KR101118372B1 - 가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법 - Google Patents

가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101118372B1
KR101118372B1 KR1020090134292A KR20090134292A KR101118372B1 KR 101118372 B1 KR101118372 B1 KR 101118372B1 KR 1020090134292 A KR1020090134292 A KR 1020090134292A KR 20090134292 A KR20090134292 A KR 20090134292A KR 101118372 B1 KR101118372 B1 KR 101118372B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
obesity
subject
size
calculated
image
Prior art date
Application number
KR1020090134292A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20110077656A (ko
Inventor
박홍성
최자영
하재열
Original Assignee
강원대학교산학협력단
(주)엠젠
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 강원대학교산학협력단, (주)엠젠 filed Critical 강원대학교산학협력단
Priority to KR1020090134292A priority Critical patent/KR101118372B1/ko
Publication of KR20110077656A publication Critical patent/KR20110077656A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101118372B1 publication Critical patent/KR101118372B1/ko

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1079Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof using optical or photographic means
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1072Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof measuring distances on the body, e.g. measuring length, height or thickness
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1073Measuring volume, e.g. of limbs
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/03Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring coordinates of points
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B90/00Instruments, implements or accessories specially adapted for surgery or diagnosis and not covered by any of the groups A61B1/00 - A61B50/00, e.g. for luxation treatment or for protecting wound edges
    • A61B90/39Markers, e.g. radio-opaque or breast lesions markers
    • A61B2090/3937Visible markers

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법이 개시된다. 비만/체형 평가 시스템은 표준체형치수를 저장 및 유지하는 저장부, 피측정자가 촬영된 영상을 입력 받는 영상 입력부, 입력된 영상의 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 가상 마커 생성부, 생성된 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 신체둘레치수를 계산하는 신체둘레치수 계산부 및 계산된 신체둘레치수와 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 비만/체형 평가 데이터 생성부를 포함한다. 이때, 다수의 위치는 입력된 영상에 촬영된 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 포함한다.
비만, 체형, 가상 마커, 신체둘레, 신장, 체중

Description

가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR EVALUATING OBESITY/BODY SHAPE USING VIRTUAL MARKER TECHNIQUE}
본 발명의 실시예들은 가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
비만 정도를 측정하는 방법으로는 일례로, 체질량지수(Body Mass Index, BMI)를 이용하는 방법이 있다. 체질량지수는 키와 몸무게를 이용하여 지방의 양을 추정하는 비만 측정법으로, 몸무게를 키의 제곱으로 나눈 값이다. 예컨대 키가 160㎝이고, 몸무게 60㎏인 사람의 체질량지수는 "60(kg)/(1.6(m)*1.6(m))=23.4가 된다. 그 수치가 20 미만일 때를 저체중, 20~24일 때를 정상체중, 25~30일 때를 경도비만, 30 이상인 경우에는 비만으로 본다. 이러한 기준은 16세 이상의 모든 남성과 여성에게 적용된다. 성인 체중은 여성의 경우에는 18세, 남성의 경우 20세에 완성되는데, 그 이후에 체중이 증가하는 것은 체내 지방이 증가하기 때문이다. 또 50세 이후에는 체중이 늘지 않아도 근육이 줄어들면서 체내 지방이 증가한다. 이 지수를 통하여 어떠한 질병에 걸릴 확률이 높은지 예측할 수도 있다. 한 통계에 따르면 75세 이하 남성과 여성 모두 이 지수가 높아질수록 질병에 걸릴 확률 및 사망할 확률이 높아지는 것으로 알려져 있다. 만약 체질량지수가 18 미만인 경우에는 여성의 경우 영양부족으로 인해 무월경이 시작될 수 있으며, 27 이상인 경우에는 고혈압?당뇨병?심장병에 걸릴 확률이 높아지므로 주의가 필요하다. 체질량지수가 26인 경우에는 21인 사람에 비해 당뇨병에 걸릴 가능성이 여성의 경우에는 8배, 남성의 경우에는 4배에 달하고 담석증 및 고혈압이 발생할 확률도 2~3배나 높아지는 것으로 알려져 있다.
그러나 이러한 체질량지수는 전체적인 비만 정도만을 알려줄 뿐 신체부위별 비만 정도나 체형에 대한 정보는 제공해주지 못한다. 따라서, 본 명세서에서는 효과적으로 비만/체형을 평가할 수 있는 시스템 및 방법이 제공된다.
피측정자가 촬영된 영상과 가상 마커를 이용하여 신체부위별로 신체둘레치수를 계산하고, 표준체형치수와 비교하여 신체부위별로 비만/체형 평가 데이터를 생성하여 체형별로 비만 정도나 체형에 대한 정보를 제공할 수 있는 비만/체형 평가 시스템 및 방법이 제공된다.
피측정자의 전면과 측면이 촬영된 영상에 가상 마커를 생성하고, 가상 마커간의 거리를 통해 신체부위별로 신체둘레치수를 계산할 수 있는 비만/체형 평가 시스템 및 방법이 제공된다.
신체둘레치수뿐만 아니라 체질량지수, 신장, 신체둘레치수간의 연산에 기초한 치수에 기초하여 체형에 대한 정보를 제공할 수 있는 비만/체형 평가 시스템 및 방법이 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 비만/체형 평가 시스템은 표준체형치수를 저장 및 유지하는 저장부, 피측정자가 촬영된 영상을 입력 받는 영상 입력부, 입력된 영상의 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 가상 마커 생성부, 생성된 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 신체둘레치수를 계산하는 신체둘레치수 계산부 및 계산된 신체둘레치수와 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 비만/체형 평가 데이터 생성부를 포함한다. 이때, 다수의 위치는 입력된 영상에 촬영된 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 포함한다.
본 발명의 일측면에 따르면, 입력된 영상은 피측정자의 전면 및 측면이 촬영된 영상을 포함할 수 있고, 신체둘레치수 계산부는, 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커와 피측정자의 측면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커를 통해 피측정자의 신체부위에 대한 신체둘레치수를 계산할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 가상 마커 생성부는 입력된 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 입력된 영상의 해상도를 이용하여 입력된 영상의 픽셀 당 거리를 산출할 수 있고, 신체둘레치수 계산부는 픽셀 당 거리를 이용하여 전면 및 측면 각각에서 복수의 가상 마커 간의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 기초하여 신체둘레치수를 계산할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 가상 마커 생성부는 입력된 영상을 분석하여 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 찾아 가상 마커를 생성할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 비만/체형 평가 시스템은 측정자에게 다수의 위치를 입력받기 위한 기능을 제공하는 인터페이스부를 더 포함할 수 있고, 가상 마커 생성부는 기능을 통해 측정자로부터 선택된 위치에 가상 마커를 생성할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 저장부는 성별, 연령, 신체부위 중 적어도 하나에 따라 분류된 표준체형치수를 저장할 수 있고, 비만/체형 평가 데이터 생성부는 피측정자의 성별, 연령 및 계산된 신체둘레치수에 해당하는 신체부위 중 적어도 하나와 대응하는 표준체형치수와 계산된 신체둘레치수를 비교하여 비만/체형 평가 데 이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 연령은 피측정자의 생년월일과 측정년월일에 기초하여 계산될 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 비만/체형 평가 데이터 생성부는 표준체형치수에 기선정된 값을 가감하여 선정된 복수의 점수 범위 중 계산된 신체둘레치수가 해당하는 점수 범위에 따라 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 비만/체형 평가 방법은 표준체형치수를 저장 및 유지하는 단계, 피측정자가 촬영된 영상을 입력 받는 단계, 입력된 영상의 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 단계, 생성된 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 신체둘레치수를 계산하는 단계 및 계산된 신체둘레치수와 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 다수의 위치는 입력된 영상에 촬영된 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 포함한다.
피측정자가 촬영된 영상과 가상 마커를 이용하여 신체부위별로 신체둘레치수를 계산하고, 표준체형치수와 비교하여 신체부위별로 비만/체형 평가 데이터를 생성하여 체형별로 비만 정도나 체형에 대한 정보를 제공할 수 있다.
피측정자의 전면과 측면이 촬영된 영상에 가상 마커를 생성하고, 가상 마커간의 거리를 통해 신체부위별로 신체둘레치수를 계산할 수 있고, 신체둘레치수뿐만 아니라 체질량지수, 신장, 신체둘레치수간의 연산에 기초한 치수에 기초하여 체형에 대한 정보를 제공할 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 비만/체형 평가 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 본 실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템(100)은 도 1에 도시된 바와 같이, 저장부(110), 영상 입력부(120), 가상 마커 생성부(130), 신체둘레치수 계산부(140) 및 비만/체형 평가 데이터 생성부(150)를 포함한다.
저장부(110)는 표준체형치수를 저장 및 유지한다. 여기서, 저장부(110)는 성별, 연령, 신체부위 중 적어도 하나에 따라 분류된 표준체형치수를 저장할 수 있다. 예를 들어, 남성과 여성의 성별, 20대에서 60대까지의 연령별 그리고 가슴 둘레, 허리 둘레, 허벅지 둘레, 종아리 둘레와 같은 신체부위별로 미리 확인된 표준체형치수가 저장부(110)에 저장될 수 있다. 또한, 인종이나 국가에 따라 분류된 표준체형치수가 각각 이용될 수도 있다. 즉, 한국인의 경우에는 한국인에 맞는 표준체형치수를, 미국인의 경우에는 미국인에 맞는 표준체형치수를 각각 저장하고 국적에 따라 적절한 표준체형치수를 이용할 수도 있다.
영상 입력부(120)는 피측정자가 촬영된 영상을 입력 받는다. 이때, 피측정자가 촬영된 영상은 피측정자가 직접 촬영한 영상을 웹과 같은 네트워크를 통해 수신하거나 카메라와 직접 연결되어 카메라를 통해 촬영한 피측정자에 대한 영상을 입력받을 수도 있다. 예를 들어, 웹 카메라, 캠코더, 스테레오 카메라 등의 촬영 수단과 직접 연결되거나, 컴퓨터의 기억장치나 USB 메모리와 같은 장치와 연결되어 미리 저장되어 있는 입력 영상을 입력받을 수 있다. 또한, 네트워크를 통해 영상을 입력받는 경우에는 결과 역시 네트워크를 통해 피측정자에게 제공할 수도 있다.
가상 마커 생성부(130)는 입력된 영상의 다수의 위치에 가상 마커를 생성한다. 이때, 다수의 위치는 입력된 영상에 촬영된 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피측정자의 우측 허리 중 가장 잘록한 부분이나 좌측 골반 중 가장 튀어나온 부분에 가상 마커를 생성할 수 있다.
이러한 가상 마커를 생성하기 위해, 비만/체형 평가 시스템(100)은 측정자에게 상기 다수의 위치를 입력받기 위한 기능을 제공하는 인터페이스부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이때, 가상 마커 생성부(130)는 인터페이스부에서 측정자에게 제공되는 기능을 통해 측정자로부터 선택된 위치에 가상 마커를 생성할 수 있다.
또한, 다른 실시예로, 가상 마커 생성부(130)는 입력된 영상을 분석하여 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 찾아 가상 마커를 생성할 수도 있다. 사람의 신체에서 특징점을 찾는 기술은 이미 다양한 방법이 공지되어 있기 때문에 구체적인 설명은 생략한다.
신체둘레치수 계산부(140)는 생성된 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 신체둘레치수를 계산한다. 이때, 일례로, 피측정자의 신체둘레치수의 계산에는 가상 머커간의 거리가 이용될 수 있다. 입력된 영상은 피측정자의 전면 및 측면이 촬영된 영상을 포함할 수 있고, 신체둘레치수 계산부(140)는 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커와 피측정자의 측면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커를 통해 피측정자의 신체부위에 대한 신체둘레치수를 계산할 수 있다. 예를 들어, 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 "우측 겨드랑이 아래" 위치와 "좌측 겨드랑이 아래" 위치에 각각 생성된 가상 마커 그리고 피측정자의 좌측 측면이 촬영된 영상에서 "좌측 유두" 위치와 "좌측 유두와 평행선상의 등 후면" 위치에 각각 생성된 가상 마커를 통해 가상의 타원 둘레를 계산할 수 있다.
이를 위해, 가상 마커 생성부(130)는 입력된 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 입력된 영상의 해상도를 이용하여 입력된 영상의 픽셀 당 거리를 산출할 수 있고, 신체둘레치수 계산부(140)는 픽셀 당 거리를 이용하여 전면 및 측면 각각에서 복수의 가상 마커 간의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 기초하여 상기 신체둘레치수를 계산할 수 있다. 즉, 상술한 일례에서 "우측 겨드랑이 아래" 위치와 "좌측 겨드랑이 아래" 위치에 각각 생성된 가상 마커간의 거리 그리고 피측정자의 좌측 측면이 촬영된 영상에서 "좌측 유두" 위치와 "좌측 유두와 평행선상의 등 후면" 위치에 각각 생성된 가상 마커간의 거리를 이용하여 가상의 타원 둘레를 "가슴 둘레"에 대한 신체둘레치수로서 계산할 수 있다.
비만/체형 평가 데이터 생성부(150)는 계산된 신체둘레치수와 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 비만/체형 평가 데이터 생성부(150)는 표준체형치수가 성별, 연령 또는 신체부위에 따라 분류되어 있는 경우, 피측정자의 성별, 연령 및 계산된 신체둘레치수에 해당하는 신체부위 중 적어도 하나와 대응하는 표준체형치수와 계산된 신체둘레치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 20대 여성의 "가슴 둘레"가 계산된 경우, 계산된 신체둘레치수는 20대 여성의 "가슴 둘레"에 대해 미리 저장된 표준체형치수 와 비교될 수 있다. 비만/체형 평가 데이터 생성부(150)는 표준체형치수에 기선정된 값을 가감하여 선정된 복수의 점수 범위 중 계산된 신체둘레치수가 해당하는 점수 범위에 따라 상기 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다.
또한 측정일에 대응한 연령을 계산하여 평가하기 위해 피측정자의 연령은 피측정자의 생년월일과 측정년월일에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 피측정자의 현재 연령이 32세이더라도 측정시 연령이 28세일 경우, 20대 기준의 표준체형치수와 비교되도록 할 수 있다.
뿐만 아니라, 신체둘레치수 계산부(140)는 생성된 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 신체길이치수를 더 계산할 수 있고, 비만/체형 평가 데이터 생성부(150)는 신체길이치수와 표준체형치수를 비교하여 데이터를 비만/체형 평가 데이터로서 더 생성할 수 있다. 예를 들어, 비만/체형 평가 시스템(100)은 저장부(110)에 "머리 수직 길이"와 같은 길이에 대한 표준체형치수를 더 저장하고, 신체둘레치수 계산부(140)에서 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 "머리 수직 길이"를 계산하면, 비만/체형 평가 데이터 생성부(150)는 계산된 "머리 수직 길이"와 저장된 표준체형치수의 "머리 수직 길이"를 서로 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 더 생성할 수 있다. 이러한 신체길이치수는 다른 예로, "신장", "팔 길이" 및 "다리 길이" 등과 같은 치수에도 동일하게 적용될 수 있다. 보다 구체적으로, 비만/체형 평가 데이터 생성부(150)는 표준체형치수에 기선정된 값을 가감하여 선정된 복수의 점수 범위 중 계산된 신체길이치수가 해당하는 점수 범위에 따라 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상의 일례이다. 도 2에 도시한 바와 같이 입력되는 영상의 프레임(210) 내에 들어온 실제 배경의 크기는 미리 설정될 수 있다. 일례로, 영상의 프레임(210)에 크기를 알고 있는 기본 보드(220)가 일치되도록 촬영 수단을 고정시키고 피측정자(230)를 정해진 위치의 기본 보드(220) 앞에 서게 한 뒤 피측정자(230)를 촬영할 수 있다. 이때, 영상의 프레임(210)과 기본 보드(220)가 일치되도록 촬영 수단이 고정된 상태라면 기본 보드(220)를 제거하고 피측정자(230)를 촬영할 수 있다. 본 발명의 일실시예는 실제 배경의 크기에 해당하는 가로와 세로의 길이를 측정자에 의해 정의된 값으로 설정할 수 있으며 기본 보드를 이용할 경우 기준 보드를 임의로 제작하여 기준 보드의 크기를 실제 배경의 크기로 설정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상의 촬영에 이용되는 기본 보드의 일례이다. 도 1에서 설명한 바와 같이 도 1에서 설명한 비만/체형 평가 시스템(100)의 가상 마커 생성부(130)는 입력된 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 입력된 영상의 해상도를 이용하여 입력된 영상의 픽셀 당 거리를 산출할 수 있다. 이때, 도 3에 나타난 실제 배경에 해당하는 기본 보드(301)의 가로(1.20m)와 세로(2.00m)에 해당하는 길이를 입력 영상의 픽셀 수 즉, 해상도(1600*1200)로 나누어 각 픽셀 당 거리를 산출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상 중 피측정자의 전면에 가상 마커를 생성한 일례이다. 도 4는 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 다수의 위치에 가상 마커가 생성된 일례를 나타낸다. 이때, 생성 된 각각의 가상 마커에 대한 정보는 아래 표 1과 같다.
Figure 112009081732813-pat00001
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상 중 피측정자의 측면에 가상 마커를 생성한 일례이다. 도 5는 피측정자의 좌측 측면이 촬영된 영상에서 다수의 위치에 가상 마커가 생성된 일례를 나타낸다. 이때, 생성된 각각의 가상 마커에 대한 정보는 아래 표 2와 같다.
Figure 112009081732813-pat00002
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 가상 마커를 통해 신체둘레치수를 계산하는 방법을 설명하기 위한 일례이다. 도 6은 "엉덩이 둘레"를 측정하는데 필요한 4개의 가상 마커를 도시하고 있다. 즉, 도 6에는 상술한 도 4의 표 1에서 가상 마커 [OA#7](611), 가상 마커 [OA#8](612) 그리고 도 5의 표 2에서 가상 마커 [OL#7](621), 가상 마커 [OL#8](622)의 4개의 마커가 나타나 있다. 즉, 본 실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템은 4개의 마커 각각에 대한 위치를 통해 가상 마커 [OA#7](611) 및 가상 마커 [OA#8](612)간의 거리를 장축으로 하고, 가상 마커 [OL#7](621) 및 가상 마커 [OL#8](622)간의 거리를 단축으로 하는 가상 타원의 둘레를 "엉덩이 둘레"인 신체둘레치수로서 계산할 수 있다. 장축의 길이와 단축의 길이를 통해 타원의 둘레를 계산하는 방법은 이미 공지되어 있으므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 이용되는 표준체형치수의 일례를 나타낸 표이다. 표(700)에는 성별, 연령, 신체부위(측정 항목)별로 미리 결정되어 비만/체형 평가 시스템에 저장될 수 있는 표준체형치수가 나타나 있다. 즉, 이러한 표준체형치수가 도 1을 통해 설명한 비만/체형 평가 시스템(100)의 저장부(110)에 미리 저장되고, 계산된 신체둘레치수와의 비교에 이용될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 이용되는 척도의 일례를 나타내는 표이다. 도 8에 도시된 표(800)에서 "M"은 피측정자의 해당 신체부위에 대해 계산된 신체둘레치수를 나타내고, 각 % 값은 연령대별/성별 표준체형지수에다 각 %값만큼 가감하기 위한 값을 의미할 수 있다. 이러한 표(800)는 "수척"-"정상"-"비만"을 7가지의 수치로 판정하는 7점 척도를 이용하는 예를 나타낸다. 예를 들어, 계산된 신체둘레치수가 해당 표준체형지수에 "± 5%"한 값을 최대값 최소값으로 하는 범위에 포함되는 경우, 계산된 신체둘레치수에 해당하는 신체부위는 7점 척도 중 "정상"의 척도인 0점에 대응될 수 있다. 또한, 계산된 신체둘레치수가 해당 표준체형지수에 "+20%"한 값을 초과의 범위에 포함되는 경우, 해당 신체부위는 7점 척도 중 "비만"의 척도인 4점에 대응될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 드롭치수를 통해 체형을 평가하기 위한 기준의 일례를 나타내는 표이다. 여기서 드롭치수란 "엉덩이 둘레"에서 "젖가슴 둘레"를 뺀 값을 의미할 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이 제1 표(910)는 여성의 연령대별 드룹치수에 따른 체형을 나타내고, 제2 표(920)은 남성의 연령대별 드룹치수에 따른 체형을 나타낸다. 이때, 제1 표(910)와 제2 표(920)에 나타난 "D"는 자신의 드롭치수를 의미할 수 있다. 즉, 드롭치수가 "80"인 20대 여성의 경우는 제1 표(910)에서와 같이 N-타입의 정상적인 표준 체형을 갖는 것으로 판단할 수 있다. 이와 같이, 본 실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템은 신체둘레치수를 기준으로 드롭치수나 신장, 체중을 이용한 종합적인 비만/체형 평가 데이터를 생성하여 피측정인에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 아래 표 3은 비만/체형 평가 시스템에서 이용 가능한 신장에 의한 판정 기준의 일례(단위는 밀리미터)를, 표 4는 비만/체형 평가 시스템에서 이용 가능한 체질량지수에 따른 판정 기준의 일례를 각각 나타낸다.
Figure 112009081732813-pat00003
Figure 112009081732813-pat00004
즉, 비만/체형 평가 시스템은 피측정인의 신장과 체중을 입력받아 보다 종합적인 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 생성한 비만/체형 평가 데이터의 일례를 나타내는 표이다. 도 10에 도시된 표(1000)는 신체둘레치수와 표준체형치수를 비교한 둘레 판정, 신장을 통한 신장 판정, 체질량지수인 "BMI" 판정, 드롭치수를 이용한 체형 판정 등의 종합적인 결과를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 추가적으로 측정할 수 있는 신체둘레치수 및 신체길이치수를 나타낸 일례이다. 즉, 앞서 설명한 신체부위 이외에도 필요한 신체부위에 추가적으로 가상 마커를 생성하여 원하는 신체부위의 둘레 또는 길이를 측정할 수 있다. 도 11의 일예에서는, "머리 수직 길이"를 계산하기 위해 "머리마루점"과 "턱끝점"에 각각 가상 마커를 생성하는 모습을 나타내고 있다. 즉, "머리마루점"과 "턱끝점"의 가상 마커간 거리를 통해 "머리 수직 길이"가 계산될 수 있다. 또한, 도 11의 일예에서는 "목밑 둘레", "발목 둘레" 및 "위팔 둘레"와 같이 필요에 따라 추가될 수 있는 신체부위를 나타내고 있다. 이때, 도 11의 일례에서 추가적으로 측정되는 부위는 아래 표 5와 같다.
Figure 112009081732813-pat00005
이때, 상술한 바와 같이, 피측정자의 전면 및 측면 영상을 통해 가상 마커를 생성하고, 가상 마커의 위치를 통해 발목 둘레나 위팔 둘레와 같은 신체둘레치수가 계산될 수 있다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 추가적으로 저장될 수 있는 표준체형치수의 일례를 나타낸 표이다. 도 12에 도시된 표(1200)는 도 11에서 추가된 "머리 수직 길이", 발목 둘레" 및 "위팔 둘레"에 대한 성별, 연령대별 표준체형치수를 나타내고 있다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 있어서, 계산된 머리 수직 길이를 이용하여 전체 신장 대비 머리 수직 길이의 배수 비율을 나타내는 일례이다. 즉, 머리 수직 길이를 1로 하였을 때 전체 신장이 몇 등신인가를 나타내는 척도로 도 13의 일례에서는 7.6 등신의 모델을 나타내고 있다. 이러한 비율 정보 역시 도 10을 통해 설명한 종합적인 결과에 포함될 수 있다.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 생성한 비만/체형 평가 데이터의 다른 예를 나타내는 표이다. 도 14에 도시된 표(1400)는 "머리 수직 길이", "발목 둘레", "위팔 둘레"와 같은 둘레 판정 결과와 머리 길이와 키(신장)의 비율인 등신 판정 결과가 나타나 있다. 이러한 판정 결과들은 도 10을 통해 설명한 종합적인 결과에 함께 포함될 수 있다.
즉, 도 11 내지 도 14는 앞서 설명한 신체부위 이외에도 필요에 따라 다양한 신체부위를 추가적으로 측정할 수 있음을 나타낸다. 또한, 표준체형치수도 상술한 설명에서는 성별/연령대별 차이만을 적용하였으나, 신장(키)에 따른 차이가 더 적용될 수도 있다. 즉, 신장에 따른 각 신체부위별 치수들이 비만/체형 평가에 더 이용될 수 있다. 예를 들어, 아래 표 6은 신장에 따른 각 신체부위별 황금비율을, 표 7은 황금비율에 해당하는 신장에 따른 체중 및 치수들을 나타낸다.
Figure 112009081732813-pat00006
Figure 112009081732813-pat00007
도 15는 본 발명의 일실시예에 있어서, 비만/체형 평가 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 비만/체형 평가 방법은 도 1을 통해 설명한 비만/체형 평가 시스템(100)에 의해 수행될 수 있다. 도 15에서는 비만/체형 평가 시스템(100)에 의해 각각의 단계가 수행되는 과정을 설명함으로써, 비만/체형 평가 방법을 설명한다.
단계(1510)에서 비만/체형 평가 시스템(100)은 표준체형치수를 저장 및 유지한다. 여기서, 비만/체형 평가 시스템(100)은 성별, 연령, 신체부위 중 적어도 하나에 따라 분류된 표준체형치수를 저장할 수 있다. 예를 들어, 남성과 여성의 성별, 20대에서 60대까지의 연령별 그리고 가슴 둘레, 허리 둘레, 허벅지 둘레, 종아리 둘레와 같은 신체부위별로 미리 확인된 표준체형치수가 비만/체형 평가 시스템(100)에 저장될 수 있다. 또한, 인종이나 국가에 따라 분류된 표준체형치수가 각각 이용될 수도 있다. 즉, 한국인의 경우에는 한국인에 맞는 표준체형치수를, 미국인의 경우에는 미국인에 맞는 표준체형치수를 각각 저장하고 국적에 따라 적절한 표준체형치수를 이용할 수도 있다. 이러한 단계(1510)은 비만/체형을 평가할 때마다 수행되는 것이 아니라 최초 저장되어 유지되는 표준체형치수를 계속 이용하는 선처리 단계일 수 있다.
단계(1520)에서 비만/체형 평가 시스템(100)은 피측정자가 촬영된 영상을 입력 받는다. 이때, 피측정자가 촬영된 영상은 피측정자가 직접 촬영한 영상을 웹과 같은 네트워크를 통해 수신하거나 카메라와 직접 연결되어 카메라를 통해 촬영한 피측정자에 대한 영상을 입력받을 수도 있다. 예를 들어, 웹 카메라, 캠코더, 스테레오 카메라 등의 촬영 수단과 직접 연결되거나, 컴퓨터의 기억장치나 USB 메모리와 같은 장치와 연결되어 미리 저장되어 있는 입력 영상을 입력받을 수 있다. 또한, 네트워크를 통해 영상을 입력받는 경우에는 결과 역시 네트워크를 통해 피측정자에게 제공할 수도 있다.
단계(1530)에서 비만/체형 평가 시스템(100)은 입력된 영상의 다수의 위치에 가상 마커를 생성한다. 이때, 다수의 위치는 입력된 영상에 촬영된 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피측정자의 우측 허리 중 가장 잘록한 부분이나 좌측 골반 중 가장 튀어나온 부분에 가상 마커를 생성할 수 있다.
이러한 가상 마커를 생성하기 위해, 비만/체형 평가 시스템(100)은 측정자에게 상기 다수의 위치를 입력받기 위한 기능을 제공하는 인터페이스부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이때, 비만/체형 평가 시스템(100)은 인터페이스부에서 측정자에게 제공되는 기능을 통해 측정자로부터 선택된 위치에 가상 마커를 생성할 수 있다.
또한, 다른 실시예로, 비만/체형 평가 시스템(100)은 입력된 영상을 분석하여 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 찾아 가상 마커를 생성할 수도 있다. 사람의 신체에서 특징점을 찾는 기술은 이미 다양한 방법이 공지되어 있기 때문에 구체적인 설명은 생략한다.
단계(1540)에서 비만/체형 평가 시스템(100)은 생성된 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 신체둘레치수를 계산한다. 이때, 일례로, 피측정자의 신체둘레치수의 계산에는 가상 머커간의 거리가 이용될 수 있다. 입력된 영상은 피측정자의 전면 및 측면이 촬영된 영상을 포함할 수 있고, 비만/체형 평가 시스템(100)은 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커와 피측정자의 측면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커를 통해 피측정자의 신체부위에 대한 신체둘레치수를 계산할 수 있다. 예를 들어, 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 "우측 겨드랑이 아래" 위치와 "좌측 겨드랑이 아래" 위치에 각각 생성된 가상 마커 그리고 피측정자의 좌측 측면이 촬영된 영상에서 "좌측 유두" 위치와 "좌측 유두와 평행선상의 등 후면" 위치에 각각 생성된 가상 마커를 통해 가상의 타원 둘레를 계산할 수 있다.
이를 위해, 비만/체형 평가 시스템(100)은 입력된 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 입력된 영상의 해상도를 이용하여 입력된 영상의 픽셀 당 거리를 산출할 수 있고, 픽셀 당 거리를 이용하여 전면 및 측면 각각에서 복수의 가상 마커 간의 거리를 산출하고, 산출된 거리에 기초하여 상기 신체둘레치수를 계산할 수 있다. 즉, 상술한 일례에서 "우측 겨드랑이 아래" 위치와 "좌측 겨드랑이 아래" 위치에 각각 생성된 가상 마커간의 거리 그리고 피측정자의 좌측 측면이 촬영된 영상에서 "좌측 유두" 위치와 "좌측 유두와 평행선상의 등 후면" 위치에 각각 생성된 가상 마커간의 거리를 이용하여 가상의 타원 둘레를 "가슴 둘레"에 대한 신체둘레치수로서 계산할 수 있다.
단계(1550)에서 비만/체형 평가 시스템(100)은 계산된 신체둘레치수와 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 비만/체형 평가 시스템(100)은 표준체형치수가 성별, 연령 또는 신체부위에 따라 분류되어 있는 경우, 피측정자의 성별, 연령 및 계산된 신체둘레치수에 해당하는 신체부위 중 적어도 하나와 대응하는 표준체형치수와 계산된 신체둘레치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 20대 여성의 "가슴 둘레"가 계산된 경우, 계산된 신체둘레치수는 20대 여성의 "가슴 둘레"에 대해 미리 저장된 표준체형치수와 비교될 수 있다. 비만/체형 평가 시스템(100)은 표준체형치수에 기선정된 값을 가감하여 선정된 복수의 점수 범위 중 계산된 신체둘레치수가 해당하는 점수 범위에 따라 상기 비만/체형 평가 데이터를 생성할 수 있다.
또한 측정일에 대응한 연령을 계산하여 평가하기 위해 피측정자의 연령은 피측정자의 생년월일과 측정년월일에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 피측정자의 현재 연령이 32세이더라도 측정시 연령이 28세일 경우, 20대 기준의 표준체형치수와 비교되도록 할 수 있다.
뿐만 아니라, 비만/체형 평가 시스템(100)은 생성된 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 신체길이치수를 더 계산할 수 있고, 신체길이치수와 표준체형치수를 비교하여 데이터를 비만/체형 평가 데이터로서 더 생성할 수 있다. 예를 들어, 비만/체형 평가 시스템(100)은 "머리 수직 길이"와 같은 길이에 대한 표준체형치수를 더 저장하고, 가상 마커의 위치를 통해 피측정자의 "머리 수직 길이"를 계산하여 계산된 "머리 수직 길이"와 저장된 표준체형치수의 "머리 수직 길이"를 서로 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 더 생성할 수 있다. 이러한 신체길이치수는 다른 예로, "신장", "팔 길이" 및 "다리 길이" 등과 같은 치수에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 15에서 생략된 설명은 도 2 내지 도 14를 참조할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 비만/체형 평가 시스템 또는 비만/체형 평가 방법을 이용하면, 피측정자가 촬영된 영상과 가상 마커를 이용하여 신체부위별로 신체둘레치수를 계산하고, 표준체형치수와 비교하여 신체부위별로 비만/체형 평가 데이터를 생성하여 체형별로 비만 정도나 체형에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 피측정자의 전면과 측면이 촬영된 영상에 가상 마커를 생성하고, 가상 마커간의 거리를 통해 신체부위별로 신체둘레치수를 계산할 수 있고, 신체둘레치수뿐만 아니라 체질량지수, 신장, 신체둘레치수간의 연산에 기초한 치수에 기초하여 체형에 대한 정보를 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 파일 데이터, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 비만/체형 평가 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상의 일례이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상의 촬영에 이용되는 기본 보드의 일례이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상 중 피측정자의 전면에 가상 마커를 생성한 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에 입력되는 영상 중 피측정자의 측면에 가상 마커를 생성한 일례이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 가상 마커를 통해 신체둘레치수를 계산하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 이용되는 표준체형치수의 일례를 나타낸 표이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 이용되는 척도의 일례를 나타내는 표이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 드롭치수를 통해 체형을 평가하기 위한 기준의 일례를 나타내는 표이다.
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 생성한 비만 /체형 평가 데이터의 일례를 나타내는 표이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 추가적으로 측정할 수 있는 신체둘레치수 및 신체길이치수를 나타낸 일례이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 있어서, 추가적으로 저장될 수 있는 표준체형치수의 일례를 나타낸 표이다.
도 13은 본 발명의 일실시예에 있어서, 계산된 머리 수직 길이를 이용하여 전체 신장 대비 머리 수직 길이의 배수 비율을 나타내는 일례이다.
도 14는 본 발명의 일실시예에 따른 비만/체형 평가 시스템에서 생성한 비만/체형 평가 데이터의 다른 예를 나타내는 표이다.
도 15는 본 발명의 일실시예에 있어서, 비만/체형 평가 방법을 도시한 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100: 비만/체형 평가 시스템
110: 저장부
120: 영상 입력부
130: 가상 마커 생성부
140: 신체둘레치수 계산부
150: 비만/체형 평가 데이터 생성부

Claims (17)

  1. 표준체형치수를 저장 및 유지하는 저장부;
    피측정자의 전면 및 측면이 촬영된 영상을 입력 받는 영상 입력부;
    측정자에게 다수의 위치를 입력받기 위한 기능을 제공하는 인터페이스부
    상기 기능을 통해 상기 측정자로부터 선택된 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 가상 마커 생성부;
    상기 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커와 상기 피측정자의 측면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커를 통해 상기 피측정자의 신체부위에 대한 신체둘레치수를 계산하는 신체둘레치수 계산부; 및
    상기 계산된 신체둘레치수와 상기 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 비만/체형 평가 데이터 생성부
    를 포함하고,
    상기 다수의 위치는 상기 입력된 영상에 촬영된 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 포함하는 비만/체형 평가 시스템.
  2. 표준체형치수를 저장 및 유지하는 저장부;
    피측정자의 전면 및 측면이 촬영된 영상을 입력 받는 영상 입력부;
    상기 입력된 영상을 분석하여 상기 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 찾아 상기 특정위치에 가상 마커를 생성하는 가상 마커 생성부;
    상기 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커와 상기 피측정자의 측면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커를 통해 상기 피측정자의 신체부위에 대한 신체둘레치수를 계산하는 신체둘레치수 계산부; 및
    상기 계산된 신체둘레치수와 상기 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 비만/체형 평가 데이터 생성부
    를 포함하는 비만/체형 평가 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 가상 마커 생성부는,
    상기 입력된 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 상기 입력된 영상의 해상도를 이용하여 상기 입력된 영상의 픽셀 당 거리를 산출하고,
    상기 신체둘레치수 계산부는,
    상기 픽셀 당 거리를 이용하여 전면 및 측면 각각에서 상기 복수의 가상 마커 간의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리에 기초하여 상기 신체둘레치수를 계산하는, 비만/체형 평가 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 저장부는,
    성별, 연령, 신체부위 중 적어도 하나에 따라 분류된 표준체형치수를 저장하고,
    상기 비만/체형 평가 데이터 생성부는,
    상기 피측정자의 성별, 연령 및 상기 계산된 신체둘레치수에 해당하는 신체부위 중 적어도 하나와 대응하는 표준체형치수와 상기 계산된 신체둘레치수를 비교하여 상기 비만/체형 평가 데이터를 생성하는, 비만/체형 평가 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 연령은 상기 피측정자의 생년월일과 측정년월일에 기초하여 계산되는, 비만/체형 평가 시스템.
  8. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 비만/체형 평가 데이터 생성부는,
    상기 표준체형치수에 기선정된 값을 가감하여 선정된 복수의 점수 범위 중 상기 계산된 신체둘레치수가 해당하는 점수 범위에 따라 상기 비만/체형 평가 데이터를 생성하는, 비만/체형 평가 시스템.
  9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 신체둘레치수 계산부는,
    상기 생성된 가상 마커의 위치를 통해 상기 피측정자의 신체길이치수를 더 계산하고,
    상기 비만/체형 평가 데이터 생성부는,
    상기 신체길이치수와 상기 표준체형치수를 비교하여 데이터를 상기 비만/체형 평가 데이터로서 더 생성하는, 비만/체형 평가 시스템.
  10. 비만/체형 평가 시스템에서 비만/체형을 평가하는 방법에 있어서,
    표준체형치수를 저장 및 유지하는 단계;
    피측정자의 전면 및 측면이 촬영된 영상을 입력 받는 단계;
    측정자에게 다수의 위치를 입력받기 위한 기능을 제공하는 단계;
    상기 기능을 통해 상기 측정자로부터 선택된 다수의 위치에 가상 마커를 생성하는 단계;
    상기 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커와 상기 피측정자의 측면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커를 통해 상기 피측정자의 신체부위에 대한 신체둘레치수를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 신체둘레치수와 상기 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 다수의 위치는 상기 입력된 영상에 촬영된 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 포함하는 비만/체형 평가 방법.
  11. 비만/체형 평가 시스템에서 비만/체형을 평가하는 방법에 있어서,
    표준체형치수를 저장 및 유지하는 단계;
    피측정자의 전면 및 측면이 촬영된 영상을 입력 받는 단계;
    상기 입력된 영상을 분석하여 상기 피측정자의 신체부위 중 특정위치를 찾아 상기 특정위치에 가상 마커를 생성하는 단계;
    상기 피측정자의 전면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커와 상기 피측정자의 측면이 촬영된 영상에서 생성된 복수의 가상 마커를 통해 상기 피측정자의 신체부위에 대한 신체둘레치수를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 신체둘레치수와 상기 표준체형치수를 비교하여 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 단계
    를 포함하는 비만/체형 평가 방법.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 가상 마커를 생성하는 단계는,
    상기 입력된 영상의 프레임 내에 들어온 실제 배경의 크기와 상기 입력된 영상의 해상도를 이용하여 상기 입력된 영상의 픽셀 당 거리를 산출하고,
    상기 신체둘레치수를 계산하는 단계는,
    상기 픽셀 당 거리를 이용하여 전면 및 측면 각각에서 상기 복수의 가상 마커 간의 거리를 산출하고, 상기 산출된 거리에 기초하여 상기 신체둘레치수를 계산하는, 비만/체형 평가 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 표준체형치수를 저장 및 유지하는 단계는,
    성별, 연령, 신체부위 중 적어도 하나에 따라 분류된 표준체형치수를 저장하고,
    상기 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 피측정자의 성별, 연령 및 상기 계산된 신체둘레치수에 해당하는 신체부위 중 적어도 하나와 대응하는 표준체형치수와 상기 계산된 신체둘레치수를 비교하여 상기 비만/체형 평가 데이터를 생성하는, 비만/체형 평가 방법.
  16. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 비만/체형 평가 데이터를 생성하는 단계는,
    상기 표준체형치수에 기선정된 값을 가감하여 선정된 복수의 점수 범위 중 상기 계산된 신체둘레치수가 해당하는 점수 범위에 따라 상기 비만/체형 평가 데이터를 생성하는, 비만/체형 평가 방법.
  17. 제10항 또는 제11항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
KR1020090134292A 2009-12-30 2009-12-30 가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법 KR101118372B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090134292A KR101118372B1 (ko) 2009-12-30 2009-12-30 가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090134292A KR101118372B1 (ko) 2009-12-30 2009-12-30 가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110077656A KR20110077656A (ko) 2011-07-07
KR101118372B1 true KR101118372B1 (ko) 2012-06-12

Family

ID=44917219

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090134292A KR101118372B1 (ko) 2009-12-30 2009-12-30 가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101118372B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023204596A1 (ko) * 2022-04-20 2023-10-26 한국 한의학 연구원 복부 측정 및 자극을 위한 복부 구획 나누는 방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101160441B1 (ko) * 2011-11-21 2012-06-26 권오원 다이어트 결과 측정장치 및 이를 이용한 다이어트 결과 측정 시스템
KR101633338B1 (ko) * 2015-10-22 2016-06-24 주식회사 자원메디칼 생체 정보 측정 장치, 서버 및 프로그램
KR101694393B1 (ko) 2016-06-02 2017-01-10 단국대학교 천안캠퍼스 산학협력단 광 산란 방식 체지방 이미지화를 이용한 비만도 분석/처방 시스템 및 방법
CN112309575A (zh) * 2019-07-26 2021-02-02 陈贤鸿 身形变化预测系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1176207A (ja) * 1997-07-14 1999-03-23 Dan:Kk 体型測定方法およびその方法を用いた体型測定装置
JP2009148375A (ja) * 2007-12-19 2009-07-09 Tanita Corp 生体測定装置

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH1176207A (ja) * 1997-07-14 1999-03-23 Dan:Kk 体型測定方法およびその方法を用いた体型測定装置
JP2009148375A (ja) * 2007-12-19 2009-07-09 Tanita Corp 生体測定装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023204596A1 (ko) * 2022-04-20 2023-10-26 한국 한의학 연구원 복부 측정 및 자극을 위한 복부 구획 나누는 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110077656A (ko) 2011-07-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110495889B (zh) 体态评估方法、电子装置、计算机设备及存储介质
Boland et al. Inter-and intra-rater agreement of static posture analysis using a mobile application
KR101118372B1 (ko) 가상 마커 방식을 이용한 비만/체형을 평가하는 시스템 및 방법
CN109409348A (zh) 一种用户体征的确定方法、装置、设备和存储介质
RU2016148690A (ru) Способ и система компьютерной стратификации пациентов на основе сложности случаев заболеваний
Mallare et al. Sitting posture assessment using computer vision
JP2010017447A (ja) 歩行動作分析装置、歩行動作分析方法、歩行動作分析プログラムおよびその記録媒体
JP6127873B2 (ja) 歩行特徴の解析方法
US11759151B2 (en) Body composition assessment using two-dimensional digital image analysis
KR20190122594A (ko) 카메라 뷰 디스플레이로부터의 비엠아이, 바디, 및 기타 물체
KR20200081629A (ko) 관절각 비교를 통한 단체 댄스 평가 장치 및 그 방법
Smith et al. Rapid calculation of bespoke body segment parameters using 3D infra-red scanning
TWI542320B (zh) 以深度圖影像與骨架特徵點進行人體重量估測之方法
Ma et al. Nonlinear regression equations for segmental mass-inertial characteristics of Korean adults estimated using three-dimensional range scan data
Pradhan et al. Feature extraction from 2D images for body composition analysis
Wicke et al. A new geometric-based model to accurately estimate arm and leg inertial estimates
JP6593673B2 (ja) 身体情報取得装置および身体情報取得方法
KR102556001B1 (ko) 보행데이터 기반 파킨슨 증후군 중증도 판별 시스템 및 방법
CN106447650B (zh) 基于spect平面显像的人体甲状腺测重方法
JP5061344B2 (ja) リンクの質量パラメータの推定法
JP6079585B2 (ja) 歩容のバランス評価装置
JP6677470B2 (ja) 外力検出装置、外力検出方法、およびプログラム
KR102431412B1 (ko) 바디라인 분석 장치 및 방법
Kudzia Estimating body segment inertial parameters of the human body using a microsoft kinect
KR102545358B1 (ko) 보행데이터 기반 파킨슨 증후군 중증 단계 판별 시스템 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150209

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151224

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161226

Year of fee payment: 6

LAPS Lapse due to unpaid annual fee