WO2023219245A1 - 사용자에게 운동 프로그램을 제공하는 방법 및 시스템 - Google Patents

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WO2023219245A1
WO2023219245A1 PCT/KR2023/003315 KR2023003315W WO2023219245A1 WO 2023219245 A1 WO2023219245 A1 WO 2023219245A1 KR 2023003315 W KR2023003315 W KR 2023003315W WO 2023219245 A1 WO2023219245 A1 WO 2023219245A1
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exercise
user
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electronic device
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김홍윤
현재훈
김동우
김길종
김종원
엄승연
이기완
조현국
최석원
이광형
전명희
정유창
하지원
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    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • Various embodiments relate to technology for providing exercise programs to users.
  • a server includes a communication module including a communication circuit for exchanging data with an external device, and at least one processor that controls the server, where the processor collects basic information about the user's movement of the electronic device.
  • Obtaining and determining at least one candidate exercise mode among a plurality of exercise modes stored in the server based on the basic exercise information, and at least some of the at least one candidate exercise mode based on a target exercise result for the user Generate a plurality of exercise programs to include, determine a target amount of exercise for the user based on the basic exercise information, and select a target exercise program among the plurality of exercise programs based on the target amount of exercise. and transmit information about the target exercise program to the electronic device.
  • a method of determining an exercise program performed by a server includes the operation of acquiring basic exercise information of a user of an electronic device, and one or more of a plurality of exercise modes stored in the server based on the basic exercise information. Determining candidate exercise modes, generating a plurality of exercise programs to include at least some of the one or more candidate exercise modes based on a target exercise result for the user, and generating a plurality of exercise programs to include at least some of the one or more candidate exercise modes based on the exercise basic information. It may include determining a target exercise amount, determining a target exercise program among the plurality of exercise programs based on the target exercise amount, and transmitting information about the target exercise program to the electronic device. .
  • an electronic device includes a communication module including a communication circuit for exchanging data with an external device, and at least one processor that controls the electronic device, wherein the processor includes a user of the electronic device.
  • Obtain basic exercise information determine one or more candidate exercise modes among a plurality of exercise modes stored in the electronic device based on the basic exercise information, and determine one or more candidate exercise modes based on a target exercise result for the user.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a system for providing an exercise program to a user, according to an embodiment.
  • Figure 2 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to one embodiment.
  • FIGS. 3A, 3B, 3C, and 3D are diagrams for explaining a wearable device according to an embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a wearable device that communicates with an electronic device, according to an embodiment.
  • 5 and 6 are diagrams for explaining a torque output method of a wearable device, according to an embodiment.
  • Figure 7 is a configuration diagram of a server according to an embodiment.
  • Figure 8 is a flowchart of a method for determining an exercise program, according to one embodiment.
  • Figure 9 is a flowchart of a method for calculating an exercise ability index as basic exercise information of a user, according to an embodiment.
  • Figure 10 is a flowchart of a method of determining candidate exercise modes among a plurality of exercise modes based on basic exercise information, according to an embodiment.
  • Figure 11 is a flowchart of a method for generating a plurality of exercise programs based on a target exercise result for a user, according to an embodiment.
  • Figure 12 is a flowchart of a method for determining a target exercise program among a plurality of exercise programs based on a target exercise amount for a user, according to an embodiment.
  • Figure 13 is a flowchart of a method of determining a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the current amount of exercise performed by the user and the current exercise effect amount, according to an embodiment.
  • Figure 14 is a flowchart of a method of determining a target exercise program among a plurality of exercise programs based on additional information of the user, according to an embodiment.
  • Figure 15 is a flowchart of a method for generating exercise accuracy information for a previous exercise mode as basic exercise information of a user, according to an embodiment.
  • Figure 16 is a schematic diagram of a method for recommending a target exercise program to a user, according to one embodiment.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a system for providing an exercise program to a user, according to an embodiment.
  • a system for providing an exercise program to a user may include an electronic device 110, a wearable device 120, an additional device 130, and a server 140.
  • the electronic device 110 may be a user terminal that can be connected to the wearable device 120 using short-range wireless communication.
  • the electronic device 110 may transmit a control signal to control the wearable device 120 to the wearable device 120 .
  • the electronic device 110 is described in detail below with reference to FIG. 2 , and the transmission of the control signal is described in detail below with reference to FIG. 4 .
  • the wearable device 120 may provide an assistive force to assist walking or a resistance force to hinder walking to a user wearing the wearable device 120. Resistance may be provided for the user's exercise.
  • the assisting force or resistance force output by the wearable device 120 can be controlled by controlling the values of various control parameters used in the wearable device 120. The structure and driving method of the wearable device 120 will be described in detail below with reference to FIGS. 3A, 3B, 3C, 3D, 4, 5, and 6.
  • the electronic device 110 directly or indirectly communicates with an additional device 130 (e.g., wireless earphone 131, smart watch 132, or smart glasses 133) using short-range wireless communication.
  • the electronic device 110 may output information indicating the state of the electronic device 110 or the state of the wearable device 120 to the user through the additional device 130.
  • feedback information about the walking state of the user wearing the wearable device 120 may be output through the haptic device, speaker device, and display device of the additional device 130.
  • a wearable device may be configured to be worn by a user.
  • the electronic device 110 may be directly or indirectly connected to the server 140 using short-range wireless communication or cellular communication.
  • the server 140 may include a database storing information about a plurality of exercise programs that can be provided to the user through the wearable device 120.
  • the server 140 may manage user accounts for users of the electronic device 110 or the wearable device 120.
  • the server 140 may store and manage the exercise program performed by the user and the results of the exercise program in association with the user account.
  • An exemplary configuration diagram for the server 140 is described in detail below with reference to FIG. 7.
  • the system may provide the user with various exercise programs to achieve exercise goals in various exercise environments desired by the user.
  • the user's exercise goal may be set in advance.
  • the exercise goal may include at least one of improving muscle strength, improving muscle stamina, improving cardiorespiratory endurance, improving core stability, improving flexibility, or improving symmetry.
  • each exercise program may consist of one or more exercise modes.
  • each exercise mode may be for body movements to achieve a specific exercise goal.
  • running may be an exercise mode to improve the user's cardiorespiratory endurance.
  • lunge may be an exercise mode to improve the user's core stability.
  • various combinations of the plurality of exercise modes that make up each exercise program may appear.
  • the system can provide the user with various exercise programs based on a combination of a plurality of exercise modes, even for the same exercise purpose.
  • the exercise mode may be based on a motion control model that controls the wearable device 120 so that the wearable device 120 provides the user with an appropriate torque for the user's target movement.
  • the motion control model for squat may control the wearable device 120 to provide assistance or resistance force corresponding to the user's squat posture to the user.
  • the movement control model for left lunge may control the wearable device 120 to provide assistance or resistance force corresponding to the user's left lunge posture to the user.
  • the motion control model may determine the values of control parameters related to the torque output from the target movement of the wearable device 120 worn by the user.
  • control parameters include at least one of the magnitude, direction, and timing of the torque to be output through the wearable device 120, the offset angle between the joint angles of the wearable device 120, and the sensitivity of the state factor to the joint angles. It may include parameters for controlling .
  • a plurality of exercise modes may be converted into a database and stored in the electronic device 110 or the server 140.
  • the electronic device 110 or the server 140 generates a plurality of exercise programs based on various information about the user, and selects a target exercise program among the plurality of exercise programs in consideration of the user's exercise purpose or exercise performance status. It can be recommended to users.
  • the electronic device 110 or the server 140 may determine a target exercise program to recommend to the user based on at least one of the user's exercise purpose, exercise history, or exercise performance results. Accordingly, even if the user exercises every day under the same exercise goal, a new exercise program can be recommended, and the user can feel like performing a different exercise than before by performing a new exercise program.
  • Figure 2 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to one embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device 201 (eg, electronic device 110 of FIG. 1 ) in a network environment 200, according to an embodiment.
  • the electronic device 201 communicates with the electronic device 202 through a first network 298 (e.g., a short-range wireless communication network) or a second network 299. It is possible to communicate with at least one of the electronic device 204 or the server 208 through (e.g., a long-distance wireless communication network).
  • the electronic device 201 may communicate with the electronic device 204 through the server 208.
  • the electronic device 201 includes a processor 220, a memory 230, an input module 250, an audio output module 255, a display module 260, an audio module 270, and a sensor module ( 276), interface 277, connection terminal 278, haptic module 279, camera module 280, power management module 288, battery 289, communication module 290, subscriber identification module 296 , or may include an antenna module 297.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 278) may be omitted, or one or more other components may be added to the electronic device 201.
  • some of these components e.g., sensor module 276, camera module 280, or antenna module 297) are integrated into one component (e.g., display module 260). It can be.
  • Processor 220 executes software (e.g., program 240) to execute at least one other component (e.g., hardware or Software components) can be controlled and various data processing or calculations can be performed.
  • the processor 220 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 276 or communication module 290) in volatile memory 232.
  • the commands or data stored in the volatile memory 232 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 234.
  • the processor 220 may include a main processor 221 (e.g., a central processing unit or an application processor) or an auxiliary processor 223 that can operate independently or together (e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • a main processor 221 e.g., a central processing unit or an application processor
  • auxiliary processor 223 e.g., a graphics processing unit, a neural network processing unit ( It may include a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the electronic device 201 includes a main processor 221 and a auxiliary processor 223, the auxiliary processor 223 may be set to use lower power than the main processor 221 or be specialized for a designated function. You can.
  • the auxiliary processor 223 may be implemented separately from the main processor 221 or as part of it.
  • the auxiliary processor 223 may, for example, act on behalf of the main processor 221 while the main processor 221 is in an inactive (e.g., sleep) state, or while the main processor 221 is in an active (e.g., application execution) state. ), along with the main processor 221, at least one of the components of the electronic device 201 (e.g., the display device/module 260, the sensor module 276, or the communication module 290). )) can control at least some of the functions or states related to it.
  • coprocessor 223 e.g., image signal processor or communication processor
  • the auxiliary processor 223 may include a hardware structure specialized for processing artificial intelligence models.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. For example, such learning may be performed in the electronic device 201 itself on which the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (e.g., server 208).
  • Learning algorithms may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but It is not limited.
  • An artificial intelligence model may include multiple artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include trained and/or trainable deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), and BRDNNs ( It may be one of a bidirectional recurrent deep neural network, deep Q-networks, or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above examples.
  • DNNs deep neural networks
  • CNNs convolutional neural networks
  • RNNs recurrent neural networks
  • RBMs restricted boltzmann machines
  • DNNs deep belief networks
  • BRDNNs BRDNNs
  • It may be one of a bidirectional recurrent deep neural network, deep Q-networks, or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above examples.
  • artificial intelligence models may additionally or alternatively include software structures.
  • the memory 230 may store various data used by at least one component (eg, the processor 220 or the sensor module 276) of the electronic device 201. Data may include, for example, input data or output data for software (e.g., program 240) and instructions related thereto.
  • Memory 230 may include volatile memory 232 or non-volatile memory 234.
  • Non-volatile memory 234 may include internal memory 236 and/or external memory 238.
  • the program 240 may be stored as software in the memory 230 and may include, for example, an operating system 242, middleware 244, or application 246.
  • the input module 250 may receive commands or data to be used in a component of the electronic device 201 (e.g., the processor 220) from outside the electronic device 201 (e.g., a user).
  • the input module 250 may include, for example, a microphone, mouse, keyboard, keys (eg, buttons), or digital pen (eg, stylus pen).
  • the sound output module 255 may output sound signals to the outside of the electronic device 201.
  • the sound output module 255 may include, for example, a speaker or a receiver. Speakers can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from the speaker or as part of it.
  • the display module 260 can visually provide information to the outside of the electronic device 201 (eg, a user).
  • the display module 260 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector, and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 260 may include a touch sensor configured to detect a touch, or a pressure sensor configured to measure the intensity of force generated by the touch.
  • the audio module 270 can convert sound into an electrical signal or, conversely, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module 270 acquires sound through the input module 250, the sound output module 255, or an external electronic device (e.g., directly or wirelessly connected to the electronic device 201). Sound may be output through an electronic device 202 (e.g., speaker or headphone).
  • an electronic device 202 e.g., speaker or headphone
  • the sensor module 276 detects the operating state (e.g., power or temperature) of the electronic device 201 or the external environmental state (e.g., user state) and generates an electrical signal or data value corresponding to the detected state. can do.
  • the sensor module 276 includes, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, an air pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, humidity sensor, or light sensor.
  • the interface 277 may support one or more designated protocols that can be used to connect the electronic device 201 directly or wirelessly with an external electronic device (eg, the electronic device 202).
  • the interface 277 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card
  • the connection terminal 278 may include a connector through which the electronic device 201 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 202).
  • the connection terminal 278 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 279 can convert electrical signals into mechanical stimulation (e.g., vibration or movement) or electrical stimulation that the user can perceive through tactile or kinesthetic senses.
  • the haptic module 279 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 280 including at least one camera can capture still images and moving images.
  • the camera module 280 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 288 can manage power supplied to the electronic device 201.
  • the power management module 288 may be implemented as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • Battery 289 may supply power to at least one component of electronic device 201.
  • the battery 289 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • Communication module 290 which includes communication circuitry, provides a direct (e.g., wired) communication channel between electronic device 201 and an external electronic device (e.g., electronic device 202, electronic device 204, or server 208). Alternatively, it may support the establishment of a wireless communication channel and the performance of communication through the established communication channel. Communication module 290 operates independently of processor 220 (e.g., an application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • processor 220 e.g., an application processor
  • the communication module 290 is a wireless communication module 292 (e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 294 (e.g. : LAN (local area network) communication module, or power line communication module) may be included.
  • a wireless communication module 292 e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module
  • GNSS global navigation satellite system
  • a wired communication module 294 e.g. : LAN (local area network) communication module, or power line communication module
  • the corresponding communication module is a first network 298 (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 299 (e.g., legacy It may communicate with an external electronic device 204 through a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (e.g., LAN or WAN).
  • a telecommunication network such as a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network
  • the wireless communication module 292 uses subscriber information (e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 296 to communicate within a communication network, such as the first network 298 or the second network 299.
  • subscriber information e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the wireless communication module 292 may support 5G networks after 4G networks and next-generation communication technologies, for example, NR access technology (new radio access technology).
  • NR access technology provides high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low latency).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low latency
  • -latency communications can be supported.
  • the wireless communication module 292 including communication circuitry may support a high frequency band (eg, mmWave band), for example, to achieve a high data rate.
  • the wireless communication module 292 uses various technologies to secure performance in high frequency bands, for example, beamforming, massive array multiple-input and multiple-output (MIMO), and full-dimensional multiplexing. It can support technologies such as input/output (FD-MIMO: full dimensional MIMO), array antenna, analog beam-forming, or large scale antenna.
  • the wireless communication module 292 may support various requirements specified in the electronic device 201, an external electronic device (e.g., electronic device 204), or a network system (e.g., second network 299).
  • the wireless communication module 292 supports Peak data rate (e.g., 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (e.g., 164 dB or less) for realizing mmTC, or U-plane latency (e.g., 164 dB or less) for realizing URLLC.
  • Peak data rate e.g., 20 Gbps or more
  • loss coverage e.g., 164 dB or less
  • U-plane latency e.g., 164 dB or less
  • the antenna module 297 may transmit or receive signals or power to or from the outside (e.g., an external electronic device).
  • the antenna module 297 may include an antenna including a radiator made of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • the antenna module 297 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna).
  • at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 298 or the second network 299 is, for example, connected to the plurality of antennas by the communication module 290. can be selected Signals or power may be transmitted or received between the communication module 290 (including the communication circuit) and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, radio frequency integrated circuit (RFIC) may be additionally formed as part of the antenna module 297 (including at least one antenna).
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 297 including at least one antenna may form a mmWave antenna module.
  • a mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (e.g., bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (e.g., mmWave band); And a plurality of antennas (e.g., array antennas) disposed on or adjacent to the second side (e.g., top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals in the designated high frequency band. can do.
  • a mmWave antenna module includes a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (e.g., bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (e.g., mmWave band); And a plurality of antennas (e.g., array antennas) disposed on or adjacent to the second side (e.g., top
  • peripheral devices e.g., bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • signal e.g. commands or data
  • commands or data may be transmitted or received between the electronic device 201 and the external electronic device 204 through the server 208 directly or indirectly connected to the second network 299.
  • Each of the external electronic devices 202 or 204 may be of the same or different type as the electronic device 201.
  • all or part of the operations performed in the electronic device 201 may be executed in one or more of the external electronic devices 202, 204, or 208.
  • the electronic device 201 may perform the function or service instead of executing the function or service on its own.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least part of the function or service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit the result of the execution to the electronic device 201.
  • the electronic device 201 may process the result as is or additionally and provide it as at least part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology can be used.
  • the electronic device 201 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 204 may include an Internet of Things (IoT) device.
  • Server 208 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 204 or server 208 may be included in the second network 299.
  • the electronic device 201 may be applied to intelligent services (e.g., smart home, smart city, smart car, or healthcare) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • An electronic device may be of various types.
  • Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances.
  • Electronic devices according to embodiments of this document are not limited to the above-described devices.
  • first, second, or first or second may be used simply to distinguish one element from another, and may be used to distinguish such elements in other respects, such as importance or order) is not limited.
  • One (e.g. first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (e.g. second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”.
  • any of the components can be connected to the other components directly (e.g. wired), wirelessly, or through a third component.
  • module used in one embodiment of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as logic, logic block, component, or circuit, for example.
  • a module may be an integrated part or a minimum unit of the parts or a part thereof that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • each “module” may include a circuit.
  • An embodiment of the present document is one or more instructions stored in a storage medium (e.g., built-in memory 236 or external memory 238) that can be read by a machine (e.g., electronic device 201). It may be implemented as software (e.g., program 240) including these.
  • a processor e.g., processor 220 of a device (e.g., electronic device 201) may call at least one command among one or more commands stored from a storage medium and execute it. This allows the device to be operated to perform at least one function according to the at least one instruction called.
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code that can be executed by an interpreter.
  • a storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g. electromagnetic waves), and this term refers to cases where data is semi-permanently stored in the storage medium. There is no distinction between temporary storage cases.
  • a method according to an embodiment disclosed in this document may be provided and included in a computer program product.
  • Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers.
  • the computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online.
  • a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.
  • each component (e.g., module or program) of the above-described components may include a single or multiple entities, and some of the multiple entities may be separately placed in other components.
  • one or more of the above-described corresponding components or operations may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • multiple components eg, modules or programs
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components in the same or similar manner as those performed by the corresponding component of the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, omitted, or , or one or more other operations may be added.
  • FIGS. 3A, 3B, 3C, and 3D are diagrams for explaining a wearable device according to an embodiment.
  • a wearable device 300 may be mounted on a user to assist the user in gait.
  • the wearable device 300 may be a device that assists the user's walking.
  • the wearable device 300 may be an exercise device that not only assists the user's walking but also provides exercise functions by providing resistance to the user.
  • the resistance provided to the user may be a force actively applied to the user, such as a force output by a device such as a motor.
  • the resistance force is not a force actively applied to the user, but is a force exerted by the user, such as friction force. It may be a force that hinders movement. In other words, resistance can be expressed as exercise load.
  • Figures 3a, 3b, 3c and 3d show a hip type wearable device 300, but the type of wearable device is not limited to the hip type, and the wearable device may support the entire lower extremity or a portion of the lower extremity. It could be a type. Additionally, the wearable device may be one of a form that supports part of the lower extremity, a form that supports up to the knee, a form that supports up to the ankle, and a form that supports the entire body.
  • Embodiments described with reference to FIGS. 3A, 3B, 3C, and 3D may be applied to a hip type, but are not limited thereto and may be applied to various types of wearable devices.
  • the wearable device 300 includes a driving unit 310, a sensor unit 320, an Inertial Measurement Unit (IMU) 330, a control unit 340, a battery 350, and a communication module 352.
  • the IMU 330 and the control unit 340 may be placed within the main frame of the wearable device 300.
  • the IMU 330 and the control unit 340 may be included in a housing (not shown) formed on (or attached to) the outside of the main frame of the wearable device 300.
  • Each 'control unit' here may include a processing circuit.
  • the driving unit 310 may include a motor 314 and a motor driver circuit 312 for driving the motor 314.
  • the sensor unit 320 may include at least one sensor 321.
  • the control unit 340 may include a processor 342, memory 344, and input interface 346.
  • FIG. 3C one sensor 321, one motor driver circuit 312, and one motor 314 are shown, but this is only an example.
  • 300-1 may include a plurality of sensors 321 and 321-1, a plurality of motor driver circuits 312 and 312-1, and a plurality of motors 314 and 314-1. Additionally, depending on implementation, the wearable device 300 may include a plurality of processors. The number of motor driver circuits, motors, or processors may vary depending on the part of the body on which the wearable device 300 is worn.
  • the driving unit 310 may drive the user's hip joint.
  • the driving unit 310 may be located on the user's right hip and/or left hip.
  • the driving unit 310 may be additionally located at the user's knees and ankles.
  • the driving unit 310 includes a motor 314 capable of generating rotational torque and a motor driver circuit 312 for driving the motor 314.
  • the sensor unit 320 can measure the angle of the user's hip joint when walking.
  • Information about the angle of the hip joint sensed by the sensor unit 320 may include the angle of the right hip joint, the angle of the left hip joint, the difference between the angles of both hip joints, and the direction of hip joint movement.
  • the sensor 321 may be located within the driving unit 310.
  • the sensor unit 320 may additionally measure the user's knee angle and ankle angle.
  • the sensor 321 may be an encoder. Information on the joint angle measured by the sensor unit 320 may be transmitted to the control unit 340.
  • the sensor unit 320 may include a potentiometer.
  • the potentiometer can sense the R-axis joint angle, L-axis joint angle, R-axis joint angular velocity, and L-axis joint angular velocity according to the user's walking motion.
  • the R/L axis may be a reference axis for the user's right/left leg.
  • the R/L axis may be set to be perpendicular to the ground, have a negative value on the front side of the person's torso, and have a positive value on the back side of the person's torso.
  • the IMU 330 can measure acceleration information and posture information while walking. For example, the IMU 330 can sense X-, Y-, and Z-axis acceleration and X-, Y-, and Z-axis angular velocities according to the user's walking motion ( , see Z-axis). Acceleration information and posture information measured by the IMU 330 may be transmitted to the control unit 340.
  • the wearable device 300 includes other sensors (e.g., It may include an electromyogram sensor (EMG sensor).
  • EMG sensor electromyogram sensor
  • the control unit 340 may generally control the operation of the wearable device 300.
  • the control unit 340 may receive information sensed by each of the sensor unit 320 and the IMU 330.
  • Information sensed by the IMU 330 includes acceleration information and posture information
  • information sensed by the sensor unit 320 includes the angle of the right hip joint, the angle of the left hip joint, the difference between the angles of both hip joints, and May include direction of hip joint movement.
  • the controller 340 may calculate the difference between the angles of both hip joints based on the angle of the right hip joint and the angle of the left hip joint.
  • the control unit 340 may generate a signal to control the driver 310 based on the sensed information.
  • the generated signal may be an assistive force to assist the user's walking.
  • the generated signal may be a resistance force to impede the user's walking. Resistance may be provided for the user's exercise.
  • the processor 342 of the control unit 340 may control the driving unit 310 to provide resistance to the user.
  • the driving unit 310 may provide resistance to the user by actively applying force to the user through the motor 314.
  • the driving unit 310 may provide resistance to the user by outputting torque in a direction that interferes with the user's movement.
  • the driving unit 310 may provide resistance to the user by using the back-drivability of the motor 314 without actively applying force to the user.
  • the reverse driveability of a motor can mean the responsiveness of the motor's rotation axis to external forces. The higher the motor's reverse driveability, the easier it is to react to the external force acting on the motor's rotation axis (i.e. , the rotation axis of the motor rotates easily). For example, even if the same external force is applied to the rotation axis of the motor, the degree to which the rotation axis of the motor rotates varies depending on the degree of reverse driveability.
  • the processor 342 of the control unit 340 may control the driving unit 310 so that the driving unit 310 outputs torque (or auxiliary torque) to help the user walk.
  • the driving unit 310 may be configured to be disposed on the left hip portion and the right hip portion, respectively, and the control unit 340 controls the driving unit 310 to generate torque.
  • a control signal can be output.
  • the driving unit 310 may generate torque based on the control signal output by the control unit 340.
  • the torque value for generating torque may be set externally or may be set by the control unit 340.
  • the controller 340 may use the magnitude of the current for the signal transmitted to the driver 310 to indicate the magnitude of the torque value. That is, the larger the amount of current received by the driver 310, the larger the torque value can be.
  • the processor 342 of the control unit 340 transmits a control signal to the motor driver circuit 312 of the drive unit 310, and the motor driver circuit 312 generates a current corresponding to the control signal to drive the motor 314. ) can be controlled.
  • Battery 350 supplies power to components of wearable device 300.
  • the wearable device 300 includes a circuit (e.g., Power Management Integrated (PMIC)) that converts the power of the battery 350 to match the operating voltage of the components of the wearable device 300 and provides it to the components of the wearable device 300. Circuit)) may be further included. Additionally, depending on the operation mode of the wearable device 300, the battery 350 may or may not supply power to the motor 314.
  • PMIC Power Management Integrated
  • the communication module 352 including a communication circuit may support establishment of a direct (e.g., wired) communication channel or wireless communication channel between the wearable device 300 and an external electronic device, and performance of communication through the established communication channel.
  • Communication module 352 may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) or wireless communication.
  • the communication module 352 is a wireless communication module (e.g., a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module (e.g., a local area network (LAN) ) may include a communication module, or a power line communication module).
  • GNSS global navigation satellite system
  • the corresponding communication module is a first network (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network (e.g., a legacy cellular network, 5G network, It can communicate with external electronic devices through next-generation communication networks, the Internet, or computer networks.
  • a first network e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network e.g., a legacy cellular network, 5G network
  • next-generation communication networks e.g., the Internet
  • these various types of communication modules are integrated into one component (e.g., a single chip) or are comprised of multiple separate components. may be implemented with multiple chips (e.g., multiple chips).
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a wearable device that communicates with an electronic device, according to an embodiment.
  • the wearable device 300 may communicate with the electronic device 201 .
  • the electronic device 201 may be the user's electronic device of the wearable device 300.
  • the wearable device 300 and the electronic device 201 may be connected using a short-range wireless communication method.
  • the electronic device 201 may display a user interface (UI) for controlling the operation of the wearable device 300 on the display 201-1.
  • UI user interface
  • the UI may include at least one soft key that allows the user to control the wearable device 300.
  • the user can input a command to control the operation of the wearable device 300 through the UI on the display 201-1 of the electronic device 201, and the server 140 (e.g., Figure 1) responds to the command.
  • a control command may be generated and the generated control command may be transmitted to the wearable device 300.
  • the wearable device 300 can operate according to the received control command and transmit the control result to the electronic device 201.
  • the electronic device 201 may display a control completion message on the display 201-1 of the electronic device 201.
  • 5 and 6 are diagrams for explaining a torque output method of a wearable device, according to an embodiment.
  • the driving units 310-1 and 310-2 of the wearable device 300 of FIGS. 3A, 3B, and 3C may be located near the user's hip joint, and the wearable device
  • the control unit 340 of 300 may be located near the waist.
  • the positions of the driving units 310-1 and 310-2 and the control unit 340 are not limited to the examples shown in FIGS. 5 and 6.
  • the wearable device 300 measures (or senses) the user's left hip joint angle q_l and right hip joint angle q_r .
  • the wearable device 300 can measure the user's left hip joint angle q_l through the left encoder, and can measure the user's right hip joint angle q_r through the right encoder.
  • the left leg is ahead of the baseline 620, so the left hip joint angle q_l can be a negative number
  • the right leg is behind the baseline 620, so the right hip joint angle q_r is a positive number. It may be a (positive number).
  • the right hip joint angle q_r may be negative when the right leg is ahead of the baseline 620 and the left hip joint angle q_l may be positive when the left leg is behind the baseline 620.
  • the wearable device 300 measures the first raw angle (e.g., q_r_raw ) and the first joint (e.g., right hip joint) measured by the sensor unit 320 (e.g., sensor 321). 2
  • the first angle (e.g. q_r ) and the second angle ( q_l ) can be obtained by filtering the second raw angle (e.g. q_l_raw ) of the joint (e.g. left hip joint).
  • the wearable device 300 may filter the first raw angle and the second raw angle based on the first previous angle and the second previous angle measured for the previous time.
  • the wearable device 300 generates a torque value ⁇ (t) based on the left hip joint angle q_l , right hip joint angle q_r , offset angle c, sensitivity ⁇ , gain ⁇ , and delay ⁇ t . ) can be determined, and the motor driver circuit 312 of the wearable device 300 can be controlled so that the determined torque value ⁇ (t) is output.
  • the force provided to the user by the torque value ⁇ (t) may be named force feedback.
  • the wearable device 300 may determine the torque value ⁇ (t) based on [Equation 1] below.
  • y may be a state factor
  • q_r may be the right hip joint angle
  • q_l may be the left hip joint angle.
  • the state factor y may be related to the distance between the two legs. For example, when y is 0, it indicates a state where the distance between legs is 0 (i.e., crossing state), and when the absolute value of y is maximum or high, the angle between legs is maximum or high. (i.e., landing state) may be indicated.
  • the state factor when q_r and q_l are measured at time t, the state factor may be expressed as y(t) .
  • Gain ⁇ is a parameter that indicates the magnitude and direction of the output torque. The larger the gain ⁇ , the stronger the torque can be output. If the gain ⁇ is a negative number, torque acting as a resistance force to the user may be output, and if gain ⁇ is a positive number, torque acting as an assisting force may be output to the user.
  • Delay ⁇ t is a parameter related to the output timing of torque. The value of the gain ⁇ and the value of the delay ⁇ t may be set in advance and may be adjusted by the user or the wearable device 300. [Equation 1], a model that outputs torque that acts as an auxiliary force to the user based on parameters such as gain ⁇ and delay ⁇ t may be defined as a torque output model (or torque output algorithm). The size and delay of the torque to be output can be determined by inputting the values of the input parameters received through the sensors of the wearable device 300 into the torque output model.
  • the wearable device 300 applies the first gain value and the first delay value as parameter values determined for the state factor y(t) to the first state factor y(t) to obtain the following [Equation 2], the first torque value can be determined.
  • the calculated first torque value may include a value for the first joint and a value for the second joint.
  • a value for the first joint may be a value for the left hip joint, which is the second joint, may be a value for the right hip joint, which is the first joint. and
  • the magnitude may be the same and the direction of torque may be opposite.
  • the wearable device 300 may control the motor driver 312 of the wearable device 300 to output torque corresponding to the first torque value.
  • the wearable device 300 may provide asymmetric torque to both legs of the user to assist the asymmetric walking. For example, stronger assistance can be provided to the leg with a short stride or slow swing speed.
  • the leg with a short stride or slow swing speed is referred to as the affected leg or target leg.
  • the swing time of the affected leg may be shorter or the stride length may be shorter than that of the sound leg.
  • a method of adjusting the timing of torque acting on the affected leg to assist the user's walking may be considered.
  • an offset angle may be added to the actual joint angle for the affected leg to increase the output time of torque to assist the swing motion of the affected leg.
  • c may be a value of a parameter indicating the offset angle between joint angles.
  • the value of the input parameter input to the torque output model mounted (or applied) to the wearable device 300 can be adjusted.
  • the values of q_r and q_l can be adjusted through [Equation 3] below.
  • c r may mean an offset angle for the right hip joint
  • c l may mean an offset angle for the left hip joint.
  • the wearable device 300 may filter state factors to reduce discomfort felt by the user due to irregular torque output. For example, the wearable device 30 determines the initial state factor yraw(t) at the current time t based on the first angle of the first joint and the second angle of the second joint, and for the previous time t-1 The first state factor y(t) may be determined based on the determined previous state factor yprv and the initial state factor yraw(t). The current time t may mean the processing time for the t-th data (or sample), and the previous time t-1 may mean the processing time for the t-1-th data.
  • the difference between the current time t and the previous time t-1 may be the operation cycle of the processor that generates or processes the corresponding data.
  • Sensitivity ⁇ may be a value of a parameter indicating sensitivity.
  • the sensitivity value may be continuously adjusted during the test walk, but the sensitivity value may be preset to a constant value to reduce computational complexity.
  • the method by which the values of the control parameters are determined by the wearable device 300 has been described, but instead of the wearable device 300, an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1 or the electronic device 110 of FIG. 2) has been described.
  • the values of control parameters may be determined by the electronic device 201.
  • the electronic device may receive sensing data from the wearable device 300, determine values of control parameters based on the sensing data, and control the operation of the wearable device 300 based on the determined values of the control parameters. can do.
  • Figure 7 is a configuration diagram of a server according to an embodiment.
  • the server 700 includes a communication unit 710, a processor 720, and a memory 730.
  • server 700 may be server 140 described above with reference to FIG. 1 .
  • the communication unit 710 is directly or indirectly connected to the processor 720 and the memory 730 to transmit and receive data.
  • the communication unit 710 can be directly or indirectly connected to other external devices to transmit and receive data.
  • the communication unit 710 may be implemented as a circuitry within the server 700.
  • the communication unit 710 may include an internal bus and an external bus.
  • the communication unit 710 may be an element that connects the server 700 and an external device.
  • the communication unit 710 may be an interface.
  • the communication unit 710 may receive data from an external device and transmit the data to the processor 720 and the memory 730.
  • the processor 720 processes data received by the communication unit 710 and data stored in the memory 730.
  • a “processor” may be a data processing device implemented in hardware that has a circuit with a physical structure for executing desired operations.
  • the intended operations may include code or instructions included in the program.
  • data processing devices implemented in hardware include microprocessors, central processing units, processor cores, multi-core processors, and multiprocessors. , ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), and FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • the processor 720 executes computer-readable code (e.g., software) stored in memory (e.g., memory 730) and instructions triggered by the processor 720.
  • computer-readable code e.g., software
  • the memory 730 stores data received by the communication unit 710 and data processed by the processor 720.
  • the memory 730 may store programs (or applications, software).
  • the stored program may be a set of syntaxes coded to generate a plurality of exercise programs for the user and recommend a target exercise program among the plurality of exercise programs to the user and executable by the processor 720. .
  • the memory 730 may include one or more volatile memory, non-volatile memory, random access memory (RAM), flash memory, a hard disk drive, and an optical disk drive.
  • volatile memory non-volatile memory
  • RAM random access memory
  • flash memory flash memory
  • hard disk drive hard disk drive
  • optical disk drive optical disk drive
  • the memory 730 stores a set of instructions (eg, software) that operates the server 700.
  • a set of instructions for operating the server 700 is executed by the processor 720.
  • the memory 730 may include a database containing information about a plurality of exercise modes.
  • the memory 730 may include a database that stores the history of exercise programs performed by a plurality of users.
  • Figure 8 is a flowchart of a method for determining an exercise program, according to one embodiment.
  • operations 810 to 850 below are performed by an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1, the server 140 of FIG. 1, the electronic device 201 of FIG. 2, or the server of FIG. 7). (700)).
  • operation 860 below may be additionally performed after operation 850 when the electronic device is a server (eg, server 140 in FIG. 1 or server 700 in FIG. 7).
  • the electronic device may obtain basic information about the user's exercise.
  • the user's basic exercise information may be user data.
  • basic exercise information may include the user's body information.
  • the physical information may include at least one of the user's gender, age, weight, height, purpose of exercise, or type of disease.
  • the basic exercise information is provided by an additional device (e.g., the additional device 130 of FIG. 1) or a wearable device (e.g., the wearable device 120 of FIG. 1 or the wearable device (e.g., the wearable device 120 of FIG. 1) or the wearable device of FIGS. 3A, 3B, and 3C. It may be analysis information on the user's body composition measured by 300)).
  • an additional device e.g., the additional device 130 of FIG. 1
  • a wearable device e.g., the wearable device 120 of FIG. 1 or the wearable device (e.g., the wearable device 120 of FIG. 1) or the wearable device of FIGS. 3A, 3B, and 3C. It may be analysis information on the user's body composition measured by 300)).
  • basic exercise information may include an exercise ability index.
  • the athletic ability index may be calculated based on sensing data obtained using a wearable device worn by the user.
  • exercise capacity indicators include peak torque (PT) (unit J/rad), work (W) (unit W), muscle power (MP) (unit W), and muscle endurance (muscle endurance).
  • Muscle power refers to how much force a muscle produces as quickly as possible, and can be different from muscle strength, which refers to how much force a muscle produces regardless of time.
  • the basic exercise information may include the user's feedback information about a previous exercise program that the user previously performed.
  • feedback information may include user satisfaction with a previous exercise program.
  • the feedback information may be the user's heart rate obtained while performing a previous exercise program.
  • the user's heart rate may be obtained using an additional device worn by the user (eg, smartwatch 132 in FIG. 1).
  • the basic exercise information may include exercise accuracy information about a previous exercise program previously performed by the user. Below, motion accuracy information is described in detail with reference to FIG. 15 .
  • the electronic device may determine one or more candidate exercise modes among a plurality of exercise modes based on basic exercise information.
  • the electronic device may include a database (eg, the memory 230 of FIG. 2 or the memory 730 of FIG. 7) containing information about each of a plurality of exercise modes.
  • Exercise modes can be distinguished from each other even for the same motion based on the intensity of torque provided for each motion of the corresponding exercise mode and the speed (tempo) of the motion. For example, for squats, half squats and full squats can be distinguished.
  • information on the muscle area used, exercise effect, posture information, metabolic amount consumed, calories burned, and difficulty level may be stored in association with the exercise mode.
  • the electronic device may determine the difficulty level of exercise that the user can perform based on the acquired basic exercise information.
  • exercise difficulty may include the level of range of motion of the user's joints, the level of cardiorespiratory endurance, the level of muscle strength, and the presence or absence of a specific disease.
  • the electronic device may determine exercise modes suitable for the user as candidate exercise modes based on the user's exercise difficulty and information about each of the plurality of exercise modes. Below, a method for determining candidate exercise modes based on the user's exercise difficulty is described in detail with reference to FIG. 10 .
  • the electronic device may generate a plurality of exercise programs to include at least some of one or more candidate exercise modes based on the target exercise result for the user.
  • the electronic device may generate a target exercise result for the user based on basic information about the user's exercise.
  • the target exercise result may indicate a direction in which the user's physical abilities can improve.
  • the target exercise outcome may be the difference between the user's ideal physical abilities and the user's physical abilities.
  • the target exercise result may be determined to further improve a specific physical ability based on the user's basic exercise information.
  • the target exercise result may include at least one of a muscle area requiring stimulation, a type of exercise effect, or posture correction.
  • the exercise effect may include at least one of strength improvement, muscle stamina improvement, cardiorespiratory endurance improvement, core stability improvement, flexibility improvement, or symmetry improvement.
  • the electronic device may generate a plurality of exercise programs to include at least some of one or more candidate exercise modes so that the target exercise result can be achieved through the exercise program.
  • a method for generating a plurality of exercise programs based on a target exercise result for a user is described in detail with reference to FIG. 11 .
  • the electronic device may determine a target amount of exercise for the user based on basic information about the user's exercise.
  • the target amount of exercise may be the total amount of exercise the user is encouraged to perform over a preset period of time (e.g., 1 day or 7 days).
  • the target exercise amount may be the total metabolic rate or calories that the user is recommended to consume over a preset period of time (e.g., 1 day or 7 days).
  • the target calorie intake for a user may be determined as the product of the target metabolic rate and the user's body weight.
  • the electronic device may determine the recommended amount of exercise for the user based on basic exercise information. For example, 150 minutes of moderate-intensity physical activity or 75 minutes of vigorous-intensity physical activity per week may be determined as the recommended amount of exercise for the average adult between the ages of 18 and 65.
  • the electronic device may determine the target exercise amount based on the recommended exercise amount.
  • the target amount of exercise can be expressed as the product of exercise intensity and exercise time.
  • the target amount of exercise may be determined based on units of metabolic equivalents (METs) or calories (calories). For example, if the weekly target exercise amount is determined to be 525 METs-min-week, the user may be required to perform 150 minutes at a moderate intensity of 3.5 METs per min within a week.
  • the daily target exercise amount may be determined based on the weekly target exercise amount.
  • the weekly target exercise amount divided by 7 may be determined as the daily target exercise amount.
  • the daily target exercise amount may be determined differently for each day of the week so that the total sum of the daily target exercise amount is the section target exercise amount.
  • the daily target exercise amount corresponding to the current day may be determined based on the current amount of exercise performed by the user within the corresponding period. According to the above embodiment, if the current amount of exercise is low within the period, the daily target exercise amount may be determined so that the amount of exercise during the remaining period increases. Below, the method for determining the current amount of exercise performed by the user is described in detail with reference to FIG. 13.
  • the electronic device may determine a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the target exercise amount.
  • an exercise program corresponding to the daily target exercise amount corresponding to the current day may be determined as the target exercise program.
  • a target exercise program among a plurality of exercise programs may be determined based on the current amount of exercise performed by the user within the corresponding period among the weekly target exercise amounts.
  • the electronic device may determine the target exercise effect combination ratio based on the user's exercise basic information and determine the target effective amount of exercise based on the target exercise effect combination ratio.
  • the target exercise effect combination ratio may be the ratio between the effects of improving strength, improving muscular fitness, improving cardiorespiratory endurance, improving core stability, improving flexibility, and improving symmetry.
  • the target exercise effect combination ratio may be determined based on the user's basic exercise information.
  • the target exercise effect amount may represent the amount of exercise exhibited by the corresponding target exercise effect.
  • the target exercise effectiveness may include 600 METs of aerobic exercise, 300 METs of strength exercise, and 100 METs of balance exercise.
  • the electronic device may determine a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the target exercise effect amount. Below, a method for determining a target exercise program based on the target exercise effect amount is explained in detail with reference to FIG. 12.
  • the electronic device may determine a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the target exercise amount and the target exercise effect amount.
  • the electronic device when the electronic device is a user terminal (e.g., the electronic device 110 in FIG. 1 or the electronic device 201 in FIG. 2), the electronic device controls the wearable device to the user based on information about the target exercise program.
  • the wearable device can be controlled to provide a targeted exercise program to the user.
  • operation 860 below may be performed.
  • the server may transmit information about the target exercise program to the user terminal.
  • the user terminal may control the wearable device so that the wearable device provides the target exercise program to the user based on information about the target exercise program.
  • Figure 9 is a flowchart of a method for calculating an exercise ability index as basic exercise information of a user, according to an embodiment.
  • operation 810 described above with reference to FIG. 8 may include operations 910 to 950 below.
  • an electronic device e.g., electronic device 110 of FIG. 1, server 140 of FIG. 1, electronic device 201 of FIG. 2, or server 700 of FIG. 7 is connected to a wearable device (e.g., The exercise ability index measurement mode of the wearable device 120 of FIG. 1 or the wearable device 300 of FIGS. 3A, 3B, and 3C) may be activated.
  • the electronic device may activate the exercise ability index measurement mode when it receives an input for the exercise ability index measurement mode from the user.
  • the electronic device may determine a target resistance profile for a target movement, which is one or more movements that the user must perform to measure the athletic performance index.
  • a target resistance profile for a target movement may be determined among a plurality of resistance profiles generated in advance.
  • the pre-generated resistance profile may represent a trajectory of resistance for an entire exercise capacity index measurement cycle. Resistance corresponding to the current progress of the exercise capacity index measurement cycle may be determined based on the resistance profile for the entire exercise capacity index measurement cycle.
  • the exercise ability indicator measurement cycle may be a quantification of a series of target movements. If the target movement is performed repeatedly, the exercise ability index measurement cycle may also proceed repeatedly.
  • the electronic device may determine a target movement for measuring an exercise ability index among one or more target movements. For example, different target movements may be determined depending on the progress of the exercise ability indicator measurement mode.
  • the first target movement among the one or more target movements may be a knee lift.
  • Knee lifting may be a posture in which the user starts from a standing position with both feet in contact with the ground, raises the legs back as high or as high as possible without bending the waist, and then returns to the standing position.
  • a second target movement of the one or more target movements may be a rearward leg extension. Stretching the legs backward may be a posture in which the user starts from a standing position with hands on the wall, raises the legs back as high or as high as possible without bending the waist, and then returns to the standing position.
  • the electronic device may determine a target resistance profile among a plurality of resistance profiles based on the resistance level (e.g., first level, second level, third level, or fourth level) received from the user. . For example, the higher the resistance level received, the higher the resistance profile can be determined.
  • the resistance level e.g., first level, second level, third level, or fourth level
  • a resistance force profile showing the same resistance force throughout the exercise ability index measurement cycle may be determined.
  • a resistance profile in which the resistance force changes depending on the progress of the exercise ability index measurement cycle may be determined.
  • the progress of the exercise ability index measurement cycle may be determined based on time or the user's joint angles (eg, joint angle set).
  • the electronic device may control the motor driver circuit of the wearable device based on the target resistance profile to control the resistance provided to the user.
  • the electronic device determines a ratio between the time to control the motor driver circuit in closed loop and the time to control the motor driver circuit in open loop based on the target resistance profile, and based on the determined ratio, the electronic device determines the ratio between the time to control the motor driver circuit in open loop and The circuit can be controlled. Depending on the determined ratio, the resistance provided to the user may vary.
  • a target resistance profile has a corresponding execution time
  • the electronic device can control the motor driver circuit during the execution time.
  • Performance time can be controlled through a timer preset for the target movement.
  • the electronic device transmits status information about the user's movement performed under the resistance provided by the wearable device to a sensor unit (e.g., the sensor unit 320 in FIG. 3A) and/or an IMU (e.g., the IMU in FIG. 3A). It can be measured through (330)).
  • a sensor unit e.g., the sensor unit 320 in FIG. 3A
  • an IMU e.g., the IMU in FIG. 3A
  • the state information may include at least one of joint torque, joint angle, joint angular velocity, and joint angular acceleration measured by the sensor unit.
  • the joint angle may include the first angle of the first joint (eg, hip joint).
  • the target movement is a knee lift
  • the wearable device may provide feedback to the user when knee lifting is performed once.
  • a wearable device may provide auditory feedback to the user through the wearable device's speakers.
  • a wearable device can provide auditory feedback to the user through the speaker of the user terminal.
  • a wearable device can provide visual feedback to the user through the display of the user terminal.
  • a wearable device may provide tactile feedback to the user through a vibrator of the wearable device.
  • the user can perform knee lifts as repeatedly as possible until the timer of the target resistance profile expires.
  • the wearable device if the target movement is stretching the leg backward, it can be determined whether the corresponding movement has been performed based on the measured angle of the hip joint.
  • the wearable device can provide auditory feedback to the user when stretching the leg backward is performed once.
  • the user can perform leg backward stretching as repeatedly as possible until the timer of the target resistance profile expires.
  • the state information may include at least one of acceleration information and posture information measured by the IMU.
  • status information about the user's movement may be measured by the sensor unit and/or the IMU. If the timer expires, measurement of status information may also be stopped.
  • the electronic device may calculate the user's exercise ability index based on the state information. For example, the electronic device may numerically calculate a plurality of preset indicators based on state information and calculate an indicator of the user's exercise ability based on the calculated plurality of indicators.
  • exercise capacity indicators include at least one of peak torque (PT), work (W), muscle power (MP), muscular endurance (ME), torque acceleration energy (TAE), acceleration time (AT), or range of motion. It can be included.
  • operation 820 eg, see FIG. 8) may be performed.
  • the athletic ability index may be scored using a predefined mathematical formula.
  • Figure 10 is a flowchart of a method of determining candidate exercise modes among a plurality of exercise modes based on basic exercise information, according to an embodiment.
  • operation 820 described above with reference to FIG. 8 may include operations 1010 and 1020 below.
  • Operations 1010 and 1020 are performed by an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1, the server 140 of FIG. 1, the electronic device 201 of FIG. 2, or the server 700 of FIG. 7). You can.
  • the electronic device may determine the level of difficulty of the exercise that the user can perform based on the acquired basic exercise information.
  • the exercise difficulty may include at least one of the level of range of motion of the user's joints, the level of cardiorespiratory endurance, the level of muscle strength, or the presence or absence of a specific disease.
  • the electronic device may determine exercise modes suitable for the user as candidate exercise modes based on the user's exercise difficulty and information about each of the plurality of exercise modes. For example, the electronic device may not determine an exercise mode that is not suitable for the user as a candidate exercise mode. For example, for a user with impaired legs, an exercise mode requiring movement may not be determined as a candidate exercise mode. For example, for a user with insufficient muscle strength, an exercise mode using high weight may not be determined as a candidate exercise mode.
  • operation 830 e.g., see FIG. 8) may be performed.
  • Figure 11 is a flowchart of a method for generating a plurality of exercise programs based on a target exercise result for a user, according to an embodiment.
  • operation 830 described above with reference to FIG. 8 may include operations 1110 to 1160 below.
  • Operations 1110 to 1160 are performed by an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1, the server 140 of FIG. 1, the electronic device 201 of FIG. 2, or the server 700 of FIG. 7). You can.
  • the electronic device may generate a target exercise result for the user based on the user's basic exercise information.
  • the target exercise result may indicate a direction in which the user's physical abilities can improve.
  • the target exercise outcome may be the difference between the user's ideal physical abilities and the user's physical abilities.
  • the target exercise result may include at least one of a muscle area requiring stimulation, a type of exercise effect, or posture correction.
  • the exercise effect may include at least one of strength improvement, muscle stamina improvement, cardiorespiratory endurance improvement, core stability improvement, flexibility improvement, or symmetry improvement.
  • target exercise results may be generated so that items related to exercise effects that are particularly required by the user are emphasized.
  • the electronic device may generate a first exercise program based on the first exercise time set for the first exercise mode and the second exercise time set for the second exercise mode among the candidate exercise modes.
  • the first exercise mode and the second exercise mode may be the same or different.
  • the electronic device may generate a second exercise program based on the third exercise time set in the third exercise mode and the fourth exercise time set in the fourth exercise mode among the candidate exercise modes.
  • the properties of the exercise program to be created may be set in advance.
  • the attributes of the exercise program may include at least one of the total time of the exercise program or the presence or absence of mobility.
  • the total time of the exercise program may be 10, 20, 30, 40, or 60 minutes.
  • mobility may include whether movement requires movement or movement in place.
  • a plurality of exercise programs for each of the N attribute combinations may be created. For example, if the first combination has an exercise time of 10 minutes and is exercise in place, the first exercise program for the first combination is that all exercise modes included in the first exercise program are exercise in place mode, and the exercise modes The total exercise performance time may be less than 10 minutes.
  • the electronic device may determine the structure of the exercise program to be created.
  • the structure of an exercise program may include a slot for a warm-up exercise, a slot for a main exercise, and a slot for a cool-down exercise.
  • the ratios for each of the warm-up exercise, main exercise, and cool-down exercise may be set in advance. For example, if the exercise time of the exercise program is 10 minutes, 1 minute for the warm-up exercise, 8 minutes for the main exercise, and 1 minute for the cool-down exercise may be preset.
  • the exercise-rest time for the main exercise may be determined in advance.
  • the work-rest time for the main exercise may be predetermined to have a Tabata format.
  • the Tabata format may be an exercise format performed in a single pattern of 1 minute of exercise, 1 minute of exercise, and 30 seconds of rest.
  • the exercise-rest time for the main exercise may be predetermined to have an interval training format.
  • the electronic device may generate an exercise program by arbitrarily determining an exercise mode for each of a plurality of slots created according to the structure of the exercise program. For example, if the structure of the exercise program is 1 minute of warm-up, 8 minutes of main exercise, and 1 minute of cool-down, and a Tabata-type exercise-rest structure is set, 8 minutes of main exercise includes 2 minutes and 30 seconds of exercise-rest. The pattern can be set to repeat three times, and the remaining 30 seconds can be unused. In the above case, the exercise time of the exercise program generated may be a total of 9 minutes and 30 seconds.
  • the exercise time of the generated exercise program may be a total of 10 minutes.
  • the exercise program of the above embodiments may include a total of 8 slots, and an arbitrary exercise mode may be determined for each of the 8 slots.
  • a random exercise mode among dynamic stretching exercise modes may be determined in a slot for a warm-up exercise.
  • a slot for a cool-down exercise may be determined by any exercise mode among static stretching exercise modes.
  • arbitrary exercise modes with the same type eg, mobility type or stationary type
  • the electronic device determines a first correlation between exercise modes in the generated first exercise program, and if the first correlation is greater than or equal to a threshold correlation, the electronic device may exclude the first exercise program from the plurality of exercise programs.
  • the correlation between the half squat exercise mode and the full squat exercise mode may be calculated to be high.
  • a high degree of correlation between the exercise modes constituting the first exercise program may mean that the first exercise program is composed of similar exercise modes. If the user performs many similar exercises, the user may feel bored. In order to prevent or reduce the user's feeling of boredom, exercise programs with high correlation between exercise modes may be excluded from the recommended exercise program.
  • operation 1140 below when the first correlation for the first exercise program is less than the critical correlation, operation 1140 below may be performed.
  • the electronic device may determine a first exercise result for the first exercise programs.
  • the electronic device may determine the result of the first exercise performed based on information about each of the exercise modes of the first exercise programs.
  • the first exercise result may include the degree of muscle stimulation, degree of exercise effect, or degree of posture correction expected when the user performs the first exercise program.
  • the first exercise result may be adjusted based on the exercise-rest structure set in the first exercise program.
  • the electronic device may determine a first degree of similarity between the target exercise result and the first performed exercise result. For example, the similarity between each of the elements constituting the target exercise result and the elements constituting the first performed exercise result may be calculated.
  • the electronic device may exclude the first exercise program from the plurality of exercise programs when the first similarity is less than the threshold similarity.
  • the electronic device may change the first exercise mode in the first exercise program to the third exercise mode when the first similarity is greater than or equal to the threshold similarity.
  • the third exercise mode may be any exercise mode.
  • the electronic device may change exercise modes corresponding to a preset number (or ratio) of exercise modes in the first exercise program to other arbitrary exercise modes.
  • the electronic device determines one or more exercise programs among a plurality of exercise programs that have a high similarity to the target exercise result, and selects exercise modes corresponding to a preset number (or ratio) of each of the determined exercise programs. You can change to any other exercise mode.
  • the electronic device may update a plurality of exercise programs by repeatedly performing operations 1120 to 1160.
  • the electronic device may rearrange the order of exercise modes in the first exercise program among the plurality of exercise programs generated through operations 1120 to 1160.
  • the order between exercise modes may be adjusted so that an exercise mode with a small amount of exercise is performed before an exercise mode with a large amount of exercise.
  • the order between exercise modes may be adjusted so that corresponding exercise modes, such as the left lunge exercise mode and the right lunge exercise mode, are performed continuously.
  • the order between exercise modes may be adjusted (e.g., placed as far apart as possible) so that similar exercise modes are not performed sequentially, such as a half squat exercise mode and a full squat exercise mode.
  • Figure 12 is a flowchart of a method for determining a target exercise program among a plurality of exercise programs based on a target exercise amount for a user, according to an embodiment.
  • operation 850 described above with reference to FIG. 8 may include operations 1210 to 1230 below.
  • Operations 1210 to 1230 are performed by an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1, the server 140 of FIG. 1, the electronic device 201 of FIG. 2, or the server 700 of FIG. 7). You can.
  • the electronic device may determine the target exercise effect combination ratio based on basic exercise information.
  • the target exercise effect combination ratio may be the ratio of exercise effects required by the user among a plurality of predefined exercise effects.
  • the target exercise effect combination ratio may be the ratio between improved strength, improved muscular fitness, improved cardiorespiratory endurance, improved core stability, improved flexibility, and improved symmetry.
  • the target exercise effect combination ratio may be determined so that items for exercise effects that are particularly required by the user are emphasized.
  • the electronic device may determine the target exercise effect amount based on the target exercise amount and the target exercise effect combination ratio.
  • the target exercise effect amount for each exercise effect may be calculated by dividing the target exercise amount by the target exercise effect combination ratio. For example, if the combined target workout ratio for aerobic, strength, and balance exercises is 6:3:1 and the weekly target workout is 1000 METs, the weekly target workout is 600 METs for aerobic exercise, This can be calculated as 300 METs for strength training and 100 METs for balance training.
  • the daily target exercise effect amount may be determined based on the weekly target exercise effect amount.
  • the weekly target exercise effect amount divided by 7 may be determined as the daily target exercise effect amount.
  • the daily target exercise effect amount may be determined differently for each day of the week so that the total sum of the daily target exercise effect amount is the section target exercise effect amount.
  • the daily target exercise effect amount corresponding to the current day may be determined based on the current exercise effect amount performed by the user within the corresponding period. According to the above embodiment, if the current exercise effect amount is low within the period, the daily target exercise effect amount may be determined so that the exercise effect amount for the remaining period increases. Below, a method for determining the effective amount of current exercise performed by the user is described in detail with reference to FIG. 13.
  • the electronic device may determine a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the target exercise amount and the target exercise effect amount. For example, the electronic device may determine as the target exercise program the exercise program with the expected exercise amount and expected exercise effect amount most similar to the target exercise amount and target exercise effect amount.
  • operation 860 e.g., see FIG. 8 may be performed.
  • the electronic device may calculate an expected amount of exercise and an expected exercise effect amount for each of a plurality of exercise programs, and select an exercise program having an expected amount of exercise and an expected exercise effect amount similar to the target exercise amount and the target exercise effect amount. You can decide on a target exercise program. For example, the electronic device calculates the sub-exercise amount and sub-exercise effect amount for each of one or more exercise modes included in the exercise program, calculates the sum of the sub-exercise amounts as the expected exercise amount, and predicts the total of the sub-exercise effect amounts. It can be calculated as exercise effectiveness. For example, the sub-exercise amount and sub-exercise effect amount for the exercise mode may be set in advance and stored in the database. For example, the expected amount of exercise and the expected amount of exercise effect may be adjusted based on the structure of the exercise program.
  • a target exercise program may be determined for each attribute of the exercise program. For example, a target exercise program for mobility exercise may be determined, and a target exercise program for stationary exercise may be determined. For example, a target exercise program for a 10-minute exercise may be determined, and a target exercise program for a 20-minute exercise may be determined.
  • Figure 13 is a flowchart of a method of determining a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the current amount of exercise performed by the user and the current exercise effect amount, according to an embodiment.
  • operation 1230 described above with reference to FIG. 12 may include operations 1310 and 1320 below.
  • Operations 1310 and 1320 are performed by an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1, the server 140 of FIG. 1, the electronic device 201 of FIG. 2, or the server 700 of FIG. 7). You can.
  • the electronic device may determine the current amount of exercise performed by the user and the current exercise effect amount.
  • the electronic device may determine the current amount of exercise and the current exercise effect amount performed by the user wearing the wearable device through exercise programs. For example, the first sub-current exercise amount for the performance of the first exercise mode by multiplying the preset exercise amount and exercise effect amount for one movement of the first exercise mode of the first exercise program by the number of exercises actually performed by the user. And the first sub-current exercise effect amount can be calculated. The sum of the sub-current exercise amounts and the sub-current exercise effect amount for the exercise modes of the first exercise program may be calculated as the first current exercise amount and the first current exercise effect amount for the first exercise program. If the user performs a plurality of exercise programs within the corresponding period, the current amount of exercise and the current exercise effect amount for the plurality of exercise programs may be determined.
  • the electronic device may determine the current amount of exercise and the current exercise effect amount performed by the user wearing the wearable device without going through exercise programs. For example, when a user moves while wearing a wearable device, the current amount of exercise and the current amount of exercise effect for the movement may be determined. For example, when the wearable device operates in a mode that provides basic resistance to the user's movement (e.g., freestyle exercise mode), the current amount of exercise and the current exercise effect amount will be determined based on the basic resistance and the user's movement. You can.
  • a mode that provides basic resistance to the user's movement e.g., freestyle exercise mode
  • the electronic device may determine the current amount of exercise and the current exercise effect amount performed by a user who is not wearing a wearable device.
  • the current amount of exercise and the current effect amount of exercise for the user's movement may be determined based on the user's walking data measured through an external application (eg, health app) installed on the electronic device that is the user terminal. For example, if an exercise volume of 3 METs-min is preset for walking exercise and an aerobic exercise effect of 80% is preset, the current exercise amount is determined to be 180 METs for the user's 60-minute walking exercise, and the current exercise amount for aerobic exercise is determined to be 180 METs.
  • the effective dose of exercise can be determined as 144 METs.
  • the electronic device may determine a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the target exercise amount, the current exercise amount, the target exercise effect amount, and the current exercise effect amount.
  • operation 860 e.g., see FIG. 8 may be performed.
  • the electronic device may determine a value obtained by subtracting the daily current exercise amount from the daily target exercise amount as the corrected daily target exercise amount, and determine a target exercise program corresponding to the corrected daily target exercise amount. For example, the electronic device may determine a value obtained by subtracting the daily current exercise effect amount from the daily target exercise effect amount as the corrected daily target exercise effect amount, and determine a target exercise program corresponding to the corrected daily target exercise effect amount. .
  • Figure 14 is a flowchart of a method of determining a target exercise program among a plurality of exercise programs based on additional information of the user, according to an embodiment.
  • operation 850 described above with reference to FIG. 8 may include operations 1410 and/or 1420 below in FIG. 14 .
  • Operations 1410 and 1420 may be performed by an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1, the server 140 of FIG. 1, the electronic device 201 of FIG. 2, or the server 700 of FIG. 7). You can.
  • the electronic device may obtain additional information about the user.
  • the additional information may be information obtained from an external server, external electronic device, or wearable device (e.g., wearable device 120 in Figure 1 or wearable device 300 in Figures 3A, 3B, and 3C). there is.
  • the additional information may include at least one of weather information or current time regarding the location of the user (or user terminal or wearable device).
  • weather information may include at least one of precipitation, outdoor temperature, fine dust level, or wind volume.
  • the current time may include at least one of date, day of the week, or time.
  • the additional information may include information about the user's mobility.
  • information about mobility may be received from a wearable device.
  • information about Lee Seong-dong may include information about whether the user's current movement is walking, running, or no movement.
  • the electronic device may determine a target exercise program among a plurality of exercise programs based on the additional information and the target exercise amount.
  • the electronic device may exclude an exercise program that does not correspond to additional information from a plurality of exercise programs. For example, when it is raining, an exercise program corresponding to outdoor exercise may be excluded from the plurality of exercise programs.
  • the electronic device may determine a target exercise program among a plurality of exercise programs corresponding to the additional information. For example, when it is raining, an exercise program corresponding to indoor exercise may be determined as the target program. For example, if the current time is late in the evening, an exercise program that does not require high exercise intensity may be determined as the target program in consideration of the user's sleep. For example, if the current time is the weekend, a mobility exercise program performed outdoors may be determined as the target program. For example, if the user is walking, a mobility exercise program may be determined as the target program for the user.
  • Figure 15 is a flowchart of a method for generating exercise accuracy information for a previous exercise mode as basic exercise information of a user, according to an embodiment.
  • operation 810 described above with reference to FIG. 8 may include operations 1510 and 1520 below.
  • Operations 1510 and 1520 may be performed by an electronic device (e.g., the electronic device 110 of FIG. 1, the server 140 of FIG. 1, the electronic device 201 of FIG. 2, or the server 700 of FIG. 7). You can.
  • the electronic device may determine whether the user accurately performed the movements of the previous exercise mode included in the previous exercise program.
  • the electronic device may determine whether the user accurately performed the operation of the previous exercise mode included in the previous exercise program based on sensing data generated by the wearable device. For example, if the previous exercise mode was full squat, the electronic device may determine whether the posture of the movement performed by the user corresponds to full squat based on the sensing data. For example, if the posture of the movement performed by the user corresponds to a full squat, the number of movement attempts and the correct number of movements may each be increased by one. For example, if the posture of the movement performed by the user does not correspond to a full squat, the number of movement attempts may be increased by one and the correct number of movements may not be increased.
  • the electronic device may generate exercise accuracy information for the previous exercise mode.
  • the ratio of the number of correct movements to the number of movement attempts by the user may be generated as exercise accuracy information for the previous exercise mode.
  • exercise basic information may include generated exercise accuracy information.
  • the electronic device may determine that the previous exercise mode is not suitable for the user. For example, the electronic device may reduce the level of difficulty for a previous exercise mode if it determines that the previous exercise mode is not suitable for the user. For example, an electronic device could lower the repetition tempo of a full squat.
  • Figure 16 is a schematic diagram of a method for recommending a target exercise program to a user, according to one embodiment.
  • a system for providing an exercise program to a user may obtain survey information, exercise ability index, last week's exercise amount, and this week's exercise amount as user data. Additionally, the system may maintain a history of exercise programs performed by the user.
  • the system may determine a target exercise amount (e.g., weekly target exercise amount) for the user. For example, the system may calculate a target exercise amount and a target exercise effect amount for the target exercise amount based on user data.
  • the weekly target exercise amount for the user may be determined to be 1000 METs, and the target exercise effectiveness may be 600 METs for lactic acid exercise, 300 METs for strength exercise, and 100 METs for balance exercise.
  • the target amount of exercise may be determined based on the amount of exercise last week. For example, if the user achieved the weekly target amount of exercise last week, the weekly target amount of exercise for abstinence from drinking may be maintained or increased. For example, if the user did not achieve the weekly target amount of exercise last week, the weekly target amount of exercise for abstinence from drinking may be reduced.
  • the system may generate a plurality of exercise programs.
  • the system may generate a plurality of exercise programs on a daily basis based on user data and mode data.
  • Mode data may be information about each exercise mode.
  • information about each of the exercise modes may include posture information about the operation of the exercise mode, information about the muscles used, and information about the effect.
  • information about each of the exercise modes may include information about metabolic consumption according to the operation difficulty (eg, tempo and resistance level) of the exercise mode.
  • a plurality of exercise programs may be created for each attribute of the exercise program.
  • the system may determine a target program among a plurality of exercise programs generated based on the user's target exercise amount (eg, daily target exercise amount) and recommend the determined target program to the user.
  • target exercise amount eg, daily target exercise amount
  • an exercise program that can achieve the daily target exercise amount and daily target exercise effect amount may be determined as the target program.
  • the system may determine a target program among a plurality of exercise programs by considering the amount of exercise the user has already performed and the amount of exercise effect. For example, if the user performs walking exercise without wearing a wearable device, the current exercise amount and current exercise effect amount for the walking exercise are calculated, and the daily target exercise amount and It can be deducted from your daily goal exercise amount. A corrected daily target exercise amount and a target exercise program corresponding to the corrected daily target exercise amount may be determined.
  • “based on” includes at least based on.
  • the embodiments described above may be implemented with hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components.
  • the devices, methods, and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, and a field programmable gate array (FPGA). ), a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions.
  • the processing device may execute an operating system (OS) and software applications running on the operating system. Additionally, a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • OS operating system
  • a processing device may access, store, manipulate, process, and generate data in response to the execution of software.
  • a single processing device may be described as being used; however, those skilled in the art will understand that a processing device includes multiple processing elements and/or multiple types of processing elements. It can be seen that it may include.
  • a processing device may include multiple processors or one processor and one controller. Additionally, other processing configurations, such as parallel processors, are possible.
  • Each “processor” contains processing circuitry.
  • Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of these, which may configure a processing unit to operate as desired, or may be processed independently or collectively. You can command the device.
  • Software and/or data may be used on any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave.
  • Software may be distributed over networked computer systems and stored or executed in a distributed manner.
  • Software and data may be stored on a computer-readable recording medium.
  • the method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium.
  • a computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc., singly or in combination, and the program instructions recorded on the medium may be specially designed and constructed for the embodiment or may be known and available to those skilled in the art of computer software. It may be possible.
  • Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks.
  • Examples of program instructions include machine language code, such as that produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc.
  • the hardware devices described above may be configured to operate as one or multiple software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
  • the term “software module” may include various processing circuits and/or executable program instructions. The same can be applied to “software modules”.

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Abstract

운동 프로그램을 결정하는 방법 및/또는 시스템은, 사용자의 운동 기초 정보를 획득하는 동작, 운동 기초 정보에 기초하여 복수의 운동 모드들 중 적어도 하나의 후보 운동 모드를 결정하는 동작, 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 적어도 하나의 후보 운동 모드 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성하는 동작, 운동 기초 정보에 기초하여 사용자에 대한 목표 운동량을 결정하는 동작, 목표 운동량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.

Description

사용자에게 운동 프로그램을 제공하는 방법 및 시스템
다양한 실시 예들은 사용자에게 운동 프로그램을 제공하는 기술에 관한 것이다.
고령화 사회로 진입하면서 노화로 인한 근력 약화 또는 관절 이상으로 보행에 불편 및/또는 고통을 호소하는 사람들이 증가하고 있고, 근력이 약화된 노인이나 근관절이 불편한 환자들이 보행을 원활하게 할 수 있는 보행 보조 장치에 대한 관심이 높아지고 있다.
일 실시 예에 따른, 서버는 외부 장치와 데이터를 교환하는 통신 회로를 포함하는 통신 모듈, 및 상기 서버를 제어하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 전자 장치의 사용자의 운동 기초 정보를 획득하고, 상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 서버에 저장된 복수의 운동 모드들 중 적어도 하나의 후보 운동 모드를 결정하고, 상기 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 후보 운동 모드 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성하고, 상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 목표 운동량(amount of exercise)을 결정하고, 상기 목표 운동량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하고, 상기 타겟 운동 프로그램에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 서버에 의해 수행되는, 운동 프로그램 결정 방법은, 전자 장치의 사용자의 운동 기초 정보를 획득하는 동작, 상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 서버에 저장된 복수의 운동 모드들 중 하나 이상의 후보 운동 모드들을 결정하는 동작, 상기 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 상기 하나 이상의 후보 운동 모드들 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성하는 동작, 상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 목표 운동량을 결정하는 동작, 상기 목표 운동량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 동작, 및 상기 타겟 운동 프로그램에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른, 전자 장치에 있어서, 외부 장치와 데이터를 교환하는 통신 회로를 포함하는 통신 모듈, 및 상기 전자 장치를 제어하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 전자 장치의 사용자의 운동 기초 정보를 획득하고, 상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 전자 장치에 저장된 복수의 운동 모드들 중 하나 이상의 후보 운동 모드들을 결정하고, 상기 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 상기 하나 이상의 후보 운동 모드들 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성하고, 상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 목표 운동량을 결정하고, 상기 목표 운동량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하고, 상기 타겟 운동 프로그램에 기초하여 상기 사용자가 착용한 웨어러블 장치를 제어할 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른, 사용자에게 운동 프로그램을 제공하기 위한 시스템의 구성도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 3a, 3b, 3c 및 3d는 일 실시 예에 따른, 웨어러블 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른, 전자 장치와 통신하는 웨어러블 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6은 일 실시 예에 따른, 웨어러블 장치의 토크 출력 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른, 서버의 구성도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른, 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 실시 예에 따른, 사용자의 운동 기초 정보로서 운동 능력 지표를 계산하는 방법의 흐름도이다.
도 10은 일 실시 예에 따른, 운동 기초 정보에 기초하여 복수의 운동 모드들 중 후보 운동 모드들을 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 11은 일 실시 예에 따른, 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 복수의 운동 프로그램들을 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 12는 일 실시 예에 따른, 사용자에 대한 목표 운동량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 13은 일 실시 예에 따른, 사용자가 수행한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 14는 일 실시 예에 따른, 사용자의 추가 정보에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 15는 일 실시 예에 따른, 사용자의 운동 기초 정보로서 이전 운동 모드에 대한 운동 정확도 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 16은 일 실시 예에 따른, 사용자에게 타겟 운동 프로그램을 추천하는 방법의 개략도이다.
이하, 본 기재의 일 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 기재를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 기재의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 일 실시 예에 따른, 사용자에게 운동 프로그램을 제공하기 위한 시스템의 구성도이다.
일 실시 예에 따른, 사용자에게 운동 프로그램을 제공하기 위한 시스템은 전자 장치(110), 웨어러블 장치(120), 부가 장치(130), 및 서버(140)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(110)는 근거리 무선 통신을 이용하여 웨어러블 장치(120)와 연결될 수 있는 사용자 단말일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(110)는 웨어러블 장치(120)를 제어하기 위한 제어 신호를 웨어러블 장치(120)로 전송할 수 있다. 전자 장치(110)에 대해 아래에서 도 2를 참조하여 상세히 설명되고, 제어 신호의 전송에 대해 아래에서 도 4를 참조하여 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(120)는 웨어러블 장치(120)를 착용한 사용자에게 보행을 보조하기 위한 보조력 또는 보행을 방해하기 위한 저항력을 제공할 수 있다. 저항력은 사용자의 운동을 위해 제공될 수 있다. 웨어러블 장치(120)에서 이용되는 다양한 제어 파라미터들의 값들이 제어됨으로써 웨어러블 장치(120)에 의해 출력되는 보조력 또는 저항력이 제어될 수 있다. 웨어러블 장치(120)의 구조 및 구동 방법에 대해 아래에서 도 3a, 3b, 3c, 3d, 4, 5, 및 6을 참조하여 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(110)는 근거리 무선 통신을 이용하여 부가 장치(130)(예: 무선 이어폰(131), 스마트워치(132) 또는 스마트글래스(133))와 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(110)는 전자 장치(110)의 상태 또는 웨어러블 장치(120)의 상태 등을 나타내는 정보를 부가 장치(130)를 통해 사용자에게 출력할 수 있다. 예를 들어, 부가 장치(130)의 햅틱 장치, 스피커 장치 및 디스플레이 장치를 통해 웨어러블 장치(120)를 착용한 사용자의 보행 상태에 대한 피드백 정보가 출력될 수 있다. 웨어러블 장치는 사용자에게 착용되도록 구성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(110)는 근거리 무선 통신 또는 셀룰러 통신을 이용하여 서버(140)와 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 예를 들어, 서버(140)는 웨어러블 장치(120)를 통해 사용자에게 제공될 수 있는 복수의 운동 프로그램들에 대한 정보가 저장된 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버(140)는 전자 장치(110) 또는 웨어러블 장치(120)의 사용자에 대한 사용자 계정을 관리할 수 있다. 서버(140)는 사용자가 수행한 운동 프로그램 및 운동 프로그램에 대한 수행 결과 등을 사용자 계정과 연관하여 저장하고, 관리할 수 있다. 서버(140)에 대한 예시적인 구성도에 대해 아래에서 도 7을 참조하여 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 시스템은 사용자가 원하는 다양한 운동 환경에서 운동 목적을 달성하기 위한 다양한 운동 프로그램들을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 운동 목적이 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 운동 목적은 근력 향상, 근체력 향상, 심폐지구력 향상, 코어 안정성 향상, 유연성 향상, 또는 대칭성 향상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자의 운동 목적을 달성하기 위해 시스템은 사용자에게 운동 프로그램들을 추천할 수 있다. 예를 들어, 각 운동 프로그램은 하나 이상의 운동 모드들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 각 운동 모드는 특정한 운동 목적을 달성하기 위한 신체 동작에 대한 것일 수 있다. 예를 들어, 달리기는 사용자의 심폐지구력 향상을 위한 운동 모드일 수 있다. 예를 들어, 런지는 사용자의 코어 안정성 향상을 위한 운동 모드일 수 있다. 사용자의 운동 목적에 따라 각 운동 프로그램을 구성하는 복수의 운동 모드들의 조합이 다양하게 나타날 수 있다. 시스템은 동일한 운동 목적을 위한 경우에도, 복수의 운동 모드들의 조합에 따른 다양한 운동 프로그램들을 사용자에게 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 모드는 사용자의 목표 움직임에 대해 웨어러블 장치(120)가 적절한 토크를 사용자에게 제공하도록 웨어러블 장치(120)를 제어하는 움직임 제어 모델에 기초할 수 있다. 예를 들어, 제1 운동 모드가 스쿼트인 경우 스쿼트에 대한 움직임 제어 모델은 사용자의 스쿼트 자세에 대응하는 보조력 또는 저항력이 사용자에게 제공되도록 웨어러블 장치(120)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 제2 운동 모드가 왼쪽 런지인 경우 왼쪽 런지에 대한 움직임 제어 모델은 사용자의 왼쪽 런지 자세에 대응하는 보조력 또는 저항력이 사용자에게 제공되도록 웨어러블 장치(120)를 제어할 수 있다. 움직임 제어 모델은 사용자가 착용한 웨어러블 장치(120)의 목표 움직임에서 출력되는 토크와 관련된 제어 파라미터들의 값들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어 파라미터들은 웨어러블 장치(120)를 통해 출력될 토크의 크기, 방향 및 타이밍, 웨어러블 장치(120)의 관절 각도들 간의 오프셋 각도, 및 관절 각도들에 대한 상태 인자의 민감도 중 적어도 하나를 조절하기 위한 파라미터들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 복수의 운동 모드들은 데이터베이스화되어 전자 장치(110)에 저장되거나, 또는 서버(140)에 저장될 수 있다. 전자 장치(110) 또는 서버(140)는 사용자에 대한 다양한 정보들에 기초하여 복수의 운동 프로그램들을 생성하고, 사용자의 운동 목적 또는 운동 수행 상태 등을 고려하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(110) 또는 서버(140)는 사용자의 운동 목적, 운동 이력 또는 운동 수행 결과 중 적어도 하나에 기초하여 사용자에게 추천할 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 동일한 운동 목표 하에서 매일 운동을 수행하는 경우에도 새로운 운동 프로그램을 추천 받을 수 있고, 사용자는 새로운 운동 프로그램을 수행함으로써 기존과는 다른 운동을 수행하는 느낌을 받을 수 있다.
아래에서 도 8 내지 도 16을 참조하여 사용자에게 운동 프로그램을 제공하는 방법이 상세히 설명된다.
도 2는 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경(200) 내의 전자 장치(201)(예: 도 1의 전자 장치(110))의 블록도이다. 도 2를 참조하면, 네트워크 환경(200)에서 전자 장치(201)는 제1 네트워크(298)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(202)와 통신하거나, 또는 제2 네트워크(299)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(204) 또는 서버(208) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 서버(208)를 통하여 전자 장치(204)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)는 프로세서(220), 메모리(230), 입력 모듈(250), 음향 출력 모듈(255), 디스플레이 모듈(260), 오디오 모듈(270), 센서 모듈(276), 인터페이스(277), 연결 단자(278), 햅틱 모듈(279), 카메라 모듈(280), 전력 관리 모듈(288), 배터리(289), 통신 모듈(290), 가입자 식별 모듈(296), 또는 안테나 모듈(297)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(201)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(278))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(276), 카메라 모듈(280), 또는 안테나 모듈(297))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(260))로 통합될 수 있다.
프로세서(220)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(240))를 실행하여 프로세서(220)에 직접적으로 또는 간접적으로 연결된 전자 장치(201)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(220)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(276) 또는 통신 모듈(290))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(232)에 저장하고, 휘발성 메모리(232)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(234)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(220)는 메인 프로세서(221)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(223)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)가 메인 프로세서(221) 및 보조 프로세서(223)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(223)는 메인 프로세서(221)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(223)는 메인 프로세서(221)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(223)는, 예를 들면, 메인 프로세서(221)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(221)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(221)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(221)와 함께, 전자 장치(201)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 장치/모듈(260), 센서 모듈(276), 또는 통신 모듈(290))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(223)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(280) 또는 통신 모듈(290))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(223)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(201) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(208))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 훈련된 및/또는 훈련 가능한 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(230)는, 전자 장치(201)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(220) 또는 센서 모듈(276))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(240)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(230)는, 휘발성 메모리(232) 또는 비휘발성 메모리(234)를 포함할 수 있다. 비휘발성 메모리(234)는 내부 메모리(236) 및/또는 외부 메모리(238)를 포함할 수 있다.
프로그램(240)은 메모리(230)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(242), 미들 웨어(244) 또는 어플리케이션(246)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(250)은, 전자 장치(201)의 구성요소(예: 프로세서(220))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(201)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(250)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(255)은 음향 신호를 전자 장치(201)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(255)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(260)은 전자 장치(201)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(260)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(260)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(270)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(270)은, 입력 모듈(250)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(255), 또는 전자 장치(201)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(202))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(276)은 전자 장치(201)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(276)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(277)는 전자 장치(201)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(202))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(277)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(278)는, 그를 통해서 전자 장치(201)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(202))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(278)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(279)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(279)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
적어도 하나의 카메라를 포함하는 카메라 모듈(280)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(280)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(288)은 전자 장치(201)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(288)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(289)는 전자 장치(201)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(289)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 회로를 포함하는 통신 모듈(290)은 전자 장치(201)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(202), 전자 장치(204), 또는 서버(208)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(290)은 프로세서(220)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(290)은 무선 통신 모듈(292)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(294)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(298)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(299)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(204)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(292)은 가입자 식별 모듈(296)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 사용하여 제1 네트워크(298) 또는 제2 네트워크(299)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(292)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 통신 회로를 포함하는 무선 통신 모듈(292)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(292)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(292)은 전자 장치(201), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(204)) 또는 네트워크 시스템(예: 제2 네트워크(299))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(292)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(297)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(297)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(297)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(298) 또는 제2 네트워크(299)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(290)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(290)(통신 회로를 포함)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(297)(적어도 하나의 안테나를 포함)의 일부로 형성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 적어도 하나의 안테나를 포함하는 안테나 모듈(297)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 직접적으로 또는 간접적으로 제2 네트워크(299)에 연결된 서버(208)를 통해서 전자 장치(201)와 외부의 전자 장치(204)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(202, 또는 204) 각각은 전자 장치(201)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(201)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(202, 204, 또는 208) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(201)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(201)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(201)로 전달할 수 있다. 전자 장치(201)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 사용될 수 있다. 전자 장치(201)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 사용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(204)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(208)는 기계 학습 및/또는 신경망을 사용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(204) 또는 서버(208)는 제2 네트워크(299) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(201)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 일 실시 예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 일 실시 예에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다. 여기서, 각 "모듈"은 회로를 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예는 기기(machine)(예: 전자 장치(201)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(236) 또는 외장 메모리(238))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(240))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(201))의 프로세서(예: 프로세서(220))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 일 실시 예에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 3a, 3b, 3c 및 3d는 일 실시 예에 따른, 웨어러블 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3a, 3b, 3c 및 3d를 참조하면, 웨어러블 장치(300)(예: 도 1의 웨어러블 장치(120))는 사용자에게 장착되어 사용자의 보행(gait)을 보조할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(300)는 사용자의 보행을 보조하는 장치일 수 있다. 또한, 웨어러블 장치(300)는 사용자의 보행을 보조할 뿐만 아니라, 사용자에게 저항력을 제공함으로써 운동 기능을 제공하는 운동 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 저항력은 모터와 같은 장치에 의해 출력되는 힘과 같이 사용자에게 능동적으로 가해지는 힘일 수도 있고, 다른 예로, 저항력은 사용자에게 능동적으로 가해지는 힘은 아니나 마찰력과 같이 사용자의 움직임을 방해하는 힘일 수 있다. 다른 말로, 저항력은 운동 부하로 표현될 수 있다.
도 3a, 3b, 3c 및 3d는 힙 타입의 웨어러블 장치(300)를 도시하고 있으나, 웨어러블 장치의 타입은 힙 타입에 제한되는 것은 아니며, 웨어러블 장치는 하지 전체를 지원하는 형태 또는 하지 일부를 지원하는 타입일 수 있다. 그리고, 웨어러블 장치는 하지 일부를 지원하는 형태, 무릎까지 지원하는 형태, 발목까지 지원하는 형태 및 전신을 지원하는 형태 중 어느 하나일 수 있다.
도 3a, 3b, 3c 및 3d를 참조하여 설명되는 실시예들은 힙 타입에 대해 적용될 수 있으나, 이에 한정되는 것이 아니며 다양한 타입들의 웨어러블 장치에 대해서 모두 적용될 수 있다.
일 측면에 따르면, 웨어러블 장치(300)는 구동부(310), 센서부(320), IMU(Inertial Measurement Unit)(330), 제어부(340), 배터리(350) 및 통신 모듈(352)을 포함한다. 예를 들어, IMU(330) 및 제어부(340)는 웨어러블 장치(300)의 메인 프레임 내에 배치될 수 있다. 다른 예로, IMU(330) 및 제어부(340)는 웨어러블 장치(300)의 메인 프레임의 외부에 형성(또는, 부착)되는 하우징(미도시)에 포함될 수 있다. 여기에서의 각 '제어부'는 프로세싱 회로를 포함할 수 있다.
구동부(310)는 모터(314) 및 모터(314)를 구동시키기 위한 모터 드라이버 회로(312)를 포함할 수 있다. 센서부(320)는 적어도 하나의 센서(321)를 포함할 수 있다. 제어부(340)는 프로세서(342), 메모리(344) 및 입력 인터페이스(346)를 포함할 수 있다. 도 3c에는 하나의 센서(321), 하나의 모터 드라이버 회로(312), 및 하나의 모터(314)가 도시되어 있으나 이는 예시적인 사항일 뿐, 도 3d에 도시된 예와 같이 다른 일례의 웨어러블 장치(300-1)는 복수의 센서들(321 및 321-1), 복수의 모터 드라이버 회로들(312 및 312-1), 및 복수의 모터들(314 및 314-1)을 포함할 수 있다. 또한, 구현에 따라 웨어러블 장치(300)는 복수의 프로세서들을 포함할 수 있다. 모터 드라이버 회로 개수, 모터 개수, 또는 프로세서 개수는 웨어러블 장치(300)가 착용되는 신체 부위에 따라 달라질 수 있다.
후술할 센서(321), 모터 드라이버 회로(312), 및 모터(314)에 대한 설명은 도 3d에 도시된 센서(321-1), 모터 드라이버 회로(312-1), 및 모터(314-1)에 대해서도 적용될 수 있다.
구동부(310)는 사용자의 힙 관절(hip joint)을 구동시킬 수 있다. 예를 들어, 구동부(310)는 사용자의 오른쪽 힙 및/또는 왼쪽 힙 부분에 위치할 수 있다. 구동부(310)는 사용자의 무릎 부분 및 발목 부분에 추가적으로 위치할 수 있다. 구동부(310)는 회전 토크를 발생시킬 수 있는 모터(314) 및 모터(314)를 구동시키기 위한 모터 드라이버 회로(312)를 포함한다.
센서부(320)는 보행 시 사용자의 힙 관절의 각도를 측정할 수 있다. 센서부(320)에서 센싱되는 힙 관절의 각도에 대한 정보는 오른쪽 힙 관절의 각도, 왼쪽 힙 관절의 각도, 양쪽 힙 관절 각도들 간의 차이 및 힙 관절 운동 방향을 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서(321)는 구동부(310) 내에 위치할 수 있다. 센서(321)의 위치에 따라 센서부(320)는 사용자의 무릎 각도 및 발목 각도를 추가적으로 측정할 수 있다. 센서(321)는 엔코더(encoder)일 수 있다. 센서부(320)에 의해 측정된 관절의 각도에 정보는 제어부(340)로 전송될 수 있다.
일 측면에 따르면, 센서부(320)는 포텐셔미터를 포함할 수 있다. 포텐셔미터는 사용자의 보행 동작에 따른 R축 관절 각도, L축 관절 각도, R축 관절 각속도, 및 L축 관절 각속도를 센싱할 수 있다. R/L축은 사용자의 오른쪽/왼쪽 다리에 대한 기준 축일 수 있다. 예를 들어, R/L축은 지면에 수직이 되도록 설정되고, 사람의 몸통의 앞면 쪽이 음수 값을 갖고, 몸통의 뒷면 쪽이 양수 값을 갖도록 설정될 수 있다.
IMU(330)는 보행 시 가속도 정보와 자세 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, IMU(330)는 사용자의 보행 동작에 따른 X축, Y축, Z축 가속도 및 X축, Y축, Z축 각속도를 센싱할 수 있다(도 5, 6의 X축, Y축, Z축 참조). IMU(330)에 의해 측정된 가속도 정보와 자세 정보는 제어부(340)로 전송될 수 있다.
웨어러블 장치(300)는 앞서 설명한 센서부(320) 및 IMU(330) 이외에, 보행 동작에 따른 사용자의 운동량(quantity of motion) 또는 생체 신호 등의 변화를 센싱할 수 있는 다른 센서(예를 들어, 근전도 센서(ElectroMyoGram sensor: EMG sensor))를 포함할 수 있다.
제어부(340)는 웨어러블 장치(300)의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(340)는 센서부(320) 및 IMU(330) 각각이 센싱된 정보를 수신할 수 있다. IMU(330)에 의해 센싱된 정보는 가속도 정보 및 자세 정보를 포함하고, 센서부(320)에 의해 센싱된 정보는 오른쪽 힙 관절의 각도, 왼쪽 힙 관절의 각도, 양쪽 힙 관절 각도들 간의 차이 및 힙 관절 운동 방향을 포함할 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(340)가 오른쪽 힙 관절의 각도 및 왼쪽 힙 관절의 각도에 기초하여 양쪽 힙 관절 각도들 간의 차이를 계산할 수도 있다. 제어부(340)는 센싱된 정보에 기초하여 구동부(310)를 제어하기 위한 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 생성된 신호는 사용자의 보행을 보조하기 위한 보조력일 수 있다. 다른 예로, 생성된 신호는 사용자의 보행을 방해하기 위한 저항력일 수 있다. 저항력은 사용자의 운동을 위해 제공될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제어부(340)의 프로세서(342)는 사용자에게 저항력을 제공하기 위해 구동부(310)를 제어할 수 있다.
예를 들어, 구동부(310)는 모터(314)를 통해 사용자에게 능동적인 힘을 가함으로써 사용자에게 저항력을 제공할 수 있다. 구동부(310)는 사용자의 움직임에게 방해되는 방향으로 토크를 출력함으로써 사용자에게 저항력을 제공할 수 있다.
예를 들어, 구동부(310)는 사용자에게 능동적인 힘을 가하지 않고, 모터(314)의 역 구동성(back-drivability)을 이용하여 사용자에게 저항력을 제공할 수 있다. 모터의 역 구동성이란, 외부의 힘에 대한 모터의 회전 축의 반응성을 의미할 수 있고, 모터의 역 구동성이 높을수록 모터의 회전 축에 작용하는 외부의 힘에 대해 쉽게 반응할 수 있다(즉, 모터의 회전 축이 쉽게 회전한다). 예를 들어, 모터의 회전 축에 동일한 외부의 힘이 가해지더라도, 역 구동성의 정도에 따라 모터의 회전 축이 회전하는 정도가 달라진다.
일 실시 예에 따르면, 제어부(340)의 프로세서(342)는 구동부(310)가 사용자의 보행을 돕기 위한 토크(또는 보조 토크)를 출력하도록, 구동부(310)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 힙 타입의 웨어러블 장치(300)에서, 구동부(310)는 왼쪽 힙 부분 및 오른쪽 힙 부분에 각각 배치되도록 구성될 수 있고, 제어부(340)는 토크가 발생되도록 구동부(310)를 제어하는 제어 신호를 출력할 수 있다.
구동부(310)는 제어부(340)가 출력한 제어 신호에 기반하여, 토크를 발생시킬 수 있다. 토크를 발생시키기 위한 토크 값은 외부에 의해 설정될 수도 있고, 제어부(340)에 의해 설정될 수도 있다. 예를 들어, 제어부(340)는 토크 값의 크기를 나타내기 위해, 구동부(310)로 전송하는 신호에 대한 전류의 크기를 이용할 수 있다. 즉, 구동부(310)가 수신하는 전류의 크기가 클수록, 토크 값이 클 수 있다. 다른 예로, 제어부(340)의 프로세서(342)는 제어 신호를 구동부(310)의 모터 드라이버 회로(312)로 전송하고, 모터 드라이버 회로(312)는 제어 신호에 대응하는 전류를 생성함으로써 모터(314)를 제어할 수 있다.
배터리(350)는 웨어러블 장치(300)의 구성 요소에 전력을 공급한다. 웨어러블 장치(300)는 배터리(350)의 전력을 웨어러블 장치(300)의 구성 요소의 동작 전압에 맞게 변환하여 웨어러블 장치(300)의 구성 요소에 제공하는 회로(예를 들어, PMIC(Power Management Integrated Circuit))를 더 포함할 수 있다. 또한, 웨어러블 장치(300)의 동작 모드에 따라 배터리(350)는 모터(314)에 전력을 공급하거나 공급하지 않을 수 있다.
통신 회로를 포함하는 통신 모듈(352)은 웨어러블 장치(300)와 외부 전자 장치 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(352)은 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(352)은 무선 통신 모듈(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제2 네트워크(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크를 통하여 외부의 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른, 전자 장치와 통신하는 웨어러블 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 4에 도시된 예에서, 웨어러블 장치(300)는 전자 장치(201)와 통신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(201)는 웨어러블 장치(300)의 사용자의 전자 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)와 전자 장치(201)는 근거리 무선 통신 방식을 이용하여 연결될 수 있다.
전자 장치(201)는 디스플레이(201-1)에 웨어러블 장치(300)의 동작을 제어하기 위한 UI(user interface)를 표시할 수 있다. 예를 들어, UI는 사용자가 웨어러블 장치(300)를 제어할 수 있는 적어도 하나의 소프트키를 포함할 수 있다.
사용자는 전자 장치(201)의 디스플레이(201-1) 상의 UI를 통해 웨어러블 장치(300)의 동작을 제어하기 위한 명령을 입력할 수 있고, 서버(140)(예, 도 1)는 명령에 대응하는 제어 명령을 생성하고, 생성된 제어 명령을 웨어러블 장치(300)로 전송할 수 있다. 웨어러블 장치(300)는 수신된 제어 명령에 따라 동작할 수 있고, 제어 결과를 전자 장치(201)로 전송할 수 있다. 전자 장치(201)는 제어 완료 메시지를 전자 장치(201)의 디스플레이(201-1)에 표시할 수 있다.
도 5 및 도 6은 일 실시 예에 따른, 웨어러블 장치의 토크 출력 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 6에 도시된 예에서, 도 3a, 3b, 및 3c의 웨어러블 장치(300)의 구동부들(310-1 및 310-2)은 사용자의 힙 관절 부근에 위치할 수 있고, 웨어러블 장치(300)의 제어부(340)는 허리 부근에 위치할 수 있다. 구동부들(310-1 및 310-2) 및 제어부(340)의 위치는 도 5 및 도 6에 도시된 예로 제한되지 않는다.
웨어러블 장치(300)는 사용자의 왼쪽 힙 관절 각도 q_l과 오른쪽 힙 관절 각도 q_r을 측정(또는, 센싱)한다. 일례로, 웨어러블 장치(300)는 왼쪽 엔코더를 통해 사용자의 왼쪽 힙 관절 각도 q_l을 측정할 수 있고, 오른쪽 엔코더를 통해 사용자의 오른쪽 힙 관절 각도 q_r을 측정할 수 있다. 도 6에 도시된 예에서, 왼쪽 다리는 기준선(620)보다 앞서므로 왼쪽 힙관절 각도 q_l은 음수(negative number)일 수 있고, 오른쪽 다리는 기준선(620)보다 뒤에 있으므로 오른쪽 힙 관절 각도 q_r은 양수(positive number)일 수 있다. 구현에 따라, 오른쪽 다리가 기준선(620)보다 앞설 때 오른쪽 힙관절 각도 q_r이 음수일 수 있고 왼쪽 다리가 기준선(620)보다 뒤에 있을 때 왼쪽 힙 관절 각도 q_l이 양수일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)는 센서부(320)(예: 센서(321))가 측정한 제1 관절(예: 오른쪽 힙 관절)의 제1 원시 각도(예: q_r_raw) 및 제2 관절(예: 왼쪽 힙 관절)의 제2 원시 각도(예: q_l_raw)를 필터링함으로써 제1 각도(예: q_r) 및 제2 각도(q_l)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(300)는 이전 시각에 대해 측정된 제1 이전 각도 및 제2 이전 각도에 기초하여 제1 원시 각도 및 제2 원시 각도를 필터링할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)는 왼쪽 힙 관절 각도 q_l, 오른쪽 힙 관절 각도 q_r, 오프셋 각도(offset angle) c, 민감도 α, 게인 κ, 및 딜레이 △t를 기초로 토크 값 τ(t)을 결정하고, 결정된 토크 값 τ(t)이 출력되도록 웨어러블 장치(300)의 모터 드라이버 회로(312)를 제어할 수 있다. 토크 값 τ(t)에 의해 사용자에게 제공되는 힘은 포스 피드백으로 명명될 수 있다. 일례로, 웨어러블 장치(300)는 아래의 [수학식 1]에 기초하여 토크 값 τ(t)을 결정할 수 있다.
Figure PCTKR2023003315-appb-img-000001
[수학식 1]에서 y는 상태 인자(state factor)이고, q_r는 오른쪽 힙 관절 각도이고, q_l는 왼쪽 힙 관절 각도일 수 있다. 상기의 [수학식 1]에 따르면, 상태 인자 y는 두 다리들 사이의 거리와 관련될 수 있다. 예를 들어, y가 0인 경우에는 다리들 사이의 거리가 0인 상태(즉, 교차 상태)를 나타내고, y의 절대 값이 최대이거나 또는 높은 경우에는 다리들 사이의 각도가 최대이거나 또는 높은 상태(즉, 랜딩 상태)를 나타낼 수 있다. 일 실시 예에 따르면, q_r 및 q_l이 시각 t에서 측정된 경우, 상태 인자는 y(t)로 표현될 수 있다.
게인 κ는 출력되는 토크의 크기와 방향을 나타내는 파라미터이다. 게인 κ의 크기가 클수록 강한 토크가 출력될 수 있다. 게인 κ가 음수이면 사용자에게 저항력으로 작용하는 토크가 출력될 수 있고 게인 κ가 양수이면 사용자에게 보조력으로 작용하는 토크가 출력될 수 있다. 딜레이 △t는 토크의 출력 타이밍과 관련된 파라미터이다. 게인 κ의 값 및 딜레이 △t의 값은 미리 설정될 수 있고, 사용자 또는 웨어러블 장치(300)에 의해 조정 가능할 수 있다. [수학식 1], 게인 κ 및 딜레이 △t와 같은 파라미터들에 기초하여 사용자에게 보조력으로 작용하는 토크를 출력하는 모델은 토크 출력 모델(또는, 토크 출력 알고리즘)로 정의될 수 있다. 웨어러블 장치(300) 센서들을 통해 수신한 입력 파라미터들의 값들을 토크 출력 모델에 입력함으로써 출력될 토크의 크기 및 딜레이를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)는 상태 인자 y(t)에 대해 결정된 파라미터 값으로서 제1 게인 값 및 제1 딜레이 값을 제1 상태 인자 y(t)에 적용함으로써 아래의 [수학식 2]을 통해 제1 토크 값을 결정할 수 있다.
Figure PCTKR2023003315-appb-img-000002
두 다리들에 적용되어야 하므로, 계산된 제1 토크 값은 제1 관절에 대한 값 및 제2 관절에 대한 값을 포함할 수 있다. 예를 들어,
Figure PCTKR2023003315-appb-img-000003
은 제2 관절인 왼쪽 힙 관절에 대한 값일 수 있고,
Figure PCTKR2023003315-appb-img-000004
은 제1 관절인 오른쪽 힙 관절에 대한 값일 수 있다.
Figure PCTKR2023003315-appb-img-000005
및
Figure PCTKR2023003315-appb-img-000006
은 크기는 동일하고, 토크의 방향이 반대인 값일 수 있다. 웨어러블 장치(300)는 제1 토크 값에 대응하는 토크가 출력되도록 웨어러블 장치(300)의 모터 드라이버(312)를 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자가 왼쪽 다리와 오른쪽 다리가 비대칭인 보행을 수행하는 경우, 웨어러블 장치(300)는 비대칭 보행을 보조하기 위해 비대칭적인 토크를 사용자의 양쪽 다리들에 각각 제공할 수 있다. 예를 들어, 보폭이 작거나 또는 스윙 속도가 느린 다리 쪽에 더 강한 보조력을 제공할 수 있다. 이하에서, 보폭이 작거나 또는 스윙 속도가 느린 다리를 환측 다리(affected leg) 또는 타겟 다리(target leg)로 명명한다.
일반적으로 환측 다리는 건측 다리에 비해 스윙 시간이 짧거나, 보폭이 작을 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 사용자의 보행을 보조하기 위해 환측 다리에 작용하는 토크의 타이밍을 조절하는 방식이 고려될 수 있다. 예를 들어, 환측 다리의 스윙 동작을 보조하기 위한 토크의 출력 시간을 증가시키기 위해 환측 다리에 대한 실제의 관절 각도에 오프셋 각도가 부가될 수 있다. c는 관절 각도들 간의 오프셋 각도를 나타내는 파라미터의 값일 수 있다. 환측 다리의 실제의 관절 각도에 오프셋 각도가 부가됨으로써 웨어러블 장치(300)에 탑재(또는, 적용)된 토크 출력 모델에 입력되는 입력 파라미터의 값이 조정될 수 있다. 예를 들어, q_r 및 q_l의 값이 아래의 [수학식 3]을 통해 조정될 수 있다. cr은 오른쪽 힙 관절에 대한 오프셋 각도를 의미하고, cl은 왼쪽 힙 관절에 대한 오프셋 각도를 의미할 수 있다.
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일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치(300)는 불규칙한 토크의 출력에 의해 사용자가 느끼는 불편감을 감소시키기 위해 상태 인자를 필터링할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치(30)는 제1 관절의 제1 각도 및 제2 관절의 제2 각도에 기초하여 현재 시각 t의 초기 상태 인자 yraw(t)를 결정하고, 이전 시각 t-1에 대해 결정된 이전 상태 인자 yprv 및 초기 상태 인자 yraw(t)에 기초하여 제1 상태 인자 y(t)를 결정할 수 있다. 현재 시각 t는 t 번째의 데이터(또는, 샘플)에 대한 처리 시각을 의미하고, 이전 시각 t-1는 t-1 번째의 데이터에 대한 처리 시각을 의미할 수 있다. 예를 들어, 현재 시각 t 및 이전 시각 t-1 간의 차이는 해당 데이터들을 생성 또는 처리하는 프로세서의 동작 주기일 수 있다. 민감도 α는 민감도를 나타내는 파라미터의 값일 수 있다. 예를 들어, 민감도 값은 테스트 보행 동안 계속적으로 조정될 수 있으나, 계산의 복잡성을 낮추기 위해 민감도 값은 일정한 값으로 미리 설정될 수 있다.
전술된 실시 예에서는, 웨어러블 장치(300)에 의해 제어 파라미터들의 값이 결정되는 방법에 대해 설명되었지만, 웨어러블 장치(300) 대신에 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110) 또는 도 2의 전자 장치(201))에 의해 제어 파라미터들의 값이 결정될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 웨어러블 장치(300)로부터 센싱 데이터를 수신하고, 센싱 데이터에 기초하여 제어 파라미터들의 값을 결정할 수 있고, 결정된 제어 파라미터들의 값에 기초하여 웨어러블 장치(300)의 동작을 제어할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른, 서버의 구성도이다.
서버(700)는 통신부(710), 프로세서(720) 및 메모리(730)를 포함한다. 예를 들어, 서버(700)는 도 1을 참조하여 전술된 서버(140)일 수 있다.
통신부(710)는 프로세서(720) 및 메모리(730)와 직접적으로 또는 간접적으로 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(710)는 외부의 다른 장치와 직접적으로 또는 간접적으로 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다.
통신부(710)는 서버(700) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(710)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(710)는 서버(700)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(710)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(710)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(720) 및 메모리(730)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(720)는 통신부(710)가 수신한 데이터 및 메모리(730)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(720)는 메모리(예를 들어, 메모리(730))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(720)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(730)는 통신부(710)가 수신한 데이터 및 프로세서(720)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(730)는 프로그램(또는 어플리케이션, 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 사용자에 대한 복수의 운동 프로그램들을 생성하고, 사용자에게 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 추천할 수 있도록 코딩되어 프로세서(720)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(730)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(730)는 서버(700)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 서버(700)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(720)에 의해 실행된다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(730)는 복수의 운동 모드들에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(730)는 복수의 사용자들이 수행한 운동 프로그램들의 이력을 저장하는 데이터베이스를 포함할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른, 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 아래의 동작들 810 내지 850은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 아래의 동작 860은 전자 장치가 서버(예: 도 1의 서버(140) 또는 도 7의 서버(700))인 경우에 동작 850이 수행된 후 추가로 수행될 수 있다.
동작 810에서, 전자 장치는 사용자의 운동 기초 정보를 획득할 수 있다. 사용자의 운동 기초 정보는 사용자 데이터일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 기초 정보는 사용자의 신체 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 신체 정보는 사용자의 성별, 나이, 체중, 키, 운동 목적, 또는 질병 종류 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 기초 정보는 부가 장치(예: 도 1의 부가 장치(130)) 또는 웨어러블 장치(예: 도 1의 웨어러블 장치(120) 또는 도 3a, 3b, 및 3c의 웨어러블 장치(300))에 의해 측정된 사용자의 체성분 분석 정보일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 기초 정보는 운동 능력 지표를 포함할 수 있다. 예를 들어, 운동 능력 지표는 사용자가 착용한 웨어러블 장치를 이용하여 획득된 센싱 데이터에 기초하여 계산될 수 있다. 예를 들어, 운동 능력 지표는 피크 토크(peak torque: PT)(단위 J/rad), 일(work: W)(단위W), 근파워(muscle power: MP)(단위W), 근지구력(muscle endurance: ME)(단위 repetition: rep), 토크 가속 에너지(torque acceleration energy: TAE) (단위 J), 가속 시간(acceleration time: AT)(단위 sec), 또는 가동 범위(range of motion: RoM)(단위 deg) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 근파워는 근육이 가능한 한 빨리 얼마나 큰 힘을 내는지를 의미하고, 근육이 시간에 상관없이 얼마나 큰 힘을 내는지를 의미하는 근력(muscle strength)과는 다를 수 있다. 아래에서 도 9를 참조하여 사용자의 운동 능력 지표를 계산하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 운동 기초 정보는 사용자가 이전에 수행했던 이전 운동 프로그램에 대한 사용자의 피드백 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 이전 운동 프로그램에 대한 사용자 만족도를 포함할 수 있다. 예를 들어, 피드백 정보는 이전 운동 프로그램을 수행하는 동안 획득된 사용자의 심박수일 수 있다. 예를 들어, 사용자의 심박수는 사용자가 착용한 부가 장치(예: 도 1의 스마트워치(132))를 이용하여 획득될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 기초 정보는 사용자가 이전에 수행했던 이전 운동 프로그램에 대한 운동 정확도 정보를 포함할 수 있다. 아래에서 도 15를 참조하여 운동 정확도 정보에 대해 상세히 설명된다.
동작 820에서, 전자 장치는 운동 기초 정보에 기초하여 복수의 운동 모드들 중 하나 이상의 후보 운동 모드들을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 복수의 운동 모드들 각각에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스(예: 도 2의 메모리(230) 또는 도 7의 메모리(730))를 포함할 수 있다. 운동 모드는 해당하는 운동 모드의 각 동작에 대해 제공되는 토크의 강도 및 동작의 빠르기(템포)에 기초하여 동일한 동작에 대해서도 서로 구분될 수 있다. 예를 들어, 스쿼트에 대해 하프 스쿼트 및 풀 스쿼트가 구분될 수 있다. 각 운동 모드에 대해 사용되는 근육의 부위, 운동 효과, 자세 정보, 소모 대사량, 소모 열량 및 난이도에 대한 정보가 운동 모드와 연관되어 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 획득된 운동 기초 정보에 기초하여 사용자가 수행할 수 있는 운동 난이도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 운동 난이도는 사용자의 관절의 가동 범위의 레벨, 심폐지구력의 레벨, 근력의 레벨, 및 특정 질병의 유무를 포함할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 운동 난이도 및 복수의 운동 모드들 각각에 대한 정보에 기초하여 사용자에게 적합한 운동 모드들을 후보 운동 모드들로 결정할 수 있다. 아래에서 도 10을 참조하여 사용자의 운동 난이도에 기초하여 후보 운동 모드들을 결정하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
동작 830에서, 전자 장치는 사용자에게 대한 목표 운동 결과에 기초하여 하나 이상의 후보 운동 모드들 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 운동 기초 정보에 기초하여 사용자에 대한 목표 운동 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 결과는 사용자의 신체 능력이 좋아질 수 있는 방향성을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 결과는 이상적인 신체 능력과 사용자의 신체 능력 간의 차이 일 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 결과는 사용자의 운동 기초 정보에 기초하여 특정한 신체 능력이 더 향상되도록 결정될 수 있다. 목표 운동 결과는 자극이 필요한 근육의 부위, 운동 효과의 종류 또는 자세 교정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 운동 효과는 근력 향상, 근체력 향상, 심폐지구력 향상, 코어 안정성 향상, 유연성 향상, 또는 대칭성 향상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 목표 운동 결과가 운동 프로그램을 통해 달성될 수 있도록 하나 이상의 후보 운동 모드들 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성할 수 있다. 아래에서, 도 11을 참조하여 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 복수의 운동 프로그램들을 생성하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
동작 840에서, 전자 장치는 사용자의 운동 기초 정보에 기초하여 사용자에 대한 목표 운동량(amount of exercise)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동량은 사용자에게 미리 설정된 기간(예: 1일 또는 7일) 동안에 수행하기를 권장하는 총 운동 시간일 수 있다. 예를 들어, 목표 운동량은 사용자에게 미리 설정된 기간(예: 1일 또는 7일) 동안에 소모하기를 권장하는 총 대사량 또는 열량일 수 있다. 예를 들어, 사용자에 대한 목표 열량은 목표 대사량 및 사용자의 몸무게의 곱으로 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 운동 기초 정보에 기초하여 사용자에 대한 권장 운동량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 18세 내지 65세의 일반 성인에게는 일주일 동안 중강도의 신체 활동 150분 또는 고강도의 신체 활동 75분이 권장 운동량으로 결정될 수 있다. 전자 장치는 권장 운동량에 기초하여 목표 운동량으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동량은 운동 강도와 운동 시간의 곱으로 표현될 수 있다. 예를 들어, 목표 운동량은 METs(metabolic equivalents)의 단위 또는 칼로리(calorie) 단위에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 주간 목표 운동량이 525 METs-min-week로 결정된 경우, 3.5 METs per min의 중강도로 150분을 일주일 내에 수행하도록 사용자에게 요구될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 주간 목표 운동량에 기초하여 일간 목표 운동량이 결정될 수 있다. 예를 들어, 주간 목표 운동량을 7로 나눈 값이 일간 목표 운동량으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 일간 목표 운동량의 총 합이 구간 목표 운동량이 되도록, 요일별로 일간 목표 운동량이 다르게 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 주간 목표 운동량 중 사용자가 해당 기간 내에 수행한 현재 운동량에 기초하여 현재 일자에 대응하는 일간 목표 운동량이 결정될 수 있다. 상기의 실시 예에 따르면, 해당 기간 내에 현재 운동량이 적은 경우 나머지 기간 동안의 운동량이 증가하도록 일간 목표 운동량이 결정될 수 있다. 아래에서 도 13을 참조하여 사용자가 수행한 현재 운동량을 결정하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
동작 850에서, 전자 장치는 목표 운동량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 현재 일자에 대응하는 일간 목표 운동량에 대응하는 운동 프로그램이 타겟 운동 프로그램으로 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 주간 목표 운동량 중 사용자가 해당 기간 내에 수행한 현재 운동량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램이 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 운동 기초 정보에 기초하여 목표 운동 효과 조합 비율을 결정하고, 목표 운동 효과 조합 비율에 기초하여 목표 운동 효과량(effective amount of exercise)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 효과 조합 비율(target exercise effect combination ratio)은 근력 향상, 근체력 향상, 심폐지구력 향상, 코어 안정성 향상, 유연성 향상, 및 대칭성 향상들에 대한 효과들 간의 비율일 수 있다. 목표 운동 효과 조합 비율은 사용자의 운동 기초 정보에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 효과량은 해당하는 목표 운동 효과에 의해 나타나는 운동량을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 효과량은 유산소 운동 600 METs, 근력 운동 300 METs, 및 밸런스 운동 100 METs를 포함할 수 있다. 전자 장치는 목표 운동 효과량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다. 아래에서, 도 12를 참조하여 목표 운동 효과량에 기초하여 타겟 운동 프로그램을 결정하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 목표 운동량 및 목표 운동 효과량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치가 사용자 단말(예: 도 1의 전자 장치(110) 또는 도 2의 전자 장치(201))인 경우 전자 장치는 타겟 운동 프로그램에 대한 정보에 기초하여 웨어러블 장치가 사용자에게 타겟 운동 프로그램을 제공할 수 있도록 웨어러블 장치를 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따라. 전자 장치가 서버(예: 도 1의 서버(140) 또는 도 7의 서버(700))인 경우, 아래의 동작 860이 수행될 수 있다.
동작 860에서, 전자 장치가 서버인 경우, 서버는 사용자 단말로 타겟 운동 프로그램에 대한 정보를 전송할 수 있다. 사용자 단말은 타겟 운동 프로그램에 대한 정보에 기초하여 웨어러블 장치가 사용자에게 타겟 운동 프로그램을 제공할 수 있도록 웨어러블 장치를 제어할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른, 사용자의 운동 기초 정보로서 운동 능력 지표를 계산하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 동작 810은 아래의 동작들 910 내지 950를 포함할 수 있다.
동작 910에서, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))는 웨어러블 장치(예: 도 1의 웨어러블 장치(120) 또는 도 3a, 3b, 및 3c의 웨어러블 장치(300))의 운동 능력 지표 측정 모드를 활성화할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자로부터 운동 능력 지표 측정 모드에 대한 입력을 수신한 경우 운동 능력 지표 측정 모드를 활성화할 수 있다.
동작 920에서, 전자 장치는 운동 능력 지표를 측정하기 위해 사용자가 수행해야 할 하나 이상의 움직임인 목표 움직임에 대한 타겟 저항력 프로파일을 결정할 수 있다. 예를 들어, 미리 생성된 복수의 저항력 프로파일들 중 목표 움직임에 대한 타겟 저항력 프로파일이 결정될 수 있다.
일 측면에 따르면, 미리 생성된 저항력 프로파일은 전체의 운동 능력 지표 측정 싸이클에 대한 저항력의 궤적을 나타낼 수 있다. 전체의 운동 능력 지표 측정 싸이클에 대한 저항력 프로파일에 기초하여 운동 능력 지표 측정 싸이클의 현재 진행 정도에 대응하는 저항력이 결정될 수 있다. 운동 능력 지표 측정 싸이클은 목표 움직임의 일련의 과정을 수치화한 것일 수 있다. 목표 움직임이 반복적으로 수행되는 경우, 운동 능력 지표 측정 싸이클도 반복적으로 진행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 하나 이상의 목표 움직임들 중 운동 능력 지표를 측정하기 위한 목표 움직임을 결정할 수 있다. 예를 들어, 운동 능력 지표 측정 모드의 진행 과정에 따라 다른 목표 움직임이 결정될 수 있다.
예를 들어, 하나 이상의 목표 움직임들 중 제1 목표 움직임은 무릎 들기일 수 있다. 무릎 들기는 사용자가 두 발들을 지면에 접촉한 상태에서 똑바로 선 자세에서 시작하고, 허리를 숙이지 않고 다리를 뒤로 최대한 또는 높이 올린 후 다시 선 자세로 돌아가는 자세일 수 있다. 하나 이상의 목표 움직임들 중 제2 목표 움직임은 다리 뒤로 뻗기일 수 있다. 다리 뒤로 뻗기는 사용자가 벽을 손으로 짚은 상태에서 똑바로 선 자세에서 시작하고, 허리를 숙이지 않고 다리를 뒤로 최대한 또는 높이 올린 후 다시 선 자세로 돌아가는 자세일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 사용자로부터 수신한 저항 레벨(예: 제1 레벨, 제2 레벨, 제3 레벨 또는 제4 레벨)에 기초하여 복수의 저항력 프로파일들 중 타겟 저항력 프로파일을 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신한 저항 레벨이 높을수록, 높은 저항력을 갖는 저항력 프로파일이 결정될 수 있다.
예를 들어, 운동 능력 지표를 측정하는 동안 사용자에게 동일한 저항력이 제공되어야 하는 경우, 운동 능력 지표 측정 싸이클 전체에 대해 동일한 저항력이 나타나는 저항력 프로파일이 결정될 수 있다. 다른 예로, 운동 능력 지표 측정 싸이클에 따라 변화하는 저항력이 제공되어야 하는 경우, 운동 능력 지표 측정 싸이클의 진행 정도에 따라 저항력이 변화하는 저항력 프로파일이 결정될 수 있다. 운동 능력 지표 측정 싸이클의 진행 정도는 시간 또는 사용자의 관절 각도(예를 들어, 관절 각도 세트)에 기초하여 결정될 수 있다.
동작 930에서, 전자 장치는 사용자에게 제공되는 저항력을 제어하기 위해 타겟 저항력 프로파일에 기초하여 웨어러블 장치의 모터 드라이버 회로를 제어할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 타겟 저항력 프로파일에 기초하여 모터 드라이버 회로를 폐 루프로 제어하는 시간과 모터 드라이버 회로를 개 루프로 제어하는 시간 사이의 비율을 결정하고, 결정된 비율에 기초하여 모터 드라이버 회로를 제어할 수 있다. 결정된 비율에 따라 사용자에게 제공되는 저항력이 달라질 수 있다.
예를 들어, 타겟 저항력 프로파일은 대응하는 수행 시간을 갖고, 전자 장치는 수행 시간 동안 모터 드라이버 회로를 제어할 수 있다. 수행 시간은 목표 움직임에 대해 미리 설정된 타이머를 통해 제어될 수 있다.
동작 940에서, 전자 장치는 웨어러블 장치에 의해 제공되는 저항력 하에서 수행되는 사용자의 움직임에 대한 상태 정보를 센서부(예: 도 3a의 센서부(320)) 및/또는 IMU(예: 도 3a의 IMU(330))를 통해 측정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상태 정보는 센서부에 의해 측정되는 하나 이상의 관절 토크, 관절 각도, 관절 각속도 및 관절 각가속도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 관절 각도는 제1 관절(예: 힙 관절)의 제1 각도를 포함할 수 있다.
예를 들어, 웨어러블 장치의 측면에서는, 목표 움직임이 무릎 들기인 경우 측정되는 힙 관절의 각도에 기초하여 해당 움직임이 수행되었는지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 장치는 무릎 들기가 1회 수행된 경우, 사용자에게 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 웨어러블 장치의 스피커를 통해 사용자에게 청각적 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 사용자 단말의 스피커를 통해 사용자에게 청각적 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치는 사용자 단말의 디스플레이를 통해 사용자에게 시각적 피드백을 제공할 수 있다. 다른 예로, 웨어러블 장치는 웨어러블 장치의 진동자를 통해 사용자에게 촉각적 피드백을 제공할 수 있다.
사용자는 근체력을 측정하기 위해 타겟 저항력 프로파일의 타이머가 종료될 때까지 최대한 반복적으로 무릎 들기를 수행할 수 있다.
예를 들어, 웨어러블 장치의 측면에서는, 목표 움직임이 다리 뒤로 뻗기인 경우 측정되는 힙 관절의 각도에 기초하여 해당 움직임이 수행되었는지 여부를 결정할 수 있다. 웨어러블 장치는 다리 뒤로 뻗기가 1회 수행된 경우, 사용자에게 청각적 피드백을 제공할 수 있다. 사용자는 운동 능력 지표를 측정하기 위해 타겟 저항력 프로파일의 타이머가 종료될 때까지 최대한 반복적으로 다리 뒤로 뻗기를 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상태 정보는 IMU에 의해 측정되는 가속도 정보 및 자세 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 타겟 저항력 프로파일의 수행 시간에 대한 타이머가 진행되는 동안 사용자의 움직임에 대한 상태 정보가 센서부 및/또는 IMU에 의해 측정될 수 있다. 타이머가 만료된 경우, 상태 정보의 측정도 중지될 수 있다.
동작 950에서, 전자 장치는 상태 정보에 기초하여 사용자의 운동 능력 지표를 계산할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 상태 정보에 기초하여 미리 설정된 복수의 지표들을 수치적으로 계산할 수 있고, 계산된 복수의 지표들에 기초하여 사용자의 운동 능력 지표를 계산할 수 있다. 예를 들어, 운동 능력 지표는 피크 토크(PT), 일(W), 근파워(MP), 근지구력(ME), 토크 가속 에너지(TAE), 가속 시간(AT), 또는 가동 범위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 동작 950이 수행된 후에 동작 820(예: 도 8 참조)이 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 능력 지표는 미리 정의된 수학식을 이용하여 점수화 될 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른, 운동 기초 정보에 기초하여 복수의 운동 모드들 중 후보 운동 모드들을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 동작 820는 아래의 동작들 1010 및 1020을 포함할 수 있다. 동작들 1010 및 1020은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))에 의해 수행될 수 있다.
동작 1010에서, 전자 장치는 획득된 운동 기초 정보에 기초하여 사용자가 수행할 수 있는 운동 난이도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 운동 난이도는 사용자의 관절의 가동 범위의 레벨, 심폐지구력의 레벨, 근력의 레벨, 또는 특정 질병의 유무 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 1020에서, 전자 장치는 사용자의 운동 난이도 및 복수의 운동 모드들 각각에 대한 정보에 기초하여 사용자에게 적합한 운동 모드들을 후보 운동 모드들로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자에게 적합하지 않은 운동 모드를 후보 운동 모드로 결정하지 않을 수 있다. 예를 들어, 다리가 불편한 사용자에 대해서는 이동이 요구되는 운동 모드가 후보 운동 모드로 결정되지 않을 수 있다. 예를 들어, 근력이 부족한 사용자에 대해서는 고중량을 이용하는 운동 모드가 후보 운동 모드로 결정되지 않을 수 있다. 동작 1020이 수행된 후에 동작 830(예: 도 8 참조)이 수행될 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른, 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 복수의 운동 프로그램들을 생성하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 동작 830는 아래의 동작들 1110 내지 1160을 포함할 수 있다. 동작들 1110 내지 1160은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))에 의해 수행될 수 있다.
동작 1110에서, 전자 장치는 사용자의 운동 기초 정보에 기초하여 사용자에 대한 목표 운동 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 결과는 사용자의 신체 능력이 좋아질 수 있는 방향성을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 결과는 이상적인 신체 능력과 사용자의 신체 능력 간의 차이 일 수 있다. 목표 운동 결과는 자극이 필요한 근육의 부위, 운동 효과의 종류 또는 자세 교정 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 운동 효과는 근력 향상, 근체력 향상, 심폐지구력 향상, 코어 안정성 향상, 유연성 향상, 또는 대칭성 향상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자에게 특히 요구되는 운동 효과에 대한 항목이 강조되도록 목표 운동 결과가 생성될 수 있다.
동작 1120에서, 전자 장치는 후보 운동 모드들 중 제1 운동 모드에 설정된 제1 운동 시간 및 제2 운동 모드에 설정된 제2 운동 시간에 기초하여 제1 운동 프로그램을 생성할 수 있다. 제1 운동 모드 및 제2 운동 모드는 동일하거나 또는 상이할 수 있다. 전자 장치는 후보 운동 모드들 중 제3 운동 모드에 설정된 제3 운동 시간 및 제4 운동 모드에 설정된 제4 운동 시간에 기초하여 제2 운동 프로그램을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 생성하고자 하는 운동 프로그램의 속성이 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 운동 프로그램의 속성은 운동 프로그램의 총 시간 또는 이동성의 여부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 운동 프로그램의 총 시간은 10분, 20분, 30분, 40분 또는 60분일 수 있다. 예를 들어, 이동성의 여부는 이동이 필요한 운동인지 또는 제자리 운동인지 여부를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 프로그램의 속성들의 조합이 N개인 경우, N개의 속성 조합 각각에 대한 복수의 운동 프로그램들이 생성될 수 있다. 예를 들어, 제1 조합이 운동 시간이 10분이고, 제자리 운동인 경우, 제1 조합에 대한 제1 운동 프로그램은, 제1 운동 프로그램에 포함된 운동 모드들이 모두 제자리 운동 모드이고, 운동 모드들에 따른 총 운동 수행 시간은 10분 이내일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 생성될 운동 프로그램의 구조를 결정할 수 있다. 예를 들어, 운동 프로그램의 구조는 몸풀기 운동에 대한 슬롯, 메인 운동에 대한 슬롯, 및 정리 운동에 대한 슬롯을 포함할 수 있다. 몸풀기 운동, 메인 운동, 및 정리 운동 각각에 대한 비율이 미리 설정될 수 있다. 예를 들어, 운동 프로그램의 운동 시간이 10분인 경우, 몸풀기 운동에 1분, 메인 운동에 8분, 정리 운동에 1분이 미리 설정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메인 운동에 대한 운동-휴식 시간이 미리 결정될 수 있다. 예를 들어, 타바타 형식을 갖도록 메인 운동에 대한 운동-휴식 시간이 미리 결정될 수 있다. 타바타 형식은 1분 운동, 1분 운동 및 30초 휴식을 1회의 패턴으로 수행하는 운동 형식일 수 있다. 예를 들어, 인터벌 트레이닝 형식을 갖도록 메인 운동에 대한 운동-휴식 시간이 미리 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 운동 프로그램의 구조에 따라 생성된 복수의 슬롯들 각각에 대한 운동 모드를 임의적으로 결정함으로써 운동 프로그램을 생성할 수 있다. 예를 들어, 운동 프로그램의 구조가 몸풀기 운동 1분, 메인 운동 8분, 정리 운동 1분이고, 타바타 형식의 운동-휴식 구조가 설정된 경우, 메인 운동 8분에는 2분 30초 단위의 운동-휴식 패턴이 3회 반복 설정될 수 있고, 나머지 30초는 이용되지 않을 수 있다. 상기의 경우에 따라 생성되는 운동 프로그램의 운동 시간은 총 9분 30초일 수 있다. 상기의 경우와 다르게 나머지 30초가 몸풀기 운동 또는 정리 운동에 추가될 수 있고, 이 경우 생성되는 운동 프로그램의 운동 시간은 총 10분일 수 있다. 상기의 실시예들의 운동 프로그램은 총 8개의 슬롯들을 포함할 수 있고, 8개의 슬롯들 각각에 임의의 운동 모드가 결정될 수 있다. 예를 들어, 몸풀기 운동에 대한 슬롯에는 동적 스트레칭 운동 모드들 중 임의의 운동 모드가 결정될 수 있다. 예를 들어, 정리 운동에 대한 슬롯에는 정적 스트레칭 운동 모드들 중 임의의 운동 모드가 결정될 수 있다. 예를 들어, 메인 운동에 대한 슬롯들에는 동일한 유형(예: 이동성 유형 또는 제자리 유형)을 갖는 임의의 운동 모드들이 결정될 수 있다.
동작 1130에서, 전자 장치는 생성된 제1 운동 프로그램 내의 운동 모드들 간의 제1 상관도를 결정하고, 제1 상관도가 임계 상관도 이상인 경우 복수의 운동 프로그램들에서 제1 운동 프로그램을 제외시킬 수 있다. 예를 들어, 하프 스쿼트의 운동 모드와 풀 스쿼트의 운동 모드 간의 상관도가 높게 계산될 수 있다. 제1 운동 프로그램을 구성하는 운동 모드들 간의 상관도가 높다는 것은 제1 운동 프로그램이 유사한 운동 모드들로 구성되었다는 것을 의미할 수 있다. 사용자가 유사한 운동을 많이 수행하는 경우, 사용자가 지루함을 느낄 수 있다. 사용자가 지루함을 느끼는 것을 방지 또는 감소시키기 위해 운동 모드들 간의 상관도가 높은 운동 프로그램은 추천 운동 프로그램에서 제외될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 운동 프로그램에 대한 제1 상관도가 임계 상관도 미만인 경우 아래의 동작 1140이 수행될 수 있다.
동작 1140에서, 전자 장치는 제1 운동 프로그램들에 대한 제1 수행 운동 결과를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 제1 운동 프로그램들의 운동 모드들 각각에 대한 정보에 기초하여 제1 수행 운동 결과를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 수행 운동 결과는 사용자가 제1 운동 프로그램을 수행하는 경우 예상되는 근육 자극의 정도, 운동 효과의 정도 또는 자세 교정의 정도를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 수행 운동 결과는 제1 운동 프로그램에 설정된 운동-휴식 구조에 기초하여 조정될 수 있다.
동작 1150에서, 전자 장치는 목표 운동 결과 및 제1 수행 운동 결과 사이의 제1 유사도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 결과를 구성하는 요소들 및 제1 수행 운동 결과를 구성하는 요소들 각각 간의 유사도가 계산될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 제1 유사도가 임계 유사도 미만인 경우 복수의 운동 프로그램들에서 제1 운동 프로그램을 제외시킬 수 있다.
동작 1160에서, 전자 장치는 제1 유사도가 임계 유사도 이상인 경우 제1 운동 프로그램 내의 제1 운동 모드를 제3 운동 모드를 변경할 수 있다. 제3 운동 모드는 임의의 운동 모드일 수 있다. 동작 1160이 수행된 후에 동작 840(예: 도 8 참조)이 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 제1 운동 프로그램 내의 운동 모드들 중 미리 설정된 개수(또는, 비율)에 대응하는 운동 모드들을 다른 임의의 운동 모드들로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 복수의 운동 프로그램들 중 목표 운동 결과와 유사도가 높은 운동 프로그램들을 하나 이상 결정하고, 결정된 운동 프로그램들 각각의 미리 설정된 개수(또는, 비율)에 대응하는 운동 모드들을 다른 임의의 운동 모드들로 변경할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 동작들 1120 내지 1160을 반복적으로 수행함으로써 복수의 운동 프로그램을 갱신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 동작들 1120 내지 1160을 통해 생성된 복수의 운동 프로그램들 중 제1 운동 프로그램 내의 운동 모드들의 순서를 재배열할 수 있다. 예를 들어, 운동량이 적은 운동 모드가 운동량이 큰 운동 모드 보다 먼저 수행되도록 운동 모드들 간의 순서가 조정될 수 있다. 예를 들어, 좌측 런지의 운동 모드 및 우측 런지의 운동 모드와 같이 서로 대응하는 운동 모드들이 연속적으로 수행되도록 운동 모드들 간의 순서가 조정될 수 있다. 예를 들어, 하프 스쿼트의 운동 모드 및 풀 스쿼트의 운동 모드와 같이 유사한 운동 모드들이 연속적으로 수행되지 않도록 운동 모드들 간의 순서가 조정(예: 가능한 멀리 배치되도록)될 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른, 사용자에 대한 목표 운동량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 동작 850는 아래의 동작들 1210 내지 1230을 포함할 수 있다. 동작들 1210 내지 1230은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))에 의해 수행될 수 있다.
동작 1210에서, 전자 장치는 운동 기초 정보에 기초하여 목표 운동 효과 조합 비율을 결정할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 효과 조합 비율은 미리 정의된 복수의 운동 효과들 중 사용자에게 요구되는 운동 효과들의 비율일 수 있다. 예를 들어, 목표 운동 효과 조합 비율은 근력 향상, 근체력 향상, 심폐지구력 향상, 코어 안정성 향상, 유연성 향상, 및 대칭성 향상들 간의 비율일 수 있다. 사용자에게 특히 요구되는 운동 효과에 대한 항목이 강조되도록 목표 운동 효과 조합 비율이 결정될 수 있다.
동작 1220에서, 전자 장치는 목표 운동량 및 목표 운동 효과 조합 비율에 기초하여 목표 운동 효과량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 목표 운동량을 목표 운동 효과 조합 비율로 나눔으로써 각각의 운동 효과에 대한 목표 운동 효과량이 계산될 수 있다. 예를 들어, 유산소 운동, 근력 운동 및 밸런스 운동에 대한 목표 운동 효과 조합 비율이 6:3:1이고, 주간 목표 운동 효과량이 1000 METs인 경우, 주간 목표 운동 효과량은 유산소 운동에 대해 600 METs, 근력 운동에 대해 300 METs, 밸런스 운동에 대해 100 METs로 계산될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 주간 목표 운동 효과량에 기초하여 일간 목표 운동 효과량이 결정될 수 있다. 예를 들어, 주간 목표 운동 효과량을 7로 나눈 값이 일간 목표 운동 효과량으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 일간 목표 운동 효과량의 총 합이 구간 목표 운동 효과량이 되도록, 요일별로 일간 목표 운동 효과량이 다르게 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 주간 목표 운동 효과량 중 사용자가 해당 기간 내에 수행한 현재 운동 효과량에 기초하여 현재 일자에 대응하는 일간 목표 운동 효과량이 결정될 수 있다. 상기의 실시 예에 따르면, 해당 기간 내에 현재 운동 효과량이 적은 경우 나머지 기간 동안의 운동 효과량이 증가하도록 일간 목표 운동 효과량이 결정될 수 있다. 아래에서 도 13을 참조하여 사용자가 수행한 현재 운동 효과량을 결정하는 방법에 대해 상세히 설명된다.
동작 1230에서, 전자 장치는 목표 운동량 및 목표 운동 효과량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 목표 운동량 및 목표 운동 효과량에 가장 유사한 예상 운동량 및 예상 운동 효과량을 가진 운동 프로그램이 타겟 운동 프로그램으로 결정될 수 있다. 동작 1230이 수행된 후에 동작 860(예: 도 8 참조)이 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 복수의 운동 프로그램들 각각에 대한 예상 운동량 및 예상 운동 효과량을 계산할 수 있고, 목표 운동량 및 목표 운동 효과량과 유사한 예상 운동량 및 예상 운동 효과량을 갖는 운동 프로그램을 타겟 운동 프로그램으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 운동 프로그램에 포함된 하나 이상의 운동 모드들 각각에 대한 서브 운동량 및 서브 운동 효과량을 계산하고, 서브 운동량들의 총합을 예상 운동량으로 계산하고, 서브 운동 효과량들의 총합을 예상 운동 효과량으로 계산할 수 있다. 예를 들어, 운동 모드에 대한 서브 운동량 및 서브 운동 효과량은 미리 설정되어 데이터베이스에 저장되어 있을 수 있다. 예를 들어, 운동 프로그램의 구조에 기초하여 예상 운동량 및 예상 운동 효과량이 조정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 프로그램의 속성 별로 타겟 운동 프로그램이 결정될 수 있다. 예를 들어, 이동성 운동에 대한 타겟 운동 프로그램이 결정되고, 제자리 운동에 대한 타겟 운동 프로그램이 결정될 수 있다. 예를 들어, 10분 운동에 대한 타겟 운동 프로그램이 결정되고, 20분 운동에 대한 타겟 운동 프로그램이 결정될 수 있다.
도 13은 일 실시 예에 따른, 사용자가 수행한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 12를 참조하여 전술된 동작 1230는 아래의 동작들 1310 및 1320을 포함할 수 있다. 동작들 1310 및 1320은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))에 의해 수행될 수 있다.
동작 1310에서, 전자 장치는 사용자가 수행한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 웨어러블 장치를 착용한 사용자가 운동 프로그램들을 통해 수행한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 운동 프로그램의 제1 운동 모드의 1회의 동작에 대해 미리 설정된 운동량 및 운동 효과량에 사용자가 실제 수행한 운동 횟수를 곱합으로써 제1 운동 모드의 수행에 대한 제1 서브 현재 운동량 및 제1 서브 현재 운동 효과량을 계산할 수 있다. 제1 운동 프로그램의 운동 모드들에 대한 서브 현재 운동량들 및 서브 현재 운동 효과량들의 합이 제1 운동 프로그램에 대한 제1 현재 운동량 및 제1 현재 운동 효과량으로 계산될 수 있다. 사용자가 해당 기간 내에 복수의 운동 프로그램들을 수행한 경우 복수의 운동 프로그램들에 대한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량이 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 웨어러블 장치를 착용한 사용자가 운동 프로그램들을 통하지 않고 수행한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 웨어러블 장치를 착용하고 움직인 경우, 해당 움직임에 대한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량이 결정될 수 있다. 예를 들어, 웨어러블 장치가 사용자의 움직임에 대해 기본 저항력을 제공하는 모드(예: 프리스타일 운동 모드)로 동작하는 경우, 상기의 기본 저항력 및 사용자의 움직임에 기초하여 현재 운동량 및 현재 운동 효과량이 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 웨어러블 장치를 착용하지 않은 사용자가 수행한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말인 전자 장치에 설치된 외부 어플리케이션(예: 건강 앱)을 통해 측정되는 사용자의 보행 데이터에 기초하여 사용자의 움직임에 대한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량이 결정될 수 있다. 예를 들어, 걷기 운동에 대해 3METs-min 운동량이 미리 설정되고, 80%의 유산소 운동 효과가 미리 설정되는 경우, 사용자의 60분 걷기 운동에 대해 현재 운동량은 180METs로 결정되고, 유산소 운동에 대한 현재 운동 효과량은 144METs로 결정될 수 있다.
동작 1320에서, 전자 장치는 목표 운동량, 현재 운동량, 목표 운동 효과량, 및 현재 운동 효과량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다. 동작 1320이 수행된 후에 동작 860(예: 도 8 참조)이 수행될 수 있다.
예를 들어, 전자 장치는 일간 목표 운동량에서 일간 현재 운동량을 뺀 값을 보정된 일간 목표 운동량으로 결정하고, 보정된 일간 목표 운동량에 대응하는 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 일간 목표 운동 효과량에서 일간 현재 운동 효과량을 뺀 값을 보정된 일간 목표 운동 효과량으로 결정하고, 보정된 일간 목표 운동 효과량에 대응하는 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다.
도 14는 일 실시 예에 따른, 사용자의 추가 정보에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 동작 850은 도 14의 아래의 동작들 1410 및/또는 1420을 포함할 수 있다. 동작들 1410 및 1420은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))에 의해 수행될 수 있다.
동작 1410에서, 전자 장치는 사용자에 대한 추가 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 추가 정보는 외부의 서버, 외부의 전자 장치 또는 웨어러블 장치(예: 도 1의 웨어러블 장치(120) 또는 도 3a, 3b, 및 3c의 웨어러블 장치(300))로부터 획득되는 정보일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 추가 정보는 사용자(또는, 사용자 단말 또는 웨어러블 장치)의 위치에 대한 기상 정보 또는 현재 시각 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 기상 정보는 강수 여부, 실외 온도, 미세먼지 정도, 또는 풍량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 시각은 날짜, 요일, 또는 시각 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 추가 정보는 사용자의 이동성에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 이동성에 대한 정보는 웨어러블 장치로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 이성동에 대한 정보는 사용자의 현재 움직임이 걷고 있는지, 뛰고 있는지 또는 움직임이 없는지에 대한 정보를 포함할 수 있다.
동작 1420에서, 전자 장치는 추가 정보 및 목표 운동량에 기초하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 추가 정보에 대응하지 않는 운동 프로그램을 복수의 운동 프로그램들에서 제외시킬 수 있다. 예를 들어, 비가 오는 상태인 경우 실외 운동에 대응하는 운동 프로그램이 복수의 운동 프로그램들에서 제외될 수 있다.
전자 장치는 추가 정보에 대응하는 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정할 수 있다. 예를 들어, 비가 오는 상태인 경우 실내 운동에 대응하는 운동 프로그램이 타겟 프로그램으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 현재 시각이 저녁 늦은 시간인 경우 사용자의 숙면을 고려하여 운동 강도가 높지 않은 운동 프로그램이 타겟 프로그램으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 현재 시각이 주말인 경우 실외에서 수행되는 이동성 운동 프로그램이 타겟 프로그램으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 걷고 있는 경우 사용자에게 이동성 운동 프로그램이 타겟 프로그램으로 결정될 수 있다.
도 15는 일 실시 예에 따른, 사용자의 운동 기초 정보로서 이전 운동 모드에 대한 운동 정확도 정보를 생성하는 방법의 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 8을 참조하여 전술된 동작 810은 아래의 동작들 1510 및 1520을 포함할 수 있다. 동작들 1510 및 1520은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(110), 도 1의 서버(140), 도 2의 전자 장치(201), 또는 도 7의 서버(700))에 의해 수행될 수 있다.
동작 1510에서, 전자 장치는 사용자가 이전 운동 프로그램에 포함된 이전 운동 모드의 동작을 정확하게 수행하였는지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 웨어러블 장치에 의해 생성된 센싱 데이터에 기초하여 사용자가 이전 운동 프로그램에 포함된 이전 운동 모드의 동작을 정확하게 수행하였는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 이전 운동 모드가 풀 스쿼트인 경우, 전자 장치는 센싱 데이터에 기초하여 사용자가 수행한 움직임의 자세가 풀 스쿼트에 대응되는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 수행한 움직임의 자세가 풀 스쿼트에 대응되는 경우 움직임 시도 횟수 및 움직임 정확 횟수가 각각 1회 증가될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 수행한 움직임의 자세가 풀 스쿼트에 대응되지 않는 경우 움직임 시도 횟수가 1회 증가되고, 움직임 정확 횟수가 증가되지 않을 수 있다.
동작 1520에서, 전자 장치는 이전 운동 모드에 대한 운동 정확도 정보를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자의 움직임 시도 횟수 대비 움직임 정확 횟수의 비율이 이전 운동 모드에 대한 운동 정확도 정보로 생성될 수 있다. 예를 들어, 운동 기초 정보는 생성된 운동 정확도 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이전 운동 모드에 대한 운동 정확도가 미리 설정된 임계 정확도 보다 낮은 경우, 전자 장치는 사용자에게 이전 운동 모드가 적합하지 않은 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자에게 이전 운동 모드가 적합하지 않은 것으로 결정된 경우 이전 운동 모드에 대한 난이도를 낮출 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 풀 스쿼트의 반복 템포를 낮출 수 있다.
도 16은 일 실시 예에 따른, 사용자에게 타겟 운동 프로그램을 추천하는 방법의 개략도이다.
일 실시 예에 따르면, 사용자에게 운동 프로그램을 제공하기 위한 시스(예: 도 1의 시스템)은 사용자 데이터로서 설문 정보, 운동 능력 지표, 지난주 운동량, 이번주 운동량을 획득할 수 있다. 추가적으로, 시스템은 사용자에 의해 수행된 운동 프로그램의 히스토리를 관리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 시스템은 사용자에 대한 목표 운동량(예: 주간 목표 운동량)을 결정할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 사용자 데이터에 기초하여 목표 운동량 및 목표 운동량에 대한 목표 운동 효과량을 계산할 수 있다. 예를 들어, 사용자에 대해 주간 목표 운동량이 1000 METs로 결정되고, 목표 운동 효과량으로서 유산도 운동 600 METs, 근력 운동 300METs, 및 밸런스 운동 100 METs이 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 목표 운동량은 지난주 운동량에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 지난주의 주간 목표 운동량을 달성한 경우 금주에 대한 주간 목표 운동량이 유지되거나 또는 증가될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 지난주의 주간 목표 운동량을 달성하지 못한 경우 금주에 대한 주간 목표 운동량이 감소될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 시스템은 복수의 운동 프로그램들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 시스템은 사용자 데이터 및 모드 데이터에 기초하여 복수의 운동 프로그램들을 일 단위로 생성할 수 있다. 모드 데이터는 운동 모드들 각각에 대한 정보일 수 있다. 예를 들어, 운동 모드들 각각에 대한 정보는 운동 모드의 동작에 대한 자세 정보, 사용되는 근육에 대한 정보, 효과에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 운동 모드들 각각에 대한 정보는 운동 모드의 동작 난이도(예: 템포 및 저항력 레벨)에 따른 소모 대사량에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 운동 프로그램의 속성 별로 복수의 운동 프로그램들이 생성될 수 있다.
여기에서의 각 실시 예는 여기에 기재된 임의의 다른 실시예(들)와 조합하여 사용될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 시스템은 사용자의 목표 운동량(예: 일간 목표 운동량)에 기초하여 생성된 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 프로그램을 결정하고, 결정된 타겟 프로그램을 사용자에게 추천할 수 있다. 예를 들어, 일간 목표 운동량 및 일간 목표 운동 효과량을 달성할 수 있는 운동 프로그램이 타겟 프로그램으로 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 시스템은 사용자가 이미 수행한 운동량 및 운동 효과량을 고려하여 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 프로그램을 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 웨어러블 장치를 착용하지 않은 상태로 걷기 운동을 수행한 경우, 걷기 운동에 대한 현재 운동량 및 현재 운동 효과량을 계산하고, 계산된 현재 운동량 및 현재 운동 효과량 만큼 일간 목표 운동량 및 일간 목표 운동 효과량에서 차감할 수 있다. 보정된 일간 목표 운동량 및 보정된 일간 목표 운동량에 대응하는 타겟 운동 프로그램이 결정될 수 있다. 여기에서 사용된 "~에 기초한"은 적어도 ~에 기초한 것을 포함한다.
이상에서 설명된 실시 예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 사용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다. 각 "프로세서"는 처리 회로를 포함한다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시 예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. 여기에서 사용되는 "소프트웨어 모듈"이라는 용어는 다양한 처리 회로 및/또는 실행 가능한 프로그램 명령을 포함할 수 있다. "소프트웨어 모듈들"에도 동일하게 적용될 수 있다.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (15)

  1. 서버에 있어서,
    외부 장치와 데이터를 교환하는 통신 회로를 포함하는 통신 모듈; 및
    상기 서버를 제어하는 적어도 하나의 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    전자 장치의 사용자의 운동 기초 정보를 획득하고,
    상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 서버에 저장된 복수의 운동 모드들 중 적어도 하나의 후보 운동 모드를 결정하고,
    상기 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 후보 운동 모드 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성하고,
    상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 목표 운동량을 결정하고,
    상기 목표 운동량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하고,
    상기 타겟 운동 프로그램에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하도록 제어하는,
    서버.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 운동 기초 정보는,
    상기 사용자의 성별, 나이, 체중, 키, 운동 목적, 또는 질병 종류 중 적어도 하나를 포함하는 신체 정보
    를 포함하는,
    서버.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 운동 기초 정보는,
    상기 사용자가 착용한 웨어러블 장치로부터의 센싱 데이터에 기초한 운동 능력 지표
    를 포함하는,
    서버.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 상기 목표 운동 결과를 결정하고,
    상기 목표 운동 결과는 자극될 근육 부위, 운동 효과의 종류 또는 자세 교정 중 적어도 하나를 포함하는,
    서버.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 후보 운동 모드들 중 제1 운동 모드에 설정된 제1 운동 시간 및 제2 운동 모드에 설정된 제2 운동 시간에 기초하여 제1 운동 프로그램을 생성하고,
    서버.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 운동 프로그램 내의 운동 모드들 간의 제1 상관도를 결정하고,
    미리 설정된 임계 상관도 이상인 상기 제1 상관도에 기초하여 상기 제1 운동 프로그램을 상기 복수의 운동 프로그램들에서 제외시키는,
    서버.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 운동 프로그램에 대한 제1 수행 운동 결과를 결정하고,
    상기 목표 운동 결과 및 상기 제1 수행 운동 결과 사이의 제1 유사도를 결정하고,
    미리 설정된 임계 유사도 이상인 상기 제1 유사도에 기초하여 상기 제1 운동 프로그램 내의 상기 제1 운동 모드를 제3 운동 모드로 변경하는,
    서버.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 제1 운동 프로그램 내의 메인 운동의 슬롯들에 결정된 복수의 운동 모드들의 유형은 모두 동일한,
    서버.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 권장 운동량을 결정하고,
    상기 권장 운동량에 기초하여 상기 목표 운동량을 결정하고,
    상기 운동 기초 정보에 기초하여 목표 운동 효과 조합 비율을 결정하고,
    상기 목표 운동량 및 상기 목표 운동 효과 조합 비율에 기초하여 목표 운동 효과량을 결정하고,
    상기 목표 운동량 및 상기 목표 운동 효과량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 상기 타겟 운동 프로그램을 결정하는,
    서버.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자에 의해 수행된 운동의 현재 운동량 및 현재 운동 효과량을 결정하고,
    상기 목표 운동량, 상기 현재 운동량, 상기 목표 운동 효과량, 및 상기 현재 운동 효과량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 상기 타겟 운동 프로그램을 결정하는,
    서버.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전자 장치로부터 상기 사용자에 대한 추가 정보를 수신하고,
    상기 추가 정보 및 상기 목표 운동량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 상기 타겟 운동 프로그램을 결정하는,
    서버.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 추가 정보는, 상기 사용자의 위치에 대한 기상 정보 또는 현재 시각 중 적어도 하나를 포함하는,
    서버.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 운동 기초 정보는, 상기 사용자에 의해 수행된 이전 운동 프로그램에 대한 운동 정확도 정보를 포함하는,
    서버.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전자 장치로부터 수신한 센싱 데이터에 기초하여 상기 사용자가 상기 이전 운동 프로그램에 포함된 이전 운동 모드의 동작을 정확하게 수행하였는지 여부의 결정에 기초하여 이전 운동 모드에 대한 상기 운동 정확도 정보를 생성하는,
    서버.
  15. 서버에 의해 수행되는, 운동 프로그램 결정 방법은,
    전자 장치의 사용자의 운동 기초 정보를 획득하는 동작;
    상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 서버에 저장된 복수의 운동 모드들 중 적어도 하나의 후보 운동 모드를 결정하는 동작;
    상기 사용자에 대한 목표 운동 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 후보 운동 모드 중 적어도 일부를 포함하도록 복수의 운동 프로그램들을 생성하는 동작;
    상기 운동 기초 정보에 기초하여 상기 사용자에 대한 목표 운동량을 결정하는 동작;
    상기 목표 운동량에 기초하여 상기 복수의 운동 프로그램들 중 타겟 운동 프로그램을 결정하는 동작; 및
    상기 타겟 운동 프로그램에 대한 정보를 상기 전자 장치로 전송하는 동작
    을 포함하는,
    운동 프로그램 결정 방법.
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