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.
운동 처방을 목적으로 보급되고 있는 많은 시스템들이 단순한 처방식과 외국의 통계데이터를 기반으로 구현되어 있어, 많은 경우 운동 처방사의 주관이나 경험에 의존하여 개인에게 맞는 정확한 운동 처방을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 전문화된 운동 능력 평가 및 처방 지식에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 개개인의 특성에 맞는 체계적인 운동 처방을 도출할 수 있는 운동 처방 전문가 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 현재 시범 운영중이며, 운동 처방에 관한 전문인력이 부족한 중소규모의 체육 시설에서도 객관적이고 전문적인 운동 처방 서비스 제공이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문은 병원과 지역사회에서 제공하는 재활 서비스를 연계하여 재활 단계별 개인 맞춤 재활서비스를 제공하기 위한 재활운동 빅데이터 플랫폼과 재활 서비스를 지원하는 재활 운동 기기간의 데이터 수집을 위한 인터페이스의 설계에 관한 것이다. 재활 운동 빅데이터 플랫폼은 병원과 지역사회에서 생성되는 재활 관련 데이터를 수집하고 이를 가공, 유통하기 위한 데이터 서비스와 수집된 데이터를 예측, 분석하여 개인 맞춤형의 단계별 재활을 지원하기 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 재활 운동을 보조하는 재활 운동 기기에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 재활 운동 빅데이터 플랫폼으로 전송하고, 수집된 데이터를 플랫폼 내외부에서 활용 가능하도록 제공할 수 있는 인터페이스에 대하여 설명한다.
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.
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.
최근 들어 삶의 질 향상과 고령사회로의 진입으로 건강 및 운동 관리에 대한 관심이 고조되고 있다. 이는 정해진 시간, 정해진 장소에서만 운동을 하는 것이 아니라 일상생활에서도 자연스럽게 운동을 하고 건강을 관리하고자하는 욕구를 발생시켰다. 또한, 모바일 이동통신 서비스와 모바일 콘텐츠 시장의 계속적인 성장으로 모바일 기기에서 쉽게 사용가능한 건강 콘텐츠의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 개인의 건강정보, 생체정보를 통해 관광, 일상생활 등 언제 어디서든 모바일 폰을 통해 다양한 운동 콘텐츠를 제공받고 맞춤형 건강관리 서비스를 받을 수 있는 모바일 웹 기반의 자가 운동관리 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위해 건강관리를 위한 생체신호 데이터 모듈, 운동 관리 및 기록 모듈, 운동 결과 분석 및 리포트 제공 모듈, 모바일 웹 표준을 지킨 인터페이스를 설계한다.
운동이 우리에게 주는 이로운 점이 너무나도 많다는 것은, 규칙적인 운동을 해본 사람만이 느낄 수 있다. 운동을 지속적으로 하게 되면 체력증진과 스트레스 해소뿐만 아니라, 자신의 운동능력을 깨달을 수 있으며, 성취감도 맛볼 수 있게 된다. 그 밖에도 운동을 하면 컨디션이 좋아지고 피로회복도 빨라져 직장에서의 작업능률도 오르며 기분도 상쾌해진다. 그렇다면 우리에게 알맞은 운동은 어떻게 하는 것일까? 원칙적으로 자기 몸에 맞는 운동을 찾기 위해서는 의한 검사, 체력검사, 운동부하검사, 체력검사 등을 먼저 받아 봐야 한다. 이러한 검사들을 받은 다음 개인의 병력과 운동능력을 고려하고 연령을 참고하여 능력을 맞는 운동프로그램을 처방받아 운동을 실시하는 것이 안전하다.
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.
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.
운동을 할 때는 어떠한 운동을 하는가도 중요하지만 무엇보다 운동량이 문제다. 아무리 운동에 흥미가 있고 규칙적으로 실시한다 하더라도 목표 운동량에 미치지 못하면 그 효과는 반감할 수밖에 없다. 일반 가정에서 개인이 근력, 심폐지구력, 유연성 등 건강 관련 체력을 증진시키는 운동을 하기란 무척 어렵고 많은 노력이 필요하다. 따라서 집 주위의 가장 가까운 헬스클럽의 문을 두드려 보자. 헬스클럽에서는 다양한 기구들과 운동 지도자가 충분히 기다리고 있기 때문에 여러 가지 운동 목적을 충족시키기에 충분한 장소다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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