JP6366637B2 - スタミナ監視方法及びスタミナ監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、運動補助装置に関し、特にユーザのスタミナを表示し且つ特定の状況下で知らせることができる運動補助装置及びその方法に関するものである。

プロスポーツ選手、スポーツ愛好家は、常に自分の体の状態を見て体力を競技や試合に向けて調整する。通常人々は、運動前または運動中における自分の体の状態及び周囲の環境に基づいてトレーニング内容を調整する。また運動後は、次のトレーニングの参考として体力等を記録して分析する。

近年、ユーザの体力をリアルタイムに評価できる様々な運動補助装置が開発されている。これらの装置は、運動中にユーザに生理学的信号を提供する。これにより、ユーザは運動後の運動記録を閲覧でき、しかもこれらの記録をソーシャルネットワークを介して共有できる。しかし、心拍数等の生理学的信号を提供しても体力と持久力とは互いにあまり対応していないため、精確な体力及び持久力はわからない。言い換えると、生理学的信号を提供したとしても、ユーザが運動中に運動量を上げるまたは下げるタイミング（例えば、マラソン中でのスピードアップのタイミングまたは減速のタイミング）を決定することにほぼ影響しない。

以上の問題に鑑みて、本発明は、複数のユーザの体の状態の良し悪しにかかわらず、各ユーザのスタミナ値を精確に表示できるスタミナ監視装置及びスタミナ監視方法を提供することを目的とする。

以上の問題を解決するために、本発明に係るスタミナ監視装置は、生理学的な信号を検出するセンサモジュールと、生体的な情報を受信するユーザインターフェースと、生体的な情報及び少なくとも１つの数学的なモデルを格納するメモリモジュールと、少なくとも１つの数学的なモデルを実行し、生理学的な信号及び生体的な情報に基づいて嫌気エネルギー及び好気エネルギーを推定し、嫌気エネルギーと好気エネルギーとをスタミナ値に組み合わせる処理モジュールと、を備える。

以上の問題を解決するために、本発明に係るスタミナ監視方法は、センサモジュールにより生理学的な信号を検出するステップと、ユーザインターフェースにより生体的な信号を受信するステップと、処理モジュールにより、メモリモジュールに格納された数学的なモデルを使用して、生理学的な信号及び生体的な信号に基づいて嫌気エネルギー及び好気エネルギーを推定するステップと、嫌気エネルギー及び好気エネルギーに基づいてスタミナ値を推定するステップと、少なくとも１つの出力ユニットによりスタミナ値を出力するステップと、を備える。

以上の問題を解決するために、本発明に係るスタミナ監視方法は、生理学的な信号を検出するセンサモジュールと、生体的な情報を受信するユーザインターフェースと、生体的な情報及び少なくとも１つの数学的なモデルを格納するメモリモジュールと、少なくとも１つの数学的なモデルを実行し、生理学的な信号及び生体的な情報に基づいてスタミナ値を推定し、スタミナ値に基づいてスタミナ値を少なくとも１つの出力ユニットを含むユーザインターフェースに送信して出力する処理モジュールと、を備える。

従来技術と比べて、本発明のスタミナ監視装置及び方法は、生理学的情報を検知するセンサモジュールと、生体情報を受信するユーザインターフェースと、リアルタイムで上記情報を処理する処理モジュールと、を備える。この構造によって、嫌気性エネルギー及び好気性エネルギーを推定することで、ユーザのスタミナ値をリアルタイムで推定してユーザに出力する。従ってユーザは体の状態に合わせて、信頼できるスタミナ値を取得して、運動強度を上げるまたは下げるタイミングを決めることができる。

図１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る運動補助装置のブロック図である。 図２Ａ〜図２Ｂは、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、心電図（ＥＫＧ）信号または光学センサによって検出された信号により作り出された心電図波形である。 図３Ａ〜図３Ｃは、本発明の第一実施形態に係る運動補助装置を示す図である。 図４は、本発明の第二実施形態に係る各種の運動補助装置を示す図である。 図５は、スタミナ値とＲＰＥとのコンセプトマップを示す図である。 図６は、ユーザのスタミナ分類と健康状態との関係を示す図である。 図７は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るスタミナ値を表示するインジケータを示す図である。 図８は、乳酸濃度と心拍数との相関関係を示す図である。 図９は、ユーザの運動期間における乳酸濃度変化図及び乳酸濃度とスタミナ値との対応図である。 図１０は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るスタミナの値を推定する方法のフローチャートである。 図１１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るユーザにお知らせを送信する際の標準的な条件を示す図である。 図１２は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るスタミナカテゴリを調整する方法を示すフローチャートである。 図１３は、図１２のスタミナ種類を自動的に調整する際の典型的な例を示す図である。 図１４Ａ及び図１４Ｂは、心拍数、乳酸濃度及びＲＰＥの関係を示す図であり、図１４Ｃは、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、スタミナ値と乳酸濃度に関するＲＰＥとの対応図である。 図１５Ａ及び図１５Ｂは、乳酸濃度と運動強度との関係または乳酸濃度と酸素消費量との関係を示す図である。 図１６は、ユーザのスタミナ値及び運動速度を利用してユーザの最大運動距離を推定することを示す図である。 図１７は、ユーザのスタミナ値を地図と併せて出力する本発明の１つの実施形態を示す図である。 図１８は、ユーザのスタミナ値を利用して、ユーザのカロリー消費を推定する本発明の１つの実施形態を示す図である。 図１９は、本発明の少なくとも１つの実施形態生理学的データに基づいてスタミナ値を推定する方法を示す図である。 図２０は、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、生理学的データに基づいて嫌気性エネルギーを推定する方法を示す図である。 図２１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、生理学的データに基づいて好気性エネルギーを推定する方法を示す図である。 図２２は、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、設定を調整することで生理学的データに基づいてユーザのスタミナ値を推定する方法を示す図である。 図２３は、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、嫌気性推定の設定を調整することで、ユーザのスタミナ値を推定する方法を示す図である。 図２４は、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、好気性推定の設定を調整することで、ユーザのスタミナ値を推定する方法を示す図である。 図２５は、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、総最大カロリー消費を推定する方法を示す図である。 図２６は、本発明の少なくとも１つの実施形態に従って、総最大運動変位を推定する方法を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。

図１に示すように、スタミナ監視装置、即ち運動補助装置１００は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインタフェース１０３及びメモリモジュール１０４を備える。

センサモジュール１０１は、ユーザの生理学的信号を検知し、且つ計測する少なくとも１つのセンサを含む。生理学的信号は、心電図（ＥＫＧ）信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、体温、身体組成、血糖、血圧、グリコーゲン濃度及び酸素濃度の少なくとも１つを含む。身体組成は、人体の脂肪、骨、水及び筋肉のパーセンテージを指す。

処理モジュール１０２は、補助回路を有するマイクロコントローラまたはマイクロプロセッサ等のハードウェアである。処理モジュール１０２は、運動補助装置１００の基本的な計算方法、入力／出力及び論理的なの操作を介してコンピュータープログラムの命令を実行する。

ユーザインタフェース１０３は、少なくとも１つの出力ユニット及び／または少なくとも１つの入力ユニットを備える。運動中または運動後に、ユーザのスタミナ値を表示する出力ユニットは、表示装置、振動部品またはスピーカーまたはこれらの組み合わせである。入力ユニットは、タッチパネル、音声受信機またはボタン等のヒューマンマシンインターフェースであり、ユーザから身長、体重、年齢、性別等の生体情報を受信する。また、ユーザインタフェース１０３は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２及びメモリモジュール１０４に情報を直接送信する。ユーザに自分の体の状態を知らせるために、処理モジュール１０２は、入力情報を処理して出力ユニットに送信する。例として、ボディマス指数（ＢＭＩ）等が挙げられる。

メモリモジュール１０４は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２またはユーザインタフェース１０３からの情報を格納する任意のタイプのディスク及びメモリであってもよい。例えば、格納された情報は、ユーザの活動履歴または生体情報であり、活動履歴または生体情報からユーザの静止状態下での基本血液乳酸濃度、基本心拍数、基本酸素摂取率またはこれらの任意の組み合わせが計算できるので、ユーザのスタミナ値及びユーザの初期スタミナ分類が計算できる。

ここでスタミナとは、器官が自身の機能を発揮し、且つ所定の期間において活動し続ける能力を指す。スタミナ値のコンセプト及びスタミナ分類を、以下の図面を参照しながら説明する。

図１に示すように、処理モジュール１０２は、センサモジュール１０１から生理学的信号を受信し、当該生理学的信号をメモリモジュール１０４に格納された命令に基づいて処理し、処理された情報を結果としてユーザインタフェース１０３に送信する。また、処理モジュール１０２は、ユーザインタフェース１０３からの命令を入力情報として受信し且つメモリモジュール１０４に格納された情報を受信する場合もまたは受信しない場合も当該命令を実行し、センサモジュール１０１を動作させる命令を提供する。

センサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインタフェース１０３及びメモリモジュール１０４は、有線または無線を介して接続されてもよい。有線接続は、任意のタイプの物理的な接触、例えば、電気ケーブルまたはプリント回路基板上の配線である。無線接続は、任意のタイプの無線伝送、例えば、無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）または無線周波数補助の伝送である。

図２Ａに示すのは、本発明の１つの実施形態におけるＥＫＧ信号により生成された心電図波形である。図２Ｂに示すのは、光学センサから検知された信号により生成された心電図波形である。

図２Ａに示すように、運動補助装置１００のセンサモジュール１０１は、心拍数を監視するセンサ、例えば、心電図センサを含む。図２Ｂに示すように、運動補助装置１００のセンサモジュール１０１は、心拍数を監視するセンサ、例えば、光学センサを含む。しかし、光学センサは心臓に関する信号及び体の動作等の他のヒューマンファクターに対して敏感であるため、実際の心拍数信号を邪魔して心拍数の計測結果の精確性を低減させる。ＥＫＧセンサは、心臓の異なる動作段階からＰ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波を検知する。ＥＫＧ信号の中のヒューマンファクターは、Ｐ波、Ｑ波、Ｒ波、Ｓ波及びＴ波から区別できる。故に、ヒューマンファクターを除去することで、精確的な心拍数の計測結果が提供される。言い換えれば、ユーザの心拍数は、特定のＥＫＧ波間の時間間隔に基づいて測定できる。例えば、隣接するＴ波とＲ波との時間間隔は、隣接する２つのハートビートの時間間隔に対応する。また、ＥＫＧ信号は、Ｔ波等の波形のその具体的な特徴を識別する過程においてノイズをフィルタリングする。これにより、心拍数と無関係のヒューマンファクターを心拍数の計算に対して影響が及ぶのを防ぐ。

図３Ａ〜図３Ｃに示すように、本発明の第一実施形態に係る運動補助装置３００は、少なくとも１つのセンサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインタフェース１０３及びメモリモジュール１０４を収容するハウジングを有する単一の装置であってもよい。また運動補助装置３００は、全てのセンサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインタフェース１０３及びメモリモジュール１０４を収容するハウジングを有する単一の装置であってもよい。運動補助装置３００は、胸、手首、腕、腰または足等の各体の部位の周りに装着されて、ユーザの体の部位から生理学的信号を検知するが、計測するウェアラブル装置の一部であってもよい。

図３Ａに示すように、運動補助装置３００は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインタフェース１０３及びメモリモジュール１０４を収容するハウジングを備える。図３Ｂに示すように、運動補助装置３００は、運動補助装置３００をユーザの胸に装着し、且つ運動補助装置３００をユーザの心臓の近傍に位置させるストラップ３０１（例えば、ゴムバンド）を含む。また、運動補助装置３００のセンサモジュール１０１は、ユーザのＥＫＧ信号を検知するために、少なくとも１つの電極（例えば、ストラップ３０１に接続されている２つの電極）を備える。図３Ｃに示すように、運動補助装置３００をユーザの胸の回りに装着させることにより、ユーザのハートビートのＥＫＧ信号を検知する。また運動補助装置３００は、ハウジングに収容された振動部品を更に備え、ユーザが運動する時のスタミナ値の変化によって、ユーザに振動の知らせを送信する。スタミナ値の概念を以下に説明する。

図４に示すように、本発明の第二実施形態に係る運動補助装置１００は、第一装置及び第二装置を含む。第一装置は第二装置に無線で接続されている。第一装置は、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインタフェース１０３またはメモリモジュール１０４の少なくとも１つまたはこれらの任意の組み合わせであってもよい。第二装置も、センサモジュール１０１、処理モジュール１０２、ユーザインタフェース１０３またはメモリモジュール１０４の少なくとも１つまたはこれらの任意の組み合わせであってもよい。第一装置と第二装置との協同により、運動補助装置１００の機能は完全に実現できる。

第一装置は、胸、手首、腕、腰または足等の体の部位の周りに装着され、ユーザの体部位から生理学的信号を検知するが、計測するウェアラブル装置４００の一部であってもよい。第二装置は、リストバンド、自転車用メーター、スマートフォン、ランニングウォッチ、フィットネス機器またはこれらの任意の組み合わせ等の装置の一部である。

具体的には、上記拡張装置は、ユーザインタフェースを含むリストバンド４０１であってもよい。ユーザインタフェースは、ユーザのスタミナ値の数値範囲、例えば、１００％〜０％を視覚的に表示させる。上記拡張装置は、自転車の後部に設置され、自転車ライダーのスタミナ値に基づいて、異なるカラーの光またはフラッシュ光を出射する表示灯４０２であってもよい。上記拡張装置は、スマートフォン４０３であってもよい。上記拡張装置がスマートフォン４０３である場合、情報を受信して処理することで、ユーザのスタミナ値の数値範囲、例えば、１００％〜０％を必要に応じて視覚的に表示させることができる。これにより、情報を更にインターネット、例えば、ソーシャルネットワークや様々なアプリケーションにアップロードできる。

図５は、スタミナ値と主観的運動強度（Ｒａｔｉｎｇ ｏｆ Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ Ｅｘｅｒｔｉｏｎ，ＲＰＥ）との対応関係が示されている。また、ＲＰＥのタイプは、ボルグ数値の自覚的運動強度数値である。スタミナ値は、リアルタイム運動強度に関する計測パラメータである。疲労度、血中乳酸濃度（血流中の乳酸濃度）またはリアルタイムに運度負荷が下がった際、スタミナ値は回復する。一方、疲労度、血中乳酸濃度（血流中の乳酸濃度）またはリアルタイムに運度負荷が上がった際、スタミナ値は下がる。

スタミナ値は、所定の範囲、例えば、１００％から０％までの範囲で表示されてもよい。また、スタミナ値の少なくとも一部は、ＲＰＥ数値と線形関係または非線形関係を呈する。例えば、ＲＰＥが１１から１３の場合、運動補助装置１００を使用するユーザの運動強度は中の値であることが表示される。言い換えれば、この際ユーザは、心地よい筋肉疲労及び呼吸をしている。つまりＲＰＥが１１から１３の際、スタミナ値は１００％である。

一方、ＲＰＥが１５から１７の場合、運動補助装置１００のユーザの運動強度がかなり高い値であることが表示される。言い換えれば、ユーザが強い筋肉疲労及び粗い呼吸をしている。つまり、ＲＰＥが１５から１７の際、スタミナ値は０％である。

例を挙げて詳細に説明すると、スタミナ値１００％に対応するＲＰＥは１２であり、スタミナ値０％に対応するＲＰＥは１６である。この際ユーザが０％から１００％まで回復できる時間は、８分から１２分であることが好ましい。

また、心臓信号を入力情報とする運動補助装置１００において、ＲＰＥ数値は、心拍数に線形にまたは非線形に比例している。従って、スタミナ値も心拍数に線形にまたは非線形に比例している。本発明の他の実施形態において、各ユーザのスタミナ値は、最大心拍数及び最小心拍数に基づいて所定の範囲に標準化される。

上記実施形態において、ＲＰＥ数値とスタミナ値とを対応させて標準化するために、心拍数を採用するが、実際は他の生理学的信号を適用してもよい。またもう一つ注意すべきは、スタミナ値は負値であってもよい。この負値は、スタミナカテゴリに対する自動調整の計算に適用できる。以下具体的に説明する。

図６に示すように、スタミナカテゴリは、ＳＣ１からＳＣ１０までの１０値に分類されている。異なるスタミナカテゴリは、異なる人の体力及び持久力に対応する。滅多に運動しないユーザのスタミナカテゴリは、まずカテゴリ１（ＳＣ１）に設定され、プロのスポーツ選手の場合、スタミナカテゴリは、まずカテゴリ１０（ＳＣ１０）に設定される。

スタミナカテゴリは、ユーザが入力する生体情報によって決定される。またスタミナカテゴリは、運動中のユーザの反応、具体的にはスタミナ値の変化によって修正できる。例えば、運度補助装置１００は、ユーザのスタミナカテゴリを決定するために、メモリモジュール１０４に格納されているデフォルトのデータベースを含み、ユーザの生体情報、例えば、年齢、性別、体重、身長及びユーザの運動ルーチンデータ（例えば、ユーザの前回の運動後にメモリモジュール１０４に格納されたスタミナカテゴリ情報）によってユーザのスタミナ値が決定される。ユーザは、ユーザの生態情報または運動ルーチンデータ（例えば、ユーザの前回の運動に関連付けられ、且つ格納されているスタミナカテゴリ）は、ユーザインタフェース１０３を介して入力できるまたは他の装置から取得できる

最初に設定されたスタミナカテゴリ（例えば、ユーザの生体情報に基づいて設定されたスタミナカテゴリまたは運動補助装置１００に格納されているスタミナカテゴリ）にもかかわらずユーザのスタミナ値は所定の閾値に達し、しかしユーザが重度の疲労を感じず運動を続けている場合、ユーザのスタミナカテゴリは自動的により高い値に調整される。言い換えれば、ユーザの体調が回復した際、ユーザの現在のスタミナカテゴリに基づいて、スタミナ値は適当なＲＰＥ数値に対応される。これにより、精確なスタミナ値が表示される。上記スタミナカテゴリ調整は、自動ＲＰＥメカニズムとする。

図７に示すように、スタミナ値は、１００％のスタミナ値を示す上部境界線２０４及び０％のスタミナ値を示す下部境界線２０２を含むバーで表される。バーと異なる色、形状及びスタイルを有するブロック２０６は、ユーザの現在のスタミナ値を示す。ユーザのスタミナ値が上がるまたは下がる時、ブロック２０６の色、形状またはスタイルは変わる。

上部境界線２０４は、運動のため乳酸が血液に蓄積し始める嫌気閾に対応する。下部境界線２０２は、ユーザが疲れたと感じた時の乳酸濃度の所定の閾に対応する。各ユーザの運動強度に対する持久力は異なるので、下部境界線２０２の閾は、各スタミナカテゴリによって異なる。またスタミナ値は、バーの形状で表示されているが、他の表示方法によって表示されてもよい。

図８は、嫌気閾の上記上部境界線２０４が、乳酸濃度が２〜６ｍｍｏｌ／ｌ（休憩時は、約１ｍｍｏｌ／ｌである）に達した時の運動強度を示している。

例えば、４ｍｍｏｌ／ｌである乳酸濃度は、１００％のスタミナ値に定義され、４ｍｍｏｌ／ｌ以下の任意の乳酸濃度は、ユーザが１００％のスタミナ値で運動していると考えられる。

上記嫌気閾の定義は、最大心拍数の約６５％〜８５％に関連する。また、ユーザの最大心拍数及び最小心拍数は、ユーザの年齢、性別、運動の休止状態、身長及び体重によって評価される。

上記嫌気閾の定義の代わりに、乳酸濃度と心拍数との相関曲線の特定のグラディエントを１００％のスタミナ値に定義することができる。例えば、１００％のスタミナ値は、相関曲線における急な坂になっている手前のグラディエント値を有する点であり、また、２〜６ｍｍｏｌ／ｌの乳酸濃度にほぼ対応する。

４ｍｍｏｌ／ｌの乳酸濃度は、好気性の運動と嫌気性の運動との間の閾と考えられる。好気性の運動において、酸素は、ユーザの呼吸を介して筋肉へ運ばれ、筋肉に対して運動の維持に必要とするエネルギーを提供する。嫌気性の運動において、運動強度が十分に高いので乳酸の形成を引き起こす。これにより、持続的な不快感及び疲労が引き起こされる。

図９に示すように、乳酸濃度が２〜６ｍｍｏｌ／ｌである時、特定のスタミナカテゴリを持つユーザのスタミナ値を１００％に設定する。ユーザが運動をし続けていると、乳酸濃度は高くなり、スタミナ値は下がっている。乳酸濃度が閾値に達すると、例えば、ｔ１時間にＬ１の乳酸濃度に達すると、ユーザのスタミナ値は実質上０％に達する。即ち、ユーザの自覚的運動強度数値は、ほぼ１５から１７の範囲にある。この際、当該ユーザに対して、運動強度を弱めて、蓄積された乳酸を除去するよう促す。これにより、スタミナ値はｔ１からｔ２までの時間内に、０％から１００％まで回復する。ここで注意すべきは、運動または試合の際中に０％から１００％までの回復は必要ではないが、ユーザにとって、運動中または試合中のパフォーマンスを向上させるために、０％からあるパーセンテージまでの回復が必要である点である。

図７に示す下部境界線２０２は、乳酸濃度が所定の値、例えば、４ｍｍｏｌ／ｌ以下に減る時間、即ち上記ｔ１からｔ２までの時間に基づいて決定される。スタミナカテゴリにかかわらず、異なるユーザが完全に回復する時間はほぼ同じである。例えば、０％から１００％までのスタミナ値までに回復する時間は約８分から１２分である。

図１０に示すように、本発明の少なくとも１つ実施形態において、スタミナ値を推定する方法は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６を含む。

Ｓ１０１において、運動補助装置１００は、第一に、ユーザの生体情報または運動補助装置１００に格納されているスタミナカテゴリによって、ユーザの最初のスタミナカテゴリ及びスタミナ値を設定する。この格納されたスタミナカテゴリは、前回の運動中におけるユーザの体調に関連する。

Ｓ１０２において、センサモジュール１０３を介してユーザの生理学的情報を取得する。生理学的情報Ｐｔは、現在の心拍数、活動強度、酸素消費量またはこれらの任意の組み合わせであってもよい。

Ｓ１０３において、スタミナ差（ΔＳ）は、生理学的情報Ｐｔ、現在のスタミナ値Ｓ_ｔ、最初のスタミナカテゴリ及び生体情報に基づいて計算される。

Ｓ１０４において、後続のスタミナ値Ｓ_ｔ＋１は、Ｓ_ｔとΔＳとを加えて算出される。Ｓ１０５において、スタミナ値が特定の閾まで下がるまたは特定の閾まで上がる場合、ユーザにお知らせを送信する。Ｓ１０６において、最初のスタミナカテゴリは、Ｓ_ｔ＋１（例えば、ＳＣ３からＳＣ４まで）に従って、現在の値を維持するまたはより高い値に調整する。

運動補助装置１００は、最初のスタミナカテゴリの調整に基づいて、格納されているスタミナカテゴリの情報をアップデートする。また、Ｓ１０２からＳ１０６までのステップは、運動補助装置１００で繰り返して実行されているので、自動的なＲＰＥメカニズムは、ユーザの運動中または試合中において効果的に維持されている。

図１１に示すように、スタミナ値が０％に等しく、実質上０％に等しくまたは予め設定された５０％より高い／５０％に届かない値である場合、お知らせを送信する。例えば、スタミナ値が６０％、３０％または０％の場合お知らせを送信する。また、スタミナ値が３０％または６０％まで回復した場合もお知らせを送信する

ユーザがお知らせを受け取ることができさえすれば、前記お知らせは、他の方法によって通知してもよい。例えば、ユーザが運動強度を下げることで疲労または他の健康問題を少なくさせるために、ユーザにユーザインターフェース１０３によって送信される音によるお知らせ、視覚的なお知らせまたは振動によるお知らせであってもよい。また、異なるスタミナ値に応じて、異なるタイプのお知らせを設定することもできる。例えば、スタミナ値が６０％から３０％まで下がる時、３つの短い振動のお知らせが適用され、スタミナ値が３０％から０％まで下がる時、１つの長い振動のお知らせが適用され、スタミナ値が０％から３０％まで上がるまたはスタミナ値が３０％から６０％まで上がる時、１つの短い振動のお知らせが適用される。

図１２に示すように、本発明の少なくとも１つ実施形態において、スタミナカテゴリを調整する方法は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０３を含む。

図１２に示すように、Ｓ２０１において、スタミナ値が第一閾（または予め設定された第一値）、例えば、０％まで下がると、ユーザにお知らせを送信する。Ｓ２０２において、ユーザはこのお知らせによって運動強度を下げると、スタミナ値は第一閾まで回復し始め、現在のスタミナカテゴリを変更せずに調整がここで終了する。

Ｓ２０３において、ユーザがＳ２０２のお知らせを無視し、スタミナ値が第二閾（または予め設定された第二値）、例えば、マイナス４０％以下に下がるまで運動をし続けると、スタミナカテゴリはより高い値まで（例えば、ＳＣ３からＳＣ４まで）調整される。

Ｓ２０４において、ユーザがＳ２０２のお知らせを無視して運動をし続け、スタミナ値が、第一予め設定された値と第二予め設定された値との間、例えば、０％とマイナス４０％との間でしかも４分から６分までの第一期間（予め設定された時間）より長い時間まで維持されると、スタミナカテゴリはより高い値まで（例えば、ＳＣ３からＳＣ４まで）調整される。また、スタミナ値が継続的に第一予め設定された値と第二予め設定された値との間の第一期間（予め設定された時間）より短い時間で維持されている場合、スタミナカテゴリは変更されず調整はここで終了する。

スタミナカテゴリは、一定の時間においてユーザの運動強度により増減する。異なるスタミナカテゴリの異なるユーザは、この一定の期間で異なるスタミナ値を消費する。例えば、同様の条件下で、スタミナカテゴリ３のユーザ（ＳＣ３）が０％までスタミナ値を消費する速度は、スタミナカテゴリ５のユーザ（ＳＣ５）が０％までスタミナ値を消費する速度より速い。原因として、ＳＣ５のユーザがＳＣ３のユーザに比べてより多くのスタミナを持つからである。

従って、ユーザの最初スタミナカテゴリの選択が適切でないと、スタミナ値が０％に下がった際、ユーザは重度の疲労を感じず運動を続ける。故に、運動及び試合中に突然故障を引き起こすなどの事態が引き起こされる。つまり、スタミナ値の精確性及び有効性は、ユーザの体調によって設定されたスタミナカテゴリに基づく。スタミナカテゴリは図１２に示す方法によって自動的により高い値に調整できる。

図１３は、スタミナカテゴリが自動的に調整される２つの条件を示す図である。第一条件下において、最初スタミナカテゴリがＳＣ３であるユーザが、そのスタミナ値が０％以下に達し、しかもユーザがお知らせを無視してスタミナ値がマイナス４０％以下に下がるまで運動をし続けると、ユーザのスタミナカテゴリは自動的にＳＣ４に調整される。

第二条件下において、最初スタミナカテゴリがＳＣ４であるユーザが、そのスタミナ値が０％以下に達し、しかもユーザがお知らせを無視して運動をし続け、スタミナ値が０％とマイナス１０％との間で第一期間（例えば５分）時間を越えると、ユーザのスタミナカテゴリは自動的にＳＣ５に調整される。

図１４Ａに示すように、ユーザの平均心拍数は乳酸濃度と正の相関を持ち、この正の相関は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせによって仮定できる。これにより、ユーザの心拍数により血流に蓄積された乳酸に関する乳酸濃度を推定することができる。

図１４Ｂに示すように、心拍数は、ＲＰＥ数値と正の相関を持つまたはほぼ比例する。故に、乳酸濃度は、ＲＰＥ数値と正の相関を持つ。乳酸濃度が低い時、ユーザは運動中に、「軽い／簡単」と感じ、乳酸濃度が高い時、ユーザは運動中に、「重い／困難」または「持続不可能」と感じる。

図１４Ａ〜図１４Ｃに示すように、スタミナ値は、乳酸濃度及びＰＲＥに直接に関連する。また、スタミナ値は、図７に示すバー状のスタミナ値のインジケータで表される。例えば、図１４Ｃの左側は、乳酸濃度が予め設定された閾まで上達し、この時スタミナ値は１００％であることを示している。図１４Ｃの右側の白色及び黒色の矢印は、乳酸濃度が上記線形または非線形数学モデルに従って増加すると、スタミナ値のインジケータは減り始めることを示している。

図１５Ａ及び図１５Ｂに示すように、血流に蓄積された乳酸濃度は、心拍数以外の他の生理学的信号に基づいて推定可能である。例えば、センサモジュール１０１によって監視されているユーザの運動強度または酸素消費量の信号は、乳酸濃度と正の相関を持ち、この正の相関は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせによって仮定できる。

スタミナ値は、一定の期間、例えば、訓練、競技／試合、挑戦等の期間において記録される。またスタミナ値の記録は、ソーシャルネットワークにアップロードして共有できる。詳細に説明するために、スタミナ値の記録は、ユーザの異なる応用の要求を満たすために、様々なパラメータと組み合わせることができる。例えば、スタミナ値は、心拍数、速度、時間、マップ、温度、湿度、高度、消費カロリー、運動効率、推定される最大の運動変位の少なくとも１つまたはこれらの組み合わせである。またこのスタミナ値の記録は、リアルタイムにまたは一定の時間後に発表するまたはエクスポートすることができる。

ユーザは、先ずスタミナ値の記録の履歴に戻って参照することで、異なる距離、速度、地形、温度及び天候の条件下、自分のスタミナ値の変化を推定し、次の運動のために自身の速度及びルートを調整できる。またユーザは、数日または数週間にわたって同じコースで自分のスタミナ値の変化を監視することで体力の増加を評価できる。

図１６に示すように、ユーザのスタミナ値は、一定時間においてユーザの運動速度に相関する。例えば、ユーザが５キロメートルのランニングを完走した後、１０％のスタミナ値が残っているが、ここで運動補助装置１００は、ユーザが１００％のスタミナ値を使い果たす総ランニング距離を推定できる。

残る１０％のスタミナ値がサポートできる残りの距離は、ユーザの瞬時速度とスタミナの消費時間とを乗じて算出する。上記残りの距離は、未使用のスタミナのパーセンテージによって推定される距離である。例えば、残った１０％のスタミナ値がサポートできる残りの距離を１キロメートルに推定すると、当該運動補助装置１００は、ユーザに対して１００％のスタミナで６キロメートルのランニング運動量をサポートできると通知する。

推定された最大の運動変位は、トレーニング計画を設定することに用いられる。例えば、ユーザは、１日目に行う運動の距離と後日行う運動距離における各異なる距離を目標とするトレーニング計画を設定することができる。例えば、運動補助装置１００は、１日目のユーザが運動した距離は１０キロメートルであることが表示されたが、推定された最大運動変位は１１キロメートルであるため、未使用のスタミナのパーセンテージによって推定された距離は１キロメートルであることがわかる。３日目において、推定された最大の運動変位は２２キロメートルまで上がっている。つまり、運動補助装置１００を使用するユーザは適当な評価の下、４日目に２２キロメートルのランニングができるように準備できる。

各ユーザのスタミナ値が０％から１００％までの範囲で標準化されるので、異なるスタミナカテゴリを持つ異なるユーザは、スタミナ値の記録をそれぞれ比較して、運動負荷分布を調整できる。他の実施形態において、ジムのコーチは、あるクラス中の全てのメンバーのスタミナ値を監視し、これに応じて運動負荷を各自調整するよう各メンバーに通知できる。

図１７に示すように、スタミナ値の記録は、ＧＰＳデータと共に利用し、且つ地図と関連させることで、大部分のユーザのスタミナ値が急劇的に減少する位置、例えば、急な坂道を推定できる。

上記情報は、食品店等のオーナーが店を建てる際に有利である。また、上記情報をビデオレコーダーまたはカメラ等の他の特定の装置によって取得された情報とを組み合わせてもよい。これにより、ユーザのスタミナ値を含むユーザのビデオをインターネットを介して視聴できる。

図１８に示すように、ユーザのスタミナ値は、数学モデルによってユーザのカロリー消費に対応できる。例えば、ユーザが穏やかなペースで運動をしている場合、スタミナ値の穏やかな減少は連続したカロリー消費に対応する。運動中における総カロリー消費は、連続するカロリー消費と運動の総時間とを乗じて算出できる。例えば、ユーザがｔ１で運動負荷を増加すればカロリー消費は高くなるがユーザは長時間この運動負荷が維持できない。故に、総カロリー消費はｔ１後に下がる。仮にユーザの主な目的がカロリーの燃焼を最大化することで体重を減らすことであれば、運動補助装置１００は、運動負荷（例えば、スタミナ値が減る速度）と総カロリー消費との関係を明らかにし、ユーザに適切な運動負荷を示唆するお知らせを送信する。

本発明の１つの実施形態において、スタミナ値は、好気性エネルギーと嫌気性エネルギーとの組み合わせであり、スタミナ値が好気性エネルギー及び嫌気性エネルギーに正の相関を持ち、この正の相関は、線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせによって仮定できる。

図１９に示すように、生理学的データに基づいてスタミナ値を推定する方法は、
ユーザインタフェース１０３から生体的情報を受信するステップＳ３０１と、
センサモジュール１０１によって生理学的データＰ_ｔを計測するステップＳ３０３と、
処理モジュール１０２によって生理学的データＰ_ｔに基づいて嫌気性エネルギー値のパーセンテージを推定するステップＳ３０５と、
処理モジュール１０２によって生理学的データＰ_ｔ及び生体情報に基づいて好気性エネルギー値のパーセンテージを推定するステップＳ３０７と、
処理モジュール１０２によって嫌気性エネルギー値のパーセンテージ及び好気性エネルギー値のパーセンテージに基づいてスタミナ値のパーセンテージを推定するステップＳ３０９と、を備える。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ３０１がＳ３０７の前に位置し、且つＳ３０３がＳ３０５及びＳ３０７の前に位置しさえすれば、Ｓ３０１、Ｓ３０３、Ｓ３０５及びＳ３０７の順序は変更できる。

本発明の１つの実施形態において、生体的情報は、身長、体重、年齢、性別等の少なくとも１つを含む。

本発明の１つの実施形態において、生理学的データＰ_ｔは、ＥＫＧ信号、心拍変動、パルス、心拍数、呼吸パターン、体温、血糖値、血圧、グリコーゲン濃度、酸素濃度等の少なくとも１つを含む。毎回生理学的データＰ_ｔを計測する際、この生理学的データＰ_ｔを後方で使用するためにメモリモジュール１０４に格納するまたは嫌気性エネルギー及び好気性エネルギーを推定するための処理モジュール１０２に送信する。

本発明の１つの実施形態において、スタミナ値（Ｓｔ％）を処理モジュール１０２によってＲＰＥ数値に対応させ、且つユーザインタフェース１０３によってユーザに出力する。

本発明の１つの実施形態において、嫌気性エネルギー値は、乳酸濃度の蓄積に相関し、且つ嫌気性エネルギー値は、残りのカロリー消費に相関する。本実施形態において、スタミナ値（Ｓ_ｔ％）は、乳酸濃度の蓄積及びカロリー消費に基づいて線形回帰モデル、非線形回帰モデル、区分的関数、他の数学的なモデルまたはこれらの任意の組み合わせによって推定される。

図２０は本発明の１つの実施形態であり、生理学的データに基づいて嫌気性エネルギーを推定する方法であり、この方法は図１９に示すステップＳ３０５を展開させた方法である。

生理学的データに基づいて嫌気性エネルギーを推定する方法は、
メモリモジュール１０４から嫌気性エネルギーカテゴリ（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｃ）及び最大嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）等の推定の設定を得るステップＳ４０１と、
メモリモジュール１０４から前回の嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ−１）を得るステップＳ４０３と、
メモリモジュール１０４から生理学的データＰｔを得るステップＳ４０５と、
処理モジュールによって、生理学的データＰｔ、嫌気性推定の設定及び前回の嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ−１）に基づいて嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ）を推定するテップＳ４０７と、
嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ）、最大嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）及び最小嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_min）を利用して、処理モジュール１０２によって嫌気性エネルギー値のパーセンテージ（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ％）を計算するステップＳ４０９と、を備える。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ４０１、Ｓ４０３及びＳ４０５の順序は変更可能である。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ４０５において、生理学的データＰ_ｔは、メモリモジュール１０４から得ずにセンサモジュール１０１によって計測してもよい。これにより、嫌気性エネルギーの推定方法は、図１９に示す方法に関係なく実行できる。

本発明の１つの実施形態において、嫌気性エネルギーカテゴリ（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｃ）は、乳酸酸希釈率または乳酸酸産生率であってもよい。

本発明の１つの実施形態において、嫌気性エネルギー値は、ユーザの乳酸濃度の蓄積であり、最大嫌気性エネルギー（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）は、理論的に人が耐えることができる最大乳酸濃度である。最大乳酸濃度は、嫌気性に対する推定の設定の調整によって変化する。例えば、プロのスポーツ選手は一般のランナーより高い乳酸濃度に耐えることができる。また、同じ人でも異なる乳酸濃度に耐えることができる。例えば、一定の時間に運動を休止する人は、以前から低い乳酸濃度に耐えることができる。もう１つの例として、定期的に運動する人は、以前から高い乳酸濃度に耐えることができる。従って、最大嫌気性エネルギー（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）は、特定の値に予め設定できる。また毎回運動補助装置１００がスタミナ値（Ｓ_ｔ％）を推定する時、最大嫌気性エネルギー（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）を調整する。或いは、ユーザが運動補助装置１００をオンにするまたはオフにした時調整を実行する。嫌気性推定の設定の調整方法を以下に説明する。

本発明の１つの実施形態において、最小嫌気性エネルギー（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_min)はユーザの運動中において維持でき、且つ急激に増加されない乳酸濃度である。この際、最小嫌気性エネルギー（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_min)は、図８に示すように、４ｍｍｏｌ／Ｌに設定される。最小嫌気性エネルギー（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_min)は、運動補助装置１００上に予め設定された定数またはユーザがインタフェース１０３を介して入力した定数である。

本発明の１つの実施形態において、最近記録の嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1）は、メモリ１０４に格納されている最近の嫌気性エネルギー値からの値である。ユーザが運動補助装置１００を使用して運動する場合、最近の記録の嫌気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1）は、最小嫌気性エネルギー（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_min)に等しい。

図２１は、生理学的データにより好気性エネルギーを推定する方法を示している。この方法は、図１９に示すステップＳ３０７を展開させた方法である。

生理学的データに基づいて、嫌気性エネルギーを推定する方法は、
メモリモジュール１０４から好気性エネルギーカテゴリ（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｃ）及び最近の記録の好気性エネルギー値（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1）等の好気性に対する推定の設定を得るステップＳ５０１と、
メモリモジュール１０４から生体情報を得るステップＳ５０３と、
メモリモジュール１０４から生理学的情報Ｐ_ｔを得るステップＳ５０５と、
処理モジュール１０２によって、生理学的データＰ_ｔ、生体情報、最近の記録の好気性エネルギー値(ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1）及び好気性エネルギー定数（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃｏｎｓｔａｎｔ）に基づいて好気性エネルギー値（ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ）を推定するテップＳ５０７と、
好気性エネルギー値（ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ）及び好気性エネルギーカテゴリ（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃ）を利用して、処理モジュール１０２によって好気性エネルギー値のパーセンテージ（ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ％）を計算するステップＳ５０９と、を備える。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ５０１、Ｓ５０３及びＳ５０５の順序は変更可能である。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ５０５において、生理学的データＰ_ｔは、メモリモジュール１０４から得ずにセンサモジュール１０１によって計測することができる。これにより、好気性エネルギーの推定方法は、図１９に示す方法に関係なく実行できる。

本発明の１つの実施形態において、好気性エネルギーカテゴリ（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃ）は、ユーザの好気性エネルギーの容量であり、ａｅｒｏｂｉｃ_ｃは、メモリモジュール１０４に格納され、予め設定された値である。高いａｅｒｏｂｉｃ_ｃは、高い好気性エネルギー容量、即ち、ユーザが高い持久力を持つことを示す。従って、Ｓ５０９において推定された好気性エネルギー値のパーセンテージは、残る好気性エネルギー値の好気性エネルギー容量に対するパーセンテージである。

本発明の１つの実施形態において、最近の記録の好気性エネルギー値（ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ−１）は、メモリ１０４に格納されている前回の好気性エネルギー値からの値であり、ユーザが運動補助装置１００を使用して運動する場合、最近の記録の好気性エネルギー値（ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1）は、好気性エネルギーカテゴリ（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃ）に等しい。

本発明の１つの実施形態において、好気性エネルギー定数（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃｏｎｓｔａｎｔ）は、一般の人が運動をしない時に消費する好気性エネルギーの速度である。この速度は、運度補助装置１００に予め設定されている定数である。ここで注意すべき点は、ユーザが常に好気性エネルギーを消費する点である。寝ている時でさえ好気性エネルギーは消費される。従って、ユーザが運動する時、好気性エネルギー消費は、好気性エネルギー定数より高いが、ユーザが回復した時、ユーザの好気性エネルギー消費は、好気性エネルギー定数より低い。言い換えれば、ユーザが運動した時の残りの好気性エネルギー消費は正数であり、ユーザが回復した時の残りの好気性エネルギー消費は負数である。図１９に示すように、好気性エネルギーは、残りのカロリー消費量に相関する。残りのカロリー消費量は、ユーザの好気性エネルギー消費と好気性エネルギー定数との差である。従って、ａｅｒｏｂｉｃ_ｃから残りのカロリー消費量を引くとＳ５０７に推定されたユーザの好気性エネルギー値（ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ）になる。

図２２は、図１９に示す生理学的データに基づいてスタミナ値（Ｓ_ｔ％）を推定する方法と、本発明の少なくとも一つの実施形態に係る設定の調整を組み合わせてスタミナ値（Ｓ_ｔ％）を推定する方法である。

本発明の１つの実施形態において、嫌気性エネルギー及び好気性エネルギーの設定を調整することで、スタミナ値（Ｓ_ｔ％）を推定する方法を改善できる。また、このスタミナ値を推定する精確性を向上させるために、嫌気性エネルギー及び好気性エネルギーの設定をアップデートしてもよい。図２０及び図２１の方法を実行する際、嫌気性エネルギー及び好気性エネルギーの設定において、常に実際のユーザの体調を表すことはできない。従って、嫌気性エネルギー値及び好気性エネルギー値を推定した後で、嫌気性エネルギー及び好気性エネルギーの設定をアップデートする。

図２２に示すように、図１９の方法を実行した後で、嫌気性エネルギー値(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ)に基づいて、処理モジュール１０２によって嫌気性推定の設定を調整するステップＳ３１１と、
好気性エネルギー値(ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ)に基づいて、処理モジュール１０２によって好気性推定の設定を調整するステップＳ３１３と、を実行する。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ３１１は、Ｓ３０５の後で任意の時間に実行でき、Ｓ３１３は、Ｓ３０７の後で任意の時間に実行できる。

図２３に示すように、図２２に示す方法の嫌気性推定の設定を調整する方法は、
処理モジュール１０２により嫌気性エネルギー値(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ)と最大嫌気性エネルギーの関数ｆ（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）とを比較して、嫌気性エネルギー値がｆ（ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）より大きいまたは同じである場合、Ｓ６０３を実行し、ａｎ嫌気性エネルギー値がａｎａｅｒｏｂｉｃ_maxより小さい場合、Ｓ６０７を実行するステップ６０１と、
ユーザインタフェース１０３によってユーザにお知らせを送信するステップＳ６０３と、
センサモジュール１０１によりユーザが運動強度を低減したかどうかを検知して、ユーザが運動強度を低減した場合、Ｓ６０９を実行し、低減しなかった場合、ステップを停止する（終了する）ステップＳ６０５と、
処理モジュール１０２により嫌気性エネルギー値(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｔ)と嫌気性閾とを比較して、Ｘ分内で嫌気性エネルギー値が嫌気性閾より大きいまたは同じである場合、Ｓ６０３を実行し、Ｘ分内で嫌気性エネルギー値が嫌気性閾より小さい場合、ステップを停止する（終了する）ステップＳ６０７と、
ｔ＋１時間のために、嫌気性エネルギーカテゴリをａｎａｅｒｏｂｉｃ_ｃ+1に増加させることで嫌気性に対する推定の設定をアップデートし、嫌気性エネルギー値が、次の嫌気性エネルギー値の推定のための新たな最大嫌気性エネルギーとなるステップＳ６０９と、を含む。

本発明の１つの実施形態において、最大嫌気性エネルギーの関数ｆ(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max)、例えば、最大嫌気エネルギーの関数f(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max)、例えばf(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max)＝２．５＊ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max）は予め設定され、且つメモリモジュール１０４に格納される。或いは、最大嫌気性エネルギーの関数ｆ(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max)は、ユーザ自身によって代替できる値を設定できる。例えば、最大嫌気エネルギー値が乳酸濃度である場合、その関数は、１０ｍｍｏｌ／ｌ等の値によって代替される。最大嫌気性エネルギー値が１２ｍｍｏｌ／ｌと推定された場合、運動補助装置１００は、ユーザにお知らせを送信する。

本発明の１つの実施形態において、予め設定された嫌気性閾及びＸ分は、メモリモジュール１０４に格納されてもよい。或いは、予め設定された嫌気性閾及びＸ分は、ユーザによって設定されてもよい。例えば、嫌気性エネルギー値が乳酸濃度である場合、嫌気性閾は、６ｍｍｏｌ／lであり、Ｘ分は５分である。推定された嫌気性エネルギー値が５分内で７ｍｍｏｌ／ｌに維持された場合、ユーザにお知らせを送信する。

Ｓ６０９において、ａｎａｅｒｏｂｉｃ＿ｃ＋１は、予め設定された量、例えば、一定の値またはパーセンテージで嫌気性エネルギー値を上げてなる。例えば、ａｎａｅｒｏｂｉｃ＿ｃ＋１は、１ｍｍｏｌ／ｌまたは５％で乳酸希釈率を上げてなるまたは乳酸の生産率を下げてなる。次の嫌気性エネルギー値の推定において、新たな最大嫌気性エネルギー(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max)は、嫌気性エネルギー値または最大嫌気性エネルギー(ａｎａｅｒｏｂｉｃ_max)からの予め設定されたインクリメントであってもよい。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ６０３のお知らせは、視覚的なお知らせ、音によるお知らせまたは振動によるお知らせ等のお知らせである。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ６０５において、センサモジュール１０１は、生理学的データＰ_ｔによって、ユーザが運動強度を低減したかどうかを検知する。例えば、センサモジュール１０１によって検知された生理学的データＰ_ｔは心拍数である。時間ｔで検知された心拍数が前回記録された心拍数より低い場合、即ちＰ_ｔ＜Ｐ_ｔ−１である場合、運動補助装置１００は、ユーザが運動強度を低減した判断する。

運動補助装置１００がユーザの体力及び持久力を過小評価している場合、嫌気性の推定の設定を調整する方法を実行する。ユーザがＳ６０１またはＳ６０７の条件を満たし、且つ運動補助装置１００が運動強度の減少を示す生理学的データＰ_ｔの変化を検知しなかった際、運動補助装置１００は、ステップＳ６０９のように嫌気性推定の設定を調整する。嫌気性エネルギー値が乳酸濃度である場合、Ｓ６０９の調整は、最大嫌気エネルギーの増加だけでなく、次の嫌気エネルギー推定のための嫌気エネルギー推定の設定として乳酸希釈率を増加するまたは乳酸の生産率を低減する。

図２４は、本発明の１つの実施形態に係るスタミナ値を推定する方法を示しており、この方法は、図２２に示すステップＳ３１３のさらに詳細な内容である。

図２４に示すように、好気性推定の設定を調整する方法は、
処理モジュール１０２によって、好気エネルギー値(ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ)と最小好気性エネルギー閾とを比較して、好気エネルギー値が最小好気性エネルギー閾より小さいまたは等しい場合、Ｓ７０３を実行し、好気エネルギー値が最小好気性エネルギー閾より大きい場合、ステップを停止する（終了する）ステップＳ７０１と、
ユーザインタフェース１０３によってユーザにお知らせを送信するステップＳ７０３と、
センサモジュール１０１によりユーザが運動強度を低減したかどうかを検知し、ユーザが運動強度を低減した場合、Ｓ７０７を実行し、低減しなかった場合、ステップを停止する（終了する）ステップＳ７０５と、
時間ｔ＋１のために、好気性エネルギーカテゴリをａｅｒｏｂｉｃ_ｃ＋１に増加させることで、好気性推定の設定を調整し、最近記録された好気性エネルギー値(aerobic_t-1)が、(ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1)＝f(ａｅｒｏｂｉｃ_ｃ+1、ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ％)にアップデートされるステップＳ７０７と、を備える。

本発明の１つの実施形態において、最小好気性エネルギー閾は予め設定され、且つメモリモジュール１０４に格納される。例えば、最小好気性エネルギー閾は好気性エネルギーカテゴリ（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃ）の５％である。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ７０３のお知らせは、視覚的なお知らせ、音によるお知らせまたは振動によるお知らせ等のお知らせである。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ７０５において、センサモジュール１０１は、生理学的データＰ_ｔによってユーザが運動強度を低減したかどうかを検知する。例えば、センサモジュール１０１によって検知された生理学的データＰ_ｔは心拍数である。時間ｔで検知された心拍数が前回に記録された心拍数より低い場合、即ちＰ_ｔ＜Ｐ_ｔ−１である場合、運動補助装置１００は、ユーザが運動強度を低減した判断する。

Ｓ７０７において、ａｅｒｏｂｉｃ_ｃ＋１は、予め設定された量、例えば、一定の値またはパーセンテージによって好気エネルギー値を上げてなる。例えば、ａｅｒｏｂｉｃ_ｃ＋１は、次の好気性エネルギー推定に用いられる新たな好気性エネルギー容量として、数値１または５％好気エネルギー値を上げてなる。次の好気性エネルギー値の推定のための最近記録された好気性エネルギー値(ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1)をこれに応じて調整される。例えば、ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1＝新たな好気性エネルギー容量＊ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ％で調整される。

運動補助装置１００がユーザの体力及び持久力を過小評価した場合、好気性に対する推定の設定を調整する方法を実行する。ユーザがＳ７０１の条件を満たし、且つ運動補助装置１００が運動強度の減少を示す生理学的なデータＰ_ｔの変化を検知しなかった時、運動補助装置１００は、ステップＳ７０９のように嫌気性に対する推定の設定を調整する。好気性エネルギー値が残りのカロリー消費量に相関する場合、ステップＳ７０７の調整において、好気エネルギー容量（ａｅｒｏｂｉｃ_c）の増加だけでなく、これに応じて、次の好気エネルギー推定のための好気推定の設定とする好気性エネルギー値（ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1）を増加させる。

図２５は、本発明１つの実施形態において、総最大カロリー消費を推定する方法を示している。図２５に示すように、ユーザは、常に好気性エネルギーを消費している。従って、好気性エネルギー消費量は低減されずに増加していく。ユーザが運動補助装置１００を使用してスタミナ値（Ｓ_ｔ％）を監視する時、各好気性エネルギー値の推定は、スタミナ値（Ｓ_ｔ％）と共に記録されてメモリモジュール１０４に格納される。従って、ａｅｒｏｂｉｃ_ｔ-1から好気性エネルギー値を引くと、好気性エネルギー消費差(Δａｅｒｏｂｉｃ)となる。また、一組の好気性エネルギーデータ（ａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａ)として、各好気性エネルギー消費差と、スタミナ値（Ｓ_ｔ％）とを組み合わせてもよい。上記のように、好気エネルギー値は、残りのカロリー消費に相関するので、好気性エネルギー消費差は、ｔ−１からｔまでのカロリー消費の差である。故に、実際のカロリー消費量は、Δａｅｒｏｂｉｃとａｅｒｏｂｉｃ_ｃｏｎｓｔａｎｔとの和である、

図２５に示すように、処理モジュール１０２及びメモリモジュール１０４によって、ユーザのカロリー消費を推定する方法は、
メモリモジュール１０４からスタミナ値（Ｓ_ｔ％）及びｔ−１からｔまでの好気性エネルギー消費差を含む複数組の好気性エネルギーデータ(ａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａ)を得るステップＳ８０１と、
複数の好気性エネルギー消費量差にそれぞれ１つの好気性定数（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃｏｎｓｔａｎｔ）を加えて複数の和を取得し、以上の複数の和の総数を計算する総カロリー消費となるステップＳ８０３と、
各組の好気性エネルギーデータ(ａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａ)に対して、スタミナ値（Ｓ_ｔ％）が以前の複数組の好気性エネルギーデータ(ａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａ)からの前回のスタミナ値（Ｓ_ｔ−１％）より小さいか大きいまたは等しいかを判断し、Ｓ_ｔ％がＳ_ｔ−１％より小さい場合、Ｓ８０７を実行するステップＳ８０５と、
Ｓ８０５の条件を満たす、即ち、Ｓ_ｔ％がＳ_ｔ−１％より小さい全ての好気性エネルギーデータ(ａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａ)をメモリモジュール１０４に格納するステップＳ８０７と、各組の好気性エネルギーデータ(ａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａ)に対して、好気エネルギー消費量差、好気性定数（ａｅｒｏｂｉｃ_ｃｏｎｓｔａｎｔ）、スタミナ値（Ｓ_ｔ％）、前回のスタミナ値（Ｓ_ｔ−１％）及び加重変数の関数によって、効果的なカロリー消費率（ｅｆｆ_ｃａｌｏｒｉｅ_ｒａｔｅ）を計算するステップＳ８０９と、
公式Σ(ｅｆｆ_ｃａｌｏｒｉｅ_ｒａｔｅ) ＊ (Ｓ_ｔ％) ＋ｃａｌｏｒｉｅ_ｔｏｔａｌで、即ち、Ｓ８０９に格納されている各組の好気性エネルギーデータ(ａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａ)の有効カロリー消費率(ｅｆｆ_ｃａｌｏｒｉｅ_ｒａｔｅ）の総数を複数組のａｅｒｏｂｉｃ_ｄａｔａの最近記録されたスタミナ値（Ｓ_ｔ％）と乗じた後、総カロリー消費(ｃａｌｏｒｉｅ_ｔｏｔａｌ)を加えて、総最大カロリー消費量を推定するステップＳ８１１と、を備える。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ８０３をＳ８０１とＳ８１１との間の任意の時間に実行してもよい。

ユーザは、自身のスタミナ値（Ｓ_ｔ％）が０に達する前に、あとどのくらいカロリーを燃焼できるかを知らせたい場合、カロリーの総量総当該最大カロリー消費量を推定する方法は適用できる。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ８０３において、総カロリー消費(ｃａｌｏｒｉｅ_ｔｏｔａｌ)をユーザインタフェース１０３によって出力するので、ユーザが今まで消費したカロリーを追跡できる。また、総カロリー消費を総最大カロリー消費から引いてユーザに出力するので、ユーザが最近記録されたスタミナ値である残ったスタミナを使い果たした際、消費したカロリーの量が分かる。

本発明の１つの実施形態において、総カロリー消費及び／または総最大カロリー消費を、視覚的なお知らせ、音によるお知らせまたは振動によるお知らせ等のお知らせによってユーザに出力する。

本発明の１つの実施形態にいて、格納された各組の好気データは異なる加重変数を持つ。仮にスタミナ値（Ｓ_ｔ％）の消費の各パーセントが等しい時間を必要とする場合、加重変数は、ユーザが消費するスタミナ値の各パーセントの点で好気性エネルギー消費の貢献を表す。格納された好気データの１つの特別な組に対して、カロリー燃焼の貢献は、該格納された好気データの特別な組からの好気性エネルギー消費差が全ての格納された好気データからのエネルギー消費差（Δａｅｒｏｂｉｃ）の総数に対する比率である。

本発明の１つの実施形態において、有効カロリー消費率（ａｅｒｏｂｉｃ）は、スタミナを実際に消費する際のカロリー消費量の比率である。言い換えれば、有効カロリー消費率（ｅｆｆ_ｃａｌｏｒｉｅ_ｒａｔｅ）は、ユーザがスタミナ値の各パーセントを消費する際の燃焼するカロリーの量である。

図２６は、本発明の１つの実施形態係る総最大運動変位の推定方法を示している。ユーザは、運動補助装置１００を使用してスタミナ値（Ｓ_ｔ％）を監視できると同時に、各スタミナ値（Ｓ_ｔ％）を、ｔ−１からｔまでセンサモジュール１０１に設置された運動センサ（図示せず）に検出された変位値（ΔＤｉｓ）と共に記録し、且つメモリモジュール１０４に格納できる。センサモジュール１０１は運動センサを含む。該運動センサは、ジャイロスコープ、加速度計、歩数計、ケイデンスモニタ、速度計、ＧＰＳ受信機またはパワーメータのうちの１つであり、しかも直接にまたは間接的に速度、高度、傾き等のリアルタイム変位情報を提供する。また、各変位値（ΔＤｉｓ）は、スタミナ値（Ｓｔ％）と組み合わせて一組の運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）としてもよい。運動センサは、ユーザの運動力、ケイデンス（例えば、パドリング周波数、ステップ周波数等）、変位情報等を計測する。

図２６に示すように、処理モジュール１０２及びメモリモジュール１０４により実行するユーザの総最大運動変位の推定方法は、
メモリモジュール１０４からｔ−１からｔまでのスタミナ値（Ｓｔ％）及び変位値（ΔＤｉｓ）を含む複数組の運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）を取得し、ステップＳ９０１と、
全ての変位値（ΔＤｉｓ）の総数である総運度変位（ｄｉｓ_ｔｏｔａｌ)を計算するステップＳ９０３と、
各組の運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）のスタミナ値（Ｓ_ｔ％）が前の一組の運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）のスタミナ値（Ｓ_ｔ−１％）より大きいか小さいかを判断し、Ｓ_ｔ％がＳ_ｔ−１％より小さい場合、Ｓ９０７を実行するステップＳ９０５と、
Ｓ９０５の条件を満たす、即ち、各組の運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）のスタミナ値（Ｓ_ｔ％）が前の一組の運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）のスタミナ値（Ｓ_ｔ−１％）より小さい全ての運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）をメモリモジュール１０４に格納するステップＳ９０７と、
各組の格納された運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）に対して、変位値（ΔＤｉｓ）、スタミナ値（Ｓｔ％）、前の一組のスタミナ値（Ｓ_ｔ−１％）及び加重変数の関数によって、有効運動変位比率(ｅｆｆ_ｄｉｓ_ｒａｔｅ)を計算するステップＳ９０９と、
Ｓ９０９から各組の格納された運動データ（ｅｘ_ｄａｔａ）の有効運動変位率（ｅｆｆ_ｄｉｓ_ｒａｔｅ）の総数を最近記録された複数組の運動データのスタミナ値（Ｓ_ｔ％）に乗じた後、総運動変位（ｄｉｓ_ｔｏｔａｌ）を加える、即ち、公式Σ（ｅｆｆ_ｄｉｓ_ｒａｔｅ)＊最近記録されたスタミナ値(Ｓ_ｔ%)＋ｄｉｓ_ｔｏｔａｌで総最大運動変位を推定するステップＳ９１１と、を備える。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ９０３をＳ９０１とＳ９１１との間の任意の時間に実行してもよい。

本発明の１つの実施形態において、Ｓ９０３において、総運動変位（ｄｉｓ_ｔｏｔａｌ）を、ユーザインタフェース１０３によって出力するので、ユーザが今までの変位、例えば、ランニングの距離、登頂した際の高さを追跡できる。また、総運動変位は、最大総運動変位から引いてユーザに出力するので、ユーザが最近記録されたスタミナ値である残りのスタミナを使い果たした際に変位の量が分かる。ユーザは、運動強度を調整することで希望の運動変位を得ることができるので、ユーザに対して極めて有用である。例えば、ユーザが１０ｋｍのサイクリングを予定し、運動補助装置１００が総最大運動変位を８ｋｍに推定すると、ユーザインタフェース１０３によってお知らせがユーザに送信される。これにより、スタミナ消費を下げるためにユーザは減速し、残るスタミナによってユーザは、８ｋｍ以上サイクリングできる。運動補助装置１００が総最大運動変位は１２ｋｍであると推定した場合、ユーザは、サイクリング速度を上げて１０ｋｍに達することができる。また、運動補助装置１００は、ユーザが１０ｋｍの目標を達する前提下で、ユーザの最大サイクリング速度を示唆するため、ユーザが消費するスタミナ値のユーザのサイクリング速度に対する比率を計算する。また、運動補助装置１００は、１０ｋｍの目標を達成する前提下で、ユーザの攻撃（例えば、ユーザが自転車に乗っている際、他の自転車ライダーとの間で距離を取りたいために急にまたはやや加速する）回数を計算する。この計算は、ユーザが攻撃するために、犠牲にする必要がある最大運動変位の値を予め設定することで実行される。例えば、ユーザが各攻撃のために３ｋｍの最大運動変位を犠牲にする必要がある。ユーザの最大運動変位が１７ｋｍと推定された際、ユーザの全てのスタミナを使い果たさずに１０ｋｍに達する前提下で、ユーザはもう２つの攻撃を作ることができる。或いは、運動補助装置１００は、ユーザの心拍数、モーションまたは運動強度に応じて変化する任意の運動要素を追跡することによって、ユーザが攻撃を作る時のスタミナ消費の比率または最大運動変位の減少を推定することに用いることができる。処理モジュール１０２が計算した後、利用可能な攻撃をユーザインタフェース１０３によってユーザに出力することができる。故に、特にユーザが一定の運動強度を維持したくない場合に、ユーザは自分の運動活動を簡単に管理することができる。

本発明の１つの実施形態において、総運動変位及びまたは総最大運動変位は、視覚的なお知らせ、音によるお知らせまたは振動によるお知らせ等のお知らせによってユーザに出力される。

本発明に１つの実施形態において、格納された各組の運動データは、異なる加重変数を持つ。仮にスタミナ値（Ｓ_ｔ％）の消費の各パーセントが等しい時間を必要とすれば、加重変数は、ユーザが消費するスタミナ値の各パーセントで変位の貢献を表す。格納された運動データのある特別な組に対して、変位の貢献は、該格納された運動データの特別な組からの変位値（ΔＤｉｓ）が全ての格納された運動データからの変位値（ΔＤｉｓ）に対する比率である。

本発明の１つの実施形態において、有効運動変位率は、ユーザが実際にスタミナを消費した時の変位の比率である。言い換えれば、有効運動変位率は、ユーザがスタミナ値の各パーセントを消費した時の変位の量である。

本発明の１つの実施形態において、センサモジュール１０１は、パワー、ケイデンス、スピード、高度、傾き、身体組成等のユーザの運動情報を計測する。センサモジュール１０１からの計測は、図１０及び図１９に示す方法によって得られたスタミナ値に相関してもよい。例えば、運動パワーの計測は、出力ユニットを介して、ユーザが運動中／運動後で発揮する最大パワーを推定することに用いられる。ケイデンスの計測は、ユーザが効率的に運動したかどうかを判断するまたは出力ユニットを介してユーザに最も効率的な運動ケイデンスを簡単に提供することに用いられる。例えば、ランニングにおいて、６０歩／分の運動ケイデンス、自転車ライダーの６０漕ぎ／分の運動ケイデンスが挙げられる。変位情報は、ユーザの体が異なるスピード、高度、傾き等の変化に応じてどのように反応をするかを推定することに用いられる。故に、処理モジュール１０２は、運動情報の計測を利用してユーザの体の持久力及び／またはパワー発揮を推定することに用いられる。更に、体の持久力及びパワー発揮は、図２３に示す嫌気推定設定の調整及び／または図２４に示す好気推定設定の調整に用いられる。身体組成は、ユーザの身体エネルギー強度を推定することに用いられる。例えば、ユーザの筋肉密度と嫌気エネルギー値及び／または好気性エネルギー値及び／またはスタミナ等に関連付けられる。

従来技術と比べて、本発明のスタミナ監視装置及び方法は、生理学的情報を検知するセンサモジュールと、生体情報を受信するユーザインターフェースと、リアルタイムで上記情報を処理する処理モジュールとを備える。この構造によって、嫌気性エネルギー及び好気性エネルギーを推定することで、ユーザのスタミナ値をリアルタイムで推定してユーザに出力する。これにより、各ユーザは体の状態に対して、信頼できるスタミナ値を取得でき、運動強度を上げるまたは下げるタイミングを決定できる。

１００、３００ 運動補助装置
１０１ センサモジュール
１０２ 処理モジュール
１０３ ユーザインタフェース
１０４ メモリモジュール
２０２ 下部境界線
２０４ 上部境界線
２０６ ブロック
３０１ ストラップ
４００ ウェアラブル装置
４０１ リストバンド
４０２ 表示灯
４０３ スマートフォン

Claims (40)

1. 生理学的な信号を検出するセンサモジュールと、
   生体的な情報を受信するユーザインターフェースと、
   生体的な情報及び少なくとも１つの数学的なモデルを格納するメモリモジュールと、
   前記少なくとも１つの数学的なモデルを実行し、前記生理学的な信号、嫌気性エネルギーカテゴリ、最大嫌気性エネルギー値及び前回の嫌気性エネルギー値に基づいて嫌気性エネルギー値を推定して、前記嫌気性エネルギー値、前記最大嫌気性エネルギー値及び最小嫌気性エネルギー値に基づいて嫌気性エネルギー値のパーセンテージを推定し、第一回の前記嫌気性エネルギー値の算出中、前記嫌気性エネルギーカテゴリは、乳酸酸希釈率または乳酸酸産生率に関するものであり、前記最大嫌気性エネルギー値は、理論的に人が耐えることができる最大乳酸濃度であり、前記最小嫌気性エネルギー値は、予め設定された定数である一方、後の前記嫌気性エネルギー値の算出中、前記嫌気性エネルギーカテゴリ及び前記最大嫌気性エネルギー値は、前記前回の嫌気性エネルギー値に従ってアップデートされた値であり、
   好気性エネルギーカテゴリ、好気性エネルギー定数、前記生理学的な信号及び前記生体的な情報に基づいて好気性エネルギー値のパーセンテージを推定し、
   前記嫌気性エネルギー値のパーセンテージと前記好気性エネルギー値のパーセンテージとに基づいてスタミナ値を推定する処理モジュールと、を備えることを特徴とするスタミナ監視装置。
2. 前記好気性エネルギー値は、カロリー消費に相関する請求項１に記載のスタミナ監視装置。
3. 前記生体的な情報は、高さ、重さ、年齢または性別の少なくとく１つの体情報を含む請求項１に記載のスタミナ監視装置。
4. 前記センサモジュールは、心電図信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、体温、身体組成、血糖、血圧、グリコーゲン濃度、酸素濃度身体組成、パワー、速度、高度及び傾きの少なくとも１つを検知することを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
5. 前記センサモジュールは、心拍数を検知するＥＫＧセンサを備えることを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
6. 前記ユーザインターフェースは、表示装置、振動部品またはスピーカーの少なくとも１つの出力部品を含むことを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
7. 前記スタミナ監視装置は、スタミナの監視装置をユーザの皮膚に直接的または間接的に固定するストラップを含むことを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
8. 前記スタミナの監視装置は、前記ストラップによりユーザの額、手首、脚及び腕に装着されることを特徴とする請求項７に記載のスタミナ監視装置。
9. スタミナ値は、心拍数、速度、時間、マップ、温度、湿度、高度、消費カロリー、運動効率、身体組成、パワー、ケイデンス、速度、高度、傾き、ＢＭＩまたは推定された最大運動変位の少なくとも１つのパラメータと組み合わせて出力されることを特徴とする請求項７に記載のスタミナ監視装置。
10. 前記ユーザインターフェースは、嫌気性エネルギー値及び／または好気性エネルギー値が閾に到達した際、お知らせを出力することを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
11. 前記お知らせは、振動によるお知らせ、音によるお知らせまたは視覚的なお知らせであることを特徴とする請求項１０に記載のスタミナ監視装置。
12. 前記スタミナ値は、ＲＰＥ数値に更に対応し、且つ前記ユーザインターフェースによって出力されることを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
13. 前記処理モジュールは、スタミナ値及び好気性エネルギー値に基づいて最大カロリー消費を推定することに用いられることを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
14. 前記スタミナ監視装置は、リアルタイム変位情報を直接的または間接的に提供する運動センサを含むことを特徴とする請求項１に記載のスタミナ監視装置。
15. 前記処理モジュールは、前記スタミナ値及び前記変位情報に基づいて最大運動変位を推定することに用いられることを特徴とする請求項１４に記載のスタミナ監視装置。
16. 前記ユーザインターフェースは、前記処理モジュールによって前記スタミナ値または前記最大運動変位に基づいて計算された利用可能な攻撃を出力することを特徴とする請求項１５に記載のスタミナ監視装置。
17. センサモジュールにより生理学的な信号を検出するステップと、
    ユーザインターフェースにより生体的な信号を受信するステップと、
    処理モジュールにより、メモリモジュールに格納された数学的なモデルを使用して、前記生理学的な信号に基づいて嫌気性エネルギー値のパーセンテージを推定し、生理学的な信号及び前記生体的な信号に基づいて好気性エネルギー値のパーセンテージを推定するステップと、
    前記嫌気性エネルギー値のパーセンテージ及び前記好気性エネルギー値のパーセンテージに基づいてスタミナ値を推定するステップと、
    少なくとも１つの出力ユニットにより前記スタミナ値を出力するステップと、を備えることを特徴とするスタミナ監視方法。
18. 前記好気性エネルギー値は、カロリー消費に相関する請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
19. 前記生体的な情報は、高さ、重さ、年齢または性別の少なくとも１つの体情報を含む請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
20. 前記センサモジュールは、心電図信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、体温、身体組成、血糖、血圧、グリコーゲン濃度、酸素濃度身体組成、パワー、速度、高度及び傾きの少なくとも１つを検知することを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
21. 前記センサモジュールは、心拍数を検知するＥＫＧセンサを備えることを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
22. 前記ユーザインターフェースは、表示装置、振動部品またはスピーカーからの少なくとも１つの出力部品を含むことを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
23. 前記スタミナ値は、心拍数、速度、時間、マップ、温度、湿度、高度、消費カロリー、運動効率、身体組成、パワー、ケイデンス、速度、高度、傾き、ＢＭＩまたは推定された最大運動変位の少なくとも１つのパラメータと組み合わせて出力されることを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
24. 前記ユーザインターフェースは、嫌気性エネルギー値及び／または好気性エネルギー値が閾に到達する際、お知らせを出力することを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
25. 前記お知らせは、振動によるお知らせ、音によるお知らせまたは視覚的なお知らせであることを特徴とする請求項２４に記載のスタミナ監視方法。
26. 前記スタミナ値は、ＲＰＥ数値に更に対応されるステップと、
    前記ユーザインターフェースによって出力されるステップと、
    を含むことを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
27. 前記スタミナ監視方法は、前記スタミナ値及び前記好気性エネルギー値に基づいて、最大カロリー消費を推定するステップを含むことを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
28. 前記スタミナ監視方法は、運動センサからリアルタイム変位情報を直接的または間接的に取得するステップを含むことを特徴とする請求項１７に記載のスタミナ監視方法。
29. 前記スタミナ監視方法は、前記スタミナ値及び前記変位情報に基づいて最大運動変位を推定するステップを含むことを特徴とする請求項２８に記載のスタミナ監視方法。
30. 前記スタミナ監視方法は、前記処理モジュールによって前記スタミナ値または前記最大運動変位に基づいて計算された利用可能な攻撃を出力するステップを含むことを特徴とする請求項２９に記載のスタミナ監視方法。
31. 生理学的な信号を検出するセンサモジュールと、
    生体的な情報を受信するユーザインターフェースと、
    生体的な情報及び少なくとも１つの数学的なモデルを格納するメモリモジュールと、
    前記少なくとも１つの数学的なモデルを実行し、生理学的な信号に基づいて推定される嫌気性エネルギー値のパーセンテージと生理学的な信号及び生体的な情報に基づいて推定される好気性エネルギー値のパーセンテージに基づいてスタミナ値を推定し、前記スタミナ値に基づいてスタミナ値を少なくとも１つの出力ユニットを含む前記ユーザインターフェースに送信して出力する処理モジュールと、を備えることを特徴とするスタミナ監視装置。
32. 前記処理モジュールは、前記スタミナ値及び嫌気性エネルギー値に基づいて最大カロリー消費を推定することを特徴とする請求項３１に記載のスタミナ監視装置。
33. 前記スタミナ監視装置は、リアルタイム変位情報を直接的または間接的に提供する運動センサを含み、前記処理モジュールは、前記スタミナ値及び前記変位情報に基づいて最大運動変位を更に推定することを特徴とする請求項３１に記載のスタミナ監視装置。
34. 前記ユーザインターフェースは、前記処理モジュールによって前記スタミナ値または前記最大運動変位に基づいて計算された利用可能な攻撃を出力することを特徴とする請求項３３に記載のスタミナ監視装置。
35. 前記メモリモジュールは、変位ターゲットを更に格納し、且つ最大運動変位が前記変位ターゲットより小さい時、ユーザにお知らせを出力することを特徴とする請求項３３に記載のスタミナ監視装置。
36. 前記ユーザインターフェースは、表示装置、振動部品またはスピーカーからの少なくとも１つの出力部品を含むことを特徴とする請求項３１に記載のスタミナ監視装置。
37. 前記生体的な情報は、高さ、重さ、年齢または性別の少なくとも１つの体情報を含む請求項３１に記載のスタミナ監視装置。
38. 前記センサモジュールは、心拍数を検知するＥＫＧセンサを備えることを特徴とする請求項３１に記載のスタミナ監視装置。
39. 前記スタミナ値は、心拍数、速度、時間、マップ、温度、湿度、高度、消費カロリー、運動効率、身体組成、パワー、ケイデンス、速度、高度、傾き、ＢＭＩまたは推定された最大運動変位の少なくとも１つのパラメータと組み合わせて出力されることを特徴とする請求項３１に記載のスタミナ監視装置。
40. 前記センサモジュールは、心電図信号、心拍変動、脈拍、心拍数、呼吸パターン、体温、身体組成、血糖、血圧、グリコーゲン濃度、酸素濃度身体組成、パワー、速度、高度及び傾きの少なくとも１つを検知することを特徴とする請求項３１に記載のスタミナ監視装置。