(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、健常者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関する正常状態データと、使用者に装着された身体状態測定装置により測定され前記使用者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関する現状データと、を比較することで、前記使用者が行う訓練類型である複数の選択対象のそれぞれに対して設定された第１選択割合を算出する第１選択割合算出段階と、
前記複数の選択対象のそれぞれに対して設定された第１抽出カウンタを増加させる速度を、対応する前記選択対象の前記第１選択割合に比例した速度として決定する第１抽出カウンタ速度決定段階と、
前記第１抽出カウンタ速度決定段階で決定された速度で増加させることによって基準値に到達した前記第１抽出カウンタに対応する前記選択対象を抽出する選択対象抽出段階と、
抽出された選択対象の前記第１抽出カウンタを初期化する第１抽出カウンタ初期化段階と、
前記選択対象抽出段階及び前記第１抽出カウンタ初期化段階を繰り返し行う反復実行段階と、
前記複数の選択対象の抽出結果に基づいて前記複数の選択対象の実行シーケンスを決定する実行シーケンス決定段階と、
を含むコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項２】
コンピュータが、健常者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関する正常状態データと、使用者に装着された身体状態測定装置により測定され前記使用者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関する現状データと、を比較することで、前記使用者が行う訓練類型である複数の選択対象のそれぞれに対して設定された第１選択割合を算出する第１選択割合算出段階と、
前記複数の選択対象のそれぞれに対して設定された第１抽出カウンタを増加させる速度を、対応する前記選択対象の前記第１選択割合に比例した速度として決定する第１抽出カウンタ速度決定段階と、
前記第１抽出カウンタ速度決定段階で決定された速度で増加した前記第１抽出カウンタのうち最大となった前記第１抽出カウンタに対応する前記選択対象を抽出する選択対象抽出段階と、
抽出された選択対象の前記第１抽出カウンタから各選択対象の前記第１抽出カウンタの速度の和を差し引いて算出された第１計算値を用いて、抽出された選択対象の前記第１抽出カウンタが最大とならないよう当該第１抽出カウンタを修正する第１抽出カウンタ修正段階と、
前記選択対象抽出段階及び前記第１抽出カウンタ修正段階を繰り返し行う段階と、
前記複数の選択対象の抽出結果に基づいて前記複数の選択対象の実行シーケンスを決定する実行シーケンス決定段階と、
を含むコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項３】
前記第１抽出カウンタは時計に該当し、前記第１選択割合に従って各選択対象に対する時計の時間変化速度を異なるように適用することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項４】
複数の選択対象が同一時点で抽出される場合、ランダムで抽出順序を決定する段階を更に含むことを特徴とする請求項１又は２に記載のコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項５】
前記第１選択割合に含まれている各項の最小公倍数が存在する場合、
各選択対象に対応する各項に加算される補正値を決定して各項に足す最終割合を算出し、前記補正値は前記最終割合内の各項が最小公倍数を有さないように調節する値である最終割合算出段階を更に含み、
前記第１抽出カウンタ速度決定段階は、
前記最終割合を基に各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載のコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項６】
前記補正値は、各選択対象に対してランダム関数により決定される０と１との間の値であることを特徴とする請求項５に記載のコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項７】
前記選択対象抽出段階及び前記反復実行段階は、
選択対象の抽出時期に第１抽出カウンタの増加を行って特定の選択対象を抽出することを特徴とする請求項１に記載のコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項８】
各選択対象内に複数の細部選択項目を含む場合、
コンピュータが各選択対象内の複数の細部選択項目に対する第２選択割合を受信する第２選択割合受信段階と、
前記複数の細部選択項目のそれぞれに対して設定された第２抽出カウンタを増加させる速度を、対応する前記細部選択項目の前記第２選択割合に比例した速度として決定する第２抽出カウンタ速度決定段階と、
前記第２抽出カウンタ速度決定段階で決定された速度で増加させることによって基準値に到達した前記第２抽出カウンタに対応する前記細部選択項目を抽出する細部選択項目抽出段階と、
前記抽出された細部選択項目のカウンタを初期化する第２抽出カウンタ初期化段階と、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項９】
前記第１選択割合算出段階は、
前記現状データ及び正常状態データを訓練水準算出モデルに適用して訓練水準データを獲得する段階と、
前記獲得された訓練水準データを訓練割合決定モデルに適用して特定の訓練類型に対する評価データを算出する段階と、
複数の訓練類型に対する評価データ間の割合を算出して前記第１選択割合を決定する段階と、を含み、
前記訓練水準データは前記使用者の特定の身体部位に対する現在状態による訓練実行が可能な水準を示す数値データであることを特徴とする請求項１に記載のコンピュータを用いた抽出順序決定方法。
【請求項１０】
請求項１〜９の何れか一項の方法をコンピュータに実行させるための抽出順序決定プログラム。                                                                              
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はコンピュータを用いた抽出順序決定方法及びプログラムに関し、より詳細には、複数の選択対象に対して特定の選択割合を有する順序を生成する方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
リハビリテーショントレーニングやウェートトレーニングは行うべき複数の選択対象を含み、それぞれの選択対象を行う順序が必要である。複数の選択対象が同一の割合で行われる場合、それぞれの選択対象を順に行うように提供すればよい。しかし、それぞれの選択対象が行われるべき割合に差がある場合、順序通りに行うようにすれば実行割合に従うことができないという問題がある。使用者に適した実行割合が実行順序に反映できなければ、特定の身体部位のみ発達するか、又は、リハビリテーションの水準が低い身体部位のリハビリテーションが十分にできないという問題が生じる。
【０００３】
従来は、リハビリテーショントレーニングやウェートトレーニングを行う場合にリハビリテーション治療師又はパーソナルトレーナーと一緒に運動を行うので、リハビリテーション治療師やパーソナルトレーナーが患者又は受講生（トレイニー）に適した訓練順序を設定して行うように要求すればよいが、リハビリテーション治療師又はパーソナルトレーナーと一緒にリハビリテーショントレーニングを行うには時間的、空間的、コスト的な制約が存在する。
【０００４】
従って、リハビリテーション治療師などの補助者なしで使用者自らが本人に適切なリハビリテーション又は運動効果を提供する順序で運動を行うためには、使用者に適した選択割合（即ち、実行割合）を有する実行順序を生成する方法が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、特定の選択割合を全体的に維持し、複数の選択対象が均等に分布する抽出順序を形成するように複数の選択対象を抽出することによって選択対象の実行順序を設定するコンピュータを用いた抽出順序決定方法及びプログラムを提供することにある。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、以上で言及された課題に限定されず、言及されていない他の課題は、以下の記載から通常の技術者が明確に理解できるはずである。   
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定方法は、コンピュータが複数の選択対象に対する第１選択割合を受信する第１選択割合受信段階と、各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度を決定し、前記第１抽出カウンタは各選択対象別に設定され、前記速度は前記第１選択割合に比例して決定される第１抽出カウンタ速度決定段階と、各第１抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって特定の選択対象に対する第１抽出カウンタが前記基準値に到達すると、前記基準値にカウンタ値が到達した選択対象を抽出する選択対象抽出段階と、前記抽出された選択対象の第１抽出カウンタを初期化する第１抽出カウンタ初期化段階と、前記選択対象抽出段階及び前記第１抽出カウンタ初期化段階を繰り返し行う段階とを含む。
【０００８】
本発明の他の実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定方法は、コンピュータが複数の選択対象に対する第１選択割合を受信する第１選択割合受信段階と、各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度を決定し、前記第１抽出カウンタは各選択対象別に設定され、前記速度は前記第１選択割合に比例して決定される第１抽出カウンタ速度決定段階と、各第１抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって、複数の選択対象の中から第１抽出カウンタのカウンタ値が最大である選択対象を抽出する選択対象抽出段階と、前記選択対象のカウンタ値から各選択対象別の第１抽出カウンタ別速度の和を差し引いて第１計算値を算出して修正されたカウンタ値として適用する第１抽出カウンタ修正段階と、前記選択対象抽出段階及び前記第１抽出カウンタ修正段階を繰り返し行う段階とを含む。
【０００９】
また、前記第１抽出カウンタは時計に該当し、前記第１選択割合に従って各選択対象に対する時計の時間変化速度を異なるように適用することを特徴とすることができる。
【００１０】
更に、複数の選択対象が同一時点で抽出される場合、ランダムで抽出順序を決定する段階を更に含むことができる。
【００１１】
また、前記第１選択割合に含まれている各項の最小公倍数が存在する場合、各選択対象に対応する各項に加算される補正値を決定して各項に足す最終割合を算出し、前記補正値は前記最終割合内の各項が最小公倍数を有さないように調節する値である最終割合算出段階を更に含み、前記第１抽出カウンタ速度決定段階は、前記最終割合を基に各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度を決定することを特徴とすることができる。
【００１２】
また、前記補正値は、各選択対象に対してランダム関数により決定される０と１との間の値であることを特徴とすることができる。
【００１３】
更に、前記選択対象抽出段階及び前記反復実行段階は、選択対象の抽出時期にカウンタ値の増加を行って特定の選択対象を抽出することを特徴とすることができる。
【００１４】
また、各選択対象内に複数の細部選択項目を含む場合、コンピュータが各選択対象内の複数の細部選択項目に対する第２選択割合を受信する第２選択割合受信段階と、各細部選択項目に対する第２抽出カウンタの速度を決定し、前記第２抽出カウンタは各細部選択項目別に設定され、前記速度は前記第２選択割合に比例して決定される第２抽出カウンタ速度決定段階と、各第２抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって特定の細部選択項目に対する第２抽出カウンタが前記基準値に到達すると、前記基準値にカウンタ値が到達した細部選択項目を抽出する細部選択項目抽出段階と、前記抽出された選択対象のカウンタを初期化する第２抽出カウンタ初期化段階とを更に含むことができる。
【００１５】
更に、前記選択対象が訓練類型である場合、複数の訓練類型に対する第１選択割合を算出する段階を更に含むことができる。
【００１６】
また、前記第１選択割合算出段階は、特定の使用者の特定の身体部位に対する現状データを獲得する段階と、前記現状データ及び正常状態データを訓練水準算出モデルに適用して訓練水準データを獲得する段階と、前記獲得された訓練水準データを訓練割合決定モデルに適用して特定の訓練類型に対する評価データを算出する段階と、複数の訓練類型に対する評価データ間の割合を算出して第１選択割合を決定する段階とを含み、前記現状データは使用者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関するデータであり、前記正常状態データは健常者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関するデータであり、前記訓練水準データは使用者の特定の身体部位に対する現在状態による訓練実行が可能な水準を示す数値データであり得る。
【００１７】
本発明の更に他の実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定プログラムは、ハードウェアであるコンピュータと結合されて前記言及されたコンピュータを用いた抽出順序決定方法を実行し、媒体に格納される。
【発明の効果】
【００１８】
前記のような本発明によれば、以下のような多様な効果を有する。
【００１９】
第一に、特定の選択割合を維持する順序を生成して提供することによって、選択割合上で数値が大きい選択対象は順序内で頻繁に登場するようにし、選択割合上で数値が小さい選択対象は順序内で希に登場するようにして、抽出順序内で各選択対象の抽出回数間の割合が選択割合と一致又は近似するようにすることができる。従って、選択対象がアクティビティー（例えば、ウェートトレーニング又はリハビリテーショントレーニング）類型である場合、使用者に適した実行割合を有するように順序を生成し、使用者の身体部位が均等に発達又はリハビリテーション可能にすることができる。
【００２０】
第二に、複数の選択対象が均等に分布した順序を生成する。従って、複数のアクティビティー又はコンテンツを有する場合、特定のアクティビティー又はコンテンツが連続的に繰り返し行われるのを防止し、使用者らの興味が低下するのを防止できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る第１抽出カウンタのカウンタ値が基準値に到達したか否かを基に選択対象を抽出するコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図３】本発明の一実施形態によって、カウンタ値が基準値に到達したか否かを基に選択対象を抽出時、複数の選択対象の第１抽出カウンタの変化を示す例示図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る第１抽出カウンタのカウンタ値が最大か否かを基に選択対象を抽出するコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図５】本発明の一実施形態によって、カウンタ値が最大値に該当するか否かを基に選択対象を抽出時、複数の選択対象の第１抽出カウンタの変化を示す例示図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る同一時点で複数の選択対象を抽出時の順序を設定する過程を更に含むコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る補正値を反映して最終割合を生成する過程を更に含むコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る選択対象内で複数の細部選択項目を抽出する過程を更に含むコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る選択対象と細部選択項目間の関係に対する例示図である。
【図１０】本発明の他の実施形態に係る選択対象内で複数の細部選択項目を抽出する過程を更に含むコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る第１選択割合を生成する過程を更に含むコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る現状評価モデル内の算出式による例示グラフである。
【図１３】本発明の一実施形態に係る訓練割合算出モデルによる例示グラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、添付の図面を参照し、本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。 本発明の利点及び特徴、そしてそれらを達成する方法は、添付の図面と共に詳細に後述されている実施形態を参照すれば明確になるはずである。しかし、本発明は以下で開示される実施形態に限定されるものではなく、互いに異なる多様な形態で実現することができる。但し、本実施形態は本発明の開示を完全なものにし、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者に発明の範疇を完全に理解させるために提供されるものであり、本発明は請求範囲の範疇により定義されるに過ぎない。明細書全体に亘って同一の参照符号は、同一の構成要素を示す。
【００２３】
他の定義がなければ、本明細書で用いられる全ての用語（技術及び科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が共通して理解できる意味として使用され得る。また、一般に用いられる辞典に定義されている用語は、明白に特に定義されていない限り、理想的に又は過度に解釈されない。
【００２４】
本明細書で用いられた用語は、実施形態を説明するためのものであり、本発明を制限しようとするものではない。本明細書において、単数型は特に言及しない限り複数型も含む。明細書で用いられる「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」及び／又は「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は、言及された構成要素以外に１つ以上の他の構成要素の存在又は追加を排除しない。
【００２５】
本明細書において「コンピュータ」は、演算処理を行って使用者に結果を提供できる多様な装置を全て含む。例えば、コンピュータはデスクトップＰＣ、ノートブック（Ｎｏｔｅ Ｂｏｏｋ）のみならず、スマートフォン（Ｓｍａｒｔ ｐｈｏｎｅ）、タブレットＰＣ、携帯電話（Ｃｅｌｌｕｌａｒ ｐｈｏｎｅ）、ＰＣＳフォン（ＰＣＳ ｐｈｏｎｅ；Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｒｖｉｃｅ ｐｈｏｎｅ）、同期式／非同期式ＩＭＴ-２０００（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ-２０００）の移動端末、パームＰＣ（Ｐａｌｍ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、携帯情報端末（ＰＤＡ；Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）なども該当し得る。また、コンピュータは、クライアントから要請を受信して情報処理を行うサーバがこれに該当し得る。
【００２６】
本明細書において「選択対象」は順序を有して提供されるべき対象を意味する。例えば、「選択対象」はリハビリテーショントレーニング患者が行うべき複数の訓練類型を意味する。即ち、リハビリテーション患者は特定時点で１つのリハビリテーショントレーニング類型のみ実行可能であるので、「選択対象」は患者に適した順序を定めて示されなければならない複数の訓練類型を意味する。「選択対象」は、前記示されたリハビリテーショントレーニング類型に限定されず、複数の対象が特定の割合を有しながら順序が設定されなければならない多様な対象がこれに該当し得る。
【００２７】
本明細書において「細部選択項目」は、「選択対象」の範疇内に含まれている複数の細部項目を意味する。例えば、「選択対象」が特定の身体部位を対象にするリハビリテーショントレーニング類型である場合、「細部選択項目」は特定の身体部位をトレーニングできる複数のゲームコンテンツがこれに該当し得る。
【００２８】
本明細書において「第１選択割合」は、特定の順序で抽出される選択対象が有さなければならない抽出回数の割合を意味する。即ち、選択対象の抽出をｎ回行う場合、「第１選択割合」はｎ回内に含まれている複数の選択対象の抽出回数の割合が一致又は近似すべき値を意味する。
【００２９】
本明細書において「第２選択割合」は、特定の選択対象の抽出回数内で複数の「細部選択項目」が一致又は近似するように有すべき割合を意味する。例えば、特定の選択対象が細部選択項目Ａ、細部選択項目Ｂ及び細部選択項目Ｃを含み、第２選択割合が３：２：１である場合、選択対象が１２回抽出されると、１２回内に細部選択項目Ａが６回、細部選択項目Ｂが４回、細部選択項目Ｃが２回抽出されるようにする。
【００３０】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定方法及びコンピュータプログラムについて説明する。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定方法の順序図である。
【００３２】
図１を参照すれば、本発明の一実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定方法は、コンピュータが複数の選択対象に対する第１選択割合を受信する段階（Ｓ２００；第１選択割合受信段階）と、各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度を決定する段階（Ｓ４００；第１抽出カウンタ速度決定段階）と、各選択対象に対する第１抽出カウンタを駆動して複数の選択対象の中から特定の選択対象を抽出する過程を繰り返し行う段階（Ｓ６００）とを含む。以下、各段階についての詳細な説明を記述する。
【００３３】
コンピュータが複数の選択対象に対する第１選択割合を受信する（Ｓ２００；第１選択割合受信段階）。即ち、コンピュータが複数の選択対象の中から選択されるべき割合を受信する。一実施形態として、複数の身体部位に対するリハビリテーショントレーニングを行う場合、各身体部位の状態によってリハビリテーショントレーニングを行うべき回数又は頻度に差が存在する。従って、コンピュータは、身体部位別リハビリテーショントレーニングの実行割合を算出して第１選択割合として設定するか、外部デバイス（例えば、医療陣又はリハビリテーション治療師の端末装置）から身体部位別リハビリテーショントレーニングの実行割合を第１選択割合として受信する。コンピュータが各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度を決定する（Ｓ４００；第１抽出カウンタ速度決定段階）。前記第１抽出カウンタは各選択対象別に設定され、前記速度は前記第１選択割合に比例して決定される。即ち、第１抽出カウンタは、それぞれの選択対象が抽出される時期を決定する役割を果たす。即ち、特定の選択対象に対応する第１抽出カウンタがカウンタ値を増加させることによって抽出基準条件である基準値に到達すると、コンピュータが該当実行時期の実行対象として該当選択対象を抽出する。
【００３４】
コンピュータは、第１選択割合上のそれぞれの選択対象の数値によってそれぞれの選択対象に付与された第１抽出カウンタの基準値到達速度を付与する。例えば、第１リハビリテーショントレーニング類型（例えば、手首回転リハビリテーション運動）、第２リハビリテーショントレーニング類型（例えば、指を曲げる動きリハビリテーション運動）、第３リハビリテーション運動類型（例えば、手首を曲げる動きリハビリテーション運動）に対する第１選択割合（例えば、実行割合）を３：２：１で受信する場合、コンピュータは第３リハビリテーショントレーニング類型に比べて第１リハビリテーショントレーニング類型の基準値到達速度を３倍に設定し、第３リハビリテーショントレーニング類型に比べて第２リハビリテーショントレーニング類型の基準値到達速度を２倍に設定する。一実施形態として、第１抽出カウンタは時計に該当する。前記第１選択割合に従って各選択対象に対する時計の時間変化速度を異なるように適用する。選択対象を抽出する基準値は、時計の特定時点になる。例えば、コンピュータは１２時又は２４時を基準値として設定し、それぞれの選択対象に対して付与された時計に異なる時間変化速度を適用する。
【００３５】
第１抽出カウンタとして時計に適用し、選択対象の抽出基準値を１２時又は２４時に設定する場合、選択対象が抽出された後、第１抽出カウンタは自動で初期化される。時計は２４時（例えば、午前／午後を区分しない電子時計である場合）又は１２時（例えば、秒針と分針が特定の回転する時計である場合）を経過すれば再び０時になることによって自動で初期化される。従って、コンピュータは別途の初期化過程を行わず、選択対象が基準値に到達することによって抽出された後、自動で第１抽出カウンタを初期化する。
【００３６】
その後、コンピュータは、各選択対象に対する第１抽出カウンタを駆動して複数の選択対象の中から特定の選択対象を抽出する過程を繰り返し行う（Ｓ６００）。即ち、コンピュータは、選択対象の順序を生成する時期又は選択対象の抽出時期ごとに選択対象抽出過程を繰り返す。
【００３７】
一実施形態として、コンピュータは選択対象の順序を生成する時期に一度に選択対象の抽出実行を繰り返して選択対象の順序を生成する。また、他の実施形態として、コンピュータが選択対象を抽出する時期ごとに選択対象抽出過程を１回ずつ行う。
【００３８】
選択対象抽出過程を行う方式としては、多様な方式が適用される。選択対象抽出過程を繰り返し行う段階の一実施形態として、図２に示すように、各第１抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって特定の選択対象に対する第１抽出カウンタが前記基準値に到達すると、前記基準値にカウンタ値が到達した選択対象を抽出する選択対象抽出段階（Ｓ６１０）と、前記抽出された選択対象の第１抽出カウンタを初期化する第１抽出カウンタ初期化段階（Ｓ６１１）と、前記選択対象抽出段階及び前記第１抽出カウンタ初期化段階を繰り返し行う段階（Ｓ６１２）とを含む。
【００３９】
コンピュータが各第１抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって特定の選択対象に対する第１抽出カウンタが抽出基準値に到達すると、前記基準値にカウンタ値が到達した選択対象を抽出する（Ｓ６１０；選択対象抽出段階）。例えば、コンピュータは選択対象の抽出時期にそれぞれの選択対象に対応するそれぞれの第１抽出カウンタを駆動する。それぞれの第１抽出カウンタが付与された速度に従ってカウンタ値を増加させることによって特定の第１抽出カウンタが抽出基準値に到達すると、該当第１抽出カウンタに相応する選択対象を抽出する。その後、コンピュータが前記抽出された選択対象の第１抽出カウンタを初期化する（Ｓ６１１；第１抽出カウンタ初期化段階）。即ち、コンピュータは、抽出された選択対象に相応する第１抽出カウンタのみ初期化し、他の第１抽出カウンタは、増加したカウンタ値に維持される。その後、コンピュータが前記選択対象抽出段階及び前記第１抽出カウンタ初期化段階を繰り返し行う（Ｓ６１２）。即ち、コンピュータは、初期化された第１抽出カウンタを初期から特定の速度でカウンタ値を増加させ、他の第１抽出カウンタは、維持されたカウンタ値から付与された速度でカウンタ値を増加させる。このとき、特定の第１抽出カウンタが基準値に到達すると、コンピュータは該当第１抽出カウンタに相応する選択対象を抽出し、該当第１抽出カウンタを初期化する。コンピュータは、このような過程を選択対象の抽出が必要な時期に繰り返し行う。
【００４０】
具体的に、図３に示すように、コンピュータが選択対象Ａ：選択対象Ｂ：選択対象Ｃ＝３：２：１の選択割合を有する場合、選択対象Ａの第１抽出カウンタは単位時間当り３の速度でカウンタ値が増加し、選択対象Ｂの第１抽出カウンタは単位時間当り２の速度でカウンタ値が増加し、選択対象Ｃの第１抽出カウンタは単位時間当り１の速度でカウンタ値が増加する。選択対象の抽出時期に各選択対象の第１抽出カウンタを増加させることによって、選択対象Ａの第１抽出カウンタが基準値に到達するようになり、コンピュータは選択対象Ａを抽出しながら選択対象Ａの第１抽出カウンタを初期化する。このとき、カウンタ値の増加速度が３：２：１であることによって、選択対象Ｂの第１抽出カウンタは８時、選択対象Ｃの第１抽出カウンタは４時に到達するようになり、次の抽出時期前まで選択対象Ｂと選択対象Ｃの第１抽出カウンタは該当値を維持する。次順の選択対象を抽出する時期に、コンピュータは選択対象Ａの第１抽出カウンタに対して０からカウンタ値を増加させ、選択対象Ｂの第１抽出カウンタに対して８時に対応する値から選択対象Ｃの第１抽出カウンタに対して４時に対応する値からそれぞれに付与された増加速度によってカウンタ値を増加させる。これにより、選択対象Ｂの第１抽出カウンタが抽出基準値に到達し、選択対象Ｂが抽出されながら選択対象Ｂの第１抽出カウンタは初期化され、選択対象Ａの第１抽出カウンタと選択対象Ｃの第１抽出カウンタは６時に到達して中止される。このような過程を通じて、選択対象抽出過程を６回繰り返すと、選択対象Ａが３回、選択対象Ｂが２回、選択対象Ｃが１回抽出されて第１選択割合に符合するように選択対象が抽出される。従って、選択対象Ａ、選択対象Ｂ及び選択対象Ｃは、提供順序が混合している状態（即ち、交互に提供される状態）を有しながら第１選択割合に符合する回数（又は密度）で提供される。
【００４１】
また、選択対象抽出過程を繰り返し行う段階の他の実施形態として、図４に示すように、各第１抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって、複数の選択対象の中から第１抽出カウンタのカウンタ値が最大である選択対象を抽出する選択対象抽出段階（Ｓ６２０）と、前記選択対象のカウンタ値から各選択対象別の第１抽出カウンタ別速度の和を差し引いて第１計算値を算出して修正されたカウンタ値として適用する第１抽出カウンタ修正段階（Ｓ６２２）と、前記選択対象抽出段階及び前記第１抽出カウンタ修正段階を繰り返し行う段階（Ｓ６２４）とを含む。
【００４２】
コンピュータが各第１抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって、複数の選択対象の中から第１抽出カウンタのカウンタ値が最大である選択対象を抽出する（Ｓ６２０；選択対象抽出段階）。即ち、コンピュータは、単位時間にそれぞれの第１抽出カウンタがカウンタ値を増加させるようにし、カウンタ値が増加した結果、複数の選択対象に対するそれぞれの第１抽出カウンタの中からカウンタ値が最大である選択対象を抽出する。
【００４３】
その後、コンピュータが前記選択対象のカウンタ値から各選択対象別の第１抽出カウンタ別速度の和を差し引いて第１計算値を算出して修正されたカウンタ値として適用する（Ｓ６２２；第１抽出カウンタ修正段階）。即ち、図５に示すように、コンピュータが特定のカウンタ値が最大である第１抽出カウンタに該当する選択対象を抽出した後、該当選択対象のカウンタ値が最大にならないように補正する過程を行う。コンピュータは、抽出された選択対象のカウンタ値から各第１抽出カウンタの速度の和で単位時間に変化する値だけ差し引いて第１計算値を算出する。このために、第１抽出カウンタの一実施形態は、カウンタ値として正値又は負数を有することができる。 
【００４４】
その後、コンピュータが前記選択対象抽出段階（Ｓ６２０）及び前記第１抽出カウンタ修正段階（Ｓ６２２）を繰り返し行う（Ｓ６２４）。
【００４５】
また、他の実施形態として、前記選択対象抽出段階（Ｓ６２０）は、選択対象抽出カウンタ全体が０になる場合、最大値が存在しないと判断して抽出カウンタのカウンタ値を増加させる過程を更に１回行うことを特徴とする。それぞれの第１抽出カウンタが初期状態から選択対象抽出段階及び第１抽出カウンタ修正段階を繰り返し行った後、第１抽出カウンタが全体として初期状態（即ち、０）になれば、一周期の実行が完了したことを意味する。コンピュータは、第１抽出カウンタ全体が初期状態に到達する際に選択対象を抽出しないようにし、各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度割合と一周期内の選択対象抽出回数の割合が同一に形成されるようにする。
【００４６】
更に、他の実施形態として、図６に示すように、複数の選択対象が同一時点で抽出される場合、ランダムで抽出順序を決定する段階（Ｓ７００）を更に含むことができる。選択割合の各項の数値が最小公倍数を有する場合、同一時点で複数の選択対象が基準値に到達する場合が発生する。例えば、選択対象Ａ：選択対象Ｂ：選択対象Ｃ＝３：２：１の選択割合を有しながら、Ｓ６１０段階〜Ｓ６１２段階を行うことによって基準値の到達時に選択対象を抽出しながら第１抽出カウンタを初期化する場合、コンピュータは４回目の抽出施行で選択対象Ａ、選択対象Ｂ及び選択対象Ｃが同時に基準値に到達するようになる。従って、２つ以上の選択対象が同時に抽出される場合、コンピュータは複数の選択対象の順序をランダムで設定する。
【００４７】
また、他の実施形態として、図７に示すように、前記第１選択割合に含まれている各項の最小公倍数が存在する場合、各選択対象に対応する各項に加算される補正値を決定して各項に足す最終割合を算出する段階（Ｓ３００；最終割合算出段階）を更に含む。前記補正値は、前記最終割合内の各項が最小公倍数を 有さないように調節する値である。一実施形態として、前記補正値は、各選択対象に対してランダム関数により決定される０と１との間の値である。補正値が加算されることによって基準値に到達する順序又は第１抽出カウンタの中から最大値に到達する順序が変わってはならない。従って、コンピュータは０と１との間の小さい値を補正値として抽出して用いる。
【００４８】
更に、第１選択割合内の各選択対象に対応する数値間の最小公倍数をなくすために補正値を加算して最終割合を算出する場合、前記第１抽出カウンタ速度決定段階（Ｓ４００）は、前記最終割合を基に各選択対象に対する第１抽出カウンタの速度を決定する。即ち、コンピュータは、最終割合内の各選択対象に相応する数値（即ち、各項の値）に基づいてカウンタ値の増加速度を決定する。
【００４９】
また、前記選択対象抽出段階（Ｓ６１０又はＳ６２０）及び前記反復実行段階（Ｓ６１２又はＳ６２４）は、選択対象の抽出を多様な方式で行う。一実施形態として、コンピュータが選択対象の抽出時期にカウンタ値の増加を行って特定の選択対象を抽出する。そして、コンピュータは次の選択対象を決定すべき各時期が到来すると、次の選択対象を抽出する。例えば、複数のリハビリテーショントレーニング類型（例えば、リハビリテーショントレーニング類型Ａ、リハビリテーショントレーニング類型Ｂ及びリハビリテーショントレーニング類型Ｃ）に対して行わなければならない場合、リハビリテーショントレーニング類型Ａが抽出されて使用者により実行され、次回のリハビリテーショントレーニングの実行が使用者から要請されると、次順に該当するリハビリテーショントレーニング類型を抽出する。
【００５０】
更に、他の実施形態として、コンピュータは予め特定回数だけ抽出を行って順序を生成しておく。例えば、複数のリハビリテーショントレーニング類型（例えば、リハビリテーショントレーニング類型Ａ、リハビリテーショントレーニング類型Ｂ及びリハビリテーショントレーニング類型Ｃ）に対して行わなければならない場合、コンピュータは複数の選択対象の順序を生成する時期に選択対象の抽出を繰返し行い、リハビリテーショントレーニングの実行順序を生成する。
【００５１】
また、他の実施形態として、図８に示すように、抽出された選択対象に含まれる細部選択項目を抽出する段階（Ｓ５００）を更に含む。選択対象は特定の上位分類に該当し、複数の細部選択項目を含む。例えば、図９に示すように、選択対象が特定の身体部位のリハビリテーショントレーニング類型である場合、細部選択項目はリハビリテーショントレーニング類型内に含まれているリハビリテーショントレーニング用ゲームがこれに該当する。即ち、選択対象が指を曲げたり伸ばしたりする訓練のためのリハビリテーショントレーニング類型である場合、細部選択項目は蝶採りゲーム、オレンジ絞りゲームなどがこれに該当し得る。コンピュータは、第１選択割合が適用された第１抽出カウンタを通じて特定の選択対象が抽出されると、該当選択対象内に含まれている複数の細部選択項目の中から特定の１つを抽出する。
【００５２】
具体的に、前記細部選択項目抽出段階（Ｓ５００）の一実施形態として、図１０に示すように、各選択対象内に複数の細部選択項目を含む場合、コンピュータが各選択対象内の複数の細部選択項目に対する第２選択割合を受信する第２選択割合受信段階（Ｓ５１０）と、各細部選択項目に対する第２抽出カウンタの速度を決定し、前記第２抽出カウンタは各細部選択項目別に設定され、前記速度は前記第２選択割合に比例して決定される第２抽出カウンタ速度決定段階（Ｓ５２０）と、各第２抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって特定の細部選択項目に対する第２抽出カウンタが前記基準値に到達すると、前記基準値にカウンタ値が到達した細部選択項目を抽出する細部選択項目抽出段階（Ｓ５３０）と、前記抽出された選択対象のカウンタを初期化する第２抽出カウンタ初期化段階（Ｓ５４０）とを更に含むことができる。コンピュータは、特定の選択対象内に含まれている複数の細部選択項目の中から特定の１つを選択するための第２選択割合を受信する（Ｓ５１０）。例えば、選択対象がリハビリテーショントレーニング類型である場合、細部選択項目であるリハビリテーショントレーニング用ゲームによってリハビリテーション効果の差、使用者（即ち、患者）の好みに差があるので、コンピュータが使用者に適した順序又は割合で細部選択項目を提供するために第２選択割合を受信する。その後、コンピュータは、第２選択割合を適用して第２抽出カウンタのカウンタ値の増加速度を決定する（Ｓ５２０）。コンピュータが各第２抽出カウンタに対して決定された速度でカウンタ値を増加させることによって特定の細部選択項目に対する第２抽出カウンタが前記基準値に到達すると、前記基準値にカウンタ値が到達した細部選択項目を抽出する（Ｓ５３０；細部選択項目抽出段階）。その後、コンピュータは、前記抽出された細部選択項目の第２抽出カウンタを初期化し（Ｓ５４０；第２抽出カウンタ初期化段階）、他の細部選択項目の第２抽出カウンタはカウンタ値を維持する。その後、コンピュータは、第１抽出カウンタを基に選択対象の抽出を繰り返しながら、抽出された特定の選択対象内で第２抽出カウンタを基に細部選択項目を選択する過程を繰り返す。
【００５３】
一実施形態として、特定の選択対象内の細部選択項目別の第２抽出カウンタは、選択対象の抽出のために第１抽出カウンタのカウンタ値が変化する際には停止しており、第１抽出カウンタにより選択対象が決定された後に第２抽出カウンタのカウンタ値が変化する。これにより、抽出された選択対象内に含まれている細部選択項目の第２抽出カウンタのみを調節し、各選択対象ごとに細部選択項目の抽出が独立して行われるようにする。
【００５４】
また、前記第１選択割合受信段階（Ｓ２００）の一実施形態は、前記選択対象が訓練類型である場合、複数の訓練類型に対する第１選択割合を算出する。前記訓練は、使用者の特定の身体部位の機能を改善又は向上させるために行われる行為である。即ち、特定の使用者の身体部位の機能が健常者の状態に及ばない場合（即ち、使用者が特定の身体部位に対してリハビリテーションが必要な患者である場合）、訓練は特定の身体部位の改善のために行われるリハビリテーショントレーニングになる。また、特定の使用者は健常者に該当し、使用者の身体部位の機能を従来よりも更に向上させようとする場合、訓練は特定の身体部位に対して行われる機能向上運動（例えば、筋力運動、筋持久力運動など）がこれに該当する。また、前記訓練類型は、特定の身体部位の訓練で行われるべき類型である。訓練類型は、特定の身体部位が行える動きの類型を意味し得る。例えば、身体部位が「手」の場合、「訓練類型」は指を伸ばしたり曲げること、手首を曲げたり伸ばすこと、手首の回転などが含まれる。また、「訓練類型」は特定の身体部位を動かすようにする具体的なテスク類型（例えば、「指を曲げたり伸ばすこと」を行うためのオレンジ絞りゲームコンテンツ及び蝶採りゲームコンテンツなど）を意味し得る。
【００５５】
前記第１選択割合を算出する具体的な一実施形態として、図１１に示すように、特定の使用者の特定の身体部位に対する現状データを獲得する段階（Ｓ２１０）と、前記現状データ及び正常状態データを訓練水準算出モデルに適用して訓練水準データを獲得する段階（Ｓ２２０）と、前記獲得された訓練水準データを訓練割合決定モデルに適用して特定の訓練類型に対する評価データを算出する段階（Ｓ２３０）と、複数の訓練類型に対する評価データ間の割合を算出して第１選択割合を決定する段階（Ｓ２４０）とを含む。
【００５６】
コンピュータが特定の使用者の特定の身体部位に対する現状データを獲得する（Ｓ２１０）。前記現状データは、使用者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関するデータである。即ち、コンピュータが使用者（例えば、患者）の身体部位に対する現在状態を判断するためのデータを獲得する。
【００５７】
一実施形態として、関節運動範囲（Ｒａｎｇｅ ｏｆ Ｍｏｔｉｏｎ；ＲＯＭ）を測定する場合、使用者の現在の特定関節の動きを測定して現状データとして獲得する。関節運動範囲は、使用者が特定の身体部位に着用して訓練を行うリハビリテーショントレーニング装置（例えば、身体状態測定装置又は手袋型／手着用型リハビリテーショントレーニング装置）を通じて測定されることができる。例えば、前記身体部位が手の場合、前記訓練類型は手首の回転、手首の曲げ及び伸ばし、手首の回転、指の曲げ及び伸ばしを含み、コンピュータは、使用者が手着用型測定装置を着用し、動きを行うことによって訓練類型に対する関節運動範囲（Ｒａｎｇｅ ｏｆ Ｍｏｔｉｏｎ）の測定データを現状データとして獲得する。また、例えば、肩の関節運動範囲を測定する場合、肩部位に付着する測定センサ装置又は底面に配置され、２次元上の肩の動きを提供する装置を用いて関節運動範囲を測定する。
【００５８】
コンピュータが前記現状データ及び正常状態データを現状評価モデルに適用して状態評価データを獲得する（Ｓ２２０）。まず、コンピュータは、特定の身体部位の特定の訓練類型に対する正常状態データを獲得する。前記正常状態データは、健常者の特定の身体部位に対する特定の訓練類型の実行に関するデータである。
【００５９】
コンピュータは、多様な方式で正常状態データを獲得できる。一実施形態として、コンピュータは特定の訓練類型の正常状態データを管理者から指定を受ける。具体的に、前記コンピュータが使用者保有の端末装置である場合、コンピュータは外部の管理サーバと無線通信を行うことによって最適な正常状態データを受信して格納する。また、他の実施形態として、前記正常状態データは、特定の訓練類型の実行結果データに対する健常者人員数グラフ上の最大点で決定される。具体的に、コンピュータが管理サーバである場合、健常者の特定の訓練類型に対する実行結果を累積でき、該当実行結果データに対する健常者人員数グラフを生成する。前記グラフ上で人員数が最も多い実行結果データ値を正常状態データとして判断できる。また、他の実施形態として、前記正常状態データは、複数の健常者から得られた実行結果データの平均値で決定される。
【００６０】
前記状態評価データは、使用者の現在状態に符合する訓練水準を決定するために現在状態を健常者の状態と比較して評価したデータである。身体状態測定装置又はリハビリテーショントレーニング装置により測定された現状データ又は医療陣により使用者に対して実行された特定のテスト結果である現状データを訓練割合の算出に直ぐに適用するには不適であり得る。このために、コンピュータは、現状データを訓練割合の算出に適したデータに変換を行う。即ち、コンピュータは健常者の状態と比較して現在状態がどの程度の状態かを評価する過程を行う。
【００６１】
前記現状評価モデルの一実施形態は、最小状態に該当する第１数値と健常者に対応する第２数値との間の数値範囲内で特定の算出式を通じて使用者の状態に符合する第３数値を算出して前記状態評価データとして算出する。即ち、前記算出式は、最小状態（即ち、訓練類型を全く行わない状態）に対応する第１数値と健常者の状態に対応する第２数値との間で変化する増加関数又は減少関数に対する数式になり得、コンピュータは最小状態と健常者の状態との間の特定の現状データに符合する第３数値を前記算出式に適用して算出することができる。
【００６２】
前記現状評価モデルに含まれている算出式は、正比例して増加又は減少する関数数式になることもでき、一次関数ではない特定の関数に符合する数式になることもできる。例えば、手首を回転する動きである場合、特定の方向に初期の回転区間では小さな回転角度の動きを高い状態改善と判断できるが、最大回転範囲に近い区間では同一の回転角度だけ実行結果が改善された場合に初期の回転区間に比べて低い状態改善と判断できる。従って、患者の状態評価時、以前に測定された現状データと現在測定された現状データの同一の差値が以前状態によって異なるように判断されるように（即ち、状態評価データの変化率が異なるように）できる。
【００６３】
例えば、次のような式を基に状態評価データを算出する例示を通じて具体的に詳察する。但し、本発明の現状評価モデルの式はこれに全く限定されない。
【００６４】
【数１】
0006905598.tif 000002
【００６５】
数値範囲を０から０.５に設定する式において状態がよくないほど（即ち、最小状態に近いほど）最大値である０.５に近づき、状態が好転するほど（即ち、ｘｉがｎに近づくほど）０に近づく。また、指数関数形態又はｘｉ（即ち、現状データ）が大きくなるほど変化率が増加しながら関数値が減少する関数形態（即ち、図１２に示すように、下に凸となり、極小点以前のグラフ形態）を有することによって、状態がよくない領域（即ち、最小状態に近い領域）で特定の現状データの差値（例えば、手首の回転の動き範囲が特定角度だけ増加）による状態評価データの差よりも状態が好転した領域（即ち、健常者に近い領域）で同じ現状データの差値による状態評価データ値の差が少なくなる。
【００６６】
現状データが増加することによって変化率が増加しながら関数値が減少する現状評価モデル内の算出式の一実施形態として、前記正常状態データと前記現状データ間の差値に１よりも大きな実数の自乗を行う数式になり得る。
【００６７】
また、一実施形態として、コンピュータは、前記現状評価モデルに含まれている算出式は特定の身体部位又は訓練類型の特性に符合する数式を適用する。身体部位又は訓練類型による特性を反映して異なる数式形態を適用することもでき、同一の数式形態に含まれている定数値のみ調節することもできる。
【００６８】
更に、他の実施形態は、特定の訓練類型が基準姿勢から対称的な動きを有する場合、特定の訓練類型に対する前記状態評価データは、第１方向に対する動きに相応する第１状態評価データと第２方向に対する動きに相応する第２状態評価データを平均して算出する。例えば、手首回転の場合は基準状態（即ち、関節回転にならない状態）から両方向に回転が可能であるので、各方向（即ち、第１方向と第２方向）に対する現在状態を個別に評価しなければならない。また、例えば、訓練類型が手首を曲げることである場合、上下方向に個別に評価しなければならない。即ち、コンピュータは、対称的な動きを有する身体部位に対して各方向（即ち、第１方向及び第２方向）への状態評価データ（即ち、第１状態評価データ及び第２状態評価データ）を獲得する。その後、コンピュータは、第１状態評価データ及び第２状態評価データを平均計算することによって該当身体部位の特定の訓練類型に対する最終状態評価データを獲得する。
【００６９】
また、他の実施形態は、訓練類型が特定の身体部位の対称的な動きを有することである場合、前記現状評価モデルは各方向に対する状態を反映する数値を状態評価データとして算出する数式を含む。例えば、訓練類型が手首回転である場合、基準位置から第１方向には３０°傾いているか、第２方向には全く回転しない第１状態と第１方向に１５°傾いており、第２方向に１５°傾く第２状態が存在する場合、正常状態データと現状データの偏差に正比例した関数の数式（即ち、正常状態データによって状態評価データが正比例するように増加する数式）を適用すると、第１状態に対する最終状態評価データと第２状態に対する最終状態評価データが同一に算出されることができる。リハビリテーショントレーニング時に患者の状態を評価するとき、第１状態と第２状態が異なるものと評価され、最終状態評価データの数字上に現れる必要があるので、コンピュータは算出される最終状態評価データ値において特定方向へ傾いているか否かが反映される数式を用いる。
【００７０】
このために現状評価モデルの一実施形態として、前記正常状態データと前記現状データ間の差値に１より大きい実数の自乗を行う数式を含む。例えば、図３に示すように、現状データが大きくなるほど変化率が増加しながら関数値が減少する関数形態を有する数式の場合、現状データが小さいほど状態評価データに対する変化率の絶対値が大きいので（即ち、現状データが小さいほど状態評価データが急激に変化するので）、特定方向への動きの偏重を数字上に反映することができる。
【００７１】
コンピュータが前記獲得された状態評価データを訓練割合決定モデルに適用して特定の訓練類型に対する訓練水準データを算出する（Ｓ２３０）。前記訓練水準データは、特定の身体部位の特定の訓練類型に対する状態評価データに適した使用者の訓練水準を意味する。複数の訓練類型が提供される訓練割合は患者の状態によって異なるように設定されなければならない。例えば、患者が健常者に近く実行結果を出す訓練類型は、訓練を少なく提供してもよく、患者が改善される可能性が高い状態と判断される訓練類型は、訓練割合を高めて提供することが訓練の効果を上げることができる。
【００７２】
前記訓練割合決定モデルの一実施形態として、最小状態と健常者状態での訓練水準データを０に設定し、前記最小状態と前記健常者状態間の特定状態で特定の訓練水準データ値を有する数式を有する。特定の訓練類型の実行時、最小状態（例えば、特定の身体部位の特定の訓練類型によって全く動けない状態）では使用者に該当訓練類型を提供することが状態の改善に役に立たず、使用者のリハビリテーショントレーニングへの興味を低下させるおそれがある。従って、コンピュータは前記最小状態での訓練水準データを０に設定する。そして、特定の身体部位の訓練類型に対する状態評価データが健常者水準と算出される場合、該当使用者は該当身体部位の訓練類型に対してはリハビリテーショントレーニングが不要であるので、コンピュータは該当訓練類型の訓練水準データを０に設定する。そして、最小状態と健常者状態との間で特定の連続関数を有するように数式が決定される。前記連続関数の一実施形態として、特定関数値範囲（即ち、０より大きく、１より小さか同じ範囲）で状態評価データ値を基に訓練水準データが決定される関数になり得る。訓練割合算出モデルに含まれている数式は、前記身体部位又は前記訓練類型によって異なるように設定されることができる。
【００７３】
例えば、図１３に示すように、特定の状態評価データ値で最大の訓練割合（即ち、極大値）を有するように数式が訓練割合決定モデルに含まれることができる。極大値を有する状態評価データ値は医療陣により設定されるか、コンピュータが使用者らのリハビリテーション水準（即ち、状態の好転程度）を分析して設定及び調節されることができる。
【００７４】
コンピュータが複数の訓練類型に対する訓練水準データを基に複数の訓練類型間の第１選択割合を決定する（Ｓ２４０）。第１選択割合を算出する方式の一実施形態として、コンピュータは各訓練類型の訓練水準データを直接比較して割合を算出する。例えば、訓練類型Ａ、訓練類型Ｂ及び訓練類型Ｃの訓練水準データがそれぞれ０.６、０.５及び０.４である場合、コンピュータは各訓練類型に対する訓練水準データ間の割合である０.６：０.５：０.４を実行割合（即ち、第１選択割合）として決定する。また、コンピュータは実行割合に特定の自然数を掛けて整数比からなる最終割合を算出できる。
【００７５】
以上で前述した本発明の実施形態に係るコンピュータを用いた抽出順序決定方法は、ハードウェアであるコンピュータと結合されて実行されるためにプログラム（又はアプリケーション）で実現して媒体に格納されることができる。
【００７６】
前述したプログラムは、前記コンピュータがプログラムを読み込んでプログラムで実現した前記方法を実行させるために、前記コンピュータのプロセッサ（ＣＰＵ）が前記コンピュータの装置インターフェースを介して読み取られるＣ、Ｃ++、ＪＡＶＡ（登録商標）、機械語などのコンピュータ言語でコード化されたコード（Ｃｏｄｅ）を含むことができる。このようなコードは、前記方法を実行するのに必要な機能を定義した関数などと関連する機能的なコード（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ Ｃｏｄｅ）を含むことができ、前記機能を前記コンピュータのプロセッサが所定の手順通りに実行させるのに必要な実行手順と関連する制御コードを含むことができる。また、このようなコードは、前記機能を前記コンピュータのプロセッサが実行させるのに必要な追加の情報やメディアが前記コンピュータの内部又は外部メモリのどの位置（アドレス）で参照されなければならないかに対するメモリ参照関連コードを更に含むことができる。また、前記コンピュータのプロセッサが前記機能を実行させるために遠隔（Ｒｅｍｏｔｅ）にある任意の他のコンピュータやサーバなどと通信が必要な場合、コードは前記コンピュータの通信モジュールを用いて遠隔にある任意の他のコンピュータやサーバなどとどのように通信すべきか、通信時に如何なる情報やメディアを送受信すべきかなどに対する通信関連コードを更に含むことができる。
【００７７】
前記格納される媒体は、レジスタ、キャッシュ、メモリなどのように短時間にデータを格納する媒体ではなく、半永久的にデータを格納し、機器により読み取り（ｒｅａｄｉｎｇ）可能な媒体を意味する。具体的には、前記格納される媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ-ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ格納装置などが挙げられるが、これに限定されない。即ち、前記プログラムは、前記コンピュータが接続できる多様なサーバ上の多様な記録媒体又はユーザの前記コンピュータ上の多様な記録媒体に格納されることができる。また、前記媒体は、ネットワークで接続されたコンピュータシステムに分散されて分散方式でコンピュータが読み取れるコードが格納されることができる。
【００７８】
以上、添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明が属する技術分野における通常の技術者は、本発明がその技術的思想や必須な特徴を変更することなく、他の具体的な形態で実施され得るということが理解できるはずである。従って、以上で記述した実施形態は、全ての面で例示的なものであり、制限的ではないものとして理解すべきである。
【図１】
0006905598.tif 000003
【図２】
0006905598.tif 000004
【図３】
0006905598.tif 000005
【図４】
0006905598.tif 000006
【図５】
0006905598.tif 000007
【図６】
0006905598.tif 000008
【図７】
0006905598.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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