KR101709648B1 - Method and Apparatus of analyzing body type dased on the body data - Google Patents

Abstract

본 발명은 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따른 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법은 사용자의 신체 데이터를 입력하는 입력단계, 상기 신체 데이터를 이용하여 상기 사용자의 체형 정보를 획득하는 획득단계 및 획득한 상기 체형 정보를 출력하는 출력단계를 포함할 수 있다.The present invention relates to a method and apparatus for analyzing body shape based on user body data.
The body shape analyzing method based on user body data according to the present invention includes an input step of inputting body data of a user, an obtaining step of obtaining body shape information of the user using the body data, and an output step of outputting the body shape information . ≪ / RTI >

Description

사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법 및 장치{Method and Apparatus of analyzing body type dased on the body data}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method and apparatus for analyzing a body based on user's body data,

본 발명은 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for analyzing body shape based on user body data.

현대 사회에서는 인간의 평균수명의 증가로 인해 건강에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다.In modern society, people are increasingly interested in health due to the increase in average life expectancy.

아울러, 건강한 삶을 유지하기 위해 건강검진 등을 통해 체지방률 등의 체형정보를 확인하고 있다.In order to maintain a healthy life, body shape information such as body fat percentage is checked through a medical checkup.

그러나 전문적인 기계장치 등을 이용하거나 전문적인 검진을 통해 체지방률 등의 체형 정보를 확인하기 위해서는 상당한 시간이 소요되거나 비용을 지출할 필요가 있다.However, it takes considerable time or expense to check the body shape information such as the body fat percentage by using a professional mechanical device or a professional examination.

또한, 현대 사회에서는 인터넷 웹사이트에서 의류 등을 구매하는 경우가 폭발적으로 증가하고 있다.In addition, in the modern society, the case of purchasing clothing on the Internet website is explosively increasing.

오프라인 매장에서 의류를 구매하는 경우에는 점원의 도움을 받는 등의 방법으로 자신에게 맞는 의류를 용이하게 선택하는 것이 가능하다.When purchasing clothes in an offline store, it is possible to easily select clothes suitable for oneself by receiving help from a clerk.

그러나, 인터넷 환경에서 의류를 구매하는 경우에는 본인의 체형 정보를 정확히 파악하지 못해 본인에게 맞지 않는 의류를 구매할 가능성이 높다.However, in the case of purchasing clothes in the Internet environment, it is highly possible to purchase clothing that is not suitable for the user because the user can not accurately grasp the information of his body shape.

본 발명은, 상기한 문제점을 해결하기 위해, 사용자의 신체 데이터를 데이터 베이스에 미리 저장된 정보와 비교하여 사용자의 체형 정보를 획득하는 체형 분석 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.An object of the present invention is to provide a body shape analyzing method and an apparatus for comparing body data of a user with information previously stored in a database to obtain body shape information of a user.

본 발명에 따른 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법은 사용자의 신체 데이터를 입력하는 입력단계, 상기 신체 데이터를 이용하여 상기 사용자의 체형 정보를 획득하는 획득단계 및 획득한 상기 체형 정보를 출력하는 출력단계를 포함할 수 있다.The body shape analyzing method based on user body data according to the present invention includes an input step of inputting body data of a user, an obtaining step of obtaining body shape information of the user using the body data, and an output step of outputting the body shape information . ≪ / RTI >

또한, 신체 데이터는 상기 사용자의 성별, 키, 몸무게, 허리둘레, 복부둘레, 가슴둘레, 가슴넓이, 엉덩이둘레, 가슴둘레, 팔길이, 다리길이, 샅높이, 엉덩이높이, 목둘레, 허벅지둘레, 어깨넓이, 몸통 수직 길이, 목길이 또는 머리길이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The body data may include at least one of a sex, a height, a weight, a waist circumference, a waist circumference, a breast circumference, a breast width, a hip circumference, a chest circumference, an arm length, a leg length, a crotch height, Shoulder width, body vertical length, neck length, or head length.

또한, 상기 체형 정보는 체지방량, 체지방률, 기초대사량, 근육량, 수분량 또는 형태타입 중 적어도 하나는 포함할 수 있다.In addition, the body shape information may include at least one of body fat mass, percent body fat, basal metabolic rate, muscle mass, moisture content, or morphotype.

또한, 상기 획득단계에서는 상기 사용자의 체형 정보 또는 상기 신체 데이터와 미리 설정된 표준 정보를 비교한 비교정보를 더 획득하고, 상기 출력단계에서는 상기 비교정보를 더 출력할 수 있다.Further, in the acquiring step, the comparison information obtained by comparing the body shape information of the user or the body data with preset standard information may be further obtained, and in the outputting step, the comparison information may be further output.

또한, 상기 사용자의 체형 정보 또는 신체 데이터 중 적어도 하나를 근거로 하여 의복 추천 정보를 제공하는 추천단계를 더 포함할 수 있다.The recommendation step may further include recommending recommendation information on clothing based on at least one of the user's body information and body data.

본 발명에 따른 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 장치는 사용자의 신체 데이터를 입력하는 입력부, 상기 신체 데이터를 이용하여 상기 사용자의 체형 정보를 획득하는 제어부 및 획득한 상기 체형 정보를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다.The apparatus for analyzing body parts based on user body data according to the present invention includes an input unit for inputting user's body data, a control unit for obtaining the body information of the user using the body data, and an output unit for outputting the acquired body information .

본 발명에 따른 또 다른 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 장치는 사용자의 신체 데이터를 입력하는 입력부, 상기 신체 데이터를 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 상기 신체 데이터를 데이터 베이스에 미리 저장된 정보와 비교하여 획득한 상기 사용자의 체형 정보를 수신하는 통신부 및 수신한 상기 체형 정보를 출력하는 출력부를 포함힐 수 있다.According to another aspect of the present invention, an apparatus for analyzing a body part based on user body data includes an input unit for inputting body data of a user, a body data transmitting unit for transmitting the body data to a server, A communication unit for receiving the body shape information of the user and an output unit for outputting the received body shape information.

또한, 상기 신체 데이터는 상기 사용자의 키, 몸무게, 허리둘레, 복부둘레, 가슴둘레, 가슴넓이, 엉덩이둘레, 가슴둘레, 팔길이, 다리길이, 샅높이, 엉덩이높이, 목둘레, 허벅지둘레, 어깨넓이, 몸통 수직 길이, 목길이 또는 머리길이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In addition, the body data may include at least one of body height, weight, waist circumference, abdomen circumference, chest circumference, chest width, hip circumference, chest circumference, arm length, leg length, groin height, hip height, neck circumference, Width, body vertical length, neck length, or head length.

또한, 상기 체형 정보는 체지방량, 체지방률, 기초대사량, 근육량, 수분량 또는 형태타입 중 적어도 하나는 포함할 수 있다.In addition, the body shape information may include at least one of body fat mass, percent body fat, basal metabolic rate, muscle mass, moisture content, or morphotype.

또한, 상기 통신부는 상기 사용자의 체형 정보 또는 상기 신체 데이터와 미리 설정된 표준 정보를 비교한 비교정보를 더 수신하고, 상기 출력부는 상기 비교정보를 더 출력할 수 있다.The communication unit may further receive comparison information obtained by comparing the user's body shape information or the body data with preset standard information, and the output unit may further output the comparison information.

또한, 상기 통신부는 상기 사용자의 체형 정보 또는 신체 데이터 중 적어도 하나를 근거로 하여 획득한 의복 추천 정보를 더 수신하고, 상기 출력부는 상기 의복 추천 정보를 출력할 수 있다.In addition, the communication unit may further receive the clothing recommendation information acquired based on at least one of the user's body type information and the body data, and the output unit may output the clothing recommendation information.

본 발명에 따른 체형 분석 방법 및 장치는 사용자의 신체 데이터를 입력하는 간단한 방법으로 사용자의 체형정보를 용이하게 획득할 수 있는 효과가 있다.The body shape analyzing method and apparatus according to the present invention can easily acquire body shape information of a user by a simple method of inputting body data of a user.

아울러, 본 발명은 획득한 체형정보를 이용하여 사용자에게 알맞은 의류를 추천함으로써, 의류 선택의 실수를 줄일 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of reducing the number of mistakes in selecting clothes by recommending clothes suitable for the user using the acquired body shape information.

도 1은 본 발명에 따른 체형 분석 장치의 구성에 대해 설명하기 위한 도면; 및
도 2 내지 도 13은 본 발명에 따른 체형 분석 방법에 대해 설명하기 위한 도면이다.1 is a view for explaining a configuration of a body part analyzing apparatus according to the present invention; And
FIGS. 2 to 13 are views for explaining a body shape analyzing method according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법 및 장치에 대해 상세히 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해될 수 있다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It is to be understood that the present invention is not intended to be limited to the specific embodiments but includes all changes, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the present invention.

본 발명을 설명함에 있어서 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지 않을 수 있다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.In describing the present invention, the terms first, second, etc. may be used to describe various components, but the components may not be limited by the terms. The terms may only be used for the purpose of distinguishing one element from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함할 수 있다.The term " and / or " may include any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급되는 경우는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해될 수 있다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.When an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may be present in between Can be understood. On the other hand, when it is mentioned that an element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it can be understood that no other element exists in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions may include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.

본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로서, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 수 있다.In the present application, the terms "comprises", "having", and the like are used interchangeably to designate one or more of the features, numbers, steps, operations, elements, components, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않을 수 있다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, may have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries can be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are, unless expressly defined in the present application, interpreted in an ideal or overly formal sense .

아울러, 이하의 실시예는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것으로서, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.In addition, the following embodiments are provided to explain more fully to the average person skilled in the art. The shapes and sizes of the elements in the drawings and the like can be exaggerated for clarity.

이하에서 설명하는 체형 분석 방법 및 장치는 다양한 타입의 단말기에 적용될 수 있다.The body image analysis method and apparatus described below can be applied to various types of terminals.

예를 들면, 본 발명에 따른 체형 분석 방법 및 장치는 검진장치, PC, Laptop, 방송신호 수신기 등의 단말기에 적용될 수 있고, 휴대폰(Mobile Phone) 등의 이동통신 단말기에 적용되는 것이 바람직할 수 있다.For example, the analyzing method and apparatus according to the present invention may be applied to a terminal such as a screening device, a PC, a laptop, a broadcast signal receiver, and the like, and may be applied to a mobile communication terminal such as a mobile phone .

이하에서는, 설명의 편의를 위해, 본 발명에 따른 체형 분석 방법 및 장치가 이동통신 단말기에 적용되는 경우를 예로 들어 설명한다.Hereinafter, for the sake of convenience of explanation, a case will be described in which a body shape analyzing method and apparatus according to the present invention are applied to a mobile communication terminal.

이동통신 단말기로는 휴대폰(Mobile Phone) 뿐 아니라, 스마트 폰(smart phone), 노트북 컴퓨터(laptop computer), 디지털방송용 단말기, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션 등이 적용될 수 있다.The mobile communication terminal may be a smart phone, a laptop computer, a digital broadcasting terminal, a PDA (personal digital assistant), a portable multimedia player (PMP), navigation, have.

도 1은 본 발명에 따른 체형 분석 장치의 구성에 대해 설명하기 위한 도면이고, 도 2 내지 도 13은 본 발명에 따른 체형 분석 방법에 대해 설명하기 위한 도면이다.FIG. 1 is a view for explaining a configuration of a body part analyzing apparatus according to the present invention, and FIGS. 2 to 13 are views for explaining a body part analyzing method according to the present invention.

도 1을 살펴보면, 본 발명에 따른 체형 분석 장치(100)는 통신부(110), 센싱부(120), 출력부(140), 사용자입력부(150), 인터페이스부(160), 메모리(170), 전원공급부(180) 및 제어부(130)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 구성요소들이 필수적인 것은 아니어서, 그보다 많은 구성요소들을 갖거나 그보다 적은 구성요소들을 갖는 체형 분석 장치(100), 즉 이동통신 단말기를 구현하는 것도 가능하다.1, the figure analyzer 100 according to the present invention includes a communication unit 110, a sensing unit 120, an output unit 140, a user input unit 150, an interface unit 160, a memory 170, A power supply unit 180, and a control unit 130. 2 are not essential, it is also possible to implement the body image analysis apparatus 100, i.e., mobile communication terminal, having more or fewer components than the components shown in Fig.

통신부(110)는 다른 단말기 등과 무선 통신을 위한 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 통신부(110)는 도시하지 않은 서버(Server)와 데이터 송수신을 수행할 수 있다. 예를 들면, 통신부(110)는 서버로 신체 데이터를 전송하고, 서버로부터 체형 정보를 수신하는 것이 가능하다.The communication unit 110 may include one or more modules for wireless communication with other terminals and the like. The communication unit 110 can perform data transmission / reception with a server (not shown). For example, the communication unit 110 can transmit body data to the server and receive body information from the server.

통신부(110)는 이동통신모듈(111), 무선 인터넷 모듈(112), 근거리 통신 모듈(113) 등을 포함할 수 있다.The communication unit 110 may include a mobile communication module 111, a wireless Internet module 112, a short distance communication module 113, and the like.

이동통신 모듈(111)은, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말(다른 이동통신 단말기), 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신할 수 있다. 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.The mobile communication module 111 can transmit and receive a radio signal to at least one of a base station, an external terminal (another mobile communication terminal), and a server on a mobile communication network. The wireless signal may include various types of data depending on a voice call signal, a video call signal or a text / multimedia message transmission / reception.

무선 인터넷 모듈(112)은 무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 의미할 수 있다. 무선 인터넷 기술로는 LTE(Long Term Evolution), W-CDMA(Wideband Code Division Multiple Access), WLAN(Wireless LAN)(WiFi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 이용될 수 있다.The wireless Internet module 112 may refer to a module for wireless Internet access. Wireless Internet technologies include Long Term Evolution (LTE), Wideband Code Division Multiple Access (W-CDMA), Wireless LAN (WiFi), Wibro (Wireless broadband), Wimax (World Interoperability for Microwave Access) Speed Downlink Packet Access) may be used.

무선 인터넷 모듈(112)은 서버와 정보를 송수신할 수 있다.The wireless Internet module 112 can send and receive information to and from the server.

근거리 통신 모듈(113)은 근거리 통신을 위한 모듈을 의미할 수 있다. 근거리 통신 기술로 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee 등이 이용될 수 있다.The short-range communication module 113 may be a module for short-range communication. Bluetooth, radio frequency identification (RFID), infrared data association (IrDA), ultra wideband (UWB), ZigBee, and the like can be used as the short distance communication technology.

사용자 입력부(150)는 사용자가 체형 분석 장치(100)의 동작 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킬 수 있다. 사용자 입력부(150)는 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(정압/정전), 조그 휠 및/또는 조그 스위치를 포함할 수 있다.The user input unit 150 may generate input data for controlling the operation of the body fat analysis apparatus 100 by the user. The user input unit 150 may include a key pad, a dome switch, a touch pad (static / static), a jog wheel, and / or a jog switch.

출력부(140)는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 표시부(141), 음성 출력부(142)를 포함할 수 있다.The output unit 140 is for generating an output related to a visual, auditory or tactile sense, and may include a display unit 141 and an audio output unit 142.

표시부(141)는 체형 분석 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시 출력할 수 있다. 예를 들어, 이동통신 단말기인 체형 분석 장치(100)가 통화 모드인 경우 통화와 관련된 UI(User Interface) 또는 GUI(Graphic User Interface)를 표시할 수 있다.The display unit 141 can display and output the information processed by the figure analyzer 100. For example, when the body-type analyzing apparatus 100 as a mobile communication terminal is in a call mode, a UI (User Interface) or a GUI (Graphic User Interface) related to a call can be displayed.

아울러, 표시부(141)는 사용자의 신체 데이터, 체형 정보, 비교 정보, 추천 정보 등의 다양한 정보를 시각적으로 표시할 수 있다. 이에 대해서는 이하에서 보다 상세히 설명한다.In addition, the display unit 141 can visually display various information such as the user's body data, body shape information, comparison information, recommendation information, and the like. This will be described in more detail below.

음성 출력부(142)는 체형 분석 장치(100)에서 수행되는 기능과 관련된 음향 신호를 출력한다.The sound output unit 142 outputs sound signals related to the functions performed by the body image analyzer 100.

메모리(170)는 제어부(130)의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 폰북, 메시지, 정지영상, 동영상 등)을 임시 저장할 수도 있다.The memory 170 may store a program for the operation of the controller 130 and temporarily store input / output data (e.g., a phone book, a message, a still image, a moving picture, etc.).

아울러, 메모리(170)는 체형 분석을 위한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 메모리(170)는 통계적 알고리즘을 저장할 수 있다.In addition, the memory 170 may store various information for body shape analysis. For example, the memory 170 may store statistical algorithms.

인터페이스부(160)는 체형 분석 장치(100)에 연결되는 모든 외부기기와의 통로 역할을 할 수 있다. 인터페이스부(160)는 외부 기기로부터 데이터를 전송받거나 전원을 공급받아 체형 분석 장치(100) 내부의 각 구성 요소에 전달하거나 체형 분석 장치(100) 내부의 데이터가 외부 기기로 전송되도록 할 수 있다. 예를 들어, 유/무선 헤드셋 포트, 외부 충전기 포트, 유/무선 데이터 포트, 메모리 카드(memory card) 포트, 식별 모듈이 구비된 장치를 연결하는 포트, 오디오 I/O(Input/Output) 포트, 비디오 I/O(Input/Output) 포트, 이어폰 포트 등이 인터페이스부(160)에 포함될 수 있다.The interface unit 160 may serve as a path for communication with all the external devices connected to the body fat analyzer 100. The interface unit 160 may receive data from an external device or supply power to each component in the body image analyzer 100 or may transmit data in the body image analyzer 100 to an external device. For example, a wired / wireless headset port, an external charger port, a wired / wireless data port, a memory card port, a port for connecting a device having an identification module, an audio I / O port, A video input / output (I / O) port, an earphone port, and the like may be included in the interface unit 160.

전원공급부(180)는 체형 분석 장치(100)에 필요한 전력을 공급할 수 있다.The power supply unit 180 can supply the necessary power to the body fat analyzer 100.

제어부(130)는 체형 분석 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어 음성 통화, 데이터 통신, 화상 통화 등을 위한 관련된 제어 및 처리를 수행할 수 있다.The control unit 130 can control the overall operation of the body-shake analysis apparatus 100. [ For example, perform related controls and processing for voice calls, data communications, video calls, and the like.

아울러, 제어부(130)는 신체 데이터를 분석하여 알맞은 체형 정보를 획득할 수 있다.In addition, the controller 130 may analyze the body data to obtain appropriate body shape information.

제어부(130)는 입력된 신체 데이터를 통계치에 의한 자동 산출 알고리즘에 대입하여 사용자의 체형 정보를 연산 및 획득할 수 있다.The control unit 130 can calculate and acquire body shape information of the user by substituting the inputted body data into the automatic calculation algorithm based on the statistics.

제어부(130)의 기능은 이하의 설명을 통해 보다 명확히 될 수 있다.The function of the control unit 130 can be clarified through the following description.

여기에 설명되는 다양한 실시예는 예를 들어, 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합된 것을 이용하여 컴퓨터 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록매체 내에서 구현될 수 있다.The various embodiments described herein may be embodied in a recording medium readable by a computer or similar device using, for example, software, hardware, or a combination thereof.

이상에서 설명한 체형 분석 장치(100)에 적어도 하나의 다른 부분이 추가되는 것이 가능할 수 있다.It is possible that at least one other part is added to the body image analyzer 100 described above.

이러한 구성의 체형 분석 장치(100)를 이용한 체형 분석 방법에 대해 이하에서 설명한다.The body shape analyzing method using the body shape analyzer 100 having such a configuration will be described below.

도 2를 살펴보면, 먼저 사용자의 신체 데이터를 입력(S100)할 수 있다.Referring to FIG. 2, first, the user's body data can be input (S100).

예를 들면, 사용자 입력부(150)를 통해 사용자가 체형 분석 장치(100)에 신체 데이터를 입력하는 것이 가능하다. 이를 위해, 도 3의 경우와 같이, 신체 데이터를 입력하기 위한 입력창(200)을 표시부(141)에 표시할 수 있다. 이러한 경우, 사용자는 입력창(200)의 질문 항목에 적절한 답을 입력할 수 있다.For example, it is possible for the user to input body data to the body shape analyzing apparatus 100 through the user input unit 150. [ 3, an input window 200 for inputting body data can be displayed on the display unit 141. [0157] FIG. In this case, the user can input an appropriate answer to the question item in the input window 200. [

여기서, 신체 데이터는 체형 정보를 획득하기 위해 입력하는 정보로서 사용자가 상대적으로 용이하게 확인할 수 있는 정보일 수 있다. 예를 들면, 근육량과 같은 정보는 전문적인 검진장치를 이용하지 않는다면 사용자가 용이하게 확인하기 어려울 수 있는 정보이지만, 키와 몸무게와 같은 정보는 사용자가 자, 체중계와 같은 간단한 장치를 이용하여 용이하게 측정할 수 있다. 이처럼, 사용자가 용이하게 측정 및 확인할 수 있는 키, 몸무게와 같은 정보를 신체 데이터로 분류할 수 있다.Here, the body data may be information that the user inputs to acquire the body shape information and can be relatively easily confirmed by the user. For example, information such as muscle mass is information that may be difficult for a user to easily identify without using a professional screening device, but information such as a key and a weight can be easily manipulated by a user using a simple device such as a scales Can be measured. As such, information such as a key and a weight that can be easily measured and confirmed by a user can be classified into body data.

신체 데이터는 사용자 신체의 수치에 대한 정보 뿐 아니라 다양한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 신체 데이터는 사용자의 성별, 키, 몸무게, 허리둘레, 복부둘레, 가슴둘레, 가슴넓이, 엉덩이둘레, 가슴둘레, 팔길이, 다리길이, 샅높이, 엉덩이높이, 목둘레, 허벅지둘레, 어깨넓이, 몸통 수직 길이, 목길이 또는 머리길이 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The body data may contain various information as well as information about the values of the user's body. For example, the body data may include a user's sex, height, weight, waist circumference, abdominal girth, breast girth, breast girth, hip girth, bust girth, arm length, leg length, groin height, hip height, neck girth, , Shoulder width, body vertical length, neck length, or head length.

여기서, 도 4와 같이, 다리길이(a)는 하체의 외측에서 측정한 발부터 허리까지의 높이이고, 샅높이(b)는 발부터 가랑이까지의 높이이고, 몸통 수직 길이(c)는 허리부터 어깨까지의 높이일 수 있다.4, the leg length a is the height from the foot to the waist measured from the outside of the lower body, the ridge height b is the height from the feet to the crotch, and the body vertical length c is from the waist It can be the height up to the shoulder.

본 발명에서 신체 데이터의 각 항목의 측정범위는 다양하게 변경될 수 있다.In the present invention, the measurement range of each item of the body data can be variously changed.

신체 데이터를 입력하는 단계(S100) 이후에, 입력한 신체 데이터를 미리 설정된 체형 산출 알고리즘에 대입하여 사용자의 체형정보를 획득(S110)할 수 있다.After inputting the body data (S100), the inputted body data can be substituted into a predetermined body shape calculating algorithm to obtain the body shape information of the user (S110).

체형 산출 알고리즘은 통계적 알고리즘으로서 다수의 샘플(Sample) 정보에 대한 통계를 통해 결정될 수 있다.The body composition algorithm is a statistical algorithm and can be determined through statistics on a number of samples.

자세하게는, 사용자 입력부(150)를 통해 입력된 신체 데이터를 제어부(110)에서 통계적 알고리즘을 이용하여 분석하여 체형정보를 연산/획득하는 것이다.In detail, the body data input through the user input unit 150 is analyzed by a statistical algorithm in the control unit 110 to calculate / acquire body shape information.

예를 들어, 도 5의 경우와 같이, A1 샘플의 경우, 신체 데이터로서 키 160cm, 몸무게 60kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 90cm이고, 체형 정보로서 체지방률은 25.5%이다. B1 샘플의 경우, 신체 데이터로서 키 160cm, 몸무게 60kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 91cm이고, 체형 정보로서 체지방률은 26%이다.For example, as in the case of FIG. 5, in the case of the A1 sample, 160 cm in height, 60 kg in weight, 80 cm in waist circumference, and 90 cm in hip circumference as body data, and the body fat percentage is 25.5%. In the case of the B1 sample, the body data is 160 cm in height, 60 kg in weight, 80 cm in waist circumference, 91 cm in hip circumference, and body fat percentage is 26%.

A1 샘플과 B1 샘플을 비교하면, 동일 신체 데이터에서 엉덩이 둘레가 1cm만큼 증가하는 경우에 체지방률이 0.5%증가하는 것을 알 수 있다. 이러한 패턴은 A1, B1, C1, D1, E1, F1 샘플의 비교를 통해 더욱 확고해질 수 있다.Comparing the A1 sample with the B1 sample, it can be seen that the body fat percentage increases by 0.5% when the hip circumference increases by 1 cm in the same body data. This pattern can be made more robust by comparing the A1, B1, C1, D1, E1, and F1 samples.

또는, 도 6의 경우와 같이, A2 샘플의 경우, 신체 데이터로서 키 160cm, 몸무게 60kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 90cm이고, 체형 정보로서 체지방률은 25.5%이다. B2 샘플의 경우, 신체 데이터로서 키 160cm, 몸무게 60.2kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 90cm이고, 체형 정보로서 체지방률은 26%이다.Or, as in the case of FIG. 6, in the case of the A2 sample, 160 cm in height, 60 kg in weight, 80 cm in waist circumference and 90 cm in hip circumference as body data, and the body fat percentage as body information is 25.5%. In the case of the B2 sample, the body data is 160 cm in height, 60.2 kg in weight, 80 cm in waist circumference, 90 cm in hip circumference, and the body fat percentage is 26%.

A2 샘플과 B2 샘플을 비교하면, 동일 신체 데이터에서 몸무게가 0.2kg만큼 증가하는 경우에 체지방률이 0.5%증가하는 것을 알 수 있다.Comparing the A2 sample and the B2 sample, it can be seen that the body fat percentage increases by 0.5% when the body weight increases by 0.2 kg in the same body data.

이러한 상황에서, 도 7의 경우와 같이, 사용자 X가 신체 데이터로서 키 160cm, 몸무게 59.8kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 89cm를 입력하는 경우에는, 체지방률이 24.5%이라는 체형정보를 출력할 수 있다.In such a situation, when the user X inputs 160 cm in height, 59.8 kg in weight, 80 cm in waist circumference, and 89 cm in hip circumference as the body data, body fat percentage information of 24.5% can be outputted.

체지방률 24.5%의 체형정보는 아래와 같은 공식을 통해 연산될 수 있다.
Body shape information of body fat percentage of 24.5% can be calculated by the following formula.

[공식 1][Formula 1]

체지방률 = 기준 체지방률 + (키 변화량 × 제 1 단위값) + (몸무게 변화량 × 제 2 단위값) + (허리둘레 변화량 × 제 3 단위값) + (엉덩이둘레 변화량 × 제 4 단위값)
Body fat percentage = standard body fat percentage + (key variation amount x first unit value) + (body weight variation x second unit value) + (waist circumference variation x third unit value) + (hip circumference variation x fourth unit value)

공식 1에서 기준 체지방률은 샘플 A1에 해당하는 25.5%인 것으로 가정하면, 사용자 X의 샘플 A1 대비 키 변화량은 0, 사용자 X의 샘플 1 대비 몸무게 변화량은 -0.2, 사용자 X의 샘플 1 대비 허리둘레 변화량은 0, 사용자 X의 샘플 1 대비 엉덩이둘레 변화량은 -1, 제 2 단위값은 몸무게 0.2kg당 0.5%(1kg당 2.5%), 제 4 단위값은 엉덩이둘레 1cm당 0.5%이다.Assuming that the reference body fat percentage in Equation 1 is 25.5% corresponding to the sample A1, the key change amount with respect to the sample A1 of the user X is 0, the weight change amount with respect to the sample 1 of the user X is -0.2, The second unit value is 0.5% (0.2% per kg) per 0.2 kg of body weight, and the fourth unit value is 0.5% per 1 cm of hip circumference.

이러한 방법을 통해, 사용자 X의 체지방률이 24.5%이라는 체형정보를 연산/획득할 수 있다.Through such a method, body shape information that the body fat percentage of the user X is 24.5% can be calculated / obtained.

도 5 내지 도 6에서 언급한 샘플 정보의 수치는 설명의 편의를 위해 임의로 설정한 것으로 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.The numerical values of the sample information mentioned in FIGS. 5 to 6 are arbitrarily set for convenience of explanation, and the present invention is not limited thereto.

여기서는, 체형정보 중 체지방률을 연산/획득하는 경우만을 예로 들어 설명하였지만, 체지방량, 기초대사량, 근육량, 수분량 또는 형태타입과 같은 체형정보를 연산/획득하는 경우에도 동일하게 통계적 알고리즘이 적용될 수 있다.Here, the case where the body fat percentage is calculated / acquired in the body type information is described as an example. However, the same statistical algorithm can be applied when calculating / acquiring body type information such as body fat mass, basal metabolic rate, muscle mass, moisture amount or morphotype.

이러한 방법으로 연산/획득한 체형정보를 사용자가 확인가능하도록 출력(S120)할 수 있다.In this way, it is possible to output (S120) the calculated / acquired body shape information so that the body can be confirmed by the user.

사용자의 편의를 고려하여, 입력하는 신체 데이터의 항목 개수를 줄이는 것도 가능하다. 예를 들면, 신체 데이터 중 키, 몸무게, 가슴둘레, 허리둘레 및 엉덩이둘레만을 이용하여 체형 정보를 획득하는 것이 가능하다.It is also possible to reduce the number of items of the body data to be inputted in consideration of the convenience of the user. For example, it is possible to obtain body shape information by using only key, body weight, chest circumference, waist circumference, and hip circumference in the body data.

만약, 사용자가 보다 정밀한 체형정보를 획득하고자 하는 경우에는, 키, 몸무게, 가슴둘레, 허리둘레 및 엉덩이둘레에 대한 정보 이외에 목둘레, 허벅지둘레 등의 추가적인 정보를 더 입력할 수 있다.If the user desires to acquire more precise body shape information, additional information such as neck circumference, thigh circumference, and the like can be further input in addition to information on the height, body weight, chest circumference, waist circumference, and hip circumference.

즉, Default 입력 신체 데이터로서 키, 몸무게, 가슴둘레, 허리둘레 및 엉덩이둘레를 설정하고, 나머지 체형정보는 선택적 입력 신체 데이터로 분류할 수 있는 것이다.That is, as the default input body data, the key, the body weight, the chest circumference, the waist circumference, and the hip circumference can be set, and the remaining body shape information can be classified into the selective input body data.

한편, 체형정보를 연산/획득하는 단계(S110)에서는 사용자의 체형 정보와 표준 체형 정보를 비교한 비교정보를 더 획득하고, 출력단계(S120)에서 비교정보를 더 출력하는 것이 가능하다.On the other hand, in step S110 of calculating / acquiring body information, it is possible to further obtain comparison information in which the user's body type information is compared with the standard body information, and further output the comparison information in the output step S120.

예를 들어, 도 8의 경우와 같이, 대한민국 국적의 남성 사용자 "P"의 신체 데이터와 연산/획득된 사용자의 체형정보는 키 170cm, 몸무게 75kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 85cm, 체지방률 23%, 근육량 56kg이라고 가정하고, 통계를 통해 확인한 대한민국 국적의 남성의 표준 체형이 키 174cm, 몸무게 70kg, 허리둘레 75cm, 엉덩이둘레 80cm, 체지방률 22%, 근육량 57kg이라고 가정하자.For example, as in the case of FIG. 8, the body data of the male user "P" of the Korean nationality and the body shape information of the user calculated / obtained are 170 cm in height, 75 kg in body weight, 80 cm in waist circumference, 85 cm in hip circumference, Assume that the muscle mass is 56 kg and that the standard body shape of Korean nationality is 174 cm, weight 70 kg, waist circumference 75 cm, hip circumference 80 cm, body fat percentage 22%, muscle mass 57 kg.

이러한 경우, 남성 "P"의 키는 표준 대비 97.7%, 몸무게는 표준 대비 107.1%인 것을 알 수 있다. 이러한 정보를 비교정보라고 할 수 있다.In this case, the height of the male "P" is 97.7% of the standard and the weight is 107.1% of the standard. Such information may be referred to as comparative information.

또는, 도 9의 경우와 같이, 남성 "P"의 정보에 대해 표준 체형 대비 우열 수준을 비교해서 그에 따른 결과를 도식적(Graphical)으로 출력할 수 있다.Alternatively, as in the case of FIG. 9, the information on male "P " may be compared with the standard body type and the result may be graphically output.

이러한 경우, 사용자는 자신의 신체 데이터 또는 체형 정보가 표준 대비 어느 정도 수준인지를 직관적으로 확인할 수 있다.In this case, the user can intuitively ascertain to what extent his or her body data or body shape information is in relation to the standard.

이하에서는, 체형정보 중 형태타입 정보에 대해 설명한다.Hereinafter, the morph type information among the figure information will be described.

도 10을 살펴보면, 체형정보를 연산/획득하는 단계(S110)에서는 입력된 신체 데이터를 분석하여 신체의 비율을 분석(S111)할 수 있다.Referring to FIG. 10, in step S110 of calculating / acquiring the body information, the inputted body data may be analyzed to analyze the body proportion (S111).

예를 들면, 가슴둘레와 가슴넓이의 수치를 비교하여 가슴부분의 비율을 분석할 수 있다. 예컨대, 가슴둘레가 110cm이고 가슴넓이가 60cm인 경우를 제 1 경우라고 하고, 가슴둘레가 100cm이고 가슴넓이가 70cm인 경우를 제 2 경우라고 가정하자.For example, the ratio of the chest area can be analyzed by comparing the values of the chest area and the chest area. For example, suppose that the case where the chest circumference is 110 cm and the chest width is 60 cm is referred to as the first case, and the case where the chest circumference is 100 cm and the chest width is 70 cm is the second case.

이러한 상황에서는, 제 1 경우는 제 2 경우에 비해 상체가 더 넓적한 타입일 수 있다.In such a situation, the first case may be of the type that the upper body is wider than the second case.

또는, 가슴넓이가 70cm이고 허리넓이가 40cm인 경우를 제 3 경우라고 하고, 가슴넓이가 60cm이고 허리넓이가 50cm인 경우를 제 4 경우라고 가정하자.Assume that the third case is the case where the chest width is 70 cm and the waist width is 40 cm, and the fourth case is the case where the chest width is 60 cm and the waist width is 50 cm.

이러한 상황에서는 제 3 경우는 상체가 역삼각형에 가까운 타입이고, 제 4 경우는 상체가 통나무형에 가까운 타입이라고 볼 수 있다.In this situation, in the third case, the upper body is a type close to the inverted triangle, and in the fourth case, the upper body is a type close to the log type.

이와 같은 방법으로 신체 데이터 수치 비율을 분석함으로써 형태 타입을 결정(S112)할 수 있다.In this manner, the morphological type can be determined (S112) by analyzing the numerical value of the body data.

신체의 형태타입은 다양한 방법으로 정의, 분류될 수 있다. 예를 들면, 도 11의 (A)의 경우와 같이, 여성의 경우 역삼각형 타입, (B)의 사다리꼴 타입, (C)의 직사각형 타입, (D)의 O타입, (E)의 삼각형 타입, (F)의 모래시계 타입, (G)의 땅콩 타입 등으로 분류될 수 있다.Body shape types can be defined and classified in various ways. For example, as in the case of FIG. 11A, the inverted triangle type for women, the trapezoid type for (B), the rectangular type for (C), the O type for (D) (F) hourglass type, (G) peanut type, and the like.

또는, 도시하지는 않았지만, 체형을 외배엽형, 내배엽형, 중배엽형으로 구분, 분류할 수 있다.Alternatively, although not shown, the body type can be classified and classified into ectodermal, endodermal, and mesodermal types.

또는, 도시하지는 않았지만, 대문자 I형, 소문자 b형, 대문자 R형, 대문자 B형, 대문자 S형, 대문자 D형, 소문자 i형 등으로 구분, 분류하는 것도 가능할 수 있다.Alternatively, it may be possible to classify and classify into upper case I type, lower case b type, upper case R type, upper case B type, upper case S type, upper case D type, lower case i type and the like.

본 발명에서 신체의 형태타입을 분류하는 방법은 위의 내용에 한정되지 않고, 다양하게 변경될 수 있다.The method of classifying the morphological type of the body in the present invention is not limited to the above contents, and can be variously changed.

신체 데이터로부터 연산/획득한 형태타입에 대한 정보를 도식적으로 출력하여 사용자에게 제공하면, 사용자는 직관적으로 자신의 형태타입을 인지할 수 있다.By graphically outputting the information about the form type calculated / obtained from the body data and providing it to the user, the user can intuitively recognize his / her form type.

한편, 사용자의 체형정보 또는 신체 데이터 중 적어도 하나를 의복 추천 정보를 더 제공할 수 있다. 이에 대해 살펴보면 아래와 같다.On the other hand, at least one of the user's body type information or body data can be provided to the apparel recommendation information. The following is a look at this.

도 12를 살펴보면, 본 발명에 따른 체형 분석 방법은 사용자에게 알맞은 의복 정보를 추천하는 추천단계(S130)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 12, the body composition analyzing method according to the present invention may further include a recommending step (S130) of recommending clothing information suitable for a user.

추천단계에서는, 바람직하게는 신체 데이터로부터 획득한 형태타입 정보를 기반으로 하여 의복에 대한 추천 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 이하에서는 의복에 대한 추천 정보를 의복 추천 정보라 칭할 수 있다.In the recommendation step, it is possible to provide the user with recommendation information on the clothes, based on the morph type information obtained from the body data. Hereinafter, recommendation information on clothes may be referred to as clothing recommendation information.

예를 들면, 도 13의 경우와 같이, 남성 사용자 "K"의 의복 추전 정보는 정장의 상의 및 하의 추전 정보, 군복의 상의 및 하의 추천 정보, 캐주얼의 상의 및 하의 추천 정보, 운동복의 상의 및 하의 추천 정보를 포함할 수 있다.For example, as in the case of Fig. 13, the apparel recommendation information of the male user "K " may include information on the top and bottom of the suit, recommendation information of the lower and upper part of the uniform, recommendation information of the casual and lower, Recommendation information may be included.

이러한 의복 추천 정보는 형태타입에 따라 다르게 제공될 수 있다. 예를 들어, 사용자 "M"과 "N"의 키가 175cm, 몸무게가 75kg으로 동일하고, 사용자 "M"의 형태타입이 대문자 I형이고, 사용자 "N"의 형태타입이 대문자 B형이라고 가정하자.Such clothing recommendation information may be provided differently depending on the form type. For example, assume that the keys of the users "M" and "N" are 175 cm and the weight is equal to 75 kg, that the form type of user "M" is an upper case I type and that the form type of user "N" lets do it.

이러한 경우, 복부둘레 사이지의 차이로 인해 사용자 "N"의 의복 추전 정보와 사용자 "M"의 의복 추천 정보는 서로 다를 수 있다.In this case, the apparel recommendation information of user "N " and the apparel recommendation information of user" M " may differ from each other due to the difference in abdominal circumference.

또는, 도 14의 경우와 같이, 남성 사용자 "K"의 의복 추전 정보는 추천 타입 정보(스키니 타입 등), 추천 명암 정보(밝은 톤 등), 추천 종류 정보(정장 등), 추천 브랜드 정보(AAA사 등)를 포함할 수 있다.14, the clothing recommendation information of the male user "K " includes recommendation type information (skinny type, etc.), recommended intensity information (bright tone, etc.) Etc.).

이러한 의복 추천 정보는 다수의 사용자의 선호도에 대한 통계를 통해 획득될 수 있다.Such clothing recommendation information may be obtained through statistics on the preferences of a plurality of users.

또는, 도시하지는 않았지만, 여성의 경우 의복 추천 정보는 투피스는 어떤 사이즈가 적당하며, 원피스의 경우는 어떤 사이즈가 적당한지에 대한 정보를 포함할 수 있다.Alternatively, although not shown, the recommendation information for a woman may include information on which size is suitable for a two piece and which size is suitable for a piece.

또는, 여성 사용자 "Z"의 경우, 형태타입을 고려하면 원피스보다 투피스가 더 어울릴 것이라는 추천 정보를 제공하는 것도 가능하다.Alternatively, in the case of the female user "Z ", it is also possible to provide recommendation information that the two pieces are more appropriate than the one piece considering the form type.

한편, 이상에서는 체형 분석 장치(100)가 신체 데이터를 통계적 알고리즘을 이용하여 분석하여 체형정보를 연산/획득하는 경우를 설명하였지만, 체형 분석 장치(100)에서는 사용자의 신체 데이터를 입력하고 이를 서버(Server)로 전송하여 서버에서 체형정보를 획득하는 방법도 가능하다. 이러한 방법에 대해 살펴보면 아래와 같다. 이하에서는 이상에서 설명한 부분의 설명의 생략될 수 있다. 예를 들면, 신체 데이터 및/또는 체형 정보의 종류, 체형정보를 연산/획득방법 등은 위에서 설명한 내용에 따를 수 있다.In the above description, the body shape analyzer 100 analyzes body data using a statistical algorithm to calculate / acquire body shape information. However, in the body shape analyzer 100, Server) to obtain body information from the server. These methods are as follows. In the following, the description of the parts described above can be omitted. For example, the type of body data and / or body shape information, the method of calculating / acquiring body shape information, and the like may be described in the above description.

도 15를 살펴보면, 체형 분석 장치(100)에서 사용자의 신체 데이터를 입력(S300)할 수 있다.Referring to FIG. 15, the body shape analyzer 100 can input body data of a user (S300).

이후, 체형 분석 장치(100)는 신체 데이터를 도시하지 않은 서버로 전송(S310)할 수 있다. 자세하게는, 체형 분석 장치(100)의 통신부(110)는 신체 데이터를 서버로 전송할 수 있다.Thereafter, the figure analyzer 100 may transmit the body data to a server (not shown) (S310). In detail, the communication unit 110 of the body-shake analysis apparatus 100 can transmit body data to a server.

신체 데이터를 전송받은 서버에서 신체 데이터를 분석하여 사용자의 체형정보를 연산하여 획득(S320)하는 것이 가능하다. 체형정보를 연산/획득하는 방법은 앞서 설명한 바 있다.It is possible to analyze the body data at the server which receives the body data and to calculate and acquire the body shape information of the user (S320). The method of calculating / acquiring body shape information has been described above.

이처럼, 체형 분서 장치(100)에서 체형정보를 연산/획득하지 않고 신체 데이터를 서버로 전송하고 서버에서 연산을 수행하는 경우는, 체형정보를 획득하기 위한 통계적 알고리즘이 무겁고 용량이 큰 경우에 적합할 수 있다.As described above, when body data is transmitted to the server without calculating / acquiring the body information in the body-shaper 100, the statistical algorithm for obtaining the body information is heavy, .

체형 분석 장치(100)는 서버로부터 체형정보를 수신(S330)할 수 있다. 자세하게는, 체형 분석 장치(100)의 통신부(110)는 서버로부터 사용자의 체형 정보를 수신할 수 있다.The body shape analyzing apparatus 100 can receive body shape information from the server (S330). In detail, the communication unit 110 of the figure analyzer 100 can receive the user's body type information from the server.

이후, 수신한 체형정보를 출력(S340)할 수 있다.Thereafter, the received body shape information can be output (S340).

이처럼, 서버에서 체형정보를 획득하는 경우에는, 앞서 설명한 비교정보 및/또는 의복 추천 정보를 서버에서 획득하는 것이 가능하다.As described above, in the case of acquiring body shape information from the server, it is possible to obtain the above-described comparison information and / or clothing recommendation information from the server.

아울러, 체형 분석 장치(100)의 통신부(110)는 서버로부터 비교정보 및/또는 의복 추천 정보를 수신하는 것이 가능하다.In addition, the communication unit 110 of the body shape analyzer 100 can receive the comparison information and / or the clothing recommendation information from the server.

한편, 서버는 대용량의 데이터 베이스를 사용할 수 있기 때문에 샘플 정보를 충분히 저장할 수 있다.On the other hand, because the server can use a large database, it can store enough sample information.

이에 따라, 서버에서 체형정보를 획득하는 경우에는 통계적 알고리즘을 이용할 뿐 아니라 다수의 샘플 정보에서 사용자 신체 데이터와 가장 근접한 정보를 검색하여 이를 이용할 수 있다.Accordingly, when the body information is obtained from the server, not only the statistical algorithm but also the information closest to the user's body data can be retrieved from a plurality of sample information and used.

자세하게는, 서버는 수신한 신체 데이터를 데이터 베이스에 미리 저장된 정보와 비교하여 체형정보를 획득할 수 있다.In detail, the server compares the received body data with information stored in advance in the database to obtain body shape information.

예를 들어, 도 16의 (A)와 같은 샘플 정보가 서버의 데이터 베이스에 저장되어 있는 것으로 가정하자. 아울러, 체형 분석 장치(100)가 도 16의 (B)와 같은 사용자 X의 신체 데이터를 서버로 전송하는 것으로 가정하자.For example, assume that the sample information as shown in FIG. 16A is stored in the database of the server. Assume also that the figure analyzer 100 transmits the body data of the user X as shown in FIG. 16 (B) to the server.

이러한 경우, 서버에서는 사용자 X의 신체 데이터에 가장 근접한 샘플, 즉 A1 샘플 정보를 검색할 수 있다.In this case, the server can retrieve the sample closest to the body data of the user X, that is, A1 sample information.

사용자 X의 경우, 신체 데이터는 키 160cm, 몸무게 60kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 90.2cm이다.For user X, the body data is 160 cm in height, 60 kg in weight, 80 cm in waist circumference, and 90.2 cm in hip circumference.

A1 샘플의 경우, 신체 데이터로서 키 160cm, 몸무게 60kg, 허리둘레 80cm, 엉덩이둘레 90cm이고, 체형 정보로서 체지방률은 25.5%이다.In the case of the A1 sample, the body data is 160 cm in height, 60 kg in weight, 80 cm in waist circumference, 90 cm in hip circumference, and body fat percentage is 25.5%.

서버에서는, 사용자 X의 신체 데이터와 가장 유사한 A1 샘플의 체형정보, 즉 체지방률 25.5%의 정보를 체형 분석 장치(100)로 전송할 수 있다. 그러면, 체형 분석 장치(100)에서는 이를 수신하여 사용자가 확인가능하도록 출력할 수 있는 것이다.The server can transmit the body shape information of the A1 sample most similar to the body data of the user X, that is, the information of the body fat percentage of 25.5% to the body shape analyzing apparatus 100. [ Then, the body shape analyzing apparatus 100 can receive it and output it so that the user can check it.

이러한 경우는, 사용자 X의 신체 데이터와 가장 유사한 A1 샘플의 체형정보를 보정없이 그대로 사용하는 경우라고 볼 수 있다.In this case, it can be considered that the body shape information of the A1 sample most similar to the body data of the user X is used without correction.

이와는 다르게, 서버에서는 사용자 X의 신체 데이터와 가장 유사한 A1 샘플의 체형정보로부터 원하는 결과값을 획득한 이후에 결과값을 보정하고, 보정한 정보를 체형 분석 장치(100)로 전송하는 것도 가능할 수 있다.Alternatively, the server may be able to correct the result value after obtaining the desired result value from the body shape information of the A1 sample most similar to the body data of the user X, and to transmit the corrected information to the body shape analyzer 100 .

예를 들면, 도 16에서 사용자 X의 신체 데이터는 A1 샘플과 가장 유시하고, 사용자 X1의 엉덩이둘레는 A1 샘플과 A2 샘플의 사이 값을 갖는다.For example, in FIG. 16, the body data of the user X is most similar to the A1 sample, and the hip circumference of the user X1 has a value between the A1 sample and the A2 sample.

이러한 경우, 사용자 X의 체형정보, 예컨대 체지방률은 A1 샘플의 체지방률과 가장 유사하면서도 A1 샘플의 체지방률과 A2 샘플의 체지방률의 사이 값을 갖는 것이 가능하다.In this case, the body shape information of the user X, for example, the body fat percentage is most similar to the body fat percentage of the A1 sample, but can have a value between the body fat percentage of the A1 sample and the body fat percentage of the A2 sample.

자세하게는, A1 샘플과 A2 샘플의 체지방률의 차이와 엉덩이둘레의 차이의 비율분석하여 사용자 X의 체지방률을 연산/유추할 수 있다.In more detail, the body fat percentage of the user X can be calculated / inferred by analyzing the ratio of the difference between the body fat percentage of the A1 sample and the A2 sample and the difference of the hip circumference.

결과적으로는 사용자 X의 체지방률은 25.5%에 근접하면서도 25.5%과 26%의 사이일 수 있다.As a result, the body fat percentage of user X may be close to 25.5%, but between 25.5% and 26%.

한편, 서버에서 수신한 사용자 신체 데이터를 데이터 베이스에 미리 저장된 샘플 정보와 비교하 체형 정보를 획득하는 경우에는 신체 데이터 성분들 중 중요도 높은 순서에 따라 매칭작업을 진행하는 것이 가능하다.On the other hand, when the user body data received from the server is compared with the sample information stored in advance in the database, it is possible to carry out the matching operation according to the order of importance among the body data components.

예를 들면, 도 17의 경우와 같이, 신체 데이터 성분 중 키와 몸무게에 대해 가중치를 1로 설정하고, 엉덩이둘레, 허리둘레 및 복부둘레에 대해 가중치 0.7을 설정하고, 허벅지둘레에 대해 가중치 0.5로 설정하고, 가슴둘레에 대해 가중치 0.3으로 설정하는 것이 가능하다.For example, as in the case of Fig. 17, the weight is set to 1 for the height and weight in the body data components, the weight 0.7 is set for the hip circumference, waist circumference, and abdomen circumference, , And it is possible to set the weight to 0.3 for the chest circumference.

여기서, 가중치가 높다는 것은 체형정보에 미치는 영향의 정도가 크다는 것을 의미할 수 있다.Here, a high weight means that the degree of influence on the body shape information is large.

예를 들면, 키와 몸무게는 체지방률에 큰 영향을 미치지만, 가슴둘레는 키와 몸무게에 비해 체지방률에 상대적으로 적은 영향을 미칠 수 있다.For example, height and weight have a significant effect on body fat percentage, but the chest circumference may have a relatively small effect on body fat percentage compared to height and weight.

도 18의 (A)와 같이, 데이터 베이스에 저장된 G 샘플의 경우, 신체 데이터로서 키 175cm, 몸무게 80kg, 허리둘레 90cm, 복부둘레 100cm이고, 체형 정보로서 체지방률은 26%이다. H 샘플의 경우, 신체 데이터로서 키 176cm, 몸무게 80kg, 허리둘레 90cm, 복부둘레 95cm이고, 체형 정보로서 체지방률은 25%이다.As shown in Fig. 18A, in the case of the G sample stored in the database, the body data has a height of 175 cm, a body weight of 80 kg, a waist circumference of 90 cm, a waist circumference of 100 cm, and a body fat percentage of 26%. In the case of the H sample, the body data is 176 cm in height, 80 kg in weight, 90 cm in waist circumference, 95 cm in waist circumference, and body fat percentage is 25%.

이러한 경우, 도 18의 (B)와 같이, 사용자 X의 신체 데이터가 키 175cm, 몸무게 80kg, 허리둘레 90cm, 복부둘레 95cm인 경우를 가정하여 보자.In this case, assume that the body data of the user X is 175 cm in height, 80 kg in body weight, 90 cm in waist circumference, and 95 cm in waist circumference as shown in FIG. 18 (B).

사용자 X의 정보와 G 샘플을 비교하면, 사용자 X의 신체 데이터의 성분 중 가중치가 1로서 상대적으로 높은 키와 몸무게가 G 샘플과 매칭되고, 가중치 0.7인 허리둘레도 G 샘플과 매칭된다. 반면에, 가중치 0.7인 복부둘레가 G 샘플과 다르다.When the information of the user X is compared with the G sample, the weight and the weight of the body data of the user X are relatively high and the weight is 1, and the weight of the waist circumference with the weight 0.7 is matched with the G sample. On the other hand, the abdomen circumference of 0.7 is different from the G sample.

사용자 X의 정보와 H 샘플을 비교하면, 사용자 X의 신체 데이터의 성분 중 가중치가 0.7로서 키에 비해 상대적으로 낮은 복부둘레와 허리둘레가 H 샘플과 매칭되고, 몸무게도 H 샘플과 매칭된다. 반면에, 가중치 1인 키가 H 샘플과 다르다.When the information of the user X is compared with the H sample, the weight of the body data of the user X is 0.7, and the waist circumference and the waist circumference, which are relatively low compared to the key, are matched with the H sample. On the other hand, the key with a weight of 1 is different from the H sample.

이러한 경우, 사용자 X의 신체 데이터에 매칭되는 정보는 G 샘플일 수 있다. 그 이유는 사용자 X의 신체 데이터 중 가중치가 0.7인 복부둘레가 G 샘플에 매칭되지는 않지만 가중치가 1로서 상대적으로 높은 키가 G 샘플에 매치되기 때문이다.In this case, the information matched to the body data of the user X may be G samples. The reason is that the abdomen circumference having a weight of 0.7 of the user X's body does not match the G sample but the weight is relatively high and the key matches the G sample.

이에 따라, 사용자 X의 체형정보로서 체지방률은 G 샘플에 매칭되는 26%가 될 수 있다.Accordingly, the body fat percentage as the body shape information of the user X can be 26%, which matches the G sample.

만약, 체형 분석 장치(100)의 메모리(170)가 다수의 샘플 정보 및/또는 통계 알고리즘을 저장할 수 있을 만큼 충분히 큰 경우에는 체형 분석 장치(100) 자체에서 앞서 설명한 도 16 내지 도 18에서 설명한 방법을 적용하는 것이 가능할 수 있다.If the memory 170 of the body image analyzing apparatus 100 is large enough to store a plurality of sample information and / or statistical algorithms, the body image analyzing apparatus 100 itself can perform the method described in Figs. 16 to 18 May be possible.

이와 같이, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.As described above, it is to be understood that the technical structure of the present invention can be embodied in other specific forms without departing from the spirit and essential characteristics of the present invention.

그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It should be understood, therefore, that the embodiments described above are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive, the scope of the invention being indicated by the appended claims rather than the foregoing description, And all changes or modifications derived from equivalents thereof should be construed as being included within the scope of the present invention.

Claims (11)

사용자의 키, 몸무게, 허리둘레, 복부둘레, 가슴둘레, 가슴넓이, 엉덩이둘레, 가슴둘레, 팔길이, 다리길이, 샅높이, 엉덩이높이, 목둘레, 허벅지둘레, 어깨넓이, 몸통 수직 길이, 목길이 또는 머리길이 중 적어도 하나를 포함하는 신체 데이터를 입력하는 입력단계;
상기 입력된 신체 데이터를 이용하여 상기 사용자의 체지방률을 획득하는 획득단계;
상기 획득된 체지방률을 출력하는 출력단계;
상기 사용자의 체형 정보 또는 신체 데이터 중 적어도 하나를 근거로 하여 의복 추천 정보를 제공하는 추천단계를 포함하고,
상기 입력된 신체 데이터를 이용하여 상기 사용자의 체지방률을 획득하는 획득단계는,
하기 수학식에 의해 체지방률을 획득하고,
[수학식]
체지방률 = 기준 체지방률 + (키 변화량 × 제 1 단위값) + (몸무게 변화량 × 제 2 단위값) + (허리둘레 변화량 × 제 3 단위값) + (엉덩이둘레 변화량 × 제 4 단위값)
상기 기준 체지방률은,
소정의 기준 샘플(sample)의 체지방률이고,
상기 키 변화량, 몸무게 변화량, 허리둘레 변화량 및 엉덩이둘레 변화량은,
상기 기준 샘플 대비 키 차이값, 몸무게 차이값, 허리둘레 차이값 및 엉덩이둘레 차이값을 의미하고,
상기 제1 단위값, 제2 단위값, 제3 단위값 및 제4 단위값은,
상기 키 변화량, 몸무게 변화량, 허리둘레 변화량 및 엉덩이둘레 변화량 각각에 따른 신체부위별 체지방 변화율이며, 미리 축적된 사용자별 신체데이터의 샘플에 의해 통계적으로 미리 추출된 값을 의미하는 것을 특징으로 하는 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 방법.The user's height, waist circumference, abdomen circumference, chest circumference, chest width, hip circumference, chest circumference, arm length, leg length, groin height, hip height, neck circumference, thigh circumference, shoulder width, An input step of inputting body data including at least one of a length and a head length;
An obtaining step of obtaining a body fat percentage of the user using the input body data;
An output step of outputting the obtained body fat percentage;
And a recommendation step of providing clothing recommendation information based on at least one of the user's body shape information and body data,
Wherein the acquiring step of acquiring the body fat percentage of the user using the input body data comprises:
The body fat percentage is obtained by the following equation,
[Mathematical Expression]
Body fat percentage = standard body fat percentage + (key variation amount x first unit value) + (body weight variation x second unit value) + (waist circumference variation x third unit value) + (hip circumference variation x fourth unit value)
The reference body fat percentage,
The body fat percentage of a predetermined reference sample,
The key change amount, the weight change amount, the waist circumference change amount, and the hip circumference change amount,
A weight difference value, a waist circumference difference value, and a hip circumference difference value with respect to the reference sample,
The first unit value, the second unit value, the third unit value,
A body fat change rate per body part according to each of the key change amount, the body change amount, the waist circumference change amount, and the hip circumference change amount, and means a value statistically extracted by a sample of body data for each user accumulated in advance. Data based body shape analysis method. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 사용자의 키, 몸무게, 허리둘레, 복부둘레, 가슴둘레, 가슴넓이, 엉덩이둘레, 가슴둘레, 팔길이, 다리길이, 샅높이, 엉덩이높이, 목둘레, 허벅지둘레, 어깨넓이, 몸통 수직 길이, 목길이 또는 머리길이 중 적어도 하나를 포함하는 신체 데이터를 입력하는 입력부;
상기 입력부에서 입력된 신체 데이터를 이용하여 상기 사용자의 체지방률을 획득하는 제어부;
상기 제어부에서 획득된 상기 체지방률을 출력하는 출력부;
서버로부터 상기 사용자의 체지방률 또는 신체 데이터 중 적어도 하나를 근거로 하여 획득된 의복 추천 정보를 수신하는 통신부를 포함하고,
상기 제어부는,
하기 수학식에 의해 체지방률을 획득하고,
[수학식]
체지방률 = 기준 체지방률 + (키 변화량 × 제 1 단위값) + (몸무게 변화량 × 제 2 단위값) + (허리둘레 변화량 × 제 3 단위값) + (엉덩이둘레 변화량 × 제 4 단위값)
상기 기준 체지방률은,
소정의 기준 샘플(sample)의 체지방률이고,
상기 키 변화량, 몸무게 변화량, 허리둘레 변화량 및 엉덩이둘레 변화량은,
상기 기준 샘플 대비 키 차이값, 몸무게 차이값, 허리둘레 차이값 및 엉덩이둘레 차이값을 의미하고,
상기 제1 단위값, 제2 단위값, 제3 단위값 및 제4 단위값은,
상기 키 변화량, 몸무게 변화량, 허리둘레 변화량 및 엉덩이둘레 변화량 각각에 따른 체지방률의 변화율이 미리 축적된 사용자별 샘플(sample)에 의해 통계적으로 미리 산출된 값을 의미하고,
상기 출력부는,
상기 수신된 의복 추천 정보를 출력하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 사용자 신체 데이터에 기반한 체형 분석 장치.
The user's height, waist circumference, abdomen circumference, chest circumference, chest width, hip circumference, chest circumference, arm length, leg length, groin height, hip height, neck circumference, thigh circumference, shoulder width, An input unit for inputting body data including at least one of a length and a head length;
A control unit for obtaining the body fat percentage of the user using the body data inputted from the input unit;
An output unit for outputting the body fat percentage obtained by the control unit;
And a communication unit for receiving clothing recommendation information obtained from the server based on at least one of the body fat percentage or the body data of the user,
Wherein,
The body fat percentage is obtained by the following equation,
[Mathematical Expression]
Body fat percentage = standard body fat percentage + (key variation amount x first unit value) + (body weight variation x second unit value) + (waist circumference variation x third unit value) + (hip circumference variation x fourth unit value)
The reference body fat percentage,
The body fat percentage of a predetermined reference sample,
The key change amount, the weight change amount, the waist circumference change amount, and the hip circumference change amount,
A weight difference value, a waist circumference difference value, and a hip circumference difference value with respect to the reference sample,
The first unit value, the second unit value, the third unit value,
The rate of change of the body fat percentage according to each of the key change amount, the weight change amount, the waist circumference change amount, and the hip circumference change amount is a value that is statistically calculated in advance by a user-
The output unit includes:
And to output the received clothing recommendation information. ≪ Desc / Clms Page number 24 >
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