KR20190077805A - 파워 간접 계측 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR20190077805A
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Abstract

본 발명은 파워 간접 측정 시스템 및 방법에 대한 것으로서, 본 발명의 일 실시형태에 따른 파워 간접 계측 시스템은 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 요소값 수집부, 상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 도출하는 회귀 분석부, 및 계산된 회귀계수를 이용하여 특정 자전거에 가해지는 파워값을 계산하는 파워값 계산부를 포함한다.

Description

파워 간접 계측 시스템 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR MEASURING POWER INDIRECTLY}
본 발명은 파워 간접 측정 시스템 및 방법에 대한 것으로서, 보다 구체적으로 자전거 라이더의 운동량을 계측하기 위해 라이더가 가하는 파워값을 간접적으로 측정, 계산할 수 있는 시스템 및 방법에 대한 것이다.
자전거 타기를 선호하는 사람들에 알려진 소위 파워 미터(Power meter)는 원래 프로 선수들의 훈련용으로 개발되어 페달을 돌리는 힘을 수치로 나타내준다. 라이더의 페달링이 얼마나 효율적인 힘을 내는지, 라이더가 발휘하는 최대 파워 수치는 얼마나 되는지, 그리고 그러한 수치 중 어느 정도를 실제 사용하고 있는지에 대해 데이터화하여 보여준다. 라이더는 이와 같은 데이터를 기준으로 훈련의 강도와 양을 조절할 수 있다.
그런데, 종전의 파워 미터는 자전거 크랭크 암의 토크를 측정하는 방식이다. 즉, 라이터가 페달링할 때 발생하는 토크를 측정하여 이를 케이던스에 맞춰 파워로 변환한다. 그러나, 이와 같은 종래 방식의 파워 미터는 자전거의 크랭크 암 자체를 교체해야 하는 불편함이 있고, 토크 측정 과정에서의 부정확성 등의 문제가 존재할 수 있다.
미국 공개 특허 US 2015-0102919 (공개일: 2015년 4월 16일)
본 발명은 제조 단가가 높은 직접 측정 방식 대신 낮은 제조 단가로도 높은 정확도의 파워값 측정이 가능한 간접 측정 방식의 파워 간접 계측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시형태에 따른 파워 간접 계측 시스템은 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 요소값 수집부, 상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 도출하는 회귀 분석부, 및 계산된 회귀계수를 이용하여 특정 자전거에 가해지는 파워값을 계산하는 파워값 계산부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템에서, 상기 요소값 수집부는, 라이더의 파워값 간접 측정에 필요한 요소값들 중 일부를 입력 받는 요소값 입력부, 및 상기 요소값들 중 일부를 측정하는 요소값 측정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템에서, 상기 요소값은 자전거이 속도와 가속도, 라이더의 무게, 자전거의 무게, 노면 상태, 방향 전환 각도, 기상 상태, 노면 경사도, 속도 감쇠 시간 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템에서, 상기 요소값 수집부는, 가속도계, 자이로스코프 및 GPS를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템에서, 상기 회귀 분석부는, 요소값 종류의 개수에 따라 회귀 분석식을 설정하는 회귀 분석식 설정부, 및 기계 학습 방식을 통해 회귀계수를 도출하는 회귀계수 도출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템에서, 상기 회귀계수 도출부는, 일정 주기가 지난 후 상기 회귀계수를 갱신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템에서, 상기 요소값 수집부는, 상기 자전거의 가속도값, 속도값 및 고도값을 일정 주기로 수집하여 상기 자전거의 디폴트 경사도 값을 계산할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템에서, 수집된 노면 경사도를 통해 상기 자전거가 평지에 있고, 또한 상기 자전거의 페달에 파워가 가해지지 않는 상태인 것으로 파악되는 경우, 상기 요소값 수집부는, 상기 자전가 속도 v1에서 속도 v2(v2는 v1보다 작음)로 감소하는 시간을 측정하여 상기 자전거의 속도 감쇠 시간을 도출할 수 있다.
본 발명의 다른 실시형태에 따른 파워 간접 계측 방법은 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 단계, 상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계, 및 계산된 회귀계수를 이용하여 특정 자전거에 가해지는 파워값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 방법에서, 상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계는, 요소값 종류의 개수에 따라 회귀 분석식을 설정하는 단계, 및 기계 학습 방식을 통해 회귀계수를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 방법에서, 상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계는, 일정 주기가 지난 후 상기 회귀계수를 갱신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 방법에서, 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 단계는, 상기 자전거의 가속도값, 속도값 및 고도값을 일정 주기로 수집하여 상기 자전거의 디폴트 경사도 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 방법에서, 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 단계는, 수집된 노면 경사도를 통해 상기 자전거가 평지에 있고, 또한 상기 자전거의 페달에 파워가 가해지지 않는 상태인 것으로 파악되는 경우, 상기 자전가 속도 v1에서 속도 v2(v2는 v1보다 작음)로 감소하는 시간을 측정하여 상기 자전거의 속도 감쇠 시간을 도출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 제조 단가가 높은 직접 측정 방식 대신 낮은 제조 단가로도 높은 정확도의 파워값 측정이 가능한 간접 측정 방식의 파워 간접 계측 시스템 및 방법을 제공한다.
또한, 유저 데이터가 충분히 모일수록 기계 학습 방식으로 정확도를 높일 수 있는 파워 간접 계측 시스템 및 방법을 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템의 요소값 수집부를 구성하는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템의 회귀 분석부를 구성하는 블록도이다.
도 4는 속도 감쇠 시간을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5와 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템의 회귀 분석부가 수행하는 회귀 분석을 설명하기 위한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 방법의 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 방법에서 회귀계수를 계산하는 과정을 보여주는 순서도이다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템을 도시하는 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템의 요소값 수집부를 구성하는 블록도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템의 회귀 분석부를 구성하는 블록도이다.
본 발명의 일 실시형태에 따른 파워 간접 계측 시스템(10)은 요소값 수집부(100), 회귀 분석부(200) 및 파워값 계산부(300)를 포함할 수 있다.
한편, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어, 즉 '~모듈' 또는 '~테이블' 등은 소프트웨어, FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)와 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, 모듈은 어떤 기능들을 수행한다. 그렇지만 모듈은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. 모듈은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 모듈은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 모듈들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 모듈들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 모듈들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 모듈들은 디바이스 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
우선, 요소값 수집부(100)는 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집한다. 요소값이란 라이더가 자전거에 가하는 파워값을 간접적으로 계측하기 위해 필요한 데이터값을 의미하며, 예를 들어, 라이더의 무게, 자전거의 무게, 노면 상태, 방향 전환 각도, 기상 상태, 노면 경사도, 속도 감쇠 시간 등을 의미한다. 요소값 수집부(100)는 요소값 입력부(110)와 요소값 측정부(120)를 포함할 수 있다.
요소값 입력부(110)는 자전거에 설치될 본 발명인 파워 간접 계측 시스템의 일부 장치에 포함될 수 있으며, 디스플레이부(112)와 숫자나 문자 등을 입력할 수 있는 입력부(114)로 구성될 수 있다. 디스플레이부(112)는 입력된 영상 신호를 디스플레이할 수 있는 음극선관(CRT, Cathode Ray Tube), 액정 화면(LCD, Liquid Crystal Display), 발광 다이오드(LED, Light-Emitting Diode), 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light-Emitting Diode) 또는 플라즈마 디스플레이(PDP, Plasma Display Panel) 등의 영상 표시 수단이 구비된 모듈로서 전달 받은 영상 정보를 디스플레이하는 역할을 한다.
요소값 측정부(120) 역시 자전거에 설치될 본 발명인 파워 간접 계측 시스템의 일부 장치에 포함되며, 가속도계(122), 자이로스코프(124), GPS(126) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
요소값들에 대해 좀 더 구체적으로 설명하면, 우선, 자전거의 속도와 가속도가 있는데 이들은 각각 GPS(126)와 가속도계(122)로 측정된다. 또한 라이더의 무게와 자전거의 무게는 자전거의 속도를 증감하는데 영향을 미치는 요소들로서, 라이더의 몸무게와 자전거 자체의 무게가 무거울수록 소모되어야 할 파워 값이 높아야 한다. 라이더는 입력부(114)를 통해 자신의 몸무게 또는 자전거의 무게를 직접 입력하고, 이를 디스플레이부(112)를 통해 확인할 수 있다.
다음으로, 노면 상태의 경우 상태가 나쁘면, 즉 노면의 울퉁불퉁한 정도가 심한 경우라면, 노면 상태가 매끄러운 경우에 비해 실제 소모되는 파워 값이 상대적으로 높다. 노면 상태의 측정은 가속도계(122)와 자이로스코프(124)에 의 해 이루어진다. 가속도계(122)는 선형 진동, 자이로스코프(124)는 회전 진동 방식이 적용되어 측정이 이루어지는데, 일정 시간 동안에 이들 센서들로부터 발생하는 진동 펄스의 개수를 측정함으로써 노면 상태의 양호함 정도가 측정된다. 즉, 가속도계(122)와 자이로스코프(124)에서 측정되는 진동값이 높을수록 라이더가 소모하는 파워값은 높다.
자전거가 코너링을 하는 경우 자연스럽게 혹은 의식적으로 감속이 이루어질 수 있다. 이처럼, 좌, 우 방향 전환 빈도가 잦을수록, 그리고 방향 전환의 정도(각도)가 클수록 코너링 이후 다시 가속하기 위해 라이더가 소모해야 하는 파워값은 높아진다. 따라서 방향 전환이 이루어질 때마다 방향 전환의 정도, 즉 코너링의 각도를 측정하여 파워값 측정에 반영할 필요가 있다. 좌, 우 회전시 자전거가 감속하는 상황은 각속도의 증가 및 감소를 감지할 수 있는 자이로스코프(124)에 의해 측정된다. 그리고 코너의 각도는 GPS(126) 트랙킹을 통해 측정될 수 있다.
기상 상태도 라이더가 소모하는 파워값에 영향을 미치는 요소이다. 기상 상태에 대한 요소값은 더 세부적으로, 바람의 방향과 속도, 기온, 강우의 유무와 정도, 공기압 등을 각각의 요소값으로 취할 수도 있다. 구체적으로, 맞바람이 높을수록 같은 속도를 유지하는데 필요한 파워값은 증가하고, 온도가 높을수록 강우가 없거나 적을수록 소모되는 파워값은 낮아지며, 공기압은 높을수록 저항이 증가하여 필요한 파워값이 높아진다. 이들 기상 상태는 GPS(126)에서 측정한 위치 데이터를 통해 바람의 방향과 속도, 특정 지역의 온도와 강우 유무와 정도, 공기압 등을 알 수 있다.
노면이 오르막일수록 위치에너지도 증가해야 하므로 필요한 파워값이 높아지고, 내리막일수록 위치에너지가 감소하여 필요한 파워값은 낮아진다. 따라서, 노면의 현재 경사도는 라이더가 소모하는 파워값에 영향을 미친다. 노면의 경사도는 GPS(126)를 통해 일정 시간당 수집되는 고도값과 속도값을 통해 계산될 수 있다.
한편, 본 발명인 파워 간접 계측 시스템(10)을 구성하는 각 구성요소인 요소값 수집부(100), 회귀 분석부(200), 및 파워값 계산부(300)는 하나의 장치로 구성되어 자전거의 특정 위치에 장착될 수 있다. 그러나 이에 한정하는 것은 아니고, 일부 구성요소(예를 들어, 요소값 수집부(100))가 자전거의 특정 위치에 장착되고, 다른 구성요소는 자전거와 분리된 상태에서 작용할 수도 있다. 다른 예로, 요소값 수집부(100)와 파워값 계산부(300)가 하나의 장치에 포함되어 자전거의 특정 위치에 장착되고, 회귀 분석부(200)는 자전거의 위치와 무관하게 존재할 수도 있으며, 이 경우, 각 구성요소들 간에는 서로 무선 통신이 이루어짐으로써 데이터값들이 송수신될 수 있다. 다만, 본 발명인 파워 간접 계측 시스템(10)을 구성하는 기술적 특징들 중에서 요소값들을 수집하는 요소값 수집부(100)는 자전거의 특정 위치에 장착될 필요가 있다.
특히 요소값 측정부(120)는 자전거의 핸들, 바퀴, 페달과 같이 자전거의 이동에 따라 수시로 위치가 변화하는 부위가 아닌, 안장의 뒷부분, 백라이트 부위 등과 같이 자전거의 이동에도 상대적으로 움직임이 적은 곳에 장착될 필요가 있다. 그런데, 자전거마다 형태가 다를 수 있기 때문에, 자전거에 장착되는 센서(예: 가속도계, 자이로스코프)의 방향(orientation)이 다를 수 있고, 이는 도면의 경사도 측정에 영향을 미친다. 따라서, 이들 센서들이 갖는 디폴트(default) 경사도 값을 사전에 측정하여 보유하고 있을 필요가 있다.
요소값 수집부(100)는 자전거의 디폴트 경사도 값을 계산하기 위해 자전거의 가속도값, 속도값 및 고도값을 일정 주기로 수집한다. 가속도값은 가속도계(122)를 통해 측정되고, 속도값 및 고도값은 GPS(126)를 통해 수집된다. 요소값 수집부(100)는 GPS(126)를 통해 수집되는 속도값을 일정 주기(예: 1초 단위)로 수집하여 자전거가 이동하는 방향에 대한 가속도값(벡터값)을 계산할 수 있다. 한편, 가속도계는 가속이 이루어지는 방향을 향해 포인팅하는데, 예를 들어 자전거가 정지 상태인 경우 자구 중력가속도 방향을 포인팅하고, 자전거의 속도 변화가 있는 경우 그 가속값(벡터값)이 중력가속도의 값(벡터값)과 더해진 방향을 포인팅한다. 따라서 가속도계를 통해 측정한 벡터값과 일정 주기 단위로 수집하여 계산한 자전거 이동 방향에 대한 가속도값의 차이를 통해 순수한 중력가속도 방향을 계산할 수 있다. 그러나, 이는 자전거가 평지를 달리고 있을 때 디폴트 경사도를 구하는 경우를 가정한 것이고, 평지가 아닌 경우를 이동하고 있다면 그 노면의 경사도까지 고려하여 보정해 주어야 정확한 디폴트 경사도를 계산할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이 노면의 경사도는 일정 주기(예: 1초 단위)마다 수집되는 고도값의 변화를 통해 계산할 수 있다. 이와 같이 계산된 노면의 경사도까지 고려하여 보정이 이루어지면, 요소값 측정부(120)가 자전거에 장착된 방향(orientation), 즉 디폴트 경사도 값을 계산해 낼 수 있다.
이는 디폴트 경사도 값이 자전거가 이동하는 상황에서 계산되는 경우로 가정하여 설명한 것이지만, 디폴트 경사도의 측정 위치가 완전한 평지임을 전제로 한다면, 자전거가 정지된 상태에서 디폴트 경사도를 측정할 수도 있을 것이다.
도 4는 속도 감쇠 시간을 설명하기 위한 그래프이다. 속도 감쇠 시간(decaying time)도 고려할 요소값이 될 수 있다. 속도 감쇠 시간이란, 자전거의 페달에 파워가 가해지지 않는 상태에서 특정 속도 v1에서 속도 v2(v2는 v1보다 작음, 예를 들어 v2 = v1/2)로 감소하는 시간을 의미한다.
속도 감쇠 시간은 자전거의 관리 상태 및 자전거 자체의 기본 성능에 의해 영향을 받는다. 자전거의 각 부위가 마모된 정도가 심할수록, 또는 관리가 잘 되지 않을수록 속도 감쇠 시간은 줄어들 것이며, 이는 곧 해당 자전거의 운행에 소모되는 파워값이 늘어남을 의미한다. 또한 성능 좋은 부품이 적용되거나 공기 역학적 설계가 이루어진 자전거일수록 라이더의 페달링에 의한 파워 전달이 훨씬 효율적으로 이루어질 것인데, 이는 곧 해당 자전거의 운행에 소모되는 파워값이 줄어듦을 의미한다. 도 4에서 가로축은 시간의 경과를 의미하고, 세로축은 속도의 상대적 크기를 나타낸다. 도 4에서 가장 왼쪽 곡선의 특성을 갖는 자전거는 관리 상태가 부실하거나 성능 좋은 부품을 적용하지 않은 것으로 볼 수 있고, 이에 따라 해당 자전거를 운행하는데 소모되는 파워값은 증가한다. 반대로 그 오른쪽 곡선의 특성을 갖는 자전거를 운행하는데 소모되는 파워값은 상대적으로 적으며, 가장 오른쪽 곡선의 특성을 갖는 자전거를 운행하는데 소모되는 파워값은 이들 중에서 가장 적다. 한편 수집된 노면의 경사도 데이터를 통해 자전거가 평지에 있는 경우에 속도 감쇠 시간이 측정되는 것이 더 바람직할 수 있으나, 이에 한정하는 것은 아니다. 속도가 v1에서 v2로 감소하였음은 GPS(126)를 통해 측정된다.
회귀 분석부(200)는 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 도출한다. 회귀 분석부(200)는 회귀 분석식 설정부(210)와 회귀계수 도출부(220)를 포함할 수 있다.
회귀 분석식 설정부(210)는 요소값 종류의 개수에 따라 아래와 같은 회귀 분석식을 설정한다.
Figure pat00001
위 식에서 x1 내지 xn은 입력되거나 측정된 각각의 요소값을 의미한다. n은 요소값 종류의 개수를 의미한다. 예를 들어, 파워 측정을 위해 활용할 요소값으로서 자전거의 속도와 가속도, 라이더의 무게, 자전거의 무게, 노면 상태, 방향 전환 각도, 바람의 속도, 공기압, 기온, 노면 경사도, 속도 감쇠 시간의 11가지 요소값을 적용하여 특정 라이더가 소모하는 파워를 측정하기로 하였다면, 위 식에서 n은 11이다. 이와 같이, 고려하는 요소값이 예를 들어 11가지라고 가정하면, 위 식은 11차원 방정식으로 표현될 것이다.
한편, θ1 내지 θn 은 각 요소들이 파워값에 미치는 상대적 영향도를 의미하는 회귀계수들이며, θ0 역시 오프셋 값을 의미하는 회귀계수이다. 이들 회귀계수 θ0 내지 θn 값을 구하기 위해 n가지 요소값들이 복수개의 자전거로부터 측정되어 회귀 분석부(200)에 전달되어야 할 뿐만 아니라, 각각의 자전거의 페달에 가해지는 실제 파워값(hθ(x))들에 대한 정보도 일단 회귀 분석부(200)에 전달될 필요가 있다. 실제 파워값 정보는 종전 방식인, 프랭크 암에 적용되는 파워미터로부터 측정된 토크 값을 수집하여 파악한다.
회귀계수 도출부(220)는 기계 학습(machine learning) 방식을 통해 회귀계수를 도출해 낸다. 기계 학습 방식은 일반적으로 분류(classification) 방식과 회귀 분석(regression) 방식을 통해 문제를 해결하는데, 본 발명에 적용되는 방식은 회귀 분석 방식이다. 도 5와 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 시스템의 회귀 분석부가 수행하는 회귀 분석을 설명하기 위한 그래프이다. 도 5는 기계 학습 방식 중 분류 방식을 나타내며, 도 6은 회귀 분석 방식을 보여준다. 즉, 본 발명에서는 입수된 수많은 데이터 값들을 통해 일정한 경향성을 파악하고, 파악된 경향성을 토대로 다시 결과값을 구하는데 활용하고자 회귀 분석 방식을 활용한다.
좀 더 구체적으로, 전국에 또는 전 세계적으로 존재하는 라이더들로부터 수집되는 n가지 요소값들에 대한 데이터 세트가 1천여 개 라고 가정하면, 회귀계수 도출부(220)는 이들 1천여 개의 데이터 세트를 이용하여 기계 학습 방식을 통해 일정한 경향성을 찾아낸다. 여기에서 경향성을 찾는 것은 곧 전술한 식에서 언급된 회귀계수 θ0 내지 θn 값을 구하는 것을 의미한다. 또한, 위 식에서 x1 내지 xn은 모두 지수가 1인 1차 식으로 표현되었으나, 요소값의 특성에 따라 이들 중 일부는 지수가 2 또는 3의 값을 가질 수도 있고, 특정 요소값과 다른 요소값들 간에 합이 아닌 곱의 관계가 존재할 수도 있다. 다만, 회귀 분석 방식을 통한 회귀계수 계산 방법에 대해서는 이미 알려진 기계 학습 방식에 대한 이론을 통해 숙지할 수 있으므로 여기에서는 구체적인 설명을 생략하기로 한다.
수집된 데이터 세트의 개수가 많을수록 구해지는 회귀계수 θ0 내지 θn 값은 보다 더 정확해질 것이다. 따라서, 회귀계수 도출부(220)는 수집되는 데이터들의 양이 증가하는 일정 주기마다 회귀계수들을 재계산하여 보정 또는 갱신할 수 있다.
파워값 계산부(300)는 계산된 회귀계수를 이용하여 특정 자전거에 가해지는 파워값을 계산한다. 적절한 회귀계수 θ0 내지 θn 값이 구해진 이후에는, 각각의 자전거들로부터 더 이상 파워미터가 측정한 값을 수신할 필요 없이, 본 발명을 통해 간접적으로 측정된 파워 값을 계산해 낼 수 있으며, 각 요소들에 대한 일정한 경향성이 파악된 이상, 파워미터가 설치되지 않은 자전거에 대한 파워값 계산도 얼마든지 가능해진다. 앞서 예로써 언급한 바와 같이 파워값 계산부(300)는 자전거에 장착되는 장치에 포함되어 회귀 분석부(200)로부터 회귀계수 θ0 내지 θn 값을 수신하여 파워를 계산할 수도 있고, 자전거와 격리된 위치에 존재하는 회귀 분석부(200)와 결합되어 특정 자전거의 파워값을 계산하여 이를 자전거에 장착된 장치에 송신할 수도 있다. 어떠한 방식이든, 최종적으로 계산된 파워값은 디스플레이부(112)에 표시된다.
도 7은 본 발명의 일 실시 형태에 따른 파워 간접 계측 방법의 순서도이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 파워 간접 계측 방법에서 회귀계수를 계산하는 과정을 보여주는 순서도이다.
본 발명의 일 실시 형태에 따른 파워 간접 계측 방법은 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 단계(S100), 상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계(S200), 및 계산된 회귀계수를 이용하여 특정 자전거에 가해지는 파워값을 계산하는 단계(S300)를 포함할 수 있다.
이들 각 단계에 대한 설명은 각각 도 1 및 대응되는 설명 부분의 요소값 수집부(100), 회귀 분석부(200) 및 파워값 계산부(300)에 대응되며, 구체적인 내용은 파워 간접 계측 시스템(10)에 대한 설명을 참조할 수 있으므로, 반복되는 설명을 피하기 위해 여기에서는 설명을 생략하기로 한다.
한편, 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계(S200)는, 요소값 종류의 개수에 따라 회귀 분석식을 설정하는 단계(S210), 기계 학습 방식을 통해 회귀계수를 계산하는 단계(S220)를 포함할 수 있다. 또한, 사전 설정된 일정한 기간이 경과되어 수집되는 데이터의 양에 변동이 생긴 경우(S230), 회귀계수를 갱신하는 단계(S240)를 더 포함할 수 있다. 이들 단계에 대한 설명 역시 도 3 및 대응되는 설명 부분의 회귀 분석식 설정부(210)와 회귀계수 도출부(220)에 대한 내용을 참조할 수 있으며, 반복되는 설명을 피하기 위해 여기에서는 설명을 생략하기로 한다.
본 발명인 파워 간접 계측 시스템 및 방법에 따르면, 제조 단가가 높은 직접 측정 방식 대신 낮은 제조 단가로도 높은 정확도의 파워값 측정이 가능하고, 유저 데이터가 충분히 모일수록 기계 학습 방식으로 정확도를 높일 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 파워 간접 계측 시스템
100: 요소값 수집부
110: 요소값 입력부
112: 디스플레이부
114: 입력부
120: 요소값 측정부
122: 가속도계
124: 자이로스코프
126: GPS
200: 회귀 분석부
210: 회귀 분석식 설정부
220: 회귀계수 도출부
300: 파워값 계산부

Claims (13)

  1. 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 요소값 수집부;
    상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 도출하는 회귀 분석부; 및
    계산된 회귀계수를 이용하여 특정 자전거에 가해지는 파워값을 계산하는 파워값 계산부를 포함하는, 파워 간접 계측 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 요소값 수집부는,
    라이더의 파워값 간접 측정에 필요한 요소값들 중 일부를 입력 받는 요소값 입력부; 및
    상기 요소값들 중 일부를 측정하는 요소값 측정부를 포함하는, 파워 간접 계측 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 요소값은 상기 자전거의 속도와 가속도, 라이더의 무게, 자전거의 무게, 노면 상태, 방향 전환 각도, 기상 상태, 노면 경사도, 속도 감쇠 시간 중 적어도 하나 이상을 포함하는, 파워 간접 계측 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 요소값 수집부는,
    가속도계, 자이로스코프 및 GPS를 포함하는, 파워 간접 계측 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 회귀 분석부는,
    요소값 종류의 개수에 따라 회귀 분석식을 설정하는 회귀 분석식 설정부; 및
    기계 학습 방식을 통해 회귀계수를 도출하는 회귀계수 도출부를 포함하는, 파워 간접 계측 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 회귀계수 도출부는,
    일정 주기마다 상기 회귀계수를 갱신하는, 파워 간접 계측 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 요소값 수집부는,
    상기 자전거의 가속도값, 속도값 및 고도값을 일정 주기로 수집하여 상기 자전거의 디폴트 경사도 값을 계산하는, 파워 간접 계측 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    수집된 노면 경사도를 통해 상기 자전거가 평지에 있고, 또한 상기 자전거의 페달에 파워가 가해지지 않는 상태인 것으로 파악되는 경우,
    상기 요소값 수집부는, 상기 자전거의 속도가 v1에서 속도 v2(v2는 v1보다 작음)로 감소하는 시간을 측정하여 상기 자전거의 속도 감쇠 시간을 도출하는, 파워 간접 계측 시스템.
  9. 자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 단계;
    상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계; 및
    계산된 회귀계수를 이용하여 특정 자전거에 가해지는 파워값을 계산하는 단계를 포함하는, 파워 간접 계측 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계는,
    요소값 종류의 개수에 따라 회귀 분석식을 설정하는 단계; 및
    기계 학습 방식을 통해 회귀계수를 계산하는 단계를 포함하는, 파워 간접 계측 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 요소값을 복수의 자전거로부터 수신하여 회귀 분석을 통해 회귀계수를 계산하는 단계는,
    일정 주기마다 상기 회귀계수를 갱신하는 단계를 더 포함하는, 파워 간접 계측 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 단계는,
    상기 자전거의 가속도값, 속도값 및 고도값을 일정 주기로 수집하여 상기 자전거의 디폴트 경사도 값을 계산하는 단계를 포함하는, 파워 간접 계측 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    자전거에 가해지는 파워값의 간접 측정에 필요한 하나 이상의 요소값을 수집하는 단계는,
    수집된 노면 경사도를 통해 상기 자전거가 평지에 있고, 또한 상기 자전거의 페달에 파워가 가해지지 않는 상태인 것으로 파악되는 경우, 상기 자전가 속도 v1에서 속도 v2(v2는 v1보다 작음)로 감소하는 시간을 측정하여 상기 자전거의 속도 감쇠 시간을 도출하는 단계를 포함하는, 파워 간접 계측 방법.
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