KR20130096310A - 피로 지수 및 그 사용 - Google Patents

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KR20130096310A
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테레사 아라고네스
애니 첸
애드리아나 게레로
크리스티 셀프
제이 블라닉
폴 윈스퍼
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나이키 인터내셔널 엘티디.
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Abstract

예시적인 실시예는 운동 동작 및/또는 운동을 수행하는 사용자를 모니터링하고 피로값을 생성하도록 된 시스템, 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다. 피로값은 다른 그룹에 대해 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 근육 피로값에 대해 제1 값이 결정되고, 호흡 피로값에 대해 제2 값이 결정될 수 있다. 다른 실시예에서, 제1 값은 제1 근육 그룹에 속할 수 있고, 제2 값은 제2 근육 그룹에 속할 수 있다. 운동 동작 및/또는 운동 세션 중에 획득된 값으로부터 피로 지수가 생성될 수 있다. 추가의 실시예에서, 누적 피로 지수가 결정될 수 있다. 누적 피로 지수는 여러 운동 세션 중에 얻어진 값을 고려할 수 있다. 또한, 운동 세션을 벗어나서 얻어진 데이터는 피로값 및/또는 지수에 관한 결정시에 고려될 수 있다.

Description

피로 지수 및 그 사용{FATIGUE INDICES AND USES THEROF}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 "자동화된 개인 훈련 방법 및 시스템"이란 명칭으로 2010년 11월 24일자, 2010년 12월 13일자, 2011년 1월 13일자, 2011년 1월 18일자 출원된 미국 가특허 출원 제61/417,102호, 제61/422,511호, 제61/432,472호 및 제61/433,792호의 이익과 우선권을 주장한다. 해당 가출원 각각의 내용은 전체가 임의의 모든 비한정적인 목적으로 참조로 여기에 명시적으로 포함된다. 본 출원은 "자동화된 개인 훈련 방법 및 시스템"이란 명칭으로 2011년 11월 7일자 출원된 미국 정규 특허 출원 제13/290,359호 및 제13/290,478호의 부분 연속 출원으로 해당 출원의 이익과 우선권을 주장한다. 해당 정규 출원 각각의 내용은 전체가 임의의 모든 비한정적인 목적으로 참조로 여기에 명시적으로 포함된다.
대부분의 사람들은 신체 단련의 중요성을 알고 있지만, 많은 이가 규칙적인 운동 프로그램을 유지하는데 필요한 동기 부여에 어려움을 가진다. 일부 사람들은 뛰기, 걷기, 자전거와 같은 지속적으로 반복적인 운동을 포함하는 운동 요법을 유지하는 것을 특히 어려워한다.
추가로, 어떤 사람들은 운동을 작업이나 잡일로 바라봐서 운동을 그들의 일상 생활 중의 즐길 수 있는 측면에서 분리할 수 있다. 때로, 운동 활동과 기타 활동 간의 이러한 분리는 개인이 가질 수 있는 운동에 대한 동기 부여의 정도를 감소시킨다. 또한, 사람들이 운동 활동에 끌리도록 독려하기 위한 운동 활동서비스 및 시스템은 하나 이상의 특별 활동에 너무 집중될 수 있는 반면 개인의 흥미는 무시된다. 이것은 운동 활동에 참가하거나 운동 활동 서비스 및 시스템을 사용하는데 있어서 사용자의 흥미를 더 감소시킬 수 있다.
그러므로, 이러한 문제와 종래 기술의 다른 단점을 다루는 개선된 시스템 및 방법이 요구된다.
다음의 설명은 본 발명의 개시의 일부 측면들에 대한 기본적 이해를 제공하기 위해 단순화된 요약을 제시한다. 이 요약은 본 발명의 개시의 광범위한 개요가 아니다. 이 요약은 본 발명의 개시의 핵심적 또는 중요한 요소를 확인하거나 본 발명의 개시의 범위를 기술하려고 의도된 것이 아니다. 다음의 요약은 단지 본 발명의 개시의 일부 개념들을 하기 설명에 대한 전조로서 단순화된 형태로 제시한 것이다.
본 발명의 개시의 양태는 신체 활동의 임계 수준을 획득하거나 유지하도록 개인들에게 동기 부여하는 것에 관한 것이다. 소정의 이행은 개인들이 규칙적인 운동 프로그램에 참여하도록 동기부여할 수 있다. 일 실시예에서, 피드백은 개인들이 신체 활동에 관련된 하나 이상의 이익을 관찰하는 것을 용이하게 할 수 있다. 그들의 활동에 관한 이익을 실현하는 것에 의해 사용자들은 예컨대, 하나 이상의 규칙적인 활동에 참여하는 것을 통해 운동을 계속하는 것에 힘을 받을 수 있다.
하나 이상의 피로값은 운동 동작 중에 계산될 수 있다. 추가의 실시예에서, 복수의 운동 동작을 포함하는 운동 루틴에 대해 복수의 피로값이 결정될 수 있다. 피로값은 다른 그룹에 대해 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 근육 피로값에 대해 제1 값이 결정되고, 호흡값에 대해 제2 값이 결정된다. 운동 동작 및/또는 운동 세션 중에 얻어진 값으로부터 피도 지수가 생성될 수 있다. 추가의 실시예에서, 누적 피로 지수가 결정될 수 있다. 누적 피로 지수는 여러 운동 세션 중 얻어진 값을 고려할 수 있다. 추가로, 운동 세션 이외에 얻어진 데이터는 피로값 및/또는 피로 지수에 관한 결정시 고려될 수 있다.
예시적인 실시예는 운동을 수행하는 사용자를 모니터링하여 사용자의 재현과 가상 그림자를 생성하도록 구성된 시스템, 방법, 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이다. 일 실시예에 따르면, 가상 그림자는 운동의 적절한 형태(또는 임의의 특정 형태)를 나타낼 수 있다. 추가의 측면은 피로값의 추정에 관한 것이다. 피로값은 사용자의 폼을 적절한 폼과 비교하는 것으로 통해 결정될 수 있다.
실시예의 이들 및 다른 측면들은 첨부 도면을 포함한 본 발명의 개시 전체에 걸쳐 매우 상세하게 논의된다.
본 개시는 유사 참조 번호는 유사 요소를 지시하는 첨부 도면에 한정되지 않고 예시로서 나타내며, 도면에서,
도 1a 및 도 1b는 예시적인 실시예에 따라 개인 훈련을 제공하는 시스템의 일례를 나타내는데, 여기서 도 1a는 운동 활동을 모니터링하도록 된 일례의 네트워크를 나타내고, 도 1b는 예시적인 실시예에 따른 일례의 컴퓨팅 장치를 나타낸다.
도 2a 및 도 2b는 예시적인 실시예에 따라 사용자에 의해 착용될 수 있는 일례의 센서 조립체를 나타낸다.
도 3은 예시적인 실시예에 따라 운동하는 동안 사용자에게 피드백을 제공하는 방법의 일례의 흐름도를 나타낸다.
도 4는 예시적인 실시예에 따라 모니터링 대상의 사용자 신체상의 예시적인 포인트를 나타낸다.
도 5는 예시적인 실시예에 따라 일례의 자세 평가를 나타낸다.
도 6-7은 예시적인 실시예에 따라 사용자에게 운동을 수행하는 방법을 지시하는 가상 트레이너의 예시적인 디스플레이를 나타낸다.
도 8은 예시적인 실시예에 따라 사용자의 이미지에 대한 오니온 스키닝(onion skinning) 그래픽 기법의 일례를 나타낸다.
도 9는 예시적인 실시예에 따라 운동을 수행하는 사용자 아바타의 일례의 디스플레이를 나타낸다.
도 10a 및 10b는 예시적인 실시예에 따라 적절치 않은 폼을 검출하여 사용자에게 피드백을 제공하기 위해 가상 그림자에 대비 사용자 아바타를 묘사하는 일례의 디스플레이를 나타낸다.
도 11은 예시적인 실시예에 따라 사용자 아바타와 가상 그림자 간의 중첩 정도를 보여주는 이미지 분할 섹션의 일례의 디스플레이를 나타낸다.
도 12는 예시적인 실시예에 따라 확대 인서트 뷰를 제공하는 사용자 아바타의 일례의 디스플레이를 나타낸다.
도 13은 일 실시예에 따른 두 개의 피로 지수의 예시적인 차트를 보여준다.
다양한 실시예에 대한 다음의 설명에서는 본 명세서의 일부를 구성하고 본 발명의 개시가 실시될 수 있는 다양한 실시예를 예시로써 나타낸 첨부 도면을 참조한다. 다른 실시예들이 활용될 수 있고 본 발명의 개시의 범위와 취지를 벗어나지 않고 구조적 기능적 변형을 행해질 수 있음을 이해하여야 한다. 또한, 본 발명의 개시의 주제는 본 개시의 측면들을 한정하는 것으로 간주돼서는 안된다. 본 개시의 이익을 향유하는 당업자들은 예시적인 실시예들이 예시로 주어진 주제에 한정되지 않음을 알 것이다.
I. 예시적인 개인 훈련 시스템
A. 예시적인 컴퓨팅 장치
도 1a는 예시적인 실시예에 따른 일례의 개인 훈련 시스템(100)을 나타낸다. 예시적인 시스템(100)은 컴퓨터(102)와 같은 하나 이상의 전자 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터(102)는 전화기, 음악 플레이어, 태블릿, 노트북, 또는 임의의 휴대용 기기와 같은 휴대 단말기를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 컴퓨터(102)는 셋-탑 박스(STB), 데스크탑 컴퓨터, 디지털 비디오 레코더(들)(DVR), 컴퓨터 서버(들), 및/또는 임의의 다른 바람직한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 소정의 구성례에서, 컴퓨터(102)는 예컨대, 마이크로소프트의 XBOX, 소니의 PlayStation, 및/또는 닌텐도의 Wii 게임 콘솔과 같은 게임 콘솔을 포함할 수 있다. 당업자들은 이들이 설명을 목적으로 한 단지 예시적인 콘솔이며, 본 개시는 임의의 콘솔 또는 장치에 한정되지 않음을 알 것이다.
도 1b로 잠시 돌아가면, 컴퓨터(102)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(106)을 포함할 수 있는 컴퓨팅 유닛(104)을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛(106)은 예컨대 마이크로프로세서 소자와 같이 소프트웨어 명령을 실행하기 위한 임의의 종류의 프로세싱 소자일 수 있다. 컴퓨터(102)는 메모리(108)와 같은 다양한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함할 수 있다. 메모리(108)는 한정되는 것은 아니지만 RAM(110)과 같은 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및또는 ROM(112)과 같은 읽기 전용 메모리(ROM)를 포함할 수 있다. 메모리(108)는: 전자적으로 소거 가능한 프로그래밍 가능한 읽기 전용 메모리(EEPROM), 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크(DVD) 또는 다른 광학 디스크 저장 장치, 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터(102)에 의해 접근될 수 있는 임의의 다른 매체 중 임의의 것을 포함할 수 있다.
프로세싱 유닛(106)과 시스템 메모리(108)는 버스(114) 또는 교대 통신 구조를 통해 하나 이상의 주변 기기에 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 예를 들면, 프로세싱 유닛(106) 또는 시스템 메모리(108)는 입력 장치(120)와 출력 장치(122)로는 물론, 하드 디스크, 분리 가능한 자기 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브(118) 및 플래시 메모리 카드와 같은 추가의 메모리 저장 장치에 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 프로세싱 유닛(106)과 시스템 메모리(108)는 하나 이상의 입력 장치(120)와 하나 이상의 출력 장치(122)에도 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 출력 장치(122)는 예컨대, 모니터 디스플레이, 텔레비젼, 프린터, 스테레오, 또는 스피커를 포함할 수 있다. 입력 장치(120)는 예컨대, 키보드, 터치 스크린, 원격 제어 패드, 포인팅 장치(예, 마우스, 터치 패드, 스타일러스, 트랙볼, 또는 조이스틱), 스캐너, 카메라 또는 마이크로폰을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 입력 장치(120)는 도 1a에 도시된 사용자(124)와 같은 사용자로부터 운동 이동을 감지, 검출 및/또는 측정하도록 된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.
여기 사용되는 "운동 동작"이란 용어는 한 명 이상의 단일 및 복수 참가자에 의한 운동 경쟁, 훈련 루틴 및/또는 이들의 조합의 일부일 수 있는 운동을 포함하여, 체력 단련, 유연성에 관한 운동을 포함한다. 다시 도 1a를 참조하면, 사용자(124)의 운동 이동을 검출 및/또는 측정하는데 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 데이터를 취득한 이미지-캡쳐링 장치(126) 또는 센서(128)는 이미지-캡쳐링 장치(126) 또는 센서(128)로부터 얻어진 데이터가 운동 파라미터와 직접적으로 상호 관련되도록 운동 이동을 직접적으로 검출할 수 있다. 예로써 그리고 도 4를 참조하여, 이미지-캡쳐링 장치(126)로부터의 이미지 데이터는 센서 위치(402g, 402i) 간 거리가 감소하였음을 검출할 수 있고, 따라서 이미지-캡쳐링 장치(126)는 단독으로 사용자(124)의 오른팔이 이동하였음을 검출하도록 구성될 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)로부터의 데이터는 서로 또는 다른 센서와 조합으로 사용되어 이동을 검출 및/또는 측정할 수 있다. 따라서, 두 개 이상의 장치로부터 얻어진 데이터의 조합을 통해 소정의 측정치가 결정될 수 있다. 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, 자이로스코프, 위치-결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(대기 온도 및/또는 신체 온도 포함), 맥박수 모니터, 이미지-캡쳐링 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함하는 하나 이상의 센서를 포함하거나 해당 센서에 작동적으로 연결될 수 있다. 예시된 센서(126, 128)의 사용례는 "예시적인 센서"란 제하의 하기의 I.C 항목에 제공된다. 컴퓨터(102)는 사용자가 가르켜서 그래픽 사용자 인터페이스로부터 선택을 행하는 곳을 결정하기 위해 터치 스크린 또는 이미지-캡쳐링 장치를 사용할 수 있다. 하나 이상의 실시예는 하나 이상의 유선 및/또는 무선 기술을 단독으로 또는 조합하여 사용할 수 있으며, 무선 기술의 예로는 Blutooth® 기술, Blutooth® 저에너지 기술 및/또는 ANT 기술이 포함된다.
B. 예시적인 네트워크
또한, 컴퓨터(102), 컴퓨팅 유닛(104) 및/또는 임의의 다른 전자 장치는 예컨대, 네트워크(132)와 같은 네트워크와 통신하기 위한 인터페이스(130)(도 1b에도시됨)와 같은 하나 이상의 네트워크 인터페이스에 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 도 1b의 예에서, 네트워크 인터페이스(130)는 전송 제어 프로토콜(TCP), 인터넷 프로토콜(IP) 및 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP)과 같은 하나 이상의 통신 프로토콜에 따라 컴퓨팅 유닛(104)으로부터의 데이터 및 제어 신호를 네트워크 메시지로 변환하도록 된 네트워크 어댑터 또는 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 이들 프로토콜은 당업계에 널리 공지되어 있으므로 여기서는 더 상세히 설명되지 않을 것이다. 인터페이스(130)는 예컨대, 무선 송수신기, 전력선 어댑터, 모뎀, 또는 이더넷 접속을 포함하는 네트워크 접속용의 임의의 적절한 접속 에이전트를 채용할 수 있다. 그러나, 네트워크(132)는 예컨대 인터넷(들), 인트라넷(들), 클라우드(들) LAN(들)과 같은 단독의 또는 조합된 임의의 종류(들) 또는 토포그래피(들)의 임의의 하나 이상의 정보 배포 네트워크(들)일 수 있다. 네트워크(132)는 케이블, 광섬유, 위성, 전화, 휴대용 기기, 무선 기기 등 중 임의의 하나 이상의 것일 수 있다. 네트워크는 당업계에 널리 공지되어 있으므로 여기서는 더 상세히 논의되지 않는다. 네트워크(132)는 한 곳 이상의 위치(예, 학교, 사무실, 가정, 소비자 주택, 네트워크 리소스 등)를 하나 이상의 원격 서버(134)에 또는 컴퓨터(102)와 유사하거나 동일한 다른 컴퓨터에 연결하도록 하나 이상의 유선 또는 무선 통신 채널을 갖는 등, 다양하게 구성될 수 있다. 실제, 시스템(100)은 예컨대 두 개 이상의 컴퓨터(예, 두 개 이상의 컴퓨터(102), 두 개 이상의 디스플레이(136) 등)를 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 디스플레이(136)는 도 1a에서 스크린으로 제시되고 있지만, 추가의 실시예에서 하나 이상의 디스플레이 장치(예, 136)가 안경에 합체될 수 있다. 안경에 합체된 디스플레이 장치는 예컨대, 여기서 논의되는 하나 이상의 프로세스를 통해 사용자에게 피드백을 제공할 수 있다. 하나 이상의 디스플레이 장치를 합체하고 있는 안경은 휴대용 디스플레이 시스템을 제공할 수 있다.
네트워크(132) 내의 컴퓨터(102) 또는 다른 전자 장치가 휴대형인지 고정 위치에 배치되는지 여부에 무관하게, 특히 상기 열거된 입력, 출력 및 저장 주변 장치 이외에, 예컨대 직간접적으로 또는 네트워크(132)를 통해 입력, 출력 및 저장 기능을 수행할 수 있는 소정의 장치 또는 그 조합을 포함하여 다양한 다른 주변 장치에 컴퓨팅 장치가 연결될 수 있다. 소정의 실시예에서, 단일 장치는 도 1a에 도시된 하나 이상의 성분을 합체할 수 있다. 예를 들면, 단일 장치는 컴퓨터(102), 이미지-캡쳐링 장치(126), 센서(128), 디스플레이(136) 및/또는 추가의 성분을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 센서 장치(138)는 디스플레이(136), 이미지-캡쳐링 장치(126) 및 하나 이상의 센서(128)를 갖는 휴대용 단말기를 포함할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 예컨대, 게임 또는 미디어 시스템을 포함하는 미디어 장치에 작동적으로 연결되도록 구성된 주변 기기일 수 있다. 따라서, 전술한 바로부터 본 발명의 개시는 고정적인 시스템 및 방법에 한정되지 않음을 알 수 있다. 오히려, 소정의 실시예는 어떤 위치에서도 사용자(124)에 의해 수행될 수 있다.
C. 예시적인 센서
컴퓨터(102) 및/또는 다른 장치는 사용자(124)에 관한 적어도 하나의 신체 단련 파라미터를 검출 및/또는 모니터링하도록 구성된 하나 이상의 센서(126, 128)를 포함할 수 있다. 센서(126 및/또는 128)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, 자이로스코프, 위치-결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(대기 온도 및/또는 신체 온도 포함), 맥박수 모니터, 이미지-캡쳐링링 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 네트워크(132) 및/또는 컴퓨터(102)는 예컨대, 디스플레이(136), 이미지-캡쳐링 장치(126)(예, 하나 이상의 비디오 카메라), 적외선(IR) 소자일 수 있는 센서(128)를 포함하는 하나 이상의 시스템 전자 장치와 통신 가능한 상태에 있을 수 있다. 일 실시예에서, 센서(128)는 IR 송수신기를 포함할 수 있다. 예를 들면, 센서(126 및/또는 128)는 사용자(124)의 방향을 향하는 것을 포함하여 파형을 환경 내로 전달한 후 "반향"을 수신하거나, 방출된 파형의 변형을 검출할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 레이더, 소나 및/또는 가청 정보와 같은 다른 무선 신호를 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다. 당업자들은 다양한 실시예에 따라 다중의 다른 데이터 스펙트럼에 대응하는 신호를 사용할 수 있음을 알 것이다. 이와 관련하여, 센서(126 및/또는 128)는 외부 소스(예, 시스템(100)이 아닌 다른 소스)로부터 나오는 파형을 검출할 수 있다. 예를 들면, 센서(126 및/또는 128)는 사용자 및/또는 주변 환경으로부터 나오는 열을 검출할 수 있다. 따라서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 하나 이상의 열 이미지 장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 범위의 현상학적 거동을 수행하도록 된 IR 장치를 포함할 수 있다. 비한정적인 예로서, 범위의 현상학적 거동을 수행하도록 된 이미지-캡쳐링 장치는 미국 오레건주 포틀랜드에 소재한 Flir Systems, Inc.로부터 입수 가능하다. 이미지-캡쳐링 장치(126)와 센서(128)와 디스플레이(136)는 컴퓨터(102)와 (유무선으로) 직접 통신 가능한 것으로 예시되고 있지만, 당업자들은 이들 중 어떤 것도 네트워크(132)와 (유무선으로) 직접 통신할 수 있음을 알 것이다.
1. 다목적 전자 장치
사용자(124)는 감지 장치(138, 140, 142 및/또는 144)를 포함하는 임의의 수의 전자 장치를 소유, 휴대 및/또는 착용할 수 있다. 소정의 실시예에서, 하나 이상의 장치(138, 140, 142, 144)들은 체력 단력 또는 운동 목적으로 특별히 제작되지 않을 수 있다. 실제, 본 발명의 개시의 여러 측면들은 일부는 체력 단력 장치가 아닌 여러 장치를 사용하여 운동 데이터를 수집, 검출 및/또는 측정하는 것에 관한 것이다. 일 실시예에서, 장치(138)는 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노 소재의 Apple, Inc.로부터 구매 가능한 브랜드 장치인 IPOD®, IPAD® 또는 iPhone®, 또는 미국 워싱턴주 레드몬드 소재의 Microsoft로부터 구매 가능한 Zune® 또는 Microsoft® Windows 장치를 포함하는 전화기 또는 디지털 음악 플레이어 등의 휴대용 전자 장치를 포함할 수 있다. 당업계에 공지된 바와 같이, 디지털 미디어 플레이어는 컴퓨터용 출력 장치(예, 음성 파일로부터 음악을 출력하거나 이미지 파일로부터 화상을 출력함)와 저장 장치 양자의 기능을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 장치(138)는 컴퓨터(102)일 수 있고, 다른 실시예에서 컴퓨터(102)는 장치(138)와는 완전히 별개일 수 있다. 장치(138)가 소정의 출력을 제공하도록 구성되는지 여부에 무관하게, 해당 장치는 감지 정보를 수신하기 위한 입력 장치로서 기능할 수 있다. 장치(138, 140, 142 및/또는 144)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, 자이로스코프, 위치-결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(대기 온도 및/또는 신체 온도 포함), 맥박수 모니터, 이미지-캡처링 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 센서는 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)(다른 것들 중에서)에 의해 검출될 수 있는 반사성 물질과 같은 피동(passive) 소자일 수 있다. 소정의 실시예에서, 센서(144)는 운동복과 같은 의류에 합체될 수 있다. 예를 들면, 사용자(124)는 하나 이상의 신체 센서(144a-b)를 착용할 수 있다. 센서(144)는 사용자(124)의 의류에 합체되거나 및/또는 사용자(124)의 신체 중 임의의 원하는 위치에 배치될 수 있다. 센서(144)는 컴퓨터(102), 센서(128, 138, 140, 142) 및/또는 카메라(126)와 (예, 무선으로) 통신할 수 있다. 대화형 경기복의 예가 미국 특허 출원 제10/286,396호로 2002년 10월 30일자 출원되고 미국 특허 공개 제2004/0087366호로 발행된 문헌에서 기술되고 있는데, 그 내용은 전체가 임의의 모든 비한정적인 목적으로 여기에 참조로 포함된다. 소정의 실시예에서, 피동 감지면은 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)에 의해 발광되는 적외선 광과 같은 파형을 반사할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자(124)의 의복에 위치된 피동 센서는 파형을 반사할 수 있는 유리 또는 다른 투명하거나 반투명한 표면으로 된 대체로 구형인 구조체를 포함할 수 있다. 주어진 종류의 의복이 적절히 착용될 경우 사용자(124)의 신체의 특정 부분에 인접하게 위치되도록 구성된 특정 센서를 포함하는 여러 종류의 의복이 사용될 수 있다. 예를 들면, 골프복은 제1 구성으로 의복상에 위치된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있고, 또한 축구복은 제2 구성으로 의복상에 위치된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들면, 도 14를 간단히 살펴보면, 골프복은 1402A와 1402D 영역의 주변에 축구복보다 많은 센서가 배치될 수 있으며, 축구복의 경우 1402C와 1402F 영역의 주변에 더 많은 센서(및/또는 다른 종류의 센서)가 배치될 수 있다. 장치(138-144)는 서로 직접 또는 네트워크(132)와 같은 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 장치(138-144) 중 하나 이상의 장치 간의 통신은 컴퓨터(102)를 통해 통신할 수 있다. 예를 들면, 장치(138-144) 중 두 개 이상의 장치는 컴퓨터(102)의 버스(114)에 작동적으로 연결된 주변 장치일 수 있다. 또 다른 실시예에서, 장치(138)와 같은 제1 장치는 장치(142)와 같은 다른 장치는 물론 컴퓨터(102)와 같은 제1 컴퓨터와 통신할 수 있으나, 해당 장치(142)는 컴퓨터(102)와 연결되도록 구성되지 않을 수 있지만, 장치(138)와 통신할 수 있다. 당업자들은 다른 구성도 가능함을 알 것이다.
예시적인 실시예의 소정의 이행 구성은 데스크탑 또는 랩탑 개인용 컴퓨터와 같이 다양한 기능을 가질 수 있도록 의도된 컴퓨팅 장치를 대안적으로 또는 추가로 채용할 수 있다. 이들 컴퓨팅 장치는 원하는 주변 장치 또는 추가의 성분의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 도 1b에 도시된 성분들은 서버(134), 다른 컴퓨터, 장치 등에 포함될 수 있다.
2. 예시적인 의복/액세서리 센서
소정의 실시예에서, 감지 장치(138, 140, 142 및/또는 144)는 시계, 암 밴드, 손목 밴드, 목걸이, 셔츠, 신발 등을 포함하는 사용자(124)의 의복이나 액세서리 내에 구성되거나, 그렇지 않으면 해당 의복이나 액세서리와 결합될 수 있다. 신발 장착형 장치(140)와 손목 착용형 장치(142)의 예가 바로 아래에 설명되지만, 이들은 단지 예시적인 실시예이므로 본 발명의 개시는 여기에 한정돼서는 안된다.
i. 신발 장착형 장치
소정의 실시예에서, 감지 장치(140)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, GPS와 같은 위치 감지 성분 및/또는 힘 감지형 시스템을 포함하는 하나 이상의 센서를 구비할 수 있는 신발류를 포함할 수 있다. 도 2a는 예시적인 센서 시스템(202)의 하나의 예의 실시예를 나타낸다. 소정의 실시예에서, 시스템(202)은 센서 어셈블리(204)를 포함할 수 있다. 어셈블리(204)는 예컨대, 가속도계, 위치 결정 성분 및/또는 힘 센서 등과 같은 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 도시된 실시예에서, 어셈블리(204)는 힘 감지형 레지스터 센서(FSR)(206)를 포함할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 다른 센서(들)가 사용될 수 있다. 신발의 밑창 구조(209) 내에 포트(208)가 배치될 수 있다. 포트(208)는 (하우징(211) 내에 있을 수 있는) 전자 모듈(210)과 FSR 센서(206)를 포트(208)에 연결하는 복수의 리드선(212)과 통신할 수 있는 상태로 선택적으로 제공될 수 있다. 모듈(210)은 신발의 밑창 구조 내의 구멍이나 공동 내에 수용될 수 있다. 포트(208)와 모듈(210)은 연결 및 통신을 위한 상호 보완적인 인터페이스(214, 216)를 포함한다.
소정의 실시예에서, 도 2a에 도시된 적어도 하나의 힘 감지형 레지스터(206)는 제1 및 제2 전극 또는 전기적 접촉부(218, 220)와 해당 전극(218, 220)을 서로 전기적으로 연결하도록 전극(218, 220) 사이에 배치된 힘 감지형 저항 재료(222 및/또는 224)를 포함할 수 있다. 압력이 힘 감지형 재료(222/224)에 인가되면, 힘 감지형 재료(222/224)의 저항 및/또는 전도도가 변하면서 전극(218, 220) 사이의 전기적 포텐셜을 변화시킨다. 저항의 변화는 센서 시스템(202)에 의해 검출되어 센서(216) 상에 인가되는 힘을 검출할 수 있다. 힘 감지형 재료(222/224)는 압력 하에서 다양한 방식으로 자체의 저항을 변화시킨다. 예를 들면, 힘 감지형 재료(222/224)는 아래에 상세하게 설명되는 양자 터널링 복합체와 유사하게 해당 재료가 압축시 감소하는 내부 저항을 가질 수 있다. 해당 재료에 대한 추가의 압축은 저항을 더 감소시켜 이진(온/오프) 측정은 물론, 정량적 측정을 허용한다. 소정의 상황에서, 이러한 종류의 힘 감지형 저항 거동은 "볼륨 기반의 저항"으로서 설명될 수 있고, 이러한 거동을 나타내는 재료는 "스마트 소재"로 지칭될 수 있다. 다른 예로서, 재료(222/224)는 표면 간 접촉의 정도를 변화시키는 것에 의해 저항을 변화시킬 수 있다. 이것은 예컨대, 비압축 상태에서 표면 저항을 높이는 미소 돌기들을 표면에 사용함으로써 미소 돌기들이 압축시 표면 저항이 감소되도록 하거나, 변형을 통해 다른 전극과의 표면 간 접촉을 증가시킬 수 있는 신축성 전극을 사용하는 것과 같이 여러 가지 방식으로 얻어질 수 있다. 이러한 표면 저항은 재료(222)와 전극(218, 220) 사이의 저항이거나 및/또는 다층 재료(222/224) 중 도전층(예, 탄소/그라파이트)과 힘 감지층(예, 반도체) 간의 표면 저항일 수 있다. 압축이 커질수록 표면 간 접촉이 커져서 낮은 저항이 얻어짐으로써 정량적 측정을 가능케 한다. 소정의 경우, 이러한 종류의 힘 감지형 저항 거동은 "접촉 기반의 저항"으로서 설명될 수 있다. 여기서 정의되는 힘 감지형 저항 재료(222/224)는 도핑되거나 도핑되지 않은 반도체 재료이거나 해당 재료를 포함할 수 있음을 알아야 한다.
FSR 센서(206)의 전극(218, 220)은 금속; 탄소/그라파이트 섬유 또는 복합체; 기타 전도성 복합체; 전도성 폴리머; 또는 전도성 물질, 전도성 세라믹, 도핑 반도체 또는 임의의 다른 전도성 물질을 포함하는 폴리머;를 포함하는, 임의의 전도성 물질로 이루어질 수 있다. 리드선(212)은 용접, 솔더링, 브레이징, 접착 결합, 체결구 또는 임의의 다른 일체형 또는 비일체형의 결합 방법을 포함하는 임의의 적절한 방법에 의해 전극(218, 220)에 연결될 수 있다. 대안적으로, 전극(218, 220)과 관련 리드선(들)(212)은 동일한 재료(222/224)의 단일편으로 형성될 수 있다. 추가의 실시예에서, 재료(222)는 다른 재료(224)에 비해 적어도 하나의 전기적 특성(예, 전도도, 저항 등)을 갖도록 구성된다. 예시적인 센서의 예가 2009년 6월 12일자 출원된 미국 특허 출원 제12/483,824호에 개시되는데, 해당 내용은 그 전체가 임의의 모든 비한정적인 목적으로 여기에 포함된다.
ii. 손목 착용형 장치
도 2b에 도시된 바와 같이, 장치(226)(도 1a에 도시된 감지 장치(142)이거나 해당 장치의 복제품 또는 유사품일 수 있음)는 사용자에 의해 예컨대 손목, 팔, 발목 등의 둘레에 착용되도록 구성될 수 있다. 장치(226)는 예컨대, 사용자의 운동 이동이나 다른 활동을 포함하는 사용자의 움직임을 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, 장치(226)는 컴퓨터(102)에 대한 사용자의 근접성 또는 상호 작용과 무관하게 사용자의 활동(또는 비활동)을 측정, 관측, 추적 또는 감지하는 활동 모니터일 수 있다. 장치(226)는 사용자(124)가 컴퓨터(102)와 상호 작용하는 동안 운동 이동이나 기타 활동(또는 비활동)을 검출할 수 있거나 및/또는 컴퓨터(102)와 독립적으로 동작할 수 있다. 장치(226)는 네트워크(132) 및/또는 다른 장치(예, 138 및/또는 140)와 직간접적으로 유무선 방식으로 통신할 수 있다. 장치(226)로부터 얻어진 운동 데이터는 어떤 운동 프로그램이 사용자(124)에게 제공되는지에 관한 판단과 같이 컴퓨터(102)가 행하는 판단에 사용될 수 있다. 여기에 사용되는 바와 같이, 운동 데이터는 사용자의 활동(또는 비활동)에 대한 또는 그것에 관한 데이터를 의미한다. 일 실시예에서, 장치(226)는 신체 단련 또는 건강 관련 주제에 대한 전용 사이트와 같은 원격 웹사이트와 무선 방식으로 직간접적으로(예, 사용자(124)와 결합된 장치(138) 등의 휴대용 장치를 통해) 상호 작용할 수 있다. 이 실시예 또는 다른 실시예에서, 장치(226)는 신체 단련 또는 건강 관련 주제에 대한 전용 어플리케이션에 대해 장치(138) 등의 휴대용 장치와 상호 작용할 수 있다. 이들 또는 다른 실시예에서, 장치(226)는 상기 어플리케이션에 대한 상기 장치(138)와 같은 휴대용 장치와 신체 단련 또는 건강 관련 주제에 대한 전용 사이트와 같은 원격 웹사이트 모두와 직간접적으로[(예, 휴대용 장치(예, 138)를 통해] 상호 작용할 수 있다. 소정의 실시예에서, 어떤 미리 정해진 시간(들)에, 사용자는 장치(226)로부터 다른 위치로 데이터를 전송하는 것을 원할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 비교적 작은 메모리를 갖는 휴대용 기기로부터 대용량의 메모리를 갖는 대형 기기로 데이터를 업로드하는 것을 원할 수 있다. 장치(226)와 다른 장치 간의 통신은 무선 방식으로 및/또는 유선 메커니즘을 통해 행해질 수 있다.
도 2b에 도시된 바와 같이, 장치(226)는 해당 장치(226)의 작동을 지원하기 위해 버튼(228)과 같은 입력 메커니즘을 포함할 수 있다. 버튼(228)은 제어기(230) 및/또는 임의의 다른 전자 성분, 예컨대 도 1b에 도시된 컴퓨터(102)와 관련하여 논의된 종류(들)의 하나 이상의 요소에 작동적으로 연결된 눌려질 수 있는 입력부이다. 제어기(230)는 매립되거나 하우징(232)의 일부일 수 있다. 하우징(232)은 탄성 중합체 성분을 포함하는 일종 이상의 재료로 형성되고 하나 이상의 디스플레이(예, 234)를 포함할 수 있다. 디스플레이는 장치(226) 중 조명 가능한 부분으로 간주될 수 있다. 디스플레이(234)는 예시적인 실시예에서 LED 전등(234)과 같은 일련의 개별 조명 요소를 포함할 수 있다. LED 전등은 어레이로 형성되며, 제어기(230)에 작동적으로 연결된다. 장치(226)는 마찬가지로 전체 디스플레이(234)의 일부 또는 성분으로 간주될 수 있는 표시 시스템(236)을 포함할 수 있다. 표시 시스템(236)은 (화소 부재(235)를 가질 수 있는) 디스플레이(234)와 함께 또는 디스플레이(234)와 완전히 별개로 동작하여 조명할 수 있다. 표시 시스템(236)은 복수의 추가 전등 요소 또는 전등 부재(238)도 포함할 수 있는데, 해당 전등 부재도 예시적인 실시예에서 LED 전등의 형태를 취할 수 있다. 소정의 실시예에서, 표시 시스템(236)은 하나 이상의 목표에 대한 달성을 표현하기 위해 예컨대, 전등 부재(238)의 일부를 조명하는 것에 의해 목표의 시각적 표시를 제공할 수 있다.
체결 메커니즘(240)이 개방될 수 있는데, 장치(226)가 사용자(124)의 손목 둘레에 위치된 후 해당 체결 메커니즘(240)이 체결 위치에 놓여질 수 있다. 사용자는 원하는 경우 장치(226)를 줄곧 착용할 수 있다. 일 실시예에서, 체결 메커니즘(240)은 컴퓨터(102) 및/또는 장치(138, 140)와의 작동적인 상호 작용 및/또는 내부 전원의 재충전을 위해, 한정되는 것은 아니지만, USB 포트를 포함하는 인터페이스를 포함할 수 있다.
소정의 실시예에서, 장치(226)는 센서 어셈블리(도 2b에는 도시안됨)를 포함할 수 있다. 센서 어셈블리는 복수의 다른 센서를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 센서 어셈블리는 가속도계(다축 가속도계 형태의 것을 포함), 자이로스코프, 위치-결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(대기 온도 및/또는 신체 온도 포함), 맥박수 모니터, 이미지-캡처링 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합에 대한 작동적인 연결을 포함하거나 해당 연결을 허용할 수 있다. 장치(142)의 센서(들)로부터 검출된 이동 또는 파라미터들은 한정되는 것은 아니지만, 속도, 거리, 스텝 수 및 예컨대 칼로리, 맥박수 및 땀 출현 등의 에너지 소모를 포함하는 여러 가지 상이한 파라미터, 계측 특성 또는 생리적 특성을 (형성하는데 사용되거나) 포함할 수 있다. 이러한 파라미터들은 사용자의 활동을 기초로 하여 사용자가 벌어들인 활동 포인트 또는 통화의 항목으로도 표현될 수 있다. 다양한 실시예에 따라 사용될 수 있는 속목 착용형 센서의 예가 2011년 11월 1일자 출원된 미국 특허 출원 제13/287,064호에 개시되며, 그 내용은 전체가 임의의 모든 비한정적인 목적으로 여기에 포함된다.
II. 예시적인 모니터링 방법들
시스템(100)은 사용자에게 한 종류 이상의 운동을 수행하도록 지침을 내리고, 운동 동작(운동을 포함하는 복수의 동작을 포함)을 수행하는 동안 사용자의 동작을 모니터할 수 있다. 사용자의 퍼포먼스(performance)를 바탕으로 추가의 명령 및/또는 피드백을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨터(102), 이미지-캡처링 장치(126), 센서(128) 및 디스플레이(136)는 학교, 체육관 및/또는 사무실을 포함한 다른 위치를 고려할 수 있지만 사용자의 주거지의 범위 내에서 구현될 수 있다. 또한, 전술한 바와 같이, 컴퓨터(102)는 휴대 전화기와 같은 휴대용 기기일 수 있으므로 여기 논의되는 하나 이상의 측면들은 거의 모든 장소에서 행해질 수 있다.
A. 사용자 움직임의 모니터링
운동 중에 시스템(100)은 사용자의 움직임을 모니터링하기 위해 하나 이상의 기술을 이용할 수 있다. 도 3은 하나 이상의 예시적인 실시예에 따라 사용자에게 운동 중에 피드백을 제공하는 방법의 일례의 흐름도를 나타낸다. 해당 방법은 컴퓨터(예, 102), 장치(138, 140, 142 및/또는 144) 및/또는 다른 장치에 의해 실시될 수 있다. 도 3에 보여지는 블록은 재배열될 수 있고, 일부 블록은 제거될 수 있으며, 추가의 블록이 추가될 수 있으며, 각 블록은 한 번 이상 반복될 수 있고, 흐름도는 한 번 이상 반복될 수 있다. 흐름도는 302 블록에서 시작할 수 있다.
1. 사용자 평가의 수행
302 블록에서, 하나 이상의 실시예는 사용자의 초기 평가의 수행을 포함할 수 있다. 사용자(예, 124)는 센서의 범위에, 예컨대 적외선 송수신기를 포함할 수 있는 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)의 전방에 위치될 수 있다. 디스플레이(136)는 "거울-이미지"일 수 있거나 사용자의 움직임에 대응하여 움직이는 사용자 아바타와 같은 시각적 아바타를 표현할 수 있는 사용자(124)의 표현물을 제공할 수 있다. 컴퓨터(102)는 사용자가 프레임 및/또는 범위 내에 있도록 사용자가 이미지 캡쳐링 장치(126)에 대해 및/또는 센서(128)에 대해 소정 영역으로 이동하도록 지침을 내릴 수 있다. 적절히 위치된 경우, 시스템(100)은 사용자의 움직임을 처리할 수 있다. "초기"란 용어가 사용되지만, 이 평가는 사용자가 시스템(100)을 개시할 때마다, 사용자가 시스템(100)을 개시하는 미리 정해진 시간에(예, 규칙적 또는 임의의), 시간의 경과시(예, 최초 개시로부터 또는 어떤 사건의 교대를 기초로 하여 그 후에), 사용자가 소정의 미지 정해진 사용자-선택한 순서, 세트 또는 기타 움직임 중 어떤 하나 이상의 것을 수행할 때마다, 또는 임의의 다른 이유로 행해질 수 있다. 다라서, 여기서 평가의 기준은 단일의 평가로 한정되지 않는다.
a. 감지 위치의 식별
시스템(100)은 사용자의 움직임 데이터를 확인하기 위해 감지 데이터를 처리할 수 있다. 일 실시예에서, 감지 위치가 식별될 수 있다(302a 블록 참조). 예를 들면, 사용자 움직임의 식별에 예컨대 이미지-캡쳐링 장치(126)로부터 기록된 비디오의 이미지가 사용될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 이미지-캡쳐링 장치(126)로부터 미리 정해지거나 그렇지 않을 수 있는 소정의 거리에 서있을 수 있으며, 컴퓨터(102)는 비디오 내의 사용자(124)를 식별하기 위해 예컨대, 디스패리티(disparity) 매핑 기술을 이용하여 이미지를 처리할 수 있다. 일례에서, 이미지-캡쳐링 장치(126)는 공간적으로 서로 오프셋되고 동시에 두 개 이상의 사용자 이미지를 포착하는 두 개 이상의 렌즈를 갖는 스테레오 카메라일 수 있다. 컴퓨터(102)는 동시 순간에 얻어진 두 개 이상의 이미지를 처리하여, 좌표계(예, 좌표계)를 이용하여 비디오 내의 각 이미지(또는 이미지 중 적어도 일부) 내 사용자의 신체 중 특정 부분의 위치를 결정하기 위한 디스패러티 맵을 생성할 수 있다. 디스패러티 맵은 오프셋 렌즈 각각에 의해 얻어진 이미지 간의 차이를 지시할 수 있다.
제2의 예에서, 사용자(124)의 신체상에 또는 사용자 신체에 인접하게 다양한 위치에 하나 이상의 센서가 위치되거나 다양한 위치에 자리한 센서를 갖는 의복을 착용할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 센서 위치는 다른 감지 장치(예, 138, 140, 142 및/또는 144)로부터 결정될 수 있다. 도 4를 참조하면, 센서는 관절(예, 발목, 팔꿈치, 어깨 등) 또는 사용자(124)의 신체의 다른 관심 위치와 같은 신체 움직임 영역에 위치될 수 있다(또는, 예컨대 이미지-캡쳐링 장치(126)와 결합될 수 있다). 예시적인 감지 위치는 도 4에서 402a-402o로 지시된다. 이와 관련하여, 센서는 사용자의 의복 상에/내에 위치된 물리적 센서일 수 있고, 다른 실시예에서, 센서 위치(402a-402o)는 두 개의 이동하는 신체 부분 간의 관계의 확인을 기초로 할 수 있다. 예를 들면, 센서 위치(402a)는 이미지-캡쳐링 장치(예, 126)에 의해사용자(124)의 운동을 확인하는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 소정의 실시예에서, 센서는 특정 위치[센서 위치(402a-402o)]에 물리적으로 위치되지 않고, 예컨대 이미지-캡쳐링 장치(126)에 의해 해당 위치의 특성을 검출하도록 구성될 수 있다. 이 점에서, 사용자의 신체의 전체 형태 또는 부분은 소정의 신체 부분의 식별을 허용할 수 있다. 카메라(126)와 같은 이미지-캡쳐링 장치가 사용되거나 및/또는 장치(들)(138, 140, 142, 144) 중 하나 이상의 장치 내에 또는 해당 장치와 별개로 사용자(124) 상에 위치된 센서 등의 물리적 센서가 사용되는지 여부에 무관하게, 센서들은 신체 부분의 현재 위치를 감지하거나 및/또는 신체 부분의 움직임을 추적할 수 있다. 일 실시예에서, 위치(402m)는 사용자의 무게 중심(질량 중심으로도 알려짐)의 결정에 사용될 수 있다. 예를 들면, 위치(402m-402o) 중 하나 이상의 위치에 대해 위치(402a)와 위치(들)(402f/402l) 간의 관계는 사용자의 무게 중심이 수직축(예건대 점프하는 중에)을 따라 상승되었는지 또는 사용자가 무릎을 굽혀 푸는 것에 의해 점프하는 "척하려고" 하려는지를 판단하는데 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 센서 위치(402n)는 사용자(124)의 흉골 근처에 위치될 수 있다. 소정의 실시예에서, 센서 위치(402a-402o)로부터의 데이터는 사용자(124)에 대한 무게 중심을 결정하기 위해 사용될 수 있다(단독으로 또는 다른 데이터와 조합하여). 추가의 실시예에서, 센서(402m-402o)와 같은 다중의 여러 센서의 위치 간 관계를 이용하여 사용자(124)의 배향 및/또는 사용자(24)의 몸통의 트위스팅과 같은 회전력을 결정할 수 있다. 또한, 위치(들)과 같은 하나 이상의 위치는 순간 위치의 중심으로서 사용될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, 위치(402m-402o) 중 하나 이상의 위치는 사용자(124)의 순간 위치의 중심을 위한 포인트로서 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 위치는 특정 신체 부분 또는 영역의 순간 중심으로서 사용될 수 있다.
소정의 실시예에서, 수집된 데이터에 시간 스탬프(예, 도 3의 302 블록의 수집부)는 신체 부분이 소정 위치에 있을 때의 특정 시간을 나타낼 수 있다. 센서 데이터는 무선 또는 유선 전송을 통해 컴퓨터(102)(또는 다른 장치)에 수신될 수 있다. 컴퓨터(102) 및/또는 장치(138, 140, 142, 144) 등의 컴퓨터는 비디오 내의 이미지 각각(또는 적어도 일부)에 대해 좌표계(예, 데카르트 좌표계)를 사용하여 신체 부분의 위치를 결정하기 위해 시간 스탬프를 처리할 수 있다. 이미지-캡쳐링 장치(126)로부터 수신된 데이터는 수정되거나, 변형되거나 및/또는 하나 이상의 다른 장치(138, 140, 142, 144)로부터 수신된 데이터와 조합될 수 있다.
제3의 예에서, 컴퓨터(102)는 사용자 움직임과 사용자(124)의 신체 부분의 위치를 검출하기 위해 적외선 패턴 인식을 이용할 수 있다. 예를 들면, 센서(128)는 이미지-캡쳐링 장치(126)의 일부일 수 있는 적외선 송수신기와, 적외선 신호를 사용하여 사용자(124)의 신체를 조명하기 위해 적외선 신호를 생성할 수 있는 다른 장치를 포함할 수 있다. 적외선 송수신기(128)는 사용자(124)의 신체로부터 적외선 신호의 반사를 포착할 수 있다. 이러한 반사를 기초로 하여, 컴퓨터(102)는 시간상의 특정 경우에 좌표계(예, 데카르트 좌표)를 사용하여 사용자의 신체의 소정 부분의 위치를 확인할 수 있다. 어떤 신체 부분을 확인하는지와 해당 확인 방법은 사용자가 수행을 요청받은 운동의 종류를 기초로 하여 미리 정해질 수 있다.
운동 루틴의 일부로서, 컴퓨터(102)는 도 3의 302 블록의 초기 사용자 평가의 일부로서 사용자(124)의 초기 자세를 평가할 수 있다. 도 5를 참조하면, 컴퓨터(102)는 사용자의 어깨, 상부 등, 하부 등, 엉덩이, 무릎 및 발목 중 하나 이상의 위치를 결정하기 위해 사용자(124)의 전방 및 측면 이미지를 분석할 수 있다. 신체상의 센서 및/또는 적외선 기술은 자세 평가를 위해 다양한 신체 부분의 위치를 결정하도록 단독으로 또는 이미지-캡쳐링 장치(126)와 함께 사용될 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터(102)는 예컨대, 발목, 무릎, 엉덩이, 상부 등, 하부 등 및 어깨와 같은 사용자의 신체상의 여러 지점의 위치를 결정하기 위해 평가선(124a-124g)을 정할 수 있다.
b. 감지 영역의 확인
추가의 실시예에서, 시스템(100)은 센서 영역을 식별할 수 있다(예, 302b 블록 참조). 일 실시예에서, 평가선(124a-124g)은 사용자의 신체를 여러 영역으로 분할하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 라인(124b-124f)은 수평축일 수 있다. 예를 들면, "어깨" 영역(502)은 사용자의 어깨[선(124b) 참조) 주변에 하부 경계를 갖는 신체 부분에 관련된 것이고, 영역(504)은 어깨[선(124b)] 사이와 엉덩이[선(124c) 참조)]까지의 거리의 약 절반쯤의 신체 영역에 관련된 것이므로 "상부 등" 영역일 수 있고, 영역(506)은 선(124c)과 엉덩이[선(124d) 참조)]까지의 라인(124c) 사이에 영역에 걸쳐 "하부 등 영역"을 형성할 수 있다. 유사하게, 영역(508)은 "엉덩이"[선(124d)]와 "무릎"[선(124e) 참조]사이의 영역에 걸쳐질 수 있으며, 영역(510)은 선(124e, 124f) 사이에 걸쳐질 수 있으며, 영역(512)("발목" 참조)은 선(124f) 주변에 상부 경계를 가질 수 있다. 영역(502-512)은 예컨대 축(124a, 124g)을 사용하는 것에 의해 예컨대 사분 영역으로 더 분할될 수 있다.
c. 위치 또는 영역의 분류
특정 포인트(예, 도 4에 도시된 위치) 및/또는 영역(예, 도 5에 도시된 영역)에 무관하게, 서로 인접하지 않은 신체 부분 또는 영역은 그럼에도 동일한 움직임 카테고리로 분류될 수 있다(예, 302c 블록 참조). 예를 들면, 도 5에 도시된 바와 같이, "상부 등", "엉덩이", "발목" 영역(504, 508, 512)은 "이동성" 카테고리에 속하는 것으로 분류될 수 있다. 다른 실시예에서, "하부 등"과 "무릎" 영역(506, 510)은 "안정성" 카테고리에 속하는 것으로 분류될 수 있다. 분류는 단지 예일 뿐이고, 다른 실시예에서 위치 또는 영역은 다중 카테고리에 속할 수 있다. 예를 들면, "무게 중심" 영역은 영역(504, 506)으로부터 형성될 수 있다. 일 실시예에서, "무게 중심"은 영역(504, 506)의 일부를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, "모멘트 중심" 카테고리는 독립적으로 또는 적어도 다른 카테고리의 일부를 포함하는 것처럼 달리 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 신호 위치는 "안정성" 카테고리에 10% 가중되고 "이동성" 카테고리에 90% 가중된 것처럼 두 개 이상의 카테고리로 가중될 수 있다.
컴퓨터(102)는 사용자의 의복의 색깔 또는 사용자를 주변과 차별화되게 하는 다른 차별적 특성을 결정하기 위해 이미지를 처리할 수 있다. 처리 후, 컴퓨터(102)는 사용자의 신체상의 여러 지점의 위치를 식별하고 도 4의 위치(402)와 같은 해당 지점의 위치를 추적할 수 있다. 컴퓨터(102)는 예컨대 연령, 무게 등의 자세 평가를 보충하기 위해 사용자에게 질문에 답하도록 지침을 내릴 수 있다. 302 중 302a-302c 블록 각각(또한 전체 블록)은 선택적인 것이므로 다양한 실시예에서 요구되지 않는다.
2. 지시의 제공
다시 도 3을 참조하면, 304 블록에서, 하나 이상의 실시예는 사용자에게 미리 정해진 기준에 따라 운동 동작을 수행하도록 지시할 수 있다. 소정의 실시예에서, 304 블록은 운동 세션 중 적어도 하나의 운동을 수행하도록 제1 사용자(예, 124)에게 지침을 내리는 것을 포함할 수 있다. 일례에서, 시스템(100)은 운동 세션 중 사용자에게 하나 이상의 운동을 수행하도록 지침을 내릴 수 있다. 운동 세션은 미리 정해진 수의 운동(예, 푸쉬 업, 쪼그려 앉기, 런지 등)을 포함할 수 있고, 여기서 컴퓨터(102)는 사용자에게 지침을 내려 각 운동을 미리 정해진 수만큼 반복 수행하도록 한다. 운동 세션은 단일의 운동 활동(예, 10마일 구보)도 포함할 수 있다.
사용자(124)에 대한 지시는 가청적, 시각적, 촉각적 또는 이들의 조합일 수 있다. 304 블록은 운동을 위한 적절한 폼을 보여주고 사용자에게 해당 운동을 수행하도록 지침을 내리는 것을 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 지시 중 적어도 일부는 개인화된 운동 프로그램에 관한 것일 수 있다. 일 실시예에서, 개인화된 운동 프로그램은 302 블록의 일부로서 수집된 데이터로부터 적어도 부분적으로 형성될 수 있다. 추가로, 하나 이상의 다른 장치(예, 138, 140, 및/또는 142)로부터 수집된 데이터는 어떤 지시를 내릴지 및/또는 사용자(124)에게 지시를 내리는 방법을 결정하는데 사용될 수 있다.
소정의 실시에 따르면, 시스템(100)은 적절한 폼에 대해 사용자에게 지시하도록 디스플레이가 운동을 보여주는 가상 트레이너를 나타내도록 할 수 있다. 도 6-7은 예시적인 실시예에 따라 운동을 수행하는 가상 트레이너(602)의 예시적인 디스플레이를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 디스플레이(136)는 사용자에게 움직임 방향을 지시하는 화살표(604)와 함께 여러 위치(예, "제1 위치"로부터 "제2 위치"로 스위칭)에 가상 트레이너(602)를 제공할 수 있다. 도 7을 참조하면, 디스플레이(136)는 가상 트레이너(602)가 운동[예, 슬로우 런지(lunge)]을 반복하여 수행하기 위한 적절한 폼을 나타내는 동영상을 제공할 수 있다.
가상 트레이너(예, 602) 이외에 또는 대신에, 디스플레이(136)는 운동을 위한 적절한 폼을 내보이는 실제 사람의 표현 및/또는 실제 비디오를 제공할 수 있다. 오디오 및/또는 촉각 지시에 의해 임의의 그래픽 또는 비디오 지시가 수반될 수 있다. 지시는 폼 가이드 정보(702)(도 7에 도시됨)와 같은 폼 가이드 정보를 포함할 수 있고, 해당 폼 가이드 정보는 지시는 운동을 예시할 때 가상 트레이너(602)상에 제공될 수 있다. 폼 가이드 정보(702)는 직선, 라인 간 각도, 또는 운동을 위한 적절한 폼에 대해 사용자를 안내하는 다른 정보일 수 있다. 도 7에서, 예를 들면, 폼 가이드 정보(702)는 사용자에게 엉덩이 높이를 바닥에 대해 유지하도록 지시하는 사용자의 골반뼈를 가로지른 직선이다. 폼 가이드 정보는 가상 트레이너(602)와 같은 아바타 상에 덮어 씌워진 그래픽 또는 문자 데이터를 포함하지 않는 피드백 메커니즘을 통해 제공될 수 있다. 이 점에서, 폼 가이드 정보는 한정되는 것은 아니지만 여기 설명되는 예를 포함하는 오디오 또는 촉각 정보를 포함할 수 있다.
추가의 실시에 따르면, 지시는 근육 그룹과 같이 신체 시스템의 특정 그룹(예, 복수의 그룹)을 타겟으로 할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(136)는 운동 중 목표로 하는 근육 그룹과 같이 운동 활동 중 목표로 하는 신체 시스템을 전할 수 있다. 도 8은 일례의 실시예에 따라 운동에 의해 개발되는 근육에 대한 피드백을 사용자에게 제공하는 일례의 그래픽적 디스플레이를 나타낸다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 사용자(124)의 이미지를 처리하고, 디스플레이(136)가 운동에 의해 개발되는 하나 이상의 근육에 대해 그리드(800A/800B)를 제시하도록 할 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 그리드(800A)는 사용자의 어깨 또는 팔 근처에 표시되고, 그리드(800B)는 사용자의 햄스트링 근처에 표시된다. 사용자의 근육 또는 근육 그룹상에 그리드를 표시하는 것은 "오니온-스키닝(onion-skinning)(또는 양파 껍질식) 그래픽 기법"으로 지칭될 수 있다. 오니온-스키닝 기법은 사용자의 주의를 특정 시스템 또는 영역, 예컨대 운동 중에 작용되는 근육 또는 근육의 그룹에 맞추는데 사용될 수 있다. 시스템(100)은 디스플레이(136)가 운동의 예시 중에 가상 트레이너 아바타[예, 도 6에 도시된 트레이너((602)] 상에 오니온 스키닝 기법을 제공하도록 할 수 있다. 운동 후 또는 운동 도중에, 사용자(124)는 이미지-캡쳐링 장치(126) 앞에서 동작을 행하거나 컴퓨터(102)에 지시하는 음성 명령에 의해 아바타의 피부를 다시 벗겨서 운동 중 작용하는 근육을 나타내도록 컴퓨터 마우스 또는 다른 입력 장치를 사용하여 오니온-스키닝된 위치를 선택할 수 있다.
B. 사용자 퍼포먼스 모니터링
하나 이상의 실시예는 사용자가 304 블록에서 지시된 동작(또는 운동)을 수행하는 것을 모니터링하는 것을 포함할 수 있다(예, 306 블록 참조). 모니터링은 장치(138, 140 및/또는 142), 컴퓨터(102), 센서(126, 128), 네트워크(132)를 포함하여, 302 블록을 참조하여 전술한 센서 중 하나 이상의 센서로부터 데이터를 획득 및/또는 유도하는 것을 포함하거나 및/또는 도 4에 도시된 센서 위치 중 임의의 하나 이상의 위치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 센서는 신체 부분의 현재 위치를 감지하거나 및/또는 신체 부분의 움직임을 추적할 수 있다.
다양한 실시예는 미리 정해진 기준(예, 308 블록 참조)으로 사용자 퍼포먼스를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 센서 데이터는 단독으로 또는 다른 데이터와 같이 사용되어 사용자의 퍼포먼스를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 센서 데이터는 306 블록 및/또는 사용자의 퍼포먼스를 모니터링할 수 있는 다른 프로세스에서 사용되는 센서 중 하나 이상의 센서로부터 얻을 수 있다. 또한, 하기에 논의되는 바와 같이, 한 곳 이상의 다른 위치에서 수행된 종래의 운동과 같은 다른 활동으로부터 얻어진 데이터를 사용할 수 있다. 일례로서, 사용자는 해당 날짜보다 앞서서 구보를 행했을 수 있다. 예를 들면, 신발 센서 및/또는 위치 결정 센서(예, GPS)를 갖는 휴대 전화기와 같은 휴대용 기기에 의해 사용자의 구보에 관한 데이터를 수집할 수 있다. 이러한 데이터는 사용자(또는 사용자의 그룹, 지역 및/또는 시스템)가 피로할 수 있는지 여부의 결정에 사용될 수 있다.
추가의 실시예는 사용자로부터 하나 이상의 입력을 사용할 수 있다. 소정의 실시예에서, 적어도 하나의 입력은 지시된 동작에 대한 사용자의 퍼포먼스를 기초로 한 직접적인 생리적 파라미터가 아니다. 일 실시예에서, 하나 이상의 입력은 질의에 대한 사용자의 반응 및/또는 초기 동작을 수행하는 지시와 다른 자극에 관한 정보를 포함할 수 있다(예, 304 블록 참조). 예로서, 시스템(100)은 사용자(124)에게 적절한 수순에 따라 "휴식" 또는 회복을 취할 기회를 제공할 수 있다. 사용자(125)에 의한 반응은 그들의 퍼포먼스의 측면의 결정에 사용될 수 있다. 예를 들면, 가령 1) 사용자가 회복 기간을 취하는지 여뷔 2) 회복 기간의 길이; 3) 임의의 회복 기간 중 행동, 및/또는 4) 이들의 조합을 기초로 하여 다른 스코어 및/또는 가중치를 제공할 수 있다. 다른 실시는, 예컨대, 사용자에게 지시된 과제의 어려움과, 그 여부가 어려운 경우라면, 사용자가 해당 과제를 다시 행하는 것을 원할 때 사용자가 인지하는 퍼포먼스 및/또는 임의의 다른 기준에 대한 평가를 요청하는 것을 포함할 수 있다. 추가의 실시예에서, 사용자의 피드백을 기초로 하여, 시스템(100)은 (피로도 결정 이외에 및/또는 별개로) 과제 수행에 대한 사용자의 능력과 선호하는 레벨에 대한 값을 저장할 수 있다.
추가의 실시예에서, 제1 지시(예, 304 블록 중에 제공된 지시)는 사용자가 특정 연습을 수행하도록 지시할 수 있고, 308 블록(및/또는 하기에 논의되는 310 및/또는 312 등을 포함하는 다른 프로세스)은 연습의 퍼포먼스에 관한 측정치는 물론, 1) 지시된 과제 이전의 사용자(124)의 활동; 2) 지시된 과제 이후의 사용자(124)의 활동 및/또는 3) 사용자(124)가 지시된 동작(들)을 수행하기 이전, 수행하는 도중, 및/또는 수행한 이후에 생길 수 있는 전술한 바와 같은 사용자(124)로부터의 피드백 중 하나 이상을 활용할 수 있다.
추가의 실시예에서, 사용자의 퍼포먼스에 관한 결정은 (전적으로 또는 부분적으로) 사용자의 피드백을 기초로 할 수 있다. 예를 들면, 지시된 동작(들)의 수행 도중 및/또는 이후에, 사용자(124)는 그 수행 과제의 소정 측면을 평가할 기회를 가질 수 있다. 일 실시예에서, 사용자(124)는 예컨대, 어려움, 주관적인 피로, 아픔 또는 고통, 즐거움 및 이들의 조합과 같은 하나 이상의 주관적인 기준을 평가할 수 있다. 소정의 실시에서, 이것은 사용자가 선호하는 과제 수행의 정도와 측정된 과제 수행보다는 인식하고 있는 과제 수행 정도를 고려하는데 유리할 수 있다. 추가의 실시예에서, 피로, 능력, 선호하는 과제 수행의 정도 및/또는 다른 기준 중 하나 이상을 활용하여 시간에 따른 퍼포먼스의 향상을 결정하거나 및/또는 시간에 따라 퍼포먼스를 향상시키는 시스템 및 방법을 결정할 수 있다. 다른 추가의 실시예에서, 능력, 과제 수행의 선호하는 레벨 및/또는 시간에 따라 향상된 퍼포먼스 중 하나 이상을 활용하여 피로를 결정하거나 및/또는 피로의 측정을 향상시킬 수 있다. 본 발명의 개시의 이익을 갖는 당업자는 이들이 단지 예시일 뿐이고 열거된 항목을 포함하는 다른 기준을 활용할 수 있음을 알 것이다.
1. 예시적인 폼 프로파일
사용자(124)의 퍼포먼스의 모니터링은 시간 함수로서 사용자(124)의 폼 프로파일 또는 그 일부를 획득하는 것을 포함할 수 있다. 사용자의 모니터링(및 사용자의 퍼포먼스의 결정)은 실시간 기준으로 수행될 수 있다. 예로서, 컴퓨터(102)는 디스플레이(예, 136)가 실시간 피드백으로 사용자 표현물을 제공하도록 할 수 있다. 시스템(100)은 소정의 신체 부분 간의 관계를 결정하기 위해 예컨대, 이미지, 적외선 데이터 및/또는 센서 데이터로부터 획득된 데이터를 처리할 수 있다. 이들 관계는 다른 신체 부분에 대한 한 신체 부분의 각도를 포함할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 쪼그려 앉은 자세를 취하고 있을 때, 컴퓨터(102)는 사용자의 사용자의 몸통과 허벅지 간에 형성된 각도를 비교할 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨터(102)는 푸쉬 업 중에 사용자의 팔꿈치와 팔에 대한 어깨의 위치를 비교할 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨터(102)는 어깨와 엉덩이를 비교하여 그들 간의 상대 회전을 결정하거나 및/또는 어깨 또는 엉덩이, 또는 어깨와 엉덩이 모두를 하나 이상의 발에 대해 비교하여 그들 간 또는 그들 중의 상대 위치 및/또는 엉덩이 또는 어깨의 절대 회전을 결정할 수 있다. 임의의 원하는 하나 이상의 신체 부분(들) 간의 또는 중의 각도, 회전 및 기타의 관계가 모니터링되고 분석될 수 있다. 기준점(예, 오프 바디)과 임의의 하나 이상의 원하는 신체 부분(들) 간의 각도, 회전 및 기타의 관계가 모니터링되고 분석될 수 있다.
도 9는 일례의 실시예에 따라 운동을 수행하는 사용자 표현물의 예시적인 디스플레이를 나타내지만, 도 7에 도시된 바와 같은 다른 그래픽적 표현물이 사용될 수 있다. 예를 들면, 음성이나 음향은 사용자의 엉덩이가 얼마나 곧은지(또는 그렇지 않은지)에 대해 지시할 수 있다. 다른 실시예에서, 안내를 제공하기 위해 사용자(124)가 느끼도록 구성된 진동 출력을 제공하도록 센서 장치(들)(138, 140, 142 및/또는 144)와 같은 장치에 신호가 제공될 수 있다. 예를 들면, 사용자의 엉덩이가 직선적이지 않음을 결정시 센서 장치(138)에 진동이 제공될 수 있다. 피드백은 312 블록과 관련하여 하기에 설명되는 것과 같은 동작의 수행 중에 사용자(124)를 모니터링하는 것을 기초로 할 수 있다.
사용자(124)가 움직임을 수행하는 중에, 컴퓨터(102)는 디스플레이(136)에 의한 디스플레이용 사용자 표현물을 형성할 수 있다. 컴퓨터(102)는 이미지-캡쳐링 장치(126)에 의해 캡쳐된 비디오의 일부 또는 전체 이미지의 처리, 센서(128)로부터 수신된 데이터의 처리, 센서(138, 140, 142, 144)로부터 수신된 데이터의 처리 중 하나 이상의 처리를 기초로 하여 사용자 표현물을 형성할 수 있다. 사용자 표현물은 예컨대, 사용자의 비디오이거나, 또는 이미지 및/또는 적외선 데이터를 포함하는 센서 데이터를 기초로 하여 형성된 사용자 아바타(802)일 수 있다. 사용자(124)를 지원하기 위해, 디스플레이(136)는 사용자에 대한 현재 폼 정보(904)는 물론, 사용자 아바타(902)에 대한 폼 가이드 정보(702)도 제공할 수 있다(도 9 참조). 현재 폼 정보(904)는 관심 특정 운동에서 사용자의 현재 폼의 측정일 수 있다. 현재 폼 정보(804)는 특정 신체 부분 사이의 직선, 소정 신체 부분 간의 각도, 신체 부분의 곡률, 또는 특정 운동에 대해 모니터링되는 기타 정보일 수 있다. 예를 들면, 도 9에 보여지는 바와 같이, 현재 폼 정보(904)는 한쪽 엉덩이가 다른 쪽에 대해 처지는지 여부를 지시(예, 사용자의 엉덩이 사이의 직선이 바닥과 평행한지 여부를 지시)하는 사용자의 엉덩이 사이의 직선일 수 있다. 또한, 사용자는 자신의 신체상의 골반뼈에 센서를 배치할 수 있거나, 컴퓨터(102)는 검출된 적외선 정보를 기초로 하여 사용자의 엉덩이뼈의 위치를 추정할 수 있다.
또한, 도 4를 다시 참조하면, 사용자(124)의 신체 및/또는 신체 부분들의 위치를 퍼포먼스의 모니터링과 결정에 활용할 수 있다. 예로서, 위치(402m)는 사용자의 무게 중심(질량 중심으로도 알려짐)의 결정에 사용될 수 있다. 예를 들면, 위치(402m-402o) 중 하나 이상의 위치에 대해 위치(402a)와 위치(들)(402f/402l) 간의 관계는 사용자의 무게 중심이 수직축(예건대 점프하는 중에)을 따라 상승되었는지 또는 사용자가 무릎을 굽혀 푸는 것에 의해 점프하는 "척하려고" 하려는지를 판단하는데 사용될 수 있다. 마찬가지로, 센서 위치(402o)는 사용자(124)의 배꼽 근처에 위치될 수 있다. 소정의 실시예에서, 센서 위치(402m-402o)로부터의 데이터는 사용자(124)에 대한 무게 중심을 결정하기 위해 사용될 수 있다(단독으로 또는 다른 데이터와 조합하여). 추가의 실시예에서, 센서(402m-402o)와 같은 다중의 여러 센서의 위치 간 관계를 이용하여 사용자(124)의 배향 및/또는 사용자(24)의 몸통의 트위스팅과 같은 회전력을 결정할 수 있다. 또한, 하나 이상의 위치는 순간 위치의 중심으로서 사용될 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, 위치(402m-402o) 중 하나 이상의 위치는 사용자(124)의 순간 위치의 중심을 위한 포인트로서 사용될 수 있다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 위치는 특정 신체 부분 또는 영역의 순간 중심으로서 사용될 수 있다.
사용자(124) 및/또는 사용자의 동작을 가상으로 나타내는 형태는 임의의 퍼포먼스(들)을 모니터링하는데 사용될 수 있다. 소정의 실시예에서, 사용자 그림자 및/또는 사용자 아바타가 사용될 수 있다. 도 10a에서, 사용자 아바타(902)는 예컨대 라인(1004)을 포함하는 하나 이상의 라인에 의해 표현될 수 있다. 라인(들)(1004)은 주변부(1002)로 지시될 수 있는 그림자(1006)와 같은 소정의 그림자 내에 위치될 수 있다. 시스템(100)은 사용자 아바타(902)가 그림자(1006)으 주변부(1002) 내에 있는지 여부를 결정하는 것은 물론, 사용자의 폼을 모니터링하여 사용자의 신체 부분 사이의 소정의 각도를 구할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 사용자의 몸통과 허벅지 간의 각도는 물론, 사용자 아바타(902)의 허벅지와 정강이 사이의 각도를 모니터링할 수 있다. 일례에서, 사용자의 허벅지와 정강이 간의 바람직한 각도는 61.6°일 수 있고, 허용 가능한 폼은 바람직한 각도(예, 50.5°-72.1°)의 21°의 범위 내에 있을 수 있다. 도 10b에서, 사용자 아바타(902)의 허벅지와 정강이 사이의 각도는 바람직한 범위(예, 47°) 밖에 있을 수 있다.
소정의 실시예에서, 시간 스탬프는 수집된 데이터의 적어도 일부(예, 도 3에서 306 블록의 수집된 부분)와 관련될 수 있다. 소정의 실시예에서, 시간 스탬프는 신체 부분이 소정 위치에 있을 때의 시간 기준을 지시할 수 있다. 센서 데이터는 무선 또는 유선 전송을 통해 컴퓨터(102)(또는 다른 장치)에서 수신될 수 있다. 컴퓨터(예, 102) 및/또는 장치 센서(138, 140, 142, 144)는 비디오 내의 이미지 각각(또는 적어도 일부)에 대해 좌표계(예, 데카르트 좌표계)를 사용하여 신체 부분의 위치를 결정하기 위해 시간 스탬프를 처리할 수 있다. 이미지-캡쳐링 장치(126)로부터 수신된 데이터는 수정되거나, 변형되거나 및/또는 하나 이상의 다른 장치(138, 140, 142, 144)로부터 수신된 데이터와 조합될 수 있다.
2. 미리 정해진 기준으로부터의 변경
다양한 실시예들은 미리 정해진 기준에 따른 사용자(124)의 퍼포먼스가 임계치를 만족하지 못하거나 미리 정해진 기준에 관련된 적어도 하나의 파라미터로부터 변경되는지 여부를 결정할 수 있다(310 블록 참조). 일 실시예에서, 시스템(100) 내의 임의의 장치는 운동을 수행하는 동안 사용자의 폼을 모니터링하기 위해 포착된 데이터를 운동(일련의 운동 동작을 포함할 수 있음)에 대한 바람직한 데이터와 비교할 수 있다. 바람직한 데이터는 운동 중의 다중의 비교점 및/또는 운동 중의 여러 신체 부분의 위치를 포함할 수 있다. 예를 들면, 푸쉬 업은 4개의 이벤트로 나눠질 수 있다: (1) 사용자(124)의 가슴이 바닥 또는 다른 기준점에 가장 가깝거나 및/또는 팔이 최대 굽힘으로 굽혀지는 최저점; (2) 사용자의 가슴이 바닥으로부터 가장 멀리 있거나 및/또는 팔이 직선화되는(예, 최대 직선도) 최고점; (3) 사용자가 최저점으로부터 최고점으로 전환되는 상향 이벤트; (4) 사용자가 최고점으로부터 최저점으로 전환되는 하향 이벤트.
바람직한 데이터는 소정의 신체 부분에 집중되는 이들 이벤트 각각에 대해 비교점을 특정할 수 있다. 예를 들면, 푸쉬 업 중의 각각의 비교점에서 시스템(100)의 임의의 구성 성분(또는 그 조합)은 사용자의 손의 간격, 사용자의 등의 직선도, 사용자의 몸통에 대한 머리의 위치, 사용자의 발의 서로 간 간격 및/또는 다른 측면을 모니터링할 수 있다. 바람직한 데이터는 각각의 신체 부분이 운동에 대한 비교점에서 모니터링되는 바람직한 위치와 해당 바람직한 위치로부터 용인되는 변화를 특정할 수 있다.
C. 변화를 기초로 한 피드백/지시
미리 정해진 기준에 대해 사용자의 신체 부분이 허용되는 범위를 벗어나게 변하면, 선택적으로, 시스템(100)은 사용자(124)에게 피드백 및/또는 지시를 제공할 수 있다(도 3의 310 결정과 312 블록 참조). 일 실시예에서, 지시는 304 블록에서 제공된 지시의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 지시(청각적, 시각적, 촉각적 또는 이들의 조합에 무관)는 기준을 완성하거나 기준에 대한 자신의 퍼포먼스의 측면을 향상시키기 위해 사용자(124)에게 격려 및/또는 동기를 제공할 수 있다. 예를 들면, 사용자(124)가 푸쉬업에 대해 퍼포먼스를 못내면, 시스템(100)은 사용자의 결점을 지시하거나 및/또는 결점을 어떻게 개선 또는 수정할지에 대해 피드백을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 사용자(124)에게 신체 부분을 확인하는 피드백과 사용자의 폼에 대한 수정(예, 푸쉬 업 중에 등이 휘어서 직선적이지 않음)을 제공할 수 있다. 시스템(100)은 시간의 함수로서 각각의 결점을 모니터링할 수 있다. 따라서, 결점의 레벨 및/또는 폼의 악화 비율을 기초로 하여 다른 피드백을 제공할 수 있다. 소정의 실시예에서, 사용자가 고통받을 수 있는 높은 수준의 변화 또는 결정은 지시되는 운동 또는 운동 동작의 정지를 가져올 수 있다.
추가의 실시예에서, 지시/피드백은 사용자에게 더 열심히 계속하라고 하거나 동작 또는 운동의 목표 또는 미리 정해진 기준을 만족시키는 것을 독려하도록 지침을 내릴 수 있다. 시스템(100)은 서로 상이할 수 있는 하나 이상의 지시/피드백 사이에서 소정의 시구간이 경과되도록 할 수 있다. 일 실시예에서, 신체 부분 또는 부위가 규정 영역 밖에 있거나 임계치를 만족하지 않음을 지시하도록 제1 피드백이 제공될 수 있다. 사용자(124)가 경과된 시구간 내에 결함을 수정하지 않으면, 제2 피드백이 제공될 수 있다. 제2 피드백은 신체 부분 또는 부위가 규정 영역 밖에 있거나 임계치를 만족하지 않음을 추가로 지시할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 제2 피드백은 독려를 제공할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 사용자(124)가 더 열심히 계속하라고 독려할 수 있다. 최선을 다하도록 사용자(124)에게 시도하거나 독려하는 것과 같은 동기 부여가 일반적일 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 시스템(100)은 사용자에게 더 열심히 하라고 푸싱하거나 및/또는 동작에 대한 적어도 하나의 기준의 난이도를 배가시킬 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 파라미터에 대한 임계 레벨이 조정될 수 있다. 다른 실시예에서, 완료에 필요한 시구간 및/또는 동작의 템포를 조정하여 운동의 난이도를 증가 또는 감소시킬 수 있다. 일 실시예에서, 난이도의 감소가 이루어지거나 및/또는 사용자가 "쿨 다운"하도록 권유를 받거나 적어도 하나의 파라미터의 난이도가 조정되었음을 통보닫을 수 있다. 시스템(100)은 한 번에 하나의 문제점을 수정하도록 피드백을 제공할 수 있고, 소정의 문제점들은 다른 것보다 우선할 수 있다. 소정의 운동 또는 움직임은 적절히 수행되지 않은 경우 사용자를 부상의 위험에 처하게 할 수 있다. 부상을 유발할 수 있는 부적절한 폼은 최고의 우선 순위를 가질 수 있고, 그로부터 다른 부적절한 신체 부분의 위치는 운동의 모든 장점을 얻는데 있어 사용자를 지원하는데 우선시될 수 있다.
중첩 결정 및/또는 다른 기준의 일부로서, 시스템(100)은 디스플레이(136)가 사용자의 폼에 대해 추천하는 수정을 제공하도록 할 수 있다. 이것은 허용 가능한 폼 영역이나 허용될 수 없는 폼 영역의 표시가 존재하는지 여부에 따라 수행될 수 있다. 도 10b를 참조하면, 전달된 지시/피드백은 사용자에게 자신의 무릎을 펴라는 지침을 내리도록 제공될 수 있다. 컴퓨터(102)는 사용자 아바타(902)에 대한 표시된 비디오가 색채를 발하게 하거나, 특정 신체 부분의 색깔을 강조하거나, 음향을 출력하거나 가청 명령을 제공하거나(예, 등을 펴라는 명령), 나쁜 폼을 가지는 사용자의 신체의 신체 부분 또는 영역의 비디오를 클로즈 업 또는 확대하거나, 측정된 폼과 바람직한 폼 사이의 차이를 나타내는 차트를 표시하도록 할 수 있거나, 또는 다른 방식으로 사용자에게 문제점을 청각적으로 또는 시작적으로 알려주도록 할 수 있다. 수정은 아바타(902)의 일부로서 보여지지만, 다른 실시예는 그림자의 일부로서 수정을 보여줄 수 있다.
허용될 수 없는 폼의 영역 내에 있을 때, 컴퓨터(102)는 허용 가능한 폼의 영역으로 이동되도록 사용자의 폼을 개선하고자 잘못 배치된 신체 부분을 확인하는 피드백을 제공할 수 있다. 일단 허용 가능한 폼의 영역 내에 있으면, 컴퓨터(102)는 양호한 폼의 영역 내로 이동되도록 사용자의 폼을 개선하고자 잘못 배치된 신체 부분을 확인하는 피드백을 제공할 수 있다. 사용자의 폼이 미리 정해진 수의 반복 후에도 허용될 수 없는 폼의 영역 내에 계속 있으면, 컴퓨터(102)는 운동 또는 루틴을 정지시킬 수 있다. 소정의 실시예에서, 시스템(100)은 사용자에게 오류를 알리거나 및/또는 운동을 다시 예시할 수 있다. 컴퓨터(102)는 해당 운동을 평이한 운동으로 변경시키거나 사용자의 운동을 기초로 하여 반복 동작을 적용할 수 있다. 사용자의 폼이 시간의 경과에 따라 개선되면, 컴퓨터(102)는 수정적 피드백(예, 지시 및 수정)을 제공하는 것으로부터 동기 부여의 방식으로 이동될 수 있다.
도 10a-10b는 예시적인 실시예에 따라 부적절한 폼을 검출하고 사용자(124)에게 피드백을 제공하기 위해 가상 그림자(1006)에 대해 사용자 아바타(902)를 표현하는 예시적인 디스플레이를 나타낸다. 도 10b와 관련하여 전술한 바와 같이, 사용자 아바타(902)의 허벅지와 정강이 사이의 각도는 바람직한 각도(예, 47°)를 벗어날 수 있다. 따라서, 일 실시예에서, 사용자(아바타(902)로 표현됨)가 부적절한 폼을 가짐을 강조하기 위해, 아바타(902)는 그림자(1006) 내에 완전히 있는 것이 아닌 것으로 표시될 수 있다. 예를 들면, 도 10b에 도시된 바와 같이, 사용자 아바타(902)의 허벅지는 그림자 주변부(1002)의 허벅지 외부에 있다. 예를 들면, 그림자(1006)는 주변부(1002)와 같은 외부 주변부를 갖는 영역으로 형성될 수 있다. 그림자(1006)의 주변부(1002)는 하나의 주변부로서 보여지고 있지만, 본 발명의 개시의 이익을 갖는 당업자들은 그림자(1006)가 각기 자체의 주변부를 갖는 다중 섹션 또는 영역으로 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 또한, 문제 영역은 사용자의 폼을 개선하기 위한 명령과 함께 디스플레이(136)에서 강조될 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(136)는 사용자에게 자신의 허벅지를 쪼그려 앉음 자세의 최저점에서 바닥에 평행하게 유지하도록 지시하는 명령을 제공할 수 있다. (사용자 위를 포함하여) 다양하게 배치될 수 있는 다수의 센서로부터 수신된 데이터는 이들 및 다른 결정에 사용될 수 있다.
피드백은 사용자의 신체의 특정 결함 및/또는 영역에 집중될 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨터(102)(또는 임의의 다른 전자 장치)는 도 11에 도시된 바와 같이 부정확한 움직임을 수행하고 있을 수 있는 신체 부분을 식별하기 위해 획득된 비디오로부터의 이미지를 서브 섹션으로 분할할 수 있다. 다른 실시예에서, 서브 섹션은 도 5와 관련하여 논의된 영역과 유사할 수 있다.
도 11을 살펴보면, 컴퓨터(102)는 이미지(1100)로 표현된 감지 데이터를 특유의 특유의 서브 섹션(1102)으로 분할할 수 있으며, 각각의 서브 섹션 내에서 그림자(1006)(도 10에도 도시됨)일 수 있는 그림자와 사용자 아바타 간의 중첩 정도를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 하나 이상의 서브 섹션(1102A-G)은 도 5에 도시된 사분체와 같은 사분체에 대응할 수 있다. 일례에서, 도 11은 6개의 다른 서브 섹션(1402A-1402F)을 예시하고 있으나; 임의의 원하는 수를 사용할 수 있다. 컴퓨터(102)는 최저의 중첩%를 갖는 서브 섹션(예, 도 11의 서브 섹션(1102D))을 식별하기 위해 중첩도를 비교할 수 있다. 컴퓨터(102)는 미리 정해진 정도(예, 60% 미만) 미만의 중첩 비율을 갖는 하나 이상의 서브 섹션을 식별할 수 있다.
다른 예에서, 컴퓨터(102)는 사용자의 신체 부분의 위치(예, 402a-402m의 위치 중 하나 이상)를 결정하기 위해 적외선 데이터 및/또는 센서 데이터를 처리하고, 식별된 위치와 바람직한 위치를 비교하는 것에 의해 중첩의 정도를 결정할 수 있다. 컴퓨터(102)는 바람직한 신체 부분 위치와 실제 위치 간의 거리 크기를 비교하는 중첩 영역을 형성할 수 있다. 예를 들면, 양호한 폼의 영역은 바람직한 위치로부터 제1 거리 내에(예, 팔꿈치는 바람직한 위치로부터 2 인치 내에) 있거나 바람직한 위치로부터 소정의 비율(예, 5%) 이하로 변할 수 있다. 허용 가능한 폼의 영역은 바람직한 위치의 제2 거리 범위 내에(예, 팔꿈치는 바람직한 위치로부터 2-4 인치 내에) 있거나, 또는 신체 부분이 바람직한 위치로부터 소정의 거리 비율(예, 15%) 이하로 차이가 나는 경우일 수 있다. 허용되지 않는 폼의 영역은 바람직한 위치로부터 소정의 거리 이상으로 떨어져 있거나 및/또는 신체 부분이 바람직한 위치와는 소정의 비율(예, 15%)을 넘어서는 비율로 차이가 나는 경우일 수 있다.
도 12는 예시적인 실시예에 따라 운동 활동을 수행하는 동안 부적절한 폼에 대한 피드백을 제공하는 확대된 삽입 도면을 갖는 사용자 아바타의 예시적인 디스플레이를 나타낸다. 부적절한 폼을 갖는 것으로 확인된 하나 이상의 신체 부분[예, 가상 그림자(1006)와 불충분한 중첩도를 갖거나 및/또는 허용 불가한 폼 영역 내에 있는 도 141 도시된 식별된 서브 섹션(1102)]의 경우, 시스템(100)은 하나 이상의 삽입 확대 그림을 제공할 수 있다. 예를 들면, 도 11의 확대 그림(1102)은 가상 그림자(1104)와 일치하지 않는(예, 최소 임계 범위 내에서) 사용자 아바타(802)의 신체 부분을 나타낸다. 도 12에서 볼 수 있는 바와 같이, 사용자 아바타(1104)의 팔은 그림자(1102)의 대응하는 팔과 동일한 위치에 위치되지 않는다. 사용자 아바타(1104)의 해당 부분은 확대된 삽입 그림(1202)으로 제공된다. 확대된 삽입 그림(1202)은 문제점을 강조하기 위해 사용자 아바타(1104)를 제1 색깔(예, 적색)로 강조할 수 있다.
다른 측면에서, 컴퓨터(102)는 사용자가 자신의 운동 퍼포먼스를 검토할 수 있도록 하는 재생 피드백 모드를 제공할 수 있다. 일례에서, 컴퓨터(102)는 사용자 아바타(902)와 그림자(1102) 간의 중첩도가 소정의 임계 범위 미만으로 감소되었을 때의 비디오의 경우를 결정할 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터(102)는 비디오 내의 각 이미지의 서브 섹션(1202) 또는 이미지 중 적어도 일부를 처리하여 사용자 아바타(902)와 그림자(1006) 간의 중첩도가 임계치 미만으로 감소된 경우의 서브 섹션을 확인할 수 있다. 시스템(100)은 확인된 서브 섹션(1102)에 대응하는 비디오로부터 선행하는 미리 정해진 수의 이미지를 확인 및 저장하고, 사용자 아바타(802)와 그림자(1102) 간의 중첩도가 임계치 너머로 증가될 때까지 이미지 저장을 계속할 수 있다. 저장된 이미지는 변동 시퀀스(variance sequence)로 지칭될 수 있다.
도 9와 관련하여 전술한 정보(904)와 같은 현재 폼 정보의 색깔은 사용자의 폼이 바람직한 폼에 얼마나 잘 대응하는지를 바탕으로 변할 수 있다. 예를 들면, 녹색은 폼 가이드 정보(702)와 현재 폼 정보(904)의 라인 사이의 각도가 5도 미만임을 지시할 수 있고, 황색은 폼 가이드 정보(702)와 현재 폼 정보(904)의 라인 간 각도가 5~15도임을 지시할 수 있으며, 적색은 폼 가이드 정보(702)와 현재 폼 정보(904)의 라인 간 각도가 15도를 초과함을 지시할 수 있다.
II. 피로값 추정
본 발명의 개시의 측면은 하나 이상의 피로값을 추정하는 것에 관련된 것이기도 하다. 일 실시예에서, 314 블록은 306 블록에서 모니터링된 동작 및/또는 운동 도중에 사용자의 퍼포먼스를 기초로 하여 소정의 값을 추정하도록 실시될 수 있다. 소정의 실시예에서, 근육 피로값이 추정될 수 있다. 다른 실시예에서, 호흡 피로값이 추정될 수 있다. 추가의 실시예에서, 복수의 피로값이 추정될 수 있다. 예를 들면, 제1 근육 그룹에 대해 제1 피로값이 추정될 수 있고, 제2 근육 그룹에 대해 제2 피로값이 추정될 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 제1 근육 피로값과 제2 호흡 피로값이 추정될 수 있다.
하나 이상의 피로값은 적어도 부분적으로 사용자가 동작 또는 운동을 수행하는 동안의 폼의 악화를 기초로 할 수 있다. 일 실시예에서, 운동 동작 중에 수집된 변동 시퀀스(또는 시퀀스의 가혹도)의 수와 변동을 야기하는 하나 이상의 관련 신체 부분이 피로값의 추정에 고려될 수 있다. 또 다른 추가의 실시예에서, 피로값은 폼 악화를 (직간접적으로) 결정하는데 사용되거나 사용되지 않는 데이터는 물론, 폼 악화를 기초로 할 수 있다. 폼 악화의 결정에 사용되지 않는 데이터는 폼 악화에 관한 결정의 경우와 다른(적어도 부분적으로) 시구간에서 얻어질 수 있다. 예를 들면, 사용자(124)가 모니터링된 동작 또는 운동을 수행하는 동안 및/또는 수행 이후에 센서(138, 140, 및/또는 142)로부터 얻어진 데이터가 피로값의 추정에 사용될 수 있다. 예를 들면, 센서(138)로부터 얻어진 데이터가 사용자가 10 마일을 걸었음을 지시하고, 센서(142)로부터 얻어진 데이터가 사용자(124)가 소정의 횟수로 점프하였음을 지시하면, 해당 데이터를 사용하여 예컨대 다리(또는 그 일부)에 대한 피로값을 결정할 수 있다.
이와 관련하여, 동일한 시구간에 대해 여러 피로값을 추정할 수 있다. 예를 들면, 314 블록은 306 블록 중에 모니터링된 것과 같은 제1 동작의 수행 중의 피로값을 추정하도록 실시될 수 있다. 예를 들면, 도 13의 차트(1300)에 예시된 바와 같이, 제1 동작 및/또는 운동은 다중 피로값과 관련될 수 있다. 도 13을 살펴보면, 차트(1300)의 x-축(1302)은 시간에 관한 것일 수 있다. 시간은 시간의 초, 복수의 초, 분, 시간 또는 임의의 다른 측정의 비율에 의해 표현될 수 있다. y-축(1304)은 피로를 측정하는 임의의 대표적인 스케일일 수 있다. 당업자는 상기 축이 두 개 이상을 스케일을 가질 수 있거나 및/또는 두 개 이상의 파라미터를 측정할 수 있음을 알 것이다. 유사하게, 축은 스위칭될 수 있다. 차트에 나타낸 바와 같이, 1306과 1308은 시간=1에서 취해질 수 있지만, 한정되는 것은 아니지만, 다른 근육 그룹, 호흡 피로, 및 이들의 조합과 같은 다른 피로 파라미터에 관한 것일 수 있다.
동일한 피로 파라미터에 대한 값을 사용하여 피로 지수를 형성할 수 있다(316 블록 참조). 예를 들면, 값(1306, 1310)은 단일 동작 또는 운동 중에 다른 시구간에서 취득될 수 있다. 예를 들면, 값(1306, 1310)은 운동 또는 동작의 시작과 끝을 마킹할 수 있다. 이와 관련하여, 값(1306, 1310)(단독으로 또는 동일 피로 파라미터에 대한 다른 값과 함께)을 사용하여, 해당 피로 파라미터에 대해 라인(1312)으로 표현된 것과 같은 제1 피로 지수를 형성할 수 있다.
유사하게, 값(1308, 1314)(단독으로 또는 다른 값과 함께)을 사용하여 라인(1316)으로 표현될 수 있는 제2 피로 지수를 형성할 수 있다. 이로써, 한정되는 것은 아니지만, 다른 근육 그룹, 호흡 피로, 및 이들의 조합와 같은 다른 피로 파라미터의 측정을 위해 동일한 동작 및/또는 운동 도중에 여러 개의 상이한 피로 지수가 형성될 수 있다(316 블록 및/또는 318 결정 참조).
소정의 실시예에서, 피로 지수(예, 1312 및/또는 1316)를 사용하여 추가의 동작 및/또는 운동을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 피로 지수는 개인화된 운동 플랜의 형성 및/또는 조정에 사용될 수 있다. 어떤 동작 및/또는 운동이 사용자(124)에게 제공되는지를 결정하기 위해 302 블록의 일부로서 수행되는 바와 같은 평가와 함께 하나 이상의 피로 지수가 사용될 수 있다. 320 블록에서, 다음 동작 및/또는 운동을 수행하기 위한 지시가 사용자에게 제공될 수 있다. 지시를 내리는 예시적인 시스템 및 방법이 304 블록과 관련하여 논의되었는데, 해당 블록은 320 블록에서 전체적으로 또는 부분적으로 실시될 수 있다. 추가의 피로값이 피로 지수(들)의 일부로서 사용될 수 있다(322 블록 참조).
본 발명의 개시의 추가의 측면은 복수의 별개 워크아웃 또는 운동을 통해 피로를 고려할 수 있는 누적 또는 집합적 피로의 공식화에 관한 것이다. 예를 들면, 일 실시예에서, 두 개의 운동 세션이 예컨대, 적어도 30분, 1시간, 6시간, 12시간, 18시간, 1일, 3일, 1주, 10일, 15일, 및/또는 1달 단위로 구분될 수 있다. 이들은 단지 예시일 뿐이므로 다름 시간 프레임이 본 발명의 개시의 범위 내에 있음을 알아야 한다. 일 실시예에서, 누적 피로 지수는 복수의 별개 운동으로부터 얻어진 적어도 하나의 피로값을 포함할 수 있다. 따라서, 일 실시예에서, 324 블록은 316 블록에서 공식화된 피로 지수로부터 적어도 하나의 피로값으로 누적 피로 지수를 형성 또는 변형할 수 있다. 따라서, 316 블록의 피로 지수와 유사하게, 누적 피로 지수는 복수의 동작 또는 운동을 통한 사용자의 수행을 기초로 한 값을 포함할 수 있다.
누적 지수의 결정은 각각의 운동 세션에 대한 운동 동작 중에 수집된 변동 시퀀스의 수 및/또는 변동을 야기하는 하나 이상의 관련 신체 부분을 고려할 수 있다. 또 다른 추가의 실시예에서, 피로값은 폼 악화를 (직간접적으로) 결정하는데 사용되지 않는 데이터는 물론, 폼 악화를 기초로 할 수 있다. 폼 악화의 결정에 사용되지 않는 데이터는 폼 악화에 관한 결정의 경우와 다른(적어도 부분적으로) 시구간에서 얻어질 수 있다.
소정의 실시예에서, 피로 지수는 한정되는 것은 아니지만, 운동의 종류, 난이도, 사용자가 최종적으로 동작을 수행한 이후의 시간, 및 이들의 조합을 포함하는 하나 이상의 인자에 따라 가중될 수 있다. 따라서, 지수(및/또는 그것에 속한 피로값)는 다른 것에 비해 더 가중될 수 있다.
한정되는 것은 아니지만 316 블록의 일부로서 구성되거나 변형된 지수 및/또는 324 블록의 일부로서 생성 또는 변형된 누적 지수를 포함하여, 하나 이상의 지시가 사용자에게 제공될 수 있다. 예시적인 지시들이 본 발명의 개시에 걸쳐 제공되었다.
추가의 실시예에서, 재생(regeneration)을 촉진하기 위해 운동 스케줄(한정되는 것은 아니지만, 운동, 동작의 난이도/강도, 또는 이들의 조합을 포함)의 변형을 결정할 수 있다. 근육 재생의 촉진에 제1 변형이 설계될 수 있고, 호흡 재생의 촉진에 제2 변형이 설계될 수 있다. 전술한 바와 같이, 다중의 그룹이 동시에 또는 개별적으로 목표가 될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자는 호흡 및/또는 근육 재생의 촉진을 위해 하나 이상의 요가 운동을 수행하라는 지시를 받을 수 있다. 다른 실시예에서, 하나 이상의 스트레칭 운동이 활용될 수 있다. 추가의 실시예에서, 사용자에게 덜 "결핍"되거나 재생의 필요성이 덜할 수 있는 다른 그룹, 영역, 또는 시스템을 활용할 것을 독려하면서, 재생이 필요할 수 있는 소정의 그룹, 영역 또는 시스템을 쉬게 하거나 그에 대한 충격을 감소하도록 독려하기 위해 하나 이상의 루틴을 제공할 수 있다. 본 발명의 개시의 이익을 갖는 당업자는 알고 있겠지만, 하나 이상의 그룹, 영역, 및/또는 시스템의 재생을 촉진하기 위해 다중 활동이 선택될 수 있거나 및/또는 선택 가능할 수 있다. 추가의 실시예에서, 사용자(124)의 재평가를 결정할 수 있다. 따라서, 302 블록의 일부로서 설명된 평가와 같은 평가가 개시될 수 있다.
추가의 실시예에서, 컴퓨터(102)(또는 임의의 다른 전자 장치)는 사용자에게 적절한 폼에 대해 피드백을 제공하기 위해 그림자(1102)와 같은 그래픽적 표현물을 사용할 수도 있다. 사용자가 자신의 폼을 갖도록 지원하기 위해, 사용자(124)가 312 블록의 일부와 같은 운동의 수행 중에 사용자에게 적절한 폼을 제시하도록 가상 그림자(1102)와 같은 그래픽적 표현물을 사용할 수 있다. 예를 들면, 가상 그림자(1102)는 운동에 대한 적절한 폼을 보여주는 전문 운동 트레이너로부터 얻어진 데이터를 기초로 하여 생성될 수 있다. 운동의 반복 수행 중에, 컴퓨터(102)는 디스플레이(136)가 사용자 아바타(802)에 대해 적절한 운동 폼을 갖는 가상 그림자(1102)를 제시하도록 할 수 있다. 예를 들면, 가상 그림자(1102)는 도 12a에 도시된 바와 같이 사용자 아바타(802)의 위를 덮거나 예컨대, 도 12b에 도시된 바와 같이 사용자 아바타(802)로부터 오프셋되게 표현될 수 있다. 일례에서, 가상 그림자(1102)는 운동을 수행하는 사용자와 동일한 페이스로 이동되는 동영상일 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨터(102)는 사용자의 운동 퍼포먼스를 기초로 하여 동영상의 페이스를 변경하도록 구성된다.
소정의 실시예에서, 재생 운동은 사용자에게 가상 타켓과 상호 작용하도록 지시할 수 있다. 예를 들면, 디스플레이(136)는 사용자(124)가 자신의 손, 발 또는 다른 부분을 놓도록 지시받는 다중의 가상 타겟을 제시할 수 있다. 가상 타겟(1002)은 사용자가 적절한 폼을 갖도록 지원하는데 사용될 수 있다. 따라서, 사용자(124)는 적절히 실행된 경우, 적절한 폼을 독려하거나 및/또는 근육 그룹 및/또는 호흡 시스템을 재생하는 지시를 받을 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터(102)는 사용자가 운동의 수행 중 바람직한 가상 타겟 내에 적절한 신체 부분을 두었는지를 결정하기 위해 사용자에 대한 비디오, 센서 데이터 또는 적외선 데이터를 처리할 수 있다. 디스플레이(136)는 타겟(1002) 각각을 소정의 색깔(예, 녹색)로 강조하거나 및/또는 가청 음향을 재생할 수 있다. 일 실시예에서, 308 블록은 사용자의 퍼포먼스를 기초로 하여 색깔의 범위를 표시하는 것을 포함할 수 있다. 색채화의 범위는 퍼포먼스 임계치를 기초로 할 수 있다. 예를 들면, 녹색화는 90% 임계치 초과의 사용자에게 사용될 수 있고, 오렌지색화는 사용자가 89-70% 임계치에 있을 때 사용되며, 적색화는 사용자의 퍼포먼스가 70% 임계치 미만으로 떨어지는 경우 사용될 수 있다. 유사하게, 사용자에게 피드백을 제공하는데 다른 음향이 사용될 수 있다. 그렇지 않으면, 시스템(100)은 각각의 놓친 타겟을 강조하거나 및/또는 가청 음향을 재생할 수 있다. 컴퓨터(102)는 디스플레이(136)가 사용자 아바타(예, 902)가 무릎 및/또는 임의의 다른 문제가 되는 영역을 강조하도록 표시하도록 할 수 있다(예, 다른 색깔, 하나 이상의 신체 부분을 둘러쌈, 문제가 되는 영역의 확대도의 삽입 화면 등). 디스플레이(136)는 사용자의 폼을 수정하는 지시(1006)(예, 직선화된 무릎)를 표시할 수 있다.
결론
여기 설명된 특징 중 하나 이상의 특징을 갖는 활동 환경을 제공하는 것으로써 사용자에게는 사용자가 운동 활동에 참가하도록 독려하고 동기 부여하여 사용자의 체력 단련을 증진하게 되는 사용자 환경적 경험이 제공될 수 있다. 또한, 사용자들은 다양한 체력 단련 레벨에 도달하고 자신의 체력 단력 레벨과 활동을 볼 수 있도록 소셜 커뮤니티와 도전을 통해 서로 통신할 수 있다.
실시예의 여러 측면들이 해당 예시적인 실시예에 대해 설명되었다. 이와 관련하여, 개시된 임의의 흐름도의 임의의 부분은 재배열될 수 있으며, 일부 블록은 제거될 수 있고, 추가의 블록이 추가될 수 있으며, 각각의 블록은 일 회 이상 반복될 수 있고, 흐름도는 한 번 이상 반복될 수 있다.
본 발명의 개시의 검토를 통해 당업자에게는 첨부된 특허청구범위의 범위와 취지 내에서 다양한 다른 실시예, 변형례 및 변경례가 도출될 것이다. 예를 들면, 당업자들 중 하나는 예시된 도면에 나타낸 단계들이 언급된 순서가 아닌 순서로 수행될 수 있고, 예시된 하나 이상의 단계들은 실시예의 여러 측면에 따라 선택적일 수 있음을 알 것이다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터에 의해 구현되는 방법에 있어서,
    제1 시구간 중에 제1 위치에서 미리 정해진 기준을 포함하는 운동 동작을 수행하도록 사용자에게 제1 지시를 제공하는 단계와;
    상기 운동 동작 도중에 시간의 함수로서 사용자의 폼 프로파일(form profile)을 획득하도록, 상기 제1 위치에서 상기 운동 동작을 수행하는 사용자를 적어도 제1 센서로 모니터링하는 단계와;
    상기 획득된 폼 프로파일을 상기 운동 동작에 대한 제1 프로파일 템플릿(profile template)과 비교하는 것을 포함하는, 상기 미리 정해진 기준에 대한 사용자의 퍼포먼스(performance)를 결정하는 단계와;
    상기 사용자의 퍼포먼스를 기초로 하여, 프로세서를 사용하여 근육 피로값을 추정하는 단계
    를 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추정된 근육 피로값이 임계치를 초과하였다는 결정을 기초로 하여, 근육 재생을 촉진하기 위해 사용자에게 제공하기 위한 제2 지시를 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 추정된 근육 피로값은 제1 근육 그룹에 대한 제1 근육 그룹 피로값과 제2 근육 그룹에 대한 제2 근육 그룹 피로값을 포함하는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  4. 제3항에 있어서:
    상기 제1 근육 피로값을 기초로 하여, 상기 제1 근육 그룹의 근육 재생을 촉진하기 위해 사용자에게 제공하기 위한 제2 지시를 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제2 근육 그룹의 근육 재생을 촉진하기 위해 사용자에게 제공하기 위한 제3 지시를 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 제1 시구간 중에 복수의 근육 피로값이 추정되고, 상기 방법,
    상기 복수의 근육 피로값 중 적어도 일부를 포착 시간을 나타내는 시간 스탬프와 연관시키는, 상기 제1 시구간에 대한 피로 지수를 구성하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 피로 지수를 기초로 하여, 상기 제1 근육 그룹의 근육 재생을 촉진하기 위해 사용자에게 제공하기 위한 제2 지시를 결정하고, 상기 제2 근육 그룹의 근육 재생을 촉진하기 위해 사용자에게 제공하기 위한 제3 지시를 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제1 센서는 이미지 캡쳐링 장치를 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 추정된 근육 피로값은 제1 근육값이고, 상기 방법은,
    제1 시구간 이후의 적어도 미리 정해진 시간 값인 제2 시구간 중에 상기 제1 위치에서 미리 정해진 기준을 포함하는 운동 동작을 수행하도록 사용자에게 제2 지시를 제공하는 단계와;
    상기 제1 위치에서 상기 운동 동작을 수행하는 사용자를 적어도 상기 제1 센서로 모니터링하는 단계로서, 상기 제2 시구간 중에 상기 운동 동작에 대한 시간의 함수로서 사용자의 폼 프로파일을 결정하는 단계를 포함하는, 상기 사용자를 모니터링하는 단계와;
    상기 제2 시구간 중에 상기 미리 정해진 기준에 대한 사용자의 퍼포먼스를 결정하는 단계로서, 상기 폼 프로파일을 상기 운동 동작에 대한 제1 프로파일 템플릿과 비교하는 단계를 포함하는, 상기 사용자의 퍼포먼스를 결정하는 단계와;
    상기 제1 및 제2 시구간 중의 상기 사용자의 퍼포먼스를 기초로 하여, 프로세서를 사용하여 제2 근육 피로값을 추정하는 단계
    를 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    적어도 상기 제1 및 제2 피로값을 포함하는 피로 지수를 구성하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 시구간 모두 중에 복수의 근육 피로값이 추정되고, 상기 방법은,
    상기 제1 시구간에 대한 상기 복수의 근육 피로값 중 적어도 일부를 포착 시간을 나타내는 시간 스탬프와 연관시키는 상기 제1 기간에 대한 피로 지수를 구성하는 단계와;
    상기 제2 시구간에 대한 상기 복수의 근육 피로값 중 적어도 일부를 포착 시간을 나타내는 시간 스탬프와 연관시키는 상기 제2 기간에 대한 피로 지수를 구성하는 단계와;
    누적 피로 지수를 추정하도록 상기 제1 피로 지수와 상기 제2 피로 지수를 비교하는 단계와;
    상기 누적 피로 지수를 기초로 하여, 근육 재생을 촉진하기 위해 사용자에게 제공하기 위한 제2 지시를 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 제1 시구간과 제2 시구간은: 적어도 30분, 적어도 1시간, 적어도 6시간, 적어도 12시간, 적어도 18시간, 적어도 1일, 적어도 3일, 적어도 1주, 적어도 10일, 적어도 15일 및 적어도 1달, 및 적어도 1년으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 값에 의해 구분되는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  13. 제4항에 있어서,
    제2 위치에서 사용자의 운동 동작 퍼포먼스 중에 수집된 동작 데이터를 제2 센서로부터 수신하는 단계와;
    상기 피로값을 추정하는 단계에서 상기 제2 위치로부터 수집된 동작 데이터의 적어도 일부를 이용하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 미리 정해진 기준에 대한 사용자의 퍼포먼스를 결정하는 단계는,
    폼 프로파일 임계치로부터 제1 변화를 검출시, 상기 기준을 완료하도록 동기를 부여하는 제1 지시를 사용자에게 전달하는 단계와;
    상기 미리 정해진 기준에 대한 사용자의 퍼포먼스를 추가로 검출하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    폼 프로파일 임계치로부터 제2 변화를 검출하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 피로값은 상기 제1 및 제2 변화 중 적어도 하나에 따라 가중되는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  17. 컴퓨터에 의해 구현되는 방법에 있어서,
    제1 시구간 중에 제1 위치에서 미리 정해진 기준을 포함하는 운동 동작을 수행하도록 사용자에게 제1 지시를 제공하는 단계와;
    상기 운동 동작 도중에 시간의 함수로서 사용자의 폼 프로파일을 획득하도록, 상기 제1 위치에서 상기 운동 동작을 수행하는 사용자를 적어도 제1 센서로 모니터링하는 단계와;
    사용자의 퍼포먼스가 상기 미리 정해진 기준 중 적어도 하나를 만족하지 않음을 결정하는 단계와;
    상기 기준을 완료하도록 동기를 부여하는 제1 지시를 사용자에게 전달하는 단계와;
    상기 미리 정해진 기준에 대한 사용자의 퍼포먼스를 추가로 검출하는 단계와;
    상기 제1 시구간 중에 상기 제1 위치에서 적어도 부분적으로 상기 사용자의 퍼포먼스를 기초로 하여, 프로세서를 사용하여 근육 피로값을 추정하는 단계
    를 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법
  18. 제17항에 있어서,
    상기 근육 피로값은 제1 근육 피로값이며, 상기 방법은,
    상기 제1 시구간 중에 상기 제1 위치에서 상기 사용자의 모니터링을 계속하는 단계와;
    제2 근육 피로값을 생성하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법
  19. 제18항에 있어서,
    적어도 상기 제1 및 제2 근육 피로값을 기초로 하여, 피로 지수를 형성 또는 변형시키는 단계와;
    상기 피로 지수를 기초로 하여, 근육 재생을 촉진하기 위해 사용자에게 제공하기 위한 제2 지시를 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법
  20. 제17항에 있어서,
    상기 사용자의 퍼포먼스가 상기 미리 정해진 기준 중 적어도 하나를 만족하지 않음을 결정하는 단계는,
    상기 사용자의 퍼포먼스에 대해 포착된 복수의 이미지로부터 적어도 하나의 이미지의 서브 섹션을 처리하여, 상기 서브 섹션 중 적어도 하나의 서브 섹션 내에서 가상 아바타와 가상 그림자 간의 중첩도를 결정하는 단계를 포함하는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190014591A (ko) * 2013-12-02 2019-02-12 나이키 이노베이트 씨.브이. 체공 시간

Families Citing this family (204)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8924248B2 (en) 2006-09-26 2014-12-30 Fitbit, Inc. System and method for activating a device based on a record of physical activity
US8849610B2 (en) 2010-09-30 2014-09-30 Fitbit, Inc. Tracking user physical activity with multiple devices
US9188460B2 (en) 2010-09-30 2015-11-17 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for generating real-time activity data updates to display devices
US8805646B2 (en) 2010-09-30 2014-08-12 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for linking user devices to activity tracking devices
US9148483B1 (en) 2010-09-30 2015-09-29 Fitbit, Inc. Tracking user physical activity with multiple devices
US8954291B2 (en) 2010-09-30 2015-02-10 Fitbit, Inc. Alarm setting and interfacing with gesture contact interfacing controls
US9310909B2 (en) 2010-09-30 2016-04-12 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for physical contact activated display and navigation
US8762102B2 (en) 2010-09-30 2014-06-24 Fitbit, Inc. Methods and systems for generation and rendering interactive events having combined activity and location information
US8744803B2 (en) 2010-09-30 2014-06-03 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for activity tracking device data synchronization with computing devices
US10983945B2 (en) 2010-09-30 2021-04-20 Fitbit, Inc. Method of data synthesis
US8738321B2 (en) 2010-09-30 2014-05-27 Fitbit, Inc. Methods and systems for classification of geographic locations for tracked activity
US11243093B2 (en) 2010-09-30 2022-02-08 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for generating real-time activity data updates to display devices
US8954290B2 (en) 2010-09-30 2015-02-10 Fitbit, Inc. Motion-activated display of messages on an activity monitoring device
US8615377B1 (en) 2010-09-30 2013-12-24 Fitbit, Inc. Methods and systems for processing social interactive data and sharing of tracked activity associated with locations
US8712724B2 (en) 2010-09-30 2014-04-29 Fitbit, Inc. Calendar integration methods and systems for presentation of events having combined activity and location information
US10004406B2 (en) 2010-09-30 2018-06-26 Fitbit, Inc. Portable monitoring devices for processing applications and processing analysis of physiological conditions of a user associated with the portable monitoring device
US9241635B2 (en) 2010-09-30 2016-01-26 Fitbit, Inc. Portable monitoring devices for processing applications and processing analysis of physiological conditions of a user associated with the portable monitoring device
US8762101B2 (en) 2010-09-30 2014-06-24 Fitbit, Inc. Methods and systems for identification of event data having combined activity and location information of portable monitoring devices
US8775120B2 (en) * 2010-09-30 2014-07-08 Fitbit, Inc. Method of data synthesis
US8738323B2 (en) 2010-09-30 2014-05-27 Fitbit, Inc. Methods and systems for metrics analysis and interactive rendering, including events having combined activity and location information
US9253168B2 (en) 2012-04-26 2016-02-02 Fitbit, Inc. Secure pairing of devices via pairing facilitator-intermediary device
US9390427B2 (en) 2010-09-30 2016-07-12 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for automatic linking of activity tracking devices to user devices
US8620617B2 (en) 2010-09-30 2013-12-31 Fitbit, Inc. Methods and systems for interactive goal setting and recommender using events having combined activity and location information
US8694282B2 (en) 2010-09-30 2014-04-08 Fitbit, Inc. Methods and systems for geo-location optimized tracking and updating for events having combined activity and location information
US9283429B2 (en) 2010-11-05 2016-03-15 Nike, Inc. Method and system for automated personal training
US9977874B2 (en) 2011-11-07 2018-05-22 Nike, Inc. User interface for remote joint workout session
US9852271B2 (en) 2010-12-13 2017-12-26 Nike, Inc. Processing data of a user performing an athletic activity to estimate energy expenditure
US9457256B2 (en) 2010-11-05 2016-10-04 Nike, Inc. Method and system for automated personal training that includes training programs
KR101549761B1 (ko) 2010-11-05 2015-09-02 나이키 이노베이트 씨.브이. 자동화된 개인 훈련 방법 및 시스템
US9223936B2 (en) * 2010-11-24 2015-12-29 Nike, Inc. Fatigue indices and uses thereof
US10420982B2 (en) 2010-12-13 2019-09-24 Nike, Inc. Fitness training system with energy expenditure calculation that uses a form factor
US8738925B1 (en) 2013-01-07 2014-05-27 Fitbit, Inc. Wireless portable biometric device syncing
US9811639B2 (en) 2011-11-07 2017-11-07 Nike, Inc. User interface and fitness meters for remote joint workout session
JP2013103010A (ja) * 2011-11-15 2013-05-30 Sony Corp 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
US9350951B1 (en) * 2011-11-22 2016-05-24 Scott Dallas Rowe Method for interactive training and analysis
US9154739B1 (en) * 2011-11-30 2015-10-06 Google Inc. Physical training assistant system
US9339691B2 (en) 2012-01-05 2016-05-17 Icon Health & Fitness, Inc. System and method for controlling an exercise device
US20130178960A1 (en) * 2012-01-10 2013-07-11 University Of Washington Through Its Center For Commercialization Systems and methods for remote monitoring of exercise performance metrics
DE102012101152C5 (de) * 2012-02-14 2019-02-14 Pixformance Sports Gmbh System und Verfahren zur automatischen Kontrolle der korrekten Durchführung einer Fitnessübung
KR101713451B1 (ko) * 2012-06-04 2017-03-07 나이키 이노베이트 씨.브이. 다중 센서 입력을 사용하는 에너지 소비 계산을 구비한 신체 단련 훈련 시스템
WO2013184626A1 (en) * 2012-06-04 2013-12-12 Nike International Ltd. Fitness training system with energy expenditure calculation that uses a form factor
KR101787848B1 (ko) * 2012-06-04 2017-10-18 나이키 이노베이트 씨.브이. 피트니스 서브 점수와 애슬레티시즘 서브 점수를 갖는 결합식 점수
US9641239B2 (en) 2012-06-22 2017-05-02 Fitbit, Inc. Adaptive data transfer using bluetooth
EP2703932A1 (en) * 2012-08-28 2014-03-05 SimpliFlow GmbH Personal communication device for managing individual fitness training
US20150255005A1 (en) * 2012-09-12 2015-09-10 National Institute Of Advanced Industrial Science And Technology Movement evaluation device and program therefor
EP2722080A1 (en) * 2012-10-22 2014-04-23 Paul Chen Muscle activity training facility
EP2722079A1 (en) * 2012-10-22 2014-04-23 Paul Chen Muscle activity training facility for the lower body of a user
EP2722078A1 (en) * 2012-10-22 2014-04-23 Paul Chen Muscle activity traning facility for the upper body of a user
US20160239639A1 (en) * 2012-11-29 2016-08-18 Corinne BERNARD-PAROLY Exercise management system
US20140147821A1 (en) * 2012-11-29 2014-05-29 Corinne BERNARD-PAROLY Exercise management system
US9530332B2 (en) * 2012-11-30 2016-12-27 Kimberly-Clark Worldwide, Inc. Systems and methods for managing the toilet training process of a child
JP5811360B2 (ja) * 2012-12-27 2015-11-11 カシオ計算機株式会社 運動情報表示システムおよび運動情報表示方法、運動情報表示プログラム
US9728059B2 (en) 2013-01-15 2017-08-08 Fitbit, Inc. Sedentary period detection utilizing a wearable electronic device
US8827906B2 (en) 2013-01-15 2014-09-09 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for measuring fingertip heart rate
US9039614B2 (en) 2013-01-15 2015-05-26 Fitbit, Inc. Methods, systems and devices for measuring fingertip heart rate
US20140205980A1 (en) * 2013-01-23 2014-07-24 Kiio Inc. Systems and methods for exercise animation software
US9384671B2 (en) 2013-02-17 2016-07-05 Ronald Charles Krosky Instruction production
US10318708B2 (en) * 2013-03-14 2019-06-11 Nike, Inc. System and method for monitoring athletic activity from multiple body locations
US20140287389A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-25 The Regents Of The University Of California Systems and methods for real-time adaptive therapy and rehabilitation
EP2969058B1 (en) 2013-03-14 2020-05-13 Icon Health & Fitness, Inc. Strength training apparatus with flywheel and related methods
CA2909514A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Movement Training Systems Llc Systems and methods for evaluating physical performance
US10565280B2 (en) * 2013-04-05 2020-02-18 Disney Enterprises, Inc. Website content identification in a content management system
US20150375106A1 (en) * 2013-06-10 2015-12-31 Huan Liu Implementing user motion games
US20140373647A1 (en) * 2013-06-20 2014-12-25 Target Brands, Inc. Lifting motion evaluation
GB201313214D0 (en) * 2013-07-24 2013-09-04 Intelligent Resistance Ltd Assembly for applying a force
US20150044648A1 (en) * 2013-08-07 2015-02-12 Nike, Inc. Activity recognition with activity reminders
US10292648B2 (en) * 2013-08-23 2019-05-21 Nike, Inc. Energy expenditure device
KR101850225B1 (ko) * 2013-10-14 2018-04-18 나이키 이노베이트 씨.브이. 복수의 디바이스들로부터의 에너지 소비량 계산결과들을 병합하는 신체단련 훈련 시스템
WO2015058388A1 (zh) * 2013-10-24 2015-04-30 华为终端有限公司 一种显示图像的方法和装置
EP3974036A1 (en) 2013-12-26 2022-03-30 iFIT Inc. Magnetic resistance mechanism in a cable machine
WO2015108700A1 (en) 2014-01-14 2015-07-23 Zsolutionz, LLC Sensor-based evaluation and feedback of exercise performance
WO2015108701A1 (en) 2014-01-14 2015-07-23 Zsolutionz, LLC Fuzzy logic-based evaluation and feedback of exercise performance
WO2015108702A1 (en) 2014-01-14 2015-07-23 Zsolutionz, LLC Cloud-based initiation of customized exercise routine
US9717970B2 (en) * 2014-01-21 2017-08-01 A. Alex Wortman Sleeve to improve swinging motion
US9586110B2 (en) * 2014-01-21 2017-03-07 A. Alex Wortman System to improve swinging motion
US9283452B2 (en) * 2014-01-21 2016-03-15 A. Alex Wortman System to improve swinging motion
US20150209617A1 (en) * 2014-01-27 2015-07-30 Wanin Interantional Co., Ltd. Fitness equipment combining with a cloud service system
US9031812B2 (en) 2014-02-27 2015-05-12 Fitbit, Inc. Notifications on a user device based on activity detected by an activity monitoring device
WO2015138339A1 (en) 2014-03-10 2015-09-17 Icon Health & Fitness, Inc. Pressure sensor to quantify work
US9449365B2 (en) 2014-04-11 2016-09-20 Fitbit, Inc. Personalized scaling of graphical indicators
US9449409B2 (en) 2014-04-11 2016-09-20 Fitbit, Inc. Graphical indicators in analog clock format
WO2015164267A1 (en) * 2014-04-21 2015-10-29 Trainer RX, Inc. Recovery system and method
US9288298B2 (en) 2014-05-06 2016-03-15 Fitbit, Inc. Notifications regarding interesting or unusual activity detected from an activity monitoring device
WO2015191445A1 (en) 2014-06-09 2015-12-17 Icon Health & Fitness, Inc. Cable system incorporated into a treadmill
WO2015195965A1 (en) 2014-06-20 2015-12-23 Icon Health & Fitness, Inc. Post workout massage device
CN104042219B (zh) * 2014-06-28 2017-02-01 青岛歌尔声学科技有限公司 一种用于检测运动状态的方法和装置
US20160015328A1 (en) * 2014-07-18 2016-01-21 Sony Corporation Physical properties converter
US20180227735A1 (en) * 2014-08-25 2018-08-09 Phyziio, Inc. Proximity-Based Attribution of Rewards
US10223931B1 (en) 2014-09-05 2019-03-05 Fusionetics, LLC Systems and methods for compensation analysis and targeted, corrective program generation
US9952675B2 (en) * 2014-09-23 2018-04-24 Fitbit, Inc. Methods, systems, and apparatuses to display visibility changes responsive to user gestures
US10271790B2 (en) * 2014-10-22 2019-04-30 Dalsa Lee Methods and systems for training proper gait of a user
KR20160063126A (ko) * 2014-11-26 2016-06-03 삼성전자주식회사 운동 정보 제공 방법과 이를 지원하는 전자 장치
MA41117A (fr) * 2014-12-05 2017-10-10 Myfiziq Ltd Imagerie d'un corps
US10950140B2 (en) 2017-06-22 2021-03-16 Visyn Inc. Video practice systems and methods
US10679396B2 (en) * 2017-07-13 2020-06-09 Visyn Inc. Holographic multi avatar training system interface and sonification associative training
US10391361B2 (en) 2015-02-27 2019-08-27 Icon Health & Fitness, Inc. Simulating real-world terrain on an exercise device
EP3122253A4 (en) * 2015-04-23 2017-11-29 Gen-Nine, Inc. Activity and exercise monitoring system
CN104951530B (zh) * 2015-06-17 2019-04-30 惠州Tcl移动通信有限公司 一种基于智能设备的拉伸练习数据推送方法及推送系统
CA2934366A1 (en) * 2015-06-30 2016-12-30 Ulterra Drilling Technologies, L.P. Universal joint
CN105105708A (zh) * 2015-07-08 2015-12-02 奥美之路(北京)健康科技股份有限公司 运动疲劳风险评估模型
US10940360B2 (en) 2015-08-26 2021-03-09 Icon Health & Fitness, Inc. Strength exercise mechanisms
TWI644702B (zh) 2015-08-26 2018-12-21 美商愛康運動與健康公司 力量運動機械裝置
US11030918B2 (en) 2015-09-10 2021-06-08 Kinetic Telemetry, LLC Identification and analysis of movement using sensor devices
JP2017070598A (ja) 2015-10-08 2017-04-13 セイコーエプソン株式会社 運動内容設定システム、運動内容設定装置、運動内容設定方法及び運動内容設定プログラム
KR101698391B1 (ko) * 2015-10-13 2017-02-03 이재석 운동 강좌 동영상 제공 장치 및 그 제공 방법
KR101738673B1 (ko) * 2015-11-30 2017-05-22 한국건설 주식회사 스마트 케어 손목착용형 장구 및 손목착용형 장구를 이용한 건강케어 시스템
WO2017094356A1 (ja) * 2015-12-01 2017-06-08 シャープ株式会社 映像生成装置、映像生成装置の制御方法、表示システム、映像生成制御プログラム、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体
WO2017130339A1 (ja) * 2016-01-27 2017-08-03 株式会社ジェイアイエヌ 情報処理方法、情報処理装置及びプログラム
CN107092430B (zh) * 2016-02-18 2020-03-24 纬创资通（中山）有限公司 空间绘画计分方法、用于进行空间绘画计分的装置及系统
US10080530B2 (en) 2016-02-19 2018-09-25 Fitbit, Inc. Periodic inactivity alerts and achievement messages
US10293211B2 (en) 2016-03-18 2019-05-21 Icon Health & Fitness, Inc. Coordinated weight selection
US10625137B2 (en) 2016-03-18 2020-04-21 Icon Health & Fitness, Inc. Coordinated displays in an exercise device
US10493349B2 (en) 2016-03-18 2019-12-03 Icon Health & Fitness, Inc. Display on exercise device
US10441840B2 (en) 2016-03-18 2019-10-15 Icon Health & Fitness, Inc. Collapsible strength exercise machine
US10272317B2 (en) 2016-03-18 2019-04-30 Icon Health & Fitness, Inc. Lighted pace feature in a treadmill
WO2017177291A1 (pt) * 2016-04-14 2017-10-19 Silva Leonardo Rodrigues Da Sistema de monitoramento instantâneo de exercícios físicos realizados em aparelhos de ginástica e/ou musculação em geral para leitura, análise e acompanhamento da evolução física do exercitador
KR102425254B1 (ko) * 2016-04-18 2022-07-27 (주)아이들 운동정보 처리 장치 및 방법
KR102430306B1 (ko) * 2016-04-18 2022-08-09 (주)아이들 운동정보 처리 장치 및 방법
KR20170119337A (ko) * 2016-04-18 2017-10-27 (주)아이들 운동정보 처리 장치 및 방법
KR102425256B1 (ko) * 2016-04-18 2022-07-27 (주)아이들 운동정보 처리 장치 및 방법
KR102500621B1 (ko) * 2016-04-18 2023-02-17 (주)아이들 운동정보 처리 장치 및 방법
KR102425255B1 (ko) * 2016-04-18 2022-07-27 (주)아이들 운동정보 처리 장치 및 방법
KR102430305B1 (ko) * 2016-04-18 2022-08-09 (주)아이들 운동정보 처리 장치 및 방법
US10252109B2 (en) 2016-05-13 2019-04-09 Icon Health & Fitness, Inc. Weight platform treadmill
US10631743B2 (en) * 2016-05-23 2020-04-28 The Staywell Company, Llc Virtual reality guided meditation with biofeedback
CN109561837A (zh) * 2016-08-08 2019-04-02 皇家飞利浦有限公司 用于辅助对象的锻炼的系统和方法
US10671705B2 (en) 2016-09-28 2020-06-02 Icon Health & Fitness, Inc. Customizing recipe recommendations
JP6439768B2 (ja) * 2016-09-30 2018-12-19 オムロン株式会社 運動インストラクション装置、システム、方法およびプログラム
CN109789328B (zh) * 2016-10-11 2020-12-04 富士通株式会社 生成程序、生成方法以及生成装置
CN106422210B (zh) * 2016-10-13 2018-07-20 北京昊翔信达科技有限公司 一种基于图像处理的人体运动状态检测方法及系统
US10661114B2 (en) 2016-11-01 2020-05-26 Icon Health & Fitness, Inc. Body weight lift mechanism on treadmill
US10621436B2 (en) * 2016-11-03 2020-04-14 Zimmer Us, Inc. Augmented reality therapeutic movement display and gesture analyzer
US10600509B2 (en) * 2017-02-22 2020-03-24 International Business Machines Corporation Wearable device for automated construction of training plans and method of using the same
JP6960654B2 (ja) * 2017-03-30 2021-11-05 株式会社タニタ 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
US11426628B2 (en) 2017-04-17 2022-08-30 Elena Balkarova System and method for identifying and correcting muscular and skeletal disbalances through exercise
JP6813086B2 (ja) 2017-05-15 2021-01-13 富士通株式会社 演技表示プログラム、演技表示方法および演技表示装置
JP6895802B2 (ja) * 2017-05-19 2021-06-30 新明和工業株式会社 塵芥収集車およびこれに装備された人物認識装置
WO2019008771A1 (ja) * 2017-07-07 2019-01-10 りか 高木 治療及び／又は運動の指導プロセス管理システム、治療及び／又は運動の指導プロセス管理のためのプログラム、コンピュータ装置、並びに方法
US20190073917A1 (en) * 2017-09-07 2019-03-07 Motorola Mobility Llc Virtual Reality Assisted Training
JP7121249B2 (ja) 2017-10-20 2022-08-18 テイ・エス テック株式会社 身体状態共有シート
US11017576B2 (en) 2018-05-30 2021-05-25 Visyn Inc. Reference model predictive tracking and rendering
CN108665956A (zh) * 2018-06-05 2018-10-16 陈燕 体能和肌肉能力的综合评估系统及方法
JP7135472B2 (ja) * 2018-06-11 2022-09-13 カシオ計算機株式会社 表示制御装置、表示制御方法及び表示制御プログラム
GB2575299A (en) * 2018-07-05 2020-01-08 Uplec Industries Ltd Method and system for directing and monitoring exercise
US11557215B2 (en) * 2018-08-07 2023-01-17 Physera, Inc. Classification of musculoskeletal form using machine learning model
CN109157825B (zh) * 2018-08-09 2020-08-14 江汉大学 一种检测肌肉外源性疲劳度的方法、装置及存储介质
CN109846480B (zh) * 2018-08-09 2021-10-29 江汉大学 一种检测肌肉综合性疲劳度的方法、装置及存储介质
JP6959898B2 (ja) * 2018-09-26 2021-11-05 Kddi株式会社 情報処理装置、サポート方法、及びサポートシステム
US11247099B2 (en) * 2018-12-05 2022-02-15 Lombro James Ristas Programmed control of athletic training drills
IT201900000082A1 (it) * 2019-01-04 2020-07-04 St Microelectronics Srl Dispositivo, sistema, metodo e prodotto informatico di rilevamento e valutazione di grandezze ambientali ed eventi ad approccio modulare e complessita' variabile
US10568570B1 (en) 2019-02-14 2020-02-25 Trungram Gyaltrul Sherpa Methods and systems for providing a preferred fitness state of a user
JP2022524093A (ja) * 2019-03-05 2022-04-27 ジ アンチ－インフラメージング カンパニー アーゲー 仮想エージェントチーム
US20200289889A1 (en) 2019-03-11 2020-09-17 Rom Technologies, Inc. Bendable sensor device for monitoring joint extension and flexion
US11541274B2 (en) 2019-03-11 2023-01-03 Rom Technologies, Inc. System, method and apparatus for electrically actuated pedal for an exercise or rehabilitation machine
US11433276B2 (en) 2019-05-10 2022-09-06 Rehab2Fit Technologies, Inc. Method and system for using artificial intelligence to independently adjust resistance of pedals based on leg strength
US11904207B2 (en) 2019-05-10 2024-02-20 Rehab2Fit Technologies, Inc. Method and system for using artificial intelligence to present a user interface representing a user's progress in various domains
US11957960B2 (en) 2019-05-10 2024-04-16 Rehab2Fit Technologies Inc. Method and system for using artificial intelligence to adjust pedal resistance
US11801423B2 (en) 2019-05-10 2023-10-31 Rehab2Fit Technologies, Inc. Method and system for using artificial intelligence to interact with a user of an exercise device during an exercise session
GB2585360B (en) * 2019-06-07 2021-08-18 Prevayl Ltd System, device and method
US11610333B2 (en) * 2019-07-01 2023-03-21 Motorola Mobility Llc Methods and devices for electronically altering captured images
CA3146658A1 (en) * 2019-07-11 2021-01-14 Elo Labs, Inc. Interactive personal training system
US20220296966A1 (en) * 2019-07-11 2022-09-22 Elo Labs, Inc. Cross-Platform and Connected Digital Fitness System
WO2021020667A1 (ko) * 2019-07-29 2021-02-04 주식회사 네오펙트 원격 재활 훈련 제공 방법 및 프로그램
WO2021032092A1 (zh) * 2019-08-18 2021-02-25 聚好看科技股份有限公司 显示设备
KR102108405B1 (ko) * 2019-08-23 2020-05-08 박하연 신체정보, 자세정보 및 관절가동범위 측정 시스템 및 그 방법
SE1950996A1 (en) * 2019-09-02 2021-03-03 Martin Karlsson Advancement manager in a handheld user device
US11071597B2 (en) 2019-10-03 2021-07-27 Rom Technologies, Inc. Telemedicine for orthopedic treatment
US11701548B2 (en) 2019-10-07 2023-07-18 Rom Technologies, Inc. Computer-implemented questionnaire for orthopedic treatment
US11756666B2 (en) 2019-10-03 2023-09-12 Rom Technologies, Inc. Systems and methods to enable communication detection between devices and performance of a preventative action
US11961603B2 (en) 2019-10-03 2024-04-16 Rom Technologies, Inc. System and method for using AI ML and telemedicine to perform bariatric rehabilitation via an electromechanical machine
US11915815B2 (en) 2019-10-03 2024-02-27 Rom Technologies, Inc. System and method for using artificial intelligence and machine learning and generic risk factors to improve cardiovascular health such that the need for additional cardiac interventions is mitigated
US11955221B2 (en) 2019-10-03 2024-04-09 Rom Technologies, Inc. System and method for using AI/ML to generate treatment plans to stimulate preferred angiogenesis
US11515028B2 (en) 2019-10-03 2022-11-29 Rom Technologies, Inc. Method and system for using artificial intelligence and machine learning to create optimal treatment plans based on monetary value amount generated and/or patient outcome
US11955222B2 (en) 2019-10-03 2024-04-09 Rom Technologies, Inc. System and method for determining, based on advanced metrics of actual performance of an electromechanical machine, medical procedure eligibility in order to ascertain survivability rates and measures of quality-of-life criteria
US20210134463A1 (en) 2019-10-03 2021-05-06 Rom Technologies, Inc. Systems and methods for remotely-enabled identification of a user infection
US11515021B2 (en) 2019-10-03 2022-11-29 Rom Technologies, Inc. Method and system to analytically optimize telehealth practice-based billing processes and revenue while enabling regulatory compliance
US20210128080A1 (en) * 2019-10-03 2021-05-06 Rom Technologies, Inc. Augmented reality placement of goniometer or other sensors
US11075000B2 (en) 2019-10-03 2021-07-27 Rom Technologies, Inc. Method and system for using virtual avatars associated with medical professionals during exercise sessions
US20210134432A1 (en) 2019-10-03 2021-05-06 Rom Technologies, Inc. Method and system for implementing dynamic treatment environments based on patient information
US11955220B2 (en) 2019-10-03 2024-04-09 Rom Technologies, Inc. System and method for using AI/ML and telemedicine for invasive surgical treatment to determine a cardiac treatment plan that uses an electromechanical machine
US11101028B2 (en) 2019-10-03 2021-08-24 Rom Technologies, Inc. Method and system using artificial intelligence to monitor user characteristics during a telemedicine session
US11830601B2 (en) 2019-10-03 2023-11-28 Rom Technologies, Inc. System and method for facilitating cardiac rehabilitation among eligible users
US11887717B2 (en) 2019-10-03 2024-01-30 Rom Technologies, Inc. System and method for using AI, machine learning and telemedicine to perform pulmonary rehabilitation via an electromechanical machine
US11923065B2 (en) 2019-10-03 2024-03-05 Rom Technologies, Inc. Systems and methods for using artificial intelligence and machine learning to detect abnormal heart rhythms of a user performing a treatment plan with an electromechanical machine
US11955223B2 (en) 2019-10-03 2024-04-09 Rom Technologies, Inc. System and method for using artificial intelligence and machine learning to provide an enhanced user interface presenting data pertaining to cardiac health, bariatric health, pulmonary health, and/or cardio-oncologic health for the purpose of performing preventative actions
US20210142893A1 (en) 2019-10-03 2021-05-13 Rom Technologies, Inc. System and method for processing medical claims
US11915816B2 (en) 2019-10-03 2024-02-27 Rom Technologies, Inc. Systems and methods of using artificial intelligence and machine learning in a telemedical environment to predict user disease states
US11069436B2 (en) 2019-10-03 2021-07-20 Rom Technologies, Inc. System and method for use of telemedicine-enabled rehabilitative hardware and for encouraging rehabilitative compliance through patient-based virtual shared sessions with patient-enabled mutual encouragement across simulated social networks
US20210134412A1 (en) 2019-10-03 2021-05-06 Rom Technologies, Inc. System and method for processing medical claims using biometric signatures
US11826613B2 (en) 2019-10-21 2023-11-28 Rom Technologies, Inc. Persuasive motivation for orthopedic treatment
US11273342B2 (en) 2019-10-22 2022-03-15 International Business Machines Corporation Viewer feedback based motion video playback
TWI745812B (zh) * 2019-12-25 2021-11-11 財團法人工業技術研究院 智慧即時運動疲勞偵測系統及方法、及智慧即時運動疲勞偵測裝置
FI128878B (en) * 2020-01-23 2021-02-15 Oura Health Oy METHOD FOR OPTIMIZING STRENGTHENING MEASURES
JP7209363B2 (ja) * 2020-04-13 2023-01-20 リオモ インク スタビリティ評価システム、プログラム及び方法
WO2021231612A1 (en) * 2020-05-13 2021-11-18 Sin Emerging Technologies, Llc Systems and methods for augmented reality-based interactive physical therapy or training
CN113693556A (zh) * 2020-05-20 2021-11-26 华为技术有限公司 运动后肌肉疲劳度的检测方法及装置、电子设备
CN114078190A (zh) 2020-08-19 2022-02-22 乔山健身器材（上海）有限公司 健身运动的引导设备
US20220062705A1 (en) * 2020-08-31 2022-03-03 MotivateU, Inc. Ultrasonic wave synchronization
CN112102681B (zh) * 2020-11-09 2021-02-09 成都运达科技股份有限公司 基于自适应策略的标准动车组驾驶仿真实训系统及方法
FR3119777B1 (fr) * 2021-02-15 2024-03-01 Pleyo Système d’entraînement interactif
CN113181619A (zh) * 2021-04-09 2021-07-30 青岛小鸟看看科技有限公司 一种运动训练方法、装置和系统
KR102624020B1 (ko) * 2021-11-01 2024-01-11 한국광기술원 이행성 자세평가 방법을 이용한 근골격계 자동 진단 시스템
KR20240000980A (ko) * 2022-06-24 2024-01-03 (주) 로임시스템 근전도 기반 피로도 분석을 통한 육체적 활동 비교 분석 장치, 육체적 활동 비교 분석 방법, 그 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 및 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램
EP4325466A1 (de) * 2022-08-18 2024-02-21 Benecke-Kaliko AG Erfassung eines performancedatensatzes einer sportbewegung

Family Cites Families (244)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3145484A (en) 1961-09-15 1964-08-25 Volney P Bayley Method and apparatus for imparting and recording comparative instruction of a motion skill
US5184295A (en) * 1986-05-30 1993-02-02 Mann Ralph V System and method for teaching physical skills
US5277197A (en) 1986-12-08 1994-01-11 Physical Health Device, Inc. Microprocessor controlled system for unsupervised EMG feedback and exercise training
US4938476A (en) * 1988-06-06 1990-07-03 Brunelle Timothy R Body position attitude indicator device
JPH02199526A (ja) 1988-10-14 1990-08-07 David G Capper 制御インターフェース装置
US5354317A (en) * 1992-04-03 1994-10-11 Intermedics, Inc. Apparatus and method for cardiac pacing responsive to patient position
US5375610A (en) * 1992-04-28 1994-12-27 University Of New Hampshire Apparatus for the functional assessment of human activity
ATE197650T1 (de) 1992-07-21 2000-12-15 Hayle Brainpower Pty Ltd Interaktives übungsüberwachungssystem und methode
US5527239A (en) 1993-02-04 1996-06-18 Abbondanza; James M. Pulse rate controlled exercise system
US5511789A (en) 1993-02-16 1996-04-30 Nakamura; Yoshikazu Golf swing training device
US5335188A (en) * 1993-08-10 1994-08-02 Brisson Lawrence J Bicycle computer with memory and means for comparing present and past performance in real time
US5826578A (en) 1994-05-26 1998-10-27 Curchod; Donald B. Motion measurement apparatus
US5524637A (en) * 1994-06-29 1996-06-11 Erickson; Jon W. Interactive system for measuring physiological exertion
US5554033A (en) * 1994-07-01 1996-09-10 Massachusetts Institute Of Technology System for human trajectory learning in virtual environments
US5846086A (en) 1994-07-01 1998-12-08 Massachusetts Institute Of Technology System for human trajectory learning in virtual environments
FI100851B (fi) * 1994-08-15 1998-03-13 Polar Electro Oy Menetelmä ja laite yksilön vartalo-osan liikkeen ambulatoriseen rekist eröimiseen ja tallentamiseen sekä eri vartalo-osien liikkeiden samanai kaiseen tarkkailuun
JPH0857093A (ja) 1994-08-24 1996-03-05 Erumu:Kk パット練習装置
US5667459A (en) * 1994-11-10 1997-09-16 Su; Li-Ping Computerized exercise game machine
US7386401B2 (en) 1994-11-21 2008-06-10 Phatrat Technology, Llc Helmet that reports impact information, and associated methods
US5913727A (en) * 1995-06-02 1999-06-22 Ahdoot; Ned Interactive movement and contact simulation game
US6430997B1 (en) 1995-11-06 2002-08-13 Trazer Technologies, Inc. System and method for tracking and assessing movement skills in multidimensional space
WO1999044698A2 (en) 1998-03-03 1999-09-10 Arena, Inc. System and method for tracking and assessing movement skills in multidimensional space
US6308565B1 (en) 1995-11-06 2001-10-30 Impulse Technology Ltd. System and method for tracking and assessing movement skills in multidimensional space
US5655316A (en) 1995-12-11 1997-08-12 Raymond Hwang Shoe with weighing and step counting means
US5919149A (en) * 1996-03-19 1999-07-06 Allum; John H. Method and apparatus for angular position and velocity based determination of body sway for the diagnosis and rehabilitation of balance and gait disorders
US5938690A (en) * 1996-06-07 1999-08-17 Advanced Neuromodulation Systems, Inc. Pain management system and method
US5688137A (en) * 1996-07-01 1997-11-18 Bustance; William G. Athletic training device
US5836770A (en) 1996-10-08 1998-11-17 Powers; Beth J. Multimedia product for use in physical fitness training and method of making
US5904484A (en) * 1996-12-23 1999-05-18 Burns; Dave Interactive motion training device and method
US5955957A (en) 1997-06-17 1999-09-21 Calabrese; Stephen Footwear with electroluminescent wire
US5976083A (en) 1997-07-30 1999-11-02 Living Systems, Inc. Portable aerobic fitness monitor for walking and running
DE29720110U1 (de) * 1997-11-13 1998-01-02 Wittenbecher Rainer Dr Ing Trainingsvorrichtung
US6032108A (en) * 1998-07-08 2000-02-29 Seiple; Ronald Sports performance computer system and method
JP4021066B2 (ja) 1998-08-28 2007-12-12 三菱電機株式会社 運動支援装置及び運動支援プログラムが記録された記憶媒体
DE19839638C2 (de) 1998-08-31 2000-06-21 Siemens Ag System zur Ermöglichung einer Selbstkontrolle hinsichtlich durchzuführender Körperbewegungsabläufe durch die sich bewegende Person
US6872187B1 (en) 1998-09-01 2005-03-29 Izex Technologies, Inc. Orthoses for joint rehabilitation
IL126284A (en) 1998-09-17 2002-12-01 Netmor Ltd System and method for three dimensional positioning and tracking
US6527715B2 (en) 1998-10-30 2003-03-04 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army System and method for predicting human cognitive performance using data from an actigraph
US6126449A (en) 1999-03-25 2000-10-03 Swing Lab Interactive motion training device and method
US7416537B1 (en) 1999-06-23 2008-08-26 Izex Technologies, Inc. Rehabilitative orthoses
IL130818A (en) 1999-07-06 2005-07-25 Intercure Ltd Interventive-diagnostic device
US7166064B2 (en) 1999-07-08 2007-01-23 Icon Ip, Inc. Systems and methods for enabling two-way communication between one or more exercise devices and computer devices and for enabling users of the one or more exercise devices to competitively exercise
US7985164B2 (en) 1999-07-08 2011-07-26 Icon Ip, Inc. Methods and systems for controlling an exercise apparatus using a portable data storage device
US7628730B1 (en) 1999-07-08 2009-12-08 Icon Ip, Inc. Methods and systems for controlling an exercise apparatus using a USB compatible portable remote device
JP4064028B2 (ja) 2000-01-05 2008-03-19 株式会社タニタ 身体疲労度判定装置
US6663491B2 (en) 2000-02-18 2003-12-16 Namco Ltd. Game apparatus, storage medium and computer program that adjust tempo of sound
JP2001224853A (ja) 2000-02-18 2001-08-21 Namco Ltd ゲーム装置及びカメラ
JP3496874B2 (ja) 2000-02-23 2004-02-16 コナミ株式会社 ゲーム装置、ゲーム装置の制御方法、情報記憶媒体、ゲーム配信装置及びゲーム配信方法
JP2001299975A (ja) 2000-04-27 2001-10-30 Hiromi Hamabe 体感装置及び体感システム
US6428449B1 (en) * 2000-05-17 2002-08-06 Stanford Apseloff Interactive video system responsive to motion and voice command
AU2001263282A1 (en) * 2000-05-18 2001-11-26 Commwell, Inc. Method and apparatus for remote medical monitoring incorporating video processing and system of motor tasks
US6554706B2 (en) 2000-05-31 2003-04-29 Gerard Jounghyun Kim Methods and apparatus of displaying and evaluating motion data in a motion game apparatus
WO2005029242A2 (en) 2000-06-16 2005-03-31 Bodymedia, Inc. System for monitoring and managing body weight and other physiological conditions including iterative and personalized planning, intervention and reporting capability
US6836744B1 (en) 2000-08-18 2004-12-28 Fareid A. Asphahani Portable system for analyzing human gait
JP3621338B2 (ja) 2000-10-05 2005-02-16 ヤーマン株式会社 ゲームおよび体動運動量測定装置
AU2002230578A1 (en) * 2000-10-30 2002-05-15 Naval Postgraduate School Method and apparatus for motion tracking of an articulated rigid body
AU2002255568B8 (en) 2001-02-20 2014-01-09 Adidas Ag Modular personal network systems and methods
US6834436B2 (en) 2001-02-23 2004-12-28 Microstrain, Inc. Posture and body movement measuring system
JP2002253718A (ja) 2001-02-28 2002-09-10 Konami Co Ltd トレーニング評価装置、トレーニング評価方法およびトレーニング評価プログラム
KR20030004387A (ko) * 2001-03-06 2003-01-14 마이크로스톤 가부시키가이샤 신체 동작 검출 장치
US8306635B2 (en) * 2001-03-07 2012-11-06 Motion Games, Llc Motivation and enhancement of physical and mental exercise, rehabilitation, health and social interaction
GB0106037D0 (en) 2001-03-12 2001-05-02 Univ Strathclyde Activity monitor
JP2002291952A (ja) 2001-03-29 2002-10-08 Casio Comput Co Ltd 運動支援装置、携帯型電子機器、運動管理システム、及びプログラム
US20060247070A1 (en) * 2001-06-11 2006-11-02 Recognition Insight, Llc Swing position recognition and reinforcement
US20050272517A1 (en) 2001-06-11 2005-12-08 Recognition Insight, Llc Swing position recognition and reinforcement
US7074168B1 (en) * 2001-08-10 2006-07-11 Farnes Larry D System for human physical evaluation and accomplish improved physical performance
US20030040348A1 (en) * 2001-08-21 2003-02-27 Martens Mark Hugo Graphical workout feedback system
US7736272B2 (en) * 2001-08-21 2010-06-15 Pantometrics, Ltd. Exercise system with graphical feedback and method of gauging fitness progress
US20030054327A1 (en) 2001-09-20 2003-03-20 Evensen Mark H. Repetitive motion feedback system and method of practicing a repetitive motion
US6921351B1 (en) * 2001-10-19 2005-07-26 Cybergym, Inc. Method and apparatus for remote interactive exercise and health equipment
US7095424B2 (en) * 2001-10-26 2006-08-22 Canon Kabushiki Kaisha Image display apparatus and method, and storage medium
KR100430840B1 (ko) 2001-11-19 2004-05-10 쓰리에스휴먼 주식회사 동작비교를 통한 자세교정 운동 장치 및 동작비교 방법,이 동작비교 방법을 저장한 기록매체
JP3735309B2 (ja) 2002-01-29 2006-01-18 コナミスポーツライフ株式会社 運動履歴システム、運動履歴装置、運動履歴システム用プログラムおよびそれを記録した記録媒体
US20080212032A1 (en) 2002-05-09 2008-09-04 Seiller Barry L Visual skill diagnostic and therapeutic system and process
AUPS254302A0 (en) 2002-05-24 2002-06-13 Resmed Limited A sleepiness test
US6817979B2 (en) * 2002-06-28 2004-11-16 Nokia Corporation System and method for interacting with a user's virtual physiological model via a mobile terminal
JP4041360B2 (ja) 2002-07-11 2008-01-30 株式会社タニタ 生体インピーダンス測定装置
FI20025038A0 (fi) 2002-08-16 2002-08-16 Joni Kettunen Menetelmä fysiologisen signaalin analysoimiseksi
US6788200B1 (en) 2002-10-21 2004-09-07 Mitchell W Jamel Footwear with GPS
US8206219B2 (en) 2002-10-30 2012-06-26 Nike, Inc. Interactive gaming apparel for interactive gaming
CN1415271A (zh) * 2002-11-05 2003-05-07 苏子欣 一种人体运动测量装置
US20100217738A1 (en) 2009-02-23 2010-08-26 Oded Sarel Decision support method and apparatus for chaotic or multi-parameter situations
CA2436479A1 (en) * 2003-02-14 2004-08-14 True Fitness Technology, Inc. Exercise machine with adjustable range of motion
US20050107723A1 (en) 2003-02-15 2005-05-19 Wehman Thomas C. Methods and apparatus for determining work performed by an individual from measured physiological parameters
EP1629868A4 (en) 2003-05-21 2008-08-13 Matsushita Electric Works Ltd BEINTRAINIERVORRICHTUNG
US7497807B2 (en) 2003-07-15 2009-03-03 Cube X Incorporated Interactive computer simulation enhanced exercise machine
US7497812B2 (en) 2003-07-15 2009-03-03 Cube X, Incorporated Interactive computer simulation enhanced exercise machine
US20050085348A1 (en) * 2003-10-17 2005-04-21 Kiefer Thomas N. Apparatus for the improvement of rowing technique
GB0326387D0 (en) 2003-11-12 2003-12-17 Nokia Corp Fitness coach
JP2004089727A (ja) 2003-12-01 2004-03-25 Ya Man Ltd 歩行運動器具における運動計
JP2005198818A (ja) 2004-01-15 2005-07-28 Ritsumeikan 身体動作の学習支援システム及び学習支援方法
US20050209050A1 (en) 2004-03-15 2005-09-22 Dirk Bartels Interactive mobile device
CN1933880A (zh) 2004-01-26 2007-03-21 莫德高尔夫有限责任公司 用于测量和评估身体技能的动作和用于完成身体技能的设备的系统和方法
US20060293617A1 (en) 2004-02-05 2006-12-28 Reability Inc. Methods and apparatuses for rehabilitation and training
JP2005224452A (ja) * 2004-02-13 2005-08-25 Big Sports:Kk 姿勢診断設備及びそのプログラム
AU2005201321B2 (en) 2004-03-26 2007-08-09 Sri Sports Limited Golf swing-diagnosing system
US20050223799A1 (en) * 2004-03-31 2005-10-13 Brian Murphy System and method for motion capture and analysis
JP2005288014A (ja) 2004-04-05 2005-10-20 Interstructure Co Ltd フォーム評価システム及び方法
ITMI20040730A1 (it) 2004-04-13 2004-07-13 Dario Milana Bastone da golf del tipo putter e metodo di impiego dello stesso
US7163490B2 (en) 2004-05-27 2007-01-16 Yu-Yu Chen Exercise monitoring and recording device with graphic exercise expenditure distribution pattern
WO2005120346A1 (en) * 2004-06-03 2005-12-22 Littel Stephanie System and method for ergonomic tracking for individual physical exertion
US7764990B2 (en) 2004-07-01 2010-07-27 Suunto Oy Method and device for measuring exercise level during exercise and for measuring fatigue
CN100409809C (zh) 2004-07-21 2008-08-13 松下电工株式会社 体力活动测量系统
US8109858B2 (en) 2004-07-28 2012-02-07 William G Redmann Device and method for exercise prescription, detection of successful performance, and provision of reward therefore
US7846067B2 (en) 2004-10-22 2010-12-07 Mytrak Health System Inc. Fatigue and consistency in exercising
US20070232455A1 (en) 2004-10-22 2007-10-04 Mytrak Health System Inc. Computerized Physical Activity System to Provide Feedback
US7265666B2 (en) 2004-11-01 2007-09-04 Sayo Isaac Daniel Footwear covert alarm and locator apparatus
WO2006053000A2 (en) 2004-11-05 2006-05-18 Sparq, Inc. Athleticism rating and performance measuring systems
US7254516B2 (en) 2004-12-17 2007-08-07 Nike, Inc. Multi-sensor monitoring of athletic performance
JP4426432B2 (ja) 2004-12-17 2010-03-03 本田技研工業株式会社 脚体運動補助装具の補助モーメント制御方法
KR20070095407A (ko) 2005-01-26 2007-09-28 벤틀리 키네틱스 인코포레이티드 운동동작의 분석 및 지도를 위한 방법 및 시스템
US20060262120A1 (en) * 2005-05-19 2006-11-23 Outland Research, Llc Ambulatory based human-computer interface
JP4199745B2 (ja) 2005-03-22 2008-12-17 日本電信電話株式会社 運動指導システム
US20080191864A1 (en) * 2005-03-31 2008-08-14 Ronen Wolfson Interactive Surface and Display System
US20060241521A1 (en) * 2005-04-20 2006-10-26 David Cohen System for automatic structured analysis of body activities
CA2506444A1 (en) * 2005-05-06 2006-11-06 Andrew Gill Cyberfit 2-d biomechanical diagrams
CN2803449Y (zh) * 2005-05-08 2006-08-09 李智 智能化电脑跑步机
JP2006320424A (ja) 2005-05-17 2006-11-30 Tama Tlo Kk 動作教示装置とその方法
US8033996B2 (en) * 2005-07-26 2011-10-11 Adidas Ag Computer interfaces including physiologically guided avatars
US7287293B2 (en) 2005-08-12 2007-10-30 Nike, Inc. Custom fit system with adjustable last and method for custom fitting athletic shoes
US20100197462A1 (en) 2005-09-07 2010-08-05 Bvp Holding, Inc. 3-d, interactive exercise analysis, gaming, and physical therapy system
US7169085B1 (en) 2005-09-23 2007-01-30 Therapy Pro Inc. User centered method of assessing physical capability and capacity for creating and providing unique care protocols with ongoing assessment
JP2007144107A (ja) 2005-10-25 2007-06-14 Vr Sports:Kk 運動補助システム
US7771293B1 (en) 2005-11-22 2010-08-10 Kayode Teddy Vann Basketball shooting training aid and method for its use
JP2007143748A (ja) 2005-11-25 2007-06-14 Sharp Corp 画像認識装置、フィットネス支援装置、フィットネス支援システム、フィットネス支援方法、制御プログラムおよび可読記録媒体
US20100201512A1 (en) * 2006-01-09 2010-08-12 Harold Dan Stirling Apparatus, systems, and methods for evaluating body movements
US7978217B2 (en) * 2006-01-27 2011-07-12 Great Play Holdings Llc System for promoting physical activity employing impact position sensing and response
US20070213178A1 (en) 2006-03-08 2007-09-13 Saija Lemmela Mobile communication terminal
US7643895B2 (en) 2006-05-22 2010-01-05 Apple Inc. Portable media device with workout support
WO2007138930A1 (ja) 2006-05-29 2007-12-06 Sharp Kabushiki Kaisha 疲労推定装置及びそれを搭載した電子機器
US7894849B2 (en) 2006-07-10 2011-02-22 Accenture Global Services Limited Mobile personal services platform for providing feedback
JP2009542397A (ja) 2006-07-12 2009-12-03 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 健康管理装置
US8920287B2 (en) 2006-08-04 2014-12-30 Introplay Llc Method and system for providing fitness activity tracking and gaming
US7771320B2 (en) * 2006-09-07 2010-08-10 Nike, Inc. Athletic performance sensing and/or tracking systems and methods
JP5294442B2 (ja) * 2006-09-13 2013-09-18 任天堂株式会社 ゲーム装置およびゲームプログラム
TWI307061B (en) * 2006-12-13 2009-03-01 Vanguard Security Engineering Corp Image monitoring method and system for event detection
GB0625617D0 (en) * 2006-12-21 2007-01-31 Crawford Gerry Limb training device
US8784307B1 (en) 2007-01-23 2014-07-22 Eric K. Groteke Integrative biomechanical analysis
US20080189291A1 (en) 2007-02-01 2008-08-07 Hsu Kent T J System for measuring and displaying vital signs and method therefor
WO2008101085A2 (en) 2007-02-14 2008-08-21 Nike, Inc. Collection and display of athletic information
US20080221487A1 (en) * 2007-03-07 2008-09-11 Motek Bv Method for real time interactive visualization of muscle forces and joint torques in the human body
US20100094174A1 (en) * 2007-03-13 2010-04-15 Yong Jae Choi Method for three-dimensional biomechanical data and parameter analysis and system using the same method
CN101668482A (zh) 2007-03-30 2010-03-10 松下电工株式会社 活动测量系统
US20080254866A1 (en) 2007-04-10 2008-10-16 Randall Keith Young Automatic scoring and performance measurement method and apparatus
US20080281550A1 (en) 2007-05-11 2008-11-13 Wicab, Inc. Systems and methods for characterizing balance function
US20080300914A1 (en) * 2007-05-29 2008-12-04 Microsoft Corporation Dynamic activity management
JP2008295746A (ja) 2007-05-31 2008-12-11 Takahito Matsumura 携帯式運動量計測装置及び運動量計測システム
US7782358B2 (en) * 2007-06-08 2010-08-24 Nokia Corporation Measuring human movements—method and apparatus
US8029411B2 (en) 2007-07-31 2011-10-04 Honeywell International Inc. Systems and methods of monitoring exercises and ranges of motion
JP5722035B2 (ja) 2007-08-08 2015-05-20 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 人の運動の動きを監視するための処理及びシステム
TWI377055B (en) * 2007-08-10 2012-11-21 Ind Tech Res Inst Interactive rehabilitation method and system for upper and lower extremities
KR101261008B1 (ko) 2007-08-14 2013-05-06 삼성전자주식회사 3-레벨 비휘발성 메모리 셀을 포함하는 비휘발성 메모리장치의 구동 방법 및 그 방법을 사용하는 비휘발성 메모리장치
US8221290B2 (en) * 2007-08-17 2012-07-17 Adidas International Marketing B.V. Sports electronic training system with electronic gaming features, and applications thereof
DE602008006203D1 (de) * 2007-08-22 2011-05-26 Philips Intellectual Property System und verfahren zur anzeige ausgewählter informationen für eine trainingsübungen durchführende person
US7493232B1 (en) 2007-08-28 2009-02-17 Surina Blake J Device and method for monitoring hydration status
KR101141087B1 (ko) 2007-09-14 2012-07-12 인텔렉츄얼 벤처스 홀딩 67 엘엘씨 제스처-기반 사용자 상호작용의 프로세싱
EP2206047A4 (en) 2007-09-28 2012-07-25 Nike International Ltd SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING A TEAM SPORT COMMUNITY
US8892999B2 (en) 2007-11-30 2014-11-18 Nike, Inc. Interactive avatar for social network services
US20090149299A1 (en) 2007-12-07 2009-06-11 Nike, Inc. Cardiovascular Miles
WO2009078114A1 (ja) 2007-12-18 2009-06-25 Ssd Company Limited 携帯記録装置、体動計測装置、情報処理装置、運動形態判別装置、活動量算出装置、記録方法、体動計測方法、情報処理方法、運動形態判別方法、活動量算出方法、コンピュータプログラム、及び記録媒体
US7676332B2 (en) * 2007-12-27 2010-03-09 Kersh Risk Management, Inc. System and method for processing raw activity energy expenditure data
JP2009172315A (ja) * 2008-01-28 2009-08-06 Panasonic Electric Works Co Ltd 運動装置
KR20090084035A (ko) 2008-01-31 2009-08-05 홍익대학교 산학협력단 실시간 동작 인식 방법
JP2009201672A (ja) * 2008-02-27 2009-09-10 Xing Inc 運動支援システム、運動支援装置、運動支援方法及びコンピュータプログラム
JP5260988B2 (ja) 2008-03-10 2013-08-14 パナソニックヘルスケア株式会社 受動型運動機器及び制御装置
JP2009213782A (ja) 2008-03-12 2009-09-24 Xing Inc 運動支援装置、運動支援システム、運動支援方法及びコンピュータプログラム
WO2009111886A1 (en) * 2008-03-14 2009-09-17 Stresscam Operations & Systems Ltd. Assessment of medical conditions by determining mobility
JP2009219828A (ja) 2008-03-19 2009-10-01 Brother Ind Ltd 運動支援装置及び運動支援装置システム
JP4934629B2 (ja) 2008-04-11 2012-05-16 株式会社コナミスポーツ＆ライフ 運動管理装置、運動管理方法、運動管理プログラム、及び運動管理システム
CA2721476C (en) 2008-04-14 2011-06-07 Equator Fitness Ip Holdings Inc. Exercise machine
US20090269728A1 (en) 2008-04-29 2009-10-29 Athletes' Performance Athlete training system
US9352411B2 (en) 2008-05-28 2016-05-31 Illinois Tool Works Inc. Welding training system
US8113991B2 (en) 2008-06-02 2012-02-14 Omek Interactive, Ltd. Method and system for interactive fitness training program
CN105768322A (zh) * 2008-06-13 2016-07-20 耐克创新有限合伙公司 具有传感器系统的鞋
US10070680B2 (en) * 2008-06-13 2018-09-11 Nike, Inc. Footwear having sensor system
CN201242749Y (zh) * 2008-07-15 2009-05-20 四川唯高科技有限责任公司 物理运动康复治疗管理系统
AU2009281706A1 (en) 2008-08-13 2010-02-18 Algometron Pty Ltd Method and device for determining the severity of a pain disorder
US8235870B2 (en) 2008-08-15 2012-08-07 Phresh, Llc Method and apparatus for integrating physical exercise and interactive multimedia
US8589114B2 (en) 2008-08-19 2013-11-19 Angelo Gregory Papadourakis Motion capture and analysis
US7967728B2 (en) 2008-11-16 2011-06-28 Vyacheslav Zavadsky Wireless game controller for strength training and physiotherapy
US20100125028A1 (en) 2008-11-17 2010-05-20 Life 4 Kids, Llc Physical Activity Reward System
US8622795B2 (en) 2008-12-04 2014-01-07 Home Box Office, Inc. System and method for gathering and analyzing objective motion data
WO2010090867A2 (en) 2009-01-21 2010-08-12 SwimSense, LLC Multi-state performance monitoring system
US8517834B2 (en) 2009-02-17 2013-08-27 Softkinetic Studios Sa Computer videogame system with body position detector that requires user to assume various body positions
US9400872B2 (en) 2009-03-05 2016-07-26 Fat Statz Llc Metrics assessment system for health, fitness and lifestyle behavioral management
CA2696541A1 (en) 2009-03-12 2010-09-12 Frederick Le Page Method and apparatus for controlling physical exertion
JP2010246636A (ja) 2009-04-13 2010-11-04 Panasonic Corp 動作表示装置
WO2010121166A1 (en) 2009-04-16 2010-10-21 Nike International Ltd. Athletic performance rating system
CA2760285C (en) 2009-04-27 2017-08-22 Nike International Ltd. Training program and music playlist generation for athletic training
JP2010259456A (ja) * 2009-04-28 2010-11-18 Yamaha Corp 放音制御装置
US20100316983A1 (en) 2009-06-10 2010-12-16 Johns Jr William Burgan Educational exercise system and method simulation of swordplay
US8577764B2 (en) 2009-06-30 2013-11-05 Bank Of America Corporation Goal insurance
CN101964047B (zh) * 2009-07-22 2012-10-10 深圳泰山在线科技有限公司 一种基于多跟踪点的人体动作识别方法
US9078585B2 (en) 2009-09-14 2015-07-14 Osaka University Muscle synergy analysis method, muscle synergy analyzer, and muscle synergy interface
CN201643611U (zh) 2009-09-28 2010-11-24 深圳市倍泰健康测量分析技术有限公司 一种人体消耗能量仪
CA2775792A1 (en) 2009-10-02 2011-04-07 17Muscles Inc. A system and method for training using incentive-based micro-learning
US9981193B2 (en) 2009-10-27 2018-05-29 Harmonix Music Systems, Inc. Movement based recognition and evaluation
US8079938B2 (en) 2009-10-30 2011-12-20 Nexersys Corporation Boxing and martial arts fight, trainer, and game system and method
US9008973B2 (en) 2009-11-09 2015-04-14 Barry French Wearable sensor system with gesture recognition for measuring physical performance
US20110270135A1 (en) 2009-11-30 2011-11-03 Christopher John Dooley Augmented reality for testing and training of human performance
US20110136627A1 (en) 2009-12-03 2011-06-09 Williams Michael C Exercise derived currency for exchange or grading
US8284157B2 (en) 2010-01-15 2012-10-09 Microsoft Corporation Directed performance in motion capture system
US8602988B2 (en) 2010-02-02 2013-12-10 Recovery Science and Technology, LLC Recovery determination methods and recovery determination apparatuses
JP5536491B2 (ja) * 2010-03-01 2014-07-02 ダンロップスポーツ株式会社 ゴルフスイングの診断方法
US8727977B2 (en) 2010-03-10 2014-05-20 Sotera Wireless, Inc. Body-worn vital sign monitor
US8523667B2 (en) 2010-03-29 2013-09-03 Microsoft Corporation Parental control settings based on body dimensions
US8284847B2 (en) 2010-05-03 2012-10-09 Microsoft Corporation Detecting motion for a multifunction sensor device
US20110275907A1 (en) 2010-05-07 2011-11-10 Salvatore Richard Inciardi Electronic Health Journal
WO2011155958A1 (en) 2010-06-11 2011-12-15 Harmonix Music Systems, Inc. Dance game and tutorial
JP5148660B2 (ja) * 2010-06-11 2013-02-20 株式会社バンダイナムコゲームス プログラム、情報記憶媒体及び画像生成システム
US8785347B2 (en) * 2010-06-11 2014-07-22 William Redvers Belisle Gulf oil spill underwater oleophilic hydrophobic oil-capturing water permeable drag-net
US8092393B1 (en) 2010-07-28 2012-01-10 Impact Sports Technologies, Inc. Monitoring device with an accelerometer, method and system
US9358458B2 (en) 2010-08-06 2016-06-07 Maslow Six Entertainment, Inc. System and method for providing optional commitments to players within a videogame
US9940682B2 (en) 2010-08-11 2018-04-10 Nike, Inc. Athletic activity user experience and environment
KR101699922B1 (ko) 2010-08-12 2017-01-25 삼성전자주식회사 하이브리드 사용자 추적 센서를 이용한 디스플레이 시스템 및 방법
US8812428B2 (en) 2010-09-20 2014-08-19 Pulsar Informatics, Inc. Systems and methods for assessment of fatigue-related contextual performance using historical incident data
KR101605999B1 (ko) 2010-11-01 2016-03-23 나이키 이노베이트 씨.브이. 운동 기능을 가지는 착용가능한 장치 조립체
US9283429B2 (en) 2010-11-05 2016-03-15 Nike, Inc. Method and system for automated personal training
US20120143064A1 (en) * 2010-11-05 2012-06-07 Charles Dean Cyphery Muscle function evaluating system
KR101549761B1 (ko) 2010-11-05 2015-09-02 나이키 이노베이트 씨.브이. 자동화된 개인 훈련 방법 및 시스템
US9852271B2 (en) 2010-12-13 2017-12-26 Nike, Inc. Processing data of a user performing an athletic activity to estimate energy expenditure
US9223936B2 (en) 2010-11-24 2015-12-29 Nike, Inc. Fatigue indices and uses thereof
US11321727B2 (en) 2010-11-22 2022-05-03 Capital One Services, Llc System and method for monitoring and tracking user activities
WO2012071551A1 (en) 2010-11-24 2012-05-31 Nike International Ltd. Fatigue indices and uses thereof
US20120165703A1 (en) * 2010-12-22 2012-06-28 Paul William Bottum Preempt Muscle Map Screen
US9011293B2 (en) 2011-01-26 2015-04-21 Flow-Motion Research And Development Ltd. Method and system for monitoring and feed-backing on execution of physical exercise routines
EP3153046B1 (en) * 2011-02-17 2019-01-23 NIKE Innovate C.V. Footwear insert having sensor system
US8568330B2 (en) 2011-03-08 2013-10-29 Pulsaw Informatics, Inc. Composite human physiological stress index based on heart beat and sleep and/or activity history data including actigraphy
US9317660B2 (en) 2011-03-31 2016-04-19 Adidas Ag Group performance monitoring system and method
US9141759B2 (en) 2011-03-31 2015-09-22 Adidas Ag Group performance monitoring system and method
KR101769090B1 (ko) 2011-06-07 2017-08-17 나이키 이노베이트 씨.브이. 가상 수행 시스템
US8928484B2 (en) * 2011-07-13 2015-01-06 Lumo Bodytech, Inc. System and method of biomechanical posture detection and feedback
US20130022947A1 (en) * 2011-07-22 2013-01-24 Muniz Simas Fernando Moreira Method and system for generating behavioral studies of an individual
US20130022950A1 (en) * 2011-07-22 2013-01-24 Muniz Simas Fernando Moreira Method and system for generating behavioral studies of an individual
US20130108993A1 (en) 2011-10-28 2013-05-02 Griffin Hospital Method and system for scoring a diet
US9154739B1 (en) 2011-11-30 2015-10-06 Google Inc. Physical training assistant system
US20130171596A1 (en) 2012-01-04 2013-07-04 Barry J. French Augmented reality neurological evaluation method
US20130281796A1 (en) 2012-04-20 2013-10-24 Broadmaster Biotech Corp. Biosensor with exercise amount measuring function and remote medical system thereof
US9210401B2 (en) * 2012-05-03 2015-12-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Projected visual cues for guiding physical movement
KR101787848B1 (ko) 2012-06-04 2017-10-18 나이키 이노베이트 씨.브이. 피트니스 서브 점수와 애슬레티시즘 서브 점수를 갖는 결합식 점수
KR101713451B1 (ko) 2012-06-04 2017-03-07 나이키 이노베이트 씨.브이. 다중 센서 입력을 사용하는 에너지 소비 계산을 구비한 신체 단련 훈련 시스템
CA2883852A1 (en) 2012-09-04 2014-03-13 Whoop, Inc. Systems, devices and methods for continuous heart rate monitoring and interpretation
US20140287388A1 (en) * 2013-03-22 2014-09-25 Jenna Ferrier Interactive Tumble Gymnastics Training System
US20140308640A1 (en) * 2013-07-08 2014-10-16 George Edward Forman Method to Improve Skilled Motion Using Concurrent Video of Master and Student Performance

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190014591A (ko) * 2013-12-02 2019-02-12 나이키 이노베이트 씨.브이. 체공 시간
US10933281B2 (en) 2013-12-02 2021-03-02 Nike, Inc. Flight time
KR20220033528A (ko) * 2013-12-02 2022-03-16 나이키 이노베이트 씨.브이. 체공 시간
US11862334B2 (en) 2013-12-02 2024-01-02 Nike, Inc. Flight time

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