KR20200109233A - 생체정보 분석 방법 - Google Patents

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KR20200109233A KR1020190149194A KR20190149194A KR20200109233A KR 20200109233 A KR20200109233 A KR 20200109233A KR 1020190149194 A KR1020190149194 A KR 1020190149194A KR 20190149194 A KR20190149194 A KR 20190149194A KR 20200109233 A KR20200109233 A KR 20200109233A
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Abstract

생체정보 분석 방법이 제공된다. 상기 생체정보 분석 방법은 서버가 센싱정보를 수신하는 정보수신단계, 서버가 상기 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하는 운동정보생성단계, 서버가 상기 센싱정보 또는 상기 운동정보를 기초로 성능지표를 산출하는 지표산출단계, 서버가 상기 센싱정보, 운동정보 또는 상기 성능지표를 저장하는 저장단계, 서버가 센싱장치로부터 입력된 사용자의 인증정보를 수신하는 단계, 서버가 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 기초로 출력정보를 생성하는 출력정보생성단계 및 서버가 상기 출력정보를 센싱장치 또는 클라이언트 장치에 전송하는 출력정보전송단계를 포함하고, 상기 센싱정보는 호흡, 심전도, 산소포화도, 체온, 위치 또는 동작정보를 포함하는 생체정보가 센싱된 것이고, 상기 운동정보는 운동종류, 운동횟수 또는 운동강도 정보를 포함하고, 상기 운동정보생성단계 또는 지표산출단계는 딥러닝 알고리즘을 이용하는 생체정보 분석 방법.

Description

생체정보 분석 방법{METHOD FOR ANALYSIS OF BIOMETRIC DATA}
본 발명은 생체정보 분석 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 센싱 장치에 의해 센싱된 생체정보를 수신하고, 이를 분석하여 운동정보 또는 성능지표를 포함하는 정보를 산출하는 방법에 관한 것이다.
건강에 관한 관심이 증가됨에 따라 다양한 종류의 생체정보 센싱 장치 및 생체정보 분석 방법이 개발되고 있다. 또한, 사용자가 직접 착용할 수 있는 다양한 웨어러블 디바이스(wearable device)가 보급되면서, 헬스 케어에 특화된 기기들이 개발되고 있다.
그러나, 종래의 웨어러블 형태의 생체정보 센싱 장치 및 생체정보 분석 방법은, GPS를 포함하는 위치정보에 대한 의존도가 높아 실외운동이나 전술훈련 분석에 특화되어 있으며, 멀티플레이어에 대한 모니터링은 축구, 농구와 같은 팀단위의 단체 스포츠에 제한적으로 도입되어 사용될 뿐, 실내에서 이루어지는 루틴 기반의 개인 운동에 적합하지 않은 문제점이 있었다.
또한, 종래의 생체정보 분석 방법에 의하면 각 생체정보 센싱결과의 부정확성 및 각 생체정보에 대해 별개로 분석함으로 인하여, 센싱결과에 대해 분석한 운동종류, 운동횟수 또는 운동량을 포함하는 운동정보의 정확성이 떨어지는 문제점이 있었다.
또한, 종래의 생체정보 분석 방법은 활동량과 같은 주로 팀단위의 단체스포츠에 적합한 성능지표만 제공하고, 실내에서 이루어지는 개인 운동에 적합한 성능지표를 제공하지 않는 문제점이 있었다.
공개특허공보 제10-2017-0001032호, 2017.01.04
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 GPS에 의존하는 활동량 측정에 제한되지 않고, 사용자의 호흡, 심전도, 산소포화도, 체온 또는 동작에 관한 정보를 센싱하여 분석함으로써, 단체 스포츠뿐만 아니라 실내에서 이루어지는 루틴 기반의 개인 운동에 있어서 적극 활용될 수 있는 정밀한 생체정보 분석 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 섬유형 호흡센서에 의해 정밀한 호흡정보를 센싱하고, 동시간에 센싱된 다른 생체정보와 매칭하여 분석함으로써 정확한 운동정보(예를 들어, 운동횟수정보)의 산출이 가능한 생체정보 분석 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 생체정보를 분석하여 실내에서 이루어지는 루틴 기반의 개인운동에 적합한 성능지표를 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법은 서버가 센싱정보를 수신하는 정보수신단계, 서버가 상기 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하는 운동정보생성단계, 서버가 상기 센싱정보 또는 상기 운동정보를 기초로 성능지표를 산출하는 지표산출단계 및 서버가 상기 센싱정보, 운동정보 또는 상기 성능지표를 저장하는 저장단계를 포함하고, 상기 센싱정보는 호흡, 심전도, 산소포화도, 체온, 위치 또는 동작정보를 포함하는 생체정보가 센싱된 것이고, 상기 운동정보는 운동종류, 운동횟수 또는 운동강도 정보를 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 호흡정보는 탄소나노튜브가 도포된 섬유형 호흡센서가 흉부의 부피변화를 감지하는 방식에 의해 센싱되고, 호흡패턴, 호흡횟수 또는 호흡량을 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 운동정보 생성단계는, 서버가 운동별 특징값을 적용하여 운동종류정보를 생성하는 단계를 포함하고, 상기 운동별 특징값은 운동종류별 수평, 수직 또는 회전동작의 특징값을 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 운동정보생성단계는, 상기 수신한 센싱정보를 기초로 데이터셋을 구축하는 단계 및 상기 센싱정보 및 상기 데이터셋을 기초로 딥러닝에 의하여 운동종류정보를 생성하는 단계를 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 상기 데이터셋은 하나 이상의 상기 센싱정보와 운동종류정보를 매칭하여 구축되는 것을 특징으로 하는 것을 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 운동정보생성단계는, 서버가 동시간에 대한 복수의 센싱정보를 시간정보에 대응하도록 비교하여 운동정보를 생성하는 단계를 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 상기 지표산출단계는 딥러닝에 의하여 상기 성능지표를 산출하는 단계이고, 상기 성능지표는 일관성, 정확성, 소요시간, 카운트 또는 예상기록을 포함하고, 상기 일관성은 동일한 운동동작의 반복수행에 있어서 각 수행동작의 일치정도를 의미하고, 상기 정확성은 각 수행동작의 기준동작에 대한 일치정도를 의미하고, 상기 소요시간은 운동에 소요한 총 시간, 운동동작 수행에 소요한 시간 또는 운동중 휴식을 취한 시간을 포함하고, 상기 카운트는 동작수행 횟수, 세트수 또는 정확한 동작수행이 이루어지지 않은 횟수를 포함하고, 상기 예상기록은 진행속도 및 체력을 기초로 산출된 예상기록을 의미하는 것을 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법은 서버가 센싱장치로부터 입력된 사용자의 인증정보를 수신하는 단계를 더 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법은 서버가 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 기초로 출력정보를 생성하는 출력정보생성단계 및 서버가 상기 출력정보를 센싱장치 또는 클라이언트 장치에 전송하는 출력정보전송단계를 더 포함하고, 상기 출력정보는 센싱장치 또는 클라이언트 장치의 출력부에서 출력되는 정보인 것을 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 상기 출력정보는 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표의 변화에 대응하는 출력조명색의 변경 정보를 포함하는 것을 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 상기 출력정보는 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 기초로 생성한 추천운동정보를 포함하는 것을 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서, 상기 클라이언트 장치는 사용자 클라이언트 장치 또는 트레이너 클라이언트 장치를 포함하고, 상기 출력정보전송단계는 복수의 센싱장치로부터 수신한 상기 센싱정보에 대응하는 복수의 상기 출력정보를 하나의 트레이너 클라이언트 장치에 전송하는 단계를 포함한다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 프로그램은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 상술한 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위해 매체에 저장된다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 생체정보 분석 서버장치는, 센싱장치로부터 센싱정보를 수신하거나 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표를 상기 센싱장치 또는 클라이언트 장치에 전송하는 통신부, 상기 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하고 상기 센싱정보 또는 상기 운동정보를 기초로 성능지표를 산출하는 분석부 및 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 저장하는 저장부를 포함하고, 상기 센싱정보는 호흡, 심전도, 산소포화도, 온도, 위치 또는 동작정보를 포함하고, 상기 운동정보는 운동종류, 운동횟수 또는 운동강도 정보를 포함한다.
본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
상기 본 발명에 의하면, 다양한 생체정보를 수신하여 실내에서 이루어지는 루틴 기반의 개인운동에 적합한 운동정보 및 성능지표를 산출하여 제공할 수 있다.
또한, 상기 본 발명에 의하면, 동시간에 센싱된 복수의 생체정보를 시간에 맞춰 비교하여 분석함으로써 정확한 운동정보 또는 성능지표를 제공할 수 있다.
또한, 상기 본 발명에 의하면, 사용자는 운동정보 또는 성능지표에 대하여 센싱 장치로부터 조명에 의한 출력정보를 제공받음으로써, 클라이언트 장치(예를 들어, 스마트폰)를 가까이 두지 않아도 운동수행에 관한 정보를 간편하게 획득할 수 있다.
또한, 상기 본 발명에 의하면, 복수의 사용자가 센싱 장치를 착용하고, 서버를 통해 하나의 트레이너 클라이언트 장치와 통신함으로써, 그룹훈련에 있어서 공간의 제약 없이 트레이너가 복수의 사용자에 대해 모니터링이 가능하여, 개인 맞춤형 피드백을 제공할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱정보를 수신하기 위한 생체정보 센싱 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱정보를 수신하기 위한 생체정보 센싱 장치의 하우징의 구성을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석부를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동시간에 센싱된 생체정보의 시간에 대한 그래프를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 성능지표를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 출력정보 생성 및 전송단계를 포함하는 생체정보 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 출력정보를 출력하기 위한 생체정보 센싱 장치의 출력부의 구성을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 출력조명색을 변경하여 출력하기 위한 생체정보 센싱 장치 및 착용 모습을 설명하기 위한 도면이다.
도 11 및 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보, 운동정보 또는 성능지표 제공 화면을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 센싱 장치와 클라이언트 장치의 통신 관계를 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 '생체정보'는 생체정보 센싱 장치로부터 수신한 정보로써, 호흡, 심전도, 산소포화도, 체온, 위치 또는 동작정보를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 사용자의 신체에 관한 모든 정보를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 '운동정보'는 수신한 생체정보를 분석하여 생성한 사용자가 수행한 운동에 관한 정보로써, 운동종류, 운동횟수, 운동강도 또는 운동시간 정보를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않고 사용자가 수행중인 운동에 관한 모든 정보를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 '성능지표'는 사용자가 수행한 운동 결과에 관한 정보를 제공하기 위하여 생체정보 또는 운동정보를 기초로 산출한 지표를 의미한다.
본 명세서에서 '컴퓨터'는 연산처리를 수행할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 컴퓨터는 데스크 탑 PC, 노트북(Note Book) 뿐만 아니라 스마트폰(Smart phone), 태블릿 PC, 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant) 등도 해당될 수 있다.
본 명세서에서 '클라이언트 장치'는 사용자들이 프로그램(또는 어플리케이션)을 설치하여 사용할 수 있는 통신 기능을 포함한 모든 장치를 말한다. 즉, 클라이언트 장치는 셀룰러폰(Cellular phone), 피씨에스폰(PCS phone; Personal Communication Service phone), 동기식/비동기식 IMT-2000(International Mobile Telecommunication-2000)의 이동 단말기, 팜 PC(Palm Personal Computer), 개인용 디지털 보조기(PDA; Personal Digital Assistant), 스마트폰(Smart phone), 왑폰(WAP phone; Wireless Application Protocao phone), 모바일 게임기, 테블릿 PC, 스마트워치, 노트북 PC, 데스크탑 PC, 스마트카메라, 스마트TV 등의 다양한 통신기기들을 포함할 수 있다. 또한, 클라이언트 장치는 기본적으로 통신 기능을 포함하고 있지 않으나 통신기능을 보유한 메모리 칩을 결합하여 통신을 수행할 수 있는 장치를 포함할 수 있다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱정보를 수신하기 위한 생체정보 센싱 장치의 구성을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱정보를 수신하기 위한 생체정보 센싱 장치의 하우징의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱정보를 수신하기 위한 생체정보 센싱 장치(10)는, 하우징(100), 상기 하우징의 일측 또는 양측에 결합되는 착용부(200), 상기 착용부에 위치하는 섬유형 호흡센서(300)를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱정보를 수신하기 위한 생체정보 센싱 장치의 하우징(100)은 센서부(110), 전원부(120), 또는 제어부(130)를 포함할 수 있고, 센서부는 ECG센서(112), 산소포화도센서(114), 온도센서(116) 또는 동작센서(118)를 포함할 수 있으며, 이로써 한정하지는 않고 생체정보를 센싱할 수 있는 다양한 센서들이 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 전원부(120)는 생체정보 센싱 장치의 구동에 필요한 전력을 공급해 주는 것으로 배터리를 포함할 수 있고, 제어부(130)는 생체정보 센싱 장치와 관련된 전반적인 동작들을 제어할 수 있고 각 구성들과 연결되어 각 구성들의 동작을 제어할 수 있다.
일 실시예에서, 착용부(200)는 하우징의 일측 또는 양측에 결합되는 것으로, 사용자의 가슴에 둘러서 착용할 수 있는 밴드일 수 있으며, 보다 바람직하게는, 사용자의 호흡에 의한 흉부의 부피변화에 따라 늘어나거나 줄어들 수 있도록 신축성을 가지는 밴드일 수 있다. 또한, 착용부는 사용자의 가슴둘레에 따라 길이의 조절이 가능한 조절부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 섬유형 호흡센서(300)는 상기 착용부(200)의 일부에 위치하여 사용자의 호흡에 의한 흉부의 부피변화를 감지하여 사용자의 호흡정보를 센싱하는 호흡센서를 의미할 수 있다. 상기 섬유형 호흡센서는 사용자의 흉부를 둘러싸는 밴드 형태의 착용부의 일면에 탄소나노튜브(Carbon NanoTube, CNT)가 도포되고, 사용자의 호흡시 흉부의 수축, 팽창으로 인한 부피변화에 의해 발생하는 탄소나노튜브의 저항값 변화를 검출하여, 탄소나노튜브를 도포한 착용부의 변형률, 즉 흉부의 부피변화를 감지하고 이를 통해 호흡패턴, 호흡횟수 또는 호흡량을 포함하는 호흡정보를 센싱할 수 있다. 일 실시예에서, 상기 흉부의 부피변화는 나노밀리미터 단위로 감지할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다. 또한, 실시예에서, 상기 호흡정보의 노이즈 제거를 위한 단계가 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 섬유형 호흡센서는 신축성을 가지는 밴드로 이루어진 착용부의 일면에 폴리우레탄 필름(Polyurethane adhesive film)을 버퍼층(buffer layer)으로 부착하는 단계, 상기 폴리우레탄 필름 위에 탄소나노튜브를 도포하는 단계, 탄소나노튜브층을 열경화(Thermal curing)하는 단계, 상기 탄소나노튜브층 위에 폴리우레탄 필름을 보호층으로 부착하는 단계 또는 전극 단자를 형성하는 단계를 포함하는 방법에 의해 제조될 수 있다. 실시예에서, 상기 폴리우레탄 필름은 열전사(thermal transfer printing) 기법에 의해 부착될 수 있고, 상기 탄소나노튜브는 스크린 인쇄(screen printing) 기법에 의해 도포될 수 있다. 또한, 도포된 상기 탄소나노튜브층의 두께는 50~300μm 일 수 있으며, 도포 모양, 길이 또는 면적은 생체정보 센싱 장치의 디자인에 따라 다양하게 변경될 수 있다. 또한, 상기 열경화 단계는 적외선 컨베이어 건조기(Infrared conveyor dryer)를 사용하여 열경화하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 보호층으로 부착하는 폴리우레탄 필름은, 투명 필름 또는 불투명 필름을 포함할 수 있고, 상기 전극 단자는 아일렛(eyelet), 금속전선 또는 구리 박막을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, ECG센서(112)는 사용자의 ECG 신호를 검출하는 하나 이상의 ECG전극(113)을 포함할 수 있고, 상기 복수의 ECG전극은 이격된 위치에서 신체에 접촉할 수 있도록 하우징의 양측 착용부에 위치할 수 있다. 또한, 상기 ECG전극은 전도성 실리콘 ECG 전극을 포함할 수 있다. 또한, 검출된 ECG신호를 심박수 정보로 변환하는 변환부를 상기 하우징(100) 내부에 더 포함할 수 있으며, 상기 ECG 신호는 심전도 QRS 파형의 진폭 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 산소포화도센서(114)는 빛의 특정 파장이 흡수되는 정도를 이용해 혈중 산소포화도(SpO2) 데이터를 센싱하는 광학센서를 포함할 수 있고, 체온센서(116)는 사용자의 신체와 접촉하여 사용자의 체온을 측정하는 온도센서를 포함할 수 있다. 또한, 상기 산소포화도센서 또는 체온센서는 인식율을 높이기 위하여 모듈화가 진행될 수 있다.
일 실시예에서, 동작센서(116)는 가속도센서, 각속도센서 또는 지자기센서를 포함할 수 있다. 상기 각속도센서는 자이로센서를 의미할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며, 상기 동작센서는 가속도정보, 각속도정보 또는 지자기정보를 센싱하여 상기 센싱 장치를 착용한 사용자의 움직임에 대한 동작정보를 생성할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 상기 생체정보를 센싱하는 복수의 센서는, 생체신호를 검출하는 검출부 및 검출된 생체신호를 생체정보로 변환하는 변환부를 포함하는 모듈로 구성될 수 있다.
이상으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 센싱정보를 수신하기 위한 생체정보 센싱 장치의 일 실시예를 설명하였으나, 본 발명의 센싱정보를 수신하기 위한 장치는 이에 제한되는 것은 아니고, 사용자의 생체정보를 센싱할 수 있는 모든 센싱 장치를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법은, 서버가 센싱정보를 수신하는 정보수신단계(S100), 서버가 상기 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하는 운동정보생성단계(S110), 서버가 상기 센싱정보 또는 운동정보를 기초로 성능지표를 산출하는 지표산출단계(S120) 및 서버가 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 저장하는 저장단계(S130)를 포함할 수 있다.
상기 센싱정보는 센싱 장치에 의해 센싱된 호흡, 심전도, 산소포화도, 체온, 위치 또는 동작정보를 포함하는 생체정보를 의미하고, 상기 운동정보는 상기 센싱정보를 기초로 서버에서 분석한 결과로서 운동종류, 운동횟수 또는 운동강도 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 호흡정보는 전술한 탄소나노튜브가 도포된 섬유형 호흡센서가 사용자의 호흡에 따른 흉부 부피변화를 감지하는 방식에 의해 센싱된 것을 포함할 수 있고, 상기 호흡정보는 호흡패턴, 호흡횟수 또는 호흡량을 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버를 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석부를 설명하기 위한 도면이다. 도 4 및 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에서, 서버(20)는 분석부(700)를 포함할 수 있고, 상기 분석부는 생체정보를 기초로 운동정보를 생성하는 운동정보 인식모델(720)을 포함할 수 있다. 서버는 생체정보 센싱 장치로부터 센싱정보를 수신하고, 수신한 센싱정보를 운동정보 인식모델에 입력하여 운동정보를 생성할 수 있다. 또한, 상기 운동정보 인식모델(720)은 단일 인식모듈로 구성될 수 있을뿐만 아니라, 복수의 인식모듈을 포함하도록 구성될 수 있으며, 예를 들어, 운동종류정보 인식모듈(722), 운동횟수정보 인식모듈(724) 또는 운동강도정보 인식모듈(726)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 서버가 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하는 운동정보생성단계(S110)는 서버가 운동별특징값을 적용하여 운동종류정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있고, 상기 운동별특징값은 운동종류별 수평, 수직 또는 회전동작의 특징값을 포함할 수 있다. 예를 들어, 동작센서에 의해 센싱된 사용자의 가속도, 각속도 또는 기울기를 포함하는 동작정보를 수신하여 운동종류정보 인식모듈(722)에 입력하고, 상기 운동종류정보 인식모듈은 입력된 상기 동작정보와 일치하는 동작의 특징값을 포함하는 운동종류정보를 매칭하여 특정 운동종류정보를 생성할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 상기 운동정보생성단계는 데이터선택단계, 전처리단계, 오토카운팅단계, 데이터특징추출단계 또는 동작인식단계를 포함할 수 있다. 상기 데이터선택단계는 다양한 센싱정보 중에서 분석에 활용할 데이터를 선택하는 것을 의미할 수 있다. 또한, 상기 전처리단계는, 분석에 활용할 데이터(예를 들어, 3축가속도 데이터)에서 분석에 사용하지 않을 구간(예를 들어, 운동 전후 준비구간 또는 마무리 구간 10초)을 제거하는 단계, 분석에 사용할 구간에 대해 특정 길이 구간(예를 들어, 2초)을 분석단위로 설정하는 단계, 데이터를 가공(예를 들어, magnitude)하는 단계, 노이즈를 제거(예를 들어, butterworth bandpass filtering)하는 단계 또는 전환구간 처리단계를 포함할 수 있다. 상기 분석단위는 고정된 크기뿐만 아니라, 다양한 크기(예를 들어, 오토카운팅으로 산출된 운동동작(1rep) 길이)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 오토카운팅단계는 전처리 가공 후 노이즈가 제거된 데이터에 대해 일정 구간에 대한 피크(peak)의 수를 세는 것을 의미할 수 있으며, 상기 오토카운팅단계는 동시간에 대한 복수의 서로 다른 종류의 센싱정보에 대하여 적용함으로써 정확도를 향상시킬 수 있다. 또한, 상기 데이터특징추출단계는 가공 후 노이즈가 제거된 데이터(예를 들어, 3축가속도 데이터 또는 각속도데이터)에 대해 동작인식에 활용할 특징을 추출하는 단계를 의미하며, 상기 데이터특징은 평균(Mean), 표준편차(Standard Deviation), 상관관계(Correlation), 피크 간격 또는 피크 진폭을 포함할 수 있다. 또한, 상기 동작인식단계는 상기 데이터특징을 활용하여 분류 알고리즘에 의해 수행동작을 인식하는 단계로, 상기 분류 알고리즘은 계층 적 클러스터링(Hierarchical Method), 로지스틱 회귀(logistic regression), K-NN(K-nearest neighbors), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(support vector machine,　SVM), 나이브 베이즈(Na
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ve Bayes), 은닉마코프모델(Hidden Markov Models,　HMMs), 또는 RNN 또는 CNN을 포함하는 인공신경망(Neural Networks)을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 서버가 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하는 운동정보생성단계(S110)는 수신한 센싱정보를 기초로 데이터셋을 구축하는 단계 및 센싱정보 및 데이터셋을 기초로 딥러닝에 의하여 운동종류정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 데이터셋은 하나 이상의 센싱정보와 운동종류정보를 매칭하여 구축되는 것을 포함할 수 있다. 구체적으로, 서버는 생체정보 센싱 장치를 착용하여 운동하는 사용자가 단일 종류의 운동을 수행할 때 센싱된 센싱정보를 획득하여, 상기 센싱정보와 상기 운동종류정보를 매칭하여 데이터셋을 구축할 수 있으며, 상기 데이터셋은 아래와 같이 표현할 수 있다.
Dataset={(x, y)│x=센싱 장치가 센싱한 복수의 생체정보, y=운동종류정보}
예를 들어, 센싱 장치를 착용한 사용자가 "push up" 운동을 수행하는 중 센싱된 생체정보가 체온(36.5℃), 심박(180bpm), 호흡(25bpm), 산소포화도(99.5%), 3축가속도(0.010, 0.001, 0.20), 3축오일러앵글(0.1, 0, 0)인 경우, 데이터셋은 아래와 같이 구축될 수 있다.
Dataset={36.5℃, 180bpm, 25bpm, 99.5%, (0.010, 0.001, 0.20), (0.1, 0, 0), "push up"}
또한, 일 실시예에서, 상기 운동정보 인식모델 또는 상기 운동종류정보 인식모듈은, 상기 데이터셋을 기초로 딥러닝 학습모델을 통해 트레이닝이 되는 것일 수 있다. 즉, 상기 운동정보 인식모델 또는 운동종류정보 인식모듈은 특정한 딥러닝 알고리즘으로 구축되는 것으로, 상기 데이터셋을 기초로 특정한 운동종류정보와 해당 운동정보 수행 중 센싱된 생체정보를 매칭하여 학습을 수행한 것일 수 있다.
일 실시예에서, 상기 운동정보 인식모델, 성능지표 산출모델 또는 개별 운동정보 인식모듈, 성능지표 인식모듈은 멀티레이어(multi-layer)로 구성된 인공신경망(artificial neural network)으로 형성될 수 있다. 또한, 상기 딥러닝 알고리즘은 CNN, RNN, LSTM 또는 GRU 방식을 포함할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 동시간에 센싱된 생체정보의 시간에 대한 그래프를 도시한 도면이다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법에 있어서 운동정보생성단계는, 서버가 동시간에 대한 복수의 센싱정보를 시간정보에 대응하도록 비교하여 운동정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 즉, 센싱정보는 시간에 대한 정보를 더 포함할 수 있고, 상기 시간정보는 생체정보가 센싱된 시간을 의미할 수 있다. 서버는 시간에 맞춰 복수의 센싱정보를 매칭하여 비교함으로써, 정밀한 운동정보 또는 성능지표의 산출이 가능하다.
일 실시예에서, 서버는 수신한 센싱정보를 도 6과 같이 시간에 대한 그래프로 매칭하여 간편하고 정확하게 운동정보를 분석할 수 있다. 예를 들어, 센싱 장치 사용자가 '스쿼트' 운동을 하는 경우, 동시간에 센싱되는 사용자의 호흡정보(50)와 동작정보(60)를 시간에 맞춰 비교함으로써, 운동횟수정보, 운동량정보를 포함하는 운동정보를 보다 정밀하게 분석할 수 있다. 구체적인 예로, 스쿼트 운동에 있어서, 동작의 반복수행에 따른 규칙적인 호흡패턴(예를 들어, down 동작시 들숨 및 up 동작시 날숨)이 동반되는 것 또는 근육에 강한 부하가 걸리는 경우(예를 들어, 스쿼트에서 최저점에 도달한 경우) 호흡을 멈추는 지점(bracing point)을 측정하여 동작정보(예를 들어, 상하 움직임)와 비교함으로써 정밀한 운동횟수의 분석이 가능하고, 근육에 강한 부하가 걸릴수록 호흡을 멈추는 시간이 길어지는 점을 이용하여 운동강도 또는 운동량의 분석이 가능하다. 또한, 동시간에 대한 복수의 센싱정보를 획득하여 비교함으로써, 사용자의 운동동작(1rep) 수행을 구분할 수 있고, 운동동작을 수행하는데 소요한 시간과 휴식을 취한 시간을 산출 가능하며, 특정 루틴에 있어서 사용자의 운동동작 수행 횟수를 정밀하게 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 성능지표 산출단계는 딥러닝 알고리즘을 통해 이루어질 수 있다. 도 5를 참조하면, 서버(20)는 분석부(700)를 포함할 수 있고, 상기 분석부는 성능지표 산출모델(740)을 포함할 수 있다. 서버는 생체정보 센싱 장치로부터 수신한 생체정보 또는 운동정보 인식모델(720)에 의해 생성된 운동정보를 성능지표 산출모델(740)에 입력하여 성능지표를 산출할 수 있다. 또한, 상기 성능지표 산출모델(740)은 단일 인식모듈로 구성될 수 있을뿐만 아니라, 복수의 인식모듈을 포함하도록 구성될 수 있으며, 이 경우 일관성 산출모듈(742), 정확성 산출모듈(744), 소요시간 산출모듈(746) 등 복수의 성능지표에 대한 개별 산출모듈을 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 성능지표를 설명하기 위한 도면이다. 도 7을 참조하면, 일 실시예에서, 상기 성능지표는 일관성, 정확성, 소요시간, 카운트 또는 예상기록을 포함할 수 있으나 이에 제한되지 않는다.
일관성(Consistency In Action, CIA)은 동일한 운동동작의 반복적 수행에 있어서, 반복수행 동작의 서로에 대한 일치정도를 의미하고, 정확성은 각 반복수행 동작의 기준동작에 대한 일치정도를 의미할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 스쿼트를 10회(10rep) 반복 수행하는 경우, 일관성은 각 1rep 동작들간의 일치정도이고, 정확성은 정확한 자세의 동작에 대한 각 1rep 동작의 일치정도를 의미할 수 있다.
소요시간은 운동에 소요한 총 시간, 운동동작 수행에 소요한 시간 또는 운동중 휴식을 취한 시간을 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 동시간에 대한 복수의 센싱정보를 시간에 따라 분석하여 사용자의 운동동작(1rep)을 구분할 수 있고, 운동시간과 휴식시간을 구분할 수 있다.
카운트는 동작수행 횟수, 세트수 또는 정확한 동작수행이 이루어지지 않은 횟수를 포함할 수 있다. 사용자의 동시간에 대한 복수의 센싱정보를 시간에 따라 분석하여 운동동작 수행 횟수 또는 세트수를 산출할 수 있으며, 또한, 부정확한 자세나 호흡법에 의한 동작의 횟수를 산출할 수 있다.
또한, 사용자의 기록뿐만 아니라 예상 기록을 성능지표로 산출할 수 있다. 예상 기록은 사용자의 특정 목표에 대한 진행속도, 잔여 체력을 기초로 산출되는 것일 수 있다. 예를 들어, 크로스핏에 있어서 정해진 반복횟수에 대한 시간기록을 측정하는 경우, 센싱정보 또는 운동정보를 분석하여 사용자의 현재 페이스와 잔여 체력을 기초로 예상기록을 산출할 수 있다.
또한, 상기 성능지표는 운동전 운동 준비상태, 운동후 신체 안정상태, 사용자의 체력 상태, 최대산소섭취량, 1분당 가능한 동작 횟수(RPM), 운동중 강한 운동부하로 호흡을 멈춘 구간(Bracing Point), 운동시 소모된 칼로리 또는 운동 중 움직임에 대한 파워를 포함할 수 있으며, 이에 제한되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법은, 센싱 장치로부터 입력된 사용자의 인증정보를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 인증정보는 ID, PW 또는 지문, 홍채, 안면인식을 포함하는 생체정보를 포함할 수 있다. 실시예에 의하면, 상기 사용자의 인증정보를 입력받음으로써, 서버는 사용자의 개인 센싱 장치뿐만 아니라 휘트니스 센터에 구비된 공용 센싱 장치에 의해서도 사용자의 상기 인증정보에 대응하여 센싱정보를 수신할 수 있고, 상기 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표를 저장하거나 센싱 장치 또는 클라이언트 장치로 전송할 수 있다. 즉, 사용자는 공용 센싱 장치에 의해서도 인증정보를 인증(로그인)함으로써, 서버를 통해 본인의 생체정보, 운동정보, 기록을 확인하거나 관리할 수 있으며, 타인과의 공유를 통해 기록을 비교할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 출력정보 생성 및 전송단계를 포함하는 생체정보 분석 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법은, 서버가 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표를 기초로 출력정보를 생성하는 출력정보생성단계 및 서버가 출력정보를 센싱장치 또는 클라이언트 장치에 전송하는 출력정보전송단계를 더 포함할 수 있다. 상기 출력정보는 센싱 장치 또는 클라이언트 장치의 출력부에서 출력되는 정보로 영상정보 또는 음성정보를 포함할 수 있으며, 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표에 관한 정보를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 출력정보를 출력하기 위한 생체정보 센싱 장치의 출력부의 구성을 도시한 도면이고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 출력조명색을 변경하여 출력하기 위한 생체정보 센싱 장치 및 착용 모습을 설명하기 위한 도면이다. 도 9 및 도 10을 참조하면, 일 실시예에서, 서버로부터 출력정보를 전송받아 출력하기 위한 생체정보 센싱 장치는 하우징(100)의 전면에 출력부(400)를 더 포함할 수 있고, 출력부(400)는 조명부(410) 또는 디스플레이부(420)를 포함할 수 있다.
조명부(410)는 센서에 의해 센싱된 생체정보 또는 서버, 클라이언트 장치로부터 수신한 정보의 변화에 대응하여 제어부의 제어에 의해 조명색을 변경하여 출력하는 장치를 포함할 수 있으며, LED를 포함하여 구성될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다. 사용자는 상기 조명부의 출력으로 인하여, 클라이언트 장치(예를 들어, 스마트폰)를 가까이 두지 않아도 조명색의 변화 또는 조명의 유무로 생체정보 또는 운동정보를 손쉽게 획득할 수 있는 효과가 있다. 또한, 하나의 트레이너에 대해 복수의 사용자가 함께 훈련하는 그룹훈련(Group Exercise)에 있어서, 트레이너가 사용자의 생체정보, 운동정보 또는 부상징후 유무에 대해 간편하게 인식할 수 있어 운동의 효율성을 향상시키고, 사용자의 부상을 방지할 수 있는 효과가 있다.
구체적인 실시예에서, 사용자는 조명색의 변경 기준 정보를 설정할 수 있고, 서버는 상기 설정 기준 정보를 수신하고 이에 기초하여 출력조명색의 변경정보를 포함하는 출력정보를 생성 및 전송할 수 있다. 예를 들어, 특정 생체정보에 대한 정상범위를 설정하고, 상기 생체정보가 정상범위에 속하는 경우에는 녹색 조명을 출력하되, 정상범위를 벗어나는 경우 빨간색 조명을 출력하도록 설정할 수 있다. 구체적으로, 감량을 위한 운동에 있어서 심박수의 유지가 중요한데, 사용자가 심박수에 대해 140 이상이면 녹색, 140 미만이면 빨간색 조명을 출력하도록 설정하고 트레드밀(Treadmill)을 이용해 운동하는 경우에 있어서, 서버는 위 설정 기준 정보를 수신하고, 실시간으로 수신하는 심박수 정보를 분석하여 심박수가 140 미만으로 떨어지는 경우 빨간색 조명으로 출력하도록 변경하는 출력정보를 생성하고, 상기 센싱 장치에 전송할 수 있다. 이 경우, 사용자는 출력되는 조명색에 의해 간편하게 생체정보 또는 운동정보에 대한 피드백을 받을 수 있는 효과가 있다. 또한, 루틴 기반의 개인운동에 있어서, 사용자가 특정 운동에 대해 정확한 동작을 수행하는 경우 녹색 조명을, 부정확한 동작을 수행하는 경우 빨간색 조명을 출력하도록 설정하여 운동 자세에 대한 피드백을 받을 수 있다. 또한, 상기 조명색 변경 기준 정보는 복수의 기준 정보를 포함할 수 있다. 즉, 사용자는 복수의 기준을 설정하고, 서버는 복수의 기준 정보를 수신하여 각 기준 정보에 대한 출력정보를 생성하여 센싱 장치 또는 클라이언트 장치에 전송할 수 있다. 위의 실시예에서, 사용자가 동시에 부상 위험 징후의 발견시 노란색 조명을 출력하도록 설정하는 경우, 서버는 동작의 정확성 기준 정보 및 부상위험 기준 정보를 입력받아 각 기준에 대한 출력정보를 생성 및 전송함으로써, 사용자는 간편하게 여러 정보(동작의 정확성, 부상 위험 징후 유무)를 획득할 수 있는 효과가 있다. 한편, 조명색의 변경 기준은 이에 제한되지 않고, 사용자가 다양하게 설정할 수 있다.
일 실시예에서, 센싱 장치의 출력부(400)는 디스플레이부(420)를 포함할 수 있고 출력부는 조명부 및 디스플레이부를 모두 포함할 수 있다. 또한, 출력정보는 출력조명색의 변경정보 및 상기 출력조명색의 변경정보에 관한 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표 정보를 동시에 포함할 수 있다. 예를 들어, 전술한 실시예에서 사용자가 심박수 140을 조명색 변경 기준 정보로 설정하여 운동하는 경우, 조명부는 상기 기준에 대응하는 색의 조명을 출력하고, 디스플레이부는 사용자의 심박수를 디스플레이할 수 있다. 이 경우, 사용자는 조명색에 의하여 간단히 정보(심박수의 140 초과 여부)를 획득할 수 있고, 조명색이 변경되는 경우 디스플레이부를 확인함으로써 구체적인 심박수 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 출력정보는 상기 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표를 기초로 생성한 추천운동정보를 포함할 수 있다. 상기 추천운동정보는 개인의 생체정보, 운동정보 또는 성능지표를 기초로 생성한 것으로, 사용자가 수행한 특정 운동의 정확한 자세 또는 호흡법, 준비운동정보 또는 마무리운동정보를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
도 11 및 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보, 운동정보 또는 성능지표 제공 화면을 설명하기 위한 도면이다. 도 11 및 12를 참조하면, 상기 출력정보는 클라이언트 장치(예를 들어, 스마트폰)에서 출력하는 정보일 수 있다. 출력정보는 사용자의 생체정보 데이터의 수치화 또는 그래프화한 정보일 수 있고, 운동정보 또는 성능지표를 포함할 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 센싱 장치(10)와 서버(20) 또는 클라이언트 장치(30)의 통신 관계를 도시한 도면이다. 통신은 유선 또는 무선을 포함하며, 예를 들어, 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra wideband) 통신, Ant+ 통신 WIFI 통신 방법을 이용하여 통신할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
도 13을 참조하면, 통신 관계는 복수의 생체정보 센싱 장치가 하나의 트레이너 클라이언트 장치와 통신(도 13(a))하거나, 서버를 통하여 통신(도 13(b))하는 것을 포함할 수 있다. 본 실시예에 의하면, 한 트레이너에게 동일한 장소는 물론 각자 다른 장소에서 운동을 수행하는 복수의 사용자에 대한 정보가 전송될 수 있고, 트레이너는 한 장소의 다수에 대한 정보뿐만 아니라 원거리에 있는 복수의 사용자 개인의 생체정보 또는 운동정보를 분석하여 개인 맞춤형 피드백 또는 추천운동정보를 제공할 수 있는 효과가 있다. 즉, 트레이너는 공간에 제약 없이 원거리에 있는 다수의 사람들을 실시간으로 모니터링할 수 있다.
일 실시예에서, 도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 생체정보 분석 방법을 수행하기 위한 서버장치(20)는, 센싱장치로부터 센싱정보를 수신하거나 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표를 센싱장치(10) 또는 클라이언트 장치(30)에 전송하는 통신부(500), 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하고 센싱정보 또는 운동정보를 기초로 성능지표를 산출하는 분석부(700) 및 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표를 저장하는 저장부(600)를 포함할 수 있다.
이상에서 상술한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법인, 생체정보 분석 방법은 하드웨어인 컴퓨터가 결합되어 실행되기 위해 생체정보 분석 컴퓨터 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10 : 생체정보 센싱 장치
20 : 서버
30 : 클라이언트 장치
50 : 호흡정보 데이터
60 : 동작정보 데이터
100 : 하우징
110 : 센서부
112 : ECG센서
114 : 산소포화도센서
116 : 온도센서
118 : 동작센서
120 : 전원부
130 : 제어부
140 : 통신부
200 : 착용부
300 : 섬유형 호흡센서
400 : 출력부
410 : 조명부
420 : 디스플레이부
500 : 통신부
600 : 저장부
700 : 분석부
720 : 운동정보 인식모델
722 : 운동종류정보 인식모듈
724 : 운동횟수정보 인식모듈
726 : 운동강도정보 인식모듈
740 : 성능지표 산출모델
742 : 일관성 산출모듈
744 : 정확성 산출모듈
746 : 소요시간 산출모듈

Claims (14)

  1. 서버가 센싱정보를 수신하는 정보수신단계;
    서버가 상기 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하는 운동정보생성단계;
    서버가 상기 센싱정보 또는 상기 운동정보를 기초로 성능지표를 산출하는 지표산출단계; 및
    서버가 상기 센싱정보, 운동정보 또는 상기 성능지표를 저장하는 저장단계;를 포함하고,
    상기 센싱정보는 호흡, 심전도, 산소포화도, 체온, 위치 또는 동작정보를 포함하는 생체정보가 센싱된 것이고,
    상기 운동정보는 운동종류, 운동횟수 또는 운동강도 정보를 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 호흡정보는 탄소나노튜브가 도포된 섬유형 호흡센서가 흉부의 부피변화를 감지하는 방식에 의해 센싱되고, 호흡패턴, 호흡횟수 또는 호흡량을 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 운동정보 생성단계는,
    서버가 운동별 특징값을 적용하여 운동종류정보를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 운동별 특징값은 운동종류별 수평, 수직 또는 회전동작의 특징값을 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 운동정보생성단계는,
    상기 수신한 센싱정보를 기초로 데이터셋을 구축하는 단계; 및
    상기 센싱정보 및 상기 데이터셋을 기초로 딥러닝에 의하여 운동종류정보를 생성하는 단계를 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 데이터셋은 하나 이상의 상기 센싱정보와 운동종류정보를 매칭하여 구축되는 것을 특징으로 하는, 생체정보 분석 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 운동정보생성단계는,
    서버가 동시간에 대한 복수의 센싱정보를 시간정보에 대응하도록 비교하여 운동정보를 생성하는 단계를 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 지표산출단계는 딥러닝에 의하여 상기 성능지표를 산출하는 단계이고,
    상기 성능지표는 일관성, 정확성, 소요시간, 카운트 또는 예상기록을 포함하고,
    상기 일관성은 동일한 운동동작의 반복수행에 있어서 각 수행동작의 일치정도를 의미하고,
    상기 정확성은 각 수행동작의 기준동작에 대한 일치정도를 의미하고,
    상기 소요시간은 운동에 소요한 총 시간, 운동동작 수행에 소요한 시간 또는 운동중 휴식을 취한 시간을 포함하고,
    상기 카운트는 동작수행 횟수, 세트수 또는 정확한 동작수행이 이루어지지 않은 횟수를 포함하고,
    상기 예상기록은 진행속도 및 체력을 기초로 산출된 예상기록을 의미하는, 생체정보 분석 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    서버가 센싱장치로부터 입력된 사용자의 인증정보를 수신하는 단계를 더 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    서버가 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 기초로 출력정보를 생성하는 출력정보생성단계; 및
    서버가 상기 출력정보를 센싱장치 또는 클라이언트 장치에 전송하는 출력정보전송단계;를 더 포함하고,
    상기 출력정보는 센싱장치 또는 클라이언트 장치의 출력부에서 출력되는 정보인, 생체정보 분석 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 출력정보는 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표의 변화에 대응하는 출력조명색의 변경 정보를 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 출력정보는 상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 기초로 생성한 추천운동정보를 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 클라이언트 장치는 사용자 클라이언트 장치 또는 트레이너 클라이언트 장치를 포함하고,
    상기 출력정보전송단계는 복수의 센싱장치로부터 수신한 상기 센싱정보에 대응하는 복수의 상기 출력정보를 하나의 트레이너 클라이언트 장치에 전송하는 단계를 포함하는, 생체정보 분석 방법.
  13. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된, 생체정보 분석 프로그램.
  14. 센싱장치로부터 센싱정보를 수신하거나 센싱정보, 운동정보 또는 성능지표를 상기 센싱장치 또는 클라이언트 장치에 전송하는 통신부;
    상기 센싱정보를 기초로 운동정보를 생성하고 상기 센싱정보 또는 상기 운동정보를 기초로 성능지표를 산출하는 분석부; 및
    상기 센싱정보, 상기 운동정보 또는 상기 성능지표를 저장하는 저장부;를 포함하고,
    상기 센싱정보는 호흡, 심전도, 산소포화도, 온도, 위치 또는 동작정보를 포함하고,
    상기 운동정보는 운동종류, 운동횟수 또는 운동강도 정보를 포함하는, 생체정보 분석 서버장치.
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