KR101263759B1 - Apparatus and method for calculating calori consumption using tri―accelerometer sensor - Google Patents

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Abstract

본 발명은 3차원 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 사람의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)을 정밀도 높게 산출할 수 있는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명인 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치를 이루는 구성수단은, 사용자의 물리적 행동에 따라 x축, y축 및 z축에 대한 가속도 신호를 출력하는 3축 가속도 센서, 상기 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 저대역 통과 필터링을 수행하는 저대역 통과 필터링부, 상기 저대역 통과 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 고대역 통과 디지털 필터링을 수행하는 고대역 통과 디지털 필터링부, 상기 고대역 통과 디지털 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호를 이용하여 사용자의 칼로리 소모량을 산출하는 칼로리 소모량 산출부를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
The present invention relates to a calorie consumption calculation device and method using a three-dimensional acceleration sensor, and more particularly, calorie consumption using a three-axis acceleration sensor that can accurately calculate the energy consumption (Kcal) according to the physical behavior of a person with high precision A calculating device and a method thereof are provided.
The constituent means of the calorie consumption calculation device using the three-axis acceleration sensor of the present invention, the three-axis acceleration sensor for outputting the acceleration signal for the x-axis, y-axis and z-axis according to the user's physical behavior, the acceleration for each axis A low pass filtering unit performing low pass filtering on the output signal of the sensor, and a high pass digital filtering unit performing high pass digital filtering on the output signal of the acceleration sensor filtered by the low pass filtering unit. And a calorie consumption calculator configured to calculate a calorie consumption of the user by using the output signal of the acceleration sensor filtered by the high pass digital filtering unit.

Description

3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CALCULATING CALORI CONSUMPTION USING TRI―ACCELEROMETER SENSOR}Apparatus and method for calculating calorie consumption using 3-axis acceleration sensor {APPARATUS AND METHOD FOR CALCULATING CALORI CONSUMPTION USING TRI―ACCELEROMETER SENSOR}

본 발명은 3차원 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 사람의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)을 정밀도 높게 산출할 수 있는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a calorie consumption calculation device and method using a three-dimensional acceleration sensor, and more particularly, calorie consumption using a three-axis acceleration sensor that can accurately calculate the energy consumption (Kcal) according to the physical behavior of a person with high precision A calculating device and a method thereof are provided.

사람의 물리적인 행동(Physical Activity)은 건강한 몸을 유지하는데 중요한 요인으로 작용하고 있다. 물리적인 행동은 과체중과 비만의 예방과 치료에 있어서 중요한 구성요소로써, 물리적인 행동을 통하여 체중 감량과 체중 유지에 필요한 에너지를 소비하게 된다. Physical activity is a key factor in maintaining a healthy body. Physical behavior is an important component in the prevention and treatment of overweight and obesity. Physical behavior consumes energy for weight loss and weight maintenance.

따라서 이 체중 감량과 체중 유지를 수행하기 위해서는 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)이 어느 정도인지에 대해서 예측하는 기술이 제시되고 있다. 이 중에는 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터를 이용하여 에너지 소비량을 계산하는 기술이 있다. Therefore, in order to perform weight loss and weight maintenance, a technique for predicting how much energy consumption (Kcal) according to physical behavior has been proposed. Among them is a technique for calculating energy consumption using acceleration data that changes according to physical behavior.

이렇게 계산된 에너지 소비량은 사용자 정보와 결합 되어 활동량, 생활패턴 등과 같은 다양한 행동양식을 산출하기 위한 정보로 사용되며, 운동량 측정이나 BMI(Body Mass Index) 계산과 같이 건강상태를 측정하는데 많이 활용되고 있어서 중요성이 높아지고 있다.The energy consumption calculated in this way is used to calculate various behaviors such as activity and life patterns, combined with user information, and is widely used to measure health status such as exercise amount or body mass index (BMI) calculation. The importance is increasing.

따라서 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터로부터 에너지 소비량으로 정확하게 변환하는 기술이 요구되고 있다. 그러나 현재 3축 가속도 센서를 이용하여 에너지 소비량을 산출하는 방법에 대하여 다양한 연구가 지속되고 있으나, 산출된 에너지 소비량을 실제 사용자의 에너지 소비량과 차이가 많기 때문에, 정밀도 측면에서 여전히 해결해야 할 문제점으로 인식되고 있다.
Therefore, there is a need for a technique for accurately converting the energy consumption from the acceleration data that changes according to physical behavior. However, various studies have been conducted on the method of calculating the energy consumption using the 3-axis acceleration sensor. However, since the calculated energy consumption is much different from the energy consumption of the actual user, it is still recognized as a problem to be solved in terms of precision. It is becoming.

본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 격자 웨이브 디지털 필터를 이용하여 중력 가속도의 영향을 제거한 상태에서 에너지를 산출하고, 이 에너지와 사용자의 체중 및 성별을 고려하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)을 정밀도 높게 산출할 수 있는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
The present invention was devised to solve the above problems of the prior art, using the grid wave digital filter to calculate the energy in the state of the influence of gravity acceleration is removed, the user considering the energy and the weight and gender of the user It is an object of the present invention to provide a calorie consumption calculation device and method using a three-axis acceleration sensor that can accurately calculate the energy consumption (Kcal) according to the physical behavior of the.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여 제안된 본 발명인 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치를 이루는 구성수단은, 사용자의 물리적 행동에 따라 x축, y축 및 z축에 대한 가속도 신호를 출력하는 3축 가속도 센서, 상기 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 저대역 통과 필터링을 수행하는 저대역 통과 필터링부, 상기 저대역 통과 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 고대역 통과 디지털 필터링을 수행하는 고대역 통과 디지털 필터링부, 상기 고대역 통과 디지털 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호를 이용하여 사용자의 칼로리 소모량을 산출하는 칼로리 소모량 산출부를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.The constituent means of the calorie consumption calculation device using the three-axis acceleration sensor of the present invention proposed to solve the above technical problem, to output the acceleration signal for the x-axis, y-axis and z-axis according to the user's physical behavior A three-axis acceleration sensor, a low pass filtering unit performing low pass filtering on the output signal of the acceleration sensor for each axis, and a high band pass on the output signal of the acceleration sensor filtered by the low pass filtering unit And a calorie consumption calculator configured to calculate calorie consumption of the user using the output signal of the acceleration sensor filtered by the high pass digital filtering unit.

또한, 상기 저대역 통과 필터링부는, 상기 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 2차 아날로그 필터링을 수행하는 2차 아날로그 로우 패스 필터와 상기 2차 아날로그 로우 패스 필터에 의하여 필터링된 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 디지털 필터링을 수행하는 디지털 로우 패스 필터를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The low pass filtering unit may further include a second analog low pass filter that performs second order analog filtering on the output signal of the acceleration sensor for each axis, and a second analog low pass filter that is filtered by the second analog low pass filter. And a digital low pass filter performing digital filtering on the output signal of the acceleration sensor.

또한, 상기 고대역 통과 디지털 필터링부는, 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)로 구성되되, 상기 격자 웨이브 디지털 필터는 5㎐ 하이패스(High-pass) 디지털 필터인 것을 특징으로 한다.In addition, the high pass digital filtering unit is composed of a lattice wave digital filter (LWDF), the lattice wave digital filter is characterized in that the 5 kHz high-pass (High-pass) digital filter.

또한, 상기 칼로리 소모량 산출부는, 상기 고대역 통과 디지털 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호를 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 에너지 산출부 및 상기 에너지 산출부에 의하여 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 에너지 소비량 산출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.The calorie consumption calculator may further include an energy calculator configured to calculate an energy sum for a predetermined time using an output signal of the acceleration sensor filtered by the high pass digital filter, and the energy calculated by the energy calculator. And an energy consumption calculation unit configured to calculate an energy consumption amount according to the physical behavior of the user using the sum and the weight and gender of the user.

여기서, 상기 에너지 산출부는 아래의 수학식을 이용하여 상기 에너지 합을 산출하는 것을 특징으로 한다.Here, the energy calculation unit is characterized in that for calculating the sum of the energy using the following equation.

[수학식][Mathematical Expression]

Figure 112011082916024-pat00001
Figure 112011082916024-pat00001

이때, Ei는 각각의 변환된 3축 가속도 센서 신호들로부터 산출된 에너지,

Figure 112011082916024-pat00002
는 각각 x축, y축 및 z축의 가속도 센서 신호를 입력으로 하여 각각 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호를 제곱하여 얻어진 값이다.In this case, Ei is the energy calculated from each of the converted three-axis acceleration sensor signals,
Figure 112011082916024-pat00002
Is a value obtained by squaring the three-axis acceleration sensor signals converted by the lattice wave digital filter (LWDF), respectively, as the inputs of the acceleration sensor signals on the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively.

여기서, 상기 에너지 소비량 산출부는 아래의 수학식을 이용하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 것을 특징으로 한다.Here, the energy consumption calculation unit is characterized by calculating the energy consumption amount according to the physical behavior of the user by using the following equation.

[수학식][Mathematical Expression]

Figure 112011082916024-pat00003
Figure 112011082916024-pat00003

이때, Y는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A, B, C, D는 실수, X는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 격자 웨이브 디지털 필터를 거친 3축 가속도 센서의 신호들로부터 산출된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중(kg), G는 O 또는 1의 값을 가지는 성별 지수를 나타낸다.At this time, Y is energy consumption according to the user's physical behavior, A, B, C, D is a real number, X is from the signals of the 3-axis acceleration sensor through a grating wave digital filter according to the user's physical behavior for a set time The sum of the calculated energies, W denotes the weight of the user in kg, G denotes the gender index having a value of 0 or 1.

여기서, 상기 A는 4.488, B는 1.869, C는 0.722이고 D는 0.095인 것을 특징으로 한다.Here, A is 4.488, B is 1.869, C is 0.722 and D is 0.095.

여기서, 상기 G는 상기 사용자의 성별이 남성인 경우에는 0, 여성인 경우에는 1의 값을 가지는 것을 특징으로 한다.Here, the G has a value of 0 when the gender of the user is male, and 1 when the gender of the user is female.

한편, 상기 과제를 해결하기 위하여 제안된 본 발명인 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법을 이루는 구성수단은, 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 신호들을 입력으로 하여 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 출력하는 단계, 상기 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 단계, 상기 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.On the other hand, the constituent means of the calorie consumption calculation method using the three-axis acceleration sensor of the present invention proposed to solve the above problems, the grid wave digital filter by inputting the output signals of the three-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior Outputting the three-axis acceleration sensor signals converted in the (LWDF), calculating the sum of energy for a predetermined time by using the converted three-axis acceleration sensor signals, the calculated energy sum and the weight of the user Comprising the step of calculating the energy consumption according to the physical behavior of the user by using a gender.

여기서, 상기 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)는 5㎐ 하이패스(High-pass) 디지털 필터인 것을 특징으로 한다.Here, the lattice wave digital filter (LWDF) is characterized in that a 5 kHz high-pass digital filter.

또한, 상기 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 에너지 합을 산출하는 것을 특징으로 한다.The calculating of the sum of energy for a predetermined time using the converted three-axis acceleration sensor signals may be performed by calculating the sum of energy using the following equation.

[수학식][Mathematical Expression]

Figure 112011082916024-pat00004
Figure 112011082916024-pat00004

이때, Ei는 각각의 변환된 3축 가속도 센서 신호들로부터 산출된 에너지,

Figure 112011082916024-pat00005
는 각각 x축, y축 및 z축의 가속도 센서 신호를 입력으로 하여 각각 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호를 제곱하여 얻어진 값이다.In this case, Ei is the energy calculated from each of the converted three-axis acceleration sensor signals,
Figure 112011082916024-pat00005
Is a value obtained by squaring the three-axis acceleration sensor signals converted by the lattice wave digital filter (LWDF), respectively, as the inputs of the acceleration sensor signals on the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively.

또한, 상기 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 것을 특징으로 한다.In addition, calculating the energy consumption according to the physical behavior of the user using the calculated sum of energy and the weight and gender of the user, the energy consumption according to the physical behavior of the user using the following equation: It is characterized by calculating.

[수학식][Mathematical Expression]

Figure 112011082916024-pat00006
Figure 112011082916024-pat00006

이때, Y는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A, B, C, D는 실수, X는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 격자 웨이브 디지털 필터를 거친 3축 가속도 센서의 신호들로부터 산출된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중(kg), G는 O 또는 1의 값을 가지는 성별 지수를 나타낸다.At this time, Y is energy consumption according to the user's physical behavior, A, B, C, D is a real number, X is from the signals of the 3-axis acceleration sensor through a grating wave digital filter according to the user's physical behavior for a set time The sum of the calculated energies, W denotes the weight of the user in kg, G denotes the gender index having a value of 0 or 1.

여기서, 상기 A는 4.488, B는 1.869, C는 0.722이고 D는 0.095인 것을 특징으로 한다.Here, A is 4.488, B is 1.869, C is 0.722 and D is 0.095.

여기서, 상기 G는 상기 사용자의 성별이 남성인 경우에는 0, 여성인 경우에는 1의 값을 가지는 것을 특징으로 한다.Here, the G has a value of 0 when the gender of the user is male, and 1 when the gender of the user is female.

또한, 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 신호들을 입력으로 하여 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 출력하는 단계 이전에, 상기 3축 가속도 센서의 영점을 보정하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
In addition, the zero point of the three-axis acceleration sensor before the step of outputting the three-axis acceleration sensor signals converted by the grid wave digital filter (LWDF) by using the output signals of the three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user as an input Characterized in that it further comprises the step of correcting.

상기와 같은 과제 및 해결 수단을 가지는 본 발명인 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 산출 장치 및 그 방법에 의하면, 격자 웨이브 디지털 필터를 이용하여 중력 가속도의 영향을 제거한 상태에서 에너지를 산출하고, 이 에너지와 사용자의 체중 및 성별을 고려하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)을 산출하기 때문에, 사용자의 칼로리 소모량을 정밀도 높게 산출할 수 있는 장점이 있다.
According to the calorie calculation device using the three-axis acceleration sensor and the method of the present invention having the above-described problems and solving means, using the grid wave digital filter to calculate the energy in the state of the influence of gravity acceleration is removed, the energy and the user Since the energy consumption (Kcal) is calculated according to the user's physical behavior in consideration of the weight and gender of the user, there is an advantage that the calorie consumption of the user can be calculated with high precision.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 산출 장치의 블럭도이다.
도 2는 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 산출 장치에서 LWDF가 적용된 결과를 보여주는 파형도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 산출 방법의 절차도이다.
도 4는 본 발명에 의한 성별에 따른 칼로리(cal)와 산출된 에너지 합(S)의 산점도이다.
도 5는 본 발명에 의한 성별에 따른 체중으로 나눈 칼로리(cal/kg)와 산출된 에너지 합(S)의 산점도이다.
도 6은 남성 사용자의 실제 관측치와 회귀식의 비선형 관계를 보여주는 그래프이다.
도 7은 여성 사용자와 실제 관측치와 회귀식의 비선형 관계를 보여주는 그래프이다.
도 8은 성별에 따른 파워 모델(Power model)의 cal/kg와 S의 관계를 보여주는 표이다.
도 9는 본 발명이 적용된 제품과 Actical 제품과의 MSE와 정확도 결과 비교표이다.
1 is a block diagram of a calorie calculation device using a three-axis acceleration sensor according to an embodiment of the present invention.
2 is a waveform diagram showing a result of applying the LWDF in the calorie calculation device using a three-axis acceleration sensor according to the present invention.
3 is a flowchart illustrating a calorie calculation method using a three-axis acceleration sensor according to an exemplary embodiment of the present invention.
Figure 4 is a scatter plot of the calorie (cal) and the calculated energy sum (S) according to the gender according to the present invention.
5 is a scatter plot of calories divided by weight according to the present invention (cal / kg) and the calculated energy sum (S).
6 is a graph showing the non-linear relationship between the actual observations of the male user and the regression equation.
7 is a graph showing the non-linear relationship between female users, actual observations, and regression equations.
FIG. 8 is a table showing a relationship between cal / kg and S of a power model according to gender.
9 is a comparison table of MSE and accuracy results between the product and the Actical product to which the present invention is applied.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 상기와 같은 과제, 해결수단 및 효과를 가지는 본 발명인 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 산출 장치 및 그 방법에 관한 바람직한 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail a preferred embodiment of the calorie calculation device and method using the present invention, the three-axis acceleration sensor having the above problems, solving means and effects.

본 발명의 실시예를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. In describing the embodiments of the present invention, when it is determined that detailed descriptions of related known functions or configurations may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

또한, 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention of the user, the operator, or the custom. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치의 블럭도이다.1 is a block diagram of a calorie consumption calculation device using a three-axis acceleration sensor according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치는 3축 가속도 센서(10), 저대역 통과 필터링부(20), 고대역 통과 디지털 필터링부(30) 및 칼로리 소모량 산출부(40)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1, a calorie consumption calculation apparatus using a three-axis acceleration sensor according to an exemplary embodiment of the present invention includes a three-axis acceleration sensor 10, a low pass filtering unit 20, and a high pass digital filtering unit ( 30) and a calorie consumption calculator 40 is configured.

상기 3축 가속도 센서(10)는 사용자가 움직이거나 운동을 하는 등의 물리적 행동을 하는 경우, 상기 사용자의 물리적 행동에 따라 x축, y축 및 z축에 대한 가속도 신호를 출력한다. 즉, 상기 3축 가속도 센서(10)는 x축의 가속도 센싱 데이터, y축의 가속도 센싱 데이터 및 z축의 가속도 센싱 데이터를 출력한다.The 3-axis acceleration sensor 10 outputs acceleration signals for the x-axis, the y-axis, and the z-axis according to the physical behavior of the user when the user performs a physical action such as moving or exercising. That is, the 3-axis acceleration sensor 10 outputs acceleration sensing data on the x-axis, acceleration sensing data on the y-axis, and acceleration sensing data on the z-axis.

상기 3축 가속도 센서(10)에서 출력되는 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호는 각각 상기 저대역 통과 필터링부(20)로 입력된다. 상기 저대역 통과 필터링부(20)는 상기 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 저대역 통과 필터링을 수행하여 출력한다. The output signal of the acceleration sensor for each axis output from the 3-axis acceleration sensor 10 is input to the low pass filtering unit 20, respectively. The low pass filtering unit 20 performs low pass filtering on the output signal of the acceleration sensor for each axis and outputs the low pass filtering.

상기와 같이, 상기 3축 가속도 센서(10)에서 출력되는 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호가 상기 저대역 통과 필터링부(20)에 의하여 필터링되면, 잡음과 같은 고주파 성분이 제거되어, 좀 더 정밀한 칼로리 소모량을 산출할 수 있다.As described above, when the output signal of the acceleration sensor for each axis output from the three-axis acceleration sensor 10 is filtered by the low pass filtering unit 20, a high frequency component such as noise is removed, so that Accurate calorie consumption can be calculated.

상기 저대역 통과 필터링부(20)는 도 1에 도시된 바와 같이 2단계의 필터링을 수행한다. 즉, 상기 저대역 통과 필터링부(20)는 상기 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 2차 아날로그 필터링을 수행하는 2차 아날로그 로우 패스 필터(21)와 상기 2차 아날로그 로우 패스 필터(21)에 의하여 필터링된 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 디지털 필터링을 수행하는 디지털 로우 패스 필터(23)를 포함하여 구성된다.The low pass filtering unit 20 performs two stages of filtering as shown in FIG. 1. That is, the low pass filtering unit 20 performs the second analog low pass filter 21 and the second analog low pass filter 21 which perform second analog filtering on the output signal of the acceleration sensor for each axis. It comprises a digital low pass filter 23 for performing digital filtering on the output signal of the acceleration sensor for each axis filtered by).

상기 2차 아날로그 로우패스 필터(21)는 Cut-off frequency가 1500Hz이고 1500Hz이상의 frequency 값은 필터를 통과하지 못하고, 그 이하의 값만 필터를 통과시킨다.The secondary analog low pass filter 21 has a cut-off frequency of 1500 Hz and a frequency value of more than 1500 Hz does not pass through the filter, and only a value below that passes through the filter.

이러한 아날로그 타입의 2차 아날로그 로우패스 필터(21)는 하드웨어적으로 구성된다. 즉 RLC(저항, 인덕터, 캐패시터)의 조합으로 구성된다. 신호에서 고주파 성분은 보통 원하는 신호가 아닌 노이즈 성분이기 때문에, 이러한 노이즈 성분을 제거하기 위하여 상기 2차 아날로그 로우패스 필터를 구비한다.This analog type secondary analog low pass filter 21 is constructed in hardware. That is, it consists of a combination of RLC (resistor, inductor, capacitor). Since the high frequency component in the signal is usually a noise component rather than a desired signal, the second analog low pass filter is provided to remove this noise component.

상기 디지털 로우패스 필터(23)는 Cut-off frequency가 1500Hz, 750Hz, 375Hz, 190Hz, 100Hz, 50Hz, 25Hz중에 하나를 선택할 수 있다. 이러한 디지털 타입의 로우패스 필터는 소프트웨어적으로 구성된다. 즉, 가속도 센서 IC 내에 프로그래밍 되어 구성된다.The digital low pass filter 23 may select one of cut-off frequencies of 1500 Hz, 750 Hz, 375 Hz, 190 Hz, 100 Hz, 50 Hz, and 25 Hz. This digital type low pass filter is software configured. That is, it is programmed and configured in the acceleration sensor IC.

사람의 움직임이 일반적으로 5 ~ 20Hz정도이기 때문에, 상기 디지털 로우패스 필터의 컷 오프 주파수를 25Hz에 맞추는 것이 바람직하나, 본 발명에 적용되는 MCU(Micro Controller Unit)의 타이머 설정이 RTC(Real Time Clock)에 의해 2의 제곱(2, 4, 8, 16, 32…32768)으로 가능하기 때문에 32보다 큰 50Hz를 선택하는 것이 타당하다.Since the human movement is generally about 5 to 20 Hz, it is preferable to set the cutoff frequency of the digital low pass filter to 25 Hz, but the timer setting of the MCU (Micro Controller Unit) applied to the present invention is RTC (Real Time Clock). It is reasonable to choose a 50Hz greater than 32 because it is possible to use powers of 2 (2, 4, 8, 16, 32… 32768).

상기 디지털 로우패스 필터(23) 역시 50Hz를 초과하는 것은 노이즈로 간주하여 필터링을 수행한다.The digital low pass filter 23 also considers noise exceeding 50 Hz to perform the filtering.

상기와 같이, 상기 저대역 통과 필터링부(20)에 의하여 고주파 성분이 제거된 상기 가속도 센서의 출력 신호를 각각 상기 고대역 통과 디지털 필터링부(30)로 입력된다. 그러면, 상기 고대역 통과 디지털 필터링부(30)는 상기 저대역 통과 필터링부(20)에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 고대역 통과 디지털 필터링을 수행한다.As described above, the output signal of the acceleration sensor from which the high frequency component is removed by the low pass filtering unit 20 is input to the high pass digital filtering unit 30, respectively. Then, the high pass digital filtering unit 30 performs high pass digital filtering on the output signal of the acceleration sensor filtered by the low pass filtering unit 20.

상기와 같이, 상기 저대역 통과 필터링부(20)에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호가 상기 고대역 통과 디지털 필터링부(30)에 의하여 다시 필터링되면, 중력 가속도에 의한 가속도 센서의 출력 신호가 제거된다. 즉, 중력 가속도의 영향을 제거하여 정밀한 칼로리 소모량을 산출할 수 있게 된다.As described above, when the output signal of the acceleration sensor filtered by the low pass filtering unit 20 is filtered again by the high pass digital filtering unit 30, the output signal of the acceleration sensor due to gravity acceleration is removed. do. That is, precise calorie consumption can be calculated by removing the influence of the acceleration of gravity.

상기 고대역 통과 디지털 필터링부(30)는 도 1에 도시된 바와 같이, x축, y축 및 z축의 가속도 출력 신호에 대하여 고대역 통과 디지털 필터링을 수행하기 위하여 세 개로 구성된다. As shown in FIG. 1, the high pass digital filtering unit 30 is configured to perform high pass digital filtering on acceleration output signals on x, y, and z axes.

상기 고대역 통과 디지털 필터링부(30)는 세 개의 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF : Lattice wave digital filter)(31)로 구성되고, 각각의 격자 웨이브 디지털 필터는 5Hz 하이패스(High-pass) 디지털 필터이다.The high pass digital filtering unit 30 is composed of three Lattice wave digital filters (LWDF) 31, and each lattice wave digital filter is a 5 Hz high-pass digital filter. .

디지털 필터는 크게 FIR(Finite impulse response) 필터 타입과 IIR(Infinite impulse response) 필터 타입으로 분류된다. FIR 필터가 안정적이고 위상 변화도 없어서 좋은 장점이 있으나, 필터 차수가 높아지므로 계산량이 많아지는 문제점이 발생한다.Digital filters are largely classified into finite impulse response (FIR) filter types and finite impulse response (IIR) filter types. The FIR filter is stable and there is no phase change, which is a good advantage. However, since the filter order is high, a large amount of calculation occurs.

따라서 본 발명에서는 IIR 필터를 사용하고, IIR 필터 중에서도 LWDF 필터를 사용한다. LWDF 필터를 통하여 필터링을 수행하는 과정에서, 곱하기, 나누기, 고정(부동) 소수점 연산은 더하기, 빼기, 쉬프트 연산에 비하여 큰 부하가 발생한다.Therefore, in the present invention, an IIR filter is used, and an LWDF filter is also used among the IIR filters. In the process of filtering through the LWDF filter, multiplication, division, and fixed-point floating point operations are more expensive than addition, subtraction, and shift operations.

따라서, 본 발명에서는 Horner's method와 CSD(Canonical Signed Digit) format을 활용한 LWDF(Lattice wave digital filter)를 적용한다. 상기 Horner's method는 소수점 곱셈, 나눗셈을 효율적으로 처리하기 위한 방법이고, 상기 CSD format은 여러 번의 덧셈을 한 번의 덧셈과 한 번의 뺄셈으로 계산할 수 있게 이진수를 변경하여 연산량을 줄이기 위한 포맷이다(["Efficient Multiplication and Division Using MSP430", TEXAS INSTRUMENSTS, SLAA329-September 2006] 참조).Therefore, in the present invention, LWDF (Lattice wave digital filter) using Horner's method and CSD (Canonical Signed Digit) format is applied. The Horner's method is a method for efficiently processing decimal point multiplication and division, and the CSD format is a format for reducing the amount of computation by changing a binary number so that multiple additions can be calculated by one addition and one subtraction (["Efficient Multiplication and Division Using MSP430 ", TEXAS INSTRUMENSTS, SLAA329-September 2006).

상기 LWDF 필터는 IIR 필터의 하나로, 4가지 타입의 어댑터의 조합으로 각각의 필터(로우 패스 필터, 하이 패스 필터, 밴드 패스 필터 등)를 구현한다. 각 어댑터는 더하기, 빼기, 곱하기(곱하기 연산은 더하기, 쉬프트 연산으로 대체)만으로 이루어져 있다.The LWDF filter is one of the IIR filters, and implements each filter (low pass filter, high pass filter, band pass filter, etc.) by using a combination of four types of adapters. Each adapter consists of addition, subtraction, and multiplication (multiply operations are replaced with addition and shift operations).

본 발명에서 적용되는 상기 Horner's method와 CSD(Canonical Signed Digit) format을 활용한 LWDF(Lattice wave digital filter)는 TEXAS INSTRUMENTS 사에서 제공하는 툴을 이용하여 설계할 수 있다.LWDF (Lattice wave digital filter) using the Horner's method and CSD (Canonical Signed Digit) format applied in the present invention can be designed using a tool provided by TEXAS INSTRUMENTS.

상기와 같은 격자 웨이브 디지털 필터(31)에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력신호는 상기 칼로리 소모량 산출부(40)로 입력된다. 그러면, 상기 칼로리 소모량 산출부(40)는 상기 격자 웨이브 디지털 필터(31)들로 구성되는 상기 고대역 통과 디지털 필터링부(30)에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호를 이용하여 상기 사용자의 칼로리 소모량을 정밀하게 산출한다.The output signal of the acceleration sensor filtered by the grid wave digital filter 31 as described above is input to the calorie consumption calculator 40. Then, the calorie consumption calculation unit 40 uses the output signal of the acceleration sensor filtered by the high pass digital filtering unit 30 constituted by the lattice wave digital filters 31 to calorie consumption of the user. Calculate precisely

상기 칼로리 소모량 산출부(40)는 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 고대역 통과 디지털 필터링부(30)에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호를 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 에너지 산출부(41) 및 상기 에너지 산출부(41)에 의하여 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 에너지 소비량 산출부(43)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 1, the calorie consumption calculator 40 calculates an energy sum for a predetermined time using an output signal of the acceleration sensor filtered by the high pass digital filtering unit 30. The energy consumption calculator 43 calculates an energy consumption amount according to the physical behavior of the user using the sum of the energy calculated by the calculator 41 and the energy calculator 41 and the weight and gender of the user. It is configured to include.

상기 에너지 산출부(41)는 상기 x축, y축 및 z축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 각각 필터링을 수행하는 세 개의 격자 웨이브 디지털 필터(31)들에서 출력되는 값을 이용하여 설정된 시간 동안의 에너지 총합을 산출한다.The energy calculator 41 sets a time using the values output from the three lattice wave digital filters 31 which perform filtering on the output signals of the acceleration sensors on the x, y, and z axes. Calculate the total energy over time.

상기 에너지 산출부(41)는 아래의 수학식1을 이용하여 상기 에너지 합을 산출한다.The energy calculator 41 calculates the energy sum using Equation 1 below.

Figure 112011082916024-pat00007
Figure 112011082916024-pat00007

이때, Ei는 각각의 변환된 3축 가속도 센서 신호들로부터 산출된 에너지이고,

Figure 112011082916024-pat00008
는 각각 x축, y축 및 z축의 가속도 센서 신호를 입력으로 하여 각각 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호를 제곱하여 얻어진 값이다.Where Ei is the energy calculated from each of the converted three-axis acceleration sensor signals,
Figure 112011082916024-pat00008
Is a value obtained by squaring the three-axis acceleration sensor signals converted by the lattice wave digital filter (LWDF), respectively, as the inputs of the acceleration sensor signals on the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively.

상기 수학식1에 의하여 산출되는 에너지는 특정 시점의 에너지 값이고, 이러한 산출 방법은 사전에 설정된 시간 동안 반복되고, 상기 에너지 산출부(41)는 상기 수학식1을 이용하여 설정된 시간 동안의 에너지의 총 합을 산출한다.The energy calculated by Equation 1 is an energy value at a specific point in time, and this calculation method is repeated for a preset time, and the energy calculator 41 calculates the energy for the time set using Equation 1 above. Calculate the total sum.

상기와 같이 상기 에너지 산출부(41)에 의하여 산출된 에너지의 합은 상기 에너지 소비량 산출부(43)로 입력된다. 그러면, 상기 에너지 소비량 산출부(43)는 상기 에너지 산출부(41)에 의하여 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 정확하게 산출한다.As described above, the sum of the energy calculated by the energy calculator 41 is input to the energy consumption calculator 43. Then, the energy consumption calculator 43 accurately calculates the energy consumption according to the physical behavior of the user by using the sum of energy calculated by the energy calculator 41 and the weight and gender of the user.

상기 에너지 소비량 산출부(43)는 아래의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출한다.
The energy consumption calculation unit 43 calculates an energy consumption amount according to the physical behavior of the user by using the following equation.

Figure 112011082916024-pat00009
Figure 112011082916024-pat00009

이때, Y는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A, B, C, D는 실수이고, X는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 격자 웨이브 디지털 필터를 거친 3축 가속도 센서의 신호들로부터 산출된 에너지들의 합이며, W는 사용자의 체중(kg), G는 O 또는 1의 값을 가지는 성별 지수를 나타낸다.At this time, Y is energy consumption according to the user's physical behavior, A, B, C, D is a real number, X is the signal of the 3-axis acceleration sensor through the grating wave digital filter according to the user's physical behavior for a set time Is the sum of the energies calculated from, where W is the user's weight in kg, G is O or a gender index with a value of 1.

여기서, 상기 A는 4.488, B는 1.869, C는 0.722이고 D는 0.095인 것이 바람직하고, 기 G는 상기 사용자의 성별이 남성인 경우에는 0, 여성인 경우에는 1의 값을 가지는 것이 바람직하다.Here, A is preferably 4.488, B is 1.869, C is 0.722, and D is 0.095, and G is preferably 0 when the user's gender is male and 1 when female.

이상에서 설명한 필터들과 상기 수식들을 이용하면, 잡음에 해당하는 고주파, 중력가속도 성분에 의한 오차 발생의 문제점을 해결하여 정확한 사용자의 칼로리 소모량을 산출할 수 있다.By using the above-described filters and the above equations, it is possible to calculate the calorie consumption of the user accurately by solving the problem of the error caused by the high frequency and the gravity acceleration component corresponding to the noise.

도 2는 상술한 본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 측정 장치에서 적용되는 LWDF를 이용한 경우에 대한 효과를 설명하기 위한 파형도이다.Figure 2 is a waveform diagram for explaining the effect of using the LWDF applied in the calorie consumption measuring device using the three-axis acceleration sensor according to the present invention described above.

도 2에서, 파란색 파형은 3축 가속도 센서에서 출력되는 가속도 출력 신호의 파형도이고, 초록색 파형은 저대역 통과 필터링부를 통하여 필터링된 가속도 출력 신호의 파형도이며, 빨강색 파형은 LWDF를 거쳐 변환된 가속도 출력 신호의 파형도이다.In FIG. 2, the blue waveform is a waveform diagram of the acceleration output signal output from the 3-axis acceleration sensor, the green waveform is a waveform diagram of the acceleration output signal filtered through the low pass filtering unit, and the red waveform is converted through the LWDF. The waveform diagram of the acceleration output signal.

도 2에 도시된 바와 같이, LWDF를 통해 필터링된 가속도 출력 신호에 해당하는 빨강색 파형을 보면, 중력 가속도 성분이 제거되어 데이터의 옵셋(offset)이 0이 되는 것을 알 수 있다. 즉, 중력 가속도 성분이 제거되어 정확한 칼로리 소모량을 산출할 수 있도록 하는 변환된 가속도 출력 신호를 얻을 수 있게 된다.
As shown in FIG. 2, when looking at the red waveform corresponding to the acceleration output signal filtered through the LWDF, it can be seen that the gravity acceleration component is removed so that the offset of the data becomes zero. In other words, the gravitational acceleration component is removed to obtain a converted acceleration output signal that allows accurate calorie consumption.

다음은, 상술한 구성으로 이루어진 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치를 이용하여 사용자의 칼로리 소모량을 산출하는 방법에 대하여 상세하게 설명한다.Next, a method of calculating the calorie consumption of the user using the calorie consumption calculation device using the three-axis acceleration sensor having the above-described configuration will be described in detail.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법에 대한 절차도이다.3 is a flowchart illustrating a calorie consumption calculation method using a 3-axis acceleration sensor according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법은 3축 가속도 센서가 탑재된 칼로리 소모량 산출 장치를 이용한다. 그 산출 방법은 3축 가속도 센서로부터 출력되는 각각의 3축 가속도 값을 LWDF 필터를 거치고, LWDF 필터를 거친 데이터의 설정된 시간 동안의 합을 구하고, 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구한다.The calorie consumption calculation method using the three-axis acceleration sensor according to the present invention uses a calorie consumption calculation device equipped with a three-axis acceleration sensor. The calculation method is to calculate the sum of each triaxial acceleration value output from the three-axis acceleration sensor through the LWDF filter, the set time of the data passed through the LWDF filter, and to calculate the sum of the energy and the weight and gender of the user. To calculate the energy consumption according to the physical behavior of the user.

구체적으로, 도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 신호들을 입력으로 하여 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 출력한다(S10). 여기서 상기 격자 웨이브 디지털 필터는 5Hz 하이패스(High-pass) 디지털 필터이다.Specifically, as shown in FIG. 3, first, the output signals of the 3-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user are input, and the 3-axis acceleration sensor signals converted by the grid wave digital filter LWDF are output (S10). ). The lattice wave digital filter is a 5 Hz high-pass digital filter.

즉, 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 각각 LWDF(Lattice Wave Digital Filter)를 거쳐 변환된 3축 가속도 센서 값을 구한다. 이때, LWDF는 5Hz High-Pass Filter로 설계되고, 3축 가속도 센서가 탑재된 칼로리 소모량 산출 장치의 성능을 고려하여, LWDF는 어셈블러로 구현하고, 구현에는 CSD 포맷을 이용한 Horner’s Method를 활용한다.That is, the three-axis acceleration sensor values obtained through the LWDF (Lattice Wave Digital Filter) are obtained from the output values of the three-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior. At this time, the LWDF is designed as a 5Hz High-Pass Filter, and considering the performance of the calorie consumption calculation device equipped with the 3-axis acceleration sensor, the LWDF is implemented as an assembler, and the implementation uses the Horner's Method using the CSD format.

한편, 상기 격자 웨이브 디지털 필터에 입력되는 상기 3축 가속도 센서의 출력 신호들은 상기 3축 가속도 센서에 의하여 출력되는 로(raw) 신호가 아니라, 도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, 저대역 통과 필터링부(20)에 의하여 1차적으로 필터링된 3축 가속도 센서의 출력 신호이다. 즉, 상기 저대역 통과 필터링부(20)에 의하여 필터링된 상기 3축 가속도 센서의 출력신호가 상기 격자 웨이브 디지털 필터에 입력되는 것이다.On the other hand, the output signal of the three-axis acceleration sensor input to the grating wave digital filter is not a raw signal output by the three-axis acceleration sensor, as described with reference to Figure 1, the low pass filtering unit The output signal of the 3-axis acceleration sensor primarily filtered by 20. That is, the output signal of the triaxial acceleration sensor filtered by the low pass filtering unit 20 is input to the grating wave digital filter.

상기와 같이, 상기 격자 웨이브 디지털 필터에 의하여 상기 3축 가속도 센서의 출력 신호가 변환되면, 상기 에너지 산출부(41)는 상기 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 이용하여 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출한다(S20). 이때, 상기 에너지 산출부(41)는 소정의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값(LWDF를 거친 3축 가속도 센서의 출력 값)들을 이용하여 에너지로 변환할 수 있다.As described above, when the output signal of the triaxial acceleration sensor is converted by the lattice wave digital filter, the energy calculator 41 calculates the sum of energy for a predetermined time using the converted triaxial acceleration sensor signals. (S20). In this case, the energy calculator 41 converts the energy into energy using the output values of the 3-axis acceleration sensor (output value of the 3-axis acceleration sensor through LWDF) according to the physical behavior of the user using a predetermined equation. can do.

즉, 상기 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 단계는 상술한 아래 수학식1을 이용하여 상기 에너지 합을 산출한다.That is, the step of calculating the energy sum for the set time using the converted three-axis acceleration sensor signals calculates the energy sum using Equation 1 below.

[수학식1][Equation 1]

Figure 112011082916024-pat00010
Figure 112011082916024-pat00010

이때, Ei는 각각의 변환된 3축 가속도 센서 신호들로부터 산출된 에너지,

Figure 112011082916024-pat00011
는 각각 x축, y축 및 z축의 가속도 센서 신호를 입력으로 하여 각각 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호를 제곱하여 얻어진 값이다. 그리고, i는 i번째 데이터를 의미한다.In this case, Ei is the energy calculated from each of the converted three-axis acceleration sensor signals,
Figure 112011082916024-pat00011
Is a value obtained by squaring the three-axis acceleration sensor signals converted by the lattice wave digital filter (LWDF), respectively, as the inputs of the acceleration sensor signals on the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively. I represents the i-th data.

상기 에너지 산출부(41)는 상기 수학식1을 사전에 설정된 시간 동안 반복 계산하여, 상기 설정된 시간 동안의 총 에너지 합을 산출한다.The energy calculator 41 repeatedly calculates Equation 1 for a preset time to calculate a total energy sum for the preset time.

이와 같이, 산출된 상기 에너지 합은 에너지 소비량 산출부(43)에 입력된다. 그러면, 상기 에너지 소비량 산출부(43)는 상기 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적 행동에 따른 에너지 소비량을 정확하게 산출한다(S30).In this way, the calculated energy sum is input to the energy consumption calculator 43. Then, the energy consumption calculator 43 accurately calculates the energy consumption according to the physical behavior of the user by using the calculated energy sum and the weight and gender of the user (S30).

즉, 상기 에너지 소비량 산출부는 상기 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여, 상술한 아래의 수학2를 이용하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출한다.That is, the energy consumption calculator calculates the energy consumption according to the physical behavior of the user by using the above-described Equation 2 using the calculated energy sum and the weight and gender of the user.

[수학식2]&Quot; (2) "

Figure 112011082916024-pat00012
Figure 112011082916024-pat00012

이때, Y는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A, B, C, D는 실수이고, X는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 격자 웨이브 디지털 필터를 거친 3축 가속도 센서의 신호들로부터 산출된 에너지들의 합이며, W는 사용자의 체중(kg)이고, G는 O 또는 1의 값을 가지는 성별 지수를 나타낸다.At this time, Y is energy consumption according to the user's physical behavior, A, B, C, D is a real number, X is the signal of the 3-axis acceleration sensor through the grating wave digital filter according to the user's physical behavior for a set time Is the sum of the energies calculated, W is the user's weight in kg, and G is the gender index with a value of 0 or 1.

여기서, 상기 A는 4.488, B는 1.869, C는 0.722이고 D는 0.095인 것이 바람직하고, 상기 G는 상기 사용자의 성별이 남성인 경우에는 0, 여성인 경우에는 1의 값을 가지는 것이 바람직하다.Here, A is preferably 4.488, B is 1.869, C is 0.722, and D is 0.095, and G is preferably 0 when the user's gender is male and 1 when female.

한편, 본 발명에 따른 3축 가속도를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법은, 상기 S10 단계, 즉 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 신호들을 입력으로 하여 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 출력하는 단계 이전에, 상기 3축 가속도 센서의 영점을 보정하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것이 바람직하다.
On the other hand, calorie consumption calculation method using the three-axis acceleration according to the invention, the output signal of the three-axis acceleration sensor according to the step S10, that is, the physical behavior of the user is converted into a grid wave digital filter (LWDF) Preferably, the step of correcting the zero point of the three-axis acceleration sensor before the step of outputting the three-axis acceleration sensor signals.

이상과 같은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법이 적용된 활동량 측정장치에 해당하는 3차원 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치의 에너지 소비량 변환성능 및 3차원 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치에서 적용될 에너지 소비량을 구하기 위한 수학식 2의 산출과정에 대해서 살펴보기로 한다.Using the energy consumption conversion performance and the three-dimensional acceleration sensor of the calorie consumption calculation device using the three-dimensional acceleration sensor corresponding to the activity measurement device to which the calorie consumption calculation method using the three-dimensional acceleration sensor according to the embodiment of the present invention as described above The calculation process of Equation 2 for calculating the energy consumption to be applied in the calorie consumption calculation device will be described.

실험 데이터 획득을 위하여 건강한 성인을 대상으로 실험 참가자를 모집하여 21세에서 38세 사이의 성인 남녀 59명을 선발하였다. 이들 피험자의 몸무게는 49.70Kg에서 115.70Kg이고 평균 나이는 28세이다. 본 실험에 참가한 실험 대상자의 특징은 도 8에 도시된 표와 같으며 트레드밀(treadmill)에서 다양한 걸음 속력의 가속도 출력 데이터를 획득하여 실험하였다.To obtain experimental data, 59 adult men and women between the ages of 21 and 38 were selected from healthy participants. The subjects weighed 49.70 Kg to 115.70 Kg with an average age of 28 years. The characteristics of the test subjects participating in this experiment are shown in the table shown in FIG. 8, and the experiment was performed by acquiring the acceleration output data of various step speeds in a treadmill.

피험자들은 호흡가스대사분석기(K4B2)를 착용하고 오른쪽 허리에 본 발명인 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치에 해당하는 활동량 측정기를 부착하였다. 그리고 현재 시중에 판매되고 있는 비교 대상의 활동량 측정기인 Actical도 오른쪽 허리에 부착 후 트레드밀(treadmill) 위에서 편히 걷기, 빠르게 걷기, 가볍게 뛰기, 뛰기, 빨리 뛰기의 순서대로 속력을 달리하면서 각 단계별로 5분씩 진행하였다. The subjects wore a respiratory gas metabolism analyzer (K4B 2 ) and attached an activity measuring instrument corresponding to a calorie consumption calculation device using the inventor's 3-axis acceleration sensor on the right waist. In addition, Actical, a comparative activity meter, is currently on the market, attached to the right waist, and at five minutes for each step with varying speeds in order of walking, fast walking, light running, running, and fast running on a treadmill. Proceeded.

테스트 프로토콜은 운동생리학 연구자의 자문을 통해 얻어진 것이며 중간에 1분씩 불완전 휴식 단계가 포함되어 있는 것은 운동을 함에 있어 호흡이 안정되기까지의 시간을 고려하였으며, 아래의 표 2와 같이 구성하였다. 신체적 특징을 고려하여 여성은 남성의 트레드밀 속도보다 1km/h 작게 설정하였다. The test protocol was obtained through the advice of an exercise physiologist. The one minute incomplete rest phase included the time taken to stabilize breathing during exercise, and was configured as shown in Table 2 below. In consideration of physical characteristics, women set 1km / h lower than the treadmill speed of men.

가속도 센서를 왼쪽과 오른쪽 허리에 부착하였을 때 센서 데이터 출력 값의 차이가 많이 없는 것으로 “N. Twomey, S. Faul, W. P. marnane, Comparison of accelerometer-based energy expenditure estimation algorithms, Pervasive Computing Technologies for Healthcare 4th international conference on, pp1-8, 2010”에 기재되어 있으므로 오른쪽 허리에 부착하였다.When the accelerometer is attached to the left and right waist, there is no difference in sensor data output value. Twomey, S. Faul, WP marnane, Comparison of accelerometer-based energy expenditure estimation algorithms, Pervasive Computing Technologies for Healthcare 4 th international conference on, pp1-8, 2010 ”and attached to the right waist.

도 9에 도시된 표와 같은 테스트 프로토콜에 따른 사용자의 물리적인 행동에 따라 3축 가속도 센서의 출력 값이 LWDF를 거친 다음 에너지로 변환하고 이를 이용하여 사용자의 에너지 소비량을 구하기 위한 공식의 산출 과정에 대해서 살펴보기로 한다.According to the physical behavior of the user according to the test protocol as shown in the table shown in FIG. 9, the output value of the 3-axis acceleration sensor goes through the LWDF and then converted into energy. Let's look at it.

3축 가속도 센서는 Simple 0g x, 0g y, +1g z calibration 방법을 이용하여 영점 보정을 하였다. 이후, 3축 가속도 센서의 출력 값에는 중력 가속도 성분이 포함되므로 이를 제거하기 위하여 LWDF를 적용한다.The 3-axis accelerometer was calibrated using the Simple 0g x, 0g y and + 1g z calibration methods. After that, since the output value of the 3-axis acceleration sensor includes the gravity acceleration component, the LWDF is applied to remove it.

이후, 3축 가속도 센서의 출력 값에는 회전성분이 포함되므로 이를 고려하지 않고 하나의 대푯값으로 처리하기 위하여 상기 수학식 1과 같은 에너지 값으로 변환한다.Since, since the rotation value is included in the output value of the three-axis acceleration sensor, it is converted into an energy value as shown in Equation 1 to process as one representative value without considering this.

호흡가스대사분석기(K4B2)와 Actical에서 획득된 데이터와 매칭을 위해 본 발명이 적용된 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 측정 장치에서 가속도 센서 로(Raw) 데이터를 LWDF를 거친 후 아래의 수학식 3과 같이 가공하였다. 여기서 n은 1분간 데이터로써 그 값은 1920이다. S는 에너지 값에 대한 합이다.
In order to match the data obtained from the respiratory gas metabolism analyzer (K4B 2 ) and the Actical, the calorie consumption measurement device using the 3-axis acceleration sensor to which the present invention is subjected to the acceleration sensor raw data (Law) after passing through the LWDF equation (3) Processed as follows. Where n is 1 minute data and its value is 1920. S is the sum of the energy values.

Figure 112011082916024-pat00013
Figure 112011082916024-pat00013

회귀 공식을 유추하기 위하여 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 산점도를 그렸다. 도 4는 성별에 따른 칼로리(cal)와 수학식 3을 통해 얻은 S의 산점도이다. 여성보다 남성이 같은 S에 비해 칼로리(cal)가 더 높게 나오는 것을 알 수 있다. To infer the regression formula, a scatter plot was drawn using the experimental data. 4 is a scatter plot of S obtained through calories (cal) and Equation 3 according to gender. It can be seen that the calories are higher in males than in females.

칼로리(cal)가 몸무게에 크게 의존적이라는 가정을 한다면 이는 남성보다 여성의 몸무게가 더 작기 때문에 당연한 결과라고 판단된다. 따라서 칼로리(cal)와 S를 각각의 피험자 몸무게로 나눈 값과의 산점도를 그려보면 도 5와 같이 성별에 상관없이 산점도가 고루 분포하는 것을 알 수 있다. 하지만 여전히 성별에 따른 산점도 차이가 있다는 것을 알 수 있고, 이는 성별 또한 회귀 공식을 유추함에 있어서 필요한 변수라는 것을 알 수 있다.Assuming that cal is heavily dependent on weight, this is a natural result because women weigh less than men. Therefore, if you draw a scatter plot of calorie (cal) and S divided by the weight of each subject, it can be seen that the scatter plot is evenly distributed regardless of gender as shown in FIG. 5. However, we can see that there is still a difference in the scatter pattern according to gender, and that gender is also a necessary variable in inferring the regression formula.

따라서, 성별에 따라 각각 곡선추정을 해보았고, 남성과 여성 모두 파워 모델(Power model)이 cal/kg와 S의 관계를 잘 대변한다는 것을 알 수 있었다. 아래 표는 추정한 모형을 요약한 표이다. P값(유의확률)이 남성과 여성 모두 0.05보다 작으므로 유의하다는 것을 알 수 있다.Therefore, we estimated the curves according to gender, and it was found that the power model represented the relationship between cal / kg and S well for both male and female. The table below summarizes the estimated models. The P-value (significant probability) is significant because both men and women are less than 0.05.

성별gender R2 R 2 FF df1df1 df2df2 유의확률(P)Significance probability (P) 남성male 0.8630.863 1061.5211061.521 1One 169169 < 0.001<0.001 여성female 0.9070.907 1593.7241593.724 1One 164164 < 0.001<0.001

도 6은 남성 사용자의 실제 관측치와 회귀식의 비선형 관계를 보여주는 그래프이고, 도 7은 여성 사용자의 실제 관측치와 회귀식의 비선형 관계를 보여주는 그래프이다.FIG. 6 is a graph showing a nonlinear relationship between a real observation of a male user and a regression equation, and FIG. 7 is a graph showing a nonlinear relationship between a real observation of a male user and a regression equation.

본 발명의 실시예에 따른 칼로리 소모량 산출 방법에 적용되는 수학식 2와 Actical의 AEE1, AEE2의 성능을 아래 수학식 4와 같이 MSE(Mean Square Error)를 구하고, 실제 호흡가스대사분석기에서 나오는 칼로리(cal) 값과의 정확도를 아래 수학식 5와 같이 구하여서 아래 표 4에 정리하였다.
The performance of Equation 2 and Actical AEE1 and AEE2 applied to the calorie consumption calculation method according to an embodiment of the present invention is obtained by MSE (Mean Square Error) as shown in Equation 4 below, The accuracy with cal) is calculated as shown in Equation 5 below and summarized in Table 4 below.

Figure 112011082916024-pat00014
Figure 112011082916024-pat00014

Figure 112011082916024-pat00015
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구분division MSEMSE 정확도 P(%)Accuracy P (%) 수학식 2Equation 2 3.0801 ± 5.64853.0801 ± 5.6485 85.1585.15 Actical AEE1Actical AEE1 3.3191 ± 6.04983.3191 ± 6.0498 84.2684.26 Actical AEE2Actical AEE2 3.9773 ± 6.51103.9773 ± 6.5110 82.0782.07

위의 표에서 나타내는 값은 이상치로 판단된 모든 데이터를 포함한 수치로써 MSE가 Actical에 비해 작다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 발명이 호흡가스대사분석기(K4B2)에서 나온 기준 kcal보다 정확하게 예측된다는 것을 알 수 있으며 정확도(P)도 85.15%로 가장 높다.The value shown in the above table includes all data determined as outliers, and it can be seen that MSE is smaller than Actical. Therefore, it can be seen that the present invention is predicted more accurately than the reference kcal from the respiratory gas metabolism analyzer (K4B 2 ), and the accuracy (P) is the highest as 85.15%.

피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical, 본 발명이 적용된 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치에 해당하는 활동량 측정기를 착용하고 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음에 대해서 테스트를 진행하였으며 Actical에 측정된 활동량 AEE1, AEE2와 본 발명에 따른 수학식 2를 이용하여 측정한 활동량을 비교하였다. Twenty-nine subjects wore an activity meter corresponding to a calorie consumption calculation device using a 3-axis acceleration sensor using a respiratory gas metabolism analyzer (K4B 2 ), Actical, and the present invention on a treadmill and at various speeds according to the test protocol. The activity was measured using the activity amount AEE1, AEE2 measured in Actical and Equation 2 according to the present invention was compared.

그 결과 호흡가스 대사분석기(K4B2)의 Kcal 기준으로 본 발명이 적용된 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치의 성능이 Actical 보다 우수함을 확인할 수 있었다.As a result, it was confirmed that the performance of the calorie consumption calculation device using the 3-axis acceleration sensor to which the present invention is applied based on the Kcal of the respiratory gas metabolism analyzer K4B 2 was superior to Actical.

이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.The present invention has been described above with reference to the embodiments. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims.

그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. Therefore, the scope of the present invention should not be construed as being limited to the above-described examples, but should be construed to include various embodiments within the scope of the claims and equivalents thereof.

10 : 3축 가속도 센서 20 : 저대역 통과 필터링부
21 : 2차 아날로그 로우 패스 필터 23 : 디지털 로우 패스 필터
30 : 고대역 통과 디지털 필터링부 31 : 격자 웨이브 디지털 필터
40 : 칼로리 소모량 산출부 41 : 에너지 산출부
43 : 에너지 소비량 산출부
10: 3-axis acceleration sensor 20: low pass filtering unit
21: 2nd order analog low pass filter 23: Digital low pass filter
30: high pass digital filter 31: lattice wave digital filter
40: calorie consumption calculator 41: energy calculator
43: energy consumption calculation unit

Claims (15)

사용자의 물리적 행동에 따라 x축, y축 및 z축에 대한 가속도 신호를 출력하는 3축 가속도 센서;
상기 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 저대역 통과 필터링을 수행하는 저대역 통과 필터링부;
상기 저대역 통과 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 고대역 통과 디지털 필터링을 수행하여, 중력가속도에 의한 가속도 센서의 출력 신호를 제거하기 위하여 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)로 구성되는 고대역 통과 디지털 필터링부;
상기 고대역 통과 디지털 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호를 이용하여 사용자의 칼로리 소모량을 산출하는 칼로리 소모량 산출부를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치.
3-axis acceleration sensor for outputting the acceleration signal for the x-axis, y-axis and z-axis according to the user's physical behavior;
A low pass filtering unit performing low pass filtering on the output signal of the acceleration sensor for each axis;
A high pass digital filtering is performed on the output signal of the acceleration sensor filtered by the low pass filtering unit to remove the output signal of the acceleration sensor due to gravity acceleration. A band pass digital filtering unit;
And a calorie consumption calculator configured to calculate a calorie consumption of the user using the output signal of the acceleration sensor filtered by the high pass digital filtering unit.
청구항 1에 있어서,
상기 저대역 통과 필터링부는, 상기 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 2차 아날로그 필터링을 수행하는 2차 아날로그 로우 패스 필터와 상기 2차 아날로그 로우 패스 필터에 의하여 필터링된 각 축에 대한 가속도 센서의 출력 신호에 대하여 디지털 필터링을 수행하는 디지털 로우 패스 필터를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치.
The method according to claim 1,
The low pass filtering unit may include a second analog low pass filter for performing second analog filtering on the output signal of the acceleration sensor for each axis, and an acceleration sensor for each axis filtered by the second analog low pass filter. A calorie consumption calculation device using a three-axis acceleration sensor, characterized in that it comprises a digital low pass filter for performing a digital filtering on the output signal.
삭제delete 청구항 1에 있어서,
상기 칼로리 소모량 산출부는, 상기 고대역 통과 디지털 필터링부에 의하여 필터링된 가속도 센서의 출력 신호를 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 에너지 산출부 및 상기 에너지 산출부에 의하여 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 에너지 소비량 산출부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치.
The method according to claim 1,
The calorie consumption calculator may include an energy calculator configured to calculate an energy sum for a predetermined time using the output signal of the acceleration sensor filtered by the high pass digital filter, and an energy sum calculated by the energy calculator; And a calorie consumption calculation device configured to include an energy consumption calculation unit configured to calculate an energy consumption amount according to the physical behavior of the user using the weight and gender of the user.
청구항 4에 있어서,
상기 에너지 산출부는 아래의 수학식을 이용하여 상기 에너지 합을 산출하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치.
[수학식]
Figure 112011082916024-pat00016

이때, Ei는 각각의 변환된 3축 가속도 센서 신호들로부터 산출된 에너지,
Figure 112011082916024-pat00017
는 각각 x축, y축 및 z축의 가속도 센서 신호를 입력으로 하여 각각 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호를 제곱하여 얻어진 값이다.
The method of claim 4,
The energy calculation unit calorie consumption calculation apparatus using the three-axis acceleration sensor, characterized in that for calculating the sum of the energy using the following equation.
[Mathematical Expression]
Figure 112011082916024-pat00016

In this case, Ei is the energy calculated from each of the converted three-axis acceleration sensor signals,
Figure 112011082916024-pat00017
Is a value obtained by squaring the three-axis acceleration sensor signals converted by the lattice wave digital filter (LWDF), respectively, as the inputs of the acceleration sensor signals on the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively.
청구항 4에 있어서,
상기 에너지 소비량 산출부는 아래의 수학식을 이용하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치.
[수학식]
Figure 112011082916024-pat00018

이때, Y는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A, B, C, D는 실수, X는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 격자 웨이브 디지털 필터를 거친 3축 가속도 센서의 신호들로부터 산출된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중(kg), G는 O 또는 1의 값을 가지는 성별 지수를 나타낸다.
The method of claim 4,
The energy consumption calculation unit calorie consumption calculation apparatus using the three-axis acceleration sensor, characterized in that for calculating the energy consumption according to the physical behavior of the user using the following equation.
[Mathematical Expression]
Figure 112011082916024-pat00018

At this time, Y is energy consumption according to the user's physical behavior, A, B, C, D is a real number, X is from the signals of the 3-axis acceleration sensor through a grating wave digital filter according to the user's physical behavior for a set time The sum of the calculated energies, W denotes the weight of the user in kg, G denotes the gender index having a value of 0 or 1.
청구항 6에 있어서,
상기 A는 4.488, B는 1.869, C는 0.722이고 D는 0.095인 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치.
The method of claim 6,
A is 4.488, B is 1.869, C is 0.722 and D is 0.095 calorie consumption calculation apparatus using a three-axis acceleration sensor, characterized in that.
청구항 6에 있어서,
상기 G는 상기 사용자의 성별이 남성인 경우에는 0, 여성인 경우에는 1의 값을 가지는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 장치.
The method of claim 6,
The G is a calorie consumption calculation device using a three-axis acceleration sensor, characterized in that the gender of the user has a value of 0, if the female has a value of 1.
사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 신호들을 입력으로 하여 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 출력하는 단계;
상기 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 단계;
상기 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법
Outputting three-axis acceleration sensor signals converted by a grating wave digital filter (LWDF) by using output signals of the three-axis acceleration sensor according to a user's physical behavior as input;
Calculating an energy sum for a predetermined time using the converted three-axis acceleration sensor signals;
Calculating energy consumption according to the physical behavior of the user by using the calculated energy sum and the weight and gender of the user.
청구항 9에 있어서,
상기 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)는 5㎐ 하이패스(High-pass) 디지털 필터인 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법.
The method according to claim 9,
The grid wave digital filter (LWDF) is a 5㎐ high-pass (high-pass) digital filter calorie consumption calculation method using a three-axis acceleration sensor, characterized in that.
청구항 9에 있어서,
상기 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 이용하여, 설정된 시간 동안의 에너지 합을 산출하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 에너지 합을 산출하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법.
[수학식]
Figure 112011082916024-pat00019

이때, Ei는 각각의 변환된 3축 가속도 센서 신호들로부터 산출된 에너지,
Figure 112011082916024-pat00020
는 각각 x축, y축 및 z축의 가속도 센서 신호를 입력으로 하여 각각 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호를 제곱하여 얻어진 값이다.
The method according to claim 9,
Using the converted three-axis acceleration sensor signals, calculating the sum of energy for a set time,
Calorie consumption calculation method using a three-axis acceleration sensor, characterized in that for calculating the sum of the energy using the following equation.
[Mathematical Expression]
Figure 112011082916024-pat00019

In this case, Ei is the energy calculated from each of the converted three-axis acceleration sensor signals,
Figure 112011082916024-pat00020
Is a value obtained by squaring the three-axis acceleration sensor signals converted by the lattice wave digital filter (LWDF), respectively, as the inputs of the acceleration sensor signals on the x-axis, y-axis, and z-axis, respectively.
청구항 9에 있어서,
상기 산출된 에너지 합과 상기 사용자의 체중과 성별을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 산출하는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법.
[수학식]
Figure 112011082916024-pat00021

이때, Y는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A, B, C, D는 실수, X는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 격자 웨이브 디지털 필터를 거친 3축 가속도 센서의 신호들로부터 산출된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중(kg), G는 O 또는 1의 값을 가지는 성별 지수를 나타낸다.
The method according to claim 9,
Computing the energy consumption according to the physical behavior of the user using the calculated energy sum and the weight and gender of the user,
A calorie consumption calculation method using a three-axis acceleration sensor, characterized in that to calculate the energy consumption according to the user's physical behavior using the following equation.
[Mathematical Expression]
Figure 112011082916024-pat00021

At this time, Y is energy consumption according to the user's physical behavior, A, B, C, D is a real number, X is from the signals of the 3-axis acceleration sensor through a grating wave digital filter according to the user's physical behavior for a set time The sum of the calculated energies, W denotes the weight of the user in kg, G denotes the gender index having a value of 0 or 1.
청구항 12에 있어서,
상기 A는 4.488, B는 1.869, C는 0.722이고 D는 0.095인 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법.
The method of claim 12,
Wherein A is 4.488, B is 1.869, C is 0.722 and D is 0.095 characterized in that the calorie consumption calculation method using a three-axis acceleration sensor.
청구항 12에 있어서,
상기 G는 상기 사용자의 성별이 남성인 경우에는 0, 여성인 경우에는 1의 값을 가지는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법.
The method of claim 12,
The G is a calorie consumption calculation method using a three-axis acceleration sensor, characterized in that the gender of the user has a value of 0, if the female is 1.
청구항 9 내지 청구항 14 중, 어느 한 항에 있어서,
상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 신호들을 입력으로 하여 격자 웨이브 디지털 필터(LWDF)에서 변환된 3축 가속도 센서 신호들을 출력하는 단계 이전에, 상기 3축 가속도 센서의 영점을 보정하는 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 3축 가속도 센서를 이용한 칼로리 소모량 산출 방법.
The method according to any one of claims 9 to 14,
Correcting the zero point of the three-axis acceleration sensor before the step of outputting the three-axis acceleration sensor signals converted by the grid wave digital filter (LWDF) by inputting the output signals of the three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user Calorie consumption calculation method using a three-axis acceleration sensor, characterized in that further comprising the step of.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160067294A (en) 2014-12-03 2016-06-14 지성웅 Method for providing walking-information-and-game service using walking-tracker
KR20160076186A (en) 2014-12-22 2016-06-30 주식회사 휘트닷라이프 Apparatus and method of measuring surpluscalories using body surface area
KR20160080810A (en) 2014-12-30 2016-07-08 주식회사 코메스타 Personalized calorie management system
KR20200129496A (en) 2019-05-09 2020-11-18 (주)도넛시스템엘에스아이 Method for calculating consumed caloris of exercise

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106068443A (en) * 2015-10-06 2016-11-02 斯坦丁艾格股份有限公司 The activity assay method of wearable device and user
KR101741502B1 (en) * 2016-03-15 2017-06-15 아주대학교산학협력단 Apparatus and Method for Estimation of Calory Consumption

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001258870A (en) * 2000-03-14 2001-09-25 Tabai Espec Corp Method and device for measuring exercising calorie
JP2006101973A (en) * 2004-10-01 2006-04-20 Microstone Corp Apparatus for health management

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001258870A (en) * 2000-03-14 2001-09-25 Tabai Espec Corp Method and device for measuring exercising calorie
JP2006101973A (en) * 2004-10-01 2006-04-20 Microstone Corp Apparatus for health management

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160067294A (en) 2014-12-03 2016-06-14 지성웅 Method for providing walking-information-and-game service using walking-tracker
KR20160076186A (en) 2014-12-22 2016-06-30 주식회사 휘트닷라이프 Apparatus and method of measuring surpluscalories using body surface area
KR20160080810A (en) 2014-12-30 2016-07-08 주식회사 코메스타 Personalized calorie management system
KR20200129496A (en) 2019-05-09 2020-11-18 (주)도넛시스템엘에스아이 Method for calculating consumed caloris of exercise

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