WO2024096565A1 - 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

운동 루틴을 생성하기 위한 시스템 및 방법 Download PDF

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WO2024096565A1
WO2024096565A1 PCT/KR2023/017243 KR2023017243W WO2024096565A1 WO 2024096565 A1 WO2024096565 A1 WO 2024096565A1 KR 2023017243 W KR2023017243 W KR 2023017243W WO 2024096565 A1 WO2024096565 A1 WO 2024096565A1
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WO
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exercise
electronic device
user
wearable electronic
routine
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Application number
PCT/KR2023/017243
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English (en)
French (fr)
Inventor
김경애
김현성
박선미
백금화
Original Assignee
삼성전자 주식회사
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B24/00—Electric or electronic controls for exercising apparatus of preceding groups; Controlling or monitoring of exercises, sportive games, training or athletic performances
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
    • A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
    • G—PHYSICS
    • G04—HOROLOGY
    • G04G—ELECTRONIC TIME-PIECES
    • G04G21/00—Input or output devices integrated in time-pieces
    • G04G21/02—Detectors of external physical values, e.g. temperature

Definitions

  • This disclosure relates to systems and methods for creating exercise routines.
  • wearable electronic devices can provide the ability to monitor biometric information at home rather than in a hospital. Accordingly, the number of users who exercise using wearable electronic devices that can monitor biometric information is increasing.
  • the wearable electronic device When a user wearing the wearable electronic device performs an exercise after selecting an exercise type on the wearable electronic device and ends the exercise, the wearable electronic device performs the exercise according to the selected exercise type.
  • Exercise information such as heart rate, calories burned by the user, and/or exercise distance may be provided.
  • a system for generating an exercise routine corresponds to a plurality of exercise actions performed by the user based on biometric information of the user wearing the wearable electronic device obtained from the sensor module of the wearable electronic device. It may include the wearable electronic device that collects exercise data and transmits the collected exercise data to an electronic device.
  • the system generates the user's exercise routine based on exercise data received from the wearable electronic device, and determines the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, and exercise routine according to the user's body information. It may include an electronic device that recommends a change in at least one of the number of exercises, rest time, or number of rest periods.
  • a method for creating an exercise routine includes a method of creating an exercise routine performed by a user based on biometric information of a user wearing the wearable electronic device obtained from a sensor module of the wearable electronic device. It may include collecting exercise data corresponding to a plurality of exercise actions and transmitting the collected exercise data to an electronic device.
  • the method according to one embodiment may include generating, by the electronic device, an exercise routine for the user based on exercise data received from the wearable electronic device.
  • the method according to one embodiment recommends, by the electronic device, a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine according to the body information of the user. It may include actions such as:
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a system for managing the battery of a wearable electronic device according to an embodiment.
  • Figure 3 is a block diagram of a wearable electronic device according to an embodiment.
  • Figure 4 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an operation of detecting the start of exercise in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining exercise and rest actions in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an operation of classifying exercise types based on exercise data in an electronic device according to an embodiment.
  • FIGS. 8A, 8B, and 8C are diagrams for explaining an operation of creating an exercise routine in an electronic device and recommending editing of the exercise routine based on body information of the user, according to an embodiment of the present invention.
  • FIGS. 9A, 9B, 9C, and 9D are diagrams for explaining an exercise routine editing operation in an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an operation of providing guidance while executing an exercise routine in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • Figure 11 is a flowchart for explaining an operation for creating an exercise routine according to an embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an operation for creating an exercise routine in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an operation for creating an exercise routine in an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an operation for classifying exercise types in an electronic device according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100, according to one embodiment.
  • the electronic device 101 communicates with the electronic device 102 through a first network 198 (e.g., a short-range wireless communication network) or a second network 199. It is possible to communicate with at least one of the electronic device 104 or the server 108 through (e.g., a long-distance wireless communication network).
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108.
  • the electronic device 101 includes a processor 120, a memory 130, an input module 150, an audio output module 155, a display module 160, an audio module 170, and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or may include an antenna module 197.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178) may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101.
  • some of these components e.g., sensor module 176, camera module 180, or antenna module 197) are integrated into one component (e.g., display module 160). It can be.
  • the processor 120 for example, executes software (e.g., program 140) to operate at least one other component (e.g., hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120. It can be controlled and various data processing or calculations can be performed. According to one embodiment, as at least part of data processing or computation, the processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132. The commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • software e.g., program 140
  • the processor 120 stores commands or data received from another component (e.g., sensor module 176 or communication module 190) in volatile memory 132.
  • the commands or data stored in the volatile memory 132 can be processed, and the resulting data can be stored in the non-volatile memory 134.
  • the processor 120 includes a main processor 121 (e.g., a central processing unit or an application processor) or an auxiliary processor 123 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 121 e.g., a central processing unit or an application processor
  • auxiliary processor 123 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 101 includes a main processor 121 and a secondary processor 123
  • the secondary processor 123 may be set to use lower power than the main processor 121 or be specialized for a designated function. You can.
  • the auxiliary processor 123 may be implemented separately from the main processor 121 or as part of it.
  • the auxiliary processor 123 may, for example, act on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (e.g., sleep) state, or while the main processor 121 is in an active (e.g., application execution) state. ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (e.g., the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) At least some of the functions or states related to can be controlled.
  • co-processor 123 e.g., image signal processor or communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component e.g., camera module 180 or communication module 190. there is.
  • the auxiliary processor 123 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 101 itself on which the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (e.g., server 108).
  • 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 deep neural network (DNN), convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), restricted boltzmann machine (RBM), belief deep network (DBN), bidirectional recurrent deep neural network (BRDNN), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the examples described above.
  • artificial intelligence models may additionally or alternatively include software structures.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120 or the sensor module 176) of the electronic device 101. Data may include, for example, input data or output data for software (e.g., program 140) and instructions related thereto.
  • Memory 130 may include volatile memory 132 or non-volatile memory 134.
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 and may include, for example, an operating system 142, middleware 144, or application 146.
  • the input module 150 may receive commands or data to be used in a component of the electronic device 101 (e.g., the processor 120) from outside the electronic device 101 (e.g., a user).
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, mouse, keyboard, keys (eg, buttons), or digital pen (eg, stylus pen).
  • the sound output module 155 may output sound signals to the outside of the electronic device 101.
  • the sound output module 155 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 160 can visually provide information to the outside of the electronic device 101 (eg, a user).
  • the display module 160 may include, for example, a display, a hologram device, or a projector, and a control circuit for controlling the device.
  • the display module 160 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 170 can convert sound into an electrical signal or, conversely, convert an electrical signal into sound. According to one embodiment, the audio module 170 acquires sound through the input module 150, the sound output module 155, or an external electronic device (e.g., directly or wirelessly connected to the electronic device 101). Sound may be output through the electronic device 102 (e.g., speaker or headphone).
  • the electronic device 102 e.g., speaker or headphone
  • the sensor module 176 detects the operating state (e.g., power or temperature) of the electronic device 101 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 176 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 177 may support one or more designated protocols that can be used to connect the electronic device 101 directly or wirelessly with an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the interface 177 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 interface
  • audio interface audio interface
  • connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102).
  • the connection terminal 178 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 179 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 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 can capture still images and moving images.
  • the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 can manage power supplied to the electronic device 101.
  • the power management module 188 may be implemented as at least a part of, for example, a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101.
  • the battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary battery, a rechargeable secondary battery, or a fuel cell.
  • Communication module 190 is configured to provide a direct (e.g., wired) communication channel or wireless communication channel between electronic device 101 and an external electronic device (e.g., electronic device 102, electronic device 104, or server 108). It can support establishment and communication through established communication channels. Communication module 190 operates independently of processor 120 (e.g., an application processor) and may include one or more communication processors that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication.
  • processor 120 e.g., an application processor
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (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 194 (e.g., : LAN (local area network) communication module, or power line communication module) may be included.
  • a wireless communication module 192 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
  • wired communication module 194 e.g., : LAN (local area network) communication module, or power line communication module
  • the corresponding communication module is a first network 198 (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (e.g., legacy It may communicate with an external electronic device 104 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 192 uses subscriber information (e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199.
  • subscriber information e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)
  • IMSI International Mobile Subscriber Identifier
  • the wireless communication module 192 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 (enhanced mobile broadband (eMBB)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (massive machine type communications (mMTC)), or ultra-reliable and low-latency (URLLC). -latency communications)) can be supported.
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band), for example, to achieve a high data rate.
  • a high frequency band eg, mmWave band
  • the wireless communication module 192 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 192 may support various requirements specified in the electronic device 101, an external electronic device (e.g., electronic device 104), or a network system (e.g., second network 199).
  • the wireless communication module 192 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 197 may transmit or receive signals or power to or from the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a radiator made of a conductor or a conductive pattern formed on a substrate (eg, PCB).
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is, for example, connected to the plurality of antennas by the communication module 190. can be selected. Signals or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the at least one selected antenna.
  • other components eg, radio frequency integrated circuit (RFIC) may be additionally formed as part of the antenna module 197.
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 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 or side) of the
  • 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 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199.
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be of the same or different type as the electronic device 101.
  • all or part of the operations performed in the electronic device 101 may be executed in one or more of the external electronic devices 102, 104, or 108.
  • the electronic device 101 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.
  • the external electronic device 104 or server 108 may be included in the second network 199.
  • the electronic device 101 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.
  • FIG. 2 is a diagram 200 illustrating a system for creating an exercise routine according to one embodiment.
  • a system for creating an exercise routine may include a wearable electronic device 301 and an electronic device 401.
  • An exercise routine may indicate an exercise sequence and/or exercise method that allows a user to perform exercise regularly.
  • the exercise routine includes at least one of the exercise type, exercise time, exercise number, rest time, or number of breaks, the exercise routine provides the user with a regular exercise sequence and/or exercise method as well as exercise. It is possible to provide the user with the necessary rest time and number of breaks.
  • the wearable electronic device 301 includes exercise data corresponding to a plurality of exercise actions performed by a user wearing the wearable electronic device based on biometric information acquired from a sensor module of the wearable electronic device. may be collected, and the collected exercise data may be transmitted to the electronic device 401.
  • the wearable electronic device 301 may detect the start and end of exercise of the user and transmit the collected exercise data from the start of the exercise to the end of the exercise to the electronic device 401. there is.
  • the wearable electronic device 301 receives the user's selection to notify the start of exercise, confirms the exercise schedule stored in the wearable electronic device, detects that the wearable electronic device is located in an exercise-related place, Alternatively, the start of the user's exercise may be detected based on at least one of detecting the user's repeated performance of the same action.
  • the wearable electronic device 301 when the wearable electronic device 301 detects a user's resting behavior between the plurality of exercise activities while collecting the exercise data, it collects rest data corresponding to the resting behavior, The collected rest data may be transmitted to the electronic device 401. While collecting exercise data corresponding to the user's first exercise behavior, the wearable electronic device 301 collects exercise data corresponding to the user's first exercise behavior within a first certain period of time (e.g., 30 minutes). Otherwise, if the user's heart rate detected while performing the first exercise action decreases below the threshold, the user's rest action is detected, and rest data including the rest time and number of rests during which the rest action was performed. can be transmitted to the electronic device 401.
  • a first certain period of time e.g. 30 minutes
  • the wearable electronic device 301 collects the exercise data from the time of detecting the start of the exercise
  • the biometric information is set for a first certain period of time (e.g., 30 minutes) for detecting a resting behavior. When it is not obtained even after elapsed, the end of the exercise can be detected.
  • the wearable electronic device 301 receives an exercise routine generated based on exercise data corresponding to the plurality of exercise actions from the electronic device, and sends the exercise routine to the wearable electronic device 301. ) can be provided through the display or speaker.
  • the configuration of the wearable electronic device 301 can be described in detail in FIG. 3 below.
  • the electronic device 401 when the electronic device 401 receives exercise data corresponding to a plurality of exercise actions performed by a user wearing the wearable electronic device from the wearable electronic device 301, the user's exercise routine can be created.
  • the electronic device 401 detects the type of exercise, exercise time, and number of exercises based on the exercise data received from the wearable electronic device 301, and detects the type of exercise,
  • the user's exercise routine can be created based on exercise time and number of exercises.
  • the electronic device 401 detects a periodic repetitive exercise pattern based on the exercise data received from the wearable electronic device 301 and performs grouping based on the periodic repetitive exercise pattern. You can classify the types of exercise by grouping using learning data.
  • the electronic device 401 based on the rest data received from the wearable electronic device 301, determines the rest time and rest period during which the user rested between a plurality of exercise actions performed by the user. The number of times can be detected, and the detected rest time and number of rests can be included in the exercise routine to be generated.
  • the electronic device 401 when the electronic device 401 creates an exercise routine for the user, the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks is selected according to the user's body information. At least one change can be recommended.
  • the electronic device 401 provides an editing function that allows the user to change at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine. can do.
  • the electronic device 401 may transmit the exercise routine to the wearable electronic device 301 so that the exercise routine can be provided by the wearable electronic device 301.
  • the configuration of the electronic device 401 can be described in detail in FIG. 4 below.
  • Figure 3 is a block diagram 300 of a wearable electronic device according to an embodiment.
  • the wearable electronic device 301 (e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2) includes a first processor 320, a first memory 330, and a first processor 320. It may include a display 360, a first sensor module 376, and a first communication module 390.
  • At least some of the components of the electronic device 301 shown in FIG. 3 may be the same or similar to the components of the electronic device 101 shown in FIG. 1, and overlapping descriptions will be omitted hereinafter.
  • the first processor 320 may be implemented substantially the same as or similar to the processor 120 of FIG. 1.
  • the first processor 320 determines a plurality of exercise actions performed by a user wearing the wearable electronic device 301.
  • Corresponding exercise data may be collected, and the collected exercise data may be transmitted to a communication-connected electronic device (e.g., the electronic device 401 in FIG. 3) through the first communication module 390.
  • the first processor 320 when the first processor 320 detects the user's start of exercise, it may transmit information notifying the user's start of exercise to the electronic device.
  • the first processor 320 may detect the user's start of exercise when receiving the user's selection indicating the start of exercise. For example, when the first processor 320 receives a selection of one exercise type among a plurality of exercise types provided by the wearable electronic device or a user's selection requesting the creation of an exercise routine, the user The start of movement can be detected.
  • the first processor 320 may detect the start of the user's exercise when checking the wearable electronic device or the exercise schedule stored in the electronic device. For example, the first processor 320 detects an exercise schedule in a calendar application, notification application, and/or message application, stores the detected exercise schedule, and sets the start time of the exercise schedule to the user's exercise start time. It can be detected by time.
  • the first processor 320 may check the exercise schedule stored in the wearable electronic device and detect the start of the user's exercise when the exercise data is collected.
  • the first processor 320 is a calendar application.
  • the exercise schedule is detected in the notification application and/or the message application, the exercise schedule is stored, and when the exercise data is collected at the start time of the detected exercise schedule, it can be detected as the user's exercise start time.
  • the first processor 320 may detect the start of the user's exercise when the wearable electronic device 301 is located in an exercise-related place. For example, if the wearable electronic device 301 is located in a place where the user's exercise information is recorded or a place where an exercise facility is located, it can detect the start of the user's exercise.
  • the first processor 320 may detect the start of the user's exercise when the wearable electronic device 301 is located in an exercise-related place and the exercise data is collected. For example, if the exercise data is collected while the wearable electronic device 301 is located in a place where the user's exercise information is recorded or a place where an exercise facility is located, the start of the user's exercise can be detected.
  • the first processor 320 when the first processor 320 detects the user's start of exercise, it collects exercise data based on biometric information acquired through the first sensor module 376, and collects exercise data based on the collected exercise data. Data can be transmitted to the electronic device.
  • the first processor 320 when the first processor 320 detects the user's resting behavior while collecting the exercise data and transmitting the collected exercise data to the electronic device, it responds to the resting behavior.
  • the rest data can be transmitted to the electronic device.
  • the first processor 320 while collecting exercise data corresponding to the first exercise action among a plurality of exercise actions performed by the user, within a first predetermined time (e.g., 30 minutes) If exercise data corresponding to the user's first exercise behavior is not collected and the user's heart rate detected while performing the first exercise behavior decreases below the threshold, the user's rest behavior is detected, and the rest behavior is detected. Rest data including the rest time and number of breaks performed may be transmitted to the electronic device.
  • a first predetermined time e.g. 30 minutes
  • the first processor 320 while the first processor 320 collects the exercise data and transmits the collected exercise data to the electronic device, a first predetermined time period for detecting the user's resting behavior elapses. Even if exercise data is not collected, the end of the user's exercise may be detected, and information notifying the end of the user's exercise may be transmitted to the electronic device. For example, while collecting the exercise data, the first processor 320 detects the end of the user's exercise if the exercise data is not collected even after a first predetermined time period for detecting the user's rest behavior has elapsed. can do.
  • the first processor 320 when the first processor 320 receives an exercise routine from an electronic device (e.g., the electronic device 401 of FIG. 2), the first processor 320 may display the exercise routine through the first display 160. there is.
  • an electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2
  • the first display 360 or/and a speaker allow the user to exercise according to the exercise routine.
  • the first display 360 or/and a speaker allow the user to exercise according to the exercise routine.
  • the first memory 330 may be implemented substantially the same as or similar to the memory 130 of FIG. 1 .
  • the first display 360 may be implemented substantially the same as or similar to the display module 160 of FIG. 1.
  • the first display 360 may display an exercise routine received from the electronic device.
  • the first sensor module 376 may be implemented substantially the same as or similar to the sensor module 176 of FIG. 1.
  • the first sensor module 376 may include a biometric sensor, a motion sensor, an acceleration sensor, a gyro sensor, an angular velocity sensor, a gyro sensor, a heart rate sensor, a temperature and humidity sensor, an air pressure sensor, and/or a position sensor. there is.
  • the first communication module 390 may be implemented substantially the same as or similar to the communication module 190 of FIG. 1 and may include a plurality of communication circuits using different communication technologies. there is.
  • the first communication module 390 may include at least one of a wireless LAN module (not shown) and a short-range communication module (not shown), and the short-range communication module (not shown) may be used to provide UWB ( It may include an ultra wide band) communication module, Wi-Fi communication module, NFC communication module, Bluetooth legacy communication module, and/or BLE communication module.
  • UWB Ultra wide band
  • Figure 4 is a block diagram 400 of an electronic device according to an embodiment.
  • the electronic device 401 (e.g., the electronic device 401 of FIG. 2) includes a second processor 420, a second memory 430, and a second display ( 460), a second sensor module 476, and a second communication module 490.
  • At least some of the components of the electronic device 401 shown in FIG. 4 may be the same or similar to the components of the electronic device 101 shown in FIG. 1, and overlapping descriptions will be omitted hereinafter.
  • the second processor 420 may be implemented substantially the same as or similar to the processor 120 of FIG. 1.
  • the second processor 420 receives a signal from a wearable electronic device (e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2) that is connected to communication through the second sensor module 476 while wearing the wearable electronic device.
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2
  • the user's exercise routine can be created based on the exercise data.
  • the second processor 420 when the second processor 420 receives information indicating the start of a user's exercise from the wearable electronic device, it may wait to receive exercise data.
  • the second processor 420 while receiving exercise data from the wearable electronic device, receives information indicating the end of the user's exercise from the wearable electronic device, and proceeds from the start of the exercise to the end of the exercise.
  • the user's exercise routine can be created based on the exercise data received up to .
  • the second processor 420 determines the exercise type, exercise time for each exercise type, and exercise type for a plurality of exercise actions performed by the user wearing the wearable electronic device based on the exercise data.
  • the number of exercises may be detected and the user's exercise routine including the detected exercise type, exercise time, and number of exercises may be created.
  • the second processor 420 detects a periodic repetitive exercise pattern based on the exercise data, performs grouping based on the periodic repetitive exercise pattern, and groups using learning data. Types of exercise can be categorized by type.
  • the second processor 420 processes the exercise data, detects a period in which a periodic repetitive exercise pattern occurs, and performs a PCA (Principal) in the period in which the periodic repetitive exercise pattern occurs.
  • PCA Principal
  • Features can be detected using predictive discriminant analysis techniques such as Component Analysis (LDA) or Linear Discriminant Analysis (LDA).
  • LDA Component Analysis
  • LDA Linear Discriminant Analysis
  • the second processor 420 performs unsupervised machine learning (e.g., K-means, Gaussian Mixture Model (GMM), Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC)). , or DBSCAN, etc.) can be used to perform clustering on the repetitive movement patterns.
  • the second processor 420 can measure similarity by calculating coefficients of Pearson Correlation, Euclidian Distance, or Cosine Similarity, and perform grouping by clusters with high similarity.
  • the second processor 420 may classify exercise types by grouping using a machine learning-based classifier learning model.
  • the second processor 420 may detect exercise time and exercise number as detailed information for each classified exercise group.
  • the second processor 420 detects the rest time and number of rests during which the user rested between a plurality of exercise actions performed by the user based on rest data received from the wearable electronic device. And, the detected rest time and number of rests can be included in the exercise routine to be generated.
  • the second processor 420 may transmit the generated exercise routine to the wearable electronic device so that the generated exercise routine can be provided by the wearable electronic device.
  • the second processor 420 recommends changing at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine according to the user's body information. You can.
  • the second processor 420 visually displays the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine on the second display 460. Depending on the user's physical information, a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the exercise routine may be recommended.
  • the second processor 420 when performing 3 sets of the first exercise (e.g., strength A exercise) among a plurality of exercises, performs the first exercise 15 times for 1 minute and 15 seconds or more for each set. If the user's heart rate is higher than the threshold in the first section, the number of exercises in the first section, 3 sets, is increased to 4 sets, the exercise time is reduced to 50 seconds per set, and the rest time between sets is increased, It may be recommended that the user meet an exercise goal that can be accomplished with the exercise routine.
  • the first exercise e.g., strength A exercise
  • the second processor 420 may set the calorie consumption rate when the user's body fat percentage is above a threshold or the body fat percentage set as a target value by the user and a plurality of exercises included in the exercise routine are performed. If it is not included in the calorie consumption rate to reduce the user's body fat percentage, it may be recommended to add aerobic exercise or change one of the plurality of exercises to aerobic exercise.
  • the second processor 420 visually displays the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine on the second display 460.
  • An editing function may be provided that allows the user to change at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine.
  • the second processor 420 stores the generated exercise routine, the exercise routine changed according to the recommendation, or the exercise routine edited by the user in the second memory 430 based on the user's selection. You can.
  • the second processor 420 checks the exercise routine selected by the user among a plurality of exercise routines stored in the second memory 430, and at the time of selecting the exercise routine, the wearable electronic device (e.g., The exercise routine included in the selected exercise routine according to the body information (e.g., heart rate, stress, weight, and/or body fat percentage) of the user wearing the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or external environment information. Changes to at least one of the types of exercises included, exercise duration, number of exercises, rest periods, or number of rests may be recommended.
  • the body information e.g., heart rate, stress, weight, and/or body fat percentage
  • the second processor 420 may use physical information of the user wearing the wearable electronic device (e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2), such as heart rate, stress, weight, and/or Based on the body fat percentage, a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the selected exercise routine may be recommended.
  • physical information of the user wearing the wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2
  • heart rate e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2
  • a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the selected exercise routine may be recommended.
  • the second processor 420 may include the exercise routine included in the selected exercise routine based on external environmental information, for example, current weather information and/or weather information predicted while performing the exercise routine. It may be recommended to change at least one of the types of exercise included, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests.
  • the second processor 420 uses external environment information, for example, when the electronic device is located in an exercise-related place (e.g., a gym or a swimming pool), exercise information that can be performed at the exercise-related place. Based on this, a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the selected exercise routine may be recommended.
  • an exercise-related place e.g., a gym or a swimming pool
  • exercise information that can be performed at the exercise-related place. Based on this, a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the selected exercise routine may be recommended.
  • the second display 460 or/and a speaker allow the user to exercise according to the exercise routine.
  • the second display 460 or/and a speaker can provide guide information.
  • the second memory 430 may be implemented substantially the same as or similar to the memory 130 of FIG. 1.
  • At least one exercise routine may be stored in the second memory 430.
  • the second display 460 may be implemented substantially the same as or similar to the display module 160 of FIG. 1.
  • the second display 460 may display an exercise routine generated based on exercise data received from a wearable electronic device (eg, the wearable electronic device 301 of FIG. 2).
  • a wearable electronic device eg, the wearable electronic device 301 of FIG. 2.
  • the second display 460 may display an exercise routine generated based on exercise data received from a wearable electronic device (eg, the wearable electronic device 301 of FIG. 2).
  • a wearable electronic device eg, the wearable electronic device 301 of FIG. 2.
  • the second display 460 displays the exercise routine according to the user's body information while displaying the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine.
  • a recommended routine that changes at least one of the type of exercise included, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests may be displayed.
  • the second display 460 displays the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks, while displaying the type of exercise included in the exercise routine.
  • An editing function that allows the user to change at least one of exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks may be displayed.
  • the second sensor module 476 may be implemented substantially the same as or similar to the sensor module 176 of FIG. 1.
  • the second communication module 490 may be implemented substantially the same as or similar to the communication module 190 of FIG. 1 and may include a plurality of communication circuits using different communication technologies. there is.
  • the second communication module 490 may include at least one of a wireless LAN module (not shown) and a short-range communication module (not shown), and the short-range communication module (not shown) may be used to provide UWB ( It may include an ultra wide band) communication module, Wi-Fi communication module, NFC communication module, Bluetooth legacy communication module, and/or BLE communication module.
  • UWB Ultra wide band
  • FIG. 5 is a diagram 500 for explaining an operation of detecting the start of exercise in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable electronic device 301 of FIG. 3 is provided by the wearable electronic device.
  • the user Upon receiving a selection of the exercise icon 511 indicating one exercise type among a plurality of exercise types, or when the start icon 513 indicating a request for creating an exercise routine receives the user's selection, the user starts the exercise. It can be detected.
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable electronic device 301 of FIG. 3 displays the gym 513 as an exercise-related place.
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 in FIG. 2 and/or the wearable electronic device 301 in FIG. 3 is configured to use the wearable electronic device or Exercise schedule in a calendar application, notification application, and/or message application stored in an electronic device (e.g., electronic device (e.g., electronic device 401 of FIG. 2 and/or electronic device 401 of FIG. 4)) connected to communication with the wearable electronic device.
  • the detected exercise schedule is stored, and the start time of the exercise schedule can be detected as the user's exercise start time.
  • a wearable electronic device (e.g., the wearable electronic device 301 in FIG. 2 and/or the wearable electronic device 301 in FIG. 3) includes the wearable electronic device or a calendar application, notification application, and/or message application stored in the electronic device. detects an exercise schedule, stores the detected exercise schedule, and when exercise data is collected from the exercise behavior of the user wearing the wearable electronic device when the current time is the start time of the exercise schedule, starts the user's exercise It can be detected.
  • FIG. 6 is a diagram 600 for explaining exercise and rest actions in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable electronic device 301 of FIG. 3
  • energy flow and core Temperature and average skin temperature are shown in graphs.
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable electronic device 301 of FIG. 3
  • an exercise action Exercise
  • a rest action When performing recovery, cardiac output, stroke volume, and heart rate are shown in graphs.
  • FIG. 7 is a diagram 700 for explaining an operation of classifying exercise types based on exercise data in an electronic device according to an embodiment.
  • an electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device of FIG. 2 to which communication is connected.
  • 301 and/or the wearable electronic device 301 of FIG. 3 detects a period in which a periodic repetitive movement pattern occurs based on the movement data, and uses a predictive discriminant analysis technique in the period in which the periodic repetitive movement pattern occurs. Detect features, perform clustering on the repetitive exercise patterns using unsupervised machine learning, and select “strength exercise A section 711” and “strength exercise A section 711” for each cluster with high similarity. Grouping can be performed into “B section (713)”, “Strength exercise C section (715)”, and “Strength exercise D section (717)”.
  • the “strength exercise section A (711)” is a “squat exercise section” that is an up and down movement
  • the “strength exercise B section (713) )” is the “lunge exercise section” which is a horizontal exercise
  • “strength exercise C section (715)” is the “bench press exercise section” which is an up and down exercise
  • the strength exercise D section (717)” is a “strength exercise section (717)” with little wrist movement.
  • Exercise types can be classified into “leg press exercise sections.”
  • the electronic device is a typical up and down movement in which the display of a wearable electronic device (e.g., a watch) worn on the user's wrist is facing the sky, and the wearable electronic device received from the wearable electronic device
  • the type of exercise can be classified by additionally detecting posture information.
  • the electronic device is a typical up and down movement in which the crown of a wearable electronic device (e.g., a watch) worn on the user's wrist is pointing toward the sky, and the wearable electronic device received from the wearable electronic device
  • the type of exercise can be classified by additionally detecting the posture information of the device.
  • the electronic device may detect rest sections 731, 733, and 735 between exercises based on rest data received from the wearable electronic device.
  • the electronic device detects rest sections 711a and 711b with unspecified and/or irregular times in the “strength exercise A section 711,” the rest sections 711a detected with the unspecified and/or irregular times , 711b) can be deleted.
  • FIGS. 8A to 8C are diagrams 800a to 800c illustrating an operation of creating an exercise routine in an electronic device and recommending editing of the exercise routine based on body information of the user, according to an embodiment of the present invention.
  • the electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4
  • a wearable electronic device e.g., the electronic device 301 of FIG. 2 with which communication is connected. and/or exercise data and rest data received from the wearable electronic device 301 of FIG. 3) may be recorded.
  • the electronic device (e.g., the electronic device 401 in FIG. 2 and/or the electronic device 401 in FIG. 4) runs by exercise type based on the exercise data and rest data recorded in FIG. 8A.
  • the electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4
  • the electronic device when the user's heart rate is higher than the threshold in the muscle strength B section 815,
  • the number of exercises in the strength B section (815b), which is 3 sets, is increased to 4 sets, the exercise time is reduced to 50 seconds for each set, and the rest time after the start and end of the strength B section is increased so that the user performs the exercise routine. It can be recommended that you meet your exercise goals if you can.
  • FIGS. 9A to 9D are diagrams 900a to 900d for explaining an operation of editing an exercise routine in an electronic device according to an embodiment.
  • the electronic device 401 (e.g., the electronic device 401 in FIG. 2 and/or the electronic device 401 in FIG. 4) is a wearable electronic device (e.g., the electronic device in FIG. 2) with which communication is connected.
  • An exercise routine 913a generated based on exercise data and rest data received from (301) and/or the wearable electronic device 301 of FIG. 3 may be provided. While displaying the exercise routine 913a, if you confirm the selection of “Create routine 911” for recommended editing and user editing, you can switch to the mode for recommending editing for the exercise routine as shown in FIG. 9B. there is.
  • the electronic device 401 displays the display (e.g., the second display in FIG. 4) of the electronic device.
  • the exercise routine 913a is displayed at 460, the heart rate rises above the threshold during the lower body exercise A section, so the lower body exercise A section (a1) is changed along with the phrase 931 recommending a change in exercise time and number of times.
  • the electronic device 401 confirms the selection of “Save routine 935a,” the user inputs the exercise routine 913b that has been changed as recommended by the electronic device 401.
  • the electronic device 401 confirms the selection of “Additional Editing” (935b)
  • the user can edit the exercise routine as the name (e.g., lower body exercise). You can switch to the mode for .
  • the electronic device 401 displays the display (e.g., the second display in FIG. 4) of the electronic device. While displaying the exercise routine (913a) at 460, the user can change the order of the exercise (951), the name of the exercise (953), and the type of exercise (955). ) and a function 957 to change the exercise time, the electronic device 401 may change the exercise time by the user of the electronic device 401 when the selection of “save routine 959” is confirmed.
  • the exercise routine 913c can be additionally saved as the name of the exercise routine entered by the user (eg, lower body exercise).
  • the electronic device 401 recommends the electronic device 401 as shown in FIG. 9B.
  • the changed exercise routine 913b is additionally saved as the name of the exercise routine entered by the user (e.g., lower body exercise), or the exercise routine 913c changed by the user is saved as the name of the exercise routine entered by the user as shown in FIG. 9C.
  • the additionally stored exercise routine (913b or 913c) can be saved as a user's customized exercise routine.
  • the electronic device 401 may set and store the name of the exercise routine, the date (eg, day of the week) to perform the exercise routine, and the repetition cycle of the exercise routine according to the user's input.
  • FIG. 10 is a diagram 1000 for explaining an operation of providing guidance while executing an exercise routine in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • Guide information 1011 or 1013 may be provided through a display (e.g., the first display 360 in FIG. 3) or/and a speaker (not shown) so that the user can exercise according to the exercise routine.
  • a system for generating an exercise routine includes multiple exercise routines performed by the user based on biometric information of the user wearing the wearable electronic device obtained from the sensor module (376 in FIG. 3) of the wearable electronic device. It may include the wearable electronic device (301 in FIG. 2; 301 in FIG. 3) that collects exercise data corresponding to exercise actions and transmits the collected exercise data to an electronic device.
  • the system generates the user's exercise routine based on exercise data received from the wearable electronic device, and determines the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, and exercise routine according to the user's body information. It may include an electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4) that recommends changing at least one of the number of exercises, rest time, or number of rests.
  • the wearable electronic device receives the user's selection to notify the start of exercise, confirms the exercise schedule stored in the wearable electronic device, and performs the following functions:
  • the user's start of exercise may be detected based on at least one of detecting that the device is located in an exercise-related location or detecting the user's repeated performance of the same action.
  • the wearable electronic device (301 in FIG. 2; 301 in FIG. 3) responds to a resting action performed by the user based on the biometric information while collecting the exercise data. Rest data may be collected and the rest data may be transmitted to the electronic device.
  • the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4) detects the type of exercise, exercise time, and number of exercises based on the exercise data, and detects the exercise time and number of exercises based on the rest data. Rest time and number of breaks can be detected and the user's exercise routine can be created based on the detected type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, and number of breaks.
  • the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4) detects a periodic repetitive movement pattern based on the movement data, and groups based on the periodic repetitive movement pattern. You can classify the types of exercise by grouping using the learning data.
  • the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4) visually displays the exercise routine on the display of the electronic device, based on the user's body information.
  • a change in at least one of the types of exercises included in the exercise routine, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests may be recommended.
  • the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4) may transmit the exercise routine to the wearable electronic device to display the exercise routine on the display of the wearable electronic device. there is.
  • the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4) visually displays the exercise routine on the display of the electronic device while displaying the type of exercise included in the exercise routine.
  • an editing function may be provided in which at least one of exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks can be changed by the user.
  • the electronic device when confirming the selection to execute the exercise routine, displays the user's body at the time of selecting execution of the exercise routine.
  • a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the exercise routine may be recommended.
  • the electronic device when confirming the selection to execute the exercise routine, external environment information at the time of selecting execution of the exercise routine Accordingly, a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the exercise routine may be recommended.
  • FIG. 11 is a flowchart 1100 for explaining an operation for creating an exercise routine according to an embodiment.
  • Operations for creating an exercise routine may include operations 1101 to 1133.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially.
  • the order of each operation may be changed, at least two operations may be performed in parallel, or another operation may be added.
  • the wearable electronic device 301 may detect the start of the user's exercise.
  • the wearable electronic device 301 may detect the user's start of exercise when receiving the user's selection indicating the start of exercise.
  • the wearable electronic device 301 may detect the user's start of exercise when checking the wearable electronic device or the exercise schedule stored in the electronic device.
  • the wearable electronic device 301 may detect the start of the user's exercise when the wearable electronic device 301 is located in an exercise-related place.
  • the wearable electronic device 301 may detect the user's start of exercise when it detects that the user wearing the wearable electronic device 301 repeatedly performs the same action.
  • the wearable electronic device 301 (e.g., the wearable electronic device 301 in FIG. 2 and/or the wearable electronic device 301 in FIG. 3) sends information indicating the start of the user's exercise to the electronic device 401. It can be sent to .
  • the wearable electronic device 301 sends information indicating the start of the exercise to the electronic device 401 through a communication module (e.g., the first communication module 390 of FIG. 3) of the wearable electronic device. It can be sent to .
  • a communication module e.g., the first communication module 390 of FIG. 3
  • the electronic device 401 may wait to receive exercise data.
  • the electronic device 401 when the electronic device 401 receives information indicating the start of exercise from the wearable electronic device 301, it may wait to receive the exercise data.
  • the wearable electronic device 301 detects the user's exercise behavior, and detects the user's exercise behavior in operation 1109. You can collect exercise data corresponding to .
  • the wearable electronic device 301 monitors the user's exercise behavior based on biometric information acquired through a sensor module (e.g., the first sensor module 376 in FIG. 3) of the wearable electronic device. Detection and biometric information acquired through the sensor module during the exercise activity can be collected as exercise data.
  • a sensor module e.g., the first sensor module 376 in FIG. 3
  • the wearable electronic device 301 may transmit exercise data to the electronic device 401.
  • the wearable electronic device 301 transmits the exercise data to the electronic device 401 through a communication module (e.g., the first communication module 390 in FIG. 3) of the wearable electronic device. You can.
  • a communication module e.g., the first communication module 390 in FIG. 3
  • the electronic device 401 may record exercise data.
  • the electronic device 401 may record exercise data received from the wearable electronic device.
  • the wearable electronic device 301 detects the user's resting behavior, and detects the user's resting behavior in operation 1117. Rest data corresponding to can be collected.
  • the wearable electronic device 301 while collecting exercise data corresponding to the user's exercise behavior, collects the same exercise data corresponding to the exercise behavior within a first predetermined period of time (e.g., 30 minutes). If the heart rate of the user detected while performing the exercise action decreases below the threshold, it is detected as a resting action of the user, and the rest includes the resting time and/or number of rests during which the resting action was performed. Data can be collected.
  • a first predetermined period of time e.g. 30 minutes
  • the wearable electronic device 301 may transmit rest data to the electronic device 401.
  • the wearable electronic device 301 may transmit the rest data to the electronic device 401 through a communication module (e.g., the first communication module 390 of FIG. 3) of the wearable electronic device. there is.
  • a communication module e.g., the first communication module 390 of FIG. 3
  • the electronic device 401 may record rest data.
  • the electronic device 401 may record rest data received from the wearable electronic device.
  • the wearable electronic device 301 detects the end of the user's exercise, it provides information notifying the end of the exercise in operation 1125. can be transmitted to the electronic device 401.
  • the wearable electronic device 301 collects the exercise data and transmits the collected exercise data to the electronic device 401 while performing a first schedule for detecting the user's resting behavior. If exercise data is not collected even after time has elapsed, the end of the user's exercise can be detected.
  • the wearable electronic device 301 sends information notifying the end of the exercise to the electronic device 401 through a communication module (e.g., the first communication module 390 of FIG. 3) of the wearable electronic device. ) can be transmitted.
  • a communication module e.g., the first communication module 390 of FIG. 3
  • the electronic device 401 may generate an exercise routine based on exercise data and/or rest data.
  • the electronic device 401 when the electronic device 401 receives information indicating the end of exercise from the wearable electronic device, exercise data recorded from the time of receiving the information indicating the start of the exercise to the time of indicating the end of the exercise is stored. You can create exercise routines based on this.
  • the electronic device 401 records the exercise type, exercise time for each exercise type, and exercise for each exercise type for a plurality of exercise actions performed by the user wearing the wearable electronic device based on the exercise data.
  • the number of times can be detected, and the user's exercise routine including the detected exercise type, exercise time, and number of exercises can be created.
  • the electronic device 401 processes the exercise data, detects a period in which a periodic repetitive movement pattern occurs, and performs a Principal Component (PCA) function in the period in which the periodic repetitive movement pattern occurs.
  • PCA Principal Component
  • Features can be detected using predictive discriminant analysis techniques such as Analysis) or LDA (Liner Discriminant Analysis). If the repetitive movement pattern section is not detected for more than a threshold time, the electronic device 401 performs unsupervised machine learning (e.g., K-means, Gaussian Mixture Model (GMM), Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC), Clustering of the repetitive movement patterns can be performed using (or DBSCAN, etc.).
  • unsupervised machine learning e.g., K-means, Gaussian Mixture Model (GMM), Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC), Clustering of the repetitive movement patterns can be performed using (or DBSCAN, etc.).
  • the electronic device 401 may measure similarity by calculating the coefficient of Pearson Correlation, Euclidian Distance, or Cosine Similarity, and perform grouping by clusters with high similarity.
  • the electronic device 401 can classify exercise types by grouping using a machine learning-based classifier learning model.
  • the electronic device 401 can detect exercise time and exercise number as detailed information for each classified exercise group.
  • the electronic device 401 determines between a plurality of exercise actions performed by the user based on rest data recorded from the time of receiving the information notifying the start of the exercise to the time of notifying the end of the exercise.
  • the user's resting time and number of rests may be detected, and the detected resting time and number of rests may be included in the exercise routine to be generated.
  • the electronic device 401 may transmit an exercise routine to the wearable electronic device 301.
  • the electronic device 401 may transmit the exercise routine to the wearable electronic device 501 through a communication module of the electronic device (e.g., the second communication module 490 in FIG. 4). there is.
  • a communication module of the electronic device e.g., the second communication module 490 in FIG. 4
  • the wearable electronic device 301 may output an exercise routine.
  • the wearable electronic device 301 when the wearable electronic device 301 receives an exercise routine from the electronic device 401, it displays the exercise routine through the display of the wearable electronic device (e.g., the first display 360 in FIG. 3). You can display exercise routines.
  • the electronic device 401 may provide editing recommendations for exercise routines based on the user's body information.
  • the electronic device 401 displays the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, number of exercises, and rest on the display of the electronic device (e.g., the second display 460 of FIG. 4). While visually displaying the time or number of breaks, a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine may be recommended according to the user's body information.
  • the user's physical information may include the user's heart rate, blood pressure, and stress while performing a plurality of exercise activities, and may include the user's current body weight, body fat mass, and skeletal muscle mass.
  • the electronic device 401 displays the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, number of exercises, and rest on the display of the electronic device (e.g., the second display 460 of FIG. 4). While visually displaying the time or number of breaks, an editing function that allows the user to change at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine may be additionally provided. .
  • FIG. 12 is a flowchart 1200 illustrating an operation for creating an exercise routine in a wearable electronic device according to an embodiment.
  • Operations for creating an exercise routine may include operations 1201 to 1217.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially. For example, the order of each operation may be changed, at least two operations may be performed in parallel, or another operation may be added.
  • a wearable electronic device may detect the start of the user's exercise.
  • the wearable electronic device receives the user's selection to notify the start of exercise, confirms the exercise schedule stored in the wearable electronic device, detects that the wearable electronic device is located in an exercise-related place, or detects the user's The user's start of exercise may be detected based on at least one of detecting repeated performance of the same action.
  • the wearable electronic device may transmit information indicating the start of the user's exercise to the electronic device through a communication module (e.g., the first communication module 390 of FIG. 3) of the wearable electronic device. there is.
  • a communication module e.g., the first communication module 390 of FIG. 3
  • the wearable electronic device detects the user's exercise behavior
  • Exercise data may be collected, and the collected exercise data may be transmitted to an electronic device (eg, the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4).
  • the wearable electronic device detects the user's exercise behavior based on biometric information acquired through a sensor module (e.g., the first sensor module 376 in FIG. 3) of the wearable electronic device, Biometric information acquired through the sensor module during the exercise activity can be collected as exercise data.
  • a sensor module e.g., the first sensor module 376 in FIG. 3
  • the wearable electronic device may transmit the exercise data to the electronic device through a communication module (e.g., the first communication module 390 of FIG. 3) of the wearable electronic device.
  • a communication module e.g., the first communication module 390 of FIG. 3
  • the wearable electronic device detects the user's resting behavior
  • it detects the user's resting behavior.
  • Rest data may be collected, and the collected rest data may be transmitted to an electronic device (eg, the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4).
  • the wearable electronic device while the wearable electronic device is collecting exercise data corresponding to the user's exercise behavior, the same exercise data corresponding to the exercise behavior is not collected within a first certain period of time (e.g., 30 minutes).
  • a first certain period of time e.g. 30 minutes.
  • the wearable electronic device may transmit the rest data to the electronic device through a communication module (eg, the first communication module 390 of FIG. 3) of the wearable electronic device.
  • a communication module eg, the first communication module 390 of FIG. 3
  • the wearable electronic device 301 detects the end of the user's exercise, it provides information notifying the end of the exercise in operation 1213. can be transmitted to an electronic device (e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4).
  • the wearable electronic device may detect the end of the user's exercise if exercise data is not collected even after a first predetermined period of time for detecting the user's rest behavior has elapsed. .
  • the wearable electronic device may transmit information notifying the end of the exercise to the electronic device through a communication module (e.g., the first communication module 390 of FIG. 3) of the wearable electronic device.
  • a communication module e.g., the first communication module 390 of FIG. 3
  • the wearable electronic device 301 (e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable 301 of FIG. 3) is an electronic device (e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or Upon receiving the exercise routine generated by the electronic device 401 of FIG. 4, the exercise routine may be output in operation 1217.
  • the wearable electronic device may output the exercise routine received from the electronic device through a display of the wearable electronic device (eg, the first display 360 of FIG. 3).
  • FIG. 13 is a flowchart 1300 illustrating an operation for creating an exercise routine in an electronic device according to an embodiment.
  • Operations for creating an exercise routine may include operations 1301 to 1319.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially. For example, the order of each operation may be changed, at least two operations may be performed in parallel, or another operation may be added.
  • an electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device of FIG. 4
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable electronic device of FIG. 3
  • the user may wait to receive exercise data in operation 1303.
  • the electronic device when the electronic device receives information indicating the start of exercise from the wearable electronic device through which communication is connected, the electronic device may wait to receive the exercise data.
  • the electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device of FIG. 4
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable electronic device of FIG. 3
  • exercise data can be recorded in operation 1307.
  • the electronic device may record exercise data received from a wearable electronic device.
  • the electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device of FIG. 4
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or the wearable electronic device of FIG. 3
  • the received rest data may be recorded in operation 1311.
  • the electronic device 401 (e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4) is a wearable electronic device (e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or Alternatively, upon receiving information indicating the end of exercise from the wearable electronic device 301 of FIG. 3, an exercise routine may be created based on exercise data and/or rest data in operation 1315.
  • the electronic device when the electronic device receives information indicating the end of exercise from the wearable electronic device, the electronic device performs exercise based on exercise data recorded from the time of receiving the information indicating the start of the exercise to the time of indicating the end of the exercise. You can create routines.
  • the electronic device detects the type of exercise, exercise time for each exercise type, and number of exercise times for each exercise type for a plurality of exercise actions performed by the user wearing the wearable electronic device based on the exercise data. And, the user's exercise routine including the detected exercise type, exercise time, and exercise number can be created.
  • the electronic device detects a periodic repetitive exercise pattern based on the exercise data, performs grouping based on the periodic repetitive exercise pattern, and types of exercise for each grouping using learning data. can be classified.
  • the electronic device can detect exercise time and exercise number as detailed information for each classified exercise group.
  • the electronic device is configured to select the user between a plurality of exercise actions performed by the user based on rest data recorded from the time of receiving information indicating the start of the exercise to the time of indicating the end of the exercise.
  • the rest time and number of breaks may be detected, and the detected rest time and number of breaks may be included in the exercise routine to be generated.
  • the electronic device transmits the exercise routine to a wearable electronic device (e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or It can be transmitted to the wearable electronic device 301 of FIG. 3).
  • a wearable electronic device e.g., the wearable electronic device 301 of FIG. 2 and/or It can be transmitted to the wearable electronic device 301 of FIG. 3.
  • the electronic device may transmit the exercise routine to the wearable electronic device 501 through a communication module of the electronic device (e.g., the second communication module 490 of FIG. 4).
  • a communication module of the electronic device e.g., the second communication module 490 of FIG. 4
  • the electronic device may provide a recommended edit for an exercise routine based on the user's body information.
  • the electronic device displays the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, number of exercises, rest time, or rest time on the display of the electronic device (e.g., the second display 460 of FIG. 4). While visually displaying the number of times, it may be recommended to change at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the exercise routine according to the user's body information.
  • the electronic device displays the type of exercise included in the exercise routine, exercise time, number of exercises, rest time, or rest time on the display of the electronic device (e.g., the second display 460 of FIG. 4). While visually displaying the number of times, an editing function that allows the user to change at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine may be additionally provided.
  • FIG. 14 is a flowchart 1400 illustrating an operation for classifying exercise types in an electronic device according to an embodiment.
  • Movements for classifying exercise types may include movements 1401 to 1413.
  • each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially. For example, the order of each operation may be changed, at least two operations may be performed in parallel, or another operation may be added.
  • an electronic device may detect a periodic repetitive exercise pattern section based on exercise data.
  • the electronic device may detect a periodic repetitive exercise pattern section after pre-processing the exercise data.
  • an electronic device may detect a feature of a period of a periodic repetitive movement pattern.
  • the electronic device may detect a feature in the period in which the periodic repetitive motion pattern occurs using a predictive discriminant analysis technique such as Principal Component Analysis (PCA) or Liner Discriminant Analysis (LDA).
  • PCA Principal Component Analysis
  • LDA Liner Discriminant Analysis
  • the electronic device may determine whether non-detection of a repetitive movement pattern section is longer than a threshold time.
  • the electronic device may repeatedly perform operations 1401 to 1403.
  • the electronic device may perform clustering of the repetitive exercise patterns in block 1407.
  • the electronic device performs the iterative movement using unsupervised machine learning (e.g., K-means, Gaussian Mixture Model (GMM), Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC), or DBSCAN, etc.) Clustering can be performed on patterns.
  • unsupervised machine learning e.g., K-means, Gaussian Mixture Model (GMM), Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC), or DBSCAN, etc.
  • GMM Gaussian Mixture Model
  • HAC Hierarchical Agglomerative Clustering
  • DBSCAN DBSCAN
  • an electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device 401 of FIG. 4 may perform grouping based on similarity.
  • the electronic device may measure similarity by calculating a coefficient of Pearson Correlation, Euclidian Distance, or Cosine Similarity, and perform grouping by clusters with high similarity.
  • the electronic device may classify exercise types by grouping.
  • the electronic device may select a representative pattern for each group and classify exercise types for each grouping using a machine learning-based classifier learning model.
  • an electronic device e.g., the electronic device 401 of FIG. 2 and/or the electronic device of FIG. 4 may detect detailed information for each type of exercise.
  • the electronic device may detect exercise time and exercise number as detailed information for each classified exercise group.
  • a method for creating an exercise routine includes using the wearable electronic device (301 in FIG. 2; 301 in FIG. 3), using the wearable electronic device (301 in FIG. 2; 301 in FIG. 3), using the wearable electronic device (301 in FIG. 2; 301 in FIG. 3).
  • the method may include collecting exercise data corresponding to a plurality of exercise actions performed by the user based on biometric information of the user wearing the device and transmitting the collected exercise data to the electronic device.
  • the method according to one embodiment may include generating, by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4), an exercise routine for the user based on exercise data received from the wearable electronic device. You can.
  • the method includes, by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4), the type of exercise, exercise time, number of exercises, and rest included in the exercise routine according to the user's body information.
  • the action may include recommending a change in at least one of time or number of breaks.
  • the method includes receiving a user's selection notifying the start of exercise by the wearable electronic device (301 in FIG. 2; 301 in FIG. 3), confirming the exercise schedule stored in the wearable electronic device, and The method may further include detecting the user's start of exercise based on at least one of detecting that the electronic device is located in an exercise-related location or detecting the user's repeated performance of the same action.
  • the method includes, while collecting the exercise data by the wearable electronic device (301 in FIG. 2; 301 in FIG. 3), a resting action performed by the user based on the biometric information.
  • the method may further include collecting corresponding rest data and transmitting the rest data to the electronic device.
  • the method includes detecting the type of exercise, exercise time, and number of exercises based on the exercise data by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4), and the rest data. It may further include detecting and determining the rest time and number of breaks based on the user's exercise routine, and generating the user's exercise routine based on the detected type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, and number of breaks.
  • the method includes detecting, by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4), a periodic repetitive exercise pattern based on the exercise data, based on the periodic repetitive exercise pattern. It may further include an operation of performing grouping and an operation of classifying the type of exercise for each grouping using learning data.
  • the method according to one embodiment is based on the user's body information while visually displaying the exercise routine on the display of the electronic device by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4). It may further include recommending a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the exercise routine.
  • the method according to one embodiment includes transmitting the exercise routine to the wearable electronic device in order to display the exercise routine on the display of the wearable electronic device by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4). Additional actions may be included.
  • the method includes, by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4), the exercise routine included in the exercise routine while visually displaying the exercise routine on the display of the electronic device. It may further include an operation of providing an editing function in which at least one of the type, exercise time, exercise number, rest time, or number of breaks can be changed by the user.
  • the method includes, when confirming the selection for execution of the exercise routine by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4), the user's information at the time of selecting execution of the exercise routine. It may further include recommending a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the exercise routine according to the body information.
  • the method includes, when confirming the selection for execution of the exercise routine by the electronic device (401 in FIG. 2; 401 in FIG. 4), the external environment at the time of selecting execution of the exercise routine. Depending on the information, it may further include recommending a change in at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of rests included in the exercise routine.
  • 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 component from another, and to refer to those components in other respects (e.g., 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.” Where mentioned, it means that 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 may be interchangeable with terms such as logic, logic block, component, or circuit, for example. can be used
  • 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
  • An embodiment of this document is a storage medium (e.g., built-in memory 136 or external memory 138) that can be read by a machine (e.g., electronic device 101 or electronic device 301). It may be implemented as software (e.g., program 140) including one or more instructions stored in .
  • a processor e.g., processor 520
  • a device e.g., electronic device 301
  • 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). This term refers to cases where data is stored semi-permanently 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 Store TM ) 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 components or operations described above 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 identically or similarly to 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.
  • the instructions are set to cause the electronic device to perform at least one operation when executed by the electronic device, and the at least one operation is , by the wearable electronic device, collect exercise data corresponding to a plurality of exercise actions performed by the user based on biometric information of the user wearing the wearable electronic device obtained from a sensor module of the wearable electronic device, and , transmitting the collected exercise data to an electronic device, generating, by the electronic device, an exercise routine for the user based on exercise data received from the wearable electronic device, and, by the electronic device, the It may include an action to recommend changing at least one of the type of exercise, exercise time, number of exercises, rest time, or number of breaks included in the exercise routine according to the user's body information.

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Abstract

일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템은, 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 상기 웨어러블 전자 장치를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따른 상기 시스템은, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하고, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 전자 장치를 포함할 수 있다.

Description

운동 루틴을 생성하기 위한 시스템 및 방법
본 개시는 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
웨어러블 전자 장치는 반도체 집적화와 센싱 기술이 발전함에 따라 병원이 아닌 집에서도 생체 정보를 모니터링할 수 있는 기능을 제공할 수 있다. 따라서, 생체 정보를 모니터링할 수 있는 웨어러블 전자 장치를 이용하여 운동하는 사용자가 증가하고 있다.
상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자가 상기 웨어러블 전자 장치에서 운동 종류를 선택한 후 운동을 수행하고, 상기 운동을 종료하면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 선택된 운동의 종류에 따라 운동을 수행하는 동안 사용자의 심박수, 사용자가 소모된 칼로리 및/또는 운동 거리 등과 같은 운동 정보를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템은, 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 상기 웨어러블 전자 장치를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템은, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하고, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 전자 장치를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 방법은, 웨어러블 전자 장치에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치에 의해, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 동작을 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도 이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치의 배터리를 관리하기 위한 시스템을 도시한 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치의 블록도 이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도 이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서 운동 시작을 검출하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서 운동 행위와 휴식 행위를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 데이터를 기반으로 운동 종류를 분류하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 루틴을 생성하고 사용의 신체 정보를 기반으로 운동 루틴의 편집을 추천하는 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
도 9a, 도 9b, 도 9c 및 도 9d는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 루틴을 편집 동작을 설명하기 위한 도면들이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서, 운동 루틴을 실행하는 동안 가이드를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서 운동 루틴을 생성하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 13은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 루틴을 생성하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 14는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 종류를 분류하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1은, 일 실시 예에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록 도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 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 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템을 도시한 도면(200)이다.
상기도 2를 참조하면, 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템은, 웨어러블 전자 장치(301)와 전자 장치(401)를 포함할 수 있다.
운동 루틴이란 사용자가 규칙적으로 운동을 수행할 수 있는 운동 순서 및/또는 운동 방법을 나타낼 수 있다. 일 실시 예에 따른 운동 루틴이 상기 운동 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나를 포함함에 따라 상기 운동 루틴은 사용자에게 규칙적인 운동 순서 및/또는 운동 방법 뿐만 아니라, 운동을 수행하는 사용가에게 필요한 휴식 시간과 휴식 횟수를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈에서 획득한 생체 정보를 기반으로 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자가 수행하는 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집한 운동 데이터를 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 사용자의 운동 시작과 운동 종료를 검출하고, 상기 운동 시작부터 상기 운동 종료까지 상기 수집한 운동 데이터를 상기 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신, 상기 웨어러블 전자 장치에 저장된 운동 일정의 확인, 상기 웨어러블 전자 장치가 운동 관련 장소에 위치함을 검출, 또는 사용자의 동일한 행위의 반복 수행을 검출 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 운동 데이터를 수집하는 동안 상기 복수의 운동 행위들 사이에 사용자의 휴식 행위를 검출하면, 상기 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 수집하고, 상기 수집된 휴식 데이터를 상기 전자 장치(401)로 전송할 수 있다. 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 사용자의 제1 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수집하는 동안, 제1 일정 시간(예: 30분) 내에 상기 사용자의 제1 운동 행위에 대응되는 운동 데이터가 수집되지 않고, 상기 제1 운동 행위를 수행하는 동안 검출한 사용자의 심박수가 임계치 이하로 감소하는 경우, 상기 사용자의 휴식 행위를 검출하고, 상기 휴식 행위를 수행한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 포함하는 휴식 데이터를 상기 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 운동 시작을 검출한 시점부터 상기 운동 데이터를 수집하는 동안, 상기 생체 정보가 휴식 행위를 검출하기 위한 제1 일정 시간(예: 30분)을 경과하여도 획득되지 않을 때, 상기 운동의 종료를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 전자 장치로부터 상기 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 기반으로 생성한 운동 루틴을 수신하며, 상기 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치(301)의 디스플레이 또는 스피커를 통해 제공할 수 있다.
하기 도 3에서 상기 웨어러블 전자 장치(301)의 구성을 상세히 설명할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)로부터 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자가 수행한 복수의 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수신하면, 상기 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)로부터 수신한 상기 운동 데이터를 기반으로 운동의 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 검출하고, 상기 검출한 운동의 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)로부터 수신한 상기 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴을 기반으로 그룹핑을 수행하고, 학습 데이터를 이용하여 그룹핑 별로 운동의 종류를 분류할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)로부터 수신한 휴식 데이터를 기반으로, 사용자가 수행한 복수의 운동 행위들 사이에 상기 사용자가 휴식한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출하고, 상기 검출한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 상기 운동 루틴에 포함하여 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)는, 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하면, 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나가 사용자에 의해 변경될 수 있는 편집 기능을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 운동 루틴에 상기 웨어러블 전자 장치(301)에서 제공될 수 있도록, 상기 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치(301)로 전송할 수 있다.
하기 도 4에서 상기 전자 장치(401)의 구성을 상세히 설명할 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치의 블록도(300) 이다.
상기 도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따르면, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301))는, 제1 프로세서(320), 제1 메모리(330), 제1 디스플레이(360), 제1 센서모듈(376), 및 제1 통신 모듈(390)을 포함할 수 있다.
상기 도 3에 도시된 전자 장치(301)의 구성요소 중 적어도 일부는 도 1의 전자 장치(101))의 구성요소와 동일 또는 유사할 수 있으며, 이하, 중복되는 설명은 생략한다.
일 실시 예에 따르면, 제1 프로세서(320)는, 도 1의 프로세서(120)와 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 프로세서(320)는, 제1 센서 모듈(376)을 통해 획득한 생체 정보를 기반으로, 상기 웨어러블 전자 장치(301)를 착용한 사용자가 수행하는 복수의 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집한 운동 데이터를 제1 통신 모듈(390)을 통해 통신이 연결된 전자 장치(예:도 3의 전자 장치(401))로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 일 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 사용자의 운동 시작을 검출하면, 상기 사용자의 운동 시작을 알리는 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 웨어러블 전자 장치에서 제공하는 복수의 운동 종류 중 하나의 운동 종류의 선택을 수신하거나, 또는 운동 루틴 생성을 요청하는 사용자의 선택을 수신하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 웨어러블 전자 장치 또는 상기 전자 장치에 저장된 운동 일정을 확인하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 프로세서(320)는, 캘린더 어플리케이션, 알림 어플리케이션 및/또는 메시지 어플리케이션에서 운동 일정을 검출하고, 상기 검출한 운동 일정을 저장하고, 상기 운동 일정의 시작 시간을 사용자의 운동 시작 시간으로 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 웨어러블 전자 장치에 저장된 운동 일정을 확인하고 상기 운동 데이터가 수집되면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 프로세서(320)는, 캘린더 어플리케이션. 알림 어플리케이션 및/또는 메시지 어플리케이션에서 운동 일정을 검출하며, 상기 운동 일정을 저장하고, 상기 검출한 운동 일정의 시작 시간에 상기 운동 데이터가 수집되면 사용자의 운동 시작 시간으로 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)가 운동 관련 장소에 위치하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다. 예를 들어, 상기 웨어러블 전자 장치(301)가 사용자의 운동 정보가 기록된 장소 또는 운동 시설이 위치한 장소에 위치하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)가 운동 관련 장소에 위치하고 상기 운동 데이터가 수집되면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다. 예를 들어, 상기 웨어러블 전자 장치(301)가 사용자의 운동 정보가 기록된 장소 또는 운동 시설이 위치한 장소에 위치한 상태에서 상기 운동 데이터가 수집되면 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 사용자의 운동 시작을 검출하면, 상기 제1 센서 모듈(376)을 통해 획득한 생체 정보를 기반으로 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집한 운동 데이터를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집한 운동 데이터를 상기 전자 장치로 전송하는 동안, 상기 사용자의 휴식 행위를 검출하면, 상기 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 사용자가 수행하는 복수의 운동 행위 중 제1 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수집하는 동안, 제1 일정 시간(예: 30분) 내에 상기 사용자의 제1 운동 행위에 대응되는 운동 데이터가 수집되지 않고, 상기 제1 운동 행위를 수행하는 동안 검출한 사용자의 심박수가 임계치 이하로 감소하는 경우, 상기 사용자의 휴식 행위를 검출하고, 상기 휴식 행위를 수행한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 포함하는 휴식 데이터를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집한 운동 데이터를 상기 전자 장치로 전송하는 동안, 사용자의 휴식 행위를 검출하기 위한 제1 일정 시간이 경과되어도 운동 데이터가 수집되지 않으면 사용자의 운동 종료를 검출하고, 상기 전자 장치로 상기 사용자의 운동 종료를 알리는 정보를 전송할 수 있다. 예를 들어, 상기 제1 프로세서(320)는, 상기 운동 데이터를 수집하는 동안, 사용자의 휴식 행위를 검출하기 위한 제1 일정 시간이 경과되어도 상기 운동 데이터를 수집하지 못하면, 사용자의 운동 종료를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 프로세서(320)는, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401))로부터 운동 루틴을 수신하면, 제1 디스플레이(160)을 통해 상기 운동 루틴을 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 프로세서(320)는, 사용자에 의해 선택된 운동 루틴의 실행을 확인하면, 상기 운동 루틴에 따라서 사용자가 운동할 수 있도록 제1 디스플레이(360) 또는/ 및 스피커(미도시)를 통해 가이드 정보를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 메모리(330)는, 도 1의 메모리(130)와 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 디스플레이(360)는, 도 1의 디스플레이 모듈(160)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 디스플레이(360)는, 상기 전자 장치로부터 수신한 운동 루틴을 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 센서모듈(376)은, 도 1의 센서 모듈(176)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 센서모듈(376)은, 생체 센서, 모션 센서, 가속도 센서, 자이로 센서, 각속도 센서, 자이로 센서, 심박센서, 온습도 센서, 기압 센서 및/또는 위치 센서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 통신 모듈(390)은, 도 1의 통신 모듈(190)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있으며, 서로 다른 통신 기술을 사용하는 복수의 통신 회로를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 통신 모듈(390)은, 무선랜 모듈(미도시)과 근거리통신 모듈(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 상기 근거리통신 모듈(미도시)로 UWB(ultra wide band) 통신 모듈, Wi-Fi 통신 모듈, NFC 통신 모듈, 블루투스 레거시(legacy) 통신 모듈 및/또는 BLE통신 모듈을 포함할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도(400) 이다.
상기 도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401))는, 제2 프로세서(420), 제2 메모리(430), 제2 디스플레이(460), 제2 센서모듈(476), 및 제2 통신 모듈(490)을 포함할 수 있다.
상기 도 4에 도시된 전자 장치(401)의 구성요소 중 적어도 일부는 도 1의 전자 장치(101))의 구성요소와 동일 또는 유사할 수 있으며, 이하, 중복되는 설명은 생략한다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 도 1의 프로세서(120)와 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 제2 센서모듈(476)을 통해 통신이 연결된 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수신하면, 상기 운동 데이터를 기반으로 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 프로세서(420)는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 사용자의 운동 시작을 알리는 정보를 수신하면, 운동 데이터의 수신을 대기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 프로세서(420)는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 운동 데이터를 수신하는 동안, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 사용자의 운동 종료를 알리는 정보를 수신하면, 상기 운동 시작부터 상기 운동 종료까지 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 프로세서(420)는, 상기 운동 데이터를 기반으로 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자가 수행한 복수의 운동 행위들에 대한 운동 종류, 운동 종류별 운동 시간 및 운동 종류 별 운동 횟수를 검출하고, 상기 검출한 운동 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 포함하는 상기 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 프로세서(420)는, 상기 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴을 기반으로 그룹핑을 수행하고, 학습 데이터를 이용하여 그룹핑 별로 운동의 종류를 분류할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 프로세서(420)는, 상기 운동 데이터를 가공(pre-processing)하고, 주기적인 반복 운동 패턴 발생 구간을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴 발생 구간에서 PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Liner Discriminabt Analysis)와 같은 예측판별 분석 기법을 이용하여 특징(feature)을 검출할 수 있다. 상기 제2 프로세서(420)는, 임계시간 이상 상기 반복 운동 패턴 구간이 검출되지 않으면, 비지도형 기계 학습(Unsupervised Learning) (예: K-means, GMM(Gaussian Mixture Model), HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering), 또는 DBSCAN 등)을 이용하여 상기 반복 운동 패턴들에 대한 클러스팅을 수행할 수 있다. 상기 제2 프로세서(420)는, Pearson Correlation, Euclidian Distance 또는 Cosine Similarity의 계수(Coefficient)를 계산하여 유사도(Similarity)를 측정하고, 상기 유사도가 높은 클러스터 별로 그룹핑을 수행할 수 있다. 상기 제2 프로세서(420)는, 머신 러닝 기반 분류기(Classifier) 학습 모델을 이용하여 그룹핑 별로 운동 종류를 분류할 수 있다. 상기 제2 프로세서(420)는, 상기 분류된 운동 그룹 별로 세부 정보인 운동 시간 및 운동 횟수를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 휴식 데이터를 기반으로 상기 사용자가 수행한 복수의 운동 행위들 사이에 상기 사용자가 휴식한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출하고, 상기 검출한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 상기 운동 루틴에 포함하여 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 상기 생성된 운동 루틴이 상기 웨어러블 전자 장치에서 제공될 수 있도록, 상기 생성된 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 제2 디스플레이(460)에 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수를 시각적으로 표시하는 동안, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
예를 들어, 상기 제2 프로세서(420)는, 복수의 운동 중 제1 운동 (예;근력 A 운동)를 3세트 수행할 때, 1세트마다 1분15초 이상 동안 15회씩 제1 운동을 수행하는 제1 구간에서 사용자의 심박수가 임계치 이상 높은 경우, 상기 제1 구간에서의 운동 횟수인 3세트를 4세트로 증가시키고 1세트마다 50초로 운동 시간을 감소하고 세트 사이의 휴식 시간을 증가시켜서, 사용자가 상기 운동 루틴으로 수행할 수 있는 운동 목표를 채우도록 추천할 수 있다.
예를 들어, 상기 제2 프로세서(420)는, 사용자의 체지방률이 임계치 이상이거나 또는 사용자에 의해 목표치로 설정한 체지방률이 존재하고, 상기 운동 루틴에 포함된 복수의 운동을 수행할 때 칼로리 소모율이 상기 사용자의 체지방률을 감소하기 위한 칼로리 소모율에 포함되지 않는 경우, 유산소 운동의 추가 또는 복수의 운동 중 하나를 유산소 운동으로 변경할 것을 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 제2 디스플레이(460)에 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수를 시각적으로 표시하는 동안, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나를 사용자에 의해 변경할 수 있는 편집 기능을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 상기 생성된 운동 루틴, 추천에 따라 변경된 운동 루틴, 또는 사용자에 의해 편집된 운동 루틴을 사용자의 선택을 기반으로 제2 메모리(430)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 제2 메모리(430)에 저장 복수의 운동 루틴들 중 사용자에 선택된 운동 루틴을 확인하고, 상기 운동 루틴을 선택한 시점에서 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301))를 착용한 사용자의 신체 정보(예: 심박수, 스트레스, 체중, 및/또는 체지방률) 및/또는 외부 환경 정보에 따라 상기 선택된 운동 루틴에 포함된 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
예를 들어, 상기 제2 프로세서(420)는, 상기 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301))를 착용한 사용자의 신체 정보로 예를 들어 심박수, 스트레스, 체중, 및/또는 체지방률을 기반으로 상기 선택된 운동 루틴에 포함된 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
예를 들어, 상기 제2 프로세서(420)는, 외부 환경 정보로 예를 들어, 현재 날씨 정보 또는/및 운동 루틴을 수행하는 동안 예측되는 날씨 정보를 기반으로 상기 선택된 운동 루틴에 포함된 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
예를 들어, 상기 제2 프로세서(420)는, 외부 환경 정보로 예를 들어, 상기 전자 장치가 운동 관련 장소(예: 헬스장 또는 수영장)에 위치한 경우, 상기 운동 관련 장소에서 수행할 수 있는 운동 정보를 기반으로 상기 선택된 운동 루틴에 포함된 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 프로세서(420)는, 사용자에 의해 선택된 운동 루틴의 실행을 확인하면, 상기 운동 루틴에 따라서 사용자가 운동할 수 있도록 제2 디스플레이(460) 또는/ 및 스피커(미도시)를 통해 가이드 정보를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 메모리(430)는, 도 1의 메모리(130)와 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 메모리(430)에는, 적어도 하나의 운동 루틴이 저장될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 디스플레이(460)는, 도 1의 디스플레이 모듈(160)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 디스플레이(460)는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 생성한 운동 루틴이 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 디스플레이(460)는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 생성한 운동 루틴이 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 디스플레이(460)는, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수가 표시되는는 동안, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경하는 추천 루틴이 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 디스플레이(460)는, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수가 표시되는 동안, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나를 사용자에 의해 변경할 수 있는 편집 기능이 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 센서모듈(476)은, 도 1의 센서 모듈(176)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 통신 모듈(490)은, 도 1의 통신 모듈(190)과 실질적으로 동일하거나 유사하게 구현될 수 있으며, 서로 다른 통신 기술을 사용하는 복수의 통신 회로를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 통신 모듈(490)은, 무선랜 모듈(미도시)과 근거리통신 모듈(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 상기 근거리통신 모듈(미도시)로 UWB(ultra wide band) 통신 모듈, Wi-Fi 통신 모듈, NFC 통신 모듈, 블루투스 레거시(legacy) 통신 모듈 및/또는 BLE통신 모듈을 포함할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서 운동 시작을 검출하는 동작을 설명하기 위한 도면(500)이다.
상기 도 5를 참조하면, <510> 화면과 같이, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 상기 웨어러블 전자 장치에서 제공하는 복수의 운동 종류들 중 하나의 운동 종류를 나타내는 운동 아이콘(511)의 선택을 수신하거나, 또는 운동 루틴의 생성 요청을 나타내는 시작 아이콘(513)이 사용자의 선택을 수신하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
<530> 화면과 같이, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 상기 웨어러블 전자 장치가 운동 관련 장소로 헬스장(513) 또는 수영장(533)에 위치하고 <<550>화면과 같이, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 상기 웨어러블 전자 장치 또는 상기 웨어러블 전자 장치와 통신이 연결된 전자 장치(예: 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치 및/또는 도 4의 전자 장치(401))에 저장된 캘린더 어플리케이션, 알림 어플리케이션 및/또는 메시지 어플리케이션에서 운동 일정을 검출하고, 상기 검출한 운동 일정을 저장하고, 상기 운동 일정의 시작 시간을 사용자의 운동 시작 시간으로 검출할 수 있다.
웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 상기 웨어러블 전자 장치 또는 상기 전자 장치에 저장된 캘린더 어플리케이션, 알림 어플리케이션 및/또는 메시지 어플리케이션에서 운동 일정을 검출하고, 상기 검출한 운동 일정을 저장하고, 현재 시간이 상기 운동 일정의 시작 시간일 때 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 운동 행위로 운동 데이터가 수집되면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서 운동 행위와 휴식 행위를 설명하기 위한 도면(600)이다.
<610> 화면에서는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))를 착용한 사용자가 운동 행위를 수행하는 동안, 에너지 흐름, 심부 온도 및 평균피부 온도를 그래프로 나타내고 있다.
<630> 화면에서는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))를 착용한 사용자가 운동 행위(Exercise)할 때와 휴식 행위(Recovery)를 할 때, 심박출량(Cardiacoutput), 1회 박출량(Stroke volume), 및 심박수량(Heart rate)를 그래프로 나타내고 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 데이터를 기반으로 운동 종류를 분류하는 동작을 설명하기 위한 도면(700)이다.
상기 도 7을 참조하면, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4 의 전자 장치(401))는, 통신이 연결된 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 수신된 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴 발생 구간을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴 발생 구간에서 예측판별 분석 기법을 이용하여 특징(feature)을 검출하고, 비지도형 기계 학습(Unsupervised Learning)을 이용하여 상기 반복 운동 패턴들에 대한 클러스팅을 수행하고, 유사도가 높은 클러스터 별로 "근력 운동A 구간(711)", "근력 운동 B구간(713)", "근력 운동 C구간(715)", 및 "근력 운동 D구간(717)"으로 그룹핑을 수행할 수 있습니다.
상기 전자 장치는, 머신 러닝 기반 분류기(Classifier) 학습 모델을 이용하여 그룹핑 별로 분류한 결과, "근력 운동A 구간(711)"는 상하 운동인"스쿼트 운동 구간"으로, "근력 운동 B구간(713)"는 수평운동인"런지 운동 구간"으로, "근력 운동 C구간(715)"은 상하 운동인"벤치 프레스 운동 구간"으로, 근력 운동 D구간(717)"은 손목의 움직임이 거의 없는"레그 프레스 운동 구간"으로 운동 종류를 분류할 수 있다.
상기 전자 장치는, "스쿼트 운동 구간"의 경우, 사용자의 손목에 착용되는 웨어러블 전자 장치(예: 워치)의 디스플레이가 하늘을 향하고 있는 대표적인 상하 운동임으로, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 상기 웨어러블 전자 장치의 자세 정보를 추가적으로 검출하여 운동 종류를 분류할 수 있다.
상기 전자 장치는, "벤치 프레스 운동 구간"의 경우, 사용자의 손목에 착용되는 웨어러블 전자 장치(예: 워치)의 용두가 하늘을 향하고 있는 대표적인 상하 운동임으로, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 상기 웨어러블 전자 장치의 자세 정보를 추가적으로 검출하여 운동 종류를 분류할 수 있다.
상기 전자 장치는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신된 휴식 데이터를 기반으로, 운동 간의 사이에 휴식 구간들(731, 733, 735)을 검출할 수 있다.
상기 전자 장치는, "근력 운동A 구간(711)"에서 불특정 및/또는 불규칙 시간으로 휴식 구간들(711a, 711b)을 검출하는 경우, 상기 불특정 및/또는 불규칙 시간으로 검출한 휴식 구간들(711a, 711b)을 삭제할 수 있다.
도 8a 내지 도 8c는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 루틴을 생성하고 사용의 신체 정보를 기반으로 운동 루틴의 편집을 추천하는 동작을 설명하기 위한 도면들(800a 내지 800c)이다.
상기 도 8a와 같이, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 통신이 연결된 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 수신된 운동 데이터와 휴식 데이터를 기록할 수 있다,
상기 도 8b와 같이, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 상기 도 8a에서 기록한 운동 데이터와 휴식 데이터를 기반으로 운동 종류별로 달리기 구간(811), 근력 A 구간(813), 근력 B 구간(815a), 근력 C 구간(817) 및 로잉 구간(819)으로 분류한 운동 루틴을 생성하고, 상기 생성된 운동 루틴을 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 4의 제2 디스플레이(460)를 통해 시각적으로 제공할 수 있다.
상기 도 8c와 같이, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 근력 B 구간(815)에서 사용자의 심박수가 임계치 이상 높은 경우, 상기 근력 B구간(815b)에서의 운동 횟수인 3세트를 4세트로 증가시키고 1세트마다 50초로 운동 시간을 감소하고 근력 B구간의 시작과 종료 이후 휴식 시간을 증가시켜서, 사용자가 상기 운동 루틴으로 수행할 수 있는 운동 목표를 채우도록 추천할 수 있다.
도 9a 내지 도 9d는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 루틴을 편집 동작을 설명하기 위한 도면들(900a 내지 900d)이다.
상기 도 9a와 같이, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 통신이 연결된 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 수신된 운동 데이터와 휴식 데이터를 기반으로 생성된 운동 루틴(913a)을 제공할 수 있다. 상기 운동 루틴(913a)을 표시하는 동안, 추천 편집 및 사용자 편집을 위한 "루틴만들기(911)"을 선택을 확인하면, 상기 도 9b와 같이 상기 운동 루틴에 대한 추천 편집을 위한 모드로 전환할 수 있다.
상기 도 9b와 같이, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 4의 제2 디스플레이(460)에 운동 루틴(913a)을 표시하는 동안, 하체 운동A 구간 동안 심박수의 임계치 이상 높아져서 운동 시간 및 횟수의 변경을 추천하는 문구(931)와 함께 하체 운동 A구간(a1)을 변경한 운동 루틴(913b)을 표시할 수 있다. 상기 전자 장치(401)는 "루틴 저장하기(935a)"의 선택을 확인하면, 상기 전자 장치(401)의 추천으로 변경된 운동 루틴(913b)을 사용자가 입력한 운동 루틴의 이름(예: 하체 운동)으로 추가 저장할 수 있다. 상기 전자 장치(401)는 "추가 편집 하기(935b)"의 선택을 확인하면, 상기 도 9c와 같이 상기 운동 루틴에 대한 사용자 편집을 위한 모드로 전환할 수 있다.
상기 도 9c와 같이, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 4의 제2 디스플레이(460)에 운동 루틴(913a)을 표시하는 동안, 사용자에 의해 운동의 순서를 변경할 수 있는 기능(951), 운동의 이름을 변경할 수 있는 기능(953), 운동 종류를 변경할 수 있는 기능(955) 및 운동 시간을 변경할 수 있는 기능(957)을 제공할 수 있다. 상기 전자 장치(401)는 "루틴 저장하기(959)"의 선택을 확인하면, 상기 전자 장치(401)의 사용자에 의해 변경된 운동 루틴(913c)을 사용자가 입력한 운동 루틴의 이름(예: 하체 운동)으로 추가 저장할 수 있다.
상기 도 9d와 같이, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 상기 도 9b와 같이 상기 전자 장치(401)의 추천으로 변경된 운동 루틴(913b)을 사용자가 입력한 운동 루틴의 이름(예: 하체 운동)으로 추가 저장하거나, 또는 상기 도 9c와 같이 사용자에 의해 변경된 운동 루틴(913c)을 사용자가 입력한 운동 루틴의 이름(예: 하체 운동)으로 추가 저장하는 경우, 상기 추가 저장된 운동 루틴(913b 또는 913c)는 사용자의 맞춤형 운동 루틴으로 저장할 수 있다.
상기 전자 장치(401)는 사용자의 입력에 따라 운동 루틴의 이름, 운동 루틴을 실행할 날짜(예: 요일) 및 운동 루틴의 반복 주기를 설정하여 저장할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서, 운동 루틴을 실행하는 동안 가이드를 제공하는 동작을 설명하기 위한 도면(1000)이다.
상기 도 10을 참조하면, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 사용자에 의해 선택된 운동 루틴의 실행을 확인하면, 상기 운동 루틴에 따라서 사용자가 운동할 수 있도록 디스플레이(예: 도 3의 제1 디스플레이(360))) 또는/ 및 스피커(미도시)를 통해 가이드 정보(1011 또는 1013)를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템은, 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈(도 3의 376)로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템은, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하고, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서,상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)는, 운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신, 상기 웨어러블 전자 장치에 저장된 운동 일정의 확인, 상기 웨어러블 전자 장치가 운동 관련 장소에 위치함을 검출, 또는 사용자의 동일한 행위의 반복 수행을 검출 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)는, 상기 운동 데이터를 수집하는 동안, 상기 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 수집하고, 상기 휴식 데이터를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는, 상기 운동 데이터를 기반으로 운동의 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 검출하고, 상기 휴식 데이터를 기반으로 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출정하고, 상기 검출한 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 및 휴식 횟수를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는, 상기 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴을 기반으로 그룹핑을 수행하고, 학습 데이터를 이용하여 그룹핑 별로 운동의 종류를 분류할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는, 상기 전자 장치의 디스플레이에 상기 운동 루틴을 시각적으로 표시하는 동안, 상기 사용자의 신체 정보를 기반으로 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는, 상기 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이에 표시하기 위해 상기 웨어러블 전자 장치로 상기 운동 루틴을 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는, 상기 전자 장치의 디스플레이에 상기 운동 루틴을 시각적으로 표시하는 동안, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나가 사용자에 의해 변경될 수 있는 편집 기능을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는, 상기 운동 루틴의 실행에 대한 선택을 확인할 때, 상기 운동 루틴의 실행을 선택한 시점에서의 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 시스템에서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는, 상기 운동 루틴의 실행에 대한 선택을 확인할 때, 상기 운동 루틴의 실행을 선택한 시점에서의 외부 환경 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도(1100)이다. 운동 루틴을 생성하기 위한 동작들은 1101동작 내지 1133동작을 포함할 수 있다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행되거나, 다른 동작이 추가될 수도 있다.
1101동작에서, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치 또는 상기 전자 장치에 저장된 운동 일정을 확인하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)가 운동 관련 장소에 위치하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치(301)를 착용한 사용자의 동일한 행위의 반복 수행을 검출하면, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
1103동작에서, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 사용자의 운동 시작을 알리는 정보를 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390)을 통해 상기 운동 시작을 알리는 정보를 상기 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
1105동작에서, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 운동 데이터의 수신을 대기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는 상기 웨어러블 전자 장치(301)로부터 운동 시작을 알리는 정보를 수신하면 상기 운동 데이터의 수신을 대기할 수 있다.
1107동작에서, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 사용자의 운동 행위를 검출하면, 1109동작에서 사용자의 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈(예: 도 3의 제1 센서 모듈(376))을 통해 획득한 생체 정보를 기반으로 사용자의 운동 행위를 검출하고, 상기 운동 행위 동안 상기 센서 모듈을 통해 획득한 생체 정보를 운동 데이터로 수집할 수 있다.
1111동작에서, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 운동 데이터를 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390))을 통해 상기 운동 데이터를 상기 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
1113동작에서, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 운동 데이터를 기록할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기록할 수 있다.
1115동작에서, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 사용자의 휴식 행위를 검출하면, 1117동작에서 사용자의 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 사용자의 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수집하는 동안, 제1 일정 시간(예: 30분) 내에 상기 운동 행위에 대응되는 동일한 운동 데이터가 수집되지 않고, 상기 운동 행위를 수행하는 동안 검출한 사용자의 심박수가 임계치 이하로 감소하는 경우, 상기 사용자의 휴식 행위로 검출하고, 상기 휴식 행위를 수행한 휴식 시간 및/또는 휴식 횟수를 포함하는 휴식 데이터를 수집할 수 있다.
1119동작에서, 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 휴식 데이터를 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390)을 통해 상기 휴식 데이터를 상기 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
1121동작에서, 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 휴식 데이터를 기록할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 휴식 데이터를 기록할 수 있다.
1123동작에서 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 사용자의 운동 종료를 검출하면, 1125동작에서 운동 종료를 알리는 정보를 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집한 운동 데이터를 상기 전자 장치(401)로 전송하는 동안, 사용자의 휴식 행위를 검출하기 위한 제1 일정 시간이 경과되어도 운동 데이터가 수집되지 않으면 사용자의 운동 종료를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390))을 통해 상기 운동 종료를 알리는 정보를 상기 전자 장치(401)로 전송할 수 있다.
1127동작에서 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401)는, 운동 데이터 및/또는 휴식 데이터를 기반으로 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 운동 종료를 알리는 정보를 수신하면, 상기 운동 시작을 알리는 정보를 수신한 시점부터 상기 운동 종료를 알리는 시점까지 기록한 운동 데이터를 기반으로 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 운동 데이터를 기반으로 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자가 수행한 복수의 운동 행위들에 대한 운동 종류, 운동 종류별 운동 시간 및 운동 종류 별 운동 횟수를 검출하고, 상기 검출한 운동 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 포함하는 상기 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 운동 데이터를 가공(pre-processing)하고, 주기적인 반복 운동 패턴 발생 구간을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴 발생 구간에서 PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Liner Discriminabt Analysis)와 같은 예측판별 분석 기법을 이용하여 특징(feature)을 검출할 수 있다. 상기 전자 장치(401)는, 임계시간 이상 상기 반복 운동 패턴 구간이 검출되지 않으면, 비지도형 기계 학습(Unsupervised Learning) (예: K-means, GMM(Gaussian Mixture Model), HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering), 또는 DBSCAN 등)을 이용하여 상기 반복 운동 패턴들에 대한 클러스팅을 수행할 수 있다. 상기 전자 장치(401)는, Pearson Correlation, Euclidian Distance 또는 Cosine Similarity의 계수(Coefficient)를 계산하여 유사도(Similarity)를 측정하고, 상기 유사도가 높은 클러스터 별로 그룹핑을 수행할 수 있다. 상기 전자 장치(401)는, 머신 러닝 기반 분류기(Classifier) 학습 모델을 이용하여 그룹핑 별로 운동 종류를 분류할 수 있다. 상기 전자 장치(401)는, 상기 분류된 운동 그룹 별로 세부 정보인 운동 시간 및 운동 횟수를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 운동 시작을 알리는 정보를 수신한 시점부터 상기 운동 종료를 알리는 시점까지 기록한 휴식 데이터를 기반으로 상기 사용자가 수행한 복수의 운동 행위들 사이에 상기 사용자가 휴식한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출하고, 상기 검출한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 상기 운동 루틴에 포함하여 생성할 수 있다.
1129동작에서 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 운동 루틴을 웨어러블 전자 장치(301)로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 4의 제2 통신 모듈(490))을 통해 상기 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치(501)로 전송할 수 있다.
1131동작에서 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 운동 루틴을 출력할 수 있다
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치(301)는, 상기 전자 장치(401)로부터 운동 루틴을 수신하면, 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이(예: 도 3의 제1 디스플레이(360))를 통해 상기 운동 루틴을 표시할 수 있다.
1133동작에서 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 사용자의 신체 정보를 기반으로 운동 루틴에 대한 추천 편집을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 4의 제2 디스플레이(460))에 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수를 시각적으로 표시하는 동안, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 신체 정보는, 복수의 운동 행위를 수행하는 동한 사용자의 심박수, 혈압 및 스트레스등으로포함할 수 있고, 현재 사용자의 체중, 체지방량 및 골격근량등을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치(401)는, 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 4의 제2 디스플레이(460))에 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수를 시각적으로 표시하는 동안, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나를 사용자에 의해 변경할 수 있는 편집 기능을 추가적으로 제공할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따른 웨어러블 전자 장치에서 운동 루틴을 생성하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도(1200)이다. 운동 루틴을 생성하기 위한 동작들은 1201동작 내지 1217동작을 포함할 수 있다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행되거나, 다른 동작이 추가될 수도 있다.
1201동작에서, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))는, 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신, 상기 웨어러블 전자 장치에 저장된 운동 일정의 확인, 상기 웨어러블 전자 장치가 운동 관련 장소에 위치함을 검출, 또는 사용자의 동일한 행위의 반복 수행을 검출 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자의 운동 시작을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390))을 통해 상기 사용자의 운동 시작을 알리는 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
1203동작에서, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 사용자의 운동 행위를 검출하면, 1205동작에서 사용자의 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 수집한 운동 데이터를 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈(예: 도 3의 제1 센서 모듈(376))을 통해 획득한 생체 정보를 기반으로 사용자의 운동 행위를 검출하고, 상기 운동 행위 동안 상기 센서 모듈을 통해 획득한 생체 정보를 운동 데이터로 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390)을 통해 상기 운동 데이터를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
1207동작에서, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 사용자의 휴식 행위를 검출하면, 1209동작에서 사용자의 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 수집하고, 수집한 휴식 데이터를 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 사용자의 운동 행위에 대응되는 운동 데이터를 수집하는 동안, 제1 일정 시간(예: 30분) 내에 상기 운동 행위에 대응되는 동일한 운동 데이터가 수집되지 않고, 상기 운동 행위를 수행하는 동안 검출한 사용자의 심박수가 임계치 이하로 감소하는 경우, 상기 사용자의 휴식 행위로 검출하고, 상기 휴식 행위를 수행한 휴식 시간 및/또는 휴식 횟수를 포함하는 휴식 데이터를 수집할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390))을 통해 상기 휴식 데이터를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
1211동작에서 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 사용자의 운동 종료를 검출하면, 1213동작에서 운동 종료를 알리는 정보를 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 운동 데이터를 수집하는 동안, 사용자의 휴식 행위를 검출하기 위한 제1 일정 시간이 경과되어도 운동 데이터가 수집되지 않으면 사용자의 운동 종료를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 웨어러블 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 3의 제1 통신 모듈(390))을 통해 상기 운동 종료를 알리는 정보를 상기 전자 장치로 전송할 수 있다.
1215동작에서 웨어러블 전자 장치(301)(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블(301))는, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401)로부터 상기 전자 장치에서 생성된 운동 루틴을 수신하면, 1217동작에서, 상기 운동 루틴을 출력할 수 있다
일 실시 예에 따르면, 상기 웨어러블 전자 장치는, 상기 전자 장치로부터 수신된 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이(예: 도 3의 제1 디스플레이(360))을 통해 출력할 수 있다.
도 13은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 루틴을 생성하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도(1300)이다. 운동 루틴을 생성하기 위한 동작들은 1301동작 내지 1319동작을 포함할 수 있다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행되거나, 다른 동작이 추가될 수도 있다.
1301동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))부터 운동 시작을 알리는 정보를 수신하면, 1303동작에서 운동 데이터의 수신을 대기할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 통신이 연결된 상기 웨어러블 전자 장치로부터 운동 시작을 알리는 정보를 수신하면, 상기 운동 데이터의 수신을 대기할 수 있다.
1305동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 운동 데이터를 수신하면, 1307동작에서 수신된 운동 데이터를 기록할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기록할 수 있다.
1309동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 휴식 데이터를 수신하면, 1311동작에서, 수신된 휴식 데이터를 기록할 수 있다.
1313동작에서 전자 장치(401)(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))로부터 운동 종료를 알리는 정보를 수신하면, 1315동작에서, 운동 데이터 및/또는 휴식 데이터를 기반으로 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 운동 종료를 알리는 정보를 수신하면, 상기 운동 시작을 알리는 정보를 수신한 시점부터 상기 운동 종료를 알리는 시점까지 기록한 운동 데이터를 기반으로 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 운동 데이터를 기반으로 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자가 수행한 복수의 운동 행위들에 대한 운동 종류, 운동 종류별 운동 시간 및 운동 종류 별 운동 횟수를 검출하고, 상기 검출한 운동 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 포함하는 상기 사용자의 운동 루틴을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴을 기반으로 그룹핑을 수행하고, 학습 데이터를 이용하여 그룹핑 별로 운동의 종류를 분류할 수 있다. 상기 전자 장치는, 상기 분류된 운동 그룹 별로 세부 정보인 운동 시간 및 운동 횟수를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 운동 시작을 알리는 정보를 수신한 시점부터 상기 운동 종료를 알리는 시점까지 기록한 휴식 데이터를 기반으로 상기 사용자가 수행한 복수의 운동 행위들 사이에 상기 사용자가 휴식한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출하고, 상기 검출한 휴식 시간 및 휴식 횟수를 상기 운동 루틴에 포함하여 생성할 수 있다.
1317동작에서 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401)는, 운동 루틴을 웨어러블 전자 장치(예: 도 2의 웨어러블 전자 장치(301) 및/또는 도 3의 웨어러블 전자 장치(301))로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 전자 장치의 통신 모듈(예: 도 4의 제2 통신 모듈(490))을 통해 상기 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치(501)로 전송할 수 있다.
1319동작에서 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 사용자의 신체 정보를 기반으로 운동 루틴에 대한 추천 편집을 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 4의 제2 디스플레이(460))에 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수를 시각적으로 표시하는 동안, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 전자 장치의 디스플레이(예: 도 4의 제2 디스플레이(460))에 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수를 시각적으로 표시하는 동안, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나를 사용자에 의해 변경할 수 있는 편집 기능을 추가적으로 제공할 수 있다.
도 14는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 운동 종류를 분류하기 위한 동작을 설명하기 위한 흐름도(1400)이다. 운동 종류를 분류하기 위한 동작들은 1401동작 내지 1413동작을 포함할 수 있다. 이하 실시 예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행되거나, 다른 동작이 추가될 수도 있다.
1401동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴 구간을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 운동 데이터를 가공(pre-processing)한 후 주기적인 반복 운동 패턴 구간을 검출할 수 있다.
1403동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 주기적인 반복 운동 패턴 구간에 대한 특징(feature)을 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Liner Discriminabt Analysis)와 같은 예측판별 분석 기법을 이용하여 상기 주기적인 반복 운동 패턴 발생 구간에서 특징(feature)을 검출할 수 있다.
1405동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 반복 운동 패턴 구간 미검출이 임계 시간 이상인지 판단할 수 있다.
상기 1405동작에서, 상기 전자 장치는, 상기 반복 운동 패턴 구간 미검출이 상기 임계 시간 이하이면, 상기 1401동작 내지 상기 1403동작을 반복수행할 수 있다.
상기 1405동작에서, 상기 전자 장치는, 상기 반복 운동 패턴 구간 미검출이 상기 임계 시간 이상이면, 1407동에서, 반복 운동 패턴들에 대한 클러스팅을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 비지도형 기계 학습(Unsupervised Learning) (예: K-means, GMM(Gaussian Mixture Model), HAC(Hierarchical Agglomerative Clustering), 또는 DBSCAN 등)을 이용하여 상기 반복 운동 패턴들에 대한 클러스팅을 수행할 수 있다.
1409동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 유사도(Similarity)를 기반으로 그룹핑을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, Pearson Correlation, Euclidian Distance 또는 Cosine Similarity의 계수(Coefficient)를 계산하여 유사도(Similarity)를 측정하고, 상기 유사도가 높은 클러스터 별로 그룹핑을 수행할 수 있다.
1411동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치(401))는, 그룹핑 별로 운동 종류를 분류할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 그룹별로 대표 패턴을 선정하고, 머신 러닝 기반 분류기(Classifier) 학습 모델을 이용하여 그룹핑 별로 운동 종류를 분류할 수 있다.
1413동작에서, 전자 장치(예: 도 2의 전자 장치(401) 및/또는 도 4의 전자 장치)는, 운동 종류별로 세부 정보를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치는, 상기 분류된 운동 그룹 별로 세부 정보인 운동 시간 및 운동 횟수를 검출할 수 있다.
일 실시 예에 따른 운동 루틴을 생성하기 위한 방법은, 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈(도 2의 376)로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)에 의해, 운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신, 상기 웨어러블 전자 장치에 저장된 운동 일정의 확인, 상기 웨어러블 전자 장치가 운동 관련 장소에 위치함을 검출, 또는 사용자의 동일한 행위의 반복 수행을 검출 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자의 운동 시작을 검출하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)에 의해, 상기 운동 데이터를 수집하는 동안, 상기 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 수집하는 동작, 및 상기 휴식 데이터를 상기 전자 장치로 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 운동 데이터를 기반으로 운동의 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 검출하는 동작, 상기 휴식 데이터를 기반으로 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출정하는 동작, 및 상기 검출한 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 및 휴식 횟수를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴을 검출하는 동작, 상기 주기적인 반복 운동 패턴을 기반으로 그룹핑을 수행하는 동작, 및 학습 데이터를 이용하여 그룹핑 별로 운동의 종류를 분류하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 전자 장치의 디스플레이에 상기 운동 루틴을 시각적으로 표시하는 동안, 상기 사용자의 신체 정보를 기반으로 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이에 표시하기 위해 상기 웨어러블 전자 장치로 상기 운동 루틴을 전송하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 전자 장치의 디스플레이에 상기 운동 루틴을 시각적으로 표시하는 동안, 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나가 사용자에 의해 변경될 수 있는 편집 기능을 제공하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 운동 루틴의 실행에 대한 선택을 확인할 때, 상기 운동 루틴의 실행을 선택한 시점에서의 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 상기 방법은, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 운동 루틴의 실행에 대한 선택을 확인할 때, 상기 운동 루틴의 실행을 선택한 시점에서의 외부 환경 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 동작을 더 포함할 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 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 일 실시예 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 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. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 일 실시예에서 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, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 일 실시예은 기기(machine)(예: 전자 장치(101) 또는 전자 장치(301)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(301))의 프로세서(예: 프로세서(520))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.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 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 실시예에 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.
본 개시의 실시 예에 따르면, 명령들을 저장하고 있는 비휘발성 저장 매체에 있어서, 상기 명령들은 전자 장치에 의하여 실행될 때에 상기 전자 장치로 하여금 적어도 하나의 동작을 수행하도록 설정된 것으로서, 상기 적어도 하나의 동작은, 웨어러블 전자 장치에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 동작, 상기 전자 장치에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하는 동작, 및 상기 전자 장치에 의해, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 동작을 포함할 수 있다.

Claims (15)

  1. 운동 루틴을 생성하기 위한 시스템에 있어서,
    웨어러블 전자 장치의 센서 모듈(도 3의 376)로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301); 및
    상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하고, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)를 포함하는 시스템.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)는,
    운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신, 상기 웨어러블 전자 장치에 저장된 운동 일정의 확인, 상기 웨어러블 전자 장치가 운동 관련 장소에 위치함을 검출, 또는 사용자의 동일한 행위의 반복 수행을 검출 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자의 운동 시작을 검출하는 시스템.
  3. 제1 항 또는 제2 항에 있어서, 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)는,
    상기 운동 데이터를 수집하는 동안, 상기 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 수집하고,
    상기 휴식 데이터를 상기 전자 장치로 전송하는 시스템.
  4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는,
    상기 운동 데이터를 기반으로 운동의 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 검출하고,
    상기 휴식 데이터를 기반으로 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출정하고,
    상기 검출한 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 및 휴식 횟수를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하는 시스템.
  5. 제1 항 내지 제4 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는,
    상기 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴을 검출하고, 상기 주기적인 반복 운동 패턴을 기반으로 그룹핑을 수행하고, 학습 데이터를 이용하여 그룹핑 별로 운동의 종류를 분류하는 시스템.
  6. 제1 항 내지 제5 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는,
    상기 전자 장치의 디스플레이에 상기 운동 루틴을 시각적으로 표시하는 동안, 상기 사용자의 신체 정보를 기반으로 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 시스템.
  7. 제1 항 내지 제6 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는,
    상기 운동 루틴을 상기 웨어러블 전자 장치의 디스플레이에 표시하기 위해 상기 웨어러블 전자 장치로 상기 운동 루틴을 전송하는 시스템.
  8. 제1 항 내지 제7 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는,
    상기 전자 장치의 디스플레이에 상기 운동 루틴을 시각적으로 표시하는 동안,
    상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나가 사용자에 의해 변경될 수 있는 편집 기능을 제공하는 시스템.
  9. 제1 항 내지 제8 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는,
    상기 운동 루틴의 실행에 대한 선택을 확인할 때, 상기 운동 루틴의 실행을 선택한 시점에서의 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 시스템.
  10. 제1 항 내지 제9 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)는,
    상기 운동 루틴의 실행에 대한 선택을 확인할 때, 상기 운동 루틴의 실행을 선택한 시점에서의 외부 환경 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 시스템.
  11. 운동 루틴을 생성하기 위한 방법에 있어서,
    웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치의 센서 모듈(도 2의 376)로부터 획득한 상기 웨어러블 전자 장치를 착용한 사용자의 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 복수의 운동 행위들에 대응되는 운동 데이터를 수집하고, 상기 수집된 운동 데이터를 전자 장치로 전송하는 동작;
    상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 웨어러블 전자 장치로부터 수신한 운동 데이터를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하는 동작; 및
    상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해, 상기 사용자의 신체 정보에 따라 상기 운동 루틴에 포함된 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 또는 휴식 횟수 중 적어도 하나의 변경을 추천하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제11 항에 있어서, 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)에 의해,
    운동 시작을 알리는 사용자의 선택을 수신, 상기 웨어러블 전자 장치에 저장된 운동 일정의 확인, 상기 웨어러블 전자 장치가 운동 관련 장소에 위치함을 검출, 또는 사용자의 동일한 행위의 반복 수행을 검출 중 적어도 하나를 기반으로 상기 사용자의 운동 시작을 검출하는 동작을 더 포함하는 방법.
  13. 제11 항 또는 제12 항에 있어서, 상기 웨어러블 전자 장치(도 2의 301; 도 3의 301)에 의해,
    상기 운동 데이터를 수집하는 동안, 상기 생체 정보를 기반으로 상기 사용자에 의해 수행된 휴식 행위에 대응되는 휴식 데이터를 수집하는 동작; 및
    상기 휴식 데이터를 상기 전자 장치로 전송하는 동작을 더 포함하는 방법.
  14. 제11 항 내지 제13 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해,
    상기 운동 데이터를 기반으로 운동의 종류, 운동 시간 및 운동 횟수를 검출하는 동작;
    상기 휴식 데이터를 기반으로 휴식 시간 및 휴식 횟수를 검출정하는 동작; 및
    상기 검출한 운동의 종류, 운동 시간, 운동 횟수, 휴식 시간 및 휴식 횟수를 기반으로 상기 사용자의 운동 루틴을 생성하는 동작을 더 포함하는 방법.
  15. 제11 항 내지 제14 항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 전자 장치(도 2의 401; 도 4의 401)에 의해,
    상기 운동 데이터를 기반으로 주기적인 반복 운동 패턴을 검출하는 동작;
    상기 주기적인 반복 운동 패턴을 기반으로 그룹핑을 수행하는 동작; 및
    학습 데이터를 이용하여 그룹핑 별로 운동의 종류를 분류하는 동작을 더 포함하는 방법.
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