[국내논문]클라우드컴퓨팅 기반의 운동처방전문가시스템 설계 및 구현을 위한 융합 연구 Convergence Research for Design and Implementation of Exercise Prescription Expert System based Cloud Computing원문보기
이 연구는 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 융합기술을 적용하여 운동처방전문가시스템을 개발하고, 운동 건강관리 전문가들이 인터넷 환경에서 사용할 수 있도록 구현하고자 한다. 최근 우리사회는 의료기술의 발전으로 평균 수명이 늘어나고, 웰빙과 함께 근육질 몸매 가꾸기 붐이 일면서 사람들의 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 사회적 현상에 따라 건강관리를 전문적으로 하는 퍼스널 트레이너 및 운동 건강관리 전문가의 수요가 증가하고 있다. 하지만, 현재 오프라인 위주의 운동 교육으로 인하여 전문가가 많이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 운동처방전문가 시스템을 개발하여 분산된 데이터를 모으고, 이를 바탕으로 인공지능 룰을 생성하여, 퍼스널 트레이너 및 운동건강관리 전문가들이 사용하는 시스템과 교육시스템을 구현하고자 한다. 또한 이 시스템은 오프라인 위주의 운동 교육시스템을 온라인에서 할 수 있도록 하여 많은 운동처방 전문가 육성에 기여 할 것이다. 향후 연구로는 다양한 IoT 기기의 연동을 통해 수집한 빅데이터를 바탕으로 현재 시스템의 기능을 더 발전시킬 것이다.
이 연구는 클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 융합기술을 적용하여 운동처방전문가시스템을 개발하고, 운동 건강관리 전문가들이 인터넷 환경에서 사용할 수 있도록 구현하고자 한다. 최근 우리사회는 의료기술의 발전으로 평균 수명이 늘어나고, 웰빙과 함께 근육질 몸매 가꾸기 붐이 일면서 사람들의 건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 사회적 현상에 따라 건강관리를 전문적으로 하는 퍼스널 트레이너 및 운동 건강관리 전문가의 수요가 증가하고 있다. 하지만, 현재 오프라인 위주의 운동 교육으로 인하여 전문가가 많이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 운동처방전문가 시스템을 개발하여 분산된 데이터를 모으고, 이를 바탕으로 인공지능 룰을 생성하여, 퍼스널 트레이너 및 운동건강관리 전문가들이 사용하는 시스템과 교육시스템을 구현하고자 한다. 또한 이 시스템은 오프라인 위주의 운동 교육시스템을 온라인에서 할 수 있도록 하여 많은 운동처방 전문가 육성에 기여 할 것이다. 향후 연구로는 다양한 IoT 기기의 연동을 통해 수집한 빅데이터를 바탕으로 현재 시스템의 기능을 더 발전시킬 것이다.
The current study attempted to develop and operate an exercise prescription expert system based on cloud computing. Recently, concerns on health are increasing due to the development of healthcare technology, increased life expectancy, and enhanced concerns on the body figure and wellbeing among Kor...
The current study attempted to develop and operate an exercise prescription expert system based on cloud computing. Recently, concerns on health are increasing due to the development of healthcare technology, increased life expectancy, and enhanced concerns on the body figure and wellbeing among Koreans. This trend pushes up the demand for the personal trainers and exercise specialists. However, supply of the exercise specialists are less than the demand. This study tries to develop exercise prescription system, aggregate diverse data, develop artificial intelligence rule, and operate exercise prescription expert system and education system. This system may assist training exercise professionals by replacing off-line training programs into on-line training programs. Further researches are recommended to connect diverse IoT devices and big data.
The current study attempted to develop and operate an exercise prescription expert system based on cloud computing. Recently, concerns on health are increasing due to the development of healthcare technology, increased life expectancy, and enhanced concerns on the body figure and wellbeing among Koreans. This trend pushes up the demand for the personal trainers and exercise specialists. However, supply of the exercise specialists are less than the demand. This study tries to develop exercise prescription system, aggregate diverse data, develop artificial intelligence rule, and operate exercise prescription expert system and education system. This system may assist training exercise professionals by replacing off-line training programs into on-line training programs. Further researches are recommended to connect diverse IoT devices and big data.
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문제 정의
기존 운동추천 알고리즘 및 모델 기반의 시스템은 한번 개발되면 알고리즘을 바꾸지 않는 한 발전이 불가능하다는 문제점을, 사례가 쌓일수록 인공지능 룰이 정교하게 발전 될수 있는 시스템을 제안하였다. 그리고 회원의 모든 데이터를 전산화할 수 없기 때문에 인공지능을 적용하여도 반드시 퍼스널 트레이너의 경험이 필요한데, 전문가의 개입 없이 알고리즘만으로 이를 해결하려고 하는 문제점을, 소프트웨어가 퍼스널 트레이너를 대체하는 시스템이 아니라 그 둘을 조합하는 시스템을 제안함으로써 문제점을 해결하려고 하였다. 마지막으로 사람들의 관심에 비해 퍼스널 트레이너의 수가 부족하기 때문에 인재양성이 필요하지만, 오프라인 교육의 공간적, 시간적인 한계로 인재양성이 부족하다는 문제를 해결하기 위해 사례기반 온라인 교육시스템 개발을 통해 공간적인 제한 없이 신입 트레이너에 대한 교육이 가능한 시스템을 제안하였다.
또한 사람들의 많은 관심으로 인해 퍼스널 트레이너의 수요가 많아졌지만, 현재 퍼스널 트레이너 교육의 공간적, 시간적인 한계로 인재양성이 제대로 이루지고 있지 않다. 따라서 이 연구에서는 문제점들을 해결할 수 있는 시스템을 개발, 구현하고자 한다.
이 연구에서는 새로운 시스템을 통한 기존 시스템의 문제점을 해결하고자 하였다. 기존 운동추천 알고리즘 및 모델 기반의 시스템은 한번 개발되면 알고리즘을 바꾸지 않는 한 발전이 불가능하다는 문제점을, 사례가 쌓일수록 인공지능 룰이 정교하게 발전 될수 있는 시스템을 제안하였다.
인공지능은 컴퓨터가 인간과 같이 의사결정을 필요로 하는 일에 있어, 언어를 해석하고 학습하여, 문제 해결을 위한 추론을 할 수 있도록 연구하는 것이다. 1950년대부터 인공지능에 대한 연구는 기초분야와 응용분야로 연구가 진행되고 있다.
제안 방법
이 연구에서는 새로운 시스템을 통한 기존 시스템의 문제점을 해결하고자 하였다. 기존 운동추천 알고리즘 및 모델 기반의 시스템은 한번 개발되면 알고리즘을 바꾸지 않는 한 발전이 불가능하다는 문제점을, 사례가 쌓일수록 인공지능 룰이 정교하게 발전 될수 있는 시스템을 제안하였다. 그리고 회원의 모든 데이터를 전산화할 수 없기 때문에 인공지능을 적용하여도 반드시 퍼스널 트레이너의 경험이 필요한데, 전문가의 개입 없이 알고리즘만으로 이를 해결하려고 하는 문제점을, 소프트웨어가 퍼스널 트레이너를 대체하는 시스템이 아니라 그 둘을 조합하는 시스템을 제안함으로써 문제점을 해결하려고 하였다.
먼저 수강별 교육자 보기를 통해 수강인원 및 목록을 볼 수 있다. 또한 수강별 점수 통계를 통해 수강생들이 얼마나 수강을 완료했는지에 대한 진도율과 운동 관리 교육 시 얼마나 실제 사례와 일치하였나를 판단하는 일치율을 그래프로 제공한다. 마지막으로 개인 수강 이력 보기를 통해 각각 개개인이 어떤 사례를 가지고 교육을 하였으며, 운동관리 교육에 대한 일치율이 얼마인지를 확인할 수 있다.
그리고 회원의 모든 데이터를 전산화할 수 없기 때문에 인공지능을 적용하여도 반드시 퍼스널 트레이너의 경험이 필요한데, 전문가의 개입 없이 알고리즘만으로 이를 해결하려고 하는 문제점을, 소프트웨어가 퍼스널 트레이너를 대체하는 시스템이 아니라 그 둘을 조합하는 시스템을 제안함으로써 문제점을 해결하려고 하였다. 마지막으로 사람들의 관심에 비해 퍼스널 트레이너의 수가 부족하기 때문에 인재양성이 필요하지만, 오프라인 교육의 공간적, 시간적인 한계로 인재양성이 부족하다는 문제를 해결하기 위해 사례기반 온라인 교육시스템 개발을 통해 공간적인 제한 없이 신입 트레이너에 대한 교육이 가능한 시스템을 제안하였다.
16]은 전문가가 회원 운동관리를 하는 화면이다. 먼저 오른쪽의 추천운동계획에서 현재 회원에 맞는 인공지능 추천 운동 목록을 제안한다. 전문가는 이를 선택할 수도 있지만, 선택하지 않을 수도 있다.
운동검 은 말 그대로 현재 시스템에서 쓰이고 있는 운동을 검색하는 것이다. 이 운동검색의 결과물은 위키형태로 제공되며, 운동에 대한 간단한 설명뿐만 아니라 운동과 관련된 부위, 효과 등을 함께 보여주도록 한다. 마지막으로 토론방이 있다.
시스템은 두 가지로 나뉜다. 첫 번째 운동관리시스템은 회원등록, 설문정보, 측정정보, 운동정보, 운동지식의 항목으로 구성한다. 이 때 회원의 사례는 저장이 되고, 이 사례는 점검을 통해 교육용으로 사용 할 수 있는 콘텐츠인지 판단을 한다.
성능/효과
또한 수강별 점수 통계를 통해 수강생들이 얼마나 수강을 완료했는지에 대한 진도율과 운동 관리 교육 시 얼마나 실제 사례와 일치하였나를 판단하는 일치율을 그래프로 제공한다. 마지막으로 개인 수강 이력 보기를 통해 각각 개개인이 어떤 사례를 가지고 교육을 하였으며, 운동관리 교육에 대한 일치율이 얼마인지를 확인할 수 있다.
하지만 위와 같은 시스템들은 몇 가지 문제점이 존재한다. 먼저 운동추천 알고리즘 및 모델 기반의 기존 시스 템은 한번 개발되면 알고리즘을 바꾸지 않는 한 발전이 불가능하다는 것이었다. 회원의 모든 데이터를 전산화할 수 없기 때문에 인공지능을 적용하여도 반드시 퍼스널 트레이너의 경험이 필요한데, 전문가의 개입 없이 알고리즘만으로 이를 해결하려고 하였다.
후속연구
향후 연구로는 일단 현재 시스템의 기능을 더 발전시켜 실제 퍼스널 트레이너가 사용할 때 불편함이 없게 추가 개발 할 것이다. 또한 IoT 기기들을 통하여 다양한 데이터들을 입력받아 현재보다 더 상세한 운동관리를 할 수 있도록 시스템 발전시키고, 추천 운동이 더욱 정교화해질 수 있도록 새로운 방안 연구할 필요가 있다. 마지막으로 이 시스템의 핵심 내용인 교육시스템을 신입 퍼스 널 트레이너가 효과적으로 교육받을 수 있도록 앞에서 제안한 3단계 외에 추가적인 교육 콘텐츠를 개발함으로써 교육의 질을 높여야 할 것이다.
또한 IoT 기기들을 통하여 다양한 데이터들을 입력받아 현재보다 더 상세한 운동관리를 할 수 있도록 시스템 발전시키고, 추천 운동이 더욱 정교화해질 수 있도록 새로운 방안 연구할 필요가 있다. 마지막으로 이 시스템의 핵심 내용인 교육시스템을 신입 퍼스 널 트레이너가 효과적으로 교육받을 수 있도록 앞에서 제안한 3단계 외에 추가적인 교육 콘텐츠를 개발함으로써 교육의 질을 높여야 할 것이다.
향후 연구로는 일단 현재 시스템의 기능을 더 발전시켜 실제 퍼스널 트레이너가 사용할 때 불편함이 없게 추가 개발 할 것이다. 또한 IoT 기기들을 통하여 다양한 데이터들을 입력받아 현재보다 더 상세한 운동관리를 할 수 있도록 시스템 발전시키고, 추천 운동이 더욱 정교화해질 수 있도록 새로운 방안 연구할 필요가 있다.
8]는 전문가가 회원의 측정정보를 입력하는 화면이다. 현재는 간단히 인바디 정보만을 추가해 놓았지만 향후 다른 항목들도 추가하여 다양한 측정정보를 수집할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
운동처방은 무엇을 의미하는가?
건강관련 체력활동은 건강증진을 위한 신체활동이다[9]. 운동처방은 운동부족으로 인한 사람들의 건강, 체력 유지 및 증진, 혹은 병적 치료가 끝난 후 원상회복을 목적으로 각 개인의 체력에 맞는 운동의 질과 양을 처방하여 예방의학 측면에서 운동을 실시할 수 있도록 하는 것을 의미한다. 운동 수행력은 호흡기계, 심혈관계, 근골격계 등의 상태에 따라 달라지며, 심폐지구력이 향상되고, 신체활동 수준이 높아지면, 사망률이 감소된다[10,11].
Lippincott Williams & Wilkins는 무엇을 고려하여 대상자의 건강증진과 체력향상을 목적으로 한 운동처방시스템을 제시하였는가?
Lippincott Williams & Wilkins[8]는 건강상태, 신체능력, 연령, 운동목표 등의 개인적 특성을 고려하여 대상자의 건강증진과 체력향상을 목적으로 한 운동처방시스템을 제시하였다. 건강관련 체력활동은 건강증진을 위한 신체활동이다[9].
인공지능의 기초분야는?
1950년대부터 인공지능에 대한 연구는 기초분야와 응용분야로 연구가 진행되고 있다. 기초분야는 탐색, 추론, 지식표현, 논 리, 학습 등이며, 응용분야는 전문가시스템, 자연어처리, 자동 프로그램밍 등으로 연구, 발전이 이루어지고 있다 [14].
참고문헌 (18)
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Seoul City Statistics Webzine, No 78, 2014.
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S. J. Yoon, D. J. Kim, S. H. Kim, H. W. Lim, G. H. Kim, "Development of web-based member management system for health management specialist presonal trainer - NEPS(Nutrition & Exercise Prescription System) program -," Journal of Coaching Development, Vol.11, No.4, pp.279-288, 2009.
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H. D. Sesso, R. S. Paffenbarger, I. M. Lee, "Physical activity and coronary heart disease in men: The Harvard Alumni Health Study", Circulation, 102, pp. 975-80, 2000.
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J. S. Wang, The Development on the Expert system of Diagnosis & Exercise Prescription for Cardio-Respiratory Function, Kwangwoon University master's thesis, 1993.
S. D. Im, Development of a Fault Diagnosis Model for Air-compressor Using a Fuzzy Expert System, Graduate School of Chosun University, Ph.D. thesis, 2014.
S. H. Kim, Y. J. Choi, S. Y. Chang, A Study on the Development of Advanced e-Government Services Based on Cloud Computing, The Korea Society of Management Information Systems, Vol.2010 No.1, 2010.
Y. H. Kim, Designing and Implementation of IoT Control Programs in a Cloud Computing Environment, Korea Polytechnic University, M.D. thesis, 2017.
J. P. Lee, D. S. Choi, A New Trend of IT Revolution Driven by Cloud computing, LG Economic Research Institute, 2010.
S. H. Lee, D. W. Lee, "A Case Study in Japanese and Prospect of Cloud Computing Service in Convergence Age." Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 6, no.1, pp. 17-22, 2015.
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