WO2020005036A1 - 무게 트래킹 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2020005036A1
WO2020005036A1 PCT/KR2019/007933 KR2019007933W WO2020005036A1 WO 2020005036 A1 WO2020005036 A1 WO 2020005036A1 KR 2019007933 W KR2019007933 W KR 2019007933W WO 2020005036 A1 WO2020005036 A1 WO 2020005036A1
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weight
tracking device
data
nfc
acceleration
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PCT/KR2019/007933
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이강규
김소정
강민기
유성호
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주식회사 오몰래
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Definitions

  • the present invention is a weight tracking device and method, and more specifically, has a NFC reading module to track the weight of the weight stack to be lifted by the user by reading the NFC tag attached to the weight plate of the weight lifting machine, the weight A weight tracking device for allowing information to be utilized for various purposes.
  • the fitness tech market which combines exercise and IT technology, is growing worldwide.
  • 1 is a view showing a conventional weight lifting machine and weight setting pins used therein.
  • 2 is a view showing various weight setting pins used in a conventional weight lifting machine.
  • a weight lifting machine 70 is an exercise device that strengthens muscle strength by lifting a weight plate 20 having a predetermined weight in a vertical direction.
  • a plurality of weight plates 20 and 22 may be superimposed on the weight lifting machine 70.
  • Each weight plate 20, 22 may have a predetermined weight (eg, 5 kg). In some embodiments, each weight plate may have the same weight, or may have different weights.
  • Weight indicator stickers 33 and 34 may be attached to each weight plate 20 and 22.
  • a weight indicator sticker 33 containing 5 kg may be attached to the top weight plate 20 of the overlapped weight plates, and 10 kg, which is the weight of two weight plates, may be attached to the weight plate 22 immediately below.
  • Weight indicator sticker 34 may be attached.
  • a weight indicator sticker may be attached to one weight plate describing the cumulative weight from the top.
  • the user may set the weight of the weight stack or the number of weight plates 20 and 22 that the user wants to lift using the weight selector pin 15.
  • the weight stack 30 refers to a mass of a predetermined number of weight plates set by the weight setting pin 15.
  • the weight setting pin into the pinhole formed in any one of the weight plates, the number of weight plates or weight of the weight stack can be set.
  • the shape of the weight setting pins 35 and 37 used to set the weight of the weight stack 30 may vary.
  • the weight setting pin may be configured as a part of a head and a pin.
  • the shape of the head part and the pin part may be various.
  • the weight setting pin 35 according to an embodiment may be composed of one rod-shaped pin and the head portion located at the end of the pin (see FIG. 2 (a)), and according to another embodiment
  • the pin 37 may be in the form of two flat pins (see FIG. 2B).
  • the weight setting pin 35 having one rod shape may be set in the weight of the weight stack by being inserted into the pinhole formed in the weight plate, and the weight setting pin 37 having two flat pins
  • the weight of the weight stack 30 can be set by being inserted between the weight plates 20 and 22 adjacent to each other up and down.
  • Weight tracking device for solving the above problems, with respect to the weight lifting machine including a plurality of weight plates each attached NFC tag, formed on any one of the plurality of weight plate
  • a weight tracking device that sets a weight of a weight stack by inserting it between a pinhole or a plurality of weight plates that are adjacent to a weight plate, and tracks the weight of the weight stack.
  • the pin is inserted between the weight plate, disposed inside the housing, NFC reading module for detecting the weight data indicating the weight of the weight stack set by the pin by reading the NFC tag detected when the pin is inserted, the inside of the housing A memory disposed therein, and a processor disposed inside the housing, The processor receives the weight data detected by the NFC reading module from the NFC reading module and stores the weight data in the memory.
  • Weight tracking device for solving the above problems, with respect to the weight lifting machine including a plurality of weight plates each attached NFC tag, formed on any one of the plurality of weight plate
  • a weight tracking device for tracking the weight of a weight stack which is set by inserting a weight setting pin between a pinhole or a plurality of weight plates up and down adjacent weight plates, the weight tracking device being disposed inside the housing, the housing detachable to the weight setting pin, NFC reading module that detects the weight data indicating the weight of the weight stack set by the weight setting pin by reading the NFC tag detected when the weight setting pin is inserted, a memory disposed inside the housing, and the inside of the housing
  • a processor comprising a processor, the NFC reading from the NFC reading module Receiving the weight data, a module is detected, and stores the weight data in memory.
  • Weight tracking method for solving the above problems, the weight lifting machine for each weight lifting machine including a plurality of weight plate attached to the NFC tag, using a weight tracking device, the user lifts the weight
  • a weight tracking method for tracking the weight of a weight stack made of a plate the method comprising: inserting a pin between a pinhole formed in one of the plurality of weight plates or a weight plate neighboring up and down among a plurality of weight plates, NFC reading The module reads the NFC tag detected when the pin is inserted to detect weight data indicating the weight of the weight stack set by the pin, and the processor receives the weight data detected by the NFC reading module from the NFC reading module. And storing, by the processor, the weight data in memory. The.
  • Weight tracking method for solving the above problems, the weight lifting machine for a weight lifting machine including a plurality of weight plate attached to each NFC tag, using a weight tracking device, the user lifts the weight
  • a weight tracking method for tracking the weight of a weight stack made of a plate the method comprising: inserting a weight setting pin between a pinhole formed in one of the plurality of weight plates or a weight plate neighboring the up and down neighboring weight plates among the plurality of weight plates, Mounting a weight tracking device on the weight setting pin, the NFC reading module reading the detected NFC tag to detect weight data indicative of the weight of the weight stack set by the weight setting pin, and the processor, from the NFC reading module Receiving weight data detected by the NFC reading module, and The processor storing the weight data in a memory.
  • the weight of the weight stack used by the user in weight training can be known.
  • FIG. 1 is a view showing a conventional weight lifting machine and weight setting pins used therein.
  • FIG. 2 is a view showing various weight setting pins used in a conventional weight lifting machine.
  • 3 and 4 are views showing a state in which the weight tracking device according to an embodiment of the present invention is applied to the weight lifting machine.
  • FIG. 5 is a perspective view of a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram of a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a view showing a state in which the NFC reading module installed in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention communicates with a plurality of NFC tags.
  • FIG. 8 is a view showing the installation position of the NFC reading module in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a view showing the installation position of the metal plate in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram of an NFC reading module installed in a weight tracking device according to an embodiment of the present invention to derive weight data of a weight stack actually lifted by a user from weight data read from an NFC tag while alternately maintaining a sleep mode and an active mode; Figure showing the process.
  • FIG. 11 is a view showing an installation position of the acceleration sensor in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a method for an NFC reading module installed in a weight tracking device to communicate with one NFC tag using an acceleration sensor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 13 and 14 illustrate a signal processing method performed by a processor installed in a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • 15 and 16 illustrate a first machine learning method performed by a processor installed in a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • 17 and 18 are diagrams illustrating a second machine learning method performed by a processor installed in a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 illustrates position data of a weight tracking device finally produced by using acceleration data input by a processor installed in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a perspective view of a weight tracking device according to another embodiment of the present invention.
  • 21 is a view showing a state in which the weight tracking device is mounted on the weight setting pin according to another embodiment of the present invention.
  • 22 is a flowchart illustrating a weight tracking method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is a flowchart illustrating a weight tracking method according to another embodiment of the present invention.
  • 3 to 6 a weight tracking device according to an embodiment of the present invention will be described.
  • 3 and 4 are views showing a state in which the weight tracking device according to an embodiment of the present invention is applied to the weight lifting machine.
  • 5 is a perspective view of a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • 6 is a block diagram of a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • the weight tracking device 60 according to an embodiment of the present invention, the weight by reading the NFC tag 40 attached to the weight plate 20, 25 of the weight lifting machine 70 It may be an apparatus for tracking the weight data of the stack 30.
  • the weight lifting machine 70 may be provided with a plurality of weight plates 20 and 25, and an NFC tag 40 may be attached to each of the weight plates 20 and 25.
  • the NFC tag is read by the NFC reading module in the weight setting device when the pin of the weight setting device or the weight setting pin to which the weight setting device is coupled is inserted between the pinhole or the weight plate neighboring the upper and lower sides. And may be attached to be located within the retractable area. According to an embodiment, when inserted, the NFC tag may be attached to the position where the NFC reading module and the NFC tag is superimposed.
  • the NFC tag 40 may store the total weight data of the weight plates 20 and 25 to which it is attached and the weight plates 20 and 25 superimposed on the weight plates 20 and 25. That is, the NFC tag 40 may have weight data of the weight stack 30 when the weight stack is set such that the weight plate to which the NFC tag 40 is attached is the weight plate located at the bottom. In other words, the NFC tag 40 attached to the n th weight plate from the top may have a weight data that is the sum of the weights of all the weight plates from the first weight plate to the n th weight plate from above.
  • the NFC tag 40 attached to the uppermost weight plate may have 5 kg of weight data.
  • NFC tag 40 attached to the second weight plate from above may have a weight data of 10kg, which is the sum of the weights of the first weight plate and the second weight plate.
  • the NFC tag 40 may provide this weight data to an external device, but may be in the form of a sticker, but is not limited thereto, and various forms may be applied if the NFC tag 40 may be attached to the weight plates 20 and 25.
  • the weight tracking device 60 may include a housing 125, a pin 10, an NFC reading module 80, a processor 100, a memory 110, and a communication module 120. Can be.
  • the housing 125 forms an outer shape of the weight tracking device 60 and may have a space in which various components of the weight tracking device 60 are built.
  • the pin 10 may be a member protruding from the housing 125 and having a predetermined length. As described above, the fin 10 may be configured to form a weight stack 30 in which the weight plates 20 and 25 overlap, and may have various shapes.
  • the pin may consist of two flat shaped plates, and the user may use the pin 10 between the weight plates 20 and 22 neighboring up and down among the plurality of weight plates. ), The weight plates 20 and 22 stacked on the inserted pin 10, that is, the weight stack 30 may be lifted.
  • the pin may have a single rod shape, and the user inserts the pin into the pinhole 45 formed in any one of the weight plates 25, and then the pinhole 45.
  • the weight plate 25 formed on the weight plate 25 and the weight plate 25 on which the pinhole 45 is formed may be lifted, that is, the weight stack.
  • the pin 10 is inserted between the weight plates 20 and 22 neighboring up and down among the plurality of weight plates 20 or the pinholes formed in any one of the weight plates 25. 45 can be inserted.
  • the weight stack 30 may be formed by inserting the pin 10 between the pinhole 45 or the weight plates 20 and 22 adjacent to each other.
  • the NFC reading module 80 is a module disposed inside the housing 125 to read weight data indicating the weight of the weight stack 30 by reading the NFC tag 40.
  • the NFC reading module 80 comes close to the NFC tag 40 attached to the weight plates 20 and 25, and the NFC tag sensed after the proximity process or insertion is completed.
  • the weight data indicating the weight of the weight stack 30 set by the pin 10 may be sensed.
  • the processor 100 may be disposed in the housing 125 to receive weight data detected by the NFC reading module 80 from the NFC reading module 80. That is, the NFC reading module 80 may transmit the recognized weight data to the processor 100.
  • the memory 110 may be disposed in the housing 125, and the processor 100 may store weight data in the memory 110.
  • the memory 110 may be inside or outside the processor 100 and may be connected to the processor 100 by various well-known means.
  • the memory 110 is a mass storage medium such as a known semiconductor device or a hard disk which is known to record and erase data such as RAM, ROM, EEPROM, etc., and refers to a device for storing information regardless of the type of device. It does not refer to a particular memory 110 device.
  • the interior of the housing 125 may further include a communication module 120 for communicating with an external device.
  • the processor 100 may control the communication module 120 to transmit weight data to an external device.
  • the external device may include a user's mobile phone, a management server, and other terminals.
  • the weight data may be provided to the outside under the control of the processor 100, and the provided weight data may be processed to provide useful information to the user.
  • FIG. 7 is a view showing a state in which the NFC reading module installed in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention communicates with a plurality of NFC tags.
  • 8 is a view showing the installation position of the NFC reading module in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • 9 is a view showing the installation position of the metal plate in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating weight data of a weight stack set by a weight setting pin among weight data read from an NFC tag while an NFC reading module installed in a weight tracking device alternately maintains a sleep mode and an active mode according to an embodiment of the present invention; A diagram illustrating a process of doing so.
  • the NFC tags 40 and 43 may be attached to the plurality of weight plates 20, respectively.
  • the NFC reading module 80 may itself Communication with other NFC tags 43 in addition to the NFC tag 40 (ie, the NFC tag 40 of the weight plate 20 located directly above the inserted weight tracking device 60). May occur.
  • weight recognition by the NFC reading module 80 may not be properly performed, or incorrect weight data may be recognized even if performed, thereby degrading accuracy and reliability of weight recognition.
  • the NFC reading module 80 may include a front surface 150 of the housing 125 facing the weight stack 30. It may be disposed in the housing 125 while contacting the inner side 155.
  • the NFC reading module 80 Since the NFC reading module 80 communicates with the NFC tag 40 of the weight plate 20, the NFC reading module 80 needs to be disposed to be as close as possible to the NFC tag 40 in the housing 125. In this regard, the NFC reading module 80 may be disposed in the housing 125 while contacting the inner side 155 of the front surface 150 of the housing 125 facing the weight stack 30.
  • the NFC reading module 80 may be located closest to the weight stack 30.
  • the NFC reading module 80 may be in contact with the NFC reading module 80 at the inner side 155 of the front surface 150 of the housing 125 such that the NFC reading module 80 communicates with only one NFC tag 40.
  • the metal plate 140 may be attached to the top of the portion.
  • the metal plate 140 may be attached to all parts of the inner side 155 except for the part in contact with the NFC reading module 80. Alternatively, the metal plate 140 may be attached to a portion other than the position of the target NFC tag.
  • the metal plate 140 is attached to the upper or strategic position of the NFC reading module 80, thereby preventing communication with other NFC tags 43 in addition to the NFC tag 40 intended for communication, so that the NFC reading module 80 is accurate.
  • the weight of the weight stack 30 may be recognized.
  • the NFC reading module 80 may repeat the sleep mode S and the active mode A.
  • the NFC reading module 80 may determine the weight data having the highest frequency among the weight data read in the active mode A as the weight of the weight stack 30.
  • the NFC reading module 80 is in the sleep mode (S) for a predetermined time (for example, 1 second) and then active. After switching to the mode (A), the sleep mode (S) again for a predetermined time, and then to the active mode (A) can be repeated the sleep mode (S) and the active mode (A).
  • a predetermined time for example, 1 second
  • the NFC reading module 80 may recognize and read different NFC tags 40 and 43 in the active mode (A), and perform more communication with the nearest NFC tag, thus reading weight The weight of the weight stack 30 to be lifted with the most frequent weight data among the data can be determined.
  • the NFC reading module 80 reads 5 kg, 5 kg, 10 kg, and 5 kg as the weight data under the active mode A, since the weight data with the highest frequency among the read weight data is 5 kg, it will be lifted.
  • the weight of the weight stack 30 is determined to be 5 kg, and may transmit information that the weight of the weight stack 30 is 5 kg to the processor 100 to be described later.
  • the size of the NFC tag 40 attached to the weight plate 20 is made smaller than the predetermined size (for example, the width and length of 10 to 15 mm) or less with the NFC tag 40
  • the communication range can be reduced.
  • the NFC reading module 80 may read the NFC tag 40 only when the NFC reading module 80 is close to the NFC tag 40. After the weight tracking device 60 is inserted, the NFC reading module 80 may be closest to the NFC tag 40. Only the NFC tag 40 can be recognized.
  • the weight tracking device 60 may further include an acceleration sensor 90.
  • 11 is a view showing an installation position of the acceleration sensor in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • the acceleration sensor 90 may be disposed inside the housing 125 and may be a sensor that senses acceleration data indicating an acceleration value of the weight tracking device 60. In some embodiments, the acceleration sensor 90 may be a three-axis acceleration sensor.
  • the weight stack 30 also moves up and down, and at the same time, the weight tracking device 60, which is integrated with the weight stack 30, can also move up and down. have.
  • the acceleration sensor 90 may sense an acceleration value or an acceleration change of the weight tracking device 60.
  • the processor 100 receives the acceleration data sensed by the acceleration sensor 90 from the acceleration sensor 90 and performs a signal processing on the received acceleration data to indicate the position change of the weight tracking device 60. You can generate data.
  • the processor 100 may control the communication module 120 to transmit the location data to an external device, and store the location data in the memory 110.
  • the NFC reading module 80 may be disposed while contacting the inner side 155 of the front surface 150 of the housing 125 facing the weight stack 30, wherein the acceleration sensor 90 is It may be located immediately after the NFC reading module 80 with respect to the front surface 150 of the housing 125 (see Fig. 11 (a)).
  • the acceleration sensor 90 may be positioned side by side up, down, left, or right of the NFC reading module 80 to be disposed in contact with the inner side 155 of the front surface 150 of the housing 125.
  • the acceleration sensor 90 may be located at the center of the width of the front surface 150 of the housing 125 (see FIG. 11B).
  • the weight tracking device 60 also moves up and down as the weight stack 30 moves up and down. You can move.
  • the acceleration sensor 90 may have a greater degree of vertical swing. Therefore, as the acceleration sensor 90 moves away from the weight stack 30, the accuracy of the measured acceleration value may be lowered.
  • the acceleration sensor 90 may swing up and down or left and right. Therefore, as the acceleration sensor 90 moves away from the center of the width, the accuracy of the measured acceleration value may be lowered.
  • the acceleration sensor 90 is positioned next to the NFC reading module 80 with respect to the front face 150 of the housing 125 and also in the center of the width of the front face 150 of the housing 125. Can be located.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a method for an NFC reading module installed in a weight tracking device to communicate with one NFC tag using an acceleration sensor according to an embodiment of the present invention.
  • the NFC reading module 80 does not read the NFC tag 40, and after the insertion of the weight tracking device 60 is completed, the NFC is completed.
  • the reading module 80 may allow the NFC tag 40 to read.
  • the NFC reading module 80 may be converted to the active mode A, and is likely to communicate with the nearest NFC tag 40, where The nearest NFC tag 40 may be the NFC tag 40 of the weight plate 20 located directly above the inserted weight tracking device 60.
  • the NFC reading module 80 may read the NFC tag 40 of the weight plate 20 located directly above the inserted weight tracking device 60 to enable accurate weight data recognition by the user.
  • the NFC reading module 80 may be inserted in the direction in which the pin 10 is inserted ( When the acceleration value of the axis X parallel to D) becomes equal to or less than a preset reference value, the NFC tag 40 may be read by switching from the sleep mode S to the active mode A.
  • FIG. 1 When the acceleration value of the axis X parallel to D) becomes equal to or less than a preset reference value, the NFC tag 40 may be read by switching from the sleep mode S to the active mode A.
  • the weight tracking device 60 considers that the insertion is completed and the NFC reading module 80 is in the active mode. It can be converted to (A) to read the nearest NFC tag 40.
  • the NFC reading module 80 enters the active mode A from the sleep mode S when the acceleration value of two or more axes falls below the reference value among the three-axis acceleration values greater than or equal to the reference value, thereby reading the NFC tag 40. can do.
  • a change occurs in the three-axis acceleration value may be more than the reference value.
  • the weight tracking device 60 considers the insertion completed and the NFC reading module 80 performs the active mode (A) in the sleep mode (S). ) Can be read to the nearest NFC tag 40.
  • the reason why the insertion completion time of the weight tracking device 60 is selected as the case where the acceleration value of two or more axes other than three axes is less than or equal to the reference value is that weight training is performed after a certain time after the weight tracking device 60 is inserted.
  • the weight stack 30 may move up and down, but if weight training is performed as soon as the weight tracking device 60 is inserted, and the weight stack 30 moves up and down, one axis (eg, Z-axis) is accelerated. It is considered that the value may be above the reference value.
  • FIGS. 13 and 14 illustrate a signal processing method performed by a processor installed in a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 100 receives the acceleration data sensed by the acceleration sensor 90 from the acceleration sensor 90, and performs signal processing on the received acceleration data to change the position of the weight tracking device 60. Position data indicating a can be generated.
  • the processor 100 may control the communication module 120 to transmit location data to an external device, or store location data in the memory 110.
  • the processor 100 may perform signal processing by applying filtering or integration operations to sensed acceleration data.
  • the processor 100 may filter the acceleration data to generate purified acceleration data, and then generate position data by performing an integral operation on the purified acceleration data.
  • the processor 100 may receive acceleration data sensed by the acceleration sensor 90 from the acceleration sensor 90, and may filter out the received acceleration data to remove noise. Alternatively, the processor 100 may remove the influence of the weight acceleration from the acceleration data.
  • the processor 100 may derive the velocity data by first integrating the acceleration data from which the noise is removed.
  • the processor 100 may perform signal processing by applying filtering or integration operations to the velocity data, thereby obtaining position data from the velocity data.
  • FIGS. 15 and 16 illustrate a first machine learning method performed by a processor installed in a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 100 learns (i) a machine learning model that is selected in advance in order to obtain advanced position data through machine learning. And a recognition step of obtaining the advanced position data P ′ by inputting the signal-processed position data P to the trained machine learning model.
  • the processor 100 may select any one of various kinds of machine learning models.
  • the processor 100 may include (i) various types of neural network models such as a deep neural network (DNN), a convolutional neural network (CNN), a deep neural network (DNN), and a recurrent neural network (RNN). ), And (ii) setting a hyper parameter for the selected neural network model to select a machine learning model to be trained.
  • DNN deep neural network
  • CNN convolutional neural network
  • DNN deep neural network
  • DNN deep neural network
  • DNN deep neural network
  • CNN convolutional neural network
  • DNN deep neural network
  • RNN recurrent neural network
  • the processor 100 may input a training data set prepared in advance to the selected machine learning model to train the selected machine learning model.
  • the training data set performs signal processing on (i) measured actual position data Q and (ii) sensing value sensed by the acceleration sensor 90 with respect to the position of the weight stack 30 moving up and down. It may be composed of the sensing position data (P) obtained by.
  • the measured position data Q is data obtained by measuring a change in height of the weight stack 30 using a tape measure, an encoder 160, or the like, and may be required to have high accuracy over a predetermined reference.
  • the processor 100 may input test data into the machine learning model on which the learning is completed to evaluate the performance of the learned machine learning model. For example, the processor 100 inputs some of the sensing position data P obtained by performing signal processing on the sensing value sensed by the acceleration sensor 90 to the learned machine learning model, and the output value is input. By checking the degree of correspondence with the corresponding part of the measured position data, the performance of the learned machine learning model can be evaluated.
  • the processor 100 may acquire the learned machine learning model as a machine learning model for obtaining advanced position data. However, if the performance evaluation value is equal to or lower than the preset criterion, the processor 100 returns to selecting the machine learning model, until the learned machine learning model that satisfies the performance evaluation value is obtained. Can be repeated.
  • the processor 100 may generate the sensing position data P by performing signal processing on a sensing value sensed by the acceleration sensor 90.
  • the processor 100 may obtain the advanced position data P ′ by inputting the generated sensing position data P to the trained machine learning model.
  • FIGS. 17 and 18 are diagrams illustrating a second machine learning method performed by a processor installed in a weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 100 may include: (i) learning a pre-selected machine learning model; And a recognition step of acquiring the enhanced acceleration data R ′ by inputting the sensing acceleration data R sensed by the acceleration sensor 90 to the learned machine learning model.
  • the processor 100 performs signal processing, such as filtering and integration, on the advanced acceleration data R', thereby obtaining the advanced position data P '. Can be obtained. '
  • the processor 100 may select a machine learning model to be trained and train the machine learning model in the same manner as described with reference to FIG. 15.
  • the training data set includes (i) actual measured acceleration data S and (ii) sensing acceleration data R sensed by the acceleration sensor 90 with respect to the acceleration of the weight stack 30 moving up and down. It can be composed of).
  • the measured acceleration data R is not suitable to be used in the configuration of the weight tracking device 60 because the price is very high or large, the acceleration change of the weight stack 30 using another acceleration sensor having a high precision or the like. As the measured data, it may be required to have a high accuracy over a predetermined criterion.
  • the processor 100 may input test data into the machine learning model on which the learning is completed to evaluate the performance of the learned machine learning model.
  • the processor 100 may acquire the learned machine learning model as a machine learning model for obtaining advanced position data.
  • the processor 100 may obtain sensing acceleration data R sensed by the acceleration sensor 90.
  • the processor 100 may obtain the advanced acceleration data R ′ by inputting the acquired sensing acceleration data R into the learned machine learning model.
  • the processor 100 may perform signal processing such as filtering and integration operations on the advanced acceleration data R ′ to obtain the advanced position data P ′.
  • FIG. 19 illustrates position data of a weight tracking device finally produced by using acceleration data input by a processor installed in the weight tracking device according to an embodiment of the present invention.
  • the NFC reading module 80 may recognize the NFC tag 40 having the weight data of the weight stack 30 and provide the recognized weight data to the processor 100.
  • the processor 100 may determine how much weight the user lifted.
  • the acceleration sensor 90 may provide acceleration data to the processor 100 by sensing an acceleration value of the weight tracking device 60 (or the weight stack 30).
  • the processor 100 may signal the received acceleration data or perform machine learning to produce position data of the weight tracking device 60 or the weight stack 30.
  • the number of sets of exercise the number of liftings per set, the range of motion of the joint, the amount of exercise, calories burned, exercise time and rest time can be determined.
  • the time when the position data becomes 0 or less than a predetermined value is more than a predetermined time, it may be determined that one set is finished, and the total number of sets may be determined based on the predetermined time. Can be.
  • the height of the peak is the amount of change in position, it is possible to determine the range of joint movement of the user.
  • the lower area (T) of the peak indicates the amount of exercise
  • the amount of exercise can be determined by calculating the lower area (T) of the peak, through which calorie consumption can be calculated.
  • the X-axis of the potential energy graph may indicate a time to check the exercise time and the rest time.
  • FIGS. 20 and 21 are perspective views of a weight tracking device according to another embodiment of the present invention.
  • 21 is a view showing a state in which the weight tracking device is mounted on the weight setting pin according to another embodiment of the present invention.
  • the weight tracking device 200 is detachable to the weight setting pin 230, so that the weight stack 30 of the weight setting pin 230 is set. It may be a device capable of tracking the weight.
  • the weight tracking device 200 may include the same configuration as the weight tracking device 200 according to an embodiment of the present invention described above, the housing 190 constituting the appearance of the weight tracking device 200 is set to the weight
  • the pin 230 may be detachable.
  • the weight setting pin 230 may include a pin portion 215 inserted between the pinhole of the weight plate and the upper and lower weight plates, and a head portion 210 positioned at one end of the pin portion 215.
  • the housing 190 of the weight tracking device 200 may include a detachable part 180 detachably attached to the weight setting pin 230, and the detachable part 180 may include the head portion 210 of the weight setting pin 230. It may have a shape that meshes with).
  • the detachable portion 180 may have a concave shape that can accommodate the spherical head portion 210.
  • the detachable part 180 of the housing 190 accommodates the head part 210, and the head part 210 is a detachable part ( 180 may be engaged while being engaged.
  • one or more protrusions are formed in the head portion of the weight setting pin, and a fitting hole into which the protrusion is fitted is formed in the detachable portion of the weight tracking device, and the weight tracking device is attached to the weight setting pin by fitting the protrusion into the fitting hole.
  • a fitting hole into which the protrusion is fitted is formed in the detachable portion of the weight tracking device, and the weight tracking device is attached to the weight setting pin by fitting the protrusion into the fitting hole.
  • the weight tracking device 200 has high utilization in that it can be applied to the weight setting pin 230 which is a ready-made product.
  • FIG. 22 is a flowchart illustrating a weight tracking method according to an embodiment of the present invention.
  • Weight tracking method with respect to the weight lifting machine comprising a plurality of weight plates, each attached NFC tag, using a weight tracking device according to an embodiment of the present invention, It may be a weight tracking method for tracking the weight of the weight stack consisting of the lifting weight plate.
  • the weight tracking method may include inserting a pin between a pinhole formed in one of the plurality of weight plates or a weight plate neighboring the up and down neighboring weight plates among the plurality of weight plates (S10), and the NFC reading module inserts the pins. Detecting weight data indicating the weight of the weight stack set by the pin by reading the NFC tag detected at the time (S20), and receiving, by the processor, the weight data detected by the NFC reading module from the NFC reading module (S30) And, in step S40, the processor stores the weight data in the memory.
  • the step S10 of inserting the pins between the pinholes formed in any one of the plurality of weight plates or the weight plates neighboring up and down among the plurality of weight plates may be performed to set the weight stack 30 to be lifted by the user.
  • the weight plate 20 of the user who pins the pin 10 of the weight tracking device 60 up and down among the plurality of weight plates or the pinhole 45 formed in the weight plate 25 of the plurality of weight plates, 22) can be inserted between.
  • the weight stack 30 in the form of the stacked weight plates 20 can be set, and as a result, the weight to be lifted by the user can be set.
  • the user weighs the weight stack 30 to set the weight stack 30.
  • the pin 10 can be inserted between the pinhole 45 or the upper and lower weight plates 20 and 22, and in this process, the NFC reading module of the weight tracking device 60 ( 80 may detect the weight data indicating the weight of the weight stack 30 set by the pin 10 by reading the NFC tag 40 attached to the weight plate 20.
  • the processor When the processor receives the weight data detected by the NFC reading module from the NFC reading module (S30), after the NFC reading module 80 detects the weight data indicating the weight of the weight stack 30, the weight tracking device
  • the processor 100 of 60 may receive the weight data detected by the NFC reading module 80 from the NFC reading module 80.
  • step S40 the processor stores the weight data in the memory, after the processor 100 receives the weight data detected by the NFC reading module 80 from the NFC reading module 80, the weight data in the memory 110.
  • the controller may store the weight data and transmit weight data to an external device by controlling the communication module 120 of the weight tracking device 60.
  • the acceleration sensor 90 of the weight tracking device 60 senses the acceleration data of the weight tracking device 60, and the processor 100 receives the sensed acceleration data from the acceleration sensor 90 and then receives the received acceleration. Signal processing may be performed on the data to generate position data indicating a change in the position of the weight tracking device 60.
  • the processor 100 may store location data in the memory 110, and transmit the location data to an external device by controlling the communication module 120 of the weight tracking device 60.
  • the processor 100 receives the acceleration data sensed by the acceleration sensor 90 from the acceleration sensor 90, generates the position data by integrating the received acceleration data, and converts the position data into the machine learning model 170. ) Can generate machining position data.
  • the processor 100 may store the machining position data in the memory 110, and transmit the machining position data to an external device by controlling the communication module 120.
  • the processor 100 receives acceleration data sensed by the acceleration sensor 90 from the acceleration sensor 90, applies the acceleration data to the machine learning model 170, generates processing acceleration data, and generates processing acceleration.
  • the machining position data can be generated by integrating the data.
  • the processor 100 may store the machining position data in the memory 110, and transmit the machining position data to an external device by controlling the communication module 120.
  • FIG. 23 is a flowchart illustrating a weight tracking method according to another embodiment of the present invention.
  • Weight tracking method with respect to the weight lifting machine including a plurality of weight plates each attached NFC tag, using a weight tracking device according to another embodiment of the present invention, It may be a weight tracking method for tracking the weight of the weight stack consisting of the lifting weight plate.
  • the weight tracking method may include inserting a weight setting pin between a pinhole formed in one of the plurality of weight plates or a weight plate neighboring up and down among the plurality of weight plates (S50), and weight tracking to the weight setting pin.
  • the weight stack 30 to be lifted by the user is set.
  • the user sets the weight setting pin 230 between the pinhole 45 formed in the weight plate 25 of the plurality of weight plates or the weight plates 20 and 22 neighboring up and down among the plurality of weight plates.
  • the weight stack 30 in the form of a stacked weight plate can be set, and as a result, the weight to be lifted by the user can be set.
  • the weight tracking device 200 which is a separate configuration from the weight setting pin 230, is mounted on the weight setting pin 230 and the weight tracking device 200
  • the weight setting pin 230 may be integrally formed.
  • the weight setting pin 230 between the pinhole 45 or the weight plate 20, 22 neighboring up and down can also be inserted.
  • the NFC reading module detects the weight data representing the weight of the weight stack set by the weight setting pin by reading the detected NFC tag (S70), the user sets the weight tracking device 200 by the weight setting pin 230
  • the NFC reading module 80 of the weight tracking device 200 reads the NFC tag 40 attached to the weight plates 20 and 25 after the mounting process or the mounting is completed, and is set by the weight setting pin 230. Weight data representing the weight of the weight stack 30 may be detected.
  • the processor When the processor receives the weight data detected by the NFC reading module from the NFC reading module (S80), after the NFC reading module 80 detects the weight data indicating the weight of the weight stack 30, the weight tracking device
  • the processor 100 of the 200 may receive weight data detected by the NFC reading module 80 from the NFC reading module 80.
  • step S90 the processor stores the weight data in the memory, after the processor 100 receives the weight data detected by the NFC reading module 80 from the NFC reading module 80, the weight data in the memory 110.
  • the weight data may be stored, and the weight data may be transmitted to an external device by controlling the communication module 120 of the weight tracking device 200.
  • the acceleration sensor 90 of the weight tracking device 200 senses the acceleration data of the weight tracking device 200, and the processor 100 receives the sensed acceleration data from the acceleration sensor 90 and then receives the received acceleration. Signal processing may be performed on the data to generate position data indicating a change in the position of the weight tracking apparatus 200.
  • the processor 100 may store location data in the memory 110, and transmit the location data to an external device by controlling the communication module 120 of the weight tracking device 200.
  • the processor 100 receives the acceleration data sensed by the acceleration sensor 90 from the acceleration sensor 90, generates the position data by integrating the received acceleration data, and converts the position data into the machine learning model 170. ) Can generate machining position data.
  • the processor 100 may store the machining position data in the memory 110, and transmit the machining position data to an external device by controlling the communication module 120.
  • the processor 100 receives acceleration data sensed by the acceleration sensor 90 from the acceleration sensor 90, applies the acceleration data to the machine learning model 170, generates processing acceleration data, and generates processing acceleration.
  • the machining position data can be generated by integrating the data.
  • the processor 100 may store the machining position data in the memory 110, and transmit the machining position data to an external device by controlling the communication module 120.

Landscapes

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Abstract

무게 트래킹 장치는, NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 삽입됨으로써 웨이트 스택의 무게를 설정하고, 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 장치로서, 하우징, 하우징으로부터 돌출되어, 핀홀 또는 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 삽입되는 핀, 하우징의 내부에 배치되며, 핀의 삽입 시에 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 NFC 리딩 모듈, 하우징의 내부에 배치되는 메모리, 및 하우징의 내부에 배치되는 프로세서를 포함하고, 프로세서는, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하고, 메모리에 무게 데이터를 저장한다.

Description

무게 트래킹 장치 및 방법
본 발명은 무게 트래킹 장치 및 방법으로서, 보다 구체적으로는 NFC 리딩 모듈을 구비하여, 웨이트 리프팅 머신의 웨이트 판에 부착된 NFC 태그를 리딩함으로써 사용자가 들어올릴 웨이트 스택의 무게를 트래킹하고, 트래킹한 무게 정보가 다양한 목적에 활용되도록 하는 무게 트래킹 장치에 관한 것이다.
운동과 IT기술을 결합한 피트니스 테크(Fitness Tech) 시장은 전세계적 성장 추세이다.
예를 들어, 달리기(Running)나 싸이클링(Cycling)과 같은 유산소 운동의 경우, 스마트 폰이나 스마트 워치를 이용하여 이동 경로, 이동 속도, 운동 시간 등 운동 내역을 자동으로 트래킹하고, 수집된 데이터를 바탕으로 다양한 개인별 맞춤형 피트니스가 제공된다.
하지만, 웨이트 트레이닝(Weight Training)의 경우, 그 운동 내역을 자동으로 트래킹할 수 있는 시스템이나 서비스가 없다. 웨이트 트레이닝의 경우, 어떤 운동 기구로, 어떤 신체 부위를 운동 했고, 몇 kg의 중량으로, 몇 번 반복 운동했으며, 몇 세트를 운동했는지 등의 운동 내역이 중요한 요소가 되는데, 종래의 웨이트 트레이닝에 대한 시스템이나 서비스 중에는 이러한 요소들을 자동으로 트래킹할 수 있는 것이 없다(한국공개특허 제10-2011-0066432호 참조).
이하 본 발명에 따른 무게 트래킹 장치를 설명하기 위한 배경 기술을 설명한다.
도 1 은 종래의 웨이트 리프팅 머신 및 이에 사용되는 무게 설정 핀을 나타낸 도면이다. 도 2 는 종래의 웨이트 리프팅 머신에 사용되는 다양한 무게 설정 핀을 나타낸 도면이다.
도 1 을 참조하면, 웨이트 리프팅 머신(Weight Lifting Machine)(70)은 사용자가 소정 무게를 가지는 웨이트 판(20)을 수직방향으로 들어올림으로써 근력을 강화시키는 운동기구이다.
웨이트 리프팅 머신(70)에는 웨이트 판(20, 22)이 복수 개 중첩되어 설치될 수 있다. 각 웨이트 판(20, 22)은 소정 무게(예를 들어, 5kg)를 가질 수 있다. 실시예에 따라서는 각 웨이트 판이 동일한 무게를 가질 수 있으며, 또는 서로 다른 무게를 가질 수 있다. 각 웨이트 판(20, 22)에는 무게 표시 스티커(33, 34)가 부착될 수 있다.
예를 들어, 중첩된 웨이트 판 중에서 최상부의 웨이트 판(20)에는 5kg가 기재된 무게 표시 스티커(33)가 부착될 수 있고, 바로 아래의 웨이트 판(22)에는 웨이트 판 2개의 무게인 10kg가 기재된 무게 표시 스티커(34)가 부착될 수 있다. 즉, 어느 웨이트 판에는 가장 위부터의 누적 무게가 기재된 무게 표시 스티커가 부착될 수 있다.
사용자는 무게 설정 핀(weight selector pin)(15)을 이용하여 자신이 들어올리길 원하는 웨이트 판(20, 22)의 개수 또는 웨이트 스택(weight stack)의 무게를 설정할 수 있다. 웨이트 스택(30)은 무게 설정 핀(15)에 의해서 설정되는 소정 개수의 웨이트 판의 덩어리를 의미한다.
구체적으로, 복수 개의 웨이트 판(20, 22) 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 무게 설정 핀(15)을 삽입함으로써 자신이 들어올리길 원하는 웨이트 판(20, 22)의 개수 또는 웨이트 스택의 무게를 설정할 수 있다. 또는, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀에 무게 설정 핀을 삽입함으로써 자신이 들어올리길 원하는 웨이트 판의 개수 또는 웨이트 스택의 무게를 설정할 수 있다.
도 2 를 참조하면, 웨이트 스택(30)의 무게를 설정하기 위해 사용하는 무게 설정 핀(35, 37)의 형태는 다양할 수 있다.
무게 설정 핀은 헤드(Head) 및 핀(Pin)의 부분으로 구성될 수 있다. 헤드부(Head part)와 핀부(Pin Part)의 형태는 여러 가지일 수 있다. 예를 들어, 일실시예에 따른 무게 설정 핀(35)은 하나의 봉형상의 핀과 핀의 단부에 위치한 헤드부로 이루어질 수 있고(도 2(a) 참조), 또 다른 일실시예에 따른 무게 설정 핀(37)은 납작한 형상의 핀이 두개가 있는 형태일 수 있다(도 2(b) 참조).
실시예에 따라서는 하나의 봉형상을 가지는 무게 설정 핀(35)은 웨이트 판에 형성된 핀홀에 삽입됨으로써 웨이트 스택의 무게를 설정할 수 있고, 납작한 형상의 핀이 두개가 있는 무게 설정 핀(37)은 상하로 이웃하는 웨이트 판(20, 22) 사이에 삽입됨으로써 웨이트 스택(30)의 무게를 설정할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치는, NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 삽입됨으로써 웨이트 스택의 무게를 설정하고, 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 장치로서, 하우징, 하우징으로부터 돌출되어, 핀홀 또는 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 삽입되는 핀, 하우징의 내부에 배치되며, 핀의 삽입 시에 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 NFC 리딩 모듈, 하우징의 내부에 배치되는 메모리, 및 하우징의 내부에 배치되는 프로세서를 포함하고, 프로세서는, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하고, 메모리에 무게 데이터를 저장한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치는, NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 무게 설정 핀이 삽입됨으로써 설정되는 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 장치로서, 무게 설정 핀에 탈착 가능한 하우징, 하우징의 내부에 배치되며, 무게 설정 핀의 삽입 시에 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 무게 설정 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 NFC 리딩 모듈, 하우징의 내부에 배치되는 메모리, 및 하우징의 내부에 배치되는 프로세서를 포함하고, 프로세서는, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하고, 메모리에 무게 데이터를 저장한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 방법은, NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 무게 트래킹 장치를 이용하여, 사용자가 들어올리는 웨이트 판으로 이루어진 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 방법으로서, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 핀을 삽입하는 단계, NFC 리딩 모듈이, 핀의 삽입 시에 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계, 프로세서가, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하는 단계, 및 프로세서가, 메모리에 무게 데이터를 저장하는 단계를 포함한다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 방법은, NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 무게 트래킹 장치를 이용하여, 사용자가 들어올리는 웨이트 판으로 이루어진 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 방법으로서, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 무게 설정 핀을 삽입하는 단계, 무게 설정 핀에 무게 트래킹 장치를 장착하는 단계, NFC 리딩 모듈이, 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 무게 설정 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계, 프로세서가, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하는 단계, 및 프로세서가, 메모리에 무게 데이터를 저장하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 사용자가 웨이트 트레이닝 시 이용한 웨이트 스택의 정확한 무게를 알 수 있다.
도 1 은 종래의 웨이트 리프팅 머신 및 이에 사용되는 무게 설정 핀을 나타낸 도면이다.
도 2 는 종래의 웨이트 리프팅 머신에 사용되는 다양한 무게 설정 핀을 나타낸 도면이다.
도 3 및 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치가 웨이트 리프팅 머신에 적용된 상태를 나타낸 도면이다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치의 사시도이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치의 구성도이다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 NFC 리딩 모듈이 복수 개의 NFC 태그와 통신을 수행하는 모습을 나타낸 도면이다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에서 NFC 리딩 모듈의 설치 위치를 나타낸 도면이다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에서 금속판의 설치 위치를 나타낸 도면이다.
도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 NFC 리딩 모듈이 슬립 모드와 활성 모드를 번갈아 유지하면서 NFC 태그로부터 리딩한 무게 데이터 중에서 사용자가 실제 들어올린 웨이트 스택의 무게 데이터를 도출하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에서 가속도 센서의 설치 위치를 나타낸 도면이다.
도 12 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 NFC 리딩 모듈이 가속도 센서를 이용하여 하나의 NFC 태그와 통신을 수행하기 위한 방법을 나타낸 도면이다.
도 13 및 14 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 수행하는 신호 처리 방법을 나타낸 도면이다.
도 15 및 16 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 수행하는 제 1 머신 러닝 방법을 나타낸 도면이다.
도 17 및 18 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 수행하는 제 2 머신 러닝 방법을 나타낸 도면이다.
도 19 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 입력된 가속도 데이터를 이용하여 최종적으로 생산한 무게 트래킹 장치의 위치 데이터를 나타낸 도면이다.
도 20 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치의 사시도이다.
도 21 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치가 무게 설정 핀에 장착된 상태를 나타낸 도면이다.
도 22 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 23 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소, 단계 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 3 내지 6 을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치를 설명한다. 도 3 및 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치가 웨이트 리프팅 머신에 적용된 상태를 나타낸 도면이다. 도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치의 사시도이다. 도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치의 구성도이다.
도 3 내지 6 을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치(60)는, 웨이트 리프팅 머신(70)의 웨이트 판(20, 25)에 부착된 NFC 태그(40)를 리딩하여 웨이트 스택(30)의 무게 데이터를 트래킹하는 장치일 수 있다.
웨이트 리프팅 머신(70)에는 복수 개의 웨이트 판(20, 25)이 설치될 수 있고, 설치된 각각의 웨이트 판(20, 25)에는 NFC 태그(40)가 부착될 수 있다. 이 때, NFC 태그는, 무게 설정 장치의 핀(Pin) 또는 무게 설정 장치가 결합된 무게 설정 핀이 핀홀 또는 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 삽입되었을 때, 무게 설정 장치 내의 NFC 리딩 모듈이 리딩할 수 있는 영역 내에 위치하도록 부착될 수 있다. 실시예에 따라서는, 삽입이 되었을 때, NFC 리딩 모듈과 NFC 태그가 포개지는 위치에 NFC 태그가 부착될 수 있다.
NFC 태그(40)는 자신이 부착된 웨이트 판(20, 25) 및 이러한 웨이트 판(20, 25) 위에 중첩된 웨이트 판(20, 25)의 총 무게 데이터를 저장할 수 있다. 즉, NFC 태그(40)는 자신이 부착된 웨이트 판이 가장 아래에 위치한 웨이트 판이 되도록 웨이트 스택이 설정되었을 때의 웨이트 스택(30)의 무게 데이터를 가질 수 있다. 달리 말하면, 위로부터 n번째 웨이트 판에 부착되는 NFC 태그(40)는 위에서 첫번째 웨이트 판부터 n 번째 웨이트 판까지 모든 웨이트 판의 무게의 합인 값을 무게 데이터로 가질 수 있다.
예를 들어, 도 3 을 참조하여 설명하면, 복수 개의 웨이트 판 각각이 5kg의 중량을 갖는 경우, (i) 가장 위에 있는 웨이트 판에 부착되는 NFC 태그(40)는 5kg의 무게 데이터를 가질 수 있고, (ii) 위에서 두번째에 있는 웨이트 판에 부착되는 NFC 태그(40)는, 첫 번째 웨이트 판과 두 번째 웨이트 판의 무게 합인 10kg의 무게 데이터를 가질 수 있다.
또한, NFC 태그(40)는 이 무게 데이터를 외부 기기에 제공할 수 있으며, 스티커 형태일 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니며, 웨이트 판(20, 25)에 부착될 수 있다면 다양한 형태가 적용될 수 있다.
다시, 일실시예에 따른 무게 트래킹 장치(60)는, 하우징(125), 핀(10), NFC 리딩 모듈(80), 프로세서(100), 메모리(110) 및 통신 모듈(120)을 포함할 수 있다.
하우징(125)은 무게 트래킹 장치(60)의 외형을 이루며, 무게 트래킹 장치(60)의 각종 구성이 내장되는 공간을 가질 수 있다.
핀(10)은 하우징(125)으로부터 돌출되어 소정 길이를 가지는 부재일 수 있다. 핀(10)은, 전술한 바와 같이 웨이트 판(20, 25)이 중첩된 모습인 웨이트 스택(30)을 형성하는 구성이며 다양한 형태를 가질 수 있다.
실시예에 따라서는, 도 3 에 도시된 바와 같이, 핀은 2개의 납작한 형상의 판으로 이루어질 수 있으며, 사용자는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판(20, 22) 사이에 핀(10)을 삽입한 후, 삽입된 핀(10)의 상부에 쌓여있는 웨이트 판(20, 22), 즉 웨이트 스택(30)을 들어올릴 수 있다.
또는, 도 4 에 도시된 바와 같이, 핀은 하나의 봉형상일 수 있으며, 사용자는 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판(25)에 형성된 핀홀(45)에 핀을 삽입한 후, 핀홀(45)이 형성된 웨이트 판(25)과 핀홀(45)이 형성된 웨이트 판(25)의 상부에 쌓여있는 웨이트 판, 즉 웨이트 스택을 들어올릴 수 있다.
즉, 핀(10)은 복수 개의 웨이트 판(20) 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판(20, 22) 사이에 삽입되거나, 복수 개의 웨이트 판(25) 중에서 어느 하나의 웨이트 판(25)에 형성된 핀홀(45)에 삽입될 수 있다.
이렇게, 핀(10)이 핀홀(45) 또는 상하로 이웃하는 웨이트 판(20, 22) 사이에 삽입됨으로써 웨이트 스택(30)이 형성될 수 있다.
NFC 리딩 모듈(80)은 하우징(125)의 내부에 배치되어 NFC 태그(40)를 리딩함으로써 웨이트 스택(30)의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 모듈이다.
구체적으로, 핀(10)의 삽입 시에 NFC 리딩 모듈(80)은 웨이트 판(20, 25)에 부착된 NFC 태그(40)로 근접하게 되고, 근접하는 과정 또는 삽입이 완료된 후에 감지되는 NFC 태그(40)를 리딩하여 핀(10)에 의해 설정된 웨이트 스택(30)의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지할 수 있다.
프로세서(100)는 하우징(125)의 내부에 배치되어, NFC 리딩 모듈(80)로부터 NFC 리딩 모듈(80)이 감지한 무게 데이터를 수신할 수 있다. 즉, NFC 리딩 모듈(80)은 인식한 무게 데이터를 프로세서(100)에게 전달할 수 있다.
아울러, 하우징(125)의 내부에는 메모리(110)가 배치될 수 있으며, 프로세서(100)는 메모리(110)에 무게 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 메모리(110)는 프로세서(100)의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서(100)와 연결될 수 있다. 이러한 메모리(110)는 RAM, ROM, EEPROM 등 데이터를 기록하고 소거할 수 있다고 알려진 공지의 반도체 소자나 하드 디스크와 같은 대용량 저장매체로서, 디바이스의 종류에 상관없이 정보가 저장되는 디바이스를 총칭하는 것으로서 특정 메모리(110) 디바이스를 지칭하는 것은 아니다.
또한, 하우징(125) 내부는 외부 장치와 통신하는 통신 모듈(120)을 더 포함할 수 있다. 프로세서(100)는 통신 모듈(120)을 제어하여 무게 데이터를 외부 장치로 전송할 수 있다. 여기서, 외부 장치로는 사용자의 핸드폰, 관리 서버 및 그 외 단말기 등이 있을 수 있다.
즉, 프로세서(100)의 제어 하에 무게 데이터가 외부로 제공될 수 있고, 제공된 무게 데이터는 가공되어 유용한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
이하에서는, 발명의 이해를 돕고자, 전술한 웨이트 리프팅 머신의 종류 중에서 핀이 상하 웨이트 판 사이에 끼워지는 형태의 웨이트 리프팅 머신을 고려하여 설명한다(도 3 참조).
도 7 내지 10 을 참조하여, NFC 리딩 모듈(80)이 NFC 태그(40)와 통신하는 과정에서 무게 설정 핀에 의해 설정된 웨이트 스택(30)의 무게 데이터를 획득하는 방법을 살펴본다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 NFC 리딩 모듈이 복수 개의 NFC 태그와 통신을 수행하는 모습을 나타낸 도면이다. 도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에서 NFC 리딩 모듈의 설치 위치를 나타낸 도면이다. 도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에서 금속판의 설치 위치를 나타낸 도면이다.
도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 NFC 리딩 모듈이 슬립 모드와 활성 모드를 번갈아 유지하면서 NFC 태그로부터 리딩한 무게 데이터 중에서 무게 설정 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게 데이터를 도출하는 과정을 나타낸 도면이다.
우선, 도 7 를 참조하면, 복수 개의 웨이트 판(20)에 각각 NFC 태그(40, 43)가 부착될 수 있는 바, 무게 트래킹 장치(60)가 삽입되는 과정에서 NFC 리딩 모듈(80)은 자신과 가장 근거리의 NFC 태그(40)(즉, 삽입된 무게 트래킹 장치(60)의 바로 위에 위치한 웨이트 판(20)의 NFC 태그(40)) 외에 다른 NFC 태그(43)와도 통신을 수행하는 경우가 발생할 수 있다.
이럴 경우, NFC 리딩 모듈(80)에 의한 무게 인식이 제대로 수행되지 않거나, 수행되더라도 잘못된 무게 데이터가 인식될 수 있어 무게 인식의 정확성 및 신뢰성이 떨어질 수 있다.
도 8 및 도 8 에서 L 방향으로 바라본 모습인 도 9 를 참조하면, 전술한 문제점을 고려하여, NFC 리딩 모듈(80)은 웨이트 스택(30)과 마주보는 하우징(125)의 전면(150)의 내측(155)에 접하면서 하우징(125) 내에 배치될 수 있다.
NFC 리딩 모듈(80)은 웨이트 판(20)의 NFC 태그(40)와 통신을 수행하므로, 하우징(125) 내에서 가능한 NFC 태그(40)와 인접하도록 배치될 필요가 있다. 이러한 점을 고려하여, NFC 리딩 모듈(80)은 웨이트 스택(30)과 마주보는 하우징(125)의 전면(150)의 내측(155)에 접하면서 하우징(125) 내에 배치될 수 있다.
즉, 하우징(125) 내에 배치된 구성들 중에서 NFC 리딩 모듈(80)이 웨이트 스택(30)에 가장 근접하게 위치해 있을 수 있다.
또한, 실시예에 따라서는, NFC 리딩 모듈(80)이 단 하나의 NFC 태그(40)와 통신하도록, 하우징(125)의 전면(150)의 내측(155)에서 NFC 리딩 모듈(80)과 접한 부분의 상부에 금속판(140)이 부착될 수 있다.
경우에 따라서는, 금속판(140)은 내측(155)에서 NFC 리딩 모듈(80)과 접한 부분 이외의 모든 부분에 부착될 수도 있다. 또는 타겟이 되는 NFC 태그의 위치 이외의 부분에 금속판(140)이 부착될 수 있다.
이렇게, 금속판(140)이 NFC 리딩 모듈(80)의 상부 또는 전략적 위치에 부착됨으로써, 통신 의도된 NFC 태그(40) 이외에 다른 NFC 태그(43)와는 통신이 방해되어 NFC 리딩 모듈(80)은 정확한 웨이트 스택(30)의 무게를 인식할 수 있다.
또 다른 실시예에 따라서는, 도 10 을 참조하면, NFC 리딩 모듈(80)은 슬립 모드(S)와 활성 모드(A)를 반복할 수 있다. 이 때, NFC 리딩 모듈(80)은 활성 모드(A) 시에 리딩한 무게 데이터 중에서 빈도수가 가장 많은 무게 데이터를 웨이트 스택(30)의 무게로 판정할 수 있다.
구체적으로, 사용자가 무게 트래킹 장치(60)를 웨이트 스택(30)으로 이동시키는 과정에서, NFC 리딩 모듈(80)은 소정 시간(예를 들어, 1초) 동안 슬립 모드(S)에 있다가 활성 모드(A)로 전환되고, 다시 소정 시간 동안 슬립 모드(S)로 있다가 활성 모드(A)로 전환되면서 슬립 모드(S)와 활성 모드(A)를 반복할 수 있다.
이 과정에서, NFC 리딩 모듈(80)은 활성 모드(A)에서 서로 다른 NFC 태그(40, 43)를 인식하여 리딩할 수 있고, 가장 근접한 NFC 태그와 좀 더 통신을 수행할 것이므로, 리딩한 무게 데이터 중에서 빈도수가 가장 많은 무게 데이터를 들어올려질 웨이트 스택(30)의 무게로 판정할 수 있다.
예를 들어, 활성 모드(A) 하에서 NFC 리딩 모듈(80)이 무게 데이터로 5kg, 5kg, 10kg, 5kg 을 리딩할 경우, 리딩한 무게 데이터 중에서 빈도수가 가장 많은 무게 데이터는 5kg 이므로, 들어올려질 웨이트 스택(30)의 무게는 5kg 로 판정하여 후술할 프로세서(100)에 웨이트 스택(30)의 무게가 5kg 라는 정보를 전달할 수 있다.
또 다른 실시예에 따라서는, 웨이트 판(20)에 부착된 NFC 태그(40)의 크기를 소정 크기(예를 들어, 가로 및 세로가 10~15 mm) 이하로 작게 하여 NFC 태그(40)와의 통신 가능 범위를 줄일 수 있다.
이렇게 할 경우, NFC 리딩 모듈(80)이 NFC 태그(40)에 근접해야만 NFC 태그(40)를 리딩할 수 있는 바, 무게 트래킹 장치(60)가 삽입된 후 NFC 리딩 모듈(80)은 가장 근접한 NFC 태그(40)만을 인식할 수 있다.
추가적으로, 도 6 및 11 을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치(60)는 가속도 센서(90)를 더 포함할 수 있다. 도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에서 가속도 센서의 설치 위치를 나타낸 도면이다.
가속도 센서(90)는 하우징(125)의 내부에 배치되며, 무게 트래킹 장치(60)의 가속도 값을 나타내는 가속도 데이터를 센싱하는 센서일 수 있다. 실시예에 따라서는 가속도 센서(90)는 3축 가속도 센서일 수 있다.
즉, 사용자는 웨이트 스택(30)을 들어올리거나 내리고, 이 과정에서 웨이트 스택(30) 역시 상하 이동을 하며, 동시에 웨이트 스택(30)과 일체로 움직이는 무게 트래킹 장치(60)도 상하 이동을 할 수 있다.
이 과정에서 가속도 센서(90)는 무게 트래킹 장치(60)의 가속도 값 내지 가속도 변화를 센싱할 수 있다.
이후, 프로세서(100)는 가속도 센서(90)로부터 가속도 센서(90)에 의해 센싱된 가속도 데이터를 수신하고, 수신된 가속도 데이터에 신호 처리를 수행하여 무게 트래킹 장치(60)의 위치 변화를 나타내는 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 통신 모듈(120)을 제어하여 위치 데이터를 외부 장치로 전송하고, 메모리(110)에 위치 데이터를 저장할 수 있다.
전술한 바와 같이, NFC 리딩 모듈(80)은 웨이트 스택(30)과 마주보는 하우징(125)의 전면(150)의 내측(155)에 접하면서 배치될 수 있는데, 이 때 가속도 센서(90)는 하우징(125)의 전면(150)을 기준으로 NFC 리딩 모듈(80)의 바로 다음에 위치할 수 있다(도 11(a) 참조). 또 다른 실시예에 따라서는 가속도 센서(90)는 하우징(125)의 전면(150)의 내측(155)에 접하게 배치될 수 있도록 NFC 리딩 모듈(80)의 상하 또는 좌우에 나란히 위치할 수 있다.
또 다른 실시예에 따라서는 가속도 센서(90)는 하우징(125)의 전면(150)의 폭 중앙에 위치할 수 있다(도 11(b) 참조).
이와 관련하여, 복수 개의 웨이트 판(20) 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판(20) 사이에 핀(10)이 삽입된 후, 웨이트 스택(30)이 상하 이동함에 따라 무게 트래킹 장치(60) 역시 상하 이동을 할 수 있다.
이때 무게 트래킹 장치(60)의 길이 방향을 기준으로, 가속도 센서(90)가 웨이트 스택(30)으로부터 멀리 위치할수록 가속도 센서(90)는 상하 요동의 정도가 커질 수 있다. 따라서, 가속도 센서(90)가 웨이트 스택(30)으로 멀어질수록 측정된 가속도 값의 정확성이 떨어질 수 있다.
또한, 무게 트래킹 장치(60)의 폭 방향을 기준으로, 가속도 센서(90)가 중앙에서 멀리 위치할수록 가속도 센서(90)는 상하 또는 좌우로 요동치는 정도가 커질 수 있다. 따라서, 가속도 센서(90)가 폭 중앙에서 멀어질수록 측정된 가속도 값의 정확성이 떨어질 수 있다.
이러한 점을 고려하여, 가속도 센서(90)는 하우징(125)의 전면(150)을 기준으로 NFC 리딩 모듈(80)의 바로 다음에 위치하고, 또한 하우징(125)의 전면(150)의 폭 중앙에 위치할 수 있다.
다음으로, 도 12 를 참조하여, 가속도 센서(90)를 사용하여 NFC 리딩 모듈(80)이 무게 트래킹 장치(60)의 바로 위에 위치한 웨이트 판(20)의 NFC 태그(40)와만 통신하도록 하는 방법을 살펴본다.
도 12 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 NFC 리딩 모듈이 가속도 센서를 이용하여 하나의 NFC 태그와 통신을 수행하기 위한 방법을 나타낸 도면이다.
도 12 를 참조하면, 무게 트래킹 장치(60)의 삽입을 위해 이동하는 과정에는 NFC 리딩 모듈(80)이 NFC 태그(40)를 리딩하지 못하도록 하고, 무게 트래킹 장치(60)의 삽입이 완료된 후에 NFC 리딩 모듈(80)이 NFC 태그(40)를 리딩하도록 할 수 있다.
다시 말해서, 무게 트래킹 장치(60)의 삽입이 완료될 경우, NFC 리딩 모듈(80)은 활성 모드(A)로 변환될 수 있고, 가장 근접한 NFC 태그(40)와 통신을 할 가능성이 높으며, 이때 가장 근접한 NFC 태그(40)는 삽입된 무게 트래킹 장치(60)의 바로 위에 위치한 웨이트 판(20)의 NFC 태그(40)일 수 있다.
따라서, NFC 리딩 모듈(80)은 삽입된 무게 트래킹 장치(60)의 바로 위에 위치한 웨이트 판(20)의 NFC 태그(40)를 리딩하게 되어 사용자가 들어올릴 정확한 무게 데이터 인식이 가능할 수 있다.
이와 관련하여, 무게 트래킹 장치(60)의 삽입이 완료된 후에 NFC 리딩 모듈(80)이 활성 모드(A)로 변환되는 방식을 살펴보면, NFC 리딩 모듈(80)은 핀(10)이 삽입되는 방향(D)과 나란한 축(X)의 가속도 값이 미리 설정된 기준값 이하가 되는 시점에 슬립 모드(S)에서 활성 모드(A)로 전환되어 NFC 태그(40)를 리딩할 수 있다.
즉, 핀(10)이 삽입되는 방향(D)과 나란한 축(X)의 가속도 값이 미리 설정된 기준값 이하일 경우 무게 트래킹 장치(60)는 삽입이 완료된 것으로 간주하여 NFC 리딩 모듈(80)은 활성 모드(A)로 변환되어 가장 근접한 NFC 태그(40)를 리딩할 수 있다.
다른 방식으로는, NFC 리딩 모듈(80)은 기준값 이상인 3축 가속도 값 중에서 2축 이상의 가속도 값이 기준값 이하로 떨어질 경우 슬립 모드(S)에서 활성 모드(A)로 되어 NFC 태그(40)를 리딩할 수 있다.
구체적으로, 사용자가 무게 트래킹 장치(60)를 사용하기 위해서 무게 트래킹 장치(60)를 이동시킬 경우, 3축 가속도 값에 변화가 생겨 3축 가속도 값은 기준값 이상이 될 수 있다.
이후, 무게 트래킹 장치(60)의 삽입이 완료될 경우 무게 트래킹 장치(60)의 움직임이 감소하는바 3축 가속도 값 중에서 2축 이상의 가속도 값이 기준값 이하가 될 수 있다. 따라서, 기준값 이상인 3축 가속도 값 중에서 2축 이상의 가속도 값이 기준값 이하로 떨어질 경우 무게 트래킹 장치(60)는 삽입이 완료된 것으로 간주하여 NFC 리딩 모듈(80)은 슬립 모드(S)에서 활성 모드(A)로 변환되어 가장 근접한 NFC 태그(40)를 리딩할 수 있다.
한편, 무게 트래킹 장치(60)의 삽입 완료 시점을 3축이 아닌 2축 이상의 가속도 값이 기준값 이하인 경우로 선택한 이유는, 무게 트래킹 장치(60)가 삽입된 후 일정 시간이 지난 후에 웨이트 트레이닝이 실시되어 웨이트 스택(30)이 상하 이동을 할 수도 있으나, 무게 트래킹 장치(60)가 삽입되자마자 바로 웨이트 트레이닝이 실시되어 웨이트 스택(30)이 상하 이동을 한다면 1축(예: Z축)은 가속도 값이 기준값 이상이 될 수도 있다는 점이 고려된 것이다.
이하, 도 13 및 14 를 참조하여, 프로세서의 신호 처리 방식을 살펴본다. 도 13 및 14 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 수행하는 신호 처리 방법을 나타낸 도면이다.
전술한 바와 같이, 프로세서(100)는 가속도 센서(90)로부터 가속도 센서(90)에 의해 센싱된 가속도 데이터를 수신하고, 수신된 가속도 데이터에 신호 처리를 수행하여 무게 트래킹 장치(60)의 위치 변화를 나타내는 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 위치 데이터를 전송하거나, 메모리(110)에 위치 데이터를 저장할 수 있다.
도 13 및 14 를 참조하면, 프로세서(100)의 신호 처리 방식을 살펴보면, 프로세서(100)는 센싱된 가속도 데이터에 대해서 필터링 또는 적분 연산을 적용함으로써 신호 처리를 수행할 수 있다. 일실시예에 따른 프로세서(100)는 가속도 데이터를 필터링하여 정제된 가속도 데이터를 생성하고, 이후 정제된 가속도 데이터에 적분 연산을 수행하여 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또 다른 예로는, 프로세서(100)는 가속도 센서(90)로부터 가속도 센서(90)에 의해 센싱된 가속도 데이터를 수신하고, 수신된 가속도 데이터를 필터링하여 노이즈를 제거할 수 있다. 또는 프로세서(100)는 가속도 데이터로부터 중량 가속도에 의한 영향을 제거할 수 있다.
이후, 프로세서(100)는 노이즈가 제거된 가속도 데이터를 1차 적분하여 속도 데이터를 도출할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 속도 데이터에 대해서 필터링 또는 적분 연산을 적용함으로써 신호 처리를 수행할 수 있고, 이를 통해서 속도 데이터로부터 위치 데이터를 획득할 수 있다.
이하, 도 15 및 16 을 참조하여, 머신 러닝(Machine Learning)을 사용하여 프로세서가 위치 데이터를 획득하는 방식을 살펴본다. 도 15 및 16 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 수행하는 제 1 머신 러닝 방법을 나타낸 도면이다.
도 15 및 16을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 프로세서(100)는 머신 러닝을 통해서 고도화된 위치 데이터를 획득하기 위해서, (i) 미리 선정된 머신 러닝 모델(Machine Learning Model)을 학습시키는 학습 단계와 (ii) 학습된 머신 러닝 모델에 신호 처리된 위치 데이터(P)를 입력하여 고도화된 위치 데이터(P')를 획득하는 인식 단계를 수행할 수 있다.
도 15를 참조하면, 학습 단계의 경우, 프로세서(100)는 다양한 종류의 머신 러닝 모델 중 어느 하나를 선정할 수 있다. 실시예에 따라서는 프로세서(100)는 (i) DNN (Deep Neural Network), CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network) 등 다양한 종류의 신경망 모델(Neural Network Model) 중 어느 하나를 선택하고, (ii) 선택된 신경망 모델에 대해서 하이퍼 파라미터(Hyper parameter)를 설정함으로써, 학습시킬 머신 러닝 모델을 선정할 수 있다.
학습시킬 머신 러닝 모델이 선정되면, 프로세서(100)는 선정된 머신 러닝 모델에 미리 준비된 학습 데이터 세트(Training Data Set)를 입력하여 선정된 머신 러닝 모델을 학습 시킬 수 있다. 이 때, 학습 데이터 세트는 상하로 이동하는 웨이트 스택(30)의 위치에 대해서 (i) 실측한 실측 위치 데이터(Q)와 (ii) 가속도 센서(90)가 센싱한 센싱 값에 신호 처리를 수행하여 획득한 센싱 위치 데이터(P)로 구성될 수 있다. 실측 위치 데이터(Q)는 줄자나 엔코더(encoder)(160) 등을 이용하여 웨이트 스택(30)의 높이 변화를 측정한 데이터로서, 소정 기준 이상의 높은 정확도를 가질 것이 요구될 수 있다.
학습이 완료되면, 프로세서(100)는 학습이 완료된 머신 러닝 모델에 테스트 데이터를 입력하여 학습된 머신 러닝 모델에 대한 성능을 평가할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(100)는 가속도 센서(90)가 센싱한 센싱 값에 신호 처리를 수행하여 획득한 센싱 위치 데이터(P) 중 일부를 학습된 머신 러닝 모델에 입력하고, 그 출력값이 입력된 일부에 대응하는 실측 위치 데이터 일부와 일치하는 정도를 확인함으로써, 학습된 머신 러닝 모델에 대한 성능을 평가할 수 있다.
성능 평가 값이 미리 설정된 기준보다 높은 경우, 프로세서(100)는 학습된 머신 러닝 모델을 고도화된 위치 데이터를 획득하기 위한 머신 러닝 모델로서 획득할 수 있다. 그러나, 성능 평가 값이 미리 설정된 기준보다 같거나 낮은 경우, 프로세서(100)는 머신 러닝 모델을 선정하는 단계로 다시 돌아가서, 성능 평가 값을 만족시키는 학습된 머신 러닝 모델이 획득 될 때까지 앞서 설명한 단계를 반복 수행할 수 있다.
도 16을 참조하면, 인식 단계에서, 프로세서(100)는 가속도 센서(90)가 센싱한 센싱값에 신호 처리를 수행하여 센싱 위치 데이터(P)를 생성할 수 있다. 그리고, 프로세서(100)는 생성된 센싱 위치 데이터(P)를 학습된 머신 러닝 모델에 입력하여 고도화된 위치 데이터(P')를 획득할 수 있다.
이하, 도 17 및 18 을 참조하여, 머신 러닝을 이용하여 프로세서가 위치 데이터를 획득하는 또 다른 방식을 살펴본다. 도 17 및 18 은 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 수행하는 제 2 머신 러닝 방법을 나타낸 도면이다.
도 17 및 18 을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 프로세서(100)는 머신 러닝을 통해서 고도화된 위치 데이터를 획득하기 위해서, (i) 미리 선정된 머신 러닝 모델(Machine Learning Model)을 학습시키는 학습 단계와 (ii) 학습된 머신 러닝 모델에 가속도 센서(90)가 센싱한 센싱 가속도 데이터(R)을 입력하여 고도화된 가속도 데이터(R')를 획득하는 인식 단계를 수행할 수 있다. 이 경우, 프로세서(100)는 고도화된 가속도 데이터(R')가 획득되면, 고도화된 가속도 데이터(R')에 필터링, 적분 연산 등의 신호 처리를 수행하여, 고도화된 위치 데이터(P')를 획득할 수 있다. '
도 17을 참조하면, 학습 단계의 경우, 프로세서(100)는 도 15에서 설명한 것과 동일한 방식을 통하여 학습시킬 머신 러닝 모델을 선정하고, 또한 머신 러닝 모델을 학습 시킬 수 있다.
다만, 이 때, 학습 데이터 세트는 상하로 이동하는 웨이트 스택(30)의 가속도에 대해서 (i) 실측한 실측 가속도 데이터(S)와 (ii) 가속도 센서(90)가 센싱한 센싱 가속도 데이터(R)로 구성될 수 있다. 실측 가속도 데이터(R)는 가격이 매우 높거나 크기가 커서 무게 트래킹 장치(60)의 구성으로 사용되기에는 부적합하지만, 높은 정밀도를 갖는 또 다른 가속도 센서 등을 이용하여 웨이트 스택(30)의 가속도 변화를 측정한 데이터로서, 소정 기준 이상의 높은 정확도를 가질 것이 요구될 수 있다.
학습이 완료되면, 프로세서(100)는 학습이 완료된 머신 러닝 모델에 테스트 데이터를 입력하여 학습된 머신 러닝 모델에 대한 성능을 평가할 수 있다. 성능 평가 값이 미리 설정된 기준보다 높은 경우, 프로세서(100)는 학습된 머신 러닝 모델을 고도화된 위치 데이터를 획득하기 위한 머신 러닝 모델로서 획득할 수 있다.
도 18을 참조하면, 인식 단계에서, 프로세서(100)는 가속도 센서(90)가 센싱한 센싱 가속도 데이터(R)를 획득할 수 있다. 그리고 프로세서(100)는 획득된 센싱 가속도 데이터(R)를 학습된 머신 러닝 모델에 입력하여 고도화된 가속도 데이터(R')를 획득할 수 있다. 그리고 프로세서(100)는 고도화된 가속도 데이터(R')에 필터링, 적분 연산 등의 신호 처리를 수행하여, 고도화된 위치 데이터(P')를 획득할 수 있다. '
도 19 를 참조하여, 프로세서의 신호처리 또는 머신 러닝을 통해 생성된 무게 트래킹 장치의 위치 데이터에 대하여 살펴본다. 도 19 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치 내에 설치된 프로세서가 입력된 가속도 데이터를 이용하여 최종적으로 생산한 무게 트래킹 장치의 위치 데이터를 나타낸 도면이다.
전술한 바와 같이, NFC 리딩 모듈(80)이 웨이트 스택(30)의 무게 데이터를 가지는 NFC 태그(40)를 인식하고, 인식한 무게 데이터를 프로세서(100)에 제공할 수 있다.
이를 통해, 프로세서(100)는 사용자가 어느 정도의 무게를 들어올렸는지를 파악할 수 있다.
또한, 가속도 센서(90)는 무게 트래킹 장치(60)(또는 웨이트 스택(30))의 가속도 값을 센싱하여 프로세서(100)에게 가속도 데이터를 제공할 수 있다.
이후, 프로세서(100)는 제공받은 가속도 데이터를 신호 처리하거나 머신 러닝을 수행하여 무게 트래킹 장치(60) 또는 웨이트 스택(30)의 위치 데이터를 생산할 수 있다.
이러한 위치 데이터를 통해, 운동의 세트 수, 한 세트 당 리프팅 횟수, 관절가동범위, 운동량, 칼로리 소모량, 운동 시간 및 휴식 시간 등을 파악할 수 있다.
도 19 를 통해, 좀 더 구체적으로 살펴보면, 위치 데이터가 0이 되거나 일정값 이하가 되는 시간이 소정 시간 이상일 경우, 한 세트가 종료되었다고 판단할 수 있으며, 이러한 소정 시간을 기준으로 총 세트 수를 파악할 수 있다.
또한, 그래프 내에서 봉우리의 개수는 횟수를 의미하는 바 한 세트 당 횟수를 파악할 수 있으며, 도 19 에서는 한 세트 당 4회가 수행되었음을 알 수 있다.
또한, 봉우리의 높이는 위치 변화량이므로 이를 통해 사용자의 관절가동범위를 파악할 수 있다.
또한, 봉우리의 아래 면적(T)은 운동량을 나타내는바 봉우리의 아래 면적(T)의 계산을 통해 운동량을 파악할 수 있으며, 이를 통해 칼로리 소모량을 계산할 수 있다.
아울러, 위치 에너지 그래프의 X축은 시간을 나타내는 바 운동 시간 및 휴식 시간을 체크할 수 있다.
이렇게, 위치 데이터를 통해 다양한 정보를 파악할 수 있으며, 이러한 정보를 사용자에게 제공하거나, 한번 더 가공하여 다양한 목적에 활용할 수 있다.
이상 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치를 설명하였다. 이하, 도 20 및 21 을 참조하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치를 설명한다. 도 20 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치의 사시도이다. 도 21 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치가 무게 설정 핀에 장착된 상태를 나타낸 도면이다.
도 20 내지 21 을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치(200)는, 무게 설정 핀(230)에 탈착이 가능하여 무게 설정 핀(230)이 설정한 웨이트 스택(30)의 무게를 트래킹할 수 있는 장치일 수 있다.
무게 트래킹 장치(200)는 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치(200)와 동일한 구성을 포함할 수 있으며, 무게 트래킹 장치(200)의 외형을 구성하는 하우징(190)은 무게 설정 핀(230)에 탈착이 가능할 수 있다.
좀 더 구체적으로, 무게 설정 핀(230)은 웨이트 판의 핀홀 내지 상하 웨이트 판 사이에 삽입되는 핀부(215) 및 핀부(215)의 일단부에 위치한 헤드부(210)를 포함할 수 있다.
무게 트래킹 장치(200)의 하우징(190)은 무게 설정 핀(230)에 탈착되는 탈착부(180)를 포함할 수 있고, 이 탈착부(180)는 무게 설정 핀(230)의 헤드부(210)에 맞물리는 형상을 가질 수 있다.
예를 들어, 헤드부(210)가 구형이라면 탈착부(180)는 구형의 헤드부(210)를 수용할 수 있는 오목 형상을 가질 수 있다. 이러한 형상 하에서 무게 설정 핀(230)에 무게 트래킹 장치(200)를 결합시키기 위해서, 하우징(190)의 탈착부(180)는 헤드부(210)를 수용하고, 헤드부(210)는 탈착부(180)에 맞물리면서 끼워질 수 있다.
또는, 무게 설정 핀의 헤드부에 하나 이상의 돌기부가 형성되고, 무게 트래킹 장치의 탈착부에는 돌기부가 끼워지는 끼움 구멍이 형성되어, 돌기부가 끼움 구멍에 끼워짐으로써 무게 트래킹 장치는 무게 설정 핀에 장착될 수 있다.
즉, 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치(200)는 기성 제품인 무게 설정 핀(230)에 적용될 수 있다는 점에서 그 활용도가 높다.
이상, 본 발명에 따른 무게 트래킹 장치를 살펴보았으며, 이하 도 22 를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 방법을 살펴본다. 도 22 는 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 방법은, NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 장치를 이용하여, 사용자가 들어올리는 웨이트 판으로 이루어진 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 방법일 수 있다.
이러한 무게 트래킹 방법은, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 핀을 삽입하는 단계(S10), NFC 리딩 모듈이, 핀의 삽입 시에 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계(S20), 프로세서가, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하는 단계(S30), 및 프로세서가, 메모리에 무게 데이터를 저장하는 단계(S40)를 포함한다.
복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 핀을 삽입하는 단계(S10)는, 사용자가 들어올릴 웨이트 스택(30)을 설정하기 위해서, 사용자는 무게 트래킹 장치(60)의 핀(10)을, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판(25)에 형성된 핀홀(45) 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판(20, 22) 사이에 삽입할 수 있다.
이렇게 함으로써, 적층된 웨이트 판(20)의 형태인 웨이트 스택(30)이 설정될 수 있고, 그 결과 사용자가 들어올릴 무게가 설정될 수 있다.
NFC 리딩 모듈이, 핀의 삽입 시에 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계(S20)는, 웨이트 스택(30)을 설정하기 위해서 사용자가 무게 트래킹 장치(60)를 웨이트 판에 가져가면서 핀(10)을 핀홀(45) 또는 상하 웨이트 판(20, 22) 사이에 삽입할 수 있고, 이 과정에서 무게 트래킹 장치(60)의 NFC 리딩 모듈(80)은 웨이트 판(20)에 부착된 NFC 태그(40)를 리딩하여 핀(10)에 의해 설정된 웨이트 스택(30)의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지할 수 있다.
프로세서가, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하는 단계(S30)는, NFC 리딩 모듈(80)이 웨이트 스택(30)의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지한 후, 무게 트래킹 장치(60)의 프로세서(100)는 NFC 리딩 모듈(80)로부터 NFC 리딩 모듈(80)이 감지한 무게 데이터를 수신할 수 있다.
프로세서가, 메모리에 무게 데이터를 저장하는 단계(S40)는, 프로세서(100)는 NFC 리딩 모듈(80)로부터 NFC 리딩 모듈(80)이 감지한 무게 데이터를 수신한 후에 메모리(110)에 무게 데이터를 저장할 수 있고, 무게 트래킹 장치(60)의 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 무게 데이터를 전송할 수 있다.
추가적으로, 무게 트래킹 장치(60)의 가속도 센서(90)는 무게 트래킹 장치(60)의 가속도 데이터를 센싱하고, 프로세서(100)는 센싱한 가속도 데이터를 가속도 센서(90)로부터 수신한 후 수신된 가속도 데이터에 신호 처리를 수행하여 무게 트래킹 장치(60)의 위치 변화를 나타내는 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 메모리(110)에 위치 데이터를 저장할 수 있고, 무게 트래킹 장치(60)의 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 위치 데이터를 전송할 수 있다.
또는, 프로세서(100)는, 가속도 센서(90)로부터 가속도 센서(90)에 의해 센싱된 가속도 데이터를 수신하고, 수신한 가속도 데이터를 적분하여 위치 데이터를 생성하고, 위치 데이터를 머신 러닝 모델(170)에 적용하여 가공 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 메모리(110)에 가공 위치 데이터를 저장할 수 있고, 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 가공 위치 데이터를 전송할 수 있다.
또는, 프로세서(100)는, 가속도 센서(90)로부터 가속도 센서(90)에 의해 센싱된 가속도 데이터를 수신하고, 가속도 데이터를 머신 러닝 모델(170)에 적용하여 가공 가속도 데이터를 생성하고, 가공 가속도 데이터를 적분하여 가공 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 메모리(110)에 가공 위치 데이터를 저장할 수 있고, 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 가공 위치 데이터를 전송할 수 있다.
이상, 본 발명의 일 실시예에 따른 무게 트래킹 방법을 살펴보았으며, 이하 도 23 을 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 방법을 살펴본다. 도 23 은 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 방법은, NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 무게 트래킹 장치를 이용하여, 사용자가 들어올리는 웨이트 판으로 이루어진 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 방법일 수 있다.
이러한 무게 트래킹 방법은, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 무게 설정 핀을 삽입하는 단계(S50), 무게 설정 핀에 무게 트래킹 장치를 장착하는 단계(S60), NFC 리딩 모듈이, 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 무게 설정 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계(S70), 프로세서가, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하는 단계(S80), 및 프로세서가, 메모리에 무게 데이터를 저장하는 단계(S90)를 포함할 수 있다.
복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 무게 설정 핀을 삽입하는 단계(S50)는, 사용자가 들어올릴 웨이트 스택(30)을 설정하기 위해서, 사용자는 무게 설정 핀(230)을, 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판(25)에 형성된 핀홀(45) 또는 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판(20, 22) 사이에 삽입할 수 있다.
이렇게 함으로써, 적층된 웨이트 판의 형태인 웨이트 스택(30)이 설정될 수 있고, 그 결과 사용자가 들어올릴 무게가 설정될 수 있다.
무게 설정 핀에 무게 트래킹 장치를 장착하는 단계(S60)는, 무게 설정 핀(230)과 별개의 구성인 무게 트래킹 장치(200)를 무게 설정 핀(230)에 장착하여 무게 트래킹 장치(200)와 무게 설정 핀(230)을 일체로 형성할 수 있다.
한편, 전술한 경우와 다르게, 무게 트래킹 장치(200)를 무게 설정 핀(230)에 장착한 후에 무게 설정 핀(230)을 핀홀(45) 또는 상하로 이웃하는 웨이트 판(20, 22) 사이에 삽입할 수도 있다.
NFC 리딩 모듈이, 감지되는 NFC 태그를 리딩하여 무게 설정 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계(S70)는, 사용자가 무게 트래킹 장치(200)를 무게 설정 핀(230)에 장착하는 과정 또는 장착이 완료된 후에 무게 트래킹 장치(200)의 NFC 리딩 모듈(80)은 웨이트 판(20, 25)에 부착된 NFC 태그(40)를 리딩하여 무게 설정 핀(230)에 의해 설정된 웨이트 스택(30)의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지할 수 있다.
프로세서가, NFC 리딩 모듈로부터 NFC 리딩 모듈이 감지한 무게 데이터를 수신하는 단계(S80)는, NFC 리딩 모듈(80)이 웨이트 스택(30)의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지한 후, 무게 트래킹 장치(200)의 프로세서(100)는 NFC 리딩 모듈(80)로부터 NFC 리딩 모듈(80)이 감지한 무게 데이터를 수신할 수 있다.
프로세서가, 메모리에 무게 데이터를 저장하는 단계(S90)는, 프로세서(100)는 NFC 리딩 모듈(80)로부터 NFC 리딩 모듈(80)이 감지한 무게 데이터를 수신한 후에 메모리(110)에 무게 데이터를 저장할 수 있고, 무게 트래킹 장치(200)의 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 무게 데이터를 전송할 수 있다.
추가적으로, 무게 트래킹 장치(200)의 가속도 센서(90)는 무게 트래킹 장치(200)의 가속도 데이터를 센싱하고, 프로세서(100)는 센싱한 가속도 데이터를 가속도 센서(90)로부터 수신한 후 수신된 가속도 데이터에 신호 처리를 수행하여 무게 트래킹 장치(200)의 위치 변화를 나타내는 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 메모리(110)에 위치 데이터를 저장할 수 있고, 무게 트래킹 장치(200)의 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 위치 데이터를 전송할 수 있다.
또는, 프로세서(100)는, 가속도 센서(90)로부터 가속도 센서(90)에 의해 센싱된 가속도 데이터를 수신하고, 수신한 가속도 데이터를 적분하여 위치 데이터를 생성하고, 위치 데이터를 머신 러닝 모델(170)에 적용하여 가공 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 메모리(110)에 가공 위치 데이터를 저장할 수 있고, 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 가공 위치 데이터를 전송할 수 있다.
또는, 프로세서(100)는, 가속도 센서(90)로부터 가속도 센서(90)에 의해 센싱된 가속도 데이터를 수신하고, 가속도 데이터를 머신 러닝 모델(170)에 적용하여 가공 가속도 데이터를 생성하고, 가공 가속도 데이터를 적분하여 가공 위치 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 프로세서(100)는 메모리(110)에 가공 위치 데이터를 저장할 수 있고, 통신 모듈(120)을 제어하여 외부 장치로 가공 위치 데이터를 전송할 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (14)

  1. NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 삽입됨으로써 웨이트 스택의 무게를 설정하고, 상기 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 장치로서,
    하우징;
    상기 하우징으로부터 돌출되어, 상기 핀홀 또는 상기 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 삽입되는 핀(Pin);
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 상기 핀의 삽입 과정 또는 삽입 완료 후에 감지되는 상기 NFC 태그를 리딩하여 상기 핀에 의해 설정된 상기 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 NFC 리딩 모듈;
    상기 하우징의 내부에 배치되는 메모리; 및
    상기 하우징의 내부에 배치되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 NFC 리딩 모듈로부터 상기 NFC 리딩 모듈이 감지한 상기 무게 데이터를 수신하고,
    상기 메모리에 상기 무게 데이터를 저장하는 무게 트래킹 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 외부 장치와 통신하는 통신 모듈을 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 통신 모듈을 제어하여 상기 외부 장치로 상기 무게 데이터를 전송하는 무게 트래킹 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 NFC 리딩 모듈은,
    상기 웨이트 스택과 마주보는 상기 하우징의 전면의 내측에 접하면서 배치되는 무게 트래킹 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 하우징의 전면의 내측에서 상기 NFC 리딩 모듈과 접한 부분 이외의 부분 중 일부 또는 전부에 금속판이 부착된 무게 트래킹 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 무게 트래킹 장치의 가속도 값을 나타내는 가속도 데이터를 센싱하는 가속도 센서를 더 포함하고,
    상기 NFC 리딩 모듈은 상기 핀부가 삽입되는 방향과 나란한 축의 가속도 값이 기준값 이하가 되는 시점에 슬립 모드에서 활성 모드로 전환되어 상기 NFC 태그를 리딩하는 무게 트래킹 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 무게 트래킹 장치의 가속도 값을 나타내는 가속도 데이터를 센싱하는 가속도 센서를 더 포함하고,
    상기 NFC 리딩 모듈은 기준값 이상인 3축 가속도 값 중에서 2축 이상의 가속도 값이 기준값 이하로 떨어질 경우 슬립 모드에서 활성 모드로 되어 상기 NFC 태그를 리딩하는 무게 트래킹 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 NFC 리딩 모듈은 슬립 모드와 활성 모드를 반복하고,
    상기 NFC 리딩 모듈은 상기 활성 모드 시에 리딩한 무게 데이터 중에서 빈도수가 가장 많은 무게 데이터를 웨이트 스택의 무게로 판정하는 무게 트래킹 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 무게 트래킹 장치의 가속도 값을 나타내는 가속도 데이터를 센싱하는 가속도 센서를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 가속도 센서로부터 상기 가속도 센서에 의해 센싱된 상기 가속도 데이터를 수신하고,
    수신된 상기 가속도 데이터에 신호 처리를 수행하여 상기 무게 트래킹 장치의 위치 변화를 나타내는 위치 데이터를 생성하는 무게 트래킹 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 무게 트래킹 장치의 가속도 값을 나타내는 가속도 데이터를 센싱하는 가속도 센서를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 가속도 센서로부터 상기 가속도 센서에 의해 센싱된 상기 가속도 데이터를 수신하고,
    상기 가속도 데이터에 신호 처리를 수행하여 상기 무게 트래킹 장치의 위치 변화를 나타내는 위치 데이터를 생성하고,
    상기 위치 데이터를 학습된 머신 러닝 모델(Machine Learning Model)에 적용하여 고도화된 위치 데이터를 생성하는 무게 트래킹 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 무게 트래킹 장치의 가속도 값을 나타내는 가속도 데이터를 센싱하는 가속도 센서를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 가속도 센서로부터 상기 가속도 센서에 의해 센싱된 상기 가속도 데이터를 수신하고,
    상기 가속도 데이터를 학습된 머신 러닝 모델(Machine Learning Model)에 적용하여 고도화된 가속도 데이터를 생성하고,
    상기 고도화된 가속도 데이터에 신호 처리를 수행하여 상기 무게 트래킹 장치의 위치 변화를 나타내는 위치 데이터를 생성하는 무게 트래킹 장치.
  11. NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 무게 설정 핀이 삽입됨으로써 설정되는 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 장치로서,
    상기 무게 설정 핀에 탈착 가능한 하우징;
    상기 하우징의 내부에 배치되며, 상기 무게 설정 핀의 삽입 과정 또는 삽입 완료 후에 감지되는 상기 NFC 태그를 리딩하여 상기 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 NFC 리딩 모듈;
    상기 하우징의 내부에 배치되는 메모리; 및
    상기 하우징의 내부에 배치되는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 NFC 리딩 모듈로부터 상기 NFC 리딩 모듈이 감지한 상기 무게 데이터를 수신하고,
    상기 메모리에 상기 무게 데이터를 저장하는 무게 트래킹 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 하우징은 상기 무게 설정 핀에 탈착되는 탈착부를 포함하고,
    상기 탈착부는 상기 무게 설정 핀의 헤드부에 맞물리는 형상을 가진 무게 트래킹 장치.
  13. NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 제 1 항에 기재된 무게 트래킹 장치를 이용하여, 제1항에 기재된 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 방법으로서,
    상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 상기 핀이 삽입되면, 제 1 항에 기재된 NFC 리딩 모듈이, 상기 핀의 삽입 과정 또는 삽입 완료 후에 감지되는 상기 NFC 태그를 리딩하여 상기 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계;
    제 1 항에 기재된 프로세서가, 상기 NFC 리딩 모듈로부터 상기 무게 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 프로세서가, 제 1 항에 기재된 메모리에 상기 무게 데이터를 저장하는 단계를 포함하는 무게 트래킹 방법.
  14. NFC 태그가 각각 부착된 복수 개의 웨이트 판을 포함하는 웨이트 리프팅 머신에 대하여, 제 11 항에 기재된 무게 트래킹 장치를 이용하여, 상기 무게 트래킹 장치가 장착된 무게 설정 핀에 의해 설정된 웨이트 스택의 무게를 트래킹하는 무게 트래킹 방법으로서,
    상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 어느 하나의 웨이트 판에 형성된 핀홀 또는 상기 복수 개의 웨이트 판 중에서 상하로 이웃하는 웨이트 판 사이에 상기 무게 설정 핀이 삽입되면, 제 11 항에 기재된 NFC 리딩 모듈이, 상기 무게 설정 핀의 삽입 과정 또는 삽입 완료 후에 감지되는 상기 NFC 태그를 리딩하여 상기 웨이트 스택의 무게를 나타내는 무게 데이터를 감지하는 단계;
    제 11 항에 기재된 프로세서가, 상기 NFC 리딩 모듈로부터 상기 무게 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 프로세서가, 제 11 항에 기재된 메모리에 상기 무게 데이터를 저장하는 단계를 포함하는 무게 트래킹 방법.
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