셀프 빅데이터(self bigdata)로 나에게 맞는 간헐적 단식 알아보기 (미밴드, 체중계, 혈압계, Daylio, 다이어트 카메라 AI)

다이어트는 평생의 숙제라고 할 만큼 많은 사람들이 관심을 가지고 있고, 그만큼 많은 사람들이 도전하고 있지만 성공하는 것이 쉽지가 않습니다.

본인도 체중이 키 180cm / 84.3 KG로 비만에 속하며 매번 다이어트에 도전하고 있지만, 성공하기가 쉽지 않습니다.

 

 

나의 신체질량지수 

 

한때 SBS 스페셜에서 방송되어 화제가 되었던  간헐적 단식 (Intermittent Fasting)을 시도 하려고 합니다.

간헐적 단식은 오전 공복 유지와 오후 공복 유지를 나누어 2주간 실험을 진행하며, 몸의 변화와 상관관계를 파악해보려고 합니다.

간혈적 단식을 진행 중 스트레스를 적게 받으면서 효과가 좋은 나만의 최적의 다이어트를 시간 찾아보려고 시도하였습니다. (결과는 실패입니다. ㅠㅠ)

 

다음과 같은 가설을 가지고 실험을 실행했습니다.

 1. 간헐적 단식 시도하고 나의 몸의 변화를 알아보기 혈압, 체중, 무드, 칼로리, 수면량

   - 단식을 시도하고 혈압이 내려갈 것으로 예상됨.

   - 체중도 감소 예상됨.

   - 특정 시간대 밥을 먹고 스트레스로 인한 무드, 수면량 변화가 예상됨.

   - 특정 시간이나 특정 공복 유지 시간에 참기 힘들어 폭식을 유발할 수 있는 시간이 있을 것으로

     예상됨.

 

2. 오전 / 오후 공복 16시간을 지키고, 상관관계를 비교 분석

  - 오전, 오후 식사 시간에 따른 혈압, 체중, 무드의 변화가 있을 것으로 예상.

  - 오전, 오후 칼로리와 수면량 비교 분석

  - 공복을 더 잘 지킬 수 있는 시간이 있지 않을까 예상됨.

 

데이터를 추출하기 위하여 다음과 같은 하드웨어와 소프트웨어를 사용하였습니다. 

 

[측정 하드웨어]

1. 미 밴드 : 발걸음수, 심박수, 소모 칼로리, 심박수, 수면효율 및 패턴 분석

2. 체중계, 혈압계 (엑셀 수동 입력함.)

 

셀프 빅데이터 측정을 위한 하드웨어

 

미 밴드의 데이터 추출이 궁금하신 분들은 아래 블로그 내용을 참고해주시기 바랍니다.

미밴드 마스터(Mi band Master)를 이용한 데이터 분석의 기초 살펴보기

측정 소프트웨어는 Daylio와 다이어트 카메라 AI를 사용했습니다. 

[측정 소프트웨어]

 

셀프 빅데이터 측정을 위한 소프트웨어

 

[Daylio] 주요 기능

- 기분을 선택하고 하루 동안 겪었던 활동을 추가 가능하다.

- 메모를 추가하고 오래된 일기를 보관할 수도 있습니다.

-  Daylio는 통계와 달력에 기록된 기분과 활동을 수집합니다.

-  자신의 습관을 더 잘 이해하는데 도움이 됩니다.

-  자신의 활동을 확인하고 보다 생산적인 패턴을 생성이 가능
차트나 달력의 통계에서 모든 기록을 검토하고 친구와 공유할 수 있습니다.

 

[다이어트 다이어리 AI] 주요 기능
- 음식 인식 인공지능 카메라, 식사 다이어리, 음식 갤러리, 칼로리 분석, 식습관 분석, 상세 영양정보 등이 있습니다.

Daylio의 경우 설정 -> 기록 내보내기 -> CSV (표)의 데이터 내보내기 기능이 별도로 있었으며, 

 

셀프 빅데이터 측정을 위한 Daylio 데이터 내보내기

 

다이어트 카마라 AI의 경우 실험을 마치고 마지막에 모든 데이터를 일일이 엑셀로 전환해서 분석했습니다. 

 

셀프 빅데이터 측정을 위한 다이어트 AI 카메라 데이터 저장

 

기본 분석 (행동)을 분석해보겠습니다.

나의 기분은 가장 많이 하는 일은 업무, 휴식 (스마트폰)을 이였다. 실험 초기 당시 커피를 마시지 않아 두통 발생했던 것으로 추측할 수 있었습니다.

 

셀프 빅데이터 Daylio를 통한 나의 행동 분석

 

단순 5점 척도만으로 우울이나 기분을 전체 판단하기는 힘들지만, 평균 적으로  보통 이상이라는 것을 확인할 수 있었습니다. 이 데이터를 보니 우울증은 아닌가 봅니다.

 

셀프 빅데이터 Daylio를 통한 나의 기분 분석

 

목표 체중까지는 도달하지 못했지만, 시작부터 끝까지를 봤을 때 86Kg에서 실험 종료 31일  80.1로 약 6Kg가 감소되는 것을 확인하였습니다. 확실히 1인 1식의 효과가 있다는 것을 확인할 수 있었습니다.

 

셀프 빅데이터 체중계 뭄무게 감소

 

HR을 시각화도 해보았습니다.

 

셀프 빅데이터 HR 시각화

 

활동량 분석도 시도해보았습니다. 초록색 구간이 높은 활동량을 나타냅니다.. 출근과 퇴근 시간에 비교적 활동 많고, 그 이외에는 활동이 부족하다는 것을 확인할 수 있었음 (운동 부족)

 

셀프 빅데이터 활동량 분석

 

분석 (무드와 체중 비교)

스트레스를 적게 받으면서 효과가 좋은 나만의 최적의 다이어트를 시간 찾으려고 했지만,  무드와 체중을 비교한 결과 체중이 빠지면서 나의 감정의 특별한 변화를 찾아낼 수가 없었다.

 

다만 오전 공복에서 3.5Kg을 감소하고, 오후 공복 해서2.5Kg 감소해서 오후보다는 오전이 더 많이 감소가 되는 것을 확인할 수 있었다.

 

 

셀프 빅데이터 분석 (무드와 체중 비교)