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각 단계의 적어도 일부가 프로세서에 의해 수행되고, 대상자의 움직임에 기초하여 대상자에게 운동 프로그램을 제안하는 방법으로서, 기 설정된 촬영 조건에 따라 대상자의 움직임을 촬영한 동영상을 제공 받는 단계; 3차원 컨볼루션 레이어를 포함하는 머신 러닝 기반의 제1 학습 모델에 상기 동영상을 입력하여 상기 대상자의 상지 편마비 정도를 판단하는 단계; 및상기 대상자의 상기 상지 편마비 정도에 기반하여 운동 프로그램을 결정하는 단계를 포함하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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제1항에 있어서,저장매체에서 상기 상지 편마비 정도에 관련된 복수의 운동 정보를 확인하는 단계; 및복수의 상기 운동 정보를 복수의 일자에 배분하여 상기 대상자의 운동 스케줄 정보를 생성하는 단계를 포함하는,상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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제2항에 있어서,복수의 상기 운동 정보는 균형 운동, 체간 운동, 관절 운동, 근력 운동 및 과제 지향 운동 중 적어도 하나의 분류에 속하고,상기 운동 스케줄 정보를 생성하는 단계는,상기 대상자에 의해 입력 받거나 또는 상기 상지 편마비 정도에 관련되어 미리 설정된 운동 기간 내에 균형 운동, 체간 운동, 관절 운동, 근력 운동 및 과제 지향 운동에 분류된 운동들이 모두 포함되도록 상기 운동 스케줄 정보를 생성하는 단계를 포함하는,상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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제3항에 있어서,상기 운동 기간 내에 포함된 상기 운동 스케줄 정보의 수행 여부를 확인하는 단계; 및상기 운동 스케줄 정보의 수행 여부가 완료로 판단된 경우, 상기 대상자에게 상기 상지 편마비 정도를 재 판단하도록 디스플레이, 스피커 및 광 LED 중 적어도 어느 하나로 가이드하는 메시지를 출력하는 단계를 더 포함하는,상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 동영상을 상기 제1 학습 모델에 입력하는 단계 이전에,상기 동영상의 최초 프레임으로부터 미리 설정된 구간 내의 적어도 하나의 프레임을 머신 러닝 기반의 제2 학습 모델에 입력하여 상기 대상자의 자세를 추정하는 단계; 및상기 대상자의 상기 자세가 상기 상지 편마비 정도를 판단하기에 적합한 자세인지를 판단하는 단계를 더 포함하는,상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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제5항에 있어서,상기 대상자의 상기 자세가 상기 상지 편마비 정도를 판단하기에 적합한 자세인지를 판단하는 단계는,상기 프레임에서 인식된 상기 대상자의 몸통의 면적 및 팔의 면적의 상대 비율에 기반하거나, 상기 프레임에서 인식된 상기 대상자의 얼굴에서 눈, 코 및 입의 위치에 기반하는,상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 동영상을 제공 받는 단계 이전에,카메라를 구동하고 상기 카메라로부터 실시간 영상을 제공 받는 단계;상기 실시간 영상을 머신 러닝 기반의 제2 학습 모델에 입력하여 상기 대상자의 각 부위를 인식하는 단계; 인식된 상기 대상자의 각 부위에 기반하여 상기 실시간 영상의 상기 대상자의 상기 자세가 상기 상지 편마비 정도를 판단하기에 적합한 자세인지를 판단하는 단계; 및디스플레이, 스피커 및 광 LED 중 적어도 어느 하나로 상기 카메라의 촬영 방향의 변경을 가이드하는 메시지를 출력하는 단계를 더 포함하는,상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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제1항에 있어서,상기 동영상을 제공 받는 단계 이전에,카메라를 구동하고 상기 카메라로부터 실시간 영상을 제공 받는 단계;상기 실시간 영상을 객체를 인식하는 머신 러닝 기반의 제3 학습 모델에 입력하여 상기 대상자 및 대상 오브젝트를 인식하는 단계; 및상기 대상자와 상기 대상 오브젝트와의 거리가 상기 상지 편마비 정도를 판단하기에 적합한 거리인지 판단하는 단계를 더 포함하는,상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 방법
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각 단계의 적어도 일부가 프로세서에 의해 수행되고, 대상자의 움직임에 기초하여 대상자에게 프로그램을 추천하는 장치로서, 프로세서; 및상기 프로세서와 전기적으로 연결되고, 상기 프로세서에서 수행되는 적어도 하나의 코드(code)가 저장되는 메모리를 포함하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가 3차원 컨볼루션 레이어를 포함하는 머신 러닝 기반의 제1 학습 모델에 기 설정된 촬영 조건에 따라 대상자의 움직을 촬영하여 제공 받은 동영상을 입력하여 상기 대상자의 상지 편마비 정도를 판단하고, 판단된 상기 대상자의 상지 편마비 정도에 기반하여 운동 프로그램을 결정하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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제9항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 저장매체에서 상기 상지 편마비 정도에 관련된 복수의 운동 정보를 복수의 일자에 배분하여 상기 대상자의 운동 스케줄 정보를 생성하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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제10항에 있어서, 복수의 상기 운동 정보는 균형 운동, 체간 운동, 관절 운동, 근력 운동 및 과제 지향 운동 중 적어도 하나의 분류에 속하고,상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 상기 대상자에 의해 입력 받거나 또는 상기 상지 편마비 정도에 관련되어 미리 설정된 운동 기간 내에 균형 운동, 체간 운동, 관절 운동, 근력 운동 및 과제 지향 운동에 분류된 운동들을 모두 포함하여 상기 운동 스케줄 정보를 생성하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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제11항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 상기 운동 기간 내에 포함된 상기 운동 스케줄 정보의 수행 여부를 확인하여 상기 운동 스케줄 정보의 수행 여부가 완료로 판단된 경우, 상기 대상자에게 상기 상지 편마비 정도를 재 판단하도록 디스플레이, 스피커 및 광 LED 중 적어도 어느 하나로 가이드하는 메시지를 출력하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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제9항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 상기 동영상을 상기 제1 학습 모델에 입력하기 이전에 상기 동영상의 최초 프레임으로부터 미리 설정된 구간 내의 적어도 하나의 프레임을 머신 러닝 기반의 제2 학습 모델에 입력하여 상기 대상자의 자세를 추정하여 상기 대상자의 상기 자세가 상기 상지 편마비 정도를 판단하기에 적합한 자세인지를 판단하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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제13항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 상기 프레임에서 인식된 상기 대상자의 몸통의 면적 및 팔의 면적의 상대 비율에 기반하거나, 상기 프레임에서 인식된 상기 대상자의 얼굴에서 눈, 코 및 입의 위치에 기반하여 상기 상지 편마비 정도를 판단하기에 적합한 자세인지를 판단하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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제9항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 카메라를 구동하고 상기 카메라로부터 실시간으로 제공 받은 영상을 머신 러닝 기반의 제2 학습 모델에 입력하여 상기 대상자의 각 부위를 인식하여 상기 실시간 영상의 상기 대상자의 자세가 상기 상지 편마비 정도를 판단하기 적합한지 결정하고, 디스플레이, 스피커 및 광 LED 중 적어도 어느 하나로 상기 카메라의 촬영 방향의 변경을 가이드하는 메시지를 출력하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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제15항에 있어서, 상기 메모리는 상기 프로세서를 통해 실행될 때 상기 프로세서가, 카메라를 구동하고 상기 카메라로부터 실시간으로 제공 받은 영상을 객체를 인식하는 머신 러닝 기반의 제3 학습 모델에 입력하여 상기 대상자 및 대상 오브젝트를 인식하고, 상기 대상자와 상기 대상 오브젝트와의 거리가 상기 상지 편마비 정도를 판단하기에 적합한 거리인지 판단하도록 야기하는 코드들을 저장하는, 상지 편마비 환자의 운동 프로그램 추천 장치
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