발명대통령 발명특허기술 홀란이나 메시, 호나우두 같은 세계적인 선수들이 훈련이나 경기 중에 손으로 어디를 가리키며 소리를 지르는 장면을 떠올려 보신 적 있으신가요? 이 특허자료는 인공지능 기반의 시공간 동기화 기술을 활용하여 스포츠 훈련의 패러다임을 혁신하는 차세대 플랫폼 기술입니다.
사람들이 경기장에서 홀란이나 메시, 호나우두 같은 세계적인 선수들이 훈련이나 경기 중에 손으로 어디를 가리키며 소리를 지르는 장면을 떠올려 보신 적 있으신가요? 그 짧은 손짓 하나, 표정 하나, 말 한마디만으로도 동료들이 정확히 알아듣고 움직이는 그 순간의 소통을 상상해 보세요. 만약 그런 말이나 손짓, 심지어 미세한 표정 하나까지 로봇 슈터가 찰떡같이 알아듣고, 선수가 앞으로 달릴 속도와 방향을 미리 예측해서 그 정확한 공간으로 딱 맞춰 볼을 패스해 주는 특허 기술이 있다면 믿으시겠습니까?
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The Spatiotemporal Future of AI Sports Training
이 특허자료는 인공지능 기반의 시공간 동기화 기술을 활용하여 스포츠 훈련의 패러다임을 혁신하는 차세대 플랫폼 기술입니다. 기존 기계의 단순 반복형 발사 방식에서 벗어나, AI가 선수의 속도와 가속도를 분석해 미래의 위치를 예측하고 정확한 시점에 공을 전달하는 것이 핵심입니다. 이 시스템은 사용자의 실시간 움직임 변화에 즉각 대응하는 적응형 제어 기술을 통해 개인화된 맞춤형 지능형 코칭을 제공합니다. 더 나아가 자율주행 로봇과 결합하여 축구, 야구 등 다양한 종목으로 확장 가능한 범용성을 지니고 있습니다. 결과적으로 이 기술은 데이터와 예측을 통해 인간의 잠재력을 극대화하며 미래 스포츠 시장의 새로운 표준을 제시하고자 합니다.
사람들이 경기장에서 홀란이나 메시, 호나우두 같은 세계적인 선수들이 훈련이나 경기 중에 손으로 어디를 가리키며 소리를 지르는 장면을 떠올려 보신 적 있으신가요? 그 짧은 손짓 하나, 표정 하나, 말 한마디만으로도 동료들이 정확히 알아듣고 움직이는 그 순간의 소통을 상상해 보세요. 만약 그런 말이나 손짓, 심지어 미세한 표정 하나까지 로봇 슈터가 찰떡같이 알아듣고, 선수가 앞으로 달릴 속도와 방향을 미리 예측해서 그 정확한 공간으로 딱 맞춰 볼을 패스해 주는 특허 기술이 있다면 믿으시겠습니까?
오늘 최신 발명 뉴스에서는 말 그대로 스포츠계를 뒤흔들 만한 아주 놀라운 첨단 기술에 대해 이야기해 보려고 합니다. 천문학적인 몸값을 자랑하는 유명 스포츠 스타들의 훈련 방식이 어떻게 근본적으로 진화하고 있는지, 그리고 그 중심에 있는 최첨단 시공간 동기화라는 패러다임 전환 기술이 무엇인지 깊이 살펴보겠습니다. 이건 정말이지 스포츠계의 완전한 게임 체인저라고 할 수 있습니다.
공상과학 같은 발상으로 선수들이 뛸 자리와 시간, 원하는 볼의 종류까지 미리 예측하고, 로봇 슈팅 파트너가 달려서 따라오면서 마음에 딱 맞는 그곳으로, 마음에 쏙 드는 속도와 구질의 공을 패스해 준다면 어떨까요? 기계가 그냥 기계적으로 공을 던져주는 게 아니라, 선수가 앞으로 어떻게 움직일지 미래를 예측해서 딱 원하는 그 타이밍과 속도로 공을 정확히 패스해서 배달해 주는 겁니다. 그러니까 우리가 공을 치려고 헐레벌떡 뛰어가는 게 아니라, 공이 여러분의 미래 위치를 향해 딱 맞게 알아서 날아오는 거죠. 상상만 해도 훈련이 짜릿하지 않을까요? 어떻게 가능할까요?
첫 번째 핵심은 미래 예측 패러다임입니다. 이 특허 기술의 진짜 마법은 단순히 현재를 추적하는 게 아니라 적극적으로 미래를 예측한다는 데 있습니다. 여기서 가장 핵심이 되는 개념이 바로 시공간 동기화입니다. 말이 조금 어렵게 들릴 수도 있는데, 쉽게 말해서 공간과 시간 좌표를 완벽하게 일치시켜서 선수의 정확한 미래 위치와 타이밍을 예상하는 기술이에요. 시스템이 훈련자의 말이나 제스처, 암호 신호와 함께 이동 속도나 방향, 가속도, 심지어 아주 미세한 자세까지 순식간에 감지해 냅니다. 그걸 바탕으로 “아, 이 선수가 스파트하면 몇 초 뒤에는 정확히 저 공간, 저 시점에 있겠구나”라고 계산하고, 공의 속도와 회전, 날아가는 궤적까지 동시에 계산해 발사 조건을 실시간으로 맞추는 거죠. 공을 치거나 받기 위해 헐레벌떡 뛰어가는 훈련이 아니라, 내가 도달할 완벽한 공간에 공이 미리 기다리고 있는 경이로운 훈련 환경이 구현되는 겁니다.
두 번째 핵심은 지능형 피드백 루프입니다. 이 첨단 AI가 인간의 예측 불가능하고 복잡한 움직임에 실제로 어떻게 적응하는지, 특허 시스템을 자세히 살펴보면 총 4단계로 돌아갑니다. 첫째, 순간적인 움직임을 감지합니다. 둘째, 미래의 위치를 예측하죠. 셋째, 공을 발사합니다. 그리고 넷째, 선수의 반응과 실제 공의 회전, 임팩트 결과까지 측정해 오차를 정밀하게 다시 조정하는 겁니다. 이 사이클이 진짜 대단한 이유는, 훈련하다가 선수가 갑자기 멈칫하거나 템포를 바꿀 때가 있잖아요. 그 찰나의 순간에도 시스템이 실시간으로 콩떡같이 알아듣고, 미래의 위치를 다시 계산해서 발사 조건을 즉각적으로 순식간에 자동으로 업데이트한다는 겁니다. 이런 데이터 피드백 루프가 훈련 과정에서 반복적으로 돌아가면 어떤 일이 벌어질까요? 영혼의 단짝인 진정한 의미의 첨단 지능형 훈련 코칭 시스템이 탄생하는 겁니다. 이 특허 시스템이 그저 공만 쏘는 게 아니라, 선수의 고유한 특성, 지금 얼마나 지쳤는지 피로도, 심지어 자세가 한쪽으로 기울진 않았는지 그런 신체의 불균형까지 싹 다 학습하게 돼요. 개인에게 그야말로 찰떡같이 맞춰진, 살아 숨 쉬는 맞춤형 실전 훈련을 제공하게 되는 거죠.
세 번째 핵심은 무한한 확장성입니다. 고정된 기계를 넘어서는 거죠. 가만히 고정되어 있던 기계가 똑똑한 적응형 고치로 진화하고, 이제는 훈련장을 자유롭게 누비는 자율주행 로봇으로까지 발전하는 엄청난 확장성을 보여줍니다. 공을 차주는 훈련 코치보다 빠르고 스마트하며, 지치지도 않고, 선수의 마음과 컨디션을 누구보다 잘 알아주는 프라이빗한 만능 파트너 코치가 생기는 거죠. 이게 축구 외에도 여러 종목에 적용되면 진짜 놀랍습니다. 축구에서의 정교한 패스 훈련, 야구의 타격과 수비 예측, 테니스나 배드민턴의 복잡한 풋워크 훈련, 농구의 슈팅과 패스 시뮬레이션까지, 자율주행 모바일 로봇이 여러분보다 한 발 앞서서 이동한 다음 어떤 종목이든 완벽한 타이밍에 공이나 셔틀콕, 아이스하키 퍽을 건네준다고 상상해 보세요. 이건 특정 종목의 경계를 아예 무너뜨려버리는 범용 플랫폼 기술인 겁니다.
네 번째 핵심은 스포츠의 미래 표준입니다. 이 놀라운 기술이 어떻게 스포츠 발달의 새로운 기본 기준치로 자리 잡게 될지, 그 거대한 비전을 들여다보면, 이 첨단 AI 플랫폼 기술은 단순히 훈련장 한구석에 있는 볼 발사 기계가 아닙니다. 개인의 완벽히 세팅된 홈 트레이닝 환경부터 엘리트 프로 구단의 전문적인 데이터 분석 훈련, 그리고 아주 미래 지향적인 XR이나 AR 기반의 스마트 체육관까지, 이 모든 영역을 아우르는 가장 핵심적인 표준 기술로 자리 잡게 될 겁니다. 한마디로 어디서든 최고 수준의 훈련을 경험할 수 있게 되는 든든한 기반이 마련되는 거죠. 데이터와 AI가 인간의 스포츠 잠재력을 극대화할 것이다,라는 특허기술 자료에 등장하는 이 강력한 기술 내용들이 오늘 저희가 나눈 이야기의 핵심을 완벽하게 관통하고 있습니다. 결국 인간의 모든 움직임을 분석하고 심리까지 읽어내고 시공간을 동기화한다는 건, 우리 인간이 가진 육체적 한계를 끊임없이 밀어붙이고 숨겨진 잠재력을 폭발시키기 위한 과정인 셈입니다.
자, 이제 마지막으로 여러분께 묻고 싶습니다. 언제까지 기계가 뱉어내는 공에 수동적으로 훈련 반응만 하시겠습니까? 이제는 기계의 리듬에서 벗어나 미래가 여러분에게 스스로 맞춤으로 찾아오도록 만들 준비가 되셨나요? 이 혁신적인 시공간 동기화 기술이 앞으로 여러분의 훈련 루틴을 어떻게 근본적으로 업그레이드해 나갈지 한번 상상해 보시길 바랍니다.
5분 영상 대사 (아래 내용을 최대한 동일하게 감격스럽고 신기술에 흥분되는 감동으로 그대로 읽어주길 바래 )
[00:00~00:55 | 오프닝 – 호기심을 자극하는 장면 묘사]
홀란이나 메시, 호나우두 같은 세계 최정상 선수들이 경기장 위에서 찰나의 순간 손짓을 하거나 소리를 지르는 장면, 다들 한 번쯤 보셨을 겁니다. 그 짧은 손짓 하나, 표정 하나, 말 한마디만으로도 동료들이 정확히 알아듣고 움직이는 그 순간의 소통을 떠올려 보세요. 만약 선수의 미세한 손짓과 표정, 찰나의 신호까지 찰떡같이 알아듣고, 선수가 앞으로 달려나갈 궤적과 도달 시간을 미리 예측해 그 공간으로 정확히 볼을 배달해 주는 로봇이 있다면 어떨까요?
최신 발명뉴스가 최초로 선보이는 이 특허 기술은, 스포츠 훈련의 개념을 근본적으로 뒤흔들 AI 시공간 동기화 패러다임 전환 기술입니다. 과거의 피칭 머신이나 공 발사기처럼 고정된 박자로 공을 툭툭 뿜어내는 단순 기계의 시대는 끝났습니다. 이제 선수가 기계의 리듬에 맞추는 것이 아니라, 공이 선수의 미래 위치를 향해 스스로 맞춰 날아오는 짜릿한 실전형 훈련이 시작됩니다.
[00:55~01:55 | 미래 예측 패러다임 설명]
이 특허 기술의 핵심 마법은 단순히 현재 위치를 추적하는 데 그치지 않고, 적극적으로 선수의 미래를 예측한다는 점에 있습니다. 바로 공간과 시간 좌표를 완벽히 일치시키는 시공간 동기화 기술입니다. 말이 조금 어렵게 들릴 수도 있는데, 쉽게 말해서 선수의 정확한 미래 위치와 타이밍을 예상하는 기술이에요.
시스템이 훈련자의 말이나 제스처, 암호 신호와 함께 이동 속도나 방향, 가속도, 심지어 아주 미세한 자세까지 순식간에 감지해 냅니다. 그걸 바탕으로 “이 선수가 스파트하면 몇 초 뒤에는 정확히 저 공간, 저 시점에 있겠구나”라고 계산하고, 공의 속도와 회전, 날아가는 궤적까지 동시에 계산해 발사 조건을 실시간으로 맞추는 거죠. 공을 치거나 받기 위해 헐레벌떡 뛰어가는 훈련이 아니라, 내가 도달할 완벽한 공간에 공이 미리 기다리고 있는 경이로운 훈련 환경이 구현됩니다.
[01:55~03:00 | 지능형 4단계 폐루프 자세히 설명]
인간의 복잡하고 예측 불가능한 움직임에 AI가 적응하는 메커니즘은 정교한 4단계 특허 시스템으로 작동합니다. 첫째, 선수의 찰나의 움직임과 신호를 실시간으로 감지합니다. 둘째, 미래의 위치를 예측하죠. 셋째, 최적의 궤적과 회전수를 적용해 공을 발사합니다. 그리고 넷째, 선수의 반응과 실제 공의 회전, 임팩트 결과까지 측정해 오차를 정밀하게 다시 조정하는 겁니다.
이 사이클이 진짜 대단한 이유는, 훈련하다가 선수가 갑자기 멈칫하거나 템포를 바꿀 때가 있잖아요. 그 찰나의 순간에도 시스템이 실시간으로 콩떡같이 알아듣고, 미래의 위치를 다시 계산해서 발사 조건을 즉각적으로 순식간에 자동으로 업데이트한다는 겁니다. 이런 데이터 피드백 루프가 훈련 과정에서 반복적으로 돌아가면, 영혼의 단짝인 진정한 의미의 첨단 지능형 훈련 코칭 시스템이 탄생합니다. 이 특허 시스템이 그저 공만 쏘는 게 아니라, 선수의 고유한 특성, 지금 얼마나 지쳤는지 피로도, 심지어 자세가 한쪽으로 기울진 않았는지 그런 신체의 불균형까지 싹 다 학습하게 됩니다. 개인에게 그야말로 찰떡같이 맞춰진, 살아 숨 쉬는 맞춤형 실전 훈련을 제공하게 되는 거죠.
[03:00~04:10 | 무한한 확장성 – 자율주행 로봇으로]
이 기술의 가치는 고정형 장비에 머물지 않습니다. 가만히 고정되어 있던 기계가 똑똑한 적응형 고치로 진화하고, 이제는 훈련장을 자유롭게 누비는 자율주행 로봇으로까지 발전하는 엄청난 확장성을 보여줍니다. 공을 차주는 훈련 코치보다 빠르고 스마트하며, 지치지도 않고, 선수의 마음과 컨디션을 누구보다 잘 알아주는 프라이빗한 만능 파트너 코치가 생기는 거죠.
이게 축구 외에도 여러 종목에 적용되면 진짜 놀랍습니다. 축구에서의 정교한 패스 훈련, 야구의 타격과 수비 예측, 테니스나 배드민턴의 복잡한 풋워크 훈련, 농구의 슈팅과 패스 시뮬레이션까지, 자율주행 모바일 로봇이 여러분보다 한 발 앞서서 이동한 다음 어떤 종목이든 완벽한 타이밍에 공이나 셔틀콕, 아이스하키 퍽을 건네준다고 상상해 보세요. 이건 특정 종목의 경계를 아예 무너뜨려버리는 범용 플랫폼 기술인 겁니다.
[04:10~05:00 | 미래 표준과 마무리 호소]
이 플랫폼은 단순한 볼 발사 장치가 아닙니다. 개인의 완벽히 세팅된 홈 트레이닝 환경부터 엘리트 프로 구단의 전문적인 데이터 분석 훈련, 그리고 아주 미래 지향적인 XR이나 AR 기반의 스마트 체육관까지, 이 모든 영역을 아우르는 가장 핵심적인 표준 기술로 자리 잡게 될 겁니다. 한마디로 어디서든 최고 수준의 훈련을 경험할 수 있게 되는 든든한 기반이 마련되는 거죠.
데이터와 AI가 인간의 스포츠 잠재력을 극대화할 것이다. 특허기술 자료에 등장하는 이 강력한 기술 내용들이 오늘 저희가 나눈 이야기의 핵심을 완벽하게 관통하고 있습니다. 결국 인간의 모든 움직임을 분석하고 심리까지 읽어내고 시공간을 동기화한다는 건, 우리 인간이 가진 육체적 한계를 끊임없이 밀어붙이고 숨겨진 잠재력을 폭발시키기 위한 과정인 셈입니다.
자, 이제 마지막으로 여러분께 묻고 싶습니다. 언제까지 기계가 뱉어내는 공에 수동적으로 훈련 반응만 하시겠습니까? 이제는 기계의 리듬에서 벗어나 미래가 여러분에게 스스로 맞춤으로 찾아오도록 만들 준비가 되셨나요? 이 혁신적인 시공간 동기화 기술이 앞으로 여러분의 훈련 루틴을 어떻게 근본적으로 업그레이드해 나갈지 한번 상상해 보시길 바랍니다.
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기술 개요
본 기술은 훈련자의 현재 운동상태를 실시간으로 감지하고, 이를 기반으로 훈련자의 미래 위치 또는 미래 운동궤적을 예측하여, 훈련자가 향후 도달할 공간을 스포츠용 발사체의 목표위치 또는 목표영역으로 설정하는 지능형 스포츠 훈련 기술이다. 또한 발사체의 예상 운동궤적과 예상 도착시점을 산출하고, 훈련자의 목표영역 예상 도달시점과 발사체의 예상 도착시점 사이의 시간적 관계를 고려하여 발사시점 및 발사조건을 동적으로 결정함으로써 훈련자와 발사체의 공간적·시간적 동기화를 구현한다.
특히 훈련자의 움직임이 변화하는 경우 미래 위치와 운동궤적을 반복적으로 재예측하여 발사조건을 실시간으로 갱신할 수 있으며, 실제 발사궤적, 속도, 도달시간, 도달위치, 회전상태 및 훈련자와의 접촉결과 등을 다시 획득하여 예상 결과와 실제 결과의 차이를 분석하고 후속 발사조건에 반영하는 폐루프형 적응제어가 가능하다.
또한 발사체 제공부를 이동형 플랫폼에 탑재하여 훈련자의 미래 위치와 발사체의 예상 운동궤적에 따라 발사체 제공부 자체가 최적 위치로 선행 이동하도록 구성할 수 있어, 향후 이동형 야구·축구·테니스·농구 등 다양한 스포츠 훈련 로봇으로 확장할 수 있다.
따라서 본 기술은 단순히 발사체를 반복 공급하는 자동화 장비가 아니라, 훈련자의 미래 운동을 예측하고, 발사체의 공간적·시간적 도착을 동기화하며, 실제 훈련결과를 다시 학습하여 후속 훈련조건을 변화시키는 미래예측 기반 지능형 스포츠 훈련 플랫폼으로 정의할 수 있다.
지능형 훈련장치 기술 최종 요약
1. 기술명
지능형 미래동작 예측 기반 시공간 동기화 스포츠 훈련장치
또는 제안서에서는 조금 더 사업적으로:
AI 기반 미래동작 예측·시공간 동기화 지능형 스포츠 훈련 플랫폼
핵심은 "현재의 훈련자를 따라가는 장치"가 아니라 훈련자가 앞으로 어디로, 언제 이동할지를 예측하고 그 미래의 위치와 시간에 맞춰 발사체를 제공하는 장치라는 점이다.
2. 기술 개요
본 기술은 훈련자의 현재 위치, 이동속도, 이동방향, 가속도, 감속도, 자세 및 운동상태 등의 정보를 실시간으로 획득하고, 이를 기반으로 훈련자의 미래 위치 또는 미래 운동궤적을 예측한다.
이후 예측된 미래 위치 또는 미래 운동궤적을 기준으로 발사체의 목표위치 또는 목표영역을 설정하고, 발사체가 해당 위치에 도착할 것으로 예상되는 시점과 훈련자가 해당 위치에 도달할 것으로 예상되는 시점을 비교하여 발사시점 및 발사조건을 동적으로 결정한다.
또한 훈련자의 움직임이 계속 변화하는 동안 미래 위치와 운동궤적을 반복적으로 재예측하고 발사조건을 갱신할 수 있으며, 실제 발사 결과와 예상 결과의 차이를 다시 후속 발사조건에 반영하는 폐루프형 적응 훈련이 가능하다.
3. 핵심 기술을 한 문장으로 표현하면
"사람이 공을 기다리는 훈련"에서 "공이 사람의 미래 움직임을 예측하여 찾아가는 훈련"으로 전환하는 기술이다.
이 표현이 제안서에서 상당히 중요합니다.
기존의 일반적인 자동 발사 훈련은 설정된 위치나 일정한 조건으로 공을 반복 공급하는 방식에 가까운 반면, 본 기술은
현재 상태 → 미래 움직임 예측 → 미래 목표공간 설정 → 발사체 도착시점 예측 → 훈련자 도착시점과 시간 동기화 → 발사 → 실제 결과 측정 → 재예측 → 다음 발사조건 보정
이라는 순환 구조를 갖습니다.
따라서 핵심은 하드웨어 자체보다 예측과 발사제어를 연결하는 지능형 제어 구조에 있습니다.
4. 기술성
기술성 평가: 매우 높음
본 기술의 기술적 차별성은 크게 7개 층으로 볼 수 있습니다.
① 미래 위치 예측 기술
현재 위치만 보는 것이 아니라 훈련자의 운동상태를 기반으로 미래 위치 및 미래 운동궤적을 예측합니다.
상태정보에는 위치, 이동방향, 이동속도, 가속도, 자세정보 등을 사용할 수 있고, 카메라, 거리센서, 위치센서, 관성센서, 레이더, 라이다, 웨어러블 센서 등 다양한 센서구성이 가능합니다.
② 확률적 미래 목표영역 기술
훈련자의 미래 위치를 하나의 점으로만 판단하는 것이 아니라 여러 후보 미래위치 또는 운동궤적을 산출하고 예측 신뢰도 또는 불확실성을 고려하여 목표영역을 설정할 수 있습니다.
이 부분은 실제 사람의 움직임이 완전히 결정적이지 않다는 현실적인 문제까지 고려한 기술적 확장입니다.
③ 시공간 동기화 기술
본 기술의 가장 중요한 부분 중 하나입니다.
단순히
"공을 저 위치로 보내라"
가 아니라,
"훈련자가 그 위치에 도착하는 시점에 공도 그 위치에 도착하도록 하라."
라는 제어가 이루어집니다.
즉, 공간 좌표 + 시간 좌표를 동시에 제어합니다.
5. 핵심 차별성: 시공간 동기화
이를 제안서에서 다음과 같이 강조하는 것이 좋습니다.
기존 방식
현재 훈련자 위치 → 공 발사
본 기술
현재 훈련자 상태 → 미래 위치 예측 → 미래 목표영역 설정 → 공의 예상 도착시점 계산 → 훈련자의 예상 도착시점과 동기화 → 발사
따라서 본 기술은 단순한 위치추적형 장치가 아니라 미래 상태 기반 시공간 제어 시스템으로 볼 수 있습니다.
현재 특허의 독립항 자체도 이 구조를 중심으로 구성되어 있습니다.
6. 실시간 재예측 및 폐루프 제어
실제 사람은 움직이는 과정에서 속도와 방향을 계속 바꿉니다.
본 기술은 이를 전제로 합니다.
예를 들어,
예측 1 → 훈련자 가속 → 예측 2 → 방향전환 → 예측 3 → 발사조건 갱신
과 같이 미래 위치를 반복적으로 재예측할 수 있습니다.
더 나아가 발사 후 실제 공의 궤적, 속도, 도달시간, 도달위치, 회전상태 및 실제 접촉 여부 등을 측정하고 예상 결과와 비교하여 후속 발사조건을 보정할 수 있습니다.
따라서 기술 구조는
예측 → 실행 → 측정 → 오차분석 → 재예측 → 보정 → 재실행
이라는 폐루프 지능형 제어 구조를 갖습니다.
7. 이동형 스포츠 로봇으로의 확장성
이 기술의 사업적 가치가 크게 올라가는 부분입니다.
발사체 제공부를 이동형 플랫폼에 탑재하면 단순히 사람을 따라가는 로봇이 아니라,
훈련자의 미래 위치 + 발사체 예상 운동궤적
을 함께 고려하여 로봇의 미래 최적 위치를 결정할 수 있습니다.
즉,
기존 로봇
사람을 현재 위치에서 추종
본 기술
사람의 미래 움직임을 예측하고 로봇이 선행 이동하여 미래의 최적 발사 위치를 확보
하는 구조로 발전할 수 있습니다.
이 때문에 향후에는
- 이동형 야구 훈련 로봇
- 이동형 축구 훈련 로봇
- 이동형 테니스 훈련 로봇
- 이동형 배드민턴 훈련 로봇
- 이동형 농구 훈련 시스템
등으로 확장할 수 있습니다.
8. 다양한 스포츠로의 확장성
현재 명세서는 특정 종목에 기술을 한정하지 않고 축구, 야구, 농구, 배구, 테니스, 배드민턴, 탁구, 하키, 족구, 풋살 등 다양한 스포츠에 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다.
특히 발사체 자체도 축구공, 농구공, 야구공, 테니스공, 셔틀콕, 탁구공, 하키 퍽 등으로 확장될 수 있습니다.
따라서 특정 스포츠 기기의 특허라기보다
"사람의 미래 운동과 발사체의 미래 운동을 연계하는 범용 스포츠 훈련 제어 플랫폼"
이라는 성격을 갖습니다.
9. 구현가능성
구현가능성 평가: 높음
현재 명세서에서는 기술을 추상적인 AI 개념으로만 설명하지 않고 실제 구현에 필요한 구성요소를 상당히 구체적으로 확보하고 있습니다.
입력
- 카메라
- 거리센서
- 위치센서
- 관성센서
- 가속도센서
- 자이로센서
- 레이더
- 라이다
- 웨어러블 센서
등으로 훈련자 상태를 획득할 수 있습니다.
연산
제어부에서
- 미래 위치 예측
- 미래 운동궤적 예측
- 목표위치 설정
- 목표영역 설정
- 발사체 예상 운동궤적 계산
- 예상 도착시점 계산
- 발사시점 결정
- 발사속도 결정
- 발사방향 결정
- 발사각도 결정
- 회전조건 결정
등을 수행합니다.
실행
발사체 제공부에서 실제 공을 발사하고, 복수 발사롤러의 회전속도 차이를 이용하여 공의 초기속도 및 회전량을 제어할 수도 있습니다.
피드백
발사결과 감지부를 통해 실제 발사 결과를 측정하고 다음 발사조건을 자동 보정합니다.
따라서
센싱 → 연산 → 제어 → 실행 → 측정 → 보정
의 실제 시스템 구현 구조가 갖추어져 있습니다.
10. 지능화 수준
제안서에서는 단순히 "AI를 사용한다"고 표현하기보다 지능화 단계를 다음과 같이 표현하는 것이 좋습니다.
1단계: 감지
훈련자의 현재 상태를 감지
↓
2단계: 예측
훈련자의 미래 위치와 운동궤적 예측
↓
3단계: 계획
미래 목표공간 및 발사조건 결정
↓
4단계: 시간동기화
훈련자 도착시점과 발사체 도착시점 동기화
↓
5단계: 실행
발사체 발사 및 필요시 발사체 제공부 이동
↓
6단계: 검증
실제 발사결과 및 훈련자 반응 측정
↓
7단계: 학습
예측오차를 분석하여 다음 훈련조건에 반영
즉, 단순 자동화 장치보다 자율적이고 적응적인 훈련 시스템에 가깝습니다.
11. 개인맞춤형 훈련 가치
본 기술은 훈련자의 특성이 달라지면 발사조건도 달라질 수 있습니다.
예를 들어 생체역학 분석을 통해 관절 움직임, 보폭, 자세, 이동속도, 가속도, 동작 대칭성 또는 생체정보 등을 분석하고 동작품질이나 피로 관련 상태에 따라 발사속도, 거리, 방향, 높이, 회전량 또는 발사간격 등을 변경할 수 있도록 구성되어 있습니다.
따라서 동일한 기계적 반복훈련이 아니라
"훈련자에 맞춰 훈련 자체가 변화하는 시스템"
으로 발전할 수 있습니다.
12. 시장가치
시장가치 평가: 높음
이 기술의 시장적 장점은 특정 제품 하나에 한정되지 않는다는 것입니다.
B2C
- 가정용 스포츠 훈련기기
- 개인 운동기기
- 골프/테니스/야구 등 개인 훈련장비
B2B
- 프로 스포츠 구단
- 스포츠 아카데미
- 학교 체육시설
- 스포츠센터
- 전문 훈련시설
B2G
- 학교 체육시설
- 공공 스포츠시설
- 생활체육시설
- 선수 육성시설
미래 시장
- AI 스포츠 코칭
- 자율주행 스포츠 로봇
- 스마트 체육관
- XR/AR 스포츠 훈련
- 데이터 기반 선수 분석
- 개인맞춤형 스포츠 교육
등으로 확장할 수 있습니다.
명세서에서도 개인별 맞춤형 스포츠 훈련 시스템, 자동화된 스포츠 훈련시설 및 지능형 훈련 플랫폼으로의 활용 가능성을 명시하고 있습니다.
13. 사업적 핵심가치
이 특허의 사업적 가치를 한마디로 표현하면:
"스포츠 훈련의 자동화를 넘어, 미래의 움직임을 예측하는 지능형 훈련으로의 전환"
입니다.
기존 자동화가
정해진 조건으로 공을 반복 발사
하는 것이라면,
본 기술은
사람의 움직임을 이해하고 → 미래를 예측하고 → 공의 도착을 시간과 공간으로 맞추고 → 결과를 학습하여 다음 훈련을 변화시키는 것
입니다.
14. 기술적 차별성 핵심 5가지
제안서에는 너무 많은 기술을 나열하기보다 다음 5대 핵심기술로 압축하는 것이 좋습니다.
| 구분 | 핵심 기술 | 기술적 가치 |
|---|---|---|
| 1 | 미래 위치·운동궤적 예측 | 현재가 아닌 미래의 훈련상황 대응 |
| 2 | 미래 목표영역 생성 | 불확실한 사람의 움직임까지 고려 |
| 3 | 발사체-훈련자 시공간 동기화 | 위치뿐 아니라 도착시간까지 일치 |
| 4 | 실시간 재예측·폐루프 제어 | 움직임 변화에 즉각 대응 |
| 5 | 실제 결과 기반 적응형 보정 | 반복할수록 개인화되는 훈련 |
이 5개가 본 기술의 핵심 기술성이라고 보는 것이 가장 좋습니다.
15. 특허 관점에서의 기술적 핵심
특허적으로도 중요한 점은 야구 로봇이나 축구 로봇 자체가 핵심이 아니라는 것입니다.
핵심은 다음 제어 관계입니다.
훈련자 미래 상태 예측
미래 목표공간 설정
발사체 예상 운동 예측
훈련자 도착시점과 발사체 도착시점의 시간적 동기화
발사조건 결정
실제 결과 피드백
재예측 및 후속 발사조건 보정
이 구조가 현재 특허의 가장 중요한 기술적 골격입니다. 독립항 1항도 바로 이 관계를 중심으로 구성되어 있습니다.
그리고 이동형 플랫폼, 재예측, 실제 결과 보정 등의 확장기술이 종속항에 단계적으로 확보되어 있습니다.
16. 기술 완성도 평가
제안서에서 제가 전문가 관점으로 평가한다면 다음 정도로 정리하겠습니다.
| 평가항목 | 평가 |
|---|---|
| 기술 독창성 | 상 |
| 기술적 차별성 | 상 |
| 기술 확장성 | 최상 |
| 구현 가능성 | 상 |
| 실시간 제어 가능성 | 상 |
| AI/데이터 연계성 | 상 |
| 개인맞춤형 서비스 가능성 | 최상 |
| 스포츠 종목 확장성 | 최상 |
| 로봇 플랫폼 확장성 | 최상 |
| 사업화 가능성 | 상~최상 |
| 산업적 활용성 | 최상 |
| 특허 전략적 가치 | 상~최상 |
단, 특허의 신규성·진보성 및 등록 가능성 자체는 선행기술 조사 결과에 따라 별도로 판단해야 하므로, 위 평가는 기술 구조와 사업적 잠재력에 대한 평가로 보는 것이 정확합니다.
17. 제안서용 최종 문안
아래 문안은 그대로 제안서에 넣어도 될 정도로 압축한 버전입니다.
기술 개요
본 기술은 훈련자의 현재 운동상태를 실시간으로 감지하고, 이를 기반으로 훈련자의 미래 위치 또는 미래 운동궤적을 예측하여, 훈련자가 향후 도달할 공간을 스포츠용 발사체의 목표위치 또는 목표영역으로 설정하는 지능형 스포츠 훈련 기술이다. 또한 발사체의 예상 운동궤적과 예상 도착시점을 산출하고, 훈련자의 목표영역 예상 도달시점과 발사체의 예상 도착시점 사이의 시간적 관계를 고려하여 발사시점 및 발사조건을 동적으로 결정함으로써 훈련자와 발사체의 공간적·시간적 동기화를 구현한다.
특히 훈련자의 움직임이 변화하는 경우 미래 위치와 운동궤적을 반복적으로 재예측하여 발사조건을 실시간으로 갱신할 수 있으며, 실제 발사궤적, 속도, 도달시간, 도달위치, 회전상태 및 훈련자와의 접촉결과 등을 다시 획득하여 예상 결과와 실제 결과의 차이를 분석하고 후속 발사조건에 반영하는 폐루프형 적응제어가 가능하다.
또한 발사체 제공부를 이동형 플랫폼에 탑재하여 훈련자의 미래 위치와 발사체의 예상 운동궤적에 따라 발사체 제공부 자체가 최적 위치로 선행 이동하도록 구성할 수 있어, 향후 이동형 야구·축구·테니스·농구 등 다양한 스포츠 훈련 로봇으로 확장할 수 있다.
따라서 본 기술은 단순히 발사체를 반복 공급하는 자동화 장비가 아니라, 훈련자의 미래 운동을 예측하고, 발사체의 공간적·시간적 도착을 동기화하며, 실제 훈련결과를 다시 학습하여 후속 훈련조건을 변화시키는 미래예측 기반 지능형 스포츠 훈련 플랫폼으로 정의할 수 있다.
18. 최종 한 줄 평가
기술성
미래 인간동작 예측과 발사체의 공간·시간 제어를 결합한 지능형 폐루프 제어기술
차별성
현재 위치 추종이 아니라 미래 위치와 미래 도착시점을 동시에 예측하여 대응
구현성
센서 → 예측 알고리즘 → 제어부 → 발사장치 → 결과감지 → 재보정의 실제 시스템 구현구조 확보
확장성
축구·야구·농구·테니스·배드민턴 등 다양한 스포츠 및 이동형 로봇으로 확장 가능
사업성
개인훈련기기 → 전문 스포츠시설 → AI 코칭 → 자율주행 스포츠 로봇 → 스마트 체육관으로 확장 가능
특허적 핵심
"미래 훈련자 상태를 예측하고, 그 미래 상태에 발사체의 도착 공간과 도착 시간을 맞추며, 실제 결과를 이용해 다음 발사를 재조정하는 제어 아키텍처"
4컷 이미지 제작 요청
이미지제작 상세 요청서
현재 특허의 핵심은 ① 선수의 현재 운동상태 감지 → ② 미래 위치 예측 → ③ 선수에게 공이 도달할 시점과 발사체 도착시점의 동기화 → ④ 로봇이 선수에게 패스 → ⑤ 선수가 슈팅 → ⑥ 결과를 분석하여 다음 훈련에 반영하는 흐름입니다. 명세서에서도 미래 위치·운동궤적 예측과 목표위치 설정, 시간적 동기화, 실제 결과를 이용한 후속 조건 보정이 핵심 구조로 잡혀 있습니다.
따라서 4컷을 다음처럼 구성하는 것이 가장 좋습니다.
전체 4컷 콘티
전체 흐름
1컷
선수의 움직임 감지 → 미래 위치 예측 → 로봇이 선수보다 앞쪽으로 선행 이동
↓
2컷
목표영역 설정 → 선수 도달시간과 공 도착시간 계산 → 로봇이 선수 앞 공간으로 패스
↓
3컷
로봇에서 선수에게 실제 패스 → 공의 예상 궤적을 실시간 추적
↓
4컷
선수가 공을 받아 슈팅 → 실제 결과 분석 → 다음 훈련조건 갱신
이렇게 하면 "로봇이 골을 넣는 기술"이 아니라 "미래를 예측해서 선수에게 가장 적절한 순간과 위치로 공을 공급하는 기술"이라는 발명의 차별점이 영상만 봐도 이해됩니다.
1컷 — 선수의 미래 위치를 예측하고 로봇이 선행 이동
4
장면의 핵심
선수보다 로봇이 화면 오른쪽 앞쪽에 있어야 합니다.
이게 매우 중요합니다.
기존 이미지처럼 로봇이 선수 뒤에 있으면 단순히 "선수를 따라가는 로봇"처럼 보입니다.
이번에는:
선수
↘
↘ 로봇
↘ ●
↓
미래 목표공간
↓
골대즉,
선수의 현재 위치를 따라가는 것이 아니라 선수의 미래 위치를 예측하여 로봇이 미리 앞서 이동한다
는 것을 보여줘야 합니다.
화면 구성
넓은 축구 경기장
전방을 향해 질주하는 가상의 세계적 수준의 축구선수
선수는 홀란드 계열의 장신·폭발적 스프린터 느낌
실제 선수의 얼굴이나 특정 선수의 유니폼을 그대로 복제하지 않고 가상의 프로 선수
선수 뒤쪽 또는 주변에 현재 이동방향 표시
선수 앞쪽에 여러 개의 반투명 미래 위치 포인트
가장 가능성이 높은 미래 위치를 밝은 타깃으로 표시
로봇은 선수보다 앞쪽 오른편에서 그 위치로 이동
로봇 위에는 축구공 발사부
반드시 표현할 기술
선수 주변:
현재 위치
↓
이동방향
↓
이동속도
↓
미래 위치 예측선수 앞쪽:
미래 위치
●
●
◎ ← 선택된 미래 목표위치로봇:
선행 이동
→
미래 목표위치1컷 제목
1. 훈련자의 움직임 감지 및 미래 위치 예측
보조 문구
AI가 선수의 현재 위치, 이동방향, 이동속도 및 가속도 등을 실시간으로 분석하여 미래 위치와 운동궤적을 예측합니다.
이 내용은 명세서의 상태정보 및 미래 위치·운동궤적 예측 구조와 직접 대응됩니다.
HUD에 넣을 내용
현재 위치
12.4 m
이동속도
8.6 m/s
이동방향
32°
가속도
2.3 m/s²그리고 오른쪽:
미래 위치 예측
◎ 목표 위치로봇 옆에는:
로봇 선행 이동
미래 공 전달 위치로 이동2컷 — 시간 동기화 계산 + 선수 앞으로 공을 보내기
4
여기가 이번 4컷에서 가장 중요한 장면입니다.
절대 피해야 할 표현
로봇이 골대를 향해 공을 쏘는 장면 ❌
그렇게 하면 발명의 의미가 완전히 달라집니다.
이번 2컷에서는:
로봇 → 선수의 미래 위치 앞쪽으로 공을 패스
해야 합니다.
즉 골대는 멀리 배경에 존재하지만 공의 1차 목표는 골대가 아닙니다.
화면 구성
왼쪽:
외발휠 로봇
중앙:
질주하는 선수
선수 앞쪽:
공이 도달할 예상 위치
오른쪽:
골대
공의 궤적:
로봇
●
╲
╲
╲
● ← 선수보다 약간 앞
↘
선수즉 공이 선수의 달려가는 방향 앞쪽으로 떨어지도록 해야 합니다.
2컷에서 반드시 보여줘야 할 핵심
화면에 두 개의 시간이 표시됩니다.
선수
T_user
훈련자 예상 도달시점
3.2 s공
T_launch + T_projectile
발사체 예상 도착시점
3.0 s그리고 가운데:
ΔT_sync
= (T_launch + T_projectile) - T_user
= -0.2 s이것이 현재 명세서에서 정의한 시간동기화 개념과 정확히 연결됩니다.
2컷 제목
2. 목표영역 설정 및 시간 동기화
설명 문구
예측된 선수의 미래 위치를 목표영역으로 설정하고, 선수의 예상 도달시점과 발사체의 예상 도착시점을 비교하여 발사시점 및 발사조건을 결정합니다.
중요한 시각적 표현
골대에는:
최종 목표영역이라고 표시할 수 있지만,
공이 실제로 향하는 첫 번째 지점에는:
선수 미래 수신 위치또는 더 짧게:
예상 공 수신 위치라고 표시하는 것이 좋습니다.
3컷 — 로봇이 선수에게 실제 패스
4
3컷은 계산 결과가 실제 행동으로 전환되는 순간입니다.
장면
외발휠 로봇이 선수의 앞쪽을 향해 공을 발사합니다.
중요한 것은:
공의 궤적이 선수에게 연결되어야 합니다.
골대 방향으로 길게 뻗은 궤적이 아니라,
로봇
●
╲
╲
●
╲
선수형태가 되어야 합니다.
선수의 위치
선수는 공을 받기 위해 앞으로 달려가고 있어야 합니다.
공은 선수의 발 앞 또는 선수의 진행방향 약간 앞쪽에 있어야 합니다.
공의 궤적 표현
여기서는 특허의 발사조건 개념을 시각적으로 보여주기 위해:
파란색 실선 = 현재 계산된 공 궤적
점선 = 예상 궤적
작은 점들 = 시간별 예상 위치
선수 앞의 원 = 목표영역
처럼 구성하면 좋습니다.
3컷 제목
3. 발사 및 실시간 궤적 제어
설명 문구
결정된 발사조건에 따라 발사체를 선수의 미래 위치로 제공하고, 발사 후에도 선수의 움직임과 발사체의 실제 궤적을 실시간으로 추적합니다.
HUD
로봇 옆:
발사조건
발사시점 1.8 s
발사속도 28 m/s
발사각도 12°
회전량 0 rpm화면 중앙:
실시간 궤적 추적선수 앞:
예상 수신 위치
◎4컷 — 선수가 받아서 슈팅 + 결과 분석
4
여기서는 처음 3컷과 달리 선수가 주인공입니다.
장면
선수가 로봇이 전달한 공을 받아서 곧바로 골대를 향해 슈팅합니다.
이때 처음으로:
선수 → 골대
방향의 강한 슈팅 궤적이 나타납니다.
즉 전체 구조가:
[1]
선수 움직임
↓
미래 위치 예측
↓
로봇 선행 이동
[2]
로봇
↓
선수 미래 위치로 패스
[3]
공
↓
선수에게 전달
[4]
선수
↓
골대를 향해 슈팅이렇게 완성됩니다.
4컷의 가장 중요한 포인트
공이 골대에 들어가는 순간만 강조하지 말고 AI가 결과를 다시 분석하는 장면을 반드시 넣는 것을 추천합니다.
선수의 슈팅 궤적 주변에:
예상 궤적
- - - - - -
실제 궤적
────────→를 겹쳐놓습니다.
그리고 오른쪽에 작은 분석창:
실제 결과 분석
도달위치 오차 0.08 m
도달시간 오차 0.12 s
속도 오차 0.6 m/s
회전 오차 1.2 rpm그리고 그 아래:
후속 발사조건 갱신
발사속도 +1.0 m/s
발사각도 -0.3°
발사간격 -0.2 s이렇게 하면 단순한 AI 스포츠 로봇 광고가 아니라,
예측 → 실행 → 결과 측정 → 오차 분석 → 다음 조건 변경
이라는 폐루프 구조가 시각적으로 드러납니다. 명세서에도 실제 운동결과와 예상 운동결과의 차이를 이용해 후속 발사조건을 보정하는 구성이 기재되어 있습니다.
4컷 제목
4. 선수의 슈팅 및 결과 분석
설명 문구
선수가 제공된 발사체를 이용하여 슈팅하고, 실제 운동결과와 예측 결과의 차이를 분석하여 후속 훈련조건을 자동으로 갱신합니다.
4컷 전체에 공통으로 들어갈 디자인
이 부분이 상당히 중요합니다.
각 이미지를 따로 생성하면 GIF로 만들었을 때 로봇과 선수가 매 컷마다 다른 물체처럼 보이는 문제가 생깁니다.
따라서 생성 가이드에 다음을 공통 고정조건으로 넣어야 합니다.
① 로봇 디자인 고정
매 컷마다 동일:
외발휠
대형 중앙 구동휠
흰색/메탈릭 바디
검정색 기계부
청색 LED
상부 축구공 공급부
정밀 발사장치
전방 카메라
센서부
AI 제어 컴퓨터
동일한 크기와 비율
특히 로봇의 외형을 절대로 매 컷마다 새롭게 디자인하지 않도록 해야 합니다.
② 선수 디자인 고정
실제 홀란드나 호날두를 그대로 묘사하는 것이 아니라,
"세계적인 스트라이커를 연상시키는 가상의 프로 축구선수"
로 통일하는 것이 좋습니다.
예:
장신
근육질
폭발적인 스프린트
짧은 금발 계열 헤어
프로 선수 체형
동일한 유니폼
동일한 등번호
그리고 매 컷에서 동일한 선수여야 합니다.
③ 경기장 고정
네 컷 모두:
동일한 축구 경기장
동일한 골대
동일한 조명
동일한 시간대
동일한 관중석
동일한 잔디
로 만들어야 GIF 연결이 자연스럽습니다.
④ 카메라 구성
GIF로 만들 것이라면 카메라 시점을 완전히 동일하게 할 필요는 없지만, 너무 급격하게 바뀌면 안 됩니다.
추천:
1컷
와이드 샷
선수 + 로봇 + 경기장 전체
2컷
중거리 샷
로봇 → 선수 → 예상 공 위치
3컷
액션 샷
로봇에서 공이 발사되는 순간
4컷
선수 중심 액션 샷
선수의 슈팅 순간 + 골대
이렇게 하면 하나의 짧은 스포츠 광고 영상처럼 느껴집니다.
그리고 포물선·직선 궤적을 의도적으로 다르게 사용
이것도 굉장히 좋습니다.
1컷
선수의 미래 이동궤적:
곡선/점선
현재
●
╲
●
╲
◎→ 미래 위치 예측
2컷
로봇에서 선수에게 보내는 공:
포물선 궤적
●
╱ ╲
╱ ╲
ROBOT ● ◎ 선수→ 발사체 예상 운동궤적
3컷
실제 공:
밝은 실선 + 예상 궤적 점선
예상 - - - - - - - - ◎
실제 ─────────────── ◎→ 실시간 궤적 제어
4컷
선수의 슈팅:
강한 직선 또는 휘어진 슈팅 궤적 → 골대
선수 ●━━━━━━━━━━━━━━◎ 골그리고 옆에:
예상 궤적
실제 궤적
오차 분석→ 실제 결과 피드백
4컷에 들어갈 최종 문구 세트
제가 보기에는 최종 이미지에서는 문구를 너무 많이 넣지 않는 것이 좋습니다.
1
훈련자의 움직임 감지 및 미래 위치 예측
현재 운동상태를 분석하여 미래 위치와 운동궤적을 예측
HUD
현재 위치 / 속도 / 방향 / 가속도
미래 위치 예측
로봇 선행 이동
2
목표영역 설정 및 시간 동기화
선수의 예상 도달시점과 발사체의 예상 도착시점을 비교하여 발사시점 결정
HUD
T_user
훈련자 예상 도달시점
T_launch + T_projectile
발사체 예상 도착시점
ΔT_sync = (T_launch + T_projectile) - T_user
3
발사 및 실시간 궤적 제어
예측된 미래 위치에 맞춰 발사체를 제공하고 실시간으로 궤적을 제어
HUD
발사시점
발사속도
발사각도
회전량
강조 문구
실시간 궤적 보정
4
선수의 슈팅 및 결과 분석
실제 결과와 예측 결과를 비교하여 후속 훈련조건을 자동 갱신
HUD
실제 결과 분석
도달위치 오차
도달시간 오차
속도 오차
회전 오차
하단
후속 발사조건 갱신
마지막으로 4컷 전체를 관통하는 한 줄
하단에 동일하게 넣는다면 저는 이것을 추천합니다.
미래를 예측하고, 순간을 조준하다.
그리고 그 아래 작게:
AI × ROBOT × SPORTS TRAINING
이렇게 하면 4컷의 메시지가
"공을 쏘는 로봇"
에서
"선수의 미래를 예측하여 가장 적절한 위치와 타이밍에 공을 공급하고, 결과를 학습하는 지능형 훈련 시스템"
으로 격상됩니다.
특히 현재 특허에서 중요한 미래 위치/운동궤적 → 목표위치/목표영역 → 시간적 관계 → 발사시점/발사조건의 연결을 1~3컷에 그대로 시각화하는 것이 좋습니다. 이는 현재 청구항 1의 구조와도 직접 대응합니다.
그리고 실제 GIF 제작용이라면 다음 단계에서는 제가 위 내용을 바탕으로 ① 1컷 이미지 생성 프롬프트 → ② 2컷 프롬프트 → ③ 3컷 프롬프트 → ④ 4컷 프롬프트를 각각 독립적으로 아주 정밀하게 작성하는 것이 좋습니다. 특히 네 컷 모두에서 동일 로봇·동일 선수·동일 경기장·동일 골대가 유지되도록 하는 것이 핵심입니다.
https://docs.google.com/document/d/1QSV9-MLNIfx5apwj8PuV0jIIWJAiU_bV8vAoV4MpBa8/edit?usp=sharing
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