KR20200058908A

KR20200058908A - Motion Analysis Method for Fitness Posture Correction

Info

Publication number: KR20200058908A
Application number: KR1020180143605A
Authority: KR
Inventors: 송재종; 양창모; 판티란
Original assignee: 전자부품연구원
Priority date: 2018-11-20
Filing date: 2018-11-20
Publication date: 2020-05-28
Also published as: KR102123743B1

Abstract

An exercise posture analysis method, an exercise posture analysis device, and a recording medium are provided. The exercise posture analysis method receives a measurement signal from a fiber sensor, extracts an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, from the received measurement signal, and makes it possible to analyze the user′s exercise posture using the extracted effective area signal, thereby more accurately analyzing the user′s exercise posture and correcting a wrong exercise posture.

Description

Motion Analysis Method for Fitness Posture Correction

본 발명은 운동자세 분석방법, 기록매체 및 분석장치에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 섬유센서를 이용하여 운동자세의 정확도를 분석하는 운동자세 분석방법, 기록매체 및 분석장치에 관한 것이다. The present invention relates to an athletic posture analysis method, a recording medium and an analysis device, and more particularly, to an athletic posture analysis method, a recording medium and an analysis device for analyzing the accuracy of an athletic posture using a fiber sensor.

이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시 예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The contents described in this section merely provide background information for the present embodiment, and do not constitute a prior art.

종래의 운동자세 교정방법은 3차원 모션센서를 활용해서 교정하는 방법이었다. 3차원 모션 캡쳐를 위하여 다수의 모션센서를 활용해야 했고, 다수의 센서에서 발생하는 대량의 데이터를 처리하기 위하여 센서모듈에 우수한 성능의 프로세서가 요구되었다. 이처럼 3차원 모션센서를 활용하여 운동자세를 교정하는 방법은 다수의 3차원 모션센서가 요구되기 때문에 모듈 가격이 상승하고 복잡한 시스템이 필요한 문제가 있다. 이에 따라 3차원 모션센서가 아닌 다른 센서를 활용하여 좀 더 간편하고 정확한 사용자의 운동자세 교정방법을 제공하기 위한 방안의 모색이 요청된다. The conventional method of correcting the movement posture was a method of correcting using a 3D motion sensor. It was necessary to utilize multiple motion sensors for 3D motion capture, and a high-performance processor was required in the sensor module to process large amounts of data generated by multiple sensors. As described above, a method of correcting the movement posture by using a 3D motion sensor requires a number of 3D motion sensors, which increases the module price and requires a complicated system. Accordingly, it is required to seek a method for providing a more convenient and accurate method for correcting the movement posture of the user by using a sensor other than the 3D motion sensor.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 섬유센서로부터 측정신호를 입력받고, 입력받은 측정신호에서 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출하며, 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동자세를 분석하는 운동자세 분석방법, 기록매체 및 분석장치를 제공함에 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to receive a measurement signal from a fiber sensor and extract an effective area signal, which is a signal measured by a user during exercise, from the received measurement signal. It is to provide a movement attitude analysis method, a recording medium, and an analysis device for analyzing a user's movement attitude using the extracted effective area signal.

본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved in the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description. Will be able to.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 장치를 이용한 운동자세 분석 방법은, 섬유센서로부터 측정신호를 입력받는 단계; 입력받은 측정신호에서 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출하는 단계; 및 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동자세를 분석하는 단계;를 포함한다.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, a method for analyzing a movement posture using a movement attitude analysis apparatus comprises: receiving a measurement signal from a fiber sensor; Extracting an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, from the received measurement signal; And analyzing the user's movement posture using the extracted effective area signal.

그리고, 섬유센서는 복수 개이고, 유효영역신호를 추출하는 단계는, 섬유센서 각각으로부터 입력된 측정신호의 각 평균에너지를 특정 임계값과 비교함으로써, 복수의 섬유센서 중 사용자의 운동을 감지하는 섬유센서를 선택하고, 선택된 섬유센서로부터 입력받은 측정신호에서 유효영역신호를 추출할 수도 있다.And, there are a plurality of fiber sensors, the step of extracting the effective area signal, by comparing each average energy of the measurement signal input from each of the fiber sensor with a specific threshold, a fiber sensor that detects the user's movement among the plurality of fiber sensors By selecting, it is also possible to extract the effective area signal from the measurement signal received from the selected fiber sensor.

또한, 유효영역신호를 추출하는 단계는, 입력받은 측정신호에서 시간에 따른 측정신호 변화율의 유효피크(Peak)와 평균주기를 이용하여 유효영역신호를 추출할 수도 있다.In addition, in the step of extracting the effective area signal, the effective area signal may be extracted by using the effective peak and average period of the rate of change of the measured signal over time from the received measurement signal.

그리고, 유효영역신호를 추출하는 단계는, 시간에 따른 측정신호 변화율 그래프에서 전체 피크 간격의 특정 범위 내에 해당되는 피크 간격의 평균을 구한 평균주기와 전체 피크들 중에서 평균주기를 가지는 피크인 유효피크를 선택하는 단계; 및 첫번째 유효피크의 시점부터 마지막 유효피크의 시점에서 평균주기가 지났을 때까지의 구간을 유효영역신호로 추출하는 단계;를 포함할 수도 있다.Then, the step of extracting the effective area signal is an average period obtained by averaging a peak interval corresponding to a specific range of all peak intervals in a graph of a change rate of a measured signal over time and an effective peak that is a peak having an average period among all peaks. Selecting; And extracting a section from the time of the first effective peak to the time when the average period has passed from the time of the last effective peak as an effective area signal.

또한, 운동자세를 분석하는 단계는, 추출된 유효영역신호를 대표함수(Fitting Curve)를 이용하여 운동시 관절의 굽힘 각도로 변환하는 단계; 변환된 관절의 굽힘 각도를 이용하여 사용자의 운동자세 특징값을 산출하는 단계; 및 추출된 사용자의 운동자세 특징값을 기준값(Reference)과 비교하여 운동자세의 정확도를 판단하는 단계;를 포함할 수도 있다.In addition, the step of analyzing the movement posture, the step of converting the extracted effective area signal to the bending angle of the joint during exercise using a fitting function (Fitting Curve); Calculating a feature value of the user's movement posture using the bending angle of the converted joint; And comparing the extracted feature value of the user's exercise posture with a reference value to determine the accuracy of the exercise posture.

그리고, 운동시 관절의 굽힘 각도로 변환하는 단계는, 추출된 유효영역신호에서 한 주기의 신호를 피크 기준으로 상승 부분 및 하강 부분으로 분리하는 단계; 각 상승 부분 및 하강 부분에 대한 대표함수를 구하는 단계; 및 대표함수를 이용하여 운동시 관절의 굽힘 각도로 변환하는 단계;를 포함할 수도 있다.And, the step of converting the bending angle of the joint during exercise includes separating a signal of one cycle from the extracted effective area signal into a rising part and a falling part based on a peak; Obtaining a representative function for each rising portion and falling portion; And converting to a bending angle of the joint during exercise using a representative function.

또한, 사용자의 운동자세 특징값을 추출하는 단계는, 변환된 관절의 굽힘 각도 그래프에서 한 주기의 신호를 피크 기준으로 상승 부분 및 하강 부분으로 분리하는 단계; 및 분리된 부분의 그래프 아래쪽 넓이, 관절의 굽힘 각도의 최대값 및 최소값을 운동자세 특징값으로 산출하는 단계;를 포함할 수도 있다.In addition, the step of extracting the user's movement posture feature value may include: separating a signal of one cycle into a rising portion and a falling portion based on a peak in a bending angle graph of the converted joint; And calculating the maximum and minimum values of the lower area of the graph of the separated portion and the bending angle of the joint as a feature value of the movement posture.

그리고, 운동자세의 정확도를 판단하는 단계는, 추출된 사용자의 관절의 굽힘 각도 그래프에서 분리된 부분의 그래프 아래쪽 넓이, 관절의 굽힘 각도의 최대값 및 최소값을 기준값(Reference)과 비교하여 운동자세의 정확도를 판단할 수도 있다.And, the step of determining the accuracy of the movement posture is compared with the reference value (Reference) by comparing the maximum and minimum values of the bending area of the joint and the area under the graph of the separated portion of the extracted user's joint bending angle graph. Accuracy can also be judged.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 섬유센서로부터 측정신호를 입력받는 단계; 입력받은 측정신호에서 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출하는 단계; 및 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동자세를 분석하는 단계;를 포함하는 운동자세 분석 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 포함한다.On the other hand, according to an embodiment of the present invention, the computer-readable recording medium comprises receiving a measurement signal from a fiber sensor; Extracting an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, from the received measurement signal; And analyzing a user's workout posture using the extracted effective area signal.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석장치는 섬유센서로부터 측정신호를 입력받는 입력부; 입력받은 측정신호에서 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출하고, 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동자세를 분석하는 제어부;를 포함한다.On the other hand, according to an embodiment of the present invention, the exercise attitude analysis apparatus includes an input unit that receives a measurement signal from a fiber sensor; It includes a control unit for extracting the effective area signal, which is a signal measured by the user during exercise, from the input measurement signal, and analyzing the user's movement posture using the extracted effective area signal.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 장치를 이용한 운동자세 분석 방법은, 섬유센서로부터 측정신호를 입력받는 단계; 입력받은 측정신호에서 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출하는 단계; 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동자세를 분석하는 단계; 및 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동 빠르기를 산출하는 단계;를 포함한다.On the other hand, according to an embodiment of the present invention, a method for analyzing a movement posture using a movement attitude analysis apparatus comprises: receiving a measurement signal from a fiber sensor; Extracting an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, from the received measurement signal; Analyzing a user's movement posture using the extracted effective area signal; And calculating an exercise speed of the user using the extracted effective area signal.

본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 섬유센서로부터 측정신호를 입력받고, 입력받은 측정신호에서 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출하며, 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동자세를 분석하는 운동자세 분석방법, 기록매체 및 분석장치를 제공할 수 있게 되어, 사용자의 운동자세를 분석하고 교정할 수 있게 되며, 이에 따라 피트니스 혹은 웨이트 트레이닝 시 실시간으로 운동 자세를 분석하고 피드백을 제공할 수 있기 때문에 잘못된 자세로 운동을 지속함으로써 발생하는 부상을 방지하고 운동의 효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 다양한 신체 활동의 정확한 트래킹으로 개인의 맞춤형 운동 서비스를 제공할 수 있게 된다.According to various embodiments of the present invention, a measurement signal is input from a fiber sensor, an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, is extracted from the received measurement signal, and the user's movement posture is extracted using the extracted effective area signal. It is possible to provide an exercise posture analysis method, a recording medium and an analysis device to analyze the user's exercise posture and to be calibrated, thereby analyzing exercise posture and providing feedback in real time during fitness or weight training Since it can do so, it is possible to prevent injuries caused by continuing to exercise in the wrong posture and increase the efficiency of exercise, as well as provide personalized exercise service with accurate tracking of various physical activities.

본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에 서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned may be clearly understood by those skilled in the art from the following description. will be.

본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시 예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 장치의 구성을 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 방법에 의해 사용자의 운동자세의 정확도를 판단하는 전체적인 과정을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 입력부를 통해 전달받은 측정신호를 제어부에서 전처리 하기 전과 전처리 한 후의 측정신호를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 장치에서 측정부의 섬유센서가 복수 개인 경우 사용자의 운동을 감지하는 센서를 선택하는 과정을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 도 4의 암 컬 운동을 측정한 측정신호 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 섬유센서로부터 입력받은 측정신호에서 추출하고자 하는 유효영역신호를 나타낸 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부가 입력부로부터 입력받은 측정신호에서 유효영역신호를 추출하는 과정을 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른, 섬유센서로부터 입력된 측정신호를 시간에 따른 변화율의 그래프로 변형하고 피크를 추출한 것과 평균주기를 구한 후에 다시 유효피크를 추출한 것을 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른, 측정신호에서 유효영역신호를 추출한 후의 그래프를 나타낸 도면,
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른, 추출된 유효영역신호를 이용하여 운동시 관절의 굽힘 각도를 추정하는 과정을 도시한 도면,
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른, 추출된 유효영역신호에서 한 주기의 신호를 피크 기준으로 상승 부분 및 하강 부분으로 분리하고 각 부분에 대한 대표함수를 구하는 과정을 도시한 도면,
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른, 유효영역신호의 그래프와 관절의 굽힘 각도로 변환한 그래프,
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른, 유효영역신호를 관절의 굽힘 각도로 변환한 후 사용자의 운동자세 특징값을 추출하는 과정을 도시한 도면,
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른, 관절의 굽힘 각도 그래프에서 분리된 부분의 아래쪽 넓이, 관절의 굽힘 각도의 최대값 및 최소값은 사용자의 운동자세의 특징값으로서 기준값과 비교하여 운동자세의 정확도를 판단하는 과정을 도시한 도면이다.Included as part of the detailed description to aid understanding of the present invention, the accompanying drawings provide embodiments of the present invention and describe the technical features of the present invention together with the detailed description.
1 is a view showing the configuration of a movement posture analysis device according to an embodiment of the present invention,
Figure 2 is a view showing the overall process of determining the accuracy of the user's workout posture by the workout posture analysis method according to an embodiment of the present invention,
3 is a view showing a measurement signal after pre-processing and pre-processing a measurement signal received through an input unit according to an embodiment of the present invention,
4 is a diagram illustrating a process of selecting a sensor that detects a user's motion when there are multiple fiber sensors in the exercise posture analyzing apparatus according to an embodiment of the present invention;
5 is a measurement signal diagram measuring the arm curl motion of FIG. 4 according to an embodiment of the present invention;
6 is a view showing an effective area signal to be extracted from a measurement signal input from a fiber sensor according to an embodiment of the present invention;
7 is a diagram illustrating a process in which the control unit extracts an effective area signal from a measurement signal received from an input unit according to an embodiment of the present invention;
FIG. 8 is a diagram showing that the measurement signal input from the fiber sensor is transformed into a graph of the rate of change over time according to an embodiment of the present invention, the peak is extracted and the effective peak is extracted again after obtaining an average period;
9 is a view showing a graph after extracting an effective area signal from a measurement signal according to an embodiment of the present invention;
10 is a diagram illustrating a process of estimating a bending angle of a joint during exercise using the extracted effective area signal, according to an embodiment of the present invention;
11 is a diagram illustrating a process of separating a signal of one cycle from an extracted effective area signal into a rising part and a falling part based on a peak, and obtaining a representative function for each part, according to an embodiment of the present invention,
12 is a graph of an effective area signal and a graph converted to a bending angle of a joint, according to an embodiment of the present invention,
13 is a diagram illustrating a process of extracting a user's movement posture characteristic value after converting an effective area signal into a bending angle of a joint according to an embodiment of the present invention;
14 is, according to an embodiment of the present invention, the maximum area and the minimum value of the bending area of the part separated from the bending angle graph of the joint are the characteristic values of the user's movement posture and compared with the reference value. It is a diagram showing the process of determining the accuracy.

본 발명의 과제 해결 수단의 특징 및 이점을 보다 명확히 하기 위하여, 첨부된 도면에 도시된 본 발명의 특정 실시 예를 참조하여 본 발명을 더 상세하게 설명한다.In order to clarify the features and advantages of the problem solving means of the present invention, the present invention will be described in more detail with reference to specific embodiments of the present invention shown in the accompanying drawings.

다만, 하기의 설명 및 첨부된 도면에서 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 공지기능 또는 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, 도면 전체에 걸쳐 동일한 구성 요소들은 가능한 한 동일한 도면 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다.However, in the following description and accompanying drawings, detailed descriptions of well-known functions or configurations that may obscure the subject matter of the present invention are omitted. In addition, it should be noted that the same components throughout the drawings are denoted by the same reference numerals as much as possible.

이하의 설명 및 도면에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위한 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms and words used in the following description and drawings should not be interpreted as being limited to ordinary or dictionary meanings, and the inventor may appropriately define the concept of terms for explaining his or her invention in the best way. Based on the principle that it should be interpreted as meanings and concepts consistent with the technical spirit of the present invention.

따라서 본 명세서에 기재된 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the configuration shown in the embodiments and drawings described in this specification is only one of the most preferred embodiments of the present invention, and does not represent all of the technical spirit of the present invention. It should be understood that there may be equivalents and variations.

또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용하는 것으로, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 뿐, 상기 구성요소들을 한정하기 위해 사용되지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. In addition, terms including ordinal numbers such as first and second are used to describe various components, and are used only to distinguish one component from other components, and to limit the components It is not used. For example, the second component may be referred to as a first component without departing from the scope of the present invention, and similarly, the first component may also be referred to as a second component.

더하여, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급할 경우, 이는 논리적 또는 물리적으로 연결되거나, 접속될 수 있음을의미한다.In addition, when referring to a component being "connected" or "connected" to another component, it means that it can be connected or connected logically or physically.

다시 말해, 구성요소가 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속되어 있을 수 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있으며, 간접적으로 연결되거나 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In other words, although the component may be directly connected or connected to other components, it should be understood that other components may exist in the middle and may be connected or connected indirectly.

또한, 본 명세서에서 기술되는 "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In addition, terms such as "comprises" or "have" described herein are intended to designate the existence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, or one or more thereof. It should be understood that the above other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof are not excluded in advance.

또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In addition, terms such as “… unit”, “… group”, and “module” described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software. have.

또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.In addition, "a (a or an)", "one (one)", "the (the)" and analogs are different in the context of describing the present invention (especially in the context of the following claims) as otherwise indicated herein. It can be used in a sense that includes both singular and plural, unless otherwise explicitly contradicted by context.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다. Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 장치(100)의 구성을 도시한 도면이다. 도 1의 운동자세 분석 장치(100)는 섬유센서로부터 측정된 측정신호를 이용하여 운동자세 분석 기능을 수행하게 된다. 1 is a view showing the configuration of the exercise attitude analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The exercise attitude analysis apparatus 100 of FIG. 1 performs an exercise attitude analysis function using a measurement signal measured from a fiber sensor.

도 1에 도시된 바와 같이, 운동자세 분석 장치(100)는 측정부(110), 입력부(120), 및 제어부(130)를 포함한다. As shown in FIG. 1, the exercise attitude analysis apparatus 100 includes a measurement unit 110, an input unit 120, and a control unit 130.

측정부(110)는 사용자의 관절 부위에 착용되어 관절의 굽힘 각도를 얻기 위해 사용되는 신호를 측정하는 한 개 또는 복수 개의 섬유센서를 포함하고, 측정된 신호를 유선 또는 무선 통신을 통해 입력부(120)로 전달한다. 사용자는 섬유센서가 함께 직조된 토시, 밴드를 관절 부위에 착용하거나 섬유센서가 포함된 패치를 관절 부위에 부착할 수 있다. 본 실시예에서, 섬유센서는 스트레인 센서로 구현될 수 있으며, 이외에도 다양한 섬유 형태의 센서로 구현될 수 있음은 물론이다. 사용자의 팔꿈치, 무릎, 발목 등 신체의 관절 부위에서 운동으로 인해 관절의 각도가 변화하면 스트레인 센서를 구성하는 섬유의 길이나 굵기가 변화하게 되고, 이 길이나 굵기의 변화는 스트레인 센서의 저항값을 변화시킨다. 측정부(110)는 이 저항에 걸리는 전압값을 측정하여 그 측정신호를 입력부(120)로 전달한다. 사용자는 신체 관절 부위의 전부 또는 일부를 선택하여 섬유센서를 다수 착용할 수 있음은 물론이다. The measurement unit 110 includes one or a plurality of fiber sensors that are worn on a user's joint site to measure a signal used to obtain a bending angle of a joint, and the measured signal is input to the input unit 120 through wired or wireless communication. ). The user can wear a toshi, a band woven with a fiber sensor on the joint, or attach a patch containing the fiber sensor to the joint. In this embodiment, the fiber sensor may be implemented as a strain sensor, as well as a variety of fiber types of sensors. When the angle of the joint changes due to movement in the joint area of the user's elbow, knee, ankle, etc., the length or thickness of the fibers constituting the strain sensor changes, and this change in length or thickness changes the resistance value of the strain sensor. Changes. The measurement unit 110 measures the voltage value applied to the resistance and transmits the measurement signal to the input unit 120. Of course, the user can select all or part of the body joints and wear a plurality of fiber sensors.

입력부(120)는 측정부(110)로부터 측정신호를 입력받는다. 입력부(120)는 유선 또는 무선 통신을 통해 섬유센서의 측정신호를 입력 받으며, 예를 들어 무선 통신의 경우 와이파이나 블루투스가 이용될 수도 있다. 그리고, 입력부(120)는 입력된 측정신호를 제어부(130)로 전달한다.The input unit 120 receives a measurement signal from the measurement unit 110. The input unit 120 receives a measurement signal of a fiber sensor through wired or wireless communication, for example, in the case of wireless communication, Wi-Fi or Bluetooth may be used. Then, the input unit 120 transmits the input measurement signal to the control unit 130.

제어부(130)는 운동자세 분석 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(130)는 측정부(110)의 섬유센서에서 측정된 측정신호를 입력부(120)를 통해 전달받아 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출하고, 추출된 유효영역신호를 이용하여 사용자의 운동시 관절의 굽힘 각도를 추정하여 사용자의 운동자세 특징값을 산출해 낸 다음, 이 특징값을 기준값과 비교하여 운동자세의 정확도가 어느 정도인지 판단할 수 있다. 또한, 제어부(130)는 사용자의 운동자세 특징값을 산출하여 기준값과의 차이가 특정 범위 이내에 있으면 정확한 운동자세로 판단하고 특정 범위를 벗어나면 부정확한 운동자세로 판단하는 것으로 최종 결정할 수 있도록 구현할 수 있음은 물론이다. 여기서 기준값은 운동 전문가가 운동자세 분석 장치(100)를 이용하여 운동자세 분석 방법에 의해 얻은 운동자세 특징값을 말한다.The controller 130 controls the overall operation of the exercise attitude analysis device 100. The control unit 130 receives the measurement signal measured by the fiber sensor of the measurement unit 110 through the input unit 120, extracts the effective area signal, which is a signal measured by the user during exercise, and uses the extracted effective area signal After calculating the user's exercise posture feature value by estimating the bending angle of the joint during the user's exercise, the user can determine how accurate the exercise posture is by comparing the feature value with a reference value. In addition, the control unit 130 may be implemented to calculate the feature value of the user's athletic posture and determine that the difference from the reference value is within a certain range to be an accurate workout attitude, and to determine that it is an inaccurate workout attitude outside the specified range. Yes, of course. Here, the reference value refers to a feature value of an exercise attitude obtained by an exercise attitude analysis method by an exercise expert using the exercise attitude analysis apparatus 100.

한편, 도 1에 기재된 운동자세 분석 장치(100)는 그 자체로 물리적으로 독립된 장치로 구현될 수 있을 뿐만 아니라, 어떤 장치나 시스템의 일부로 포함되어 있는 형태로 구현될 수도 있으며, 스마트폰이나 컴퓨터나 서버 등에 설치된 프로그램 또는 프레임워크 또는 애플리케이션 등의 소프트웨어 형태로 구현될 수도 있음은 물론이다. 또한, 운동자세 분석 장치(100)의 각 구성요소는 물리적 구성요소로 구현될 수도 있고 소프트웨어의 기능 형태의 구성요소로 구현될 수도 있다. On the other hand, the movement attitude analysis apparatus 100 described in FIG. 1 may be implemented as a physically independent device itself, or may be implemented in a form included as a part of a device or a system. Of course, it may be implemented in a software form such as a program or a framework or application installed on a server. In addition, each component of the movement attitude analysis apparatus 100 may be implemented as a physical component or may be implemented as a component in a functional form of software.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 방법에 의해 사용자의 운동자세의 정확도를 판단하는 전체적인 과정을 도시한 도면이다.2 is a view showing an overall process of determining the accuracy of a user's workout posture by a workout posture analysis method according to an embodiment of the present invention.

운동자세 분석 장치(100)의 측정부(110)에서 섬유센서는 사용자의 관절 부위에 착용되어 관절의 굽힘 각도를 얻기 위해 관절의 굽어진 정도를 측정한다. 측정된 신호는 유선 또는 무선 통신을 통해 입력부(120)로 전달된다. 무선 통신의 경우 와이파이나 블루투스가 이용될 수도 있다. 입력부(120)는 입력된 측정신호를 제어부(130)로 전달한다(S200).In the measurement unit 110 of the movement posture analysis apparatus 100, the fiber sensor is worn on the user's joint area to measure the degree of bending of the joint to obtain a bending angle of the joint. The measured signal is transmitted to the input unit 120 through wired or wireless communication. In the case of wireless communication, Wi-Fi or Bluetooth may be used. The input unit 120 transmits the input measurement signal to the control unit 130 (S200).

제어부(130)는 입력부(120)를 통해 전달받은 측정신호에서 사용자가 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 추출한다(S300). 측정신호에는 사용자가 운동하는 시간에 측정된 신호와 운동하지 않는 시간에 측정된 신호가 함께 포함되어 있으므로, 제어부(130)는 사용자의 운동자세를 분석하기 위해서 전체 측정신호에서 실제로 운동하는 시간에만 측정된 신호를 추출해야 한다. 추출된 유효영역신호에서 사용자의 운동시 관절의 굽힘 각도를 추정하고 이 굽힘 각도를 이용하여 운동자세의 특징값을 산출한다. 운동자세의 특징값은 관절의 굽힘 각도 그래프의 아래쪽 면적, 굽힘 각도의 최대값 및 최소값으로 한다. 이렇게 산출된 운동자세의 특징값을 기준값(Reference)과 비교하여 운동자세의 정확도를 판단할 수 있다(S400). 또한, 사용자의 운동자세 특징값과 기준값과의 차이가 특정 범위 이내에 있으면 정확한 운동자세로 판단하고 특정 범위를 벗어나면 부정확한 운동자세로 판단하는 것으로 최종 결정할 수 있도록 구현할 수도 있다. 여기서 기준값은 운동 전문가가 운동자세 분석 장치(100)를 이용하여 운동자세 분석 방법에 의해 얻은 운동자세 특징값을 말한다. The controller 130 extracts the effective area signal, which is a signal measured when the user exercises, from the measurement signal received through the input unit 120 (S300). Since the measurement signal includes a signal measured at a time when the user is exercising and a signal measured at a time when the user is not exercising, the control unit 130 measures only the actual exercise time in the entire measurement signal in order to analyze the user's exercise posture. The extracted signal must be extracted. From the extracted effective area signal, the bending angle of the joint is estimated during the user's exercise, and the characteristic value of the movement posture is calculated using the bending angle. The characteristic values of the movement posture are the lower area of the graph of the bending angle of the joint, and the maximum and minimum values of the bending angle. The accuracy of the exercise posture may be determined by comparing the feature value of the calculated exercise posture with the reference value (S400). In addition, if the difference between the user's athletic posture feature value and the reference value is within a certain range, it can be implemented so that the final determination can be made by judging by an accurate workout posture and by determining an incorrect workout posture outside the specific range. Here, the reference value refers to a feature value of an exercise attitude obtained by an exercise attitude analysis method by an exercise expert using the exercise attitude analysis apparatus 100.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 입력부(120)를 통해 전달받은 측정신호를 제어부(130)에서 전처리 하기 전(301)과 전처리 한 후(302)의 측정신호를 도시한 도면이다. 제어부(130)에서는 유효영역신호를 추출하기 전에, 입력된 측정신호에 대해 DC성분(DC-offset) 및 노이즈(Noise)를 제거하기 위한 전처리 과정을 수행할 수 있다. 섬유센서는 특성상 저주파에서 드리프트(Drift)현상이 발생하므로, 이를 제거하기 위해 0.03Hz 이하의 신호는 제거할 필요가 있다. 또한, 피트니스 운동은 일정한 주기를 가지고 주파수가 5Hz보다 작은 신호에 해당되는 특징이 있다. 따라서, 제어부(130)는 0.03~5Hz 통과영역을 가지는 대역통과필터(Band Pass Filter)를 이용하여 측정신호를 전처리할 수도 있다. 다만, 이는 사용되는 센서의 종류와 피트니스 운동의 종류에 따라 다른 통과대역을 가지는 대역통과필터를 사용할 수 있음은 물론이다. FIG. 3 is a diagram illustrating measurement signals before (301) and after (302) pre-processing the measurement signal received through the input unit (120) according to an embodiment of the present invention. Before extracting the effective area signal, the controller 130 may perform a pre-processing process to remove DC components (DC-offset) and noise (Noise) from the input measurement signal. Due to the characteristics of the fiber sensor, drift occurs at a low frequency, so it is necessary to remove signals below 0.03 Hz to remove them. In addition, fitness exercise has a characteristic that corresponds to a signal having a constant period and a frequency less than 5 Hz. Accordingly, the control unit 130 may preprocess the measurement signal using a band pass filter having a pass region of 0.03 to 5 Hz. However, of course, a band pass filter having a different pass band may be used depending on the type of sensor used and the type of fitness exercise.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 운동자세 분석 장치(100)에서 측정부(110)의 섬유센서가 복수 개인 경우 사용자의 운동을 감지하는 센서를 선택하는 과정을 도시한 도면이다. 도4의 좌측 그림(401)은 사용자가 좌측 및 우측 팔 관절에 그리고 좌측 및 우측 무릎 관절에 섬유센서(402L, 402R, 403L, 403R)를 착용하고 암 컬(Arm Curl) 운동을 하는 그림이다. 암 컬 운동의 특성상 사용자의 무릎 관절의 각도 변화는 없거나 매우 작을 것이고, 팔 관절의 각도 변화는 클 것이다. 따라서 암 컬 운동의 운동자세를 분석하기 위해서는 팔 관절 부분의 측정신호를 선택하는 과정이 필요하다. 제어부(130)는 섬유센서 각각으로부터 입력된 측정신호의 각 평균에너지를 산출하고(S404), 그 평균에너지를 특정 임계값과 비교(S405)하여 평균에너지가 특정 임계값보다 큰 경우에는 사용자의 운동을 감지하고 있는 섬유센서로 선택(S406)하며, 특정 임계값보다 작은 경우에는 사용자가 그 섬유센서가 착용된 관절 부위는 운동을 하고 있지 않은 것으로 판단할 수 있다. 여기에서, 특정 임계값은 사용자가 운동을 하고 있는 관절부분에 해당될 경우 인가되는 신호의 최소한의 평균에너지를 나타내는 것으로, 평균에너지가 해당 특정 임계값을 초과할 경우 제어부(130)는 해당 섬유센서가 착용된 관절부분을 운동중인 관절인 것으로 판단할 수 있다. 다음 단계로서 제어부(130)는 이렇게 선택된 섬유센서로부터 입력받은 측정신호에서 유효영역신호를 추출한다. 4 is a diagram illustrating a process of selecting a sensor that detects a user's motion when there are multiple fiber sensors of the measuring unit 110 in the exercise attitude analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The left figure 401 of FIG. 4 is a figure in which the user wears the fiber curlers 402L, 402R, 403L, and 403R on the left and right arm joints and the arm curl exercise. Due to the nature of the arm curl exercise, the angle change of the user's knee joint will be small or very small, and the angle change of the arm joint will be large. Therefore, in order to analyze the movement posture of the arm curl exercise, it is necessary to select the measurement signal of the arm joint. The control unit 130 calculates each average energy of the measurement signal input from each of the fiber sensors (S404), compares the average energy with a specific threshold (S405), and when the average energy is greater than a specific threshold, the user's motion It is selected as a fiber sensor that detects (S406), and if it is smaller than a specific threshold, the user may determine that the joint portion where the fiber sensor is worn is not exercising. Here, the specific threshold value indicates the minimum average energy of the signal applied when the user corresponds to the joint portion in which the exercise is performed. If the average energy exceeds the specific threshold value, the controller 130 controls the corresponding fiber sensor It can be determined that the worn joint is a joint in motion. As a next step, the controller 130 extracts an effective area signal from the measurement signal received from the selected fiber sensor.

도 5는 도 4의 암 컬 운동을 측정한 측정신호 도면으로서, 좌측 그래프(510)는 좌측 및 우측 팔 관절과 좌측 및 우측 무릎 관절에 착용된 섬유센서에서 측정된 모든 측정신호를 나타낸 그래프이고, 우측 그래프(520)는 좌측 및 우측 팔 관절에 착용된 섬유센서로부터의 측정신호만을 선택한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 제어부(130)는 좌측 그래프(510)와 같은 복수개의 섬유센서들에서 입력되는 신호들 중에, 우측 그래프(520)와 같이 운동중인 관절에 착용된 섬유센서들의 신호들만을 선택할 수 있게 된다.FIG. 5 is a measurement signal diagram measuring the arm curl motion of FIG. 4, and the left graph 510 is a graph showing all measurement signals measured by the fiber sensors worn on the left and right arm joints and the left and right knee joints, The right graph 520 is a diagram in which only measurement signals from the fiber sensors worn on the left and right arm joints are selected. As shown in FIG. 5, the control unit 130 among signals input from a plurality of fiber sensors, such as the left graph 510, only signals of the fiber sensors worn on the joint in motion, such as the right graph 520. Will be able to select.

도 6은 섬유센서로부터 입력받은 측정신호에서 추출하고자 하는 유효영역신호를 나타낸 도면이다. 도 6의 그래프에서 붉은색 사각형 안쪽 부분이 사용자가 실제 운동시 측정된 신호인 유효영역신호를 나타낸다. 이하 도 7과 도 8을 참조하여 제어부(130)가 입력부(120)로부터 입력받은 측정신호에서 시간에 따른 측정신호 변화율의 유효피크(Peak)와 평균주기를 이용하여 유효영역신호를 추출하는 방법을 설명한다. 6 is a view showing an effective area signal to be extracted from the measurement signal received from the fiber sensor. In the graph of FIG. 6, the inside portion of the red square represents the effective area signal, which is a signal measured when the user actually exercises. Hereinafter, with reference to FIGS. 7 and 8, the control unit 130 extracts an effective area signal using an effective peak and an average period of a change rate of a measurement signal over time from a measurement signal received from the input unit 120. Explain.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(130)가 입력부(120)로부터 입력받은 측정신호에서 유효영역신호를 추출하는 과정을 도시한 도면이다. 사용자가 실제로 운동을 시작하면 측정신호 그래프에서 경사가 큰 기울기가 나타나게 되는데 이러한 특성을 이용하여 유효영역신호의 시작점을 찾을 수 있다. 또한 피트니스 운동은 주기를 가지고 반복하는 특성이 있으므로 이러한 주기성을 이용하여 실제 운동의 종료점을 찾을 수 있다. 7 is a diagram illustrating a process in which the control unit 130 extracts an effective area signal from a measurement signal received from the input unit 120 according to an embodiment of the present invention. When the user actually starts to exercise, a slope with a large slope appears in the graph of the measurement signal. Using this characteristic, the starting point of the effective area signal can be found. In addition, since fitness exercise has a characteristic of repeating with a cycle, it is possible to find the end point of the actual exercise by using such a periodicity.

제어부(130)는 먼저 섬유센서로부터 입력된 측정신호를 시간에 따른 변화율의 그래프로 변형(S310)하고 이 그래프에서 피크(Peak) 전체를 추출한다(S320). 도 6의 그래프를 시간에 따른 변화율의 그래프로 변형하면 도 8의 좌측 그래프와 같게 나타나고, 총 7개의 피크(Peak)가 추출된 것을 알 수 있다. 그러나 도 6의 그래프를 보면 실제 운동 동작은 5회 반복한 것을 알 수 있다. 피크의 수도 동일하게 5개가 추출되어야 하지만 이처럼 다르게 추출된 것은 운동 동작 중 최고점에 도달했을 때 방향이 급격하게 변하는 것을 섬유센서가 정확하게 인식하지 못하고 출렁이는 현상을 보이기 때문이다. 이러한 부분을 제거하기 위하여 피트니스 운동의 주기성을 이용한다. 도 8의 좌측 그래프(810)에서 첫 번째와 두 번째 피크의 간격이 다른 피크 간의 간격보다 넓고, 세 번째와 네 번째 피크의 간격이 다른 피크 간의 간격보다 좁음을 알 수 있다. 제어부(130)는 이런 비규칙적인 피크를 제거하기 위하여 전체 피크 간격의 특정 범위 내에 해당되는 피크 간격의 평균을 구하고 이를 평균주기로 설정한다(S330). 여기에서, 특정 범위는 피크 간격이 일반적인 운동신호의 주기에 해당되는 범위를 나타내며, 본 실시예에서는 특정 범위를 전체 피크 간격들의 10%~90%의 범위로 설정할 수도 있고, 이외에 다양한 범위로 설정할 수도 있음은 물론이다. 예를 들어, 5개의 피크들의 간격이 7초, 7.5초, 0.5초, 70초, 8초로 측정되었다면, 0.5초와 70초에 해당되는 피크들은 특정범위를 벗어나는 피크이므로 유효 피크에서 제외되게 된다. 이 평균주기를 가지는 피크들만 유효피크로 선택하여 다시 피크를 추출하면 도 8의 우측 그래프(820)와 같이 나타나게 된다. 즉, 평균주기를 가지는 유효피크를 추출(S340)하면 운동횟수와도 동일한 값을 가지게 된다. 제어부(130)는 이러한 유효피크와 평균주기를 이용하여 유효영역신호를 추출할 수 있다. 유효영역신호의 시작점은 첫 번째 유효피크가 나타나는 시점이고 유효영역신호의 종료점은 마지막 유효피크가 나타나는 시점에서 평균주기가 지난 시점이다. 즉, 제어부(130)는 이 시작점과 종료점 사이의 구간에서 측정된 신호를 사용자가 실제 운동할 때 측정된 유효영역신호로서 추출한다(S350). The controller 130 first transforms the measurement signal input from the fiber sensor into a graph of the rate of change over time (S310) and extracts the entire peak from this graph (S320). When the graph of FIG. 6 is transformed into a graph of the rate of change with time, it appears as shown in the graph on the left of FIG. 8, and it can be seen that a total of seven peaks were extracted. However, looking at the graph of FIG. 6, it can be seen that the actual exercise motion was repeated 5 times. The number of peaks should be equally 5, but this is different because the fiber sensor does not accurately recognize that the direction changes abruptly when it reaches the highest point during the movement, and shows the phenomenon of swaying. To eliminate these parts, use the periodicity of fitness exercises. It can be seen from the left graph 810 of FIG. 8 that the interval between the first and second peaks is wider than the interval between other peaks, and that the interval between the third and fourth peaks is narrower than the interval between other peaks. In order to remove such irregular peaks, the controller 130 obtains the average of the peak intervals within a specific range of the entire peak intervals and sets them as the average period (S330). Here, the specific range represents a range in which the peak interval corresponds to a period of a general motion signal, and in this embodiment, the specific range may be set to a range of 10% to 90% of all peak intervals, or may be set to various other ranges. Yes, of course. For example, if the interval of five peaks is measured as 7 seconds, 7.5 seconds, 0.5 seconds, 70 seconds, and 8 seconds, the peaks corresponding to 0.5 seconds and 70 seconds are peaks outside a specific range, and thus are excluded from the effective peak. When only the peaks having the average period are selected as effective peaks and the peaks are extracted again, the result is shown in the right graph 820 of FIG. 8. That is, extracting the effective peak having the average period (S340) has the same value as the number of exercise. The control unit 130 may extract the effective area signal using the effective peak and the average period. The starting point of the effective area signal is the point at which the first effective peak appears, and the ending point of the effective area signal is the point at which the average period has passed from the point at which the last effective peak appears. That is, the controller 130 extracts the signal measured in the section between the start point and the end point as an effective area signal measured when the user actually exercises (S350).

도 9는 제어부(130)가 측정신호에서 유효영역신호를 추출한 후의 그래프를 나타낸 도면이다. 좌측 그래프(910)는 유효영역신호의 피크를 추출한 그래프이고, 우측 그래프(920)는 유효영역신호의 밸리를 추출한 그래프이다. 제어부(130)는 유효영역신호의 피크와 밸리 추출한 그래프에서 피트니스 운동 동작의 정상 여부를 판단할 수 있다. 제어부(130)는 두 개의 피크 사이에 하나의 밸리가 존재하면 정상적인 피트니스 운동 동작이고, 두 개의 피크 사이에 두 개 이상의 밸리가 존재하거나 하나도 존재하지 않는다면 비정상적인 피트니스 운동 동작인 것으로 판단할 수 있다. 9 is a diagram showing a graph after the control unit 130 extracts the effective area signal from the measurement signal. The left graph 910 is a graph obtained by extracting the peak of the effective region signal, and the right graph 920 is a graph obtained by extracting the valley of the effective region signal. The controller 130 may determine whether the fitness exercise operation is normal from the peak and valley extracted graphs of the effective area signal. The controller 130 may determine that if one valley exists between two peaks, it is a normal fitness exercise operation, and if two or more valleys exist between two peaks, or if there is no one, it may be determined that it is an abnormal fitness exercise operation.

도 10, 도 11, 도 12를 참조하여 추출된 유효영역신호를 이용하여 운동시 관절의 굽힘 각도를 추정하는 방법을 설명한다. A method of estimating the bending angle of a joint during exercise will be described using the effective area signal extracted with reference to FIGS. 10, 11, and 12.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(130)가 추출된 유효영역신호를 이용하여 운동시 관절의 굽힘 각도를 추정하는 과정을 도시한 도면이다. 제어부(130)는 추출된 유효영역신호에서 한 주기의 신호를 피크 기준으로 상승 부분 및 하강 부분으로 분리(S410)한다. 도 11의 좌측 첫 번째 그래프(1110)는 유효영역신호의 각각 한 주기의 신호를 하나의 도면에 나타낸 것이며 각 주기의 신호가 피크를 기준으로 상승 부분과 하강 부분이 다른 것을 알 수 있다. 제어부(130)는 이를 고려하여 상승 부분과 하강 부분을 분리하여 각각의 대표함수를 구한다(S420). 대표함수를 구하는 것은 커브 피팅(Curve Fitting)을 이용하여 구한다. 본 실시예에서는 5차함수를 이용하여 대표함수를 구할 수도 있다. 제어부(130)는 이 대표함수를 이용하여 유효영역신호를 관절의 굽힘각도로 변환한다(S430). 도 11의 좌측 두 번째 그래프(1120)는 유효영역신호에서 한 주기의 신호를 피크 기준으로 분리한 것 중에서 상승 부분의 대표함수를 구하여 나타낸 것이며, 좌측 세 번째 그래프(1130)는 하강 부분의 대표함수를 구하여 나타낸 것이다. 제어부(130)는 이렇게 대표함수를 이용하여 사용자의 운동시 관절의 굽힘 각도를 추정할 수 있다. 도 12는 유효영역신호의 그래프(1210)와 관절의 굽힘 각도로 변환한 그래프(1220)이다. 10 is a diagram illustrating a process of estimating a bending angle of a joint during exercise using the extracted effective area signal by the control unit 130 according to an embodiment of the present invention. The controller 130 separates the signal of one cycle from the extracted effective area signal into a rising part and a falling part based on a peak (S410). The first graph 1110 on the left side of FIG. 11 shows signals of one period of the effective area signal in one drawing, and it can be seen that the rising and falling portions of the signals of each period are different based on the peak. In consideration of this, the controller 130 separates the rising portion and the falling portion to obtain respective representative functions (S420). The representative function is obtained by using curve fitting. In this embodiment, a representative function may be obtained using a fifth order function. The controller 130 converts the effective area signal to the bending angle of the joint using this representative function (S430). The second graph 1120 on the left side of FIG. 11 shows the representative function of the rising part among the signals obtained by dividing the signal of one period from the effective area signal based on the peak. The third graph 1130 on the left shows the representative function of the falling part. It is obtained and obtained. The controller 130 may estimate the bending angle of the joint during the user's exercise using the representative function. 12 is a graph 1210 of the effective area signal and a graph 1220 converted to a bending angle of the joint.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(130)가 유효영역신호를 관절의 굽힘 각도로 변환한 후 사용자의 운동자세 특징값을 추출하는 과정을 도시한 도면이다. 제어부(130)는 변환된 관절의 굽힘 각도 그래프에서 한 주기의 신호를 피크 기준으로 상승 부분 및 하강 부분으로 분리하고(S440), 분리된 부분의 그래프 아래쪽 넓이, 관절의 굽힘 각도의 최대값 및 최소값을 운동자세의 특징값으로 산출한다(S450). 제어부(130)는 분리된 부분의 그래프 아래쪽 넓이를 통하여 운동 동작의 지속시간을 판단할 수 있고, 관절의 굽힘 각도의 최대값 및 최소값을 통하여 사용자의 운동 동작의 각도 범위를 판단할 수 있다. 13 is a diagram illustrating a process in which the controller 130 converts an effective area signal into a bending angle of a joint and extracts a user's motion posture feature value according to an embodiment of the present invention. The control unit 130 separates the signal of one cycle from the bending angle graph of the converted joint into a rising and falling portion based on a peak (S440), the lower area of the graph of the separated portion, the maximum and minimum values of the bending angle of the joint Is calculated as a characteristic value of the movement posture (S450). The controller 130 may determine the duration of the movement motion through the area below the graph of the separated portion, and may determine the angle range of the movement motion of the user through the maximum and minimum values of the bending angle of the joint.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른, 제어부(130)가 관절의 굽힘 각도 그래프에서 분리된 부분의 아래쪽 넓이, 관절의 굽힘 각도의 최대값 및 최소값을 사용자의 운동자세의 특징값으로서 기준값과 비교(S460)하여 운동자세의 정확도를 판단하는 과정을 도시한 도면이다. 여기서 기준값은 운동 전문가가 운동자세 분석 장치(100)를 이용하여 운동자세 분석 방법에 의해 얻은 운동자세 특징값을 말한다. 제어부(130)는 사용자의 운동자세 특징값을 기준값과 비교하여 운동자세의 정확도가 어느 정도인지 판단할 수 있다(S470). 또한, 제어부(130)는 사용자의 운동자세 특징값과 기준값의 차이가 특정 범위 이내에 있으면 정확한 운동자세로 판단하고 특정 범위를 벗어나면 부정확한 운동자세로 판단하는 것으로 최종 결정하는 것도 가능하다. 14 shows, according to an embodiment of the present invention, the controller 130 sets the lower area of the portion separated from the bending angle graph of the joint and the maximum and minimum values of the bending angle of the joint as a characteristic value of the user's movement posture and a reference value. It is a diagram showing a process of determining the accuracy of the movement posture by comparing (S460). Here, the reference value refers to a feature value of an exercise attitude obtained by an exercise attitude analysis method by an exercise expert using the exercise attitude analysis apparatus 100. The control unit 130 may compare the user's athletic posture feature value with a reference value to determine the accuracy of the athletic posture (S470). In addition, the control unit 130 may finally determine that the difference between the user's athletic posture feature value and the reference value is within a certain range, and is determined as an accurate athletic posture, and if it is outside a specific range, it is determined as an incorrect athletic posture.

제어부(130)는 유효영역신호를 관절의 굽힘 각도로 변환한 그래프에서 피크 개수를 세는 것으로써 운동 동작의 횟수를 산출할 수 있고, 기준 시간당 운동 동작의 횟수를 세는 것으로써 운동 빠르기를 산출할 수도 있다. The control unit 130 may calculate the number of movement operations by counting the number of peaks in the graph obtained by converting the effective area signal to the bending angle of the joint, and also calculate the movement speed by counting the number of movement operations per reference hour. have.

한편, 본 실시예에 따른 장치의 기능 및 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그래밍 언어 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, 솔리드 스테이트 디스크(SSD) 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다. On the other hand, of course, the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing functions and methods of the apparatus according to the present embodiment. Further, the technical idea according to various embodiments of the present disclosure may be implemented in the form of computer-readable programming language codes recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and stores data. Of course, the computer-readable recording medium may be a ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, hard disk drive, flash memory, solid state disk (SSD), or the like. In addition, computer-readable codes or programs stored on a computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between computers.

본 명세서와 도면에서는 예시적인 장치 구성을 기술하고 있지만, 본 명세서에서 설명하는 기능적인 동작과 주제의 구현물은 다른 유형의 디지털 전자 회로로구현되거나, 본 명세서에서 개시하는 구조 및 그 구조적인 등가물들을 포함하는 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어 혹은 하드웨어로 구현되거나, 이들 중 하나 이상의 결합으로 구현 가능하다.Although this specification and drawings describe exemplary device configurations, the functional operations and subject implementations described herein are implemented in other types of digital electronic circuitry, or include the structures disclosed herein and their structural equivalents. Computer software, firmware or hardware, or a combination of one or more of them.

따라서, 상술한 예를 참조하여 본 발명을 상세하게 설명하였지만, 본 발명이속하는 분야의 통상의 기술자라면 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서도 본 예들에 대한 개조, 변경 및 변형을 가할 수 있다.Therefore, although the present invention has been described in detail with reference to the above-described examples, those skilled in the art to which the present invention pertains may make modifications, alterations and modifications to the examples without departing from the scope of the present invention.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although the preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention pertains without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. In addition, various modifications can be implemented by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical idea or prospect of the present invention.

100 : 운동자세 분석장치
110 : 측정부
120 : 입력부
130 : 제어부100: exercise posture analysis device
110: measuring unit
120: input unit
130: control unit

Claims

In the method for analyzing the attitude of the movement using the movement attitude analysis device,
Receiving a measurement signal from a fiber sensor;
Extracting an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, from the received measurement signal; And
Analyzing the movement posture of the user using the extracted effective area signal;

The method according to claim 1,
There are multiple fiber sensors,
Extracting the effective area signal,
By comparing each average energy of the measurement signal input from each of the fiber sensors with a specific threshold, a fiber sensor that detects a user's motion is selected from a plurality of fiber sensors, and an effective area signal is obtained from the measurement signal received from the selected fiber sensor. Exercise posture analysis method characterized by extracting

The method according to claim 1,
Extracting the effective area signal,
A movement posture analysis method characterized by extracting an effective area signal using the effective peak and average period of the rate of change of the measured signal over time from the received measurement signal.

The method according to claim 3,
Extracting the effective area signal,
Selecting an effective peak that is a peak having an average period among average periods and average periods obtained by averaging peak intervals corresponding to a specific range of all peak intervals in a graph of a rate of change of a measurement signal over time; And
And extracting a section from the time of the first effective peak to the time when the average period has passed from the time of the last effective peak as an effective area signal.

The method according to claim 1,
Steps to analyze the movement posture,
Converting the extracted effective area signal into a bending angle of a joint during exercise using a fitting curve;
Calculating a feature value of the user's movement posture using the bending angle of the converted joint; And
Comprising the step of determining the accuracy of the movement posture by comparing the extracted user's movement posture feature value with a reference value (movement posture analysis method) comprising a

The method according to claim 5,
Steps to convert,
Separating the signal of one cycle from the extracted effective area signal into a rising part and a falling part based on a peak;
Obtaining a representative function for each rising portion and falling portion; And
A method of analyzing a posture of movement, comprising: converting to a bending angle of a joint during exercise using a representative function.

The method according to claim 5,
The step of extracting the feature value of the user's workout posture is
Separating a signal of one cycle from the graph of the bending angle of the converted joint into a rising part and a falling part based on a peak; And
Comprising the step of calculating the maximum value and minimum value of the area of the lower portion of the graph of the separated portion, the bending angle of the joint as a movement posture characteristic value;

The method according to claim 7,
The step of determining the accuracy of the exercise posture is
A movement posture analysis method characterized by determining the accuracy of the movement posture by comparing the maximum and minimum values of the joint's bending angle and the joint's bending angle from the extracted bending angle graph of the user's joint with a reference value.

The method according to claim 1,
Removing a noise using a band pass filter from the signal received from the fiber sensor; Movement posture analysis method further comprising

Receiving a measurement signal from a fiber sensor;
Extracting an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, from the received measurement signal; And
Analyzing a user's athletic posture using the extracted effective area signal; a computer-readable recording medium containing a computer program for performing an athletic posture analysis method comprising

An input unit that receives a measurement signal from a fiber sensor;
An exercise posture analysis device comprising; a control unit for extracting an effective area signal, which is a signal measured by a user during exercise, from an input measurement signal and analyzing a user's exercise posture using the extracted effective area signal

In the method for analyzing the attitude of the movement using the movement attitude analysis device,
Receiving a measurement signal from a fiber sensor;
Extracting an effective area signal, which is a signal measured when a user exercises, from the received measurement signal;
Analyzing a user's movement posture using the extracted effective area signal; And
Comprising the step of calculating the user's exercise speed using the extracted effective area signal; exercise attitude analysis method comprising a