KR102489919B1 - 보행 분석 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 개시는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 보행 분석 방법을 제공한다. 이 방법은 적어도 하나의 센서를 이용하여 수집된 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터 및 위치와 관련된 제2 센싱 데이터를 획득하는 단계 및 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 기초하여, 사용자의 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

보행 분석 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR ANALYZING WALK}

본 개시는 보행 분석 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로, 보폭 및 보속을 포함하는 사용자의 보행 패턴을 분석하는 보행 분석 방법 및 시스템에 관한 것이다.

사용자의 걸음 수를 측정하는 소형 기기(일명 '만보기')가 개발되어 시중에 유통되고 있다. 이러한 걸음 측정 기기는 내장된 센서를 이용하여 사용자의 걸음 수를 측정하고, 측정된 걸음 수를 소형 액정표시 장치로 출력한다.

한편, 이동통신 단말기(예컨대, 스마트폰)의 비약적인 발전으로 인하여, 걸음 수를 측정하기 위한 보행 관련 애플리케이션이 이동통신 단말기에 탑재되어, 사용자는 이동통신 단말기를 이용하여 자신의 걸음 수를 측정할 수 있다. 즉, 사용자는 별도의 걸음 측정 기기를 구입하지 않고도, 이동통신 단말기에 설치된 보행 관련 애플리케이션을 이용하여 걸음 수를 측정할 수 있다.

그런데 이동통신 단말에 탑재되는 보행 관련 애플리케이션은 단지 사용자의 걸음 수만을 측정하는 형태로서, 보행과 관련된 다양한 정보를 사용자에게 제공하지 못하고 있다. 또한, 보행 관련 애플리케이션은 이동통신 단말에 내장된 센서로부터 획득되는 센싱 데이터를 그대로 이용하여 걸음 수를 측정하고 있을 뿐, 센싱 데이터에 대한 검증을 수행하지 않고 있다. 이에 따라, 보행 관련 애플리케이션에서 산출하는 보행 결과값에 대한 정확도가 낮아질 수 있다.

한국 공개특허공보 제10-2014-0039422호 (2014.04.02. 공개)

본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 보행 분석 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.

본 개시는 방법, 장치(시스템) 및/또는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 보행 분석 방법은, 적어도 하나의 센서를 이용하여 수집된 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터 및 위치와 관련된 제2 센싱 데이터를 획득하는 단계 및 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 기초하여, 사용자의 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 보행 분석 방법은, 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 획득하는 단계 이전에, 적어도 하나의 센서를 이용하여 수집된 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 축적하여 제1 저장 장치에 저장하는 단계, 검증 시기가 도래하면, 제1 저장 장치에 축적되어 저장된 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터 중 적어도 하나에 대한 검증을 수행하는 단계 및 검증에 성공하면, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 연관시켜 제2 저장 장치에 저장하는 단계를 더 포함하고, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 획득하는 단계는, 제2 저장 장치로부터 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 검증을 수행하는 단계는, 제2 센싱 데이터를 기초로, 사용자의 이동 시간, 이동 속도 또는 이동 거리 중 적어도 하나를 산출하는 단계 및 산출된 이동 시간, 이동 속도 또는 이동 거리 중 적어도 하나가 미리 결정된 임계범위를 이탈하는지 여부를 판정하여 제2 센싱 데이터의 검증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 미리 결정된 임계범위는, 사용자의 보행 패턴에 기초하여 결정될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 검증을 수행하는 단계는, 제2 센싱 데이터에 포함된 위성신호의 세기를 식별하는 단계 및 위성신호의 세기와 미리 결정된 임계세기를 비교하여, 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 검증을 수행하는 단계는, 사용자의 위치한 영역에 대한 건물 밀집도를 식별하는 단계 및 건물 밀집도에 기초하여, 임계세기를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 제1 저장 장치는 단기 기억 장치이고, 제2 저장 장치는 영구 기억 장치일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 검증 시기는, 축적된 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터가 미리 정해진 용량에 도달한 시기 또는 사용자의 이동 거리가 미리 결정된 거리로 도달한 시기일 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 제1 센싱 데이터의 측정 시간과 제2 센싱 데이터의 측정 시간에 기초하여, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터가 연관되어 제2 저장 장치에 저장될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 보행 분석 방법은, 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 산출하는 단계 이후에, 산출된 보폭 또는 보속 중 적어도 하나와 목표 값 간의 차이를 산출하는 단계 및 산출된 차이에 기초하여, 코칭 메시지를 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 코칭 메시지를 출력하는 단계는, 산출된 차이가 허용범위를 이탈하면, 보폭 변경과 관련된 음성 메시지 또는 보속 변경과 관련된 음성 메시지를 출력하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 제2 센싱 데이터를 획득하는 단계는, 걷기 시작 이벤트를 감지하는 단계, 걷기 시작 이벤트의 감지에 응답하여, 제2 센싱 데이터를 수집하기 위한 센서를 활성화하는 단계 및 활성화된 센서를 이용하여, 제2 센싱 데이터를 수집하는 단계를 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 보행 분석 방법은, 제2 센싱 데이터를 수집하는 단계 이후에, 걷기 종료 이벤트를 감지하는 단계 및 걷기 종료 이벤트의 감지에 응답하여, 활성화된 센서를 비활성화하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상술한 보행 분석 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면 사용자 단말은, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은 제1 센서를 이용하여 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터를 수집하기 위한 제1 동작, 제2 센서를 이용하여 위치와 관련된 제2 센싱 데이터를 수집하기 제2 동작 및 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터에 기초하여 사용자의 보폭 또는 보속 중 적어도 하나는 산출하기 위한 제3 동작을 수행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터와 위치와 관련된 제2 센싱 데이터가 수집되고, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 기초하여, 다양한 정보를 포함하는 사용자의 보행 패턴이 분석되어 제공될 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터 중 적어도 하나에 대한 검증이 수행된 후, 검증에 통과한 센싱 데이터에 기초하여 사용자의 보행 패턴이 분석될 수 있다. 이에 따라, 사용자의 보행 패턴에 대한 신뢰성이 향상될 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 사용자의 걷기가 감지되는 경우에 관련 센서와 기능이 활성화되고, 사용자의 걷기가 중단되는 경우에 관련 센서와 기능이 비활성화되어, 배터리와 컴퓨팅 자원이 절감될 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 센싱 데이터가 먼저 제1 저장 장치에 저장되고, 검증에 성공된 센싱 데이터가 제2 저장 장치에 저장됨으로써, 제2 저장 장치에 대한 I/O가 최소화될 수 있다.

본 개시의 일부 실시예에 따르면, 사용자의 보행 패턴 또는 건물 밀집도 중 적어도 하나에 기초하여, 센싱 데이터를 검증하는데 참조되는 기준이 결정될 수 있다. 이에 따라, 더욱 신뢰성 있게 센싱 데이터가 검증될 수 있다.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자('통상의 기술자'라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말에서 보행 분석 정보가 출력되는 것을 예시하는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템이 복수의 사용자 단말과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 보행 분석을 위한 아키텍처를 예시하는 도면이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 보행 목표 정보를 입력할 수 있는 화면을 예시하는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 보행 통계를 출력하는 화면을 예시하는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 보행 이동 경로에 대한 화면을 예시하는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 보행 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 센싱 데이터를 검증하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.

본 개시에서, '시스템'은 서버 장치와 클라우드 장치 중 적어도 하나의 장치를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 시스템은 하나 이상의 서버 장치로 구성될 수 있다. 다른 예로서, 시스템은 하나 이상의 클라우드 장치로 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 시스템은 서버 장치와 클라우드 장치가 함께 구성되어 동작될 수 있다.

또한, 이하의 실시예들에서 사용되는 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어는 어떤 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사용되는 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지는 않는다.

또한, 이하의 실시예들에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결', '결합' 또는 '접속'된다고 기재된 경우, 그 구성요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성요소 사이에 또 다른 구성요소가 '연결', '결합' 또는 '접속'될 수도 있다고 이해되어야 한다.

또한, 이하의 실시예들에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

본 개시의 다양한 실시예들을 설명하기에 앞서, 사용되는 용어에 대하여 설명하기로 한다.

본 개시의 실시예들에서, '보폭'은 한쪽 발의 특정 지점(예컨대, 뒤꿈치)에서부터 다른 쪽 발의 특정 지점(예컨대, 뒤꿈치)까지의 거리일 수 있다. 즉, '보폭은' 걸음을 걸을 때 앞발 뒤축에서 뒷발 뒤축까지의 거리를 나타낼 수 있다.

본 개시의 실시예들에서, '보속'은 단위 시간(예컨대, 한 시간) 동안에, 걸음 속도를 의미할 수 있다. 예컨대, 사용자가 한 시간 동안에 5km를 보행한 경우, 사용의 보속은 5km/h일 수 있다.

이하, 본 개시의 다양한 실시예들에 대하여 첨부된 도면에 따라 상세하게 설명한다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(10)에서 보행 분석 정보가 출력되는 것을 예시하는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(10)에 탑재된 보행 분석 애플리케이션을 통해서, 보행 분석 정보를 포함하는 사용자 인터페이스(100)가 출력될 수 있다. 도 1에 예시된 바와 같이, 보행 분석 정보에는 보행 점수(110), 걸음 수와 관련된 제1 분석 정보(120), 보폭과 관련된 제2 분석 정보(130) 및 보속과 관련된 제3 분석 정보(140)가 포함될 수 있다.

보행 점수(110)는 오늘의 목표치에 달성된 정도가 수치화되어 출력된 정보일 수 있다. 보행 점수는 목표 걸음 수에 도달한 제1 달성도와 목표 보폭에 도달한 제2 달성도 및 목표 보속에 도달한 제3 달성도에 기초하여 산출될 수 있다. 예컨대, 제1 달성도, 제2 달성도 및 제3 달성도가 가중 합산되어, 보행 점수(110)가 산출되어 사용자 인터페이스에 출력될 수 있다.

제1 분석 정보(120)는 설정된 기간 동안(예컨대, 하루 동안)에 사용자가 달성한 걸음 수(예컨대, 5700 보)와 목표 걸음 수(예컨대, 9000보)를 포함할 수 있다. 추가적으로, 제1 분석 정보(120)는 목표 걸음 수까지 도달한 제1 달성도를 포함할 수 있다. 도 1에서는 제1 달성도가 66%인 것으로 예시하고 있다.

제2 분석 정보(130)는 설정된 기간 동안에 측정된 사용자의 보폭(예컨대, 70.32 cm) 및 목표 보폭(예컨대, 76.5 cm)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 제2 분석 정보(130)는 목표 보폭까지 도달한 제2 달성도를 포함할 수 있다.

제3 분석 정보(140)는 설정된 기간 동안에 측정된 사용자의 보속(예컨대, 4.21 km/h) 및 목표 보속(예컨대, 4.59 km/h)을 포함할 수 있다. 추가적으로, 제3 분석 정보(140)는 목표 보속까지 도달한 제3 달성도를 포함할 수 있다.

사용자 인터페이스(100)에 출력된 제2 분석 정보(130)와 제3 분석 정보(140) 각각에는 상세 정보를 확인할 수 있는 아이콘/메뉴를 포함할 수 있다. 도 1에서는 상세 정보를 열람할 수 있는 아이콘/메뉴가 'More!'로 예시되어 있다. 해당 아이콘/메뉴가 선택되면, 사용자 인터페이스(100)를 통해 보폭 또는 보속과 관련된 상세 데이터가 출력될 수 있다. 예컨대, 보폭에 대한 상세 정보 열람 아이콘/메뉴가 선택되는 경우, 사용자 인터페이스는 시간대별로 측정된 보폭을 포함하는 상세 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 제1 시각에서부터 제2 시각까지 측정된 보폭, 제3 시각에서부터 제4 시각까지 측정된 보폭 등과 같이 시간대별로 측정된 보폭을 포함하는 상세 정보를 출력할 수 있다. 상세 정보를 열람한 사용자는 보폭이 작아지는 시간대를 인지할 수 있다.

다른 예로서, 보속에 대한 상세 정보 열람 아이콘/메뉴가 선택되는 경우, 사용자 인터페이스는 시간대별로 측정된 보속을 포함하는 상세 정보를 출력할 수 있다. 예컨대, 제1 시각에서부터 제2 시각까지 측정된 보속, 제3 시각에서부터 제4 시각까지 측정된 보속 등과 같이 시간대별로 측정된 보속을 포함하는 상세 정보를 출력할 수 있다. 상세 정보를 열람한 사용자는 보속이 느려지는 시간대를 인지할 수 있다.

도 1에 예시된 바와 같이, 보행과 관련된 다양한 정보를 포함하는 보행 분석 정보가 사용자 인터페이스를 통해서 출력될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 자신의 보행 패턴을 직관적으로 인지할 수 있다. 도 2 내지 도 9를 참조하여, 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 센싱 데이터에 기초하여 사용자의 보행 패턴이 분석되는 방법과 이 방법을 수행하는 사용자 단말에 대해서 보다 구체적으로 설명하기로 한다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(230)이 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다. 도시된 바와 같이, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 보행 분석 서비스와 관련된 정보 처리 시스템(230)과 연결될 수 있다.

일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)은 보행 분석 서비스 등과 연관된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션) 및 데이터를 저장, 제공 및 실행할 수 있는 하나 이상의 서버 장치 및/또는 데이터베이스, 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 기반의 하나 이상의 분산 컴퓨팅 장치 및/또는 분산 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예컨대, 정보 처리 시스템(230)은 보행 분석 서비스 등과 연관된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션)을 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)으로 전송할 수 있다. 정보 처리 시스템(230)은 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)으로부터 보행 분석 서비스와 관련된 데이터를 수신할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(230)에 의해 제공되는 보행 분석 서비스는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3) 각각에 설치된 보행 분석 애플리케이션 등을 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)은 보행 분석 애플리케이션 등을 통해 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 데이터를 수신되고, 수신된 데이터 처리를 수행할 수 있다. 다른 예로서, 정보 처리 시스템(230)은 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 수신한 보행 관련 데이터를 저장할 수 있고, 보행 관련 데이터를 이용하여 사용자의 보행 관련 통계를 산출할 수 있다. 또 다른 예로서, 정보 처리 시스템(230)은 각 사용자의 보행 관련 데이터에 기초하여, 각 사용자의 순위를 산출할 수도 있다.

복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신할 수 있다. 네트워크(220)는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 정보 처리 시스템(230) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(220)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(220)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식만 아니라 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3) 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다.

도 2에서 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2) 및 웨어러블 단말 (210_3)이 사용자 단말의 예로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 유선 및/또는 무선 통신이 가능하고 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등이 설치되어 실행될 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은, 스마트폰, 휴대폰, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 도 2에는 3개의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상이한 수의 사용자 단말이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하도록 구성될 수도 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(210)은 보행 분석 애플리케이션이 실행 가능하고, 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 도 2의 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2), 웨어러블 단말(210_3) 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210)은 메모리(312), 프로세서(314), 통신 모듈(316) 및 입출력 인터페이스(318)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(230)은 메모리(332), 프로세서(334), 통신 모듈(336) 및 입출력 인터페이스(338)를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 각각의 통신 모듈(316, 336)을 이용하여 네트워크(220)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(320)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 사용자 단말(210)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(210)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.

메모리(312, 332)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(312, 332)는 ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(210) 또는 정보 처리 시스템(230)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(312, 332)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 사용자 단말(210)에 설치되어 구동되는 보행 분석 애플리케이션 등을 위한 코드 등)가 저장될 수 있다.

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(312, 332)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리(312, 332)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(220)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(312, 332)에 로딩될 수 있다.

프로세서(314, 334)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(312, 332) 또는 통신 모듈(316, 336)에 의해 프로세서(314, 334)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314, 334)는 메모리(312, 332)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(316, 336)은 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(210) 및/또는 정보 처리 시스템(230)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터는 통신 모듈(316)의 제어에 따라 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령 또는 데이터 중 적어도 하나가 통신 모듈(336)과 네트워크(220)를 거쳐 사용자 단말(210)의 통신 모듈(316)을 통해 사용자 단말(210)에 수신될 수 있다.

입출력 인터페이스(318)는 입출력 장치(320)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(318)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 정보 처리 시스템(230)이나 다른 사용자 단말이 제공하는 정보 및/또는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면 등이 입출력 인터페이스(318)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 도 3에서는 입출력 장치(320)가 사용자 단말(210)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(230)의 입출력 인터페이스(338)는 정보 처리 시스템(230)과 연결되거나 정보 처리 시스템(230)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)에 포함되도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 도 3의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 상술된 입출력 장치(320) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 이미지 센서, 근접 센서, 터치 센서, 조도 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(210)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.

보행 분석 애플리케이션 등을 위한 프로그램이 동작되는 동안에, 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 수신할 수 있으며, 수신된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 메모리(312)에 저장하거나 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다.

사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입출력 장치(320), 다른 사용자 단말, 정보 처리 시스템(230) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(314)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 입출력 장치(320)로 정보 및/또는 데이터를 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(314)는 수신된 정보 및/또는 데이터를 출력함으로써, 수신된 정보 및/또는 데이터가 사용자 단말(210)의 화면에 표시되도록 사용자 단말(210)에 포함되거나 연결된 디스플레이 장치를 제어할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 복수의 사용자 단말(210) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(334)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)에 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 적어도 하나의 센서를 이용하여 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터와 위치와 관련된 제2 센싱 데이터를 수집하고, 수집된 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 기초하여 사용자의 보행 패턴을 분석할 수 있다. 예컨대, 프로세서(314)는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 기초로, 사용자의 보폭 및/또는 보속을 산출하고, 산출된 보폭 및/또는 보속을 포함하는 보행 분석 정보를 출력할 수 있다.

일부 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(230)의 통신 모듈(336)은 사용자 단말(210)로부터 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터와 위치와 관련된 제2 센싱 데이터를 수신하고, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 기초하여, 사용자의 보행 패턴을 분석할 수 있다. 예컨대, 프로세서(334)는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 기초로, 사용자의 보폭 및/또는 보속을 산출할 수 있다. 산출된 보폭 및/또는 보속은 통신 모듈(336)을 통해서 사용자 단말(210)로 전송될 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행 분석을 위한 아키텍처를 예시하는 도면이다. 도 4에 예시된 아키텍처는 보행 분석 애플리케이션이 설치된 경우에, 사용자 단말에 포함될 수 있다. 아키텍처에 포함된 각각 '부'는 프로세서의 기능 및/또는 동작과 관련될 수 있다. 예컨대, 행동 인식부(410)는 제1 기능 및/또는 제1 동작과 관련될 수 있고, 걸음 측정부(420)는 제2 기능 및/또는 제2 동작과 관련될 수 있다.

행동 인식부(410)는 제1 센서를 이용하여, 사용자가 보행 중인지 여부를 판정할 수 있다. 제1 센서는 행동 인식 센서로서, 자이로 센서, 3축 가속센서, 걷기 감지 센서 등을 포함할 수 있다. 걸음과 관련된 레퍼런스 센싱 패턴이 미리 설정되어, 사용자 단말에 저장될 수 있다. 여기서, 레퍼런스 센싱 패턴은 '1' 횟수의 걸음을 나타내는 적어도 하나의 레퍼런스 센싱 범위를 포함할 수 있다. 행동 인식부(410)는 제1 센서를 이용하여 측정한 센싱 값이 레퍼런스 센싱 패턴에 상응하면, 사용자가 보행 중인 것으로 판정할 수 있다. 여기서, 상응한다는 의미는, 제1 센서를 이용하여 측정된 센싱 값이 레퍼런스 센싱 범위에 포함되는 것일 수 있다.

행동 인식부(410)는 보행 중단 상태에서 보행 중 상태로 판정되어 경우, 걷기 시작 이벤트를 발생시킬 수 있다. 걷기 시작 이벤트가 발생하면, 행동 인식부(410)는 제1 센서를 이용하여, 사용자가 계속적으로 보행 중 상태인지 또는 보행 중단 상태인지 여부를 계속적으로 모니터링하여 판정할 수 있다. 구체적으로, 행동 인식부(410)는 제1 센서를 이용하여 측정한 또 다른 센싱 값이 레퍼런스 센싱 패턴에 상응하는 경우, 사용자가 계속적으로 보행 중인 상태인 것으로 판정할 수 있다. 반면에, 행동 인식부(410)는 제1 센서를 이용하여 측정한 또 다른 센싱 값이 레퍼런스 센싱 패턴에 상응하지 않은 경우에, 보행이 중단된 상태인 것으로 판정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 행동 인식부(410)는 걷기 시작 이벤트가 발생한 후, 미리 결정된 임계시간 동안에 계속적으로 보행이 중단된 상태이면, 걷기 중단 이벤트를 발생시킬 수 있다.

걸음 측정부(420)는 평소에는 비활성화 상태를 유지한 상태에서, 걷기 시작 이벤트가 발생하면 활성화되어 동작할 수 있다. 또한, 걸음 측정부(420)는 활성화된 상태에서, 걷기 중단 이벤트가 발생하면 비활성화되어 동작을 중단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 걸음 측정부(420)는 활성화되어 동작되면, 제1 센서를 이용하여 센싱 값을 계속적으로 측정하고, 센싱 값과 레퍼런스 센싱 패턴을 비교하여 사용자의 걸음 수를 측정할 수 있다.

걸음 측정부(420)는 제1 센서로부터 획득되는 적어도 하나의 센싱 값이 레퍼런스 센싱 패턴에 상응되는 횟수를 카운팅함으로써, 걸음 수를 측정할 수 있다. 레퍼런스 센싱 패턴에 복수의 레퍼런스 센싱 범위가 포함되는 경우, 각 레퍼런스 센싱 범위에 포함되는 복수의 센싱 값이 연속되어 수집되면 걸음 횟수를 증가시킬 수 있다. 예컨대, 제1 레퍼런스 센싱 범위와 제2 레퍼런스 센싱 범위가 레퍼런스 센싱 패턴에 포함된 경우, 걸음 측정부(420)는 제1 레퍼런스 센싱 범위에 포함되는 제1 센싱 값이 측정되고, 이후에 제2 레퍼런스 센싱 범위에 포함되는 제2 센싱 값이 측정되는 경우, 걸음 횟수를 '1' 증가시킬 수 있다.

일 실시예에 따르면, 걸음 측정부(420)는 측정된 걸음 수와 이 걸음 수가 측정된 측정 시간을 포함하는 제1 센싱 데이터를 데이터 취합부(440)로 실시간으로 제공할 수 있다. 대안적으로, 걸음 측정부(420)는 미리 설정된 시간(예컨대, 30초) 동안에 걸음 수를 측정하고, 측정된 걸음 수와 측정 시간을 포함하는 제1 센싱 데이터를 데이터 취합부(440)로 제공할 수 있다.

위치 측정부(430)는 평소에는 비활성화 상태를 유지한 상태에서, 걷기 시작 이벤트가 발생하면 활성화되어 동작할 수 있다. 또한, 위치 측정부(430)는 활성화된 상태에서, 걷기 중단 이벤트가 발생하면 비활성화되어 동작을 중단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 위치 측정부(430)는 활성화되어 동작되면, 제2 센서를 이용하여 사용자의 위치 정보를 지속적으로 측정할 수 있다. 여기서, 제2 센서는 사용자의 위치 정보를 측정하기 위한 센서로서, 예컨대 GPS 모듈일 수 있다. 이 경우 GPS 모듈을 이용하여 위치 측정에 이용되는 복수의 위성신호(일명, GPS 신호)를 획득하고, 획득된 위성신호에 기초하여 사용자의 위치 정보(예컨대, GNSS 좌표)를 측정할 수 있다. 이때, 위치 측정부(430)는 제2 센서를 이용하여, 위치 정보 측정에 기초가 되는 각 위성신호의 세기를 식별할 수 있다. 여기서, 위성신호의 세기는, 사용자 단말에서 측정된 위성신호에 대한 수신신호세기일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 위치 측정부(430)는 걷기 시작 이벤트에 따라 활성화된 경우, 제2 센서를 활성화하고 활성화된 제2 센서를 이용하여 사용자의 위치 정보를 측정할 수 있다. 또한, 걷기 중단 이벤트가 발생한 경우, 위치 측정부(430)는 제2 센서를 비활성화할 수 있다. 즉, 걷기 시작 이벤트가 발생한 경우, 위치 측정부(430)가 먼저 활성화된 후 제2 센서가 활성화될 수 있으며, 걷기 중단 이벤트가 발생한 경우 제2 센서가 먼저 비활성화된 후 위치 측정부(430)가 비활성화될 수 있다. 또한, 위치 측정부(430)는 걷기 시작 위치 및 걷기 종료 위치를 포함하는 사용자의 보행 경로를 식별하고, 식별된 보행 경로를 지도 상에 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 위치 측정부(430)는 위치가 미리 설정된 거리를 초과하여 변화되면, 현재 위치, 이전 위치, 현재 위치와 과거 위치 간의 거리와 걸린 시간, 각각의 위치에 대한 측정 일시 및 각 위치를 측정하는데 이용된 위성신호별 신호세기를 포함하는 제2 센싱 데이터를 데이터 취합부(440)로 제공할 수 있다. 한편, 위치 측정부(430)는 위치 변화에 따라 위치 관련 데이터를 전송하는 것 대신에, 일정 주기 간격으로 제2 센싱 데이터를 데이터 취합부(440)로 제공할 수 있다.

데이터 취합부(440)는 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 취합부(440)는 걸음 측정부(420)로부터 제공된 제1 센싱 데이터를 제1 저장 장치(도면에 도시되지 않음)에 저장할 수 있다. 여기서, 제1 저장 장치는 고속으로 읽기 쓰기가 가능한 RAM, CPU 캐시(Cache) 등과 같은 단기 기억 장치일 수 있다. 또한, 데이터 취합부(440)는 위치 측정부(430)로부터 제공된 제2 센싱 데이터를 제1 저장 장치에 저장할 수 있다. 검증 시기가 도래하기 전까지, 복수의 제1 센싱 데이터와 복수의 제2 센싱 데이터가 제1 저장 장치에 축적되어 저장될 수 있다. 여기서, 검증 시기는 시간, 거리 또는 축적된 센싱 데이터 크기에 따라 결정될 수 있다. 예컨대, 검증 시기는 축적된 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터가 미리 정해진 용량에 도달한 시기일 수 있다. 다른 예로서, 검증 시기는 사용자의 이동 거리(즉, 보행 거리)가 미리 결정된 거리(예를 들어, 30 m)만큼 도달한 시기일 수 있다. 또 다른 예로서, 검증 시기는 사용자의 보행 시간이 미리 결정된 시간으로 도달한 시기일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 데이터 취합부(440)는 미리 결정된 검증 시기가 도래하면, 제1 저장 장치에 저장된 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터 중 적어도 하나를 검증할 수 있다. 예컨대, 데이터 취합부(440)는 제2 센싱 데이터에 기초하여, 단위 거리당 사용자의 이동 속도를 산출하고, 산출된 이동 속도가 미리 결정된 속도범위를 이탈하는지 여부를 판정하여, 속도범위 이내인 경우에 제2 센싱 데이터가 유효한 데이터인 것으로 검증할 수 있다. 다른 예로서, 데이터 취합부(440)는 제2 센싱 데이터에 기초하여, 단위 거리당 사용자의 이동 시간을 산출하고, 산출된 이동 시간이 미리 결정된 시간범위를 이탈하는지 여부를 판정하여, 시간범위 이내인 경우에 제2 센싱 데이터가 유효한 데이터인 것으로 검증할 수 있다. 또 다른 예로서, 데이터 취합부(440)는 제2 센싱 데이터에 기초하여, 단위 시간당 사용자의 이동 거리를 산출하고, 산출된 이동 거리가 미리 결정된 거리범위를 이탈하는지 여부를 판정하여, 거리범위 이내인 경우에 제2 센싱 데이터가 유효한 데이터인 것으로 검증할 수 있다.

여기서, 임계범위, 즉, 속도범위, 거리범위 또는 시간범위 중 적어도 하나는, 사용자의 보행 패턴을 기초로 결정될 수 있다. 여기서, 사용자의 보행 패턴은 사용자의 평균 보속, 평균 보폭 등을 포함할 수 있다. 사용자의 보행 패턴에 포함된 사용자의 보속에 기초하여, 단위 거리당 사용자의 보속, 단위 시간당 사용자의 이동 거리 및 단위 거리당 사용자의 이동 시간이 산출될 수 있고, 이렇게 산출된 사용자의 보속, 사용자의 이동 거리 또는 사용자의 이동 시간 중 적어도 하나를 기초로 임계범위의 상한값이 결정될 수 있다. 예컨대, 사용자의 보속이 빠르거나, 이동 거리가 긴 경우, 임계범위의 상한값이 높게 설정될 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 데이터 취합부(440)는 제2 센싱 데이터에 포함된 각 위성신호의 세기를 식별하고, 식별된 각 위성신호의 세기가 미리 설정된 임계세기를 초과하는지 여부를 판정함으로써, 제2 센싱 데이터를 검증할 수 있다. 예컨대, 데이터 취합부(440)는 제2 센싱 데이터에 포함된 각 위성신호의 세기 중에서 어느 하나라도 임계세기 이하인 경우, 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 실패로 처리하고, 제2 센싱 데이터에 포함된 각 위성신호의 세기 모두가 임계세기를 초과하는 경우, 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 성공으로 처리할 수 있다. 다른 예로서, 데이터 취합부(440)는 제2 센싱 데이터에 포함된 위성신호의 세기들의 평균을 산출하고, 평균 값이 임계세기 이하인 경우, 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 실패로 처리하고, 평균값이 임계세기를 초과하는 경우 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 성공으로 처리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 임계세기는 건물 밀집도에 기초하여 설정될 수 있다. 여기서, 건물 밀접도는 사용자가 위치한 지역에서, 얼마만큼의 건물들이 밀집되어 있는지를 나타내는 정도일 수 있다. 고층 건물, 아파트 등이 밀집된 지역(예컨대, 도심 지역)일수록 건물 밀집도가 높게 설정될 수 있고, 반대로 고층 건물이 거의 없는 개활지인 경우 건물 밀집도 낮게 설정될 수 있다. 각 지역별 건물 밀집도는 사전에 설정되어 사용자 단말 및/또는 정보 처리 시스템에 저장될 수 있다.

본 개시에서 적용되는 임계세기는 초기에는 디폴트 값으로 설정될 수 있으나, 사용자가 위치한 건물의 밀집도에 따라 변동될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보행 분석 애플리케이션이 실행되면, 사용자의 위치가 측정되고, 측정된 위치에 기초로 사용자가 위치한 지역의 건물 밀집도가 식별되고, 식별된 건물 밀집도에 기초하여 임계세기가 결정될 수 있다. 예컨대, 건물 밀집도가 높을수록 임계세기는 낮게 설정될 수 있으며, 건물 밀집도가 낮을수록 임계세기는 높게 설정될 수 있다. 첨언하면, 고층 건물이 많은 지역에서는 위성신호의 간섭, 반사, 회절 등으로 인하여, 상대적으로 약한 세기의 위성신호가 수신될 수 있어, 임계세기를 디폴트로 설정한 경우 많은 수의 제2 센싱 데이터가 검증에 통과하지 못할 수 있다. 이에 따라, 고층 건물이 많은 지역(즉, 건물 밀집도가 높은 지역)에서는 임계세기를 상대적으로 낮게 설정하여, 제2 센싱 데이터에 대한 검증 수준을 낮출 수 있다.

일 실시예에 따르면, 데이터 취합부(440)는 제2 센싱 데이터의 검증에 성공한 경우, 제1 저장 장치에서 축적되어 저장된 복수의 제1 센싱 데이터와 복수의 제2 센싱 데이터를 추출하고, 측정 시간에 기초하여 추출된 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 연관하여 제2 저장 장치에 저장할 수 있다. 예컨대, 데이터 취합부(440)는 제1 시간대에 측정된 제1 센싱 데이터와 제1 시간대에 측정된 제1 센싱 데이터를 연관하여 제2 저장 장치에 저장할 수 있고, 제2 시간대에 측정된 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 연관하여 제2 저장 장치에 저장할 수 있다. 즉, 측정 시간이 중첩되는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터가 연관되어 하나의 그룹으로서 제2 저장 장치에 저장될 수 있다. 여기서, 제2 저장 장치는 ROM, 플래시 메모리, 디스크 장치와 같은 영구 저장 장치일 수 있다.

센싱 데이터의 검증에 성공하면, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터는 제1 저장 장치에서 삭제될 수 있다. 한편, 검증에 실패한 제2 센싱 데이터는 제2 저장 장치에 저장되지 않은 상태로, 제1 저장 장치에서 삭제될 수 있다. 이 경우, 데이터 취합부(440)는 제1 센싱 데이터만을 제2 저장 장치에 저장할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 데이터 취합부(440)는 제1 저장 장치에 저장된 제1 센싱 데이터에 대한 검증을 수행할 수 있다. 예컨대, 데이터 취합부(440)는 제1 센싱 데이터에 포함된 측정 시간과 걸음 수를 기초로, 단위 시간당 사용자의 걸음 수를 산출하고, 산출된 걸음 수와 사용자의 최대 걸음 수를 비교하여, 제1 센싱 데이터에 대한 검증을 수행할 수 있다. 이때, 최대 걸음 수는 사용자의 보행 패턴을 기초로 결정될 수 있다. 예컨대, 데이터 취합부(440)는 사용자의 보행 패턴에 기초하여, 단위 시간당 사용자의 평균 걸음 수를 산출한 후, 걸음 수에 미리 결정된 비율(예컨대, 1.5배)을 가중하여 걸음 수를 늘림으로써, 사용자가 단위 시간에 최대한 걸을 수 있는 최대 걸음 수를 산출하여 결정할 수 있다. 이러한 경우, 데이터 취합부(440)는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 모두 검증에 모두 성공하여만, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 연관하여 제2 저장 장치에 저장할 수 있다. 만약, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터 중 어느 하나의 검증에 성공한 경우, 데이터 취합부(440)는 검증에 성공한 센싱 데이터만을 제2 저장 장치에 저장할 수 있다.

걷기 분석부(450)는 분석 기간(예컨대, 하루) 동안에 측정된 걸음 수, 보폭 평균, 보속 평균 등을 산출할 수 있다. 걷기 분석부(450)는 제2 저장 장치에 저장된 걸음 수를 누적하여 가산함으로써, 분석 기간 동안에 사용자의 걸음 수를 측정할 수 있다. 또한, 걷기 분석부(450)는 사용자의 보속과 보폭을 실시간으로 측정하기 위하여, 보폭 측정부(452)와 보속 측정부(454)를 포함할 수 있다.

보폭 측정부(452)는 제2 저장 장치에 연관되어 저장된 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 기초로, 사용자의 보폭을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보폭 측정부(452)는 제2 센싱 데이터에 포함된 사용자의 이동 거리와 제1 센싱 데이터에 포함된 걸음 수에 기초하여, 사용자의 보폭을 산출할 수 있다.

보속 측정부(454)는 제2 저장 장치에 연관되어 저장된 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터 중 적어도 하나를 기초로, 사용자의 보속을 측정할 수 있다. 예컨대, 보폭 측정부(452)는 제2 센싱 데이터에 포함된 사용자의 이동 거리와 측정 시간에 기초하여, 사용자의 보속을 산출할 수 있다. 다른 예로서, 보폭 측정부(452)는 보폭 측정부(452)에서 측정한 보폭과 제1 센싱 데이터에 포함된 걸음 수에 기초하여, 측정 시간에 사용자가 이동한 거리를 산출하고, 산출된 거리와 측정 시간에 기초하여 사용자의 보속을 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 걷기 분석부(450)는 사용자의 보속, 보폭 및 걸음 수를 포함하는 보행 분석 정보를 출력할 수 있다. 또한, 걷기 분석부(450)는 보행 분석 정보를 코칭부(460)로 제공할 수 있다.

코칭부(460)는 걷기 분석부(450)로부터 제공된 보행 분석 정보와 사용자의 목표 정보를 비교하여, 코칭 메시지를 출력할 수 있다. 여기서, 목표 정보는 목표 걸음 수, 목표 보폭 또는 목표 보속 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 목표 걸음 수, 목표 보폭 및 목표 속도는, 사용자의 신체 정보와 연령 등으로 자동적으로 설정될 수 있으며, 또는 사용자의 입력 값에 기초하여 설정될 수 있다.

걷기 분석부(450)로부터 사용자의 보행 분석 정보에 포함된 보폭이 목표 보폭에 도달하지 못하는 경우, 보폭과 목표 보폭 간의 차이를 알리는 코칭 메시지를 생성하여 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 걷기 분석부(450)는 보행 분석 정보에 포함된 보폭과 목표 보폭 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이가 허용범위를 이탈하는 경우에 코칭 메시지를 생성할 수 있다. 코칭 메시지는 TTS(Text To Speech) 메시지일 수 있으며, 이 경우 사용자 단말은 음성 형태로 코칭 메시지를 출력할 수 있다. 이에 따라, 코칭 메시지를 청취한 사용자는 보폭을 더 크게 하여 보행을 수행할 수 있다. 최근 많은 연구에서 보폭을 넓히는 것만으로도 운동 효과를 높일 수 있고, 특정 질환 위험성을 유의미하게 낮출 수 있으며, 노화 속도도 줄일 수 있다고 밝혀지고 있다. 따라서, 사용자에게 목표 보폭에 기초한 현재 보폭에 대한 피드백을 제공함으로써, 사용자의 건강 증진에 큰 도움을 줄 수 있다.

또한, 걷기 분석부(450)는 사용자의 보행 분석 정보에 포함된 보속이 목표 보속에 도달하지 못하는 경우, 보속과 목표 보속 간의 차이를 알리는 코칭 메시지를 생성하여 출력할 수 있다. 해당 코칭 메시지를 청취한 사용자는 보속을 더 빠르게 하여 보행을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 걷기 분석부(450)는 보행 분석 정보에 포함된 보속과 목표 보속 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이가 허용범위를 이탈하는 경우에 코칭 메시지를 생성할 수 있다.

본 실시예에 따르면, 보속 또는 보폭 중 적어도 하나가 산출되어 사용자 단말에 출력될 수 있다. 또한, 사용자가 목표 보폭 및/또는 목표 보속에 도달할 수 있도록, 코칭 메시지를 출력할 수 있다. 또한, 본 실시예에 따르면, 걷기가 수행되는 동안에만 걸음 측정부(420)와 위치 측정부(430)가 활성화되어, 보행이 중단된 경우에 불필요한 컴퓨팅 자원과 배터리가 소모되는 현상이 최소화될 수 있다. 또한, 사용자가 별도의 측정버튼을 클릭할 필요 없이, 보폭, 걸음속도, 걸음수가 자동으로 측정되고, 코칭 메시지가 제공되므로, 우수한 사용자 경험을 제공할 수 있다.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행 목표 정보를 입력할 수 있는 화면(500)을 예시하는 도면이다. 도 5에 예시된 바와 같이, 사용자 인터페이스는 사용자가 목표 정보를 설정할 수 있는 입력 화면(500)을 출력할 수 있다. 사용자는 입력 화면(500)을 통해서, 목표 걸음 수(510), 목표 보폭(520), 목표 속도(즉, 목표 보속)(530)를 입력할 수 있다.

보행 목표 정보가 획득한 후에, 시작하기 메뉴(540)에 대한 선택 입력이 수신되면, 사용자 단말은 사용자가 입력한 보행 목표 정보를 저장한 후, 걸음 수, 보폭 및 보속 중 적어도 하나를 측정할 수 있다.

한편, 보행 목표 정보는 사용자의 신장, 몸무게, 연령, 성별 등에 기초로 자동적으로 설정될 수도 있다. 이 경우, 신장, 몸무게, 연령, 성별 등에 기초로 목표 정보를 기록한 테이블이 미리 저장될 수 있고, 사용자 단말은 사용자로부터 신장, 몸무게, 연령, 성별 등에 매칭되는 보행 목표 정보를 테이블로부터 획득할 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행 통계를 출력하는 화면(600)을 예시하는 도면이다. 도 6에 예시된 바와 같이, 사용자의 보행 분석에 대한 통계 정보가 그래프(610) 형태로 출력될 수 있다. 도 6에서는 걸음 수, 보폭, 보속(속도) 각각에 대한 점수가 시간대별로 수치화되어 그래프 형태로 출력될 수 있다. 수치화된 점수는 실제 측정된 사용자의 걸음 수/보폭/보속이 목표 걸음 수/목표 보폭/목표 보속에 도달한 비율을 기초로 산출될 수 있다. 이러한 통계 분석은 사용자 단말에서 수행될 수 있고, 또는 정보 처리 시스템에 의해서 수행될 수 있다.

도 6에서는 걸음 수와 관련된 제1 그래프, 보폭과 관련된 제2 그래프, 보속과 관련된 제3 그래프, 종합 평가와 관련된 제4 그래프가 출력된 것으로 예시되어 있다. 종합 평가에 대한 점수는, 걸음 수와 관련된 제1 점수, 보속과 관련된 제2 점수, 보속과 관련된 제3 점수 각각에 가중치를 적용한 후, 가중치를 적용한 각각 점수를 기초로 산출될 수 있다.

보행 분석 통계를 출력하는 화면(600)에는, 일자별 걸음 수, 보폭 및 보속(속도)을 포함하는 일자별 보행 분석 정보(620, 630)가 포함될 수 있다. 예컨대, 6월 1일자의 보행 분석 정보(620)는 걸음 수가 5,700이고, 보폭이 70.32cm이고 속도가 4.21 km/h를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 5월 31일자의 보행 분석 정보(630)는 걸음 수가 3,450이고, 보폭이 69.38cm이고 속도가 4.36 km/h를 포함할 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행 이동 경로(730)에 대한 화면(700)을 예시하는 도면이다. 도 7에 예시된 바와 같이, 보행 이동 경로(730)를 포함하는 화면(700)이 사용자 인터페이스를 통해서 출력될 수 있다. 이동 경로(730)는 보행이 시작된 시작점에 대한 위치 정보(710)와 보행이 완료된 종료점에 대한 위치 정보(720)가 포함될 수 있다. 또한, 이동 경로(730) 이외에, 사용자의 걸음 수와, 보폭, 보속(속도)이 화면(700)에 포함될 수 있다.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른, 보행 분석 방법(800)을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 8에 도시된 방법은, 본 개시의 목적을 달성하기 위한 일 실시예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 또한, 도 8에 도시된 방법은, 도 3에 도시된 사용자 단말에 포함된 적어도 하나의 프로세서 또는 도 4에 도시된 아키텍처에 의해서 수행될 수 있다. 설명의 편의를 위해서 도 2에 도시된 사용자 단말에 포함된 프로세서에 의해서, 도 8에 도시된 각 단계가 수행되는 것으로 설명하기로 한다.

도 8을 참조하면, 프로세서는 적어도 하나의 센서를 이용하여 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터를 획득할 수 있다(S810). 여기서, 제1 센싱 데이터는 걸음 수와 측정 시간을 포함할 수 있다. 또한, 프로세서는 적어도 하나의 센서를 이용하여 위치와 관련된 제2 센싱 데이터를 획득할 수 있다(S820). 여기서, 제2 센싱 데이터는 적어도 하나의 위치 정보 및 측정 시간을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 연관되어 제2 저장 장치에 저장된 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 걷기 시작 이벤트를 감지하는 것에 응답하여, 제2 센싱 데이터를 수집하기 위한 센서(예컨대, GPS 모듈)를 활성화하고, 활성화된 센서를 이용하여 제2 센싱 데이터를 수집할 수 있다. 한편, 프로세서는 걷기 종료 이벤트가 감지되는 경우, 활성화된 센서를 비활성화할 수 있다.

그 후, 프로세서는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터에 기초하여, 사용자의 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 산출할 수 있다(S830). 또한, 프로세서는 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 포함하는 보행 분석 정보를 출력할 수 있다.

한편, 프로세서는 산출된 보폭 또는 보속 중 적어도 하나와 목표 값 간의 차이를 산출하고, 산출된 차이에 기초하여 코칭 메시지를 출력할 수 있다. 이때, 코칭 메시지는 TTS 기반의 메시지일 수 있으며, 이 경우 음성 형태로 코칭 메시지가 출력될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 산출된 보폭 또는 보속 중 적어도 하나와 목표 값 간의 차이가 허용범위를 이탈하면, 보폭 변경과 관련된 음성 메시지 또는 보속 변경과 관련된 음성 메시지를 출력할 수 있다. 여기서, 보폭 또는 보속과 관련된 음성 메시지는 목표값에 미달하였음을 알리는 코칭 메시지일 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 산출된 보폭이 목표 보폭에 미달되는 경우, "더 큰 보폭으로 걸으세요"와 같은 보복 관련 코칭 메시지를 출력할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서는 산출된 보속이 목표 보속에 미달되는 경우, "빠른 속도로 걸으세요"와 같은 보속 관련 코칭 메시지를 출력할 수 있다.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 센싱 데이터를 검증하는 방법(900)을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 9에 도시된 방법은, 본 개시의 목적을 달성하기 위한 일 실시예일 뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 또한, 도 9에 도시된 방법은, 도 3에 도시된 사용자 단말에 포함된 적어도 하나의 프로세서 또는 도 4에 도시된 아키텍처의 유기적인 동작에 의해서 수행될 수 있다. 설명의 편의를 위해서 도 2에 도시된 사용자 단말에 포함된 프로세서에 의해서, 도 9에 도시된 각 단계가 수행되는 것으로 설명하기로 한다.

프로세서는 걷기 시작 이벤트가 발생하는 것을 감지할 수 있다(S910). 이때, 프로세서는 제1 센서를 이용하여 걷기 시작 이벤트에 대한 발생을 감지할 수 있다. 여기서, 제1 센서는 행동 인식 센서로서, 자이로 센서, 3축 가속센서, 걷기 감지 센서 등을 포함할 수 있다.

걷기 시작 이벤트가 발생하는 것에 대한 응답하여, 프로세서는 제1 센서를 이용하여 걸음 수와 관련된 제1 센싱 데이터를 수집하여 제1 저장 장치에 저장할 수 있다(S920). 또한, 프로세서는 걷기 시작 이벤트가 발생하는 것에 대한 응답하여 제2 센서를 활성화한 후, 활성화된 제2 센서를 이용하여 위치와 관련된 제2 센싱 데이터를 제1 저장 장치에 저장할 수 있다(S930). 여기서, 제2 센서는 GPS 모듈일 수 있다.

그 후, 프로세서는 검증 시기가 도래하는지 여부를 판정할 수 있다(S940). 판정 결과 검증 시기가 도래하지 않으면, 또 다른 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터가 수집되어 제1 저장 장치에 축적되어 저장될 수 있다.

한편, 검증 시기가 도래하면, 제1 저장 장치에 축적되어 저장된 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터 중에서 적어도 하나에 대한 검증을 수행할 수 있다(S950). 이어서, 프로세서는 제2 센싱 데이터에 기초하여, 단위 거리당 사용자의 이동 속도를 산출하고, 산출된 이동 속도가 미리 결정된 속도범위를 이탈하는지 여부를 판정하여, 속도범위 이내인 경우에 제2 센싱 데이터가 유효한 데이터인 것으로 검증할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서는 제2 센싱 데이터에 기초하여, 단위 거리당 사용자의 이동 시간을 산출하고, 산출된 이동 시간이 미리 결정된 시간범위를 이탈하는지 여부를 판정하여, 시간범위 이내인 경우에 제2 센싱 데이터가 유효한 데이터인 것으로 검증할 수 있다. 또 다른 예로서, 프로세서는 제2 센싱 데이터에 기초하여, 단위 시간당 사용자의 이동 거리를 산출하고, 산출된 이동 거리가 미리 결정된 거리범위를 이탈하는지 여부를 판정하여, 거리범위 이내인 경우에 제2 센싱 데이터가 유효한 데이터인 것으로 검증할 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 프로세서는 제2 센싱 데이터에 포함된 각 위성신호의 세기를 식별하고, 식별된 각 위성신호의 세기가 미리 설정된 임계세기를 초과하는지 여부를 판정함으로써, 제2 센싱 데이터를 검증할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 제2 센싱 데이터에 포함된 위성신호의 세기들 중에서 어느 하나라도 임계세기 이하인 경우, 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 실패로 처리하고, 제2 센싱 데이터에 포함된 각 위성신호의 세기가 모두 임계세기를 초과하는 경우, 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 성공으로 처리할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서는 제2 센싱 데이터에 포함된 위성신호의 세기들의 평균을 산출하고, 평균 값이 임계세기 이하인 경우, 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 실패로 처리하고, 평균값이 임계세기를 초과하는 경우 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 성공으로 처리할 수 있다.

프로세서는 제2 센싱 데이터에 대한 검증에 성공하면, 측정 시간에 기초하여 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 연관하여 제2 저장 장치에 저장할 수 있다(S970). 이때, 프로세서는 측정 시간이 겹치는 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 연관하여, 제2 저장 장치에 저장할 수 있다. 또한, 프로세서는 저장이 완료되면, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 제1 저장 장치에서 삭제할 수 있다.

반면에, 제2 센싱 데이터에 대한 검증에 실패하면, 제1 센싱 데이터만을 제2 저장 장치에 저장하고, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터를 제1 저장 장치에서 삭제할 수 있다(S980).

추가적으로 또는 대안적으로, 프로세서는 제1 센싱 데이터에 대한 검증을 수행할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 제1 센싱 데이터에 포함된 측정 시간과 걸음 수를 기초로, 단위 시간당 사용자의 걸음 수를 산출하고, 산출된 걸음 수와 사용자의 최대 걸음 수를 비교하여, 제1 센싱 데이터에 대한 검증을 수행할 수 있다. 이때, 최대 걸음 수는 사용자의 보행 패턴을 기초로 결정될 수 있다. 제1 센싱 데이터에 대한 검증이 수행된 경우, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터 모두에 대한 검증에 성공한 경우, 제1 센싱 데이터와 제2 센싱 데이터가 연관되어 제2 저장 장치에 저장될 수 있다. 반면에, 제1 센싱 데이터 또는 제2 센싱 데이터 중 어느 하나라도 검증에 실패한 경우, 검증에 성공한 센싱 데이터만이 제2 저장 장치에 저장될 수 있다.

제2 저장 장치로의 센싱 데이터 저장이 완료되면, S920 단계부터의 프로세스가 다시 진행될 수 있다. 도 9에서 개시된 S920 단계 내지 S980의 프로세스는 걷기 중단 이벤트가 발생하기 전까지 반복적으로 수행될 수 있다. 즉, 걷기 중단 이벤트는 도 9의 전체 프로세스에 대한 중단 인터럽트로서 작용할 수 있다.

본 실시예에 따르면, 센싱 데이터에 대한 검증이 수행되어 제2 저장 장치에 저장됨으로써, 더욱 신뢰성이 있는 센싱 데이터를 기초로 사용자의 보행 패턴이 분석될 수 있다.

상술한 흐름도 및 상술한 설명은 일 예시일 뿐이며, 일부 실시예에서는 다르게 구현될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서는 각 단계의 순서가 바뀌거나, 일부 단계가 반복 수행되거나, 일부 단계가 생략되거나, 일부 단계가 추가될 수 있다.

상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록 수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는 지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

소프트웨어로 구현되는 경우, 상술된 기법들은 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 컴퓨터 판독 가능한 매체 상에 저장되거나 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체를 통해 전송될 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 매체들은 한 장소에서 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 전송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하여 컴퓨터 저장 매체들 및 통신 매체들 양자를 포함한다. 저장 매체들은 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용 가능한 매체들일 수도 있다. 비제한적인 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 스토리지 디바이스들, 또는 소망의 프로그램 코드를 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 이송 또는 저장하기 위해 사용될 수 있으며 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다. 또한, 임의의 접속이 컴퓨터 판독가능 매체로 적절히 칭해진다.

예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선 (DSL), 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 전송되면, 동축 케이블, 광섬유 케이블, 연선, 디지털 가입자 회선, 또는 적외선, 무선, 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 본원에서 사용된 디스크(disk) 와 디스크(disc)는, CD, 레이저 디스크, 광 디스크, DVD(digital versatile disc), 플로피디스크, 및 블루레이 디스크를 포함하며, 여기서 디스크들(disks)은 보통 자기적으로 데이터를 재생하고, 반면 디스크들(discs) 은 레이저를 이용하여 광학적으로 데이터를 재생한다. 위의 조합들도 컴퓨터 판독가능 매체들의 범위 내에 포함되어야 한다.

소프트웨어 모듈은, RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터들, 하드 디스크, 이동식 디스크, CD-ROM, 또는 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체 내에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는, 프로세가 저장 매체로부터 정보를 판독하거나 저장 매체에 정보를 기록할 수 있도록, 프로세서에 연결될 수 있다. 대안으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서와 저장 매체는 ASIC 내에 존재할 수도 있다. ASIC은 유저 단말 내에 존재할 수도 있다. 대안으로, 프로세서와 저장 매체는 유저 단말에서 개별 구성요소들로서 존재할 수도 있다.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

410 : 행동 인식부
420 : 걸음 측정부
430 : 위치 측정부
440 : 데이터 취합부
450 : 걷기 분석부
452 : 보폭 측정부
454 : 보속 측정부
460 : 코칭부

Claims (17)

1. 적어도 하나의 프로세서에 의해서 수행되는 보행 분석 방법에 있어서,
   적어도 하나의 센서를 이용하여 수집된 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 축적하여 단기 기억 장치에 저장하는 단계 - 상기 제1 센싱 데이터는 걸음 수와 관련된 센싱 데이터이고, 상기 제2 센싱 데이터는 위치와 관련된 센싱 데이터임 -;
   검증 시기가 도래하면, 상기 단기 기억 장치에 축적되어 저장된 상기 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 수행하는 단계;
   상기 검증에 성공하면, 상기 제1 센싱 데이터와 상기 제2 센싱 데이터를 연관시켜 영구 기억 장치에 저장하는 단계; 및
   상기 영구 기억 장치에 저장된 상기 제1 센싱 데이터와 상기 제2 센싱 데이터에 기초하여, 사용자의 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 산출하는 단계
   를 포함하고,
   상기 검증을 수행하는 단계는,
   상기 사용자가 위치한 영역에 대한 건물 밀집도를 식별하고, 상기 식별된 건물 밀집도에 기초하여 임계세기를 결정하는 단계;
   상기 제2 센싱 데이터에 포함된 위성신호의 세기를 식별하는 단계; 및
   상기 위성신호의 세기가 상기 결정된 임계세기를 초과하면 상기 제2 센싱 데이터에 대한 1차 검증에 성공한 것으로 판정하는 단계
   를 포함하고,
   상기 영구 기억 장치에는 상기 1차 검증에 성공한 것으로 판정된 제2 센싱 데이터가 저장되고, 상기 임계세기는 상기 건물 밀집도가 높을수록 낮게 설정되는, 보행 분석 방법.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 검증을 수행하는 단계는,
   상기 제2 센싱 데이터를 기초로, 상기 사용자의 이동 시간, 이동 속도 또는 이동 거리 중 적어도 하나를 산출하는 단계; 및
   상기 산출된 이동 시간, 이동 속도 또는 이동 거리 중 적어도 하나가 미리 결정된 임계범위에 포함되면 상기 제2 센싱 데이터에 대한 2차 검증에 성공한 것으로 판정하는 단계
   를 더 포함하고,
   상기 영구 기억 장치에는 상기 1차 검증 및 상기 2차 검증 모두에 성공한 것으로 판정된 제2 센싱 데이터가 저장되는, 보행 분석 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 미리 결정된 임계범위는, 상기 사용자의 보행 패턴에 기초하여 결정되는, 보행 분석 방법.
   
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 제1항에 있어서,
   상기 검증 시기는, 상기 축적된 상기 제1 센싱 데이터 또는 상기 제2 센싱 데이터가 미리 정해진 용량에 도달한 시기 또는 상기 사용자의 이동 거리가 미리 결정된 거리로 도달한 시기인, 보행 분석 방법.
   
9. 제1항에 있어서,
   상기 제1 센싱 데이터의 측정 시간과 상기 제2 센싱 데이터의 측정 시간에 기초하여, 상기 제1 센싱 데이터와 상기 제2 센싱 데이터가 연관되어 상기 영구 기억 장치에 저장되는, 보행 분석 방법.
   
10. 제1항에 있어서,
    상기 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 산출하는 단계 이후에,
    상기 산출된 보폭 또는 보속 중 적어도 하나와 목표 값 간의 차이를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 차이에 기초하여, 코칭 메시지를 출력하는 단계
    를 더 포함하는, 보행 분석 방법.
    
11. 제10항에 있어서,
    상기 코칭 메시지를 출력하는 단계는,
    상기 산출된 차이가 허용범위를 이탈하면, 보폭 변경과 관련된 음성 메시지 또는 보속 변경과 관련된 음성 메시지를 출력하는 단계
    를 포함하는, 보행 분석 방법.
    
12. 제1항에 있어서,
    상기 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 축적하여 단기 기억 장치에 저장하는 단계는,
    걷기 시작 이벤트를 감지하는 단계;
    상기 걷기 시작 이벤트의 감지에 응답하여, 상기 제2 센싱 데이터를 수집하기 위한 센서를 활성화하는 단계; 및
    상기 활성화된 센서를 이용하여, 상기 제2 센싱 데이터를 수집하는 단계
    를 포함하는, 보행 분석 방법.
    
13. 제12항에 있어서,
    상기 제2 센싱 데이터를 수집하는 단계 이후에,
    걷기 종료 이벤트를 감지하는 단계; 및
    상기 걷기 종료 이벤트의 감지에 응답하여, 상기 활성화된 센서를 비활성화하는 단계
    를 더 포함하는, 보행 분석 방법.
    
14. 제1항, 제3항, 제4항 및 제8항 내지 제13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
    
15. 사용자 단말로서,
    메모리; 및
    상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    적어도 하나의 센서를 이용하여 수집된 제1 센싱 데이터 및 제2 센싱 데이터를 축적하여 단기 기억 장치에 저장하고 - 상기 제1 센싱 데이터는 걸음 수와 관련된 센싱 데이터이고, 상기 제2 센싱 데이터는 위치와 관련된 센싱 데이터임 -,
    검증 시기가 도래하면, 상기 단기 기억 장치에 축적되어 저장된 상기 제2 센싱 데이터에 대한 검증을 수행하고,
    상기 검증에 성공하면, 상기 제1 센싱 데이터와 상기 제2 센싱 데이터를 연관시켜 영구 기억 장치에 저장하고,
    상기 영구 기억 장치에 저장된 상기 제1 센싱 데이터와 상기 제2 센싱 데이터에 기초하여, 사용자의 보폭 또는 보속 중 적어도 하나를 산출하기 위한 명령어들을 포함하고,
    상기 검증을 수행하는 것은,
    상기 사용자가 위치한 영역에 대한 건물 밀집도를 식별하고, 상기 식별된 건물 밀집도에 기초하여 임계세기를 결정하고,
    상기 제2 센싱 데이터에 포함된 위성신호의 세기를 식별하고,
    상기 위성신호의 세기가 상기 결정된 임계세기를 초과하면 상기 제2 센싱 데이터에 대한 1차 검증에 성공한 것으로 판정하는 것
    을 포함하고,
    상기 영구 기억 장치에는 상기 1차 검증에 성공한 것으로 판정된 제2 센싱 데이터가 저장되고, 상기 임계세기는 상기 건물 밀집도가 높을수록 낮게 설정되는, 사용자 단말.
    
16. 제15항에 있어서,
    상기 제2 센싱 데이터를 축적하여 단기 기억 장치에 저장하는 것은, 걷기 시작 이벤트가 감지되는 것에 응답하여 활성화되는, 사용자 단말.
    
17. 삭제

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