位置追踪装置及方法

摘要

一种位置追踪装置为如下装置，即，在包括分别附着有NFC标签的多个配重板的举重机器中，向形成于多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入，以设置配重片重量，并追踪配重片的位置，所述位置追踪装置包括：外壳，销，从外壳突出，并向销孔或向上下相邻的配重板之间插入；加速度传感器，配置于外壳的内部，感测用于表示位置追踪装置的加速度值的加速度数据；存储器，配置于外壳的内部；以及处理器，配置于外壳的内部，处理器从加速度传感器接收由加速度传感器感测到的加速度数据，对接收到的加速度数据进行信号处理以生成表示位置追踪装置的位置的位置数据。

权利要求

1.一种位置追踪装置，在包括分别附着有NFC标签的多个配重板的举重机器中，向形成于所述多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向所述多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入，以设置配重片重量，并追踪所述配重片位置，所述位置追踪装置的特征在于，包括：

外壳；

销，从所述外壳突出，并向所述销孔或向所述上下相邻的配重板之间插入；

加速度传感器，配置于所述外壳的内部，感测用于表示所述配重片的加速度值的加速度数据；

NFC读取模块，配置于所述外壳的内部，通过在多个所述NFC标签中读取所述销的插入过程或完成插入后所检测到的NFC标签来检测用于表示所述配重片重量的重量数据；

存储器，配置于所述外壳的内部；以及处理器，配置于所述外壳的内部，所述处理器从所述NFC读取模块接收所述NFC读取模块检测的所述重量数据以生成用于表示所述配重片重量的重量数据，从所述加速度传感器接收由所述加速度传感器感测到的所述加速度数据，对所述接收到的加速度数据进行信号处理以生成表示所述配重片位置的位置数据，在相对于销部插入方向平行的轴的加速度值为参考值以下的时点上，所述NFC读取模块由待机模式转换为活动模式以读取所述NFC标签。

2.一种位置追踪装置，在包括分别附着有NFC标签的多个配重板的举重机器中，向形成于所述多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向所述多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入，以设置配重片重量，并追踪所述配重片位置，所述位置追踪装置的特征在于，包括：

外壳；

销，从所述外壳突出，并向所述销孔或向所述上下相邻的配重板之间插入；

加速度传感器，配置于所述外壳的内部，感测用于表示所述配重片的加速度值的加速度数据；

NFC读取模块，配置于所述外壳的内部，通过在多个所述NFC标签中读取所述销的插入过程或完成插入后所检测到的NFC标签来检测用于表示所述配重片重量的重量数据；

存储器，配置于所述外壳的内部；以及处理器，配置于所述外壳的内部，所述处理器从所述NFC读取模块接收所述NFC读取模块检测的所述重量数据以生成用于表示所述配重片重量的重量数据，从所述加速度传感器接收由所述加速度传感器感测到的所述加速度数据，对所述接收到的加速度数据进行信号处理以生成表示所述配重片位置的位置数据，所述加速度传感器感测相互正交的三个轴向方向的每个加速度值，在所述三个轴向方向的每个加速度值中的两个以上的加速度值降低为参考值以下的情况下，所述NFC读取模块由待机模式转换为活动模式以读取所述NFC标签。

3.根据权利要求2所述的位置追踪装置，其特征在于，所述NFC读取模块以与所述外壳的前部面的内侧相接触的方式配置，所述外壳的前部面与所述配重片相向。

4.根据权利要求3所述的位置追踪装置，其特征在于，在所述外壳的前部面的内侧中，除与所述NFC读取模块相接触的部分以外的部分的一部分或全部中附着有金属板。

5.根据权利要求2所述的位置追踪装置，其特征在于，所述NFC读取模块在所述销的插入过程期间或完成插入后重复待机模式和活动模式以进行状态变换，

所述NFC读取模块在活动模式时检测的多个重量数据中所述处理器将频率最高的重量数据确定为所述配重片重量。

6.一种位置追踪方法，在包括多个配重板的举重机器中，利用权利要求1或2所述的位置追踪装置，追踪由权利要求1或2所述的销设置的配重片的位置，所述位置追踪方法的特征在于，

当所述配重片上下移动时，权利要求1或2所述的处理器从所述权利要求1或2所述的加速度传感器接收表示所述加速度传感器感测的所述配重片的加速度值的加速度数据的步骤；

所述处理器对所述接收到的加速度数据进行信号处理以生成表示所述配重片位置的位置数据的步骤；以及

所述存储器存储已对所述配重片的位置进行学习的机器学习模型，将所述生成的位置数据适用于已学习的所述机器学习模型中以生成高度化的位置数据。

说明书

位置追踪装置及方法

技术领域

[0001] 本发明涉及位置追踪装置及方法，更具体地涉及通过具备加速度传感器来追踪由重量设置销设置的配重片的位置以使追踪到的位置信息应用于多种目的的位置追踪装置。

背景技术

[0002] 结合运动与IT技术的健身科技(Fitness Tech)市场成为全球性发展趋势。

[0003] 对于有氧运动，例如，跑步(Running)或骑自行车(Cycling)，利用智能手机或智能手表来自动追踪移动路线、移动速度、运动时间等运动明细，并基于所收集到的数据来提供
多种个性化健身。

[0004] 但是，在进行重量训练(Weight Training)的情况下，不存在可自动追踪其运动明细的系统或服务。在进行重量训练的情况下，如利用什么运动器材，锻炼了身体哪个部位，
以几公斤重量，重复锻炼了几次，锻炼了几组等运动明细成为重要因素，对于现有的重量训
练的系统或服务中没有可自动追踪这些因素(参照韩国公开专利第10‑2011‑0066432号)。

[0005] 以下，对用于说明根据本发明的位置追踪装置的背景技术进行描述。

[0006] 图1为示出现有举重机器及用于其的重量设置销的图。图2为示出用于现有举重机器的多种重量设置销的图。

[0007] 参照图1，举重机器(Weight Lifting Machine)70为运动器械，其通过用户在垂直方向上举起具有规定重量的配重板20来增强肌肉力量。

[0008] 举重机器70中可重叠设置多个配重板20、22。各个配重板20、22可具有规定重量(例如，5kg)。根据实施例，各个配重板可具有相同重量或可具有互不相同的重量。各个配重
板20、22中可附着有重量标志贴纸33、34。

[0009] 例如，重叠的配重板中的最上部配重板20中可附着有记载有5kg的重量标志贴纸33，正下方的配重板22中可附着记载有配重板两个重量的10kg的重量标志贴纸34。即，任意
配重板中可附着记载有从最顶部开始的累积重量的重量标志贴纸。

[0010] 用户可利用重量设置销(weight selector pin)15来设置自己需要举起的配重板20、22的数量或配重片(weight stack)的重量。配重片30意味着由重量设置销15设置的规
定数量的配重板的块体。

[0011] 具体地，在多个配重板20、22中的上下相邻的配重板之间插入重量设置销15，从而可设置自己需要举起的配重板20、22的数量或配重片重量。或者，将重量设置销插入形成于
多个配重板中的任意一个配重板的销孔，从而可设置自己需要举起的配重板的数量或配重
片重量。

[0012] 参照图2，用于设置配重片30重量的重量设置销35、37的形态可具有多种。

[0013] 重量设置销可由头(Head)及销(Pin)的部分构成。头部(Head part)和销部(Pin Part)的形态可以为多种。例如，根据一实施例的重量设置销35可由一个杆状的销及位于销
的端部的头部形成(参照图2的(a)部分)，根据另一实施例的重量设置销37可呈具有两个扁
平状的销的形态(参照图2的(b)部分)。

[0014] 根据实施例，具有一个杆状的重量设置销35可通过插入形成于配重板中的销孔来设置配重片重量，具有两个扁平状的销的重量设置销37可通过插入上下相邻的配重板20、
22之间来设置配重片30的重量。

发明内容

[0015] 技术方案

[0016] 所述用于解决所述技术问题的根据本发明一实施例的位置追踪装置包括：外壳；销，从所述外壳突出，并向所述销孔或向所述上下相邻的配重板之间插入(Pin)；加速度传
感器，配置于所述外壳的内部，感测用于表示所述配重片的加速度值的加速度数据；存储
器，配置于所述外壳的内部；以及处理器，配置于所述外壳的内部，所述处理器可从所述加
速度传感器接收由所述加速度传感器感测到的所述加速度数据，对所述接收到的加速度数
据进行信号处理以生成表示所述配重片位置的位置数据。

[0017] 根据另一实施例的位置追踪方法包括：外壳；加速度传感器，配置于所述外壳的内部，感测用于表示所述配重片的加速度值的加速度数据；存储器，配置于所述外壳的内部；
以及处理器，配置于所述外壳的内部，所述处理器从所述加速度传感器接收由所述加速度
传感器感测到的所述加速度数据，对接收到的所述加速度数据进行信号处理以生成表示所
述配重片位置的位置数据。

[0018] 有益效果

[0019] 根据本发明，可追踪用户在进行重量训练时利用的配重片的准确重量。并且，基于追踪到的配重片的位置，用户可知道重复运动的次数、运动的关节使用范围等的信息。

附图说明

[0020] 图1为示出现有举重机器及用于其的重量设置销的图。

[0021] 图2为示出用于现有举重机器的多种重量设置销的图。

[0022] 图3及图4为示出根据本发明一实施例的位置追踪装置适用于举重机器的状态的图。

[0023] 图5为根据本发明一实施例的位置追踪装置的立体图。

[0024] 图6a及图6b为根据本发明一实施例的位置追踪装置的框图。

[0025] 图7及图8为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的处理器进行的信号处理方法的图。

[0026] 图9及图10为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的处理器进行的第一机器学习方法的图。

[0027] 图11及图12为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的处理器进行的第二机器学习方法的图。

[0028] 图13为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的处理器利用已输入的加速度数据来最终产生的位置追踪装置的位置数据的图。

[0029] 图14为根据本发明一实施例的位置追踪装置的框图。

[0030] 图15为示出根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块的设置位置的图。

[0031] 图16为示出根据本发明一实施例的位置追踪装置中的金属板的设置位置的图。

[0032] 图17为示出根据本发明一实施例的位置追踪装置中的加速度传感器的设置位置的图。

[0033] 图18为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块与多个NFC标签进行通信的状态的图。

[0034] 图19为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块交替地保持待机模式和活动模式的同时，从NFC标签读取的重量数据中导出实际配重片重量数据
的过程的图。

[0035] 图20为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块利用加速度传感器来与一个NFC标签进行通信的方法的图。

[0036] 图21为根据本发明另一实施例的位置追踪装置的立体图。

[0037] 图22为示出根据本发明另一实施例的位置追踪装置安装在重量设置销的状态的图。

[0038] 图23为示出根据本发明又一实施例的位置追踪装置设置于举重机器上的状态的图。

[0039] 图24为示出根据本发明一实施例的位置追踪方法的流程图。

[0040] 图25为示出根据本发明另一实施例的位置追踪方法的流程图。

[0041] 图26为根据本发明又一实施例的位置追踪方法的流程图。

具体实施方式

[0042] 参考与附图一同详细描述的多个实施例，使本发明的优点及特征以及实现它们的方法将更加明确。然而，本发明不限定于以下所公开的多个实施例，而是以互不相同的各种
形态实现，本实施例仅为了使本发明的公开完整，并为了向本发明所属技术领域的普通技
术人员完整告知发明范围而提供，本发明仅由发明要求保护范围定义。在说明书全文种相
同附图标记指相同结构要素。

[0043] 本文中所使用的术语仅出于说明多个实施例的目的，而无意于限定本发明。在本说明书中，除非文中另有说明，单数形式还包括复数形式。文中所使用的“包括
(comprises)”和/或“包括(comprising)”是指所提出的结构要素、步骤及动作不排除一个
以上的其他结构要素、步骤及动作的存在或添加。

[0044] 参照图3至图6b，说明根据本发明一实施例的位置追踪装置。图3及图4为示出根据本发明一实施例的位置追踪装置适用于举重机器的状态的图。图5为根据本发明一实施例
的位置追踪装置的立体图。图6a及图6b为根据本发明一实施例的位置追踪装置的框图。

[0045] 参照图3至图6b，根据本发明一实施例的位置追踪装置60可以为在举重机器70中追踪作为重叠多个配重板20、25的形态的配重片30的位置的装置。

[0046] 根据一实施例的位置追踪装置60可包括外壳125、销10、加速度传感器90、处理器100、存储器110。根据实施例，位置追踪装置60还可包括通信模块120。

[0047] 外壳125形成位置追踪装置60的外形，并且可具有内置有位置追踪装置60的各种结构的空间。

[0048] 销10可以为从外壳125突出并具有规定长度的部件。如上所述，销10为形成作为配重板20、25重叠的形态的配重片30的结构，可具有多种形态。

[0049] 根据实施例，如图3所示，销可由两个扁平状的板形成，在用户将销10插入多个配重板中的上下相邻的配重板20、22之间之后，可举起层叠在所插入的销10的上部的配重板
20、22，即，配重片30。

[0050] 或者，如图4所示，销可呈一个杆状，当用户将销向形成于多个配重板中的任意一个配重板25的销孔45中插入之后，可举起形成销孔45的配重板25和堆叠在形成销孔45的配
重板25的上部的配重板，即，配重片。

[0051] 即，销10可向多个配重板20中的上下相邻的配重板20、22之间插入，或者可向形成于多个配重板25中的任意一个配重板25的销孔45中。

[0052] 像这样，销10插入销孔45或插入上下相邻的配重板20、22之间，从而可形成配重片30。

[0053] 加速度传感器90配置于外壳125的内部，可以为感测用于表示配重片30的加速度值的加速度数据的传感器。根据实施例的加速度传感器90可以为三轴加速度传感器。

[0054] 另一方面，配重片30由位置追踪装置60的销10形成，因此用户利用举重机器70运动，从而当配重片30移动时，不仅配重片30，连位置追踪装置60也可以一共移动。即，用户举
起或放下配重片30，在此过程中，配重片30也进行上下移动，同时，与配重片30以一体化的
方式移动的位置追踪装置60也可进行上下移动。因此，在该过程中，加速度传感器90可感测
位置追踪装置60或配重片30的加速度值或加速度变化。

[0055] 处理器100配置于外壳125的内部，并可从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据。处理器100可对接收到的加速度数据进行加工处理，以生成表示配重
片30或位置追踪装置60的位置变化的位置数据。

[0056] 外壳125的内部可配置存储器110。根据实施例，处理器100可在存储器110中存储加速度数据、位置数据或其所有数据。

[0057] 另一方面，存储器110可位于处理器100的内部或外部，并且能够以众所周知的多种方法与处理器100相连接。这种存储器110为被公知为可记录及擦除RAM、ROM、EEPROM等数
据的半导体器件或硬盘之类的大容量存储介质，无关于设备的种类，是指存储信息的设备
的总称，并不指特定的存储器110设备。

[0058] 根据实施例，位置追踪装置60可在外壳125内部还包括与外部装置通信的通信模块120。还包括通信模块120的根据一实施例的位置追踪装置60示于图6b中。

[0059] 此时，根据一实施例的处理器100可通过控制通信模块120来将位置数据传输给外部装置。其中，作为外部装置，可具有用户的手机、管理服务器及其他终端设备等。即，在处
理器100的控制下，位置数据可提供给外部，所提供的位置数据经加工后向用户提供有用的
信息。

[0060] 以下，查看处理器100对接收到的加速度数据进行加工处理，以生成表示位置追踪装置60的位置变化的位置数据的方式。

[0061] 另一方面，为了助于理解发明，从上述的举重机器的种类中考虑销插入上下配重板之间的形式的举重机器来进行说明(参照图3)。

[0062] 以下，参照图7及图8，作为处理器从加速度数据获取位置数据的方式，查看处理器的信号处理方式。图7及图8为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的处理器
进行的信号处理方法的图。

[0063] 如上所述，处理器100可从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，对接收到的加速度数据进行信号处理以生成表示位置追踪装置60的位置变化的位
置数据。

[0064] 并且，处理器100可通过控制通信模块120来向外部装置传输位置数据，或者将位置数据存储在存储器110中。

[0065] 具体地，当通过图7及图8来查看处理器100的信号处理方式时，处理器100可对感测到的加速度数据适用过滤或积分运算以进行信号处理。根据一实施例的处理器100可通
过过滤加速度数据来生成经纯化的加速度数据，接着，可对纯化的加速度数据进行单次或
重复积分运算以生成位置数据。

[0066] 作为另一例，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，通过过滤接收到的加速度数据来除去噪声。或者，处理器100可从加速度数据除去
因重量加速度导致的影响。接着，处理器100可通过对除去噪声的加速度数据进行一次积分
来导出速度数据。并且，处理器100对速度数据适用过滤或积分运算，从而可进行信号处理，
并可通过信号处理，从速度数据获取位置数据。图8中例示出了根据一实施例的处理器100
对配重片30的加速度数据适用信号处理以获取速度数据，重新对速度数据适用信号处理以
获取位置数据的情况。此时，各个步骤中适用的信号处理可将上述说明的多种方法中任意
一个或两个以上组合使用。

[0067] 以下，参照图9及图10，查看处理器使用机器学习(Machine Learning)来获取位置数据的方式。图9及图10为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的处理器进
行的第一机器学习方法的图。

[0068] 参照图9及图10，根据本发明一实施例的处理器100为了通过机器学习来获取高度化的位置数据，可进行(i)学习步骤，学习预先选择的机器学习模型(Machine Learning 
Model)以及(ii)识别步骤，向已学习的机器学习模型输入已进行信号处理的位置数据P以
获取高度化的位置数据P’。

[0069] 参照图9，在学习步骤的情况下，处理器100可选择多种机器学习模型中的任意一种。根据实施例，处理器100选择(i)深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)、卷积神经
网络(Convolutional Neural Network，CNN)、深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)、
递归神经网络(Recurrent NeuralNetwork，RNN)等多种神经网络模型(Neural Network 
Model)中的一种，(ii)对所选择的神经网络模型设置超级参数(Hyper parameter)，从而可
选择需要学习的机器学习模型。

[0070] 当选择完需要学习的机器学习模型时，处理器100向选择的机器学习模型输入预先准备的学习数据集(Training Data Set)以使选择的机器学习模型进行学习。此时，学习
数据集可包括对上下移动的配重片30的位置，(i)进行实测的实测位置数据Q以及(ii)对加
速度传感器90所感测到的感测值进行信号处理所获取的感测位置数据P。实测位置数据Q为
利用尺子或编码器(encoder)160等来测定配重片30的高度变化的数据，有可能要求具有规
定标准以上的高准确度。

[0071] 当完成学习时，处理器100可通过向已完成学习的机器学习模型输入测试数据来评价对已学习的机器学习模型的性能。例如，处理器100将对加速度传感器90所感测到的感
测值进行信号处理来获取的感测位置数据P中的一部分输入给已学习的机器学习模型，并
确认其输出值与所输入的一部分对应的实测位置数据一部分的对应程度，从而可评价对已
学习的机器学习模型的性能。

[0072] 当性能评价值高于预设的标准时，处理器100可获取已学习的机器学习模型作为用于获取高度化的位置数据的机器学习模型。然而，当性能评价值小于或等于预设的标准
时，处理器100重新返回选择机器学习模型的步骤，重复进行上述的步骤，直至获取满足性
能评价值的已学习的机器学习模型为止。

[0073] 参照图10，在识别步骤中，处理器100可对加速度传感器90所感测到的感测值进行信号处理以生成感测位置数据P。并且，处理器100可向已学习的机器学习模型输入生成的
感测位置数据P以获取高度化的位置数据P’。

[0074] 以下，参照图11及图12，查看处理器利用机器学习来获取位置数据的另一方式。图11及图12为示出设置于根据本发明一实施例的重量追踪装置中的处理器进行第二机器学
习方法的图。

[0075] 参照图11及图12，根据本发明的另一实施例的处理器100为了通过机器学习来获取高度化的位置数据，可进行(i)学习步骤，使预先选择的机器学习模型(Machine 
Learning Model)进行学习以及(ii)识别步骤，向已学习的机器学习模型输入加速度传感
器90所感测到的感测加速度数据R以获取高度化的加速度数据R’。在此情况下，当处理器
100获取高度化的加速度数据R’时，对高度化的加速度数据R’进行过滤、积分运算等的信号
处理以获取高度化的位置数据P’。

[0076] 参照图11，在学习步骤的情况下，处理器100可通过与图9中的说明相同方式来选择需要学习的机器学习模型，并且使机器学习模型进行学习。

[0077] 但是，此时，学习数据集可包括对上下移动的配重片30的加速度，(i)进行实测的实测加速度数据S以及(ii)加速度传感器90所感测到的感测加速度数据R。实测加速度数据
R因价格高或尺寸较大而不适合用于位置追踪装置60的结构，而是利用具有高精度的另一
加速度传感器等来测定配重片30的加速度变化的数据，有可能要求具有规定标准以上的高
准确度。

[0078] 当完成学习时，处理器100向已完成学习的机器学习模型输入测试数据，以评价对已学习的机器学习模型的性能。当性能评价值高于预设的标准时，处理器100可获取已学习
的机器学习模型作为用于获取高度化的位置数据的机器学习模型。

[0079] 参照图12，在识别步骤中，处理器100可获取加速度传感器90所感测到的感测加速度数据R。并且，处理器100可通过将所获取的感测加速度数据R输入给已学习的机器学习模
型来获取高度化的加速度数据R’。并且，处理器100可对高度化的加速度数据R’进行过滤、
积分运算等的信号处理，以获取高度化的位置数据P’。

[0080] 参照图13，查看通过上述的处理器的信号处理或机器学习来生成的位置追踪装置的位置数据。图13为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的处理器利用已输
入的加速度数据来最终产生的位置追踪装置的位置数据的图。

[0081] 如上所述，加速度传感器90感测配重片30(或位置追踪装置60)达到加速度值，并可向处理器100提供加速度数据。

[0082] 接着，处理器100可对接受提供的加速度数据进行信号处理或进行机器学习以产生位置追踪装置60或配重片30的位置数据。

[0083] 通过这种位置数据，可掌握运动的组数，每组举重次数、关节可动作范围、运动量、热量消耗量、运动时间及休息时间等。

[0084] 通过图13，进一步具体查看，位置数据为0或为规定值以下的时间为规定时间以上时，可判断为结束了一组，并且能够以这种规定时间为基准来掌握总组数。

[0085] 并且，图表中峰的数量是指次数，处理器100可通过对峰的数量进行计数来掌握每组重复运动的次数。例如，在图13中可知每组进行了四次。

[0086] 并且，峰的高度为位置变化量，因此处理器100可以通过峰的高度掌握用户的关节可动作范围。

[0087] 并且，峰的下方面积T表示运动量，处理器100可通过计算峰的下方面积T来掌握运动量。或者，处理器100通过峰的下方面积T的计算来计算热量消耗量。

[0088] 另外，势能图的X轴表示时间，处理器100可检查运动时间及休息时间。

[0089] 像这样，可通过位置数据来掌握多种信息，这种信息提供给用户，或者进一步进行加工以适用多种目的。

[0090] 附加地，参照图14，根据本发明一实施例的位置追踪装置60还可包括NFC读取模块80。图14为根据本发明一实施例的位置追踪装置的框图。

[0091] 根据一实施例的位置追踪装置60还包括NFC读取模块80，从而不仅可检测配重片30的位置，还可检测重量。因此，可向利用举重机器运动的用户提供更多种的运动信息。

[0092] 重新参照图3，举重机器70中可设置多个配重板20、25，设置的每个配重板20、25中可附着NFC标签40。

[0093] 此时，当位置追踪装置的销或结合位置追踪装置的重量设置销插入销孔或上下相邻的配重板之间时，NFC标签40能够以位于位置追踪装置中的NFC读取模块80可读取的区域
中的方式进行附着。根据实施例，当被插入时，NFC标签40可附着于NFC读取模块80与NFC标
签40叠加的位置。

[0094] NFC标签40可存储其所附着的配重板20、25及重叠于这种配重板20、25上的配重板20、25的总重量数据。即，可具有当配重片被设置为附着有NFC标签40的配重板成为位于最
底部的配重板时的配重片30的重量数据。

[0095] 换言之，附着于从顶部至第n个配重板的NFC标签40可将从顶部至第一个配重板直到第n个配重板的所有配重板的重量之和作为重量数据。

[0096] 例如，参照图3，当多个配重板中的每一个具有5kg重量时，(i)附着于位于最顶部的配重板的NFC标签40可具有5kg重量数据，(ii)附着于位于从顶部至第二的配重板中的
NFC标签40可具有第一个配重板和第二个配重板的重量之和即10kg重量数据。

[0097] 并且，NFC标签40可将该重量数据提供给外部设备，并且可以为贴纸形态，但不限定于此，只要可附着于配重板20、25上，就可适用多种形态。

[0098] NFC读取模块80配置于外壳125的内部，并且为通过读取NFC标签40来检测用于表示配重片30的重量的重量数据的模块。

[0099] 具体地，当插入销10时，NFC读取模块80向附着于配重板20、25的NFC标签40靠近，可通过读取在靠近的过程中或完成插入之后所检测到的NFC标签40来检测用于表示由销10
设置的配重片30的重量的重量数据。

[0100] 处理器100配置于外壳125的内部，并且可从NFC读取模块80接收NFC读取模块80所检测的重量数据。即，NFC读取模块80可将识别的重量数据传输给处理器100。

[0101] 另外，外壳125的内部可配置存储器110，处理器100可将重量数据存储在存储器110中。

[0102] 并且，处理器100可通过控制通信模块120来将重量数据传输给外部装置。其中，作为外部装置，可具有用户的手机、管理服务器及其他终端设备等。

[0103] 即，在处理器100的控制下，重量数据可提供给外部，所提供的重量数据经加工后向用户提供有用的信息。

[0104] 参照图15至图18，查看NFC读取模块80在与NFC标签40进行通信的过程中，获取由重量设置销设置的配重片30的重量数据的方法。

[0105] 图15为示出根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块的设置位置的图。图16为示出根据本发明一实施例的位置追踪装置中的金属板的设置位置的图。图17为
示出根据本发明一实施例的位置追踪装置中的加速度传感器的设置位置的图。图18为示出
设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块与多个NFC标签进行通信的
状态的图。

[0106] 首先，参照图18，可在多个配重板20中可分别附着NFC标签40、43，在位置追踪装置60被插入的过程中，可发生NFC读取模块80除了与距离自己最近的NFC标签40(即，位于插入
的位置追踪装置60的正上方的配重板20的NFC标签40)之外，还与其他NFC标签43进行通信
的情况。

[0107] 这种情况下，由NFC读取模块80进行的重量识别无法正常进行或者即使进行也识别出错误的重量数据，因此重量识别的准确度及可靠性降低。

[0108] 参照图15及图16(图15中向L方向观察的状态)，考虑到上述的问题，根据实施例，能够以与外壳125的前部面150的内侧155相接触的方式配置于外壳125中，所述外壳125的
前部面150与配重片30相向。

[0109] 并且，NFC读取模块80与配重板20的NFC标签40进行通信，因此在外壳125中尽可能需要与NFC标签40相邻配置，以便提高NFC标签40的读取功能。考虑到这一点，NFC读取模块
80能够以与外壳125的前部面150的内侧155相接触的方式配置于外壳125中，所述外壳125
的前部面150与配重片30相向。

[0110] 即，在配置于外壳125中的多个结构中，NFC读取模块80可与配重片30最相近。

[0111] 并且，根据实施例，可在外壳125的前部面150的内侧155中的与NFC读取模块80相接触的部分的上部附着金属板140，使得NFC读取模块80仅与一个NFC标签40进行通信。

[0112] 根据情况，在内侧155中，金属板140还可附着于除与NFC读取模块80相接触的部分以外的所有部分中。或者，可在作为目标的NFC标签的位置以外的部分中附着金属板140。

[0113] 像这样，金属板140附着于NFC读取模块80的上部或战略性位置，从而除意欲通信的NFC标签40以外，与其他NFC标签43之间的通信受阻，因此NFC读取模块80可识别准确的配
重片30的重量。

[0114] 另外，参照图17，查看NFC读取模块80与加速度传感器90的位置关系。

[0115] 如上所述，NFC读取模块80能够以与外壳125的前部面150的内侧155相接触的方式配置，所述外壳125的前部面150与配重片30相向，此时，加速度传感器90可位于以外壳125
的前部面150为基准的紧靠NFC读取模块80后面的位置(参照图17的(a)部分)。

[0116] 根据另一实施例的加速度传感器90可并排位于NFC读取模块80的上下或左右，使得与外壳125的前部面150的内侧155相接触。

[0117] 根据另一实施例的加速度传感器90可位于外壳125的前部面150的宽度中间(参照图17的(b)部分)。

[0118] 与此相关地，在多个配重板20中，向上下相邻的配重板20之间插入销10之后，随着配重片30上下移动，位置追踪装置60也可以进行上下移动。

[0119] 此时，以位置追踪装置60的长度方向为基准，随着加速度传感器90远离配重片30，加速度传感器90上下波动的程度变大。因此，可随着加速度传感器90远离配重片30，所测定
到的加速度值的准确度会降低。

[0120] 并且，以位置追踪装置60的宽度方向为基准，随着加速度传感器90远离中间位置，加速度传感器90向上下或左右波动的程度增加。因此，随着加速度传感器90远离宽度中间
位置，所测定到的加速度值的准确度会降低。

[0121] 考虑到这一点，加速度传感器90位于以外壳125的前部面150为基准的紧靠NFC读取模块80后面的位置，并且可位于外壳125的前部面150的宽度中间。

[0122] 作为另一实施例，参照图19，查看设置于位置追踪装置中的NFC读取模块准确地读取重量数据的方式。

[0123] 图19为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块交替地保持待机模式和活动模式的同时从NFC标签读取的重量数据中导出实际配重片重量数据的
过程的图。

[0124] 参照图19，NFC读取模块80可重复待机模式S和活动模式A。此时，NFC读取模块80可将活动模式A时所读取的重量数据中的频率最高的重量数据判断为配重片30的重量。

[0125] 具体地，在用户将位置追踪装置60移向配重片30的过程中，NFC读取模块80在规定时间(例如，1秒钟)期间处于待机模式S后转换为活动模式A，再一次在规定时间期间处于待
机模式S之后转换为活动模式A，由此可重复待机模式S和活动模式A。

[0126] 在此过程中，NFC读取模块80可在活动模式A中识别互不相同的NFC标签40、43以进行读取，并且与靠得最近的NFC标签进行更多通信，因此将读取的重量数据中频率最高的重
量数据判断为将要举起的配重片30的重量。

[0127] 例如，在活动模式A下，NFC读取模块80读取5kg、5kg、10kg、5kg作为重量数据时，读取的重量数据中频率最高的重量数据为5kg，因而将需要举起的配重片30的重量判定为
5kg，并可向后述的处理器100传输配重片30的重量为5kg的信息。

[0128] 根据另一实施例，可通过使附着于配重板20的NFC标签40的大小减小到规定大小(例如，宽度及长度为10～15mm)或更小，以减少可与NFC标签40之间进行通信的范围。

[0129] 这种情况下，NFC读取模块80需要靠近NFC标签40才可读取NFC标签40，当位置追踪装置60被插入之后，NFC读取模块80仅可识别靠得最近的NFC标签40。

[0130] 接着，参照图20，来查看NFC读取模块80使用加速度传感器90来仅与位于位置追踪装置60的正上方的配重板20的NFC标签40进行通信的方法。

[0131] 图20为示出设置于根据本发明一实施例的位置追踪装置中的NFC读取模块利用加速度传感器来与一个NFC标签进行通信的方法的图。

[0132] 参照图20，在为了位置追踪装置60的插入而移动的过程中，可使NFC读取模块80无法读取NFC标签40，当完成位置追踪装置60的插入之后，可使NFC读取模块80读取NFC标签
40。

[0133] 换言之，在完成位置追踪装置60的插入的情况下，NFC读取模块80可转换为活动模式A，并且与靠得最近的NFC标签40进行通信的可能性高，此时，靠得最近的NFC标签40可以
为位于被插入的位置追踪装置60的正上方的配重板20的NFC标签40。

[0134] 因此，NFC读取模块80可读取位于被插入的位置追踪装置60的正上方的配重板20的NFC标签40，并且可实现用户需要举起的准确的重量数据识别。

[0135] 此相关地，当查看在完成位置追踪装置60的插入之后，NFC读取模块80转换为活动模式A的方式时，在相对于销10插入的方向D并行的轴X的加速度值成为预设的参考值以下
的时点上，NFC读取模块80可从待机模式S转换为活动模式A以读取NFC标签40。

[0136] 即，当相对于销10插入的方向D并行的轴X的加速度值为预设的参考值以下时，视为位置追踪装置60完成插入，NFC读取模块80转换为活动模式A并可读取靠得最近的NFC标
签40。

[0137] 作为其他方式，当在参考值以上的三轴加速度值中的两轴以上的加速度值下降至参考值以下时，NFC读取模块80可从待机模式S转换为活动模式A以读取NFC标签40。

[0138] 具体地，当用户为了使用位置追踪装置60而移动位置追踪装置60时，三轴加速度值发生变化，三轴加速度值可成为参考值以上。

[0139] 接着，当完成位置追踪装置60的插入时，位置追踪装置60的动作减小，三轴加速度值中的两轴以上的加速度值可成为参考值以下。因此，当参考值以上的三轴加速度值中的
两轴以上的加速度值下降为参考值以下时，视为位置追踪装置60完成插入，并且NFC读取模
块80可从待机模式S转换为活动模式A以读取靠得最近的NFC标签40。

[0140] 另一方面，选择位置追踪装置60的完成插入时点作为两轴以上的加速度值为参考值以下的情况，而不是三轴的原因在于，考虑到了如下情况，即，当插入位置追踪装置60之
后，可在超过规定时间之后进行重量训练以使配重片30进行上下移动，但若位置追踪装置
60插入后立即进行重量训练以使配重片30进行上下移动，则单轴(例如，Z轴)加速度值有可
能成为参考值以上。

[0141] 以上，描述了根据本发明一实施例的位置追踪装置。以下，参照图21及22，说明根据本发明的第二实施例的位置追踪装置。图21为根据本发明的第二实施例的位置追踪装置
的立体图。图22为示出根据本发明的第二实施例的位置追踪装置安装在重量设置销的状态
的图。

[0142] 参照图21至图22，根据本发明的第二实施例的位置追踪装置200可以为在重量设置销230中可进行装拆且可追踪重量设置销230设置的配重片30的位置的装置。即，根据第
二实施例的位置追踪装置200并不与销(Pin)成为一体形(即，作为结构要素，不包括销)，可
以为能够附着于单独地设置在举重机器中的重量设置销的形态。

[0143] 除上述的根据本发明一实施例的位置追踪装置60和销以外，位置追踪装置200可包括相同结构，构成位置追踪装置200的外形的外壳190可装拆于重量设置销230。

[0144] 更具体地，重量设置销230可包括向配重板的销孔或上下配重板之间插入的销部215及位于销部215的一端部的头部210。

[0145] 位置追踪装置200的外壳190可包括装拆在重量设置销230的装拆部180，该装拆部180可呈与重量设置销230的头部210相吻合的形状。

[0146] 例如，若头部210呈球形，则装拆部180可呈能够收容球形头部210的凹形。在这种形状之下，为了使位置追踪装置200结合于重量设置销230上，外壳190的装拆部180收容头
部210，头部210以与装拆部180相吻合的方式扣入。

[0147] 或者，在重量设置销的头部形成一个以上的突起部，并在位置追踪装置的装拆部中形成可扣入突起部的扣入孔，突起部扣入扣入孔中，从而位置追踪装置可安装在重量设
置销。

[0148] 即，在可适用于作为现有产品的重量设置销230的这一点上，根据本发明的第二实施例的位置追踪装置200的利用率高。

[0149] 以上，描述了根据本发明的第二实施例的位置追踪装置。以下，参照图23，说明根据本发明的又一第三实施例的位置追踪装置。图23为示出根据本发明的第三实施例的位置
追踪装置设置于举重机器中的状态的图。

[0150] 参照图23，根据本发明的又一第三实施例的位置追踪装置290可以为如下装置，即，不与重量设置销260相结合且呈分离而成的形态，并且可追踪重量设置销260设置的配
重片280的位置。

[0151] 除了不包括销及NFC读取模块的部分以外，位置追踪装置290可包括与上述的根据本发明一实施例的位置追踪装置60相同的结构。

[0152] 即，根据本发明另一实施例的位置追踪装置290可以为仅追踪作为配重板250层叠而成的形态的配重片280的位置的装置。

[0153] 更具体地，配重片280可通过重量设置销260来进行设置，同时位置追踪装置290可置于配重片280的上方。根据情况，位置追踪装置290可附着或设置于配重片280的侧面。

[0154] 在这种状态下，通过上述方式，位置追踪装置290可利用加速度传感器来获取及应用配重片280或位置追踪装置290的位置数据。

[0155] 以上，查看了根据本发明的位置追踪装置，以下，参照图24，查看根据本发明一实施例的位置追踪方法。图24为示出根据本发明一实施例的位置追踪方法的流程图。

[0156] 根据本发明一实施例的位置追踪方法可以为如下方法，即，在包括多个配重板的举重机器中，利用根据本发明一实施例的位置追踪装置来追踪由销设置的配重片的位置。

[0157] 这种位置追踪方法包括：步骤S10，向形成于多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向所述多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入销以设置配重片，所设置的配重片
上下移动；步骤S20，加速度传感器感测用于表示位置追踪装置的加速度值的加速度数据；
以及步骤S30，处理器从加速度传感器接收加速度数据，对接收到的加速度数据进行信号处
理以生成表示位置追踪装置的位置的位置数据。

[0158] 在步骤S10中，向形成于多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向所述多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入销，从而设置配重片，所设置的配重片上下移动，可将
位置追踪装置60的销10向形成于多个配重板中的任意一个配重板25的销孔45或向多个配
重板中的上下相邻的配重板20、22之间插入，以设置配重片30。

[0159] 通过这种方式，可设置呈层叠的配重板20的形态的配重片30，配重片可上下移动。

[0160] 在步骤S20中，加速度传感器感测用于表示位置追踪装置的加速度值的加速度数据，在配重片30或位置追踪装置60的上下运动时产生加速度，加速度传感器90可感测用于
表示配重片30或位置追踪装置60的加速度值的加速度数据。

[0161] 在步骤S30中，处理器从加速度传感器接收加速度数据，并对接收到的加速度数据进行信号处理以生成表示位置追踪装置的位置的位置数据，处理器100对感测到的加速度
数据适用过滤或积分运算，从而可进行信号处理。

[0162] 根据一实施例的处理器100可通过过滤加速度数据来生成纯化的加速度数据，接着，对纯化的加速度数据进行积分运算以生成位置数据。

[0163] 作为另一例，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，通过过滤接收到的加速度数据来除去噪声。或者，处理器100可从加速度数据除去
因重量加速度导致的影响。

[0164] 接着，处理器100可通过对除去噪声的加速度数据进行一次积分来导出速度数据。

[0165] 并且，处理器100可对速度数据适用过滤或积分运算，从而可进行信号处理，并且可通过这种方法，从速度数据获取位置数据。

[0166] 并且，处理器100可将位置数据存储在存储器110中，并且可通过控制通信模块120来向外部装置传输位置数据。

[0167] 或者，处理器100可从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，对接收的加速度数据进行信号处理以生成位置数据，并且可将位置数据适用于已学习
的机器学习模型中以生成加工位置数据。

[0168] 并且，处理器100可将加工位置数据存储在存储器110中，可通过控制通信模块120来向外部装置传出加工位置数据。

[0169] 或者，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，并将加速度数据适用于已学习的机器学习模型以生成加工加速度数据，并且可对加工加速
度数据进行信号处理，以生成用于表示位置追踪装置60的位置变化的位置数据。

[0170] 并且，处理器100可将位置数据存储在存储器110中，可通过控制通信模块120来向外部装置传输位置数据。

[0171] 以上，查看了根据本发明一实施例的位置追踪方法，以下，参照图25，查看根据本发明另一实施例的位置追踪方法。图25为示出根据本发明另一实施例的位置追踪方法的流
程图。

[0172] 根据本发明另一实施例的位置追踪方法可以为如下方法，即，在包括多个配重板的举重机器中，利用根据本发明另一实施例的位置追踪装置来追踪由重量设置销设置的配
重片的位置。

[0173] 这种位置追踪方法可包括：步骤S40，向形成于所述多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向所述多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入所述重量设置销以设置配
重片；步骤S50，外壳安装在重量设置销，设置的配重片上下移动；步骤S60，加速度传感器感
测用于表示位置追踪装置的加速度值的加速度数据；步骤S70，处理器从加速度传感器接收
加速度数据，对接收到的加速度数据进行信号处理以生成用于表示位置追踪装置的位置的
位置数据。

[0174] 在步骤S40中，向形成于所述多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向所述多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入所述重量设置销，从而设置配重片，并且将重量
设置销插入形成于多个配重板中的任意一个配重板25的销孔45或多个配重板中的上下相
邻的配重板20、22之间，从而可设置配重片30。

[0175] 通过这种方式，可设置呈层叠的配重板20的形态的配重片30。

[0176] 在步骤S50中，外壳安装在重量设置销，设置的配重片上下移动，将不同于重量设置销230的结构的位置追踪装置200安装在重量设置销230，并且可使位置追踪装置200与重
量设置销230以一体化的方式形成。

[0177] 另一方面，不同于上述情况，将位置追踪装置200安装在重量设置销230之后，还可将重量设置销230向销孔45或上下相邻的配重板20、22之间插入。

[0178] 像这样，在重量设置销230中安装位置追踪装置200(或者外壳190)之后，由重量设置销230设置的配重片30进行上下移动。

[0179] 在步骤S60中，加速度传感器感测用于表示位置追踪装置的加速度值的加速度数据，当配重片30或位置追踪装置200的上下运动时产生加速度，加速度传感器90可感测表示
配重片30或位置追踪装置200的加速度值的加速度数据。

[0180] 在步骤S70中，处理器从加速度传感器接收加速度数据，对接收到的加速度数据进行信号处理以生成用于表示位置追踪装置的位置的位置数据，处理器100对感测到的加速
度数据适用过滤或积分运算，从而可进行信号处理。根据一实施例的处理器100可通过过滤
加速度数据来生成纯化的加速度数据，接着，对纯化的加速度数据进行积分运算以生成位
置数据。

[0181] 作为另一例，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，并通过过滤接收到的加速度数据来除去噪声。或者，处理器100可从加速度数据除
去因重量加速度导致的影响。

[0182] 接着，处理器100可通过对除去噪声的加速度数据进行一次积分来导出速度数据。

[0183] 并且，处理器100对速度数据适用过滤或积分运算，从而可进行信号处理，通过这种方法，可从速度数据获取位置数据。

[0184] 并且，处理器100可将位置数据存储在存储器110中，并可通过控制通信模块120来向外部装置传输位置数据。

[0185] 或者，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，并可通过对接收的加速度数据进行信号处理以生成位置数据，将位置数据适用于已学习的
机器学习模型以生成加工位置数据。

[0186] 并且，处理器100可将加工位置数据存储在存储器110中，并通过控制通信模块120来向外部装置传输加工位置数据。

[0187] 或者，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，并将加速度数据适用于已学习的机器学习模型以加工加速度数据，并且可对加工加速度数
据进行信号处理以生成用于表示位置追踪装置60的位置变化的位置数据。

[0188] 并且，处理器100可将位置数据存储在存储器110中，并且可通过控制通信模块120来向外部装置传输位置数据。

[0189] 以上，查看了根据本发明另一实施例的位置追踪方法，以下，参照图26，查看根据本发明另一实施例的位置追踪方法。图26为示出根据本发明另一实施例的位置追踪方法的
流程图。

[0190] 根据本发明另一实施例的位置追踪方法可以为如下方法，即，在包括多个配重板的举重机器中，利用根据本发明另一实施例的位置追踪装置来追踪由重量设置销设置的配
重片的位置。

[0191] 这种位置追踪方法可包括：步骤S80，向形成于多个配重板中的任意一个配重板的销孔或向多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入重量设置销以设置配重片；步骤S90，
外壳置于配重片的上方，设置的配重片上下移动；步骤S100，加速度传感器感测用于表示位
置追踪装置的加速度值的加速度数据；步骤S110，处理器从加速度传感器接收加速度数据，
并对接收到的加速度数据进行信号处理以生成用于表示位置追踪装置的位置的位置数据。

[0192] 在步骤S80中，向形成于多个配重板中的任意一个配重板的销孔或多个配重板中的上下相邻的配重板之间插入重量设置销，从而设置配重片，将重量设置销260插入形成于
多个配重板中的任意一个配重板的销孔或多个配重板中的上下相邻的配重板250之间，从
而可设置配重片280。

[0193] 通过这种方式，可设置呈层叠的配重板250的形态的配重片280。

[0194] 在步骤S90中，外壳置于配重片的上方，设置的配重片上下移动，可将不同于重量设置销230的结构的位置追踪装置290放置于配重片280的上方，由重量设置销260设置的配
重片280可进行上下移动。

[0195] 在步骤S100中，加速度传感器感测用于表示位置追踪装置的加速度值的加速度数据，当配重片280或位置追踪装置290的上下运动时产生加速度，加速度传感器90可感测用
于表示配重片280或位置追踪装置290的加速度值的加速度数据。

[0196] 在步骤S110中，处理器从加速度传感器接收加速度数据，并对接收到的加速度数据进行信号处理以生成用于表示位置追踪装置的位置的位置数据，处理器100对感测到的
加速度数据适用过滤或积分运算，从而可进行信号处理。根据一实施例的处理器100通过对
加速度数据进行过滤以生成纯化的加速度数据，接着，对纯化的加速度数据进行积分运算
以生成位置数据。

[0197] 作为另一例，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，可以通过过滤接收到的加速度数据来除去噪声。或者，处理器100可从加速度数据
除去因重量加速度导致的影响。

[0198] 接着，处理器100可通过对除去噪声的加速度数据进行一次积分来导出速度数据。

[0199] 并且，处理器100对速度数据适用过滤或积分运算，从而可进行信号处理，通过这种方式，可从速度数据获取位置数据。

[0200] 并且，处理器100可将位置数据存储在存储器110中，并可通过控制通信模块120来向外部装置传输位置数据。

[0201] 或者，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，并对接收的加速度数据进行信号处理以生成位置数据，并且可将位置数据适用于已学习的
机器学习模型以生成加工位置数据。

[0202] 并且，处理器100可将加工位置数据存储在存储器110中，并可通过控制通信模块120来向外部装置传输加工位置数据。

[0203] 或者，处理器100从加速度传感器90接收由加速度传感器90感测到的加速度数据，并将加速度数据适用于已学习的机器学习模型以生成加工加速度数据，并且可对加工加速
度数据进行信号处理以生成用于表示位置追踪装置60的位置变化的位置数据。

[0204] 并且，处理器100可将位置数据存储在存储器110中，并可通过控制通信模块120来向外部装置传输位置数据。

[0205] 以上参照附图说明了本发明的实施例，但本发明所属技术领域的普通技术人员应理解，本发明可在不改变其技术精神或基本特征的情况下，也能够以其他具体方式实施。因
此，应该理解的是，以上所描述的多个实施例在所有方面上均为示例性的，而不是限定性
的。