KR20220062154A - 운동종류와 운동량 분석 및 개인별 생활습관 분석을 통한 건강관리 방법 도출 프로세스에 관한 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 피트니스센터 현장에 각 운동기구 영역별로 블루투스 비콘(Beacon)을 설치하여 사용자의 운동 위치를 감지하여 무선 네트워크를 통해 키오스크 메인PC의 통신에 사용자의 운동종류와 시간 정보를 전송하여 개인별 운동 정보를 분석하고, 인공지능 데이터셋 학습 프로세스를 기반으로 맞춤형 건강식단을 추천하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
상기한 발명의 실시예는 사용자의 개인 운동량과 종류에 따른 신선식품 맞춤형 매칭 도출 프로세스를 구축하고 빅데이터와 딥 러닝 학습 알고리즘 시스템을 적용하여 사용자들에게 맞춤 헬스 케어 콘텐츠 추천 서비스를 제공한다.
처리된 사용자 맞춤형 식단 및 운동 콘텐츠는 사용자의 스마트 모바일, 웨어러블 기기 및 각종 IoT에 전송되어 사용자가 쉽고 빠르게 서비스를 제공받을 수 있도록 하고, 냉장 쇼케이스 전면 윈도우에도 디스플레이 되어 추천 받은 맞춤형 식단 메뉴 상품을 운동 직후 바로 구매할 수 있도록 하는 기능을 수행한다.

Description

운동종류와 운동량 분석 및 개인별 생활습관 분석을 통한 건강관리 방법 도출 프로세스에 관한 장치 및 방법{Devices and methods for health care methods through the analysis of exercise types and volumes and the analysis of individual lifestyle}

본 발명은 빅데이터와 딥 러닝 알고리즘 시스템을 기반으로 운동종류와 운동량에 대한 정보를 포함한 개인 운동 정보와 신체정보를 실시간으로 수집하고 이를 기반으로 개인 맞춤형 식단과 운동 콘텐츠를 추천해주는 장치 및 방법에 관한 것이다.

사용자가 어떤 운동기구를 사용했는지를 통해 운동종류를 파악하고 이후 해당 운동에 대한 소요시간을 파악하여 운동량 데이터(Raw data)를 분석 및 분류하고 이를 바탕으로 사용자에게 개인 맞춤형 건강식단과 운동 콘텐츠를 제안함으로 빠르고 간편한 건강식 제공과 다양한 건강관리 콘텐츠 및 서비스 제공으로 개인별 운동 데이터 수집 기반 온라인 및 오프라인 통합 트레이닝 서비스 플랫폼을 구축한다.

본 발명에 따른 실시예는 빅데이터를 활용하여 운동량 분석 프로그램을 고도화 시켜 운동 종류 및 시간 데이터(raw data)를 분석하여 칼로리 소모를 포함한 운동 효과를 도출하고 사용자의 식습관 및 생활습관 데이터를 추가적으로 수입하여 사용자를 위한 개인 맞춤형 추천 솔루션을 제공한다.

상세하게는 딥러닝을 활용한 건강관리 학습 알고리즘을 개발하여 사용자 개인 데이터(상기한 사용자의 개인 운동 raw data)를 기반으로 최적의 건강관리 식단 메뉴를 추천하는 서비스를 제공한다.

상기한 과정 및 프로세스는 사용자에 대한 대면 및 비대면 트레이닝에 있어 맞춤 코칭이 적용된 콘텐츠를 제공하고 이와 관련된 실시간 건강관리 상담 및 커뮤니케이션 기능 등 스마트 모바일과 IoT를 활용한 모바일 서비스를 제공함으로써 사용자에 편리함과 접근성이 높은 관리 서비스를 제공한다.

사용자의 개인 운동 데이터(raw data)는 각 운동기구 중심지점에 설치된 블루투스(Bluetooth) 비콘 시스템을 통해 사용자의 운동 데이터를 실시간으로 PC(control PC)에 전송된다.

상기한 과정은 실재 운동한 종류와 시간을 데이터화 하여 정보에 대한 오류를 줄이고 별도의 입력 과정 없이 데이터를 측정 및 전송할 수 있도록 하여 편이성을 높이고 불편함을 줄인다.

최근 각종 첨단 정보통신기술을 활용하여 시간과 장소에 구애 받지 않고 건강관리를 받을 수 있는 스마트 헬스케어(Health care)가 부상하고 있으며 그와 관련된 시장 및 기술 또한 개발되고 있다. 하지만 건강관리를 위해 사용자들이 가장 많이 찾는 피트니스 센터 내에는 이와 관련 기술 뿐 아니라 회원 관리 및 부가 서비스 제공 또한 취약한 것이 실정이다. 회원 개개인마다의 라이프 스타일, 운동 패턴, 식습관 등 개인 맞춤형 관리나 통합적인 관리가 되지 못하기 때문이다.

또한 최근 코로나 바이러스의 확산으로 사회적 거리 두기 및 다중이용시설 이용에 대한 사용자들의 염려로 비대면 헬스케어의 필요성과 중요성 또한 커지고 있다.

본 발명에 따른 실시예는 상기한 문제 상황들을 기반으로 비대면 트레이닝에 대한 니즈를 충족시켜 줄 수 있는 콘텐츠 개발과 빅데이터와 딥 러닝 프로세스 기술을 활용한 식단과 운동 콘텐츠에 대한 개인 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 피트니스 센터 및 트레이너와 양방향 커뮤니케이션도 활성화시켜 사용자들의 수요와 건강 관리 트랜드에 맞는 전문 케어 시스템을 제공하는 기능을 수행한다.

상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명은 피트니스 센터 내 사용자의 실재 운동 종류와 시간 데이터(raw data)를 수집 및 분석하여 사용자에 맞춤형 건강관리 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 상기한 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 다수의 데이터셋이 모인 빅데이터를 활용하여 딥러닝 알고리즘을 통해 지도학습 및 강화학습을 비롯해 교차 재학습을 거쳐 최적화된 개인 맞춤형 콘텐츠들을 제시할 수 있도록 한다.

사용자의 운동량 분석 뿐 아니라 생활습관(식습관) 또한 분석하여 인공지능 딥러닝 프로세스를 통해 맞춤형 건강식단을 산출하여 사용자의 IoT와 스마트 모바일을 통해 제공할 수 있도록 한다. 상기한 데이터를 기반으로 control PC 및 클라우드 형태의 서버에 전송하여 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것 뿐 아니라 냉장 쇼케이스 윈도우에 디스플레이 타입의 키오스크를 적용하여 수신한 개인 운동량 데이터를 기반으로 사용자 각자에게 적합한 신선 건강식품을 제공 및 판매할 수 있도록 한다.

상기한 맞춤형 건강관리 콘텐츠 제공 시스템의 정확도를 위해 디버깅 기술을 활용하여 수시 모니터링을 진행하고, DDNQ(Deep Q Network + Double Q-Learning)를 활용한 알고리즘을 통해 딥 러닝의 학습 정확도를 향상시키고 데이터 마이닝 과정을 통한 분석 고도화를 실현한다.

사용자 맞춤 건강 메뉴 추천에 있어 상세하게는 운동효과 측정 분류를 위해 학습데이터셋과 메뉴 추천용 데이터테이블을 작성하여 운동 효과 및 메뉴 추천을 위한 판단 기준을 세우고 추천 알고리즘을 적용하여 사용자에게 적합한 메뉴를 제공할 수 있도록 한다. 도출된 결과에 따른 데이터는 딥러닝 인공지능 프로그램이 반복 학습하여 더 적합한 결과를 산출해 낼 수 있도록 한다.

개인 맞춤형 식단 및 운동 콘텐츠 연관도 또한 학습된 데이터 2차원 이미지 맵핑 알고리즘을 통한 추천 서비스 검증을 통해 전문가 시스템을 통한 데이터셋 교정 프로세스를 정의할 수 있도록 한다. 보정 학습 완료 후 알고리즘 구조화에 따른 결과 데이터의 적절성을 검증하여 최종 적용을 위한 알고리즘 고도화 작업을 수행할 수 있도록 한다.

산출된 건강 식단 및 운동 콘텐츠는 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 제공되며 control PC 및 서버를 통해 트레이너에게도 전달되어 양방향 커뮤니케이션의 기능을 수행한다.

본 발명에 따른 실시예는 피트니스 센터에서 수집될 수 있는 사용자의 운동 데이터를 실시간으로 산출하여 딥러닝 프로세스를 통한 맞춤형 건강식 메뉴를 추천함으로써, 온·오프라인의 개인 맞춤형 건강관리 콘텐츠를 제공함으로 사용자들의 만족도 및 편이성을 높인다.

또한 코로나(COVID-19) 바이스러스 확산으로 세계적 팬더믹 현상과 국가적 사회적 거리두기 시행 및 다중이용시설 제한에 따라 생긴 비대면의 니즈에 충족되는 국민 건강 지킴이 역할의 기능을 수행할 수 있다.

또한 운동기구에 부착된 블루투스 비콘 장치 및 시스템을 통해 사용자들의 운동 데이터를 따로 입력할 필요없이 실시간으로 수집되기 때문에 편이성을 높이고 오류를 줄여 데이터 수집에 대한 정확도를 높인다.

본 발명에 따른 실시예는 사용자들로 하여금 맞춤형 건강관리 콘텐츠로써 사용자 운동 정보와 식습관에 따른 식단 및 운동 콘텐츠를 추천해줌으로써 사용자들에 대한 통합적이고 전문적인 헬스 케어 시스템을 구축하고 이를 실행한다.

도 1은 사용자 데이터 분석 후 식단 및 운동 콘텐츠 추천 시스템의 구조를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 맞춤형 식단 제공 프로그램 및 냉장 쇼케이스 전면 윈도우 디스플레이 시스템이 실행되는 과정을 나타내는 도면이다.
도 3은 사용자 스마트 모바일 및 IoT에 디스플레이 되는 콘텐츠들의 일례를 보여주는 도면이다.

도 1은 사용자 데이터 분석 후 식단 및 운동 콘텐츠 추천 시스템의 구조를 나타내는 도면이다.

상기한 식단 및 운동 콘텐츠 추천 시스템은 사용자 데이터 입력 모듈을 통해 사용자 개인 데이터를 수집하여 이를 기반으로 한 데이터베이스를 바탕으로 사용자 분석 모델을 구축한다. 구축한 분석 모델을 통해 식단 및 운동 콘텐츠 추천 모듈에 사용자 데이터를 송신하고 사용자의 건강 식단 구매기록 데이터베이스와 연계하여 데이터 수집 모듈로 산출된 데이터를 전달하여 구매 활동 벡터화 모듈에 활동별 텍스트 데이터가 전달될 수 있도록 한다.

데이터 수집 모듈은 사용자 기본 데이터와 운동 효과성 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 추천되는 상품과 해당 상품에 대한 상품별 재구매 분석 데이터를 가지게 된다. 추천 내용에 따른 활동 데이터 및 리뷰 데이터 또한 수집 및 분석되어 활동별 텍스트 데이터로써 구매 활동 벡터화 모듈로 보내진다.

데이터 수집 모듈에서 처리된 데이터는 구매 활동 벡터화 모듈에서 활동별 벡터 데이터가 사용자 분석 모델 생성 모듈에 전달되어 사용자 분석 모델 생성 모듈 내부에 있는 유사도 판단 모듈과 Transfer Learning 모듈을 거쳐 활동별 벡터 데이터를 다시 사용자 분석 모델이 수신할 수 있도록 한다.

사용자 분석 모델은 상기한 과정을 거쳐 빅데이터와 딥 러닝 알고리즘 과정을 통해 처리된 정보에 대한 피드백 데이터를 형성하여 다시 데이터 수집 모듈로 피드백 데이터를 보낼 수 있도록 한다.

상기한 사용자 데이터 분석 후 처리되는 식단 및 운동 콘텐츠 추천 시스템은 운동 분석 프로그램 고도화를 거쳐 개발된 알고리즘과 메뉴추천을 위해 학습으로 개발된 알고리즘을 이용한 강화 학습 설계 및 1차 모델링은 교차 테스트 수행 및 학습 데이터 확대를 통해 정확도 향상을 목표로 점검된다.

상기한 발명에 따른 실시예는 피트니스 기반 맞춤형 건강식 매칭 단계 진행을 위한 입력 정보 항목을 설정하고 운동 종류별, 날짜별, 시간대별, 시즌별 분석 리스트가 분류된 것을 제공받을 수 있도록 하는 단계를 포함한다. 또한 운동 및 이용 후기, 사진 등 업로드 및 검색 기능을 통한 사용자 이용현황 데이터 산출을 통해 빅데이터 및 딥러닝 프로세스에 활용할 수 있도록 한다.

도 2는 본 발명에 따른 맞춤형 식단 제공 프로그램 및 냉장 쇼케이스 전면 윈도우 디스플레이 시스템이 실행되는 과정을 나타내는 도면이다.

먼저 운동기구에 탑재된 블루투스 비콘(Beacon) 시스템을 통해 실시간으로 수집되는 사용자의 운동 정보는 control PC로 전송되어 맞춤형 식단 제공 프로그램과 냉장 쇼케이스 전면 윈도우 디스플레이에 표시될 데이터 분석 자료 생성을 용이하게 한다. Control PC로 전송된 데이터는 클라우드 형태의 서버에도 전송되어 사용자 정보에 대한 데이터 베이스를 구축할 수 있도록 한다. 또한 상기한 클라우드 서버는 사용자의 건강 식단 메뉴 구매에 대한 모바일 결제 솔루션 장치로 활용될 수 있다.

상기한 과정을 거쳐 처리된 맞춤형 식단 제공 서비스는 사용자 스마트 모바일 및 IoT(Internet of Things)에 전송되어 사용자가 실시간으로 확인할 수 있도록 한다. 또한 동일한 정보를 냉장 쇼케이스 전면 윈도우에도 디스플레이 하여 사용자가 운동 후 제공된 맞춤형 식단 메뉴를 바로 섭취할 수 있도록 기능을 수행한다.

도 3은 사용자 스마트 모바일 및 IoT에 디스플레이 되는 콘텐츠들의 일례를 보여주는 도면이다.

상기한 모든 과정의 맞춤형 식단 및 운동 콘텐츠 제공 시스템을 거쳐 형성된 사용자 맞춤형 콘텐츠들은 나타낸 도면과 같이 사용자 개인 운동 정보에 대한 상세 페이지, 사용자 운동 정보에 따라 산출된 추천 운동 루틴, 빅데이터와 딥 러닝 알고리즘 과정을 거쳐 추천된 맞춤형 건강 식단을 제공받고 제공받은 콘텐츠와 관련하여 사용자 그리고 트레이너 간의 소통이 가능하도록 커뮤니티 기능 또한 제공한다.

상기한 과정을 통해 사용자는 개인 운동량 분석에 대해 시각화 된 자료를 제공받을 수 있고 맞춤형 콘텐츠를 빠르고 쉽게 제공받을 수 있다.

10: 블루투스(Bluetooth) , 20: Control PC , 30: 클라우드(Cloud) 형태의 서버
101: 사용자 IoT(Internet of Things) , 102: 냉장 쇼케이스 전면 윈도우

Claims (1)

1. 상기된 본 명세서는 사용자의 운동량 및 식습관 정보를 기반으로 한 빅데이터와 딥 러닝 알고리즘 과정을 활용하여 맞춤형 건강 식단 및 운동 콘텐츠를 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
   운동기구에 장착된 블루투스 비콘(Beacon) 시스템을 통해 사용자의 운동 정보를 실시간으로 수집하고 수집한 정보를 바탕으로 식단 및 운동 콘텐츠 추천 시스템을 거쳐 형성된 맞춤형 건강 식단 정보를 사용자의 스마트 모바일 및 IoT(웨어러블 장치를 포함)에 전송되어 사용자가 빠르고 편리하게 서비스를 제공받을 수 있도록 한다.
   운동 효과-추천 식단, 운동효과-추천 운동, 추천 식단-추천 운동, 운동 효과-추천 식단-추천 운동 등 사용자 운동 정보에서 산출할 수 있는 콘텐츠들의 경우의 수를 충족할 수 있는 맞춤형 콘텐츠들을 큐레이션 하는 기능을 수행할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

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