WO2023128410A1 - 운동시퀀스제공장치 및 방법 - Google Patents

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WO2023128410A1
WO2023128410A1 PCT/KR2022/020367 KR2022020367W WO2023128410A1 WO 2023128410 A1 WO2023128410 A1 WO 2023128410A1 KR 2022020367 W KR2022020367 W KR 2022020367W WO 2023128410 A1 WO2023128410 A1 WO 2023128410A1
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WO
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exercise
sequence
user
grouping
groups
Prior art date
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PCT/KR2022/020367
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English (en)
French (fr)
Inventor
유선경
Original Assignee
주식회사 디랙스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Publication of WO2023128410A1 publication Critical patent/WO2023128410A1/ko

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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B24/00—Electric or electronic controls for exercising apparatus of preceding groups; Controlling or monitoring of exercises, sportive games, training or athletic performances
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63B—APPARATUS FOR PHYSICAL TRAINING, GYMNASTICS, SWIMMING, CLIMBING, OR FENCING; BALL GAMES; TRAINING EQUIPMENT
    • A63B71/00—Games or sports accessories not covered in groups A63B1/00 - A63B69/00
    • A63B71/06—Indicating or scoring devices for games or players, or for other sports activities
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/60—Subscription-based services using application servers or record carriers, e.g. SIM application toolkits

Definitions

  • the present invention relates to a method for providing an exercise sequence to a user according to the user's physical condition.
  • Weight exercise equipment is provided in various forms according to body parts for increasing muscle strength or purpose of use, and is mainly made to train the upper and lower bodies using hands or feet. The user may exercise by moving the selected weight through the exercise structure of the exercise device.
  • it is intended to provide an exercise sequence including information about the exercise equipment required for the user, the exercise load, and the order of use of the exercise equipment.
  • an exercise sequence is provided so that the user's whole body muscles are evenly developed according to the user's cumulative exercise record, the user's resting state, and the user's physical fitness state.
  • the exercise sequence providing device includes a grouping unit for grouping exercise equipment in a smart gym into a plurality of exercise groups; And an exercise sequence generator for generating an exercise program by selecting at least one exercise device belonging to each of the plurality of exercise groups, and also generating an exercise sequence including the order of use of the exercise device belonging to the exercise program. characterized by
  • the exercise sequence providing apparatus has an effect of evenly developing the muscles of the whole body by providing the user with an exercise sequence including exercise equipment and exercise programs suitable for individual characteristics.
  • FIG. 1 shows a smart gym system in which an exercise sequence providing device is used as a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 shows an example of an exercise device in which a method for providing an exercise sequence included in a smart gym is implemented as a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 3 shows the internal configuration of the exercise equipment and the smart gym server in the smart gym system in which the exercise sequence providing method is implemented as a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 4 shows the internal configuration of the exercise sequence providing device as a preferred embodiment of the present invention.
  • Figure 5 shows an example of providing an exercise sequence as a preferred embodiment of the present invention.
  • the exercise sequence providing device includes a grouping unit for grouping exercise equipment in a smart gym into a plurality of exercise groups; And an exercise sequence generator for generating an exercise program by selecting at least one exercise device belonging to each of the plurality of exercise groups, and also generating an exercise sequence including the order of use of the exercise device belonging to the exercise program. characterized by
  • the grouping unit performs grouping based on the exercise target muscle, and in this case, it is characterized in that the joint movement or the number of joints used during exercise for each exercise target muscle is further referred to.
  • the grouping unit is characterized in that grouping is performed based on body parts.
  • the exercise sequence generator selects the at least one exercise equipment based on the user's physical fitness state, and the user's physical fitness state is personal maximum muscle strength (PMW) or maximum oxygen intake (VO 2 Max) characterized in that analyzed.
  • PMW personal maximum muscle strength
  • VO 2 Max maximum oxygen intake
  • the exercise sequence generator generates the exercise program by setting an exercise intensity performed for each of at least one exercise device belonging to the plurality of exercise groups based on the physical condition of the user, and
  • the exercise intensity is characterized in that it is set based on the exercise load and the number of repetitions.
  • the exercise sequence generating unit is characterized in that it generates at least one exercise sequence in units of predetermined periods so that the user's whole body muscles are evenly developed.
  • the exercise sequence providing method includes grouping exercise equipment in a smart gym into a plurality of exercise groups in a grouping unit; and selecting at least one exercise device belonging to each of the plurality of exercise groups in an exercise sequence generating unit, and generating an exercise sequence including a sequence of using the at least one exercise device and an exercise program for each of the at least one exercise device. It is characterized in that it includes; the step of doing.
  • FIG. 1 shows a smart gym system in which an exercise sequence providing device is used as a preferred embodiment of the present invention.
  • the smart gym system 100 includes a smart gym server 110, at least one exercise device 100a, 100b, 100c, ..., 100n, at least one user terminal 120 and a manager terminal 130. .
  • the smart gym server 110 can communicate with the first smart gym 112, the second smart gym 114, and the nth smart gym 116 in physically different locations, and the first smart gym At least one exercise device (100a, 100b) disposed in 112, at least one exercise device (100c) disposed in the second smart gym 114, and at least one disposed in the nth smart gym 116 Transmission and reception of data with the exercise equipment 100n is possible.
  • the smart gym provides the user's exercise record using exercise equipment to the smart gym server 110, and the smart gym server 110 learns and analyzes the user's exercise record to suit the user. It refers to a physical space that provides exercise prescriptions. Smart gyms can be implemented in fitness centers, gyms, and spaces equipped with exercise equipment.
  • Users who come to the smart gym to exercise can enter the smart gym after verifying their identity when entering or exiting the smart gym. For example, by tagging the user terminal 120 to an unmanned terminal such as a kiosk at the entrance of a smart gym by NFC (Near Field Communication) or RFID (Radio Frequency IDentification) method, the user can enter or exit after member verification, or unattended Access is possible after member confirmation is performed through biometric information confirmation such as face recognition in the terminal.
  • NFC Near Field Communication
  • RFID Radio Frequency IDentification
  • Information on the user whose membership has been verified may be transmitted from the smart gym server 200 to at least one of the exercise devices 100A, 100B, 100C, ..., 100N through the network.
  • the smart gym server 200 may transmit information about the user to the exercise equipment to which the terminal 120 is tagged by the user.
  • the information about the user is also used as the term user data and includes at least some or all of the user's gender, age, weight, height, BMI, and body fat percentage.
  • the smart gym server 110 provides a first user (USER A) and a second user (USER B) using each of at least one exercise device (100a, 100b) disposed in the smart gym 112, an exercise method suitable for each user. , exercise intensity, exercise sequence, etc. can be guided.
  • the smart gym server 110 may provide values such as a target weight and a recommended usage speed of each of the exercise machines 100a and 100b.
  • the smart gym server 110 may receive exercise records of the first user (USER A) and the second user (USER B) using the exercise equipment (100a, 100b), respectively.
  • health information or log information such as heart rate, blood pressure, and pulse of the user may be further received from the user terminal 120 .
  • the smart gym server 110 may be implemented in the form of a cloud server.
  • the smart gym server 110 can integrate and manage information collected from each exercise equipment in the smart gym exercise center located in different locations. For example, the smart gym server 110 integrates and manages the details of the first user using the exercise equipment in the smart gym 112 in the first location and the details of using the exercise equipment in the smart gym 114 in the second location. can do.
  • At least one exercise device may be a stretching exercise machine, a weight exercise machine, or an aerobic exercise machine.
  • Weight exercise equipment includes free weight equipment and machine equipment.
  • At least one exercise device (100a, 100b, 100c, ..., 100n) provides an exercise guide suitable for the user through a display attached to the exercise device or a display capable of communicating with the exercise device through wired or wireless communication.
  • a stretching device an exercise guide related to stretching to be used by a user is provided through a smart mirror capable of communicating with the stretching device by wire or wirelessly.
  • a motion guide may be provided using various output methods such as a speaker and vibration.
  • At least one exercise device may perform wired or wireless communication with the smart gym server 110, the user terminal 120, and the manager terminal 130.
  • the user terminal 120 may be implemented in the form of a smart phone, smart watch, handheld device, or wearable device.
  • the user terminal 120 may install an application for using the smart gym system.
  • the user terminal 120 may receive exercise sequence information and the like from the smart gym server 120 .
  • the exercise sequence refers to an exercise plan planned in consideration of the user's physical strength and exercise ability.
  • the exercise sequence includes information such as a list of exercise equipment to be used by the user, a target weight of each exercise machine, and the number of times of use.
  • the user uses at least one exercise device (100a, 100b, 100c, ..., 100n) in the smart gym system 100
  • the user performs communication through tagging such as NFC or RFID using the terminal 120, or Identity verification may be performed using the user's body characteristics.
  • the smart gym server 110 may transmit user data to the exercise equipment tagged by the user.
  • FIG 3 is a preferred embodiment of the present invention, showing the internal configuration of the exercise equipment and the smart gym server in the smart gym system providing a method for providing an exercise sequence.
  • the exercise equipment 300 in the smart gym can communicate with the smart gym server 380, the user terminal 390, and an external server 388.
  • the exercise device 300 includes a processor 310, a sensing unit 320, a communication unit 340, a motion guide unit 360 and a display 370.
  • a camera unit 330 and an image processing unit 350 may be further included.
  • the processor 310 may further include an AI processing unit 312 as needed.
  • the shoulder press 200 shows an example of the exercise equipment 300 used in the smart gym.
  • the exercise device 300 will be described with reference to FIGS. 2 and 3 .
  • the sensing unit 220 may be installed in the frame structure 213 of the exercise body 210 .
  • the frame structure 213 includes a base frame 231a, guide rails 231b, and connection lines 231c.
  • the sensing unit 220 irradiates a laser beam toward the fin structure 215, receives the reflected laser beam, and measures the distance D (S220) from the sensing unit 220 to the fin structure 215 in real time or It is measured in units of preset t time. Through this, the sensing unit 220 may detect at least one of the position, moving speed, and moving direction of the weight member 211 selected by the pin structure 215 in real time.
  • the sensing unit 220 measures the distance (D) (S220) to the pin structure 215 inserted in the weight plate, Based on this, the motion trajectory can be detected.
  • the communication unit 340 may receive a user input through the display unit 230 or transmit and receive user data from the user DB 382 of the smart gym server 380 .
  • the communication unit 340 can also communicate with an external server 388 .
  • the exercise guide unit 360 may provide information such as user data received from the smart gym server 380, target weight of the exercise machine, movement speed guide of the exercise machine, breathing guide when using the exercise machine, and exercise sequence to the user. there is.
  • the exercise guide unit 360 displays the exercise sequence received from the smart gym server 380 on the display 370 .
  • the smart gym server 380 includes a user DB 382, a machine learning processing unit 384, and an exercise guide processing unit 386.
  • the user DB 382 stores and manages user data.
  • User data includes the user's gender, age, weight, height, BMI, and body fat percentage.
  • the smart gym server 380 may calculate an estimated muscle strength value of a specific muscle strength as shown in Equation 1 based on user data.
  • One example of the specific muscle strength may be grip strength.
  • Equation 1 A, B, C, D and E represent preset values.
  • the smart gym server 380 pre-stores percentile information about the relative grip strength calculated through Equation 1. Table 1 shows the percentiles of male adult relative grip strength, and Table 2 shows the percentiles of female adult relative grip strength.
  • the smart gym server 380 holds a mapping table storing PMW estimated percentile information generated based on PMW (Personal Maximum Weight) data obtained from the population for each exercise machine.
  • PMW Personal Maximum Weight
  • PMW estimated percentile value Population PMW Estimation (kg) PMW90 103.3 ... ... PMW50 67.3 PMW40 66.5 ... ... PMW10 24.6
  • PMW Personal Maximum Weight
  • Examples of PMW include 1RM, 4RM, and the like.
  • PMW estimation represents a value obtained by estimating the user's PMW based on the estimated muscle strength value calculated through Equation 1.
  • the smart gym server 380 may determine PMW estimation for each exercise equipment.
  • the smart gym server 380 determines the PMW estimation of the exercise equipment to be used by the user based on the estimated muscle strength value and the estimated PMW percentile information. And, based on the PMW estimation , the initial target weight of the exercise equipment to be used by the user is automatically set.
  • the smart gym server 380 pre-stores PMW estimation percentile information for each exercise equipment as shown in Table 1.
  • the motion guide processing unit 386 sets the initial target weight of each exercise device based on the PMW estimation .
  • the exercise guide processing unit 386 may set an initial target weight according to exercise intensity or exercise purpose.
  • the exercise intensity may be determined according to an exercise volume to be provided in an exercise sequence of a predetermined period unit. For example, it is assumed that the preset unit period is one week.
  • the exercise guide processing unit 386 may set the exercise intensity according to the cumulative exercise volume during the unit period and the rest period for each muscle. Workout volume is the product of weight, number of reps, and sets.
  • the weight can be set as a% of the estimated PMW, b% of the estimated PMW in the case of medium intensity, and c% of the estimated PMW in the case of high intensity.
  • a can be set to 20 to 40, b to 40 to 60, and c to 60 to 80.
  • various modifications are possible if this is only an example.
  • the motion guide processing unit 386 may provide the initial target weight of the exercise device to be used by the user to the motion guide unit 360 of the exercise device 300, and the motion guide unit 360 is displayed on the display 370 to be used by the user.
  • the initial target weight of the exercise equipment can be displayed.
  • the smart gym server 380 may predict the maximum muscle strength value PMW individual reflecting the objectification index for each individual user. Then, the smart gym server 380 may update the target weight of the exercise equipment based on the predicted PMW individual . More specifically, the smart gym server 380 sets the initial target weight of the exercise equipment based on the PMW estimation , and when the objectification index for each user is obtained for a predetermined period, the individual user's objectification index is reflected to predict the PMW individual . After that, the target weight of the exercise equipment is updated based on the PMW individual .
  • An example of the objectification index is an exercise record
  • the exercise record is the weight of the exercise machine identified when using the exercise machine, the number of repetitions (Reps), the number of sets, the exercise trajectory, the moving speed, and the number of repetitions per set (Reps). regularity, etc.
  • the machine learning processing unit 384 learns and processes the objectification index including the exercise records of the exercise equipment used by the user in the smart gym.
  • the machine learning processing unit 384 may update the PMW estimate to the PMW individual based on the objectification index of the exercise equipment that the user has used in the smart gym for a certain period of time.
  • the machine learning processing unit 384 updates the PMW individual to a value larger than the PMW estimate when the objectification index is equal to or greater than the first reference value, and the PMW individual to a value smaller than the PMW estimate when the objectification index is equal to or less than the second reference value .
  • the machine learning processing unit 384 determines whether the first user and the second user have the same PMW estimation as the first user and the second user having the same user gender, age, weight, height, BMI, and body fat percentage. It is possible to learn and predict individual PMW suitable for the first user and the second user for each exercise equipment used by the first user and the second user by further reflecting the individual objectification index including the exercise record of the user.
  • An example of generating an objectification index in the machine learning processing unit 384 is as follows. For example, among the starting point of the ascent, the start point of the descent, the speed of the ascending section V1, the speed of the descending section V2, the average speed of the ascending section, the average speed of the descending section, and the height H identified from the motion trajectory detected while using the shoulder press.
  • the completeness of the motion trajectory is judged using at least a part, and the degree of completeness of the motion trajectory is converted into a numerical value and used as an objectification index. For example, if the starting point of the rise is between 0 and t a seconds, it is judged appropriate, and if it is out of t a , it is judged to be late.
  • completeness can be given a score of high, medium, low, or 1 to 10 points according to a predetermined criterion for the appropriate rising start point item.
  • the ascending section speed V1 is between Va and Vb according to a preset standard, it is determined to be appropriate, if it exceeds Vb, it is fast, and if it is less than Va, it is determined to be slow. Scores can be given in units of 1 to 10 points.
  • the machine learning processing unit 384 may generate an objectification index from the user's exercise record.
  • the machine learning processing unit 384 uses the number of repetitions (Reps) as the objectification index
  • the regularity between the total number of repetitions constituting one set and the movement trajectories of each constitutes the one set
  • the completeness of the number of repetitions (Reps) is determined based on the execution time for performing all the number of iterations, and the degree of completeness of the number of repetitions (Reps) can be converted into a numerical value and used as an objectification index.
  • FIG. 4 shows an internal configuration diagram of an exercise sequence providing device 400 as a preferred embodiment of the present invention.
  • the exercise sequence providing device 400 includes a grouping unit 410 and an exercise sequence generating unit 420 .
  • the grouping unit 410 groups the exercise equipment in the smart gym into a plurality of exercise groups.
  • the grouping unit 410 includes a body part classification unit 430 , a joint classification unit 440 and a muscle classification unit 450 .
  • the smart gym server 480 stores the information shown in Table 4, and the grouping unit 410 groups the exercise equipment into a plurality of exercise groups using this.
  • the grouping unit 410 uses at least one of the body part classification unit 430, the joint classification unit 440, and the muscle classification unit 450 when grouping exercise equipment to provide a plurality of A grouping criterion may be selected, and an order may be set among a plurality of grouping criterion. For example, when the number of body parts and joints is selected as a grouping criterion, after selecting the body part through the body part classification unit 430, the multi-joint exercise equipment is grouped through the joint classification unit 440 in the selected body part. You can set the order.
  • the large classification unit classifies the body into large groups of upper body, lower body, and torso, and groups exercise equipment corresponding to each body part.
  • the subcategories divide the upper body into subgroups of the back, back of the shoulders, chest, front of the shoulders, biceps brachii, and triceps brachii.
  • the lower body is divided into buttocks, front thighs, back thighs, inner thighs, outer thighs, calves, soles, shins, and insteps. Then, the body is classified into the front of the neck, the back of the neck, the abdomen, and the waist.
  • the small classification unit groups exercise equipment corresponding to the body parts classified into small groups.
  • the joint classification unit 440 groups the exercise devices using joint information associated with each exercise device in the smart gym.
  • the joint information includes joints used during exercise, joint motions, and the number of joints.
  • the joint classification unit 440 may classify the exercise equipment in the smart gym according to the number of joints used when using the exercise equipment. For example, it is assumed that there are city leg presses, long pulls, chest presses, shoulder presses, city draws, and leg extensions in smart gym.
  • the joint classification unit 440 classifies city drag press and long pull as three-joint exercise equipment. Classify chest press and shoulder press as two-joint exercise equipment. And as single-joint exercise equipment, it groups city draw and leg extension.
  • the joint classification unit 440 may also classify the exercise equipment based on the joint motion used when using the exercise equipment. For example, as exercise equipment related to knee extension, leg extension and leg press are grouped.
  • the muscle classification unit 450 groups the exercise machines using the main muscle and auxiliary muscle information associated with each exercise machine in the smart gym.
  • the muscle classification unit 450 groups the exercise equipment in the smart gym based on the exercise target muscle (main muscle) as shown in the example of Table 4. For example, if the exercise target muscle is the vastus medialis, group leg extension and leg press.
  • the exercise sequence generation unit 420 selects at least one exercise device belonging to each of a plurality of exercise groups grouped in the grouping unit 410, and the order of use of the at least one exercise device and each of the at least one exercise device Create an exercise sequence that includes an exercise program.
  • the exercise sequence generation unit 420 selects at least one exercise device based on the user's physical condition, and generates an exercise program for each of the at least one exercise device.
  • the exercise program may include information such as target weight, number of repetitions, and exercise volume of each exercise machine.
  • VO2Max maximum oxygen consumption
  • the exercise sequence generation unit 420 may determine the physical development state of the muscles used in the exercise machine by using PMW_ estimation and PMW_ individual identified for each exercise machine. For example, based on PMW_ individual and PMW_ estimation for leg extension, it is determined whether the quadriceps muscle corresponding to the exercise target muscle of leg extension is developed. If PMW_individual is above PMW_estimation , it is developed, and if PMW_individual is less than PMW_estimated , it is judged to be underdeveloped.
  • the exercise sequence generating unit 420 determines the frequency of use for selecting exercise equipment related to muscles weaker than PMW_ estimated by PMW_ individuals in each of a plurality of exercise groups grouped as exercise target muscles, based on a predetermined criterion. Furthermore, an exercise sequence can be created to balance the user's physical development state.
  • the exercise sequence generating unit 420 determines that the exercise target muscle is overdeveloped when the PMW_ individual is higher than the pre- set ratio than the estimated PMW_ in each of the plurality of exercise groups grouped by the exercise target muscle, and the exercise target muscle
  • An exercise program can be created by selecting the exercise intensity related to the low intensity.
  • the machine learning processing unit 384 calculates the percentile for the maximum oxygen intake of the population based on user data such as the user's gender, age, height, and weight. create a value
  • a percentile value to which the user belongs is estimated, and a corresponding maximum oxygen intake is predicted based on data obtained from the population. If the maximum oxygen intake data obtained during the preset period in the new user's exercise record is greater than the expected maximum oxygen intake, the intensity of the exercise program added to the user is increased based on the expected maximum oxygen intake. For example, it can be increased in increments of 5% above the expected maximum oxygen intake. Conversely, if the maximum oxygen intake data obtained for a predetermined period in the new user's exercise record is smaller than the expected maximum oxygen intake, the intensity of the exercise program added to the user is lowered based on the expected maximum oxygen intake.
  • the exercise sequence generation unit 420 provides the order of use of the exercise equipment belonging to the exercise program.
  • the exercise sequence generator 420 may select an exercise device by referring to an exercise program previously stored in the smart gym server 380, user data, and a user exercise record.
  • the exercise sequence generating unit 420 generates at least one exercise sequence in units of predetermined periods so that the user's whole body muscles are evenly developed using information on the main muscles and auxiliary muscles that are activated when the user uses the exercise equipment.
  • the preset exercise period may be 1 day, 1 week, 1 month, and the like.
  • the exercise sequence generating unit 420 may generate different exercise sequences according to exercise periods.
  • the smart gym server 380 collects exercise equipment related to the exercise sequence, joints, muscles, exercise load, exercise trajectory data when using the exercise equipment, and stores it as an exercise record for each user. . In addition, even if the user does not perform all of the exercise sequences but only part of them, it is stored as an exercise record.
  • the exercise sequence generating unit 420 calculates the personal maximum muscle strength (PMW) and An exercise program is created by selecting at least one exercise device from each of the three exercise groups based on the maximum oxygen intake (VO2Max). In this case, the exercise sequence generating unit 420 provides the user with an exercise sequence including use order information between the selected exercise devices.
  • PMW personal maximum muscle strength
  • VO2Max maximum oxygen intake
  • use order to use 1 exercise equipment related to maximum oxygen intake (VO2Max) It can be provided to the user along with the set exercise sequence information.
  • the order of use is to use the multi-joint exercise equipment first, and then use the single-joint exercise equipment according to the user's exercise purpose and physical condition such as the user's injury. can be set. Or it can be set in the opposite case.
  • the exercise sequence generating unit 420 generates an exercise sequence in consideration of the user's exercise fatigue and exercise rest period. For example, when exercise fatigue is less than a predetermined value, multi-joint exercise equipment may be selected from the exercise group. Exercise fatigue may be converted into a numerical value based on the user's exercise volume and the user's rest period accumulated during a predetermined period of time. Exercise volume is calculated as exercise load * number of repetitions.
  • the exercise sequence generating unit 420 may set the next exercise sequence based on the user's exercise sequence performance status. For example, if the exercise period is one week from November 1 to 7, four exercise sequences and a rest period of 3 days may be provided. If the user performs only part of the 4 exercise sequences instead of all, or if the exercise load of the exercise equipment used for each exercise sequence does not match the provided exercise sequence, the user's exercise sequence performance rate is reflected and January 8 You can create a sequence of workouts after days. For example, the exercise sequence generation unit 420 reflects the exercise records and exercise sequence performance status from November 1 to 7 to select exercise equipment to increase the frequency of use of exercise equipment related to muscles with insufficient exercise. can
  • 5 shows an example of providing an exercise sequence optimized for a user as a preferred embodiment of the present invention.
  • 5 shows a portion of an exercise program 512 of 18 selected exercise devices and each exercise device as a preferred embodiment of the present invention.
  • the exercise sequence providing device may provide the exercise sequence to a user terminal or a smart mirror provided in a smart gym.
  • a user tags a user terminal on a smart gym with a smart mirror using an NFC method, the user can check the exercise sequence to be performed after going through membership verification.
  • Figure 5 selects exercise equipment from each of a plurality of exercise groups grouped by body part in the grouping unit, displays the order of use of each selected exercise machine (510 to 560), and shows the exercise program 512 of each selected exercise machine This is an example shown.
  • the exercise program 512 includes Reps 512a, the number of repetitions 512b, and a target weight 512.
  • the target weight 512 it is initially set based on the PMW estimated value, but after a predetermined exercise period has elapsed, it is reset based on the maximum muscle strength value PMW individual reflecting the user's objectification index.
  • the user terminal can check in real time the exercise program performed by the user during the exercise sequence, and can also check the remaining exercise equipment and exercise program in real time. Referring to FIG. 5 , it is confirmed that the user has not used the exercise equipment of step 18 (540 to 560) in the exercise sequence step 16, and has performed all exercise programs of the exercise equipment 510 to 530 in the previous step.
  • Methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the medium may be those specially designed and configured for the present invention or those known and usable to those skilled in computer software.

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Abstract

본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공방법은 그룹핑부에서 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑하는 단계; 및 운동시퀀스생성부에서 상기 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 적어도 하나의 운동기구의 이용순서 및 상기 적어도 하나의 운동기구 각각의 운동프로그램이 포함된 운동시퀀스를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

운동시퀀스제공장치 및 방법
본 발명은 사용자의 체력상태에 따라 사용자에게 운동시퀀스를 제공하는 방법에 관한 것이다.
웨이트 운동기구는 근력을 높이기 위한 신체 부위나 사용 목적 등에 따라 다양한 형태로 제공되고 있으며, 주로 손이나 발을 이용하여 상체와 하체를 단련시키도록 이루어진다. 사용자는 운동기구의 운동 구조물을 통해 선택된 무게를 이동시킴으로써 운동을 실시할 수 있다.
그러나 사용자는 자신의 신체발달 상태에 따라 필요한 운동기구와 운동부하 정도를 판단하기 어려운 문제가 있다. 또한, 자신의 신체적 특성에 따라 운동효과가 높은 운동계획을 세우기 어려운 문제가 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 사용자에게 필요한 운동기구, 운동부하, 운동기구의 이용순서 등에 대한 정보가 포함된 운동시퀀스를 제공하고자 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 사용자의 누적운동기록, 사용자의 휴식상태, 그리고 사용자의 체력상태에 따라 사용자의 전신 근육이 고르게 발달되도록 운동시퀀스를 제공하고자 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공장치는 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑하는 그룹핑부; 및 상기 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하여 운동프로그램을 생성하고, 또한 상기 운동프로그램에 속하는 운동기구의 이용순서가 포함된 운동시퀀스를 생성하는 운동시퀀스생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공장치는 사용자에게 개개인의 특성에 맞는 운동기구와 운동프로그램이 포함된 운동시퀀스를 제공함으로써 전신 근육을 고르게 발달시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공장치가 이용되는 스마트짐 시스템을 도시한다.
도 2 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 스마트짐에 구비된 운동시퀀스제공 방법이 구현된 운동기기의 일 예를 도시한다.
도 3 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공 방법이 구현된 스마트짐 시스템에서 운동기구와 스마트짐 서버의 내부 구성도를 도시한다.
도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공장치의 내부 구성도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스를 제공한 일 예를 도시한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공장치는 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑하는 그룹핑부; 및 상기 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하여 운동프로그램을 생성하고, 또한 상기 운동프로그램에 속하는 운동기구의 이용순서가 포함된 운동시퀀스를 생성하는 운동시퀀스생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 그룹핑부는 운동목표근육를 기초로 그룹핑을 수행하고, 이 경우 상기 운동목표근육별로 운동시 사용되는 관절움직임 또는 관절의 개수를 더 참고하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 그룹핑부는 신체부위를 기초로 그룹핑을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 운동시퀀스생성부는 사용자의 체력상태를 기초로 상기 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 사용자의 체력상태는 개인최대근력(PMW) 또는 최대산소섭취량(VO2Max)으로 분석되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 운동시퀀스생성부는 상기 사용자의 체력상태를 기초로 상기 복수 개의 운동그룹에 속하는 적어도 하나의 운동기구 별로 수행되는 운동강도를 설정하여 상기 운동프로그램을 생성하고, 상기 운동강도는 운동부하 및 반복횟수를 기초로 설정되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 상기 운동시퀀스생성부는 사용자의 전신 근육이 고르게 발달되도록 기설정된 기간 단위로 적어도 하나의 운동시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공방법은 그룹핑부에서 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑하는 단계; 및 운동시퀀스생성부에서 상기 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 적어도 하나의 운동기구의 이용순서 및 상기 적어도 하나의 운동기구 각각의 운동프로그램이 포함된 운동시퀀스를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공장치가 이용되는 스마트짐 시스템을 도시한다.
스마트짐 시스템(100)은 스마트짐 서버(110), 적어도 하나의 운동기구(100a, 100b, 100c,..., 100n), 적어도 하나의 사용자 단말기(120) 및 관리자 단말기(130)를 포함한다.
도 1 에서 스마트짐 서버(110)는 물리적으로 서로 다른 위치의 제 1 스마트짐(112), 제 2 스마트짐(114), 그리고 제 n 스마트짐(116)과 통신이 가능하며, 제 1 스마트짐(112) 내에 배치된 적어도 하나의 운동기구(100a, 100b), 제 2 스마트짐(114) 내에 배치된 적어도 하나의 운동기구(100c), 그리고 제 n 스마트짐(116) 내에 배치된 적어도 하나의 운동기구(100n)과 데이터의 송수신이 가능하다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 스마트짐은 사용자가 운동기구를 이용한 운동기록을 스마트짐 서버(110)에 제공하고, 스마트짐 서버(110)에서 사용자의 운동기록을 학습하고 분석하여 사용자에게 맞는 운동처방을 제공해주는 물리적 공간을 지칭한다. 스마트짐은 피트니스센터, 헬스장, 운동기구를 구비한 공간 등으로 구현될 수 있다.
스마트짐에 운동을 하러 온 사용자는(USER A, USER B, USER C, ..., USER N) 스마트짐 출입 시에 본인 확인을 거친 후 스마트짐 내로 들어올 수 있다. 예를 들어, 사용자는 스마트짐 출입구에 있는 키오스크와 같은 무인 단말기에 사용자 단말기(120)를 NFC(Near Field Communication)나 RFID(Radio Frequency IDentification) 방식으로 태깅함으로써, 회원 확인을 거친 후 출입하거나, 무인 단말기에 얼굴인식 등과 같은 생체정보 확인을 통해 회원 확인이 이루어진 후 출입할 수 있다.
회원 확인이 이루어진 사용자에 대한 정보는 스마트짐 서버(200)에서 네트워크를 통해 운동 기구들(100A,100B, 100C,..., 100N) 중 적어도 하나로 전송될 수 있다. 예를 들어, 스마트짐 서버(200)는 사용자가 단말기(120)를 태깅한 운동기구에 사용자에 대한 정보를 전송할 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 사용자에 대한 정보는 사용자 데이터라는 용어로도 이용되며 사용자 성별, 나이, 체중, 키, BMI 및 체지방률 중 적어도 일부 또는 전부를 포함한다.
스마트짐 서버(110)는 스마트짐(112) 내에 배치된 적어도 하나의 운동기구(100a, 100b) 각각을 이용하는 제 1 사용자(USER A) 및 제 2 사용자(USER B)에게 각 사용자에게 맞는 운동방법, 운동강도, 운동시퀀스 등을 안내할 수 있다. 그리고, 스마트짐 서버(110)는 운동기구(100a, 100b) 각각의 목표 중량, 추천이용속도 등의 값을 제공할 수 있다. 또한, 스마트짐 서버(110)는 운동기구(100a, 100b) 각각을 이용한 제 1 사용자(USER A) 및 제 2 사용자(USER B)의 운동기록을 수신할 수 있다. 그리고 사용자 단말기(120)로부터 사용자의 심박수, 혈압, 맥박 등과 같은 건강정보나 로그 정보 등을 더 수신할 수 있다.
스마트짐 서버(110)는 클라우드 서버의 형태로 구현될 수 있다. 스마트짐 서버(110)는 위치가 서로 다른 스마트짐 운동센터 내의 각각의 운동기구에서 수집한 정보를 통합하여 관리가 가능하다. 예를 들어, 스마트짐 서버(110)는 제 1 사용자가 제 1 위치의 스마트짐(112)에서 운동기구를 이용한 내역과 제 2 위치의 스마트짐(114)에서 운동기구를 이용한 내역을 통합하여 관리할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 적어도 하나의 운동기구(100a, 100b, 100c,..., 100n)는 스트레칭 운동기구, 웨이트 운동 기구나 유산소 운동 기구일 수 있다. 웨이트 운동 기구는 프리웨이트 기구와 머신 기구를 포함한다. 적어도 하나의 운동기구(100a, 100b, 100c,..., 100n)는 운동기구에 부착된 디스플레이 또는 운동기구와 유무선으로 통신이 가능한 디스플레이를 통해 사용자에게 적합한 운동가이드를 제공한다. 예를 들어, 스트레칭 기구의 경우 스트레칭 기구와 유무선으로 통신이 가능한 스마트미러를 통해 사용자가 이용할 스트레칭과 관련한 운동가이드를 제공한다. 다만 이에 제한되는 것은 아니며, 스피커, 진동 등 다양한 출력 방법을 이용하여 운동가이드를 제공할 수 있다.
적어도 하나의 운동기구(100a, 100b, 100c,..., 100n)는 스마트짐 서버(110), 사용자 단말기(120) 그리고 관리자 단말기(130)와 유무선 통신을 수행할 수 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 사용자 단말기(120)는 스마트폰, 스마트와치, 핸드헬드 장치, 웨어러블 장치 등의 형태로 구현될 수 있다. 그리고, 사용자 단말기(120)는 스마트짐 시스템 이용을 위한 어플리케이션 등을 설치할 수 있다. 사용자 단말기(120)는 스마트짐 서버(120)로부터 운동시퀀스 정보 등을 수신할 수 있다. 운동시퀀스는 사용자의 체력과 운동 능력을 고려하여 계획된 운동계획을 지칭한다. 운동시퀀스는 사용자가 이용할 운동기구 목록, 각 운동기구의 목표 중량과 이용 횟수 등의 정보를 포함한다.
사용자는 스마트짐 시스템(100) 내의 적어도 하나의 운동기구(100a, 100b, 100c,..., 100n)를 사용할 때 단말기(120)를 이용하여 NFC, RFID 등의 태깅을 통해통신을 수행하거나 또는 사용자의 신체 특성을 이용하여 신원확인을 수행할 수 있다. 사용자의 신원확인이 완료되면, 스마트짐 서버(110)는 사용자가 태깅한 운동기구에 사용자 데이터를 전송할 수 있다.
도 3 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공방법을 제공하는 스마트짐 시스템에서 운동기구와 스마트짐 서버의 내부 구성도를 도시한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 스마트짐 내의 운동기구(300)는 스마트짐 서버(380), 사용자 단말기(390), 그리고 외부 서버(388)와 통신이 가능하다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동기구(300)는 프로세서(310), 센싱부(320), 통신부(340), 운동가이드부(360) 및 디스플레이(370)를 포함한다. 또한, 카메라부(330)와 영상처리부(350)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(310)는 필요에 따라 AI처리부(312)를 더 포함할 수 있다.
도 2 를 더 참고하면, 숄더프레스(200)는 스마트짐에서 이용하는 운동기구(300)의 일 예를 나타낸다. 도 2 및 3을 참고하여 운동기구(300)를 설명한다.
센싱부(220)는 운동 본체(210)의 프레임구조물(213)에 설치될 수 있다. 프레임구조물(213)은 베이스 프레임(231a)와 가이드레일(231b) 및 연결라인(231c)를 포함한다. 센싱부(220)는 핀 구조물(215)을 향해 레이저빔을 조사하고, 반사된 레이저 빔을 수신하여, 센싱부(220)로부터 핀 구조물(215)까지의 거리(D)(S220)를 실시간 또는 기설정된 t시간 단위로 측정한다. 이를 통해, 센싱부(220)는 핀 구조물(215)에 의해 선택된 웨이트 부재(211)의 위치, 이동 속도 및 이동 방향 중 적어도 하나를 실시간으로 검출할 수 있다. 또한 사용자가 운동기구(200)의 손잡이(212)를 밀어 웨이트판이 움직이는 경우, 센싱부(220)는 웨이트판에 꽂혀있는 핀 구조물(215)까지의 거리(D)(S220)를 측정하고, 이를 기초로 운동궤적을 검출할 수 있다.
통신부(340)는 디스플레이부(230)를 통해 사용자입력을 수신하거나 또는 스마트짐 서버(380)의 사용자DB(382)로부터 사용자데이터를 송수신할 수 있다. 통신부(340)는 또한 외부서버(388)와 통신이 가능하다.
운동가이드부(360)는 스마트짐서버(380)로부터 수신한 사용자데이터, 운동기구의 목표중량, 운동기구의 이동속도가이드, 운동기구 이용시 호흡가이드, 그리고 운동시퀀스 등의 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 운동가이드부(360)는 스마트짐서버(380)로부터 수신한 운동시퀀스를 디스플레이(370)에 표시한다.
스마트짐서버(380)는 사용자DB(382), 기계학습처리부(384) 및 운동가이드처리부(386)를 포함한다. 사용자DB(382)는 사용자데이터를 저장하고 관리한다. 사용자 데이터는 사용자 성별, 나이, 체중, 키, BMI 및 체지방률 등을 포함한다. 스마트짐서버(380)는 사용자데이터를 기초로 수학식 1과 같이 특정근력의 추정근력값을 계산할 수 있다. 특정근력의 일 예는 악력일 수 있다.
Figure PCTKR2022020367-appb-img-000001
수학식 1에서 A,B,C,D 및 E는 기설정된 값을 나타낸다.
스마트짐서버(380)는 수학식 1을 통해 계산한 상대악력에 대한 백분위 정보를 기저장한다. 표 1 은 성인 상대악력 남자의 백분위를 나타내고, 표 2 는 성인 상대악력 여자의 백분위를 나타낸다.

백분위		 연령
19-29 30-39 40-49 50-59 60-69
90 **.* ... **.*
...
50 57.2 56.1 **.* **.*
40 **.* 55.9 **.* 53.8 49.2
...
10 **.* ... **.*

백분위		 연령
19-29 30-39 40-49 50-59 60-69
90 **.* ... 47.5
...
50 **.* 46.3 43.8 **.* **.*
40 40.3 **.* **.* **.* 34.1
...
10 31.7 ... **.*
또한, 스마트짐서버(380)는 표 3과 같이 운동기구마다 모집단에서 획득한 PMW(Personal Maximum Weight) 데이터를 기초로 생성된 PMW추정백분위 정보를 저장한 매핑테이블을 보유한다. 표 3은 레그익스텐션 운동 기구에 대한 PMW추정백분위 정보를 나타낸다.
PMW추정 백분위값 모집단 PMW추정(kg)
PMW90 103.3
... ...
PMW50 67.3
PMW40 66.5
... ...
PMW10 24.6
본 발명의 바람직한 일 실시예에서 PMW(Personal Maximum Weight)는 개인이 최대 노력으로 중량의 저항에 대항하여 발휘할 수 있는 근력을 말한다. PMW의 예로는 1RM, 4RM 등을 포함한다. PMW추정는 수학식 1을 통해 계산된 추정근력값을 기초로 사용자의 PMW를 추정한 값을 나타낸다.
스마트짐서버(380)는 운동기구별로 PMW추정를 결정할 수 있다. 스마트짐서버(380)는 추정근력값과 PMW추정백분위 정보를 기초로 사용자가 이용할 운동기구의 PMW추정을 결정한다. 그리고, PMW추정을 기초로 사용자가 이용할 운동기구의 초기목표중량을 자동으로 설정한다.
예를 들어, 32살 남성의 추정근력값이 55.9이고, 추정근력값이 속하는 백분위값이 40인 경우, 이에 대응하는 PMW추정백분위값 40, 즉 66.5kg을 32살 남성의 레그익스텐션 PMW으로 추정한다. 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 스마트짐서버(380)는 표 1과 같이 운동기구별로 PMW추정백분위 정보를 기저장하고 있다.
운동가이드처리부(386)는 PMW추정을 기초로 각 운동기구의 초기 목표중량을 설정한다. 이 경우, 운동가이드처리부(386)는 운동강도 또는 운동목적에 따라 초기 목표중량을 설정할 수 있다. 운동강도는 기설정된 기간단위의 운동시퀀스에서 제공하고자 하는 운동볼륨에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 기설정된 단위 기간이 일주일인 경우를 가정한다. 일주일동안 근육별로 부여하고자 하는 운동부하가 결정된 경우, 운동가이드처리부(386)는 근육별 휴식기간과 단위 기간동안 누적운동볼륨에 따라 운동강도를 설정할 수 있다. 운동볼륨은 무게,반복 횟수 및 세트를 곱한 값을 의미한다.
운동강도가 저강도인 경우 무게를 PMW추정의 a%, 중강도인 경우 PMW추정의 b%, 그리고 고강도인 경우 PMW추정의 c%로 설정할 수 있다. 일 예로 a는 20~40, b는 40~60, 그리고 c는 60~80 등으로 설정할 수 있다. 다만, 이는 예시에 불과하면 다양한 변형이 가능함을 유의하여야 한다.
운동가이드처리부(386)는 사용자가 이용할 운동기구의 초기목표중량을 운동기구(300)의 운동가이드부(360)에 제공할 수 있으며, 운동가이드부(360)는 디스플레이(370)에 사용자가 이용할 운동기구의 초기목표중량을 표시할 수 있다.
본 발명의 또 다른 일 실시예로서, 스마트짐서버(380)는 사용자 개인별 객관화지수를 반영한 최대근력값 PMW개인을 예측할 수 있다. 그리고, 스마트짐서버(380)는 예측된 PMW개인을 기초로 운동기구의 목표중량을 업데이트할 수 있다. 보다 구체적으로, 스마트짐서버(380)는 PMW추정을 기초로 운동기구의 초기목표중량을 설정하고, 기설정된 기간동안 사용자 개인별 객관화지수가 획득되면, 사용자 개인별 객관화지수를 반영하여 PMW개인을 예측한다. 그 후, PMW개인을 기초로 운동기구의 목표중량을 업데이트한다.
객관화지수의 일 예로는 운동기록이 있으며, 운동기록은 운동기구를 이용할 때 파악된 운동기구의 중량, 반복횟수(Reps), 세트수, 운동궤적, 이동속도, 그리고 세트단위 반복횟수(Reps)의 규칙성 등을 포함한다.
기계학습처리부(384)는 사용자가 스마트짐에서 이용한 운동기구들의 운동기록을 포함하는 객관화지수를 학습하고 처리한다. 기계학습처리부(384)는 사용자가 일정기간 동안 스마트짐에서 이용한 운동기구들의 객관화지수를 기초로 PMW추정을 PMW개인으로 업데이트 할 수 있다. 기계학습처리부(384)는 객관화지수가 제 1 기준값 이상인 경우 PMW개인을 PMW추정보다 큰 값으로, 객관화지수가 제 2 기준값 이하인 경우 PMW개인을 PMW추정보다 작은 값으로 PMW개인을 업데이트 할 수 있다.
이를 통해, 기계학습처리부(384)는 사용자 성별, 나이, 체중, 키, BMI 및 체지방률 등이 동일한 제 1 사용자와 제 2 사용자의 PMW추정이 동일하게 추정되는 경우에도, 제 1 사용자와 제 2 사용자의 운동기록 등을 포함하는 개인별 객관화지수를 더 반영하여 제 1 사용자 및 제 2 사용자가 이용하는 운동기구마다 제 1 사용자 및 제 2 사용자에게 적합한 PMW개인을 학습하고 예측할 수 있다.
기계학습처리부(384)에서 객관화지수를 생성하는 일 예는 다음과 같다. 예를 들어, 사용자가 숄더프레스를 이용하는 동안 검출한 운동궤적에서 파악된 상승시작시점, 하강시작시점, 상승구간속도 V1, 하강구간속도 V2, 상승구간평균속도, 하강구간평균속도, 그리고 높이 H 중 적어도 일부를 이용하여 운동궤적의 완결성을 판단하고, 운동궤적의 완결성 정도를 수치로 변환하여 객관화지수로 이용한다. 예를 들어, 상승시작시점이 0~ta초 인 경우 적정하다고 판단하고, ta를 벗어나면 늦었다고 판단한다. 그리고, 적정한 상승시작시점 항목에 기설정된 기준에 따라 완결성을 상, 중, 하 또는 1점에서 10점 단위의 점수를 부여할 수 있다. 마찬가지로, 상승구간속도 V1이 기설정된 기준에 따라 Va~Vb 사이인 경우 적정하다고 판단하고, Vb를 초과하면 빠르고, Va보다 미만이면 느리다고 판단하고, 적정, 빠름, 느림이라는 판단 결과에 각각 상, 중, 하 또는 1점에서 10점 단위의 점수를 부여할 수 있다. 이상과 같은 방식으로 기계학습처리부(384)는 사용자의 운동기록에서 객관화지수를 생성할 수 있다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 기계학습처리부(384)는 반복횟수(Reps)를 객관화지수로 이용한 경우, 한 세트를 구성하는 전체 반복횟수 각각의 운동궤적 간의 규칙성과 상기 한 세트를 구성하는 전체 반복횟수를 모두 수행한 수행시간을 기초로 반복횟수(Reps)의 완결성을 판단하고, 상기 반복횟수(Reps)의 완결성 정도를 수치로 변환하여 객관화지수로 이용할 수 있다.
도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스제공장치(400)의 내부 구성도를 도시한다.
운동시퀀스제공장치(400)는 그룹핑부(410) 및 운동시퀀스생성부(420)를 포함한다.
그룹핑부(410)는 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑한다. 그룹핑부(410)는 신체부위분류부(430), 관절분류부(440) 및 근육분류부(450)를 포함한다. 스마트짐 서버(480)는 표 4와 같은 정보를 저장하고 있으며, 그룹핑부(410)는 이를 이용하여 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑한다.
운동기구 관절움직임 운동 목표 근육 근육
주근육 보조근육
레그익스텐션 무릎 신전 대퇴사두근 대퇴직근
내측광근
중간광근
시티드레그컬 무릎 굴곡 햄스트링 대퇴이두근 비복근
반건양근
박막양근
레그프레스 무릎 신전 대퇴사두근 대퇴직근 대내전근
고관절 신전 중둔근 외측광근 햄스트링
내측광근 비장근
중간광근 비복근
이너사이 고관절 내전 장내전근 장내전근
단내전근 단내전근
대내전근 대내전근
박근 박근
치골근 치골근
아웃사이 고관절 외전 대둔근 대둔근 중둔근
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 그룹핑부(410)는 운동기구를 그룹핑할 때 신체부위분류부(430), 관절분류부(440) 및 근육분류부(450) 중 적어도 하나를 이용하여 복수의 그룹핑기준을 선택하고, 복수의 그룹핑기준 간에 순서를 설정할 수 있다. 예를 들어, 그룹핑기준으로 신체부위 및 관절의 개수를 선택한 경우 신체부위분류부(430)를 통해 신체부위를 선택한 후, 선택된 신체부위에서 관절분류부(440)를 통해 다관절 운동기구를 그룹핑하도록 순서를 설정할 수 있다. 또 다른 예로, 그룹핑기준으로 관절개수를 선택하여 다관절운동기구를 선택한 후, 선택된 다관절운동기구들 중 신체부위에 해당하는 운동기구들을 선택할 수 있다.신체부위분류부(430)는 대분류부 및 소분류부를 포함한다. 대분류부는 신체를 상체, 하체, 몸통의 대그룹으로 분류하고 각 신체부위에 대응하는 운동기구를 그룹핑한다. 소분류부는 상체를 등, 어깨 뒷쪽, 가슴, 어깨 앞쪽, 상완 이두근, 상완 삼두근의 소그룹으로 분류한다. 하체를 엉덩이, 허벅지 앞쪽, 허벅지 뒤쪽, 허벅지 안쪽, 허벅지 바깥쪽, 종아리, 발바닥, 정강이 및 발등으로 분류한다. 그리고, 몸체를 목 앞쪽, 목 뒤쪽, 복부 및 허리로 분류한다. 소분류부는 소그룹으로 분류된 신체 부위에 대응하는 운동기구로 그룹핑한다.
관절분류부(440)는 스마트짐 내의 운동기구 각각과 연관된 관절정보를 이용하여 운동기구를 그룹핑한다. 관절정보는 운동시 이용되는 관절, 관절움직임, 관절의 개수 등을 포함한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 관절분류부(440)는 운동기구를 이용할 때 이용되는 관절의 개수에 따라 스마트짐 내의 운동기구를 분류할 수 있다. 예를 들어, 스마트짐 내에 시티드레그프레스, 롱풀, 체스트프레스, 숄더프레스, 시티드로우, 레그익스텐션이 있는 경우를 가정한다. 관절분류부(440)는 3관절 운동기구로 시티드레그프레스, 롱풀을 분류한다. 2관절 운동기구로 체스트프레스, 숄더프레스를 분류한다. 그리고 단일관절 운동기구로 시티드로우, 레그익스텐션을 그룹핑한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 관절분류부(440)는 또한 운동기구를 이용할 때 이용되는 관절움직임을 기준으로 운동기구를 분류할 수 있다. 예를 들어, 무릎 신전과 관련한 운동기구로 레그익스텐션, 레그프레스를 그룹핑한다.
근육분류부(450)는 스마트짐 내의 운동기구 각각과 연관된 주근육 및 보조근육 정보를 이용하여 운동기구를 그룹핑한다. 근육분류부(450)는 표 4의 일 예와 같이 운동목표근육(주근육)을 기초로 스마트짐 내의 운동기구를 그룹핑한다. 예를 들어, 운동목표근육이 내측광근인 경우 레그익스텐션과 레그프레스를 그룹핑한다.
운동시퀀스생성부(420)는 그룹핑부(410)에서 그룹핑된 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 적어도 하나의 운동기구의 이용순서 및 상기 적어도 하나의 운동기구 각각의 운동프로그램이 포함된 운동시퀀스를 생성한다. 운동시퀀스생성부(420)는 사용자의 체력상태를 기초로 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 적어도 하나의 운동기구 각각에 대한 운동프로그램을 생성한다. 운동프로그램은 각 운동기구의 목표중량, 반복횟수, 운동볼륨 등의 정보를 포함할 수 있다.
사용자의 체력상태는 개인최대근력(PMW), 최대산소섭취량(VO2Max), 사용자 신체발달상태, 운동 휴식기간, 사용자의 주관적 운동피로감, 사용자의 운동기록, 일정기간 동안 사용자의 누적운동기록 중 적어도 하나를 기초로 분석될 수 있다.
사용자의 체력상태를 개인최대근력(PMW)값을 이용하여 분석하는 일 예는 다음과 같다. 운동시퀀스생성부(420)는 운동기구별로 파악된 PMW_추정과 PMW_개인을 이용하여 해당 운동기구에서 이용하는 근육의 신체발달상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 레그익스텐션에 대한 PMW_개인과 PMW_추정를 기초로 레그익스텐션의 운동목표근육에 해당하는 대퇴사두근의 발달여부를 판단한다. PMW_개인이 PMW_추정 이상인 경우 발달, PMW_개인이 PMW_추정 미만인 경우 부족으로 판단한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스생성부(420)는 운동목표근육으로 그룹핑된 복수 개의 운동 그룹 각각에서 PMW_개인이 PMW_추정보다 약한 근육과 관련된 운동기구들을 선택하는 이용빈도를 기설정된 기준보다 높여, 사용자의 신체발달상태를 균형잡히도록 운동시퀀스를 생성할 수 있다.
또한, 운동시퀀스생성부(420)는 운동목표근육으로 그룹핑된 복수 개의 운동 그룹 각각에서 PMW_개인이 PMW_추정보다 기설정된 비율이상 높은 경우 해당 운동목표근육이 과발달된 것으로 판단하고, 해당 운동목표근육과 관련한 운동강도를 저강도로 선택하여 운동프로그램을 생성할 수 있다.
사용자의 체력상태를 최대산소섭취량(VO2Max)을 이용하여 분석하는 경우 역시, 사용자의 성별, 나이, 키, 몸무게 등의 사용자데이터를 기초로 기계학습처리부(384)에서 모집단의 최대산소섭취량에 대해 백분위 값을 생성한다.
그리고, 새로운 사용자의 사용자데이터를 기초로 사용자가 속하는 백분위 수치를 추정하고, 모집단에서 획득한 데이터를 기초로 그에 대응하는 최대산소섭취량을 예상한다. 새로운 사용자의 운동기록에서 기설정된 기간동안 획득한 최대산소섭취량 데이터가 예상한 최대산소섭취량보다 큰 경우 사용자에게 예상한 최대산소섭취량을 기초로 부가한 운동프로그램의 강도를 높인다. 예를 들어, 예상한 최대산소섭취량보다 5% 단위로 높일 수 있다. 반대로, 새로운 사용자의 운동기록에서 기설정된 기간동안 획득한 최대산소섭취량 데이터가 예상한 최대산소섭취량보다 작은 경우 사용자에게 예상한 최대산소섭취량을 기초로 부가한 운동프로그램의 강도를 낮춘다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 운동시퀀스생성부(420)는 운동프로그램에 속하는 운동기구의 이용순서를 제공한다. 운동시퀀스생성부(420)는 스마트짐 서버(380)에 기저장된 운동프로그램과 사용자 데이터, 사용자 운동기록을 참고하여 운동기구를 선택할 수 있다. 운동시퀀스생성부(420)는 사용자가 운동기구 이용시 활성화되는 주근육과 보조근육의 정보를 이용하여 사용자의 전신 근육이 고르게 발달되도록 기설정된 기간 단위로 적어도 하나의 운동시퀀스를 생성한다.
기설정된 운동기간은 1일, 1주일, 1달 등일 수 있다. 운동시퀀스생성부(420)는 운동기간에 따라 운동시퀀스를 상이하게 생성할 수 있다.
스마트짐 서버(380)는 사용자가 운동시퀀스에 따라 운동기구를 이용할 때, 운동시퀀스와 연관된 운동기구, 관절, 근육, 운동부하, 운동기구 이용시 운동궤적 데이터 등을 수집하여 사용자별로 운동기록으로 저장한다. 또한 사용자가 운동시퀀스를 모두 수행하지 않고 일부만 수행한 경우도 운동기록으로 저장한다.
예를 들어, 그룹핑부(410)에서 신체부위에 따라 운동기구를 상체그룹, 하체그룹, 몸통그룹의 3개 운동그룹으로 그룹핑한 경우, 운동시퀀스생성부(420)는 개인최대근력(PMW) 및 최대산소섭취량(VO2Max)을 기초로 3개의 운동그룹 각각에서 적어도 하나의 운동기구를 선택하여 운동프로그램을 생성한다. 이 경우, 운동시퀀스생성부(420)는 선택된 운동기구들 간에 이용순서 정보를 포함한 운동시퀀스를 사용자에게 제공한다.
예를 들어, 개인최대근력(PMW)과 관련하여 5개의 운동기구를 선택하고, 각 운동기구에 대한 운동프로그램을 모두 수행한 후 최대산소섭취량(VO2Max)과 관련된 1개의 운동기구를 이용하도록 이용순서를 설정한 운동시퀀스 정보와 함께 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 개인최대근력(PMW)과 관련된 5개의 운동기구에서도 사용자의 운동목적, 사용자의 부상 등과 같은 신체상태 등에 따라 다관절운동 기구를 우선적으로 이용하고, 이 후 단관절운동 기구를 이용하는 등과 같이 이용순서를 설정할 수 있다. 또는 반대의 경우로 설정할 수 있다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예에서, 운동시퀀스생성부(420)는 사용자의 운동피로감 및 운동 휴식기간을 고려하여 운동시퀀스를 생성한다. 예를 들어, 운동피로감이 기설정된 수치 이하일 때 운동그룹에서 다관절 운동기구를 선택할 수 있다. 운동피로감은 기설정된 기간동안 누적된 사용자의 운동볼륨과 사용자의 휴식기간을 기초로 수치로 변환될 수 있다. 운동볼륨은 운동부하*반복횟수로 계산된다.
운동시퀀스생성부(420)는 사용자의 운동시퀀스 수행상태를 기초로 다음 운동시퀀스를 설정할 수 있다. 예를 들어, 운동기간이 11월 1일~7일까지 1주일인 경우, 4개의 운동시퀀스와 3일의 휴식기간을 제공할 수 있다. 사용자가 4개의 운동시퀀스를 모두 수행하지 않고 일부만 수행하거나 또는 각 운동시퀀스별로 이용한 운동기구의 운동부하 등이 제공된 운동시퀀스와 일치하지 않을 경우, 사용자가 수행한 운동시퀀스 수행률을 반영하여 1월 8일 이후의 운동시퀀스를 생성할 수 있다. 예를 들어, 운동시퀀스생성부(420)는 11월 1일~7일까지의 운동기록과 운동시퀀스 수행상태를 반영하여 운동량이 부족한 근육과 관련한 운동기구의 이용빈도를 증가시키도록 운동기구를 선택할 수 있다.
도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 사용자에게 최적화된 운동시퀀스를 제공한 일 예를 도시한다. 도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 18개의 선택된 운동기구와 각 운동기구의 운동프로그램(512)의 일부가 도시되어 있다.
도 5의 일 예와 같이, 운동시퀀스제공장치는 사용자단말기 또는 스마트짐에 구비된 스마트미러 등에 운동시퀀스를 제공할 수 있다. 사용자는 스마트짐에서 사용자 단말기를 NFC방식으로 스마트미러에 태깅하면, 회원 확인을 거친 후 자신이 수행할 운동시퀀스를 확인할 수 있다.
도 5 는 그룹핑부에서 신체부위별로 그룹핑한 복수 개의 운동그룹 각각에서 운동기구를 선택하고, 선택된 각 운동기구의 이용순서를 표시하며(510~560), 선택된 운동 기구 각각의 운동프로그램(512)이 표시된 일 예이다. 운동프로그램(512)은 Reps(512a), 반복횟수(512b), 목표중량(512)을 포함한다. 목표중량(512)의 경우 초기에는 PMW추정값을 기준으로 설정되나, 기설정된 운동기간이 경과한 후에는 사용자의 객관화지수를 반영한 최대근력값 PMW개인을 기준으로 재설정된다.
사용자단말기는 사용자가 운동시퀀스 중 수행한 운동프로그램에 대해 실시간으로 확인이 가능하며, 또한 남아있는 운동기구와 운동프로그램에 대해서 실시간으로 확인할 수 있다. 도 5를 참고하면, 사용자는 운동시퀀스 step16에서 step18(540~560)의 운동기구를 이용하지 않은 상태이고, 이전 단계의 운동기구(510~530)의 운동프로그램은 모두 수행한 것으로 확인된다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

Claims (15)

  1. 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑하는 그룹핑부; 및
    상기 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 적어도 하나의 운동기구의 이용순서 및 상기 적어도 하나의 운동기구 각각의 운동프로그램이 포함된 운동시퀀스를 생성하는 운동시퀀스생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 그룹핑부는
    운동목표근육를 기초로 그룹핑을 수행하고, 이 경우 상기 운동목표근육별로 운동시 사용되는 관절움직임 또는 관절의 개수를 더 참고하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 그룹핑부는
    신체부위를 기초로 그룹핑을 수행하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    사용자의 체력상태를 기초로 상기 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 사용자의 체력상태는 개인최대근력(PMW) 또는 최대산소섭취량(VO2Max)으로 분석되는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  5. 제 4 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    상기 사용자의 체력상태를 기초로 상기 복수 개의 운동그룹에 속하는 적어도 하나의 운동기구 별로 수행되는 운동강도를 설정하여 상기 운동프로그램을 생성하고, 상기 운동강도는 운동부하 및 반복횟수를 기초로 설정되는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    사용자의 전신 근육이 고르게 발달되도록 기설정된 기간 단위로 적어도 하나의 운동시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    상기 기설정된 기간동안 상기 적어도 하나의 운동시퀀스를 생성할 때 사용자의 운동피로감 및 운동 휴식기간을 고려하여 상기 운동프로그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 스마트짐 내의 운동기구 각각과 통신하는 통신부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    기설정된 기간동안 사용자가 상기 운동시퀀스를 수행한 수행결과를 반영하여 향후 운동시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공장치.
  10. 그룹핑부에서 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑하는 단계; 및
    운동시퀀스생성부에서 상기 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 적어도 하나의 운동기구의 이용순서 및 상기 적어도 하나의 운동기구 각각의 운동프로그램이 포함된 운동시퀀스를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    사용자의 체력상태를 기초로 상기 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 사용자의 체력상태는 개인최대근력(PMW) 또는 최대산소섭취량(VO2Max)으로 분석되는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공방법.
  12. 제 11 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    상기 사용자의 체력상태를 기초로 상기 복수 개의 운동그룹에 속하는 적어도 하나의 운동기구 별로 수행되는 운동강도를 설정하여 상기 운동프로그램을 생성하고, 상기 운동강도는 운동부하 및 반복횟수를 기초로 설정되는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공방법.
  13. 제 10 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    사용자의 전신 근육이 고르게 발달되도록 기설정된 기간 단위로 적어도 하나의 운동시퀀스를 생성하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 운동시퀀스생성부는
    상기 기설정된 기간동안 상기 적어도 하나의 운동시퀀스를 생성할 때 사용자의 운동피로감 및 운동 휴식기간을 고려하여 상기 운동프로그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 운동시퀀스제공방법.
  15. 컴퓨터-판독가능 기록매체로서,
    상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 운동시퀀스제공방법의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
    그룹핑부에서 스마트짐 내의 운동기구를 복수 개의 운동그룹으로 그룹핑하는 단계; 및
    운동시퀀스생성부에서 상기 복수 개의 운동그룹 각각에 속하는 적어도 하나의 운동기구를 선택하고, 상기 적어도 하나의 운동기구의 이용순서 및 상기 적어도 하나의 운동기구 각각의 운동프로그램이 포함된 운동시퀀스를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록매체.
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