KR102526459B1 - 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템은 사용자 단말기 및 피트니스센터 단말기로부터 사용자의 신체 관련 정보를 수집하는 데이터 수집부와, 상기 신체 관련 정보를 기초로 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석하는 신체상태 분석부와, 상기 사용자의 신체 관련 정보 , 상기 분석된 신체상태 정보 및 생활습관 정보를 인공지능으로 학습하여 추론모델을 생성하고, 상기 생성된 추론모델을 기반으로 상기 사용자에게 적합한 피트니스 코칭 정보를 생성하는 피트니스 코칭 정보 생성부와, 상기 생성된 피트니스 코칭 정보, 상기 사용자의 현재 피트니스 현황 정보 및 장래 피트니스 예측 정보를 포함하는 맞춤형 피트니스 코칭 콘텐츠 및 프로그램을 제공하는 피트니스 코칭 정보 제공부를 포함한다.
Description
본 발명은 피트니스 코칭 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 개인의 신체정보 및 생활습관 데이터를 인공지능으로 학습하여 최적의 피트니스 코칭 정보를 제공할 수 있는 온라인 및 오프라인을 조합한 개인 맞춤형 하이브리드 코칭 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현대사회에서 비만과 같은 생활습관병 및 대사성질환은 남녀노소를 불문하고, 생애주기별로 큰 사회적인 문제가 되고 있는 실정이다. 이러한 질병의 예방 및 치료를 위해 WHO는 규칙적인 피트니스와 영양섭취의 중요성을 강조하고 있다.
하지만 현대인들은 바쁜 일상으로 인한 피트니스 시간의 부족과 피트니스에 대한 전문지식 결여로 피트니스에 흥미를 가질 수 없을 뿐만 아니라 불규칙한 식사시간과 인스턴트 식품에 노출되는 횟수가 증가하고 있는 실정이다.
또한 인터넷 이용률의 증가에 따라 인터넷을 통해 정부기관, 학교, 영양 관련 학회, 의료기관 또는 영양학자, 의사 등의 개인 전문가에 의한 영양정보 제공이나 영양상담이 행해지고 있으며 건강 측정기기와 접목하여 영양정보를 제공하는 프로그램들이 개발되고 있으나 개인의 신체특성 및 피트니스 강도 등을 고려한 맞춤형 식단을 제시해주는 프로그램은 거의 전무한 실정이다.
아울러 급격한 사회변화로 인한 신체 활동의 감소와 피트니스 부족의 문제로 개인 맞춤형 피트니스 정보의 제공의 필요성이 증가하고 있으나, 온오프라인 기반으로 개인의 신체정보 및 생활습관 정보 등에 기반하여 맞춤형 피트니스 정보를 제공하는 시스템은 없는 실정이다.
본 발명은 위와 같은 문제를 해결하기 위한 것으로, 상세하게는 개인의 업데이트 되는 신체정보 및 생활습관 정보 등을 기반으로 최적의 피트니스 정보를 제공할 수 있는 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템은 사용자 단말기 및 피트니스센터 단말기와 네트워크로 연결되는 서버를 포함하고, 상기 서버는, 상기 사용자 단말기 및 상기 피트니스센터 단말기로부터 사용자의 신체 관련 정보를 수집하는 데이터 수집부; 상기 신체 관련 정보를 기초로 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석하는 신체상태 분석부; 상기 사용자의 신체 관련 정보, 상기 분석된 신체상태 정보 및 생활습관 정보를 인공지능으로 학습하여 추론모델을 생성하고, 상기 생성된 추론모델을 기반으로 상기 사용자에게 적합한 피트니스 코칭 정보를 생성하는 피트니스 코칭 정보 생성부; 및 상기 생성된 피트니스 코칭 정보, 상기 사용자의 현재 피트니스 현황 정보 및 장래 피트니스 예측 정보를 포함하는 맞춤형 피트니스 코칭 콘텐츠 및 프로그램을 상기 사용자 단말기로 제공하는 피트니스 코칭 정보 제공부를 포함할 수 있다.
상기 피트니스 코칭 정보 생성부는 멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MAB) 알고리즘을 기반으로 업데이트 되는 상기 신체 관련 정보에 인공지능 학습 모델을 적용하여 상기 피트니스 코칭 정보를 생성할 수 있다.
상기 피트니스 코칭 정보 생성부는 상기 업데이트 되는 상기 신체 관련 정보 및 미리 구축된 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터 정보에 기반하여 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성할 수 있다.
상기 피트니스 코칭 정보 생성부는 앙상블 학습을 통해 복수의 머신러닝 또는 딥러닝 기반 예측 모델을 생성 및 결합하고, 이를 이용하여 상기 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성할 수 있다.
상기 신체 관련 정보는 상기 사용자의 촬영 이미지 정보를 포함하고, 상기 촬영 이미지 정보에서 특징점을 추출하여 상기 사용자의 신체 변화 정보를 분석하는 이미지 분석부; 및 상기 분석된 신체 변화 정보를 기초로 피트니스 목표 기간 내의 장래에 대한 상기 사용자의 이미지 정보를 생성하는 이미지 생성부를 더 포함하고, 상기 피트니스 코칭 정보 제공부는 상기 사용자의 현재 이미지 정보 및 상기 이미지 생성부가 생성한 장래의 이미지 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하도록 구성될 수 있다.
상기 신체 관련 정보는, 상기 사용자 단말기로부터 수신된 GPS 센서 정보, 가속도 센서 정보 및 자이로 센서 정보를 포함하고, 상기 신체상태 분석부는 상기 GPS 센서 정보, 상기 가속도 센서 정보 및 상기 자이로 센서 정보를 기초로 상기 사용자의 움직임 정보를 산출하여 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석할 수 있다.
상기 피트니스 코칭 정보는 유산소성 운동 정보, 무산소성 운동 정보 및 FITT(빈도, 강도, 시간, 형태) 정보를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법은, (a) 사용자 단말기 및 피트니스센터 단말기로부터 사용자의 신체 관련 정보를 수집하는 단계; (b) 상기 신체 관련 정보를 기초로 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석하는 단계; (c) 상기 사용자의 신체 관련 정보, 상기 분석된 신체상태 정보 및 생활습관 정보를 인공지능으로 학습하여 추론모델을 생성하고, 상기 생성된 추론모델을 기반으로 상기 사용자에게 적합한 피트니스 코칭 정보를 생성하는 단계; 및 (d) 상기 생성된 피트니스 코칭 정보, 상기 사용자의 현재 피트니스 현황 정보 및 장래 피트니스 예측 정보를 포함하는 맞춤형 코칭 콘텐츠 및 프로를 포함할 수 있다.
상기 (c) 단계는 멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MAB) 알고리즘을 기반으로 업데이트 되는 상기 신체 관련 정보에 인공지능 학습 모델을 적용하여 상기 피트니스 코칭 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (c) 단계는 상기 업데이트 되는 상기 신체 관련 정보 및 미리 구축된 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터 정보에 기반하여 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 신체 관련 정보는 상기 사용자의 촬영 이미지 정보를 포함하고, 상기 (b) 단계는 상기 촬영 이미지 정보에서 특징점을 추출하여 상기 사용자의 신체 변화 정보를 분석하는 단계를 포함하고, 상기 (c) 단계는, 상기 분석된 신체 변화 정보를 기초로 피트니스 목표 기간 내의 장래에 대한 사용자의 이미지 정보를 생성하는 단계; 및 상기 사용자의 현재 이미지 정보 및 상기 생성된 장래의 이미지 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템 및 방법은 개인의 업데이트 되는 신체정보 및 생활습관 정보를 수집하고, 이를 기반으로 최적의 피트니스 정보를 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템 및 방법은 사용자 단말기 및 피트니스센터 단말기로부터 신체정보 및 생활습관 정보를 수신함으로써 온라인 및 오프라인 기반으로 최적의 피트니스 정보를 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템 및 방법은 빅데이터 기반으로 개인의 피트니스 목표 달성 확률 및 결과를 예측하여 사용자 단말기로 제공할 수 있다.
본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템이 적용된 네트워크를 나타내는 개략 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템의 상세 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템의 피트니스 코칭 스케쥴링 프로그램의 예시 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법의 개념을 설명하는 모식도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법의 이미지 분석 및 장래 이미지 정보 제공 방법을 설명하는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템의 상세 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템의 피트니스 코칭 스케쥴링 프로그램의 예시 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법의 개념을 설명하는 모식도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법의 이미지 분석 및 장래 이미지 정보 제공 방법을 설명하는 순서도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 본 발명의 실시예들에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템 및 방법에 대하여 도면들을 참고하여 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템이 적용된 네트워크를 나타내는 개략 구성도이다.
도 1을 참조하면 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템은 서버(100)를 포함하여 구성될 수 있으며, 서버(100)는 사용자 단말기(200) 및 피트니스센터 단말기(300)와 유선 또는 무선의 네트워크로 연결된다.
사용자 단말기(200)는 사용자가 휴대하는 스마트폰, 태블릿, 스마트워치 등의 스마트 기기를 의미한다.
피트니스센터 단말기(300)는 피트니스센터의 관리자가 보유한 단말기로 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 스마트폰, 태블릿, 체성분 측정기기 등의 장치를 의미한다.
사용자 단말기(200)는 복수의 사용자가 보유하는 복수의 단말기(210, 220, 230)로 구성될 수 있다. 따라서, 서버(100)는 복수의 사용자의 신체정보 등을 수집하고, 복수의 사용자 각각에게 코칭 정보를 제공할 수 있도록 구성될 수 있다.
도 1에서 피트니스센터 단말기(300)가 단일로 구성되는 것을 도시하였지만 사용자 단말기(200)와 마찬가지로 복수 개로 구성될 수도 있을 것이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템의 상세 구성도이다.
도 2를 참조하면, 서버(100)는 데이터 수집부(110), 신체상태 분석부(120), 피트니스 코칭 정보 생성부(130), 피트니스 코칭 정보 제공부(140), 이미지 분석부(150), 이미지 생성부(160), 사용자 신체상태 DB(170), 피트니스 모델 DB(175), 피트니스 장비 DB(177) 및 속성 매칭 DB(180)을 포함하여 구성될 수 있다.
데이터 수집부(110)는 사용자 단말기(200) 및 피트니스센터 단말기(300)로부터 사용자의 신체 관련 정보를 수집하는 역할을 한다.
사용자의 신체 관련 정보는 성별, 키(cm), 몸무게(kg), 제지방량(Fat Free Mass, FFM), 체지방량(kg), BMI(신체질량지수, kg/m2), WHR(허리/엉덩이 둘레비), BMR(기초대사량, Kcal), 사용자 촬영 이미지, 센서 정보 등을 포함할 수 있다.
상기 사용자 신체 관련 정보는 본 발명의 서버(100)가 제공하는 컴퓨터 프로그램 또는 어플리케이션을 통하여 사용자 또는 관리자가 입력하는 데이터이거나 사용자 단말기(200) 또는 피트니스센터 단말기(300)가 측정한 데이터일 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말기(200)는 사용자의 촬영 이미지, GPS 센서 정보, 가속도 센서 정보 및 자이로 센서 정보를 서버(100)로 전송할 수 있다.
또한, 피트니스센터 단말기(300)는 악력계, 배근력계, 좌전굴계, 폐활량계, 무선 심박수 측정기 등의 측정기기일 수 있으며, 이러한 측정기기의 데이터는 서버(100)로 전송될 수 있다.
신체상태 분석부(120)는 상기 신체 관련 정보를 기초로 상기 사용자는 신체상태 및 생활습관을 분석하는 역할을 한다.
예를 들어, 신체상태 분석부(120)는 사용자 단말기(200)로부터 수집된 GPS 센서 정보, 가속도 센서 정보 및 자이로 센서 정보를 기초로 사용자의 운동량을 산출하여 신체상태를 분석하고 시간에 따른 운동량 정보를 기초로 생활습관을 분석할 수 있다.
피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 상기 사용자의 신체 관련 정보, 상기 분석된 신체상태 정보 및 생활습관 정보를 인공지능으로 학습하여 추론모델을 생성하고, 상기 생성된 추론모델을 기반으로 상기 사용자에게 적합한 피트니스 정보를 생성하는 역할을 한다.
예를 들어, 피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 초기에는 피트니스센터 단말기(300)에서 수집된 사용자의 신체 측정 정보 등에 기초하여 맞춤형 피트니스 운동 프로그램을 생성할 수 있다. 이때, 피트니스센터 단말기(300)는 피트니스센터의 컴퓨터, 노트북, 체성분 측정기기 등의 측정기기 등일 수 있다.
또한 피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 사용자 단말기(200)에서 수집된 사용자의 신체 측정 정보 등에 기초하여 사용자의 신체 측정 정보를 업데이트하고, 이를 기반으로 한 신체상태 정보 및 생활습관 정보를 업데이트하여 상기 사용자에게 적합한 피트니스 정보를 생성할 수 있다.
사용자 신체상태 DB(170)는 데이터 수집부(110)가 수집한 사용자의 신체정보와, 신체상태 분석부(120)가 분석한 사용자의 신체상태 정보 빛 생활습관 정보를 저장하는 역할을 한다.
피트니스 모델 DB(175)는 사용자의 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터에 기반한 피트니스 모델 정보를 저장하는 역할을 한다. 예를 들어, 피트니스 모델 DB(175)는 도 3에 도시된 피트니스 코칭 스케쥴링 프로그램과 같은 정보를 포함할 수 있다.
피트니스 장비 DB(177)는 사용자의 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터에 기반한 피트니스 장비에 대한 정보를 포함하는 역할을 한다.
속성 매칭 DB(177)는 사용자의 신체정보, 신체상태 정보, 생활습관 정보, 피트니스 목표 정보, 피트니스 목표 기간 정보 및 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터에 기반하여 사용자의 각 속성에 대응되는 최적의 코칭 정보를 매칭시키는 속성 매칭 정보를 저장하는 역할을 한다.
또한, 속성 매칭 DB(177)는 사용자의 신체정보, 신체상태정보, 생활습관 정보, 피트니스 목표 정보 등에 기초하여 최적의 영양 식단 정보 및 생활 습관 정보를 매칭시키는 속성 매칭 정보를 저장하는 역할을 할 수 있다.
피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 상기 생성된 피트니스 코칭 정보, 상기 사용자의 현재 피트니스 현황 정보 및 장래 피트니스 예측 정보를 포함하는 맞춤형 피트니스 코칭 콘텐츠 및 프로그램을 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 사용자 제약 조건 기반의 최적 피트니스 코칭 정보를 제공할 수 있으며, 사용자 제약 조건에는 신체상태 또는 생활습관의 변화와 같은 암시적 제약 조건과, 피트니스 목표, 선호 강도에 대한 선호도의 변화와 같은 명시적 제약 조건이 있을 수 있다.
피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 랭킹 알고리즘을 이용하여 미리 설정된 기준에 따른 순위 별로 복수의 추천 결과를 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 서비스 단계별로 상이한 코칭 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어 초급 하이브리드 맞춤형 피트니스 코칭 프로그램에서는 빅데이터 기반 생활습관 분석 정보, BMI 값에 따른 저체중, 정상, 과체중, 비만 등의 개인 신체 상태에 따른 피트니스 스케쥴링 및 강도 프로그램 정보, 트레드밀 또는 고정식 자전거를 이용한 유산소성 피트니스 스케쥴링 및 프로그램, 자신의 체중을 이용한 등척성과 등장성 수축을 동원하는 무산소성 피트니스 스케쥴링 및 프로그램 정보를 제공할 수 있다.
중급 하이브리드 맞춤형 피트니스 코칭 프로그램에서는 유/무산소성 피트니스 트레이닝 모델, BMI(체질량지수)와 %Fat의 복합 기반의 BMI 그룹별 지방형 또는 근육형 개인 신체특성 분류정보, F.I.T.T(빈도, 강도, 시간, 현재) 원리 기반의 피트니스 프로그램, 개인 피트니스 수행기간과 반복 수행 사이의 불완전 휴식을 고려한 강도별 인터벌 트레이닝 프로그램, 짐볼, 보수를 이용한 체중부하 기반의 다양한 무산소성 피트니스 프로그램, 소도구 밸런스 및 근력 피트니스 프로그램 정보를 제공할 수 있다.
고급 하이브리드 맞춤형 피트니스 코칭 프로그램에서는 전문 트레이너가 측정한 체력, 신체특성 및 1RM(One Repetition Maximum, 최대근력) 정보 제공을 위한 리포트를 제공하고, 신체특성 분류와 체력 측정 결과를 복합 적용하여 맞춤형 유산소성 피트니스 정보를 제공하고, 체력 및 신체특성 기반의 보강과 유지 체력 정보를 기반으로 한 유/무산소성 피트니스 스케쥴링 및 프로그램을 제공하고, 딥러닝 기반의 최적 피트니스 코칭 정보를 제공하고, 개인 맞춤형 근력, 근비대, 파워, 지구력, 민첩성, 스피드 향상을 위한 무산소성 피트니스 프로그램 정보를 제공할 수 있다.
신체상태 분석부(120)는 사용자 신체상태 DB(170)에 저장된 정보를 활용하여 분석을 수행할 수 있으며, 피트니스 코칭 정보 생성부(130) 및 피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 사용자 진체상태 DB(170), 피트니스 모델 DB(175) 및 피트니스 장비 DB(177) 및 속성 매칭 DB(180)에 저장된 정보를 활용하여 피트니스 코칭 정보를 생성 및 제공할 수 있다.
피트니스 코칭 정보 제공부(130)는 멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MAB) 알고리즘을 기반으로 업데이트되는 상기 신체 관련 정보에 인공지는 학습 모델을 적용하여 맞춤형 피트니스 코칭 정보, 영양 식단 정보 및 생활 습관 정보를 생성할 수 있다.
또한, 피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 상기 업데이트 되는 상기 신체 관련 정보 및 미리 구축된 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터 정보에 기반하여 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성할 수 있다.
또한, 피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 앙상블 학습을 통해 복수의 머신러닝 또는 딥러닝 기반 예측 모델을 생성 및 결합하고, 이를 이용하여 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성하할 수 있다.
본 발명은 앙상블 학습을 통해 단일 분류기를 이용하는 것보다 보다 더 정확한 최종 예측을 수행할 수 있다. 학습 방식으로는 샘플을 여러 번 뽑아 각 모델을 학습시켜 결과물을 집계하는 방식인 Bagging 방식과, 한 모델의 결과값을 다른 모델에 적용시키는 가중치 부여 방식인 Boosting 방식을 이용할 수 있다.
피트니스 목표는 '다이어트' 또는 '근육강화'와 같은 카테고리일 수 있으며, '다이어트'의 목표인 경우 구체적인 목표 체중 등의 정보를 포함할 수 있으며, 목표 체중을 달성할 수 있는 전체 기간 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 빅데이터 기반 장기(예를 들어, 52주) 피트니스 결과 예측을 할 수 있다. 즉, 피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 수집되는 사용자의 신체정보(BFM 정보, 인체계측정보, 기간에 따른 목표 달성 여부 정보)를 활용하여 최종목표의 달성 여부를 예측하고 이를 확률 값으로 표현할 수 있으며, 피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 이를 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
이때, 피트니스 코칭 정보 생성부(130)는 성별/연령별/신체유형별 빅데이터를 활용할 수 있으며, 예측 모델로 RNN, LSTM 모델 등을 활용할 수 있다.
데이터 수집부(110)가 사용자 단말기(200) 및 피트니스센터 단말기(300)로부터 수집하는 신체 관련 정보에는 사용자의 촬영 이미지가 포함될 수 있다.
이미지 분석부(150)는 상기 촬영 이미지 정보에서 특징점을 추출하여 사용자의 신체 변화 정보를 분석할 수 있다.
이미지 생성부(160)는 상기 분석된 신체 변화 정보를 기초로 피트니스 목표 기간 내의 장래에 대한 상기 사용자의 이미지 정보를 생성하는 역할을 한다.
피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 상기 사용자의 현재 이미지 정보 및 상기 이미지 생성부(160)가 생성한 장래의 이미지 정보를 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있다.
예를 들어, 피트니스 코칭 정보 제공부(140)는 피트니스 진행 경과에 따른 주, 월, 년 단위의 변화 이미지를 생성하여 사용자 단말기(200)로 제공할 수 있으며, 사용자의 현재까지의 목표달성 여부를 기반으로 지속적으로 장래 이미지를 업데이트 함으로써 사용자의 운동, 영양 및 생활습관 변화를 유도할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법의 개념을 설명하는 모식도이다.
본 발명의 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법은 본 발명의 서버(100)가 사용자 단말기(200)에 제공하는 개인 맞춤 피트니스 콘텐츠에 의한 온라인 피트니스와, 본 발명의 서버(00)가 제공하는 개인 맞춤 피트니스 프로그램에 의해 피트니스 센터에서 진행되는 오프라인 피트니스를 포함한다.
온라인 피트니스는 사용자가 사용자 단말기(200)로 피트니스의 최종 목표를 설정하면 서버(100)가 제공하는 맞춤형 피트니스 콘텐츠에 따라서 사용자가 반응을 하고, 사용자의 반응을 기반으로 개인 신체정보 및 생활습관을 분석하여 AI 기반으로 다시 맞춤형 피트니스 콘텐츠를 제공하는 것을 포함한다.
사용자는 온라인 피트니스 진행 중 오프라인으로 피트니스 센터에 방문하여 서버(100)가 제공한 맞춤 피트니스 프로그램에 따라 피트니스를 진행할 수 있다.
상기의 온라인 및 오프라인 과정을 진행하면서 서버(100)는 사용자 단말기(200)를 통하여 온라인으로 개인 피트니스 성취도 분석 결과를 일정 주기마다 제공할 수 있으며, 목표 기관이 도달하는 경우 최종 성과 분석 결과를 제공할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법은 피트니스센터 단말기(300)로부터 신체정보를 수집하는 단계(S410)를 포함한다.
즉, 운동이 필요한 사용자가 피트니스센터에 직접 오프라인으로 방문하여 피트니스센터에 위치한 측정기기로 신체정보를 측정하거나 코치가 직접 사용자의 신체상태를 확인할 수 있다.
피트니스센터 단말기(300)가 피트니스센터에 위치하는 체성분 측정기기 등의 측정 단말기인 경우에는 피트니스센터 단말기(300)의 센싱 정보가 수집되며, 피트니스센터 단말기(300)가 컴퓨터 등 피트니스센터의 코치(관리자)가 보유한 단말기인 경우에는 코치가 직접 입력한 정보가 수집될 수 있다.
상기와 같이 사용자의 신체정보가 수집되면 본 발명의 서버(100)는 상기 도 2에서 설명한 바와 같이 미리 구축된 데이터베이스 및 알고리즘에 기반하여 사용자의 신체정보에 최적인 피트니스 코칭 정보를 제공한다(S420).
이때, 사용자에게 제공되는 피트니스 코칭 정보는 사용자가 휴대하는 스마트폰과 같은 사용자 단말기(200)의 화면에 프로그램 또는 어플리케이션을 통하여 제공될 수 있다.
피트니스 코칭 정보는 사용자에게 최적화된 맞춤형 피트니스 코칭 정보, 영양 식단 정보 및 생활 습관 정보를 포함할 수 있다.
사용자는 사용자 단말기(200)로 제공되는 피트니스 코칭 정보를 기반으로 집이나 다른 장소에서 운동을 하거나 영양 식단 및 생활 습관을 변화시킬 수 있다.
서버(100)는 사용자 단말기(200)로부터 지속적으로 신체정보를 수집한다(S430). 이때, 사용자 단말기(200)로부터 수집되는 신체정보는 사용자가 사용자 단말기(200)에 입력하는 신체 관련 정보일 수도 있지만 사용자 단말기(200)에 탑재된 센서의 센싱 정보임이 바람직할 수 있다.
예를 들어, 사용자 단말기(200)가 스마트폰인 경우에 GPS 센서 정보, 가속도 센서 정보 및 자이로 센서 정보를 서버(100)가 수집할 수 있다.
서버(100)는 이를 기초로 사용자의 신체정보 및 생활습관 정보를 생성시킬 수 있다(S440).
물론, 사용자 단말기(200)가 스마트폰으로 한정되는 것은 아니며 스마트워치나 기타 헬스 웨어러블 기기일 수도 있을 것이다. 위에서 센싱되는 정보로 GPS 센서 정보, 가속도 센서 정보 및 자이로 센서 정보를 언급하였지만, 심박수 정보 등 스마트 워치나 웨어러블 기기에 탑재된 다른 센서의 정보도 가능할 수 있을 것이다.
서버(100)는 사용자 단말기(200)로부터 상기와 같은 신체 관련 정보를 실시간으로 수집하게 되면 미리 구축된 빅데이터 DB 및 인공지능 학습 알고리즘을 기반으로 코칭 정보를 업데이트 하고(S450), 사용자 단말기(200)로 업데이트된 피트니스 코칭 정보를 제공할 수 있다(S460).
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법의 이미지 분석 및 장래 이미지 정보 제공 방법을 설명하는 순서도이다.
서버(100)의 데이터 수집부(110)는 사용자 단말기(200) 또는 피트니스센터 단말기(300)로부터 사용자의 촬영 이미지를 수집할 수 있다(S510).
이미지 분석부(150)는 상기 수집된 이미지를 분석하여 사용자의 신체 변화 정보를 분석할 수 있다(S520).
이미지 생성부(160)는 상기 신체 변화 정보를 기반으로 사용자의 장래 이미지 정보를 생성할 수 있으며(S530), 피트니스 추천부(140)는 사용자 단말기(540)에 제공되는 프로그램 또는 어플리케이션의 화면에 사용자의 장래 이미지 정보를 제공할 수 있다(S540).
본 발명의 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템 및 방법은 상기와 같은 구성 및 방법으로 사용자의 신체정보 및 생활습관 정보를 인공지능 학습하고, 학습된 결과에 따른 모델을 이용하여 온라인 및 오프라인으로 피트니스 코칭을 할 수 있도록 한다.본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 서버
110: 데이터 수집부
120: 신체상태 분석부
130: 피트니스 코칭 정보 생성부
140: 피트니스 코칭 정보 제공부
150: 이미지 분석부
160: 이미지 생성부
170: 사용자 신체상태 DB
175: 피트니스 모델 DB
177: 피트니스 장비 DB
180: 속성 매칭 DB
200: 사용자 단말기
300: 피트니스센터 단말기
110: 데이터 수집부
120: 신체상태 분석부
130: 피트니스 코칭 정보 생성부
140: 피트니스 코칭 정보 제공부
150: 이미지 분석부
160: 이미지 생성부
170: 사용자 신체상태 DB
175: 피트니스 모델 DB
177: 피트니스 장비 DB
180: 속성 매칭 DB
200: 사용자 단말기
300: 피트니스센터 단말기
Claims (11)
- 사용자 단말기 및 피트니스센터 단말기와 네트워크로 연결되는 서버를 포함하는 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템에 있어서,
상기 서버는,
상기 사용자 단말기 및 상기 피트니스센터 단말기로부터 사용자의 신체 관련 정보를 수집하는 데이터 수집부;
상기 신체 관련 정보를 기초로 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석하는 신체상태 분석부;
상기 신체 관련 정보에 포함된 상기 사용자의 촬영 이미지 정보에서 특징점을 추출하여 상기 사용자의 신체 변화 정보를 분석하는 이미지 분석부;
상기 분석된 신체 변화 정보를 기초로 피트니스 목표 기간 내의 장래에 대한 상기 사용자의 이미지 정보를 생성하는 이미지 생성부;
상기 사용자의 신체 관련 정보, 상기 분석된 신체상태 정보 및 생활습관 정보를 인공지능으로 학습하여 추론모델을 생성하고, 상기 생성된 추론모델을 기반으로 상기 사용자에게 적합한 피트니스 코칭 정보를 생성하는 피트니스 코칭 정보 생성부; 및
상기 생성된 피트니스 코칭 정보, 상기 사용자의 현재 피트니스 현황 정보 및 장래 피트니스 예측 정보를 포함하는 맞춤형 피트니스 코칭 콘텐츠 및 프로그램을 상기 사용자 단말기로 제공하는 피트니스 코칭 정보 제공부를 포함하고,
상기 신체 관련 정보는, 상기 사용자 단말기로부터 수신된 GPS 센서 정보, 가속도 센서 정보 및 자이로 센서 정보와, 상기 피트니스센터 단말기로부터 수신된 측정 정보를 포함하고,
상기 신체상태 분석부는 상기 GPS 센서 정보, 상기 가속도 센서 정보 및 상기 자이로 센서 정보와 상기 피트니스센터 단말기로부터 수신된 측정 정보를 기초로 상기 사용자의 움직임 정보를 산출하여 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석하고,
상기 피트니스 코칭 정보 제공부는 상기 사용자의 현재 이미지 정보 및 상기 이미지 생성부가 생성한 상기 사용자의 장래에 대한 이미지 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하며,
상기 피트니스 코칭 정보 생성부는 멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MAB) 알고리즘을 기반으로 업데이트 되는 상기 사용자의 신체 관련 정보에 인공지능 학습 모델을 적용하여 상기 피트니스 코칭 정보를 생성하고, 앙상블(Ensemble) 학습을 통해 복수의 인공지능 예측 모델을 생성 및 결합하여 상기 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성하는 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 피트니스 코칭 정보 생성부는 상기 업데이트 되는 상기 신체 관련 정보 및 미리 구축된 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터 정보에 기반하여 상기 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성하는 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 피트니스 코칭 정보는 유산소성 운동 정보, 무산소성 운동 정보 및 FITT(빈도, 강도, 시간, 형태) 정보를 포함하는 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 시스템.
- (a) 사용자 단말기 및 피트니스센터 단말기로부터 사용자의 신체 관련 정보를 수집하는 단계;
(b) 상기 신체 관련 정보를 기초로 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석하는 단계;
(c) 상기 사용자의 신체 관련 정보, 상기 분석된 신체상태 정보 및 생활습관 정보를 인공지능으로 학습하여 추론모델을 생성하고, 상기 생성된 추론모델을 기반으로 상기 사용자에게 적합한 피트니스 코칭 정보를 생성하는 단계; 및
(d) 상기 생성된 피트니스 코칭 정보, 상기 사용자의 현재 피트니스 현황 정보 및 장래 피트니스 예측 정보를 포함하는 맞춤형 코칭 콘텐츠 및 프로그램을 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함하고,
상기 신체 관련 정보는 상기 사용자의 촬영 이미지 정보와, 상기 사용자 단말기로부터 수신된 GPS 센서 정보, 가속도 센서 정보 및 자이로 센서 정보와, 상기 피트니스센터 단말기로부터 수신된 측정 정보를 포함하고,
상기 (b) 단계는, 상기 신체 관련 정보에 포함된 상기 사용자의 촬영 이미지 정보에서 특징점을 추출하여 상기 사용자의 신체 변화 정보를 분석하는 단계; 및
상기 GPS 센서 정보, 상기 가속도 센서 정보 및 상기 자이로 센서 정보와 상기 피트니스센터 단말기로부터 수신된 측정 정보를 기초로 상기 사용자의 움직임 정보를 산출하여 상기 사용자의 신체상태 및 생활습관을 분석하는 단계를 포함하고,
상기 (c) 단계는, 멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MAB) 알고리즘을 기반으로 업데이트 되는 상기 사용자의 신체 관련 정보에 인공지능 학습 모델을 적용하여 상기 피트니스 코칭 정보를 생성하고, 앙상블(Ensemble) 학습을 통해 복수의 인공지능 예측 모델을 생성 및 결합하여 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성하는 단계; 및
상기 분석된 신체 변화 정보를 기초로 피트니스 목표 기간 내의 장래에 대한 사용자의 이미지 정보를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 (d) 단계는, 상기 사용자의 현재 이미지 정보 및 상기 생성된 장래의 이미지 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 단계를 포함하는 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법.
- 삭제
- 제8항에 있어서,
상기 (c) 단계는 상기 업데이트 되는 상기 신체 관련 정보 및 미리 구축된 성별, 연령별, 신체유형별 빅데이터 정보에 기반하여 상기 피트니스 목표 달성 예측 확률 및 피트니스 예측 결과를 생성하는 단계를 포함하는 개인 맞춤형 하이브리드 피트니스 코칭 방법.
- 삭제
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| Date | Code | Title | Description |
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| E601 | Decision to refuse application | ||
| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
| GRNT | Written decision to grant |