KR101171593B1 - 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법 - Google Patents
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Abstract
3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은, 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계; 와 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 사람의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)를 계산하는 기술에 관한 것이다.
사람의 물리적인 행동(Physical Activity)은 건강한 몸을 유지하는데 중요한 요인으로 작용하고 있다. 물리적인 행동은 과체중과 비만의 예방과 치료에 있어서 중요한 구성요소로써, 물리적인 행동을 통하여 체중 감량과 체중 유지에 필요한 에너지를 소비하게 된다. 따라서 이 체중 감량과 체중 유지를 수행하기 위해서는 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량(Kcal)이 어느 정도인지에 대해서 예측하는 기술이 제시되고 있다. 이 중에는 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터를 이용하여 에너지 소비량을 계산하는 기술이 있다. 이렇게 계산된 에너지 소비량은 사용자 정보와 결합 되어 활동량, 생활패턴 등과 같은 다양한 행동양식을 산출하기 위한 정보로 사용되며, 운동량 측정이나 BMI(Body Mass Index) 계산과 같이 건강상태를 측정하는데 많이 활용되고 있어서 중요성이 높아지고 있다.
따라서 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터로부터 에너지 소비량으로 정확하게 변환하는 기술이 요구되고 있다.
물리적인 행동에 따른 변화되는 가속도 데이터로부터 에너지 소비량으로 변환하는 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법이 제안된다.
본 발명의 일 양상에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은, 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계; 와 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계를 포함한다.
상기 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값을 에너지로 변환한다.
[
수학식
]
상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계는, 아래의 수학식을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구할 수 있다.
[
수학식
]
이때, E는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A 및 B는 실수, S는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중을 나타낸다.
상기 A는 0.1002일 수 있다.
상기 B는 1.525일 수 있다.
상기 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은, 상기 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계 이전에, 3축 가속도 센서의 영점을 보정 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 따르면, 3차원 가속도 센서의 출력 값을 에너지로 변환하고 변환된 에너지와 사용자의 체중을 이용하여 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구함으로써, 물리적인 행동에 따라 변화되는 가속도 데이터로부터 에너지 소비량으로 정확하게 변환할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 대한 플로차트이다.
도 2는 성별에 따른 Kcal와 S의 산점도.
도 3은 성별에 따른 S와 Kcal/Kg의 산점도.
도 4는 성별에 따른 Kcal/Kg와 ln(s)의 산점도.
도 5는 잔차분석에 대한 그래프.
도 6은 실제 관측치와 회귀식의 직선관계를 보여주는 그래프.
도 7은 Kcal/Kg의 예측치와 95% 신뢰구간을 보여주는 그래프.
도 2는 성별에 따른 Kcal와 S의 산점도.
도 3은 성별에 따른 S와 Kcal/Kg의 산점도.
도 4는 성별에 따른 Kcal/Kg와 ln(s)의 산점도.
도 5는 잔차분석에 대한 그래프.
도 6은 실제 관측치와 회귀식의 직선관계를 보여주는 그래프.
도 7은 Kcal/Kg의 예측치와 95% 신뢰구간을 보여주는 그래프.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 실시예를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술 되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법에 대한 플로차트이다. 이때, 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은 3차원 가속도 센서를 구비하고 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하고, 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 활동량 측정장치에 의해서 수행될 수 있다.
도시된 바와 같이, 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구한다(S1). 이때, 아래의 수학식 1을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값을 에너지로 변환할 수 있다.
이때, Ei는 사용자의 물리적인 행동에 따른 각각의 3축 가속도 센서의 출력 값에서 변환된 에너지,는 각각 x축, y축, Z축의 가속도 센서의 출력 값이다. 그리고, i는 i번째 데이터를 나타낸다.
이후, 상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구한다. 이때, 아래의 수학식 2를 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구할 수 있다.
이때, E는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A 및 B는 실수, S는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중이다. 그리고, A는 0.1002이고, B는 1.525일 수 있다.
한편 본 발명의 실시예에 따른 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은, S1 단계, 즉 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계 이전에, 3축 가속도 센서의 영점을 보정할 수 있다.
이러한 본 발명의 실시예에 따른 3차원 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법이 적용된 활동량 측정장치의 에너지 소비량 변환성능 및 활동량 측정장치에서 적용될 에너지 소비량을 구하기 위한 수학식 2의 산출과정에 대해서 살펴보기로 한다.
실험 데이터 획득을 위하여 건강한 성인을 대상으로 실험 참가자를 모집하여 21세에서 38세 사이의 성인 남여 59명을 선발하였다. 이들 피험자의 몸무게는 49.70Kg에서 115.70Kg이고 평균 나이는 28세이다. 본 실험에 참가한 실험 대상자의 특징은 아래의 표 1과 같으며 트레드밀에서 다양한 걸음 속력의 가속도 출력 데이터를 획득하여 실험하였다.
피험자들은 호흡가스대사분석기(K4B2)를 착용하고 오른쪽 팔 상박과 오른쪽 허리에 본 발명이 적용된 활동량 측정기를 부착하였다. 그리고 Actical은 왼쪽 허리에 부착 후 트레드밀 위에서 편히 걷기, 걷기, 빠르게 걷기, 가볍게 뛰기, 뛰기, 빨리 뛰기의 순서대로 속력을 달리하면서 각 단계별로 5분씩 진행하였다. 테스트 프로토콜은 운동생리학 연구자의 자문을 통해 얻어진 것이며 중간에 1분씩 불완전 휴식 단계가 포함되어 있는 것은 운동을 함에 있어 호흡이 안정되기까지의 시간을 고려하였으며 아래의 표 2와 같이 구성하였다. 신체적 특징을 고려하여 여자는 남자의 트레드밀 속도 보다 1Km/h 작게 설정하였다. 가속도 센서를 왼쪽과 오른쪽 팔에 부착하였을 때 센서 데이터 출력 값의 차이가 많이 없는 것으로 "N.Twomey, S.Faul, W.P. Marnane, Comparison of accelerometer-based energy expenditure estimation algorithms, Pervasive Computing Technologies for Healthcare 4th international conference on, pp1-8, 2010"에 기재되어 있으므로, 오른쪽 팔에 부착하였다.
표 2와 같은 테스트 프로토콜에 따른 사용자의 물리적인 행동에 따라 3차원 가속도 센서의 출력 값으로부터 에너지를 변환하고 이를 이용하여 사용자의 에너지 소비량을 구하기 위한 공식의 산출과정에 대해서 살펴보기로 한다.
3축 가속도 센서는 Simple 0g x, 0g y, +1g z calibration 방법을 이용하여 영점 보정을 하였다.
이후, 3축 가속도 센서의 출력 값에는 회전성분이 포함되므로 이를 고려하지 않고 하나의 대표 값으로 처리하기 위하여 상기 수학식 1과 같은 에너지값으로 변환한다.
호흡가스대사분석기(K4B2)와 Actical에서 획득된 데이터와 매칭을 위해 개발된 활동량 측정기에서 가속도 센서 Raw 데이터를 아래의 수학식 3과 같이 가공하였다. 여기서 n은 1분간 데이터로써 그 값은 1920이다. S는 에너지 값에 대한 합이다.
회귀 공식을 유추하기 위하여 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 산점도를 그렸다. 도 2는 성별에 따른 Kcal와 수학식 3을 통해 얻은 S의 산점도이다. "0"은 남자, "1"은 여자를 나타내며 여자보다 남자가 같은 S에 비해 Kcal가 더 높게 나오는 것을 알 수 있다. Kcal가 몸무게에 크게 의존적이라는 가정이라면 이는 남자보가 여자의 몸무게가 더 작기 때문에 당연한 결과라고 판단된다. 따라서 Kcal과 S를 각각의 피험자 몸무게로 나눈 값과의 산점도를 그려보면 도 3과 같이 성별에 상관없이 산점도가 고루 분포하는 것을 알 수 있다. 하지만 여전히 Kcal/Kg 값과 S의 값이 선형적이지 않다는 것을 알 수 있고 이는 선형 회귀분석을 적용하기 위해 변수 변환을 하여 선형적으로 바꿀 필요가 있다. 도 3에서 산점도가 로그형이기 때문에 S값에 ln을 취하면 선형관계가 된다는 것을 짐작할 수 있다. Kcal/Kg과 ln(s)의 관계는 도 4의 산점도에서 보이는 바와 같이 선형관계에 있다는 것을 알 수 있다. 실제로 두 변수간의 상관계수를 구해보면 r=0.983으로 1에 상당히 가까우므로 선형관계에 있다는 것을 알 수 있다.
변수변환을 통해 얻은 Kcal/Kg와 ln(s)의 선형 회귀 분석을 하기 위해 아래의 수학식 4의 선형회귀 모형을 적용하였다.
이때 α는 회귀계수, 모수, 절편이고, β는 회귀계수, 설명변수 x의 기울기, 설명변수 x가 한 단위 증가할 때마다 종속변수 y의 증가량(미분계수)이고, Y는 Kcal/Kg이고, X는 설명변수(S)이고, e는 오차항(errorterm)이다.
수학식 4의 회귀모형 추정을 위하여 최소자승법(Ordinary Least Square)을 이용하여 을 최소화하는 수학식 4의 α, β를 추정하면 수학식 5의 Q를 최소화하는 추정치 를 편미분 하여 그 결과를 0으로 하는 수학식 6 및 7과 같은 정규방정식의 해를 구하면 수학식 8 및 9와 같다.
수학식 10은 최소 자승 추정치 수학식 8 및 9를 이용하여 얻은 회귀식이다. 수학식 4의 기울기 회귀계수 (β)를 추정하기 위하여 설명변수의 유의성 검정을 하였다. 이를 위해 귀무가설 에 대한 가설검정 결과, 표 3과 같다. P값(유의확률)이 0.05보다 작으므로 유의하다는 것을 알 수 있다.
도 5에서 보는 바와 같이 선형성, 등분산성이 없을만한 특별한 패턴이 존재하지 않는다. 스튜던트화된 잔차를 분석하여 잔차가 2 이상인 값을 제거하고 10번의 필터링 후에 수학식 2와 같은 회귀식을 도출하였다. 관측치 개수는 337개였으나 101개가 이상치로 판단되어 236개의 데이터만을 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 여기서 이상치가 많은 이유는 사람에 따라 걷거나 뛰는 동작 패턴이 다양하기 때문인 것으로 추정된다. 이때 도출된 회귀식인 수학식 2는 t=81.329, p<0.001, R2=0.966의 조건을 만족한다.
도 6은 실제 관측치와 회귀식의 직선관계를 보여주며 도 7은 신뢰구간(95%)을 보여주는 그래프이다.
본 발명의 실시예에 따른 칼로리 계산방법에 적용되는 수학식 2와, Actical의 AEE1, AEE2의 성능을 수학식 11과 같이 RSME(Root Mean Square Error)를 구하고 실제 호흡가스대사분석기에서 나온 Kcal 값과의 정확도를 수학식 (12)와 같이 구하여서 표 4에 정리하였다.
표 4에서 나타내는 값은 이상치로 판단된 모든 데이터를 포함한 수치로써 RMSE가 Actical에 비해 작다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 발명이 호흡가스대사분석기(K4B2)에서 나온 기준 Kcal 보다 정확하게 예측된다는 것을 알 수 있으며 정확도(P)도 약 10%가량 더 향상되었다.
피험자 59명을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스대사분석기(K4B2), Actical, 활동량 측정기를 착용하고 테스트 프로토콜에 따라 다양한 속력의 걸음에 대해서 테스트를 진행하였으며 Actical에 측정된 활동량 AEE1, AEE2와 본 발명에 따른 수학식 2를 이용하여 측정한 활동량을 비교하였다. 그 결과 호흡가스 대사분석기(K4B2)의 Kcal 기준으로 제안한 알고리즘이 성능이 Actical 보다 우수함을 확인할 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허청구범위에 기재된 내용 및 그와 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
Claims (6)
- 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계; 와
상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계를 포함하되,
상기 구해진 에너지들의 합과 상기 사용자의 체중을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하는 단계는,
수학식 을 이용하여 상기 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량을 구하며, E는 사용자의 물리적인 행동에 따른 에너지 소비량, A 및 B는 실수, S는 설정된 시간 동안 사용자의 물리적인 행동에 따른 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합, W는 사용자의 체중인 것을 특징으로 하는, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 A는 0.1002인, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 B는 1.525인, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법. - 제 1 항, 제 2 항, 제 4 항 및 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법은,
상기 3축 가속도 센서의 출력 값들로부터 변환된 에너지들의 합을 구하는 단계 이전에, 3축 가속도 센서의 영점을 보정 하는 단계를 더 포함하는, 3축 가속도 센서를 이용한 실시간 칼로리 계산방법.
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