KR101968621B1 - 1rm 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

아래의 설명은 1RM 추정 장치 및 방법에에 개시한다. 1RM 추정 장치는 사용자에 부착된 근전도 센서로부터 근육의 전위 신호를 수신하는 전위 신호 수신부; 및 상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 1RM 추정부를 포함한다.

Description

1RM 추정 장치 및 방법{1RM PRESUME DEVICE AND METHOD}
일실시예들은 1RM 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 센서를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
종래에는, 사용자의 1RM(1 Repetition Maximum)을 측정하기 위해, 사용자는 사용자의 최대 근력이 소모 될 때까지 적당량의 무게를 들어 올리거나, 룩업 테이블을 구성함으로써 측정하였다. 또한, 사용자는 별도의 근육량 측정 장치를 통해 사용자의 1RM을 측정하였다. 이러한 경우, 사용자는 사용자의 100% 근력에 대하여 사용자의 1RM을 측정하였다.
하지만, 이러한 측정 방법은 사용자의 1RM을 측정하기 용이하지 않다. 왜냐하면 종래의 측정 방법은 사용자의 신체에 무리가 발생한다. 다시 말해, 사용자는 최대 근력이 소모될 때까지 지속적으로 무게를 들어야 함으로, 신체에 무리가 되어 근육통 또는 부상의 위험이 있다. 그리고, 사용자는 측정이 완료될 때까지 상당한 시간이 소요된다.
그러므로, 신체에 무리가 발생하지 않고, 간단한 방법을 통해 사용자의 1RM을 측정하는 방법이 제시되어야 한다.
일실시예에 따른 1RM 추정 장치는 사용자에 부착된 근전도 센서로부터 근육의 전위 신호를 수신하는 전위 신호 수신부; 및 상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 1RM 추정부를 포함할 수 있다.
또한, 1RM 추정부는 상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 포락선 결정부; 상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 주파수 스펙트럼 결정부; 및 상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정하는 기울기 결정부를 포함할 수 있다.
또한, 포락선 결정부는 상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정할 수 있다.
또한, 주파수 스펙트럼 결정부는 포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다.
또한, 기울기 결정부는 상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다.
일실시예에 따른 1RM 추정 장치는 사용자의 근육의 전위 신호를 센싱하는 센싱부; 및 상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 1RM 추정부를 포함할 수 있다.
또한, 1RM 추정부는 상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 포락선 결정부; 상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 주파수 스펙트럼 결정부; 및 상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정하는 기울기 결정부를 포함할 수 있다.
또한, 포락선 결정부는 상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정할 수 있다.
또한, 주파수 스펙트럼 결정부는 포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다.
또한, 기울기 결정부는 상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면 1RM 추정 방법은 용자에 부착된 근전도 센서로부터 근육의 전위 신호를 수신하는 단계; 및 상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 1RM을 추정하는 단계는 상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계; 상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계; 및 상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다.
또한, 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계는 상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정할 수 있다.
또한, 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계는 포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다.
또한, 기울기를 결정하는 단계는 상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면 1RM 추정 방법은 사용자의 근육의 전위 신호를 센싱하는 단계; 및 상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 사용자의 1RM을 추정하는 단계는 상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계; 상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계; 및 상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계는 상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정할 수 있다.
또한, 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계는 포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다.
또한, 기울기를 결정하는 단계는 상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 1RM 추정 장치를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 1RM 추정 장치에 포함된 1RM 추정부의 세부 구성을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 1RM 추정 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 도 3의 1RM 추정 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 5는 제2 실시예에 따른 1RM 추정 장치를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 6은 제2 실시예에 따른 1RM 추정 장치의 세부 구성을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 7은 제2실시예에 따른 1RM 추정 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 제2 실시예에 따른 도 7의 1RM 추정 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 9는 일실시예에 따른 실제 1RM을 추정하기 위한 과정을 도시한 도면이다.
도 10은 일실시예에 따른 사용자의 근 피로도 기반의 정규화된 주파수 스펙트럼의 변화를 도시한 그래프이다.
도 11은 일실시예에 따른 기울기의 기준이 되는 특징점을 이용하여 1RM을 추정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 12는 일실시예에 따른 사용자의 운동 목표에 대응하여 1RM을 추정한 후, 1RM에 맞는 운동 프로그램을 제공하는 과정을 도시한 도면이다.
이하, 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일실시예에 따른 1RM 추정 장치를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 1을 참고하면, 1RM 추정 장치(102)는 전위 신호 수신부(103), 1RM 추정부(104)로 구성될 수 있다. 도 1의 1RM 추정 장치(102)는 근전도 센서와 구분되어 근전도 센서와 무선 통신을 할 수 있는 사용자 단말에 포함될 수 있다.
근전도 센서(101)는 사용자의 피부에 부착될 수 있다. 그리고, 근전도 센서(101)는 사용자의 근육의 전위 신호를 측정할 수 있다. 근육의 전위 신호를 측정하기 위해 사용자는 자신이 최대로 들을 수 있는 무게보다 감소된 무게를 들고 있을 수 있다. 일례로, 사용자는 자신이 최대로 들을 수 있는 40kg 보다 50% 감소된 20kg를 들고 있을 수 있다. 사용자는 자신이 최대로 들을 수 있는 무게보다 감소된 무게를 들음으로써, 근육의 전위 신호를 측정하는 과정의 시간 및 피로감을 최소화할 수 있다.
그리고, 근전도 센서(101)는 측정된 근육의 전위 신호에 대한 세기를 판단할 수 있다. 그래서, 전위 신호의 세기에 따라 근전도 센서(101)는 근육의 전위 신호를 증폭시킬 수 있다. 일례로, 근육의 전위 신호의 세기가 약한 경우, 근전도 센서(101)는 근육의 전위 신호를 분석이 가능한 수준으로 증폭시킬 수 있다. 또한, 근전도 센서(101)는 근육의 전위 신호를 1RM 추정 장치로 송신할 수 있다.
전위 신호 수신부(103)는 근전도 센서(101)로부터 근육의 전위 신호를 수신할 수 있다.
1RM 추정부(104)는 수신된 근육의 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 1RM 추정부(104)는 전위 신호의 포락선을 결정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정부(104)는 전위 신호의 중심 주파수(Mean Frequency)에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. 1RM 추정부(104)는 전위 신호의 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다.
1RM 추정부(104)는 결정된 기울기를 이용하여 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정 장치는 경우에 따라 전위 신호의 포락선 및 주파수 스펙트럼을 사용자에게 디스플레이 할 수 있다.
경우에 따라, 1RM 추정 장치는 사용자의 1RM을 기반으로 사용자의 운동 능력에 맞는 운동 프로그램을 제공할 수 있다.
1RM 추정 장치는 사용자가 최대로 들을 수 있는 무게의 감소된 무게를 통해 사용자의 1RM을 추정함으로써, 사용자의 적은 힘과 시간을 활용하여 안정하고 빠른 1RM을 추정할 수 있다. 또한, 1RM 추정 장치는 사용자에게 무리되지 않는 무게로 최대 근력을 평가하는 것으로, 객관적이고 정량적인 사용자의 운동 부하를 결정할 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 1RM 추정 장치에 포함된 1RM 추정부의 세부 구성을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 2를 참고하면, 1RM 추정부(201)는 포락선 결정부(202), 주파수 스펙트럼 결정부(203), 기울기 결정부(204)로 구성될 수 있다.
포락선 결정부(202)는 전위 신호를 이용하여 포락선을 결정할 수 있다. 포락선을 결정하기 위해 포락선 결정부(202)는 전위 신호의 절대값을 이용할 수 있다. 일례로 포락선 결정부(202)는 전위 신호의 절대값을 적분하여 포락선을 결정할 수 있다. 포락선 결정부(202)는 전위 신호의 특징점을 도출하기 위한 방법일 수 있다.
주파수 스펙트럼 결정부(203)는 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. 주파수 스펙트럼 결정부(203)는 포락선의 최대값을 이용하여 결정할 수 있다. 주파수 스펙트럼 결정부(203)는 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 전위 신호를 이용할 수 있다. 그리고, 주파수 스펙트럼 결정부(203)는 일정 간격에 속하는 전위 신호를 주파수 변환할 수 있다. 그래서, 주파수 스펙트럼 결정부(203)는 전위 신호의 주파수 변환에 따른 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다.
이 때, 주파수 변환에 따른 계산량 증대를 줄이기 위해, 주파수 스펙트럼 결정부(203)는 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 전위 신호에 대해서 주파수 변환을 수행할 수 있다.
기울기 결정부(204)는 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다. 기울기 결정부(204)는 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다. 기울기 결정부(204)는 복수의 특징점을 정규화할 수 있다. 다시 말해, 기울기 결정부(204)는 순차적으로 입력되는 복수의 특징점 중 최대값을 기준으로 서로 다른 특징점을 나누어 정규화할 수 있다.
그리고, 기울기 결정부(204)는 정규화된 복수의 특징점을 기준으로 기울기를 산출할 수 있다. 또한, 기울기 결정부(204)는 산출된 기울기를 기반으로 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 기울기 산출에 관한 사항은 도 8에서 보다 자세히 설명하도록 한다.
일실시예에 따른 1RM 추정 장치는 근전도 센서와 1RM 추정 장치가 별도로 구성될 수 있다. 그래서, 1RM 추정 장치는 근전도 센서로부터 유/무선 통신을 통해 사용자의 근육의 전위 신호를 수신할 수 있다. 그리고, 센서와 장치가 별도로 존재하는 1RM 추정 장치는 사용자의 야외 운동 시 다양한 공간, 장소에서 이용될 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 1RM 추정 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참고하면, 센싱 디바이스(301), 사용자 단말(303), 서버(305)는 연동될 수 있다. 이 때, 서버(305)는 1RM 추정 장치의 사용 환경에 따라 포함되거나 또는 포함되지 않을 수 있다.
센싱 디바이스(301)는 도 1의 근전도 센서에 대응할 수 있다. 다시 말해, 센싱 디바이스(301)는 근력운동 모니터링(302)을 수행할 수 있다. 센싱 디바이스(301)는 사용자로부터 근육의 전위신호를 측정할 수 있다. 그리고, 센싱 디바이스(301)는 측정된 근육의 전위신호를 세기에 따라 차등 증폭할 수 있다. 일례로, 센싱 디바이스(301)는 측정한 근육의 전위 신호가 분석이 가능한 세기인 경우, 근전도 센서(301)는 근육의 전위 신호를 증폭하지 않을 수 있다.
그리고, 센싱 디바이스(301)는 사용자 단말(303)와 무선 통신으로 연결/연동될 수 있다. 그래서, 센싱 디바이스(301)는 측정된 근육의 전위신호를 센싱 디바이스(301)와 연동이 가능한 사용자 단말(303)로 송신할 수 있다.
사용자 단말(303)은 도 1의 1RM 추정 장치를 포함할 수 있다. 다시 말해, 사용자 단말(303)은 도 1의 1RM 추정 장치를 포함하여, 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 사용자 단말(303)은 센싱 디바이스(301)로부터 근육의 전위 신호를 수신할 수 있다. 사용자 단말(303)은 1RM 측정(304)을 수행할 수 있다. 사용자 단말은 절대화된 근육의 전위신호를 이용하여 적분할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(303)은 적분된 절대값을 기반으로 근육의 전위 신호의 포락선을 결정할 수 있다. 또한 사용자 단말은 중심 주파수를 기초하여 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 전위 신호를 주파수 변환할 수 있다.
또한, 사용자 단말(303)은 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 추출할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(303)은 복수의 특징점을 기반으로 정규화할 수 있다. 여기서 사용자 단말(303)은 정규화된 특징점의 기울기를 산출하여 사용자의 1RM을 측정할 수 있다.
사용자 단말(303)은 사용자의 1RM을 기초하여 사용자의 운동 목표를 설정할 수 있다. 그리고, 사용자 단말(303)은 사용자의 운동 목표에 따라 디스플레이 또는 스피커를 이용하여 사용자에게 제공할 수 있다.
서버(305)는 사용자의 1RM 및/또는 사용자의 1RM을 기초하여 설정된 사용자의 운동 목표를 수신하여, 저장할 수 있다. 그리고, 서버(305)는 저장된 사용자의 운동 목표를 쇼셜 네트워크를 통해 공유할 수 있다. 이 때, 서버(305)는 1RM 추정 장치의 사용 환경에 따라 포함되거나 또는 포함되지 않을 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 도 3의 1RM 추정 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
도 4를 참고하면, 센싱 디바이스(401)는 전극부(402), 차등 증폭부(403), 송신부(404)를 포함할 수 있다. 도 4의 센싱 디바이스(401)는 도 1의 근전도 센서에 대응한다.
전극부(402)는 사용자로부터 근육의 전위 신호를 측정할 수 있다.
차등 증폭부(403)는 전극부(402)에서 측정한 근육의 전위신호의 세기에 따라 전위 신호를 차등 증폭할 수 있다.
송신부(404)는 근육의 전위 신호를 수신 가능한 사용자 단말에 송신할 수 있다. 이 때, 사용자 단말은 사용자가 휴대가 가능한 단말일 수 있다.
사용자 단말(405)은 수신부(406), Amplitude 절대치 적분부(407), Mean Frequency 부(408), 특징점 추출부(409), 정량화부(410), 특징점 기울기 측정부(411), 1RM 추정부(412), 운동 목표 설정부(413), Display부(414)를 포함할 수 있다. 사용 환경에 따라 사용자 단말(405)는 Speaker부(415)를 더 포함할 수 있다.
수신부(406)는 센싱 디바이스(401)의 송신부(404)로부터 전위 신호를 수신할 수 있다. 이 때, 전위 신호는 신호의 세기에 따라 증폭된 신호일 수 있다. 또한, 수신부(406)는 전위 신호를 실시간으로 수신할 수 있다.
Amplitude 절대치 적분부(407)는 수신한 근육의 전위 신호를 절대치 적분할 수 있다. 보다 구체적으로, Amplitude 절대치 적분부(407)는 근육의 전위 신호를 절대화하여 절대값을 도출할 수 있다. 그리고, Amplitude 절대치 적분부(407)는 근육의 전위 신호의 절대값을 적분할 수 있다. 그래서, Amplitude 절대치 적분부(407)는 적분된 절대값을 기반으로 근육의 전위 신호의 포락선을 결정할 수 있다.
Mean Frequency 부(408)는 중심 주파수를 기초하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. 다시 말해, Mean Frequency 부(408)는 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 전위 신호를 주파수 변환할 수 있다. 그리고, Mean Frequency 부(408)는 주파수 변환한 전위 신호를 주파수 스펙트럼으로 결정할 수 있다. 이 때, Mean Frequency부(408)는 일정 간격에 속한 전위 신호를 주파수 변환함으로써, 계산량 증대를 최소화할 수 있다.
특징점 추출부(409)는 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 추출할 수 있다. 이 때, 특징점 추출부(409)는 주파수 스펙트럼을 통한 사용자의 근의 피로도를 측정하기 위한 것일 수 있다. 다시 말해, 특징점 추출부(409)는 Amplitude 절대치 적분부(407)에서 결정된 포락선과 Mean Frequency 부(408)에서 결정되 주파수 스펙트럼을 이용하여 복수의 특징점을 추출할 수 있다.
정량화부(410)는 추출된 복수의 특징점을 기반으로 정규화할 수 있다. 정량화부(410)는 특징점 중에 최대값을 갖는 특징점을 기준으로 서로 다른 특징점을 정규화할 수 있다. 그리고, 정량화부(410)는 특징점을 정규화함으로써 사용자의 근 피로도를 추출할 수 있다.
특징점 기울기 측정부(411)는 정규화된 특징점의 기울기를 측정할 수 있다. 특징점 기울기 측정부(411)는 정규화된 특징점 중 최대값을 기준으로 다음으로 존재하는 특징점을 기반으로 기울기를 산출할 수 있다. 이 때, 기울기는 사용자의 테스트 횟수 증가에 따라 유사한 크기로 증가하는 큰 피로도의 상관 관계를 의미할 수 있다. 다시 말해, 근 피로도와 테스트 횟수에 상관 관계는 사용자의 1RM을 측정하기 위한 척도가 될 수 있다.
일례로, 특징점 기울기 측정부(411)는 사용자의 50% 근력을 통해 테스트할 수 있다. 특징점 기울기 측정부(411)는 사용자의 50% 근력의 근 피로도 상태를 파악할 수 있다. 그리고, 특징점 기울기 측정부(411)는 파악한 근 피로도의 기울기를 기반으로 사용자의 100% 근력의 근 피로도 상태를 추정할 수 있다. 예를 들어, 특징점 기울기 측정부(411)는 근 피로도의 기울기를 기반으로 사용자의 100% 근력의 근 피로도 상태일 때의 최대 테스트 횟수를 추정할 수 있다.
보다 구체적으로 특징점 기울기 측정부(411)는 측정된 전위 신호를 기초하여 전위 신호의 포락선을 결정할 수 있다. 특징점 기울기 측정부(411)는 포락선의 최대값을 기준으로 인근의 전위 신호에 따른 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정 장치는 주파수 스펙트럼의 최대값을 기준으로 나머지 값을 나누어 정량화 작업을 할 수 있다. 정량화 작업을 함으로써, 특징점 기울기 측정부(411)는 테스트의 횟수가 증가할수록 특징점의 값이 감소하는 기울기를 산출할 수 있다.
1RM 추정부(412)는 테스트를 통해 산출된 기울기를 이용하여 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 1RM 추정부(412)는 산출된 기울기와 최대값을 시작으로 특징점의 테스트 횟수를 고려하여 사용자의 1RM을 측정할 수 있다.
다시 말해, 일실시예에 따른 1RM 추정부(412)는 사용자의 50%의 근 피로도 상태에 대응하는 근 피로도의 기울기를 기반으로 실제 측정하지 않은 사용자의 100%의 근 피로도 상태일 때의 최대 테스트 횟수를 추정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정부(412)는 근 피로도의 기울기를 근거하여 사용자의 1RM을 추정할 수 있다.
이 때, 1RM 추정 장치(305)의 1RM 추정식으로
Figure 112012094617992-pat00001
Wathan 식이 사용될 수 있다. 여기서 load 는 근이 들어 올리는 무게(ex, 아령의 무게) 이며 REPS는 반복 횟수이다.
운동 목표 설정부(413)는 측정된 사용자의 1RM을 기초하여 사용자에 맞는 운동을 설정할 수 있다. 다시 말해, 운동 목표 설정부(413)는 사용자로부터 입력받은 사용자의 기본 정보를 기초하여 사용자의 운동 횟수, 무게 등을 설정할 수 있다. 그리고 운동 목표 설정부(413)는 사용자가 원하는 운동의 종류에 따라 각각의 운동 종류에 맞는 운동 목표를 설정할 수 있다. 운동 목표 설정부(413)는 도 12를 참고하여 보다 자세하게 설명한다.
Display부(414)는 설정된 사용자의 운동 목표를 사용자 단말에 디스플레이할 수 있다. 그리고, Display부(414)는 사용자의 운동 상태를 디스플레이할 수 있다. 보다 구체적으로 Display부(414)는 현재 사용자의 운동 횟수, 무게 등을 사용자가 확인할 수 있도록 디스플레이할 수 있다. 일례로, Display부(414)는 사용자의 몸무게, 사용자의 1RM 측정값, 사용자의 운동 횟수, 목표 등을 디스플레이할 수 있다. 그리고, Display부(414)는 사용자의 설정에 따라 사용자와 관련된 다양한 정보를 디스플레할 수 있다.
Speaker부(415)는 설정된 사용자의 운동 목표와 관련된 사항을 스피커를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. Speaker부(415)는 사용자의 운동 상태에 따른 운동 횟수, 무게 등을 스피커를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 일례로, Speaker부(415)는 사용자가 현재 진행 중인 운동의 세트 수 또는 반복 횟수를 스피커를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
사용자 단말(405)은 서버(416)와 무선 통신으로 연결/연동될 수 있다. 서버(416)는 사용자 단말(405)로부터 사용자의 1RM 및/또는 1RM을 통해 설정된 사용자의 운동 목표를 수신할 수 있다. 그리고, 서버(416)는 사용자의 1RM 또는 1RM을 통해 설정된 사용자의 운동 목표를 저장할 수 있다. 또한, 서버(416)는 사용 환경에 따라 포함되거나 또는 포함되지 않을 수 있다.
도 5는 제2 실시예에 따른 1RM 추정 장치를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 5를 참고하면 1RM 추정 장치(501)는 센싱부(502), 1RM 추정부(503)로 구성될 수 있다. 도 5의 1RM 추정 장치(501)는 근전도 센서에 포함되어 1RM을 추정할 수 있고, 근전도 센서는 추정된 1RM을 무선 통신을 통해 사용자 단말에 전달할 수 있다.
센싱부(502)는 1RM 추정 장치(501) 내에 포함된 근전도 센서로부터 근육의 전위 신호를 센싱할 수 있다. 그리고, 근육의 전위 신호의 세기에 따라 센싱부(502)는 근육의 전위 신호를 분석 가능한 신호로 증폭할 수 있다.
1RM 추정부(503)는 수신된 근육의 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 1RM 추정부(503)는 전위 신호의 포락선을 결정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정부(503)는 전위 신호의 중심 주파수(Mean Frequency)에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. 1RM 추정부(503)는 전위 신호의 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정부(503)는 결정된 기울기를 기반으로 사용자의 1RM을 추정할 수 있다.
1RM 추정부(403)은 도 6을 참고하여 자세히 설명하도록 한다.
도 6은 제2 실시예에 따른 1RM 추정 장치의 세부 구성을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 6을 참고하면, 1RM 추정부(601)는 포락산 결정부(602), 주파수 스펙트럼 결정부(603), 기울기 결정부(604)로 구성될 수 있다.
포락선 결정부(602)는 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정할 수 있다. 일례로, 포락선 결정부(602)는 전위 신호의 절대값을 적분하여 포락선을 결정할 수 있다.
주파수 스펙트럼 결정부(603)는 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속한 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. 이 때, 주파수 스펙트럼 결정부(603)는 일정 간격에 속하는 전위 신호를 주파수 변환함으로써, 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다.
기울기 결정부(604)는 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정할 수 있다. 기울기 결정부(604)는 순차적으로 입력되는 복수의 특징점 중 최대값을 기준으로 서로 다른 특징점을 나누어 정규화할 수 있다. 또한, 기울기 결정부(604)는 정규화된 복수의 특징점으로 산출된 기울기를 이용하여 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 다시 말해, 기울기 결정부(604)는 기울기에 따른 특징점의 횟수를 기준으로 1RM을 추정할 수 있다.
제2실시예에 따른 1RM 추정 장치는 근전도 센서를 포함하는 일체형 구조일 수 있다. 다시 말해, 1RM 추정 장치는 근전도 센서 내에 포함된 구성될 수 있다.
일례로, 1RM 추정 장치는 근전도 센서를 포함하여, 사용자의 신체에 부착될 수 있다. 그리고, 1RM 추정 장치는 최대 테스트 횟수에 따른 사용자의 근 피로도 상태를 파악할 수 있다. 이 때, 1RM 추정 장치는 사용자의 50% 근력에 대응하는 최대 테스트 횟수를 측정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정 장치는 최대 테스트 횟수에 대응하여 근 피로도를 파악할 수 있다. 1RM 추정 장치는 사용자의 근 피도로의 기울기를 기반으로 사용자의 100% 근력의 근피로도를 추정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정 장치는 사용자의 근 피로도의 기울기를 기반으로 사용자의 1RM을 추정할 수 있다.
도 7은 제2실시예에 따른 1RM 추정 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참고하면, 센싱 디바이스(701)는 근력운동 모니터링(702)과 1RM 추정(703)을 할 수 있다. 도 7의 센싱 디바이스는 도 5에서 설명하는 근전도 센서에 대응한다.
센싱 디바이스(701)는 도 5의 1RM 추정 장치를 포함할 수 있다. 다시 말해, 센싱 디바이스(701)는 1RM 추정 장치를 통해 센싱된 사용자의 근육의 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM 을 추정할 수 있다.
보다 구체적으로, 센싱 디바이스(701)는 근육의 전위 신호를 센싱할 수 있다. 그리고, 센싱 디바이스(701)는 센싱한 근육의 전위 신호를 세기에 따라 차등 증폭할 수 있다. 센싱 디바이스(701)는 근육의 전위 신호의 절대값을 적분함으로써, 포락선을 결정할 수 있다. 센싱 디바이스(701)는 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 전위 신호를 주파수 변환하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. 그리고, 센싱 디바이스(701)는 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 추출하여 다중화함으로써, 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 센싱 디바이스(701)는 사용자의 1RM을 기초하여, 사용자에게 맞는 운동 목표를 설정할 수 있다. 센싱 디바이스(701)는 사용자 단말(704)와 무선 통신으로 연결/연동될 수 있다.
서버(705)는 사용자 단말(704)로부터 수신한 사용자의 1RM 및/또는 1RM을 통해 설정된 사용자의 운동 목표를 저장할 수 있다. 그리고, 서버(705)는 사용 환경에 따라 사용자 단말(704)과 연동되거나 또는 연동되지 않을 수 있다.
도 8은 제2 실시예에 따른 도 7의 1RM 추정 장치의 세부 구성을 도시한 도면이다.
센싱 디바이스(801)는 전극부(802), 차등 증폭부(803), Amplitude 절대치 적분부(804), Mean Frequency 부(805), 특징점 추출부(806), 정량화부(807), 특징점 기울기 측정부(808), 1RM 추정부(809) 및 운동 목표 설정부(810)를 포함할 수 있다.
전극부(802)는 근육의 전위 신호를 센싱할 수 있다. 이 때, 전극부(802)는 사용자로부터 근육의 전위 신호를 센싱할 수 있다. 차등 증폭부(803)는 센싱한 근육의 전위 신호를 세기에 따라 차등 증폭할 수 있다.
Amplitude 절대치 적분부(804)는 근육의 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선(Amplitude)을 결정할 수 있다. 이 때, Amplitude 절대치 적분부(804)는 근육의 전위 신호의 절대값을 적분함으로써, 포락선을 결정할 수 있다.
Mean Frequency 부(805)는 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 전위 신호를 주파수 변환하여 주파수 스펙트럼을 결정할 수 있다. Mean Frequency 부(805)는 일정 간격에 속한 전위 신호를 주파수 변환함으로써, 계산량 증대를 최소화할 수 있다. 일례로 주파수 변환은 고속 푸리에 변환(FFT: Fast Fouier Transform)등을 포함할 수 있다.
특징점 추출부(806)는 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 추출할 수 있다. 이 때, 특징점 추출부(806)는 주파수 스펙트럼을 통한 사용자의 근의 피로도를 측정하기 위한 것 이다.
정량화부(807)는 추출된 특징점을 기반으로 정규화할 수 있다. 정량화부(807)는 특징점 중에 최대값을 갖는 특징점을 기준으로 서로 다른 특징점을 정규화할 수 있다. 그리고, 정량화부(807)는 사용자의 근 피로도를 추출할 수 있다.
특징점 기울기 측정부(808)는 정규화된 특징점을 이용하여 특징점의 기울기를 측정할 수 있다. 특징점 기울기 측정부(808)는 특징점의 최대값을 중심 다음으로 존재하는 특징점을 기반으로 기울기를 산출할 수 있다.
1RM 추정부(809)는 산출된 기울기를 이용하여 사용자의 1RM을 추정할 수 있다. 1RM 추정부(809)는 기울기의 최대값을 시작으로 특징점의 횟수를 측정할 수 있다. 그리고, 1RM 추정 장치(601)는 특징점의 횟수를 기준으로 사용자의 1RM을 추정할 수 있다.
운동 목표 설정부(810)는 측정된 사용자의 1RM을 기초하여 사용자로부터 입력받은 사용자의 기본 정보를 맞게 사용자의 운동 횟수, 무게 등을 설정할 수 있다. 운동 목표 설정부(810)는 도 12를 참고하여 보다 자세하게 설명한다.
사용자 단말(811)은 Display부(812), 통신부(815)를 포함할 수 있다. 사용 환경에 따라 사용자 단말(811)은 Speaker부(813)를 더 포함할 수 있다.
Display부(812)는 설정된 사용자의 운동 목표를 사용자 단말에 디스플레이할 수 있다. 그리고, Display부(812)는 사용자의 운동 상태를 디스플레이할 수 있다. 보다 구체적으로 Display부(812)는 현재 사용자의 운동 횟수, 무게 등을 사용자가 확인할 수 있도록 디스플레이할 수 있다.
Speaker부(813)는 설정된 사용자의 운동 목표와 관련된 사항을 스피커를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. Speaker부(813)는 사용자의 운동 상태에 따른 운동 횟수, 무게 등을 스피커를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
통신부(815)는 센싱 디바이스(801)와 통신할 수 있다. 그리고, 통신부(815)는 사용자의 1RM을 기초하여 설정된 운동 목표 등을 수신할 수 있다.
서버(814)는 사용자 단말(811)과 연동할 수 있다. 그리고, 서버(814)는 사용자 단말(811)로부터 1RM 및/또는 1RM을 통해 설정된 사용자의 운동 목표를 수신하여 저장할 수 있다. 또한, 서버(814)는 소셜 네트워크와 관련된 사용자가 데이터를 공유할 수 있다. 사용환경에 따라 서버(814)는 사용자 단말(811)과 연동되거나 또는 연동되지 않을 수 있다.
앞서 설명한 도 3, 4 및 도 7, 8에 설명된 서버는 실시예에 따라 포함되거나 또는 포함되지 않을 수 있다.
도 9는 일실시예에 따른 실제 1RM을 추정하기 위한 과정을 도시한 도면이다.
단계 A에서 근전도 센서 또는 센서는 전위 신호를 분석 가능한 신호로 증폭할 수 있다.
단계 B에서 포락선 결정부는 단계 증폭한 전위 신호를 x축을 기준으로 절대값화 할 수 있다. 그리고, 포락선 결정부는 전위 신호의 신호를 최대화 하기 위하여, 전위 신호를 절대화한 것 일 수 있다.
단계 C에서 포락선 결정부는 전위 신호의 절대값을 이용하여 적분함으로써, 전위 신호의 포락선을 결정할 수 있다. 포락선 결정부는 특징점 추출시의 계산량을 최소화 하기 위해서, 포락선의 최대값을 추출한 것 일 수 있다.
단계 D에서 주파수 스펙트럼 결정부는 단계 C의 포락선의 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 단계 A의 전위 신호를 주파수 변환한 주파수 스펙트럼일 수 있다. 이 때, 주파수 스펙트럼 결정부는 주파수 스펙트럼 전체를 계산하는데 발생하는 계산량을 감소시키기 위해 포락선의 최대값을 이용할 수 있다. 그리고, 주파수 스펙트럼 결정부는 최대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 단계 A의 전위 신호를 주파수 변환함으로써, 수신 또는 센싱된 근육의 전위 신호의 특징을 도출할 수 있다.
단계 D에서 기울기 결정부는 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 추출할 수 있다. 그리고, 기울기 결정부는 추출된 복수의 특징점을 기반으로 특징점을 정량화할 수 있다. 이 때, 기울기 결정부는 추출된 복수의 특징점 중 최대값을 기준으로 특징점을 정량화 할 수 있다.
도 10은 일실시예에 따른 사용자의 근 피로도 기반의 정규화된 주파수 스펙트럼의 변화를 도시한 그래프이다.
(a)에서 도시된 그래프는 피검자 A, B, C, D의 측정된 1RM을 도시한 것일 수 있다. 이 때, 피검자 A, B, C, D는 일정한 무게를 가지고 테스트할 수 있다. 그리고, 근 피로도가 최대값이 될 때까지 피검자 A, B, C, D는 반복적으로 테스트를 수행할 수 있다.
이 때, 피검자 A, B, C는 기존 방법을 기초하여 테스트를 수행할 수 있다. 예를 들어, 피검자 A, B, C는 각각이 최대로 들을 수 있는 무게를 가지고, 피검자 A, B, C의 근력이 소진될 때까지 반복적으로 운동을 수행할 수 있다. 그리고, 기존 방법은 피검자 A, B, C들의 테스트의 반복 횟수를 측정할 수 있다. 여기서 피검자 A, B, C는 각각의 서로 다른 근력의 세기에 따라 테스트의 반복 횟수에 차이가 발생한다. 피검자 A, B, C의 반복 횟수에 따라, 피검자 A, B, C는 서로 다른 1RM이 추정될 수 있다. 이 때, (a)에서 그래프는 반복 횟수가 많은 피검자 C가 피검자 A, B에 비해 1RM이 높게 추정될 수 있다. 하지만 이러한 방법은 1RM을 추정하이 위해 피검자들이 근력을 소진될 때까지 반복적으로 수행해야 함으로, 신체에 무리가 발생할 수 있다.
한편, 피검자 D는 일실시예에 따른 1RM 추정 방법을 기초하여 테스트를 수행할 수 있다. 일례로, 피검자 D는 일실시예에 따른 1RM 추정 방법으로 1RM이 추정될 수 있다. 이 때, 피검자 D는 피검자 D가 최대로 들을 수 있는 무게보다 감소된 무게를 이용하여 테스트를 할 수 있다. 그리고, 피검자 D는 근 피로도가 최대값이 될 때까지 반복적으로 운동을 수행할 수 있다. 예를 들어, 피검자 D는 근 피로도 0%를 기점으로 근 피로도가 최대치가 될 때까지 운동을 수행할 수 있다. 구체적으로, 피검자 D는 피로도가 50%가 될 때까지의 피로도 경향성을 기반으로 피로도가 100% 일때의 횟수를 예측할 수 있다.
1RM 추정 방법은 근 피로도의 증가율을 기반으로 최대 근력 운동 횟수간의 회귀식을 통해 최대 테스트 횟수를 추정할 수 있다. 이 때, 1RM 추정 방법은 (b)에서 도시된 그래프의 횟수가 증가할수록 근 피로도도 증가하는 특징을 이용할 수 있다.
그리고, 1RM 추정 방법은 추정된 횟수 및 1RM 추정시 사용된 테스트 무게를 1RM 산출식에 대입하여 피검자 D의 1RM을 추정할 수 있다. 이 때, 1RM 산출식은 Wathan 식으로 1RM을 추정할 수 있다. 한편 1RM 산출식은 Wathan 식 이외에도 다양한 식으로 대체될 수 있다.
도 11은 일실시예에 따른 기울기의 기준이 되는 특징점을 이용하여 1RM을 추정하는 과정을 도시한 도면이다.
도 11을 참고하면, 기울기는 Subject A(1101), Subject B(1102)로 다양한 형태로 구성될 수 있다.
기울기는 복수의 특징 점 중 최대값을 기준으로 기울기가 측정될 수 있다. Subject A(1101)의 경우, 기울기 결정부는 복수의 특징점 중 최대값인 1번의 값이 사용자의 근력운동시가 기준이 될 수 있다. Subject B(1102)의 경우, 기울기 결정부는 복수의 특징점 중 최대값인 3번의 값이 사용자의 근력운동시가 기준이 될 수 있다. 그리고, 기울기 결정부는 기준이 되는 특징점 이후의 특징점을 기반으로 기울기를 산출할 수 있다. 예를 들어, 기울기 결정부는 Subject A(1101)의 경우에 1번에서 6번까지의 특징점을 기반으로 기울기를 산출하고, Subject B(1102)의 경우에 3번에서 6번까지의 특징점을 기반으로 기울기를 산출할 수 있다. 그래서, 기울기 결정부(204)는 산출된 기울기에 따라 사용자의 1RM을 추정할 수 있다.
Subject A(1101) 와 Subject B(1102)에서 보여지는 차이는 사용자에 따라 MF(Mean Frequency)의 발생 차이 때문이다. 그리고, 이는 1RM 테스트의 횟수가 많은 사용자 일수록 MF의 발생이 최초에 발생하지 않을 수 있다. 다시 말해, 테스트의 횟수가 많은 사용자는 테스트를 시작하고, 1~3회 이후부터 MF 값이 발생할 수 있다. 따라서, 기울기 결정부는 사용자의 최대값에 대한 MF가 발생한 위치부터 최종 횟수까지의 추세선에 따른 기울기를 산출할 수 있다.
그리고, 기울기 결정부는 테스트를 수행한 사용자의 에너지가 소진되기 전까지의 테스트 횟수에서 최대 MF를 기준으로 추세선에 따른 기울기를 구하면 사용자의 1RM을 추정할 수 있다.
이 때, 도 8의 기울기 결정부는 도 2의 기울기 결정부(204) 및 도 5에 기울기 결정부(504)에 대응할 수 있다.
도 12는 일실시예에 따른 사용자의 운동 목표에 대응하여 1RM을 추정한 후, 1RM에 맞는 운동 프로그램을 제공하는 과정을 도시한 도면이다.
도 12를 참고하면, 1RM 추정 장치는 사용자로부터 사용자의 기본 정보를 입력 받을 수 있다. 일례로 1RM 추정 장치는 사용자의 몸무게, 운동 유형, 운동 부위, 운동 능력 평가용 무게 등의 정보를 입력 받을 수 있다. 그리고, 운동 능력 평가용 무게는 사용자의 1RM을 측정하기 위한 것으로, 최대 들을 수 있는 무게의 감소된 무게일 수 있다.
그리고, 1RM 추정 장치는 사용자의 기본 정보를 기초하여, 사용자의 운동 능력 평가를 할 수 있다. 다시 말해, 1RM 추정 장치는 운동 능력 평가용 무게에 따른 테스트를 기반으로 사용자의 1RM을 추정할 수 있다.
1RM 추정 장치는 추정된 1RM 및 사용자의 기본 정보를 고려하여 사용자의 운동 프로그램을 제공할 수 있다. 다시 말해, 1RM 추정 장치는 테스트를 기반으로 사용자의 테스트 반복 횟수, 사용자의 1RM(사용자의 최대 근력) 및 운동 프로그램을 제공할 수 있다. 이 때, 운동 프로그램은 사용자의 운동하기 위한 무게, 운동 반복 횟수, 한 회에 따른 세트수 등의 운동 정보를 포함할 수 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
101: 근전도 센서.
102: 1RM 추정 장치.
103: 전위 신호 수신부.
104: 1RM 추정부.

Claims (20)

  1. 사용자에 부착된 근전도 센서로부터 근육의 전위 신호를 수신하는 전위 신호 수신부; 및
    상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 1RM 추정부
    를 포함하고,
    상기 1RM 추정부는,
    상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 포락선 결정부;
    상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 주파수 스펙트럼 결정부; 및
    상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정하는 기울기 결정부
    를 포함하는
    1RM 추정 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 포락선 결정부는,
    상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정하는 1RM 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 주파수 스펙트럼 결정부는,
    포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정하는 1RM 추정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 기울기 결정부는,
    상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정하는 1RM 추정 장치.
  6. 사용자의 근육의 전위 신호를 센싱하는 센싱부; 및
    상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 1RM 추정부
    를 포함하고,
    상기 1RM 추정부는,
    상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 포락선 결정부;
    상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 주파수 스펙트럼 결정부; 및
    상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정하는 기울기 결정부
    를 포함하는
    1RM 추정 장치.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서,
    상기 포락선 결정부는,
    상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정하는 1RM 추정 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 주파수 스펙트럼 결정부는,
    포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정하는 1RM 추정 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 기울기 결정부는,
    상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정하는 1RM 추정 장치.
  11. 사용자에 부착된 근전도 센서로부터 근육의 전위 신호를 수신하는 단계; 및
    상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 1RM을 추정하는 단계는,
    상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계;
    상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계; 및
    상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정하는 단계
    를 포함하는
    1RM 추정 방법.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계는,
    상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정하는 1RM 추정 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계는,
    포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정하는 1RM 추정 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 기울기를 결정하는 단계는,
    상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정하는 1RM 추정 방법.
  16. 사용자의 근육의 전위 신호를 센싱하는 단계; 및
    상기 전위 신호를 이용하여 사용자의 1RM을 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 사용자의 1RM을 추정하는 단계는,
    상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계;
    상기 전위 신호의 중심 주파수에 기초한 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계; 및
    상기 포락선과 주파수 스펙트럼을 이용하여 기울기를 결정하는 단계
    를 포함하는
    1RM 추정 방법.
  17. 삭제
  18. 제16항에 있어서,
    상기 전위 신호의 포락선을 결정하는 단계는,
    상기 전위 신호의 절대값을 이용하여 포락선을 결정하는 1RM 추정 방법.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 주파수 스펙트럼을 결정하는 단계는,
    포락선의 절대값을 중심으로 일정 간격에 속하는 상기 전위 신호를 이용하여 주파수 스펙트럼을 결정하는 1RM 추정 방법.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 기울기를 결정하는 단계는,
    상기 주파수 스펙트럼에서 포락선의 최대값에 대응하는 복수의 특징점을 이용하여 기울기를 결정하는 1RM 추정 방법.
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