(57)【要約】      （修正有）【課題】運動選手から収集した身体状態情報に基づいて、選手の身体状態と発生し得る負傷部位間の相関関係を導き出す技術を提供する。【解決手段】負傷予防システム１において、機械学習基盤負傷予防モデル生成装置１００は、訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の選手の身体状態に関する第２状態情報および選手の負傷情報を獲得する情報収集部、第１状態情報および第２状態情報から選手の身体状態を反映するパラメーターを算出するパラメーター算出部および機械学習アルゴリズムに基づいてパラメーターと選手の負傷情報との相関関係を学習させた負傷予防モデルを生成するモデル生成部を含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の前記選手の身体状態に関する第２状態情報および前記選手の負傷情報を獲得する情報収集部と、
前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記選手の身体状態を反映するパラメーターを算出するパラメーター算出部と、
機械学習アルゴリズムに基づいて前記パラメーターと前記選手の負傷情報との相関関係を学習させた負傷予防モデルを生成するモデル生成部とを含む、機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項２】
前記第１状態情報は、
訓練前の前記選手の第１痛み部位に対する第１痛み強度を含み、
前記第２状態情報は、
訓練後の前記選手の第２痛み部位に対する第２痛み強度を含み、
前記パラメーター算出部は、
前記第１および第２痛み部位、前記第１および第２痛み強度をパラメーターとして算出する、請求項１に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項３】
前記情報収集部は、
前記選手の体形に関する情報をさらに獲得し、
前記パラメーター算出部は、
前記体形に関する情報から前記選手の体形を表す体形領域情報と、前記体形領域内で前記第１痛み部位が位置する第１位置情報および前記第２痛み部位が位置する第２位置情報を前記パラメーターとしてさらに算出する、請求項２に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項４】
前記装置は、
異なる体形を撮影した複数の学習映像のそれぞれに対して、前記それぞれの学習映像内の身体領域をマスキングし、前記マスキング領域内で痛みが発生し得る痛み部位をラベリングして、ターゲット映像内で前記身体領域と前記痛み部位の位置を判別するように学習させた映像判別モデルを生成する映像判別部をさらに含み、
前記選手の体形に関する情報は、
前記選手の体形を撮影した映像情報を含み、
前記パラメーター算出部は、
前記映像判別モデルに前記映像情報を入力して、前記体形領域情報、前記第１位置情報および前記第２位置情報を前記パラメーターとしてさらに算出する、請求項３に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項５】
前記情報収集部は、
痛みが発生し得る部位が視覚的に表現された身体模型ＧＵＩ（Graphical User Interface）に対する入力に基づいて、前記第１および第２痛み部位に関する情報を獲得する、請求項２に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項６】
前記第１および第２痛み強度に関する情報は、
前記身体模型ＧＵＩのうち前記痛みが発生し得る部位に入力が感知された回数、入力が感知された強度、入力が感知された持続時間のうち少なくとも一つに基づいて強度の入力を受ける、請求項５に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項７】
前記パラメーター算出部は、
前記第１および第２痛み部位が同じであるかまたは関連性がある痛み部位である場合、前記第１痛み強度に対する前記第１および第２痛み強度の差の比率を前記パラメーターとして算出する、請求項２に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項８】
前記情報収集部は、
前記選手の個別的な身体情報を含む第３状態情報をさらに獲得し、
前記モデル生成部は、
前記第３状態情報を前記パラメーターと共に入力層に含ませて機械学習アルゴリズムを遂行して、前記第１状態情報および前記第２状態情報と前記選手の負傷情報との相関関係において前記第３状態情報が及ぼす影響を学習させた前記負傷予防モデルを生成する、請求項１に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項９】
前記第３状態情報は
前記選手の運動種目、ポジション、主に使用する身体部位、体形、体重のうち少なくとも一つである、請求項８に記載の機械学習基盤負傷予防モデル生成装置。
【請求項１０】
訓練前の対象選手の身体状態に関する第１状態情報および訓練後の前記対象選手の身体状態に関する第２状態情報の入力を受ける入力部と、
前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記対象選手の身体状態を反映するパラメーターを算出するパラメーター算出部と、
請求項１〜請求項９のいずれか一項に記載の装置が生成した前記負傷予防モデルに前記対象選手のパラメーターを入力して前記対象選手に発生し得る負傷情報を出力する予測部とを含む、負傷予防装置。
【請求項１１】
前記入力部は、
痛みが発生し得る部位が視覚的に表現された身体模型ＧＵＩに対する入力に基づいて、前記第１状態情報および第２状態情報に関する情報を獲得する、請求項１０に記載の負傷予防装置。
【請求項１２】
前記第１状態情報は、
訓練前の前記選手の第１痛み部位に対する第１痛み強度を含み、
前記第２状態情報は、
訓練後の前記選手の第２痛み部位に対する第２痛み強度を含む、請求項１１に記載の負傷予防装置。
【請求項１３】
前記第１および第２痛み強度に関する情報は、
痛みが発生し得る部位が視覚的に表現された身体模型ＧＵＩに対する入力に基づいて、前記第１および第２痛み部位に関する情報の入力を受ける、請求項１２に記載の負傷予防装置。
【請求項１４】
一つ以上のプロセッサによって遂行される機械学習基盤負傷予防モデル生成方法において、
訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の前記選手の身体状態に関する第２状態情報および前記選手の負傷情報を獲得する段階と、
前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記選手の身体状態を反映するパラメーターを算出する段階と、
機械学習アルゴリズムに基づいて前記パラメーターと前記選手の負傷情報との相関関係を学習させた負傷予防モデルを生成する段階とを含む、機械学習基盤負傷予防モデル生成方法。
【請求項１５】
一つ以上のプロセッサによって遂行される負傷予防方法において、
訓練前の対象選手の身体状態に関する第１状態情報および訓練後の前記対象選手の身体状態に関する第２状態情報の入力を受ける段階と、
前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記選手の身体状態を反映するパラメーターを算出する段階と、
請求項１〜請求項９のいずれか一項に記載の装置が生成した前記負傷予防モデルに前記対象選手のパラメーターを入力して前記対象選手に発生し得る負傷情報を出力する段階とを含む、負傷予防方法。
【請求項１６】
請求項１〜請求項９のいずれか一項に記載された装置が生成した負傷予防モデルを使用するプロセッサを含む、装置。
【請求項１７】
請求項１４に記載の方法をプロセッサが遂行するようにする命令語を含むコンピュータプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は機械学習基盤負傷予防モデル生成装置、負傷予防装置およびその方法に関するものであって、訓練前と訓練後に運動選手から収集した身体状態情報に基づいて生成した機械学習モデルを通じて、運動選手の身体状態により発生し得る負傷を予測する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
運動選手は競技力を最大化させるために厳しい身体訓練を遂行し、短期間内にいくつもの競技に出場して身体を激烈に使用する。そのため、一般人よりも手首、膝、腰、首、頭などの多くの身体部位を負傷する危険が大きい。選手の負傷は個人およびチーム全体に大きな損失をもたらしかねないため、このような負傷を予防できるように管理することが非常に重要である。
【０００３】
負傷は強い物理的接触によって発生し得る。併せて、無理な訓練および競技日程により選手の身体的緊張感と精神的ストレスがその極に達して物理的な接触がなくても発生する場合がある。
【０００４】
このような負傷には、一般的に筋肉の痛みのような前兆症状が存在する。ただし、筋肉は複雑な相互作用を通じて共に動いているため、痛み部位とそれによる負傷部位が一致しない場合が殆どである。例えば、サッカー選手が臀部の筋肉に問題が発生する場合、十字靭帯を多く負傷することを例にすることができる。
【０００５】
特に、運動選手の場合、種目ごとに使用する筋肉の種類が異なり、ポジションにより使用するようになる筋肉が異なる。そのため、種目やポジション別に痛み部位と負傷部位がさらに異なる。
【０００６】
さらに、選手の体形によっても筋肉間の距離が異なるため、体形によっても痛み部位と負傷部位は異なる。例えば、身長や体重が同じである選手でも、上半身が発達し下半身が相対的に発達していない選手と、下半身が発達し上半身が相対的に発達していない選手がよく負傷する部位は異なる。
【０００７】
このように、複合的な理由により痛み部位と負傷部位の関連性を予測することは専門家でも非常に難しい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の実施例で解決しようとする課題は、運動選手から収集した身体状態情報に基づいて、選手の身体状態と発生し得る負傷部位間の相関関係を導き出す技術を提供することである。
【０００９】
また、体形、運動種目、ポジションのような選手の個別的な情報を共に考慮して、選手の身体状態により発生し得る負傷の相関関係を導き出す技術を提供しようとする。
【００１０】
ただし、本発明の実施例が達成しようとする技術的課題は以上で言及した課題に制限されず、以下で説明する内容から通常の技術者に自明な範囲内で多様な技術的課題が導き出され得る。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一実施例に係る機械学習基盤負傷予防モデル生成装置は、訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の前記選手の身体状態に関する第２状態情報および前記選手の負傷情報を獲得する情報収集部、前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記選手の身体状態を反映するパラメーターを算出するパラメーター算出部および機械学習アルゴリズムに基づいて前記パラメーターと前記選手の負傷情報との相関関係を学習させた負傷予防モデルを生成するモデル生成部を含むことができる。
【００１２】
また、前記第１状態情報は訓練前の前記選手の第１痛み部位に対する第１痛み強度を含み、前記第２状態情報は訓練後の前記選手の第２痛み部位に対する第２痛み強度を含み、前記パラメーター算出部は前記第１および第２痛み部位、前記第１および第２痛み強度をパラメーターとして算出することができる。
【００１３】
また、前記情報収集部は前記選手の体形に関する情報をさらに獲得し、前記パラメーター算出部は前記体形に関する情報から前記選手の体形を表す体形領域情報と、前記体形領域内で前記第１痛み部位が位置する第１位置情報および前記第２痛み部位が位置する第２位置情報を前記パラメーターとしてさらに算出することができる。
【００１４】
また、前記装置は異なる体形を撮影した複数の学習映像のそれぞれに対して、前記それぞれの学習映像内の身体領域をマスキングし、前記マスキング領域内で痛みが発生し得る痛み部位をラベリングして、ターゲット映像内で前記身体領域と前記痛み部位の位置を判別するように学習させた映像判別モデルを生成する映像判別部をさらに含み、前記選手の体形に関する情報は前記選手の体形を撮影した映像情報を含み、前記パラメーター算出部は前記映像判別モデルに前記映像情報を入力して、前記体形領域情報、前記第１位置情報および前記第２位置情報を前記パラメーターとしてさらに算出することができる。
【００１５】
また、前記情報収集部は痛みが発生し得る部位が視覚的に表現された身体模型ＧＵＩ（Graphical User Interface）に対する入力に基づいて、前記第１および第２痛み部位に関する情報を獲得することができる。
【００１６】
また、前記第１および第２痛み強度に関する情報は、前記身体模型ＧＵＩのうち前記痛みが発生し得る部位に入力が感知された回数、入力が感知された強度、入力が感知された持続時間のうち少なくとも一つに基づいて強度の入力を受けることができる。
【００１７】
また、前記パラメーター算出部は、前記第１および第２痛み部位が同じであるかまたは関連性がある痛み部位である場合、前記第１痛み強度に対する前記第１および第２痛み強度の差の比率を前記パラメーターとして算出することができる。
【００１８】
また、前記情報収集部は前記選手の個別的な身体情報を含む第３状態情報をさらに獲得し、前記モデル生成部は前記第３状態情報を前記パラメーターと共に入力層に含ませて機械学習アルゴリズムを遂行して、前記第１状態情報および前記第２状態情報と前記選手の負傷情報との相関関係において前記第３状態情報が及ぼす影響を学習させた前記負傷予防モデルを生成することができる。
【００１９】
また、前記第３状態情報は、前記選手の運動種目、ポジション、主に使用する身体部位、体形、体重のうち少なくとも一つであり得る。
【００２０】
本発明の一実施例に係る負傷予防装置は、訓練前の対象選手の身体状態に関する第１状態情報および訓練後の前記対象選手の身体状態に関する第２状態情報の入力を受ける入力部、前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記選手の身体状態を反映するパラメーターを算出するパラメーター算出部および前記負傷予防モデルに前記対象選手のパラメーターを入力して前記対象選手に発生し得る負傷情報を出力する予測部を含むことができる。
【００２１】
また、前記入力部は、痛みが発生し得る部位が視覚的に表現された身体模型ＧＵＩに対する入力に基づいて、前記第１状態情報および第２状態部位に関する情報を獲得することができる。
【００２２】
また、前記第１状態情報は訓練前の前記選手の第１痛み部位に対する第１痛み強度を含み、前記第２状態情報は訓練後の前記選手の第２痛み部位に対する第２痛み強度を含むことができる。
【００２３】
また、前記第１および第２痛み強度に関する情報は、痛みが発生し得る部位が視覚的に表現された身体模型ＧＵＩに対する入力に基づいて、前記第１および第２痛み部位に関する情報の入力を受けることができる。
【００２４】
本発明の一実施例に係る機械学習基盤負傷予防モデル生成方法は、訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の前記選手の身体状態に関する第２状態情報および前記選手の負傷情報を獲得する段階、前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記選手の身体状態を反映するパラメーターを算出する段階および機械学習アルゴリズムに基づいて前記パラメーターと前記選手の負傷情報との相関関係を学習させた負傷予防モデルを生成する段階を含むことができる。
【００２５】
本発明の一実施例に係る負傷予防方法は、訓練前の対象選手の身体状態に関する第１状態情報および訓練後の前記対象選手の身体状態に関する第２状態情報の入力を受ける段階、前記第１状態情報および前記第２状態情報から前記選手の身体状態を反映するパラメーターを算出する段階および前記負傷予防モデルに前記対象選手のパラメーターを入力して前記対象選手に発生し得る負傷情報を出力する段階を含むことができる。
【発明の効果】
【００２６】
運動選手は、毎日同じ訓練をしても、その日その日の身体状態によって体力消耗量や筋肉が受ける衝撃量が異なる。また、訓練後に特定の部位に痛みが発生したりその痛みの強度変化の程度が大きいと負傷につながる可能性が高い。このように、訓練前と訓練後に収集された選手の身体状態の変化が、体力消耗量と筋肉に及ぼす衝撃量をよく反映できるパラメーターであるということに着眼して機械学習を遂行する。これに伴い、本発明の実施例は訓練前と訓練後に収集した身体状態情報に基づいて、選手が特定の状態の時に発生可能な負傷部位を予測して選手の負傷を予防することができる。
【００２７】
また、本発明の実施例は痛みが発生し得る身体部位を一律な基準で入力できる身体模型ＧＵＩを通じて、選手の痛み部位および痛み強度を客観的に収集することができる。したがって、正確な数値が反映された学習データに基づいて高性能の負傷予防モデルを生成することができる。
【００２８】
これに加え、体形ごとに異なる筋肉の大きさや、筋肉間の距離は、負傷部位に影響を及ぼす重要な変化の要因として作用する。このような点に着眼して、本発明の実施例は、選手の体形を撮影した映像から、選手の体形領域と身体部位の位置情報を導き出す映像判別モデルを生成することができる。これに伴い、選手の筋肉の大きさや筋肉間の距離を反映して、選手が特定の身体状態の時に発生可能な負傷部位の相関関係を予測して選手の負傷を予防することができる。
【００２９】
すなわち、本発明の実施例は、選手が感じる特定の部位の痛みのような前兆症状から発生し得る負傷をあらかじめ予測して選手の負傷を予防する。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の一実施例に係る負傷予防システムの構成図。
【図２】本発明の一実施例に係る負傷予防モデル生成装置の構成図。
【図３】訓練前または訓練後に痛みまたは負傷が発生し得る身体部位を視覚的に表現した身体模型ＧＵＩの例示図。
【図４】第１状態情報および第２状態情報から選手に発生し得る負傷情報を予測する負傷予防モデルを生成する神経網の例示図。
【図５】選手の体形を撮影した映像情報から選手の体形領域情報と痛み部位が位置する位置情報を判別する映像判別モデルを生成する神経網の例示図。
【図６】学習映像が含む身体領域に痛みまたは負傷が発生し得る身体部位をマスキングおよびラベリングした姿を具体的に示した例示図。
【図７】第１状態情報、第２状態情報、体形領域情報、第３状態情報から選手に発生し得る負傷情報を予測する負傷予防モデルを生成する神経網の例示図。
【図８】本発明の一実施例に係る負傷予防装置の構成図。
【図９】本発明の一実施例に係る負傷予防モデル生成方法のプロセスを図示するフローチャート。
【図１０】本発明の一実施例に係る負傷予防方法のプロセスを図示するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の利点および特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付される図面と共に詳細に後述されている実施例を参照すると明確となるはずである。しかし、本発明は以下で開示される実施例に限定されず、多様な形態で実現され得、ただし、本実施例は本発明の開示を完全なものとし、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者に発明の範疇を完全に知らせるために提供されるものであって、本発明の範疇は請求項によってのみ定義される。
【００３２】
本発明の実施例の説明において、公知の機能または構成に対する具体的な説明は、本発明の実施例を説明するにおいて実際に必要な場合以外には省略する。そして、後述される用語は本発明の実施例での機能を考慮して定義された用語であって、これは使用者、運用者の意図または慣例などにより変わり得る。したがって、その定義は本明細書の全般にわたる内容に基づいて下されるべきである。
【００３３】
図面に表示され、以下で説明される機能ブロックは、可能な実現例に過ぎないものである。他の実現例においては詳細な説明の思想および範囲を逸脱しない範囲内で他の機能ブロックが使用され得る。また、本発明の一つ以上の機能ブロックが個別のブロックで表示されるが、本発明の機能ブロックのうち一つ以上は同一機能を遂行する多様なハードウェアおよびソフトウェア構成の組み合わせであり得る。
【００３４】
また、ある構成要素を含むという表現は、開放型の表現であって、該当構成要素が存在することを単に指し示すものに過ぎず、追加的な構成要素を排除するものと理解されてはならない。
【００３５】
さらに、ある構成要素が他の構成要素に連結されているとか接続されていると言及される時には、その他の構成要素に直接的に連結または接続されていてもよいが、中間に他の構成要素が存在してもよいと理解されるべきである。
【００３６】
また「第１、第２」等のような表現は、複数の構成を区分するための用途でのみ使用された表現であって、構成間の順序やその他の特徴を限定するものではない。
【００３７】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００３８】
図１は、本発明の一実施例に係る負傷予防システム１の構成図である。
【００３９】
図１を参照すると、本発明の一実施例に係る負傷予防システム１は、選手端末１０、生体信号測定装置２０、負傷予防モデル生成装置１００および負傷予防装置２００を含むことができる。
【００４０】
選手端末１０は訓練前と訓練後、または訓練途中の選手の身体状態または訓練と関連した情報の入力を受ける。選手端末１０は入力された情報を有無線ネットワークを通じて負傷予防モデル生成装置１００または負傷予防装置２００に伝送することができる。本明細書で使用される「訓練」は、試合、競技、運動などの一連の身体活動を含む。
【００４１】
ここで、選手端末１０は一般的に携帯性と移動性が保証されるスマートフォン（smartphone）、スマートパッド（smart pad）、タブレットＰＣ（tablet PC）等のようなハンドヘルド（handheld）基盤の汎用無線通信装置にアプリケーションソフトウェア（application software）が設置された形態で実現され得る。またはウェブサイトに接続できるコンピュータを通じて実現され得るが、これに限定されるものではない。また、選手端末１０の使用者を便宜上運動選手を基準として説明するが、使用者は必ずしも運動選手に限定されるものではなく、すべての人が使用者となり得る。
【００４２】
選手端末１０は選手が今後遂行すべき訓練情報またはすでに遂行した訓練情報を出力することができる。これに伴い、運動選手は遂行すべき訓練または遂行した訓練のうち一つを選択することができる。
【００４３】
また、選手端末１０は訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の選手の身体状態に関する第２状態情報および選手の個別的な身体情報に関する第３状態情報を選手から測定したり入力を受けることができる。
【００４４】
例えば、選手端末１０は訓練前と訓練後に選手の痛み部位の入力を受けるために、図３のように人間の身体を視覚的に表現する身体模型ＧＵＩ（graphical user interface）を出力することができる。選手端末１０は身体模型のうち一部位がタッチされる場合、タッチされた部位を選手が痛みを感じる部位として入力を受けることができる。この時、選手端末１０が測定したり入力を受けることができる身体部位は、図６のように、顔、首、左肩、右肩、胸、左腕、右腕、左手首、右手首、腹部、左股関節、右股関節、生殖器、左太腿、右太腿、左膝、右膝、左足首、右足首、左足指、右足指、頚椎、頭、左翼、右翼、背中、左肘、右肘、腰、尾骨、左臀部、右臀部、左手、右手、左後筋肉、右後筋肉、左ふくらはぎ、右ふくらはぎ、左アキレス、右アキレス、左足裏、右足裏を含むことができるがこれに限定されるものではない。
【００４５】
これに加え、選手端末１０は選手が身体模型ＧＵＩの一部位をタッチするタッチの回数、タッチの強度、タッチの持続時間のうち少なくとも一つの方式を通じて、運動選手が感じる痛み強度の入力を受けることができる。例えば、図３に図示された身体模型ＧＵＩの一部位を運動選手が入力するタッチ回数に応じて、痛み強度を１段階から５段階まで分けて入力を受けることができるがこれに限定されるものではない。
【００４６】
このように、負傷が発生し得るか痛みが発生し得る部位が具体的に表示された身体模型ＧＵＩを通じて、運動選手は自分の身体部位を自己診断することができる。また、負傷を予測するための選手の身体情報の入力を受けるのに客観性および便宜性を提供することができる。
【００４７】
他の一例として、選手端末１０は選手の運動種目、ポジション、主に使用する身体部位、体形、体重のように選手の個別的な身体情報と関連した第３状態情報を測定したり入力を受けることができる。これに加え、選手端末１０は選手の体形を撮影して選手の体形に関する情報の入力を受けることができる。
【００４８】
生体信号測定装置２０は選手の各種生体情報を測定する装置である。例えば、生体信号測定装置２０は、脳波センサ、心電図（ＥＣＧ、electrocardiography）センサ、心拍センサなどの選手の生体情報を測定する装置を含むことができる。生体信号測定装置２０は、測定された情報を有無線ネットワークを通じて、選手端末１０、負傷予防モデル生成装置１００または負傷予防装置２００に伝送することができる。一方、生体信号測定装置２０は、選手端末１０に内在されるか、選手端末１０が生体信号測定装置２０の機能を遂行してもよい。
【００４９】
負傷予防モデル生成装置１００は、選手のデータを保存したデータベース、選手端末１０または生体信号測定装置２０から収集した情報に基づいて機械学習を遂行する。これに伴い、負傷予防モデル生成装置１００は選手の身体状態と負傷との相関関係を学習した負傷予防モデルを生成することができる。
【００５０】
負傷予防装置２００は負傷予防モデルを使用するすべての装置を意味する。負傷予防モデルを使用するための一例として、負傷予防装置２００は負傷の可能性を測定するための対象選手から身体情報の入力を受けることができる。負傷予防装置２００は、直接身体状態情報の入力を受けるか、または選手端末１０、生体信号測定装置２０から対象選手の情報の入力を受けることができる。負傷予防装置２００は負傷予防モデル生成装置１００が生成した負傷予防モデルを通じて、対象選手に発生し得る負傷情報を出力することができる。これを通じて、選手を管理する監督、コーチ、または医療スタッフは、負傷予防装置２００が出力した負傷情報を参照して対象選手の訓練の有無、訓練強度、訓練時間などを決めて選手の負傷を予防することができる。
【００５１】
一方、前述した実施例が含む選手端末１０、生体信号測定装置２０、負傷予防モデル生成装置１００、負傷予防装置２００は、これらの機能を遂行するようにプログラムされた命令語を含むメモリ、およびこれら命令語を遂行するマイクロ・プロセッサを含む演算装置によって実現され得る。
【００５２】
以下、負傷予防モデル生成装置１００および負傷予防装置２００の詳細な構成について図２〜図８と共に説明する。
【００５３】
図２は、本発明の一実施例に係る負傷予防モデル生成装置１００の構成図である。
【００５４】
図２を参照すると、本発明の一実施例に係る負傷予防モデル生成装置１００は、情報収集部１１０、パラメーター算出部１２０およびモデル生成部１３０を含み、さらに映像判別部１４０を含むことができる。
【００５５】
情報収集部１１０は、選手のデータを保存するデータベース、選手端末１０、生体信号測定装置２０、または外部装置から情報を受信して保存することができる。情報収集部１１０は、訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の選手の身体状態に関する第２状態情報、選手の個別的な身体情報に関する第３状態情報、または選手に発生した負傷情報を獲得することができる。
【００５６】
第１状態情報は、訓練前の選手が感じる痛み部位（以下、第１痛み部位）および該当痛み部位の痛み強度（以下、第１痛み強度）に関する情報を含むことができる。
【００５７】
第２状態情報は、訓練後の選手が感じる痛み部位（以下、第２痛み部位）および該当痛み部位の痛み強度（以下、第２痛み強度）に関する情報を含むことができる。
【００５８】
第３状態情報は、選手の運動種目、ポジション、主に使用する身体部位、体形、体重に関する情報を含むことができる。ここで、選手の体形に関する情報は選手の体形を撮影した映像情報を含むことができる。
【００５９】
負傷情報は訓練当時または訓練後に選手に発生した負傷に関連した情報である。負傷情報は、選手の負傷発生の有無、負傷の種類、負傷部位、負傷程度を含むことができるが、これに限定されるものではない。
【００６０】
また、第１状態情報、第２状態情報、第３状態情報および負傷情報は選手および訓練を特定できる情報を含むことができる。これを通じて、各情報が同じ訓練に対する前後の情報であるか、また、同じ選手に関する情報であるかを特定することができる。
【００６１】
情報収集部１１０は、客観的な情報の収集のために身体模型ＧＵＩを使用することができる。図３は、訓練前または訓練後に痛みまたは負傷が発生し得る身体部位を視覚的に表現した身体模型ＧＵＩの例示図である。
【００６２】
図３に図示された通り、情報収集部１１０は身体模型ＧＵＩで選手が痛みを感じるものと入力した領域に基づいて、第１痛み部位および第２痛み部位の入力を受けることができる。また、選手が負傷した部位として入力した領域に基づいて、負傷部位の入力を受けることができる。
【００６３】
また、身体模型ＧＵＩで選手が選択した領域に入力が感知された回数、入力が感知された強度、入力が感知された持続時間のうち少なくとも一つの方式に基づいて、痛み強度または負傷程度の入力を受けることができる。この時、身体模型ＧＵＩは、選手端末１０、負傷予防モデル生成装置１００または外部装置が具備したディスプレイに出力され得、選手のディスプレイのタッチを通じて情報が入力され得る。
【００６４】
パラメーター算出部１２０は、選手の身体状態を反映する第１状態情報、第２状態情報、第３状態情報または負傷情報から機械学習アルゴリズムの学習に使用されるパラメーターを算出することができる。
【００６５】
例えば、パラメーター算出部１２０は、第１状態情報から第１痛み部位または第１痛み強度を算出し、第２状態情報から第２痛み部位または第２痛み強度を算出して、入力層に使用されるパラメーターとして設定することができる。
【００６６】
また、パラメーター算出部１２０は、下記の数１のように、第１痛み部位および第２痛み部位が同じであるかまたは関連性がある痛み部位である場合、第１痛み強度に対する第１および第２痛み強度の差の比率を入力層に使用されるパラメーターとして算出することができる。
【００６７】
【数１】
2019185722.tif 000003
（ｎはパラメーターが有する値の範囲を調節するための定数）
【００６８】
数１は、同じ訓練によって活動量が類似しても、選手の訓練前の身体状態により訓練後に身体が受ける衝撃量と体力消耗量が異なるという点を反映するために、特定の部位に対する訓練前の選手の身体状態を意味する第１痛み強度を分母に反映し、訓練前と後の選手の身体変化の程度を反映する痛み強度の差を分子に反映したパラメーターを算出することができる。
【００６９】
数１の例示を説明するために、図３を参照すると、第１状態情報は「左膝−１段階の痛み、右肩−３段階の痛み、その他の部位−痛みなし」を意味し、第２状態情報は「左肩−１段階の痛み、左膝−３段階の痛み、右肩−５段階の痛み、その他の部位−痛みなし」を意味する。
【００７０】
この時、痛み強度による数値を「痛みなし−５点、１段階の痛み−４点、２段階の痛み−３点、３段階の痛み−２点、４段階の痛み−１点、５段階の痛み−０点」のように設定し、数１のｎを１００とすると、数１により「左肩のパラメーター値は１００×（５−４）／５＝２０、左膝のパラメーター値は１００×（４−２）／４＝５０、右肩のパラメーター値は１００×（３−０）／２＝１５０となり得る。
【００７１】
したがって、左膝と右肩の場合、訓練前／後の両部位が共に２段階ずつ状態が変化したとしても、数１の分母によって訓練前の身体状態がどのような状態であったかにより、訓練前／後の身体に及ぼす負担感が異なるという要素が反映されて、右肩にできた負担が左膝に比べて大きいという有意味なパラメーターを算出することができる。
【００７２】
図４は、第１状態情報および第２状態情報から選手に発生し得る負傷情報を予測する負傷予防モデルを生成する神経網の例示図である。モデル生成部１３０は機械学習アルゴリズムに基づいてパラメーターと選手の負傷情報との相関関係を学習させた負傷予防モデルを生成することができる。
【００７３】
図４は、機械学習アルゴリズムのうちディープランニングを利用した神経網の例示であって、モデル生成部１３０は第１痛み部位、第１痛み強度、第２痛み部位および第２痛み強度を入力層のパラメーターとして設定して、選手の負傷の有無、負傷部位、負傷程度および負傷の種類を出力層のパラメーターとして設定する。モデル生成部１３０は、情報収集部１１０が多様な選手から何回にもわたって訓練前／後に収集したデータのパラメーターの値を学習に利用して、負傷予防モデルを生成することができる。これに伴い、負傷予防モデルには選手の身体状態と負傷との相関関係が学習され得る。
【００７４】
これに伴い、負傷可能性を測定するための対象選手の情報、例えば、入力層のパラメーターと対応する情報を負傷予防モデルに入力すると、対象選手に対する負傷可能性、負傷の種類、負傷部位、負傷程度が出力され得る。
【００７５】
併せて、モデル生成部１３０は第１状態情報、第２状態情報だけでなく、第３状態情報を入力層のパラメーターとして設定し、選手の負傷の有無、負傷部位、負傷程度および負傷の種類を出力層のパラメーターとして設定して、負傷予防モデルを生成することができる。これに伴い、モデル生成部１３０は第１状態情報および第２状態情報と選手の負傷情報との相関関係において第３状態情報が及ぼす影響を学習させた負傷予防モデルを生成することができる。
【００７６】
一方、図４の学習に使用されたパラメーターの数や隠れ層の数は例示に過ぎないものであって、これに限定されず、ディープランニングアルゴリズムの他にdecision tree（ＤＴ）、k-nearest neighbor（ＫＮＮ）、logistic regression（ＬＲ）、multilayerperceptron（ＭＬＰ）、random forest（ＲＦ）、support vector machine（ＳＶＭ）およびｌａｓｓｏなど、使用するパラメーターの種類や数に応じて適合なアルゴリズムを選択して使用することができる。
【００７７】
他の実施例に係る負傷予防モデル生成装置１００は映像判別部１４０をさらに含むことができ、これに伴い、パラメーター算出部１２０およびモデル生成部１３０は、映像判別部１４０が生成した映像判別モデルを通じて情報を追加的に利用して負傷予防モデルを生成することができる。
【００７８】
したがって、映像判別部１４０を先に説明し、映像判別部１４０が生成した映像判別モデルを利用してパラメーター生成部とモデル生成部１３０が負傷予防モデルを生成する動作を説明する。
【００７９】
映像判別部１４０は選手の体形を撮影した映像情報を入力した時、映像で体形が位置する体形領域情報および身体部位の位置情報を判別する映像判別モデルを生成する。本明細書で位置情報とは、２次元または３次元の数のペアからなる座標情報だけでなく、マスキング（masking）およびラベリング（labeling）方式に沿って映像で特定の地点を識別できる情報をすべて含むことができる。
【００８０】
図５は選手の体形を撮影した映像情報から選手の体形領域情報と痛み部位の位置情報を判別する映像判別モデルを生成する神経網の例示図であり、図６は学習映像が含む身体領域に痛みまたは負傷が発生し得る身体部位をマスキングおよびラベリングした姿を具体的に示した例示図である。
【００８１】
図５および図６に図示された通り、映像判別部１４０は異なる体形を撮影した複数の学習映像のそれぞれに対して、それぞれの学習映像内の身体領域をマスキングし、マスキング領域内で痛みまたは負傷が発生し得る部位をマスキングしたり、マスキング領域内で痛みまたは負傷が発生し得る部位をラベリングすることができる。
【００８２】
身体領域をマスキングする理由は、映像から身体が位置する領域を学習させるためである。また、痛みまたは負傷が発生し得る部位をマスキングする理由は、筋肉と脂肪が少ない体形、筋肉質の体形、脂肪が多い体形により各筋肉または関節の相対的な距離を学習させるためである。これに加え、痛みまたは負傷が発生し得る部位の名称をラベリングする理由は、各筋肉または関節の名称を学習させるためである。
【００８３】
一方、映像判別部１４０は、身体領域内で痛みまたは負傷が発生し得る部位の位置をマスキングではなくラベリングを通じて学習させてもよい。例えば図６を参照する時、顔を（０、０、face）、首を（０、−２、neck）、左肩を（３、−３、left shoulder）、右肩を（−３、−３、right shoulder）のように、各部位の位置と名称を一緒にラベリングして学習させてもよい。
【００８４】
また、映像判別部１４０は図６に図示された通り、身体領域の前面だけでなく身体領域の裏面もラベリングすることができるし、身体部位の前側後側を区分できるように座標の次元を増やして各位置をラベリングすることができる。
【００８５】
以降、映像判別部１４０はマスキングおよびラベリングされていない複数の学習映像を入力層に入るデータと設定し、痛み／負傷が発生し得る部位がマスキングまたはラベリングされている複数の学習映像を出力層に入るデータと設定して機械学習を遂行することができる。これに伴い、映像判別部１４０はターゲット映像内で体形領域と特定の身体部位の位置を判別する映像判別モデルを生成することができる。
【００８６】
一方、前述したマスキングおよびラベリングは、身体領域で特定の部位の名称および位置を学習させるための例示に過ぎないものであって、このような例示に限定されるものではない。また、図５に図示された神経網の構成は一つの例示に過ぎないものであって、多様な方式で実現され得、これに使用できる機械学習アルゴリズムとしてディープランニングだけでなく、Ｒ−ＣＮＮ、ＳＤＤ、Ｙｏｌｏなどの多様なアルゴリズムを使用することができる。
【００８７】
パラメーター算出部１２０は、映像判別モデルに選手の体形を含む映像情報を入力して、選手の体形を表す体形領域情報と痛みまたは負傷が発生し得る位置情報を獲得することができる。
【００８８】
これに伴い、パラメーター算出部１２０は、映像判別モデルを利用して選手の体形を撮影した映像情報から選手の体形を表す体形領域情報と、体形領域内で第１痛み部位が位置する第１位置情報と、第２痛み部位が位置する第２位置情報と、負傷部位の位置情報を機械学習に利用するパラメーターとして算出することができる。
【００８９】
図７は、第１状態情報、第２状態情報、体形領域情報、第３状態情報から選手に発生し得る負傷情報を予測する負傷予防モデルを生成する神経網の例示図である。
【００９０】
図７を参照すると、モデル生成部１３０は、第１痛み部位、第１痛み強度、第１位置情報、第２痛み部位、第２痛み強度、第２位置情報、体形領域情報、第３状態情報を入力層のパラメーターとして設定し、選手の負傷の有無、負傷部位、負傷程度および負傷の種類を出力層のパラメーターとして設定して、選手の身体状態および体形が選手の負傷に及ぼす影響を学習させた負傷予防モデルを生成することができる。
【００９１】
一方、前述した実施例が含む情報収集部１１０、パラメーター算出部１２０、モデル生成部１３０および映像判別部１４０は、これらの機能を遂行するようにプログラムされた命令語を含むメモリ、およびこれら命令語を遂行するマイクロ・プロセッサを含む演算装置によって実現され得る。
【００９２】
図８は、本発明の一実施例に係る負傷予防装置２００の構成図である。
【００９３】
図８を参照すると、本発明の一実施例に係る負傷予防装置２００は、入力部２１０、パラメーター算出部２２０および予測部２３０を含むことができる。
【００９４】
入力部２１０は、訓練前の対象選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の対象選手の身体状態に関する第２状態情報、対象選手の個別的な身体情報に関する第３状態情報または選手の体形を撮影した映像情報の入力を受けることができる。この時、各情報が含む具体的な情報は、図２〜図７とともに説明した情報を含むことができる。
【００９５】
一方、前述した選手端末は負傷予防装置２００を含むことができ、選手端末が含む機能を通じて、第１状態情報、第２状態情報、第３状態情報または選手の体形を撮影した映像情報の入力を受けてもよい。
【００９６】
パラメーター算出部２２０は、対象選手の第１状態情報、第２状態情報、第３状態情報、映像情報から選手の身体状態を反映するパラメーターを算出することができる。すなわち、パラメーター算出部２２０は、負傷予防モデルの学習に使用したパラメーターと対応する値を入力部２１０が入力を受けた情報から算出することができる。
【００９７】
また、パラメーター算出部２２０は、入力部２１０が入力を受けた映像情報を負傷予防モデル生成装置１００が生成した映像判別モデルに入力して、身体領域情報、第１位置情報および第２位置情報を獲得することができる。
【００９８】
予測部２３０は、負傷予防モデル生成装置１００が生成した負傷予防モデルに対象選手のパラメーターを入力して対象選手に発生し得る負傷情報を出力することができる。
【００９９】
一方、前述した実施例が含む入力部２１０、パラメーター算出部２２０、予測部２３０は、これらの機能を遂行するようにプログラムされた命令語を含むメモリ、およびこれら命令語を遂行するマイクロ・プロセッサを含む演算装置によって実現され得る。
【０１００】
図９は、本発明の一実施例に係る負傷予防モデル生成方法のプロセスを図示するフローチャートである。図９による負傷予防モデル生成方法の各段階は、図２を通じて説明された負傷予防モデル生成装置１００により遂行され得、各段階を説明すると次の通りである。
【０１０１】
情報収集部１１０は、訓練前の選手の身体状態に関する第１状態情報、訓練後の選手の身体状態に関する第２状態情報および選手の負傷情報を獲得する（Ｓ９１０）。
【０１０２】
パラメーター算出部１２０は、第１状態情報および第２状態情報から選手の身体状態を反映するパラメーターを算出する（Ｓ９２０）。
【０１０３】
モデル生成部１３０は、機械学習アルゴリズムに基づいてパラメーターと選手の負傷情報との相関関係を学習させた負傷予防モデルを生成する（Ｓ９３０）。
【０１０４】
一方、前述した各段階の主体である構成要素が該当段階を実施するための説明は、図２〜図７と共に説明したため、重複する説明は省略し、図２〜図７で説明した各構成の動作が図９のプロセスに加えられて含まれ得ることは自明である。
【０１０５】
図１０は、本発明の一実施例に係る負傷予防方法のプロセスを図示するフローチャートである。図１０による負傷予防方法の各段階は、図８を通じて説明された負傷予防装置２００により遂行され得、各段階を説明すると次の通りである。
【０１０６】
入力部２１０は、訓練前の対象選手の身体状態に関する第１状態情報および訓練後の対象選手の身体状態に関する第２状態情報の入力を受ける（Ｓ１０１０）。
【０１０７】
パラメーター算出部２２０は、第１状態情報および第２状態情報から選手の身体状態を反映するパラメーターを算出する（Ｓ１０２０）。
【０１０８】
予測部２３０は、負傷予防モデルに対象選手のパラメーターを入力して対象選手に発生し得る負傷情報を出力する（Ｓ１０３０）。
【０１０９】
一方、前述した各段階の主体である構成要素が該当段階を実施するための説明は、図２〜図８と共に説明したため、重複する説明は省略し、図２〜図８で説明した各構成の動作が図１０のプロセスに加えられて含まれ得ることは自明である。
【０１１０】
前述した本発明の実施例は多様な手段を通じて実現され得る。例えば、本発明の実施例は、ハードウェア、ファームウェア（ｆｉｒｍｗａｒｅ）、ソフトウェアまたはそれらの結合などによって実現され得る。
【０１１１】
ハードウェアによる実現の場合、本発明の実施例に係る方法は、一つまたはそれ以上のＡＳＩＣｓ（Application Specific Integrated Circuits）、ＤＳＰｓ（Digital Signal Processors）、ＤＳＰＤｓ（DigitalSignal Processing Devices）、ＰＬＤｓ（Programmable LogicDevices）、ＦＰＧＡｓ（Field Programmable Gate Arrays）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロ・プロセッサなどによって実現され得る。
【０１１２】
ファームウェアやソフトウェアによる実現の場合、本発明の実施例に係る方法は、以上で説明された機能または動作を遂行するモジュール、手続きまたは関数などの形態で実現され得る。ソフトウェアコードなどが記録されたコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体またはメモリユニットに保存されてプロセッサによって駆動され得る。メモリユニットはプロセッサの内部または外部に位置して、すでに公知とされている多様な手段によってプロセッサとデータをやり取りすることができる。
【０１１３】
また、本発明に添付されたブロック図の各ブロックとフローチャートの各段階の組み合わせは、コンピュータプログラムインストラクションによって遂行されてもよい。これらコンピュータプログラムインストラクションは、汎用コンピュータ、特殊用コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備のエンコードプロセッサに搭載され得るため、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備のエンコードプロセッサを通じて遂行されるそのインストラクションが、ブロック図の各ブロックまたはフローチャートの各段階で説明された機能を遂行する手段を生成するようになる。これらコンピュータプログラムインストラクションは、特定の方法で機能を実現するために、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備を目指すことができるコンピュータ利用可能またはコンピュータ読み出し可能メモリに保存されることも可能であるため、そのコンピュータ利用可能またはコンピュータ読み出し可能メモリに保存されたインストラクションは、ブロック図の各ブロックまたはフローチャートの各段階で説明された機能を遂行するインストラクション手段を内包する製造品目を生産することも可能である。コンピュータプログラムインストラクションは、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備上に搭載されることも可能であるため、コンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備上で一連の動作段階が遂行されてコンピュータで実行されるプロセスを生成してコンピュータまたはその他のプログラム可能なデータプロセシング装備を遂行するインストラクションは、ブロック図の各ブロックおよびフローチャートの各段階で説明された機能を遂行するための段階を提供することも可能である。
【０１１４】
併せて、各ブロックまたは各段階は、特定された論理的機能を遂行するための一つ以上の遂行可能なインストラクションを含むモジュール、セグメントまたはコードの一部を示すことができる。また、いくつかの代替実施例では、ブロックまたは段階で言及された機能が順序から外れて発生することも可能であることを注目しなければならない。例えば、続けて図示されている二つのブロックまたは段階は、実は実質的に同時に遂行されることも可能であり、またはそのブロックまたは段階が時々該当する機能により逆順で遂行されることも可能である。
【０１１５】
このように、本発明が属する技術分野の当業者は、本発明がその技術的思想や必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態に実施できることが理解できるはずである。したがって、以上で記述した実施例は、すべての面において例示的なものであり、限定的なものではないと理解されるべきである。本発明の範囲は詳細な説明よりは後述する特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味および範囲、そしてその等価概念から導き出されるすべての変更または変形された形態も本発明の範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１１６】
１：負傷予防システム
１０：選手端末
２０：生体信号測定装置
１００：負傷予防モデル生成装置
１１０：情報収集部
１２０：パラメーター算出部
１３０：モデル生成部
１４０：映像判別部
２００：負傷予防装置
２１０：入力部
２２０：パラメーター算出部
２３０：予測部
【図１】
2019185722.tif 000004
【図２】
2019185722.tif 000005
【図３】
2019185722.tif 000006
【図４】
2019185722.tif 000007
【図５】
2019185722.tif 000008
【図６】
2019185722.tif 000009
【図７】
2019185722.tif 000010
【図８】
2019185722.tif 000011
【図９】
2019185722.tif 000012
【図１０】
2019185722.tif 000013