KR102320155B1 - 체적 계산 모델을 이용한 체지방률 지수 도출 장치 및 그 방법 - Google Patents

체적 계산 모델을 이용한 체지방률 지수 도출 장치 및 그 방법 Download PDF

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장윤경
홍범일
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강민혁
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Abstract

체적 계산 모델을 이용한 체지방률 지수 도출 장치 및 그 방법이 개시된다.
이 장치는 사용자의 체지방률 지수를 도출하는 장치이다. 이 장치의 신체지수 획득부는 사용자의 신체지수를 획득한다. 체적 계산 모델링부는 사람의 신체를 복수 개의 부위로 분할하고, 분할된 부위에 각각 대응되는 도형을 설정하며, 설정된 각 도형에 사람의 신체지수를 적용하여 상기 각 도형의 체적을 산출한 후 산출된 각 도형의 체적을 더하여 사람의 신체 체적으로 산출하는 데 사용되는 체적 계산 모델을 포함한다. 체지방률 산출부는 신체지수 획득부에 의해 획득된 사용자의 신체지수를 체적 계산 모델링부의 체적 계산 모델에 적용하여 사용자의 신체 체적을 산출하여 사용자의 체지방률 지수를 산출하고, 산출된 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단한다.

Description

체적 계산 모델을 이용한 체지방률 지수 도출 장치 및 그 방법 {APPARATUS FOR DERIVING BODY FAT PERCENTAGE USING VOLUME CALCULATION MODEL AND METHOD THEREOF}
본 발명은 체적 계산 모델을 이용한 체지방률 지수 도출 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
지난 수십 년간 전 세계 비만 인구가 계속 증가하고 있다. 특히, 급격한 도시화에 따른 운동 부족과 지나친 영양 섭취 등으로 인해 비만 인구가 훨씬 빠르게 증가하고 있다.
따라서, 현대인의 비만에 대한 관심은 날로 높아져 남성은 물론 특히 여성에게는 다양한 형태의 다이어트를 감행하게 하는 형태로 작용하고 있을 정도이다.
현재 비만을 판별하는 가장 쉽고 대표적인 방법은 신체 질량 지수인 BMI(Body Mess Index)이다. BMI는 단순 체중을 사용하여 대략적인 결과를 알려줄 뿐 정확한 비만 판별법이 아니다. 즉, BMI는 측정 방법이 매우 간편하지만 그 정확도가 떨어진다.
BMI 이외에 생체 전기 저항 측정법, 수중 체중 측정법, 공기 전위 부피 변동 측정법, 이중-에너지 X선 흡수법 등의 다양한 비만 판별법이 있다.
하지만 이러한 방법들은 고가의 장비를 필요로 하며, 시간과 공간의 제약을 받는다. 그렇기 때문에 이러한 장비와 물질적 지원이 없는 환경에서는 비만도 측정이 불가하다.
비만에 대한 정확한 정의는 체내에 지방이 필요 이상으로 과도하게 쌓인 경우를 말한다. 비만 진단을 정확하게 하기 위해서는 체중이 아닌, '체지방이 얼마나 필요 이상으로 많이 쌓여 있는가'로 판단되어야 한다.
체지방 외에 근육, 뼈, 간, 신장, 폐, 심장, 혈액 등의 다양한 장기들과 조직들에 의해 단순히 체중이 많이 나가는 사람을 비만 환자로 분류하는 것은 옳지 않다. 반면에, 체중이 그다지 많이 나가지 않더라도 몸의 구성 성분 중 체지방률이 기준치 이상으로 높은 사람은 비만으로 분류되어야 한다. 즉, 비만에 대해서는 BMI보다는 체지방률인 BFP(Body Fat Percentage)가 훨씬 정확도가 높다는 것이 정설이다.
그런데, BFP의 경우에는 간단히 계산될 수 있는 BMI에 비해 보다 복잡하게 계산되어야 하므로 실제로는 잘 사용되지 않고 있는 실정이다.
따라서, 고가의 장비 없이도 간편하게 BFP를 산출하여 비만을 보다 정확하게 측정할 수 있도록 하는 방안이 요구된다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기존의 방법에 비해 비용면에서도 월등하면서 정확도도 높은 비만도 측정 결과를 제공할 수 있는 체적 계산 모델을 이용한 체지방률 지수 도출 장치 및 그 방법을 제공하는 것이다.
상기한 바와 같은 본 발명의 과제를 달성하고, 후술하는 본 발명의 특징적인 효과를 실현하기 위한, 본 발명의 특징적인 구성은 하기와 같다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 체지방률 지수 도출 장치가 제공되며, 이 장치는,
사용자의 체지방률 지수를 도출하는 장치로서, 사용자의 신체지수를 획득하는 신체지수 획득부, 사람의 신체를 복수 개의 부위로 분할하고, 분할된 부위에 각각 대응되는 도형을 설정하며, 설정된 각 도형에 사람의 신체지수를 적용하여 상기 각 도형의 체적을 산출한 후 산출된 각 도형의 체적을 더하여 사람의 신체 체적으로 산출하는 데 사용되는 체적 계산 모델을 포함하는 체적 계산 모델링부, 그리고 상기 신체지수 획득부에 의해 획득된 상기 사용자의 신체지수를 상기 체적 계산 모델링부의 체적 계산 모델에 적용하여 상기 사용자의 신체 체적을 산출하여 상기 사용자의 체지방률 지수를 산출하고, 산출된 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단하는 체지방률 산출부를 포함한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 체지방률 지수 도출 방법이 제공되며, 이 방법은,
사용자의 체지방률 지수를 도출하는 방법으로서, 사람의 신체를 복수 개의 부위로 분할하고, 분할된 부위에 각각 대응되는 도형을 설정하며, 설정된 각 도형에 사람의 신체지수를 적용하여 상기 각 도형의 체적을 산출한 후 산출된 각 도형의 체적을 더하여 사람의 신체 체적으로 산출하는 데 사용되는 체적 계산 모델을 준비하는 단계, 사용자의 신체지수를 획득하는 단계, 상기 체적 계산 모델에 상기 사용자의 신체지수를 적용하여 상기 사용자의 신체 체적을 산출하는 단계, 상기 사용자의 신체 체적을 사용하여 상기 사용자의 체지방률 지수를 산출하는 단계, 그리고 상기 사용자의 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 유의미한 체지방률 결과를 계산하여 기존의 체지방 측정 방법인 BMI와 INBODY와 같은 것의 단점을 보완할 수 있다.
또한, 본 발명의 체적 계산 모델은 BMI에 비하여 정확성이 월등하다.
또한, 본 발명의 체적 계산 모델은 같은 표본에서 부위별 둘레를 이용하기 때문에, 근육과 체지방을 구별해서 표준으로 표본을 계산함으로써, 더 다양한 체형의 표본을 구별할 수 있다.
또한, INBODY의 경우 고가의 기계를 필요로 하므로 비용이 많이 드는 반면에, 본 발명의 체적 계산 모델은 고가의 장비를 사용하지 않고 간단하게 측정 가능하므로 INBODY에 비하여 비용 측면에서 월등하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 체지방률 지수 도출 장치에서 신체 중 일부인 목에 대해 체적 계산 모델링되는 원기둥 형상을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 체지방률 지수 도출 장치에서 신체 중 일부인 몸통에 대해 체적 계산 모델링되는 직육면체 형상을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 체지방률 지수 도출 장치에서 신체 중 일부인 복부에 대해 체적 계산 모델링되는 타원 반구 형상을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 체지방률 지수 도출 장치에서 신체 중 일부인 엉덩이 및 여성의 가슴에 대해 체적 계산 모델링되는 2개의 반구 형상을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 체지방률 지수 도출 장치에서 신체 중 일부인 팔 및 다리에 대해 체적 계산 모델링되는 원뿔대 형상을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치의 개략적인 구성도이다.
도 7은 도 6에 도시된 체지방률 산출부의 구체적인 구성을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 방법의 개략적인 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 방법에 따라 도출된 체지방률 지수 및 비만도를 텍스트 및 그래픽을 통해 디스플레이하는 예를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 방법에 따라 복수의 사용자에 대해 지역별로 판단된 비만도의 지역별 통계를 제공하는 예를 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치의 개략적인 구성 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명에서 설명하는 장치들은 적어도 하나의 프로세서, 메모리 장치, 통신 장치 등을 포함하는 하드웨어로 구성되고, 지정된 장소에 하드웨어와 결합되어 실행되는 프로그램이 저장된다. 하드웨어는 본 발명의 방법을 실행할 수 있는 구성과 성능을 가진다. 프로그램은 도면들을 참고로 설명한 본 발명의 동작 방법을 구현한 명령어(instructions)를 포함하고, 프로세서와 메모리 장치 등의 하드웨어와 결합하여 본 발명을 실행한다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델을 이용한 체지방률 지수 도출 장치 및 그 방법에 대해 설명한다.
먼저, 본 발명의 실시예에서 체지방률인 BFP를 간단하게 산출하기 위해 사람의 신체를 체적 계산이 용이한 모델로 모델링하는 것에 대해 설명한다.
사람의 신체에 대한 체적 계산 모델을 만들기 위해, 사람의 신체를 목, 몸통, 팔, 다리 및 엉덩이로 분리하여 각각 부피를 계산할 수 있는 기본적인 입체 도형으로 모델링한다. 이 때, 여성의 경우에는 가슴에 대해서도 별도의 입체 도형으로의 모델링이 추가된다. 여기서, 사람의 신체 중에서, 전술한 모델링에 포함되지 않는 머리와 손, 발은 체지방률에 크게 영향을 미치지 않는 것으로 판단하여 상수로서 취급된다.
전술한 체적 계산 모델을 이용한 체지방률 계산을 위해 사용되는 변수는 신장, 복부 둘레, 가슴 둘레, 팔뚝 둘레, 허벅지 둘레 및 엉덩이 둘레이다. 즉, 이러한 6개의 변수만이 미리 측정되거나 입력되는 경우 전술한 체적 계산 모델을 통해 신체의 체지방률이 계산될 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이 신체에 대해 분리된 부위에 대응되는 각각의 체적 계산 모델에 전술한 6개의 변수를 적용하여 신체의 체적을 계산할 때 6개의 변수 이외의 신체 부위별 길이는 이미 잘 알려져 있는 인체 황금비가 이용된다. 여기서, 잘 알려져 있는 황금비는 인체에 대해서도 반영되어 있는데, 인간의 신체가 이러한 비율에 의해서 분할되어 있으며 아름다운 신체의 보편적 기준이 되고 있다. 예를 들어, L3 Corbusier가 찾아낸 이상적인 인간의 각 신체 부위의 비율은 레오나르도 다빈치의 인체 황금비에 대한 그림에서도 찾아 볼 수 있다.
이하, 사람의 신체에 대해 5개의 부위로 분리된 각 부위별 체적 계산 모델링에 대해 설명한다. 설명 전에, 각각의 체적 계산 모델링을 통해 각 부위별 체적을 계산하는 데 필요한 변수로, 신장을 H로 나타내고, 복부 둘레는 x로 나타내며, 가슴 둘레를 y로 나타내고, 팔뚝 둘레를 z로 나타내며, 허벅지 둘레를 w로 나타내고, 그리고 엉덩이 둘레를 k로 나타낸다.
먼저, 사람의 신체 중에서 목에 대한 체적 계산 모델링에 대해 설명한다.
본 발명의 실시예에서는 목에 대해 도 1에 도시된 바와 같이 원기둥(10)으로 체적 계산 모델링을 수행한다.
이미 주어진 6개의 변수 중 복부 둘레(x)와 신장(H), 그리고 인체 황금비를 통해 목 둘레(C)가 [수학식 1]과 같이 구해지고, 목 길이(L)가 [수학식 2]와 같이 구해질 수 있다.
[수학식 1]
목 둘레 = 복부 둘레/2, 즉 C = x/2
[수학식 2]
목 길이 = 신장/32, 즉 L = H/32
한편, 원기둥(10)의 반지름을 r이라고 하고, 높이를 h라고 하면, [수학식 1]에서의 목 둘레(C)로부터 반지름(r)이 [수학식 3]과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 3]
반지름 = 목 둘레/2π, 즉 r = C/2π = x/4π
원기둥(10)의 높이(h)는 [수학식 2]에서 구한 목 길이와 동일하므로, 결과적으로, 원기둥(10)의 체적으로 모델링된 목의 체적(V목)은 [수학식 4]와 같이 산출될 수 있다.
[수학식 4]
V목 = π×r2×h = π×(x/4π)2×(H/32) =
Figure 112020095775469-pat00001
이와 같이, 본 발명의 실시예에서는 신체 부위 중 목 부위에 대해 원기둥(10)으로 체적 계산 모델링을 수행함으로써 목 부위에 대한 체적을 전술한 [수학식 4]와 같이 근사적으로 산출할 수 있다.
한편, 전술한 목 부위의 체적 계산 모델링에서 [수학식 3]과 같이 이미 잘 알려져 있는 수학식을 중간에 사용하여 계산하는 구체적인 과정에 대해서는 설명의 편의 또는 간단한 설명을 위해 다른 신체 부위, 즉 몸통, 팔, 다리 및 엉덩이에 대한 체적 계산 모델링에서는 생략한다.
다음, 몸통에 대해 도 2에 도시된 바와 같이 직육면체(20)로 체적 계산 모델링을 수행한다. 여기서, 몸통의 경우에는 추후 설명될 복부에 대한 체적 계산 모델링과, 또한 여성의 경우 여성 가슴에 대한 체적 계산 모델링이 추가될 수 있다.
이미 주어진 6개의 변수 중 신장(H), 가슴 둘레(y) 그리고 인체 황금비를 통해 몸통 길이(h1)가 [수학식 5]와 같이 구해지고, 몸통 가로 둘레(CL)가 [수학식 6]과 같이 구해지며, 몸통 세로 둘레(CR)가 [수학식 7]과 같이 구해질 수 있다. 여기서, 사람의 몸통이 가로 둘레 : 세로 둘레 = 4 : 1인 인체 황금비가 이용될 수 있다.
[수학식 5]
몸통 길이(h1) = 6H/16
[수학식 6]
몸통 가로 둘레(CL) = 4y/10
[수학식 7]
몸통 세로 둘레(CR) = y/10
한편, 사람의 신체 중 복부는 도 3에 도시된 바와 같이 타원 반구(30)로 체적 계산 모델링이 수행될 수 있다.
복부에 대해 타원 반구(30)로의 체적 계산 모델링에 따라, 복부 앞 둘레(FC)는 [수학식 8]과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 8]
복부 앞 둘레 = 복부 둘레 - 몸통 세로 둘레×2 - 몸통 가로 둘레, 즉, FC = x - (6y/10)
한편, 복부 높이를 hc라고 했을 때, 전술한 [수학식 5] 내지 [수학식 8]을 사용하면, 복부 앞 둘레 길이(FCL)는 [수학식 9]와 같이 산출될 수 있고, 복부 높이(hc)는 [수학식 10]과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 9]
FCL =
Figure 112020095775469-pat00002
[수학식 10]
hc =
Figure 112020095775469-pat00003
다음, [수학식 5]에서 산출된 몸통 길이(h1)에서 [수학식 10]에서 산출된 복부 높이(hc)를 이용하여 남성의 몸통의 체적(V몸통)과 복부의 체적(V복부)의 합인 몸통 전체 체적(V몸통전체)을 [수학식 11]과 같이 산출할 수 있다.
[수학식 11]
V몸통전체 = V몸통 + V복부 =
Figure 112020095775469-pat00004
한편, 여성의 경우에는 가슴의 둘레가 추가로 사용된다.
본 발명의 실시예에서는 여성의 가슴에 대해 도 4에 도시된 바와 같이 반지름이 a인 2개의 반구(40)로 체적 계산 모델링을 수행한다.
여성의 가슴 둘레는 가슴 앞 둘레(BFL)와 가슴 뒷 둘레(BBL)의 합이며, 이 때 가슴 앞 둘레(BFL)는 [수학식 12]와 같이 구해질 수 있고, 가슴 뒷 둘레(BBL)는 [수학식 13]과 같이 구해질 수 있으며, 여성의 몸통 가로 둘레(WCL) 및 세로 둘레(WCR)는 [수학식 14] 및 [수학식 15]와 같이 구해질 수 있다.
[수학식 12]
BFL = 2a + πa
[수학식 13]
BBL = 6a
[수학식 14]
WCL = 4y/(8+π)
[수학식 15]
WCR = y/(8+π)
전술한 [수학식 12] 내지 [수학식 15]를 사용하여 여성의 몸통의 체적(V여성몸통), 여성 복부의 체적(V여성복부), 여성 가슴의 체적(V여성가슴)의 합인 여성 몸통 전체 체적(V여성몸통전체)을 [수학식 16]과 같이 산출할 수 있다.
[수학식 16]
V여성몸통전체 = V여성몸통 + V여성복부 + V여성가슴 =
Figure 112020095775469-pat00005
다음, 팔에 대해 도 5에 도시된 바와 같이 원뿔대(50)로 체적 계산 모델링을 수행한다.
이미 주어진 6개의 변수 중 신장(H), 팔뚝 둘레(z), 그리고 인체 황금비를 통해 겨드랑이에서 팔꿈치까지의 길이(L1)가 [수학식 17]과 같이 구해지고, 팔꿈치에서 팔목까지의 길이(L2)가 [수학식 18]과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 17]
L1 = 3H/16
[수학식 18]
L2 = 5H/32
한편, 팔의 둘레를 구하기 위해서는 겨드랑이 : 팔뚝 ; 팔꿈치 = 5 : 4 : 3인 것과 팔뚝 : 손목 = 2 : 1인 인체 항금비가 이용될 수 있다.
전술한 [수학식 17] 및 [수학식 18]과 인체 황금비를 이용하여 원뿔대(50)의 체적을 계산하면, 겨드랑이에서 팔뚝까지인 팔의 위쪽, 즉 위팔의 체적이 [수학식 19]와 같이 산출될 수 있고, 팔의 아래쪽, 즉 아래팔의 체적이 [수학식 20]과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 19]
V위팔 =
Figure 112020095775469-pat00006
[수학식 20]
V아래팔 =
Figure 112020095775469-pat00007
따라서, 두 팔의 전체 체적(V팔)은 [수학식 21]과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 21]
V팔 = (
Figure 112020095775469-pat00008
+
Figure 112020095775469-pat00009
) × 2
다음, 다리에 대해서는 팔과 같이 전술한 도 5에 도시된 바와 같이 원뿔대(50)로 체적 계산 모델링을 수행할 수 있다.
이미 주어진 6개의 변수 중 신장(H), 허벅지 둘레(w), 그리고 인체 황금비를 통해 골판에서 무릎까지의 길이(L3)가 [수학식 22]와 같이 구해지고, 무릎에서 발목까지의 길이(L4)가 [수학식 23]과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 22]
L3 = 4H/16
[수학식 23]
L4 = 4H/16
한편, 다리의 둘레를 구하기 위해서는 골반 : 허벅지 ; 무릎 = 5 : 4 : 3인 것과 무릎 : 발목 = 2 : 1인 인체 항금비가 이용될 수 있다.
전술한 [수학식 22] 및 [수학식 23]과 인체 황금비를 이용하여 다리에 대응하는 원뿔대(50)의 체적을 계산하면, 골반에서 무릎까지인 허벅지의 체적(V허벅지)이 [수학식 24]와 같이 산출될 수 있고, 무릎에서 발목까지인 종아리의 체적(V종아리)이 [수학식 25]와 같이 산출될 수 있다.
[수학식 24]
V허벅지 =
Figure 112020095775469-pat00010
[수학식 25]
V종아리 =
Figure 112020095775469-pat00011
따라서, 두 다리의 전체 체적(V다리)은 [수학식 26]과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 26]
V다리 = (
Figure 112020095775469-pat00012
+
Figure 112020095775469-pat00013
) × 2
다음, 엉덩이에 대해서는 전술한 여성의 가슴과 마찬가지로 도 4에 도시된 바와 같이 2개의 반구(40)로 체적 계산 모델링을 수행한다.
엉덩이에 대해서는 이미 주어진 6개의 변수 중 엉덩이 둘레(k), 허벅지 둘레(w), 그리고 인체 황금비가 사용될 수 있다.
엉덩이에 대한 체적 계산 모델링의 경우, 전술한 여성의 가슴에 대한 체적 계산 모델링과 동일하므로, 전술한 내용을 참조하면 엉덩이에 대한 체적 계산 모델링이 이해될 수 있으므로, 여기에서는 구체적인 설명을 생략한다.
엉덩이에 대한 2개의 반구(40)로의 체적 계산 모델링시 엉덩이의 경우에는 엉덩이 둘레(k)가 이미 주어지므로, 엉덩이 뒷 둘레(HBL)가 [수학식 27]과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 27]
엉덩이 뒷 둘레 = 엉덩이 둘레 - 골반 앞 둘레(허벅지 둘레와 동일함) = k - w
따라서, 최종적으로, 엉덩이의 체적(V엉덩이)은 [수학식 28]과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 28]
V엉덩이 =
Figure 112020095775469-pat00014
이상과 같이, 사람의 신체를 크게 목, 몸통, 팔, 다리 및 엉덩이로 분리하고 각각에 대해 유사한 도형을 이용한 체적 계산 모델링을 통해 획득된 각각의 체적(V목, V몸통전체 또는 V여성몸통전체, V팔, V다리, V엉덩이)을 합산하여 도출한 남성의 체적 계산 모델(V남성)은 [수학식 29]와 같이 산출될 수 있고, 여성의 체적 계산 모델은 [수학식 30)과 같이 산출될 수 있다.
[수학식 29]
V남성 =
Figure 112020095775469-pat00015
[수학식 30]
V여성 =
Figure 112020095775469-pat00016
Figure 112020095775469-pat00017
여기서, C는 남성과 여성의 머리와 손, 발의 체적 평균을 합한 값으로 상수이다.
다음, 전술한 바와 같은 신체에 대한 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치에 대해 설명한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치의 개략적인 구성도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치(100)는 신체지수 획득부(110), 체적 계산 모델링부(120), 체지방률 산출부(130), 디스플레이부(140) 및 이력 관리부(150)를 포함한다.
신체지수 획득부(110)는 체지방률 지수 도출 대상의 사용자에 대한 신체지수를 획득한다. 여기서, 신체지수는 전술한 바와 같이 신체에 대한 체적 계산 모델링에서 사용되는 6가지 변수, 즉, 신장(H), 복부 둘레(x), 가슴 둘레(y), 팔뚝 둘레(z), 허벅지 둘레(w) 및 엉덩이 둘레(k)와 사용자의 체중(wt)을 포함한다.
신체지수 획득부(110)는 사용자로부터 직접 신체지수를 입력받거나, 또는 사용자의 신체지수를 측정할 수 있는 특정 애플리케이션을 사용하여 획득할 수 있다. 이 때, 사용자의 신체지수를 측정할 수 있는 특정 애플리케이션은 본 발명의 실시예에 따른 체지방률 지수 도출 장치(100) 내에 포함될 수도 있다. 이러한 특정 애플리케이션은 스마트폰과 같은 단말에 의해 촬영된 사용자의 전신 영상에 대해 ‘길이 재기’ 등의 기능을 사용하여 체중을 제외한 신체지수를 측정할 수 있다.
체적 계산 모델링부(120)는 전술한 바와 같이 신체를 5개의 부위로 분리한 후 유사한 도형으로 체적 계산 모델링을 수행하여 전술한 [수학식 1] 내지 [수학식 28]을 사용하여 도출된 남성과 여성의 체적에 대한 계산 모델링 결과를 저장한다. 즉, 체적 계산 모델링부(120)는 [수학식 29]와 같은 남성의 체적에 대한 계산 모델링 결과와 [수학식 30]과 같은 여성의 체적에 대한 계산 모델링 결과를 저장한다.
체지방률 산출부(130)는 신체지수 획득부(110)에 의해 획득된 사용자의 신체지수를 체적 계산 모델링부(120)에 저장되어 있는 남성 및 여성의 체적 계산 모델링 결과에 적용하여 사용자에 대한 체지방률 지수를 산출하고, 산출된 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단한다.
디스플레이부(140)는 체지방률 산출부(130)에 의해 산출된 체지방률 지수와 이에 대응하는 비만도를 사용자가 알 수 있는 형태로 디스플레이한다. 이러한 디스플레이는 산출된 체지방률 지수와 함께 체지방률 지수에 대응하는 비만도 결과를 텍스트 및 그래픽으로 알기 쉽게 디스플레이할 수 있다.
이력 관리부(150)는 사용자에 대해 산출된 체지방률 지수 및 이에 따른 비만도 결과 등을 사용자별로 이력 관리하고, 이력 관리되고 있는 결과를 디스플레이부(140)를 통해 사용자에게 디스플레이할 수 있다.
선택적으로, 이력 관리부(150)는 복수의 사용자별로 거주하고 있는 지역별로 이력 관리하여 통계적 결과에 기반하여 지역별로 비교할 수 있는 비만도 정보를 제공할 수도 있다.
도 7은 도 6에 도시된 체지방률 산출부(130)의 구체적인 구성을 도시한 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 체지방률 산출부(130)는 체적 산출부(131), 체밀도 산출부(133), 체지방률 도출부(135) 및 비만도 판단부(137)를 포함한다.
체적 산출부(131)는 신체지수 획득부(110)에 의해 획득되는 신체에 대한 6개의 변수, 즉 신장(H), 복부 둘레(x), 가슴 둘레(y), 팔뚝 둘레(z), 허벅지 둘레(w) 및 엉덩이 둘레(k)를 체적 계산 모델링부(120)에 저장된 체적 계산 모델에 적용하여 신체에 대해 체적 계산 모델링된 체적을 산출한다. 이 때, 체적 산출부(131)는 체지방률 산출 대상인 사용자가 남성인 경우에는 전술한 [수학식 29]에 해당하는 체적 계산 모델링 결과를 적용하지만, 여성인 경우에는 전술한 [수학식 30]에 해당하는 체적 계산 모델링 결과를 적용한다.
체밀도 산출부(133)는 신체지수 획득부(110)에 의해 획득되는 신체지수 중에서 사용자의 체중(wt)과 체적 산출부(131)에서 산출되는 신체 체적, 즉 사용자의 체적을 사용하여 사용자의 체밀도(body density, BD)를 [수학식 31]과 같이 산출한다.
[수학식 31]
BD = 체중/신체 체적 = wt/(V남성 또는 V여성)
체지방률 도출부(135)는 체밀도 산출부(133)에서 산출된 체밀도에 대해, 체지방률 지수 도출시 사용되는 이미 잘 알려져 있는 Brozek 방정식(two-component Brozek 방정식)을 [수학식 32]와 같이 적용함으로써 최종적으로 사용자에 대한 체지방률 지수(BFP)를 도출할 수 있다.
[수학식 32]
BFP = 457/(체밀도) - 414.2 = 457/BD - 414.2
비만도 판단부(137)는 체지방률 도출부(135)에서 도출된 체지방률 지수에 따라 대응되는 비만도를 판단한다. 비만도는 다양한 형태로 분류될 수 있으나, 본 발명의 실시예에서는 저체중, 정상 체중, 과체중, 비만 및 고도 비만의 총 5단계로 나누거나, 또는 표준 이하, 표준 및 표준 이상과 같이 총 3단계로 나누어서 나타낼 수 있다. 총 5단계의 분류 예로, FBP가 18.5이하이면 저체중, 18.5~23은 정상 체중, 23~25는 과체중, 25~30은 비만, 30 이상은 고도 비만으로 분류할 수 있다. 총 3단계의 분류 예로, FBP가 18 이하이면 표준 이하, 18~28이면 표준, 28 이상이면 표준 이상으로 분류할 수 있다.
다음, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 방법에 대해 설명한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 방법의 개략적인 흐름도이다. 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 방법은 전술한 도 6 및 도 7을 참조하여 설명한 체지방률 지수 도출 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 8을 참조하면, 먼저, 본 발명의 실시예에 따라 체지방률 지수를 도출할 대상인 사용자의 신체지수를 획득한다(S100). 여기서, 신체지수는 전술한 바와 같이 신체에 대한 체적 계산 모델링에서 사용되는 6가지 변수, 즉, 신장(H), 복부 둘레(x), 가슴 둘레(y), 팔뚝 둘레(z), 허벅지 둘레(w) 및 엉덩이 둘레(k)에 사용자의 체중(wt)을 더 포함한다. 이러한 신체지수는 특정 애플리케이션을 통해 측정되어 직접 또는 사용자에 의해 입력되거나, 또는 사용자에 의해 수동으로 측정되어 입력될 수 있다.
다음, 사용자가 남성인지 여성인지의 여부가 판단된다. 구체적으로는, 사용자가 남성인지가 판단된다(S110). 이것은 전술한 바와 같이, 남성에 대한 체적 계산 모델링과 여성에 대한 체적 계산 모델링이 서로 다르기 때문이다.
만약 사용자가 남성인 것으로 판단되면, 남성에 대한 체적 계산 모델링 결과인 전술한 [수학식 29]에 상기 단계(S100)에서 획득된 신체지수 중 6개의 변수를 사용하여 남성 사용자의 신체 체적이 산출된다(S120).
그러나, 상기 단계(S110)에서, 사용자가 여성인 것으로 판단되면, 여성에 대한 체적 계산 모델링 결과인 전술한 [수학식 30]에 상기 단계(S100)에서 획득된 신체지수 중 6개의 변수를 사용하여 여성 사용자의 신체 체적이 산출된다(S130).
그 후, 상기 단계(110)에서 획득된 신체지수 중에서 사용자의 체중과 상기 단계(S120)에서 산출된 사용자의 신체 체적을 전술한 [수학식 31]에 적용하여 사용자의 체밀도를 산출한다(S140).
다음, 상기 단계(S140)에서 산출된 사용자의 체밀도를 이미 잘 알려져 있는 Brozek 방정식(two-component Brozek 방정식), 즉 전술한 [수학식 32]에 적용하여 사용자에 대한 체지방률 지수(BFP)를 도출한다(S150).
그 후, 도출된 사용자의 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단한다(S160). 이러한 비만도는 다양한 형태로 판단될 수 있으나, 본 예에서는 전술한 바와 같이, 총 5단계의 비만도 판단 방법 또는 총 3단계의 비만도 판단 방법이 사용될 수 있다.
다음, 도출된 체지방률 지수와 이에 대응하는 비만도에 대해 사용자가 알 수 있도록 텍스트 및/또는 그래픽을 사용하여 사용자에게 디스플레이한다(S170). 도 9의 예를 들면, 사용자에 대해 산출된 체지방률 지수와 비만도를 텍스트로 디스플레이하는 동시에 비만도를 나타내는 인체 도형 및 컬러를 사용하여 사용자의 비만도 상태를 그래픽을 통해 제공할 수 있다. 5개의 인체 도형으로 디스플레됨에 따라 전술한 총 5단계의 비만도 판단 방법에 따른 비만도 표시에 대응하며, 좌측으로부터 저체중, 정상 체중, 과체중, 비만, 고도 비만을 나타내고, 도 9의 예에서는 사용자가 중간에 위치한 정상 체중임을 나타냄을 알 수 있다.
선택적으로, 도출된 체지방률 지수와 이에 대응하는 비만도에 대해 사용자별로 이력 관리가 수행될 수 있고, 또한 복수의 사용자에 대한 이력 관리를 통해 지역별 통계를 제공할 수도 있다. 도 10의 예를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 복수의 사용자별 비만도 판단 결과를 지역적으로 통계를 내서 비만도 상태에 대응하는 색깔로 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 색깔이 짙은 지역일수록 비만도가 높아지는 것으로 나타내는 방식으로 지역별 비만도 통계를 제공할 수 있다.
이하, 본 발명의 다른 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치에 대해 설명한다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치의 개략적인 구성 블록도이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용한 체지방률 지수 도출 장치(500)는 입출력기(510), 메모리(520), 프로세서(530) 및 버스(540)를 포함한다.
입출력기(510)는 체지방률 지수 도출 장치(500)의 사용자로부터의 명령 또는 자료 입력을 수신하거나 각종의 정보를 표시한다. 이러한 입출력기(510)로는 키보드, 마우스, 터치패드 등의 입력 장치와, LED(Light Emitting Diode) 디스플레이, LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diode) 디스플레이, 스피커 등의 출력 장치가 포함된다.
메모리(520)는 체지방률 지수 도출 서비스를 위해, 신체에 대한 체적 계산 모델링을 위한 정보, 체지방률 산출에 사용되는 정보, 비만도 판단 정보 등을 저장한다.
또한, 메모리(520)는 코드의 집합을 저장하도록 추가로 구성되고, 그 코드는 다음과 같은 동작을 실행하기 위해 프로세서(530)를 제어하는 데 사용된다. 이러한 동작은, 입출력기(510)를 통해 체지방률 지수를 도출할 대상인 사용자의 신체지수를 획득하는 동작, 사용자의 신체에 대한 체적 계산 모델링을 사용하여 사용자의 신체 체적을 산출하는 동작, 사용자의 신체 체적과 사용자의 체중을 사용하여 사용자의 체밀도를 산출하는 동작, 사용자의 체밀도를 사용하여 사용자의 체지방률 지수를 도출하는 동작, 사용자의 체지방률에 대응하는 비만도를 판단하는 동작, 입출력기(510)를 사용하여 사용자의 체지방률 지수 및 비만도를 디스플레이하는 동작을 포함한다.
선택적으로, 프로세서(530)는 도출된 체지방률 지수와 이에 대응하는 비만도에 대해 사용자별로 이력 관리를 수행하는 동작, 및 복수의 사용자에 대한 이력 관리를 통해 지역별 통계를 제공하는 동작을 추가로 수행할 수 있다.
메모리(520)는 ROM(Read Only Memory)과 RAM(Random Access Memory), NVRAM(Non-Volatile Random Access Memory)을 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(530)는 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 또한, 프로세서(530)는 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다.
버스(540)는 체지방률 지수 도출 장치(500)의 모든 구성요소들, 즉 입출력기(510), 메모리(520) 및 프로세서(530)를 결합하도록 구성된다.
실시예1
남성 사용자의 신체지수가 입력된다. 즉, 신장(H)이 174 cm이고, 복부 둘레(x)가 87 cm이며, 가슴 둘레(y)가 87 cm이고, 팔뚝 둘레(z)가 27 cm이며, 허벅지 둘레(w)가 44 cm이고, 엉덩이 둘레(k)가 91 cm인 6개의 변수에 대한 입력과 체중 56.5 kg인 입력이 사용자에 의해 입력된다. 이 때, 특정 애플리케이션을 통해 측정된 신체지수가 직접 또는 사용자를 통해 입력될 수 있다.
이러한 신체지수를 사용하여 남성 사용자의 신체 중 5개 부위, 즉 목, 몸통(몸통과 복부), 팔(두 개의 위팔, 두 개의 아래팔), 다리(두 개의 허벅지, 두 개의 종아리), 엉덩이에 대한 체적 계산 모델링에 따른 각각의 체적이 아래와 같이 산출된다.
V목 =
Figure 112020095775469-pat00018
= 837.71
V몸통 =
Figure 112020095775469-pat00019
= 20211.8
V두개의 위팔 =
Figure 112020095775469-pat00020
= 3864.14
V두개의 아래팔 =
Figure 112020095775469-pat00021
= 1035.04
V두개의 허벅지 =
Figure 112020095775469-pat00022
= 13682.6
V두개의 종아리 =
Figure 112020095775469-pat00023
= 5305.51
V엉덩이 =
Figure 112020095775469-pat00024
= 1753.24
위에서 산출된 각 부위의 체적을 모두 더하면 아래와 같이 남성 사용자 신체 체적(V남성)이 산출된다. 이것은 전술한 [수학식 29]의 적용에 해당한다.
V남성 =
Figure 112020095775469-pat00025
= 837.71 + 20211.8 + 4899.18 + 18988.1 + 1753.24 + 6360 = 53050
그 후, 사용자의 체중 56.5 kg = 56500 g과 위의 신체 체적(V남성)을 사용하여 다음과 같이 남성 사용자의 체밀도(BD)가 산출된다.
BD = 56500/53050 = 1.06503 (g/cm3)
마지막으로, Brozek 방정식, 즉 전술한 [수학식 32]가 사용되어 체지방률 지수(BFP)가 다음과 같이 산출된다.
BFP = 457/1.06503 - 414.2 = 14.8947 %
따라서, 산출된 체지방률 지수, 14.8947에 따라 비만도가 판단된다.
전술한 총 5단계의 분류 예에 따르면, FBP가 14.8947로서 18.5 이하이므로, 남성 사용자의 비만도는 저체중으로 판단되고, 총 3단계의 분류 예에 따르면, FBP가 14.8947로서, FBP가 18 이하이므로 표준 이하의 비만도로 판단된다.
그런데, 종래의 BMI에 의한 비만도 판단에 따르면, 체중이 56.5 kg이고, 신장이 1.74 m인 남성 사용자의 경우, BMI는 18.7 kg/m2로서, 총 5단계의 분류 예에 따르면, BMI가 18.5~23에 속하므로 정상 체중인 것으로 비만도가 판단되고, 총 3단계의 분류 예에 따르면, BMI가 18.7로서, 18~28에 속하므로 표준의 비만도로 판단된다.
이와 같이, 종래 간단하게 측정되는 BMI에 따라 정상 체중의 비만도를 나타내는 남성 사용자의 경우라도, 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용하여 체지방률 지수 도출에 의해 비만도를 판단하는 경우 보다 정확하게 비만도 판단이 수행될 수 있다.
실시예2
여성 사용자의 신체지수가 입력된다. 즉, 신장(H)이 164 cm이고, 복부 둘레(x)가 80.5 cm이며, 가슴 둘레(y)가 83.5 cm이고, 팔뚝 둘레(z)가 27.1 cm이며, 허벅지 둘레(w)가 48 cm이고, 엉덩이 둘레(k)가 89.7 cm인 6개의 변수에 대한 입력과 체중 54.4 kg인 입력이 사용자에 의해 입력된다. 이 때, 특정 애플리케이션을 통해 측정된 신체지수가 직접 또는 사용자를 통해 입력될 수 있다.
이러한 신체지수를 사용하여 여성 사용자의 신체 중 5개 부위, 즉 목, 몸통(몸통, 복부, 가슴), 팔(두 개의 위팔, 두 개의 아래팔), 다리(두 개의 허벅지, 두 개의 종아리), 엉덩이에 대한 체적 계산 모델링에 따른 각각의 체적이 아래와 같이 산출된다.
V목 =
Figure 112020095775469-pat00026
= 660.71
V여성몸통 =
Figure 112020095775469-pat00027
= 13817 + 3795.27 + 1763.22 = 19375.5
V두개의 위팔 =
Figure 112020095775469-pat00028
= 3669.09
V두개의 아래팔 =
Figure 112020095775469-pat00029
= 982.79
V두개의 허벅지 =
Figure 112020095775469-pat00030
= 15347.6
V두개의 종아리 =
Figure 112020095775469-pat00031
= 5951.12
V엉덩이 =
Figure 112020095775469-pat00032
= 1224.5
위에서 산출된 각 부위의 체적을 모두 더하면 아래와 같이 여성 사용자 신체 체적(V여성)이 산출된다. 이것은 전술한 [수학식 30]의 적용에 해당한다.
V여성 =
Figure 112020095775469-pat00033
Figure 112020095775469-pat00034
= 660.71 + 19375.5 + 4651.88 + 21298.7 + 1224.5 + 6360 = 53571.3
그 후, 사용자의 체중 54.4 kg = 54400 g과 위의 신체 체적(V여성)을 사용하여 다음과 같이 여성 사용자의 체밀도(BD)가 산출된다.
BD = 54400/53571.3 = 1.01547 (g/cm3)
마지막으로, Brozek 방정식, 즉 전술한 [수학식 32]가 사용되어 체지방률 지수(BFP)가 다음과 같이 산출된다.
BFP = 457/1.01547 - 414.2 = 35.8383 %
따라서, 산출된 체지방률 지수, 35.8383에 따라 비만도가 판단된다.
전술한 총 5단계의 분류 예에 따르면, FBP가 35.8383으로서 30 이상이므로, 여성 사용자의 비만도는 고도 비만으로 판단되고, 총 3단계의 분류 예에 따르면, FBP가 35.8383으로서, FBP가 28 이하이므로 표준 이상의 비만도로 판단된다.
그런데, 종래의 BMI에 의한 비만도 판단에 따르면, 체중이 54.4 kg이고, 신장이 1.64 m인 여성 사용자의 경우, BMI는 20.2 kg/m2으로서, 총 5단계의 분류 예에 따르면, BMI가 18.5~23에 속하므로 정상 체중인 것으로 비만도가 판단되고, 총 3단계의 분류 예에 따르면, BMI가 20.2로서, 18~28에 속하므로 표준의 비만도로 판단된다.
이와 같이, 종래 간단하게 측정되는 BMI에 따라 정상 체중의 비만도를 나타내는 여성 사용자의 경우라도, 본 발명의 실시예에 따른 체적 계산 모델링을 이용하여 체지방률 지수 도출에 의해 비만도를 판단하는 경우 보다 정확하게 비만도 판단이 수행될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (16)

  1. 사용자의 체지방률 지수를 도출하는 장치로서,
    사용자의 신체지수를 획득하는 신체지수 획득부,
    사람의 신체를 복수 개의 부위로 분할하고, 분할된 부위에 각각 대응되는 도형을 설정하며, 설정된 각 도형에 사람의 신체지수를 적용하여 상기 각 도형의 체적을 산출한 후 산출된 각 도형의 체적을 더하여 사람의 신체 체적으로 산출하는 데 사용되는 체적 계산 모델을 포함하는 체적 계산 모델링부, 그리고
    상기 신체지수 획득부에 의해 획득된 상기 사용자의 신체지수를 상기 체적 계산 모델링부의 체적 계산 모델에 적용하여 상기 사용자의 신체 체적을 산출하여 상기 사용자의 체지방률 지수를 산출하고, 산출된 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단하는 체지방률 산출부
    를 포함하는 체지방률 지수 도출 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 체지방률 산출부는,
    상기 신체지수 획득부에 의해 획득된 상기 사용자의 신체지수를 상기 체적 계산 모델링부의 체적 계산 모델에 적용하여 상기 사용자의 신체 체적을 산출하는 체적 산출부,
    상기 사용자의 신체지수 중 체중과 상기 체적 산출부에 의해 산출되는 신체 체적을 사용하여 상기 사용자의 체밀도를 산출하는 체밀도 산출부,
    상기 체밀도 산출부에 의해 산출되는 체밀도를 사용하여 상기 사용자의 체지방률 지수를 도출하는 체지방률 도출부, 그리고
    상기 체지방률 도출부에 의해 도출되는 상기 사용자의 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단하는 비만도 판단부
    를 포함하는, 체지방률 지수 도출 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 체적 계산 모델링부는 사람의 신체를 목, 몸통, 팔, 다리 및 엉덩이 5개의 부위로 분할하고,
    목 부위에 대해 원기둥을 사용하여 체적 계산 모델링하고,
    몸통 부위에 대해 직육면체를 사용하여 체적 계산 모델링하며,
    팔 부위 및 다리 부위에 대해 원뿔대를 사용하여 체적 계산 모델링하고,
    엉덩이 부위에 대해 2개의 반구를 사용하여 체적 계산 모델링하는,
    체지방률 지수 도출 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 몸통 부위에 대한 체적 계산 모델링시, 복부에 대해 타원 반구를 사용한 체적 계산 모델링을 추가로 수행하는,
    체지방률 지수 도출 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 사용자가 여성인 경우, 상기 몸통 부위에 대한 체적 계산 모델링시, 여성의 가슴에 대해 2개의 반구를 사용한 체적 계산 모델링을 추가로 수행하는,
    체지방률 지수 도출 장치.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 팔 부위에 대한 체적 계산 모델링시, 겨드랑이에서 팔꿈치까지의 체적 계산 모델링과 팔꿈치에서 팔목까지의 체적 계산 모델링을 별도로 수행하는,
    체지방률 지수 도출 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 다리 부위에 대한 체적 계산 모델링시, 골반에서 무릎까지의 체적 계산 모델링과 무릎에서 발목까지의 체적 계산 모델링을 별도로 수행하는,
    체지방률 지수 도출 장치.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신체지수는 상기 체적 계산 모델링부의 체적 계산 모델에서 사용되는 6개의 변수 ― 상기 6개의 변수는 신장, 복부 둘레, 가슴 둘레, 팔뚝 둘레, 허벅지 둘레 및 엉덩이 둘레를 포함함 ― 및 체중을 포함하는,
    체지방률 지수 도출 장치.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 체지방률 도출부는 상기 체밀도 산출부에 의해 산출되는 체밀도에 Brozek의 체지방률 산출 방정식을 적용하여 상기 사용자의 체지방률 지수를 도출하는,
    체지방률 지수 도출 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 체지방률 산출부에서 산출되는 상기 사용자의 체지방률 지수 및 이에 대응되는 비만도를 외부로 디스플레이하는 디스플레이부, 그리고
    상기 사용자의 체지방률 지수 및 이에 대응되는 비만도에 대한 이력 관리를 수행하고, 복수의 사용자별로 거주하고 있는 지역별 통계를 제공하는 이력 관리부
    를 더 포함하는 체지방률 지수 도출 장치.
  11. 사용자의 체지방률 지수를 도출하는 방법으로서,
    사람의 신체를 복수 개의 부위로 분할하고, 분할된 부위에 각각 대응되는 도형을 설정하며, 설정된 각 도형에 사람의 신체지수를 적용하여 상기 각 도형의 체적을 산출한 후 산출된 각 도형의 체적을 더하여 사람의 신체 체적으로 산출하는 데 사용되는 체적 계산 모델을 준비하는 단계,
    사용자의 신체지수를 획득하는 단계,
    상기 체적 계산 모델에 상기 사용자의 신체지수를 적용하여 상기 사용자의 신체 체적을 산출하는 단계,
    상기 사용자의 신체 체적을 사용하여 상기 사용자의 체지방률 지수를 산출하는 단계, 그리고
    상기 사용자의 체지방률 지수에 대응하는 비만도를 판단하는 단계
    를 포함하는 체지방률 지수 도출 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 체적 계산 모델은 남성의 신체 체적을 산출하는 데 사용되는 남성 체적 계산 모델과 여성의 신체 체적을 산출하는 데 사용되는 여성 체적 계산 모델을 포함하고,
    상기 사용자의 신체 체적을 산출하는 단계에서, 상기 사용자가 남성인 경우 상기 남성 체적 계산 모델을 사용하여 상기 사용자의 신체 체적을 산출하고, 상기 사용자가 여성인 경우 상기 여성 체적 계산 모델을 사용하여 상기 사용자의 신체 체적을 산출하는,
    체지방률 지수 도출 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 체적 계산 모델은 사람의 신체를 목, 몸통, 팔, 다리 및 엉덩이 5개의 부위로 분할하고,
    목 부위에 대해서는 원기둥을 사용하여 체적 계산 모델링을 수행하고,
    몸통 부위에 대해서는 직육면체를 사용하여 체적 계산 모델링을 수행하며,
    팔 부위 및 다리 부위에 대해서는 원뿔대를 사용하여 체적 계산 모델링을 수행하고,
    엉덩이 부위에 대해서는 2개의 반구를 사용하여 체적 계산 모델링을 수행하는,
    체지방률 지수 도출 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 비만도를 판단하는 단계 후에,
    상기 사용자의 체지방률 지수 및 이에 대응되는 비만도를 외부로 디스플레이하는 단계, 또는
    상기 사용자의 체지방률 지수 및 이에 대응되는 비만도에 대한 이력 관리를 수행하고, 복수의 사용자별로 거주하고 있는 지역별 통계를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 체지방률 지수 도출 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 사용자의 체지방률 지수를 산출하는 단계는,
    상기 사용자의 신체지수 중 체중과 상기 사용자의 신체 체적을 사용하여 상기 사용자의 체밀도를 산출하는 단계, 그리고
    상기 사용자의 체밀도를 사용하여 상기 사용자의 체지방률 지수를 도출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 체지방률 지수는 상기 사용자의 체밀도에 Brozek의 체지방률 산출 방정식을 적용하여 도출되는,
    체지방률 지수 도출 방법.
  16. 제11항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 신체지수는 상기 체적 계산 모델에서 사용되는 6개의 변수 ― 상기 6개의 변수는 신장, 복부 둘레, 가슴 둘레, 팔뚝 둘레, 허벅지 둘레 및 엉덩이 둘레를 포함함 ― 및 체중을 포함하는,
    체지방률 지수 도출 방법.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030081340A (ko) * 2000-11-29 2003-10-17 가부시키가이샤 아트헤븐나인 신체조성 측정방법 및 신체조성 측정장치
US20090099457A1 (en) * 2006-02-27 2009-04-16 Select Research Limited Health Indicator
KR20100119363A (ko) * 2009-04-30 2010-11-09 (주)더힘스 학생 건강 체력 평가 시스템용 일체형 측정 장치
JP2014018444A (ja) * 2012-07-19 2014-02-03 Tanita Corp 生体測定装置及び体画像作成プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030081340A (ko) * 2000-11-29 2003-10-17 가부시키가이샤 아트헤븐나인 신체조성 측정방법 및 신체조성 측정장치
US20090099457A1 (en) * 2006-02-27 2009-04-16 Select Research Limited Health Indicator
KR20100119363A (ko) * 2009-04-30 2010-11-09 (주)더힘스 학생 건강 체력 평가 시스템용 일체형 측정 장치
JP2014018444A (ja) * 2012-07-19 2014-02-03 Tanita Corp 生体測定装置及び体画像作成プログラム

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