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운동 능력 평가 시스템 및 운동 능력 평가 방법

  • 기술번호 : KST2022013225
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 실시 예에 따른 운동 능력 평가 시스템은 사용자의 운동 강도를 실시간으로 결정하는 운동강도조절부, 사용자의 신체 정보를 복수 차례 측정하여 측정데이터를 수집하는 센싱부, 사용자의 실시간 잔여 에너지량을 산출하는 산출부, 및 데이터를 송수신하고, 상기 운동강도조절부, 상기 센싱부 및 상기 산출부의 구동을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 산출부는, 기저장된 복수의 수식모델들 중 상기 운동 강도에 따른 상기 측정데이터와 유사도가 높은 적어도 하나의 비교수식모델을 선정하는 탐색부, 및 상기 탐색부로부터 선정된 상기 비교수식모델과 상기 운동 강도에 따른 상기 측정데이터를 실시간으로 비교하고, 산출된 비교값을 기초로하여 사용자의 상기 실시간 잔여 에너지량을 예측하는 평가부를 포함한다.
Int. CL A63B 24/00 (2006.01.01) A61B 5/11 (2006.01.01) A61B 5/22 (2006.01.01) A61B 5/0205 (2006.01.01)
CPC A63B 24/0062(2013.01) A63B 24/0003(2013.01) A61B 5/1124(2013.01) A61B 5/1118(2013.01) A61B 5/224(2013.01) A61B 5/0205(2013.01) A63B 2024/0065(2013.01) A63B 2220/30(2013.01) A63B 2220/40(2013.01) A63B 2230/00(2013.01) A63B 2230/40(2013.01) A63B 2230/04(2013.01) A63B 2220/806(2013.01) A61B 2503/10(2013.01)
출원번호/일자 1020200189066 (2020.12.31)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0098065 (2022.07.11) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.31)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유제광 서울 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이지 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길**, *층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-1439497-47
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
운동 수행 시, 사용자의 운동 강도를 실시간으로 결정하는 운동강도조절부;상기 운동강도조절부로부터 결정된 특정 운동 강도에 대응하여 운동을 수행하는 사용자의 신체 정보를 복수 차례 측정하여 측정데이터를 수집하는 센싱부;상기 측정데이터를 기초로 하여 사용자의 실시간 잔여 에너지량을 산출하는 산출부; 및상기 운동강도조절부, 상기 센싱부 및 상기 산출부 간의 데이터를 송수신하고, 상기 운동강도조절부, 상기 센싱부 및 상기 산출부의 구동을 제어하는 제어부를 포함하고,상기 산출부는,기저장된 복수의 수식모델들 중 상기 운동 강도에 따른 상기 측정데이터와 유사도가 높은 적어도 하나의 비교수식모델을 선정하는 탐색부; 및상기 탐색부로부터 선정된 상기 비교수식모델과 상기 운동 강도에 따른 상기 측정데이터를 실시간으로 비교하고, 산출된 비교값을 기초로하여 사용자의 상기 실시간 잔여 에너지량을 예측하는 평가부를 포함하는 운동 능력 평가 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 평가부는 상기 실시간 잔여 에너지량 정보를 통하여, 사용자의 올-아웃(All-out) 시점을 예측하고, 상기 올-아웃 시점은 사용자의 에너지가 완전 고갈되어 더 이상 운동을 수행할 수 없는 상태로 정의되는 운동 능력 평가 시스템
3 3
제 1 항에 있어서,상기 센싱부는 사용자의 운동 속도, 운동 가속도, 근수축 상태, 호흡량, 심박수 중 적어도 어느 하나를 측정하는 운동 능력 평가 시스템
4 4
제 1 항에 있어서,상기 센싱부는, 카메라, 자이로센서, 근전도 센서, 심박수 측정 센서, 압력센서, 지자계센서, 적외선 센서, 레이저 센서, RF 센서, 초음파 센서, 폐활량 센서 중 적어도 어느 하나를 포함하는 운동 능력 평가 시스템
5 5
제 1 항에 있어서,상기 산출부는 ADO(Adaptive Design Optimization) 기법을 이용하여 상기 잔여 에너지량을 산출하는 운동 능력 평가 시스템
6 6
제 1 항에 있어서,사용자에게 상기 측정 데이터 정보 또는 상기 잔여 에너지량 정보를 제공하거나, 상기 운동강도조절부로부터 수신된 운동 강도 수치를 사용자에게 제공하는 인터페이스부를 더 포함하는 운동 능력 평가 시스템
7 7
제 1 항에 있어서,상기 복수의 수식모델들, 상기 측정데이터, 및 상기 실시간 잔여 에너지량 정보를 저장하는 저장부를 더 포함하는 운동 능력 평가 시스템
8 8
제 1 항에 있어서,상기 산출부는 산출된 상기 실시간 잔여 에너지량을 기초로 하여, 사용자가 1회에 최대로 들어올릴 수 있는 중량으로 정의되는 1RM(Repetition Maximum)을 산출하는 운동 능력 평가 시스템
9 9
특정 운동 강도에 대응하여 운동을 수행하는 사용자의 신체 정보를 측정하여 1차 측정데이터를 수집하는 단계;기저장된 복수의 수식모델들 중 상기 1차 측정데이터와 유사도가 높은 적어도 하나의 비교수식모델을 선정하는 단계;상기 비교수식모델과 상기 1차 측정데이터를 비교하여 제1 비교값을 산출하는 단계;상기 제1 비교값을 기초로 하여 사용자의 운동 강도를 재설정하는 단계;재설정된 운동 강도에 대응하여 운동을 수행하는 사용자의 신체 정보를 측정하여 2차 측정데이터를 수집하는 단계;상기 1차 측정데이터 및 상기 2차 측정데이터를 통합하는 단계;상기 통합된 데이터와 상기 비교수식모델을 비교하여 제2 비교값을 산출하는 단계; 및상기 제2 비교값을 기초로 하여 사용자의 잔여 에너지량을 예측하는 단계를 포함하는 운동 능력 평가 방법
10 10
제 9 항에 있어서,상기 제2 비교값을 산출하는 단계에서, 상기 제2 비교값이 소정의 값보다 큰 경우, 상기 기저장된 복수의 수식모델들 중 상기 통합된 데이터와 유사도가 높은 또 다른 비교수식모델을 선정하여 상기 통합된 데이터와 재비교하는 운동 능력 평가 방법
11 11
제 9 항에 있어서,상기 잔여 에너지량을 예측하는 단계에서, 상기 잔여 에너지량을 통하여 사용자의 올-아웃(All-out) 시점 및 사용자의 1RM(Repetition Maximum)을 산출하고,상기 올-아웃 시점은 사용자의 에너지가 완전 고갈되어 더 이상 운동을 수행할 수 없는 상태로 정의되고, 상기 1RM은 사용자가 1회에 최대로 들어올릴 수 있는 중량으로 정의되는 운동 능력 평가 방법
12 12
제 9 항에 있어서,상기 1차 측정데이터를 수집하는 단계 및 상기 2차 측정데이터를 수집하는 단계에서, 상기 1차 측정데이터 및 상기 2차 측정데이터는 상기 특정 운동 강도에 대한 사용자의 운동 속도, 운동 가속도, 근수축 상태, 호흡량, 심박수 중 적어도 어느 하나를 측정하는 운동 능력 평가 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울대학교 산학협력단 인공지능융합선도프로젝트(R&D) 자연지능 모사 인공지능 프레임워크와 인지기반 융합연구개발 파이프라인을 적용한 건강행동 모니터링 및 진단/처방 기술 개발