웨어러블: 고급 기술인가, 아니면 고급 마케팅인가?
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웨어러블: 고급 기술인가, 아니면 고급 마케팅인가?

Jan 29, 2024

공구 상자: 웨어러블 바이오센서의 발전 덕분에 현대의 사이클리스트는 라이딩 중과 라이딩 후에 사용할 수 있는 방대한 데이터에서 포뮬러 1 자동차처럼 보일 수 있습니다. 다음은 웨어러블 센서 기술의 현재 상태를 자세히 살펴보고 건강, 훈련 및 경주에 도움이 될 수 있는 것이 무엇인지 결정할 때 고려해야 할 사항입니다.

오늘은 웨어러블 바이오센서 평가에 관한 몇 가지 주요 개념을 살펴보겠습니다. 이 기사는 개별 센서에 대한 리뷰가 아닙니다.

또한 새로운 웨어러블 기술과 스포츠 과학에서의 잠재력에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 참고 자료 섹션에 배치한 두 기사를 강력히 추천합니다(Ye et al. 2020; Shei et al. 2022).

정확하고 신뢰할 수 있나요?

욕실 체중계든 웨어러블 센서든 센서에 대해 이해해야 할 가장 큰 개념 중 하나는 다음과 같습니다.정확성/타당성그리고신뢰성/정밀도 . 이러한 용어는 서로 바꿔서 잘못 사용되거나 잘못 정의되는 경우가 많습니다. 따라서 에베레스트 산(8,848m) 정상의 실제 고도를 측정하기 위해 고도계를 원하는 예를 통해 이 문제를 정리하겠습니다.

정확성/타당성: 센서가 측정하려는 실제 값을 제공합니까? 에베레스트의 예에서 실제로 정상에서 8,848m의 가치를 제공합니까, 아니면 8,200m를 제공합니까?

신뢰성/정밀도: 동일한 센서로 여러 번 판독하면 동일한 값을 제공합니까? 에베레스트의 경우, 매번 8,200m를 제공하는 센서는 정확하거나 유효하지 않지만 신뢰할 수 있고 정확합니다.

센서에서 실제로 원하는 것은 무엇입니까? 물론 이상적인 것은 정확하고 신뢰할 수 있다는 것입니다. 그러나 어떤 상황에서는 목표나 최적이 다를 수 있습니다. 예를 들어, 심박수 모니터라면 심박수 자체가 날마다 크게 달라질 수 있고(스트레스, 수면, 카페인 등) 실제로 내 심장이 어떤지 알고 싶기 때문에 정확성에 더 높은 가치를 부여할 것입니다. 행위.

이와 대조적으로, 욕실 체중계나 전력계를 볼 경우에는 아마도 신뢰성에 더 높은 가치를 부여할 것입니다. 그런 경우에는 나 자신과 비교하는 것뿐이며 시간이 지남에 따라 변화를 추적하는 데 더 관심이 있습니다. 그래서 나는 체중이 65kg인 것보다 한 달 동안 얼마나 체중이 늘었는지(예: 3kg)에 더 관심이 있습니다. 마찬가지로, 파워를 사용하여 훈련하는 경우 실제 정확한 값인 250W보다는 220W를 판독하더라도 훈련 주기 동안 내 역치 파워가 20W 증가한 것에 더 신경을 쓸 수 있습니다.

저는 이전에 CORE 체온 모니터에 관한 비디오 기사에서 정확성과 신뢰성 문제를 강조한 적이 있습니다.

직접 가치와 파생 가치?

생체인식에 대해 이해해야 할 또 다른 중요한 개념은 센서가 직접 값을 측정하는지, 아니면 직접 측정된 값을 취한 다음 이를 복잡한 알고리즘을 통해 값을 제공하는지 여부입니다.

가장 일반적인 예는 아마도 심박수일 것입니다. 우리는 가슴 끈을 통해 측정된 심박수가 매우 정확하고 신뢰할 수 있다는 것을 알고 있습니다.직접 측정하다. 즉, 자전거 컴퓨터에서 심박수를 보면 정확히 그 심박수를 볼 수 있습니다.

그러나 많은 새로운 바이오센서의 한 가지 과제는 원래의 측정값을 취한 다음 소프트웨어를 사용하여 많은 것을 수학적으로 예측하려고 한다는 것입니다. 심박수를 시작 측정으로 사용하면 심박수 변동성, 산소 포화도, 회복, VO2max 등이 포함될 수 있습니다.

이것이 왜 문제가 됩니까? 원래 측정값에서 멀어질수록 알고리즘과 가정에 더 많이 의존하게 됩니다.

가정은 정확히 말하면 응답이 모집단의 일반적인 중간에 속한다고 가정하는 반면, 개별 응답은 크게 다를 수 있다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 최대 심박수에 대한 220세 방정식을 모두 본 적이 있을 것입니다. 이 방정식에 대한 과학적 근거가 없다는 사실 외에도 체육관의 차트에서는 운동 구역을 제안합니다. 그러나 내가 직접 측정한 최대 심박수는 항상 이 방정식으로 예측한 것보다 20-30bpm만큼 훨씬 낮았으므로 이 가정을 기반으로 한 모든 예측은 크게 부정확할 것입니다.