KR20210136389A

KR20210136389A - 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치 및 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치의 동작 방법

Info

Publication number: KR20210136389A
Application number: KR1020200054551A
Authority: KR
Inventors: 김현성; 강정관
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-05-07
Filing date: 2020-05-07
Publication date: 2021-11-17
Also published as: WO2021225298A1

Abstract

다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 가속도 센서 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인하고, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 전자 장치의 충격 패턴을 확인하고, 상기 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인하도록 설정될 수 있다.

Description

보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치 및 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치의 동작 방법 {ELECTRONIC DEVICE IDENTIFYING INFORMATION RELATED TO WALKING AND OPERATION METHOD OF THE SAME}

다양한 실시예는 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치 및 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치의 동작 방법에 관한 것이다.

개인 건강에 대한 관심이 커지면서, 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 기기가 널리 보급되어 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치를 들거나 전자 장치를 착용하고 걷는 경우, 전자 장치는 사용자가 걸은 걸음 수를 확인할 수 있다. 나아가, 전자 장치는 사용자가 걷기를 통하여 소비한 열량을 확인하거나, 사용자가 걸은 거리를 확인할 수 있다.

보행 중에 사람의 신체 부위에 가해지는 충격이 누적되면 해당 신체 부위에 손상이 발생할 수 있다. 예를 들어, 보행 시 신발 바닥이 받는 충격이 분산되거나 완화되지 않고 발바닥에 전달되는 경우 족저근막염의 발생 가능성이 높아질 수 있다. 족저근막염이란, 발바닥 근육을 감싸고 있는 막에 보행 중 반복적으로 미세한 손상이 일어나면서 염증이 발생한 것을 말한다. 족저근막염으로 인해 보행에 장애가 생기면 무릎이나 고관절, 척추에도 문제를 발생시킬 수 있다.

플랫 슈즈 또는 하이힐과 같이 사용자에게 많은 양의 충격이 가해지게 하는 신발을 자주 착용하는 경우와 같이, 건강에 불리한 보행 패턴을 가진 사람이라도, 발바닥, 무릎, 허리, 및/또는 발목과 같은 신체 부위에 실제로 통증이 느껴지기 전까지는 자신의 보행 패턴이 건강에 악영향을 미치고 있다는 사실을 알아차리기 쉽지 않다. 신체 부위에 통증이 느껴지는 때는 이미 손상이 상당히 누적된 상태이므로, 통증이 느껴질 정도로 신체 부위가 손상되기 이전에 보행 패턴을 관리할 필요가 있다.

깔창에 압력 센서와 같은 센서를 구비하여 발바닥에 전달되는 충격을 측정하는 경우, 사용자는 모든 신발에 센서를 구비할 것이 요구되고, 센서에 전달되는 충격이 누적되어 센서가 쉽게 고장날 수 있다.

다양한 실시예에 따른 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치는 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터에 기초하여 전자 장치의 사용자가 착용한 신발의 유형에 대응하는 충격 패턴을 확인하고, 충격 패턴에 적어도 일부 기초하여 손상도를 확인할 수 있다.

본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

다양한 실시예에 따라서, 전자 장치는 가속도 센서 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인하고, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 전자 장치의 충격 패턴을 확인하고, 상기 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 전자 장치에서 수행되는 방법은, 상기 전자 장치의 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인하는 동작, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 전자 장치의 충격 패턴을 확인하는 동작, 및 상기 확인된 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 전자 장치는 디스플레이, 가속도 센서, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 가속도 센서에 의하여 센싱된 제1 기간에 대응하는 가속도 데이터를 확인하고, 상기 가속도 데이터에 기반하여, 상기 제1 기간에 포함되는 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 확인하여, 상기 디스플레이 상에 상기 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 상기 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 표시하도록 설정되고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 상기 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 표시하는 동작의 적어도 일부로, 상기 복수 개의 샘플링 구간 중 제 1 그룹에 대응하는 걸음과 연관된 정보를, 상기 전자 장치의 사용자가 제1 유형의 신발을 착용한 타입으로서 표시하고, 상기 복수 개의 샘플링 구간 중 제 2 그룹에 대응하는 걸음과 연관된 정보를, 상기 전자 장치의 사용자가 제2 유형의 신발을 착용한 타입으로서 표시하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치 및 보행에 관한 정보를 확인하는 전자 장치의 동작 방법이 제공된다. 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 가속도 데이터에 기초하여 사용자가 착용한 신발의 유형에 대응되는 전자 장치의 충격 패턴을 확인하고, 충격 패턴에 적어도 일부 기초하여 손상도를 확인할 수 있다.

따라서, 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 압력 센서와 같은 센서를 구비하지 않고도, 가속도 데이터에 기초하여 손상도를 확인할 수 있으므로, 반드시 깔창에 위치할 필요가 없다. 그러므로, 사용자가 모든 신발에 센서를 구비할 것이 요구되지 않으면서, 동시에 센서가 고장날 가능성도 낮아질 수 있다.

또한, 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 신발의 유형에 대응되는 충격 패턴에 적어도 일부 기초하여 손상도를 확인하므로, 발바닥에 실제로 통증이 느껴지기 전에도 사용자로 하여금 족저 건강에 악영향을 미치는 보행 패턴을 관리하도록 할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 3은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 4는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 5는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 6a는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 걸을 때의 가속도 크기 값을 도시한다.
도 6b는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 걸을 때의 SWS 차분값을 도시한다.
도 6c는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 걸을 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다.
도 6d는 사용자가 운동화를 착용하고 걸을 때의 가속도 크기 값을 도시한다.
도 6e는 사용자가 운동화를 착용하고 걸을 때의 SWS 차분값을 도시한다.
도 6f는 사용자가 운동화를 착용하고 걸을 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다.
도 6g는 사용자가 하이힐을 착용하고 걸을 때의 가속도 크기 값을 도시한다.
도 6h는 사용자가 하이힐을 착용하고 걸을 때의 SWS 차분값을 도시한다.
도 6i는 사용자가 하이힐을 착용하고 걸을 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다.
도 7은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 8a는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 뛸 때의 가속도 크기 값을 도시한다.
도 8b는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 뛸 때의 SWS 차분값을 도시한다.
도 8c는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 뛸 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다.
도 8d는 사용자가 운동화를 착용하고 뛸 때의 가속도 크기 값을 도시한다.
도 8e는 사용자가 운동화를 착용하고 뛸 때의 SWS 차분값을 도시한다.
도 8f는 사용자가 운동화를 착용하고 뛸 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다.
도 8g는 사용자가 하이힐을 착용하고 뛸 때의 가속도 크기 값을 도시한다.
도 8h는 사용자가 하이힐을 착용하고 뛸 때의 SWS 차분값을 도시한다.
도 8i는 사용자가 하이힐을 착용하고 뛸 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다.
도 9는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 10은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 11은 다양한 실시예에 따른, 임계치 보정을 위한 클러스터링 과정을 도시한다.
도 12는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도를 도시한다.
도 13a는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 13b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 14a는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 14b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 15a는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다.
도 15b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 장치(150), 음향 출력 장치(155), 표시 장치(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)을 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서), 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)은 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 표시 장치(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성 요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 장치(150)는, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 장치(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 또는 디지털 펜(예:스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 장치(155)는 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 장치(155)는, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

표시 장치(160)는 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 표시 장치(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 표시 장치(160)는 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 장치(150)를 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 장치(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102)) (예: 스피커 또는 헤드폰))를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)이 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)은, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성 요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108))간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부 전자 장치와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)으로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 및 인증할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))를 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(200)를 도시한다. 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치는 가속도 센서 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 임의의 전자 장치일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 도 1을 참조하여 상술한 전자 장치(101)일 수 있다. 이하에서, 도 1의 참조 부호를 참조하여 설명을 진행하나, 다양한 실시예에 따른 전자 장치는 도 1의 전자 장치(101)로 제한되지 않는다. 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치는 웨어러블 전자 장치이거나, 사용자가 손에 들 수 있는 전자 장치일 수 있다.

210 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 가속도 센서(예를 들어, 센서 모듈(176))에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인할 수 있다.

220 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여, 전자 장치(101)의 충격 패턴을 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 적어도 하나의 제1 파라미터는 사용자가 착용한 신발의 유형에 따라 달라지는 적어도 하나의 파라미터일 수 있다. 예를 들어, 제1 파라미터는 한 걸음 구간 내 최대 충격량 또는 한 걸음 구간 내 SWS(sliding window summing) 차분값의 첫 번째 피크 값과 밸리 값 사이의 차분과 상기 한 걸음 구간 내 상기 SWS 차분값의 마지막 피크 값과 상기 밸리 값 사이의 차분의 평균 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한 걸음 구간, 최대 충격량, SWS 차분값, 및 SWS 차분값의 피크와 밸리에 대한 정의는 후술한다.

전자 장치(101)의 충격 패턴은 사용자가 착용한 신발의 유형을 나타내는 적어도 하나의 유형으로 분류될 수 있으며, 사용자가 착용한 신발의 유형은 사용자의 건강에 미치는 영향에 따라 분류될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 신발들은 운동화와 같이 보행 중 사용자의 신체 부위(예: 발바닥)에 전달되는 충격량을 완화시켜 피로도를 적게 누적시키는 제1 유형 및 플랫 슈즈 또는 하이힐과 같이 보행 중 사용자의 신체 부위에 전달되는 충격량을 충분히 완화시키지 못하여 피로도를 크게 누적시키는 제2 유형으로 분류될 수 있으며, 이 경우, 전자 장치(101)의 충격 패턴은 사용자가 제1 유형의 신발을 착용하였음을 나타내는 제1 유형의 충격 패턴 및 사용자가 제2 유형의 신발을 착용하였음을 나타내는 제2 유형의 충격 패턴으로 분류될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 신발들은 사용자의 신체 부위에 손상을 누적시키는 정도에 따라 3개 이상의 유형으로 분류될 수도 있다.

230 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 확인된 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인할 수 있다. 적어도 하나의 미리 정의된 유형은 사용자에게 충격량을 일정 정도 이상 전달하여 사용자의 신체 부위에 손상을 줄 수 있는 신발을 착용하였음을 나타내는 충격 패턴의 유형일 수 있다. 예를 들어, 충격 패턴이 사용자가 운동화와 같이 보행 중 사용자에 전달되는 충격량을 완화시켜 피로도를 적게 누적시키는 신발을 신었음을 나타내는 제1 유형 및 사용자가 플랫 슈즈 또는 하이힐과 같이 보행 중 사용자에 전달되는 충격량을 충분히 완화시키지 못하여 피로도를 크게 누적시키는 신발을 신었음을 나타내는 제2 유형으로 분류되는 예시에서, 적어도 하나의 미리 정의된 유형은 제2 유형일 수 있다.

적어도 하나의 제2 파라미터는 사용자에게 전달되는 충격량을 나타내는 적어도 하나의 파라미터일 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 제2 파라미터는 보행 빈도 또는 최대 충격량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 보행 빈도 및 최대 충격량의 상세한 정의에 대해서는 후술한다.

다양한 실시예에 따라서, 손상도는 제2 파라미터에 기초한 다양한 연산에 기초하여 확인될 수 있다. 예를 들어, 제2 파라미터가 보행 빈도 및 최대 충격량을 포함하는 예시에서, 손상도는 정규화된 보행 빈도 및 정규화된 최대 충격량의 가중 합(weighted sum)을 보행 구간에 대하여 적분한 값 또는 룩업 테이블을 참조하여 적분한 값이 속하는 구간으로 정의될 수 있다.

230 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)가 확인된 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우에 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인한다는 것은, 손상도를 확인할 때, 사용자에게 전달되는 충격량이 비교적 클 것으로 예상되는 구간에서의 제2 파라미터 값만 고려된다는 것이고, 사용자에게 전달되는 충격량이 비교적 작을 것으로 예상되는 구간에서의 제2 파라미터 값은 손상도 확인에 고려되지 않는다는 의미일 수 있다. 따라서, 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 모든 구간에서 제2 파라미터 값 및 손상도를 확인하는 대신, 사용자에게 전달되는 충격량이 비교적 클 것으로 예상되는 구간에 대해서만 제2 파라미터 값 및 손상도를 확인하므로, 적은 연산량으로 효율적으로 손상도를 확인할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(300)를 도시한다. 310 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인할 수 있다.

320 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 자세 변화 조건이 만족된다고 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 자세 변화 조건은 전자 장치(101)의 자세 변화의 정도가 사용자가 착용한 신발의 유형에 대응되는 충격 패턴을 확인하기에 적절한 정도로 적은 상태가 일정 시간 이상 지속될 때 만족될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 손에 든 상태에서 또는 웨어러블 와치 형태의 전자 장치(101)를 착용한 상태에서 손을 앞뒤로 흔들면서 보행하는 경우, 또는 사용자가 이어폰 형태의 전자 장치(101)를 착용한 상태에서 머리를 크게 흔드는 경우 자세 변화 조건이 만족되지 않을 수 있다. 예를 들어, 사용자가 전자 장치(101)를 외투 주머니에 넣고 보행하거나, 사용자가 웨어러블 와치 형태의 전자 장치(101)를 착용하고 손을 주머니에 넣고 보행하거나, 사용자가 전자 장치(101)를 손에 들고 손을 흔들지 않으면서 보행하거나, 사용자가 웨어러블 와치 형태의 전자 장치(101)를 착용하고 손목을 고정시키거나, 또는 전자 장치(101)가 이어폰 형태의 웨어러블 전자 장치이고, 사용자가 전자 장치(101)를 착용한 상태에서 전방에 시선을 고정한 상태가 일정 시간 이상 지속되는 경우, 자세 변화 조건이 만족될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 일정 시간은 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)가 사용자가 충격 패턴을 확인하기 위하여 적어도 하나의 제1 파라미터의 값을 확인하기에 충분한 시간으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 일정 시간은 1초일 수 있다. 자세 변화 조건이 만족되는지 여부를 확인하기 위한 전자 장치(101)의 세부 동작들의 예시에 대해서는 도 4를 참조하여 후술한다.

330 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 사용자가 보행 또는 달리기 중이라고 확인할 수 있다. 사용자가 보행 또는 달리기 중인지 여부를 확인하기 위한 전자 장치(101)의 세부 동작들의 예시에 대해서는 도 5를 참조하여 후술한다.

340 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 사용자가 보행 중인 동안 획득된 가속도 데이터에 기초하여 전자 장치의 충격 패턴을 확인할 수 있다. 320 동작에서 자세 변화 조건이 만족된다고 확인되고 난 후, 340 동작에서 적어도 하나의 프로세서(120)는 자세 변화 조건이 만족되면서 사용자가 보행 또는 달리기 중인 구간 중에서, 사용자가 보행 중인 구간의 가속도 데이터에 기초하여 사용자가 착용한 신발의 유형을 확인할 수 있다. 220 동작에 관하여 상술한 세부 사항들이 340 동작에 동일하게 적용될 수 있다. 사용자가 착용한 신발의 유형을 확인하기 위한 전자 장치(101)의 세부 동작들의 예시에 대해서는 도 7 및 도 9 내지 도 11을 참조하여 후술한다.

350 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 손상도를 확인할 수 있다. 330 동작에서 사용자가 보행 중 또는 달리는 중이라고 확인되고 난 후, 350 동작에서 적어도 하나의 프로세서(120)는 사용자가 보행 중인 구간의 가속도 데이터에 기초하여 보행 또는 달리는 구간 전체에 대한 손상도를 확인할 수 있다. 230 동작에 관하여 상술한 세부 사항들이 350 동작에 동일하게 적용될 수 있다. 손상도를 확인하기 위한 전자 장치(101)의 세부 동작들의 예시에 대해서는 도 12를 참조하여 후술한다.

도 4는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(400)를 도시한다. 구체적으로, 도 4는 자세 변화 조건이 만족되는지 여부를 확인하기 위한 전자 장치(101)의 동작들을 도시한다.

410 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인할 수 있다.

415 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 자이로 센서 데이터 확인이 가능한지 여부를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 전자 장치(101)에 포함된 자이로 센서가 활성화되어 있는지 여부에 기초하여, 자이로 센서 데이터 확인이 가능한지 여부를 확인할 수 있다.

415 동작에서 자이로 센서 데이터 확인이 가능하다고 확인된 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 420 동작에서 자이로 센서에 의하여 센싱된 자이로 센서 데이터를 확인할 수 있다.

425 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 가속도 데이터 및 자이로 센서 데이터에 기초한 센서 퓨전을 이용하여 전자 장치(101)의 롤(roll) 및 피치(pitch)를 확인할 수 있다.

415 동작에서 자이로 센서 데이터 확인이 가능하지 않다고 확인된 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 자이로 센서 데이터 없이 가속도 데이터에 기초하여 자세 변화 조건이 만족되는지 여부를 확인할 수 있다.

430 동작에서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 가속도 변화량을 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 가속도 변화량은 가속도 데이터에 기초하여 확인된, 미리 설정된 시간 간격 동안의 가속도의 크기의 변화량 또는 미리 설정된 시간 간격 동안의 가속도의 특정 방향 성분의 변화량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

435 동작에서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 430 동작에서 확인된 가속도 변화량이 제1 임계치 미만인지 여부를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 제1 임계치는 가속도 데이터에 기반하여 미리 설정된 수준의 정확도를 가지고 롤(roll) 및 피치(pitch)를 확인할 수 있는 가속도의 변화량일 수 있다.

435 동작에서 가속도 변화량이 제1 임계치 이상이라고 확인되는 경우, 적어도 하나의 프로세서(120)는 470 동작에서 자세 변화 조건이 만족되지 않는다고 확인할 수 있다.

435 동작에서 가속도 변화량이 제1 임계치 미만이라고 확인되는 경우, 적어도 하나의 프로세서(120)는 440 동작에서 가속도 데이터에 기반하여 롤 및 피치를 확인하고, 445 동작에서 롤의 변화량 및 피치의 변화량을 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 롤의 변화량 및 피치의 변화량은 미리 설정된 시간 간격 내에서 롤의 최대값과 최소값의 차이 및 피치의 최대값과 최소값의 차이일 수 있다.

450 동작에서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 롤의 변화량이 제2 임계치 미만이고, 피치의 변화량이 제3 임계치 미만인지 여부를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 제2 임계치 및 제3 임계치는 각각 미리 설정된 수준의 정확도를 가지고 사용자가 착용한 신발의 유형에 대응되는 충격 패턴을 확인할 수 있는 롤의 변화량 및 피치의 변화량일 수 있다.

450 동작에서 롤의 변화량이 제2 임계치 미만이고, 피치의 변화량이 제3 임계치 미만이라고 확인되는 경우, 적어도 하나의 프로세서(120)는 460 동작에서 자세 변화 조건이 만족된다고 확인할 수 있다.

450 동작에서 롤의 변화량이 제2 임계치 이상이거나, 피치의 변화량이 제3 임계치 이상이라고 확인되는 경우, 적어도 하나의 프로세서(120)는 470 동작에서 자세 변화 조건이 만족되지 않는다고 확인할 수 있다.

도 4에서는 전자 장치(101)가 가속도 센서와 자이로 센서를 모두 포함한다는 것을 전제로 설명하였으나, 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 가속도 센서를 포함하고 자이로 센서를 포함하지 않을 수 있으며, 이 경우, 전자 장치(101)는 415 동작, 420 동작, 및 425 동작을 수행하지 않고, 410 동작을 수행한 후 430 동작을 수행할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)가 가속도 센서와 자이로 센서를 모두 포함하고, 자이로 센서 데이터를 항상 확인할 수 있는 경우에는, 415 동작이 생략되고, 410 동작이 수행된 후 420 동작 및 425 동작이 수행될 수 있다.

또한, 도 4에서는 롤 및 피치의 변화량에 기초하여 자세 변화 조건이 만족되는지 여부가 확인되는 예시를 설명하였으나, 다양한 실시예에 따라서, 롤 및 피치의 변화량 이외에도, 미리 설정된 수준의 정확도를 가지고 사용자가 착용한 신발의 유형에 대응되는 충격 패턴을 확인할 수 있는 상태를 나타낼 수 있는 다양한 파라미터에 기초하여 자세 변화 조건이 만족되는지 여부가 확인될 수 있다.

도 5는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(500)를 도시한다. 구체적으로, 도 5는 사용자가 보행 또는 달리기 중인지 여부를 확인하기 위한 전자 장치(101)의 동작들을 도시한다.

510 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인할 수 있다.

520 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 가속도 데이터에 기초하여 가속도의 크기를 확인할 수 있다. 가속도의 크기

은 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.

수학식 1에서, x, y, 및 z는 각각 3축 가속도의 크기이다.

예를 들어, 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 걸을 때의 가속도 크기 값(610a)의 예시적인 그래프가 도 6a에 도시되어 있다. 도 6a를 참조하면, 발걸음이 주기적으로 반복됨에 따라, 가속도 크기 값(610a) 또한 발걸음의 주기에 따라 주기적으로 반복되는 것을 확인할 수 있다. 도 6a 내지 도 6i에서, 가로축은 샘플 수를 의미할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 샘플은 10ms 단위로 획득될 수 있으며, 이 경우, 100개의 샘플은 1초를 의미할 수 있다.

530 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 SWS (sliding window summing) 차분값을 확인할 수 있다. 크기가 N인 윈도우에 대응하는 SWS 값은 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.

SWS 차분값은 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.

예를 들어, 도 6a의 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 걸을 때에 대응하는 SWS 차분값의 예시가 도 6b에 도시되어 있다. 도 6b를 참조하면, 발걸음이 주기적으로 반복됨에 따라, SWS 차분값(620a) 또한 발걸음의 주기에 따라 주기적으로 반복되는 것을 확인할 수 있다.

540 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 SWS 차분값에 기초하여 ZC(zero crossing) 지점들을 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, ZC 지점은 SWS 차분값이 양수에서 음수로 바뀌는 과정에서 SWS 차분값이 0이 되는 지점을 의미할 수 있다. 다른 다양한 실시예에 따라서, ZC 지점은 SWS 차분값이 음수에서 양수로 바뀌는 과정에서 SWS 차분값이 0이 되는 지점을 의미할 수 있다.

도 6b를 참조하면, SWS 차분값(620a)이 양수에서 음수로 바뀌는 과정에서 SWS 차분값이 0이 되는 지점들이 ZC 지점들(631a, 632a, 633a, 634a, 635a, 636a, 637a, 638a, 639a)일 수 있다.

550 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 인접한 ZC 지점들의 간격이 일정하고, 인접한 ZC 지점들의 간격이 미리 결정된 범위 내에 있는지 여부를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 확인된 ZC 지점들(631a, 632a, 633a, 634a, 635a, 636a, 637a, 638a, 639a) 중 인접한 ZC 지점들 사이의 시간 간격들을 확인할 수 있고, 확인된 인접한 ZC 지점들 사이의 시간 간격들 사이의 편차가 미리 결정된 수준 이하일 경우에 인접한 ZC 지점들의 간격이 일정하다고 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 인접한 ZC 지점들 사이의 시간 간격들 중 미리 결정된 범위 내에 있는 시간 간격들이 일정 개수 이상 또는 일정 비율 이상일 때, 인접한 ZC 지점들의 간격이 미리 결정된 범위 내에 있다고 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 미리 결정된 범위는 통상적인 보행 및 달리기에 대응하는 ZC 지점들 사이의 간격일 수 있다.

550 동작에서 인접한 ZC 지점들의 간격이 일정하고, 인접한 ZC 지점들의 간격이 미리 결정된 범위 내에 있다고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 560 동작에서 사용자가 보행 또는 달리기 중이라고 확인할 수 있다.

550 동작에서, 인접한 ZC 지점들의 간격이 일정하지 않거나, 인접한 ZC 지점들의 간격이 미리 결정된 범위 내에 있지 않다고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 570 동작에서 사용자가 보행 또는 달리기 중이 아니라고 확인할 수 있다.

도 6b를 다시 참조하면, SWS 차분값(620a)의 한 ZC 지점과 인접한 다른 ZC 지점 사이에 복수의 피크가 있다는 것을 알 수 있다. 예를 들어, ZC 지점(631a)과 ZC 지점(632a) 사이의 구간 중 SWS 차분값(620a)이 양수인 구간에서, 첫 번째 피크(640a) 및 두 번째 피크(650a) 등 두 개의 피크가 있다. 이 중 첫 번째 피크(640a)는 발 뒤꿈치가 지면에 닿는 순간 또는 heel strike에 대응되고, 두 번째 피크(650a)는 발 뒤꿈치가 지면으로부터 떨어지면서 발 앞쪽에 힘이 실리는 순간 또는 heel off에 대응된다. 첫 번째 피크(640a)와 두 번째 피크(650a) 사이의 SWS 차분값(620a) 중 최소값이 밸리 값(660a)으로 정의될 수 있다. 플랫 슈즈는 바닥면이 딱딱하여 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하지 못하기 때문에, 첫 번째 피크(640a) 및 두 번째 피크(650a)가 선명하게 검출될 수 있다. 이후 도 7 및 도 9 내지 도 11을 참조하여, heel strike에 대응되는 피크와 heel off에 대응되는 피크가 얼마나 선명한지에 적어도 일부 기초하여 신발의 유형에 대응되는 충격 패턴이 판단될 수 있음이 설명될 것이다.

도 6c는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 걸을 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다. 한 걸음 구간은 도 6b에 도시된 ZC 지점들(631a, 632a, 633a, 634a, 635a, 636a, 637a, 638a, 639a) 중 인접한 두 ZC 지점들 사이의 구간을 의미한다. 예를 들어, ZC 지점(631a)과 ZC 지점(632a) 사이의 구간이 한 걸음 구간일 수 있다. 도 6c에 도시된 한 걸음 구간 내 최대 충격량은 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값(610a)의 최대값을 의미한다. 도 6c를 참조하면, 한 걸음 구간이 끝나는 타이밍, 즉, ZC 지점들(631a, 632a, 633a, 634a, 635a, 636a, 637a, 638a, 639a)에 대응되는 타이밍마다 대응하는 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값(610a)의 최대값(661a, 662a, 663a, 664a, 665a, 666a, 667a, 668a, 669a)이 최대 충격량으로서 표시되는 것을 확인할 수 있다.

도 6d는 사용자가 운동화를 착용하고 걸을 때의 가속도 크기 값을 도시한다. 도 6d의 가속도 크기 값(610d)과 도 6a의 가속도 크기 값(610a)을 비교하면, 가속도 크기 값(610d)이 가속도 크기 값(610a)보다 전체적으로 작다는 것을 확인할 수 있다. 이는 플랫 슈즈가 바닥면이 딱딱하여 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하지 못하는 반면, 운동화는 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하여 사용자에게 적은 충격만을 전달한다는 것을 의미한다.

도 6e는 사용자가 운동화를 착용하고 걸을 때의 SWS 차분값을 도시한다. 도 6e의 SWS 차분값(620d)에 기초하여 ZC 지점들(631d, 632d, 633d, 634d, 635d, 636d, 637d, 638d, 639d)이 확인될 수 있다. 도 6e의 SWS 차분값(620d)과 도 6b의 SWS 차분값(620a)을 비교하면, SWS 차분값(620d)은 ZC 지점(631d) 및 ZC 지점(632d) 사이 구간과 같이 첫 번째 피크(640d)와 밸리 값(660d)의 차이 및 마지막 피크(650d)와 밸리 값(660d)의 차이가 커서, 첫 번째 피크(640d)와 및 마지막 피크(650d)가 비교적 선명하게 나타나는 구간도 있으나, ZC 지점(632d) 및 ZC 지점(633d) 사이 구간과 같이 첫 번째 피크와 밸리 값의 차이 및 마지막 피크와 밸리 값의 차이가 크지 않은 구간이 대다수임을 알 수 있다. 이는 플랫 슈즈가 바닥면이 딱딱하여 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하지 못하므로 heel strike 및 heel off에 대응되는 피크가 선명하게 나타나는 반면, 운동화는 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하여 heel strike 및 heel off에 대응되는 피크가 선명하게 나타나지 않는 것을 의미한다.

도 6f는 사용자가 운동화를 착용하고 걸을 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다. 도 6f를 참조하면, 한 걸음 구간이 끝나는 타이밍, 즉, ZC 지점들(631d, 632d, 633d, 634d, 635d, 636d, 637d, 638d, 639d)에 대응되는 타이밍마다 대응하는 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값(610d)의 최대값(661d, 662d, 663d, 664d, 665d, 666d, 667d, 668d, 669d)이 최대 충격량으로서 표시되는 것을 확인할 수 있다. 도 6c와 도 6f를 비교하면, 도 6f에서의 최대 충격량이 도 6c에서의 최대 충격량보다 작은 것을 알 수 있다. 이는 플랫 슈즈가 바닥면이 딱딱하여 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하지 못하는 반면, 운동화는 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하여 사용자에게 적은 충격만을 전달한다는 것을 의미한다.

도 6g는 사용자가 하이힐을 착용하고 걸을 때의 가속도 크기 값을 도시한다. 도 6g의 가속도 크기 값(610g)을 도 6a의 가속도 크기 값(610a) 및 도 6d의 가속도 크기 값(610d)과 비교하면, 가속도 크기 값(610g)은 도 6a의 가속도 크기 값(610a) 및 도 6d의 가속도 크기 값(610d)보다 전체적으로 크다는 것을 확인할 수 있다. 이는 하이힐은 플랫 슈즈 및 운동화에 비하여 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하지 못하여 사용자에게 많은 충격을 전달한다는 것을 의미한다.

도 6h는 사용자가 하이힐을 착용하고 걸을 때의 SWS 차분값을 도시한다. 도 6h의 SWS 차분값(620g)에 기초하여 ZC 지점들(631g, 632g, 633g, 634g, 635g, 636g, 637g, 638g, 639g)이 확인될 수 있다. 도 6h의 SWS 차분값(620g)은 인접한 ZC 지점들(631g, 632g, 633g, 634g, 635g, 636g, 637g, 638g, 639g) 사이에서 첫 번째 피크와 밸리 값의 차이 및 마지막 피크와 밸리 값의 차이가 크게 나타남을 확인할 수 있다. 예를 들어, ZC 지점(633g)과 ZC 지점(634g) 사이 구간에서, heel strike에 대응되는 첫 번째 피크(640g)와 heel off에 대응되는 마지막 피크(650g)가 선명하게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 또한, 첫 번째 피크(640g)와 마지막 피크(650g) 사이 구간에서 SWS 차분값(620g)의 최소값인 밸리 값(660g)과 첫 번째 피크(640g)의 차이 및 밸리 값(660g)과 마지막 피크(650g)의 차이가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 이는 하이힐이 바닥면이 딱딱하여 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하지 못하므로 heel strike 및 heel off에 대응되는 피크가 선명하게 나타난다는 것을 의미한다.

도 6i는 사용자가 하이힐을 착용하고 걸을 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다. 도 6i를 참조하면, 한 걸음 구간이 끝나는 타이밍, 즉, ZC 지점들(631g, 632g, 633g, 634g, 635g, 636g, 637g, 638g, 639g)에 대응되는 타이밍마다 대응하는 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값(610g)의 최대값(661g, 662g, 663g, 664g, 665g, 666g, 667g, 668g, 669g)이 최대 충격량으로서 표시되는 것을 확인할 수 있다. 도 6i를 도 6c 및 도 6f와 비교하면, 도 6i에서의 최대 충격량이 도 6c 및 도 6f에서의 최대 충격량보다 큰 것을 알 수 있다. 이는 하이힐이 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하지 못한다는 것을 의미한다.

도 7은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(700)를 도시한다. 구체적으로, 도 7은 사용자가 착용한 신발의 유형에 대응되는 충격 패턴을 확인하기 위한 전자 장치(101)의 동작들을 도시한다.

710 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인할 수 있다.

720 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 가속도 데이터에 기초하여 가속도의 크기를 확인할 수 있다. 도 5의 520 동작에 관한 세부 사항이 720 동작에 동일하게 적용될 수 있다.

730 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 SWS (sliding window summing) 차분값을 확인할 수 있다. 도 5의 530 동작에 관한 세부 사항이 730 동작에 동일하게 적용될 수 있다.

740 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 ZC 지점들을 확인할 수 있다. 도 5의 540 동작에 관한 세부 사항이 740 동작에 동일하게 적용될 수 있다.

750 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 보행 빈도를 확인할 수 있다. 보행 빈도 F는 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.

수학식 4에서,

는 i번째 ZC 지점에서의 시간,

는 i-1번째 ZC 지점에서의 시간이다. ZC 지점이 3개 이상인 경우에, 두 개 이상의 보행 빈도 F가 확인될 수 있고, 두 개 이상의 보행 빈도 F를 대표하는 값이 최종 보행 빈도로서 확인될 수 있다. 예를 들어, 도 6b와 같이 9개의 ZC 지점들(631a, 632a, 633a, 634a, 635a, 636a, 637a, 638a, 639a)이 있는 경우에, 인접한 ZC 지점들 사이의 보행 빈도 F는 8개 계산될 수 있고, 8개의 F값을 대표하는 값이 최종 보행 빈도로서 확인될 수 있다. 예를 들어, 8개의 F값의 평균값, 최대값, 또는 최소값이 최종 보행 빈도로서 확인될 수 있다.

755 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 750 동작에서 확인된 보행 빈도가 제4 임계치 미만인지 여부를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 제4 임계치는 통상적인 보행에 대응하는 보행 빈도보다 높고 통상적인 뛰는 동작에 대응하는 보행 빈도보다 낮게 정의될 수 있다. 예를 들어, 제4 임계치는 1초에 2.1회 보다 높고 2.2회보다 낮은 임의의 값으로 정의될 수 있다.

제4 임계치는 도 5의 550 동작을 참조하여 상술한, 사용자가 보행 중인지 여부를 확인하기 위한, 인접한 ZC 지점들 사이의 시간 간격에 대한 미리 결정된 범위와는 상이할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 도 5의 550 동작을 참조하여 상술한 미리 결정된 범위는 사용자가 앉아 있거나 누워 있는 경우와 같이 보행 또는 달리기를 하지 않는 경우와 사용자가 보행 또는 달리기를 하는 경우를 구분하기 위한 인접한 ZC 지점들의 시간 간격을 의미하고, 통상적인 보행 및 달리기에 대응하는 ZC 지점들의 시간 간격을 모두 포함할 수 있다. 반면, 제4 임계치는 사용자가 착용한 신발의 유형을 나타낼 수 있는 충격 패턴과 신발의 유형을 나타내지 않는 충격 패턴을 구분하기 위한 임계치로서, 통상적인 보행에 대응하는 보행 빈도보다 높고 통상적인 뛰는 동작에 대응하는 보행 빈도보다 낮게 정의될 수 있다.

제4 임계치의 의의에 대해 계속 설명하기 전에, 도 8a 내지 도 8i를 참조한다. 도 8a 내지 도 8i에서, 가로축은 샘플 수를 의미할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 샘플은 10ms 단위로 획득될 수 있으며, 이 경우, 100개의 샘플은 1초를 의미할 수 있다.

도 8a는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 뛸 때의 가속도 크기 값을 도시한다. 도 8a의 가속도 크기 값(810a)을 도 6a의 가속도 크기 값(610a)과 비교하면, 가속도 크기 값(810a) 곡선의 등락이 가속도 크기 값(610a) 곡선의 등락보다 자주 발생한다는 것을 알 수 있다. 이는, 걸을 때보다 뛸 때 한 걸음 사이의 빈도가 더 높아진다는 것을 의미한다. 또한, 가속도 크기 값(810a)이 가속도 크기 값(610a)보다 높다는 것을 알 수 있다. 이는, 같은 플랫 슈즈를 착용한 상태이더라도 걸을 때보다 뛸 때 사용자에게 전달되는 충격이 더 크다는 것을 나타낸다.

도 8b는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 뛸 때의 SWS 차분값을 도시한다. 도 8b의 SWS 차분값(820a) 곡선을 도 6b의 SWS 차분값(620a) 곡선과 비교하면, 도 6b의 SWS 차분값(620a)은 ZC 지점들(631a, 632a, 633a, 634a, 635a, 636a, 637a, 638a, 639a) 사이에서 첫 번째 피크 및 두 번째 피크가 명확하게 드러나는 반면, 도 8b의 SWS 차분값(820a) 곡선에서는 ZC 지점들(831a, 832a, 833a, 834a, 835a, 836a, 837a, 838a, 839a, 840a, 841a, 842a, 843a, 844a, 845a, 846a) 사이에서 두 개의 피크가 나타나지 않고, 하나의 피크만 나타나는 것을 알 수 있다. 이는 달리기를 하는 상황에서는 heel strike와 heel off의 에 대응하는 가속도 신호 패턴이 상당히 짧은 시간 내에 연속적으로 나타나게 되기 때문이다.

도 8c는 사용자가 플랫 슈즈를 착용하고 뛸 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다. 도 8c를 참조하면, 한 걸음 구간이 끝나는 타이밍, 즉, ZC 지점들(831a, 832a, 833a, 834a, 835a, 836a, 837a, 838a, 839a, 840a, 841a, 842a, 843a, 844a, 845a, 846a)에 대응되는 타이밍마다 대응하는 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값(810a)의 최대값(851a, 852a, 853a, 854a, 853a, 858a, 857a, 858a, 859a, 860a, 861a, 862a, 863a, 864a, 865a, 866a)이 최대 충격량으로서 표시되는 것을 확인할 수 있다. 도 8c와 도 6c를 비교하면, 도 8c의 최대 충격량이 도 6c의 최대 충격량보다 큰 것을 확인할 수 있다. 이는, 도 8a와 도 6a를 비교하여 상술한 바와 마찬가지로, 같은 플랫 슈즈를 착용한 상태이더라도 걸을 때보다 뛸 때 사용자에게 전달되는 충격이 더 크다는 것을 나타낸다.

도 8d는 사용자가 운동화를 착용하고 뛸 때의 가속도 크기 값을 도시한다. 도 8d의 가속도 크기 값(810d)을 도 6d의 가속도 크기 값(610d)과 비교하면, 가속도 크기 값(810d) 곡선의 등락이 가속도 크기 값(610d) 곡선의 등락보다 자주 발생한다는 것을 알 수 있다. 이는, 걸을 때보다 뛸 때 한 걸음 사이의 빈도가 더 높아진다는 것을 의미한다. 또한, 가속도 크기 값(810d)이 가속도 크기 값(610d)보다 높다는 것을 알 수 있다. 이는, 같은 운동화를 착용한 상태이더라도 걸을 때보다 뛸 때 사용자에게 전달되는 충격이 더 크다는 것을 나타낸다.

도 8e는 사용자가 운동화를 착용하고 뛸 때의 SWS 차분값을 도시한다. 도 8e의 SWS 차분값(820d)은 ZC 지점들(831d, 832d, 833d, 834d, 835d, 836d, 837d, 838d, 839d, 840d, 841d, 842d, 843d, 844d, 845d) 사이에서 두 개의 피크가 나타나지 않고, 하나의 피크만 나타나는 것을 알 수 있다. 이는 운동화가 지면으로부터의 충격을 잘 흡수하고, 사용자가 달리기를 하는 상황에서는 heel strike와 heel off의 에 대응하는 가속도 신호 패턴이 상당히 짧은 시간 내에 연속적으로 나타나게 되기 때문이다.

도 8f는 사용자가 운동화를 착용하고 뛸 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다. 도 8f를 참조하면, 한 걸음 구간이 끝나는 타이밍, 즉, ZC 지점들(831d, 832d, 833d, 834d, 835d, 836d, 837d, 838d, 839d, 840d, 841d, 842d, 843d, 844d, 845d)에 대응되는 타이밍마다 대응하는 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값(810d)의 최대값(851d, 852d, 853d, 854d, 853d, 858d, 857d, 858d, 859d, 860d, 861d, 862d, 863d, 864d, 865d)이 최대 충격량으로서 표시되는 것을 확인할 수 있다. 도 8f와 도 6f를 비교하면, 도 8f의 최대 충격량이 도 6f의 최대 충격량보다 큰 것을 확인할 수 있다. 이는, 도 8d와 도 6d를 비교하여 상술한 바와 마찬가지로, 같은 운동화를 착용한 상태이더라도 걸을 때보다 뛸 때 사용자에게 전달되는 충격이 더 크다는 것을 나타낸다.

도 8g는 사용자가 하이힐을 착용하고 뛸 때의 가속도 크기 값을 도시한다. 도 8g의 가속도 크기 값(810g)을 도 6g의 가속도 크기 값(610g)과 비교하면, 가속도 크기 값(810g) 곡선의 등락이 가속도 크기 값(610g) 곡선의 등락보다 자주 발생한다는 것을 알 수 있다. 이는, 걸을 때보다 뛸 때 한 걸음 사이의 빈도가 더 높아진다는 것을 의미한다. 또한, 가속도 크기 값(810g)이 가속도 크기 값(610g)보다 높다는 것을 알 수 있다. 이는, 같은 하이힐을 착용한 상태이더라도 걸을 때보다 뛸 때 사용자에게 전달되는 충격이 더 크다는 것을 나타낸다.

도 8h는 사용자가 하이힐을 착용하고 뛸 때의 SWS 차분값을 도시한다. 도 8h의 SWS 차분값(820g) 곡선을 도 6h의 SWS 차분값(620g) 곡선과 비교하면, 도 6h의 SWS 차분값(620g)은 ZC 지점들(631g, 632g, 633g, 634g, 635g, 636g, 637g, 638g, 639g) 사이에서 첫 번째 피크 및 두 번째 피크가 명확하게 드러나는 반면, 도 8h의 SWS 차분값(820g) 곡선에서는 ZC 지점들(831g, 832g, 833g, 834g, 835g, 836g, 837g, 838g, 839g, 840g, 841g, 842g, 843g, 844g, 845g, 846g) 사이에서 두 개의 피크가 명확하게 나타나지 않는 것을 알 수 있다. 이는 달리기를 하는 상황에서는 heel strike와 heel off의 에 대응하는 가속도 신호 패턴이 상당히 짧은 시간 내에 연속적으로 나타나게 되기 때문이다.

도 8i는 사용자가 하이힐을 착용하고 뛸 때, 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 도시한다. 도 8i를 참조하면, 한 걸음 구간이 끝나는 타이밍, 즉, ZC 지점들(831g, 832g, 833g, 834g, 835g, 836g, 837g, 838g, 839g, 840g, 841g, 842g, 843g, 844g, 845g, 846g)에 대응되는 타이밍마다 대응하는 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값(810g)의 최대값(851g, 852g, 853g, 854g, 853g, 858g, 857g, 858g, 859g, 860g, 861g, 862g, 863g, 864g, 865g, 866g)이 최대 충격량으로서 표시되는 것을 확인할 수 있다. 도 8i와 도 6i를 비교하면, 도 8i의 최대 충격량이 도 6i의 최대 충격량보다 큰 것을 확인할 수 있다. 이는, 도 8g와 도 6g를 비교하여 상술한 바와 마찬가지로, 같은 하이힐을 착용한 상태이더라도 걸을 때보다 뛸 때 사용자에게 전달되는 충격이 더 크다는 것을 나타낸다.

다시 제4 임계치의 의의에 대한 설명으로 돌아가면, 도 8b, 도 8e, 및 도 8h에서 도시된 바와 같이, 달리기를 하는 상황에서는 heel strike와 heel off의 에 대응하는 가속도 신호 패턴이 상당히 짧은 시간 내에 연속적으로 나타나므로, 신발의 종류에 관계없이 첫 번째 피크 및 두 번째 피크가 명확하게 드러나지 않는다. 즉, 달리기를 하는 상황에서의 가속도 데이터로부터는 신발의 종류를 구분하기 어렵다. 따라서, 제4 임계치는 특정 종류의 신발에 대해서는 첫 번째 피크 및 두 번째 피크가 명확하게 드러나고, 다른 종류의 신발에 대해서는 첫 번째 피크 및 두 번째 피크가 명확하게 드러나지 않는 보행 빈도 중 가장 높은 값으로서 설정될 수 있다.

755 동작에서 확인된 보행 빈도가 제4 임계치 이상이라고 확인된 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 710 동작으로 돌아갈 수 있다.

755 동작에서 확인된 보행 빈도가 제4 임계치 미만이라고 확인된 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 760 동작에서 제1 특징값 및 제2 특징값을 확인할 수 있다. 제1 특징값 및 제2 특징값을 확인하기 위한 예시적인 과정에 대해서는 도 9를 참조하여 후술한다.

762 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 기존에 학습된 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수가 있는지 여부를 확인할 수 있다. 766 동작에서 후술할 바와 같이, 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수는 각각 760 동작에서 확인된 제1 특징값 및 제2 특징값과 비교될 제5 임계치 및 제6 임계치를 보정하기 위한 계수이다. 다양한 실시예에 따라서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 메모리(130)를 참조하여 기존에 학습된 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수가 메모리(130)에 저장되어 있는지 여부를 확인함으로써, 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수가 있는지 여부를 확인할 수 있다.

762 동작에서 기존에 학습된 제1 보정 계수 또는 제2 보정 계수가 없다고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 760 동작에서 확인된 제1 특징값 및 제2 특징값에 기초하여, 764 동작에서 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수를 학습할 수 있다. 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수를 학습하기 위한 예시적인 과정에 대해서는 도 10 및 도 11을 참조하여 후술한다.

다양한 실시예에 따라서, 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수는 개인의 보행 습관에 따라서 제1 특징값 및 제2 특징값의 분포가 상이할 수 있으므로, 개인차에 따라 제1 특징값에 비교되는 제5 임계치 및 제2 특징값에 비교되는 제6 임계치를 보정하기 위한 계수일 수 있다.

762 동작에서 기존에 학습된 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수가 있다고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 766 동작에서, 760 동작에서 확인된 제1 특징값이 제5 임계치와 제1 보정 계수의 합보다 크고, 760 동작에서 확인된 제2 특징값이 제6 임계치와 제2 보정 계수의 합보다 큰지 여부를 확인할 수 있다.

766 동작에서 제1 특징값이 제5 임계치와 제1 보정 계수의 합보다 크고, 제2 특징값이 제6 임계치와 제2 보정 계수의 합보다 크다고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 780 동작에서 전자 장치의 충격 패턴이 제2 유형이라고 확인할 수 있다.

766 동작에서 제1 특징값이 제5 임계치와 제1 보정 계수의 합 미만이거나, 제2 특징값이 제6 임계치와 제2 보정 계수의 합 미만이라고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 770 동작에서 전자 장치의 충격 패턴이 제1 유형이라고 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 제1 특징값 및 제2 특징값은 보행에 따라 사용자에게 전달되는 충격이 큰 신발을 착용한 경우에 크게 측정되는 파라미터들일 수 있다. 이 경우, 제2 유형은 사용자가 사용자에게 전달되는 충격이 큰 신발을 신었을 때의 충격 패턴을 나타내고, 제1 유형은 사용자가 사용자에게 전달되는 충격이 비교적 작은 신발을 신었을 때의 충격 패턴을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자가 운동화를 착용하였을 때의 충격 패턴은 제1 유형의 충격 패턴으로, 사용자가 플랫 슈즈 및 하이힐을 착용하였을 때의 충격 패턴은 제2 유형의 충격 패턴으로 분류될 수 있다.

도 7에서는 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수에 의하여 개인의 보행 습관상의 차이를 반영하여 신발의 유형에 대응하는 충격 패턴을 분류하는 예시가 도시되었으나, 다양한 실시예에 따라서, 개인의 보행 습관상의 차이를 반영하지 않고 신발의 충격 패턴을 분류하는 것도 가능하다. 이 경우, 762 동작 및 764 동작은 생략되고, 766 동작은 제1 특징값이 제5 임계치보다 크고, 제2 특징값이 제6 임계치보다 큰지 여부를 확인하는 동작으로 대체될 수 있다. 개인의 보행 습관상의 차이를 반영하지 않고 충격 패턴을 분류하는 경우, 개인의 보행 습관상의 차이를 반영하여 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수를 학습하는 데 필요한 자원이 절약될 수 있다.

또한, 도 7에서는 제1 특징값을 하나의 값인 제5 임계치와 비교하고, 제2 특징값을 하나의 값인 제6 임계치와 비교하여, 충격 패턴을 제1 유형 및 제2 유형의 두 가지로 분류하는 예시가 도시되었으나, 다양한 실시예에 따라서, 제1 특징값 또는 제2 특징값 중 적어도 하나를 두 개 이상의 임계치와 비교하여, 충격 패턴을 3가지 이상으로 분류할 수 있다.

또한, 도 7에서는 제1 특징값 및 제2 특징값의 두 가지 파라미터를 이용하여 충격 패턴을 분류하는 예시가 도시되었으나, 다양한 실시예에 따라서, 한 개의 파라미터를 이용하거나, 세 개 이상의 파라미터를 이용하여 충격 패턴을 분류할 수 있다. 충격 패턴을 분류하기 위해 사용되는 파라미터는 충격 패턴에 따라 달라지고 가속도 데이터로부터 도출될 수 있는 임의의 파라미터일 수 있다.

도 9는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(900)를 도시한다. 구체적으로, 도 9는 도 7의 제1 특징값 및 제2 특징값을 확인하기 위한 전자 장치(101)의 동작들을 도시한다.

910 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 한 걸음 구간 내 최대 충격량을 제1 특징값으로서 확인할 수 있다. 한 걸음 구간 내 최대 충격량은 한 걸음 구간 내에서 가속도 크기 값의 최대값을 의미할 수 있다. 사용자가 플랫 슈즈, 운동화, 및 하이힐을 신고 걸었을 때의 제1 특징값의 예시가 도 6c, 도 6f, 및 도 6i에 각각 도시되어 있다.

전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 920 동작에서 한 걸음 구간 내 SWS 차분값을 확인할 수 있다. 사용자가 플랫 슈즈, 운동화, 및 하이힐을 신고 걸었을 때의 SWS 차분값의 예시가 도 6b, 도 6e, 및 도 6h에 각각 도시되어 있다.

전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 930 동작에서 한 걸음 구간 내 SWS 차분값의 첫 번째 피크 값을 확인하고, 940 동작에서 한 걸음 구간 내 SWS 차분값의 마지막 피크 값을 확인하고, 950 동작에서 한 걸음 구간 내 SWS 차분값의 첫 번째 피크와 마지막 피크 사이의 최소값인 밸리 값을 확인할 수 있다. 도 6b의 ZC 지점(631a)과 ZC 지점(632a) 사이의 구간으로 정의되는 한 걸음 구간의 예시에서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 930 동작에서 첫 번째 피크(640a) 값을 확인하고, 940 동작에서 두 번째 피크(650a) 값을 마지막 피크 값으로서 확인하고, 950 동작에서 밸리 값(660a)을 확인할 수 있다.

960 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 첫 번째 피크 값과 밸리 값 사이의 차분과 마지막 피크 값과 밸리 값 사이의 차분의 평균을 제2 특징값으로서 확인할 수 있다. 즉, 제2 특징값

는 수학식 5와 같이 정의될 수 있다.

수학식 5에서,

은 첫 번째 피크 값,

는 마지막 피크 값, v는 밸리 값이다.

도 9에서는 910 동작이 920 내지 960 동작보다 먼저 수행되는 예시가 도시되었으나, 다양한 실시예에 따라서, 910 동작은 960 동작이 수행된 후에 수행되거나, 920 동작이 수행되기 시작한 이후 960 동작이 완료되기 전에 수행될 수 있다.

또한, 도 9의 예시와 상이하게 제1 특징값 및 제2 특징값이 정의될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 제2 특징값은 첫 번째 피크 값과 밸리 값 사이의 차분과 마지막 피크 값과 밸리 값 사이의 차분의 단순평균이 아니라, 첫 번째 피크 값과 밸리 값 사이의 차분과 마지막 피크 값과 밸리 값 사이의 차분의 임의의 가중합으로 정의될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 제1 특징값 및 제2 특징값은 충격 패턴의 유형에 따라 달라지는 파라미터로서 가속도 데이터로부터 도출될 수 있는 파라미터라면 제한되지 않는다.

도 10은 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(1000)를 도시한다. 구체적으로, 도 10은 사용자가 착용한 신발의 유형에 대응되는 충격 패턴의 유형을 확인하기 위하여, 적어도 하나의 특징값과 비교될 적어도 하나의 임계치를 개인의 보행 습관을 고려하여 보정하기 위한 전자 장치(101)의 동작들을 도시한다.

1010 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 확인된 제1 특징값 및 제2 특징값에 기초하여 특징 집합을 메모리(예를 들어, 메모리(130))에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 특징 집합은 제1 특징값 및 제2 특징값을 포함하는 집합일 수 있다.

1020 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 특징 집합의 개수가 미리 결정된 개수보다 큰지 여부를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 미리 결정된 개수는 후술할 클러스터링을 수행하기에 충분한 특징 집합의 개수일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 1분 동안 보행하면서 수집되는 특징 집합의 개수가 미리 결정된 개수보다 크도록 미리 결정된 개수가 정의될 수 있다.

1020 동작에서 메모리(130)에 저장된 특징 집합의 개수가 미리 결정된 개수 이하라고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 1010 동작으로 돌아가 특징 집합의 개수가 미리 결정된 개수보다 커질 때까지 특징 집합을 메모리(130)에 추가로 저장할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 특징 집합을 추가로 수집하기 위하여 전자 장치(101)의 자세를 안정적으로 유지하고 걸을 것을 사용자에게 요청하는 메시지를 디스플레이(160)를 통하여 표시할 수 있다. 이 경우, 디스플레이(160) 상에는 메모리(130)에 저장된 특징 집합의 개수의 미리 결정된 개수에 대한 비율을 시각적으로 나타내는 그래픽 오브젝트가 표시될 수 있다.

1020 동작에서 메모리(130)에 저장된 특징 집합의 개수가 미리 결정된 개수보다 크다고 확인되는 경우, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 1030 동작에서 메모리(130)에 저장된 특징 집합들을 2차원 특징 공간에서 2개의 군집으로 클러스터링할 수 있다.

도 11은 다양한 실시예에 따른, 임계치 보정을 위한 클러스터링 과정을 도시한다. 도 11을 참조하면, 메모리(130)에 저장된 특징 집합들은 제1 특징값 및 제2 특징값에 의하여 정의되는 2차원 특징 공간에서 제1 유형의 충격 패턴에 대응하는 제1 군집 및 제2 유형의 충격 패턴에 대응하는 제2 군집으로 클러스터링될 수 있다.

1040 동작에서 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 두 군집의 중심 좌표를 각각 확인할 수 있다.

1050 동작에서 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 임계치 보정 모델을 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 임계치 보정 모델은 두 군집의 중심 좌표들을 잇는 직선에 의하여 정의될 수 있다. 도 11에서 두 군집의 중심 좌표들을 잇는 직선(1110)이 임계치 보정 모델이다.

1060 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 기존의 임계치를 임계치 보정 모델에 사영한 좌표에 기초하여 제1 보정 계수 및 제2 보정 계수를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 기존의 임계치를 임계치 보정 모델에 사영한 좌표는 임계치 보정 모델 상의 좌표 중 기존의 임계치와의 거리가 최소인 좌표로 정의될 수 있다. 특정 좌표와 기존의 임계치와의 거리는 기존의 임계치와 특정 좌표의 제1 특징값의 차이의 제곱과 제2 특징값의 차이의 제곱의 합의 제곱근으로 정의될 수 있다. 도 11의 예시에서 임계치 보정 모델인 직선(1110) 상의 점들 중 기존의 임계치와의 거리가 최소인 좌표(1120)가 기존의 임계치를 임계치 보정 모델에 사영한 좌표이다.

제1 보정 계수는 기존의 임계치를 임계치 보정 모델에 사영한 좌표의 제1 특징값에서 기존의 임계치의 제1 특징값을 뺀 값으로 정의되고, 제2 보정 계수는 기존의 임계치를 임계치 보정 모델에 사영한 좌표의 제2 특징값에서 기존의 임계치의 제2 특징값을 뺀 값으로 정의될 수 있다. 도 7의 766 동작에서 제1 특징값이 제5 임계치와 제1 보정 계수의 합보다 크고, 제2 특징값이 제6 임계치와 제2 보정 계수의 합보다 큰지 비교하는 것은, 제5 임계치 및 제6 임계치가 보정 전 기존의 임계치이고, 기존의 임계치를 임계치 보정 모델에 사영한 좌표에 의하여 정의되는 새로운 임계치를 제1 특징값 및 제2 특징값과 비교하는 것과 동일하다. 즉, 달리 말하면, 기존의 임계치를 임계치 보정 모델에 사영한 좌표가 새로운 임계치를 나타내는 것으로 표현할 수 있다.

도 10 및 도 11에서는 제1 특징값 및 제2 특징값이라는 2개의 파라미터를 이용하여 2차원 특징 공간에서 특징 집합들을 클러스터링 하는 예시를 설명하였으나, 다양한 실시예에 따라서, 1개의 파라미터 또는 3개 이상의 파라미터들이 충격 패턴의 유형을 구분하는 데 사용될 수 있다. 임의의 파라미터 개수에 대하여, 1030 내지 1060 동작이 유사하게 수행될 수 있다는 것을 통상의 기술자는 이해할 것이다.

또한, 다양한 실시예에 따라서, 충격 패턴의 유형이 3가지 이상으로 분류되는 경우, 전자 장치(101)는 저장된 특징 집합들을 충격 패턴의 유형의 개수와 동일한 수의 군집들로 클러스터링하고, 특징 집합에 포함되는 하나의 특징값에 대하여 2개 이상의 임계치가 정의될 수 있고, 이 경우 임계치 보정 모델을 2개 이상 이용하여 2개 이상의 임계치가 각각 보정될 수 있다.

도 12는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도(1200)를 도시한다. 구체적으로, 도 12는 손상도를 확인하기 위한 전자 장치(101)의 동작들을 도시한다.

1210 동작에서, 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, 프로세서(120))는 전자 장치(101)의 충격 패턴이 제1 유형인지 아니면 제2 유형인지 확인할 수 있다.

1220 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 충격 패턴이 제2 유형인 구간에 대하여 보행 빈도 및 최대 충격량을 확인할 수 있다. 보행 빈도의 정의는 수학식 4와 같다. 최대 충격량의 정의는 도 6c를 참조하여 상술한 바와 같다.

1230 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 1220 동작에서 확인된 보행 빈도 및 최대 충격량에 기초하여 손상 계수를 확인할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 손상 계수를 확인하기 위하여, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 1220 동작에서 확인된 보행 빈도 및 최대 충격량을 정규화할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 정규화된 보행 빈도는 수학식 6과 같이 구할 수 있으며, 정규화된 최대 충격량은 수학식 7과 같이 구할 수 있다.

수학식 6에서

는 정규화된 보행 빈도,

는 1220 동작에서 확인된 보행 빈도,

는 보행 빈도의 최대값,

은 보행 빈도의 최소값일 수 있다. 다양한 실시예에 따라서,

및

은 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치에 저장된, 전자 장치(101)의 사용자를 포함하는 복수의 사용자의 가속도 데이터에 기초하여 형성된 보행 빈도 데이터베이스에 포함되는 값 중 최대값 및 최소값일 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)에 저장된, 전자 장치(101)의 사용자의 과거 가속도 데이터에 기초하여 형성된 보행 빈도 데이터베이스에 포함되는 값 중 최대값 및 최소값일 수 있다.

수학식 7에서

는 정규화된 최대 충격량,

는 1220 동작에서 확인된 최대 충격량,

는 최대 충격량의 최대값,

은 최대 충격량의 최소값일 수 있다. 다양한 실시예에 따라서,

및

은 전자 장치(101)와 통신하는 외부 전자 장치에 저장된, 전자 장치(101)의 사용자를 포함하는 복수의 사용자의 가속도 데이터에 기초하여 형성된 최대 충격량 데이터베이스에 포함되는 값 중 최대값 및 최소값일 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)에 저장된, 전자 장치(101)의 사용자의 과거 가속도 데이터에 기초하여 형성된 최대 충격량 데이터베이스에 포함되는 값 중 최대값 및 최소값일 수 있다.

전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 충격 패턴이 제2 유형인 구간에 대하여 보행 빈도 및 최대 충격량에 기초하여 손상 계수를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 적어도 하나의 프로세서(120)는 정규화된 보행 빈도 및 정규화된 최대 충격량의 가중 합을 적분함으로써 손상 계수를 확인할 수 있다. 예를 들어, 손상 계수는 수학식 8과 같이 정의될 수 있다.

수학식 8에서

는 손상 계수,

는 0 이상 1 이하의 상수일 수 있다. 수학식 8에서 적분 구간 T는 충격 패턴이 제2 유형인 상태에서 사용자가 걷거나 뛰는 구간을 의미할 수 있다.

상술한 바와 같이, 충격 패턴의 유형을 확인하기 위해서는 자세 변화 조건이 만족될 것이 요구되며, 도 7의 755 동작을 참조하여 상술한 바와 같이 보행 빈도가 제4 임계치 미만일 것이 요구된다. 반면, 손상 계수를 구하기 위하여 필요한 보행 빈도 및 최대 충격량을 확인하기 위한 조건은 사용자가 보행 또는 달리기 중이면 만족될 수 있다. 따라서, 충격 패턴의 유형을 확인할 수 있는 구간은 사용자가 보행 또는 달리기 중인 구간 중 일부일 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 충격 패턴의 유형을 확인할 수 있는 구간에서의 데이터에 기초하여 충격 패턴의 유형을 확인하고, 확인된 충격 패턴의 유형이 충격 패턴의 유형을 확인할 수 있는 구간이 속하는 보행 또는 달리기 구간 전체에서 동일하게 유지된다고 가정하고, 충격 패턴의 유형을 확인할 수 있는 구간이 속하는 보행 또는 달리기 구간 전체에 적용할 수 있다. 보행 또는 달리기가 계속되는 중에 사용자가 신발을 바꿔 신는 경우는 거의 일어나지 않으므로, 이러한 가정은 합리적인 가정이다. 1220 동작에서 "전자 장치의 충격 패턴이 제2 유형인 구간에 대하여"의 의미는 자세 변화 조건이 만족되는지 여부 또는 보행 빈도가 제4 임계치 미만인지 여부에 관계없는, 확인된 충격 패턴이 제2 유형인 구간을 포함하는 보행 또는 달리기 구간 전체를 의미할 수 있다. 수학식 8의 적분 구간 T 또한, 전자 장치의 충격 패턴이 제2 유형이라고 확인되는 구간을 포함하는 보행 또는 달리기 구간 전체를 의미할 수 있다.

1240 동작에서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 손상 계수에 기초하여 손상도를 확인할 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 메모리(130)에 저장된 룩업 테이블을 참조하여 손상 계수에 대응하는 손상도를 확인할 수 있다. 예를 들어, 룩업 테이블은 표 1과 같을 수 있다.

손상 계수	손상도
0 이상 30 미만	Lv. 1
30 이상 60 미만	Lv. 2
60 이상 100 이하	Lv. 3

도 12에서는 전자 장치의 충격 패턴의 유형을을 2가지로 나누고, 제2 유형의 충격 패턴에 대응되는 신발을 착용하고 걷거나 뛴 활동만 손상도 확인에 고려되고, 제1 유형의 충격 패턴에 대응되는 신발을 착용하고 걷거나 뛴 활동은 손상도 확인에 고려되지 않는 예시가 도시되었다. 그러나, 상술한 바와 같이, 다양한 실시예에 따라서 신발의 유형 및 충격 패턴의 유형은 2가지로 한정되지 않고, 3가지 이상의 신발 유형 및 충격 패턴의 유형들이 정의될 수 있으며, 이 경우 손상도 확인에 산입되기 위한 하나 이상의 충격 패턴의 유형들과 손상도 확인에 산입되지 않는 충격 패턴의 유형들이 정의될 수 있다. 이 경우, 손상 계수 계산 시, 상이한 유형의 신발을 신고 걷거나 뛴 활동에 대응하는 측정값들에는 상이한 가중치가 부여될 수 있다.

또한, 다양한 실시예에 따라서, 충격 패턴의 유형들 중 손상도 확인에 산입되지 않는 유형이 없을 수 있다. 예를 들어, 충격 패턴의 유형이 제1 유형 및 제2 유형을 포함하고, 제1 유형의 충격 패턴은 운동화를 착용한 것을 나타내고, 제2 유형의 충격 패턴은 플랫 슈즈 또는 하이힐을 착용한 것을 나타내는 예시에서, 제1 유형의 충격 패턴이 나타나는 구간에서의 보행 빈도 및 최대 충격량도 손상 계수 산입 시 합산되되, 제1 유형의 충격 패턴이 나타나는 구간에 대해서는 제2 유형의 충격 패턴이 나타나는 구간에 비하여 작은 가중치가 적용될 수 있다.

도 12에서는 하나의 보행 또는 달리기 구간에 대하여 손상 계수를 구하는 예시가 도시되었으나, 다양한 실시예에 따라서 손상 계수는 일정한 시간 간격 중에 존재할 수 있는 하나 이상의 보행 또는 달리기 구간에 대하여 누적적으로 계산될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 프로세서(120)는 하루에 한 번 손상 계수 및 손상도를 확인할 수 있으며, 이 경우, 하루 중 정해진 유형의 충격 패턴이 나타나는 구간들에 대하여 각각 수학식 8에 따라 구해진 손상 계수들의 합이 해당 날짜에 대응되는 최종 손상 계수로서 확인될 수 있다.

또한, 다양한 실시예에 따라서, 보행 습관을 모니터링함으로써 관리하고자 하는 신체 부위에 따라 손상 계수 확인을 위한 파라미터의 종류 및/또는 손상 계수와 파라미터 사이의 관계가 상이할 수 있다.

도 13a 및 도 13b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다. 도 13a의 화면(1300a)은 발바닥 건강을 모니터링하기 위하여 하루 동안 손상 계수 및 손상도를 모니터링하고, 모니터링한 결과 손상도가 미리 설정된 수준 이상일 때 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 디스플레이(예를 들어, 표시 장치(160)) 상에 표시될 수 있는 화면의 예시이다. 도 13a의 화면(1300a)에는 하루 동안 발바닥 손상도를 모니터링한 결과를 전달하고 발바닥 건강을 위해서 할 수 있는 활동 제안을 받을 것인지를 사용자에게 프롬프트하는 메시지가 포함될 수 있다. 도 13a의 화면(1300a)에는 발바닥 건강을 위해서 할 수 있는 활동 제안을 받을 것인지에 따라서 사용자가 선택할 수 있는 객체들(1310a, 1320a)이 포함될 수 있다. 사용자가 추천 받기(1310a)를 선택하는 경우, 전자 장치(101)의 표시 장치(160) 상에는 도 13b의 화면(1300b)이 표시될 수 있다. 도 13b의 화면(1300b)에는 발바닥 건강을 위해서 할 수 있는 활동들의 리스트가 포함될 수 있다.

도 14a 및 도 14b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다. 도 14a의 화면(1400a)은 발바닥 건강을 모니터링하기 위하여 미리 설정된 며칠의 기간 동안 손상 계수 및 손상도를 모니터링하고, 모니터링한 결과 손상도가 미리 설정된 수준 이하일 때 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 디스플레이(예를 들어, 표시 장치(160)) 상에 표시될 수 있는 화면의 예시이다.

도 14b의 화면(1400b)은 발바닥 건강을 모니터링하기 위하여 미리 설정된 며칠의 기간 동안 손상 계수 및 손상도를 모니터링하고, 모니터링한 결과 손상도가 미리 설정된 수준 보다 높을 때 전자 장치(예를 들어, 전자 장치(101))의 디스플레이(예를 들어, 표시 장치(160)) 상에 표시될 수 있는 화면의 예시이다. 도 14b의 화면(1400b)에는 미리 설정된 며칠의 기간 동안 발바닥 손상도를 모니터링한 결과(1410b) 및 족저근막염 예방을 위한 가이드를 사용자에게 제공하기 위한 객체(1420b)가 포함될 수 있다. 전자 장치(101)의 사용자가 도 14b의 화면(1400b)에서 객체(1420b)를 선택하는 것에 응답하여, 전자 장치(101)의 디스플레이에는 족저근막염 예방을 위한 가이드가 표시될 수 있다.

도 15a 및 도 15b는 다양한 실시예에 따른, 전자 장치에 표시되는 예시적인 화면을 도시한다. 도 15a의 화면(1500a)은 건강 관리 어플리케이션의, 하루 동안의 활동에 대한 정보를 제공하는 예시적인 화면이다. 화면(1500a)에는 하루 동안 달린 시간(1510a), 하루 동안 걸은 시간(1530a), 및 걸은 시간 중 발바닥 건강에 해로운 유형의 신발을 신었음을 나타내는 충격 패턴이 나타난 구간을 포함하는 운동 또는 달리기 시간(1520a)이 포함될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 화면(1500a)에는 하루 동안의 칼로리 소모량(1540a)이 시간별로 표시되고, 그 중 발바닥 건강에 해로운 유형의 신발을 신고 활동한 구간에서의 칼로리 소모량은 다른 구간에서의 칼로리 소모량과 시각적으로 다르게 표시될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 화면(1500a)에는 걸은 시간 중 발바닥 건강에 해로운 유형의 신발을 신고 걸은 시간이 족저근막염 우려 구간(1525a)으로서 포함될 수 있다.

도 15b의 화면(1500b)은 건강 관리 어플리케이션의, 여러 날 동안의 활동에 대한 정보를 날짜별로 제공하는 예시적인 화면이다. 화면(1500b)에는 날짜별 걸음 수(1510b) 및 선택된 날짜의 걸음 수(1520b)가 표시될 수 있다. 화면(1500b)에는 선택된 날짜의 시간별 걸음 수가 표시되되, 발바닥 건강에 해로운 유형의 신발을 신고 활동한 구간에서의 걸음 수(1531b)는 다른 구간에서의 걸음 수(1532b)와 시각적으로 다르게 표시될 수 있다. 다양한 실시예에 따라서, 화면(1500b)에는 선택된 날짜에 걸은 거리(1550) 및 선택된 날짜에 발바닥 건강에 해로운 유형의 신발을 신고 걸은 시간(1540b)이 더 표시될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 가속도 센서 및 적어도 하나의 프로세서(120)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는, 상기 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인하고, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 전자 장치(101)의 충격 패턴을 확인하고, 상기 확인된 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는, 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자가 보행 중인지 여부를 확인하고, 상기 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 상기 충격 패턴이 나타나면서 상기 사용자가 보행하는 또는 달리는 동안의 상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 손상도를 확인하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 제2 파라미터는 보행 빈도 및 최대 충격량 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 손상도는 정규화된 상기 보행 빈도 및 정규화된 상기 최대 충격량의 가중 합에 기초하여 확인될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는, 상기 전자 장치(101)의 움직임의 정도가 미리 결정된 수준 미만임을 나타내는 자세 변화 조건이 만족된다고 확인하고, 상기 자세 변화 조건이 만족되는 동안의 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 충격 패턴의 유형을 확인하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 전자 장치(101)는 자이로 센서를 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는 상기 가속도 데이터 및 상기 자이로 센서를 통하여 획득되는 자이로 센서 데이터에 기초하여 상기 자세 변화 조건이 만족된다고 확인하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는 상기 충격 패턴의 유형을 확인하는 동작의 적어도 일부로서, 적어도 하나의 제1 파라미터에 대한 기존의 측정값을 포함하는 복수의 특징 집합을 저장하고, 상기 복수의 특징 집합의 복수의 군집을 확인하고, 상기 복수의 군집의 중심 좌표에 기초한 임계치 보정 모델에 기초하여, 적어도 하나의 임계치를 보정하기 위한 적어도 하나의 보정 계수를 확인하고, 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값을 확인하고, 상기 적어도 하나의 임계치와 상기 적어도 하나의 보정 계수의 합을 상기 확인된 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값과 비교함으로써 상기 충격 패턴을 확인하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 적어도 하나의 제1 파라미터는, 한 걸음 구간 내 최대 충격량, 또는 상기 한 걸음 구간 내 SWS 차분값의 첫 번째 피크 값과 밸리 값 사이의 차분과 상기 한 걸음 구간 내 상기 SWS 차분값의 마지막 피크 값과 상기 밸리 값 사이의 차분의 평균 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 밸리 값은 상기 한 걸음 구간 내 상기 SWS 차분값의 상기 첫 번째 피크와 상기 마지막 피크 사이의 최소값일 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 전자 장치(101)는 디스플레이를 더 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는, 미리 결정된 기간 동안 상기 손상도의 이력을 확인하고, 상기 미리 결정된 기간 동안의 상기 손상도의 이력에 기초한 정보를 상기 디스플레이 상에 표시 하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 정보는 족저 건강 상태, 족저 건강 개선 방법, 또는 상기 충격 패턴이 상기 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 보행 또는 달리기의 지속 시간에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)는 디스플레이, 가속도 센서, 및 적어도 하나의 프로세서(120)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는, 상기 가속도 센서에 의하여 센싱된 제1 기간에 대응하는 가속도 데이터를 확인하고, 상기 가속도 데이터에 기반하여, 상기 제1 기간에 포함되는 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 확인하여, 상기 디스플레이 상에 상기 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 상기 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 표시하도록 설정되고, 상기 적어도 하나의 프로세서(120)는, 상기 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 상기 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 표시하는 동작의 적어도 일부로, 상기 복수 개의 샘플링 구간 중 제 1 그룹에 대응하는 걸음과 연관된 정보를, 상기 전자 장치(101)의 사용자가 제1 유형의 신발을 착용한 타입으로서 표시하고, 상기 복수 개의 샘플링 구간 중 제 2 그룹에 대응하는 걸음과 연관된 정보를, 상기 전자 장치(101)의 사용자가 제2 유형의 신발을 착용한 타입으로서 표시하도록 설정될 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 전자 장치(101)에서 수행되는 방법은, 상기 전자 장치(101)의 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인하는 동작, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 전자 장치(101)의 충격 패턴을 확인하는 동작, 및 상기 확인된 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 방법은 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자가 보행 중인지 여부를 확인하는 동작을 더 포함하고, 상기 손상도를 확인하는 동작은, 상기 충격 패턴이 제2 유형에 대응하면서 사용자가 보행하는 동안의, 상기 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 상기 손상도를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 손상도를 확인하는 동작은 정규화된 상기 보행 빈도 및 정규화된 상기 최대 충격량의 가중 합에 기초하여 상기 손상도를 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 방법은 상기 전자 장치(101)의 움직임의 정도가 미리 결정된 수준 미만임을 나타내는 자세 변화 조건이 만족된다고 확인하는 동작을 더 포함하고, 상기 충격 패턴을 확인하는 동작은, 상기 자세 변화 조건이 만족되는 동안의 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 충격 패턴을 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 충격 패턴을 확인하는 동작은 적어도 하나의 제1 파라미터에 대한 기존의 측정값을 포함하는 복수의 특징 집합을 저장하는 동작, 상기 복수의 특징 집합의 복수의 군집을 확인하는 동작, 상기 복수의 군집의 중심 좌표에 기초한 임계치 보정 모델에 기초하여, 적어도 하나의 임계치를 보정하기 위한 적어도 하나의 보정 계수를 확인하는 동작, 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값을 확인하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 임계치와 상기 적어도 하나의 보정 계수의 합을 상기 확인된 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값과 비교함으로써 상기 충격 패턴을 확인하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따라서, 상기 방법은, 미리 결정된 기간 동안 상기 손상도의 이력을 확인하는 동작, 및 상기 미리 결정된 기간 동안의 상기 손상도의 이력에 기초한 정보를 디스플레이 상에 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 및/또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및/또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C" 또는 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나" 등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째" 또는 "둘째" 등의 표현들은 해당 구성요소들을, 순서 또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들에서, "~하도록 설정된(adapted to or configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, 하드웨어적 또는 소프트웨어적으로 "~에 적합한," "~하는 능력을 가지는," "~하도록 변경된," "~하도록 만들어진," "~를 할 수 있는," 또는 "~하도록 설계된"과 상호 호환적으로(interchangeably) 사용될 수 있다. 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 설정된 (또는 구성된) 프로세서"는 해당 동작들을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치(예: 메모리 #30)에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(예: CPU 또는 AP)를 의미할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구성된 유닛을 포함하며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로 등의 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있으며, 예를 들면, 어떤 동작들을 수행하는, 알려졌거나 앞으로 개발될, ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays), 또는 프로그램 가능 논리 장치를 포함할 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101))로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로 구현될 수 있다. 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령어를 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시예에 더 포함될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 일부 구성 요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 개체로 통합되어, 통합되기 이전의 각각의 해당 구성 요소에 의해 수행되는 기능을 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따른, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성 요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 적어도 일부 동작이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
가속도 센서 및
상기 가속도 센서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인하고,
상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 전자 장치의 충격 패턴을 확인하고,
상기 확인된 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인하도록 설정되는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자가 보행 또는 달리기 중인지 여부를 확인하고,
상기 사용자가 보행하는 또는 달리는 동안의 상기 제2 파라미터에 기초하여 상기 손상도를 확인하도록 설정되는, 전자 장치.
제2항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 파라미터는 보행 빈도 및 최대 충격량 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
제3항에 있어서, 상기 손상도는 정규화된 상기 보행 빈도 및 정규화된 상기 최대 충격량의 가중 합(weighted sum)에 기초하여 확인되는, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 전자 장치의 움직임의 정도가 미리 결정된 수준 미만임을 나타내는 자세 변화 조건이 만족된다고 확인하고,
상기 자세 변화 조건이 만족되는 동안의 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 충격 패턴을 확인하도록 설정되는, 전자 장치.
제5항에 있어서, 상기 전자 장치는 자이로 센서를 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 가속도 데이터 및 상기 자이로 센서를 통하여 획득되는 자이로 센서 데이터에 기초하여 상기 자세 변화 조건이 만족된다고 확인하도록 설정되는, 전자 장치.
제1항에 있어서,
상기 전자 장치는 메모리를 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 충격 패턴을 확인하는 동작의 적어도 일부로서, 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대한 기존의 측정값을 포함하는 복수의 특징 집합을 상기 메모리에 저장하고,
상기 복수의 특징 집합의 복수의 군집을 확인하고,
상기 복수의 군집의 중심 좌표에 기초한 임계치 보정 모델에 기초하여, 적어도 하나의 임계치를 보정하기 위한 적어도 하나의 보정 계수를 확인하고,
상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값을 확인하고,
상기 적어도 하나의 임계치와 상기 적어도 하나의 보정 계수의 합을 상기 확인된 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값과 비교함으로써 상기 충격 패턴을 확인
하도록 설정되는, 전자 장치.
제7항에 있어서,
상기 적어도 하나의 제1 파라미터는,
한 걸음 구간 내 최대 충격량, 또는
상기 한 걸음 구간 내 SWS(sliding window summing) 차분값의 첫 번째 피크 값과 밸리 값 사이의 차분과 상기 한 걸음 구간 내 상기 SWS 차분값의 마지막 피크 값과 상기 밸리 값 사이의 차분의 평균
중 적어도 하나를 포함하고, 상기 밸리 값은 상기 한 걸음 구간 내 상기 SWS 차분값의 상기 첫 번째 피크와 상기 마지막 피크 사이의 최소값인, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 전자 장치는 디스플레이를 더 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
미리 결정된 기간 동안 상기 손상도의 이력을 확인하고,
상기 미리 결정된 기간 동안의 상기 손상도의 이력에 기초한 정보를 상기 디스플레이 상에 표시
하도록 설정되는, 전자 장치.
제9항에 있어서,
상기 정보는 족저 건강 상태, 족저 건강 개선 방법, 또는 상기 충격 패턴이 상기 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 보행 또는 달리기의 지속 시간에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 전자 장치.
전자 장치에서 수행되는 방법에 있어서,
상기 전자 장치의 가속도 센서에 의하여 센싱된 가속도 데이터를 확인하는 동작,
상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 전자 장치의 충격 패턴을 확인하는 동작, 및
상기 확인된 충격 패턴이 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 경우, 상기 가속도 데이터에 기초한 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 손상도를 확인하는 동작
을 포함하는 방법.
제11항에 있어서,
상기 방법은 상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 사용자가 보행 중인지 여부를 확인하는 동작을 더 포함하고,
상기 손상도를 확인하는 동작은, 상기 사용자가 보행하거나 달리는 동안의 상기 적어도 하나의 제2 파라미터에 기초하여 상기 손상도를 확인하는 동작을 포함하는, 방법.
제12항에 있어서,
상기 적어도 하나의 제2 파라미터는 보행 빈도 및 최대 충격량 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
제13항에 있어서, 상기 손상도를 확인하는 동작은 정규화된 상기 보행 빈도 및 정규화된 상기 최대 충격량의 가중 합(weighted sum)에 기초하여 상기 손상도를 확인하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항에 있어서,
상기 방법은 상기 전자 장치의 움직임의 정도가 미리 결정된 수준 미만임을 나타내는 자세 변화 조건이 만족된다고 확인하는 동작을 더 포함하고,
상기 충격 패턴을 확인하는 동작은, 상기 자세 변화 조건이 만족되는 동안의 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 기초하여 상기 충격 패턴을 확인하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항에 있어서,
상기 충격 패턴을 확인하는 동작은
적어도 하나의 제1 파라미터에 대한 기존의 측정값을 포함하는 복수의 특징 집합을 저장하는 동작,
상기 복수의 특징 집합의 복수의 군집을 확인하는 동작,
상기 복수의 군집의 중심 좌표에 기초한 임계치 보정 모델에 기초하여, 적어도 하나의 임계치를 보정하기 위한 적어도 하나의 보정 계수를 확인하는 동작,
상기 가속도 데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값을 확인하는 동작, 및
상기 적어도 하나의 임계치와 상기 적어도 하나의 보정 계수의 합을 상기 확인된 상기 적어도 하나의 제1 파라미터에 대응하는 값과 비교함으로써 상기 충격 패턴을 확인하는 동작
을 포함하는, 방법.
제16항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제1 파라미터는,
한 걸음 구간 내 최대 충격량, 또는
상기 한 걸음 구간 내 SWS 차분값의 첫 번째 피크 값과 밸리 값 사이의 차분과 상기 한 걸음 구간 내 상기 SWS 차분값의 마지막 피크 값과 상기 밸리 값 사이의 차분의 평균
중 적어도 하나를 포함하고, 상기 밸리 값은 상기 한 걸음 구간 내 상기 SWS 차분값의 상기 첫 번째 피크와 상기 마지막 피크 사이의 최소값인, 방법.
제11항에 있어서, 상기 방법은,
미리 결정된 기간 동안 상기 손상도의 이력을 확인하는 동작, 및
상기 미리 결정된 기간 동안의 상기 손상도의 이력에 기초한 정보를 디스플레이 상에 표시하는 동작을 더 포함하는 방법.
제18항에 있어서,
상기 정보는 족저 건강 상태, 족저 건강 개선 방법, 또는 상기 충격 패턴이 상기 적어도 하나의 미리 정의된 유형에 대응되는 보행 또는 달리기의 지속 시간에 관한 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
전자 장치에 있어서,
디스플레이,
가속도 센서, 및
상기 디스플레이 및 상기 가속도 센서와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 가속도 센서에 의하여 센싱된 제1 기간에 대응하는 가속도 데이터를 확인하고,
상기 가속도 데이터에 기반하여, 상기 제1 기간에 포함되는 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 확인하여, 상기 디스플레이 상에 상기 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 상기 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 표시하도록 설정되고,
상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 복수 개의 샘플링 구간 각각에 대응하는 상기 복수 개의 걸음과 연관된 정보를 표시하는 동작의 적어도 일부로,
상기 복수 개의 샘플링 구간 중 제 1 그룹에 대응하는 걸음과 연관된 정보를, 상기 전자 장치의 사용자가 제1 유형의 신발을 착용한 타입으로서 표시하고,
상기 복수 개의 샘플링 구간 중 제 2 그룹에 대응하는 걸음과 연관된 정보를, 상기 전자 장치의 사용자가 제2 유형의 신발을 착용한 타입으로서 표시
하도록 설정되는, 전자 장치.