KR101978695B1 - 원격 재활 분석 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 방법 은, 원격 재활 분석 장치가, 제1 재활 운동의 지정된 수행 횟수와 사용자가 실제로 수행한 횟수에 기초하여, 지정된 수행 횟수를 어느 정도 달성하였는지를 나타내는 수행 횟수의 완료도를 연산하는 단계; 상기 원격 재활 분석 장치가, 상기 제1 재활 운동을 상기 사용자가 반복 수행하는 동안 각 회별 소요된 수행 시간에 기초하여, 상기 제1 재활 운동을 규칙적으로 반복 수행하였는지를 나타내는 변동 계수를 연산하는 단계; 및 상기 원격 재활 분석 장치가, 상기 수행 횟수의 완료도 및 상기 변동 계수에 기초하여, 상기 사용자가 상기 제1 재활 운동을 수행한 결과를 나타내는 분석 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

원격 재활 분석 장치 및 그 방법 {Apparatus and method for analysing tele-rehabilitation}
본 발명은 원격 재활 분석 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 사용자가 원격에서 재활 운동을 수행하면 그 결과를 분석하여 사용자 또는 재활 운동 관리자에게 분석 정보를 제공하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 고령화 사회에 접어들면서 뇌졸중 사용자가 증가하고, 교통사고로 척수 손상 사용자가 증가하고 있으며, 다양한 질병으로 인해 재활 치료가 필요한 환자가 증가하고 있다.
하지만, 재활 환자의 장기 입원 치료와 간병 등은 가족의 부양 부담을 가중시키며, 후유증과 합병증에 관련되어 소요되는 개인적 사회적 비용을 증가시키고 있다. 특히, 많은 만성 재활 환자들은 심각한 기능 장애를 유지한 채 퇴원하여 가정에서 통원 치료를 받게 된다.
그럼에도 통원 치료를 받고 있는 만성 재활 환자들은 병원 치료 이외의 시간동안 간호해 줄 전문 인력의 부족과 가족들의 간호 및 재활에 대한 지식 부족으로 재활 치료가 매우 어려운 실정이다. 이러한 만성 재활 환자들의 치료 횟수 제한과 사회적, 경제적 비용의 부담을 해결할 수 있는 방법으로 원격 재활(tele-rehabilitation)이 시도되고 있다.
원격 재활이란 의료 시설에서부터 거리에 의해 재활 의료 서비스를 받기 어려운 환자와 가정에서 치료를 받기 원하는 환자들에게 원격으로 포괄적인 재활 의료 서비스를 제공하는 것을 말한다. 특히 보호자가 없는 환자나 통원이 어려운 환자는 재활 치료의 어려움을 느끼게 되는데, 원격 재활은 이런 환자들에게 기기 장치와 통신망을 활용하여 효과적인 재활 치료를 제공할 수 있다.
기존 재활 운동을 원격으로 관리하는데 있어 대부분은 재활 운동 콘텐츠(이미지, 영상)등을 제공하여 가정 내에서 수행할 수 있는 운동 방법을 알려주고 화상을 통해 운동 상담 및 처방을 수행하고 있다. 이는 환자 가정 내에 비교적 간단한 시스템 구축을 통해 운동 관리가 가능하다는 장점을 가지나 환자의 운동 수행 여부 확인 및 많은 대상자에 대한 체계적 관리에 어려움이 있다.
최근 원격 재활에는 3차원 영상 측정 장치를 이용하여 가상현실을 구현하고 운동 자세 측정을 통해 프로그램을 이용한 운동 가이드 및 관리를 수행하여 다양한 질환 등에 원격 재활이 임상적으로 효과적임을 증명하고 있다. 그러나 이러한 방법은 가정내 원격 재활을 수행하는데 있어 고가의 시스템 구축비가 소요된다는 점에서 재활 비용의 부담을 가중시킬 수 있다.
이에 가정내에서 원격 재활을 수행하는 경우에 저가의 시스템으로도 용이하게 재활을 분석하고 모니터링 할 수 있는 시스템에 대한 요구가 점차 커지고 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1519808호 (2015.05.06)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 원격 재활 분석 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 방법은, 원격 재활 분석 장치가, 제1 재활 운동의 지정된 수행 횟수와 사용자가 실제로 수행한 횟수에 기초하여, 지정된 수행 횟수를 어느 정도 달성하였는지를 나타내는 수행 횟수의 완료도를 연산하는 단계; 상기 원격 재활 분석 장치가, 상기 제1 재활 운동을 상기 사용자가 반복 수행하는 동안 각 회별 소요된 수행 시간에 기초하여, 상기 제1 재활 운동을 규칙적으로 반복 수행하였는지를 나타내는 변동 계수를 연산하는 단계; 및 상기 원격 재활 분석 장치가, 상기 수행 횟수의 완료도 및 상기 변동 계수에 기초하여, 상기 사용자가 상기 제1 재활 운동을 수행한 결과를 나타내는 분석 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수행 횟수의 완료도를 연산하는 단계는, 상기 실제로 수행한 횟수를 상기 지정된 수행 횟수로 나눈 값을 상기 수행 횟수의 완료도로 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 변동 계수를 연산하는 단계는, 상기 각 회별 소요된 수행 시간의 평균과 표준 편차를 연산하는 단계; 및 상기 표준 편차를 상기 평균으로 나눈 값을 상기 변동 계수로 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 분석 결과를 생성하는 단계는, 상기 수행 횟수의 완료도를 상기 변동 계수로 나눈 값을 재활 운동 지표로 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 원격 재활 분석 장치가, 상기 사용자가 상기 제1 재활 운동을 반복 수행하면서 촬영한 복수의 이미지에 기초하여, 상기 실제로 수행한 횟수와 상기 각 회별 소요된 수행 시간을 산출하는 더 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 실제로 수행한 횟수와 상기 각 회별 소요된 수행 시간을 산출하는 단계는, 시작-도달-종료의 사이클을 가진 상기 제1 재활 운동을 반복하면서 상기 도달 시점마다 촬영된 이미지의 수를 상기 실제로 수행한 횟수로 추정하는 단계; 및 상기 복수의 이미지의 촬영 시간의 차를 상기 각 회별 소요된 수행 시간으로 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 복수의 이미지의 유사한 정도를 나타내는 상관 계수에 기초하여 상기 복수의 이미지를 주요 동작을 촬영한 이미지의 그룹 A와 그 외의 이미지의 그룹 B로 분류하는 단계; 및 상기 복수의 이미지의 수에서 상기 그룹 A에 속한 이미지의 수의 비율을 나타내는 주요 동작 점유율에 기초하여 상기 분석 결과를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 분석 결과를 보정하는 단계는, 상기 수행 횟수의 완료도를 상기 변동 계수로 나눈 값에 상기 주요 동작 점유율을 곱한 값을 재활 운동 지표로 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 재활 운동 지표가 기 설정된 값을 초과하는 경우, 재활 운동의 관리자에게 상기 제1 재활 운동보다 더 난이도가 높은 재활 운동을 진행할 것을 안내하는 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 분석 결과를 생성하는 단계는, 상기 A 그룹에 속한 이미지를 하나의 이미지로 겹친 제1 겹침 이미지를 생성하는 단계; 및 상기 B 그룹에 속한 이미지를 하나의 이미지로 겹친 제2 겹침 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 원격 재활 분석 장치는, 제1 재활 운동을 따라할 수 있도록 재활 운동 컨텐츠가 재생되는 표시부; 상기 재활 운동 컨텐츠를 따라하는 사용자의 움직임을 측정하는 측정부; 및 상기 제1 재활 운동의 지정된 수행 횟수와 사용자가 실제로 수행한 횟수에 기초하여, 지정된 수행 횟수를 어느 정도 달성하였는지를 나타내는 수행 횟수의 완료도를 연산하고, 상기 제1 재활 운동을 상기 사용자가 반복 수행하는 동안 각 회별 소요된 수행 시간에 기초하여, 상기 제1 재활 운동을 규칙적으로 반복 수행하였는지를 나타내는 변동 계수를 연산하고, 상기 수행 횟수의 완료도 및 상기 변동 계수에 기초하여, 상기 사용자가 상기 제1 재활 운동을 수행한 결과를 나타내는 분석 결과를 생성하는 분석부를 포함할 수 있다.
본 발명을 이용하면, 원격 재활을 가정내 수행하는데 있어 카메라가 탑재된 장치를 이용한 저가의 시스템 구축을 통해 환자의 재활 운동 수행을 분석하고 결과 정보를 운동 관리자에게 전송할 수 있다.
특히, 모바일 컴퓨터에 탑재된 재활 운동 콘텐츠(영상 가이드)를 통해 환자는 운동을 수행하며, 환자에게 특정 동작 유지 시에 음성 또는 리모컨을 통해 이벤트를 발생하도록 유도하고, 특정 이벤트 발생 시에는 카메라를 통한 이미지 데이터 및 이미지 촬영 시간을 획득하여 재활 운동을 분석하는데 사용될 수 있다.
이를 통해 사용자는 가정내에서 저렴한 비용으로 구축된 원격 재활 분석 장치를 통해서, 병원에 방문하지 않더라도 재활을 수행할 수 있다. 또한 재활 운동을 수행한 결과를 분석하여 각 환자에게 맞춤형 재활 운동을 제공하여, 환자의 재활을 효과적을 도울 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 장치의 구성을 보다 자세히 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 다른 원격 재활 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 이미지 데이터 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 이미지 촬영 시간 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 장치의 하드웨어 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 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 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하에서는 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참고하면 가정(200) 내 재활 치료가 필요한 환자를 대상으로 환자 스스로 재활 운동을 할 수 있도록 동기부여하고, 병원(100)의 의료진이 이를 모니터링 할 수 있는 원격 재활 장치(300)을 볼 수 있다. 여기서 장치는 측정부(310), 표시부(320), 분석부(미도시), 저장부(미도시), 조작부(330), 통신부(미도시)를 포함할 수 있다.
여기서 측정부(310)는 카메라일 수 있다. 측정부(310)는 사용자가 재활 운동을 반복적으로 수행하면 이를 이미지로 촬영한다. 촬영된 이미지를 이용하여 분석부에서 분석 결과를 생성할 수 있다. 이때 분석 결과는 재활 운동의 수행에 대한 정보를 제공할 뿐 아니라 재활 운동을 스케줄링하기 위한 지표로 사용될 수 있다. 이에 대해서는 추후 보다 자세히 설명하기로 한다.
그리고 표시부(320)는 TV와 같은 디스플레이 장치일 수 있다. 표시부(320)를 통해서 재활 운동 컨텐츠를 재생하고 사용자가 이를 따라하도록 안내할 수 있다. 이를 위해서 표시부(320)와 측정부(310)는 근거리에 위치하는 것이 바람직하다. 도 1의 예에서는 표시부(320)의 상단에 측정부(310)가 위치하고 있다. 이를 통해 표시부(320)에서 재생되는 재활 운동 컨텐츠를 사용자가 따라하면 이를 측정부(310)에서 측정한다.
그리고 조작부(330)는 리모콘과 같은 사용자가 휴대 가능한 장치일 수 있다. 리모콘 외에서 무선 통신이 가능한 소형 장치를 조작부(330)로 사용할 수 있다. 그리고 저장부에는 재활 운동 컨텐츠나 분석 결과가 저장될 수 있다. 재활 운동 컨텐츠는 통신부를 통해서 별도의 서버에서 다운로드할 수 있다. 또한 분석 결과는 통신부를 통해서 외부의 서버로 업로드 될 수 있다.
그리고 도 1에는 원격 재활 장치(300)이 TV와 같은 형태로 도시되어 있으나, 경우에 따라서는 스마트폰으로 원격 재활 장치(300)을 구성할 수 있다. 예를 들면 스마트폰의 전면 카메라가 측정부(310)를 대신하고, 터치 화면이 표시부(320)를 대신하고, 음성 인식 모듈나 BLE와 같은 별도의 무선 통신 장치가 조작부(330)를 대신할 수 있다. 사용자가 음성으로 "촬영"과 같은 지시를 하면 재활 운동을 수행하는 사용자의 촬영이 가능하다. 이에 대해서는 추후 도 10에서 보다 자세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 장치의 구성을 보다 자세히 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참고하면, 재활 운동 컨텐츠를 제공하기 위한 서버(110)로부터 재활 운동 컨텐츠(schedule progress)를 가정(200)의 원격 재활 장치(300)으로 전송한다. 물론 추후 사용자가 수행한 재활 운동의 결과(result data)를 원격 재활 장치(300)에서 서버(110)로 전송한다.
여기서 서버(110)는 병원에서 운영하는 서버일 수도 있고, 그와 별개로 재활 운동 컨텐츠를 관리하고 사용자의 재활 운동 수행 결과를 분석해서 병원(100)의 의료진에게 제공하는 업체에서 운영하는 서버일 수 있다. 이 경우 병원(100)의 의료진은 서버(110)에 PC나 모바일을 통해서 접속하여 사용자의 재활 운동을 수행한 분석 결과를 확인할 수 있다.
다음으로, 원격 재활 장치(300)에서는 표시부(320)을 통해서 서버(110)로부터 수신한 재활 운동 컨텐츠를 사용자에게 제공하고 사용자는 이를 보면서 재활 운동을 따라할 수 있다. 이때 사용자가 사진을 촬영하기 위한 조작부(330)를 든 채로 재활 운동을 수행하면서 사진 촬영 버튼을 선택할 수 있다.
또는 사용자가 재활 운동을 수행하면서 사진을 촬영하기 위해 지정된 "촬영"과 같은 특정 음성을 말하면 음성 인식을 통해서 재활 운동 중인 사진을 자동으로 촬영할 수 있다. 이렇게 촬영된 사진과 서버(110)로부터 수신한 재활 운동 컨텐츠는 원격 재활 장치(300)의 저장부(미도시)에 저장될 수 있다.
그 중에서 사용자의 재활 운동을 촬영한 사진은 다시 서버(110)로 전송되어 사용자의 재활 운동을 분석하기 위한 정보로 활용될 수 있다. 하지만 이보다는 네크워트 전송 비용 등을 고려해서, 원격 재활 장치(300)에서 사용자를 촬영한 사진을 분석하고, 분석한 결과만 서버(110)로 전송하는 것이 보다 더 바람직하다.
원격 재활 장치(300)에서 사용자를 촬영한 사진을 분석하여 분석 결과를 생성하는 과정에 대해서는 이후 이어지는 도면에서 보다 자세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 다른 원격 재활 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참고하면 원격 재활 장치(300)에서 측정부(310)에 해당하는 카메라가 촬영한 사진에서 2개의 정보를 얻을 수 있다. 하나는 촬영한 이미지 데이터이며, 다른 하나는 촬영한 이미지 데이터의 메타 데이터에 해당하는 이미지 촬영 시간의 값이다.
이미지 데이터에서는 이미지 사이의 2차원 상관 계수(corr)를 계산해서, 기 설정된 값을 기준으로 1차 주요 동작과 2차 주요 동작으로 구분한다. 도 3의 예에서는 기 설정된 값으로 0.8을 이용했다. 즉 이미지 사이의 상관 계수가 0.8 이상인 매우 유사한 이미지들을 1차 주요 동작으로 하고, 1차 주요 동작에 속하는 이미지와 상관 계수가 0.8 이하인 이미지들을 2차 주요 동작으로 구분한다. 다음으로 1차 주요 동작과 2차 주요 동작의 겹침 이미지를 생성하고, 1차 주요 동작의 수와 2차 주요 동작의 수에 기초하여 수행 횟수를 추정한다.
예를 들면 다리의 재활 운동이 필요한 사용자가 재활 운동 컨텐츠에 따라 누워서 다리를 위로 드는 운동을 10회 반복한다고 가정해보자. 그러면 사용자가 다리를 최고로 든 시점마다 사진 촬영을 위한 이벤트를 발생시킬 수 있다. 예를 들면 리모콘의 촬영 버튼을 누르거나, 또는 "촬영"과 같은 음성 인식을 통해 사진 촬영을 지시할 수 있다.
또는 카메라가 지속적으로 사용자의 움직임을 분석하면서 재활 운동 컨텐츠와 유사한 동작이 되었을때 자동으로 사진을 촬영할 수 있다. 다만, 재활 운동의 경우 사용자의 신체적 불편함 때문에 매번 재활 운동 컨텐츠와 유사하게 수행하기 어렵기 때문에 영상 분석을 통해서 자동으로 촬영하기는 어렵다는 단점이 있다.
예를 들면 누워서 다리를 위로 드는 운동을 10회 반복한다고 하면, 처음 5~6회까지는 들어야 하는 최대 각도까지 들 수 있지만, 어느 정도 반복 수행 횟수가 많아지게 되면 해당 각도까지 못 올리고 다리를 내리는 경우가 많다. 그렇기 때문에 사용자의 움직임을 분석하여 자동으로 사진을 찍기보다는 특정 이벤트, 즉 리모콘의 조작이나 음성 신호가 발생한 경우에 사진을 찍는 것이 바람직할 수 있다.
다음으로, 이미지의 촬영 시간은 각 이미지가 1회의 재활 운동의 수행을 나타내므로 사진 사이의 시간 간격을 구하면 1회의 재활 운동을 수행하는데 소요한 시간을 구할 수 있다. 이를 바탕으로 수행 시간 평균, 표준 편차, 변동 계수와 같은 통계 정보를 생성한다.
이렇게 생성한 이미지 데이터를 기반으로 한 분석 정보와 이미지 촬영 시간을 기반으로 한 분석 정보를 사용자에게 제공하는 한편, 서버(110)로 전송해서 재활 운동을 관리하는 관리자, 예를 들면 의료진, 재활 치료사 등에게 제공하여 사용자의 재활 운동을 스케줄링 하는 지표로 제공할 수 있다.
도 4 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 이미지 데이터 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참고하면, 이미지 데이터를 기반으로 한 분석 정보를 생성하는 과정을 볼 수 있다. 우선 특정 이벤트에 따라 촬영된 이미지는 256비트의 RGB(red-green-blue) 형태의 행렬 데이터로 저장부(미도시)에 저장된다. 그리고, 저장부에 저장된 이미지를 이용하여 이미지들 사이의 2차원 상관 계수를 도출한다.
이때 2차원 상관 계수(Correlation of coefficient, Corr)를 도출하는 수식은 아래의 수학식 1과 같다.
[수학식 1]
Figure 112018003237097-pat00001
수학식 1에는 2개의 이미지 A와 B 사이의 상관 계수를 계산하는 수식이 표현되어 있다. 여기서, m과 n은 이미지를 구성하는 각 픽셀의 행과 열을 의미하고,
Figure 112018003237097-pat00002
와
Figure 112018003237097-pat00003
는 각 이미지 데이터의 전체 평균을 나타낸다. 여기서 계산의 효율성을 위해 RGB 색상 중에서 어느 한 색상만을 이용하여 상관 계수를 구할 수 있다.
예를 들면 R 채널의 행렬 데이터만을 가지고 상관 계수를 구하거나 G 채널의 행렬 데이터만을 가지고 상관 계수를 구하거나 B 채널의 행렬 데이터만을 가지고 상관 계수를 구할 수 있다. 이를 통해서 모든 색상에 기초해서 상관 계수를 구하지 않아도 적은 리소스를 사용하여 상관 계수를 구할 수 있다.
이렇게 도출된 각각의 상관 계수는 0.8의 기준 값을 통해 1차, 2차 주요 동작으로 구분한다. 물론 이때 사용하는 0.8의 계수는 다른 값으로도 변경이 가능하다. 즉 상관 계수는 적절한 값으로 설정될 수 있다.
도 4에서는 사용자가 다리를 드는 재활 운동을 10회 수행하면서, 다리를 최고점까지 올린 후 리모콘 등을 이용하여 촬영한 사진이 10개 도시되어 있다. 각각의 이미지에 대해서 서로의 상관 계수를 수학식 1에 의해서 구해보면 도 4의 하단에 표시된 표와 같다.
즉 A 그룹의 1번 이미지와 2번 이미지 사이의 상관 계수는 0.95이고, 1번 이미지와 3번 이미지 사이의 상관 계수는 0.94이고, 1번 이미지와 4번 이미지 사이의 상관 계수는 0.93이고, 1번 이미지와 5번 이미지 사이의 상관 계수는 0.94이고, 1번 이미지와 6번 이미지 사이의 상관 계수는 0.93이다.
그 아랫줄에는 2번 이미지와 3 내지 6번 이미지 사이의 상관 계수가 각각 0.98, 0.97, 0.99, 0.93으로 도시되어 있다. 이렇게 서로 간의 이미지의 상관 계수가 기 설정된 값인 0.8 이상인 이미지들을 1차 주요 동작으로 분류한다. 이는 도 4의 상단에서 볼 수 있는 것처럼 재활 운동 컨텐츠를 사용자가 올바르게 따라한 경우에 해당한다.
그에 비해서 도 4의 하단에 표시된 B 그룹의 1번 이미지 내지 4번 이미지는 A 그룹의 이미지와의 상관 계수가 기 설정된 임계치인 0.8 이하인 이미지들이다. 즉 A 그룹의 1번 이미지는 B 그룹의 1번 이미지와 상관 계수가 0.74로 두 이미지가 다소 차이가 있는 것으로 조회가 된다. 마찬가지로 B 그룹의 2번 이미지와는 상관 계수가 0.73이고, B 그룹의 3번 이미지와는 상관 계수가 0.72이고, B 그룹의 4번 이미지와는 상관 계수가 0.77에 해당한다.
반대로 B 그룹에 속한 이미지들 사이의 상관 계수는 0.8을 초과하는 것을 볼 수 있다. 즉 B 그룹의 1번 이미지는 B 그룹의 2번 이미지와 상관 계수가 0.88이고, B 그룹의 3번 이미지와는 상관 계수가 0.85이고, B 그룹의 4번 이미지와는 0.95 이다.
이는 도 4의 상단에서 볼 수 있듯이, 다리를 들어올려야 하는 10회의 재활 운동 중에서 후에 진행된 7회(#7), 8회(#8), 9회(#9), 10회(#10)의 이미지를 촬영할 때는 재활 운동이 힘들어서 사용자가 올바르게 재활 운동을 마지막까지 다리를 들어올리지 못하고 사진을 찍은 것으로 볼 수 있다.
이처럼 사용자가 사진을 촬영하면 각 이미지 사이의 상관 계수를 구하고, 이미지 사이의 상관 계수가 기 설정된 값 이상인 서로 유사한 이미지들만 묶어서 그룹을 분류하고, 그에 속한 이미지의 수가 많은 그룹을 1차 주요 동작, 그 나머지 그룹을 2차 주요 동작으로 분류한다.
즉 1차 주요 동작이란 이미지들 사이의 상관성이 높고 가장 많은 빈도를 가지는 그룹의 이미지를 의미하며, 2차 주요 동작은 그 이외의 나머지 이미지들을 의미한다. 도 4와 같이 사용자가 촬영한 사진 중에서 1회 사진부터 6회 사진까지가 1차 주요 동작인 A 그룹으로 나뉘고, 나머지인 7회 사진부터 10회 사진까지가 2차 주요 동작인 B 그룹으로 분류된다.
이렇게 도출된 2가지 주요 동작에 따른 이미지들은 각각의 겹침(overay) 이미지 및 그룹내 이미지 수를 나타낸다. 겹침 이미지는 빈도가 높은 유사 이미지를 통해 운동 관리자가 환자의 운동수행 중에 어떠한 동작이 주로 수행되었는지 한눈에 판별할 수 있는 장점을 가지며, 2가지 그룹내 포함된 이미지 숫자를 통해 각 주요 동작의 수행 횟수를 판별할 수 있다. 또한 촬영된 이미지의 전체 숫자는 환자에게 제시된 맞춤형 운동의 수행 횟수의 완료도(Completion rate)를 나타내는데 사용된다.
도 3에서 이미지 데이터를 바탕으로 생성되는 각 주요 동작의 겹침 이미지 및 수행 횟수 출력과 같은 정보는 이러한 과정을 거쳐서 생성되는 결과 데이터이며 도 4의 사진에 대해서 결과 데이터를 정리하면 도 5와 같이 겹침 이미지 및 수행 횟수를 표시할 수 있다.
도 5를 참고하면 제1 주요 동작의 횟수는 6회이며 이를 모두 겹치면 이미지 사이의 상관 계수가 매우 높아 서로 유사한 이미지이므로 마치 한 이미지처럼 보인다. 그에 비해 제2 주요 동작의 횟수는 4회이며 이를 모두 겹치면 다리의 높낮이 각도가 서로 일정부분 차이가 있는 것을 볼 수 있다.
또한 제1 주요 동작의 횟수 6회와 제2 주요 동작의 횟수 4회를 모두 더하면 10회로 다리를 들어올리는 재활 운동 컨텐츠에서 지정한 10회라는 숫자를 사용자가 모두 수행하였으므로, 수행 횟수의 완료도(completion rate)은 100%인 것을 볼 수 있다.
또한 제1 주요 동작의 비율을 구해보면 6/10=60%로 사용자가 정해진 동작을 수행하는데 6회 정도만 제대로 수행하고 그 이후에는 수행의 어려움을 느꼈다는 것을 알 수 있다. 즉 전체 수행해야 하는 총 횟수에 대한 제1 주요 동작의 횟수는 재활 운동 컨텐츠를 사용자가 수행하기에 어느 정도의 난이도를 가지고 있는지의 지표로 활용할 수 있다.
다만 여기서 제1 주요 동작과 제2 주요 동작으로 2개의 그룹으로만 재활 운동을 촬영한 사진을 나누는 경우를 설명하였으나, 그 외에도 상관 계수로 인해 묶이는 형태에 따라 2개 이상의 그룹으로 나눌 수도 있다. 이때 각 그룹에 속한 이미지의 수를 기준으로 제1 주요 동작부터 제n 주요 동작으로 구분할 수 있다.
그 외에도 각 동작을 수행하는 동안 소요된 시간을 고려하여 재활 운동 컨텐츠의 난이도가 사용자에게 적절한지 판단하는 지표로 사용할 수 있다. 이때 소요된 시간은 각 이미지가 촬영된 시간의 차이를 기준으로 할 수 있다. 이에 대해서는 도 6과 함께 보다 자세히 살펴보기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에서 사용될 수 있는 이미지 촬영 시간 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참고하면 총 10회의 사진을 촬용하는 동안 각각의 시간 차이를 9개의 값을 구하는 것을 볼 수 있다. 이때 각 이미지의 촬영 시간 사이의 간격을 구하면 이는 곡 해당 운동을 수행한 수행 시간이 된다. 물론 이 경우 맨 처음 수행안 1회 운동의 경우 이전의 사진이 없으므로 수행 시간을 이미지의 촬영 시간만으로는 구할 수가 없다.
대신 재활 운동 컨텐츠의 재생이 시작된 시간을 기준으로 첫번째 이미지가 촬영된 시간을 구하면 첫번째 재활 운동을 수행한 수행 시간을 구할 수 있다. 또는 사진을 촬영할 때 음성 인식을 이용하는 것처럼 재활 운동 컨텐츠를 재생할 때도 음성 인싱을 이용해서 "시작" 음성을 말하면 컨텐츠를 재생하고, 이때부터 1회 운동의 사진이 촬영된 시간까지를 구하면 첫번째 재활 운동을 수행한 수행 시간을 구할 수 있다.이렇게 각 재활 운동의 수행 단위별로 수행 시간을 구하고, 그 평균, 표준편차 및 변동계수를 구할 수 있다. 이는 다음의 수학식 2를 통해서 구할 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112018024783502-pat00017
수학식 2에서 평균시간(mean)은 환자가 수행한 운동 횟수의 평균 수행시간을 의미하며, 표준편차(std)는 운동 횟수의 수행시간 간의 표준편차를 그리고 변동계수(cov)는 운동 횟수의 수행시간 간의 변동성을 의미한다.
변동계수는 0~100%의 범위를 가지며, 낮을수록 일정한 운동 수행시간을 통한 재활운동을 수행하고 있음을 의미하고 변동성이 커질수록 불규칙적인 운동수행 시간을 나타낸다. 따라서 운동 관리자는 아래와 같은 시간에 따른 결과표를 통해 환자의 운동수행 시간 결과를 한눈에 확인할 수 있다.
Mean Std cov
시간 10.33 0.25 2.35
표 1을 참고하면 총 10회의 운동을 수행하면서 평균 수행 시간은 10.33초이며, 표준 편차는 0.25, 변동계수는 2.35라는 것을 알 수 있다. 이는 사용자가 규칙적으로 재활 운동을 수행했음을 말하고, 이는 해당 사용자가 현재 진행중인 재활 운동 컨텐츠가 적절하므로 이를 그대로 유지하거나 또는 다음 단계의 난이도가 더 높은 재활 운동 컨텐츠를 진행해야 하나의 지표로 제공될 수 있다.
즉 이와 같은 결과표는 수치, 그래프, 그림으로 표기하여 재활 운동 컨텐츠가 재생되는 화면이나 사용자의 스마트폰에 제공될 수 있다. 또한 통신을 통해 재활 운동 관리자에게 전송되며, 환자의 재활 운동 결과를 한눈에 확인하도록 제공될 수 있다. 또한 재활 운동 결과를 통해 환자에 맞춤형 재활 운동을 수행하기 위한 프로토콜을 전송하여 원격 재활의 효율적 관리가 가능하다.
정리하면, 본 발명에서 제안하는 원격 재활 분석 장치는 모바일 컴퓨터 등에 탑재된 재활 운동 콘텐츠(영상 가이드)를 통해 환자는 운동을 수행하며, 환자에게 특정 동작 유지 시에 음성 또는 리모컨을 통해 이벤트를 발생하도록 유도한다.
다음으로 특정 이벤트 발생 시에는 카메라를 통한 이미지 데이터 및 이미지 촬영 시간을 획득하여 재활 운동을 분석하는데 사용된다. 여기서 이미지 데이터를 통해서는 재활 운동의 수행 횟수, 수행 횟수의 완료도, 수행의 난이도 등을 구할 수 있다. 또한, 이미지 촬영 시간을 통해서도 수행의 난이도를 구할 수 있다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참고하면 사용자는 운동을 시작하기 전에 1회의 훈련 동작을 수행한다. 이때 도 7에 예시된 훈련 동작은 한 팔을 올렸다가, 일정 시간 유지하고 다시 내리는 동작이다. 이렇게 사용자의 훈련 동작을 1회 기록한 후에, 이에 기초하여 사용자의 재활 운동 컨텐츠의 재생 속도를 조정할 수 있다.
예를 들면 1회 수행에서 사용자가 팔을 들어 올리는 도달 시간이 4초, 팔을 든 상태를 유지하면서 리모콘의 시작 버튼을 누르고, 팔을 유지하다가 힘이 들어서 내리는 순간에 종료 버튼을 누르면 사진이 찍히고, 이때의 유지 시간이 4초, 마지막으로 팔을 내리는 하강 시간이 5초라고 하자. 그러면 그 이후부터는 해당 재활 운동 컨텐츠의 재생 속도를 이 5초+4초+5초에 맞춰서 재생할 수 있다.
그래서 2번째 훈련 동작을 수행할 때 재활 운동 컨텐츠의 재생 속도를 조절하고, 그에 맞춰서 사용자의 동작 정보를 수집한다. 만약 마지막 3회 훈련에서 사용자가 4초간을 유지하지 못하고 2초만 수행한 후에 사진을 찍은 경우에는 해당 횟수에서의 수행도를 유지 시간을 기준으로 2초/4초=50%로 평가할 수 있다.
대부분의 재활 운동이 단순히 들었다 내리는 것만 있는 것이 아니라 유지하는 동작도 있기 때문에 이를 재활 훈련의 수행 횟수의 완료도를 평가하는데 반영할 수 있다. 즉 도 7의 예에서는 2.5회/3회를 전체 한 세트의 수행도로 평가할 수 있다.
도 8을 참고하면 무릎 재활 훈련을 수행하는 경우의 분석 정보를 사용자나 재활 운동 관리자에게 제공하는 사용자 그래픽 화면(GUI)의 예를 볼 수 있다. 1번에는 재활 운동의 프로그램의 이름이, 2번에는 재활 운동 컨텐츠의 이미지가 도시되어 있다.
도 8의 예에서 볼 수 있듯이 Total Knee Replacement 재활 운동 프로그램은 T3458 식별자를 가지는 pulling bent knee backwards와 T3487 식별자를 가지는 lifting knee from chair with towel의 2가지 동작으로 구성된 프로그램이다. 이때 각각의 운동의 수행결과가 4번과 5번 자리에 표시되어 있다.
이를 통해서 각 동작의 운동을 일자별로 어떻게 수행했는지 수행도를 제공할 수 있다. 또한 그와 함께 해당 동작을 수행하는 동안 어느 정도의 고통이 있었는지를 지표로 함께 제공할 수 있다. 여기서 통증 지수는 사용자 설문을 통해서 수치화 할 수 있다.
또는 재활 운동을 수행하는 사용자의 얼굴 표정, 각 동작을 반복 수행하면서 발생하는 시간의 격차, 각 동작을 반복 수행하면서 동작을 얼만큼 완전하게 따라하는지 등을 기준으로 이미지 분석을 통해서 자동으로 통증 지수를 산출할 수 있다. 예를 들면 앞서 촬영 시간을 기준으로 구한 변동 계수에 기초하여 통증 지수를 산출할 수 있다.
도 8과 같이 분석 결과를 재활 운동의 관리자에게 제공한다면 한눈에 해당 사용자가 재활 운동을 얼마나 성실하게 수행하고 있는지 파악할 수 있다. 또한 앞서 설명한 재활 운동의 횟수의 완료도(completion), 통증 지수(pain sclae) 등에 기초해서 관리자에게 재활 운동의 스케줄링을 위한 지표를 제공할 수 있다.
예를 들면 재활 운동의 횟수의 완료도가 기 설정된 제1값 이상이고, 사용자의 통증 지수가 기 설정된 제2값 이하인 경우에는 다음 재활 운동 프로그램으로 넘어가는 것이 바람직하다는 안내를 제공할 수 있다. 또는 재활 운동의 횟수의 완료도(completion), 통증 지수(pain sclae) 등에 기초하여 사용자의 재활 운동에 대한 숙련을 나타내는 지수(index)를 다음의 수학식 3과 같이 생성해서 관리자에게 제공할 수 있다. 이를 통해서 관리자가 지수에 기초하여 재활 운동을 스케줄링하는데 정보를 제공할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112018003237097-pat00004
여기서 수학식 3은 1차 주요 동작의 점유율을 포함한 다음의 수학식 4로 변형될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112018003237097-pat00005
또한 수학식 4는 고통 지수를 반영한 수학식 5로 확장될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112018003237097-pat00006
이하 수학식 4를 기준으로 계속해서 설명을 진행한다. 수학식 4에서 수행 횟수의 완료도는 높을수록 사용자가 재활 운동을 잘 수행하고 있다는 지표이고 0부터 100까지의 값을 갖는다. 재활 운동 컨텐츠에서 지정된 수행 횟수와 사용자가 실제로 재활 운동을 수행하면서 반복한 횟수의 비율을 통해 구할 수 있다.
다음으로 1차 주요 동작 점유율은 재활 운동을 반복하면서 어느 정도로 규칙적으로 동일한 자세로 재활 운동을 반복했는지 나타내는 지표로 높을수록 사용자가 재활 운동을 잘 수행하고 있다는 의미이다. 마찬가지로 0부터 100까지의 값을 가지며, 1차 주요 동작의 횟수와 전제 수행 횟수의 비율을 통해 구할 수 있다.
마지막으로 변동 계수는 재활 운동을 수행한 각 시간 사이의 규칙성을 나타내는 지표로 낮을 수로 사용자가 재활 운동을 잘 수행하고 있다는 의미이다. 앞서 설명한 것처럼 각 회별로 재활 운동의 수행한 시간을 측정하여, 수행 시간의 표준 편차를 평균으로 나눈 값을 이용해 구할 수 있다.
위의 수학식 4을 통해서 산출한 재활운동지표를 기준으로 이 값이 기 설정된 값보다 큰 경우에는 사용자가 재활 운동을 잘 수행하고 있다는 의미이므로 다음 재활 운동 프로그램, 예를 들면 난이도가 더 높은 재활 운동을 수행하도록 의료진에게 알람을 제공할 수 있다.
앞서 도 4 내지 도 5에서 예시로 설명한 다리를 드는 재활 운동의 수행 결과를 분석해보면 수행 횟수의 완료도는 10/10 으로 100%의 값을 가지며, 1차 주요 동작 점유율은 6 / 10 = 60%의 값을 가지며, 변동 계수는 0.25 / 10.33 = 2.35의 값을 가지므로 재활 운동 지표는 100 * 60 / 2.35 = 25.53%의 값을 얻을 수 있다.
만약 사용자가 지속적으로 반복 수행하여 수행 횟수의 완료도 100%, 1차 주요 동작 점유율 90%, 변동 계수 1의 값을 갖는다면 재활 운동 지표는 100*90/1 = 90%의 값을 얻을 수 있다. 기 설정된 값이 85라고 한다면 이 정도로 다리를 드는 재활 운동을 높은 수치로 달성한 사용자는 다음 프로그램인 예를 들면 도 4 내지 도 5의 재활 운동과 유사하지만 한 다리가 아닌 두 다리를 모두 드는 재활 운동을 수행하도록 프로그램을 변경할 수 있다.
이때 재활 운동 프로그램을 변경하기 위한 판단 지표로서 재활 운동 지표를 의료진에게 제공하면, 겹침 이미지나 수행 횟수의 완료도, 변동 계수 등을 통해서 사용자의 재활 운동 수행의 진행을 파악하는 것보다 훨씬 더 간편하게 확인이 가능하며, 이를 통해서 재활 운동을 관리하기 위한 지표의 하나로써 활용이 가능할 것이다.
도 9를 참고하면 앞서 설명한 제1 주요 동작과 제2 주요 동작 및 이 동작을 수행하는데 소요된 시간의 평균, 분산 등의 지표를 확인할 수 있다. 여기서 단순해 해당 회차에서 수행한 결과 뿐만 아니라 이전, 예를 들면 전날이나 그 이전 날에 수행한 동일한 동작에 대한 통계 정보도 함께 제공하여 재활 훈련으로 인해 사용자의 재활 운동이 성과가 있는지에 대한 정보를 제공할 수 있다.
이렇게 지속적으로 재활 운동의 수행한 결과를 관리함으로써, 1회성의 관리에서 그치는 것이 아니라 사용자가 가정에서 간편하게 지속적으로 재활 운동을 수행하면 이에 기초하여 사용자와 의료진에게 각 재활 운동의 수행에 대한 정보를 지속적으로 제공하여 환자의 재활을 도울 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 원격 재활 분석 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 1과 도 2의 경우에는 TV를 이용하여 재활 운동을 가정에서 수행하는 경우를 설명하였는데, 이는 TV 외에도 모바일 컴퓨터 예를 들면 스마트 폰과 같은 장치를 이용해서도 재활 운동을 가정 내에서 용이하게 실시할 수 있다. 여기서 모바일 컴퓨터는 스마트 OTT(over the top) 기기, 핸드폰, 테블릿 PC 및 PDA등 모바일 프로세서가 탑재된 모든 기기를 말한다.
도 10을 참고하면, 모바일 컴퓨터는 측정부로 카메라를 포함할 수 있고, 그 내주에 촬영한 사진이나 재활 운동 컨텐츠나 그 분석 결과를 저장할 저장부를 포함할 수 있다.
그리고 평가부는 측정부에서 촬영한 사진을 분석해서 분석 결과를 생성할 수 있고 이를 통신부를 통해서 관리자의 모바일 단말로 바로 전송할 수 있다. 또는 서버(110)로 전송하면 관리자의 모바일 단말을 서버(110)에 접속하여 이를 확인할 수 있다.
이러한 시스템 구성을 통해 가정내 환자의 재활 운동 수행을 분석하고 결과 정보를 재활 운동 관리자가 이용할 수 있다. 즉 환자의 전면에 위치한 카메라가 특정 재활 운동 유지 시에 이벤트(음성 또는 리모컨)에 따른 데이터(이미지, 촬영 시간)를 획득하고 분석하여 재활운동을 평가하기 위한 결과를 도출한다.
그리고 이미지 데이터는 이미지들 간의 상관 계수를 측정하여 운동수행 중에 발생되는 주요 동작들을 추출하고 그에 따른 겹침 이미지 도출을 통해 관리가 용이한 모니터링 결과 화면을 제공하여 운동 관리자는 환자가 재활 운동 과정 중에 발생된 동작들을 쉽게 파악할 수 있다.
또한 측정된 이미지 촬영시간들을 이용하여 평균 운동 수행시간, 표준편차, 변동 계수를 통해 운동수행의 시간적 평가 지표로 적용한다. 이를 통해 운동 관리자는 환자가 수행한 재활운동의 과정을 짧은 시간에 보다 쉽게 파악할 수 있으며, 결과를 통해 맞춤형 재활 운동 프로토콜을 제시하여 효과적인 원격 재활을 수행할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 원격 재활 분석 장치가, 제1 재활 운동의 지정된 수행 횟수와 사용자가 실제로 수행한 횟수에 기초하여, 지정된 수행 횟수를 어느 정도 달성하였는지를 나타내는 수행 횟수의 완료도를 연산하는 단계;
    상기 원격 재활 분석 장치가, 상기 제1 재활 운동을 상기 사용자가 반복 수행하는 동안 각 회별 소요된 수행 시간에 기초하여, 상기 제1 재활 운동을 규칙적으로 반복 수행하였는지를 나타내는 변동 계수를 연산하는 단계; 및
    상기 원격 재활 분석 장치가, 상기 수행 횟수의 완료도 및 상기 변동 계수에 기초하여, 상기 사용자가 상기 제1 재활 운동을 수행한 결과를 나타내는 분석 결과를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 분석 결과를 생성하는 단계는,
    상기 수행 횟수의 완료도를 상기 변동 계수로 나눈 값을 재활 운동 지표로 연산하는 단계를 포함하는 원격 재활 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수행 횟수의 완료도를 연산하는 단계는,
    상기 실제로 수행한 횟수를 상기 지정된 수행 횟수로 나눈 값을 상기 수행 횟수의 완료도로 연산하는 단계를 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 변동 계수를 연산하는 단계는,
    상기 각 회별 소요된 수행 시간의 평균과 표준 편차를 연산하는 단계; 및
    상기 표준 편차를 상기 평균으로 나눈 값을 상기 변동 계수로 연산하는 단계를 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 변동 계수를 연산하는 단계는,
    원격 재활 분석 장치가, 상기 사용자가 상기 제1 재활 운동을 반복 수행하면서 촬영한 복수의 이미지에 기초하여, 상기 실제로 수행한 횟수와 상기 각 회별 소요된 수행 시간을 산출하는 단계를 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 실제로 수행한 횟수와 상기 각 회별 소요된 수행 시간을 산출하는 단계는,
    시작-도달-종료의 사이클을 가진 상기 제1 재활 운동을 반복하면서 상기 도달 시점마다 촬영된 이미지의 수를 상기 실제로 수행한 횟수로 추정하는 단계; 및
    상기 복수의 이미지의 촬영 시간의 차를 상기 각 회별 소요된 수행 시간으로 추정하는 단계를 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 분석 결과를 생성하는 단계는,
    상기 복수의 이미지의 유사한 정도를 나타내는 상관 계수에 기초하여 상기 복수의 이미지를 주요 동작을 촬영한 이미지의 A 그룹과 그 외의 이미지의 B 그룹으로 분류하는 단계; 및
    상기 복수의 이미지의 수에서 상기 A 그룹에 속한 이미지의 수의 비율을 나타내는 주요 동작 점유율에 기초하여 상기 분석 결과를 보정하는 단계를 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 분석 결과를 보정하는 단계는,
    상기 수행 횟수의 완료도를 상기 변동 계수로 나눈 값에 상기 주요 동작 점유율을 곱한 값을 재활 운동 지표로 연산하는 단계를 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 재활 운동 지표가 기 설정된 값을 초과하는 경우, 재활 운동의 관리자에게 상기 제1 재활 운동보다 더 난이도가 높은 재활 운동을 진행할 것을 안내하는 단계를 더 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 분석 결과를 생성하는 단계는,
    상기 A 그룹에 속한 이미지를 하나의 이미지로 겹친 제1 겹침 이미지를 생성하는 단계; 및
    상기 B 그룹에 속한 이미지를 하나의 이미지로 겹친 제2 겹침 이미지를 생성하는 단계를 포함하는,
    원격 재활 분석 방법.
  11. 제1 재활 운동을 따라할 수 있도록 재활 운동 컨텐츠가 재생되는 표시부;
    상기 재활 운동 컨텐츠를 따라하는 사용자의 움직임을 측정하는 측정부; 및
    상기 제1 재활 운동의 지정된 수행 횟수와 사용자가 실제로 수행한 횟수에 기초하여, 지정된 수행 횟수를 어느 정도 달성하였는지를 나타내는 수행 횟수의 완료도를 연산하고, 상기 제1 재활 운동을 상기 사용자가 반복 수행하는 동안 각 회별 소요된 수행 시간에 기초하여, 상기 제1 재활 운동을 규칙적으로 반복 수행하였는지를 나타내는 변동 계수를 연산하고, 상기 수행 횟수의 완료도 및 상기 변동 계수에 기초하여, 상기 사용자가 상기 제1 재활 운동을 수행한 결과를 나타내는 분석 결과를 생성하는 분석부를 포함하고,
    상기 분석 결과는 상기 수행 횟수의 완료도를 상기 변동 계수로 나눈 값을 재활 운동 지표로 연산하는 원격 재활 분석 장치.
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