KR102096476B1

KR102096476B1 - 신체 맞춤형 운동 분석 시스템

Info

Publication number: KR102096476B1
Application number: KR1020190001173A
Authority: KR
Inventors: 윤영훈; 박기자
Original assignee: 주식회사 바이오텍에스알에스
Priority date: 2019-01-04
Filing date: 2019-01-04
Publication date: 2020-04-02

Abstract

본 발명은 스마트폰을 이용하여 촬영된 사용자의 이미지를 이용하여 사용자의 자세를 분석할 수 있도록 구현한 신체 맞춤형 운동 분석 시스템에 관한 것으로, 운동 분석 서비스 어플리케이션을 설치하여 두며, 사용자로부터 입력받은 사용자의 성별, 나이, 키 및 몸무게 중 적어도 하나의 신체정보와 카메라를 통해 사용자의 신체를 촬영하여 생성시킨 이미지정보를 전송하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 통해 사용자의 관절점을 수치화 하고, 수치화된 관절점을 이용하여 사용자의 자세를 실시간으로 분석하여 현재 사용자의 상황에 따른 올바른 자세를 판독하여 자세교정정보를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하는 운동 분석 서버를 포함한다.

Description

신체 맞춤형 운동 분석 시스템{USER BODY-CUSTOMIZED MOTION ANALYSIS SYSTEM}

본 발명은 신체 맞춤형 운동 분석 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 3D 운동 분석 진단기 또는 스마트폰을 이용하여 촬영된 사용자의 이미지를 이용하여 사용자의 자세를 분석할 수 있도록 구현한 신체 맞춤형 운동 분석 시스템에 관한 것이다.

디지털 헬스케어는, 유헬스(u-Health), 스마트 헬스(s-Health), 모바일 헬스(m-Health) 등 IT 기술 혁신에 따라 의료 패러다임의 변화로 맞춤 의료, 정밀의학, 예방관리 등 다양한 단계에서 활용되고 있다.

또한, 스포츠 과학화의 목적은, 건강 및 신체적 피트니스(Fitness)의 증진과 운동에 필요한 기구의 고안 및 운동자들의 운동수행의 개선과 부상방지에 있다.

운동 기술 분석은, 이미 오래전부터 운동선수들의 보다 나은 경기력 향상을 위해 이루어지고 있다, 또한, 이러한 분석 프로그램을 이용하여 운동선수들의 상해요인 발견으로 보다 안전한 운동 기술을 수행 및 향상된 기술 전략을 위한 트레이닝 방법이 개발되고 있다.

운동상해, 혹 손상이란, 운동 경기 중 혹은 연습 중 신체에 가해지는 외부의 충격이나 훈련자의 부주의 또는 잘못된 운동 방법 등에 의해 발생되는 것이다. 운동 상해 손상에는, 연조직 손상으로 타박상, 자상, 찰과상, 근염좌, 염좌 그리고 골절, 탈구 등이 있으며, 특히 머리 부위의 손상은 매우 위험한 것으로 죽음에 이를 수 있으며, 내장 기관의 손상도 초래할 수 있다.

현재 운동 중 상해나 손상 그리고 장애우, 노인들의 운동부족에 의한 상해 발생으로 인한 의료비 지출로 의료비 손실이 큰 것으로 보고되고 있다. 특히 노인들은 낙상으로 인해 노년의 건강한 삶 뿐만 아니라 개인의 경제적인 손실, 국가의 의료비 부담과 같은 2차적인 문제도 날로 심각해져 가고 있다.

또한, 성인들의 사망원인은, 30%가 생활 습관병이며, 이로 인한 의료비 증가는 개인의 재산 손실은 물론 국가의 재정 부담을 증가시키고 있다. 일본에서는 생활 습관병 관련 의료비를 억제하기 위해 생활 습관병 예방을 목적으로 국민의 생활습관 수정을 지원하는 특정건강검진·특정 보건지도라는 사업을 “고령자의료확보에 관한 법률” 제19조의 규정에 의해 시행하고 있다.

혼자 운동하는 대다수의 사람들은, 운동을 시작할 때 올바른 운동 자세를 배우지 못한 채 운동을 시작하여 운동을 하여도 운동 효과를 보지 못하거나 부상을 입는 경우가 발생한다.

이에 따라, 운동선수들 뿐만 아니라 집에서 운동하는 현대 성인남녀들에게 도움이 될 수 있는 스마트폰을 이용한 헬스케어 서비스의 필요성이 대두되고 있다.

규칙적인 트레이닝은, 인체골격근의 다양한 생화학적 적응을 유도해 궁극적으로 지구력 향상을 도모한다. 세포 내에서의 이러한 적응과 반응 과정은 운동 후, 회복기 동안에 두드러지게 일어나는 유전자 발현의 일시적인 변화로부터 나타나며 이와 함께 규칙적인 운동이 세포내 다양한 요인들의 상호작용에 의한 적응 반응을 유도한다. 그러나, 많은 사람들이 운동의 효과를 알면서도 쉽게 실천하지 못하고 있다. 최근 국내에서 4천명을 대상으로 하여 평균운동시간을 조사하는데 응답자 중 61.7%가 운동을 하지 못하고 있다고 응했고 응답자중 21.9%가 1시간 미만 운동을 한다고 하였다.

그러나 이러한 분석 기술들이 일반 운동 마니아들 혹은 건강을 위해 혹은 재활을 위해 필요한 일반인들에게는 적용되지 못하고 있는 실정이다. 그 이유 중 하나는 운동 분석에 필요한 장비들과 넓은 장소 등 경제적 제약은 물론 그 분석과정이 복잡하기 때문이다.

이러한 문제점을 보완하여 최근 일반 운동 마니아들을 위한 것으로 2D 운동학적 프로그램을 제작하여 시중에 보급 중이나, 그러나 기존의 2D 운동학적 프로그램은, 운동자의 형태적 분석으로 실질적으로 운동 형태를 인식시키거나 변화시킬 수는 있으나, 실제 운동 상황에서 각 관절에 부하되는 힘 측정과 운동자의 관절의 가동범위 등 실제 운동에 필요한 요인들을 분석하여 제공하기에는 부족한 면이 있는 것으로 사료된다.

그러므로 한 치원 앞선 3D 프로그램과 지면에 작용되는 힘을 통합적으로 분석함으로써 운동하는 사람의 관절 운동범위(ROM) 및 관절의 부하까지 분석하고 양 쪽 발의 압력 분포까지 분석할 수 있는 것을 개발하여 제공해야 할 것이다.

현재 미국 등에서는 운동 중 상해 발생으로 인한 의료비 지출로 의료비 손실이 큰 것으로 보고되고 있다. 앞으로 우리나라도 이러한 문제에 봉착 할 것이다.

그러므로 이러한 운동 분석 기기들의 간소화 과장을 통해 어디서든지 자신의 운동 형태 및 힘 분석을 통해 자신의 운동 방법을 개선할 수 있는 것으로 그로 인한 의료비 절감을 할 수 있을 것이다.

이에 따라, 운동을 하는 사람의 바른 자세 유지와 효과적인 운동 방법을 지속적으로 관리해 줄 수 있는 운동형태의 제공 및 운동효과를 제공해 줄 수 있는 프로그램으로 현재 잘못된 운동방법으로 발생되는 많은 상해로부터 운동하는 사람들을 보호하고 의료비를 절감할 수 있는 프로그램의 개발 및 보급이 절실한 실정이다.

한편, 전술한 배경 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.

한국등록특허 제10-1221784호 한국등록특허 제10-1913667호

본 발명의 일측면은 스마트폰을 이용하여 촬영된 사용자의 이미지를 이용하여 마커를 붙이지 않고도 관절점을 수치화 하고 성별과 나이 그리고 키에 따른 상체와 하체 비율 그리고 몸무게에 따른 관절 포인트 등의 분석을 통해 사용자의 자세를 실시간으로 분석할 수 있도록 구현한 신체 맞춤형 운동 분석 시스템을 제공한다.

본 발명의 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 신체 맞춤형 운동 분석 시스템은, 운동 분석 서비스 어플리케이션을 설치하여 두며, 사용자로부터 입력받은 사용자의 성별, 나이, 키 및 몸무게 중 적어도 하나의 신체정보와 카메라를 통해 사용자의 신체를 촬영하여 생성시킨 이미지정보를 전송하는 사용자 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 통해 사용자의 관절점을 수치화 하고, 수치화된 관절점을 이용하여 사용자의 자세를 실시간으로 분석하여 현재 사용자의 상황에 따른 올바른 자세를 판독하여 자세교정정보를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하는 운동 분석 서버를 포함한다.

일 실시예에서, 상기 운동 분석 서버는, 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 이용하여 사용자의 신체를 복수 개의 부분으로 분류하여, 분류된 부분의 밀도중심점에 관절점을 위치시키고, 상기 관절점을 연결하여 사용자의 관절들을 특정하는 관절점 특정부; 상기 관절점 특정부에서 특정된 사용자의 관절들을 이용하여 현재 사용자의 자세를 판독하는 자세 판독부; 및 사용자의 상황에 따른 올바른 자세를 상황 별로 저장하여 두며, 상기 자세 판독부에서 실시간으로 판독한 현재 사용자의 자세와 저장해 둔 올바른 자세를 비교하여 사용자의 현재 자세가 오차 범위를 넘어 바르지 못한 경우, 올바른 자세로 각 관절이 배치될 수 있도록 각 관절 별로 오차를 수정하기 위한 자세교정요청신호를 생성하는 자세 교정부를 포함하며, 상기 사용자 단말기는, 상기 운동 분석 서버로부터 자세교정요청신호가 수신되는 경우, 요청신호에 포함된 각 관절의 수정 정도를 관절 별로 디스플레이를 통해 표시하거나, 스피커를 통해 음성으로 출력하여 자세의 교정을 유도하며, 상기 자세 교정부는, 상기 자세 판독부에서 판독된 사용자의 현재 자세가 운정 중이라고 판독되는 경우, 상기 사용자 단말기로 운전 여부 확인에 대한 응답요청을 전송한 후 사용자로부터 운전 중이라는 확인이 수신되면, 상기 자세 교정부에서 저장해 둔 운전 중 올바른 자세와 현재 사용자의 운전 자세를 비교하여 사용자의 현재 자세가 오차 범위를 넘어 바르지 못한 경우 경고음발생요청신호를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하며, 상기 운동 분석 서버는, 기 설정된 주기로 상기 사용자 단말기로 사용자의 신체 촬영 요청신호를 전송한 후 각각의 요청신호에 따라 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 이미지정보를 이용하여 상기 관절점 특정부에서 특정된 사용자의 관절점 변화를 주기적으로 업데이트시켜 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축부를 더 포함하며, 상기 자세 교정부는, 상기 자세 판독부에서 판독한 현재 사용자의 자세와 저장해 둔 올바른 자세와의 오차 범위가 0 내지 10% 이하인 경우 현재 사용자의 자세가 적정 수준에 해당한다고 판독하여 사용자에게 이에 대하여 통지하기 위한 제1 자세교정요청신호를 생성하고, 오차 범위가 10 초과 20% 이하인 경우 현재 사용자의 자세가 현재 사용자의 자세가 현재 사용자의 상황에 따른 자세에서 허용되는 임계 오차율의 범위에 해당하지는 아니하였으나 적정 수준을 벗어난 경우에 해당한다고 판독하여 사용자의 주의를 환기시키기 위한 제2 자세교정요청신호를 생성하고, 오차 범위가 20 초과 30% 이하인 경우 현재 사용자의 자세가 임계 오차율의 범위 내에 포함된 경우에 해당한다고 판독하여 사용자에게 자세를 올바르게 고치라고 주의하기 위한 제3 자세교정요청신호를 생성하고, 오차 범위가 30%를 초과한 경우 현재 사용자의 자세가 임계 오차율마저 넘어선 경우에 해당하여 사용자에게 위급상황이 발생한 것으로 판독하여 사용자의 비상연락망, 119 및 현재 사용자의 위치에서 가장 근접한 응급실 중 적어도 하나의 연락처로 위급상황발생을 알리기 위한 제4 자세교정요청신호를 생성하며, 상기 자세 교정부는, 판독신호를 생성함에 있어 사용자의 선택에 따라 각 관절들의 오차율의 평균값을 기준으로 판독하거나, 각각의 관절 별로 개별적으로 판독하며, 상기 자세 교정부는, 상기 자세 판독부에서 사용자가 운정 중이라고 판독되는 경우, 사용자로 하여금 차량에 설치된 거치대로 자신의 단말기를 거치시키도록 거치요청신호를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하고, 거치요청에 따라 상기 사용자 단말기가 차량에 설치된 거치대에 거치되었다고 판독되었으나 사용자의 전신에 대한 이미지가 촬영되고 있지 않은 경우 운전 중인 사용자의 전신이 촬영될 수 있도록 상기 사용자 단말기의 거치 각도의 조절을 요청하기 위한 각도조절요청신호를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송할 수 있다.

상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 사용자의 실시간 운동 자세를 분석하는 프로그램을 개발하여 사용자가 자신의 운동 자세를 직접 보면서 자세를 교정할 수 있도록 함으로써, 정확한 운동 자세를 모르는 사용자를 위해 올바른 운동 자세로 운동이 진행될 수 있도록 도와주는 트레이닝 프로그램을 구현할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 맞춤형 운동 분석 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 도 1의 운동 분석 서버에 의한 관절점 특정을 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1의 운동 분석 서버를 설명하는 블록도이다.
도 4는 도 3의 자세 교정부에 의한 자세교정요청신호의 생성을 설명하는 순서도이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 운동 분석 서버를 설명하는 블록도이다.
도 6은 또 다른 실시예에 따른 운동 분석 서버를 설명하는 블록도이다.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.

이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 맞춤형 운동 분석 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 신체 맞춤형 운동 분석 시스템(10)은, 사용자 단말기(100) 및 운동 분석 서버(200)를 포함한다.

사용자 단말기(100)는, 운동 분석 서비스 어플리케이션을 설치하여 두며, 사용자로부터 입력받은 사용자의 성별, 나이, 키 및 몸무게 중 적어도 하나의 신체정보와 카메라를 통해 사용자의 신체를 촬영하여 생성시킨 이미지정보를 운동 분석 서버(200)로 전송한다.

여기서, 사용자 단말기(100)는, PC, 노트북, 스마트폰, 핸드폰 등과 같이 모니터가 구비된 통신 가능 단말기로서, 운동 분석 서버(200)에서 제공하는 운동 분석 서비스 어플리케이션을 다운로드 받아 설치하여 두며, 가상 키보드 또는 터치 스크린 등의 입력장치를 이용하여 사용자의 신체정보를 입력받을 수 있으며, 기본적으로 설치되거나 부착하여 사용할 수 있는 카메라를 이용하여 사용자의 이미지정정보를 생성할 수 있다.

그리고, 사용자 단말기(100)는, 운동 분석 서버(200)로부터 자세교정요청신호가 수신되는 경우, 요청신호에 포함된 각 관절의 수정 정도를 관절 별로 디스플레이를 통해 표시하거나, 스피커를 통해 음성으로 출력하여 자세의 교정을 유도할 수 있다.

현대 사회의 자세 변형의 원인은 스마트 폰의 과다 사용에 의한 것과 장시간 잘못된 자세로의 습관 등이 대부분이다.

이에 따라, 본 발명에서는, 이러한 질병의 원인이 되는 스마트 폰에 해당하는 사용자 단말기(100)를 이용하여 사용자 단말기(100)에 장착되어진 카메라를 통해 자세 분석에 활용할 수 있도록 하는 운동 분석 서비스 어플리케이션을 구현하고, 이러한 어플리케이션을 통하여 자신의 자세를 실시간 분석하여 자세에 의해 발생되는 통증 및 손상에 대비할 수 있도록 한다.

또한, 운전 시에도 자세 변형에 따른 졸음 방지와 전방 주시 운전이 안 될 경우 예방 경고음이 울리도록 지원할 수 있다.

뿐만 아니라, 사용자 단말기(100)는, 운동 분석 서비스 어플리케이션을 통해 개인 운동 분석 시스템을 통한 분석 데이터 수집하고, 인바디 등과 같은 타데이터와의 연동 시스템을 구현할 수 있고, 문진표(예를 들어, 키, 몸무게 등)를 통한 기본 분석을 제공할 수 있다.

운동 분석 서버(200)는, 사용자 단말기(100)로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 통해 사용자의 관절점을 수치화 하고, 수치화된 관절점을 이용하여 사용자의 자세를 실시간으로 분석하여 현재 사용자의 상황에 따른 올바른 자세를 판독하여 자세교정정보를 생성시켜 사용자 단말기(100)로 전송한다.

일 실시예에서, 운동 분석 서버(200)는, 사용자 단말기(100)로부터 수신되는 신체정보에 포함된 신체 관절점의 조건별(성별, 연령대, 신장 또는 몸무게 등) 데이터와 인체 관절점의 복잡한 수치화 작업을 간결화 하는 디지타이징 모듈스크린 기술을 통해 사용자의 자세를 실시간으로 분석할 수 있다.

즉, 운동 분석 서버(200)는, 도 2의 (a)에 도시된 바와 같은 사용자 단말기(100)로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 통해 사용자의 신체의 관절별로 관절점(예를 들어, 목, 어깨, 무릎 또는 발목 등)을 판독하여, 도 2의 (b)에 도시된 바와 같은 관절점으로 이루어진 이미지를 생성시킨 후, 관절점 간의 연결관계 분석을 통해 사용자의 자세를 분석할 수 있다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 신체 맞춤형 운동 분석 시스템(10)은, 네트워크(200a)를 더 포함할 수 있다.

여기서, 네트워크(200a)는, 유선 통신망 또는 무선 통신망을 포함하며, 사용자 단말기(100)와 운동 분석 서버(200) 사이의 통신을 연결하여, 서로 간의 데이터 송수신을 수행하도록 한다.

종래의 운동 분석장치의 경우 대부분 2차원 데이터, 즉, 특정 영역의 데이터 혹은 정적 데이터만을 얻을 수 있기 때문에 매우 제한적이고, 3차원 모션 분석기법을 사용하는 경우에도 경제적, 공간적 제약으로 인해 사용이 힘들며, 제공하는 정보가 생체 역학적으로 가공되지 않고 불필요하게 많은 정보를 제공하고 있었다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 신체 맞춤형 운동 분석 시스템(10)은, QTM(Qualisys Track Manager, Qualisys)과 Visual3D(c-motion)를 사용하는데, 여기서 QTM은 영상 분석을 위하여 영상자료를 캡쳐(capture)하는 프로그램으로 영상 및 지면반력 자료를 동시에 받아들여 자료를 수집하고, Visual3D는 QTM에서 수집된 영상 및 지면반력자료를 이용하여 각 분절에 대한 모델링 및 데이터를 산출하는 프로그램으로 간단한 명령어들을 이용하여 빠른 시간 내에 3차원적 운동학(kinematic) 및 운동역학(kinetic) 자료를 산출하여 수치화 할 수 있다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 신체 맞춤형 운동 분석 시스템(10)은, 상술한 사용자 단말기(100)를 이용한 영상 분석 시스템 구축뿐만 아니라, 지면 반력 시스템(Force plate system)과 연동될 수도 있다.

지면반력 시스템(Force plate system)을 구현하기 위해 사용자의 평형성 평가를 위하여 지면 반력기, 지면반력(GRF: Ground Reaction Force) 및 압렵중심(COP: Center of Pressure) 산출 영상자료와 지면반력 자료를 동조하기 위하여 Analog interface(Qualisys)가 사용될 수 있다.

이에 따라, 상술한 바와 같은 구성을 가지는 신체 맞춤형 운동 분석 시스템(10)은, 사용자의 실시간 운동 자세를 분석하는 프로그램을 개발하여 사용자가 자신의 운동 자세를 직접 보면서 자세를 교정할 수 있도록 함으로써, 정확한 운동 자세를 모르는 사용자를 위해 올바른 운동 자세로 운동이 진행될 수 있도록 도와주는 트레이닝 프로그램을 구현할 수 있다.

도 3은 도 1의 운동 분석 서버를 설명하는 블록도이다.

도 3을 참조하면, 운동 분석 서버(200)는, 관절점 특정부(210), 자세 판독부(220) 및 자세 교정부(230)를 포함한다.

관절점 특정부(210)는, 사용자 단말기(100)로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 이용하여 사용자의 신체를 복수 개의 부분으로 분류(즉, 도 2의 (a))하여, 분류된 부분의 밀도중심점에 관절점을 위치시키고, 관절점을 연결하여 사용자의 관절들을 특정(즉, 도 2의 (b))한다.

자세 판독부(220)는, 관절점 특정부(210)에서 특정된 사용자의 관절들을 이용하여 현재 사용자의 자세를 판독한다.

즉, 자세 판독부(220)는, 각각의 관절점 간의 연결 관계를 판독함으로써, 사용자가 서있는 지 또는 앉아 있는 지 등의 자세를 판독할 수 있는 것이다.

예를 들어, 사용자의 모든 관절점들이 하측 방향으로 정렬하고 있는 경우에는 사용자가 직립하고 있는 것으로 판독하고, 양손이 전방으로 들어올려져 있고 양 발 역시 전방향으로 들어올려져 있는 경우 사용자가 운전하고 있는 것을 판독할 수 있는 등의 예가 이에 해당할 수 있다.

자세 교정부(230)는, 사용자의 상황에 따른 올바른 자세를 상황 별로 저장하여 두며, 자세 판독부(220)에서 실시간으로 판독한 현재 사용자의 자세와 저장해 둔 올바른 자세를 비교하여 사용자의 현재 자세가 오차 범위를 넘어 바르지 못한 경우, 올바른 자세로 각 관절이 배치될 수 있도록 각 관절 별로 오차를 수정하기 위한 자세교정요청신호를 생성하여 사용자 단말기(100)로 전송한다.

일 실시예에서, 자세 교정부(230)는, 자세 판독부(220)에서 판독된 사용자의 현재 자세가 운정 중이라고 판독되는 경우, 사용자 단말기(100)로 운전 여부 확인에 대한 응답요청을 전송한 후 사용자로부터 운전 중이라는 확인이 수신되면, 자세 교정부(230)에서 저장해 둔 운전 중 올바른 자세와 현재 사용자의 운전 자세를 비교하여 사용자의 현재 자세가 오차 범위를 넘어 바르지 못한 경우 경고음발생요청신호를 생성시켜 사용자 단말기(100)로 전송할 수 있다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 운동 분석 서버(200)는, 빅데이터 구축부(240)를 더 포함할 수 있다.

빅데이터 구축부(240)는, 기 설정된 주기로 사용자 단말기(100)로 사용자의 신체 촬영 요청신호를 전송한 후 각각의 요청신호에 따라 사용자 단말기(100)로부터 수신되는 이미지정보를 이용하여 관절점 특정부(210)에서 특정된 사용자의 관절점 변화를 주기적으로 업데이트시켜 빅데이터를 구축한다.

도 4는 도 3의 자세 교정부에 의한 자세교정요청신호의 생성을 설명하는 순서도이다.

도 4를 참조하면, 관절점 특정부(210)에서 사용자 단말기(100)로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 통해 사용자의 관절점이 특정되면(S101), 자세 판독부(220)에서 관절점 특정부(210)에서 특정된 사용자의 관절들을 이용하여 현재 사용자의 자세를 판독한다(S102).

다음으로, 자세 교정부(230)에서 사용자가 현재 운전 중이라고 확인되면 (S103의 Yes의 경우), 사용자로 하여금 차량에 설치된 거치대로 자신의 단말기를 거치시키도록 거치요청신호를 생성시켜 사용자 단말기(100)로 전송하고(S104), 거치요청에 따라 사용자 단말기(100)가 차량에 설치된 거치대에 거치되었다고 판독되었으나 사용자의 전신에 대한 이미지가 촬영되고 있지 않은 경우(S105의 No의 경우) 운전 중인 사용자의 전신이 촬영될 수 있도록 사용자 단말기(100)의 거치 각도의 조절을 요청하기 위한 각도조절요청신호를 생성시켜 사용자 단말기(100)로 전송하게 된다(S106).

사용자가 운전 중이지 않거나(S103의 No의 경우), 운정 중이라고 판독되었으나 전신 이미지가 촬영된 이미지를 회득한 경우(S105의 Yes의 경우), 자세 교정부(230)에서는, 1) 자세 판독부(220)에서 판독한 현재 사용자의 자세와 저장해 둔 올바른 자세와의 오차 범위가 0 내지 10% 이하인 경우(S107의 Yes의 경우) 현재 사용자의 자세가 적정 수준에 해당한다고 판독하여 사용자에게 이에 대하여 통지하기 위한 제1 자세교정요청신호를 생성(S108)하고, 2) 오차 범위가 10 초과 20% 이하인 경우(S109의 Yes의 경우) 현재 사용자의 자세가 현재 사용자의 자세가 현재 사용자의 상황에 따른 자세에서 허용되는 임계 오차율의 범위(즉, 20 초과 30% 이하)에 해당하지는 아니하였으나 적정 수준을 벗어난 경우에 해당한다고 판독하여 사용자의 주의를 환기시키기 위한 제2 자세교정요청신호(S1110)를 생성하고, 3) 오차 범위가 20 초과 30% 이하인 경우(S111의 Yes의 경우) 현재 사용자의 자세가 임계 오차율의 범위 내에 포함된 경우에 해당한다고 판독하여 사용자에게 자세를 올바르게 고치라고 주의하기 위한 제3 자세교정요청신호를 생성하고(S1112), 4) 오차 범위가 30%를 초과한 경우(S111의 No의 경우) 현재 사용자의 자세가 임계 오차율마저 넘어선 경우에 해당하여 사용자에게 위급상황이 발생한 것으로 판독하여 사용자의 비상연락망, 119 및 현재 사용자의 위치에서 가장 근접한 응급실 중 적어도 하나의 연락처로 위급상황발생을 알리기 위한 제4 자세교정요청신호를 생성하여 사용자 단말기로 전송하게 된다(S113).

제4 자세교정요청신호를 수신받은 사용자 단말기(100)는, 단말기에 저장되어 있는 긴급연락처로 전화를 걸거나 문자를 보내 위급 상황을 통지하게 된다.

그리고, 자세 교정부(230)는, 판독신호를 생성함에 있어 사용자의 선택에 따라 각 관절들의 오차율의 평균값을 기준으로 판독하거나, 각각의 관절 별로 개별적으로 판독할 수 있다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 신체 맞춤형 운동 분석 시스템(10)은, 개발 환경 관리 시스템(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음) 상에서 구현될 수 있다.

개발 환경은 다수의 개발자가 소프트웨어 개발을 위해 다수의 개발 시스템을 사용하며, 각 개발 시스템은 개발자의 제어에 따라 소프트웨어 컴포넌트 및 소프트웨어를 개발하고 직접 관리할 수 있다. 각 개발 시스템은 신뢰 플랫폼 모듈(TPM: Trusted Platform Module) 표준기술을 사용하며, 이에 따라 소프트웨어 컴포넌트가 사용 허가된 개발 시스템에서만 사용 가능하도록 한다. 신뢰 플랫폼 모듈(TPM)은 일종의 보안 장치로서, 데이터 암호화를 위한 보안키를 생성 및 관리할 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 소프트웨어 컴포넌트 사용에 대한 개발자의 권한을 제한하고, 개발자가 사용하는 개발 시스템에 대한 보안 인증을 수행할 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 개발 시스템으로부터 소프트웨어 컴포넌트 생성 또는 수정 허가 요청 메시지를 수신하는 경우, 해당 개발 시스템의 권한 정보를 확인하여 소프트웨어 컴포넌트 생성 또는 수정 허가 요청 메시지를 처리할 수 있다.

여기에서, 소프트웨어 컴포넌트는 소스코드, 디버깅 정보를 포함하는 바이너리, 디버깅 정보를 포함하지 않는 순수 바이너리, 코드에 대한 상세설명을 위한 문서, 코드의 이해를 위한 공정 수식모델 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.

권한 정보는 소프트웨어 컴포넌트를 읽을 수 있는 읽기 권한, 소프트웨어 컴포넌트를 생성 및 수정하여 저장할 수 있는 저장 권한, 권한 정보를 조정할 수 있는 권한조정 권한 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 권한 정보를 만족하는 어느 하나의 개발 시스템에 의해 소프트웨어 컴포넌트가 생성 또는 수정되는 경우, 이를 저장하여 다른 개발 시스템에서도 공유 가능하도록 제어할 수 있다. 이는 어느 하나의 개발 시스템에 의해 빌드한 모듈을 다른 개발 시스템에서 사용하여야 하는 경우가 있기 때문이다.

개발 환경 관리 시스템은 이러한 소프트웨어 컴포넌트의 생성 또는 수정 이력을 저장한 데이터베이스를 구축할 수 있다. 이는 이력 정보를 통해 특정 변수의 값이 어떻게 달라졌는지 단계별로 추적할 수 있고, 그 특정 변수가 임의의 다른 변수의 값 변경에 어떠한 영향을 주었는지도 파악할 수 있기 때문이다.

구체적으로는, 개발 환경 관리 시스템은 소프트웨어 컴포넌트의 종류, 해당 소프트웨어 컴포넌트의 생성/수정 여부, 해당 소프트웨어 컴포넌트의 생성/수정 일자, 해당 소프트웨어 컴포넌트의 생성/수정 빈도, 해당 소프트웨어 컴포넌트를 생성/수정한 개발 시스템의 권한 정보를 포함하여 이력 정보를 생성할 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 이력 정보를 생성할 때마다 인덱스를 부여하여 이력 정보 데이터베이스에 저장할 수 있다.

이때, 개발 환경 관리 시스템은 소프트웨어 컴포넌트의 종류별로 이력 정보 데이터베이스를 구축할 수 있다. 즉, 개발 환경 관리 시스템은 소프트웨어 컴포넌트의 중요도에 따라 이력 정보 데이터베이스를 구축할 수 있으며, 중요도가 가장 높은 종류에 해당하는 소프트웨어 컴포넌트의 이력 정보 데이터베이스는 후술하는 바와 같이 저장 공간 관리를 위한 데이터베이스 갱신 대상에서 제외될 수 있을 것이다.

또는, 개발 환경 관리 시스템은 소프트웨어 컴포넌트의 생성/수정 일자 별로 이력 정보 데이터베이스를 구축할 수 있다. 일 예로, 개발 환경 관리 시스템은 특정 일자의 이력 정보 데이터베이스를 구축하여, 해당 이력 정보 데이터베이스를 데이터베이스 갱신 대상에서 제외시킬 수 있다.

또는, 개발 환경 관리 시스템은 권한 정보 별로 이력 정보 데이터베이스를 구축할 수 있다. 일 예로, 개발 환경 관리 시스템은 최고 권한 정보로 간주되는 권한 정보를 조정할 수 있는 권한조정 권한에 해당하는 개발 시스템에 의한 소프트웨어 컴포넌트의 이력 정보 데이터베이스를 구축하여, 해당 이력 정보 데이터베이스를 데이터베이스 갱신 대상에서 제외시킬 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 상술한 바와 같이 효율적인 저장 공간 관리를 위해 이력 정보 데이터베이스를 갱신할 수 있다.

구체적으로는, 개발 환경 관리 시스템은 이력 정보 데이터베이스의 인덱스가 미리 설정된 인덱스에 도달하면 이력 정보 데이터베이스 갱신을 수행할 수 있다.

예를 들면, 개발 환경 관리 시스템은 이력 정보 데이터베이스의 전체 인덱스를 오름차순으로 하여 3 개의 구간으로 나눌 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 3 개의 구간 중 가장 낮은 인덱스를 포함하는 구간에 해당하는 이력 정보를 조건 없이 삭제할 수 있다. 해당 구간에 해당하는 이력 정보는 생성/수정 일자가 오랜 시간이 경과한 것으로 간주할 수 있으며, 이에 해당 이력 정보가 다시 참조될 가능성은 낮으므로 조건 없이 삭제할 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 3 개의 구간 중 가운데 구간에 해당하는 이력 정보를 소프트웨어 컴포넌트의 종류에 따라 삭제 또는 유지 여부를 결정하여 갱신할 수 있다. 즉, 개발 환경 관리 시스템은 소프트웨어 컴포넌트의 종류에 따라 중요도를 분류할 수 있으며, 3 개의 구간 중 가운데 구간에 해당하는 이력 정보 중 중요도가 가장 높은 소프트웨어 컴포넌트의 종류에 해당하는 이력 정보만을 유지하고 나머지 이력 정보는 모두 삭제하는 방식으로 이력 정보 데이터베이스를 갱신할 수 있다.

또는, 개발 환경 관리 시스템은 3 개의 구간 중 가운데 구간에 해당하는 이력 정보를 소프트웨어 컴포넌트의 생성/수정 빈도에 따라 삭제 또는 유지 여부를 결정하여 갱신할 수 있다. 즉, 3 개의 구간 중 가운데 구간에 해당하는 이력 정보 중 그 생성/수정 빈도가 미리 설정된 기준 빈도보다 높은 이력 정보는 모두 삭제하고 나머지 이력 정보는 유지하는 방식으로 이력 정보 데이터베이스를 갱신할 수 있다.

또는, 개발 환경 관리 시스템은 3 개의 구간 중 가운데 구간에 해당하는 이력 정보를 개발 시스템의 권한 정보에 따라 삭제 또는 유지 여부를 결정하여 갱신할 수 있다. 즉, 3 개의 구간 중 가운데 구간에 해당하는 이력 정보 중 그 권한 정보가 최고 권한 정보로 간주되는 권한 정보를 조정할 수 있는 권한조정 권한인 이력 정보는 그대로 유지하고, 나머지 이력 정보는 모두 삭제하는 방식으로 이력 정보 데이터베이스를 갱신할 수 있다.

개발 환경 관리 시스템은 3 개의 구간 중 가장 높은 인덱스를 포함하는 구간에 해당하는 이력 정보를 그대로 유지할 수 있다. 해당 구간에 해당하는 이력 정보는 생성/수정 일자가 비교적 최근의 것으로 간주할 수 있으며, 이에 해당 이력 정보가 다시 참조될 가능성은 높으므로 그대로 유지할 수 있다.

도 5는 다른 실시예에 따른 운동 분석 서버를 설명하는 블록도이다.

도 5를 참조하면, 다른 실시예에 따른 운동 분석 서버(200a)는, 관절점 특정부(210), 자세 판독부(220), 자세 교정부(230), 빅데이터 구축부(240) 및 백업 파일 분산화부(250)를 포함한다. 여기서, 관절점 특정부(210), 자세 판독부(220), 자세 교정부(230) 및 데이터 구축부(240)는, 도 3의 구성요소와 동일하므로 그 설명을 생략한다.

백업 파일 분산화부(250)는, 해킹 또는 랜섬웨어와 같은 외부의 공격으로부터 보호하여야 할 사용자 정보나 시스템 정보 등과 같은 중요 정보를 백업 파일로 생성한 후, 생성된 백업 파일을 동일한 데이터를 포함하는 1차 백업 파일과 2차 백업을 차례로 생성하여 저장하되, 1차 백업 파일과 2차 백업 파일의 저장 장소를 달리 하여 저장한다.

다만, 백업 파일의 생성은 1차와 2차에 한정되는 것은 아니며, 시스템의 성능 등을 고려하여 3차 이상의 복수 개의 백업 파일을 생성하여도 무방하다.

그리고, 백업 파일 분산화부(250)는, 기 설정된 주기로(예를 들어, 시스템 상 기본적으로 설정된 주기인 3시간 마다 1회 내지 5시간 마다 1회 등, 다만 해당 설정된 주기에 한정되는 것은 아니며 사용자로부터 지정 받은 주기로 설정되어도 무방하다) 저장되었던 1차 백업 파일과 2차 백업 파일의 저장 장소를 시스템 상의 기 설정된 장소 또는 새롭게 생성된 장소로 변경한다.

이때, 백업 파일의 이동 장소는, 시스템 상에서 기 설정되거나 사용자로부터 지정 받은 장소가 아니라, 임의의 랜덤 변수에 따라 생성된 폴더나 서브 폴더로 지정됨이 바람직하다.

이에 따라, 해킹 또는 랜섬웨어와 같은 공격형 프로그램이 공격하고자 하는 파일이 위치하는 폴더의 존재 또는 해당 폴더의 위치를 예측하고 용이하게 공격하는 것을 원천적으로 방지함은 물론, 삭제되어서는 안 되는 고객 정보와 같은 중요한 데이터가 사용자의 실수로 삭제되거나 수정되는 것을 방지할 수 있다.

본 발명에서, 1차 백업 파일과 2차 백업 파일은, 동일한 내용의 데이터를 포함하고 있는 파일들로써, 상호 간에 우열이 존재하는 것은 아니며, 파일의 이동에 있어서도 1차 백업 파일의 이동 후 2차 백업 파일이 이동하거나, 2차 백업 파일의 이동 후 1차 백업 파일이 이동하여도 무방하다.

일 실시예에서, 백업 파일 분산화부(250)는, 외부로부터 침입이 감지될 경우, 기 생성되었던 1차 백업 파일과 2차 백업 파일로부터의 복제를 연속적으로 수행하여 각 백업 파일의 서브 백업 파일들을 다수 개 생성하며, 생성된 다수 개의 서브 백업 파일들을 역시 랜덤 변수에 따라 생성된 서로 다른 장소에 개별적으로 저장할 수 있다.

이에 따라, 시스템 상에서 산발적으로 생성된 다수 개의 백업 파일을 임의의 장소로 나누어 저장함으로써, 일부 백업 파일이 공격에 의해 손실되거나 삭제되는 경우에도 시스템 상에 산발적으로 존재하는 백업 파일을 이용하여 필요한 자료 등을 용이하게 복구하도록 할 수 있다.

다음으로, 백업 파일 분산화부(250)는, 다수 개의 백업 파일 중 현재 공격받고 있는 백업 파일이라고 판단된 파일을 시스템 상에서 영구적으로 삭제하게 된다.

이에 따라, 본 발명에서는, 해킹 또는 랜섬웨어의 공격 등으로 인해 시스템 상에서 정상적인 기능을 수행하지 못하거나, 해당 공격으로 인해 시스템 상에 존재하는 다른 파일까지도 위험에 노출시킬 수 있는 좀비 프로그램으로 변할 수 있는 파일을 미연에 시스템 상에서 삭제시킴으로써, 일부 파일로 인해 시스템 전체가 공격받는 것을 미연에 방지할 수 있다.

일 실시예에서, 백업 파일 분산화부(250)는, 백업 파일을 클라우드 서비스와 연동된 동기화 폴더에 저장한 경우, 해당 동기화 폴더에 백업 파일의 저장이 완료되고 저장한 백업 파일이 클라우드 상에 업로드 되면, 해당 동기화 폴더에 대한 동기화를 해제할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 동기화를 위한 클라우드 서비스가 "Dropbox"라고 할 경우, "Dropbox"에서 제공하고 있는 "선택적 동기화 서비스"를 이용하여 상술한 바와 같은 백업 파일 분산화부(250)의 기능을 구현하게 된다.

즉, 백업 파일 분산화부(250)는, 백업 파일을 저장하기 위한 공간으로서 "백업 폴더"를 시스템 상에 생성하면, 클라우드 서비스는 새롭게 생성된 "백업 폴더"를 클라우드 상에서 역시 동일하게 생성하게 된다.

다음으로, 백업 파일 분산화부(250)는, 해당 폴더에 백업 파일을 저장하게 될 것이고, 이에 따라 클라우드 상에도 해당 백업 파일이 업로드 된다.

마지막으로, 클라우드 상에 해당 백업 파일의 업로드가 완료되면, 백업 파일 분산화부(250)는, 백업 파일 업로드에 사용되었던 "백업 폴더"에 대한 동기화만을 선택적으로 해제하고, "백업 폴더"를 시스템 상에서 삭제한다.

이 경우, 시스템 전체에 대한 동기화를 해제하는 것이 아니라, 백업 파일의 업로드에 사용하기 위해 임시적으로 생성되었던 "백업 폴더"만에 대한 동기화를 해제함으로써, 클라우드 서비스와의 안정적인 동기화 서비스는 지속적으로 수행하는 반면, 백업 파일은 클라우드 상에 업로드시킨 후 시스템 상에서는 삭제함에 따라 클라우드 상에서 백업 파일은 안전하게 저장하는 한편 시스템을 침투한 공격에 지속적으로 노출되는 것은 원천적으로 방지할 수 있게 된다.

일 실시예에서, 백업 파일 분산화부(250)는, 클라우드 상에 업로드 하였던 백업 파일의 저장 장소를 변경할 순서가 된 경우, 선택적 동기화를 해제하였던 폴더의 동기화를 다시 수행하여 클라우드 서비스에 업로드 하였던 백업 파일을 다운받은 후, 다운받은 백업 파일을 상술한 바와 같이 랜덤 변수에 따라 새롭게 생성된 장소로 이동시킬 수 있다.

도 6은 또 다른 실시예에 따른 운동 분석 서버를 설명하는 블록도이다.

도 6을 참조하면, 또 다른 실시예에 따른 운동 분석 서버(200b)는, 관절점 특정부(210), 자세 판독부(220), 자세 교정부(230), 빅데이터 구축부(240), 백업 파일 분산화부(250) 및 의사결정 이유 제시부(260)를 포함한다. 여기서, 관절점 특정부(210), 자세 판독부(220), 자세 교정부(230), 데이터 구축부(240) 및 백업 파일 분산화부(250)는, 도 3 또는 도 5의 구성요소와 동일하므로 그 설명을 생략한다.

운동 분석 서버(200b)의 구성 중 일부는 인공지능에 의해 구현될 수 있으며, 의사결정 이유 제시부(260)를 더 포함할 수 있다.

의사결정 이유 제시부(260)는, 주어지거나 사용자에 의해 입력된 데이터에 대해서 분류·예측할 뿐만 아니라 결정에 대한 인과관계를 분석하여 적절한 근거를 찾아, 인공지능이 제시한 결과에 대해서 왜 그런 결과가 나오는지에 대한 이유를 사용자 레벨에서 설명할 수 있다.

의사결정 이유 제시부(260)를 통해 사용자와 인공지능 상호간의 신뢰할 수 있는 의사결정을 가능케 함으로써, 문제나 오류 발생 시 사용자에 의한 피드백이 적절하게 반영될 수 있다. 또한, 의사결정 이유 제시부(260)를 둠으로써, 인공지능이 제시하는 결과에 대해서 왜 그런 결과가 나오는지에 대한 원인을 명쾌하게 설명할 수 없어 사용자가 인공지능에 가질 수 있는 불신감을 해소할 수 있으며, 과도하게 학습을 진행할 경우 전체적인 관점에서의 최적해가 아닌 지역 내 최적해가 선택될 수 있다는 과적합화(overfitting) 문제를 미연에 방지할 수 있다.

일 실시 예에서, 의사결정 이유 제시부(260)는 모델 구축부 및 이유 설명 인터페이스부를 더 포함할 수 있다. 모델 구축부는 심층 설명 학습부, 해석 가능한 모델 생성부 및 모델 귀납부로 구현될 수 있다.

심층 설명 학습부는 변형된 딥러닝 기술로서 심층 신경망이 설명 가능한 특징들을 학습하도록 할 수 있다. 은닉계층의 노드가 의미 있는 속성을 나타내도록 학습할 수 있으며, 예를 들어 팔과 다리의 이미지를 구분하는 모델을 학습한다면, 각 은닉 노드가 손톱이나 발톱 모양, 손가락이나 발가락 모양, 손바닥이나 발바닥의 위치 등을 나타내도록 학습해서 모델이 어떤 이미지를 손이라고 판단했을 때 활성화된 은닉 노드를 통해 판단의 근거를 알 수 있다. 이러한 판단의 근거는 예를 들어 RNN(순환신경망, Recurrent Neural Network) 등의 자연어 생성 모델을 통해 언어적으로 나타낼 수도 있다. RNN은 딥러닝의 모델이며 인공신경망의 한 종류로서, 시계열 데이터와 같이 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 것으로서, 입력조절벡터와 망각벡터 그리고 출력조절벡터를 이용하여 입력과 출력데이터를 얻는다. 입력조절벡터에서는 입력신호가 활성화함수와의 연결계층을 거친 후에 값을 받아들이며 망각 벡터는 과거 입력의 일부를 현재 입력에 반영하는 역할을 한다. 그리고 출력조절벡터는 과거의 값과 수정된 입력값을 고려하여 활성화 함수를 이용해 값을 받아들인다. 그리고 그 최종결과는 다시 입력으로 되돌아가게 된다. 이러한 순환신경망은 문서 감정을 분류하거나 필기체를 인식하는데 주로 활용되며, 음성 인식, 시계열 예측이나 파형생성을 할 때에도 주로 활용될 수 있다. 이는 입력데이터가 순서가 없는 고정된 모양 이어도 적절할 순서에 따라 처리할 수 있기 때문이다.

또한, 일 실시 예에서, 심층 설명 학습부는 이미지에 근거가 되는 부분을 표시하여 시각적으로 나타낼 수도 있다. 예를 들어 인공지능 시스템이 고양이 이미지를 분류할 경우, 기존 시스템은 입력된 이미지의 고양이 여부만을 도출하지만, 심층 설명 학습부는 고양이 여부를 도출하고, 이것의 근거(털, 수염 등) 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다.

해석 가능한 모델 생성부는, 구조화된 데이터를 해석 가능한 인과관계 모델로 구축할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, BPL(bayesian program learning)을 이용하여 해석 가능한 모델 생성부를 구축할 수 있으며, BPL은 작은 조각들의 조합으로 표현하도록 학습하는 방법으로서, 예를 들어 글자를 생성하는 모델을 학습할 때 글자를 획으로 나누어서 가장 합리적인 획의 조합으로 생성하도록 한다. BPL은 대량의 데이터가 없이도 사람과 같이 한 번 보면 그대로 모방할 수 있으며, Neural Network(신경망 모델)를 진화시킨 것으로서 새로운 사건이 주어졌을 때 그 사건을 바탕으로 확률값을 변화시킬 수 있다. 즉, BPL은 가상 변수들에 들어가는 가중치만 바꾸는 방식이 아니라, 중간에 다른 가상 변수를 생성하는 내용까지 포함된다. 새로운 환경이 주어지면 다른 방식으로 현상을 이해하는 것으로서 예를 들어, 동전을 100번 던져서 앞면이 60번, 뒷면이 40번 나와서 앞 면이 나올 확률을 60%로 잡은 다음, 다음번에 뒷면이 나오게 되면 앞면이 나올 확률을 59.4%로 내리는 방식이다.

또한, 일 실시 예에서, 해석 가능한 모델 생성부는 확률론적 접근 방법을 통해 구현될 수 있다. 확률론적 접근 방법은 몇 가지 샘플만으로도 학습 효과를 낼 수 있으며, 예를 들면 길이가 긴 의자와 짧은 의자를 보여주면 중간 길이의 의자도 있다는 것을 배우는 것과 비슷하다. 즉, 부족한 데이터를 스스로 채워 나가며 학습하는 기술이다. 실시 예에 따라서는 확률론적 접근 방법은 수학적 계산을 통해 스스로 확률과 프로그램을 보정하는 기능을 포함할 수 있다.

또한, 일 실시 예에서, 해석 가능한 모델 생성부는 And-Or-Graph를 이용하여 구현된 수 있다. And-Or-Graph는 AND/OR 그래프란 rule의 조건 및 결론관계와 AND/OR 관계를 그래프 형태로 나타내는 것으로서, 인공지능에 의해 도출되는 중간 및 최종 데이터가 구조화 되어있어 모델의 결정과정을 논리적으로 설명하기 쉬운 장점이 있다. 즉, AND 노드와 OR 노드로 그래프를 나타내는데, AND 노드는 모두 처리되어야 하며 OR 노드는 하나만 처리되면 끝낼 수 있다. AND/OR 그래프를 이용하면 서로 산재해 있는 rule들의 집합을 하나의 구조로 조감할 수 있으며 각 문장간의 논리적인 관계를 쉽게 파악할 수 있다.

모델 귀납부는 임의의 블랙박스 모델을 설명가능한 모델로 추론할 수 있다. 일 실시 예에서, 모델 귀납부는 LIME(local interpretable model-agnostic explanations)로 구현될 수 있으며, LIME은 임의의 블랙박스 모델을 이미 설명이 가능한 데이터 주변에서 희소 선형 결합을 통해 국부적으로 설명 가능하게 만들 수 있다. 예를 들어, 이미지를 분류하는 블랙박스 모델이 어떤 이미지를 심장이라고 판단했다면 이미 설명 가능한 다른 모델의 심장에 대한 설명 즉, 심장을 표현하는 픽셀들을 주어진 이미지와 대조하여 어느 부분이 심장이라고 판단한 근거인지 제시할 수 있다.

또한, 일 실시 예에서 모델 귀납부는 모델을 일련의 if-then 조건문으로 표현하는 BRL(bayesian rule lists)로 구현될 수 있다. BRL은 고차원, 다변수인 특징공간을 간단하고 이미 해석 가능한 조건문으로 나누어 복잡한 모델을 이해할 수 있게 한다.

상술한 심층 설명 학습부, 해석 가능한 모델 생성부 및 모델 귀납부는 서로 독립적으로 또는 서로 결합되어 작용될 수 있으며, 그 구현 순서도 실시 예에 따라 달라질 수 있다.

다음으로, 이유 설명 인터페이스부는 인공지능의 의사결정에 대한 설명을 사용자가 이해할 수 있는 방식으로 표현할 수 있다. 이유 설명 인터페이스부는 제시한 설명이 반복적일 것, 필요한 설명을 모두 포함하고 있을 것, 불필요한 설명을 포함하지 않을 것, 양이 적절할 것 등을 필수 항목으로 포함할 수 있다. 즉, 사용자가 용이하게 인공지능이 어떠한 과정과 이유로 최종 결과를 도출했는 지와 각 단계별로 영향을 미친 요소나 데이터가 무엇인지 언어, 표, 이미지, 그래프, 수식 등을 포함하여 사용자에게 제공할 수 있다.

또한, 이유 설명 인터페이스부는 사용자의 정정 명령을 입력받을 수 있다. 이를 위해 이유 설명 인터페이스부는 정정가능성은 설명이 유동적일 것, 사용자의 피드백을 존중할 것, 점진적인 변화를 주시할 것 등을 필수 항목으로 포함할 수 있다. 이렇게 제시된 설명에 대해서 사용자에게 설명의 명확도와 활용도 등에 대한 피드백을 받아 이유 설명 인터페이스부의 효과를 평가하고 발전시킬 수 있다.

다른 실시 예에서, 의사결정 이유 제시부(260)는, 인과관계 모델로 형성될 수 있다. 인과과계 모델은 딥러닝과 마르코브 랜덤 필드를 결합하는 형태로 형성될 수 있다. 먼저 학습 데이터로부터 심층 마르코브 랜덤 필드 모델의 확률 분포를 모델링하고, 확률 변수들 사이의 조건부 독립성을 나타내는 마르코브 랜덤 필드의 구조를 학습한다. 구조가 학습된 마르코브 랜덤 필드의 잠재 함수를 심층 신경망으로 추론하여 입력 변수의 수가 증가함에 따라 잠재 함수에 필요한 매개 변수의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 완화하고, 변수 연관관계에 대한 제약 없이 복잡한 연관관계를 학습할 수 있다. 실시예에 따라 클래스 분류 문제를 보조태스크인 속성, 슈퍼카테고리와 같이 학습한 후, 출력 단계에서 선형 결합하여 효과적인 표현이 가능하도록 할 수 있다. 또한 인과관계가 정확히 학습되었는지 사람이 확인하고 피드백을 주어 수정할 수 있도록 하는 상호작용 학습 알고리즘을 포함할 수 있다.

또 다른 실시 예에서, 의사결정 이유 제시부(260)는, 분석부로 구현될 수 있다. 시계열 함수를 다양한 커널을 바탕으로 다변수 가우시안으로 회귀분석 하는 기술로서, 가우시안 프로세스에서 커널을 표현하는 최적의 커널 조합을 학습하여 주어진 시계열 데이터를 위에서 찾은 커널 조합을 바탕으로 설명할 수 있다. 더 나아가서 여러 개의 시계열 데이터가 있을 때에도 공통적으로 표현되는 커널 및 각 시계열 데이터의 특성을 표현하는 커널의 조합을 학습하여 여러 개의 시계열 데이터에서 공통적으로 나타나는 특징을 설명할 수 있다. 시계열 데이터 분석 모델을 통해 찾은 커널의 조합을 자연어로 작성함으로써 사용자에게 인공지능에 의해 도출된 의사결정의 도출과정 및 그 이유를 자연어로 설명해 줄 수 있다.

이와 같은 의사결정 이유 제시부(260)를 통해, 인공지능의 의사결정 과정을 사용자의 입장에서 시각화 및 문자화함으로써, 의사결정에 과정에 관여한 구성요소를 설명할 수 있으며 동시에 복잡한 모델의 상관관계를 분석하여 원인요소와 결과요소로 나누어 설명할 수 있다. 특히 사용자가 용이하게 이해할 수 있는 자동 보고서의 형식으로 작성됨으로써, 데이터를 분석한 결과 뿐만 아니라 이유를 제공하여 인공지능이 보다 정밀하게 인간과 상호 작용하게 할 수 있다.

상술한 바와 같은 구성을 가지는 신체 맞춤형 운동 분석 시스템은, 운영체제(Operation System; OS), 즉 시스템을 기반으로 다양한 소프트웨어를 실행하거나 제작할 수 있다. 상기 운영체제는 소프트웨어가 장치의 하드웨어를 사용할 수 있도록 하기 위한 시스템 프로그램으로서, 안드로이드 OS, iOS, 윈도우 모바일 OS, 바다 OS, 심비안 OS, 블랙베리 OS 등 모바일 컴퓨터 운영체제 및 윈도우 계열, 리눅스 계열, 유닉스 계열, MAC, AIX, HP-UX 등 컴퓨터 운영체제를 모두 포함할 수 있다.

이상의 실시예들에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field programmable gate array) 또는 ASIC 와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램특허 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다.

구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로부터 분리될 수 있다.

뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU 들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

도 1 등을 통해 설명된 실시예에 따른 신체 맞춤형 운동 분석 시스템은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어 및 데이터를 저장하는, 컴퓨터로 판독 가능한 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이때, 명령어 및 데이터는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 소정의 프로그램 모듈을 생성하여 소정의 동작을 수행할 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 컴퓨터 기록 매체일 수 있는데, 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 기록 매체는 HDD 및 SSD 등과 같은 마그네틱 저장 매체, CD, DVD 및 블루레이 디스크 등과 같은 광학적 기록 매체, 또는 네트워크를 통해 접근 가능한 서버에 포함되는 메모리일 수 있다.

도 1 등을 통해 설명된 실시예에 따른 신체 맞춤형 운동 분석 시스템은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다.

따라서 도 1 등을 통해 설명된 실시예에 따른 신체 맞춤형 운동 분석 시스템은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다.

여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및(또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.

또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.

그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.

상술된 실시예들은 예시를 위한 것이며, 상술된 실시예들이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 상술된 실시예들이 갖는 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 상술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 명세서를 통해 보호받고자 하는 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

10: 신체 맞춤형 운동 분석 시스템
100: 사용자 단말기
200, 200a, 200b: 운동 분석 서버
210: 관절점 특정부
220: 자세 판독부
230: 자세 교정부
240: 빅데이터 구축부
250: 백업 파일 분산화부
260: 의사결정 이유 제시부

Claims

운동 분석 서비스 어플리케이션을 설치하여 두며, 사용자로부터 입력받은 사용자의 성별, 나이, 키 및 몸무게 중 적어도 하나의 신체정보와 카메라를 통해 사용자의 신체를 촬영하여 생성시킨 이미지정보를 전송하는 사용자 단말기; 및
상기 사용자 단말기로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 통해 사용자의 관절점을 수치화 하고, 수치화된 관절점을 이용하여 사용자의 자세를 실시간으로 분석하여 현재 사용자의 상황에 따른 올바른 자세를 판독하여 자세교정정보를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하는 운동 분석 서버를 포함하고,
상기 운동 분석 서버는, 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 신체정보와 이미지정보를 이용하여 사용자의 신체를 복수 개의 부분으로 분류하여, 분류된 부분의 밀도중심점에 관절점을 위치시키고, 상기 관절점을 연결하여 사용자의 관절들을 특정하는 관절점 특정부; 상기 관절점 특정부에서 특정된 사용자의 관절들을 이용하여 현재 사용자의 자세를 판독하는 자세 판독부; 및 사용자의 상황에 따른 올바른 자세를 상황 별로 저장하여 두며, 상기 자세 판독부에서 실시간으로 판독한 현재 사용자의 자세와 저장해 둔 올바른 자세를 비교하여 사용자의 현재 자세가 오차 범위를 넘어 바르지 못한 경우, 올바른 자세로 각 관절이 배치될 수 있도록 각 관절 별로 오차를 수정하기 위한 자세교정요청신호를 생성하는 자세 교정부를 포함하며,
상기 사용자 단말기는, 상기 운동 분석 서버로부터 자세교정요청신호가 수신되는 경우, 요청신호에 포함된 각 관절의 수정 정도를 관절 별로 디스플레이를 통해 표시하거나, 스피커를 통해 음성으로 출력하여 자세의 교정을 유도하며,
상기 자세 교정부는, 상기 자세 판독부에서 판독된 사용자의 현재 자세가 운정 중이라고 판독되는 경우, 상기 사용자 단말기로 운전 여부 확인에 대한 응답요청을 전송한 후 사용자로부터 운전 중이라는 확인이 수신되면, 상기 자세 교정부에서 저장해 둔 운전 중 올바른 자세와 현재 사용자의 운전 자세를 비교하여 사용자의 현재 자세가 오차 범위를 넘어 바르지 못한 경우 경고음발생요청신호를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하며,
상기 운동 분석 서버는, 기 설정된 주기로 상기 사용자 단말기로 사용자의 신체 촬영 요청신호를 전송한 후 각각의 요청신호에 따라 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 이미지정보를 이용하여 상기 관절점 특정부에서 특정된 사용자의 관절점 변화를 주기적으로 업데이트시켜 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축부를 더 포함하며,
상기 자세 교정부는, 상기 자세 판독부에서 판독한 현재 사용자의 자세와 저장해 둔 올바른 자세와의 오차 범위가 0 내지 10% 이하인 경우 현재 사용자의 자세가 적정 수준에 해당한다고 판독하여 사용자에게 이에 대하여 통지하기 위한 제1 자세교정요청신호를 생성하고, 오차 범위가 10 초과 20% 이하인 경우 현재 사용자의 자세가 현재 사용자의 자세가 현재 사용자의 상황에 따른 자세에서 허용되는 임계 오차율의 범위에 해당하지는 아니하였으나 적정 수준을 벗어난 경우에 해당한다고 판독하여 사용자의 주의를 환기시키기 위한 제2 자세교정요청신호를 생성하고, 오차 범위가 20 초과 30% 이하인 경우 현재 사용자의 자세가 임계 오차율의 범위 내에 포함된 경우에 해당한다고 판독하여 사용자에게 자세를 올바르게 고치라고 주의하기 위한 제3 자세교정요청신호를 생성하고, 오차 범위가 30%를 초과한 경우 현재 사용자의 자세가 임계 오차율마저 넘어선 경우에 해당하여 사용자에게 위급상황이 발생한 것으로 판독하여 사용자의 비상연락망, 119 및 현재 사용자의 위치에서 가장 근접한 응급실 중 적어도 하나의 연락처로 위급상황발생을 알리기 위한 제4 자세교정요청신호를 생성하며,
상기 자세 교정부는, 판독신호를 생성함에 있어 사용자의 선택에 따라 각 관절들의 오차율의 평균값을 기준으로 판독하거나, 각각의 관절 별로 개별적으로 판독하며,
상기 자세 교정부는, 상기 자세 판독부에서 사용자가 운정 중이라고 판독되는 경우, 사용자로 하여금 차량에 설치된 거치대로 자신의 단말기를 거치시키도록 거치요청신호를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하고, 거치요청에 따라 상기 사용자 단말기가 차량에 설치된 거치대에 거치되었다고 판독되었으나 사용자의 전신에 대한 이미지가 촬영되고 있지 않은 경우 운전 중인 사용자의 전신이 촬영될 수 있도록 상기 사용자 단말기의 거치 각도의 조절을 요청하기 위한 각도조절요청신호를 생성시켜 상기 사용자 단말기로 전송하는, 신체 맞춤형 운동 분석 시스템.
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