KR100475632B1 - 지능형 전문가 시스템을 이용한 지식 기반 운동 처방 방법및 장치 - Google Patents

지능형 전문가 시스템을 이용한 지식 기반 운동 처방 방법및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 개인의 다양한 특성에 부합하여 시스템 스스로 운동의 질과 양의 과학적인 운동 처방을 생산하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 사용자로부터 문진 검사 자료를 수신하고, 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하고, 프레임 데이터와 운동 처방 지식베이스를 이용하여 사용자에 상응하는 운동 처방을 추론하고, 추론에 따라 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하고, 운동 실시 후 사용자에 상응하는 피드백 데이터를 추출하여 추출된 피드백 데이터가 있으면, 프레임 데이터, 운동 처방 지식베이스 및 피드백 데이터로 새로운 프레임 데이터를 생성하여 운동 프로그램을 재생성하고, 운동 기간 동안 생성된 운동 결과를 정해진 일정 기간별로 추출하여, 추출된 운동 결과를 이용하여 운동 목적이 완료되었는지를 판단하고, 운동 목적이 완료되었으면, 운동 결과와 운동 결과에 상응하는 프레임 데이터를 성공 자료로서 운동 처방 지식베이스에 학습시킨다.

Description

지능형 전문가 시스템을 이용한 지식 기반 운동 처방 방법 및 장치{A method and apparatus for providing a knowledge base exercise prescription by using an intellectual expert system}
본 발명은 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 개인의 다양한 특성에 부합하여 시스템 스스로 운동의 질과 양의 과학적인 운동 처방을 생산하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템에 관한 것이다.
현재의 운동 처방이라 함은 체력의 향상과 건강의 유지 증진을 목적으로 개인의 체력 수준, 건강 상태, 연령 등을 고려한 운동의 종류와 형식을 선택해 주고 그 질과 양을 어떻게 실시하는가를 구체적으로 제시하는 것을 의미한다.
적절한 운동의 수행에 따라 신체 모든 기관의 발달, 기능의 개선이 이루어지는 반면 운동으로 인하여 건강상의 위험을 초래할 수 있으므로 개인별로 안전한 운동 처방을 받기 위해서는 고급 지식을 보유한 인력이 요구된다. 이러한 운동 처방은 운동 중에 발생할 수 있는 매우 위험한 상황을 사전에 예방할 수 있으며, 개인이 추구하는 운동 목적에 가장 부합되는 운동 프로그램을 제시할 수 있다.
그러나 종래의 운동 프로그램 제공 방법은 운동 프로그램 제공을 위해 지식을 보유한 고가의 운동 처방 전문 인력을 확보하는 데 많은 비용이 소모되는 문제점이 있다.
또한, 종래의 운동 프로그램 제공 방법은 운동 처방 전문 인력이 확보된 상태에서 모든 대상자에게 처방을 구체적으로 제시하는 데에 많은 노력과 시간을 투자하여야 하는 문제점이 있다.
또한, 종래의 운동 프로그램 제공 방법 중 개인 정보 및 운동 관련 정보를 입력받고 그에 상응하는 운동 처방을 제공하는 방법에 있어서, 개인별 건강 정보, 신상 정보, 의학 정보, 생활 습관, 스트레스, 체력 정보 등 다양한 변인이 반영되지 않은 운동 종류 및 시간 등을 제시함으로써, 사용자의 건강 상태와 특수성을 고려한 최적의 운동 처방을 제공하지 못하는 문제점이 있다. 즉, 이에 따라 운동 효과가 저하되거나 심지어 운동을 통해 건강이 더욱 악화되는 경우가 생길 수도 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 개인의 다양한 특성에 부합하여 시스템 스스로 운동의 질과 양의 과학적인 운동 처방을 생산하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 방법 및 상기 방법에 상응하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 체육 시설을 이용하는 많은 대상자들이 지식 기반(Knowledge base) 전문가 시스템을 통하여 자신의 체력 변화, 운동 성과를 관리하면서 위험 요소가 가장 적고 올바른 운동 프로그램으로 소기의 목적을 달성할 수 있도록 하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 개인에게 초기 운동 처방을 할 수 있도록 하는 문진 검사를 하고, 많은 전문 인력의 지식을 지식화 데이터베이스를 구축하여 개인에 맞는 운동 처방을 제공하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다. 이를 통해, 향후 발전해나가는 지식의 양과 질을 계속적으로 향상시킬 수 있으며 전문 인력이 부족한 사업장에서도 도입이 가능하다.
본 발명의 또 다른 목적은 운동 프로그램을 받은 후에 그 프로그램이 실제적으로 본인에게 맞지 않았을 경우를 자동적으로 시스템이 판단하여 새로운 처방을 생산할 수 있도록 하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다. 즉, 다음 운동 처방 시에는 회원의 피드백 자료(운동 결과 자료)와 함께 새로운 처방이 내려지도록 하는 것이다. 결과적으로 운동의 기간이 경과할수록 그 사람에게 가장 알맞은 운동의 프로그램이 생산되는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 운동 프로그램을 제시받은 자가 운동을 실시했을 경우 운동의 목적을 달성했을 때, 즉 성공하였을 경우 그 성공 데이터를 초기 운동 프로그램의 생산 및 신규 지식(Knowledge)으로 쓸 수 있도록 하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 바이오 리듬을 통하여 운동을 진행해나가는 날을 신체적 리듬과 결합하여 운동의 종목 및 강도를 제시하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다. 이는 바이오 리듬을 통하여 개인의 운동 성취 능력을 간접적으로 예측하여 운동의 효과를 극대화시키고 운동 중의 돌발적인 사고와 각종 손상을 미연에 방지함이다.
본 발명의 또 다른 목적은 운동 전후의 나의 모습을 아바타 형태로 보여주는 예측 모델 제공이 가능한 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다. 이는 운동을 처음 시작할 때뿐만 아니라 운동 중에도 지금까지의 축척된 피드백 데이터 및 지식(Knowledge)으로 예측 아바타를 추출하여 운동하는 사람에게 보여줌으로서 운동의 동기를 부여함과 동시에 성취도를 극대화시킬 수 있는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 프로그램을 제공받은 운동 실시자가 운동 프로그램이 좀 더 정확하게 제공받을 수 있도록 즉 추론이 좀 더 정확하게 진행해 갈 수 있도록 운동하는 실시자의 데이터를 피드백받을 수 있는 장비를 구비하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공하는 것이다. 기존의 운동 처방 서비스가 가능한 사업장은 회원의 운동 이력을 수기로 기록하여 운동 처방사가 회수하는 방식으로 체계적인 관리가 불가한데 반해 본 시스템에서는 회원 스스로 터치 스크린을 통해 자료를 넘겨주게 되므로 사업장과 이용자에게 높은 편익을 제공하게 된다.
상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따르면, 운동 처방 지식베이스를 구비한 지식 운동 처방 전문가 시스템에서 개인의 다양한 특성에 부합하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방을 생산하는 데에 있어서, 사용자로부터 문진 검사 자료를 수신하고, 상기 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하고, 상기 프레임 데이터와 상기 운동 처방 지식베이스를 이용하여 상기 사용자에 상응하는 운동 처방을 추론하고, 상기 추론에 따라 상기 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하고, 상기 사용자에 상응하는 피드백 데이터를 추출하여 추출된 피드백 데이터가 있으면, 상기 프레임 데이터, 상기 운동 처방 지식베이스 및 상기 피드백 데이터를 프레임 데이터에 적용시켜 재처방된 운동 프로그램을 생성하고, 운동 기간 동안 입력받은 운동 결과를 정해진 일정 기간별로 추출하여, 상기 추출된 운동 결과를 이용하여 운동 목적이 완료되었는지를 판단하고, 상기 판단 결과 상기 운동 목적이 완료되었으면, 상기 운동 결과와 상기 운동 결과에 상응하는 프레임 데이터를 성공 자료로서 상기 운동 처방 지식베이스에 학습시키고, 상기 운동 프로그램을 상기 사용자에게 전송하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법, 상기 방법에 상응하는 장치 및 시스템을 제공할 수 있다. 여기서, 상기 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방의 추론 방식은 규칙 기반 방법(Rule Base Method)과 학습 이론을 함께 사용할 수 있다.
상기 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법은 상기 사용자의 바이오 리듬을 이용하여 상기 운동 프로그램에 대한 일별 운동 추천 지수를 결정할 수 있다.
상기 문진 검사 자료는 신상 정보, 의학 정보, 운동 예비 정보, 생활 습관, 스트레스, 체력 문진 자료 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 운동 프로그램은 유산소 운동 프로그램, 헬스 운동 프로그램, 스트레칭 운동 프로그램 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법은 운동 목적과 상기 프레임 데이터를 통하여 운동 후 상기 사용자의 예측 모형을 텍스트, 아바타 중 적어도 하나의 형태로 제공할 수 있다.
상기 피드백 데이터는 상기 사용자의 운동 장소에 구비된 터치 스크린 장치를 통해 입력되어 상기 서버로 전송될 수 있다.
상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 측면에 따르면, 운동 처방 지식베이스를 구비한 지식 운동 처방 전문가 시스템에서 개인의 다양한 특성에 부합하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방을 생산하는 데에 있어서, 사용자로부터 문진 검사 자료를 수신하고, 상기 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하고, 추론을 통해 상기 프레임 데이터와 상기 운동 처방 지식베이스로부터 상기 사용자에 상응하는 운동 처방을 추출하고, 상기 추출된 운동 처방을 이용하여 미리 정해진 운동 프로그램 산출 방식에 따라 상기 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하고, 상기 운동 프로그램을 상기 사용자에게 전송하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법, 상기 방법에 상응하는 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
상기 추론에 따라 상기 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하는 단계는 상기 사용자에 상응하는 피드백 데이터를 추출하고, 상기 프레임 데이터, 상기 운동 처방 지식베이스 및 상기 피드백 데이터를 프레임 데이터에 적용시켜 재처방된 운동 프로그램을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추론에 따라 상기 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하는 단계는 운동 기간 동안 매일 매일 입력받은 운동 결과를 정해진 일정 기간별로 추출하고, 상기 운동 결과를 이용하여 상기 사용자의 운동 목적이 완료되었는지를 판단하고, 상기 판단 결과 상기 사용자의 운동 목적이 완료되었으면, 상기 운동 결과와 상기 운동 결과에 상응하는 프레임 데이터를 성공 자료로서 상기 운동 처방 지식베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법은 상기 사용자의 바이오 리듬을 이용하여 상기 운동 프로그램에 대한 일별 운동 추천 지수를 결정할 수 있다.
상기 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하는 단계는 상기 프레임 데이터를 이용하여 상기 사용자가 운동을 할 수 있는지를 판단하고, 상기 판단 결과 상기 사용자가 운동을 할 수 없으면, 문진 평가 결과를 전송하고 처리를 종료하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 문진 검사 자료는 신상 정보, 의학 정보, 운동 예비 정보, 생활 습관, 스트레스, 체력 문진 자료 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 신상 정보는 키, 몸무게, 나이, 성별, 혈액형, 성명 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 의학 정보는 과거 병력, 보유 성인병, 현재 건강 상태 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 운동 예비 정보는 운동 경력, 운동 목적, 하고 싶은 운동 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 생활 습관은 일일 활동량, 흡연 여부, 음주 여부, 식습관 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 스트레스는 보유 성격, 생활 만족도, 대인 관계 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 체력 문진 자료는 심폐 지구력, 유연성, 근지구력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 운동 프로그램은 유산소 운동 프로그램, 헬스 운동 프로그램, 스트레칭 운동 프로그램 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법은 운동 목적과 상기 프레임 데이터를 통하여 운동 후 상기 사용자의 예측 모형을 텍스트, 아바타 중 적어도 하나의 형태로 제공할 수 있다.
상기 피드백 데이터는 상기 사용자의 운동 장소에 구비된 터치 스크린 장치를 통해 입력되어 상기 서버로 전송될 수 있다.
상기 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 운동 처방 지식베이스를 구비한 운동 처방 전문가 시스템과 네트워크를 통해 연결된 상태에서 개인의 다양한 특성에 부합하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방을 제공하는 데에 있어서, 사용자로부터 문진 검사 자료를 입력받고, 상기 입력된 문진 검사 자료를 상기 운동 처방 전문가 시스템으로 전송하고, 상기 운동 처방 전문가 시스템에 의해 생성된 운동 프로그램을 수신하고, 상기 운동 프로그램을 표시하되, 상기 운동 처방 전문가 시스템은 상기 문진 검사 자료를 수신한 후, 상기 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하고, 상기 프레임 데이터와 상기 운동 처방 지식베이스를 이용하여 상기 사용자에 상응하는 운동 처방을 추론하여 상기 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 제공 방법, 상기 방법에 상응하는 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
이어서, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 지능형 운동 처방 전문가 시스템의 구성을 나타낸 구성도이다.
도 1을 참조하면, 지능형 운동 처방 전문가 시스템은 서버(101), 데이터베이스 서버(105), 터치 스크린 장치(113), 사용자 컴퓨터(117), 사용자 무선 단말기(119), 관리자 장치(121), 카드 생성기(125) 등으로 구성된다.
터치 스크린 장치(113)는 피드백 정보를 입력하는 피드백 장치이며, 서버에 의해 처방된 개인별 운동 정보를 조회할 수 있는 장치로서, 이하 운동 처방용 터치 스크린 장치(113)를 터치 파워 시스템(Touch Power System)이라 하기로 한다.
서버(101)는 운동 처방 제공 모듈(103)을 구비하고 있으며, 서버(101)와 결합된 데이터베이스 서버(105)는 운동 처방 데이터베이스(107), 성공 정보 데이터베이스(109) 등의 데이터베이스를 포함한다.
터치 파워 시스템(Touch Power System)(113)은 안내 메시지, 처리 과정 및 운동 처방 결과를 보여주는 터치 스크린(127)과 카드 레코드기(129), 수치 입력 패드(131), 출력지 배출구(133) 등으로 구성되어 있다.
사용자(115)가 문진 자료를 작성하면, 관리자(123)가 관리자 장치(121)를 통해 문진 자료를 입력한다. 관리자 장치(121)에서 입력받은 문진 자료는 네트워크(111)를 통해 서버(101)의 운동 처방 제공 모듈(103)로 전송된다. 전송된 문진 자료는 서버(101)에 설치된 관리자 프로그램에 의해 평가된다. 평가가 완료되면 관리자(123)는 문진 평가 결과를 출력하고 사용자(115)의 회원 정보가 기록된 IC 카드를 발급한다. 사용자(115)가 IC 카드를 발급받으면, 터치 파워 시스템(113)을 통하여 서버(101)에 접속하여 처방된 2주 운동 프로그램을 출력하여 운동을 실시할 수 있다.
사용자(115)의 운동 처방은 데이터베이스 서버(105)에 저장되어, 사용자(115)가 다른 장소에서도 서버(101)에 접속하여 자신의 운동 처방 및 운동 진행 과정 등을 볼 수 있다.
본 발명은 사용자(115)가 작성한 문진 검사 자료와 운동 처방 지식베이스를 통하여 추론을 시작하여 운동 프로그램(기본 12주)을 단계적으로 제공한다.
이를 세부적으로 기술하면 운동 처방을 받으려고 하는 사용자(115)는 신체적, 정신적 상태를 검사하는 문진을 실시한다. 문진의 형태는 설문지를 사용하며, 내용은 신체 구성 상태, 대사량 능력, 의학 문진, 생활 습관, 스트레스 분석 등이다. 이를 운동 목적, 신상 정보와 함께 전문가 시스템을 제공하는 서버(101)에 입력하게 되면, 운동 처방에 필요한 기본 프레임 데이터(운동의 종류, 강도, 시간, 빈도 등)가 생성된다.
이를 토대로 문진에 대한 평가 결과(체력, 비만도, 건강 위험률, 라이프 스타일 등)와 첫번째 2주간의 운동 처방 프로그램을 생성하여 운동 처방 프로그램과 그림을 포함하는 페이퍼를 사용자(115)에게 제공한다. 주요 프로그램의 종류는 유산소 운동, 헬스 운동, 스트레칭 운동이다. 이 페이퍼는 자신의 운동 스케줄 관리뿐만 아니라 프로그램, 운동 지도안, 영양 분석 등이 함께 일별로 구분되어 있다. 이 페이퍼를 기본으로 운동을 실시한 사용자(115)는 일별로 운동 결과를 터치 파워 시스템(Touch Power System)(113)을 통하여 입력한다.
터치 파워 시스템(Touch Power System)(113)은 운동을 할 수 있는 공간의 한쪽에 위치하며 터치 스크린 방식으로 입력이 가능하게 만들어져 있다. 운동 결과의 입력은 1차적으로 간략 입력이 있고 이를 세부적으로 자세하게 입력하고자 하는 사람은 2차적으로 세부 입력을 실시하면 된다. 당연히 세부 입력을 한 사람은 차기 운동 처방(4주째 ~ 12주째 중 하나의 운동 처방)을 받을 때 입력된 데이터를 기초로 좀더 미세한 부분까지의 재추론이 가능하며 좀 더 정밀한 운동 처방을 받을 수 있다.
입력 내용은 운동 강도의 적당함, 운동 시간의 적정함, 운동 빈도의 적당함 등으로 크게 나눌 수 있으며 이는 세부적으로 더욱 자세하게 입력이 가능하다. 입력은 제시된 운동 프로그램이 자신에게 맞는가의 여부를 판단하는 것으로서 시스템이 추론을 좀 더 정확하게 할 수 있도록 피드백 데이터로 활용한다. 이러한 피드백 데이터의 유입은 운동 시간이 점점 지남에 따라 운동을 하는 사람에게 더욱 알맞은 형태로 프로그램을 변환시키며 차후 성공 및 실패의 원인을 파악할 수 있는 자료로 사용된다.
이러한 형태로 기본 12주를 기본적인 운동 기간으로 설정하고, 2주에 한번씩 운동 프로그램을 페이퍼로 제공하며, 매일 매일 그날의 운동 결과를 피드백 받아 2주에 한번씩 재처방을 해주는 것이다.
운동은 운동의 목적에 따라 여러 가지 형태로 분리될 수 있는데 목적한 바가 성취되었는가의 성공 여부를 피드백 데이터 및 운동 프로그램 규칙의 변경 등으로 추적할 수 있으며 이는 다음 운동의 시작 시 본인의 장단점을 파악하고 운동 프로그램을 실시하는데 자료로 활용될 수 있다.
서버(101)와 결합된 데이터베이스 서버(105)에 사용자(115)의 운동 처방 관련 운동 프로그램 및 운동 진행 상태가 저장되어 있으므로, 사용자(115)는 사용자 컴퓨터(117) 또는 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistant)등의 사용자 무선 단말기(119)를 통해 서버(101)에 접속하여 운동 프로그램 및 운동 진행 상태를 조회할 수 있다. 그리고 네트워크(111)를 통해 연결된 프렌차이즈 형태의 스포츠 센터에 설치된 터치 파워 시스템(113)에서도 동일한 서비스를 제공받을 수 있다.
서버(101)의 관리자(123)는 관리자 장치(121)를 통하여 사용자(115)들의 운동 처방 및 신규 지식 정보를 관리한다. 그리고 관리자(123)는 관리자 프로그램을 통하여 회원 가입을 신청한 사용자(115)를 회원으로 등록시키고 카드 생성기(125)를 이용하여 회원용 IC 카드를 발급한다. 사용자(115)는 IC 카드를 터치 파워 시스템(113)의 카드 레코드기(129)에 통과시킴으로서, 회원 인증을 받고 서버(101)에 접속할 수 있다.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 처방 제공 모듈의 구성을 나타낸 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 운동 처방 제공 모듈(103)은 기초 정보 수신부(201), 평가부(203), 운동 처방 추론 엔진(205), 설명부(207), 송신부(209), 피드백 데이터 수신부(211), 자동 학습부(213), 프레임 데이터 생성부(215) 등으로 구성된다.
기초 정보 수신부(201)는 운동 처방을 받기 위하여 초기에 1번 작성하는 문진 정보를 수신하는 부분이다.
평가부(203)는 기초 정보 수신부(201)에 의하여 수신된 데이터를 평가하는 부분이다. 그리고 평가된 정보를 프레임 데이터 생성부(215)로 전달하면 프레임 데이터 생성부(215)가 그에 상응하는 프레임 데이터를 생성한다.
운동 처방 추론 엔진(205)은 운동 처방을 해줄 수 있도록 추론하는 엔진으로 지식 기반(Knowledge Base)과 프레임 데이터 등으로 실시한다.
설명부(207)는 추론이 완료되었을 때 추론 결과를 확인하여 추론에 사용된 규칙 등을 보여줌으로써 추론이 어떻게 되었는지를 설명한다.
송신부(209)는 추론을 통하여 산출된 운동 프로그램을 사용자의 터치 파워 시스템(113)으로 전송한다. 사용자(115)는 터치 스크린(127)을 통해 피드백 데이터를 입력하면, 터치 스크린(127)이 이를 서버(101)로 전송시킨다. 그리고 전송된 피드백 데이터는 재처방 시에 프레임 데이터 변경에 사용되며, 재처방된 운동 프로그램을 생성한다. 서버(101)로부터 재처방된 운동 프로그램이 터치 스크린(127)에 전송되면, 사용자(115)는 터치 스크린(127)에 나타난 운동 프로그램을 보고 자신에게 알맞은 운동 프로그램대로 운동을 할 수 있으며, 터치 파워 시스템(113)의 출력지 배출구(133)를 통해 운동 처방 결과를 출력할 수 있다.
피드백 데이터 수신부(211)는 출력 레포트에 따라 운동을 하였을 경우 운동의 질과 양에 따라 운동을 재처방 받을 수 있도록 사용자가 처방에 대하여 피드백 정보를 전송하면 이를 수신한다. 피드백 데이터 수신부(211)에서 수신한 피드백 정보는 프레임 데이터 생성부(215)를 거처 운동 처방 추론 엔진(205)으로 전달된다. 운동 처방 추론 엔진(205)은 이 피드백 정보를 이용하여 사용자에게 더욱 알맞은 처방을 제공할 수 있다.
지능형 운동 처방 전문가 시스템이 제공하는 운동 프로그램은 기본 12주이며 2주에 한번씩 처방을 해준다. 이러한 처방에 대하여 자동 학습부(213)는 운동을 진행하여 12주 완료시 운동 목적이 완료되었는지를 판단한다. 그리고 운동 목적이 완료되었다면 자동 학습부(213)는 성공 자료로서 내역(History)과 최종 프레임 데이터(Frame Data)를 저장함으로써 기존 지식을 학습시킨다.
데이터베이스 서버(105)는 운동 처방 데이터베이스(107), 성공 정보 데이터베이스(109) 등의 데이터베이스를 포함하며, 각각의 데이터베이스에 대하여는 하기의 도 3에서 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 데이터베이스 저장부의 데이터베이스들을 나타낸 구성도이다.
도 3을 참조하면, 데이터베이스 서버(105)는 기초 정보 데이터베이스(301), 문진 평가 데이터베이스(303), 프레임 데이터 데이터베이스(305), 표준치 데이터베이스(307), 규칙 데이터베이스(309), 운동 처방 데이터베이스(107), 성공 정보 데이터베이스(109), 피드백 정보 데이터베이스(311), 신규 규칙 데이터베이스(313), 임시 정보 데이터베이스(315) 등을 포함한다.
기초 정보 데이터베이스(301)에는 신상 정보를 포함하는 문진 검사를 실시한 후 관리자가 사용자의 자료를 입력한 원시(Source) 데이터가 저장된다.
문진 평가 데이터베이스(303)에는 문지 검사 자료를 시스템이 항목별, 군별 평가를 한 결과 및 설명 내용이 저장된다.
프레임 데이터 데이터베이스(305)에는 처방에 영향을 주는 변인(Factor) 정보가 저장된다.
표준치 데이터베이스(307)에는 사용자의 운동 능력 평가 및 운동 처방 추론에 사용되는 표준 테이블의 정보가 저장된다. 예를 들어, 심폐 지구력 평가를 위한 최대 산소 섭취량의 평가에 있어서, 40대, 남자, 42.5(ml/kg/min)인 경우 5단계 평가 (수, 우, 미, 양, 가) 중 ‘우’라는 정보가 저장될 수 있다.
규칙 데이터베이스(309)에는 추론을 하기 위한 추론 방법, 규칙, 우선 순위 등이 정의되어 저장된다.
운동 처방 데이터베이스(107)에는 사용자의 운동 능력이 평가된 후 제공될 설명문 또는 이미지 등의 정보가 저장된다.
성공 정보 데이터베이스(109)에는 성공 정보로 저장된 신규 지식(New knowledge)을 생산하기 위한 중요 변인(Factor) 정보가 저장된다. 여기서, 상기 성공 정보는 운동 목적에 성공(Sucess)하였을 경우에만 획득되어 성공 정보 데이터베이스(109)에 저장된다.
피드백 정보 데이터베이스(311)에는 장비(터치 스크린 등)를 통하여 회원(사용자)이 운동 프로그램에 대하여 매일 보내온 실행 강도, 시간, 빈도 등의 결과(피드백) 정보가 저장된다.
피드백 정보 데이터베이스(311)에 저장된 피드백 정보를 기초로 사용자에 대한 운동 처방을 다시 하였을 경우, 시스템이 처방한 원래의 결과(운동 처방)와 오차가 클 경우, 이를 신규 규칙으로 설정하여 신규 규칙 데이터베이스(313)에 저장한다.
추론을 하여 운동 프로그램을 생산했을 경우 운동 프로그램을 생성하기 위한 주요 규칙 및 사용 변인, 종속 규칙 등을 임시 정보 데이터베이스(315)에 저장한다. 이는 관리자(123)가 상기 운동 처방 프로그램이 어떻게 추출되었는지를 추적하기 위함이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 지능형 운동 처방 전문가 시스템에 의한 운동 처방의 전체적인 과정을 나타낸 순서도이다.
도 4를 참조하면, 지능형 운동 처방 전문가 시스템은 신규 혹은 재평가가 필요한 지를 판단(S401)한다. 상기 판단 결과 신규 혹은 재평가가 필요하지 않으면, 운동을 현재하고 있는 즉 운동 프로그램을 진행중인 사용자이므로 S409 단계로 이동한다. 상기 판단 결과 신규 혹은 재평가가 필요하면, 사용자가 입력한 문진 정보를 기초로 하여 문진 검사를 실시하고 사용자의 운동 능력을 평가(S402)한다. 여기서, 상기 문진 정보는 사용자로부터 입력되는 신상 정보, 의학 정보, 운동 예비 질문, 스트레스, 생활 습관 등이다. 그리고 문진 검사 결과 및 평가 정보에 상응하는 변인(Factor) 정보를 추출하여 프레임 데이터를 생성(S403)한 후, 생성된 정보를 기초로 이용하여 사용자가 운동을 할 수 있는지를 판단(S405)한다. 여기서, 신규 혹은 재평가가 필요한 것은 운동 목적이 바뀐 경우, 운동을 중도에 포기하였다가 다시 시도하는 경우, 운동 완료 후 다시 기본 12주의 운동 처방이 필요한 경우 중 하나이다.
상기 판단 결과 사용자가 체력이 약하거나 운동이 어려울 정도의 성인병 등이 있어 운동을 할 수 없는 상태이면, 문진 평가 결과를 출력(S407)한 후 처리를 종료한다. 여기서, 상기 문진 평가 결과에는 각 항목별 평가 결과 및 내용, 전체 평가 결과 및 내용, 운동 거절 사유 등이 포함된다.
상기 판단 결과 사용자가 운동을 할 수 있는 상태면, 추론 엔진에 의하여 운동 프로그램을 생성(S409)하고, 사용자가 12주 동안의 운동 기간을 만료했는지를 판단(S411)한다.
상기 판단 결과 운동 기간이 만료되지 않았으면, 생성된 운동 프로그램을 출력(S413)한다.
상기 판단 결과 운동 기간이 만료되었으면, 그 동안의 운동 결과를 기초로 하여 운동이 성공했는지를 판단(S415)한다. 그리고 운동이 성공했으면 이를 새로운 지식 정보로 생성하여 성공 정보 데이터베이스(117)에 저장(S417)한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 문진 검사 실시 및 평가 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 사용자로부터 키, 몸무게, 나이, 성명 등의 신상 정보를 입력(S501)받고, 운동 경력, 운동의 목적, 하고 싶은 운동 등의 운동 관련 정보를 입력(S503)받고, 과거의 병력, 보유 성인병, 현재 건강 상태 등의 의학 정보를 입력(S505)받는다.
그리고 일일 활동량, 흡연여부, 음주 여부, 식습관 등의 생활 습관 정보를 입력(S507)받고, 보유 성격, 생활 만족도, 대인 관계 등의 스트레스 분석 정보를 입력(S509)받고, 심폐 지구력, 유연성, 근지구력 등의 체력 문진 자료를 입력(S511)받는다. 이렇게 각 항목별 정보 입력이 완료되면, 자료가 정상적으로 입력되었는지를 판단(S513)한다.
상기 판단 결과 자료가 정상적으로 입력되지 않았으면 자료 입력 에러를 표시(S515)하고, 자료가 정상적으로 입력되었으면 각 항목별 정보를 평가(S517)하고, 각 항목별 평가 결과를 통합하여 최종 평가 결과를 산출(미도시)한다.
여기서, 각 항목별 정보는 표준치 데이터베이스의 평가 표준 테이블에 저장된 데이터를 기초로 하여 그에 상응하는 점수를 부여한다. 예를 들면, 신상 정보, 의학 정보, 운동 관련 정보, 스트레스, 생활 습관, 체력 문지 자료 각각의 항목에 대하여 ‘수’, ‘우’, ‘미’, ‘양’, ‘가’의 5단계로 평가할 수 있다. 그리고 각 항목별 평가 점수를 기초로 하여 ‘수’, ‘우’, ‘미’, ‘양’, ‘가’의 5단계로 구분되는 최종 평가 결과를 산출할 수 있다.
각 항목별 평가 및 최종 평가가 완료되면, 운동을 하면 안되는 정도의 의학적 이상이 있는지를 판단(S519)한다. 상기 판단 결과 의학적 이상이 있으면, 운동 실시 불가 정보를 저장(S521)한다. 상기 판단 결과 의학적 이상이 없으면, 운동 처방에 필요한 데이터를 세팅하여 저장(S523)한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 프레임 데이터 생성 과정을 나타낸 순서도이다.
도 6을 참조하면, 문진 자료 및 문진 평가 데이터베이스(303), 피드백 정보 데이터베이스(311)로부터 운동 처방에 필요한 데이터에 상응하는 변인(Factor)을 추출(S601)하고, 추출된 변인(Factor) 정보를 이용하여 프레임 데이터를 생성(S603)하고, 사용자로부터 수신한 피드백 정보가 있는 지를 판단(S605)한다.
상기 판단 결과 수신한 피드백 정보가 있으면, 운동 처방에 반영가능한 피드백 데이터인지를 판단(S606)한다.
상기 판단 결과 운동 처방에 반영가능한 피드백 데이터이면, 피드백 정보를 통계 처리(S607)하고, 피드백 정보를 반영하여 프레임 데이터를 다시 생성(S609)한다. 그리고 피드백 정보의 유무에 따라 프레임 데이터 생성이 완료되면, 생성된 프레임 데이터를 저장(S611)한다.
상기 판단 결과 운동 처방에 반영가능하지 않은 피드백 데이터이면, 생성된 프레임 데이터를 저장(S611)한다.
여기서, 변인(Factor)은 각 운동 종류별로 추출될 수 있다. 예를 들어, 유산소 운동 프로그램에서는 최대 산소 섭취량, 목표 심박수, 최대 심박수, 안정시 심박수 등이 변인이 될 수 있다. 그리고 헬스 운동 프로그램에서는 체중, 운동 경력, 1RM, 운동 종목 등이 변인이 되며, 스트레칭 운동 프로그램에서는 부위별 통증, 근무 환경 등이 변인이 될 수 있다. 유산소 운동, 헬스 운동, 스트레칭 운동 각각에 모두 적용되는 종합 변인으로서는 소비 칼로리, 체력 문진 평가 결과 등이 있다. 상기 체력 문진 평가 결과는 심폐 지구력, 유연성, 근지구력 등을 포함한다.
최대 산소 섭취량은 심폐 지구력 검사 문항을 이용한 간편 문진으로 검사하거나 12분 달리기로 검사할 수 있다.
최대 심박수는 운동 경험자인 경우 ‘205 - 연령/2’이며, 운동 미경험자인 경우 ‘220 - 연령’으로 산출할 수 있다. 그리고 안정시 심박수는 1분 동안의 맥박수로 산출할 수 있다. 목표 심박수는 최대 심박수와 안정시 심박수를 이용하여 산출하며 산출 공식은 아래와 같다.
목표 심박수 = (최대 심박수 - 안정시 심박수)*운동 강도 + 안정시 심박수
1RM은 사용자의 최대 근력으로서 아래와 같은 간접 추정식을 사용하여 산출한다.
1RM =
= 7~8번 들어올릴 수 있는 무게, R = 반복 횟수
운동 종목은 사용자의 운동 목적 및 근지구력 평가 결과에 따라 설정되며, 부위별 통증은 어깨, 목, 허리 등 통증이 있는 부위에 따라 설정되며, 일일 운동 에너지 소비량은 1일 총 에너지 소비량을 기준으로 설정된다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 과정을 나타낸 순서도이다.
도 7a 및 도 7b를 참조하면, 프레임 데이터가 정상인지를 판단(S701)하여 정상이 아니면, 에러를 출력(S703)하고 처리를 종료한다.
상기 판단 결과 프레임 데이터가 정상이면, 운동 처방 추론 엔진이 추론을 시작(S705)하고, 사용자에 상응하여 저장된 피드백 데이터가 있는지를 판단(S707)한다.
상기 판단 결과 피드백 데이터가 있으면, 프레임 데이터를 변경(S709)한다.
상기 판단 결과 피드백 데이터가 없으면, 운동 목적이 있는지를 판단(S711)한다.
상기 판단 결과 운동 목적이 있으면, 프레임 정보 데이터베이스(305)로부터 상기 운동 목적에 부합되는 변인 요소를 추출(S713)하고 다시 S711 단계로 이동한다.
상기 판단 결과 운동 목적이 없으면, 미리 저장된 문진 평가 결과를 참조하여 일반 변인 적용 순서를 결정(S715)하고, 일반 운동 프로그램을 생성(S717)한다. 일반 운동 프로그램이 생성한 후, 변인 요소가 더 있는지를 판단(S719)한다.
여기서, 상기 일반 운동 프로그램은 사용자의 최초 문진 검사에 의한 문진 평가 결과에 따라서 산출되는 일반(general) 운동 프로그램이다.
상기 판단 결과 변인 요소가 더 있으면, 다시 S719 단계로 이동하여 추가 변인 요소에 대한 일반 운동 프로그램을 생성(S717)한다.
상기 판단 결과 더 이상의 변인 요소가 없으면, 성인병 등 운동에 영향을 주는 기타 변인 요소가 있는지를 추출(S721)한다.
이렇게 변인 요소의 추출이 완료되면, 미리 저장된 문진 평가 결과를 참조하여 스페셜 변인 요소의 적용 순서를 결정(S723)하고, 스페셜 운동 프로그램을 생성(S725)한다. 스페셜 운동 프로그램을 생성한 후, 변인 요소가 더 있는지를 판단(S727)한다.
여기서, 상기 스페셜 운동 프로그램은 프레임 데이터에 의하여 생성된 일반 운동 프로그램(1차)이 성인병 등의 변인 요소에 의하여 재생성된 운동 프로그램(2차)이다.
상기 판단 결과 추가 변인 요소가 있으면 다시 스페셜 운동 프로그램을 생성(S725)하고, 추가 변인 요소가 없으면 생성된 운동 프로그램들을 출력(S729)한다.
도 8a 및 도 8c는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 프레임 데이터를 변경하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 8a 및 도 8c를 참조하면, 프레임 데이터 변경을 하기 위하여 사용자의 운동 기록을 추출하여 사용자가 4일 이상 운동을 하였는지를 판단(S801)한다.
상기 판단 결과 사용자가 4일 이상의 운동을 하지 않았다면 운동 기간 부족 메시지를 표시(S802)하고 처리를 종료한다.
상기 판단 결과 사용자가 4일 이상 운동을 했다면, 입력된 피드백 데이터를 통계 처리(S803)한다. 그리고 사용자가 행한 운동 프로그램 중 런닝 머신 프로그램이 있는지를 판단(S805)하여 런닝 머신 프로그램이 있으면, 운동 시간을 판단(S807)한다.
상기 판단 결과 사용자의 운동 시간이 표준에 대하여 약하거나, 적당하거나 강한 것 중 하나가 될 수 있다. 운동 시간이 약하면 미리 설정된 칼로리보다 소비 칼로리를 높여주고(S809), 운동 시간이 강하면 소비 칼로리를 낮춘다(S811).
운동 시간의 판단 및 칼로리 설정이 완료되면, 런닝 머신 프로그램에 대한 운동 강도(속도)를 판단(S813)한다.
상기 판단 결과 사용자의 운동 속도가 표준에 대하여 약하거나, 적당하거나 강한 것 중 하나가 될 수 있다. 운동 강도(속도)가 약하면 미리 설정된 Mets보다 Mets를 높여주고(S815), 운동 속도가 강하면 Mets를 낮춘다(S817).
운동 강도의 판단 및 Mets 설정이 완료되면, 런닝 머신 프로그램에 대한 운동 빈도(횟수)를 판단(S819)한다.
상기 판단 결과 사용자의 운동 빈도가 표준에 대하여 약하거나, 적당하거나 강한 것 중 하나가 될 수 있다. 운동 빈도가 약하면 미리 설정된 운동 횟수보다 운동 횟수를 증가시키고(S821), 운동 빈도가 강하면 운동 횟수를 감소시킨다(S823).
상술한 바와 같이 런닝 머신 프로그램에 대한 운동 시간, 운동 속도, 운동 빈도에 대한 판단 및 결과 설정이 완료되면, 사용자가 행한 운동 프로그램 중 헬스 프로그램이 있는지를 판단(S825)한다.
헬스 프로그램에 대하여 운동 강도의 변경이 있는 지를 판단(S827)한다.
상기 판단 결과 운동 강도의 변경이 없으면, S867 단계로 이동하여 다른 운동 프로그램에 대한 변인 처리를 한다.
상기 판단 결과 운동 강도의 변경이 있으면, 횟수 변경 순서인지를 판단(S829)한다.
상기 판단 결과 횟수 변경 순서이면, 운동 강도를 판단(S831)하여 운동 강도가 약하면 반복 회수를 높이고(S833), 운동 강도가 강하면 반복 횟수를 낮춘(S835) 후 다음 강도 변경을 중량으로 설정(S837)한다.
상기 판단 결과 횟수 변경 순서가 아니면, 중량 변경 순서인지를 판단(S839)한다.
상기 판단 결과 중량 변경 순서이면, 운동 강도를 판단(S841)하여 운동 강도가 약하면 중량을 높이고(S843), 운동 강도가 강하면 중량을 낮춘(S845) 후 다음 강도 변경을 셋트로 설정(S847)한다.
상기 판단 결과 중량 변경 순서가 아니면, 셋트 변경 순서인지를 판단(S851)한다.
상기 판단 결과 셋트 변경 순서이면, 운동 강도를 판단(S853)하여 운동 강도가 약하면 셋트를 증가(S855)시키고, 운동 강도가 강하면 반복 횟수를 낮춘(S857) 후 다음 강도 변경을 횟수로 설정(S859)한다.
변경 작업이 운동의 효과와 목적에 부합되는지를 판단(S861)하여, 부합되지 않으면 횟수, 중량, 셋트수를 재조정(S863)하고 사유 메시지를 셋팅(S865)한 후 각 프로그램별로 운동 시간, 운동 강도 등을 판단하여 결과를 변경(S835)한다.
도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 일반 운동 프로그램을 생성하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 9를 참조하면, 사용자에 상응하는 일반 프로그램을 생성하기 위하여 먼저 운동 목적의 변인 요소가 있는지를 판단(S901)한다.
상기 판단 결과 운동 목적의 변인 요소가 없으면 처리를 종료한다.
상기 판단 결과 운동 목적의 변인 요소가 있으면, 유산소 운동, 헬스 운동, 스트레칭 운동 등 각각의 운동에 대한 운동 비율을 산출(S903)한다. 여기서, 각각의 운동 비율을 합산한 값은 100퍼센트가 된다.
각 운동별 운동 비율이 산출되면, 변인이 더 있는지를 판단(S905)한다.
상기 판단 결과 변인이 더 있으면 다시 S901 단계로 이동한다.
상기 판단 결과 추가 변인이 없으면, 변인에 상응하는 유산소 운동 프로그램을 설정(S907)하고, 헬스 운동 프로그램을 설정(S909)하고, 스트레칭 운동 프로그램을 설정(S911)한다. 여기서, 헬스 운동 프로그램에는 부위별 강화 항목을 추가할 수 있으며, 특별 스트레칭 항목이 있는 경우에는 스트레칭 운동 프로그램에 추가할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 운동 목적이 건강 증진이라고 하자. 건강 증진에 해한 각 운동별 비율이 유산소 운동 50%, 헬스 운동 30%, 스트레칭 운동 20%로 설정되어 있다고 하자. 이렇게 운동 목적에 따른 운동 비율이 설정되면, 사용자의 문진 평가 자료에 상응하여 각 운동별 프로그램이 설정된다.
즉, 건강 증진을 위하여 런닝 머신과 자전거 운동을 사용자의 유산소 운동으로 구성할 수 있다. 그리고 사용자의 나이가 40대이고, 근지구력 평가 결과가 양(수, 우, 미, 양, 가 5단계 중)인 경우, 근지구력 트레이닝 프로그램(endurance training program)을 헬스 프로그램으로 구성할 수 있다. 사용자가 40대 직장인이므로, 기본 준비, 정리 스트레칭, 사무실에서 하는 스트레칭을 주요 스트레칭 프로그램으로 구성할 수 있다.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 스페셜 운동 프로그램을 생성하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 10a 및 도 10b를 참조하면, 스페셜 운동 프로그램을 생성하기 위하여 먼저 변인 요소가 있는지를 판단(S1001)한다.
상기 판단 결과 변인 요소가 없으면, 처리를 종료한다.
상기 판단 결과 변인 요소가 있으면, 변인 요소 중 운동 양식 변인이 있는지를 판단(S1003)한다. 상기 판단 결과 변인 요소 중 운동 양식 변인이 있으면, 유산소 운동, 헬스 운동, 스트레칭 운동 각각의 비율을 변경(S1005)한다.
운동 양식 변인에 대한 판단이 완료되면, 변인 요소 중 유산소 운동 시간 변인이 있는지를 판단(S1007)한다. 상기 판단 결과 변인 요소 중 유산소 운동 시간 변인이 있으면, 소비 칼로리를 변경(S1009)한다.
유산소 운동 시간 변인에 대한 판단이 완료되면, 변인 요소 중 유산소 운동 강도 변인이 있는지를 판단(S1011)한다. 상기 판단 결과 변인 요소 중 유산소 운동 강도 변인이 있으면, 운동 강도(Mets, watt 또는 kg), 계단수 등을 조절(S1013)한다.
유산소 운동 강도 변인에 대한 판단이 완료되면, 변인 요소 중 헬스 운동 강도 변인이 있는지를 판단(S1015)한다. 상기 판단 결과 변인 요소 중 헬스 운동 강도 변인이 있으면, 횟수, 중량, 셋트수 등을 조절(S1017)한다.
헬스 운동 강도 변인에 대한 판단이 완료되면, 변인 요소 중 헬스 운동 시간 변인이 있는지를 판단(S1019)한다. 상기 판단 결과 변인 요소 중 헬스 운동 시간 변인이 있으면, 헬스 운동 종목을 조절(S1021)한다.
헬스 운동 시간 변인에 대한 판단이 완료되면, 변인 요소 중 특별한 스트레칭을 요구하는 변인이 있는지를 판단(S1023)한다. 상기 판단 결과 변인 요소 중 특별한 스트레칭을 요구하는 변인이 있으면, 특별 스트레칭을 추가(S1025)한다.
변인이 더 있는지를 판단(S1027)하여 추가 변인이 있으면, 다시 S1001 단계로 이동하여 변인별로 처리를 한다.
상기 판단 결과 추가 변인이 없으면, 운동량 최저치보다 낮은지를 판단(S1029)한다. 상기 판단 결과 운동량 최저치보다 낮으면 최저값을 설정(S1031)한다.
운동량 최저치와의 비교가 완료되면, 운동량 최고치보다 높은지를 판단(S1033)한다. 상기 판단 결과 운동량 최고치보다 높으면 최고값을 설정(S1035)한다.
예를 들어, 건강 증진이 목적이며 1일 운동 소비량이 250kcal이고, 비만과 고혈압이라는 변인 요소를 가진 사용자 A가 있다고 하자. A에게는 비만이라는 운동 변인 요소가 있으므로, 유산소 운동 60%, 헬스 운동 20%, 스트레칭 운동 20%로 운동 비율을 변경(S1005)한다. 그리고 고혈압은 운동 시간과 운동 속도에 대한 변인 요소이므로, 운동 시간과 운동 속도에 따른 소비 칼로리를 변경(S1009)하고 운동 강도(Mets, watt 또는 kg), 계단수 등을 조절(S1013)한다.
도 11은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 재처방에 대한 전체적인 간편 피드백 정보를 입력하는 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 11을 참조하면, 피드백 정보 입력 화면(1101)에는 사용자에게 처방된 운동 프로그램 목록과 각 운동 프로그램(1103)에 대한 운동 결과 정보(피드백 정보) 입력 버튼(1105, 1107, 1109)이 표시된다. 전체적인 운동량을 ‘적다’(1105), ‘적당’(1107), ‘많다’(1109) 중에서 선택할 수 있도록 입력 버튼이 제공되며, 터치 스크린에서 사용자가 해당되는 것을 선택할 수 있다.
피드백 정보 입력 화면(1101)에 표시된 자세히 응답 버튼(1111)을 선택하면, 각 운동 프로그램별 피드백 정보 입력 화면(1201, 하기의 도 12 참조)이 터치 스크린에 나타난다.
피드백 정보 입력 화면(1101)에 표시된 개인별 검색 버튼(1113)을 선택하면 개인별 운동 정보를 검색할 수 있는 화면(미도시)이 나타나며, 확인 버튼(1115)을 선택하면 피드백 정보 입력 화면(1101)을 통해 입력된 정보가 서버(101)로 전송되며 피드백 정보 입력이 완료된다.
도 12는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 유산소 운동 프로그램의 세부 종목 운동량에 대한 피드백 정보를 입력하는 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 12를 참조하면, 운동 프로그램별 피드백 정보 입력 화면(1201)은 운동 프로그램에 대한 각 종목별 운동 결과 정보(피드백 정보)를 입력할 수 있는 화면이다.
예를 들어, 유산소 운동이라는 운동 프로그램에 대하여 사용자에게 처방된 런닝머신(1203), 자전거, 스탭퍼가 있다고 하자. 사용자는 화면에 표시된 각 종목별 입력 버튼을 이용하여 ‘적다’(1205), ‘적당’(1207), ‘많다’(1209) 등의 피드백 정보를 입력할 수 있다.
종목별 응답 버튼(1211)을 선택하면, 각 운동 종목에 대한 보다 상세한 피드백 정보를 입력할 수 있는 항목별 피드백 정보 입력 화면(1301, 하기의 도 13 참조)이 나타난다.
운동 프로그램별 피드백 정보 입력 화면(1201)의 이전 화면 버튼(1213)을 선택하면, 상기 도 11의 피드백 정보 입력 화면(1101)이 나타나며, 확인 버튼(1215)을 선택하면 운동 프로그램별 피드백 정보 입력 화면(1201)을 통해 입력된 정보가 서버(101)로 전송되며 피드백 정보 입력이 완료된다.
도 13은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 유산소 운동 런닝머신 종목의 각 항목별 피드백 정보를 입력하는 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 13을 참조하면, 항목별 피드백 정보 입력 화면(1301)은 운동 종목에 대한 각 항복별 운동 결과 정보(피드백 정보)를 입력할 수 있는 화면이다.
예를 들어, 런닝머신(1303)이라는 운동 종목의 운동 시간(1305), 운동 강도(속도), 운동 빈도(횟수) 등의 각 항목에 대하여 입력 버튼을 이용하여 ‘적다’(1307), ‘적당’(1309), ‘많다’(1311) 등의 피드백 정보를 입력할 수 있다.
항목별 피드백 정보 입력 화면(1301)의 이전 화면 버튼(1313)을 선택하면, 상기 도 12의 운동 프로그램별 피드백 정보 입력 화면(1201)이 나타나며, 확인 버튼(1315)을 선택하면 항목별 피드백 정보 입력 화면(1301)을 통해 입력된 정보가 서버(101)로 전송되며 피드백 정보 입력이 완료된다.
도 14는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 처방에 대한 운동 정보 목록을 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 14를 참조하면, 운동 정보 목록 화면(1401)에는 출석 상황(1403), 운동 상황(1405), 운동 성취도(1407), 운동 예측 리듬(1409) 각각에 대한 전체(1411) 또는 이번 회차(1413)의 운동 결과로의 연결 버튼이 표시된다. 이전 화면 버튼(1415)을 선택하면, 이전에 나타난 화면이 터치 스크린에 표시된다.
도 15는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 출석 상황에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 15를 참조하면, 출석 상황 운동 정보 화면(1501)은 기본 12주에 대한 각 주별 출석일 현황 그래프(1503)가 표시된다. 사용자는 출석 상황 운동 정보 화면(1501)에 표시된 출석일 현황 그래프(1503)를 보고 자신의 출석 현황을 파악하고 전체 기간동안 보다 충실하고 계획적인 운동 실행을 할 수 있게 된다.
출석 상황 운동 정보 화면(1501)의 이전 화면 버튼(1505)을 선택하면 상기 도 14의 운동 정보 목록 화면(1401)이 다시 나타난다.
도 16은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 상황에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 16을 참조하면, 운동 상황 운동 정보 화면(1601)은 전체 12주에 대한 각 주별 운동 상황 그래프(1603)가 표시된다. 사용자는 운동 상황 운동 정보 화면(1601)에 표시된 운동 상황 그래프(1603)를 보고 자신의 운동 현황을 파악할 수 있다.
운동 상황 운동 정보 화면(1601)의 이전 화면 버튼(1605)을 선택하면 상기 도 14의 운동 정보 목록 화면(1401)이 다시 나타난다.
도 17은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 성취도에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 17을 참조하면, 운동 성취도 운동 정보 화면(1701)은 전체 12주에 대한 각 주별 운동 성취도 현황 그래프(1703, 1705)가 표시된다. 사용자는 운동 성취도 운동 정보 화면(1701)에 표시된 시스템 운동 성취도 그래프(1703)와 자신의 운동 성취도 현황 그래프(1705)를 보고 자신의 운동 성취도 비율을 파악하고 전체 기간동안 보다 충실하고 계획적인 운동 실행을 할 수 있게 된다.
운동 성취도 운동 정보 화면(1701)의 이전 화면 버튼(1707)을 선택하면 상기 도 14의 운동 정보 목록 화면(1401)이 다시 나타난다.
도 18은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 예측 리듬에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 18을 참조하면, 운동 예측 리듬 운동 정보 화면(1801)에는 일별 신체 상태 컨디션 예측 지수와 점수(1803)가 표시된다. 사용자는 운동 예측 리듬 운동 정보 화면(1801)에 표시된 정보를 참고하여 보다 효과적이고 안전하게 운동을 실행할 수 있다.
운동 예측 리듬 운동 정보 화면(1801)의 이전 화면 버튼(1805)을 선택하면 상기 도 14의 운동 정보 목록 화면(1401)이 다시 나타난다.
상기 도 11 및 도 18에 표시된 화면은 터치 파워 시스템(113), 컴퓨터 등의 사용자 장치(117), 휴대폰, PDA 등의 사용자 무선 단말기(119)를 통해 제공될 수 있다.
이하, 홍길동이라는 가상의 인물로 회원 접수에서부터 운동 처방까지의 전 부분을 설명하기로 한다.
먼저 홍길동이란 인물은 40대의 중년 남성으로 회사를 근무한지 10년이 넘었다. 사무직 근무로 인하여 오후에는 어깨가 뻐근하고 가끔씩 허리 통증도 있으며, 아침에 일어나도 개운치가 않았다. 홍길동은 몸이 젊었을 때와 많이 다르다는 느낌을 받기 시작했으며, 결국 운동을 해야겠다고 마음을 먹고, 집과 가까운 스포츠 센터에 등록을 하고 운동을 시작하기로 하였다. 그런데 자신에게 어떤 운동이 좋은지 또한 얼마큼 해야 하는지 홍길동이란 사람은 의문이었다. 혹시 너무 많이 해서 직장에서 졸지나 않을까, 아니면 운동량이 너무 적어 센터에서 허송 시간만 보내지는 않을까...
결국 수소문 끝에 자신의 신체적 능력을 진단, 평가하여, 2주마다 본인에게 가장 적절한 운동프로그램을 제시해준다는 곳이 있어 제일 먼저 그리로 가기로 하였다.
1. 센터 도착 설문 작성
센터에 도착하여 운동 처방의 중요한 기초 자료로 쓰인다는 몇 장의 설문지를 작성한다.
아래의 내용은 홍길동씨가 작성한 문진 내용의 중요 내용이다.
(1) 신상
- 성명, 성별, 생년월일, 신장, 체중, 허리둘레, 엉덩이둘레, 직업, 직업형태...
⇒ 홍길동, 남, 1960.12.02, 170.6 Cm, 80Kg, 38Inch, 40Inch, 회사원, 사무직
(2) 운동 예비 질문
- 운동 목적, 현재 하고있는 운동, 운동 일수(회/주), 운동 강도, 운동 시간, 하고싶은 운동, 운동 경력, 단련 부위...
⇒ 체중 관리, 없음, 없음, 없음, 없음, 헬스 및 스트레칭, 없음, 가슴
(3) 식생활 습관
- 수면 시간, 흡연, 음주, 약복용 습관, 카페인 복용량, 식습관, 음식 섭취 패턴(단음식, 짠음식, 동물성지방), 간식 섭취...
⇒ 5시간이상, 1갑/하루, 2회/주, 거의 없음, 2~3잔/하루, 규칙적, 동물성 지방, 안함
(4) 체력 평가
- 앞으로 굽히기(체전굴), 윗몸 일으키기, 팔굽혀펴기, 앉았다가 일어서기, 속보 능력, 오래 달리기 능력, 최근 운동 여부, 계단 오르는 능력, 비만도...
⇒ 2Cm, 25회/분, 35회/분, 40회/분, 약간 떨어짐, 잘못함, 안함, 약간 힘들어함, 높음
(5) 의학 정보
- 질병 보유 여부, 운동 주의 여부, 가슴 통증 여부, 기절 경험, 다리 통증, 당뇨 여부, 고혈압 여부, 저혈압 여부, 요통 여부, 골다공증 여부, 류마티스 여부...
⇒ 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 아니오, 약간 있음, 약간 있음, 아니오, 약간 있음, 아니오, 아니오
(6) 스트레스 정보
- 스트레스 경험 빈도, 인내심 여부, 스트레스 해결시 나쁜 습관 보유 여부, 직장/가정 화목 여부, 경쟁심 보유 여부, 경제적 근심 여부...
⇒ 주3회 이상, 예, 아니오, 예, 예, 아니오
(7) 대사량 (자동적으로 계산됨)
- 기초 대사량, 활동 수준별 에너지 소비량, 에너지 소비량...
⇒ 신장/체중/성별(RMR 공식), 직업 형태, (RMR + (RMR * %))
사용자 홍길동씨에 의해 작성된 설문을 센터의 관리자가 검토한 후 관리자 장치를 통해 입력한다.
이하, 도 19 및 도 24를 참조하여 홍길동씨가 입력한 내용이 출력지에 어떻게 산출이 되는가를 설명하기로 한다.
도 19는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 문진 검사 실시 후 제공되는 문진에 대한 평가 결과 및 기본 12주 운동 지침 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 19를 참조하면, 운동 지침 화면(1901)은 전체 운동 지침 부분, 생활 습관 및 체력 평가 부분(1903), 예측 모델 부분(1905, 1907), 운동 순서 부분(1909) 등으로 구성된다.
생활 습관 및 체력 평가 부분(1903)에는 건강 지수, 라이프 스타일 평가 결과, 체력 평가 결과, 비만도 및 건강 위험률 결과 등이 제공된다.
건강 지수는 설문의 각 항목별 질의 사항 중 체력과 비만도, 식생활 습관을 토대로 산출된다. 가장 큰 비중은 체력 정보가 되며 기초 테이블을 통하여 각 군들과 주요 항목의 점수가 산출된다.
라이프 스타일 평가 결과는 설문 내용의 식생활 습관, 운동 예비 질문, 스트레스 정보에 의하여 설문을 작성한 사람의 라이프 스타일 평가에 의해 이루어진다. 총 5단계로 나뉘어져 있으며, 평가는 매우 나쁨(Very poor), 나쁨(Poor), 보통(Normal), 좋음(Good), 매우 좋음(Very good)으로 나타난다. 문항의 형태는 각각이 가중치(weight)를 가지고 있고 점수가 +, -의 형태로 이루어져 있다. 연령별, 성별, 직업군별, 표준 테이블을 통해 평가를 하게 되어 있다. 또한 각각의 항목은 군별로 비슷한 형태의 집합을 이루고 있다. 5단계 평가를 하고 난 후 평가에 대한 설명문을 표현할 때 이 군들이 사용된다. 마지막으로 군별로 우선 순위를 가지고 있어 모두 안좋은 형태일 경우 우선 순위가 높은 설명이 출력된다. 여기서, 이러한 규칙들은 규칙 데이터베이스(309)에 저장되어 있다.
체력 평가 결과는 유연성, 근기능, 심폐 기능 각각에 대한 사용자의 평가 결과를 나타낸다.
비만도 및 건강 위험률 결과는 설문 내용의 체력 평가와, 신상, 운동 예비 질문을 통하여 평가된다. 체력 문진을 통하여 유연성, 근기능, 심폐기능을 평가하며, 신상 부분의 키, 몸무게, 허리 및 엉덩이의 둘레를 통하여 비만도와 비만 형태를 판정해 나간다. 비만 평가는 BMI와 표준 체중 산출 방식으로 평가를 하며 우선 순위는 BMI가 높다. 체력 항목의 평가는 표준 테이블을 사용하며 항목별 나이는 각각의 항목에 대한 연령별, 성별 표준치로 산출하여 재계산한다.
예측 모델 부분(1905, 1907)에는 운동 처방에 따른 추후 변화를 나타내는 아바타가 표시되며, 체격 예측 모델(1905), 심폐 지구력 예측 모델(1907)로 구분되어 표시된다. 체격의 예측은 운동을 하였을 때 각각 소비되는 칼로리를 Kg으로 재환산하여 소비되는 몸무게를 근거로 한다. 설문에서 기초 대사량 및 에너지 소비량을 산출하여 개인마다 활동하는 양을 근거로 하여 추론한다. 유산소 능력 예측은 운동을 주기적으로 한 사람의 심폐 지구력 증가 추이 테이블을 통하여 예측을 하며 아바타의 형태는 이러한 자료를 토대로 여러 가지 그림 중 본인에게 가장 적당한 아바타를 아바타 데이터베이스(미도시)로부터 추출한다.
운동 순서 부분(1909)에는 문진 검사 결과 평가에 따라 처방된 사용자 홍길동씨의 운동 프로그램 실행 순서가 표시된다.
홍길동씨는 위의 내용에 대하여 관리자로부터 설명을 들은 뒤 관리자로부터 IC 카드 한 장과 평가 내용을 들고 사무실을 나온다. 그리고 체력 센터 플로어에 설치된 터치 파워 시스템(113)에 가서 IC 카드로 본인을 확인한 후 초기 2주 프로그램을 받는다.
도 20은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 2주 운동 프로그램 전체 설명 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 20을 참조하면, 2주 운동 프로그램 전체 화면(2001)은 전체 운동 지침(미도시), 전체(유산소+헬스) 운동 프로그램(2003), 운동 스케줄과 신체 지수(2005), 운동 상황(2007), 운동 성취도(2009) 등으로 구성된다.
전체(유산소+헬스) 운동 프로그램(2003)에는 설문의 항목 등을 토대로 운동 목적에 따라 추론된 운동 소비량, 목표 심박수 등이 표시된다. 운동 항목의 유산소, 헬스(웨이트), 스트레칭의 비율 선정은 운동 목적과 개인의 능력에 따라 시스템이 선택하며, 운동 강도는 체력의 심폐 지구력을 가장 큰 변인으로 기타 요소와 결합하여 결정한다. 종목, 강도, 시간, 스트레칭 종류는 개인마다 모두 다르게 설정될 수 있으며, 특히 스트레칭은 통증 부위를 위주로 운동을 실시하게 한다.
운동 스케줄과 신체 지수(2005)에는 유산소, 웨이트, 스트레칭을 복합적으로 운동 목적에 맞게 시간과 함께 선정한 월요일부터 금요일까지의 운동 스케줄이 표시된다. 특히 개인의 바이오 리듬 중 신체 리듬을 고려하여 개인의 운동에 무리가 가지 않도록 신체 컨디션 지수를 함께 표시한다.
운동 상황(2007)은 지난주의 운동 결과 형태를 그래프로 표시한 것이다. 만약 처음 이 프로그램을 받은 사람은 표시가 되지 않으며, 이 그래프는 터치 파워 시스템(113)의 기본 데이터(Backdata)를 토대로 표시된다.
운동 성취도(2009)는 목적을 향하여 시스템이 제시하는 목표량과 개인의 현재 위치를 피드백(Feedback) 데이터를 통하여 추론하며, 그래프의 6주 표시난보다 운동하는 사람의 그림이 뒤에 있다면 성취도가 낮다고 볼 수 있다. 이는 현재 시스템이 제시하는 운동량, 강도와 본인의 운동 소화 능력을 통계치하여 산출한다.
도 21은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 유산소 운동 프로그램 상세 설명 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 21을 참조하면, 유산소 운동 프로그램 상세 설명 화면(2101)은 유산소 운동 프로그램 지침(2103), 운동 강도(2105), 유산소 운동량(2107), 종목별 운동 내용(2109) 등으로 구성된다.
유산소 운동 프로그램 지침(2103)에는 사용자의 건강 상태 및 운동 목적에 맞는 유산소 운동 프로그램 지침이 표시된다.
운동 강도(2105)에는 현재 본인이 하고 있는 운동의 강도가 그래프로 표시된다. 2주마다 이러한 출력지를 장비(터치 파워 시스템)(113)로부터 제공받는데 2주마다 다른 운동 강도를 제공한다. 이러한 자료 산출 근거는 시스템(101)이 제공하는 기본 강도 지침과 개인이 그날 그날의 운동 결과를 터치 파워 시스템을 통하여 전송한 피드백(Feedback) 자료의 통계로 산출된다.
유산소 운동량(2107)에는 2주간 총 유산소 운동을 했을 때 소모되는 칼로리를 보기 쉽게 일상 생활의 활동으로 표현한 내용이 표시된다. 소비 칼로리량은 시스템이 자동으로 설정해 준다.
종목별 운동 내용(2109)에는 3가지 종목(런닝머신, 자전거, 스태퍼) 중 1가지의 운동을 권장하며 유산소 소비 칼로리는 한가지 운동을 기준으로 산출된 것이다. 시간, 속도, 자각도 등은 운동을 처음 할 때에는 설문을 통한 평가에 의하여 산출되며, 이후 피드백(Feedback) 데이터가 있을 때에는 설문 평가 데이터와 피드백(Feedback) 데이터의 통계값에 의하여 재산정된다. 이러한 결과값은 프레임 데이터(Frame Data)가 가지고 있다.
도 22는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 헬스 운동 프로그램 상세 설명 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 22를 참조하면, 헬스 운동 프로그램 상세 설명 화면(2201)은 헬스 운동 프로그램 지침(2203), 운동 강도(2205), 일일 운동량 소비 조견표(2207), 운동의 종류 및 순서(2209) 등으로 구성된다.
헬스 운동 프로그램 지침(2203)에는 사용자의 건강 상태 및 운동 목적에 맞는 헬스(웨이트) 운동 프로그램 지침이 표시된다.
운동 강도(2205)에는 현재 본인이 하고 있는 운동의 강도가 그래프로 표시된다. 2주마다 이러한 출력지를 장비(터치 파워 시스템)로부터 제공받는데 2주마다 다른 운동 강도를 제공한다. 이러한 자료 산출 근거는 시스템이 제공하는 기본 강도 지침과 개인이 그날 그날의 운동한 결과를 터치 파워 시스템(113)을 통하여 전송한 피드백(Feedback) 자료의 통계로 산출된다.
일일 운동량 소비 조견표(2207)에는 2주간 총 웨이트 운동을 했을 때 소모되는 칼로리를 보기 쉽게 일상 생활의 활동으로 표현한 내용이 표시된다. 소비 칼로리량은 시스템(101)이 자동으로 설정해 준다.
운동의 종류 및 순서(2209)에는 운동 목적과 체력 상태에 따라 선정된 헬스(웨이트) 종목이 표시되며 어떤 장비를 어떤 순서로 할 것인가에 대한 설명이 표시된다. 그리고 그 운동이 신체의 어떤 부위의 능력을 향상시켜 주는지가 표시된다.
도 23은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 헬스 운동 프로그램 그림과 운동 방법 설명을 제공하는 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 23을 참조하면, 헬스 운동 프로그램 종목 설명 화면(2301)에는 앞의 헬스(웨이트) 운동 프로그램의 종목을 세부적으로 표현한 내용이 표시된다. 각 종목별 설명 부분(2303)에는 각 종목에 상응하는 그림, 중량, 횟수, 셋트를 개인별로 처방한 내용이 제공된다.
도 24는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 스트레칭 운동 프로그램 상세 설명 화면의 구성을 나타낸 도면이다.
도 24를 참조하면, 스트레칭(체조) 운동 프로그램 화면(2401)은 스트레칭 운동 지침(2403), 스트레칭 운동 프로그램 목록(2405) 등으로 구성된다.
스트레칭 운동 지침(2403)에는 사용자의 건강 상태 및 운동 목적에 맞는 스트레칭(체조) 운동 프로그램 지침이 표시된다.
스트레칭 운동 프로그램 목록(2405)은 스트레칭 순서와 함께 준비 운동(Warm Up), 마무리 운동(Cool Down)을 포함하고 있으며, 신체 중 통증이 있는 부분을 선택하였을 경우 통증 치료가 가능한 스트레칭을 우선적으로 출력한다.
사용자 홍길동씨는 상기 도 19 및 도 24에 기술된 프로그램들을 받고 운동을 실시하게 되며 그날 그날의 운동 결과를 터치 파워 시스템(113)을 통하여 피드백(feedback)시킴으로써, 홍길동씨는 본인에게 조금씩 근접한 운동 프로그램을 제공받을 수 있다.
본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 많은 변형이 본 발명의 사상 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 가능함은 물론이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 개인의 다양한 특성에 부합하여 시스템 스스로 운동의 질과 양의 과학적인 운동 처방을 생산하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 방법 및 상기 방법에 상응하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 체육 시설을 이용하는 많은 대상자들이 지식 기반(Knowledge base) 전문가 시스템을 통하여 자신의 체력 변화, 운동 성과를 관리하면서 위험 요소가 가장 적고 올바른 운동 프로그램으로 소기의 목적을 달성할 수 있도록 하는 지식 기반(Knowledge base) 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 개인에게 초기 운동 처방을 할 수 있도록 하는 문진 검사를 하고, 많은 전문 인력의 지식을 지식화 데이터베이스를 구축하여 개인에 맞는 운동 처방을 제공하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다. 이를 통해, 향후 발전해나가는 지식의 양과 질을 계속적으로 향상시킬 수 있으며 전문 인력이 부족한 사업장에서도 도입이 가능하다.
또한 본 발명에 따르면, 운동 프로그램을 받은 후에 그 프로그램이 실제적으로 본인에게 맞지 않았을 경우를 자동적으로 시스템이 판단하여 새로운 처방을 생산할 수 있도록 하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다.
즉, 다음 운동 처방 시에는 회원의 피드백 자료(운동 결과 자료)와 함께 새로운 처방이 내려지도록 하는 것이다. 결과적으로 운동의 기간이 경과할수록 그 사람에게 가장 알맞은 운동의 프로그램이 생산되는 것이다. 이러한 자기 학습 기능은 회원이 오랫동안 운동할수록 자신의 신체적 능력을 판단할 수 있으며 평생 자가 체력 관리를 할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 운동 프로그램을 제시받은 자가 운동을 실시했을 경우 운동의 목적을 달성했을 때, 즉 성공하였을 경우 그 성공 데이터를 초기 운동 프로그램의 생산 및 신규 지식(Knowledge)으로 쓸 수 있도록 하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 바이오 리듬을 통하여 운동을 진행해나가는 날을 신체적 리듬과 결합하여 운동의 종목 및 강도를 제시하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다. 이는 바이오 리듬을 통하여 개인의 운동 성취 능력을 간접적으로 예측하여 운동의 효과를 극대화시키고 운동 중의 돌발적인 사고와 각종 손상을 미연에 방지함이다.
또한 본 발명에 따르면, 운동 전후의 나의 모습을 아바타 형태로 보여주는 예측 모델 제공이 가능한 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다. 이는 운동을 처음 시작할 때뿐만 아니라 운동 중에도 지금까지의 축척된 피드백 데이터 및 지식(Knowledge)으로 예측 아바타를 추출하여 운동하는 사람에게 보여줌으로서 운동의 동기를 부여함과 동시에 성취도를 극대화시킬 수 있는 것이다.
또한 본 발명에 따르면, 프로그램을 제공받은 운동 실시자가 운동 프로그램이 좀 더 정확하게 제공받을 수 있도록 즉 추론이 좀 더 정확하게 진행해 갈 수 있도록 운동하는 실시자의 데이터를 피드백받을 수 있는 장비를 구비하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다. 기존의 운동 처방 서비스가 가능한 사업장은 회원의 운동 이력을 수기로 기록하여 운동 처방사가 회수하는 방식으로 체계적인 관리가 불가한데 반해 본 시스템에서는 회원 스스로 터치 스크린을 통해 자료를 넘겨주게 되므로 사업장과 이용자에게 높은 편익을 제공하게 된다.
또한 본 발명에 따르면, 운동 프로그램의 완료 시 히스토리 데이터(History Data)를 통하여 운동의 성공, 실패의 원인을 명확하게 규명할 수 있어 적절하지 못한 운동 프로그램의 수행을 사전에 배제하고 보다 이상적인 운동 프로그램의 제공하는 운동 처방 전문가 시스템을 제공할 수 있다. 이를 통해 운동 혜택을 넓힐 수 있으며 차후의 국민의 표준 데이터 활용이 가능하며, 개인의 운동 히스토리 데이터의 활용은 프랜차이징 등의 사업을 통하여 본인의 운동의 연속성을 갖을 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 지능형 운동 처방 전문가 시스템의 구성을 나타낸 구성도.
도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 처방 제공 모듈의 구성을 나타낸 블럭도.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 데이터베이스 저장부의 데이터베이스들을 나타낸 구성도.
도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 지능형 운동 처방 전문가 시스템에 의한 운동 처방의 전체적인 과정을 나타낸 순서도.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 문진 검사 실시 및 평가 과정을 나타낸 순서도.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 프레임 데이터 생성 과정을 나타낸 순서도.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 과정을 나타낸 순서도.
도 8a 및 도 8c는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 프레임 데이터를 변경하는 과정을 나타낸 순서도.
도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 일반 운동 프로그램을 생성하는 과정을 나타낸 순서도.
도 10a 및 도 10b는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 스페셜 운동 프로그램을 생성하는 과정을 나타낸 순서도.
도 11은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 재처방에 대한 전체적인 간편 피드백 정보를 입력하는 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 12는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 유산소 운동 프로그램의 세부 종목 운동량에 대한 피드백 정보를 입력하는 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 13은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 유산소 운동 런닝머신 종목의 각 항목별 피드백 정보를 입력하는 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 14는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 처방에 대한 운동 정보 목록을 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 15는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 출석 상황에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 16은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 상황에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 17은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 성취도에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 18은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 운동 예측 리듬에 대한 운동 정보를 나타낸 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 19는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 문진 검사 실시 후 제공되는 문진에 대한 평가 결과 및 기본 12주 운동 지침 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 20은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 2주 운동 프로그램 전체 설명 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 21은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 유산도 운동 프로그램 상세 설명 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 22는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 헬스 운동 프로그램 상세 설명 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 23은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 헬스 운동 프로그램 그림과 운동 방법 설명을 제공하는 화면의 구성을 나타낸 도면.
도 24는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 스트레칭 운동 프로그램 상세 설명 화면의 구성을 나타낸 도면.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
101 : 서버 103 : 운동 처방 제공 모듈
105 : 데이터베이스 서버 107 : 운동 처방 데이터베이스
109 : 성공 정보 데이터베이스 111 : 네트워크
113 : 터치 스크린 장치 115 : 사용자
117 : 사용자 컴퓨터 119 : 사용자 무선 단말기
121 : 관리자 컴퓨터 123 : 관리자
125 : 카드 생성기 201 : 기초 정보 입력부
203 : 평가부 205 : 운동 처방 추론 엔진
207 : 설명부 209 : 송신부
211 : 피드백 데이터 수신부 213 : 자동 학습부
301 : 기초 정보 데이터베이스 303 : 문진 평가 데이터베이스
305 : 프레임 정보 데이터베이스 307 : 표준치 데이터베이스
309 : 규칙 데이터베이스 311 : 피드백정보 데이터베이스
313 : 신규 규칙 데이터베이스 315 : 임시 정보 데이터베이스

Claims (27)

  1. 운동 처방 지식베이스를 구비한 지식 운동 처방 전문가 시스템에서 개인의 다양한 특성에 부합하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방을 생산하는 방법에 있어서,
    사용자로부터 문진 검사 자료를 수신하는 단계;
    상기 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하는 단계;
    상기 프레임 데이터를 이용하여 상기 운동 처방 지식베이스로부터 상기 사용자에 상응하는 운동 처방을 추출하여 상기 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하는 단계;
    상기 사용자에 상응하는 피드백 데이터를 추출하여 추출된 피드백 데이터가 있으면, 상기 프레임 데이터, 상기 운동 처방 지식베이스 및 상기 피드백 데이터를 프레임 데이터에 적용시켜 재처방된 운동 프로그램을 생성하는 단계-상기 피드백 데이터는 상기 사용자의 운동 장소에 구비된 터치 스크린 장치를 통해 입력되어 상기 운동 처방 전문가 시스템으로 전송됨-;
    운동 기간 동안 입력받은 운동 결과를 정해진 일정 기간별로 추출하여, 상기 추출된 운동 결과를 이용하여 운동 목적이 완료되었는지를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과 상기 운동 목적이 완료되었으면, 상기 운동 결과와 상기 운동 결과에 상응하는 프레임 데이터를 성공 자료로서 상기 운동 처방 지식베이스에 저장하는 단계; 및
    상기 운동 프로그램을 상기 사용자에게 전송하는 단계
    를 포함하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법은
    상기 사용자의 바이오 리듬을 이용하여 상기 운동 프로그램에 대한 일별 운동 추천 지수를 결정하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 문진 검사 자료는
    신상 정보, 의학 정보, 운동 예비 정보, 생활 습관, 스트레스, 체력 문진 자료 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 운동 프로그램은
    유산소 운동 프로그램, 헬스 운동 프로그램, 스트레칭 운동 프로그램 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법은
    운동 목적과 상기 프레임 데이터를 통하여 운동 후 상기 사용자의 예측 모형을 텍스트, 아바타 중 적어도 하나의 형태로 제공하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서,
    상기 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하는 단계는
    상기 프레임 데이터를 이용하여 상기 사용자가 운동을 할 수 있는지를 판단하는 단계; 및
    상기 판단 결과 상기 사용자가 운동을 할 수 없으면, 문진 평가 결과를 전송하고 처리를 종료하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  12. 삭제
  13. 제3항에 있어서,
    상기 신상 정보는
    키, 몸무게, 나이, 성별, 혈액형, 성명 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  14. 제3항에 있어서,
    상기 의학 정보는
    과거 병력, 보유 성인병, 현재 건강 상태 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  15. 제3항에 있어서,
    상기 운동 예비 정보는
    운동 경력, 운동 목적, 하고 싶은 운동 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  16. 제3항에 있어서,
    상기 생활 습관은
    일일 활동량, 흡연 여부, 음주 여부, 식습관 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  17. 제3항에 있어서,
    상기 스트레스는
    보유 성격, 생활 만족도, 대인 관계 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  18. 제3항에 있어서,
    상기 체력 문진 자료는
    심폐 지구력, 유연성, 근지구력 중 적어도 하나를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법.
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
  22. 삭제
  23. 운동 처방 지식베이스를 구비한 지식 운동 처방 전문가 시스템에서 개인의 다양한 특성에 부합하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방을 생산하는 장치에 있어서,
    사용자로부터 문진 검사 자료를 수신하는 수단;
    상기 문진 검사 자료에 상응하는 프레임 데이터를 생성하는 수단;
    상기 프레임 데이터를 이용하여 상기 운동 처방 지식베이스로부터 상기 사용자에 상응하는 운동 처방을 추출하여 상기 사용자에 상응하는 운동 프로그램을 생성하는 수단;
    상기 사용자에 상응하는 피드백 데이터를 추출하여 추출된 피드백 데이터가 있으면, 상기 프레임 데이터, 상기 운동 처방 지식베이스 및 상기 피드백 데이터를 프레임 데이터에 적용시켜 재처방된 운동 프로그램을 생성하는 수단-상기 피드백 데이터는 상기 사용자의 운동 장소에 구비된 터치 스크린 장치를 통해 입력되어 상기 운동 처방 전문가 시스템으로 전송됨-;
    운동 기간 동안 입력받은 운동 결과를 정해진 일정 기간별로 추출하여, 상기 추출된 운동 결과를 이용하여 운동 목적이 완료되었는지를 판단하는 수단;
    상기 판단 결과 상기 운동 목적이 완료되었으면, 상기 운동 결과와 상기 운동 결과에 상응하는 프레임 데이터를 성공 자료로서 상기 운동 처방 지식베이스에 저장하는 수단; 및
    상기 운동 프로그램을 상기 사용자에게 전송하는 수단
    을 구비하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 장치.
  24. 삭제
  25. 삭제
  26. 프로그램이 저장되어 있는 메모리;
    상기 메모리와 결합되어 상기 프로그램을 실행하는 프로세서
    를 포함하되,
    상기 프로세서는 상기 프로그램에 의해, 제1항 내지 제5항, 제11항, 제13항 내지 제18항 중 적어도 어느 한 항에 기재된 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 방법을 실행하는 지식 기반(Knowledge Base) 운동 처방 시스템.
  27. 삭제
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020068321A (ko) * 2002-08-09 2002-08-27 주식회사 에프에이 인터넷을 이용한 체력관리 시스템 및 방법
KR100773107B1 (ko) * 2005-12-06 2007-11-02 이양규 온라인을 통한 사용자 목표 단계별 휘트니스 관리시스템
WO2008038868A1 (en) * 2006-09-29 2008-04-03 Electronics And Telecommunications Research Institute System for managing physical training and method thereof
KR101301305B1 (ko) * 2009-08-28 2013-09-10 주식회사 누가의료기 운동처방 방법
WO2012026634A1 (ko) * 2010-08-24 2012-03-01 엘지전자 주식회사 운동가이드장치 및 운동가이드방법
KR101338474B1 (ko) * 2011-11-21 2013-12-10 (주)레이딕스텍 통신망을 이용한 신체 각부의 유연성 테스트 서비스 방법 및 유연성 테스트 서비스 시스템
KR102311065B1 (ko) * 2015-03-16 2021-10-13 주식회사 케이티 운동 가이드 방법 및 장치
CN105117597A (zh) * 2015-08-20 2015-12-02 邵哲 一种制定运动计划的方法及装置
KR102063613B1 (ko) * 2018-01-18 2020-02-11 서울대학교병원 운동 처방 장치 및 방법
KR102345215B1 (ko) * 2020-01-06 2021-12-29 건국대학교 글로컬산학협력단 진단을 통한 건강 관리 정보 제공 장치, 시스템 및 방법
KR102621630B1 (ko) * 2020-12-09 2024-01-04 사스메도 가부시키가이샤 운동 습관 정착 지원 시스템 및 기록 매체에 저장된 운동 습관 정착 지원용 프로그램
KR102544649B1 (ko) * 2020-12-23 2023-06-16 중앙대학교 산학협력단 피드백 제공 장치, 이를 이용하는 신체활동 피드백 제공 시스템 및 방법
KR102535943B1 (ko) * 2021-02-15 2023-05-26 (의료)길의료재단 무산소 운동량 측정기기를 이용한 운동처방정보를 제공하는 방법 및 시스템
KR102585389B1 (ko) * 2021-04-05 2023-10-10 주식회사 바딧 운동을 처방하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
KR102652415B1 (ko) * 2021-08-25 2024-04-01 주식회사 옴니씨앤에스 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960016838A (ko) * 1994-11-25 1996-06-17 김광호 체력측정 및 처방을 위한 처리장치 및 방법
KR20000036585A (ko) * 2000-03-22 2000-07-05 임상희 인터넷망을 이용한 건강 정보 서비스 방법 및 그 장치
KR20000054778A (ko) * 2000-06-23 2000-09-05 임상희 인터넷을 이용한 운동정보 제공시스템 및 그 운영방법
KR20000054566A (ko) * 2000-06-12 2000-09-05 이종길 인터넷 웹상에서 체력측정 및 평가와 운동프로그램처방방법
KR20000058685A (ko) * 2000-06-24 2000-10-05 곽의택 인터넷을 이용한 맞춤 운동정보 제공방법 및 그 시스템
KR20010070845A (ko) * 2001-06-13 2001-07-27 임상희 인터넷운동처방서비스방법
KR20020000252A (ko) * 2000-06-21 2002-01-05 유재원 인터넷을 이용한 체력측정 방법과 이를 이용한 시스템

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960016838A (ko) * 1994-11-25 1996-06-17 김광호 체력측정 및 처방을 위한 처리장치 및 방법
KR20000036585A (ko) * 2000-03-22 2000-07-05 임상희 인터넷망을 이용한 건강 정보 서비스 방법 및 그 장치
KR20000054566A (ko) * 2000-06-12 2000-09-05 이종길 인터넷 웹상에서 체력측정 및 평가와 운동프로그램처방방법
KR20020000252A (ko) * 2000-06-21 2002-01-05 유재원 인터넷을 이용한 체력측정 방법과 이를 이용한 시스템
KR20000054778A (ko) * 2000-06-23 2000-09-05 임상희 인터넷을 이용한 운동정보 제공시스템 및 그 운영방법
KR20000058685A (ko) * 2000-06-24 2000-10-05 곽의택 인터넷을 이용한 맞춤 운동정보 제공방법 및 그 시스템
KR20010070845A (ko) * 2001-06-13 2001-07-27 임상희 인터넷운동처방서비스방법

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