KR102296885B1 - 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치 - Google Patents

사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치에 관한 것으로, 사용자 문진정보로 신체질환정보를 생성하고 사용자 운동정보로 운동습관정보를 생성하여 사용자 헬스 해빗(health habit)을 생성하는 헬스 해빗 생성부; 출입구에 인접한 위치에 설치된 사용자 식별 기기를 통해 사용자 식별코드를 획득하고 상기 사용자 식별코드를 기초로 상기 사용자 헬스 해빗을 획득하는 헬스 해빗 획득부; 상기 사용자 헬스 해빗을 기초로 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하여 서비스 단말에 제공하는 운동 처방 생성부; 및 상기 서비스 단말을 통해 사용자에 의해 실제로 수행된 운동내용 및 운동량을 포함하는 사용자 운동정보를 입력받아 상기 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 상기 사용자에 의한 운동이 수행되는지 여부를 결정하는 운동 처방 실행부를 포함할 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치{User-customized health habit service device}
본 발명은 생활습관 관리를 위한 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 일상 생활에서의 행동에 따른 식습관, 운동습관, 생활습관 등을 온라인 공간에서 헬스 코치 등의 전문가와 연계하여 서비스를 제공하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치에 관한 것이다.
정보통신 기술이 발달하면서 최근에는 스마트 헬스케어 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트 헬스케어는 IT기술을 통해 원격지에서도 시간에 구애받지 않고 간편하게 치료나 검진을 받고 건강을 관리할 수 있도록 하는 환경을 말한다.
관련하여, 개인화된 각종 헬스케어 제품들, 예를 들어 센서를 이용하여 건강상태를 수시로 체크하는 웨어러블 기기 등이 개발되고 있고, 또한 원격지의 의료기관과 통신하여 건강 진단을 받을 수 있도록 하는 인터페이스를 포함하는 건강 진단용 소프트웨어 등이 개발되고 있다. 나아가 최근에는 스스로 건강 관리를 할 수 있도록 도와주는 건강 관리용 소프트웨어의 이용도 증가하고 있다.
그러나 이러한 스마트 헬스케어 관련 기술들은 일반적으로 사용자들의 일시적인 사용을 유도할 뿐이며, 적극적인 사용으로 이어지지 못하는 문제가 존재한다. 또한, 많은 헬스케어 장비와 웨어러블 장치가 개발됨에도 불구하고 구매와 서비스까지는 충분히 이루어지지 않고 있다.
한편, 본 발명은 아래의 국가연구개발사업의 지원을 받아 연구 및 개발되었다.
과제번호 : A 0315-20-1019
부처명 : 과학기술정보통신부
과제관리(전문)기관명 : 정보통신산업진흥원
연구사업명 : 핵심산업 클라우드 플래그쉽 프로젝트
연구과제명 : 차세대 체육시설 통합관리시스템 SaaS 개발 및 사업화
기여율 : 100%
과제수행기관명 : 글로벌비즈텍
연구기간 : 2020.8.1.~2020.12.31.(5개월)
한국공개특허 제10-2011-0069358호 (2011.06.23)
본 발명의 일 실시예는 일상 생활에서의 행동에 따른 식습관, 운동습관, 생활습관 등을 온라인 공간에서 헬스 코치등의 전문가와 연계하여 서비스를 제공하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 신체질환정보를 기초로 결정될 수 있는 식단으로 인해 소모할 열량, 질환으로 인한 신체적 개선 및 습관으로 인한 신체적 손실을 제1 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제1 운동 처방을 결정하고, 운동습관정보를 기초로 결정될 수 있는 사용자 선호 운동을 제2 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제2 운동 처방을 결정하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치를 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치는 사용자 문진정보로 신체질환정보를 생성하고 사용자 운동정보로 운동습관정보를 생성하여 사용자 헬스 해빗(health habit)을 생성하는 헬스 해빗 생성부; 출입구에 인접한 위치에 설치된 사용자 식별 기기를 통해 사용자 식별코드를 획득하고 상기 사용자 식별코드를 기초로 상기 사용자 헬스 해빗을 획득하는 헬스 해빗 획득부; 상기 사용자 헬스 해빗을 기초로 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하여 서비스 단말에 제공하는 운동 처방 생성부; 및 상기 서비스 단말을 통해 사용자에 의해 실제로 수행된 운동내용 및 운동량을 포함하는 사용자 운동정보를 입력받아 상기 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 상기 사용자에 의한 운동이 수행되는지 여부를 결정하는 운동 처방 실행부를 포함할 수 있다.
상기 헬스 해빗 생성부는 상기 사용자 문진정보로서 식단, 질환 및 습관을 질의하여 상기 신체질환정보를 생성하며, 상기 사용자 운동정보로서 기존에 수행되었던 사용자 운동정보를 수집하고 최근 시간 구간에 상대적으로 가중 평균하여 상기 운동습관정보를 생성할 수 있다.
상기 운동 처방 생성부는 상기 신체질환정보를 기초로 결정될 수 있는 식단으로 인해 소모할 열량, 질환으로 인한 신체적 개선 및 습관으로 인한 신체적 손실을 제1 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제1 운동 처방을 결정할 수 있다.
상기 제1 인공지능형 운동내용 처방모델은 랜덤 포레스트 방식으로 상기 신체적 개선 및 상기 신체적 손실을 감안한 적어도 하나의 운동종류를 결정할 수 있다.
상기 운동 처방 생성부는 상기 운동습관정보를 기초로 결정될 수 있는 사용자 선호 운동을 제2 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제2 운동 처방을 결정할 수 있다.
상기 제2 인공지능형 운동내용 처방모델은 상기 사용자 선호 운동을 입력받고 해당 사용자가 중도포기 없이 운동을 지속할 가능성이 특정 기준 이상이도록 적어도 하나의 운동종류 각각에 대한 운동량 및 운동순서를 결정할 수 있다.
상기 운동 처방 생성부는 상기 제1 및 제2 운동 처방들을 기초로 상기 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하고, 상기 서비스 단말에 상기 사용자 맞춤형 운동 처방에 기반한 운동순서에 따른 운동종류 및 운동량을 제공할 수 있다.
상기 운동 처방 실행부는 상기 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 상기 사용자에 의한 운동이 수행되지 않은 경우에는 사용자 단말에 현재까지의 사용자 운동정보를 통해 분석된 향후 식단의 주의요소와 질환 및 습관의 관리요소를 제공할 수 있다.
개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치는 일상 생활에서의 행동에 따른 식습관, 운동습관, 생활습관 등을 온라인 공간에서 헬스 코치 등의 전문가와 연계하여 서비스를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치는 신체질환정보를 기초로 결정될 수 있는 식단으로 인해 소모할 열량, 질환으로 인한 신체적 개선 및 습관으로 인한 신체적 손실을 제1 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제1 운동 처방을 결정하고, 운동습관정보를 기초로 결정될 수 있는 사용자 선호 운동을 제2 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제2 운동 처방을 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 헬스 해빗 서비스 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 도 1의 서비스 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1의 서비스 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 헬스 해빗 서비스의 제공 방법을 설명하는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 따른 헬스 해빗 서비스의 동작 과정에 관한 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명에 따른 헬스 해빗 서비스 시스템을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 헬스 해빗 서비스 시스템(100)은 사용자 단말(110), 서비스 단말(130), 서비스 장치(150) 및 데이터베이스(170)를 포함할 수 있다.
사용자 단말(110)은 본 발명에 따른 헬스 해빗 서비스를 이용할 수 있는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 여기에서, 헬스 해빗 서비스는 일상 생활속에서 생활습관에 따른 식습관, 운동습관, 생활습관 등을 온라인 공간에서 헬스 코치 등의 전문가 또는 연계인 등의 롤모델과 연계하여 다양한 건강관리 정보를 제공하는 정보제공 서비스에 해당할 수 있다. 즉, 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 헬스 해빗 서비스 시스템(100)에 접근할 수 있고, 헬스 해빗 서비스에 관한 다양한 정보 및 커뮤니티 서비스를 이용할 수 있다.
또한, 사용자 단말(110)은 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말(110)은 서비스 장치(150)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말(110)들은 서비스 장치(150)와 동시에 연결될 수 있다. 또한, 사용자 단말(110)은 헬스 해빗 서비스 시스템(100)에 접속하여 관련 서비스를 이용할 수 있는 전용 프로그램 또는 어플리케이션을 설치하여 실행할 수 있다.
서비스 단말(130)은 사용자의 개인별 운동을 관리하는 전문가에 의해 운용되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다. 예를 들어, 서비스 단말(130)은 사용자의 개인 운동을 지도하는 헬스 코치, 사용자의 식습관을 관리하는 건강 관리사, 환자를 치료 및 상담하는 의사 등의 전문가들에 의해 운용되는 장치에 해당할 수 있다. 또한, 서비스 단말(130)은 일반 사용자들이 건강 관리의 목표로 설정할 수 있는 롤모델들이 운용하는 장치에 해당할 수 있다. 예를 들어, 롤모델은 건강 성공 모델로서의 연계인, 유명 인플루언서 등을 포함할 수 있다.
또한, 서비스 단말(130)은 스마트폰, 노트북 또는 컴퓨터로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 서비스 단말(130)은 서비스 장치(150)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 서비스 단말(130)들은 서비스 장치(150)와 동시에 연결될 수 있다. 또한, 서비스 단말(130)은 헬스 해빗 서비스 시스템(100)에 접속하여 관련 서비스를 이용할 수 있는 전용 프로그램 또는 어플리케이션을 설치하여 실행할 수 있다.
서비스 장치(150)는 사용자들의 문진정보, 운동정보 등의 다양한 건강 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 통해 개인 맞춤형 운동 처방을 생성하며 개인이 실제 수행한 운동내용에 따라 다양한 관리 서비스를 제공할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 서비스 장치(150)는 사용자 단말(110) 및 서비스 단말(130)과 유선 네트워크 또는 블루투스, WiFi 등과 같은 무선 네트워크로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말(110) 및 서비스 단말(130)과 데이터를 송·수신할 수 있다. 또한, 서비스 장치(150)는 데이터의 수집 또는 추가 기능의 제공을 위하여 외부 시스템(170)과 연동하여 동작할 수도 있다.
데이터베이스(170)는 서비스 장치(150)의 동작 과정에서 필요한 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다. 데이터베이스(170)는 사용자들의 문진정보, 운동정보에 관한 건강정보를 저장할 수 있고, 사용자 헬스 해빗에 관한 정보를 저장할 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 서비스 장치(150)가 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스를 제공하는 과정에서 다양한 형태로 수집 또는 가공된 정보들을 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터베이스(170)는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스를 제공하기 위하여 독립된 DB들을 구축할 수 있다. 예를 들어, 데이터베이스(170)는 다양한 대기/환경 정보를 저장하는 센싱결과 DB, 사용자들의 운동 정보를 저장하는 회원건강 운동량 DB, 사용자들의 건강관리 정보를 저장하는 건강관리 정보 DB 등을 각각 구성하여 운용할 수 있다.
도 2는 도 1의 서비스 장치의 시스템 구성을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, 서비스 장치(150)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함하여 구현될 수 있다.
프로세서(210)는 서비스 장치(150)가 동작하는 과정에서의 각 단계들을 처리하는 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 서비스 장치(150)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 서비스 장치(150)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.
메모리(230)는 SSD(Solid State Drive) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 서비스 장치(150)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.
사용자 입출력부(250)는 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입출력부(250)는 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 입출력부(250)는 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 서비스 장치(150)는 독립적인 서버로서 수행될 수 있다.
네트워크 입출력부(270)은 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.
도 3은 도 1의 서비스 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 3을 참조하면, 서비스 장치(150)는 헬스 해빗 생성부(310), 헬스 해빗 획득부(330), 운동 처방 생성부(350), 운동 처방 실행부(370) 및 제어부(390)를 포함할 수 있다.
헬스 해빗 생성부(310)는 사용자 문진정보로 신체질환정보를 생성하고 사용자 운동정보로 운동습관정보를 생성하여 사용자 헬스 해빗(health habit)을 생성할 수 있다. 헬스 해빗 생성부(310)는 사용자 단말(110)에게 관련 정보 수집을 위한 질의를 제공할 수 있고, 사용자 단말(110)을 통해 해당 질의에 대한 답변을 수신하여 사용자 별로 관리 및 저장할 수 있다. 사용자 문진정보는 연령, 성별, 신장, 체중 등의 신체에 관한 정보와 고혈압, 당뇨 등의 질환에 관한 정보를 포함할 수 있으며, 헬스 해빗 생성부(310)는 해당 정보들을 이용하여 사용자의 신체질환정보를 생성할 수 있다.
또한, 사용자 운동정보는 사용자에 의해 수행된 운동내용을 포함할 수 있고, 예를 들어 운동 시간, 운동 횟수, 운동 유형 등에 관한 정보를 포함할 수 있으며, 헬스 해빗 생성부(310)는 해당 정보들을 이용하여 사용자의 운동습관정보를 생성할 수 있다. 따라서, 헬스 해빗 생성부(310)에 의해 생성되는 사용자 헬스 해빗(health habit)은 사용자의 운동 및 건강에 관한 종합정보에 해당할 수 있으며, 사용자 맞춤형 정보로서 운동 처방에 관한 정보 생성을 위한 기초 자료로 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 헬스 해빗 생성부(310)는 사용자 문진정보로서 식단, 질환 및 습관을 질의하여 신체질환정보를 생성하며, 사용자 운동정보로서 기존에 수행되었던 사용자 운동정보를 수집하고 최근 시간 구간에 상대적으로 가중 평균하여 운동습관정보를 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 식단은 사용자의 식사 습관에 관한 정보로서 식사 시간, 식사 횟수, 식사량, 식사 종류 등에 관한 다양한 식사정보를 포함할 수 있다. 질환은 고혈압, 당뇨, 암 등 사용자의 질병 이력과 치료 이력, 복용 현황 및 복용 약제 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 습관은 건강에 영향을 미치는 개인 행동으로서 음주, 흡연 등의 정보를 포함할 수 있다.
즉, 헬스 해빗 생성부(310)는 사용자로부터 입력되는 정보들을 기초로 해당 사용자의 신체질환에 관한 통합이력을 신체질환정보로서 생성할 수 있다. 또한, 헬스 해빗 생성부(310)는 단위 시간 동안의 사용자 운동정보를 기초로 운동습관에 관한 통합 이력을 운동습관정보로서 생성할 수 있다. 이때, 단위 시간 구간들 중 최근 시간 구간에 수집된 정보들에 과거 시간 구간에 비하여 상대적으로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
헬스 해빗 획득부(330)는 출입구에 인접한 위치에 설치된 사용자 식별 기기를 통해 사용자 식별코드를 획득하고 사용자 식별코드를 기초로 사용자 헬스 해빗을 획득할 수 있다. 여기에서, 사용자 식별 기기는 사용자 인증을 포함할 수 있으며, 이를 통해 인증된 사용자를 식별하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 사용자 식별 기기는 사용자 식별코드를 인식하여 사용자 인증을 수행하는 장치에 해당할 수 있으며, 지문, 홍채 등의 생체정보를 활용한 식별 장치, ID 카드를 통한 식별 장치 등을 포함할 수 있다. 헬스 해빗 획득부(330)는 사용자 식별 기기와 연동하여 인증에 성공한 사용자의 사용자 식별코드를 수신받을 수 있고, 사용자 식별코드를 기초로 해당 사용자의 사용자 헬스 해빗을 데이터베이스(150)로부터 검색할 수 있다.
운동 처방 생성부(350)는 사용자 헬스 해빗을 기초로 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하여 서비스 단말(130)에 제공할 수 있다. 여기에서, 사용자 맞춤형 운동 처방은 사용자의 신체 정보, 생활 정보 및 운동 정보를 통합 분석하여 현재의 사용자에게 가장 적절한 운동 방법을 소개하고 건강 관리를 위한 다양한 관리 정보를 포함하는 개인 건강 및 운동 관리 정보에 해당할 수 있다. 특히, 운동 처방 생성부(350)는 사용자 맞춤형 운동 처방을 서비스 단말(130)에 제공하여 헬스 코치, 물리 치료사, 의사 등의 전문가에 의해 사용자의 운동 및 건강이 전문적으로 관리되도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 처방 생성부(350)는 신체질환정보를 기초로 결정될 수 있는 식단으로 인해 소모할 열량, 질환으로 인한 신체적 개선 및 습관으로 인한 신체적 손실을 제1 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제1 운동 처방을 결정할 수 있다. 즉, 제1 인공지능형 운동내용 처방모델은 식단에 기초한 소모 열량, 질환 상태에 따른 신체적 개선 및 습관 상태에 따른 신체적 손실을 입력데이터로 하여 해당 사용자에게 가장 적합한 운동에 관한 제1 운동 처방을 결과로서 생성할 수 있다.
이를 위하여 운동 처방 생성부(350)는 다양한 사용자들로부터 수집된 빅데이터를 이용하여 제1 인공지능형 운동내용 처방모델을 사전에 구축할 수 있다. 이때, 수집된 정보에는 종합 스포츠 센터 또는 종합 운동 시설 등에서 수집된 회원용 통합 DB 데이터를 포함할 수 있다. 즉, 운동 처방 생성부(350)는 사용자들의 건강 상태, 운동 상태, 습관 상태에 관한 실생활 정보를 수집하고 인공지능 학습하여 사용자들에게 가장 적합하고 유용한 정보를 생성하는데 활용할 수 있다.
일 실시예에서, 제1 인공지능형 운동내용 처방모델은 랜덤 포레스트 방식으로 신체적 개선 및 신체적 손실을 감안한 적어도 하나의 운동종류를 결정할 수 있다. 여기에서, 신체적 개선은 사용자가 현재 치료 중인 질환에 따른 영향에 관한 독립변수 인자에 해당할 수 있고, 질환에 따라 필요한 신체적 개선, 즉 목표 수치를 정량화하여 표현될 수 있다. 또한, 신체적 손실은 사용자의 현재 생활 습관에 관한 독립변수 인자에 해당할 수 있고, 생활 습관에 따라 건강에 미치는 악영향을 구체적인 수치값으로 표현될 수 있다. 제1 인공지능형 운동내용 처방모델은 랜덤 포레스트 알고리즘을 통해 사용자의 신체적 개선 및 신체적 손실에 따라 기 설정된 복수의 운동종류들 중 적어도 하나를 사용자 맞춤형 운동 처방으로서 결정할 수 있다.
한편, 제1 인공지능형 운동내용 처방모델은 구축된 모델 유형에 따라 기 설정된 복수의 운동종류들에 대해 사용자 맞춤형 추천을 위한 예측 확률을 각각 결정할 수도 있다. 이에 따라, 운동 처방 생성부(350)는 현재 사용자의 생활습관 상태에 따라 신체적 개선을 더 고려한 운동 처방을 제공하거나 또는 신체적 손실을 더 고려한 운동 처방을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 처방 생성부(350)는 운동습관정보를 기초로 결정될 수 있는 사용자 선호 운동을 제2 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제2 운동 처방을 결정할 수 있다. 즉, 제2 인공지능형 운동내용 처방모델은 사용자의 운동습관에 기초한 현재의 건강상태에 따른 정보를 입력 데이터로 하여 해당 사용자에게 가장 적합한 운동에 관한 제2 운동 처방을 결과로서 생성할 수 있다. 이를 위하여 운동 처방 생성부(350)는 다양한 사용자들로부터 수집된 빅데이터를 이용하여 제2 인공지능형 운동내용 처방모델을 사전에 구축할 수 있다.
일 실시예에서, 제2 인공지능형 운동내용 처방모델은 사용자 선호 운동을 입력받고 해당 사용자가 중도포기 없이 운동을 지속할 가능성이 특정 기준 이상이도록 적어도 하나의 운동종류 각각에 대한 운동량 및 운동순서를 결정할 수 있다. 보다 구체적으로, 제2 인공지능형 운동내용 처방모델은 사용자의 운동습관정보와 함께 사용자의 선호 운동정보를 입력으로 하여 기 설정된 복수의 운동종류들 중에서 추천하는 운동종류 및 운동량에 관한 예측 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 운동 처방 생성부(350)는 제2 인공지능형 운동내용 처방모델의 예측 정보를 기초로 각 운동종류에 관한 우선순위를 결정할 수 있고, 현재 사용자의 건강상태에 따라 필요 운동량을 결정한 다음, 해당 필요 운동량 내에서 운동종류와 운동량을 각각 결정할 수 있다. 운동 처방 생성부(350)는 해당 운동종류를 순서화 하여 운동량과 함께 제2 운동 처방으로 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 처방 생성부(350)는 사용자의 운동습관정보를 기초로 각 운동종류별 연속성 정보를 생성하고, 해당 연속성 정보에 따라 제2 운동 처방을 갱신하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 운동습관정보에 따르면 특정 운동종류, 예를 들어 달리기 운동의 경우 사용자가 평균적으로 2주 이내에 해당 운동을 중단한다면 운동 처방 생성부(350)는 이를 고려하여 해당 제2 운동 처방에 대한 사용자의 운동 개시 이후 2주가 경과한 시점에 해당 운동종류의 순서를 보다 앞쪽으로 배치하거나 또는 해당 운동종류의 운동량을 최소화하여 제2 운동 처방을 갱신할 수 있다.
이때, 운동 처방 생성부(350)는 제2 운동 처방에 관한 사용자의 운동 기간을 모니터링하여 해당 제2 운동 처방으로 운동을 진행한 기간이 2주를 초과하는 경우 해당 제2 운동 처방을 갱신하여 전체 운동내용 중 달리기 운동에 대한 비율을 줄일 수 있다. 또한, 운동 처방 생성부(350)는 해당 기간 동안의 운동내용에 대한 모니터링 결과에 따라 해당 달리기 운동에 대한 사용자의 적극성을 수치화하고 수치화된 적극성에 따라 해당 달리기 운동에 관한 비율 조정 시기를 동적으로 결정할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 과거에 평균적으로 2주 이내에 달리기 운동을 중단한 경우라 하더라도 사용자의 현재 달리기 운동에 대한 참여율이나 적극성 등이 평균보다 높다면 운동 처방 생성부(350)는 제2 운동 처방에서 달리기 운동에 대한 순서 또는 운동량에 대한 갱신을 늦추거나 또는 갱신하더라도 갱신량을 줄임으로써 사용자의 현재 운동태도를 제2 운동 처방의 갱신에 적극 반영할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 처방 생성부(350)는 제1 및 제2 운동 처방들을 기초로 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하고, 서비스 단말(130)에 사용자 맞춤형 운동 처방에 기반한 운동순서에 따른 운동종류 및 운동량을 제공할 수 있다. 보다 구체적으로, 운동 처방 생성부(350)는 제1 인공지능형 운동내용 처방모델을 기초로 사용자에게 적합한 적어도 하나의 운동종류를 결정할 수 있고, 제2 인공지능형 운동내용 처방모델을 기초로 상기 적어도 하나의 운동종류에 관한 운동량 및 운동순서를 각각 결정하여 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성할 수 있다. 또한, 운동 처방 생성부(350)는 사용자 맞춤형 운동 처방을 서비스 단말(130)에 제공하여 전문가의 관리 하에 사용자가 실제 해당 내용에 따라 운동을 진행할 수 있도록 지원할 수 있다.
운동 처방 실행부(370)는 서비스 단말(130)을 통해 사용자에 의해 실제로 수행된 운동내용 및 운동량을 포함하는 사용자 운동정보를 입력받아 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 사용자에 의한 운동이 수행되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 헬스 코치, 물리치료사, 의사의 경우 해당 내용을 참조하여 사용자의 운동을 직접 지도하거나 진단할 수 있으며, 사용자의 운동 진행이나 진단 결과를 모니터링하여 서비스 단말(130)에 그 경과 및 결과를 입력할 수 있다. 운동 처방 실행부(370)는 서비스 단말(130)로부터 입력된 운동내용 및 운동량에 관한 사용자 운동정보를 수집하고 사용자 맞춤형 운동 처방에 대한 사용자의 운동 여부를 기록할 수 있다. 또한, 운동 처방 실행부(370)는 사용자의 운동 이력을 모니터링하여 사용자의 건강 관리를 위한 다양한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 처방 실행부(370)는 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 사용자에 의한 운동이 수행되지 않은 경우에는 사용자 단말(110)에 현재까지의 사용자 운동정보를 통해 분석된 향후 식단의 주의요소와 질환 및 습관의 관리요소를 제공할 수 있다. 운동 처방 실행부(370)는 서비스 단말(130)을 통해 입력되는 사용자의 운동 기록을 분석하여 사용자 맞춤형 운동 처방에서 추천한 운동 내용의 이행 여부를 결정할 수 있다. 만약 사용자가 사용자 맞춤형 운동 처방이 제시한 운동 목표를 달성하지 못한 경우라면 운동 처방 실행부(370)는 사용자 단말(110)에 현재까지의 사용자 운동정보를 통해 분석된 향후 식단의 주의요소와 질환 및 습관의 관리요소를 제공함으로써 사용자의 부족한 운동에 따른 보완 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 운동 처방 실행부(370)는 사용자 맞춤형 운동 처방이 제시한 운동 목표량의 달성 비율에 따라 향후 권장 식단 및 해당 권장 식단에서 섭취함에 있어 상당한 주의가 필요한 주의요소에 관한 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 또한, 운동 처방 실행부(370)는 사용자 맞춤형 운동 처방이 제시한 운동 목표량의 달성 비율에 따라 사용자의 질환 및 습관에서 관리가 필요한 관리요소들에 관한 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 고혈압, 당뇨, 고질혈증, 비만 등의 4대 만성질환에 관한 주의가 필요한 사용자에 해당하는 경우, 운동 처방 실행부(370)는 해당 질환에 따른 발명 위험율에 관한 정보와 적정 운동량, 해당 적정 운동량의 부족에 따른 주의사항 등을 사용자 맞춤형 관리 정보로서 상세하게 제공할 수 있다.
제어부(390)는 서비스 장치(150)의 전체적인 동작을 제어하고, 헬스 해빗 생성부(310), 헬스 해빗 획득부(330), 운동 처방 생성부(350) 및 운동 처방 실행부(370) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 관리할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 헬스 해빗 서비스의 제공 방법을 설명하는 순서도이다.
도 4를 참조하면, 서비스 장치(150)는 헬스 해빗 생성부(310)를 통해 사용자 문진정보로 신체질환정보를 생성하고 사용자 운동정보로 운동습관정보를 생성하여 사용자 헬스 해빗(health habit)을 생성할 수 있다(단계 S410). 서비스 장치(150)는 헬스 해빗 획득부(330)를 통해 출입구에 인접한 위치에 설치된 사용자 식별 기기를 통해 사용자 식별코드를 획득하고 사용자 식별코드를 기초로 상기 사용자 헬스 해빗을 획득할 수 있다(단계 S430).
또한, 서비스 장치(150)는 운동 처방 생성부(350)를 통해 사용자 헬스 해빗을 기초로 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하여 서비스 단말(130)에 제공할 수 있다(단계 S450). 서비스 장치(150)는 운동 처방 실행부(370)를 통해 사용자에 의해 실제로 수행된 운동내용 및 운동량을 포함하는 사용자 운동정보가 수신되면 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 사용자에 의한 운동이 수행되는지 여부를 결정할 수 있다(단계 S470).
도 5는 본 발명의 따른 헬스 해빗 서비스의 동작 과정에 관한 일 실시예를 설명하는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 헬스 해빗 서비스 시스템(100)은 서비스 장치(150)에 의해 서비스 단말(130)과 연동하여 동작할 수 있으며, 사용자는 사용자 단말(110)을 통해 사용자 맞춤형 운동 및 관리 서비스를 제공할 수 있다.
보다 구체적으로, 서비스 장치(150)는 사용자들의 신체질환정보와 운동습관정보에 관한 데이터베이스를 구축할 수 있다. 이때, 사용자의 신체질환정보와 운동습관정보는 사용자 헬스 해빗(health habit)으로 생성되어 관리될 수 있다. 즉, 서비스 장치(150)는 사용자 단말(110)에 의해 서비스 가입된 회원들의 맞춤 트레이닝 서비스를 제공하고 이에 대한 판매 수익과 관련 제품 판매를 통한 수익을 창출할 수 있다. 또한, 서비스 장치(150)는 각 사용자의 맞춤 트레이닝을 위해 온라인 또는 오프라인의 전문가 매칭을 제공할 수 있다.
예를 들어, 헬스 코치는 서비스 단말(130)을 통해 각 사용자의 운동 처방에 관한 정보를 수신하여 확인할 수 있고, 이를 기초로 사용자별 맞춤 트레이닝을 제공할 수 있다. 맞춤 트레이닝 서비스는 맞춤 운동 미션, 건강 생활 가이드, 교육 및 월간 상담 등을 포함할 수 있다. 이를 통해 헬스 코치는 사용자별 맞춤형 서비스를 제공하여 사용자들의 만족도를 높일 수 있고, 서비스 장치(150)는 서비스 단말(130)에 의해 서비스 가입된 코치들에게 사용자 서비스 정보를 제공하여 이에 대한 서비스 수수료를 통한 수익을 창출할 수 있다.
또한, 서비스 장치(150)는 모바일 앱 통합서비스 시스템을 구축하여 맞춤건강정보 및 데이터를 제공하고, 트레이닝 일정을 관리하며, 커뮤니티 공간을 제공하고, 건강 콘텐츠 제공 및 교육 등을 헬스 해빗 서비스로서 제공할 수 있다. 서비스 장치(150)는 빅데이터 구축을 위해 다양한 스포츠 센터들과 협력할 수 있으며, 스포츠센터의 회원DB와 연동하여 동작할 수 있다. 또한, 서비스 장치(150)는 사용자 개인들에 의해 운용되는 웨어러블 기기들(인바디 키트, 러닝머신 등을 포함함) 및 대기환경분석 센서들을 통해 다양한 생체 및 운동 정보와 환경정보를 수집할 수 있고, 이를 기초로 사용자 맞춤형 운동 처방에 관한 정보 생성과정에 적용할 수 있다.
또한, 서비스 장치(150)는 IoT 건강모니터링을 위해 사용자로부터 문진정보, 생체정보 및 생체측정 모니터링 정보를 수집할 수 있으며, 이를 분석하여 사용자 개인의 건강상태를 측정하고 질환자의 경우 만성질환 개선서비스를 제공하며 일반인의 경우 신체기능 개선서비스를 제공할 수 있다. 서비스 장치(150)는 각 사용자별 서비스 정보 제공 뿐만 아니라 사용자의 운동 경과를 모니터링하고 이에 대한 시각화된 정보를 제공하여 사용자의 운동 의욕을 고취시키고 운동 관리의 효율화를 제공할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 헬스 해빗 서비스 시스템
110: 사용자 단말 130: 서비스 단말
150: 서비스 장치 170: 데이터베이스
210: 프로세서 230: 메모리
250: 사용자 입출력부 270: 네트워크 입출력부
310: 헬스 해빗 생성부 330: 헬스 해빗 획득부
350: 운동 처방 생성부 370: 운동 처방 실행부
390: 제어부
510: 제1 인공지능형 운동내용 처방모델
530: 제2 인공지능형 운동내용 처방모델

Claims (8)

  1. 사용자 문진정보로 신체질환정보를 생성하고 사용자 운동정보로 운동습관정보를 생성하여 사용자 헬스 해빗(health habit)을 생성하는 헬스 해빗 생성부;
    출입구에 인접한 위치에 설치된 사용자 식별 기기를 통해 사용자 식별코드를 획득하고 상기 사용자 식별코드를 기초로 상기 사용자 헬스 해빗을 획득하는 헬스 해빗 획득부;
    상기 사용자 헬스 해빗을 기초로 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하여 서비스 단말에 제공하는 운동 처방 생성부; 및
    상기 서비스 단말을 통해 사용자에 의해 실제로 수행된 운동내용 및 운동량을 포함하는 사용자 운동정보를 입력받아 상기 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 상기 사용자에 의한 운동이 수행되는지 여부를 결정하는 운동 처방 실행부를 포함하되,
    상기 운동 처방 생성부는 상기 운동습관정보를 기초로 결정될 수 있는 사용자 선호 운동을 제2 인공지능형 운동내용 처방모델- 상기 제2 인공지능형 운동내용 처방모델은 상기 사용자 선호 운동을 입력받고 해당 사용자가 중도포기 없이 운동을 지속할 가능성이 특정 기준 이상이도록 적어도 하나의 운동종류 각각에 대한 운동량 및 운동순서를 결정함 -에 제공하여 제2 운동 처방을 결정하며, 상기 운동습관정보를 기초로 각 운동종류별 연속성 정보- 상기 연속성 정보는 사용자의 평균적인 운동 지속 기간 정보를 포함함 -를 생성한 다음 해당 연속성 정보에 따라 상기 제2 운동 처방을 갱신하여 제공하고,
    상기 운동 처방 실행부는 상기 사용자 맞춤형 운동 처방에 따라 상기 사용자에 의한 운동이 수행되지 않은 경우에는 사용자 단말에 현재까지의 사용자 운동정보를 통해 분석된 향후 식단의 주의요소와 질환 및 습관의 관리요소를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 헬스 해빗 생성부는
    상기 사용자 문진정보로서 식단, 질환 및 습관을 질의하여 상기 신체질환정보를 생성하며, 상기 사용자 운동정보로서 기존에 수행되었던 사용자 운동정보를 수집하고 최근 시간 구간에 상대적으로 가중 평균하여 상기 운동습관정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 운동 처방 생성부는
    상기 신체질환정보를 기초로 결정될 수 있는 식단으로 인해 소모할 열량, 질환으로 인한 신체적 개선 및 습관으로 인한 신체적 손실을 제1 인공지능형 운동내용 처방모델에 제공하여 제1 운동 처방을 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제1 인공지능형 운동내용 처방모델은
    랜덤 포레스트 방식으로 상기 신체적 개선 및 상기 신체적 손실을 감안한 적어도 하나의 운동종류를 결정하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제3항에 있어서, 상기 운동 처방 생성부는
    상기 제1 및 제2 운동 처방들을 기초로 상기 사용자 맞춤형 운동 처방을 생성하고, 상기 서비스 단말에 상기 사용자 맞춤형 운동 처방에 기반한 운동순서에 따른 운동종류 및 운동량을 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 헬스 해빗 서비스 장치.
  8. 삭제
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116795896A (zh) * 2023-08-29 2023-09-22 中南大学湘雅医院 一种基于大数据的康复运动策略生成方法及装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007272761A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Matsushita Electric Works Ltd 運動処方作成システム
KR20110069358A (ko) 2009-12-17 2011-06-23 주식회사 이-클리오 고령친화형 헬스케어서비스 방법
KR20190066797A (ko) * 2017-12-06 2019-06-14 사단법인 한국인지과학산업협회 지능정보기술을 활용한 생활밀착형 운동수행분석 및 운동추천 시스템
KR102116968B1 (ko) * 2018-09-10 2020-05-29 인하대학교 산학협력단 Ai 기반의 스마트 코칭 방법
KR102188766B1 (ko) * 2020-03-09 2020-12-11 주식회사 글로벌비즈텍 인공지능 기반의 헬스케어 서비스 제공장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007272761A (ja) * 2006-03-31 2007-10-18 Matsushita Electric Works Ltd 運動処方作成システム
KR20110069358A (ko) 2009-12-17 2011-06-23 주식회사 이-클리오 고령친화형 헬스케어서비스 방법
KR20190066797A (ko) * 2017-12-06 2019-06-14 사단법인 한국인지과학산업협회 지능정보기술을 활용한 생활밀착형 운동수행분석 및 운동추천 시스템
KR102116968B1 (ko) * 2018-09-10 2020-05-29 인하대학교 산학협력단 Ai 기반의 스마트 코칭 방법
KR102188766B1 (ko) * 2020-03-09 2020-12-11 주식회사 글로벌비즈텍 인공지능 기반의 헬스케어 서비스 제공장치

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
우영춘 등, 전자통신동향분석, 제34권, 제1호, 페이지 98-110 (2019.02.)* *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116795896A (zh) * 2023-08-29 2023-09-22 中南大学湘雅医院 一种基于大数据的康复运动策略生成方法及装置
CN116795896B (zh) * 2023-08-29 2023-10-27 中南大学湘雅医院 一种基于大数据的康复运动策略生成方法及装置

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