KR101333024B1 - 콘텐트 아이템들을 선택하기 위한 전자 디바이스 및 방법 - Google Patents

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게르트얀 엘. 비날다
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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Abstract

본 발명의 콘텐트 아이템들을 선택하는 방법은 사람의 이전 신체 활동(3) 동안 수집된 피드백에 종속하여 콘텐트 아이템들의 콜렉션으로부터 콘텐트 아이템들의 서브세트를 선택하는 단계(6)를 포함한다. 서브세트는 콘텐트 아이템들의 콜렉션보다 작고 피드백은 이전 신체 활동에 관한 정보를 포함한다. 본 발명의 전자 디바이스는 본 발명의 방법을 수행하도록 동작하는 전자 회로를 포함한다. 본 발명의 소프트웨어는 프로그래밍 가능한 디바이스가 본 발명의 방법을 수행할 수 있게 한다.
콘텐트 아이템, 피드백, 신체 활동, 전자 회로

Description

콘텐트 아이템들을 선택하기 위한 전자 디바이스 및 방법{Electronic device and method for selecting content items}
본 발명은 콘텐트 아이템들을 선택하기 위한 전자 디바이스, 음악 플레이어 또는 예로서 음악 메모리 또는 음악 플레이어에 노래들을 전달하기 위한 디바이스에 관한 것이다.
본 발명은 또한 콘텐트 아이템들을 선택하는 방법에 관한 것이다.
본 발명은 또한 프로그래밍 가능한 디바이스가 콘텐트 아이템들을 선택하는 방법을 수행할 수 있게 하는 소프트웨어에 관한 것이다.
사람의 지각 신호를 재생하기 위한 전자 디바이스가 WO 2004/072767호로부터 알려져 있다. WO 2004/072767호는 적응된 오디오 신호의 템포가 미리 정의되고 수용된, 선택된 템포로부터의 편차 내에 있도록 오디오 신호의 템포를 적응시키는 오디오 재생 디바이스를 설명한다. 선택된 템포는 사람의 심장 박동률, 사람의 페이스 및/또는 사용자-특정 템포에 기초할 수 있다. 오디오의 단편은 사용자에 의해 수동으로 또는 오디오 재생 디바이스 그 자체(선택된 템포에 기초하여)에 의하여 자동으로 오디오 소스로부터 선택될 수 있다. 알려진 오디오 재생 디바이스의 단점은 선택되는 오디오의 단편이 사용자가 수행하는 신체 활동에 종종 최적이지 않다는 것이며, 특히 사용자가 오디오의 단편들을 신체 활동에 앞서 음악(플레이어) 메모리에 전달해야 하고 메모리가 비교적 작은 크기인 경우 그러하다.
본 발명의 제 1 목적은 전개부에 설명된 종류의 전자 디바이스를 제공하는 것이며, 이것은 신체 활동 동안 재생을 위한 콘텐트 아이템들의 보다 양호한 선택을 제공한다.
본 발명의 제 2 목적은 전개부에 설명된 종류의 방법을 제공하는 것이며, 이것은 신체 활동 동안에 재생을 위한 콘텐트 아이템들의 보다 양호한 선택을 제공한다.
본 발명에 따르면 제 1 목적은 전자 디바이스가 사람의 이전 신체 활동 동안에 수집된 피드백에 종속하여 콘텐트 아이템들의 콜렉션으로부터 콘텐트 아이템들의 서브세트를 선택하도록 동작하는 전자 회로를 포함하는 것으로 실현되며, 서브세트는 콘텐트 아이템들의 콜렉션보다 작고 피드백은 이전 신체 활동에 관한 정보를 포함한다. 콘텐트 선택 단계에서 사람의 이전 신체 활동에 과한 정보를 포함하는 피드백을 이용함으로써, 그 재생이 사람의 가장 유익한 수행을 이끌게 하는 콘텐트 아이템들을 선택할 수 있다. 그 재생이 사람의 가장 유익한 수행을 이끄는 콘텐트 아이템들의 특징들은 피드백의 일부이거나 또는 피드백으로부터 유도될 수 있다. 비록 그것은 사용자가 적절한 콘텐트 아이템들을 수동으로 선택하는 것이 가능할지라도, 그것은 상당한 양의 노력을 요구할 것이다. 본 발명은 사용자가 신체 활동에 앞서 콘텐트 아이템들의 서브세트를 음악(플레이어) 메모리에 전달해야 하는 경우 특히 유리하다.
콘텐트 아이템은 예를 들면, 오디오, 비디오, 광 및/또는 촉각 피드백을 포함할 수 있다. 전자 디바이스는 예로서 콘텐트 아이템들의 서브세트를 메모리 또는 휴대용 재생 디바이스에 전달하기 위한 PC, 휴대용 재생 디바이스 그 자체(예로서, 휴대 전화) 또는 고정 재생 디바이스(가능하게는 체력 디바이스)일 수 있다. 콜렉션은 개인 콜렉션 또는 공공 콜렉션(예를 들면, 콘텐트 제공자의 콜렉션)일 수 있다. 전자 디바이스는 예를 들면, 헬스 클럽들, 가정 또는 야외에서 사용될 수 있다. 콘텐트 아이템들의 서브세트는 국소적으로 또는 원격으로(예를 들면 콘텐트 또는 서비스 제공자에) 저장될 수 있다.
피드백은 이전 신체 활동 동안 사람의 신체 상태를 포함할 수 있다. 이것은 사람이 목표 페이스를 달성해야 하고, 그러나 콘텐트 아이템이 사람의 신체 상태(예로서, 심장 박동률)와 동기화된 경우 특히 유용하다. 신체 상태는 예를 들면 사람의 심장 박동률을 포함할 수 있다. 신체 상태는 예를 들면 복수의 운동들 동안 사람의 신체 상태의 평균, 각각의 운동 동안 사람의 신체 상태의 평균, 또는 각각의 복수의 시간 기간들 동안 사람의 신체 상태의 평균일 수 있다.
피드백은 이전 신체 활동 동안 사람의 페이스를 포함할 수 있다. 이것은 사람이 목표 신체 상태(예를 들면, 심장 박동률)를 달성해야 하지만, 콘텐트 아이템은 사람의 페이스와 동기화되는 경우 특히 유용하다. 페이스는 예를 들면, 자전거 타기에 대해 분당 회전들 또는 조깅에 대한 분당 스텝들을 포함할 수 있다. 페이스는 예를 들면 복수의 운동들 동안 사람의 페이스의 평균, 각각의 운동 동안 사람의 페이스의 평균 또는 각각의 복수의 시간 기간들 동안 사람의 페이스의 평균일 수 있다.
피드백은 이전 신체 활동 동안 사람의 신체 상태와 연관된 페이스를 포함할 수 있다. 이것은 오디오 출력 신호가 사람의 페이스 및 신체 상태 모두에 의존할 경우 특히 유용하다. 특정 페이스를 달성하는 동안 사람의 체력 및 따라서 사람의 신체 상태는 동적이다. 그것은 일반적으로 사람의 최근 신체 활동의 양에 의존한다.
피드백은 콘텐트 아이템들의 서브세트들 중 어떤 하나가 특정 유형의 신체 운동 동안 스킵되는지를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 비록 특정 콘텐트 아이템이 그것의 템포 또는 사용자의 일반적인 선호들에 기초하여 특정 유형의 신체 운동에 대해 적절한 것처럼 보일지라도, 그것은 특정 유형의 신체 운동에 적절하지 않은 것으로 판명될 수 있고, 사실 사람의 수행을 떨어뜨릴 수 있다. 이러한 특정 콘텐트 아이템은 이러한 특정 유형의 운동을 위해 선택되지 않아야 하며 아마도 음악(플레이어) 메모리에 전달조차 되지 않아야 한다.
피드백은 사람의 신체 상태에 대한 하나 이상의 콘텐트 아이템들의 서브세트의 영향을 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 몇몇 콘텐트 아이템들은 사람의 신체 상태, 즉 수행에 기대치 않은 유익한 효과를 가질 수 있다. 이들 콘텐트 아이템들은 선택되어야 하는 것이 바람직하다.
피드백은 특정 유형의 신체 운동의 길이를 포함할 수 있다. 특정 유형의 운동은 이러한 운동에 대한 목표가 아직 달성되지 않았기 때문에 연장되도록 요구될 수 있으며, 또는 사람이 특정 유형의 운동을 즐기기 때문에 자발적으로 연장될 수 있다. 운동들에 대한 정확한 길이는 사용자가 신체 활동에 앞서 콘텐트 아이템들의 서브세트를 음악(플레이어) 메모리에 전달해야만 하고 메모리가 비교적 작은 경우 각각의 운동에 대한 콘텐트 아이템들의 적절한 양을 선택하기 위한 중요한 정보이다.
본 발명에 따른 제 2 목적은 그 방법이 사람의 이전 신체 활동 동안 수집된 피드백에 종속하여 콘텐트 아이템들의 콜렉션으로부터 콘텐트 아이템들의 서브세트를 선택하는 단계를 포함한다는 점에서 실현되며, 서브세트는 콘텐트 아이템들의 콜렉션보다 작고 피드백은 이전 신체 활동에 과한 정보를 포함한다.
본 발명의 전자 디바이스 및 방법의 이들 및 다른 양상들은 도면들을 참조하여 보다 명백해지고 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 방법에 대한 실시예에 사용되는 워크아웃 방식의 예를 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 방법의 실시예에 대한 흐름도.
도 3은 본 발명의 전자 디바이스의 블록도.
도면들 내에서의 대응하는 요소들은 동일한 참조 부호에 의해 식별된다.
음악을 이용하는 것은 신체 스포츠 운동 특히, 개인적이고 반복적이며 꾸준함을 요하는 스포츠에 흥미를 끈다. 운동 전과 운동 중에, 음악을 듣는 것은 분리(dissociation), 자극(motivation) 및 정서 상태의 개선에 의해 작업량을 증가시키고, 운동 조절을 위한 향상된 제어 및 기술 습득을 제공하는 것으로 간주된다. 그러므로, 음악은 신체적인 소진까지 유지하도록 하는 훌륭한 안내자이며, 특히 이러한 소진이 단조롭고, 반복적이며, 지루한 것일 때 더욱 그러하다. 음악을 들으며 달리는 사람들은 이미 거리에서 매일 볼 수 있는 모습이다.
레크리에이션으로 운동을 즐기는 많은 사람들 및 지구력 있는 운동 선수들/스포츠맨들이 그들의 건강 및 운동 숙련을 위한 개인적인 트레이닝 프로그램들을 가지고 운동을 한다. 이들 트레이닝 프로그램들은 기본적으로 수행되어야 할 운동들의 순서 및 각각의 개별적인 운동의 지속시간 및 강도를 정의한다. 그들은 최고의 수행, 체중 조절, 또는 부상 회복을 위해 완전한 계획에 맞추고, 시간을 두고 순응된다.
본 발명의 방법은 운동 트레이닝 프로그램들, 음악 선택, 및 음악 재생의 통합을 구현하는 스포츠 운동을 위한 개인화된 음악 시스템에 이용되는 것이 바람직하다. 그것은 운동을 더욱 즐거운 것으로 만들고, 사용자가 트레이닝 프로그램에 설정된 바와 같은 의도된 목표들을 달성해 가는데 도움을 주어야 한다. 즉, 운동 전에, 본 시스템은 사용자가 트레이닝 프로그램에서 신체 전력(exertion)에 적합한 선호하는 음악을 미리 선택하도록 지원한다. 운동 동안, 노래들이 재생을 위해 선택되고, 음악 재생의 속성들 특히, 음악 템포가 심장 박동률 및 움직임 주파수로 표현되는 현재 사용자 수행을 반영하거나 안내하도록 적응된다. 운동 후에는, 수행 및 재생 데이터가 시각적 검사, 트레이닝 프로그램 순응, 및 학습에 의한 미래 음악 선택의 개선을 위해 수집된다.
많은 개인적인 지구력 있는 스포츠 실기들이 일시적인 보상을 제공하지 않더라도 이들 진력들이 단조로움, 지루함, 고통, 피곤, 및 기진맥진함을 일으킬 때에도 인내하는데 자극을 요한다. 스포츠 및 운동 심리학 분야에서, 운동하는 사람들은 그 스포츠 활동들의 신체 강도 및 요구되는 지구력으로 인한 신체적 요구를 극복하기 위해 다양한 연계의/내부의 및 분리의/외부의 전략들을 이용한다는 것이 요구된다. 적절한 신체적인 부하보다 낮은 경우에, 운동하는 사람들은 근육들, 관절들, 심폐 시스템들로부터 오는 내부 감각들로부터 주의를 자발적으로 전환(즉, '분리(dissociate)')할 수 있다. 이용된 분리의 전략들은 심상 생성(imagery production), 긍정적인 무드 전개(예컨대, 삶에서 좋은 것들을 생각함으로써), 일, 경력, 또는 사회적 관계들에 대한 생각, 자기 효능감(self-efficacy), 자존감(self-esteem), 및 자신감, 또는 암산과 같은 문제 풀이 수행이다. 분명히, 최대 여유 심장 박동률(MHRR)의 약 70%로, 운동하는 사람들은 그들의 주의를 외부 원인들로부터 신체적 불편함에 대한 내적 감각으로 스위칭하기 시작하지 않을 수 없다. 극도의 피곤 또는 피로의 느낌들이 팽배한 신체 부하의 레벨에서(예컨대, VO2 최대 90%에서), 운동하는 사람들은 유입되는 고통스런 감각들로부터 자신들을 더 이상 '분리'할 수 없다. 대신, 운동하는 사람들은 그들의 전력(exertion)을 유지하기 위해 고통과 직접 싸워야 하는데, 이로 인해 높은 레벨의 자극 및 전력 유지가 요구된다.
육체적 전력을 더욱 즐겁게 하는 것 외에도, 음악은 또한 운동하는 사람이 전력을 다한다는 기분으로부터 분리되도록 도울 수 있고, 또는 노력을 유지할 수 있는 자극제가 될 수 있다. 연구에 따르면, 빠른 템포의 음악은 낮고 적당한 레벨의 전력을 요하는(즉, 최대 이하의 노력을 갖는) 육체적 일들에서만이라도 수행을 강화할 수 있다고 한다. 70% MHRR의 분명한 임계 레벨에서 음악의 속도를 두 배로 함으로써 운동하는 사람들이 지칠 때까지의 시간을 연장할 수 있도록 할 수 있다; 음악 템포의 변화가 '분리의(dissociative)' 극복 전략을 이용하는 그들의 기간을 연장하는데 도움을 주는 것으로 보인다. 운동하는 사람들이 재생되는 음악에 페이스를 유지하도록 분명하게 지시받는다면, 수행(performance)은 강화될 것이다. 특히, 페달을 밟는 속도가 음악과 동기화되었을 때, 정적인 일정-페이스의 사이클 작업에서 인내력이 향상되었다. 페달을 돌리는데 동기 되었던 배경 음악은 음악이 없는 것의 반대와 동일한 효과를 나타내지는 않았다. 높은 강도의 전력들에서(예컨대, 최대 VO2의 90%에서), 전력의 느낌은 매우 압도적이고 차별되지 않는 것이 되고, 극도의 피로와 기진맥진한 정도에 이른다. 이미 언급한 바와 같이, 그러한 레벨의 전력에서, 운동하는 사람들은 더 이상 자발적으로 그들의 주의를 외부 자극으로 돌릴 수 없다. 그러므로, 음악이 여전히 음악이 없는 때보다는 작업에 더 큰 즐거움을 부여해 줄지라도, 음악은 그들이 그들의 노력을 유지하는 것을 증진하는데 도움을 줄 수 없다.
개인의 지구력 스포츠 및 음악 재생 사이의 행복한 결합은 이미 소비자 제품들로 나타났다. 필립스 전자 회사 및 나이키 스포츠 웨어 제조사 사이의 사업 합작으로, 휴대 음악 플레이어 및 수행/트레이닝(performance/training) 디스플레이 및 로그(logging) 시스템으로 동작하는 MP3Run(PSA260)이란 복합 디바이스가 생성되었다. 이 플레이어는 약 4~8시간 동안 MP3 또는 WMA 코딩된 음악을 재생하기 위한 256MB 플래시 메모리 디바이스이고, FM 라디오를 포함한다. 음악은 다운로딩에 의해 리프레시될 수 있다. 그것은, 수행 로그를 위해, 디스플레이 및 온-디맨드식의(on-demand) 오디오 피드백을 위한 디바이스로 속도 및 거리 데이터를 (블루투스를 이용하여) 무선으로 전송하는 보수계(pedometer)가 딸려 있다. 수행 데이터는 검사를 위해 개인 컴퓨터에 업로드될 수 있다. 그러나, 음악 재생 또는 리프레싱은 이 수행에 결합되지 않는다.
훈련 프로그램은 단일 훈련으로 예정된 신체의 운동들의 순서를 규정한다. 운동(exercise)의 정의는 다음을 포함할 수 있다(도 1 참조):
달리기, 사이클링, 노젓기, 에어로빅, 및 피트니스와 같은 스포츠 내에서 전력을 가리키는 운동의 유형;
운동이 규정된 강도 레벨로 가능한 수행되어야 하는 시간을 특정하는 운동 시간;
운동이 수행되어야 하는 전력의 정도를 나타내는 운동 강도. 그것은 원하는 심장 박동률 범위를 특정할 수 있는 최대 여유 심장 박동률(MHRR)의 백분율로 표현된다. 예컨대, 증진된 지구력 및 최적의 심혈관 훈련을 위한 에어로빅 심장 박동률 범위는 MHRR의 70~80%이다;
운동이 시간 및 강도의 관점에서 얼마나 엄격하게 또는 얼마나 느슨하게 수행되어야 하는지를 나타내는 운동 엄중성(exercise stringency).
특정한 운동 유형들에 대해서, 파라미터들은 관련성이 없거나 예측될 수 없다. 예컨대, 준비 운동 또는 스트레치 운동 동안 심장 박동률은 관련성이 적으며, 예측가능하게 안정적이다. 전력 상태(exertion)로부터 심장 박동률이 안정된 상태로 회복되는 때까지 얼마의 시간이 소요되는지 또한 미리 알려지지 않는다.
트레이닝 프로그램은 또한, 트레이닝프로그램들을 수행하는 대신 '공원을 횡단하는 무료한 달리기'를 더 선호하는 사람들에 대해, 한 시간의 달리기와 같은 단일 운동으로 구성될 수 있다. 전형적으로, 트레이닝 프로그램은 스포츠 이벤트에서 최고의 실력 발휘, 지구력 강화, 체력과 파워 향상, 체중 감량, 건강 증진, 건강 유지, 또는 신체 재활과 같은 잘 정의된 장기간의 목적을 달성하기 위한 완전하고 개인화된 코치 계획의 일부이다. 트레이닝 프로그램들과 함께, 그 계획들은 스포츠 심리학자들, 코치들, 트레이너들, 스포츠 및 건강을 위한 컨설턴트 회사에 의해, 또는 사람들 자신에 의해 생성되고, 최신 컴퓨터 기술들에 의해 도움을 받는다.
도 2에 도시된 본 발명의 실시예에서, 사용자는 선호된 음악을 이용하여 트레이닝 프로그램에서 설정된 바와 같은 의도된 목표들을 달성하는 것을 돕는 것이 4개의 이용 단계들에서 수행된다. 4개의 단계들은 설치 단계(미도시), 준비 단계(1), 운동 단계(2), 및 피드백 단계(4)이다. 설치 단계, 준비 단계(1), 및 피드백 단계(4)는 오프라인이다. 즉, 이들 단계들에 수반된 작업들은 신체적 전력 전 또는 후에 개인 컴퓨터를 이용하여 집에서 수행될 수 있다. 대조적으로, 운동 단계(2)는 온라인이고, 사용자는 신체적으로 운동하고 있는 중이다.
설치 단계(INSTALLATION STAGE)
시스템의 첫 번째 이용은 시스템을 개인화하기 위한 설치 단계를 요구한다. 대화 상자에서, 시스템은 관련된 개인 데이터(예컨대, 이름, 성, 나이), 운동 및 심리적 데이터(예컨대, 체중, 비만도, 휴식 심장 박동률, 최대 또는 최고 심장 박동률, 걸음 속도, 보폭), 및 운동 경험 정도(즉, 초급자, 중급자, 숙련자)를 사용자에게 요청한다. 덧붙여, 운동들의 정의는 음악의 좋아함과 싫어함과 함께 변경되거나 부가될 수 있다. 복수의 사용자들이 모두 개별적인 프로필을 가지더라도 시스템을 이용할 수 있다. 사용자들은 항상 그들의 데이터를 리셋하기 위해서 이 설치 단계로 돌아올 수 있다.
준비 단계(1)
준비 단계(1)는 오프라인 트레이닝 프로그램 생성 및 음악 사전-선택(pre-selection)과 관계가 있다. 이미 만들어져 있는 트레이닝 프로그램들이 이용, 순응을 위해 가용하며, 또는 처음부터 생성될 수 있다. 이어서, 선호되는 음악이 트레이닝 프로그램에 적합한 더 큰 음악 컬렉션으로부터 선택된다. 실제 트레이닝이 시작하기 전에 음악 사전-선택은 근심-없는(hassle-free) 스포츠 및 음악 경험을 보장한다. 덧붙여, 그것은 최신 휴대 플래시-기반의 플레이어들의 저장 제약들을 해결한다. 상이한 트레이닝 운동들은 움직임, 페이스, 강도 및 시간에 있어 매우 상이한 특성들을 갖는다. 예를 들어, 워밍업은 인터벌 트레이닝 운동(interval training exercise)과 상이한데, 이는 그것이 운동 강도 또는 사용자 수행을 고려하지 않기 때문이다. 대신, 워밍업은 운동하는 사람의 전적인 주의를 요구한다. 이들 상이한 운동 특성들은 선호된 음악의 상이한 선택들을 요구한다. 음악 및 트레이닝 프로그램 모두는 가지고 다닐 휴대용 플레이어에 다운로드 된다. 다음과 같은 요건들이 시스템의 음악 사전-선택 전략에 의도되었다:
트레이닝 프로그램에서의 운동들에 연관된 노래들, 음악 장르들, 아티스트들 등에 대한 좋아하는 것들 및 싫어하는 것들에 개인적인 음악 선호들이 고려된다.
개별적인 운동들 및 전체로서 트레이닝 프로그램의 지속 시간에 비례하는 음악의 양이 선택된다.
음악은 운동들의 강도에 기초하여 선택된다. 특히, 운동 강도들은 음악적 템포 특성들로 변환된다.
사용자 수행 지시자들은 미래의 사전-선택에 어떠한 노래들이 포함 또는 배제될 필요가 있는지를 학습하는데 이용된다.
준비 단계 (1)은 사람(3)의 이전 신체 활동 동안 수집된 피드백에 종속하여 콘텐트 아이템들의 콜렉션으로부터 콘텐트 아이템의 서브세트를 선택하는 단계 6을 포함하고(도 2 참조), 서브세트는 콘텐트 아이템들의 콜렉션보다 작고 피드백은 이전 신체 활동에 관한 정보를 포함한다. 도 2에 도시된 실시예에서, 피드백은 피드백 단계 4에서 처리된다. 대안적인 실시예에서, 단계 6은 서버에서 수행되는 운동 단계의 일부로서 수행될 수 있다. (예로서, 알려진) 콘텐트 재생 디바이스는 신체 활동 동안 상기 서버에 연결될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 오프라인 단계는 필요하지 않다.
음악 사전-선택 프로세스를 공식화하기 위하여, 우리는 K개의 속성값들의 유한 벡터 s=(v1,...vK)로서 노래를 정의한다. 이들 속성들은 목록 데이터 또는 고유 식별정보, 제목 정보, 아티스트 이름, 장르, 시간 지속 기간, 음악 템포, 및 박자 기호와 같은 음악적으로 고유한 특성들의 태그들을 반영한다. 이들 태그들에 대한 값들은 제3자로부터의 온라인 서비스 또는 음악 신호 처리 알고리즘에 의해 용이하게 제공될 수 있다. 각각의 k번째 속성에 대한 모든 가능한 값들이 Dk로 표시되는 속성 영역 내에 수집된다.
m개의 노래들의 유한 집합 M=(s1,...sm)은 사용자의 음악 컬렉션을 나타낸다. 음악 사전-선택은 n개의 노래들의 (정렬되지 않은) 집합 p(p1,...pk)으로서 정의되는 재생 집합을 생성함으로써 달성되고, 여기에서 pi∈M 이고, i=1,....n이다. 우리는 pik를 이용하여, 재생 집합 내의 i번째 노래의 k번째 속성의 값을 표시한다. 개념상의 편의를 위해, 우리는 재생 집합의 크기 n이 알려진 것으로 생각한다. 실제로는, 재생 집합의 크기는 가변적인 것으로 된다.
각각의 개인 운동에 대해, 제약들(constraints)의 집합 C가 사용자에 의해 또는 시스템에 의해 정의되고, 그로부터 재생 집합이 생성될 수 있다. 덧붙여, 제약들은 전체로서 트레이닝 프로그램을 예컨대, 상이한 노래들이 운동들에 대해 선택되고, 모든 음악이 휴대용 플레이어에 적합한 것을 보장하기 위해, 전체로서 트레이닝 프로그램을 지지하도록 정의된다. 모든 재생 집합들은 운동 단계에서 이용되는 사전-선택된 음악의 컬렉션으로 결합된다. 제약들은 선언적인 말들로 어떤 노래들이 재생 집합에 있어야 하고, 어떤 노래들이 없어야 하는지를 나타내는 제한들(restrictions)이다. 제약들은 사용자의 음악 선호 또는 운동시 신체적인 전력 상태에 적절한 음악 속성들에 대한 제한들을 반영할 수 있다. 재생 집합이 제약들에 의해 정의된 제한들을 만족하는 경우 재생 집합이 제약을 만족시킨다고 한다. 그렇지 않으면, 제약을 어긴다고 한다.
특정 운동을 하는 동안 사용자가 특정의 속성들(예컨대, 아티스트 또는 장르)을 갖는 음악을 싫어한다면, 사용자 인터페이스를 통해 이 사실에 대해 시스템에 알림으로써 이러한 유형의 음악의 선택을 방지할 수 있다. 그러면 시스템은 배제 제약(exclude constraint)을 예시한다. 형식적으로, 배제 제약은 4개의 튜플(tuple)(p,n,k,V)에 의해 주어지며, 여기에서
p는 재생 집합이고,
n은 p의 크기이고,
k는 속성 번호로 1≤k≤K 이고,
V는 속성값들의 집합으로 V⊆Dk 이며,
이는 그것이 1≤i≤n 인 모든 i에 대해
Figure 112007066691874-pct00001
라는 것을 유지해야만 한다는 것을 나타낸다.
반면 사용자가 특정 속성들을 갖는 음악을 좋아한다면, 시스템은 재생 집합 내에서 특정한 속성값들의 발생 횟수를 제한하고 강제하는 카운팅 제약(counting constraint)을 예시한다. 형식적으로, 카운팅 제약은 6개의 튜플(p,n,k,V,a,b)에 의해 주어지고, 여기에서
p는 재생 집합이고,
n은 p의 크기이고,
k는 속성 번호로 1≤k≤K 이고,
V는 속성값들의 집합으로 V⊆Dk 이고,
a 및 b는 각각 하한 및 상한이며,
이는
Figure 112007066691874-pct00002
를 유지해야 하는 것을 나타낸다.
운동이 한정된 지속시간을 갖는다면, 노래들의 집합은 유사한 전체 지속시간을 갖도록 선택될 필요가 있고, 이로 인해 지속시간 제약(duration constraint)이 이용될 수 있다. 형식적으로, 지속시간 제약은 5개의 튜플(p,n,k,a,b)에 의해 주어지고, 여기에서,
p는 재생 집합이고,
n은 p의 크기이고,
k는 속성 번호로 1≤k≤K 이고,
a 및 b는 각각 하한 및 상한이며,
이는
Figure 112007066691874-pct00003
를 유지해야 하는 것을 나타낸다.
그것의 강도 및 가혹함으로 인해, 운동은 포함될 필요가 있는 음악적 템포들의 범위에 대한 재생 집합 생성을 제약한다. 우리가 움직임 빈도가 음악에 동기화될 것이라고 가정한다면(또는 그 역으로), 특정한 범위의 음악적 템포들을 갖는 음악만이 요구되고, 이로 인해 범위 제약이 이용가능하다. 운동들에 관련된 음악 템포에 관한 정확한 제약들이 특정 사용자 각각에 대해 학습될 필요가 있다. 형식적으로, 범위 제약은 다섯개의 튜플(p,n,k,v,w)로 주어지며, 여기에서,
p는 재생 집합이고,
n은 p의 크기이고,
k는 속성 번호로 1≤k≤K 이고,
v 및 w는 각각 하한 및 상한이고, v,w∈Dk 이며
이는 1≤i≤n 인 i에 대해 v≤pik≤w 라는 것을 유지해야만 한다는 것을 나타낸다. 마찬가지로, 노래들은 마치 k번째 속성에 대한 값들이 통계 분포(예컨대, 정규 분포)로부터 얻어지는 것처럼 재생 집합에 대해 생성될 수 있다.
재생 집합들이 정렬되지 않은 컬렉션들로 간주되기 때문에, 노래들의 순서를 제한하는 제약들은 모델링되지 않는다는 것을 주의한다.
1) 로컬 탐색에 의한 구현 : 제약들의 집합을 만족시키는 것은 비결정 난해(NP-hard) 조합의 문제이다. 따라서, 임의의 주어진 제약들의 집합을 만족하는 재생 집합을 계산하는 다항식 알고리즘이 존재하지 않는다. 제약들이 충돌하는 경우, 실행가능한 해답조차 존재하지 않는다. 따라서, 정확한 해답을 추구하는 대신, 근사적인 해답이 로컬 탐색을 이용하여 계산된다. 이 로컬 탐색 방법에서, 각각의 재생 집합에 대한 제약들이 정규화된, 구분적으로(piece-wisely) 선형 페널티(penalty) 함수들로 변환된다(translated). 각각의 페널티 함수는 제약이 만족되면 0으로 정의되고, 제약이 만족 되지 않으면 0보다 큰 것으로 정의되고, 제약의 위반 정도에 따라 증가하는 것으로 정의된다. 예로서, 지속시간 제약에 대한 페널티 함수는 다음과 같이 정의된다:
Figure 112007066691874-pct00004
여기에서,
Figure 112011007113615-pct00005
이고
Figure 112011007113615-pct00006
이다. 모든 k번째 속성값들(예컨대, 전체 지속시간)의 합이 [a,b]의 범위 내에 있다면 페널티는 0이다. 그렇지 않으면, 페널티는 합과 가장 인접한 하한 또는 상한 사이의 정규화된 차이다.
전체 페널티는 수반된 모든 페널티 함수들의 가중된 볼록 결합(convex combination)으로 정의된다. 가중치들은 제약이 만족 되지 않은 경우 그것이 얼마나 엄격한 지를 나타낸다. 몇몇 제약들은 매우 엄격한 반면, 다른 제약들은 부분적으로 위반되기를 원하는지를 나타낸다. 선호된 아티스트의 노래들을 너무 적게 선택하는 것은, 운동에 맞을 수 있는 것보다 더 많이 음악을 선택하는 것보다 더욱 엄격할 수 있다.
전체 페널티를 최소화하는 재생 집합을 찾기 위하여, 로컬 탐색은 완전한 해답들 또는 재생 집합들을 고려한다. 그것은 각각의 반복에서 랜덤하고, 작은 변화를 적용함으로써 해답에서 해답으로 단계적으로 진행한다. 허용된 변화들의 종류는 다음과 같다: (i) 노래의 부가, (ii) 노래의 삭제, 및 (iii) 새로운 노래로의 노래의 대체. 차례 순서에 대한 제약이 여기에 언급되지 않으므로 노래들의 순서를 변경하는 것은 덜 관련적이다. 새롭게 생성된 음악 선택이 원래의 것보다 더 좋은 경우, 새로운 것이 받아들여지고, 우리는 로컬 탐색의 다음 반복으로 진행한다. 새로운 해답이 더 나쁘면, 해답은 일정한 확률로 받아들여지고, 이는 열화 정도를 감소시킬 뿐만 아니라 또한 알고리즘의 진행 동안 감소한다. 즉, 탐색 프로세스는 로컬 최소들에 빠지게(trapped) 되는 것을 회피하기 위해 '냉각(cooling down)'되고, 이는 시뮬레이션된 어닐링(simulated annealing)으로 알려져 있다. 시뮬레이션된 어닐링은 온도 제어에 대한 미리 정의된 냉각(cooling) 스케줄을 요구한다; 표준 선형 냉각 스케줄이 이용된다.
상기 방법에 대한 약간의 변형은 모든 제약들을 페널티 함수들로 변환하는 것이 아니며, 전-처리에 의해(즉, 제약 전파 원리들을 이용함으로써) 소수의 용이한 제약들을 다룬다. 예를 들어, 사용자가 모든 노래들이 락 음악인 것을 원한다면, 음악 컬렉션으로부터의 락 음악들을 이용만 하고 모든 나머지 노래들을 무시함으로써 용이하게 달성할 수 있다.
운동 단계(2)
도 2를 참조하면, 운동 단계(2)는 사전-선택된 음악이 사용자가 운동하는 동안 재생되는 온라인 단계이다. 트레이닝 프로그램에서 운동들은 어떤 음악이 재생될 것인지를 명령한다. 시스템(이하, 휴대용 플레이어)은 심장 박동 센서와의 무선 연결을 이용하여 심장 박동률과 같은 사용자 수행 데이터와, 보수계(pedometer)와의 무선 연결을 이용하여 움직임 빈도(즉, 달리는 사람들의 걸음 빈도) 및 달리기 스피드를 모니터링 및 기록한다. 자극의 요구되는 모드에 따라, 음악 재생은 현재 사용자의 수행 또는 현재 트레이닝 목표에 순응된다. 표준 선형 재생 외에도, 다음의 진보된 음악 재생 모드들이 구현되어 왔다:
일정한 템포(Constant tempo) : 운동하는 사람이 그의 스텝들을 향상된 지구력을 위해 음악에 동기화시키도록 하기 위해 음악이 일정한 템포로 재생된다. 그것의 목적은 운동하는 사람이 그의 노력을 거리에 걸쳐 균등하게 분산하도록 돕고, 단기의 높은 강도의 노력에 기인한 회복 비용들을 감소시키는 것이다.
페이스 매칭: 음악 템포는 운동하는 사람의 현재 걸음 빈도에 계속하여 적응되어, 시간을 지키는데 집중해야 할 필요 없이 변화하는 걸음 빈도에서의 달리기를 지원한다.
페이스 영향 : 운동하는 사람의 스텝을 음악에 동기화함으로써 동일한 방식으로 운동하는 사람이 스피드를 올리거나 낮추도록 자극하기 위해 음악 템포를 빠르게 하거나 낮춘다. 이러한 경우, 그 목적은 트레이닝 프로그램에서 정의된 바와 같은 수행 레벨에 도달하는 것이다.
재생의 상이한 모드들은 움직임(예컨대, 달리기, 싸이클링, 휴식, 조깅), 페이스, 강도, 및 지속시간의 유형에 따라 변할 수 있는 운동의 상이한 방식들에 관련이 있다. 운동하는 동안 사용자의 수행은 측정된다고 가정한다. 사용자 수행은 보수계를 이용하여 스텝 빈도의 달리기 페이스로, 회전기록기(cyclometer)를 이용하여 회전 빈도의 사이클링 페이스로, 또는 심장계를 이용하여 분당 박동수의 심장 박동률로서 표현될 수 있다. 달리기의 경우, 스텝 빈도는 수행의 단위로서 취해질 수 있다. 싸이클링의 경우, 사이클링 빈도의 절반이 수행의 단위로서 취해질 수 있다. 노젓기의 경우, 완전한 노젓기 사이클의 절반이 수행의 단위로 취해질 수 있다. 심장 박동률의 경우, 한 번의 심장 박동이 수행의 단위로 취해질 수 있다. 수행의 상이한 단위들은 상이한 스포츠에 대해 정의될 수 있다. 그 후, 음악 재생의 속성들(예컨대, 템포, 크기, 소리 위치, 등화)이 현재의 사용자 수행 및 현재 선택된 재생 모드에 기초하여 적응된다. 예를 들어, 음악 재생의 템포가 필요하다면 음악 변환 기술들(예컨대, 시간 늘리기)에 의해 제어될 수 있다. 재생 모드들은 노래들에 대해 확장되는데, 이는 새로운 노래들이 재생 모드 및 현재 사용자 수행에 기초하여 선택된다는 것을 암시한다.
분명히, 사용자는 재생을 제어한다; 노래들 및 운동들은 플레이어 상에서 상호작용적인 제어를 이용하여 스킵되거나 연장될 수 있다. 또한, 재생의 상이한 모드들이 선택될 수 있다. 마지막으로, 현재 운동의 지속시간 및 강도가 사용자가 다음 운동으로 진행하도록 신호를 보내기 위해 모니터링 된다. 노래 선택은 현재 사용자 수행, 현재 운동 목적, 음악 재생의 모드, 및 이미 재생된 노래들의 이력에 기초한다.
음악 재생의 상이한 모드들은 상이한 제어 및 음악 선택 전략들을 요구한다. 표준 선형 재생(standard linear playback)은 더 이상의 정교함(elaboration)을 요구하지 않는다. 시스템은 휴대용 음악 플레이어, 심장 박동률 모니터링(전형적으로 무선 전송기가 마련된 가슴 벨트 및 플레이어에 연결되는 수신기를 포함), 및 걸음 빈도 모니터(플레이어에 연결된 보수계를 이용)로 구성된다. 이용된 가슴 벨트는 모든 심장 박동을 위해 펄스를 전송한다. 시스템은 현재 심장 박동률로서, 인입하는 펄스 간격들의 5-포인트 이동 평균(moving average)을 이용한다. 걸음 빈도에 대해, 5-포인트 이동 평균이 또한 이용된다.
A) 일정한 템포 : 일정한 템포에 의한 음악 재생은, 노래의 원래 템포가 원하는 템포를 만족시키지 못하는 경우, 시간 스트레칭(stretching)에 의해 주어진 노래의 템포를 변형한다. 즉, 시간 스트레칭은 스케일링 인자에 따른 음조의 변경없이 오디오 데이터파일을 단축하거나 늘리는 것이다. 분명히, 이것은 온라인 스트레칭 및 재생에 대한 실시간보다 더 빠르게 일어날 필요가 있다; SOLA(synchronous overlap-and-add)에 기초한 표준 시간-영역 기술이 이용된다. 스케일링 인자는 노래의 원하는 템포 및 원래의 템포 사이의 비를 나타낸다. 시간 스트레칭은 극도의 스케일 인자들에 대해 무사히 행해질 수 없는데, 이는 지나치게 과도하게(예컨대, 125% 이상) 변경된 음악은 어색하게 들리기 때문이다. 따라서, 재생할 (다음) 노래는 그의 원래 템포가 원하는 템포에 가장 근접한 것으로 정의되고, 그것은 최근에 재생되지 않은 것이다. 원한다면, 한 아티스트에 의한 노래들이 연속적으로 재생되지 않는다.
B) 페이스 매칭 : 운동하는 사람들은 그들의 움직임들에 동기화된 음악에 의해 동기부여된다. 페이스 매칭은 음악을 사용자의 걸음 빈도에 동기화시킨다. 걸음 빈도 또는 페이스는 일분 동안에 사용자의 발이 지면에 닿는 횟수이고, 분당 걸음수(steps per minute; spm)로 표시된다. 음악 템포는 분당 비트들로 표시되고, 여기에서 4/4 박자의 한 소절은 4비트로 구성된다. 음악 템포를 걸음 빈도에 매칭시키기 위하여, 음악은 시간 스트레칭을 이용하여 더 빠르게 또는 더 느리게 재생될 필요가 있다. 시간 스트레칭에 수반된 스케일링 인자들에 대한 전형적인 최대값들은 -15% ~ +25% 이다. 100bpm의 템포를 갖는 노래에 대해, 이것은 [85,125]의 스트레칭 범위를 갖게 된다.
걸음 빈도가 150spm 일 때, 75bpm의 템포로 음악을 재생하는 것은 또한 매칭(match)으로 간주되는데, 왜냐하면 발이 닿는 순간이 여전히 음악의 비트와 동시에 일어날 수 있기 때문이다. 음악 템포 및 사용자의 걸음들이 동상(in phase)에 있다고 가정한다는 것을 주의한다. 일반적으로, 걸음 빈도의 배수들(2x, 4x, 8x,...) 또는 정수로 나눈 값(½,¼,⅛...)은 음악 템포와 매칭되는 것으로 간주된다.
예를 들어, 현재 노래의 템포가 100bpm이고([85,125]의 노래 스트레칭 범위를 의미함) 걸음 빈도가 210spm이라면, 시스템은 음악 재생 템포를 105bpm으로 변경할 것이다. 걸음 빈도가 130spm이라면, 노래 스트레칭 범위 내에 유효한 조화가 발견될 수 없다. 이 경우, 음악 재생 템포는 노래를 시간 스트레칭함으로써 걸음 빈도에 가장 근접한 스트레칭 한계로 변화된다. 다음, 새로운 노래가 현재 노래가 충분히 길게(반복적인 노래 변경을 줄이기 위해, 가령 30초) 재생되는 환경하에서 선택된다. 갑작스런 템포 변화들 없이 전환을 허용하기 위해, 새로운 노래는 현재 걸음 빈도뿐만 아니라 현재 재생 템포를 포함하는 스트레칭 범위를 가지도록 요구된다.
재생 템포를 변경하는 것은 부드러운 방식으로 수행된다. 템포의 변화가 순간적으로 수행될 때, 음악 재생시 촌티(hick-up)가 분명히 드러난다. 반면, 변화가 긴 시간이 걸리면, 시스템 반응이 너무 느려 사용자의 걸음 빈도를 정확하게 매칭시킬 수 없다. 페이스 매칭 모드에서 시스템 응답 시간을 특정하는 변수는 Tm이고, 이는 노래의 스트레칭 범위에 의해 정의되는 대로 재생 템포에서의 최대 변화가 취해야 하는 시간을 특정한다. 주어진 재생 템포에서 새로운 재생 템포로 바꾸기 위한 실제 시간을 산출하는데 선형 함수가 이용된다. tm으로 표시되는 이 함수는 두개의 점들 tm(0)=0 및 tm(△max)=Tm이 제공되고, 여기에서 △max는 재생 템포의 최대 변화를 나타낸다. 선형 관계가 가정되나, 미래 확장으로서, 더 큰 것들보다 상대적으로 더 빠른 작은 변화들을 전파하는데 제곱근 관계가 이용될 수 있다.
Tm=1000msecs라는 가정하에 상기 예를 고려할 때, 100에서 105bpm으로 바꾸는 것은
Figure 112007066691874-pct00007
가 걸린다.
C) 페이스 영향 : 운동하는 사람들이 심장 박동률을 일정한 심장 박동률 범위 내로 이르게 하고 유지하도록 자극하기 위하여, 시스템은 4 단계 방법을 이용한다:
1) 그들 사이의 연결을 확실히 하기 위해 음악 재생 템포를 사용자의 걸음 빈도에 매칭시키는 단계;
2) 심장 박동률 목표 및, 그로부터 걸음 빈도와 음악 재생 템포 하위 ahryv를 결정하는 단계;
3) 현재 재생 템포로부터 결정된 하위목표에 의해 원하는 재생 템포로 음악 재생 템포에서의 변화를 전파하는 단계;
4) 심장 박동률 안정화를 대기하는 단계.
이들 단계들은 운동 목표에 다다를 때까지 계속적인 루프 내에서 반복된다.
제 1 단계에서 음악 재생 템포를 걸음 빈도에 매칭시킴으로써, 제 3 단계에서 재생 템포의 변화는 사용자의 걸음 빈도에 대한 동기화 영향을 미칠 것이다. 즉, 운동하는 사람은 자동적으로 그의 움직임을 음악 재생 템포에서의 나중 변화된 값으로 유지할 것이다. 재생 템포 및 걸음 빈도를 매칭시키는 것은 전술한 페이스 매칭 모드를 이용하여 수행된다. 걸음 빈도가 조화되자마자, 시스템은 다음 단계로 진행한다.
제 2 단계에서, 사용자의 현재 심장 박동률이 현재 운동의 심장 박동률 목표와 비교되고, 차이의 백분율이 결정된다. 요구되는 걸음 빈도의 예측이 심장 박동률 차이 백분율을 직접 현재 걸음 빈도에 적용함으로써 수행된다. 운동 심리학으로부터, 우리는 심장 박동률이 운동 강도에 선형적으로 변화된다는 것을 알고 있다. 즉, 심장 박동률에서의 10% 증가는 걸음 빈도에서의 10% 증가를 의미한다. 그 후, 원하는 걸음 빈도는 원하는 음악 재생 템포로 변형된다: 원하는 재생 템포는 원하는 걸음 빈도의 배수 또는 정수로 나눈 수가 될 수 있다.
페이스 매칭 모드에서와 마찬가지로, 현재의 노래가 음악 재생 템포에서의 변화를 수용하기 위하여 더 이상 스트레칭될 수 없을 때, 시스템은 재생 템포를 가능한 가장 근접한 값(즉, 최대 또는 최소 노래 스트레칭 경계값)으로 바꾼다. 이어서, 그것은 달성된 및 원하는 음악 재생 템포를 포함하는 스트레칭 범위를 갖는 새로운 노래를 선택한다.
시스템은 심장 박동률 측정치의 이력을 유지한다. 이로부터, 그것은 심장 박동률(및 따라서 원하는 재생 템포들)이 다음 30초 동안 어떻게 진행될지를 예측할 수 있다. 이 예측은, 노래 변경이 재생을 위해 요구된다면, 다음 선택할 최선의 곳이 어떤 노래인지에 관한 가치있는 정보를 제공한다. 그것은 필요한 노래 변경의 수를 효과적으로 최소화한다.
노래 재생 템포에서의 변화는 즉시 수행되지 않는데, 이는 재생 템포에서의 갑작스런 변화가 사용자로 하여금 무시 또는 피곤 때문에 변경을 따르지 않도록 하기 때문이다. 대신, 시스템은 전파 시간을 고려한다. 페이스 매칭 모드에서와 마찬가지로, 주어진 재생 템포를 새로운 재생 템포로 바꾸기 위한 실제 시간을 산출하는데 선형 함수가 이용된다. ti로 표시되는 이 함수는 두 점들, ti(0)=0 및 ti(△max)=Ti로 공급되고, 여기에서, △max는 재생 템포에서의 최대 변화를 나타낸다.
마지막으로, 변화가 전파될 때, 시스템은 사용자의 심장 박동률이 변화가 더 진행되기 전에 안정되기를 기다린다. 테스트할 때의 경험들로부터, 사용자의 심혈관 시스템은 추가적인 노력에 적응하는데 다소 시간이 필요하다. 각각의 변경 후에 고정된 대기 시간을 특정하기보다는, 시스템은 작은 미분치를 갖는 연속적인 심장 박동률에서의 차들을 감소시키는 경향을 추구한다.
덧붙여, 사용자들이 더욱 강렬하게 수행하도록 하기 위하여, 음악은 더 크게 재생될 수 있고, 더 낮은 주파수들이 강조될 수 있고, 및/또는 음악은 청취자가 앞에 있는 것과 같이 재생될 수 있다. 새로운 노래들은 현재 사용자 수행보다 다소 높은 수행 레벨에 상응하는 템포를 갖는 것이 선택될 수 있다. 덧붙여, 사용자들이 덜 강렬하게 수행하도록 하기 위하여, 음악은 더 부드럽게 재생될 수 있고, 더 낮은 주파수들이 감쇠될 수 있고, 및/또는 음악이 청취자의 뒤에 있는 것과 같이 재생될 수 있다. 새로운 노래들이 현재 사용자 수행보다 다소 낮은 수행 레벨에 상응하는 템포를 갖는 것으로 선택될 수 있다.
피드백 단계(4)
피드백 단계(4)는 오프라인 수행 저장 및 피드백과 관계가 있다. 수행 데이터, 실제로 수행된 트레이닝 프로그램, 및 실제로 재생된 노래들의 리스트가 사용자 검사 및 시스템 학습 목적들을 위하여 저장된다. 수행 데이터는 검사, 자존감, 동기 부여를 위해 그리고 현재 트레이닝 방법을 적응하는 것에 관해 충고하기 위해 그래픽적으로 디스플레이될 수 있다. 시스템은 어떤 음악이 어떤 유형의 운동에 가장 적합한지 학습하기 위해 데이터를 획득한다.
트레이닝 프로그램에 적합한 음악 찾기
특정 운동에 이용하기 위해 음악 데이터베이스에서 노래의 적절성을 결정하는 가장 중요한 특징은 그것의 템포이다. 다른 특징들은, 예컨대, 그것의 충돌성(percussiveness)(노래 내의 비트의 양), 그것의 박자, 그것의 조(key), 기록시 사용된 악기들 등을 포함한다. 저장공간의 크기는 종종 제한되기 때문에, '하나의 트레이닝 프로그램 동안 동일 노래를 2회 재생하지 않기' 또는 '동일한 아티스트에 의한 노래를 연속적으로 재생하지 않기'와 같은 사용자 선호를 고려하여 적절한 노래가 항상 발견될 수 있도록, 정확한 음악이 휴대용 디바이스에 있다는 것을 보장하는 방식이 마련되어야 한다. 이것은 운동당 템포 가능성 그래프를 생성하고, 그 후, 이들 그래프들을 전체 트레이닝 프로그램에 대한 글로벌 템포 가능성 그래프로 결합함으로써 달성될 수 있다.
본 발명의 방법의 실시예에서, 운동 심장 박동률 범위와 매칭하는 페이스는 트레이닝 프로그램에 알맞은 음악을 찾기 위하여 결정된다. 불행하게도, 이 관계는 간단한 것이 아니다. 일정한 페이스로 달리는 것에 의한 심장 박동률은 지구력(이미 달린 거리), 피로, 달리는 사람의 건강상태, 기후 조건, 및 시각과 같은 인자들에 기인하여 사용자 및 시간에 따라 변화한다. 그러나, 일정한 평균 템포들이 가정될 수 있고, 다음과 같은 테이블로 정리될 수 있다:
심장 박동률 성별 나이 페이스
50% 남성 30 미만 90.2
50% 남성 30~40 88.6
60% 남성 30 미만 110.1
70% 남성 30 미만 116.5
70% 여성 30 미만 112.9
70% 여성 30~40 110.7
80% 남성 30 미만 125.0
운동에 대한 평균 템포를 결정하기 위한 또 다른 주요 양상은 트레이닝 프로그램 내의 운동의 위치이다. 예를 들어, 110 심장 박동률에 도달하기 위해 필요한 페이스는 운동 시작시 90이지만, 30분 이후에는 이 심장 박동률에 도달하는데 80의 페이스면 충분할 것이다. 따라서, 사용자의 피로도 곡선은 성과 나이에 기초하여 가정될 수 있고, 여기에서 일정 심장 박동률 레벨에 도달하기 위해 필요로 되는 페이스에 대한 시간의 영향이 첨부된다. 이들 대강의 테이블 및 피로도 곡선들은 성별 및 나이 그룹들 때문에 사용자들의 분류에 기초된다. 이 정보는 사용자에 의해 용이하게 입력될 수 있고, 시스템의 조정을 위해 많은 시간을 요구하지 않는다.
트레이닝 프로그램에서 각각의 운동들의 페이스에 대한 예측된 값을 확립하는데, 가우스 분포가 이들 평균 페이스들로부터 가정될 수 있고, 전형적인 심장 박동률 범위를 갖는 운동에서의 특정 템포의 가능성(likelihood)을 예측한다.
Figure 112007066691874-pct00008
이 간단한 가우스 함수에서의 평균(μ)은 운동에 대한 평균 예상 페이스이며, 여기에서 표준 편차(σ)는 결과 그래프의 폭을 나타낸다. 표준 편차는 이전 운동 (이 템포는 현재 운동이 시작되는 템포이기 때문에) 및 다음 운동(유사한 이유로)의 예상 템포를 고려하여 결정될 수 있다. 상기 모든 것이 사용자 클래스들(나이 및 성별 그룹)의 수행들에 관한 통계적인 정보를 고려한다. 또한, 트레이닝 프로그램으로부터의 정보가 이용된다. 그러나, 운동 동안, 사용자의 수행에 관한 데이터가 로그되고(logged), 이것은 운동 후 피드백 단계에서 수집된다. 이 데이터는 분포들을 더욱 개인적으로 만드는데 이용될 수 있다.
우선, 평균 편차는 일정 유형들의 운동들에 대해 결정될 수 있고, 이것은 이 클래스의 운동들에 대한 더 나은 표준 편차(σ)를 찾기 위하여 이미 이용가능한 통계 정보와 연계하여 이용될 수 있다. 또한, 함수 내의 평균 템포(μ)는 사용자의 수행을 고려할 때 훨씬 더 정확하게 결정될 수 있다. 이러한 조합을 수행하는 효과적인 방법은 사용자의 수행으로부터 실제 곡선을 생성하고, 이전에 이미 생성된 것과 이 곡선을 평균하는 것이다. 동일한 프로세스가 사용자의 피로 곡선에 적용된다. 이 방식으로, 템포의 예측이 사용자에 의해 완성된 각각의 새로운 운동으로 점점 더 정확하게 된다.
각각의 개인 운동에 대한 다소 정확한 분포를 생성하고, 모든 이 곡선들은 전체 트레이닝 프로그램에 대한 하나의 글로벌 분포로 더해질 수 있다. 운동들의 상대적인 가중치가 고려될 수 있다. 이 가중치는 전체 트레이닝 프로그램의 길이에 대한 운동들의 지속기간을 보고 결정된다. 야기되는 문제들 중 하나는 몇몇 운동 지속기간들이 시간을 대신하여 킬로미터 또는 목표 심장 박동률로 표현될 수 있다는 것이다. 거리 지속 운동들에 대하여, 거리는 사용자의 피로 곡선을 고려하여 평균 달리기 속도로 곱해질 수 있다. 목표 심장 박동률에 대해, 사용자의 피로 곡선이 또한 고려될 수 있다.
글로벌 분포가 전체 트레이닝 프로그램에 대해 확립된 경우, 이 분포는 음악 (플레이어) 메모리 상에 가용한 전체 재생 시간에 매핑될 수 있다. 바람직하게는, 전체 재생 시간은 개별적인 노래들에 대한 평균 압축 레벨 및 메모리 상의 공간 크기에 종속한다. 이 그래프를 매핑시키는 것은 준비 단계(1)에서 노래들이 만족시킬 제약들 중 하나가 될 수 있다(도 2 참조).
사용자 인터페이스
시스템의 실시예에서, 시스템은 사용자가 트레이닝 프로그램에서 운동을, 재생 목록 내의 현재 재생중인 노래를, 및 음악 재생의 모드를 중지, 스킵, 일시정지, 재시작하도록 허용한다. 음악 플레이어는 개인적인 운동들에 대해 사전-선택된 음악들만을 재생함으로써, 및 미리-정의된 수행 레벨에 도달하는데 걸리는 시간 또는 운동의 지속시간을 고려함으로써 트레이닝 프로그램 자체를 엄격하게 유지한다. 음악 재생의 사용자 제어는, 상호 작용하는 제어들에 대한 액세스를 제공한 사용자 인터페이스 시스템으로 구성되는 본 발명에 의해 달성된다.
제 1 운동에 대해 사전-선택되었던 음악을 재생함으로써 시스템이 시작한다. 운동의 유형은 스피치 합성 및/또는 텍스트/디스플레이 큐(cue)에 의해 사용자에게 전달된다. 또한, 노래 정보는 예컨대, 디스플레이 및/또는 스피치 합성에 의해 사용자에게 전달된다. 운동들은 미리-정의된 고정된 지속시간을 가질 수 있고, 또는 가변적인 지속시간을 가질 수 있다. 후자의 경우, 운동은 사용자 수행의 미리-정의된 레벨에 도달될 때까지 또는 사용자 수행의 미리-정의된 레벨이 유지되는 한 연장될 것이다(도 1 참조).
운동을 하고 음악을 듣는 동안, 사용자는 예컨대, 길을 횡단하거나 또는 지나가는 사람에게 말을 하는 것과 같은 다른 작업들을 위해 모든 주의력이 요구될 때, 음악 재생 및 운동을 일시중지할 수 있다. 음악 및 운동이 이후에 재시작될 수 있다. 재시작은 운동이 수행의 특정 레벨에 도달 또는 유지하는 것을 다루는 것이라면, 운동을 다시 시작하는 것을 의미할 수 있다. 사용자는 운동의 상태에 관해 디스플레이 및/또는 스피치 합성에 의해 정보를 제공받는다.
특정 노래의 재생이 싫어지면, 사용자는 현재 재생 중인 노래를 스킵할 수 있다. 그러면, 사전-선택된 다음 노래가 재생될 것이다. 이 새로운 노래의 선택은 재생 모드에 달려있을 수 있다. 새로운 노래에 관한 정보는 사용자에게 전달된다. 노래들을 스킵하는 것은 선호되는 노래가 찾아질 때까지 반복적으로 수행될 수 있다. 새로운 노래들의 선택은, 운동을 위해 사전-선택된 모든 노래들을 대한 전체 네비게이션 및 사용자 에러 복구를 허용하면서 순환된다.
사용자는 운동이 종료될 수 있을 때에 대한 정보를 얻는다. 운동의 종료는 미리-정의된 지속시간이 만료되었고, 또는 사용자가 성공적으로 수행의 특정 레벨을 달성하거나 유지했음을 의미한다. 이 정보는 청각적 큐, 진동 큐, 텍스트/디스플레이 큐, LED-빛 큐에 의해, 또는 음악 재생의 속성들을 바꿈으로써(예컨대, 속도를 줄이거나, 더 부드럽게 하여) 전달될 수 있다. 그러면, 사용자는 또한 현재 운동을 스킵하여 다음 운동으로 진행할 것인지 결정한다. 사용자는 현재 운동에 남을 것을 결정할 수 있다; 짧은 시간 후에, 디바이스는 현재 운동을 재-시작할 것이다. 운동이 아직 끝나지 않았을 때에도, 항상, 사용자는 현재 운동을 스킵할 것을 결정할 수 있다. 다음 운동을 진행하는 것은 순환적이다. 트레이닝 프로그램의 마지막 운동에 있다면, 다음 운동은 이 프로그램의 첫 번째 운동일 수 있다. 이러한 순환적 특징은 사용자 에러 복구 및 전체 네비게이션을 허용한다. 시스템의 다른 실시예들은 전술한 특징 중 일부만을 가질 수 있다.
본 발명의 전자 디바이스(21)는 전자 회로(23)를 포함한다(도 3 참조). 전자 회로(23)는 사람의 페이스에 따라 사람의 지각 신호를 선택하고, 사람의 신체 상태에 따라 사람의 지각 신호를 순응시키되 일정한 최대치에 제한적으로 순응시키고, 사람의 지각 신호를 재생하도록 동작한다. 전자 디바이스(21)는 고정되거나 휴대가능한 것일 수 있다. 전자 디바이스(21)는 예컨대, 사람이 신체 활동을 수행하는 동안 사람의 지각 신호를 재생할 수 있는 콘텐트 재생 디바이스일 수 있다. 전자 디바이스(21)는 콘텐트 아이템들을 수신하기 위한 입력(25), 예컨대 USB 포트 또는 네트워크 접속을 포함할 수 있다. 전자 디바이스(21)는 또 다른 디바이스에서 사람의 지각 신호를 재생하기 위하여 출력(25), 예컨대 USB 포트, 네트워크 접속 또는 이어폰 잭을 포함할 수 있다. 전자 디바이스(21)는 (고정되거나 탈착 가능한)저장 수단(31), 예컨대 하드디스크, 고체 상태 메모리 및/또는 광학 디스크 판독기를 포함할 수 있고, 저장 수단(31)은 예를 들면 콘텐트 아이템들을 저장할 수 있다. 전자 디바이스(21)는 사람의 지각 신호를 재생하기 위한 재생 수단(29), 예컨대 스피커, 촉각 피드백 발생기, 디스플레이 또는 램프를 포함할 수 있다. 전자 회로(24)는 예컨대 범용 또는 애플리케이션 특정 프로세서일 수 있다. 소프트웨어는 전자 회로(23)가 본 발명의 방법을 수행하도록 동작하는데 이용될 수 있다.
본 발명이 바람직한 실시예와 연계하여 설명되었지만, 앞서 개괄된 원리측 내에서 그 변형이 본 발명의 당업자에게 명백하며, 그러므로 본 발명은 바람직한 실시예에 한정되지 않으며 그러한 변형을 포함하는 것을 이해할 수 있을 것이다. 본 발명은 각각의 모든 신규한 특징적 특성 및 이들의 모든 조합에 있다. 청구항들에서의 참조 번호는 그들의 보호범위를 한정하는 것이 아니다. '포함한다'와 그 파생어의 이용은 청구항에서 진술된 것 이외의 구성요소들의 존재를 배제하지 않는다. 구성요소의 단수 표현은 그 구성요소들이 복수로 존재한다는 것을 배제하는 것이 아니다.
'수단'은 단독으로, 또는 다른 기능들과 결합하도록, 단독으로 또는 다른 기능들과 연계하도록, 또는 특정한 기능을 수행하도록 디자인되거나, 동작을 수행하는 임의의 하드웨어(예컨대, 분리된 또는 통합된 회로들 또는 전자 부품들) 또는 소프트웨어(프로그램 또는 프로그램의 일부)를 포함하는 것이다. 본 발명은 몇몇 구별된 요소들을 포함하는 하드웨어에 의해 및 적절히 프로그램된 컴퓨터에 의해 구현될 수 있다. '소프트웨어'는 임의의 다른 방법으로 거래될 수 있고, 또는 인터넷과 같은 네트워크를 통해 다운로드될 수 있고, 또는 플로피 디스크와 같이 컴퓨터 판독가능한 매체 상에 저장되는 임의의 소프트웨어 제품을 의미하는 것으로 이해되어야 한다.

Claims (9)

  1. 전자 디바이스(21)에 있어서:
    음악 노래들의 콜렉션을 저장하는 저장 수단(31); 및
    전자 회로(23)를 포함하고, 상기 전자 회로(23)는,
    상기 음악 노래들이 재생되는 동안 사람의 이전 신체 활동 동안 수집된 피드백을 수신하는 단계로서, 상기 피드백은 상기 신체 활동을 수행할 때 사람의 신체 수행에 이익을 제공하는 음악 노래들을 식별하는 정보를 포함하는, 상기 수신 단계, 및
    음악 노래들의 콜렉션으로부터 사람의 이전 신체 활동 동안 수집된 피드백에 따라 사람의 신체 수행에 이익을 제공하는 상기 식별된 음악 노래들의 서브세트를 선택하는 단계로서, 상기 서브세트는 음악 노래들의 콜렉션보다 적은 음악 노래들을 포함하는, 상기 선택 단계를 수행하도록 작동가능하고,
    상기 피드백에 포함된 상기 정보는,
    - 상기 이전 신체 활동 동안의 사람(3)의 신체 상태 및 상기 신체 상태와 연관된 페이스(pace);
    - 일정 유형의 신체 운동 동안 어떤 음악 노래들의 서브세트가 스킵되었는지를 식별하는 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 디바이스.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 피드백은 특정 유형의 신체 운동의 길이를 포함하는, 전자 디바이스.
  8. 음악 노래들을 선택하는 방법에 있어서:
    음악 노래들의 콜렉션을 제공하는 단계;
    상기 음악 노래들이 재생되는 동안 사람의 이전 신체 활동 동안 수집된 피드백을 수신하는 단계로서, 상기 피드백은 상기 신체 활동을 수행할 때 사람의 신체 수행에 이익을 제공하는 음악 노래들을 식별하는 정보를 포함하는, 상기 수신 단계;
    전자 회로에 의해, 음악 노래들의 콜렉션으로부터 사람의 이전 신체 활동 동안 수집된 피드백에 따라 사람의 신체 수행에 이익을 제공하는 상기 식별된 음악 노래들의 서브세트를 선택하는 단계로서, 상기 서브세트는 음악 노래들의 콜렉션보다 적은 음악 노래들을 포함하는, 상기 선택 단계를 포함하고,
    상기 피드백에 포함된 상기 정보는,
    - 상기 이전 신체 활동 동안의 사람(3)의 신체 상태 및 상기 신체 상태와 연관된 페이스(pace);
    - 일정 유형의 신체 운동 동안 어떤 음악 노래들의 서브세트가 스킵되었는지를 식별하는 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 음악 노래 선택 방법.
  9. 프로그래밍 가능한 디바이스가 제 8 항의 방법을 수행할 수 있게 하는 소프트웨어가 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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