KR102061232B1 - System for managing fitness of user based on exercise data of exercise instrument - Google Patents
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Abstract
Description
이하, 실시예들은 운동 기구의 운동 데이터 기반 사용자 건강 관리 시스템에 관한 것이다.Hereinafter, embodiments relate to an exercise data based user health management system of an exercise device.
운동 기구를 사용하는 사용자의 건강을 관리하는 시스템이 개발되고 있다. 예를 들어, 피트니스 센터에서 상용화된 피트니스 운동 기구들은 각각 사용자의 다양한 운동 부위를 발달시킬 수 있도록 설계되어 있으나, 운동 프로그램이 사용자 개개의 특성에 따라 달라질 수 있는 점을 고려하더라도 운동에 대한 전문 지식이 부족한 대부분의 사용자들은 피트니스 운동 기구들을 효율적으로 이용하지 못하고 있다. 이에, 사용자 맞춤형 운동 프로그램, 식단 정보 등 건강 정보를 제공하는 시스템이 요구되고 있다.A system for managing the health of users who use exercise equipment has been developed. For example, the fitness exercise equipment commercially available in the fitness center is designed to develop various exercise areas of the user, but even though the exercise program may vary according to the individual characteristics of the user, the exercise expertise Most of the lacking users do not use the fitness equipment. Accordingly, there is a demand for a system for providing health information such as a customized exercise program and diet information.
일 실시예에 따른 목적은 사용자가 운동 기구를 사용하는 동안 운동 기구에서 사용자의 운동 데이터를 자동으로 수집하고 이를 분석하여 사용자의 운동 목적에 따른 개인 맞춤형 건강 정보를 제시하는 사용자 건강 관리 시스템을 제공하는 것이다.An object according to an embodiment is to provide a user health care system that automatically collects and analyzes the user's exercise data from the exercise device while the user uses the exercise device to present personalized health information according to the user's exercise purpose. will be.
일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 시스템은 적어도 하나 이상의 운동 기구에 대한 복수 개의 운동 분석 요소들을 포함하는 사용자의 운동 데이터를 측정하도록 구성된 측정부; 사용자로부터 복수 개의 신체 분석 요소들을 포함하는 신체 데이터에 관한 입력을 수신하도록 구성된 입력부; 상기 복수 개의 운동 분석 요소들 및 상기 복수 개의 신체 분석 요소들 중 적어도 2개 이상의 요소들 사이의 상관 관계를 분석한 상관성 데이터를 생성하고, 상기 상관성 데이터에 기초하여 사용자 맞춤형 건강 정보를 출력하는 처리부; 및 상기 사용자 맞춤형 건강 정보를 표시하는 표시부를 포함한다.According to an exemplary embodiment, a user health care system includes a measuring unit configured to measure exercise data of a user including a plurality of exercise analysis elements for at least one exercise device; An input configured to receive an input regarding body data including a plurality of body analysis elements from a user; A processor configured to generate correlation data obtained by analyzing correlations between at least two of the plurality of exercise analysis elements and the plurality of body analysis elements, and to output user-specific health information based on the correlation data; And a display unit displaying the user-customized health information.
상기 처리부는 기 설정된 상관성 데이터 및 현재 시점의 상관성 데이터와 비교하고 양 데이터의 차이에 기초하여 상기 사용자 맞춤형 건강 정보를 출력할 수 있다.The processor may compare the predetermined correlation data with the correlation data of the current time point and output the user-customized health information based on the difference between the two data.
상기 상관성 데이터는 복수 개의 상관 관계들을 포함하고, 상기 처리부는 기 설정된 복수 개의 상관 관계들 및 이에 대응하는 현재 시점의 복수 개의 상관 관계들을 서로 비교하고, 복수 개의 상관 관계들의 각각의 차이에 기초하여 상기 사용자 맞춤형 건강 정보를 출력할 수 있다.The correlation data includes a plurality of correlations, and the processor compares the plurality of preset correlations and the plurality of correlations corresponding to the current time point, and compares the plurality of correlations based on the differences of the plurality of correlations. User-specific health information can be output.
상기 처리부는 상기 운동 데이터 및 신체 데이터에 기초하여 사용자의 연령별 최대 심박수, 연령별 목표 심박수, 신체 질량 지수(BMI), 대사당량(METs)에 따른 에너지 소비량 및 심박수에 따른 에너지 소비량 중 적어도 하나 이상을 상기 사용자 맞춤형 건강 정보로서 출력할 수 있다.The processor may determine at least one of the maximum heart rate by age, the target heart rate by age, body mass index (BMI), energy consumption according to metabolic equivalents (METs), and energy consumption according to heart rate based on the exercise data and the body data. It can be output as user customized health information.
상기 복수 개의 운동 분석 요소들은 적어도 하나 이상의 운동 기구의 운동 시간, 운동 거리, 운동 빈도, 운동 속도 및 운동 강도, 사용자의 심박수 및 사용자의 자세 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.The plurality of exercise analysis elements may include at least one of exercise time, exercise distance, exercise frequency, exercise speed and exercise intensity, heart rate of the user, and posture information of the user of at least one exercise device.
상기 복수 개의 신체 분석 요소들은 사용자의 신장, 연령, 체중, 신체 질량 지수(BMI), 심박수 및 운동 기구 정보 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.The plurality of physical analysis elements may include at least one or more of height, age, weight, body mass index (BMI), heart rate, and exercise equipment information of the user.
일 실시예에 따른 로잉 머신용 사용자 건강 관리 시스템은 로잉 머신에 대한 운동 시간, 운동 거리, 운동 빈도, 운동 속도, 회전수, 스트로크 빈도, 스트로크 강도, 스트로크 속도, 사용자의 심박수 및 사용자의 자세 정보를 포함하는 복수 개의 운동 분석 요소들을 측정하도록 구성된 측정부; 상기 복수 개의 운동 분석 요소들 중 적어도 2개 이상의 요소들 사이의 상관 관계를 분석하고, 분석된 상관 관계에 기초하여 로잉 머신에 대한 운동 프로그램을 출력하는 처리부; 및 출력된 운동 프로그램을 표시하는 표시부를 포함할 수 있다.According to an embodiment, a user health care system for a rowing machine includes information about an exercise time, an exercise distance, an exercise frequency, an exercise speed, a rotation speed, a stroke frequency, a stroke intensity, a stroke speed, a heart rate of a user, and a posture information of a user for a rowing machine. A measurement unit configured to measure a plurality of motion analysis elements including; A processor configured to analyze correlations between at least two elements of the plurality of motion analysis elements and to output an exercise program for a rowing machine based on the analyzed correlations; And it may include a display unit for displaying the output exercise program.
상기 상관 관계는 총 운동 시간 대비 운동 거리, 운동 거리 대비 스트로크 빈도 및 스트로크 속도 대비 회전수 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.The correlation may include at least one of a movement distance relative to the total exercise time, a stroke frequency relative to the exercise distance, and a rotation speed relative to the stroke speed.
일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 시스템은 운동 기구를 사용하는 사용자의 운동 데이터를 분석하여 사용자의 건강을 파악하여 개인별 맞춤형 건강 정보를 제시할 수 있다.The user health management system according to an exemplary embodiment may analyze exercise data of a user who uses an exercise device to identify the user's health and present personalized health information for each individual.
일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 시스템의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effect of the user health care system according to an embodiment is not limited to those mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 시스템의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 처리부의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 처리부의 운동 프로그램 산출을 위해 사용되는 방식을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 처리부가 건강 정보를 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 처리부가 운동 프로그램을 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 처리부가 영양 정보를 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.1 is a block diagram of a user health management system according to an embodiment.
2 is a block diagram of a processor according to an exemplary embodiment.
3 is a diagram for describing a method used for calculating an exercise program of a processor, according to an exemplary embodiment;
4 is a flowchart illustrating a process of calculating health information by a processor according to an exemplary embodiment.
5 is a flowchart illustrating a process of calculating, by a processor, an exercise program according to an exemplary embodiment.
6 is a flowchart illustrating a process of calculating nutrition information by a processor according to an exemplary embodiment.
이하, 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, the embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same reference numerals are assigned to the same components as much as possible even though they are shown in different drawings. In addition, in describing the embodiment, when it is determined that the detailed description of the related well-known configuration or function interferes with the understanding of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.
또한, 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In addition, in describing the components of the embodiment, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are only for distinguishing the components from other components, and the nature, order or order of the components are not limited by the terms. If a component is described as being "connected", "coupled" or "connected" to another component, that component may be directly connected or connected to that other component, but between components It will be understood that may be "connected", "coupled" or "connected".
어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시예에 기재한 설명은 다른 실시예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Components included in one embodiment and components including common functions will be described using the same names in other embodiments. Unless stated to the contrary, the description in any one embodiment may be applied to other embodiments, and detailed descriptions thereof will be omitted in the overlapping range.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 시스템의 블록도이다.1 is a block diagram of a user healthcare system according to an exemplary embodiment.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 사용자 건강 관리 시스템(10)은 사용자가 적어도 하나 이상의 운동 기구를 사용하는 동안 측정되는 사용자의 운동 데이터 및 사용자의 입력에 의해 수신한 사용자의 신체 데이터를 각각 분석하고, 사용자 맞춤형 건강 정보를 산출하여 이를 사용자에게 표시할 수 있다. 여기서, 사용자 맞춤형 건강 정보는 사용자 맞춤형 운동 프로그램, 사용자 맞춤형 식단 정보 등을 포함할 수 있다. 일 예에서, 적어도 하나 이상의 운동 기구는 로잉 머신, 사이클 머신, N보드, 스키 머신, 기타 스포츠 장비 등을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the user
사용자 건강 관리 시스템(10)은 측정부(110), 입력부(120), 처리부(130) 및 표시부(140)를 포함할 수 있다.The user
측정부(110)는 사용자의 운동 데이터를 측정하도록 구성된다. 여기서, 사용자의 운동 데이터는 복수 개의 운동 분석 요소들을 포함할 수 있다. 복수 개의 운동 분석 요소들은 운동 기구의 운동 시간, 운동 거리, 운동 빈도, 운동 속도, 운동 강도, 사용자의 심박수, 사용자의 자세 정보 등을 포함할 수 있지만 이에 반드시 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 운동 기구가 로잉 머신인 경우, 복수 개의 운동 분석 요소들은 로잉 머신에 대한 운동 시간, 운동 거리, 운동 빈도, 운동 속도, 회전수, 스트로크 빈도, 스트로크 강도, 스트로크 속도, 사용자의 심박수, 사용자의 자세 정보 등을 포함할 수 있다. 여기서, 사용자의 자세 정보는 직교 좌표계를 예로 들어 3개의 축 방향 가속도들, 3개의 축 방향에 대한 각속도들 등의 관성 정보를 포함할 수 있다. 상기와 같은 복수 개의 운동 분석 요소들은 사용자 맞춤형 건강 정보를 산출하는데 사용될 수 있다.The
일 실시예에서, 측정부(110)는 센서(111) 및 웨어러블 디바이스(112)를 포함할 수 있다.In one embodiment, the
센서(111)는 운동 기구에 설치되어 운동 기구의 운동 데이터를 감지하도록 구성된다. 센서(111)가 감지하는 운동 기구의 운동 데이터는, 예를 들면, 운동 시간, 운동 거리, 운동 빈도, 운동 강도 등을 포함할 수 있다. 로잉 머신의 경우, 운동 기구의 운동 데이터는 스트로크 속도(최고 속도, 최저 속도, 평균 속도), 스트로크 강도(최대 강도, 최소 강도, 평균 강도), 스트로크 빈도 등을 더 포함할 수 있다.The
웨어러블 디바이스(112)는 사용자에게 착용되어 사용자의 운동 데이터를 감지하도록 구성된다. 웨어러블 디바이스(112)가 감지하는 운동 데이터는, 예를 들면, 운동 시간, 사용자의 심박수(최대 심박수, 최소 심박수, 평균 심박수), 사용자의 자세 정보 등을 포함할 수 있다.The
한편, 측정부(110)의 형태는 상기와 같이 반드시 제한되는 것은 아님을 밝혀 둔다. 예를 들어, 측정부(110)는 사용자의 운동 데이터를 감지하기 위해 웨어러블 디바이스(112)가 아닌 다른 형태의 디바이스, 센서 등을 포함할 수도 있다. 운동 기구의 형태에 따라서는 운동 기구 자체가 측정부(110)에 포함될 수도 있으며, 이 경우 운동 기구가 자체적으로 사용자의 운동 데이터를 측정하도록 구성된다.On the other hand, it is noted that the shape of the
입력부(120)는 사용자로부터 사용자의 신체 데이터를 입력 받도록 구성된다. 사용자의 신체 데이터는 복수 개의 신체 분석 요소들을 포함할 수 있다. 복수 개의 신체 분석 요소들은 사용자의 신장, 연령, 체중, 신체 질량 지수(BMI), 심박수, 운동 기구 정보 등을 포함할 수 있다. 운동 기구 정보는 운동 기구 타입, 타입에 따른 운동 기구 특성 등을 포함할 수 있다. 상기와 같은 복수 개의 신체 분석 요소들은 사용자의 운동 데이터에 포함된 복수 개의 운동 분석 요소들과 함께 사용자 맞춤형 건강 정보를 산출하는데 사용될 수 있다.The
처리부(130)는 사용자의 운동 데이터 및 사용자의 신체 데이터를 분석하고, 운동 기구에 대한 사용자 맞춤형 건강 정보를 출력할 수 있다. 처리부(130)는 먼저 사용자의 운동 데이터(e.g. 심박수, 운동 시간, 운동 강도, 운동 기구별 데이터 등)를 설정 기준값과 비교하고, 사용자에게 운동 목적과 피드백을 제공하기 위한 기준 데이터를 설정할 수 있다. 이후, 처리부(130)는 다시 수집되는 사용자의 운동 데이터 및 사용자의 신체 데이터를 기준 데이터와 비교하고, 그 변화량을 산출함으로써 운동 데이터의 상관성을 분석할 수 있다. 예를 들어, 처리부(130)는 사용자가 동일한 운동을 수행한 후 회차별 심박수의 변화에 있어서 동일한 강도에서의 심박수 감소는 심장 기능의 향상으로 판단할 수 있다. 또 다른 예로, 처리부(130)는 로잉 머신에서 심박수와 스트로크 강도를 비교하거나, 스키 운동 기구에서 심박수의 감소를 판단하거나, 밸런스 보드에서 움직임의 감소를 판단할 수 있다. 이후, 처리부(130)는 수집되는 데이터들을 토대로 비교 분석 후, 사용자에게 부족한 요인을 향상시키기 위한 운동 처방 프로그램, 식단 정보 등을 산출할 수 있다.The
일 실시예에서, 처리부(130)는 사용자의 운동 데이터에 포함된 복수 개의 운동 분석 요소들 및/또는 사용자의 신체 데이터에 포함된 복수 개의 신체 분석 요소들 사이의 상관 관계를 분석할 수 있다. 예를 들어, 처리부(130)는 복수 개의 운동 분석 요소들 사이의 상관 관계를 분석하고, 분석된 상관 관계 및 기 설정된 상관 관계와 비교하여 건강 관리 지표를 포함하는 운동 프로그램을 산출할 수 있다. 여기서, 건강 관리 지표는 사용자에게 요구되는 운동 부위별 운동 기구 명칭, 운동 기구별 달성되어야 하는 목표 등을 포함할 수 있다. 건강 관리 지표는 사용자의 연령별 최대 심박수, 연령별 목표 심박수, 신체 질량 지수(BMI), 대사당량(METs)에 따른 에너지 소비량, 심박수에 따른 에너지 소비량 등을 포함할 수 있다. 로잉 머신을 예로 들면, 건강 관리 지표는 현재 사용자의 신체 상태를 고려하여 사용자가 달성해야 할 스트로크 강도, 스트로크 속도, 스트로크 빈도, 회전수, 몸무게 등을 더 포함할 수 있다. 일 예에서, 처리부(130)는 연령별 최대 심박수를 산출함에 있어서 "220 - 사용자 나이"를 최대 심박수로 산출할 수 있다. 또 다른 예에서, 처리부(130)는 연령별 목표 심박수를 산출함에 있어서 "(최대 심박수 - 안정시 심박수) x 운동 강도 + 안정시 심박수"를 목표 심박수로 산출할 수 있다. 또 다른 예에서, 처리부(130)는 로잉 운동 전체 토크량을 수집하여 이를 기초로 에너지 소비량을 산출할 수 있다.In one embodiment, the
일 실시예에서, 처리부(130)는 복수 개의 운동 분석 요소들 및/또는 복수 개의 신체 분석 요소들 중 적어도 2개 이상의 요소들 사이의 상관 관계에 기초하여 사용자의 신체 부위별 운동 효과 데이터를 산출하고, 산출된 신체 부위별 운동 효과 데이터에 기초하여 운동 프로그램을 산출할 수 있다.In one embodiment, the
일 실시예에서, 처리부(130)는 수집된 사용자의 운동 데이터를 정제하도록 구성될 수 있다. 이는 불필요한 데이터를 선별하여 데이터의 신뢰도를 높이고 분석 알고리즘이 정밀하게 동작하게 하기 위함이다.In one embodiment, the
표시부(140)는 사용자 맞춤형 건강 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 표시부(140)는 사용자 맞춤형 운동 프로그램, 사용자 맞춤형 식단 정보 등을 표시할 수 있다. 표시부(140)는 사용자 인터페이스에 맞게 설계된 애플리케이션이 설치된 사용자 단말기, 외부 컴퓨터 등을 포함할 수 있지만, 반드시 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 표시부(140)는 앞서 설명한 사용자에게 착용되는 웨어러블 디바이스(112)일 수도 있다.The
표시부(140)는 신체 구성 성분 변화 그래프, 운동량 변화 그래프 등을 표시할 수 있다. 예를 들어, 신체 구성 성분 변화 그래프는 운동 후 체중, 체지방, 근육량 등의 변화, 측정 시기별 변화, 연령 및 성별에 따른 변화 등에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 운동량 변화 그래프는 운동 시간 변화, 칼로리 소모량 변화 등을 포함할 수 있다. 또한, 표시부(140)는 사용자의 체력의 변화를 운동 기간 및 빈도에 따른 효율을 표시할 수 있다. 예를 들어, 표시부(140)는 심박수와 스트로크의 상관성, 심박수와 근육량의 상관성, 근육량과 평형성의 상관성, 좌-우 근육량의 밸런스 등을 표시할 수 있다.The
일 실시예에서, 사용자 건강 관리 시스템(10)은 측정부(110) 및 입력부(120)를 통해 사용자의 운동 데이터를 재수집하도록 구성될 수 있다. 이 경우, 처리부(130)는 재수집 된 사용자의 운동 데이터를 분석하여 사용자에게 맞는 운동 종류 및 건강 서비스를 처방하기 위한 처방 데이터를 산출할 수 있다. 또한, 처리부(130)는 기존에 수집된 데이터 및 새로 수집된 데이터 사이의 종속 T-test를 통해 데이터의 변화 정도를 분석할 수 있다. 이에 따라, 사용자 건강 관리 시스템(10)은 사용자에게 부족한 건강 관련 요인을 개선할 수 있는 피드백 정보를 제공할 수 있다.In one embodiment, the user
도 2는 일 실시예에 따른 처리부의 블록도이다.2 is a block diagram of a processor according to an exemplary embodiment.
도 2를 참조하면, 처리부(130)는 통신부(131), 저장부(132), 데이터 분석부(133), 운동 프로그램 추천부(134), 영양 정보 추천부(135) 및 생활 습관 개선 콘텐츠 추천부(136)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the
통신부(131)는 사용자의 운동 데이터 및 사용자의 신체 데이터를 수신하도록 구성된다.The
저장부(132)는 사용자의 운동 데이터 및 사용자의 신체 데이터를 저장하도록 구성된다.The
데이터 분석부(133)는 사용자의 운동 데이터에 포함된 복수 개의 운동 분석 요소들 및/또는 사용자의 신체 데이터에 포함된 복수 개의 신체 분석 요소들 중 적어도 2개 이상의 상관 관계를 분석하도록 구성된다. 데이터 분석부(133)는 분석된 상관 관계와 기 설정된 상관 관계를 비교한 정보를 운동 프로그램 추천부(134) 및 영양 정보 추천부(135)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 데이터 분석부(133)는 사용자의 신체 부위에 영향을 주는 운동량을 분석하고, 각 추천부에 전달할 분석 데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 데이터 분석부(133)는 기 설정된 표준 영양 데이터 및 사용자의 음식 섭취에 관한 기본 정보를 이용하여 신체 질량 지수(BMI) 및 허리둘레 대비 엉덩이둘레 비율(waist to hip ratio; WHR) 식에 따라 사용자의 비만도를 평가하고, 열량 분석과 영양소 비율을 결정한 분석 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 데이터 분석부(133)는 사용자의 식습관에 따른 식사 빈도, 식사량, 인스턴트 식품 섭취 빈도와 섭취량 등의 생활 습관에 관한 정보를 토대로 사용자 교육용 피드백 정보를 제공할 수 있다.The data analyzer 133 is configured to analyze at least two or more correlations among the plurality of exercise analysis elements included in the exercise data of the user and / or the plurality of body analysis elements included in the body data of the user. The data analyzer 133 may transfer the information comparing the analyzed correlation and the preset correlation to the exercise
운동 프로그램 추천부(134)는 분석 데이터에 기초하여 운동 프로그램 정보를 생성하고 생성된 운동 프로그램 정보를 표시부(140)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 운동 프로그램 추천부(134)는 운동 기구에 대한 사용자의 신체 부위별 운동량을 분석하고, 사용자의 신체 데이터를 분석하여 사용자의 운동 강도 및 종류를 결정하고, 상기와 같은 분석된 데이터에 기초하여 기 맵핑 정보를 이용해 운동 처방 정보 및 운동 방법 정보를 생성할 수 있다.The exercise
영양 정보 추천부(135)는 분석 데이터에 기초하여 식단 정보를 생성하고 생성된 식단 정보를 표시부(140)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 영양 정보 추천부(135)는 평가된 비만도, 열량 분석 정보, 영양소 비율 정보 등에 기초하여 기 맵핑 정보를 통해 식단 추천 정보 및 영양 정보를 생성할 수 있다.The
생활 습관 개선 콘텐츠 추천부(136)는 분석 데이터에 기초하여 사용자의 생활 습관을 개선하는 내용을 담은 정보를 생성하고, 이를 표시부(140)로 전달할 수 있다.The lifestyle-improving
도 3은 일 실시예에 따른 처리부의 운동 프로그램 산출을 위해 사용되는 방식을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for describing a method used for calculating an exercise program of a processor, according to an exemplary embodiment;
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 처리부는 복수 개의 운동 분석 요소들 중 적어도 2개 이상의 요소들 사이의 상관 관계를 분석할 수 있다. 예를 들어, 처리부는 운동 시간(E1) 및 운동 거리(E2) 사이의 상관 관계(CR1)를 분석하고, 이를 기 설정된 상관 관계와 비교하여 사용자 맞춤형 건강 정보를 산출하는 근거 데이터를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 처리부는 운동 거리(E2) 및 스트로크 빈도 사이의 상관 관계(CR2)를 분석할 수 있다. 또 다른 예로, 처리부는 스트로크 속도 및 회전수 사이의 상관 관계(CRN)를 분석할 수 있다. 사용자 맞춤형 건강 정보를 산출하기 위해 요구되는 상관 관계의 수에는 제한이 없으며, 다양한 상관 관계의 조합에 따라 사용자 맞춤형 건강 정보가 산출될 수 있다.Referring to FIG. 3, the processor may analyze a correlation between at least two elements among a plurality of motion analysis elements. For example, the processor may analyze the correlation CR1 between the exercise time E1 and the exercise distance E2, and generate basis data for calculating the customized health information by comparing the correlation CR1 with a preset correlation. . As another example, the processor may analyze the correlation CR2 between the movement distance E2 and the stroke frequency. As another example, the processor may analyze the correlation CRN between the stroke speed and the rotation speed. There is no limit to the number of correlations required for calculating the customized health information, and the customized health information may be calculated according to various combinations of correlations.
처리부는 다양한 조합의 상관 관계들을 기 설정된 또는 이전 시점에 설정된 상관 관계들과 비교하고, 그 차이들에 기초하여 사용자 맞춤형 건강 정보를 산출할 수 있다. 이는 현재 시점의 상관 관계(CR1, CR2, ..., CRN)와 이전 시점에 설정된 상관 관계(CR1, CR2, ..., CRN) 사이의 차이는 사용자마다 다르게 나타날 수 있다는 점을 고려한 것으로, 처리부는 상관 관계들 사이의 차이 정도에 따라 사용자에게 맞는 건강 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 이전 시점과 현재 시점을 대비할 때 운동 시간과 운동 거리 사이의 상관 관계의 차이가 큰 경우, 구체적으로는, 이전 시점 대비 현재 시점에서 운동 시간 대비 운동 거리가 상대적으로 짧아진 경우, 사용자의 심폐 능력이 향상되었음을 판단하고, 처리부는 사용자에게 보다 강도 높은 운동 프로그램을 출력하여 추천할 수 있다. 또 다른 예로, 이전 시점과 현재 시점을 대비할 때, 운동 시간 대비 운동 거리가 상대적으로 크게 차이 나지 않는 경우, 처리부는 기존의 운동 프로그램을 그대로 추천할 수도 있고, 다른 상관 관계의 차이에 기초하여 기존의 운동 프로그램을 수정하여 추천할 수도 있다. 상관 관계의 차이의 정도는 여러가지 변수(e.g. 인종, 성별, 국가, 나이 등)를 고려하여 미리 설정될 수 있다.The processor may compare the various combinations of correlations with correlations set in advance or at a previous point in time, and calculate user-tailored health information based on the differences. This takes into account that the difference between the correlations (CR1, CR2, ..., CRN) at the current time point and the correlations (CR1, CR2, ..., CRN) set at the previous time point may be different for each user. The processor may output health information suitable for a user according to a degree of difference between correlations. For example, when the difference in the correlation between the exercise time and the exercise distance is large when compared to the previous time and the present time, specifically, when the exercise distance is relatively short compared to the exercise time at the present time compared to the previous time, the user After determining that the cardiopulmonary ability has improved, the processor may output a higher intensity exercise program to the user. As another example, when compared to the previous time point and the current time point, when the exercise distance does not differ significantly relative to the exercise time, the processor may recommend the existing exercise program as it is, or based on the difference in the correlation You may want to modify your exercise program. The degree of difference in correlation may be preset in consideration of various variables (e.g. race, gender, country, age, etc.).
도 4는 일 실시예에 따른 처리부가 건강 정보를 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a process of calculating, by a processor, the health information according to an exemplary embodiment.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 처리부는 먼저 분석된 상관 관계 및 기 설정된 상관 관계를 비교하고, 근거 데이터를 생성한다(410). 생성된 근거 데이터는 적어도 하나 이상의 상관 관계를 포함할 수 있다. 이후, 처리부는 생성된 근거 데이터에 기초하여 사용자 맞춤형 운동 프로그램을 산출할 수 있다(420). 이후, 처리부는 산출된 운동 프로그램에 기초하여 사용자가 운동을 수행할 운동 기구를 선택할 수 있다(430).Referring to FIG. 4, a processor according to an exemplary embodiment compares the analyzed correlation and a predetermined correlation, and generates basis data (410). The generated evidence data may include at least one correlation. Thereafter, the processor may calculate a user customized exercise program based on the generated basis data (420). Thereafter, the processor may select an exercise device on which the user performs exercise based on the calculated exercise program (430).
도 5는 일 실시예에 따른 처리부가 운동 프로그램을 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a process of calculating, by a processor, an exercise program according to an exemplary embodiment.
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 처리부는 운동 프로그램을 산출함에 있어서 먼저 사용자가 수행할 운동 종목을 결정할 수 있다(421). 이후, 처리부는 사용자가 수행할 운동 종목에서 요구되는 운동 강도를 결정할 수 있다(422). 이후, 처리부는 사용자가 달성해야 할 운동 지수, 예를 들어, 목표 운동 거리, 목표 운동 강도 등을 평가할 수 있다(423).Referring to FIG. 5, the processor according to an embodiment may first determine an exercise item to be performed by a user in calculating an exercise program (421). Thereafter, the processor may determine the exercise intensity required for the exercise event to be performed by the user (422). Thereafter, the processor may evaluate an exercise index to be achieved by the user, for example, a target exercise distance, a target exercise intensity, and the like (423).
도 6은 일 실시예에 따른 처리부가 영양 정보를 산출하는 과정을 나타낸 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating a process of calculating nutrition information by a processor according to an exemplary embodiment.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 처리부는 영양 정보를 산출함에 있어서 먼저 사용자의 운동 데이터 및 사용자의 신체 데이터를 분석할 수 있다(610). 이후, 처리부는 사용자에게 요구되는 영양소 비율 등을 결정할 수 있다(620). 이후, 처리부는 결정된 영양소 비율 등에 기초하여 식단 정보를 생성할 수 있다(630). 여기서, 식단 정보는 사용자의 식습관에 따른 체중 변화 내용 및 사용자의 식습관을 개선하기 위한 피드백 내용을 포함할 수 있다. 한편, 도시되지 않았으나, 일 실시예에 따른 처리부는 영양 정보를 산출하는 기초 데이터가 되는 사용자의 운동 데이터 및 사용자의 신체 데이터를 사용자로부터 직접 입력 받을 수도 있다.Referring to FIG. 6, in calculating nutrition information, the processor may first analyze user's exercise data and user's body data (610). Thereafter, the processor may determine a nutrient ratio required by the user (620). Thereafter, the processor may generate diet information based on the determined nutrient ratio and the like (630). Here, the diet information may include weight change content according to the user's eating habits and feedback content for improving the user's eating habits. On the other hand, although not shown, the processor according to an embodiment may directly receive the user's exercise data and the user's body data to be the basic data for calculating nutrition information from the user.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be embodied in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the embodiments, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include optical media such as CD-ROMs, DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, and ROMs, RAMs. Hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as (RAM), flash memory, and the like, are included. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.Although the embodiments have been described by the limited embodiments and the drawings as described above, various modifications and variations are possible to those skilled in the art from the above description. For example, the described techniques may be performed in a different order than the described method, and / or components of the described systems, structures, devices, circuits, etc. may be combined or combined in a different manner than the described method, or other components. Or even if replaced or replaced by equivalents, an appropriate result can be achieved.
Claims (8)
사용자로부터 복수 개의 신체 분석 요소들을 포함하는 신체 데이터에 관한 입력을 수신하도록 구성된 입력부;
상기 복수 개의 운동 분석 요소들 및 상기 복수 개의 신체 분석 요소들 중 적어도 2개 이상의 요소들 사이의 상관 관계를 분석한 복수 개의 상관 관계들을 포함하는 상관성 데이터를 생성하고, 제1시점의 복수 개의 제1 상관 관계들 및 상기 제1시점과 다른 제2시점의 복수 개의 제2 상관 관계들을 서로 비교하고, 적어도 하나 이상의 제1 상관 관계 및 이에 대응하는 적어도 하나 이상의 제2 상관 관계 사이의 차이에 기초하여 운동 강도를 조절한 운동 프로그램을 포함하는 사용자 맞춤형 건강 정보를 출력하는 처리부; 및
상기 사용자 맞춤형 건강 정보를 표시하는 표시부;
를 포함하는 사용자 건강 관리 시스템.
A measurement unit configured to measure exercise data of a user including a plurality of exercise analysis elements for at least one exercise device;
An input configured to receive an input regarding body data including a plurality of body analysis elements from a user;
Generating correlation data including a plurality of correlations obtained by analyzing correlations between the plurality of motion analysis elements and at least two or more elements of the plurality of physical analysis elements, and generating a plurality of firsts at a first time point Compare correlations and a plurality of second correlations of the first time point and another second time point, and based on a difference between at least one or more first correlations and corresponding one or more second correlations A processor for outputting user-customized health information including an exercise program of adjusting intensity; And
A display unit displaying the user-customized health information;
User health care system comprising a.
상기 처리부는 상기 운동 데이터 및 신체 데이터에 기초하여 사용자의 연령별 최대 심박수, 연령별 목표 심박수, 신체 질량 지수(BMI), 대사당량(METs)에 따른 에너지 소비량 및 심박수에 따른 에너지 소비량 중 적어도 하나 이상을 상기 사용자 맞춤형 건강 정보로서 출력하는 사용자 건강 관리 시스템.
The method of claim 1,
The processor may determine at least one of the maximum heart rate by age, the target heart rate by age, body mass index (BMI), energy consumption according to metabolic equivalents (METs), and energy consumption according to heart rate based on the exercise data and the body data. User health management system to output as user-customized health information.
상기 복수 개의 운동 분석 요소들은 적어도 하나 이상의 운동 기구의 운동 시간, 운동 거리, 운동 빈도, 운동 속도 및 운동 강도, 사용자의 심박수 및 사용자의 자세 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자 건강 관리 시스템.
The method of claim 1,
The plurality of exercise analysis elements include at least one of exercise time, exercise distance, exercise frequency, exercise speed and intensity of exercise of the at least one exercise device, heart rate of the user and posture information of the user.
상기 복수 개의 신체 분석 요소들은 사용자의 신장, 연령, 체중, 신체 질량 지수(BMI), 심박수 및 운동 기구 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자 건강 관리 시스템.
The method of claim 1,
Wherein the plurality of body analysis elements comprises at least one of height, age, weight, body mass index (BMI), heart rate and fitness equipment information of the user.
로잉 머신에 대한 운동 시간, 운동 거리, 운동 빈도, 운동 속도, 회전수, 스트로크 빈도, 스트로크 강도, 스트로크 속도, 사용자의 심박수 및 사용자의 자세 정보를 포함하는 복수 개의 운동 분석 요소들을 측정하도록 구성된 측정부;
상기 복수 개의 운동 분석 요소들 중 적어도 2개 이상의 요소들 사이의 상관 관계를 분석한 복수 개의 상관 관계들을 포함하는 상관성 데이터를 생성하고, 제1시점의 복수 개의 제1 상관 관계들 및 상기 제1시점과 다른 제2시점의 복수 개의 제2 상관 관계들을 서로 비교하고, 적어도 하나 이상의 제1 상관 관계 및 이에 대응하는 적어도 하나 이상의 제2 상관 관계 사이의 차이에 기초하여 운동 강도를 조절한 로잉 머신에 대한 운동 프로그램을 출력하는 처리부; 및
출력된 운동 프로그램을 표시하는 표시부;
를 포함하는 사용자 건강 관리 시스템.
In the user healthcare system for a rowing machine,
Measurement unit configured to measure a plurality of exercise analysis elements including exercise time, distance traveled, frequency of exercise, speed of motion, rotational speed, stroke frequency, stroke intensity, stroke speed, heart rate of the user and posture information of the rowing machine ;
Generating correlation data including a plurality of correlations obtained by analyzing correlations between at least two elements of the plurality of motion analysis elements, and generating a plurality of first correlations and a first view of a first time For a rowing machine comparing a plurality of second correlations with each other at different second time points and adjusting the exercise intensity based on a difference between at least one or more first correlations and at least one or more second correlations corresponding thereto. A processor for outputting an exercise program; And
A display unit which displays the output exercise program;
User health care system comprising a.
상기 복수 개의 상관 관계들은 총 운동 시간 대비 운동 거리, 운동 거리 대비 스트로크 빈도 및 스트로크 속도 대비 회전수 중 적어도 하나 이상을 포함하는 사용자 건강 관리 시스템.The method of claim 7, wherein
The plurality of correlations include at least one or more of an exercise distance relative to a total exercise time, a stroke frequency relative to the exercise distance, and a rotation speed relative to the stroke speed.
Priority Applications (1)
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KR1020190023299A KR102061232B1 (en) | 2019-02-27 | 2019-02-27 | System for managing fitness of user based on exercise data of exercise instrument |
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Citations (2)
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JP2001321370A (en) * | 2000-05-12 | 2001-11-20 | Ya Man Ltd | Exercise apparatus monitor |
KR100755876B1 (en) * | 2006-04-21 | 2007-09-06 | 최대혁 | System and method for prescripting exercise of weight training machine |
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