KR102288327B1 - 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법 - Google Patents

빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법은 하나의 강사 단말에 대해 다수의 고객 단말을 매칭하고, 다수의 고객 단말 각각을 매칭하여 온라인 상에서 그룹운동 서비스를 제공한다.

Description

빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법{Control Methods of Big-Data based Exercise Prescriptions and Online Exercise Management Systems}
본 발명은 AI 영상 인식 기술을 활용하여 영상 이미지 상에 사람의 움직임을 검출하고 기준이 되는 영상 이미지와 비교 분석하여 운동 처방을 제공하고, 그룹 운동을 위한 단말기 간의 매칭을 실시하는 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법에 관한 것이다.
운동은 개개인별 신체특성을 고려하여 알맞은 운동 종목, 강도 등을 고려하여 실시해야 함에도 불구하고, 시청각 컨텐츠를 제공하는 종래의 기술 대한민국등록특허공보 제10-2138787호, 디바이스 및 그를 이용한 컨텐츠 공유 방법에서 개시하는 "외부 기기와 컨텐츠를 공유하기 위한 디바이스 및 그를 이용한 컨텐츠 공유 방법"은 전문가의 조언 없이 단순히 따라하도록 하는 것으로, 개인별 맞춤형 운동 서비스에 대한 요구를 해결해주지 못한다는 문제점이 존재한다. 이로 인해, 보편적인 형태로 발전하기 어렵다.
또한, 함께 운동하여 동기부여를 하는 온라인 운동 교육 서비스의 제공이 어려워 시청각 컨텐츠를 이용한 운동 서비스의 만족도가 현저히 떨어져 기존 등록 고객의 유지가 어렵다는 문제점이 있다.
등록특허공보 제10-2138787호, 2020.07.22
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 하나의 강사 단말에 대해 다수의 고객 단말을 매칭하고, 다수의 고객 단말 각각도 매칭함으로써 온라인 상에서 그룹운동 서비스 및 개개인별 맞춤 운동 처방 서비스를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법의 일 면에 따른 단계 S400은 서버가 강사 단말과 다수의 고객 단말을 매칭하는 S410 단계 및 서버가 다수의 고객 단말을 서로 매칭하는 S420단계를 포함하여 온라인 그룹 운동 서비스를 제공하고 1 대 1 맞춤 처방 서비스를 제공한다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법은,
첫째, 다수의 고객 단말이 각각 서로 매칭되어 온라인 상으로도 그룹 운동을 실시하여 그룹운동의 효과인 동기부여, 지속적인 운동 자극을 제공할 수 있다.
둘째, 강사의 운동 움직임과 고객 각각의 운동 움직임을 AI 영상 인식 기능을 통해 분석하여 고객 각각의 운동시 문제가 되는 습관, 어려워하는 동작에 대한 1대 1 맞춤 지도가 가능하다.
셋째, 고객의 운동 움직임에 대한 분석 내용을 제공함으로써 고객 스스로가 분석 내용을 토대로 개인 운동 학습 시간을 가질 수 있다.
넷째, 온라인 상으로 진행되기 때문에, 기존의 시청각 콘텐츠를 통한 운동 방식의 장점을 제공할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법의 시스템 도면이다.
도 2는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 기본 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S100의 추가 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S200의 추가 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S300의 추가 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S400의 추가 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S413의 추가 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S423의 추가 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S400의 추가 흐름도이다.
도 10은 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법의 서버 구성도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법의 시스템 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법은 서버(100), 강사 단말(200) 및 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)을 포함하여 이루어진다.
이때, 서버(100)는, 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있으며, 강사 단말(200), 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n) 각각은 서버(100)와 데이터를 송수신할 수 있다.
강사 단말(200), 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)은 서비스 제공을 위한 전자 장치일 수 있다.
이때, 본 발명의 실시예에 따른 전자 장치는 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버(100), PDA, PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 의료기기, 카메라, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드 또는 문신), 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 기본 흐름도이다. 도시된 바에 따르면, 단계 S100는, 강사 단말(200)이, 서버(100)에 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 대한 매칭을 요청한다.
구체적으로, 강사 단말(200)이 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)과 매칭을 위해, 서버(100)에 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이 수업에 등록할 수 있는 스케줄러 생성을 요청하여 생성된 스케줄러에 수업 정보를 입력한다.
단계 S200은, 서버(100)가, 강사 단말(200)에 대한 스케줄러를 공개한다.
이때의 스케줄러는 강사 단말(200)에서 등록한 수업 정보를 포함하는 것이다. 서버(100)는 스케줄러를 공개함으로써 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)의 스케줄러에 대한 등록 신청을 받는 기능을 활성화한다.
단계 S300은, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이, 서버(100)에 스케줄러에 대한 등록을 요청한다.
다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)은 활성화된 스케줄러에 대한 등록 기능을 실행하여 스케줄러에 대한 등록을 한다. 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이 스케줄러에 등록을 한다는 의미는 수업료의 납부 실행 및 강사 단말(200)과 다른 고객 단말(300)과의 매칭에 대한 동의를 뜻한다.
단계 S400은, 서버(100)가, 강사 단말(200)과 스케줄러에 등록한 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 대하여 각각의 단말을 서로 매칭한다.
구체적으로는, 강사 단말(200)과 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)을 매칭하고, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n) 각각을 서로 매칭하여 그룹운동 서비스를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S100의 추가 흐름도이다. 도시된 바와 같이, 강사 단말(200)이 매칭을 요청하는 단계(S100)는 단계 S110 내지 S130을 더 포함한다.
단계 S110은, 서버(100)가, 강사 단말(200)에 대한 스케줄러를 생성한다.
이때, 스케줄러는 강사 단말(200)에서 수업에 대한 정보를 등록함으로써 구성될 수 있다.
단계 S120은, 서버(100)가, 강사 단말(200)에 스케줄러를 공유한다.
단계 S130은, 강사 단말(200)이, 스케줄러에 수업 정보를 게시한다.
수업 정보는 강사 단말(200)이 수업 정보를 게시하는 단계(S130)에 포함된 단계 S131 내지 단계 S135에서 정의될 수 있다.
단계 S131은, 수업 기간에 대한 정보를 등록한다.
수업 기간은 수업 일수 또는 수업 시간의 총량을 포함할 수 있다.
단계 S132는, 수업 요일에 대한 정보 및 수업 시간에 대한 정보를 등록한다.
수업 요일은 일주일 중 정기적으로 수업을 실시하는 요일을 뜻하며, 시간은 요일별 수업을 진행하는 시간, 혹은 요일별 수업에 소요되는 시간을 뜻한다.
단계 S133은, 수업 종목에 대한 정보를 등록한다.
수업 종목은 그룹운동 및 온라인 수업의 특성을 반영하여 구성될 수 있으나, 그 외에도 기구가 갖춰져 있는 고객을 대상으로 하는 경우 기구 필라테스와 같은 수업 종목도 구성할 수 있다.
단계 S134는, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)의 매칭 수를 제한한다.
다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)의 매칭 수는 수업에 대하여 서버(100)가 허용한 동시 접속 가능한 고객 단말(300)의 수 이내에서 강사가 수업에 대하여 관리할 수 있는 고객의 수이다.
단계 S135는, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)의 등록 요청 기한을 제한한다.
구체적으로는, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 대하여 스케줄러에 등록할 수 있는 기한에 제한을 두어, 수업 시간 일시 이전에 서버(100)가 수업에 관련한 단말들 간의 매칭을 완료할 수 있다.
도 4는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S200의 추가 흐름도이다. 도 4에 따르면, 서버(100)가 스케줄러를 공개하는 단계(S200)는 단계 S210을 더 포함한다.
단계 S210은, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이, 스케줄러의 수업 정보에 접속한다.
즉, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이 강사가 스케줄러에 개시한 수업 정보에 접속하여 고객들이 수업 정보를 열람하여 매칭 요청에 대한 결정을 할 수 있다.
도 5는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S300의 추가 흐름도이다. 도 5에 따르면, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이 등록을 요청하는 단계(S300)는 단계 S310 및 단계 S320을 더 포함한다.
단계 S310은, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이, 서버(100)에 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n) 각각에 대응하는 기초 건강데이터를 전송한다.
이때의 기초 건강데이터는 강사가 수업을 진행하는데 있어서 수업의 힘든 정도, 수업의 진행 속도, 수업의 운동 방식, 수업시 피해야 하는 운동 등에 대한 판단을 내리는데 도움이 될 수 있다.
기초 건강데이터는, 고객의 체성분 분석 결과 정보, 고객의 성별 정보, 고객의 나이 정보, 고객의 키 정보, 고객의 몸무게 정보, 고객의 질병 정보, 고객의 수술 이력 정보, 고객의 다이어트 이력 정보, 고객의 운동 이력 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함할 수 있다.
단계 S320은, 서버(100)가, 기초 건강데이터의 분석정보를 저장한다.
기초 건강데이터의 분석정보는 서버(100)가 AI를 기반으로 기초 건강데이터를 분석한 결과로, 이를 이용하여 강사 단말(200)이 고객 단말(300)에 1 대 1로 음성 또는 문자로 고객 단말(300)에 대응하는 고객의 수업 참여 방식, 고객의 건강을 위한 식단 및 고객의 생활 습관에 대한 상담을 진행하고 조언을 제공할 수 있다.
또한, 서버(100)가 AI를 기반으로 기초 건강데이터를 분석한 결과 상담이 필요한 고객 단말(300) 목록을 강사 단말(200)에 제공할 수 있다.
기초 건강데이터에 의한 수업 참여 방식은, 일실시예로, 고객 단말(300)에 대응하는 기초 건강데이터에 위암에 대한 정보가 포함된 경우, 대응하는 고객의 연골이 항암/방사선 치료로 인해 약해져 있을 것으로 판단하고 스트레칭 동작 중 관절을 꺾는 동작을 제외하고 유산소 운동은 평지 걷기 30분, 근력 운동은 0.5kg의 가벼운 아령을 드는 수준으로 수업을 처방하고, 1주일 단위로 운동시간을 5~10분씩 늘리는 수준으로 강도를 조정할 수 있다.
또 다른 실시예로, 고객 단말(300)에 대응하는 기초 건강데이터에 요통에 대한 정보가 포함된 경우, 대응하는 고객의 선천성 기형, 바르지 못한 자세, 잘못된 운동기술이나 습관, 한쪽 팔을 이용한 구기운동 등이 예상되므로, 몸통 근육을 강화하기 위해 등과 복부의 유연성을 증진하기 위한 스트레칭 체조와 근육을 강화시키기 위한 윗몸 일으키기, 로만 의자 등의 운동으로 복부 근육의 근력을 향상시키는 수업을 처방하고, 요통의 통증 범위 및 통증 정도에 따라 강도 및 동작의 종류를 조정할 수 있다.
또 다른 실시예로, 고객 단말(300)에 대응하는 기초 건강데이터에 고혈압에 대한 정보가 포함된 경우, 대응하는 고객의 혈압이 오르지 않는 강도의 운동을 처방한다. 구체적으로는, 유산소 운동을 최대 주 7일 회당 10분 내지 20분을 하고, 저항 운동 주 2~3회를 실시하되 저항 운동을 하고 난 뒤에는 다음 저항 운동까지 48시간 이상 수업을 쉴 수 있도록 한다. 또한 총 운동시간은 30분 내지 60분으로 처방하여, 운동 중 과도한 혈압상승을 방지하고 안정 시 수축기 혈압과 이완기 혈압의 감소, 혈당 감소, 체력 증가, 체중 감소의 효과를 볼 수 있도록 도울 수 있다.
도시되지는 않았으나, 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템은 수업 이후 강사를 평가하기 위한 추가적인 단계가 구성될 수 있다.
서버(100)가 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 수업 만족도 평가표를 전송하는 단계, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이 수업 만족도 평가표를 서버(100)에 등록하는 단계, 서버(100)가, 수업 만족도 평가표를 기초 건강데이터의 정보에 대하여 항목별로 분류한 평가 분류표를 저장하는 단계 및 서버(100)가 강사 단말(200)에 평가 분류표를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템은 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 대하여 강사 혹은 수업을 추천하기 위한 추가적인 단계를 포함할 수 있다.
서버(100)가 스케줄러를 공개하는 단계(S200)에 있어서, 서버(100)가 AI를 기반으로 강사 단말(200)의 평가 분류표에서 기 설정된 기준 이상으로 만족도가 높았던 항목과 일치하는 기초 건강데이터를 가진 고객 단말(300)에 스케줄러를 추천하는 단계를 더 포함할 수 있다.
추가로, 서버(100)가 스케줄러를 생성하는 단계(S110)에 있어서, 서버(100)는 강사 단말(200)의 이전 수업에 대한 평가 분류표를 기반으로 스케줄러의 수업 정보를 기 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S400의 추가 흐름도이다. 도시된 바와 같이, 서버(100)가 각각의 단말을 서로 매칭하는 단계(S400)는 단계 S410 및 단계 S420을 더 포함한다.
단계 S410은, 서버(100)가, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)과 강사 단말(200)을 매칭한다.
다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)과 강사 단말(200)을 매칭하는 단계(S410)는 단계 S411 내지 단계 S413을 더 포함한다.
단계 S411은, 강사 단말(200)이, 서버(100)에 강사 단말(200)의 카메라 애플리케이션 및 카메라 이미지의 공유를 허용한다.
서버(100)는 카메라 애플리케이션 및 카메라 이미지를 강사 단말(200)의 공유 활성화에 따라 강사 단말(200)에 매칭된 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 공유할 수 있다.
단계 S412는, 강사 단말(200)이, 서버(100)를 통해 강사 단말(200)에 대응하는 강사의 영상 이미지인 제 1 영상 이미지를 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 공유한다.
제 1 영상 이미지는 강사 단말(200)이 기 촬영한 강사의 시범 영상이거나 강사 단말(200)이 실시간으로 촬영하는 강사의 수업 영상일 수 있다.
단계 S413은, 서버(100)가, 제 1 영상 이미지를 획득한다.
단계 S420은, 서버(100)가, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)을 서로 매칭한다.
다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)을 서로 매칭하는 단계(S420)는 단계 S421 내지 단계 S424를 더 포함한다.
단계 S421은, 고객 단말(300)이, 서버(100)에 고객 단말(300)의 카메라 애플리케이션 및 카메라 이미지의 공유를 허용한다.
서버(100)는 카메라 애플리케이션 및 카메라 이미지를 고객 단말(300)의 공유 활성화에 따라 고객 단말(300)에 매칭된 강사 단말(200) 및 다른 고객 단말들(300-1 내지 300-n)에 각각 공유할 수 있다.
단계 S422는, 고객 단말(300)이, 서버(100)를 통해 고객 단말(300)에 대응하는 고객의 영상 이미지인 제 2 영상 이미지를 매칭된 다른 단말에 공유한다.
제 2 영상 이미지는 고객 단말(300)이 실시간 촬영하는 고객의 수업 참여 영상이다.
단계 S423은, 서버(100)가, 제 2 영상 이미지를 획득한다.
단계 S424는, 강사 단말(200)과 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이, 서버(100)를 통해 실시간으로 음성 또는 문자를 서로 전송한다.
그룹 운동의 장점인 쌍방향 소통에 강점을 둔 라이브 수업을 진행할 수 있어, 오프라인 그룹 운동의 효과를 취할 수 있다.
도 7은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S413의 추가 흐름도이다. 도 7에 따르면, 서버(100)가 제 1 영상 이미지를 획득하는 단계(S413)는 단계 S413-1 내지 단계 S413-5를 더 포함한다.
단계 S413-1은, 제 1 영상 이미지를 AI를 통해 분석하여 제 1 영상 이미지 상에서 사람을 검출한다.
제 1 영상 이미지 상에서 다수의 사람이 존재하는 경우, 강사 단말(200)이 특정 안면 이미지를 서버(100)에 등록하여 검출하고자 하는 대상을 특정지을 수 있다.
단계 S413-2는, 사람의 관절 위치를 복수개 검출한다.
서버(100)는 AI 영상 인식을 이용해 기 설정된 개수의 관절을 검출할 수 있다.
단계 S413-3은, 복수개의 관절 위치를 각각 마킹한다.
마킹의 형상은 원형, 삼각형, 사각형, 별형, 도넛형, 사다리꼴형 등 다양한 형상으로 구성이 가능하다.
단계 S413-4는, 서로 인접하는 마킹을 선으로 연결한다.
단계 S413-5는, 마킹과 선의 움직임을 제 1 영상분석결과로 저장한다.
예를 들어, 하나의 마킹이 다른 모든 마킹과 연결되는 경우, 선 길이의 변화, 전체적인 형상의 넓이나 부피의 변화 등을 해석할 수 있다.
인접하는 두 개의 마킹만 연결하여 구성하는 경우, 선 길이의 변화, 다른 선과 이루는 각도 등을 해석할 수 있다.
도 8은 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S423의 추가 흐름도이다. 도 8에 따르면, 서버(100)가 제 2 영상 이미지를 획득하는 단계(S423)는 단계 S423-1 내지 단계 S423-6을 더 포함한다.
단계 S423-1은, 제 2 영상 이미지를 AI를 통해 분석하여 제 2 영상 이미지 상에서 사람을 검출한다.
제 2 영상 이미지 상에서 다수의 사람이 존재하는 경우, 고객 단말(300)이 고객의 안면 이미지를 서버(100)에 등록하여 검출하고자 하는 대상을 특정지을 수 있다.
단계 S423-2는, 사람의 관절 위치를 복수개 검출한다.
서버(100)는 AI 영상 인식을 이용해 기 설정된 개수의 관절을 검출할 수 있다.
단계 S423-3은, 복수개의 관절 위치를 각각 마킹한다.
마킹의 형상은 원형, 삼각형, 사각형, 별형, 도넛형, 사다리꼴형 등 다양한 형상으로 구성이 가능하다.
단계 S423-4는, 서로 인접하는 마킹을 선으로 연결한다.
단계 S423-5는, 마킹과 선의 움직임을 제 2 영상분석결과로 저장한다.
예를 들어, 하나의 마킹이 다른 모든 마킹과 연결되는 경우, 선 길이의 변화, 전체적인 형상의 넓이나 부피의 변화 등을 해석할 수 있다.
인접하는 두 개의 마킹만 연결하여 구성하는 경우, 선 길이의 변화, 다른 선과 이루는 각도 등을 해석할 수 있다.
단계 S423-6은, 제 1 영상분석결과와 제 2 영상분석결과를 비교하여 기 설정된 비율 이상으로 차이가 나는 부분의 시간을 기록하여, 강사 단말(200) 및 제 2 영상 이미지에 대응하는 고객 단말(300)로 전송한다.
강사 단말(200)에서는, 각각의 고객 단말(300)에 대하여 1 대 1 맞춤 상담을 진행하는데 있어 제 1 영상분석결과와 제 2 영상분석결과의 비교 내용을 활용할 수 있고, 고객 단말(300)에서는, 차이가 나는 부분의 시간에 해당하는 영상을 재생하여, 이를 보고 고객 스스로가 해당 영상의 동작을 수업 외 시간에도 연습할 수 있다.
서버(100)가 제 1 영상분석결과와 제 2 영상분석결과를 비교하여 전송하는 단계(S423-6)는, 수업에서 배운 동작을 연습하는 경우 추가적인 단계를 구성할 수 있다.
고객 단말(300)이 연습 동작인 제 2 영상이미지를 서버(100)에 전송하는 단계, 서버(100)가 제 3 영상이미지 상에서 사람을 검출하는 단계, 서버(100)가 사람의 관절 위치를 복수개 검출하는 단계, 서버(100)가 복수개의 관절 위치를 마킹하는 단계, 서버(100)가 인접하는 마킹을 선으로 연결하는 단계, 서버(100)가 마킹과 선의 움직임을 제 3 영상분석결과로 저장하는 단계 및 서버(100)가 제 1 영상분석결과와 제 3 영상분석결과를 비교하여 기 설정된 비율 이상으로 차이가 나는 부분의 시간을 기록하여, 강사 단말(200) 및 제 3 영상 이미지에 대응하는 고객 단말(300)로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 9는 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 일실시예에 따른 단계 S400의 추가 흐름도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템은 수업에 대한 추가 인원 보충을 아래와 같이 행할 수 있다.
단계 S510은, 추가 고객 단말이, 서버(100)에 스케줄러에 대한 추가 등록을 요청한다.
서버(100)는 스케줄러와 관련한 매칭이 완료된 상태에서도 강사 단말(200)의 스케줄러 공개 제한 요청이 없는 경우 스케줄러의 수업 정보를 공개할 수 있다.
단계 S520은, 서버(100)가, 추가 고객 단말의 스케줄러에 대한 등록 요청을 강사 단말(200)에 전송한다.
이때, 강사 단말(200)은, 매칭된 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)에 대하여, 추가 고객 단말의 등록 요청을 공개할 수 있다.
단계 S530은, 강사 단말(200)이, 서버(100)에 추가 고객 단말의 등록 요청에 대한 답변 정보를 전송한다.
단계 S540은, 서버(100)가, 답변 정보에 따라 추가 고객 단말의 등록을 허가한다.
답변 정보가 거절인 경우, 서버(100)는 추가 고객 단말의 등록 요청을 거부하고, 이후 스케줄러를 비공개한다.
단계 S550은, 서버(100)가, 추가 고객 단말을 강사 단말(200) 및 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n) 각각에 매칭한다.
추가로, 고객의 건강 관리 및 수업 이수 우수도 평가를 위한 추가적인 단계를 구성할 수 있다.
서버(100)가 제 1 개인 건강표를 등록하는 단계, 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이 제 2 개인 건강표를 서버(100)에 전송하는 단계, 서버(100)가, 기 설정된 평가 기준으로 제 1 개인 건강표 및 제 2 개인 건강표를 합산하여 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)의 순위를 매긴 건강 목록을 공개하는 단계 및 강사 단말(200) 및 다수의 고객 단말(300-1 내지 300-n)이 건강 목록에 접속하는 단계를 포함한다.
이때, 제 1 개인 건강표는 수업 참여일수에 대한 정보, 제 2 영상분석결과를 제 1 영상분석결과와 비교한 정보 및 제 2 영상분석결과에서 측정된 소비 칼로리에 대한 정보이며, 제 2 개인 건강표는 고객 단말(300)이 측정한 이동거리에 대한 정보, 고객의 혈압에 대한 정보, 고객의 식단에 칼로리 정보, 고객의 인바디에 대한 정보 및 고객의 수면패턴에 대한 정보 등을 포함한다.
건강 목록을 이용해, 수업에 참여하는 고객들의 참여 적극성 평가를 실시하고 순위권의 고객에게 칭찬 및 상품을 제공함으로써, 그룹 운동의 장점인 동기부여 및 경쟁 효과를 제공할 수 있다.
추가로, 수업 영상인 제 1 영상 이미지 및 제 2 영상 이미지는 불법복제 및 불법유포를 방지하기 위해, 서버(100)가 타인의 영상 이미지에 대한 캡쳐, 공유 및 저장을 제한할 수 있다.
본 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템은, 강사 단말(200)과 고객 단말(300)이 1 대 1로 매칭을 실시하는 경우, 서버(100)가 고객 단말(300)로부터 수신한 제 1 데이터 세트를 획득하는 단계, 서버(100)가 복수개의 강사 단말 각각으로부터 수신한 복수의 제 2 데이터 세트를 획득하는 단계, 복수의 제 2 데이터 세트가 제 1 데이터 세트에 대응되는 경우, 서버(100)가, 복수의 제 2 데이터 세트를 고객 단말(200)로 전송하는 단계, 고객 단말(300)이 복수의 제 2 데이터 세트 중 하나의 제 2 데이터 세트를 선택하여 서버(100)로 전송하는 단계, 서버(100)가, 선택된 제 2 데이터 세트에 대응되는 제 1 강사 단말로 제 1 데이터 세트 및 수업 매칭 요청을 전송하는 단계, 제 1 강사 단말이, 수신한 제 1 데이터 세트를 바탕으로 수업 매칭 요청에 대한 답변 정보를 서버(100)로 전송하는 단계 및 서버(100)가 답변 정보를 바탕으로 고객 단말(300)과 제 1 강사 단말을 매칭하는 단계를 포함할 수 있다.
이때 본 발명에서, 일치정도 또는 일치하는 정도는 각각의 정보 별로 기 설정된 정보 비교 기준을 선택적으로 적용하여 부합하는가 여부를 판단한 결과이다.
첫째, 제 1 데이터 세트의 특정 정보와 제 2 데이터 세트의 특정 정보 중 교집합을 이루는 경우, 둘째, 제 1 데이터 세트의 정보 중 제 2 데이터 세트의 특정 정보와 여집합인 경우, 셋째, 제 1 데이터 세트의 정보 중 제 2 데이터 세트의 특정 정보와 합집합인 경우가 정보 비교 기준의 항목에 포함된다.
이때, 서버(100)는, 수업에서의 강사의 수업방식에 대한 고객 만족도 조사를 위해 추가적인 단계를 포함할 수 있다. 이를 위해, 서버(100)가 고객 단말(300)로부터 수업 진행에 대한 평가 데이터를 수신하고, 평가 데이터에 대응되는 제 3 데이터 세트를 획득하는 단계 및 고객 단말(300)이 제 1 강사 단말과의 매칭 연장에 대한 정보를 서버(100)에 전송하는 단계를 포함한다. 평가 데이터는, 고객 단말(300)과 제 1 강사 단말이 매칭되고, 수업이 이루어진 경우, 수업 이후에 고객 단말(300)에 대응하는 고객에 의하여 추합된 제 1 강사 단말에 대응하는 제 1 강사에 대한 수업 평가를 포함할 수 있다.
고객 단말(300)이 제 3 데이터 세트를 서버(100)에 전송하면, 서버(100)는 수업이 종료되었음을 판단하여 고객 단말(300)과 제 1 강사 단말과의 매칭을 유지하여 제 1 강사와의 수업을 추가로 예약할 수 있는 수업 추가 예약 버튼을 고객 단말(300)에 제공하는 단계, 고객 단말(300)이 수업 추가 예약 버튼을 동작시키는 단계, 서버(100)가 제 1 강사 단말에 고객 단말(300)과의 매칭 연장을 실시하는 매칭 연장 버튼을 제공하는 단계, 제 1 강사 단말이, 매칭 연장 버튼을 동작 시키면 고객 단말(300)과 제 1 강사 단말의 매칭이 연장되는 단계를 포함할 수 있다.
만약, 고객 단말(200)이 수업 추가 예약 버튼을 동작시키지 않거나 제 1 강사 단말이 매칭 연장 버튼을 동작시키지 않으면 매칭은 종료된다.
여기서, 제 1 데이터 세트는, 고객의 안면 이미지에 대한 정보, 고객의 인바디에 대한 정보, 고객이 수업을 원하는 지역에 대한 정보, 고객이 제공할 수 있는 수업장소에 대한 정보, 고객이 제공할 수 있는 수업장소의 반려동물 유무에 대한 정보, 고객이 원하는 운동 분야에 대한 정보, 고객이 원하는 강사의 성별에 대한 정보, 고객이 원하는 강사의 나이에 대한 정보, 고객이 원하는 강사의 자격증에 대한 정보, 고객이 불편하거나 집중적인 운동을 원하는 신체부위에 대한 정보, 고객이 목표하는 신체정보에 대한 정보, 고객이 보유하고 있는 알레르기에 대한 정보 및 고객이 원하는 수업 일시에 대한 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.
제 2 데이터 세트는, 강사의 안면 이미지에 대한 정보, 강사의 출장 가능한 지역에 대한 정보, 강사가 제공할 수 있는 수업장소에 대한 정보, 강사가 제공할 수 있는 수업장소의 반려동물 유무에 대한 정보, 강사의 수업가능한 운동 분야에 대한 정보, 강사의 성별에 대한 정보, 강사의 나이에 대한 정보, 강사가 보유한 자격증에 대한 정보, 강사의 경력에 대한 정보, 강사가 특기로 하는 특정 신체부위에 대한 운동법에 대한 정보, 강사가 보유하고 있는 알레르기에 대한 정보 및 강사의 수업 가능 일시에 대한 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.
제 1 데이터 세트 및 제 2 데이터 세트를 대응시키는 방법에 있어서, 일실시예로, 제 1 데이터 세트에서 제공할 수 있는 수업장소의 반려동물 유무에 대한 정보에 있어 고양이가 해당하는 데, 제 2 데이터 세트에서 고양이 알레르기에 대한 정보가 포함되어 있다면 제 1 데이터 세트와 제 2 데이터 세트는 서로 대응하지 않는다.
또한, 제 1 데이터 세트에서 제공할 수 있는 수업장소에 대한 정보가 없는데, 제 2 데이터 세트에서도 제공할 수 있는 수업장소에 대한 정보가 없다면, 제 1 데이터 세트와 제 2 데이터 세트는 서로 대응하지 않는다.
추가로, 제 1 데이터 세트에서 제공할 수 있는 수업장소에 대한 정보가 제 2 데이터 세트의 출장 가능한 지역에 대한 정보에 포함되지 않는다면, 제 1 데이터 세트와 제 2 데이터 세트는 서로 대응하지 않는다.
서버(100)는, 제 1 데이터 세트와 제 2 데이터 세트의 정보간에 연관성, 유사성 및 고객과 강사 간의 선호도를 비교분석하여 서로 대응하는 제 1 데이터 세트와 적어도 하나 이상의 제 2 데이터 세트를 찾을 수 있다. 이를 위해, 제 1 데이터 세트를 획득하는 단계는, 제 1 데이터 세트에 포함되는 복수의 정보를 기 설정된 중요도 순으로 정렬하며, 복수의 제 2 데이터 세트를 고객 단말(300)로 전송하는 단계는, 제 1 데이터 세트에 포함된 복수의 정보 중 중요도가 높은 정보를 우선적으로 복수개의 제 2 데이터 세트와 매칭하여, 제 1 데이터 세트와 기 설정된 비율 이상 일치하는 다수의 제 2 데이터 세트를 고객에게 제공할 수 있다.
제 3 데이터 세트는, 제 1 강사의 어조에 대한 정보, 제 1 강사의 훈련강도에 대한 정보, 고객의 수업 만족도에 대한 정보, 제 1 강사에 대응하는 제 2 데이터 세트의 정확도에 대한 정보 중 적어도 하나 이상을 포함한다.
또한, 제 3 데이터 세트는, 수업시간 준수에 대한 정보를 더 포함할 수 있다. 제 3 데이터 세트가 수업시간 준수에 대한 정보를 포함하는 경우, 서버(100)가 예약된 수업 시작 시간 및 종료 시간 각각에 고객 단말(300)에 일회성 암호, QR 코드 및 바코드 중 하나를 전송하는 단계, 제 1 강사 단말이 이를 카메라를 통해 인식하여 수업을 실시한 시간과 종료한 시간을 서버(100)에 전송하는 단계를 포함하여 수업시간 준수를 인증할 수 있다.
제 3 데이터 세트가 제 1 강사의 어조에 대한 정보를 포함하는 경우, 제 3 데이터 세트를 획득하는 단계는, 제 1 강사 단말이 수업시간 내의 음성 정보를 획득하는 단계, 제 1 강사 단말이 음성 정보에서 제 1 강사의 음성 정보를 획득하는 단계, 제 1 강사 단말이 제 1 강사의 음성 정보를 서버(100)에 전송하는 단계 및 서버(100)가 제 1 강사의 음성 정보를 해석하는 단계를 포함한다.
제 1 강사의 음성 정보를 해석함으로써, 제 1 강사의 친절성에 대한 점수를 낼 수 있다. 이는 획득한 제 1 강사의 음성 정보의 파동에서 진폭, 진동수를 분석하여 평균치 범위를 판단하여 평균 범위를 벗어난 횟수를 친절성에 반비례하도록 하여 친절성에 대한 점수를 측정할 수 있다.
제 1 강사 단말 제 1 강사의 음성을 기 저장한 상태로, 제 1 강사의 음성을 구분하여 인식할 수 있다. 이는 제 1 강사 단말이 스마트 기기라 가정하는 경우, AI 음성인식 기술을 활용할 수 있다. 제 1 강사 단말이 획득한 음성 정보에서 제 1 강사 음성 정보만을 추출 및 분리하여 별도로 저장하고 나머지는 삭제할 수 있다. 하지만, 음성 정보는 1 대 1 대면 수업에서 발생할 수 있는 불미스러운 사건의 방지 및 사건 발생시 증거물이 될 수 있으므로, 제 1 강사 단말(300-1)이 삭제하지 않고, 서버(100)에 전송하여 기 설정된 기간 내에 음성 정보 공개 요청이 없다면 삭제할 수 있다.
제 3 데이터 세트가 제 1 강사의 훈련강도에 대한 정보를 포함하는 경우, 제 3 데이터 세트를 획득하는 단계는, 제 1 강사 단말이 수업의 시작 시간에 고객의 들숨과 날숨의 길이를 획득하는 단계, 제 1 강사 단말이 들숨과 날숨의 길이 차이인 제 1 길이차를 저장하는 단계, 제 1 강사 단말이 수업의 종료 시간에 고객의 들숨과 날숨의 길이를 획득하는 단계, 제 1 강사 단말이 들숨과 날숨의 길이 차이인 제 2 길이차를 저장하는 단계, 서버(100)가, 제 1 강사 단말로부터 제 1 길이차 및 제 2 길이차를 획득하는 단계, 서버(100)가 제 1 길이차 및 제 2 길이차를 비교하는 단계를 포함하여, 과격한 운동을 할 경우 들숨과 날숨의 길이차가 평이한 상태에서의 그것과 차이가 발생하므로 이를 기준으로 판단하였을 때, 제 1 강사의 훈련 강도에 대해서는, 제 1 길이차와 제 2 길이차를 비교하여 제 1 길이차와 제 2 길이차의 차이값을 절대값으로 변환하였을 때, 그 값이 클 수록, 고객의 기준으로 훈련 강도가 강한 것으로 판단하여 훈련 강도에 대한 점수를 측정할 수 있다.
제 1 데이터 세트를 획득하는 단계는, 제 1 데이터 세트에 대응하는 고객 단말(300)이 고객의 범죄경력회보서를 스캔하는 단계, 서버(100)가 고객 단말(300)로부터 고객의 범죄경력회보서를 획득하는 단계 및 서버(100)가 고객의 범죄경력회보서의 정보를 인식하는 단계를 포함하며, 정보 인식 단계는 서버(100)가, 고객의 범죄경력회보서의 정보 중에 성범죄, 사기범죄, 절도범죄, 폭력범죄 중 적어도 하나 이상의 정보를 인식하는 경우, 해당 제 1 데이터 세트를 삭제하는 단계 및 서버(100)가 고객 단말(300)의 서버(100) 접속을 영구 차단하는 단계를 포함하고, 서버(100)가 고객의 범죄경력회보서의 정보 중에 성범죄, 사기범죄, 절도범죄, 폭력범죄에 해당하는 정보를 인식하지 못하는 경우, 서버(100)가, 고객의 범죄경력회보서를 암호화하여 저장하는 단계를 더 포함한다.
복수의 제 2 데이터 세트를 획득하는 단계는, 제 2 데이터 세트에 대응하는 강사 단말(200)이 강사의 범죄경력회보서를 스캔하는 단계, 서버(100)가 강사 고객 단말(300)로부터 강사의 범죄경력회보서를 획득하는 단계 및 서버(100)가 강사의 범죄경력회보서의 정보를 인식하는 단계를 포함하며,
정보 인식 단계는, 서버(100)가 강사의 범죄경력회보서의 정보 중에 성범죄, 사기범죄, 절도범죄, 폭력범죄 중 적어도 하나 이상의 정보를 인식하는 경우, 서버(100)가 해당 제 1 데이터 세트를 삭제하는 단계 및 서버(100)가 강사 단말(200)의 서버(100) 접속을 영구 차단하는 단계를 포함하고,
서버(100)가 강사의 범죄경력회보서의 정보 중에 성범죄, 사기범죄, 절도범죄, 폭력범죄에 해당하는 정보를 인식하지 못하는 경우, 강사의 범죄경력회보서를 암호화하여 저장하는 단계를 포함한다.
범죄경력회보서를 암호화 저장하는 방법은 서버(100)가 범죄경력회보서의 범죄이력란 및 개인정보란을 인식하는 단계 및 서버(100)가 범죄이력란 및 개인정보란을 기 설정된 패턴으로 모자이크 처리하는 단계를 포함하며, 또한, 암호화 저장된 범죄경력회보서를 공개하는 방법은 서버(100)가, 범죄경력회보서에 대응하는 단말에 일회성 암호를 전송하는 단계, 단말이 서버(100)에 일회성 암호를 인증하는 단계 및 서버(100)가 단말에 암호화를 제거한 범죄경력회보서를 전송하는 단계를 포함한다.
단말에서 범죄경력회보서를 수신한 경우, 단말의 화면에 이미지로 제공되거나, 서버(100)에 접속한 상태에서 암호 인증한 단말에 대해서만 공개된 범죄경력회보서를 일회성으로만 열람하고, 단말의 화면을 캡쳐하는 기능을 차단하여 정보 누출을 방지할 수 있다.
제 3 데이터 세트를 저장하는 단계는, 사업주 단말이 제 3 데이터 세트를 전송한 고객 단말(300)에 대응하는 제 1 데이터 세트와 제 1 강사에 대응하는 제 2 데이터 세트의 일치 정도를 서버(100)로 전송하여 매칭 정확도를 높이는 단계 및 서버(100)가 사업주 단말로부터 제 4 데이터 세트를 획득하는 단계를 더 포함한다. 이때, 제 4 데이터 세트는 제 3 데이터 세트를 기반으로 사업주 단말로부터 계산된 점수이다. 제 4 데이터 세트는, 사업주 단말에서 제 1 강사 단말(300-1)에 대응하는 제 2 데이터 세트에 정보를 추가하는 것으로, 정보란, 제 1 강사 단말(300-1)에 대응하는 제 1 강사에 대한 것으로, 고객 만족도에 대한 정보, 서비스 우수성에 대한 정보, 시간 준수성에 대한 정보, 전문성에 대한 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함한다.
고객 단말(300)과 제 1 강사 단말을 매칭하는 단계는, 고객 단말(300)이 획득한 강사의 안면 이미지를 서버(100)에 전송하는 단계, 서버(100)가 안면 이미지를 제 1 강사의 안면 이미지에 대한 정보와 비교하여 일치 여부를 판단하는 단계 및 서버(100)가 판단 결과를 고객 단말(300)로 전송하는 단계를 포함한다.
수업 매칭 요청에 대한 답변 정보를 서버(100)로 전송하는 단계는, 수업 매칭 요청에 대한 답변 정보가 서버(100)에 미전송되거나, 수업 매칭 요청에 대한 답변 정보가 거절인 경우, 서버(100)가 제 1 강사에 대응하는 제 2 데이터 세트를 제외한 복수의 제 2 데이터 세트를 고객 단말(300)로 전송하는 단계, 고객 단말(200)이 제 1 강사에 대응하는 제 2 데이터 세트를 제외한 복수의 제 2 데이터 세트 중, 하나의 제 2 데이터 세트를 선택하여 서버(100)로 전송하는 단계, 서버(100)가, 선택된 제 2 데이터 세트에 대응되는 제 2 강사 단말로 제 1 데이터 세트 및 수업 매칭 요청을 전송하는 단계, 제 2 강사 단말이 수신한 제 1 데이터 세트를 바탕으로 수업 매칭 요청에 대한 답변 정보를 서버(100)로 전송하는 단계 및 서버(100)가 답변 정보를 바탕으로, 고객 단말(300)과 제 2 강사 단말을 매칭하는 단계를 포함한다.
만약, 제 2 강사 단말에서 서버(100)로 전송한 답변 정보가 거절이라면 위의 과정을 반복하여 제 n 강사 단말까지 적용할 수 있다.
서버(100)가 제 3 데이터 세트를 획득하는 단계는, 제 1 강사 단말이 제 5 데이터 세트를 서버(100)에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 이때, 제 5 데이터 세트는, 수업 이후 제 1 강사 단말과 고객 단말의 재매칭 여부에 대한 정보, 고객의 차단에 대한 정보, 고객에 대한 주의점에 대한 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하여, 복수개의 강사 단말에 각각 대응하는 강사들이 불친절한 고객의 수업을 거부할 수 있고, 불미스러운 사건의 발생시 해당 사건의 추가 발생을 방지하여 근무 환경을 개선할 수 있다.
고객 단말(300)이 복수의 제 2 데이터 세트 중 하나의 제 2 데이터 세트를 선택하여 서버(100)로 전송하는 단계에서, 서버(100)가 고객 단말(300)이 복수의 제 2 데이터 세트 중 동시간의 수업에 대한 적어도 두 개의 제 2 데이터 세트를 선택하는 것을 차단할 수 있다.
또한, 고객 단말(300)과 제 1 강사 단말을 매칭하는 단계에서, 서버(100)가 고객 단말(300) 및 제 1 강사 단말이 서로 공유하는 스케줄러를 제공할 수 있다. 스케줄러 공유를 통해, 고객 단말(300)과 제 1 강사 단말은 수업에 대한 일시, 장소, 운동 종목에 대해 서로 공유하여 조정하는 것이 가능하다.
추가로, 사업주 단말은 복수개의 강사 단말에 대응하는 제 2 데이터 세트에 실시간으로 접속하여 허위 정보에 대한 판별을 실시하는 것이 가능하다.
도 10은 발명의 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법의 서버 구성도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 서버(100)는 프로세서(110) 및 메모리(120)를 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(110)는 메모리(120)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 본 발명의 설명된 방법을 수행한다.
한편, 프로세서(110)는 프로세서(110) 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(110)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.
메모리(120)에는 프로세서(110)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리(120)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 서버
110 : 프로세서
120 : 메모리
200 : 강사 단말
300, 300-1, 300-2, 300-n : 고객 단말

Claims (7)

  1. 서버, 강사 단말 및 다수의 고객 단말을 포함하는 빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법에 있어서,
    상기 강사 단말이, 상기 서버에 상기 다수의 고객 단말에 대한 매칭을 요청하는 단계(S100);
    상기 서버가, 상기 강사 단말에 대한 스케줄러를 공개하는 단계(S200);
    상기 다수의 고객 단말이, 상기 서버에 상기 스케줄러에 대한 등록을 요청하는 단계(S300); 및
    상기 서버가, 상기 강사 단말과 상기 스케줄러에 등록한 다수의 고객 단말에 대하여 각각의 단말을 서로 매칭하는 단계(S400);를 포함하며,
    상기 강사 단말이 매칭을 요청하는 단계(S100)는,
    상기 서버가, 상기 강사 단말에 대한 스케줄러를 생성하는 단계(S110);
    상기 서버가, 상기 강사 단말에 상기 스케줄러를 공유하는 단계(S120); 및
    상기 강사 단말이, 상기 스케줄러에 수업 정보를 게시하는 단계(S130);를 포함하며,
    상기 강사 단말이 수업 정보를 게시하는 단계(S130)는,
    수업 기간에 대한 정보를 등록하는 단계(S131);
    수업 요일에 대한 정보 및 수업 시간에 대한 정보를 등록하는 단계(S132);
    수업 종목에 대한 정보를 등록하는 단계(S133);
    상기 다수의 고객 단말의 매칭 수를 제한하는 단계(S134); 및
    상기 다수의 고객 단말의 등록 요청 기한을 제한하는 단계(S135);를 포함하고,
    상기 서버가 스케줄러를 공개하는 단계(S200)는,
    상기 다수의 고객 단말이, 상기 스케줄러의 수업 정보에 접속하는 단계(S210)을 포함하고,
    상기 다수의 고객 단말이 등록을 요청하는 단계(S300)는,
    상기 다수의 고객 단말이, 상기 서버에 상기 다수의 고객 단말 각각에 대응하는 기초 건강데이터를 전송하는 단계(S310); 및
    상기 서버가, 상기 기초 건강데이터의 분석정보를 저장하는 단계(S320);를 포함하며,
    상기 기초 건강데이터는,
    고객의 체성분 분석 결과 정보, 상기 고객의 성별 정보, 상기 고객의 나이 정보, 상기 고객의 키 정보, 상기 고객의 몸무게 정보, 상기 고객의 질병 정보, 상기 고객의 수술 이력 정보, 상기 고객의 다이어트 이력 정보, 상기 고객의 운동 이력 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 포함하고,
    상기 제어 방법은,
    상기 서버가, 상기 다수의 고객 단말에 수업 만족도 평가표를 전송하는 단계;
    상기 다수의 고객 단말이, 상기 수업 만족도 평가표를 서버에 등록하는 단계;
    상기 서버가, 상기 수업 만족도 평가표를 상기 기초 건강데이터의 정보에 대하여 항목별로 분류한 평가 분류표를 저장하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 강사 단말에 상기 평가 분류표를 전송하는 단계;를 더 포함하며,
    상기 서버가, 스케줄러를 공개하는 단계(S200)는,
    상기 서버가, AI를 기반으로 상기 강사 단말의 평가 분류표에서 기 설정된 기준 이상으로 만족도가 높았던 항목과 일치하는 기초 건강데이터를 가진 고객 단말에 상기 스케줄러를 추천하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 서버가 각각의 단말을 서로 매칭하는 단계(S400)는,
    상기 서버가, 상기 다수의 고객 단말과 상기 강사 단말을 매칭하는 단계(S410); 및
    상기 서버가, 상기 다수의 고객 단말을 서로 매칭하는 단계(S420)을 포함하고,
    상기 다수의 고객 단말과 강사 단말을 매칭하는 단계(S410)는,
    상기 강사 단말이, 상기 서버에 상기 강사 단말의 카메라 애플리케이션 및 카메라 이미지의 공유를 허용하는 단계(S411);
    상기 강사 단말이, 상기 서버를 통해 상기 강사 단말에 대응하는 강사의 영상 이미지인 제 1 영상 이미지를 상기 다수의 고객 단말에 공유하는 단계(S412); 및
    상기 서버가, 상기 제 1 영상 이미지를 획득하는 단계(S413);를 포함하며,
    상기 다수의 고객 단말을 서로 매칭하는 단계(S420)는,
    고객 단말이, 상기 서버에 고객 단말의 카메라 애플리케이션 및 카메라 이미지의 공유를 허용하는 단계(S421);
    상기 고객 단말이, 상기 서버를 통해 상기 고객 단말에 대응하는 고객의 영상 이미지인 제 2 영상 이미지를 매칭된 다른 단말에 공유하는 단계(S422);
    상기 서버가, 상기 제 2 영상 이미지를 획득하는 단계(S423); 및
    상기 강사 단말과 상기 다수의 고객 단말이, 상기 서버를 통해 실시간으로 음성 또는 문자를 서로 전송하는 단계(S424);를 포함하며,
    상기 서버가 제 1 영상 이미지를 획득하는 단계(S413)는,
    상기 제 1 영상 이미지를 AI를 통해 분석하여 상기 제 1 영상 이미지 상에서 사람을 검출하는 단계(S413-1);
    상기 사람의 관절 위치를 복수개 검출하는 단계(S413-2);
    상기 복수개의 관절 위치를 각각 마킹하는 단계(S413-3);
    서로 인접하는 마킹을 선으로 연결하는 단계(S413-4); 및
    상기 마킹과 상기 선의 움직임을 제 1 영상분석결과로 저장하는 단계(S413-5);를 포함하고,
    상기 서버가 제 2 영상 이미지를 획득하는 단계(S423)는,
    상기 제 2 영상 이미지를 AI를 통해 분석하여 상기 제 2 영상 이미지 상에서 사람을 검출하는 단계(S423-1);
    상기 사람의 관절 위치를 복수개 검출하는 단계(S423-2);
    상기 복수개의 관절 위치를 각각 마킹하는 단계(S423-3);
    서로 인접하는 마킹을 선으로 연결하는 단계(S423-4);
    상기 마킹과 상기 선의 움직임을 제 2 영상분석결과로 저장하는 단계(S423-5); 및
    상기 제 1 영상분석결과와 상기 제 2 영상분석결과를 비교하여 기 설정된 비율 이상으로 차이가 나는 부분의 시간을 기록하여, 상기 강사 단말 및 상기 제 2 영상 이미지에 대응하는 고객 단말로 전송하는 단계(S423-6);를 포함하고,
    상기 제어 방법은,
    제 1 강사 단말과 고객 단말이 1 대 1로 매칭을 실시하는 경우, 상기 서버가, 상기 고객 단말로부터 수업 진행에 대한 평가 데이터를 수신하고, 상기 평가 데이터에 대응되는 제 3 데이터 세트를 획득하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 제 3 데이터 세트를 획득하는 단계는,
    상기 제 3 데이터 세트가 제 1 강사의 어조에 대한 정보를 포함하는 경우, 제1 강사 단말이, 수업시간 내의 음성 정보를 획득하는 단계;
    상기 제 1 강사 단말이, 상기 음성 정보에서 제 1 강사의 음성 정보를 획득하는 단계;
    상기 제1 강사 단말이, 상기 제1 강사의 음성 정보를 상기 서버에 전송하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 제 1 강사의 음성 정보의 파동에서 진폭, 진동수를 분석하여 평균치 범위를 판단하여 평균 범위를 벗어난 횟수를 친절성에 반비례하도록 하여 상기 제 1 강사의 친절성에 대한 점수를 측정하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 제 3 데이터 세트를 획득하는 단계는,
    상기 제 3 데이터 세트가 제 1 강사의 훈련강도에 대한 정보를 포함하는 경우, 상기 제 1 강사 단말이, 수업의 시작 시간에 상기 고객의 들숨과 날숨의 길이를 획득하는 단계;
    상기 제 1 강사 단말이, 상기 들숨과 날숨의 길이 차이인 제 1 길이차를 저장하는 단계;
    상기 제 1 강사 단말이, 수업의 종료 시간에 상기 고객의 들숨과 날숨의 길이를 획득하는 단계;
    상기 제 1 강사 단말이 상기 들숨과 날숨의 길이 차이인 제 2 길이차를 저장하는 단계;
    상기 서버가, 상기 제 1 강사 단말로부터 상기 제 1 길이차 및 상기 제 2 길이차를 획득하는 단계;
    상기 서버가, 상기 제 1 길이차 및 상기 제 2 길이차를 비교하는 단계; 및
    상기 서버가, 상기 제 1 길이차 및 상기 제 2 길이차를 바탕으로 상기 제 1 강사의 훈련 강도를 판단하는 단계;를 더 포함하는,
    제어 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. ◈청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제 1 항에 있어서,
    빅데이터 기반 운동처방 및 온라인 운동관리 시스템의 제어 방법은,
    추가 고객 단말이, 상기 서버에 상기 스케줄러에 대한 추가 등록을 요청하는 단계(S510);
    상기 서버가, 상기 추가 고객 단말의 상기 스케줄러에 대한 등록 요청을 상기 강사 단말에 전송하는 단계(S520);
    상기 강사 단말이, 상기 서버에 상기 추가 고객 단말의 등록 요청에 대한 답변 정보를 전송하는 단계(S530);
    상기 서버가, 상기 답변 정보에 따라 상기 추가 고객 단말의 등록을 허가하는 단계(S540); 및
    상기 서버가, 상기 추가 고객 단말을 상기 강사 단말 및 상기 다수의 고객 단말 각각에 매칭하는 단계(S550);을 더 포함하는,
    제어 방법.
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