DIY 트래커는 스마트워치보다 소모된 칼로리를 더 잘 계산합니다.

dii 건강 추적기 07 20

두 개의 저렴한 센서로 만든 시스템이 활동 중 소모된 칼로리를 추적하는 스마트워치보다 더 정확하다고 연구원들이 보고했습니다.

시스템을 직접 만드는 지침은 온라인에서 무료로 제공됩니다.

스마트워치와 스마트폰은 활동 중 소모된 칼로리를 계산할 때 약 40~80% 정도 차이가 나는 경향이 있지만 이 시스템은 평균 13%의 오류가 있습니다.

스탠포드에서 기계 공학을 전공하는 대학원생인 패트릭 슬레이드(Patrick Slade)는 “미국 인구를 대표하기 위해 다양한 참가자 그룹과 함께 소형 시스템을 구축했으며 스마트워치의 오류가 약 XNUMX/XNUMX로 매우 잘 작동한다는 사실을 발견했습니다. 연구에 관한 논문의 주저자인 대학 자연 통신.

이 연구의 중요한 부분은 칼로리를 계산하는 다른 웨어러블의 기본적인 단점을 이해하는 것이었습니다. 둘 다 특히 에너지 소비를 나타내지는 않지만 손목의 움직임이나 심박수에 의존합니다. (커피 한잔이 어떻게 심박수를 증가시킬 수 있는지 고려하십시오.) 연구원들은 다리 움직임이 더 말할 수 있다는 가설을 세웠고, 그들의 실험은 그 생각을 확인시켜주었습니다.

dii 건강 추적기 2 07 20 이 새로운 측정 시스템은 허벅지와 생크에 두 개의 센서가 있으며 배터리로 구동되고 스마트폰으로 대체될 수 있는 마이크로컨트롤러로 제어됩니다. (제공: 앤드류 브로드헤드)

사람이 얼마나 많은 에너지를 가지고 있는지 정확하게 추정할 수 있는 실험실 수준의 시스템이 있습니다. 화상 호흡 중 이산화탄소와 산소의 교환 비율을 측정하여 신체 활동 중. 이러한 설정은 건강 및 운동 능력을 평가하는 데 사용되지만 부피가 크고 불편한 장비가 필요하며 비용이 많이 들 수 있습니다.

새로운 웨어러블 시스템은 다리에 있는 두 개의 작은 센서, 배터리 및 휴대용 마이크로컨트롤러(소형 컴퓨터)만 있으면 되며 제작 비용은 약 100달러입니다. 목록 구성 요소들암호 시스템을 만들기 위해 둘 다 사용할 수 있습니다.

공저자인 스콧 델프(Scott Delp) 공과대학 교수는 “지금까지는 사람이 얼마나 많은 에너지를 태우고 있는지 정확히 추정하는 데 XNUMX~XNUMX분과 방독면이 필요하기 때문에 이것은 큰 발전이다. “Patrick의 새로운 도구를 사용하여 올림픽 선수가 결승선을 향해 질주할 때 각 단계에서 소모되는 에너지의 양을 추정하여 최고 성과를 내는 요인을 측정할 수 있습니다. 또한 심장 수술에서 회복 중인 환자가 운동을 더 잘 관리하기 위해 소비하는 에너지를 계산할 수도 있습니다.”

손목이 아닌 다리

사람들이 칼로리를 태우는 방법은 복잡하지만 연구원들은 다리의 센서가 이 과정에 대한 통찰력을 얻는 간단한 방법이 될 것이라고 직감했습니다.

공동 저자인 항공 및 우주 항공 부교수인 Mykel Kochenderfer는 "기존 스마트워치의 문제는 손목의 움직임과 심박수에서만 정보를 얻는다는 것입니다. "Patrick의 장치가 오류율이 낮다는 사실은 다리의 움직임을 감지하고 대부분의 에너지가 다리에서 소비되기 때문에 이해가 됩니다."

시스템은 의도적으로 단순합니다. 그것은 두 개의 작은 센서로 구성되어 있습니다. 하나는 허벅지에, 다른 하나는 한쪽 다리의 정강이에 있으며, 스마트폰으로 쉽게 교체할 수 있는 엉덩이의 마이크로컨트롤러에 의해 작동됩니다. 이 센서를 "관성 측정 장치"라고 하며 다리가 움직일 때 가속도와 회전을 측정합니다. 그들은 의도적으로 가볍고 휴대 가능하며 저렴한 비용으로 의류를 포함한 다양한 형태로 쉽게 통합 될 수 있습니다. 스마트 팬츠.

유사한 기술에 대해 시스템을 테스트하기 위해 연구원들은 연구 참가자에게 두 개의 스마트 워치와 심박수 모니터를 착용하면서 착용하게 했습니다. 이 모든 센서가 부착된 참가자들은 걷기, 달리기, 자전거 타기, 계단 오르기, 걷기와 달리기 사이의 전환 등 다양한 속도의 활동을 수행했습니다.

모든 웨어러블을 실험실 등급 시스템에서 캡처한 칼로리 소모량 측정과 비교했을 때 연구원들은 다리 기반 시스템이 가장 정확하다는 것을 발견했습니다.

다양한 연령과 체중에 걸쳐 XNUMX명이 넘는 참가자를 대상으로 시스템을 추가로 테스트함으로써 연구원들은 Slade가 칼로리 소모 추정치를 계산하는 기계 학습 모델을 더욱 구체화하는 데 사용한 풍부한 데이터를 수집했습니다.

이 모델은 센서에서 다리 움직임에 대한 정보를 가져와 이전 데이터에서 학습한 것을 사용하여 사용자가 매 순간에 소모하는 에너지 양을 계산합니다. 그리고 현재의 최첨단 시스템은 실험실 환경에서 마스크에 연결된 사람으로부터 약 XNUMX분의 데이터가 필요한 반면, 이 자유 범위 대안은 몇 초 만에 작동할 수 있습니다.

Slade는 종종 간과되는 단기 활동의 한 예로 집안일을 언급하면서 "매일 취하는 많은 단계가 20초 이하의 짧은 시간 동안 발생합니다."라고 말합니다. "이러한 짧은 활동이나 활동 간의 역동적인 변화를 포착하는 것은 정말 어려운 일이며 현재 다른 시스템에서는 그렇게 할 수 없습니다."

오픈 소스 칼로리 계산

이 기술이 사람들이 건강을 이해하고 돌보는 데 도움이 되기를 희망하기 때문에 디자인을 공개적으로 사용할 수 있게 하는 것과 마찬가지로 단순성과 경제성이 이 팀에게 중요했습니다.

Kochenderfer는 “우리는 사람들이 그것을 가지고 실행하고 대중의 삶을 개선할 수 있는 제품을 만들기를 바라는 마음에서 모든 것을 공개 소싱하고 있습니다.

그들은 또한 이 시스템의 단순성, 경제성 및 이식성이 인간 수행에 대한 연구를 위한 더 나은 건강 정책과 새로운 길을 지원할 수 있다고 믿습니다. 기계 공학 부교수이자 이 논문의 수석 저자인 스티브 콜린스(Steve Collins)가 이끄는 연구 그룹은 이미 유사한 시스템을 사용하여 성능을 향상시키는 웨어러블 로봇 시스템에 소비되는 에너지를 연구하고 있습니다.

Slade는 "가장 흥미로운 점 중 하나는 동적으로 변화하는 활동을 추적할 수 있다는 것입니다. 이 정확한 정보를 통해 사람들이 운동을 하거나 체중을 관리하는 방법을 권장하는 더 나은 정책을 제공할 수 있습니다."라고 말합니다.

생명공학 및 기계공학 교수이기도 한 델프는 “그것은 우리가 인간의 수행능력에 대해 할 수 있는 완전히 새로운 연구 세트를 열어줍니다. “걸을 때, 달릴 때, 자전거를 탈 때 얼마나 많은 에너지를 태우고 있는지, 이 모든 것이 기본입니다. 우리가 이와 같은 새로운 도구를 갖게 되면 인간의 수행에 관한 새로운 사실을 발견할 수 있는 새로운 문이 열립니다.”

국립과학재단(National Science Foundation), 국립보건원(National Institutes of Health), 스탠포드 대학원 펠로우십(Stanford Graduate Fellowship)이 연구 자금을 지원했습니다.

출처: Stanford University

저자에 관하여

Taylor Kubota, 스탠포드 대학

이 기사는 원래 Futurity에 실 렸습니다.


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