Exercise is beneficial to the body in some ways. It is vital for people who have heart problems to perform exercise according to their condition. This paper describes how an Android platform can provide early warnings of fatigue during wushu exercise using Photoplethysmography (PPG) signals. Using the data from a micro-electro-mechanical system (MEMS) gyroscope to detect heart rate, this study contributes an algorithm to determine a user's fatigue during wushu exercise. It sends vibration messages to the user's smartphone device when the heart rate exceeds the limit or is too fast during exercise. The heart rate monitoring system in the app records heart rate data in real-time while exercising. A simple pulse sensor and Android app can be used to monitor heart rate. This plug-in sensor measures heart rate based on photoplethysmography (PPG) signals during exercise. Pulse sensors can be easily inserted into the fingertip of the user. An embedded microcontroller detects the heart rate by connecting a pulse sensor transmitted via Bluetooth to the smartphone. In order to measure the impact of physical activity on heart rate, Wushu System tests are conducted using various factors, such as age, exercise speed, and duration. During testing, the Android app was found to detect heart rate with an accuracy of 95.3% and to warn the user when their heart rate rises to an abnormal level.
In recent years, there has been a rise in epidemiological evidence suggesting the health benefits of a physically active lifestyle. However, it is not always easy for individuals to personally recognize the optimal conditions for exercise and physical activity. Wearable acceleration-based pedometers have become widely used in estimating the amount of physical activity, and to a limited extent, providing information regarding exercise intensity, but they have never been used to assess adaptation to exercise. In order to realize simultaneous activity monitoring for multiple users exercising outdoors, we developed a prototype wireless local area network (WLAN) based system. In our system, a WLAN is deployed outside, and a user wearing a smart phone and monitoring device exercises freely within the coverage area of the wireless network. By doing so, the developed system is able to monitor the activity of each user andmeasures various parameters including those related to exercise adaptation. In a demonstration experiment, the developed system was evaluated and used to monitor users enjoying a Nordic walk, after which users were immediately able to receive their exercise report. In this paper, we discuss the requirements and issues in developing an activity monitoring system and report the findings we obtained through the demonstration experiment.
As assessment of quantitative energy expenditure for effective exercise is becoming more important, many researches about the monitoring system for exercise status or result have been actively carried out. In this case, however, bicycle riders feel restrained and uncomfortable because the riders should wear a belt-type electrocardiograph or a watch-type accelerometer or GPS system during the assessment of bicycle exercise. In this study, therefore, an electrocardiograph based on textile electrode was developed for measuring ECG and calculating heart rate from the bicycle rider without feeling restraint, and smartphone application was also developed for monitoring the heart rate.
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.
In this paper, we developed a shoulder rehabilitation exercise device and monitoring system to remotely provide rehabilitation system for the ones who need shoulder exercises including the patients with rotator cuff rupture. In order to evaluate the severity of shoulder muscle injury, a total of 4 shoulder rehabilitation exercises ((3) shoulder abduction, (2) shoulder flexion, (3) shoulder abduction with elbow flexion, (4) shoulder extension with elbow flexion) were selected and instructed to be performed with a 3 kg dumbbell for 5 times. For EMG (electromyogram) signal analysis, each subject's maximum voluntary contraction (MVC) was measured. EMG signals reflect the activation level of contracting muscles during dynamic exercises. Six participants' muscle activation levels in posterior deltoid, middle deltoid, upper trapezius, and infraspinatus were measured and compared. The mean power spectrum values in the time and frequency domains were compared between two age-matched groups (20s and 50s). The results showed lower muscle activation in the elderly subjects (n=3) compared to that of the ones in their twenties (n=3).
본 연구에서는 신체활동 모니터링이 가능한 스마트 의류와 연동되는 스마트 피트니스 콘텐츠와 관련하여 실용성을 갖춘 소비자 맞춤형 스마트 콘텐츠 개발 기획 연구의 일환으로, 타겟소비자의 잠재적 수요를 반영한 셀프트레이닝 지원용 스마트 피트니스 콘텐츠 개발의 구체적인 구현방향을 탐색하였다. 그 결과, 스마트 피트니스 콘텐츠에 대한 잠재적 수요는 시간 경과의 순서에 따라 '운동시작 전'의 단계에서는 '사용 접근성', '흥미유도', '다각적 스토리라인'의 범주어가 도출되었고, '운동수행 중'의 단계에서는 '실시간 음성코칭', '정확한 운동자세 모니터링', '개인 맞춤형 운동처방'이 도출되었다.'운동 직후'의 단계에서는 '실질적 보상제도', '등급제도', '체형변화 모니터링', '일상생활 모니터링'이 도출되었고, '다음 운동으로 연결'의 단계에서는 '동기유발', '높은 지속성' 이 도출되었다.
심혈관질환은 전 세계 주요 사망 원인으로 다양한 원인에 의해 발생한다. 심혈관질환의 가장 높은 위험인자는 고혈압으로 뚜렷한 증상이 없지만 방치할 경우 여러 합병증을 유발한다. 고혈압을 치료하기 위하여 약물치료와 규칙적 운동을 진행해야한다. 고혈압 환자의 경우 과도한 신체 활동 시 심장에 큰 무리가 발생해 심혈관질환으로 이어질 수 있다. 따라서 적정 강도로 운동을 진행할 수 있는 PTT 계측을 통한 운동 강도 모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 심전도와 맥파 계측을 통해 PTT를 산출하여 운동 강도에 따른 PTT 변화 모니터링 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 심전도의 R-peak와 맥파의 P-peak를 미분하여 peak간의 시간차를 이용하여 PTT를 산출한다. 운동 강도에 따른 PTT 변화 모니터링을 위하여 달리기 실험을 진행하였다. 실험결과 저강도는 0.313s, 중강도는 0.220s, 고강도는 0.188s의 PTT가 측정되었으며, 운동 강도가 증가함에 따라 PTT는 감소하는 것을 확인하였다.
This paper proposes an exercise recommendation system for treating obesity that provides systematic recommendations for exercise and diet. Five body indices are considered as indicators for recommend exercise and diet. The system also informs users of prohibited foods using health data including blood pressure, blood sugar, and total cholesterol. To maximize the utility of the system, it displays recommendations for both indoor and outdoor activities. The system is equipped with multimode sensors, including a three-axis accelerometer, a laser, a pressure sensor, and a wrist-mounted sensor. To demonstrate the effectiveness of the system, field tests are carried out with three participants over 20 days, which show that the proposed system is effective in treating obesity.
u-라이프 케어 단말기는 생체 정보를 수집하고, 운동을 패턴 별로 분류, 저장하고 일정 시간마다 안드로이드 폰에 블루투스 무선통신을 통해 전송한다. 전송된 정보는 안드로이드 폰 어플리케이션을 통해 확인할 수 있다. u-라이프 케어 단말기는 3축 가속도 센서를 이용하여 활동량을 모니터링한 후 소모한 칼로리를 계산한다. 생체 데이터 마이닝을 통해 건강상태를 판단하고 적절한 맞춤형 운동치료를 컨설팅하게 된다. 생체 정보를 전송할 때 블루투스 무선통신을 통해 안드로이드 폰에 바로 전송하기 때문에 기존의 라이프케어 제품들에서 센싱된 정보를 웹서버에 전송하기 위해 사용되어지는 모바일 게이트웨이나 홈 게이트웨이가 별도로 필요치 않다는 장점을 가지고 있다.
The aim of this paper is to develop and verify the system which can detect heart rate during exercise by using conductive fabric electrode and transportable measurement module. The experiment was performed under 4 conditions(resting, walking, jogging, running) and 18 subjects data are used. By using the ECG measurement system used in cardiac stress testing as reference value in order to verify the accuracy of the developed system, the relative error and correlation coefficient was calculated for each subject at every 3 seconds. The results have shown that the high correlation between the developed system and the reference system for detecting heart rate during exercise. Relative error and correlation coefficient are 2.27% and 0.9877, respectively. 7 subjects data are omitted in these calculations because of severe noises. Therefore, it is expected that this system could be used as a health monitoring system in ubiquitous environment in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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