KR20140002110A - 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법 및 그 시스템 - Google Patents

네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법 및 그 시스템 Download PDF

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KR20140002110A
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Abstract

일 실시예에 따르면, 측정 장치로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 네트워크를 통해 수신하는 단계, 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 미리 저장된 복수의 운동 처방들을 저장하는 데이터베이스 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출하는 단계, 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백받는 단계, 및 피드백된 수행 결과를 이용하여 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법을 제공할 수 있다.

Description

네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법 및 그 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING EXERCISE PRESCRIPTION BASED ON NETWORK}
본 발명은 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
최근 생활 수준의 향상과 함께 건강에 관한 관심이 높아져 감에 따라 건강 관리 혹은 다이어트 등을 위하여 스포츠 센터 등에서 많은 시간과 금액을 투자하고 있는 것이 현실이다.
하지만, 무리한 운동 혹은 잘못된 운동은 건강에 도움이 되지 않을 뿐만 아니라, 오히려 건강을 해칠 수도 있다. 따라서, 각 개인마다의 건강 상태에 맞는 적절한 운동 혹은 식이 조절 등이 필요하다. 특히, 특정 부위에 불편 혹은 통증을 느끼는 상태이거나 자세의 균형이 깨어진 상태에서는 이를 개선할 수 있도록 각 개인에게 맞는 운동 처방이 필요하다. 하지만, 해당 증상을 치유 혹은 호전시킬 수 있는 개인별 처방이 존재함에도 불구하고 대부분 범용의 처방 혹은 운동에만 의존하는 것이 일반적이다. 또한, 특정 부위에 불편 혹은 통증을 느끼는 상태라도 직접 병원을 찾아가지 않는 이상, 자신의 몸 상태를 정확히 측정하는 것은 어려운 일이다. 따라서, 사용자의 몸 상태를 정확히 측정하고, 이를 통해 해당 사용자에게 적합한 운동 처방을 제공할 수 있는 방법이 필요하다.
일 실시예에 따르면, 사용자가 측정 장치를 활용하여 업로드 한 피 운동 처방자의 자세나 동작에 대한 정보들을 바탕으로 전문가 풀 시스템 또는 데이터베이스를 이용하여 사용자에게 맞는 운동 처방을 제공할 수 있는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 처방한 운동에 대한 사용자의 실시 결과 및 측정 장치를 활용한 재측정 결과를 피드백 받고, 이를 바탕으로 보다 개선된 신규의 운동 처방을 제공할 수 있는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 처방한 운동에 대한 사용자의 실시 결과 및 전문가 풀 시스템을 이용하여 운동 처방을 수정, 검증 및 보완하여 사용자를 위한 맞춤형 운동 프로그램을 제공할 수 있는 방대한 데이터베이스를 확보하는 동시에, 처방을 제공한 전문가들 각각의 기여도에 따라 리워드(reward)를 제공할 수 있는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법은 측정 장치로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단계; 상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 미리 저장된 복수의 운동 처방들을 저장하는 데이터베이스 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출하는 단계; 상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받는 단계; 및 상기 피드백된 수행 결과를 이용하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 피드백 받는 단계는 상기 적어도 하나의 운동 처방의 수행 후, 상기 측정 장치로부터 재측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 피드백 받는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 복수의 운동 처방들 각각에 포함된 전문가 별 처방의 수행 횟수 및 수행 시간에 기초하여 상기 복수의 운동 처방들 각각에 대한 상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도에 따라 상기 적어도 하나의 전문가를 위한 리워드(reward)를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 피드백된 수행 결과를 이용하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계는 상기 피드백된 수행 결과에 기초하여 상기 전문가 풀(pool) 시스템에서 생성된 신규 처방을 상기 데이터베이스에 업데이트 하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계는 상기 피드백된 수행 결과에 따라 상기 신규 처방에 새로이 반영된 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제1 가중치를 반영하고, 상기 신규 처방에 포함되었으나 상기 신규 처방 이전에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 존재하는 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제2 가중치를 반영함으로써 상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 네트워크를 통해 상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 요청하는 단계; 및 상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 이용하여 상기 측정 장치를 인증하는 단계를 더 포함하고, 상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단계는 상기 인증된 측정 장치로부터 상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단계일 수 있다.
상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공하는 단계는 상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 대한 상기 사용자의 선호도 또는 상기 피드백된 수행 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추천도가 가장 높은 운동 처방에 대응되는 적어도 하나의 전문가의 단말과 상기 사용자의 단말 혹은 상기 측정 장치를 연결하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받는 단계는 상기 측정 장치 또는 상기 사용자의 단말 중 어느 하나로부터 상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 따른 운동 스케줄 및 운동 방법을 제공하는 단계; 및 상기 운동 스케줄에 따른 수행 여부를 확인하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템은 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 측정하는 측정 장치; 상기 측정 장치로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 수신하는 네트워크 모듈; 복수의 운동 처방들을 저장하는 데이터베이스; 상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 상기 데이터베이스 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백받는 프로세서; 및 상기 피드백된 수행 결과를 이용하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 업데이트부를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 복수의 운동 처방들 각각에 포함된 전문가 별 처방의 수행 횟수 및 수행 시간에 기초하여 상기 복수의 운동 처방들 각각에 대한 상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하고, 상기 데이터베이스는 상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 저장할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도에 따라 상기 적어도 하나의 전문가를 위한 리워드(reward)를 계산할 수 있다.
상기 업데이트부는 상기 피드백된 수행 결과에 기초하여 상기 전문가 풀(pool) 시스템에서 생성된 신규 처방을 상기 데이터베이스에 업데이트할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 피드백된 수행 결과에 따라 상기 신규 처방에 새로이 반영된 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제1 가중치를 반영하고, 상기 신규 처방에 포함되었으나 상기 신규 처방 이전에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 존재하는 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제2 가중치를 반영함으로써 상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다.
상기 네트워크 모듈을 통해 상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 요청하고, 상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 이용하여 상기 측정 장치를 인증하는 인증부를 더 포함하고, 상기 네트워크 모듈은 상기 인증된 측정 장치로부터 상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자가 측정 장치를 활용하여 측정한 자세나 동작에 대한 정보들을 바탕으로 전문가 풀 시스템 또는 데이터베이스에서 적어도 하나의 운동 처방을 추출함으로써 사용자를 위한 맞춤형 운동 처방을 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 처방한 운동에 대한 사용자의 실시 결과를 기초로 운동 처방을 수정, 검증 및 보완함으로써 보다 개선된 신규의 운동 처방을 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 처방한 운동에 대한 사용자의 실시 결과 및 전문가 풀 시스템을 이용하여 운동 처방을 수정, 검증 및 보완하고, 이를 데이터베이스에 저장함으로써 사용자를 위한 맞춤형 운동 처방을 위한 방대한 데이터베이스 및 맞춤형 운동 처방 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 운동 처방을 제공한 전문가들 각각의 기여도를 산출하여 저장함으로써 전문가 각각의 전문 지식 제공에 따른 리워드를 제공할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 운동 처방에 대한 사용자의 선호도 또는 피드백된 수행 결과에 기초하여 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공함으로써 사용자가 효과적인 운동 처방을 보다 용이하게 선택할 수 있다.
또한, 일 실시예에 따르면, 추천도가 가장 높은 운동 처방에 대응되는 적어도 하나의 전문가의 단말과 사용자의 단말을 직접 연결함으로써 사용자가 보다 편리하게 해당 운동 처방과 관련된 전문가의 구체적인 설명을 들을 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법이 수행되는 환경을 나타낸 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법을 나타낸 플로우차트이다.
도 3은 다른 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법을 나타낸 플로우차트이다.
도 4는 또 다른 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법을 나타낸 플로우차트이다.
도 5는 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법에 따른 데이터베이스에 저장된 정보들을 나타낸 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템의 블록도이다.
이하, 실시예들은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 일실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법이 수행되는 환경을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하기 위한 환경은 서버(110), 측정 장치(130), 전문가 풀(pool) 시스템(150) 및 사용자 단말(170)을 포함할 수 있다.
사용자는 측정 장치(130) 또는 자신의 사용자 단말(170)을 활용하여 자신의 자세나 동작에 대한 상태를 서버(110)에 업로드할 수 있다. 이때, 측정 장치(130)는 예를 들어, 각 신체의 좌우 대칭 여부, 각도 및 신체 각 부분의 길이 등과 같은 사용자의 자세 및 동작에 대한 이미지를 측정할 수 있다. 이 밖에도, 측정 장치(130)는 다이어트, 비만 및 성장 관련 정보를 사용자로부터 직접 입력받거나, 측정 장치(130)를 통해 촬영된 이미지를 통해 측정할 수 있다. 뿐만 아니라, 사용자의 자세나 동작에 대한 상태는 사용자가 업로드 한 X-ray 영상 등으로부터 파악될 수도 있다.
여기서, '사용자의 자세나 동작에 대한 상태'는 측정 장치(130)를 통해 실제 측정되거나 사용자 단말(170) 등을 통해 업 로드된 사용자의 자세, 동작 및 이로부터 파악될 수 있는 모든 정보를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
그러면, 서버(110)는 유/무선 네트워크(50)를 통해 측정 장치(130) 또는 사용자 단말(170)로부터 업로드된 정보를 기초로 전문가 풀(pool) 시스템(150)으로부터 처방된 적어도 하나의 운동 처방을 측정 장치(130) 또는 사용자 단말(170)로 제공할 수 있다. 이때, 업로드 된 정보와 동일 또는 유사한 상태에 대하여 검증된(혹은 이미 저장된) 적어도 하나의 운동 처방이 서버(110)를 위한 데이터베이스 내에 존재하면 서버(110)는 해당 운동 처방을 사용자에게 그대로 혹은 수정하여 제공할 수 있다.
여기서, '적어도 하나의 운동 처방'은 식단, 운동, 자세, 의학적 진단, 의학적 처치 및 기타 의약품 사용과 관련된 처방 등을 모두 포함하는 의미로 이해될 수 있다.
사용자는 처방된 적어도 하나의 운동 처방을 선택하여 실시하고, 그 실시 결과를 자신의 사용자 단말(170)을 통해 피드백할 수 있다. 이때, 사용자 단말(170)은 PC(Personal Computer), PDA 혹은 스마트 폰, 탭, 패드 등과 같은 모바일 기기 등을 포함할 수 있다.
이때, 서버(110) 혹은 전문가 풀(pool) 시스템(150)은 피드백된 실시 결과를 바탕으로 처방된 적어도 하나의 운동 처방을 평가하고, 이를 참고로 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보에 대응되는 운동 처방을 수정 및 개선시킬 수 있다.
서버(110)는 이러한 피드백을 바탕으로 형성된 데이터들을 기반으로 새로운 사용자에 대한 운동 처방을 제공할 수 있으며, 이러한 데이터들을 바탕으로 한 지식 기반 시스템(Knowledge Based System)을 통해 방대한 데이터베이스를 구축하여 사용자에게 최적의 운동 처방을 제공할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법을 나타낸 플로우차트이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템(이하, 처방 시스템)은 측정 장치로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 네트워크를 통해 수신할 수 있다(210).
처방 시스템은 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 데이터베이스 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출할 수 있다(220).
이때, 측정 장치로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보와 동일한(또는 유사한) 상태에 대하여 검증된 적어도 하나의 운동 처방이 데이터베이스 내에 존재하면 서버(110)는 해당 운동 처방을 사용자에게 그대로 제공할 수 있다.
하지만, 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보에 해당하는 운동 처방이 데이터베이스에 존재하지 않으면, 처방 시스템은 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 전문가 풀(pool) 시스템으로 제공할 수 있다. 그리고, 처방 시스템은 전문가 풀로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보에 해당하는 적어도 하나의 운동 처방을 제공받거나, 직접 추출할 수 있다.
이때, 데이터베이스는 사용자의 자세 및 동작에 대응하여 처방된 복수의 운동 처방들을 저장할 수 있다. 데이터베이스에 저장되는 복수의 운동 처방들 및 기타의 정보들에 대하여는 도 5를 참조하여 설명한다.
처방 시스템은 추출된 적어도 하나의 운동 처방을 사용자 단말 혹은 측정 장치로 제공하고(230), 사용자 단말 혹은 측정 장치로부터 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받을 수 있다(240). 또한, 처방 시스템은 적어도 하나의 운동 처방의 수행 후, 측정 장치로부터 재측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 피드백 받을 수 있다. 처방 시스템은 피드백된 수행 결과를 이용하여 데이터베이스를 업데이트할 수 있다(250). 이때, 처방 시스템은 피드백된 수행 결과와 함께 적어도 하나의 운동 처방의 수행 후, 측정 장치로부터 재측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 이용하여 데이터베이스를 업데이트할 수 있다.
이때, 처방 시스템은 피드백된 수행 결과가 좋은 경우에는 해당 자세 및 동작에 대응하여 처방된 운동 처방을 그래도 유지하거나, 사용자의 호전 상태에 맞는 새로운 운동 처방을 제공할 수도 있다. 또한, 피드백된 수행 결과가 나쁜 경우에는 피드백된 수행 결과를 전문가 풀 시스템으로 제공하고, 이를 통해 개선된 신규의 운동 처방을 제공받아 데이터베이스에 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서는 이와 같이 다양한 전문가의 처방과 운동 처방에 대한 사용자의 피드백을 바탕으로 해당 자세 및 동작에 대한 운동 처방을 개선시켜 보다 세분화되고, 개관적인 맞춤형 운동 처방을 확보할 수 있다. 또한, 여러 사용자들을 통한 검증, 수정 및 보완을 통해 맞춤형 운동 처방에 대한 방대한 데이터베이스를 구축하여 사용자들에게 제공할 수 있다.
이후, 처방 시스템은 복수의 운동 처방들 각각에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다(260). 처방 시스템은 복수의 운동 처방들 각각에 포함된 전문가 별 처방의 수행 횟수 및 수행 시간 등에 기초하여 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다.
예를 들어, 운동 처방 'X'가 재활 의학 전문가에 의한 처방(a), 필라테스 전문가에 의한 운동 처방(b) 및 한의학 전문가에 의한 한의학 처방(c)의 3가지 처방을 포함한다고 하자.
또한, 운동 처방 'X'에 포함된 재활 의학 전문가에 의한 처방(a)이 주 4회 1시간씩 총 4시간 수행할 것으로 처방되고, 필라테스 전문가에 의한 운동 처방(b)이 주 2회 30분씩 총 1시간 수행할 것으로 처방되며, 한의학 전문가에 의한 한의학 처방(c)이 주 3회 1시간씩 총 3시간 수행할 것으로 처방되었다고 하자.
이 경우, 운동 처방 'X'에 포함된 각 전문가 별 처방의 수행 횟수 및 수행 시간을 고려하여 운동 처방 'X'에 대한 재활 의학 전문가의 기여도를 50%로, 필라테스 전문가의 기여도를 12.5%로, 한의학 전문가의 기여도를 37.5 %로 산출할 수 있다.
이 밖에도, 운동 처방에 대한 전문가 별 기여도는 해당 전문가의 경력 및 해당 분야의 전문성에 대한 신뢰도 등을 함께 고려하여 산출할 수도 있다. 이때, 예를 들어, 한의학 전문가 혹은 의사의 전문성은 높은 것으로, 필라테스 전문가 혹은 요가 전문가 등의 전문성은 낮은 것으로 보아 서로 차등적으로 기여도를 산출할 수도 있다.
이와 같이 산출된 운동 처방에 대한 전문가 별 기여도는 해당 운동 처방과 같이 미리 저장될 수 있다.
처방 시스템은 260에서 산출된 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도에 따라 적어도 하나의 전문가를 위한 리워드(reward)를 계산할 수 있다(270). 즉, 처방 시스템은 운동 처방 'X'에 대하여 사용자로부터 지급된 금액을 각 전문가 별 기여도를 반영하여 각 전문가들에게 지급할 수 있다.
도 3은 다른 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법을 나타낸 플로우차트이다. 도 3에서 310 내지 340의 과정은 도 2의 210 내지 240의 과정과 동일하므로 해당 부분의 설명을 참조하기로 한다.
도 3을 참조하면, 다른 실시예에 따른 처방 시스템은 피드백된 수행 결과를 전문가 풀(pool) 시스템에게 전송할 수 있다(350). 이에 따라, 전문가 풀(pool) 시스템은 피드백된 수행 결과를 바탕으로 해당 자세 및 동작과 관련된 정보에 대한 새로운 신규 처방을 생성할 수 있다.
처방 시스템은 피드백된 수행 결과에 기초하여 전문가 풀(pool) 시스템에서 생성된 신규 처방을 수신(360)하고, 수신한 신규 처방을 데이터베이스에 저장할 수 있다(370).
처방 시스템은 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다(380). 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하기 위해, 처방 시스템은 피드백된 수행 결과에 따라 신규 처방에 새로이 반영된 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제1 가중치를 반영할 수 있다. 그리고, 처방 시스템은 신규 처방에 포함되었으나 신규 처방 이전에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 존재하는 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제2 가중치를 반영할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 상태 '갑'에 대하여 처방된 운동 처방 'X'의 수행 결과가 피드백되고, 피드백된 수행 결과에 기초하여 전문가 풀(pool) 시스템에서 새로운 운동 처방 'Y'가 처방되었다고 하자.
이때, 이전의 운동 처방 'X'에는 재활 의학 전문가에 의한 처방(a), 필라테스 전문가에 의한 처방(b) 및 한의학 전문가에 의한 한의학 처방(c)이 포함되어 있고, 새로운 운동 처방 'Y'에는 재활 의학 전문가에 의한 처방(a), 요가 전문가에 의한 처방(d) 및 한의학 전문가에 의한 한의학 처방(c)이 포함되어 있다고 하자.
이때, 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하기 위해, 처방 시스템은 신규 처방에 새로이 반영된 처방(처방(d))에 대응하는 적어도 하나의 전문가(예를 들어, 요가 전문가)에게 미리 설정된 제1 가중치(20% 혹은 10포인트)를 반영할 수 있다. 그리고, 신규 처방에 포함되었으나 신규 처방 이전에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 존재하는 처방(처방(a) 및 처방(c))에 대응하는 적어도 하나의 전문가(예를 들어, 재활 의학 전문가 및 한의학 전문가)에게 처방 시스템은 미리 설정된 제2 가중치(40% 혹은 20 포인트)를 반영할 수 있다.
물론, 이 경우에도, 전술한 바와 같이 해당 전문가의 경력 및 해당 분야의 전문성에 대한 신뢰도, 해당 운동 처방에 대한 사용자의 선택 횟수 등을 함께 고려하여 신규 처방에 대한 기여도를 산출할 수 있다.
도 4는 또 다른 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법을 나타낸 플로우차트이다.
도 4를 참조하면, 또 다른 실시예에 따른 처방 시스템은 네트워크를 통해 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 요청할 수 있다(405). 이에 따라, 측정 장치는 자신에게 부여된 고유의 인증 번호를 처방 시스템에게 전송하고, 이를 수신한 처방 시스템은 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 이용하여 측정 장치를 인증할 수 있다(410). 만약, 해당 측정 장치에게 부여된 인증 번호가 처방 시스템에 등록되지 않았다면, 처방 시스템은 해당 측정 장치로 경고 메시지를 전송할 수 있다.
처방 시스템은 인증된 측정 장치로부터 네트워크를 통해 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 수신할 수 있다(415).
처방 시스템은 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 데이터베이스 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출할 수 있다(420).
처방 시스템은 추출된 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공할 수 있다(425). 이때, 처방 시스템은 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 대한 사용자의 선호도(선택율), 재선택율 또는 피드백된 수행 결과에 기초하여 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 결정하여 사용자에게 제공할 수 있다.
예를 들어, 운동 처방 A에 대한 사용자의 선호도(혹은 재선택율)가 4O%이고, 운동 처방 B에 대한 사용자의 선호도가 35%, 운동 처방 C 에 대한 사용자의 선호도가 25%라면, 처방 시스템은 운동 처방 A에 대한 추천도를 가장 높게, 운동 처방 C에 대한 추천도를 가장 낮게 결정할 수 있다.
이 밖에도, 처방 시스템은 운동 처방 A에 대해 피드백된 수행 결과(예를 들어, 사용자의 상태가 호전되었다고 느끼는 정도(즉, 호전율))가 높은 운동 처방에 대한 추천도를 가장 높게, 그렇지 않은 운동 처방에 대한 추천도를 가장 낮게 결정할 수 있다.
처방 시스템은 추천도가 가장 높은 운동 처방에 대응되는 적어도 하나의 전문가의 단말과 사용자의 단말 혹은 측정 장치를 연결할 수 있다(430).
처방 시스템은 420에서 추출된 적어도 하나의 운동 처방을 제공(435)함과 동시에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 따른 운동 스케줄 및 운동 방법을 제공할 수 있다(440).
이후, 처방 시스템은 운동 스케줄에 따른 매일의 수행 여부를 확인할 수 있다(445).
처방 시스템은 측정 장치 또는 사용자의 단말 중 어느 하나로부터 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받고(450), 피드백된 수행 결과를 이용하여 데이터베이스를 업데이트할 수 있다(455).
도 5는 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법에 따른 데이터베이스에 저장된 정보들을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법에 따른 데이터베이스는 사용자의 자세 및 동작에 대응하는 복수의 운동 처방들을 저장할 수 있다. 여기서, 복수의 운동 처방들은 동일한 상태(예를 들어, 상태 1)에 대한 서로 다른 처방들(처방 1-1, 처방 1-2 등)을 포함할 수 있다. 이때, '상태'는 사용자의 자세 및 동작으로부터 파악되는 상태를 의미하며, 데이터베이스에는 하나의 상태에 대응하는 복수의 운동 처방들이 저장될 수 있다.
예를 들어, 하나의 운동 처방은 사용자의 자세와 동작으로부터 파악되는 상태에 대응하여 저장되며, 여러 가지 처방들을 포함할 수 있다. 즉, 측정 장치가 왼쪽 어깨에 통증을 호소하는 사용자 A의 자세 및 동작을 측정한 결과에 기초하여 전문가 풀 시스템 혹은 서버는 사용자의 왼쪽 어깨 삼각근이 약화된 상태로 분석할 수 있다.
이때, 사용자의 왼쪽 어깨 삼각근이 약화된 상태를 상태 1이라고 하고, 상태 1에 대응하는 운동 처방이 처방 1-1이라고 하면, 서버는 데이터베이스에 저장된 운동 처방(처방 1-1)에 해당하는 각 처방들을 사용자에게 제공할 수 있다.
운동 처방(처방 1-1)은 어깨 운동을 위한 필라테스 A 동작, 침, 찜질 등과 같은 각 분야 전문가들의 처방을 포함할 수 있다. 그리고, 각 처방마다에 대하여는 각 처방을 수행하는 방법, 수행 횟수, 수행 시간 등이 함께 저장될 수 있으며, 운동 처방(즉, 처방 1-1)에 기여한 각 처방 전문가 각각의 기여도 또한 함께 저장될 수 있다.
이 밖에도, 사용자가 처방 1-1을 수행한 결과를 서버로 피드백한 경우, 서버는 피드백된 수행 결과에 기초하여 전문가 풀(pool) 시스템에서 생성된 신규 처방을 제공받아 데이터베이스에 업데이트할 수 있다. 이때, 업데이트되는 신규 처방은 상태 1에 대한 새로운 처방 1-3으로 저장될 수 있으며, 새로운 처방 1-3은 사용자 A 또는 새로운 사용자 B에게 처방될 수 있다.
여기서, 사용자의 자세 및 동작으로부터 파악되는 상태는 예를 들어, 왼쪽 어깨뿐만 아니라, 허리의 통증이 함께 유발되는 경우와 같이, 왼쪽 어깨 삼각근의 약화 및 허리가 좌로 틀어진 경우와 같이 복합적인 상태일 수도 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템의 블록도이다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템(600)은 측정 장치(610), 네트워크 모듈(620), 프로세서(630), 데이터베이스(640), 업데이트부(650) 및 인증부(650)를 포함할 수 있다.
여기서, 네트워크 모듈(620), 프로세서(630), 데이터베이스(640), 업데이트부(650) 및 인증부(650)는 서버로 구성될 수도 있다.
측정 장치(610)는 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 측정할 수 있다. 측정 장치(610)는 예를 들어, 각 신체의 좌우 대칭 여부, 각도 및 신체 각 부분의 길이 등과 같은 사용자의 자세 및 동작에 대한 이미지를 측정할 수 있다.
이 밖에도, 측정 장치(610)는 다이어트, 비만, 성장 관련 정보를 이미지를 통해 측정하거나 사용자로부터 직접 입력 받을 수 있다.
네트워크 모듈(620)은 측정 장치(610)로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 수신할 수 있다.
프로세서(630)는 네트워크 모듈(620)로부터 수신한 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 데이터베이스(640) 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출할 수 있다. 여기서, '적어도 하나의 운동 처방'은 식단, 운동, 자세, 의학적 진단, 의학적 처치 및 기타 의약품 사용과 관련된 처방 등을 모두 포함하는 의미로 이해될 수 있다.
프로세서(630)는 측정 장치(610) 또는 사용자의 단말 등으로부터 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받을 수 있다.
프로세서(630)는 복수의 운동 처방들 각각에 포함된 전문가 별 처방의 수행 횟수 및 수행 시간에 기초하여 복수의 운동 처방들 각각에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다.
이때, 데이터베이스(640)는 프로세서(630)에서 산출된 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 저장할 수 있다.
또한, 프로세서(630)는 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도에 따라 적어도 하나의 전문가를 위한 리워드(reward)를 계산할 수 있다.
데이터베이스(640)는 복수의 운동 처방들을 저장할 수 있다. 또한, 데이터베이스(640)는 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 저장할 수 있다.
업데이트부(650)는 피드백된 수행 결과를 이용하여 데이터베이스(640)를 업데이트할 수 있다. 또한, 업데이트부(650)는 피드백된 수행 결과에 기초하여 전문가 풀(pool) 시스템에서 생성된 신규 처방을 데이터베이스(640)에 업데이트할 수 있다.
프로세서(630)는 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다. 프로세서(630)는 피드백된 수행 결과에 따라 신규 처방에 새로이 반영된 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제1 가중치를 반영할 수 있다. 그리고, 프로세서(630)는 신규 처방에 포함되었으나 신규 처방 이전에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 존재하는 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제2 가중치를 반영함으로써 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출할 수 있다.
인증부(650)는 네트워크 모듈(520)을 통해 측정 장치(510)에 부여된 고유의 인증 번호를 요청하고, 측정 장치(510)에 부여된 고유의 인증 번호를 이용하여 측정 장치(510)를 인증할 수 있다.
이때, 네트워크 모듈(520)은 인증된 측정 장치(510)로부터 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 네트워크를 통해 수신할 수 있다.
상술한 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
110: 서버
130: 측정 장치
150: 전문가 풀(pool) 시스템
170: 사용자 단말

Claims (21)

  1. 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법에 있어서,
    측정 장치로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단계;
    상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 미리 저장된 복수의 운동 처방들을 저장하는 데이터베이스 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출하는 단계;
    상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백받는 단계; 및
    상기 피드백된 수행 결과를 이용하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계
    를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 피드백 받는 단계는
    상기 적어도 하나의 운동 처방의 수행 후, 상기 측정 장치로부터 재측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 피드백 받는 단계
    를 더 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 운동 처방들 각각에 포함된 전문가 별 처방의 수행 횟수 및 수행 시간에 기초하여 상기 복수의 운동 처방들 각각에 대한 상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 저장하는 단계
    를 더 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도에 따라 상기 적어도 하나의 전문가를 위한 리워드(reward)를 계산하는 단계
    를 더 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 피드백된 수행 결과를 이용하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 단계는
    상기 피드백된 수행 결과에 기초하여 상기 전문가 풀(pool) 시스템에서 생성된 신규 처방을 상기 데이터베이스에 업데이트 하는 단계
    를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계
    를 더 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계는
    상기 피드백된 수행 결과에 따라 상기 신규 처방에 새로이 반영된 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제1 가중치를 반영하고, 상기 신규 처방에 포함되었으나 상기 신규 처방 이전에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 존재하는 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제2 가중치를 반영함으로써 상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 단계
    를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 네트워크를 통해 상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 요청하는 단계; 및
    상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 이용하여 상기 측정 장치를 인증하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단계는
    상기 인증된 측정 장치로부터 상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신하는 단계인 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공하는 단계
    를 더 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공하는 단계는
    상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 대한 상기 사용자의 선호도 또는 상기 피드백된 수행 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 운동 처방마다에 대한 추천도를 제공하는 단계
    를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 추천도가 가장 높은 운동 처방에 대응되는 적어도 하나의 전문가의 단말과 상기 사용자의 단말 혹은 상기 측정 장치를 연결하는 단계
    를 더 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받는 단계는
    상기 측정 장치 또는 상기 사용자의 단말 중 어느 하나로부터 상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백 받는 단계
    를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 따른 운동 스케줄 및 운동 방법을 제공하는 단계; 및
    상기 운동 스케줄에 따른 수행 여부를 확인하는 단계
    를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
  15. 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템에 있어서,
    사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 측정하는 측정 장치;
    상기 측정 장치로부터 측정된 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 수신하는 네트워크 모듈;
    복수의 운동 처방들을 저장하는 데이터베이스;
    상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 기초로, 상기 데이터베이스 또는 전문가 풀(pool) 시스템으로부터 적어도 하나의 운동 처방을 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 운동 처방의 수행 결과를 피드백받는 프로세서; 및
    상기 피드백된 수행 결과를 이용하여 상기 데이터베이스를 업데이트하는 업데이트부
    를 포함하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수의 운동 처방들 각각에 포함된 전문가 별 처방의 수행 횟수 및 수행 시간에 기초하여 상기 복수의 운동 처방들 각각에 대한 상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하고,
    상기 데이터베이스는
    상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 저장하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도에 따라 상기 적어도 하나의 전문가를 위한 리워드(reward)를 계산하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 업데이트부는
    상기 피드백된 수행 결과에 기초하여 상기 전문가 풀(pool) 시스템에서 생성된 신규 처방을 상기 데이터베이스에 업데이트 하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 피드백된 수행 결과에 따라 상기 신규 처방에 새로이 반영된 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제1 가중치를 반영하고, 상기 신규 처방에 포함되었으나 상기 신규 처방 이전에 추출된 적어도 하나의 운동 처방에 존재하는 처방에 대응하는 적어도 하나의 전문가에게 미리 설정된 제2 가중치를 반영함으로써 상기 신규 처방에 대한 적어도 하나의 전문가 각각의 기여도를 산출하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템.
  21. 제15항에 있어서,
    상기 네트워크 모듈을 통해 상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 요청하고, 상기 측정 장치에 부여된 고유의 인증 번호를 이용하여 상기 측정 장치를 인증하는 인증부
    를 더 포함하고,
    상기 네트워크 모듈은
    상기 인증된 측정 장치로부터 상기 사용자의 자세 및 동작과 관련된 정보를 상기 네트워크를 통해 수신하는 네트워크에 기반하여 운동 처방을 제공하는 시스템.
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