KR20220029247A - 전자 장치 및 이의 제어 방법 - Google Patents

전자 장치 및 이의 제어 방법 Download PDF

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KR20220029247A
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김효묵
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삼성전자주식회사
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Abstract

전자 장치 및 이의 제어 방법이 개시된다. 본 개시의 전자 장치는 회로를 포함하는 통신부, 신체에 대해 통계학적으로 수집한 인체 측정학 정보를 저장하는 메모리 및 사용자의 머리에 착용된 외부 장치로부터 상기 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 통신부를 통해 수신하는 프로세서를 포함하며, 프로세서는, 센싱 값 중 제1 센싱 값과 인체 측정학 정보에 기초하여 상기 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정하고, 센싱 값 중 제2 센싱 값과 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별하고, 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보 및 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.

Description

전자 장치 및 이의 제어 방법{ELECTRONIC DEIVCE AND CONTROL METHOD THEREOF}
본 개시는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 외부 장치로부터 수신된 데이터에 기초하여 사용자의 자세를 교정하는 정보를 제공하는 전자 장치 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.
기존에는, 자이로 센서 등 각종 센서를 포함하는 기기를 사용자의 상이한 신체 부위에 부착하고, 부착된 센서에서 획득된 데이터에 기초하여 사용자의 앉아 있는 자세를 교정하는 정보를 제공하는 기술이 개발되었다.
다만, 기존 기술의 경우, 사용자의 다양한 신체 부위(예를 들어, 목, 허리, 손목 등)에 각종 센서를 포함한 기기가 착용되어야 한다는 점에서 실생활에서 사용자 편의성이 떨어진다는 한계가 존재하였다.
또한, 기존 기술의 경우, 신체 부위 중 일부에만 센서가 포함된 기기가 착용된 경우, 사용자의 신체 부위 중 특정 부위의 움직임만을 인식하기 때문에 사용자의 전체적인 움직임에 대한 분석 및 교정이 어렵다는 한계가 존재하였다.
사용자의 신체적 특성에 따라 신체에 가해지는 물리적 조건이 달라지기 때문에 기기를 착용하는 사용자의 신체적 특성을 고려해야 한다. 다만, 기존 기술의 경우, 사용자의 신체적 특성을 고려하지 않으므로 정확한 교정 정보를 제공하지 못한다는 한계가 존재하였다.
본 개시는 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 본 개시의 목적은 외부 장치로부터 수신된 데이터 및 사용자의 신체적 특성에 기초하여 사용자의 자세를 교정하는 정보를 제공하는 전자 장치 및 이의 제어 방법을 제공함에 있다.
본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치는 회로를 포함하는 통신부, 신체에 대해 통계학적으로 수집한 인체 측정학 정보를 저장하는 메모리 및 사용자의 머리에 착용된 외부 장치로부터 상기 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 상기 통신부를 통해 수신하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 센싱 값 중 제1 센싱 값과 상기 인체 측정학 정보에 기초하여 상기 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정하고, 상기 센싱 값 중 제2 센싱 값과 상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 상기 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별하고, 상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보 및 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른, 신체에 대해 통계학적으로 수집한 인체 측정학 정보를 저장하는 메모리를 포함하는 전자 장치의 제어 방법은, 사용자의 머리에 착용된 외부 장치로부터 상기 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 수신하는 단계, 상기 센싱 값 중 제1 센싱 값과 상기 인체 측정학 정보에 기초하여 상기 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정하는 단계, 상기 센싱 값 중 제2 센싱 값과 상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 상기 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별하는 단계, 상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보 및 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시예에 의해, 전자 장치는 외부 장치로부터 수신된 센싱 값 또는 사용자의 신체적 특성에 기초하여 사용자의 자세 교정 정보를 출력할 수 있다.
또한, 전자 장치는 각종 센싱 값 또는 신체적 특성을 기기 내에 탑재된 교정 모델에 입력하여 사용자의 자세 교정 정보를 획득할 수 있다.
이에 따라, 사용자는 보다 더 정확한 자세 교정 정보를 효율적으로 제공받을 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자에게 자세 교정 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 제어 방법을 설명하기 위한 순서도,
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자가 수행하는 활동을 식별하는 과정을 설명하기 위한 순서도,
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자의 움직임 정보를 획득하는 과정을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자가 수행하는 활동을 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도,
도 6는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자의 걷는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도,
도 7는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자의 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도,
도 8a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자의 앉아 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도,
도 8b는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자의 앉아있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 도면,
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 제2 교정 모델을 이용하여 사용자에게 자세를 교정하는 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도,
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 구성을 간략히 도시한 블록도,
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치의 구성을 상세히 도시한 블록도이다.
본 개시를 설명함에 있어서, 인체 측정학(anthropometry)은 인체의 길이, 무게, 부피, 밀도, 질량 관성 모멘트, 무게 중심 등 인체의 신체적 모형의 특성에 대해 측정을 하고, 측정된 특성을 통계적으로 정리한 학문을 의미한다. 인체 측정학 정보는 인체 측정학을 이용하여 신체에 대해 통계학적으로 수집된 정보를 의미한다.
예를 들어, 인체 측정학 정보는 인종, 나이, 성별 등에 따른 평균 신장, 평균 체중, 평균 팔 길이, 평균 다리 길이, 평균 상체 또는 하체 길이, 평균 신체 부위 별 무게에 대한 정보, 평균 경추 또는 요추의 길이 등이 포함될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 개시의 다양한 실시예에 대해 설명하기로 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)가 사용자에게 자세 교정 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 1에는, 외부 장치(200)가 사용자의 양 쪽 귀에 착용된 2개의 이어폰(200-1, 200-2)으로 구현되고, 각 이어폰에 사용자의 움직임에 따라 변경되는 물리량을 감지 및 획득하는 센서가 구비된 실시예가 도시되어 있다. 다만, 이에 국한되는 것은 아니며, 외부 장치(200)는 사용자의 머리에 착용될 수 있는 다양한 웨어러블 디바이스(예를 들어, 목걸이 형태의 디바이스 기기, 안경 등)로 구현될 수 있다.
외부 장치(200)에는 사용자의 움직임에 따라 변경되는 물리량을 감지 및 획득하는 센서를 포함할 수 있다. 외부 장치(200)에 포함된 센서는 자이로 센서 및 가속도 센서가 내장된 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서, 외부 장치의 방향 등을 식별할 수 있는 센싱 값을 획득하는 지자기 센서 등으로 구현될 수 있다.
전자 장치(100)는 사용자 머리에 착용된 외부 장치(200)로부터 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 수신할 수 있다. 전자 장치(100)는 수신된 센싱 값에 기반하여 사용자의 신체적 특성을 추정하거나, 사용자가 수행하는 자세의 교정이 필요한지 여부를 식별할 수 있다.
전자 장치(100)는 센싱 값 중 제1 센싱 값과 인체 측정학 정보에 기초하여 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게를 추정할 수 있다.
구체적으로, 전자 장치(100)는 사용자가 누워있다가 일어서는 동작을 할 때 외부 장치(200)의 센서가 획득한 제1 센싱 값을 외부 장치(200)로부터 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 센싱 값을 이용하여 외부 장치의 회전 및 이동 거리를 산출하고, 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 이용하여 사용자의 신장을 추정할 수 있다.
한편, 사용자로부터 신장을 측정하겠다는 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 기설정된 시간 내에 사용자에게 누워있다가 일어서라는 메시지를 제공할 수 있다. 사용자가 기설정된 시간 내에 사용자가 누워있다가 일어서는 동작을 수행하면, 전자 장치(100)는 외부 장치(200)로부터 제1 센싱 값을 수신하고, 수신된 제1 센싱 값에 기초하여 사용자의 신장을 추정할 수 있다.
전자 장치(100)는 인체 측정학 정보 중 추정된 사용자의 신장에 대응되는 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 식별된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정할 수 있다.
사용자의 신체 부위 별 길이는 사용자의 머리 중 외부 장치(200)가 착용된 위치에서 경추 영역(10)까지의 제1 거리, 경추(cervical) 영역(10)에서 요추(lumber) 영역(20)까지의 제2 거리(또는, 몸통 거리) 및 요추 영역에서 발까지의 제3 거리(또는, 허리 및 하체 거리)를 포함할 수 있다.
사용자의 신체 부위 별 무게는 사용자의 체중 중 제1 거리, 제2 거리 및 제3 거리 각각에 해당하는 부위의 무게를 의미할 수 있다. 경추 영역(10)은 목의 회전의 중심인 경추 6번이 위치한 영역을 의미하고, 요추 영역(20)은 허리의 회전 중심인 요추 3번이 위치한 영역을 의미할 수 있다.
전자 장치(100)는 전술한 바와 같이, 제1 센싱 값을 통해 사용자의 신장 및 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정할 수 있으나, 다른 방식으로 사용자의 신장 및 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정 또는 획득할 수 있다.
일 실시예로, 전자 장치(100)는 사용자의 신체와 관련된 정보를 포함하는 외부 서버로부터 사용자의 신장 또는 무게를 수신할 수 있다. 또 다른 실시예로, 전자 장치(100)는 사용자로부터 사용자의 신장 또는 무게를 입력 받을 수 있다. 전자 장치(100)는 인체 측정학 정보 중 외부 장치로부터 수신하거나 사용자로부터 입력된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정할 수 있다.
전자 장치(100)는 제2 센싱 값과 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별할 수 있다.
구체적으로, 전자 장치(100)는 제2 센싱 값을 이용하여 외부 장치(200)의 회전 각 및 이동 거리를 산출할 수 있다. 전자 장치(100)는, 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이와 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리에 기초하여, 경추 영역(10)을 기준으로 움직인 사용자의 머리의 제1 움직임 정보, 요추 영역(20)을 기준으로 움직인 사용자의 몸통의 제2 움직임 정보, 사용자의 머리와 사용자의 몸통이 동시에 움직인 제3 움직임 정보를 획득할 수 있다. 이와 관련된 실시예는 도 3 및 도 4를 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
전자 장치(100)는 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보 또는 제2 움직임 정보 중 적어도 하나에 기초하여 현재 사용자가 달리는 활동을 수행하는지, 걷는 활동을 수행하는지, 앉아 있는지, 서 있는지, 누워 있는지 등을 식별할 수 있다. 이와 관련된 실시예는 도 3을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
본 개시의 또 다른 실시예로, 전자 장치(100)는 사용자로부터 특정 유형의 활동의 자세를 교정하는 기능을 활성화 하라는 명령을 입력받을 수 있다. 특정 유형의 활동의 자세를 교정하는 기능을 활성화 하라는 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 사용자가 수행하는 활동을 식별하지 않고 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 자세 교정 정보를 제공할 수 있다.
전자 장치(100)는 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보 및 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 식별된 사용자가 수행하는 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
구체적으로, 전자 장치(100)는 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 이용하여 식별된 사용자가 수행하는 활동의 현재 자세 또는 움직임 패턴을 획득할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 걷는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보를 이용하여 사용자의 걸음 궤적 패턴을 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 서 있는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보 및 제2 움직임 정보를 이용하여 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 앉아있는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보 및 제2 움직임 정보를 이용하여 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어(score)를 획득할 수 있다. 매칭 스코어는 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 사용자의 신장에 대응되는 기준 움직임 정보를 비교하였을 때, 양자 간에 유사한 정도 또는 매칭되는 정도를 수치화한 값이다.
제1 교정 모델은 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보와 입력된 사용자의 자세 또는 움직임 패턴을 비교하여 매칭 스코어를 출력하도록 학습된 인공 지능(Artificial Intelligence) 모델이다. 제1 교정 모델은, 인체 측정학 정보, 다양한 신체 특성을 가진 사용자의 움직임 정보 및 다양한 신체 특성에 대응되는 기준 움직임 정보를 학습 데이터로 이용하여 학습될 수 있다.
한편, 제1 교정 모델은 하나의 인공 지능 모델이 아닌 활동 유형에 따라 매칭 스코어를 출력할 수 있는 복수의 인공 지능 모델로 구현될 수 있다. 예를 들어, 제1 교정 모델은 걷는 자세 교정 모델, 서 있는 자세 교정 모델, 앉아 있는 자세 모델 등을 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 제1 교정 모델을 통해 획득된 매칭 스코어와 임계 수치를 비교하여 식별된 사용자가 수행하는 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 매칭 스코어가 임계 수치 이하라는 것은 사용자가 수행하는 활동의 자세 또는 움직임 패턴이 사용자의 신체에 대응되는 기준 움직임 범위를 벗어나므로, 자세 교정이 필요하다는 것을 의미한다. 매칭 스코어가 임계 수치 이하인 경우, 전자 장치(100)는 자세를 교정하기 위한 가이드 정보를 제공할 수 있다.
전자 장치(100)는 다양한 방식으로 사용자의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 카메라를 통해 촬영된 사용자의 이미지를 포함하는 가이드 UI 화면을 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 가이드 UI 화면 상에 사용자의 신체 특성에 대응되는 기준 움직임 정보를 안내하는 그래픽 오브젝트(graphic object)(40)를 표시하고, 안내 메시지(30)를 음성 형태로 출력할 수 있다. 전자 장치(100)가 다양한 방식으로 사용자의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 방식은 도 11을 참조하여 설명하도록 한다.
전자 장치(100)는 전술한 바와 같이, 제1 교정 모델을 이용하여 사용자의 자세가 교정이 필요한지 여부를 식별할 수 있으나 이에 국한되는 것은 아니다. 전자 장치(100)는 신체 별 움직임 정보 및 추정된 사용자의 신체 별 길이 또는 무게에 기반하여 사용자의 자세가 교정이 필요한지 여부를 식별할 수 있다. 이와 관련된 방식은 도 8a 및 도 8b을 참조하여 설명하도록 한다.
전자 장치(100)는 외부 장치의 물리량 변화 값이 입력되면 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 출력하도록 학습된 제2 교정 모델을 이용하여 사용자의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 이와 관련된 실시예는 도 9를 참조하여 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)의 제어 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
전자 장치(100)는 사용자의 머리에 착용된 외부 장치로부터 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 수신할 수 있다(S210). 전자 장치(100)는, 외부 장치로부터, 사용자의 움직임에 따라 외부 장치에 포함된 각종 센서(예를 들어, IMU 센서 또는 지자기 센서 등)를 통해 획득한 센싱 값을 수신할 수 있다.
전자 장치(100)는 센싱 값 중 제1 센싱 값과 인체 측정학 정보에 기초하여 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정할 수 있다(S220). 전자 장치(100)는 제1 센싱 값을 통해 산출된 외부 장치의 물리량의 변화에 기초하여 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정할 수 있다. 이와 관련된 실시예는 도 3을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
한편, 전자 장치(100)는 사용자의 신체 특성 정보를 저장한 외부 서버로부터 사용자의 신장을 수신하거나 사용자로부터 사용자의 신장을 입력 받을 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 인체 측정학 정보 중 수신하거나 입력된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정할 수 있다.
전자 장치(100)는 센싱 값 중 제2 센싱 값과 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별할 수 있다(S230). 전자 장치(100)는 제2 센싱 값을 통해 산출된 외부 장치의 물리량 변화 값에 기반하여 신체 부위 별 움직임 정보 및 사용자가 수행하는 활동을 획득할 수 있다. 이와 관련된 실시예는 도 3 및 도 4를 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
전자 장치(100)는 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보 및 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다(S240).
전자 장치(100)는 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 이용하여 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴을 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자의 신장 및 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴을 제1 교정 모델에 입력하여 매칭 스코어를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 매칭 스코어에 기초하여 사용자가 수행하는 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 이와 관련된 실시예는 도 5 내지 도 7을 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)가 사용자가 수행하는 활동을 식별하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
전자 장치(100)는 제1 센싱 값을 이용하여 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출할 수 있다(S310). 전자 장치(100)는 제1 센싱 값에 기정의된 알고리즘을 적용하여 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출할 수 있다. 제1 센싱 값은 사용자가 누워있다가 일어서는 동작을 할 때 외부 장치(200)의 센서가 획득한 값이다. 기정의된 알고리즘은 외부 장치에 포함된 센서(예를 들어, IMU 센서, 지자기 센서 등)가 획득한 센싱 값을 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리로 변환할 수 있는 알고리즘을 의미한다.
일 실시예로, 사용자로부터 신장을 측정하겠다는 명령이 입력되면, 전자 장치(100)는 기설정된 시간 내에 사용자에게 누워있다가 일어서라는 메시지를 음성 형태로 출력하거나, 메시지가 포함된 UI를 표시할 수 있다. 전자 장치(100)는 기설정된 시간 내에 사용자가 누워있다가 일어서는 동작을 수행하면서 외부 장치가 획득한 제1 센싱 값을 외부 장치로부터 수신할 수 있다.
또 다른 실시예로, 전자 장치(100)는 사용자로부터 사용자의 신장을 입력 받을 수 있다. 또 다른 실시예로, 전자 장치(100)는 사용자의 신체 정보가 저장되어 있는 외부 서버로부터 사용자의 신장을 수신 받을 수 있다.
전자 장치(100)는 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 이용하여 사용자의 신장을 추정할 수 있다(S320). 예를 들어, 전자 장치(100)는 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 통해 사용자가 누워있다가 일어설 때 Z축 변화량을 획득하고, 획득된 Z축 변화량에 기초하여 사용자의 신장을 추정할 수 있다.
사용자의 신장을 입력 받거나, 외부 서버로부터 사용자의 신장을 수신 받는 경우, 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 이용한 추정치보다 더 정확한 신장을 얻을 수 있으므로, 인체 측정학 정보에 기반한 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위별 길이 또는 무게 또한 더 정확하게 추정될 수 있다.
Z축 방향은은 지면을 기준으로 사용자의 수직 방향(즉, 발에서 머리 방향)으로 향하는 축의 방향을 의미하며, 머리 쪽으로 향하는 방향이 양(+)의 방향일 수 있다. X 축은 사용자의 정면 방향 및 후면 방향을 향하는 축의 방향을 의미하며, 정면 방향이 양(+)의 방향일 수 있다. Y 축은 사용자의 왼쪽 팔 및 오른쪽 팔 방향을 향하는 축의 방향을 의미하며, 오른팔 방향이 양(+)의 방향일 수 있다.
전자 장치(100)는 인체 측정학 정보 중 추정된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정할 수 있다(S330). 인체 측정학 정보에는 사용자의 신장이 특정 수치인 경우, 통계학적으로 평균 신체 부위 별 길이 및 무게에 대한 정보가 포함될 수 있다. 전자 장치(100)는 인체 측정학 정보 중 추정된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 식별할 수 있다. 전자 장치(100)는 식별된 신체 부위 별 길이 또는 무게를 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정할 수 있다.
전자 장치(100)는 제2 센싱 값으로부터 외부 장치의 회전각 및 이동 거리를 산출하고, 산출된 수치 및 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득할 수 있다(S340). 도 4를 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
전자 장치(100)는, 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이와 산출된 외부 장치의 회전각 및 이동 거리에 기초하여, 경추 영역(10)을 기준으로 움직인 사용자의 머리(400-1)의 제1 움직임 정보, 요추 영역(20)을 기준으로 움직인 사용자의 몸통(400-2)의 제2 움직임 정보, 머리와 몸통이 포함된 상체(400-3)의 제3 움직임 정보 및 요추 영역(20)의 아래 영역인 하체(400-4)의 제4 움직임 정보를 식별할 수 있다.
예를 들어, 제1 움직임 정보(410-1)는 몸통(400-2)이 고정된 상태에서 머리(400-1)만 움직일 때, 머리(400-1)의 움직임 정보를 의미한다. 전자 장치(100)는 산출된 외부 장치(200-1, 200-2)의 회전 각 및 이동 거리에 기초하여 머리(400-1)의 제1 움직임 정보(410-1)를 획득할 수 있다.
도 4를 참조하면, 제1 움직임 정보(410-1)에 표시된 rH는 외부 장치가 위치한 영역에서부터 경추 영역(10)까지의 길이로 추정된 길이를 의미한다. θH는 외부 장치(200-1, 200-2)의 회전 각을 통해 획득된 머리의 회전 각을 의미하며, lH는 외부 장치(200-1, 200-2)의 회전 각 및 이동 거리를 통해 획득된 머리의 이동 거리를 의미한다. 이 때, θH, lH 을 통해 rH를 도출하는 수식 및 제1 움직임 정보에 포함된 x축, z축 변화량을 도출하기 위한 수식은 하기 수학식 1과 같이 구성될 수 있다.
Figure pat00001
머리(400-1)만 움직일 때는 몸통이 고정된 상태이므로 하기 수학식 2와 같은 특징이 도출될 수 있다. 여기서, aH는 머리의 각 가속도, aT는 몸통의 각 가속도를 의미한다.
Figure pat00002
예를 들어, 제2 움직임 정보(410-2)는 머리(400-1)가 고정된 상태에서 몸통(400-2)만 움직일 때, 몸통(400-2)의 움직임 정보를 의미한다. 전자 장치(100)는 산출된 외부 장치(200-1, 200-2)의 회전 각 및 이동 거리에 기초하여 몸통(400-2)의 움직임 정보(410-2)를 획득할 수 있다.
도 4를 참조하면, 제2 움직임 정보(410-2)의 rT는 요추 영역(20) 에서부터 경추 영역(10)까지의 길이로 추정된 길이를 의미한다. θT는 외부 장치(200-1, 200-2)의 회전 각을 통해 획득된 몸통(400-2)의 회전 각을 의미하며, lH는 외부 장치(200-1, 200-2)의 회전 각 및 이동 거리를 통해 획득된 몸통(400-2)의 이동 거리를 의미한다. 이 때, θH, lH 을 통해 rH를 도출하는 수식 및 제2 움직임 정보에 포함된 x축 변화량 및 z축 변화량을 도출하기 위한 수식은 수학식 3과 같이 도출될 수 있다.
Figure pat00003
몸통(400-2)만 움직일 때는 머리(400-1)가 고정된 상태이므로 하기 수학식 4과 같은 특징이 도출될 수 있다.
Figure pat00004
예를 들어, 제3 움직임 정보(410-3,410-4)는 머리(400-1)와 몸통(400-2) 각각의 움직임 정보가 혼합된 경우를 의미하며, 상체(400-3)의 움직임 정보라고 표현될 수 있다.
제3 움직임 정보(410-3, 410-4)는 하기 수학식 5와 같은 수식적 특성이 도출될 수 있다. 여기서, Zu는 상체의 Z 축 방향을 의미하며, au는 상체의 각 가속도를 의미한다.
Figure pat00005
그리고, 제3 움직임 정보는 머리(400-1) 및 몸통(400-2) 각각의 움직임 정보가 혼합된 정보이므로, 상체(400-3)의 X 축 및 Z 축 변화량은 머리(400-1) 및 몸통(400-2) 각각의 X 축 및 Z 축 변화량의 합(△XU = △XH + △XT 이며, △ZU = △ZH + △ZT)으로 구현될 수 있다.
제4 움직임 정보는 외부 장치(200-1, 200-2)의 회전 각 또는 이동 거리를 통해 획득된 z 축의 변화량 정보를 통해 획득된 사용자의 하체 움직임 정보를 의미할 수 있다.
전자 장치(100)는 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별할 수 있다(S350).
예를 들어, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상체와 하체의 움직임이 감지되고, xz 축의 움직임(osciliation)이 빠르다고 식별되면(예를 들어, pitch 방향의 움직임이 95%이고 yaw 방향의 움직임이 5%), 전자 장치(100)는 사용자가 뛰는 활동을 수행하고 있다고 식별할 수 있다.
사용자가 뛰는 활동을 수행하고 있을 경우, 하기 수학식 6과 같은 특성이 존재한다. VR은 사용자가 뛰는 속도를 의미하며, VW는 사용자가 걷는 속도를 의미하며, aR은 사용자가 뛰는 가속도를 의미하며, aW은 사용자가 걷는 가속도를 의미한다.
Figure pat00006
또 다른 예로, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상체와 하체의 움직임이 감지되고, xz 축의 움직임(osciliation) 움직임(예를 들어, pitch 방향의 움직임 90%이고 yaw 방향의 움직임이 10%)이 빠르다고 식별되면, 전자 장치(100)는 사용자가 걷고 있는 활동을 수행하고 있다고 식별할 수 있다.
사용자가 뛰는 활동을 수행하고 있을 경우, 하기 수학식 7과 같은 특성이 도출될 수 있다.
Figure pat00007
또 다른 예로, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 하체의 움직임이 감지되지 않고, 상체의 움직임(예를 들면, 머리와 몸통이 yaw 방향으로 움직임)이 감지되면, 전자 장치(100)는 사용자가 서 있다고 식별할 수 있다. 사용자가 서있을 경우, 하기 수학식 8과 같은 특성이 도출될 수 있다.
Figure pat00008
또 다른 예로, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 하체의 움직임이 감지되고, 상체의 움직임(예를 들면, 머리와 몸통이 pitching 방향으로 70% 움직이고, roll 방향으로 20% 움직이고, yaw 방향으로 10% 움직임)이 감지되면, 전자 장치(100)는 사용자가 앉아 있다고 식별할 수 있다. 사용자가 앉아 있을 경우, 하기 수학식 9과 같은 특성이 도출될 수 있다.
Figure pat00009
또 다른 예로, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상체 및 하체의 움직임이 감지되고, 머리의 움직임(예를 들면, yaw 방향으로 움직임)이 감지되면, 전자 장치(100)는 사용자가 누워있다고 식별할 수 있다.
사용자가 수행하는 활동을 식별하는 방식 및 활동에 따라 도출되는 특성은 전술한 설명에 국한되는 것은 아니며, 사용자 명령에 의해 다양하게 정의 또는 설정될 수 있음은 물론이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)가 사용자가 수행하는 활동을 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다. 도 5는 전자 장치가 사용자가 수행하는 활동을 식별하
였음을 전제로 설명하도록 한다.
전자 장치(100)는 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 이용하여 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴을 획득할 수 있다(S510). 예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 이용하여 사용자의 걸음 궤적 패턴, 서 있는 자세 또는 앉아 있는 자세 등을 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간 매칭 스코어 획득할 수 있다(S520). 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 사용자의 신장이 제1 교정 모델에 입력되면, 제1 교정 모델은 입력된 사용자의 신장에 대응되는 기준 움직임 정보와 현재 사용자의 자세 또는 움직임 패턴을 비교하여 매칭 스코어를 출력할 수 있다.
사용자의 신장이 제1 교정 모델에 입력된 적 있거나, 제1 교정 모델이 사용자의 신장에 기반하여 학습된 경우, 전자 장치(100)는 제1 교정 모델에 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴만을 입력하여 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
본 개시의 또 다른 실시예로, 전자 장치(100)는 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델 중 사용자가 수행하는 활동에 대응되는 모델에 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 걷는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델 중 걷는 자세 교정 모델에 입력할 수 있다.
전자 장치(100)는 매칭 스코어가 임계 수치를 초과하는지 여부를 식별할 수 있다(S530). 매칭 스코어가 임계 수치 이하인 경우, 전자 장치(100)는 사용자의 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다(S540). 매칭 스코어가 임계 수치 이하라는 것은 사용자의 자세 또는 움직임 패턴이 사용자 신장에 대응되는 기준 움직임 정보에 맞지 않다는 것을 의미한다. 따라서, 매칭 스코어가 임계 수치 이하인 경우, 전자 장치(100)는 사용자가 수행하는 활동을 교정하기 위한 가이드 정보를 제공할 수 있다.
매칭 스코어가 임계 수치를 초과한 경우, 전자 장치(100)는 실시간으로 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 획득된 움직임 정보를 이용하여 현재 자세 또는 움직임 패턴을 획득할 수 있다.
도 6는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치가 사용자의 걷는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
사용자가 걷는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보를 이용하여 사용자의 걸음 궤적 패턴을 획득할 수 있다(S610). 전자 장치(100)는 사용자의 머리의 Z축 방향의 움직임 또는 XY 평면 방향의 움직임 등을 이용하여 사용자의 3D 걸음 궤적 패턴을 획득할 수 있다.
3D 걸음 궤적 패턴을 통해, 측면에서 볼 때 사용자의 수직 방향 걸음 패턴이 식별될 수 있으며, 상부에서 볼 때 사용자의 수평 방향 걸음 패턴이 식별될 수 있다. 또한, 3D 걸음 궤적 패턴의 불규칙한 정도 또는 기준 걸음 궤적 패턴과의 비교를 통해 사용자의 걷는 자세가 잘못되었는지 여부가 식별될 수 있다.
전자 장치(100)는 획득된 사용자의 걸음 궤적 패턴 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 기준 움직임 정보 중 기준 걸음 궤적 패턴과 사용자의 걸음 궤적 패턴간의 제1 매칭 스코어를 획득할 수 있다(S620). 이 때, 전자 장치(100)는 획득된 사용자의 걸음 궤적 패턴 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델 중 걷기 자세 교정 모델에 입력할 수 있다.
제1 교정 모델은 다양한 신체 유형을 가진 사람들의 기준 걷기 자세, 잘못된 유형의 걷기 자세를 기반으로 학습된 인공 지능 모델이다. 제1 교정 모델은 입력된 사용자의 신장에 대응되는 기준 걸음 궤적 패턴과 입력된 사용자의 걸음 궤적 패턴을 비교하여 제1 매칭 스코어를 출력할 수 있다. 제1 매칭 스코어는 사용자의 신장에 대응되는 기준 걸음 궤적 패턴과 획득된 사용자의 걸음 궤적 패턴간에 매칭되는 정도를 수치화한 값을 의미한다.
사용자의 신장이 제1 교정 모델에 입력된 적 있거나, 제1 교정 모델이 사용자의 신장에 기반하여 학습된 경우, 전자 장치(100)는 제1 교정 모델에 획득된 사용자의 걸음 궤적 패턴만을 입력하여 제1 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 제1 매칭 스코어가 기정의된 제1 임계 수치를 초과하는지 여부를 식별할 수 있다(S630). 제1 매칭 스코어가 제1 임계 수치 이하라는 것은 사용자의 걸음 궤적 패턴이 기준 걸음 궤적 패턴과 상이하다는 것을 의미하며, 사용자의 걸음 자세의 교정이 필요하다는 것을 의미한다. 제1 매칭 스코어가 제1 임계 수치 이하인 경우, 전자 장치(100)는 사용자가 걷는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다(S640).
제1 임계 수치는 사용자의 신장 또는 무게, 그리고 이에 대응되는 각 신체 부위 별 길이 또는 무게에 따라 개인 신체 특성에 맞춰 정해지므로 사용자마다 달라질 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자의 걸음 궤적 패턴이 사용자의 신장에 대응되는 걸음 궤적 패턴과 비교했을 때 차이점을 설명하는 메시지를 표시하거나, 메시지를 음성 형태로 출력할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 장치(100)는 사용자의 신장에 대응되는 기준 걸음 궤적 패턴을 포함하는 UI를 표시할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 장치(100)는 사용자 주변을 촬영하여 주변 영상을 표시하고, 주변 영상 상에 기준 걸음 궤적 패턴을 표시할 수 있다. 따라서, 사용자는 증강 현실(Augmented Reality, AR) 기반의 자세 교정 정보를 제공받을 수 있다.
제1 매칭 스코어가 제1 임계 수치를 초과한 경우, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보를 실시간으로 획득하여 사용자의 걸음 궤적 패턴을 획득할 수 있다. 이 때, 전자 장치(100)는 사용자에게 걸음 자세의 교정이 필요 없다는 메시지를 제공할 수 있다. 그리고, 전자 장치(100)는 획득된 사용자의 걸음 궤적 패턴을 제1 교정 모델에 입력하여 제1 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)가 사용자의 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
사용자가 서 있는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보, 제2 움직임 정보 및 제3 움직임 정보 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다(S710). 예를 들어, 전자 장치(100)는 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 서 있을 때 머리 또는 허리의 위치를 추정하여 서 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 획득된 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 추정된 사용자의 서 있는 자세와 사용자의 신장에 대응되는 기준 움직임 정보 중 기준 자세간의 제2 매칭 스코어를 획득할 수 있다(S720). 이 때, 전자 장치(100)는 획득된 사용자의 서 있는 자세 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델 중 서 있는 자세 교정 모델에 입력할 수 있다.
제1 교정 모델은 다양한 신체 유형을 가진 사람들의 올바른 서 있는 자세, 잘못된 서 있는 자세와 관련된 데이터를 기반으로 학습될 수 있다. 제1 교정 모델은 입력된 사용자의 신장에 대응되는 기준 움직임 정보 중 기준 서 있는 자세와 입력된 사용자의 현재 자세를 비교하여 제2 매칭 스코어를 출력할 수 있다.
한편, 사용자의 신장이 제1 교정 모델에 입력된 적 있거나, 제1 교정 모델이 사용자의 신장에 기반하여 학습된 경우, 전자 장치(100)는 제1 교정 모델에 사용자의 현재 서 있는 자세에 대한 정보를 입력하여 제2 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 제2 매칭 스코어가 기정의된 제2 임계 수치를 초과하는지 여부를 식별할 수 있다(S730). 제2 매칭 스코어가 제2 임계 수치 이하인 경우, 전자 장치(100)는 사용자가 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다(S740).
예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자의 서 있는 자세와 사용자의 신장에 대응되는 기준 자세간의 차이점을 설명하는 메시지를 표시하거나, 메시지를 음성 형태로 출력할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 장치(100)는 사용자의 신장에 대응되는 기준 자세를 나타내는 영상을 포함한 UI를 표시할 수 있다.
제2 매칭 스코어가 제2 임계 수치를 초과한 경우, 전자 장치(100)는 신체 부위 별 움직임 정보를 실시간으로 획득하여 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 획득된 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보를 제1 교정 모델에 입력하여 제2 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
제2 임계 수치는 사용자의 신장 또는 무게, 그리고 이에 대응되는 각 신체 부위 별 길이 또는 무게에 따라 개인 신체 특성에 맞춰 정해지므로 사용자마다 달라질 수 있다.
도 8a는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)가 전자 장치(100)가 사용자의 앉아 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
사용자가 앉아 있는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보, 제2 움직임 정보 및 제3 움직임 정보 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보 획득할 수 있다(S810). 예를 들어, 전자 장치(100)는 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 앉아 있을 때 머리 또는 허리의 위치를 추정하여 앉아 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 사용자의 앉아있는 자세 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 사용자의 앉아있는 자세와 사용자의 신장에 대응되는 기준 움직임 정보 중 기준 자세 간의 제3 매칭 스코어를 획득할 수 있다(S820). 이 때, 전자 장치(100)는 획득된 사용자의 앉아 있는 자세 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델 중 앉는 자세 교정 모델에 입력할 수 있다.
제1 교정 모델은 다양한 신체 유형을 가진 사람들의 올바른 앉기 자세, 잘못된 앉기 자세를 기반으로 학습된 인공 지능 모델이다.
기준 자세는 경추 영역 또는 요추 영역에 체중의 25% 미만의 하중을 인가할 수 있는 자세를 의미할 수 있다. 예를 들면, 경추 영역과 요추 영역을 연결하는 선의 각도가 96도보다 작을 경우, 경추 영역 또는 요추 영역에 체중의 25% 이상의 하중이 인가될 수 있다. 도 8b를 참조하면, 경추 영역과 요추 영역을 연결하는 선의 각도가 96도 이상인 경우(800), 사용자의 경추 영역 및 요추 영역에 인가되는 하중은 체중의 5% 정도 일 수 있다.
다만, 경추 영역과 요추 영역을 연결하는 선의 각도가 96도 이상인 경우(810, 820), 사용자의 경추 영역 및 요추 영역에 인가되는 하중은 체중의 40%를 초과할 수 있다. 따라서, 기준 자세는 경추 영역과 요추 영역을 연결하는 선의 각도가 96도보다 작게 되는 자세일 수 있으나, 이는 일 실시예에 불과하며 기준 자세는 다양하게 설정될 수 있다.
한편, 사용자의 신장이 제1 교정 모델에 입력된 적 있거나, 제1 교정 모델이 사용자의 신장에 기반하여 학습된 경우, 전자 장치(100)는 제1 교정 모델에 사용자의 현재 앉아 있는 자세에 대한 정보를 입력하여 제3 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 제3 매칭 스코어가 기정의된 제3 임계 수치를 초과하는지 여부를 식별할 수 있다(S830). 제3 매칭 스코어가 제3 임계 수치 이하인 경우, 전자 장치(100)는 사용자가 앉아 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다(S740).
예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자의 앉아 있는 자세가 사용자의 신장에 대응되는 기준 자세간의 차이점을 설명하는 메시지를 표시하거나, 메시지를 음성 형태로 출력할 수 있다. 또 다른 예로, 전자 장치(100)는 사용자의 신장에 대응되는 기준 자세를 나타내는 영상을 포함한 UI를 표시할 수 있다.
제3 매칭 스코어가 제3 임계 수치를 초과한 경우, 전자 장치(100)는 신체 부위 별 움직임 정보를 실시간으로 획득하여 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다. 전자 장치(100)는 획득된 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보를 제1 교정 모델에 입력하여 제3 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
제3 임계 수치는 사용자의 신장 또는 무게, 그리고 이에 대응되는 각 신체 부위 별 길이 또는 무게에 따라 개인 신체 특성에 맞춰 정해지므로 사용자마다 달라질 수 있다.
본 개시의 또 다른 실시에로, 전자 장치(100)가 제1 교정 모델을 이용하지 않고 사용자가 앉아 있는 자세 교정에 대한 가이드 정보를 제공할 수 있다.
사용자가 앉아있는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제1 움직임 정보, 제2 움직임 정보, 제3 움직임 정보 및 추정된 사용자의 신체 별 무게에 기초하여 경추 영역에 부가되는 제1 하중 및 요추 영역에 부가되는 제2 하중을 획득할 수 있다.
전자 장치(100)는 제1 하중 및 제2 하중 중 적어도 하나가 제4 임계 수치를 초과하는지 여부를 식별할 수 있다. 제4 임계 수치는 통계 또는 실험 등을 통해 기설정된 수치일 수 있다. 예를 들어, 제4 임계 수치는 체중의 25%일 수 있다.
일 실시예로, 제1 하중 및 제2 하중 중 적어도 하나가 제4 임계 수치를 초과한다고 식별되면, 전자 장치(100)는 사용자에게 앉아 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 또 다른 실시예로, 제1 하중 및 제2 하중 중 적어도 하나가 제4 임계 수치를 초과된다고 식별되고 기설정된 시간이 유지되면, 전자 장치(100)는 사용자에게 앉아 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)가 제2 교정 모델을 이용하여 사용자에게 자세를 교정하는 정보를 제공하는 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
전자 장치(100)는 제2 센싱 값을 이용하여 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출할 수 있다(S610). S610 단계와 관련된 설명은 전술하였으므로 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
전자 장치(100)는 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 제2 교정 모델에 입력하여 사용자가 수행하는 활동 및 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 획득할 수 있다(S620).
제2 교정 모델은, 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리가 입력되면, 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리에 따라 사용자가 수행하는 활동 및 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 출력하도록 학습된 인공 지능 모델이다. 제2 교정 모델은 외부 장치의 회전 각 또는 이동 거리 및 사용자의 신체 특성에 대응되는 기준 움직임 정보를 학습 데이터로 이용하여 학습될 수 있다.
외부 장치의 회전 각 및 이동 거리가 입력되면, 제2 교정 모델은 입력된 회전 각 및 이동 거리를 이용하여 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 출력하고, 출력된 움직임 정보에 기초하여 사용자가 수행하는 활동 및 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 출력할 수 있다.
사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도는 사용자가 수행하는 활동의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간의 매칭되는 정도를 수치화한 값이다. 적합도가 제5 임계 수치를 초과한다는 것은 사용자가 수행하는 활동의 자세가 기준 자세에 대응되는 자세일 확률이 높다는 것을 의미할 수 있다.
전자 장치(100)는 적합도가 제5 임계 수치를 초과하는지 여부를 식별할 수 있다(S630). 적합도가 제5 임계 수치를 이하인 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 제2 교정 모델을 통해 식별된 사용자가 수행하는 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다(S640). 전자 장치(100)가 사용자가 수행하는 활동의 유형에 따라 다른 교정 정보를 제공하는 실시예는 전술하였으므로 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
적합도가 제5 임계 수치를 초과하는 것으로 식별되면, 전자 장치(100)는 실시간으로 제2 센싱 값을 이용하여 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출할 수 있다. 전자 장치(100)는 산출된 정보를 제2 교정 모델에 입력하여 사용자가 수행하는 활동 및 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 획득할 수 있다.
제5 임계 수치는 사용자의 신장 또는 무게, 그리고 이에 대응되는 각 신체 부위 별 길이 또는 무게에 따라 개인 신체 특성에 맞춰 정해지므로 사용자마다 달라질 수 있다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)의 구성을 간략히 도시한 블록도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 메모리(110), 통신부(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 다만, 도 1에 도시된 구성은 본 개시의 실시 예들을 구현하기 위한 예시도이며, 통상의 기술자에게 자명한 수준의 적절한 하드웨어 및 소프트웨어 구성들이 전자 장치(100)에 추가로 포함될 수 있다.
메모리(110)는 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 그리고, 메모리(110)는 프로세서(130)에 의해 액세스되며, 프로세서(130)에 의한 데이터의 독취/기록/수정/삭제/갱신 등이 수행될 수 있다.
본 개시에서 메모리라는 용어는 메모리(110), 프로세서(130) 내 롬(미도시), 램(미도시) 또는 전자 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(미도시)(예를 들어, micro SD 카드, 메모리 스틱)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(110)에는 디스플레이의 디스플레이 영역에 표시될 각종 화면을 구성하기 위한 프로그램 및 데이터 등이 저장될 수 있다.
메모리(110)는 신체에 대해 통계학적으로 수집한 인체 측정학 정보를 저장할 수 있다. 인체 측정학 정보는 신체의 특성과 관련된 데이터 베이스를 저장하고 있는 외부 서버로부터 수신된 정보일 수 있다.
메모리(110)는 프로세서(130)가 실행할 수 있는 적어도 하나의 프로그램에 대응되는 인스트럭션 집합(instruction set), 제1 교정 모델(50) 및 제2 교정 모델(60)을 저장할 수 있다. 인스트럭션은 프로그래밍 작성 언어에서 프로세서(130)가 직접 실행할 수 있는 하나의 동작 문장(action statement)를 의미하며, 프로그램의 실행 또는 동작에 대한 최소 단위이다.
제1 교정 모델(50)은 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보와 입력된 사용자의 자세 또는 움직임 패턴을 비교하여 매칭 스코어를 출력하도록 학습된 인공 지능 모델이다.
제1 교정 모델(50)은 인체 측정학 정보, 다양한 신체 특성을 가진 사용자의 움직임 정보 및 다양한 신체 특성에 대응되는 기준 움직임 정보를 기반으로 학습될 수 있다. 사용자 신장 및 사용자의 자세 또는 움직임 패턴이 입력되면, 제1 교정 모델은 다양한 신체 특성에 대응되는 기준 움직임 정보 중 입력된 사용자 신장에 대응되는 기준 움직임 정보와 입력된 사용자의 자세 또는 움직임 패턴간의 매칭 스코어를 출력할 수 있다.
제2 교정 모델(60)은 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리가 입력되면, 사용자가 수행하는 활동 및 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 출력하도록 학습된 인공지능 모델이다. 제2 교정 모델은 외부 장치의 회전 각 또는 이동 거리 및 사용자의 신체 특성(예를 들어, 사용자의 신장, 체중 및 사용자의 신체 부위의 길이 또는 무게)에 대응되는 기준 움직임 정보를 학습 데이터로 이용하여 학습될 수 있다.
외부 장치의 회전 각 또는 이동 거리가 입력되면, 제2 교정 모델(60)은 입력된 회전 각 또는 이동 거리에 기반하여 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 식별하고, 식별된 움직임 정보에 기반하여 사용자가 수행하는 활동 및 사용자가 수행하는 활동의 자세 적합도를 출력할 수 있다.
메모리(110)는 사용자 음성을 인식하고, 인식된 음성에 대한 응답을 출력하는 인공 지능 모델인 대화 시스템(Dialogue system)(70)을 저장할 수 있다. 음성 인식을 개시하는 트리거 워드(또는, 호출어)가 입력되면, 대화 시스템(70)은 활성화되어 음성 인식을 개시할 수 있다.
특정 동작 또는 특정 기능을 수행하라는 음성 명령이 마이크(150)를 통해 입력되면, 대화 시스템(70)은 음성 명령을 인식하고, 인식된 명령에 대응되는 동작에 대응되는 명령어를 출력할 수 있다. 프로세서(130)는 출력된 명령어에 대응되는 동작을 수행할 수 있다.
메모리(110)는 전력 공급이 중단되더라도 저장된 정보를 유지할 수 있는 비휘발성 메모리 저장된 정보를 유지하기 위해서는 지속적인 전력 공급이 필요한 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 도 1에는 휘발성 메모리가 프로세서(130)의 일 구성요소로서 프로세서(130)에 포함된 형태로 구현되어 있으나, 이는 일 실시예에 불과하며, 휘발성 메모리는 프로세서(130)와 별개의 구성요소로 구현될 수 있다.
통신부(120)는 회로를 포함하며, 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 이때, 통신부(120)가 외부 장치와 통신 연결되는 것은 제3 기기(예로, 중계기, 허브, 엑세스 포인트, 서버 또는 게이트웨이 등)를 거쳐서 통신하는 것을 포함할 수 있다.
한편, 통신부(120)는 외부 장치와 통신을 수행하기 위해 다양한 통신 모듈을 포함할 수 있다. 일 예로, 통신부(120)는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 5G(5TH Generation), LTE, LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), 등 중 적어도 하나를 사용하는 셀룰러 통신 모듈을 포함할 수 있다.
다른 예로, 무선 통신 모듈은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예에 불과하며 통신부(120)는 유선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
통신부(120)는 각종 통신 모듈을 이용하여 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(120)는 외부 장치로부터 센싱 값을 수신할 수 있다. 또 다른 예로, 통신부(120)는 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나를 제1 교정 모델을 포함하는 외부 서버로 전송할 수 있다. 통신부(120)는 외부 서버로부터 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 상기 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어를 수신할 수 있다.
통신부(120)는 신체의 특성에 대한 데이터베이스를 저장한 외부 서버로부터 인체 측정학 정보를 수신할 수 있다. 외부 서버로부터 인체 측정학 정보와 관련된 업데이트가 수행되었다는 신호가 수신되면, 통신부(120)는 프로세서(130) 제어에 의해 업데이트가 수행된 인체 측정학 정보의 전송을 요청할 수 있다. 그리고, 통신부(120)는 업데이트가 수행된 인체 측정학 정보를 수신할 수 있다.
프로세서(130)는 메모리(110)와 전기적으로 연결되어 전자 장치(100)의 전반적인 기능 및 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(130)는 제1 교정 모델(50) 또는 제2 교정 모델(60)을 비휘발성 메모리에서 휘발성 메모리로 로딩(loading)할 수 있다. 로딩이란 프로세서(130)가 액세스할 수 있도록 비휘발성 메모리에 저장된 데이터를 휘발성 메모리에 불러들여 저장하는 동작을 의미한다.
일 실시예로, 전자 장치(100)의 전원이 온(on)되면, 프로세서(130)는 제1 교정 모델(50) 또는 제2 교정 모델(60)을 휘발성 메모리로 로딩할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자로부터 자세 교정 기능을 활성화한다는 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 제1 교정 모델(50) 또는 제2 교정 모델(60)을 휘발성 메모리로 로딩할 수 있다.
프로세서(130)는 사용자의 머리에 착용된 외부 장치로부터 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 통신부(120)를 통해 수신할 수 있다.
프로세서(13)는 센싱 값 중 제1 센싱 값과 인체 측정학 정보에 기초하여 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예로, 사용자 신장을 측정하겠다는 사용자 요청이 입력되면, 프로세서(130)는 기설정된 시간 내에 누워있다가 일어서는 동작을 수행하라고 요청하는 메시지를 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자가 누웠다가 일어서는 동작을 수행하는 경우, 프로세서(130)는 외부 장치로부터 제1 센싱 값을 수신할 수 있다.
프로세서(130)는 수신된 제1 센싱 값을 이용하여 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출하고, 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 이용하여 사용자의 신장을 추정할 수 있다. 프로세서(130)는 인체 측정학 정보 중 추정된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정할 수 있다.
프로세서(130)는 센싱 값 중 제2 센싱 값과 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 제2 센싱 값으로부터 외부 장치의 회전각 및 이동 거리를 산출할 수 있다. 프로세서(130)는 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이와 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리에 기초하여, 경추 영역을 기준으로 움직인 사용자의 머리의 제1 움직임 정보, 요추 영역을 기준으로 움직인 사용자의 몸통의 제2 움직임 정보 및 사용자의 머리와 사용자의 몸통이 동시에 움직인 제3 움직임 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 획득된 사용자의 움직임 정보에 기반하여 사용자가 수행하는 활동의 유형을 식별할 수 있다.
프로세서(130)는 신체 부위 별 움직임 정보를 이용하여 식별된 사용자가 수행하는 활동의 현재 자세 또는 움직임 패턴을 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 걷는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 프로세서(130)는 제1 움직임 정보를 이용하여 사용자의 걸음 궤적 패턴을 획득할 수 있다. 또 다른 예로, 사용자가 서 있거나 앉아 있는 것으로 식별되면, 프로세서(130)는 제1 움직임 정보, 제2 움직임 정보 및 제3 움직임 정보 중 적어도 하나를 이용하여 사용자의 서 있는 자세 또는 앉아 있는 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(130)는 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(130)는 사용자의 걸음 궤적 패턴 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 기준 움직임 정보 중 기준 걸음 궤적 패턴과 사용자의 걸음 궤적 패턴간의 제1 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
또 다른 예로, 프로세서(130)는 획득된 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보 또는 앉아 있는 자세에 대한 정보를 제1 교정 모델에 입력하여 추정된 사용자의 서 있는 자세 또는 앉아 있는 자세와 기준 움직임 정보 중 기준 자세간의 제2 매칭 스코어 또는 제3 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 사용자의 신장을 제1 교정 모델 중 사용자가 수행한다고 식별된 활동에 대응되는 모델에 입력하여 각 활동에 대응되는 매칭 스코어를 획득할 수 있다.
프로세서(130)는 제1 교정 모델을 통해 획득된 매칭 스코어와 임계 수치를 비교하여 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 제1 매칭 스코어가 제1 임계 수치를 미만인 경우, 프로세서(130)는 사용자가 걷는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 또 다른 예로, 제2 매칭 스코어가 제2 임계 수치를 미만인 경우, 프로세서(130)는 사용자가 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 제3 매칭 스코어가 제3 임계 수치를 미만인 경우, 프로세서(130)는 사용자가 앉아 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
사용자가 앉아있는 것으로 식별되면, 프로세서(130)는 제1 움직임 정보, 제2 움직임 정보, 제3 움직임 정보 및 추정된 사용자의 신체 별 무게에 기초하여 경추 영역에 부가되는 제1 하중 및 요추 영역에 부가되는 제2 하중을 획득할 수 있다.
제1 하중 및 제2 하중 중 적어도 하나가 제4 임계 수치를 초과한다고 식별되면, 프로세서(130)는 사용자가 앉아있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나를 제1 교정 모델을 포함하는 외부 서버로 전송하도록 통신부(120)를 제어할 수 있다. 프로세서(130)는 외부 서버로부터 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어를 통신부(120)를 통해 수신할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 매칭 스코어가 임계 수치를 초과하는지 여부에 기초하여 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
본 개시의 또 다른 실시예로, 프로세서(130)는 제2 센싱 값을 이용하여 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 제2 교정 모델에 입력하여 사용자가 수행하는 활동 및 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 획득할 수 있다. 획득된 적합도가 제5 임계 수치 미만인 경우, 프로세서(130)는 제2 모델을 통해 획득된 사용자가 수행하는 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
프로세서(130)는 다양한 방식으로 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴이 사용자의 신장에 대응되는 기준 움직임 정보 간의 차이점을 설명하는 메시지를 표시하도록 디스플레이(140)를 제어하거나, 음성 형태로 출력하도록 스피커(170)를 제어할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서(130)는 사용자의 신장에 대응되는 기준 움직임 정보(예를 들어, 기준 걸음 궤적 패턴, 기준 자세 등)을 포함하는 UI를 표시하도록 디스플레이(140)를 제어할 수 있다.
또 다른 예로, 프로세서(130)는 사용자 주변을 촬영하여 주변 영상을 표시하고, 주변 영상 상에 기준 걸음 궤적 패턴을 표시하는 UI를 표시하도록 디스플레이(140)를 제어할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 사용자의 걸음 궤적 패턴이 기준 걸음 궤적 패턴에 맞게 걷고 있는지 여부를 나타내는 인디케이터를 표시하도록 디스플레이(140)를 제어할 수 있다.
프로세서(130)는 사용자로부터 특정 활동의 자세를 교정하는 기능을 활성화하라는 명령을 입력부(160)를 통해 입력받을 수 있다. 특정 활동의 자세를 교정하는 기능을 활성화하라는 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 획득된 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 특정 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
예를 들면, 사용자로부터 걷는 자세를 교정하는 기능을 활성화하라는 명령이 입력되면, 프로세서(130)는 제2 센싱 값에 기초하여 사용자의 걸음 궤적 패턴을 획득할 수 있다. 프로세서(130)는 획득된 사용자의 걸음 궤적 패턴을 제1 교정 모델에 입력하여 제1 매칭 스코어를 획득할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 제1 매칭 스코어에 기반하여 걷는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공할 수 있다.
프로세서(130)는 디지털 신호를 처리하는 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다.
본 개시에 따른 인공지능과 관련된 기능은 프로세서(130)와 메모리(110)를 통해 동작된다. 프로세서(130)는 하나 또는 복수의 프로세서로 구성될 수 있다. 이때, 하나 또는 복수의 프로세서는 CPU, AP, DSP(Digital Signal Processor) 등과 같은 범용 프로세서, GPU, VPU(Vision Processing Unit)와 같은 그래픽 전용 프로세서 또는 NPU와 같은 인공지능 전용 프로세서일 수 있다.
하나 또는 복수의 프로세서(130)는, 메모리(110)에 저장된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델에 따라, 입력 데이터를 처리하도록 제어한다. 또는, 하나 또는 복수의 프로세서가 인공지능 전용 프로세서인 경우, 인공지능 전용 프로세서는, 특정 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조로 설계될 수 있다.
기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델은 학습을 통해 만들어진 것을 특징으로 한다. 여기서, 학습을 통해 만들어진다는 것은, 기본 인공지능 모델이 학습 알고리즘에 의하여 다수의 학습 데이터들을 이용하여 학습됨으로써, 원하는 특성(또는, 목적)을 수행하도록 설정된 기 정의된 동작 규칙 또는 인공지능 모델이 만들어짐을 의미한다. 이러한 학습은 본 개시에 따른 인공지능이 수행되는 기기 자체에서 이루어질 수도 있고, 별도의 서버 및/또는 시스템을 통해 이루어 질 수도 있다.
학습 알고리즘의 예로는, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다.
인공지능 모델은 복수의 인공 신경망을 포함하며, 인공 신경망은 복수의 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공지능 모델의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. 예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 로스(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 갱신될 수 있다.
인공 신경망의 예로는, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 및 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으며, 본 개시에서의 인공 신경망은 명시한 경우를 제외하고 전술한 예에 한정되지 않는다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른, 전자 장치(100)의 구성을 상세히 도시한 블록도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 전자 장치(100)는 메모리(110), 통신부(120), 프로세서(130), 디스플레이(140), 마이크(150), 입력부(160), 스피커(170) 및 센서(180)를 포함할 수 있다. 메모리(110), 통신부(120) 및 프로세서(130)는 도 10을 참조하여 구체적으로 설명하였으므로 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
디스플레이(140)는 프로세서(130)의 제어에 따라 다양한 정보를 표시할 수 있다. 특히, 디스플레이(140)는 카메라를 통해 촬영된 사용자의 이미지를 포함하는 가이드 UI 화면을 표시할 수 있다. 디스플레이(140)는 가이드 UI 화면 상에 사용자의 신체 특성에 대응되는 기준 움직임 정보를 안내하는 그래픽 오브젝트를 표시할 수 있다.
또 다른 예로, 디스플레이(140)는 현재 사용자의 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간의 차이를 설명하는 메시지를 표시할 수 있다. 디스플레이(140)는 터치 패널과 함께 터치 스크린으로 구현되거나 플렉서블 디스플레이로 구현될 수 있다.
마이크(150)는 사용자 음성을 입력 받을 수 있다. 마이크(150)는 음성 인식의 개시를 나타내는 트리거 음성(또는 웨이크업 음성)을 수신할 수 있으며, 특정 정보 또는 특정 기능을 요청하는 사용자 질의를 수신할 수 있다. 특히, 마이크(150)는 특정 활동의 자세를 교정할 수 있는 기능을 활성화하라는 명령을 수신할 수 있다.
마이크(150)는 전자 장치(100) 내부에 구비될 수 있으나, 외부에 구비되어 전자 장치(100)와 전기적으로 연결될 수 있다.
입력부(160)는 회로를 포함하며, 전자 장치(100)를 제어하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 특히, 입력부(160)는 사용자 손 또는 스타일러스 펜 등을 이용한 사용자 터치를 입력받기 위한 터치 패널, 사용자 조작을 입력받기 위한 버튼 등이 포함될 수 있다. 그 밖에, 입력부(160)는 다른 입력 장치(예로, 키보드, 마우스, 모션 입력부 등)로 구현될 수 있다.
스피커(170)는 오디오 처리부에 의해 디코딩이나 증폭, 노이즈 필터링과 같은 다양한 처리 작업이 수행된 각종 오디오 데이터뿐만 아니라 각종 알림 음이나 음성 메시지를 출력하는 구성이다.
스피커(170)는 사용자 음성에 대한 응답을 자연어 형태의 음성 메시지로 출력할 수 있다. 또 다른 예로, 스피커(170)는 현재 사용자의 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간의 차이를 설명하는 메시지를 음성 형태로 출력할 수 있다. 또 다른 예로, 스피커(170)는 현재 사용자의 자세 또는 움직임 패턴과 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어가 임계치 이하라는 알림음을 출력할 수 있다.
센서(180)는 전자 장치(100)의 다양한 상태 정보를 감지할 수 있다. 예로, 센서(180)는 전자 장치(100)의 움직임 정보를 감지할 수 있는 움직임 센서(예로, 자이로 센서, 가속도 센서 등)를 포함할 수 있으며, 위치 정보를 감지할 수 있는 센서(예로, GPS(Global Positioning System) 센서), 전자 장치(100) 주위의 환경 정보를 감지할 수 있는 센서(예로, 온도 센서, 습도 센서, 기압 센서 등), 전자 장치(100)의 사용자 정보를 감지할 수 있는 센서(예로, 혈압 센서, 혈당 센서, 맥박수 센서 등), 사용자의 존재를 감지할 수 있는 센서(예로, 카메라, UWB 센서, IR 센서, 근접 센서, 광센서 등) 등을 포함할 수 있다. 그 밖에, 센서(180)는 전자 장치(100)의 외부를 촬영하기 위한 이미지 센서 등을 더 포함할 수 있다.
한편, 본 개시에 첨부된 도면은 본 개시에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
본 개시에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.
본 개시에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.
본 개시에서 사용된 "제1," "제2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다.
어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
본 개시에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 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 구성된(또는 설정된) 부프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 서버, PDA, 의료기기, 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 어떤 실시 예들에서, 외부 장치는, 예를 들면, 텔레비전, 냉장고, 에어컨, 공기 청정기, 셋톱 박스, 미디어 박스(예: 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 컴퓨터)로 읽을 수 있는 저장 매체(machine-readable storage media에 저장된 명령어를 포함하는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 기기는, 저장 매체로부터 저장된 명령어를 호출하고, 호출된 명령어에 따라 동작이 가능한 장치로서, 개시된 실시 예들에 따른 서버 클라우드를 포함할 수 있다. 상기 명령이 프로세서에 의해 실행될 경우, 프로세서가 직접, 또는 상기 프로세서의 제어하에 다른 구성요소들을 이용하여 상기 명령에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 명령은 컴파일러 또는 인터프리터에 의해 생성 또는 실행되는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적은 저장매체'는 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다. 예로, '비일시적 저장매체'는 데이터가 임시적으로 저장되는 버퍼를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 본 개시에 개시된 다양한 실시 예들에 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 스토어TM)를 통해 온라인으로 배포될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품(예로, 다운로더블 앱(downloadable app))의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따른 구성 요소(예: 모듈 또는 프로그램) 각각은 단수 또는 복수의 개체로 구성될 수 있으며, 전술한 해당 서브 구성 요소들 중 일부 서브 구성 요소가 생략되거나, 또는 다른 서브 구성 요소가 다양한 실시 예에 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 실시 예들에 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.
110: 메모리 120: 통신부
130: 프로세서

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    회로를 포함하는 통신부;
    신체에 대해 통계학적으로 수집한 인체 측정학(Anthropometry) 정보를 저장하는 메모리; 및
    사용자의 머리에 착용된 외부 장치로부터 상기 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 상기 통신부를 통해 수신하는 프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 센싱 값 중 제1 센싱 값과 상기 인체 측정학 정보에 기초하여 상기 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정하고,
    상기 센싱 값 중 제2 센싱 값과 상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 상기 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별하고,
    상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보 및 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 센싱 값을 이용하여 상기 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출하고,
    상기 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 이용하여 상기 사용자의 신장을 추정하고,
    상기 인체 측정학 정보 중 상기 추정된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 상기 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정하는 전자 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 센싱 값으로부터 상기 외부 장치의 회전각 및 이동 거리를 산출하고,
    상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이와 상기 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리에 기초하여, 경추 영역을 기준으로 움직인 상기 사용자의 머리의 제1 움직임 정보, 요추 영역을 기준으로 움직인 상기 사용자의 몸통의 제2 움직임 정보 및 상기 사용자의 머리와 상기 사용자의 몸통이 동시에 움직인 제3 움직임 정보를 획득하는 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 메모리는 제1 교정 모델을 저장하고,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 이용하여 상기 식별된 사용자가 수행하는 활동의 현재 자세 또는 움직임 패턴을 획득하고,
    상기 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 상기 사용자의 신장을 상기 제1 교정 모델에 입력하여 상기 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 상기 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어를 획득하고,
    상기 제1 교정 모델을 통해 획득된 매칭 스코어와 임계 수치를 비교하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자가 걷는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보를 이용하여 상기 사용자의 걸음 궤적 패턴을 획득하고,
    상기 사용자의 걸음 궤적 패턴 및 상기 사용자의 신장을 상기 제1 교정 모델에 입력하여 상기 기준 움직임 정보 중 기준 걸음 궤적 패턴과 상기 사용자의 걸음 궤적 패턴간의 제1 매칭 스코어를 획득하고,
    상기 제1 매칭 스코어가 제1 임계 수치를 미만인 경우, 상기 사용자가 걷는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자가 서있는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보, 상기 제2 움직임 정보 및 상기 제3 움직임 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보를 획득하고,
    상기 획득된 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보 및 상기 사용자의 신장을 상기 제1 교정 모델에 입력하여 상기 추정된 사용자의 서 있는 자세와 상기 기준 움직임 정보 중 기준 자세간의 제2 매칭 스코어를 획득하고,
    상기 제2 매칭 스코어가 제2 임계 수치를 초과한 경우, 상기 사용자가 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자가 앉아있는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보, 상기 제2 움직임 정보 및 상기 제3 움직임 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보를 획득하고,
    상기 획득된 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보 및 상기 사용자의 신장을 상기 제1 교정 모델에 입력하여 상기 사용자의 자세와 상기 기준 움직임 정보 중 기준 자세 간의 제3 매칭 스코어를 획득하고,
    상기 제3 매칭 스코어가 제3 임계 수치를 초과한 경우, 상기 사용자가 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 사용자가 앉아있는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보, 상기 제2 움직임 정보, 상기 제3 움직임 정보 및 상기 추정된 사용자의 신체 별 무게에 기초하여 상기 경추 영역에 부가되는 제1 하중 및 상기 요추 영역에 부가되는 제2 하중을 획득하고,
    상기 제1 하중 및 상기 제2 하중 중 적어도 하나가 제4 임계 수치를 초과한다고 식별되면, 상기 사용자가 앉아있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  9. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나를 제1 교정 모델을 포함하는 외부 서버로 전송하도록 상기 통신부를 제어하고,
    상기 외부 서버로부터 상기 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 상기 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어를 상기 통신부를 통해 수신하고,
    상기 매칭 스코어가 임계 수치를 초과하는지 여부에 기초하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 메모리는 제2 교정 모델을 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 제2 센싱 값을 이용하여 상기 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출하고,
    상기 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 상기 제2 교정 모델에 입력하여 상기 사용자가 수행하는 활동 및 상기 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 획득하고,
    상기 획득된 적합도가 제5 임계 수치 미만인 경우, 상기 제2 교정 모델을 통해 획득된 사용자가 수행하는 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 전자 장치.
  11. 신체에 대해 통계학적으로 수집한 인체 측정학(Anthropometry) 정보를 저장하는 전자 장치의 제어 방법에 있어서,
    사용자의 머리에 착용된 외부 장치로부터 사용자의 움직임에 따라 획득된 센싱 값을 수신하는 단계;
    상기 센싱 값 중 제1 센싱 값과 상기 인체 측정학 정보에 기초하여 상기 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정하는 단계;
    상기 센싱 값 중 제2 센싱 값과 상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이를 이용하여 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 획득하고, 상기 획득된 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 사용자가 수행하고 있는 활동을 식별하는 단계; 및
    상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이에 대응되는 기준 움직임 정보 및 상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보에 기초하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 사용자의 신체 부위 별 길이를 추정하는 단계는,
    상기 제1 센싱 값을 이용하여 상기 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출하는 단계;
    상기 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 이용하여 상기 사용자의 신장을 추정하는 단계; 및
    상기 인체 측정학 정보 중 상기 추정된 사용자의 신장에 대응되는 신체 부위 별 길이 또는 무게를 상기 사용자의 신체 부위 별 길이 또는 무게로 추정하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 식별하는 단계는,
    상기 제2 센싱 값으로부터 상기 외부 장치의 회전각 및 이동 거리를 산출하는 단계; 및
    상기 추정된 사용자의 신체 부위 별 길이와 상기 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리에 기초하여, 경추 영역을 기준으로 움직인 상기 사용자의 머리의 제1 움직임 정보, 요추 영역을 기준으로 움직인 상기 사용자의 몸통의 제2 움직임 정보 및 상기 사용자의 머리와 상기 사용자의 몸통이 동시에 움직인 제3 움직임 정보를 획득하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 사용자의 신체 부위 별 움직임 정보를 이용하여 상기 식별된 사용자가 수행하는 활동의 현재 자세 또는 움직임 패턴을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나 및 상기 사용자의 신장을 제1 교정 모델에 입력하여 상기 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 상기 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 교정 모델을 통해 획득된 매칭 스코어와 임계 수치를 비교하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 사용자가 걷는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보를 이용하여 상기 사용자의 걸음 궤적 패턴을 획득하는 단계;
    상기 사용자의 걸음 궤적 패턴 및 상기 사용자의 신장을 상기 제1 교정 모델에 입력하여 상기 기준 움직임 정보 중 기준 걸음 궤적 패턴과 상기 사용자의 걸음 궤적 패턴간의 제1 매칭 스코어를 획득하는 단계; 및
    상기 제1 매칭 스코어가 제1 임계 수치를 미만인 경우, 상기 사용자가 걷는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 사용자가 서있는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보, 상기 제2 움직임 정보 및 상기 제3 움직임 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 사용자의 서 있는 자세에 대한 정보 및 상기 사용자의 신장을 상기 제1 교정 모델에 입력하여 상기 추정된 사용자의 서 있는 자세와 상기 기준 움직임 정보 중 기준 자세간의 제2 매칭 스코어를 획득하는 단계; 및
    상기 제2 매칭 스코어가 제2 임계 수치를 초과한 경우, 상기 사용자가 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 사용자가 앉아있는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보, 상기 제2 움직임 정보 및 상기 제3 움직임 정보 중 적어도 하나를 이용하여 상기 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 사용자의 앉아 있는 자세에 대한 정보 및 상기 사용자의 신장을 상기 제1 교정 모델에 입력하여 상기 사용자의 자세와 상기 기준 움직임 정보 중 기준 자세 간의 제3 매칭 스코어를 획득하는 단계; 및
    상기 제3 매칭 스코어가 제3 임계 수치를 초과한 경우, 상기 사용자가 서 있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 사용자가 앉아있는 활동을 수행하는 것으로 식별되면, 상기 제1 움직임 정보, 상기 제2 움직임 정보, 상기 제3 움직임 정보 및 상기 추정된 사용자의 신체 별 무게에 기초하여 상기 경추 영역에 부가되는 제1 하중 및 상기 요추 영역에 부가되는 제2 하중을 획득하는 단계; 및
    상기 제1 하중 및 상기 제2 하중 중 적어도 하나가 제4 임계 수치를 초과한다고 식별되면, 상기 사용자가 앉아있는 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 획득된 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴 중 하나를 제1 교정 모델을 포함하는 외부 서버로 전송하는 단계;
    상기 외부 서버로부터 상기 사용자의 현재 자세 또는 움직임 패턴과 상기 기준 움직임 정보간의 매칭 스코어를 수신하는 단계; 및
    상기 매칭 스코어가 임계 수치를 초과하는지 여부에 기초하여 상기 식별된 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 제공하는 단계는,
    상기 제2 센싱 값을 이용하여 상기 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 산출하는 단계;
    상기 산출된 외부 장치의 회전 각 및 이동 거리를 제2 교정 모델에 입력하여 상기 사용자가 수행하는 활동 및 상기 사용자가 수행하는 활동의 자세의 적합도를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 적합도가 제5 임계 수치 미만인 경우, 상기 제2 교정 모델을 통해 획득된 사용자가 수행하는 활동의 자세를 교정하기 위한 정보를 제공하는 단계;를 포함하는 제어 방법.
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