KR20220074302A - 운동 프로그램 자동 생성 시스템 및 방법 - Google Patents

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KR20220074302A
KR20220074302A KR1020200162634A KR20200162634A KR20220074302A KR 20220074302 A KR20220074302 A KR 20220074302A KR 1020200162634 A KR1020200162634 A KR 1020200162634A KR 20200162634 A KR20200162634 A KR 20200162634A KR 20220074302 A KR20220074302 A KR 20220074302A
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정창근
이한솔
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주식회사 비플렉스
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 자동 생성 방법은, 센서부, 메트릭 산출부, 운동 프로그램 생성부, 코칭 가이드 생성부 및 코칭 가이드 입출력부를 포함하는 운동 프로그램 생성 시스템에서, 상기 코칭 가이드 입출력부를 통하여 사용자로부터 운동 목적을 입력 받는 단계; 상기 운동 목적에 따라 운동 분류를 수행하고, 상기 코칭 가이드 입출력부에 의하여 운동 분류에 따른 목표 파라미터를 입력받거나 또는 기존 러닝 데이터가 존재하는 경우에 운동 분류에 따른 자동 설정 파라미터를 생성하는 단계; 상기 자동 설정 파라미터 또는 목표 파라미터에 기초하여 운동 프로그램을 생성하는 단계; 상기 생성된 운동 프로그램에 기초하여 실시간 코칭을 진행하면서 상기 센서부에 의하여 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 데이터에 의하여 사용자의 운동 달성도를 평가하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

운동 프로그램 자동 생성 시스템 및 방법{A System And Method For Automatically Creating An Exercise Program}
본 발명은 운동 프로그램을 자동으로 생성하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 사용자의 운동 목적에 맞는 운동 프로그램을 자동으로 생성한 후, 사용자의 머리부에 부착된 센서로부터 연산된 메트릭(Metric)에 기초하여, 운동 프로그램을 자동으로 수정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
현대인의 일상생활에서의 운동량은 적절한 신체 건강을 유지하기에 상당히 부족하다는 점이 꾸준히 지적되어 왔으며, 이에 따라 효과적으로 건강을 촉진할 수 있도록 하는 체계적인 운동 방법에 대한 관심도가 높아지고 있다. 이러한 요구에 부합하는 운동 방법 중 하나로서, 누구나 쉽게 할 수 있는 보행 또는 주행 운동이 있다.
이러한 보행 또는 주행 운동을 하면 성인병 예방, 체중 감량 등에 큰 도움이 될 수 있지만, 무리한 보행 또는 주행 운동은 오히려 무릎 또는 근육의 손상을 유발할 수 있으며, 아킬레스 건, 발 부상, 피로골절, 발목염좌, 또는 심한 경우, 경골과 근막 손상까지 유발할 수 있다. 따라서, 보행 또는 주행 운동이 무리하지 않으면서도 효과를 볼 수 있게 하는 것이 상당히 중요하다.
그러나, 보행 또는 주행 운동을 위하여 전문가를 항상 고용하는 것은 큰 비용의 부담이 따를 수 있으므로, 비용 부담을 줄이면서도 적절한 보행 또는 주행 운동을 위한 적절한 가이드를 줄 수 있는 자동화된 운동 프로그램 생성 시스템이 절실하게 필요하다.
따라서, 본 출원의 출원인은 운동 시 순간 수직 부하율(IVLR) 추정치 메트릭에 기초하여 부상 위험성을 판단하여 적절한 보행 또는 주행 코칭 가이드를 제공하는 운동 프로그램 생성 시스템에 대한 발명을 출원한 바 있다.(특허문헌 1 참조) 본 출원에서는 하기 특허문헌 1을 참조로서 포함한다.
단, 상술한 특허문헌 1에서는 부상의 위험성을 방지하는 코칭의 측면이 강하고, 사용자의 목표달성을 위한 운동 효율적인 측면에 대한 고려가 부족했고, 따라서, 사용자의 목표의 실현을 위한 가장 효율적인 운동 프로그램을 제공하는 운동 프로그램 생성 시스템이 절실하게 요구되고 있었다.
대한민국 등록특허 제10-2055661호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 일반인도 용이하게 효율적인 운동 프로그램을 자동으로 생성하고, 휴대용 장비를 이용한 운동 모니터링의 피드백을 통하여 운동 프로그램을 자동으로 수정할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 기술적 과제는 정확한 운동 여부 및 운동 시간을 파악하여 정교하고 실질적으로 효과가 있는 운동 프로그램을 생성하는 것에 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 기술적 과제는 사용자의 실제적인 목표 달성도를 반영하여 사용자가 너무 무리한 운동 프로그램을 진행하지 않도록 적절한 강도 및 운동량의 운동 프로그램을 자동으로 생성하는 것에 있다.
다만, 본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제들은 상기 과제들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 자동 생성 방법은, 센서부, 메트릭 산출부, 운동 프로그램 생성부, 코칭 가이드 생성부 및 코칭 가이드 입출력부를 포함하는 운동 프로그램 생성 시스템에서, 상기 코칭 가이드 입출력부를 통하여 사용자로부터 운동 목적을 입력 받는 단계; 상기 운동 목적에 따라 운동 분류를 수행하고, 상기 코칭 가이드 입출력부에 의하여 운동 분류에 따른 목표 파라미터를 입력받거나 또는 기존 러닝 데이터가 존재하는 경우에 운동 분류에 따른 자동 설정 파라미터를 생성하는 단계; 상기 자동 설정 파라미터 또는 목표 파라미터에 기초하여 운동 프로그램을 생성하는 단계; 상기 생성된 운동 프로그램에 기초하여 실시간 코칭을 진행하면서 상기 센서부에 의하여 데이터를 수집하는 단계; 및 상기 수집된 데이터에 의하여 사용자의 운동 달성도를 평가하는 단계를 포함하되, 상기 수집된 데이터는 상기 센서부에 의하여 센싱된 상하 방향 가속도를 하이패스 필터에 의해 필터링 시킨 상하 방향 가속도에 기초하여 측정된 운동 여부를 포함할 수 있다.
이 경우, 상기 운동 여부는 상기 하이패스 필터에 의하여 필터링된 상하 방향 가속도의 기울기를 연산하고, 상기 상하 방향 가속도의 기울기가 기준치를 초과하는 경우를 카운팅하고, 기준 시간 간격 동안 상기 카운팅의 값이 카운팅 기준 값을 초과하는 경우에 최초 카운팅된 시점부터 운동을 진행하고 있는 것으로 소급하여 판단하며, 상기 기준 시간 간격은 0.1초 이상 3초 이하이고, 상기 카운팅 기준 값은 2 이상일 수 있다.
또한, 상기 운동 여부는 상기 하이패스 필터에 의하여 필터링된 상하 방향 가속도의 최초 피크 이후의 기울기를 연산하여 상기 최초 피크 이후의 기울기가 기준치를 초과하는 경우를 카운팅할 수 있다.
또한, 상기 목표 파라미터 또는 자동 설정 파라미터를 입력 받는 단계는 운동 프로그램 생성부가 기존 러닝 데이터들이 있는지를 판단하는 단계를 포함하고, 기존 러닝 데이터가 없는 경우에는 운동 목적에 따른 목표 파라미터를 사용자로부터 입력 받는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 목표 파라미터는 운동 목적이 다이어트인 경우에 목표 몸무게, 목표 감량 기간을 포함하고, 상기 목표 파라미터는 운동 목적이 건강유지인 경우에, 목표 거리, 목표 시간 및 목표 훈련 빈도를 포함하며, 상기 목표 파라미터는 운동 목적이 기록 향상인 경우에 목표 거리, 목표 기록, 훈련 기간을 포함할 수 있다.
상기 운동 프로그램을 생성하는 단계는 운동 프로그램이 최초로 생성되었는지 여부를 확인하는 단계; 상기 운동 프로그램이 최초로 생성되지 않은 경우에 사용자의 운동 달성도를 평가하는 단계; 및 상기 운동 달성도가 기준 이하인 경우에 수정 운동 프로그램을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 운동 프로그램을 생성하는 단계는 지난주 목표 거리 및 지난주 실제 러닝 거리에 기초하여 거리 증감비를 구하고, 거리 증감비에 기초하여 속도 훈련 거리 증감비 또는 지속성 훈련 거리 증감비를 연산하고 속도 훈련 거리 증감비 또는 지속성 훈련 거리 증감비에 기초하여 목표 운동 거리를 수정하고, 수정된 목표 운동 거리를 운동 세션 구성요소에 삽입하고 운동 프로그램 탬플릿을 이용하여 운동 프로그램을 수정할 수 있다.
또한, 상기 운동 프로그램 탬플릿의 운동 세션 구성 요소는 속도 훈련, 지속성 훈련, 인터벌 훈련, 회복 훈련 및 휴식 세션을 포함하고, 상기 운동 프로그램 탬플릿의 요일별로 서로 다른 세션 구성 요소를 삽입하여 운동 프로그램을 수정할 수 있다.
한편, 본 발명의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
따라서, 본 발명에 따르면, 일반인도 전문가와 같이 용이하게 효율적인 운동 프로그램을 휴대용 장비를 통하여 자동으로 생성하고, 또한 휴대용 장비를 이용한 운동 모니터링의 피드백을 통하여 운동 프로그램을 자동으로 수정할 수 있는 운동 프로그램 생성 시스템 및 방법이 제공된다.
또한, 본 발명에 따르면, 정확한 운동 여부 및 운동 시간을 파악하여 정교하고 실질적으로 효과가 있는 운동 프로그램을 자동으로 생성하는 운동 프로그램 생성 시스템 및 방법이 제공된다.
또한, 본 발명에 따르면, 사용자의 실제적인 목표 달성도를 반영하여 사용자가 너무 무리한 운동 프로그램을 진행하지 않도록 적절한 강도 및 운동량의 운동 프로그램을 자동으로 생성하는 운동 프로그램 생성 시스템 및 방법이 제공된다.
다만, 본 발명의 효과는 상기 효과들로 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 시스템을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 센서 신호 수집부의 착용 위치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 상하 방향 가속도의 형태를 나타낸 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 및 수정 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 목표 파라미터 입력 또는 생성 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 프로세스를 나타낸 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 파라미터 증감비 생성 및 운동 프로그램 탬플릿을 나타낸 도면이다.
도 8 내지 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동량, 운동 강도 및 운동 회수를 나타낸 슈도 코드를 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 탬플릿을 나타낸 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 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 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, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 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, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면 상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
운동 프로그램 생성 시스템
도 1은 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있는 운동 프로그램 생성 시스템(100)의 일 실시예를 도시한 블록도이다.
본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있는 운동 프로그램 생성 시스템(100)은 센서 신호 수집부(110), 제어부(120), 코칭 가이드 입출력부(130)를 포함할 수 있다.
센서 신호 수집부(110)는, 가속도, 속도 및 위치 등과 같은 사용자의 동적 물리량을 측정하며, 센서부(111) 및 통신부(112)를 포함할 수 있다. 이 경우, 센서부(111)의 하드웨어는 기본적으로 상하, 좌우, 전후를 포함하는 3축 방향의 가속도 센서를 포함한다. 이 경우, 센서부(111)는, 추가적으로 가속도 센서에 자이로스코프를 내장하여 6축 방향의 가속도를 측정할 수 있는 센서를 포함할 수 있다. 또는, 센서 신호 수집부(110)는, 예를 들어 가속도 센서, 자이로 센서 및 지자기 센서를 포함하여 9축 자세를 측정하는 센서일 수도 있다. 또는, 센서 신호 수집부(110)는, 예를 들어 GPS 신호 등의 위치 센서를 구비하여 사용자 위치까지 측정할 수도 있으며, 최근 GPS보다 정확성이 높은 초정밀 위성 항법 기술 또는 실내 측위 기술을 적용하는 적절한 센서를 포함할 수 있다. 또한, 당업자는 센서 신호 수집부(110)로서 적절한 센싱 및 전력 사용을 고려한 적절한 센서를 구비할 수 있다.
통신부(112)는 센서부(111)에서 수집된 원신호를 제어부(120)에 전달할 수 있으며, 센서부의 제어부(120)의 물리적인 위치에 따라 SPI, I2C, UART 등의 시리얼 통신일 수도 있으며, Wi-Fi, Bluetooth 등의 무선 통신일 수도 있다.
한편, 센서 신호 수집부(110)는, 착용 위치에 있어서 도 2(a) 내지 도 2(e)에 도시된 바와 같이, 머리, 허리, 가슴 등 사용자의 신체의 다양한 부위에 착용될 수 있다. 머리에 착용되는 경우 센서 신호 수집부(110)는 예컨대, 도 2(a)와 같이 헤어 밴드에 포함될 수 있으며, 또는 도 2(b)와 같이 모자, 이어폰에 포함될 수 있으며, 또는 도 2(c)와 같이 웨어러블 안경에 포함될 수도 있다. 또는 센서 신호 수집부(110)는, 가슴에 착용되는 경우 센서 신호 수집부(110)는 도 2(d)와 같은 가슴 밴드에 포함될 수도 있다.
이 경우, 센서 신호 수집부(110)는, 도 2(a)와 같이 하나만 착용될 수 있고, 또는 도 2(e)와 같이 복수 개가 착용될 수 있다. 예컨대, 센서 신호 수집부(110)는 머리 및/또는 허리에 착용될 수 있다. 도 1은 센서부(111)가 머리측(111H)와 허리측(111W)에 동시에 설치된 경우에 대한 블록도이다. 단, 센서부(111)는 머리측(111H) 또는 허리측(111W) 중 어느 하나만 설치될 수도 있다.
한편, 제어부(120)는 메트릭 산출부(121), 코칭 가이드 생성부(122) 및 운동프로그램 생성부(200)를 포함할 수 있다. 이 경우, 메트릭 산출부(121), 코칭 가이드 생성부(122) 및 운동프로그램 생성부(200)는 물리적으로 분산되어 배치될 수 있다. 예컨대, 메트릭 산출부(121)는 다양한 연산을 수행할 수 있도록 센서 신호 수집부(110)와 집적회로의 형태로 하나의 기판 상에 형성될 수도 있고, 또는 별도의 컴퓨터, 서버 등과 같은 형태로 이루어질 수도 있다. 이 경우, 코칭 가이드 생성부(122)또는 운동프로그램 생성부(200)는 코칭 가이드 입출력부(130)에 소프트웨어 모듈 형태로 위치할 수 있다. 또는, 센서 신호 수집부(110), 메트릭 산출부(121), 코칭 가이드 생성부(122) 또는 운동프로그램 생성부(200)가 물리적으로 하나의 하드웨어 및 소프트웨어 모듈로 위치할 수도 있다. 당업자는 배터리, 프로세서의 성능 등의 하드웨어적인 제약을 고려하여, 메트릭 산출부(121), 코칭 가이드 생성부(122) 또는 운동프로그램 생성부(200)를 적절하게 분산하여 위치시킬 수 있다.
코칭 가이드 입출력부(130)는, 이처럼 코칭 가이드 생성부(122)에 의하여 생성된 경보 신호 및/또는 보폭 교정량을 포함하는 가이드 정보를 음향, 도해, 또는 영상 중 적어도 하나를 포함하는 사용자가 인식 가능한 정보로서 변환하여 출력할 수 있다.
예를 들면, 코칭 가이드 입출력부(130)가 이어폰이며 보폭 교정량이 산출되어 보폭을 줄여야 할 필요가 있을 경우, "보폭을 줄이세요"와 같은 음성 코칭 또는 경고음이 울리게 하여 사용자가 최적 보폭이 아님을 인지하고 보행 자세를 바꾸도록 유도할 수 있다. 또는 코칭 가이드 입출력부(130)는 스마트폰, 컴퓨터, 또는 전용 디스플레이, 웨어러블 디스플레이(예컨대, 구글 글래스) 등의 형태로, 도해 또는 영상으로 코칭 가이드 정보가 출력되도록 할 수 있다.
또한, 코칭 가이드 생성부(122) 또는 코칭 가이드 입출력부(130)는 메트릭 산출부(121)에 의하여 도출된 보행 자세를 외부의 데이터베이스(140)에 전송하여 누적적으로 저장하도록 구성될 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 구성되는 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.
한편, 코칭 가이드 입출력부(130)는 우선 순위가 가장 높은 코칭 대상 메트릭에 관해서 가이드 메시지를 생성하고 재생하여 사용자에게 코칭을 제공할 수 있다. 코칭 가이드 입출력부(130)는 가이드 메시지를 청각적 방법 또는 시각적 방법을 이용하여 사용자에게 출력할 수 있다. 예를 들어, 코칭 가이드 입출력부(130)는 음성 코칭의 경우 우선 순위가 가장 높은 코칭 대상 메트릭을 자연어 기반의 메시지로 생성하여 사용자에게 통보할 수 있다. 이는 이어폰, 헤드폰, 스피커 등 다양한 음향 재생 장치에 적용될 수 있으며, 해당 코칭 메트릭에 대한 값, 평가를 제공하고 교정 방법을 제공할 수 있다.
또한, 시각 디스플레이를 이용한 코칭의 경우 휴대폰 스크린, 스마트 워치, 모니터 스크린, AR 디스플레이, LCD 디스플레이 등 다양한 시각 디스플레이를 이용한 장치에 적용될 수 있으며, 해당 코칭 대상 메트릭에 대한 값, 평가를 제공하고 교정 방법을 텍스트, 동영상 등으로 제공할 수 있다.
구체적인 활용 예로서, 코칭 가이드 입출력부(130)는 음성 코칭의 경우 "M1, M2, M3를 조심하세요", "충격력이 150N/s로 너무 큽니다. 더 사뿐히 뛰세요"와 같은 코칭을 음향 재생 장치를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 또는 코칭 가이드 입출력부(130)는 시각 디스플레이 코칭의 경우 "상하 움직임이 너무 큽니다. 보수를 높이고, 도약 시 살짝 뛰세요", "보폭이 너무 큽니다. 보수를 올리세요"와 같은 코칭을 텍스트 또는 이모티콘 또는 짧은 동영상으로 시각 디스플레이 장치를 통해 출력하여 사용자에게 제공할 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 자동 코칭 방법은 동작 주기 n초마다 전체 사이클이 주기적으로 반복되도록 설정될 수 있다. 이러한 자동 코칭 방법은 상술한 운동 프로그램 생성 시스템에 적용될 수 있다.
메트릭 산출부 구성
제어부(120)의 메트릭 산출부(121)는, 센서 신호 수집부(110)로부터 신호를 전달받아, 3축 방향 가속도 및/또는 위치 신호를 사용하여 보행 또는 주행 운동 정보, 자세 정보 및 부상 위험도와 관련된 각종 메트릭을 도출한다. 생성된 메트릭들은 예컨대, 아래 표 1에 나타낸 바와 같다.
이 경우, 각종 메트릭들은 기본적으로 센서 신호 수집부(110)에서 수집된 각 방향 가속도 등의 센싱 값, 또는 다른 메트릭들을 활용하여 생성되며, 편의상 본 명세서에서는 다른 메트릭들을 활용하여 연산된 값들을 하위 메트릭으로로, 기본적인 센싱 값을 활용한 메트릭들을 상위 메트릭으로로 표시하였다. 메트릭들 중 일부는 예컨대, 코칭 가이드 입출력부의 GPS 위치 센서 등을 활용하여 도출될 수도 있다.
사용자에게 제공되는 메트릭 값
국문 영문
운동정보 시간 Time
거리 Distance [km]
속도 Pace [m/s]
가상속도 virtual pace [m/s]
칼로리소모량 Calories [kcal]
고도 Altitude [m]
걸음 수 Step number [steps]
운동 여부 True or False
자세정보 분당 보수 Cadence [steps / min]
보폭 Stride length [m]
>지면에 붙어서 이동한 전진거리 >Forward distance travelled during stance phase [m]
>공중에서 이동한 전진거리 >Forward distance travelled during flight phase [m]
보간 Step width [cm]
보각 Step angle [deg]
머리 각 Head angle [deg]
수직 이동거리 Vertical oscillation [m]
>왼발 지지 시 수직 이동거리 >Vertical oscillation L [m]
>오른발 지지 시 수직 이동거리 >Vertical oscillation R [m]
>지면에 붙어서 이동한 수직 이동거리 >Vertical oscillation during stance phase [m]
>공중에서 이동한 수직 이동거리 >Vertical oscillation during flight phase [m]
지면에 닿아 있는 지지시간 Ground contact time [s]
>왼발 지지시간 >Ground contact time L [s]
>오른발 지지시간 >Ground contact time R [s]
공중부유 시간 Flight time [s]
>왼발 >Flight time L [s]
>오른발 >Flight time R [s]
지지시간-부유시간 비 Contact-Flight Ratio Tf/Tc = [%]
지면 반력 Ground reaction force; GRF
압력 중심 Center of pressure; COP

부상
위험성
정보		 최대 수직 부하 Max Load on Legs [N]
>왼발 최대 부하 >Max Load on Legs L [N]
>오른발 최대 부하 >Max Load on Legs R [N]
충격 부하율 Impact Loading Rate [N/s]
좌우균형도 Symmetry [%]
균일도 Stability [%]
>왼 Stability - L [%]
>오 Stability - R [%]
다리 강성 Leg stiffness [BW/m] BW = Body weight, m*g
>다리 강성 >Leg stiffness [N/m]
> 순간 수직 부하율 추정치 Estimates for IVLR; (Instantaneous Vertical Loading Rate) [BW/S, N/S)BW = Body weight, m*g
">" 는 상위 메트릭에서 도출된 하위 메트릭 운동 회수, 운동 시간, 운동 거리, 운동 거리 도출 구현 예
본 발명의 메트릭 산출부(121)는 사용자의 운동을 감지하고 보행/주행의 구별 또는 자세 판별과 관련한 각종 메트릭을 산출한다. 이하에서는 각종 메트릭을 활용하여 운동 회수, 운동 시간 및 운동 거리를 산출하는 구현예를 도출한다.
도 1에 도시된 것과 같이, 본 발명의 메트릭 산출부(121)는 수집된 수직 방향 가속도 신호로부터 기 설정된 주파수 이상의 고주파 신호를 추출하는 하이패스 필터(HPF, 124)와, 하이패스 필터(124)에서 필터링된 고주파 신호로부터 제1 시점과 제2 시점 사이의 피크 값을 검출하고, 검출된 피크 값들의 평균 값을 연산하고, 이러한 평균 값에 대해 추정 계수(k1)를 곱하여 순간 수직 부하율(IVLR)의 추정치를 연산하는 연산부(125)를 포함할 수 있다.
이 때, 추정 계수 값(k1)은 연산된 피크 값들의 평균값과 힘판(Force plate)와 적외선 모션캡쳐시스템(Motion Capture System)으로부터 수집된 계측 값(혹은 계측 값을 통해 계산된 값)과 회귀분석을 통해 얻어진 회귀 계수로 결정된다.
일반적으로, 순간 수직 부하율(IVLR)은 본 시스템과 같이 사용자의 신체에 착용되는 센서에서 수집된 데이터로는 구하기 매우 어렵다. 왜냐하면, 전력의 면에서, 웨어러블 장치들은 대부분 배터리를 전원으로 활용하므로 사용할 수 있는 전력이 상당히 제한되어 있는 것에 반하여, 순간 수직 부하율(IVLR)은 기울기 값을 나타내기 때문에 높은 샘플링 레이트 (통상적으로 1000Hz 이상)에서만 정밀하게 측정이 가능하다.
높은 샘플링 레이트를 가지는 센서들은 전력 문제로 웨어러블 디바이스에 착용되기가 매우 어렵다. 통상적으로 모바일 장치나 웨어러블 장치에서 활용될 수 있는 센서들은 200Hz 미만의 샘플링 레이트를 가지는 데, 이와 같은 낮은 샘플링 레이트로는 IVLR의 측정의 정확도가 매우 떨어진다.
단, 본 발명의 출원인들은 모바일 장치 또는 웨어러블 장치에서 센서를 활용하여 수집될 수 있는 메트릭들 중 수직 방향 가속도 신호의 고주파 성분의 피크값의 평균값 또는 수직 방향 가속도 신호의 푸리에 변환의 고주파 파워 신호의 합이 IVLR값과 높은 상관관계를 가진 다는 것을 실험을 통하여 발견하였다. 따라서 도 19(a) 및 도 19(b)에 나타낸 바와 같이, IVLR과 수직 방향 가속도 신호의 고주파 성분의 피크값의 평균값, IVLR과 또는 수직 방향 가속도 신호의 푸리에 변환의 고주파 파워 신호의 합의 회귀 분석을 통하여 얻은 추정 계수 k1 및 k2를 이용하여 IVLR값을 상당히 정밀하게 추정할 수 있다는 것을 본 발명에 적용하였다.
여기에서, IVLR의 단위는 단위 시간당 힘을 나타내는 절대적인 단위인 N/s를 사용할 수 있으며, 또는 g/s로 표현될 수도 있다. 또는 본 발명에 적용되는 센서는 기본적으로 힘이 아닌 가속도 데이터를 수집하므로, 상대적인 단위인 BW/s로 데이터가 수집된다(여기서 BW는 Body Weight). 여기에 사용자의 질량 m을 곱하면 절대적인 단위인 N/s((N = m*g)/s)로도 표현이 가능하다. 이 경우, 사용자의 질량 m은 추정 계수(k1 또는 k2)에 포함시킬 수도 있고, 또는 별도의 계수로 추정 계수(k1 또는 k2) × 사용자의 질량(m)으로 연산할 수도 있다.
한편, 고주파 신호는 예를 들어 10Hz 이상의 가속도 수직 신호를 의미할 수 있으며, 이는 사용자의 자의적인 움직임으로는 5Hz 이상의 가속도 수직 신호가 발생하기 어려우며 충격 등과 같은 상황에서 발생되는 가속도 수직 신호는 일반적으로 높은 대역 대에 존재하기 때문에 본 발명에서는 10Hz 이상의 고주파 신호를 이용하여 순간 수직 부하율(IVLR)을 추정하는데 이용하고자 한다.
상기 연산부(125)는 필터링된 고주파 신호로부터 제1 시점과 제2 시점 사이의 피크 값을 검출하는데, 상기 제1 시점은 예를 들어 사용자의 지면 착지 시점일 수 있고, 상기 제2 시점은 예를 들어 지면 반력 피크 중간 시점일 수 있다.
추가적으로, 메트릭 산출부(121)는 센서부(111)에서 수집된 가속도 수직 신호를 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환하는 주파수 영역 변환부(127)와, 주파수 영역에서의 가속도 수직 신호로부터 파워(power) 신호를 검출하는 파워 신호 검출부(126)를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 하이패스필터(124)는 검출된 파워 신호로부터 기 설정된 주파수 이상의 고주파 파워 신호를 추출하며, 연산부(125)는 고주파 파워 신호들의 합을 연산하고, 고주파 힘 신호의 합에 대해 추정 계수(k2)를 곱하여 순간 수직 부하율(IVLR)의 추정치를 연산할 수 있다.
이 ‹š, 주파수 영역 변환부(124)는 고속 푸리에 변환(FFT)을 이용하여 가속도 수직 신호를 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환하도록 동작할 수 있다.
한편, 이 경우, 고주파 파워 신호는 예를 들어 10Hz 이상의 힘 신호들을 의미할 수 있으며, 이는 사용자의 자의적인 움직임으로는 5Hz 이상의 힘 신호가 발생하기 어려우며 충격 등과 같은 상황에서 발생되는 힘 신호는 일반적으로 높은 대역 대에 존재하기 때문에 본 발명에서는 5Hz 이상 바람직하게는 10Hz 이상의 고주파 파워 신호를 이용하여 순간 수직 부하율(IVLR)을 추정하여 메트릭으로서 산출할 수 있다.
이하에서는 순간 수직 부하율의 산출 방법에 대하여 상세히 설명한다. 이에 앞서, 우선 상하 방향 가속도(az) 그래프에 대해 설명한다. 도 3(a)는 주행 시 상하 방향 가속도 그래프를 도시한 도면이다. 도시된 바와 같이 상하 방향 가속도(az)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 착지함과 동시에 지면을 박차는 순간이 다시 이루어지면서 한 걸음의 주행이 이루어진다. 이 과정에서, 한 발로 착지하는 순간에는 사람의 머리가 상하 방향으로 가장 크게 흔들리는 반면(상하 방향 가속도(az)에서 로컬 맥시멈이 형성됨), 공중에 뜬 채 나아가고 있는 상태에서는 상하 방향으로 거의 흔들리지 않게 된다(상하 방향 가속도(az)에서 상수 값이 형성됨).
바로 이렇게 발이 착지하는 순간 관절에 가장 많은 충격이 가해지게 되며, 이러한 충격은 도 3(a)와 같은 상하 방향 가속도 그래프에서 첫 번째 피크(peak) 형태로 나타나게 된다. 이 때의 충격의 정도에 따라 부상 위험성이 달라지게 되며, 이를 메트릭으로서 산출하여 부상 위험의 정량화된 판단의 근거로 사용할 수 있다. 이러한 판단메트릭으로서, 상하 방향 가속도(az)의 평균 기울기, 상하 방향 가속도(az)의 최대 기울기, 최대 충격력, 충격량 등을 사용할 수 있다.
이 경우, 운동을 하고 있는 것인지, 아니면 운동을 하고 있지 않은 것인지에 대한 판별(운동 여부)은 상술한 메트릭들을 활용하여 이루어진다.
메트릭 산출부(121)는 운동 여부에 대하여 하이패스 필터를 통과한 상하방향 가속도(az)의 기울기 값(310)이 소정의 시간 내에 제 1 기준 값 이상으로 나타나는 것을 센싱하여 판별한다. 이 경우, 제 1 기준 값 이상으로 상하방향 가속도(az)의 기울기 값이 변하는 경우를 카운팅한 후, 카운팅 값이 일정 간격 내에 일정 회수를 초과하는 경우에, 소급하여 최초 상하방향 가속도(az)의 기울기 값의 변화시점을 운동의 시작점으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 상하방향 가속도(az)의 기울기 값(310)이 특정 기울기가 0.1초 내에 2회 간격을 초과하는지를 센싱하여 운동 여부를 판별할 수 있다. 또한, 메트릭 산출부(121)는 일정 간격 내에 제 1 기준 값 이상의 기울기 값이 나타나는지를 지속적으로 모니터링 한다. 상기 일정 시간 간격은 바람직하게는 0.1초 이상 3초 이하이며, 상기 카운팅 기준 값은 2 이상이다. 예를 들어, 0.2초 이내에 2회 이상의 기울기 변화가 나타나는 경우 운동으로 판단할 수 있다. 본 출원인은 일반적인 주행/보행 운동과, 운동이 아닌 움직임을 구별하기 위한 실험을 많이 진행해 보았으며, 그 결과, 상술한 일정 시간 간격은 0.1초 이상 3초 이하, 상술한 카운팅 기준값이 2회 이상일 때에 기울기 값이 일정 값 이상 초과하는 경우에 운동으로 판별할 수 있다는 결론을 도출하였다.
이 때, 상기 운동 여부는 상기 하이패스 필터에 의하여 필터링된 상하 방향 가속도의 최초 피크 이후의 기울기를 연산하여 상기 최초 피크 이후의 기울기(320)가 기준치를 초과하는 경우를 카운팅하고, 상기 카운팅이 카운팅 기준 값을 초과하는 경우에 최초 카운팅된 시점 부터 운동을 진행하고 있는 것으로 소급하여 판단할 수 있다. 보행 또는 주행시의 상하방향 가속도(az)의 형상과 제자리에서 몸을 상하로 흔들 때의 형상의 차이가 생길 수 있기 때문에, 최초 피크 이후 예컨대 첫번째 피크와 두번째 피크 사이의 기울기의 변화를 카운팅할 수도 있다.
이 때에, 상술한 소정의 시간은 사용자의 보행 또는 주행 습관에 기초하여 업데이트 한다. 상하방항 가속도(az)의 피크값의 간격을 지속적으로 측정한 후, 현재 소정의 시간보다 피크값의 간격이 줄어드는 것이 소정의 회수 이상으로 나타나는 경우에는 단계적으로 소정의 시간을 1단계 만큼 줄여서 사용한다.
본 출원인은 다양한 값의 변화, 예컨대, 파워값의 변화율 등의 다양한 메트릭을 활용하여 운동 여부 및 운동 시간의 정확성을 관찰하였으나, 상하방향 가속도(az)의 기울기값의 변화를 활용하는 것이 다른 메트릭을 활용하는 것 대비 50% 이상 현저하게 정확하다는 것을 확인하였다.
기존에는 운동 여부를 확인하는 것이 명확하지 않았다. 스마트 워치를 활용한 운동 앱의 경우에는 예를 들어, 애플 워치의 경우에 운동한지 10분 정도가 지나야만 운동 여부를 알게되고, 운동의 시작점을 알게 되지만, 본 발명은 머리에 착용된 센서의 상하방향 가속도의 기울기를 활용하여 사용하기 때문에 수십 초 이내에 운동 여부를 센싱하여 사용자들에게 정확한 시간을 자동으로 센싱하게 할 수 있다.
이러한 운동 여부, 특히 운동의 시작점을 센싱하는 것은 상당히 어려운 일이며, 헬스 앱에서 정확한 운동 시작점을 확인하기 위해서 다양한 노력들이 있어왔으나, 본 출원인은 이러한 과거로부터의 문제점을 정확하게 해결하여 헬스 앱의 상업적 활용도를 크게 높였다.
한편, 본 발명의 다양한 메트릭 도출 방법과 관련해서는, 대한민국 등록특허 제10-2055661호의 내용에 따라 메트릭을 도출할 수 있으며, 본 명세서에 참조로서 포함한다.
산출된 메트릭을 활용한 운동 프로그램 생성 방법
이하에서는 도 4를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 4에 따르면, 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 방법은 운동 목적의 입력 단계(S210), 운동 분류 단계(S220), 운동 프로그램 생성 및 수정 단계(S230), 실시간 코칭 및 데이터 수집 단계(S240), 및 사용자 운동 평가 단계(S250)를 포함한다.
최초, 운동 목적의 입력 단계(S210)에서는 운동 프로그램 생성 시스템(100)은 코칭 가이드 입출력부(130)의 사용자 인터페이스를 활용하여 운동 목적을 입력받게 된다.
다음으로, 운동 분류 단계(S220)에서는 운동 프로그램 생성부(200)가 입력 받은 운동 목적에 따라 파라미터를 셋팅하여 운동을 분류하게 된다.
보다 구체적으로, 도 5를 참조하면, 운동 프로그램 생성부(200)는 운동 목적을 입력 받으면, 기존 러닝 데이터들이 있는지를 판단한다.(S510) 이 때, 기존 러닝 데이터가 있는 경우에는 운동 프로그램 생성부(200)에 의하여 기존 러닝 데이터에 기초하여 최적 파라미터를 입력받게 되고(S540), 기존 러닝 데이터가 없는 경우에는 운동 목적에 따른 목표 파라미터를 사용자로부터 입력 받아 운동 프로그램을 생성하게 된다.(S520)
이 경우, 운동 목적에 따른 목표 파라미터는 예컨대, 하기와 같다. (S530)
목적이 다이어트인 경우의 목표 파라미터
① 목표 몸무게(Target weight, 사용자의 현 몸무게와 기간을 고려해 일정 범위 안에서 설정)
② 목표 감량 기간(Target duration)
목적이 건강유지인 경우의 목표 파라미터
①목표 거리(Target distance)
②목표 시간(Target time)
③목표 훈련 빈도(Target frequency)
목적이 기록 향상인 경우의 목표 파라미터
① 목표 거리(Target distance, 5k, 10k, half marathon, full marathon 중 선택)
② 목표 기록(Target record, 사용자의 능력을 고려해 일정 범위 안(20% 상한)에서 설정)
③ 훈련 기간(Training duration, 단거리의 경우, 4주, 8주, 12주의 기간을 선택할 수 있고 장거리의 경우, 8주, 12주, 16주의 기간을 선택할 수 있다.)
목적이 심폐 지구력 향상인 경우의 목표 파라미터
① 목표 거리(Target distance, 5k, 10k, half marathon, full marathon 중 선택)
② 목표 기록(Target record, 사용자의 능력을 고려해 일정 범위 안(20% 상한)에서 설정이 가능하다)
③ 훈련 기간(Training duration , 단거리의 경우, 4주, 8주, 12주의 기간을 선택할 수 있고 장거리의 경우, 8주, 12주, 16주의 기간을 선택할 수 있다.)
한편, 기존 러닝 데이터가 존재하는 경우에 운동 프로그램 생성 시스템은 기존 러닝 데이터에 기초하여 최대 거리, 평균 거리 및 최근에 달린 거리, 최대 운동 시간, 평균 운동 시간 및 최근 달린 시간에 대한 기록 등을 최적 파라미터(자동 설정 파라미터)로서 제공할 수 있다.
다음으로, 운동 목적 분류에 따라 서로 다른 목표 파라미터가 입력된다.(S530)
예를 들어, 운동 목적이 다이어트인 경우에는 목표 기간, 감량 목표가 사용자 인터페이스를 통해 입력될 수 있으며, 운동 목적이 건강 유지인 경우에는 목표 거리, 시간, 빈도 등의 파라미터가 입력될 수 있다. 즉, 코칭 가이드 입출력부(130)는 운동 목적에 따라 서로 다른 초기 운동 파라미터가 입력되도록 할 수 있다.
한편, 목표 파라미터 또는 최적 파라미터가 입력되면, 해당 파라미터에 따른 운동 프로그램이 생성될 수 있다.(S230)
이하에서는 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 생성 단계(S230)에 대하여 상세히 설명한다.
초기 운동 파라미터(사용자 입력) 또는 최적 파라미터(기존 러닝 데이터에 기초하여 도출된 파라미터) 입력 후, 운동 프로그램 생성부(200)는 운동 프로그램이 최초 생성된 것인지 여부에 대하여 판별한다. 이 경우, 운동 프로그램이 최초 생성된 것인 경우, 초기 운동 파라미터(목표 파라미터)를 활용하여 운동 프로그램이 생성된다.(S620)
한편, 운동 프로그램이 최초 생성된 것이 아닌 경우, 운동 프로그램 생성부(200)는 사용자의 운동 프로그램 준수 여부, 즉, 사용가가 운동 프로그램을 잘 따라 했는지 여부에 따라 운동 프로그램을 유지할 것인지, 또는 운동 프로그램을 수정할 것인지를 결정한다.(S630)
이때, 이 경우, 위의 운동 프로그램 수정 여부 결정 단계(S630)에서 결정된 사항에 따라 수정된 운동 프로그램을 생성(S650) 하거나 또는 운동 프로그램을 유지(S640)하게 된다.(S640)
이하에서는 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 파라미터별 운동 프로그램의 생성에 대하여 상세하게 설명한다.
운동 프로그램 생성부(200)는 운동 프로그램 총기간(710) 및 주차 정보(730)에 기초하여, 이번주 목표 거리(720) 및 이번주 목표 속도(740)을 생성한다. 이 경우, 운동 프로그램 생성부(200)는 운동 프로그램 총 기간(710) 내에 목표를 달성할 수 있도록 주차 정보(730)에 따라 적절하게 배분된 목표 거리 및 목표 속도를 생성하고, 이번주 목표 거리(720) 및 이번주 목표 속도(740)를 생성할 수 있다.
러닝 데이터가 있는 경우에는 지난주 목표 러닝 거리(751) 및 지난주 실제 총 러닝 거리(752)에 기초하여 거리 증감비(750)를 도출할 수 있다. 또한, 운동 프로그램 생성부(200)는 지난주 목표 러닝 속도(761) 및 지난주 실제 러닝 속도(762), 또는 지난주 목표 러닝 횟수(771) 및 지난주 실제 총 러닝 횟수(772)에 기초하여 속도 증감비(760) 또는 횟수 증감비(770)를 도출할 수 있다.
이 경우, 운동 프로그램 생성부(200)는 사용자의 자체 평가(753, 763, 773), 예를 들어, 지난 주 목표 파라미터(러닝 속도) 대비 실제 파라미터(지난주 실제 러닝 속도)에 대한 만족도를 기준으로 미리 정해놓은 지수를 결정하여 이를 각각의 증감비(750, 760, 770)에 반영할 수도 있다. 예를 들어, 사용자 자체 평가(753)가 만족스러운 경우, 0.8, 불만족스러운 경우, 1.2, 보통의 경우, 1.0의 미리 정해놓은 지수를 결정한 후, 이를 지난주 목표 러닝 거리(751)과 지난주 실제 총 러닝 거리(752)의 비에 곱하여 거리 증감비(750)를 산출할 수도 있다.
운동 프로그램 생성부(200)는 이렇게 구해진 파라미터 증감비(거리, 속도, 횟수 등)를 운동 프로그램 탬플릿에 반영하여 운동 프로그램을 생성할 수 있다.
먼저, 운동 프로그램 탬플릿은 세션 구성 요소를 가지는데, 세션 구성 요소는 예컨대, 아래와 같은 5가지의 세션 구성 요소일 수 있다.
운동 프로그램 탬플릿의 세션 구성 요소는 속도 훈련(Speed training), 지구력 훈련(Endurance training), 회복 훈련(Recovery training) 및 인터벌 훈련(Interval training)을 포함할 수 있다.
속도 훈련은, 운동 시 필요한 순발력, 근력을 향상시키기 위한 운동으로 목표 거리보다 짧은 거리를 목표 페이스보다 빠른 페이스로 달리는 운동 타입이다. 속도 훈련 시, 사용자가 달릴 거리는 목표 거리(target distance)에 속도 훈련 거리 증감비(speedTrain_distance_ratio)를 곱해준 값 이며, 속도(pace)의 경우, 목표 속도보다 속도 증감비(speedTrain_pace_ratio)만큼 빠른 페이스로 운동을 진행하도록 목표 파라미터를 설정하게 된다.
지구력 훈련은, 지구력 향상을 목표로, 실제 레이스를 가정하여 목표 거리와 유사한 거리를 목표 페이스보다 약간 느리거나 비슷한 페이스로 달리는 운동 타입이다. 예컨대, 지구력 훈련 시 사용자가 달려야 할 거리는 목표 거리에 지구력 훈련 거리 증감비(enduranceTrain_distance_ratio)를 곱해준 값이며 속도의 경우, 목표 속도보다 지구력 훈련 속도 증감비(eundranceTrain_pace_ratio)만큼 느린 페이스로 운동하게 된다.
회복 훈련은 근육의 회복을 촉진하고 운동에 대한 텐션을 잃지 않기 위해서 진행하는 회복 운동으로, 예컨대, 짧은 거리를 여유로운 페이스로 달리는 운동 타입이다. 예컨대, 사용자는 코칭 가이드에 따라 5km 정도의 거리를 목표 속도 보다 1분 이상 느린 속도로 운동하게 된다.
인터벌 훈련은 심폐 기능 향상을 목표로할 경우에, 강한 강도(빠른 속도 러닝)의 운동과 약한 강도(느린 속도 러닝 또는 보행)의 운동을 교대로 수행하는 훈련이다. 예컨대, 사용자는 코칭 가이드에 따라 "빠른 속도의 달리기(30초~1분 내외) - 적당한 속도의 달리기 (1분~2분 내외)"를 예를 들어, 7~10세트 반복하는 훈련이다.
마지막으로 휴식 세션(Rest Session)은 운동하는 날 사이 몸의 회복을 위한 휴식 기간을 의미한다. 이 경우, 크로스 훈련(Cross-training)이나, 강도 훈련(Strength training) 등 다른 훈련 세션을 시행할 수도 있지만, 몸에 부담을 주지 않는 적정한 선에서 진행해야 한다.
이러한 세션 구성 요소는 사용자의 운동 목적에 따라 요일별로 다른 세션 구성 요소가 배치되는 운동 프로그램 탬플릿(780)에 입력되어 주간 운동 프로그램이 생성되게 된다. 도 11은 운동 프로그램 탬플릿(780)의 예시로서, 월요일에는 속도 훈련, 화요일에는 휴식 세션, 수요일에는 회복 훈련, 목요일에는 휴식 세션, 금요일에는 지속성 훈련, 토요일에는 회복 훈련 그리고 일요일에는 휴식세션이 배치된다.
이러한 과정을 거쳐 최종적으로 생성된 운동 프로그램에 따라 운동 프로그램 생성 시스템(100)의 코칭 가이드 생성부(122)는 실시간 코칭 및 데이터 수집을 진행한다.(S240) 실시간 코칭 및 데이터 수집과 관련해서는 예컨대, 대한민국 등록특허 제10-2055661호의 내용에 따라 진행할 수 있으며, 본 명세서에 참조로서 포함한다.
그리고, 운동 프로그램 생성부(200)는 사용자의 운동 프로그램 준수 여부를 평가한 후, 다시 운동 프로그램 생성 및 수정 단계(S230)의 수행을 반복하여 진행하게 된다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 달성도 평가 방법에 대하여 설명한다.
먼저, 운동 달성도 평가는 주간 운동 기록 평가(객관 평가(Object Evaluation)) 및 셀프 피드백(주관 평가(Subjective Evaluation)을 포함할 수 있으며, 객관 평가 및 주관 평가를 이용하여 매주 운동 프로그램이 변형될 수 있다.
이 경우, 객관 평가는 회수(Frequency), 강도(Intensity) 및 운동량(Quantity) 세가지 항목을 기준으로 아래 (수학식 1)내지 수학식 3과 같이 평가하게 된다.
(수학식 1)
Figure pat00001
(이 경우, Objective frequency score는 목표 횟수 점수를 의미)
(수학식 2)
Figure pat00002
(이 경우, Objective intensity score는 목표 강도 점수, average pace user는 사용자 평균 속도(단위 m/s), average pace target은 평균 목표 속도(단위 m/s)를 의미하며, m은 약 30초/km를 의미)
(수학식 3)
Figure pat00003
(이 경우, Objective intensity score는 목표 운동량, C0은 미리 정해진 운동량 계수를 의미)
한편, 주관 평가는, 횟수, 강도 및 운동량 세가지 항목 각각에 대해서 미리 정해진 점수, 예를 들어, Easy(0.3점) - Medium (0.6점) - Hard(0.9점) 세 가지 기준으로 평가될 수 있다. 즉, 주관 횟수 점수, 주관 강도 점수 및 주관 운동량 점수 (Subjective frequency score, Subjective intensity score 및 Subjectve quantity score)는 사용자에 의하여 예를 들어, Easy(0.3점) - Medium (0.6점) - Hard(0.9점) 세 가지 기준으로 입력될 수 있다.
총점(Total Evaluation)은 횟수, 강도 및 운동량 세가지 항목 각각에 대해서 아래 수학식 4와 같이 산정될 수 있다.
(수학식 4)
Total frequency score = C1*Objective frequency score + (1-C1)*Subjective frequency score
(수학식 5)
Total intensity score = C2*Objective intensity score + (1-C1)* Subjective intensity score
(수학식 6)
Total quantity score = C3*Objective quantity score + (1-C3)*Subjectve quantity score
(이 경우, Total frequency score는 총 횟수 점수, C1은 횟수 계수, C2는 강도 계수, Total quantity score은 총 운동량 점수, C3은 총운동량 계수를 의미함)
이하에서는 도 8 내지 도 10의 슈도 코드를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 프로그램 조정 방법에 대하여 설명한다.
기본 적인 아이디어는 달성률이 낮을 경우에 수준을 낮춘 운동 프로그램을 제시하고 달성률이 보통일 경우에는 현재 운동 프로그램을 유지, 달성률이 높을 경우에는 수준을 약간 높여서 운동 프로그램을 제시하게 된다. 각각의 항목은 실제 기록을 바탕으로 측정한 객관 평가와 주관 평가를 고려해서 측정된다.
도 8 내지 도 10을 참조하면, 각 항목이 0.5보다 작을 때는 운동 프로그램의 수준을 낮추고, 0.5에서 1 사이일 때는 현재 프로그램 수준을 유지, 1보다 클 때는 현재 운동 프로그램의 수준을 높인다.
도 8을 참조하면, 운동량 점수(score_quantity = total quantity score)가 1보다 큰 경우에는 속도 훈련 거리 증감비(speedTrain_distance_ratio) 및 지속성 훈련 거리 증감비(enduranceTrain_distance_ratio)는 1.1배로 늘어나게 된다. 여기서는 1.1의 정해진 지수를 곱하여 늘어나게 했으나, 도 7에서 구한 실제 파라미터(러닝 거리)를 반영한 파라미터 증감비(750, 760, 770)를 곱할 수도 있다.
한편, 운동량 점수(score_quantity = total quantity score)가 0.5보다 작은 경우에는 속도 훈련 거리 증감비(speedTrain_distance_ratio) 및 지속성 훈련 거리 증감비(enduranceTrain_distance_ratio)는 0.9배로 줄어들게 된다. 여기서는 0.9의 정해진 지수를 곱하여 늘어나게 했으나, 도 7에서 구한 실제 파라미터(러닝 거리)를 반영한 파라미터 증감비(750, 760, 770)를 곱할 수도 있다.
이 경우, 목표 운동 거리 중 속도 훈련 거리는 N 주차 속도 훈련 거리(WeekN_speedTrain_distance)와 속도 훈련 거리 증감 비(speedTrain_distance_ratio)의 곱으로 표현될 수 있다.
운동량 점수(score_quantity = total quantity score)가 0.5와 1 사이인 경우에는 그대로 목표 거리를 유지하게 된다.
도 9 및 도 10을 참조하면, 목표 운동 강도(속도) 및 목표 운동 횟수에 대해서도 도 8의 거리 증감 알고리즘과 유사한 알고리즘이 적용될 수 있으며, 도 8의 설명과 유사하므로, 편의성을 위하여 설명을 생략한다. 여기서, 0:00:20은 20초를 의미한다.
따라서, 본 발명에 따르면, 간편하게 휴대가 가능하며 또한 머리, 허리 등과 같은 신체에 용이하게 착용할 수 있는 장비를 사용하여, 적응적인 최적의 운동 프로그램을 일반인이 이용할 수 있다는 큰 효과가 있다.
또한, 장치 구성적인 측면에서, 본 발명에 의하면 가속도 센서와 같이 사용자의 동적 물리량을 측정하는 센서만을 이용할 수 있다는 큰 장점이 있다. 따라서, 이로부터 사용자 편의성 향상, 사용자 또는 생산자 각각에서의 경제성 향상 등과 같은 효과 또한 얻을 수 있다.
전술된 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해되어야 하며, 본 발명의 범위는 전술된 상세한 설명보다는 후술될 청구범위에 의해 나타내어질 것이다. 그리고 이 청구범위의 의미 및 범위는 물론, 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 및 변형 가능한 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 운동 프로그램 생성 시스템
110: 센서 신호 수집부
120: 제어부
121: 메트릭 산출부
122: 코칭 가이드 생성부
130: 코칭 가이드 입출력부

Claims (8)

  1. 센서부, 메트릭 산출부, 운동 프로그램 생성부, 코칭 가이드 생성부 및 코칭 가이드 입출력부를 포함하는 운동 프로그램 생성 시스템에서,
    상기 코칭 가이드 입출력부를 통하여 사용자로부터 운동 목적을 입력 받는 단계;
    상기 운동 목적에 따라 운동 분류를 수행하고, 상기 코칭 가이드 입출력부에 의하여 운동 분류에 따른 목표 파라미터를 입력받거나 또는 기존 러닝 데이터가 존재하는 경우에 운동 분류에 따른 자동 설정 파라미터를 생성하는 단계;
    상기 자동 설정 파라미터 또는 목표 파라미터에 기초하여 운동 프로그램을 생성하는 단계;
    상기 생성된 운동 프로그램에 기초하여 실시간 코칭을 진행하면서 상기 센서부에 의하여 데이터를 수집하는 단계; 및
    상기 수집된 데이터에 의하여 사용자의 운동 달성도를 평가하는 단계를 포함하되,
    상기 수집된 데이터는 상기 센서부에 의하여 센싱된 상하 방향 가속도를 하이패스 필터에 의해 필터링 시킨 상하 방향 가속도에 기초하여 측정된 운동 여부를 포함하는,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 운동 여부는 상기 하이패스 필터에 의하여 필터링된 상하 방향 가속도의 기울기를 연산하고, 상기 상하 방향 가속도의 기울기가 기준치를 초과하는 경우를 카운팅하고, 기준 시간 간격 동안 상기 카운팅의 값이 카운팅 기준 값을 초과하는 경우에 최초 카운팅된 시점부터 운동을 진행하고 있는 것으로 소급하여 판단하며, 상기 기준 시간 간격은 0.1초 이상 3초 이하이고, 상기 카운팅 기준 값은 2 이상인,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 운동 여부는 상기 하이패스 필터에 의하여 필터링된 상하 방향 가속도의 최초 피크 이후의 기울기를 연산하여 상기 최초 피크 이후의 기울기가 기준치를 초과하는 경우를 카운팅하는,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 목표 파라미터 또는 자동 설정 파라미터를 입력 받는 단계는 운동 프로그램 생성부가 기존 러닝 데이터들이 있는지를 판단하는 단계를 포함하고, 기존 러닝 데이터가 없는 경우에는 운동 목적에 따른 목표 파라미터를 사용자로부터 입력 받는 단계를 포함하는,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 목표 파라미터는 운동 목적이 다이어트인 경우에 목표 몸무게, 목표 감량 기간을 포함하고, 상기 목표 파라미터는 운동 목적이 건강유지인 경우에, 목표 거리, 목표 시간 및 목표 훈련 빈도를 포함하며, 상기 목표 파라미터는 운동 목적이 기록 향상인 경우에 목표 거리, 목표 기록, 훈련 기간을 포함하는,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 운동 프로그램을 생성하는 단계는 운동 프로그램이 최초로 생성되었는지 여부를 확인하는 단계; 상기 운동 프로그램이 최초로 생성되지 않은 경우에 사용자의 운동 달성도를 평가하는 단계; 및 상기 운동 달성도가 기준 이하인 경우에 수정 운동 프로그램을 생성하는 단계를 포함하는,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 운동 프로그램을 생성하는 단계는 지난주 목표 거리 및 지난주 실제 러닝 거리에 기초하여 거리 증감비를 구하고, 거리 증감비에 기초하여 속도 훈련 거리 증감비 또는 지속성 훈련 거리 증감비를 연산하고 속도 훈련 거리 증감비 또는 지속성 훈련 거리 증감비에 기초하여 목표 운동 거리를 수정하고, 수정된 목표 운동 거리를 운동 세션 구성요소에 삽입하고 운동 프로그램 탬플릿을 이용하여 운동 프로그램을 수정하는,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 운동 프로그램 탬플릿의 운동 세션 구성 요소는 속도 훈련, 지속성 훈련, 인터벌 훈련, 회복 훈련 및 휴식 세션을 포함하고, 상기 운동 프로그램 탬플릿의 요일별로 서로 다른 세션 구성 요소를 삽입하여 운동 프로그램을 수정하는,
    운동 프로그램 자동 생성 방법.
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