KR102652415B1 - 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템 - Google Patents

운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102652415B1
KR102652415B1 KR1020210112194A KR20210112194A KR102652415B1 KR 102652415 B1 KR102652415 B1 KR 102652415B1 KR 1020210112194 A KR1020210112194 A KR 1020210112194A KR 20210112194 A KR20210112194 A KR 20210112194A KR 102652415 B1 KR102652415 B1 KR 102652415B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
standard
information
exercise
exercise prescription
anaerobic
Prior art date
Application number
KR1020210112194A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20230030688A (ko
Inventor
김용훈
Original Assignee
주식회사 옴니씨앤에스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 옴니씨앤에스 filed Critical 주식회사 옴니씨앤에스
Priority to KR1020210112194A priority Critical patent/KR102652415B1/ko
Publication of KR20230030688A publication Critical patent/KR20230030688A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102652415B1 publication Critical patent/KR102652415B1/ko

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/30ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to physical therapies or activities, e.g. physiotherapy, acupressure or exercising
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021Measuring pressure in heart or blood vessels
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1116Determining posture transitions
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1124Determining motor skills
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4869Determining body composition
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/40ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for data related to laboratory analysis, e.g. patient specimen analysis
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physical Education & Sports Medicine (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

본 발명은 회원에 의해 수집되는 정보를 기반으로 한 운동 처방 알고리즘을 이용하여 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 운동 처방 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 회원의 회원정보에 기반하여 처방에 필요한 주요 지표에 따른 신체정보를 수집하며, 문진표에 따른 설문정보와 건강검진정보를 수집하는 단계, 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로 상기 수집된 정보를 통해 회원의 표준집단 데이터를 추출하여 표준 데이터를 획득하는 단계, 상기 표준 데이터를 이용하여 상기 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정하는 단계 및 상기 표준 데이터 및 상기 유산소/무산소 표준등급을 기반으로 상기 회원에 대한 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 단계를 포함한다.

Description

운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템{METHOD FOR PRESCRIPTION EXERCISE USING EXERCISE PRESCRIPTION ALGORITHM AND THE SYSTEM THEREOF}
본 발명은 운동 처방 방법 및 그 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 회원에 의해 수집되는 정보를 기반으로 한 운동 처방 알고리즘을 이용하여 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 기술에 관한 것이다.
일반적으로 일상생활이 바쁜 현대인들은 운동할 시간 및 공간이 부족하기 때문에 좁은 공간에서 효과적으로 운동할 수 있는 다양한 종류의 운동기구를 갖춘 스포츠 센터나 헬스 클럽이라고 하는 곳을 이용한다.
이러한 곳에는 신체의 근력 부위별로 운동할 수 있는 여러 가지 운동 장비가 구비되어 있는데, 이러한 장비는 사용자의 성별, 숙련도 및 체력 수준에 따라서 각기 사용하는 중량을 달리해야 하며, 사용자는 자신의 체력에 알맞게 적당한 횟수로 운동해야 건강을 증진시키는 긍정적인 효과를 얻을 수 있다.
즉, 인체는 같은 종목의 운동을 하여도 작용하는 부하량이 너무 가벼우면 근력향상을 기대할 수 없고, 부하량이 너무 무거울 경우에는 과운동으로 근육이나 인대 등에 상해를 입을 수 있기 때문에, 운동을 할 때에는 자신에게 가장 알맞은 최적의 운동량을 결정하는 것이 대단히 중요하다.
본 발명의 목적은 회원(또는 고객)의 신체정보와 문진표에 따른 설문정보를 기반으로 표준집단을 추출하여 표준등급을 산정하고, 표준등급에 따라 유산소 및 무산소의 운동 처방 가이드를 맞춤형으로 제공함으로써, 회원이 본인에게 제공된 운동 처방 가이드에 따라 적합한 운동 기구, 중량 및 횟수로 유산소 및 무산소 운동을 실시하여 일상생활 활동능력을 향상시킬 수 있는 방법 및 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법에 있어서, 회원의 회원정보에 기반하여 처방에 필요한 주요 지표에 따른 신체정보를 수집하며, 문진표에 따른 설문정보와 건강검진정보를 수집하는 단계, 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로 상기 수집된 정보를 통해 회원의 표준집단 데이터를 추출하여 표준 데이터를 획득하는 단계, 상기 표준 데이터를 이용하여 상기 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정하는 단계 및 상기 표준 데이터 및 상기 유산소/무산소 표준등급을 기반으로 상기 회원에 대한 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 시스템에 있어서, 회원의 회원정보에 기반하여 처방에 필요한 주요 지표에 따른 신체정보를 수집하며, 문진표에 따른 설문정보와 건강검진정보를 수집하는 수집부, 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로 상기 수집된 정보를 통해 회원의 표준집단 데이터를 추출하여 표준 데이터를 획득하는 획득부, 상기 표준 데이터를 이용하여 상기 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정하는 산정부 및 상기 표준 데이터 및 상기 유산소/무산소 표준등급을 기반으로 상기 회원에 대한 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 제공부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 회원(또는 고객)의 신체정보와 문진표에 따른 설문정보를 기반으로 표준집단을 추출하여 표준등급을 산정하고, 표준등급에 따라 유산소 및 무산소의 운동 처방 가이드를 맞춤형으로 제공함으로써, 회원이 본인에게 제공된 운동 처방 가이드에 따라 적합한 운동 기구, 중량 및 횟수로 유산소 및 무산소 운동을 실시하여 일상생활 활동능력을 향상시킬 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 유산소 및 무산소 처방에 필요한 13개의 주요 지표만을 고려함으로써, 회원별 데이터 처리 효율성을 향상시키면서 보다 정확한 유산소 운동 및 무산소 운동의 운동 처방 가이드를 도출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 방법의 동작 흐름도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 알고리즘의 개요를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 신체정보 측정 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 문진표 작성 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 표준집단 추출 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 표준등급 산정 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 가이드 도출 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 실시예에 따른 주요 지표별 제1 등급 내지 제5 등급의 구간을 표로 도시한 것이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시예에 따른 주요 지표별 등급 및 부하량을 표로 도시한 것이다.
도 10 및 도 11은 본 발명의 실시예에 따른 유산소 및 무산소의 운동 처방 가이드의 예를 도시한 것이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 시스템에 대한 구성을 도시한 것이다.
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 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 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.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 방법 및 그 시스템은, 신체정보 측정, 문진표 작성, 표준집단 추출, 표준등급 산정, 운동 처방 가이드 도출 및 운동 실시의 운동 처방 알고리즘을 이용하여 회원에게 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 것을 그 요지로 한다.
본 발명의 회원(또는 고객, 사용자)은 소지하는 스마트폰, 데스크탑 PC, 모바일 단말, PDA, 노트북 및 태블릿 PC 중 적어도 어느 하나의 단말기(또는 전자 기기)를 통해 운동 처방 서비스를 수행할 수 있다. 이때, 본 발명은 회원이 소지하는 단말기 내 애플리케이션(Application)을 통해 사용자의 선택 입력에 따른 정보를 수신할 수 있으며, 수신된 정보에 따라 도출되는 유산소 운동 및 무산소 운동의 운동 처방 가이드를 제공할 수 있다. 상기 단말기는 터치-감지 영역을 포함하는 스크린을 통해 소정의 기능 집합의 동작을 수행할 수 있는 터치 스크린 형태의 디스플레이를 포함하는 것일 수 있고, 하나 이상의 물리적 버튼 또는 가상의 버튼을 포함하는 기기일 수 있으므로 종류 및 형태는 이에 한정되지 않는다.
이하에서는 도 1 내지 도 12를 참조하여 본 발명에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 방법의 동작 흐름도를 도시한 것으로, 도 1의 방법은 도 14에 도시된 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 시스템 또는 서버에서의 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 1을 참조하면, 단계 S110에서, 회원의 회원정보에 기반하여 처방에 필요한 주요 지표에 따른 신체정보를 수집하며, 문진표에 따른 설문정보를 수집하고, 질환력 및 가족력에 따른 건강검진정보를 수집한다.
본 발명의 실시예에 따른 단계 S110은 회원으로부터 성별 및 나이의 정보를 수집하며, 회원의 성별 및 나이 정보와 함께 회원에 따라 순차적으로 지정되는 회원식별정보를 포함하여 회원의 회원정보를 수집할 수 있다. 또한, 단계 S110은 회원정보를 기반으로, 회원에 대한 추가 정보인 신체측정정보를 수집하며, 이는 별도의 측정장치를 통해 각 주요 지표에 따른 회원의 신체정보를 수집하게 된다. 여기서, 상기 주요 지표는 유산소 및 무산소 운동 처방에 필요한 필수 지표만을 나타내며, 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기 및 체질량지수(BMI)의 13가지 항목을 나타낸다.
본 발명은 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압(수축), 최저혈압(이완), 안정시심박수, 폐활량, 표준폐활량, 스텝테스트, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 팔굽혀펴기, 배근력, 악력, 제자리높이뛰기, 사이드스텝, 전신반응, 눈감고외발서기, 앞으로굽히기, 뒤로굽히기, 파형패턴, 맥박수, 파형점수, 맥파평가, 체지방율, 복부지방율, BMI(체질량지수(외부)), BMR(기초대사량), 시력, 목표심박수 및 각근력과 같은 총 52개 측정지표 중에서 유산소 및 무산소 처방에 필요한 주요 지표인 13개만을 검출하여 사용함으로써, 회원별 데이터 처리 과부하를 최소화하고, 데이터 처리 효율성을 향상시키면서 보다 정확한 맞춤형 운동 처방 가이드를 도출하는 효과를 제공한다.
이후에, 단계 S110은 회원정보를 기반으로, 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 문진표에 대한 설문정보를 수집하며, 질환력 및 가족력의 건강검진정보를 수집할 수 있다.
예를 들면, 회원에 의해 회원정보가 수집되면, 본 발명은 회원에게 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 항목에 대한 문진표 작성을 요청하며, 단계 S110은 회원에 의해 입력된 문진표에 따른 설문정보를 수집하게 된다. 전술한 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보는 건강검진문진표 또는 생활문진표에서 주로 사용되는 항목이므로 본 발명에서는 상세한 설명을 생략한다.
이후에, 단계 S110은 회원의 건강검진정보를 확인하여 회원의 질환력 및 가족력을 확인하여 이를 수집할 수 있다.
단계 S120에서, 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로 수집된 정보를 통해 회원의 표준집단 데이터를 추출하여 표준 데이터를 획득한다.
단계 S120은 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 표준집단 데이터를 추출하며, 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 표준 데이터를 획득 및 수집할 수 있다. 상기 신체표준 코호트 데이터베이스는 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 나타내는 데이터로써, 특정 기간 동안 공통된 신체표준 특성을 갖는 집단간의 운동 패턴 및 신체 패턴을 비교하고 분석하기 위한 데이터이다.
단계 S120은 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 13개의 주요 지표에서의 최소값과 최대값, 그리고 백분위수의 통계량을 나타내는 표준집단 데이터를 추출할 수 있다. 이후에, 단계 S120은 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 표준 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 단계 S120은 30대 기초대사량의 표준 데이터, 여성 체지방율의 표준 데이터와 같이 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 13개의 주요 지표에 대한 표준 데이터를 획득 및 수집할 수 있다.
여기서, 본 발명의 단계 S120은 사분위수(Box-Plot)를 이용하여 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기 및 체질량지수(BMI)의 순서로 이상치를 제외한 각 주요 기표의 표준 데이터를 획득할 수 있다. 상기 이상치는 관측된 데이터의 범위에서 많이 벗어난 아주 작은 값이나 큰 값을 의미하며, 단계 S120은 이상치(Outlier)를 제거함으로써, 특정 범위를 벗어나는 데이터로 인한 분석 및 모델링 결과의 오차 및 오류를 최소화한다.
단계 S130에서, 표준 데이터를 이용하여 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정한다.
단계 S130은 표준등급 산정표를 기반으로 표준 데이터를 이용하여 회원에 대한 제1 등급 내지 제5 등급의 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 산정할 수 있다. 단계 S130은 건강보험공단에서 제공하는 국민체력실태조사표, 연도별 한국인 표준등급 산정표를 이용하여 표준 데이터에 대한 회원의 제1 등급 내지 제5 등급의 표준등급을 산정할 수 있다. 예를 들면, 단계 S130은 13개의 주요 지표 각각에서 신장이 몇 등급인지, 체지방율이 몇 등급인지를 산정할 수 있다.
단계 S140에서, 표준 데이터 및 유산소/무산소 표준등급을 기반으로 회원에 대한 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공한다.
단계 S140은 표준 데이터, 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 기반으로 회원의 운동 가능성에 대한 운동 부하량을 산정하며, 운동 부하량으로부터 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출하여 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공할 수 있다. 단계 S140은 산정된 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급에 따라 표본 알고리즘을 이용하여 각 주차별(1~4주, 5~8주, 9~12주, 12주 이상) 운동 부하량을 조정하여 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출할 수 있다. 이때, 운동 부하는 운동을 통해 얻어진 신체적 및 심리적 자극을 의미하고, 운동 부하량은 그 정도를 수치로 나타내는 값이다.
나아가, 단계 S140은 도출된 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 이용하여 운동처방 데이터베이스를 업데이트할 수 있다. 회원에게 운동 처방 가이드를 제공한 후, 약 3개월 후 재측정을 통해 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 업데이트하여 제공할 수 있으며, 업데이트된 정보는 운동처방 데이터베이스에 저장되어 유지될 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 알고리즘의 개요를 도시한 것이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 신체정보 측정 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 문진표 작성 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이다. 또한, 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 표준집단 추출 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 표준등급 산정 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 가이드 도출 단계에 대한 동작 흐름도로 도시한 것이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 알고리즘은 회원의 회원정보(210)를 기반으로 신체정보 측정 단계(S220), 문진표 작성 단계(S230), 표준집단 추출 단계(S240), 표준등급 산정 단계(S250), 운동 처방 가이드 도출 단계(S260) 및 운동실시 단계(S270)로 구성되며, 회원에게 맞춤형 운동 처방 가이드를 제시한 이후 약 3개월 후에 신체정보 측정 단계(S220)를 시작으로 각 단계를 재측정하게 된다. 이에 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 알고리즘은 약 3개월 후에 변화되는 회원의 정보 및 운동 처방 가이드를 업데이트할 수 있다.
신체정보 측정 단계(S220)는 회원에 의해 입력된 성별 및 나이의 정보와 회원식별정보를 포함한 회원의 회원정보를 기반으로, 별도의 측정장치를 통해 각 주요 지표에 따른 회원의 신체정보를 수집할 수 있다.
문진표 작성 단계(S230)는 신체정보 측정 단계 이후에, 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 문진표에 대한 설문정보를 수집하며, 질환력 및 가족력의 건강검진정보를 수집할 수 있다. 이때, 문진표 작성 단계는 문진표에 대한 설문정보 및 건강검진정보와 회원이 의료기관에서 검진받은 검진 데이터를 비교하여 정보의 정확성 여부를 판단할 수 있다.
표준집단 추출 단계(S240)는 문진표 작성 단계 이후에, 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 표준집단 데이터를 추출하며, 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 표준 데이터를 획득 및 수집할 수 있다. 보다 상세하게, 표준집단 추출 단계는 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 13개의 주요 지표에서의 최소값과 최대값, 그리고 백분위수의 통계량 및 제1 등급 내지 제5 등급의 구간을 나타내는 표준집단 데이터를 추출하며, 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 표준 데이터를 획득할 수 있다.
표준등급 산정 단계(S250)는 표준등급 산정표를 기반으로 표준 데이터를 이용하여 회원에 대한 제1 등급 내지 제5 등급의 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 산정할 수 있다. 표준등급 산정 단계는 건강보험공단에서 제공하는 국민체력실태조사표, 연도별 한국인 표준등급 산정표를 이용하여 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있다.
운동 처방 가이드 도출 단계(S260)는 표준등급 산정 단계 이후에, 표준 데이터, 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 기반으로 회원의 운동 가능성에 대한 운동 부하량을 산정하며, 운동 부하량으로부터 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출하여 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공할 수 있다. 운동 처방 가이드 도출 단계는 도출되는 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 필요에 따라서는 신체정보 측정 단계(S220), 문진표 작성 단계(S230), 표준집단 추출 단계(S240) 및 표준등급 산정 단계(S250)에서 획득되는 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있다.
운동실시 단계(S270)는 주 2~3회 운동하는 운동 처방 가이드를 회원에게 제공하며, 회원은 운동 처방 가이드를 이용하여 개인적으로 운동을 실시하게 된다. 운동실시 단계 이후 약 3개월 후에 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 알고리즘은 신체정보 측정 단계(S220), 문진표 작성 단계(S230), 표준집단 추출 단계(S240), 표준등급 산정 단계(S250), 운동 처방 가이드 도출 단계(S260) 및 운동실시 단계(S270)를 반복하여 실시하게 된다.
이하에서는 도 3 내지 도 7을 참조하여 신체정보 측정 단계(S220), 문진표 작성 단계(S230), 표준집단 추출 단계(S240), 표준등급 산정 단계(S250) 및 운동 처방 가이드 도출 단계(S260)의 각 단계에 대해 상세히 설명한다.
도 3을 참조하여 신체정보 측정 단계(S220)에 대해 상세히 설명하면, 신체정보 측정 단계(S220)는 회원으로부터 성별 및 나이의 정보를 수집하며, 회원의 성별 및 나이 정보와 함께 회원에 따라 순차적으로 지정되는 회원식별정보를 포함하여 회원의 회원정보(210)를 수집하여 회원 기본정보로 등록(S310)할 수 있다.
신체정보 측정 단계(S220)는 회원 기본정보가 등록되면, 회원에 대한 추가 정보인 신체측정 정보를 수집(S320)할 수 있다. 이때, 신체측정 정보 수집은 별도의 측정장치(302)를 통해 각 주요 지표(301)에 따른 회원의 신체정보를 수집하게 된다. 여기서, 주요 지표(301)는 유산소 및 무산소 운동 처방에 필요한 필수 지표만을 나타내며, 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기 및 체질량지수(BMI)의 13가지 항목을 나타낸다.
회원의 신체측정 정보가 수집(S320)되면, 신체정보 측정 단계(S220)는 데이터를 통합운영 서버로 전송(S330)하여 데이터를 저장 및 관리할 수 있다.
도 4를 참조하여 문진표 작성 단계(S230)에 대해 상세히 설명하면, 문진표 작성 단계(S230)는 회원으로부터 성별 및 나이의 정보를 수집하며, 회원의 성별 및 나이 정보와 함께 회원에 따라 순차적으로 지정되는 회원식별정보를 포함하여 회원의 회원정보(210)를 수집하여 회원 기본정보로 등록(S410)할 수 있다.
문진표 작성 단계(S230)는 회원정보(210)를 기반으로, 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 항목(401)의 문진표(402)에 대한 설문정보를 수집(S420)할 수 있으며, 이후에 회원의 질환력 및 가족력(403)의 건강검진정보를 확인 및 수집(S430)할 수 있다. 예를 들면, 회원에 의해 회원 기본정보가 등록(S410)되면, 문진표 작성 단계(S230)는 회원에게 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 항목(401)에 대한 문진표 작성(402)을 요청하며, 회원에 의해 입력된 문진표에 따른 설문정보를 수집(S420)하게 된다. 이후에, 문진표 작성 단계(S230)는 회원의 건강검진정보를 확인(S430)하여 회원의 질환력 및 가족력을 확인하여 이를 수집할 수 있다.
회원의 설문정보 및 건강검진정보가 수집되면, 문진표 작성 단계(S230)는 데이터를 통합운영 서버로 전송(S440)하여 데이터를 저장 및 관리할 수 있다.
도 5를 참조하여 표준집단 추출 단계(S240)에 대해 상세히 설명하면, 표준집단 추출 단계(S240)는 회원 기본정보로 등록된 회원정보를 검증(S510)한 후, 신체표준 코호트 데이터베이스(501)를 기반으로, 표준집단 데이터를 추출(S520)할 수 있다. 신체표준 코호트 데이터베이스(501)는 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 나타내는 데이터로써, 특정 기간 동안 공통된 신체표준 특성을 갖는 집단간의 운동 패턴 및 신체 패턴을 비교하고 분석하기 위한 데이터이다. 표준집단 추출 단계(S240)는 신체표준 코호트 데이터베이스(501)를 기반으로, 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이 13개의 주요 지표에서의 최소값과 최대값, 그리고 백분위수의 통계량 및 제1 등급 내지 제5 등급의 구간을 나타내는 표준집단 데이터를 추출(S520)할 수 있다.
이후에, 표준집단 추출 단계(S240)는 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별(502)로 표준 데이터를 획득(S530)할 수 있다. 예를 들면, 표준집단 추출 단계(S240)는 30대 기초대사량의 표준 데이터, 여성 체지방율의 표준 데이터와 같이 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 13개의 주요 지표에 대한 표준 데이터를 획득 및 수집(S530)할 수 있다.
도 6을 참조하여 표준등급 산정 단계(S250)에 대해 상세히 설명하면, 표준등급 산정 단계(S250)는 수집된 표준 데이터(S530)를 이용하여 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정(S610)할 수 있다. 표준등급 산정 단계(S250)는 건강보험공단에서 제공하는 국민체력실태조사표, 연도별 한국인 표준등급 산정표(601)를 이용하여 도 9a 및 도 9b에 도시된 바와 같이, 표준 데이터에 대한 회원의 제1 등급 내지 제5 등급의 표준등급을 산정할 수 있다. 예를 들면, 표준등급 산정 단계(S250)는 13개의 주요 지표 각각에서 신장이 몇 등급인지, 체지방율이 몇 등급인지를 산정할 수 있다. 본 발명의 도 9a는 남자 성별의 주요 지표별 등급 및 부하량을 나타내며, 도 9b는 여자 성별의 주요 지표별 등급 및 부하량을 나타낸다.
도 7을 참조하여 운동 처방 가이드 도출 단계(S260)에 대해 상세히 설명하면, 운동 처방 가이드 도출 단계(S260)는 수집된 표준 데이터(S530)와 산정된 유산소/무산소 표준등급(S610)을 기반으로 회원의 운동 가능성에 대한 운동 부하량을 산정(S710)하며, 운동 부하량으로부터 유산소 운동 처방 가이드(S720) 및 무산소 운동 처방 가이드(S730)를 도출할 수 있다. 이때, 운동 처방 가이드 도출 단계(S260)는 산정된 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급에 따라 표본 알고리즘을 이용하여 각 주차별(1~4주, 5~8주, 9~12주, 12주 이상) 운동 부하량을 조정하며, 이를 이용하여 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면, 53세 여자 회원의 경우로 가정하면, 회원은 유산소 제4 등급이고, 무산소 제3 등급이므로, 레그프레스 25, 레그익스텐션 15, 레그컬 10, 체스트프레스 15, 랫풀다운 10, 버터플라이 10, 업도미널 20 및 숄더프레스 5의 무산소 운동 처방 가이드가 도출되며, 도 11에 도시된 바와 같이 각 주차별로 서로 다른 트레드밀 및 바이크의 비율, 속도 및 경사도를 나타내는 유산소 운동 처방 가이드가 도출될 수 있다.
또한, 운동 처방 가이드 도출 단계(S260)는 도출된 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 이용하여 운동처방 데이터베이스를 업데이트(S740)할 수 있다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 시스템에 대한 구성을 도시한 것으로, 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법을 수행하는 서버 또는 시스템에 대한 개념적인 구성을 나타낸 것이다.
도 12를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 운동 처방 시스템(1200)은 수집부(1210), 획득부(1220), 산정부(1230), 제공부(1240) 및 DB(1250)를 포함한다.
DB(DataBase; 데이터베이스, 1250)는 본 발명과 관련된 정보를 저장하는 수단으로, 신체표준 코호트 데이터베이스를 포함하며, 회원별로 도출되는 운동 처방 가이드의 정보를 저장 및 관리할 수 있다. 물론, DB(1250)는 상술한 데이터로 한정되지 않으며, 본 발명의 모든 데이터를 저장할 수 있다.
수집부(1210)는 회원의 회원정보에 기반하여 처방에 필요한 주요 지표에 따른 신체정보를 수집하며, 문진표에 따른 설문정보를 수집하고, 질환력 및 가족력에 따른 건강검진정보를 수집한다.
본 발명의 실시예에 따른 수집부(1210)는 회원으로부터 성별 및 나이의 정보를 수집하며, 회원의 성별 및 나이 정보와 함께 회원에 따라 순차적으로 지정되는 회원식별정보를 포함하여 회원의 회원정보를 수집할 수 있다. 또한, 수집부(1210)는 회원정보를 기반으로, 회원에 대한 추가 정보인 신체측정정보를 수집하며, 이는 별도의 측정장치를 통해 각 주요 지표에 따른 회원의 신체정보를 수집하게 된다. 여기서, 상기 주요 지표는 유산소 및 무산소 운동 처방에 필요한 필수 지표만을 나타내며, 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기 및 체질량지수(BMI)의 13가지 항목을 나타낸다.
이후에, 수집부(1210)는 회원정보를 기반으로, 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 문진표에 대한 설문정보를 수집하며, 질환력 및 가족력의 건강검진정보를 수집할 수 있다.
획득부(1220)는 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로 수집된 정보를 통해 회원의 표준집단 데이터를 추출하여 표준 데이터를 획득한다.
획득부(1220)는 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 표준집단 데이터를 추출하며, 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 표준 데이터를 획득 및 수집할 수 있다. 상기 신체표준 코호트 데이터베이스는 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단을 나타내는 데이터로써, 특정 기간 동안 공통된 신체표준 특성을 갖는 집단간의 운동 패턴 및 신체 패턴을 비교하고 분석하기 위한 데이터이다.
획득부(1220)는 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 13개의 주요 지표에서의 최소값과 최대값, 그리고 백분위수의 통계량을 나타내는 표준집단 데이터를 추출할 수 있다. 이후에, 획득부(1220)는 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 표준 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들면, 획득부(1220)는 30대 기초대사량의 표준 데이터, 여성 체지방율의 표준 데이터와 같이 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 13개의 주요 지표에 대한 표준 데이터를 획득 및 수집할 수 있다.
여기서, 본 발명의 획득부(1220)는 사분위수(Box-Plot)를 이용하여 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기 및 체질량지수(BMI)의 순서로 이상치를 제외한 각 주요 기표의 표준 데이터를 획득할 수 있다. 상기 이상치는 관측된 데이터의 범위에서 많이 벗어난 아주 작은 값이나 큰 값을 의미하며, 획득부(1220)는 이상치(Outlier)를 제거함으로써, 특정 범위를 벗어나는 데이터로 인한 분석 및 모델링 결과의 오차 및 오류를 최소화한다.
산정부(1230)는 표준 데이터를 이용하여 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정한다.
산정부(1230)는 표준등급 산정표를 기반으로 표준 데이터를 이용하여 회원에 대한 제1 등급 내지 제5 등급의 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 산정할 수 있다. 산정부(1230)는 건강보험공단에서 제공하는 국민체력실태조사표, 연도별 한국인 표준등급 산정표를 이용하여 표준 데이터에 대한 회원의 제1 등급 내지 제5 등급의 표준등급을 산정할 수 있다.
제공부(1240)는 표준 데이터 및 유산소/무산소 표준등급을 기반으로 회원에 대한 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공한다.
제공부(1240)는 표준 데이터, 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 기반으로 회원의 운동 가능성에 대한 운동 부하량을 산정하며, 운동 부하량으로부터 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출하여 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공할 수 있다. 제공부(1240)는 산정된 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급에 따라 표본 알고리즘을 이용하여 각 주차별(1~4주, 5~8주, 9~12주, 12주 이상) 운동 부하량을 조정하여 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출할 수 있다. 이때, 운동 부하는 운동을 통해 얻어진 신체적 및 심리적 자극을 의미하고, 운동 부하량은 그 정도를 수치로 나타내는 값이다.
나아가, 제공부(1240)는 도출된 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 이용하여 운동처방 데이터베이스를 업데이트할 수 있다. 회원에게 운동 처방 가이드를 제공한 후, 약 3개월 후 재측정을 통해 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 업데이트하여 제공할 수 있으며, 업데이트된 정보는 운동처방 데이터베이스에 저장되어 유지될 수 있다.
비록, 도 12의 시스템에서 그 설명이 생략되었더라도, 도 12을 구성하는 각 구성 수단은 도 1 내지 도 11에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있으며, 이는 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법에 있어서,
    회원의 회원정보에 기반하여 처방에 필요한 주요 지표에 따른 신체정보를 수집하며, 문진표에 따른 설문정보와 질환력 및 가족력의 건강검진정보를 수집하는 단계;
    신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로 상기 수집된 정보를 통해 회원의 표준집단 데이터를 추출하여 표준 데이터를 획득하는 단계;
    상기 표준 데이터를 이용하여 상기 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정하는 단계; 및
    상기 표준 데이터 및 상기 유산소/무산소 표준등급을 기반으로 상기 회원에 대한 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 주요 지표는
    신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기, 체질량지수(BMI) 및 기초대사량(BMR)의 13가지 항목이며,
    상기 신체표준 코호트 데이터베이스는
    특정 기간 동안 공통된 신체표준 특성을 갖는 집단의 운동 패턴 및 신체 패턴을 비교 및 분석한 데이터를 나타내고,
    상기 획득하는 단계는
    상기 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 13개의 주요 지표에서의 최소값과 최대값, 그리고 백분위수의 통계량 및 제1 등급 내지 제5 등급의 구간을 나타내는 상기 표준집단 데이터를 추출하며, 상기 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 상기 표준 데이터를 획득 및 수집하며,
    상기 획득하는 단계는
    상기 표준집단 데이터에서 사분위수(Box-Plot)를 이용하여 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기, 체질량지수(BMI) 및 기초대사량(BMR)의 순서로 이상치를 제외한 각 주요 기표의 상기 표준 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는, 운동 처방 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수집하는 단계는
    상기 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 성별 및 나이의 상기 회원정보를 기반으로 하며, 측정장비를 통해 상기 주요 지표에 대한 상기 신체정보를 수집하는, 운동 처방 방법.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 수집하는 단계는
    상기 회원정보를 기반으로, 상기 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 문진표에 대한 상기 설문정보를 수집하는, 운동 처방 방법.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 산정하는 단계는
    표준등급 산정표를 기반으로 상기 표준 데이터를 이용하여 상기 회원에 대한 제1 등급 내지 제5 등급의 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 산정하는, 운동 처방 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는
    상기 표준 데이터, 상기 유산소 표준등급 및 상기 무산소 표준등급을 기반으로 상기 회원의 운동 가능성에 대한 운동 부하량을 산정하며, 상기 운동 부하량으로부터 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출하여 상기 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는, 운동 처방 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는
    산정된 상기 유산소/무산소 표준등급에 따라 표본 알고리즘으로 인해 각 주차별 상기 운동 부하량을 조정하는 것을 특징으로 하는, 운동 처방 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는
    도출된 상기 유산소 운동 처방 가이드 및 상기 무산소 운동 처방 가이드를 이용하여 운동처방 데이터베이스를 업데이트하는 것을 특징으로 하는, 운동 처방 방법.
  11. 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 시스템에 있어서,
    회원의 회원정보에 기반하여 처방에 필요한 주요 지표에 따른 신체정보를 수집하며, 문진표에 따른 설문정보와 질환력 및 가족력의 건강검진정보를 수집하는 수집부;
    신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로 상기 수집된 정보를 통해 회원의 표준집단 데이터를 추출하여 표준 데이터를 획득하는 획득부;
    상기 표준 데이터를 이용하여 상기 회원에 대한 유산소/무산소 표준등급을 산정하는 산정부; 및
    상기 표준 데이터 및 상기 유산소/무산소 표준등급을 기반으로 상기 회원에 대한 유산소 운동 및 무산소 운동의 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는 제공부를 포함하되,
    상기 주요 지표는
    신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기, 체질량지수(BMI) 및 기초대사량(BMR)의 13가지 항목이며,
    상기 신체표준 코호트 데이터베이스는
    특정 기간 동안 공통된 신체표준 특성을 갖는 집단의 운동 패턴 및 신체 패턴을 비교 및 분석한 데이터를 나타내고,
    상기 획득부는
    상기 신체표준 코호트 데이터베이스를 기반으로, 13개의 주요 지표에서의 최소값과 최대값, 그리고 백분위수의 통계량 및 제1 등급 내지 제5 등급의 구간을 나타내는 상기 표준집단 데이터를 추출하며, 상기 표준집단 데이터에서 회원식별번호, 연령별, 성별, 신체정보별, 질환정보별 및 문진정보별로 상기 표준 데이터를 획득 및 수집하며,
    상기 획득부는
    상기 표준집단 데이터에서 사분위수(Box-Plot)를 이용하여 신장, 체중, 체지방율, 최대혈압, 최저혈압, 안정시 심박수, 최대산소섭취량, 윗몸일으키기, 악력, 눈감고 외발서기, 앞으로 굽히기, 체질량지수(BMI) 및 기초대사량(BMR)의 순서로 이상치를 제외한 각 주요 기표의 상기 표준 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는, 운동 처방 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 수집부는
    상기 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 성별 및 나이의 상기 회원정보를 기반으로 하며, 측정장비를 통해 상기 주요 지표에 대한 상기 신체정보를 수집하는, 운동 처방 시스템.
  13. 삭제
  14. 제12항에 있어서,
    상기 수집부는
    상기 회원정보를 기반으로, 상기 회원으로부터 입력된 회원식별정보, 생활습관정보, 생활영양정보, 생활건강정보 및 생활운동정보 문진표에 대한 상기 설문정보를 수집하는, 운동 처방 시스템.
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 제11항에 있어서,
    상기 산정부는
    표준등급 산정표를 기반으로 상기 표준 데이터를 이용하여 상기 회원에 대한 제1 등급 내지 제5 등급의 유산소 표준등급 및 무산소 표준등급을 산정하는, 운동 처방 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 제공부는
    상기 표준 데이터, 상기 유산소 표준등급 및 상기 무산소 표준등급을 기반으로 상기 회원의 운동 가능성에 대한 운동 부하량을 산정하며, 상기 운동 부하량으로부터 유산소 운동 처방 가이드 및 무산소 운동 처방 가이드를 도출하여 상기 맞춤형 운동 처방 가이드를 제공하는, 운동 처방 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 제공부는
    산정된 상기 유산소/무산소 표준등급에 따라 표본 알고리즘으로 인해 각 주차별 상기 운동 부하량을 조정하는 것을 특징으로 하는, 운동 처방 시스템.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 제공부는
    도출된 상기 유산소 운동 처방 가이드 및 상기 무산소 운동 처방 가이드를 이용하여 운동처방 데이터베이스를 업데이트하는 것을 특징으로 하는, 운동 처방 시스템.
KR1020210112194A 2021-08-25 2021-08-25 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템 KR102652415B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210112194A KR102652415B1 (ko) 2021-08-25 2021-08-25 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210112194A KR102652415B1 (ko) 2021-08-25 2021-08-25 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20230030688A KR20230030688A (ko) 2023-03-07
KR102652415B1 true KR102652415B1 (ko) 2024-04-01

Family

ID=85512804

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210112194A KR102652415B1 (ko) 2021-08-25 2021-08-25 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102652415B1 (ko)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100475632B1 (ko) * 2002-02-07 2005-03-10 (주) 지우솔루션 지능형 전문가 시스템을 이용한 지식 기반 운동 처방 방법및 장치
KR101534811B1 (ko) * 2013-06-18 2015-07-08 한국생산기술연구원 기초체력평가를 이용한 네트워크 기반 운동처방 방법 및 그 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR20230030688A (ko) 2023-03-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20210090709A1 (en) Automated health data acquisition, processing and communication system
Zivkovic et al. A simple method for assessment of muscle force, velocity, and power producing capacities from functional movement tasks
da Silva et al. High-intensity interval training in patients with type 2 diabetes mellitus: a systematic review
US8793144B2 (en) Treatment effect prediction system, a treatment effect prediction method, and a computer program product thereof
Morton et al. Modeling human performance in running
KR20200029180A (ko) Ai 기반의 스마트 코칭 방법
CN108198603A (zh) 一种基于个人体检信息的营养饮食推荐方法
Ummels et al. Counting steps in activities of daily living in people with a chronic disease using nine commercially available fitness trackers: Cross-sectional validity study
CN105321135A (zh) 一种个性化运动处方设计方法和系统
EP2710503A1 (en) Optical data capture of exercise data in furtherance of a health score computation
US20210162261A1 (en) Methods and systems for generating physical activity sets for a human subject
US11482333B2 (en) Method and an apparatus for determining injury risk of a person based on physiological data
Chan et al. Wearable activity monitors in home based exercise therapy for patients with intermittent claudication: a systematic review
CN106999104A (zh) 心肺健康评估
Ameli et al. Quantitative and non-invasive measurement of exercise-induced fatigue
Zhong Experiment of biological pulse sensor and its application in physical education
Miller et al. Analysis of rate of force development as a vertical jump height predictor
KR102652415B1 (ko) 운동 처방 알고리즘을 이용한 운동 처방 방법 및 그 시스템
Nelson et al. Associations between the physical activity vital sign and cardiometabolic risk factors in high-risk youth and adolescents
Schmidt et al. Quantifying jump-specific loads in beach volleyball by an inertial measurement device
US20210169351A1 (en) Healthcare device and healthcare system using same
de Oliveira et al. Validity of a mobile-based specific test to estimate metabolic thresholds in boxers
Angoorani et al. Evaluation of Cardiorespiratory Fitness and Its Correlation with Team Performance, Player Position and Physical Characteristics in the Soccer Premium League of Iran
Bautista et al. The influence of calculation method and relative strength on the load-velocity relationship in bench press exercise
CN113221012A (zh) 一种基于群体画像的社区健身活动推荐方法

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant