KR20220110383A - 모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 근력 운동 자세 분석 방법은 센서 모듈을 포함하는 자세 측정 모듈; 자세 분석 모듈; 및 분석 학습 모듈을 포함하는 근력 운동 자세 분석 시스템에서, 상기 자세 측정 모듈에서 사용자의 신체 일부 또는 상기 사용자가 파지하면서 운동할 운동 기구에 부착되는 상기 센서 모듈에 의해 상기 사용자의 운동 동작을 센싱하는 단계; 상기 자세 분석 모듈에서 상기 센싱된 값에 의하여 시상면에 기초한 모션 평면 좌표계에 기초하여 센서 모듈의 고유 각도 및 상기 모션 평면 좌표계의 각 축의 직선 가속도를 연산하는 단계; 상기 자세 분석 모듈에서 상기 직선 가속도 또는 상기 고유 각도의 패턴을 검출 및 분류하여 상기 사용자의 운동 자세를 분석하는 단계; 및 상기 자세 분석 모듈에서 분류된 패턴에 기초하여 운동 자세 교정 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.

Description

모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 시스템 및 방법{A Posture Coaching System and Method for Weight Training by Motion Pattern}

본 발명은 모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 모션 평면 좌표계를 활용하여 근력 운동 자세를 분석함으로써 쿼터니언 등의 기존 좌표계를 활용하여 운동 동작을 분석하는 것 대비 분석의 정확도를 현저하게 향상시킬 수 있는 근력 운동 자세 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.

최근 체력 증진 또는 근력 강화 등을 위해 헬스장 및 홈 트레이닝(Home Training)을 이용하는 사람이 증가하고 있다. 특히, 근력 강화를 위해 다수의 관절 및 근육이 사용되면서 매우 정교한 움직임이 요구되는 바벨을 이용한 근력 운동이 인기를 끌고 있다.

다만, 바벨을 이용한 근력 운동 동작은 적절한 운동 자세로 올바른 근력 운동 동작을 수행을 하지 않으면 오히려 근육 또는 관절에 부상이 생길 수도 있고, 신체 불균형을 유발할 수도 있다.

이에, 퍼스널 트레이닝(Personal Training)을 통해 전문가의 도움을 받아 올바른 근력 운동 동작을 배우는 것이 중요하다.

그러나, 대다수의 사람들은 고가의 비용, 장소 또는 시간의 제약 및 전문가별 수준 편차 등의 이유로 퍼스널 트레이닝을 꺼려한다. 이러한 이유로 근력 운동 수행 시 정확한 움직임을 제어하는 것의 중요성이 꾸준히 지적되고 있지만 제대로 실천되지 않고 있다는 문제점이 있다.

이에, 개인 운동을 위한 스마트 운동 보조 장치 및 시스템과 관련한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다만, 이 또한 비용 부담이 크거나, 인식 오차, 옷에 의한 오차 등 오차로 인한 정확도가 떨어지거나, 정면 인식만 가능하는 등 여러가지 기술적 한계가 존재한다.

먼저, 기존에 사용하던 좌표계를 활용하는 경우 운동 중 발생하는 신체의 움직임에 따른 가속도, 각도의 변화를 분석하기 어렵다. 센서 등에 내장된 좌표계를 기준으로 (local coordinate) 이를 분석할 경우, 센서의 부착 위치나 부착각도에 큰 영향을 받아 특정한 고정방법 혹은 특정 자세에 대한 분석만 가능한 한계점이 존재한다. 또한 글로벌 좌표계 (World Co-ordinate)의 경우, 연구자가 임의의 공간을 기준으로 해당 좌표계를 설정할 수 있으나, 해당 공간에서 사람이 어떤 방향으로 위치했느냐에 따라 영향을 받기 때문에, 특정 위치에서만 사람이 위치해야 분석이 가능한 한계점이 존재한다.

또한, 기존에 물체의 회전을 표현하고자 널리 활용중인 각도의 경우에는 물리적인 의미를 해석하기가 상당히 어렵다.

예를 들어, 오일러각도(Euler angle)는, 세 개의 각도로 물체의 회전을 표현하기 위한 각도이다. 해당 각도를 이용하여 물체의 회전을 계산하는 과정에서, 세 각도를 이용해 하나하나 순차적인 방법으로 회전 연산을 하게 되는데 이 때 글로벌 좌표계가 아닌 회전하는 물체의 축을 기준으로 회전(intrinsic rotation)한다. ZYZ오일러 연산이나, XZX오일러 연산 등 회전의 기준이 되는 물체의 축에 따라 여러 회전방법들이 존재한다. 따라서 세 각도의 회전 기준 축 및 연산 순서에 따라 최종 회전된 물체의 각도가 달라질 수 있고, 각각의 각도를 분리하여 물리적인 의미를 해석할 수 없다. 물체의 최종 회전을 위해, 일시적으로 필요한 3개의 각도이기 때문이며 물체가 임의로 회전할 경우 회전을 표현하기 위한 세 개의 각도 모두 변경된다. 이로 인해 각도의 미세한 변화로부터 유의미한 정보를 추출하기 위해서는 세 가지의 각도를 모두 사용해야하는 한계점이 존재한다.

쿼터니언(Quaternion)의 경우, 사원수를 통해 물체가 어느 정도 회전되어 있는지를 나타내는 또 다른 방법 중 하나이다. 사원수 중 3개의 원소는 회전의 기준이 되는 벡터(x,y,z)와 회전각(w)으로 정의된다. 물체의 최종 회전된 각도를 표현하기에 용의하지만, 각도의 미세한 변화로부터 유의미한 정보를 추출하기 어렵다. 사원수가 서로 독립적이지 않기 때문에, 물체의 각도 변화에 따라 사원수가 모두 동시에 변화하여 이를 직관적으로 분석하기 어렵다.

따라서, 물리적 해석을 용이하게 하기 위한 좌표계를 마련하여, 운동자의 움직임을 올바르게 해석하는 기술의 개발이 절실하게 요청되고 있다.

: 공개특허공보 제10-2020-0080628호

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자의 운동 종목별 모션 패턴 분석에 따라 비정상 자세의 원인을 파악하여 실시간으로 올바른 자세를 위한 점검 및 평가가 가능한 모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것이다. 특히, 본 발명의 과제는 기존의 좌표계나 회전각을 사용하지 않고 모션 평면 좌표계를 도입하여 운동자의 운동의 물리적인 의미를 용이하게 해석할 수 있도록 하는 좌표계를 이용한 근력 운동 자세 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

전술한 바와 같은 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 근력 운동 자세 분석 방법은 센서 모듈을 포함하는 자세 측정 모듈; 자세 분석 모듈; 및 분석 학습 모듈을 포함하는 근력 운동 자세 분석 시스템에서, 상기 자세 측정 모듈에서 사용자의 신체 일부 또는 상기 사용자가 파지하면서 운동할 운동 기구에 부착되는 상기 센서 모듈에 의해 상기 사용자의 운동 동작을 센싱하는 단계; 상기 자세 분석 모듈에서 상기 센싱된 값에 의하여 시상면에 기초한 모션 평면 좌표계에 기초하여 센서 모듈의 고유 각도 및 상기 모션 평면 좌표계의 각 축의 직선 가속도를 연산하는 단계; 상기 자세 분석 모듈에서 상기 직선 가속도 또는 상기 고유 각도의 패턴을 검출 및 분류하여 상기 사용자의 운동 자세를 분석하는 단계; 및 상기 자세 분석 모듈에서 분류된 패턴에 기초하여 운동 자세 교정 데이터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 시상면은, 바벨의 중앙점(O), 상기 중앙점에서 지면에 수선의 발을 내렸을 때의 제 1 점(O'), 상기 바벨의 중앙점으로부터 센서 모듈의 좌표계의 한 축과 평행한 연장선과 지면이 만나는 제 2 점(A)을 포함하는 면일 수 있다.

또한, 상기 모션 평면 좌표계의 제 1 축은 중력 가속도 방향과 동일하고, 상기 모션 평면 좌표계의 제 2 축은 상기 시상면과 평행하며 상기 모션 평면 좌표계의 제 1 축에 수직한 방향이고, 상기 모션 평면 좌표계의 제 3 축은 상기 상기 모션 평면 좌표계의 제 1 축 및 제 2 축에 동시에 수직한 방향일 수 있다.

또한, 상기 고유 각도 중 제 1 각도(α)는 상기 중앙점(O)과, 상기 제 2 점(A)과 상기 제 1 점(O')이 이루는 각도(∠OAO')이고, 상기 고유 각도 중 제 2 각도(β)는 상기 제 2 점(A)과, 상기 제 1 점(O')과, 상기 센서 모듈의 좌표계의 축 중 상기 시상면과 평행하지 않은 축과 지면과 만나는 제 3 점(C)이 이루는 각도(∠AO'C)이고, 상기 고유 각도 중 제 3 각도(γ)는 상기 중앙점(O)과, 상기 제 3 점(C)과, 상기 제 1 점(O')이 이루는 각도(∠OCO')일 수 있다.

또한, 상기 고유 각도 및 상기 직선 가속도(bx, by, bz)는 하기 수학식 1 내지 수학식 6에 따라 결정될 수 있다.

(수학식 1)

(수학식 2)

(수학식 3)

(수학식 4)

bx = Ly*cos(γ)

(수학식 5)

by = Lx*cos(α)

(수학식 6)

bz=Lx*sin(α)+Ly*sin(γ)+Lz*cos(α)*cos(γ)-1 (when Lz>0 )

or

bz=Lx*sin(α)+Ly*sin(γ)-Lz*cos(α)*cos(γ)-1 (when Lz<=0)}

단, Lx, Ly, Lz = 센서의 자체 축 방향 직선 가속도

기타 실시예의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명은 사용자의 운동 종목별 모션 패턴 분석에 따라 비정상 자세의 원인을 파악하여 실시간으로 올바른 자세를 위한 점검 및 평가를 할 수 있다. 특히, 본 발명에 따르면, 기존의 쿼터니언이나 오일러 좌표계를 사용하지 않고 모션 평면 좌표계를 도입하여 운동자의 운동의 물리적인 의미를 용이하게 해석할 수 있도록 하는 좌표계를 이용한 근력 운동 자세 분석 시스템 및 방법을 제공할 수 있다.

본원 발명에서는 정확한 모션 평면 좌표계를 활용하기 때문에, 측정의 기준이 되는 센서 등의 부착위치나 회전에 구애받지 않고, 온전히 사용자를 기준으로 한 움직임의 미세한 변화(Bx, By, Bz의 3축 방향의 가속도) 미세한 각도 변화를 분석할 수 있다. 즉, 모션 평면 좌표계는 사용자 별로 특화된 좌표계이므로, 쿼터니언, 글로벌 좌표계 사용시 대비해서 하나의 사용자가 반복된 운동을 수행할 경우에 개별 사용자에 대한 운동의 미세한 변화의 포착 및 분석이 가능하여 모션 분석이 정밀하고 균질하게 진행될 수 있다. 특히, 해상력이 부족한 경우에도 정확한 좌표계의 사용을 통하여 오류를 크게 경감시킬 수 있으며, 본원 발명의 고유각도 각도 성분은 서로 독립적으로 직교성(Othogonality)를 가지는 구성으로, 하나의 각도가 증감하더라도, 다른 각도에는 영향을 미치지 않도록 구성할 수 있다. 따라서, 모션 평면 좌표계를 활용 및 상술한 고유 각도의 활용을 통하여 각각의 고유 각도를 독립적으로 분석 평가할 수 있어 물체 및 사용자의 움직임 및 회전으로부터 물리적인 의미를 명확하게 도출할 수 있으며 해상력의 한계로 인한 오류를 최소한으로 줄일 수 있다.

본 발명에 따른 효과는 이상에서 예시된 내용에 의해 제한되지 않으며, 더욱 다양한 효과들이 본 명세서 내에 포함되어 있다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 근력 운동 자세 분석 시스템의 전체 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 근력 운동 자세 측정 모듈 설치 예시를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 근력 운동 자세 분석 방법의 흐름도이다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른 바벨의 3차원 각도를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 고유 각도 및 모션 평면 좌표계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7 은 본 발명에 따른 모션 평면 좌표계의 모션 평면을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 평면 좌표계를 설명하기 위한 도면이다.

이하의 내용은 단지 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 발명의 원리를 구현하고 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 이하의 설명에서 제1, 제2 등과 같은 서수식 표현은 서로 동등하고 독립된 객체를 설명하기 위한 것이며, 그 순서에 주(main)/부(sub) 또는 주(master)/종(slave)의 의미는 없는 것으로 이해되어야 한다.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다.

본 발명의 여러 실시예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하며, 당업자가 충분히 이해할 수 있듯이 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시 가능할 수도 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예들을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 시스템의 전체 구성도이다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 패터닝을 통한 자세 코칭 장치에 대한 개략적인 사시도이다.

도 1을 참조하면, 모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 시스템은 자세 측정 모듈(100), 자세 분석 모듈(200) 및 분석 학습 모듈(900)를 포함할 수 있다.

이 경우, 자세 측정 모듈(100)은 바벨 등 사용자가 사용하는 운동 기구 또는 사용자의 신체 일부에 부착되어 근력 운동 자세에 관한 데이터를 측정하며, 센서 모듈(110), 센서 제어부(120) 및 통신 모듈(130)을 포함할 수 있다.

본 실시예에서, 자세 측정 모듈(100)은 자세 분석 모듈(200)과 별도의 하우징(100a)에 수용될 수 있으며, 바벨의 바(101)에 체결부(100b)를 통하여 탈/부착될 수 있다(도 3 참조). 단, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 자세 측정 모듈(100)은 다양한 방법으로 운동 부위에 부착될 수 있다. 예를 들어, 자세 측정 모듈(100)는, 바벨뿐 아니라, 예를 들면, 손목, 발목, 허리 등에도 부착될 수 있다. 구체적으로, 파지 부분의 이동 및 각도가 운동 자세에 영향을 미친다고 판단한 경우 손목에 장착할 수도 있으며, 몸통(Torso)의 이동 및 각도가 운동 자세에 현저한 영향을 미치는 경우 혹은 손목에서의 추적을 통해 운동 자세를 평가할 수 있다고 판단한 경우에는 허리에 장착할 수도 있으며, 하지부의 이동 및 각도가 운동 자세에 영향을 미친다고 판단한 경우 발목에 장착할 수도 있다.

이때, 센서 모듈(110)은 도 5 내지 도 7에 나타낸 바와 같이, 자세 측정 모듈(100)의 3차원 각도(111, 쿼터니언) 및 기준면(또는 지면)으로부터의 거리 측정에 필요한 센서 값을 측정하여 자세 분석 모듈(200)에 전송할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(110)은 가속도, 자이로센서, 지자계 센서 등을 포함할 수 있으며, 6측 또는 9축 합성을 통하여 3차원 각도(쿼터니언) 연산에 필요한, 각속도, 가속도, 지자계 크기를 센서 값으로서 측정할 수 있다. 구체적인 측정 방법은 후술하기로 한다.

센서 제어부(120)는 전체적인 자세 측정 모듈(100)의 동작을 제어할 수 있으며, 추가적으로 연산이 필요한 경우, 예를 들어, 3차원 각도의 연산을 수행할 수도 있다.

본 실시예에서는 자세 측정 모듈(100)에서 고유 각도 연산에 필요한 정보를 센싱하는 것만 기재하였다. 단, 센서 제어부(120)에서 고유 각도를 연산하여 자세 분석 모듈(200)에 전송하는 것도 가능하다.

본 발명에 따른 자세 측정 모듈(100)은 간단한 음성 정보 전달을 위하여 추가적으로 스피커 모듈(140)을 포함할 수도 있다. 이 경우, 스피커 모듈(140)은 연산된 고유 각도(α, β, γ) 중, 어느 하나, 예를 들어, 바벨이 회전한 각도(γ, 예를 들어, 스쿼드 운동시 바벨의 파지에 의한 바벨이 회전한 각도의 여각)가 일정 범위를 벗어나는 경우에 파지 자세 불량으로 간주하여 안내 음성 또는 경고음을 송출할 수 있다. 또는 모션 평면 좌표계에서의 축 방향 직선 가속도가 일정한 범위를 벗어나는 경우에는 부상 방지를 위하여 안내 음성 또는 경고음을 송출할 수 있다.

센서 모듈(110)에서 측정된 센서 값은 통신 모듈(130)을 통하여 자세 분석 모듈(200)에 전송될 수 있다. 통신 모듈(130)은 예를 들면, 블루투스, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), RFID(Radio-Frequency Identification), 지그비(Zigbee) 모듈, Wi-Fi 등을 포함할 수 있다.

한편, 자세 분석 모듈(200)은 자세 측정 모듈(100)로부터 획득된 센서 값에 기초하여 고유 각도(α, β, γ) 및 모션 평면 좌표계 기반의 축 방향 직선 가속도(bx, by, bz)를 연산할 수 있다. 그리고, 자세 분석 모듈(200)은 상술한 고유 각도(α, β, γ), 모션 평면 좌표계 기반의 축 방향 직선 가속도(bx, by, bz)의 패턴을 검출하고, 검출된 패턴에 기초하여 운동 자세에 대한 안내 정보 생성할 수 있다. 또는 패턴 외에도 기준이 되는 축 방향 직선 가속도(bx, by, bz) 또는 고유 각도(α, β, γ)와 비교를 통해서도 운동 자세에 대한 안내 정보를 생성할 수 있다.

이 경우, 자세 분석 모듈(200)는 휴대폰 또는 PC, 스마트 워치, 스마트 안경 또는 스마트 이어폰 등에 설치된 애플리케이션 프로그램, 소프트웨어 모듈 또는 하드웨어 모듈일 수 있다. 바람직하게는, 자세 분석 모듈(200)은 모바일 단말, PC, 안경 디스플레이 장치 등의 프로세서에서 실행되는 애플리케이션 프로그램일 수 있다.

보다 상세하게, 도 2를 참조하면, 자세 분석 모듈(200)은 분석 제어부(220), 좌표계 변환 모듈(210), 패턴 검출 모듈(250), 가이드 생성 모듈(260), 통신 모듈(230) 및 사용자 인터페이스 모듈(240)을 포함할 수 있다.

분석 제어부(220)는 전체적인 분석 제어 및 프로세스를 관리할 수 있다.

좌표계 변환 모듈(210)은 측정된 센서 값으로부터 센서 값에 기초하여 고유 각도(α, β, γ) 및 모션 평면 좌표계의 축 방향 가속도(bx, by, bz)를 연산할 수 있다. 각 연산에 대해서는 추후 설명하기로 한다.

한편, 패턴 연산 모듈(250)은 상술한 고유 각도(α, β, γ) 및 모션 평면 좌표계 기반의 축 방향 가속도(bx, by, bz)에 기초하여 운동 패턴을 검출하고, 검출된 패턴으로부터 운동 자세에 대한 교정 정보를 생성할 수 있다.

한편, 가이드 생성 모듈(260)은 상술한 패턴 비교에 의하여 판단된 운동 자세에 대하여 사용자가 즉각적으로 운동 자세를 수정할 수 있도록 안내 정보를 생성하여 사용자 인터페이스 모듈(240)에 제공할 수 있다.

통신부(230)는 분석 제어부(220)의 제어에 의하여 센서 값을 수신할 수 있으며, 좌표계 변환 모듈(210)에 의해 생성된 좌표 및 패턴 연산 모듈(250)에 의하여 연산된 패턴 데이터들을 분석 학습 서버(900)로 전송할 수 있다.

사용자 인터페이스 모듈(240)은 자세 분석 모듈(200)에서 판단한 사용자의 운동 자세가 비정상 자세일 때에 사용자에게 안내를 제공할 수 있다. 또한, 분석을 위해 사용자에게 필요한 정보를 입력 받을 수 있다.

예를 들면, 도 2와 같이, 사용자 인터페이스 모듈(240)은 비정상 자세에 대한 청각 안내 정보를 제공하는 스피커(243), 시각 안내 정보를 제공하는 디스플레이(245) 및, 사용자로부터 필요한 정보를 입력 받을 수 있는 터치 스크린을 포함하는 입력 인터페이스(247)를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 사용자 인터페이스 모듈(240)은 자세 측정 모듈(200) 내에 포함된 것으로 도시하였으나, 자세 측정 모듈(200)과 별도의 무선 이어폰, 안경 디스플레이 등의 외부 출력(249)을 통하여 교정 정보를 출력할 수도 있다.

분석 학습 서버(900)는 자세 분석 모듈(200)로부터의 다양한 정보를 수신하여 저장하고, 예컨대, 인공신경망 등의 머신 러닝(Machine Learning) 수단에 의하여 패턴 분류, 매칭 등의 학습을 수행하며, 다시, 학습 데이터를 자세 분석 모듈(200)에 로딩시켜서 자세 분석 모듈(200)에서 자세 분석을 수행하게 할 수 있다.

이 경우, 분석 학습 서버(900)는 상술한 자세 분석 모듈(200)과 물리적으로 하나의 디바이스로 구현될 수 있다. 예를 들면, 자세 분석 모듈(200)이 PC에 구현되고, 분석 학습 서버(900)도 상기 PC 내에 구현될 수도 있다. 또는 분석 학습 서버(900)는 상기 자세 분석 모듈(200) 외부의 별도 서버로 구현될 수도 있다.

이하에서는, 도 4 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 방법을 설명하기로 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 패턴에 따른 근력 운동 자세 분석 방법의 프로세스를 나타낸 흐름도이다.

먼저, 자세 측정 모듈(100)에서 센서 값을 측정하여 수집한 후(S100), 좌표계 연산 모듈(210)이 자세 측정 모듈(100)(예컨대, 바벨)의 고유 각도(α, β, γ)를 연산한다(S200).

예컨대, 도 5를 참조하면, 센서 모듈(110)(예컨대, IMU 칩)은 센서 모듈 좌표계(Lx, Ly, Lz)을 기본적으로 가지고 있으며, 예컨대, 센서 모듈 좌표계(Lx, Ly, Lz)에 따른 각 축의 각 가속도, 가속도 값을 센서 값으로 출력할 수 있다.

자세 분석 모듈(200)은 센서 모듈 좌표계(Lx, Ly, Lz) 값에 기초하여 시상면을 추출하고, 이에 기반하여 모션 평면 좌표계 및 고유 각도(α, β, γ)를 연산할 수 있다. (도 5(a), 도 6 참조)

종래에는 고유 각도는 3차원 각도(111, 쿼터니언)를 사용하여 연산하였다. 예컨대, 도 5(b)를 참조하면, 센서 모듈 좌표계(Lx, Ly, Lz)에서 측정된 값에 기초하여 쿼터니언(111, Quaternion)을 연산한 후, 연산된 쿼터니언(111)에 기초하여 기준 좌표계 중심의 고유 각도(α, β, γ)를 연산하였다. 이 때, 도 5(b)의 도면 부호 112는 회전 축을 의미한다.

단, 본원 발명에서는, 모션 평면 좌표계를 추출한 후, 모션 평면 좌표계에서 연산할 수 있다.

모션 평면 좌표계는 모션 평면에 기반한 좌표계로서, 모션 평면은 사용자를 기준으로 시상면(Sagittal Plane), 횡단면(Horizontal Plane) 및 전단면(Frontal Plane)의 3개의 면이 존재한다. (도 7 참조)

이 3개의 면 중, 본원 발명의 모션 평면 좌표계는 시상면에 기초하여 구성된 좌표계로서, 상기 모션 평면 좌표계(Bx,By,Bz)는 물체의 회전과 무관하게, 사용자의 전후좌우상하를 의미하는 새로운 좌표계이다. 물체에 장착된 센서를 이용한 가속도나 회전 계산(Strapdown Inertial Method)의 경우, 사용자가 사용하게 되는 센서의 축(Lx, Ly, Lz)을 기준으로 가속도가 측정되나, 센서가 사용자에게 부착된 각도에 따라 변할 수 있으므로 실제 사용자를 기준으로 한 모션 평면 좌표계(Bx, By, Bz)가 필요하다.

모션 평면 좌표계의 한 축인 Bz의 경우, 중력 가속도 방향과 동일할 수 있다.

또다른 축인 By는 물체(예를 들어, 바벨)의 중앙점(O), 해당 중앙점을 지면에 수선의 발을 내렸을 때의 점(O', 제 1 점), 물체의 중앙점으로부터 물체의 한 선(예를 들어, 센서 모듈의 좌표계의 한 축인 Ly)과 평행한 연장선과 지면이 만나는 점(A, 제 2 점)이 포함된 면을 시상면으로 간주하고, 시상면과 평행하되, Bz에 수직한 벡터와 동일할 수 있다.

또 다른 축인 Bx는 Bz와 By에 동시에 수직한 방향일 수 있다.

모션 평면 좌표계의 고유 각도(Hong's angle)의 경우 세 개의 각도로 물체의 회전을 표현하는 새로운 방법이다.

알파(α) 각도는 물체의 한 면 혹은 센서 모듈 좌표계의 한 축(Ly)이 지면과 이루는 각도(∠OAO')를 의미한다. 이는 사용자의 입장에서, 물체가 앞으로 얼마나 숙여졌나를 의미할 수 있다.

베타(β) 각도는 물체가 지면에 수직한 축을 기준으로 어느정도 회전하였는가에 관한 각도(∠AO'C)이다. 여기서, C(제 3 점)는 물체의 중앙점으로부터 센서 모듈 좌표계의 다른 한 축(Lx)이 지면과 만나는 점이다. 이는 사용자의 입장에서, 물체가 지면에 수직한 축을 기준으로, 좌우로 얼마나 회전하였는가를 의미할 수 있다.

감마(γ)각도는 알파(α)각도와 수직한 물체의 한 면 혹은 센서의 한 축이 지면과 이루는 각도(∠OCO')를 의미한다. 이는 사용자의 입장에서 물체가 좌우로 얼마나 기울어졌나를 의미할 수 있다.

이를 수식으로 표현하면, 아래와 같다.

(수학식 1)

(수학식 2)

(수학식 3)

(수학식 4)

bx = Ly*cos(γ)

(수학식 5)

by = Lx*cos(α)

(수학식 6)

bz=Lx*sin(α)+Ly*sin(γ)+Lz*cos(α)*cos(γ)-1 (when Lz>0 )

or

bz=Lx*sin(α)+Ly*sin(γ)-Lz*cos(α)*cos(γ)-1 (when Lz<=0)}

(단, Lx, Ly, Lz = 센서의 자체 축 방향 직선 가속도)

이 경우, 예컨대, 지면은 가속도 센서의 센서값을 기준으로 결정될 수 있다.

사용자가 운동을 하는 경우에는 당연하게도 본 발명에서 언급하였던 시상면, 횡단면 및 전단면 3개의 면 위에서 운동이 이루어지는 경우가 많다. 바벨 등의 운동 기구에 부착되는 센서들은 가격 등의 한계로 해상력의 한계가 존재하고, 이 경우, 정확한 평면으로 연산하지 않은 경우에는 노이즈로 인한 오류가 발생할 수 있다. 그러나, 본원 발명에서는 정확한 모션 평면 좌표계를 활용하기 때문에, 이러한 오류를 크게 경감시킬 수 있었다. 또한, 앞서서 구한 세 개의 각도 성분은 서로 독립적으로 직교성(Othogonality)를 가지는 구성으로, 하나의 각도가 증감하더라도, 다른 각도에는 영향을 미치지 않도록 구성할 수 있다. 따라서, 모션 평면 좌표계를 활용 및 상술한 고유 각도의 활용을 통하여 각각의 고유 각도를 독립적으로 분석 평가할 수 있어 물체 및 사용자의 움직임 및 회전으로부터 물리적인 의미를 명확하게 도출할 수 있으며 해상력의 한계로 인한 오류를 최소한으로 줄일 수 있다.

한편, 자세 분석 모듈(200)은 센서 중심 좌표계에서 측정된 가속도를 모션 평면 좌표계(B-frame)에서의 각 축의 직선 가속도(bx, by, bz)로 변환한다(S300).

도 8을 참조하면, 모션 평면 좌표계의 일 축(예를 들어, By)은 사용자가 바라보는 정면을 추정하여, 그 정면과 수직인 방향(이하 정면 방향)으로 설정할 수 있다. 도 8(a) 및 도 8(b)에서 알 수 있는 바와 같이, 운동 종목에 따라 센서 좌표계의 좌표 축 또는 센서 값에서 연산된 쿼터니언(111)의 초기값(운동 시작시의 값)은 특정 영역에 위치하게 된다. 따라서, 자세 분석 모듈(200)의 좌표계 변환 모듈(210)은 센서 좌표계의 좌표 축 또는 센서 값에서 연산된 쿼터니언(111)의 초기값이 어떤 영역에 존재하는지를 결정하고, 운동 종목을 결정할 수 있다.

여기서, 초기 값이란, 운동을 시작할 때 측정된 값을 의미한다. 예를 들어, 운동의 시작은 운동 종목을 선택한 후 정해진 시점이 될 수 있다. 이 경우, 사용자는 정해진 시점을 디스플레이를 통한 안내 또는 스피커를 통한 안내 음성(예컨대, 운동 시작 안내 카운트 다운)을 통하여 알 수 있다.

또는, 통상적으로 운동을 위해서 자세를 준비하는 사용자는 일정시간 동안 움직이지 않게 되는데, 운동 종목 선택 후 소정의 시간동안 움직임이 기준치 이하로 센싱되는 경우에, 소정의 시간 동안에 측정된 3차원 좌표 또는 고유 각도를 초기 값으로 간주할 수 있다.

그리고, 정면 방향(By)과; 정면 방향(By)을 포함하며 기준 평면 상에서 정면 방향(By)과 수직인 방향(Bx)과; 상기 정면 방향(By) 및 상기 정면 방향에 수직인 방향(Bx)과 동시에 수직인 방향(Bz)을 3개의 축으로 하는 모션 평면 좌표계를 정의할 수 있다. 이 때, 좌표계 변환 모듈(210)은 모션 평면 좌표계의 3개의 축 방향으로 모션 평면 좌표계의 축 방향 직선 가속도(bx, by, bz) 연산할 수 있다.

다시 도 4를 참조하면, 모션 평면 좌표계의 축 방향 직선 가속도(bx, by, bz) 연산 후, 패턴 검출 모듈(250)이 고유 각도(α, β, γ) 및 상기 직선 가속도(bx, by, bz)의 소정의 기간 동안의 패턴을 검출하게 된다. (단계 S400)

이 경우, 소정의 기간은 근력 운동의 무게, 세트당 회수 및 반복수에 기초하여 결정될 수 있다. 일반적인 근력 운동은 일반적으로 무게, 세트당 회수, 반복수로 구성되어 있다. 예컨대, 60kg의 바벨을 이용하여 벤치프레스를 3세트 12번 반복하는 경우 60kg의 무게를 12번 반복하고 휴식(1세트), 12번 반복하고 휴식(2세트) 및 12번 반복하고 휴식(3세트)로 운동을 하게 된다.

따라서, 운동 전반에 관한 분석은 전체 세트(위에서 가정한 3세트)에 대해 분석을 해야 하며, 세트를 반복할수록 체력 소진으로 인해 비정상 자세가 검출될 확률이 높아지기 때문에 각 세트별로 측정값이 상이할 수 있으므로 각 세트별로 별도의 패턴을 검출할 수 있다.

한편, 모션 평면 좌표계(B-frame)에서 연산한 고유 각도(α, β, γ) 또는 좌표계(B-frame)에서의 각 축의 직선 가속도(bx, by, bz)은 뉴럴 네트워크를 통하여 학습될 수 있다. 이 경우, 분석 학습 서버(900)는 뉴럴 네트워크의 입력 단에 고유 각도 또는 직선 가속도에 기초하여 생성된 그래프를 입력하고, 출력 단에는 모션 센서에 의한 그래프를 입력한 후, 역 전파법을 이용하여 동작 계수(예를 들어, 뉴럴 네트워크의 계수)를 연산하게 된다.

분석 학습 서버(900)가 충분하게 학습된 후에는, 동일한 뉴럴 네트워크를 로컬인 자세 분석 모듈(200)의 패턴 검출 모듈(250)이 포함하게 하면서, 패턴 검출 모듈(250)에서 실시간 패턴 검출을 통하여 사용자의 운동 패턴(사용자의 운동 자세가 올바른지 여부 및 문제의 종류(예컨대, 우측하지과내전 등))을 파악하게 한다.

다시 도 4를 참조하면, 마지막으로, 자세 분석 후에는, 가이드 생성 모듈은 검출된 운동 패턴에 따른 가이드 문구 또는 가이드 화면을 생성, 운동 자세 코징 데이터를 생성하고(S600) 사용자 인터페이스 모듈로 전송한다.

따라서, 본 발명에 따르면, 사용자가 운동 종목별 모션 패턴 분석에 따라 비정상 자세의 원인을 파악하여 실시간으로 올바른 자세를 위한 점검 및 평가를 받을 수 있는 효과가 있다. 특히, 모션 평면 좌표계의 활용 및 고유 각도의 활용으로, 고유각도의 각 각도가 서로 독립적으로 영향을 주지 않도록 구성되기 때문에 해상력의 한계를 극복하고 정확한 물리적 의미를 도출할 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 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.

100: 자세 측정 모듈 100a: 하우징부
100b: 체결부 110: 센서 모듈
120: 센서 제어부 130: 통신 모듈
200: 자세 분석 모듈 240: 출력 모듈
900: 분석 학습 서버

Claims (5)

1. 센서 모듈을 포함하는 자세 측정 모듈; 자세 분석 모듈; 및 분석 학습 모듈을 포함하는 근력 운동 자세 분석 시스템에서,
   상기 자세 측정 모듈에서 사용자의 신체 일부 또는 상기 사용자가 파지하면서 운동할 운동 기구에 부착되는 상기 센서 모듈에 의해 상기 사용자의 운동 동작을 센싱하는 단계;
   상기 자세 분석 모듈에서 상기 센싱된 값에 의하여 시상면에 기초한 모션 평면 좌표계에 기초하여 센서 모듈의 고유 각도 및 상기 모션 평면 좌표계의 각 축의 직선 가속도를 연산하는 단계;
   상기 자세 분석 모듈에서 상기 직선 가속도 또는 상기 고유 각도의 패턴을 검출 및 분류하여 상기 사용자의 운동 자세를 분석하는 단계; 및
   상기 자세 분석 모듈에서 분류된 패턴에 기초하여 운동 자세 교정 데이터를 생성하는 단계를 포함하는,
   근력 운동 자세 분석 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 시상면은, 바벨의 중앙점(O), 상기 중앙점에서 지면에 수선의 발을 내렸을 때의 제 1 점(O'), 상기 바벨의 중앙점으로부터 센서 모듈의 좌표계의 한 축과 평행한 연장선과 지면이 만나는 제 2 점(A)을 포함하는 면인,
   근력 운동 자세 분석 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 모션 평면 좌표계의 제 1 축은 중력 가속도 방향과 동일하고,
   상기 모션 평면 좌표계의 제 2 축은 상기 시상면과 평행하며 상기 모션 평면 좌표계의 제 1 축에 수직한 방향이고,
   상기 모션 평면 좌표계의 제 3 축은 상기 상기 모션 평면 좌표계의 제 1 축 및 제 2 축에 동시에 수직한 방향인,
   근력 운동 자세 분석 방법.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 고유 각도 중 제 1 각도(α)는 상기 중앙점(O)과, 상기 제 2 점(A)과 상기 제 1 점(O')이 이루는 각도(∠OAO')이고,
   상기 고유 각도 중 제 2 각도(β)는 상기 제 2 점(A)과, 상기 제 1 점(O')과, 상기 센서 모듈의 좌표계의 축 중 상기 시상면과 평행하지 않은 축과 지면과 만나는 제 3 점(C)이 이루는 각도(∠AO'C)이고,
   상기 고유 각도 중 제 3 각도(γ)는 상기 중앙점(O)과, 상기 제 3 점(C)과, 상기 제 1 점(O')이 이루는 각도(∠OCO')인,
   근력 운동 자세 분석 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 고유 각도 및 상기 직선 가속도(bx, by, bz)는 하기 수학식 1 내지 수학식 6에 따라 결정되는
   근력 운동 자세 분석 방법.
   (수학식 1)
   

   

   
   (수학식 2)
   

   

   
   (수학식 3)
   

   

   
   (수학식 4)
   bx = Ly*cos(γ)
   (수학식 5)
   by = Lx*cos(α)
   (수학식 6)
   bz=Lx*sin(α)+Ly*sin(γ)+Lz*cos(α)*cos(γ)-1 (when Lz>0 )
   or
   bz=Lx*sin(α)+Ly*sin(γ)-Lz*cos(α)*cos(γ)-1 (when Lz<=0)}
   (단, Lx, Ly, Lz = 센서의 자체 축 방향 직선 가속도)

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