코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.
Jang S. J.;Park S. R.;Jang Y. G.;Oh Y. K.;Kwak H. M.;Diwakar Praveen Kumar;Park S. H.;Yoon Y. R.
대한의용생체공학회:의공학회지
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제26권5호
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pp.343-349
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2005
Continuously motivating people to exercise regularly is more important than finding a way out of barriers such as lack of time, cost of equipment, lack of nearby facilities, and poor weather. Our proposed system presents practicable methods of motivation through a diverse exercise aid system. The Health Improvement and Management System (all-in-one system which saves space and maintenance costs) measures and evaluates a diverse body shape analysis and physical fitness test and directs users to automated personalized exercise prescription which is prescribed by the expert system of three types of exercise templates: aerobics, anaerobics, and leisure sports. Automated personalized exercise prescriptions are built into XML based documents because the data needs to be in the form of flexible, expansible, and convertible structures in order to process various exercise templates, BIOFIT, a digital exercise trainer, monitors and provides feedback on the physiological parameters while users are working out in the gymnasium. If these parameters do not range within the prescribed target zone, the device will alarm users to control the exercise and make the exercise trainer adjust systemically the proper exercise level. Numeric health information such as the report of the physical fitness test and the exercise prescription makes people stay interested in exercising. In addition, this service can be delivered through the Internet.
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.
본 연구에서는 개인 피트니스를 수행하는 과정에서 건강관리와 운동효과를 증대시킬 수 있도록 운동동작을 분석하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 사용자가 밴드 형태의 가속도, 각속도, 지자계 모듈이 장착된 운동 센서를 착용하고 피트니스 운동 중에 발생하는 신호를 획득하고 운동동작을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 기법을 활용하여 세 가지 저항성 운동의 동작을 분석하였으며 이는 기존의 연구결과와 일치함을 확인하였다. 저항성 운동 상황에서 생성된 데이터로부터 개인화된 운동정보를 가공할 수 있는 기술을 확보하였다.
본 논문에서는 운동 재활 서비스에 제공할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반의 운동 데이터 수집 디바이스를 제안한다. 기존 클라우드 컴퓨팅 방식에서는 사용자가 급증하는 경우 데이터 센터의 처리량이 증가하여 많은 지연 현상을 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 이용하여 사용자측에서 3차원 카메라를 통한 영상 정보를 기반으로 포즈 에스티메이션을 적용한 신체 관절의 키포인트 위치를 측정하고 추정하여 서버에 전송하는 디바이스를 설계하고 구현하였다. 본 연구의 결과를 통하여 클라우드 시스템에 부하없이 원활한 정보 수집 환경을 구축할 수 있으며 운동 재활을 원하는 다양한 사용자를 대상으로 IoT 및 엣지 컴퓨팅 기술을 통한 개인 맞춤형 재활운동 코칭 시스템에 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 기반의 개인 맞춤형 운동 정보수집 시스템을 활용하여 개인 맞춤형 재활 운동 코칭 및 관리 서비스를 위한 모바일 앱을 제안한다. 사용자의 입력 정보에 의존하는 기존 관리 방식은 실질적인 재활 가능성을 타진하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 원격지의 엣지 컴퓨팅 기반의 영상정보에 대한 분석을 통하여 신체 관절정보와 함께 운동 정보를 수집하여 해당 운동의 시간 및 정확도를 측정하고 올바른 자세정보를 통한 재활 진척도를 제공하는 애플리케이션을 구현한다. 또한, 재활 센터의 측정 장비와 연동하여 건강상태를 관리할 수 있으며, 운동정보의 정확도 및 경향성 분석 정보를 제공한다. 본 연구의 결과를 통하여 비대면 환경에서의 자가 재활 운동에 따른 관리 및 코칭이 가능할 것으로 사료된다.
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.
개인 맞춤형 식이 운동 콘텐츠 제공을 위해 1개 3차병원에서 제공하는 PHR(Personal Health Records)을 기반으로 건강관리 스마트폰 어플리케이션을 개발하였다. PHR의 상병명에 근거하여 각 질환과의 상관관계를 적용한 식이 운동 적합률 알고리즘을 통해 개인의 질환을 관리하기 위한 맞춤형 콘텐츠를 제공하며, 식사량과 운동량을 기록하여 섭취 소비한 칼로리를 기록하는 기능을 제공한다. 또한 사용자의 위치정보를 근거로 한, 음식점 위치 정보 및 해당 메뉴, 그에 따른 영양분석에 대한 정보를 제공하는 개인에게 적합한 콘텐츠를 이용하고 기록할 수 있는 서비스로써, 사용자의 상태와 편의성을 고려하여 유헬스 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 청소년 비만에 대한 심각성이 증가함에 따라 더욱 체계적인 관리를 위해 줄넘기에 ICT 기술을 접목시켜 개인에게 알맞은 맞춤형 운동프로그램을 제안한다. 이 정책은 개별성의 원리에 의하여 개인차를 고려한 운동 프로그램을 설정하여 개개인들의 욕구, 흥미, 그리고 능력을 향상시키는데 있다. 이때 운동프로그램 설정을 못하는 운동초보자들을 위하여 줄넘기에 내장된 센서가 체력수준을 인식하고 그에 알맞은 프로그램을 제공하여 보다 효과적인 신체능력을 향상시켜 준다는 것에 의의를 두고 있다.
Steady exercise or walking exercise is helpful for the treatment of chronic diseases or cancers. In this paper, I presented a smart poster to enable the patients to exercise while moving between the smart posters, dynamically, in order to provide better exercise effect to them. It can be a new form of exercise prescription that combines exercise with walking using smart posters. The personalized exercise prescription is downloaded from the management server in real time when the patient approaches, and induces the patient's exercise and walking. In addition, the smart poster helps patient to move to other posters in order to induce more walking exercise. To achieve this, I proposed a transfer protocol that autonomously exchanges session information between smart posters in this paper. Moreover, the smart poster based on Raspberry was implemented to verify validity of this protocol, and an experiment was conducted to measure the request and response time between smart posters in the implemented environment. In the experiment, when the other poster sent the message requesting the exercise session 100 times and received the response message, the 95 percentage of received messages had the response time within 0.05 seconds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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