WO2023075052A1 - Artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification - Google Patents

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WO2023075052A1
WO2023075052A1 PCT/KR2022/007146 KR2022007146W WO2023075052A1 WO 2023075052 A1 WO2023075052 A1 WO 2023075052A1 KR 2022007146 W KR2022007146 W KR 2022007146W WO 2023075052 A1 WO2023075052 A1 WO 2023075052A1
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exercise
physical strength
physical
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PCT/KR2022/007146
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강성훈
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주식회사 컴플렉시온
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    • G06T2207/20044Skeletonization; Medial axis transform

Definitions

  • the present invention relates to an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification, and more particularly, generates user physical strength information based on joint motion data generated from a user's motion image, and based on the user's physical strength information, the user's
  • the present invention relates to an artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification for generating physical fitness coaching information for managing a physical fitness level.
  • Self-management is essential in modern life. Self-management can be done in various aspects such as language learning, exercise, and hobbies. Among them, health management through exercise is self-management that most people try but fail in modern life where exercise is easy to lack. way. Because many people fail like this, individuals personally hire trainers or purchase exercise equipment to assist with their workouts.
  • An object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification capable of generating user physical strength information representing a user's physical strength level based on joint motion data representing the user's joint motion.
  • Another object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification capable of generating physical fitness coaching information for managing the physical strength level in response to joint motion data and the user physical strength information.
  • an object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification that generates a metaverse character image by combining a user character image representing a user and a user physical strength image representing user physical strength information.
  • An artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification includes a photographing unit for generating an exercise image by photographing a user performing an exercise; and generating joint motion data representing joint motions of the user from the motion images, generating user physical strength information representing a physical fitness level of the user based on the joint motion data,
  • a processor for generating fitness coaching information for managing the fitness level may include.
  • the processor generates target physical fitness information indicating a target physical fitness level of the user based on user information including at least one of body shape information, appearance information, age information, grade information, and gender information of the user, and wherein the The physical strength coaching information may be generated based on physical strength difference information between the user physical strength information and the target physical strength information.
  • the processor induces physical exercise type information of physical exercise to be performed by the user to manage the physical fitness level, physical exercise quantity information, and physical exercise inducing the user's body movement so that the user performs the physical fitness exercise.
  • One or more of the virtual images may be included in the physical fitness coaching information to generate the physical fitness coaching information.
  • the processor generates a user character image representing the user based on the user information, generates a user physical fitness image representing the user physical fitness information, and combines the user character image and the user physical fitness image to form a metaverse. Character images can be created.
  • the processor generates comprehensive physical strength point information of the user based on the user information and the user physical strength information, and compares the user's comprehensive physical strength point information with another user's comprehensive physical strength point information to determine the physical strength of the user.
  • Ranking information can be generated.
  • the processor Preferably, the processor generates user motor skill information indicating a motor skill level of the user based on the joint movement data, and manages the motor skill level in response to the joint movement data and the user motor skill information.
  • Motor skills coaching information can be created.
  • the processor may generate the motor skill coaching information based on target motor skill information indicating a target motor skill level of the user and motor skill difference information between the user motor skill information.
  • the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification generates user physical strength information representing the user's physical strength level based on joint motion data representing the user's joint motion, thereby accurately measuring the user's own physical strength level. can figure it out
  • the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification generates physical strength coaching information for managing the physical strength level in response to joint motion data and the user physical strength information, so that the user can improve the physical strength level. effective exercise can be performed.
  • the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification generates a metaverse character image by combining a user character image representing a user and a user physical strength image representing user physical strength information, so that the user performs the game. You can do the exercise with pleasure.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus and server using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a configuration block diagram of an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a user performing an exercise using an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • 4 to 8 are diagrams for explaining a process of generating joint motion data by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a process of generating user physical fitness information by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a screen displaying an exercise provided by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • the expression “has,” “may have,” “includes,” or “may include” refers to the presence of a corresponding feature (eg, a numerical value, function, operation, or component such as a part). , which does not preclude the existence of additional features.
  • expressions such as “A or B”, “at least one of A and/and B”, or “one or more of A or/and B” may include all possible combinations of the items listed together.
  • “A or B”, “at least one of A and B”, or “at least one of A or B” (1) includes at least one A, (2) includes at least one B, or (3) It may refer to all cases including at least one A and at least one B.
  • first, second, first, or “second” used in this document may modify various components, regardless of order and/or importance, and refer to a component as It is used only to distinguish it from other components and does not limit the corresponding components.
  • a first user device and a second user device may represent different user devices regardless of order or importance.
  • a first element may be called a second element, and similarly, the second element may also be renamed to the first element.
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • the certain component may be directly connected to the other component or connected through another component (eg, a third component).
  • an element e.g, a first element
  • another element e.g., a second element
  • the element and the other element are referred to as being “directly connected”. It may be understood that there are no other components (eg, a third component) between the components.
  • the expression “configured to” means, depending on the situation, e.g., “suitable for”, “having the capacity to” )", “designed to”, “adapted to”, “made to”, or “capable of” .
  • the term “configured (or set) to” may not necessarily mean only “specifically designed to” hardware.
  • the phrase “a device configured to” may mean that the device is “capable of” in conjunction with other devices or components.
  • a control unit configured (or set) to perform A, B, and C” can be used by a dedicated processor (eg, embedded processor) to perform the operation, or by executing one or more software programs stored in memory.
  • a dedicated processor eg, embedded processor
  • a general-purpose processor eg, CPU or application processor
  • ⁇ device may include one or more of a central processing unit (CPU), an application processor (AP), and a communication processor (CP). .
  • CPU central processing unit
  • AP application processor
  • CP communication processor
  • ⁇ device refers to all types of hardware devices including at least one processor, and may be understood as encompassing software configurations operating in the corresponding hardware devices according to embodiments.
  • ⁇ device may be understood as including, but not limited to, machine-driven devices, smartphones, tablet PCs, desktops, laptops, and user clients and applications running on each device.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an artificial intelligence-based exercise coaching device and server using gamification according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is an artificial intelligence-based exercise using gamification according to an embodiment of the present invention
  • 3 is a block diagram of a coaching apparatus
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a user performing an exercise using an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification generates joint motion data from an exercise image of a user performing an exercise, Based on the joint motion data, user physical strength information and physical strength coaching information may be generated.
  • the joint motion data may be data on joint motion observed while the user performs an exercise.
  • the joint motion data includes coordinate information, straight lines, curves, point information, straight lines over time, curves, It may be a change value of each position of point information and a change value of an angle formed by a straight line and a curve.
  • the user's physical fitness information may be information representing the user's physical fitness level, and the physical fitness level may include a health fitness level and an exercise fitness level.
  • the health fitness level may include a muscular strength level, a muscular endurance level, a cardiorespiratory endurance level, a flexibility level, and a body composition level
  • an exercise fitness level may include a agility level, a coordination level, a balance level, and an agility level.
  • the artificial intelligence-based exercise coaching device 100 using gamification uses the user's physical strength, which is a basic physical ability required to lead a healthy life, and exercise technique when performing exercise. It can be classified as athletic stamina, which is the physical ability required to perform.
  • the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification determines the user's physical fitness level, which is divided into health fitness and exercise fitness, based on joint movement data, as user physical fitness information. can be created with
  • the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification may generate physical strength coaching information for coaching the user's physical strength exercise so that the user's physical strength information reaches the target physical strength information. .
  • the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification includes a photographing unit 110, a processor 120, a display unit 130, an input unit 140, and a communication unit 150. And it may include a storage unit 160.
  • the photographing unit 110 photographs the user U performing an exercise while watching the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification according to an embodiment of the present invention, and generates an exercise image as a photographing result. can do.
  • the exercise image may be not only one picture but also a motion image in which a plurality of motion images are mapped in chronological order.
  • the photographing unit 110 may include a camera module, and the type of camera module may be any one of a 2D camera, a 3D camera, and a monocular camera.
  • the processor 120 may generate joint motion data representing joint motions of the user from motion images. At this time, the processor 120 may input motion images as input data through the posture estimation artificial intelligence model and output joint motion data as output data.
  • the processor 120 may generate user physical strength information representing the user's physical strength level based on the joint motion data.
  • the processor 120 may match joint movement type information to each joint movement data, and calculate physical strength level adjustment information corresponding to each joint movement type information.
  • FIG. 4 to 8 are views for explaining a process of generating joint motion data by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 9 is an embodiment of the present invention. It is a diagram for explaining a process of generating user physical fitness information by an artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification according to.
  • the processor 120 may match elbow flexion prenatal information representing elbow flexion and prenatal information as joint motion type information to each joint motion data, as shown in FIG. 4 .
  • the processor 120 may match knee flexion prenatal information indicating knee flexion and prenatal as joint motion type information to each joint motion data.
  • the processor 120 may match hip flexion prenatal information representing hip flexion and prenatal as joint motion type information to each joint motion data.
  • the processor 120 may match shoulder adduction and distortion information representing adduction and abduction of the shoulder with each joint movement data as joint movement type information.
  • the processor 120 may match hip adduction and distortion information representing adduction and abduction of the hip joint with each joint movement data as joint movement type information.
  • the processor 120 may match wrist pronation and supination information representing wrist pronation and supination as joint motion type information to each joint motion data.
  • the processor 120 may match ankle pronation and supination information representing ankle pronation and supination as joint motion type information to each joint motion data.
  • the processor 120 may match shoulder horizontal flexion prenatal information representing horizontal flexion and horizontal shoulder prenatal as joint motion type information to each joint motion data.
  • the processor 120 may match wrist ciliary dorsiflexion information indicating the clavicle and clavicle dorsiflexion of the wrist to each of the joint motion data as the joint movement type information.
  • the processor 120 may match wrist dorsiflexion and plantar flexion information indicating dorsiflexion and plantar flexion of the ankle to each joint motion data as joint motion type information.
  • the type of joint movement type may not be limited as long as the above-described joint movement type information represents the user's joint movement.
  • the joint motion type information may be information indicating any one of flexion, extension, abduction, adduction, rotation, rotation, supination, elevation, and descent for each joint.
  • the above-described matching of joint motion data and joint motion type information may refer to a process in which the processor 120 matches joint motion type information in which the joint motion indicated by the joint motion data is a corresponding type among joint motion type information. .
  • the processor 120 may check the fitness level adjustment index corresponding to the matched joint movement type information, and generate user physical strength information by applying the checked physical fitness level adjustment index to previously generated user physical strength information.
  • the processor 120 checks a fitness level adjustment index corresponding to the “hip abduction adduction information”, and the checked physical fitness level adjustment index is “ In the case of "increase flexibility by 3%", the flexibility level may be increased among a plurality of physical strength levels included in the user's physical strength information.
  • the processor 120 largely represents the user's fitness level as a health fitness level and an exercise fitness level, and the health fitness level is represented by a muscle strength level, a muscular endurance level, a cardiorespiratory endurance level, a flexibility level, and a body composition level, and an exercise fitness level.
  • the health fitness level is represented by a muscle strength level, a muscular endurance level, a cardiorespiratory endurance level, a flexibility level, and a body composition level, and an exercise fitness level.
  • the muscle strength level is level information representing the maximum force that can be exerted at one time
  • the muscular endurance level is level information representing the ability to repeatedly lift a certain weight of one's maximum muscle strength
  • the cardiorespiratory endurance level is breathing
  • flexibility level is level information representing the maximum range of movement of joints
  • body composition level is level information representing the components of the body can be
  • the agility level is level information representing the ability of the muscular nervous system to exert maximum force in a short time
  • the coordination level is level information representing how smoothly and accurately the body moves
  • the balance level is the level information representing the body in a certain posture. It is level information representing the ability to maintain, and the agility level may be level information representing the ability to quickly change the direction of movement.
  • the processor 120 may control the display unit 130 to be described below to display the generated user physical strength information as a physical fitness level.
  • the processor 120 may control the display unit 130 to display the health fitness level and exercise fitness level, which are detailed levels of the physical fitness level, in detail.
  • the processor 120 may generate user motor skill information indicating the user's motor skill level based on the joint motion data.
  • the exercise skill level may indicate the ability of the user to perform an exercise skill.
  • the processor 120 may generate physical fitness coaching information for managing a physical strength level in response to joint motion data and user physical strength information.
  • the processor 120 may generate target physical strength information representing a target physical strength level of the user based on user information, and may generate physical strength coaching information based on physical strength difference information between the user physical strength information and the target physical strength information.
  • the user information may include one or more of the user's body shape information, appearance information, age information, grade information, and gender information.
  • the processor 120 generates a target physical fitness level that the user should have as target physical fitness information in the user's exercise condition according to the user information, and physical strength coaching information for improving the physical fitness level that falls short of the target physical strength information among the user physical strength information.
  • the processor 120 may provide at least one of physical fitness exercise type information of a physical fitness exercise to be performed by the user to manage the physical fitness level, physical fitness exercise amount information, and a physical fitness exercise inducing virtual image for inducing the user's body movement so that the user performs the physical fitness exercise.
  • the fitness coaching information may be generated by including the fitness coaching information.
  • the exercise induction virtual image is generated in the shape of a human body performing a physical exercise and displayed on the display unit 130 to be described later, and the user moves the body in response to the exercise induction virtual image displayed on the display unit 130 to perform the physical fitness exercise.
  • the processor 120 may check grade information of the user among user information and generate physical fitness coaching information based on physical exercise curriculum information corresponding to the user's grade information.
  • the processor 120 may generate physical fitness coaching information based on physical exercise curriculum information, which is a physical exercise curriculum designed to achieve a physical fitness level that a user must achieve in a corresponding grade.
  • physical fitness exercise curriculum information may be preset as shown in Table 1 below.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a screen displaying an exercise provided by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
  • the processor 120 can control the display unit 130 to generate a plurality of fitness coaching information that can be provided to the user according to the improved fitness item and display them as icons. Through this, the user can perform a physical fitness exercise according to the physical fitness coaching information by selecting an exercise corresponding to the physical fitness item that the user wants to improve.
  • the processor 120 may generate motor skill coaching information for managing the motor skill level in response to joint movement data and user motor skill information, and display it on the display unit 130 as shown in FIG. 9 . .
  • the processor 120 may generate exercise skill coaching information for improving the user's exercise skill level.
  • the processor 120 may generate motor skill coaching information corresponding to the joint movement data of the current user and the user motor skill information based on the motor skill improvement curriculum received from the server 200 .
  • the processor 120 may generate the motor skill coaching information based on the motor skill difference information between the target motor skill information representing the target motor skill level of the user and the motor skill information of the user.
  • the exercise skill coaching information includes a skill improvement exercise induction virtual image, and the skill improvement exercise induction virtual image is created in the shape of a human body performing a skill improvement exercise to improve the user's exercise skill to a target motor skill level, which will be described later. It is displayed on the display unit 130, and the user can perform a skill improvement exercise by moving his/her body in response to the skill improvement exercise inducement virtual image displayed on the display unit 130.
  • the processor 120 may generate a metaverse character image representing a user in the metaverse implemented by the server 200 .
  • the processor 120 may generate a user character image representing the user based on user information and a user physical strength image representing user physical strength information. Finally, the processor 120 may generate a metaverse character image by combining the user character image and the user physical strength image.
  • the processor 120 may generate a user character image with an image similar to the user's appearance, and generate a user's physical strength image with any one of star images, number images, and gauge images corresponding to the user's physical strength information.
  • the processor 120 may control the display unit 130 to display a user's metaverse character image and another user's physical fitness image on the metaverse implemented by the server 200 .
  • the user can visually check the physical condition of the user and other users.
  • the processor 120 may generate a metaverse character image that moves in response to a user's movement motion by applying the joint motion data to the metaverse character image.
  • the user's metaverse character on the metaverse is displayed while moving as an image corresponding to the user's exercise action when the user performs an exercise, and the user's moving metaverse character image can be shared with other users on the metaverse.
  • the processor 120 generates comprehensive physical fitness point information of the user based on the user information and the user physical strength information, and compares the user's comprehensive physical fitness point information with the comprehensive physical fitness point information of other users to generate the user's physical strength ranking information. can do.
  • the processor 120 groups the user information and the user information of other users, and arranges the comprehensive physical fitness score information of the users of the group including the user information in ascending order to obtain physical fitness ranking information for each user and other users. can create
  • the processor 120 may group similar user information into one group. Specifically, the processor 120 may group user information including the same age range, gender, weight range, and height range into the same group.
  • the user can check the ranking of his/her own physical strength among other users with similar conditions to the user himself.
  • the processor 120 checks the user's grade information, confirms whether an exercise previously performed by the user matches the grade target exercise corresponding to the user's grade information, and as a result of the check, the grade target exercise If it is confirmed that the user has performed the matching exercise, a goal achievement image indicating that the user has performed the grade goal exercise can be created and displayed on the metaverse by combining the user's metaverse character image.
  • the grade target exercise may refer to an exercise that the student must perform to develop the student's physical strength according to the grade.
  • the processor 120 may perform the operation of each of the above-described components, one or more cores (core, not shown) and a graphic processing unit (not shown) and / or a connection path for transmitting and receiving signals to and from other components (for example, a bus, etc.) may be included.
  • the processor 120 may be configured to perform the operation of each component described above by executing one or more instructions stored in the storage unit 160 .
  • the input unit 140 may receive various information from a store employee through a touch screen combined with the display unit 130 .
  • the display unit 130 may display images or videos under the control of the processor 120 .
  • the display unit 130 may be a touch screen display combined with a touch screen.
  • the communication unit 150 may provide a communication interface necessary to provide a transmission/reception signal between the server 200 and each device in the form of packet data in conjunction with a communication network. Furthermore, the communication unit 150 may serve to transmit data in response to data requests from respective devices.
  • the communication unit 150 may be a device including hardware and software necessary for transmitting and receiving a signal such as a control signal or a data signal with another network device through a wired or wireless connection.
  • the storage unit 160 may store programs (one or more instructions) for processing and control of the processor 120 .
  • Programs stored in the storage unit 160 may be divided into a plurality of modules according to functions.

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Abstract

An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification according to the present invention may comprise: an image capture unit which captures an image of a user performing exercise to generate an exercise image; and a processor which: generates, from the exercise image, joint movement data indicating joint movements of the user; generates user physical strength information indicating the physical strength level of the user, on the basis of the joint movement data; and generates physical strength coaching information for managing the physical strength level according to the joint movement data and the user physical strength information.

Description

게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치Artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification
본 발명은 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자의 운동 이미지로부터 생성된 관절 움직임 데이터에 기초하여 사용자 체력 정보를 생성하고, 사용자 체력 정보에 기초하여 사용자의 체력 레벨을 관리하기 위한 체력 코칭 정보를 생성하는 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification, and more particularly, generates user physical strength information based on joint motion data generated from a user's motion image, and based on the user's physical strength information, the user's The present invention relates to an artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification for generating physical fitness coaching information for managing a physical fitness level.
최근 자기관리는 현대인의 삶에 있어서 필수적인 것이라고 봐도 무방하다. 자기 관리에는 어학학습, 운동, 취미 생활 등 여러 가지 측면에서 이루어 질 수 있으며, 그 중에서도 운동을 통한 건강관리는 운동량이 부족하기 쉬운 현대인의 삶에서 대부분의 사람들이 시도하면서도 많은 사람들이 실패하는 자기 관리 방법이다. 이렇게 실패하는 사람들이 많기 때문에 개인은 자신의 운동을 보조하기 위해 개인적으로 트레이너를 고용하거나 운동기구를 구매한다.It is safe to say that self-management is essential in modern life. Self-management can be done in various aspects such as language learning, exercise, and hobbies. Among them, health management through exercise is self-management that most people try but fail in modern life where exercise is easy to lack. way. Because many people fail like this, individuals personally hire trainers or purchase exercise equipment to assist with their workouts.
하지만 개인적으로 트레이너를 고용하는 것은 비용적 측면에서 부담스럽기도 하고, 시간을 내는 것도 쉽지 않아 운동기구를 구매해 홈 트레이닝을 시도하는 사람들이 늘어나고 있는 추세다. 하지만 운동기구를 구매하더라도 것도 올바른 자세로 이용하고 있는 것인지 등의 전문적 지식이 없어 고생하는 사람이 많아 홈 트레이닝을 돕기 위한 기구나 영상 자료 등이 많이 발매되고 있다.However, hiring a personal trainer is burdensome in terms of cost, and it is not easy to make time, so more and more people are trying home training by purchasing exercise equipment. However, even if you purchase exercise equipment, many people suffer because they do not have professional knowledge such as whether they are using it in the correct posture, and many equipment and video materials to help with home training are on the market.
그렇지만 별도의 센서를 사용자의 신체에 부착해 현재 운동하고 있는 사용자의 자세가 올바른지 체크해 주거나 활성화된 근육을 보면서 운동할 수 있는 기구는 있으나 이러한 센서 없이 사용자의 근육 모양을 확인하며 근육의 사용을 확인할 수 있는 방법은 제공되지 않고 있다.However, there are devices that attach a separate sensor to the user's body to check whether the user's posture while exercising is correct or to exercise while looking at the activated muscles, but without these sensors, it is possible to check the user's muscle shape and confirm the use of the muscles. method is not provided.
뿐만 아니라, 운동을 수행 전후 체력의 변화를 가시화하여 사용자에게 제공할 수 없으므로 사용자의 스스로 수행하는 운동이 올바른지 정확히 파악하기 어려운 문제점이 있다.In addition, since changes in physical strength before and after performing an exercise cannot be visualized and provided to the user, it is difficult to accurately determine whether the exercise performed by the user himself is correct.
본 발명의 목적은, 사용자의 관절 움직임을 나타내는 관절 움직임 데이터에 기초하여 상기 사용자의 체력 레벨을 나타내는 사용자 체력 정보를 생성할 수 있는 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치를 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification capable of generating user physical strength information representing a user's physical strength level based on joint motion data representing the user's joint motion.
또한, 본 발명의 목적은, 관절 움직임 데이터 및 상기 사용자 체력 정보에 대응하여 상기 체력 레벨을 관리하기 위한 체력 코칭 정보를 생성할 수 있는 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치를 제공함에 있다.Another object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification capable of generating physical fitness coaching information for managing the physical strength level in response to joint motion data and the user physical strength information.
또한, 본 발명의 목적은, 사용자를 나타내는 사용자 캐릭터 이미지와 사용자 체력 정보를 나타내는 사용자 체력 이미지를 결합하여 메타버스 캐릭터 이미지를 생성하는 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치를 제공함에 있다.In addition, an object of the present invention is to provide an artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification that generates a metaverse character image by combining a user character image representing a user and a user physical strength image representing user physical strength information.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects and advantages of the present invention not mentioned above can be understood by the following description and will be more clearly understood by the examples of the present invention. It will also be readily apparent that the objects and advantages of the present invention may be realized by means of the instrumentalities and combinations indicated in the claims.
본 발명에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치는 운동을 수행하는 사용자를 촬영하여 운동 이미지를 생성하는 촬영부; 및 상기 운동 이미지로부터 상기 사용자의 관절 움직임을 나타내는 관절 움직임 데이터를 생성하고, 상기 관절 움직임 데이터에 기초하여 상기 사용자의 체력 레벨을 나타내는 사용자 체력 정보를 생성하며, 상기 관절 움직임 데이터 및 상기 사용자 체력 정보에 대응하여 상기 체력 레벨을 관리하기 위한 체력 코칭 정보를 생성하는 프로세서;를 포함할 수 있다.An artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to the present invention includes a photographing unit for generating an exercise image by photographing a user performing an exercise; and generating joint motion data representing joint motions of the user from the motion images, generating user physical strength information representing a physical fitness level of the user based on the joint motion data, Correspondingly, a processor for generating fitness coaching information for managing the fitness level; may include.
바람직하게, 상기 프로세서는 상기 사용자의 체형 정보, 외모 정보, 나이 정보, 학년 정보 및 성별 정보 중 하나 이상을 포함하는 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자의 목표 체력 레벨을 나타내는 목표 체력 정보를 생성하고, 상기 사용자 체력 정보 및 상기 목표 체력 정보 간의 체력 차이 정보에 기초하여 상기 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.Preferably, the processor generates target physical fitness information indicating a target physical fitness level of the user based on user information including at least one of body shape information, appearance information, age information, grade information, and gender information of the user, and wherein the The physical strength coaching information may be generated based on physical strength difference information between the user physical strength information and the target physical strength information.
바람직하게, 상기 프로세서는 상기 체력 레벨을 관리하기 위해 상기 사용자가 수행해야할 체력 운동의 체력 운동 종류 정보, 체력 운동량 정보 및 상기 사용자가 상기 체력 운동을 수행하도록 상기 사용자의 신체 움직임을 유도하는 체력 운동 유도 가상 이미지 중 하나 이상을 상기 체력 코칭 정보에 포함시켜 상기 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.Preferably, the processor induces physical exercise type information of physical exercise to be performed by the user to manage the physical fitness level, physical exercise quantity information, and physical exercise inducing the user's body movement so that the user performs the physical fitness exercise. One or more of the virtual images may be included in the physical fitness coaching information to generate the physical fitness coaching information.
바람직하게, 상기 프로세서는 상기 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자를 나타내는 사용자 캐릭터 이미지를 생성하고, 상기 사용자 체력 정보를 나타내는 사용자 체력 이미지를 생성하고, 상기 사용자 캐릭터 이미지와 상기 사용자 체력 이미지를 결합하여 메타버스 캐릭터 이미지를 생성할 수 있다.Preferably, the processor generates a user character image representing the user based on the user information, generates a user physical fitness image representing the user physical fitness information, and combines the user character image and the user physical fitness image to form a metaverse. Character images can be created.
바람직하게, 상기 프로세서는 상기 사용자 정보 및 상기 사용자 체력 정보에 기초하여 상기 사용자의 종합 체력 점수 정보를 생성하고, 상기 사용자의 종합 체력 점수 정보와 다른 사용자의 종합 체력 점수 정보를 비교하여 상기 사용자의 체력 순위 정보를 생성할 수 있다. Preferably, the processor generates comprehensive physical strength point information of the user based on the user information and the user physical strength information, and compares the user's comprehensive physical strength point information with another user's comprehensive physical strength point information to determine the physical strength of the user. Ranking information can be generated.
바람직하게, 상기 프로세서는 상기 관절 움직임 데이터에 기초하여 상기 사용자의 운동 기술 레벨을 나타내는 사용자 운동 기술 정보를 생성하며, 상기 관절 움직임 데이터 및 상기 사용자 운동 기술 정보에 대응하여 상기 운동 기술 레벨을 관리하기 위한 운동 기술 코칭 정보를 생성할 수 있다.Preferably, the processor generates user motor skill information indicating a motor skill level of the user based on the joint movement data, and manages the motor skill level in response to the joint movement data and the user motor skill information. Motor skills coaching information can be created.
바람직하게, 상기 프로세서는 상기 사용자의 목표 운동 기술 레벨을 나타내는 목표 운동 기술 정보 및 상기 사용자 운동 기술 정보 간의 운동 기술 차이 정보에 기초하여 상기 운동 기술 코칭 정보를 생성할 수 있다.Preferably, the processor may generate the motor skill coaching information based on target motor skill information indicating a target motor skill level of the user and motor skill difference information between the user motor skill information.
본 발명에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치는, 사용자의 관절 움직임을 나타내는 관절 움직임 데이터에 기초하여 상기 사용자의 체력 레벨을 나타내는 사용자 체력 정보를 생성함으로써, 사용자 자신의 체력 레벨을 정확하게 파악할 수 있다.The artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to the present invention generates user physical strength information representing the user's physical strength level based on joint motion data representing the user's joint motion, thereby accurately measuring the user's own physical strength level. can figure it out
또한, 본 발명에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치는, 관절 움직임 데이터 및 상기 사용자 체력 정보에 대응하여 상기 체력 레벨을 관리하기 위한 체력 코칭 정보를 생성함으로써, 사용자가 체력 레벨 향상에 효과적인 운동을 수행할 수 있다.In addition, the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to the present invention generates physical strength coaching information for managing the physical strength level in response to joint motion data and the user physical strength information, so that the user can improve the physical strength level. effective exercise can be performed.
또한, 본 발명에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치는, 사용자를 나타내는 사용자 캐릭터 이미지와 사용자 체력 정보를 나타내는 사용자 체력 이미지를 결합하여 메타버스 캐릭터 이미지를 생성함으로써, 사용자가 게임을 수행하듯 즐겁게 운동을 수행할 수 있다.In addition, the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to the present invention generates a metaverse character image by combining a user character image representing a user and a user physical strength image representing user physical strength information, so that the user performs the game. You can do the exercise with pleasure.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치 및 서버를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus and server using gamification according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치의 구성 블록도이다.2 is a configuration block diagram of an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치를 이용하여 운동을 수행하는 사용자를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a user performing an exercise using an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 의해 관절 움직임 데이터가 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.4 to 8 are diagrams for explaining a process of generating joint motion data by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 의해 사용자 체력 정보가 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.9 is a diagram for explaining a process of generating user physical fitness information by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 의해 제공되는 운동을 표시한 화면의 일 예를 도시한 도면이다.10 is a diagram showing an example of a screen displaying an exercise provided by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형 태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대 해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. Hereinafter, various embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, it should be understood that this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and includes various modifications, equivalents, and/or alternatives of the embodiments of the present invention. In connection with the description of the drawings, like reference numerals may be used for like elements.
본 문서에서, "가진다", "가질 수 있다", "포함한다", 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 작동, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다. In this document, the expression “has,” “may have,” “includes,” or “may include” refers to the presence of a corresponding feature (eg, a numerical value, function, operation, or component such as a part). , which does not preclude the existence of additional features.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 또는/및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상" 등의 표현 은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는 (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다. In this document, expressions such as "A or B", "at least one of A and/and B", or "one or more of A or/and B" may include all possible combinations of the items listed together. . For example, "A or B", "at least one of A and B", or "at least one of A or B" (1) includes at least one A, (2) includes at least one B, or (3) It may refer to all cases including at least one A and at least one B.
본 문서에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중 요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제1 사용자 기기와 제2 사용자 기기는 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.Expressions such as "first", "second", "first", or "second" used in this document may modify various components, regardless of order and/or importance, and refer to a component as It is used only to distinguish it from other components and does not limit the corresponding components. For example, a first user device and a second user device may represent different user devices regardless of order or importance. For example, without departing from the scope of rights described in this document, a first element may be called a second element, and similarly, the second element may also be renamed to the first element.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성 요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다. A component (e.g., a first component) is "(operatively or communicatively) coupled with/to" another component (e.g., a second component); When referred to as "connected to", it should be understood that the certain component may be directly connected to the other component or connected through another component (eg, a third component). On the other hand, when an element (eg, a first element) is referred to as being “directly connected” or “directly connected” to another element (eg, a second element), the element and the other element are referred to as being “directly connected”. It may be understood that there are no other components (eg, a third component) between the components.
본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합 한(suitable for)", "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)", "~하도록 설계된(designed to)", "~하도록 변경된(adapted to)", "~하도록 만들어진(made to)", 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성(또는 설정)된"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)"것 만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성 (또는 설정)된 제어부"는 해당 작동을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 작동들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다. As used in this document, the expression "configured to" means, depending on the situation, e.g., "suitable for", "having the capacity to" )", "designed to", "adapted to", "made to", or "capable of" . The term "configured (or set) to" may not necessarily mean only "specifically designed to" hardware. Instead, in some contexts, the phrase "a device configured to" may mean that the device is "capable of" in conjunction with other devices or components. For example, the phrase "a control unit configured (or set) to perform A, B, and C" can be used by a dedicated processor (eg, embedded processor) to perform the operation, or by executing one or more software programs stored in memory. , may mean a general-purpose processor (eg, CPU or application processor) capable of performing corresponding operations.
특히, 본 명세서에서, “~장치”는 중앙처리장치(Central Processing Unit (CPU)), 애플리케이션 프로세서(Application Processor (AP)) 및 커뮤니케이션 프로세서(Communication Processor (CP)) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. In particular, in the present specification, “~ device” may include one or more of a central processing unit (CPU), an application processor (AP), and a communication processor (CP). .
본 명세서에서, “~장치”는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 모든 종류의 하드웨어 장치를 의미하는 것이고, 실시 예에 따라 해당 하드웨어 장치에서 작동하는 소프트웨어적 구성도 포괄하는 의미로서 이해될 수 있다. 예를 들어, “~장치”는 기계 구동 장치, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크톱, 노트북 및 각 장치에서 구동되는 사용자 클라이언트 및 애플리케이션을 모두 포함하는 의미로서 이해될 수 있으며, 또한 이에 제한되는 것은 아니다.In this specification, “~device” refers to all types of hardware devices including at least one processor, and may be understood as encompassing software configurations operating in the corresponding hardware devices according to embodiments. For example, “~device” may be understood as including, but not limited to, machine-driven devices, smartphones, tablet PCs, desktops, laptops, and user clients and applications running on each device.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한 정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 컨텍스트 상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 컨텍스트 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다. Terms used in this document are only used to describe a specific embodiment, and may not be intended to limit the scope of other embodiments. Singular expressions may include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. Terms used herein, including technical or scientific terms, may have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the technical field described in this document. Among the terms used in this document, terms defined in general dictionaries may be interpreted as having the same or similar meaning as the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in this document, in an ideal or excessively formal meaning. not interpreted In some cases, even terms defined in this document cannot be interpreted to exclude the embodiments of this document.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치 및 서버를 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치의 구성 블록도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치를 이용하여 운동을 수행하는 사용자를 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an artificial intelligence-based exercise coaching device and server using gamification according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an artificial intelligence-based exercise using gamification according to an embodiment of the present invention. 3 is a block diagram of a coaching apparatus, and FIG. 3 is a diagram illustrating a user performing an exercise using an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention.
도 1 내지 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치(100)는 운동을 수행하는 사용자를 촬영한 운동 이미지로부터 관절 움직임 데이터를 생성하고, 관절 움직임 데이터에 기초하여 사용자 체력 정보 및 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.1 to 3, the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification according to an embodiment of the present invention generates joint motion data from an exercise image of a user performing an exercise, Based on the joint motion data, user physical strength information and physical strength coaching information may be generated.
여기서, 관절 움직임 데이터는 사용자가 운동을 수행하면서 관찰되는 관절 움직임에 대한 데이터일 수 있으며, 예를 들어, 관절 움직임 데이터는 좌표 정보를 포함하는 직선, 곡선, 포인트 정보, 시간에 따른 직선, 곡선, 포인트 정보 각각의 위치 변화값 및 직선과 곡선이 이루는 각도의 변화값일 수 있다.Here, the joint motion data may be data on joint motion observed while the user performs an exercise. For example, the joint motion data includes coordinate information, straight lines, curves, point information, straight lines over time, curves, It may be a change value of each position of point information and a change value of an angle formed by a straight line and a curve.
사용자 체력 정보는 사용자의 체력 레벨을 나타내는 정보일 수 있으며, 체력 레벨은 건강 체력 레벨 및 운동 체력 레벨을 포함할 수 있다. 또한, 건강 체력 레벨은 근력 레벨, 근지구력 레벨, 심폐지구력 레벨, 유연성 레벨 및 신체구성 레벨을 포함할 수 있고, 운동 체력 레벨은 순발력 레벨, 협응성 레벨, 평형성 레벨 및 민첩성 레벨을 포함할 수 있다.The user's physical fitness information may be information representing the user's physical fitness level, and the physical fitness level may include a health fitness level and an exercise fitness level. In addition, the health fitness level may include a muscular strength level, a muscular endurance level, a cardiorespiratory endurance level, a flexibility level, and a body composition level, and an exercise fitness level may include a agility level, a coordination level, a balance level, and an agility level.
즉, 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치(100)는 사용자의 체력을 건강한 생활을 영위해 나가는데 필요한 기본적인 신체 능력인 건강 체력과 운동 수행 시에 운동 기술을 수행하는데 필요한 신체 능력인 운동 체력으로 구분할 수 있다.In other words, the artificial intelligence-based exercise coaching device 100 using gamification according to an embodiment of the present invention uses the user's physical strength, which is a basic physical ability required to lead a healthy life, and exercise technique when performing exercise. It can be classified as athletic stamina, which is the physical ability required to perform.
다시 말해, 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치(100)는 관절 움직임 데이터에 기초하여 건강 체력과 운동 체력으로 구분되는 사용자의 체력의 체력 레벨을 사용자 체력 정보로 생성할 수 있다.In other words, the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification according to an embodiment of the present invention determines the user's physical fitness level, which is divided into health fitness and exercise fitness, based on joint movement data, as user physical fitness information. can be created with
이후, 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치(100)는 사용자 체력 정보가 목표 체력 정보에 도달하도록 사용자의 체력 운동을 코칭하는 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.Thereafter, the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification according to an embodiment of the present invention may generate physical strength coaching information for coaching the user's physical strength exercise so that the user's physical strength information reaches the target physical strength information. .
이러한, 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치(100)는 촬영부(110), 프로세서(120), 표시부(130), 입력부(140), 통신부(150) 및 저장부(160)를 포함할 수 있다.The artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification according to an embodiment of the present invention includes a photographing unit 110, a processor 120, a display unit 130, an input unit 140, and a communication unit 150. And it may include a storage unit 160.
촬영부(110)는 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치(100)를 시청하면서 운동을 수행하는 사용자(U)를 촬영하고, 촬영 결과로써 운동 이미지를 생성할 수 있다.The photographing unit 110 photographs the user U performing an exercise while watching the artificial intelligence-based exercise coaching apparatus 100 using gamification according to an embodiment of the present invention, and generates an exercise image as a photographing result. can do.
여기서, 운동 이미지는 1장의 사진 뿐만 아니라 복수의 운동 이미지가 시간순으로 맵핑된 운동 영상일 수도 있다.Here, the exercise image may be not only one picture but also a motion image in which a plurality of motion images are mapped in chronological order.
바람직하게, 촬영부(110)는 카메라 모듈을 구비할 수 있으며, 카메라 모듈의 종류는 2D 카메라, 3D 카메라 및 단안 카메라 중 어느 하나일 수 있다. Preferably, the photographing unit 110 may include a camera module, and the type of camera module may be any one of a 2D camera, a 3D camera, and a monocular camera.
프로세서(120)는 운동 이미지로부터 사용자의 관절 움직임을 나타내는 관절 움직임 데이터를 생성할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 자세 추정 인공지능 모델을 통해 운동 이미지를 입력 데이터로써 입력하고, 출력 데이터로써 관절 움직임 데이터를 출력 데이터로써 출력받을 수 있다.The processor 120 may generate joint motion data representing joint motions of the user from motion images. At this time, the processor 120 may input motion images as input data through the posture estimation artificial intelligence model and output joint motion data as output data.
한편, 프로세서(120)는 관절 움직임 데이터에 기초하여 사용자의 체력 레벨을 나타내는 사용자 체력 정보를 생성할 수 있다.Meanwhile, the processor 120 may generate user physical strength information representing the user's physical strength level based on the joint motion data.
구체적으로, 프로세서(120)는 관절 움직임 데이터 각각에 관절 움직임 유형 정보를 매칭시키고, 각 관절 움직임 유형 정보에 대응되는 체력 레벨 가감 정보를 산출할 수 있다.Specifically, the processor 120 may match joint movement type information to each joint movement data, and calculate physical strength level adjustment information corresponding to each joint movement type information.
도 4 내지 도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 의해 관절 움직임 데이터가 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이고, 도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 의해 사용자 체력 정보가 생성되는 과정을 설명하기 위한 도면이다.4 to 8 are views for explaining a process of generating joint motion data by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention, and FIG. 9 is an embodiment of the present invention. It is a diagram for explaining a process of generating user physical fitness information by an artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification according to.
도 4 내지 도 9를 참조하면, 프로세서(120)는 도 4에 도시된 바와 같이, 관절 움직임 유형 정보로써 팔꿈치의 굴곡과 산전을 나타내는 팔꿈치 굴곡 산전 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.Referring to FIGS. 4 to 9 , the processor 120 may match elbow flexion prenatal information representing elbow flexion and prenatal information as joint motion type information to each joint motion data, as shown in FIG. 4 .
또한, 프로세서(120)는 관절 움직임 유형 정보로써 무릎의 굴곡과 산전을 나타내는 무릎 굴곡 산전 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.In addition, the processor 120 may match knee flexion prenatal information indicating knee flexion and prenatal as joint motion type information to each joint motion data.
또한, 프로세서(120)는 관절 움직임 유형 정보로써 고관절의 굴곡과 산전을 나타내는 고관절 굴곡 산전 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.In addition, the processor 120 may match hip flexion prenatal information representing hip flexion and prenatal as joint motion type information to each joint motion data.
한편, 프로세서(120)는 도 5에 도시된 바와 같이, 관절 움직임 유형 정보로써 어깨의 내전과 외전을 나타내는 어깨 내전 왜전 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.Meanwhile, as shown in FIG. 5 , the processor 120 may match shoulder adduction and distortion information representing adduction and abduction of the shoulder with each joint movement data as joint movement type information.
또한, 프로세서(120)는 관절 움직임 유형 정보로써 고관절의 내전과 외전을 나타내는 고관절 내전 왜전 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.Also, the processor 120 may match hip adduction and distortion information representing adduction and abduction of the hip joint with each joint movement data as joint movement type information.
한편, 프로세서(120)는 도 6에 도시된 바와 같이, 관절 움직임 유형 정보로써 손목의 회내와 회외를 나타내는 손목 회내 회외 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.Meanwhile, as shown in FIG. 6 , the processor 120 may match wrist pronation and supination information representing wrist pronation and supination as joint motion type information to each joint motion data.
또한, 프로세서(120)는 관절 움직임 유형 정보로써 발목의 회내와 회외를 나타내는 발목 회내 회외 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.Also, the processor 120 may match ankle pronation and supination information representing ankle pronation and supination as joint motion type information to each joint motion data.
한편, 프로세서(120)는 도 7에 도시된 바와 같이, 관절 움직임 유형 정보로써 어깨의 수평 굴곡과 수평 산전을 나타내는 어깨 수평 굴곡 산전 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.Meanwhile, as shown in FIG. 7 , the processor 120 may match shoulder horizontal flexion prenatal information representing horizontal flexion and horizontal shoulder prenatal as joint motion type information to each joint motion data.
한편, 프로세서(120)는 도 6에 도시된 바와 같이, 관절 움직임 유형 정보로써 손목의 수장굴과 수배굴을 나타내는 손목 수장굴 수배굴 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.Meanwhile, as shown in FIG. 6 , the processor 120 may match wrist ciliary dorsiflexion information indicating the clavicle and clavicle dorsiflexion of the wrist to each of the joint motion data as the joint movement type information.
또한, 프로세서(120)는 관절 움직임 유형 정보로써 발목의 족배굴과 족저굴을 나타내는 손목 족배굴 족저굴 정보를 관절 움직임 데이터 각각에 매칭시킬 수 있다.In addition, the processor 120 may match wrist dorsiflexion and plantar flexion information indicating dorsiflexion and plantar flexion of the ankle to each joint motion data as joint motion type information.
한편, 상술된 관절 움직임 유형 정보는 사용자의 관절 움직임을 나타내는한 관절 움직임 유형의 종류가 제한되지 않을 수 있다. 예를 들어, 관절 움직임 유형 정보는 각 관절에 대한 굴곡, 신전, 외전, 내전, 회전, 회선, 회외, 거상 및 하강 중 어느 하나를 나타내는 정보일 수 있다.Meanwhile, the type of joint movement type may not be limited as long as the above-described joint movement type information represents the user's joint movement. For example, the joint motion type information may be information indicating any one of flexion, extension, abduction, adduction, rotation, rotation, supination, elevation, and descent for each joint.
한편, 상술된 관절 움직임 데이터와 관절 움직임 유형 정보의 매칭은 프로세서(120)가 관절 움직임 데이터가 나타내는 관절 움직임이 관절 움직임 유형 정보 중에서 대응되는 유형인 관절 움직임 유형 정보를 매칭시키는 과정을 의미할 수 있다.Meanwhile, the above-described matching of joint motion data and joint motion type information may refer to a process in which the processor 120 matches joint motion type information in which the joint motion indicated by the joint motion data is a corresponding type among joint motion type information. .
프로세서(120)는 매칭된 관절 움직임 유형 정보에 대응되는 체력 레벨 가감 지수를 확인하고, 기 생성된 사용자 체력 정보에 확인된 체력 레벨 가감 지수를 적용하여 사용자 체력 정보를 생성할 수 있다.The processor 120 may check the fitness level adjustment index corresponding to the matched joint movement type information, and generate user physical strength information by applying the checked physical fitness level adjustment index to previously generated user physical strength information.
예를 들어, 프로세서(120)는 매칭된 관절 움직임 유형 정보가 “고관절 외전 내전 정보”인 경우, “고관절 외전 내전 정보”에 대응되는 체력 레벨 가감 지수를 확인하고, 확인된 체력 레벨 가감 지수가 “유연성 3% 증가”인 경우, 사용자 체력 정보에 포함된 복수의 체력 레벨 중에서 유연성 레벨을 증가시킬 수 있다.For example, if the matched joint motion type information is “hip abduction adduction information”, the processor 120 checks a fitness level adjustment index corresponding to the “hip abduction adduction information”, and the checked physical fitness level adjustment index is “ In the case of "increase flexibility by 3%", the flexibility level may be increased among a plurality of physical strength levels included in the user's physical strength information.
이때, 프로세서(120)는 사용자의 체력 레벨을 크게 건강 체력 레벨 및 운동 체력 레벨로 나타내고, 건강 체력 레벨은 근력 레벨, 근지구력 레벨, 심폐지구력 레벨, 유연성 레벨 및 신체구성 레벨로 나타내며, 운동 체력 레벨은 순발력 레벨, 협응성 레벨, 평형성 레벨 및 민첩성 레벨로 나타낼 수 있다.At this time, the processor 120 largely represents the user's fitness level as a health fitness level and an exercise fitness level, and the health fitness level is represented by a muscle strength level, a muscular endurance level, a cardiorespiratory endurance level, a flexibility level, and a body composition level, and an exercise fitness level. can be represented by agility level, coordination level, balance level, and agility level.
여기서, 근력 레벨은 한 번의 힘으로 발휘할 수 있는 최대의 힘을 나타내는 레벨 정보이고, 근지구력 레벨은 자기 최대 근력의 일정 무게를 반복적으로 들어 올릴 수 있는 능력을 나타내는 레벨 정보이고, 심폐지구력 레벨은 호흡기관 및 순환계가 계속되는 운동을 견디며 몸에 산소와 영양분을 공급하는 능력을 나타내는 레벨 정보이고, 유연성 레벨은 관절이 움직이는 최대 가동 범위를 나타내는 레벨 정보이고, 신체구성 레벨은 몸의 구성 성분을 나타내는 레벨 정보일 수 있다.Here, the muscle strength level is level information representing the maximum force that can be exerted at one time, the muscular endurance level is level information representing the ability to repeatedly lift a certain weight of one's maximum muscle strength, and the cardiorespiratory endurance level is breathing Level information representing the ability of organs and the circulatory system to supply oxygen and nutrients to the body while enduring continuous exercise, flexibility level is level information representing the maximum range of movement of joints, and body composition level is level information representing the components of the body can be
여기서, 순발력 레벨은 짧은 시간에 최대의 힘을 발휘하기 위한 근신경계의 능력을 나타내는 레벨 정보이고, 협응성 레벨은 신체의 움직임을 얼마나 매끄럽고 정확하게 수행하는지를 나타내는 레벨 정보이고, 평형성 레벨은 신체를 일정 자세로 유지하는 능력을 나타내는 레벨 정보이고, 민첩성 레벨은 운동의 방향을 신속히 바꿀 수 있는 능력을 나타내는 레벨 정보일 수 있다.Here, the agility level is level information representing the ability of the muscular nervous system to exert maximum force in a short time, the coordination level is level information representing how smoothly and accurately the body moves, and the balance level is the level information representing the body in a certain posture. It is level information representing the ability to maintain, and the agility level may be level information representing the ability to quickly change the direction of movement.
프로세서(120)는 도 9에 도시된 바와 같이, 생성된 사용자 체력 정보를 체력 레벨로 표시되도록 후술되는 표시부(130)를 제어할 수 있다.As shown in FIG. 9 , the processor 120 may control the display unit 130 to be described below to display the generated user physical strength information as a physical fitness level.
이때, 프로세서(120)는 체력 레벨의 세부 레벨인 건강 체력 레벨 및 운동 체력 레벨이 세부적으로 표시되도록 표시부(130)를 제어할 수도 있다.At this time, the processor 120 may control the display unit 130 to display the health fitness level and exercise fitness level, which are detailed levels of the physical fitness level, in detail.
한편, 프로세서(120)는 관절 움직임 데이터에 기초하여 사용자의 운동 기술 레벨을 나타내는 사용자 운동 기술 정보를 생성할 수 있다.Meanwhile, the processor 120 may generate user motor skill information indicating the user's motor skill level based on the joint motion data.
여기서, 운동 기술 레벨은 사용자가 수행할 수 있는 운동 기술의 수행 능력을 나타낼 수 있다.Here, the exercise skill level may indicate the ability of the user to perform an exercise skill.
한편, 프로세서(120)는 관절 움직임 데이터 및 사용자 체력 정보에 대응하여 체력 레벨을 관리하기 위한 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.Meanwhile, the processor 120 may generate physical fitness coaching information for managing a physical strength level in response to joint motion data and user physical strength information.
구체적으로, 프로세서(120)는 사용자 정보에 기초하여 사용자의 목표 체력 레벨을 나타내는 목표 체력 정보를 생성하고, 사용자 체력 정보 및 목표 체력 정보 간의 체력 차이 정보에 기초하여 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.Specifically, the processor 120 may generate target physical strength information representing a target physical strength level of the user based on user information, and may generate physical strength coaching information based on physical strength difference information between the user physical strength information and the target physical strength information.
여기서, 사용자 정보는 사용자의 체형 정보, 외모 정보, 나이 정보, 학년 정보 및 성별 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.Here, the user information may include one or more of the user's body shape information, appearance information, age information, grade information, and gender information.
즉, 프로세서(120)는 사용자 정보에 따른 사용자의 운동 조건에서 사용자가 갖추어야할 목표 체력 레벨을 목표 체력 정보로 생성하고, 사용자 체력 정보 중에서 목표 체력 정보에 미달되는 체력 레벨을 향상시키기 위한 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.That is, the processor 120 generates a target physical fitness level that the user should have as target physical fitness information in the user's exercise condition according to the user information, and physical strength coaching information for improving the physical fitness level that falls short of the target physical strength information among the user physical strength information. can create
프로세서(120)는 체력 레벨을 관리하기 위해 사용자가 수행해야할 체력 운동의 체력 운동 종류 정보, 체력 운동량 정보 및 사용자가 체력 운동을 수행하도록 사용자의 신체 움직임을 유도하는 체력 운동 유도 가상 이미지 중 하나 이상을 체력 코칭 정보에 포함시켜 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.The processor 120 may provide at least one of physical fitness exercise type information of a physical fitness exercise to be performed by the user to manage the physical fitness level, physical fitness exercise amount information, and a physical fitness exercise inducing virtual image for inducing the user's body movement so that the user performs the physical fitness exercise. The fitness coaching information may be generated by including the fitness coaching information.
여기서, 운동 유도 가상 이미지는 체력 운동을 수행하는 인체 형상으로 생성되어 후술되는 표시부(130)에 표시되고, 사용자는 표시부(130)에 표시된 운동 유도 가상 이미지에 대응하여 신체를 움직여 체력 운동을 수행할 수 있다.Here, the exercise induction virtual image is generated in the shape of a human body performing a physical exercise and displayed on the display unit 130 to be described later, and the user moves the body in response to the exercise induction virtual image displayed on the display unit 130 to perform the physical fitness exercise. can
한편, 프로세서(120)는 사용자 정보 중에서 사용자의 학년 정보를 확인하고, 사용자의 학년 정보에 대응되는 체력 운동 커리큘럼 정보에 기초하여 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.Meanwhile, the processor 120 may check grade information of the user among user information and generate physical fitness coaching information based on physical exercise curriculum information corresponding to the user's grade information.
즉, 프로세서(120)는 사용자가 해당 학년에서 달성해야하는 체력 레벨을 달성하기 위해 짜여진 체력 운동의 커리큘럼인 체력 운동 커리큘럼 정보에 기초하여 체력 코칭 정보를 생성할 수 있다.That is, the processor 120 may generate physical fitness coaching information based on physical exercise curriculum information, which is a physical exercise curriculum designed to achieve a physical fitness level that a user must achieve in a corresponding grade.
예를 들어, 체력 운동 커리큘럼 정보는 하기의 표 1과 같이 미리 설정될 수 있다.For example, physical fitness exercise curriculum information may be preset as shown in Table 1 below.
체력 요소stamina factor 체력 운동 커리큘럼fitness exercise curriculum
건강 체력health fitness 근력, 지구력strength, endurance -3회/주 수행
-동작 횟수 서서히 증진하여 수행
-밴드 운동의 밴드 길이는 점점 짧게 수행
-물건 운동의 무게는 점점 무겁게 수행
-3 times/week
-Perform by gradually increasing the number of movements
-The length of the band in the band exercise gets shorter and shorter.
- The weight of the object exercise becomes increasingly heavy
유연성flexibility -1~2회/일 수행
-신전 상태에서 6초, 점점 시간을 늘려 15~30초 수행
-Perform 1~2 times/day
-6 seconds in the temple state, gradually increasing the time to 15-30 seconds
심폐지구력cardiorespiratory endurance -3회/주 수행-숨이 찰정도로 수행
-1회 운동 시 20~30분 이상 수행
-Performed 3 times/week-Exhausted
-At least 20 to 30 minutes per workout
운동 체력exercise fitness 순발력quickness -장애물 활용 시 높이/간격을 점점 증가하여 수행
-정해진 시간의 목표 횟수 늘려서 수행
- When using obstacles, gradually increase the height/spacing
-Execute by increasing the target number of times for a set time
민첩성agility -정해진 시간의 목표 횟수 늘려서 수행
-목표 횟수 달성 시간 줄이도록 수행
-Execute by increasing the target number of times for a set time
- Conducted to reduce the time required to achieve the number of goals
협응력coordination -눈-발 협응(공차기): 골대와 공사이 거리 점점 늘려 수행-눈-손 협응(저글링): 공의 개수 늘려서 수행-Eye-foot coordination (ball kicking): Perform by gradually increasing the distance between the goalpost and construction-Eye-hand coordination (juggling): Perform by increasing the number of balls
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치에 의해 제공되는 운동을 표시한 화면의 일 예를 도시한 도면이다.도 10을 참조하면, 프로세서(120)는 사용자에게 제공할 수 있는 체력 코칭 정보를 향상되는 체력 항목에 따라 복수개 생성하여 아이콘으로 표시되도록 표시부(130)를 제어할 수 있다. 이를 통해, 사용자는 자신이 향상시키고자 하는 체력 항목에 대응되는 운동을 선택하여 체력 코칭 정보에 따른 체력 운동을 수행할 수 있다.10 is a diagram showing an example of a screen displaying an exercise provided by an artificial intelligence-based exercise coaching apparatus using gamification according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 10, the processor 120 can control the display unit 130 to generate a plurality of fitness coaching information that can be provided to the user according to the improved fitness item and display them as icons. Through this, the user can perform a physical fitness exercise according to the physical fitness coaching information by selecting an exercise corresponding to the physical fitness item that the user wants to improve.
한편, 프로세서(120)는 관절 움직임 데이터 및 사용자 운동 기술 정보에 대응하여 운동 기술 레벨을 관리하기 위한 운동 기술 코칭 정보를 생성하고, 도 9에 도시된 바와 같이, 표시부(130)에 표시될 수 있다.Meanwhile, the processor 120 may generate motor skill coaching information for managing the motor skill level in response to joint movement data and user motor skill information, and display it on the display unit 130 as shown in FIG. 9 . .
즉, 프로세서(120)는 사용자의 운동 기술 레벨을 향상시키기 위한 운동 기술 코칭 정보를 생성할 수 있다.That is, the processor 120 may generate exercise skill coaching information for improving the user's exercise skill level.
이때, 프로세서(120)는 서버(200)로부터 수신된 운동 기술 향상 커리큘럼에 기초하고, 현재 사용자의 관절 움직임 데이터 및 사용자 운동 기술 정보에 대응되는 운동 기술 코칭 정보를 생성할 수 있다.In this case, the processor 120 may generate motor skill coaching information corresponding to the joint movement data of the current user and the user motor skill information based on the motor skill improvement curriculum received from the server 200 .
프로세서(120)는 사용자의 목표 운동 기술 레벨을 나타내는 목표 운동 기술 정보 및 사용자 운동 기술 정보 간의 운동 기술 차이 정보에 기초하여 운동 기술 코칭 정보를 생성할 수 있다.The processor 120 may generate the motor skill coaching information based on the motor skill difference information between the target motor skill information representing the target motor skill level of the user and the motor skill information of the user.
이러한, 운동 기술 코칭 정보는 기술 향상 운동 유도 가상 이미지를 포함하고, 기술 향상 운동 유도 가상 이미지는 사용자의 운동 기술을 목표 운동 기술 레벨까지 향상시키기 위한 기술 향상 운동을 수행하는 인체 형상으로 생성되어 후술되는 표시부(130)에 표시되고, 사용자는 표시부(130)에 표시된 기술 향상 운동 유도 가상 이미지에 대응하여 신체를 움직여 기술 향상 운동을 수행할 수 있다.The exercise skill coaching information includes a skill improvement exercise induction virtual image, and the skill improvement exercise induction virtual image is created in the shape of a human body performing a skill improvement exercise to improve the user's exercise skill to a target motor skill level, which will be described later. It is displayed on the display unit 130, and the user can perform a skill improvement exercise by moving his/her body in response to the skill improvement exercise inducement virtual image displayed on the display unit 130.
한편, 프로세서(120)는 서버(200)에 의해 구현되는 메타버스에서 사용자를 나타내는 메타버스 캐릭터 이미지를 생성할 수 있다.Meanwhile, the processor 120 may generate a metaverse character image representing a user in the metaverse implemented by the server 200 .
구체적으로, 프로세서(120)는 사용자 정보에 기초하여 사용자를 나타내는 사용자 캐릭터 이미지를 생성하고, 사용자 체력 정보를 나타내는 사용자 체력 이미지를 생성할 수 있다. 최종적으로, 프로세서(120)는 사용자 캐릭터 이미지와 사용자 체력 이미지를 결합하여 메타버스 캐릭터 이미지를 생성할 수 있다.Specifically, the processor 120 may generate a user character image representing the user based on user information and a user physical strength image representing user physical strength information. Finally, the processor 120 may generate a metaverse character image by combining the user character image and the user physical strength image.
예를 들어, 프로세서(120)는 사용자의 외형과 유사한 이미지로 사용자 캐릭터 이미지를 생성할 수 있고, 사용자 체력 정보에 대응되는 개수의 별 이미지, 숫자 이미지 및 게이지 이미지 중 어느 하나로 사용자 체력 이미지를 생성할 수 있다.For example, the processor 120 may generate a user character image with an image similar to the user's appearance, and generate a user's physical strength image with any one of star images, number images, and gauge images corresponding to the user's physical strength information. can
또한, 프로세서(120)는 사용자의 메타버스 캐릭터 이미지 및 다른 사용자의 사용자 체력 이미지가 서버(200)에 의해 구현된 메타버스 상에 표시되도록 표시부(130)를 제어할 수 있다.In addition, the processor 120 may control the display unit 130 to display a user's metaverse character image and another user's physical fitness image on the metaverse implemented by the server 200 .
이를 통해, 사용자는 사용자 본인과 다른 사용자의 체력 상태를 눈으로 확인할 수 있다.Through this, the user can visually check the physical condition of the user and other users.
한편, 프로세서(120)는 관절 움직임 데이터를 메타버스 캐릭터 이미지에 적용하여 사용자의 운동 동작에 대응해 움직이는 메타버스 캐릭터 이미지를 생성할 수 있다. 이를 통해, 메타버스 상에서 사용자의 메타버스 캐릭터는 사용자가 운동을 수행하면 사용자의 운동 동작에 대응되는 이미지로 움직이면서 표시되고, 이러한 사용자의 움직이는 메타버스 캐릭터 이미지는 메타버스 상의 다른 사용자에게 공유될 수 있다.Meanwhile, the processor 120 may generate a metaverse character image that moves in response to a user's movement motion by applying the joint motion data to the metaverse character image. Through this, the user's metaverse character on the metaverse is displayed while moving as an image corresponding to the user's exercise action when the user performs an exercise, and the user's moving metaverse character image can be shared with other users on the metaverse. .
한편, 프로세서(120)는 사용자 정보 및 사용자 체력 정보에 기초하여 사용자의 종합 체력 점수 정보를 생성하고, 사용자의 종합 체력 점수 정보와 다른 사용자의 종합 체력 점수 정보를 비교하여 사용자의 체력 순위 정보를 생성할 수 있다.Meanwhile, the processor 120 generates comprehensive physical fitness point information of the user based on the user information and the user physical strength information, and compares the user's comprehensive physical fitness point information with the comprehensive physical fitness point information of other users to generate the user's physical strength ranking information. can do.
이를 위해, 프로세서(120)는 사용자 정보 및 다른 사용자의 사용자 정보를 그룹핑하고, 사용자 정보가 포함된 그룹의 사용자들의 종합 체력 점수 정보를 높은 순으로 정렬하여 사용자 및 다른 사용자 각각에 대해 체력 순위 정보를 생성할 수 있다.To this end, the processor 120 groups the user information and the user information of other users, and arranges the comprehensive physical fitness score information of the users of the group including the user information in ascending order to obtain physical fitness ranking information for each user and other users. can create
이때, 프로세서(120)는 유사한 사용자 정보들을 하나의 그룹으로 그룹핑할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 나이 범위, 성별, 몸무게 범위, 키 범위가 동일하게 포함되는 사용자 정보들을 동일한 그룹으로 그룹핑할 수 있다.In this case, the processor 120 may group similar user information into one group. Specifically, the processor 120 may group user information including the same age range, gender, weight range, and height range into the same group.
이를 통해, 사용자는 사용자 자신과 유사한 조건의 다른 사용자들 사이에서 자신의 체력의 순위를 확인할 수 있다.Through this, the user can check the ranking of his/her own physical strength among other users with similar conditions to the user himself.
프로세서(120)는 사용자가 학생인 경우, 사용자의 학년 정보를 확인하고, 이전에 사용자가 수행한 운동이 사용자의 학년 정보에 대응되는 학년 목표 운동에 부합한지 확인하고, 확인 결과, 학년 목표 운동에 부합되는 운동을 사용자가 수행한 것으로 확인되면, 사용자가 학년 목표 운동의 수행했음을 나타내는 목표 달성 이미지를 사용자의 메타버스 캐릭터 이미지와 결합하여 메타버스 상에 생성 및 표시할 수 있다.If the user is a student, the processor 120 checks the user's grade information, confirms whether an exercise previously performed by the user matches the grade target exercise corresponding to the user's grade information, and as a result of the check, the grade target exercise If it is confirmed that the user has performed the matching exercise, a goal achievement image indicating that the user has performed the grade goal exercise can be created and displayed on the metaverse by combining the user's metaverse character image.
여기서, 학년 목표 운동은 학년에 따라 학생의 체력 발달을 위해 학생이 수행해야만 하는 운동을 의미할 수 있다.Here, the grade target exercise may refer to an exercise that the student must perform to develop the student's physical strength according to the grade.
한편, 프로세서(120)는 상술된 각 구성 요소의 작동을 수행할 수 있으며, 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다.On the other hand, the processor 120 may perform the operation of each of the above-described components, one or more cores (core, not shown) and a graphic processing unit (not shown) and / or a connection path for transmitting and receiving signals to and from other components ( For example, a bus, etc.) may be included.
프로세서(120)는 저장부(160)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써, 상술된 각 구성 요소의 작동을 수행하도록 구성될 수 있다.The processor 120 may be configured to perform the operation of each component described above by executing one or more instructions stored in the storage unit 160 .
입력부(140)는 표시부(130)와 결합된 터치 스크린을 통해 매장 직원으로부터 다양한 정보를 입력받을 수 있다. The input unit 140 may receive various information from a store employee through a touch screen combined with the display unit 130 .
표시부(130)는 프로세서(120)의 제어에 따라 이미지나 비디오를 표시할 수 있다. The display unit 130 may display images or videos under the control of the processor 120 .
일 실시 예에 따르면 표시부(130)는 터치 스크린과 결합된 형태의 터치 스크린 디스플레이일 수 있다.According to an embodiment, the display unit 130 may be a touch screen display combined with a touch screen.
통신부(150)는 통신망과 연동하여 서버(200)와 각 장치들 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공할 수 있다. 나아가, 통신부(150)는 각각의 장치들의 데이터 요청에 응답하여 데이터를 송신하는 역할을 수행할 수 있다.The communication unit 150 may provide a communication interface necessary to provide a transmission/reception signal between the server 200 and each device in the form of packet data in conjunction with a communication network. Furthermore, the communication unit 150 may serve to transmit data in response to data requests from respective devices.
여기서, 통신부(150)는 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.Here, the communication unit 150 may be a device including hardware and software necessary for transmitting and receiving a signal such as a control signal or a data signal with another network device through a wired or wireless connection.
저장부(160)에는 프로세서(120)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 저장부(160)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.The storage unit 160 may store programs (one or more instructions) for processing and control of the processor 120 . Programs stored in the storage unit 160 may be divided into a plurality of modules according to functions.
이제까지 본 발명에 대하여 바람직한 실시 예를 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명을 구현할 수 있음을 이해할 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.So far, the present invention has been mainly looked at with respect to preferred embodiments. Those skilled in the art to which the present invention belongs will understand that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the disclosed embodiments should be considered from a descriptive point of view rather than a limiting point of view. The scope of the present invention is shown in the claims rather than the foregoing description, and all differences within the equivalent scope should be construed as being included in the present invention.
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.As described above, although the present invention has been described by the limited embodiments and drawings, the present invention is not limited thereto, and the technical spirit of the present invention and the following by those skilled in the art to which the present invention belongs Of course, various modifications and variations are possible within the scope of equivalents of the claims to be described.

Claims (7)

  1. 운동을 수행하는 사용자를 촬영하여 운동 이미지를 생성하는 촬영부; 및a photographing unit generating an exercise image by photographing a user performing an exercise; and
    상기 운동 이미지로부터 상기 사용자의 관절 움직임을 나타내는 관절 움직임 데이터를 생성하고, 상기 관절 움직임 데이터에 기초하여 상기 사용자의 체력 레벨을 나타내는 사용자 체력 정보를 생성하며, 상기 관절 움직임 데이터 및 상기 사용자 체력 정보에 대응하여 상기 체력 레벨을 관리하기 위한 체력 코칭 정보를 생성하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는Generates joint motion data representing joint motions of the user from the motion images, generates user physical strength information representing a physical strength level of the user based on the joint motion data, and corresponds to the joint motion data and the user physical strength information. Characterized in that it comprises; a processor for generating fitness coaching information for managing the fitness level by doing
    게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치.An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification.
  2. 제1항에 있어서,According to claim 1,
    상기 프로세서는The processor
    상기 사용자의 체형 정보, 외모 정보, 나이 정보, 학년 정보 및 성별 정보 중 하나 이상을 포함하는 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자의 목표 체력 레벨을 나타내는 목표 체력 정보를 생성하고, 상기 사용자 체력 정보 및 상기 목표 체력 정보 간의 체력 차이 정보에 기초하여 상기 체력 코칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는Based on user information including at least one of body shape information, appearance information, age information, grade information, and gender information of the user, target physical strength information indicating a target physical strength level of the user is generated, and the user physical strength information and the target physical strength information are generated. Characterized in that the physical strength coaching information is generated based on the physical strength difference information between the physical strength information
    게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치.An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification.
  3. 제2항에 있어서,According to claim 2,
    상기 프로세서는The processor
    상기 체력 레벨을 관리하기 위해 상기 사용자가 수행해야할 체력 운동의 체력 운동 종류 정보, 체력 운동량 정보 및 상기 사용자가 상기 체력 운동을 수행하도록 상기 사용자의 신체 움직임을 유도하는 체력 운동 유도 가상 이미지 중 하나 이상을 상기 체력 코칭 정보에 포함시켜 상기 체력 코칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는In order to manage the physical fitness level, at least one of physical fitness exercise type information of the physical fitness exercise to be performed by the user, physical fitness exercise amount information, and a physical exercise induction virtual image for inducing the user's body movement so that the user performs the physical fitness exercise Characterized in that the physical fitness coaching information is generated by including it in the physical fitness coaching information
    게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치.An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification.
  4. 제2항에 있어서,According to claim 2,
    상기 프로세서는The processor
    상기 사용자 정보에 기초하여 상기 사용자를 나타내는 사용자 캐릭터 이미지를 생성하고, 상기 사용자 체력 정보를 나타내는 사용자 체력 이미지를 생성하고, 상기 사용자 캐릭터 이미지와 상기 사용자 체력 이미지를 결합하여 메타버스 캐릭터 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는Generating a user character image representing the user based on the user information, generating a user physical strength image representing the user physical strength information, and generating a metaverse character image by combining the user character image and the user physical strength image. characterized
    게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치.An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification.
  5. 제2항에 있어서,According to claim 2,
    상기 프로세서는The processor
    상기 사용자 정보 및 상기 사용자 체력 정보에 기초하여 상기 사용자의 종합 체력 점수 정보를 생성하고, 상기 사용자의 종합 체력 점수 정보와 다른 사용자의 종합 체력 점수 정보를 비교하여 상기 사용자의 체력 순위 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 Generating comprehensive physical strength point information of the user based on the user information and the user physical strength information, and generating physical strength ranking information of the user by comparing the user's comprehensive physical strength point information with other user's comprehensive physical strength point information. characterized
    게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치.An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification.
  6. 제1항에 있어서,According to claim 1,
    상기 프로세서는The processor
    상기 관절 움직임 데이터에 기초하여 상기 사용자의 운동 기술 레벨을 나타내는 사용자 운동 기술 정보를 생성하며, 상기 관절 움직임 데이터 및 상기 사용자 운동 기술 정보에 대응하여 상기 운동 기술 레벨을 관리하기 위한 운동 기술 코칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는User motor skill information indicating the user's motor skill level is generated based on the joint movement data, and motor skill coaching information for managing the motor skill level is generated in response to the joint movement data and the user motor skill information. characterized by
    게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치.An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification.
  7. 제6항에 있어서,According to claim 6,
    상기 프로세서는The processor
    상기 사용자의 목표 운동 기술 레벨을 나타내는 목표 운동 기술 정보 및 상기 사용자 운동 기술 정보 간의 운동 기술 차이 정보에 기초하여 상기 운동 기술 코칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는Characterized in that the motor skill coaching information is generated based on target motor skill information representing the target motor skill level of the user and motor skill difference information between the user motor skill information.
    게이미피케이션을 이용한 인공지능 기반 운동 코칭 장치.An artificial intelligence-based exercise coaching device using gamification.
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