KR20220126561A - 사용자의 동작을 보조하기 위한 전자 장치 및 시스템 - Google Patents

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KR20220126561A
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user
motion
motion data
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강성훈
박홍식
이수미
정민규
최수영
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삼성전자주식회사
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Abstract

다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 전자 장치는 통신 모듈, 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 통신 모듈은 사용자의 동작을 측정하는 센서를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고, 상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터를 상기 사용자의 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 생성하고, 상기 동작 데이터 세트를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로 송신하도록 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 전자 장치는 통신 모듈, 사용자 정보를 저장하도록 설정된 메모리 및 상기 통신 모듈 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 통신 모듈은 센서 및 액추에이터를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로부터 표준 신체를 가지는 다른 사용자의 동작과 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 수신하고, 상기 메모리에 저장된 사용자 정보를 획득하고, 상기 동작 데이터 세트를 상기 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성하고, 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고, 상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터와 상기 목표 동작 데이터 세트를 비교하여 피드백을 생성하고, 상기 피드백에 기반하여 상기 외부 전자 장치를 제어하는 신호를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치에 송신할 수 있다.
다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서, 동작 보조 시스템은 제 1 센서를 포함하는 제 1 웨어러블 장치 및 제 2 센서 및 액추에이터를 포함하는 제 2 웨어러블 장치를 포함하고, 상기 제 1 웨어러블 장치는 상기 제 1 센서가 측정한 제 1 사용자의 동작과 관련된 제 1 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 2 웨어러블 장치는 상기 제 1 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 1 센서가 측정한 제 2 사용자의 동작과 관련된 제 2 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 1 동작 데이터와 상기 제 2 동작 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 액추에이터를 제어할 수 있다.
이 밖에 다양한 실시예들이 가능하다.

Description

사용자의 동작을 보조하기 위한 전자 장치 및 시스템 {ELECTRONIC DEVICE AND SYSTEM FOR ASSISTING MOTION OF USER}
본 문서에 개시된 다양한 실시예들은, 사용자의 동작을 보조하기 위한 전자 장치 및 시스템에 관한 것이다.
사용자가 신체에 착용할 수 있는 웨어러블 로봇은, 신체의 일부에 착용할 수도 있는 형태, 전신에 착용할 수 있는 형태, 신체의 일부를 대체하는 형태 등 로봇의 목적에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 특히, 웨어러블 로봇은 노령의 사용자가 특정 동작을 수행하는 것을 보조하기 위한 목적으로 개발되는 경우가 많다. 예를 들어, 웨어러블 로봇은 특정 신체의 재활이나, 특정 신체의 기능이 불가한 경우 이를 대체하기 위한 목적으로 개발될 수 있다.
웨어러블 로봇은 액추에이터를 이용하여 착용하고 있는 사용자의 신체가 동작하는 방향과 동일한 방향으로 신체에 힘을 가하여 신체가 수행하는 동작을 보조하거나, 또는 사용자의 신체가 동작하는 방향과 반대 방향으로 신체에 힘을 가하여 신체를 단련할 수 있다. 이와 같은 웨어러블 로봇은 액추에이터의 동작이 사전에 프로그래밍되어 저장되어 있고, 저장된 동작에 따라 액추에이터를 구동할 수 있다.
고령화 사회에 접어듬에 따라, 웨어러블 로봇 산업이 매년 성장하고 있으며, 앞으로 다양한 동작을 제공할 수 있는 웨어러블 로봇의 수요가 늘어날 것으로 예상된다.
웨어러블 로봇은 사용자의 동작을 보조하기 위하여 다양한 방식으로 액추에이터의 동작이 프로그래밍될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예는 제 1 웨어러블 로봇을 착용한 제 1 사용자가 동작하는 내용을 제 2 사용자가 착용한 제 2 웨어러블에 복제하여 제 2 사용자의 동작을 보조할 수 있다.
구체적으로, 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 전자 장치는 사용자의 동작을 센싱하여 동작 데이터 세트를 생성하고, 동작 데이터 세트를 다른 사용자에게 공유하여 다른 사용자도 동일한 동작을 수행할 수 있다. 또한, 사용자의 신체 구조, 건강 상태, 연령과 같은 신체적 특성이 각기 다름을 고려하여, 동작 데이터 세트를 사용자의 신체적 특성에 맞도록 재생성하여 개인화된 동작 데이터 세트를 제공할 수 있다.
예를 들어, 사용자의 다리 길이가 평균보다 긴 경우, 동작의 궤적 범위를 표준보다 크게 조절할 수 있고, 사용자의 연령이 평균보다 높은 경우, 동작의 속도를 표준보다 느리게 조절할 수 있다.
이와 같이 다양한 동작을 제공하되, 사용자 개인 특성에 맞는 동작을 수행할 수 있도록 보조할 수 있는 전자 장치를 제공하는 것이 제조 회사들이 해결해야할 기술적 과제일 것이다.
본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 통신 모듈, 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 통신 모듈은 사용자의 동작을 측정하는 센서를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고, 상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터를 상기 사용자의 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 생성하고, 상기 동작 데이터 세트를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로 송신하도록 제어할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 통신 모듈, 사용자 정보를 저장하도록 설정된 메모리 및 상기 통신 모듈 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 통신 모듈은 센서 및 액추에이터를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로부터 표준 신체를 가지는 다른 사용자의 동작과 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 수신하고, 상기 메모리에 저장된 사용자 정보를 획득하고, 상기 동작 데이터 세트를 상기 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성하고, 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고, 상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터와 상기 목표 동작 데이터 세트를 비교하여 피드백을 생성하고, 상기 피드백에 기반하여 상기 외부 전자 장치를 제어하는 신호를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치에 송신할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템은, 제 1 센서를 포함하는 제 1 웨어러블 장치 및 제 2 센서 및 액추에이터를 포함하는 제 2 웨어러블 장치를 포함하고, 상기 제 1 웨어러블 장치는 상기 제 1 센서가 측정한 제 1 사용자의 동작과 관련된 제 1 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 2 웨어러블 장치는 상기 제 1 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 1 센서가 측정한 제 2 사용자의 동작과 관련된 제 2 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 1 동작 데이터와 상기 제 2 동작 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 액추에이터를 제어할 수 있다.
사용자는 다양한 동작에 대한 데이터 세트를 제공받을 수 있고, 다양한 동작에 대하여 보조받거나 단련할 수 있다.
또한, 사용자는 특정 동작을 수행하고자 할 때, 트레이너가 생성한 데이터 세트에 의하여 정확한 자세로 동작을 수행하여 운동 효과를 높일 수 있다.
또한, 사용자는 실시간으로 트레이너가 수행하는 동작과 동일한 동작을 수행할 수 있고, 실시간으로 피드백을 받아 정확한 동작을 수행하여 운동 효과를 높일 수 있다.
또한, 사용자는 자신의 신체 특성에 맞도록 보정된 동작 데이터 세트를 제공받을 수 있어, 사용자에게 개인화된 동작 보조를 제공받을 수 있다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치를 도시한도면이다.
도 4a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 외부 전자 장치로부터 획득한 센싱 데이터에 기반하여 동작 데이터 세트를 생성하고 서버에 송신하도록 전자 장치를 제어하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4b는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가 외부 전자 장치로부터 획득한 센싱 데이터의 예시를 도시한 도면이다.
도 4c는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가 생성한 동작 데이터 및 사용자로부터 획득한 부가 정보의 예시를 도시한 도면이다.
도 4d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가 동작 데이터에 기반하여 평균 동작 데이터 및 표준 동작 데이터의 생성하는 예시를 도시한 도면이다.
도 4e는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가 표준 동작 데이터 및 부가 정보의 예시를 도시한 도면이다.
도 4f는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가 동작 데이터 세트 및동작과 관련된 컨텐츠를 서버로 송신하는 동작의 예시를 도시한 도면이다.
도 5a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 동작 데이터 세트와 사용자 정보에 기반하여 외부 전자 장치를 제어하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5b는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가 동작과 관련된 컨텐츠를 디스플레이한 화면의 예시를 도시한 도면이다.
도 5c는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서가 동작 데이터 세트 및 사용자 정보에 기반하여 목표 동작 데이터 세트를 생성하고, 외부 전자 장치에 송신하는 동작의 예시를 도시한 도면이다.
도 5d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사용자가 포함된 영상 및 프로세서가 생성한 피드백 정보의 예시를 도시한 도면이다.
도 6a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 동작 데이터 세트를 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서가 도 6a에기재된 흐름도와 같이 동작 데이터 세트를 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성하는 예시를 도시한 흐름도이다.
도 7a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템의 구성의 예시를 도시한 도면이다.
도 7b는 일 실시예에 따른, 동작 보조 시스템이 사용자의 동작을 보조하는 동작의 흐름도를 도시한 도면이다.
도 7c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템의 구성 간의 연결 예시를 도시한 도면이다.
도 8a는, 본 문서의 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서 실시간으로 제 1 사용자와 제 2 사용자가 동작 보조 동작을 수행하는 예시를 도시한 도면이다.
도 8b, 도 8c 및 도 8d는 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템이 실시간으로 사용자의 동작을 보조하는 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(200)(예 : 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(220)(예: 도 1의 프로세서(120)), 메모리(230)(예: 도 1의 메모리(130)) 및/또는 통신 모듈(290)(예 : 도 1의 통신 모듈(190))을 포함할 수 있다. 도 2에 포함된 구성 요소는 전자 장치(200)에 포함된 구성들의 일부에 대한 것이며 전자 장치(200)는 이 밖에도 도 1에 도시된 것과 같이 다양한 구성요소를 포함할 수 있다.
메모리(230)는 사용자 정보를 일시적으로 또는 비일시적으로 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 정보는 키, 신체 부분의 길이를 포함하는 신체 정보, 연령, 건강 상태를 포함하는 건강 정보, 근력 레벨, 유연성을 포함하는 운동 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
통신 모듈(290)은 네트워크(예 : 도 1의 제1네트워크(198) 및/또는 제2네트워크(199))를 통하여 외부 전자 장치 및/또는 서버와 통신하여 다양한 정보를 수신 및/또는 송신할 수 있다. 프로세서(220)는 통신 모듈(290)과 연결되어 통신 모듈(290)이 외부 전자 장치 및/또는 서버로부터 수신한 다양한 정보를 처리할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 다양한 정보를 외부 전자 장치 및/또는 서버로 송신하도록 제어할 수 있다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 외부 전자 장치를 도시한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 외부 전자 장치(300)는 제 1 센서(310), 제 2 센서(320) 및/또는 액추에이터(330)를 포함할 수 있다. 또한, 외부 전자 장치(300)는 사용자가 신체(예 : 다리, 팔, 허리)에 착용할 수 있도록 보조하는 물리적인 장치를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 센서(310)는 관성 센서(IMU)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 센서(310)는 가속도계, 회전 속도계 및/또는 자력계의 조합을 사용하여 센서가 기울어진 정도 측정하는 관성 센서일 수 있다. 예를 들어, 제 1 센서(310)는 사용자의 신체의 일부가 기준점에서 기울어진 각도를 측정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 센서(320)는 인코더 센서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 센서(320)는 물체의 운동 모양에 따라 회전운동을 검출하는 로터리 인코더 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로터리 인코더는 기계적인 회전 범위를 전기적인 펄스로 변환하는 센서로, 장치의 회전량, 회전 속도를 측정하는 센서일 수 있다. 예를 들어, 제 2 센서(320)는 사용자의 신체의 일부가 지정된 위치를 기준으로 회전된 각도를 측정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 액추에이터(330)는 시스템을 움직이거나 제어하는기계 장치일 수 있다. 예를 들어, 액추에이터(330)는 사용자의 신체의 일부에 장착된 장치에 기계적인 힘을 부가하여 사용자의 신체를 움직이도록 보조하거나, 사용자의 신체에 부하를 가할 수 있다.
본 문서에서 언급하는 외부 전자 장치는 도 3에 개시된 형태에 한정되지 않으며, 사용자가 착용할 수 있고 사용자의 동작을 보조하는 다양한 형태의 웨어러블 로봇을 포함할 수 있다.
도 4a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2의 프로세서(220))가 외부 전자 장치로부터 획득한 센싱 데이터에 기반하여 동작 데이터 세트를 생성하고 서버에 송신하도록 전자 장치(예 : 도 2 의 전자 장치(200))를 제어하는 방법을 도시한 흐름도이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 410에서, 외부 전자 장치(예 :도 3의 외부 전자 장치(300))로부터 사용자의 동작과 관련된 값을 측정한 센싱 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220) 통신 모듈(예 : 도 2의 통신 모듈(290))을 통하여 외부 전자 장치(300)로부터 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : 블루투스, wifi와 같은 단거리 통신)를 통하여 외부 전자 장치(300)로부터 수신한 센싱 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 센싱 데이터는 외부 전자 장치(300)의 다양한 센서(예 : 도 3의 제 1 센서(310) 및/또는 제 2 센서(320))가 측정한 외부 전자 장치(300)를 착용한 사용자의의 신체의 상태와 관련된 값(예 : 신체의 기울어진 각도 및/또는 움직인 각도)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센싱 데이터에 기반하여 신체의 동작과 관련된 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 센싱 데이터에 포함되는 제 1 센서(310)가 측정한 값 및/또는 제 2 센서(320)가 측정한 값에 기반하여, 동작 데이터(예 : 시간에 따른 신체의 동작 궤도)를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 420에서, 표준 신체를 기준으로 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 데이터를 지정된 신체에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터 및/또는 사용자로부터 입력 받은 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 포함하는 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 복수회의 동작과 관련된 동작 데이터를 분석하여, 한 주기(한 회)를 구성하는 동작을 구분할 수 있다. 프로세서(220)는 동작 데이터를 동작의 한 주기로 나누고, 한 주기에서의 값들의 평균을 계산하여 평균 동작 데이터를 생성할 수 있다. 평균 동작 데이터는 한 주기의 동작과 관련된 값(예 : 동작의 궤적 범위 및/또는 동작 수행 속도)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 사용자의 신체 정보(예 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 획득할 수 있다.일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 평균 동작 데이터를 지정된 신체 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 표준 신체 정보는 지정된 신체의 다양한 정보(예 : 남녀 표준 신체(예 : ISO 7250)에 기반한 표준 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 포함하는 정보일 수 있다. 표준 신체 정보는 메모리(230)가 저장하고 있는 신체 정보로써, 프로세서(220)는 사용자의 신체 정보 및 표준 신체 정보의 비교 결과에 기반하여 표준 동작 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 표준 신체 정보와와 사용자의 신체 정보를 비교하여 신체 정보의 차이에 대응하여 평균 동작 데이터를 보정하는 방식으로, 평균 동작 데이터를 정규화 하여 표준 동작 데이터(예 : 동작의 궤적 범위 및/또는 동작 수행 속도)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자로부터 동작과 관련된 부가 정보를 입력받을 수 있다. 예를 들어, 부가 정보는 동작에 대한 부하 레벨, 동작의 반복 횟수를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 디스플레이(예 : 도 1의 디스플레이 모듈(160))에 사용자 입력을 위한 화면을 표시하고, 상기 화면을 통하여 부가 정보를 입력받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 430에서, 동작 데이터 세트를 서버로 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터 세트를 통신 모듈(290)을 통하여 서버로 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : wifi, LTE와 같은 인터넷 통신)를 통하여 동작 데이터 세트를 서버로 송신하도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
도 4b는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 외부 전자 장치로부터 획득한 센싱 데이터의 예시를 도시한 도면이다.
도 4b의 그래프를 참조하면, 가로축은 시간, 세로축은 센서의 각도를 나타낼수 있다. 센싱 데이터는 외부 전자 장치(예 : 도 3의 외부 전자 장치(300))의 다양한 센서(예 : 도 3의 제 1 센서(310) 및/또는 제 2 센서(320))가 측정한 외부 전자 장치를 착용한 사용자의 다양한 신체(예 : 골반, 다리)의 동작과 관련된 값(예 : 신체의 기울어진 각도 및/또는 움직인 각도)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 외부 전자 장치(300)를 착용한 상태로 좌/우의 다리를 번갈아가며 90도에 가깝게 구부리는 동작(예 : 런지 동작)을 수행할 수 있다. 외부 전자 장치(300)에 구비된 제 1 센서(310)는 사용자가 동작을 수행하는 동안 골반의 각도를 측정하고, 제 2 센서(좌)는 왼쪽 다리가 움직인 각도를 측정하고, 제 2 센서(우)는 오른쪽 다리가 움직인 각도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 도 4c의 센싱 데이터 그래프는, 런지 동작을 하는 시간 동안에 사용자의 골반이 기울어진 각도 및 좌/우 다리의 움직인 각도를 나타낼 수 있다. 제 1 센서가 측정한 값에 대한 그래프를 참조하면, 사용자가 다리를 편 상태에서는 제 1 센서 값이 약 100도, 다리를 구부린 상태에서는 제 1 센서 값이 약 80도로 측정될 수 있다. 또한, 사용자가 다리를 편 상태에서는 제 2 센서(L) 및 제 2 센서(R)의 값이 약 0도, 왼쪽 다리를 앞으로 구부리고 오른쪽 다리를 아래로 구부린 상태에서는 제 2 센서(L)값이 약 -60도(0도를 기준으로 앞쪽 방향으로 60도 회전), 제 2 센서(R)값이 약 10도(0도를 기준으로 뒤쪽 방향으로 10도 회전)로 측정될 수 있다.
도 4c는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 생성한 동작 데이터 및 사용자로부터 획득한 부가 정보의 예시를 도시한 도면이다.
동작 데이터(411)는 외부 전자 장치를 착용한 사용자의 동작과 관련된 값을 포함할 수 있다. (a) 그래프를 참조하면, 가로 축은 시간(t), 세로 축은 동작의 궤도를 나타내고, 동작 데이터(411)는 시간에 따른 신체의 동작 궤도 값를 포함할 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터(411)는 센싱 데이터에서 제 1 센서가 측정한 값(예 : 골반의 기울어진 각도)와 제 2 센서가 측정한 값(예 : 다리가 움직인 각도)에 기반하여 골반과 다리가 정렬되어있을 때를 기준으로 골반과 다리 사이의 각도가 작아지면 음(-)의 값, 각도가 커지면 양(+)의 값 또는 그 반대의 방식으로 다리의 동작 궤도 값을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터(411)는 제 2 센서가 측정한 값(예 : 다리가 움직인 각도)를 제 1 센서가 측정한 값(예 : 골반이 기울어진 각도)에 기반하여 보정한 동작 궤도와 관련덴 데이터(예 : 골반이 기울어진 각도 만큼 보정된 다리 움직임 정도)일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 사용자로부터 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 입력받을 수 있다. 부가 정보(412)는 동작에 대한 부하 레벨 및/또는 동작의 반복 횟수를 포함할 수 있다. (b) 그래프를 참조하면, 가로 축은 동작 횟수, 세로 축은 부하의 레벨을 나타내고, 부가 정보(412)는 동작 횟수에 따른 부하 레벨 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 부가 정보(412)는 외부 전자 장치가 사용자에게 부하를 주지 않는 레벨을 0으로 설정하고, 외부 전자 장치(300)가 사용자의 동작과 반대 방향으로 부하를 가하면 양(+)의 값, 외부 전자 장치가 사용자의 동작과 같은 방향으로 부하를 가해 사용자의 동작을 도와주면 음(-)의 값을 나타내는 방식으로 부하 레벨을 설정할 수 있다.
도 4d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 동작 데이터에 기반하여 평균 동작 데이터 및 표준 동작 데이터의 생성하는 예시를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 복수회의 동작과 관련된 동작 데이터(411)를 분석하여, 한 주기(한 회)를 구성하는 동작을 구분할 수 있다. 프로세서(220)는 동작 데이터(411)를 동작의 한 주기로 분류하고, 한 주기에서의 값들의 평균을 계산하여 평균 동작 데이터(421)를 생성할 수 있다. 평균 동작 데이터(421)는 한 주기에서 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 메모리(230)에 저장된 사용자의 신체 정보(예 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 평균 동작 데이터(421)를 지정된 신체 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터(422)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 표준 신체 정보는 지정된 신체의 다양한 정보(예 : 남녀 표준 신체(예 : ISO 7250)에 기반한 표준 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 포함하는 정보일 수 있다. 표준 신체 정보는 메모리(230)가 저장하고 있는 신체 정보로써, 프로세서(210)는 사용자의 신체 정보 및 표준 신체 정보의 비교 결과에 기반하여 표준 동작 데이터로 변환할 수 있다.예를 들어, 프로세서(220)는 표준 신체 정보와 사용자의 신체 정보를 비교하여 신체 정보의 차이에 대응하여 평균 동작 데이터(421)를 보정하는 방식으로, 평균 동작 데이터를 정규화 하여 표준 동작 데이터(422)를 생성할 수 있다.
도 4e는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 표준 동작 데이터 및 부가 정보의 예시를 도시한 도면이다.
도 4e의 표준 동작 데이터 그래프를 참조하면, 표준 동작 데이터(422)는 표준 신체를 기준으로, 동작(예 : 런지 동작)의 한 주기에서 시간에 따른 좌/우 다리의 동작의 궤적을 나타낼 수 있다. 표준 동작 데이터(422) (좌/우)의 그래프를 참조하면, 가로축 0에서, 골반과 다리가 정렬된 상태는 궤적이 0임을 기준으로, 가로 축 30에서, 왼쪽 다리를 골반에 가깝게 구부리면서(궤적 : 약 -80) 오른쪽 다리를 골반에 정렬하는(궤적 : 약 0) 궤적을 나타내고, 가로 축 80에서, 오른쪽 다리를 골반에 가깝게 구부리면서(궤적 : 약 -80) 왼쪽 다리를 골반에 정렬하는(궤적 : 약 0) 궤적을 나타낼 수 있다.
도 4e의 부하 레벨 그래프를 참조하면, 부하 레벨(423)은 런지 동작 한 주기에서 외부 전자 장치가 표준 신체의 사용자에게 부하를 주는 레벨을 나타낼 수 있다. 부하 레벨 그래프(좌/우)를 참조하면, 동작의 초반부에는 외부 전자 장치(300)가 사용자의 동작과 같은 방향(-)으로 부하를 가해 사용자의 동작을 도와줄 수 있고, 점점 사용자의 동작과 반대 방향(+)으로 부하를 가해 사용자의 신체를 단련시킬 수 있는 시퀀스를 나타낼 수 있다.
또한, 도 4e의 실시예의 표준 동작 횟수는 10회로, 런지 한 주기의 동작을 10회 반복함을 의미할 수 있다.
도 4f는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 동작 데이터 세트 및 동작과 관련된 컨텐츠(431)를 서버로 송신하는 동작의 예시를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 표준 동작 데이터(422) 및/또는 부하 레벨(423) 및 동작 횟수를 포함하는 부가 정보를 포함하는 동작 데이터 세트(424)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터 세트에 포함된 동작은 동작과 관련된 컨텐츠(431)에 포함된 동작과 동일한 동작일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작과 관련된 컨텐츠(431)를 획득하고, 동작과 관련된 컨텐츠(431)를 동작 데이터 세트(424)와 함께 통신 모듈(290)을 통하여 서버(108)로 송신할 수 있다.
도 5a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2의 프로세서(220))가 동작 데이터 세트와 사용자 정보에 기반하여 외부 전자 장치(예 : 도 3의 외부 전자 장치(300))를 제어하는 방법을 도시한 흐름도이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 510에서, 서버로부터 동작 데이터 세트를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터 세트를 통신 모듈(예 : 도 2의 통신 모듈(290))을 통하여 서버로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : wifi, LTE)를 통하여 서버로부터 동작 데이터 세트를 다운받도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 데이터 세트는 신체의 동작과 관련된 동작 데이터를 지정된 신체에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터 및/또는 사용자로부터 입력 받은 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터 세트와 함께 동작과 관련된 컨텐츠를 통신 모듈(290)을 통하여 서버로부터 획득할 수 있다. 예를들어, 동작과 관련된 컨텐츠는 동작을 수행하는 사용자를 포함하는 영상일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작과 관련된 컨텐츠 및 동작 데이터 세트는 서버 상에 업로드된 파일을 다운받는 형태일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 전자 장치(200)에서 서버(예 : 애플리케이션, 사이트)에 접속하여, 수행하고자 하는 동작과 관련된 컨텐츠를 선택하여 동작과 관련된 컨텐츠를 스트리밍하는 동안, 동작 데이터 세트를 다운로드 받거나, 동작과 관련된 컨텐츠와 동작 데이터 세트를 함께 다운로드 받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작과 관련된 컨텐츠 및 동작 데이터 세트는 특정 사용자와 서버 상에서 연결되어 실시간으로 특정 사용자가 생성한 동작과 관련된 컨텐츠 및 동작 데이터 세트를 제공받는 형태일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 전자 장치(200)에서 서버(예 : 어플리케이션, 사이트)에 접속하여, 특정 사용자와 연결될 수 있고, 특정 사용자를 포함하는 영상 및 특정 사용자가 외부 전자 장치를 이용하여 생성한 동작 데이터 세트를 제공받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 520에서, 메모리(예 : 도 2의메모리(230))로부터 사용자 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 정보는 키, 신체 부분의 길이를 포함하는 신체 정보, 연령, 건강 상태를 포함하는 건강 정보, 근력 레벨, 유연성을 포함하는 운동 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 정보는 사용자에 의하여 입력받은 정보일 수 있고, 메모리(230)에 축적된 데이터에 의하여 생성된 정보일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 530에서, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 목표 동작 데이터 세트는 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 및/또는 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 부가 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터 세트를 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 신체 부분의 길이 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작의 속도를 조절할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 근력 레벨 및/또는 건강 상태에 기반하여 부하 레벨을 조절할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 유연성 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작의 궤적 범위를 보정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 부가 정보를 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 부가 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 근력 레벨 및/또는 건강 상태에 기반하여 부하 레벨을 조절할 수 있다.
동작 530과 관련된 구체적인 실시예는 도 6a 및 도 6b와 관련한 설명에서 기술될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 540에서, 목표 동작 데이터 세트를 외부 장치(300)에 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)을 통하여 외부 전자 장치(300)에 목표 동작 데이터 세트를 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : 블루투스, wifi)를 통하여 외부 전자 장치로 목표 동작 데이터 세트를 송신하도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 외부 전자 장치(300)는 목표 동작 데이터 세트에 기반하여 액추에이터(예 : 도 3의 액추에이터(330))를 제어할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치(300)는 목표 동작 데이터 세트에 기반하여 액추에이터(330)의 토크 강도와 방향을 조절하여 사용자가 목표 동작을 수행할 수 있도록 보조할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 550에서, 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고, 센싱 데이터에 기반하여 동작 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220) 통신 모듈(290)을 통하여 외부 전자 장치(300)로부터 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : 블루투스, wifi와 같은 단거리 통신)를 통하여 외부 전자 장치(300)로부터 수신한 센싱 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 센싱 데이터는 외부 전자 장치(300)의 다양한 센서(예 : 도 3의 제 1 센서(310) 및/또는 제 2 센서(320))가 측정한 외부 전자 장치(300)를 착용한 사용자의의 신체의 상태와 관련된 값(예 : 신체의 기울어진 각도 및/또는 움직인 각도)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 센싱 데이터에 기반하여 신체의 동작과 관련된 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 센싱 데이터에 포함되는 제 1 센서(310)가 측정한 값 및/또는 제 2 센서(320)가 측정한 값에 기반하여, 동작 데이터(예 : 시간에 따른 신체의 동작 궤도)를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 560에서, 동작 데이터와 목표 동작 데이터를 비교하여 피드백 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터와 목표 동작 데이터의 차이의 절대값이 지정된 값 이상인 경우, 사용자가 잘못된 동작을 수행하고 있다고 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 상기 판단에 대응하여 사용자가 목표 동작을 수행할 수 있도록 가이드하는 피드백 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 영상 피드백, 햅틱 피드백, 음성 피드백과 같이 다양한 형태일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 디스플레이(예 : 도 1의 디스플레이 모듈(160))및/또는 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치에 사용자를 포함한 영상을 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 카메라(예 : 도 1의 카메라 모듈(180))가 촬영한 사용자가 포함한 영상을 획득하여 디스플레이(160) 또는 외부 전자 장치에 디스플레이 할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 상기 영상에 오버레이하여 영상 피드백을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 영상 피드백을 사용자가 포함된 영상 상에서 피드백이 필요한 사용자의 신체 부위 위치에 도형, 텍스트와 같은 형태로 오버레이하여 디스플레이할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 오디오(예 : 도 1 의 오디오 모듈(170)) 및/또는 오디오 모듈을 포함하는 외부 전자 장치에 음성 피드백을 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 570에서, 외부 전자 장치(300)에 제어 신호를 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 피드백 정보에 기반하여 외부 전자 장치(300)가 햅틱 진동을 발생시키도록 제어하는 신호를 상기 통신 모듈(290)을 통하여 외부 전자 장치(300)에 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 피드백이 필요한 사용자의 신체 부위에 대응하는 외부 전자 장치(300)의 햅틱 센서가 진동하도록 외부 전자 장치(300)에 제어 신호를 송신할 수 있다.
도 5b는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 동작과 관련된 컨텐츠를 디스플레이한 화면의 예시를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터 세트와 함께 동작과 관련된 컨텐츠를 통신 모듈(290)을 통하여 서버로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 동작과 관련된 컨텐츠는 동작을 수행하는 사용자를 포함하는 영상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터 세트에 포함된 동작은 동작과 관련된 컨텐츠에 포함된 동작과 동일한 동작일 수 있다.
그림 (a)를 참조하면, 동작과 관련된 컨텐츠(511) 및 동작 데이터 세트의 제공 방식은 서버 상에 업로드된 파일을 다운받는 형태일 수 있다. 예를 들어, 사용자는 전자 장치(200)에서 서버(예 : 애플리케이션, 사이트)에 접속하여, 수행하고자 하는 동작과 관련된 컨텐츠(511)를 선택하여 동작과 관련된 컨텐츠(511)를 스트리밍하는 동안, 동작 데이터 세트를 다운로드 받거나, 동작과 관련된 컨텐츠(511)와 동작 데이터 세트를 함께 다운로드 받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작과 관련된 컨텐츠(511)를 전자 장치(200)의 디스플레이(260) 상에 디스플레이 하거나, 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치(102)에 디스플레이되도록 외부 전자 장치(102)를 제어할 수 있다.
그림 (b)를 참조하면, 동작과 관련된 컨텐츠(512) 및 동작 데이터 세트의 제공 방식은 제 1 사용자와 서버 상에서 연결되어 실시간으로 제 1 사용자가 생성한 동작과 관련된 컨텐츠(512) 및 동작 데이터 세트를 제공받는 형태일 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자는 전자 장치(200)에서 서버(예 : 어플리케이션, 사이트)에 접속하여, 제 1 사용자와 연결될 수 있다. 프로세서(220)는 제 1 사용자가 실시간으로 생성한 영상을 포함하는 동작과 관련된 컨텐츠(512)를 전자 장치(200)의 디스플레이(260) 상에 디스플레이 하거나, 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치(102)에 디스플레이되도록 외부 전자 장치(102)를 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 제 1 사용자가 실시간으로 생성한 동작 데이터 세트 및 제 2 사용자 정보에 기반하여 생성된 제 2 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 실시간으로 외부 전자 장치(300)에 송신할 수 있다. 이와 관련된 구체적인 실시예는 아래 도 8a에 대한 설명에서 기술될 수 있다.
도 5c는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 동작 데이터 세트 및 사용자 정보에 기반하여 목표 동작 데이터 세트를 생성하고, 외부 전자 장치(300)에 송신하는 동작의 예시를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 표준 동작 데이터(422)와 부하 레벨(423), 동작 횟수를 포함하는 동작 데이터 세트(424)를 사용자 정보(521)에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 신체 부분의 길이 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작의 속도(예 : 표준 동작 데이터(422)의 동작의 한 주기 길이)를 보정할 수 있다. 다른 예를 들어, 사용자의 근력 레벨 및/또는 건강 상태에 기반하여 부하 레벨을 보정할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 사용자의 유연성 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작의 궤도(예 : 표준 동작 데이터(422)의 동작 궤적의 범위)를 보정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)을 통하여 외부 전자 장치(300)에 목표 동작 데이터 세트를 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : 블루투스, wifi)를 통하여 외부 전자 장치(300)로 목표 동작 데이터 세트를 송신하도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
도 5d는, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 사용자가 포함된 영상 및 프로세서(220)가 생성한 피드백 정보의 예시를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터와 목표 동작 데이터의 차이 값이 지정된 값 이상인 경우, 사용자가 잘못된 동작을 수행하고 있다고 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 상기 판단에 대응하여 사용자가 목표 동작을 수행할 수 있도록 하는 피드백 정보를 생성할 수 있다.
도 5d의 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 디스플레이(160) 및/또는 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치에 사용자를 포함한 영상(561)을 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 카메라(180)가 촬영한 사용자가 포함한 영상을 획득하여 디스플레이(160) 또는 외부 전자 장치에 디스플레이 할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 영상(561)에 오버레이하여 영상 피드백(562)을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 영상 피드백(562)을 영상(561) 상에서 피드백이 필요한 사용자의 신체 부위 위치(예 : 좌/우 무릎)에 도형(예 : 아래, 회전 지시 도형) 및 텍스트(예 : “무릎을 낮추세요”, “무릎을 회전하세요”와 같은 지시 문구)와 같은 형태로 오버레이하여 디스플레이할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 영상(561)의 일부에 피드백 가이드(564)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 피드백 가이드(564)는 동작의 명칭, 동작 회차별 목표 동작과의 일치 정도를 표시한 도형을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 외부 전자 장치(300)가 햅틱 진동을 제공하도록 제어하는 신호를 상기 통신 모듈(290)을 통하여 외부 전자 장치에 송신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 피드백이 필요한 사용자의 신체 부위(예 : 좌/우 무릎)에 대응하는 외부 전자 장치(300)의 햅틱 센서가 햅틱 진동(563)하도록 외부 전자 장치(300)에 제어 신호를 송신할 수 있다.
도 6a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(예 : 도 2의 프로세서(220))가 동작 데이터 세트를 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 610에서, 서버로부터 동작 데이터 세트를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 데이터 세트는 신체의 동작과 관련된 동작 데이터를 지정된 신체를 기준으로 변환하는 방식으로 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터 및/또는 사용자로부터 입력받은 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 데이터 세트를 통신 모듈(예 : 도 2의 통신 모듈(290))을 통하여 서버로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : wifi, LTE)를 통하여 서버로부터 동작 데이터 세트를 서버로부터 다운받도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 620에서, 메모리(예 : 도 2의메모리(230))로부터 사용자 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 정보는 키, 신체 부분의 길이를 포함하는 신체 정보, 연령, 건강 상태를 포함하는 건강 정보, 근력 레벨, 유연성을 포함하는 운동 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 정보는 사용자에 의하여 입력받은 정보일 수 있고, 메모리(230)에 축적된 데이터에 의하여 생성된 정보일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 동작 630 내지 660에서, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 630에서, 사용자 정보와 표준 신체를 가지는 다른 사용자(이하, 표준 사용자) 정보와 비교하여, 정보의 차이를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 640에서 프로세서(220)가 비교하는 제 1 정보는 하지 길이 및/또는 연령일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 하지 길이와 표준 사용자의 하지 길이를 비교 및/또는 사용자의 연령과 표준 사용자의 연령을 비교할 수 있다. 즉, 프로세서(220)는 사용자의 하지 길이에서 표준 사용자의 하지 길이를 뺀 값 및/또는 사용자의 연령에서 표준 사용자의 연령을 뺀 값에 기반하여 단위 동작의 한 주기 길이(속도)를 보정할 수 있다.
프로세서(220)는 사용자의 하지 길이가 표준 사용자의 하지 길이보다 김에 대응하여(제 1 정보의 차이가 0보다 큰 경우, 동작 640 > 0), 동작 641에서, 단위 동작의 한 주기 길이(속도)를 확대할 수 있다. 또한, 사용자의 하지 길이가 표준 사용자의 하지 길이보다 짧음에 대응하여(제 1 정보의 차이가 0보다 작은 경우, 동작 640<0), 동작 642에서, 단위 동작의 한 주기 길이(속도)를 축소할 수 있다. 또한, 사용자의 하지 길이가 표준 사용자의 하지 길이와 같음에 대응하여(제 1 정보의 차이가 0인 경우, 동작 640 = 0), 단위 동작의 한 주기 길이(속도)를 조정하지 않을 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 연령과 표준 사용자의 연령을 비교하여, 사용자의 연령이 표준 사용자보다 많은 경우(제 1 정보의 차이가 0보다 큰 경우, 동작 640 > 0)) 동작 641에서, 단위 동작의 한 주기 길이(속도)를 확대할 수 있다. 또한, 사용자의 연령이 표준 사용자의 연령보다 적음에 대응하여(제 1 정보의 차이가 0보다 작은 경우, 동작 640<0), 동작 642에서, 단위 동작의 한 주기 길이(속도)를 축소할 수 있다. 또한, 사용자의 연령이 표준 사용자의 연령과 같음에 대응하여(제 1 정보의 차이가 0인 경우, 동작 640 = 0), 단위 동작의 한 주기 길이(속도)를 조정하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작 650에서 프로세서(220)가 비교하는 제 3 정보는 유연성 인자 및/또는 연령 차이일 수 있다. 예를 들어, 유연성 인자는 신체가 가동할 수 있는 범위를 숫자와한 값일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 유연성 인자와 표준 사용자의 유연성 인자를 비교 및/또는 사용자의 연령과 표준 사용자의 연령을 비교할 수 있다. 즉, 프로세서(220)는 사용자의 유연성 인자에서 표준 사용자의 유연성 인자를 뺀 값 및/또는 사용자의 연령에서 표준 사용자의 연령을 뺀 값에 기반하여 단위 동작 궤적의 범위를 보정할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 유연성 인자가 표준 사용자의 유연성 인자보다 큼에 대응하여(제 3 정보의 차이가 0보다 큰 경우, 동작 650 > 0), 동작 651에서, 동작의 궤적 범위를 확대할 수 있다. 또한, 사용자의 유연성 인자가 표준 사용자의 유연성 인자보다 작음(제 3 정보의 차이가 0보다 작은 경우, 동작 650<0)에 대응하여 동작 652에서, 동작의 궤적 범위를 축소할 수 있다. 또한, 사용자의 유연성 인자가 표준 사용자의 유연성 인자와 같은 경우(제 3 정보의 차이가 0인 경우, 동작 650 = 0), 동작의 궤적 범위를 조정하지 않을 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 연령과 표준 사용자의 연령을 비교하여, 사용자의 연령이 표준 사용자보다 많음에 대응하여(제 3 정보의 차이가 0보다 큰 경우, 동작 650 > 0), 동작 651에서, 단위 동작의 궤적 범위를 확대할 수 있다. 또한, 사용자의 연령이 표준 사용자의 연령보다 적음에 대응하여(제 3 정보의 차이가 0보다 작은 경우, 동작 650<0), 동작 652에서, 단위 동작의 궤궤적 범위를 축소할 수 있다. 또한, 사용자의 연령이 표준 사용자의 연령과 같은 경우(제 3 정보의 차이가 0인 경우, 동작 650 = 0), 단위 동작의 궤적 범위를 조정하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 660에서, 제 2 정보에 기반하여 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 포함하는 부가 정보를 보정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 정보는 사용자의 근력 레벨 및/또는 건강 상태일 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 근력 레벨과 표준 사용자의 근력 레벨을 비교하고, 및/또는 사용자의 건강 상태와 표준 사용자의 건강 상태를 비교할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 근력 레벨은 사용자가 동작을 수행함에 있어서 견딜 수 있는 최대치의 부하를 기준으로 숫자화한 값일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 건강 상태는 사용자가 동작을 수행함에 있어서 최대로 수행할 수 있는 횟수를 기준으로 숫자화한 값일 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 근력 레벨과 표준 사용자의 근력 레벨을 비교하여, 사용자의 근력 레벨이 표준 사용자의 근력 레벨보다 높음에 대응하여(제 2 정보의 차이가 0보다 큰 경우), 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 높일 수 있다. 또한, 사용자의 근력 레벨이 표준 사용자의 근력 레벨보다 낮음에 대응하여(제 2 정보의 차이가 0보다 작은 경우), 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 낮출 수 있다. 또한, 사용자의 근력 레벨이 표준 사용자의 근력 레벨과 같은 경우(제 2 정보의 차이가 0인 경우), 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 조정하지 않을 수 있다.
예를 들어, 프로세서(220)는 사용자의 건강 상태 인자와 표준 사용자의 건강 상태 인자를 비교하여, 사용자의 건강 상태 인자가 표준 사용자의 건강 상태 인자보다 높음에 대응하여(제 2 정보의 차이가 0보다 큰 경우), 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 높일 수 있다. 또한, 사용자의 건강 상태 인자가 표준 사용자의 건강 상태 인자보다 낮음에 대응하여(제 2 정보의 차이가 0보다 작은 경우), 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 낮출 수 있다. 또한, 사용자의 건강 상태 인자가 표준 사용자의 건강 상태 인자와 같은 경우(제 2 정보의 차이가 0인 경우), 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 조정하지 않을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는, 동작 670에서 신체의 동작과 관련된 동작 데이터를 사용자에게 개인화한 목표 운동 데이터 및 동작의 난이도 부가 정보(예 : 동작에 대한 부하 레벨 및/또는 동작의 반복 횟수)를 사용자에게 개인화한 목표 부가 데이터를 포함하는 목표 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
도 6b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 프로세서(220)가 도 6a에기재된 흐름도와 같이 동작 데이터 세트를 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성하는 예시를 도시한 흐름도이다.
그림 (a)를 참조하면, 프로세서(220)는 제 1 정보(예 : 하지 길이 및/또는 연령)의 차이가 양(+)의 값인 경우, 동작의 한 주기 길이(속도)를 확대하여 단위 동작을 수행하는 속도를 느리게 하도록 동작 데이터를 보정할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 제 1 정보(예 : 하지 길이 및/또는 연령)의 차이가 음(-)의 값인 경우, 동작의 한 주기 길이(속도)를 축소하여 단위 동작을 수행하는 속도를 빠르게 하도록 동작 데이터를 보정할 수 있다.
그림 (b)를 참조하면, 프로세서(220)는 제 2 정보(예 : 근력 레벨 및/또는 건강 상태)의 차이가 양(+)의 값인 경우, 부하 레벨을 높이도록 부가 정보를 보정할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 제 2 정보(예 : 근력 레벨 및/또는 건강 상태)의 차이가 음(-)의 값인 경우, 부하 레벨을 낮추도록 부가 정보를 보정할 수 있다.
그림 (c) 를 참조하면, 프로세서(220)는 제 3 정보(예 : 유연성 인자 및/또는 연령)의 차이가 양(+)의 값인 경우, 동작의 궤적 범위를 확대하여 동작궤적의 범위가 확대되도록 동작 데이터를 보정할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 제 3 정보(예 : 유연성 인자 및/또는 연령)의 차이가 음(-)의 값인 경우, 동작의 궤적 범위를 축소하여 동작의 궤적 범위가 축소되도록 동작 데이터를 보정할 수 있다.
도 7a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템의 구성의 예시를 도시한 도면이다.
다양할 실시예에 따르면, 동작 보조 시스템은 제 1 사용자(1001)가 착용하는 제 1 외부 전자 장치(301), 제 2 사용자(1002)가 착용하는 제 2 외부 전자 장치(302), 제 1 사용자(1001)가 사용하는 제 1 전자 장치(201), 제 2 사용자(1002)가 사용하는 제 2 전자 장치(202) 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
도 7b는 일 실시예에 따른, 동작 보조 시스템이 사용자의 동작을 보조하는 동작의 흐름도를 도시한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 보조 시스템은 제 1 전자 장치(201), 제 2 전자 장치(202), 제 1 외부 전자 장치(301), 제 2 외부 전자 장치(302), 서버(예 : 도 7c의 서버(108)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 외부 전자 장치(301)는, 동작 710에서, 제 1 센싱 데이터를 제 1 전자 장치(201)로 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 센싱 데이터는 제 1 외부 전자 장치(301)의 다양한 센서(예 : 도 3의 제 1 센서(310) 및/또는 제 2 센서(320))가 측정한 제 1 외부 전자 장치(301)를 착용한 제 1 사용자(1001)의의 신체의 동작과 관련된 값(예 : 신체의 기울어진 각도 및/또는 움직인 각도)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 동작 720에서, 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 제 1 동작 데이터를 지정된 신체에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터 및/또는 제 1 사용자(1001)로부터 입력 받은 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 포함하는 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 제 1 센싱 데이터에 기반하여 신체의 동작과 관련된 제 1 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 센싱 데이터에 포함되는 제 1 센서(310)가 측정한 값 및/또는 제 2 센서(320)가 측정한 값에 기반하여, 제 1 동작 데이터(예 : 시간에 따른 신체의 동작 궤도)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 복수회의 동작과 관련된 동작 데이터를 분석하여, 한 주기(한 회)를 구성하는 동작을 구분할 수 있다. 제 1 전자 장치(201)는 제 1 동작 데이터를 동작의 한 주기로 나누고, 한 주기에서의 값들의 평균을 계산하여 평균 동작 데이터를 생성할 수 있다. 평균 동작 데이터는 한 주기의 동작과 관련된 값(예 : 동작의 궤적 범위 및/또는 동작 수행 속도)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 사용자의 신체 정보(예 : 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 평균 동작 데이터를 지정된 신체 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 표준 신체 정보는 지정된 신체의 다양한 정보(예 : 남녀 표준 신체(예 : ISO 7250)에 기반한 표준 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 포함하는 정보일 수 있다. 표준 신체 정보는, 제 1 전자 장치(201)가 저장하고 있는 신체 정보로써, 제 1 전자 장치(201)는 사용자의 신체 정보 및 표준 신체 정보의 비교 결과에 기반하여 표준 동작 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 표준 신체 정보와 제 1 사용자(1001)의 신체 정보를 비교하여 신체 정보의 차이에 대응하여 평균 동작 데이터를 보정하는 방식으로, 평균 동작 데이터를 정규화 하여 표준 동작 데이터(예 : 동작 궤적의 범위 및/또는 동작 수행 속도)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 제 1 사용자(1001)로부터 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 입력받을 수 있다. 예를 들어, 부가 정보는 동작에 대한 부하 레벨 및/또는 동작의 반복 횟수를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 디스플레이(예 : 도 1의 디스플레이 모듈(160))에 사용자 입력을 위한 화면을 표시하고, 상기 화면을 통하여 부가 정보를 입력받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 동작 데이터 세트를 통신 모듈(290)을 통하여 서버로 송신할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : wifi, LTE와 같은 인터넷 통신)를 통하여 동작 데이터 세트를 서버로 송신하도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 동작과 관련된 컨텐츠를 획득하고, 동작과 관련된 컨텐츠를 동작 데이터 세트와 함께 통신 모듈(290)을 통하여 서버로 송신할 수 있다. 예를 들어, 동작과 관련된 컨텐츠는 동작을 수행하는 제 1 사용자(1001)를 포함하는 영상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터 세트에 포함된 동작은 동작과 관련된 컨텐츠에 포함된 동작과 동일한 동작일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 카메라(예 : 도 1의 카메라 모듈(180))를 통하여 동작과 관련된 컨텐츠를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 카메라(180)가 동작을 수행하는 제 1 사용자(1001)를 촬영한 영상을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 서버로부터 동작과 관련된 컨텐츠를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 동작을 수행하는 제 1 사용자(1001)를 포함하는 영상을 서버에서 다운로드 받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 730에서, 동작 데이터 세트를 획득하고, 목표 동작 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 동작 데이터 세트를 통신 모듈(예 : 도 2의 통신 모듈(290))을 통하여 서버로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : wifi, LTE)를 통하여 서버로부터 동작 데이터 세트를 다운받도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 동작 데이터 세트와 함께 동작과 관련된 컨텐츠를 통신 모듈(290)을 통하여 서버로부터 획득할 수 있다. 예를 들어, 동작과 관련된 컨텐츠는 동작을 수행하는 제 1 사용자(1001)를 포함하는 영상일 수 있다. 예를 들어, 동작 데이터 세트에 포함된 동작은 동작과 관련된 컨텐츠에 포함된 동작과 동일한 동작일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작과 관련된 컨텐츠 및 동작 데이터 세트는 서버 상에 업로드된 파일을 다운받는 형태일 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자(1002)는 제 2 전자 장치(202)에서 서버(예 : 애플리케이션, 사이트)에 접속하여, 수행하고자 하는 동작과 관련된 컨텐츠를 선택하여 동작과 관련된 컨텐츠를 스트리밍하는 동안 동작 데이터 세트를 다운로드 받거나, 동작과 관련된 컨텐츠와 동작 데이터 세트를 함께 다운로드 받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 동작과 관련된 컨텐츠 및 동작 데이터 세트는 제 1 사용자(1001)와 서버 상에서 연결되어 실시간으로 제 1 사용자(1001)가 생성한 동작과 관련된 컨텐츠 및 동작 데이터 세트를 제공받는 형태일 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자(1002)는 제 2 전자 장치(202)에서 서버(예 : 어플리케이션, 사이트)에 접속하여, 제 1 사용자(1001)와 연결될 수 있고, 제 1 사용자(1001)를 포함하는 영상 및 제 1 사용자(1001)가 제 1 외부 전자 장치(301)를 이용하여 생성한 동작 데이터 세트를 제공받을 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 메모리(예 : 도 2의메모리(230))로부터 제 2 사용자 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 사용자 정보는 키, 신체 부분의 길이를 포함하는 신체 정보, 연령, 건강 상태를 포함하는 건강 정보, 근력 레벨, 유연성을 포함하는 운동 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 사용자 정보는 제 2 사용자(1002)에 의하여 입력받은 정보일 수 있고, 메모리(230)에 축적된 데이터에 의하여 생성된 정보일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 제 2 사용자(1002)에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 목표 동작 데이터 세트는 제 2 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 제 2 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 및/또는 제 2 사용자에게 개인화된 목표 부가 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 동작 데이터를 제 2 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 제 2 사용자(1002)에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 신체 부분의 길이 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작의 속도를 조절할 수 있다. 다른 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 근력 레벨 및/또는 건강 상태에 기반하여 부하 레벨을 조절할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 유연성 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작 궤도의 범위를 보정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 부가 정보를 제 2 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 제 2 사용자(1002)에게 개인화된 목표 부가 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 근력 레벨 및/또는 건강 상태에 기반하여 부하 레벨을 조절할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 740에서, 목표 동작 데이터 세트를 제 2 외부 전자 장치(302)로 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 통신 모듈(290)을 통하여 제 2 외부 전자 장치(302)에 목표 동작 데이터 세트를 송신할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : 블루투스, wifi)를 통하여 제 2 외부 전자 장치(302)로 목표 동작 데이터 세트를 송신하도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는 목표 동작 데이터 세트에 기반하여 액추에이터(예 : 도 3의 액추에이터(330))를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제 2 외부 전자 장치(302)는 목표 동작 데이터 세트에 기반하여 액추에이터(330)의 토크 강도와 방향을 조절하여 제 2 사용자(1002)가 목표 동작을 수행할 수 있도록 보조할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는, 동작 750에서, 제 2 센싱 데이터를 제 2 전자 장치(202)로 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 센싱 데이터는 제 2 외부 전자 장치(302)의 다양한 센서(예 : 도 3의 제 1 센서(310) 및/또는 제 2 센서(320))가 측정한 제 2 외부 전자 장치(302)를 착용한 제 2 사용자(1002)의의 신체의 동작과 관련된 값(예 : 신체의 기울어진 각도 및/또는 움직인 각도)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 통신 모듈(290)을 통하여 제 2 외부 전자 장치(302)로부터 제 2 센싱 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : 블루투스, wifi와 같은 단거리 통신)를 통하여 제 2 외부 전자 장치(302)로부터 수신한 제 2 센싱 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제 2 센싱 데이터에 기반하여 신체의 동작과 관련된 제 2 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 2 센싱 데이터에 포함되는 제 1 센서(310)가 측정한 값 및/또는 제 2 센서(320)가 측정한 값에 기반하여, 제 2 동작 데이터(예 : 시간에 따른 동작 궤도)를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 760에서, 제 2 동작 데이터와 목표 동작 데이터를 비교하여 피드백을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 제 2 동작 데이터와 목표 동작 데이터의 차이의 절대값이 지정된 값 이상인 경우, 제 2 사용자가 잘못된 동작을 수행하고 있다고 판단할 수 있다. 또한, 제 2 전자 장치(202)는 상기 판단에 대응하여 제 2 사용자가 목표 동작을 수행할 수 있도록 가이드하는 피드백 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 영상 피드백, 햅틱 피드백, 음성 피드백과 같이 다양한 형태일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 디스플레이(예 : 도 1의 디스플레이 모듈(160))및/또는 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치에 제 2 사용자를 포함한 영상을 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 카메라(예 : 도 1의 카메라 모듈(180))가 촬영한 제 2 사용자가 포함한 영상을 획득하여 디스플레이(160) 또는 외부 전자 장치에 디스플레이 할 수 있다. 또한, 제 2 전자 장치(202)는 상기 영상에 오버레이하여 영상 피드백을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 영상 피드백을 제 2 사용자(1002)가 포함된 영상 상에서 피드백이 필요한 제 2 사용자(1002)의 신체 부위 위치에 도형, 텍스트와 같은 형태로 오버레이하여 디스플레이할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 오디오(예 : 도 1 의 오디오 모듈(170)) 및/또는 오디오 모듈을 포함하는 외부 전자 장치에 음성 피드백을 출력할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 770에서, 제 2 외부 전자 장치(302)에 피드백에 따른 제어 신호를 제 2 외부 전자 장치(302)로 송신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 피드백 정보에 기반하여 제 2 외부 전자 장치(302)가 햅틱 진동을 발생시키도록 제어하는 신호를 상기 통신 모듈(290)을 통하여 제 2 외부 전자 장치(302)에 송신할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 피드백이 필요한 제 2 사용자(1002)의 신체 부위에 대응하는 제 2 외부 전자 장치(302)의 햅틱 센서가 진동하도록 제 2 외부 전자 장치(302)에 제어 신호를 송신할 수 있다.
도 7c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템의 구성 간의 연결 예시를 도시한 도면이다.
다양할 실시예에 따르면, 동작 보조 시스템은 제 1 외부 전자 장치(301), 제 2 외부 전자 장치(302), 제 1 전자 장치(201), 제 2 전자 장치(202), 서버(108), 외부 디스플레이 장치(102)중 어느 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 외부 전자 장치(301) 및 제 1 전자 장치(201)는 단거리 무선 통신(예 : 블루투스, wifi)을 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 서버(108)와 무선 통신(예 : LTE, Wifi와 같은 인터넷 통신)을 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 서버(108)와 무선 통신(예 : LTE, Wifi와 같은 인터넷 통신)을 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 및 디스플레이 장치(102)는 단거리 무선 통신(예 : 블루투스, wifi) 및/또는 유선 통신을 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202) 및 제 2 외부 전자 장치(302)는 (예 : 블루투스, wifi)을 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
도 8a는, 본 문서의 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서 실시간으로 제 1 사용자와 제 2 사용자가 동작 보조 동작을 수행하는 예시를 도시한 도면이다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(예 : 도 7b의 전자 장치(201))는 서버(108)를 통해 제 2 전자 장치(예 : 도 7b의 전자 장치(202))와 연결될 수 있다. 또한, 제 1 사용자(1001)는 제 1 외부 전자 장치(301)를 착용하여 동작을 수행할 수 있다. 또한, 제 1 외부 전자 장치(301) 및 제 1 전자 장치(201)는 단거리 무선 통신(예 : 블루투스, wifi)을 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 서버(108)를 통해 제 1 전자 장치(201)와 연결될 수 있다. 또한, 제 2 전자 장치(202) 및 제 2 외부 전자 장치(302)는 (예 : 블루투스, wifi)을 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다. 또한, 제 2 사용자(1002)는 제 2 외부 전자 장치(302)를 착용하여 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201) 및/또는 제 2 전자 장치(202)는 제 1 사용자 화면(예 : 동작과 관련된 컨텐츠(512)) 및/또는 제 2 사용자 화면(예 : 제 2 사용자가 포함된 영상(561))을 디스플레이할 수 있다.
도 8b, 도 8c 및 도 8d는 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서 제 1 외부 전자 장치(예 : 도 7a의 제 1 외부 전자 장치(301)), 제 2 외부 전자 장치(예 : 도 7a의 제 2 외부 전자 장치(302)), 제 1 전자 장치(예 : 도 7a의 제 1 전자 장치(201)), 제 2 전자 장치(예 : 도 7a의 제 2 전자 장치(202))가 각각 상호 작용하여 실시간으로 사용자의 동작을 보조하는 방법의 흐름도를 도시한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 동작 801 내지 동작 814는 제 1 전자 장치(201) 및 제 1 외부 전자 장치(301)에서 수행되는 동작일 수 있고, 동작 851 내지 동작 867은 제 2 전자 장치(202) 및 제 2 외부 전자 장치(302)에서 수행되는 동작일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 동작 801에서, 제 2 전자 장치(202)와의 원격 연결을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)와 제 2 전자 장치(202)는, 서버(예:도 7c의 서버(108))를 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 동작 802에서, 제 1 동작 데이터를 생성을 시작할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 동작 데이터는 제 1 사용자(1001)의 신체의 동작과 관련된 데이터로, 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 외부 전자 장치(301)는 동작 803에서, 제 1 사용자(1001)의 동작을 센싱한 제 1 센싱 데이터를 제 1 전자 장치(201)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 센싱 데이터는 제 1 외부 전자 장치(301)의 다양한 센서(예 : 도 3의 제 1 센서(310) 및/또는 제 2 센서(320))가 측정한 제 1 외부 전자 장치(301)를 착용한 제 1 사용자(1001)의의 신체의 동작과 관련된 값(예 : 신체의 기울어진 각도 및/또는 움직인 각도)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 동작 804에서, 제 1 동작 데이터의 생성을 종료하였는지 판단하고, 종료할 때까지 동작 803을 반복하여 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 동작 805에서, 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 제 1 동작 데이터를 지정된 신체에 기반하여 변환하는 방식으로 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터 및/또는 제 1 사용자(1001)로부터 입력 받은 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 포함하는 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 제 1 센싱 데이터에 기반하여 신체의 동작과 관련된 제 1 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 1 센싱 데이터에 포함되는 제 1 센서(310)가 측정한 값 및/또는 제 2 센서(320)가 측정한 값에 기반하여, 제 1 동작 데이터(예 : 시간에 따른 신체의 동작 궤도)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 복수회의 동작과 관련된 동작 데이터를 분석하여, 한 주기(한 회)를 구성하는 동작을 구분할 수 있다. 제 1 전자 장치(201)는 동작 데이터를 동작의 한 주기로 나누고, 한 주기에서의 값들의 평균을 계산하여 평균 동작 데이터를 생성할 수 있다. 평균 동작 데이터는 한 주기의 동작과 관련된 값(예 : 동작 궤적의 범위 및/또는 동작 수행 속도)을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 사용자의 신체 정보(예 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 저장할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 평균 동작 데이터를 지정된 신체 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 표준 신체 정보는 지정된 신체의 다양한 정보(예 : 남녀 표준 신체(예 : ISO 7250)에 기반한 표준 신체의 키, 신체 부위의 길이, 유연성 인자, 건강 상태 인자, 근력 레벨, 연령)를 포함하는 정보일 수 있다. 표준 신체 정보는, 제 1 전자 장치(201)가 저장하고 있는 신체 정보로써, 제 1 전자 장치(201)는 사용자의 신체 정보 및 표준 신체 정보의 비교 결과에 기반하여 표준 동작 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 표준 신체 정보와 사용자의 신체 정보를 비교하여 신체 정보의 차이에 대응하여 평균 동작 데이터를 보정하는 방식으로, 평균 동작 데이터를 정규화 하여 표준 동작 데이터(예 : 동작 궤적의 범위 및/또는 동작 수행 속도)를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 제 1 사용자(1001)로부터 동작의 난이도와 관련된 부가 정보를 입력받을 수 있다. 예를 들어, 부가 정보는 동작에 대한 부하 레벨 및/또는 동작의 반복 횟수를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 디스플레이(예 : 도 1의 디스플레이 모듈(160))에 사용자 입력을 위한 화면을 표시하고, 상기 화면을 통하여 부가 정보를 입력받을 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치는 동작 806에서, 동작 데이터 세트를 서버로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 동작 데이터 세트를 통신 모듈(290)을 통하여 서버로 송신할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 통신 모듈(290)이 무선 통신(예 : wifi, LTE와 같은 인터넷 통신)를 통하여 동작 데이터 세트를 서버(108)로 송신하도록 통신 모듈(290)을 제어할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 동작 807에서, 사용자 동작 오류 정보를 수신하였는지 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 동작 오류 정보는, 제 2 전자 장치(202)의 동작 860에서, 제 2 전자 장치(202)가 제 2 사용자(1002)의 동작에 오류가 있음을 판단함에 대응하여 생성한 오류와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 제 2 전자 장치(202)가 서버에 송신한 사용자 동작 오류 정보를 서버로부터 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 사용자 동작 오류 정보를 수신함에 대응하여, 동작 808에서, 사용자 영상에 동작을 교정하기 위한 피드백을 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는 디스플레이(예 : 도 1의 디스플레이 모듈(160))및/또는 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치에 제 2 사용자를 포함한 영상(561)을 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 제 2 전자 장치(202)의 카메라(예 : 도 1의 카메라 모듈(180))가 촬영한 제 2 사용자(1002)를 포함한 영상(561)을 획득하여 디스플레이(160) 또는 외부 전자 장치에 디스플레이 할 수 있다. 또한, 제 1 전자 장치(201)는 영상(561)에 오버레이하여 영상 피드백을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 제 1 전자 장치(201)는 영상 피드백을 제 2 사용자(1002)가 포함된 영상(561) 상에서 피드백이 필요한 제 2 사용자(1002)의 신체 부위 위치에 도형, 텍스트와 같은 형태로 오버레이하여 디스플레이할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 외부 전자 장치(301)는, 동작 809에서, 제 2 사용자(1002)의 동작 오류 부위에 햅틱 피드백을 구동할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 1 외부 전자 장치(301)는 제 1 전자 장치(201)로부터 햅틱 진동을 발생시키도록 제어하는 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 제 1 외부 전자 장치(301)는 제 1 전자 장치(201)로부터 제 2 사용자(1002)의 동작 오류가 발생한 신체 부위에 대응하는 햅틱 센서가 진동하도록 하는 제어 신호를 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 동작 810에서, 제 2 사용자(1002)의 동작 오류가 누적됨에 대응하여 제 2 사용자(1002)의 상태를 분석할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치는, 동작 811에서, 제 2 사용자(1002)의 상태를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면 제 2 사용자(1002)의 상태는 제 2 사용자(1002)의 동작 오류 횟수, 동작 오류 비율을 포함하는 동작 오류 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 동작 812에서, 제 1 사용자(1001)로부터 동작 데이터 세트 변경 입력이 있는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 사용자(1001)는 제 1 전자 장치(201)에서 부하 레벨 및/또는 동작 횟수를 포함하는 부가 정보를 변경할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 동작 변경 입력이 있음에 대응하여(동작 812 - 예), 동작 813에서, 동작 데이터 세트를 변경하고, 서버에 변경된 동작 데이터 세트를 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 동작 변경 입력이 없음에 대응하여(동작 812 - 아니오), 동작 종료 여부를 판단할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제 1 전자 장치(201)는, 동작 814에서, 동작을 종료하였음을 판단할 때까지 동작 807 내지 동작 813을 반복하여 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 851에서, 제 1 전자 장치(201)와의 원격 연결을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)와 제 1 전자 장치(201)는, 서버를 통하여 상호 정보를 송수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 852에서, 동작 데이터 세트를 획득하였는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 서버로부터 동작 데이터 세트를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동작 데이터 세트는, 제 1 전자 장치(201)가 동작 806에서 서버로 송신한 것일 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 데이터 세트를 획득할 때까지 동작 852를 반복하여 수행할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 데이터 세트를 획득함에 대응하여(동작 852 - 예), 동작 853에서, 목표 동작 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 메모리(예 : 도 2의메모리(230))로부터 제 2 사용자 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 사용자 정보는 제 2 사용자(1002)의 키, 신체 부분의 길이를 포함하는 신체 정보, 연령, 건강 상태를 포함하는 건강 정보, 근력 레벨, 유연성을 포함하는 운동 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 정보는 제 2 사용자(1002)에 의하여 입력받은 정보일 수 있고, 메모리(230)에 축적된 데이터에 의하여 생성된 정보일 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 제 2 사용자(1002)에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 목표 동작 데이터 세트는 제 2 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로 제 2 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 및/또는 목표 부가 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 동작 데이터 세트를 제 2 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 제 2 사용자(1002)에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 신체 부분의 길이 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작의 속도를 조절할 수 있다. 다른 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 근력 레벨 및/또는 건강 상태에 기반하여 부하 레벨을 조절할 수 있다. 또 다른 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 유연성 및/또는 사용자의 연령에 기반하여 동작 궤도의 범위를 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 부가 정보를 제 2 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 제 2 사용자(1002)에게 개인화된 목표 부가 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자(1002)의 근력 레벨 및/또는 건강 상태에 기반하여 부하 레벨을 조절할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는, 동작 854에서, 목표 동작 데이터 세트에 따라 액추에이터(예 : 도 3의 액추에이터(330)를 구동할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는 제 2 전자 장치(202)로부터에 목표 동작 데이터 세트를 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는 목표 동작 데이터 세트에 기반하여 액추에이터(예 : 도 3의 액추에이터(330))를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제 2 외부 전자 장치(302)는 목표 동작 데이터 세트에 기반하여 액추에이터(330)의 토크 강도와 방향을 조절하여 제 2 사용자(1002)가 목표 동작을 수행하도록 보조할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는, 동작 855에서, 제 2 사용자(1002)의 동작을 측정하고, 측정한 제 2 센싱 데이터를 제 2 전자 장치(202)로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는 통신 모듈을 통하여 제 2 전자 장치(202)에 제 2 센싱 데이터를 송신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 센싱 데이터는 제 2 외부 전자 장치(302)의 다양한 센서(예 : 도 3의 제 1 센서(310) 및/또는 제 2 센서(320))가 측정한 제 2 외부 전자 장치(302)를 착용한 제 2 사용자(1002)의의 신체의 동작과 관련된 값(예 : 신체의 기울어진 각도 및/또는 움직인 각도)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 856에서, 제 2 외부 전자 장치(302)가 센싱한 동작과 목표 동작이 일치하는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 프로세서(220)는 제 2 센싱 데이터에 기반하여 신체의 동작과 관련된 제 2 동작 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제 2 센싱 데이터에 포함되는 제 2 센서(310)가 측정한 값 및/또는 제 2 센서(320)가 측정한 값에 기반하여, 제 2 동작 데이터(예 : 시간에 따른 동작 궤도)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 제 2 동작 데이터와 목표 동작 데이터의 차이의 절대값이 지정된 값 이상인 경우, 제 2 사용자가 잘못된 동작을 수행하고 있다고 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 동작이 일치하지 않음에 대응하여(동작 856 - 아니오), 동작 857에서, 동작 오류를 분석할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 동작 오류를 분석하여 피드백 정보를 생성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 858에서, 제 2 사용자가 포함된 영상(561)에 동작 피드백을 표시할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는 디스플레이(예 : 도 1의 디스플레이 모듈(160))및/또는 디스플레이를 포함하는 외부 전자 장치에 제 2 사용자가 포함된 영상(561)을 디스플레이 할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 제 2 전자 장치(202)의 카메라(예 : 도 1의 카메라 모듈(180))가 촬영한 제 2 사용자(1002)가 포함된 영상(561)을 획득하여 디스플레이(160) 또는 외부 전자 장치에 디스플레이 할 수 있다. 또한, 제 2 전자 장치(202)는 제 2 사용자가 포함된 영상(561)에 오버레이하여 영상 피드백을 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 제 2 전자 장치(202)는 영상 피드백을 제 2 사용자(1002)가 포함된 영상(561) 상에서 피드백이 필요한 제 2 사용자(1002)의 신체 부위 위치에 도형, 텍스트와 같은 형태로 오버레이하여 디스플레이할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는, 동작 859에서, 동작 오류 부위에 햅틱 피드백을 구동할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는 제 2 전자 장치(202)로부터 햅틱 진동을 발생시키도록 제어하는 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 제 2 외부 전자 장치(302)는 제 2 전자 장치(202)로부터 제 2 사용자(1002)의 동작 오류가 발생한 신체 부위에 대응하는 햅틱 센서가 진동하도록 하는 제어 신호를 수신할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 860에서, 서버를 통하여 제 1 전자 장치(201)에 동작 오류 정보를 전송할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 861에서, 동작 오류가 누적됨에 대응하여 제 2 사용자(1002)의 상태를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면 제 2 사용자(1002)의 상태는 제 2 사용자(1002)의 동작 오류 횟수, 동작 오류 비율을 포함하는 동작 오류 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 862에서, 제 2 사용자(1002)의 동작이 오버페이스인지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면 제 2 사용자(1002)의 동작 오류 횟수, 동작 오류 비율이 지정된 값 이상임에 대응하여, 오버페이스라고 판단할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는, 제 2 전자 장치(202)가 제 2 사용자(1002)의 동작이 오버페이스라고 판단함에 대응하여, 동작 863에서, 사용자 경고의 표시를 할 수 있다. 사용자 경고는 햅틱 진동, 화면 표시, 음성 표시와 같이 다양한 형태일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 동작 보조 시스템은, 동작 863이 수행됨에 대응하여, 동작을 종료할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 외부 전자 장치(302)는, 동작 862에서 제 2 전자 장치(202)가 사용자의 동작이 오버페이스라고 판단하지 않거나 및/또는 동작 856에서 동작이 일치한다고 판단하고, 동작 864에서 변경된 동작 데이터 세트를 수신함에 대응하여, 동작 865에서, 변경된 동작 데이터 세트에 기반하여 목표 동작 데이터 세트를 업데이트 할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 866에서, 동작이 종료되었는지 여부를 판단할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 제 2 전자 장치(202)는, 동작 814에서, 동작을 종료하였음을 판단할 때까지 동작 854 내지 동작 865을 반복하여 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 통신 모듈, 상기 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 통신 모듈은 사용자의 동작을 측정하는 센서를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고, 상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터를 상기 사용자의 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 생성하고, 상기 동작 데이터 세트를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로 송신하도록 제어할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 동작의 난이도와 관련된 부가 정보에 대한 사용자 입력을 수신하고, 상기 부가 정보를 상기 동작 데이터 세트에 추가하도록 설정될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 사용자의 복수 회의 동작을 센싱한 상기 센싱 데이터의 평균값을 이용하여 상기 표준 동작 데이터를 생성 할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 동작 데이터 세트와 동일한 동작을 포함하는 동작과 관련된 컨텐츠를 획득하고, 상기 동작 데이터 세트 및 상기 동작과 관련된 컨텐츠를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로 송신하도록 제어 할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 동작 데이터 세트는 상기 동작과 관련된 컨텐츠에 포함된 동작과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 카메라를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 카메라를 통하여 촬영한 영상을 포함하는 상기 동작과 관련된 컨텐츠를 획득할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 통신 모듈, 사용자 정보를 저장하도록 설정된 메모리 및 상기 통신 모듈 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 통신 모듈은 센서 및 액추에이터를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로부터 표준 신체를 가지는 다른 사용자의 동작과 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 수신하고, 상기 메모리에 저장된 사용자 정보를 획득하고, 상기 동작 데이터 세트를 상기 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성하고, 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고, 상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터와 상기 목표 동작 데이터 세트를 비교하여 피드백을 생성하고, 상기 피드백에 기반하여 상기 외부 전자 장치를 제어하는 신호를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치에 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 사용자의 신체 정보, 건강 정보 및 운동 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 사용자 정보를 저장하고, 상기 프로세서는 동작의 속도, 동작의 궤적 범위, 부하 레벨 및 동작 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 상기 동작 데이터 세트를 획득하고, 상기 사용자의 신체 정보, 건강 정보 및 운동 정보 중 적어도 하나에 기반하여 동작의 속도, 동작의 궤적, 부하 레벨 및 동작 횟수 중 적어도 하나를 보정하여 상기 목표 동작 데이터 세트를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 카메라 및 디스플레이를 더 포함하고, 상기 카메라는 사용자를 포함하는 영상을 촬영하고, 상기 프로세서는 상기 피드백 및 상기 영상을 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 상기 프로세서는 상기 피드백에 기반하여 상기 외부 전자 장치가 진동하도록 제어하는 신호를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치에 송신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치에서, 디스플레이를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로부터 상기 동작 데이터 세트와 동일한 동작을 포함하는 동작과 관련된 컨텐츠를 획득하고, 상기 피드백과 상기 동작과 관련된 컨텐츠를 동기화하여 상기 디스플레이에 출력할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템은, 제 1 센서를 포함하는 제 1 웨어러블 장치 및 제 2 센서 및 액추에이터를 포함하는 제 2 웨어러블 장치를 포함하고, 상기 제 1 웨어러블 장치는 상기 제 1 센서가 측정한 제 1 사용자의 동작과 관련된 제 1 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 2 웨어러블 장치는 상기 제 1 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 1 센서가 측정한 제 2 사용자의 동작과 관련된 제 2 동작 데이터를 획득하고, 상기 제 1 동작 데이터와 상기 제 2 동작 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 액추에이터를 제어할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서, 서버를 더 포함하고,상기 제 1 웨어러블 장치는 상기 제 1 동작 데이터를 상기 서버로 송신하고, 상기 제 2 웨어러블 장치는 상기 서버로부터 상기 제 1 동작 데이터를 수신할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서, 상기 제 1 웨어러블 장치는 제 1 사용자의 정보를 저장하고, 상기 제 1 동작 데이터를 상기 제 1 사용자의 정보에 기반하여 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련되도록 변환하는 방식으로 표준 동작 데이터를 생성할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서, 상기 제 2 웨어러블 장치는 제 2 사용자의 정보를 저장하고, 상기 표준 동작 데이터를 획득하고, 상기 표준 동작 데이터를 상기 제 2 사용자의 정보에 기반하여 변환하는 방식으로 제 2 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성하고, 상기 목표 동작 데이터에 기반하여 상기 액추에이터를 제어할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서, 제 1 전자 장치를 더 포함하고, 상기 제 1 전자 장치는 상기 제 1 웨어러블 장치의 동작 중 일부를 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서, 제 2 전자 장치를 더 포함하고, 상기 제 2 전자 장치는 상기 제 2 웨어러블 장치의 동작 중 일부를 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 동작 보조 시스템에서, 제 1 전자 장치 및 제 2 전자 장치를 더 포함하고, 상기 제 1 전자 장치는 상기 제 2 사용자의 피드백을 획득하여 디스플레이에 출력하고, 상기 제 2 전자 장치는 상기 제 1 사용자의 운동 가이드를 획득하여 디스플레이에 출력할 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 문서에 개시된 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 문서에 개시된 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (18)

  1. 전자 장치에 있어서,
    통신 모듈;
    상기 통신 모듈과 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 통신 모듈은
    사용자의 동작을 측정하는 센서를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고,
    상기 프로세서는
    상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고,
    상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터를 상기 사용자의 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 생성하고,
    상기 동작 데이터 세트를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로 송신하도록 제어하는
    전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    동작의 난이도와 관련된 부가 정보에 대한 사용자 입력을 수신하고,
    상기 부가 정보를 상기 동작 데이터 세트에 추가하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    사용자의 복수 회의 동작을 센싱한 상기 센싱 데이터의 평균값을 이용하여 상기 표준 동작 데이터를 생성하는
    전자 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 동작 데이터 세트와 동일한 동작을 포함하는 동작과 관련된 컨텐츠를 획득하고,
    상기 동작 데이터 세트 및 상기 동작과 관련된 컨텐츠를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로 송신하도록 제어하는
    전자 장치.

  5. 제4항에 있어서,
    상기 동작 데이터 세트는 상기 동작과 관련된 컨텐츠에 포함된 동작과 관련된 정보를 포함하는 전자 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    카메라를 더 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 카메라를 통하여 촬영한 영상을 포함하는 상기 동작과 관련된 컨텐츠를 획득하는
    전자 장치.
  7. 전자 장치에 있어서,
    통신 모듈;
    사용자 정보를 저장하도록 설정된 메모리; 및
    상기 통신 모듈 및 상기 메모리와 작동적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
    상기 통신 모듈은
    센서 및 액추에이터를 포함하는 외부 전자 장치 및 서버와 통신하고,
    상기 프로세서는
    상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로부터 표준 신체를 가지는 다른 사용자의 동작과 관련된 표준 동작 데이터를 포함하는 동작 데이터 세트를 수신하고,
    상기 메모리에 저장된 사용자 정보를 획득하고,
    상기 동작 데이터 세트를 상기 사용자 정보에 기반하여 변환하는 방식으로, 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터 세트를 생성하고,
    상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치로부터 사용자의 동작을 측정한 센싱 데이터를 획득하고,
    상기 센싱 데이터에 기반한 시간에 따른 신체의 동작 궤도를 포함하는 동작 데이터와 상기 목표 동작 데이터 세트를 비교하여 피드백을 생성하고,
    상기 피드백에 기반하여 상기 외부 전자 장치를 제어하는 신호를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치에 송신하는
    전자 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    사용자의 신체 정보, 건강 정보 및 운동 정보 중 적어도 하나를 포함하는 상기 사용자 정보를 저장하고,
    상기 프로세서는
    동작의 속도, 동작의 궤적 범위, 부하 레벨 및 동작 횟수 중 적어도 하나를 포함하는 상기 동작 데이터 세트를 획득하고,
    상기 사용자의 신체 정보, 건강 정보 및 운동 정보 중 적어도 하나에 기반하여 동작의 속도, 동작의 궤적, 부하 레벨 및 동작 횟수 중 적어도 하나를 보정하여 상기 목표 동작 데이터 세트를 생성하는
    전자 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    카메라; 및
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 카메라는 사용자를 포함하는 영상을 촬영하고,
    상기 프로세서는
    상기 피드백 및 상기 영상을 상기 디스플레이에 표시하는
    전자 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 피드백에 기반하여 상기 외부 전자 장치가 진동하도록 제어하는 신호를 상기 통신 모듈을 통하여 상기 외부 전자 장치에 송신하는
    전자 장치.
  11. 제7항에 있어서,
    디스플레이를 더 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 통신 모듈을 통하여 상기 서버로부터 상기 동작 데이터 세트와 동일한 동작을 포함하는 동작과 관련된 컨텐츠를 획득하고,
    상기 피드백과 상기 동작과 관련된 컨텐츠를 동기화하여 상기 디스플레이에 출력하는
    전자 장치.
  12. 동작 보조 시스템에 있어서,
    제 1 센서를 포함하는 제 1 웨어러블 장치; 및
    제 2 센서 및 액추에이터를 포함하는 제 2 웨어러블 장치를 포함하고,
    상기 제 1 웨어러블 장치는
    상기 제 1 센서가 측정한 제 1 사용자의 동작과 관련된 제 1 동작 데이터를 획득하고,
    상기 제 2 웨어러블 장치는
    상기 제 1 동작 데이터를 획득하고,
    상기 제 1 센서가 측정한 제 2 사용자의 동작과 관련된 제 2 동작 데이터를 획득하고,
    상기 제 1 동작 데이터와 상기 제 2 동작 데이터를 비교한 결과에 기반하여 상기 액추에이터를 제어하는
    동작 보조 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    서버를 더 포함하고,
    상기 제 1 웨어러블 장치는
    상기 제 1 동작 데이터를 상기 서버로 송신하고,
    상기 제 2 웨어러블 장치는
    상기 서버로부터 상기 제 1 동작 데이터를 수신하는
    동작 보조 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제 1 웨어러블 장치는
    제 1 사용자의 정보를 저장하고,
    상기 제 1 동작 데이터를 상기 제 1 사용자의 정보에 기반하여 표준 신체를 가지는 다른 사용자와 관련되도록 변환하는 방식으로 표준 동작 데이터를 생성하는
    동작 보조 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제 2 웨어러블 장치는
    제 2 사용자의 정보를 저장하고,
    상기 표준 동작 데이터를 획득하고,
    상기 표준 동작 데이터를 상기 제 2 사용자의 정보에 기반하여 변환하는 방식으로 제 2 사용자에게 개인화된 목표 동작 데이터를 생성하고,
    상기 목표 동작 데이터에 기반하여 상기 액추에이터를 제어하는
    동작 보조 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    제 1 전자 장치를 더 포함하고,
    상기 제 1 전자 장치는
    상기 제 1 웨어러블 장치의 동작 중 일부를 수행할 수 있는
    동작 보조 시스템.
  17. 제15항에 있어서,
    제 2 전자 장치를 더 포함하고,
    상기 제 2 전자 장치는
    상기 제 2 웨어러블 장치의 동작 중 일부를 수행할 수 있는
    동작 보조 시스템.
  18. 제12항에 있어서,
    제 1 전자 장치; 및
    제 2 전자 장치를 더 포함하고,
    상기 제 1 전자 장치는
    상기 제 2 사용자의 피드백을 획득하여 디스플레이에 출력하고,
    상기 제 2 전자 장치는
    상기 제 1 사용자의 운동 가이드를 획득하여 디스플레이에 출력하는
    동작 보조 시스템.

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