Ultiracer
리빙랩 키오스크 시스템
AI 모델 개발 및 분석을 위한 개인스포츠기록(PSR) 데이터 수집 프로그램. Ultiracer 실내 사이클링 플랫폼과 리빙랩 키오스크를 통해 고품질 멀티모달 운동 데이터를 수집하고, 개인의 신체적·신경학적 건강을 정확하게 평가합니다.
과제 개요도
지능형 스포츠마일리지 기반 개인 맞춤형 운동추천관리 서비스 기술 개발 및 리빙랩 실증
(신체 기능 예측 & 지능형 마일리지)
(근골격/대사 위험/낙상위험 예측)
(운동, 궤적, 파워, 심박)
+ Ultiracer
밸런스 데이터
알고리즘
(행동경제학 기반 보상)
(개인 맞춤형 서비스 & 보상 체계)
(Personalized Guide)
위험 예측 기반 맞춤 운동 추천
(Motivational Reward)
성과/지속성 기반 마일리지 지급
마이리지 패쇠몰 운영
(실내 리빙랩 실증 & 표준 확산)
(3개소 이상, 300명 이상)
운동지속률 · 건강성과 · 만족도
(KS 제안 / 공공연계)
PSR 기반 정밀 예측과 지능형 보상 체계를 통한 지속 가능한 참여 유도 및 신체 기능 향상
PSR 기반 AI 엔진
(신체 기능 예측 & 지능형 마일리지)
신체 기능 예측 AI
(근골격/대사 위험/낙상위험 예측)
PSR 데이터
(운동, 궤적, 파워, 심박)
+ Ultiracer
밸런스 데이터
지능형 마일리지 알고리즘
(행동경제학 기반 보상)
Smart Service & Reward
(개인 맞춤형 서비스 & 보상 체계)
신체 기능 관리 가이드
(Personalized Guide)
위험 예측 기반 맞춤 운동 추천
맞춤형 동기부여/보상
(Motivational Reward)
성과/지속성 기반 마일리지 지급
마이리지 패쇠몰 운영
Living Lab Validation
(실내 리빙랩 실증 & 표준 확산)
실내 스포츠 리빙랩
(3개소 이상, 300명 이상)
효과성 검증
운동지속률 · 건강성과 · 만족도
표준화 · 확산
(KS 제안 / 공공연계)
PSR 기반 정밀 예측과 지능형 보상 체계를 통한 지속 가능한 참여 유도 및 신체 기능 향상
연구개발의 중요성
1-3. 연구개발의 필요성 및 기대 가치 개념도
PSR 기반
신체 기능 예측 AI
지능형
스포츠마일리지
맞춤형 운동 추천
& 동기부여
리빙랩 실증
& 표준화
고령화 사회 · 만성질환 증가 · 운동 참여자 50~70%가 3개월 내 중단
국내 현황 및 문제점
본 연구개발 - 통합 서비스 기술
PSR 기반 신체 기능 예측 AI
지능형 스포츠마일리지
맞춤형 운동 추천 & 동기부여
리빙랩 실증 & 표준화
기술적 가치
경제적 가치
시스템 구성도
하드웨어부터 클라우드까지의 데이터 흐름
Ultiracer 서버
클라우드 분석 플랫폼
웹 플랫폼
관리자 · 연구자 · 사용자
Ultiracer
실내 사이클링 플랫폼
리빙랩 키오스크
PC + 디스플레이 + 센서 허브
Ultiracer+ 앱
사용자 휴대폰
클라우드 인프라
Ultiracer 서버
클라우드 분석 플랫폼
웹 플랫폼
관리자 · 연구자 · 사용자 데이터 접근
현장 장비
Ultiracer
실내 사이클링 플랫폼
리빙랩 키오스크
PC + 디스플레이 + 센서 허브
Ultiracer+ 앱
사용자 휴대폰 · 서버 동기화
데이터 수집 프로세스
4단계로 이루어지는 PSR 데이터 수집 과정
연결
Ultiracer 하드웨어와 리빙랩 키오스크를 USB/유선으로 연결합니다. 키오스크는 실시간으로 라이딩 속도와 균형 능력 데이터를 수신합니다.
로그인
사용자는 Ultiracer+ 모바일 앱으로 키오스크 디스플레이의 QR 코드를 스캔하여 세션에 로그인합니다.
데이터 수집
키오스크가 Ultiracer의 운동 데이터와 함께 HRM, 케이던스, 파워미터, IMU 등 다양한 센서 데이터를 수집하여 고품질 멀티모달 PSR 데이터를 생성합니다.
분석 및 기록
수집된 데이터는 Ultiracer API를 통해 서버에 업로드됩니다. 운동 성과 분석, 스포츠 마일리지 리워드, 대사 활력 분석이 수행되며, 전체 Raw 데이터와 분석 결과는 앱과 웹에서 접근 가능합니다.
멀티모달 센서 데이터 수집
키오스크가 수집하는 고품질 PSR 센서 데이터
심박수 (HRM)
실시간 심박수 모니터링
케이던스
페달 회전수 측정
파워미터
출력 와트 측정
IMU
모션 센서 데이터
속도
Ultiracer 라이딩 속도
균형 능력
좌우 균형 분석
좌우위치이동
좌우 위치 이동 데이터
데이터 접근 및 분석
수집된 PSR 데이터의 활용
Ultiracer+ 앱
- 개인 운동 세션 기록 확인
- 전체 Raw 센서 데이터 조회
- 운동 성과 분석 결과
- 스포츠 마일리지 리워드
- 게이미피케이션 포인트 · 챌린지 · 리워드
웹 플랫폼
- 시설 관리자 대시보드
- 연구자 데이터 접근 및 분석
- 사용자 본인 데이터 웹 조회
- PDF 리포트 생성 및 다운로드
PSR 데이터 풀
- AI 모델 학습용 데이터 제공
- 신체·신경학적 건강 평가
- 대사 활력 분석 데이터
- 멀티모달 운동 데이터 연구
Ultiracer+ 앱 화면
사용자가 키오스크 세션 데이터를 확인하는 모바일 앱
홈 화면
실시간 라이딩
세션 상세
심박수 데이터
핵심 기능
리빙랩 키오스크 시스템의 주요 특징
멀티모달 PSR 데이터 수집
HRM, 케이던스, 파워, IMU, 속도, 균형, 좌우위치이동 등 다양한 센서 데이터를 동시에 수집하여 종합적인 개인스포츠기록을 생성합니다.
실시간 운동 모니터링
Ultiracer에서 수신된 속도와 균형 데이터를 키오스크 디스플레이에서 실시간으로 확인할 수 있습니다.
AI 기반 건강 분석
수집된 PSR 데이터를 AI 모델에 제공하여 운동 성과를 분석하고, 개인 맞춤형 건강 인사이트를 생성합니다.
신경학적 건강 평가
균형 능력과 운동 패턴 데이터를 기반으로 신체적·신경학적 건강 상태를 정확하게 평가합니다.
스포츠 마일리지 리워드
운동 참여와 성과에 따른 스포츠 마일리지를 적립하여 사용자의 지속적인 운동 참여를 장려합니다.
대사 활력 분석
운동 중 수집된 생체 데이터를 종합 분석하여 대사 활력 지표를 제공하고, 건강 개선 방향을 제시합니다.
OpenAPI 제공
표준 OpenAPI를 통해 외부 데이터 파이프라인 및 연구 시스템과의 원활한 연동을 지원합니다.
게이미피케이션 시스템
스포츠 동기 부여 및 심리학 분야 최신 연구 문헌을 기반으로 설계된 포인트, 챌린지, 리워드 시스템으로 지속적인 운동 참여를 유도합니다.
지능형 스포츠 마일리지 & 인센티브 시스템
6대 행동과학 이론을 통합한 U-CARE (ULTIRACER Cyclical Adherence through Reward and Engagement) 모델을 기반으로, 게이미피케이션 보상 아키텍처가 운동 참여 지속성을 극대화하도록 설계되었습니다.
핵심 문제
외적 보상은 초기 행동 변화를 촉발할 수 있으나, 장기 운동 지속에 필요한 내재적 동기를 저해할 수 있습니다 (Deci et al., 1999). U-CARE 모델은 이 긴장 관계를 6가지 이론적 프레임워크로 해결합니다.
66건
체계적 문헌 분석
SDT 기반 운동 연구
38%
MVPA 증가
중간 밀도 게이미피케이션
2:1
손실 회피 비율
전망이론 핵심 원리
80%
목표 지속률
12주 운동 지속 목표
VR-7
변동비율 강화
소거 저항성 최대화
100%
운동 시작 효과
비활동 성인 대상
6대 이론적 기반
U-CARE 모델을 구성하는 확립된 행동과학 프레임워크
Self-Determination Theory
- 자율성 — 목표 설정 선택권
- 유능감 — XP/레벨 성장 피드백
- 관계성 — 리더보드 및 팀 챌린지
자율적 동기(확인 및 내재적 조절)가 운동 지속의 가장 강력한 예측 인자
Ryan & Deci, 2000
Achievement Goal Theory
- 숙달-접근 목표 지향
- 개인 향상률 기반 리더보드
- 자기 참조 피드백 설계
숙달-접근 목표가 내재적 동기, 긍정 정서, 행동 지속성과 연관
Elliot & McGregor, 2001
Theory of Planned Behavior
- 태도 — 즉각적 포인트 피드백
- 주관적 규범 — 동료 참여 가시화
- 인지된 행동 통제 — 적응적 난이도
행동 의도가 실제 행동의 가장 근접한 예측 인자
Ajzen, 1991
Prospect Theory
- 연속 출석 배수 (0.5x~1.5x)
- 참조점 기반 성과 프레이밍
- 변동비율 보너스 이벤트
손실은 동일 크기의 이득보다 약 2배 강한 심리적 영향
Kahneman & Tversky, 1979
Operant Conditioning
- 고정비율 기본 보상 (세션 포인트)
- 변동비율 보너스 (서프라이즈 배수)
- 하이브리드 강화 스케줄
변동비율(VR) 스케줄이 가장 높은 반응률과 소거 저항성 생성
Skinner, 1938; Ferster & Skinner, 1957
Technology Acceptance Model
- 인지된 유용성 — 건강 성과 연결
- 인지된 용이성 — 자동 데이터 수집
- 쾌락적 동기 — 즐거운 라이딩 경험
피트니스 기술 채택의 가장 검증된 프레임워크
Davis, 1989
U-CARE 통합 프레임워크
6대 이론이 운동 지속성과 건강 성과로 수렴하는 통합 모델
동기 핵심
SDT
자율성 · 유능감 · 관계성
AGT
숙달-접근 목표 지향
의도 형성
TPB
태도 · 주관적 규범 · PBC
TAM
유용성 · 용이성 · 쾌락 동기
보상 전달
전망이론
손실 회피 · 참조점 의존
조작적 조건형성
FR 기본 + VR 보너스
자율적 동기
H1, H6, H7
숙달-접근 채택
H2, H8
운동 의도
H3, H9
습관 강도
H4, H5, H10
운동 지속성 (Adherence)
H7-H10 수렴 -> 12주 이상 주 2회+ 참여
건강 성과 (H11)
균형 능력 · 파워 · 체성분 개선
이론 입력
SDT · AGT
TPB · TAM
전망이론
조작적 조건형성
매개 변인
자율적 동기
숙달-접근 채택
운동 의도
습관 강도
운동 지속성
건강 성과
포인트 적립 알고리즘
대사 당량(MET) 기반 세션 포인트 계산과 행동경제학 기반 배수 시스템
기본 세션 포인트 (SBP)
SBP = (METeff x Durationmin x Weightkg x Kcal) + Balancebonus + Powerquality
MET 계산
MET = (Powerwatts x 0.0108) + 1.0
Ultiracer 횡방향 움직임으로 15~25% 증가
Balance Bonus
기본의 0~20%
30일 개인 평균 대비 향상률 (전망이론 참조점 + AGT 숙달-접근)
Power Quality
기본의 0~15%
파워 안정성 및 케이던스 일관성 (신경근 제어)
연속 출석 배수 (손실 회피 엔진)
전망이론의 ~2:1 손실-이득 비율 적용. 스트릭은 리셋 대신 한 단계씩 감소하여 자기조절 문헌의 "what-the-hell effect"를 방지합니다.
| 주간 세션 수 | 0회 | 1회 | 2회 | 3회 | 4회+ |
|---|---|---|---|---|---|
| 배수 | 0.5x | 1.0x | 1.15x | 1.35x | 1.50x |
| 이론 기반 | 손실 회피 | 기준선 | 보유 효과 (Endowment) | ||
개인 노력 지수 (PEI) — AGT 기반 공정성
PEI = Session_Metric / Personal_30day_Rolling_Average
PEI > 1.0일 때 초과 달성 크기에 비례하여 보너스 포인트가 지급됩니다. 이를 통해 65세 파킨슨 환자의 5% 균형 향상과 30세 운동선수의 5% 파워 향상이 동등한 보상을 받습니다. AGT의 숙달-접근 지향(자기 참조 능력)을 직접 구현하며, SDT의 유능감 욕구를 모든 인구통계 세그먼트에 걸쳐 충족합니다.
게이미피케이션 아키텍처
이론에 기반한 다층 보상 시스템 설계
XP & 레벨링 시스템
SDT 유능감 + AGT 숙달
- 이중 통화 설계: XP(정보적 통화)와 마일리지 포인트(교환 통화)를 분리하여 과잉정당화 효과 방지
- 로그-선형 하이브리드 곡선: 초기 레벨은 빠른 진행, 고레벨은 열망적 목표 생성
- 뱃지 이원화: 숙달 뱃지(개인 향상 마일스톤) vs 성과 뱃지(경쟁 성취) — 목표 지향 자기 선택
리더보드 시스템
SDT 관계성 + TPB 규범 + AGT 스캐폴딩
- 티어 매칭: 레벨 대역 내 리더보드로 하위 성과자 소외 방지
- 향상률 리더보드: 절대 성과 대신 개인 향상률 순위로 숙달-접근 촉진
- 팀 챌린지: 개인 순위에서 협력적 목표 추구로 전환
챌린지 시스템
구현 의도 (Implementation Intentions)
변동 보상 & 포인트 경제
조작적 조건형성 · 전망이론
- VR-7 미스터리 배수: ~15% 세션에서 2x~5x 서프라이즈 보상 (소거 저항성 극대화)
- 라이딩 중 파워업: 실시간 미니 챌린지 이벤트
포인트 경제: 100 포인트 = 100 KRW
즉시 보상
500~1,000P
1~2주
월간 보상
3,000~5,000P
1개월
마일스톤
15,000~30,000P
3~6개월
열망 보상
60,000P+
장기 목표
운동 지속성 관리 라이프사이클
외적 보상에서 내재적 동기로의 체계적 전환 — 4단계 관리
습득
Acquisition · 1~4주
연속 강화 — 매 세션 확정 포인트
- 높은 외적 보상 비중
- 빠른 초기 레벨업
- 즉각적 피드백 루프
강화
Consolidation · 5~12주
간헐 강화 도입 + 손실 회피 활성화
- 연속 출석 배수 도입
- 소셜 기능 활성화
- 습관 형성 기간
유지
Maintenance · 13~24주
개인 기록/숙달/커뮤니티 역할로 전환
- 자기 참조 목표 중심
- 멘토링 역할 부여
- 내재적 동기 강화
자율
Autonomy · 25주+
포인트 눈에 띄지 않게 — 건강 성과 중심
- 내재적 + 사회적 동기 유지
- 건강 개선 직접 체감
- 자발적 참여 문화
습득 (Acquisition)
1~4주
연속 강화 — 매 세션 확정 포인트, 높은 외적 보상, 빠른 레벨업
강화 (Consolidation)
5~12주
간헐 강화 + 손실 회피 활성화, 소셜 기능, 습관 형성
유지 (Maintenance)
13~24주
개인 기록/숙달/커뮤니티 역할 중심, 내재적 동기 강화
자율 (Autonomy)
25주+
건강 성과 중심, 내재적 + 사회적 동기로 자발적 참여 유지
본 인센티브 시스템은 자기결정이론(Ryan & Deci, 2000), 성취목표이론(Elliot & McGregor, 2001), 계획행동이론(Ajzen, 1991), 전망이론(Kahneman & Tversky, 1979), 조작적 조건형성(Skinner, 1938), 기술수용모델(Davis, 1989)의 6대 이론적 기반 위에 설계되었습니다. Benoit & Hagger(2025)의 메타분석에서 SDT의 자율적 동기가 AGT 목표 지향과 행동 성과 간의 관계를 매개한다는 실증 근거를 통합 프레임워크의 핵심 원리로 채택하였습니다.
기술 요약
Ultiracer(하드웨어 사이클링 플랫폼)는 USB/유선으로 Ultiracer 리빙랩 키오스크에 연결됩니다. 키오스크는 인터넷에 연결된 컴퓨터와 디스플레이로 구성되어 Ultiracer 서비스 서버와 통신합니다.
사용자는 Ultiracer+ 모바일 앱을 사용하여 키오스크 디스플레이에 표시되는 QR 코드를 스캔함으로써 세션에 로그인합니다.
운동 세션 데이터는 키오스크가 Ultiracer에서 수집하고, Ultiracer API를 통해 서버에 업로드됩니다. 서버에서는 운동 성과 분석, 스포츠 마일리지 리워드, 대사 활력 분석이 수행됩니다.
운동 세션의 전체 기록, Raw 데이터, 분석 결과는 사용자의 Ultiracer+ 앱과 시설 관리자·연구자·사용자가 접근할 수 있는 Ultiracer 웹 플랫폼에서 확인할 수 있습니다.
키오스크는 또한 심박수 모니터(HRM), 케이던스, 파워미터, IMU, 좌우위치이동 등 다양한 센서 데이터를 수집·정리하는 허브 역할을 합니다.
본 리빙랩 키오스크 시스템을 기반으로, 향후 다음과 같은 방향으로 기술 개발을 주도할 예정입니다:
- 수집된 멀티모달 PSR 데이터와 AI 모델을 활용하여 개인의 신체적·신경학적 건강을 정밀하게 평가하는 시스템을 개발합니다.
- 스포츠 동기 부여 및 심리학 최신 연구를 기반으로 한 게이미피케이션(포인트, 챌린지, 리워드) 시스템을 구축하여 사용자의 지속적인 운동 참여를 유도합니다.
- 운동 중 수집된 생체 데이터를 종합적으로 분석하는 대사 활력 분석 기능을 개발하여 건강 개선 방향을 제시합니다.
- 표준 OpenAPI를 개발·제공하여 외부 데이터 파이프라인, 연구 시스템 및 제3자 서비스와의 원활한 데이터 연동을 지원합니다.
1-4. 선행 연구 내용 및 결과
ULTIRACER 기반 임상 연구 실적 — SCI급 논문 3편 게재
J. Clinical Medicine, 2025
심혈관 질환 환자 20명 대상 - 치료 범위 내 운동 강도 제공, 심각한 부작용 없음 확인. 트레드밀 대비 심폐 반응 범위 내 안정적 강도 유도.
J. NeuroEngineering & Rehab, 2025
파킨슨 39명 vs 건강인 42명 — 균형 지표 향상, 속도 감소·좌우 편차 감소. 파킨슨 환자 신체 기능 평가 지표로 활용 가능.
Scientific Reports, 2025
파킨슨 29명 vs 건강인 36명 — CNN 기반 딥러닝 모델 약 86% 정확도. 사이클링 데이터가 신경계 질환 객관적 평가 지표로 활용 가능.
2-3. 연구개발의 창의성·혁신성
기존 기술 대비 본 연구의 차별적 혁신 요소
운동 성과·건강 변화를 종합 반영하는 행동경제학 기반 보상 알고리즘
운동·생체·행동 데이터를 통합 관리하는 개인 스포츠 기록 데이터 구조
실제 체육시설에서 사용자 참여 기반으로 기술을 검증하는 혁신적 연구 방식
2-4. 성능지표 및 평가방법
핵심 성능지표(KPI) 단계별 목표치 및 가중치
| 성능지표 | 단위 | 1단계 | 2단계 | 가중치 |
|---|---|---|---|---|
| 스포츠마일리지 산출 정확도 | % | 70 이상 | 80 이상 | 20 |
| 운동 참여 지속률 | % | 60 이상 | 80 이상 | 20 |
| 리빙랩 실증 구축 수 | 개소 | 3(통합운영) | 3 이상(지속) | 10 |
| 실증 참여자 수(누적) | 명 | 150(중간검증) | 300 이상 | 20 |
| 서비스 만족도(UX/UI) | % | 75 이상 | 85 이상 | 10 |
| 건강지표 개선 효과 | % | 10 이상 개선 | 20 이상 개선 | 20 |
비교수준: Garmin, WHO Global mHealth 대비 | 평가: 외부기관 의뢰(대학 연구기관 또는 스포츠과학연구소)
3-1. 연구개발 추진전략·방법
4대 전략 및 리빙랩 실증 운영 프로세스
데이터 기반 분석
ULTIRACER 센서 -> PSR 데이터 -> 신체 기능·운동 성과 정량 평가
AI 분석 방법론
운동·행동 데이터 분석 -> 신체 기능 예측 AI -> 건강 상태 추론
행동경제학 참여 유도
스포츠마일리지 보상 설계 -> 운동 동기 강화 -> 장기 참여 확보
리빙랩 실증 검증
3개 체육시설 기반 -> 300명+ 실증 -> 서비스 효과성 검증
리빙랩 실증 운영 프로세스
실증 환경 구축
민간·공공 체육시설
사용자 참여 모집
300명 이상 목표
서비스 적용·운영
맞춤형 운동추천
데이터 수집
운동·행동·만족도
서비스 개선
효과 검증·고도화
5-1. 연구개발성과의 활용방안
연구 성과 활용 분야 및 실용화·제품화 방안
디지털 스포츠 헬스케어
PSR 운동 데이터 분석 + 스포츠마일리지 -> 개인 맞춤형 건강관리
공공 스포츠 참여 프로그램
국민 스포츠 참여 확대 정책 연계 -> 스포츠 참여 인센티브 제공
스마트 피트니스 서비스
개인 맞춤형 운동 프로그램 -> 운동 성과 분석 서비스 확장
스포츠마일리지 운동관리 플랫폼
운동 성과 평가 + 보상 제공 -> 맞춤형 운동관리·참여 인센티브 서비스
공공 체육시설 연계 서비스
스포츠 참여 포인트 제도 -> 운동 참여 활성화 프로그램 연계
디지털 헬스케어 플랫폼 연계
스마트 피트니스·웨어러블 건강관리 서비스와 데이터 연동
5-2. 기대효과
기술적·경제산업적·사회문화적 기대효과
5-3. 사업화 전략 및 계획
사업화 모델(BM) 및 시장 진출 전략
추진 주체: (주)리얼디자인테크
PSR 기반 스포츠마일리지 플랫폼으로 개인 맞춤형 운동관리 및 참여 인센티브 서비스 제공
지자체·공공 체육시설과 협력하여 스포츠마일리지 기반 운동관리 서비스를 공공 프로그램과 연계
운동 데이터 분석 기술을 디지털 헬스케어·스마트 피트니스 서비스와 연계하여 시장 확대
PSR 운동 데이터 분석과 스포츠마일리지 서비스 모델을 기반으로 글로벌 헬스케어 시장 진출