KR20220076581A - 뮤직 큐레이션과 ems 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템 및 방법 - Google Patents

뮤직 큐레이션과 ems 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템이 개시된다. 상기 인공지능 홈 트레이닝 시스템은 탑재된 애플리케이션을 통해 사용자 정보 및 트레이닝 모드에 대한 정보를 입력 받는 사용자 단말과 사용자의 유전자 검체 또는 사상 체질에 대한 분석 결과를 사용자 의료정보 분석 결과로 생성하는 의료 분석 센터와 상기 입력된 사용자 정보와 트레이닝 모드에 대한 정보 및 상기 생성된 사용자 의료정보 분석 결과에 따라 맞춤형 컨텐츠를 결정하여 상기 사용자 단말로 전송하는 트레이닝 코칭 서버와 상기 트레이닝 코칭 서버에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악을 결정하고, 상기 결정한 추천음악과 상기 추천음악에 대응하는 BPM 데이터를 상기 사용자 단말로 제공하는 뮤직 큐레이션 서버 및 상기 BPM 데이터에 따른 PWM 신호를 생성하고 상기 생성한 PWM 신호를 전극 패드에 인가하는 EMS 디바이스를 포함한다.

Description

뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템 및 방법{ARTIFICIAL INTELLIGENT HOME TRAINING SYSTEM AND METHOD FOR PROVIDING MUSIC CURATION AND EMS THERAPY}
본 발명의 개념에 따른 실시 예는 홈 트레이닝 기술에 대한 것으로, 보다 상세하게는 사용자의 맞춤형 운동 프로그램과 이에 대한 사용자 맞춤형 뮤직 큐레이션 및 EMS 테라피를 제공하고 사용자 운동 상태를 분석하여 트레이닝 코칭 정보를 제시할 수 있는 인공지능 홈 트레이닝 기술에 시스템에 관한 것이다.
건강에 대한 관심이 날로 증대되고 있는 현 시대에 SARS-CoV-2(일명 코로나 19 바이러스)의 전 세계적인 확산은 현대인의 건강 증진을 위한 운동에 제약을 거는 큰 걸림돌이 되고 있다. 그러나 사회적 거리 두기가 일상화 되고 실내 체육시설 역시 집합 금지가 되는 이러한 상황에서도 현대인의 운동에 대한 열망은 수그러 들지 않았으며, 이에 비대면 홈 트레이닝에 대한 관심이 최근 급격히 증가하고 있다. 이러한 추세 속에 홈 트레이닝을 위한 여러 운동 코칭 솔루션이 나타나고 있지만, 종래 기술들의 대부분은 사용자가 단순히 트레이닝 영상을 보고 따라 하는 수준에 그치고 있을 뿐이다. 이러한 트레이닝 영상은 개인적 특성에 맞춰 진 트레이닝 방법이라 할 수 없으며 트레이닝 효과 역시 높다고 볼 수 없다. 따라서 이러한 문제점을 극복할 수 있는 개인 맞춤형 홈 트레이닝 방안 제시가 필요한 상황이다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 사용자의 맞춤형 운동 프로그램과 이에 대한 사용자 맞춤형 뮤직 큐레이션 및 EMS 테라피를 제공하고 사용자 운동 상태를 분석하여 트레이닝 코칭 정보를 제시할 수 있는 인공지능 홈 트레이닝 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적인 과제는 사용자의 맞춤형 운동 프로그램과 이에 대한 사용자 맞춤형 뮤직 큐레이션 및 EMS 테라피를 제공하고 사용자 운동 상태를 분석하여 트레이닝 코칭 정보를 제시할 수 있는 인공지능 홈 트레이닝 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템은 탑재된 애플리케이션을 통해 사용자 정보 및 트레이닝 모드에 대한 정보를 입력 받는 사용자 단말과 사용자의 유전자 검체 또는 사상 체질에 대한 분석 결과를 사용자 의료정보 분석 결과로 생성하는 의료 분석 센터와 상기 입력된 사용자 정보와 트레이닝 모드에 대한 정보 및 상기 생성된 사용자 의료정보 분석 결과에 따라 맞춤형 컨텐츠를 결정하여 상기 사용자 단말로 전송하는 트레이닝 코칭 서버와 상기 트레이닝 코칭 서버에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악을 결정하고, 상기 결정한 추천음악과 상기 추천음악에 대응하는 BPM 데이터를 상기 사용자 단말로 제공하는 뮤직 큐레이션 서버 및 상기 BPM 데이터에 따른 PWM 신호를 생성하고 상기 생성한 PWM 신호를 전극 패드에 인가하는 EMS 디바이스를 포함한다.
이때, 상기 사용자 단말은 상기 트레이닝 코칭 서버로부터 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠와 상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 제공된 상기 추천 음악을 동시 재생하며, 상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 제공된 BPM 데이터를 상기 EMS 디바이스로 전송하는 것을 특징으로 한다.
실시 예에 따라, 상기 사용자 단말은 상기 전송된 맞춤형 컨텐츠에 따라 해당 운동을 수행하는 사용자의 운동 상태 정보를 상기 트레이닝 코칭 서버로 전송하고, 상기 트레이닝 코칭 서버는 상기 전송된 사용자의 운동 상태 정보를 분석하고, 상기 분석한 사용자의 운동 상태 정보에 따른 사용자의 자세 정확도 결정하여 상기 사용자 단말로 전송할 수 있다.
특히, 상기 트레이닝 코칭 서버는 스켈레톤 인포메이션 트랙킹이 가능한 머신러닝 모델을 통해 상기 전송된 사용자의 운동 상태 정보로부터 사용자 스켈레톤 정보를 추출하고, 상기 사용자 단말로 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너 자세 이미지로부터 트레이너 스켈레톤 정보를 추출하며, 상기 추출한 사용자 스켈레톤 정보와 상기 추출한 트레이너 스켈레톤 정보에서의 특징점을 비교하여 상기 사용자의 자세 정확도를 결정할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 뮤직 큐레이션 서버는 상기 트레이닝 코칭 서버에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 상기 추천 음악을 결정하는 음악 선별부와 상기 추천 음악에 대한 음원이 저장되어 있는 음악 DB 및 상기 저장되어 있는 음원에 대응하는 BPM 데이터가 저장되어 있는 BPM DB를 포함하며, 상기 음악 선별부는 상기 맞춤형 컨텐츠에 해당하는 상기 트레이닝 모드 정보에 따라 상기 추천 음악을 결정하되, 운동 강도가 높고 운동 속도가 빠를수록 bpm 수치가 높은 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 EMS 디바이스는 근거리 무선통신을 이용하여 상기 사용자 단말로부터 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 수신하는 무선 통신부와 상기 수신한 BPM 데이터에 따라 PWM 신호를 생성하는 제어부 및 사용자 신체의 근육 부위에 부착되며, 상기 생성된 PWM 신호에 따라 부착된 신체의 근육 부위를 자극하는 전극 패드를 포함하며, 상기 제어부는 워밍업 단계, 운동 중간 단계 및 마무리 단계로 사용자의 운동 상태를 구분하고, 상기 구분한 상기 사용자의 운동 상태에 따라 상기 PWM 신호의 주기를 소정 범위 내에서 조정할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 방법은 사용자 단말이 애플리케이션을 통해 입력된 사용자 정보 및 트레이닝 모드에 대한 정보를 트레이닝 코칭 서버로 전송하는 단계와 의료 분석 센터가 사용자 의료정보 분석 결과를 상기 트레이닝 코칭 서버로 전송하는 단계와 상기 트레이닝 코칭 서버가 상기 전송된 사용자 정보와 트레이닝 모드에 대한 정보 및 상기 사용자 의료정보 분석 결과에 따라 맞춤형 컨텐츠를 결정하여 상기 사용자 단말로 전송하는 단계와 뮤직 큐레이션 서버가 상기 트레이닝 코칭 서버에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악을 결정하고, 상기 결정한 추천음악과 상기 추천음악에 대응하는 BPM 데이터를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계와 상기 사용자 단말이 상기 트레이닝 코칭 서버로부터 전송된 맞춤형 컨텐츠 및 상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 상기 추천 음악을 재생하는 단계와 상기 사용자 단말이 상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 전송된 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 EMS 디바이스로 전송하는 단계 및 상기 EMS 디바이스가 상기 전송된 BPM 데이터에 따라 PWM 신호를 생성하고, 상기 생성한 PWM 신호를 전극 패드에 인가하는 단계를 포함한다.
실시 예에 따라, 상기 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 방법은 상기 사용자 단말이 실시간으로 사용자의 운동 상태 정보를 상기 트레이닝 코칭 서버로 전송하는 단계와 상기 트레이닝 코칭 서버가 상기 사용자 단말로 제공되는 상기 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너 자세 이미지와 상기 사용자 단말로부터 전송된 상기 사용자의 운동 상태 정보 내의 사용자 자세 이미지를 비교하여 매칭 정도를 추정하는 단계 및 상기 트레이닝 코칭 서버가 상기 추정한 매칭 정도에 따른 운동 수행 분석 레포트를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기와 같이 본 발명의 일 실시 예에 따른 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템 및 방법은 사용자 개개인에게 맞춤형 트레이닝 방법을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 제공되는 맞춤형 트레이닝 방법에 대응하는 음악 및 전기 자극이 제공됨으로써 보다 효율적인 트레이닝 효과를 거둘 수 있다.
나아가, 사용자의 해당 트레이닝에 대한 운동 상태를 분석함으로써 사용자로 하여금 보다 정확한 운동 자세를 취할 수 있도록 하는 효과가 있다.
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위한 각 도면의 상세한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템의 내부 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 2는 도 1에 도시된 트레이닝 코칭 서버의 내부 구성도이다.
도 3은 도 1에 도시된 뮤직 큐레이션 서버의 내부 구성도이다.
도 4는 도 1에 도시된 EMS 디바이스의 내부 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 형태들로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시 예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시 예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시 예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명의 개념에 따른 실시 예들을 특정한 개시 형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만, 예컨대 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1구성요소는 제2구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2구성요소는 제1구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 명세서에서, "포함한다" 또는 "갖는다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 포함하는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템(10)의 내부 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템(이하, '홈 트레이닝 시스템(10)'이라 한다)은 사용자 단말(100), 트레이닝 코칭 서버(200), 의료 분석 센터(300), 뮤직 큐레이션 서버(400) 및 EMS 디바이스(500)를 포함하며, 사용자의 의료 정보에 따른 사용자 맞춤형 운동 방법과 해당 운동에 상응하는 추천 음악 및 전기 자극신호를 제공하여 운동 효과를 극대화하고, 사용자의 실제 운동 상태를 실시간 분석하여 사용자가 해당 운동을 적절하게 수행하고 있는지를 판단할 수 있다.
우선 도 1에 도시된 사용자 단말(100)에는 본 홈 트레이닝 시스템(10)이 제공하는 홈 트레이닝 서비스를 구동시킬 수 있는 애플리케이션(APP)이 설치되며, 사용자는 상기 애플리케이션(APP)을 통해 서비스 회원 가입을 하고 사용자 정보(예컨대, 나이, 성별, 몸무게, 지역 등)를 입력 할 수 있다.
사용자 단말(100)은 유무선 통신이 가능하고 디스플레이부(130)와 카메라(150) 및 스피커(170)가 구비된 디지털 디바이스이면, 스마트폰(Smart-phone), 태블릿(Tablet), 노트북(Note-book), PC, 가상현실 기기(VR Device), 증강현실 기기(AR Device) 등 어떠한 형태로든 무방하다.
사용자는 상기 애플리케이션(APP)에서 수행하고자 하는 트레이닝 모드를 선택할 수 있으며, 상기 모드는 EMS 홈트레이닝 모드(mode_1), 서킷 트레이닝 모드(mode_2) 및 릴렉스 모드(mode_3)를 포함할 수 있다,
즉. 사용자는 상기 복수의 모드들(mode_1, mode_2 및 mode_3) 중 어느 하나를 선택하여 원하는 운동 카테고리를 결정할 수 있다.
예컨대, 상기 복수의 모드들 중 EMS 홈트레이닝 모드(mode_1)는 사용자에 최적화된 EMS 운동을 추천 받기 위해 선택하는 모드이고, 서킷 트레이닝 모드(mode_2)는 타바타(Tabata), 크로스핏(Crossfit) 등 특정 순환 운동을 수행하고자 선택하는 모드이며, 릴렉스 모드(mode_3)는 사용자가 수면이나 휴식을 취할 때와 같이 비운동 상태를 위한 모드이다.
사용자 단말(100)은 상기 사용자의 모드 선택 결과를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다.
도 1에 도시된 의료 분석 센터(300)는 사용자의 의료 정보를 분석하고, 분석한 결과를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송하는 역할을 수행한다.
상기 사용자의 의료 정보는 사용자의 유전자 검체에 대한 정보일 수 있으며, 사용자의 사상 체질(四象體質)에 대한 정보일 수 있다.
우선, 의료 분석 센터(300)는 사용자의 유전자 검체를 분석할 수 있으며, 상기 사용자의 유전자 검체 분석 결과를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다.
상기 유전자 검체 분석 결과는 사용자에 대한 다이어트 정보, 스킨케어 정보, 헬스케어 정보, 피트니스 정보, 영양 정보에 대한 분석 결과를 포함할 수 있다.
이때, 상기 다이어트 정보는 사용자의 체질량 지수, 복부 비만, 기초 대사량 등에 대한 정보를 포함할 수 있고, 상기 스킨케어 정보는 사용자의 피지 수분, 아토피, 색소 침착, 피부탄력, 피부 민감성 등에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 상기 헬스케어 정보는 사용자의 중성지방 농도, 콜레스테롤 농도, 혈당 수치, 혈압 수치, 비타민 C 농도 및 카페인 대사량 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
또한, 상기 피트니스 정보는 사용자의 근력, 근지구력, 심폐지구력, 유연성, 운동후 회복 능력에 대한 정보를 포함할 수 있고, 상기 영양 정보는 사용자의 비타민 A, 비타민 B, 비타민D, 비타민 E, 칼슘에 대한 정보를 포함할 수 있다.
즉, 의료 분석 센터(300)는 사용자의 유전자 검체를 분석하고, 사용자의 유전자 검체 분석 결과를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다.
실시 예에 따라, 의료 분석 센터(300)는 사용자의 사상 체질을 분석하고, 분석한 결과를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송할 수도 있다.
상기 사상 체질이란 사람의 체질을 태양인, 태음인, 소양인 및 소음인의 네가지로 구분하고 체질적 특성에 따른 생리, 병리, 진단, 치료와 약물에 대해 소개하는 한의학적 이론 중 하나이다.
즉, 의료 분석 센터(300)는 사용자의 사상 체질을 분석하고, 분석 결과 사용자가 속하는 사상 체질이 무엇인지를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다.
도 2는 도 1에 도시된 트레이닝 코칭 서버(200)의 내부 구성도를 나타내는 도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 트레이닝 코칭 서버(200)의 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 상기 사용자의 사용자 정보, 모드 선택 결과 및 상기 의료분석 센터(300)의 상기 사용자에 대한 의료정보 분석 결과에 따라 사용자 단말(100)로 전송할 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(230)로부터 결정한다.
실시 예에 따라, 상기 사용자의 모드 선택 결과가 EMS 홈트레이닝 모드(mode_1)인 경우에, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 상기 의료 정보 분석 결과에 따라 사용자 단말(100)로 전송할 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정할 수 있다.
이때, 상기 의료 정보 분석 결과는 상기 유전자 검체 분석 결과일 수 있으며, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 상기 유전자 검체 분석 결과 중 상기 다이어트 정보와 상기 헬스케어 정보 및 상기 피트니스 정보에 따라 사용자에게 필요하다고 판단되는 운동 종류 및 방법을 포함하는 상기 맞춤형 컨텐츠를 결정할 수 있다.
예컨대, 상기 다이어트 정보 분석 결과에 따라 기초 대사량이 낮고 복부 비만의 정도가 심하다고 판단되는 경우 기초 대사량을 높이고 복부 비만을 해소할 수 있는 유산소 운동 방법을 제공할 수 있다.
마찬가지로 상기 피트니스 정보 분석 결과에 따라 근력, 근지구력이 낮다고 분석되는 경우 근력 및 근지구력을 높일 수 있는 중량 운동 방법을 제공할 수 있다.
즉, 트레이닝 코칭 서버(200)는 사용자의 유전자 검체 분석 결과에 따라 사용자에게 이를 해소시킬 수 있는 운동 종류 및 방법 또는 식단 정보를 포함하는 컨텐츠를 사용자 단말(100)로 제공한다.
또한, 트레이닝 코칭 서버(200)는 상기 유전자 검체 분석 결과 중 상기 사용자의 스킨 케어 정보, 영양 정보 분석 결과에 따라 사용자에게 제공할 식이 요법, 식단 등에 대한 상기 맞춤형 컨텐츠를 제공할 수도 있다.
예컨대, 상기 영양 정보 분석 결과에 따라 비타민 E 또는 칼슘이 평균 수치보다 부족하다고 판단되는 경우 이를 보충할 수 있는 식단 정보를 제공할 수 있다.
한편, 상기 의료 정보 분석 결과는 상기 사상 체질 결과 일 수 있으며, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 사용자의 상기 사상 체질 분석 결과에 따라 사용자 단말(100)로 전송할 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정할 수 있다.
예를 들어, 상기 사상 체질 분석 결과, 사용자가 사상 체질 중 어느 하나의 체질로 분석되면 상기 분석된 체질에 대응하는 맞춤형 컨텐츠를 결정한다.
일반적으로 태양인은 체내에서 열의 발산이 많은 체질이라 손발이 뜨거운 경우가 많고 지나치게 땀을 많이 흘리는 운동은 오히려 건강에 해로울 수 있다고 알려져 있다.
신체적으로는 상체에 비해 하체가 부실한데 머리가 크고, 허리가 얇고 길어 오래 앉아 있거나 오래 걷는 일에 약하고 격렬한 운동을 할 때엔 척추에 무리가 가고 무릎관절이 손상될 위험이 있다.
특히 가슴 윗부분은 발달했으나 허리와 엉덩이 부분은 약하기 때문에 태양인은 하체를 단련하고 허리를 강화시켜 줄 필요가 있다.
따라서, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 사용자가 사상 체질 중 태양인으로 분석되는 경우, 하체 운동 위주로 비교적 격렬하지 않은 운동을 대상으로 한 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정한다.
일반적으로 태음인은 한국인에게 가장 많은 체질로서 비만인의 50∼70%가 태음인일 정도로 살이 찌기 쉬운 체질이며, 신체 골격이 크고 체형이 큰 만큼 식욕이 왕성한데다 체질적으로 활동적이지 못하다고 알려져 있다.
신체적으로는 상체는 약한 편이고 반대로 하체가 발달되어 있으며, 전반적으로 발산작용이 약한 데 반해 흡취기능이 좋아 선천적으로 땀이 많고, 땀을 흘리지 않으면 몸 안에 노폐물과 열이 쌓여 성인병에 걸리기 쉽다.
따라서, 이러한 태음인에게는 에너지 소모량이 많으면서 적당히 땀을 흘릴 수 있는 것이 적합하며, 웨이트 트레이닝으로는 상체 운동을 해주는 것이 적합하다.
따라서, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 사용자가 사상 체질 중 태음인으로 분석되는 경우, 상체 운동 위주로 에너지 소모량이 많고 땀을 많이 흘릴 수 있는 운동을 대상으로 한 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정한다.
일반적으로 소양인은 외향적이고 활발해서 사상 체질 중 운동을 가장 좋아하는 체질에 속하고 행동이 날렵하고 운동신경도 발달해 있으며 운동이나 취미생활도 적극적으로 하는 스타일로 알려져 있다.
반면, 성미가 급하고 끈기가 부족해 운동을 시작하는 것은 잘하지만 오래 지속하기는 어려운 체질로 소양인에게 가장 중요한 운동 포인트는 자신이 좋아하는 운동을 선택해 꾸준히 유지해나가는 것이다.
소양인은 몸에 열을 만드는 기관은 발달하고 몸의 열을 식히는 기관은 약한 것이 특징으로 알려져 있으며, 운동을 할 때 땀을 많이 흘리지 않을 정도로 해주는 것이 좋고 장시간 서서 하는 운동이나 오래 걷기는 적합하지 않을 수 있다.
또한 상체의 발육이 좋은 반면 하체가 빈약하므로 소양인에게는 하체를 강화해주는 운동이 좋다고 할 수 있고, 오랜 운동 보다는 짧은 시간 내의 운동 코스를 선택하는 것이 효율적이다.
따라서, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 사용자가 사상 체질 중 소양인으로 분석되는 경우, 하체 운동 위주로 단시간에 마칠 수 있는 운동을 대상으로 한 맞춤현 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정한다.
일반적으로 소음인은 기본적으로 마르고 몸이 냉해 땀이 많지 않고, 간혹 땀을 많이 흘리고 나면 기운이 함께 빠져 쉽게 지치는 체질로 알려져 있으며, 비만과 거리가 멀고 허약 체질이라 운동을 하면 상쾌한 기분보다는 피곤이 누적되기 쉬운 타입이다.
신체적으로는 하체는 비교적 발달되어 있지만 상체가 약한 것이 특징으로, 벤치 프레스, 풀업, 푸쉬업 등으로 상체를 강화해주어야 하며, 유산소 운동보다는 덤벨, 바벨 등의 중량 운동이 효과적이다.
따라서, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 사용자가 사상 체질 중 소음인으로 분석되는 경우, 상체 위주의 중량 운동을 대상으로 한 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(230)로부터 결정한다.
즉, 트레이닝 코칭 서버(200)는 사용자의 사상 체질에 따라 사용자에게 상대적으로 약한 신체 부위를 강화 시킬 수 있는 운동 종류 및 방법을 포함하는 컨텐츠를 사용자 단말(100)로 제공한다.
실시 예에 따라, 상기 사용자의 모드 선택 결과가 서킷 트레이닝 모드(mode_2)인 경우에, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 상기 의료 정보 분석 결과에 따라 사용자 단말(100)로 전송할 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정할 수 있다.
예컨대, 사용자의 사장 체질 분석 결과에 따라 사용자의 신체중 상대적으로 취약한 부위를 보다 집중적으로 강화 시킬 수 있는 순환 운동 코칭 영상을 상기 맞춤형 컨텐츠로 결정하여 전송할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 사용자의 모드 선택 결과가 릴렉스 모드(mode_3)인 경우에, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 사용자가 편안히 휴식 또는 수면을 취할 수 있도록 하는 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정할 수 있다.
예컨데, 심신 안정에 효과적인 풍경, 동물과 같은 자연과 연관된 영상 등을 상기 맞춤형 컨텐츠로 결정하여 전송할 수 있다.
결국, 트레이닝 코칭 서버(200)는 상기 사용자의 모드 선택 결과 및 상기 의료분석 센터(300)의 상기 사용자에 대한 유전자 검체 분석 결과 또는 사상 체질 분석 결과에 따라 상기 맞춤형 컨텐츠를 결정하고, 결정한 맞춤형 컨텐츠를 사용자 단말(100)로 전송한다.
도 3은 도 1에 도시된 뮤직 큐레이션 서버의 내부 구성도이다.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 뮤직 큐레이션 서버(400)는 트레이닝 코칭 서버(200)에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악을 결정하는 음악 선별부(430), 해당 음악에 대한 음원들이 저장되어 있는 음악 DB(450) 및 상기 저장된 음악에 대응하는 BPM 데이터가 저장되어 있는 BPM DB(490)를 포함하며, 결정한 추천 음악과 이에 대응하는 BPM 데이터를 사용자 단말(100)로 제공한다.
음악 선별부(430)는 트레이닝 코칭 서버(200)로부터의 맞춤형 컨텐츠 결정시, 사용자로부터 선택된 트레이닝 모드에 따라 상기 추천 음악을 결정할 수 있다.
예컨대, 음악 선별부(430)는 사용자에게 제공된 맞춤형 컨텐츠가 EMS 홈트레이닝 모드(mode_1)에 따른 컨텐츠인 경우, 운동 강도, 운동 속도 및 운동 종류에 따라 상기 추천 음악을 결정한다.
이때, 운동 강도가 높고 운동 속도가 빠를 수록 BPM이 높은 음악을 상기 추천 음악으로 결정한다.
또한, 음악 선별부(430)는 사용자에게 제공된 맞춤형 컨텐츠가 서킷 트레이닝 모드(mode_2)에 따른 컨텐츠인 경우에는, 해당 순환 운동에 상응하여 미리 음악 DB(550)에 저장된 음악을 상기 추천 음악으로 결정하여 사용자 단말(100)로 제공한다.
마찬가지로 음악 선별부(430)는 사용자에게 제공된 맞춤형 컨텐츠가 릴렉스(mode_3)에 따른 컨텐츠인 경우에도, 해당 휴식 영상에 상응하여 미리 음악 DB(550)에 저장된 소정의 추천 음악을 사용자 단말(100)로 제공한다.
실시 예에 따라, 음악 선별부(430)는 AI 안면인식 기술을 이용하여 사용자 단말(100)로부터 전송된 사용자의 안면 영상 또는 이미지로부터 사용자의 감정을 분석하고, 감정 분석 결과를 추가 반영하여 음악 DB(450)으로부터 추천 음악을 결정할 수도 있다.
예컨대, 상기의 감정 분석 결과 사용자의 감정 상태가 우울한 상태인 경우에는 밝은 분위기의 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있고, 사용자의 감정 상태가 흥분한 상태인 경우에는 안정되거나 차분하게 해주는 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있으며, 사용자의 감정상태가 불안한 상태인 경우에는 자신감을 갖게 해주는 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있다.
즉, 음악 선별부(430)는 사용자의 불안정한 감정 상태를 정상 상태로 회복 시킬 수 있는 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있다.
다른 실시 예에 따라, 음악 선별부(430)는 사용자의 SNS 게시물이나 게시물에 대한 해시태그 등을 크롤링하여 사용자의 감정을 분석하고, 감정 분석 결과를 추가 반영하여 음악 DB(450)로부터 추천 음악을 결정할 수도 있다.
이후 뮤직 큐레이션 서버(400)는 사용자 단말(100)로 상기 추천 음악을 스트리밍 서비스로서 제공하고, 이와 동시에 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 사용자 단말(100)로 제공한다.
다시 도 1을 참조하면, 사용자 단말(100)은 디스플레이부(130)를 통해 트레이닝 코칭 서버(200)로부터 전송된 맞춤형 컨텐츠(예컨대, 특정 운동에 대한 트레이닝 영상)를 재생하고, 이와 동시에 스피커(170)를 통해 뮤직 큐레이션 서버(400)로부터 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 상기 추천 음악을 재생한다.
또한, 사용자 단말(100)은 블루투스와 같은 근거리 무선통신을 이용하여 EMS 디바이스와 동기화하며, 뮤직 큐레이션 서버(400)로부터 전송된 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 EMS 디바이스(500)로 전송한다.
도 4는 도 1에 도시된 EMS 디바이스(500)의 내부 구성도를 나타내는 도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, EMS 디바이스(500)는 무선 통신부(530), 제어부(550) 및 전극 패드(570)를 포함하며, 사용자 단말(100)로부터 전송된 BPM 데이터를 이용하여 전기자극 신호인 PWM(Pulth Width Modulation) 신호를 생성하고, 생성한 PWM 신호를 전극 패드(570)에 인가한다.
무선 통신부(530)는 블루트스와 같은 근거리 무선통신을 이용하여 사용자 단말(100)과 각종 데이터(사용자의 선택 모드 정보, 사용자 입력 정보, BPM 데이터 등)를 송수신 할 수 있으며, 특히 사용자 단말(100)로부터 수신한 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 수신한다.
제어부(550)는 상기 수신한 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터에 따라 PWM 신호를 생성하며, 이때, 상기 BPM 데이터의 bpm(beats per minute) 수치가 높을수록 짧은 주기(즉, 전기 자극의 강도가 높은)의 PWM 신호를 생성한다.
실시 예에 따라 제어부(550)는 사용자의 입력 정보나 사용자의 운동 상태를 추가 고려하여 상기 PWM 신호를 생성할 수도 있다.
예컨대, 제어부(550)는 사용자의 연령이나 성별, 체중 등을 고려하여 고령의 사용자나 저체중의 사용자에게는 전기 자극 신호의 강도를 낮출 수 있도록 PWM 신호의 주기를 소정 범위(약 1.2배 ~ 1.5배) 내에서 늘려 생성한다.
이와 유사하게, 제어부(550)는 사용자의 운동 상태를 워밍업 단계, 운동 중간 단계, 마무리 단계로 구분하고, 상기 워밍업 단계에서는 PWM 신호의 주기를 약 1.2배 늘려 생성하고, 상기 마무리 단계에서는 PWM 신호의 주기를 약 1.5배 늘려 생성할 수 있다.
이후 제어부(550)는 상기와 같이 생성한 PWM 신호를 전극 패드(570)에 인가한다.
전기 패드(570)는 사용자의 신체와의 밀접도를 높일 수 있는 재질로 형성되며, 사용자의 신체에 부착되어 인가된 PWM 신호에 따라 부착된 근육 부위를 자극하게 된다.
실시 예에 따라, EMS 디바이스(500)는 사용자 주위의 온도 및 습도를 측정할 수 있는 센서부(590)를 더 포함할 수 있으며, EMS 디바이스(500)의 제어부(550)는 센서부(590)로부터 수신한 온도 및 습도에 따라 상기 PWM 신호의 주기를 소정 범위(약 0.8배 ~ 1.5배)에서 조정하여 생성할 수 있다.
한편, EMS 디바이스(500)가 사용자 단말(100)로부터 상기 BPM 데이터를 수신받지 않은 경우(예컨데, 릴렉스 모드(mode_3)인 경우)에, 제어부(550)는 소정의 전기 자극 프로그램(예컨대, 두드리기, 문지르기, 주무르기, 지압 프로그램)에 따라 해당하는 PWM 신호를 전극 패드(570)에 인가할 수도 있다.
한편, 사용자는 디스플레이부(130)를 통해 재생되는 맞춤형 컨텐츠(예컨대, 특정 운동에 대한 트레이닝 영상)를 따라 해당 특정 운동을 시작할 수 있으며, 사용자 단말(100)은 카메라(150)를 통해 실시간으로 사용자의 운동 상태 정보를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다.
트레이닝 코칭 서버(200)의 운동 상태 분석부(270)는 사용자 단말(100)로부터 전송된 사용자의 운동 상태 정보(예컨대, 자세 이미지)를 분석하여 사용자가 해당 운동을 정확하게 수행하고 있는지 파악할 수 있다.
즉, 운동 상태 분석부(270)는 사용자 단말(100)로 제공되는 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너의 자세 이미지와 사용자 단말(100)로부터 전송된 사용자의 자세 이미지를 비교하여 매칭 정도를 추정하고, 추정된 매칭 정도에 따라 사용자의 자세 정확도를 판단한다.
이를 위해, 운동 상태 분석부(270)는 스켈레톤 인포메이션 트랙킹(skeleton information tracking)이 가능한 머신러닝 모델(Machine Learing Model)을 통해 사용자 단말(100)로부터 전송된 사용자 자세 이미지에서 사용자 스켈레톤 정보를 추출하고, 사용자 단말(100)로 제공되는 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너 자세 이미지에서 트레이너 스켈레톤 정보를 추출한다.
이후 운동 상태 분석부(270)는 CNN(Convolution Neural Networks) 기반의 특징점 추출 및 유사도(Part Affinity Fields) 기반의 연속 트랙킹 시스템을 통해 상기 추출한 사용자 스켈레톤 정보와 트레이너 스켈레톤 정보에서의 특징점을 비교함으로써 상호 매칭 정도를 판단한다.
순차적으로, 운동 상태 분석부(270)는 상기 상호 매칭 정도에 따라 사용자 단말(100)로 운동 수행 분석 레포팅을 전송한다.
예컨대, 상기 상호 매칭 정도가 소정 기준치 이하인 경우에 운동 상태 분석부(270)는 사용자 단말(100)로 잘못된 동작에 대한 분석 결과 레포트를 전송할 수 있으며, 해당 운동에 대한 재실시를 요청할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1 내지 도 4를 참조하면, 사용자 단말(100)은 애플리케이션(APP)을 통해 입력된 사용자 정보 및 트레이닝 모드에 대한 정보를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다(S100).
이때, 상기 트레이닝 모드는 EMS 홈트레이닝 모드(mode_1), 서킷 트레이닝 모드(mode_2) 및 릴렉스 모드(mode_3)를 포함할 수 있다.
의료 분석 센터(300)는 상기 사용자에 대한 의료 정보를 분석하고, 분석한 결과를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다(S130).
이때, 상기 사용자에 대한 의료 정보는 사용자의 유전자 검체 또는 사상 체질에 대한 정보일 수 있다.
트레이닝 코칭 서버(200)의 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 상기 사용자의 사용자 정보와 트레이닝 모드에 대한 정보 및 상기 의료분석 센터(300)의 상기 사용자에 대한 의료정보 분석 결과에 따라 사용자 단말(100)로 전송할 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정한다(S150).
실시 예에 따라, 상기 사용자의 모드 선택 결과가 EMS 홈트레이닝 모드(mode_1)인 경우에, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 상기 유전자 검체 분석 결과 중 상기 다이어트 정보와 상기 헬스케어 정보 및 상기 피트니스 정보에 따라 사용자에게 필요하다고 판단되는 운동 종류 및 방법을 포함하는 상기 맞춤형 컨텐츠를 결정할 수 있고, 상기 사상 체질 분석 결과에 따라 상대적으로 사용자의 약한 신체 부위를 강화 시킬 수 있는 운동 종류 및 방법을 포함하는 상기 맞춤형 컨텐츠를 결정할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 사용자의 모드 선택 결과가 서킷 트레이닝 모드(mode_2)인 경우에, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 상기 유전자 검체 분석 결과 또는 사상 체질 분석 결과에 따라 사용자 단말(100)로 전송할 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정할 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 사용자의 모드 선택 결과가 릴렉스 모드(mode_3)인 경우에, 맞춤형 컨텐츠 결정부(230)는 사용자가 편안히 휴식 또는 수면을 취할 수 있도록 하는 맞춤형 컨텐츠를 컨텐츠 DB(250)로부터 결정할 수 있다.
순차적으로, 트레이닝 코칭 서버(200)는 상기 사용자의 모드 선택 결과 및 상기 의료분석 센터(300)의 상기 사용자에 대한 유전자 검체 분석 결과 또는 사상 체질 분석 결과에 따라 생성한 상기 맞춤형 컨텐츠를 사용자 단말(100)로 전송한다(S170).
뮤직 큐레이션 서버(400)의 음악 선별부(430)는 트레이닝 코칭 서버(200)에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악을 결정한다(S200).
예컨대, 음악 선별부(430)는 사용자에게 제공된 맞춤형 컨텐츠가 EMS 홈트레이닝 모드(mode_1)에 따른 컨텐츠인 경우, 운동 강도, 운동 속도 및 운동 종류에 따라 상기 추천 음악을 결정할 수 있다.
이때, 운동 강도가 높고 운동 속도가 빠를 수록 BPM이 높은 음악을 상기 추천 음악으로 결정한다.
또한, 음악 선별부(430)는 사용자에게 제공된 맞춤형 컨텐츠가 서킷 트레이닝 모드(mode_2)에 따른 컨텐츠인 경우에는, 해당 순환 운동에 상응하여 미리 음악 DB(550)에 저장된 음악을 상기 추천 음악으로 결정한다.
마찬가지로, 음악 선별부(430)는 사용자에게 제공된 맞춤형 컨텐츠가 릴렉스(mode_3)에 따른 컨텐츠인 경우, 해당 휴식 영상에 상응하여 미리 음악 DB(550)에 저장된 소정의 추천 음악을 결정한다.
실시 예에 따라, 음악 선별부(430)는 AI 안면인식 기술을 이용하여 사용자 단말(100)로부터 전송된 사용자의 안면 영상 또는 이미지로부터 사용자의 감정을 분석하고, 감정 분석 결과를 추가 반영하여 음악 DB(450)으로부터 추천 음악을 결정할 수도 있다(S210-1).
예컨대, 상기의 감정 분석 결과 사용자의 감정 상태가 우울한 상태인 경우에는 밝은 분위기의 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있고, 사용자의 감정 상태가 흥분한 상태인 경우에는 안정되거나 차분하게 해주는 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있으며, 사용자의 감정상태가 불안한 상태인 경우에는 자신감을 갖게 해주는 음악을 상기 추천 음악으로 결정할 수 있다.
다른 실시 예에 따라, 음악 선별부(430)는 사용자의 SNS 게시물이나 게시물에 대한 해시태그 등을 크롤링하여 사용자의 감정을 분석하고, 감정 분석 결과를 추가 반영하여 음악 DB(450)로부터 추천 음악을 결정할 수도 있다(S210-2).
순차적으로, 음악 선별부(430)는 상기 결정한 추천 음악과 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 사용자 단말(100)로 제공한다(S230).
사용자 단말(100)은 디스플레이부(130)를 통해 트레이닝 코칭 서버(200)로부터 전송된 맞춤형 컨텐츠(예컨대, 특정 운동에 대한 트레이닝 영상)를 재생하고, 스피커(170)를 통해 뮤직 큐레이션 서버(400)로부터 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 상기 추천 음악을 재생한다(S300).
또한, 이와 동시에 사용자 단말(100)은 블루투스와 같은 근거리 무선통신을 이용하여 EMS 디바이스(500)와 동기화하여 뮤직 큐레이션 서버(400)로부터 전송된 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 EMS 디바이스(500)로 전송한다(S310).
EMS 디바이스(500)의 무선 통신부(530)는 사용자 단말(100)로부터 수신한 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 수신한다(S400).
EMS 디바이스(500)의 제어부(550)는 상기 수신한 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터에 따라 PWM 신호를 생성한다(S430).
이때, 상기 BPM 데이터의 bpm(beats per minute) 수치가 높을수록 짧은 주기(즉, 전기 자극의 강도가 높은)의 PWM 신호를 생성한다.
실시 예에 따라, 제어부(550)는 사용자의 입력 정보나 사용자의 운동 상태를 추가 고려하여 상기 PWM 신호를 생성할 수도 있다.
예를 들어, 제어부(550)는 사용자의 연령이나 성별, 체중 등을 고려하여 고령의 사용자나 저체중의 사용자에게는 전기 자극 신호의 강도를 낮출 수 있도록 PWM 신호의 주기를 소정 범위(약 1.2배 ~ 1.5배) 내에서 늘려 생성할 수 있다.
이와 유사하게, 제어부(550)는 사용자의 운동 상태를 워밍업 단계, 운동 중간 단계, 마무리 단계로 구분하고, 상기 워밍업 단계에서는 PWM 신호의 주기를 약 1.2배 늘려 생성하고, 상기 마무리 단계에서는 PWM 신호의 주기를 약 1.5배 늘려 생성할 수 있다.
순차적으로 제어부(550)는 상기와 같이 생성한 PWM 신호를 전극 패드(570)에 인가한다(S450).
전기 패드(570)는 사용자의 신체에 부착되어 제어부(550)로부터 인가된 PWM 신호에 따라 근육 부위를 자극한다(S500).
한편, EMS 디바이스(500)가 사용자 단말(100)로부터 상기 BPM 데이터를 수신받지 않은 경우(예컨데, 릴렉스 모드(mode_3)인 경우)에, 제어부(550)는 소정의 전기 자극 프로그램(예컨대, 두드리기, 문지르기, 주무르기, 지압 프로그램)에 따라 해당하는 PWM 신호를 전극 패드(570)에 인가할 수도 있다(S500).
순차적으로, 사용자 단말(100)은 카메라(150)를 통해 실시간으로 사용자의 운동 상태 정보를 트레이닝 코칭 서버(200)로 전송한다(S600).
트레이닝 코칭부(200)의 운동 상태 분석부(270)는 사용자 단말(100)로 제공되는 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너의 자세 이미지와 사용자 단말(100)로부터 전송된 사용자의 자세 이미지를 비교하여 매칭 정도를 추정하고, 추정된 매칭 정도에 따라 사용자의 자세 정확도를 판단한다(S630 및 S650).
이를 위해, 운동 상태 분석부(270)는 스켈레톤 인포메이션 트랙킹(skeleton information tracking)이 가능한 머신러닝 모델(Machine Learing Model)을 통해 사용자 단말(100)로부터 전송된 사용자 자세 이미지에서 사용자 스켈레톤 정보를 추출하고, 사용자 단말(100)로 제공되는 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너 자세 이미지에서 트레이너 스켈레톤 정보를 추출한다(S630).
이후 운동 상태 분석부(270)는 CNN(Convolution Neural Networks) 기반의 특징점 추출 및 유사도(Part Affinity Fields) 기반의 연속 트랙킹 시스템을 통해 상기 추출한 사용자 스켈레톤 정보와 트레이너 스켈레톤 정보에서의 특징점을 비교함으로써 상호 매칭 정도를 판단한다(S650).
순차적으로, 운동 상태 분석부(270)는 상기 상호 매칭 정도에 따라 사용자 단말(100)로 운동 수행 분석 레포팅을 전송한다(S700).
본 명세서에서는 설명의 편의를 위해 상기 맞춤형 컨텐츠 및 상기 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악의 재생 단계(S300)와 상기 PWM 신호에 따라 근육 부위를 자극하는 단계(S500)가 순차적으로 이루어지는 것으로 설명하였지만, 이에 한정하는 것이 아니며 이들 단계는 동시에 이루어 질 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10 : 홈 트레이닝 시스템
100: 사용자 단말
130 : 디스플레이부
150 : 카메라
170 : 스피커
200 : 트레이닝 코칭 서버
230 : 맞춤형 컨텐츠 결정부
250 : 컨텐츠 DB
270 : 운동 상태 분석부
300 : 의료 분석 센터
400 : 뮤직 큐레이션 서버
430 : 음악 선별부
450 : 음악 DB
490 : BPM DB
500 : EMS 디바이스
530 : 무선 통신부
550 : 제어부
570 : 전극 패드

Claims (8)

  1. 탑재된 애플리케이션을 통해 사용자 정보 및 트레이닝 모드에 대한 정보를 입력 받는 사용자 단말;
    사용자의 유전자 검체 또는 사상 체질에 대한 분석 결과를 사용자 의료정보 분석 결과로 생성하는 의료 분석 센터;
    상기 입력된 사용자 정보와 트레이닝 모드에 대한 정보 및 상기 생성된 사용자 의료정보 분석 결과에 따라 맞춤형 컨텐츠를 결정하여 상기 사용자 단말로 전송하는 트레이닝 코칭 서버;
    상기 트레이닝 코칭 서버에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악을 결정하고, 상기 결정한 추천음악과 상기 추천음악에 대응하는 BPM 데이터를 상기 사용자 단말로 제공하는 뮤직 큐레이션 서버; 및
    상기 BPM 데이터에 따른 PWM 신호를 생성하고 상기 생성한 PWM 신호를 전극 패드에 인가하는 EMS 디바이스;를 포함하는 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 사용자 단말은,
    상기 트레이닝 코칭 서버로부터 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠와 상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 제공된 상기 추천 음악을 동시 재생하며,
    상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 제공된 BPM 데이터를 상기 EMS 디바이스로 전송하는 것을 특징으로 하는 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 단말은 상기 전송된 맞춤형 컨텐츠에 따라 해당 운동을 수행하는 사용자의 운동 상태 정보를 상기 트레이닝 코칭 서버로 전송하고,
    상기 트레이닝 코칭 서버는 상기 전송된 사용자의 운동 상태 정보를 분석하고, 상기 분석한 사용자의 운동 상태 정보에 따른 사용자의 자세 정확도를 결정하여 상기 사용자 단말로 전송하는 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템.
  4. 제3항에 있어서, 상기 트레이닝 코칭 서버는,
    스켈레톤 인포메이션 트랙킹이 가능한 머신러닝 모델을 통해 상기 전송된 사용자의 운동 상태 정보로부터 사용자 스켈레톤 정보를 추출하고, 상기 사용자 단말로 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너 자세 이미지로부터 트레이너 스켈레톤 정보를 추출하며, 상기 추출한 사용자 스켈레톤 정보와 상기 추출한 트레이너 스켈레톤 정보에서의 특징점을 비교하여 상기 사용자의 자세 정확도를 결정하는 것을 특징으로 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템.
  5. 제1항에 있어서, 상기 뮤직 큐레이션 서버는,
    상기 트레이닝 코칭 서버에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 상기 추천 음악을 결정하는 음악 선별부;
    상기 추천 음악에 대한 음원이 저장되어 있는 음악 DB; 및
    상기 저장되어 있는 음원에 대응하는 BPM 데이터가 저장되어 있는 BPM DB;를 포함하며,
    상기 음악 선별부는 상기 맞춤형 컨텐츠에 해당하는 상기 트레이닝 모드 정보에 따라 상기 추천 음악을 결정하되, 운동 강도가 높고 운동 속도가 빠를수록 bpm 수치가 높은 음악을 상기 추천 음악으로 결정하는 것을 특징으로 하는 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템.
  6. 제1항에 있어서, 상기 EMS 디바이스는,
    근거리 무선통신을 이용하여 상기 사용자 단말로부터 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 수신하는 무선 통신부;
    상기 수신한 BPM 데이터에 따라 PWM 신호를 생성하는 제어부; 및
    사용자 신체의 근육 부위에 부착되며, 상기 생성된 PWM 신호에 따라 부착된 신체의 근육 부위를 자극하는 전극 패드;를 포함하며,
    상기 제어부는 워밍업 단계, 운동 중간 단계 및 마무리 단계로 사용자의 운동 상태를 구분하고, 상기 구분한 상기 사용자의 운동 상태에 따라 상기 PWM 신호의 주기를 소정 범위 내에서 조정하는 것을 특징으로 하는 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 시스템.
  7. 사용자 단말이 애플리케이션을 통해 입력된 사용자 정보 및 트레이닝 모드에 대한 정보를 트레이닝 코칭 서버로 전송하는 단계;
    의료 분석 센터가 사용자 의료정보 분석 결과를 상기 트레이닝 코칭 서버로 전송하는 단계;
    상기 트레이닝 코칭 서버가 상기 전송된 사용자 정보와 트레이닝 모드에 대한 정보 및 상기 사용자 의료정보 분석 결과에 따라 맞춤형 컨텐츠를 결정하여 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;
    뮤직 큐레이션 서버가 상기 트레이닝 코칭 서버에서 결정한 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 추천 음악을 결정하고, 상기 결정한 추천음악과 상기 추천음악에 대응하는 BPM 데이터를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계;
    상기 사용자 단말이 상기 트레이닝 코칭 서버로부터 전송된 맞춤형 컨텐츠 및 상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 전송된 상기 맞춤형 컨텐츠에 대응하는 상기 추천 음악을 재생하는 단계;
    상기 사용자 단말이 상기 뮤직 큐레이션 서버로부터 전송된 상기 추천 음악에 대응하는 BPM 데이터를 EMS 디바이스로 전송하는 단계; 및
    상기 EMS 디바이스가 상기 전송된 BPM 데이터에 따라 PWM 신호를 생성하고, 상기 생성한 PWM 신호를 전극 패드에 인가하는 단계;를 포함하는 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 사용자 단말이 실시간으로 사용자의 운동 상태 정보를 상기 트레이닝 코칭 서버로 전송하는 단계;
    상기 트레이닝 코칭 서버가 상기 사용자 단말로 제공되는 상기 맞춤형 컨텐츠 내의 트레이너 자세 이미지와 상기 사용자 단말로부터 전송된 상기 사용자의 운동 상태 정보 내의 사용자 자세 이미지를 비교하여 매칭 정도를 추정하는 단계; 및
    상기 트레이닝 코칭 서버가 상기 추정한 매칭 정도에 따른 운동 수행 분석 레포트를 상기 사용자 단말로 전송하는 단계;를 더 포함하는 뮤직 큐레이션과 EMS 테라피가 제공되는 인공지능 홈 트레이닝 방법.
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