KR102031243B1 - 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법 - Google Patents

스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법 Download PDF

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정재훈
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Abstract

본 발명은 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법을 개시한다. 즉, 본 발명은 깊이 카메라, 다양한 센서 등을 이용해서 운동 중인 사용자의 신체 주요 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등에 대한 움직임, 운동 형태, 운동 반복 횟수, 운동 무게 등의 다양한 정보를 인식하고, 상기 인식된 다양한 정보를 근거로 사용자가 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 인식함으로써, 간편하고 편리하게 운동 중인 사용자의 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인할 수 있다.

Description

스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법{Apparatus for recogniting free weight training motion and method thereof}
본 발명은 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 깊이 카메라, 다양한 센서 등을 이용해서 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체 주요 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등에 대한 움직임, 운동 형태, 운동 반복 횟수, 운동 무게 등의 다양한 정보를 인식하고, 상기 인식된 다양한 정보를 근거로 사용자가 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 인식하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
웨이트 트레이닝(weight training)은 근육 발달을 통해 강한 체력을 기르기 위한 저항 운동(resistance exercise)을 의미하며, 운동 방법은 프리웨이트 트레이닝(free weight training)과 머신 웨이트 트레이닝(machine weight training)으로 분류된다.
이 중 역기나 아령 등을 들어올리면서 운동을 수행하는 프리웨이트 타입의 운동 기구에서의 운동량 측정 장치의 경우, 복잡한 구조 및 고가로 인해 범용적으로 사용되지 않고 있으며, 프리웨이트 트레이닝으로 정의된 운동들을 정확하게 측정하지 못하고 있는 상태이다.
또한, 부정확한 동작의 반복 또는 비정상적인 체중의 지지로 수행되는 프리웨이트 트레이닝의 경우, 부상 발생의 위험이 존재한다.
한국등록특허 제10-1387953호 [제목: 운동기구 중량측정기 및 이를 포함하는 운동 관리시스템]
본 발명의 목적은 깊이 카메라, 다양한 센서 등을 이용해서 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체 주요 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등에 대한 움직임, 운동 형태, 운동 반복 횟수, 운동 무게 등의 다양한 정보를 인식하고, 상기 인식된 다양한 정보를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 인식하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명의 다른 목적은 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련하여 수집된 정보들과 미리 저장된 최적의 운동코스와 우수한 경기력의 선수에 대응하는 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 정보들 간의 비교를 통해, 부분적인 강화 운동, 운동 기술의 재교육, 사용자의 신체정보 등에 대해 피드백을 제공하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치는 운동 전 사용자의 신체정보 측정을 위한 영상 정보를 획득하고, 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체의 움직임에 따른 신체 표면 변화, 각 관절의 움직임 및 상기 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 포함하는 영상 정보를 획득하는 깊이 카메라; 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구의 상태를 측정하고, 상기 사용자를 인식하는 센서부; 및 상기 획득된 영상 정보 및 상기 측정된 운동 기구의 상태를 근거로 상기 사용자가 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보, 상기 운동 기구의 종류 및 무게, 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 각각 확인하고, 상기 확인된 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 상기 확인된 운동 기구의 종류 및 무게, 상기 확인된 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인하고, 저장부에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라, 상기 사용자의 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 피드백 정보를 생성하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 센서부는, 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위를 측정하는 초음파 센서; 상기 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 인식하는 RFID 리더기; 상기 운동 기구에 부착된 자석에 대한 자기장 크기를 측정하는 홀센서; 상기 운동 기구에 부착된 자석에 대한 자기장 크기를 측정하는 마그네틱 센서; 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자에 대해서 시간 변화에 따른 상기 사용자의 신체의 움직임 및 상기 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 측정하는 압력판; 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식하는 안면인식 센서; 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식하는 지문인식 센서; 및 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식하는 홍채인식 센서를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 제어부는, 상기 획득된 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위 중 적어도 하나를 근거로 상기 사용자가 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인하며, 상기 획득된 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 운동 기구로부터 인식된 고유 식별자 중 적어도 하나를 근거로 상기 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게를 확인하며, 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 시간 변화에 따른 신체 및 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포 중 적어도 하나를 확인할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 방법은 깊이 카메라에 의해, 운동 전 사용자의 신체정보 측정을 위한 영상 정보 및, 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체의 움직임에 따른 신체 표면 변화, 각 관절의 움직임 및 상기 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 포함하는 영상 정보를 획득하는 단계; 센서부에 의해, 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구의 상태를 측정하고, 상기 사용자를 인식하는 단계; 제어부에 의해, 상기 획득된 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위 중 적어도 하나를 근거로 상기 사용자가 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보를 각각 확인하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 획득된 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 운동 기구로부터 인식된 고유 식별자 중 적어도 하나를 근거로 상기 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게를 확인하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 시간 변화에 따른 신체 및 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 각각 확인하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 확인된 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 상기 확인된 운동 기구의 종류 및 무게, 상기 확인된 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인하는 단계; 상기 제어부에 의해, 저장부에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 비교하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 비교 결과에 따라, 상기 사용자의 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 피드백 정보를 생성하는 단계; 및 상기 제어부에 의해, 상기 생성된 피드백 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 피드백 정보는, 상기 사용자에게 맞춤형 정보인 최적의 운동 코스 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 성취 여부 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 각 관절의 역학적인 요소, 부분적인 강화 운동을 위한 정보, 운동 기술의 재교육을 위한 정보, 상기 표준 자세 정보와 상기 촬영된 사용자의 신체 및 각 관절의 움직임이나 족부의 위치에 대한 비교 영상 정보, 사용자 인식 결과 및 사용자의 신체 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 발명은 깊이 카메라, 다양한 센서 등을 이용해서 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체 주요 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등에 대한 움직임, 운동 형태, 운동 반복 횟수, 운동 무게 등의 다양한 정보를 인식하고, 상기 인식된 다양한 정보를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 인식함으로써, 간편하고 편리하게 운동 중인 사용자의 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련하여 수집된 정보들과 미리 저장된 최적의 운동코스와 우수한 경기력의 선수에 대응하는 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 정보들 간의 비교를 통해, 부분적인 강화 운동, 운동 기술의 재교육, 사용자의 신체정보 등에 대해 피드백을 제공함으로써, 해당 사용자에게 최적화된 맞춤형 운동 방식을 제공하고, 원하는 부분을 특정적으로 강화시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 리프팅 운동 구간별 족부 압력의 변화를 나타낸 도이다.
도 4 내지 도 28은 본 발명의 실시예에 따른 프리 웨이트 트레이닝의 종류를 나타낸 도이다.
도 29 내지 도 30은 본 발명의 실시예에 따른 Q-angle의 예를 나타낸 도이다.
도 31은 본 발명의 실시예에 따른 인체의 중앙선의 예를 나타낸 도이다.
도 32는 본 발명의 실시예에 따른 인체의 중심선 및 중력선의 예를 나타낸 도이다.
도 33 내지 도 34는 본 발명의 실시예에 따른 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)는 깊이 카메라(100), 센서부(200), 통신부(300), 저장부(400), 표시부(500), 음성 출력부(600) 및 제어부(700)로 구성된다. 도 1에 도시된 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 1에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)가 구현될 수도 있다.
상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)는 스마트 폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다.
웨이트 트레이닝에 포함된 프리웨이트 트레이닝은 자신의 신체를 이용(예를 들어 스쿼트, 런지, 턱걸이, 푸쉬업 등 포함)하거나, 바벨, 덤벨(또는 케틀벨), E-Z 바 등을 이용하는 운동을 나타내며, 상기 프리웨이트 트레이닝의 특징은 관절의 가동 범위가 넓어 신체의 자유로운 운동이 가능하다는 점이다.
또한, 상기 웨이트 트레이닝에 포함된 머신웨이트 트레이닝은 피트니스 클럽 등에서 머신(또는 기구)을 사용하여 하는 운동을 나타내며, 레그프레스, 체스트 프레스, 시티드 로우 등이 있으며, 상기 웨이트 트레이닝의 특징은 관절의 가동 범위가 머신(또는 기구/기계)에 의해 정해져 있으므로, 안전한 운동을 수행할 수 있다는 점이다.
정확한 운동 방법과 반복횟수, 적절한 무게의 근력 운동은 인간에게 근력의 향상과 근육의 증가로 인한 다양한 이점을 제공하지만, 운동시 부정확한 동작의 반복 또는 비정상적인 체중의 지지 등으로 인하여 부상이 발생한다.
또한, 역도의 경우를 예를 들면, 운동 시 신체의 다양한 근육을 사용하게 되는데, 정확한 운동 기술과 운동 구간별 발의 체중 분포 그리고 각 운동 구간별 관절의 운동 속도(또는 파워)는 경기력을 결정하는 아주 중요한 요소가 된다.
본 발명의 기술적 특징에 의해, 우수한 경기력의 선수와 운동 구간별 발의 압력 분포와 운동 구간별 운동 기술을 비교하여, 부분적인 강화 또는 운동 기술의 재교육 등을 할 수 있다.
여기서, 운동의 구간이 의미하는 것은 운동 구간별 신체가 사용하는 근육이 다르다는 것이다. 이는 운동 구간별 측정을 통하여 원하는 해당 부분을 특정적으로 강화시킬 수 있다는 것을 의미한다.
또한, 상기 프리웨이트 트레이닝 운동은 다음과 같은 몇 가지 특징이 있다.
즉, 첫째로 두발은 지면과 접촉을 한 후에 서서 실시하는 운동들은 특정 범위(또는 지면으로부터의 높이)에서만 반복적으로 움직인다는 점이다. 운동 시(또는 운동중) 반복적으로 움직이는 범위(또는 높이)를 신장 대비 어느 정도의 높이(예를 들어 숄더프레스의 경우 83% ~ 116%)에서 반복적으로 움직이는가에 대한 측정을 덤벨, 바벨 등의 운동 기구에 초음파 센서를 장착(내장 또는 탈/부착식)하여 반복적으로 움직이는 지면과의 높이를 측정하여 운동의 형태와 운동의 반복 횟수를 알 수 있다.
둘째로 다른 측정 방법은 깊이 카메라를 이용하여 반복적으로 움직이는 관절을 촬영(또는 측정)하여 운동의 형태, 운동의 반복 횟수, 운동 기구의 종류, 운동 기구의 무게 등을 알 수 있다.
셋째로 상기의 두 가지의 방법을 개별적으로 적용하거나 또는 두 가지의 방법을 병합하여 적용할 수 있다.
넷째로 상기의 방법들을 이용하여 운동 시 발과 신체의 좌/우/앞/뒤 체중 분포를 확인하여 이상적인 운동을 제안할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 운동을 측정하기 위한 측정 요소는 다음과 같은 측정 요소들이 포함될 수 있다.
즉, 상기 측정 요소는 운동의 형태(예를 들어 높이와 동작을 인식하여 어떤 운동을 하고 있는지 판단), 운동의 반복 횟수(예를 들어 바벨과 덤벨이 반복적으로 움직이는 높이의 측정 또는 신체 관절의 어떤 부위가 반복적으로 움직이는지 판단), 실시한 운동의 무게(예를 들어 바벨 또는 덤벨이 몇 kg의 무게인지를 측정), 깊이 카메라를 이용하여 신체 및 관절의 움직임(예를 들어 관절의 움직임에 따른 위상, 각도, 속도, 변위 등 포함)의 측정과 분석 및, 움직임의 구간별 시간의 정보를 이용한 측정과 분석, 압력판을 이용하여 신체 및 관절의 움직임에 대한 족부압의 측정과 분석 및 움직임의 구간별 시간적 분석을 이용하여 족부 압력의 분포 및 족부 구획별 압력의 측정과 분석, 깊이 카메라와 압력판을 이용하여 신체 및 관절이 움직임과 족부압의 측정과 분석, 상기 측정을 구간별 시간의 정보를 이용하여 움직임 및 족부압 측정과 분석, 관절의 움직임을 통한 운동량 등의 측정 등을 포함할 수 있다.
상기 깊이 카메라(depth camera)(100)는 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 정면 및/또는 측면에 적어도 하나 이상(또는 복수로) 구성(또는 배치)할 수 있다.
여기서, 상기 깊이 카메라(100)는 3D 깊이 카메라(3D depth camera)로 computational camera의 한 종류로써, 기존의 2D에서 할 수 없었던 이미지 각 픽셀의 깊이값을 계산할 수 있는 카메라이다.
또한, 상기 깊이 카메라(100)는 미리 설정된 라이트 패턴을 방사하여, 카메라로 왜곡된 라이트 패턴을 찍어서 3D 객체(또는 3D 구조물)를 인식하는 방식이다.
즉, 상기 깊이 카메라(100)는 상기 찍은 라이트 패턴의 간격이나 변형, 크기를 근거로 해당 객체의 깊이를 계산할 수 있다.
또한, 상기 깊이 카메라(100)는 운동 전 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임 등을 포함하는 영상 정보(또는 운동 전 영상 정보)를 획득(또는 촬영)한다.
또한, 상기 깊이 카메라(100)는 해당 운동 중인 사용자의 정면 및/또는 측면에서, 상기 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임(또는 해당 운동 중인 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화), 운동 중인 사용자가 사용 중인 운동 기구에 부착된 고유 식별자(또는 고유 이미지 ID) 등을 포함하는 영상 정보를 획득(또는 촬영)한다. 여기서, 상기 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화는 관절의 움직임에 따른 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이(depth) 등을 포함한다. 또한, 상기 운동 기구는 바벨(barbell), 덤벨(dumbbell)(또는 케틀벨(kettlebell)), E-Z 바(E-Z bar) 등을 포함한다. 또한, 상기 고유 식별자는 운동 기구의 종류, 운동 기구의 무게 등에 따라 서로 다른 정보를 포함할 수 있다. 이때, 상기 영상 정보는 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 정면 및/또는 측면에서 해당 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 등을 촬영한 영상 정보일 수 있다. 여기서, 상기 깊이 카메라(100)는 해당 영상 정보뿐만 아니라 해당 사용자 주변의 음성 정보를 함께 획득할 수도 있다.
본 발명의 실시예에서는 깊이 카메라(100)로 ToF(Time-of-Flight) 방식의 카메라를 주로 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 스테레오 방식(stereo-type), 구조화된 패턴 방식(structured pattern) 등의 깊이 카메라를 사용할 수도 있다.
또한, 객체의 모양(또는 형태) 및 거리(또는 깊이)를 인식하고, 해당 객체의 이동을 감지할 수 있는 다양한 형태의 깊이 카메라를 이용할 수도 있다.
또한, 상기 깊이 카메라(100)는 키넥트 카메라(kinect camera)로 구성할 수도 있다.
즉, 상기 키넥트 카메라는 전면의 객체(또는 사용자)의 컬러 영상(color view)을 획득하기 위한 RGB 카메라(미도시)와, 적외선 송출 프로젝터(미도시)와 적외선 카메라(미도시)로 전면 객체에 픽셀 단위의 적외선을 송출(또는 방사)하여 객체의 깊이 정보(또는 거리 정보) 및 깊이 정보를 나타내는 영상(depth view)을 추출하기 위한 3D 깊이 센서(3D depth sensor)(미도시)와, 주변의 소리나 음성 정보를 획득하기 위한 멀티-어레이 마이크(Multi-Arrary MIC)(미도시)로 구성한다.
또한, 상기 깊이 카메라(100)는 상기 키넥트 카메라 이외에도, 객체(또는 입체)의 표면을 인지(또는 깊이 산출/측정)할 수 있는 모션 캡처 방식, FGB(Fiber Bragg Grating) 방식 등을 이용할 수도 있다.
또한, 상기 깊이 카메라(100)는 상기 키넥트 카메라 이외에도, RGB 카메라, IMU 센서, 가속도 센서, 형상 센서(shape sensor), FGB, 레이저 센서, 위치 센서, 라이다(Lidar) 센서, 멀티 카메라, 광학식 마커, 마그네틱 센서, 적외선 센서, 광학 센서, 반도체 센서 등을 이용하여 객체의 표면(또는 깊이)을 측정할 수도 있다.
도 2에 도시한 바와 같이, 센서부(200)는 초음파 센서(210), RFID 리더기(220), 홀센서(230), 마그네틱 센서(240), 압력판(250), 안면인식 센서(260), 지문인식 센서(270) 및 홍채인식 센서(280)로 구성된다. 도 2에 도시된 센서부(200)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 2에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 센서부(200)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 센서부(200)가 구현될 수도 있다.
상기 센서부(200)는 상기 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구의 상태를 측정하고, 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자를 인식한다. 여기서, 상기 운동 기구의 상태(또는 운동 기구의 상태 정보)는 상기 운동 중인 사용자의 운동 기구 사용에 따라 상기 운동 기구의 시간 변화에 따른 높이 변화에 대한 정보, 상기 운동 기구의 고유 식별자, 자기장 크기, 운동 구간별 족부 압력 등을 포함할 수 있다.
상기 초음파 센서(210)는 상기 운동 중인 사용자에 의해 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 움직이는 구간의 움직임 범위)를 측정한다. 이때, 상기 초음파 센서(210)는 시간 변화에 따른 해당 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이 변화를 측정할 수도 있다.
상기 RFID 리더기(220)는 상기 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 인식한다. 이때, 상기 운동 기구는 무게 및 종류별로 서로 다른 고유 식별자(또는 해당 서로 다른 고유 식별자를 포함하는 태그)가 부착된 상태일 수 있다. 여기서, 상기 서로 다른 고유 식별자를 포함하는 태그는 상기 운동 기구에 탈/부착하여 구성할 수도 있다.
또한, 상기 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구가 바벨, 덤벨, E-Z 바 등과 같이 좌/우로 추(또는 고정추)가 배치되는 경우, 상기 RFID 리더기(220)는 좌/우 추에 각각 부착된 태그 내의 고유 식별자를 각각 인식하거나 또는, 좌측 및 우측 중 일측에 부착된 하나의 태그 내의 고유 식별자를 인식한다. 이때, 상기 RFID 리더기(220)에서 좌/우측에 각각 부착된 태그로부터 각각 고유 식별자를 인식하는 경우, 해당 운동 기구의 무게는 상기 인식된 고유 식별자에 포함된 무게 정보(예를 들어 좌측 및 우측의 추 무게가 개별적인 무게 정보)를 합산하여 산출할 수 있으며, 상기 RFID 리더기(220)에서 좌측 및 우측 중 일측에 부착된 하나의 태그로부터 고유 식별자를 인식하는 경우, 해당 운동 기구의 무게는 상기 하나의 태그로부터 인식된 고유 식별자에 포함된 무게 정보(예를 들어 좌측 및 우측의 추 무게가 합산된 무게 정보)로 산출할 수 있다.
상기 홀센서(230)는 상기 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구에 부착된 자석에 대한 자기장 크기를 측정한다. 이때, 상기 운동 기구의 일측에는 무게별로 서로 다른 자기장 크기를 갖는 자석이 부착된 상태일 수 있다.
상기 마그네틱 센서(240)는 상기 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구에 부착된 자석에 대한 자기장 크기를 측정한다.
여기서, 상기 홀센서(230) 또는 상기 마그네틱 센서(240)와, 상기 운동 기구에 부착된 자석 간의 거리는 미리 설정된 오차 범위 이내의 반경에 위치하도록 구성하여, 해당 홀센서(230) 또는 마그네틱 센서(240)에서 상기 운동 기구에 부착된 자석으로부터 일정하게 자기장 크기를 측정하도록 구성하여, 정확도를 높일 수 있다.
상기 압력판(또는 압력 발판)(250)은 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자에 대해서 시간 변화에 따른 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 측정한다. 여기서, 상기 운동 구간은 사용자가 수행하는 일련의 운동에 대해서 각 단계별로 사용되는 특정 근육, 관절의 각도 등이 나누어져 있는 상태를 나타낸다.
도 3에 도시된 바와 같이, 상기 사용자가 상기 압력판(250)을 밟은 상태에서 상기 운동 기구를 이용하여 운동하는 경우, 시간 변화에 따른 운동 구간별로 사용자의 양쪽 발에 가해지는 압력에 변화가 발생한다.
즉, 상기 도 3에 도시된 바와 같이, 역도 인상의 4 구간 중 1 구간 ~ 2 구간의 족부 압력과 관절의 각도, 운동 속도 등을 올림픽 금메달리스트와 비교하여, 비대칭 및 관절의 각도, 속도 등에 대한 상대적인 비교 결과를 획득할 수 있고, 상기 획득된 비교 결과를 근거로 사용자의 부분적 강화 운동을 위한 정보로 활용할 수 있다. 이러한 역도의 인상 동작은 운동 구간별 족부 압력과 구간별 소요 시간, 중앙선 및 중력선(또는 중심선)을 이용한 좌/우 관절의 대칭 비교, 구간별 운동 시간 측정으로 파워를 산출하는데 활용될 수 있다.
상기 안면 인식 센서(260)는 상기 운동 기구의 일측, 해당 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자의 전면의 일측, 상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 일측에 구성한다.
또한, 상기 안면 인식 센서(260)는 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식(예를 들어 Face ID)한다.
상기 지문인식 센서(270)는 상기 운동 기구의 일측, 상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 일측에 구성한다.
또한, 상기 지문인식 센서(270)는 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식한다.
상기 홍채인식 센서(280)는 상기 운동 기구의 일측, 해당 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자의 전면의 일측, 상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 일측에 구성한다.
또한, 상기 홍채인식 센서(280)는 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식한다.
또한, 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)는 상기 깊이 카메라(100)를 통해 촬영된 영상 정보에 포함된 사용자의 신체정보의 특징(예를 들어 팔과 다리 길이, 골반과 어깨의 비율 등 포함)을 근거로 사용자를 인식할 수도 있다.
이와 같이, 상기 깊이 카메라(100) 및 상기 센서부(200)는 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 정면 및/또는 측면에 구성(또는 배치/설치)되어, 해당 사용자의 정면 및/또는 측면에서 운동 중인 사용자와 관련한 다양한 정보를 수집(또는 획득/측정)할 수 있다.
또한, 인간은 직립 자세로 두발로 서서 중력의 영향을 받으며(이는 척추에 수직적인 부하로 척추 근육에 지속적인 부하를 줌), 움직이는 활동이 많은 것이 동물과 다른 특징임에도 불구하고, 앉은 자세에서 관절 운동을 측정하거나 중력의 영향을 최소화한 상태에서의 관절 운동을 측정하는 경우, 각 관절의 정확한 측정이라고 할 수 없다.
또한, 인간의 신체를 측정함에 있어서 중력을 배제하고 운동 또는 움직임을 측정하고 예측하는 것은 비과학적인 측정 방식에 해당한다.
따라서, 신체의 정확한 근력의 측정은 운동 능력(또는 경기력)을 예측할 수 있는 중요한 요소이며, 상기 압력판(250) 등을 이용하여 신체 무게 중심을 측정하는 본 발명의 실시예에 따른 상기 센서부(200)를 통한 측정 방법은 운동 시 비정상적인 스트레스의 최소화로 운동 능력에 절대적인 영향을 주며, 발의 압력과 신체의 전/측면에서의 중앙선 및 중력선(또는 중심선)을 이용한 측정 방식을 제공함에 따라 사용자의 운동 능력 향상에 도움을 줄 수 있다.
상기 통신부(300)는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 상기 외부의 임의의 단말기는 단말(미도시), 서버(미도시) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기 통신부(300)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
또한, 상기 통신부(300)는 유니버설 시리얼 버스(Universal Serial Bus: USB)를 통해 임의의 단말과 정보를 상호 전송할 수 있다.
또한, 상기 통신부(300)는 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 상기 단말, 상기 서버 등과 무선 신호를 송수신한다.
또한, 상기 통신부(300)는 상기 센서부(200)로부터 측정되는 다양한 정보를 수집한다.
상기 저장부(400)는 다양한 사용자 인터페이스(User Interface: UI), 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface: GUI) 등을 저장한다.
또한, 상기 저장부(400)는 상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다.
즉, 상기 저장부(400)는 상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한, 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 기본적인 기능을 위하여 출고 당시부터 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은 상기 저장부(400)에 저장되고, 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)에 설치되어, 제어부(700)에 의하여 상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
또한, 상기 저장부(400)는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)는 인터넷(internet)상에서 저장부(400)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영하거나, 또는 상기 웹 스토리지와 관련되어 동작할 수도 있다.
또한, 상기 저장부(400)는 상기 제어부(700)의 제어에 의해 상기 수집되는 상기 센서부(200)를 통해 측정된 다양한 정보 등을 저장한다.
또한, 상기 저장부(400)는 임의의 사용자와 관련한 개인 정보 등을 저장한다. 이때, 상기 개인 정보는 해당 사용자의 이름(또는 닉네임), 나이, 신장(또는 키), 몸무게, 발 사이즈 등을 포함한다.
또한, 상기 저장부(400)는 운동 형태별 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위, 고유 식별자별 운동 기구의 종류 및 무게 정보, 운동 기구의 무게별 자기장 크기 정보, 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보 등을 저장(또는 관리)한다.
이때, 상기 운동 형태는 바벨을 이용한 운동인 바벨 데드리프트, 벤트 오버 바벨 로우, 바벨 숄더프레스, 바벨 암컬, 바벨 벤치프레스, 인클라인/디클라인 바벨 벤치프레스, 바벨 스쿼트, 바벨 런지, 바벨 슈러그, 바벨 업라이트 로우, E-Z 바 트라이셉스 익스텐션, 덤벨(또는 케틀벨)을 이용한 운동인 덤벨 데드리프트, 덤벨 로우, 덤벨 숄더프레스, 얼터네이트 덤벨 암컬, 덤벨 벤치(또는 체스트)프레스, 인클라인/디클라인 덤벨 체스트 프레스, 덤벨 스쿼트, 덤벨 런지, 덤벨 슈러그, 덤벨 라테랄 라이즈, 원암 덤벨 트라이셉스 익스텐션, 덤벨 킥백 등을 포함한다. 여기서, 상기 데드리프트, 로우, 숄더프레스, 암컬, 벤치프레스, 인클라인/디클라인 벤치프레스, 스쿼트, 런지, 슈러그 등은 동일한 운동 동작에 대해서 사용하는 운동 기구(예를 들어 바벨 또는 덤벨)가 다른 상태일 수 있다. 따라서, 해당 운동 기구의 구별은 상기 영상 정보 내의 영상에 대한 영상 분석 또는 상기 운동 기구에서 인식된 고유 식별자를 통해 확인할 수 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 데드리프트(barbell deadlift)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 골반 하부에서 정강이의 중간까지 움직이는 운동이다. 상기 바벨 데드리프트에 의해 사용되는 관절은 고관절, 어깨 관절 등이며, 사용되는 근육은 등과 하지의 후면부 근육 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 데드리프트에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 고관절만이 움직이며 머리의 높이의 움직임이 발생하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 20cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 11%의 범위이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 벤트 오버 바벨 로우(bent over barbell row)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 골반 하부에서 무릎 아래까지 움직이는 운동이다. 상기 벤트 오버 바벨 로우에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 광배근, 상완이두근, 상완요골근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 벤트 오버 바벨 로우에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 머리의 위치가 낮아진 상태에서 고정이 된 것이 첫 번째 특징이고, 머리가 낮아진 상태에서 상완(또는 신전운동)과 팔꿈치(또는 굴곡 운동) 관절만이 움직이는 두 번째 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 40cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 22%의 범위이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 숄더프레스(barbell shoulder press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 바벨 숄더프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 삼각근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 숄더프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 어깨(외전운동)와 팔꿈치(신전운동) 관절만이 움직이는 운동은 해당 숄더프레스 밖에 없다는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 150cm ~ 210cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 83% ~ 116%의 범위이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 암 컬(barbell arm curl)은 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 골반 높이에서 쇄골까지 움직이는 운동이다. 상기 바벨 암 컬에 의해 사용되는 관절은 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 상완이두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 암 컬에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 팔꿈치(굴곡운동) 관절만이 움직이는 운동은 해당 암 컬 밖에 없다는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 150cm의 범위이며, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 83%의 범위이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 벤치프레스(barbell bench press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 바벨 벤치프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 대흉근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 벤치프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 누운 상태에서(무릎을 구부리는 점과 머리와 골반이 수평이 되는 특징) 어깨와 팔꿈치만이 움직이는 특징이 있다. 이때, 상기 바벨 벤치프레스가 팔굽혀펴기와 다른점은 누운 상태의 운동은 무릎을 구부리고 실시한다는 점이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 70cm ~ 110cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 39% ~ 61%의 범위이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 인클라인 바벨 벤치프레스(incline barbell bench press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 인클라인 바벨 벤치 프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 대흉근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 인클라인 바벨 벤치프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 비스듬히 누운 상태(머리가 골반보다 높은 경우)에서 (무릎을 구부리고 실시하는 점의 특징) 어깨와 팔꿈치만이 움직이는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 90cm ~ 130cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 50% ~ 72%의 범위이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 상기 디클라인 바벨 벤치프레스(decline barbell bench press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 디클라인 바벨 벤치프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈칠 관절 등이며, 사용되는 근육은 대흉근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 디클라인 바벨 벤치프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 비스듬히 누운 상태(머리가 골반보다 낮은 경우)에서 (무릎을 구부리고 실시하는 점의 특징) 어깨와 팔꿈치만이 움직이는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 60cm ~ 80cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 33% ~ 44%의 범위이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 스쿼트(barbell squat)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 쇄골 높이에서 배꼽의 위치까지 움직이는 운동이다. 상기 바벨 스쿼트에 의해 사용되는 관절은 고관절과 무릎 관절 등이며, 사용되는 근육은 대퇴사두근, 대퇴이두근, 반건양근, 반막양근, 대둔근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 스쿼트에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 양쪽 무릎과 고관절이 동시에 굴곡과 신전을 반복하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 150cm ~ 100cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 83% ~ 55%의 범위이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 런지(barbell lunge)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 쇄골 밑의 높이에서 가슴 하부까지 움직이는 운동이다. 상기 바벨 런지에 의해 사용되는 관절은 고관절과 무릎 관절 등이며, 사용되는 근육은 대퇴사두근, 대퇴이두근, 반건양근, 반막양근, 대둔근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 런지에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 앞에 위치한 한 발은 고관절과 무릎 관절이, 뒤에 위치한 발은 무릎 관절만 굴곡과 신전을 반복하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 140cm ~ 120cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 78% ~ 67%의 범위이다.
도 13에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 슈러그(barbell shurg)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 대전자에서 골반옆 위치까지 움직이는 운동이다. 상기 바벨 슈러그에 의해 사용되는 관절은 견흉관절 등이며, 사용되는 근육은 승모근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 슈러그에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 양쪽의 어깨 높이만 변화가 있는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 100cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 55%의 범위이다.
도 14에 도시된 바와 같이, 상기 바벨 업라이트 로우(barbell upright row)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 바벨이 배꼽 높이에서 쇄골의 위치까지 움직이는 운동이다. 상기 바벨 업라이트 로우에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 승모근, 삼각근, 상완요골근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 바벨 업라이트 로우에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 양쪽 어깨와 팔꿈치가 동시에 움직이며, 팔꿈치의 높이가 어깨와 비슷해지는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 140cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 77%의 범위이다.
도 15에 도시된 바와 같이, 상기 E-Z 바 트라이셉스 익스텐션(E-Z bar triceps extension)은 초음파 센서(210) 등을 장착한 E-Z 바가 머리 뒤의 중앙에서 머리 위까지 움직이는 운동이다. 상기 E-Z 바 트라이셉스 익스텐션에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 등이며, 사용되는 근육은 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 E-Z 바 트라이셉스 익스텐션에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 양쪽의 팔을 들어올린 후 팔꿈치 관절만의 운동으로 손의 높이만 변화가 있는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 155cm ~ 205cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 86% ~ 113%의 범위이다.
도 16에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 데드리프트(dumbbell deadlift)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 골반 하부에서 정강이의 중간까지 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 데드리프트에 의해 사용되는 관절은 고관절, 어깨 관절 등이며, 사용되는 근육은 등과 하지의 후면부 근육 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 데드리프트에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 고관절만이 움직이며 머리의 높이의 움직임이 발생하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 20cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 11%의 범위이다.
도 17에 도시된 바와 같이, 상기 벤트 오버 덤벨 로우(bent over dumbbell row)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 골반 하부에서 무릎 아래까지 움직이는 운동이다. 상기 벤트 오버 덤벨 로우에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 광배근, 상완이두근, 상완요골근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 벤트 오버 덤벨 로우에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 머리의 위치가 낮아진 상태에서 고정이 된 것이 첫 번째 특징이고, 머리가 낮아진 상태에서 상완(또는 신전운동)과 팔꿈치(또는 굴곡운동) 관절만이 움직이는 두 번째 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 40cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 22%의 범위이다.
도 18에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 숄더프레스(dumbbell shoulder press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 숄더프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 삼각근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 숄더프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 어깨(외전운동)와 팔꿈치(신전운동) 관절만이 움직이는 운동은 해당 숄더프레스밖에 없다는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 150cm ~ 210cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 83% ~ 116%의 범위이다.
도 19에 도시된 바와 같이, 상기 얼터네이트 덤벨 암 컬(alternate dumbbell arm curl)은 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 골반 높이에서 쇄골까지 움직이는 운동이다. 상기 얼터네이트 덤벨 암 컬에 의해 사용되는 관절은 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 상완이두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 얼터네이트 덤벨 암 컬에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 팔꿈치(굴곡운동) 관절만이 움직이는 운동은 해당 암 컬 밖에 없다는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 150cm의 범위이며, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 83%의 범위이다.
도 20에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 벤치프레스(또는 체스트 프레스)(dumbbell bench/chest press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 벤치프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 대흉근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 벤치프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 누운 상태에서(무릎을 구부리는 점과 머리와 골반이 수평이 되는 특징) 어깨와 팔꿈치만이 움직이는 특징이 있다. 이때, 상기 덤벨 벤치프레스가 팔굽혀펴기와 다른점은 누운 상태의 운동은 무릎을 구부리고 실시한다는 점이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 70cm ~ 110cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 39% ~ 61%의 범위이다.
도 21에 도시된 바와 같이, 인클라인 덤벨 체스트프레스(incline dumbbell chest press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 인클라인 덤벨 체스트프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 관절 등이며, 사용되는 근육은 대흉근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 인클라인 덤벨 체스트프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 비스듬히 누운 상태(머리가 골반보다 높은 경우)에서 (무릎을 구부리고 실시하는 점의 특징) 어깨와 팔꿈치만이 움직이는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 90cm ~ 130cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 50% ~ 72%의 범위이다.
도 22에 도시된 바와 같이, 상기 디클라인 덤벨 체스트프레스(decline dumbbell chest press)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 쇄골 높이에서 머리 위로 움직이는 운동이다. 상기 디클라인 덤벨 체스트프레스에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈칠 관절 등이며, 사용되는 근육은 대흉근, 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 디클라인 덤벨 체스트프레스에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 비스듬히 누운 상태(머리가 골반보다 낮은 경우)에서 (무릎을 구부리고 실시하는 점의 특징) 어깨와 팔꿈치만이 움직이는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 60cm ~ 80cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 33% ~ 44%의 범위이다.
도 23에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 스쿼트(dumbbell squat)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 쇄골 높이에서 배꼽의 위치까지 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 스쿼트에 의해 사용되는 관절은 고관절과 무릎 관절 등이며, 사용되는 근육은 대퇴사두근, 대퇴이두근, 반건양근, 반막양근, 대둔근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 스쿼트에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 양쪽 무릎과 고관절이 동시에 굴곡과 신전을 반복하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 150cm ~ 100cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 83% ~ 55%의 범위이다.
도 24에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 런지(dumbbell lunge)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 쇄골 밑의 높이에서 가슴 하부까지 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 런지에 의해 사용되는 관절은 고관절과 무릎 관절 등이며, 사용되는 근육은 대퇴사두근, 대퇴이두근, 반건양근, 반막양근, 대둔근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 런지에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 앞에 위치한 한 발은 고관절과 무릎 관절이, 뒤에 위치한 발은 무릎 관절만 굴곡과 신전을 반복하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 140cm ~ 120cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 78% ~ 67%의 범위이다.
도 25에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 슈러그(dumbbell shurg)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 대전자에서 골반옆 위치까지 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 슈러그에 의해 사용되는 관절은 견흉관절 등이며, 사용되는 근육은 승모근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 슈러그에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 양쪽의 어깨 높이만 변화가 있는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 100cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 55%의 범위이다.
도 26에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 라테랄 라이즈(dumbbell lateral raise)는 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 대전자에서 어깨까지 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 라테랄 라이즈에 의해 사용되는 관절은 어깨 관절 등이며, 사용되는 근육은 삼각근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 라테랄 라이즈에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 양쪽의 손이 어깨 높이까지 움직이며, 팔꿈치 관절은 고정이 되어 있는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 80cm ~ 150cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 44% ~ 83%의 범위이다.
도 27에 도시된 바와 같이, 상기 원암 덤벨 트라이셉스 익스텐션(one arm dumbbell triceps extension)은 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 머리 뒤의 중앙에서 머리 위까지 움직이는 운동이다. 상기 원암 덤벨 트라이셉스 익스텐션에 의해 사용되는 관절은 어깨와 팔꿈치 등이며, 사용되는 근육은 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 원암 덤벨 트라이셉스 익스텐션에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 서 있는 상태에서 한쪽의 팔을 들어올린 후 팔꿈치 관절만의 운동으로 손의 높이만 변화하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 155cm ~ 205cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 86% ~ 113%의 범위이다.
도 28에 도시된 바와 같이, 상기 덤벨 킥백(dumbbell kick back)은 초음파 센서(210) 등을 장착한 덤벨이 골반 옆에서 요추부까지 움직이는 운동이다. 상기 덤벨 킥백에 의해 사용되는 관절은 팔꿈치 등이며, 사용되는 근육은 상완삼두근 등이다. 또한, 상기 깊이 카메라(100)로 확인할 경우, 상기 덤벨 킥백에 의한 프리웨이트 트레이닝 운동 시, 머리의 위치가 낮아진 후 팔꿈치만 신전운동을 하여 손이 높이 변화하는 특징이 있다. 또한, 상기 깊이 카메라(100) 또는 상기 초음파 센서(210)를 통해 움직이는 높이의 범위로 확인할 수 있으며, 예를 들어 신장이 180cm일 경우, 움직임 범위가 약 90cm ~ 110cm의 범위이고, 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율은 약 50% ~ 61%의 범위이다.
또한, 상기 저장부(400)는 상기 제어부(700)의 제어에 의해 다음의 [표 1]의 운동 형태별 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위를 저장(또는 관리)할 수 있다. 이때, 신장은 미리 설정된 기준값(예를 들어 180cm)을 사용할 수 있다.
운동 형태 움직임 범위(cm) 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율(%)
바벨 데드리프트 80 ~ 20 44 ~ 11
벤트 오버 바벨 로우 80 ~ 40 44 ~ 22
바벨 숄더프레스 150 ~ 210 83 ~ 116
바벨 암 컬 80 ~ 150 44 ~ 83
바벨 벤치프레스 70 ~ 110 39 ~ 61
인클라인 바벨 벤치프레스 90 ~ 130 50 ~ 72
디클라인 바벨 벤치프레스 60 ~ 80 33 ~ 44
바벨 스쿼트 150 ~ 100 83 ~ 55
바벨 런지 140 ~ 120 78 ~ 67
바벨 슈러그 80 ~ 100 44 ~ 55
바벨 업라이트 로우 80 ~ 140 44 ~ 77
E-Z 바 트라이셉스 익스텐션 150 ~ 205 86 ~ 113
덤벨 데드리프트 80 ~ 20 44 ~ 11
벤트 오버 덤벨 로우 80 ~ 40 44 ~ 22
덤벨 숄더프레스 150 ~ 210 83 ~ 116
얼터네이트 덤벨 암 컬 80 ~ 150 44 ~ 83
덤벨 벤치프레스 70 ~ 110 39 ~ 61
인클라인 덤벨 체스트프레스 90 ~ 130 50 ~ 72
디클라인 덤벨 체스트프레스 60 ~ 80 33 ~ 44
덤벨 스쿼트 150 ~ 100 83 ~ 55
덤벨 런지 140 ~ 120 78 ~ 67
덤벨 슈러그 80 ~ 100 44 ~ 55
덤벨 라테랄 라이즈 80 ~ 150 44 ~ 83
원암 덤벨 트라이셉스 익스텐션 155 ~ 205 86 ~ 113
덤벨 킥백 90 ~ 110 50 ~ 61
상기 표시부(또는 디스플레이부)(500)는 상기 제어부(700)의 제어에 의해 상기 저장부(400)에 저장된 사용자 인터페이스 및/또는 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 다양한 메뉴 화면 등과 같은 다양한 콘텐츠를 표시할 수 있다. 여기서, 상기 표시부(500)에 표시되는 콘텐츠는 다양한 텍스트 또는 이미지 데이터(각종 정보 데이터 포함)와 아이콘, 리스트 메뉴, 콤보 박스 등의 데이터를 포함하는 메뉴 화면 등을 포함한다. 또한, 상기 표시부(500)는 터치 스크린 일 수 있다.또한, 상기 표시부(500)는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display: TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode: OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 3차원 디스플레이(3D Display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display), LED(Light Emitting Diode) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.또한, 상기 표시부(500)는 상기 제어부(700)의 제어에 의해 상기 수집되는 상기 센서부(200)를 통해 측정된 다양한 정보 등을 표시한다.상기 음성 출력부(600)는 상기 제어부(700)에 의해 소정 신호 처리된 신호에 포함된 음성 정보를 출력한다. 여기서, 상기 음성 출력부(600)에는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 등이 포함될 수 있다.
또한, 상기 음성 출력부(600)는 상기 제어부(700)에 의해 생성된 안내 음성을 출력한다.
또한, 상기 음성 출력부(600)는 상기 제어부(700)에 의해 상기 수집되는 상기 센서부(200)를 통해 측정된 다양한 정보 등에 대응하는 음성 정보(또는 음향 효과)를 출력한다.
상기 제어부(controller, 또는 MCU(microcontroller unit)(700)는 상기 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 전반적인 제어 기능을 실행한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 저장된 프로그램 및 데이터를 이용하여 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치(10)의 전반적인 제어 기능을 실행한다. 상기 제어부(700)는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함할 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다. CPU는 상기 저장부(400)에 액세스하여, 상기 저장부(400)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행할 수 있으며, 상기 저장부(400)에 저장된 각종 프로그램, 콘텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 동작을 수행할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 안면 인식 센서(260), 상기 지문인식 센서(270), 상기 홍채인식 센서(280) 등에 의해 인식된 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자에 대한 사용자 인식 결과를 상기 표시부(500) 및/또는 상기 음성 출력부(600)를 통해 출력한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 안면 인식 센서(260), 상기 지문인식 센서(270), 상기 홍채인식 센서(280) 등에 의해 인식된 상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자에 대한 정보를 확인하고, 상기 확인된 운동 중인 사용자에 대한 정보(또는 사용자 인식 결과)를 상기 표시부(500) 및/또는 상기 음성 출력부(600)를 통해 출력한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 획득된(또는 촬영된) 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화(또는 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임), 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 해당 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 움직이는 구간의 움직임 범위) 등을 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보 등을 확인(또는 판단/산출/측정)한다. 여기서, 상기 운동 형태는 바벨을 이용한 운동인 바벨 데드리프트, 벤트 오버 바벨 로우, 바벨 숄더프레스, 바벨 암컬, 바벨 벤치프레스, 인클라인/디클라인 바벨 벤치프레스, 바벨 스쿼트, 바벨 런지, 바벨 슈러그, 바벨 업라이트 로우, E-Z 바 트라이셉스 익스텐션, 덤벨(또는 케틀벨)을 이용한 운동인 덤벨 데드리프트, 덤벨 로우, 덤벨 숄더프레스, 얼터네이트 덤벨 암컬, 덤벨 벤치(또는 체스트)프레스, 인클라인/디클라인 덤벨 체스트 프레스, 덤벨 스쿼트, 덤벨 런지, 덤벨 슈러그, 덤벨 라테랄 라이즈, 원암 덤벨 트라이셉스 익스텐션, 덤벨 킥백 등을 포함한다. 이때, 상기 데드리프트, 로우, 숄더프레스, 암컬, 벤치프레스, 인클라인/디클라인 벤치프레스, 스쿼트, 런지, 슈러그 등은 동일한 운동 동작에 대해서 사용하는 운동 기구(예를 들어 바벨 또는 덤벨)가 다른 상태일 수 있다. 따라서, 해당 운동 기구의 구별은 상기 영상 정보 내의 영상에 대한 영상 분석 또는 상기 운동 기구에서 인식된 고유 식별자를 통해 확인할 수 있다. 또한, 상기 사용자의 신체 정보는 사용자의 신장 정보, 머리 위치, 어깨와 골반 그리고 무릎과 팔꿈치 높이의 대칭 정도, 다리길이, 팔길이, Q-angle(또는 Q각), 골반의 넓이, 어깨의 넓이, 복부의 넓이, 발의 모양, 다리의 모양, 운동 구간별 족부 압력, 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등을 포함한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 운동 전에 획득된 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화(또는 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임) 등을 근거로 해당 사용자의 신체 정보를 확인(또는 판단/산출/측정)할 수도 있다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보(예를 들어 운동 전 영상 정보 및/또는 운동 중 영상 정보) 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 신장을 측정(또는 확인/추정)한다. 이때, 상기 제어부(700)는 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 신장 정보를 확인할 수도 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 머리 위치를 측정(예를 들어 중앙선을 이용하는 정면 정면에서 측정, 중력선을 이용하는 경우 측면에서 측정)한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 머리 위치를 확인할 수도 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 어깨, 골반, 무릎, 팔꿈치 높이의 대칭 정도를 측정한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 어깨, 골반, 무릎, 팔꿈치 높이의 대칭 정도를 확인할 수도 있다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 어깨 높이, 골반 높이, 무릎 높이, 팔꿈치 높이를 각각 측정한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 해당 사용자의 어깨 높이, 골반 높이, 무릎 높이 및 팔꿈치 높이의 대칭 정도를 측정한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 다리 길이(예를 들어 골반과 무릎 사이의 길이인 대퇴부, 무릎과 발목 사이의 길이인 하퇴부)와 팔 길이(예를 들어 어깨와 팔꿈치 사이의 길이인 상완부, 팔꿈치와 손목 사이의 길이인 전완부)를 측정한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 다리 길이, 팔 길이를 확인할 수도 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 Q-angle(Q각)을 측정(또는 판단)한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 Q-angle을 확인할 수도 있다.
여기서, 상기 Q-angle은 슬개골(Patella)에 대해 대퇴사두근(Quadriceps femoris)의 가쪽 당김을 알아볼 수 있는 상대적 지표이다. 이때, 상기 Q-angel의 정상 각도는 10도 ~ 15도일 수 있다.
상기 Q-angle의 측정 방법은 다음과 같다.
즉, 도 29 및 도 30에 도시된 바와 같이, 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 골반의 전상장골극(ASIS)에서 슬개골(Patella)의 중심선으로 일직선을 그린다.
또한, 상기 도 29 및 도 30에 도시된 바와 같이, 슬개골(Patella)의 중심선에서 경골조면(Tibial tubercle)까지의 일직선을 그린다.
이렇게 그린 두 일직선이 형성하는 각도를 Q-angle이라 한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 골반의 넓이, 어깨의 넓이 및 복부의 넓이를 각각 측정한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 해당 사용자의 골반과 복부의 비율(또는 상기 골반의 넓이와 상기 복부의 넓이의 비율)을 근거로 해당 사용자의 비만도를 판단한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 비만도를 확인할 수도 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 해당 사용자의 골반과 상기 어깨의 비율(또는 상기 골반의 넓이와 상기 어깨의 넓이의 비율)을 근거로 해당 사용자의 체형을 판단한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 체형을 확인할 수도 있다.
상기 비만도를 판단하는데 있어서, 허리 둘레의 경우, 한국인은 남성 90cm(35.4인치), 여성 80cm(31.5인치) 이상이면 키와 체중에 상관없이 비만으로 간주하며, 이를 '중심 비만'이라고도 한다.
이때, 상기 허리 둘레 단독으로 사용하는 대신에 근육량을 엉덩이 둘레에 의해 어느 정도 근육량을 반영할 수 있는 허리-엉덩이둘레 비율(waist-to-hip ratio: WHR)이 주로 사용된다.
이에 따라, 중심 비만으로 허리 둘레가 큰 사람도 엉덩이와의 비율을 측정해서 그 숫자가 적으면 건강 위험이 적다고 볼 수 있다.
상기 허리-엉덩이둘레 비율(WHR)은 허리 둘레를 엉덩이 둘레로 나눈 수치로, 복부 비만의 기준은 여성은 0.85, 남성은 0.9 이상이다.
또한, 압력판을 이용하여 체중을 측정하면, 신장과 체중의 비율인 BMI(body mass index)라는 비판도를 평가할 수 있다.
상기 BMI는 비만을 판정하는 방법의 하나로 체중(kg)을 신장(m)의 제곱으로 나눈 값으로 체지방 축적을 잘 반영하기 때문에 비만도 판정에 많이 사용되고 있다.
상기 BMI에 의한 신체지수에 의한 비만의 분류는 정상 : 20~25, 과체중(1도 비만) : 25~29.9, 비만(2도 비만) : 30 ~ 40, 고도 비만 :40.1 이상을 나타낸다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 발의 모양 및 다리의 모양을 확인하고, 상기 확인된 발과 다리의 모양을 근거로 정상다리인지, 팔자다리인지, 안짱다리인지 여부를 판단한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 발과 다리의 모양에 따른 정상다리, 팔자다리, 안짱다리 여부를 확인할 수도 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자와 관련한 신체 분절 또는 스켈레톤(skeleton) 영상을 생성(또는 형성)한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 생성된 운동 중 또는 운동 전인 사용자와 관련한 스켈레톤 영상을 상기 표시부(500)에 표시한다.
이와 같이, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 사용자와 관련한 신체 정보를 측정할 수 있다.
이때, 상기 사용자의 신체 정보를 측정하는 이유는 다음과 같다.
즉, 사람의 태퇴부(또는 허벅지)와 하퇴부(또는 종아리)의 길이는 상이하거나 또는, 절대 비율이 존재하지 않는다. 그러므로 스쿼트 운동시 다음과 같은 경우가 발생을 한다.
경우의 수 1. 대퇴부가 하퇴부보다 상대적 길이가 긴 경우
경우의 수 2. 대퇴부가 하퇴부보다 상대적 길이가 짧은 경우
두 가지 상태의 경우 또는 어떠한 경우에도 스쿼트 운동시 신체의 중력선을 올바르게 유지할수록 안정성과 근력이 최대로 증가하는 점은 같다. 그러나 신장은 같으나 대퇴부 및 하퇴부의 다리 길이의 차이로 중력선을 올바르게 유지하며 스쿼트 운동을 실시하기 위해서는 앞선 경우의 수 1과 2는 서로 다른 하체부위(족부압 포함)에 운동량 또는 스트레스가 증가하게 된다.
이는 정상보다 초과된 스트레스를 의미하며, 대퇴부와 하퇴부의 근력 불균형과 부상 발생의 위험도를 증가시키는 요인이 된다.
따라서, 사용자의 신체 정보 측정을 통해, 운동시 신체의 비대칭 또는 중력선의 비대칭이 생길 경우, 상기 제어부(700)는 사용자의 신체 정보와 관절의 운동 정보, 신체 및/또는 관절의 위치 정보, 움직임의 구간별 시간의 정보, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 등을 통해 문제점을 확인하고, 피드백 정보를 제공할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 분석을 통해 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위/신체의 움직임 범위)를 측정(또는 산출/확인/추정)한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 해당 사용자의 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율을 산출한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율, 상기 산출된 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이, 상기 영상 정보 내의 사용자의 신체 및/또는 관절 형태, 상기 영상 정보 내의 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 형태 등을 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 형태별 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위 중에서 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위에 대응하는 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태를 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 시간 변화에 따른 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 형태의 반복 횟수를 확인하여, 사용자가 운동 중인 운동 기구의 운동 반복 횟수를 확인(또는 산출)할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위)를 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 신장 대비 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 높이 범위)에 따른 움직임 범위 비율을 산출한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율, 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이, 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 형태 등을 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 형태별 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위 중에서 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이 범위에 대응하는 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태를 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 시간 변화에 따른 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 형태의 반복 횟수를 확인하여, 사용자가 운동 중인 운동 기구의 운동 반복 횟수를 확인(또는 산출)할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 깊이 카메라(100)를 통해 획득된 영상 정보를 이용하여 특정 관절만 움직이는 경우, 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태를 확인할 수 있다.
예를 들어, 상기 제어부(700)는 상기 깊이 카메라(100)를 통해 획득된 영상 정보에서의 사용자가 서서 어깨와 팔꿈치가 움직이며 손이 머리보다 높이 올라가는 특징을 근거로 해당 사용자가 운동 중인 숄더프레스를 확인할 수 있다.
다른 예를 들어, 상기 제어부(700)는 상기 깊이 카메라(100)를 통해 획득된 영상 정보에서의 사용자 머리의 위치가 낮아진 상태에서 어깨와 팔꿈치가 움직이며 손이 골반 앞에 위치하는 특징을 근거로 해당 사용자가 운동 중인 벤트 오버 로우를 확인할 수 있다.
이와 같이, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 영상 정보 및/또는 상기 측정된 운동 기구의 상태 정보를 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보 등을 확인할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 획득된(또는 촬영된) 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자, 상기 RFID 리더기(220)를 통해 인식된 운동 기구에 부착된 고유 식별자, 상기 홀센서(230)나 상기 마그네틱 센서(240)를 통해 측정된 자기장 크기, 상기 획득된 영상 정보 내의 운동 기구의 모양 및 길이 등을 근거로 해당 고유 식별자에 대응하며 상기 사용자가 운동 중인 운동 기구의 종류 및 무게를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 인식한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 고유 식별자별 운동 기구의 종류 및 무게 정보 중에서 상기 인식된 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게 정보를 확인한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 객체인 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 확인하고, 상기 확인된 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 근거로 해당 운동 기구의 종류를 확인(또는 식별)할 수도 있다. 여기서, 상기 운동 기구의 종류는 바벨, 덤벨(또는 케틀벨), E-Z 바 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 RFID 리더기(220)를 통해 인식된 운동 기구에 부착된 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 고유 식별자별 운동 기구의 종류 및 무게 정보 중에서 상기 RFID 리더기(220)를 통해 인식된 운동 기구에 부착된 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게 정보를 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 홀센서(230), 상기 마그네틱 센서(240) 등을 통해 측정된 자기장 크기에 대응하는 해당 운동 기구의 무게를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구의 무게별 자기장 크기 정보 중에서 상기 홀센서(230), 상기 마그네틱 센서(240) 등에 의해 측정된 자기장 크기에 대응하는 해당 운동 기구의 무게를 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 운동 기구의 모양 및 길이를 확인한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구의 모양 및 길이에 따른 무게 정보 중에서 상기 확인된 운동 기구의 모양 및 길이에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게 정보를 확인한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 객체인 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 확인하고, 상기 확인된 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 근거로 해당 운동 기구의 종류를 확인(또는 식별)할 수도 있다.
이와 같이, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 영상 정보 및/또는 상기 측정된 운동 기구의 상태 정보를 근거로 해당 사용자가 운동 중 사용 중인 운동 기구의 종류 및 무게를 확인할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 획득된(또는 촬영된) 영상 정보를 근거로 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 시간 변화에 따른 운동 구간별 사용자의 인체 중앙선 및 중력선(또는 중심선)의 변화를 산출(또는 측정/확인)한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 인체 중앙선 및 중력선(또는 중심선)의 변화를 산출하기 위해서 상기 사용자에 대한 정면에서 촬영된 영상 정보 및 상기 사용자의 측면에서 촬영된 영상 정보를 이용할 수 있다. 이때, 상기 인체의 중력선(또는 중심선)은 인체의 측면에서 측정할 수 있고, 상기 인체의 중앙선은 인체의 정면에서 측정할 수 있다.
이상적인 운동 기술은 중량을 최대로 들 수 있으며, 인체 중앙선(median line) 및 중력선(또는 중심선, center and line of gravity)의 비정상적인 활동은 중량을 최대로 들 수 없으며, 급성 부상의 원인(예를 들어 밸런스가 안 맞는 경우)이 되고, 특정 부위에 반복적인 스트레스의 증가로 만성 부상의 원인이 될 수 있다.
도 31에 도시된 바와 같이, 인체의 중앙선은 인체를 좌/우로 나누는 지점이다.
도 32에 도시된 바와 같이, 중력의 중심 또는 인체의 질량의 중심인 인체 중심선 및 중력선은 모든 부분의 무게가 균형이 잡히는 지점으로, 이 점의 위치는 인체 부분의 공간적 크기, 지방과 근육의 분포, 자세, 구조적 기형, 외력 등을 포함한 많은 인자들에 의존한다.
평균적인 인체에서 중력 중심은 제2 천추의 수준 바로 앞의 중앙선의 위의 점이다.
중력선(line of gravity)은 중력 중심을 통과하는 수직선으로, 이상적인 자세로 서 있는 사람에 대해 작용하는 중력선은 유돌기(또는 유양 돌기, mastoid process), 둘째 엉치뼈(second sacral vertebra) 앞쪽, 고관절(hip joint) 바로 뒤쪽, 무릎 관절(knee joint), 발목 관절(ankle joint, 또는 거퇴관절(talocrural joint))의 앞쪽을 지나간다.
또한, 허리 뒤쪽을 지나가는 중력은 허리에 대한 일정한 폄 토크를 만들어내 자연스런 요추전만(lordosis curve)을 촉진한다. 반면에, 허리 앞쪽을 지나가는 중력은 일정한 굽힘 토크를 만들어 낸다. 두 경우 모두에서, 중력선에 의해 발생한 외적인 토크는 근육에 의해 능동적으로 그리고 결합조직에 의해 수동적으로 생산된 힘들과 토크들에 의해 중화되어야 한다.
비정상적인 만곡들은 중력선과 각 척추영역 사이의 상호관계를 변화시켜 운동 수행력의 저하 및 부상의 원인이 된다.
비정상적 척추 만곡의 경우, 근육, 인대, 뼈, 척추원반, 돌기관절, 척추신경뿌리들에 대한 스트레스의 증가로 손상이 유발될 수 있다.
이러한 중력선과 인체를 좌우로 나눈 중앙선을 토대로 운동 시, 앞뒤/좌우의 관절의 비대칭을 측정하며, 운동 시 족부의 압력을 통해 족부압의 측정 및 구간별 족부압의 비대칭을 비교할 수 있다.
또한, 운동 시 무게 중심과 중력선이 일치할 경우, 운동을 안정적으로 수행할 수 있고, 고중량으로 운동을 실시할 수 있다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 확인되는 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자와 관련한 중앙선 및 중력선(또는 중심선)을 이용하여, 운동 시 중력선과 중량이 최대로 가까워지는 상황에서 무게를 더 많이 들 수 있고 부상이 줄어드는 점을 근거로 현재 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자에 대해서 올바른 자세 등의 정보를 피드백할 수 있다.
또한, 발에서의 압력이 앞 또는 뒤쪽에 위치함을 이용하여, 바벨의 무게 중심의 위치를 유추할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 압력판(250)을 통해 측정된 시간 변화에 따른 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치, 족부(예를 들어 왼발과 오른발)의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력(예를 들어 전/후/좌/우 구획에 따른 압력 분포 또는, 족부 구획별 압력 분포) 등을 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 압력판(250)을 통해 측정된 시간 변화에 따른 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 각 관절의 운동 구간별 운동 형태 및 전체 족저압과 운동 구간별 족저압을 확인(또는 산출/측정)한다.
즉, 상기 제어부(700)는 발의 압력을 앞뒤좌우 등과 같이 복수의 구획으로 나누고, 각각의 복수의 구획에서 양쪽 발에 각각 가해지는 압력 분포를 분석한다. 이때, 상기 제어부(700)는 시간 변화에 따른 운동 구간별 양쪽 발에 각각 가해지는 압력 분포를 분석할 수도 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 센서부(200)를 통해 측정된 측정값에 따른 운동 시 시간 변화에 따른 각 관절의 움직임(또는 각 관절의 구간별 운동 형태/각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화)을 근거로 각 관절의 역학적인 요소를 산출(또는 측정)한다. 이때, 상기 각 관절의 움직임은 상기 센서부(200)에 의해 측정된 시간 변화에 따른 각 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등의 정보를 포함한다. 여기서, 상기 각 관절의 역학적인 요소는 운동량, 충격량, 토크, 관성 모멘트, 구심력, 일, 일률, 운동 에너지, 위치 에너지, 각 운동량, 구심 가속도 등을 포함한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 시간 변화에 따른 각 관절의 움직임(예를 들어 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등 포함)을 근거로 질량과 속도 간의 곱인 운동량, 힘과 작용 시간 간의 곱인 충격량, 힘과 모멘트 암 간의 곱인 토크, 질량과 회전 반경의 제곱 간의 곱인 관성모멘트, 질량과 구심가속도 간의 곱인 구심력, 힘과 수평이동거리 간의 곱인 일(w), 힘과 속도 간의 곱인 일률, 질량과 속도를 근거로 한 운동 에너지, 질량과 높이와 중력가속도를 근거로 한 위치에너지, 관성모멘트와 각속도 간의 곱인 각운동량, 회전반경과 각속도 간의 곱인 구심 가속도 등을 포함하는 상기 각 관절의 역학적인 요소를 산출한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 확인된 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 상기 확인된 운동 기구의 종류 및 무게, 상기 확인된 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력(또는 족부 구획별 압력 분포) 등을 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인(또는 인식)한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등을 비교한다. 여기서, 상기 표준 자세 정보는 최적의 운동코스와 우수한 경기력의 선수(예를 들어 국제 대회 등에서의 금메달리스트인 선수)에 대응하는 신체 정보와, 해당 선수에 대응하는 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 관절의 움직임 정보, 운동 기구의 운동 형태 및 무게에 따른 반복 횟수, 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등의 정보를 포함한다.
이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 운동 정보, 신체 및/또는 관절의 위치 정보, 운동 시 움직임의 구간별 시간의 정보, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등을 비교할 수도 있다.
근력 운동은 자신의 근력, 근파워, 근지구력 운동을 포함하는 포괄적인 용어로서, 해당 근력 운동을 최대 근력(1RM)으로 표현하며, 근력(예를 들어 6회 이하), 근비대(예를 들어 6회~12회), 근지구력(예를 들어 12회 이상)의 반복횟수의 운동을 의미한다.
사용자가 운동의 목표(또는 목표량/훈련 목표)를 근비대 운동으로 설정한 경우, 상기 제어부(700)는 상기 확인되는 반복 횟수가 근비대 운동의 목표횟수에 부합하지 못할 경우, 상기 표시부(500) 및/또는 상기 음성 출력부(600)를 통해 알람 정보를 출력한다.
이와 같이, 운동의 올바른 자세와 반복 횟수의 측정으로, 운동의 효율을 극대화하고 운동의 목표를 가장 안전하고 빠르게 성취하도록 도움을 줄 수 있다.
이때, 훈련 목표에 따른 운동 부하 및 반복횟수는 다음의 [표 2]와 같이 설정할 수 있다.
훈련목표 부하(% 1RM) 목표 반복횟수 세트 휴식시간
근력 >= 85 <= 6 2~6 25분
순발력
단일 발현 종목
반복 발현 종목
80~90
75~85
1~2
3~5
3~5
3~5
2~5분
2~5분
근비대 67~85 6~12 3~6 30초~90초
근지구력 >=67 >=12 2~3 30초이하
예를 들어, 근비대 운동을 한다면, 자신의 최대근력(1RM)의 의미는 최대로 1번 들 수 있는 무게를 나타낸다. 100kg으로 1번 반복할 수 있는 경우, 근비대 운동을 위해서 6회~12회 반복횟수를 설정하려면, 최대 근력의 67%의 무게로 12회 반복할 수 있다는 것과 85%로 6회 반복할 수 있다는 것을 나타낸다.또한, 상기 제어부(700)는 상기 비교 결과에 따라, 상기 사용자의 해당 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 피드백 정보를 생성한다. 여기서, 상기 피드백 정보는 해당 사용자에게 맞춤형 정보인 최적의 운동 코스 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 성취 여부 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 각 관절의 역학적인 요소(또는 신체의 역학적인 요소), 부분적인 강화 운동을 위한 정보, 운동 기술의 재교육을 위한 정보(예를 들어 신체 및/또는 관절의 움직임이나 자세에 대한 정보, 발의 위치에 대한 정보, 족부의 체중 분포에 대한 정보, 족부의 압력 분포에 대한 정보, 족부 구획별 압력 분포 정보 등 포함), 표준 자세 정보와 상기 촬영된 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임이나 족부의 위치 등에 대한 비교 영상 정보, 사용자 인식 결과(또는 사용자 정보), 사용자의 신체 정보 등을 포함한다. 이때, 상기 최적의 운동 코스 정보는 상기 산출된 시간 변화에 따른 운동 구간별 사용자의 인체 중앙선 및 중력선(또는 중심선)을 이용하여, 해당 운동 수행에 따른 신체의 자세 정보 등을 포함한다. 또한, 상기 사용자의 운동 목적에 따른 성취 여부 정보는 상기 비교 결과에 따라 해당 사용자가 운동 목적에 따른 목표량 등을 정상적으로 수행했는지 여부에 대한 정보, 운동 목적에 따른 운동 수행률 등을 포함한다. 여기서, 상기 운동 목적은 근력, 순발력, 근비대, 근지구력 등에 대한 강화를 목적으로 할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 생성된 피드백 정보를 상기 표시부(500) 및/또는 상기 음성 출력부(600)를 통해 출력한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 사용자와 관련한 신체 정보, 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포, 피드백 정보 등을 상기 통신부(300)를 통해 해당 사용자가 가입한 클라우드 서버(미도시)에 저장한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 사용자와 관련한 신체 정보, 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포, 피드백 정보 등을 상기 통신부(300)를 통해 해당 사용자와 관련한 단말(미도시)에 전송하거나 또는, 해당 사용자와 관련한 소셜 네트워크 서비스(SNS) 등에 저장(또는 등록)할 수도 있다.
이와 같이, 깊이 카메라, 다양한 센서 등을 이용해서 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체 주요 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등에 대한 움직임, 운동 형태, 운동 반복 횟수, 운동 무게 등의 다양한 정보를 인식하고, 상기 인식된 다양한 정보를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 인식할 수 있다.
또한, 이와 같이, 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련하여 수집된 정보들과 미리 저장된 최적의 운동코스와 우수한 경기력의 선수에 대응하는 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 정보들 간의 비교를 통해, 부분적인 강화 운동, 운동 기술의 재교육, 사용자의 신체정보 등에 대해 피드백을 제공할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 방법을 도 1 내지 도 34를 참조하여 상세히 설명한다.
도 33 내지 도 34는 본 발명의 실시예에 따른 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 깊이 카메라(100)는 운동 전 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임(또는 운동 전 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화) 등을 포함하는 영상 정보(또는 운동 전 영상 정보)를 획득(또는 촬영)한다. 여기서, 상기 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화는 관절의 움직임에 따른 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이(depth) 등을 포함한다. 이때, 상기 영상 정보는 상기 운동 기구를 이용해서 운동하고자 하는 사용자의 정면 및/또는 측면에서 해당 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 등을 촬영한 영상 정보일 수 있다. 여기서, 상기 깊이 카메라(100)는 해당 영상 정보뿐만 아니라 해당 사용자 주변의 음성 정보를 함께 획득할 수도 있다.
일 예로, 상기 깊이 카메라(100)는 사용자가 운동을 시작하기 전 상태에서, 해당 사용자의 정면에서 해당 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화 등을 포함하는 제 3 영상 정보를 획득하고, 측면에서 해당 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화 등을 포함하는 제 4 영상 정보를 획득한다(S3310).
이후, 상기 깊이 카메라(100)는 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임(또는 해당 운동 중인 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화), 운동 기구에 부착된 고유 식별자(또는 고유 이미지 ID) 등을 포함하는 영상 정보를 획득(또는 촬영)한다. 여기서, 상기 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화는 관절의 움직임에 따른 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등을 포함한다. 또한, 상기 운동 기구는 바벨, 덤벨(또는 케틀벨), E-Z 바 등을 포함한다. 또한, 상기 고유 식별자는 운동 기구의 종류, 운동 기구의 무게 등에 따라 서로 다른 정보를 포함할 수 있다. 이때, 상기 영상 정보는 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 정면 및/또는 측면에서 해당 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 등을 촬영한 영상 정보일 수 있다. 여기서, 상기 깊이 카메라(100)는 해당 영상 정보뿐만 아니라 해당 사용자 주변의 음성 정보를 함께 획득할 수도 있다.
일 예로, 상기 깊이 카메라(100)는 제 1 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자의 정면에서 해당 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화, 해당 제 1 운동 기구에 부착된 제 1 고유 식별자 등을 포함하는 제 1 영상 정보를 획득하고, 측면에서 해당 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화, 해당 제 1 운동 기구에 부착된 제 1 고유 식별자 등을 포함하는 제 2 영상 정보를 획득한다(S3320).
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또한, 센서부(200)는 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구의 상태를 측정하고, 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자를 인식한다. 여기서, 상기 운동 기구의 상태(또는 운동 기구의 상태 정보)는 상기 운동 중인 사용자의 운동 기구 사용에 따라 상기 운동 기구의 시간 변화에 따른 높이 변화에 대한 정보, 상기 운동 기구의 고유 식별자, 자기장 크기, 운동 구간별 족부 압력 등을 포함할 수 있다.
즉, 상기 센서부(200)에 포함된 초음파 센서(210)는 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자에 의해 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 움직이는 구간의 움직임 범위)를 측정한다.
또한, 상기 센서부(200)에 포함된 RFID 리더기(220)는 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 인식한다. 이때, 상기 운동 기구는 무게 및 종류별로 서로 다른 고유 식별자(또는 해당 서로 다른 고유 식별자를 포함하는 태그)가 부착된 상태일 수 있다. 여기서, 상기 서로 다른 고유 식별자를 포함하는 태그는 상기 운동 기구에 탈/부착하여 구성할 수도 있다. 또한, 상기 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구가 바벨, 덤벨, E-Z 바 등과 같이 좌/우로 추(또는 고정추)가 배치되는 경우, 상기 RFID 리더기(220)는 좌/우 추에 각각 부착된 태그 내의 고유 식별자를 각각 인식할 수도 있고, 좌측 및 우측 중 일측에 부착된 하나의 태그 내의 고유 식별자를 인식할 수도 있다. 이때, 상기 RFID 리더기(220)에서 좌/우측에 각각 부착된 태그로부터 각각 고유 식별자를 인식하는 경우, 해당 운동 기구의 무게는 상기 인식된 고유 식별자에 포함된 무게 정보(예를 들어 좌측 및 우측의 추 무게가 개별적인 무게 정보)를 합산하여 산출할 수 있으며, 상기 RFID 리더기(220)에서 좌측 및 우측 중 일측에 부착된 하나의 태그로부터 고유 식별자를 인식하는 경우, 해당 운동 기구의 무게는 상기 하나의 태그로부터 인식된 고유 식별자에 포함된 무게 정보(예를 들어 좌측 및 우측의 추 무게가 합산된 무게 정보)로 산출할 수 있다.
또한, 상기 센서부(200)에 포함된 홀센서(230) 또는 마그네틱 센서(240)는 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구에 부착된 자석에 대한 자기장 크기를 측정한다. 이때, 상기 운동 기구의 일측에는 무게별로 서로 다른 자기장 크기를 갖는 자석이 부착된 상태일 수 있으며, 상기 홀센서(230) 또는 상기 마그네틱 센서(240)와 상기 운동 기구에 부착된 자석 간의 거리는 미리 설정된 오차 범위 이내의 반경에 위치하도록 구성하여, 정확도를 높일 수 있도록 구성할 수 있다.
또한, 상기 센서부(200)에 포함된 압력판(250)은 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자에 대해서 시간 변화에 따른 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 측정한다. 여기서, 상기 운동 구간은 사용자가 수행하는 일련의 운동에 대해서 각 단계별로 사용되는 특정 근육, 관절의 각도 등이 나누어져 있는 상태를 나타낸다.
또한, 상기 센서부(200)에 포함되며, 상기 운동 기구의 일측에 구성된 안면인식 센서(260) 또는 지문인식 센서(270) 또는 홍채인식 센서(280)는 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자를 인식한다.
일 예로, 상기 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 초음파 센서(210)는 상기 바벨을 이용하여 운동 중인 사용자에 의해 상기 바벨이 반복적으로 움직이는 구간의 높이(예를 들어 지면을 기준으로 150cm ~ 210cm 범위)를 측정한다.
또한, 상기 RFID 리더기(220)는 상기 바벨의 좌측 및 우측 중 일측에 부착된 하나의 태그 내의 제 1 고유 식별자(예를 들어 바벨 운동 기구, 5kg 등의 정보 포함)를 인식한다.
또한, 상기 마그네틱 센서(240)는 상기 바벨에 부착된 제 1 자석에 대한 제 1 자기장 크기를 측정한다.
또한, 상기 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 압력판(250)은 상기 바벨을 이용하여 운동 중인 사용자에 대해서 시간 변화에 따른 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 측정한다.
또한, 상기 바벨의 일측에 부착된 지문인식 센서(270)는 상기 바벨을 이용하여 운동 중인 사용자의 지문을 인식하여, 해당 사용자를 인식(또는 확인)한다(S3330).
이후, 제어부(700)는 상기 획득된(또는 촬영된) 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화(또는 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임), 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 해당 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 움직이는 구간의 움직임 범위) 등을 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보 등을 확인(또는 판단/산출/측정)한다. 여기서, 상기 운동 형태는 바벨을 이용한 운동인 바벨 데드리프트, 벤트 오버 바벨 로우, 바벨 숄더프레스, 바벨 암컬, 바벨 벤치프레스, 인클라인/디클라인 바벨 벤치프레스, 바벨 스쿼트, 바벨 런지, 바벨 슈러그, 바벨 업라이트 로우, E-Z 바 트라이셉스 익스텐션, 덤벨(또는 케틀벨)을 이용한 운동인 덤벨 데드리프트, 덤벨 로우, 덤벨 숄더프레스, 얼터네이트 덤벨 암컬, 덤벨 벤치(또는 체스트)프레스, 인클라인/디클라인 덤벨 체스트 프레스, 덤벨 스쿼트, 덤벨 런지, 덤벨 슈러그, 덤벨 라테랄 라이즈, 원암 덤벨 트라이셉스 익스텐션, 덤벨 킥백 등을 포함한다. 이때, 상기 데드리프트, 로우, 숄더프레스, 암컬, 벤치프레스, 인클라인/디클라인 벤치프레스, 스쿼트, 런지, 슈러그 등은 동일한 운동 동작에 대해서 사용하는 운동 기구(예를 들어 바벨 또는 덤벨)가 다른 상태일 수 있다. 따라서, 해당 운동 기구의 구별은 상기 영상 정보 내의 영상에 대한 영상 분석 또는 상기 운동 기구에서 인식된 고유 식별자를 통해 확인할 수 있다. 또한, 상기 사용자의 신체 정보는 사용자의 신장 정보, 머리 위치, 어깨와 골반 그리고 무릎과 팔꿈치 높이의 대칭 정도, 다리길이, 팔길이, Q-angle(또는 Q각), 골반의 넓이, 어깨의 넓이, 복부의 넓이, 발의 모양, 다리의 모양, 운동 구간별 족부 압력, 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등을 포함한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 운동 전에 획득된 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화(또는 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임) 등을 근거로 해당 사용자의 신체 정보를 확인(또는 판단/산출/측정)할 수도 있다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보(예를 들어 운동 전 영상 정보 및/또는 운동 중 영상 정보) 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 신장을 측정(또는 확인/추정)한다. 이때, 상기 제어부(700)는 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 신장 정보를 확인할 수도 있다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 사용자의 머리 위치, 어깨와 골반 그리고 무릎과 팔꿈치 높이의 대칭 정도, 다리길이, 팔길이, Q-angle(또는 Q각), 골반의 넓이, 어깨의 넓이, 복부의 넓이, 발의 모양, 다리의 모양 등을 측정(또는 확인/추정)한다. 이때, 상기 제어부(700)는 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보(또는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 복수의 개인 정보 중에서 상기 인식된 사용자와 관련한 개인 정보) 내의 어깨와 골반 그리고 무릎과 팔꿈치 높이의 대칭 정도, 다리길이, 팔길이, Q-angle, 골반의 넓이, 어깨의 넓이, 복부의 넓이, 발의 모양, 다리의 모양 등을 확인할 수도 있다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 골반과 복부의 비율(또는 상기 골반의 넓이와 상기 복부의 넓이의 비율)을 근거로 비만도를 판단한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 골반과 상기 어깨의 비율(또는 상기 골반의 넓이와 상기 어깨의 넓이의 비율)을 근거로 체형을 판단한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 발과 다리의 모양을 확인하여 정상다리인지, 팔자다리인지, 안짱다리인지 여부를 판단한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 분석을 통해 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위/신체의 움직임 범위)를 측정(또는 산출/확인/추정)한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 해당 사용자의 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율을 산출한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율, 상기 산출된 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이, 상기 영상 정보 내의 사용자의 신체 및/또는 관절 형태, 상기 영상 정보 내의 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 형태 등을 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인한다. 즉, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보 내의 객체인 사용자에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 신체 관절의 움직임(또는 관절의 움직임 정보)을 확인한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 형태별 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위 중에서 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위에 대응하는 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태를 확인한다. 또한, 상기 제어부(700)는 시간 변화에 따른 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 형태의 반복 횟수를 확인하여, 사용자가 운동 중인 운동 기구의 운동 반복 횟수를 확인(또는 산출)할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위)를 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 신장 대비 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(또는 높이 범위)에 따른 움직임 범위 비율을 산출한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율, 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이, 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 형태 등을 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인한다. 즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 형태별 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 움직임 범위 중에서 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율 및 상기 측정된 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이 범위에 대응하는 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태를 확인한다. 또한, 상기 제어부(700)는 시간 변화에 따른 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 형태의 반복 횟수를 확인하여, 사용자가 운동 중인 운동 기구의 운동 반복 횟수를 확인(또는 산출)할 수 있다.
이와 같이, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 영상 정보 및/또는 상기 측정된 운동 기구의 상태 정보를 근거로 해당 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보 등을 확인할 수 있다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 제 1 영상 정보 내지 제 4 영상 정보 내의 사용자에 대해서 이미지 프로세싱을 통해 해당 사용자의 신장(예를 들어 180cm), 정면 또는 측면을 기준으로 한 사용자의 머리 위치, 사용자의 어깨와 골반 그리고 무릎과 팔꿈치 높이의 대칭 정도(또는 사용자의 어깨와 골반 높이 그리고 무릎과 팔꿈치 높이 간의 대칭 정보), 다리길이, 팔길이, Q-angle, 골반의 넓이와 복부의 넓이의 비율에 따른 비만도, 골반의 넓이와 어깨의 넓이의 비율에 따른 체형, 발과 다리의 모양에 따른 다리 종류 등을 측정한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 제 1 영상 정보(또는 상기 제 2 영상 정보)에 대한 상기 이미지 프로세싱을 통해 해당 제 1 영상 정보 내의 사용자의 움직임 범위(또는 상기 제 1 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위)(예를 들어 지면으로부터 150cm ~ 210cm)를 확인하고, 상기 측정된 해당 사용자의 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율(예를 들어 150cm ~ 210cm : 180cm에 대응하는 83% ~ 116%)을 산출한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율(예를 들어 83% ~ 116%), 상기 사용자의 움직임 범위(예를 들어 150cm ~ 210cm), 상기 제 1 영상 정보 및/또는 제 2 영상 정보 내의 사용자의 신체 및/또는 관절의 움직임 형태 등을 근거로 해당 사용자가 제 1 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 중 숄더프레스(shoulder press)를 확인하고, 해당 제 1 영상 정보(또는 제 2 영상 정보) 분석을 통해 운동 반복 횟수(예를 들어 10회)를 확인한다.
다른 일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 해당 사용자와 관련한 개인 정보 내의 신장(예를 들어 180cm), 사용자의 머리 위치, 사용자의 어깨와 골반 그리고 무릎과 팔꿈치 높이의 대칭 정도, 다리길이, 팔길이, Q-angle, 골반의 넓이와 복부의 넓이의 비율에 따른 비만도, 골반의 넓이와 어깨의 넓이의 비율에 따른 체형, 발과 다리의 모양에 따른 다리 종류 등을 확인하고, 상기 확인된 사용자의 신장과 상기 초음파 센서(210)를 통해 측정된 해당 제 1 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자에 의해 해당 제 1 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(예를 들어 150cm ~ 210cm) 간의 비율인 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율(예를 들어 150cm ~ 210cm : 180cm에 대응하는 83% ~ 116%)을 산출한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 산출된 신장 대비 신체의 움직임 범위 비율(예를 들어 83% ~ 116%), 상기 초음파 센서(210)를 통해 측정되는 상기 제 1 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이(예를 들어 150cm ~ 210cm), 상기 초음파 센서(210)를 통해 측정되는 상기 제 1 운동 기구의 반복적인 움직임 형태 등을 근거로 해당 사용자가 제 1 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 중 숄더프레스를 확인하고, 해당 초음파 센서(210)를 통해 측정되는 제 1 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 높이 변화에 대한 분석을 통해 운동 반복 횟수(예를 들어 10회)를 확인한다(S3340).
이후, 상기 제어부(700)는 상기 획득된(또는 촬영된) 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자, 상기 RFID 리더기(220)를 통해 인식된 운동 기구에 부착된 고유 식별자, 상기 홀센서(230)나 상기 마그네틱 센서(240)를 통해 측정된 자기장 크기, 상기 획득된 영상 정보 내의 운동 기구의 모양 및 길이 등을 근거로 해당 고유 식별자에 대응하며 상기 사용자가 운동 중인 운동 기구의 종류 및 무게를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 인식한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 고유 식별자별 운동 기구의 종류 및 무게 정보 중에서 상기 인식된 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게 정보를 확인한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 객체인 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 확인하고, 상기 확인된 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 근거로 해당 운동 기구의 종류 및 무게를 확인(또는 식별)할 수도 있다. 여기서, 상기 운동 기구의 종류는 바벨, 덤벨(또는 케틀벨), E-Z 바 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 RFID 리더기(220)를 통해 인식된 운동 기구에 부착된 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 고유 식별자별 운동 기구의 종류 및 무게 정보 중에서 상기 RFID 리더기(220)를 통해 인식된 운동 기구에 부착된 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게 정보를 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 홀센서(230), 상기 마그네틱 센서(240) 등을 통해 측정된 자기장 크기에 대응하는 해당 운동 기구의 무게를 확인한다.
즉, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구의 무게별 자기장 크기 정보 중에서 상기 홀센서(230), 상기 마그네틱 센서(240) 등에 의해 측정된 자기장 크기에 대응하는 해당 운동 기구의 무게를 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 운동 기구의 모양 및 길이를 확인한다. 또한, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구의 모양 및 길이에 따른 무게 정보 중에서 상기 확인된 운동 기구의 모양 및 길이에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게 정보를 확인한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 영상 정보에 대한 이미지 프로세싱을 통해 해당 영상 정보 내의 객체인 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 확인하고, 상기 확인된 운동 기구의 특성(또는 특징점)을 근거로 해당 운동 기구의 종류 및 무게를 확인(또는 식별)할 수도 있다.
이와 같이, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 영상 정보 및/또는 상기 측정된 운동 기구의 상태 정보를 근거로 해당 사용자가 운동 중 사용 중인 운동 기구의 종류 및 무게를 확인할 수 있다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 제 1 영상 정보 내의 제 1 운동 기구에 부착된 제 1 고유 식별자를 인식하고, 상기 저장부(400)에 미리 저장된 고유 식별자별 운동 기구의 종류 및 무게 정보 중에서 상기 인식된 제 1 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류(예를 들어 바벨) 및 무게 정보(예를 들어 5kg)를 확인한다.
다른 일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 고유 식별자별 운동 기구의 종류 및 무게 정보 중에서 상기 RFID 리더기(220)를 통해 인식된 상기 제 1 운동 기구에 부착된 제 1 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류(예를 들어 바벨) 및 무게 정보(예를 들어 5kg)를 확인한다.
또 다른 일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 제 1 영상 정보 내의 제 1 운동 기구의 모양 및 길이를 확인하고, 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구의 종류 중에서 상기 확인된 제 1 운동 기구의 모양에 대응하는 운동 기구의 종류(예를 들어 바벨)를 확인하고, 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구의 모양 및 길이에 따른 무게 정보 중에서 상기 확인된 제 1 운동 기구의 모양 및 길이에 대응하는 무게 정보(예를 들어 5kg)를 확인한다(S3350).
이후, 상기 제어부(700)는 상기 획득된(또는 촬영된) 영상 정보를 근거로 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 시간 변화에 따른 운동 구간별 사용자의 인체 중앙선 및 중력선(또는 중심선)의 변화를 산출(또는 측정/확인)한다. 이때, 상기 제어부(700)는 상기 인체 중앙선 및 중력선(또는 중심선)의 변화를 산출하기 위해서 상기 사용자에 대한 정면에서 촬영된 영상 정보 및 상기 사용자의 측면에서 촬영된 영상 정보를 이용할 수 있다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 획득된 제 1 영상 정보 및 제 2 영상 정보를 근거로 제 1 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 시간 변화에 따른 운동 구간별 인체 중앙선 및 중력선(또는 중심선)의 변화를 산출한다(S3360).
이후, 상기 제어부(700)는 상기 압력판(250)을 통해 측정된 시간 변화에 따른 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치, 족부(예를 들어 왼발과 오른발)의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력(예를 들어 전/후/좌/우 구획에 따른 압력 분포 또는, 족부 구획별 압력 분포) 등을 확인한다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 압력판(250)을 통해 측정된 시간 변화에 따른 신체 및/또는 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 각 관절의 운동 구간별 운동 형태 및 전체 족저압과 운동 구간별 족저압을 확인(또는 산출/측정)한다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 제 1 운동 기구인 바벨을 이용하여 운동 중인 사용자의 양쪽발에 의해 가해지는 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 운동 구간별 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포, 각 관절의 운동 구간별 운동 형태 및 전체 족저압과 운동 구간별 족저압 등을 각각 확인한다(S3370).
이후, 상기 제어부(700)는 상기 센서부(200)를 통해 측정된 측정값에 따른 운동 시 시간 변화에 따른 각 관절의 움직임(또는 각 관절의 구간별 운동 형태/각 관절의 움직임에 따른 사용자의 신체 표면 변화)을 근거로 각 관절의 역학적인 요소를 산출(또는 측정)한다. 이때, 상기 각 관절의 움직임은 상기 센서부(200)에 의해 측정된 시간 변화에 따른 각 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등의 정보를 포함한다. 여기서, 상기 각 관절의 역학적인 요소는 운동량, 충격량, 토크, 관성 모멘트, 구심력, 일, 일률, 운동 에너지, 위치 에너지, 각 운동량, 구심 가속도 등을 포함한다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 바벨을 이용하여 운동 중인 사용자의 양쪽발에 의해 가해지는 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 각 관절의 역학적인 요소를 산출한다(S3380).
이후, 상기 제어부(700)는 상기 확인된 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 상기 확인된 운동 기구의 종류 및 무게, 상기 확인된 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력(또는 족부 구획별 압력 분포) 등을 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인(또는 인식)한다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 제 1 영상 정보 및/또는 제 2 영상 정보 분석을 통해 확인된 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 상기 확인된 운동 기구의 종류(예를 들어 바벨) 및 무게(예를 들어 5kg), 상기 확인된 운동 시 발의 위치, 족부 구획별 압력 분포 등을 근거로 사용자가 상기 바벨을 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작인 바벨 숄더프레스를 확인한다(S3390).
이후, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 움직임 정보(또는 신체 관절의 정보), 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등을 비교한다. 여기서, 상기 표준 자세 정보는 최적의 운동코스와 우수한 경기력의 선수(예를 들어 국제 대회 등에서의 금메달리스트인 선수)에 대응하는 신체 정보와, 해당 선수에 대응하는 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 관절의 움직임 정보, 운동 기구의 운동 형태 및 무게에 따른 반복 횟수, 발의 위치, 족부의 체중 분포, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등의 정보를 포함한다.
이때, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 운동 정보, 신체 및/또는 관절의 위치 정보, 운동 시 움직임의 구간별 시간의 정보, 족부의 압력 분포, 족부 구획별 압력 분포 등을 비교할 수도 있다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 저장부(400)에 미리 저장된 운동 기구별 표준 자세 정보와, 상기 확인된 해당 사용자의 신체 정보 및 해당 사용자가 운동 중인 바벨 숄도프레스와 관련한 정보들을 서로 비교한다(S3400).
이후, 상기 제어부(700)는 상기 비교 결과에 따라, 상기 사용자의 해당 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 피드백 정보를 생성한다. 여기서, 상기 피드백 정보는 해당 사용자에게 맞춤형 정보인 최적의 운동 코스 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 성취 여부 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 각 관절의 역학적인 요소(또는 신체의 역학적인 요소), 부분적인 강화 운동을 위한 정보, 운동 기술의 재교육을 위한 정보(예를 들어 신체 및/또는 관절의 움직임이나 자세에 대한 정보, 발의 위치에 대한 정보, 족부의 체중 분포에 대한 정보, 족부의 압력 분포에 대한 정보, 족부 구획별 압력 분포 정보 등 포함), 표준 자세 정보와 상기 촬영된 사용자의 신체 및/또는 각 관절의 움직임이나 족부의 위치 등에 대한 비교 영상 정보, 사용자 인식 결과(또는 사용자 정보), 사용자의 신체 정보 등을 포함한다. 이때, 상기 최적의 운동 코스 정보는 상기 산출된 시간 변화에 따른 운동 구간별 사용자의 인체 중앙선 및 중력선(또는 중심선)을 이용하여, 해당 운동 수행에 따른 신체의 자세 정보 등을 포함한다. 또한, 상기 사용자의 운동 목적에 따른 성취 여부 정보는 상기 비교 결과에 따라 해당 사용자가 운동 목적에 따른 목표량 등을 정상적으로 수행했는지 여부에 대한 정보, 운동 목적에 따른 운동 수행률 등을 포함한다. 여기서, 상기 운동 목적은 근력, 순발력, 근비대, 근지구력 등에 대한 강화를 목적으로 할 수 있다.
또한, 상기 제어부(700)는 상기 생성된 피드백 정보를 해당 사용자에게 제공(또는 출력)한다.
일 예로, 상기 제어부(700)는 상기 비교 결과에 의해 상기 사용자가 운동 중인 바벨 숄더프레스와 관련해서 표준 자세 정보와 상기 사용자의 운동 중 자세를 상호 비교하기 위한 정보, 상기 사용자가 운동 중인 바벨 숄더프레스와 관련해서 표준 자세 정보와 관련한 금메달리스트의 신체 정보와 상기 사용자의 신체 정보를 상호 비교하기 위한 정보 등을 표시부(500)를 통해 표시하여, 해당 사용자가 상기 바벨 숄더프레스 운동 중 수정해야 할 정보를 용이하게 확인할 수 있도록 구성한다(S3410).
본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 깊이 카메라, 다양한 센서 등을 이용해서 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체 주요 관절의 위상, 각도, 속도, 변위, 깊이 등에 대한 움직임, 운동 형태, 운동 반복 횟수, 운동 무게 등의 다양한 정보를 인식하고, 상기 인식된 다양한 정보를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 인식하여, 간편하고 편리하게 운동 중인 사용자의 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련하여 수집된 정보들과 미리 저장된 최적의 운동코스와 우수한 경기력의 선수에 대응하는 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 정보들 간의 비교를 통해, 부분적인 강화 운동, 운동 기술의 재교육, 사용자의 신체정보 등에 대해 피드백을 제공하여, 해당 사용자에게 최적화된 맞춤형 운동 방식을 제공하고, 원하는 부분을 특정적으로 강화시킬 수 있다.
전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치
100: 깊이 카메라 200: 센서부
300: 통신부 400: 저장부
500: 표시부 600: 음성 출력부
700: 제어부 210: 초음파 센서
220: RFID 리더기 230: 홀센서
240: 마그네틱 센서 250: 압력판
260: 안면인식 센서 270: 지문인식 센서
280: 홍채인식 센서

Claims (5)

  1. 운동 전 사용자의 신체정보 측정을 위한 영상 정보를 획득하고, 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체의 움직임에 따른 신체 표면 변화, 각 관절의 움직임 및 상기 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 포함하는 영상 정보를 획득하는 깊이 카메라;
    상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구의 상태를 측정하고, 상기 사용자를 인식하는 센서부; 및
    상기 획득된 영상 정보 및 상기 측정된 운동 기구의 상태를 근거로 상기 사용자가 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보, 상기 운동 기구의 종류 및 무게, 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 각각 확인하고, 상기 확인된 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 상기 확인된 운동 기구의 종류 및 무게, 상기 확인된 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인하고, 저장부에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 비교하고, 상기 비교 결과에 따라, 상기 사용자의 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 피드백 정보를 생성하는 제어부를 포함하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 센서부는,
    상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위를 측정하는 초음파 센서;
    상기 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 인식하는 RFID 리더기;
    상기 운동 기구에 부착된 자석에 대한 자기장 크기를 측정하는 홀센서;
    상기 운동 기구에 부착된 자석에 대한 자기장 크기를 측정하는 마그네틱 센서;
    상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자에 대해서 시간 변화에 따른 상기 사용자의 신체의 움직임 및 상기 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 측정하는 압력판;
    상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식하는 안면인식 센서;
    상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식하는 지문인식 센서; 및
    상기 운동 기구를 이용하여 운동 중인 사용자를 인식하는 홍채인식 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 획득된 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위 중 적어도 하나를 근거로 상기 사용자가 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 운동 형태 및 운동 반복 횟수를 확인하며,
    상기 획득된 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 운동 기구로부터 인식된 고유 식별자 중 적어도 하나를 근거로 상기 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게를 확인하며,
    상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 시간 변화에 따른 신체 및 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포 중 적어도 하나를 확인하는 것을 특징으로 하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 장치.
  4. 깊이 카메라에 의해, 운동 전 사용자의 신체정보 측정을 위한 영상 정보 및, 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자의 신체의 움직임에 따른 신체 표면 변화, 각 관절의 움직임 및 상기 운동 기구에 부착된 고유 식별자를 포함하는 영상 정보를 획득하는 단계;
    센서부에 의해, 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 사용자가 사용하는 운동 기구의 상태를 측정하고, 상기 사용자를 인식하는 단계;
    제어부에 의해, 상기 획득된 영상 정보 내의 사용자의 각 관절의 움직임 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 상기 운동 기구가 반복적으로 움직이는 구간의 움직임 범위 중 적어도 하나를 근거로 상기 사용자가 상기 운동 기구를 이용해서 운동 중인 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 사용자의 신체 정보를 각각 확인하는 단계;
    상기 제어부에 의해, 상기 획득된 영상 정보 내의 운동 기구에 부착된 고유 식별자 및 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 운동 기구로부터 인식된 고유 식별자 중 적어도 하나를 근거로 상기 고유 식별자에 대응하는 운동 기구의 종류 및 무게를 확인하는 단계;
    상기 제어부에 의해, 상기 측정된 운동 기구의 상태에 포함된 시간 변화에 따른 신체 및 각 관절의 움직임에 대한 운동 구간별 족부 압력을 근거로 운동 시 시간 변화에 따른 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 각각 확인하는 단계;
    상기 제어부에 의해, 상기 확인된 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수, 상기 확인된 운동 기구의 종류 및 무게, 상기 확인된 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 근거로 사용자가 운동 기구를 이용해서 운동 중인 프리웨이트 트레이닝 동작을 확인하는 단계;
    상기 제어부에 의해, 저장부에 미리 저장된 운동 기구별로 미리 설정된 운동 형태에 따른 표준 자세 정보와 상기 확인된 사용자의 신체 정보, 관절의 움직임 정보, 운동 형태 및 운동 반복 횟수에 따른 운동 기구의 무게, 발의 위치 및 족부 구획별 압력 분포를 비교하는 단계;
    상기 제어부에 의해, 상기 비교 결과에 따라, 상기 사용자의 프리웨이트 트레이닝 동작과 관련한 피드백 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 제어부에 의해, 상기 생성된 피드백 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 피드백 정보는,
    상기 사용자에게 맞춤형 정보인 최적의 운동 코스 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 성취 여부 정보, 사용자의 운동 목적에 따른 각 관절의 역학적인 요소, 부분적인 강화 운동을 위한 정보, 운동 기술의 재교육을 위한 정보, 상기 표준 자세 정보와 상기 촬영된 사용자의 신체 및 각 관절의 움직임이나 족부의 위치에 대한 비교 영상 정보, 사용자 인식 결과 및 사용자의 신체 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 스마트 프리웨이트 트레이닝 동작 인식 방법.
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