KR20240034129A - Customized exercise sequence provision system and method - Google Patents

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Abstract

본 발명은 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템은, 사용자의 동작을 진단하기 위해 사용자 단말기로 진단 기준 영상을 전달하고, 상기 진단 기준 영상을 이용하여 수행된 상기 사용자의 동작에 대한 측정 결과인 진단 동작 정보를 획득 및 처리하여 동작 분석 결과를 획득하는 사용자 동작 정보 처리부, 상기 동작 분석 결과를 획득하여 상기 사용자의 기능 개선 필요 근육을 획득하고, 상기 기능 개선 필요 근육에 대응하는 기 저장된 운동을 획득하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하는 운동 시퀀스 생성부 및 상기 맞춤형 운동 시퀀스를 포함하는 맞춤형 운동 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하고, 상기 맞춤형 운동 정보에 대한 수행 정보를 획득하며, 상기 수행 정보를 분석하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우, 상기 동작 분석 결과를 재획득하기 위한 재검사 요청 정보를 생성하는 운동 시퀀스 관리부를 포함할 수 있다.The present invention provides a system for providing customized exercise sequences, transmits a diagnostic reference image to a user terminal to diagnose a user's movement, and obtains diagnostic movement information that is a measurement result of the user's movement performed using the diagnostic reference image. and a user motion information processing unit that processes and obtains a motion analysis result, acquires the motion analysis result to obtain muscles in need of functional improvement of the user, and acquires pre-stored exercises corresponding to the muscles in need of functional improvement to create a customized exercise sequence. An exercise sequence generator for generating and transmitting customized exercise information including the customized exercise sequence to the user terminal, obtaining performance information for the customized exercise information, and analyzing the performance information to determine if the customized exercise sequence is terminated. In this case, it may include an exercise sequence management unit that generates re-examination request information for re-obtaining the motion analysis results.

Description

맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템 및 방법{Customized exercise sequence provision system and method}Customized exercise sequence provision system and method}

본 발명은 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 사용자 단말기와 연결되는 웨어러블 디바이스를 이용하여 측정되는 측정 정보를 이용하여 사용자 별로 맞춤형 운동 시퀀스를 제공함과 동시에, 해당 운동 시퀀스를 웨어러블 디바이스에서 이용하여 운동 보조를 위한 EMS 주파 자극을 수행할 수 있는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a system and method for providing a customized exercise sequence. In particular, the present invention relates to a system and method for providing a customized exercise sequence for each user using measurement information measured using a wearable device connected to a user terminal, and at the same time, using the exercise sequence in the wearable device. The present invention relates to a system and method for providing a customized exercise sequence that can perform EMS frequency stimulation for exercise assistance.

EMS는 전기근육자극요법(Electrical Muscle Stimulation)의 약자로 일반적으로 저주파 자극이라는 단어로 널리 알려져 있다. 근육에 전기 펄스를 자극하게 되면 근육이 전기 신호에 따라 자극되며 이를 이용하여 치료, 회복 또는 운동 효율의 향상 효과를 기대할 수 있는 기술이다.EMS is an abbreviation for Electrical Muscle Stimulation and is generally known as low-frequency stimulation. When an electric pulse is stimulated in a muscle, the muscle is stimulated according to the electrical signal. This is a technology that can be used to expect treatment, recovery, or improvement in exercise efficiency.

현재 저주파 치료기 또는 저주파 안마기 등의 제품들이 시중에서 판매되고 있으며, 운동 효과를 증가시키기 위한 저주파 운동 보조 기기 등도 판매량이 증가하고 있는 추세이다.Currently, products such as low-frequency therapy devices or low-frequency massagers are sold on the market, and sales of low-frequency exercise assistance devices to increase exercise effectiveness are also increasing.

하지만 이러한 종래의 저주파 운동 보조 기기의 경우 피부에 직접 접착하는 형태가 일반적이며, 운동 종류와 무관하게 기 설정된 주파수 중 몇 가지를 선택하여 작동하게 되므로, 운동 종류에 최적화 된 자극을 제공하지 않고 있을 뿐 아니라, 운동으로 인해 땀이 나는 경우 피부에 직접 접착되는 특성상 피부와의 이탈이 빈번하게 일어난다는 문제점이 존재한다.However, in the case of these conventional low-frequency exercise assistance devices, they are generally attached directly to the skin and operate by selecting a few preset frequencies regardless of the type of exercise, so they do not provide stimulation optimized for the type of exercise. In addition, when sweating occurs due to exercise, there is a problem that separation from the skin frequently occurs due to the nature of the product being directly adhered to the skin.

이를 극복하기 위해 최근에는 의류에 EMS 장치를 부착하여 사용자의 피부에서 이탈하지 않도록 하는 웨어러블 디바이스가 개발되고 있으며, 웨어러블 디바이스를 이용하여 맞춤형 운동을 제공하는 기술 역시 함께 개발되고 있다.To overcome this, wearable devices that attach EMS devices to clothing to prevent them from leaving the user's skin have recently been developed, and technology that provides customized exercise using wearable devices is also being developed.

따라서, 본 발명은 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 시스템 및 방법을 제안한다.Therefore, the present invention proposes a system and method to solve the above problems.

한국등록특허공보 제10-1709196호 (공개일: 2017년02월22일)Korean Patent Publication No. 10-1709196 (Publication Date: February 22, 2017)

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 웨어러블 디바이스를 이용하여 사용자의 근육과 관련된 정보를 측정하고, 맞춤형으로 사용자 별 운동 시퀀스를 제공할 뿐 아니라 사용자에게 운동 보조를 위한 EMS 주파 자극을 수행함으로써 근육 성장에 도움을 줄 수 있는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.In order to solve the problems of the prior art as described above, an embodiment of the present invention measures information related to the user's muscles using a wearable device, not only provides a customized exercise sequence for each user, but also provides exercise assistance to the user. We aim to provide a system and method for providing customized exercise sequences that can help muscle growth by performing EMS frequency stimulation for muscle growth.

일 실시예에 따르면, 사용자의 동작을 진단하기 위해 사용자 단말기로 진단 기준 영상을 전달하고, 상기 진단 기준 영상을 이용하여 수행된 상기 사용자의 동작에 대한 측정 결과인 진단 동작 정보를 획득 및 처리하여 동작 분석 결과를 획득하는 사용자 동작 정보 처리부; 상기 동작 분석 결과를 획득하여 상기 사용자의 기능 개선 필요 근육을 획득하고, 상기 기능 개선 필요 근육에 대응하는 기 저장된 운동을 획득하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하는 운동 시퀀스 생성부; 및 상기 맞춤형 운동 시퀀스를 포함하는 맞춤형 운동 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하고, 상기 맞춤형 운동 정보에 대한 수행 정보를 획득하며, 상기 수행 정보를 분석하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우, 상기 동작 분석 결과를 재획득하기 위한 재검사 요청 정보를 생성하는 운동 시퀀스 관리부;를 포함하는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템이 제공될 수 있다.According to one embodiment, in order to diagnose the user's motion, a diagnostic reference image is transmitted to the user terminal, and diagnostic motion information, which is a measurement result of the user's motion performed using the diagnostic standard image, is obtained and processed to operate the operation. a user motion information processing unit that obtains analysis results; an exercise sequence generator that obtains the motion analysis results to obtain muscles in need of function improvement for the user, and generates a customized exercise sequence by obtaining pre-stored exercises corresponding to the muscles in need of function improvement; and transmitting customized exercise information including the customized exercise sequence to the user terminal, obtaining performance information for the customized exercise information, analyzing the performance information, and when the customized exercise sequence is terminated, the motion analysis result. A customized exercise sequence providing system including an exercise sequence management unit that generates re-examination request information for re-acquiring may be provided.

또한, 상기 사용자 동작 정보 처리부는 상기 사용자 단말기로 상기 진단 기준 영상을 전달하고, 상기 사용자 단말기와 기 연결된 웨어러블 디바이스에 구비된 센서를 이용하여 상기 사용자의 기 설정된 근육 지표의 변화량을 상기 진단 동작 정보로 획득하는 진단 동작 정보 획득 모듈; 상기 진단 동작 정보를 이용하여 상기 사용자의 실제 운동 동작을 기 설정된 기계 학습된 운동 모델링 알고리즘에 적용하여 모델링하여 진단 동작 모델을 획득하는 운동 AI 모델링 모듈; 및 상기 진단 기준 영상 및 상기 진단 동작 모델을 비교하고, 상기 진단 기준 영상을 기준으로 하여 상기 진단 동작 모델의 정동작 및 오동작을 구분하는 동작 분석 결과 처리 모듈;를 포함하는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템이 제공될 수 있다.In addition, the user motion information processing unit transmits the diagnostic reference image to the user terminal, and converts the amount of change in the user's preset muscle index into the diagnostic motion information using a sensor provided in a wearable device previously connected to the user terminal. a diagnostic operation information acquisition module; an exercise AI modeling module that obtains a diagnostic motion model by modeling the user's actual exercise motion by applying a preset machine-learned motion modeling algorithm using the diagnostic motion information; and a motion analysis result processing module that compares the diagnostic reference image and the diagnostic motion model and distinguishes between correct operation and malfunction of the diagnostic motion model based on the diagnostic reference image. A customized exercise sequence providing system including a is provided. It can be.

또한, 상기 웨어러블 디바이스는, EMS 주파를 기 설정된 상기 맞춤형 운동 시퀀스에 대응하여 상기 근육에 송출할 수 있는 적어도 하나의 전도 패드를 구비하는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템이 제공될 수 있다.Additionally, the wearable device may be provided with a customized exercise sequence providing system including at least one conduction pad capable of transmitting EMS frequencies to the muscles in response to the preset customized exercise sequence.

또한, 상기 운동 시퀀스 생성부는, 복수의 운동에 대해 상기 기능 개선 필요 근육과 매칭하여 저장하는 운동 정보 저장 모듈; 상기 동작 분석 결과 중 오동작을 획득하고, 상기 오동작을 유발하는 근육을 상기 기능 개선 필요 근육으로 획득하는 개선 필요 근육 정보 획득 모듈; 및  상기 복수의 운동 중 상기 기능 개선 필요 근육을 포함하는 운동을 적어도 하나 획득하여 기 설정된 운동 시퀀스 구성 알고리즘을 이용하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈;를 포함하는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템이 제공될 수 있다.In addition, the exercise sequence generator may include an exercise information storage module that matches and stores a plurality of exercises with the muscles in need of functional improvement; a muscle-need-improvement information acquisition module that acquires a malfunction among the motion analysis results and acquires the muscle causing the malfunction as the muscle in need of functional improvement; and a customized exercise sequence determination module that acquires at least one exercise including the muscle requiring functional improvement among the plurality of exercises and determines the customized exercise sequence using a preset exercise sequence configuration algorithm. A customized exercise sequence providing system comprising a. This can be provided.

또한, 상기 맞춤형 운동 시퀀스는 상기 동작 분석 결과 중 정동작과 상기 오동작을 이용하여 상기 기능 개선 필요 근육의 우선 순위를 결정하고, 상기 우선 순위에 따라 상기 저장된 운동의 순서 및 횟수를 결정하여 생성되는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템이 제공될 수 있다.In addition, the customized exercise sequence is created by determining the priority of muscles requiring functional improvement using the correct motion and the malfunction among the motion analysis results, and determining the order and number of stored exercises according to the priority. A system for providing exercise sequences may be provided.

또한, 상기 맞춤형 운동 정보는 상기 맞춤형 운동 시퀀스, 상기 맞춤형 운동 시퀀스에 포함된 상기 운동에 대한 가이드 영상, 식단 정보 및 운동 일정 정보 중 적어도 하나를 포함하며, 상기 운동 시퀀스 관리부는, 상기 사용자 단말기로부터 상기 수행 정보를 획득하는 수행 정보 획득 모듈; 상기 수행 정보의 분석을 수행하여 상기 사용자의 상기 맞춤형 운동 시퀀스에 대한 수행 결과를 획득하는 수행 정보 분석 모듈; 및 상기 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우, 상기 사용자 동작 정보 처리부로 상기 재검사 요청 정보를 생성하여 전달하는 재검사 요청 정보 생성 모듈;를 포함하는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템이 제공될 수 있다.In addition, the customized exercise information includes at least one of the customized exercise sequence, a guide image for the exercise included in the customized exercise sequence, diet information, and exercise schedule information, and the exercise sequence manager receives the information from the user terminal. a performance information acquisition module that acquires performance information; a performance information analysis module that analyzes the performance information to obtain a performance result for the customized exercise sequence of the user; and a re-examination request information generation module that generates and transmits the re-examination request information to the user motion information processing unit when the customized exercise sequence is terminated.

일 실시예에 따르면, 사용자 동작 정보 처리부를 이용하여 사용자의 동작을 진단하기 위해 사용자 단말기로 진단 기준 영상을 전달하고, 상기 진단 기준 영상을 이용하여 수행된 상기 사용자의 동작에 대한 측정 결과인 진단 동작 정보를 획득 및 처리하여 동작 분석 결과를 획득하는 사용자 동작 정보를 처리하는 단계; 운동 시퀀스 생성부를 이용하여 상기 동작 분석 결과를 획득하여 상기 사용자의 기능 개선 필요 근육을 획득하고, 상기 기능 개선 필요 근육에 대응하는 기 저장된 운동을 획득하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하는 운동 시퀀스를 생성하는 단계; 및 운동 시퀀스 관리부를 이용하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스를 포함하는 맞춤형 운동 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하고, 상기 맞춤형 운동 정보에 대한 수행 정보를 획득하며, 상기 수행 정보를 분석하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우, 상기 동작 분석 결과를 재획득하기 위한 재검사 요청 정보를 생성하는 운동 시퀀스를 관리하는 단계;를 포함하는 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법이 제공될 수 있다.According to one embodiment, a diagnostic standard image is transmitted to the user terminal to diagnose the user's motion using the user motion information processor, and the diagnostic motion is a measurement result of the user's motion performed using the diagnostic standard image. Processing user motion information to obtain and process the information to obtain motion analysis results; Obtaining the motion analysis results using an exercise sequence generator to obtain muscles in need of function improvement of the user, and obtaining previously stored exercises corresponding to the muscles needing function improvement to generate an exercise sequence to generate a customized exercise sequence. ; And using an exercise sequence management unit, customized exercise information including the customized exercise sequence is transmitted to the user terminal, performance information for the customized exercise information is acquired, and the performance information is analyzed to determine if the customized exercise sequence is terminated. In this case, a method of providing a customized exercise sequence including the step of managing an exercise sequence that generates re-examination request information for re-obtaining the motion analysis results may be provided.

본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템 및 방법은, 웨어러블 디바이스를 이용하여 사용자의 근육과 관련된 정보를 측정하고, 맞춤형으로 사용자 별 운동 시퀀스를 제공 할 뿐 아니라 사용자에게 운동 보조를 위한 EMS 주파 자극을 수행함으로써 근육 성장에 도움을 줄 수 있는 효과가 있다.The system and method for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention measures information related to the user's muscles using a wearable device, not only provides a customized exercise sequence for each user, but also provides EMS for exercise assistance to the user. Performing frequency stimulation has the effect of helping muscle growth.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템을 나타낸 도이다.
도 2는 도 1의 사용자 동작 정보 처리부의 블록도이다.
도 3은 도 1의 운동 시퀀스 생성부의 블록도이다.
도 4는 도 1의 운동 시퀀스 관리부의 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법의 순서도이다.
도 6은 도 5의 사용자 동작 정보를 처리하는 단계의 순서도이다.
도 7은 도 5의 운동 시퀀스를 생성하는 단계의 순서도이다.
도 8은 도 5의 운동 시퀀스를 관리하는 단계의 순서도이다.
Figure 1 is a diagram showing a system for providing customized exercise sequences according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of the user motion information processing unit of FIG. 1.
Figure 3 is a block diagram of the exercise sequence generator of Figure 1.
Figure 4 is a block diagram of the exercise sequence management unit of Figure 1.
Figure 5 is a flowchart of a method for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart of steps for processing user motion information in FIG. 5.
Figure 7 is a flowchart of steps for generating the exercise sequence of Figure 5.
Figure 8 is a flowchart of steps for managing the exercise sequence of Figure 5.

이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the attached drawings, embodiments of the present invention will be described in detail so that those skilled in the art can easily implement the present invention. The present invention may be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts not related to the description are omitted, and identical or similar components are given the same reference numerals throughout the specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템을 나타낸 도이고, 도 2는 도 1의 사용자 동작 정보 처리부의 블록도이며, 도 3은 도 1의 운동 시퀀스 생성부의 블록도이고, 도 4는 도 1의 운동 시퀀스 관리부의 블록도이다.FIG. 1 is a diagram showing a system for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram of the user motion information processing unit of FIG. 1, and FIG. 3 is a block diagram of the exercise sequence generator of FIG. 1, Figure 4 is a block diagram of the exercise sequence management unit of Figure 1.

이하에서는 도 1 내지 도 4를 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템(1)에 대해 상세하게 설명하도록 한다.Hereinafter, the customized exercise sequence providing system 1 according to an embodiment of the present invention will be described in detail using FIGS. 1 to 4.

본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템(1)은, 사용자 단말기(2) 및 웨어러블 디바이스(3)와 연결되도록 형성된다. 여기서 바람직하게는 사용자 단말기(2)와 웨어러블 디바이스(3)가 서로 연결되고, 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템(1)은 사용자 단말기(2)와 유선 또는 무선 통신망을 통해 연결됨으로써 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템(1)과 웨어러블 디바이스(3)가 간접적으로 연결되도록 형성될 수 있다.The customized exercise sequence providing system 1 according to an embodiment of the present invention is configured to be connected to the user terminal 2 and the wearable device 3. Here, preferably, the user terminal 2 and the wearable device 3 are connected to each other, and the customized exercise sequence providing system 1 is connected to the user terminal 2 through a wired or wireless communication network, so that the customized exercise sequence providing system 1 ) and the wearable device 3 may be formed to be indirectly connected.

본 발명의 일 실시예에서 웨어러블 디바이스(3)는, EMS 주파를 근육에 송출할 수 있는 적어도 하나의 전도 패드가 구비될 수 있다. 또, 바람직하게는 웨어러블 디바이스(3)는 사용자의 근육과 관련된 정보를 측정하여 사용자가 현재 어떤 근육에 대해 어떤 움직임을 보였는지에 대한 정보를 획득할 수도 있다. 이를 위해 웨어러블 디바이스(3)는 일 예로 근육의 수축/이완을 측정할 수 있는 센서 및/또는 근밀도 측정 센서를 포함할 수 있다. 도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템(1)은 사용자 동작 정보 처리부(11), 운동 시퀀스 생성부(13) 및 운동 시퀀스 관리부(15)를 포함하도록 형성된다.In one embodiment of the present invention, the wearable device 3 may be provided with at least one conduction pad capable of transmitting EMS frequency waves to muscles. Also, preferably, the wearable device 3 may measure information related to the user's muscles and obtain information about which muscles the user is currently making and which movements. To this end, the wearable device 3 may include, for example, a sensor capable of measuring muscle contraction/relaxation and/or a muscle density measurement sensor. Referring to FIG. 1, the customized exercise sequence providing system 1 according to an embodiment of the present invention is formed to include a user motion information processing unit 11, an exercise sequence creation unit 13, and an exercise sequence management unit 15. .

사용자 동작 정보 처리부(11)는 사용자의 동작을 진단하기 위해 사용자 단말기(2)로 진단 기준 영상을 전달하고, 진단 기준 영상을 이용하여 수행된 사용자의 동작에 대한 측정 결과인 진단 동작 정보를 획득 및 처리하여 동작 분석 결과를 획득하도록 형성된다. 이를 위해 사용자 동작 정보 처리부(11)는 도 2에 도시된 바와 같이 진단 동작 정보 획득 모듈(111), 운동 AI 모델링 모듈(113) 및 동작 분석 결과 처리 모듈(115)을 포함하도록 형성될 수 있다.The user motion information processing unit 11 transmits a diagnostic reference image to the user terminal 2 to diagnose the user's motion, obtains diagnostic motion information that is a measurement result of the user's motion performed using the diagnostic standard image, and It is formed to process and obtain motion analysis results. To this end, the user motion information processing unit 11 may be formed to include a diagnostic motion information acquisition module 111, a motion AI modeling module 113, and a motion analysis result processing module 115, as shown in FIG. 2 .

진단 동작 정보 획득 모듈(111)은 사용자 단말기(2)로 진단 기준 영상을 전달하고, 사용자 단말기(2)와 연결된 웨어러블 디바이스(3)에 구비되는 센서를 이용하여 사용자의 기 설정된 근육 지표의 변화량을 진단 동작 정보로 획득하도록 형성된다. 본 발명의 일 실시예에서 웨어러블 디바이스(3)는 도 1에 도시된 바와 같이 일 예로 수트 형태로 형성될 수 있으며, 이러한 수트에 피부와 접촉되도록 구비되는 센서가 존재할 수 있다. 본 발명의 일 실시예의 진단 동작 정보 획득 모듈(111)은 이러한 센서로부터 기 설정된 근육 지표의 변화량을 진단 동작 정보로 획득하도록 형성될 수 있다. 기 설정된 근육 지표의 경우는 상술한 바와 같이 웨어러블 디바이스(3)에 구비될 수 있는 근육의 수축/이완 정도 또는 근밀도 정도일 수 있다.The diagnostic motion information acquisition module 111 transmits a diagnostic standard image to the user terminal 2 and determines the amount of change in the user's preset muscle index using a sensor provided in the wearable device 3 connected to the user terminal 2. It is configured to obtain diagnostic operation information. In one embodiment of the present invention, the wearable device 3 may be formed in the form of a suit, as shown in FIG. 1, and a sensor provided to contact the skin may be present in the suit. The diagnostic motion information acquisition module 111 of an embodiment of the present invention may be configured to obtain the amount of change in a preset muscle index from such a sensor as diagnostic motion information. In the case of the preset muscle index, it may be the degree of contraction/relaxation or muscle density of the muscle that can be provided in the wearable device 3, as described above.

운동 AI 모델링 모듈(113)은, 진단 동작 정보를 이용하여 사용자의 실제 운동 동작을 기 설정된 기계학습 된 운동 모델링 알고리즘에 적용하여 모델링을 수행하고 진단 동작 모델을 획득하도록 형성된다. 기 설정된 기계학습 된 운동 모델링 알고리즘은, 진단 동작 정보의 측정 정보를 반영하여 사용자가 수행한 해당 측정 정보를 발생시킨 동작을 유추하기 위해 구비될 수 있다.The exercise AI modeling module 113 is configured to perform modeling and obtain a diagnostic motion model by applying the user's actual exercise motion to a preset machine-learned motion modeling algorithm using diagnostic motion information. A preset machine-learned motion modeling algorithm may be provided to reflect the measurement information of the diagnostic motion information and infer the motion that generated the corresponding measurement information performed by the user.

동작 분석 결과 처리 모듈(115)은 진단 기준 영상 및 진단 동작 모델을 서로 비교하고, 진단 기준 영상을 기준으로 하여 진단 동작 모델의 정동작 및 오동작을 구분하도록 형성될 있다. 진단 기준 영상과 진단 동작 모델에는 적어도 하나의 운동 동작이 포함된다. 진단 기준 영상은 상술한 바와 같이 사용자가 진단 동작 정보를 수행하기 위해 제공되는 기준 영상이다. 사용자는 진단 기준 영상을 사용자 단말기(2) 등을 통해 확인하고, 웨어러블 디바이스(3)를 착용한 상태로 진단 기준 영상의 동작을 수행하며, 진단 기준 영상에 포함된 적어도 하나의 동작을 수행한 수행 결과인 진단 동작 정보는 진단 동작 정보 획득 모듈(111)로 전달되어 운동 AI 모델링 모듈(113)에서 진단 동작 모델로 생성된다.The motion analysis result processing module 115 is configured to compare the diagnostic reference image and the diagnostic motion model, and distinguish between correct operation and malfunction of the diagnostic motion model based on the diagnostic standard image. The diagnostic reference image and diagnostic motion model include at least one motor motion. As described above, the diagnostic reference image is a reference image provided to the user to perform diagnostic operation information. The user checks the diagnostic standard image through the user terminal 2, etc., performs the operation of the diagnostic standard image while wearing the wearable device 3, and performs at least one operation included in the diagnostic standard image. The resulting diagnostic motion information is transmitted to the diagnostic motion information acquisition module 111 and generated as a diagnostic motion model in the exercise AI modeling module 113.

따라서, 진단 기준 영상과 진단 동작 모델은 동일한 동작을 포함하고 있으며, 동작 분석 결과 처리 모듈(115)은 진단 기준 영상을 기준으로 진단 동작 모델을 비교하여 진단 동작 모델에 포함된 동작 각각이 정동작인지 오동작인지 확인하고, 진단 동작 모델의 각 동작 별로 정동작/오동작이 판단된 결과인 동작 분석 결과를 생성하도록 형성될 수 있다.Therefore, the diagnostic reference image and the diagnostic motion model include the same motion, and the motion analysis result processing module 115 compares the diagnostic motion model based on the diagnostic reference image to determine whether each motion included in the diagnostic motion model is a normal motion. It can be configured to check whether it is a malfunction and to generate a motion analysis result that is a result of determining a correct operation/malfunction for each operation of the diagnostic motion model.

정동작은 진단 기준 영상과 진단 동작 모델이 동일한 동작을 취한 경우일 수 있으며, 오동작은 진단 기준 영상과 진단 동작 모델이 기 설정된 기준 이상의 차이를 보이는 경우일 수 있다.A normal motion may be a case where the diagnostic reference image and the diagnostic motion model make the same motion, and a malfunction may be a case where the diagnostic reference image and the diagnostic motion model show a difference greater than a preset standard.

한편, 도 3에는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 시퀀스 생성부(13)가 도시되고 있다. 운동 시퀀스 생성부(13)는 동작 분석 결과를 획득하여 사용자의 기능 개선 필요 근육을 획득하고, 기능 개선 필요 근육에 대응하는 기 저장된 운동을 획득하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하도록 형성된다. 도 3에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 시퀀스 생성부(13)는 운동 정보 저장 모듈(131), 개선 필요 근육 정보 획득 모듈(133) 및 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈(135)을 포함할 수 있다.Meanwhile, Figure 3 shows an exercise sequence generator 13 according to an embodiment of the present invention. The exercise sequence generator 13 is configured to obtain motion analysis results to obtain muscles in need of functional improvement for the user, and to generate a customized exercise sequence by obtaining pre-stored exercises corresponding to the muscles in need of functional improvement. As shown in FIG. 3, the exercise sequence generator 13 according to an embodiment of the present invention includes an exercise information storage module 131, a muscle information acquisition module 133 requiring improvement, and a customized exercise sequence determination module 135. It can be included.

운동 정보 저장 모듈(131)은 복수의 운동에 대해 기능 개선 필요 근육과 매칭하여 해당 운동들을 저장하도록 형성된다. 운동 정보 저장 모듈(131)은 쉽게 설명하면 데이터베이스와 동일한 역할을 수행한다. 임의의 사용자가 특정 운동을 수행하게 된다면, 해당 운동은 적어도 하나의 근육을 사용하게 된다. 즉, 모든 운동은 각 운동 별로 적어도 하나의 근육을 사용하게 되며, 운동 정보 저장 모듈(131)은 복수의 운동에 대해 각 운동이 사용하는 근육을 매칭(라벨링)하여 저장하고, 이를 이용하면 후술되는 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈(135)에서는 기능 개선 필요 근육과 대응하는 근육을 사용하는 운동을 추출하여 맞춤형 운동 시퀀스를 결정할 수 있다.The exercise information storage module 131 is configured to store a plurality of exercises by matching them with muscles in need of functional improvement. To put it simply, the exercise information storage module 131 performs the same role as a database. When a user performs a specific exercise, the exercise uses at least one muscle. In other words, all exercises use at least one muscle for each exercise, and the exercise information storage module 131 matches (labels) the muscles used by each exercise for a plurality of exercises and stores them, and using this, the muscles used in each exercise are used. The customized exercise sequence determination module 135 can determine a customized exercise sequence by extracting exercises that use muscles corresponding to muscles that require functional improvement.

개선 필요 근육 정보 획득 모듈(133)은 동작 분석 결과 중 오동작을 획득하고, 오동작을 유발하는 근육을 기능 개선 필요 근육으로 정의하도록 형성된다. 오동작은 상술한 바와 같이 기준 동작과 기 설정된 기준값 이상 차이가 발생하는 동작을 의미한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 개선 필요 근육 정보 획득 모듈(133)은 하나의 예시로 정동작과 오동작을 모두 사용하여 기능 개선 필요 근육을 획득할 수도 있다.The muscle needing improvement information acquisition module 133 is configured to obtain malfunctions from the motion analysis results and define the muscles causing the malfunctions as muscles needing functional improvement. As described above, malfunction refers to an operation in which a difference occurs between a reference operation and a preset reference value. According to an embodiment of the present invention, the muscle needing improvement information acquisition module 133 may acquire muscles needing functional improvement using both correct and incorrect actions as an example.

일 예로 정동작 A가 C,D,E,F 근육을 사용하고, 오동작 B가 C,D,E,G 근육을 사용한다고 가정하면, 정동작 A에서 사용된 근육들은 오동작 B에서도 정상적으로 작동한다고 가정할 수 있다. 따라서, 개선 필요 근육 정보 획득 모듈(133)은 정동작 A에 포함되지 않은 G 근육이 오동작을 일으키는 주요 근육 요인인 것으로 판단할 수 있으며, 개선 필요 근육 정보 획득 모듈(133)은 G를 기능 개선 필요 근육으로 선정할 수 있다.As an example, assuming that correct action A uses the C, D, E, and F muscles, and incorrect action B uses the C, D, E, and G muscles, it is assumed that the muscles used in correct action A work normally even in incorrect action B. can do. Therefore, the muscle needing improvement information acquisition module 133 may determine that the G muscle, which is not included in the static action A, is the main muscle factor causing the malfunction, and the muscle needing improvement information acquisition module 133 may determine G as a need for functional improvement. It can be selected by muscle.

맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈(135)은 복수의 운동 중 기능 개선 필요 근육을 포함하는 운동을 적어도 하나 획득하여 기 설정된 운동 시퀀스 구성 알고리즘에 적용하여 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하도록 형성된다. 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈(135)은 개선 필요 근육 정보 획득 모듈(133)에서 선정된 기능 개선 필요 근육을 획득하면, 획득한 기능 개선 필요 근육을 개발하기 위해 필요한 운동을 운동 정보 저장 모듈(131)로부터 획득할 수 있다. 획득된 필요한 운동들은 기 설정된 운동 시퀀스 구성 알고리즘을 통해 맞춤형 운동 시퀀스의 구성 운동으로 포함될 수 있다.The customized exercise sequence determination module 135 is configured to determine a customized exercise sequence by obtaining at least one exercise including a muscle requiring functional improvement among a plurality of exercises and applying it to a preset exercise sequence configuration algorithm. When the customized exercise sequence determination module 135 acquires the muscle in need of function improvement selected in the muscle needing improvement information acquisition module 133, the exercise required to develop the acquired muscle in need of function improvement is retrieved from the exercise information storage module 131. It can be obtained. The acquired necessary exercises may be included as constituent exercises of a customized exercise sequence through a preset exercise sequence composition algorithm.

이때, 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈(135)은 일 예로 동작 분석 결과 중 정동작과 오동작을 이용하여 기능 개선 필요 근육의 우선 순위를 결정하고, 우선 순위에 따라 저장된 운동의 순서 및 횟수를 결정하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성할 수도 있다.At this time, the customized exercise sequence determination module 135 determines the priority of muscles requiring functional improvement using, for example, correct movements and incorrect movements among the motion analysis results, and determines the order and number of stored exercises according to the priority to perform customized exercise. You can also create sequences.

일 예로, 기능 개선 필요 근육이 중복되어 나타나는 경우, 중복 횟수가 많은 순서대로 해당 근육이 우선적으로 개선이 필요한 근육이라는 것을 의미할 수 있으며, 중복 횟수가 적은 순서대로 해당 근육이 개선 중요도가 낮은 근육이라는 것을 의미할 수도 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈(135)은 오동작을 통해 획득되는 기능 개선 필요 근육의 중복 횟수를 이용하여 기능 개선 필요 근육의 운동 우선순위를 결정할 수 있으며, 이를 통해 맞춤형 운동 시퀀스를 생성할 수도 있다.For example, if muscles needing functional improvement appear overlapping, the order in which the number of overlaps increases may indicate that the muscle in question is a muscle in need of priority improvement, and the order in which the number of overlaps decreases may indicate that the muscles are less important for improvement. It could mean something. Therefore, the customized exercise sequence determination module 135 according to an embodiment of the present invention can determine the exercise priority of muscles needing functional improvement using the number of duplicates of muscles needing functional improvement obtained through malfunction, through which the customized exercise sequence determination module 135 can determine the exercise priority of muscles needing functional improvement. You can also create exercise sequences.

또, 다른 예로 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈(135)은 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하기 위해 기 설정된 중요 근육 순위를 이용할 수도 있다. 기 설정된 중요 근육 순위는 신체에서 사용되는 빈도에 따른 순위일 수 있다. 이는 관리자의 설정에 따라 사용 빈도가 높은 근육부터 순위가 결정될 수도 있지만, 사용 빈도가 낮은 근육부터 순위가 결정될 수도 있다.Also, as another example, the customized exercise sequence determination module 135 may use a preset important muscle ranking to create a customized exercise sequence. The preset important muscle ranking may be a ranking according to the frequency of use in the body. Depending on the administrator's settings, the ranking may be determined starting from the most frequently used muscles, or the ranking may be determined from the muscles used less frequently.

보다 상세하게는, 사용자의 신체에서 사용 빈도가 높은 근육은 중요한 코어 근육일 수 있으며, 따라서 코어 근육이 오작동한다는 것은 신체 밸런스에서 심각한 문제를 발생시키는 요인일 수 있다. 이러한 관점에서 관리자가 접근하게 되면, 관리자는 사용 빈도가 높은 근육을 기능 개선의 우선 순위로 설정할 수 있다.More specifically, muscles that are used frequently in the user's body may be important core muscles, and therefore, malfunctioning core muscles may be a factor that causes serious problems in body balance. If a manager approaches it from this perspective, he or she can set the muscles that are used most frequently as a priority for functional improvement.

하지만, 사용자의 신체에서 사용 빈도가 낮은 근육은 그만큼 사용자의 관리 소홀 영역에 존재하여 관리가 이루어지지 않을 가능성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 관점에서 관리자가 접근하게 되면, 관리자는 사용 빈도가 낮은 근육을 기능 개선의 우선 순위로 설정할 수 있다.However, muscles in the user's body that are used less frequently are in areas that the user neglects to manage, which means there is a possibility that they will not be managed. If managers approach it from this perspective, they can set less frequently used muscles as priorities for functional improvement.

마지막으로 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 시퀀스 관리부(15)는 맞춤형 운동 시퀀스를 포함하는 맞춤형 운동 정보를 사용자 단말기(2)로 전달하고, 맞춤형 운동 정보에 대한 수행 정보를 획득하며, 수행 정보를 분석하여 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우 동작 분석 결과를 재 획득 하기위한 재검사 요청 정보를 생성하도록 형성된다. 운동 시퀀스 관리부(15)는 이를 위해 도 4에 도시된 바와 같이 수행 정보 획득 모듈(151), 수행 정보 분석 모듈(153) 및 재검사 요청 정보 생성 모듈(155)을 포함하도록 형성될 수 있다. 또, 여기서 맞춤형 운동 정보는 맞춤형 운동 시퀀스, 맞춤형 운동 시퀀스에 포함된 운동에 대한 가이드 영상, 식단 정보 및 운동 일정 정보 중 적어도 하나를 포함한다.Finally, the exercise sequence management unit 15 according to an embodiment of the present invention transmits customized exercise information including a customized exercise sequence to the user terminal 2, obtains performance information about the customized exercise information, and provides the performance information. When the customized exercise sequence is completed, re-examination request information is generated to re-acquire the motion analysis results. For this purpose, the exercise sequence management unit 15 may be formed to include a performance information acquisition module 151, a performance information analysis module 153, and a retest request information generation module 155, as shown in FIG. 4. Also, here, the customized exercise information includes at least one of a customized exercise sequence, a guide image for exercise included in the customized exercise sequence, diet information, and exercise schedule information.

수행 정보 획득 모듈(151)은 사용자 단말기(2)로부터 수행 정보를 획득하도록 형성된다. 수행 정보는 맞춤형 운동 정보에 대해 사용자가 수행한 운동을 웨어러블 디바이스(3)에서 획득한 정보 또는 사용자 단말기(2)를 통해 사용자가 직접 입력한 식단 정보 등을 포함할 수 있다. The performance information acquisition module 151 is configured to obtain performance information from the user terminal 2. The performance information may include information obtained from the wearable device 3 about the exercise performed by the user for customized exercise information or diet information directly input by the user through the user terminal 2.

수행 정보를 획득하면, 수행 정보 분석 모듈(153)은 획득한 수행 정보를 분석하도록 형성된다. 수행 정보 분석 모듈(153)은 수행 정보를 분석하여 사용자의 맞춤형 운동 시퀀스에 대한 수행 결과를 획득할 수 있다. 수행 결과는 사용자가 맞춤형 운동 시퀀스를 얼마나 높은 정확도로 이행했는지를 의미한다.When performance information is acquired, the performance information analysis module 153 is configured to analyze the obtained performance information. The performance information analysis module 153 can obtain performance results for the user's customized exercise sequence by analyzing the performance information. The performance result refers to how accurately the user performed the customized exercise sequence.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 재검사 요청 정보 생성 모듈(155)은 맞춤형 운동 시퀀스가 종료되면, 다시 말해 사용자 단말기(2)를 통해 입력되는 수행 정보를 획득하게 되면, 사용자 동작 정보 처리부(11)로 재검사 요청 정보를 생성하여 전달하도록 형성된다.Meanwhile, when the customized exercise sequence is terminated, the retest request information generation module 155 according to an embodiment of the present invention obtains performance information input through the user terminal 2, the user motion information processing unit 11 ) to generate and transmit re-inspection request information.

재검사 요청 정보는 사용자가 맞춤형 운동 시퀀스를 수행하고 난 후 변화하는 사용자의 신체 정보를 이용하여 맞춤형 운동 시퀀스를 재설정하기 위해 생성된다. 재검사 요청 정보 생성 모듈(155)은 재검사 요청 정보를 생성하여 사용자 동작 정보 처리부(11)로 전달함으로써 본 발명의 일 실시예에서 사용자가 맞춤형 운동 시퀀스를 수행하고 난 이후 수행 결과를 지속적으로 점검하고 맞춤형 운동 시퀀스가 사용자의 신체 변화에 대응하여 변화하여 사용자에게 제공될 수 있다.Re-examination request information is generated to reset the customized exercise sequence using the user's changing body information after the user performs the customized exercise sequence. The re-examination request information generation module 155 generates re-examination request information and transmits it to the user motion information processing unit 11. In one embodiment of the present invention, the re-examination request information generation module 155 continuously checks the performance results after the user performs the customized exercise sequence and provides customized An exercise sequence may be changed and provided to the user in response to changes in the user's body.

한편, 도 4 내지 도 8에는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법(10)이 도시되고 있다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법의 순서도이고, 도 6은 도 5의 사용자 동작 정보를 처리하는 단계의 순서도이며, 도 7은 도 5의 운동 시퀀스를 생성하는 단계의 순서도이고, 도 8은 도 5의 운동 시퀀스를 관리하는 단계의 순서도이다.Meanwhile, Figures 4 to 8 show a method 10 for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention. FIG. 5 is a flowchart of a method for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention, FIG. 6 is a flowchart of steps for processing user motion information in FIG. 5, and FIG. 7 is a flowchart of steps for generating an exercise sequence in FIG. 5. It is a flowchart, and Figure 8 is a flowchart of steps for managing the exercise sequence of Figure 5.

이하에서는 설명의 편의상 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법(10)이 도 1의 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템(1)을 이용하는 것으로 설명하지만, 본 발명은 이에 한정되지는 않는다.Hereinafter, for convenience of explanation, the method 10 for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention will be described as using the customized exercise sequence providing system 1 of FIG. 1, but the present invention is not limited thereto.

본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법(10)은, 사용자 단말기(2) 및 웨어러블 디바이스(3)와 연결되도록 형성된다. 여기서 바람직하게는 사용자 단말기(2)와 웨어러블 디바이스(3)가 서로 연결되고, 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법(10)은 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템(1)을 이용하여 사용자 단말기(2)와 유선 또는 무선 통신망을 통해 연결됨으로써 웨어러블 디바이스(3)가 간접적으로 연결되도록 형성될 수 있다.The method 10 for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention is designed to be connected to the user terminal 2 and the wearable device 3. Here, preferably, the user terminal 2 and the wearable device 3 are connected to each other, and the method 10 for providing a customized exercise sequence uses the customized exercise sequence providing system 1 to connect the user terminal 2 and a wired or wireless communication network. The wearable device 3 may be configured to be indirectly connected by being connected through .

본 발명의 일 실시예에서 웨어러블 디바이스(3)는, EMS 주파를 근육에 송출할 수 있는 적어도 하나의 전도 패드가 구비될 수 있다. 또, 바람직하게는 웨어러블 디바이스(3)는 사용자의 근육과 관련된 정보를 측정하여 사용자가 현재 어떤 근육에 대해 어떤 움직임을 보였는지에 대한 정보를 획득할 수도 있다. 이를 위해 웨어러블 디바이스(3)는 일 예로 근육의 수축/이완을 측정할 수 있는 센서 및/또는 근밀도 측정 센서를 포함할 수 있다. 도 5를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법(10)은, 사용자 동작 정보를 처리하는 단계(S11), 운동 시퀀스를 생성하는 단계(S13) 및 운동 시퀀스를 관리하는 단계(S15)를 포함하도록 형성된다.In one embodiment of the present invention, the wearable device 3 may be provided with at least one conduction pad capable of transmitting EMS frequency waves to muscles. Also, preferably, the wearable device 3 may measure information related to the user's muscles and obtain information about which muscles the user is currently making and which movements. To this end, the wearable device 3 may include, for example, a sensor capable of measuring muscle contraction/relaxation and/or a muscle density measurement sensor. Referring to FIG. 5, the method 10 for providing a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention includes a step of processing user motion information (S11), a step of generating an exercise sequence (S13), and a step of managing the exercise sequence. It is formed to include step S15.

사용자 동작 정보를 처리하는 단계(S11)는 사용자 동작 정보 처리부(11)를 이용하여 사용자의 동작을 진단하기 위해 사용자 단말기(2)로 진단 기준 영상을 전달하고, 진단 기준 영상을 이용하여 수행된 사용자의 동작에 대한 측정 결과인 진단 동작 정보를 획득 및 처리하여 동작 분석 결과를 획득하도록 형성된다. 이를 위해 사용자 동작 정보를 처리하는 단계(S11)는 도 6에 도시된 바와 같이 진단 동작 정보를 획득하는 단계(S111), 운동 AI 모델링을 수행하는 단계(S113) 및 동작 분석 결과를 처리하는 단계(S115)를 포함하도록 형성될 수 있다.In the step S11 of processing user motion information, a diagnostic standard image is transmitted to the user terminal 2 to diagnose the user's motion using the user motion information processing unit 11, and the diagnostic standard image is performed using the user motion information processing unit 11. It is formed to acquire and process diagnostic motion information, which is a measurement result of motion, and obtain motion analysis results. To this end, the step of processing user motion information (S11) includes acquiring diagnostic motion information (S111), performing motion AI modeling (S113), and processing motion analysis results as shown in FIG. 6 (S113). S115).

진단 동작 정보를 획득하는 단계(S111)는 사용자 단말기(2)로 진단 기준 영상을 전달하고, 사용자 단말기(2)와 연결된 웨어러블 디바이스(3)에 구비되는 센서를 이용하여 사용자의 기 설정된 근육 지표의 변화량을 진단 동작 정보로 획득하도록 형성된다. 본 발명의 일 실시예에서 웨어러블 디바이스(3)는 도 1에 도시된 바와 같이 일 예로 수트 형태로 형성될 수 있으며, 이러한 수트에 피부와 접촉되도록 구비되는 센서가 존재할 수 있다. 본 발명의 일 실시예의 진단 동작 정보를 획득하는 단계(S111)는 이러한 센서로부터 기 설정된 근육 지표의 변화량을 진단 동작 정보로 획득하도록 형성될 수 있다. 기 설정된 근육 지표의 경우는 상술한 바와 같이 웨어러블 디바이스(3)에 구비될 수 있는 근육의 수축/이완 정도 또는 근밀도 정도일 수 있다.In the step of acquiring diagnostic motion information (S111), a diagnostic reference image is transmitted to the user terminal 2, and the user's preset muscle index is measured using a sensor provided in the wearable device 3 connected to the user terminal 2. It is configured to obtain the amount of change as diagnostic operation information. In one embodiment of the present invention, the wearable device 3 may be formed in the form of a suit, as shown in FIG. 1, and a sensor provided to contact the skin may be present in the suit. The step (S111) of acquiring diagnostic motion information in an embodiment of the present invention may be configured to obtain the amount of change in a preset muscle index from such a sensor as diagnostic motion information. In the case of the preset muscle index, it may be the degree of contraction/relaxation or muscle density of the muscle that can be provided in the wearable device 3, as described above.

운동 AI 모델링을 수행하는 단계(S113)는, 진단 동작 정보를 이용하여 사용자의 실제 운동 동작을 기 설정된 기계학습 된 운동 모델링 알고리즘에 적용하여 모델링을 수행하고 진단 동작 모델을 획득하도록 형성된다. 기 설정된 기계학습 된 운동 모델링 알고리즘은, 진단 동작 정보의 측정 정보를 반영하여 사용자가 수행한 해당 측정 정보를 발생시킨 동작을 유추하기 위해 구비될 수 있다.The step of performing exercise AI modeling (S113) is formed to perform modeling by applying the user's actual exercise motion to a preset machine learned exercise modeling algorithm using diagnostic motion information and obtain a diagnostic motion model. A preset machine-learned motion modeling algorithm may be provided to reflect the measurement information of the diagnostic motion information and infer the motion that generated the corresponding measurement information performed by the user.

동작 분석 결과를 처리하는 단계(S115)는 진단 기준 영상 및 진단 동작 모델을 서로 비교하고, 진단 기준 영상을 기준으로 하여 진단 동작 모델의 정동작 및 오동작을 구분하도록 형성될 있다. 진단 기준 영상과 진단 동작 모델에는 적어도 하나의 운동 동작이 포함된다. 진단 기준 영상은 상술한 바와 같이 사용자가 진단 동작 정보를 수행하기 위해 제공되는 기준 영상이다. 사용자는 진단 기준 영상을 사용자 단말기(2) 등을 통해 확인하고, 웨어러블 디바이스(3)를 착용한 상태로 진단 기준 영상의 동작을 수행하며, 진단 기준 영상에 포함된 적어도 하나의 동작을 수행한 수행 결과인 진단 동작 정보는 진단 동작 정보를 획득하는 단계(S111)에서 획득되어 운동 AI 모델링을 수행하는 단계(S113)를 통해 진단 동작 모델로 생성된다.The step S115 of processing the motion analysis results may be configured to compare the diagnostic reference image and the diagnostic motion model and distinguish between correct operation and malfunction of the diagnostic motion model based on the diagnostic standard image. The diagnostic reference image and diagnostic motion model include at least one motor motion. As described above, the diagnostic reference image is a reference image provided to the user to perform diagnostic operation information. The user checks the diagnostic standard image through the user terminal 2, etc., performs the operation of the diagnostic standard image while wearing the wearable device 3, and performs at least one operation included in the diagnostic standard image. The resulting diagnostic motion information is obtained in the step of acquiring diagnostic motion information (S111) and generated as a diagnostic motion model through the step of performing exercise AI modeling (S113).

따라서, 진단 기준 영상과 진단 동작 모델은 동일한 동작을 포함하고 있으며, 동작 분석 결과를 처리하는 단계(S115)는 진단 기준 영상을 기준으로 진단 동작 모델을 비교하여 진단 동작 모델에 포함된 동작 각각이 정동작인지 오동작인지 확인하고, 진단 동작 모델의 각 동작 별로 정동작/오동작이 판단된 결과인 동작 분석 결과를 생성하도록 형성될 수 있다.Therefore, the diagnostic reference image and the diagnostic motion model include the same motion, and the step of processing the motion analysis result (S115) compares the diagnostic motion model based on the diagnostic reference image to determine whether each motion included in the diagnostic motion model is determined. It can be configured to determine whether it is an operation or a malfunction, and to generate a motion analysis result that is a result of determining a correct operation/malfunction for each operation of the diagnostic motion model.

정동작은 진단 기준 영상과 진단 동작 모델이 동일한 동작을 취한 경우일 수 있으며, 오동작은 진단 기준 영상과 진단 동작 모델이 기 설정된 기준 이상의 차이를 보이는 경우일 수 있다.A normal motion may be a case where the diagnostic reference image and the diagnostic motion model make the same motion, and a malfunction may be a case where the diagnostic reference image and the diagnostic motion model show a difference greater than a preset standard.

한편, 도 7에는 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 시퀀스를 생성하는 단계(S13)가 도시되고 있다. 운동 시퀀스를 생성하는 단계(S13)는 운동 시퀀스 생성부(13)를 통해 동작 분석 결과를 획득하여 사용자의 기능 개선 필요 근육을 획득하고, 기능 개선 필요 근육에 대응하는 기 저장된 운동을 획득하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하도록 형성된다. 도 7에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 시퀀스를 생성하는 단계(S13)는 운동 정보를 저장하는 단계(S131), 개선 필요 근육 정보를 획득하는 단계(S133) 및 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 단계(S135)를 포함하도록 형성될 수 있다.Meanwhile, Figure 7 shows a step (S13) of generating an exercise sequence according to an embodiment of the present invention. In the step of generating an exercise sequence (S13), the motion analysis results are obtained through the exercise sequence generator 13 to obtain muscles that require improvement in the user's function, and previously stored exercises corresponding to the muscles in need of function improvement are acquired to provide customized exercise. It is formed to create a sequence. As shown in Figure 7, the step of generating an exercise sequence according to an embodiment of the present invention (S13) includes a step of storing exercise information (S131), a step of acquiring muscle information requiring improvement (S133), and a customized exercise sequence. It may be configured to include a step of determining (S135).

운동 정보를 저장하는 단계(S131)는 복수의 운동에 대해 기능 개선 필요 근육과 매칭하여 해당 운동들을 저장하도록 형성된다. 운동 정보를 저장하는 단계(S131)는 쉽게 설명하면 데이터베이스와 동일한 역할을 수행한다. 임의의 사용자가 특정 운동을 수행하게 된다면, 해당 운동은 적어도 하나의 근육을 사용하게 된다. 즉, 모든 운동은 각 운동 별로 적어도 하나의 근육을 사용하게 되며, 운동 정보를 저장하는 단계(S131)는 복수의 운동에 대해 각 운동이 사용하는 근육을 매칭(라벨링)하여 저장하고, 이를 이용하면 후술되는 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 단계(S135)에서는 기능 개선 필요 근육과 대응하는 근육을 사용하는 운동을 추출하여 맞춤형 운동 시퀀스를 결정할 수 있다.The step of storing exercise information (S131) is performed to store a plurality of exercises by matching them with muscles that require functional improvement. To put it simply, the step of storing exercise information (S131) performs the same role as a database. When a user performs a specific exercise, the exercise uses at least one muscle. In other words, all exercises use at least one muscle for each exercise, and in the step of storing exercise information (S131), the muscles used by each exercise are matched (labeled) for a plurality of exercises and stored. In the step of determining a customized exercise sequence (S135), which will be described later, a customized exercise sequence can be determined by extracting exercises that use muscles corresponding to muscles that require functional improvement.

개선 필요 근육 정보를 획득하는 단계(S133)는 동작 분석 결과 중 오동작을 획득하고, 오동작을 유발하는 근육을 기능 개선 필요 근육으로 정의하도록 형성된다. 오동작은 상술한 바와 같이 기준 동작과 기 설정된 기준값 이상 차이가 발생하는 동작을 의미한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면 개선 필요 근육 정보를 획득하는 단계(S133)는 하나의 예시로 정동작과 오동작을 모두 사용하여 기능 개선 필요 근육을 획득할 수도 있다.The step of acquiring information on muscles needing improvement (S133) is configured to obtain malfunctions among the motion analysis results and define the muscles causing the malfunctions as muscles needing functional improvement. As described above, malfunction refers to an operation in which a difference occurs between a reference operation and a preset reference value. According to an embodiment of the present invention, the step of acquiring information on muscles needing improvement (S133) may, as an example, obtain muscles needing functional improvement using both correct and incorrect actions.

일 예로 정동작 A가 C,D,E,F 근육을 사용하고, 오동작 B가 C,D,E,G 근육을 사용한다고 가정하면, 정동작 A에서 사용된 근육들은 오동작 B에서도 정상적으로 작동한다고 가정할 수 있다. 따라서, 개선 필요 근육 정보를 획득하는 단계(S133)는 정동작 A에 포함되지 않은 G 근육이 오동작을 일으키는 주요 근육 요인인 것으로 판단할 수 있으며, 개선 필요 근육 정보를 획득하는 단계(S133)는 G를 기능 개선 필요 근육으로 선정할 수 있다.As an example, assuming that correct action A uses the C, D, E, and F muscles, and incorrect action B uses the C, D, E, and G muscles, it is assumed that the muscles used in correct action A work normally even in incorrect action B. can do. Therefore, the step of acquiring information on muscles needing improvement (S133) can determine that the G muscle, which is not included in the normal movement A, is the main muscle factor causing malfunction, and the step of acquiring information on muscles needing improvement (S133) can determine that the G muscle can be selected as a muscle in need of functional improvement.

맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 단계(S135)는 복수의 운동 중 기능 개선 필요 근육을 포함하는 운동을 적어도 하나 획득하여 기 설정된 운동 시퀀스 구성 알고리즘에 적용하여 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하도록 형성된다. 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 단계(S135)는 개선 필요 근육 정보를 획득하는 단계(S133)에서 선정된 기능 개선 필요 근육을 획득하면, 획득한 기능 개선 필요 근육을 개발하기 위해 필요한 운동을 운동 정보를 저장하는 단계(S131)에서 저장된 정보로부터 획득할 수 있다. 획득된 필요한 운동들은 기 설정된 운동 시퀀스 구성 알고리즘을 통해 맞춤형 운동 시퀀스의 구성 운동으로 포함될 수 있다.The step of determining a customized exercise sequence (S135) is performed to determine a customized exercise sequence by obtaining at least one exercise including a muscle requiring functional improvement among a plurality of exercises and applying it to a preset exercise sequence configuration algorithm. In the step of determining a customized exercise sequence (S135), if the muscle in need of function improvement selected in the step of acquiring muscle information in need of improvement (S133) is acquired, the exercise information for the exercise required to develop the acquired muscle in need of function improvement is stored. It can be obtained from the stored information in step S131. The acquired necessary exercises may be included as constituent exercises of a customized exercise sequence through a preset exercise sequence composition algorithm.

이때, 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 단계(S135)는 일 예로 동작 분석 결과 중 정동작과 오동작을 이용하여 기능 개선 필요 근육의 우선 순위를 결정하고, 우선 순위에 따라 저장된 운동의 순서 및 횟수를 결정하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성할 수도 있다.At this time, in the step of determining a customized exercise sequence (S135), as an example, the priority of muscles requiring functional improvement is determined using correct movements and incorrect movements among the motion analysis results, and the order and number of stored exercises are determined according to the priority. You can also create custom exercise sequences.

일 예로, 기능 개선 필요 근육이 중복되어 나타나는 경우, 중복 횟수가 많은 순서대로 해당 근육이 우선적으로 개선이 필요한 근육이라는 것을 의미할 수 있으며, 중복 횟수가 적은 순서대로 해당 근육이 개선 중요도가 낮은 근육이라는 것을 의미할 수도 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 단계(S135)는 오동작을 통해 획득되는 기능 개선 필요 근육의 중복 횟수를 이용하여 기능 개선 필요 근육의 운동 우선순위를 결정할 수 있으며, 이를 통해 맞춤형 운동 시퀀스를 생성할 수도 있다.For example, if muscles needing functional improvement appear overlapping, the order in which the number of overlaps increases may indicate that the muscle in question is a muscle in need of priority improvement, and the order in which the number of overlaps decreases may indicate that the muscles are less important for improvement. It could mean something. Therefore, in the step (S135) of determining a customized exercise sequence according to an embodiment of the present invention, the exercise priority of the muscle in need of function improvement can be determined using the overlapping number of muscles in need of function improvement obtained through malfunction, You can also create customized exercise sequences.

또, 다른 예로 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 단계(S135)는 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하기 위해 기 설정된 중요 근육 순위를 이용할 수도 있다. 기 설정된 중요 근육 순위는 신체에서 사용되는 빈도에 따른 순위일 수 있다. 이는 관리자의 설정에 따라 사용 빈도가 높은 근육부터 순위가 결정될 수도 있지만, 사용 빈도가 낮은 근육부터 순위가 결정될 수도 있다.Also, as another example, the step of determining a customized exercise sequence (S135) may use a preset important muscle ranking to create a customized exercise sequence. The preset important muscle ranking may be a ranking according to the frequency of use in the body. Depending on the administrator's settings, the ranking may be determined starting from the most frequently used muscles, or the ranking may be determined from the muscles used less frequently.

보다 상세하게는, 사용자의 신체에서 사용 빈도가 높은 근육은 중요한 코어 근육일 수 있으며, 따라서 코어 근육이 오작동한다는 것은 신체 밸런스에서 심각한 문제를 발생시키는 요인일 수 있다. 이러한 관점에서 관리자가 접근하게 되면, 관리자는 사용 빈도가 높은 근육을 기능 개선의 우선 순위로 설정할 수 있다.More specifically, muscles that are used frequently in the user's body may be important core muscles, and therefore, malfunctioning core muscles may be a factor that causes serious problems in body balance. If a manager approaches it from this perspective, he or she can set the muscles that are used most frequently as a priority for functional improvement.

하지만, 사용자의 신체에서 사용 빈도가 낮은 근육은 그만큼 사용자의 관리 소홀 영역에 존재하여 관리가 이루어지지 않을 가능성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 관점에서 관리자가 접근하게 되면, 관리자는 사용 빈도가 낮은 근육을 기능 개선의 우선 순위로 설정할 수 있다.However, muscles in the user's body that are used less frequently are in areas that the user neglects to manage, which means there is a possibility that they will not be managed. If managers approach it from this perspective, they can set less frequently used muscles as priorities for functional improvement.

마지막으로 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 시퀀스를 관리하는 단계(S15)는 운동 시퀀스 관리부(15)를 이용하여 맞춤형 운동 시퀀스를 포함하는 맞춤형 운동 정보를 사용자 단말기(2)로 전달하고, 맞춤형 운동 정보에 대한 수행 정보를 획득하며, 수행 정보를 분석하여 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우 동작 분석 결과를 재획득하기 위한 재검사 요청 정보를 생성하도록 형성된다. 운동 시퀀스를 관리하는 단계(S15)는 이를 위해 도 8에 도시된 바와 같이 수행 정보를 획득하는 단계(S151), 수행 정보를 분석하는 단계(S153) 및 재검사 요청 정보를 생성하는 단계(S155)를 포함하도록 형성될 수 있다. 또, 여기서 맞춤형 운동 정보는 맞춤형 운동 시퀀스, 맞춤형 운동 시퀀스에 포함된 운동에 대한 가이드 영상, 식단 정보 및 운동 일정 정보 중 적어도 하나를 포함한다.Lastly, in the step of managing the exercise sequence according to an embodiment of the present invention (S15), customized exercise information including the customized exercise sequence is transmitted to the user terminal 2 using the exercise sequence management unit 15, and the customized exercise is performed. It is configured to acquire performance information about the information, analyze the performance information, and generate re-examination request information to re-acquire the motion analysis results when the customized exercise sequence is terminated. The step of managing the exercise sequence (S15) includes a step of acquiring performance information (S151), a step of analyzing the performance information (S153), and a step of generating retest request information (S155) as shown in FIG. 8. It can be configured to include. Also, here, the customized exercise information includes at least one of a customized exercise sequence, a guide image for exercise included in the customized exercise sequence, diet information, and exercise schedule information.

수행 정보를 획득하는 단계(S151)는 사용자 단말기(2)로부터 수행 정보를 획득하도록 형성된다. 수행 정보는 맞춤형 운동 정보에 대해 사용자가 수행한 운동을 웨어러블 디바이스(3)에서 획득한 정보 또는 사용자 단말기(2)를 통해 사용자가 직접 입력한 식단 정보 등을 포함할 수 있다. The step of acquiring performance information (S151) is designed to obtain performance information from the user terminal 2. The performance information may include information obtained from the wearable device 3 about the exercise performed by the user for customized exercise information or diet information directly input by the user through the user terminal 2.

수행 정보를 획득하면, 수행 정보를 분석하는 단계(S153)는 획득한 수행 정보를 분석하도록 형성된다. 수행 정보를 분석하는 단계(S153)은 수행 정보를 분석하여 사용자의 맞춤형 운동 시퀀스에 대한 수행 결과를 획득할 수 있다. 수행 결과는 사용자가 맞춤형 운동 시퀀스를 얼마나 높은 정확도로 이행했는지를 의미한다.If the performance information is obtained, the step of analyzing the performance information (S153) is configured to analyze the obtained performance information. In the step S153 of analyzing performance information, performance results for the user's customized exercise sequence can be obtained by analyzing the performance information. The performance result refers to how accurately the user performed the customized exercise sequence.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 재검사 요청 정보를 생성하는 단계(S155)는 맞춤형 운동 시퀀스가 종료되면, 다시 말해 사용자 단말기(2)를 통해 입력되는 수행 정보를 획득하게 되면, 사용자 동작 정보를 처리하는 단계(S11)로 재검사 요청 정보를 생성하여 전달하도록 형성된다.Meanwhile, in the step (S155) of generating re-examination request information according to an embodiment of the present invention, when the customized exercise sequence is terminated, that is, when performance information input through the user terminal 2 is obtained, user motion information is generated. In the processing step (S11), re-inspection request information is created and transmitted.

재검사 요청 정보는 사용자가 맞춤형 운동 시퀀스를 수행하고 난 후 변화하는 사용자의 신체 정보를 이용하여 맞춤형 운동 시퀀스를 재설정하기 위해 생성된다. 재검사 요청 정보를 생성하는 단계(S155)는 재검사 요청 정보를 생성하여 사용자 동작 정보를 처리하는 단계(S11)로 전달함으로써 본 발명의 일 실시예에서 사용자가 맞춤형 운동 시퀀스를 수행하고 난 이후 수행 결과를 지속적으로 점검하고 맞춤형 운동 시퀀스가 사용자의 신체 변화에 대응하여 변화하여 사용자에게 제공될 수 있다.Re-examination request information is generated to reset the customized exercise sequence using the user's changing body information after the user performs the customized exercise sequence. The step of generating re-examination request information (S155) generates the re-examination request information and transmits it to the step of processing user motion information (S11), thereby providing the performance results after the user performs the customized exercise sequence in one embodiment of the present invention. It is continuously checked and customized exercise sequences can be provided to the user by changing in response to changes in the user's body.

이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 통상의 기술자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.Although one embodiment of the present invention has been described above, the spirit of the present invention is not limited to the embodiment presented in the present specification, and those skilled in the art who understand the spirit of the present invention will understand that the components Other embodiments can be easily proposed by adding, changing, deleting, adding, etc., but this will also be said to be within the scope of the present invention.

본 발명인 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템 및 방법은 다양한 운동 시퀀스 제공 시스템 및 방법에 이용될 수 있다.The present invention's customized exercise sequence providing system and method can be used in various exercise sequence providing systems and methods.

1 : 맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템
10 : 맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법
11 : 사용자 동작 정보 처리부
111 : 진단 동작 정보 획득 모듈
113 : 운동 AI 모델링 모듈
115 : 동작 분석 결과 처리 모듈
13 : 운동 시퀀스 생성부
131 : 운동 정보 저장 모듈
133 : 개선 필요 근육 정보 획득 모듈
135 : 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈
15 : 운동 시퀀스 관리부
151 : 수행 정보 획득 모듈
153 : 수행 정보 분석 모듈
155 : 재검사 요청 정보 생성 모듈
2 : 사용자 단말기
3 : 웨어러블 디바이스
1: Customized exercise sequence provision system
10: How to Deliver Custom Workout Sequences
11: User motion information processing unit
111: Diagnostic operation information acquisition module
113: Movement AI modeling module
115: Motion analysis result processing module
13: Exercise sequence creation unit
131: exercise information storage module
133: Muscle information acquisition module that needs improvement
135: Custom exercise sequence determination module
15: Movement sequence management unit
151: Performance information acquisition module
153: Performance information analysis module
155: Re-inspection request information creation module
2: User terminal
3: Wearable device

Claims (7)

사용자의 동작을 진단하기 위해 사용자 단말기로 진단 기준 영상을 전달하고, 상기 진단 기준 영상을 이용하여 수행된 상기 사용자의 동작에 대한 측정 결과인 진단 동작 정보를 획득 및 처리하여 동작 분석 결과를 획득하는 사용자 동작 정보 처리부;
상기 동작 분석 결과를 획득하여 상기 사용자의 기능 개선 필요 근육을 획득하고, 상기 기능 개선 필요 근육에 대응하는 기 저장된 운동을 획득하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하는 운동 시퀀스 생성부; 및
상기 맞춤형 운동 시퀀스를 포함하는 맞춤형 운동 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하고, 상기 맞춤형 운동 정보에 대한 수행 정보를 획득하며, 상기 수행 정보를 분석하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우, 상기 동작 분석 결과를 재획득하기 위한 재검사 요청 정보를 생성하는 운동 시퀀스 관리부;를 포함하는
맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템.
A user transmits a diagnostic reference image to a user terminal to diagnose the user's motion, obtains and processes diagnostic motion information that is a measurement result of the user's motion performed using the diagnostic standard image, and obtains a motion analysis result. motion information processing unit;
an exercise sequence generator that obtains the motion analysis results to obtain muscles in need of function improvement for the user, and generates a customized exercise sequence by obtaining pre-stored exercises corresponding to the muscles in need of function improvement; and
Customized exercise information including the customized exercise sequence is transmitted to the user terminal, performance information for the customized exercise information is acquired, the performance information is analyzed, and when the customized exercise sequence is terminated, the motion analysis result is obtained. Includes; an exercise sequence management unit that generates re-examination request information for re-acquisition;
A system that provides customized exercise sequences.
제1 항에 있어서,
상기 사용자 동작 정보 처리부은
상기 사용자 단말기로 상기 진단 기준 영상을 전달하고, 상기 사용자 단말기와기 연결된 웨어러블 디바이스에 구비된 센서를 이용하여 상기 사용자의 기 설정된 근육 지표의 변화량을 상기 진단 동작 정보로 획득하는 진단 동작 정보 획득 모듈;
상기 진단 동작 정보를 이용하여 상기 사용자의 실제 운동 동작을 기 설정된 기계학습된 운동 모델링 알고리즘에 적용하여 모델링하여 진단 동작 모델을 획득하는 운동 AI 모델링 모듈; 및
상기 진단 기준 영상 및 상기 진단 동작 모델을 비교하고, 상기 진단 기준 영상을 기준으로 하여 상기 진단 동작 모델의 정동작 및 오동작을 구분하는 동작 분석 결과 처리 모듈;를 포함하는
맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템.
According to claim 1,
The user operation information processing unit
a diagnostic motion information acquisition module that transmits the diagnostic reference image to the user terminal and acquires the amount of change in the user's preset muscle index as the diagnostic motion information using a sensor provided in a wearable device connected to the user terminal;
an exercise AI modeling module that obtains a diagnostic motion model by modeling the user's actual exercise motion using a preset machine-learned motion modeling algorithm using the diagnostic motion information; and
A motion analysis result processing module that compares the diagnostic reference image and the diagnostic motion model and distinguishes between correct operation and malfunction of the diagnostic motion model based on the diagnostic reference image; comprising a.
A system that provides customized exercise sequences.
제2 항에 있어서,
상기 웨어러블 디바이스는,
EMS 주파를 기 설정된 상기 맞춤형 운동 시퀀스에 대응하여 상기 근육에 송출할 수 있는 적어도 하나의 전도 패드를 구비하는
맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템.
According to clause 2,
The wearable device is,
Equipped with at least one conduction pad capable of transmitting EMS frequency to the muscle in response to the preset customized exercise sequence
A system that provides customized exercise sequences.
제1 항에 있어서,
상기 운동 시퀀스 생성부는,
복수의 운동에 대해 상기 기능 개선 필요 근육과 매칭하여 저장하는 운동 정보 저장 모듈;
상기 동작 분석 결과 중 오동작을 획득하고, 상기 오동작을 유발하는 근육을 상기 기능 개선 필요 근육으로 획득하는 개선 필요 근육 정보 획득 모듈; 및 
상기 복수의 운동 중 상기 기능 개선 필요 근육을 포함하는 운동을 적어도 하나 획득하여 기 설정된 운동 시퀀스 구성 알고리즘을 이용하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스를 결정하는 맞춤형 운동 시퀀스 결정 모듈;를 포함하는
맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템.
According to claim 1,
The exercise sequence generator,
an exercise information storage module that stores a plurality of exercises by matching them with the muscles in need of functional improvement;
a muscle-need-improvement information acquisition module that acquires a malfunction among the motion analysis results and acquires the muscle causing the malfunction as the muscle in need of functional improvement; and
A customized exercise sequence determination module that obtains at least one exercise including the muscle requiring functional improvement among the plurality of exercises and determines the customized exercise sequence using a preset exercise sequence configuration algorithm.
A system that provides customized exercise sequences.
제4 항에 있어서,
상기 맞춤형 운동 시퀀스는 상기 동작 분석 결과 중 정동작과 상기 오동작을 이용하여 상기 기능 개선 필요 근육의 우선 순위를 결정하고, 상기 우선 순위에 따라 상기 저장된 운동의 순서 및 횟수를 결정하여 생성되는
맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템.
According to clause 4,
The customized exercise sequence is generated by determining the priority of muscles requiring functional improvement using the correct motion and the malfunction among the motion analysis results, and determining the order and number of stored exercises according to the priority.
A system that provides customized exercise sequences.
제1 항에 있어서,
상기 맞춤형 운동 정보는 상기 맞춤형 운동 시퀀스, 상기 맞춤형 운동 시퀀스에 포함된 상기 운동에 대한 가이드 영상, 식단 정보 및 운동 일정 정보 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 운동 시퀀스 관리부는,
상기 사용자 단말기로부터 상기 수행 정보를 획득하는 수행 정보 획득 모듈;
상기 수행 정보의 분석을 수행하여 상기 사용자의 상기 맞춤형 운동 시퀀스에 대한 수행 결과를 획득하는 수행 정보 분석 모듈; 및
상기 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우, 상기 사용자 동작 정보 처리부로 상기 재검사 요청 정보를 생성하여 전달하는 재검사 요청 정보 생성 모듈;를 포함하는
맞춤형 운동 시퀀스 제공 시스템.
According to claim 1,
The customized exercise information includes at least one of the customized exercise sequence, a guide image for the exercise included in the customized exercise sequence, diet information, and exercise schedule information,
The exercise sequence management unit,
a performance information acquisition module that obtains the performance information from the user terminal;
a performance information analysis module that analyzes the performance information to obtain a performance result for the customized exercise sequence of the user; and
When the customized exercise sequence is terminated, a re-examination request information generation module that generates and transmits the re-examination request information to the user motion information processing unit; comprising a.
A system that provides customized exercise sequences.
사용자 동작 정보 처리부를 이용하여 사용자의 동작을 진단하기 위해 사용자 단말기로 진단 기준 영상을 전달하고, 상기 진단 기준 영상을 이용하여 수행된 상기 사용자의 동작에 대한 측정 결과인 진단 동작 정보를 획득 및 처리하여 동작 분석 결과를 획득하는 사용자 동작 정보를 처리하는 단계;
운동 시퀀스 생성부를 이용하여 상기 동작 분석 결과를 획득하여 상기 사용자의 기능 개선 필요 근육을 획득하고, 상기 기능 개선 필요 근육에 대응하는 기 저장된 운동을 획득하여 맞춤형 운동 시퀀스를 생성하는 운동 시퀀스를 생성하는 단계; 및
운동 시퀀스 관리부를 이용하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스를 포함하는 맞춤형 운동 정보를 상기 사용자 단말기로 전달하고, 상기 맞춤형 운동 정보에 대한 수행 정보를 획득하며, 상기 수행 정보를 분석하여 상기 맞춤형 운동 시퀀스가 종료된 경우, 상기 동작 분석 결과를 재획득하기 위한 재검사 요청 정보를 생성하는 운동 시퀀스를 관리하는 단계;를 포함하는
맞춤형 운동 시퀀스 제공 방법.
Using the user motion information processing unit, a diagnostic reference image is transmitted to the user terminal to diagnose the user's motion, and diagnostic motion information, which is a measurement result of the user's motion performed using the diagnostic standard image, is acquired and processed. Processing user motion information to obtain motion analysis results;
Obtaining the motion analysis results using an exercise sequence generator to obtain muscles in need of function improvement for the user, and obtaining pre-stored exercises corresponding to the muscles in need of function improvement to generate an exercise sequence to generate a customized exercise sequence. ; and
Using an exercise sequence management unit, customized exercise information including the customized exercise sequence is transmitted to the user terminal, performance information for the customized exercise information is acquired, and the performance information is analyzed to terminate the customized exercise sequence. , managing a movement sequence that generates re-examination request information for re-obtaining the movement analysis results; comprising
How to provide personalized exercise sequences.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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