KR101870906B1 - 활동 포인트 - Google Patents

활동 포인트 Download PDF

Info

Publication number
KR101870906B1
KR101870906B1 KR1020167029000A KR20167029000A KR101870906B1 KR 101870906 B1 KR101870906 B1 KR 101870906B1 KR 1020167029000 A KR1020167029000 A KR 1020167029000A KR 20167029000 A KR20167029000 A KR 20167029000A KR 101870906 B1 KR101870906 B1 KR 101870906B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
activity
user
sensor
energy consumption
inactivity
Prior art date
Application number
KR1020167029000A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20160127142A (ko
Inventor
크리스토퍼 엘 홈시
마이클 슈미트
아론 비 위스트
Original Assignee
나이키 이노베이트 씨.브이.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 나이키 이노베이트 씨.브이. filed Critical 나이키 이노베이트 씨.브이.
Publication of KR20160127142A publication Critical patent/KR20160127142A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101870906B1 publication Critical patent/KR101870906B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/486—Bio-feedback
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A61B5/6813—Specially adapted to be attached to a specific body part
    • A61B5/6824—Arm or wrist
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7246—Details of waveform analysis using correlation, e.g. template matching or determination of similarity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P13/00—Indicating or recording presence, absence, or direction, of movement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F19/3481—
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B19/00—Teaching not covered by other main groups of this subclass
    • G09B19/003—Repetitive work cycles; Sequence of movements
    • G09B19/0038—Sports
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)

Abstract

활동에 참여하는 사용자에 대하여 포인트 값을 계산하기 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 먼저 센서를 이용해 활동이 캡처된다. 프로세서는 센서 신호를 템플릿과 비교함으로써 활동을 분류한다. 활동이 분류되면, 활동 계수가 선택된다. 그 다음, 포인트 값이 활동 계수 및 활동의 지속기간의 함수로서 계산된다.

Description

활동 포인트{ACTIVITY POINTS}
관련 출원
본 출원은 미국 가특허 출원 번호 제61/587,996호, 제61/587,998호, 제61/588,001호, 제61/588,008호의 우선권을 주장하며, 이들은 전부 2012년 1월 18일 출원되었다. 모든 4개의 출원들은 참조에 의해 전체가 포함된다.
대부분의 사람들은 피지컬 피트니스(physical fitness)의 중요성을 알고 있지만, 많은 사람들이 규칙적인 운동 프로그램을 유지하는데 필요한 동기를 찾는데 어려움을 갖는다. 어떤 사람들은 달리기(running), 걷기(walking) 그리고 자전거 타기(bicycling)와 같은 연속적으로 반복적인 움직임을 수반하는 운동 체제를 유지하는 것이 특히 어렵다고 여긴다.
또한, 개인들은 운동을 일이나 하기 싫은 일로 볼 수 있으며, 따라서 이를 자신의 일상 생활의 즐거운 면과 분리한다. 종종, 운동 활동(athletic activity)과 다른 활동 간의 이 분명한 분리는 개인이 운동을 향해 가질 수 있는 동기의 정도를 감소시킨다. 또한, 운동 활동에 참여하도록 개개인을 장려하는 것을 목적으로 하는 운동 활동 서비스 및 시스템은 개인의 관심이 무시된 채 하나 이상의 특정 활동에 너무 집중되어있을 수 있다. 이는 운동 활동에 참여하거나 운동 활동 서비스 및 시스템을 이용하는 데에 대한 사용자의 관심을 더 감소시킬 수 있다.
따라서 이 분야에서의 이들 및 기타 단점에 대처하기 위한 개선된 시스템 및 방법이 바람직하다.
다음은 본 개시의 일부 양상의 기본적인 이해를 제공하기 위하여 단순화된 요약을 제시한다. 요약은 본 개시의 광범위한 개요인 것이 아니다. 이는 본 개시의 핵심 또는 중요한 요소를 나타내는 것도 아니며 본 개시의 범위를 정하고자 하는 것도 아니다. 다음의 요약은 아래의 상세한 설명에 대한 서론으로서 본 개시의 일부 개념을 단순화된 형태로 제시한 것뿐이다.
본 개시의 양상은 에너지 소비 값을 계산하는 것에 관한 것이다. 특정 실시예에서, 에너지 소비 포인트가 계산될 수 있다. 하나 이상의 장치는 사용자의 활동을 모니터링하기 위해 가속도계 및/또는 다른 센서를 사용할 수 있다. 특정 구현 하에, 사용자는 상이한 활동에 대한 에너지 소비 포인트를 얻을 수 있다.
일부 실시예에서, 본 발명은 예를 들어 컴퓨터 실행가능한 명령어 또는 모듈을 저장함으로써 또는 컴퓨터 판독가능한 데이터 구조를 이용함으로써 컴퓨터 판독가능한 매체 상에 부분적으로 또는 전적으로 구현될 수 있다.
물론, 상기 실시예의 방법 및 실시예는 또한 다른 추가적인 요소, 단계, 컴퓨터 실행가능한 명령어, 또는 컴퓨터 판독가능한 데이터 구조를 포함할 수 있다.
본 발명의 이들 및 기타 실시예의 세부사항은 아래의 첨부 도면과 상세한 설명에서 서술된다. 본 발명의 다른 특징 및 이점은 상세한 설명과 도면으로부터 그리고 청구항으로부터 명백할 것이다.
본 개시는 예로써 예시되며 첨부 도면에 한정되지 않고, 유사한 참조 번호는 유사한 구성요소를 나타낸다.
도 1a 및 도 1b는 예시적인 실시예에 따라 개인 트레이닝을 제공하기 위한 시스템의 예를 예시하며, 도 1a는 운동 활동을 모니터링하도록 구성된 예시적인 네트워크를 예시하고, 도 1b는 예시적인 실시예에 따른 예시적인 컴퓨팅 장치를 예시한다.
도 2a 및 도 2b는 예시적인 실시예에 따라 사용자가 착용할 수 있는 예시적인 센서 어셈블리를 예시한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 에너지 소비를 계산하기 위한 방법을 예시한다.
다양한 실시예의 다음의 기재에 있어서, 첨부된 도면들을 참고하는 바, 이들은 본 명세서의 일부를 형성하고 본 개시가 실시될 수 있는 다양한 실시예의 예시로써 도시되어 있다. 다른 실시예들이 이용될 수도 있고, 본 개시의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 구조적 및 기능적 변형이 이루어질 수도 있음을 이해해야 한다. 더욱이, 본 개시 내의 주제들은 본 개시의 양상을 한정하는 것으로 간주되어서는 안 된다. 본 개시의 이익을 이용하는 당해 기술 분야에서의 숙련자들이라면 예시적인 실시예들이 예시적인 주제들에 한정되지 않는다는 것을 알 수 있을 것이다.
I. 예시적인 개인 트레이닝 시스템
A. 예시적인 컴퓨팅 장치
도 1a는 예시적인 실시예에 따른 개인 트레이닝 시스템(100)의 예를 도시하고 있다. 예시적인 시스템(100)은 하나 이상의 전자 장치, 예컨대 컴퓨터(102)를 포함할 수 있다. 컴퓨터(102)는 이동 단말기, 예컨대 전화기, 음악 플레이어, 태블릿, 넷북 또는 임의의 휴대용 장치를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 컴퓨터(102)는 셋톱 박스(STB), 데스크탑 컴퓨터, 디지털 비디오 레코더(들)(DVR), 컴퓨터 서버(들), 및/또는 임의의 기타 바람직한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 특정 구성들에서, 컴퓨터(102)는 게임용 콘솔, 예컨대, 마이크로소프트® XBOX, 소니® 플레이스테이션, 및/또는 닌텐도® 위 게임용 콘솔을 포함할 수 있다. 당해 기술 분야에서의 숙련자들이라면 이것들이 단지 설명을 위한 콘솔의 예시들일 뿐이며, 본 개시가 임의의 콘솔 또는 장치에 제한되지 않음을 알 수 있을 것이다.
간단히 도 1b로 가면, 컴퓨터(102)는 컴퓨팅 유닛(104)을 포함할 수 있는데, 이는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(106)을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛(106)은 소프트웨어 명령어를 실행하기 위한 임의의 종류의 프로세싱 장치, 예컨대 마이크로프로세서 장치일 수 있다. 컴퓨터(102)는 다양한 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독가능한 기록매체, 예컨대 메모리(108)를 포함할 수 있다. 메모리(108)는 랜덤 접근 메모리(RAM), 예컨대 RAM(110), 및/또는 읽기 전용 메모리(ROM), 예컨대 ROM(112)를 포함할 수 있지만, 이에만 한정되는 것은 아니다. 메모리(108)는 EEPROM(electronically erasable programmable read only memory), 플래쉬 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD 또는 기타 광 디스크 스토리지, 자기 스토리지 장치, 기타 원하는 정보를 저장하는 데 사용 가능하고 컴퓨터(102)로 접속 가능한 임의의 기타 매체 중 임의의 것을 포함할 수 있다.
프로세싱 유닛(106) 및 시스템 메모리(108)는 직접으로든 간접으로든 버스(114)나 대체적인 통신 구조를 통해서 하나 이상의 주변 장치에 연결될 수 있다. 예를 들면, 프로세싱 유닛(106) 또는 시스템 메모리(108)는 직접 또는 간접적으로 부가 메모리 스토리지, 예컨대 하드 디스크 드라이브(116), 이동식 자기 디스크 드라이브, 광 디스크 드라이브(118), 및 플래쉬 메모리 카드에 연결될 수 있다. 프로세싱 유닛(106) 및 시스템 메모리(108)는 또한 직접 또는 간접적으로 하나 이상의 입력 장치(120) 및 하나 이상의 출력 장치(122)에 연결될 수 있다. 출력 장치(122)는 예컨대, 디스플레이 장치(136), 텔레비전, 프린터, 스테레오, 또는 스피커를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예들에서 하나 이상의 디스플레이 장치가 안경류에 합체될 수 있다. 안경류에 합체된 디스플레이 장치는 사용자에게 피드백을 제공할 수 있다. 하나 이상의 디스플레이 장치를 합체한 안경류는 휴대용 디스플레이 시스템을 제공한다. 입력 장치(120)는, 예컨대 키보드, 터치 스크린, 리모콘 패드, 포인팅 장치(예컨대 마우스, 터치패드, 스타일러스, 트랙볼, 또는 조이스틱), 스캐너, 카메라 또는 마이크로폰을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 입력 장치(120)는 사용자, 예컨대 도 1a에서 보여지는 사용자(124)로부터 운동 움직임을 감지, 검출, 및/또는 측정하도록 구성된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.
다시 도 1a를 보면, 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)는 사용자(124)의 운동 움직임들을 검출 및/또는 측정하는 데에 이용될 수 있다. 하나의 실시예에서, 이미지 캡쳐 장치(126) 또는 센서(128)에서 얻어진 데이터는 직접 운동 움직임들을 검출해서, 이미지 캡쳐 장치(126) 또는 센서(128)에서 얻어진 데이터가 모션 파라미터에 직접 상관되도록 할 수 있다. 또한, 다른 실시예들에서, 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)로부터의 데이터는 서로 또는 다른 센서들과 조합해서 움직임들을 검출 및/또는 측정하는 데에 이용될 수 있다. 따라서, 특정 측정들은 둘 이상의 장치로부터 얻어진 데이터를 조합하는 것으로부터 결정될 수 있다. 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)는 하기의 것들을 포함하지만 이들에만 제한되지 않는 하나 이상의 센서를 포함하거나 동작 가능하게 연결될 수 있다: 가속도계, 자이로스코프, 위치 결정 장치(예, GPS), 빛 센서, 온도 센서(주위 온도 및/또는 체온 포함), 심박동수 모니터, 이미지 캡쳐 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합. 예시적인 센서들(126, 128)에 대한 사용예들이 이하 I.C 섹션, "예시적인 센서."에 제공되어 있다. 또한 컴퓨터(102)는 터치 스크린이나 이미지 캡쳐 장치를 사용하여, 그래픽 사용자 인터페이스로부터 선택을 하도록 사용자가 포인팅하고 있는 곳을 결정할 수 있다. 하나 이상의 실시예는 하나 이상의 유선 및/또는 무선 기술을 단독으로 또는 조합하여 이용할 수 있으며, 무선 기술들의 예로는 블루투스® 기술, 블루투스® 저 에너지 기술, 및/또는 ANT 기술을 포함한다.
B. 예시적인 네트워크
컴퓨터(102), 컴퓨팅 유닛(104), 및/또는 임의의 기타 전자 장치는 네트워크, 예컨대 네트워크(132)와 통신하기 위해 직접 또는 간접적으로 하나 이상의 네트워크 인터페이스, 예컨대 인터페이스(130)(도 1b에 도시됨)에 연결될 수 있다. 도 1b의 예에서, 네트워크 인터페이스(130)는, 하나 이상의 통신 프로토콜, 예컨대 송신 컨트롤 프로토콜(TCP; Transmission Control Protocol), 인터넷 프로토콜(IP; Internet Protocol), 및 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP; User Datagram Protocol)에 따라서 컴퓨팅 유닛(104)으로부터의 데이터 및 제어 신호를 네트워크 메시지로 번역하도록 구성된 네트워크 어댑터 또는 네트워크 인터페이스 카드 (NIC; network interface card)를 포함할 수 있다. 이들 프로토콜은 당해 기술분야에 주지되어 있으며, 따라서 여기서 더 상세히 설명되지 않을 것이다. 인터페이스(130)는 예컨대 무선 트랜시버, 전력 선 어댑터, 모뎀, 또는 이더넷 연결을 포함하여 네트워크에 연결하기 위한 임의의 적합한 연결 보조도구를 채용할 수 있다. 하지만, 네트워크(132)는, 인터넷(들), 인트라넷(들), 클라우드(들), LAN(들)과 같이 단독 또는 조합형태(들)로 된 임의의 유형(들) 또는 토폴로지(들)의 임의의 하나 이상의 정보 분산 네트워크(들)일 수 있다. 네트워크(132)는 케이블, 섬유, 위성, 전화, 셀룰러, 무선 등등 중 임의의 하나 이상일 수 있다. 네트워크는 당해 기술분야에 주지되어 있으며, 따라서 여기서 더 상세히 설명되지 않을 것이다. 네트워크(132)는 하나 이상의 지역들(예, 학교, 직장, 가정, 소비자 거주지, 네트워크 자원, 기타 등등)을 하나 이상의 원격 서버(134)에든지, 또는 기타 컴퓨터, 예컨대 컴퓨터(102)와 유사하거나 동일한 것에 연결하도록 하나 이상의 유선 또는 무선 통신 채널을 갖는 것과 같이 다양하게 구성될 수 있다. 실제로, 시스템(100)은 각 컴포넌트의 둘 이상의 예(예를 들어, 둘 이상의 컴퓨터(102), 둘 이상의 디스플레이(136), 등등)를 포함할 수 있다.
네트워크(132) 내의 컴퓨터(102) 또는 기타 전자 장치가 휴대용인지 아니면 고정된 위치에 있는지와 무관하게, 상기에서 구체적으로 나열한 입력, 출력 및 스토리지 주변 장치들에 더하여, 컴퓨팅 장치는 직접적으로든 또는 네트워크(132)를 통해 다양한 기타 주변 장치에 연결될 수 있는데, 일부는 입력, 출력 및 스토리지 기능을 수행할 수 있고 또는 일부는 이들의 조합형태를 포함한다. 특정 실시예들에서, 단일 장치가 도 1a에 도시된 하나 이상의 컴포넌트를 통합할 수 있다. 예를 들면, 단일 장치가 컴퓨터(102), 이미지 캡쳐 장치(126), 센서(128), 디스플레이(136) 및/또는 추가 컴포넌트를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 센서 장치(138)는 디스플레이(136), 이미지 캡쳐 장치(126), 및 하나 이상의 센서(128)를 갖는 이동 단말기를 포함할 수 있다. 또한, 또 다른 실시예에서, 이미지 캡쳐 장치(126), 및/또는 센서(128)는 예컨대 게임 또는 매체 시스템을 포함하는 매체 장치에 동작 가능하게 연결되도록 구성된 주변장치들일 수 있다. 따라서, 본 개시가 고정식 시스템 및 방법에 한정되지 않는다는 사실이 상술한 내용과 같다. 오히려, 특정 실시예들은 거의 어떤 위치에서든지 사용자(124)에 의해 실행될 수 있다.
C. 예시적인 센서
컴퓨터(102) 및/또는 기타 장치들은 사용자(124)의 적어도 하나의 피트니스 파라미터를 검출 및/또는 모니터링하도록 구성된 하나 이상의 센서(126, 128)를 포함할 수 있다. 센서(126 및/또는 128)는 가속도계, 자이로스코프, 위치 결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(주위 온도 및/또는 체온 포함), 수면 패턴 센서, 심박동수 모니터, 이미지 캡쳐 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있지만, 이들에만 제한되는 것은 아니다. 네트워크(132) 및/또는 컴퓨터(102)는 예컨대 디스플레이(136), 이미지 캡쳐 장치(126)(예를 들어, 하나 이상의 비디오 카메라), 및 센서(128)(적외선(IR) 장치일 수 있음)를 포함하는 시스템(100)의 하나 이상의 전자 장치와 통신할 수 있다. 일 실시예에서 센서(128)는 IR 트랜시버를 포함할 수 있다. 예를 들면, 센서(126 및/또는 128)는 사용자(124) 방향을 향하는 것을 비롯하여 환경으로 파형을 전송하고, "반사"를 수신하거나 그렇지 않으면 해제된 파형들의 변형들을 검출할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)는 기타 무선 신호, 예컨대 레이더, 소나, 및/또는 가청 정보를 송신 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다. 당해 기술 분야에서의 숙련자들이라면, 다수의 상이한 데이터 스펙트럼에 대응하는 신호가 다양한 실시예에 따라서 이용될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다. 이와 관련하여, 센서(126 및/또는 128)는 외부 소스(예를 들어, 시스템(100) 아님)에서 방출된 파형을 검출할 수 있다. 예를 들면, 센서(126 및/또는 128)는 사용자(124) 및/또는 주변 환경에서 방출되고 있는 열을 감지할 수 있다. 따라서, 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)는 하나 이상의 열 이미징 장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)는 범위 현상학을 수행하도록 구성된 IR 장치를 포함할 수 있다. 비한정적 예로서, 범위 현상학을 수행하도록 구성된 이미지 캡쳐 장치는 오레건주 포트랜드의 Flir Systems사로부터 상업적으로 입수 가능하다. 이미지 캡쳐 장치(126)와 센서(128) 및 디스플레이(136)는 직접(무선 또는 유선) 컴퓨터(102)와 통신하는 것으로 보여지지만, 당해 기술 분야에서의 숙련자들이라면, 어떠한 것이라도 네트워크(132)와 직접(무선 또는 유선) 통신할 수 있음을 이해할 것이다.
1. 다목적 전자 장치
사용자(124)는 감각 장치(138, 140, 142, 및/또는 144)를 비롯하여 임의의 수의 전자 장치를 소유, 휴대, 및/또는 착용할 수 있다. 특정 실시예들에서, 하나 이상의 장치(138, 140, 142, 144)는 피트니스 또는 운동 목적으로 특별히 제조되지 않을 수 있다. 실제로, 본 개시의 양상들은 복수의 장치로부터의 데이터를 이용하는 것에 관한 것으로, 이들 중 일부는 운동 데이터를 수집, 검출, 및/또는 측정하기 위한 피트니스 장치가 아니다. 일 실시예에서, 장치(138)는 캘리포니아주 쿠퍼티노의 애플 사로부터 입수 가능한 아이팟®, 아이패드®, 또는 아이폰®, 브랜드 장치 또는 워싱턴주 레드몬드의 마이크로소프트사의 쥰® 또는 마이크로소프트® 윈도우즈 장치를 비롯한, 휴대용 전자 장치, 예컨대 전화 또는 디지털 음악 플레이어를 포함할 수 있다. 당해 기술 분야에 알려져 있듯이, 디지털 미디어 플레이어는 컴퓨터용 출력 장치(예, 음악 파일로부터 출력되는 음악 또는 이미지 파일로부터의 사진)와 스토리지 장치 둘 다로서 작용 가능하다. 일 실시예에서, 장치(138)는 컴퓨터(102)일 수 있고, 또 다른 실시예들에서, 컴퓨터(102)는 장치(138)와는 완전히 구별될 수 있다. 장치(138)가 특정한 출력을 제공하도록 구성되는지 여부와 관계없이, 이는 감각 정보를 수신하기 위한 입력 장치로서 작용할 수 있다. 장치(138, 140, 142, 및/또는 144)는 가속도계, 자이로스코프, 위치 결정 장치(예, GPS), 빛 센서, 온도 센서(주위 온도 및/또는 체온 포함), 심박동수 모니터, 이미지 캡쳐 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함하지만 이에만 한정되지 않는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 특정 실시예들에서, 센서는 수동, 예컨대, 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)(다른 것들 중)에 의해 검출될 수 있는 반사 재료일 수 있다. 특정 실시예들에서, 센서(144)는 의류, 예컨대 운동복에 합체될 수 있다. 예를 들어, 사용자(124)는 하나 이상의 온-바디 센서(144a-b)를 착용할 수 있다. 센서(144)는 사용자(124)의 의복에 합체 및/또는 사용자(124)의 신체 중 임의의 원하는 위치에 놓일 수 있다. 센서(144)는 컴퓨터(102), 센서(128, 138, 140, 및 142), 및/또는 카메라(126)와 (예를 들어, 무선으로) 통신할 수 있다. 쌍방향 게임용 의류에 대한 예시들이 2002년 10월 30일에 출원된 미국특허 출원 번호 제10/286,396호(미국특허공개번호 2004/0087366로 공개)에서 설명되고 있는데, 임의의 및 모든 비한정적 목적을 위해서 그 내용은 전체가 여기에 참조에 의해 포함된다. 특정 실시예들에서, 수동 감지 표면은 파형, 예컨대 이미지 캡쳐 장치(126) 및/또는 센서(128)에서 방출되는 적외광을 반사할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자(124)의 의복에 위치한 수동 센서는 일반적으로 유리 또는 파형을 반사시킬 수 있는 기타 투명 또는 반투명 표면으로 만들어진 구형 구조를 포함할 수 있다. 적절하게 입었을 때, 주어진 등급의 의류가 사용자(124)의 특정 부위에 근접하여 위치되도록 구성된 특정한 센서를 갖는, 다양한 등급의 의류가 이용될 수 있다. 예를 들면, 골프 의류는 제1 구성으로 의류에 위치한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있고 축구복은 제2 구성으로 의류에 위치한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.
장치(138-144)는, 직접적으로든 또는 네트워크, 예컨대 네트워크(132)를 통해 서로 통신할 수 있다. 장치(138-144) 중 하나 이상의 장치 간의 통신은 컴퓨터(102)를 통해 일어날 수 있다. 예를 들면, 장치(138-144) 중 둘 이상의 장치는 컴퓨터(102)의 버스(114)에 동작 가능하게 연결된 주변기기들일 수 있다. 또 다른 실시예에서, 제1 장치, 예컨대 장치(138)는 제1 컴퓨터, 예컨대 컴퓨터(102) 뿐만 아니라 또 다른 장치, 예컨대 장치(142)와 통신할 수 있지만, 장치(142)는 컴퓨터(102)에 연결하도록 구성되지 않고 장치(138)와 통신할 수 있다. 당해 기술 분야에서의 숙련자들이라면, 다른 구성들이 가능함을 알 수 있을 것이다.
예시적인 실시예의 일부 구현은 상당히 광범위한 기능이 가능하도록 고안되는 컴퓨팅 장치, 예컨대 데스크탑 또는 랩탑 개인용 컴퓨터를 대안으로서 또는 추가적으로 채용할 수 있다. 이들 컴퓨팅 장치들은 원하는 대로 주변 장치들 또는 추가 부품의 임의의 조합을 가질 수 있다. 또한, 도 1b에 도시된 컴포넌트들은 서버(134), 기타 컴퓨터, 장치 등등에 포함될 수 있다.
2. 예시적인 의복 / 악세서리 센서
특정 실시예들에서, 감각 장치(138, 140, 142 및/또는 144)는 사용자(124) 의복이나, 시계, 팔밴드, 손목밴드, 목걸이, 셔츠, 신발, 기타 등등을 비롯한 악세서리 내부 또는 그렇지 않으면 이와 연결되어 형성될 수 있다. 신발 장착 및 손목 착용 장치들(장치(140 및 142), 각각)의 예시들이 아래에 바로 설명되고 있지만, 이들은 단순히 실시예일 뿐이며 본 개시가 그렇게 제한되어선 안 된다.
i. 신발 장착 장치
특정 실시예들에서, 감각 장치(140)는, 가속도계, 위치 감지 컴포넌트, 예컨대 GPS, 및/또는 역각 센서 시스템을 포함하지만, 이들에만 한정되지 않는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있는 신발용품을 포함할 수 있다. 도 2a는 센서 시스템(202)의 하나의 예시적인 실시예를 도시하고 있다. 특정 실시예들에서, 시스템(202)은 센서 어셈블리(204)를 포함할 수 있다. 어셈블리(204)는 하나 이상의 센서, 예컨대, 가속도계, 위치 결정 컴포넌트, 및/또는 역각 센서를 포함할 수 있다. 도시된 실시예에서, 어셈블리(204)는 힘 감지 저항(FSR; force-sensitive resistor) 센서(206)를 포함할 수 있는 복수의 센서를 통합하고 있다. 또 다른 실시예에서, 다른 센서(들)이 이용될 수 있다. 포트(208)가 신발의 밑창 구조(209) 안에 위치될 수 있다. 포트(208)는 선택적으로 전자 모듈(210)(하우징(211)에 있을 수 있음) 및 FSR 센서(206)를 포트(208)로 연결하는 복수의 리드(lead)(212)와 통신하도록 제공될 수 있다. 모듈(210)은 신발의 밑창 구조 속 벽 또는 공동 내에 포함될 수 있다. 포트(208) 및 모듈(210)은 연결 및 통신을 위해 상보적 인터페이스(214, 216)를 포함하고 있다.
특정 실시예에서, 도 2a에 도시된 적어도 하나의 힘 감지 저항(206)은 제1 및 제2 전극 또는 전기 접촉부(218, 220) 및 전극(218, 220) 간에 위치하는 힘 감지 저항 재료(222)를 포함하여, 전극(218, 220)을 전기적으로 함께 연결할 수 있다. 압력이 힘 감지 재료(222)에 인가될 때, 힘 감지 재료(222)의 저항성 및/또는 전도성이 변하는데, 이것은 전극(218, 220) 간의 전기 전위를 변화시킨다. 저항 변화는 센서 시스템(202)에 의해 검출되어 센서(216)에 인가된 힘을 검출할 수 있다. 힘 감지 저항 재료(222)는 다양한 방식으로 압력 하에 자신의 저항을 변화시킬 수 있다. 예를 들면, 힘 감지 재료(222)는, 이하에서 상세히 설명되는 퀀텀 터널 복합체와 비슷하게 재료가 압축될 때 줄어드는 내부 저항을 가질 수 있다. 이 재료의 추가 압축은 저항을 더욱 감소시킬 수 있으며, 정량적 측정 뿐만 아니라 바이너리(on/off) 측정도 가능하게 한다. 일부 환경에서, 이런 종류의 힘 감지 저항 습성은 “체적 기반 저항”으로 설명될 수 있으며, 이러한 습성을 발현하는 재료를 “스마트 재료”라고 부를 수 있다. 또 다른 예로서, 재료(222)는 표면-표면 접촉 정도를 변화시켜서 저항을 변하게 할 수 있다. 이는 여러가지 방식으로 달성될 수 있는데, 예컨대 비압축 조건에서 표면 저항을 높이는 표면상의 마이크로투사를 이용함으로써 - 마이크로투사가 압축될 때 표면 저항이 줄어듬 - 또는 다른 전극과의 증가된 표면-표면 접촉을 생성하도록 변형될 수 있는 플렉서블 전극을 이용함으로써, 달성될 수 있다. 이 표면 저항은 재료(222) 및 전극(218, 220) 간의 저항 및/또는 다층 재료(222)의 도전층(예를 들어, 탄소/그래파이트)과 힘 감지 층(예를 들어, 반도체) 간의 표면 저항일 수 있다. 압축이 커질수록, 표면-표면 접촉이 커지게 되어, 저항이 더 낮아지고 정량적 측정을 가능하게 한다. 일부 환경에서, 이런 종류의 힘 감지 저항 습성은 “접촉 기반 저항”으로 설명될 수 있다. 여기서 정의되는 바와 같은 힘 감지 저항 재료(222)는 도핑 또는 비도핑된 반도체 재료이거나 이를 포함할 수 있는 것으로 이해해야 한다.
FSR 센서(216)의 전극(218, 220)은 임의의 전도성 재료로부터 형성될 수 있는데, 금속, 탄소/그래파이트 섬유 또는 복합체, 기타 전도성 복합체, 전도성 고분자 또는 전도성 재료 포함 고분자, 전도성 세라믹스, 도핑된 반도체, 또는 임의의 기타 전도성 재료를 포함한다. 리드(lead)(212)는 용접, 솔더링, 브레이징, 접착제 연결, 패스너(fastener), 또는 임의의 기타 필수 또는 불필수 연결 방법을 포함하는 임의의 적절한 방법에 의해서 전극(218, 220)에 연결 가능하다. 대안으로서, 전극(218, 220) 및 연관된 리드(212)는 동일한 재료의 단일 피스로 형성될 수도 있다.
ii. 손목 착용 장치
도 2b에 도시된 바와 같이, 장치(226)(1a에 도시된 감각 장치(142)와 비슷하거나 그것일 수 있음)는 사용자(124)에 의해, 예컨대 손목, 팔, 발목 기타 등등 주변에 착용되도록 구성될 수 있다. 장치(226)는 사용자(124)의 전일 활동을 비롯하여 사용자의 운동 움직임을 모니터링할 수 있다. 이와 관련하여, 장치 어셈블리(226)는 사용자(124)가 컴퓨터(102)와 상호작용하는 동안 운동 움직임을 검출하고 그리고/또는 컴퓨터(102)와 독립적으로 동작할 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, 장치(226)는 사용자의 컴퓨터(102)와의 근접성이나 상호작용과 무관하게 활동을 측정하는 전일 활동 모니터일 수 있다. 장치(226)는 네트워크(132) 및/또는 기타 장치, 예컨대 장치(138 및/또는 140)와 직접 통신할 수 있다. 다른 실시예에서, 장치(226)에서 얻은 운동 데이터는 컴퓨터(102)에 의해 수행된 결정, 예컨대 운동 프로그램을 사용자(124)에게 제시하는 것에 관한 결정에 이용될 수 있다. 일 실시예에서, 장치(226)는 모바일 장치, 예컨대 사용자(124)와 연관된 장치(138) 또는 원격 웹사이트, 예컨대 피트니스나 헬스 관련 주제 전용인 사이트와 무선으로 상호작용할 수 있다. 일부 미리 지정된 시간에, 사용자는 장치(226)로부터 데이터를 다른 위치로 전달하기를 원할 수 있다.
도 2b에 도시된 바와 같이, 장치(226)는 입력 메커니즘을 포함할 수 있는데, 예컨대 압축가능 입력 버튼(228)이 장치(226)의 동작을 도와준다. 입력 버튼(228)은 컨트롤러(230) 및/또는 임의의 기타 전자 컴포넌트, 예컨대 도 1b에 도시된 컴퓨터(102)에 관련하여 설명한 하나 이상의 구성요소에 동작 가능하게 연결될 수 있다. 컨트롤러(230)는 하우징(232)에 내장되거나 그렇지 않으면 하우징(232)의 일부일 수 있다. 하우징(232)은 탄성 성분을 포함한 하나 이상의 재료로 형성될 수 있으며, 하나 이상의 디스플레이, 예컨대 디스플레이(234)를 포함할 수 있다. 디스플레이는 장치(226)의 조명 가능한 부분으로 간주될 수 있다. 디스플레이(234)는 예시적인 실시예에서 일련의 개별 조명 요소 또는 광 부재, 예컨대 LED 조명(234)을 포함할 수 있다. LED 조명은 어레이 형태로 형성될 수 있고 컨트롤러(230)에 동작 가능하게 연결될 수 있다. 장치(226)는 표시 시스템(236)을 포함할 수 있는데, 이것은 전체 디스플레이(234)의 일부 또는 컴포넌트로 간주될 수 있다. 표시 시스템(236)은 디스플레이(234)(픽셀 부재(235)를 가질 수 있음)와 함께 또는 디스플레이(234)와 완전히 별개로 동작하고 조명할 수 있다는 것을 이해해야 한다. 표시 시스템(236)은 또한 복수의 추가 조명 요소 또는 조명 부재(238)를 포함할 수 있는데, 이들 또한 예시적인 실시예에서 LED 조명 형태를 가질 수 있다. 특정 실시예들에서, 표시 시스템은 하나 이상의 목표를 달성하는 것을 나타내도록, 예를 들어 조명 부재(238)의 일부를 조명함으로써, 목표의 가시적 표시를 제공할 수 있다.
패스닝(fastening) 메커니즘(240)은 잠금해제될(unlatched) 수 있는데, 장치(226)가 사용자(124)의 손목 주변에 위치될 수 있고 그 다음에 패스닝 메커니즘(240)이 잠금(latched) 위치에 배치될 수 있다. 사용자는 원한다면 언제든지 장치(226)를 착용할 수 있다. 일 실시예에서, 패스닝 메커니즘(240)은 컴퓨터(102) 및/또는 장치(138, 140)와의 동작가능한 상호작용을 위해 USB 포트를 포함하지만 이에만 한정되지 않는 인터페이스를 포함할 수 있다.
특정 실시예들에서, 장치(226)는 센서 어셈블리(도 2b에 도시되지 않음)를 포함할 수 있다. 센서 어셈블리는 복수의 상이한 센서를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 센서 어셈블리는 가속도계(다축 가속도계 형태로 된 것을 포함), 심박동수 센서, 위치 결정 센서, 예컨대 GPS 센서, 및/또는 기타 센서를 포함하거나 그것에 대한 동작적 연결을 허용할 수 있다. 장치(142)의 센서(들)로부터의 검출된 움직임이나 파라미터는, 속도, 거리, 움직인 발자국수, 및 에너지 소비, 예컨대 칼로리, 심박동수, 땀 감지, 노력, 소비된 산소, 및/또는 산소 역학을 포함하지만 이들에만 한정되지 않는, 다양한 상이한 파라미터, 메트릭 또는 생리학적 특성을 포함(또는 형성하는데 사용)할 수 있다. 이러한 파라미터는 또한 사용자의 활동에 기초하여 사용자가 얻은 활동 포인트 또는 통화라는 용어로 표현될 수 있다.
Ⅱ. 에너지 소비 포인트 계산
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 포인트와 같은 에너지 소비 값을 계산하는 방법을 예시한다. 특정 실시예는 사용자의 물리적 움직임을 분류할 수 있다. 예를 들어, 예시적인 단계 302에서, 하나 이상의 활동들이 분류될 수 있다. 시스템(100)은 사용자의 활동을 분류하려고 시도하도록 상기 기재한 센서 중의 하나 이상의 센서로부터 수신된 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, 시스템(100)은 센서 신호를 선택된 활동에 대응하는 하나 이상의 신호 또는 활동 "템플릿(templates)" 또는 "시그니처(signature)"와 비교할 수 있다. 특정 실시예에서, 템플릿은, 센서를 사용자에게 부착시키고 사용자가 다양한 활동을 수행할 때 발생되는 신호를 모니터링함으로써 생성될 수 있다. 특정 실시예에 따라, 활동은 사용자(124)에 특유한(specific) 활동 템플릿과 연관될 수 있다. 하나의 이러한 실시예에서, 사용자(124)에게는, 특정 템플릿이 그 활동에 할당되지 않은 한, 특정 활동에 대한 디폴트 템플릿이 할당될 수 있다. 따라서, 템플릿이 사용자 및/또는 활동에 더 특유하기 때문에, 사용자(124)는 디폴트 템플릿보다 더 정확할 수 있는 활동 템플릿을 생성하거나 수신할 수 있다(하지만, 생성하거나 수신하도록 요구되는 것은 아님). 사용자(124)는 하나 이상의 미리 정의되거나 정의되지 않은 활동에 대한 템플릿을 생성할 옵션을 가질 수 있다. 특유의 또는 아니면 새로운 템플릿이 사용자들 컴퓨니티 사이에 공유될 수 있다. 공유 템플릿은 다양한 상이한 센서들에 기초할 수 있다. 일부 실시예에서, 템플릿은 상이한 센서들과 함께 사용하기 위해 정제되거나(refined) 조정(adjust)될 수 있다. 예를 들어, 신발 기반의 센서와 사용하기 위해 생성된 템플릿이 손목 착용한 센서와 사용하기 위해 정제될 수 있다.
활동 템플릿은 복수의 상이한 센서들 중의 하나 이상의 센서로부터 얻은 데이터로부터 생성될 수 있다. 예를 들어, 제1 센서 그룹(예를 들어, 센서(136, 및 138)은 제1 활동 템플릿의 형성 또는 정제에 이용될 수 있지만, 제2 센서 그룹(예를 들어, 센서(128 및 140))은 제2 활동 템플릿의 형성 또는 정제에 이용될 수 있다. 또 부가의 실시예에서, 센서(128 및 140)(및/또는 다른 센서)와 같은 제3 센서 그룹은, 사용자(124)와 동일한 활동 템플릿의 형성에 이용되기보다, 제2 사용자(예를 들어, 사용자(124)가 아님)에 대한 제1 활동 템플릿의 생성에 이용될 수 있다. 따라서, 특정 실시예에 따르면, 특정 센서로부터의 데이터가, 1) 상이한 사용자들에 대한 동일한 활동 템플릿; 및/또는 2) 동일한 사용자에 대한 상이한 활동 템플릿들 중 어느 하나에 대하여 수신되어야 한다는 요건은 없다.
하나의 실시예에서, 다축 가속도계일 수 있는 손목 장착형 가속도계가 사용자에게 부착될 수 있고, 사용자가 뛰거나 걷거나 등을 할 때 가속도계 출력에 기초한 신호 템플릿이 생성될 수 있다. 템플릿은 사용된 센서(들)의 함수 및/또는 센서(들)의 위치일 수 있다. 일부 실시예에서, 단일 신호(또는 값)가 복수의 신호들(또는 값들)을 조합함으로써 생성된다. 예를 들어, 3축 가속도계의 3개의 출력들이 하나 이상의 신호를 생성하도록 합산되거나 아니면 결합될 수 있다. 예시적인 단계(302)는, 신호, 복수의 신호들 또는 신호들의 결합을 하나 이상의 템플릿과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 모든 활동이 구분되도록 시도되는 베스트 매치(best match) 접근방식이 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 신호, 복수의 신호들 또는 신호들의 결합이 템플릿과 충분히 매치되지 않는 경우, 활동은 미분류(unclassified)로 남을 수 있다. 일부 실시예는 달리기 및 걷기에 대한 템플릿만 이용할 수 있고, 사용자가 달리고 있는지 아니면 걷고 있는지 결정하는데 베스트 피스트 접근방식이 사용된다.
사용자(124)의 활동 중 적어도 하나가 분류된 후에, 단계 304는 대응하는 활동 계수(activity factor)를 결정하도록 구현될 수 있다. 활동 계수는 빠른 달리기, 중간 속도의 달리기, 느리게 걷기 또는 임의의 기타 활동에 대응할 수 있다. 활동에 대한 활동 계수는 활동을 수행하는데 일반적으로 요구되는 에너지 또는 칼로리와 관련될 수 있다. 단계 302에서 활동이 분류되지 않았다면, 디폴트 활동 계수가 선택되거나 도출될 수 있다. 일부 실시예에서, 복수의 디폴트 활동 계수가 이용될 수 있다. 활동의 강도, 지속기간 또는 기타 특성(들)이 평가될 수 있으며, 이로부터 하나 이상의 디폴트 활동 계수가 적용될 수 있다. 복수의 활동 계수들은 중간값/평균, 범위, 또는 기타 통계학적 접근방식을 통해 설정될 수 있다.
에너지 소비 포인트 계산은 게임 및 경쟁에 관련하여 사용될 수 있다. 일부 게임 및 경쟁은 상대적으로 낮은 활동 계수를 갖는 활동에 대하여 에너지 소비 포인트를 보상(awarding)하는 것을 제한할 수 있다. 일부 실시예에서, 상대적으로 낮은 활동 계수를 갖는 활동에 대하여 에너지 소비 포인트를 보상하는 것은 또한, 항상 또는 다른 상황에 제한될 수 있다. 단계 306에서, 활동 계수가 임계값을 넘는지 여부가 결정될 수 있다. 예를 들어, 예시적인 임계값은 1.0, 2.0, 또는 3.0일 수 있다. 다른 실시예에서, 임계값은 2.8일 수 있다. 상이한 게임 및 경쟁은 다른 임계값을 사용할 수 있다. 활동 계수가 임계값을 넘지 않을 경우, 단계 308은 대응하는 활동을 무시하고 에너지 소비 포인트를 계산할 때 활동을 사용하지 않도록 구현될 수 있다.
게임 또는 경쟁이 진행 중이거나 적어도 특정 게임이나 경쟁일 때가 아니더라도, 다른 실시예는 일반적으로 적용된 임계값을 가질 수 있다. 게임 또는 경쟁은 모든 포인트에 기초할 수 있다. 다른 실시예에서, 임계값은 항상 게임 및 경쟁에도 적용할 수 있다. 다른 실시예에서, 상이한 임계값들은 활동, 게임 및/또는 경쟁마다, 예를 들어 빠르게 달리기하는 경우에 하나, 달리기하는 경우에 하나, 걷기하는 경우에 하나, 그리고 디폴트로 적용될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에서, 활동 계수는 에너지 소비 포인트를 계산하는데 사용된다. 사용자(124)의 활동 중 적어도 하나가 분류된 후에, 단계 310에서 에너지 소비 포인트가 계산될 수 있다. 에너지 소비 포인트의 사용은 활동 레벨의 비교를 가능하게 하고, 사용자들 간의 협력을 촉진하며, 상이한 능력의 사용자들 간의 경쟁을 정상화하고, 그 밖에 활동을 장려할 수 있다. 하나의 실시예에서, 에너지 소비 포인트는 다음과 같이 계산된다:
EEPs = AF*duration (식 1)
여기에서,
EEP = 에너지 소비 포인트
AF = 단계 304에서 결정된 활동 계수
duration = 단계 302에서 분류된 활동의 지속기간
단계 310은 활동을 모니터링하는 센서를 포함하는 장치 및/또는 이동 전화(예를 들어, 138 참조) 또는 서버(예를 들어, 134 참조)와 같은 프로세서를 포함하는 다른 장치에서 수행될 수 있다. 대안의 실시예에서, 식 1은 다른 계수, 스칼라(scalar) 및/또는 항들의 상이한 조합을 포함하도록 수정될 수 있다.
일부 실시예에서, 식 1은 활동 계수 및 지속기간과 곱해지는 스칼라를 포함하도록 수정될 수 있다. 스칼라는 통상의 에너지 소비 포인트가 원하는 범위 내에 속하도록 선택될 수 있다. 포인트의 범위는 다양한 게임 또는 경쟁에 대하여 바람직할 수 있다. 스칼라는 또한 활동의 강도를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 스칼라는 빠른 달리기에 대응할 수 있고, 제2 스칼라는 중간 속도의 달리기에 대응할 수 있다. 대안의 실시예에서, 추가적인 활동 템플릿 및 활동 계수가 사용될 수 있고, 달리기 또는 걷기의 다양한 강도에 대응할 수 있다.
식 1의 변형은 본 발명의 다른 실시예에서 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자는 식 및/또는 예를 들어 스칼라와 같은 하나 이상의 변수를 선택할 수 있다. 식은 상이한 게임들 및 경쟁들에 대하여 선택될 수 있다. 하나의 예에서, 그룹은 피트니스에 기초하여 플레이어들 사이에 핸디갭을 설정할 수 있고, 그리하여 더 긴 기간(들) 동안 그들이 공통의 활동 또는 활동 세트를 행하는 경우 최상의 핏만 EEP를 발생한다. 에너지 소비 포인트 경쟁에 참여하는 사용자들 그룹은 경쟁을 시작하기 전에 특정 식 또는 방법에 동의할 수 있다. 본 발명의 일부 실시예에서, 사용자는 복수의 경쟁에 참여할 수 있고 상이한 계산 방법들 때문에 동일한 활동에 대하여 상이한 포인트를 얻을 수 있다. 예를 들어, 사용자는 고유의 계산 방법을 갖는 2개의 경쟁에 참여할 수 있다. 사용자는 2개의 상이한 게임들에 대한 2개의 상이한 포인트 총계(point total) 및 그들 전체 에너지 소비에 대한 제3 포인트 총계를 얻을 수 있다. 일부 포인트 총계는 전체 포인트 총계와 별개로 유지될 수 있다.
본 발명의 대안의 실시예는 포인트 값 및/또는 다른 양을 계산하기 위한 대안 또는 추가의 식을 사용할 수 있다. 식은 측정 및/또는 계산된 값의 도출(derivation)을 포함할 수 있다. 기간을 포함하는 도출은 비율(rate) 및 변화율을 나타내는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 하나의 식은 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트를 누적하는 비율을 결정하는데 사용될 수 있다. 또다른 식은 미리 결정된 기간에 걸쳐 누적된 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트의 양을 결정하는데 사용될 수 있다.
일부 식은 시간이 아닌 다른 변수를 사용할 수 있다. 예를 들어, 일부 식은 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트와 스텝(step)의 함수로서 값을 계산하는데 사용될 수 있다. 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트와 기타 변수의 함수인 값을 계산하는 것은 다양한 활동의 효율을 비교하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 식은 더 빠른 속도로 걸음을 취함으로써 걸음당 더 빠른 속도로 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트가 누적될 수 있다고 결정하는데 사용될 수 있다. 또다른 예시적인 식은, 거리 단위당 또는 미리 결정된 거리당 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트를 결정할 수 있다.
일부 식은 비율 및 변화율을 나타내도록 측정 또는 계산된 값의 제1 및/또는 제2 미분을 계산하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 식은 소정 시간에 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트의 누적 비율을 계산 또는 추정하는데 사용될 수 있다. 일부 실시예에서, 활동 포인트 또는 에너지 소비 포인트의 순간 누적 비율이 디스플레이(235) 또는 이동 장치의 일부인 디스플레이를 통해 사용자에게 디스플레이된다.
에너지 소비 포인트가 계산된 후에, 단계 312에서, 계산된 포인트는 더해지는 것과 같이 총계로 결합될 수 있다. 총계는 사용자(124)(및/또는 사용자(124)에 의해 승인된 선택된 개인 또는 그룹)가 일, 주, 및 월의 다양한 기간에 걸쳐 얼마나 포인트를 얻었는지 볼 수 있게 한다. 총계는 또한 복수의 기간 동안 계산될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 24 시간, 일주일, 한달 및 일년을 포함하는 기간에 대한 총계를 수신할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자는 다른 기간을 선택하거나 기간을 선택해제할 수 있다. 사용자는 동시에 복수의 기간을 추적하고, 장치의 사용 시작 또는 프로그램의 시작 이래로 포인트 보상을 추적할 수 있다. 임의의 소정 기간에 대한 총계는 여러 가지 활동에 대하여 얻은 포인트를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 하루에, 사용자는 상이한 기간 동안 걷기, 조깅 및 스프린팅에 대한 포인트를 받을 수 있다. 상기 언급한 바와 같이, 각각의 활동에 대하여 얻은 포인트는 대응하는 활동 계수의 함수일 수 있다.
에너지 소비 포인트는 사용자(124)가 미리 결정된 기간 동안 비활동적(inactive)이었을 때 공제되거나(deduct) 또는 특정 기준이 충족될 때 높아질 수 있다. 이 특징은 모든 계산으로 포함될 수 있거나 또는 다양한 게임 및 경쟁에 사용될 수 있다. 예를 들어, 단계 314에서, 조정 기준이 충족되었는지 여부가 결정될 수 있다. 조정 기준은 미리 결정된 기간 동안의 무활동(inactivity)을 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 사용자가 활동적이었던 이래로 단순히 시간이 경과하였다고 결정함으로써 무활동이 결정되는 것은 아니다. 휴식, 회복 및 수면 기간도 또한 고려될 수 있다. 미리 결정된 기간 동안의 무활동 뿐만 아니라, (i) 기간에 걸쳐 누적된 무활동(특히, 그 시간에 걸쳐 누적된 활동에 비추어) 그리고/또는 예를 들어 무활동 기간이 고려되기 전의 일부 이전의 시간에 걸친 활동과 무활동의 중첩에도 평가는 주의를 요구할 수 있다.
특정 실시예에서, 양은 상이한 기간들에 대하여 달라질 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 무활동 양은 아침 기간 동안의 제1 값 및 밤과 같은 제2 기간 동안의 제2 값일 수 있다. 사용자(124)는 임계값을 넘는 대응하는 활동 계수를 갖는 활동이 없을 경우 비활동적이었다고 결정될 수 있다. 조정 기준이 충족되었을 때, 단계 316에서 에너지 소비 포인트의 총계가 조정될 수 있다. 조정은 무활동의 지속기간의 함수일 수 있다. 일부 실시예에서, 장치는 활동을 장려하도록 에너지 소비 포인트의 감소를 받으려고 한다고 사용자(124)(또는 인가된 그룹/개임)에게 경고할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 알람이 사용자(124)(및/또는 다른 인가된 개인 및/또는 그룹)에게 에너지 소비 포인트의 감소를 받았다고 통지할 수 있다. 특정 실시예에서, 팀원 및/또는 경쟁 사용자에게 감소(또는 감소에 대한 가능성)이 통지될 수 있다. 부가의 실시예에서, 선생, 트레이너 및/또는 부모는 다른 사람의 물리적 활동을 보다 용이하게 모니터링할 수 있다. 사용자가 비활동적이지 않았을 경우, 프로세스는 단계 318에서 종료할 수 있다. 물론, 도 3에 도시된 방법은 다양한 간격으로 반복될 수 있고, 일, 주, 및 년과 같은 상이한 기간들에 대하여 동시에 포인트를 추적하는 것을 가능하게 할 수 있다.
다른 양상에서, 장치(226)와 같은 장치는 무활동 또는 비활동적 기간에 기초하여 메시지를 제공할 수 있다. 장치(10)가 미리 결정된 시간 동안 사용자가 비활동적(예를 들어, 낮은 활동) 상태에 있었음을 감지한 경우, 사용자에게 보다 활동적이 될 것을 상기하도록 경고 메시지가 표시 시스템 및 디스플레이에 전달될 수 있다. 경고 메시지는 여기에 기재된 임의의 방식으로 전달될 수 있다. 비활동적 시간의 정도 및 낮은 활동 상태의 임계 레벨은 또한 다양할 수 있고 사용자에 의해 개별적으로 설정될 수 있다.
일부 구성에서, 사용자 비활동 또는 무활동이 또한 검출되고 활동 목표의 완료를 향한 사용자의 전진에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 사용자가 지정된 시간 동안 일종의 움직임 또는 특정 레벨의 움직임을 나타내지 않거나, 적어도 임계 레벨의 심박동수를 나타내지 않거나, 시간에 걸쳐 충분한 양의 거리를 이동하지 않거나 기타 등등 그리고/또는 이들의 조합의 경우, 무활동이 검출될 수 있다. 사용자가 활동 포인트 목표에 도달하도록 활동 포인트를 누적하는 구성의 경우, 상당한 비활동(예를 들어, 무활동 또는 정적(sedentary) 상태)이 검출될 때, 사용자의 활동 포인트 또는 기타 활동 메트릭 총계로부터 포인트 또는 값이 공제될 수 있다. 무활동을 활동 포인트 공제로 변환하기 위해 다양한 변환 비율이 사용될 수 있다. 특정 예에서, 10분의 무활동이 5포인트 공제에 대응할 수 있다. 다른 예에서, 30분의 무활동이 100 포인트 공제에 대응할 수 있다. 활동 포인트의 손실 또는 공제는 선형일 수 있고, 또는 비선형, 예를 들어 지수, 포물선 등일 수 있다.
사용자의 비활동적 시간은 무활동 및 정적 시간을 포함할 수 있다. 무활동 및 정적 시간은 상이한 움직임, 심박동수, 걸음 또는 다른 임계값에 의해 정의될 수 있고, 또는 동일한 임계값을 사용하여 정의될 수 있다. 하나의 예에서, 정적 시간은 무활동 기간보다 더 높은 임계값을 가질 수 있다(예를 들어, 더 높은 레벨의 활동을 요구함). 즉, 개인은 정적인 것으로 간주될 수 있지만, 무활동은 아니다. 비활동적 임계값은 정적 임계값 또는 원하는 경우 더 높은 임계값에 대응할 수 있다. 대안으로서, 무활동 임계값은 정적 임계값보다 더 클 수 있다. 또한, 복수의 정적 임계값, 무활동 임계값 및/또는 비활동적 임계값이 있을 수 있다(예를 들어, 정적 및 무활동 임계값의 각각은 비활동적 임계값일 수 있음). 상이한 포인트 공제 또는 포인트 공제 비율은 또한 복수의 임계값들과 활동이 거의 없거나 아예 없는(예를 들어, 비활동) 레벨들 사이에 정의될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 무활동의 경우 시간당 50 포인트를 그리고 정적 활동의 경우 시간당 30 포인트를 잃을 수 있고, 또는 그 반대로도 가능하다. 또한, 활동 포인트 공제는 사용자가 무활동인지 아니면 정적인지에 따라 상이한 시간에 트리거될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 30분의 무활동 또는 45분의 정적 후에 활동 포인트의 손실을 시작할 수 있다. 추가적인 임계값(예를 들어, 2개보다 많은 임계값) 및 대응하는 활동 포인트 손실 비율이 또한 정의될 수 있다.
일부 구성에서, 다양한 센서가 비활동적 기간을 검출하는데 사용될 수 있다. 설명한 바와 같이, 비활동 기간은 심박동수, 움직임 신호의 진폭, 걸음 속도(예를 들어, 분당 10 걸음보다 작음) 등에 기초하여 정의될 수 있다. 대안으로서 또는 추가적으로, 무활동 및 정적 기간은 물리적 위치, 신체 자세, 신체 배향, 개인이 수행하고 있는 활동의 유형이나 신체 자세에 기초하여 측정될 수 있다. 다양한 물리적 무활동 또는 정적 신체 자세나 배향의 해로운 영향은 또한 상이할 수 있다. 따라서, 30분의 기대기(reclining)는 45분의 앉기와 동일한 건강 위험을 도입할 수 있다. 건강 위험에 대한 잠재력은 또한 시간의존적일 수 있다. 따라서, 지정된 범위의 지속기간에 대하여 또는 지정된 시간 범위 동안의 비활동(예를 들어, 수면)은 건강 위험을 도입하지 않을 수 있다. 하나의 예에서, 저녁 9시와 아침 9시 사이의 7-9시간 동안의 수면은 해로운 건강 위험을 도입하지 않을 수 있고, 따라서 활동 포인트 또는 기타 활동 메트릭 값 공제에 기여하지 않을 수 있다. 실제로, 일부 예에서, 지정된 지속기간 범위에 대하여 그리고/또는 지정된 시간 범위 동안 (수면과 같은) 무활동이 없는 것은 사용자의 건강에 해로운 것으로 간주될 수 있다. 따라서, 이들 시간 동안 활동 포인트가 느린 속도로 누적될 수 있고 또는 활동 포인트가 공제될 수 있다.
대안으로서 또는 추가적으로, 활동 메트릭(예를 들어, 활동 포인트)의 값이 감소되는 양은 일시, 사용자의 위치, 사용자의 물리적 위치, 무활동 레벨 등에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 저녁동안 보다 오후동안에 더 빠른 속도로 그리고./또는 활동 메트릭의 더 큰 값을 잃을 수 있다. 다른 예에서, 사용자가 체육관에 있는 경우, 사용자는 사용자가 집에 위치된 경우보다 더 느린 속도로 메트릭의 값을 잃거나 더 적은 활동 포인트 또는 다른 활동 메트릭을 잃을 수 있다.
비활동적 활동(예를 들어, 활동으로 간주될 필요 레벨 이하의 움직임)의 유형의 변동을 고려하기 위해, 시스템은 예를 들어, 수면, 기대기, 앉기 및 서기를 포함한 물리적 신체 자세 또는 배향 간에 구별할 수 있다. 상이한 물리적 신체 자세 및 배향 간에 구별하는 것은, 각각의 신체 부분의 개별 위치를 검출하도록 사용자의 신체의 상이한 위치에 센서를 배치하는 것을 포함할 수 있다. 그러면 사용자의 물리적 신체 자세는 신체 부분의 서로에 대한 상대 위치에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 무릎 위치 센서가 팔목 또는 가슴 센서의 제1 임계 거리 내에 있을 경우, 시스템은 사용자가 앉아있다고 결정할 수 있다. 무릎 위치 센서가 제1 임계 거리 외에 있을 경우, 시스템은 사용자가 서 있다고 결정할 수 있다. 상기 예에서, 시스템은 수직 거리와 같은 거리의 일부분을 사용할 수 있다. 수직 거리 단독을 사용하거나 또는 절대 거리(2개의 센서 사이의 직선 거리)와 함께 사용함으로써, 시스템은 사용자가 누워있을 때와 서있을 때를 더 구별할 수 있다. 예를 들어, 누워있는 자세는, 절대 거리가 더 클 수 있더라도 무릎 센서와 가슴 또는 허리 센서 간의 매우 낮은 수직 거리에 대응할 수 있다. 서있는 자세는, 무릎 센서와 허리 또는 가슴 센서 사이의 더 큰 수직 거리에 대응하지만 유사한 절대 거리를 나타낼 수 있다. 다른 예에서, 다양한 센서들에 의해 형성되는 각도가 개인의 자세를 결정하는데 사용될 수 있다. 추가적으로 또는 대안으로서, 사용자가 특정 레벨의 움직임(예를 들어, 이상 또는 이하) 또는 움직임을 나타내고 있는지 결정하도록 사용자의 다양한 신체 부분의 위치는 가속도계 또는 움직임 데이터와 함께 평가될 수 있다.
활동 포인트의 공제에 더하여, 시스템은 활동적인 라이프스타일을 장려하도록 사용자에게 무활동을 경고할 수 있다. 하나의 예에서, 시스템은 2분, 5분, 30분, 1시간 등과 같은 지정된 정도의 무활동 후에 여기에 기재한 착용 가능한 장치 어셈블리와 같은 장치 상에 표시 또는 메시지를 디스플레이함으로써 사용자에게 경고할 수 있다. 무활동 시간의 정도는 비연속적 기간에 걸쳐 가산될 수 있다. 연속 무활동 시간의 정도는 대안으로서 또는 추가적으로 추적될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 10:15 AM과 11:00 AM 사이에 그리고 그 다음 다시 2:00 PM과 2:30 PM 사이에 무활동인 경우, 비활동적 시간의 총 양은 1시간 15분일 수 있다. 무활동의 메시지 또는 표시는 활동 포인트를 공제하기 전에 경고로서 제공될 수 있다. 예를 들어, 메시지는 사용자가 지정된 양의 시간(예를 들어, 30분, 5분, 10초, 30초, 1시간, 2시간 등) 내에 충분한 레벨의 활동을 나타내지 않는다면, X 양의 활동 포인트가 공제될 것임을 나타낼 수 있다. 따라서, 장치는 사용자 비활동의 정도를 결정하도록 비활동 타이머를 포함할 수 있다. 추가적으로, 메시지는 무활동에 의해 도입된 임의의 위험에 대항하도록 사용자가 수행해야 하는 활동의 유형에 대한 제안을 제공할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 사용자가 10분 마일 속도로 1시간 걷을 것을 제안할 수 있다. 장치 또는 시스템은 활동을 제안하기 위하여, 사용자의 프로필, 또는 그들 친구의 데이터를 포함한 다양한 커뮤니티로부터의 데이터를 사용할 수 있다. 활동을 제안하는데 사용된 데이터는 운동 데이터 및/또는 비운동 데이터를 포함할 수 있다. 장치 또는 시스템은 또한, 예를 들어 시간이 지남에 따라 또는 임의의 특정 시간의 사용자의 활동 또는 활동들에 기초하여, 휴식 또는 회복 기간을 제안할 수 있다. 사용자가 무활동 시간의 검출된 정도의 위험 또는 부정적인 영향에 대응했거나 처리했을 경우, 축하 메시지 또는 다른 표시가 제공될 수 있다.
사용자가 정적 또는 비활동적 모드를 빠져나와야 하는 지정된 정도의 시간 내에 정적 또는 비활동적 모드로 돌아가는 경우, 경고, 포인트 공제 및/또는 다른 통지가 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 10분의 기간 동안 정적 또는 비활동적 모드를 빠져나가도록 충분한 레벨의 활동을 운동하거나 나타낼 수 있다. 그러나, 시스템 또는 장치는 1시간, 2시간, 3시간 등과 같은 기간 동안의 추가의 경고를 피하도록 적어도 30분의 활동을 요구할 수 있다. 예를 들어, 경고는, 사용자가 충분한 정도의 시간 또는 충분한 레벨의 활동 또는 이들의 조합에 대하여 활동을 나타내지 않았음을 표시할 수 있다. 추가적으로, 짧은 정도의 시간 내의 복수의 정적 기간(예를 들어, 임계 시간)은 건강 위험 등을 포함한 잠재적인 정적 영향에 대응하도록 더 높거나 추가적인 레벨의 활동을 요구할 수 있다. 특정 예에서, 사용자는 포인트 공제를 멈추도록 더 높은 레벨의 활동을 수행해야 할 수 있다.
장치(226)와 같은 장치 또는 기타 시스템은 부정적인 건강 영향이 발생할 수 있기 전에 허용되는 비활동적 시간의 정도에 대해 사용자에게 조언할 수 있다. 하나의 예에서, 장치 또는 시스템은 잠재적인 건강 위험이 영향을 미치기 시작할 수 있기 전에 허용 가능한 비활동적 시간의 남은 정도를 나타내는 카운트다운을 포함할 수 있다. 허용 가능한 비활동적 시간의 정도는 수행된 활동의 양에 기초하여 얻어지거나 누적될 수 있다. 따라서, 장치는 또한 지정된 정도의 비활동적 시간(예를 들어, 1시간의 TV 보기)을 얻도록 수행될 수 있는 활동의 유형 및/또는 지속기간에 대한 제안 또는 추천을 제공할 수 있다. 상이한 유형의 비활동적 또는 정적 활동은 상이한 유형 또는 정도의 활동을 요구할 수 있다. 예를 들어, 1시간의 기대기는 1시간의 앉기보다 더 힘들거나 더 긴 운동을 요구할 수 있다. 다른 예에서, 뜨개질하면서 1시간 앉기는 텔레비전을 보면서 1시간 앉기보다 더 적은 양의 운동 또는 활동 또는 덜 힘이 드는 것을 요구할 수 있다. 하나 이상의 구성에 따라, 경험적 데이터 및/또는 미리 정의된 프로그래밍 그리고 활동의 유형 및/또는 지속기간과 허용 가능한 비활동의 대응하는 양을 명시하는 데이터 테이블에 기초하여 추천이 발생될 수 있다.
장치(226)와 같은 장치 또는 기타 활동 추적 시스템은 이력(historical) 기록에 기초하여 활동을 더 추천할 수 있다. 예를 들어, 장치 또는 추적 시스템은 과거에 사용자에 의해 수행된 활동을 결정하고, 이들 활동 유형에 기초하여 추천을 발생할 수 있다. 추가적으로 또는 대안으로서, 장치 또는 추척 시스템은 과거에 사용자에 의해 수행된 특정 운동에 대한 추천을 발생할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 2시간의 TV 보기에 대응하도록 500 칼로리 가치의 활동을 수행해야 할 수 있다. 이러한 경우, 시스템은 사용자가 500 칼로리를 태웠던, 과거에 사용자에 의해 수행된 특정 운동을 추천할 수 있다. 이력 활동 유형 및 특정 이력 운동의 조합이 추천을 발생하는데 사용될 수 있다. 하나의 예에서, 시스템은 사용자가 선호하는 것으로 보이는 운동의 유형에 기초하여 과거에 사용자가 수행한 2개의 운동 중의 하나를 추천할 수 있다. 선호도는 사용자가 각 유형의 운동을 수행한 횟수에 기초하여 결정될 수 있다. 운동 또는 활동 유형은 또한 위치 및 시간에 기초하여 추천될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이전에 동일한 위치에서 그리고/또는 동일한 시간에 특정 운동 루틴 또는 특정 유형의 활동을 수행한 경우, 시스템은 그 유형의 활동 또는 운동 루틴을 추천할 수 있다. 다른 추천 알고리즘 및 요인이 사용될 수 있다 .
활동 및 무활동은, 도 1a에 도시되고 상기에 기재된 장치와 같은 복수의 장치들에 걸쳐 추적될 수 있다. 장치는 컴퓨터, 이동 전화, 뮤직 플레이어, 게임 콘솔, 셋톱 박스 등을 포함할 수 있다. 에너지 소비 포인트를 계산하는 시스템은 동일한 활동 또는 무활동이 복수회 카운트되지 않도록 복수의 장치들에 걸쳐 활동 및 무활동 추적을 연결할 수 있다. 데이터에 타임스탬프를 첨부하는 것은 복수의 장치들에 걸친 활동 및 무활동 추적을 용이하게 할 수 있다. 일부 실시예에서, 복수의 장치들로부터 수신된 데이터는 정확한 에너지 소비 포인트를 증가시키도록 함께 분석된다.
시스템(100)은 소셜 네트워킹 웹사이트에 에너지 소비 포인트를 전송하도록 구성될 수 있다. 사용자는 원하는 시간 간격 동안의 그들의 총 포인트 수에 기초하여 순위가 매겨질 수 있다(예를 들어, 일자, 주간, 월간, 년별 랭킹 등).
결론
여기에 기재된 특징 중의 하나 이상의 특징을 갖는 활동 환경을 제공하는 것은, 사용자에게 운동 활동에 참여하고 자신의 피트니스를 개선하도록 사용자를 장려하고 동기부여할 경험을 제공할 수 있다. 사용자는 소셜 커뮤니티를 통해 더 통신할 수 있고, 포인트 도전에 참여하도록 서로 도전할 수 있다.
본 실시예의 양상들은 이의 예시적인 실시예에 관련하여 기재되었다. 첨부된 청구항의 범위 및 사상 내의 다수의 기타 실시예, 수정 및 변형이 본 개시의 검토로부터 당해 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 자에게 일어날 것이다. 예를 들어, 당해 기술 분야에서의 통상의 지식을 가진 자는, 예시적인 도면에 예시된 단계들이 인용된 순서와 달리 수행될 수 있고, 예시된 하나 이상의 단계들이 본 실시예의 양상에 따라 선택적일 수 있다는 것을 알 수 있을 것이다.

Claims (20)

  1. 활동 추적 장치에 있어서,
    적어도 하나의 센서와;
    하나 이상의 프로세서와;
    컴퓨터 실행 가능한 명령어를 포함하는 유형적 메모리(tangible memory)
    를 포함하고, 상기 컴퓨터 실행 가능한 명령어는, 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 활동 추적 장치로 하여금,
    적어도 하나의 센서를 이용해 사용자의 운동 활동(athletic activity)을 캡처하는 것;
    캡처된 상기 운동 활동을 분류하는 것;
    상기 분류된 운동 활동에 대응하는 활동 계수(activity factor)를 결정하는 것;
    상기 활동 계수에 상기 활동의 지속기간을 곱함으로써 에너지 소비 포인트 값을 계산하는 것;
    사용자 무활동의 기간을 검출하는 것;
    상기 사용자 무활동의 기간에 기초하여, 제1 무활동 변환 계수(inactivity conversion factor)를 결정하는 것; 및
    상기 제1 무활동 변환 계수에 따라 상기 에너지 소비 포인트 값을 조정하는 것
    을 수행하게 하는, 활동 추적 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 센서는 상기 사용자의 손목에 착용되도록 구성된, 활동 추적 장치.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 적어도 하나의 센서는 가속도계를 포함하는, 활동 추적 장치.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 가속도계는 다축 가속도계를 포함하는, 활동 추적 장치.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 캡처된 운동 활동을 분류하는 것은, 상기 적어도 하나의 센서로부터의 적어도 하나의 신호를 활동 템플릿(activity templates)과 비교하는 것을 더 포함하는, 활동 추적 장치.
  6. 청구항 5에 있어서, 적어도 하나의 활동 템플릿이 사용자에 의해 생성되는, 활동 추적 장치.
  7. 청구항 5에 있어서, 상기 활동 템플릿은 걷기(walking)에 대한 활동 템플릿 및 달리기(running)에 대한 활동 템플릿을 포함하는, 활동 추적 장치.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 컴퓨터 실행 가능한 명령어는 실행될 때, 또한 상기 활동 추적 장치로 하여금,
    제1 기간 동안 사용자가 제1 미리결정된 심장박동수 임계값을 초과하는 것에 실패하였음을 결정하는 것; 및
    제2 무활동 변환 계수에 따라 상기 에너지 소비 포인트 값을 조정하는 것을 수행하게 하는, 활동 추적 장치.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 캡처된 운동 활동을 분류하는 것은, 베스트 매치 접근방식(best match approach)을 이용하여, 상기 적어도 하나의 센서로부터의 적어도 하나의 신호를 활동 템플릿과 비교하는 것을 더 포함하는, 활동 추적 장치.
  10. 청구항 1에 있어서, 상기 에너지 소비 포인트 값을 조정하는 것은 상기 에너지 소비 포인트 값으로부터 다수의 에너지 소비 포인트를 공제하는 것을 더 포함하는, 활동 추적 장치.
  11. 청구항 1에 있어서, 상기 컴퓨터 실행 가능한 명령어는 실행될 때, 또한 상기 활동 추적 장치로 하여금,
    상기 사용자의 위치에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 제1 무활동 변환 계수를 조정하는 것을 수행하게 하는, 활동 추적 장치.
  12. 실행 가능한 명령어를 저장한 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체로서, 상기 실행 가능한 명령어는 실행될 때 장치로 하여금, 적어도
    적어도 하나의 센서를 이용해 사용자의 운동 활동을 캡처하는 것;
    캡처된 상기 운동 활동을 분류하는 것;
    상기 분류된 운동 활동에 대응하는 활동 계수를 결정하는 것;
    상기 활동 계수에 상기 활동의 지속기간을 곱함으로써 에너지 소비 포인트 값을 계산하는 것;
    사용자 무활동의 기간을 검출하는 것;
    상기 사용자 무활동의 기간에 기초하여, 제1 무활동 변환 계수를 결정하는 것; 및
    상기 제1 무활동 변환 계수에 따라 상기 에너지 소비 포인트 값을 조정하는 것
    을 수행하게 하는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  13. 청구항 12에 있어서, 상기 적어도 하나의 센서는 상기 사용자의 손목에 착용되도록 구성된, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  14. 청구항 12에 있어서, 상기 적어도 하나의 센서는 가속도계를 포함하는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  15. 청구항 12에 있어서, 상기 실행 가능한 명령어는 실행될 때 상기 장치로 하여금,
    상기 적어도 하나의 센서로부터의 적어도 하나의 신호를 활동 템플릿과 비교함으로써 상기 캡처된 운동 활동을 분류하도록 하는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  16. 청구항 15에 있어서, 적어도 하나의 활동 템플릿이 사용자에 의해 생성되는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  17. 청구항 12에 있어서, 상기 실행 가능한 명령어는 실행될 때 상기 장치로 하여금,
    제1 기간 동안 사용자가 제1 미리결정된 심장박동수 임계값을 초과하는 것에 실패하였음을 결정하는 것; 및
    제2 무활동 변환 계수에 따라 상기 에너지 소비 포인트 값을 감소하는 방향으로 조정하는 것을 수행하게 하는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  18. 청구항 12에 있어서, 상기 실행 가능한 명령어는 실행될 때 상기 장치로 하여금,
    베스트 매치 접근방식을 이용하여, 상기 적어도 하나의 센서로부터의 적어도 하나의 신호를 활동 템플릿과 비교함으로써 상기 캡처된 운동 활동을 분류하도록 하는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  19. 청구항 12에 있어서, 상기 실행 가능한 명령어는 실행될 때 상기 장치로 하여금,
    상기 에너지 소비 포인트 값으로부터 다수의 에너지 소비 포인트를 공제함으로써 상기 에너지 소비 포인트 값을 조정하도록 하는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  20. 청구항 12에 있어서, 상기 실행 가능한 명령어는 실행될 때 상기 장치로 하여금,
    상기 사용자의 위치에 적어도 부분적으로 기초하여, 상기 제1 무활동 변환 계수를 조정하는 것을 수행하게 하는, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체.
KR1020167029000A 2012-01-18 2013-01-17 활동 포인트 KR101870906B1 (ko)

Applications Claiming Priority (9)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261587996P 2012-01-18 2012-01-18
US201261587998P 2012-01-18 2012-01-18
US201261588001P 2012-01-18 2012-01-18
US201261588008P 2012-01-18 2012-01-18
US61/587,996 2012-01-18
US61/588,001 2012-01-18
US61/588,008 2012-01-18
US61/587,998 2012-01-18
PCT/US2013/021971 WO2013109776A1 (en) 2012-01-18 2013-01-17 Activity points

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147022791A Division KR101669649B1 (ko) 2012-01-18 2013-01-17 활동 추적 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160127142A KR20160127142A (ko) 2016-11-02
KR101870906B1 true KR101870906B1 (ko) 2018-07-20

Family

ID=47679017

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147022803A KR101649430B1 (ko) 2012-01-18 2013-01-17 활동 및 무활동 모니터링 방법 및 장치
KR1020147022791A KR101669649B1 (ko) 2012-01-18 2013-01-17 활동 추적 방법 및 장치
KR1020167029000A KR101870906B1 (ko) 2012-01-18 2013-01-17 활동 포인트

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147022803A KR101649430B1 (ko) 2012-01-18 2013-01-17 활동 및 무활동 모니터링 방법 및 장치
KR1020147022791A KR101669649B1 (ko) 2012-01-18 2013-01-17 활동 추적 방법 및 장치

Country Status (8)

Country Link
US (2) US10034624B2 (ko)
EP (2) EP2805272A1 (ko)
JP (3) JP5964456B2 (ko)
KR (3) KR101649430B1 (ko)
CN (2) CN104169922B (ko)
BR (2) BR112014017784A8 (ko)
CA (2) CA2862214C (ko)
WO (2) WO2013109777A1 (ko)

Families Citing this family (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5994306B2 (ja) * 2012-03-15 2016-09-21 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理システムおよびプログラム
US9295413B2 (en) 2013-01-17 2016-03-29 Garmin Switzerland Gmbh Fitness monitor
US9457228B2 (en) * 2013-07-09 2016-10-04 Aditi Sinha Sport training equipment
CN105683976A (zh) * 2013-08-23 2016-06-15 耐克创新有限合伙公司 能量消耗设备
US10292648B2 (en) 2013-08-23 2019-05-21 Nike, Inc. Energy expenditure device
CN116913463A (zh) * 2013-08-23 2023-10-20 耐克创新有限合伙公司 会话和群组
US20160019360A1 (en) 2013-12-04 2016-01-21 Apple Inc. Wellness aggregator
US12080421B2 (en) 2013-12-04 2024-09-03 Apple Inc. Wellness aggregator
US20150219682A1 (en) * 2014-01-31 2015-08-06 Thomas A. Lasko Gamification of an event
US10313506B2 (en) 2014-05-30 2019-06-04 Apple Inc. Wellness aggregator
US9724561B2 (en) * 2014-07-09 2017-08-08 Aditi Sinha Sport training equipment
CN111180040B (zh) * 2014-09-02 2023-11-10 苹果公司 身体活动和健身监视器
US10776739B2 (en) 2014-09-30 2020-09-15 Apple Inc. Fitness challenge E-awards
CN105662394B (zh) * 2014-11-21 2019-02-05 中国移动通信集团公司 一种向用户提示信息的方法和装置
CN107249456B (zh) * 2015-01-05 2020-11-13 耐克创新有限合伙公司 使用来自多个装置的数据进行能量消耗计算
EP3242595B1 (en) * 2015-01-05 2022-03-23 NIKE Innovate C.V. Energy expenditure calculation using data from multiple devices
CN104906777A (zh) * 2015-02-13 2015-09-16 周睿萌 一种基于位置和社交机制的活跃度排序的方法和可穿戴装置
CN110151152B (zh) * 2015-03-24 2022-06-17 飞比特有限公司 利用可穿戴电子装置的久坐时间段检测
JP2018513722A (ja) * 2015-04-09 2018-05-31 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． バイタルサインモニタリングシステム
US10980446B2 (en) 2015-05-11 2021-04-20 Koninklijke Philips N.V. Apparatus and method for determining a sedentary state of a subject
US20160357240A1 (en) * 2015-06-04 2016-12-08 Under Armour, Inc. System and Method for Controlling Operation of Processor During Shipment
US10905359B2 (en) * 2015-06-12 2021-02-02 Koninklijke Philips N.V. Apparatus, system, method, and computer program for distinguishing between active and inactive time periods of a subject
CN106264811A (zh) * 2015-06-26 2017-01-04 李陶 由坐姿计算健康度的算法、控制电路及智能椅垫或椅子
CN106156480A (zh) 2015-07-01 2016-11-23 安徽华米信息科技有限公司 一种数据统计方法及装置
EP4327731A3 (en) 2015-08-20 2024-05-15 Apple Inc. Exercise-based watch face
KR102384756B1 (ko) * 2015-10-29 2022-04-11 삼성전자주식회사 활동 가이드 정보 제공 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
CN105303092B (zh) * 2015-11-03 2018-03-27 广东欧珀移动通信有限公司 一种身份认证方法及装置
CN108778122A (zh) * 2016-03-07 2018-11-09 皇家飞利浦有限公司 用于实施椅子起立测试的系统和方法
DK201770423A1 (en) 2016-06-11 2018-01-15 Apple Inc Activity and workout updates
US11216119B2 (en) 2016-06-12 2022-01-04 Apple Inc. Displaying a predetermined view of an application
US10173100B2 (en) * 2016-09-17 2019-01-08 Navyaa Sinha Sport training equipment
US10736543B2 (en) 2016-09-22 2020-08-11 Apple Inc. Workout monitor interface
WO2018091468A1 (en) * 2016-11-15 2018-05-24 Luxembourg Institute Of Science And Technology (List) Method and system for obtaining reliable physiological or activity related data of subjects
LU93360B1 (en) * 2016-12-14 2018-06-21 Luxembourg Inst Science & Tech List Method and system for obtaining reliable physiological or activity related data of subjects
US10845955B2 (en) 2017-05-15 2020-11-24 Apple Inc. Displaying a scrollable list of affordances associated with physical activities
JP7005975B2 (ja) * 2017-07-14 2022-01-24 セイコーエプソン株式会社 携帯型電子機器
JP7121249B2 (ja) 2017-10-20 2022-08-18 テイ・エス テック株式会社 身体状態共有シート
DK201870380A1 (en) 2018-05-07 2020-01-29 Apple Inc. DISPLAYING USER INTERFACES ASSOCIATED WITH PHYSICAL ACTIVITIES
US11317833B2 (en) 2018-05-07 2022-05-03 Apple Inc. Displaying user interfaces associated with physical activities
US10953307B2 (en) 2018-09-28 2021-03-23 Apple Inc. Swim tracking and notifications for wearable devices
US11350853B2 (en) 2018-10-02 2022-06-07 Under Armour, Inc. Gait coaching in fitness tracking systems
CN109685548A (zh) * 2018-11-29 2019-04-26 南京启诺信息技术有限公司 一种智能穿戴设备积分产生的方法
JP7413658B2 (ja) * 2019-04-22 2024-01-16 カシオ計算機株式会社 運動支援システム、運動支援装置、運動支援方法及び運動支援プログラム
JP7338223B2 (ja) * 2019-04-23 2023-09-05 カシオ計算機株式会社 運動支援システム、運動支援装置、運動支援方法及び運動支援プログラム
DK201970532A1 (en) 2019-05-06 2021-05-03 Apple Inc Activity trends and workouts
JP7297940B2 (ja) 2019-06-01 2023-06-26 アップル インコーポレイテッド マルチモードの活動追跡ユーザインタフェース
DK202070612A1 (en) 2020-02-14 2021-10-26 Apple Inc User interfaces for workout content
US11711616B2 (en) * 2020-05-12 2023-07-25 Electroapp, Llc Portable system including motorized base controller and transmitter for tracking a moving target
US11653857B2 (en) * 2020-06-11 2023-05-23 Amazon Technologies, Inc. Volume and intensity-based activity evaluations for devices
US11938376B2 (en) 2021-05-15 2024-03-26 Apple Inc. User interfaces for group workouts
US11980803B2 (en) * 2021-07-16 2024-05-14 Pro Fit Technologies, LLC Training device for exercise and sports
KR102702378B1 (ko) * 2021-12-15 2024-09-03 가천대학교 산학협력단 사물인터넷 기반의 기능성 게임 제공 시스템
US11977729B2 (en) 2022-06-05 2024-05-07 Apple Inc. Physical activity information user interfaces
US20230390626A1 (en) 2022-06-05 2023-12-07 Apple Inc. User interfaces for physical activity information

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050107723A1 (en) * 2003-02-15 2005-05-19 Wehman Thomas C. Methods and apparatus for determining work performed by an individual from measured physiological parameters
JP2009022440A (ja) * 2007-07-18 2009-02-05 Seiko Instruments Inc ゲームシステム及び運動量測定装置
JP2011045524A (ja) * 2009-08-27 2011-03-10 Kddi Corp 所持している者の運動強度及び／又は消費カロリーを推定する装置

Family Cites Families (66)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4338950A (en) * 1980-09-22 1982-07-13 Texas Instruments Incorporated System and method for sensing and measuring heart beat
US5277584A (en) 1991-09-06 1994-01-11 Occusym Limited Liability Company Vehicle vibration simulator and method for programming and using same
US5293879A (en) * 1991-09-23 1994-03-15 Vitatron Medical, B.V. System an method for detecting tremors such as those which result from parkinson's disease
US5520176A (en) * 1993-06-23 1996-05-28 Aequitron Medical, Inc. Iterative sleep evaluation
US5615132A (en) 1994-01-21 1997-03-25 Crossbow Technology, Inc. Method and apparatus for determining position and orientation of a moveable object using accelerometers
US5524637A (en) * 1994-06-29 1996-06-11 Erickson; Jon W. Interactive system for measuring physiological exertion
FI100851B (fi) 1994-08-15 1998-03-13 Polar Electro Oy Menetelmä ja laite yksilön vartalo-osan liikkeen ambulatoriseen rekist eröimiseen ja tallentamiseen sekä eri vartalo-osien liikkeiden samanai kaiseen tarkkailuun
US5592401A (en) * 1995-02-28 1997-01-07 Virtual Technologies, Inc. Accurate, rapid, reliable position sensing using multiple sensing technologies
US5930741A (en) 1995-02-28 1999-07-27 Virtual Technologies, Inc. Accurate, rapid, reliable position sensing using multiple sensing technologies
US6436036B1 (en) 1995-11-01 2002-08-20 Weight Watchers (Uk) Limited Process for controlling body weight
US5899963A (en) 1995-12-12 1999-05-04 Acceleron Technologies, Llc System and method for measuring movement of objects
US5989157A (en) * 1996-08-06 1999-11-23 Walton; Charles A. Exercising system with electronic inertial game playing
WO1998043537A1 (en) * 1997-03-31 1998-10-08 Telecom Medical, Inc. Patient monitoring apparatus
US7145461B2 (en) 2001-01-31 2006-12-05 Ilife Solutions, Inc. System and method for analyzing activity of a body
US6513532B2 (en) 2000-01-19 2003-02-04 Healthetech, Inc. Diet and activity-monitoring device
GB0106037D0 (en) * 2001-03-12 2001-05-02 Univ Strathclyde Activity monitor
AU2002330933A1 (en) * 2001-08-03 2003-02-24 Vega Research Lab, Llc Method and apparatus for determining metabolic factors from an electrocardiogram
WO2003032826A2 (en) 2001-10-11 2003-04-24 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for determining the physical activity of an object
JP4309111B2 (ja) 2002-10-02 2009-08-05 株式会社スズケン 健康管理システム、活動状態測定装置及びデータ処理装置
US8206219B2 (en) 2002-10-30 2012-06-26 Nike, Inc. Interactive gaming apparel for interactive gaming
JP2004053595A (ja) * 2003-06-09 2004-02-19 Konami Co Ltd ゲームシステム
US20050033200A1 (en) 2003-08-05 2005-02-10 Soehren Wayne A. Human motion identification and measurement system and method
JP2005102773A (ja) 2003-09-29 2005-04-21 Microstone Corp 学生の行動管理システム
US7981058B2 (en) * 2004-03-12 2011-07-19 The Trustees Of Dartmouth College Intelligent wearable monitor systems and methods
US7238159B2 (en) * 2004-04-07 2007-07-03 Triage Wireless, Inc. Device, system and method for monitoring vital signs
US20060047447A1 (en) * 2004-08-24 2006-03-02 Impact Sports Technologies, Inc. System, method and device for monitoring an athlete
JP2006218246A (ja) * 2005-02-08 2006-08-24 Takahashi Masanori インターネットに接続した健康端末器具を活用するバーチャルな対戦、競争型健康管理システム
WO2007069126A2 (en) * 2005-12-15 2007-06-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Modifying a person's eating and activity habits
JP2007236917A (ja) * 2006-02-08 2007-09-20 Seiko Instruments Inc 運動計測装置
US7467060B2 (en) * 2006-03-03 2008-12-16 Garmin Ltd. Method and apparatus for estimating a motion parameter
FI119619B (fi) 2006-04-24 2009-01-30 Polar Electro Oy Kannettava elektroninen laite ja tietokoneohjelmistotuote
US7607243B2 (en) * 2006-05-03 2009-10-27 Nike, Inc. Athletic or other performance sensing systems
US8562526B2 (en) * 2006-06-01 2013-10-22 Resmed Sensor Technologies Limited Apparatus, system, and method for monitoring physiological signs
JP5119612B2 (ja) 2006-06-02 2013-01-16 株式会社日立製作所 代謝量モニタリング装置及び代謝量モニタリングシステム
US20090299232A1 (en) 2006-07-12 2009-12-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Health management device
US20100023314A1 (en) * 2006-08-13 2010-01-28 Jose Hernandez-Rebollar ASL Glove with 3-Axis Accelerometers
JP2008073285A (ja) 2006-09-22 2008-04-03 Seiko Epson Corp 靴、その靴を履いた人の歩行・走行動作評価支援装置
FI20065828L (fi) 2006-12-20 2008-06-21 Polar Electro Oy Kannettava elektroninen laite, menetelmä ja tietokoneohjelmistotuote
GB0708457D0 (en) * 2007-05-01 2007-06-06 Unilever Plc Monitor device and use thereof
US8103351B2 (en) * 2007-05-07 2012-01-24 Medtronic, Inc. Therapy control using relative motion between sensors
US7634379B2 (en) * 2007-05-18 2009-12-15 Ultimate Balance, Inc. Newtonian physical activity monitor
CN101108125B (zh) * 2007-08-02 2010-06-16 无锡微感科技有限公司 一种身体体征动态监测系统
US7647196B2 (en) * 2007-08-08 2010-01-12 Dp Technologies, Inc. Human activity monitoring device with distance calculation
JP5215625B2 (ja) 2007-09-28 2013-06-19 パナソニック株式会社 活動管理システム
JP5202933B2 (ja) * 2007-11-30 2013-06-05 株式会社タニタ 体動検出装置
US7676332B2 (en) * 2007-12-27 2010-03-09 Kersh Risk Management, Inc. System and method for processing raw activity energy expenditure data
US20090187121A1 (en) * 2008-01-22 2009-07-23 Camntech Limited Diary and method for medical monitoring
US8113991B2 (en) * 2008-06-02 2012-02-14 Omek Interactive, Ltd. Method and system for interactive fitness training program
JP5531227B2 (ja) 2008-06-09 2014-06-25 株式会社タニタ 行動判定装置
WO2009152608A1 (en) 2008-06-16 2009-12-23 Mytrak Health System Inc. Mobile fitness and personal caloric management system
CN101520815B (zh) 2008-07-05 2013-09-25 杭州义盛祥通信技术有限公司 个人运动管理系统及管理方法
WO2010028182A1 (en) 2008-09-03 2010-03-11 Snif Labs Discovery protocol
US20100210975A1 (en) 2009-01-21 2010-08-19 SwimSense, LLC Multi-state performance monitoring system
US20110288784A1 (en) 2009-02-23 2011-11-24 Wellcore Corporation Monitoring Energy Expended by an Individual
JP2010253204A (ja) * 2009-04-28 2010-11-11 Tanita Corp 身体活動検出装置
AU2010292063B2 (en) * 2009-09-10 2015-04-02 Intrapace, Inc. Improved diagnostic sensors and/or treatments for gastrointestinal stimulation or monitoring devices
US9339209B2 (en) * 2010-04-19 2016-05-17 Sotera Wireless, Inc. Body-worn monitor for measuring respiratory rate
US8775120B2 (en) * 2010-09-30 2014-07-08 Fitbit, Inc. Method of data synthesis
US8812259B2 (en) * 2010-09-30 2014-08-19 Fitbit, Inc. Alarm setting and interfacing with gesture contact interfacing controls
US9167991B2 (en) 2010-09-30 2015-10-27 Fitbit, Inc. Portable monitoring devices and methods of operating same
US9852271B2 (en) 2010-12-13 2017-12-26 Nike, Inc. Processing data of a user performing an athletic activity to estimate energy expenditure
CA3177719A1 (en) 2011-04-04 2012-10-04 Alarm.Com Incorporated Fall detection and reporting technology
CN202086487U (zh) * 2011-04-28 2011-12-28 华中师范大学 人体运动量监控系统
US20130194066A1 (en) * 2011-06-10 2013-08-01 Aliphcom Motion profile templates and movement languages for wearable devices
AU2011205223C1 (en) * 2011-08-09 2013-03-28 Microsoft Technology Licensing, Llc Physical interaction with virtual objects for DRM
US20130102387A1 (en) 2011-10-21 2013-04-25 Microsoft Corporation Calculating metabolic equivalence with a computing device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050107723A1 (en) * 2003-02-15 2005-05-19 Wehman Thomas C. Methods and apparatus for determining work performed by an individual from measured physiological parameters
JP2009022440A (ja) * 2007-07-18 2009-02-05 Seiko Instruments Inc ゲームシステム及び運動量測定装置
JP2011045524A (ja) * 2009-08-27 2011-03-10 Kddi Corp 所持している者の運動強度及び／又は消費カロリーを推定する装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016195788A (ja) 2016-11-24
CN104169923B (zh) 2018-07-03
KR20160127142A (ko) 2016-11-02
EP2805271A1 (en) 2014-11-26
WO2013109777A1 (en) 2013-07-25
JP5964456B2 (ja) 2016-08-03
CA2868009A1 (en) 2013-07-25
CA2862214C (en) 2020-08-25
KR20140117545A (ko) 2014-10-07
CN104169923A (zh) 2014-11-26
CN104169922A (zh) 2014-11-26
JP2015509755A (ja) 2015-04-02
US20130184613A1 (en) 2013-07-18
CA2862214A1 (en) 2013-07-25
BR112014017773A8 (pt) 2017-07-11
KR20140117548A (ko) 2014-10-07
US20130185016A1 (en) 2013-07-18
BR112014017784A2 (ko) 2017-06-20
EP2805272A1 (en) 2014-11-26
US10463278B2 (en) 2019-11-05
WO2013109776A1 (en) 2013-07-25
CN104169922B (zh) 2018-04-10
JP6207681B2 (ja) 2017-10-04
JP5951046B2 (ja) 2016-07-13
JP2015511133A (ja) 2015-04-16
BR112014017784A8 (pt) 2017-07-11
US10034624B2 (en) 2018-07-31
BR112014017773A2 (ko) 2017-06-20
KR101669649B1 (ko) 2016-10-27
KR101649430B1 (ko) 2016-08-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US12009084B2 (en) Apparel and location information system
KR101870906B1 (ko) 활동 포인트
JP6143793B2 (ja) アクティビティの識別
US9383220B2 (en) Activity identification

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant