KR20120049076A - Real-time calori calculation method using tri-accelerometer sensor - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method for calculating calorie by using a 3D accelerator sensor is provided to accurately obtain an amount of energy consumed by using an output of the 3D accelerator sensor and the weight of a user. CONSTITUTION: The sum of energy changed from an output of a 3D accelerator sensor is produced according to a physical action of a user for a preset time(S1). An amount of energy consumed is produced according to the physical action of the user by using the sum of energy and the weight of the user(S2).

Description

3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법{REAL-TIME CALORI CALCULATION METHOD USING TRI-ACCELEROMETER SENSOR}Real-time calorie calculation method using 3D acceleration sensor {REAL-TIME CALORI CALCULATION METHOD USING TRI-ACCELEROMETER SENSOR}

본 발명은 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 사람의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)를 계산하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a real-time calorie calculation method using a three-dimensional acceleration sensor, and more particularly to a technology for calculating the energy consumption (Kcal) according to the physical behavior of a person.

사람의 물리적인 행동(Physical Activity)은 건강한 몸을 유지하는데 중요한 요인으로 작용하고 있다. 물리적인 행동은 과체중과 비만의 예방과 치료에 있어서 중요한 구성요소로써, 물리적인 행동을 통하여 체중 감량과 체중 유지에 필요한 에너지를 소비하게 된다. 따라서 이 체중 감량과 체중 유지를 수행하기 위해서는 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)이 어느 정도인지에 대해서 예측하는 기술이 제시되고 있다. 이 중에는 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터를 이용하여 에너지 소비량을 계산하는 기술이 있다. 이렇게 계산된 에너지 소비량은 사용자 정보와 결합 되어 활동량, 생활패턴 등과 같은 다양한 행동양식을 산출하기 위한 정보로 사용되며, 운동량 측정이나 BMI(Body Mass Index) 계산과 같이 건강상태를 측정하는데 많이 활용되고 있어서 중요성이 높아지고 있다. Physical activity is a key factor in maintaining a healthy body. Physical behavior is an important component in the prevention and treatment of overweight and obesity. Physical behavior consumes energy for weight loss and weight maintenance. Therefore, in order to perform weight loss and weight maintenance, a technique for predicting how much energy consumption (Kcal) according to physical behavior has been proposed. Among them is a technique for calculating energy consumption using acceleration data that changes according to physical behavior. The energy consumption calculated in this way is used to calculate various behaviors such as activity and life patterns, combined with user information, and is widely used to measure health status such as exercise amount or body mass index (BMI) calculation. The importance is increasing.

따라서 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터로부터 에너지 소비량으로 정확하게 변환하는 기술이 요구되고 있다. Therefore, there is a need for a technique for accurately converting the energy consumption from the acceleration data that changes according to physical behavior.

물리적인 행동에 따른 변화되는 가속도 데이터로부터 에너지 소비량으로 변환하는 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법이 제안된다.A real-time calorie calculation method using a three-dimensional acceleration sensor that converts the acceleration data that changes according to physical behavior into energy consumption is proposed.

본 발명의 일 양상에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은, 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계; 와 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계를 포함한다.Real-time calorie calculation method using a three-dimensional acceleration sensor according to an aspect of the present invention, the step of obtaining the sum of the energy converted from the output values of the three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user for a set time; And calculating energy consumption according to the physical behavior of the user by using the sum of the obtained energies and the weight of the user.

상기 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값을 에너지로 변환한다.Obtaining the sum of the energy converted from the output values of the three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user during the set time, each three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user using the following equation Convert the output of to energy.

[[ 수학식Equation ]]

Figure pat00001
Figure pat00001

이때, Ei는 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값에서 변환된 에너지,

Figure pat00002
는 각각 x축, y축, Z축의 가속도 데이터를 제곱하여 얻어진 값이다.In this case, E i is the energy converted from the output value of each three-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior,
Figure pat00002
Are values obtained by squaring the acceleration data of the x-axis, y-axis, and Z-axis, respectively.

상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구할 수 있다.The step of obtaining energy consumption according to the physical behavior of the user using the sum of the obtained energies and the weight of the user may calculate the energy consumption according to the physical behavior of the user by using the following equation.

[[ 수학식Equation ]]

Figure pat00003
Figure pat00003

이때, E는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A 및 B는 실수, S는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중을 나타낸다.Where E is the energy consumption according to the user's physical behavior, A and B are real numbers, S is the sum of the energy converted from the output values of the 3-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior for a set time, W is the user's Indicates weight.

상기 A는 0.1002일 수 있다.A may be 0.1002.

상기 B는 1.525일 수 있다.B may be 1.525.

상기 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은, 상기 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계 이전에, 3축 가속도 센서의 영점을 보정 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
The real-time calorie calculation method using the three-axis acceleration sensor may further include correcting the zero point of the three-axis acceleration sensor before the step of obtaining the sum of the energy converted from the output values of the three-axis acceleration sensor.

본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 따르면, 3차원 가속도 센서의 출력 값을 에너지로 변환하고 변환된 에너지와 사용자의 체중을 이용하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구함으로써, 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터로부터 에너지 소비량으로 정확하게 변환할 수 있다.According to the real-time calorie calculation method using the three-dimensional acceleration sensor according to an embodiment of the present invention, by converting the output value of the three-dimensional acceleration sensor into energy and the energy according to the physical behavior of the user using the converted energy and the user's weight By calculating the consumption, it is possible to accurately convert energy consumption from acceleration data that change according to physical behavior.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 대한 플로차트이다.
도 2는 성별에 따른 Kcal와 S의 산점도.
도 3은 성별에 따른 S와 Kcal/Kg의 산점도.
도 4는 성별에 따른 Kcal/Kg와 ln(s)의 산점도.
도 5는 잔차분석에 대한 그래프.
도 6은 실제 관측치와 회귀식의 직선관계를 보여주는 그래프.
도 7은 Kcal/Kg의 예측치와 95% 신뢰구간을 보여주는 그래프.1 is a flowchart of a real-time calorie calculation method using a three-dimensional acceleration sensor according to an embodiment of the present invention.
2 is a scatterplot of Kcal and S according to gender.
3 is a scatter plot of S and Kcal / Kg according to gender.
4 is a scatter plot of Kcal / Kg and ln (s) according to gender.
5 is a graph for residual analysis.
6 is a graph showing a linear relationship between actual observations and a regression equation.
7 is a graph showing the predicted value of Kcal / Kg and 95% confidence interval.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the following description of the present invention, detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear. In addition, terms to be described below are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intention or custom of a user or an operator. Therefore, the definition should be made based on the contents throughout the specification.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 대한 플로차트이다. 이때, 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은 3차원 가속도 센서를 구비하고 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하고, 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 활동량 측정장치에 의해서 수행될 수 있다.1 is a flowchart of a real-time calorie calculation method using a three-dimensional acceleration sensor according to an embodiment of the present invention. In this case, the real-time calorie calculation method using the three-dimensional acceleration sensor is provided with a three-dimensional acceleration sensor and obtains the sum of the energy converted from the output values of the three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user for a set time, and the It may be performed by the activity measuring device for calculating the energy consumption according to the physical behavior of the user using the sum and the weight of the user.

도시된 바와 같이, 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구한다(S1). 이때, 아래의 수학식 1을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값을 에너지로 변환할 수 있다.As shown, the sum of the energy converted from the output values of the three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user for a set time (S1). In this case, the output value of each 3-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user can be converted into energy using Equation 1 below.

Figure pat00004
Figure pat00004

이때, Ei는 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값에서 변환된 에너지,

Figure pat00005
는 각각 x축, y축, Z축의 가속도 데이터를 제곱하여 얻어진 값이다. 그리고, i는 i번째 데이터를 나타낸다.In this case, E i is the energy converted from the output value of each three-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior,
Figure pat00005
Are values obtained by squaring the acceleration data of the x-axis, y-axis, and Z-axis, respectively. And i represents the i-th data.

이후, 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구한다. 이때, 아래의 수학식 2를 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구할 수 있다.Then, the energy consumption according to the physical behavior of the user is obtained using the sum of the obtained energies and the weight of the user. At this time, the energy consumption according to the physical behavior of the user can be obtained using Equation 2 below.

Figure pat00006
Figure pat00006

이때, E는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A 및 B는 실수, S는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중을 나타낸다. 그리고, A는 0.1002이고, B는 1.525일 수 있다. Where E is the energy consumption according to the user's physical behavior, A and B are real numbers, S is the sum of the energy converted from the output values of the 3-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior for a set time, W is the user's Indicates weight. A may be 0.1002 and B may be 1.525.

한편 본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은, S1 단계, 즉 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계 이전에, 3축 가속도 센서의 영점을 보정할 수 있다.
Meanwhile, in the real-time calorie calculation method using the 3-axis acceleration sensor according to the embodiment of the present invention, before the step S1, that is, the step of obtaining the sum of the energy converted from the output values of the 3-axis acceleration sensor, the zero point of the 3-axis acceleration sensor is calculated. You can correct it.

이러한 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법이 적용된 활동량 측정장치의 에너지 소비량 변환성능 및 활동량 측정장치에서 적용될 에너지 소비량을 구하기 위한 수학식 2의 산출과정에 대해서 살펴보기로 한다.The calculation process of Equation 2 for calculating the energy consumption conversion performance of the activity measurement device to which the real-time calorie calculation method using the three-dimensional acceleration sensor according to the embodiment of the present invention is applied and the energy consumption to be applied in the activity measurement device will be described. do.

실험 데이터 획득을 위하여 건강한 성인을 대상으로 실험 참가자를 모집하여 21세에서 38세 사이의 성인 남여 59명을 선발하였다. 이들 피험자의 몸무게는 49.70Kg에서 115.70Kg이고 평균 나이는 28세이다. 본 실험에 참가한 실험 대상자의 특징은 아래의 표 1과 같으며 트레드밀에서 다양한 걸음 속력의 가속도 출력 데이터를 획득하여 실험하였다.To obtain experimental data, 59 adult men and women between the ages of 21 and 38 were selected from healthy participants. The subjects weighed 49.70 Kg to 115.70 Kg with an average age of 28 years. The characteristics of the test subjects who participated in this experiment are shown in Table 1 below, and the experiments were obtained by acquiring acceleration output data of various step speeds in the treadmill.

Figure pat00007
Figure pat00007

피험자들은 호흡가스대사분석기(K4B2)를 착용하고 오른쪽 팔 상박과 오른쪽 허리에 본 발명이 적용된 활동량 측정기를 부착하였다. 그리고 Actical은 왼쪽 허리에 부착 후 트레드밀 위에서 편히 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 가볍게 뛰기, 뛰기, 빨리 뛰기의 순서대로 속력을 달리하면서 각 단계별로 5분씩 진행하였다. 테스트 프로토콜은 운동생리학 연구자의 자문을 통해 얻어진 것이며 중간에 1분씩 불완전 휴식 단계가 포함되어 있는 것은 운동을 함에 있어 호흡이 안정되기까지의 시간을 고려하였으며 아래의 표 2와 같이 구성하였다. 신체적 특징을 고려하여 여자는 남자의 트레드밀 속도 보다 1Km/h 작게 설정하였다. 가속도 센서를 왼쪽과 오른쪽 팔에 부착하였을 때 센서 데이터 출력 값의 차이가 많이 없는 것으로 "N.Twomey, S.Faul, W.P. Marnane, Comparison of accelerometer-based energy expenditure estimation algorithms, Pervasive Computing Technologies for Healthcare 4th international conference on, pp1-8, 2010"에 기재되어 있으므로, 오른쪽 팔에 부착하였다. The subjects wore a respiratory gas metabolism analyzer (K4B2) and attached the activity meter to which the present invention was applied to the upper arm and upper right arm. After attaching to the left waist, Actical proceeded five minutes for each step, varying in speed in order of walking, walking, walking fast, running lightly, running fast, and running fast on the treadmill. The test protocol was obtained through the advice of an exercise physiologist. The one minute incomplete rest phase included the time taken to stabilize breathing during exercise. In consideration of physical characteristics, women set 1 km / h lower than the treadmill speed of men. When the accelerometer is attached to the left and right arms, there is no significant difference in the sensor data output values. "N.Twomey, S.Faul, WP Marnane, Comparison of accelerometer-based energy expenditure estimation algorithms, Pervasive Computing Technologies for Healthcare 4th international conference on, pp1-8, 2010 "and attached to the right arm.

Figure pat00008
Figure pat00008

표 2와 같은 테스트 프로토콜에 따른 사용자의 물리적인 행동에 따라 3차원 가속도 센서의 출력 값으로부터 에너지를 변환하고 이를 이용하여 사용자의 에너지 소비량을 구하기 위한 공식의 산출과정에 대해서 살펴보기로 한다.According to the test protocol as shown in Table 2, the process of calculating the formula for calculating the energy consumption of the user by converting energy from the output value of the 3D acceleration sensor according to the user's physical behavior will be described.

3축 가속도 센서는 Simple 0g x, 0g y, +1g z calibration 방법을 이용하여 영점 보정을 하였다.  The 3-axis accelerometer was calibrated using the Simple 0g x, 0g y and + 1g z calibration methods.

이후, 3축 가속도 센서의 출력 값에는 회전성분이 포함되므로 이를 고려하지 않고 하나의 대표 값으로 처리하기 위하여 상기 수학식 1과 같은 에너지값으로 변환한다. Since, since the rotation value is included in the output value of the three-axis acceleration sensor, it is converted into an energy value as shown in Equation 1 to process as one representative value without considering this.

호흡가스대사분석기(K4B2)와 Actical에서 획득된 데이터와 매칭을 위해 개발된 활동량 측정기에서 가속도 센서 Raw 데이터를 아래의 수학식 3과 같이 가공하였다. 여기서 n은 1분간 데이터로써 그 값은 1920이다. S는 에너지 값에 대한 합이다.The acceleration sensor raw data was processed as shown in Equation 3 below in the activity detector developed to match the data obtained from the respiratory gas metabolism analyzer (K4B2) and the actical. Where n is 1 minute data and its value is 1920. S is the sum of the energy values.

Figure pat00009
Figure pat00009

회귀 공식을 유추하기 위하여 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 산점도를 그렸다. 도 2는 성별에 따른 Kcal와 수학식 3을 통해 얻은 S의 산점도이다. "0"은 남자, "1"은 여자를 나타내며 여자보다 남자가 같은 S에 비해 Kcal가 더 높게 나오는 것을 알 수 있다. Kcal가 몸무게에 크게 의존적이라는 가정이라면 이는 남자보가 여자의 몸무게가 더 작기 때문에 당연한 결과라고 판단된다. 따라서 Kcal과 S를 각각의 피험자 몸무게로 나눈 값과의 산점도를 그려보면 도 3과 같이 성별에 상관없이 산점도가 고루 분포하는 것을 알 수 있다. 하지만 여전히 Kcal/Kg 값과 S의 값이 선형적이지 않다는 것을 알 수 있고 이는 선형 회귀분석을 적용하기 위해 변수 변환을 하여 선형적으로 바꿀 필요가 있다. 도 3에서 산점도가 로그형이기 때문에 S값에 ln을 취하면 선형관계가 된다는 것을 짐작할 수 있다. Kcal/Kg과 ln(s)의 관계는 도 4의 산점도에서 보이는 바와 같이 선형관계에 있다는 것을 알 수 있다. 실제로 두 변수간의 상관계수를 구해보면 r=0.983으로 1에 상당히 가까우므로 선형관계에 있다는 것을 알 수 있다.To infer the regression formula, a scatter plot was drawn using the experimental data. 2 is a scatter plot of S obtained through Kcal and Equation 3 according to gender. "0" indicates a man, "1" indicates a woman, and the male has a higher Kcal than the same S than a woman. Assuming that Kcal is heavily dependent on weight, this is a natural result because the male boy's weight is smaller. Therefore, if you draw a scatter plot of Kcal and S divided by the weight of each subject, it can be seen that the scatter plot is evenly distributed regardless of gender as shown in FIG. 3. However, we can still see that the values of Kcal / Kg and S are not linear, which needs to be changed linearly by applying a variable transformation to apply linear regression. Since the scatter plot in FIG. 3 is logarithmic, it can be assumed that the linear relationship is obtained when ln is taken as the S value. It can be seen that the relationship between Kcal / Kg and ln (s) is in a linear relationship as shown in the scatter plot of FIG. 4. In fact, the correlation coefficient between two variables is r = 0.983, which is quite close to 1, so it is in a linear relationship.

변수변환을 통해 얻은 Kcal/Kg와 ln(s)의 선형 회귀 분석을 하기 위해 아래의 수학식 4의 선형회귀 모형을 적용하였다.In order to analyze the linear regression of Kcal / Kg and ln (s) obtained through the variable transformation, the linear regression model of Equation 4 is applied.

Figure pat00010
Figure pat00010

이때 α는 회귀계수, 모수, 절편이고, β는 회귀계수, 설명변수 x의 기울기, 설명변수 x가 한 단위 증가할 때마다 종속변수 y의 증가량(미분계수)이고, Y는 Kcal/Kg이고, X는 설명변수(S)이고, e는 오차항(errorterm)이다.Where α is the regression coefficient, the parameter, and the intercept, β is the regression coefficient, the slope of the explanatory variable x, the increment of the dependent variable y (differential coefficient) each time the explanatory variable x is increased by one unit, and Y is Kcal / Kg, X is the explanatory variable (S) and e is the error term.

수학식 4의 회귀모형 추정을 위하여 최소자승법(Ordinary Least Square)을 이용하여

Figure pat00011
을 최소화하는 수학식 4의 α, β를 추정하면 수학식 5의 Q를 최소화하는 추정치
Figure pat00012
를 편미분 하여 그 결과를 0으로 하는 수학식 6 및 7과 같은 정규방정식의 해를 구하면 수학식 8 및 9와 같다.In order to estimate the regression model of Equation 4, the least square method is used.
Figure pat00011
Estimating α and β in Equation 4 to minimize the Equation 4 minimizes Q in Equation 5
Figure pat00012
By solving partial differential equations and solving the normal equations such as Equations 6 and 7, the result is equal to Equations 8 and 9.

Figure pat00013
Figure pat00013

Figure pat00014
Figure pat00014

Figure pat00015
Figure pat00015

Figure pat00016
Figure pat00016

Figure pat00017
Figure pat00017

Figure pat00018
Figure pat00018

수학식 10은 최소 자승 추정치 수학식 8 및 9를 이용하여 얻은 회귀식이다. 수학식 4의 기울기 회귀계수 (β)를 추정하기 위하여 설명변수의 유의성 검정을 하였다. 이를 위해 귀무가설

Figure pat00019
에 대한 가설검정 결과, 표 3과 같다. P값(유의확률)이 0.05보다 작으므로 유의하다는 것을 알 수 있다. Equation 10 is a regression equation obtained using the least squares estimates 8 and 9. The significance test of the explanatory variables was performed to estimate the slope regression coefficient (β) of Equation 4. To this end, the null hypothesis
Figure pat00019
The hypothesis test results for, as shown in Table 3. It can be seen that the P value (significance probability) is less than 0.05.

Figure pat00020
Figure pat00020

도 5에서 보는 바와 같이 선형성, 등분산성이 없을만한 특별한 패턴이 존재하지 않는다. 스튜던트화된 잔차를 분석하여 잔차가 2 이상인 값을 제거하고 10번의 필터링 후에 수학식 2와 같은 회귀식을 도출하였다. 관측치 개수는 337개였으나 101개가 이상치로 판단되어 236개의 데이터만을 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 여기서 이상치가 많은 이유는 사람에 따라 걷거나 뛰는 동작 패턴이 다양하기 때문인 것으로 추정된다. 이때 도출된 회귀식인 수학식 2는 t=81.329, p<0.001, R2=0.966의 조건을 만족한다. As shown in FIG. 5, there is no special pattern that may be lacking linearity and equal dispersion. Studentized residuals were analyzed to remove values with a residual value of 2 or more, and 10 regressions were obtained after filtering 10 times. Although the number of observations was 337, 101 were determined to be outliers and regression analysis was performed using only 236 data. The reason why there are many outliers is presumed to be due to the variety of motion patterns of walking or running depending on the person. Equation 2, which is a regression equation derived from the above, satisfies the condition of t = 81.329, p <0.001, R 2 = 0.966.

도 6은 실제 관측치와 회귀식의 직선관계를 보여주며 도 7은 신뢰구간(95%)을 보여주는 그래프이다.6 shows a linear relationship between actual observations and a regression equation, and FIG. 7 is a graph showing a confidence interval (95%).

본 발명의 실시예에 따른 칼로리 계산방법에 적용되는 수학식 2와, Actical의 AEE1, AEE2의 성능을 수학식 11과 같이 RSME(Root Mean Square Error)를 구하고 실제 호흡가스대사분석기에서 나온 Kcal 값과의 정확도를 수학식 (12)와 같이 구하여서 표 4에 정리하였다.Equation 2 applied to the calorie calculation method according to an embodiment of the present invention, and the performance of AEE1, AEE2 of Actical to obtain the root mean square error (RSME) as shown in Equation 11 and the Kcal value from the actual respiratory gas metabolism analyzer The accuracy of is calculated as shown in equation (12) and summarized in Table 4.

Figure pat00021
Figure pat00021

Figure pat00022
Figure pat00022

Figure pat00023
Figure pat00023

표 4에서 나타내는 값은 이상치로 판단된 모든 데이터를 포함한 수치로써 RMSE가 Actical에 비해 작다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 발명이 호흡가스대사분석기(K4B2)에서 나온 기준 Kcal 보다 정확하게 예측된다는 것을 알 수 있으며 정확도(P)도 약 10%가량 더 향상되었다.The value shown in Table 4 includes all data judged to be outliers, and it can be seen that RMSE is smaller than Actical. Therefore, it can be seen that the present invention is predicted more accurately than the reference Kcal from the respiratory gas metabolism analyzer (K4B2), and the accuracy (P) is also improved by about 10%.

피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical, 활동량 측정기를 착용하고 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음에 대해서 테스트를 진행하였으며 Actical에 측정된 활동량 AEE1, AEE2와 본 발명에 따른 수학식 2를 이용하여 측정한 활동량을 비교하였다. 그 결과 호흡가스 대사분석기(K4B2)의 Kcal 기준으로 제안한 알고리즘이 성능이 Actical 보다 우수함을 확인할 수 있다.
Twenty-nine subjects were tested on treadmills using various respiratory gas metabolism analyzers (K4B2), Actical, and Activity Meters, and tested for various speed steps according to the test protocol. The amount of activity measured using Equation 2 was compared. As a result, we can confirm that the proposed algorithm based on Kcal standard of respiratory gas metabolism analyzer (K4B2) is superior to Actical.

이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
So far, the present invention has been described with reference to the embodiments. Those skilled in the art will understand that the present invention may be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the above-described examples, but should be construed to include various embodiments within the scope and equivalents of the claims.

Claims (6)

설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계; 와
상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계를 포함하는, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법.Obtaining a sum of energies converted from output values of the 3-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user for a set time; Wow
Using the sum of the obtained energy and the weight of the user to obtain the energy consumption according to the physical behavior of the user, real-time calorie calculation method using a three-axis acceleration sensor. 제 1 항에 있어서,
상기 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값을 에너지로 변환하는, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법.
[ 수학식 ]
Figure pat00024

이때, Ei는 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값에서 변환된 에너지,
Figure pat00025
는 각각 x축, y축, Z축의 가속도 데이터를 제곱하여 얻어진 값이다.The method of claim 1,
Obtaining the sum of the energy converted from the output values of the three-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior during the set time,
Real-time calorie calculation method using a three-axis acceleration sensor for converting the output value of each three-axis acceleration sensor according to the physical behavior of the user to the energy using the following equation.
[ Equation ]
Figure pat00024

In this case, E i is the energy converted from the output value of each three-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior,
Figure pat00025
Are values obtained by squaring the acceleration data of the x-axis, y-axis, and Z-axis, respectively. 제 1 항에 있어서,
상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계는,
아래의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법.
[ 수학식 ]
Figure pat00026

이때, E는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A 및 B는 실수, S는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중을 나타낸다.The method of claim 1,
Obtaining energy consumption according to the physical behavior of the user using the sum of the obtained energy and the weight of the user,
Real-time calorie calculation method using a three-axis acceleration sensor to calculate the energy consumption according to the physical behavior of the user using the following equation.
[ Equation ]
Figure pat00026

Where E is the energy consumption according to the user's physical behavior, A and B are real numbers, S is the sum of the energy converted from the output values of the 3-axis acceleration sensor according to the user's physical behavior for a set time, W is the user's Indicates weight. 제 3 항에 있어서,
상기 A는 0.1002인, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법.The method of claim 3, wherein
A is 0.1002, real-time calorie calculation method using a three-axis acceleration sensor. 제 3 항에 있어서,
상기 B는 1.525인, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법.The method of claim 3, wherein
B is 1.525, real-time calorie calculation method using a three-axis acceleration sensor. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은,
상기 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계 이전에, 3축 가속도 센서의 영점을 보정 하는 단계를 더 포함하는, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법.
6. The method according to any one of claims 1 to 5,
The real-time calorie calculation method using the three-axis acceleration sensor,
Comprising the step of correcting the zero point of the three-axis acceleration sensor, prior to obtaining the sum of the energy converted from the output values of the three-axis acceleration sensor, real-time calorie calculation method using a three-axis acceleration sensor.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017160080A1 (en) * 2016-03-15 2017-09-21 아주대학교산학협력단 Device and method for estimating calorie consumption
KR101885189B1 (en) * 2017-09-06 2018-08-03 코스모전기 주식회사 Electrical safety diagnosis type power distributing board having earthquake-proof alarm function
CN112050829A (en) * 2019-06-06 2020-12-08 华为技术有限公司 Motion state determination method and device

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100601981B1 (en) * 2005-01-14 2006-07-18 삼성전자주식회사 Method and apparatus for monitoring human activity pattern
JP5089200B2 (en) * 2007-03-09 2012-12-05 特定非営利活動法人熟年体育大学リサーチセンター Calorie consumption calculation method and portable calorie consumption measurement device

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017160080A1 (en) * 2016-03-15 2017-09-21 아주대학교산학협력단 Device and method for estimating calorie consumption
KR101885189B1 (en) * 2017-09-06 2018-08-03 코스모전기 주식회사 Electrical safety diagnosis type power distributing board having earthquake-proof alarm function
CN112050829A (en) * 2019-06-06 2020-12-08 华为技术有限公司 Motion state determination method and device

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