KR20190126751A

KR20190126751A - 운동 인식 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20190126751A
Application number: KR1020190139989A
Authority: KR
Inventors: 정창근; 정주호
Original assignee: 주식회사 비플렉스
Priority date: 2019-11-05
Filing date: 2019-11-05
Publication date: 2019-11-12
Also published as: KR102081735B1

Abstract

상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 가속도값을 측정하는 가속도 센서부; 상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 각속도값을 측정하는 각속도 센서부; 상기 3축 방향 가속도값 및 상기 3축 방향 각속도값에 기초하여 제1 운동 상태 값을 생성하는 프로세싱부; 상기 프로세싱부의 슬립 모드 또는 얼라이브 모드를 제어하는 사용자 인터페이스부를 포함하는 운동 인식 방법 및 그 장치가 개시되어 있다.

Description

운동 인식 방법 및 장치 {Motion sensing method and apparatus}

본 발명은 운동 인식 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 사용자의 보행 및 주행 운동 데이터를 수집 및 분석하는 운동 인식 방법 및 장치에 관한 것이다.

일반적으로 현대인의 일상생활에서의 운동량은 적절한 신체 건강을 유지하기에 상당히 부족하다는 점이 꾸준히 지적되어 왔다. 이에 따라 효과적으로 건강을 촉진하는 체계적인 운동 방법에 대한 관심도가 높아지고 있다. 구체적으로, 체계적이고 효율적으로 신속하게 신체를 단련할 수 있도록 하는 운동, 장기적인 관점에서의 건강 촉진을 위한 자세의 교정 등과 같은 운동 및 인간 수명이 길어짐에 따라 신체 능력이 저하된 노인에게 적합한 운동 등 다양한 운동에 대한 관심이 높아지는 실정이다. 이와 같은 다양한 요구에 부합하는 운동 방법 중 하나로서, 누구나 쉽게 할 수 있는 보행 운동이 있다.

신체적인 문제가 없는 사람이라면 누구나 보행할 수 있기 때문에 대부분의 사람들은 무의식적으로 익숙해진 자세로 보행을 하게 된다. 그런데 사람의 신체란 완벽하게 대칭적이지 않기 때문에, 대부분의 경우 불균형하고 올바르지 못한 자세로 보행이 이루어진다. 이와 같은 잘못된 자세의 지속적인 보행은 근육과 골격을 비뚤어지게 하고, 나아가 다양한 전신통증을 유발하는 원인이 되기도 한다. 일반인의 경우 이와 같은 잘못된 보행 자세는 신체 건강을 저하시키는 문제를 발생시키며, 특히 자라나는 어린이나 신체 능력이 저하된 노인의 경우 체형 왜곡이나 건강 저하 문제가 더욱 심하게 나타난다. 한편 운동선수 및 무용수 등과 같이 일반인보다 더욱 향상된 신체 능력을 필요로 하는 전문인들에게는 신체 능력 향상에의 한계를 발생시키는 등의 문제가 있다.

이처럼 올바른 보행 자세는 일반인부터 전문인에 이르기까지 중요하며, 따라서 보행 자세의 교정을 어떻게 효과적으로 수행할 것인지에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다.

종래 기술에 따르면 보행을 감지함에 있어서 대부분 신발 또는 발판에 장착되는 압력 센서를 사용한다. 그러나, 종래 기술에 따라 보행 자세를 인식 및 분석하고자 할 경우, 장기간 지속적으로 압력을 받는 과정에서 압력 센서가 손상될 우려가 있으며, 이에 따라 장치의 교체나 수리로 인한 사용자에게 시간적, 경제적 불편함을 초래할 수 있다. 또한, 사람의 발 크기는 개인에 따라 편차가 크며 이에 따라 압력 센서를 장착한 신발이 다양한 크기로 생산되어야 한다는 점에서, 생산 효율 및 경제성이 상당히 떨어지는 문제가 있다. 또한, 가족끼리 하나의 보행 자세 교정 장치를 공유할 수 없고 발 크기에 맞추어 각자 따로 구매해야 되어 경제적 부담이 늘어나는 문제가 있다.

이처럼 보행 자세를 교정하기 위하여 보행을 인식, 감지 및 분석하는 기술에 있어서, 압력 센서 외에 다른 방식으로 효과적이고 정확하게 보행을 인식, 감지 및 분석할 수 있게 하는 기술에 대한 요구가 점점 커지고 있다.

본 발명은 상술한 기술적 문제에 대응하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 종래 기술에서의 한계와 단점에 의해 발생하는 다양한 문제점을 실질적으로 보완할 수 있는 것으로, 사용자의 보행 및 주행 운동 데이터를 수집 및 분석하는 운동 인식 방법 및 그 장치를 제공하는데 있고, 상기 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 제공하는데 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 제1 장치의 운동 인식 방법은 가속도 센서부에 의해 상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 가속도값을 측정하는 단계; 각속도 센서부에 의해 상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 각속도값을 측정하는 단계; 프로세싱부에 의해 상기 3축 방향 가속도값 및 상기 3축 방향 각속도값에 기초하여 제1 운동 상태 값을 생성하는 단계; 및 사용자 인터페이스부에 의해 상기 프로세싱부의 슬립 모드 또는 얼라이브 모드를 제어하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값을 제2 장치에게 전송하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값을 제2 장치에게 전송하는 단계는, 블루투스, 와이파이 및 NFC 중 적어도 하나로 전송한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값을 서버로 전송하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 사용자 위치값을 측정하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값, 상기 사용자 위치값 및 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 값에 기초하여 제2 운동 상태 값을 생성하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값 및 상기 제2 운동 상태 값 중 적어도 하나를 서버로 전송하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제2 운동 상태 값은 거리, 속도, 칼로리소모량, 고도, 보폭 중 적어도 하나이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값 및 상기 제2 운동 상태 값 중 적어도 하나와 각각의 소정의 기준값을 비교하여 자세 교정 정보를 생성하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 자세 교정 정보를 음향, 도해, 영상 및 진동 중 적어도 하나로 출력하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 3축 방향 가속도값을 측정하는 단계 및 상기 3축 방향 가속도값을 측정하는 단계는, 상기 사용자 인터페이스부에 의해 상기 프로세싱부가 얼라이브 모드로 변경된 경우 상기 제2 장치와 연결을 설정하고, 상기 제2 장치 또는 상기 사용자 인터페이스부로부터의 명령에 기초하여 상기 3축 방향 가속도값 및 상기 3축 방향 각속도값을 각각 생성한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 가속도 센서부 및 상기 각속도 센서부는 선입선출 큐에 상기 3축 방향 가속도 값 및 상기 3축 방향 각속도 값을 저장하고; 상기 선입선출 큐의 저장 공간이 소정의 임계치 미만인 경우 상기 프로세싱부는 슬립 모드이고, 상기 선입선출 큐의 저장 공간이 소정의 임계치 이상일 경우 상기 프로세싱부는 얼라이브 모드이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값은 운동시간, 운동걸음수, 분당 보수, 보간, 보각, 머리각, 지면 지지시간, 공중 부유시간, 공중 부유시간 대비 지면 지지시간 비율, 최대 수직힘, 평균 수직힘 부하율, 최대 수직힘 부하율, 좌우 균형도, 좌우 균일도 중 적어도 하나이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 장치는 머리 및 허리에 착용된 밴드, 머리 및 허리에 클립형으로 부착하는 형태, 모자에 구비되는 형태, 벨트에 꽂는 형태, 안경 형태, 헬멧 형태, 귀에 부착하는 형태, 의복에 부착하는 형태 및 의복으로 착용하는 형태 중 하나로 이루어진다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 안경 형태는 증강현실 글래스, 안경테 및 선글라스 중 하나로 이루어지고, 상기 귀에 부착하는 형태는 핸즈프리 이어피스, 헤드폰 및 이어폰 중 하나로 이루어지고, 상기 의복으로 착용하는 형태는 조끼 및 하네스 중 하나로 이루어진다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면 제2 장치의 운동 인식 방법은 3축 방향 가속도값 및 3축 방향 각속도값에 기초하여 생성된 제1 운동 상태 값을 제1 장치로부터 수신하는 단계; 사용자 위치값을 측정하는 단계; 및 상기 제1 운동 상태 값, 상기 사용자 위치값 및 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 값에 기초하여 제2 운동 상태 값을 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 제1 운동 상태 값을 제1 장치로부터 수신하는 단계는 블루투스, 와이파이 및 NFC 중 적어도 하나로 수신한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 상기 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 포함한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 운동 인식 제1 장치는 상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 가속도값을 측정하는 가속도 센서부; 상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 각속도값을 측정하는 각속도 센서부; 상기 3축 방향 가속도값 및 상기 3축 방향 각속도값에 기초하여 제1 운동 상태 값을 생성하는 프로세싱부; 상기 프로세싱부의 슬립 모드 또는 얼라이브 모드를 제어하는 사용자 인터페이스부를 포함한다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 운동 인식 제2 장치는 3축 방향 가속도값 및 3축 방향 각속도값에 기초하여 생성된 제1 운동 상태 값을 제1 장치로부터 수신하는 제1 통신부; 사용자 위치값을 측정하는 위치 센서부; 상기 제1 운동 상태 값, 상기 사용자 위치값 및 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 값에 기초하여 제2 운동 상태 값을 생성하는 프로세싱부를 포함한다.

본 발명에 따르면, 사용자의 신체(예, 머리측 또는 허리측)에서 가속도, 위치 등을 측정하되 이를 질량 중심 운동 상태 값으로 변환하는 등과 같은 본 발명의 특징적인 분석 알고리즘을 사용함으로써, 효과적이고 정확하게 보행을 인식, 감지 및 분석할 수 있다.

또한, 본 발명에 의하면, 사용자의 신체에서 가속도, 위치 등을 측정하되 이를 질량 중심 운동 상태 값으로 변환하고, 이로부터 압력 중심 경로를 추산하는 등과 같은 본 발명의 특징적인 분석 알고리즘을 사용함으로써, 효과적이고 정확하게 보행을 인식, 감지 및 분석할 수 있다. 특히 본 발명은, 사용자 신체의 질량 중심의 운동과 가장 흡사하게 나타나는 위치에서 측정된 가속도를 사용함으로써(구체적으로, 좌우 방향의 가속도는 머리측에서 측정하고, 전후 방향의 가속도 및 위치는 허리측에서 측정하고, 상하 방향의 가속도는 머리측 또는 허리측에서 측정하도록 이루어짐으로써), 보다 정확한 가속도 및 위치의 측정이 가능하다.

또한, 본 발명에 의하면, 장치 구성적인 측면에서 가속도 센서, 위치 센서 등과 같이 사용자의 동적 물리량을 측정하는 센서만을 이용할 수 있다는 장점이 있다. 즉 기존에는 사용자의 발에 의해 눌림으로써 보행을 인지하는 압력 센서를 이용함으로써 장치 내구도 및 수명 저하 문제, 사용자 신체 치수에 따른 별도 장치 생산 및 사용 문제 등의 여러 문제들이 있었다. 그러나 본 발명의 경우 이러한 문제의 원인인 압력 센서를 발 부분에 배치한다는 기술 구성 자체가 완전히 배제되기 때문에, 상술한 바와 같은 여러 문제들이 원천적으로 제거되는 것이다. 또한, 이로부터 사용자 편의성 향상, 사용자 또는 생산자 각각에서의 경제성 향상 등과 같은 효과 또한 얻을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 사용 상태들을 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 개략도를 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 방법의 흐름도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 질량 중심 및 압력 중심 간의 관계도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 압력 중심 방향 결정 및 위치 유추를 설명한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 추산된 압력 중심 경로의 예시를 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 보행 및 주행 시 시간에 대한 상하 방향 가속도 그래프 예시를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 가속도 신호 측정 결과 예시를 도시한다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 운동 인식 방법의 흐름도를 도시한다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 수집 및 운동 인식 단계의 상세 흐름도를 도시한다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 가속도 신호 측정 결과 예시를 도시한다.
도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계의 상세 흐름도를 도시한다.
도 13은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 사용 상태들을 도시한다.
도 14는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 개략도를 도시한다.
도 15는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 장치의 개략도를 도시한다.
도 16은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 방법의 흐름도를 도시한다.
도 17은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 주행 시 상하 방향 가속도 그래프를 도시한다.
도 18은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 주행 시 상하 방향 가속도 그래프에 기울기를 표시한다.
도 19는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 주행 시 상하 방향 가속도 그래프에 충격량을 표시한다.
도 20은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 인식 제1 장치를 도시한다.
도 21은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 인식 제2 장치를 도시한다.
도 22는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 인식 방법의 흐름도를 도시한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 도면 상에서 각 구성 요소의 크기는 설명의 명료성을 위하여 과장되어 있을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 사용 상태들을 도시한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(100)는, 도 1에 도시된 바와 같이 사용자의 머리에 착용된다. 본 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(100)는, 도 1에 도시된 바와 같이 머리에 착용된 밴드 또는 모자에 구비되는 형태로 이루어질 수 있고, 보다 소형화시켜서 이어폰과 같이 귀에 꽂는 형태로 이루어질 수 있으나, 다른 형태로도 이루어질 수 있음은 당업자에게 자명하다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 개략도를 도시한다.

본 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(100)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 센서 신호 수집부(110) 및 운동 자세 도출부(121)를 포함한다. 본 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(100)는 운동 교정 생성부(122) 및 교정 정보 출력부(130)를 더 포함한다.

센서 신호 수집부(110)는, 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서(111) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(112)를 포함한다. 3축 방향 가속도 센서(111)는 자이로스코프를 내장하는 형태 등과 같이 일반적으로 3축 방향의 가속도를 측정하는 데 사용되는 센서들 중 적절한 것을 선택하여 채용할 수 있다. 위치 측정 센서(112)는 사용자의 절대 위치를 측정하기 위한 것으로서, 예를 들어 GPS 신호를 이용하여 사용자 위치를 측정하도록 이루어질 수 있으며, 또는 최근 GPS보다 정확성이 높은 초정밀 위성항법 기술이 개발되고 있는바 이러한 기술이 적용되는 센서가 사용될 수도 있다. 더불어 센서 신호 수집부(110)는, 이하 보다 상세히 설명될 운동 인식 및 분석 과정에서의 정확도를 높일 수 있도록, 도 2에 도시된 바와 같이 3축 방향 각속도 센서(113)를 더 포함할 수 있다.

본 실시예에 따른 센서 신호 수집부(110)는, 도 1에 도시된 바와 같이 사용자의 머리에 착용되어 가속도, 속도 및 위치 등과 같은 사용자의 동적 물리량을 측정한다. 기존에는 보행 모니터링을 위해 직접적으로 발로 눌러지는 부분인 신발 및 발판 등에 구비되는 압력 센서를 사용하였다. 이에 따라 센서의 손상이 빨리 일어나 장치 내구도 및 수명이 짧아지는 문제가 있었다. 또한, 사용 중 장치 손상으로 인한 보행 인식 및 분석 정확성의 저하, 잦은 장치 교체로 인한 편의성 및 경제성 저하 등의 문제가 있다. 더불어 이러한 장치가 신발에 구비되는 경우 사용자의 발 크기에 따라 사용자마다 각각 별도의 장치가 필요하게 되어, 사용자의 편의성 및 경제성 저하가 가중되며, 생산자에게는 크기별로 별도 생산을 해야 하여 경제적 부담을 발생시키는 등의 문제가 있었다.

그러나 본 실시예는 보행 인식을 함에 있어서 발로 눌리는 압력을 사용한다는 개념을 완전히 탈피하여, 도 1에 도시된 바와 같이 사용자의 머리에서 측정되는 가속도, 속도 및 위치 등과 같은 사용자의 동적 물리량을 측정하고 이하 기술할 본 발명의 특징적인 분석 알고리즘을 적용하여 보행의 인식, 감지 및 분석을 실현한다. 이처럼 본 실시예는 종래기술과 측정 위치 및 측정 물리량이 상이하다. 이 때 앞서 종래기술에서 지적된 여러 문제점들의 근본적인 원인은 '압력 센서를 발 부분에 배치한다'는 기술 구성에서 오는 것인바, 본 발명에 의하면 그 구성만으로서 상술한 바와 같은 여러 문제들이 원천적으로 제거될 수 있다.

운동 자세 도출부(121)는, 센서 신호 수집부(110)로부터 신호를 전달받아, 3축 방향 가속도 및 위치 신호를 사용하여 사용자 질량 중심의 가속도, 속도, 위치를 포함하는 보행 또는 주행 운동 상태 값을 도출하고, 상기 보행 또는 주행 운동 상태 값을 분석하여 보행 또는 주행 자세를 도출하는 역할을 한다. 구체적으로, 운동 자세 도출부(121)는 상기 보행 또는 주행 운동 상태 값으로부터 압력 중심 경로를 추산하며, 상기 압력 중심 경로를 분석하여 보행 또는 주행 자세를 도출한다. 상기 운동 자세 도출부(121)에서 사용하는 본 발명의 분석 알고리즘에 대해서는 이후 보다 상세히 설명될 것이므로 여기에서는 설명을 생략한다.

한편 운동 자세 도출부(121)는 다양한 계산을 수행할 수 있는 집적 회로 형태로 이루어져 센서 신호 수집부(110)와 하나의 기판 상에 형성될 수도 있고, 또는 별도의 컴퓨터 등과 같은 형태로 이루어질 수도 있다. 이 때 운동 자세 도출부(121)가 센서 신호 수집부(110)와 별개로 형성될 경우, 센서 신호 수집부(110) 및 운동 자세 도출부(121) 간의 신호 전달을 위해 도 2에 도시된 바와 같이 통신부(114)가 구비될 수 있다. 통신부(114)는 유선 또는 무선 통신으로 이루어질 수 있다. 무선 통신은 블루투스, 와이파이 및 NFC 기술을 이용할 수 있으나, 다른 무선 통신 기술이 이용될 수 있음은 당업자에게 자명하다.

운동 교정 생성부(122)는 운동 자세 도출부(121)에 의하여 도출된 보행 자세와 기준 자세를 비교하여 자세 교정용 정보를 생성하는 역할을 한다. 운동 자세 도출부(121)는 상술한 바와 같이 센서 신호 수집부 (110)에서 수집된 신호를 바탕으로 사용자의 보행 또는 주행 자세를 도출하는데, 구체적인 예를 들자면 보행 또는 주행 시 사용자의 진행 방향, 속도 등을 도출할 수 있으며, 이로부터 보행 자세의 요소 중 하나인 보폭을 얻을 수 있다. 이러한 경우 운동 교정 생성부(122)는, 보행 및 주행 속도별 최적의 키-보폭 관계 데이터를 내장하고 있다가, 해당 사용자의 보행 자세 정보를 이와 비교하여 해당 사용자의 키에 비해 보폭이 지나치게 넓거나 좁지는 않은지를 판단하고, 최적 범위에서 벗어날 경우 줄이거나 늘려야 할 보폭 교정량을 용이하게 산출해 낼 수 있다.

교정 정보 출력부(130)는, 이처럼 운동 교정 생성부(122)에 의하여 생성된 자세 교정용 정보를 음향, 도해, 영상을 포함하는 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력한다. 예를 들자면, 보폭 교정량이 산출되어 보폭을 줄여야 할 필요가 있을 경우, 운동 자세 도출 장치(100) 상에 구비된 스피커를 통해 "보폭을 줄이세요"와 같은 음성이 출력되도록 하거나, 경고음이 울리게 하여 사용자가 최적 보폭이 아님을 인지하고 보행 자세를 바꾸도록 유도할 수 있다. 또는 스마트폰, 컴퓨터, 또는 전용 디스플레이 등과 연결되어, 도해 또는 영상으로 정확한 교정 정보가 출력되도록 할 수도 있는 등, 다양한 형태로의 실현이 가능하다.

더불어 운동 자세 도출 장치(100)는, 운동 자세 도출부(121)에 의하여 도출된 보행 자세를 외부의 데이터베이스(140)에 전송하여 누적적으로 저장하도록 이루어질 수 있다. 이러한 보행 또는 주행 운동 분석을 필요로 하는 사용자는, 건강 촉진을 위해 매일 산책 또는 조깅을 수행하는 일반인이나, 또는 신체 능력 향상을 위해 훈련하는 전문가 등이 있을 수 있으며, 이러한 운동 분석 데이터가 누적되어 시간적인 변화를 볼 수 있도록 이루어지는 것이 당연히 바람직하다. 뿐만 아니라, 이처럼 운동 분석 데이터가 대량으로 누적 저장되면, 이러한 데이터가 빅데이터로서 활용되어 각종 통계나 분석에 사용될 수도 있는 등, 다양한 활용이 가능하다.

본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 방법은, 운동 자세 도출 장치(100)를 이용하여 사용자의 운동을 감지하고 보행인지 주행인지를 판단하는 등의 분석을 수행한다. 이 때 앞서 설명한 바와 같이, 본 발명에서 사용되는 분석 알고리즘은 사용자의 머리에서 측정되는 동적 물리량을 이용하는 바, 운동 자세 도출 장치(100)는 최소한으로는 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향 가속도 센서(111) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(112)를 포함하여 이루어지면 되며, 운동 자세 도출부(121)에서 이하에 설명될 분석 알고리즘이 수행되면 된다. 또한 운동 자세 도출 장치(100)는 장치의 기능 향상을 위해 앞서 설명한 다양한 부가 구성들을 더 포함하여 이루어질 수도 있음은 물론이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 도출 방법의 흐름도를 도시한다. 본 실시예에 따른 운동 자세 도출 방법은, 도시된 바와 같이 압력 중심 경로 추산 단계, 운동 종류 판단 단계 및 운동 자세 도출 단계를 포함한다. 이하에서 각 단계에 대하여 보다 상세히 설명한다.

상기 압력 중심 경로 추산 단계에서는, 운동 자세 도출 장치(100)에 의해 수집된 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 사용하여 산출된 사용자 질량 중심의 운동 상태 값들을 사용하여, 질량 중심 위치에서 가속도 벡터 방향으로 지면에 프로젝션하여 압력 중심 경로를 추산한다.

운동 자세 도출 장치(100)에서 3축 방향 가속도 센서(111)를 이용하여 좌우, 전후, 상하의 3축 방향 가속도를 수집할 수 있으며, 이를 적분하거나 또는 시간당 위치 측정 센서(112)를 이용하여 수집된 위치 정보를 이용하여 속도, 위치 등을 모두 구할 수 있다. 한편 일반적으로 어떤 대상물의 운동을 분석할 경우 그 대상물의 질량 중심의 운동을 기준으로 분석하게 되는데, 운동 자세 도출 장치(100)는 사용자의 머리에 구비되는 것이므로, 여기에서 측정된 값들을 질량 중심의 운동 상태 값으로 변환하여 분석하는 것이 바람직하다. 이와 같이 사용자 머리 위치에서 측정된 값을 사용자 질량 중심에서의 값으로 변환하는 것은, 사용자 키 정보 등과 같은 신체 정보를 이용하여 미리 구해진 게인 값을 적절히 곱하는 등으로 용이하게 도출할 수 있다.

이와 같이 질량 중심의 운동 상태 값(각 방향들에 대한 시간당 가속도/속도/위치, 주파수 분석 등)들을 도출하면, 이로부터 압력 중심 경로를 추산할 수 있다. 인체는 보행 또는 주행 시 지지하는 발에 가해지는 반작용 압력을 이용하여 거동한다. 이 반작용 압력의 합을 지면 반력(Ground reaction force; GRF)이라고 부르며, 이 압력의 중심을 압력 중심(Center of pressure; COP)이라고 부른다. 이 때 발생하는 지면 반력은 압력 중심에서 인체 질량 중심(center of mass; COM)을 향하는 특성을 가진다고 밝혀져 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 질량 중심 및 압력 중심 간의 관계도를 도시한다.

본 발명에서는 바로 이러한 생체역학적 특성을 역으로 이용하여, 질량중심에서 측정된 힘의 벡터 방향으로 지면에 프로젝션하여 압력중심을 유추하도록 하고 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 압력 중심 방향 결정 및 위치 유추를 설명한다.

압력 중심 방향이란 질량 중심에서 압력 중심을 향하는 방향을 말한다. 상기 압력 중심 경로 추산 단계는, 압력 중심 방향을 먼저 결정하고, 이 방향으로 프로젝션하여 압력 중심 위치를 유추하도록 이루어질 수 있다. 보다 상세히 설명하자면, 먼저 압력 중심 방향 결정 단계에서는, 도 5에 도시되어 있는 바와 같이 상하 방향 가속도(a_z) 및 중력가속도(g)의 합 대비 좌우 방향 가속도(a_x)의 비율 및 상하 방향 가속도(a_z) 및 중력가속도(g)의 합 대비 전후 방향 가속도(a_y)의 비율로 압력 중심의 방향을 결정한다. 이와 같이 압력 중심의 방향이 결정되면, 다음으로 압력 중심 위치 유추 단계에서는, 질량 중심이 미리 측정된 사용자 키 정보에 미리 결정된 유추용 상수를 곱한 값으로 결정되는 높이에 위치한 것으로 가정하고, 상기 압력 중심 방향 결정 단계에서 결정된 방향으로 지면에 프로젝션하여 압력 중심 위치를 유추하게 된다. 여기에서 유추용 상수란 사용자의 키에 따른 질량 중심의 높이를 말하는 것이다. 일반적으로 어린이의 질량 중심이 성인의 질량 중심보다 비율상 높고, 남성의 질량 중심이 여성의 질량 중심보다 비율상 높게 나타난다는 점이 잘 알려져 있으며, 물론 그 비율도 알려져 있다. 구체적인 예를 들면 성인 남성의 질량 중심은 평균적으로 신장의 55.27% 위치에 있다는 것이 알려져 있으며, 이 경우 유추용 상수는 0.5527이 된다. 따라서 예를 들어 사용자 키 정보를 입력할 때 어린이/성인 및 남성/여성 구분 정보를 함께 입력하게 함으로써, 적절한 유추용 상수가 선택되어 산출에 사용될 수 있다.

이렇게 구해진 압력 중심 위치의 정확도를 더욱 높이기 위해, 상기 압력 중심 위치 유추 단계에서 유추된 압력 중심 위치에 미리 결정된 전후 및 좌우 방향 보정용 상수를 곱한 값으로 보정되는 압력 중심 위치 보정 단계가 더 수행될 수도 있다. 여기에서 전후 및 좌우 방향 보정용 상수란, 상술한 바와 같은 프로젝션 방법으로 구한 압력 중심 위치를 실제 전후 및 좌우 방향 압력 중심과 통계적으로 일치시킬 수 있는 상수이다.

상기 운동 종류 판단 단계에서는, 상하 방향 가속도(a_z) 그래프의 패턴으로부터 보행인지 또는 주행인지 여부를 판단한다.

도 6은 추산된 압력 중심 경로로서 구해진 발착지 패턴의 한 예시이다. 도시된 바와 같이 좌우 발이 번갈아 지면을 지지하면서 진행되는 것을 알 수 있다.

한편 보행과 주행을 구분짓는 것은, 보행의 경우 한 발 또는 양 발이 항상 지면에 닿아 있는 반면, 주행의 경우 한 발 또는 양 발이 항상 지면으로부터 떠 있다는 것이다.

도 7은 보행 및 주행 시 시간에 대한 상하 방향 가속도 그래프 예시를 도시한다. 도 7(A)에 도시된 보행 시 그래프의 경우 양 발이 모두 지면에 닿는 순간 피크가 발생하는 것을 확인할 수 있으며, 도 7(B)에 도시된 주행 시 그래프의 경우 양 발이 모두 지면으로부터 떠 있는 순간 상하 방향 가속도(a_z)가 최소값이 되는 상수값 구간이 존재함을 확인할 수 있다. 이처럼 보행 및 주행 시 각각의 경우 상하 방향 가속도(a_z) 그래프의 패턴이 서로 다르게 나타나는 것을 이용하여, 현재 이루어지고 있는 사용자의 운동이 보행인지 또는 주행인지를 판단할 수 있다.

상기 운동 자세 도출 단계에서는, 압력 중심 경로 추산치 및 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 기반으로 보폭, 보간, 보각, 좌우 비대칭을 포함하는 자세 정보를 도출한다. 도 6의 압력 중심 경로 예시 및 도 7의 보행 또는 주행 시 상하 방향 가속도 예시를 참조하여 보다 상세히 설명한다.

먼저, 사용자의 운동이 보행일 경우와 주행일 경우 양상이 다소 다르게 나타난다는 점을 위에서 설명하였으며, 물론 공통적으로 나타나는 사항도 있다. 앞서 설명한 바와 같이 보행의 경우 한 발 또는 양 발이 항상 지면에 닿아 있으며, 주행의 경우 한 발 또는 양 발이 항상 지면으로부터 떠 있다. 즉 보행 시 및 주행 시 공통으로 한 발로만 지지되는 구간이 존재하게 된다. 이러한 점들을 고려하여, 상기 운동 자세 도출 단계에서는, 먼저 중간지지시점을 결정하는 중간지지시점 결정 단계와, 양발지지구간, 한발지지구간, 공중부유구간을 결정하는 구간 분류 결정 단계를 포함하여 이루어져, 보행 및 주행을 구분하면서 자세를 도출하는 기초정보를 형성하게 된다.

먼저 보행 운동을 풀어서 묘사하자면 다음과 같다. 먼저 한 쪽 발의 발뒤꿈치가 지면을 디디는 순간에 다른 쪽 발의 발끝도 지면에서 미처 떨어지지 않은 상태, 즉 양발이 지지되어 있는 상태로 시작한다. 이 상태에서, 한 쪽 발로만 지면을 지지하면서 다른 쪽 발이 지면으로부터 떨어지고, 이 다른 쪽 발이 허공을 저으면서 전방으로 진행하면서 사람의 몸체도 전방으로 이동하게 된다. 그리고 이 다른 쪽 발의 발뒤꿈치가 지면을 디디는 순간에 한 쪽 발의 발끝이 지면에서 미처 떨어지지 않은 상태, 즉 양발이 지지되어 있는 상태가 다시 이루어지면서 한 걸음의 보행이 이루어진다. 이 과정에서, 한 발로만 지지된 채 사람의 몸체가 전방으로 이동하고 있는 순간에는 사람의 머리가 상하 방향으로 크게 흔들리지 않는 반면(상하 방향 가속도(a_z)에서 로컬 미니멈이 형성됨), 발을 디디는 순간에 상하 방향으로 가장 크게 흔들리게 된다(상하 방향 가속도(a_z)에서 피크값이 형성됨).

즉 보행 운동은, 양발이 모두 지면을 딛고 있는 상태인 구간, 한 발만 지면을 딛고 있는 상태인 구간으로 나뉠 수 있으며, 한 발만 지면을 딛고 있는 상태인 중에 상하 방향으로의 흔들림이 가장 적다. 이러한 운동의 양상이 도 7(A)에 잘 나타나 있으며 이러한 예시에 나타나 있는 바와 같이, 중간지지시점 결정 단계에서는, 사용자의 운동이 보행일 경우 시간 영역에서 측정된 상하 방향 가속도(a_z)에서 로컬 미니멈을 중간지지시점으로 정의한다. 또한 구간 분류 결정 단계에서는, 사용자의 운동이 보행일 경우 시간 영역에서 측정된 상하 방향 가속도(a_z)에서 피크값이 형성되는 구간을 양발지지구간으로 결정하며 나머지 구간을 한발지지구간으로 결정한다.

다음으로 주행 운동을 풀어서 묘사하자면 다음과 같다. 먼저 전방으로 나와 있는 한 쪽 발이 지면을 박차는 순간(이 순간 다른 쪽 발은 허공에 떠 있음)으로 시작한다. 이 상태에서, 한 쪽 발이 지면을 박차서 떠오르면서 양 발이 모두 허공에 떠 있는 상태인 채로 사람의 몸체가 전방으로 이동하며, 이와 함께 양발이 허공을 저으면서 전후가 바뀌어 다른 쪽 발이 전방으로 나오게 된다. 전방으로 나온 다른 쪽 발이 지면에 닿음과 동시에 지면을 박차는 순간이 다시 이루어지면서 한 걸음의 주행이 이루어진다. 이 과정에서, 한 발로 지면을 박차는 순간에는 사람의 머리가 상하 방향으로 가장 크게 흔들리는 반면(상하 방향 가속도(a_z)에서 로컬 맥시멈이 형성됨), 공중에 뜬 채 나아가고 있는 상태에서는 상하 방향으로 거의 흔들리지 않게 된다(상하 방향 가속도(a_z)에서 상수값이 형성됨).

즉 주행 운동은, 양발이 모두 허공에 떠 있는 상태인 구간, 한 발만 지면을 딛고 있는 상태인 구간으로 나뉠 수 있으며, 양발이 모두 허공에 떠 있는 상태인 중에 상하 방향으로의 흔들림이 가장 적다. 이러한 운동의 양상이 도 7(B)에 잘 나타나 있으며 이러한 예시에 나타나 있는 바와 같이, 중간지지시점 결정 단계에서는, 사용자의 운동이 주행일 경우 시간 영역에서 측정된 상하 방향 가속도(a_z)에서 로컬 맥시멈을 중간지지시점으로 정의한다. 또한 구간 분류 결정 단계에서는, 사용자의 운동이 주행일 경우 시간 영역에서 측정된 상하 방향 가속도(a_z)에서 상수값으로 나타나는 구간을 공중부유구간으로 결정하며 나머지 구간을 한발지지구간으로 결정한다. 여기에서 공중부유구간에서 나타나는 상수값은 가속도계가 중력 외에 다른 외력이 작용하지 않을 때의 신호 레벨 수준의 기설정된 값으로서, 대략 0에 가까운 값으로 적절히 결정될 수 있다. 즉 상기 상수값은 현재 스탠스를 판별할 수 있게 해 주는 기준값인 바 이러한 의미에서 스탠스 판별 상수(stance phase constant)라고 불릴 수 있으며, 요약하자면 주행 시에 상하 방향 가속도가 스탠스 판별 상수보다 작으면 공중부유구간, 크면 한발지지구간으로 판별하게 된다.

이와 같이 자세 도출을 위한 기초 정보들이 도출되면, 비로소 보폭, 보간, 보각, 좌우 비대칭 등의 보행 또는 주행 자세의 도출이 가능하게 된다.

보폭 : 먼저 사용자 위치 정보를 미리 정해진 시간 간격마다 측정하여 평균 속도를 산출한다. 다음으로 상기 시간 간격 동안의 상기 중간지지시점 개수를 측정하여 보행 주파수를 산출한다. 마지막으로 상기 평균 속도를 상기 보행 주파수로 나눔으로써 사용자의 보폭을 정확하게 산출할 수 있다.

보간 : 상기 중간지지시점에 해당하는 압력 중심 위치 값을 사용하여 좌우 방향의 보간을 산출할 수 있다. 즉 도 7(A) 또는 (B)에 나타나는 중간지지시점에 해당하는 시간 값을 도 6에 나타나는 압력 중심 위치 값에 적용하여, 이 시간 값에 해당하는 압력 중심 위치를 찾으면, 좌측 발이 지면을 디딘 위치 및 우측발이 지면을 디딘 위치가 나오게 되며, 이들 간 간격을 재어 사용자의 보간을 정확하게 산출할 수 있다.

보각 : 상기 한발지지구간의 시작 시점에 해당하는 압력 중심 위치값 및 상기 한발지지구간의 끝 시점에 해당하는 압력 중심 위치 값을 사용하여 보각을 산출할 수 있다. 풀어서 설명하자면, 한발지지구간의 시작 시점에는 발뒤꿈치가 지면을 디디게 되며, 한발지지구간의 끝 시점에는 발끝이 지면을 디디게 된다.

즉 상술한 바와 같이 압력 중심 위치들 간의 각도를 구한다는 것은 지면을 디딘 순간의 발뒤꿈치 위치와 발끝 위치가 이루는 각도 즉 보각을 구한다는 것으로, 즉 이러한 방법으로 사용자의 보각을 정확하게 산출할 수 있게 된다.

좌우 비대칭 : 먼저 시간 영역에서 측정된 좌우 방향 가속도(a_x)의 부호를 기준으로 지지하고 있는 발을 파악한다. 다음으로 시간 영역에서 측정된 상하 방향 가속도(a_z)의 피크값, 골값 및 둘 간의 차이값을 비교한다. 즉 좌측 발이 지지하고 있을 때와 우측 발이 지지하고 있을 때의 피크값, 골값 등을 비교함으로써, 사용자의 좌우 비대칭을 정확하게 산출할 수 있게 된다. 또한 동일한 방식으로 보행 또는 주행의 반복성도 산출할 수 있다.

도 8은 가속도 신호 측정 결과 예시로서, 도 8의 맨 아래 그래프에서 상하 방향 가속도(a_z)의 좌우 비대칭이 강하게 나타나고 있음을 알 수 있다.

상술한 바와 같은 방법으로 보폭, 보간, 보각, 좌우 비대칭 등의 보행 또는 주행 자세를 도출함으로써, 사용자가 올바른 자세로 보행 또는 주행을 하고 있는지를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 물론 이 때 최적의 자세에 해당하는 보폭, 보간, 보각, 좌우 비대칭 값을 미리 저장하고 있다가, 현재 모니터링 중인 현재의 각 자세 값들과 비교하여 교정량을 산출할 수 있다. 이를 사용자에게 실시간으로 알리거나 또는 저장하여 두었다가 추후 확인할 수 있게 함으로써, 사용자는 보다 올바른 자세로의 보행 또는 주행으로 자신의 자세를 효과적으로 교정해 나갈 수 있게 된다.

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 보행 및 주행 모니터링을 위한 운동 인식 방법의 흐름도를 도시한다.

본 실시예에 의한 운동 인식 방법은 크게 두 단계로 이루어지는데, 즉 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 수집 및 분석하여 보행 및 주행 여부를 판단하는 데이터 수집 및 운동 인식단계와, 수집된 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 사용하여 사용자 질량 중심의 운동상태 값들을 산출하는 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계를 포함하여 이루어진다. 이하에서 각 단계의 세부 단계들을 보다 상세히 설명한다.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 데이터 수집 및 운동 인식 단계의 상세 흐름도를 도시한다.

도 10에 도시된 바와 같이, 상기 데이터 수집 및 운동 인식 단계는, 상하 방향 가속도 수집 단계, 피크 검출 단계, 운동 감지 단계, 3축 방향 가속도 수집 단계, 푸리에 변환 단계, 운동 형태 판단 단계를 포함한다. 상기 데이터 수집 및 운동 인식 단계는 사용자에게서 운동이 일어나고 있는지, 또한 운동이 일어났다면 그 운동이 보행 또는 주행에 해당하는지를 인식한다.

도 10에 도시된 바와 같이 최초에는 수집될 데이터 변수들이 초기화되어, 운동 인식을 수행할 준비가 이루어진다.

상기 상하 방향 가속도 수집 단계에서는, 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 모두 수집하는 것이 아니라, 일단 상하 방향 가속도(a_z)를 수집한다. 수집된 상하 방향 가속도(a_z)는 그대로 사용될 수도 있으나, 미리 결정된 밴드 패스 필터를 통과시켜 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계를 거치도록 하는 것이 더욱 바람직하다. 이 때 상기 밴드 패스 필터는, 예를 들어 일반적인 사람의 보행 또는 주행주파수에 해당하는 0.1 ~ 5 Hz로 형성될 수 있으나, 이 범위는 적절하게 변경될 수 있음은 당업자에게 자명하다.

상기 피크 검출 단계에서는 이렇게 수집된 상하 방향 가속도(a_z)의 피크를 검출하며, 상기 운동 감지 단계에서는 상하 방향 가속도(a_z) 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상인지의 여부를 판단함으로써 운동이 일어났는지의 여부를 판단한다. 상기 운동 감지 단계에서 운동이 일어나지 않았다고 판단되면, 다시 최초의 준비 단계로 돌아가 변수 초기화가 이루어지게 된다.

부연하자면, 운동 인식 장치(100)에서 분석을 수행함에 있어서, 항상 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 수집하도록 이루어질 경우 운동을 하지 않고 있을 때 불필요한 계산 부하가 발생함으로써 전력 소모, 발열 등의 문제가 생길 수 있다. 한편 사용자가 가만히 앉아 있거나 몸을 뒤척이는 정도로 움직이는 경우와, 걷거나 달리는 정도로 움직이는 경우에 있어서, 가장 크게 차이가 나는 것은 사용자가 위아래로 흔들리는 정도, 즉 상하 방향 가속도(a_z)가 된다. 따라서 운동 인식 장치(100)를 착용한 사용자의 상하 방향 가속도(a_z)를 먼저 수집하여, 이 값이 어떤 문턱 치 이상이 되면 사용자가 걷거나 달리고 있다고 판단하고 그 때부터 본격적인 운동 감지를 시작하도록 함으로써, 앞서 설명한 불필요한 계산 부하 문제를 방지할 수 있다.

상기 3축 방향 가속도 수집 단계에서는, 상술한 바와 같이 상하 방향 가속도(a_z) 피크 값이 미리 결정된 문턱 치 이상이면, 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 수집한다. 여기에서도 마찬가지로, 수집된 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)가 그대로 사용될 수도 있으나, 미리 결정된 밴드 패스 필터를 통과시켜 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계를 거치도록 하는 것이 더욱 바람직하다. 이 때의 밴드 패스 필터는 앞서 상하 방향 가속도(a_z) 노이즈 제거에 사용되었던 밴드 패스 필터와 동일하게 형성될 수도 있고, 또는 적절하게 변경 설정될 수도 있다.

상기 푸리에 변환 단계에서는, 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)를 푸리에 변환하여 주파수 응답 그래프를 도출하며, 상기 운동 형태 판단 단계에서 비로소 주파수 응답 그래프를 미리 결정된 주파수 응답 개형 또는 크기 기준과 비교하여 보행 및 주행 운동인지 또는 그 외 운동인지의 여부를 판단하게 된다. 상기 운동 형태 판단 단계에서 보행 및 주행 운동에 해당하는 운동이 일어나지 않았다고 판단되면, 다시 최초의 준비 단계로 돌아가 변수 초기화가 이루어지며, 그렇지 않고 보행 및 주행 운동이 일어났다고 판단되면 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계가 수행되게 된다.

이처럼 상기 운동 형태 판단 단계에서는 사용자의 운동이 보행 및 주행 상태인지를 판단한다.

도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 보행 시의 가속도 신호 측정 결과 예시를 도시한다. 도 11의 좌측에는 가로축이 시간 / 세로축이 좌우(x), 전후(y), 상하(z) 각각의 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z)인 시간 영역 가속도 그래프가 도시되어 있고, 우측에는 상술한 바와 같이 가로축이 주파수, 세로축이 크기로 나타나는 상기 푸리에 변환 단계를 통해 도출된 주파수 응답 그래프가 도시되어 있다.

보행 또는 주행 시에는 당연히 주기적으로 상하 방향, 전후 방향, 좌우 방향으로 흔들리며, 즉 도 11의 좌측에 도시된 바와 같이 주기적인 신호가 발생된다. 이 때 좌우의 발이 번갈아 내딛으면서 보행 또는 주행이 이루어지기 때문에, 좌우 방향의 주기적인 신호의 주파수는, 상하 방향 및 전후 방향의 주기적인 신호의 주파수의 1/2 값을 가지게 되며, 이는 도 11의 우측 그래프에서도 쉽게 확인할 수 있다. 한편, 보행 시에는 항상 한 발 또는 양 발이 지면에 닿아 있게 되고, 주행 시에는 한 발 또는 양 발이 지면으로부터 떠 있게 된다. 즉 보행이나 주행이 이루어질 때는 머리에서의 큰 흔들림이 반드시 주기적으로 발생된다.

상술한 바와 같은 점들을 고려하여, 상기 운동 형태 판단 단계는, 하기의 식을 만족하면 사용자 운동을 보행 및 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 그 외의 운동으로 판단하도록 이루어진다. 즉 아래의 관계식을 쉽게 풀어 설명하면, 상하 방향 및 좌우 방향으로 주기적으로 흔들리는 정도가 어느 수준 이상으로 크게 나타나면 보행 또는 주행이 이루어지고 있다고 판단한다.

M_z,p / M_z,other> c_z and M_x,p/ M_x,other > c_x

(여기에서,

a_z : 상하 방향 가속도,

f_p : 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,

M_z,p: 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서 f_p를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 상하 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,

M_z,other: 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서 상기 상하 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,

c_z : 미리 결정된 상하 방향 기준 역치,

a_x : 좌우 방향 가속도,

M_x,p : 좌우 방향 가속도 a_x의 푸리에 변환 결과에서 f_p/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,

M_x,other: 좌우 방향 가속도 a_x의 푸리에 변환 결과에서 상기 좌우 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,

c_x : 미리 결정된 좌우 방향 기준 역치)

위와 같은 식을 만족함으로써 사용자 운동이 보행 및 주행 상태라고 판단되었을 때, 이제는 그 운동이 보행인지 주행인지를 판단해야 한다. 이 때, 앞서 설명한 바와 같이 보행 시에는 항상 한 발 또는 양 발이 지면에 닿아 있게 되고, 주행 시에는 한 발 또는 양 발이 지면으로부터 떠 있게 된다. 여기에서 주행 중 양 발이 지면으로부터 떠 있는 시점에서는, 양 발은 허공을 젓고 있기 때문에 사용자에게 상하 방향으로 더 가해지는 외부 힘이 없고, 따라서 이 때에는 상하 방향 가속도(a_z)가 최소의 상수값으로서 형성되게 된다.

상술한 바와 같은 점들을 고려하여, 상기 운동 형태 판단 단계는, 상하 방향 가속도(a_z)의 푸리에 변환 결과에서 하기의 식을 만족하는 구간이 존재하면 사용자 운동을 주행 상태로 판단하고, 그렇지 않으면 보행 상태로 판단하도록 이루어진다.

a_z < k

(여기에서,

k : 스탠스 판별 상수)

여기에서 스탠스 판별 상수(stance phase constant)는, 가속도계가 중력 외에 다른 외력이 작용하지 않을 때의 신호 레벨 수준의 기설정된 값으로서, 대략 0에 가까운 값으로 적절히 결정될 수 있다.

상술한 바와 같은 세부 단계로 이루어지는 상기 데이터 수집 및 운동 인식 단계를 통해 사용자의 보행 또는 주행 운동이 감지되면, 수집된 변수들을 사용하여 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계가 이루어지게 된다.

도 12는 본 발명의 다른 실시예에 따른 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계의 상세 흐름도를 도시한다.

도시된 바와 같이 가속도 기반 운동 상태 값 도출 단계는 질량 중심 가속도 도출 단계, 질량 중심 속도 및 위치 도출 단계를 포함한다.

상기 질량 중심 가속도 도출 단계에서는, 3축 방향 가속도(a_x, a_y, a_z) 각각의 값에 미리 결정된 게인 값을 곱하여 사용자 질량 중심의 가속도를 도출한다. 일반적으로 어떤 대상물의 운동을 분석할 경우 그 대상물의 질량 중심의 운동을 기준으로 분석하게 되는데, 앞서 분석에 사용된 모든 변수값들은 사용자의 머리에서 측정된 것이기 때문에, 이를 질량 중심의 운동 상태 값으로 변환하는 것이다. 이러한 게인 값은 상수 벡터(γ)로 나타날 수 있으며, 사용자 키 정보 등과 같은 신체 정보를 이용하여 미리 구해질 수 있다.

상기 질량 중심 속도 및 위치 도출 단계에서는, 미리 측정된 사용자 키 정보, 사용자 위치 정보 및 질량 중심 가속도를 이용하여 사용자 질량 중심의 속도 및 위치를 도출한다. 즉 상술한 바와 같이 구해진 질량 중심 가속도를 적분하여 (적분상수값이 더해진) 질량 중심의 속도, 위치를 구할 수 있으며, 또는 위치 측정 센서에 의해 시간적으로 측정된 사용자 위치 정보를 이용하여 질량 중심의 속도, 위치를 구할 수도 있다. 이 두 계산값 사이에는 적분상수값 만큼의 오차가 있는 바 이를 적절히 비교하여 정확한 질량 중심의 속도, 위치 값을 구해낼 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 사용자의 머리에서 측정된 가속도, 위치 등을 사용하여, 사용자가 보행 또는 주행 운동을 하고 있는지를 정확히 판단해 낼 수 있으며, 또한 보행 또는 주행 시 사용자의 질량 중심이 어떻게 운동하고 있는지(즉 질량 중심의 가속도, 속도, 위치가 어떻게 나타나는지) 정확하게 파악할 수 있다. 따라서 이를 기반으로 보행 또는 주행 자세의 다양한 요소를 도출하고, 자세의 교정에 활용할 수 있게 된다.

도 13은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 사용 상태들을 도시한다.

본 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(1300)는, 도 13에 도시되어 있는 바와 같이 사용자의 신체, 보다 구체적으로는 머리 및 허리에 나누어 착용되도록 이루어진다. 즉 본 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(1300)는, 도 13의 개략도에 나타나는 바와 같이, 머리측에 착용되는 머리측 센서 신호 수집부(1310H)는 이어폰과 같이 귀에 꽂는 형태로 이루어지고, 허리측에 착용되는 허리측 센서 신호 수집부(1310W)는 벨트에 꽂는 형태로 이루어질 수 있다. 물론 이로써 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 예를 들어 상기 머리측 센서 신호 수집부(1310H)가 헤어밴드 형태, 안경 형태, 별도의 모자에 꽂아 부착하는 형태, 헬멧 형태 등 다양하게 변경 실시될 수 있음은 당연하다.

도 14는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치의 개략도를 도시한다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(1300)는, 도 14에 도시된 바와 같이, 머리측 센서 신호 수집부(1310H), 허리측 센서 신호 수집부(1310W) 및 운동 자세 도출부(1421)를 포함한다. 운동 자세 도출 장치(1300)는 운동 교정 생성부(1422) 및 교정 정보 출력부(1430)를 더 포함한다.

머리측 센서 신호 수집부(1310H)는, 상하, 좌우, 전후를 포함하는 머리측 3축 방향 가속도 센서(1411H)를 포함하여 이루어지며, 허리측 센서 신호 수집부(1310W)는, 상하, 좌우, 전후를 포함하는 허리측 3축 방향 가속도 센서(1411W) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(1412W)를 포함하여 이루어진다.

머리측 및 허리측 3축 방향 가속도 센서(1411H)(1411W)는 자이로스코프를 내장하는 형태 등과 같이 일반적으로 3축 방향의 가속도를 측정하는 데 사용되는 센서들 중 적절한 것을 선택하여 채용할 수 있다. 위치 측정 센서(1412W)는 사용자의 절대 위치를 측정하기 위한 것으로서, 예를 들어 GPS 신호를 이용하여 사용자 위치를 측정하도록 이루어질 수 있으며, 또는 최근 GPS보다 정확성이 높은 초정밀 위성항법 기술이 개발되고 있는바 이러한 기술이 적용되는 센서가 사용될 수도 있다. 더불어 머리측 및 허리측 센서 신호 수집부(1310H)(1310W)는, 이하 보다 상세히 설명될 운동 인식 및 분석 과정에서의 정확도를 높일 수 있도록, 도 14에 도시된 바와 같이 3축 방향 각속도 센서(1412H)를 더 포함하여 이루어질 수 있다.

본 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(1300)에서 머리측 및 허리측 센서 신호 수집부(1310H)(1310W)는, 도 13에 도시된 바와 같이 사용자의 머리 및 허리에 착용되어 가속도, 속도, 위치 등과 같은 사용자의 동적 물리량을 측정한다. 특히, 본 실시예에서는 자세 도출을 위한 사용자의 동적 물리량 측정 시, 사용자 신체의 질량 중심의 운동과 가장 흡사하게 나타나는 위치에서 측정된 값을 사용하도록 이루어진다. 구체적인 예를 들자면, 본 발명에서는 좌우 방향의 가속도는 머리측에서 측정하고, 전후 방향의 가속도 및 위치는 허리측에서 측정하고, 상하 방향의 가속도는 머리측 또는 허리측에서 측정하도록 한다. 상하 방향의 가속도의 경우에 대해서 좀더 부연하자면, 상하 방향의 가속도는 머리측 또는 허리측 어디에서 측정하여도 상당히 정확하게 잘 나타나므로, 머리측이나 허리측 둘 중 하나에서 측정된 값을 선택적으로 사용하여도 되고, 또는 양측에서 측정된 값들의 평균값을 사용하여도 되는 등 적절하게 선택할 수 있다.

물론 일반적으로 가속도 센서는 상하, 좌우, 전후 즉 3축 방향의 가속도를 모두 측정할 수 있도록 이루어지며, 따라서 머리측 센서 신호 수집부(1310H) 단독 또는 허리측 센서 신호 수집부(1310W) 단독에서 수집된 상하, 좌우, 전후 방향 가속도들을 이용하여 이후 설명될 여러 계산들을 수행할 수도 있음은 물론이다. 그런데 보행 및 주행이 이루어질 때, 상대적으로 머리에서의 좌우 움직임과 사용자 신체의 질량 중심의 좌우 움직임이 보다 유사하게 나타나고, 또한 상대적으로 허리에서의 전후 움직임과 사용자 신체의 질량 중심의 전후 움직임이 보다 유사하게 나타난다. 더불어 상하 움직임은 머리, 허리, 질량 중심 모두에서 유사하게 나타난다. 한편 이후 설명될 본 발명의 운동 인식 방법에서, 궁극적으로는 사용자 신체의 질량 중심에서의 동적 물리량을 사용하여 운동 인식이나 자세 도출 등이 이루어지게 된다. 이러한 사항들을 종합하여 볼 때, 머리측에서 좌우 방향 가속도를 측정하고, 허리측에서 전후 방향 가속도를 측정하고, 머리측 또는 허리측 중 적절히 원하는 대로 선택하여 상하 방향 가속도를 측정하거나 또는 양측 모두에서 측정하여 평균값을 낸 값으로서 상하 방향 가속도를 산출함으로써, 최종적인 운동 인식이나 자세 도출 등이 훨씬 정확하게 이루어지는 효과를 얻을 수 있게 된다.

운동 자세 도출부(1421)는, 머리측 및 허리측 센서 신호 수집부(1310H)(1310W)로부터 신호를 전달받아, 3축 방향 가속도 및 위치 신호를 사용하여 사용자 질량 중심의 가속도, 속도, 위치를 포함하는 보행 또는 주행 운동 상태 값을 도출하고, 상기 보행 또는 주행 운동 상태 값을 분석하여 보행 또는 주행자세를 도출하는 역할을 한다. 구체적으로, 운동 자세 도출부(1421)는 상기 보행 또는 주행 운동 상태 값으로부터 압력 중심 경로를 추산하며, 상기 압력 중심 경로를 분석하여 보행 또는 주행 자세를 도출한다. 운동 자세 도출부(1421)에서 사용하는 본 발명의 분석 알고리즘에 대해서는 이후 보다 상세히 설명될 것이므로 여기에서는 설명을 생략한다.

한편 운동 자세 도출부(1421)는, 다양한 계산을 수행할 수 있는 집적 회로 형태로 이루어져 허리측 센서 신호 수집부(1310W)와 일체로서 하나의 기판 상에 형성될 수도 있고, 또는 별도의 컴퓨터 등과 같은 형태로 이루어질 수도 있다. 더불어 머리측 및 상기 허리측 센서 신호 수집부(1310H)(1310W)에는, 운동 자세 도출부(1421)와의 신호 전달을 위해 각각 머리측 통신부(1413H) 및 허리측 통신부(1413W)가 구비될 수 있다. 허리측 센서 신호 수집부(1310W)가 운동 자세 도출부(1421)와 일체로 형성되는 경우, 허리측 통신부(1310W)는 운동 자세 도출부(1421)와 직접 연결되어 신호 전달을 할 수 있으며, 또는 허리측 통신부(1413W)는 머리측 통신부(1413H)로부터 전달되어 오는 신호를 받아 상기 운동 자세 도출부(1421)에 전달해 주는 역할을 할 수도 있다. 머리측 및 허리측 통신부(1413H)(1413W)는 유선으로 이루어질 수도 있으며, 또는 보다 사용자 편의성을 높일 수 있도록 블루투스, 와이파이, NFC 중 선택되는 적어도 하나의 무선 통신을 이용하여 신호가 전달되도록 이루어질 수도 있다.

운동 교정 생성부(1422)는, 운동 자세 도출부(1421)에 의하여 도출된 보행 자세와 기준 자세를 비교하여 자세 교정용 정보를 생성하는 역할을 한다. 운동 자세 도출부(1421)에서는 상술한 바와 같이 머리측 및 허리측 센서 신호 수집부(1310H)(1310W)에서 수집된 신호를 바탕으로 사용자의 보행 또는 주행 자세를 도출하는데, 구체적인 예를 들자면 보행 또는 주행 시 사용자의 진행 방향, 속도 등을 도출할 수 있으며, 이로부터 보행 자세의 요소 중 하나인 보폭을 얻을 수 있다. 이러한 경우 운동 교정 생성부(1422)에서는, 보행 및 주행 속도별 최적의 키-보폭 관계 데이터를 내장하고 있다가, 해당 사용자의 보행 자세 정보를 이와 비교하여 해당 사용자의 키에 비해 보폭이 지나치게 넓거나 좁지는 않은지를 판단하고, 최적 범위에서 벗어날 경우 줄이거나 늘려야 할 보폭 교정량을 용이하게 산출해 낼 수 있는 것이다.

교정 정보 출력부(1430)는, 이처럼 운동 교정 생성부(1422)에 의하여 생성된 자세 교정용 정보를 음향, 도해, 영상을 포함하는 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력한다. 예를 들자면, 보폭 교정량이 산출되어 보폭을 줄여야 할 필요가 있을 경우, 운동 자세 도출 장치(1300) 상에 구비된 스피커를 통해 "보폭을 줄이세요"와 같은 음성이 출력되도록 하거나, 경고음이 울리게 하여 사용자가 최적 보폭이 아님을 인지하고 보행 자세를 바꾸도록 유도할 수 있다. 특히 이와 같이 구성되는 경우, 교정 정보 출력부(1430)는 머리측 센서 신호 수집부(1310H)와 일체로 이루어짐으로써, 사용자의 정보 수집 기관 즉 눈, 귀 등에 가깝게 배치되어 정보를 전달하도록 이루어지는 것이 바람직하다. 즉 구체적인 예시로서, 머리측 센서 신호 수집부(1310H)가 도 13에 도시된 예시와 같이 귀에 꽂는 이어폰 형태로 이루어지고, 출력되는 정보 형태가 음성, 음향 신호일 경우, 교정 정보 전달의 효율이 극대화될 수 있다. 또는 스마트폰, 컴퓨터, 또는 전용 디스플레이 등과 연결되어, 도해 또는 영상으로 정확한 교정 정보가 출력되도록 할 수도 있는 등, 다양한 형태로의 실현이 가능하다.

더불어 운동 자세 도출 장치(1300)는, 운동 자세 도출부(1421)에 의하여 도출된 보행 자세를 외부의 데이터베이스(1440)에 전송하여 누적적으로 저장하도록 이루어질 수 있다. 이러한 보행 또는 주행 운동 분석을 필요로 하는 사용자는, 건강 촉진을 위해 매일 산책 또는 조깅을 수행하는 일반인이나, 또는 신체 능력 향상을 위해 훈련하는 전문가 등이 있을 수 있으며, 이러한 운동 분석 데이터가 누적되어 시간적인 변화를 볼 수 있도록 이루어지는 것이 당연히 바람직하다. 뿐만 아니라, 이처럼 운동 분석 데이터가 대량으로 누적 저장되면, 이러한 데이터가 빅데이터로서 활용되어 각종 통계나 분석에 사용될 수도 있는 등, 다양한 활용이 가능하다.

상술한 바와 같이 이루어지는 본 실시예에 따른 운동 자세 도출 장치(1300)에서, 운동 인식부터 운동 자세 도출을 거쳐 교정 정보 출력까지 이루어지는 구체적이고 종합적인 예시를 들자면 다음과 같다. 먼저 앞서 설명한 바와 같이 사용자 신체의 질량 중심의 운동과 흡사하도록, 머리측에서 좌우 방향 가속도를 수집하고, 허리측에서 전후 방향 가속도 및 위치를 수집하고, 머리측 또는 허리측에서 상하 방향 가속도를 수집한다.

허리측 센서 신호 수집부(1310W)는 운동 자세 도출부(1421)와 일체로 이루어질 수 있으며, 따라서 머리측 센서 신호 수집부(1310H)에서 수집된 물리량들은 머리측 통신부(1413H)를 통해 운동 자세 도출부(1421) 측으로 전달된다. 이 때 허리측 센서 신호 수집부(1310W)에 구비된 허리측 통신부 (1413W)가 이 신호를 전달받아 운동 자세 도출부(1421)로 전달해 주도록 이루어지면 더욱 효율적이다.

이와 같이 수집된 가속도 및 위치 등의 물리량을 이용하여, 운동 자세 도출부(1421)에서는 사용자의 보행 및 주행 자세를 도출한다. 운동 교정 생성부(1422)에서는 이처럼 도출된 실제 사제와 이상적인 기준 자세를 비교하여 자세 교정용 정보를 생성하게 된다. 운동 자세 도출부(1421) 및 운동 교정 생성부(1422) 역시 일체로 이루어질 수 있으며, 즉 이들은 허리측 센서 신호 수집부(1310W)와 일체로 이루어지게 된다.

이처럼 생성된 자세 교정용 정보가 사용자에게 효과적으로 전달되기 위해서는, 사용자의 정보 수집 기관인 눈, 귀 등에 가까운 머리측에서 정보가 전달되게 하는 것이 바람직하다. 앞서 설명한 바와 같이 머리측 센서 신호 수집부(1310H)와 교정 정보 출력부(1430)가 일체로 이루어질 경우, 상기 생성된 자세 교정용 정보가 허리측 통신부(1413W) 및 머리측 통신부(1413H)를 순차적으로 거쳐 교정 정보 출력부(1430)로 전달되어, 사용자의 귀에 음성 메시지를 전달하는 등과 같은 형태로 교정 정보의 효과적인 전달이 이루어지게 된다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 자세 도출 방법은, 운동 자세 도출 장치(1300)를 이용하여 사용자의 운동을 감지하고 보행인지 주행인지를 판단하는 등의 분석을 수행한다. 이 때 앞서 설명한 바와 같이, 본 발명에서 사용되는 분석 알고리즘은 사용자의 머리 및 허리에서 측정되는 동적 물리량을 이용하는 바, 상기 운동 자세 도출 장치(1300)는 최소한으로는 상하, 좌우, 전후를 포함하는 머리측 3축 방향 가속도 센서(1411H), 상하, 좌우, 전후를 포함하는 허리측 3축 방향 가속도 센서(1411W) 및 사용자 위치를 측정하는 위치 측정 센서(1412W)를 포함하여 이루어지면 되며, 상기 운동 자세 도출부(1421)에서 이하에 설명될 분석 알고리즘이 수행되면 된다. 또한 상기 운동 자세 도출 장치(1300)는 장치의 기능 향상을 위해 앞서 설명한 다양한 부가 구성들을 더 포함하여 이루어질 수도 있음은 물론이다.

도 15는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 장치의 개략도를 도시한다.

본 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 장치(1500)는 보행 또는 주행 시 발생할 수 있는 부상 위험성을 사용자에게 알려주는 장치이다. 보다 구체적으로 설명하자면 다음과 같다. 보행 또는 주행 시, 자세가 잘못되어 있거나 지면이 딱딱하다거나 등과 같은 다양한 이유로 인하여 발목, 무릎, 허리 등에 무리가 갈 수 있고 이것이 부상으로 이어질 위험이 있다는 문제가 잘 알려져 있다. 이러한 위험을 막기 위하여 종래에는 충격 흡수과 같은 기능성 운동화를 착용하는 등과 같은 정도의 대처밖에는 하지 못했으며, 실제로 얼마나 부상 위험성이 발생하는지 알 수 있는 정확한 지표가 없었던 실정이다. 본 실시예에서는, 이러한 부상 위험성을 판단지표로서 정량화하고, 이를 이용하여 부상 위험성이 어느 수준 이상으로 올라가면 사용자에게 경보로서 위험 정도를 알려 주도록 한다. 이를 통해 사용자는 부상이 발생하기 전에 적절히 보행 또는 주행을 멈추거나, 자세를 교정하거나, 운동화를 교체하거나, 보행 또는 주행 코스를 변경하는 등과 같은 대처를 할 수 있게 되어, 궁극적으로 보행 또는 주행 시 발생하는 부상 위험성을 크게 저감할 수 있게 된다.

본 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 장치(1500)는, 센서 신호 수집부(1510), 제어부(1520) 및 경보부(1530)를 포함한다. 부상 위험성 정량화 장치(1500)는 데이터베이스(1540)를 더 포함할 수 있다.

센서 신호 수집부(1510)는 가속도 센서(1511)를 포함하고, 사용자의 팔을 제외한 상체에 착용된다. 센서 신호 수집부(1510)는 단일 개여도 무방하고 또는 복수 개여도 무방하다. 센서 신호 수집부(1510)는 2개로 형성되어 사용자의 머리 및 허리 각각에 착용될 수 있으며, 이 경우 사용자의 머리측에 착용되는 센서 신호 수집부를 머리측 센서 신호 수집부(1510H), 사용자의 허리측에 착용되는 센서 신호 수집부를 허리측 센서 신호 수집부(1510W)로 구분할 수 있다. 착용 상태의 구체적인 예시로서, 머리측에 착용되는 머리측 센서 신호 수집부(1510H)는 이어폰과 같이 귀에 꽂는 형태로 이루어지고, 허리측에 착용되는 허리측 센서 신호 수집부(1510W)는 벨트에 꽂는 형태로 이루어질 수 있다. 물론 이로써 본 발명이 한정되는 것은 아니며, 예를 들어 상기 머리측 센서 신호 수집부(1510H)가 헤어밴드 형태, 안경 형태, 별도의 모자에 꽂아 부착하는 형태, 헬멧 형태 등 다양하게 변경 실시될 수 있음은 당연하다. 또한 도면에는 도시되지 않았으나, 센서 신호 수집부(1510)는 사용자의 팔을 제외한 상체 어디에든 착용될 수 있는데, 예를 들어 가슴 부위에 착용되도록 할 경우 의복의 가슴주머니에 수용되거나 꽂아 부착하는 형태, 별도의 조끼나 하네스 등을 이용하여 착용하는 형태 등과 같은 다양한 변경 실시가 가능하다.

센서 신호 수집부(1510)에는 상술한 바와 같이 가속도 센서(1511)를 포함한다. 가속도 센서(1511)는 자이로스코프를 내장하는 형태 등과 같이 일반적으로 3축 방향의 가속도를 측정하는 데 사용되는 센서들 중 적절한 것을 선택하여 채용할 수 있다. 한편 센서 신호 수집부(1510)에, 가속도 센서(1511)에서 수집된 가속도 데이터 신호를 사용하여 계산을 수행하고 제어하는 등의 역할을 하는 제어부(1520)가 직접 구비되도록 할 수도 있다. 또는 제어부(1520)는 기존에 사용되는 스마트폰에 앱 형태로 구현되게 할 수 있는 등 다양한 변경 실시가 가능하다. 즉 이처럼 제어부(1520)가 센서 신호 수집부(1510)와 별도의 장치로 구현되게 될 경우, 가속도 센서(1511)에서 수집된 가속도 데이터 신호가 제어부(1520)로 원활하게 전달될 수 있도록, 센서 신호 수집부(1510)는 통신부(1512)를 더 포함하여 이루어질 수 있다. 이러한 신호 전달은 와이어링을 통한 유선 통신에 의하여 이루어질 수도 있고, 블루투스, 와이파이, NFC 등과 같은 무선 통신에 의하여 이루어질 수 있는 등, 필요되는 조건이나 요구되는 성능에 따라 적절한 형태를 선택하여 채용할 수 있다.

이후 본 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 방법의 설명에서 보다 상세히 설명되겠지만, 본 실시예에서는 부상 위험성을 판단함에 있어서 상하 방향 가속도를 사용한다.

또한 본 실시예에서는 부상 위험성의 정량화를 위해 상하 방향 가속도를 사용한다. 일반적으로 주행이 이루어질 때, 상대적으로 머리에서의 좌우 움직임과 사용자 신체의 질량 중심의 좌우 움직임이 보다 유사하게 나타나고, 또한 상대적으로 허리에서의 전후 움직임과 사용자 신체의 질량 중심의 전후 움직임이 보다 유사하게 나타난다. 더불어 상하 움직임은 머리에서 허리까지를 포함한 상체 및 질량 중심 모두에서 유사하게 나타난다. 다만 상체 중에서 팔 부분은, 질량 중심의 움직임 외에도 전후 방향으로 흔들리는 별도의 움직임을 하기 때문에 팔은 제외된다. 이러한 점을 고려할 때, 상하 방향의 가속도는 팔을 제외한 상체 중 어디에서 측정하도록 하여도 무방하다. 부연하자면, 상하 방향의 가속도는 팔을 제외한 상체 어디에서 측정하여도 상당히 정확하게 잘 나타나므로, 머리측이나 허리측 둘 중 하나에서 측정된 값을 선택적으로 사용하여도 되고, 또는 양측에서 측정된 값들의 평균값을 사용하여도 되는 등 적절하게 선택할 수 있다.

제어부(1520)는, 센서 신호 수집부(1510)로부터 신호를 전달받아, 상하 방향 가속도(a_z)를 기반으로 산출되는 적어도 하나의 부상 위험성 판단지표를 도출하고, 상기 부상 위험성 판단지표를 사용하여 경보 발생 여부를 판단 및 제어하는 역할을 한다. 좀더 구체적으로는, 제어부(1520)는 상기 부상 위험성 판단지표로서, 상하 방향 가속도(a_z)의 평균 기울기, 상하 방향 가속도(a_z)의 최대 기울기, 최대 충격력, 충격량 중 선택되는 적어도 하나를 도출하여, 이를 통해 부상 위험성을 정량화하고 위험 정도를 판별하게 된다. 제어부(1520)에서 수행하는 부상 위험성 판단지표 도출 등에 대해서는 이후 본 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 방법을 설명하면서 보다 상세히 설명한다.

제어부(1520)의 실제 구현 형태는 필요나 목적에 따라 다양하게 형성될 수 있다. 즉, 제어부(1520)는, 다양한 계산을 수행할 수 있는 집적 회로 형태로 이루어져 센서 신호 수집부(1510)와 일체로서 하나의 기판 상에 형성될 수도 있고, 별도의 전용 장치(즉 부상 위험성 정량화 용도로만 만들어진 독립적인 장치)나 별도의 컴퓨터 등과 같은 형태로 이루어질 수도 있으며, 또는 앞서 설명한 바와 같이 기존에 사용되고 있는 스마트폰에 앱 형태로 구현될 수도 있다. 앞서 설명된 바와 같이, 제어부(1520)가 센서 신호 수집부(1510)와 일체로 형성되어 있을 경우에는 가속도 센서(1511)로부터 직접 신호를 전달받도록 이루어질 수 있다. 한편 제어부(1520)가 별도의 장치나 스마트폰 앱 형태로 이루어지는 등과 같이 센서 신호 수집부(1510)와 독립적으로 형성되어 있을 경우에는 가속도 센서(1511)로부터 유선 또는 무선 통신에 의하여 신호를 전달받도록 이루어질 수 있다.

경보부(1530)는, 제어부(1520)로부터 경보 발생 제어 신호를 받아 사용자에게 부상 위험성을 경보하는 역할을 한다. 제어부(1520)에서는 상하 방향 가속도(a_z)를 기반으로 산출되는 적어도 하나의 부상 위험성 판단지표를 도출하고 이를 사용하여 경보 발생 여부를 판단하는데, 부상 위험성이 미리 결정된 기준 이상이라고 판단되면 경보부(1530)에서 경보를 발생시키도록 제어함으로써 사용자에게 위험을 알리게 된다.

경보부(1530)는 음향, 도해, 영상을 포함하는 사용자가 인식 가능한 정보로서 경보 신호를 출력한다. 예를 들자면 경보부(1530)가 음향을 출력하는 스피커 형태로 이루어질 경우 부상 위험성이 기준 이상이면 경고음이 울리게 할 수 있다. 또는 본 실시예에 따른 장치가 구글 글래스와 같은 증강현실 안경에 적용될 경우, 경보부(1530)는 증강현실 안경 상에 빨간색 경고용 도형 또는 이러한 도형이 깜빡거리는 영상을 출력한다거나, "부상 위험성이 몇%입니다" 등과 같은 메시지를 출력하도록 이루어질 수도 있다. 또는 경보부(1530)가 열전소자로 구현되며 사용자의 피부에 직간접적으로 접촉된 형태로 이루어져, 부상 위험성이 기준 이상이면 차가워지거나 또는 뜨거워짐으로써 사용자에게 경보할 수도 있다. 다른 예시로서 사용자가 시각 장애인일 경우를 위해 경보부(1530)가 변경 가능한 점자 형태로서 촉각에 의해 인식되는 형태로 이루어질 수도 있다. 이와 같이 상기 경보부는, 사용자가 인식 가능한 정보로서 경보 신호를 출력할 수 있기만 하다면 그 어떠한 형태로 이루어져도 무방하다.

더불어 부상 위험성 정량화 장치(1500)는, 부상 위험성 경보 발생 시점 및 해당 시점에서의 부상 위험성 판단지표 값을 포함하는 부상 위험성 데이터를 외부의 데이터베이스(1540)에 전송하여 누적적으로 저장하도록 이루어질 수 있다. 이러한 보행 또는 주행 운동 분석을 필요로 하는 사용자는, 건강 촉진을 위해 매일 산책 또는 조깅을 수행하는 일반인이나, 또는 신체 능력 향상을 위해 훈련하는 전문가 등이 있을 수 있으며, 이러한 운동 분석 데이터가 누적되어 시간적인 변화를 볼 수 있도록 이루어지는 것이 당연히 바람직하다. 뿐만 아니라, 이처럼 운동 분석 데이터가 대량으로 누적 저장되면, 이러한 데이터가 빅데이터로서 활용되어 각종 통계나 분석에 사용될 수도 있는 등, 다양한 활용이 가능하다.

도 16은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 방법의 흐름도를 도시한다.

본 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 방법은, 상술한 바와 같이 가속도 센서(1511)를 포함하여 이루어지며 사용자의 팔을 제외한 상체에 착용되는 적어도 하나의 센서 신호 수집부 (1510)를 이용하여 측정된 상하 방향 가속도(a_z)를 사용하여 부상 위험성 판단지표를 도출하여 부상 위험성을 정량화한다. 이를 위하여 본 실시예에 따른 부상 위험성 정량화 방법은 데이터 수집 단계, 판단지표 도출 단계, 부상 위험성 판단 단계 및 부상 위험성 경보 단계를 포함한다. 더불어 부상 위험성 판단지표 도출의 정확성을 높이기 위하여 노이즈 제거 단계를 더 포함한다. 도 16에 나타난 각 단계에 대하여 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.

상기 데이터 수집 단계에서는, 센서 신호 수집부(1510)에서 측정된 상하 방향 가속도(a_z)를 수집한다. 수집된 상하 방향 가속도(a_z)는 그대로 사용될 수도 있으나, 미리 결정된 밴드 패스 필터를 통과시켜 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계를 거치도록 하는 것이 더욱 바람직하다. 이 때 상기 밴드 패스 필터는, 예를 들어 일반적인 사람의 보행 또는 주행 주파수에 해당하는 0.1 ~ 5 Hz로 형성될 수 있으나, 물론 이 범위는 적절하게 변경 결정될 수 있다.

상기 판단지표 도출 단계에서는, 상하 방향 가속도(a_z)를 기반으로 산출되는 적어도 하나의 부상 위험성 판단지표를 도출하게 된다. 이 때 상기 부상 위험성 판단지표는, 상하 방향 가속도(a_z)의 평균 기울기, 상하 방향 가속도(a_z)의 최대 기울기, 최대 충격력, 충격량 중 선택되는 적어도 하나일 수 있다. 각각의 판단지표에 대해서는 이후 보다 상세히 설명한다.

상기 부상 위험성 판단 단계에서는, 상기 부상 위험성 판단지표가 미리 결정된 기준보다 큰지 판단한다. 이 때 상기 부상 위험성 판단지표가 상술한 바와 같이 복수 개가 될 수 있는데, 여러 판단지표들 중 어느 하나만 기준 이상일 때 경보를 발생시킬 수도 있고, 모두 기준 이상일 때 경보를 발생시킬 수도 있고, 또는 적절하게 우선순위를 두어 단계적으로 경보를 발생시킬 수도 있다. 상기 부상 위험성 판단 단계에서, 상기 부상 위험성 판단지표가 미리 결정된 기준보다 작으면 경보를 발생하지 않고 다시 데이터 수집 단계로 되돌아가게 된다. 더불어, 상기 부상 위험성 판단 단계에서는, 주기적인 신호로 나타나는 상하 방향 가속도(a_z) 데이터에 대하여 적어도 2주기 이상의 데이터를 취합하여 산출된 상기 부상 위험성 판단지표를 사용하여 판단이 이루어지도록 하는 것이 바람직하다.

상기 부상 위험성 경보 단계에서는, 상기 부상 위험성 판단지표 중 적어도 하나가 각각 미리 결정된 기준보다 클 경우, 사용자에게 부상 위험성을 경보한다. 부상 위험성의 경보 형태는 앞서 설명한 바와 같이 음향, 도해, 영상 등 다양한 형태가 될 수 있으며, 사용자는 이처럼 경보를 받음으로써 능동적으로 부상 위험성을 줄이기 위한 대처(운동 종료, 자세 교정, 신발 교체, 코스 변경 등)를 함으로써 궁극적으로 부상 위험성을 크게 저감할 수 있다.

이하에서는 본 발명에서 사용되는 부상 위험성 판단지표의 여러 예시와 각각을 도출하는 과정을 보다 구체적으로 설명한다.

도 17은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 주행 시 상하 방향 가속도 그래프를 도시한다.

도시된 바와 같이 상하 방향 가속도(a_z)는 시간에 대하여 주기적인 형태로 나타난다(보행 또는 주행 자체가 주기적인 운동이므로 이는 당연한 것이다). 주행 운동을 풀어서 묘사하자면 다음과 같다. 먼저 전방으로 나와 있는 한 쪽 발이 지면을 박차는 순간 (이 순간 다른 쪽 발은 허공에 떠 있음)으로 시작한다. 이 상태에서, 한 쪽 발이 지면을 박차서 떠오르면서 양 발이 모두 허공에 떠 있는 상태인 채로 사람의 몸체가 전방으로 이동하며, 이와 함께 양 발이 허공을 저으면서 전후가 바뀌어 다른 쪽 발이 전방으로 나오게 된다. 전방으로 나온 다른 쪽 발이 지면에 닿음과 동시에 지면을 박차는 순간이 다시 이루어지면서 한 걸음의 주행이 이루어진다. 이 과정에서, 한 발로 지면을 박차는 순간에는 사람의 머리가 상하 방향으로 가장 크게 흔들리는 반면(상하 방향 가속도(a_z)에서 로컬 맥시멈이 형성됨), 공중에 뜬 채 나아가고 있는 상태에서는 상하 방향으로 거의 흔들리지 않게 된다(상하 방향 가속도(a_z)에서 상수값이 형성됨).

바로 이렇게 발이 지면을 박차는 순간 관절에 가장 많은 충격이 가해지게 되며, 이러한 충격은 도 17과 같은 상하 방향 가속도 그래프에서 첫 번째 피크(peak) 형태로 나타나게 된다. 이 때의 충격의 정도에 따라 부상 위험성이 달라지게 되며, 본 발명에서는 이를 지표화함으로써 정량화된 판단의 근거로 사용하였다. 이러한 판단지표로서, 본 발명에서는 앞서 설명한 바와 같이, 상하 방향 가속도(a_z)의 평균 기울기, 상하 방향 가속도(a_z)의 최대 기울기, 최대 충격력, 충격량을 사용한다.

도 18은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 주행 시 상하 방향 가속도 그래프에 기울기를 표시한다. 이를 통해 상하 방향 가속도(a_z)의 평균 기울기 및 최대 기울기를 도출하는 과정을 설명한다.

먼저 상기 부상 위험성 판단지표를 상하 방향 가속도(a_z)의 평균 기울기 값으로 선택할 경우, 상기 부상 위험성 판단지표는 하기의 식을 사용하여 산출된다.

(여기에서, a_z : 상하 방향 가속도, mean : 평균값 산출 함수, i : 인덱스 번호, t_i : i번째 시간, t_i-1: i-1번째 시간, t_c : 충격 시작 시간, t_m: 충격 끝 시간)

충격 시작 시간이란, 실제적으로는 발이 지면에 착지하는 순간을 의미한다. 이는 상하 방향 가속도(a_z)가 0 이하의 값에서 0 근처의 소정의 기준값(예: 0.3 m/s²)을 상향 돌파하는 시점으로 결정할 수 있다. 여기에서 충격 시작 시간을 결정하는 기준값의 구체적인 값은, 상술한 예와 같이 0.5 m/s²이하의 값 중에서 적절하게 결정될 수 있다. 충격 끝 시간은 첫 번째 피크 값이 나타나는 시각으로, 그래프 상에서 직관적으로도 쉽게 확인할 수 있다. 인덱스 i는, 충격 시작 시간부터 충격 끝 시간까지의 시간을 n으로 나누어 디지타이즈화한 시간들의 인덱스로서, n은 필요에 따라 적절하게 결정하면 된다.

평균 기울기 값은 바로 이렇게, 충격 시작 시간에서 충격 끝 시간까지를 n등분하였을 때 각각의 간격에서 구해진 n개의 기울기 값들의 평균값이다. 도 18은 어느 한 주기에서의 상하 방향 가속도(a_z) 그래프를 도시하고 있는데, 이러한 한 주기에서 상술한 바와 같은 평균 기울기 값을 구할 수 있다. 한편, 도 17에 보이는 바와 같이 주행 중에는 도 18과 같은 형태의 그래프가 계속 반복되며, 상술한 바와 같은 평균 기울기 값은 각 주기마다(즉 각 걸음마다) 구해질 수 있다. 이 때 상기 판단지표 도출 단계에서, 사용자 질량(m) 및 평균 기울기의 곱으로서 산출되는 평균 수직 부하율(average vertical loading rate)이 더 산출될 수 있다.

한편 상기 부상 위험성 판단지표를 상하 방향 가속도(a_z)의 최대 기울기 값으로 선택할 경우, 상기 부상 위험성 판단지표는 하기의 식을 사용하여 산출된다.

i = 1, 2, … , n,

t₀= t_c, t_n= t_m

(여기에서, a_z : 상하 방향 가속도, max : 최대값 산출 함수, i : 인덱스 번호, t_i : i번째 시간, t_i-1 : i-1번째 시간, t_c : 충격 시작 시간, t_m : 충격 끝 시간)

상기 최대 기울기는, 평균 기울기에 대한 설명에서 기술한 바와 같이 어떤 한 주기(한 걸음)에서의 충격 시작 시간~충격 끝 시간까지 사이에서 구해진 n개의 기울기 값들 중 최대값이다. 이 때 상기 판단지표 도출 단계에서, 사용자 질량(m) 및 최대 기울기의 곱으로서 산출되는 최대 수직 부하율(instantaneous vertical loading rate)이 더 산출될 수 있다.

도 19는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 주행 시 상하 방향 가속도 그래프에 충격량을 표시한다. 이를 통해 최대 충격력 및 충격량을 도출하는 과정을 설명한다.

먼저 상기 부상 위험성 판단지표를 최대 충격력 값으로 선택할 경우, 상기 부상 위험성 판단지표는 하기의 식을 사용하여 산출된다.

(여기에서, a_z : 상하 방향 가속도, m : 사용자 질량, t_m : 충격 끝 시간)

앞서 설명한 바와 같이 충격 끝 시간은 첫 번째 피크 값이 나타나는 시각이므로, 당연히 최대 충격력이 나타나는 시각은 충격 끝 시간이 된다. 도 19에서 상하 방향 가속도(a_z)의 첫 번째 피크(1st peak)가 표시되어 있는데, 여기에 사용자 질량(m)을 곱한 값이 바로 최대 충격력 값이 된다.

한편 상기 부상 위험성 판단지표를 충격량 값으로 선택할 경우, 상기 부상 위험성 판단지표는 하기의 식을 사용하여 산출된다.

(여기에서, a_z : 상하 방향 가속도, m : 사용자 질량, t_c : 충격 시작 시간, t_m : 충격 끝 시간)

도 19에서 충격 시작 시간에서 충격 끝 시간 사이의 상하 방향 가속도(a_z) 그래프 면적이 표시되어 있는데, 이 면적에 사용자 질량(m)을 곱한 값이 바로 충격량 값이 된다.

도 20은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 인식 제1 장치를 도시한다.

본 실시예에 따른 운동 인식 제1 장치(2000, 이하 제1 장치라 함)는 가속도 센서부(2010), 각속도 센서부(2020), 프로세싱부(2040) 및 사용자 인터페이스부(2050)를 포함한다. 본 실시예에 따른 제1 장치(2000)는 사용자의 신체에 착용되어 가속도 및 각속도 등과 같은 사용자의 동적 물리량을 측정함으로써, 보행 및 주행 등의 사용자의 운동 상태를 분석한다. 도 1에 도시된 예와 같이, 제1 장치(2000)는 머리 및 허리에 착용된 밴드, 머리 및 허리에 클립형으로 부착하는 형태, 모자에 구비되는 형태, 벨트에 꽂는 형태, 안경 형태, 헬멧 형태, 귀에 부착하는 형태, 의복에 부착하는 형태, 별도 조끼나 하네스 등을 이용하여 착용하는 형태로 이루어질 수 있다. 구체적으로, 안경 형태는 증강현실(AR: Augmented Reality) 글래스, 안경테, 선글라스 등의 형태로 이루어질 수 있다. 귀에 부착하는 형태는 핸즈프리 이어피스, 헤드폰 및 이어폰 등의 형태로 이루어질 수 있다. 이외에도 제1 장치(2000)가 다양하게 변경된 형태로도 이루어질 수 있음은 당업자에게 자명하다. 제1 장치(2000)는 다양한 계산을 수행할 수 있는 집적 회로 형태로 이루어져 하나의 기판 상에 형성될 수 있다.

가속도 센서부(2010)는 상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 가속도값을 측정한다.

각속도 센서부(2020)는 상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 각속도값을 측정한다.

프로세싱부(2040)는 상기 3축 방향 가속도값 및 상기 3축 방향 각속도값에 기초하여 제1 운동 상태 값을 생성한다. 상기 제1 운동 상태 값은 운동시간, 운동걸음수, 분당 보수, 보간, 보각, 머리각, 지면 지지시간, 공중 부유시간, 공중 부유시간 대비 지면 지지시간 비율, 최대 수직힘, 평균 수직힘 부하율, 최대 수직힘 부하율, 좌우 균형도, 좌우 균일도 중 적어도 하나이다. 제1 장치(2000)는 상기 제1 운동 상태 값을 통해 사용자의 운동 상태를 판단할 수 있다. 제1 운동 상태 값 각각의 의미를 보면, 분당 보수는 분당 걸음수, 보간은 다리 사이 간격 평균, 보각은 다리 각도 평균, 머리각은 상하 머리각 평균, 지면 지지시간은 땅에 닿아있는 지지시간, 공중 부양시간은 모든 다리가 땅에 닿아있지 않은 시간 평균, 최대 수직힘은 지면 반력의 최대값, 수직힘 부하율평균 수직힘 부하율은 왼쪽 및 오른쪽 지면 반력의 지지구간의 초반 기울기의 평균, 최대 수직힘 부하율은 왼쪽 및 오른쪽 지면 반력의 지지구간의 초반 기울기의 최대를 의미한다. 좌우 균형도는 좌우 불균형의 변동 계수(CV: Coeffiecient of Variation)를 의미한다. 좌우 균형도에서 변동 계수의 표준 편차가 클수록 좌우 불균형이 크다고 할 수 있다.

좌우균일도(Stability)는 시간, 힘 등에 있어서, 왼발 및 오른발 각각의 다리에 일관성있게 운동상태가 유지되는지를 의미하며, 각각의 다리의 변동 계수(CV: Coefficient)를 이용하여 %로 나타내며, 아래 식을 통해 구한다.

Stability(Left) = 1 - std(Left indices) / mean(Left indices)

Stability(Right) = 1 - std(Right indices) / mean(Right indices)

평가지표인 index로 쓰일 수 있는 값은 수직힘 최대값, 수직 가속도 최대값, 지지구간 충격량, 지지시간, 부유시간, 평균 수직힘부하율 및 최대 수직힘 부하율을 포함한다.좌우 균일도는 왼쪽 및 오른쪽 각 다리의 변동 계수의 평균값을 의미한다.

좌우균형도(Balance)는 좌우 불균형도(%)를 나타내며, 아래 식을 통해 구한다.

Balance = Left index / (Left index + Right index) * 100%

사용자 인터페이스부(2050)는 프로세싱부(2040)의 슬립 모드 또는 얼라이브 모드를 제어한다. 사용자 인터페이스부(2050)는 소프트웨어 또는 하드웨어 형태로 구현될 수 있다. 예를 들어 사용자 인터페이스부(2050)는 소프트웨어 또는 하드웨어 형태인 푸쉬 버튼으로 구현될 수 있다. 사용자 인터페이스부(2050)의 사용자 입력으로부터의 개시되는 운동 인식 방법의 흐름도는 도 22에서 상세히 후술한다.

한편, 본 실시예에 따른 제1 장치(2000)는 제1 통신부(2070)를 더 포함할 수 있다. 제1 통신부(2070)는 상기 제1 운동 상태 값을 제2 장치(2100)에게 전송한다. 제1 통신부(2070)는 소정의 주기로 상기 제1 운동 상태 값을 제2 장치(2100)에게 전송할 수 있는데, 다양한 전송 방식으로 구현될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 본 실시예에 따른 제2 장치(2100)는 컴퓨터, 모바일 단말 및 시계 등과 같은 다양한 형태의 장치일 수 있다.

한편, 본 실시예에 따른 제1 장치(2000)는 제2 통신부(2080)를 더 포함할 수 있다. 제2 통신부(2080)는 상기 제1 운동 상태 값을 서버(2200)로 전송한다.

한편, 본 실시예에 따른 제1 장치(2000)는 위치센서부(2030)를 더 포함할 수 있다.

위치센서부(2030)는 사용자 위치값을 측정한다. 위치센서부(2030)는 GPS 또는 초정밀 위성항법 기술 등에 기초하여 사용자의 위치값을 측정하나, 다른 기술을 이용할 수 있음은 당업자에게 자명하다.

제1 장치(2000)가 위치센서부(2030)를 더 포함하는 경우, 프로세싱부(2040)는 상기 제1 운동 상태 값, 상기 사용자 위치값 및 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 값에 기초하여 제2 운동 상태 값을 생성한다. 상기 제2 운동 상태 값은 운동거리, 운동속도, 칼로리소모량, 고도, 보폭 중 적어도 하나이다. 제2 운동 상태 값 각각의 의미를 보면, 고도는 운동 시 이동한 수직 높이를 의미하며, 보폭은 지면 지지구간 및 공중 부양구간을 동안 전진하여 포함한 운동 전진이동한 거리를 의미한다. 상기 사용자 프로파일은 사용자의 키, 몸무게 등의 개인 정보를 포함한다.

또한, 프로세싱부(2040)는 선택적으로, 상기 제1 운동 상태 값 및 상기 제2 운동 상태 값 중 적어도 하나와 각각의 소정의 기준값을 비교하여 자세 교정 정보를 추가로 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱부(2040)는 운동 속도별로 최적의 키-보폭 관계 데이터를 저장하고 있다가, 상기 제2 운동 상태 값 중 보폭에 기초하여 사용자의 키에 비해 보폭이 지나치게 넓거나 좁지는 않은지를 판단한다. 프로세싱부(2040)는 보폭이 최적 범위에서 벗어날 경우, 줄이거나 늘려야 할 보폭 교정량을 자세 교정 정보로 생성한다.

한편, 본 실시예에 따른 제1 장치(2000)는 출력부(2060)를 더 포함할 수 있다. 출력부(2060)는 상기 자세 교정 정보를 음향, 도해, 영상 및 진동 중 적어도 하나인, 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력한다. 예를 들어, 보폭 교정량이 산출되어 보폭을 줄여야 할 필요가 있을 경우, 스피커를 통해 "보폭을 줄이세요"와 같은 음성이 출력되도록 하거나, 경고음이 울리게 하여 사용자가 최적 보폭이 아님을 인지하고 보행 자세를 바꾸도록 유도할 수 있다. 또는 제1 장치(2000)는 모바일 단말, 시계, 컴퓨터 및 전용 디스플레이 등 외부 장치와 연결되어, 음향, 도해, 영상 및 진동 중 적어도 하나로 교정 정보가 출력되도록 할 수 있다.

제1 장치(2000)가 위치센서부(2030)를 더 포함하는 경우, 제1 장치(2000)는 상기 제2 운동 상태 값을 서버(2200)로 전송하는 제3 통신부를 더 포함할 수 있다. 서버(2200)는 상기 제2 운동 상태 값을 데이터베이스에 누적하여 저장한다. 서버(2200)는 데이터베이스에 저장된 상기 제2 운동 상태 값에 기초한 통계 데이터를 제공한다. 상기 통계 데이터는 소정의 운동 구간에 대해서 상기 제2 운동 상태 값 각각에 대한 최대값, 최소값 및 평균값 등을 포함한다. 운동 분석이 필요한 사용자는 서버(2200)를 통해 상기 통계 데이터를 제공받아 자신의 운동 습관 개선 등 다양하게 활용할 수 있다. 운동 분석이 필요한 사용자는 건강 촉진을 위해 매일 산책 또는 조깅을 하는 일반인이나 신체 능력 향상을 위해 훈련하는 전문가 등이 있을 수 있다. 또한, 서버(2200)는 각각의 사용자별로 상기 제2 운동 상태 값을 저장하여, 사용자간 상기 제2 운동 상태 값을 관계적 및 통계적으로 분석한 빅 데이터 서비스를 제공한다.

제1 통신부(2070), 제2 통신부(2080) 및 제3 통신부는 블루투스, 와이파이 및 NFC를 포함하는 무선 통신 및 와이어링을 통한 유선 통신 중 적어도 하나로 구성되나, 다른 유무선 통신 기술이 이용될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 또한, 제1 통신부(2070), 제2 통신부(2080) 및 제3 통신부는 물리적으로 단일 인터페이스로 구성되거나, 복수의 인터페이스로 구성될 수 있다.

도 21은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 인식 제2 장치를 도시한다.

본 실시예에 따른 운동 인식 제2 장치(2100, 이하 제2 장치라 함)는 제1 통신부(2110), 프로세싱부(2150) 및 위치 센서부(2170)를 포함한다. 본 실시예에 따른 제2 장치(2100)는 컴퓨터, 모바일 단말 및 시계 등과 같은 다양한 형태의 장치일 수 있다.

제1 통신부(2110)는 3축 방향 가속도값 및 3축 방향 각속도값에 기초하여 생성된 제1 운동 상태 값을 제1 장치(2000)로부터 수신한다.

위치 센서부(2170)는 사용자 위치값을 측정한다. 위치센서부(2030)는 GPS 또는 초정밀 위성항법 기술 등에 기초하여 사용자의 위치값을 측정하나, 다른 기술을 이용할 수 있음은 당업자에게 자명하다.

프로세싱부(2150)는 상기 제1 운동 상태 값, 상기 사용자 위치값 및 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 값에 기초하여 제2 운동 상태 값을 생성한다. 상기 제2 운동 상태 값은 거리, 속도, 칼로리소모량, 고도, 보폭 중 적어도 하나이다. 상기 사용자 프로파일은 사용자의 키, 몸무게 등의 개인 정보를 포함한다.

한편, 본 실시예에 따른 프로세싱부(2150)는 선택적으로, 상기 제1 운동 상태 값 및 상기 제2 운동 상태 값 중 적어도 하나와 각각의 소정의 기준값을 비교하여 운동 자세 교정 정보를 추가로 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱부(2150)는 운동 속도별로 최적의 키-보폭 관계 데이터를 저장하고 있다가, 상기 제2 운동 상태 값 중 보폭에 기초하여 사용자의 키에 비해 보폭이 지나치게 넓거나 좁지는 않은지를 판단한다. 프로세싱부(2150)는 보폭이 최적 범위에서 벗어날 경우, 줄이거나 늘려야 할 보폭 교정량을 자세 교정 정보로 생성한다.

한편, 본 실시예에 따른 제2 장치(2100)는 출력부(2190)를 더 포함할 수 있다. 출력부(2190)는 상기 자세 교정 정보를 음향, 도해, 영상 및 진동 중 적어도 하나인, 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력한다. 예를 들어, 보폭 교정량이 산출되어 보폭을 줄여야 할 필요가 있을 경우, 스피커를 통해 "보폭을 줄이세요"와 같은 음성이 출력되도록 하거나, 경고음이 울리게 하여 사용자가 최적 보폭이 아님을 인지하고 보행 자세를 바꾸도록 유도할 수 있다.

한편, 본 실시예에 따른 제2 장치(2100)는 제2 통신부(2150)를 더 포함할 수 있다. 제2 통신부(2150)는 제2 운동 상태 값을 서버(2200)로 전송한다. 서버(2200)는 상기 제2 운동 상태 값을 데이터베이스에 누적하여 저장한다. 서버(2200)는 데이터베이스에 저장된 상기 제2 운동 상태 값에 기초한 통계 데이터를 제공한다. 상기 통계 데이터는 소정의 운동 구간에 대해서 상기 제2 운동 상태 값 각각에 대한 최대값, 최소값 및 평균값 등을 포함한다. 운동 분석이 필요한 사용자는 서버(2200)를 통해 상기 통계 데이터를 제공받아 자신의 운동 습관 개선 등 다양하게 활용할 수 있다. 또한, 서버(2200)는 각각의 사용자별로 상기 제2 운동 상태 값을 저장하여, 사용자간 상기 제2 운동 상태 값을 관계적 및 통계적으로 분석한 빅 데이터 서비스를 제공한다.

제1 통신부(2110) 및 제2 통신부(2130)는 블루투스, 와이파이 및 NFC를 포함하는 무선 통신 및 와이어링을 통한 유선 통신 중 적어도 하나로 구성되나, 다른 유무선 통신 기술이 이용될 수 있음은 당업자에게 자명하다. 또한, 제1 통신부(2110) 및 제2 통신부(2130)는 물리적으로 단일 인터페이스로 구성되거나, 복수의 인터페이스로 구성될 수 있다.

도 22는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 운동 인식 방법의 흐름도를 도시한다.

단계 2210에서, 제1 장치(2000)의 사용자 인터페이스부(2050)가 프로세싱부(2040)를 얼라이브 모드로 변경한다.

단계 2220에서, 제1 장치(2000)는 제1 통신부(2070)를 통해 제2 장치(2100)와 연결을 설정한다.

제2 장치(2100)와 연결이 설정된 경우, 단계 2230에서 제1 장치(2000)는 사용자 인터페이스부(2050) 또는 제2 장치(2100)로부터의 명령을 입력받는다.

단계 2240에서, 제1 장치(2000)는 상기 명령에 기초하여 가속도 센서부(2010) 및 각속도 센서부(2020)를 통해 3축 방향 가속도값 및 3축 방향 각속도값을 각각 측정한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 가속도 센서부(2010) 및 각속도 센서부(2020)는 선입선출(FIFO: First In First Out) 큐에 상기 3축 방향 가속도값 및 상기 3축 방향 각속도 값을 저장한다. 제1 장치(2000)는 선입선출 큐의 저장 공간이 소정의 임계치 미만인 경우 프로세싱부(2040)를 슬립 모드로 변경하고, 선입선출 큐의 저장 공간이 소정의 임계치 이상일 경우 프로세싱부(2040)를 얼라이브 모드로 변경함으로써, 저전력으로 장치를 구동할 수 있다.

단계 2250에서, 제1 장치(2000)는 상기 3축 방향 가속도값 및 상기 3축 방향 각속도값에 기초하여 제1 운동 상태 값을 생성한다. 상기 제1 운동 상태 값은 운동시간, 운동걸음수, 분당 보수, 보간, 보각, 머리각, 지면 지지시간, 공중 부유시간, 공중 부유시간 대비 지면 지지시간 비율, 최대 수직힘, 수직힘 부하율평균 수직힘 부하율, 최대 수직힘 부하율, 좌우 균형도, 좌우 균일도 중 적어도 하나이다.

단계 2260에서, 제1 장치(2000)는 상기 제1 운동 상태 값을 제2 장치(2100)에게 전송한다.

단계 2270에서, 제2 장치(2100)는 사용자 위치값을 측정한다.

단계 2280에서, 제2 장치(2100)는 상기 제1 운동 상태 값, 상기 사용자 위치값 및 사용자 프로파일 중 적어도 하나의 값에 기초하여 제2 운동 상태 값을 생성한다. 상기 제2 운동 상태 값은 거리, 속도, 칼로리소모량, 고도, 보폭 중 적어도 하나이다. 상기 사용자 프로파일은 사용자의 키, 몸무게 등의 개인 정보를 포함한다.

제2 장치(2100)는 선택적으로, 상기 제1 운동 상태 값 및 상기 제2 운동 상태 값 중 적어도 하나와 각각의 소정의 기준값을 비교하여 운동 자세 교정 정보를 추가로 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 장치(2100)는 운동 속도별로 최적의 키-보폭 관계 데이터를 저장하고 있다가, 상기 제2 운동 상태 값 중 보폭에 기초하여 사용자의 키에 비해 보폭이 지나치게 넓거나 좁지는 않은지를 판단한다. 제2 장치(2100)는 보폭이 최적 범위에서 벗어날 경우, 줄이거나 늘려야 할 보폭 교정량을 자세 교정 정보로 생성한다. 제2 장치(2100)는 상기 자세 교정 정보를 음향, 도해, 영상 및 진동 중 적어도 하나인, 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력한다. 예를 들어, 보폭 교정량이 산출되어 보폭을 줄여야 할 필요가 있을 경우, 스피커를 통해 "보폭을 줄이세요"와 같은 음성이 출력되도록 하거나, 경고음이 울리게 하여 사용자가 최적 보폭이 아님을 인지하고 보행 자세를 바꾸도록 유도할 수 있다.

단계 2290에서, 제2 장치(2100)는 상기 제2 운동 상태 값을 서버(2200)로 전송한다. 서버(2200)는 상기 제2 운동 상태 값을 데이터베이스에 누적하여 저장한다. 서버(2200)는 데이터베이스에 저장된 상기 제2 운동 상태 값에 기초한 통계 데이터를 제공한다. 상기 통계 데이터는 소정의 운동 구간에 대해서 상기 제2 운동 상태 값 각각에 대한 최대값, 최소값 및 평균값 등을 포함한다. 운동 분석이 필요한 사용자는 서버(2200)를 통해 상기 통계 데이터를 제공받아 자신의 운동 습관 개선 등 다양하게 활용할 수 있다. 또한, 서버(2200)는 각각의 사용자별로 상기 제2 운동 상태 값을 저장하여, 사용자간 상기 제2 운동 상태 값을 관계적 및 통계적으로 분석한 빅 데이터 서비스를 제공한다.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예가 상세히 기술되었지만, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않고, 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

예를 들어, 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 장치는 도시된 바와 같은 장치 각각의 유닛들에 커플링된 버스, 상기 버스에 커플링된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 명령, 수신된 메시지 또는 생성된 메시지를 저장하기 위해 상기 버스에 커플링되고, 전술한 바와 같은 명령들을 수행하기 위한 적어도 하나의 프로세서에 커플링된 메모리를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 시스템은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 상기 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

Claims

상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 가속도값을 측정하며, 적어도 사용자의 머리에 부착되는 가속도 센서부;
상기 3축 방향 가속도값에 기초하여 제1 운동 상태 값을 생성하는 프로세싱부; 및
상기 프로세싱부의 슬립 모드 또는 얼라이브 모드를 제어하는 사용자 인터페이스부를 포함하며,
상기 3축 방향 가속도 값은 상하 방향 가속도(a_z), 전후 방향 가속도(ay) 및 좌우 방향 가속도(a_x)를 포함하며, 상기 프로세싱부는 적어도 상기 상하 방향 가속도(a_z) 및 중력 가속도(g)의 합과 상기 좌우 방향 가속도(a_x)의 비율에 기초하여 압력 중심 방향을 연산하고, 상기 압력 중심 방향에 기초하여 상기 제1 운동 상태 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 제1 장치.
제 1항에 있어서,
상기 제1 장치는 안경 형태로 이루어지는,
제1 장치.
제 1항에 있어서,
상기 제1 운동 상태 값을 제2 장치에게 전송하는 제1 통신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 제1 장치.
제1항에 있어서,
상기 압력 중심 경로는 상기 3축 방향 가속도 값에 기초하여 산출된 사용자의 질량 중심 위치에서 가속도 벡터 방향으로 지면에 프로젝션하여 도출되는,
제1 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세싱부는 상기 압력 중심 경로 및 상기 3축 방향 가속도 값에 기초하여 보간, 보폭, 보각 및 좌우 비대칭 중 적어도 하나를 포함하는 자세 정보를 도출하는,
제1 장치.
제5항에 있어서,
상기 프로세싱부는 상기 3축 방향 가속도 값 중 상하 방향 가속도 및 좌우 방향 가속도에 기초하여 상하 방향 및 좌우 방향으로 주기적으로 흔들리는 정도를 도출하고 흔들리는 정도에 따라 보행 또는 주행으로 판단하는,
제1 장치.
제6항에 있어서,
상기 프로세싱부는 상하 방향 및 좌우 방향으로 어느 수준 이상으로 크게 나타나는지를 아래의 수학식 1을 통하여 판단하는 제1 장치.
(수학식 1)
M_z,p / M_z,other> c_z and M_x,p/ M_x,other > c_x
(여기에서,
a_z : 상하 방향 가속도,
f_p : 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
M_z,p: 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서 f_p를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 상하 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
M_z,other: 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서 상기 상하 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
c_z : 미리 결정된 상하 방향 기준 역치,
a_x : 좌우 방향 가속도,
M_x,p : 좌우 방향 가속도 a_x의 푸리에 변환 결과에서 f_p/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
M_x,other: 좌우 방향 가속도 a_x의 푸리에 변환 결과에서 상기 좌우 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
c_x : 미리 결정된 좌우 방향 기준 역치)
상하, 좌우 및 전후를 포함하는 3축 방향 가속도값을 측정하며, 적어도 사용자의 머리에 부착되는 가속도 센서부;
상기 3축 방향 가속도값에 기초하여 제1 운동 상태 값을 생성하는 프로세싱부; 및
상기 프로세싱부의 슬립 모드 또는 얼라이브 모드를 제어하는 사용자 인터페이스부를 포함하며,
상기 3축 방향 가속도 값은 상하 방향 가속도(a_z), 전후 방향 가속도(ay) 및 좌우 방향 가속도(a_x)를 포함하며, 상기 프로세싱부는 적어도 상기 상하 방향 가속도(a_z) 및 중력 가속도(g)의 합과 상기 좌우 방향 가속도(a_x)의 비율에 기초하여 압력 중심 방향을 연산하고, 상기 압력 중심 방향에 기초하여 상기 제1 운동 상태 값을 생성하는 것을 특징으로 하는 이어폰.
제8항에 있어서,
상기 제1 운동 상태 값을 제2 장치에게 전송하는 제1 통신부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이어폰.
제8항에 있어서,
상기 압력 중심 경로는 상기 3축 방향 가속도 값에 기초하여 산출된 사용자의 질량 중심 위치에서 가속도 벡터 방향으로 지면에 프로젝션하여 도출되는,
이어폰.
제8항에 있어서,
상기 프로세싱부는 상기 압력 중심 경로 및 상기 3축 방향 가속도 값에 기초하여 보간, 보폭, 보각 및 좌우 비대칭 중 적어도 하나를 포함하는 자세 정보를 도출하는,
이어폰.
제11항에 있어서,
상기 프로세싱부는 상기 3축 방향 가속도 값 중 상하 방향 가속도 및 좌우 방향 가속도에 기초하여 상하 방향 및 좌우 방향으로 주기적으로 흔들리는 정도를 도출하고 흔들리는 정도에 따라 보행 또는 주행으로 판단하는,
이어폰.
제12항에 있어서,
상기 프로세싱부는 상하 방향 및 좌우 방향으로 어느 수준 이상으로 크게 나타나는지를 아래의 수학식 1을 통하여 판단하는 이어폰.
(수학식 1)
M_z,p / M_z,other> c_z and M_x,p/ M_x,other > c_x
(여기에서,
a_z : 상하 방향 가속도,
f_p : 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서의 최대 크기를 갖는 주파수,
M_z,p: 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서 f_p를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 상하 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
M_z,other: 상하 방향 가속도 a_z의 푸리에 변환 결과에서 상기 상하 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
c_z : 미리 결정된 상하 방향 기준 역치,
a_x : 좌우 방향 가속도,
M_x,p : 좌우 방향 가속도 a_x의 푸리에 변환 결과에서 f_p/2를 중심 주파수로 하며 1Hz 미만의 대역폭을 갖는 좌우 방향 기준 밴드에 속하는 주파수 성분의 에너지 총합,
M_x,other: 좌우 방향 가속도 a_x의 푸리에 변환 결과에서 상기 좌우 방향 기준 밴드를 제외한 나머지 주파수 성분의 에너지 총합,
c_x : 미리 결정된 좌우 방향 기준 역치)