KR101899129B1 - 섬유센서를 이용한 운동자세 분석 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 3차원 모션 센서를 사용하지 않고 섬유센서를 이용하여 실시간으로 피트니스 또는 웨이트 트레이닝 자세를 분석하고 잘못된 자세의 교정을 수행하는 장치 및 방법을 제안한다. 이를 위해 본 발명에서는 운동자 신체의 여러 관절부위, 흉부, 발바닥 등에 착용 또는 부착된 섬유센서를 통하여 운동시(피트니스, 웨이트 트레이닝 등) 실시간으로 운동자세 데이터를 취득하여 동작을 구분하고 구분된 동작에 대한 정확도를 계산하여 피드백을 제공함으로써 개인별 맞춤형의 운동자세 교정 서비스를 제공한다. 신체의 각 관절부위에 착용 또는 부착하는 섬유센서는 전도성 섬유를 이용하여 개발된 스트레인 센서, 호흡센서, 및 압력센서의 형태로 구현되며, 이들 센서를 이용하여 운동복이나 밴드, 벨트 등의 용품을 제작한다. 실시간으로 취득하는 운동자세 데이터는 상기와 같이 제작된 운동복이나 용품을 착용한 관절의 굽힘, 흉부의 호흡 동작, 체중에 의한 압력에 관한 정보로부터 취득할 수 있으며, 동작의 정확도 계산은 취득된 운동자세 데이터와 운동 전문가의 표준 동작과의 비교 분석을 통해 계산할 수 있다.
Description
본 발명은 전도성 섬유센서를 이용하여 피트니스 혹은 웨이트 트레이닝 등의 운동시 실시간으로 운동자세 데이터를 취득하고 이를 분석하여 개인별 맞춤형으로 운동자세를 교정할 수 있도록 하는 기술에 관한 것이다.
종래의 운동 자세교정 방법으로 3차원 모션센서를 활용해서 교정하는 방법이 있다. 3차원 모션센서 방식은 센서가 부착된 지점의 3차원 가속도와 각속도를 센싱하여 위치를 측정해서 해당 위치의 3차원 위치와 방위를 알 수 있는 기술의 통칭이다.
3차원 모션센서를 이용한 선행기술의 예로 2015년12월11일 등록공고된 대한민국 특허 10-1576526(재활운동 지원 장치 및 방법)이 있다. 이 기술은 카메라 모션 센서에 의해 사용자가 실시하는 재활운동 수행 영상을 입력받아, 사용자에게 처방된 재활동작 표준 영상과 사용자가 실시하는 재활운동 수행 영상을 비교하여 재활자세 정확도를 평가한다.
그러나 종래에는 3차원 모션캡쳐를 위해 다수의 모션센서를 활용하여야 하였고 다수의 센서에서 생성되는 대량의 데이터를 처리하기 위한 센서모듈과 더불어 우수한 성능의 프로세서가 요구되었다. 다수의 3차원 모션 센서의 사용으로 인해 모듈의 가격이 상승하고 복잡한 시스템이 필요하다.
종래기술의 문제를 극복하기 위해 본 발명에서는 3차원 모션 센서를 사용하지 않고 섬유센서를 이용하여 실시간으로 피트니스 또는 웨이트 트레이닝 자세를 분석하고 잘못된 자세의 교정을 수행하는 장치 및 방법을 제안하고자 한다.
상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명에서는 운동자 신체의 여러 관절부위, 흉부, 발바닥 등에 착용 또는 부착된 섬유센서를 통하여 운동시(피트니스, 웨이트 트레이닝 등) 실시간으로 운동자세 데이터를 취득하여 동작을 구분하고 구분된 동작에 대한 정확도를 계산하여 피드백을 제공함으로써 개인별 맞춤형의 운동자세 교정 서비스를 제공한다.
신체의 각 관절부위에 착용 또는 부착하는 섬유센서는 전도성 섬유를 이용하여 개발된 스트레인 센서, 호흡센서, 및 압력센서의 형태로 구현되며, 이들 센서를 이용하여 운동복이나 밴드, 벨트 등의 용품을 제작한다. 실시간으로 취득하는 운동자세 데이터는 상기와 같이 제작된 운동복이나 용품을 착용한 관절의 굽힘, 흉부의 호흡 동작, 체중에 의한 압력에 관한 정보로부터 취득할 수 있으며, 동작의 정확도 계산은 취득된 운동자세 데이터와 운동 전문가의 표준 동작과의 비교 분석을 통해 계산할 수 있다.
본 발명의 한 측면에 따르면, 운동자의 관절의 굽힘 정도가 섬유센서의 길이 변화로서 감지되는 스트레인 센서, 운동자의 호흡 자세가 섬유센서의 길이 변화로서 감지되는 호흡센서, 및 운동자 체중에 의한 압력 하중을 감지하는 압력센서 중 적어도 하나를 포함하는섬유센서를 통하여 운동시 실시간으로 센서신호를 취득하여 전송하는 센서모듈; 상기 센서모듈로부터 운동자세 데이터를 수신하여 이 운동자세 데이터를 분석하여 운동전문가의 기준 데이터와 비교하여 운동자의 운동자세의 정확도를 추정하는 서버를 포함하는, 섬유센서를 이용한 운동자세 분석 장치가 제공된다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 운동자의 관절의 굽힘 정도가 섬유센서의 길이 변화로서 감지되는 스트레인 센서, 운동자의 호흡 자세가 섬유센서의 길이 변화로서 감지되는 호흡센서, 및 운동자 체중에 의한 압력 하중을 감지하는 압력센서 중 적어도 하나를 포함하는 섬유센서를 통하여 운동시 실시간으로 센서신호를 취득하여 전송하는 센서모듈로부터 운동자세 데이터를 수신하여 이 운동자세 데이터를 분석하여 운동전문가의 기준 데이터와 비교하여 운동자의 운동자세의 정확도를 추정하는, 섬유센서를 이용한 운동자세 분석 장치가 제공된다.
본 발명의 또다른 측면에 따르면, 1) 운동자의 관절의 굽힘 정도가 섬유센서의 길이 변화로서 감지되는 스트레인 센서, 운동자의 호흡 자세가 섬유센서의 길이 변화로서 감지되는 호흡센서, 및 운동자 체중에 의한 압력 하중을 감지하는 압력센서 중 적어도 하나를 포함하는섬유센서를 통하여 운동시 실시간으로 센서신호를 취득하여 전송하는 단계; 운동자세 데이터를 수신하여 이 운동자세 데이터를 분석하여 운동전문가의 기준 데이터와 비교하여 운동자의 운동자세의 정확도를 추정하는 단계를 포함하는, 섬유센서를 이용한 운동자세 분석 방법이 제공된다.
이상에서 소개한 본 발명의 해결과제 그리고 이 과제의 해결을 위한 수단은 이후에 도면과 함께 설명하는 구체적인 실시예를 통해 명확해질 것이다.
본 발명에 따르면 3차원 모션센서를 사용하지 않고 피트니스나 웨이트 트레이닝 등의 운동시 실시간으로 자세를 분석하고 피드백을 제공할 수 있기 때문에, 처리 데이터량의 감소, 프로세서 요구사항의 완화, 구성 단순화, 비용 감축 등의 이익을 얻을 수 있으며, 이러한 이익하에, 잘못된 자세로 운동을 지속함으로 인해 발생하는 부상을 방지하고 운동 효율을 높일 수 있고 다양한 신체 활동의 정확한 트래킹으로 효과적인 개인 맞춤형 운동 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시예의 전체 시스템 구성도
도 2a는 각 센서모듈(10)에서 섬유센서(11a, b, c)의 길이 변화를 전압으로 변환하기 위하여 활용한 휘트스톤브릿지 회로
도 2b는 센서모듈(10)의 구성도
도 3은 센서모듈(10)의 부착위치 예시도
도 4는 입력된 신호를 segmentation하기 위한 전처리 과정
도 5는 서버(30)의 분석엔진(33)의 기능 블록도
도 2a는 각 센서모듈(10)에서 섬유센서(11a, b, c)의 길이 변화를 전압으로 변환하기 위하여 활용한 휘트스톤브릿지 회로
도 2b는 센서모듈(10)의 구성도
도 3은 센서모듈(10)의 부착위치 예시도
도 4는 입력된 신호를 segmentation하기 위한 전처리 과정
도 5는 서버(30)의 분석엔진(33)의 기능 블록도
본 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시예의 전체 시스템 구성도는 도 1과 같다.
다수의 센서모듈(10)은 각각 운동자의 신체에 접촉된다(운동복 착용, 벨트나 밴드, 토시 등의 착용, 패치 부착 등). 각 센서모듈(10)에는 특정 기능의 섬유센서(11a, 11b, 11c)들이 다수 연결된다. 하나의 센서모듈(10)에 다수의 섬유센서(11a, 11b, 11c)를 연결할 수 있다.
섬유센서(11a, 11b, 11c)는 운동복, 피트니스복, 벨트, 밴드, 토시 등의 직조시에 함께 직조되며, 센서모듈(10)과의 연결은 스냅버튼을 단자로 만들어서, 스냅버튼에 의해 섬유센서(11a, 11b, 11c)와 센서모듈(10)을 전기적으로 연결할 수 있다. 따라서 스냅버튼을 이용하여 센서모듈(10)읕 섬유센서(11a, 11b, 11c)와 전기적으로 연결하는 것은 물론 필요에 따라 물리적으로 탈착가능하다.
각 센서모듈(10)은 그에 연결된 섬유센서(11a, 11b, 11c)에서 감지된 센서길이 변화를 전압값으로 변환한 센서신호를 모바일장치(20)로 무선 전송한다.
본 실시예에서 섬유센서(11a, 11b, 11c)는 세 종류의 센서 ― 스트레치 센서(11a), 호흡센서(11b), 압력센서(11c) ― 로 구현하였다.
스트레치 센서(11a)는 팔, 엉덩이(대퇴), 무릎, 발목 등 신체의 관절 굽힘부에 부착하기 위한 것으로 운동자의 해당 관절의 굽힘 정도가 섬유센서의 길이 변화로서 감지된다. 호흡센서(11b)는 운동자 신체의 흉부에 부착되어, 운동자의 호흡 자세(가령, 흉부의 수축, 팽창)나 횟수 등의 데이터를 취득하기 위한 것이다. 압력센서(11c)는 운동자의 발바닥에 부착하여 운동자 체중에 의한 압력 하중을 감지한다. 이들 스트레치 센서(11a), 호흡센서(11b), 압력센서(11c) 모두는 섬유센서로서 관절의 굽힘, 흉부의 움직임, 하중 인가에 의해서 그 길이 변화를 띠게 되고, 이 길이 변화값이 센서모듈(10)로 입력된다.
센서모듈(10)은 가로 세로 약 3cm×3cm의 크기로, 자체적으로 소형 배터리로 구동되도록 설계가능하지만, 배터리 이외의 다른 형태의 전원 공급원(태양열, 무선 전원공급, 자가 발전 등)도 사용할 수 있다.
다른 선택적 실시예로, 도 1에는 센서모듈(10)에 액추에이터(13)가 포함되어 있다. 액추에이터(13)는 LED나 진동소자를 포함할 수 있는데, 이후에 설명하는 것과 같이, 센서모듈(10)에서 무선으로 송출된 센서신호가 최종적으로 서버(30)에서 처리된 후에, 운동자에게 경고나 알림 등을 수행하기 위해 운동자 신체에 부착되어 있는 센서모듈(10)의 액추에이터(13)로 피드백신호를 보내어 빛이나 진동을 발생시키기 위한 것이다.
본 발명에서 사용한 '섬유센서(textile sensor)'는 전자섬유 기술에 의해 구현되는 센서이다. 전자섬유 기술은 근래의 웨어러블컴퓨터 기술의 기반이 되는 것으로, 과거에 단순히 의복이나 직물 등의 섬유제품에 전자소자를 결합하는 형식에서 진화하여 섬유 자체가 곧 각종 전자 디바이스 기능을 수행하도록 설계가능한 기술이다. 전자섬유 기술은 일렉트로닉 텍스타일(ElectronicTextile, e-Textile), 인텔리전트 텍스타일(IntelligentTextile,i-Textile), 디지털 텍스타일(DigitalTextile), 스마트 텍스타일(SmartTextile) 등 다양한 형태의 디바이스로 구현되고 있다.
현재 당업계는 전자섬유 기술에 대해서, 섬유에 전자재료를 접목시켜 안정성을 확보하는 기술, 전자섬유 회로설계 기술, 전자섬유와 IT기기간의 커넥팅 기술 등에 집중하고 있다. 개발되어 있는 직물 기반 전자부품으로는 전도성 실을 이용한 전자회로 접점, 안테나 등의 직물 회로, pH 센서, 비접촉 정전용량 센서, 압력센서, 온도센서, 습도센서 등의 다양한 센서제품, 그리고 물리적인 움직임을 섬유 자체가 감지하는 기술 등이 있고, 종래에 전자소자를 섬유 속에 삽입하는 것에서 발전하여 섬유 직물 그 자체가 전자소자가 되도록 하는 기술이 가능해지고 있다.
다시 도 1로 돌아가 센서모듈(10)에 대해서 더 구체적으로 설명한다.
도 2a는 각 센서모듈(10)에 있는 섬유센서(11a, 11b, 11c)가 운동자 신체의 움직임에 의해 변화되는 길이 변화를 전압으로 변환하기 위한 수단으로서 휘트스톤브릿지(wheatstone bridge) 회로를 활용하는 개념을 설명한다. 주지하듯이 휘트스톤브릿지 회로에서 R4 자리에 섬유센서를 설치함으로써 섬유센서의 미세한 길이 변화에 따른 저항 변화로부터 전압변화를 감지하게 되어, 결국 각 섬유센서의 길이 변화값을 전압변화값으로 변환할 수 있다.
도 2b는 이렇게 신체에 접촉된 여러 형태의 섬유센서(11a, 11b, 11c)에서 취득된 데이터를 센서모듈(10)이 모바일장치(20)로 전송하기 위해 처리하여 운동자세 데이터를 생성하는 구성을 나타낸다.
도 2b에서 섬유센서(11)에서 감지된 센서 길이 변화값은 휘트스톤브릿지 회로(12)에서 전압변화값으로 변환되어서 AMP&ADC(13)에서 신호증폭 및 AD변환된다. 이 전압변화값은 MCU(14)에 입력되어 소정의 프로그래밍에 의해서 센서모듈(10)의 기능이 이루어진다.
MCU(14)는 기본적으로 센서모듈(10)을 제어하는 역할을 한다. 즉, 다수 섬유 센서(11a, b, c)들의 샘플링, 무선 송출 데이터 생성, AD 변환 과정에서의 샘플링, 간단한 노이즈제거 등의 기능을 수행한다. MCU(14)의 제어하에 센서신호는 BLE(Bluetooth Low Energy) 모듈(15)을 통해 블루투스로 혹은 ZigBee 방식으로 운동자세 데이터로서 무선 전송된다.
도 3은 센서모듈(10)의 부착위치를 예시한 것이다. 앞에서 설명한 섬유센서 기반 스트레치 센서(11a)가 연결되는 센서모듈(10)은 운동자의 좌우 팔꿈치(1, 2), 엉덩이(4), 좌우 무릎(5, 6), 좌우 발목(7, 8)에 부착하고, 호흡센서(11b)가 연결되는 센서모듈(10)은 가슴(3) 부분에 부착하고, 압력센서(11c)가 연결되는 센서모듈(10)은 좌우 발바닥(9)에 부착한다. 물론, 더 세부적인 자세 분석을 위해, 다른 부위, 예를 들어 머리, 목, 손목, 어깨, 대퇴 등에 부착하는 것도 가능할 것이다.
다시 도 1로 돌아가, 모바일장치(20)에 대해서 설명한다.
모바일장치(20)는 센서모듈(10)과 서버(30)의 중간 매개체 역할을 하는 것으로 운동자의 스마트폰과 앱, 또는 게이트웨이 등으로 구현된다. 센서모듈(10)에서 송출된 무선 운동자세 데이터 신호를 MQTT 프로토콜을 통해 서버(30)로 보내주고, 서버(30)가 보낸 RESTfull 신호를 받아서 자체적으로 사용자 디스플레이(22)에 표시하고, 사용자측의 센서모듈(10)로 보내어 액추에이터(13)를 동작시키도록 한다. 따라서 사용자, 즉, 운동자는 게이트웨이로 구현된 모바일장치(20)의 디스플레이(22)를 통해 또는 자신의 스마트폰에 설치한 앱을 통해서 현재 자신이 하는 피트니스 운동에 관련하여 서버(30)에서 보내온 정보를 모니터링할 수 있다.
여기서 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)란, 사물 통신(M2M: Machine to Machine), 사물 인터넷(IoT: Internet of Things)과 같이 대역폭이 제한된 통신 환경에 최적화하여 개발된 푸시 기술(push technology) 기반의 경량 메시지 전송 프로토콜이다. MQTT 프로토콜은 푸시 기술(push technology)에서 일반적으로 사용되는 클라이언트/서버 방식 대신, 메시지 매개자(broker)를 통해 송신자가 특정 메시지를 발행(publish)하고 수신자가 메시지를 구독(subscribe)하는 방식을 사용한다. 브로커(broker)(도 1의 25)를 통해 메시지가 송수신된다. 메시지 길이가 가장 작게는 2바이트까지 가능하고, 초당 1,000 단위의 메시지 전송이 될 수 있어 가볍고 빠르다는 장점을 갖는다. 따라서 원격 검침, 원격 의료 등 다양한 분야에 효율적으로 사용될 수 있다. MQTT는 아이비엠(IBM)사와 유로테크(Eurotech)가 공동 개발하였으며 2014년 국제 민간 표준 기구인 오아시스(OASIS) 표준으로 제정되었다.
위의 설명 중에 언급된 것과 같이 모바일장치(20)에서 서버(30)로의 운동자세 데이터 전송은 MQTT 클라이언트(21, 31)와 MQTT 브로커(25)를 통해 Pub/Sub 통신에 기반하여 이루어진다. Pub/Sub는 클라우드 기반의 대용량 메시지큐 프로토콜이다. 흔히 사용하는 RabbitMQ, JMS나 Kafka의 클라우드 버전으로 보면 된다. Pub/Sub는 대용량 스케일의 메시지를 처리하기 위해서 설계되었고 여타 기능보다는 용량에 목적을 두고 있다. Pub/Sub는 클라우드 기반의 서비스로 비동기 메시징이 필요한 기능을 매니지드 서비스 형태로 제공함으로써, 별도의 설치나 운영이 필요 없이 손쉽게 사용이 가능하다. Pub/Sub의 경우 대용량 큐 서비스이기 때문에 Kafka 처럼 설치나 운영이 필요없음에도 불구하고 대용량 처리를 지원하면서 사용이 매우 쉽고, 코딩 양이 매우 적어서 차후에 다른 솔루션으로 교체가 용이하고 또한 대용량 장점과, 운영 대행의 장점을 갖는다.
다시 도 1로 돌아가, 서버(30)에서는 전송 받은 데이터들을 처리하여 실시간으로 운동자세를 분석한다.
서버(30)의 구성요소를 보면, MQTT 통신을 위한 필수요소인 MQTT 클라이언트(31)가 있다. MQTT 클라이언트(31)를 통해 받은 센서신호를 저장하는 센서 DB(32)가 있는데, 이는 센서모듈(10)로부터의 로데이터(raw data)를 저장하여, 향후에 다수 사용자의 센서신호 분석이나, 데이터 처리, 빅데이터 구성 등에 활용한다.
한편, MQTT 클라이언트(31)를 통해 받은 센서신호는 실시간으로 분석엔진(33)에 전달된다. 분석엔진(33)은 피트니스 전문가의 운동 관련 기준데이터가 저장되어 있는 레프런스 DB(34)를 활용하여, 현재 사용자(운동자)의 운동자세를 실시간으로 분석하고 그 정확도를 판단한다. 프로세스 수행시에 피트니스 종류별 데이터와 분석결과 데이터 등을 레프런스 DB(34)에 저장하여 업데이트하고, 분석된 사용자의 피트니스 운동자세 데이터를 피트니스 DB(35)에 저장하여 업데이트한다.
분석엔진(33)에서 출력된 분석 결과는 웹서버(36)로 전달되어, 사용자가 모바일장치(20) 또는 PC 웹서비스 등으로 모니터링할 수 있도록 제공된다. 이때 웹서버(36)에서 모바일장치(20)의 사용자디스플레이(22)로의 신호 전달은 RESTfull(37) 신호전송 규약에 의해 이루어질 수 있다.
도 4와 도 5를 참조하여 분석엔진(33)에서의 분석 프로세스를 구체적으로 설명한다.
분석엔진(33)은 먼저, 취득된 데이터들의 각 위치에 따른 전압변화를 이용하여 Segmentation을 진행한다. 특히 피트니스 혹은 웨이트 트레이닝은 그 특성상, 반복되는 패턴을 보이는바 이러한 특성을 바탕으로 Segmentation은 반복되는 데이터 값을 기준으로 주기별로 Segmentation하여 주기 정보를 생성(반복되는 피트니스 동작의 여러 주기 정보 중에서 하나의 주기를 잘라냄)하기 위한 것이다.
도 4는 입력된 신호를 segmentation하기 위한 전처리 과정(100)을 설명한 것이다. 입력된 신호에서 DC 성분(DC offset)을 제거하고(110) 최대/최소값을 기준으로 정규화(normalize)를 실시한다(120). 이는 부위별 혹은 피트니스별 입력신호의 절대 신호값이 차이가 있기 때문에 정규화를 함으로써 동일한 조건하에서 비교가 가능하도록 하기 위함이다. 피트니스 동작은 일정한 간격으로 반복되는 동작이기 때문에 Auto Correlation(130)을 통해 반복되는 주기를 찾고 그 주기에 해당하는 구간을 Segmentation한다(140). 이렇게 주기별로 segmentation을 함으로써 각 피트니스별 그리고, 각 부위별 데이터의 비교가 가능하다. 이러한 segmentation 과정은 신호처리 분야의 기술자가 용이하게 실시할 수 있다.
도 5는 서버(30)의 분석엔진(33)의 전반적인 기능 블록도이다.
세 가지 유형의 섬유센서(11a, 11b, 11c)의 길이변화에 따른 저항변화값을 센서모듈(10)에서 전압변화값으로 변환한 센서신호를 도 4의 전처리 과정(100)에서 세그먼테이션처리한 후 스트레치 센서(11a)와 호흡센서(11b)의 경우에는 해당 관절부와 흉부의 굽힘을 나타내는 각도데이터를 얻기 위한 각도변환 과정(200)이 진행되고, 압력센서(11c)의 경우에는 체중의 하중을 나타내는 압력데이터를 얻기 위한 압력변환 과정(200')이 진행된다.
신체 각 부위별로 피트니스 종류에 따른 각도가 다르기 때문에 피트니스 종류별 신체 관절부 및 흉부의 각도변환 과정(200)에서는 미리 맵핑 테이블로 만들어 DB화한 룩업테이블을 사용할 수 있다. 룩업테이블을 통한 각도 변환을 위해 각 피트니스별 각 관절부위와 흉부의 각도 비교를 순차적으로 실시하여 가장 유사한 피트니스를 선택한다. 이때 사용하는 유사도는 유클리디언 디스턴스(distance)이다. 입력신호가 a, 비교신호가 b라고 가정하면 유클리디언 디스턴스는 다음과 같이 구할 수 있다.
한편, 압력센서(11c)의 경우에도 스트레치센서(11a), 호흡센서(11b)와 유사한 과정을 거쳐 센서모듈(10)에서 취득된 전압변화값을 압력변화값으로 변환(200')한다. 여기서 압력은 운동기구 사용시의 운동자에 가해지는 하중이나 좌우 밸런스 등의 지표가 된다.
각도변환 과정(200)과 압력변환 과정(200')이 완료되면 변환된 각도와 압력정보를 기반으로 분류기(clssifier)의 분류과정(300)을 통해 피트니스의 종류(즉, 무슨 운동인지: 스쿼트, 덤벨 등)를 판별한다. 여기서, 분류기로는 선형 SVM을 사용한다.
분류과정(300)을 통해 피트니스 종류가 판별되면 운동자의 각도변환 및 압력변환된 운동자세 데이터를, 레프런스 DB(34)에 저장된 운동 전문가의 기준데이터(도 5의 Reference data)와 비교하여 그 정확도를 추정한다. 이때, 운동 전문가와 일반 사용자의 피트니스 속도가 다르기 때문에 정확한 비교를 하기 위해 DTW(Dynamic Time Warp)를 이용해서 동기화하는 과정(400)이 수행된다. 여기서, 정확도는 해당 관절의 각도, 해당 부위의 압력 등이 소정의 임계범위에 드는지의 척도를 의미한다.
한편, 본 발명에서는 피트니스 혹은 웨이트 트레이닝의 자세 정확도뿐만 아니라 Pre-processing에서 구한 주기 정보를 바탕으로 운동 속도, 반복 횟수, 호흡 횟수와 함께 압력센서를 통해 수집된 운동 밸런스 정보를 제공하는 것도 가능하다.
이상에서 본 발명의 몇 가지 대표적인 실시예를 설명하였지만, 본 발명의 기술적 범위가 이들 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 기술적 범위 즉 권리범위는 이하에서 제시하는 특허청구범위에 의해 정해지는 것이다.
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Claims (12)
- 사용자 신체의 관절 굽힘부에 부착되어 해당 관절의 굽힘 정도를 감지하는 스트레인 센서와, 사용자 신체의 흉부에 부착되어 사용자 호흡시의 흉부의 움직임을 감지하는 호흡센서와, 사용자 신체의 발바닥에 부착되어 사용자의 체중에 의한 압력 하중을 감지하는 압력센서가 직조된 전자섬유기술 기반의 섬유센서,
사용자의 신체에 착용되며, 상기 섬유센서로부터 수신된 상기 사용자의 관절 굽힘 정도, 호흡시의 흉부 움직임, 및 압력 하중에 따른 상기 각 섬유센서의 길이 변화를 전압값으로 변환하여 운동자세 데이터를 생성하고 이 운동자세 데이터를 실시간으로 전송하는 센서모듈,
상기 센서모듈로부터 운동자세 데이터를 수신하여 상기 운동자세 데이터를 분석하여 운동전문가의 기준 데이터와 비교하여 사용자의 운동자세의 정확도를 추정하여 정확도 신호를 출력하는 서버,
상기 센서모듈과 상기 서버 사이에 위치하며, 상기 센서모듈로부터 수신한 운동자세 데이터를 Pub/Sub 통신에 기반하여 상기 서버로 전달하여 사용자의 운동자세 정확도를 추정하도록 하며, 상기 서버가 보낸 정확도 신호를 받아서 사용자에게 표시해줘 모니터링할 수 있도록 하는 모바일장치를 포함하되,
상기 센서모듈은,
상기 각 섬유센서의 길이 변화를 전압값으로 변환하기 위한 수단;
상기 변환된 전압값을 신호증폭 및 AD 변환하는 수단;
상기 섬유 센서들의 샘플링 기능 및 상기 AD 변환 수단의 샘플링 기능을 제어하며, 상기 전압값으로부터 운동자세 데이터 신호를 생성하는 MCU;
MCU의 제어하에 상기 운동자세 데이터 신호를 무선 신호로 송출하는 BLE 모듈; 및
외부로부터 전송된 RESTfull 신호를 수신하여 사용자에게 빛 또는 진동을 제공하는 액추에이터를 추가로 포함하며,
상기 모바일장치는
센서모듈에서 송출된 무선 운동자세 데이터 신호를 서버로 보내주기 위한 MQTT 클라이언트;
서버가 보낸 RESTfull 신호를 받아서 자체적으로 표시하는 사용자 디스플레이; 및
서버가 보낸 RESTfull 신호를 상기 센서모듈의 액추에이터로 전송하는 수단을 추가로 포함하며,
상기 서버는,
상기 모바일장치와의 통신을 위한 MQTT 클라이언트;
MQTT 클라이언트를 통해 센서모듈로부터 받은 센서신호를 다수 사용자의 센서신호 분석, 데이터 처리, 빅데이터 구성에 활용하기 위하여 로데이터(raw data)로 저장하는 센서 DB;
피트니스 전문가의 운동 관련 기준데이터가 저장되며, 프로세스 수행시에 피트니스 종류별 데이터와 분석결과 데이터가 업데이트되는 레프런스 DB;
상기 레프런스 DB를 참조하여 상기 모바일장치로부터 받은 운동자세 데이터를 분석하고 운동자세 정확도를 판단하며, 이와 같이 분석 및 판단된 데이터를 상기 레프런스 DB에 저장하여 업데이트하는 분석엔진;
상기 분석엔진에서 분석된 사용자의 피트니스 운동자세 데이터가 저장되어 업데이트되는 피트니스 DB; 및
상기 분석엔진에서 출력된 분석 결과가 전달되어, 사용자가 상기 모바일장치 또는 외부의 PC 웹서비스 등으로 모니터링할 수 있도록 제공하는 웹서버를 추가로 포함하는, 섬유센서를 이용한 운동자세 분석 장치.
- 사용자 신체의 관절 굽힘부에 부착되어 해당 관절의 굽힘 정도를 감지하는 스트레인 센서와, 사용자 신체의 흉부에 부착되어 사용자 호흡시의 흉부의 움직임을 감지하는 호흡센서와, 사용자 신체의 발박닥에 부착되어 사용자의 체중에 의한 압력 하중을 감지하는 압력센서가 직조된 전자섬유기술 기반의 섬유센서로부터 수신된 상기 사용자의 관절 굽힘 정도, 호흡시의 흉부 움직임, 및 압력 하중에 따른 상기 각 섬유센서의 길이 변화를 전압값으로 변환하여 운동자세 데이터를 생성하고 이 운동자세 데이터를 실시간으로 전송하는, 사용자의 신체에 착용되는 센서모듈에서 무선으로 전송된 운동자세 데이터를 분석하여 운동전문가의 기준 데이터와 비교하여 사용자의 운동자세의 정확도를 추정하는 서버로서, 이 서버는
상기 센서모듈로부터 받은 센서신호를 다수 사용자의 센서신호 분석, 데이터 처리, 빅데이터 구성에 활용하기 위하여 로데이터(raw data)로 저장하는 센서 DB;
피트니스 전문가의 운동 관련 기준데이터를 저장하는 레프런스 DB;
상기 레프런스 DB를 참조하여 모바일장치로부터 받은 운동자세 데이터를 분석하고 운동자세 정확도를 판단하기 위하여, 반복되는 패턴 특성을 갖는 상기 운동자세 데이터를 주기별로 Segmentation하여 주기 정보를 생성하는 전처리 과정; 사전에 맵핑 테이블로 만들어 DB화한 룩업테이블을 이용하여, 운동자세 데이터의 전압값의 변화값으로부터 신체의 각도데이터를 얻기 위한 각도변환 및 압력데이터를 얻기 위한 압력변환을 수행하는 과정으로서, 스트레인 센서와 호흡센서의 경우에는 해당 관절부와 흉부의 굽힘을 나타내는 각도데이터를 얻기 위한 각도변환 과정이 진행되고, 압력센서의 경우에는 체중의 하중을 나타내는 압력데이터를 얻기 위한 압력변환 과정이 진행되는 과정; 각도변환 과정과 압력변환 과정이 완료되면 변환된 각도와 압력정보를 기반으로 분류기(clssifier)를 이용하여 운동의 종류를 판별하는 과정; 분류과정을 통해 피트니스 종류가 판별되면 운동자의 각도변환 및 압력변환된 운동자세 데이터를, DTW(Dynamic Time Warp)를 이용한 동기화를 통해 상기 레프런스 DB에 저장된 운동 전문가의 기준데이터와 비교하여 그 정확도를 추정 - 여기서, 정확도는 해당 관절의 각도, 해당 부위의 압력 등이 소정의 임계범위에 드는지의 척도를 의미함 - 하는 과정을 수행하는 분석엔진,
상기 분석된 사용자의 운동자세 데이터가 저장되어 업데이트되는 피트니스 DB, 및
운동자세 정확도 결과를 사용자가 모니터링할 수 있도록 하는 웹서버를 포함하는, 섬유센서를 이용한 운동자세 분석 장치.
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- 1) 사용자 신체의 관절 굽힘부에 부착되어 해당 관절의 굽힘 정도를 감지하는 스트레인 센서와, 사용자 신체의 흉부에 부착되어 사용자 호흡시의 흉부의 움직임을 감지하는 호흡센서와, 사용자 신체의 발바닥에 부착되어 사용자의 체중에 의한 압력 하중을 감지하는 압력센서가 직조된 전자섬유기술 기반의 섬유센서로부터 각각, 관절의 굽힘에 따른 길이 변화, 호흡센서의 흉부의 움직임에 따른 길이 변화, 압력센서의 압력하중에 따른 길이 변화를 전송하는 단계,
2) 상기 전송된 스트레인 센서의 관절의 굽힘에 따른 길이 변화, 호흡센서의 흉부의 움직임에 따른 길이 변화, 압력센서의 압력하중에 따른 길이 변화를 전압값으로 변환하는 단계,
3) 상기 전압값 변환 단계에서 변환된 전압값을 신호증폭 및 AD변환하는 단계,
4) 상기 전압값으로부터 운동자세 데이터 신호를 생성하는 단계,
5) 상기 운동자세 데이터 신호를 무선 신호로 실시간 송출하는 단계,
6) MQTT 클라이언트를 통해 센서모듈로부터 받은 센서신호를 다수 사용자의 센서신호 분석, 데이터 처리, 빅데이터 구성에 활용하기 위하여 로데이터(raw data)로 센서 DB에 저장하는 단계;
7) 피트니스 전문가의 운동 관련 기준데이터를 레프런스 DB에 저장하는 단계;
8) 상기 레프런스 DB를 참조하여 모바일장치로부터 받은 운동자세 데이터를 분석하고 운동자세 정확도를 판단하며, 이와 같이 분석 및 판단된 데이터를 상기 레프런스 DB에 저장하여 업데이트하는 단계;
9) 분석엔진에서 분석된 사용자의 피트니스 운동자세 데이터를 저장하여 피트니스 DB에 업데이트하는 단계; 및
10) 단계 8)에서 판단된 운동자세 정확도 결과를 사용자가 모니터링할 수 있도록 웹서버에 제공하는 단계를 포함하되,
상기 단계 8의 운동자세 정확도 판단은
반복되는 패턴 특성을 갖는 상기 운동자세 데이터를 주기별로 Segmentation하여 주기 정보를 생성하는 전처리 과정,
사전에 맵핑 테이블로 만들어 DB화한 룩업테이블을 이용하여, 운동자세 데이터의 전압값의 변화값으로부터 신체의 각도데이터를 얻기 위한 각도변환 및 압력데이터를 얻기 위한 압력변환을 수행하는 과정으로서, 스트레인 센서와 호흡센서의 경우에는 해당 관절부와 흉부의 굽힘을 나타내는 각도데이터를 얻기 위한 각도변환 과정이 진행되고, 압력센서의 경우에는 체중의 하중을 나타내는 압력데이터를 얻기 위한 압력변환 과정이 진행되는 과정,
각도변환 과정과 압력변환 과정이 완료되면 변환된 각도와 압력정보를 기반으로 분류기(clssifier)를 이용하여 운동의 종류를 판별하는 과정,
분류과정을 통해 피트니스 종류가 판별되면 운동자의 각도변환 및 압력변환된 운동자세 데이터를, DTW(Dynamic Time Warp)를 이용한 동기화를 통해 상기 레프런스 DB에 저장된 운동 전문가의 기준데이터와 비교하여 그 정확도를 추정 - 여기서, 정확도는 해당 관절의 각도, 해당 부위의 압력 등이 소정의 임계범위에 드는지의 척도를 의미함 - 하는 과정을 포함하는, 섬유센서를 이용한 운동자세 분석 방법. - 삭제
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Legal Events
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| AMND | Amendment | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |