KR20220061511A - 운동 자세 및 운동량 가이드 장치, 방법 및 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 발명은 운동 자세 및 운동량 가이드 장치에 관한 것으로, 사용자의 운동 영상 내 인식된 사용자의 운동 자세를 기반으로 사용자의 운동 자세를 피드백하고, 사용자의 운동 볼륨을 산출하여 피드백함으로써 오버 트레이닝을 방지해주는 효과를 발휘한다.

Description

운동 자세 및 운동량 가이드 장치, 방법 및 프로그램 {Device, method and program for guiding exercise posture and momentum}

본 발명은 운동 자세 및 운동량을 가이드 하는 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카메라로부터 촬영되는 영상을 분석하여 사용자의 운동 자세 및 운동량을 가이드 하는 장치에 관한 것이다.

최근 들어, 웰빙(Well-Being)과 자기관리의 중요성이 나날이 증가하면서, 꾸준하게 운동을 하는 사람들의 수도 증가하고 있다.

운동을 하는데 있어서 올바른 자세와 과하지 않은 운동량을 유지하면서 지속적으로 운동을 하는 것은 매우 중요하다.

만약, 잘못된 자세로 운동을 하게 되는 경우 운동의 효과가 떨어지는 것은 물론, 심할 경우 부상까지 초래되며, 운동량을 조절하지 못할 경우에도 마찬가지의 문제점이 발생할 수 있다.

이러한 문제점들을 방지하기 위해서, 개인 트레이너와 함께 운동을 하는 등의 방법이 존재하지만, 이것이 여의치 않은 사람들에게는 마땅한 방법이 없는 상황이다.

이에, 개인 트레이너와 같이 사용자의 운동 자세와 운동량을 가이드 해주는 서비스를 제공하는 장치가 필요하지만, 현재로서는 이러한 기술이 공개되어 있지 않거나, 그 정확도가 현저하게 떨어지는 상황이다.

대한민국 공개특허공보 제10-2016-0084703호, (2016.07.14)

상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 사용자 운동 영상에서 스켈레톤 데이터를 획득하고, 이를 전문가의 운동 자세와 비교함으로써 피드백 정보를 제공하고자 한다.

또한, 본 발명은 사용자의 운동 영상에서 사용자의 총 운동 볼륨 및 수행 운동 볼륨을 산출하여 비교함으로써, 사용자의 오버 트레이닝 여부를 판단하고자 한다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 장치는, 카메라를 통해 촬영되는 사용자 운동 영상을 수신하는 통신부; 상기 사용자 운동 영상 내 이미지 및 깊이 데이터를 기반으로, 스켈레톤 데이터를 획득하는 스켈레톤 획득부, 운동 종류에 따른 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터가 저장된 저장부 및 상기 스켈레톤 데이터 및 상기 레퍼런스 데이터를 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 운동 자세 정확도를 산출하고, 사용자의 총 운동 볼륨 및 수행 운동 볼륨을 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 사용자의 오버 트레이닝 여부를 판단하고, 상기 산출된 운동 자세 정확도 및 상기 오버 트레이닝 여부 중 적어도 하나를 기반으로 피드백 정보를 도출하여 출력되도록 제어하는 프로세서를 포함한다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 레퍼런스 데이터 중 상기 운동 영상의 운동 종류에 매칭되는 레퍼런스 데이터를 선택하여 상기 스켈레톤 데이터와 비교하고, 상기 비교 결과 운동 부위의 각도값이 기 설정된 기준범위를 벗어나는 경우, 사용자의 운동 자세가 잘못된 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 저장부는 운동 종류별로 운동 자세에 관여하는 신체 부위 정보가 더 저장되고, 상기 프로세서는 상기 비교 결과, 상기 사용자가 수행 중인 운동 종류에 관여되지 않는 신체 부위의 위치가 기 설정된 기준값 이상 벗어나는 경우, 상기 운동 종류에 필요없는 근육이 사용되고 있다고 판단하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 프로세서는, 사용자가 특정 운동 종류의 첫 세트를 시작하는 것이 감지되면, 상기 첫 세트의 운동 중량, 반복 횟수 및 정확도 중 적어도 하나를 기반으로 1RM(Repetition Maximum)을 산출하고, 상기 정확도가 기 설정된 기준 범위를 만족하는 경우 상기 1RM을 기반으로 상기 총 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 프로세서는 하기 수학식 1을 기반으로 상기 총 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 1]

총 운동 볼륨 = 사용자의 1RM 무게의 70% x 10 (반복 횟수) x 8 (세트 수)

또한, 상기 프로세서는, 상기 사용자 운동 영상을 기반으로, 사용자의 운동 각 세트 간의 휴식 시간을 산출하고, 각 세트의 운동이 진행됨에 따라서 해당 세트의 운동 중량, 반복 횟수 및 해당 세트의 운동 시작 전 휴식 시간을 기반으로 해당 세트의 수행 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 프로세서는 하기 수학식 2를 기반으로 상기 수행 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 한다.

[수학식 2]

세트별 수행 운동 볼륨 = 무게 x 반복 횟수 x 휴식 시간(초) / 180 (초)

또한, 상기 프로세서는, 상기 산출되는 수행 운동 볼륨을 누적하여 총 수행 운동 볼륨을 산출하고, 상기 총 수행 운동 볼륨이 상기 총 운동 볼륨을 초과하면, 오버 트레이닝으로 판단하고 피드백 정보를 출력하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 방법은, 카메라로부터 촬영되는 사용자 운동 영상을 수신하는 단계, 상기 사용자 운동 영상 내 이미지 및 깊이 데이터를 기반으로, 스켈레톤 데이터를 획득하는 단계, 상기 스켈레톤 데이터 및 상기 레퍼런스 데이터를 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 운동 자세 정확도를 산출하는 단계, 사용자의 총 운동 볼륨 및 수행 운동 볼륨을 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 사용자의 오버 트레이닝 여부를 판단하는 단계 및 상기 산출된 운동 자세 정확도 및 상기 오버 트레이닝 여부 중 적어도 하나를 기반으로 피드백 정보를 도출하여 출력하는 단계를 포함하고, 상기 컴퓨터는 운동 종류에 따른 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터가 저장된 저장부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 사용자 운동 영상에서 스켈레톤 데이터를 획득하고, 이를 전문가의 운동 자세와 비교함으로써, 사용자에게 제대로된 운동 자세를 가이드할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 사용자의 운동 영상에서 사용자의 총 운동 볼륨 및 수행 운동 볼륨을 산출하여 비교함으로써, 사용자의 오버 트레이닝 방지해주는 효과가 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 시스템의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 방법의 흐름도이다.
도 4는 저장부에 운동 종류별로 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터가 저장되어 있는 것을 예시한 도면이다.
도 5는 사용자가 제대로된 자세로 운동을 하고 있는 것을 예시한 도면이다.
도 6은 도 5에 따라서 프로세서가 피드백 정보를 제공하는 것을 예시한 도면이다.
도 7은 사용자가 잘못된 자세로 운동을 하고 있는 것을 예시한 도면이다.
도 8은 도 7에 따라서 프로세서가 피드백 정보를 제공하는 것을 예시한 도면이다.
도 9는 사용자가 운동 중에 잘못된 근육을 사용하고 있는 것을 예시한 도면이다.
도 10은 도 9에 따라서 프로세서가 피드백 정보를 제공하는 것을 예시한 도면이다.
도 11은 1RM을 산출하는 표준 테이블을 예시한 도면이다.
도 12 및 도 13은 사용자의 오버 트레이닝 여부를 출력부를 통해 출력하는 것을 예시한 도면이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.

설명에 앞서 본 명세서에서 사용하는 용어의 의미를 간략히 설명한다. 그렇지만 용어의 설명은 본 명세서의 이해를 돕기 위한 것이므로, 명시적으로 본 발명을 한정하는 사항으로 기재하지 않은 경우에 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 의미로 사용하는 것이 아님을 주의해야 한다.

도 1 및 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 시스템(10)의 블록도이다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 방법의 흐름도이다.

도 4 내지 도 13은 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 방법의 각종 예시도이다.

이하, 도 1 내지 도 13을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100), 방법에 대해서 설명하도록 한다.

본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)는 컴퓨터와 같은 정보 처리 장치(100)에 의해 수행되며, 여러 사람이 운동할 수 있도록 각종 운동 기구를 갖추어 놓은 피트니스 센터(Fitness Center)에 설치되거나 서버(미도시)로 구현되어, 운동 기구마다 구비되어 있는 출력부(170, 예: 디스플레이 모듈을 구비한 키오스크 장치(100))를 통해 피드백 정보를 출력할 수 있다.

또는, 운동 자세 및 운동량 가이드 서버가 단말(200, 예: 스마트폰)로부터 촬영된 사용자 운동 영상을 수신하고, 단말(200)로 피드백 정보를 제공할 수도 있다.

이 경우, 서버는 서비스 애플리케이션을 제공하며, 사용자는 본인의 단말(200)에 서비스 애플리케이션을 설치하고, 운동 자세 및 운동량 가이드 서비스를 이용할 수 있다.

따라서, 본 발명의 실시예에서 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)가 사용자의 단말(200)로 데이터, 정보를 제공하는 것은 사용자 단말(200)에 설치된 서비스 애플리케이션을 통해 제공하는 것을 의미한다.

위와 같이 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100), 방법은 다양한 형태로 구현이 가능하며, 이로 인해 촬영부, 출력부(170)는 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)의 구성으로 포함될 수도 있고 외부의 구성을 이용하여 촬영 영상만을 수신하고, 프로세서(110)가 외부의 출력부(170)를 통해 피드백 정보를 출력하도록 제어할 수도 있다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)는 프로세서(110), 통신부(120), 스켈레톤 획득부(130), 저장부(140), 산출부(150), 인증 모듈(160) 및 출력부(170)를 포함한다.

다만, 몇몇 실시예에서 장치(100)는 도 1에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.

먼저, 장치(100)의 통신부(120)가 카메라(210)를 통해 촬영되는 사용자 운동 영상을 수신한다. (S110)

상술한 바와 같이, 통신부(120)는 운동 장소에 설치되어 있는 적어도 하나의 카메라(210)를 통해 촬영되는 영상을 수신할 수 있다.

이때, 카메라(210)는 단일 카메라와 ToF센서를 결합되어 있는 RGBD 카메라(210)가 적용될 수 있다.

하지만, 이용될 수 있는 카메라(210)는 이에 한정되는 것은 아니며, 프로세서(110)가 사용자의 운동 영상을 분석할 수 있다면 무엇이든 적용이 가능하다.

예를 들어, 최근 들어 스마트폰에도 깊이 데이터를 측정할 수 있는 카메라(210)가 이용되고 있으므로, 스마트폰의 카메라를 통해 촬영된 사용자 운동 영상을 수신할 수도 있다.

이외에도, 서로 다른 위치에 설치된 2개 이상의 카메라(210)로부터 촬영된 영상을 이용하여 프로세서(110)가 사용자 운동 영상을 가공할 수도 있다.

일 실시예로, S110 이전에 프로세서(110)는 인증 모듈(160)을 통해서 사용자 인증 과정을 수행할 수도 있다.

예를 들어, 운동 장소에 설치되어 있는 키오스크 장치(100)에 지문 인식 센서가 구비되어 있는 경우, 프로세서(110)가 저장부(140)에 저장된 사용자의 지문 정보를 로딩하여 사용자 인증을 수행하고, 해당 사용자를 키오스크 장치(100)에 로그인시킬 수 있다.

이외에도, 프로세서(110)는 카메라(210)를 통해 촬영되는 사용자 운동 영상에서 사용자의 얼굴을 인식하여 인증을 수행할 수도 있다.

이와 같이, 프로세서(110)가 인증 모듈(160)을 통해서 사용자 인증을 수행하는 방법은 다양한 방법이 적용 가능하므로, 발명의 실시자가 용이하게 선택하도록 한다.

또한, 사용자는 운동 자세 및 운동량 가이드 서비스를 최초로 이용할 때, 가입 절차를 통해 본인의 신체 조건(예: 키, 몸무게 등)을 포함하는 개인정보를 입력하고, 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)는 이러한 사용자 정보를 저장부(140) 또는 서버(200)의 사용자DB에 이를 저장한다.

이외에도, 장치(100)는 사용자가 서비스를 가입할 때 인바디 측정 결과 등의 데이터를 수신할 수도 있으며, 가입 이후 일정 시간이 지난 후에 입력되는 신체정보 또는 신규 인바디 측정 결과 데이터로부터, 사용자의 신체 변화 정보, 운동 효과 정보 등을 도출하여 사용자의 단말(200)로 제공할 수도 있다.

S110 다음으로, 프로세서(110)가 스켈레톤 획득부를 제어하여, 사용자 운동 영상 내 이미지 및 깊이 데이터를 기반으로, 스켈레톤 데이터를 획득한다. (S120)

보다 상세하게는, 스켈레톤 획득부가 사용자 운동 영상 내에 포함된 RGB 영상과 깊이 데이터를 기반으로, 신체의 각 관절을 특정하여 키포인트(Key point)를 추출하고, 각각의 키포인트를 연결하는 과정을 거쳐 스켈레톤을 추출한다.

이때, 스켈레톤 획득부는 RGB 이미지 내에서 사람의 키포인트를 추출할 수 있도록 머신러닝으로 학습된 추출 모델을 이용하여 키포인트를 추출할 수 있다.

그리고, 스켈레톤 획득부는 사용자 운동 영상 내에 포함된 깊이 데이터를 기반으로, 추출된 스켈레톤에 3D 좌표를 설정하여 스켈레톤 데이터를 획득한다.

위와 같은 과정을 통해서, 프로세서(110)는 스켈레톤 획득부를 통해 3D의 스켈레톤 데이터를 획득하게 된다.

S120 다음으로, 프로세서(110)가 산출부(150)를 통해 스켈레톤 데이터 및 레퍼런스 데이터를 비교하고, 비교 결과를 기반으로 운동 자세 정확도를 산출한다. (S130)

프로세서(110)가 산출부(150)를 통해 사용자의 총 운동 볼륨 및 수행 운동 볼륨을 산출하여 비교하고, 비교 결과를 기반으로 사용자의 오버 트레이닝 여부를 판단한다. (S140)

프로세서(110)가 산출된 운동 자세 정확도 및 오버 트레이닝 여부 중 적어도 하나를 기반으로 피드백 정보를 도출하고, 피드백 정보가 출력부(170)를 통해 출력되도록 제어한다. (S150)

도 4는 저장부(140)에 운동 종류별로 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터가 저장되어 있는 것을 예시한 도면이다.

도 4와 같이 장치(100)의 저장부(140)에는 운동 종류별로 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터가 저장되어 있기 때문에, 프로세서(110)는 사용자 운동 영상으로부터 획득된 스켈레톤 데이터와 전문가의 운동 자세인 레퍼런스 데이터를 비교하고, 산출부(150)를 통해 사용자의 운동 자세 정확도를 산출할 수 있게 된다.

본 발명의 실시예에서 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)는 도 1과 같이 서버(300)의 레퍼런스 DB로부터 레퍼런스 데이터를 수신하여 저장부(140)에 저장할 수 있다.

몇몇 실시예에서는 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)가 설치된 운동 기계, 기구에 따라 해당되는 레퍼런스 데이터를 수신하여 저장할 수도 있다.

하지만, 이에 한정되는 것은 아니며 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)가 서버 장치로 구현될 수도 있고, 저장부(140)에 모든 레퍼런스 데이터가 저장되어 프로세서(110)가 각각의 운동 기계, 기구에 해당되는 레퍼런스 데이터를 저장부(140)에서 로딩하여 이용할 수도 있다.

보다 상세하게는, 프로세서(110)는 산출부(150)를 통해 3D 데이터를 포함하는 스켈레톤 데이터에서 각 관절인 키포인트의 위치마다 각도를 계산한다.

그리고, 프로세서(110)는 산출된 각도를 저장부(140)에 저장된 레퍼런스 데이터의 각도값과 비교하여, 운동 자세 정확도를 산출할 수 있다.

일 실시예로, 산출부(150)는 저장부(140)에 저장된 운동 자세 정확도 산출 알고리즘을 이용하여 운동 자세 정확도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 알고리즘은 운동 종류에 따라 각도별 운동 자세 정확도를 산출하는 알고리즘일 수 있다.

이때, 프로세서(110)는 사용자의 현재 위치(운동 공간 내 현재 위치를 의미), 사용자가 사용 중인 운동 기구, 및 사용자의 운동 자세 중 적어도 하나의 정보를 기반으로, 사용자가 현재 수행 중인 운동 종류를 판단할 수 있다.

그리고, 프로세서(110)는 레퍼런스 데이터 중에서 운동 영상의 운동 종류에 매칭되는 레퍼런스 데이터를 선택하여 스켈레톤 데이터와 비교할 수 있다.

도 5는 사용자가 제대로된 자세로 운동을 하고 있는 것을 예시한 도면이고, 도 6은 도 5에 따라서 프로세서(110)가 피드백 정보를 제공하는 것을 예시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 프로세서(110)가 사용자가 덤벨을 들어올리는 사용자 운동 영상에서 운동 부위의 스켈레톤 데이터를 획득하였으며, 팔의 각도(A)를 측정하여 분석한 결과, 전문가의 운동 영상인 레퍼런스 데이터와의 일치가 93%에 해당되어, 사용자가 제대로된 자세로 운동을 하고 있는 것으로 판단하였고, 출력부(170)를 통해서 도 6과 같은 피드백 정보를 출력하여 제공하고 있다.

본 발명의 실시예에서 출력부(170)는 상술한 바와 같이, 프로세서(110)가 도출한 피드백 정보를 시각적으로 출력할 수 있는 키오스크 장치(100) 또는 사용자의 단말(200)의 디스플레이부가 적용될 수 있으며, 이외에도 음성을 출력할 수 있는 스피커가 더 포함될 수 있다.

따라서, 프로세서(110)는 출력부(170)의 디스플레이부를 통해서 피드백 정보를 시각적으로 출력하고, 사용자에게 전달할 음성 메시지 또는 경고 메시지가 있을 경우에는 스피커를 통해서 출력할 수 있다.

이를 위해서, 본 발명의 실시예에서 출력부(170)는 영상, 이미지를 출력할 수 있는 디스플레이부, 음성을 출력할 수 있는 스피커 등으로 구성될 수 있다.

또한, 도 6과 같이 프로세서(110)는 현재 운동 종류에 대한 Tip을 제공하는 버튼을 출력부(170)를 통해 출력할 수 있으며, 사용자로부터 Tip 버튼이 클릭/선택되면 해당 운동에 대한 각종 Tip을 출력부(170)를 통해 출력할 수 있다.

예를 들어, 프로세서(110)는 현재 운동 종류에 해당되는 운동을 하였을 경우에 근육 생성에 도움이 되는 신체 부위, 전문가의 운동 자세 시연 동영상, 주의사항 등을 Tip으로 출력할 수 있다.

도 7은 사용자가 잘못된 자세로 운동을 하고 있는 것을 예시한 도면이고, 도 8은 도 7에 따라서 프로세서(110)가 피드백 정보를 제공하는 것을 예시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 프로세서(110)가 사용자가 덤벨을 들어올리는 사용자 운동 영상에서 운동 부위의 스켈레톤 데이터를 획득하였으며, 팔의 각도(B)를 측정하여 분석한 결과, 레퍼런스 데이터와의 일치도가 72%에 해당되어, 기 설정된 기준범위에 미달되는 것으로 산출되었기 때문에, 사용자가 잘못된 자세로 운동을 하고 있는 것으로 판단하였고, 도 8과 같은 피드백 정보를 출력하여 제공하고 있다.

프로세서(110)는 피드백 정보를 도출하여 출력할 때, 현재 운동 자세가 잘못되었다고 피드백 정보를 도출하는 것 이외에도, 사용자의 잘못된 자세를 분석하여 상세한 피드백 정보를 도출하여 제공할 수 있다.

상세하게는, 프로세서(110)는 사용자가 수행 중인 현재 운동 종류에 관여하는 하나 이상의 키포인트와 각 키포인트의 운동 시작 지점, 각 키포인트의 운동 중간 움직임, 그리고 각 키포인트의 운동 종료 지점에 대하여, 스켈레톤 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교, 분석하고, 일치율이 기준범위에서 미달되는 지점에 대해서 상세 분석을 진행할 수 있다.

그리고, 프로세서(110)는 상세 분석 결과를 기반으로, 사용자의 운동 자세에서 어떠한 점이 잘못되었고, 자세가 잘못된 원인을 분석하여 피드백 정보로 도출하여 제공할 수 있다.

장치(100)의 저장부(140)에는 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터 이외에도, 다수의 잘못된 운동 자세 유형에 대한 데이터가 저장되어 있으며, 잘못된 운동 자세 유형 데이터 각각에는 잘못된 운동 자세가 발생된 적어도 하나의 원인이 저장되어 있다.

따라서, 프로세서(110)는 스켈레톤 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교한 후, 운동 자세 정확도가 미달된다고 판단되면, 사용자의 운동 자세 이미지를 저장부(140)에 검색하여 매칭되는 잘못된 운동 자세 유형을 선택하고, 빅데이터를 기반으로 잘못된 운동 자세가 발생한 적어도 하나의 원인을 도출하여 출력부(170)를 통해 출력할 수 있다.

또한, 프로세서(110)는 사용자의 운동 자세 정확도가 미달된다고 판단되면, 사용자의 운동 자세 영상과 레퍼런스 데이터에 포함된 전문가의 운동 자세를 출력부(170)를 통해서 동시에 출력하여, 사용자가 한 화면에서 본인의 자세와 전문가의 자세를 비교하도록 할 수 있다.

또한, 프로세서(110)는 사용자가 해당 일에 운동을 시작하였다고 판단되는 순간부터 사용자가 실시하는 운동의 종류, 각 운동의 반복 횟수, 각 세트의 운동 중량 등의 정보를 누적하여 사용자의 운동 정보를 생성한다.

그리고, 프로세서(110)는 사용자가 해당 일에 운동을 종료하였다고 판단되면, 생성된 운동 정보를 출력부(170) 또는 사용자의 단말(200)로 제공하며, 누적되어 생성된 사용자의 운동 정보는 해당 일에 수행한 운동의 종류, 중량 정보, 반복 횟수, 운동 정확도 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.

프로세서(110)는 이와 같이 생성된 사용자의 운동 정보를 운동 일자, 시간과 함께 저장부(140) 또는 서버(300)의 사용자 DB에 저장하여, 사용자의 운동 정보를 관리하고 차후 이를 활용하여 피드백 정보를 제공할 수 있다.

구체적으로, 프로세서(110)는 생성된 운동 정보를 기반으로 소모 칼로리를 산출할 수도 있고, 기존에 생성되었던 운동 정보와 비교하고, 비교된 결과를 차트로 생성하여 시각적인 정보를 제공할 수도 있다.

예를 들어, 특정 운동 종류에 대한 운동 능력(예: 중량, 반복 횟수 등)이 종전에 비해서 얼마만큼 향상되었는지 등에 관한 정보를 제공할 수도 있다.

도 9는 사용자가 운동 중에 잘못된 근육을 사용하고 있는 것을 예시한 도면이고, 도 10은 도 9에 따라서 프로세서(110)가 피드백 정보를 제공하는 것을 예시한 도면이다.

도 7 및 도 8을 통해서 예시한 잘못된 운동 자세에서는, 운동 부위(키포인트)의 각도값이 기 설정된 기준범위를 벗엇나는 경우 사용자의 운동 자세가 잘못된 것으로 판단하는 경우였다.

도 9 및 도 10에서는 사용자가 현재 운동 종류에서 관여하지 않는 신체 부위가 사용된 경우에 운동 자세가 잘못되었다고 판단하는 경우를 예시하고 있다.

예를 들어, 사용자가 덤벨 컬 운동을 하는 동안에, 팔의 각도가 정확한 각도가 되어 운동 자세를 수행하고 있지만, 허리나 다리 등을 움직여서 반동을 주어 덤벨을 끌어올렸을 경우 해당 운동의 효과가 떨어지거나 신체 다른 부위에 무리가 갈 수 있다.

또한, 도 9와 같이 사용자가 덤벨 컬 운동을 하는 과정에서 팔의 각도(A)는 정확한 각도로 되어 제대로된 운동 자세로 운동을 하고 있지만, 어깨가 기울어져 있거나 또는 어깨를 움직이는 반동을 통해 덤벨을 들어올릴 수 있다.

도 9를 참조하면, 사용자는 도 5와 같이 정확한 자세에 해당되는 각도까지 덤벨을 들어올려 팔의 각도(A)는 제대로된 운동 자세를 유지하고 있지만, 어깨선이 C로부터 너무 많이 기울어져 있는 것이 예시되어 있다.

따라서, 프로세서(110)는 사용자가 현재 수행 중인 운동 종류에 관여되지 않는 신체 부위의 위치가 기 설정된 기준값 이상 이동된 경우(벗어나는 경우), 해당 운동 종류에 필요없는 근육이 사용되고 있다고 판단할 수 있다.

일 실시예로, 장치(100)의 저장부(140)에는 운동 종류별로 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터에 해당 운동 종류에 관여하는 신체 부위 정보가 더 저장되어 있다.

따라서, 프로세서(110)는 스켈레톤 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교하는 것 이외에도, 스켈레톤 데이터를 감시하여 현재 운동 중인 운동 종류에 관여하지 않는 신체 부위의 움직임 정도를 산출하고, 이를 기반으로 사용자가 현재 운동 종류에 필요없는 근육을 사용하고 있는지 여부를 판단할 수 있다.

사람은 서로 각기 다른 적절한 운동 볼륨을 갖고 있고, 운동 볼륨은 근육 성장의 직접적인 원인이 되며 적절한 운동 볼륨과 휴식을 통해서 운동의 효율을 높일 수 있다.

이때, 본인 체력, 신체조건보다 높은 운동 볼륨으로 운동하게 되는 경우, 근육의 피로도가 높아져 운동에 효율이 낮아지며, 심할 경우 부상의 위험도 증가하게 된다.

본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)는 상술한 문제점을 해결하기 위해서, 각 개인의 알맞은 운동 볼륨을 계산하고, 사용자의 오버 트레이닝 단계 진입 여부를 계산하여 사용자의 운동 볼륨을 적절하게 조절해주는 효과가 있다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자가 특정 운동 종류의 첫 세트를 시작하는 것이 감지되면, 첫 세트의 운동 중량, 반복 횟수 및 정확도 중 적어도 하나를 기반으로 1RM(Repetition Maximum)을 산출한다.

이때, 프로세서(110)는 정확도가 기 설정된 기준범위를 만족하는 경우 1RM을 기반으로 총 운동 볼륨을 산출할 수 있다.

본 발명의 실시예에서 1RM이란, 1회 최대 수축을 통해 생성되는 힘으로, 사용자가 정확한 자세로 최대로 들 수 있는 무게를 의미한다.

프로세서(110)는 사용자가 운동을 진행함에 있어서, 자세 정확도 점수가 기준범위를 만족하고, 이전에 저장되어 있는 1RM보다 높다면 해당 1RM을 최신정보로 업데이트할 수 있다.

도 11은 1RM을 산출하는 표준 테이블을 예시한 도면이다.

장치(100)의 저장부(140)에는 도 11과 같은 표준 테이블이 저장되어 있으며, 산출부(150)는 이러한 표준 테이블을 이용하여 사용자의 1RM을 산출할 수 있다.

프로세서(110)는 사용자의 이전 1RM 정보가 존재하지 않는 경우, 사용자의 신체 정보를 활용하여 1RM을 추정할 수 있으며, 1RM이 측정되면 사용자의 총 운동 볼륨을 설정할 수 있다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자의 운동 자세 정확도 점수가 기 설정된 기준범위에서 미달되는 경우에는 사용자에게 무게를 낮출 것을 권유하는 피드백 정보를 도출하여 제공할 수 있고, 사용자의 총 운동 볼륨은 그대로 유지하게 된다.

출원인은 다양한 테스트를 진행한 결과, 대부분 사람들의 운동 볼륨에 있어서 근육 부위당 1RM에 해당하는 무게로 8세트, 30~60회가 가장 큰 효과를 나타낸다는 결과를 얻을 수 있었으며, 또한 세트당 1RM에 해당하는 무게의 70%에 달하는 무게로 10~12회를 진행할 때에 운동 효과가 가장 좋다는 결과를 얻게 되었다.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 장치(100)는 하기 수학식 1을 통해서 총 운동 볼륨을 산출할 수 있다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자 운동 영상을 기반으로, 사용자의 운동 각 세트 간의 휴식 시간을 산출할 수 있다.

프로세서(110)는 각 세트의 운동이 진행됨에 따라서 해당 세트의 운동 중량, 운동 반복 횟수, 및 해당 세트의 운동 시작 전 휴식 시간을 기반으로 해당 세트의 수행 운동 볼륨을 산출할 수 있다.

또한, 출원인은 다양한 테스트를 진행한 결과, 대부분의 사람에게 있어서 세트와 세트 사이에 가장 적절한 휴식 시간이 3분이라는 결과를 얻게 되었다.

따라서, 프로세서(110)는 하기 수학식 2를 통해서 세트별 수행 운동 볼륨을 산출할 수 있다.

이때, 프로세서(110)는 첫 세트의 경우 이전 휴식 시간이 없으므로, 첫 세트의 세트별 수행 운동 볼륨을 산출할 때에는 무게와 반복 횟수를 곱한 값으로 산출할 수 있다.

프로세서(110)는 산출부(150)를 통해서 사용자의 운동 각 세트가 끝날때마다 위의 과정을 반복함과 동시에, 사용자의 수행 운동 볼륨을 합산하여 총 수행 운동 볼륨을 산출한다.

그리고, 프로세서(110)는 총 수행 운동 볼륨이 총 운동 볼륨을 초과하면, 사용자가 오버 트레이닝에 진입한 것으로 판단하고 피드백 정보를 출력하여 출력부(170)를 통해 출력하는 것을 특징으로 한다.

도 12 및 도 13은 사용자의 오버 트레이닝 여부를 출력부(170)를 통해 출력하는 것을 예시한 도면이다.

프로세서(110)는 도 12 및 도 13과 같이 사용자의 오버 트레이닝 여부를 출력부(170)를 통해서 출력하여 사용자에게 제공할 수 있으며, 도 12 및 도 13에 도시된 것과 같이 산출부(150)를 통해 산출된 수치와 시각정보를 함께 출력하여 제공해줄 수도 있다.

또한, 프로세서(110)는 도 13과 같이 사용자의 총 수행 운동 볼륨이 총 운동 볼륨의 100%에 달하게 되면, 사용자가 운동을 더 하게 되면 오버 트레이닝이므로 신체에 무리가 가게 된다는 경고 문구를 함께 출력할 수 있다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자의 총 수행 운동 볼륨이 총 운동 볼륨의 100%에 달한 상태에서 사용자가 운동을 지속하는 경우, 사용자가 오버 트레이닝 메시지를 확인하지 못한 것으로 판단하고, 출력부(170)를 통해서 경고음을 출력할 수 있다.

또한, 프로세서(110)는 사용자의 총 수행 운동 볼륨이 총 운동 볼륨의 100%에 달한 상태에서 사용자가 운동을 지속하는 경우, 사용자가 운동 중인 운동 장소를 관리하는 관리자(예: 개인 트레이너, 피트니스 클럽 관리자)에게 알림 메시지를 제공할 수 있다.

일 실시예로, 장치(100)는 통신부(120)를 통해서 사용자가 착용한 웨어러블 기기(예: 스마트 워치)에서 측정되는 사용자의 생체 정보를 수신할 수 있다.

이때, 통신부(120)를 통해서 수신할 수 있는 생체 정보는 사용자의 웨어러블 기기가 측정할 수 있는 생체 정보라면 무엇이든 적용될 수 있으며, 예를 들어 심박수, 산소 포화도, 심전도 등과 같이 사용자의 건강에 관련된 생체 정보가 적용될 수 있다.

또한, 장치(100)는 통신부(120)를 통해서 사용자의 신체정보, 인바디 측정 결과 등의 데이터를 수신할 수 있으며, 프로세서(110)는 산출부(150)를 통해서 사용자의 신체정보, 인바디 측정 결과를 기반으로 사용자의 각 생체 정보의 임계치를 생성하고 이를 기반으로 사용자의 운동지표를 모니터링할 수 있다.

그리고, 프로세서(110)는 통신부(120)를 통해 실시간으로 수신되는 사용자의 생체 정보를 모니터링하고, 특정 생체 정보가 기 설정된 임계치에 근접하거나 임계치를 초과하는 경우 출력부(170)를 통해서 경고 메시지 또는 경고음을 출력할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 신체정보, 인바디 측정 결과를 기반으로 사용자의 심박수 임계치가 150HR로 설정된 경우, 프로세서(110)는 해당 사용자가 운동 중에 심박수가 150HR을 초과하게 되면 운동 강도를 낮추도록 권유하는 경고 메시지 또는 경고음을 출력부(170)를 통해 출력할 수 있다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자의 금일 운동이 종료된 것으로 판단되면, 산출부(150)를 제어하여 사용자의 총 운동 볼륨, 총 수행 운동 볼륨 및 운동 시간동안 수집된 사용자의 생체 신호를 기반으로 사용자의 금일 운동의 성취도를 산출하여 제공할 수 있다.

예를 들어, 그 날의 컨디션에 따라서 운동의 성취도가 달라질 수 있으므로, 프로세서(110)는 상술한 바와 같이 각종 정보들을 기반으로 사용자의 운동 성취도를 산출하여 제공함으로써, 사용자가 그 날의 운동 성취도를 확인하고 향후 운동일정을 세우거나 휴식을 취하거나 하는 등의 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있게 된다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자의 운동 종류별로 산출된 운동 자세 정확도를 누적하여 저장부(140)에 평균 운동 자세 정확도로 저장한다.

그리고, 프로세서(110)는 사용자의 특정 운동 종류의 운동 자세 정확도가 저장부(140)에 저장된 평균 운동 자세 정확도와 비교하여 피드백 정보를 도출하여 출력부(170)를 통해 출력할 수 있다.

예를 들어, 사용자의 특정 운동 종류의 운동 자세 정확도가 저장부(140)에 저장된 평균 운동 자세 정확도와 비교하여 제1 비율(예: 90%) 이하로 떨어지는 것이 반복된다면, 사용자의 금일 컨디션 저조하여 운동 자세에 집중하고 부상을 주의하도록 하는 피드백 정보를 도출할 수 있다.

또 다른 예로, 사용자의 특정 운동 종류의 운동 자세 정확도가 저장부(140)에 저장된 평균 운동 자세 정확도와 비교하여 제2 비율 이하(예: 75%)로 떨어지는 것이 반복된다면, 해당 운동 종류에 관여하는 근육 부위에 이상이 있거나 부상 발생 가능성을 제시하는 피드백 정보를 도출할 수 있다.

이는, 평소의 운동 자세 정확도에 비해서 너무 낮은 정확도가 산출되면, 사용자의 신체(근육)에 이상이 있기 때문에 잘못된 자세가 지속되고 있는 것일 수 있으므로, 프로세서(110)가 피드백 정보를 도출하여 출력해줌으로써, 사용자에게 본인의 몸 상태를 체크하도록 경고하는 효과를 발휘하게 된다.

또한, 프로세서(110)는 사용자의 평균 운동 자세 정확도가 기준값보다 낮은 적어도 하나의 운동 종류를 기반으로, 매칭되는 전문가의 운동 강의 영상을 도출하여 사용자의 단말(200)로 제공할 수 있다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 저장부(140)에 저장된 사용자의 신체정보 및 인바디 측정 결과를 기반으로 사용자의 기초 대사량을 산출하여 저장부(140)에 저장할 수 있다.

그리고, 프로세서(110)는 사용자의 총 운동 볼륨, 총 수행 운동 볼륨 및 운동 시간과 사용자의 기초 대사량을 기반으로 추천 식단, 추천 식사량 등을 도출하여 사용자의 단말(200)로 제공할 수 있다.

일 실시예로, 프로세서(110)는 사용자 단말(200)로부터 적어도 하나의 인바디 항목의 값에 대하여 목표값을 입력받아 수신할 수 있다.

그리고, 프로세서(110)는 사용자로부터 입력된 적어도 하나의 인바디 항목의 목표값, 사용자의 현재 인바디 항목의 측정값 및 사용자의 1RM 값을 기반으로 사용자에게 적합한 적어도 하나의 운동 종류, 각 운동 종류의 추천 중량, 수행 세트 수, 운동 반복 횟수, 그리고 유산소 운동의 종류 및 시간을 도출하여 사용자의 단말(200)로 제공할 수 있다.

예를 들어, 근육의 양을 늘리는 것, 현재 몸 상태를 유지하는 것, 근육의 양을 유지한 채 체지방을 줄이는 것 등과 같이 사람마다 서로 다른 운동 목표를 가질 수 있다.

따라서, 프로세서(110)는 사용자의 현재 상태(최근 인바디 항목의 측정값), 사용자의 목표 상태(사용자 단말(200)로부터 입력된 인바디 항목의 목표값)을 분석하여, 사용자가 본인의 신체를 사용자의 목표와 같이 만들 수 있도록 운동 계획을 설계하여 제공해주는 것을 의미한다.

일 실시예로, 운동 장소(예: 피트니스 클럽)에 설치되어 있는 카메라(210)는 카메라(210)의 각도를 조절할 수 있는 각도조절장치(100)가 구비되어 있다.

프로세서(110)는 사용자가 인증되어 운동을 시작하면, 카메라(210)의 촬영 영상 내에서 사용자를 인식하고, 각도조절장치(100)를 제어하여 인식된 사용자를 계속하여 촬영할 수 있도록 추적할 수 있다.

이상으로 설명한 본 발명의 실시예에 따른 운동 자세 및 운동량 가이드 방법에 의하면, 사용자의 운동 자세를 전문가의 운동 자세(레퍼런스 데이터)와 비교하여 운동 자세를 교정해주는 것은 물론, 운동량을 산출하여 사용자가 의도치 않게 오버 트레이닝을 진행하게 되는 것을 방지해주는 효과를 발휘하게 된다.

이상에서 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.

상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.

상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

10: 운동 자세 및 운동량 가이드 시스템
100: 운동 자세 및 운동량 가이드 장치
110: 프로세서
120: 통신부
130: 스켈레톤 획득부
140: 저장부
150: 산출부
160: 인증 모듈
170: 출력부
200: 단말
210: 카메라

Claims (10)

1. 카메라를 통해 촬영되는 사용자 운동 영상을 수신하는 통신부;
   상기 사용자 운동 영상 내 이미지 및 깊이 데이터를 기반으로, 스켈레톤 데이터를 획득하는 스켈레톤 획득부;
   운동 종류에 따른 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터가 저장된 저장부; 및
   상기 스켈레톤 데이터 및 상기 레퍼런스 데이터를 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 운동 자세 정확도를 산출하고,
   사용자의 총 운동 볼륨 및 수행 운동 볼륨을 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 사용자의 오버 트레이닝 여부를 판단하고,
   상기 산출된 운동 자세 정확도 및 상기 오버 트레이닝 여부 중 적어도 하나를 기반으로 피드백 정보를 도출하여 출력되도록 제어하는 프로세서를 포함하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 레퍼런스 데이터 중 상기 운동 영상의 운동 종류에 매칭되는 레퍼런스 데이터를 선택하여 상기 스켈레톤 데이터와 비교하고, 상기 비교 결과 운동 부위의 각도값이 기 설정된 기준범위를 벗어나는 경우, 사용자의 운동 자세가 잘못된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 저장부는 운동 종류별로 운동 자세에 관여하는 신체 부위 정보가 더 저장되고,
   상기 프로세서는 상기 비교 결과, 상기 사용자가 수행 중인 운동 종류에 관여되지 않는 신체 부위의 위치가 기 설정된 기준값 이상 벗어나는 경우, 상기 운동 종류에 필요없는 근육이 사용되고 있다고 판단하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   사용자가 특정 운동 종류의 첫 세트를 시작하는 것이 감지되면, 상기 첫 세트의 운동 중량, 반복 횟수 및 정확도 중 적어도 하나를 기반으로 1RM(Repetition Maximum)을 산출하고, 상기 정확도가 기 설정된 기준 범위를 만족하는 경우 상기 1RM을 기반으로 상기 총 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 프로세서는 하기 수학식 1을 기반으로 상기 총 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   <수학식 1>
   총 운동 볼륨 = 사용자의 1RM 무게의 70% x 10 (반복 횟수) x 8 (세트 수)
   
6. 제4항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 사용자 운동 영상을 기반으로, 사용자의 운동 각 세트 간의 휴식 시간을 산출하고,
   각 세트의 운동이 진행됨에 따라서 해당 세트의 운동 중량, 반복 횟수 및 해당 세트의 운동 시작 전 휴식 시간을 기반으로 해당 세트의 수행 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   
7. 제6항에 있어서,
   상기 프로세서는 하기 수학식 2를 기반으로 상기 수행 운동 볼륨을 산출하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   <수학식 2>
   세트별 수행 운동 볼륨 = 무게 x 반복 횟수 x 180 (초) / 휴식 시간(초)
   
8. 제6항에 있어서,
   상기 프로세서는,
   상기 산출되는 수행 운동 볼륨을 누적하여 총 수행 운동 볼륨을 산출하고,
   상기 총 수행 운동 볼륨이 상기 총 운동 볼륨을 초과하면, 오버 트레이닝으로 판단하고 피드백 정보를 출력하도록 제어하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 장치.
   
9. 컴퓨터에 의해 수행되는 방법으로,
   카메라로부터 촬영되는 사용자 운동 영상을 수신하는 단계;
   상기 사용자 운동 영상 내 이미지 및 깊이 데이터를 기반으로, 스켈레톤 데이터를 획득하는 단계;
   상기 스켈레톤 데이터 및 상기 레퍼런스 데이터를 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 운동 자세 정확도를 산출하는 단계;
   사용자의 총 운동 볼륨 및 수행 운동 볼륨을 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과를 기반으로 사용자의 오버 트레이닝 여부를 판단하는 단계; 및
   상기 산출된 운동 자세 정확도 및 상기 오버 트레이닝 여부 중 적어도 하나를 기반으로 피드백 정보를 도출하여 출력하는 단계를 포함하고,
   상기 컴퓨터는 운동 종류에 따른 전문가의 운동 자세를 포함하는 레퍼런스 데이터가 저장된 저장부를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   운동 자세 및 운동량 가이드 방법.
   
10. 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제9항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 구비한 기록매체.

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