(57)【要約】【課題】ユーザの皮膚とセンサとの間で発生するノイズを用いてユーザが歩いた歩数又は運動量を算出する運動量算出方法及びその装置を提供する。【解決手段】運動量算出方法は、ユーザの皮膚と前記皮膚に取り付けられたセンサとの間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定するステップと、前記測定されたノイズを用いて前記ユーザの歩数を決定するステップとを有する。【選択図】      図２
2014087622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの皮膚と前記皮膚に取り付けられたセンサとの間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定するステップと、
前記測定されたノイズを用いて前記ユーザの歩数を決定するステップとを有することを特徴とする運動量算出方法。
【請求項２】
前記ノイズを測定するステップは、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生した半電池電位を検出してノイズを測定することを特徴とする請求項１に記載の運動量算出方法。
【請求項３】
前記ノイズを測定するステップは、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生したインピーダンスの変化を検出してノイズを測定することを特徴とする請求項１に記載の運動量算出方法。
【請求項４】
前記ユーザの歩数を決定するステップは、前記測定されたノイズを周波数領域に変換するステップと、
前記周波数領域に変換されたノイズに基づいて前記ユーザの歩数を決定するステップとを含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の運動量算出方法。
【請求項５】
前記ユーザの歩数を決定するステップは、前記周波数領域に変換されたノイズを用いて最も大きい値を有するノイズの周波数を識別するステップと、
前記ノイズの一周期に該当する歩数及び前記識別された周波数を用いて前記ユーザの歩数を決定するステップとを含むことを特徴とする請求項４に記載の運動量算出方法。
【請求項６】
前記ユーザの歩数を決定するステップは、前記測定されたノイズをサンプリングするステップと、
前記サンプリングされたノイズのピークを抽出するステップと、
前記抽出されたピークの個数に基づいて前記ユーザの歩数を決定するステップとを含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の運動量算出方法。
【請求項７】
前記ノイズのピークを抽出するステップは、前記サンプリングされたノイズから予め設定された閾値を満足しないノイズを除いて前記ノイズのピークを抽出することを特徴とする請求項６に記載の運動量算出方法。
【請求項８】
前記決定された歩数を用いて前記ユーザの運動量を算出するステップをさらに有することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の運動量算出方法。
【請求項９】
前記ユーザの運動量を算出するステップは、前記決定された歩数、前記ユーザ歩幅の長さ、及び前記ユーザの運動時間を用いて前記ユーザの運動速度を算出するステップと、
前記算出されたユーザの運動速度及びユーザの体重を用いてユーザの運動量を算出するステップとを含むことを特徴とする請求項８に記載の運動量算出方法。
【請求項１０】
前記ユーザの運動量を算出するステップは、歩数と運動量との間の関係を示したルックアップテーブル及び前記決定された歩数を用いて前記ユーザの運動量を算出することを特徴とする請求項８又は９に記載の運動量算出方法。
【請求項１１】
前記ユーザの運動量は、前記ユーザの運動時間中の歩数、エネルギー消費量、及び酸素消費量の内の少なくともいずれか１つであることを特徴とする請求項８乃至１０のいずれか１項に記載の運動量算出方法。
【請求項１２】
ユーザの皮膚と前記皮膚に取り付けられたセンサとの間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定するノイズ測定部と、
前記測定されたノイズを用いて前記ユーザの歩数を決定する歩数決定部とを備えることを特徴とする運動量算出装置。
【請求項１３】
前記ノイズ測定部は、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生した半電池電位を検出してノイズを測定することを特徴とする請求項１２に記載の運動量算出装置。
【請求項１４】
前記ノイズ測定部は、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生したインピーダンスの変化を検出してノイズを測定することを特徴とする請求項１２に記載の運動量算出装置。
【請求項１５】
前記歩数決定部は、前記ノイズをサンプリングして前記ノイズのピークを抽出し、前記抽出されたピークの個数に基づいて前記ユーザの歩数を決定することを特徴とする請求項１２乃至１４のいずれか１項に記載の運動量算出装置。
【請求項１６】
前記決定された歩数を用いて前記ユーザの運動量を算出する運動量算出部をさらに備えることを特徴とする請求項１２乃至１５のいずれか１項に記載の運動量算出装置。
【請求項１７】
前記運動量算出部は、前記決定された歩数、前記ユーザ歩幅の長さ、及び前記ユーザの運動時間を用いて前記ユーザの運動速度を算出し、前記算出されたユーザの運動速度及び前記ユーザの体重を用いて前記ユーザの運動量を算出することを特徴とする請求項１６に記載の運動量算出装置。
【請求項１８】
ユーザの皮膚に取り付けられたセンサを用いて、運動を行っている間のユーザの動きに対応して誘発されたセンサと皮膚との間の相対的な動きに基づいて生成されたノイズを測定するステップと、
前記測定されたノイズに基づいてユーザが歩いた歩数を決定するステップとを有することを特徴とする運動量算出方法。
【請求項１９】
前記歩数を決定するステップは、前記測定されたノイズから情報を抽出するステップと、
前記抽出された情報に基づいてユーザが歩いた歩数を決定するステップとを含むことを特徴とする請求項１８に記載の運動量算出方法。
【請求項２０】
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の運動量算出方法を実行させるためのプログラムが記録されたことを特徴とするコンピュータ読出可能記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの運動量を算出する方法に関し、より具体的には、ユーザの皮膚とセンサとの間で発生するノイズを用いてユーザの運動量を算出する方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、過剰体重及び肥満に関する人々の関心が高まっている。
人々は、健康又は美しいスタイルを保持するために運動を行い、運動量測定装置は人々の計画的な運動を可能にする。一般的な運動量測定装置ではカロリー消費量測定器がある。カロリー消費量測定器は、その測定方式によって加速度計測定方式、心拍方式、及び心拍−加速度計測定方式に分類される。
【０００３】
加速度計測定方式は、加速度センサを用いてユーザの動きから発生する加速度の変化を用いる方式である。
加速度計測定方式は、加速度の変化からユーザの歩数を算出し、算出された歩数に基づいてカロリー消費量を算出する。
【０００４】
心拍方式は、ユーザの運動中に脈拍数を測定してカロリー消費量を算出する方式である。心拍方式は、最大脈拍数及びユーザから入力された運動種類に応じてカロリー消費量を算出したり、測定した脈拍数とユーザ情報に基づいてカロリー消費量を算出する。
【０００５】
心拍−加速度計測定方式は加速度センサを用いてユーザの運動量を測定し、心拍センサを用いてユーザの脈拍数を測定する。
心拍−加速度計測定方式は、ユーザの活動パターンを判断して加速度計測定方式及び心拍方式を選択的に利用したり、または、測定した運動量及び脈拍数を用いてカロリー消費量を算出する。
しかしながら、加速度計測定方式によるユーザの歩数算出には不正確さが潜在するという問題があった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
そこで、本発明は上記従来の運動量測定装置における問題点に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、ユーザの皮膚とセンサとの間で発生するノイズを用いてユーザが歩いた歩数又は運動量を算出する運動量算出方法及びその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するためになされた本発明による運動量算出方法は、ユーザの皮膚と前記皮膚に取り付けられたセンサとの間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定するステップと、前記測定されたノイズを用いて前記ユーザの歩数を決定するステップとを有することを特徴とする。
【０００８】
前記ノイズを測定するステップは、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生した半電池電位を検出してノイズを測定することが好ましい。
前記ノイズを測定するステップは、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生したインピーダンスの変化を検出してノイズを測定することが好ましい。
前記ユーザの歩数を決定するステップは、前記測定されたノイズを周波数領域に変換するステップと、前記周波数領域に変換されたノイズに基づいて前記ユーザの歩数を決定するステップとを含むことが好ましい。
前記ユーザの歩数を決定するステップは、前記周波数領域に変換されたノイズを用いて最も大きい値を有するノイズの周波数を識別するステップと、前記ノイズで一周期に該当する歩数及び前記識別された周波数を用いて前記ユーザの歩数を決定するステップとを含むことが好ましい。
【０００９】
前記ユーザの歩数を決定するステップは、前記測定されたノイズをサンプリングするステップと、前記サンプリングされたノイズのピークを抽出するステップと、前記抽出されたピークの個数に基づいて前記ユーザの歩数を決定するステップとを含むことが好ましい。
前記ノイズのピークを抽出するステップは、前記サンプリングされたノイズから予め設定された閾値を満足しないノイズを除いて前記ノイズのピークを抽出することが好ましい。
前記決定された歩数を用いて前記ユーザの運動量を算出するステップをさらに有することが好ましい。
前記ユーザの運動量を算出するステップは、前記決定された歩数、前記ユーザ歩幅の長さ、及び前記ユーザの運動時間を用いて前記ユーザの運動速度を算出するステップと、前記算出されたユーザの運動速度及びユーザの体重を用いてユーザの運動量を算出するステップとを含むことが好ましい。
前記ユーザの運動量を算出するステップは、歩数と運動量との間の関係を示したルックアップテーブル及び前記決定された歩数を用いて前記ユーザの運動量を算出することが好ましい。
前記ユーザの運動量は、前記ユーザの運動時間中の歩数、エネルギー消費量、及び酸素消費量の内の少なくともいずれか１つであることが好ましい。
【００１０】
上記目的を達成するためになされた本発明による運動量算出装置は、ユーザの皮膚と前記皮膚に取り付けられたセンサとの間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定するノイズ測定部と、前記測定されたノイズを用いて前記ユーザの歩数を決定する歩数決定部とを備えることを特徴とする。
【００１１】
前記ノイズ測定部は、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生した半電池電位を検出してノイズを測定することが好ましい。
前記ノイズ測定部は、前記センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生したインピーダンスの変化を検出してノイズを測定することが好ましい。
前記歩数決定部は、前記ノイズをサンプリングして前記ノイズのピークを抽出し、前記抽出されたピークの個数に基づいて前記ユーザの歩数を決定することが好ましい。
前記決定された歩数を用いて前記ユーザの運動量を算出する運動量算出部をさらに備えることが好ましい。
前記運動量算出部は、前記決定された歩数、前記ユーザ歩幅の長さ、及び前記ユーザの運動時間を用いて前記ユーザの運動速度を算出し、前記算出されたユーザの運動速度及び前記ユーザの体重を用いて前記ユーザの運動量を算出することが好ましい。
【００１２】
また、上記目的を達成するためになされた本発明による運動量算出方法は、ユーザの皮膚に取り付けられたセンサを用いて、運動を行っている間のユーザの動きに対応して誘発されたセンサと皮膚との間の相対的な動きに基づいて生成されたノイズを測定するステップと、前記測定されたノイズに基づいてユーザが歩いた歩数を決定するステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
前記歩数を決定するステップは、前記測定されたノイズから情報を抽出するステップと、前記抽出された情報に基づいてユーザが歩いた歩数を決定するステップとを含むことが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る運動量算出方法及びその装置によれば、ユーザの皮膚とセンサとの間で発生するノイズを用いてユーザが歩いた歩数又は運動量を算出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る運動量算出装置の概略を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る運動量算出装置の細部構成を示すブロック図である。
【図３Ａ】本発明の一実施形態に係るセンサによって測定したノイズの一例を示すグラフである。
【図３Ｂ】本発明の一実施形態に係るセンサによって測定したノイズの一例を示すグラフである。
【図４】本発明の一実施形態に係る運動量算出装置でのピークを抽出する動作を説明するためのグラフである。
【図５Ａ】本発明の一実施形態に係る運動量算出装置での歩数を導き出す動作を説明するためのグラフである。
【図５Ｂ】本発明の一実施形態に係る運動量算出装置での歩数を導き出す動作を説明するためのグラフである。
【図６】本発明の一実施形態に係る運動量算出方法の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態に係る運動量算出方法における歩数を決定する動作を詳細に説明するためのフローチャートである。
【図８】本発明の他の実施形態に係る運動量算出方法の歩数を決定する動作を詳細に説明するためのフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る運動量算出方法における運動量を算出する動作を詳細に説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明に係る運動量算出方法及びその装置を実施するための形態の具体例を図面を参照しながら説明する。
本実施形態に係る運動量算出方法は運動量算出装置によって行われる。各図面に提示した同一の参照符号は同一の部材を示す。
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態に係る運動量算出装置の概略を示す図である。
図１に示すように、運動量算出装置１３０は、ユーザの皮膚１１０と皮膚１１０に取り付けられたセンサ１２０との間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定する。
センサ１２０は、ユーザの皮膚１１０に取り付けられてユーザの運動により発生するノイズを検出する。
【００１８】
例えば、センサ１２０は、ユーザの皮膚１１０とセンサ１２０との間の相対的な変位差で発生したノイズを電極によって半電池電位（Ｈａｌｆ  Ｃｅｌｌ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ：ＨＣＰ）の形態で検出してもよい。
半電池電位は、化学的な反応と電気的な力が平衡状態であるとき、電極と電解質との間の電位差を示す。言い換えれば、センサ１２０は、センサ１２０の電極と皮膚との間の電位差を検出することができる。
【００１９】
また、センサ１２０は、ユーザの皮膚１１０とセンサ１２０との間の相対的な変位差によって発生する皮膚の電気的な特性変化が反映されたノイズをインピーダンス形態で検出することもできる。例えば、センサ１２０は、ユーザの皮膚１１０に取り付けられて体内のインピーダンスを測定するインピーダンスセンサであってもよい。センサ１２０は、ユーザの運動によって発生したノイズをインピーダンスの変化として検出して出力する。
【００２０】
ユーザが運動する場合、ユーザの皮膚１１０とユーザの皮膚１１０に取り付けられたセンサ１２０との間にはユーザの動きに対応する相対的な変位差が発生することがある。
例えば、ユーザが運動する場合、ユーザの皮膚１１０が移動する距離とセンサ１２０が移動する距離は一致しない場合があり、このような距離差は相対的な変位差を発生させることがある。このようなユーザの皮膚１１０とセンサ１２０との間の変位差はノイズを発生させる。
【００２１】
運動量算出装置１３０は、測定されたノイズを用いてユーザの歩数を決定する。
運動量算出装置１３０は、測定されたノイズを分析してユーザが運動中に歩いた歩数を決定する。
【００２２】
具体的には、運動量算出装置１３０はノイズのピークを抽出し、抽出されたピークの個数に基づいて歩数を決定する。
例えば、運動量算出装置１３０は、ピークの個数とノイズの周期、又はピーク当たりの歩数を乗算してユーザの歩数を決定する。
【００２３】
または、運動量算出装置１３０はノイズを周波数領域に変換し、周波数分析によって歩数を決定する。
例えば、運動量算出装置１３０は、周波数領域に変換されたノイズを用いて最も大きい値を有する周波数を識別して歩数を決定してもよい。
【００２４】
運動量算出装置１３０は、決定された歩数を用いてユーザの運動量を算出する。
例えば、運動量算出装置１３０は、歩数を用いてユーザの運動時間中の歩数、酸素消費量、又はカロリーのようなエネルギー消費量などを算出してもよい。
【００２５】
具体的には、運動量算出装置１３０は、運動量算出モデルに決定された歩数を適用して運動量を算出する。
運動量算出モデルは、エネルギー消費量又は酸素消費量などのような運動量を算出するために用いられる一般的な算出モデルを示す。
運動量算出装置１３０は、歩数に基づいて運動量を算出することでユーザの感情状態、消化状態、ニコチン、カフェインの摂取有無、又は温度などの運動環境と関係なく運動量を算出することができる。
【００２６】
運動量算出装置１３０は、ユーザの皮膚１１０とユーザの皮膚１１０に取り付けられたセンサ１２０間に発生するノイズを用いてユーザの運動量を算出する。
したがって、運動量算出装置１３０は、ユーザの運動量を算出するために別途の加速度センサを利用しなくてもよい。また、運動量算出装置１３０は、増幅器１つだけでノイズを測定することができるため、運動量の算出における消費電力を減らし得る。
【００２７】
運動量算出装置１３０は、出力装置を介してリアルタイムで算出された運動量をユーザに提供することができる。
ユーザは、提供された運動量情報を用いて運動を計画的に行うことができ、現在の運動強度又は運動時間などを調節可能にする。
【００２８】
図２は、本発明の一実施形態に係る運動量算出装置の細部構成を示すブロック図である。
図２を参照すると、運動量算出装置２２０は、ノイズ測定部２３０、歩数決定部２４０、及び運動量算出部２５０を備える。
【００２９】
ノイズ測定部２３０は、ユーザの皮膚とユーザの皮膚に取り付けられたセンサ２１０との間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定する。
例えば、ノイズ測定部２３０は、センサ２１０によってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生した半電池電位を検出しノイズを測定してもよい。
センサ２１０で半電池電位を検出する場合、ノイズ測定部２３０は、ユーザの歩行に敏感に反応するノイズを測定する。
【００３０】
また、ノイズ測定部２３０は、センサ２１０によってユーザの皮膚とユーザの皮膚に取り付けられたセンサとの間の相対的な変位差により発生する皮膚の電気的な特性変化が反映されたインピーダンスの変化を検出してノイズを測定してもよい。
例えば、ノイズ測定部２３０は、ユーザの動きに応じて変化するインピーダンス値を分析してノイズを測定し、ノイズはユーザの動き情報を含み得る。
【００３１】
歩数決定部２４０は、測定されたノイズを用いてユーザの歩数を決定する。
歩数決定部２４０は、ノイズを周波数領域に変換してユーザの歩数を決定する。
具体的には、周波数領域に変換されたノイズを用いて最も大きい値を有するノイズの周波数を識別し、識別された周波数及びノイズの一周期に該当する歩数を用いてユーザのステップ数を決定する。
【００３２】
例えば、歩数決定部２４０は、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）によって測定されたノイズを周波数領域に変換してもよい。
歩数決定部２４０は、周波数領域に変換されたノイズを周波数分析して最も大きい値を有する周波数を識別する。
歩数決定部２４０は、最も大きい値を有する周波数とノイズの一周期に該当する歩数を用いて歩数を決定する。
歩数決定部２４０は、高速フーリエ変換を用いることによってユーザの歩数を簡単ながらも迅速に決定することができる。
【００３３】
他の実施形態によれば、歩数決定部２４０は、ノイズをサンプリングしてノイズのピークを抽出し、抽出されたピークの個数に基づいてユーザの歩数を決定する。
この場合に歩数決定部２４０は、サンプリングされたノイズから予め設定された閾値を満足しないノイズを除いてノイズのピークを抽出する。
【００３４】
例えば、歩数決定部２４０は、ノイズの最大振幅を識別し、最大振幅に対する一定比率だけを閾値に設定するか、又は一定サイズのノイズを閾値に設定してもよい。
歩数決定部２４０は、設定された閾値よりも小さいノイズはピークの抽出範囲から除外させ、閾値よりも大きいノイズについてのみピークを抽出する。
歩数決定部２４０は、閾値を満足しないノイズを除くことによってユーザの歩行と関係のないノイズ成分を除去することでピークをより正確に抽出することができる。
【００３５】
または、歩数決定部２４０は、アナログ−デジタル変換（Ａｎａｌｏｇ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ：ＡＤＣ）を用いてアナログ信号のノイズをデジタル信号に変換し、変換されたデジタル信号にハイパスフィルタ（Ｈｉｇｈ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ：ＨＰＦ）を適用してピークを抽出する。
【００３６】
歩数決定部２４０は、サンプリングされたノイズからピークを抽出してもよく、これに対する詳しい説明は図４を参照して後述する。
ステップ数決定部２４０は、ノイズから抽出したピークの個数に基づいてユーザの歩数を決定する。例えば、歩数決定部２４０はピークの個数が決定されれば、ピークの個数にノイズの１周期当たり歩数である定数２を乗算してユーザのステップ数を決定する。
【００３７】
運動量算出部２５０は、決定された歩数を用いてユーザの運動量を算出する。
ユーザの運動量は、例えば、ユーザの運動時間中の歩数、エネルギー消費量、及び酸素消費量の内の少なくともいずれか１つであってもよい。
【００３８】
運動量算出部２５０は、決定された歩数及びユーザの歩幅の長さ（ｓｔｒｉｄｅ  ｌｅｎｇｔｈ）、体重などのような生理学的な情報を用いてユーザの運動量を算出する。
具体的には、運動量算出部２５０は、決定された歩数、ユーザ歩幅の長さ、及びユーザの運動時間を用いてユーザの運動速度を算出し、算出されたユーザの運動速度、及びユーザの体重を用いてユーザの運動量を算出する。
【００３９】
本発明の一実施形態によれば、運動量算出部２５０は、次の数式１の運動量算出モデルを用いて運動時間中のエネルギー消費量を算出することができる。
（数１）
エネルギー消費量（ｋｃａｌ）＝１．０５×代謝当量×運動時間（分）×体重（ｋｇ）      （１）
【００４０】
ここで、代謝当量（Ｍｅｔａｂｏｌｉｃ  Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｓ：ＭＥＴｓ）（ｋｃａｌ／ｋｇ／分）は単位時間及び単位重さ当たり消費するカロリーの量である。
【００４１】
代謝当量は下記の数式２のように算出される。
（数２）
代謝当量＝０．０２７２×運動速度（ｍ／分）＋１．２      （２）
【００４２】
ここで、運動速度は次の数式３ように運動時間中の歩数、ユーザ歩幅の長さ及び運動時間を用いて算出される。
（数３）
運動速度（ｍ／分）＝歩幅の長さ（ｍ）×歩数÷運動時間（分）      （３）
【００４３】
運動量算出部２５０は、上記の運動量算出モデリングにユーザ歩幅の長さ、皮膚とセンサ２１０との間のノイズから取得した歩数及び測定された運動時間を適用してユーザ運動速度及び代謝当量を算出し、算出された代謝当量、運動時間、及び体重を用いてユーザの運動時間中のエネルギー消費量を算出する。
【００４４】
運動量算出部２５０は、数式（３）で求めた運動速度を用いて運動時間中の酸素消費量を次の数式４のように算出する。
（数４）
酸素消費量（ｍｌ）＝体重（ｋｇ）×運動時間（分）×分当り酸素消費量（ｍｌ／ｋｇ／分）      （４）
【００４５】
ここで、分当たり酸素消費量は下記の式を用いて算出される。
（数５）
分当たり酸素消費量（ｍｌ／ｋｇ／分）＝ａ×運動速度（ｍ／分）＋３．５    （５）
ここで、ａは運動の種類に対応して値が相違する定数であり、「歩き」の場合には０．１、「走り」の場合には０．２の値を有する。
【００４６】
運動量算出部２５０は、測定されたノイズからユーザの歩数を決定し、決定された歩数を用いてユーザの運動速度を算出し、算出された運動速度に基づいて運動時間中の酸素消費量を算出する。
【００４７】
または、運動量算出部２５０は、実験を介して把握されたエネルギー消費量と酸素消費量との間の関係を用いていずれか１つの結果から他の運動量を算出する。
例えば、ユーザが酸素を１リットル消費すると、エネルギーを５ｋｃａｌ消費する関係がある場合、運動量算出部２５０はこの関係を用いて酸素消費量に基づいてエネルギー消費量を算出することができる。
【００４８】
但し、運動量算出部２５０が用いる運動量算出モデルは、上記の実施形態の記載に限定することなく、運動量算出部２５０は歩数に基づいて運動量を算出する様々な運動量算出モデルを用いることができる。
【００４９】
他の実施形態によると、運動量算出部２５０は、歩数と運動量との間の関係を示したルックアップテーブル（ＬｏｏｋＵｐ  Ｔａｂｌｅ：ＬＵＴ）及び決定された歩数を用いてユーザの運動量を算出してもよい。
運動量算出部２５０は、測定されたノイズからユーザの歩数を決定し、決定されたステップ数に対応する運動量をルックアップテーブルから抽出して迅速に運動量を算出する。
【００５０】
図３Ａ及び図３Ｂは、本発明の一実施形態に係るセンサによって測定したノイズの一例を示すグラフである。
図３Ａ及び図３Ｂを参照すると、運動量算出装置が半電池電位の形態で測定したノイズの一例を示しており、図３Ａはユーザが歩いている時の半電池電位を、図３Ｂはユーザが走っている時の半電池電位を示す。ピーク３１０は図３Ａ、図３Ｂの各半電池電位信号におけるピーク３１０を示す。
【００５１】
運動量算出装置は、ユーザの運動に係る皮膚と皮膚に取り付けられたセンサとの間のノイズを測定し、これについては図３Ａ、３Ｂに示す半電池電位信号のように表現されてもよい。図３Ａ及び図３Ｂを比較すると、ユーザが走っている時、半電池電位の最大振幅がより大きく、同じ時間の間にピーク３１０がさらに多いことが分かる。
【００５２】
運動量算出装置は、図３Ａ及び図３Ｂのノイズからピーク３１０を抽出し、抽出されたピーク３１０の個数を用いてユーザの歩数を決定する。
運動量算出装置は、抽出されたピーク３１０の個数にノイズの１周期当たりの歩数である定数２を乗算してユーザの歩数を決定する。
【００５３】
図４は、本発明の一実施形態に係る運動量算出装置でのピークを抽出する動作を説明するためのグラフである。
図４は、図３に示した半電池電位の形態で測定したノイズの一部を拡大して示す図である。図４ではピークを抽出する動作を説明するために「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、「ｄ」といった４個のノイズ値を用いる。
【００５４】
最初の方法として、運動量算出装置は次の数式（６）と３つのノイズ値を用いてピークを抽出する。
（数６）
｛ｘ（ｔ）−ｘ（ｔ−１）｝×｛ｘ（ｔ＋１）−ｘ（ｔ）｝＜０      （６）
【００５５】
ここで、ｘ（ｔ−１）、ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ＋１）は時間順に対応して順番に測定されたノイズ値を示す。
「ａ」、「ｂ」、「ｃ」の３つのノイズ値を用いるものと仮定すれば、ｘ（ｔ−１）、ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ＋１）は順番に「ａ」、「ｂ」、「ｃ」に対応する。
図４において、「ｂ」の値が「ａ」、「ｃ」の値よりも大きければ、（ｂ−ａ）×（ｃ−ｂ）の値が負（ｎｅｇａｔｉｖｅ）になるため、運動量算出装置は「ａ」から「ｃ」までの区間にて１つのピークを抽出することができる。
【００５６】
第２の方法として、運動量算出装置は、次の数式（７）と２つのノイズ値を用いてピークを抽出する。
（数７）
ｘ（ｔ）×ｘ（ｔ＋１）＜０        （７）
【００５７】
ここで、ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ＋１）は、時間順に対応して順番に測定されたノイズ値を示す。「ｃ」、「ｄ」の２つのノイズ値を用いるものと仮定すれば、ｘ（ｔ）、ｘ（ｔ＋１）は順番に「ｃ」、「ｄ」に対応する。
図４において、「ｃ」の値が正（ｐｏｓｉｔｉｖｅ）であり、「ｄ」の値が負であるため、（ｃ×ｄ）の値は負になり、運動量算出装置は値が負になる数式（７）を用いてノイズ信号が時間軸にゼロクロッシング（ｚｅｒｏ  ｃｒｏｓｓｉｎｇ）区間を識別することができる。例えば、「ｃ」から「ｄ」までの区間にて運動量算出装置はゼロクロッシングを識別することができる。
【００５８】
運動量算出装置は、ゼロクロッシングが発生した個数を用いてピークの個数を識別する。
例えば、１つのピークは２度のゼロクロッシングが発生するため、運動量算出装置はゼロクロッシングが発生した個数を半分に分けてピークの個数を識別してもよい。
ノイズから１つのピークは２つの歩数を示すため、運動量算出装置は、識別されたピークの個数に２を乗算して歩数を決定する。
【００５９】
図５Ａ及び図５Ｂは、本発明の一実施形態に係る運動量算出装置での歩数を導き出す動作を説明するための図である。
図５Ａ及び図５Ｂを参照すると、図５Ａには運動量算出装置が測定した皮膚と皮膚に取り付けられたセンサとの間に測定されたノイズを示している。
【００６０】
運動量算出装置は、ユーザの歩数を決定するために測定されたノイズを図５Ｂのように周波数領域に変換してもよい。
図５Ｂは、高速フーリエ変換によってノイズを周波数領域に変換した結果を示す。
【００６１】
運動量算出装置は図５Ａに示すようにノイズを周波数領域に変換し、次の数式（８）を用いて歩数を決定する。
（数８）
１分間の歩数＝ｆｍ（Ｈｚ）×６０（ｓ／ｍｉｎ）×２      （８）
【００６２】
ここで、ｆｍは周波数領域で最も大きい値を有するノイズの周波数を示す。
運動量算出装置はｆｍ、ノイズの一周期に該当する歩数である２、及び時間変換のための定数を乗算して時間当たりの歩数を決定する。
【００６３】
例えば、ｆｍが１．４５３（Ｈｚ）に識別されると、１分間ユーザの歩数は１．４５３×６０×２＝１７４．３６であり、ユーザが１分当たり約１７５歩を歩いたことが把握される。
【００６４】
運動量算出装置は、決定された歩数を運動量算出モデルに適用して運動時間中の歩数、エネルギー消費量又は酸素消費量などを算出する。
【００６５】
図６は、本発明の一実施形態に係る運動量算出方法の動作を説明するためのフローチャートである。
ステップＳ６１０において、運動量算出装置は、ユーザの皮膚とユーザの皮膚に取り付けられたセンサとの間の相対的な変位差に基づいたノイズを測定する。
【００６６】
例えば、運動量算出装置は、センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差で発生した半電池電位を検出してノイズを測定する。
又は、運動量算出装置は、センサによってユーザの皮膚とセンサとの間の相対的な変位差によって発生する皮膚の電気的な特性変化が反映されたインピーダンスの変化を検出してノイズを測定してもよい。
例えば、運動量算出装置は、ユーザの動きに対応して変化するインピーダンス値を分析してノイズを測定し、ノイズはユーザの動き情報を含み得る。
【００６７】
ステップＳ６２０において、運動量算出装置は測定されたノイズを用いてユーザの歩数を決定する。
具体的には、運動量算出装置はノイズのピークを抽出し、抽出されたピークの個数に基づいて歩数を決定する。
または、運動量算出装置はノイズを周波数領域に変換し、周波数分析によって歩数を決定してもよい。
【００６８】
ステップＳ６３０において、運動量算出装置は、決定された歩数を用いてユーザの運動量を算出する。
ユーザの運動量は、ユーザの運動時間中の歩数、エネルギー消費量、及び酸素消費量の内の少なくともいずれか１つであってもよい。
【００６９】
具体的には、運動量算出装置は、運動量算出モデルに決定された歩数を適用して運動量を算出する。
運動量算出装置は、決定された歩数及びユーザの生理学的な情報を用いてユーザの運動量を算出するか、又はス歩数と運動量との間の関係を示したルックアップテーブルと決定された歩数とを用いてユーザの運動量を算出してもよい。
【００７０】
図７は、本発明の一実施形態に係る運動量算出方法における歩数を決定する動作を詳細に説明するためのフローチャートである。
ステップＳ７１０において、運動量算出装置は測定されたノイズをサンプリングする。
【００７１】
ステップＳ７２０において、運動量算出装置はサンプリングされたノイズ値を用いてノイズのピークを抽出する。この場合、運動量算出装置はサンプリングされたノイズから予め設定された閾値を満足しないノイズを除いてノイズのピークを抽出する。
または、運動量算出装置は、アナログ−デジタル変換を用いてアナログ信号のノイズをデジタル信号に変換し、ハイパスフィルタを適用してピークを抽出してもよい。
【００７２】
ステップＳ７３０において、運動量算出装置は抽出されたピークの個数に基づいてユーザの歩数を決定する。
例えば、運動量算出装置は、ピークの個数が決定されると、ピークの個数にノイズの１周期当たりの歩数である定数２を乗算してユーザの歩数を決定する。
【００７３】
図８は、本発明の他の実施形態に係る運動量算出方法における歩数を決定する動作を詳細に説明するためのフローチャートである。
ステップＳ８１０において、運動量算出装置は測定されたノイズを周波数領域に変換する。
例えば、運動量算出装置は、高速フーリエ変換によって測定されたノイズを周波数領域に変換する。
【００７４】
ステップＳ８２０において、運動量算出装置は、周波数領域に変換されたノイズを用いて最も大きい値を有するノイズの周波数を識別する。
【００７５】
ステップＳ８３０において、運動量算出装置は、ノイズの一周期に該当する歩数及び識別された周波数を用いてユーザの歩数を決定する。
例えば、運動量算出装置は、最も大きい値を有するノイズの周波数、一周期に該当する歩数である２、及び時間変換のための定数を乗算して時間当たりの歩数を決定する。
【００７６】
図９は、本発明の一実施形態に係る運動量算出方法における運動量を算出する動作を詳細に説明するためのフローチャートである。
ステップＳ９１０において、運動量算出装置は決定された歩数、ユーザ歩幅の長さ、及びユーザの運動時間を用いてユーザの運動速度を算出する。
例えば、運動量算出装置は、ユーザ歩幅の長さと決定された歩数を乗算し、これをユーザの運動時間で割ってユーザの運動速度を算出してもよい。
【００７７】
ステップＳ９２０において、運動量算出装置は、算出されたユーザの運動速度及びユーザの体重を用いてユーザの運動量を算出する。
例えば、運動量算出装置は、算出された運動速度を用いて単位時間及び単位重さ当たり消費するエネルギー量である代謝当量を算出し、算出された代謝当量、ユーザの体重及びユーザの運動時間を用いてエネルギー消費量を算出することができる。
【００７８】
本発明の実施形態に係る運動量算出方法は、多様なコンピュータ手段を介して様々な処理を実行することができるプログラム命令の形態で実現され、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されてもよい。
コンピュータ読取可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などの内の１つ又はその組み合わせを含んでもよい。記録媒体に記録されるプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。
【００７９】
コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、光ディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。
【００８０】
ここで説明したソフトウェアモジュールの任意の一つ以上は、そのユニットに固有専用のプロセッサによって実行されてもよく、または、モジュールの一つ以上に共通するプロセッサによって実行されてもよい。
説明した方法は、汎用コンピュータやプロセッサによって実行されてもよく、ここで説明したような特定のマシンによって行われてもよい。
【００８１】
尚、本発明は、上述の実施形態に限られるものではない。本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。
【符号の説明】
【００８２】
１１０    皮膚
１２０、２１０    センサ
１３０、２２０    運動量算出装置
２３０    ノイズ測定部
２４０    歩数決定部
２５０    運動量算出部
【図１】
2014087622.tif 000003
【図２】
2014087622.tif 000004
【図３Ａ】
2014087622.tif 000005
【図３Ｂ】
2014087622.tif 000006
【図４】
2014087622.tif 000007
【図５Ａ】
2014087622.tif 000008
【図５Ｂ】
2014087622.tif 000009
【図６】
2014087622.tif 000010
【図７】
2014087622.tif 000011
【図８】
2014087622.tif 000012
【図９】
2014087622.tif 000013