KR101702825B1 - 체성분 측정 결과를 보정하기 위한 체성분 측정 장치 및 서버 - Google Patents
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Abstract
본 개시의 일 실시예에 따라 체성분 측정 장치가 개시된다. 상기 체성분 측정 장치는 사용자의 신체 적어도 일부분의 임피던스를 측정하는 두 개 이상의 전극, 서버 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로부터 보정정보를 수신하는 송수신모듈 및 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―, 상기 임피던스 및 상기 보정정보에 기초하여 보정 체성분 정보를 생성하는 생체정보 생성모듈을 포함하고, 상기 보정정보는 사용자 이미지―상기 사용자 이미지는 상기 사용자의 신체를 포함하는 이미지를 포함함―상의 사용자의 체형이 상기 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 표준형 이미지와 사용자의 신체에 대한 상기 사용자 이미지의 차이에 기초하여 상기 서버 및 상기 사용자 단말기 중 적어도 하나에서 생성될 수 있다.
Description
본 개시는 체성분 측정 장치에 관련된 것으로서, 보다 구체적으로, 체성분 측정 결과값을 보정하기 위한 체성분 측정 장치 및 서버에 관한 것이다.
세계적으로 고령자가 늘고 있고 소득수준이 높아짐에 따라 건강에 대한 관심이 커지고 있다. 최근에는 각국 정부 차원에서 국민들의 건강관리를 적극 지원하려는 움직임을 보이고 있다.
늘어나는 복지비용을 줄이고 경제활동 인구를 늘리기 위해서라도 국민들이 건강하고 활기차게 생활할 수 있도록 국가가 건강관리를 지원해야 한다는 인식이 확산되고 있기 때문이다.
또한, 현대인들은 사회로부터 좀더 날씬하고 좀 더 마른 몸매를 갖도록 하는 압력을 받고 있으며 이러한 사회적 압력에 부응하기 위하여 다이어트를 비롯한 각종 체중조절의 노력을 하고 있다.
공개번호 KR20020067687(2002-08-23)는 체지방 분포를 측정하기 위한 방법 및 장치를 개시한다. 구체적으로 복부의 피하지방의 두께를 측정하고, 두께에 기초하여 피하지방의 면적을 계산하는 방법을 사용하는 특징을 제시한다.
이와 같이, 체성분 측정 장치의 측정 결과값에 대한 정확성과 신뢰성은 꾸준히 향상되왔다. 하지만, 개개인마다의 체형 차이가 존재하기 때문에 측정 결과값이 부정확 해지는 문제점이 있다.
따라서, 개인별 체형의 차이를 반영하는 체성분 측정 솔루션에 대한 필요성이 당업계에 존재할 수 있다.
본 개시는 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로, 체성분 측정 장치의 측정 결과에 대한 정확성을 담보하기 위함이다.
전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라 체성분 측정 장치가 개시된다. 상기 체성분 측정 장치는 사용자의 신체 적어도 일부분의 임피던스를 측정하는 두 개 이상의 전극, 서버 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로부터 보정정보를 수신하는 송수신모듈 및 상기 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―, 상기 임피던스 및 상기 보정정보에 기초하여 보정 체성분 정보를 생성하는 생체정보 생성모듈을 포함하고, 상기 보정정보는 사용자 이미지―상기 사용자 이미지는 상기 사용자의 신체를 포함하는 이미지를 포함함―상의 사용자의 체형이 상기 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 표준형 이미지와 사용자의 신체에 대한 상기 사용자 이미지의 차이에 기초하여 상기 서버 및 상기 사용자 단말기 중 적어도 하나에서 생성될 수 있다.
대안적으로, 상기 표준형 이미지와 사용자의 신체에 대한 상기 사용자 이미지의 차이는 상기 사용자 이미지 상의 전신 대비 신체 부분별의 면적 비율을 계산하는 이미지 프로세싱을 통해 결정된 상기 사용자 이미지 상의 각각의 신체 부분별 면적 비율과 상기 표준형 이미지 상의 신체 부분별 면적 비율을 비교하여 결정될 수 있다.
대안적으로, 상기 표준형 이미지와 사용자의 신체에 대한 상기 사용자 이미지의 차이는 상기 사용자 이미지 상의 신체의 최고점과 최저점의 길이를 상기 표준형 이미지 상의 신체의 최고점과 최저점의 길이와 동일하도록 하는 이미지 프로세싱이 수행된 후, 상기 사용자 이미지 상의 각각의 신체 부분별 길이와 상기 표준형 이미지 상의 각각의 신체 부분별 길이를 비교하여 결정될 수 있다.
대안적으로, 상기 표준형 이미지는 상기 사용자 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
대안적으로, 상기 생체정보 생성모듈은 추가적으로 상기 사용자 정보 및 상기 임피던스에 기초하여 체성분 정보를 생성하고, 상기 송수신모듈은 추가적으로 상기 서버 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로 상기 체성분 정보를 송신하고, 그리고 상기 표준형 이미지는 상기 사용자 정보 및 상기 체성분 정보에 기초하여 결정될 수 있다.
대안적으로, 상기 표준형 이미지는 상기 사용자 정보에 기초한 평균 체형을 표현하기 위한 표준형 신체 이미지이고, 상기 표준형 신체 이미지는 전신 대비 각각의 신체 부분별 면적 비율 및 각각의 신체 부분별 길이 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
대안적으로, 상기 사용자 이미지는 상기 사용자의 신체를 포함하는 촬영 이미지, 또는 상기 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함할 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에 따라 체성분 측정 장치가 개시된다. 상기 체성분 측정 장치는 사용자의 신체 적어도 일부분의 임피던스를 측정하는 두 개 이상의 전극, 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―, 상기 임피던스 및 보정정보에 기초하여 보정 체성분 정보를 생성하는 생체정보 생성모듈, 사용자의 신체를 포함하는 사용자 이미지를 제공 받는 이미지 입력모듈 및 상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 상기 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 표준형 이미지와 상기 사용자 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성모듈을 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에 따라 체성분 측정 장치가 개시된다. 상기 체성분 측정 장치는 사용자의 신체 적어도 일부분의 임피던스를 측정하는 두 개 이상의 전극, 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―, 상기 임피던스 및 보정정보에 기초하여 보정 체성분 정보를 생성하는 생체정보 생성모듈, 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집을 수신하는 사용자 입력모듈 및 상기 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함하는 사용자 이미지를 생성하고, 상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 상기 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 그리고 상기 표준형 이미지와 상기 사용자 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성모듈을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따라 사용자 단말기가 개시된다. 상기 사용자 단말기는 사용자로부터 사용자의 신체에 대한 사용자 이미지 및 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―를 수신하는 수신부, 상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 상기 사용자 이미지와 표준형 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성부 및 상기 보정정보를 체성분 측정 장치로 송신하는 송신부를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따라 서버가 개시된다. 상기 서버는 체성분 측정 장치 및 사용자 단말기 중 하나로부터 사용자의 신체에 대한 사용자 이미지 및 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―를 수신하는 수신부, 상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 상기 사용자 이미지와 표준형 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성부 및 상기 보정정보를 체성분 측정 장치로 송신하는 송신부를 포함할 수 있다.
대안적으로, 상기 수신부는 상기 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집을 입력 받는 사용자 입력모듈을 더 포함하고, 상기 사용자 이미지는 상기 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함하고, 그리고 상기 보정정보 생성부는 상기 사용자 체형 이미지와 상기 표준형 이미지의 차이에 기초하여 상기 보정정보를 생성할 수 있다.
본 개시는 체성분 측정 장치의 측정 결과에 대한 정확성을 담보할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 블록 구성도(Block diagram)를 도시한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보, 표준형 이미지 및 사용자 이미지의 관계를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 이미지 프로세싱에 대한 예시도를 도시한다.
도 4는 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 이미지 프로세싱에 대한 예시도를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 체형 이미지의 예시도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 정보(200) 및 보정 체성분 정보(300)의 생성을 도시한다.
도 8은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 9는 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 다양한 양태가 구현될 수 있는 예시적 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보, 표준형 이미지 및 사용자 이미지의 관계를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 이미지 프로세싱에 대한 예시도를 도시한다.
도 4는 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 이미지 프로세싱에 대한 예시도를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 체형 이미지의 예시도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 정보(200) 및 보정 체성분 정보(300)의 생성을 도시한다.
도 8은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 9는 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 다양한 양태가 구현될 수 있는 예시적 시스템을 도시한다.
다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명되며, 전체 도면에서 걸쳐 유사한 도면번호는 유사한 구성요소를 나타내기 위해서 사용된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 개시의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다. 다른 예들에서, 공지된 구조 및 장치들은 실시예들의 설명을 용이하게 하기 위해서 블록 다이어그램 형태로 제공된다.
본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정, 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치에서 실행되는 애플리케이션 및 컴퓨팅 장치 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있고, 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화될 수 있고, 또는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통한 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 서버의 블록 구성도(Block diagram)를 도시한다.
본 개시의 일 실시예에 따라, 서버(900)는 수신부(910), 보정정보 생성부(930) 및 송신부(950)를 포함할 수 있다.
수신부(910)는 체성분 측정 장치(100) 및 사용자 단말기(700) 중 하나로부터 사용자의 신체에 대한 사용자 이미지(330) 및 사용자 정보(352)를 수신할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에서 사용자 이미지(330)는 사용자의 신체를 포함하는 촬영 이미지(331), 또는 표준형 이미지에 기초하여 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지(332)를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 수신부(910)는 체성분 측정 장치(100) 및 사용자 단말기(700) 중 하나로부터 사용자 단말기에서 촬영되거나 저장된 촬영 이미지(331)를 수신할 수 있다. 그리고, 여기서 촬영 이미지는 상기 사용자의 신체 일부 또는 전체를 포함하여 상기 사용자의 체형이 표현된 사용자 이미지(330)일 수 있다. 또한, 사용자 이미지는 사용자 단말기 상에 저장된 촬영 이미지 외에도 상기 사용자 단말기와 연결된 네트워크를 통하여 서버(900) 상에 저장된 촬영 이미지(331)일 수 있다.
그리고, 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 이미지(330)는 사용자 체형 이미지(332)를 포함할 수 있다. 또한, 수신부(910)는 사용자 체형 이미지(332)를 생성하기 위한 사용자의 편집을 입력 받는 사용자 입력모듈(911)을 더 포함할 수 있다. 전술한 사용자 체형 이미지 및 사용자 입력모듈에 대한 자세한 내용은 도 5에 대한 상세한 설명에서 후술한다.
상기 사용자 정보(352)는 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 또한 추가적으로, 사용자의 연령, 성별, 체중, 신장(키), 인종, 주파수별 임피던스 측정값, 신체부위별 임피던스 측정값, 체지방량, 근육량, 무기질량, 체수분량, 신체둘레(복부, 허리, 엉덩이 등 특정 부위), 식습관, 운동습관, 생활습관, 병력, 섭취한 음식, 수행한 운동정보 및 활동량 중 적어도 하나 이상의 사용자에 관련한 정보를 포함할 수 있다.
그리고, 사용자 정보(352)는 체성분 측정 장치(100) 및 사용자 단말기(700) 중 하나로부터 수신부(910)가 수신할 수 있다. 여기서 사용자 정보는 체성분 측정 장치 상에 저장되어 있는 정보일 수 있다. 또한, 상기 사용자 정보는 체성분 측정 장치(100)의 사용자 정보 입력모듈(미도시)을 통해 사용자로부터 입력 받은 정보일 수 있다. 전술한 사용자 정보의 출처 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 사용자 정보(352)는 사용자 단말기(700) 상에 저장되어 있거나 또는, 사용자로부터 입력 받은 정보일 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 수신부(910)는 체성분 측정 장치(100)로부터 체성분 정보(200)를 수신할 수 있다. 상기 체성분 정보는 사용자 정보(352) 및 사용자의 신체 적어도 일부분에서 측정된 임피던스(351)에 기초하여 상기 체성분 측정 장치(100)에서 생성된 체성분 정보일 수 있다.
보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지(330)와 표준형 이미지(310)의 차이에 기초하여 보정정보를 생성할 수 있다. 그리고, 상기 보정정보(350)는 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함할 수 있다. 여기서 보정 체성분 정보는 임피던스(351), 사용자 정보(352) 및 보정정보(350)에 기초하여 체성분 측정 장치(100) 상에서 생성되도록 구성될 수 있다. 전술한 보정 체성분 정보의 생성 및 보정치 반영은 도 7에서 후술한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성부(930)는 표준형 이미지(310)를 저장할 수 있다. 여기서 표준형 이미지는 표준 체형을 표현하기 위한 수치/통계적 및 시각적 자료를 포함할 수 있다. 여기서 표준형 이미지는 도 2에 대한 상세한 설명에서 후술한다.
송신부(950)는 보정정보 생성부(930)가 생성한 보정정보(350)를 체성분 측정 장치(100)로 송신할 수 있다. 보다 구체적으로, 본 개시의 일 실시예에 따른 송신부(950)는 보정정보 생성부로부터 보정정보를 제공 받을 수 있다. 그리고, 상기 송신부(950)는 체성분 측정 장치(100)로 보정정보를 네트워크를 통해 송신할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보, 표준형 이미지 및 사용자 이미지의 관계를 도시한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보(350)는 표준형 이미지와 사용자 이미지의 차이에 기초하여 서버(900) 및 사용자 단말기(700) 중 적어도 하나에서 생성될 수 있다.
여기서 표준형 이미지(310)는 수신부(910)에서 수신한 사용자 정보(352)에 기초하여 결정될 수 있다. 또한, 표준형 이미지(310)는 각각의 사용자 정보(352) 별로 그룹화된 표준 체형을 표현할 수 있도록 각각의 신체 부분별 면적 비율(311) 및 신체 부분별 길이(312)를 포함할 수 있다. 그리고, 표준형 이미지(310)는 표준 체형을 표현할 수 있는 수치/통계적 및 시각적 자료(예컨대, 신체 부분별 둘레 길이 및 비율) 중 사용자 정보(352)에 해당하거나 유사한 그룹에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 서버의 수신부(910)가 사용자 단말기로부터 수신한 사용자 정보 중 나이 및 성별에 관련한 정보가 (30대, 남자)인 경우, 보정정보 생성부(930)는 30대와 남자라는 사용자 정보에 기초하여 통계학적으로 동일한 그룹에서 최다수의 사람이 가지고 있는 평균 체형(허리 둘레, 허벅지 둘레, 신장 및 체중 등)을 결정할 수 있다. 또한, 상기 결정된 평균 체형을 표현 할 수 있도록 수치적인 표준형 이미지를 생성할 수 있다. 전술한 사용자 정보에 기초한 표준형 이미지 결정의 자세한 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 또한, 상기 서버의 수신부(910) 및 보정정보 생성부(930)의 동작은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 사용자 단말기의 수신부(710) 및 보정정보 생성부(730)가 수행할 수도 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 표준형 이미지(310)는 사용자 정보(352) 및 체성분 정보(200)에 기초하여 결정될 수 있다. 보다 구체적으로, 서버의 수신부(910)는 체성분 측정 장치(100)로부터 체성분 정보(200)를 수신할 수 있다. 그리고 여기서 체성분 정보는 사용자 신체 적어도 일부에서 측정된 임피던스(351) 및 사용자 정보(352)에 기초하여, 체성분 측정 장치(100)에서 생성된 것일 수 있다.
예를 들어, 서버의 수신부(910)가 체성분 측정 장치(100)로부터 수신한 체성분 정보(200)가 체지방률 5%를 포함하고, 사용자 단말기(700)로부터 수신한 사용자 정보가 (20대, 남자, 헬스 트레이너)일 경우, 보정정보 생성부(930)는 상기 사용자 정보 및 체성분 정보에 기초하여, 유사한 항목이 가장 많은 표준 모델을 결정할 수 있다. 또한, 표준 모델에 따른 평균 체형(신장, 어깨 둘레, 가슴 둘레 및 상체와 하체의 면적 비율 등)을 표현하기 위한 시각적인 표준형 이미지(예컨대, 근육질의 마네킹 캐릭터)를 생성할 수 있다. 전술한 사용자 정보 및 체성분 정보에 기초한 표준형 이미지의 결정의 자세한 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 또한, 상기 서버의 수신부(910) 및 보정정보 생성부(930)의 동작은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 사용자 단말기의 수신부(710) 및 보정정보 생성부(730)가 수행할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 이미지 프로세싱에 대한 예시도를 도시한다.
본 개시의 일 실시예에서 서버(900)는 사용자 이미지(330) 상의 신장과 표준형 이미지(310) 상의 신장을 동일하도록 하는 이미지 프로세싱을 수행 할 수 있다.
이하에서 기재되는 보정정보 생성부의 동작은 본 개시의 다른 일 실시예 각각에 따른 서버의 보정정보 생성부(930), 사용자 단말기의 보정정보 생성부(730) 및 체성분 측정 장치의 보정정보 생성모듈(190) 중 적어도 하나에서 수행될 수 있다.
보다 구체적으로, 보정정보 생성부(930)는 사용자 정보(352), 또는 사용자 정보(352) 및 체성분 정보(200)에 기초하여 표준형 이미지(310)를 결정할 수 있다. 그리고, 보정정보 생성부(930)는 상기 결정된 표준형 이미지에 기초하여 상기 표준형 이미지 상의 신체의 수직 방향으로의 최고점 및 수직 방향으로의 최저점을 결정할 수 있다. 이에 따라 상기 보정정보 생성부는 상기 최고점과 최저점을 잇는 직선의 길이를 신장으로 결정할 수 있다. 또한, 보정정보 생성부(930)는 수신부(910)로부터 사용자 이미지(330)를 제공 받을 수 있다. 상기 사용자 이미지는 촬영 이미지(331) 또는 사용자 체형 이미지(332)로써, 사용자의 신체에 대한 시각적인 이미지를 포함할 수 있다. 그리고, 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지 상의 신체에서 최고점 및 최저점을 결정할 수 있다. 따라서, 상기 보정정보 생성부(930)는 상기 최고점과 최저점을 통해 사용자 이미지(330) 상의 신체의 신장을 결정할 수 있다. 따라서, 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지(330) 상의 신장과 표준형 이미지(310) 상의 신장을 비교할 수 있다. 그리고, 상기 보정정보 생성부(930)는 비교 결과에 기초하여, 두 이미지 상의 신장을 동일하도록 하는 이미지 프로세싱을 수행할 수 있다. 여기서 이미지 프로세싱은 신장의 비교결과에 기초하여 상기 신장들이 동일하도록 사용자 이미지(330) 및 표준형 이미지(310) 중 적어도 하나를 확대, 또는 축소하는 동작일 수 있다. 따라서, 보정정보 생성부는 동일한 신장의 사용자 이미지 상의 표현된 신체 크기와 상관없이 표준형 이미지와 비교할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지(330) 상의 신체의 최고점을 결정할 때, 상기 신체의 두발을 고려할 수 있다. 보다 구체적으로 보정정보 생성부는 표준형 이미지(310)에 기초하여 평균 체형의 이마(forehead)의 고점을 결정할 수 있다. 여기서 이마의 고점이란 평균적으로 머리에서 두발이 생성되기 시작하는 얼굴과 두피의 경계일 수 있다. 그리고, 상기 보정정보 생성부는 상기 고점을 표준형 이미지에서 신체의 최고점으로 고려할 수 있다, 또한, 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지(330) 상의 신체에서 이마의 고점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 보정정보 생성부는 사용자 이미지에서 평균적인 신체의 색(예컨대, 황색 등)으로 구성된 최상단 픽셀을 상기 신체의 이마의 고점으로 결정할 수 있다. 따라서 상기 보정정보 생성부는 상기 이마의 고점을 사용자 이미지 상의 최고점으로 고려할 수 있다. 전술한 사용자 이미지 상의 신체에서 이마 고점을 구하는 방법의 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 따라서, 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지 상의 신체에서 두발의 형태와 상관없이 표준형 이미지 상의 신장과 사용자 이미지 상의 신장을 동일하도록 이미지 프로세싱 할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성부는 도 3에 도시된 바와 같이 사용자 이미지(330) 상의 각각의 신체 부분별 길이와 표준형 이미지(310) 상의 각각의 신체 부분별 길이를 비교하여 차이를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 보정정보 생성부(930)는 이미지 프로세싱을 통해 표준형 이미지 상의 신체와 사용자 이미지 상의 신체를 동일한 길이, 즉 동일한 신장으로 만들 수 있다. 그리고, 상기 보정정보 생성부는 표준형 이미지와 사용자 이미지 상의 신체의 부분별 길이를 비교할 수 있다. 여기서 각 신체의 부분별 길이는 신체의 주요 구성점 사이를 잇는 길이일 수 있다. 예를 들어, 보정정보 생성부는 표준형 이미지(310) 상의 신체의 어깨, 팔꿈치, 손바닥의 중점 및 중지의 끝을 잇는 길이를 표준형 팔의 길이(11)로 결정할 수 있다. 또한, 상기 보정정보 생성부는 사용자 이미지 상에서의 신체의 어깨, 팔꿈치, 손바닥의 중점 및 중지의 끝을 잇는 길이를 사용자 팔의 길이(21)로 결정할 수 있다. 따라서, 보정정보 생성부는 상기 표준형 팔의 길이와 사용자 팔의 길이를 비교하여, 사용자의 팔이 표준형 이미지 상의 표준 체형의 팔보다 긴지 짧은지 여부 및 어느 정도 비율로 차이 나는지를 결정할 수 있다. 전술한 이미지 상의 신체 길이 측정 방법 및 신체 구성점들은 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 보정정보 생성부는 격자 무늬의 프레임을 표준형 이미지 및 사용자 이미지에 커버시킨 후 각각의 신체 부분별 해당하는 단방향 격자 무늬의 개수를 길이로 결정할 수 있다.
도 4는 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 이미지 프로세싱에 대한 예시도를 도시한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지(330) 및 표준형 이미지 상의 신체 전체, 즉, 전신에 대한 면적을 결정하는 이미지 프로세싱을 수행할 수 있다. 또한, 상기 보정정보 생성부는 상기 전신 면적 대비 신체 부분별 면적을 각각 계산할 수 있다. 따라서, 보정정보 생성부는 각각의 신체 부분별 면적 비율(311)을 결정할 수 있다.
이하에서 기재되는 보정정보 생성부의 동작은 본 개시의 다른 일 실시예 각각에 따른 서버의 보정정보 생성부(930), 사용자 단말기의 보정정보 생성부(730) 및 체성분 측정 장치의 보정정보 생성모듈(190) 중 적어도 하나에서 수행될 수 있다.
보다 구체적으로, 보정정보 생성부(930)는 사용자 정보(352), 또는 사용자 정보(352) 및 체성분 정보(200)에 기초하여 표준형 이미지(310)의 시각적인 이미지를 결정할 수 있다. 그리고, 보정정보 생성부(930)는 상기 결정된 표준형 이미지에 기초하여 상기 표준형 이미지 상의 신체의 외각선을 결정할 수 있다. 이에 따라 상기 보정정보 생성부는 상기 외각선들로 구성되는 도형의 면적을 표준형 전신 면적으로 결정할 수 있다. 그리고, 보정정보 생성부는 표준형 이미지 상의 신체에서 각각의 부분별로 면적을 결정하고, 부분별 면적을 전신 면적으로 나눠 전신 면적 대비 각각의 신체 부분별 면적 비율(311)을 결정할 수 있다. 또한, 보정정보 생성부(930)는 수신부(910)로부터 사용자 이미지(330)를 제공 받을 수 있다. 그리고 상기 보정정보 생성부는 전술한 동작과 같이 사용자 이미지(330) 상의 각각의 신체 부분별 면적 비율(311)을 결정할 수 있다. 따라서, 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지(330) 상의 각각의 신체 부분별 면적 비율(311)을 표준형 이미지(310) 상의 각각의 신체 부분별 면적 비율과 비교할 수 있다. 그리고, 상기 보정정보 생성부(930)는 비교 결과, 즉 차이에 기초하여 보정정보(350)를 생성할 수 있다. 전술한 각각의 신체 부분별 면적 비율의 결정 방법의 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 표준형 이미지(310)가 수치적인 데이터로 제공되는 경우, 보정정보 생성부(930)는 각각의 신체 부분별 길이와 둘레 길이에 기초하여(예컨대 길이×(둘레×0.5)=면적 등) 각각의 신체 부분별 면적 비율을 결정할 수도 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성부는 도 4에서 도시된 바와 같이, 표준형 이미지 및 사용자 이미지 상의 신체를 각각의 부분별로 분할하여 면적을 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 보정정보 생성부(930)는 표준형 이미지 상의 신체의 각 부분을 구분할 수 있다. 예를 들어, 보정정보 생성부(930)는 표준형 이미지(310) 상의 신체를 양 팔(31)과 목부터 허리까지의 몸통(32)으로 구성되는 상반신, 허리 아래부터 발 끝까지의 하반신(33)의 구성으로 구분할 수 있다. 또한, 보정정보 생성부(930)는 사용자 이미지(330) 상의 신체를 상기 표준형 이미지의 구성과 동일하도록 구분할 수 있다. 따라서, 상기 사용자 이미지 상의 신체는 양 팔(41)과 목부터 허리까지의 몸통(42)으로 구성되는 상반신, 허리 아래부터 발 끝까지의 하반신(43)의 구성으로 구분될 수 있다. 따라서, 보정정보 생성부는 표준형 이미지 및 사용자 이미지 상의 신체에 대해서 각 부분별 면적을 연산할 수 있고, 전체 면적 대비 각 부분별 면적 비율(예컨대, 상체:몸통:하반신=0.1:0.35:0.55)를 결정할 수 있다. 전술한 신체의 부분의 구성 및 면적 비율 수치의 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
본 개시의 추가적인 일 실시예에 따른 보정정보 생성부(930)가 사용자 이미지 상의 신체를 구분하는 방법에 있어서, 신체가 착용하고 있는 의류 및 액세서리를 기준으로 고려할 수 있다. 예를 들어, 사용자 이미지 상의 신체가 착용하고 있는 의류가 허리 밴드를 포함하는 바지일 경우, 보정정보 생성부는 상기 밴드의 하부를 하반신(43), 밴드의 상부를 상반신으로 결정할 수 있다. 또 다른 예시로, 사용자 이미지가 신체의 구분선(예컨대, 어깨라인이 구분된 티셔츠)이 포함된 의류를 착용한 신체를 포함하고 있을 수 있다. 이러한 경우, 보정정보 생성부(930)는 상기 구분선에 기초하여 상기 각각의 신체 부분을 구분할 수 있다. 전술한 사용자 이미지에서의 신체 구분 방법의 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 수신부(910)가 사용자로부터 신체의 구분에 대한 가이드라인을 수신하고, 상기 가이드라인을 보정정보 생성부에 제공할 수도 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 체형 이미지의 예시도이다.
본 개시의 일 실시예에 따른 수신부(910)는 표준형 이미지(310)에 기초하여 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집을 입력 받는 사용자 입력모듈(911)을 더 포함할 수 있다. 여기서 사용자 입력모듈은 사용자 단말기(700), 또는 체성분 측정 장치(100)와 유/무선 네트워크로 연결되도록 구성될 수 있다. 또한, 서버(900) 상에 사용자가 직접 사용자 편집을 입력 할 수 있도록 구성될 수 있다.
그리고, 이하에서 기재되는 사용자 입력모듈의 동작은 본 개시의 다른 일 실시예 각각에 따른 서버의 사용자 입력모듈(911), 사용자 단말기의 사용자 입력모듈(711) 및 체성분 측정 장치의 사용자 입력모듈(180) 중 적어도 하나에서 수행될 수 있다.
보다 구체적으로, 사용자 입력모듈(911)은 표준형 이미지에 대한 사용자의 편집을 입력 받도록 구성될 수 있다. 상기 사용자의 편집(340)이란, 시각적, 또는 수치적으로 제공되는 표준형 이미지(310)를 사용자가 자신의 체형과 유사하도록 하는 수정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 신체 수치의 수정, 각 신체 부분별 확대 및 근육이 많다고 생각되는 부분에 대한 색칠 등의 수정이 다양하게 고려될 수 있다. 전술한 사용자의 편집의 기재들은 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 따라서, 사용자 입력모듈(911)은 입력 받은 사용자의 편집이 상기 표준형 이미지에 반영된 사용자 체형 이미지(332)를 생성할 수 있다.
도 5에는 사용자로부터 사용자의 편집(340)을 수신하기 위한 사용자 단말기(700)가 예시로써 도시된다. 여기서 사용자 단말기(700)는 사용자의 편집(340)을 입력 받기 위한 예시적인 장치로써, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 체형 이미지(332)는 표준형 이미지(310)에 기초할 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자로부터 사용자의 편집(340)을 수신하기 전의 사용자 체형 이미지(332)는 표준형 이미지(310)일 수 있다. 즉, 예시에서 상기 사용자 단말기(700) 상에 최초로 디스플레이 되는 기본 이미지는 표준형 이미지일 수 있다. 따라서, 사용자 입력모듈(911)이 아무런 사용자의 편집(340)을 수신하지 못한 경우, 보정정보 생성부(930)는 상기 표준형 이미지를 사용자 이미지(330)로써 사용할 수 있다. 또한, 사용자 입력모듈(911)이 사용자의 편집(340)을 수신하는 경우, 상기 사용자 입력모듈은 수신한 편집내용 및 표준형 이미지(310)에 기초하여 사용자 체형 이미지(332)를 생성할 수 있다. 이러한 경우, 보정정보 생성부(930)는 수신부(910)로부터 제공받아 상기 사용자 체형 이미지를 사용자 이미지(330)로 결정할 수 있다.
ⅰ) 체성분 측정 장치의 제 1 실시예
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
본 개시의 일 실시예에 따라 체성분 측정 장치(100)는 전극(110), 생체정보 생성모듈(130) 및 송수신모듈(150)을 포함할 수 있다. 여기서 전극(110)은 사용자 신체의 적어도 일부분에 전류를 인가하여 임피던스를 측정하기 위해 두 개 이상으로 구성될 수 있다. 또한, 전극은 측정한 임피던스(351)를 생체정보 생성모듈(130)에 제공할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 개시의 일 실시예에 따른 전극(110)은 사용자 신체의 적어도 일부분에 접촉될 수 있도록 배치될 수 있다. 그리고, 전극은 사용자 신체의 적어도 일부에 일정한 주파수를 지닌 전류를 인가할 수 있다, 이에 따라, 상기 전극은 상기 사용자 신체의 적어도 일부에 대한 임피던스(351)를 측정할 수 있다.
예를 들어, 상기 전극(110)은 체성분 측정 장치(100) 상에서 왼쪽 손목에 접촉될 수 있게 배치되어 있는 좌측 전압전극, 좌측 전류전극과 오른쪽 손 2개의 손가락이 접촉할 수 있는 우측 전압전극, 우측 전류전극으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 전극(110)은 50kHz의 주파수를 지니는 전류를 왼쪽 손목의 좌측 전류전극으로 인가 할 수 있다. 그리고, 상기 전류는 왼쪽 손목, 왼쪽 팔, 몸통, 오른쪽 팔 및 오른쪽 손목을 거쳐 오른쪽 손의 우측 전류전극으로 돌아 올 수 있다. 또한, 상기 전극(110)은 50kHz 전류가 흐를 때 왼쪽 손목의 좌측 전압전극와 오른쪽 손의 우측 전압전극 간의 전압차를 측정함으로써 사용자 신체 중 상기 전류가 통전된 양쪽 팔과 몸통 부분의 임피던스(351)를 측정할 수 있다. 상기 전극(110)의 배치와 작동 동작은 상세한 예시의 기재일뿐, 본 개시는 이에 제한 되지 않는다.
본 개시의 일 실시예에 따라, 전극(110)은 네 개 이상으로 구성되고, 복수의 주파수를 가진 전압을 사용자에게 인가할 수 있다. 보다 구체적으로, 전극(110)은 복수 개의 전류전극과 전압전극으로 구성될 수 있고, 여러 주파수를 지니는 전류를 통전시킬 수 있다. 또한, 여러 주파수에 해당하는 사용자 신체의 적어도 일부분의 임피던스(351)를 측정할 수 있다.
생체정보 생성모듈(130)은 임피던스(351), 사용자 정보(352) 및 보정정보(350)에 기초하여 보정 체성분 정보(300)를 생성할 수 있다. 여기서 보정 체성분 정보(300)는, 체중, 체수분량, 세포 내 수분량, 세포 외 수분량, 체질량 지수, 체지방량, 근육량 및 골격근량 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 보정 체성분 정보(300)는 단백질량 및 무기질량과 같은 기재되니 않는 다양한 정보들이 더 포함될 수 있다. 여기서 보정 체성분 정보의 생성은 도 7에서 후술한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 생체정보 생성모듈(130)은 임피던스(351) 및 사용자 정보(352)에 기초하여 체성분 정보(200) 생성할 수 있다. 여기서 체성분 정보(200)는 사용자의 체형을 반영하기 위한 보정정보를 제외하고 생성될 수 있다. 예를 들어, 전극(110)을 통해 측정한 임피던스(351)가 700Ω이고, 사용자 정보가 (50세, 남자)인 경우, 생체정보 생성모듈(130)은 체지방률 25%라는 체성분 정보(200)를 생성할 수 있다. 전술한 사용자 정보 및 임피던스에 기초한 체성분 정보 생성 방법 및 수치의 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
송수신모듈(150)은 서버(900) 및 사용자 단말기(700) 중 적어도 하나로부터 보정정보(350)를 수신할 수 있다. 보다 구체적으로, 송수신모듈(150)은 사용자 단말기 또는 서버(900)와 직접적인 통신 또는 네트워크(도 10 참조)를 통해 보정정보를 수신할 수 있다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 송수신모듈(150)은 서버 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로부터 사용자 정보를 더 수신할 수도 있다. 여기서 사용자 정보(352)는 사용자 단말기(700) 상에 저장되어 있는 정보일 수 있다. 또한, 상기 사용자 정보는 사용자 단말기의 사용자 정보 입력모듈(미도시)을 통해 사용자로부터 입력 받은 정보일 수 있다. 전술한 사용자 정보의 출처 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 본 개시의 다른 일 실시예 따른 사용자 정보(352)는 체성분 측정 장치(100) 상에 저장되어 있거나 또는, 체성분 측정 장치의 사용자 정보 입력모듈(미도시)을 통하여 사용자로부터 입력 받을 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 송수신모듈(150)은 생체정보 생성모듈(130)이 체성분 정보(200)를 생성하는 경우, 서버(900) 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로 상기 체성분 정보를 송신할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 정보(200) 및 보정 체성분 정보(300)의 생성을 도시한다. 여기서 체성분 정보의 생성에 대한 설명은 도 6에서 전술하였기 때문에 생략한다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 개시의 일 실시예에 따른 생체정보 생성모듈(130)은 임피던스, 사용자 정보 및 보정정보(350)에 기초하여 보정 체성분 정보(300)를 생성할 수 있다. 또한, 체성분 정보(200)의 생성에 기초가 되는 임피던스(351) 및 사용자 정보(352)가 동일한 경우, 생체정보 생성모듈(130)은 체성분 정보(200)에 보정정보(350)를 반영하여 보정 체성분 정보(300)를 생성할 수 있다.
여기서 보정정보(350)는 사용자의 체형이 보정 체성분 정보(300)에 반영되도록 하는 보정치를 포함할 수 있다. 그리고, 상기 보정정보는 표준형 이미지(310)와 사용자 이미지(330)의 차이(도면 2, 3 및 4에 대한 상세한 설명 참조)에 기초하여 서버(900) 및 사용자 단말기(700) 중 적어도 하나에서 생성될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정치는 체성분 정보(200), 또는 체성분 정보의 생성에 기초가 되는 임피던스(351)에 연산될 수 있는 수치를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 보정치는 체성분 정보에 포함되는 항목 중 적어도 일부와 연관되어 상기 항목을 가감할 수 있도록 구성된 수치일 수 있다. 또한, 보정치는 체성분 정보(200)가 생성되기 이전에, 임피던스(351)와 연산되어 상기 임피던스를 가감할 수 있도록 구성된 수치일 수 있다.
이하에 기재되는 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치(100), 사용자 단말기(700) 및 서버(900)의 동작을 통해 수행되는 보정 체성분 정보(300)의 생성은 자세한 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치는 서버 및 사용자 단말기를 사용하지 않고, 보정 체성분 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 생체정보 생성모듈(130)은 700Ω의 임피던스(351) 및 (25세, 남자)라는 사용자 정보(352)에 기초하여 체지방률 15%라는 항목을 포함하는 체성분 정보(200)를 생성할 수 있다. 또한, 서버(900)는 수신부(910)를 통하여 상기 사용자 정보(352) 및 사용자 이미지(330)를 수신할 수 있다. 여기서 사용자 이미지는 사용자의 전신이 포함된 촬영 이미지(331)로써, 보정정보 생성부(930)의 이미지 프로세싱을 통하여 전신 대비 신체 부분별 면적 비율(311)이 각각 (팔:몸통:얼굴:하반신=15%:40%:5%:40%)으로 결정될 수 있다. 그리고, 상기 보정정보 생성부(930)는 상기 사용자 정보(25세, 남자)에 기초한 표준형 이미지(310)를 결정할 수 있다. 여기서 표준형 이미지는 (팔:몸통:얼굴:하반신=10%:35%:8%:47%)라는 전신 대비 신체 부분별 면적 비율(311)을 포함할 수 있다. 따라서, 보정정보 생성부(930)는 상기 표준형 이미지와 사용자 이미지 각각의 신체 부분별 면적 비율(311)을 비교하여, 상기 사용자가 상대적으로 표준 체형보다 몸통과 팔에 대한 면적 비율이 10% 더 높다는 차이를 획득할 수 있다. 또한, 상기 보정정보 생성부(930)는 획득한 면적 비율 간의 차이에 기초하여 상기 사용자가 상체 비만이라는 결과를 도출하고, 체지방률 +3%라는 보정치를 포함하는 보정정보(350)를 생성할 수 있다. 그리고, 서버의 송신부(950)는 상기 보정정보를 체성분 측정 장치(100)로 송신할 수 있다. 따라서, 체성분 측정 장치(100)의 송수신모듈(150)은 보정정보를 수신하고, 상기 생체정보 생성모듈(130)에 제공할 수 있다. 그리고, 생체정보 생성모듈은 상기 체지방률 15%라는 항목을 포함하는 체성분 정보에 체지방률 +3%라는 보정치를 가산하는 동작을 수행할 수 있다. 이에 따라, 보정정보 생성부는 체지방률 18%라는 항목을 포함하는 보정 체성분 정보(300)를 생성할 수 있다. 전술한 보정 체성분 정보의 생성 방법 및 수치의 기입은 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
따라서, 본 개시의 일 실시예의 체성분 측정은 임피던스(351) 및 간단한 사용자 정보(352)만으로 고려할 수 없는 하체 비만 및 상체 근육 과다와 같은 자신의 체형 특징을 이미지를 통해 간단하고 직관적으로 체성분 정보 생성에 반영할 수 있어 보다 정확한 체성분 정보를 제공할 수 있는 일 효과를 가질 수 있다. 그리고, 웨어러블 장치와 같은 간편한 체성분 측정 장치에서 측정하지 못하는 신체 부위를 포함하는 사용자 이미지를 통하여 체성분 정보 생성에 반영할 수 있다. 그리고 그에 따라 생성되는 체성분 정보의 정확성 및 신뢰성이 담보될 수 있는 일 효과가 있을 수 있다.
ⅱ) 체성분 측정 장치의 제 2 실시예
도 8은 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
본 개시의 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치(100)는 전극(110), 생체정보 생성모듈(130), 송수신모듈(150), 이미지 입력모듈(170) 및 보정정보 생성모듈(190)을 포함할 수 있다. 여기서 전극, 생체정보 생성모듈 및 송수신 모듈에 대한 자세한 설명은 도 6에서 전술하였고, 이하에서는 이미지 입력모듈(170) 및 보정정보 생성모듈(190)에 대한 설명을 기재한다.
여기서 이미지 입력모듈(170)은 사용자의 신체를 포함하는 사용자 이미지(330)를 제공 받을 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 이미지 입력모듈(170)은 서버(900), 사용자 단말기(700) 및 사용자로부터의 직접적인 입력 중 적어도 하나를 통하여 사용자 이미지(330)를 입력 받을 수 있다. 예를 들어, 이미지 입력모듈(170)은 사용자 단말기(700)로부터 상기 사용자 단말기 상에 저장된 촬영 이미지(331)를 블루투스를 통해 전송 받을 수 있다. 또한, 이미지 입력모듈(170)은 자신과 연결된 서버(900)에서 생성된 사용자 체형 이미지(332)를 수신할 수 있다. 전술한 이미지 입력모듈의 사용자 이미지 수신 방법의 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
그리고, 보정정보 생성모듈(190)은 표준형 이미지(310)와 사용자 이미지(330)의 차이에 기초하여 보정정보(350)를 생성할 수 있다. 상기 보정정보(350)는 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성모듈(190)은 송수신모듈(150)에서 수신한 사용자 정보(352)에 기초하여 표준형 이미지를 결정할 수 있다. 여기서 표준형 이미지(310)는 각각의 사용자 정보(352) 별로 그룹화된 표준 체형을 표현할 수 있도록 각각의 신체 부분별 면적 비율(311) 및 신체 부분별 길이(312)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 보정정보 생성모듈(190)은 표준 체형을 표현할 수 있는 수치/통계적 및 시각적 자료(예컨대, 신체 부분별 둘레 길이 및 비율)을 저장할 수 있다. 그리고, 상기 보정정보 생성모듈(190)은 저장된 자료들 중 상기 사용자 정보에 해당하거나 유사한 그룹에 대한 정보를 표준형 이미지로 결정할 수 있다.
예를 들어, 송수신모듈(150)이 사용자 단말기로부터 수신한 사용자 정보 중 나이 및 성별에 관련한 정보가 (60대, 여자)인 경우, 보정정보 생성모듈(190)은 60대와 여자라는 사용자 정보에 기초하여 통계학적으로 동일한 그룹에서 최다수의 사람이 가지고 있는 평균 체형(허리 둘레, 허벅지 둘레, 신장 및 체중 등)을 결정할 수 있다. 또한, 상기 결정된 평균 체형의 자료들을 시각적인 표준형 이미지로 표현할 수 있다. 전술한 보정정보 생성모듈의 표준형 이미지 결정은 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
또한, 본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성모듈은 생체정보 생성모듈(130)이 생성한 체성분 정보(200) 및 사용자 정보(352)에 기초하여 표준형 이미지를 결정할 수 있다.
예를 들어, 생체정보 생성모듈(130)이 (20대, 남자, 흑인)이라는 사용자 정보 및 사용자 신체의 임피던스(351)에 기초하여 체성분 정보(200)를 생성할 수 있다. 그리고 상기 체성분 정보는 체지방률 5%라는 항목을 포함할 수 있다. 이에 따라, 보정정보 생성모듈(190)은 상기 사용자 정보 (20대, 남자, 흑인) 및 체성분 정보인 체지방률 5%에 기초하여 표준형 이미지를 결정할 수 있다. 여기서 표준형 이미지(310)는 흑인이라는 사용자 정보에 기초하여 신체 부분별 길이(312)가 황인보다 길고, 5%라는 낮은 체지방률에 기초하여 역삼각형 체형을 표현하기 위한 시각적인 마네킹일 수 있다. 전술한 사용자 정보 및 체성분 정보에 기초한 표준형 이미지의 결정의 자세한 기재는 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
본 개시의 일 실시예에 따른 보정정보 생성모듈(190)의 보정정보(350) 생성 및 보정 체성분 정보(300)의 생성은 도 3, 도 4 및 도 7에서 전술하였기 때문에 후략한다.
이와 같이, 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치(100)는 보정 체성분 정보를 생성할 수 있다. 따라서, 본 개시의 일 실시예의 체성분 측정은 임피던스(351) 및 간단한 사용자 정보(352)만으로 고려할 수 없는 하체 비만 및 상체 근육 과다와 같은 자신의 체형 특징을 이미지를 통해 간단하고 직관적으로 체성분 정보 생성에 반영할 수 있어 보다 정확한 체성분 정보를 제공할 수 있는 일 효과를 가질 수 있다. 그리고, 웨어러블 장치와 같은 간편한 체성분 측정 장치에서 측정하지 못하는 신체 부위를 포함하는 사용자 이미지를 통하여 체성분 정보 생성에 반영할 수 있다. 그리고 그에 따라 생성되는 체성분 정보의 정확성 및 신뢰성이 담보될 수 있는 일 효과가 있을 수 있다.
추가적으로, 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치는 사용자 이미지를 직접 입력 받을 수 있고, 보정정보 및 보정 체성분 정보가 체성분 측정 장치(100) 상에서 생성될 수 있다. 따라서, 네트워크 오류 등으로 인하여 다른 장치 또는 서버와 통신이 어려운 경우에도 보정 체성분 정보를 생성할 수 있는 효과를 지닐 수 있다.
ⅲ) 체성분 측정 장치의 제 3 실시예
도 9는 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치의 블록 구성도를 도시한다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치(100)는 전극(110), 생체정보 생성모듈(130), 사용자 입력모듈(180) 및 보정정보 생성모듈(190)을 포함할 수 있다. 여기서 전극, 생체정보 생성모듈 및 보정정보 생성모듈에 대한 설명은 이전의 도면들에서 전술하였기 때문에, 이하에서는 사용자 입력모듈에 대한 설명을 기재한다.
여기서 사용자 입력모듈(180)은 표준형 이미지에 기초하여 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집(340)을 수신하도록 구성될 수 있다. 보다 구체적으로, 사용자 입력모듈(180)은 사용자에게 표준형 이미지(310)를 표시할 수 있도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 사용자 입력모듈은 터치 스크린을 포함할 수 있다. 따라서, 상기 사용자 입력모듈은 터치 스크린을 통하여 사용자에게 표준형 이미지의 수치/통계적 및 시각적 자료를 디스플레이 할 수 있다. 또한, 사용자 입력모듈은 상기 터치 스크린을 통하여 사용자의 체형을 반영하도록 하는 사용자의 편집(340)을 수신할 수 있다. 따라서, 사용자 입력모듈(180)은 상기 표준형 이미지에 기초하고, 사용자의 편집을 반영한 사용자 체형 이미지(332)를 생성할 수 있다. 전술한 터치 스크린을 통한 사용자 체형 이미지 생성은 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
예를 들어, 사용자 입력모듈은 터치 스크린을 포함하고, 사용자 정도는 (20대, 남자, 축구선수)일 수 있다. 그리고, 사용자 입력모듈(180)은 상기 터치 스크린 상에 표준형 이미지(310)에 해당하는 레오나르도 다빈치의 인체비례도를 디스플레이 할 수 있다. 또한, 상기 사용자 입력모듈은 사용자로부터 사용자의 체형(상대적으로 굵은 하체)를 표현하기 위한 표준형 이미지에 대한 사용자의 편집(340)을 수신할 수 있다. 여기서 사용자의 편집은 터치 스크린에서 드래그 앤 드롭을 통하여 인체비례도 상의 하체를 두껍게 확장하는 편집을 포함할 수 있다. 이에 따라, 상기 사용자 입력모듈(180)은 하체가 두껍게 확장된 인체비례도를 사용자 체형 이미지(332)로써 저장할 수 있다. 전술한 사용자 체형 이미지의 생성 및 사용자 입력모듈의 동작은 예시일뿐, 본 개시는 이에 제한되지 않는다.
이와 같이, 본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치(100)는 보정 체성분 정보를 생성할 수 있다. 따라서, 본 개시의 일 실시예의 체성분 측정은 임피던스(351) 및 간단한 사용자 정보(352)만으로 고려할 수 없는 하체 비만 및 상체 근육 과다와 같은 자신의 체형 특징을 이미지를 통해 간단하고 직관적으로 체성분 정보 생성에 반영할 수 있어 보다 정확한 체성분 정보를 제공할 수 있는 일 효과를 가질 수 있다. 그리고, 웨어러블 장치와 같은 간편한 체성분 측정 장치에서 측정하지 못하는 신체 부위를 포함하는 사용자 이미지를 통하여 체성분 정보 생성에 반영할 수 있다. 그리고 그에 따라 생성되는 체성분 정보의 정확성 및 신뢰성이 담보될 수 있는 일 효과가 있을 수 있다.
추가적으로, 본 개시의 일 실시예에 따른 체성분 측정 장치는 사용자의 편집(340)을 직접 수신할 수 있어 사용자 이미지, 보정정보 및 보정 체성분 정보가 체성분 측정 장치(100) 상에서 생성될 수 있다. 따라서, 네트워크 오류 등으로 인하여 다른 장치 또는 서버와 통신이 어려운 경우에도 보정 체성분 정보를 생성할 수 있는 효과를 지닐 수 있다. 또한, 사용자의 입력을 직접 받을 수 있기 때문에 상대적으로 큰 체성분 측정 장치(예컨대, 전문가용 체성분 측정 장치)에서도 이미지를 통한 보정이 용이하다는 효과를 가질 수 있다.
ⅳ) 사용자 단말기의 실시예
본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말기는 수신부(710), 보정정보 생성부(730) 및 송신부(750)를 포함할 수 있다. 여기서 사용자 단말기는 PC(personal computer), 노트북(note book), 모바일 단말기(mobile terminal), 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet pc)등을 포함할 수 있으며, 유/무선 네트워크에 접속할 수 있는 모든 종류의 단말을 포함할 수 있다.
상기 수신부(710), 보정정보 생성부(730) 및 송신부(750)는 도 1에서 전술한 서버의 수신부(910), 보정정보 생성부(930) 및 송신부(950)와 대응되는 역할을 수행하도록 구성될 수 있다.
보다 구체적으로, 사용자 단말기의 수신부(710)는 사용자로부터 사용자의 신체에 대한 사용자 이미지(330) 및 사용자 정보(352)를 수신할 수 있다. 그리고, 보정정보 생성부(730)는 사용자 정보, 또는 사용자 정보 및 체성분 정보(200)에 기초하여 결정된 표준형 이미지를 사용자 이미지와 비교할 수 있다. 그리고, 상기 보정정보 생성부는 비교 결과 즉, 차이에 기초하여 보정정보(350)를 생성할 수 있다. 또한, 송신부(750)는 상기 보정정보를 체성분 측정 장치(100)로 송신할 수 있다.
따라서, 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말기는 체성분 측정 장치(100)가 보정 체성분 정보를 생성할 수 있도록 할 수 있다. 따라서, 본 개시의 일 실시예의 체성분 측정은 임피던스(351) 및 간단한 사용자 정보(352)만으로 고려할 수 없는 하체 비만 및 상체 근육 과다와 같은 자신의 체형 특징을 이미지를 통해 간단하고 직관적으로 체성분 정보 생성에 반영할 수 있어 보다 정확한 체성분 정보를 제공할 수 있는 일 효과를 가질 수 있다. 그리고, 웨어러블 장치와 같은 간편한 체성분 측정 장치에서 측정하지 못하는 신체 부위를 포함하는 사용자 이미지를 통하여 체성분 정보 생성에 반영할 수 있다. 그리고 그에 따라 생성되는 체성분 정보의 정확성 및 신뢰성이 담보될 수 있는 일 효과가 있을 수 있다.
추가적으로, 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말기는 서버(900)의 존재 유무와 상관없이 보정정보를 생성할 수 있다. 그리고 사용자 단말기는 체성분 측정 장치와 직접적인 통신을 통하여 보정정보를 제공할 수 있기 때문에 보다 빠르게 보정 체성분 정보의 생성이 수행될 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 다양한 양태가 구현될 수 있는 예시적 시스템을 도시한다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따라 네트워크로 연결된 장치들이 도시되며, 상기 장치에는 체성분 측정 장치(100), 사용자 단말기(700), 서버(900) 등이 포함될 수 있다. 체성분 측정 장치(100), 사용자 단말기(700) 및 서버(900)에 대해서는 전술하였고, 이하에서는 네트워크에 대하여 설명한다.
네트워크는 본 개시의 다양한 양태를 포함하는 실시예들에 따라 체성분 정보(200), 보정 체성분 정보(300), 사용자 정보(352), 보정정보(350) 및 사용자의 편집(340) 등을 체성분 측정 장치(100), 사용자 단말기(700) 및 서버(900) 사이에서 송/수신하도록 구성될 수 있다.
여기서 각 서버들 및 사용자 장치 사이를 연결하는 상기 네트워크가 반드시 하나의 단일 네트워크일 필요는 없다. 상기 네트워크는 다수의 컴퓨팅 장치 사이에 통신이 가능하게 하는 LAN, WAN, 인트라넷이나 인터넷 또는 이러한 것들의 결합일 수 있다. 더욱이, 네트워크는 무선, 유선, 또는 무선 유선 결합 연결을 포함할 수 있다. 추가적으로, 보안을 강화하기 위해 VPN 등의 기술이 사용될 수 있다.
보다 상세히, 여기서 제시되는 네트워크는 공중전화 교환망(PSTN:Public Switiched Telephone Network), xDSL(x Digital Subscriber Line), RADSL(Rate Adaptive DSL), MDSL(Multi Rate DSL), VDSL(Very High Speed DSL), UADSL(Universal Asymmetric DSL), HDSL(High Bit Rate DSL) 및 근거리 통신망(LAN) 등과 같은 다양한 유선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.
또한, 여기서 제시되는 상기 네트워크는 CDMA(Code Division Multi Access), TDMA(Time Division Multi Access), FDMA(Frequency Division Multi Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multi Access), SC-FDMA(Single Carrier-FDMA) 및 다른 시스템들과 같은 다양한 무선 통신 시스템들을 사용할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른 네트워크는 유선 및 무선 등과 같은 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 단거리 통신망(PAN:Personal Area Network), 근거리 통신망(WAN:Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 또한, 상기 네트워크는 공지의 월드와이드웹(WWW:World Wide Web)일 수 있으며, 적외선(IrDA:Infrared Data Assoication) 또는 블루투스(Bluetooth)와 같이 단거리 통신에 이용되는 무선 전송 기술을 이용할 수도 있다.
본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.
본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 "소프트웨어"로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.
여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 "제조 물품"은 임의의 컴퓨터-판독가능 장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다. 용어 "기계-판독가능 매체"는 명령(들) 및/또는 데이터를 저장, 보유, 및/또는 전달할 수 있는 무선 채널 및 다양한 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다.
제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 개시의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
Claims (12)
- 체성분 측정 장치에 있어서,
사용자의 신체 적어도 일부분의 임피던스를 측정하는 두 개 이상의 전극;
서버 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로부터 보정정보를 수신하는 송수신모듈; 및
사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―, 상기 임피던스 및 상기 보정정보에 기초하여 보정 체성분 정보를 생성하는 생체정보 생성모듈;
을 포함하고,
상기 보정정보는,
사용자 이미지―상기 사용자 이미지는 사용자의 신체에 대한 시각적인 이미지로써, 상기 사용자의 신체를 포함하는 촬영 이미지, 또는 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함함―상의 사용자의 체형이 상기 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 상기 표준형 이미지와 사용자의 신체에 대한 상기 사용자 이미지의 차이에 기초하여 상기 서버 및 상기 사용자 단말기 중 적어도 하나에서 생성되는,
체성분 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 표준형 이미지와 사용자의 신체에 대한 상기 사용자 이미지의 차이는,
상기 사용자 이미지 상의 전신 대비 신체 부분별의 면적 비율을 계산하는 이미지 프로세싱을 통해 결정된 상기 사용자 이미지 상의 각각의 신체 부분별 면적 비율과 상기 표준형 이미지 상의 신체 부분별 면적 비율을 비교하여 결정되는,
체성분 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 표준형 이미지와 사용자의 신체에 대한 상기 사용자 이미지의 차이는,
상기 사용자 이미지 상의 신체의 최고점과 최저점의 길이를 상기 표준형 이미지 상의 신체의 최고점과 최저점의 길이와 동일하도록 하는 이미지 프로세싱이 수행된 후, 상기 사용자 이미지 상의 각각의 신체 부분별 길이와 상기 표준형 이미지 상의 각각의 신체 부분별 길이를 비교하여 결정되는,
체성분 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 표준형 이미지는,
상기 사용자 정보에 기초하여 결정되는,
체성분 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 생체정보 생성모듈은, 추가적으로
상기 사용자 정보 및 상기 임피던스에 기초하여 체성분 정보를 생성하고,
상기 송수신모듈은, 추가적으로
상기 서버 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로 상기 체성분 정보를 송신하고, 그리고
상기 표준형 이미지는,
상기 사용자 정보 및 상기 체성분 정보에 기초하여 결정되는,
체성분 측정 장치.
- 제 1 항에 있어서,
상기 표준형 이미지는,
상기 사용자 정보에 기초한 평균 체형을 표현하기 위한 표준형 신체 이미지이고,
상기 표준형 신체 이미지는,
전신 대비 각각의 신체 부분별 면적 비율 및 각각의 신체 부분별 길이 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함하는,
체성분 측정 장치.
- 삭제
- 체성분 측정 장치에 있어서,
사용자의 신체 적어도 일부분의 임피던스를 측정하는 두 개 이상의 전극;
사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―, 상기 임피던스 및 보정정보에 기초하여 보정 체성분 정보를 생성하는 생체정보 생성모듈;
사용자의 신체에 대한 시각적인 이미지로써, 상기 사용자의 신체를 포함하는 촬영 이미지, 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함하는 사용자 이미지를 제공 받는 이미지 입력모듈; 및
상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 상기 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 표준형 이미지와 상기 사용자 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성모듈;
을 포함하는,
체성분 측정 장치.
- 체성분 측정 장치에 있어서,
사용자의 신체 적어도 일부분의 임피던스를 측정하는 두 개 이상의 전극;
사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―, 상기 임피던스 및 보정정보에 기초하여 보정 체성분 정보를 생성하는 생체정보 생성모듈;
표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집을 수신하는 사용자 입력모듈; 및
사용자의 신체에 대한 시각적인 이미지로써, 상기 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함하는 사용자 이미지를 생성하고, 상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 상기 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 그리고 상기 표준형 이미지와 상기 사용자 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성모듈;
을 포함하는,
체성분 측정 장치.
- 사용자 단말기에 있어서,
사용자로부터 사용자의 신체에 대한 시각적인 이미지로써, 상기 사용자의 신체를 포함하는 촬영 이미지, 또는 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함하는 사용자 이미지 및 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―를 수신하는 수신부;
상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 상기 사용자 이미지와 표준형 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성부; 및
상기 보정정보를 체성분 측정 장치로 송신하는 송신부;
를 포함하는,
사용자 단말기.
- 서버에 있어서,
체성분 측정 장치 및 사용자 단말기 중 적어도 하나로부터 사용자의 신체에 대한 시각적인 이미지로써, 상기 사용자의 신체를 포함하는 촬영 이미지, 또는 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함하는 사용자 이미지 및 사용자 정보―상기 사용자 정보는 상기 사용자의 나이, 체중, 신장 및 성별 중 적어도 하나의 정보를 포함함―를 수신하는 수신부;
상기 사용자 이미지 상의 사용자의 체형이 보정 체성분 정보의 생성에 반영되도록 하는 보정치를 포함하고, 상기 사용자 이미지와 표준형 이미지의 차이에 기초하여 생성되는 보정정보를 생성하는 보정정보 생성부; 및
상기 보정정보를 체성분 측정 장치로 송신하는 송신부;
를 포함하는,
서버.
- 제 11 항에 있어서,
상기 수신부는,
상기 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 체형을 표현하기 위한 사용자의 편집을 입력 받는 사용자 입력모듈;
을 더 포함하고,
상기 사용자 이미지는,
상기 표준형 이미지에 기초하여 상기 사용자의 편집이 반영된 사용자 체형 이미지를 포함하고, 그리고
상기 보정정보 생성부는,
상기 사용자 체형 이미지와 상기 표준형 이미지의 차이에 기초하여 상기 보정정보를 생성하는,
서버.
Priority Applications (2)
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|---|---|---|---|
| KR1020160078207A KR101702825B1 (ko) | 2016-06-22 | 2016-06-22 | 체성분 측정 결과를 보정하기 위한 체성분 측정 장치 및 서버 |
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| KR1020160078207A KR101702825B1 (ko) | 2016-06-22 | 2016-06-22 | 체성분 측정 결과를 보정하기 위한 체성분 측정 장치 및 서버 |
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| Publication Number | Publication Date |
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| KR1020160078207A KR101702825B1 (ko) | 2016-06-22 | 2016-06-22 | 체성분 측정 결과를 보정하기 위한 체성분 측정 장치 및 서버 |
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180053824A (ko) * | 2016-11-14 | 2018-05-24 | (주)도넛시스템엘에스아이 | 측정값 보정기능을 가진 체성분분석기 |
| KR20180056266A (ko) * | 2016-11-18 | 2018-05-28 | 주식회사 원소프트다임 | 휴대용 체성분 측정기에 활동량센서를 부가한 스마트 디바이스 |
| KR102059871B1 (ko) * | 2018-09-05 | 2019-12-27 | 주식회사 셀바스헬스케어 | 사용자 이미지에 기초하여 골밀도 정보를 생성하기 위한 체성분 측정 장치 |
| KR20200096336A (ko) * | 2019-02-01 | 2020-08-12 | 남승종 | 인체 밀착 수트를 활용한 헬스케어 시스템 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060043704A (ko) * | 2004-03-16 | 2006-05-15 | 오므론 헬스캐어 가부시키가이샤 | 현재의 측정치를 과거의 측정치와 비교할 수 있는 체조성계 |
| JP2014018444A (ja) * | 2012-07-19 | 2014-02-03 | Tanita Corp | 生体測定装置及び体画像作成プログラム |
| JP2015150276A (ja) * | 2014-02-17 | 2015-08-24 | Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 | ヘルスケアシステムおよびヘルスケア機器 |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101685990B1 (ko) * | 2010-01-19 | 2016-12-13 | 엘지전자 주식회사 | 멀티디스플레이 장치 및 이를 이용한 정보 제공 방법 |
| KR101574985B1 (ko) * | 2015-03-05 | 2015-12-07 | (주) 비비비 | 무선 통신 시스템 내 디지털 이미지를 이용하여 생체 정보를 관리하는 시스템 및 이를 위한 기록매체 |
-
2016
- 2016-06-22 KR KR1020160078207A patent/KR101702825B1/ko active Search and Examination
- 2016-06-29 WO PCT/KR2016/006924 patent/WO2017222100A1/ko active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060043704A (ko) * | 2004-03-16 | 2006-05-15 | 오므론 헬스캐어 가부시키가이샤 | 현재의 측정치를 과거의 측정치와 비교할 수 있는 체조성계 |
| JP2014018444A (ja) * | 2012-07-19 | 2014-02-03 | Tanita Corp | 生体測定装置及び体画像作成プログラム |
| JP2015150276A (ja) * | 2014-02-17 | 2015-08-24 | Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 | ヘルスケアシステムおよびヘルスケア機器 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20180053824A (ko) * | 2016-11-14 | 2018-05-24 | (주)도넛시스템엘에스아이 | 측정값 보정기능을 가진 체성분분석기 |
| KR101864952B1 (ko) | 2016-11-14 | 2018-06-07 | (주)도넛시스템엘에스아이 | 측정값 보정기능을 가진 체성분분석기 |
| KR20180056266A (ko) * | 2016-11-18 | 2018-05-28 | 주식회사 원소프트다임 | 휴대용 체성분 측정기에 활동량센서를 부가한 스마트 디바이스 |
| KR101865814B1 (ko) | 2016-11-18 | 2018-06-11 | (주)원소프트다임 | 휴대용 체성분 측정기에 활동량센서를 부가한 스마트 디바이스 |
| KR102059871B1 (ko) * | 2018-09-05 | 2019-12-27 | 주식회사 셀바스헬스케어 | 사용자 이미지에 기초하여 골밀도 정보를 생성하기 위한 체성분 측정 장치 |
| KR20200096336A (ko) * | 2019-02-01 | 2020-08-12 | 남승종 | 인체 밀착 수트를 활용한 헬스케어 시스템 |
| KR102327390B1 (ko) * | 2019-02-01 | 2021-11-17 | 남승종 | 인체 밀착 수트를 활용한 헬스케어 시스템 |
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| WO2017222100A1 (ko) | 2017-12-28 |
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