개인의 신체는 체형이나 자라는 환경에 따라 다르다. 특히 건강 100세를 지향하는 최근의 운동방법의 변화는 다양하다. 하지만 개개인의 운동목적, 성별, 나이, 신체상태 등에 따라 운동방법이 적용되어야 하고 분석, 연구 되어야 한다. 본 논문에서는 개별 맞춤 운동 방법을 통한 정보를 온라인으로 제작, 공유하고, 개인별 맞춤운동 제공하는 시스템을 연구한다. 이를 위해 개인 맞춤형 운동 알고리즘이 분석하는 알고리즘을 연구한다. 본 연구는 국민의 100세 건강증진에 기여하는 바이오와 IT 접목을 통한 연구의 초석이 될 것이다.
최근 건강증진 및 치료를 위한 방법으로 운동이 주목을 받고 있다. 운동의 효과를 극대화하기 위하여 각각의 개인 특성에 맞는 맞춤형 운동처방이 요구된다. 그러나 현재 운동처방사의 부족과 운동처방을 위한 시스템의 부재로 많은 사람들은 운동의 효과를 정확하게 얻지 못하고 있다. 본 논문은 다양한 건강검진 데이터를 기초로 하여 여러 분야의 운동관련 자료들을 쉽고 빠르게 개인 맞춤 운동처방에 적용할 수 있도록 하여 운동처방 전문가가 양질의 운동처방을 적은 노력과 시간으로 작성할 수 있도록 도와주는 운동처방 저작을 위한 지원시스템을 제안한다.
본 논문에서는 개인의 신체적인 특성을 입력하여 이를 전문 트레이너가 미리 입력한 데이터베이스와 비교한 후 개인 특성에 맞는 헬스 트레이닝 방법을 3D 애니메이션으로 사용자에게 제시해주는 개인 맞춤형 헬스 트레이닝 시스템을 설계하고 구현하였다. 스포츠 센터나 헬스클럽에서는 개인별 특성에 따른 맞춤식 운동을 제공하지 못하고 트레이너의 개인적인 경험에 따른 대략적인 운동방법과 운동 기구 사용법만 지도하고 있다. 제안하는 시스템은 개인별 특성을 미리 준비된 표 형식에 입력하고 운동 목적과 운동 장소, 정상 운동 가능 유무, 자신의 RM을 입력하면 보다 정확하게 데이터베이스를 검색하여 개인에게 적합한 헬스 트레이닝 동작과 운동 효과 및 운동 방법을 화면에 제시한다.
지역사회에서는 병원퇴원 후 경증장애인의 체력회복을 도와 일상생활로의 복귀를 지원하고 노인 등 취약계층의 건강유지 및 증진을 위한 저비용 개인맞춤형 재활운동 서비스 시스템이 요구된다. 특히, 병원과의 데이터 연계를 통해 개인의 건강상태, 질병에 따라 최적화된 재활운동이 관리될 경우, 효율적인 재활 및 2차 부상방지를 지원할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 재활운동의 비용감소와 장애인 및 노인 등 취약계층의 운동재활 접근성(코칭/시설) 강화를 위한 O2O(Online-to-Offline) 연계 AI 기반 개인맞춤형 운동재활 서비스 시스템을 설계한다.
최근 질적인 삶의 중요성과 건강에 대한 필요성이 향상되면서 운동의 중요성에 대한 국민의 인지도가 증가했다. 체력적인 효과 심리적인 효과 면역효과 등 운동이 주는 많은 긍정적인 영향들로 인해 최근 건강관리에 대해 사람들의 관심이 많이 증가했으나 자신에게 알맞는 운동 방법을 알지 못해 정작 운동을 실천하는 수는 그 수의 절반뿐이다. 따라서 개인의 신체 알맞는 운동을 추천해 줄 수 있는 추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 신장, 몸무게, 나이, 주당 운동 횟수, 성별과 같은 개인화 요소를 이용한 협업 필터링과 k-nn 을 R 시스템을 사용하여 사용자 개인 맞춤형 운동 추천 시스템을 제안한다.
본 연구는 접근이 용이한 모바일 디바이스를 활용한 운동 모니터링과 이를 기반으로 한 맞춤형 운동처방에 대한 연구를 실시하였다. 이를 위해 현재 실현 가능한 다양한 모바일 운동 모니터링 방식 및 현황을 조사하고, 맞춤형 운동처방 활용 가능성과 방식을 제시하였다. 최근 스마트폰 애플리케이션의 활용이나 웨어러블 디바이스 등과 같은 모바일 플랫폼 기반의 운동 모니터링이 가능해지면서 추가적으로 생체정보 전송을 통해 개인의 체력상태나 건강상태에 적절한 맞춤형 운동처방 서비스가 가능해졌다. 개인 사용자가 모바일 디바이스를 통해 신체 정보를 제공하게 되면, 이를 u-Fitness center에서 취합하고 운동 전문가는 취합된 정보를 바탕으로 개별화된 운동처방을 하여 u-Fitness center로 재전송을 하게 된다. u-Fitness center는 이를 콘텐츠 제공업체에 자동시스템에 의해 연동하여 가장 적절한 맞춤형 서비스를 제공하게 될 것이다. 또한 향후에는 다양한 모바일 디바이스와 서비스들이 서로 연동되어 하나의 플랫폼에서 개인 사용자의 니즈에 따라 여러 개의 서비스를 사용할 수 있는 개방형 플랫폼으로 진화하게 될 것이다.
최근 자기관리의 필요성이 증가하면서 자신이 만족하는 신체를 갖기 위해 다이어트를 하는 사람들이 많아졌다. 다이어트를 하는 데 여러 방법이 존재하지만 건강한 다이어트를 위해서는 운동이 필수적으로 겸해져야 한다. 그러나 많은 사람들이 자신의 체형에 적합한 운동을 찾는 데 어려움을 겪는다. 따라서 개인의 체형과 성향에 맞는 운동을 추천해 줄 수 있는 추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 나이, 신장, 몸무게, 체지방률, 식습관과 같은 개인화 요소와 협업 필터링 방법을 R 시스템을 사용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천하는 추천 시스템을 제안한다.
의료 IT 기술의 발전으로 스마트헬스케어 사업의 발전을 통해 실버산업시대 개인 맞춤 의료서비스가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 아두이노 환경에서 다양한 센서를 활용해 스마트 헬스케어 개인 맞춤형 서비스를 제공할수 있는 관절재활 운동이 가능한 손가락 모델링을 구현하였다. 아두이노 기반의 구부림 센서(Flex sensor)를 이용해 개인별 손가락 관절의 활동성을 측정함으로 향후 스마트 헬스케어 분야에서 개인 맞춤형 재활운동에 활용하고자 한다.
본 논문은 병원과 지역사회에서 제공하는 재활 서비스를 연계하여 재활 단계별 개인 맞춤 재활서비스를 제공하기 위한 재활운동 빅데이터 플랫폼과 재활 서비스를 지원하는 재활 운동 기기간의 데이터 수집을 위한 인터페이스의 설계에 관한 것이다. 재활 운동 빅데이터 플랫폼은 병원과 지역사회에서 생성되는 재활 관련 데이터를 수집하고 이를 가공, 유통하기 위한 데이터 서비스와 수집된 데이터를 예측, 분석하여 개인 맞춤형의 단계별 재활을 지원하기 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 재활 운동을 보조하는 재활 운동 기기에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 재활 운동 빅데이터 플랫폼으로 전송하고, 수집된 데이터를 플랫폼 내외부에서 활용 가능하도록 제공할 수 있는 인터페이스에 대하여 설명한다.
최근 건강에 대한 관심이 높아지면서 개인 맞춤 건강관리의 필요성 인식이 높아지고 있다. 이에 따라 개인의 특성에 맞는 맞춤형 운동처방이 요구되면서 특정분야뿐만이 아닌 전반적인 분야의 운동에 대한 운동 템플릿이 필요하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 운동 템플릿 작성을 위한 도구는 미국 스포츠 의학회(ACSM)에서 정의하는 각 운동 및 강도별 운동방법에 대하여 운동 템플릿을 작성하고 XML구조로 변환하여 저장할 수 있게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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