KR102297719B1 - 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템 - Google Patents

인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 사용자가 소지한 사용자 단말기; 상기 사용자에게 운동 서비스를 제공하는 강사가 소지하는 강사 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 설문정보에 기초하여 상기 사용자 단말기를 복수의 강사 단말기 중 어느 하나의 강사 단말기와 매칭시키고, 매칭된 강사 단말기를 통해 측정되는 사용자의 자세정보에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 및 자세 교정용 제품을 추천하는 관리서버를 포함하는, 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템에 관한 것이다.

Description

인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템 {System for prescribing customized exercise based on artificial intelligence}
본 발명은 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자와 사용자에게 고객 맞춤형 운동 서비스을 제공하는 강사를 매칭시키고, 강사가 소지한 단말기를 통해 측정되는 사용자의 자세정보에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 및 자세 교정용 제품을 추천하는 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템에 관한 것이다.
최근에는 생활이 점점 윤택해지고 편리해지는데 반하여, 신체활동이 감소하면서 운동부족과 성인병이 증가하고 있으며, 장시간 실내 생활로 인해 척추 측만증, 디스크, 거북목과 같은 척추관절의 구조적 변화가 야기되고, 이로 인한 근육통증과 자세의 부정렬, 그리고 관절의 가동범위의 제한 및 신체의 비대칭과 관련된 질병을 겪고 있다.
관련해서 올바른 자세 유지와 관련된 다양한 제품들이 시장에 출시되어 있으며, 이들 대부분은 기구적인 방법을 사용해 자세를 유지하도록 도와준다. 예를 들어, 한국공개특허 제10-2004-0039580호를 비롯하여 시판되는 일반적인 의자의 경우 등과 엉덩이 부분을 의자에 밀착해야만 효과가 있어, 학습 등에 집중할 경우 자세가 나빠지더라도 제어할 수가 없게 된다. 한국등록특허 제10-1123376호를 비롯한 수유 시트의 경우에는, 아이가 올바른 자세로 수유를 받을 수 있도록 하는 것으로 적용 대상이 아주 한정적이라는 문제가 있다. 또한, 방석의 경우에도 엉덩이 뒷부분을 높게 하여 좀더 올바른 자세를 유지할 수 있도록 하는 단순한 방법이 사용되고 있다.
따라서, 기존의 단순하고 수동적인 자세 교정 방법에서 벗어나 사용자에게 보다 능동적인 자세 교정을 제공할 수 있는 방안이 요구되고 있다.
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 제10-1480026호
본 발명의 일측면은 사용자와 사용자에게 고객 맞춤형 운동 서비스을 제공하는 강사를 매칭시키고, 강사가 소지한 단말기를 통해 측정되는 사용자의 자세정보에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 및 자세 교정용 제품을 추천하는 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 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 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템은, 사용자가 소지한 사용자 단말기; 상기 사용자에게 운동 서비스를 제공하는 강사가 소지하는 강사 단말기; 및 상기 사용자 단말기로부터 수신되는 설문정보에 기초하여 상기 사용자 단말기를 복수의 강사 단말기 중 어느 하나의 강사 단말기와 매칭시키고, 매칭된 강사 단말기를 통해 촬영되는 촬영영상에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 자세 교정용 제품을 추천하는 관리서버를 포함한다.
상기 관리서버는,
상기 사용자 단말기로부터 수신되는 설문정보 및 상기 강사 단말기로부터 수신되는 스케줄 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기를 복수의 강사 단말기 중 어느 하나의 강사 단말기와 매칭시키는 매칭 관리부;
상기 강사 단말기로부터 수신되며, 사용자의 정면 모습을 촬영한 제1 촬영영상 및 사용자의 측면 모습을 촬영한 제2 촬영영상을 포함하는 상기 촬영영상을 분석하여 사용자의 자세정보를 분석하는 자세 분석부;
상기 자세 분석부에 의해 생성된 상기 자세정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동 중 적어도 하나가 포함된 맞춤형 운동 커리큘럼을 생성하는 운동 처방부;
상기 자세 분석부에 의해 생성된 상기 맞춤형 운동 커리큘럼에 기초하여 자세를 교정하기 위한 제품을 추천하는 제품 추천부; 및
상기 자세정보, 강사별 평가정보 및 제품별 평가정보를 이용하여 상기 인공 신경망을 학습하는 학습부;를 포함하고,
상기 자세 분석부는,
상기 제1 촬영영상으로부터 사용자의 코, 귀, 어깨관절, 고관절, 무릎관절 및 발목관절에 해당되는 위치에 특징점을 생성하고,
한 쌍의 귀에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제1 직선, 한 쌍의 어깨관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제2 직선, 한 쌍의 고관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제3 직선, 한 쌍의 무릎관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제4 직선 및 한 쌍의 발목관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제5 직선을 포함하는 정면 자세정보를 생성하고,
상기 제2 촬영영상으로부터 귀, 어깨관절, 고관절, 무릎관절 및 발목관절에 해당되는 위치에 특징점을 생성하고,
귀와 어깨관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제1 선분, 어깨관절과 고관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제2 선분, 고관절과 무릎관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제3 선분 및 무릎관절과 발목관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제4 선분을 포함하는 측면 자세정보를 생성하고,
상기 운동 처방부는,
상기 제1 직선의 기울기, 상기 제2 직선의 기울기, 상기 제3 직선의 기울기, 상기 제4 직선의 기울기, 상기 제5 직선의 기울기 및 상기 제1 선분과 상기 제2 선분이 이루는 각도를 상기 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 미리 저장된 서로 다른 종류의 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동 각각에 가중치를 부여하고, 부여된 가중치에 기초하여 운동 부위별로 적어도 하나의 근막 이완 마사지, 적어도 하나의 스트레칭 및 적어도 하나의 자세 교정용 근력운동이 조합된 맞춤형 운동 커리큘럼을 생성하는 것을 특징으로 하고,
상기 제품 추천부는,
상기 맞춤형 운동 커리큘럼에 포함된 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동의 카테고리를 분석하여 교정이 요구되는 신체부위를 위험도 순으로 정렬하고, 위험도 순으로 정렬된 신체부위를 교정하기 위한 제품군을 강사별 평가정보 및 제품별 평가정보에 기초하여 추천하는 것을 특징으로 하고,
상기 관리서버는,
상기 설문정보에 기초한 자가 테스트 결과를 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제1 영역에 표시되도록 하고, 상기 정면 자세정보 및 상기 측면 자세정보에 기초한 실제 테스트 결과를 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제2 영역에 표시되도록 하고, 상기 맞춤형 운동 커리큘럼을 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제3 영역에 표시되도록 한다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 사용자와 사용자에게 고객 맞춤형 운동 서비스을 제공하는 강사를 매칭시키는 O2O 기반의 매칭 서비스를 제공할 수 있으며, 강사가 소지한 단말기를 통해 측정되는 사용자의 자세정보에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 및 자세 교정용 제품을 추천할 수 있다.
또한, 자세 측정 결과에 따라 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 근력 운동을 모두 포함하는 통합 솔루션 형태의 맞춤형 운동 커리큘럼을 사용자에게 제공함으로써 자세 교정 및 운동 효과가 극대화될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 관리서버의 구체적인 구성이 도시된 블록도이다.
도 3 내지 도 5는 자세정보를 추정하는 구체적인 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 사용자 단말기에 표시되는 화면의 일 예가 도시된 도면이다.
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 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템의 개략적인 구성이 도시된 도면이다.
본 발명에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템은 사용자와 사용자에게 고객 맞춤형 운동 서비스을 제공하는 강사를 매칭시키고, 강사가 소지한 단말기를 통해 측정되는 사용자의 자세정보에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 및 자세 교정용 제품을 추천한다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템(1000)은 사용자 단말기(100), 강사 단말기(200) 및 관리서버(300)를 포함한다.
사용자 단말기(100)는 본 발명에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 서비스를 제공받기 위한 사용자가 소지한 장치이다. 사용자 단말기(100)는 맞춤형 운동처방 및 맞춤형 제품 추천 서비스를 제공받기 위한 설문정보를 생성하여 관리서버(300)로 전송한다.
설문정보는 사용자의 이름, 성별, 나이, 거주지, 건강상태, 생활습관 등과 같은 정보가 포함되며, 사용자로부터 입력된다.
강사 단말기(200)는 사용자에게 맞춤형 운동 서비스를 제공하는 강사가 소지한 장치이다. 강사 단말기(200)는 강사로부터 입력되는 정보를 이용하여 강사의 개인정보, 위치정보, 스케줄 정보 등을 생성하여 관리서버(300)로 전송한다.
여기서, 사용자 단말기(100) 및 강사 단말기(200)는 다른 장치와 유무선 통신이 가능하고 정보의 입출력 및 처리가 가능한 스마트폰, PC 등과 같은 전자장치일 수 있다.
또한, 사용자 단말기(100) 및 강사 단말기(200)는 본 발명에 따른 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템을 이용한 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 서비스를 제공받기 위한 애플리케이션이 미리 설치될 수 있으며, 사용자 단말기(100) 및 강사 단말기(200)는 미리 설치된 애플리케이션을 통해 관리서버(300)에 접속하여 데이터를 주고받을 수 있다.
관리서버(300)는 사용자 단말기(100)로부터 수신되는 설문정보에 기초하여 사용자를 복수의 강사 중 어느 하나의 강사와 매칭시키고, 매칭된 강사가 소지하는 강사 단말기(200)를 통해 촬영되는 촬영영상에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 자세 교정용 제품을 추천한다.
도 2는 이러한 관리서버(300)의 구체적인 구성이 도시된 블록도이다.
도시된 바와 같이, 관리서버(300)는 매칭 관리부(310), 자세 분석부(320), 운동 처방부(330), 제품 추천부(340) 및 학습부(350)를 포함하며, 도시되지는 않았으나 데이터베이스부 및 애플리케이션 관리부 등을 더 포함할 수 있다.
이때, 관리서버(300)는 적어도 둘 이상의 구성이 하나의 구성으로 통합되거나 어느 하나의 구성이 나머지 구성들이 수행하는 모든 기능을 통합적으로 수행할 수도 있다.
이하에서는 이러한 관리서버(300)를 구성하는 각각의 구성요소에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
매칭 관리부(310)는 애플리케이션을 통해 접속하는 서로 다른 복수의 사용자 단말기(100) 및 강사 단말기(200)의 회원가입 및 로그인 과정을 제어하고, 사용자 단말기(100) 및 강사 단말기(200)로부터 수신되는 정보를 데이터베이스에 저장한다.
이후, 매칭 관리부(310)는 어느 하나의 사용자 단말기(100)로부터 매칭 요청신호가 수신되면, 해당 사용자 단말기(100)와 매칭될 어느 하나의 강사 단말기(200)를 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 매칭 관리부(310)는 사용자 단말기(100)로부터 선택된 어느 하나의 강사 단말기(200)를 사용자 단말기(100)와 매칭시킬 수 있다. 예컨대, 매칭 관리부(310)는 사용자 단말기(100)로 사용자 단말기의 현재 위치 및 현재 위치를 기준으로 하는 지도 데이터를 전송하고, 사용자 단말기의 현재 위치로부터 기준반경(예컨대 1km 이내)에 위치한 강사 단말기(200)들의 위치 및 평가정보를 함께 전송할 수 있다. 이후, 사용자가 어느 하나의 강사 단말기(200)를 선택하면, 매칭 관리부(310)는 선택된 강사 단말기(200)의 스케줄정보를 전송하여 해당 강사의 일정을 사용자가 확인할 수 있도록 하고, 예약 가능한 시간이 사용자 단말기(100)로부터 선택되면, 예약된 날짜와 시간에 사용자와 강사가 만날 수 있도록 사용자 단말기(100)와 강사 단말기(200)를 매칭시킨다.
일 실시예에서, 매칭 관리부(310)는 사용자 단말기(100)로부터 수신된 설문정보와, 강사 단말기(200)로부터 수신된 스케줄정보를 이용하여 자동 매칭 서비스를 제공할 수 있다. 이와 같은 매칭 알고리즘은 이미 공지된 것이므로, 구체적인 내용은 생략하기로 한다.
이후, 매칭 관리부(310)는 매칭된 강사에 대한 평가를 나타내는 평가 데이터를 사용자 단말기(100)로부터 수신하고, 이를 강사별 평가정보에 반영할 수 있다.
자세 분석부(320)는 사용자와 강사가 예약된 시간에 만난 후, 상기 강사 단말기(200)로부터 수신되는 촬영영상을 분석하여 사용자의 자세 정보를 분석한다.
이때, 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 강사는 강사 단말기(200)를 사용자를 정면에서 촬영한 제1 촬영영상 및 도 3의 (a)에 도시된 바와 같이 사용자를 측면에서 촬영한 제2 촬영영상을 포함하는 촬영영상을 생성하여 관리서버(300)로 전송한다.
자세 분석부(320)는 사용자의 자세가 정상 상태인지 여부를 판단하기 위한 작업을 수행한다.
이때, 자세 분석부(320)는 전처리 작업의 일환으로 제1 촬영영상에 복수의 가로 격자를 배치하고, 제2 촬영영상에 복수의 세로격자를 배치할 수 있다. 이는 제1 촬영영상의 특징점으로부터 생성되는 가로 방향의 직선과, 제2 촬영영상의 특징점으로부터 생성되는 세로 방향의 선분이 형성하는 각도를 추정하기 위함이다.
이후, 도 4에 도시된 바와 같이 자세 분석부(320)는 상기 제1 촬영영상으로부터 사용자의 코, 귀, 어깨관절, 고관절, 무릎관절 및 발목관절에 해당되는 위치에 특징점(P)을 생성한다.
특징점(P)은 촬영영상의 촬영 후 강사로부터 선택된 지점이 특징점으로 설정되거나, 영상 분석을 통해 자세 분석부(320)에서 자동으로 생성될 수 있다. 자세 분석부(320)는 기 공지된 다양한 영상분석 기술을 이용하여 사용자의 신체로부터 관절 부위에 해당되는 위치를 추출하고, 추출된 위치에 특징점(P)을 생성할 수 있다.
이후, 자세 분석부(320)는 제1 촬영영상에 대한 정면 자세정보를 생성한다.
구체적으로, 자세 분석부(320)는 한 쌍의 귀에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제1 직선(h1)과, 한 쌍의 어깨관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제2 직선(h2)과, 한 쌍의 고관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제3 직선(h3)과, 한 쌍의 무릎관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제4 직선(h4) 및 한 쌍의 발목관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제5 직선(h5)을 생성할 수 있다.
도시된 실시예에서는 좌우 골격이 대칭된 이상적인 상태로, 한 쌍의 특징점을 통과하는 직선이 미리 생성된 가로격자와 평행하게 생성되어 있으나, 골격의 불균형이 발생된 경우, 예컨대 고관절의 불균형이 발생된 경우 제3 직선(h3)은 사선 방향으로 형성될 수 있다.
따라서, 자세 분석부(320)에 의해 생성되는 5개의 직선의 기울기를 이용하여 사용자의 어느 신체 부분에서 불균형이 발생되었는지를 직관적으로 파악할 수 있다.
한편, 자세 분석부(320)는 제3 직선(v3)의 기울기를 산출하고, 산출된 기울기값 및 한 쌍의 고관절 중 어느 고관절이 기준 위치로부터 이탈되어 있는지에 대한 정보를 제1 촬영영상에 표시할 수 있다.
이와 유사하게, 자세 분석부(320)는 도 5에 도시된 바와 같이 제2 촬영영상으로부터 귀, 어깨관절, 고관절, 무릎관절 및 발목관절에 해당되는 위치에 특징점을 생성하고, 귀와 어깨관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제1 선분(v1), 어깨관절과 고관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제2 선분(v2), 고관절과 무릎관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제3 선분(v3) 및 무릎관절과 발목관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제4 선분(v4)을 포함하는 측면 자세정보를 생성한다.
예컨대, 거북목이 발생한 사용자의 경우에는 제1 선분(v1)과 제2 선분(v2)이 이루는 각도가 180도 이하일 것이며, 허리가 굽은 경우 제2 선분(v3)과 제3 선분(v3)이 이루는 각도가 180도 이하일 것이다. 따라서, 자세 분석부(320)에 의해 생성되는 4개의 선선의 기울기를 이용하여 사용자의 측면 어느 부분에서 불균형이 발생되었는지를 직관적으로 파악할 수 있다.
운동 처방부(330)는 상기 자세 분석부(320)에 의해 생성된 정면 자세정보 또는측면 자세정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 불균형이 심한 신체 부위를 검출할 수 있다.
상기 제1 직선의 기울기, 상기 제2 직선의 기울기, 상기 제3 직선의 기울기, 상기 제4 직선의 기울기, 상기 제5 직선의 기울기, 상기 제1 선분과 상기 제2 선분이 이루는 각도 및 상기 제1 선분과 상기 제2 선분이 이루는 각도를 상기 인공 신경망의 입력값으로 입력한다.
여기서, 인공 신경망은 입력 노드와 출력 노드 사이에 복수의 은닉 계층이 형성된 심층 신경망의 형태일 수 있으며, 입력 노드에 상술한 데이터를 입력하여 신체 부위별 불균형도를 추정할 수 있다.
한편, 운동 처방부(330)는 강사 단말기(200)로부터 수신된 복수의 신체 부위별운동 콘텐츠가 미리 저장될 수 있으며, 이 운동 콘텐츠는 적어도 하나의 근막 이완 마사지, 적어도 하나의 스트레칭 및 적어도 하나의 자세 교정용 근력운동을 수행하기 위한 정보들(설명, 영상, 운동시간 등)을 포함한다.
운동 처방부(330)는 불균형도가 가장 심한 신체 부위를 단련하기 위한 운동 콘텐츠에 가장 높은 가중치를 부여하고, 불균형도가 가장 양호한 신체 부위를 단련하기 위한 운동 콘텐츠에 가장 낮은 가중치를 부여하며, 이와 같은 불균형도의 정도에 따라 순차적으로 가중치를 부여한다.
운동 처방부(330)는 서로 다른 종류의 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동별로 차등하게 부여된 가중치에 기초하여 사용자 맞춤형 운동 커리큘럼을 생성한다.
이때, 사용자 맞춤형 운동 커리큘럼에는 운동 부위별로 적어도 하나의 근막 이완 마사지, 적어도 하나의 스트레칭 및 적어도 하나의 자세 교정용 근력운동이 조합된 것을 특징으로 한다.
즉, 본 발명에 따른 운동 처방부(330)는 단순히 특정 신체 부위에서 비대칭되는 부분이 발생되었다고 해서 해당 신체부위만을 단련하기 위한 운동 스케줄을 생성하는 것이 아니라, 인공 신경망을 이용하여 전체적인 신체의 비대칭 상태를 고려하여 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 근력 운동을 모두 포함하는 통합 솔루션 형태의 맞춤형 운동 커리큘럼을 사용자에게 제공함으로써 사용자의 자세 교정 및 운동 효과를 극대화시킬 수 있다.
운동 처방부(330)는 생성된 맞춤형 운동 커리큘럼을 강사 단말기(200)로 전송하고, 강사는 운동 처방부(330)로부터 수신된 맞춤형 운동 커리큘럼을 확인하여 수정이 필요한 경우 일부 커리큘럼을 수정하여 운동 처방부(330)로 재전송할 수 있다.
이때, 운동 처방부(330)는 수정된 커리큘럼의 가중치가 기 설정된 가중치 이상인 경우, 강사에 의해 수정된 커리큘럼을 반영하여 맞춤형 운동 커리큘럼을 수정한 후 사용자 단말기(100)로 전송한다. 반면, 운동 처방부(330)는 수정된 커리큘럼의 가중치가 기 설정된 가중치 미만인 경우, 최초 생성된 맞춤형 운동 커리큘럼을 사용자 단말기(100)로 전송하면서 강사 단말기(200)로는 수정이 불가하다는 알림 메시지를 전송한다.
제품 추천부(340)는 자세 분석부에 의해 생성된 상기 맞춤형 운동 커리큘럼에 기초하여 자세를 교정하기 위한 제품을 추천한다.
도 6에 도시된 바와 같이, 관리서버(300)는 상기 설문정보에 기초한 자가 테스트 결과를 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제1 영역에 표시되도록 하고, 상기 정면 자세정보 및 상기 측면 자세정보에 기초한 실제 테스트 결과를 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제2 영역에 표시되도록 하고, 상기 맞춤형 운동 커리큘럼을 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제3 영역에 표시되도록 한다.
이때, 사용자가 제2 영역을 선택하는 것으로 확인되면, 제품 추천부(340)는 자세 교정을 위한 제품을 구매하기 위한 웹페이지를 사용자 단말기(100)로 전송한다.
이 과정에서, 제품 추천부(340)는 운동 처방부(330)에 의해 설정된 신체 부위별 불균형도, 강사별 평가정보 및 제품별 평가정보를 이용하여 판매되는 제품을 정렬하는 것을 특징으로 한다.
일 실시예에서, 제품 추천부(340)는 상기 맞춤형 운동 커리큘럼에 포함된 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동의 카테고리를 분석하여 교정이 요구되는 신체부위를 위험도 순으로 정렬하고, 위험도 순으로 정렬된 신체부위를 교정하기 위한 제품군을 강사별 평가정보 및 제품별 평가정보에 기초하여 추천한다. 즉, 제품 추천부(340)는 맞춤형 운동 커리큘럼을 구성하는 운동들의 카테고리를 분석하여 어느 신체부위에 대한 운동을 가장 많이 하는지를 검색할 수 있으며, 집중적으로 운동되는 신체 부위에 대한 제품을 가장 우선적으로 표시되도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 제품 추천부(340)는 강사 또는 사용자가 실제 사용한 제품 후기를 나타내는 평가정보에 기반하여 동일한 교정 효과를 나타내는 복수의 제품 중 사용자에게 추천할 제품을 선별하여 추천할 수 있다.
학습부(350)는 상술한 인공 신경망을 학습한다.
학습부(350)는 자세 분석부(320)에 의해 생성된 자세정보, 운동 처방부(330)에 의해 생성된 맞춤형 운동 커리큘럼 및 맞춤형 운동 커리큘럼에 따라 운동한 사용자의 평가 데이터를 이용하여 인공 신경망의 은닉계층 간의 가중치를 재조정한다.
몇몇 다른 실시예에서, 관리서버는 수집 대상 데이터 소스 모듈, 수집 대상 키워드 및 수집 대상 기간 중 적어도 어느 하나의 수집 기준을 설정하는 수집 관리 모듈; 수집 관리 모듈로부터 설정 받은 데이터 수집 기준에 따라 해당 데이터 소스 모듈로부터 빅데이터를 수집하여 데이터베이스 모듈에 저장하는 데이터 수집 모듈; 데이터베이스 모듈에 저장된 빅데이터의 형태소를 분석하여 형태소 별로 구분하고 형태소 분석 데이터를 생성하는 형태소 분석 모듈; 및 형태소 분석 데이터를 분산 병렬 처리 기반의 통계분석 알고리즘으로 처리하여 통계값을 산출하고 통계값에 따라 위크시그널을 출력하는 데이터 분석 모듈;을 포함하는 빅데이터 분석 기반의 위크시그널 도출 시스템(설명의 편의상 도면에는 도시하지 않음)을 이용하여 수신된 강사의 평가 데이터 중 악의적으로 작성된 비정상 평가 데이터를 추출할 수 있다.
여기서, 관리서버는, 수신된 평가 데이터를 의미를 갖는 형태소별로 구분한 형태소 분석 데이터를 생성하고, 상기 형태소 분석 데이터를 저장하는 분산 파일 시스템; 상기 분산 파일 시스템에 존재하는 형태소 분석 데이터를 SQL(structured query language)을 기반으로 처리할 수 있도록 가상화 데이터베이스 인터페이스를 제공하는 데이터 처리부; 및 상기 데이터 처리부가 제공하는 가상화 데이터베이스 인터페이스를 통해 통계분석 알고리즘을 실행하여, 상기 형태소 분석 데이터로부터 연도별 출현빈도수(instance frequencies), 연도별 단어-단어 간 동시 출연 건수, 연도별 출현빈도수 및 연도별 단어-단어 간 동시 출현 건수로부터 가공된 값들 중 적어도 하나 이상을 산출하는 통계 분석부를 포함할 수 있다.
그리고, 상기 통계 분석부는, 상기 통계 분석부는 상기 연도별 출현건수(instance frequencies) 및 단어-단어간 동시 발생건수에 기초하여 단어 별 발생건수 증가율을 산출할 수 있다.
또한, 상기 통계 분석부는, 상기 연도별 출현건수(instance frequencies)를 연도별 문서수로 나누어 문서당 상기 단어들의 연도별 출현 빈도수를 표준화하여 상기 단어들에 대한 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율을 산 출할 수 있다.
또한, 상기 통계 분석부는, 상기 단어-단어간 동시발생건수 매트릭스를 이용하여 단어 별 연결 정도 중심성 증가율을 산출하고, 상기 표준화된 단어 별 출현 빈도수 증가율 및 상기 연결 정도 중심성 증가율이 상위 일정 부분 이상인 단어 또는 하위 일정 부분 이하인 단어를 위크시그널로 도출할 수 있다.
한편, 상기 데이터 수집 모듈은, 이미지, 동영상, 음성, 센서, GPS, GIS, M2M 데이터 중 적어도 어느 하나의 비정형 데이터를 포함하는 빅데이터를 수집할 수 있다.
이에 따라, 관리서버는, 상술한 바와 같은 구성을 포함하는 위크시그널 도출 시스템을 통한 빅데이터 분석을 통해 성희롱, 욕설 등과 같은 비정상적인 평가 데이터를 사전에 검출하여 제외시킴으로써 강사별 평가정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
이와 같은, 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템을 제공하는 기술은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1000: 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템
100: 사용자 단말기
200: 강사 단말기
300: 관리서버

Claims (2)

  1. 사용자가 소지한 사용자 단말기;
    상기 사용자에게 운동 서비스를 제공하는 강사가 소지하는 강사 단말기; 및
    상기 사용자 단말기로부터 수신되는 설문정보에 기초하여 상기 사용자 단말기를 복수의 강사 단말기 중 어느 하나의 강사 단말기와 매칭시키고, 매칭된 강사 단말기를 통해 촬영되는 촬영영상에 기초하여 사용자 맞춤형 운동을 처방하거나 자세 교정용 제품을 추천하는 관리서버를 포함하는, 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템에 있어서,
    상기 관리서버는,
    상기 사용자 단말기로부터 수신되는 설문정보 및 상기 강사 단말기로부터 수신되는 스케줄 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기를 복수의 강사 단말기 중 어느 하나의 강사 단말기와 매칭시키는 매칭 관리부;
    상기 강사 단말기로부터 수신되며, 사용자의 정면 모습을 촬영한 제1 촬영영상 및 사용자의 측면 모습을 촬영한 제2 촬영영상을 포함하는 상기 촬영영상을 분석하여 사용자의 자세정보를 분석하는 자세 분석부;
    상기 자세 분석부에 의해 생성된 상기 자세정보를 미리 학습된 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동 중 적어도 하나가 포함된 맞춤형 운동 커리큘럼을 생성하는 운동 처방부;
    상기 자세 분석부에 의해 생성된 상기 맞춤형 운동 커리큘럼에 기초하여 자세를 교정하기 위한 제품을 추천하는 제품 추천부; 및
    상기 자세정보, 강사별 평가정보 및 제품별 평가정보를 이용하여 상기 인공 신경망을 학습하는 학습부;를 포함하고,
    상기 자세 분석부는,
    상기 제1 촬영영상으로부터 사용자의 코, 귀, 어깨관절, 고관절, 무릎관절 및 발목관절에 해당되는 위치에 특징점을 생성하고,
    한 쌍의 귀에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제1 직선, 한 쌍의 어깨관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제2 직선, 한 쌍의 고관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제3 직선, 한 쌍의 무릎관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제4 직선 및 한 쌍의 발목관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 지나는 제5 직선을 포함하는 정면 자세정보를 생성하고,
    상기 제2 촬영영상으로부터 귀, 어깨관절, 고관절, 무릎관절 및 발목관절에 해당되는 위치에 특징점을 생성하고,
    귀와 어깨관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제1 선분, 어깨관절과 고관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제2 선분, 고관절과 무릎관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제3 선분 및 무릎관절과 발목관절에 대응되는 위치 각각에 생성된 두 개의 특징점을 잇는 제4 선분을 포함하는 측면 자세정보를 생성하고,
    상기 운동 처방부는,
    상기 제1 직선의 기울기, 상기 제2 직선의 기울기, 상기 제3 직선의 기울기, 상기 제4 직선의 기울기, 상기 제5 직선의 기울기 및 상기 제1 선분과 상기 제2 선분이 이루는 각도를 상기 인공 신경망의 입력값으로 입력하여, 상기 인공 신경망의 출력값에 기초하여 미리 저장된 서로 다른 종류의 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동 각각에 가중치를 부여하고, 부여된 가중치에 기초하여 운동 부위별로 적어도 하나의 근막 이완 마사지, 적어도 하나의 스트레칭 및 적어도 하나의 자세 교정용 근력운동이 조합된 맞춤형 운동 커리큘럼을 생성하는 것을 특징으로 하고,
    상기 제품 추천부는,
    상기 맞춤형 운동 커리큘럼에 포함된 근막 이완 마사지, 스트레칭 및 자세 교정용 근력운동의 카테고리를 분석하여 교정이 요구되는 신체부위를 위험도 순으로 정렬하고, 위험도 순으로 정렬된 신체부위를 교정하기 위한 제품군을 강사별 평가정보 및 제품별 평가정보에 기초하여 추천하는 것을 특징으로 하고,
    상기 관리서버는,
    상기 설문정보에 기초한 자가 테스트 결과를 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제1 영역에 표시되도록 하고, 상기 정면 자세정보 및 상기 측면 자세정보에 기초한 실제 테스트 결과를 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제2 영역에 표시되도록 하고, 상기 맞춤형 운동 커리큘럼을 상기 사용자 단말기에 구비된 디스플레이부의 제3 영역에 표시되도록 하는, 인공지능 기반의 맞춤형 운동처방 시스템.
  2. 삭제
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102507074B1 (ko) * 2022-09-02 2023-03-07 (주)모션어드바이저 학습정보 제공 시스템
KR20230074340A (ko) * 2021-11-19 2023-05-30 연세대학교 원주산학협력단 인공지능 기반 요통 관리 시스템
WO2023243940A1 (ko) * 2022-06-12 2023-12-21 아키큐플러스 주식회사 근골격분석을 이용한 운동 코칭 서비스 제공 시스템

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101480026B1 (ko) 2014-03-31 2015-01-08 (주) 피앤에스프로 자세 교정 방법, 이를 이용하는 자세 관리 장치 및 자세 교정 시스템
KR20170039955A (ko) * 2015-10-02 2017-04-12 전박근 운동 서비스 시스템
KR20170138224A (ko) * 2016-06-07 2017-12-15 안진필 사용자 맞춤형 운동 지도 서비스 제공 장치 및 방법
KR20180138319A (ko) * 2017-06-21 2018-12-31 (주)아이유웰 3차원 동작정확성 평가기술을 이용한 개인 맞춤형 건강운동 시스템 및 상기 시스템의 운영방법
KR102161034B1 (ko) * 2020-04-20 2020-10-20 주식회사 위힐드 운동강의 제공 시스템 및 이를 이용한 운동강의 제공 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101480026B1 (ko) 2014-03-31 2015-01-08 (주) 피앤에스프로 자세 교정 방법, 이를 이용하는 자세 관리 장치 및 자세 교정 시스템
KR20170039955A (ko) * 2015-10-02 2017-04-12 전박근 운동 서비스 시스템
KR20170138224A (ko) * 2016-06-07 2017-12-15 안진필 사용자 맞춤형 운동 지도 서비스 제공 장치 및 방법
KR20180138319A (ko) * 2017-06-21 2018-12-31 (주)아이유웰 3차원 동작정확성 평가기술을 이용한 개인 맞춤형 건강운동 시스템 및 상기 시스템의 운영방법
KR102161034B1 (ko) * 2020-04-20 2020-10-20 주식회사 위힐드 운동강의 제공 시스템 및 이를 이용한 운동강의 제공 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230074340A (ko) * 2021-11-19 2023-05-30 연세대학교 원주산학협력단 인공지능 기반 요통 관리 시스템
KR102680688B1 (ko) * 2021-11-19 2024-07-02 연세대학교 원주산학협력단 인공지능 기반 요통 관리 시스템
WO2023243940A1 (ko) * 2022-06-12 2023-12-21 아키큐플러스 주식회사 근골격분석을 이용한 운동 코칭 서비스 제공 시스템
KR102507074B1 (ko) * 2022-09-02 2023-03-07 (주)모션어드바이저 학습정보 제공 시스템

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