운동 효과를 극대화하기 위하여 개인의 신체 상태를 측정한 후, 운동 처방을 통하여 적합한 운동 프로그램을 생성해 주는 운동 관리 시스템이 도입되어 활용되고 있다. 하지만, 2주$\sim$3개월 주기로 신체 상태를 파악하여 생성되는 운동 프로그램은 다양하게 변화하는 개개인의 운동 습관이나 운동 주기를 실시간으로 반영하지 못하기 때문에, 운동 기간이 길어질수록 사용자의 현재상태에 적절치 않은 운동을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 운동 프로그램을 제공하기 위한 문맥 인지 운동 모델(Context Aware Exercise Model : CAEM)을 제안하며, 이를 지능형 운동 가이드(Intelligent Fitness Guide : IFG) 시스템으로 구현한다. IFG 시스템은 사용자의 상황에 따라 필요한 측정치를 선택적으로 입력 받고, 운동 종류 및 운동 횟수, 운동 강도의 변경 시 운동 최적화 알고리즘 및 운동 지식베이스를 통해 운동 프로그램을 생성한다. IFG는 사용자 상황에 알맞은 운동 프로그램을 실시간으로 제공함으로써, 사용자 상황에 알맞은 효율적인 운동 관리를 할 수 있다.
운동 효과를 극대화하기 위하여 개인의 신체 상태를 측정한 후, 운동 처방을 통하여 적합한 운동 프로그램을 생성해 주는 운동 관리 시스템이 도입되어 활용되고 있다. 하지만, 2주$\sim$3개월 주기로 신체 상태를 파악하여 생성되는 운동 프로그램은 다양하게 변화하는 개개인의 운동 습관이나 운동 주기를 실시간으로 반영하지 못하기 때문에, 운동 기간이 길어질수록 사용자의 현재상태에 적절치 않은 운동을 유도할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 운동 프로그램을 제공하기 위한 문맥 인지 운동 모델(Context Aware Exercise Model : CAEM)을 제안하며, 이를 지능형 운동 가이드(Intelligent Fitness Guide : IFG) 시스템으로 구현한다. IFG 시스템은 사용자의 상황에 따라 필요한 측정치를 선택적으로 입력 받고, 운동 종류 및 운동 횟수, 운동 강도의 변경 시 운동 최적화 알고리즘 및 운동 지식베이스를 통해 운동 프로그램을 생성한다. IFG는 사용자 상황에 알맞은 운동 프로그램을 실시간으로 제공함으로써, 사용자 상황에 알맞은 효율적인 운동 관리를 할 수 있다.
To enhancing the exercise effect, exercise management systems are introduced and generally used. They create the proper exercise program through exercise prescription after determining the personal body status. When the exercise programs are created, they will consider $2weeks{\sim}3months$
To enhancing the exercise effect, exercise management systems are introduced and generally used. They create the proper exercise program through exercise prescription after determining the personal body status. When the exercise programs are created, they will consider $2weeks{\sim}3months$ period. And, existing exercise programs cannot respect with personal exercise habits or exercise period which are changing variedly. If exercise period is long, it can be caused inappropriate exercise about user current status. To solve these problems in legacy systems, this paper proposes a Context Aware Exercise Model (CAEM) to provide the exercise program considering the user context. Also, we implemented that as Intelligent Fitness Guide (IFG) System. The IFG system is selectively received necessary measurement values as input values according to user's context. If exercise kinds, frequency and strength of user are changing, that system creates the exercise program through exercise optimization algorithm and exercise knowledge base. As IFG is providing the exercise program in a real time, it can be managed the effective exercise according to user context.
To enhancing the exercise effect, exercise management systems are introduced and generally used. They create the proper exercise program through exercise prescription after determining the personal body status. When the exercise programs are created, they will consider $2weeks{\sim}3months$ period. And, existing exercise programs cannot respect with personal exercise habits or exercise period which are changing variedly. If exercise period is long, it can be caused inappropriate exercise about user current status. To solve these problems in legacy systems, this paper proposes a Context Aware Exercise Model (CAEM) to provide the exercise program considering the user context. Also, we implemented that as Intelligent Fitness Guide (IFG) System. The IFG system is selectively received necessary measurement values as input values according to user's context. If exercise kinds, frequency and strength of user are changing, that system creates the exercise program through exercise optimization algorithm and exercise knowledge base. As IFG is providing the exercise program in a real time, it can be managed the effective exercise according to user context.
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문제 정의
본 논문에서는 운동 처방에 따라 자신의 신체적 목표치를 달성하기 위하여 운동 순간의 신체조건 및 운동 종류에 따라 실시간으로 변화하는 운동 .프로그램을 제공할 수 있는 문맥 인지 모델에 기반 한 지능형 운동 가이드 시스템(IFG)을 제안하고 구현하였다.
본 논문에서는 이러한 운동 관리 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 사용자의 상황을 고려한 운동 프로그램을 제공하는 문맥 인지 운동 모델(Context Aware Exercise Model: CAEM)과 운동 최적화 알고리즘을 제안하며, 이를 기반으로 운동기구 및 측정 장치와의 상호작용을 위한 지능형 운동 가이드(IFG: Intelligent Fit ness Guide) 시스템을 구현한다. IFG 시스템은 센서를 통해 사용자의 신체 신호 및 운동 기구에서 생성되는료를 입력받아 제안된 운동 최적화 알고리즘을 통하여 운동 프로그램을 제공한다.
본 논문에서는 이러한 운동 지식베이스를 통하여 사용자의 상태를 측정하고 특정 부분의 문제점을 파악할 수 있다. 또한 운동을 통하여 변화된 신체 정보(BMI, 몸무게, 혈압 등)를 기반으로 새로운 목표치를 설정할 수 있다.
나누어진다[12, 13]. 본 논문은 문맥을 그림 4와 같이 설정 시간(Set Time: ST) 문맥 외에 신체 신호 (Vital Sign: VS), 운동 종류(Exercise Type: ET), 목표 운동 칼로리 소비량(Goal Kilocalorie Consumption: GKC) 문맥으로 분류하고 이 네 가지 종류의 문맥을 모아 입력 요소라고 지칭한다. 첫째, 설정 시간에 대한 문맥이 사용되는 경우는 사용자가 입력한 설정 시간에 따라 운동량이 많은 운동종류가 선택될 수 있고 운동량이 적은 운동종류가 선택될 수 있다.
그림 5의 2단계에서 선택된 운동 모델의 노드 수를 확인하여, 그 수만큼 운동 종류를 선택한다. 선택된 운동 종류를 운동 모델이 제시하는 운동 순서에 알맞게 대입하여 비용이 적게 나오는 운동 프로그램을 사용자에게 제공한다.
제안 방법
운동 순서는 운동 최적화 프로그램을 완성하기 위한 대략적으로 완성된 운동 프로그램이다. 각 노드에 제약조건으로 설정된 운동 수에 알맞은 운동 종류를 대입하는 단계 2 과정을 통하여 사용자에게 알맞은 운동 최적화 프로그램을 제공한다. 표 3은 운동 수와 운동 종류별 운동 모델을 나타내고 있다.
단계 2에서는 5개의 운동 노드 및 1개의 목표 노드로 이루어진 정적인 가상 메쉬[14, 15]상에서의 운동 종류별 소비 칼로리를 이용하여, 단계 1에서 선택된 운동■순서의 비용을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 노드는 운동 종류(Sn)를 나태나고 있으며, 운동 종류에 따라 소모되는 단위 분당 소모 칼로리 (Cn)와 해당 운동을 하는 운동 시간(Tn)으로 구성된다.
수 있도록 한다. 사용자별로 현재 이용 중인 운동 기구에 부착된 센서를 통해 혈압, 칼로리, 시간, 운동량 등을 입력받아 저장한다. 또한, 급작스러운 신체 변화(심박 수 증가, 혈압 상승 등)시 사용자 안전을 위하여 적절한 운동 프로그램을 제공한다.
기존 운동 관리 시스템에서 사용되는. 운동가이드 방식은 운동 지도사 방식[16, 17], 독립 시스템 방식 [16, 17], RFID 시스템 방식 [18]과 본 논문에서 제안하는 문맥인지를 이용한 시스템(IFG) 방식이 있다. 모든 운동 가이드 방식은 운동 처방을 기본으로 하여 작성된 운동 프로그램에 따라 사용자가 적절히 운동할 수 있도록 관리한다는 공통된 목적을 갖고 있다.
프로그램을 제공할 수 있는 문맥 인지 모델에 기반 한 지능형 운동 가이드 시스템(IFG)을 제안하고 구현하였다. 최적의 운동프로그램을 생성하기 위하여 정적인 가상 메쉬상[14, 15] 에서 운동 종류 별 소비 칼로리를 이용하여, 최소의 비용이 소비되는 운동 순서를 선택하는 운동 최적화 알고리즘을 사용하였으며, 이를 기반으로 구현된 IFG 시스템은 운동 처방이 이루어진 시점에서 설정된 운동 목표치를 운동 과정에서 사용자의 신체 상태 및 운동기구의 운동 소모량을 고려하여 재설정 하는 운동 프로그램을 제공한다. IFG를 통해, 사용자는 자신의 신체조건 및 운동 기구에 관계없이 자신이 원하는 운동 기구를 선택하면 운동 처방에서 제시한 목표치를 달성하기 위한 운동프로그램이 자동으로 제시되며, 사용자의 운동 과정을 효과적으로 관리해 줌으로써 운동 효과를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
따라 실시간으로 변화하는 운동 .프로그램을 제공할 수 있는 문맥 인지 모델에 기반 한 지능형 운동 가이드 시스템(IFG)을 제안하고 구현하였다. 최적의 운동프로그램을 생성하기 위하여 정적인 가상 메쉬상[14, 15] 에서 운동 종류 별 소비 칼로리를 이용하여, 최소의 비용이 소비되는 운동 순서를 선택하는 운동 최적화 알고리즘을 사용하였으며, 이를 기반으로 구현된 IFG 시스템은 운동 처방이 이루어진 시점에서 설정된 운동 목표치를 운동 과정에서 사용자의 신체 상태 및 운동기구의 운동 소모량을 고려하여 재설정 하는 운동 프로그램을 제공한다.
성능/효과
그림 8은 IFG를 실행하였을 때의 초기 화면이다. 사용자 확인을 스마트 카트를 통하여 인지하며, 기존 저장 데이타를 통한 운동 프로그램 혹은 재측정을 통한 운동 프로그램을 제공받을 수 있다. 그림 8의 오른쪽 화면에서 사용자의 의도에 따른 운동 스타일을 선택하게 되면 그림 9와 같은 화면이 나타내게 된다.
둘째, 신체 신호에 대한 문맥이 사용되는 경우는 급작스러운 혈압의 상승에 의한 운동 프로그램의 종료 및 다른 운동프로그램으로 변환할 수 있다. 셋째로, 운동종류는 사용자가 의도하는 운동기구에 따라 운동 종류 별 소비 칼로리를 선택하여 운동 프로그램을 선택할 수 있다. 마지막으로 칼로리는 사용자가 목표하는 운동 열량 소모량으로 단기간에 목표를 이룰 수 있는 운동 프로그램을 선택 할 수 있다.
기존 방식과 IFG의 가장 큰 차이점은 사용자의 현재 상태와 목표상태 사이의 차이를 줄이기 위한 운동 처방을 이용한 운동 프로그램의 변경가능성의 유무에 있다. 제안한 IFG 시스템에서는 운동처방 측정 시점부터 다음 운동처방 전까지 사용자의 상태 정보를 센서를 통하여 서비스 이벤트로 인지하여 사용자의 현재 상태에 따라 운동 프로그램을 재설정하고, 사용자의 상황에 따른 준비된 대안 운동을 찾도록 하는 등의 운동 관리를 지원한다.
본 논문은 문맥을 그림 4와 같이 설정 시간(Set Time: ST) 문맥 외에 신체 신호 (Vital Sign: VS), 운동 종류(Exercise Type: ET), 목표 운동 칼로리 소비량(Goal Kilocalorie Consumption: GKC) 문맥으로 분류하고 이 네 가지 종류의 문맥을 모아 입력 요소라고 지칭한다. 첫째, 설정 시간에 대한 문맥이 사용되는 경우는 사용자가 입력한 설정 시간에 따라 운동량이 많은 운동종류가 선택될 수 있고 운동량이 적은 운동종류가 선택될 수 있다. 둘째, 신체 신호에 대한 문맥이 사용되는 경우는 급작스러운 혈압의 상승에 의한 운동 프로그램의 종료 및 다른 운동프로그램으로 변환할 수 있다.
후속연구
최적의 운동프로그램을 생성하기 위하여 정적인 가상 메쉬상[14, 15] 에서 운동 종류 별 소비 칼로리를 이용하여, 최소의 비용이 소비되는 운동 순서를 선택하는 운동 최적화 알고리즘을 사용하였으며, 이를 기반으로 구현된 IFG 시스템은 운동 처방이 이루어진 시점에서 설정된 운동 목표치를 운동 과정에서 사용자의 신체 상태 및 운동기구의 운동 소모량을 고려하여 재설정 하는 운동 프로그램을 제공한다. IFG를 통해, 사용자는 자신의 신체조건 및 운동 기구에 관계없이 자신이 원하는 운동 기구를 선택하면 운동 처방에서 제시한 목표치를 달성하기 위한 운동프로그램이 자동으로 제시되며, 사용자의 운동 과정을 효과적으로 관리해 줌으로써 운동 효과를 높일 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구로 IFG시스템의 운동 관리를 위한 입력조건과 학습 규칙을 명세하고, 시뮬레이션을 통하여 운동 효과를 정량적으로 검증하고자 한다.
사용자별로 현재 이용 중인 운동 기구에 부착된 센서를 통해 혈압, 칼로리, 시간, 운동량 등을 입력받아 저장한다. 또한, 급작스러운 신체 변화(심박 수 증가, 혈압 상승 등)시 사용자 안전을 위하여 적절한 운동 프로그램을 제공한다. 중요한 기능으로 운동 프로그램에 속하지 않은 운동 기구를 사용할 경우, 운동 최적화 알고리즘을 통해 운동 목표량을 소모할 수 있는 새로운 운동 프로그램을 제시한다.
만일, 사용자가 선택 종목들을 연결하여 운동하거나, 선택 종목을 바꿔서 운동한다면 계획된 운동 프로그램을 달성 할 수 없다. 또한, 운동 프로그램에서 설정된 기간 동안 사용자의 운동 목적에 따라, 시간대비 운동 강도가 강한 운동 프로그램, 특정 시간동안 할 수 있는 운동 프로그램, 선호하는 운동 종류에 따른 운동 프로그램 등 다양한 운동 프로그램을 제공하지 못한다. 그림 1은 운동 관리 시스템[2-기에서 사용되는 사용자의 체력측정을 통한 운동 처방 및 운동 관리 흐름을 보여준다.
IFG를 통해, 사용자는 자신의 신체조건 및 운동 기구에 관계없이 자신이 원하는 운동 기구를 선택하면 운동 처방에서 제시한 목표치를 달성하기 위한 운동프로그램이 자동으로 제시되며, 사용자의 운동 과정을 효과적으로 관리해 줌으로써 운동 효과를 높일 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구로 IFG시스템의 운동 관리를 위한 입력조건과 학습 규칙을 명세하고, 시뮬레이션을 통하여 운동 효과를 정량적으로 검증하고자 한다.
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