KR101538247B1 - 에너지 소비 추정을 위한 운동 활동을 수행하는 사용자의 데이터 처리 - Google Patents

에너지 소비 추정을 위한 운동 활동을 수행하는 사용자의 데이터 처리 Download PDF

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나이키 이노베이트 씨.브이.
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Abstract

예시적인 실시예는 사용자에게 운동을 수행하도록 프롬프트하고 상기 운동을 수행하는 동안 상기 사용자의 폼을 모니터링하고, 상기 운동의 종류와 상기 사용자의 상기 폼을 기초로 하여 상기 운동을 수행하는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 계산하도록 된 시스템, 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능한 매체에 관한 것일 수 있다.

Description

에너지 소비 추정을 위한 운동 활동을 수행하는 사용자의 데이터 처리{PROCESSING DATA OF A USER PERFORMING AN ATHLETIC ACTIVITY TO ESTIMATE ENERGY EXPENDITURE}
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 "자동화된 개인 훈련 방법 및 시스템"이란 명칭으로 2011년 11월 7일자 출원된 미국 특허 출원 제13/290,359호, "훈련 프로그램을 포함하는 자동화된 개인 훈련 방법 및 시스템"이란 명칭으로 2011년 11월 23일자 출원된 미국 특허 출원 제13/304,064호, 및 "피로 지수 및 그 사용"이란 명칭으로 2011년 11월 23일자 출원된 미국 특허 출원 제13/304,056호의 연속 부분 출원이다. 본 출원은 "자동화된 개인 훈련 방법 및 시스템"이란 명칭으로 2010년 12월 13일자, 2011년 1월 13일자, 2011년 1월 18일자 출원된 미국 가특허 출원 제61/422,511호, 제61/432,472호 및 제61/433,792호의 이익과 우선권을 주장한다. 해당 출원 각각의 내용은 전체가 임의의 모든 비한정적인 목적으로 참조로 여기에 명시적으로 포함된다.
대부분의 사람들은 신체 단련의 중요성을 알고 있지만, 많은 이가 규칙적인 운동 프로그램을 유지하는데 필요한 동기 부여에 어려움을 가진다. 일부 사람들은 뛰기, 걷기, 자전거와 같은 지속적으로 반복적인 운동을 포함하는 운동 요법을 유지하는 것을 특히 어려워한다.
추가로, 어떤 사람들은 운동을 작업이나 잡일로 바라봐서 운동을 그들의 일상 생활 중의 즐길 수 있는 측면에서 분리할 수 있다. 때로, 운동 활동과 기타 활동 간의 이러한 확실한 분리는 개인이 가질 수 있는 운동에 대한 동기 부여의 정도를 감소시킨다. 또한, 사람들이 운동 활동에 끌리도록 독려하기 위한 운동 활동서비스 및 시스템은 하나 이상의 특별 활동에 너무 집중될 수 있는 반면 개인의 흥미는 무시된다. 이것은 운동 활동에 참가하거나 운동 활동 서비스 및 시스템을 사용하는데 있어서 사용자의 흥미를 더 감소시킬 수 있다.
그러므로, 이러한 문제와 종래 기술의 다른 단점을 다루는 개선된 시스템 및 방법이 요구된다.
다음의 설명은 본 발명의 개시의 일부 측면들에 대한 기본적 이해를 제공하기 위해 단순화된 요약을 제시한다. 이 요약은 본 발명의 개시의 광범위한 개요가 아니다. 이 요약은 본 발명의 개시의 핵심적 또는 중요한 요소를 확인하거나 본 발명의 개시의 범위를 기술하려고 의도된 것이 아니다. 다음의 요약은 단지 본 발명의 개시의 일부 개념들을 하기 설명에 대한 전조로서 단순화된 형태로 제시한 것이다.
본 발명의 개시의 측면들은 예컨대, 소모된 칼로리 양과 같은 에너지 소비의 추정치를 결정하기 위해 사용자가 운동 활동을 수행하는 동안 취득한 데이터의 처리에 관한 것이다.
예시적인 실시예는 사용자에게 운동을 수행하도록 프롬프트(prompt)하고, 운동 수행 도중에 사용자의 폼을 모니터링하고, 운동의 종류와 사용자의 폼을 기초로 하여 운동을 수행하는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 계산하도록 구성된 시스템, 방법, 장치 및 컴퓨터 판독가능한 매체에 관한 것일 수 있다. 다른 실시예에서, 소비 추정치는 예를 들면, 사용자에 의해 소비된 칼로리의 추정치이거나 이를 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 에너지 소비 계산은 노력, 소모된 산소 및/또는 사용자의 산소 운동에 관한 결정을 포함한다.
다양한 측면에서, 시간 간격에 걸쳐 운동 활동을 수행하는 사용자의 획득 데이터를 처리하고, 시간 간격 내에서 제1 시간 순간과 제2 시간 순간에서의 사용자의 신체의 질량 중심, 신체 부분 또는 전신의 위치를 결정하도록 시스템, 방법, 장치 및/또는 컴퓨터 판독가능한 매체가 구성될 수 있다. 추가의 측면에서, 제1 시간 순간으로부터 제2 시간 순간까지 질량 중심의 위치의 변화를 확인하고 그 변화에 따른 사용자의 에너지 소비 추정치를 계산하도록 시스템, 방법, 장치 및/또는 컴퓨터 판독가능한 매체가 구성될 수 있다.
실시예의 이들 및 다른 측면들은 첨부 도면을 포함한 본 발명의 개시 전체에 걸쳐 매우 상세하게 논의된다.
본 개시는 유사 참조 번호는 유사 요소를 지시하는 첨부 도면에 한정되지 않고 예시로써 나타내며, 도면에서,
도 1a 및 도 1b는 예시적인 실시예에 따라 개인 훈련을 제공하는 시스템의 일례를 나타내는데, 여기서 도 1a는 운동 활동을 모니터링하도록 된 일례의 네트워크를 나타내고, 도 1b는 예시적인 실시예에 따른 일례의 컴퓨팅 장치를 나타낸다.
도 2a 및 도 2b는 예시적인 실시예에 따라 사용자에 의해 착용될 수 있는 일례의 센서 조립체를 나타낸다.
도 3은 예시적인 실시예에 따라 추정의 일부로서 운동하는 동안 사용자의 폼을 설명하는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 계산하는 방법의 일례의 흐름도를 나타낸다.
도 4는 예시적인 실시예에 따라 운동 중 모니터링 대상의 사용자 신체상의 예시적인 포인트를 나타낸다.
도 5는 예시적인 실시예에 따른 일례의 자세 평가를 나타낸다.
도 6은 예시적인 실시예에 따라 운동을 수행하는 사용자의 가상 아바타의 일례의 디스플레이를 나타낸다.
도 7a 및 도 7b는 예시적인 실시예에 따라 스쿼트를 수행하는 사용자의 가상 아바타의 일례의 디스플레이를 나타낸다.
도 8은 예시적인 실시예에 따라 포텐셜 에너지의 변화를 모니터링하는 것을 기초로 하여 운동 활동을 수행하는 동안 사용자의 에너지 소비 추정치를 계산하기 위한 방법의 일례의 흐름도를 나타낸다.
도 9, 도 10a-10b 및 도 11은 예시적인 실시예에 따라 사용자의 가상 아바타의 질량 중심의 일례의 위치를 나타낸다.
다양한 실시예에 대한 다음의 설명에서는 본 명세서의 일부를 구성하고 본 발명의 개시가 실시될 수 있는 다양한 실시예를 예시로써 나타낸 첨부 도면을 참조한다. 다른 실시예들이 활용될 수 있고 본 발명의 개시의 범위와 취지를 벗어나지 않고 구조적 기능적 변형을 행해질 수 있음을 이해하여야 한다. 또한, 본 발명의 개시의 주제는 본 개시의 측면들을 한정하는 것으로 간주돼서는 안된다. 본 개시의 이익을 향유하는 당업자들은 예시적인 실시예들이 예시로 주어진 주제에 한정되지 않음을 알 것이다.
I. 예시적인 개인 훈련 시스템
A. 예시적인 컴퓨팅 장치
도 1a는 예시적인 실시예에 따른 일례의 개인 훈련 시스템(100)을 나타낸다. 예시적인 시스템(100)은 컴퓨터(102)와 같은 하나 이상의 전자 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터(102)는 전화기, 음악 플레이어, 태블릿, 노트북, 또는 임의의 휴대용 기기와 같은 휴대 단말기를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 컴퓨터(102)는 셋-탑 박스(STB), 데스크탑 컴퓨터, 디지털 비디오 레코더(들)(DVR), 컴퓨터 서버(들), 및/또는 임의의 다른 바람직한 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 소정의 구성례에서, 컴퓨터(102)는 예컨대, 마이크로소프트의 XBOX, 소니의 Playstation, 및/또는 닌텐도의 Wii 게임 콘솔과 같은 게임 콘솔을 포함할 수 있다. 당업자들은 이들이 설명을 목적으로 한 단지 예시적인 콘솔이며, 본 개시는 임의의 콘솔 또는 장치에 한정되지 않음을 알 것이다.
도 1b로 잠시 돌아가면, 컴퓨터(102)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(106)을 포함할 수 있는 컴퓨팅 유닛(104)을 포함할 수 있다. 프로세싱 유닛(106)은 예컨대 마이크로프로세서 소자와 같이 소프트웨어 명령을 실행하기 위한 임의의 종류의 프로세싱 소자일 수 있다. 컴퓨터(102)는 메모리(108)와 같은 다양한 비일시적 컴퓨터 판독가능한 매체를 포함할 수 있다. 메모리(108)는 한정되는 것은 아니지만 RAM(110)과 같은 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및또는 ROM(112)과 같은 읽기 전용 메모리(ROM)를 포함할 수 있다. 메모리(108)는: 전자적으로 소거 가능한 프로그래밍 가능한 읽기 전용 메모리(EEPROM), 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, 디지털 다기능 디스크(DVD) 또는 다른 광학 디스크 저장 장치, 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터(102)에 의해 접근될 수 있는 임의의 다른 매체 중 임의의 것을 포함할 수 있다.
프로세싱 유닛(106)과 시스템 메모리(108)는 버스(114) 또는 교대 통신 구조를 통해 하나 이상의 주변 기기에 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 예를 들면, 프로세싱 유닛(106) 또는 시스템 메모리(108)는 하드 디스크, 분리 가능한 자기 디스크 드라이브, 광학 디스크 드라이브(118) 및 플래시 메모리 카드와 같은 추가의 메모리 저장 장치에 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 프로세싱 유닛(106)과 시스템 메모리(108)는 하나 이상의 입력 장치(120)와 하나 이상의 출력 장치(122)에도 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 출력 장치(122)는 예컨대, 디스플레이 장치(136), 텔레비젼, 프린터, 스테레오, 또는 스피커를 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 안경 내에 하나 이상의 디스플레이 장치가 합체될 수 있다. 안경에 합체된 디스플레이 장치는 사용자에게 피드백을 제공할 수 있다. 하나 이상의 디스플레이 장치를 포함하는 안경은 휴대용 디스플레이 시스템을 제공한다. 입력 장치(120)는 예컨대, 키보드, 터치 스크린, 원격 제어 패드, 포인팅 장치(예, 마우스, 터치 패드, 스타일러스, 트랙볼, 또는 조이스틱), 스캐너, 카메라 또는 마이크로폰을 포함할 수 있다. 이와 관련하여, 입력 장치(120)는 도 1a에 도시된 사용자(124)와 같은 사용자로부터 운동 이동을 감지, 검출 및/또는 측정하도록 된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.
다시 도 1a를 참조하면, 사용자(124)의 운동 이동을 감지 및/또는 측정하는데 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 또는 센서(128)로부터 얻어진 데이터는 이미지-캡쳐링 장치(126) 또는 센서(128)로부터 얻어진 데이터가 운동 파라미터와 직접적으로 상호 관련되도록 운동 이동을 직접적으로 감지할 수 있다. 예로써 그리고 도 4를 참조하여, 이미지-캡쳐링 장치(126)로부터의 이미지 데이터는 센서 위치(402g, 402i) 간 거리가 감소하였음을 감지할 수 있고, 따라서 이미지-캡쳐링 장치(126)는 단독으로 사용자(124)의 오른팔이 이동하였음을 감지하도록 구성될 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)로부터의 데이터는 서로 또는 다른 센서와 조합으로 사용되어 이동을 감지 및/또는 측정할 수 있다. 따라서, 두 개 이상의 장치로부터 얻어진 데이터의 조합을 통해 소정의 측정치가 결정될 수 있다. 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, 자이로스코프, 위치-결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(대기 온도 및/또는 신체 온도 포함), 맥박수 모니터, 이미지-캡쳐링 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함하는 하나 이상의 센서를 포함하거나 해당 센서에 작동적으로 연결될 수 있다. 예시된 센서(126, 128)의 사용례는 "예시적인 센서"란 제하의 하기의 I.C 항목에 제공된다. 컴퓨터(102)는 사용자가 가르켜서 그래픽 사용자 인터페이스로부터 선택을 행하는 곳을 결정하기 위해 터치 스크린 또는 이미지-캡쳐링 장치를 사용할 수 있다. 하나 이상의 실시예는 하나 이상의 유선 및/또는 무선 기술을 단독으로 또는 조합하여 사용할 수 있으며, 무선 기술의 예로는 Blutooth® 기술, Blutooth® 저에너지 기술 및/또는 ANT 기술이 포함된다.
B. 예시적인 네트워크
또한, 컴퓨터(102), 컴퓨팅 유닛(104) 및/또는 임의의 다른 전자 장치는 예컨대, 네트워크(132)와 같은 네트워크와 통신하기 위한 인터페이스(130)(도 1b에도시됨)와 같은 하나 이상의 네트워크 인터페이스에 직접적으로 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 도 1b의 예에서, 네트워크 인터페이스(130)는 전송 제어 프로토콜(TCP), 인터넷 프로토콜(IP) 및 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP)과 같은 하나 이상의 통신 프로토콜에 따라 컴퓨팅 유닛(104)으로부터의 데이터 및 제어 신호를 네트워크 메시지로 변환하도록 된 네트워크 어댑터 또는 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 이들 프로토콜은 당업계에 널리 공지되어 있으므로 여기서는 더 상세히 설명되지 않을 것이다. 인터페이스(130)는 예컨대, 무선 송수신기, 전력선 어댑터, 모뎀, 또는 이더넷 접속을 포함하는 네트워크 접속용의 임의의 적절한 접속 에이전트를 채용할 수 있다. 그러나, 네트워크(132)는 예컨대 인터넷(들), 인트라넷(들), 클라우드(들) LAN(들)과 같은 단독의 또는 조합된 임의의 종류(들) 또는 토폴로지(들)의 임의의 하나 이상의 정보 배포 네트워크(들)일 수 있다. 네트워크(132)는 케이블, 광섬유, 위성, 전화, 휴대용 기기, 무선 기기 등 중 임의의 하나 이상의 것일 수 있다. 네트워크는 당업계에 널리 공지되어 있으므로 여기서는 더 상세히 논의되지 않는다. 네트워크(132)는 한 곳 이상의 위치(예, 학교, 사무실, 가정, 소비자 주택, 네트워크 리소스 등)를 하나 이상의 원격 서버(134)에 또는 컴퓨터(102)와 유사하거나 동일한 다른 컴퓨터에 연결하도록 하나 이상의 유선 또는 무선 통신 채널을 갖는 등, 다양하게 구성될 수 있다. 실제, 시스템(100)은 예컨대 두 개 이상의 컴퓨터(예, 두 개 이상의 컴퓨터(102), 두 개 이상의 디스플레이(136) 등)를 포함할 수 있다.
네트워크(132) 내의 컴퓨터(102) 또는 다른 전자 장치가 휴대형인지 고정 위치에 배치되는지 여부에 무관하게, 특히 상기 열거된 입력, 출력 및 저장 주변 장치 이외에, 예컨대 직간접적으로 또는 네트워크(132)를 통해 입력, 출력 및 저장 기능을 수행할 수 있는 소정의 장치 또는 그 조합을 포함하여 다양한 다른 주변 장치에 컴퓨팅 장치가 연결될 수 있다. 소정의 실시예에서, 단일 장치는 도 1a에 도시된 하나 이상의 성분을 합체할 수 있다. 예를 들면, 단일 장치는 컴퓨터(102), 이미지-캡쳐링 장치(126), 센서(128), 디스플레이(136) 및/또는 추가의 성분을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 센서 장치(138)는 디스플레이(136), 이미지-캡쳐링 장치(126) 및 하나 이상의 센서(128)를 갖는 휴대용 단말기를 포함할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 예컨대, 게임 또는 미디어 시스템을 포함하는 미디어 장치에 작동적으로 연결되도록 구성된 주변 기기일 수 있다. 따라서, 전술한 바로부터 본 발명의 개시는 고정적인 시스템 및 방법에 한정되지 않음을 알 수 있다. 오히려, 소정의 실시예는 어떤 위치에서도 사용자(124)에 의해 수행될 수 있다.
C. 예시적인 센서
컴퓨터(102) 및/또는 다른 장치는 사용자(124)에 관한 적어도 하나의 신체 단련 파라미터를 감지 및/또는 모니터링하도록 구성된 하나 이상의 센서(126, 128)를 포함할 수 있다. 센서(126 및/또는 128)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, 자이로스코프, 위치-결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(대기 온도 및/또는 신체 온도 포함), 슬립 패턴 센서, 맥박수 모니터, 이미지-캡쳐링링 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 네트워크(132) 및/또는 컴퓨터(102)는 예컨대, 디스플레이(136), 이미지-캡쳐링 장치(126)(예, 하나 이상의 비디오 카메라), 적외선(IR) 소자일 수 있는 센서(128)를 포함하는 하나 이상의 시스템 전자 장치와 통신 가능한 상태에 있을 수 있다. 일 실시예에서, 센서(128)는 IR 송수신기를 포함할 수 있다. 예를 들면, 센서(126 및/또는 128)는 사용자(124)의 방향을 향하는 것을 포함하여 파형을 환경 내로 전달한 후 "반향"을 수신하거나, 방출된 파형의 변형을 감지할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 레이더, 소나 및/또는 가청 정보와 같은 다른 무선 신호를 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다. 당업자들은 다양한 실시예에 따라 다중의 다른 데이터 스펙트럼에 대응하는 신호를 사용할 수 있음을 알 것이다. 이와 관련하여, 센서(126 및/또는 128)는 외부 소스(예, 시스템(100)이 아닌 다른 소스)로부터 나오는 파형을 감지할 수 있다. 예를 들면, 센서(126 및/또는 128)는 사용자 및/또는 주변 환경으로부터 나오는 열을 감지할 수 있다. 따라서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 하나 이상의 열 이미지 장치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)는 범위의 현상학적 거동을 수행하도록 된 IR 장치를 포함할 수 있다. 비한정적인 예로서, 범위의 현상학적 거동을 수행하도록 된 이미지-캡쳐링 장치는 미국 오레건주 포틀랜드에 소재한 Flir Systems, Inc.로부터 입수 가능하다. 이미지-캡쳐링 장치(126)와 센서(128)와 디스플레이(136)는 컴퓨터(102)와 (유무선으로) 직접 통신 가능한 것으로 예시되고 있지만, 당업자들은 이들 중 어떤 것도 네트워크(132)와 (유무선으로) 직접 통신할 수 있음을 알 것이다.
1. 다목적 전자 장치
사용자(124)는 감지 장치(138, 140, 142 및/또는 144)를 포함하는 임의의 수의 전자 장치를 소유, 휴대 및/또는 착용할 수 있다. 소정의 실시예에서, 하나 이상의 장치(138, 140, 142, 144)들은 체력 단력 또는 운동 목적으로 특별히 제작되지 않을 수 있다. 실제, 본 발명의 개시의 여러 측면들은 일부는 체력 단력 장치가 아닌 여러 장치를 사용하여 운동 데이터를 수집, 감지 및/또는 측정하는 것에 관한 것이다. 일 실시예에서, 장치(138)는 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노 소재의 Apple, Inc.로부터 구매 가능한 브랜드 장치인 IPOD®, IPAD® 또는 iPhone®, 또는 미국 워싱턴주 레드몬드 소재의 Microsoft로부터 구매 가능한 Zune® 또는 Microsoft® Windows 장치를 포함하는 전화기 또는 디지털 음악 플레이어 등의 휴대용 전자 장치를 포함할 수 있다. 당업계에 공지된 바와 같이, 디지털 미디어 플레이어는 컴퓨터용 출력 장치(예, 음성 파일로부터 음악을 출력하거나 이미지 파일로부터 화상을 출력함)와 저장 장치 양자의 기능을 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 장치(138)는 컴퓨터(102)일 수 있고, 다른 실시예에서 컴퓨터(102)는 장치(138)와는 완전히 별개일 수 있다. 장치(138)가 소정의 출력을 제공하도록 구성되는지 여부에 무관하게, 해당 장치는 감지 정보를 수신하기 위한 입력 장치로서 기능할 수 있다. 장치(138, 140, 142 및/또는 144)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, 자이로스코프, 위치-결정 장치(예, GPS), 광 센서, 온도 센서(대기 온도 및/또는 신체 온도 포함), 맥박수 모니터, 이미지-캡처링 센서, 수분 센서 및/또는 이들의 조합을 포함하는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 센서는 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)(다른 것들 중에서)에 의해 감지될 수 있는 반사성 물질과 같은 피동(passive) 소자일 수 있다. 소정의 실시예에서, 센서(144)는 운동복과 같은 의류에 합체될 수 있다. 예를 들면, 사용자(124)는 하나 이상의 신체 센서(144a-b)를 착용할 수 있다. 센서(144)는 사용자(124)의 의류에 합체되거나 및/또는 사용자(124)의 신체 중 임의의 원하는 위치에 배치될 수 있다. 센서(144)는 컴퓨터(102), 센서(128, 138, 140, 142) 및/또는 카메라(126)와 (예, 무선으로) 통신할 수 있다. 대화형 경기복의 예가 미국 특허 출원 제10/286,396호로 2002년 10월 30일자 출원되고 미국 특허 공개 제2004/0087366호로 발행된 문헌에서 기술되고 있는데, 그 내용은 전체가 임의의 모든 비한정적인 목적으로 여기에 참조로 포함된다. 소정의 실시예에서, 피동 감지면은 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)에 의해 발광되는 적외선 광과 같은 파형을 반사할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자(124)의 의복에 위치된 피동 센서는 파형을 반사할 수 있는 유리 또는 다른 투명하거나 반투명한 표면으로 된 대체로 구형인 구조체를 포함할 수 있다. 주어진 종류의 의복이 적절히 착용될 경우 사용자(124)의 신체의 특정 부분에 인접하게 위치되도록 구성된 특정 센서를 포함하는 여러 종류의 의복이 사용될 수 있다. 예를 들면, 골프복은 제1 구성으로 의복상에 위치된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있고, 또한 축구복은 제2 구성으로 의복상에 위치된 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다.
장치(138-144)는 서로 직접 또는 네트워크(132)와 같은 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 장치(138-144) 중 하나 이상의 장치 간의 통신은 컴퓨터(102)를 통해 통신할 수 있다. 예를 들면, 장치(138-144) 중 두 개 이상의 장치는 컴퓨터(102)의 버스(114)에 작동적으로 연결된 주변 장치일 수 있다. 또 다른 실시예에서, 장치(138)와 같은 제1 장치는 장치(142)와 같은 다른 장치는 물론 컴퓨터(102)와 같은 제1 컴퓨터와 통신할 수 있으나, 해당 장치(142)는 컴퓨터(102)와 연결되도록 구성되지 않을 수 있지만, 장치(138)와 통신할 수 있다. 당업자들은 다른 구성도 가능함을 알 것이다.
예시적인 실시예의 소정의 이행 구성은 데스크탑 또는 랩탑 개인용 컴퓨터와 같이 다양한 기능을 가질 수 있도록 의도된 컴퓨팅 장치를 대안적으로 또는 추가로 채용할 수 있다. 이들 컴퓨팅 장치는 원하는 주변 장치 또는 추가의 성분의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 또한, 도 1b에 도시된 성분들은 서버(134), 다른 컴퓨터, 장치 등에 포함될 수 있다.
2. 예시적인 의복/액세서리 센서
소정의 실시예에서, 감지 장치(138, 140, 142 및/또는 144)는 시계, 암 밴드, 손목 밴드, 목걸이, 셔츠, 신발 등을 포함하는 사용자(124)의 의복이나 액세서리 내에 구성되거나, 그렇지 않으면 해당 의복이나 액세서리와 결합될 수 있다. 신발 장착형 장치(140)와 손목 착용형 장치(142)의 예가 바로 아래에 설명되지만, 이들은 단지 예시적인 실시예이므로 본 발명의 개시는 여기에 한정돼서는 안된다.
i. 신발 장착형 장치
소정의 실시예에서, 감지 장치(140)는 한정되는 것은 아니지만, 가속도계, GPS와 같은 위치 감지 성분 및/또는 압력 감지 시스템을 포함하는 하나 이상의 센서를 구비할 수 있는 신발류를 포함할 수 있다. 도 2a는 센서 시스템(202)의 하나의 예의 실시예를 나타낸다. 소정의 실시예에서, 시스템(202)은 센서 어셈블리(204)를 포함할 수 있다. 어셈블리(204)는 예컨대, 가속도계, 위지 감지 성분 및/또는 압력 센서 등과 같은 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 도시된 실시예에서, 어셈블리(204)는 압력 감지 레지스터 센서(FSR)(206)를 포함할 수 있는 복수의 센서를 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 다른 센서(들)가 사용될 수 있다. 신발의 밑창 구조(209) 내에 포트(208)가 배치될 수 있다. 포트(208)는 (하우징(211) 내에 있을 수 있는) 전자 모듈(210)과 FSR 센서(206)를 포트(208)에 연결하는 복수의 리드선(212)과 통신할 수 있는 상태로 선택적으로 제공될 수 있다. 모듈(210)은 신발의 밑창 구조 내의 구멍이나 공동 내에 수용될 수 있다. 포트(208)와 모듈(210)은 연결 및 통신을 위한 상호 보완적인 인터페이스(214, 216)를 포함한다.
소정의 실시예에서, 도 2a에 도시된 적어도 하나의 압력 감지 레지스터(206)는 제1 및 제2 전극 또는 전기적 접촉부(218, 220)와 해당 전극(218, 220)을 서로 전기적으로 연결하도록 전극(218, 220) 사이에 배치된 압력 감지 저항 재료(222)를 포함할 수 있다. 압력이 압력 감지 재료(222)에 인가되면, 압력 감지 재료(222)의 저항 및/또는 전도도가 변하면서 전극(218, 220) 사이의 전기적 포텐셜을 변화시킨다. 저항의 변화는 센서 시스템(202)에 의해 감지되어 센서(216) 상에 인가되는 힘을 감지할 수 있다. 압력 감지 재료(222)는 압력 하에서 다양한 방식으로 자체의 저항을 변화시킨다. 예를 들면, 압력 감지 재료(222)는 아래에 상세하게 설명되는 양자 터널링 복합체와 유사하게 해당 재료가 압축시 감소하는 내부 저항을 가질 수 있다. 해당 재료에 대한 추가의 압축은 저항을 더 감소시켜 이진(온/오프) 측정은 물론, 정량적 측정을 허용한다. 소정의 상황에서, 이러한 종류의 압력 감지 저항 거동은 "볼륨 기반의 저항"으로서 설명될 수 있고, 이러한 거동을 나타내는 재료는 "스마트 소재"로 지칭될 수 있다. 다른 예로서, 재료(222)는 표면 간 접촉의 정도를 변화시키는 것에 의해 저항을 변화시킬 수 있다. 이것은 예컨대, 비압축 상태에서 표면 저항을 높이는 미소 돌기들을 표면에 사용함으로써 미소 돌기들이 압축시 표면 저항이 감소되도록 하거나, 변형을 통해 다른 전극과의 표면 간 접촉을 증가시킬 수 있는 신축성 전극을 사용하는 것과 같이 여러 가지 방식으로 얻어질 수 있다. 이러한 표면 저항은 재료(222)와 전극(218, 220, 222) 사이의 저항이거나 및/또는 다층 재료(222) 중 도전층(예, 탄소/그라파이트)과 압력 감지층(예, 반도체) 간의 표면 저항일 수 있다. 압축이 커질수록 표면 간 접촉이 커져서 낮은 저항이 얻어짐으로써 정량적 측정을 가능케 한다. 소정의 경우, 이러한 종류의 압력 감지 저항 거동은 "접촉 기반의 저항"으로서 설명될 수 있다. 여기서 정의되는 압력 감지 저항 재료(222)는 도핑되거나 도핑되지 않은 반도체 재료이거나 해당 재료를 포함할 수 있음을 알아야 한다.
FSR 센서(216)의 전극(218, 220)은 금속; 탄소/그라파이트 섬유 또는 복합체; 기타 전도성 복합체; 전도성 폴리머; 또는 전도성 물질, 전도성 세라믹, 도핑 반도체 또는 임의의 다른 전도성 물질을 포함하는 폴리머;를 포함하는, 임의의 전도성 물질로 이루어질 수 있다. 리드선(212)은 용접, 솔더링, 브레이징, 접착 결합, 체결구 또는 임의의 다른 일체형 또는 비일체형의 결합 방법을 포함하는 임의의 적절한 방법에 의해 전극(218, 220)에 연결될 수 있다. 대안적으로, 전극(218, 220)과 관련 리드선(212)는 동일한 재료의 단일편으로 형성될 수 있다.
ii. 손목 착용형 장치
도 2b에 도시된 바와 같이, 장치(226)(도 1a에 도시된 감지 장치(142)이거나 해당 장치의 유사품일 수 있음)는 사용자에 의해 예컨대 손목, 팔, 발목 등의 둘레에 착용되도록 구성될 수 있다. 장치(226)는 예컨대, 사용자의 하루 활동을 포함하는 사용자의 운동 동작을 모니터링할 수 있다. 이와 관련하여, 장치 조립체(226)는 사용자(124)가 컴퓨터(102)와 상호 작용하는 동안 운동 동작을 감지하거나 및/또는 컴퓨터(102)와 독립적으로 동작할 수 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, 장치(226)는 컴퓨터(102)에 대한 사용자의 근접성 또는 상호 작용과 무관하게 사용자의 활동을 측정하는 전일 활동 모니터일 수 있다. 장치(226)는 네트워크(132) 및/또는 다른 장치(예, 138 및/또는 140)와 직접적으로 통신할 수 있다. 다른 실시예에서, 장치(226)로부터 얻어진 운동 데이터는 어떤 운동 프로그램이 사용자(124)에게 제공되는지에 관한 판단과 같이 컴퓨터(102)가 행하는 판단에 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 장치(226)는 사용자(124)와 관련된 장치(138)와 같은 휴대용 기기 또는 신체 단련 또는 건강 관련 주제에 대한 전용 사이트와 같은 원격 웹사이트와 무선 방식으로 상호 작용할 수 있다. 어떤 미리 정해진 시간(들)에, 사용자는 장치(226)로부터 다른 위치로 데이터를 전송하는 것을 원할 수 있다.
도 2b에 도시된 바와 같이, 장치(226)는 해당 장치(226)의 작동을 지원하기 위해 눌려질 수 있는 입력 버튼(228)과 같은 입력 메커니즘을 포함할 수 있다. 입력 버튼(228)은 제어기(230) 및/또는 임의의 다른 전자 성분, 예컨대 도 1b에 도시된 컴퓨터(102)와 관련하여 논의된 요소 중 하나 이상의 요소에 작동적으로 연결될 수 있다. 제어기(230)는 매립되거나 하우징(232)의 일부일 수 있다. 하우징(232)은 탄성 중합체 성분을 포함하는 일종 이상의 재료로 형성되고 하나 이상의 디스플레이(예, 234)를 포함할 수 있다. 디스플레이는 장치(226) 중 조명 가능한 부분으로 간주될 수 있다. 디스플레이(234)는 예시적인 실시예에서 LED 전등(234)과 같은 일련의 개별 조명 요소를 포함할 수 있다. LED 전등은 어레이로 형성되며, 제어기(230)에 작동적으로 연결된다. 장치(226)는 마찬가지로 전체 디스플레이(234)의 일부 또는 성분으로 간주될 수 있는 표시 시스템(236)을 포함할 수 있다. 표시 시스템(236)은 (화소 부재(235)를 가질 수 있는) 디스플레이(234)와 함께 또는 디스플레이(234)와 완전히 별개로 동작하여 조명할 수 있다. 표시 시스템(236)은 복수의 추가 전등 요소 또는 전등 부재(238)도 포함할 수 있는데, 해당 전등 부재도 예시적인 실시예에서 LED 전등의 형태를 취할 수 있다. 소정의 실시예에서, 표시 시스템은 하나 이상의 목표에 대한 달성을 표현하기 위해 예컨대, 전등 부재(238)의 일부를 조명하는 것에 의해 목표의 시각적 표시를 제공할 수 있다.
체결 메커니즘(240)이 개방될 수 있는데, 장치(226)가 사용자(124)의 손목 둘레에 위치된 후 해당 체결 메커니즘(240)이 체결 위치에 놓여질 수 있다. 사용자는 원하는 경우 장치(226)를 줄곧 착용할 수 있다. 일 실시예에서, 체결 메커니즘(240)은 컴퓨터(102) 및/또는 장치(138, 140)와의 작동적인 상호 작용을 위해, 한정되는 것은 아니지만, USB 포트를 포함하는 인터페이스를 포함할 수 있다.
소정의 실시예에서, 장치(226)는 센서 어셈블리(도 2b에는 도시안됨)를 포함할 수 있다. 센서 어셈블리는 복수의 다른 센서를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 센서 어셈블리는 가속도계(다축 가속도계 형태의 것을 포함), 맥박수 센서, GPS 센서와 같은 위치-결정 센서 및/또는 다른 센서에 대한 작동적인 연결을 포함하거나 해당 연결을 허용할 수 있다. 장치(142)의 센서(들)로부터 감지된 이동 또는 파라미터들은 한정되는 것은 아니지만, 속도, 거리, 스텝 수 및 예컨대 칼로리, 맥박수, 땀 감지, 노력, 소비된 산소, 및/또는 산소 운동 등의 에너지 소모를 포함하는 여러 가지 상이한 파라미터, 계측 특성 또는 생리적 특성을 (형성하는데 사용되거나) 포함할 수 있다. 이러한 파라미터들은 사용자의 활동을 기초로 하여 사용자가 벌어들인 활동 포인트 또는 통화의 항목으로도 표현될 수 있다.
I. 예시적인 운동 모니터링 방법들
시스템(100)은 사용자에게 한 종류 이상의 운동을 수행하도록 지침을 내리고, 해당 운동을 수행하는 동안 사용자 동작을 모니터링하며, 사용자에게 그 동작을 바탕으로 에너지 소비 추정치를 제공할 수 있다. 시스템(100)은 사용자가 운동을 보다 덜 어렵게 또는 더 어렵게 행하는지를 결정하기 위해 사용자의 폼을 분석하고 그에 따라 에너지 소비 추정치를 조정할 수 있다. 에너지 소비 추정치는 예컨대, 사용자가 소모한 칼로리의 추정치이거나 해당 추정치를 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 에너지 소비 결정은 포인트 시스템을 기초로 하거나 및/또는 포인트 시스템으로서 전달될 수 있다. 일 실시예에서, 칼로리는 포인트 시스템으로 전환될 수 있으며, 다른 실시예에서 하나 이상의 포인트 시스템에서 직접 측정치가 얻어질 수 있다. 일 실시예에서, 활동 포인트는: 폼, 신체 동작 및/또는 소정의 활동의 완료를 기초로 할 수 있다. 추가의 실시예에서, 에너지 소비 계산은: 사용자의 노력, 소비된 산소 및/또는 산소 운동에 관한 결정을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 컴퓨터(102), 카메라(126), 센서(128) 및 디스플레이(136)는 체육관 및/또는 사무실을 포함한 다른 위치를 고려할 수 있지만 사용자의 주거지의 범위 내에서 구현될 수 있다. 또한, 전술한 바와 같이, 컴퓨터(102)는 휴대 전화기와 같은 휴대용 기기일 수 있으므로 여기 논의되는 하나 이상의 측면들은 거의 모든 장소에서 행해질 수 있다. 이와 관련하여, 본 발명의 개시의 일례의 실시예는 시스템(100)의 예시적인 구성 성분 중 하나 이상으로 구현되는 측면에서 논의된다. 당업자는 컴퓨터(102)와 같은 특정 성분의 언급은 한정하는 것을 의미하지 않고 여러 가능한 구현예 중 하나의 예시적인 예를 제공함을 알 것이다. 따라서, 소정의 성분들이 언급될 수 있지만, 명시적으로 부정하거나 물리적으로 불가능하지 않다면 시스템(100)의 다른 성분이 사용될 수 있는 것으로 간주되어야 한다. 또한, 여기 개시되는 측면들은 예시적인 시스템(100)에 한정되지 않는다.
A. 사용자 움직임의 모니터링
운동 중에 시스템(100)은 사용자의 움직임을 모니터링하기 위해 하나 이상의 기술을 이용할 수 있다. 도 3은 예시적인 실시예에 따라 사용자에게 운동 중에 추정의 일부로서 운동 중의 사용자의 폼을 설명하는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 계산하는 방법의 일례의 흐름도를 나타낸다. 해당 방법은 컴퓨터(예, 102), 장치(138, 140, 및/또는 142) 및/또는 다른 장치에 의해 실시될 수 있다. 도 3에 보여지는 블록은 재배열될 수 있고, 일부 블록은 제거될 수 있으며, 추가의 블록이 추가될 수 있으며, 각 블록은 한 번 이상 반복될 수 있고, 흐름도는 한 번 이상 반복될 수 있다. 흐름도는 302 블록에서 시작할 수 있다.
1. 사용자 평가의 수행
302 블록에서, 방법은 사용자의 초기 평가의 수행을 포함할 수 있다. 사용자(예, 124)는 센서의 범위에, 예컨대 적외선 송수신기를 포함할 수 있는 이미지-캡쳐링 장치(126) 및/또는 센서(128)의 전방에 위치될 수 있다. 디스플레이(136)는 "거울-이미지"일 수 있거나 사용자의 움직임에 대응하여 움직이는 사용자 아바타와 같은 시각적 아바타를 표현할 수 있는 사용자(124)의 표현물을 제공할 수 있다. 컴퓨터(102)는 사용자가 프레임 및/또는 범위 내에 있도록 사용자가 이미지 캡쳐링 장치(126)에 대해 및/또는 적외선 송수신기(128)에 대해 소정 영역으로 이동하도록 지침을 내릴 수 있다. 적절히 위치된 경우, 시스템(100)은 사용자의 움직임을 처리할 수 있다. "초기"란 용어가 사용되지만, 이 평가는 사용자가 시스템(100)을 개시하고 소정의 동작을 수행할 때마다, 시간의 경과시마다 또는 임의의 다른 이유로 행해질 수 있다. 따라서, 여기서 평가의 기준은 단일의 평가로 한정되지 않는다.
a. 감지 위치의 식별
시스템(100)은 사용자의 움직임 데이터를 확인하기 위해 감지 데이터를 처리할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자의 신체에 대한 감지 위치가 식별될 수 있다. 도 4를 참조하면, 감지 위치(402a-402o)는 사용자(124)의 신체의 관심 위치(예, 발목, 팔꿈치, 어깨 등)에 대응할 수 있다. 예를 들면, 감지 위치(402a-402o)의 식별에 예컨대 카메라(126)로부터 기록된 비디오의 이미지가 사용될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 카메라(126)로부터 미리 정해지거나 그렇지 않을 수 있는 소정의 거리에 서있을 수 있으며, 시스템(100)은 비디오 내의 사용자(124)를 식별하기 위해 예컨대, 디스패리티(disparity) 매핑 기술을 이용하여 이미지를 처리할 수 있다. 일례에서, 이미지-캡쳐링 장치(126)는 공간적으로 서로 오프셋되고 동시에 두 개 이상의 사용자 이미지를 포착하는 두 개 이상의 렌즈를 갖는 스테레오 카메라일 수 있다. 시스템(100)은 동시 순간에 얻어진 두 개 이상의 이미지를 처리하여, 좌표계(예, 좌표계)를 이용하여 비디오 내의 각 이미지(또는 이미지 중 적어도 일부) 내 사용자의 신체 중 특정 부분의 위치를 결정하기 위한 디스패러티 맵을 생성할 수 있다. 디스패러티 맵은 오프셋 렌즈 각각에 의해 얻어진 이미지 간의 차이를 지시할 수 있다.
제2의 예에서, 사용자(124)의 신체상에 또는 사용자 신체에 인접하게 감지 위치(402a-402o)에 하나 이상의 센서가 위치되거나 사용자(124)가 다양한 위치에 자리한 센서를 갖는 의복을 착용할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 센서 위치는 다른 감지 장치(예, 138, 140, 및/또는 142)로부터 결정될 수 있다. 이와 관련하여, 센서는 사용자의 의복 상에 위치된 물리적 센서일 수 있고, 다른 실시예에서, 센서 위치(402a-402o)는 두 개의 이동하는 신체 부분 간의 관계의 확인을 기초로 할 수 있다. 예를 들면, 센서 위치(402a)는 사용자(124)의 동작을 확인하는 것으로 결정될 수 있다. 이 점에서, 사용자의 신체의 전체 형태 또는 부분은 소정의 신체 부분의 식별을 허용할 수 있다. 카메라(예, 126)가 사용되거나 및/또는 장치(들)(138, 140, 142) 내의 센서 등과 같이 사용자(124) 상에 위치된 물리적 센서가 사용되는지 여부에 무관하게, 센서들은 신체 부분의 현재 위치를 감지하거나 및/또는 신체 부분의 움직임을 추적할 수 있다.
소정의 실시예에서, 수집된 데이터에 시간 스탬프(예, 도 3의 302 블록의 수집부)가 추가되어 신체 부분이 소정 위치에 있을 때의 특정 시간을 나타낼 수 있다. 센서 데이터는 무선 또는 유선 전송을 통해 컴퓨터(102)(또는 다른 장치)에 수신될 수 있다. 컴퓨터(102) 및/또는 장치(138, 140, 142) 등의 컴퓨터는 비디오 내의 이미지 각각(또는 적어도 일부)에 대해 좌표계(예, 데카르트 좌표계)를 사용하여 신체 부분의 위치를 결정하기 위해 시간 스탬프를 처리할 수 있다. 카메라(126)로부터 수신된 데이터는 수정되거나, 변형되거나 및/또는 하나 이상의 다른 장치(138, 140, 142)로부터 수신된 데이터와 조합될 수 있다.
제3의 예에서, 시스템(100)은 사용자 움직임과 사용자(124)의 신체 부분의 위치를 감지하기 위해 적외선 패턴 인식을 이용할 수 있다. 예를 들면, 센서(128)는 카메라(126)의 일부일 수 있는 적외선 송수신기와, 적외선 신호를 사용하여 사용자(124)의 신체를 조명하기 위해 적외선 신호를 생성할 수 있는 다른 장치를 포함할 수 있다. 적외선 송수신기(128)는 사용자(124)의 신체로부터 적외선 신호의 반사를 포착할 수 있다. 이러한 반사를 기초로, 시스템(100)은 시간상의 특정 경우에 좌표계(예, 데카르트 좌표)를 사용하여 사용자의 신체의 소정 부분의 위치를 확인할 수 있다. 어떤 신체 부분을 확인하는지와 해당 확인 방법은 사용자가 수행을 요청받은 운동의 종류(들)를 기초로 하여 미리 정해질 수 있다.
워크아웃 루틴의 일부로서, 시스템(100)은 도 3의 302 블록의 초기 사용자 평가의 일부로서 사용자(124)의 초기 자세를 평가할 수 있다. 도 5를 참조하면, 시스템(100)는 사용자의 어깨, 상부 등, 하부 등, 엉덩이, 무릎 및 발목 중 하나 이상의 위치를 결정하기 위해 사용자(124)의 전방 및 측면 이미지를 분석할 수 있다. 신체상의 센서 및/또는 적외선 기술은 자세 평가를 위해 다양한 신체 부분의 위치를 결정하도록 단독으로 또는 카메라(126)와 함께 사용될 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 예컨대, 발목, 무릎, 엉덩이, 상부 등, 하부 등 및 어깨와 같은 사용자의 신체상의 여러 지점의 위치를 결정하기 위해 평가선(124a-124g) 및/또는 영역(502-512)을 정할 수 있다.
b. 감지 영역의 확인
추가의 실시예에서, 시스템(100)은 감지 영역을 식별할 수 있다(예, 302 블록 참조). 일 실시예에서, 평가선(124a-124g)은 사용자의 신체를 여러 영역으로 분할하는데 사용될 수 있다. 예를 들면, 라인(124b-124f)은 수평축일 수 있다. 예를 들면, "어깨" 영역(502)은 사용자의 어깨[선(124b) 참조) 주변에 하부 경계를 갖는 신체 부분에 관련된 것이고, 영역(504)은 어깨[선(124b)] 사이와 엉덩이[선(124c) 참조)]까지의 거리의 약 절반쯤의 신체 영역에 관련된 것이므로 "상부 등" 영역일 수 있고, 영역(506)은 선(124c)과 엉덩이[선(124d) 참조)]까지의 라인(124c) 사이에 영역에 걸쳐 "하부 등 영역"을 형성할 수 있다. 유사하게, 영역(508)은 "엉덩이"[선(124d)]와 "무릎"[선(124e) 참조]사이의 영역에 걸쳐질 수 있으며, 영역(510)은 선(124e, 124f) 사이에 걸쳐질 수 있으며, 영역(512)("발목" 참조)은 선(124f) 주변에 상부 경계를 가질 수 있다. 영역(502-512)은 예컨대 축(124a, 124g)을 사용하는 것에 의해 예컨대 사분 영역으로 더 분할될 수 있다. 하나 이상의 감지 영역의 식별을 보조하기 위해, 시스템(100)은 사용자에게 하나 이상의 특정 동작을 수행하게끔 프롬프트할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 어떤 신체 부분 또는 영역이 좌표계 내의 특정 위치에 있는지를 결정함에 있어 시스템(100)(예, 적외선 송수신기(128)로부터 수신된 정보를 처리하는 컴퓨터 알고리즘)를 지원하기 위해 사용자에게 특정 신체 부분 또는 영역을 움직이도록(예, 오른팔 또는 왼팔을 특정 패턴으로 올리는 것) 프롬프트할 수 있다.
c. 위치 또는 영역의 분류
소정의 실시예에서, 서로 인접하지 않은 신체 부분 또는 영역은 그럼에도 동일한 움직임 카테고리로 분류될 수 있다(예, 302 블록 참조). 예를 들면, 도 5에 도시된 바와 같이, "상부 등", "엉덩이", "발목" 영역(504, 508, 512)은 "이동성" 카테고리에 속하는 것으로 분류될 수 있다. 다른 실시예에서, "하부 등"과 "무릎" 영역(506, 510)은 "안정성" 카테고리에 속하는 것으로 분류될 수 있다. 분류는 단지 예일 뿐이고, 다른 실시예에서 위치 또는 영역은 다중 카테고리에 속할 수 있다. 예를 들면, "무게 중심" 영역은 영역(504, 506)으로부터 형성될 수 있다. 일 실시예에서, "무게 중심"은 영역(504, 506)의 일부를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, "질량 중심" 카테고리는 독립적으로 또는 적어도 다른 카테고리의 일부를 포함하는 것처럼 달리 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 신호 위치는 "안정성" 카테고리에 10% 가중되고 "이동성" 카테고리에 90% 가중된 것처럼 두 개 이상의 카테고리로 가중될 수 있다.
시스템(100)은 사용자의 의복의 색깔 또는 사용자를 주변과 차별화되게 하는 다른 차별적 특성을 결정하기 위해 이미지를 처리할 수 있다. 처리 후, 시스템(100)은 사용자의 신체상의 여러 지점의 위치를 식별하고 도 4의 위치(402)와 같은 해당 지점의 위치를 추적할 수 있다. 시스템(100)은 예컨대 연령, 무게 등의 자세 평가를 보충하기 위해 사용자에게 질문에 답하도록 지침을 내릴 수 있다. 다시 말해, 블록(302)은 선택적인 것으로 여러 실시예에 따라선 필요치 않다.
2. 폼(form)의 제공
다시 도 3을 참조하면, 304 블록에서, 다양한 실시예는 운동을 위한 적절한 폼을 보여주고 사용자에게 해당 운동을 수행하도록 프롬프트하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들면, 자세 평가 후 또는 자세 평가 이외에, 시스템(100)(예, 컴퓨터(102)를 포함하는 시스템)은 디스플레이(136)가 적절한 폼에 대해 사용자에게 지시하도록 운동을 보여주는 가상 트레이너를 나타내도록 하거나 및/또는 운동을 위한 적절한 폼을 내보이는 실제 사람의 표현 및/또는 실제 비디오를 제공할 수 있다. 시스템(100)은 이후 사용자에게 운동 수행을 시작하도록 프롬프트할 수 있다.
도 3을 참조하면, 306 블록에서, 다양한 실시예는 운동을 수행하는 사용자의 폼을 모니터링하는 것을 포함할 수 있다. 도 6에서 볼 수 있는 바와 같이, 예컨대 컴퓨터(102)를 통해서 시스템(100)은 디스플레이(136)가 사용자의 가상 아바타(602)를 보이도록 할 수 있다. 가상 아바타(602)는 사용자(124)와 동시에 동작할 수 있다. 또한, 디스플레이(136)는 아마타(602)보다는 실제 사용자의 비디오를 보여줄 수 있다. 시스템(100)은 비디오 내의 하나 이상의 프레임을 처리하여 감지 위치(402) 중 적어도 일부를 결정하거나 사용자가 신체 착용한 센서로부터 데이터를 수신할 수 있다. 도 6에 나타낸 바와 같이, 감지 위치(402)는 가상 아바타 상에 표시될 수 있다.
다수의 운동 루틴 중의 적절한 폼을 위해, 사용자는 운동의 반복 중에 여러 위치를 거쳐 나아갈 수 있다. 여기 개시된 소정의 측면들은 하나 이상의 감지 위치(402)에 대한 하나 이상의 측정 위치 및/또는 바람직한 위치를 정하는 것에 관한 것이다. 예를 들면, 측정 위치는 반복 중에 다양한 신체 부분 간의 특별한 관계를 말할 수 있다. 예를 들면, 측정 위치는 사용자의 신체 부분의 바람직한 위치(예, 사용자의 왼 팔꿈치의 바람직한 위치)를 나타내고, 여러 신체 부분 간의 바람직한 관계(예, 사용자의 몸통과 허벅지 간의 각도)를 나타낼 수 있다. 한 번의 동작 또는 일련의 동작(예, 운동 루틴)의 경우, 시스템(100)은 하나 이상의 측정 위치와 및/또는 측정 위치에 대해 감지 위치(402) 중 하나 이상의 위치에 대한 바람직한 위치를 정할 수 있다. 다양한 구현예에서, 운동의 각각의 반복은 하나 이상의 측정 위치로 분석-분할될 수 있다.
예컨대 컴퓨터(102)를 통해 시스템(100)은 운동을 수행하는 사용자의 비디오 또는 센서 데이터를 처리하여 사용자의 신체가 측정 위치에 도착할 때를 결정할 수 있다. 각각의 측정 위치에 대해, 시스템(100)은 측정된 감지 위치와 바람직한 감지 위치를 비교하여 운동을 수행하는 동안 사용자의 폼을 모니터링할 수 있다. 예를 들면, 도 6의 프레임 1은 제1 측정 위치에 대응하고 프레임 2는 제2 측정 위치에 대응할 수 있다. 시스템(100)은 각각의 측정 위치에서 감지 위치(402c, 402d) 사이의 거리를 결정할 수 있다. 감지 위치 간의 다른 관계도 특정될 수 있다(예, 소정의 각도, 소정의 위치 등).
도 3을 참조하면, 308 블록에서, 다양한 실시예는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 계산하는 것을 포함할 수 있다. 계산은 운동의 종류 및/또는 사용자의 폼을 기초로 할 수 있다. 에너지 소비 추정치는 예컨대, 사용자가 소모한 칼로리의 추정치이거나 해당 추정치를 포함할 수 있다. 소정의 실시예에서, 에너지 소비 추정치는 사용자의 노력, 소비 산소 및/또는 산소 운동에 관한 결정을 포함한다. 운동 세션 중 또는 그것의 완료시, 시스템(100)은 사용자에게 소비된 에너지를 알려줄 수 있다. 일 실시예에서, 시스템(100)은 사용자가 소모한 칼로리의 양의 표시를 제공할 수 있다. 보다 정확한 칼로리 소모 추정치를 제공하기 위해, 시스템(100)은 이미 수행된 운동의 종류는 물론, 운동을 수행하는 동안 사용자의 폼을 고려할 수 있다. 추가의 실시예는 사용자가 소모한 칼로리 수치를 더 정확하게 확인하기 위해 사용자 속성을 활용할 수 있다. 사용자 속성의 예는 키, 몸무게, 나이 등일 수 있다. 하나 이상의 센서가 사용자 속성을 판단할 수 있거나, 사용자가 인터페이스를 통해 컴퓨터(예, 102)에 사용자 속성을 입력할 수 있다.
시스템(100)은 하나 이상의 알고 있는 값과 함께 운동의 측정 위치에서 감지된 감지 위치(402)로부터의 정보를 이용하여 더 정확한 소모 칼로리의 결정을 얻을 수 있다. 일 실시예에서, 알고 있는 값은 태스크 대사율(Metabolic Equivalent of Task; MET) 테이블을 포함하거나 해당 테이블의 일부일 수 있다. 예컨대, MET 테이블은 특정 운동(예, 스쿼트, 런지 등)에 대해 정해지고 운동 중 사용자가 소모한 칼로리 양을 결정하는데 사용할 수 있다. 시스템(100)은 다른 운동(예, 스쿼트, 런지, 점핑 로프, 푸쉬업, 구보 등)에 대응하는 다중 MET 테이블을 저장하거나 해당 테이블에 접근할 수 있다. 시스템(100)은 비디오 및/또는 센서로부터의 데이터를 처리하여 사용자가 수행한 운동의 반복 횟수 또는 운동 지속 시간을 결정하고, 반복 및/또는 지속 시간 정보와 MET 테이블로부터 얻어질 수 있는 것과 같은 하나 이상의 알려진 값을 기초로 하여 사용자가 소모한 칼로리 양을 추정할 수 있다.
그러나, MET 테이블은 통계적 평균이므로 실제만큼 정확하지 않다. 따라서, MET 테이블에 의존하는 통상적인 칼로리 측정 시스템은 사용자에게 단지 운동 중 소모된 칼로리 양의 대략적인 추정치를 제공할 뿐이다. 해당 개시물에 대한 실시예의 경우 MET 테이블로부터 하나 이상의 값을 이용하고 있지만, 본 개시물의 측면들은 종래의 측정 시스템의 단점에 의해 제한되지 않는다. 예를 들면, 일 실시예에서, 사용자의 폼이 고려될 수 있다. 시스템(100)은 감지된 감지 위치 정보를 기초로 하여 칼로리 소모 추정치에 환산 계수(scaling factor)를 적용할 수 있다. 환산 계수는 사용자가 얼마나 잘 운동을 수행하였는지를 반영하고, 특정 실시예에서는 사용자의 속성을 고려할 수 있다. 예를 들면, 환산 계수는 감지 위치 정보, 사용자의 운동 수행 지속 시간, 사용자가 보고한 정보(예, 나이, 몸무게), 맥박수 모니터에 의해 취득된 사용자의 심박수, 압력 측정치 및/또는 다른 데이터 중 하나 이상의 함수일 수 있다. 압력 측정치는 예컨대, 신발 속에 위치된 압력 센서(140)로부터 얻어져서 동작 중에 사용자가 가하는 힘의 양을 결정할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 각각의 손에 웨이트를 잡을 수 있고 압력 센서(140)는 신발에서 압력을 모니터링할 수 있다. 또한, 압력 센서(140)는 사용자가 얼마나 빨리 방향 전환하는지(예, 사용자가 얼마나 어렵게 컷을 행하였는지) 또는 점핑시 얼마나 많은 힘이 가해졌는지를 나타낼 수 있다.
환산 계수를 결정하기 위해, 시스템(100)은 운동의 반복 중에 하나 이상의 측정 위치에서 하나 이상의 신체 부분 간의 관계에 대해 모니터링을 행할 수 있다. 이들 관계에 대한 수정은 운동의 수행을 쉽거나 어렵게 할 수 있다. 환산 계수는 사용자가 운동을 더 어렵게 또는 덜 어렵게 완료하고 있는지 여부를 나타내는 인자를 고려할 수 있고, 그에 따라 소모 칼로리의 추정치를 조정할 수 있다. 예컨대 스쿼트 동작의 경우, 관계는 스쿼트 동작을 수행하는 동안 사용자의 몸통과 허벅지 사이의 제1 각도와 사용자의 몸통과 정강이 사이의 제2 각도에 대해 정해질 수 있다. 시스템(100)은 감지 위치 정보를 처리하여, 바람직한 제1 및 제2 각도와의 비교를 위해 시간에 대한 사용자의 제1 및 제2 각도를 측정할 수 있다.
일례에서, 도 7a 및 7b를 참조하면, 스쿼트 동작을 수행하는 사용자의 가상 아바타(702)가 디스플레이된다. 가상 아바타(702)는 막대 그림으로서 표현되고, 운동에 대한 적절한 기술은 음영 영역(704)으로서 나타낸다. 스쿼트 동작의 최하부 부분에서(예, 도 7a에 도시됨), 바람직한 폼은 사용자의 허벅지와 정강이, 사용자의 등과 팔, 및/또는 사용자의 임의의 다른 2개의 부분 또는 위치 간의 관계를 특정할 수 있다. 일 실시예에서, 바람직한 폼은 위치 또는 신체 부분 간의 제1의 미리 정해진 각도를 특정할 수 있다. 예를 들면, 사용자의 상부 다리와 하부 다리 및/또는 사용자의 등과 팔 간의 제2의 미리 정해진 각도 등이다. 시스템(100)은 감지 위치 정보를 처리하여 사용자의 폼과 바람직한 폼을 비교할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 감지 위치 정보를 처리하여, 스쿼트 동작의 수행 중에 사용자의 허벅지와 정강이 사이의 각도와 사용자의 등과 팔도를 결정할 수 있다.
시스템(100)은 환산 계수의 조정을 위해 여러 신체 부분 간의 관계에 대한 임계치를 정할 수 있다. 임계치는 사용자의 폼이 바람직한 폼으로부터 얼마만큼 달라지도록 허용할 수 있다. 바람직한 임계치의 경우, 시스템(100)은 사용자가 환산 계수의 임의의 조정을 필요로 하지 않는 양호한 폼(예, 사용자의 상측 다리와 하측 다리 간의 각도와 바람직한 각도 간의 차이가 5 % 미만)을 가지는 것으로 결정할 수 있다. 허용 가능한 임계치의 경우, 시스템(100)은 정상적으로 환산 계수를 위 또는 아래로 조정하여 사용자에 의해 증가되거나 감소된 노력(예, 사용자의 상측 다리와 하측 다리 간의 각도와 바람직한 각도 간의 차이가 5-15%)을 반영할 수 있다. 허용될 수 없는 임계치의 경우, 시스템(100)은 사용자의 폼이 운동을 수행하는 노력의 양을 감소시킴을 결정하고 환산 계수를 감소 조정(예, 사용자의 상측 다리와 하측 다리간 각도와 바람직한 각도 사이의 차가 15% 초과)할 수 있다.
시스템(100)은 운동의 수행 중 행하는 생략 또는 추가를 기초로 하여 환산 계수를 조정할 수도 있다. 예를 들면, 사용자는 팔과 다리 모두의 동작을 요하는 운동에서 팔 동작을 수행하지 않을 수 있다. 또한, 사용자가 운동에 대해 특정된 범위를 넘어서는 추가의 동작을 수행한다면, 시스템(100)은 환산 계수를 조정하여 칼로리 추정치를 증가시킬 수 있다.
환산 계수의 결정시, 시스템(100)은 환산 계수(들)와 칼로리 추정치의 함수로서 소모된 칼로리 양을 결정할 수 있다. 함수는 칼로리 추정치를 환산 계수로 곱하거나 다른 관계를 통한 것일 수 있다. 예를 들면, 환산 계수는 곱셈, 가산, 감산 중 하나 이상에 의해 소모된 칼로리의 조정을 위한 수학적 방정식 내의 변수의 수에 대한 조정일 수 있다. 추가의 실시예에서, 시스템(100)은 사용자가 임계치로부터 벗어나는 경우 칼로리 소비에 관한 결정을 중지할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 운동 루틴 도중에 방해를 받아 잊어버리거나 너무 산만해져서 결정을 "중단"할 수 있으므로, 소정의 실시예는 사용자가 운동을 수행하고 있지 않음을 감지시 칼로리 소비의 결정을 중지할 수 있다. 추가의 실시예는 예컨대, 사용자가 신체 부위나 부분을 지나치거나 못미치게 뻗는 경우와 같이 하나 이상의 변동 임계치가 초과되는 경우, 칼로리 소비의 결정을 중지하거나 변경할 수 있다. 특정 실시예에서, 사용자의 동작이 부상을 발생시키기 쉽다면, 칼로리 소비에 관한 특정 및/또는 결정은 중지될 것이다. 일실시예에서, 시스템(100)은 사용자의 결점 또는 부정확한 동작을 수정하기 위해 신호 및/또는 지시를 제공할 수 있다.
운동 중인 사용자에 의해 소모되는 칼로리의 양을 계산하기 위해 다음의 예시적인 수학식이 주어진다.
수학식 (1):
소모 칼로리 = BMR*(활동 변경자)*(완성도 변경자)
수학식 (1)에서, BMR은 기초 대사율(Basal Metabolic Rate)의 약자이다. 시스템(100)은 BMR=(10*w)+(6.25*h)-(5.0*a)+(남성의 경우 5, 여성의 경우 -161)[여기서 "*"는 곱셈 부호, "w"는 킬로그램 단위의 무게, "h"는 센티미터 단위의 키, "a"는 연 단위의 나이]인 Mifflin-St. Jeor 수학식을 이용하여 BMR을 계산할 수 있다. 시스템(100)은 Mifflin-St. Jeor 수학식 대신에 또는 추가로 Harris-Benedict 수학식을 이용할 수도 있다.
활동 변경자는 사용자에 의해 수행되는 운동의 종류에 대응하는 조정일 수 있다. 활동 변경자는 더 격렬한 운동의 경우 크고 덜 격렬한 운동의 경우 작을 수 있다. 시스템(100)은 활동 변경자를 포함하는 파일을 저장할 수 있는데, 여기서 각각의 활동 변경자는 특정 운동 종류의 경우 소정의 값을 가질 수 있다. 두 개 이상의 운동이 동일한 값의 활동 변경자를 가질 수 있거나, 소정의 운동이 고유한 값의 활동 변경자를 가질 수 있다. 활동 변경자는 디폴트 값을 가질 수 있다. 일례의 실시예에서, 디폴트 값은 0.1일 수 있다. 제2 실시예에서, 디폴트 값은 1.0일 수 있다. 디폴트 값은 0.0을 포함한 임의의 값일 수 있다. 시스템(100)은 디폴트 값을 현재 사용자에 의해 수행되는 운동에 대한 활동 변경자에 대응하도록 갱신할 수 있다. 운동의 지속 시간의 경과 후, 시스템(100)은 활동 변경자 중 다른 하나를 이용하여, 사용자가 수행하도록 지침을 받은 다른 운동에 대응하는 수학식 (1)을 사용하여 소모된 칼로리를 계산할 수 있다. 하나 이상의 인자가 활동 변경자 및/또는 해당 변경자의 조정에 기여할 수 있다. 예로서는 한정되는 것은 아니지만, 운동의 속도, 종류 지속 기간, 및 이들의 조합을 포함한다. 추가로, 활동 변경자 및/또는 활동 변경자의 변화는 미리 정해진 값(예, 사용자가 수행하도록 프롬프트되는 운동이나 동작에 부여된 값), 사용자의 성과, 특정 운동에 대한 MET 테이블로부터의 정보, 및 이들의 조합으로부터 결정될 수 있다.
완성도 변경자는 운동 수행시 사용자의 폼이 바람직한 폼에 얼마나 잘 대응하는지를 기초로 하여 BMR을 조정하는데 사용될 수 있다. 일례에서, 완성도 변경자는 운동 수행시 매 반복시마다 완전 동작이 달성된 비율을 나타내거나(예, 운동의 특정 반복마다 사용자의 몸통과 허벅지 간의 바람직한 각도에 대한 측정 각도의 비율의 결정), 미리 정해진 횟수의 반복마다 완전 동작의 비율의 평균(예, 마지막 세 번의 운동, 마지막 다섯 번의 운동, 모든 운동 등)일 수 있다. 완성도 변경자는 디폴트 값을 가질 수 있다. 일례의 실시예에서, 디폴트 값은 0.1일 수 있다. 제2 실시예에서, 디폴트 값은 1.0일 수 있다. 디폴트 값은 0.0을 포함한 임의의 값일 수 있다. 시스템(100)은 사용자의 폼이 바람직한 폼에 얼마나 잘 부합하는지를 기초로 하여 시간에 대해 완성도 변경자를 갱신할 수 있다. 하나 이상의 인자가 활동 변경자 및/또는 해당 변경자의 조정에 기여할 수 있다. 예로서는 한정되는 것은 아니지만, 운동의 속도, 종류 지속 기간, 및 이들의 조합을 포함한다. 추가로, 활동 변경자 및/또는 활동 변경자의 변화는 미리 정해진 값(예, 사용자가 수행하도록 프롬프트되는 운동이나 동작에 부여된 값), 사용자의 성과, 및 이들의 조합으로부터 결정될 수 있다.
아래 제시되는 수학식 (2)는 추가의 실시예에서 활용될 수 있다.
수학식 (2):
소모 칼로리 = BMR*(활동 변경자)*(완성도 변경자)*(곱 변경자)+(합 변경자)
수학식 (2)의 BMR, 활동 변경자 및/또는 완성도 변경자의 값은 수학식 (1)을 참조로 전술한 하나 이상의 실시예에 따라 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 곱 변경자의 값은 각각의 운동 종류마다 정해질 수 있다. 일례의 실시예에서, 디폴트 값은 0.1일 수 있다. 제2 실시예에서, 디폴트 값은 1.0일 수 있다. 디폴트 값은 0.0을 포함한 임의의 값일 수 있다. 시스템(100)은 운동 중의 곱 변경자를 사용자가 수행하도록 프롬프트되는 운동의 종류에 대응하도록 갱신할 수 있다. 소정의 실시예에서, 활동 변경자는 경험적 데이터로부터(부분적으로 또는 전적으로) 얻어질 수 있다.
소정의 실시예에서, 합 변경자의 값은 각각의 운동 종류마다 정해질 수 있다. 일례의 실시예에서, 디폴트 값은 0.1일 수 있다. 제2 실시예에서, 디폴트 값은 1.0일 수 있다. 디폴트 값은 0.0을 포함한 임의의 값일 수 있다. 시스템(100)은 운동 중의 합 변경자를 사용자가 수행하도록 프롬프트되는 운동의 종류에 대응하도록 갱신할 수 있다. 소정의 실시예에서, 활동 변경자는 경험적 데이터로부터(부분적으로 또는 전적으로) 얻어질 수 있다.
시스템(100)은 운동의 지속 시간에 거쳐 소모되는 칼로리를 계산할 수 있는데, 이는 수학식 (1) 또는 2의 활용을 포함할 수 있다. 시스템(100)은 디스플레이(136)가 소모된 칼로리 누계를 표시하도록 할 수 있다. 소정의 실시예에서, 누계는 각각의 운동의 하나 이상의 완료된 반복과 하나 이상의 완료 세트에 대해 결정될 수 있다. 시스템(100)은 수행된 운동의 종류에 의해 소모된 칼로리를 계산하고 표시될 수 있도록 할 수 있다. 예컨대, 운동에 의한, 반복에 의한, 세트에 의한 또는 운동 종류에 의한 피크/최소/평균 칼로리 소모율과 같은 다른 정보도 계산되고 표시될 수 있다. 시스템(100)은 수학식 (1)을 사용하여 운동 수행 중에 사용자에 의해 소모된 칼로리의 양을 주기적으로 결정할 수 있다. 시스템(100)은 운동 기간에 걸쳐 연속적으로 갱신되는 현재 소모 칼로리 양(예, 누계)을 지시하거나 미리 정해진 시간에서의 소모 칼로리 양을 갱신할 수 있다(예, 운동 세션의 말미에 사용자가 제1 종류의 운동의 세트를 완료하고 제2 종류의 운동의 세트를 시작 하는 등). 시스템(100)은 사용자에게 운동의 각 세트 중에는 물론, 각각의 반복 중에 얼마나 많은 칼로리가 소모되었는지를 알려줄 수도 있다.
(예컨대 수학식 (1)을 사용하여) 칼로리 소비를 결정함에 있어 사용되는 입력 및/또는 변수 중 하나 이상은 사용자에 의해 수행되는 운동의 종류와 무관하게 동일하게 유지될 수 있고, 다른 것은 변할 수 있다. 예를 들면, BMR은 사용자의 몸무게, 키 및 나이가 운동의 코스에 걸쳐 인지 가능하게 변하지 않기 때문에 전체 운동에 걸쳐 동일할 수 있다. 또한, 활동 변경자, 완성도 변경자, 곱 변경자 및 합 변경자 중 하나 이상은 운동에 걸쳐 변할 수 있다. 해당 값 및/또는 해당 값의 변화는 사용자에 의해 현재 수행되는 운동의 종류에 의존할 수 있다.
완성도 변경자는 반복마다 변할 수 있다. 전술한 바와 같이, 시스템(100)은 사용자가 운동을 수행하는 동안 사용자의 폼을 모니터링하는 것을 기초로 하여 완성도 변경자를 생성할 수 있다. 대체로, 운동은 하나의 반복을 수행하기 위해 일련의 동작을 포함하며, 사용자는 통상 2회 시상의 반복을 포함하는 세트를 수행한다. 사용자의 폼은 반복시마다 변할 수 있으므로 완성도 변경자가 얻어질 수 있다.
시스템100)은 반복시마다 변하는 완성도 변경자를 기초로 하거나 필터링된 버전의 완성도 변경자를 기초로 하여 수학식 (1)을 사용하여 소모된 칼로리를 결정할 수 있다. 완성도 변경자의 필터링을 위해, 시스템(100)은 예컨대, 1회 이상의 반복마다 완성도 변경자를 결정하고, 완성도 변경자 중 일부 또는 전부에 대해 평균을 내고, 수학식 (1)에 평균값을 사용할 수 있다. 또한, 시스템(100)은 소정의 반복의 완성도 변경자가 다른 것보다 더 가중될 수 있도록 완성도 변경자를 가중 평균으로서 생성할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 평균값 산출시 덜 최근의 값보다 더 최근의 완성도 변경자가 더 가중되는 감쇄 함수(decaying function)을 적용할 수 있다.
시스템(100)은 사용자가 바람직한 동작을 할 수 있게 하고, 이러한 동작 중에 소모된 칼로리 양을 계산할 수 있다. 일 실시예에서, 모든 감지된 동작은 계산에 사용될 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 오직 소정의 동작(예, 시스템이 지원하거나 및/또는 수행하도록 프롬프트한 동작)만이 고려될 수 있다. 시스템(100)은 사용자 동작의 분류를 시도하기 위해 이미지 캡쳐링 장치(126) 및/또는 다양한 센서로부터의 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 사용자의 동작을 MET 테이블에 정해진 다른 알려진 동작과 비교할 수 있다. 사용자의 동작이 MET 테이블에 정해진 알려진 동작에 대응하면, 시스템(100)은 소모 칼로리의 양의 계산을 위해 확인된 MET 테이블을 사용할 수 있다.
사용자의 동작이 MET 테이블에 정해진 운동과 매칭되지 않으면, 시스템(100)은 사용자에 의해 수행되는 동작과 유사한 동작을 포함하는 하나 이상의 운동을 식별할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 사용자의 하부 신체가 스쿼트 동작과 유사하게 움직이고 상부 신체는 푸쉬업과 유사하게 움직이는 것을 결정할 수 있다. 시스템(100)은 사용자에 의해 소모된 칼로리 양에 대한 근사치로서, 마치 사용자가 스쿼트 동작을 행하였고 푸쉬업을 행한 것처럼 식별된 MET 테이블을 사용하여 사용자가 소모하였을 칼로리의 수치를 계산할 수 있다. 추가의 실시예에서, 새로운 엔트리가 생성될 수 있다. 이와 관련하여, 소정의 실시예는 새로운 동작 및/또는 운동의 엔트리 및 추가 식별을 허용할 수 있다. 소정의 실시예에서, 사용자는 식별되지 않은 동작/운동에 대한 칼로리 소비 근사치에 관한 입력을 제공할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 시스템(100)은 예컨대, 여기 논의된 하나 이상의 센서로부터 칼로리 소비를 계산할 수 있다. 또 다른 추가의 실시예에서, 시스템(100)은 이전에 알려지지 않은 동작 또는 운동에 대해 칼로리 소비와 같은 속성의 결정에 있어 사용자(및/또는 제3자)로부터의 입력은 물론 하나 이상의 센서 판독값을 사용할 수 있다. MET 테이블을 사용하지 않고 칼로리 소비를 추정하는 예로는 한정되는 것은 아니지만 포텐셜 에너지의 변화를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 포텐셜 에너지의 변화를 이용하는 예는 다음 항목에 제공된다.
시스템(100)은 칼로리 소모 추정치를 소셜 네트워크 웹사이트에 전송하도록 구성될 수 있다. 사용자는 원하는 시간 간격 중에 소모된 총 칼로리 수치를 기초로 하여 순위를 매길 수 있다(예, 일간, 주간, 월간, 연간 순위). 다시 도 3을 참조하면, 방법은 종료되거나 선행하는 블록 중 임의의 블록으로 복귀될 수 있다.
i. 포텐션 에너지 변화를 기초로 한 에너지 소비 추정
시스템(100)은 MET 테이블에 의해 정해지지 않은 물리적 활동에 대해 사용자의 에너지 소비 추정치를 계산할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 임의의 원하는 동작 조합을 수행하는 사용자에 의해 소모된 칼로리의 양을 계산할 수 있다. 운동 중에, 사용자는 자신의 몸무게와 중력에 노출될 수 있다. 운동 활동을 수행하는 사용자에 의해 소모된 칼로리의 양을 추정함에 있어 사용자의 질량 중심 또는 특정 부위의 질량 중심의 위치가 사용될 수 있다.
도 8은 예시적인 실시예에 따라 포텐셜 에너지의 변화를 모니터링하는 것을 기초로 하여 운동 활동을 수행하는 동안 사용자의 에너지 소비 추정치를 계산하는 방법의 일례의 흐름도를 나타낸다. 해당 방법은 예컨대 102와 같은 컴퓨터, 장치(138, 140 및/또는 142)는 물론, 다른 장치에 의해 구현될 수 있다. 도 8에 예시된 블록들은 재배열될 수 있고, 일부 블록은 제거 가능하며, 추가의 블록이 추가될 수 있고, 각 블록은 일 회 이상 반복될 수 있으며, 흐름도는 일 회 이상 반복될 수 있다. 흐름도는 802 블록에서 시작할 수 있다.
802 블록에서, 다양한 실시예는 시간 간격에 걸쳐 운동 활동을 수행하는 사용자에 대한 취득 데이터의 처리를 포함할 수 있다. 일례에서, 시스템(100)은 사용자에게 런지 동작을 10회 반복 수행하도록 프롬프트하고 해당 런지 동작을 수행하는 사용자에 대해 취득된 데이터를 처리할 수 있다. 데이터는 카메라(126)에 의해 포착된 비디오이거나 적외선 송수신기(128) 및/또는 다른 장치 센서(138, 140, 142)에 의해 취득될 수 있다.
804 블록에서, 다양한 실시예는 시간 간격 내에서 제1 시간 수간과 제2 시간 순간에서 사용자의 신체 부분, 신체 영역 또는 전신의 질량 중심의 위치를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 다른 실시예에서, 동작 중심이 사용될 수 있다. 그러나, 단순성을 위해 질량 중심이 논의될 것이다. 일례에서, 시스템(100)은 사용자에게 센서를 사용자의 하나 이상의 신체 부분에 대한 질량 중심에 대응하는 위치에 배치하도록 지시할 수 있다. 도 9를 참조하면, 질량 중심 위치 중 하나 이상은 예시적인 위치(904A-D, 906)에 있거나 사용자의 신체상의 다른 위치에 있을 수 있다. 임의의 개소의 위치가 모니터링될 수 있다. 적어도 하나의 센서는 시간과 센서의 위치(또는 센서에 의해 감지되는 신체 부분의 위치)를 나타내는 센서 데이터를 무선 전송할 수 있다. 위치는 좌표계(예, 데카르트 좌표계)에서 좌표일 수 있고 센서가 특정 좌표에 있었을 때를 나타내는 시간 스탬프와 관련될 수 있다. 소정의 실시예에서, 시스템(100)은 위치(904A-D, 906)를 주기적으로 결정하기 위해 센서 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 예컨대, 장치 센서(138, 140 및/또는 142)로부터 센서 데이터를 수신할 수 있다. 컴퓨터(102)(또는 시스템(100)의 다른 성분)는 위치(예, 904A-D, 906)의 결정의 일부로서 데이터를 처리할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터는 초당 4회 등의 루틴 진행 베이스로 처리될 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨터(102)(또는 시스템(100)의 다른 성분)는 위치(904A-D, 및/또는 906)를 결정하기 위해 이미지 캡쳐링 장치(126)로부터 데이터를 처리할 수 있다.
806 블록에서, 다양한 실시예는 제1 시간 순간으로부터 제2 시간 순간까지 질량 중심의 위치의 변화를 식별하는 것을 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 시스템(100)은 한 번에 그리고 후속 시간에 위치(904A-D 및 906)를 결정할 수 있다. 예로서 그리고 도 10a-b를 참조하면, 사용자는 런지 동작을 수행하는 것으로 예시된다. 도 10a는 제1 시간 순간에 대응하고 도 10b는 제2 시간 순간에 대응한다. 도 10a에서, 사용자의 질량 중심의 위치(906)는 지상에서 "h1" 높이(908A로 지시됨)에 있다. 도 10b에서, 사용자의 질량 중심의 위치(906)는 지상에서 "h2" 높이(908B로 지시됨)에 있다. 시스템(100)의 하나 이상의 성분은 질량 중심의 위치(906)의 차이를 결정하기 위해 "h1"과 "h2" 간의 높이 차이를 결정할 수 있다. 시스템(100)은 다른 신체 부분에 대한 질량 중심의 위치(904A-D) 또는 사용자의 신체 부분 또는 신체 영역의 다른 위치에 대한 변화를 계산할 수 있다. 시스템(100)은 위치(906A-D 및 906)를 결정하기 위해 도 11에 도시된 바와 같이 다른 각도로부터 취득된 사용자의 비디오를 처리할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 사용자의 사시도에서의 위치(906)에 대한 높이 "h1"과 사용자의 전방면도에서의 위치(906)에 대한 높이 "h2"를 결정할 수 있다. 시스템(100)은 높이 차 측정치에 대해 평균을 내거나 하나의 높이 또는 다른 높이를 사용할 수 있다.
다시 도 8을 참조하면, 808 블록에서, 다양한 실시예는 변화에 따른 사용자의 에너지 소비 추정치를 계산할 수 있다. 일례에서, 포텐셜 에너지의 물리학적 개념을 사용하여 사용자에 의해 행해진 일의 양을 추정하거나 일을 기초로 하여 소모된 칼로리를 계산할 수 있다.
일례에서, 시스템(100)의 하나 이상의 성분은 사용자에 의해 수행된 일의 양을 결정하기 위해 하나의 시간 순간으로부터 다른 시간 순간까지 위치(906)의 변화를 결정할 수 있다. 포텐션 에너지(PE)는 m*g*h이고, 여기서 m은 사용자(또는 신체 부분)의 무게, g는 중력 가속도이고, h는 지상 높이이다. 일(W)은 -ΔPE이고, 여기서 Δ는 포텐셜 에너지 차이를 나타낸다. m*g*h를 치환하면, 일(W)은 -m*g*Δh이다. 도 10a-b의 상기 예를 기초로, W=-m*g*(h1-h2)이다. 시스템(100)은 생리적 인체 능률(physiology of human efficiency: PHE)을 곱한 일의 함수로서 소모된 칼로리의 양을 결정할 수 있다. 시스템(100)은 일의 양과 생리적 인체 능률(PHE) 환산 계수를 기초로 하여 소모된 칼로리 양을 결정할 수 있다. 시스템(100)은 사용자 심박수, 압력 센서 데이터, 및 사용자에 의해 입력된 다른 정보(예, 나이, 몸무게 등) 중 하나 이상의 함수로서 PHE 환산 계수를 결정할 수 있다.
시스템(100)은 후속하는 시간 순간 사이에 소모된 칼로리의 누계를 보유 및/또는 전송하고 사용자에게 운동 세션 중 해당 시점까지 소모된 칼로리의 총량을 알려줄 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 소정의 빈도(예, 초당 2회)로 위치(906)의 높이(h)를 결정하고, 각각의 높이(h) 결정 간에 소모된 칼로리의 차이를 기초로 하여 소모된 칼로리를 계산할 수 있다. 시스템(100)은 하나 이상의 운동을 포함하는 미리 정해진 시간 범위에 걸쳐 소모된 칼로리의 총 수치를 추적할 수 있다. 시간 범위는 주, 월, 년, 사용자의 운동 시작 후 누적 시간, 또는 달리 정의된 척도를 포함할 수 있다. 하나 또는 복수의 척도는 디폴트 값, 미리 정해진 값, 사용자 선택 가능 값, 및/또는 사용자 정의한 값을 포함할 수 있다. 예를 들면, 시스템(100)은 사용자에게 예컨대, 일당, 주당, 월당, 및/또는 연당의 특정 시간 기간 중에 얼마나 많은 칼로리가 소모되었는지를 알려줄 수 있다. 시스템(100)은 운동 당 소모된 칼로리의 평균 수치, 운동의 종류를 기초로 하여 소모된 칼로리의 평균 수치, 단일 운동 중에 또는 미리 정해진 시간 간격 중에 소모된 칼로리의 최대 수치(예, 최대 칼로리 양이 소모된 달)에 대한 데이터 또는 다른 종류의 데이터를 유지할 수 있다.
다른 예에서, 시스템(100)은 특별한 신체 부분 또는 여러 신체 부분의 집합체의 동작에 의해 소모된 칼로리를 결정할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 우측 다리의 동작에 의해 얼마나 많은 칼로리가 소모되었는지를 알고자 할 수 있다. 일과 포텐션 에너지 간의 상기 관계를 이용하고 다시 도 9를 참조하면, 시스템(100)은 일을 계산하기 위해 하나의 시간 순간으로부터 다른 시간 순간까지 사용자의 우측 다리의 질량 중심의 위치(904A)의 변화(예, 908B 높이)를 모니터링할 수 있다. 시스템(100)은 사용자의 몸무게와 비율을 기초로 하여 사용자의 우측 다리의 질량을 추정할 수 있다. 시스템(100)은 이후 전술한 바와 같이 생리적 인체 능률을 곱한 일의 함수로서 소모된 칼로리의 양을 결정할 수 있다. 운동 세션 중에 시스템(100)은 예컨대 디스플레이(136)를 통해 사용자의 우측 다리의 동작에 기인하여 소모된 칼로리의 누계를 표시할 수 있다. 시스템(100)은 사용자의 나머지 사지에 대한 위치(904B-D)를 기초로 하여 소모된 칼로리를 유사하게 결정할 수 있다. 운동 세션 중에 시스템(100)은 각각의 사지는 물론, 사용자의 신체 전신에 의해 소모된 칼로리의 누계를 표시할 수 있다.
시스템(100)은 소정 시간에 얼마나 많은 칼로리가 소모되었는지를 결정하기 위해 사용자가 운동 세션을 리뷰하도록 할 수도 있다. 예를 들면, 운동은 반복 운동(예, 푸쉬업)을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 시스템(100)은 각각의 반복 중 소모된 칼로리 수치는 물론, 세트 내의 각각의 반복(예, 10 세트 내의 각 푸쉬업)을 식별할 수 있다. 세트가 지나면, 시스템(100)의 하나 이상의 성분은 사용자가 최소 수치의 칼로리 및 최대 수치의 칼로리를 소모한 경우의 반복을 확인할 수 있다. 추가의 실시예에서, 시스템(100)은 칼로리의 평균 수치를 추정할 수 있다. 이들은 단지 예시적인 통계값에 불과하므로 당업자는 본 발명의 개시의 범위를 벗어나지 않고 다른 분석이 행해질 수 있음을 쉽게 알 것이다.
운동 세션이 다른 종류의 운동을 포함하면, 시스템(100)은 종류에 따라 소모된 칼로리 양을 기초로 하여 운동 종류를 순위 매길 수 있다. 예를 들면, 운동 세션은 3가지 다른 종류의 운동(예, 푸쉬업, 윗몸 일으키기, 스쿼트)을 포함할 수 있다. 운동 세션이 완료된 후, 시스템(100)은 각 운동 종류에 의해 얼마나 많은 칼로리가 소모되었는지를 결정할 수 있고(예, 푸쉬업의 경우 10 칼로리, 윗몸 일으키기 13 칼로리 및 스쿼트 18 칼로리), 소모된 칼로리의 수치를 기초로 하여 운동 종류를 순위 매길 수 있다(예, 1-스쿼트, 2-윗몸 일으키기, 3-푸쉬업). 추가의 실시예에서, 에너지 소비(예, 소모 칼로리 양)는 운동 또는 루틴에 대한 이상적인 값 또는 범위에 대한 퍼센트로서 랭크될 수 있다. 예를 들면, 운동의 완전 수행이 약 100 칼로리를 소모할 경우, 90 칼로리를 소모한 제1 사용자가 동일한 운동에 대하 85 칼로리를 소모한 제2 사용자보다 높은 순위로 할당될 수 있다. 사용자들은 상이한 이상적인 값 또는 범위를 가질 수 있으므로, 결정은 해당 사용자의 이상적인 값에 대한 퍼센트로서 감지되거나 및/또는 추정된 값의 퍼센트를 사용할 수 있다. 추가의 실시예에서, 해당 이상적인 값의 100%에 가까운 사용자는 소모된 칼로리의 이상적인 양의 100%를 넘는 사용자보다 높은 순위에 랭크될 수 있다. 이와 관련하여, 활동(예, 운동)에 대해 추정되거나 계산된 값보다 더 많은 에너지를 소비하는 사용자는 부적절한 동작, 비효율, 부상 위험 증가 및/또는 이들의 조합을 나타낼 수 있다. 소정의 구현예에서, 도 18의 방법은 이후 종료되거나 선행하는 블록 및/또는 다른 블록 중 임의의 블록으로 복귀될 수 있다.
시스템(100)은 미리 기록된 비디오로부터 소모 칼로리를 결정할 수도 있다. 예를 들면, 사용자는 농구공을 덩크 슛하는 프로 농구 선수의 비디오를 시스템(100)에 업로딩할 수 있다. 시스템(100)의 하나 이상의 성분은 시간 내의 여러 시점에서 선수 또는 특정 신체 부분의 질량 중심의 위치를 결정하도록 비디오를 처리하고 전술한 바와 같이 일을 기초로 한 칼로리 결정을 이용하여 물리적 활동(예, 덩킹 동작 중의 선수에 의한) 중에 소비된 칼로리의 양을 결정할 수 있다.
결론
여기 설명된 특징 중 하나 이상의 특징을 갖는 활동 환경을 제공하는 것으로써 사용자에게는 사용자가 운동 활동에 참가하도록 독려하고 동기 부여하여 사용자의 체력 단련을 증진하게 되는 사용자 환경적 경험이 제공될 수 있다. 또한, 사용자들은 다양한 체력 단련 레벨에 도달하고 자신의 체력 단력 레벨과 활동을 볼 수 있도록 소셜 커뮤니티와 도전을 통해 서로 통신할 수 있다.
실시예의 여러 측면들이 해당 예시적인 실시예에 대해 설명되었다. 본 발명의 개시의 검토를 통해 당업자에게는 첨부된 특허청구범위의 범위와 취지 내에서 다양한 다른 실시예, 변형례 및 변경례가 도출될 것이다. 예를 들면, 당업자들 중 하나는 예시된 도면에 나타낸 단계들이 언급된 순서가 아닌 순서로 수행될 수 있고, 예시된 하나 이상의 단계들은 실시예의 여러 측면에 따라 선택적일 수 있음을 알 것이다.

Claims (20)

  1. 컴퓨터에 의해 구현되는 방법에 있어서,
    제1 위치에서 사용자에게 운동을 수행하도록 프롬프트하는 단계;
    상기 제1 위치에서 적어도 제1 센서를 사용하여 상기 운동을 수행하는 동안 상기 사용자의 폼을 모니터링하는 단계; 및
    상기 운동의 종류 및 상기 사용자의 상기 폼에 기초하여 상기 운동을 수행하는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 프로세서에 의해 계산하는 단계
    를 포함하고,
    상기 에너지 소비 추정치의 계산은 수학식:
    소모 칼로리 = BMR*(활동 변경자)*(필터링된 완성도 변경자)
    을 적용하며,
    상기 BMR은 사용자의 기초 대사율(Basal Metabolic Rate)이고,
    상기 활동 변경자는 상기 운동의 종류에 대응하는 조정이고,
    상기 필터링된 완성도 변경자는 상기 사용자의 상기 폼이 상기 운동에 대한 바람직한 폼에 얼마나 잘 대응하는지에 대응하는 조정으로, 덜 최근의 완성도 변경자보다 더 최근의 완성도 변경자를 보다 가중하는 감쇄 함수(decaying function)를 사용하여 다수의 반복을 통한 평균으로 계산되는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 에너지 소비 추정치의 계산은 상기 운동의 종류에 대한 태스크 대사율(Metabolic Equivalent of Task; MET) 테이블을 이용하여 결정되는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 에너지 소비 추정치는 상기 사용자의 기초 대사율을 기초로 하는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 상기 폼의 모니터링은 상기 운동을 수행하는 상기 사용자의 비디오의 처리를 기초로 하는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 폼의 모니터링은:
    상기 사용자의 적외선 반사(infrared reflection)의 처리를 포함하는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 폼의 모니터링은 상이한 시간에서 상기 사용자의 적어도 제2 신체 부분에 대하여 상기 사용자의 제1 신체 부분의 위치를 식별하는 것을 기초로 하는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 신체 부분의 위치의 적어도 일부는 상기 사용자의 신체상에 위치된 복수의 센서로부터의 데이터와, 상기 사용자의 비디오의 처리와, 상기 사용자의 적외선 반사의 처리 중 하나 이상을 기초로 하여 결정되는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 에너지 소비 추정치의 계산은 상기 폼을 기초로 하여 상기 추정치를 증가 또는 감소시키는 것을 포함하는 것인, 컴퓨터에 의해 구현되는 방법.
  10. 컴퓨터-실행가능한 명령을 포함하는 유형의(tangible) 컴퓨터 판독가능한 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터-실행가능한 명령은 실행시,
    제1 위치에서 사용자에게 운동을 수행하도록 프롬프트하는 단계;
    상기 제1 위치에서 적어도 제1 센서를 사용하여 상기 운동을 수행하는 동안 상기 사용자의 폼을 모니터링하는 단계; 및
    상기 운동의 종류 및 상기 사용자의 상기 폼에 기초하여 상기 운동을 수행하는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 계산하는 단계
    를 포함하는 방법을 수행하고,
    상기 에너지 소비 추정치의 계산은 수학식:
    소모 칼로리 = BMR*(활동 변경자)*(필터링된 완성도 변경자)
    을 적용하며,
    상기 BMR은 사용자의 기초 대사율(Basal Metabolic Rate)이고,
    상기 활동 변경자는 상기 운동의 종류에 대응하는 조정이고,
    상기 필터링된 완성도 변경자는 상기 사용자의 상기 폼이 상기 운동에 대한 바람직한 폼에 얼마나 잘 대응하는지에 대응하는 조정으로, 덜 최근의 완성도 변경자보다 더 최근의 완성도 변경자를 보다 가중하는 감쇄 함수(decaying function)를 사용하여 다수의 반복을 통한 평균으로 계산되는 것인, 유형의 컴퓨터 판독가능한 매체.
  11. 제10항에 있어서, 상기 에너지 소비 추정치는 상기 사용자의 기초 대사율을 기초로 하는 것인, 유형의 컴퓨터 판독가능한 매체.
  12. 삭제
  13. 제10항에 있어서, 상기 폼의 모니터링은 상기 운동을 수행하는 상기 사용자의 비디오의 처리 또는 상기 사용자의 적외선 반사의 처리를 기초로 하는 것인, 유형의 컴퓨터 판독가능한 매체.
  14. 제10항에 있어서, 상기 에너지 소비 추정치의 계산은 상기 폼을 기초로 하여 상기 추정치를 증가 또는 감소시키는 것을 포함하는, 유형의 컴퓨터 판독가능한 매체.
  15. 장치에 있어서,
    적어도 하나의 프로세서; 및
    명령을 저장한 적어도 하나의 메모리
    를 포함하고,
    상기 명령은 실행시 상기 장치로 하여금 적어도,
    제1 위치에서 사용자에게 운동을 수행하도록 프롬프트하는 단계;
    상기 제1 위치에서 적어도 제1 센서를 사용하여 상기 운동을 수행하는 동안 상기 사용자의 폼을 모니터링하는 단계; 및
    상기 운동의 종류와 상기 사용자의 상기 폼에 기초하여 상기 운동을 수행하는 사용자에 대한 에너지 소비 추정치를 계산하는 단계
    를 수행하도록 하고,
    상기 에너지 소비 추정치의 계산은 수학식:
    소모 칼로리 = BMR*(활동 변경자)*(필터링된 완성도 변경자)
    을 적용하며,
    상기 BMR은 사용자의 기초 대사율(Basal Metabolic Rate)이고,
    상기 활동 변경자는 상기 운동의 종류에 대응하는 조정이고,
    상기 필터링된 완성도 변경자는 상기 사용자의 상기 폼이 상기 운동에 대한 바람직한 폼에 얼마나 잘 대응하는지에 대응하는 조정으로, 덜 최근의 완성도 변경자보다 더 최근의 완성도 변경자를 보다 가중하는 감쇄 함수(decaying function)를 사용하여 다수의 반복을 통한 평균으로 계산되는 것인,장치.
  16. 제15항에 있어서, 상기 에너지 소비 추정치는 상기 사용자의 기초 대사율을 기초로 하는 것인 장치.
  17. 삭제
  18. 제15항에 있어서, 상기 폼의 모니터링은 상기 운동을 수행하는 상기 사용자의 비디오의 처리를 기초로 한 장치.
  19. 제15항에 있어서, 상기 폼의 모니터링은 상기 사용자의 적외선 반사의 처리를 기초로 한 장치.
  20. 제15항에 있어서, 상기 에너지 소비 추정치의 계산은 상기 폼을 기초로 하여 상기 추정치를 증가 또는 감소시키는 것을 포함하는 장치.
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