KR101872907B1 - 듀얼 스마트 밴드를 이용한 모션 분석 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 모션 분석 대상자의 양팔에 착용된 듀얼 스마트 밴드로부터 모션 데이터를 수집하고 상기 모션 데이터를 분석하는 모션 분석 장치는 상기 모션 데이터에서 미리 설정된 구간에 대응하는 적어도 하나 이상의 구간을 분류하는 구간 분류부 및 상기 구간에 대한 모션 분석 결과를 생성하는 구간 분석부를 포함하는 모션 분석부, 상기 모션 분석부에서 생성된 모션 분석 결과를 시각화하는 시각화부, 상기 미리 설정된 구간, 상기 모션 데이터, 또는 상기 모션 분석 결과를 저장하는 데이터베이스부 및 상기 모션 분석 장치의 구성 요소의 동작을 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

듀얼 스마트 밴드를 이용한 모션 분석 장치 및 방법{MOTION ANALYSIS APPRATUS AND METHOD USING DUAL SMART BAND}

본 발명의 개념에 따른 실시 예는 듀얼 스마트 밴드를 이용한 모션 분석 방법에 관한 것으로, 특히, 3축 자이로 센서, 3축 가속도 센서, 및 3축 콤파스 센서를 구비하는 두 개의 스마트 밴드를 이용하여 모션 관련 데이터를 수집하고 모션 관련 데이터로부터 모션의 각 구간을 나누고 각각의 구간별로 모션을 분석할 수 있는 모션 분석 장치 및 방법에 관한 것이다.

본 특허는 모션 정보를 수집할 수 있는 두 개의 스마트 밴드 및 이를 이용하여 모션을 분석하고 이를 시각화하는 기술을 제시하고 있다.

스포츠 분야에서 사용자의 기량향상 및 동작의 최적화를 위해 다양한 연구들이 진행되고 있으나, 사용자의 3차원 모션 데이터를 구간별로 나누어 자세하고 정밀하게 비교분석하는 데에는 한계가 있다. 따라서, 3차원의 모션 데이터의 구간을 검출하고 각각의 구간에 대한 모션을 분석하는 기술이 요구된다.

대한민국 등록특허 제10-1358859호(2014.01.28) 대한민국 공개특허 제10-2014-0096302호(2014.08.05) 대한민국 공개특허 제10-2012-0088156호(2012.08.08)

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 사용자의 모션 분석을 위하여 사용자의 모션을 인식할 수 있는 듀얼 스마트 밴드를 제공하는 것이다.

또한, 듀얼 스마트 밴드를 이용하여 사용자의 모션을 분석할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

또한, 두 개의 스마트 밴드에서 수집한 모션 관련 데이터로부터 사용자의 양 팔과 양 손목의 회전 동작에 대한 특징을 추출하여 스윙 모션을 분석할 수 있는 듀얼 스마트 밴드 및 이를 이용한 모션 분석 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

또한, 사용자의 신체 정보 및 이에 따른 표준 모션 분석 데이터를 이용하여사용자 맞춤형 모션 분석 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 모션 분석 장치는 모션 분석 대상자의 서로 다른 두 신체 부위에 착용된 듀얼 스마트 밴드로부터 모션 데이터를 수집하고, 상기 모션 데이터를 분석하는 모션 분석 장치에 있어서, 상기 모션 데이터에서 미리 설정된 구간에 대응하는 적어도 하나 이상의 구간을 분류하는 구간 분류부 및 상기 구간에 대한 모션 분석 결과를 생성하는 구간 분석부를 포함하는 모션 분석부, 상기 모션 분석부에서 생성된 모션 분석 결과를 시각화하는 시각화부, 상기 미리 설정된 구간, 상기 모션 데이터, 또는 상기 모션 분석 결과를 저장하는 데이터베이스부 및 상기 모션 분석 장치의 구성 요소의 동작을 제어하는 제어부를 포함한다.

또한, 상기 모션 분석부는 상기 모션 분석 결과를 이용하여 통계 결과를 생성하는 통계 분석부를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 모션 분석부는 상기 모션 분석 결과와 미리 설정된 모션 데이터를 비교하여 비교 분석 결과를 생성하는 비교 분석부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 모션 분석 장치는 상기 모션 분석 대상자의 신체 정보를 포함하는 모션 분석 대상자 정보, 상기 듀얼 스마트 밴드가 착용된 위치 정보, 또는 분석 대상 모션 정보를 입력받는 입력부를 더 포함하고, 상기 모션 분석부는 상기 모션 분석 대상자의 신체 정보의 특성에 따라 맞춤형 분석 결과를 생성할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 모션 데이터 분석 방법은 모션 분석 장치를 이용하여 모션 분석 대상자의 서로 다른 두 신체 부위에 착용된 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 모션 데이터를 분석하는 방법에 있어서 상기 모션 분석 대상자의 서로 다른 두 신체 부위에 착용된 상기 듀얼 스마트 밴드로부터 모션 데이터를 수집하는 단계, 상기 모션 데이터에서 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 적어도 하나 이상의 모션 구간을 분류하는 단계, 상기 모션 구간 각각에 대한 모션 분석 결과를 생성하는 단계 및 상기 모션 분석부에서 생성된 모션 분석 결과를 시각화하여 화면에 디스플레이하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 모션 데이터의 노이즈 제거를 위하여 필터링을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 모션 분석 결과를 이용하여 통계 결과를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 사용자가 비교 대상 모션 데이터를 설정하는 단계 및 상기 모션 분석 결과와 상기 비교 대상 모션 데이터를 비교하여 비교 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 모션 분석 대상자의 신체 정보를 포함하는 모션 분석 대상자 정보, 상기 듀얼 스마트 밴드가 착용된 위치 정보, 또는 분석 대상 모션 정보를 입력받는 단계 및 상기 모션 분석 대상자의 신체 정보의 특성에 따라 맞춤형 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 모션 분석 프로그램은 기록매체에 저장되며 모션 분석 대상자의 서로 다른 두 신체 부위에 착용된 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 모션 데이터를 분석하는 모션 분석 프로그램으로서, 상기 프로그램은 컴퓨팅 시스템에서 실행되는 상기 모션 분석 대상자의 서로 다른 두 신체 부위에 착용된 상기 듀얼 스마트 밴드로부터 모션 데이터를 수집하는 명령어 세트, 상기 모션 데이터에서 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 적어도 하나 이상의 모션 구간을 분류하는 명령어 세트, 상기 모션 구간 각각에 대한 모션 분석 결과를 생성하는 명령어 세트 및 상기 모션 분석 결과를 시각화하여 화면에 디스플레이하는 명령어 세트를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 회전 모션 분석 장치는 모션 분석 대상자의 양팔에 착용 되며, 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 3차원 회전 모션 데이터를 수집하고, 상기 3차원 회전 모션 데이터를 이용하여 상기 모션 분석 대상자의 회전 모션을 분석하는 회전 모션 분석 장치에 있어서, 상기 듀얼 스마트 밴드로부터 회전 모션 데이터를 수집하는 모션 데이터 수집부 및 상기 회전 모션에 대하여 회전 모션 구간별 분석 결과를 생성하는 모션 분석부를 포함하되, 상기 모션 분석부는 상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 퀀터니안 변환부, 상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 움직임 검출부, 상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 회전변화 산출부, 상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 정규화부, 상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 상기 회전 모션 구간을 검출하는 구간 검출부 및 상기 회전 모션 구간별 회전 모션 분석을 수행하여 상기 회전 모션 구간별 분석 결과를 생성하는 구간 분석부를 포함한다.

또한, 상기 모션 분석부는 상기 회전 모션 구간별 분석 결과를 이용하여 통계 분석 결과를 제공하는 통계 분석부 및 상기 회전 모션 구간별 분석 결과와 표준 모션 데이터를 비교 분석한 결과를 제공하는 비교 분석부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 회전 모션 데이터 분석방법은 모션 분석 장치를 이용하여 모션 분석 대상자의 양팔에 착용 되며, 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 3차원 회전 모션 데이터를 분석하는 방법에 있어서, 상기 듀얼 스마트 밴드로부터 회전 모션 데이터를 수집하는 단계, 상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 단계, 상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 단계, 상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 단계, 상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 단계, 상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 회전 모션 구간을 검출하는 단계 및 상기 회전 모션 구간별 회전 모션 분석을 수행하여 모션 분석 결과를 생성하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 회전 모션 구간별 분석 결과를 이용하여 통계 분석 결과를 제공하는 단계 및 상기 회전 모션 구간별 분석 결과와 표준 모션 데이터를 비교 분석한 결과를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따른 회전 모션 데이터 분석 프로그램은 기록매체에 저장되며 모션 분석 대상자의 양팔에 착용 되며, 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 3차원 회전 모션 데이터를 분석하는 회전 모션 분석 프로그램으로서, 상기 프로그램은 컴퓨팅 시스템에서 실행되는 상기 듀얼 스마트 밴드로부터 회전 모션 데이터를 수집하는 명령어 세트, 상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 명령어 세트, 상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 명령어 세트, 상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 명령어 세트, 상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 명령어 세트, 상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 회전 모션 구간을 검출하는 명령어 세트 및 상기 회전 모션 구간별 회전 모션 분석을 수행하여 모션 분석 결과를 생성하는 명령어 세트를 포함한다.

본 발명의 실시예에 따른 모션분석시스템은 3축 자이로 센서, 3축 가속도 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하며, 모션 분석 대상자의 양팔에 착용되어 3차원의 회전 모션 데이터를 수집하는 듀얼 스마트 밴드 및 상기 회전 모션 데이터에서 미리 설정된 구간에 대응하는 적어도 하나 이상의 구간을 분류하는 구간 분류부 및 상기 구간에 대한 모션 분석 결과를 생성하는 구간 분석부를 포함하는 모션 분석부 및 상기 모션 분석부에서 생성된 모션 분석 결과를 시각화하는 시각화부를 포함하는 모션 분석 장치를 포함한다.

본 발명의 실시 예에 따른 스마트 밴드 및 이를 이용한 모션 분석 방법은 3축 가속센서, 3축 자이로 센터 및 3축 콤파스 센서를 이용함으로써 양손과 양팔의 궤적 정보를 수집하고 이를 분석할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 스마트 밴드 및 이를 이용한 모션 분석 방법은 양손과 양팔의 움직임에 대한 값들을 기반으로 동작의 모션 분석이 가능하며, 나아가, 스윙 구간별 스윙 리듬 분석을 할 수 있는 효과가 있다.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 분석 시스템의 개략도이다.
도 2는 도 1에 도시된 스마트 밴드의 기능 블럭도이다.
도 3은 도 1에 도시된 모션 분석 장치의 기능 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5은 본 발명의 다른 실시예에 따른 회전 모션 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 분석 장치를 이용하여 분석하고자하는 골프 스윙 모션을 구간별로 나누어 도시한 도면이다.
도 7은 쿼터니언 변환을 이용하여 골프 스윙 모션의 구간별 분석을 수행한 예시적인 결과 그래프이다.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.

본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에서 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 벗어나지 않은 채, 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고 유사하게 제2 구성 요소는 제1 구성 요소로도 명명될 수 있다.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 본 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 명세서에 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 상세히 설명한다.

이하, 도 1 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 지점별 또는 구간별로 모션을 분석하고 이에 따른 코칭(coaching)을 할 수 있는 모션 분석 시스템에 대해 상술한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 분석 시스템(10)을 도시한다. 도 1을 참조하면, 모션 분석 시스템(10)은 복수의 스마트 밴드(100a, 100b) 및 모션 분석 장치(200)를 포함한다.

도 2는 도 1에 도시된 스마트 밴드(100)의 기능 블럭도이다. 스마트 밴드(100)는 모션 분석 대상자가 신체에 착용하는 밴드 형태의 스마트 기기를 의미한다. 스마트 밴드(100)는 모션 분석 대상자의 신체의 모션 정보를 수집하여 모션 분석 장치로 전송하며, 모션 분석 시스템(10)은 스마트 밴드(100)를 적어도 둘 이상 포함한다. 바람직하게는 모션 분석 시스템(10)은 두 개의 스마트 밴드(100)를 포함한다. 또한, 바람직하게는 외관상 좌우 대칭 구조인 신체에 대하여, 두 개의 스마트 밴드(100)는 분석 대상자의 중심축(Ⅰ-Ⅰ’)을 기준으로 좌우가 대응하는 신체 부위(예를 들어, 왼쪽 손목 및 오른쪽 손목, 왼쪽 팔 및 오른쪽 팔, 또는 왼쪽 발목 및 오른쪽 발목 등)에 착용된다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, 사용자는 왼손용 스마트 밴드(100a) 및 오른손용 스마트 밴드(100b)를 양 손목에 각각 착용할 수 있으며, 따라서 양손 및 양팔의 움직임에 대한 정보를 수집할 수 있다.

도 2를 참조하면, 스마트 밴드(100)는 통신부(110), 센서부(120), 저장부(180), 및 제어부(190)을 포함한다.

본 명세서에서 사용되는 '-부'이라 함은 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 '-부'은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아니다.

스마트 밴드(100)의 통신부(110)는 제어부(190)의 제어 하에, 모션 분석 장치(200)와 유선 또는 무선 네트워크망을 통하여 통신을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따른 네트워크 망은, 개방형 인터넷, 폐쇄형 인트라넷을 포함한 유선 인터넷망, 이동 통신망과 연동된 무선 인터넷 통신망뿐만 아니라, 각종 데이터 통신이 가능한 컴퓨터 네트워크 등의 가능한 통신 수단을 포함하는 넓은 개념이다. 바람직하게는 무선 네트워크망을 통신하여 통신을 수행할 수 있도록 구성되며, 상기 무선 네트워크망은 블루투스, 적외선 무선 네트워크, 지그비 중 하나일 수 있다.

통신부(100)는 모션 분석 장치(200)로 센서부(120)를 통하여 장치 정보 및 수집한 모션 관련 데이터들을 전송할 수 있다. 장치 정보는 스마트 밴드(100)의 식별 ID 정보 또는 스마트 밴드(100)가 착용된 신체 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 왼손용 스마트 밴드(100a)는 왼손용 스마트 밴드(100a)의 제1 식별 ID 및 착용된 신체 정보(왼쪽 손목)를 포함할 수 있으며, 오른손용 스마트 밴드(100b)는 오른손용 스마트 밴드(100b)의 제2 식별 ID 및 착용된 신체 정보(오른쪽 손목)를 포함할 수 있다.

스마트 밴드(100)의 센서부(120)는 제어부(190)의 제어 하에, 각각의 축에 대한 가속도, 각속도, 또는 자기 세기를 측정할 수 있으며, 또한, 측정된 데이터를 이용하여, 각 축별 회전 각도, 또는 방위각 등을 수치화할 수 있다.

센서부(120)는 자이로 센서(gyro sensor, 121), 가속도 센서(acceleration sensor, 123), 또는 콤파스 센서(compass sensor, 125) 중 적어도 하나 이상을 포함한다. 바람직하게는 센서부는 3축 자이로 센서, 3축 가속도 센서, 및 3축 가속도 센서를 포함할 수 있다.

자이로 센서(121)는 각속도 데이터를 수집할 수 있다. 3축 자이로 센서는 x축, y축, z축의 각각의 축에 대한 각속도 값(Wx, Wy, Wz)을 수치화하여 저장부에 저장할 수 있다. 또한, 각각의 축에 대한 각속도 데이터를 이용하여, 각각의 축에 대한 회전 각도(roll angle) 값을 수치화하여 저장부에 저장할 수 있다. 구체적으로, x축을 중심으로 회전하는 각도(이하 '제1 회전 각도'라고 함), y축을 중심으로 회전하는 각도(이하 '제2 회전 각도'라고 함), 및 z축을 중심으로 회전하는 각도(이하 '제3 회전 각도'라고 함) 데이터를 수집할 수 있다. 제1 회전 각도는 피치(Pitch) 회전 각도, 제2 회전 각도는 야(Yaw) 회전 각도, 그리고 제3 회전 각도는 롤(Roll) 회전 각도일 수 있다.

가속도 센서(123)는 가속도 데이터를 수집할 수 있다. 3축 가속도 센서는 x축, y축, z축의 각각의 축에 대한 직선운동의 가속도 값(Ax, Ay, Az)을 수치화하여 저장부에 저장한다.

콤파스 센서는 스마트 밴드(100)의 사용자의 움직임에 따른 방위각(azimuth angle)을 수치화하여 저장부에 저장한다. 3축 콤파스 x축, y축, z축의 각 축별 자기 세기(Mx, My, Mz)를 측정하고, 이를 이용하여 방위각을 계산하여 저장부에 저장한다. 또한, 이를 이용하여 스마트 밴드(100)가 어느 방향을 가리키고 있는지에 대한 정보를 수집할 수 있다.

센서부(120)는 자이로 센서(123)의 오차 보정을 위하여 온도 센서를 더 포함할 수 있다.

스마트 밴드(100)의 저장부(180)는 프로그램 저장부와 데이터 저장부를 포함할 수 있다. 상기 프로그램 저장부에는 스마트 밴드(100)의 동작을 제어하기 위한 프로그램들이 저장될 수 있다. 상기 데이터 메모리에는 상기 프로그램들을 수행하는 과정 중에 발생되는 데이터들(예를 들어, 수집된 모션 관련 데이터)들이 저장될 수 있다.

스마트 밴드(100)의 제어부(190)는 스마트 밴드(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 통신부(110), 센서부(120), 및 저장부(180)의 동작을 제어할 수 있다.

도 3은 도 1에 도시된 모션 분석 장치(200)의 기능 블럭도이다. 모션 분석 장치(200)는 스마트 밴드(100)로부터 수신한 모션 관련 데이터를 수신하여 모션을 분석하고, 이를 시각화하여 모션 분석 장치(200) 화면에 디스플레이하는 장치이다. 모션 분선 장치(200)는 예를 들어, 스마트폰, 스마트패드, 스마트노트, 스마트TV 등의 스마트 장치 또는 데스크탑, 노트북 등의 컴퓨터 장치일 수 있다.

도 3을 참조하면, 모션 분석 장치(200)는 모션 분석부(210), 시각화부(220), 통신부(270), 데이터베이스(280), 제어부(490)를 포함한다.

모션 분석 장치(200)의 모션 분석부(210)는 제어부(290)의 제어 하에, 분석 대상 모션 구간을 검출하고, 검출된 각각의 모션 구간에 대하여 모션을 분석할 수 있다.

모션 분석부(210)는 사용자 또는 관리자 등에 의하여 미리 설정된 구간에 대응하는 적어도 하나 이상의 구간을 분류하는 구간 분류부 및 분류된 구간에 대한 분석 결과를 생성하는 구간 분석부를 포함할 수 있다.

실시예에 따라, 모션 분석부(210)는 3차원의 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 쿼터니언 변환부, 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 움직임 검출부, 쿼터니언을 이용하여 회전 변화 데이터를 산출하는 회전변화 산출부, 회전 변화 데이터의 정규화를 수행하는 정규화부를 더 포함할 수 있다.

모션 분석 장치(200)는 분석된 모션 결과에 대하여 통계 분석 결과를 제공하는 통계분석부를 더 포함할 수 있으며, 분석된 모션 결과 또는 통계 분석 결과와 기준 모션 데이터를 비교하여 분석하는 비교분석부를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 모션 분석 결과 및 표준 모션 분석 데이터, 현재 모션 분석 결과 및 사용자 평균 모션 분석 데이터, 또는 사용자 평균 모션 분석 데이터 및 표준 모션 분석 데이터를 비교하여 분석할 수 있다.

모션 분석 장치(200)의 시각화부(220)는 제어부(290)의 제어 하에, 분석된 모션 결과를 시각화하여 디스플레이한다.

모션 분석 장치는 수집된 모션 데이터의 전처리를 위한 필터링부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 필터링부를 이용하여 수집된 모션 관련 데이터의 노이즈를 제거하며, 스무딩 처리를 수행한다.

모션 분석 장치는 모션 분석 대상 정보를 입력받는 입력부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 모션 분석 대상 정보는 모션 분석 대상자의 신체 정보, 나이, 또는 성별을 포함하는 모션 분석 대상자의 고유의 정보, 듀얼 스마트 밴드가 착용된 신체 부분 정보, 또는 분석 대상 모션 정보일 수 있다.

모션 분석 장치(200)의 통신부(270)는 제어부(290)의 제어 하에, 복수의 스마트 밴드(100a, 100b)와 통신을 수행할 수 있다. 즉, 통신부(270)는 복수의 스마트 밴드로부터 모션 관련 데이터를 수신할 수 있다.

모션 분석 장치(200)의 데이터베이스(280)는 사용자 모션 정보 데이터베이스와 표준 모션 정보 데이터 베이스를 포함할 수 있다. 사용자 모션 정보 데이터베이스는 실시간으로 수집되는 모션 정보 데이터 및 이를 분석한 분석 데이터를 포함할 수 있다.

도면에는 도시되지 않았으나, 모션 분석 장치(200)는 모션 분석 장치(200)의 동작을 제어하기 위한 프로그램(예를 들어 애플리케이션 프로그램)들을 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.

모션 분석 장치(200)의 제어부(290)는 모션 분석 장치(200)의 전반적인 동작을 제어한다.

본 실시예와 달리, 모션 분석 시스템(10)은 모션 분석 데이터를 포함하는 모션 관련 데이터를 저장하기 위하여 별도의 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.

본 실시예와 달리, 복수의 스마트 밴드(100) 중 적어도 하나의 스마트 밴드(100)는 모션 분석부 및 시각화부를 더 포함할 수 있으며, 센서를 통하여 수집된 모션 관련 데이터를 직접 분석할 수 있다. 즉, 모션 분석 장치(200)에 센서부를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 오른손용 스마트 밴드(100b)는 모션 분석부 및 시각화부를 더 포함할 수 있으며, 오른손용 스마트 밴드(100b)에서 수집한 모션 관련 데이터 및 왼손용 스마트 밴드(100a)로부터 수신한 왼손용 스마트 밴드(100a)에서 수집한 모션 관련 데이터를 이용하여, 오른손용 스마트 밴드(100b)에서 직접 모션을 분석하고 시각화할 수 있다.

이와는 달리, 모션 분석 시스템(10)은 모션 분석, 통계, 및 시각화를 위한 별도의 서버를 포함할 수도 있다.

이하, 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 분석 시스템을 이용한 모션 분석 방법에 대하여 자세히 살펴보도록 한다.

도 4는 도 1에 도시한 모션 분석 시스템을 이용한 모션 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

먼저, 적어도 두 개 이상의 스마트 밴드(100)로부터 장치 정보 및 모션 관련 데이터를 수집하여(S110) 저장한다. 바람직하게는 두 개의 스마트 밴드로부터 측정한 모션 관련 데이터를 수집한다. 구체적으로, 모션 분석 장치는 모션 분석 대상자의 신체의 일 부분에 착용한 제1 스마트 밴드로부터 상기 신체의 일 부분에 대한 정보를 포함하는 제1 장치 정보 및 상기 제1 스마트 밴드에서 측정한 단위 시간별 제1 모션 관련 데이터를 실시간으로 수신하고, 상기 모션 분석 대상자의 신체의 다른 부분에 착용한 제2 스마트 밴드로부터 상기 신체의 다른 부분에 대한 정보를 포함하는 제2 장치 정보 및 상기 제2 스마트 밴드에서 측정한 단위 시간당 제2 모션 관련 데이터를 실시간으로 수신한다. 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 데이터의 동시성 및 전후 관계를 고려하여 융합함으로써 모션의 특징을 보다 정확하게 수집할 수 있다.

이때, 모션 분석 장치(200)가 센서부를 포함하는(또는 스마트 밴드(100)가 모션 분석부를 포함하는) 모션 분석 장치 및 스마트 밴드 일체형인 경우, 모션 분석 장치(200)의 센서부를 통하여 모션 관련 데이터를 직접 측정하여 저장할 수도 있다.

다음, 수집된 모션 관련 데이터를 필터링한다(S120). 구체적으로, 노이즈 제거 필터를 이용하여 복수의 스마트 밴드의 모션 센서들로부터 수집한 모션 관련 데이터에서 노이즈를 제거하고 스무딩 처리를 수행한다. 자이로 필터로부터 수집한 데이터에서 중력 값을 제거하기 위하여 중력값 필터링 과정을 더 포함할 수 있다.

실시예에 따라 필터링 단계의 일부 과정은 스마트 밴드(100)에서 직접 처리할 수 있다.

다음, 모션을 미리 설정된 구간별로 분류한다(S130). 모션 구간 분류 단계는 모션의 특징점(또는 지점)들을 추출하는 과정과 모션의 특징점을 시작점 또는 종료점으로 하는 모션 구간을 추출하는 과정을 포함할 수 있다. 상기 모션의 특징점 및 서로 다른 특징점을 연결하는 상기 모션 구간은 관리자, 사용자 또는 모션 분석 대상자에 의하여 미리 설정될 수 있다. 또한, 모션 구간 분류 단계는 상기 모션 구간의 하위 모션 구간을 추출하는 과정을 더 포함할 수 있다. 상기 모션 구간 분류는, 예를 들어, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용하여 수행할 수 있다.

다음, 각각의 구간별 모션을 분석한다(S140). 모션 분석 대상자의 현재 모션에 대한 분석 결과를 제공할 수 있다. 또한, 같은 동작을 반복하는 모션의 경우, 모션 분석 대상자의 과거 일정 시점부터 현재까지의 모션에 통계 결과를 제공할 수 있다. 또한, 해당 동작에 대한 표준 모션 정보와 모션 분석 대상자의 현재 모션 정보 또는 모션 분석 대상자의 모션 통계 데이터를 비교 분석한 결과를 제공할 수 있다. 사용자의 모션 정보와 표준 모션 정보를 비교하여 더욱 정확한 모션을 수행할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

다음, 모션 분석 결과를 시각화하여 화면에 디스플레이 한다(S150). 사용자가 쉽게 알아볼 수 있도록 하며, 따라서 각각의 구간별 자세를 용이하게 교정할 수 있도록 하는 효과가 있다.

다음, 모션 분석 결과를 이용하여 모션에 대한 코칭을 제공할 수 있다.

이하, 도 5를 참고하여, 회전 모션 분석 방법에 대하여 자세히 살펴보도록 한다. 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 회전 모션 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

먼저, 모션 분석 대상자의 양팔에 착용된 듀얼 스마트 밴드(100)로부터 회전 모션 데이터를 수집한다(S210). 예를 들어, 모션 분석 대상자의 왼쪽 손목 및 오른쪽 손목에 각각 착용한 스마트 밴드의 센서를 이용하여 골프의 스윙, 야구에서 투수 또는 타자의 스윙, 수영에서 양팔의 움직임 등에 대한 회전 모션 데이터를 수집한다. 도 6은 골프의 스윙 모션에 대한 예시적인 지점 및 구간 항목을 도시한다. 상기 회전 모션 데이터는 9축 모션 센서의 시간 동기화를 통해 일정 시간 간격으로 수집될 수 있다.

다음, 모션 데이터에 대하여 쿼터니언(Quaternion)으로 변환한다(S231). 구체적으로, 구체적으로, 9축 모션 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 가속도 데이터 및 자이로스코프 데이터(Pitch, Yaw, Roll 회전각도) 등을 데이터의 상관관계를 이용하여 쿼터니언으로 변환한다.

회전을 기반으로 하는 모션의 경우, 회전 변화를 정확하게 하는 것이 중요하다. 오일러 공식을 이용하여 회전 정보를 생성하는 경우, 3차원 회전의 3축 중 2개의 축의 계산값이 하나의 축으로 겹쳐지는 짐벌락(Gimbal Lock) 현상이 발생할 수 있다. 본 실시예에서는, 이러한 짐벌락 현상을 최소화하기 위하여 쿼터니언 변환을 사용하여 회전 변화 정보를 추출한다. 도 7의 (a)는 쿼터니언 변환을 수행한 예시적인 결과 그래프를 도시한다.

다음, 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출한다(S233). 구체적으로, 연속된 쿼터니언에서 각 요소의 차이의 합을 계산한다. 일정 시간(예를 들어, 0.5초) 단위로 누적 히스토그램을 계산하여, 누적 히스토그램의 값이 임계치(T)보다 큰 경우, 움직임이 발생한 것으로 판단한다.

다음, 쿼터니언 변환을 이용하여 팔과 손목의 회전 변화 값을 산출한다(S235). 도 7의 (b)는 쿼터니언 변환을 이용하여 추출된 회전 변화 데이터의 예시적인 그래프를 도시한다.

다음, 움직임 발생 전 값에 대하여 팔, 손목 회전 값을 기준으로 모든 회전 변화값을 정규화(Nomalizing)한다(S237). 단위 시간(예를 들어, 0.5초) 동안의 가속도 변화량과 회전 각도 변화량에 대한 임계치를 적용하여 스마트 밴드의 움직임을 검출하고, 움직임이 있기 전의 회전 정보의 평균을 기반으로 각 회전에 대해 정규화를 수행한다. 정규화를 수행함으로써 움직임 시작점의 각도로부터 이후 발생된 각도 변화와 움직임 변화의 계산 및 시각화를 용이하게 할 수 있다.

다음, 정규화된 양 팔과 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 사용자 등에 의하여 미리 설정된 각 구간에 대응하는 모션 구간을 검출한다(S239). 예를 들어, 회전 모션에서 특징이 되는 지점을 결정하고, 이를 이용하여 서로 다른 두 지점을 잇는 적어도 하나 이상의 구간을 추출할 수 있다. 또한, 모션 구간 분류 단계는 상기 모션 구간의 하위 모션 구간을 추출하는 과정을 더 포함할 수 있다.

즉, 본 발명에 따른 모션 분석 방법은 대분류 모션에 따라 중분류 모션으로 구간을 분류할 수 있고, 중분류 모션은 다시 하위 모션 구간을 의미하는 소분류 모션으로 분류할 수 있다.

본 발명의 모션 분석 대상이 되는 대분류 모션은 예를 들어, 골프 스윙 모션, 야구(타자) 스윙 모션, 야구(투수) 스윙 모션, 또는 수영 스윙 모션 중 어느 하나 일 수 있으며, 골프 스윙 모션이 대분류 스윙 모션일 때, 어드레스에서 탑 구간, 탑에서 임팩트 구간, 및 임팩트에서 피니쉬 구간이 세분화된 중분류 모션 구간들이다. 또한, 각각의 중분류 모션을 소분류 모션으로 구분할 수 있으며, 중분류 모션이 탑에서 임팩트일 때, 탑 유지 구간 및 그 외의 구간이 세분화된 소분류 모션들 구간들일 수 있다. 상기 대분류 모션에 따른 상기 중분류 모션 구간 및 상기 소분류 모션 구간은 사용자 또는 관리자 등의 설정에 따라 변경될 수 있다.

도 6은 대분류 모션이 골프 스윙 모션일 때, 사용자 등에 의하여 미리 설정된 지점 및 구간을 예시한다. 도 6을 참조하면, 움직임이 발생된 시작 지점을 골프 스윙의 어드레스(Address) 지점(P1, 이하, '제1 지점'이라 함)으로 설정한다. 상기 제1 지점에서부터 팔(arm) 각도 변화가 최대치인 지점을 탑(Top) 지점(P2, 이하, '제2 지점'이라 함)으로 설정한다. 상기 제2 지점에서부터 손목(wrist)의 회전 변화가 '0'이 되는 지점, 즉 임팩트(Impact) 지점을 제3 지점(P3)으로 설정한다. 이때, 회전 변화가 '0'이 되는 지점이 존재하지 않는 경우, 손목의 회전 변화가 최소치인 지점, 즉 다운 스윙(Down Swing)의 종료 지점을 제3 지점(P3)으로 결정한다. 상기 제3 지점(P3)에서부터 손목(wrist)의 회전 변화가 최대치인 지점을 피니쉬(Finish) 지점(P4, 이하, 제4 지점)으로 설정한다.

다음, 제1 지점에서부터 제2 지점까지의 백스윙(Back Swing) 구간을 제1 구간(I1)으로 설정하고, 제2 지점에서부터 제3 지점까지의 다운 스윙(Down Swing) 구간을 제2 구간(I2)으로 설정한다. 제3 지점에서부터 제4 지점까지의 팔로우 스루(Follow Through) 구간을 제3 구간(I3)으로 설정한다.

상기 각각의 중분류 모션 구간은 관리자 또는 사용자의 설정에 따라, 하위 구간(소분류 모션 구간)을 더 검출할 수 있다. 예를 들어, 제2 구간에 있어서, 제2 지점으로부터 제2 구간의 10%에 해당되는 영역을 탑 유지구간(I2S1)으로 설정하고 이후 모션 분류 단계에서 검출할 수 있다.

상기 각각의 지점에서의 정확한 모션 분석을 위하여, 각각의 지점으로부터 일정 기준(예를 들어, 일정 시간 등)에 이르는 지점까지의 구간을 추가로 설정할 수 있다.

다음, 구간별 회전 모션을 분석한다(S240). 즉, 각 구간에 대해 두 팔과 두 손목의 회전 동작의 변화의 모션 분석을 수행한다.

예를 들어, 탑 유지 구간(I2S1)에서의 팔의 회전 변화 데이터를 이용하여 스윙 자세의 흔들림을 분석할 수 있다. 또한, 제3 지점(또는 임팩트 지점)에서 손목의 회전 각도를 분석하여 헤더(Header)의 열림과 닫힘 등에 대한 움직임을 분석할 수 있다.

또한, 각각의 구간의 시간 차이를 이용하여 스윙(회전) 모션의 리듬감 정보를 제공할 수 있다.

다음, 모션 분석 결과를 이용하여 모션에 대한 코칭을 제공할 수 있다.

상술한 모션 분석 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.

구체적으로, 기록매체에 저장되며 모션 분석 대상자의 신체의 서로 다른 부분에 착용된 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 모션 데이터를 분석하는 모션 분석 프로그램으로서, 상기 프로그램은 컴퓨팅 시스템에서 실행되는 상기 모션 분석 대상자의 양팔에 착용된 상기 듀얼 스마트 밴드로부터 모션 데이터를 수집하는 명령어 세트, 상기 모션 데이터에서 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 적어도 하나 이상의 모션 구간을 분류하는 명령어 세트, 상기 모션 구간 각각에 대한 모션 분석 결과를 생성하는 명령어 세트, 및 상기 모션 분석 결과를 시각화하여 화면에 디스플레이하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.

또한, 모션 분석 대상자의 양팔에 착용 되며, 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 수집한 3차원 회전 모션 데이터를 분석하는 회전 모션 분석 프로그램으로서, 상기 프로그램은 컴퓨팅 시스템에서 실행되는 상기 듀얼 스마트 밴드로부터 회전 모션 데이터를 수집하는 명령어 세트, 상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 명령어 세트, 상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 명령어 세트, 상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 명령어 세트, 상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 명령어 세트, 상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 회전 모션 구간을 검출하는 명령어 세트, 및 상기 회전 모션 구간별 회전 모션 분석을 수행하여 모션 분석 결과를 생성하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.

상기 모션 분석 프로그램은 상기 기록매체에 저장되며, 상기 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다. 또한, 상기 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 명령어 세트가 저장되고 실행될 수 있다.

본 발명에서 개시된 블록도들은 본 발명의 원리들을 구현하기 위한 회로를 개념적으로 표현한 형태라고 당업자에게 해석될 수 있을 것이다. 유사하게, 임의의 흐름 차트, 흐름도, 상태 전이도, 의사코드 등은 컴퓨터 판독가능 매체에서 실질적으로 표현되어, 컴퓨터 또는 프로세서가 명시적으로 도시되든지 아니든지 간에 이러한 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 실행될 수 있는 다양한 프로세스를 나타낸다는 것이 당업자에게 인식될 것이다.

본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

10 : 모션 분석 시스템
100 : 스마트 밴드 200 : 모션 분석 장치

Claims (16)

1. 모션 분석 대상자의 양팔에 착용 되며, 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 3차원 회전 모션 데이터를 수집하고, 상기 3차원 회전 모션 데이터를 이용하여 상기 모션 분석 대상자의 회전 모션을 분석하는 모션 분석 장치에 있어서,
   상기 듀얼 스마트 밴드로부터 회전 모션 데이터를 수집하는 모션 데이터 수집부;
   상기 회전 모션에 대하여 회전 모션 구간별 분석 결과를 생성하는 모션 분석부;
   상기 모션 분석부에서 생성된 모션 분석 결과를 시각화하는 시각화부;
   미리 설정된 모션 구간, 상기 모션 데이터, 또는 상기 모션 분석 결과를 저장하는 데이터베이스부; 및
   상기 모션 분석 장치의 구성 요소의 동작을 제어하는 제어부를 포함하되,
   상기 모션 분석부는
   상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 퀀터니안 변환부;
   상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 움직임 검출부;
   상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 회전변화 산출부;
   상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 정규화부;
   상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 상기 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 상기 회전 모션 구간을 검출하는 구간 검출부; 및
   상기 회전 모션 구간별 회전 모션 분석을 수행하여 상기 회전 모션 구간별 분석 결과를 생성하는 구간 분석부를 포함하는 모션 분석 장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 모션 분석부는,
   상기 모션 분석 결과를 이용하여 통계 결과를 생성하는 통계 분석부를 더 포함하는 모션 분석 장치.
3. 제1항에 있어서,
   상기 모션 분석부는,
   상기 모션 분석 결과와 미리 설정된 모션 데이터를 비교하여 비교 분석 결과를 생성하는 비교 분석부를 더 포함하는 모션 분석 장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 모션 분석 대상자의 신체 정보를 포함하는 모션 분석 대상자 정보, 상기 듀얼 스마트 밴드가 착용된 위치 정보, 또는 분석 대상 모션 정보를 입력받는 입력부를 더 포함하고,
   상기 모션 분석부는,
   상기 모션 분석 대상자의 신체 정보의 특성에 따라 맞춤형 분석 결과를 생성하는 모션 분석 장치.
5. 모션 분석 대상자의 양팔에 착용 되며, 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 3차원 회전 모션 데이터를 수집하고, 상기 3차원 회전 모션 데이터를 이용하여 상기 모션 분석 대상자의 회전 모션을 분석하는 모션 분석 방법에 있어서,
   상기 듀얼 스마트 밴드로부터 회전 모션 데이터를 수집하는 단계;
   상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 단계;
   상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 단계;
   상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 단계;
   상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 단계;
   상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 회전 모션 구간을 검출하는 단계; 및
   모션 분석부에서 생성된 모션 분석 결과를 시각화하여 화면에 디스플레이하는 단계를 포함하는 모션 분석 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 모션 데이터의 노이즈 제거를 위하여 필터링을 수행하는 단계를 더 포함하는 모션 분석 방법.
7. 제5항에 있어서,
   상기 모션 분석 결과를 이용하여 통계 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는 모션 분석 방법.
8. 제5항에 있어서,
   사용자가 비교 대상 모션 데이터를 설정하는 단계; 및
   상기 모션 분석 결과와 상기 비교 대상 모션 데이터를 비교하여 비교 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는 모션 분석 방법.
9. 제5항에 있어서,
   상기 모션 분석 대상자의 신체 정보를 포함하는 모션 분석 대상자 정보, 상기 듀얼 스마트 밴드가 착용된 위치 정보, 또는 분석 대상 모션 정보를 입력받는 단계; 및
   상기 모션 분석 대상자의 신체 정보의 특성에 따라 맞춤형 분석 결과를 생성하는 단계를 더 포함하는 모션 분석 방법.
10. 기록매체에 저장되며 모션 분석 대상자의 양팔에 착용 되며, 3축 가속도 센서, 3축 자이로 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하는 듀얼 스마트 밴드로부터 3차원 회전 모션 데이터를 수집하고, 상기 3차원 회전 모션 데이터를 이용하여 상기 모션 분석 대상자의 회전 모션을 분석하는 회전 모션 데이터를 분석하는 모션 분석 프로그램으로서, 상기 프로그램은 컴퓨팅 시스템에서 실행되는
    상기 듀얼 스마트 밴드로부터 회전 모션 데이터를 수집하는 명령어 세트;
    상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 명령어 세트;
    상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 명령어 세트;
    상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 명령어 세트;
    상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 명령어 세트;
    상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 회전 모션 구간을 검출하는 명령어 세트; 및
    상기 모션 분석 결과를 시각화하여 화면에 디스플레이하는 명령어 세트를 포함하는 모션 분석 프로그램.
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제
14. 삭제
15. 삭제
16. 3축 자이로 센서, 3축 가속도 센서, 및 3축 콤파스 센서를 포함하며, 모션 분석 대상자의 양팔에 착용되어 3차원의 회전 모션 데이터를 수집하는 듀얼 스마트 밴드; 및
    상기 회전 모션에 대하여 회전 모션 구간별 분석 결과를 생성하는 모션 분석부 및 상기 모션 분석부에서 생성된 모션 분석 결과를 시각화하는 시각화부를 포함하는 모션 분석 장치를 포함하되,
    상기 모션 분석부는 상기 회전 모션 데이터를 쿼터니언으로 변환하는 퀀터니안 변환부, 상기 쿼터니언을 이용하여 움직임을 검출하는 움직임 검출부, 상기 쿼터니언을 이용하여 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 산출하는 회전변화 산출부, 상기 움직임 발생 전 데이터에 대하여 상기 양 팔의 회전 변화 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 기준으로 정규화를 수행하여 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터를 생성하는 정규화부, 상기 정규화된 양 팔 및 양 손목의 회전 변화 데이터로부터 미리 설정된 모션 구간에 대응하는 상기 회전 모션 구간을 검출하는 구간 검출부 및 상기 회전 모션 구간별 회전 모션 분석을 수행하여 상기 회전 모션 구간별 분석 결과를 생성하는 구간 분석부를 포함하는
    모션 분석 시스템.

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