숭실대학교 인공지능랩 석사과정생 조수현
1인개발 프로젝트.
--------------------------------------------------------------
ㅇ 주요 모듈
- 운동 시작 버튼
- 운동 종료 버튼
- 결과 정보 페이지
- 운동시 예상되는 사용자의 BPM에 맞는 음악 재생
ㅇ SW 유형
- Samsung Tizen Application for wearable (Gear 2, Gear S, Gear S2)
- Companion type ( > Integrated type)
□ Test 환경 정보
[배포 환경]
o Client
- Tizen 2.3.1: Gear2, GearS, GearS2
- Android 4.4: Samsung Galaxy S4
o Server
- AWS EC2, Ubuntu 14.04.2, nginx 1.4.6, mariadb 5.5.44
python 2.7, flask 0.9, uwsgi 1.9.17.1, sqlalchemy 0.15
--------------------------------------------------------------
ㅇ Note
* 본 프로젝트는 디바이스 종류에 상관없이 기어2, 기어S 및 현재 최신버전인 기어S2 에서 모두 같은 기능을 수행한다. 다만, 이전 기어 버전(기어2, 기어S)과 다르게 기어S2(2015년 10월 2일 출시)는 디자인이 원형으로 완전히 변경 되었으므로 알아서 원형디자인에 맞게 변경되도록 설계되었다. 또한 3가지 삼성 기어 시리즈에 모두 설치하는 방식으로 기기 호환성에 대한 최적화까지 완료된 상태이다.
* 학습 된 Classifier(분류기)의 unseen-data(아직 알지 못하는 데이터)에 대한 실제 분류 성능은 93.9% 이상의 Accuracy(정확도)를 보이고 있다.
--------------------------------------------------------------
ㅇ ‘S코치’란?
1) 스마트워치 기반의 웨이트트레이닝用 개인트레이너(PT) 어플리케이션
2) Machine Learning(기계학습) 알고리즘 기반의 인공지능 어플리케이션
3) 3-axis accelerometer sensor, 3-axis gyroscope sensor를 기반으로 사용 자의 모션을 감시(tracking, scheduling), 축적(summation)하여, ‘무슨 운동’을 ‘몇 회’했는지 그리고 ‘운동 별 칼로리 소모량’까지 어 플리케이션이 스스로 알아서 판단하고 기록 및 관리
4) 사용자의 운동을 촉진 할 수 있도록 사용자가 운동을 시작한 후 심장 박동수(bpm)를 예상하여, 기대되는 심박수와 가장 비슷한 BPM에 해당 되는 음악을 스스로 찾고 알아서 재생. 운동이 진행 됨에 따라서 가장 적합(fit)한 음악을 추천 받아 이어서 재생
5) 서비스 되는 헬스케어 앱 중에서 유일무이한 인터페이스 기반 서비스 로서 오직 버튼 2가지(시작/종료)로 다양한 운동을 커버 할 수 있기 때 문에 사용자는 손쉽고 직관적으로 사용 할 수 있다.
6) 서비스 되는 기존 운동 관련 앱 중에서 유일하게 유산소운동이 아닌 웨이트트레이닝(근력운동)을 위한 앱 이다.
숭실대학교 인공지능랩 석사과정생 조수현
1인개발 프로젝트.
--------------------------------------------------------------
ㅇ 주요 모듈
- 운동 시작 버튼
- 운동 종료 버튼
- 결과 정보 페이지
- 운동시 예상되는 사용자의 BPM에 맞는 음악 재생
ㅇ SW 유형
- Samsung Tizen Application for wearable (Gear 2, Gear S, Gear S2)
- Companion type ( > Integrated type)
□ Test 환경 정보
[배포 환경]
o Client
- Tizen 2.3.1: Gear2, GearS, GearS2
- Android 4.4: Samsung Galaxy S4
o Server
- AWS EC2, Ubuntu 14.04.2, nginx 1.4.6, mariadb 5.5.44
python 2.7, flask 0.9, uwsgi 1.9.17.1, sqlalchemy 0.15
--------------------------------------------------------------
ㅇ Note
* 본 프로젝트는 디바이스 종류에 상관없이 기어2, 기어S 및 현재 최신버전인 기어S2 에서 모두 같은 기능을 수행한다. 다만, 이전 기어 버전(기어2, 기어S)과 다르게 기어S2(2015년 10월 2일 출시)는 디자인이 원형으로 완전히 변경 되었으므로 알아서 원형디자인에 맞게 변경되도록 설계되었다. 또한 3가지 삼성 기어 시리즈에 모두 설치하는 방식으로 기기 호환성에 대한 최적화까지 완료된 상태이다.
* 학습 된 Classifier(분류기)의 unseen-data(아직 알지 못하는 데이터)에 대한 실제 분류 성능은 93.9% 이상의 Accuracy(정확도)를 보이고 있다.
--------------------------------------------------------------
ㅇ ‘S코치’란?
1) 스마트워치 기반의 웨이트트레이닝用 개인트레이너(PT) 어플리케이션
2) Machine Learning(기계학습) 알고리즘 기반의 인공지능 어플리케이션
3) 3-axis accelerometer sensor, 3-axis gyroscope sensor를 기반으로 사용 자의 모션을 감시(tracking, scheduling), 축적(summation)하여, ‘무슨 운동’을 ‘몇 회’했는지 그리고 ‘운동 별 칼로리 소모량’까지 어 플리케이션이 스스로 알아서 판단하고 기록 및 관리
4) 사용자의 운동을 촉진 할 수 있도록 사용자가 운동을 시작한 후 심장 박동수(bpm)를 예상하여, 기대되는 심박수와 가장 비슷한 BPM에 해당 되는 음악을 스스로 찾고 알아서 재생. 운동이 진행 됨에 따라서 가장 적합(fit)한 음악을 추천 받아 이어서 재생
5) 서비스 되는 헬스케어 앱 중에서 유일무이한 인터페이스 기반 서비스 로서 오직 버튼 2가지(시작/종료)로 다양한 운동을 커버 할 수 있기 때 문에 사용자는 손쉽고 직관적으로 사용 할 수 있다.
6) 서비스 되는 기존 운동 관련 앱 중에서 유일하게 유산소운동이 아닌 웨이트트레이닝(근력운동)을 위한 앱 이다.
160428 Do Users' Perceptions of Password Security Match Reality?Hyesoo Yoo
- Users have misconceptions about what makes passwords secure. They overestimate the security of adding digits and underestimate the predictability of keyboard patterns and common phrases.
- The study analyzed users' perceptions of password security by having them rate pairs of similar passwords and the security of individual passwords. It found users' views of password security did not match the actual security calculated by password strength metrics.
- The results suggest that password creation tools should provide more detailed feedback to help users better understand password security and choose stronger passwords.
Choice, transparency, coordination, and quality among direct to-consumer tele...Nuri Na
지난달 23일 보건복지부는 일부 대상에 한하여 원격진료를 허용하는 법안을 통과하겠다 예고하였습니다. 이 슬라이드는 우리나라보다 한발앞서 원격진료를 제공하고 있는 미국의 경우에서, 피부과 질환에 대한 진료의 퀄리티가 어떻게 나타나고 있는지를 평가한 미국의사협회의 논문입니다. 진료의 정확성을 높이기 위해 앞으로 원격진료 서비스가 갖추어야 할 점들에 대하여 시사하는 바가 많은 연구입니다. 디스플레이 속에서 의사를 만난다면 어떤 일이 벌어질 지 미리 살펴보시기 바랍니다.
Applied Artificial Intelligence and TrustMinjoon Kim
1. The document discusses two papers related to trust in autonomous technologies like self-driving cars and medical devices. The first paper examines how trust is built over time from predictability to dependability to reliability. It also discusses the importance of trust in the innovating firm.
2. The second paper studies how the appearance and level of autonomy of unmanned vehicles affects perceived safety, anthropomorphism, and social presence. It found that a more human-like appearance and higher autonomy increased similarity to humans and positively impacted these factors.
3. Both papers emphasize the importance of operational safety, understandability, trialability, and balance between user control and system autonomy for gaining user trust in autonomous technologies.
Exercise repetition detection for resistance training based on smartphonesWookjae Maeng
Regular exercise is one of the most important factors in maintaining a good state of health. In the past, different systems have been proposed to assist people when exercising. While most of those systems focus only on cardio exercises such as running and cycling, we exploit smartphones to support leisure activities with a focus on resistance training. We describe how off-the-shelf smartphones without additional external sensors can be leveraged to capture resistance training data and to give reliable training feedback. We introduce a dynamic time warping-based algorithm to detect individual resistance training repetitions from the smartphone’s acceleration stream. We evaluate the algorithm in terms of the number of correctly recognized repetitions. Additionally, for providing feedback about the quality of repetitions, we use the duration of an individual repetition and analyze how accurately start and end times of repetitions can be detected by our algorithm. Our evaluations are based on 3,598 repetitions performed by ten volunteers exercising in two distinct scenarios, a gym and a natural environment. The results show an overall repetition miscount rate of about 1 % and overall temporal detection error of about 11 % of individual repetition duration
RecoFit: Using a Wearable Sensor to Find, Recognize, and Count Repetitive Exe...Wookjae Maeng
Although numerous devices exist to track and share exercise routines based on running and walking, these devices offer limited functionality for strength-training exercises. We introduce RecoFit, a system for automatically tracking repetitive exercises – such as weight training and calisthenics – via an arm-worn inertial sensor. Our goal is to provide real-time and post-workout feedback, with no user-specific training and no intervention during a workout. Toward this end, we address three challenges:
(1) Segmenting exercise from intermittent non-exercise periods
(2) Recognizing which exercise is being performed
(3) Counting repetitions
We present cross-validation results on our training data and results from a study assessing the final system, totaling 114 participants over 146 sessions. We achieve precision and recall greater than 95% in identifying exercise periods, recognition of 99%, 98%, and 96% on circuits of 4, 7, and 13 exercises respectively, and counting that is accurate to ±1 repetition 93% of the time. These results suggest that our approach enables a new category of fitness tracking devices.
The effect of social media comments on consumers’ responses to food safety in...Nuri Na
The document discusses a study that examined the effect of social media comments on consumers' responses to food safety information. It presents 6 hypotheses about how source credibility, comment content, and relationship quality may influence risk perception, switching intention, and negative word-of-mouth intention. It describes the study's 2x3x2 experimental design and measurement of variables. The results found that comment content had a significant effect on risk perception and intentions, while source credibility and relationship quality did not. Negative comments most strongly influenced responses regardless of source credibility.
160428 Do Users' Perceptions of Password Security Match Reality?Hyesoo Yoo
- Users have misconceptions about what makes passwords secure. They overestimate the security of adding digits and underestimate the predictability of keyboard patterns and common phrases.
- The study analyzed users' perceptions of password security by having them rate pairs of similar passwords and the security of individual passwords. It found users' views of password security did not match the actual security calculated by password strength metrics.
- The results suggest that password creation tools should provide more detailed feedback to help users better understand password security and choose stronger passwords.
Choice, transparency, coordination, and quality among direct to-consumer tele...Nuri Na
지난달 23일 보건복지부는 일부 대상에 한하여 원격진료를 허용하는 법안을 통과하겠다 예고하였습니다. 이 슬라이드는 우리나라보다 한발앞서 원격진료를 제공하고 있는 미국의 경우에서, 피부과 질환에 대한 진료의 퀄리티가 어떻게 나타나고 있는지를 평가한 미국의사협회의 논문입니다. 진료의 정확성을 높이기 위해 앞으로 원격진료 서비스가 갖추어야 할 점들에 대하여 시사하는 바가 많은 연구입니다. 디스플레이 속에서 의사를 만난다면 어떤 일이 벌어질 지 미리 살펴보시기 바랍니다.
Applied Artificial Intelligence and TrustMinjoon Kim
1. The document discusses two papers related to trust in autonomous technologies like self-driving cars and medical devices. The first paper examines how trust is built over time from predictability to dependability to reliability. It also discusses the importance of trust in the innovating firm.
2. The second paper studies how the appearance and level of autonomy of unmanned vehicles affects perceived safety, anthropomorphism, and social presence. It found that a more human-like appearance and higher autonomy increased similarity to humans and positively impacted these factors.
3. Both papers emphasize the importance of operational safety, understandability, trialability, and balance between user control and system autonomy for gaining user trust in autonomous technologies.
Exercise repetition detection for resistance training based on smartphonesWookjae Maeng
Regular exercise is one of the most important factors in maintaining a good state of health. In the past, different systems have been proposed to assist people when exercising. While most of those systems focus only on cardio exercises such as running and cycling, we exploit smartphones to support leisure activities with a focus on resistance training. We describe how off-the-shelf smartphones without additional external sensors can be leveraged to capture resistance training data and to give reliable training feedback. We introduce a dynamic time warping-based algorithm to detect individual resistance training repetitions from the smartphone’s acceleration stream. We evaluate the algorithm in terms of the number of correctly recognized repetitions. Additionally, for providing feedback about the quality of repetitions, we use the duration of an individual repetition and analyze how accurately start and end times of repetitions can be detected by our algorithm. Our evaluations are based on 3,598 repetitions performed by ten volunteers exercising in two distinct scenarios, a gym and a natural environment. The results show an overall repetition miscount rate of about 1 % and overall temporal detection error of about 11 % of individual repetition duration
RecoFit: Using a Wearable Sensor to Find, Recognize, and Count Repetitive Exe...Wookjae Maeng
Although numerous devices exist to track and share exercise routines based on running and walking, these devices offer limited functionality for strength-training exercises. We introduce RecoFit, a system for automatically tracking repetitive exercises – such as weight training and calisthenics – via an arm-worn inertial sensor. Our goal is to provide real-time and post-workout feedback, with no user-specific training and no intervention during a workout. Toward this end, we address three challenges:
(1) Segmenting exercise from intermittent non-exercise periods
(2) Recognizing which exercise is being performed
(3) Counting repetitions
We present cross-validation results on our training data and results from a study assessing the final system, totaling 114 participants over 146 sessions. We achieve precision and recall greater than 95% in identifying exercise periods, recognition of 99%, 98%, and 96% on circuits of 4, 7, and 13 exercises respectively, and counting that is accurate to ±1 repetition 93% of the time. These results suggest that our approach enables a new category of fitness tracking devices.
The effect of social media comments on consumers’ responses to food safety in...Nuri Na
The document discusses a study that examined the effect of social media comments on consumers' responses to food safety information. It presents 6 hypotheses about how source credibility, comment content, and relationship quality may influence risk perception, switching intention, and negative word-of-mouth intention. It describes the study's 2x3x2 experimental design and measurement of variables. The results found that comment content had a significant effect on risk perception and intentions, while source credibility and relationship quality did not. Negative comments most strongly influenced responses regardless of source credibility.
1. MuscleMemory:
Identifying the Scope of
Wearable Technology in
High Intensity Exercise
Communities
+ PervasiveHealth 2015
- Kim Oakes et al.
/ 유현진
x 2016 Spring
2. STEP 1 현재까지의 관련 연구 정리
1) ambient data visualization 했을 때의 퍼포먼스
2) 고강도 운동과 관련된 기술
STEP 2 스쿼트 운동에 적합한 무릎밴드형 웨어러블 ‘Muscle Memory’ 개발
STEP 3 ‘Muscle Memory’사용에 관한 질적 연구
- 운동하는 사람(8명), 운동 코치(6명)
- Contextual Inquiry (Interview,관찰)
- 관찰 및 인터뷰 내용 분석하여 코딩 -> finding 도출
Summary
3. 선행 연구 동향 파악
감각 피드백 방식에 대한 레퍼런스
연구 방법 & finding 참고
Why this paper?
운동 중
피드백 방식
운동정보, 코칭
알고리즘
인터랙
션
스마트폰
웨어러블
스마트폰+웨어러블
ambient display
tactile feedback
audible feedback코칭+피드백
이유 2
이유 3
이유 4
이유 1 유사 키워드: 운동 중 / 웨어러블 디바이스 / 감각 피드백
- 헬스 트레이너, PT 수업 받는 사람 대상 관찰&인터뷰에 참고하기 위함
- 코치가 제공하는 정보 중, 웨어러블이 대신 제공할 수 있는 정보는 무엇일까?
- 어떤 정보가 어떤 감각양식과 연결될 때, 효과적인 운동이 가능할까?
4. Introduction
운동 시, 웨어러블 기술의 적용 가능성이 높아지고 있음
Gym에서 고강도 운동에 관한 Training을 받는 사람이 늘어나고 있음
웨어러블 기술을 고강도 운동에 적용 -> Training의 효과를 알아보자
1
2
3
5. Background
1 그룹 Training Program
2 코치 & 운동하는사람
3 스쿼트
- 프로그램 내에서, 운동하는 사람끼리 교환되는 정보를 알아보기 위함
- 서로 커뮤니케이션 하면서, engagement or motivation이 증가하는지 알아보기 위함
본 연구에서 초점을 맞춘 Design Space 정의
- Muscle Memory 사용에 대한 코치의 의견에 대해 알아봄
- 반대로, Muscle Memory 사용에 대해 운동 하는 사람들의 의견에 대해서도 알아봄
- 고강도 운동 중에서도, 스쿼트는 주요한 근력을 키울 수 있는 대표적 운동
- 고강도 스쿼트를 할 때 무릎밴드를 사용하는 경우가 많음 -> 웨어러블 무릎 밴드로 개발
6. Related Work
1 운동별 적용 및 효과
운동 시, Ambient Data Display의 활용
2 자세 교정 효과
3 재활 운동
Swamy et al. 2013
Craiget al. 2015
Matthew et al. 2014 Wouter et al. 2014
Sebastiaan et al. 2013
7. Related Work
1 뉴미디어 활용
현재까지, 고강도 운동 코칭에 적용된 기술
2 비디오 촬영
3 카운팅 기구 부착
- 키오스크를 활용한 코칭 시스템
- http://www.wodify.com/
- 비디오 촬영해서 자세 분석
- http://www.coachseye.com
- 케틀벨에 기구를 부착해서 카운팅
- http://www.coachseye.com
- http://www.vernier.com/products/sensors/wireless-sensors/node/
8. Muscle Memory
무릎 밴드형 디바이스 ‘Muscle Memory’
- 측정값: 스쿼트 할 때의 무릎의 각도를 측정함
- 피드백:
• Visual feedback: 무릎의 각도에 따라서 밴드의 외곽에 빨, 노, 초로 표현 (신호등 메타포 )
• Tactile feedback: 없음 (Gym에서 바벨을 땅에 놓을 때 땅이 살짝 흔들리므로, tactile feedback과 혼동할 것이라 예상)
• Audible feedback: 없음 (Gym은 시끄러운 소리로 가득하고 그룹트레이닝에는 청각피드백 적합x)
1) 푸쉬버튼을 눌러 각도 설정
- 운동 순서
2) 일어서기: 빨간색 3) 무릎 구부리기: 노란색 4) 정확한 각도로 굽히기: 초록색
9. Method
리쿠르팅
- 대상: 고강도 스쿼트 운동에 대한 충분한 경험이 있는 사람
- 인원: 실험 관찰자 포함 총 14명 (운동하는 사람 8명, 코치 6명)
- 고려사항: 일주일에 2번 이상 그룹 트레이닝을 받는/하는 사람
- 기타: 6개의 Gym에서 코치, 운동하는 사람의 성비를 고려하여 리크루팅
10. Method
Contextual Inquiry
- 방법: 실험자가 운동하는 사람 중 1명으로 참여하여 인터뷰
- 코치 대상 인터뷰:
• 평균적인 클래스 사이즈/시간은 어떻게 되나요?
• 코칭은 어떤 방식으로 이루어지나요?
• 스쿼트 운동 코칭할 때 어떤 이슈가 있나요?
• 코칭할 때 시간 배분을 어떻게 하시나요?
+ 즉각적인 질문들…
- 운동하는 사람 대상 인터뷰:
• 얼마나 자주 그룹 트레이닝을 받나요?
• 스쿼트 운동은 어떻게 하는 운동인가요?
• 스쿼트 운동할 때 어떤 이슈가 있나요?
• 코치로부터 어떤 피드백을 받나요?
+ 즉각적인 질문들 …
1 사전 인터뷰 (10분)
12. Method
Contextual Inquiry
3 운동 후 인터뷰 (10분)
- 방법: 실험자가 운동하는 사람 중 1명으로 참여하여 인터뷰
- 코치 대상 인터뷰:
• 시각적 피드백 방식에 대해 어떻게 생각하는가?
• 스쿼트 운동 가르치는 방식이 개선되었는가?
- 운동하는 사람 대상 인터뷰:
• gym에서 스쿼트를 할 때, 무릎밴드형 웨어러블 기기 경험이 전반적으로 어땠는가?
• 스쿼트할 때, 자세나 운동 횟수가 향상되었는가?
13. Method
Analysis
1) 인터뷰 데이터: 오픈 코딩해서 유목화, 인사이트 도출
2) 관찰 데이터: 비디오 레코딩 내용 중에서
1) 초기 각도 설정한 것 vs 2) 무릎을 가장 굽혔을 때의 자세를 스크린샷 비교 및 평가
14. Findings
1. Multimodal feedback + More Information에 대한 니즈가 있다
C3
“요즘 피트니스 클럽에서 스마트폰을 사용하는 것은 흔한 일이에요.
웨어러블 기기를 스마트폰과 연동해서 정확한 자세를 취할 때마다
초록색 불이 들어오는 것과 동시에 beep sound가 울리면 좋을 것 같아
요”
A2
“저는 Coach’s Eye라는 스마트폰 앱을 사용해서 스쿼트 자세를
비디오 레코딩한 후 저 스스로 분석해요. 이것처럼 일어날 때나
무릎을 굽힐 때 어떤 점이 잘못되었는지 시각적으로 알려줬으면 좋겠어
요”
15. Findings
2. 정확한 자세를 만들기 위한 ‘랜드마크’가 존재한다
C4
“정확한 자세를 만들기 위한 몇가지 큐들이 존재해요.
가슴을 세우고, 엉덩이를 뒤로 빼고, 무릎을 바깥으로 향하게 하는 등…
무릎 각도를 측정하기 전에 이런 것들에 대한 교정이 필요해요”
“운동할 때 특정 부위 말고, 여러가지 부분의 자세에 신경써요.
이런 것에 대한 피드백이 있으면 좋겠어요”
8명
16. Findings
3. 운동 코칭에 있어서 대다수의 정보 제공은 초반에 일어난다
운동하는 사람들을 둘러보며 문제 있을 시 코멘트
Remainder of timeWarm-up
자세교정, 코칭
17. 2.Extra Set of Eyes 3.Objective Feedback 4. Contiuity of Coacing
Findings
4. ‘Muscle Memory’의 가치는 네 가지
1. Learning tool
A6
“코치님이 가르칠 때 옆에 있는 박스를 놓아두세요.
박스 높이만큼 무릎을 굽혀야된다고 하시는데.. 박스를 보면서
얼만큼 굽혀야 되는지 배우게 돼요. Muscle Memory를 통해서
얼만큼 굽혀야되는지에 대한 Sense를 가지게 되었어요.
18. 2.Extra Set of Eyes 3.Objective Feedback 4. Contiuity of Coacing
Findings
4. ‘Muscle Memory’의 가치는 네 가지
1. Learning tool
A5
“불빛을 보고 자세를 확인할 수 있으니까 좋아요.
혼자 스쿼트를 할 때 굉장히 유용한 것 같아요.
다만, 더 많은 정보가 주어지면 좋을 것 같아요.
이걸 활용해서 불빛 색깔을 보고 스스로 자세를 교정할 수 있었어요.”
19. 2.Extra Set of Eyes 3.Objective Feedback 4. Contiuity of Coacing
Findings
4. ‘Muscle Memory’의 가치는 네 가지
1. Learning tool
C3
“Muscle Memory”는 운동시작하기 전에, 본인에게 적당한 무릎 각도를
설정하잖아요. 그걸 바탕으로 운동하는 사람의 능력에 맞게
객관적인 피드백이 가능해서 좋아요”
“운동하시는 분들 입장에서는 잘 하고 있는데 코치가 트집잡는다고
생각하시는 경우가 있는데, 코칭을 할 때 객관적인 기준이 생겨서 좋아
요”
20. 2.Extra Set of Eyes 3.Objective Feedback 4. Contiuity of Coacing
Findings
4. ‘Muscle Memory’의 가치는 네 가지
1. Learning tool
“그룹 트레이닝을 받을 때 모두가 공평한 코칭을 받고 싶어요.
그 전에는 코치님이 못하는 분들한테만 더 많은 피드백을 주고 시간을
할애하는 것 같았는데, Muscle Memory로 스스로 자세 교정이 가능하니
까
전체 인원 모두 효율적인 코칭이 가능해요”A4
21. Findings
5. ‘Muscle Memory’의 보완점
2.피드백 3.인터랙션1. 무릎밴드형
“무릎 밴드가 too bulky해서 불편하다”
“Gym 운동에서 무릎밴드 사용이 보편적이지 않다”
A/C
22. Findings
5. ‘Muscle Memory’의 보완점
2.피드백 3.인터랙션1. 무릎밴드형
A7
“무릎밴드 바깥쪽에 위치한 초록 불빛을 보기가 쉽지 않았어요.
바벨을 들고 스쿼트 자세를 한 상태에서 무릎 바깥쪽을 보면
위험할 수 도 있어요”
A6
“제가 설정해놓은 각도만큼 충분히 내려갔을 때 flash light에서
윙 하는 소리가 나더라고요. 그래서 내가 충분히 무릎을 굽혔다는 걸
알았어요. 빛과 사운드 피드백이 함께 제공되면 좋겠어요.”
23. Findings
5. ‘Muscle Memory’의 보완점
2.피드백 3.인터랙션1. 무릎밴드형
“무릎 밴드에 있는 불빛 위치가 달라져야 할 것 같아요.
다른 사람이 보고 피드백을 주기엔 편하지만, 항상 그럴 순 없잖아요.
다리 바깥쪽 불빛을 보고 자세 교정을 하는 건 정말 이상하고, 위험해요”
C5
24. Discussion
1 스마트폰 + 웨어러블 연동, 필요한가?
2 어떤 감각 피드백이 추가되는 것이 좋은가?
3 스쿼트 무릎 각도에 대한 real time feedback은 유효한가?
- 6명의 실험 참가자는 스마트폰 앱+웨어러블 기기와의 연동을 주장함
- 그러나, 고강도 스쿼트 동작을 하면서 스마트폰 앱을 들여다 보는 것은 위험할 수 있음
- 따라서, 웨어러블과 사람 간 인터랙션에 주목하되 이물감 개선/ambient display 위치 변경이 필요함
- 8명의 실험 참가자가 정확한 자세를 취했을 때, 청각 피드백을 요구함
- 시끄러운 Gym에서의 상황적 맥락을 고려하여, 청각 피드백을 어떻게 줄 수 있을지 고려해봐야 함
- 스쿼트의 무릎 각도에 대한 ‘기준’을 제공했다는 점에서 의미가 있음
- 개인별로 기준이 되는 각도를 설정해, learning tool, extra set of eyes로 활용할 수 있다는 점에서 가치 있음