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KR20220150086A - 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법 - Google Patents

개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법 Download PDF

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KR20220150086A
KR20220150086A KR1020210057362A KR20210057362A KR20220150086A KR 20220150086 A KR20220150086 A KR 20220150086A KR 1020210057362 A KR1020210057362 A KR 1020210057362A KR 20210057362 A KR20210057362 A KR 20210057362A KR 20220150086 A KR20220150086 A KR 20220150086A
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KR
South Korea
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exercise
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coaching
current
electronic device
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Pending
Application number
KR1020210057362A
Other languages
English (en)
Inventor
정성욱
한승욱
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
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Priority to EP22799056.1A priority patent/EP4272843A4/en
Priority to PCT/KR2022/006107 priority patent/WO2022235013A1/ko
Publication of KR20220150086A publication Critical patent/KR20220150086A/ko
Priority to US18/198,436 priority patent/US20230285808A1/en
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Abstract

개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법이 개시된다.
전자 장치는 메모리, 통신 회로, 센서 모듈, 출력 모듈, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 센서 모듈을 통해 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지하고, 센서 모듈 또는 통신 회로를 이용해 현재 운동 환경 정보를 획득할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 사용자의 프로파일 정보 및 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 출력 모듈 또는 통신 회로를 통해, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 할 수 있다.
이 외에, 다양한 다른 실시예들이 가능하다.

Description

개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법{ELECTRONIC APPARATUS FOR PROVIDING PERSONALIZED EXERCISE COACHING AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 문서에 개시된 다양한 실시예들은 전자 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.
전자 장치(예: 스마트 폰, 모바일 단말 또는 웨어러블(wearable) 장치(예: 스마트 워치))는 사용자의 운동 정보를 측정하고, 측정한 사용자의 운동 정보를 분석하여 분석 결과를 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션)에 연동하여 저장하거나 분석 결과에 따라 운동 코칭을 제공할 수 있다.
예를 들어, 가장 보편화된 운동 중의 하나인 달리기의 경우 사용자의 체력 수준에 맞게 진행하는 것이 중요하며, 체중의 3배에 달하는 무게가 발에 실리기 때문에 부상을 당하기 쉽다. 달리기의 경우 적절한 속도나 자세로 달리기를 진행하고, 부상 위험을 낮추기 위한 운동 코칭이 필요할 수 있다.
예를 들어, 사용자가 스마트 워치를 착용한 상태에서 달리기 운동을 수행하면, 스마트 워치의 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션)은 스마트 워치의 센서들을 통해 달리기 속도, 달린 거리, 심박수와 같은 운동 수행 정보를 수집하여 음성으로 가이드해 주거나 운동 후에 달리기 자세 평가 항목을 화면으로 보여줄 수 있다.
적절한 운동 코칭을 위해 사용자 개인의 특성(예: 사용자의 체력, 근력 수준)이나 운동 고유의 특성, 또는 운동 환경을 반영한 개인화된 코칭이 요구될 수 있다.
운동 후 평가 결과 제공에 초점을 맞추는 단순 운동 코칭의 경우, 운동 중 사용자가 자신의 운동 자세를 객관적으로 인지 또는 평가하여 운동 자세를 바로잡도록 수정하기 어려울 수 있다.
사용자가 수행 중인 운동 특성이나 사용자의 운동 자세에 대한 부적절한 운동 가이드로 인해 운동 효과가 떨어지거나 부상 위험이 높아질 수 있다.
사용자 개인의 특성(예: 체중, 연령, 관절 상태와 같은 신체적 특성)을 이유로 운동 중 자세를 즉시 교정할 수 없는 상황에서 운동 코칭이 진행되는 경우 사용자의 직접 입력이나 기존 운동 결과를 반영한 피드백이 실시간으로 반영되지 않을 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들은 현재 운동 환경과 과거 운동 기록을 적절히 매칭하여 코칭의 정확성 및 효율성을 높일 수 있도록 하는, 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들은 실시간 운동 분석에 따른 피드백을 코칭에 반영하여 부상을 방지하고 운동 효과를 높일 수 있도록 하는, 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들은 사용자 개인의 특성(예: 사용자의 체력, 근력 수준)을 반영하여 사용자 맞춤형 코칭이 가능하도록 하는, 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 전자 장치 및 그의 동작 방법을 제공할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 메모리, 통신 회로, 센서 모듈, 출력 모듈, 및 상기 메모리, 상기 통신 회로, 상기 센서 모듈 및 상기 출력 모듈과 작동적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 센서 모듈을 통해 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지하고, 상기 센서 모듈 또는 상기 통신 회로를 이용해 현재 운동 환경 정보를 획득하고, 상기 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 상기 사용자의 프로파일 정보 및 상기 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 상기 출력 모듈 또는 상기 통신 회로를 통해, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 할 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지하는 동작, 현재 운동 환경 정보를 획득하는 동작, 및 상기 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 상기 사용자의 프로파일 정보 및 상기 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 현재 운동 환경과 과거 운동 기록을 적절히 매칭하여 코칭의 정확성 및 효율성을 높일 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 실시간 운동 분석에 따른 피드백을 코칭에 반영하여 부상을 방지하고 운동 효과를 높일 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 사용자 개인의 특성(예: 사용자의 체력, 근력 수준)을 반영하여 사용자 맞춤형 코칭이 가능할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 모듈 별 구성을 예시한 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 도 3에 나타난 전자 장치의 동작 방법 중 일부를 나타낸 흐름도이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치에 적용 가능한 달리기 운동 코칭 기능을 설명하기 위한 참조도이다.
도 7a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 장소에 기반한 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 일 예시이다.
도 7b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 장소에 기반한 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 다른 예시이다.
도 8a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 내리막 지형인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 8b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 오르막 지형인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 8c는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 러닝 방향이 제1 방향인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 8d는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 러닝 방향이 제2 방향인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 10a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 일 예시이다.
도 10b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 다른 예시이다.
도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 운동 분석 결과에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 운동 분석 결과에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다.
도 13a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다.
도 13b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다.
도 14a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 제1 장소인 경우 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 14b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 제2 장소인 경우 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 14c는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 제3 장소인 경우 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 15는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 장소 및 날씨에 기반한 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 16은 일 실시예에 따른 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 다양한 형태의 사용자 인터페이스들의 예시이다.
도 17은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
이하, 다양한 실시예들이 첨부된 도면들을 참조하여 기재된다.
도 1은 일 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 것일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 스마트 폰, 플렉서블 스마트 폰, 웨어러블 장치(예: 스마트 워치, 스마트 글래스, 스마트 링), 및 무선 이어셋 중 어느 하나의 타입으로 구현될 수 있다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 프로세서(110), 메모리(120), 통신 회로(130), 출력 모듈(150) 및/또는 센서 모듈(140)을 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.
전자 장치(100)에 포함된 프로세서(110), 메모리(120), 통신 회로(130), 출력 모듈(150) 및/또는 센서 모듈(140)은 전기적으로 및/또는 작동적으로 서로 연결되어 상호 간에 신호(예: 명령 또는 데이터)를 교환할 수 있다.
전자 장치(100)는 도 17에 도시된 전자 장치(1701)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 도 17의 프로세서(1720)(1721 또는 1723 중의 하나)에 대응할 수 있다. 메모리(120)는 도 17의 메모리(1730) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 통신 회로(130)는 도 17의 통신 모듈(1790)을 포함할 수 있다. 센서 모듈(140)은 도 17의 센서 모듈(1776)에 대응하거나 그 일부를 포함할 수 있다. 출력 모듈(150)은 도 17의 디스플레이 모듈(1760), 오디오 모듈(1770), 음향 출력 모듈(1755), 및 햅틱 모듈(1779) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 AP(application processor)(예: 도 17의 메인 프로세서(1721)) 및 CP(communication processor)(예: 보조 프로세서(1723)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
프로세서(110)는 전자 장치(100)에서 지원하는 다양한 기능을 실행 및/또는 제어할 수 있다. 프로세서(110)는 메모리(120), 통신 회로(130), 출력 모듈(150) 및 센서 모듈(140) 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 프로세서(110)는 전자 장치(100)의 메모리(120)에 저장된 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 실행함으로써 어플리케이션을 실행하고, 각종 하드웨어를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션, 헬스케어 어플리케이션, 운동 어플리케이션, 피트니스 어플리케이션)을 실행하여 상기 어플리케이션을 이용해 개인화된 운동 코칭 기능을 제공할 수 있다. 전자 장치(100)에서 실행되는 어플리케이션은 독립적으로 동작하거나 외부 전자 장치(예: 도 17의 전자 장치(1702) 또는 전자 장치(1704))와 연동하여 동작할 수 있다.
메모리(120)에 저장된 인스트럭션들(instructions)이 실행됨에 따라, 프로세서(110)의 동작이 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 센서 모듈(140)은 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 예를 들어, 센서 모듈(140)은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서(또는 고도 센서), 및 생체 센서(예: PPG (photoplethysmogram) 센서, ECG(electrocardiography) 센서, GSR(galvanic skin response) 센서, BIA(bioelectrical impedance analysis) 센서) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 센서 모듈(140)은 전자 장치(100)의 움직임에 대한 모션 데이터, 사용자의 생체 데이터 및 환경 데이터 중 적어도 일부를 출력할 수 있다. 예를 들어, 가속도 센서 및/또는 자이로 센서를 통해 모션 데이터(예: 속도, 거리, 시간, 케이던스, 상하 움직임, 좌우 움직임, 및 보폭 중 적어도 일부에 관한 데이터)가 출력될 수 있다. 생체 센서를 통해 사용자의 생체 데이터(예: 심박수나 혈압에 관한 데이터)가 출력될 수 있다. 기압 센서(또는 고도 센서)를 통해 환경 데이터(예: 고도나 기압에 관한 데이터)가 출력될 수 있다.
일 실시예에서, 센서 모듈(140)은 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보(예: 속도, 거리, 시간, 케이던스(cadence), 상하 움직임, 좌우 움직임, 보폭, 심박수 및 혈압)를 감지할 수 있다. 예를 들어, 실시간 운동 수행 정보는 센서 모듈(140)로부터 출력되는 모션 데이터 및 생체 데이터 중 적어도 일부에 대응할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 통신 회로(130)는 무선 통신 모듈(예: 도 17의 무선 통신 모듈(1792)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈))을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)의 근거리 무선 통신 연결을 지원할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)와 외부 전자 장치(예: 사용자가 운동 중 소지한 스마트 폰 또는 사용자가 착용 중인 웨어러블 장치) 간의 근거리 무선 통신(예: 블루투스, 블루투스 LE(low energy), WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)) 연결을 지원할 수 있다.
일 실시예에서, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)의 원거리 무선 통신 연결을 지원할 수 있다. 예를 들어, 통신 회로(130)는 원거리 무선 통신을 통해 측위 데이터 및 기상 데이터 중 적어도 일부를 수신하여 프로세서(110)로 전달할 수 있다. 일 예로, 통신 회로(130)는 외부 서버와 전자 장치(100) 간의 원거리 무선 통신(예: 셀룰러 통신, 또는 인터넷) 연결을 지원하여, 상기 외부 서버로부터 현재 운동 환경 정보에 대응하는 데이터(예: 기상 데이터)를 수신하도록 할 수 있다. 다른 예로, 통신 회로(130)는 전자 장치(100)의 측위를 위해 위성과 전자 장치(100) 간의 GNSS 통신 연결을 지원하여, 상기 위성으로부터 현재 운동 환경 정보에 대응하는 데이터(예: 측위 데이터)를 수신하도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 출력 모듈(150)은 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 출력 모듈(150)은 디스플레이(예: 도 17의 디스플레이 모듈(1760)), 오디오 모듈(예: 오디오 모듈(1770)), 음향 출력 모듈(예: 음향 출력 모듈(1755)), 및 햅틱 모듈(예: 햅틱 모듈(1779)) 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 센서 모듈(140)을 통해 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지할 수 있다. 예를 들어, 실시간 운동 수행 정보는 속도, 거리, 시간, 케이던스, 상하 움직임, 좌우 움직임, 보폭, 심박수 및 혈압 중 어느 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 실시간 운동 수행 정보는 센서 모듈(140) (예: 가속도 센서 및/또는 자이로 센서)로부터 출력되는 모션 데이터(예: 속도, 거리, 시간, 케이던스, 상하 움직임, 좌우 움직임, 및 보폭 중 적어도 일부에 관한 데이터) 및 센서 모듈(140)(예: 생체 센서)로부터 출력되는 생체 데이터(예: 심박수나 혈압에 관한 데이터) 중 적어도 일부를 포함하거나 그에 대응하는 데이터(예: 가공된 데이터)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 센서 모듈(140) 또는 통신 회로(130)를 이용해 현재 운동 환경 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 현재 운동 환경 정보는 장소 정보, 기상 상황 정보 및 사용자 상황 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장소 정보는 위치 및 지형(예: 고도, 경사도, 오르막, 내리막, 지면 상태) 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 기상 상황 정보는 날씨, 온도, 습도, 풍향, 바람세기 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 상황 정보는 운동 방향 및 운동 루트 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 현재 운동 환경 정보는 센서 모듈(140)(예: 기압 센서)로부터 출력되는 환경 데이터(예: 고도나 기압에 대한 데이터), 통신 회로(130) (예: GNSS 통신 모듈)를 통해 수신되는 측위 데이터, 및 통신 회로(130)(예: 셀룰러 통신 모듈)를 통해 수신되는 기상 데이터 중 적어도 일부를 포함하거나 그에 대응하는 데이터(예: 가공된 데이터)를 포함할 수 있다.
일 예로, 현재 운동 환경 정보(예: 장소 정보 중 고도에 관한 정보)는 센서 모듈(140)(예: 기압 센서)을 통해 획득(예: 감지)될 수 있다. 다른 예로, 현재 운동 환경 정보(예: 장소 정보 중 위치에 관한 정보)는 통신 회로(130)를 통해 획득(예: 위성으로부터 GNSS 통신 모듈을 통해 수신)될 수 있다. 또 다른 예로, 현재 운동 환경 정보(예: 기상 상황 정보)는 통신 회로(130)를 통해 획득(예: 외부 서버로부터 인터넷을 통해 수집)될 수 있다. 또 다른 예로, 현재 운동 환경 정보(예: 운동 방향, 운동 루트와 같은 사용자 상황 정보)는 센서 모듈(140) 또는 통신 회로(130)를 통해 획득된 정보를 처리 또는 연산한 결과로서 획득될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 사용자 프로파일 정보, 및 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 출력 모듈(150) 또는 통신 회로(130)를 통해, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 과거 운동 기록 정보는 현재 운동 환경 정보가 나타내는 장소, 기상 상황 및 사용자 상황 중 적어도 하나에 대응하는 정보일 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일 정보는 나이, 성별, 건강 상태, 사용자가 설정한 운동 목표 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스는 시각적 타입(예: 화면, 문구), 청각적 타입(예: 오디오, 음향), 촉각적 타입(예: 진동), 또는 이들 중 적어도 일부를 조합한 하이브리드 타입으로 구현될 수 있다.
일 예로, 전자 장치(100)의 프로세서(110)는 출력 모듈(150)(예: 디스플레이, 오디오 모듈, 음향 출력 모듈, 햅틱 모듈 중 적어도 하나)을 통해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다. 프로세서(110)는 출력 모듈(150)을 통해 사용자에게 시각적 타입, 청각적 타입, 촉각적 타입, 또는 하이브리드 타입의 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(110)는 통신 회로(130)를 통해 사용자 인터페이스에 대한 정보를 하나 이상의 외부 전자 장치로 전송하여 외부 전자 장치를 통해 사용자 인터페이스(예: 화면, 문구, 음성, 진동)가 출력되도록 할 수 있다. 외부 전자 장치는 통신 회로(130)를 통해 전자 장치(100)와 근거리 무선 통신으로 연결된 상태일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 운동 중 소지한 전자 장치(100)(예: 스마트 폰 타입)와 상기 사용자가 착용 중인 외부 전자 장치(예: 스마트 워치 타입)가 근거리 무선 통신으로 연결된 상태에서, 전자 장치(100)가 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스에 대한 정보를 스마트 워치로 전송하여 상기 스마트 워치를 통해 상기 사용자 인터페이스(예: 음성 가이드)가 출력되도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 현재 운동 환경 정보에 기반하여 운동 코칭을 제공함에 있어, 서로 다른 운동 구간(zone)(예: 장소, 위치)들을 대상으로 운동 코칭을 제공할 수 있다.
일 예로, 프로세서(110)는 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간(zone)에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(110)는 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 현재 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
다른 예로, 프로세서(110)는 현재 운동 환경 정보에 기반하여 상기 현재 구간 및 상기 현재 구간의 다음 구간에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(110)는 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 다음 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
또 다른 예로, 프로세서(110)는 현재 운동 환경 정보에 기반하여 상기 현재 구간을 포함하는 전체 운동 구간에 대한 과거 운동 기록 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(110)는 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 전체 운동 구간의 복수의 구간들에 대한 구간별 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 구간이 웜업 구간, 메인 운동 구간, 및 쿨 다운 구간을 포함하는 전체 운동 구간 중 어느 구간에 속하는지 여부를 판단할 수 있다. 프로세서(110)는 상기 현재 구간이 어느 구간에 속하는지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 상태를 운동 전 상태, 운동 중 상태 및 운동 후 상태 중 하나로 판단할 수 있다. 프로세서(110)는 상기 현재 상태가 어떤 상태인지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 출력 모듈(150) 또는 통신 회로(130)를 제어하여 출력 모듈(150) 또는 통신 회로(130)를 통해 개인화된 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스는 다양한 타입으로 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(110)는 사용자 인터페이스 타입(예: 시각적 타입, 청각적 타입, 촉각적 타입 또는 하이브리드 타입 중 적어도 하나), 사용자에 의해 착용 중인 하나 이상의 전자 장치에 대한 정보(예: 전자 장치(100)와 근거리 무선 통신으로 연결된 하나 이상의 외부 전자 장치에 대한 정보), 및 장치 우선순위 정보 중 적어도 하나에 기반하여 코칭 제공 방식을 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 상기 코칭 제공 방식에 기반하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(100)를 통해 제공되는 사용자 인터페이스는 달리기 코칭을 위한 것이고, 달리기 자세 평가 항목에 따른 좌우 비대칭 정도, 체공 시간, 지면 접촉시간, 강성, 수직 진폭 및 규칙성 중 하나 이상에 대한 정보와 관련되는 것일 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에서, 전자 장치(100)가 스마트 폰 타입인 경우를 예시하나, 전자 장치의 타입은 이에 제한되지 않으며, 스마트 폰, 플렉서블 스마트 폰, 웨어러블 장치(예: 스마트 워치, 스마트 글래스, 스마트 링), 무선 이어셋과 같은 다양한 타입으로 구현될 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 모듈 별 구성을 예시한 블록도이다.
다양한 실시예에서, 전자 장치(100)는 도 2에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 2에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다. 도 2에 도시된 구성은 물리적으로 구분되는 하드웨어로 구현되어야 하는 것은 아닐 수 있다. 도 2에 도시된 구성요소를 구현하기 위해 전자 장치(100)의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(110))가 메모리(예: 도 1의 메모리(120))에 저장된 인스트럭션들(instruction)을 실행시킬 수 있고, 동작 및/또는 기능과 연관된 하드웨어(예: 도 1의 통신 회로(130))를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로필 데이터 저장소(250) 및 운동 데이터 저장소(260)는 하나의 저장 매체에 저장되거나 하나의 데이터베이스로 저장될 수 있다.
어떤 실시예에 따르면, 도 2에 도시된 구성요소의 적어도 일부는 적어도 하나의 외부 전자 장치에 의해 구현될 수도 있다.
어떤 실시예에서 따르면, 일부 구성요소(예: 학습 및 개인화 엔진(230))는 외부 전자 장치에 구현될 수 있다. 학습 및 개인화 엔진(230)의 학습 및/또는 동작이 외부 전자 장치에서 수행될 수 있다.
일 실시예에 따른 전자 장치(100)는 도시된 바와 같은 개인화된 코칭 엔진(200)을 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 개인화된 코칭 엔진(200)은 운동 기록 분석 엔진(210), 실시간 운동 분석 엔진(220), 학습 및 개인화 엔진(230), 및 운동 코칭 엔진(240)을 포함할 수 있다. 개인화된 코칭 엔진(200)은 프로필 데이터 저장소(250) 및 운동 데이터 저장소(260)를 포함할 수 있다.
개인화된 코칭 엔진(200) 중 적어도 일부(예: 학습 및 개인화 엔진(230))는 룰 기반 모델 또는 인공 지능 알고리즘을 이용해 학습된 학습 모델을 이용하여 입력 정보를 분석하고 출력 정보를 생성할 수 있다. 개인화된 코칭 엔진(200) 중 적어도 일부(예: 학습 및 개인화 엔진(230))는 기계학습, 신경망 또는 딥러닝 알고리즘 중 적어도 하나에 따라 학습된 인공 지능 모델을 이용할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 기록 분석 엔진(210)은 히스토리 기반의 운동 분석을 수행할 수 있다. 운동 기록 분석 엔진(210)은 과거 운동 기록 정보를 분석하여 히스토리 기반의 과거 운동 분석 결과를 제공할 수 있다. 운동 기록 분석 엔진(210)은 다양한 입력 정보를 이용해 히스토리 기반의 운동 분석을 수행하고 분석 결과를 학습 및 개인화 엔진(230)으로 제공할 수 있다.
예를 들어, 운동 기록 분석 엔진(210)의 입력 정보는 과거 운동 기록 정보를 포함할 수 있다. 상기 과거 운동 기록 정보는 운동 기본 정보, 운동 환경 정보, 목표 설정에 따른 운동 정보, 및 운동 평가 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 운동 기록 분석 엔진(210)은 운동 데이터 저장소(260)에 저장된 상기 입력 정보를 읽어들여 분석에 활용할 수 있다.
예를 들어, 운동 기록 분석 엔진(210)의 출력 정보는 과거 운동 기록 정보에 대한 운동 구간별 평가 정보 및 운동 시간별 평가 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 예로, 상기 출력 정보는 운동 빈도, 기간, 속도, 심박, 시간, 온도, 습도, 풍향, 바람세기, 지형, 규칙성, 수직 진폭, 지면 접촉시간, 강성, 체공 시간 중 하나 이상과 관련된 구간별 또는 시간별 평가 정보를 포함할 수 있다. 다른 예로, 상기 출력 정보는 좋지 않은 사용자 평가를 받은 상황에 대한 정보를 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 상기 출력 정보는 좋은 사용자 평가를 받은 상황에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 기록 분석 엔진(210)은 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 식별하여 분석에 활용할 수 있다. 예를 들어, 운동 기록 분석 엔진(210)은 운동 데이터 저장소(260)로부터 현재 운동 환경(예: 장소, 날씨)과 동일 또는 유사한 과거 운동 환경을 검색하여 상기 과거 운동 환경에 매칭되는 과거 운동 기록 정보를 식별해 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 과거 운동 기록 정보는 운동 기본 정보 및/또는 운동 평가 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 기록 분석 엔진(210)은 추출된 과거 운동 기록 정보를 분석하여 분석 결과를 학습 및 개인화 엔진(230)으로 전달할 수 있다.
일 실시예에서, 실시간 운동 분석 엔진(220)은 실시간 운동 분석을 수행할 수 있다.
예를 들어, 실시간 운동 분석 엔진(220)은 실시간 운동 수행 정보 및/또는 현재 운동 환경 정보 중 적어도 하나에 기반하여 실시간 운동 분석을 수행할 수 있다. 일 예로, 실시간 운동 수행 정보 중 운동 거리 및/또는 운동 시간에 기반하여 실시간 운동 분석이 수행될 수 있다. 다른 예로, 운동 속도가 설정값보다 빠른 경우 또는 심박 수가 설정값보다 높은 경우 실시간 운동 분석이 수행될 수 있다. 또 다른 예로, 현재 운동 환경 정보 중 지형(예: 평지, 오르막, 내리막)에 기반하여 실시간 운동 분석이 수행될 수 있다. 또 다른 예로, 현재 운동 환경 정보의 변화 폭이 큰 경우(예: 경사도 변화가 임계값 이상인 경우) 실시간 운동 분석이 수행될 수 있다.
일 실시예에서, 실시간 운동 분석 엔진(220)은 운동 중에 수집되는 입력 정보를 분석하여 실시간 운동 분석 결과를 제공할 수 있다.
예를 들어, 실시간 운동 분석 엔진(220)의 입력 정보는 사용자의 실시간 운동 수행 정보, 현재 운동 환경 정보 및/또는 학습 및 개인화 엔진(230)으로부터 피드백되는 운동 코칭 정보(예: 개인화된 목표 기반 코칭 제공 방식, 또는 코칭 가능성 판단 결과에 대한 정보) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일 예로, 목표 좌우 비대칭 정도와 관련해 ＂운동 전반적으로 좌우 대칭 정도가 매우 좋지 않음＂을 나타내는 피드백이 전달될 수 있다. 다른 예로, 규칙성과 관련해 목표 케이던스 170spm을 알리는 피드백이 전달될 수 있다. 또 다른 예로, 지형과 관련해 20m 이내 평균 케이던스 및 속도 변경, 심박수, 현재 좌우 비대칭 정도에 대한 피드백이 전달될 수 있다.
예를 들어, 실시간 운동 분석 엔진(220)의 출력 정보는 현재 운동 환경 정보를 반영한 분석 결과에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, ＂최근 20m 이내 평균 케이던스가 빨라지고 있고, 속도는 증가하고 있으며, 심박수는 일정하게 유지되고 있음＂을 나타내는 분석 결과가 출력될 수 있다.
일 실시예에서, 실시간 운동 분석 엔진(220)은 실시간 운동 분석 결과를 학습 및 개인화 엔진(230) 및/또는 운동 기록 분석 엔진(210)으로 전달할 수 있다.
일 실시예에서, 실시간 운동 분석 엔진(220)은 학습 및 개인화 엔진(230)으로부터 운동 코칭 정보(예: 개인화된 피드백 항목 정보)를 수신할 수 있다.
예를 들어, 실시간 운동 분석 엔진(220)은 상기 운동 코칭 정보를 기반으로 실시간 운동 분석 결과를 생성하여 상기 실시간 운동 분석 결과를 학습 및 개인화 엔진(230)으로 전달할 수 있다. 예를 들어, 실시간 운동 분석 엔진(220)은 운동 코칭 후 사용자 피드백이 있는 경우 상기 사용자 피드백을 반영(예: 목표 케이던스 변경, 목표 속도 변경)하여 실시간 운동 분석을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 학습 및 개인화 엔진(230)은 운동 기록 분석 엔진(210)으로부터 전달되는 히스토리 기반의 과거 운동 분석 결과 및/또는 실시간 운동 분석 엔진(220)으로부터 전달되는 실시간 운동 분석 결과를 이용해 통합 분석 및/또는 학습을 진행하여 운동 코칭 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 상기 운동 코칭 정보는 사용자에게 맞는 개인화된 피드백 항목 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 학습 및 개인화 엔진(230)은 달리기 자세 코칭을 위해 과거 운동 기록 정보에 대한 학습 정보와 더불어, 실시간 운동 수행 정보 및/또는 현재 운동 환경 정보를 포함하는 실시간 정보를 실시간으로 분석에 활용할 수 있다.
일 실시예에서, 학습 및 개인화 엔진(230)은 실시간 정보를 이용해 실시간 운동 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 실시간 정보는 장소, 현재 위치, 뛰는 방향, 날씨, 온도, 습도, 풍향, 바람세기, 내리막 추이, 오르막 추이, 운동 지속 시간, 평균 속도, 평균 심박, 운동 시간(예: 아침, 점심, 저녁), 현재 속도, 현재 심박, 평균 현재 케이던스(spm), 좌우 비대칭 정도, 지면 접촉시간, 체공 시간, 규칙성, 수직 진폭, 강성, 최대산소비율(VO2Max), 혈중산소포화도(SPO2) 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 학습 및 개인화 엔진(230)은 운동 코칭이 필요한 지정된 상황인지 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 실시간 운동 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 상기 지정된 상황은 지정된 거리 이상 이동한 경우(예: 100m, 200m, ??), 지정된 시간 이상 경과된 경우(예: 10분, 20분, 30분??), 큰 폭의 변화를 감지한 경우(예: 속도, 심박, 경사도 중 어느 하나를 기준으로 임계값 이상의 변화를 감지한 경우), 지면 상태별 분석 상황(예: 평지, 오르막, 내리막), 과거 운동 기록을 기준으로 할 때 운동 코칭이 필요한 지정된 지점인 경우 중 어느 하나와 관련된 상황일 수 있다.
일 실시예에서, 학습 및 개인화 엔진(230)은 운동 기록 분석 엔진(210)으로부터 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 수신하고, 실시간 운동 분석 엔진(220)으로부터 실시간 운동 분석 결과를 수신할 수 있다. 학습 및 개인화 엔진(230)은 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보와 실시간 운동 분석 결과를 기반으로, 운동 코칭 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 학습 및 개인화 엔진(230)은 개인화된 피드백 항목 정보를 구성할 수 있다. 예를 들어, 상기 개인화된 피드백 항목 정보는, 자세 분석에 따른 운동 초반, 운동 중반 및/또는 운동 후반에 대한 유의점, 온도/습도 차이에 따른 유의점, 풍향/바람 세기에 따른 추천 케이던스나 추천 속도 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
학습 및 개인화 엔진(230)은 운동 코칭 정보를 운동 코칭 엔진(240) 및/또는 실시간 운동 분석 엔진(220)으로 전달할 수 있다.
일 실시예에서, 학습 및 개인화 엔진(230)은 개인화된 피드백 항목 정보에 기반하여 운동 코칭이 필요한 상황인지 여부(또는 운동 코칭이 가능한 상황인지 여부)를 판단할 수 있다. 일 예로, 지형이 불규칙한 경우(오르막과 내리막이 반복되는 경우) 운동 코칭이 필요한 상황으로 판단될 수 있다. 다른 예로, 사용자의 러닝 방향이나 날씨에 기반하여 운동 코칭이 필요한 상황인지 여부가 판단될 수 있다.
운동 코칭이 필요한 상황인 경우 학습 및 개인화 엔진(230)은 운동 코칭 엔진(240)으로 운동 코칭 요청을 전송할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 코칭 엔진(240)은 학습 및 개인화 엔진(230)으로부터 전달되는 운동 코칭 정보와 관련된 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 운동 코칭 엔진(240)은 운동 코칭 정보의 적절한 출력 방식을 결정하고, 결정된 출력 방식에 따라 운동 코칭 정보를 사용자에게 알려주는 역할을 할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 코칭 엔진(240)은 학습 및 개인화 엔진(230)으로부터 수신된 개인화된 피드백 항목 정보에 기반하여 운동 전 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 운동 전 피드백은 문구, 영상, 또는 음성 중 하나 이상을 이용해 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 운동 코칭 엔진(240)은 운동 코칭 정보를 생성할 수 있다. 운동 코칭 엔진(240)은 운동 코칭 정보와 관련된 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
일 예로, 운동 코칭 엔진(240)은 운동 전 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 운동 코칭 엔진(240)은 학습 및 개인화 엔진(230)으로부터 수신된 개인화된 피드백 항목 정보에 기반하여 운동 전 코칭 정보를 생성하고, 상기 운동 전 코칭 정보와 관련된 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
다른 예로, 운동 코칭 엔진(240)은 운동 중 코칭을 제공할 수 있다. 예를 들어, 운동 코칭 엔진(240)은 운동 코칭이 필요한 상황인 경우 학습 및 개인화 엔진(230)으로부터 운동 중 코칭 요청을 수신하고, 상기 운동 중 코칭 요청에 응답하여 운동 중 코칭을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 운동 중 피드백은 비프음(beep), 문구, 영상, 진동, 음성, 음악 템포 조절, 및 볼륨 제어 중 하나 이상을 이용해 제공될 수 있다.
또 다른 예로, 운동 코칭 엔진(240)은 운동 후 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 운동 코칭 엔진(240)은 운동 기록 분석 엔진(210)으로부터 운동 종료 후 운동에 대한 전반적인 분석 결과를 수신하고, 상기 분석 결과에 기반하여 운동 후 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 운동 후 피드백은 문구, 영상, 및 음성 중 하나 이상을 이용해 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 운동 데이터 저장소(exercise data storage)(260)에는 과거 운동 기록 정보가 저장될 수 있다. 예를 들어, 과거 운동 기록 정보는 운동 기본 정보(예: 운동 종류, 운동 빈도, 기간, 속도, 심박, 및 시간 중 하나 이상에 대한 정보), 운동 환경 정보(예: 온도, 습도, 풍향, 바람세기, 및 지형 중 하나 이상에 대한 정보), 목표 설정에 따른 운동 정보, 및 운동 평가 정보(예: 규칙성, 수직 진폭, 지면 접촉시간, 강성, 및 체공 시간 중 하나 이상에 대한 평가 정보) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 과거 운동 기록 정보는 운동 환경 정보를 운동 기본 정보, 목표 설정에 따른 운동 정보 및/또는 운동 평가 정보 중 적어도 하나와 매칭하여 저장한 것일 수 있다.
일 실시예에서, 프로필 데이터 저장소(profile data storage)(250)에는 사용자 프로파일 정보가 저장될 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일 정보는 나이, 성별, 건강 상태, 및 사용자가 설정한 운동 목표 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 예를 들어, 도 3에 도시된 방법은 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 방법에 해당할 수 있다. 도 3의 방법은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100), 프로세서(110) 또는 전자 장치(100)에서 실행되는 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션), 또는 도 2의 개인화된 코칭 엔진(200))에 의해 수행될 수 있다. 편의상, 도 2의 방법은 전자 장치(100)에 의해 수행되는 것으로 가정하나, 이에 제한되지 않는다.
동작 310에서, 전자 장치(100)는 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지할 수 있다.
예를 들어, 실시간 운동 수행 정보는 속도, 거리, 시간, 케이던스, 상하 움직임, 좌우 움직임, 보폭, 심박수 및 혈압 중 어느 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 실시간 운동 수행 정보는 전자 장치(100)의 센서 모듈(140)(예: 가속도 센서 및/또는 자이로 센서)로부터 출력되는 모션 데이터, 및 센서 모듈(140)(예: 생체 센서)로부터 출력되는 생체 데이터 중 적어도 일부에 대응할 수 있다.
동작 320에서, 전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 현재 운동 환경 정보는 장소 정보, 기상 상황 정보 및 사용자 상황 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장소 정보는 위치 및 지형(예: 고도, 경사도, 오르막, 내리막, 지면 상태) 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 기상 상황 정보는 날씨, 온도, 습도, 풍향, 및 바람세기 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 상황 정보는 운동 방향 및 운동 루트 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 현재 운동 환경 정보는 전자 장치(100)의 센서 모듈(140)(예: 기압 센서)로부터 출력되는 환경 데이터, 통신 회로(130)(예: GNSS 통신 모듈)를 통해 수신되는 측위 데이터, 및 통신 회로(130)(예: 셀룰러 통신 모듈)를 통해 수신되는 기상 데이터 중 적어도 일부에 대응할 수 있다.
동작 330에서, 전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 사용자의 프로파일 정보, 및 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공(예: 출력 또는 전송)할 수 있다.
예를 들어, 과거 운동 기록 정보는 현재 운동 환경 정보가 나타내는 장소, 기상 상황 및 사용자 상황 중 적어도 하나에 대응하는 정보일 수 있다. 예를 들어, 사용자 프로파일 정보는 나이, 성별, 건강 상태, 및 사용자가 설정한 운동 목표 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스는 시각적 타입(예: 화면, 문구), 청각적 타입(예: 오디오, 음향), 촉각적 타입(예: 진동), 또는 이들 중 적어도 일부를 조합한 하이브리드 타입으로 구현될 수 있다.
일 예로, 전자 장치(100)는 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다. 프로세서(110)는 출력 모듈(150)을 통해 사용자에게 시각적 타입, 청각적 타입, 촉각적 타입, 또는 하이브리드 타입의 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다.
다른 예로, 전자 장치(100)는 사용자 인터페이스에 대한 정보를 하나 이상의 외부 전자 장치로 전송하여 외부 전자 장치를 통해 사용자 인터페이스(예: 화면, 문구, 음성, 진동)가 출력되도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보에 기반하여 운동 코칭을 제공함에 있어, 서로 다른 운동 구간(zone)(예: 장소, 위치)들을 대상으로 운동 코칭을 제공할 수 있다.
일 예로, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작(330)은 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간(zone)에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작, 및 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 현재 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다른 예로, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작(330)은 현재 운동 환경 정보에 기반하여 상기 현재 구간 및 상기 현재 구간의 다음 구간에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작, 및 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 다음 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
또 다른 예로, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작(330)은 현재 운동 환경 정보에 기반하여 상기 현재 구간을 포함하는 전체 운동 구간에 대한 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작, 및 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 전체 운동 구간의 복수의 구간들에 대한 구간별 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 구간이 웜업 구간, 메인 운동 구간, 및 쿨 다운 구간을 포함하는 전체 운동 구간 중 어느 구간에 속하는지 여부를 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 상기 현재 구간이 어느 구간에 속하는지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(100)의 동작 방법은 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 상태를 운동 전 상태, 운동 중 상태 및 운동 후 상태 중 하나로 판단하는 동작을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 상기 현재 상태가 어떤 상태인지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100) 또는 전자 장치(100)와 근거리 무선 통신으로 연결된 상태의 외부 전자 장치를 통해 개인화된 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 후술하는 도 7a, 도 7b, 도 8a, 도 8b, 도 8c, 도 8d, 도 9, 도 10a, 도 10b, 도 11, 도 12, 도 13a, 도 13b, 도 14a, 도 14b, 도 14c, 도 15 및 도 16은 다양한 실시예들에서 제공 가능한 사용자 인터페이스들을 예시한 것이다.
도 4는 도 3에 나타난 전자 장치의 동작 방법 중 일부를 나타낸 흐름도이다. 예를 들어, 도 3의 동작 330은 도 4에 도시된 동작 410, 동작 420, 동작 430 및 동작 440을 포함할 수 있다.
동작 410에서, 전자 장치(100)(예: 운동 기록 분석 엔진(210))는 히스토리 기반의 운동 분석을 수행할 수 있다.
히스토리 기반의 운동 분석 동작들을 다음의 예시를 통해 설명할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운동 기록 분석 엔진(210)은 운동 기본 정보를 분석하여 분석 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어, 운동 빈도(예: 1주일에 2회 이상), 운동 세션에 대한 시간/속도/심박(예: 6km/h 이상 5분이상 지속된 달리기), 운동 기간(예: 마지막으로 운동한지 2주 이내의 데이터만 사용), 좌우 비대칭 정도가 심하거나 규칙성이 떨어지는 경우, 과거 부상 경험 또는 운동 중 부상과 같은 추가 정보를 추론 또는 입력받아 코칭에 적용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운동 기록 분석 엔진(210)은 운동 환경 정보를 분석하여 분석 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 달리기하는 장소(예: 지형) 및 기상 상황(예: 날씨)은 달리는 자세나 체력 유지와 밀접한 관계를 가지고 있어, 속도/거리/템포와 같은 단순한 운동 기본 정보만을 활용한 코칭은 사용자에게 최고의 만족도를 얻어내기 어려울 수 있다.
일 실시예에서, 사용자의 운동 환경 정보를 활용하여 코칭의 만족도를 극대화할 수 있다.
예를 들어, 운동 기록 분석 엔진(210)은 아래와 같은 지정된 기준에 따른 과거 운동 기록 정보를 학습 및 개인화 엔진(230)으로 제공하여 학습 및 개인화 엔진(230)에서 해당 기준에 따라 과거 운동 기록 정보를 수집하여 코칭에 활용하도록 지원할 수 있다.
예를 들어, 운동 환경 정보는 장소 정보를 포함할 수 있다. 장소 정보는 운동 경로/운동 방향/지형(예: 경사도) 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 예로, 빈도를 기준으로, 운동 경로가 일치하는 경우 해당 장소 정보가 운동 경로로 활용되어 코칭에 사용될 수 있다. 다른 예로, 현재 위치 정보 및 반경 약 10 m 기준으로 해당 과거 운동 기록 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 운동 환경 정보는 날씨 정보를 포함할 수 있다. 날씨 정보는 온도/습도/풍향/바람세기 중 적어도 하나에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 예로, 빈도 및 기간을 기준으로, 최근 수행된 운동에 기록된 날씨 정보가 제공되어 코칭에 활용될 수 있다.
다른 예로, 현재 위치에 대한 온도/습도/풍향/바람세기 중 적어도 하나에 대한 정보가 제공되어 코칭에 활용될 수 있다.
또 다른 예로, 장소 정보(예: 운동한 위치 및 운동 경로, 방향, 경사도 정도)가 제공되어 코칭에 활용될 수 있다. 예를 들어, 대부분의 사용자는 운동을 진행할 때, 동일한 장소에서 유사한 경로로 운동을 진행할 수 있다. 사용자가 운동을 시작할 때 과거 운동 기록의 위치와, 현재 운동 위치가 유사한 경우 위치 기반 코칭이 제공될 수 있다. 예를 들어, 과거 운동 기록의 위치에 대한 운동 결과와 현재 운동 위치를 판단하여, 운동 초반/중반/후반 중 유의할 점 또는 좋았던 점에 대한 요약(summary)을 제공함으로써, 사용자의 부상 가능성을 줄이거나 운동 효율을 높일 수 있다. 예를 들면, 평지임에도 초반에 평가가 좋지 않은 경우, 사용자에게 워밍업을 할 수 있도록 권장할 수 있다.
새로운 위치에서 운동하는 경우에는, 일차적으로 과거 유사한 지형 정보의 기록이 있을 경우 활용하고 그렇지 않은 경우에는 잘못된 코칭이 될 수 있으므로 지형 정보를 활용한 코칭을 제공하지 않을 수 있다. 여기서 말하는 유사 지형이란 경사도와 구간 형태(예: 곡선형, 직선형)를 의미할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운동 기록 분석 엔진(210)은 목표 설정에 따른 운동 정보를 분석하여 분석 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어, 운동 기록 분석 엔진(210)은 달리기를 3가지로 구분하여 웜업(warm up) 기간 동안 기존 분석 내용에 추가적인 정보를 분석하여 실시간 코칭에 활용할 수 있다. 이때, 사용자의 운동 환경을 고려하여 장소 및 경로, 날씨와 바람의 방향과 같은 정보를 코칭에 활용할 수 있다.
예를 들어, 웜업(warm up), 메인 운동(main exercise) 및 쿨 다운(cool down)으로 구성되는 운동인 경우 또는 페이스 설정(pace setter) 기능을 사용하는 경우, 제1 목표 조건(예: 5분, 평균 속도 약 4km/h)을 만족하면 웜업 기간으로 판단될 수 있다. 예를 들어, 웜업 기간에는, 운동 시작 후 약 100m 거리 이상부터 좌우 비대칭 정도와 규칙성을 분석하여 분석 결과를 코칭에 활용할 수 있다. 운동 시간, 운동 거리 및/또는 운동 속도(일정 속도 이상 유지)에 따른 제2 목표 조건을 만족하면 메인 운동 기간으로 판단될 수 있다. 메인 운동 기간에는 좌우 비대칭 정도, 규칙성, 지면 접촉시간, 체공 시간, 수직 진폭, 및/또는 강성을 분석하여 분석 결과를 코칭에 활용할 수 있다. 제3 목표 조건(예: 5분, 평균 속도 약 3.5km/h)을 만족하면 쿨 다운 기간으로 판단될 수 있다. 쿨 다운 기간에는 음성 코칭이 제공되지 않거나 분석 정보로 활용되지 않을 수 있다.
예를 들어, 페이스 설정 기능을 사용하지 않는 운동인 경우, 웜업이 없는 메인 운동으로 판단하여 분석 및/또는 실시간 코칭이 진행될 수 있다. 일 예로, 운동 시작 후, 지정된 거리(예: 100m) 이상부터 좌우 비대칭 정도와 규칙성을 분석하여 분석 결과를 코칭에 활용할 수 있다. 다른 예로, 현재 속도가 사용자의 최근 2주간 평균 속도에 포함되는 경우부터 상기 현재 속도를 실시간 운동 자세 분석에 활용할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 운동 기록 분석 엔진(210)은 운동 평가 정보를 분석하여 분석 결과를 제공할 수 있다.
동작 420에서, 전자 장치(100)(예: 실시간 운동 분석 엔진(220))는 실시간 운동 분석을 수행할 수 있다.
동작 430에서, 전자 장치(100)(예: 학습 및 개인화 엔진(230))는 운동 코칭 정보를 생성할 수 있다.
학습 및 개인화 엔진(230)은 운동 자세(예: 달리기 자세) 교정을 위한 것일 수 있다.
운동 기록 분석 엔진(210)으로부터 운동 구간별 또는 운동 시점별 평가 정보를 입력으로 수신하고, 해당 정보를 분석하여 사용자의 과거 운동에 따른 최적화된 코칭 제공 방식을 운동 코칭 엔진(240)에 전달할 수 있다. 학습 및 개인화 엔진(230)은 운동 중 고려해야 하는 내용을 운동 코칭 엔진(240) 및 실시간 운동 분석 엔진(220)에 전달하여 추가 분석이 이루어지도록 지원할 수 있다.
학습 및 개인화 엔진(230)의 입력 정보는 운동 구간별 평가 정보 및/또는 운동 시점별 평가 정보를 포함할 수 있다.
학습 및 개인화 엔진(230)의 출력 정보는 코칭 항목 및/또는 코칭 내용에 대한 정보를 포함할 수 있다.
학습 및 개인화 엔진(230)의 출력 정보는 운동 전/중/후 코칭 항목에 대한 정보를 포함할 수 있다. 해당 정보는 운동 코칭 엔진(240)으로 전달될 수 있다. 예를 들어, 운동 초/중/후반에 유의할 점 또는 좋았던 점에 대한 요약(summary) 정보가 전달될 수 있다. 일 예로, 운동 시작 시에 ＂이전 운동 시 특정 시점에(x km 지점/시간/위치 POI(point of interest)) 상체의 움직임이 많았습니다. 가볍게 움직일 수 있도록 노력하세요.＂라는 코칭 메시지가 화면 또는 음성으로 제공될 수 있다. 다른 예로, 운동 시작 시, 이전 운동 평균 수직 진폭(예: 7cm 인 경우)을 기준으로 ＂운동 중에 7cm 정도에 육박하면, 상하의 움직임이 많습니다. 속도와 보폭을 조정하여 상체 균형을 유지하세요.＂라는 코칭 메시지가 화면 또는 음성으로 제공될 수 있다.
학습 및 개인화 엔진(230)의 출력 정보는 운동 중 고려해야 하는 내용에 대한 정보를 포함할 수 있다. 해당 정보는 운동 코칭 엔진(240) 및 실시간 운동 분석 엔진(220)으로 전달될 수 있다.
예를 들어, 운동 중 고려해야 하는 내용은 사용자 개인의 달리기 숙련도에 따른 코칭 우선순위를 포함할 수 있다. 일 예로, 초보인 제1 사용자에게 부상을 최소화하고, 달리는 동안 좌우 비대칭 정도와 규칙성 증진에 초점을 두기 위한 운동 코칭을 제공할 수 있다. 다른 예로, 중급인 제2 사용자에게 지정된 지점(예: 7km 지점) 이후 운동 규칙성이 늦어지고, 수직 진폭이 커진다는 운동 분석 결과와, 피로도 최소화 및 효율적인 달리기에 초점을 두기 위한 운동 코칭을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 학습 및 개인화 엔진(230)은 코칭을 위한 우선순위를 판단함에 있어 개인에 따라 달리기 숙련도를 판단하고, 숙련도에 따라 운동 중 고려해야 하는 내용을 분석하여 분석 결과에 따른 운동 코칭 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 달리기 숙련도는 초보(예: 최근 한달 이내에 한번에 달리는 거리가 약 5km 이하 달리는 경우(평균속도 약 7~9km)), 중급(예: 최근 한달 이내에 한번에 달리는 거리가 약 10km 이상 달리는 경우(평균 속도: 약 10km), 또는 최근 한달 이내에 한번에 달리는 거리가 약 5km 이상 달리는 경우(평균 속도 약 12km 이상)), 고급(예: 최근 한달 이내에 한번에 달리는 거리가 약 20km 이상 달리는 경우(평균 속도: 약 10km 이상), 또는 최근 한달 이내에 한번에 달리는 거리가 약 10km 이상 달리는 경우(평균 속도: 약 12km 이상)), 및 최상급(최근 한달 이내에 한번에 달리는 거리가 약 30km 이상 달리는 경우(평균 속도: 약 12km 이상), 또는 최근 한달 이내에 한번에 달리는 거리가 약 15km 이상 달리는 경우(평균 속도 약 14km 이상)) 중 어느 하나의 레벨에 해당할 수 있다.
동작 440에서, 전자 장치(100)(예: 운동 코칭 엔진(240))는 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
도 5는 다른 실시예에 따른 전자 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 예를 들어, 도 5에 도시된 전자 장치의 동작 방법은 과거 운동 기록의 존재 여부에 따라 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 방법에 해당할 수 있다. 도 5의 방법은 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100), 프로세서(110) 또는 전자 장치(100)에서 실행되는 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션), 또는 도 2의 개인화된 코칭 엔진(200))에 의해 수행될 수 있다. 편의상, 도 5의 방법은 전자 장치(100)에 의해 수행되는 것으로 가정하나, 이에 제한되지 않는다.
동작 510에서, 전자 장치(100)에서 개인화된 운동 코칭 기능을 제공하기 위한 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션)이 실행될 수 있다.
동작 520에서, 전자 장치(100)에서 사용자 로그인이 수행될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)에서 아이디, 생체 아이디, 전화번호, 이메일 주소, 비밀번호, 보안 패턴과 같은 개인 식별 정보가 인증됨에 따라 사용자 로그인이 수행될 수 있다. 사용자 로그인이 수행됨에 따라, 로그인한 사용자의 어플리케이션 관련 정보가 외부 전자 장치(예: 도 17의 서버(1708))로부터 로딩되어 전자 장치(100)의 화면을 통해 해당 어플리케이션의 실행 화면이 표시될 수 있다.
동작 530에서, 전자 장치(100)는 로그인한 사용자의 과거 운동 기록 정보가 존재하는지 여부를 확인할 수 있다. 예를 들어, 상기 어플리케이션이 최초 설치된 경우, 리셋된 경우, 또는 일정 기간 이상의 데이터가 누적되지 않은 설치 초기인 경우 과거 운동 기록 정보가 존재하지 않을 수 있다.
동작 530의 판단 결과 과거 운동 기록 정보가 존재하는 경우 동작 540으로 진행될 수 있다.
동작 540은 운동 시작 시 코칭 동작일 수 있다. 동작 540은 동작 541, 동작 543 및 동작 545를 포함할 수 있다. 동작 541에서, 전자 장치(100)는 분석에 사용되는 운동 기본 정보, 운동 환경 정보, 및 운동 목표 설정 정보 중 적어도 일부를 확인할 수 있다. 동작 543에서, 전자 장치(100)는 코칭 제공 방식을 선택할 수 있다. 동작 545에서, 전자 장치(100)는 운동 기본 정보, 운동 환경 정보, 및 운동 목표 설정 정보 중 적어도 일부에 기반한 운동 전 피드백을 전달할 수 있다.
동작 550은 운동 중 코칭 동작일 수 있다. 동작 550은 동작 551, 동작 553, 동작 555 및 동작 557을 포함할 수 있다. 동작 551에서, 전자 장치(100)는 실시간 운동 수행 정보를 분석할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보에 기반하여 실시간 운동 수행 정보를 분석할 수 있다. 동작 553에서, 전자 장치(100)는 사용자에게 운동 중 코칭을 제공할 수 있다. 동작 555에서, 전자 장치(100)는 코칭 후의 사용자 피드백을 분석할 수 있다. 동작 557에서, 전자 장치(100)는 사용자 피드백을 전달(예: 운동 코칭 엔진(240)에서 학습 및 개인화 엔진(230)으로 전달)하여 운동 코칭 정보(예: 개인화된 피드백 항목 정보)를 재구성하도록 할 수 있다.
동작 560은 운동 종료 후 코칭 동작일 수 있다. 동작 560은 동작 561, 동작 563, 동작 565 및 동작 567을 포함할 수 있다. 동작 561에서, 전자 장치(100)는 운동 결과를 분석할 수 있다. 동작 563에서, 전자 장치(100)는 운동 결과를 분석한 내용에 기반하여 운동 후 피드백을 제공할 수 있다. 동작 565에서, 전자 장치(100)는 사용자 피드백을 수집할 수 있다. 예를 들어, 만족도, 피로도, 및 달성 목표 중 하나 이상과 관련된 사용자 피드백이 수집될 수 있다. 동작 567에서, 전자 장치(100)는 사용자 피드백을 반영하여 사용자에게 최적화된 코칭 제공 방식을 재구성할 수 있다.
동작 530의 판단 결과 과거 운동 기록 정보가 존재하지 않는 경우에는 동작 570으로 진행될 수 있다.
동작 570은 운동 시작 시 코칭 동작일 수 있다. 동작 570은 동작 571을 포함할 수 있다. 동작 571에서, 전자 장치(100)는 분석에 사용되는 운동 기본 정보, 운동 환경 정보, 및 운동 목표 설정 정보 중 적어도 일부를 확인할 수 있다. 동작 571은 동작 570의 운동 시작 후 상태에서 반복적으로 또는 주기적으로 수행될 수 있다.
동작 580은 운동 중 코칭 동작일 수 있다. 동작 580은 동작 581을 포함할 수 있다. 동작 581에서, 전자 장치(100)는 실시간 운동 수행 정보를 분석할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보에 기반하여 실시간 운동 수행 정보를 분석할 수 있다. 동작 581은 동작 580의 운동 중 상태에서 반복적으로 또는 주기적으로 수행될 수 있다.
동작 590은 운동 종료 후 코칭 동작일 수 있다. 동작 590은 동작 591, 동작 593, 동작 595 및 동작 597을 포함할 수 있다. 동작 591에서, 전자 장치(100)는 운동 결과를 분석할 수 있다. 동작 593에서, 전자 장치(100)는 운동 결과를 분석한 내용에 기반하여 운동 후 피드백을 제공할 수 있다. 동작 595에서, 전자 장치(100)는 사용자 피드백을 수집할 수 있다. 예를 들어, 만족도, 피로도, 및 달성 목표 중 하나 이상과 관련된 사용자 피드백이 수집될 수 있다. 동작 597에서, 전자 장치(100)는 사용자 피드백을 반영하여 사용자에게 최적화된 코칭 제공 방식을 재구성할 수 있다.
이하 도면들에서는, 달리기 운동을 예로 들어 다양한 실시예들을 설명한다. 다만, 운동 코칭의 대상이 되는 운동이 반드시 이에 제한되는 것은 아니며, 다른 종류의 운동으로 변형, 수정, 응용 또는 확장이 가능할 수 있다. 예를 들어, 규칙성을 가지는 운동, 달리기 운동이 부분적으로 포함되는 형태의 운동, 일정 속도 이상으로 걷는 운동, 일정 시간 이상 지속되는 운동, 달리기와 걷기가 혼재된 운동과 같은 다양한 운동을 대상으로 운동 코칭이 제공될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 전자 장치에 적용 가능한 달리기 운동 코칭 기능을 설명하기 위한 참조도이다.
일 실시예에서, 코칭 대상이 되는 운동은 달리기일 수 있다. 전자 장치(100)를 통해 제공되는 사용자 인터페이스는 달리기 코칭을 위한 것일 수 있다. 예를 들어, 상기 사용자 인터페이스는 달리기 자세 평가 항목에 따른 좌우 비대칭 정도, 체공 시간, 지면 접촉시간, 강성, 수직 진폭 및 규칙성 중 하나 이상에 대한 정보와 관련될 수 있다.
일 예로, 전자 장치(100)는 운동 후 코칭을 제공할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자의 달리기 운동 종료 후에 달리기 자세 평가 항목에 대한 사용자 인터페이스를 제공(예: 화면으로 표시)할 수 있다. 상기 달리기 자세 평가 항목은 지정된 달리기 자세 평가 항목 셋을 기준으로 사용자의 달리기 자세를 분석한 결과를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 달리기 자세 평가 항목 셋은 좌우 비대칭 정도(또는 좌우 균형(balance)), 지면 접촉시간(contact time), 체공 시간(flight time), 규칙성(regularity, 또는 정속성), 수직 진폭, 강성(stiffness) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 좌우 비대칭 정도(또는 좌우 균형)는 제1 체공 시간(tf1) 및 제2 체공 시간(tf2) 간의 비(ratio), 또는 제1 지면 접촉시간(tc1) 및 제2 지면 접촉시간(tc2)간의 비를 이용해 산출될 수 있다.
다른 예로, 전자 장치(100)는 운동 중 코칭을 제공할 수 있다. 전자 장치(100)는 사용자의 달리기 운동 동안 달리기 속도, 달린 거리, 및 사용자의 심박수와 같은 정보를 알리는 사용자 인터페이스를 제공(예: 음성으로 출력)할 수 있다.
이하의 도 7a 내지 도 13b는 개인화된 운동 코칭에 관한 다양한 사용자 인터페이스들을 예시적으로 나타낸 것이다. 예를 들어, 다양한 실시예들에 따른 사용자 인터페이스는 도 7a 내지 도 13b에 도시된 화면들 중 하나 이상의 화면을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 7a 내지 도 13b에 도시된 화면들은 전자 장치(100)에서 실행 중인 어플리케이션(예: 헬스 어플리케이션) 또는 전자 장치(100)와 근거리 무선 통신으로 연결 중인 외부 전자 장치에서 실행 중인 앱(예: 헬스 어플리케이션)을 통해 표시되는 앱 실행 화면일 수 있다.
도 7a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 장소에 기반한 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 일 예시이다. 도 7b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 장소에 기반한 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 다른 예시이다.
도 7a에서, 도면부호 710은 제1 화면이다. 제1 화면(710)은 고도(711)를 고려한 달리기 자세 평가 항목(예: 시간에 따른 지면 접촉시간(713) 및 수직 진폭(715)의 변화)을 보여주는 화면일 수 있다.
도 7b에서, 도면부호 720은 제2 화면이다. 제2 화면(720)은 고도(711)에 기반한 달리기 자세 평가 항목(예: 시간에 따른 강성(723) 및 체공 시간(725)의 변화)을 보여주는 화면일 수 있다.
예를 들어, 현재 운동 환경 정보 중 장소(예: 위치, 고도)를 고려한 운동 분석을 통해 도 7a의 제1 화면(710) 또는 도 7b의 제2 화면(720)과 같은 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
사용자가 지정된 위치에서 운동을 시작하는 경우, 전자 장치(100)는 상기 지정된 위치에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 통해, 고도 변화가 거의 없는 평지임에도 운동 초반에 해당하는 기간(717, 719, 727, 729)에서 상대적으로 평가가 좋지 않은 것을 확인할 수 있다. 전자 장치(100)는 이러한 평가를 사용자에게 알리기 위해 제1 화면(710)이나 제2 화면(720)과 같은 사용자 인터페이스를 표시하거나, 워밍업을 하도록 권장하는 사용자 인터페이스를 제공(예: 워밍업 가이드를 위한 문구, 영상, 및 음성을 출력)할 수 있다.
도 8a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 운동 환경이 내리막 지형인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다. 도 8b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 운동 환경이 오르막 지형인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
도 8a에서, 도면부호 810은 제1 화면이다. 제1 화면(810)은 내리막 지형, 고도 및 날씨를 반영한 달리기 자세 평가 항목을 보여주는 화면일 수 있다. 제1 화면(810)은 현재 내리막 지형임을 보여주는 영역(811), 운동 시간에 따른 고도 감소를 보여주는 영역(813), 및 현재 날씨를 보여주는 영역(815)을 포함할 수 있다.
도 8b에서, 도면부호 820은 제2 화면이다. 제2 화면(820)은 오르막 지형, 고도 및 날씨를 반영한 달리기 자세 평가 항목을 보여주는 화면일 수 있다. 제2 화면(820)은 현재 오르막 지형임을 보여주는 영역(821), 운동 시간에 따른 고도 상승을 보여주는 영역(823), 및 현재 날씨를 보여주는 영역(825)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 현재 운동 환경 정보 중 장소(예: 내리막 지형 또는 오르막 지형)를 고려한 운동 분석을 통해 도 8a의 제1 화면(810) 또는 도 8b의 제2 화면(820)과 같은 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
전자 장치(100)는 과거 운동 기록 정보를 분석할 때 내리막 지형 또는 오르막 지형을 고려하여 분석할 수 있다.
예를 들어, 실시간 운동 수행 정보 중 하나인 평균값(예: 사용자의 평균 달리기 속도)만을 기준으로 분석할 경우 평균값과 목표값과의 차이에 따라 속도를 유지하거나, 속도를 낮추거나, 속도를 높이라는 단순 코칭만이 가능할 수 있다. 반면, 현재 운동 환경 정보를 고려할 경우 현재 운동 환경에 맞지 않는 부적절한 코칭 또는 잘못된 코칭의 가능성을 줄여 운동 효과를 높일 수 있다.
현재 운동 환경 정보를 고려한 운동 분석이 수행됨에 따라, 실시간 운동 수행 정보(예: 속도)가 동일하더라도 상이한 분석 결과 및/또는 코칭이 제공될 수 있다.
일 예로, 전자 장치(100)는 운동 중인 지형이 내리막인지 혹은 오르막인지 여부를 고려하여 운동 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 평균 달리기 속도가 동일하더라도, 내리막 지형인 경우 사용자의 프로파일 정보(예: 안전 우선)에 따라 사용자의 안전을 위해 속도를 늦추라는 코칭이 제공되고, 오르막 지형인 경우 사용자의 프로파일 정보(예: 체력)에 따라 속도나 파워를 조절하라는 코칭이 제공될 수 있다.
다른 예로, 전자 장치(100)는 지형 및 날씨를 함께 고려하여 운동 분석을 수행할 수 있다.
도 8c는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 러닝 방향이 제1 방향인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다. 도 8d는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 러닝 방향이 제2 방향인 경우의 운동 코칭에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
예를 들어, 현재 운동 환경 정보 중 운동 방향(예: 러닝 방향)을 고려한 분석을 통해 도 8c의 제3 화면(830) 또는 도 8d의 제4 화면(840)과 같은 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
도 8c에서, 도면부호 830은 제3 화면이다. 제3 화면(830)은 러닝 방향, 고도 및 날씨를 반영한 달리기 자세 평가 항목을 보여주는 화면일 수 있다. 제3 화면(830)은 현재 러닝 방향이 제1 방향임을 보여주는 영역(831), 운동 시간에 따른 고도 변화(내리막 지형)를 보여주는 영역(833), 및 현재 날씨를 보여주는 영역(835)을 포함할 수 있다.
도 8d에서, 도면부호 840은 제4 화면이다. 제4 화면(840)은 러닝 방향, 고도 및 날씨를 반영한 달리기 자세 평가 항목을 보여주는 화면일 수 있다. 제4 화면(840)은 현재 러닝 방향이 제2 방향임을 보여주는 영역(841), 운동 시간에 따른 고도 변화(오르막 지형)를 보여주는 영역(843), 및 현재 날씨를 보여주는 영역(845)을 포함할 수 있다.
전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보 중 러닝 방향을 고려하여 운동 분석을 수행할 수 있다. 예를 들어, 운동 종류에 따라 현재 운동 환경 정보 중 분석에 이용될 정보가 지정될 수 있다. 예를 들어, 달리기 운동의 경우 러닝 방향은 매우 중요한 정보일 수 있다. 러닝 방향에 따라 상이한 운동 분석 결과가 나타날 수 있으며, 해당 운동 분석 결과에 따라 상이한 코칭이 제공될 수 있다. 예를 들어, 평균 달리기 속도가 동일하더라도, 러닝 방향에 따라 상반되는 성격의 코칭(예: 속도 증가 또는 감소를 권장하는 코칭)이 제공될 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 예시이다.
예를 들어, 현재 운동 환경 정보에 기반한 달리기 자세 평가 항목에 따라 도 9의 화면(910)과 같은 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
도 9의 화면(910)은 제1 영역(911) 및 제2 영역(913)을 포함할 수 있다. 제1 영역(911)에는 달리기 자세 종합 평가 결과가 표시될 수 있다. 제2 영역(913)에는 운동 시간에 따른 과거 고도 기록(915) 및 운동 시간에 따른 과거 심박수 기록(917)이 표시될 수 있다. 제2 영역(913)에 나타나는 과거 고도 기록(915) 및 과거 심박수 기록(917)은 현재 운동 환경 정보(예: 장소)에 대응하는 과거 운동 기록 정보의 한 예시일 수 있다.
전자 장치(100)는 달리기 자세 평가 항목 셋(예: 좌우 비대칭 정도, 지면 접촉시간, 체공 시간, 규칙성, 수직 진폭, 및 강성 중 적어도 일부)을 기준으로 사용자의 달리기 운동을 분석하고, 달리기 자세 평가 항목을 제1 영역(911)에 나타낼 수 있다.
전자 장치(100)는 현재 장소에 대응하는 과거 운동 기록 중 과거 고도 기록(915) 및 과거 심박수 기록(917)을 제2 영역(913)에 나타낼 수 있다.
전자 장치(100)는 제1 영역(911)의 달리기 자세 평가 항목 및 제2 영역(913)의 과거 운동 기록에 따라 운동 코칭을 제공할 수 있다.
예를 들어, 제1 영역(911)의 달리기 자세 평가 항목을 참조하면, 사용자가 규칙성 및 강성에서 ＂좋지 않음＂ 평가를 받았음을 알 수 있다. 제2 영역(913)의 과거 고도 기록(915)을 참조하면, 사용자가 불규칙한 지면에서 운동을 진행하였음을 알 수 있다. 과거 심박수 기록(917)을 참조하더라도, ＂좋지 않음＂ 평가를 받지 않았으나 심박수 변화가 매우 불규칙한 것을 알 수 있다. 이러한 현상을 종합하면, 사용자가 의도적으로 해당 장소에서 운동을 하지 않는 것이거나 해당 장소가 운동하기에 매우 부적절한 장소일 수 있다.
전자 장치(100)는 해당 현상이 나타나는 구간은 분석에서 제외시키거나 다운스케일링된 가중치를 적용할 수 있다.
도 10a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 일 예시이다. 도 10b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 다른 예시이다. 도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다.
도 10a에서, 도면부호 1010은 제1 화면이다. 도면부호 1011은 달리기 자세 평가 항목 셋 중 규칙성 평가 결과를 보여주는 제1 영역이다. 도면부호 1013은 달리기 자세 평가 항목 셋 중 수직 진폭 평가 결과를 보여주는 제2 영역이다.
도 10b에서, 도면부호 1020은 제2 화면이다. 도면부호 1021은 달리기 자세 평가 항목 셋 중 강성 평가 결과를 보여주는 제3 영역이다. 도면부호 1023은 달리기 자세 평가 항목 셋 중 지면 접촉시간 평가 결과를 보여주는 제4 영역이다.
도 11에서, 도면부호 1110은 제3 화면이다. 도면부호 1111은 달리기 자세 종합 평가 결과를 표시하는 제5 영역이다. 도면부호 1113은 과거 운동 구간(zone)에 따른 케이던스 정보를 나타내는 제6 영역이다. 제6 영역(1113)에 나타나는 운동 구간에 따른 케이던스 정보는 과거 운동 기록 정보의 한 예시일 수 있다. 도면부호 1115는 사용자의 현재 평균 케이던스를 나타내는 제7 영역이다. 제7 영역(1115)에 나타나는 현재 평균 케이던스는 사용자의 실시간 운동 수행 정보의 한 예시일 수 있다.
예를 들어, 도 10a의 제1 영역(1011), 제2 영역(1013), 도 10b의 제3 영역(1021) 및 제4 영역(1023), 도 11의 제5 영역(1111)에 나타난 달리기 자세 평가 항목을 참조하면, 좌우 비대칭, 규칙성, 및 체공 시간은 ＂매우 좋음＂ 평가를 받았으나 수직 진폭, 및 강성에 대해서는 ＂좋지 않음＂ 평가를 받았음을 알 수 있다. 이러한 평가는 운동을 함에 있어 효율적으로 달리지 못했다는 의미일 수 있다. 예를 들어, 달리는 자세가 잘못되어 있거나 케이던스 수치가 낮은 자세일 확률이 매우 높은 상황일 수 있다.
또한, 도 11의 제6 영역(1113)을 통해 나타나는 과거 운동 구간에 따른 케이던스 정보 및 제7 영역(1115)을 통해 나타나는 평균 케이던스를 확인하면, 평균 케이던스의 값이 ＂163＂이며, 과거 운동 구간에 따른 케이던스 정보를 기준으로 할 때 해당 값이 ＂5~29%＂ 구간(상대적으로 낮은 케이던스 범위)에 해당하여 현재 좋지 않은 상황임을 알 수 있다.
전자 장치(100)는 운동 분석 결과 이러한 상황을 인지하고, 해당 상황을 고려하여 운동 코칭(예: 속도를 늦추라는 코칭)을 제공할 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 자세 평가 항목에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다. 예를 들어, 달리기 자세 평가 항목에 따라 도 12의 화면(1210)과 같은 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
지정된 달리기 자세 평가 항목 셋(예: 좌우 비대칭 정도, 규칙성, 지면 접촉시간, 체공 시간, 수직 진폭, 및 강성) 중 적어도 일부를 기준으로 운동 평가가 수행될 수 있다.
화면(1210)은 좌우 비대칭 정도 평가 결과를 보여주는 제1 영역(1211)과 규칙성 평가 결과를 보여주는 제2 영역(1213)을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 좌우 비대칭 정도 및 규칙성 평가 결과에 따라 좌우 비대칭 정도 및 규칙성 강화를 위한 코칭이 제공될 수 있다.
도 13a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 운동 분석 결과에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다. 도 13b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 달리기 운동 분석 결과에 관한 사용자 인터페이스의 또 다른 예시이다. 예를 들어, 달리기 운동 분석 결과에 따라 도 13a의 제1 화면(1310) 또는 도 13b의 제2 화면(1320)과 같은 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보에 기반하여 코칭이 필요한 상황인지 여부를 판단하고, 코칭이 필요한 상황인 경우 코칭을 제공할 수 있다.
도 13a의 제1 화면(1310)은 현재 고도 및 현재 심박수를 나타내는 제1 영역(1311)과, 달리기 운동 분석 결과를 나타내는 제2 영역(1313)을 포함할 수 있다. 현재 고도는 현재 운동 환경 정보의 한 예시일 수 있다. 현재 심박수 변화는 실시간 운동 수행 정보의 한 예시일 수 있다. 도 13b의 제2 화면(1320)은 현재 고도 및 현재 심박수를 나타내는 제1 영역(1321)과, 달리기 운동 분석 결과를 나타내는 제2 영역(1323)을 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 현재 고도 및 현재 심박수를 기준으로 운동을 분석하여 심박수 구간에 따라 현재 운동의 종류를 저강도 운동, 체중 조절 운동, 유산소 운동, 무산소 운동 및 최대 심박수 운동 중 하나로 분석할 수 있다. 전자 장치(100)는 상기 분석 결과를 알려주는 사용자 인터페이스 또는 상기 분석 결과에 따른 코칭을 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자의 운동 경로를 확인하여 운동 경로에 따른 지형이 내리막 또는 오르막이라고 판단되는 경우, 코칭을 제공하지 않을 수 있다. 예를 들어, 사용자의 평균 운동 속도가 기준값보다 낮거나 높더라도 속도에 대한 코칭을 진행하지 않고, ＂충격에 조심하세요.＂라는 안전에 대한 코칭을 제공해 줄 수 있다.
예를 들어, 사용자의 현재 심박수가 최대 심박수에 도달하거나 근접했을 경우(또는 현재 심박수를 기준으로 할 때 최대 심박수 운동 상태인 것으로 판단되는 경우) 속도에 관한 즉각적인 코칭을 제공하기 보다는, 속도 코칭 시점을 늦추거나 속도 코칭을 스킵할 수 있다.
도 14a는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 제1 장소인 경우 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
예를 들어, 사용자가 운동 중인 제1 장소(또는 현재 구간)는 웜업 구간에서 메인 구간으로 전환되기 직전의 전환 구간일 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 사용자의 실시간 운동 수행 정보(예: 달린 시간)에 기반하여 현재 구간을 전환 구간으로 판단할 수 있다. 또한, 전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보(예: 러닝 방향)를 확인할 수 있다.
전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보(예: 러닝 방향) 및 현재 구간(예: 웜업 구간에서 메인 구간으로의 전환 구간)에 기반하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 자체적으로 운동 코칭과 관련된 화면(1410)을 출력하고, 외부 전자 장치인 스마트 워치(1420) 및/또는 무선 이어셋(1430) 중 적어도 하나에게 해당 사용자 인터페이스에 대한 정보를 전송할 수 있다. 상기 정보는 ＂잠시후 웜업 구간에서 메인 구간으로 전환됩니다. 천천히 속도를 올리세요.＂라는 사용자 인터페이스의 출력을 요청하는 정보일 수 있다. 상기 정보가 수신되는 것에 대한 응답으로, 스마트 워치(1420)의 화면으로 ＂잠시후 웜업 구간에서 메인 구간으로 전환됩니다. 천천히 속도를 올리세요.＂라는 메시지 창 및/또는 음성 가이드가 출력될 수 있다. 무선 이어셋(1430)에서 ＂잠시후 웜업 구간에서 메인 구간으로 전환됩니다. 천천히 속도를 올리세요.＂라는 음성 가이드가 출력될 수 있다.
도 14b는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 제2 장소인 경우 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
예를 들어, 사용자가 운동 중인 제2 장소(또는 현재 구간)는 오르막 구간일 수 있다. 사용자의 러닝 방향은 제1 방향(예: 오르막 방향)일 수 있다.
전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보(예: 러닝 방향) 및 현재 구간(예: 오르막 구간)에 기반하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 자체적으로 운동 코칭과 관련된 화면(1440)을 출력하고, 외부 전자 장치인 스마트 워치(1420) 및/또는 무선 이어셋(1430) 중 적어도 하나에게 해당 사용자 인터페이스에 대한 정보를 전송할 수 있다. 상기 정보는 ＂오르막 구간입니다. 충격에 조심하세요.＂라는 사용자 인터페이스의 출력을 요청하는 정보일 수 있다. 상기 정보가 수신되는 것에 대한 응답으로, 스마트 워치(1420)의 화면으로 ＂오르막 구간입니다. 충격에 조심하세요.＂라는 메시지 창 및/또는 음성 가이드가 출력될 수 있다. 무선 이어셋(1430)에서 ＂오르막 구간입니다. 충격에 조심하세요.＂라는 음성 가이드가 출력될 수 있다.
도 14c는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경이 제3 장소인 경우 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
예를 들어, 사용자가 운동 중인 제3 장소(또는 현재 구간)는 내리막 구간일 수 있다. 사용자의 러닝 방향은 제2 방향(예: 내리막 방향)일 수 있다.
전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보(예: 러닝 방향) 및 현재 구간(예: 내리막 구간)에 기반하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 자체적으로 운동 코칭과 관련된 화면(1450)을 출력하고, 외부 전자 장치인 스마트 워치(1420) 및/또는 무선 이어셋(1430) 중 적어도 하나에게 해당 사용자 인터페이스에 대한 정보를 전송할 수 있다. 상기 정보는 ＂내리막 구간입니다. 속도를 늦추고 파워를 낮추세요.＂라는 사용자 인터페이스의 출력을 요청하는 정보일 수 있다. 상기 정보가 수신되는 것에 대한 응답으로, 스마트 워치(1420)의 화면으로 ＂속도를 늦추고 파워를 낮추세요.＂라는 메시지 창 및/또는 음성 가이드가 출력될 수 있다. 무선 이어셋(1430)에서 ＂속도를 늦추고 파워를 낮추세요.＂라는 음성 가이드가 출력될 수 있다.
도 15는 일 실시예에 따른 전자 장치에서 현재 운동 환경 중 장소 및 날씨에 기반한 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스의 예시이다.
예를 들어, 사용자가 운동 중인 장소(또는 현재 구간)는 지정된 지역(예: xx동)일 수 있다. 전자 장치(100)는 상기 지정된 지역 및 현재 시간에 대한 날씨를 확인할 수 있다.
전자 장치(100)는 현재 운동 환경 정보(예: 장소, 시간 및 날씨)에 기반하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 자체적으로 운동 코칭과 관련된 화면(1510)을 출력하고, 전자 장치(100)와 근거리 무선 통신으로 연결된 상태의 외부 전자 장치인 스마트 워치(1420) 및/또는 무선 이어셋(1430) 중 적어도 하나에게 해당 사용자 인터페이스에 대한 정보를 전송할 수 있다. 상기 정보는 ＂xx동 잠시후 비 예보가 있습니다. 운동을 종료할까요?＂라는 사용자 인터페이스의 출력을 요청하는 정보일 수 있다. 상기 정보가 수신되는 것에 대한 응답으로, 스마트 워치(1420)의 화면으로 ＂xx동 잠시후 비 예보가 있습니다. 운동을 종료할까요?＂라는 메시지 창 및/또는 음성 가이드가 출력될 수 있다. 무선 이어셋(1430)에서 ＂xx동 잠시후 비 예보가 있습니다. 운동을 종료할까요?＂라는 음성 가이드가 출력될 수 있다.
도 14a 내지 도 14c, 도 15는 개인화된 운동 코칭을 제공하는 사용자 인터페이스들을 예시한 것으로, 이러한 사용자 인터페이스는 다양한 방식으로 변형, 수정, 응용 또는 확장될 수 있다.
예를 들어, 전자 장치(100)는 실시간 운동 분석 결과에 대한 피드백을 반영하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 전자 장치(100), 스마트 워치(1420), 및 무선 이어셋(1430) 중 적어도 하나를 통해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 출력할 수 있다. 예를 들어, ＂상체의 상하 움직임이 많습니다. 무릎의 높이를 조절해 보세요.＂, ＂무릎의 각도 150 ~ 160도를 유지하면 더 효과적으로 오래 달릴 수 있습니다.＂, ＂가슴을 활짝 펴서 숨을 충분히 들여 마실 수 있도록 해보세요.＂, ＂등과 허리는 곧게 펴서 지면과 수직이 되도록 하면 더욱 효과적으로 달릴 수 있습니다.＂, ＂좌우 대칭의 정도가 고르지 않습니다. 템포 가이드를 받으시겠어요?＂, ＂지나치게 넓거나 좁게 하지 말고 자연스러운 보폭을 유지해 보세요.＂와 같은 피드백 내용을 포함하는 사용자 인터페이스(예: 메시지 창, 음성 가이드, 효과음 및/또는 내용에 따른 진동 효과 중 적어도 일부)가 출력될 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 개인화된 운동 코칭을 제공하기 위한 다양한 형태의 사용자 인터페이스들의 예시이다.
예를 들어, 전자 장치(100)(또는 전자 장치(100)의 프로세서(110)나 개인화된 코칭 엔진(200))는 사용자 인터페이스 타입, 사용자에 의해 착용 중인 하나 이상의 전자 장치에 대한 정보, 및 장치 우선순위 정보 중 적어도 하나에 기반하여 코칭 제공 방식을 결정하고, 상기 코칭 제공 방식에 기반하여 상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
운동 코칭 시, 전자 장치(100)는 하나 이상의 외부 전자 장치(예: 스마트 워치(1420), 무선 이어셋(1430), 스마트 글래스(1610) 및/또는 스마트 링(1620) 중 적어도 일부)와 근거리 무선 통신으로 연결된 상태일 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(100)는 코칭 제공 방식에 따라 운동 코칭을 위한 다양한 타입의 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 진동, 음성, 비프음, 텍스트, 이미지, 화면 밝기(또는 화면 깜박임), 및 볼륨 조절 중 적어도 하나를 이용해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
다양한 코칭 제공 방식들 및/또는 사용자 인터페이스 타입들을 예시하면 다음과 같다.
일 예로, 진동을 이용한 코칭이 제공될 수 있다. 스마트 링(1620) 및 스마트 워치(1420)를 활용하는 경우, 전자 장치(100)는 사용자의 착용 방향(예: 사용자의 왼쪽 또는 오른쪽)을 구분하여, 양측 중 템포(tempo)를 좀더 빠르게 조정해야 하는 일측(예: 왼쪽 발)에 진동을 주는 코칭 방식을 적용함으로써 운동 효과를 높일 수 있다. 또는, 부상 위험이 감지되는 경우 부상 위험이 예상되는 일측(예: 오른쪽 팔)에 진동을 더 길게 주는 코칭 방식을 적용함으로써 사용자가 보다 안전하게 운동할 수 있도록 지원해 줄 수 있다.
다른 예로, 음성(문장 또는 명령)을 이용한 코칭이 제공될 수 있다. 코칭을 진행할 때, ＂좋아요!＂, 또는 ＂잘했어요!＂와 같은 피드백을 포함하여 지정된 템포에 맞게 ＂왼발!, 왼발!＂과 같은 구령이나, ＂좀더 무릎을 높게 드세요＂와 같은 조언을 포함하는 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 또는, 자세 및 케이던스를 추천하는 사용자 인터페이스(예: ＂상체의 움직임이 많습니다. 무릎의 높이를 조절해 보세요.＂, 또는 ＂케이던스를 조금 더 높여서 보세요.＂)가 제공될 수 있다.
또 다른 예로, 비프음을 이용한 코칭이 제공될 수 있다. 좌우 비대칭, 또는 규칙성과 관련하여 템포에 맞게 비프음을 이용한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 사용자가 현재 음악을 듣고 있다면, 음악에 비프음을 실시간 믹싱하여 전달함으로써, 사용자가 좀 더 안정된 자세로 운동할 수 있도록 도와줄 수 있다. 운동 중반 또는 후반에 체력이 떨어지는 경우, ＂삐빅＂과 같이 이중 비프음을 이용해 사용자가 체력이 떨어지거나, 너무 빠르게 운동을 진행하는 경우에 대한 알림을 줄 수 있다.
또 다른 예로, 텍스트나 이미지를 이용한 코칭이 제공될 수 있다. 현재 운동 자세 교정과 관련된 달리기 자세 분석 항목(예: 좌우 비대칭 정도, 체공 시간, 지면 접촉시간, 강성, 수직 진폭 및 규칙성)에 대한 분석 결과가 텍스트나 이미지를 이용해 화면으로 표시될 수 있다.
또 다른 예로, 화면 밝기 또는 화면 깜박임을 이용한 코칭이 제공될 수 있다. 복수의 전자 장치들을 활용하는 경우, 해당 전자 장치들의 화면들 중 왼쪽/오른쪽 화면을 구분하여 일측 화면에 지정된 색상으로 플래싱(flashing)하는 효과를 적용함으로써, 사용자가 좀 더 안전하게 운동할 수 있도록 도와줄 수 있다.
또 다른 예로, 볼륨 조절을 이용한 코칭이 제공될 수 있다. 사용자가 무선 이어셋을 착용 중인 경우, 무선 이어셋의 왼쪽, 오른쪽 볼륨을 다르게 하여 사용자 인터페이스를 전달함으로써 오감을 활용한 코칭을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 전자 장치(100)는 코칭 제공 방식에 따라, 근거리 무선 통신으로 연결된 상태의 하나 이상의 외부 전자 장치와 연동하여 운동 코칭을 위한 다양한 타입의 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
코칭에 사용되는 전자 장치의 타입에 따른 다양한 코칭 제공 방식들 및/또는 사용자 인터페이스 타입들을 예시하면 다음과 같다.
일 예로, 무선 이어셋(1430)을 사용할 경우 좌우 볼륨 조절, 음악 템포 조절, 템포, 또는 음성(문장 또는 명령)을 이용해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 스마트 글래스(1610)를 사용할 경우 텍스트나 이미지를 이용해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 스마트 워치(1420)나 스마트 폰 타입의 전자 장치(100)를 사용할 경우, 진동, 음성(문장 또는 명령), 또는 음악 템포 조절을 이용해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
다른 예로, 사용자가 무선 이어셋(1430) 및 스마트 워치(1420)를 착용한 경우 스마트 워치(1420)의 진동과, 무선 이어셋(1430)의 음성, 음악 또는 볼륨을 이용해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
또 다른 예로, 사용자가 무선 이어셋(1430), 스마트 워치(1420) 및 스마트 글래스(1610)를 착용한 경우, 스마트 워치(1420)의 진동과, 무선 이어셋(1430)의 음성, 음악 또는 볼륨과, 스마트 글래스(1610)에 표시되는 텍스트 및 이미지를 이용해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
또 다른 예로, 사용자가 무선 이어셋(1430) 및 스마트 워치(1420)를 착용하고, 스마트 폰 타입의 전자 장치(100)를 소지한 경우, 스마트 워치(1420)의 진동과, 무선 이어셋(1430)의 음성, 음악 또는 볼륨을 이용해 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 스마트 폰 타입의 전자 장치(100)는 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 출력하지 않을 수 있다.
도 17은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(1700) 내의 전자 장치(1701)의 블록도이다. 도 17을 참조하면, 네트워크 환경(1700)에서 전자 장치(1701)는 제 1 네트워크(1798)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1702)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(1799)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1704) 또는 서버(1708) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1701)는 서버(1708)를 통하여 전자 장치(1704)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1701)는 프로세서(1720), 메모리(1730), 입력 모듈(1750), 음향 출력 모듈(1755), 디스플레이 모듈(1760), 오디오 모듈(1770), 센서 모듈(1776), 인터페이스(1777), 연결 단자(1778), 햅틱 모듈(1779), 카메라 모듈(1780), 전력 관리 모듈(1788), 배터리(1789), 통신 모듈(1790), 가입자 식별 모듈(1796), 또는 안테나 모듈(1797)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(1701)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1778))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1776), 카메라 모듈(1780), 또는 안테나 모듈(1797))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1760))로 통합될 수 있다.
프로세서(1720)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1740))를 실행하여 프로세서(1720)에 연결된 전자 장치(1701)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1720)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1776) 또는 통신 모듈(1790))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1732)에 저장하고, 휘발성 메모리(1732)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1734)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(1720)는 메인 프로세서(1721)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1723)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1701)가 메인 프로세서(1721) 및 보조 프로세서(1723)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1723)는 메인 프로세서(1721)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1723)는 메인 프로세서(1721)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(1723)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1721)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1721)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1721)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1721)와 함께, 전자 장치(1701)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1760), 센서 모듈(1776), 또는 통신 모듈(1790))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1723)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1780) 또는 통신 모듈(1790))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(1723)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(1701) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1708))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(1730)는, 전자 장치(1701)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1720) 또는 센서 모듈(1776))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1740)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1730)는, 휘발성 메모리(1732) 또는 비휘발성 메모리(1734)를 포함할 수 있다.
프로그램(1740)은 메모리(1730)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1742), 미들 웨어(1744) 또는 어플리케이션(1746)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(1750)은, 전자 장치(1701)의 구성요소(예: 프로세서(1720))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1701)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1750)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(1755)은 음향 신호를 전자 장치(1701)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1755)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(1760)은 전자 장치(1701)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1760)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(1760)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(1770)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(1770)은, 입력 모듈(1750)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1755), 또는 전자 장치(1701)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1702))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(1776)은 전자 장치(1701)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(1776)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(1777)는 전자 장치(1701)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1702))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(1777)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(1778)는, 그를 통해서 전자 장치(1701)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1702))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(1778)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(1779)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(1779)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(1780)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(1780)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(1788)은 전자 장치(1701)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(1788)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(1789)는 전자 장치(1701)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(1789)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(1790)은 전자 장치(1701)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1702), 전자 장치(1704), 또는 서버(1708)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1790)은 프로세서(1720)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(1790)은 무선 통신 모듈(1792)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1794)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(1798)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(1799)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(1704)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1792)은 가입자 식별 모듈(1796)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(1798) 또는 제 2 네트워크(1799)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1701)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(1792)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1792)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1792)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1792)은 전자 장치(1701), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1704)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(1799))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(1792)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(1797)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1797)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(1797)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(1798) 또는 제 2 네트워크(1799)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적절한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1790)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1790)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(1797)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(1797)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(1799)에 연결된 서버(1708)를 통해서 전자 장치(1701)와 외부의 전자 장치(1704)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1702, 또는 1704) 각각은 전자 장치(1701)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(1701)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1702, 1704, 또는 1708) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1701)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1701)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1701)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1701)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(1701)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(1704)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1708)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(1704) 또는 서버(1708)는 제 2 네트워크(1799) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1701)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(1701)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1736) 또는 외장 메모리(1738))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1740))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1701))의 프로세서(예: 프로세서(1720))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100), 프로세서(110), 도 2의 코칭 엔진(200), 도 17의 전자 장치(1701))는 메모리(예: 도 1의 메모리(120), 도 17의 메모리(1730)), 통신 회로(예: 도 1의 통신 회로(130), 도 17의 통신 모듈(1790)), 센서 모듈(예: 도 1의 센서 모듈(140), 도 17의 센서 모듈(1776)), 출력 모듈(예: 도 1의 출력 모듈(150), 도 17의 디스플레이 모듈(1760), 오디오 모듈(1770), 음향 출력 모듈(1755), 햅틱 모듈(1779)), 및 상기 메모리, 상기 통신 회로, 상기 센서 모듈 및 상기 출력 모듈과 작동적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서(예: 도 1의 프로세서(110), 도 17의 프로세서(1720))를 포함할 수 있다. 상기 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 센서 모듈을 통해 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지하고, 상기 센서 모듈 또는 상기 통신 회로를 이용해 현재 운동 환경 정보를 획득하고, 상기 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 상기 사용자의 프로파일 정보 및 상기 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 상기 출력 모듈 또는 상기 통신 회로를 통해, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스(예: 도 7a, 도 7b, 도 8a, 도 8b, 도 8c, 도 8d, 도 9, 도 10a, 도 10b, 도 11, 도 12, 도 13a, 도 13b, 도 14a, 도 14b, 도 14c, 도 15, 도 16)를 제공하도록 할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 현재 운동 환경 정보는 장소 정보, 기상 상황 정보 및 사용자 상황 정보 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 과거 운동 기록 정보는 상기 현재 운동 환경 정보가 나타내는 장소, 기상 상황 및 사용자 상황 중 적어도 하나에 대응할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 장소 정보는 위치 및 지형 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 기상 상황 정보는 날씨, 온도, 습도, 풍향, 바람세기 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 사용자 상황 정보는 운동 방향 및 운동 루트 중 하나 이상에 대한 정보를 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간(zone)에 대응하는 과거 운동 기록 정보가 획득될 수 있다. 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 현재 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간 및 상기 현재 구간의 다음 구간에 대응하는 과거 운동 기록 정보가 획득될 수 있다. 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 다음 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간을 포함하는 전체 운동 구간에 대한 과거 운동 기록 정보가 획득될 수 있다. 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 전체 운동 구간의 복수의 구간들에 대한 구간별 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 구간이 웜업 구간, 메인 운동 구간, 및 쿨 다운 구간을 포함하는 전체 운동 구간 중 어느 구간에 속하는지 여부를 판단하고, 상기 현재 구간이 어느 구간에 속하는지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가, 상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 상태를 운동 전 상태, 운동 중 상태 및 운동 후 상태 중 하나로 판단하고, 상기 현재 상태가 어떤 상태인지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 사용자 인터페이스에 대한 정보가 상기 통신 회로를 통해 상기 전자 장치와 근거리 무선 통신으로 연결된 하나 이상의 외부 전자 장치로 전송될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 사용자 인터페이스 타입, 사용자에 의해 착용 중인 하나 이상의 전자 장치에 대한 정보, 및 장치 우선순위 정보 중 적어도 하나에 기반하여 코칭 제공 방식이 결정될 수 있다. 상기 코칭 제공 방식에 기반하여 상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 사용자 인터페이스는 달리기 코칭을 위한 것이고, 달리기 자세 평가 항목에 따른 좌우 비대칭 정도, 체공 시간, 지면 접촉시간, 강성, 수직 진폭 및 규칙성 중 하나 이상에 대한 정보와 관련될 수 있다.
다양한 실시예들에 따른 전자 장치의 동작 방법은 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지하는 동작, 현재 운동 환경 정보를 획득하는 동작, 및 상기 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 상기 사용자의 프로파일 정보 및 상기 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작은 상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간 및 상기 현재 구간의 다음 구간에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작, 및 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 다음 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작은 상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간을 포함하는 전체 운동 구간에 대한 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작, 및 상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 전체 운동 구간의 복수의 구간들에 대한 구간별 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 구간이 웜업 구간, 메인 운동 구간, 및 쿨 다운 구간을 포함하는 전체 운동 구간 중 어느 구간에 속하는지 여부를 판단하는 동작이 더 포함될 수 있다. 상기 현재 구간이 어느 구간에 속하는지 여부가 추가로 고려되어 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 상태를 운동 전 상태, 운동 중 상태 및 운동 후 상태 중 하나로 판단하는 동작이 더 포함될 수 있다. 상기 현재 상태가 어떤 상태인지 여부가 추가로 고려되어 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    메모리;
    통신 회로;
    센서 모듈;
    출력 모듈; 및
    상기 메모리, 상기 통신 회로, 상기 센서 모듈 및 상기 출력 모듈과 작동적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 메모리는, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 센서 모듈을 통해 사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지하고,
    상기 센서 모듈 또는 상기 통신 회로를 이용해 현재 운동 환경 정보를 획득하고,
    상기 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 상기 사용자의 프로파일 정보 및 상기 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 상기 출력 모듈 또는 상기 통신 회로를 통해, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 현재 운동 환경 정보는 장소 정보, 기상 상황 정보 및 사용자 상황 정보 중 하나 이상을 포함하는 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 과거 운동 기록 정보는 상기 현재 운동 환경 정보가 나타내는 장소, 기상 상황 및 사용자 상황 중 적어도 하나에 대응하는 전자 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 장소 정보는 위치 및 지형 중 하나 이상에 대한 정보를 포함하고,
    상기 기상 상황 정보는 날씨, 온도, 습도, 풍향, 바람세기 중 하나 이상에 대한 정보를 포함하고,
    상기 사용자 상황 정보는 운동 방향 및 운동 루트 중 하나 이상에 대한 정보를 포함하는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간(zone)에 대응하는 과거 운동 기록 정보가 획득되고,
    상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 현재 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공되는 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간 및 상기 현재 구간의 다음 구간에 대응하는 과거 운동 기록 정보가 획득되고,
    상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 다음 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공되는 전자 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간을 포함하는 전체 운동 구간에 대한 과거 운동 기록 정보가 획득되고,
    상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 전체 운동 구간의 복수의 구간들에 대한 구간별 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공되는 전자 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 구간이 웜업 구간, 메인 운동 구간, 및 쿨 다운 구간을 포함하는 전체 운동 구간 중 어느 구간에 속하는지 여부를 판단하고,
    상기 현재 구간이 어느 구간에 속하는지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 하는 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 인스트럭션들은, 실행 시에, 상기 적어도 하나의 프로세서가,
    상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 상태를 운동 전 상태, 운동 중 상태 및 운동 후 상태 중 하나로 판단하고,
    상기 현재 상태가 어떤 상태인지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 하는 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스에 대한 정보가 상기 통신 회로를 통해 상기 전자 장치와 근거리 무선 통신으로 연결된 하나 이상의 외부 전자 장치로 전송되는 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    사용자 인터페이스 타입, 사용자에 의해 착용 중인 하나 이상의 전자 장치에 대한 정보, 및 장치 우선순위 정보 중 적어도 하나에 기반하여 코칭 제공 방식이 결정되고,
    상기 코칭 제공 방식에 기반하여 상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스가 제공되는 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 인터페이스는 달리기 코칭을 위한 것이고, 달리기 자세 평가 항목에 따른 좌우 비대칭 정도, 체공 시간, 지면 접촉시간, 강성, 수직 진폭 및 규칙성 중 하나 이상에 대한 정보와 관련되는 전자 장치.
  13. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    사용자의 움직임에 따른 실시간 운동 수행 정보를 감지하는 동작;
    현재 운동 환경 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 현재 운동 환경 정보에 대응하는 과거 운동 기록 정보, 상기 사용자의 프로파일 정보 및 상기 실시간 운동 수행 정보를 기반으로, 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함하는 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 현재 운동 환경 정보는 장소 정보, 기상 상황 정보 및 사용자 상황 정보 중 하나 이상을 포함하는 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 과거 운동 기록 정보는 상기 현재 운동 환경 정보가 나타내는 장소, 기상 상황 및 사용자 상황 중 적어도 하나에 대응하는 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작은,
    상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간(zone)에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 현재 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함하는 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작은,
    상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간 및 상기 현재 구간의 다음 구간에 대응하는 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 다음 구간에 대한 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함하는 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작은,
    상기 현재 운동 환경 정보에 기반하여 현재 구간을 포함하는 전체 운동 구간에 대한 과거 운동 기록 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 과거 운동 기록 정보에 기반하여 상기 전체 운동 구간의 복수의 구간들에 대한 구간별 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제13항에 있어서,
    상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 구간이 웜업 구간, 메인 운동 구간, 및 쿨 다운 구간을 포함하는 전체 운동 구간 중 어느 구간에 속하는지 여부를 판단하는 동작을 더 포함하고,
    상기 현재 구간이 어느 구간에 속하는지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
  20. 제13항에 있어서,
    상기 실시간 운동 수행 정보에 기반하여 현재 상태를 운동 전 상태, 운동 중 상태 및 운동 후 상태 중 하나로 판단하는 동작을 더 포함하고,
    상기 현재 상태가 어떤 상태인지 여부를 추가로 고려하여 운동 코칭을 위한 사용자 인터페이스를 제공하는 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2025042016A1 (ko) * 2023-08-18 2025-02-27 삼성전자주식회사 건강 관리를 위한 사용자 단말 장치 및 그 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12254971B2 (en) * 2021-08-24 2025-03-18 Oura Health Oy Location-based activity tracking

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3455295A (en) * 1966-06-13 1969-07-15 Kellogg S Health Products Inc Exercising apparatus
US4973046A (en) * 1989-05-08 1990-11-27 Maxwell Harold M Adjustable therapeutic exerciser for lower human extremities
JP4126485B2 (ja) * 2002-06-24 2008-07-30 カシオ計算機株式会社 ナビゲート装置及びプログラム
US7648447B2 (en) * 2002-11-01 2010-01-19 Christian Saint Andre Leg exercise device for use with an office chair
US7254516B2 (en) * 2004-12-17 2007-08-07 Nike, Inc. Multi-sensor monitoring of athletic performance
US7840346B2 (en) * 2006-11-02 2010-11-23 Nokia Corporation Real time performance comparison
US9056220B2 (en) * 2010-04-25 2015-06-16 Erik Richards Aquatic equilibrium cycle
US9248340B2 (en) * 2010-08-09 2016-02-02 Nike, Inc. Monitoring fitness using a mobile device
US9291713B2 (en) * 2011-03-31 2016-03-22 Strava, Inc. Providing real-time segment performance information
KR20170106289A (ko) * 2015-02-11 2017-09-20 주식회사 퓨처플레이 피드백을 제공하기 위한 방법, 디바이스, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
US11583719B2 (en) * 2016-03-24 2023-02-21 Evan Mark Weisz Exercise chair utilizing an adjustable resistance band system
KR101984565B1 (ko) * 2017-10-24 2019-05-31 (주)파트론 헬스케어 시스템 및 이의 운동 관리 방법
KR102065577B1 (ko) * 2017-12-06 2020-01-13 (사)한국인지과학산업협회 지능정보기술을 활용한 생활밀착형 운동수행분석 및 운동추천 시스템

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2025042016A1 (ko) * 2023-08-18 2025-02-27 삼성전자주식회사 건강 관리를 위한 사용자 단말 장치 및 그 방법

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