KR102405677B1 - 인공지능을 이용한 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

인공지능을 이용한 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법, 장치 및 시스템 Download PDF

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Abstract

인공지능을 이용한 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 상기 장치에 의해 수행되어, 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법은, 상기 전자 장치에 의해 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성하는 단계; 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 제1 영양 점수를 산출하는 단계; 상기 사용자의 단말로부터 제1 이미지 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 제1 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 제1 영양 점수를 조정하는 단계; 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하는 단계; 및 상기 조정된 제1 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제1 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

인공지능을 이용한 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법, 장치 및 시스템{METHOD, APPARATUS AND SYSTEM OF PROVIDING CUSTOMIZED HEALTH FUNCTIONAL FOODS INFORMATION BASED ON IMAGE RECOGNITION USING AI}
본 개시는 건강기능식품에 관한 정보 제공에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인공지능을 이용한 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.
건강에 대한 관심이 그 어느 때보다 높다. 그럼에도 불구하고, 헬스 스마트 트렌드(Health-Smart Trend)에 맞지 않게, 정보의 불균형이 매우 심각한 것이 현실이다. 또한, 디지털화, 스마트화 세상임에도 불구하고, 상기 헬스 스마트 트렌드와 관련된 주요 기능들은 여전히 IT화 되어 있지 않아, 의료 비전문가에 속하는 개인이 자신의 건강 상태에 부합하는 적절한 건강기능식품, 의약품 복용 가이드 등에 대해 신뢰할 수 있을 만한 정보를 획득하는 것은 매우 어려운 실정이다.
한편, 영양제와 같은 건강기능식품에 관해, 오프라인 서비스의 한계로 상담할 수 있는 시간이 매우 짧고, 리소스도 한정되어 있어 실질적으로 약국이나 병원에서 기대하는 만큼의 도움을 받기는 어렵다. 통상, 개인이 약국에 체류하는 시간은 약 5분 미만이며, 복약 지도는 1분 내외이다.
또한, 전문가들이라고 하더라도 개인에 대한 종합 건강데이터를 가지고 있지 않기 때문에 일반론적 지식과 경험에 기반하여 간단한 상담만 할 수밖에 없다.
이와 같이, 비전문가는 상기와 같은 상황에서 원하는 정보를 획득하기 어렵기 때문에, 성별, 나이, 체중 등 개인 정보, 개인의 건강 특이점(예를 들어, 기저 질환, 알러지, 흡연 여부, 임신 수유 여부 등) 및 약물 간 상호작용(예를 들어, 의약품, 영양 성분 등)에 따라서 챙겨 먹어야 하는 영양 성분과 양이 다르거나 주의해야 할 사항이 있음에도 불구하고, 정확한 이해없이 자가진단 및 복용을 하는 경우가 있어 사고의 발생이나 그러한 우려가 많은 문제점이 있었다.
또한, 정보화 시대에 걸맞게 많은 건강 관련 정보들이 다양한 매체를 통하여 생산되고 있는데, 비전문가인 개인의 입장에서 그러한 정보의 가치나 신뢰성 등에 대해 판단하기가 매우 어려워, 단편적인 정보를 기반으로 판단하고 행동할 우려가 있고, 그로 인해 적절한 복용 관리가 어렵고 결국 남용이나 중단 등 다양한 문제가 발생하고 있다.
따라서, 일률적인 복약 지도 및 건강기능식품 섭취가 아니라 각 개인의 건강 상태에 맞춤형 건강기능식품을 선별하고 복약 지도하는 시스템이 요구된다.
한국 공개특허공보 10-2015-0023915호 (2016.08.25)
본 개시가 해결하고자 하는 과제는, 이미지 데이터 내 건강기능식품과 식단 정보를 자동 인식하여 맞춤형 건강기능식품에 관한 정보 제공 방법, 장치 내지 시스템을 제공하는 것이다.
본 개시가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 면에 따른 전자 장치에 의해 수행되어, 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법은, 상기 전자 장치에 의해 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성하는 단계; 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 제1 영양 점수를 산출하는 단계; 상기 사용자의 단말로부터 제1 이미지 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 제1 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 제1 영양 점수를 조정하는 단계; 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하는 단계; 및 상기 조정된 제1 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제1 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 면에 따른 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보 제공 장치는, 메모리; 및 상기 메모리와 통신을 수행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 상기 장치에 의해 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성하여, 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 영양 점수를 산출하고, 상기 사용자의 단말로부터 이미지 데이터를 획득하면, 상기 획득된 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출하여, 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 영양 점수를 조정하고, 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하고, 상기 조정된 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 일 면에 따른 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보 제공 시스템은, 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보가 포함된 사용자 정보를 입력하고 이미지 데이터는 전송하는 단말; 및 상기 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하되, 상기 서버는, 상기 서버에 의해 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성하여, 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 영양 점수를 산출하고, 상기 전송된 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출하여, 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 영양 점수를 조정하고, 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하고, 상기 조정된 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공하는 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 개시의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 개시에 따르면, 다음과 같은 효과들을 가질 수 있다.
본 개시에 따르면, 사용자 DB를 수동뿐만 아니라 자동으로 간편하게 업데이트하여 실시간 건강 관리에 도움을 줄 수 있다.
본 개시에 따르면, 손쉽고 빠르게 영양 점수, 섭취 루틴 및 적합도 등에 관한 정보를 획득하여 맞춤형 건강기능식품(또는/및 식단) 추천 정보를 제공하여 사용자의 만족도와 편의성을 높일 수 있다.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1 은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 서버의 구성 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 프로세서의 구성 블록도이다.
도 4 내지 9는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 제공 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 10은 본 개시의 일실시예에 따른 유저 헬스 데이터 수집 과정과 영양소팩 구성 과정을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일실시예에 따라 정의한 대표적인 영양성분의 값의 예시이다.
도 12는 본 개시의 일실시예에 따라 구성한 케이스별 옵티말 영양소팩의 예시이다.
도 13은 본 개시의 일실시예에 따른 옵티말 영양소팩과 동시 복용 적합도 결과 UI의 예시이다.
도 14는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 UI의 예시이다.
도 15와 16은 본 개시의 일실시예에 따른 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 17은 본 개시의 일실시예에 따른 건강기능식품 상태 및 복용정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 18은 본 개시의 일실시예에 따른 맞춤형 건강기능식품 추천 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 개시의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 장치에는 연산 처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 본 개시에 따른 정보 제공 장치는, 적어도 하나의 컴퓨터 또는 컴퓨팅 디바이스, 서버장치, 단말기 등을 모두 포함하거나, 또는 어느 하나의 형태가 될 수 있다.
여기에서, 상기 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC, 슬레이트 PC 등을 포함할 수 있다.
상기 서버 장치는 외부 장치와 통신을 수행하여 정보를 처리하는 서버로써, 어플리케이션 서버, 컴퓨팅 서버, 데이터베이스 서버, 파일 서버, 게임 서버, 메일 서버, 프록시 서버 및 웹 서버 등을 포함할 수 있다.
상기 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선통신장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 폰(Smart Phone) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선통신장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device (HMD)) 등과 같은 웨어러블 장치(wearable device)를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 장치와 관련하여 정보 제공 제어 모델이 정의되거나 관련 플랫폼이 구축될 수 있는데, 그것은 빅데이터(big data)와 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 기반의 컴퓨터에 의해 생성 및 제공될 수 있으며, 가상현실(VR, Virtural Reality), 증강현실(AR, Augmented Reality), 및 혼합현실(MR, Mixed Reality)를 총칭하는 가상융합기술(XR, eXtended Reality), 정보 제공 장치를 이용하는 사용자의 개인 정보의 보안을 위하여 블록체인(Block-chain) 기술 등 ICT(Information and Communication Technology) 기술이 이용 또는 참조되어 구현될 수 있다. 다만, 본 명세서에서는 이러한 ICT 기술에 대한 상세 설명은 공지 기술을 참조하여 그에 관해 별도 설명은 생략한다.
본 명세서에서 기술되는 영양소의 분류는 예를 들어, 식품의약품안전처에서 공시하는 기준을 참조한 것으로, 필수 영양소와 목적별 영양소로 구분할 수 있다. 여기서, 상기 필수 영양소는 미네랄, 비타민 등 체내에서 합성되지 않아 외부 섭취가 요구되며, 권장 섭취량만큼 섭취하지 않으면 질병 발생 가능성이 높아질 정도로 필수적인 영양소를 나타낸다. 상기 목적별 영양소는 루테인 등 필수 섭취가 요구되지는 않으나, 건강 개선(눈 건강, 소화 불량 개선 등)을 위해 목적을 가지고 섭취하면 좋은 영양소를 나타낸다. 다만, 상기 필수 영양소와 목적별 영양소는 서로 배타적인 관계가 아니어서, 양자에 모두 속하는 영양소도 있다.
다음으로, 영양소팩(Pack)이란, 전술한 필수 영양소 또는 목적별 영양소를 그룹핑(grouping)한 것을 나타내는데, 특히 본 개시에서 영양소팩은 수집된 사용자 정보 또는 데이터에 기초하여 해당 사용자에게 적합한 영양소 그룹을 판별하여 구성된 것을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 후술하는 유저 헬스 데이터(user health data)에 기초하여, 사용자 A에게 적합한 추천 필수 영양소팩(예를 들어, 비타민A, 오메가3, 및 미네랄)과 추천 목적별 영양소팩(예를 들어, 홍삼(진세노사이드), 및 루테인)을 각각 설정할 수 있다.
영양소 섭취량은, 권장 섭취량(RDA: Recommended Dietary Allowance), 최적 섭취량(ODI: Optimal Daily Intake) 및 상한 섭취량(UL: Tolerable Upper Intake Level) 순으로 구분할 수 있다. 상기에서, 권장 섭취량(RDA)은 예를 들어, 한국인 영양소 섭취 기준을 따른 값으로, 권장 섭치량(RDA) 이하인 경우에는 결핍 증상이 나타날 수 있는바, “최소 섭취량”으로 칭할 수도 있다. 상기에서, 최적 섭취량(ODI)은 영양 성분이 기능적으로 효용을 나타내기 위해서 필요한 섭취량을 나타낼 수 있다. 한편, 상한 섭취량(UL)은 역시 상기 한국인 영양소 섭취 기준을 따른 값으로, 일정 기간 섭취를 기반으로 가정했을 때 상한 섭취량(UL) 이상 섭취 시에 부작용이 나타날 수 있음을 나타내는 상한의 개념일 수 있다. 그 밖에, PODI는 후술하는 유저 헬스 데이터를 기반으로, 각 유저마다 별도로 생성되는 최적 섭취량을 나타내는 것으로, 상기 최적 섭취량(ODI)와 구분될 수 있다. 다시 말해, 최적 섭취량(ODI)는 영양 성분에 대하여 고정된 값일 수 있으나, PODI는 사용자에 따라 유저 헬스 데이터가 상이할 수 있기 때문에, 동일한 건강기능식품(예를 들어, 영양제)에 대하여 사용자에 따라 달라질 수 있다. 이러한 관점에서, PODI는 본 개시에 따른 개인화에 참조될 수 있다. 상기 PODI 적용 시, 권장 섭취량(RDA)/PODI/상한 섭취량(UL)의 기준으로 본 개시에 따른 적합도가 판단될 수 있다. 한편, 상기 PODI는 사용자가 원하는 건강 증진 목적(HIG: Health Improvement Goal)과 연관될 있으며, 상기 건강 증진 목적(HIG)은 사용자의 영양제와 같은 건강기능식품 섭취 목적 내지 이유 예를 들어, 다이어트, 건강 고민 등을 나타낼 수 있다.
도 1 은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템을 도시한 도면이다. 도 2는 도 1에 도시된 서버(200)의 구성 블록도이다. 도 3은 도 2에 도시된 프로세서(220)의 구성 블록도이다.
본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템은, 사용자 정보 입력을 위한 사용자의 단말(100)과 상기 사용자의 단말(100)과 통신을 수행하는 서버(200)를 포함하여 구성될 수 있다.
이 때, 서버(200)는, 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 유저 헬스 데이터(user health data)를 생성하고, 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 필수 영양소와 목적별 영양소에 관한 적합도를 산출하고, 상기 산출된 영양소별 적합도에 기초하여 필수 영양소팩과 목적별 영양소팩을 포함한 옵티말 영양팩(Optimal Nutritional pack)을 구성하여 제공하는 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서(220)는, 상기 개별 영양소에 대한 적합도를 해당 영양소에 대하여 미리 설정된 제1 최적 섭취량(예를 들어, 상기 최적 섭취량(ODI)) 데이터를 상기 입력된 사용자 정보 내 적어도 하나의 건강기능식품 섭취 목적(예를 들어, 건강 증진 목적(HIG))에 따라 수정된 제2 최적 섭취량(PODI) 데이터 기준으로 산출할 수 있다.
실시예에 따라서는, 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템은, 도 1에 도시된 구성요소 외에도 본 개시에 따른 동작 수행과 관련하여, 하나 또는 그 이상의 구성요소가 추가되어 구성될 수도 있다.
본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보의 제공은 어플리케이션 또는 웹을 통한 웹서비스 형태로 제공될 수 있다.
상기에서, 어플리케이션은 예를 들어, 서버(200)에 의해 제공되어 단말(100)에서 다운로드 받아 설치된 후 실행되면 유저 인터페이스(UI: User Interface)를 제공하여 사용자 정보를 입력받거나 그에 기초하여 개인화된 건강기능식품 정보를 제공할 수 있다. 이 때, 단말(100)은 상기 어플리케이션 실행에 따라 사용자 정보가 입력되면, 이를 직접 처리하고 결과 데이터 즉, 개인화된 건강기능식품 정보를 디스플레이를 통해 출력하거나 직접 처리하지 않고 상기 입력받은 사용자 정보를 서버(200)로 전달하여 상기 결과 데이터를 리턴받아 출력할 수도 있다. 상기에서, 단말(100)에서 사용자 정보를 직접 처리할 수 있도록 지원하기 위해, 서버(200)는 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 내지 처리를 위한 알고리즘이나 로직(logic) 또는/및 그에 관련된 API(Application Programming Interface)나 플러그-인(plug-in) 등을 상기 단말(100)에 제공할 수 있다.
한편, 서버(200)는 개인화된 건강기능식품 정보 제공 플랫폼을 구축하여 웹서비스 형태로 제공하고, 단말(100)에서 상기 웹 서비스에 접속하여 사용자 정보를 입력하면, 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보가 제공될 수 있다.
다만, 이하에서는 설명의 편의상 단말(100)에서 실행된 어플리케이션을 통하여 입력된 사용자 정보를 서버(200)에서 획득하면, 서버(200)에서 이를 처리하여 개인화된 건강기능식품 정보를 다시 단말(100)로 리턴하면, 상기 단말(100)에서 사용자에게 제공하는 것을 일실시예로 하여 설명하나, 본 개시가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 상기에서, 서버(200)에 의해 수행되는 본 개시에 따른 동작(들) 전부 또는 적어도 일부가 단말(100)의 자원(resources)에 의해 수행될 수도 있다.
단말(100)은, 전술한 바와 같이 개인화된 건강기능식품 정보 제공을 위한 어플리케이션을 다운로드 받아 설치하고, 설치 후 어플리케이션을 통하여 사용자 정보, 건강기능식품 검색 요청 등 다양한 동작을 수행할 수 있다.
도 1 내지 3을 참조하면, 서버(200)는 메모리(210)와 적어도 하나의 프로세서(220)를 포함하며, 상기 프로세서(220)는 통신모듈(310), 데이터추출모듈(320), 적합도산출모듈(330), 제어모듈(340) 및 DB(350)을 포함할 수 있다. 이 때, 도 3의 DB(350)은 도 2의 메모리(210)에 해당하거나 별개의 구성요소일 수 있다.
통신모듈(310)은 단말(100)과의 데이터 커뮤니케이션을 지원하며, 상기 단말(100)로부터 사용자 정보를 수신할 수 있다. 통신모듈(310)은 다양한 외부 소스들(external sources)과 연결되어 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공과 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 이 때, 상기 수신되는 개인화된 건강기능식품 정보 제공과 관련된 데이터에는 예를 들어, 관련된 소스로부터 수집 가능한 건강기능식품 데이터, 영양소(또는 영양정보) 데이터, 질병이나 알러지 데이터, 약물 데이터, 건강검진 결과 데이터, 진료 또는 처방전 데이터 등이 포함될 수 있다. 상기에서, 일부 데이터는 외부 소스가 아닌 상기 사용자의 단말(100)로부터 직접 수신할 수도 있으며, 중복되는 데이터는 신뢰도가 높은 소스(이 경우 소스에는 단말(100)도 포함), 최신 정보 등을 참조하여 필터링(filtering)될 수 있다.
이러한 통신 모듈(310)은, 단말(100) 또는 적어도 하나의 외부 소스(미도시)와의 통신을 가능하게 하는 적어도 나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있는데 예를 들어, 유선통신모듈, 무선통신모듈, 근거리통신모듈, 위치정보모듈 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기에서, 유선통신모듈은, 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard-232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다.
상기 무선통신모듈은 와이-파이(Wi-fi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G(eneration), 5G, 6G 등 다양한 무선통신 방식을 지원하는 무선통신모듈을 포함할 수 있다.
상기 근거리통신모듈은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.
상기 위치정보모듈은 예를 들어, 사용자의 단말(100) 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 Wi-Fi 모듈이 있다. 예를 들어, GPS 모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 사용자의 단말(100)의 위치를 획득할 수 있다. 다른 예로서, Wi-Fi 모듈을 활용하면, Wi-Fi 모듈과 무선 신호를 송신 또는 수신하는 무선 AP(Wireless Access Point)의 정보에 기반하여, 사용자의 단말(100) 위치를 획득할 수 있다. 필요에 따라서, 위치정보모듈은 치환 또는 부가적으로 사용자의 단말(100)의 위치에 관한 데이터를 얻기 위해 통신모듈(310)의 다른 모듈 중 어느 기능을 수행할 수 있다. 위치정보모듈은 사용자의 단말(100)의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위해 이용되는 모듈로, 상기 사용자의 단말(100)의 위치를 직접적으로 계산하거나 획득하는 모듈로 한정되지는 않는다. 이러한 위치정보모듈은 사용자의 단말(100)에 내장되어 사용자 단말(100)의 위치 정보를 서버(200)에 제공할 수도 있다.
데이터추출모듈(320)은 단말(100)로부터 수신된 사용자 정보 및/또는 외부 소스로부터 수집된 데이터로부터 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 데이터를 추출할 수 있다. 이 때, 데이터추출모듈(320)은 인공지능 기반 학습을 위한 전처리모듈(미도시)를 더 포함할 수 있다.
적합도산출모듈(330)은 데이터추출모듈(320)에서 추출된 데이터에 기초하여 사용자에 적합한 영양소 및 사용자에 적합한 건강기능식품을 판별하기 위한 적합도를 산출할 수 있다.
제어모듈(340)은 프로세서(220)의 모든 구성요소들의 동작을 제어할 수 있으며, 그 과정에서 이용 가능한 다양한 알고리즘(algorithm) 또는 알고리즘을 재현한 프로그램(program)에 대한 데이터를 저장하는 메모리(210), 및 상기 메모리(210)에 저장된 데이터를 이용하여 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공을 위한 다양한 동작을 수행할 수 있다.
프로세서(220)는, 전술한 외부 소스, 사용자의 단말(100) 등으로부터 수집되는 데이터에 기반하여, 개인화된 건강기능식품 정보 즉, 상기 사용자에 적합한 영양소, 건강기능식품, 복수의 건강기능식품들에 대한 동시 복용 적합도 등과 관련된 학습 모델을 미리 생성하고 학습하여, 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공에 이용할 수 있다. 상기 학습 과정에는 빅데이터와 인공지능 기술이 이용될 수 있다. 사용자 정보 내 민감한 개인 정보나 기타 본 명세서에서 개시되는 정보나 데이터 등을 위하여, 프로세서(220)는 블록체인 기술을 이용할 수도 있다.
더불어, 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보는, 사물인터넷(IoT: Internet of Things), 확장현실(XR: eXtended Reality) 등과 같은 다양한 ICT 기술을 이용할 수 있다.
도 4 내지 9는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 제공 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 도 10은 본 개시의 일실시예에 따른 유저 헬스 데이터 수집 과정과 영양소팩 구성 과정을 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 11은 본 개시의 일실시예에 따라 정의한 대표적인 영양성분의 값의 예시이다. 도 12는 본 개시의 일실시예에 따라 구성한 케이스별 옵티말 영양소팩의 예시이다. 도 13은 본 개시의 일실시예에 따른 옵티말 영양소팩과 동시 복용 적합도 결과 UI의 예시이다. 도 14는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 UI의 예시이다.
도 4 및 도 10을 참조하여 데이터 수집 방법에 대해 기술한다.
도 4 및 도 10에 따르면, 입력되는 사용자 정보에 기초하여 유저 헬스 데이터를 구성함으로써 예를 들어, 추천/비추천 영양소팩을 설정하여, 개인화된(personalized or customized) 영양제 목록을 산출할 수 있다.
S11에서, 서버(200)는 사용자의 단말(100)로 온보딩 테스트를 제공할 수 있다. 이 때, 온보딩 테스트는 문진 형태로 사용자 정보 획득을 위한 것이다.
S12에서, 서버(200)는 사용자 고유 정보에 관한 제1 정보를 획득할 수 있다. 이 때, 상기 제1 정보는 개인의 고유 정보 예를 들어, 나이, 성별, 체중, 유전 정보, 직업, 근무 시간 등이 포함될 수 있다.
S13에서, 서버(200)는 사용자 상태에 관한 제2 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 제2 정보는 사용자 상태 정보 예를 들어, 기본 건강 정보, 복용 중인 건강기능식품 정보, 음주, 흡연, 임신, 수유, 자녀계획 등이 포함될 수 있다.
S14에서, 서버(200)는 제1 영양소팩 및 영양소별 PODI를 설정할 수 있다. 이 때, 상기 제1 영양소팩은 필수 영양소팩을 나타낼 수 있으며, 추천 및 비추천 필수 영양소팩이 모두 포함될 수 있다. 상기에서, 제1 영양소팩 및 영양소별 PODI는 제1 정보와 제2 정보에 기초하여 결정되어 설정될 수 있다.
S15에서, 서버(200)는 사용자의 목표에 관한 제3 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 제3 정보는 사용자가 원하는 목표 예를 들어, 건강 고민에 관한 것으로 건강증진목적(HIG)과 관련되며, 피로개선, 소화 개선, 눈 건강 개선, 면역력 개선 등이 포함될 수 있다.
S16에서, 서버(200)는 제2 영양소팩 및 영양소별 PODI를 설정할 수 있다. 이 때, 상기 제2 영양소팩은 목적별 영양소팩을 나타낼 수 있으며, 추천 및 비추천 목적별 영양소팩이 모두 포함될 수 있다. 상기에서, 제2 영양소팩 및 영양소별 PODI는 제1 정보 내지 제3 정보에 기초하여 결정되어 설정될 수 있다.
상기 과정에서, 사용자의 동의를 받아 예를 들어, 건강보험공단의 DB로부터 사용자의 건강검진 결과를 수집할 수 있으며, 수집된 건강검진 결과는 상기 제2 정보와 제3 정보 중 적어도 하나에 추가 반영될 수 있다. 이 경우, 서버(200)는 상기 제3 정보를 제2 정보에 반영하여, 상기 제2 정보를 업데이트하고, 상기 S14와 16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI를 수정할 수 있다.
서버(200)는 사용자의 기저질환이나 알러지 등에 대해 추가적인 온보딩 테스트를 수행하여, 제4 정보 즉, 사용자의 질병 및 알러지 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 서버(200)는 상기 제4 정보를 제2 정보에 반영하여, 상기 제2 정보를 업데이트하고, 상기 S14와 16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI를 수정할 수 있다.
또한, 서버(200)는 사용자의 진료 및 처방 기록과 관련된 추가적인 온보딩 테스트를 수행하여, 제5 정보 즉, 사용자의 장기 복용 약물 존재 여부, 질병 후유증 존재 유무 등에 대해 데이터를 획득할 수 있다. 이 경우, 서버(200)는 상기 제5 정보를 제2 정보에 반영하여, 상기 제2 정보를 업데이트하고, 상기 S14와 16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI를 수정할 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 S14와 16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI에 대한 수정은, 상기 제3 내지 제5 정보 각각에 대해 개별적으로 또는 조합하여 한 번만 수행될 수도 있다.
본 개시에 의한 유저 헬스 데이터는 상기 제1 내지 제5 정보 중 적어도 하나 이상의 정보에 기초하여 정의되고 생성될 수 있다.
도 10의 (a)는 상기 도 4의 과정을 도식화한 것이며, 도 10의 (b)는 도 4를 통해 유저 헬스 데이터를 구성하고 그에 기초하여 영양소팩을 구성하는 것을 도식화한 것이다.
서버(200)는 필수 및/또는 목적별 추천/비추천 영양소팩을 구성하기 위하여 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같은, 영양성분에 대해 데이터를 수집 및 저장할 수 있다.
서버(200)는 예를 들어, 도 11에 도시된 영양성분 즉, 저장된 영양성분에 대한 데이터와 도 4및 도 10에 설명한 유저 헬스 데이터를 참고하여, 도 12의 (a) 또는 도 12의 (b)와 같은 영양소팩을 구성하여 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. 다만, 도 11 내지 12에 도시된 내용은 일실시예일 뿐, 본 개시가 그에 의해 제한되는 것은 아니다.
도 5를 참조하여, 전자 장치에 의해 수행되어, 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 방법을 설명한다. 이 때, 전자 장치는 서버(200)가 될 수도 있고, 단말(100)이 될 수도 있다. 다만, 이하에서는 편의상 상기 전자 장치는 서버(200)를 예로 하여 설명한다.
S21에서, 서버(200)는 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 유저 헬스 데이터를 생성할 수 있다.
S22에서, 서버(200)는 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 필수 영양소와 목적별 영양소에 관한 적합도를 산출할 수 있다.
S23에서, 서버(200)는 상기 산출된 영양소별 적합도에 기초하여 필수 영양소팩과 목적별 영양소팩을 포함한 옵티말 영양팩(Optimal Nutritional Pack)을 구성할 수 있다.
S24에서, 서버(200)는 상기 옵티말 영양팩 정보를 제공할 수 있다.
상기 S22에서, 서버(200)는 상기 개별 영양소에 대한 적합도를, 해당 영양소에 대하여 미리 설정된 제1 최적 섭취량 데이터를 상기 입력된 사용자 정보 내 적어도 하나의 건강기능식품 섭취 목적에 따라 수정한 제2 최적 섭취량 데이터 기준으로 산출할 수 있다. 이 때, 상기 수정은 예를 들어, 상기 입력된 사용자 정보 내 적어도 하나의 건강기능식품 섭취 목적에 따라 개별 영양소에 대한 가중치 정보에 기초하여 수행될 수 있으며, 상기 섭취 목적은 전술한 유저 헬스 데이터 내 제3 정보가 해당하거나 참조될 수 있다.
도 6을 참조하면, S31에서, 서버(200)는 상기 사용자 단말(100)로부터 건강기능식품 검색 요청을 획득할 수 있다.
S32에서, 서버(200)는 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다.
단말(100)의 어플리케이션을 통해 사용자가 자신이 복용 중이거나 복용하고자 하는 건강기능식품에 대한 검색 요청을 하면, 서버(200)는 상기 단말(100)로부터 검색 요청된 건강기능식품에 대한 정보를 획득할 수 있다. 상기 건강기능식품은 영양성분이나 영양소로 변경될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 “밀크씨슬”을 검색하면, 서버(200)는 브랜드별 밀크씨슬 목록을 추출할 수 있고, “비타민 A”를 검색하면 서버(200)는 비타민 A가 포함된 영양제와 같은 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다. 상기 추출은 서버(200)의 DB(350)에 저장된 데이터로부터 독출되거나 외부 소스로부터 실시간으로 수집하여 독출될 수 있으며 병행될 수도 있다. 실시예에 따라, 이렇게 추출된 건강기능식품 목록을 상기 사용자의 검색 요청에 대응하여 바로 출력될 수도 있다.
S33에서, 서버(200)는 상기 추출된 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품에 대하여 상기 산출된 적합도에 기초하여 상기 사용자에 적합 여부를 표시하는 제1 플래그 데이터(flag data)를 생성할 수 있다.
S34에서, 서버(200)는 상기 제1 플래그 데이터가 포함된 제1 건강기능식품 목록을 상기 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.
상기 제1 플래그 데이터를 생성하고 제공하는 것과 관련하여, 도 9가 참조될 수 있다.
도 9를 참조하면, 예를 들어, “A 영양제”를 가정하여 일종의 건강기능식품(영양제) 신호등과 같이 플래그 데이터를 생성하는 방법에 관한 흐름도가 개시된다. 본 발명에 따른 플래그 데이터는, 후술할 플래그를 포함할 수 있으며, 플래그의 종류는 하기 예시에 한정되지 않는다.
S61에서, 서버(200)는 A 영양제에 적어도 하나의 영양정보가 포함되었는지 판단할 수 있다.
상기 S61의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 원하는 적어도 하나의 영양정보가 포함되어 있지 않은 경우에는, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 a를 설정할 수 있다.
S62에서, 서버(200)는 상기 S61의 판단 결과 상기 A 영양제에 원하는 적어도 하나의 영양정보가 포함되어 있으면, 상기 A 영양제에 적어도 하나의 비추천 영양성분이 포함되었는지 판단할 수 있다.
상기 S62의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 적어도 하나의 비추천 영양성분이 포함되었으면, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 b를 설정할 수 있다.
S63에서, 서버(200)는 상기 S62의 판단 결과 상기 A 영양제에 적어도 하나의 비추천 영양성분이 포함되지 않았으면, 추천 영양성분 중 최적 섭취량(PODI) 이상 함유된 영양성분이 포함되었는지 판단할 수 있다.
상기 S63의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 추천 영양성분 중 최적 섭취량(PODI) 이상 함유된 영양성분이 포함되지 않았으면, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 c를 설정할 수 있다.
그러나 상기 S63의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 추천 영양성분 중 최적 섭취량(PODI) 이상 함유된 영양성분이 포함되었으면, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 d를 설정할 수 있다.
즉, 제1 플래그는 상기 플래그 a, 플래그 b, 플래그 c 및 플래그 d 중 어느 하나일 수 있고, 제1 플래그 데이터는 상기 추출된 건강기능 식품 목록 내 개별 건강기능식품 마다 할당되어 사용자 단말의 디스플레이 등 표시부에 노출될 수 있다. 이 때 각각의 개별 건강기능식품의 제1 플래그 데이터는 서로 상이할 수 있으며, 제1 플래그 데이터는 유저헬스데이터 및 사용자 입력 정보를 기반으로 개별 건강기능식품이 사용자에게 적합한지를 나타내는 척도로 활용될 수 있다.
한편, 본 발명의 플래그는 상기 플래그 a 내지 d에 한정되지 않고, 보다 다양한 구성을 가질 수 있다.
한편, 도 9에서 결정되는 플래그는 최종 플래그가 아닐 수 있다. 즉, 입력된 사용자 정보(또는 유저 헬스 데이터)는 사용자가 입력한 적어도 하나 이상의 현재 복용 중인 건강기능식품을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 플래그 데이터는, 도 9에서 결정된 플래그에 더하여, 상기 추출된 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품 대비 상기 현재 복용 중인 건강기능식품 정보와 동시 복용 적합도를 더 고려하여 결정될 수 있다. 즉, 제1 플래그 데이터의 작성에 있어서 플래그 a 내지 플래그 d의 산출 과정에 더하여, 사용자가 현재 복용 중인 건강기능식품을 고려함으로써, 보다 사용자의 현재 유저 헬스 데이터를 효과적으로 반영할 수 있고, 사용자 편의성을 높일 수 있다. 상기 현재 복용 중인 적어도 하나 이상의 건강기능식품과 사이에 산출된 동시 복용 적합도까지 고려하여 플래그 즉, 최종적인 제1 플래그 데이터가 결정될 수 있다.
한편, 각 플래그 a 내지 d를 포함하는 제1 플래그 데이터는 서로 다른 컬러, 서로 다른 사이즈 등 차별화되어 표시될 수 있다.
예를 들어, 서버(200)는 영양제에 대하여, 부적합 영양성분이 있으면 제1 플래그 데이터를 빨강색 (ex. 플래그 b)으로, 부적합 영양성분은 없으나 적합 영양성분 중 PODI 이상 함유된 영양성분이 없으면 제1 플래그 데이터를 노란색 (ex. 플래그 c)으로, 부적합 영양성분은 없고 적합 영양성분 중 PODI 이상 함유된 영양성분이 1개 이상 있으면 제1 플래그 데이터를 초록색 플래그(ex. 플래그 d)로, 그리고 영양제의 영양성분이 미상으로 공유되지 않아 식별하거나 판별하기 어려운 경우에는 제1 플래그 데이터를 회색으 (ex. 플래그 a)로 설정하는 등 다양하게 설정할 수 있다. 그 밖에, 예를 들어, 생산된 지 오래된 영양제 또는 콜라겐과 같이 식품의약품안전처에서 건강기능식품으로 인증 받지 못하고 건강식품으로만 인증받은 경우 등은 건강기능식품의 성분 표기법을 따르지 않아 표기 안 되는 경우가 있을 수 있고, 이 경우에도 제1 플래그 데이터가 플래그 a를 포함하는 경우와 동일하게 설정될 수 있다. 또한, 제1 플래그 데이터가 사용자의 현재 복용 중인 건강기능식품과의 동시 복용 적합도를 고려한 경우, 이를 추가적으로 고려하여 제1 플래그 데이터의 색깔, 사이즈를 차별화시킬 수 있다.
상술한 일례를 예시로 표현하면, 제1 플래그 데이터가 플래그 d를 포함하여 본래는 초록색으로 노출되어야 하는 경우에도, 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품이 사용자의 현재 복용 중인 건강기능식품과 동시 복용하기에 적합하지 않을 경우, 해당 개별 건강기능식품의 제1 플래그 데이터는 빨강색으로 노출될 수 있다.
서버(200)는 도 13의 (a) 또는 (b)에서 상기 제1 플래그 데이터가 나타내는 적합도에 따라 추천 건강기능식품과 비추천 건강기능식품으로 구분하여 정렬하고, 상기 추천 건강기능식품은 상기 적합도가 높을수록 상위에 노출되도록 구성하여 제공할 수도 있다.
서버(200)는 도 13의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자 옵티말 영양팩 구성 화면을 제공하고, 각 영양성분 선택하면, 도 14의 (a)에 도시된 바와 같이 해당 영양성분에 대한 추천 또는 비추천의 근거가 된 정보와 그 이유를 제공할 수 있다. 예를 들어, “사용자는 흡연자(제2 정보)이기 때문에, 루테인은 비추천한다”와 같은 정보가 제공될 수 있다. 상기에서 각 영양성분 선택을 대신하여, 본 개시에서는 개인화 항목(“For me”)을 도 13의 (a)의 사용자 옵티말 영양팩 구성 화면에 제공하고, 상기 개인화 항목이 선택되면 도 14의 (a) 화면의 정보가 제공될 수 있다.
전술한 바와 같이, 서버(200)는 상기 제1 건강기능식품 목록으로, 상기 추천 건강기능식품과 비추천 건강기능식품으로 구분하기 위한 적합도 판단의 근거 데이터를 제공하되, 추가로 도 14의 (b)에 도시된 바와 같은 상기 근거 데이터에는 해당 건강기능식품의 자체의 고유 효과와 부작용에 관한 제1 작용 정보와 상기 유저 헬스 데이터에 기초할 때 해당 건강기능식품에 대해 작용 가능한 효과와 부작용에 관한 제2 작용 정보를 제공할 수도 있다.
도 14의 (b)는 개인화된 효과/주의사항/부작용 및 건강기능식품의 고유 효과/주의사항/부작용에 대한 정보 출력의 예시이다.
도 14의 (b)를 참조하면, 서버(200)는 적합/부적합 판단을 이원화하여 개인화된 적합도 판단 결과 및 그에 따른 추천 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 도 14의 (b)의 제1 영역(상단)에는 개인화된 즉, 유저 헬스 데이터 기반으로 도 13의 (a)에 구성된 옵티말 영양팩에 대하여 특히, 사용자에게 발현 가능한 주의사항이나 부작용에 대한 정보가 제공될 수 있다. 동시에, 서버(200)는 제2 영역(하단)에는 사용자에 관계없이 알려지거나 일반적으로 나타날 수 있는 부작용에 대한 정보가 제공될 수 있다.
도 14의 (b)에 도시된 바와 같이 제1 영역과 제2 영역에 이원화된 개인 맞춤형과 고유의 부작용 등에 대해 제공되는데 이 때, 서버(200)는 상기 각 정보를 구분하여 순차로 제공하거나 비교 테이블 형태로 두 정보의 차이에 대해 직관적으로 식별 가능하도록 차별화하여 제공할 수도 있다.
도 14의 (b)는 상술한 바와 같이, 건강기능식품에 대한 적합도 판단 시, 해당 건강기능식품의 발현 효과(주의사항이나 부작용)을 고려한 것으로, 제1 정보로 건강기능식품 자체의 고유 효과/주의사항/부작용 등과, 제2 정보로 개인화된 효과/주의사항/부작용을 이원화하여 고려하여 적합 여부를 판단하고, 이를 결과값으로 노출 시켜줄 수 있는 것이다. 다만, 상기한 이원화 처리 내용은 반드시 건강기능식품의 발현 효과와 관련하여 한정되는 것은 아니며, 본 개시에 의해 설명되는 다양한 부분에 참조 적용 가능하다. 상기 제2 정보는 단말(100)에서 예를 들어, 도 14의 (a)와 같이 요청한 경우에만 제공될 수도 있다.
다음으로, 예를 들어, 건강기능식품 목록 중에 적어도 둘 이상 즉, 복수의 건강기능식품들 사이의 상호 관계 즉, 동시 복용하는 경우, 그 적합도 판단 방법에 대해 설명한다. 본 개시에서 동시 복용 적합도는 반드시 동시에 복용하는 경우에만 적용되는 것이 아니라 함께 복용되는 경우를 포함하는 개념이다. 예를 들어, 건강기능식품 A와 건강기능식품 B가 아침 식사 후 함께 복용되는 것은 동시 복용으로 볼 수 있고, 건강기능식품 A는 아침 식사 후 그리고 건강기능식품 B는 저녁 식사 후 복용인 경우에는 함께 복용되는 것으로 이 경우에도 본 개시에 따른 동시 복용 적합도의 대상으로 볼 수 있다.
도 7은 예를 들어, 도 6의 S34와 연관될 수 있다. 예를 들어, 도 7은 S34 이후에 사용자의 추가 입력, 예를 들어, 제1 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공 요청과 같은 사용자의 추가 입력에 대응한 응답으로써 선택된 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공을 위한 것일 수 있다. 실시 예에 따라, 도 7에서 생성되는 제2 플래그 데이터는 상기 제1 플래그 데이터와 함께 제공될 수도 있다.
S41에서, 서버(200)는 상기 제1 건강기능식품 목록 중 적어도 둘 이상의 개별 건강기능식품들 간의 동시 복용 적합도를 산출할 수 있다.
S42에서, 서버(200)는 상기 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 상기 사용자에 적합 여부를 표시하는 제2 플래그 데이터를 생성할 수 있다.
S43에서, 서버(200)는 상기 생성된 제2 플래그 데이터를 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.
즉, 제2 플래그 데이터는 제1 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공 요청과 같은 사용자의 추가 입력에 따라 개별 건강기능식품이 선택된 경우, 제1 건강식품목록 중 선택되지 않은 나머지 개별 건강기능식품들과의 동시 복용 적합도를 산출한 다음, 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 상기 제1 건강기능식품 목록 내 선택되지 않은 나머지 개별 건강기능식품 중 상기 사용자에게 적합한 건강기능식품에 관한 데이터일 수 있다.
이 때, 제2 플래그 데이터는 제1 플래그 데이터와 같이, 적어도 둘 이상의 건강기능식품들 사이의 동시 복용 적합도가 적합, 부적합, 판단 보류 등 다양한 상태에 따라 컬러, 숫자, 그래프, 이미지, 이모지 등으로 표시하여 직관적으로 식별할 수 있도록 제공될 수 있다. 또한, 제2 플래그 데이터가 선택되면 예를 들어, 동시 복용 적합도 판단의 상세 정보가 제공될 수 있다.
표 1은 동시 복용 적합도 상세 정보 제공의 예시로 볼 수 있다.
섭취 추천 시간 상세 정보 근거 내용
베타카로틴의 흡수율을 높이고, 부작용을 방지하기 위해 루테인 등과 동시 복용하지 않기를 추천함 다양한 카로티노이드를 함께 섭취할 때 카로티노이드는 서로 경쟁적인 상호작용을 갖는다. 베타-카로틴과 루테인을 함께 섭취하면 루테인만 섭취했을 때 보다 베타-카로틴에 의하여 루테인의 흡수가 유의하게 감소되었다. 그러나 베타-카로틴만 섭취했을 때 보다 루테인과 베타-카로틴을 함께 섭취했을 때 혈청 내 베타-카로틴 농도는 증가한 것으로 나타났다.
비타민D는 지방 흡수를 억제하는 약물과 동시 섭취를 피하도록 추천함 지방 흡수를 차단하는 약물을 섭취하는 경우, 비타민 D 흡수도 함께 저해되었다.
엽산의 생체이용률을 높이기 위해서는 식이섬유 섭취와 시간 간격을 두어 단독으로 섭취하는 것을 추천함 식품 중의 성분 중에는 특정 형태의 식이섬유, 예를 들면 밀겨에 있는 식이섬유가 엽산의 생체이용률을 낮출 수 있다.
칼슘의 흡수율을 높이기 위해 비타민D와 동시 섭취를 추천함 칼슘 섭취량이 적을 경우에는 주로 능동 수송으로 운반 흡수되며, 이 때 혈청 비타민 D의 활성형인 칼시트리올[calcitriol, 1,25(OH)2D]과 비타민 D 수용체(vitamin D receptor)의 영향을 받는다.
칼슘의 흡수율을 높이기 위해 비타민D와 동시 섭취를 추천함 1,25-다이하이드록시비타민 D3(1,25(OH)2D3, 칼시트리올)은 전체 소장에서, 특히 십이지장과 공장에서 칼슘의 흡수를 촉진시킨다.
칼슘과 다른 미네랄 제제는 섭취 시간을 다르게 추천함 과량의 칼슘 섭취는 철분과 아연 등 다른 미량무기질의 흡수를 저해할 수 있다.
마그네슘의 흡수율을 높이기 위해 비타민D와 동시 섭취를 추천함 비타민 D와 비타민 D의 대사물질은 마그네슘의 흡수를 높이는 것으로 보고되었다.
마그네슘의 생체이용률을 높이기 위해서는 식이섬유 섭취와 시간 간격을 두어 단독으로 섭취하는 것을 추천함 피틴산 및 셀룰로오스와 같은 식이섬유도 마그네슘의 흡수를 저해하는 것으로 보고되었다.
철의 흡수율을 높이기 위해 비타민C와 동시 섭취하는 것을 추천함 비타민 C는 쉽게 철과 결합하여 용해성의 화합물을 형성할 뿐 아니라, 효과적으로 제2철(Fe3+)을 제1철(Fe2+)로 환원시키기 때문에 철의 흡수에 도움이 된다.
철의 흡수율을 높이기 위해 제산제와 같은 약물과 동시 섭취하지 않는 것을 추천함 제산제의 사용 등으로 위산분비가 저하되면 위 내용물의 pH가 높아져서 제1철(Fe2+)이 불용성의 물질로 침전되어 흡수율이 낮아지는 요인이 된다.
아연의 흡수율을 높이기 위해 칼슘과 동시 복용하지 않을 것을 추천함 아연은 인산염이나 칼슘, 피틴산과 같은 아연 흡수를 저해하는 요인들에 의해 영향을 받는다.
구리의 흡수율을 높이기 위해 식후에 섭취하는 것을 추천함 위산은 식이에 포함된 구리의 분리를 통해 구리의 용해를 증진시킨다.
크롬의 흡수율을 높이기 위해 비타민C와 함께 섭취할 것을 추천함 비타민C는 크롬의 흡수율을 높여준다.
크롬의 흡수울을 높이기 위해 아연과 동시 복용하지 않을 것을 추천함 크롬과 아연은 상호 경쟁관계에 있어 아연부족 쥐에서 크롬의 흡수율이 증가하였다는 보고가 있었다.
한편, 도 8 역시, 도 6의 S34와 관련될 수 있다. 이 때, 도 8은 도 7과 함께 또는 별도의 절차로 판단될 수 있다. 예를 들어, 도 8은 상기 도 6의 S34 이후에 사용자의 추가 입력에 따른 별도의 추가 절차일 수 있다. 예를 들어, 도 8의 절차는 제1 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공 요청과 같은 사용자의 추가 입력에 대응한 응답으로써 선택된 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공을 위한 것일 수 있다. 실시 예에 따라, 도 8에서 생성되는 제3 플래그 데이터는 상기 제1 플래그 데이터 내지 제2 플래그 데이터 중 적어도 하나와 함께 제공될 수도 있다.
S51에서, 서버(200)는 상기 사용자의 검색 요청에 대응하여 상기 제1 건강기능식품 목록으로 비록 추출되진 않았으나 상기 검색 요청된 개별 건강기능식품과 동시 섭취가 예상되는 제2 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다. 이는 사용자가 현재 복용 중인 건강기능식품들에 대한 정보에 더하여, 추후 복용 예정인 건강기능식품(잘 알려지거나 일반적으로 추천될 수 있는)(들)과의 정보도 제공하여, 원스톱(one-stop)으로 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하기 위한 목적일 수 있다. 상기 동시 섭취 예상의 판단은, 빅데이터와 인공지능 기반으로 본 개시에 따른 서버(200)에서 제공하는 서비스 플랫폼 이용자들의 동시 섭취 패턴이나 외부 소스로부터 수집한 데이터 기반으로 결정될 수 있다. 일례로서, 서비스 플랫폼 이용자들 중, 유저 헬스 데이터가 사용자와 기 설정 값 이상으로 유사한 다른 이용자들이 섭취하는 패턴 및 외부 소스로부터 수집한 데이터를 기반으로, 현재 사용자에 의해 선택된 개별 건강기능식품과 동시 섭취가 예상되는 제2 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 상기 동시 섭취 예상 판단은, 서버(200)나 사용자의 설정에 따라 임의로 결정될 수도 있다.
S52에서, 서버(200)는 상기 제2 건강기능식품 목록에 포함된 건강기능식품과 상기 선택된 개별 건강기능식품과의 동시 복용 적합도를 산출할 수 있다.
S53에서, 서버(200)는 상기 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 상기 사용자에게 적합한지 여부를 표시하는 제3 플래그 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 제3 플래그 데이터는, 상기 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 제2 건강기능식품 목록 중 사용자에게 적합한 개별 건강기능식품과 적합하지 않은 개별건강기능식품을 각각 표시할 수 있다.
S54에서, 서버(200)는 상기 제3 플래그 데이터를 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. 상기 제3 플래그 데이터는 상술한 바와 같이 사용자의 추가 입력에 따른 응답으로 제공될 수도 있으나, 다른 실시 예에 따라, 제1 플래그 데이터의 상세 정보 항목으로 제2 플래그 데이터와 함께 제공되거나 상기 제1 플래그 데이터와 동일 레벨에서 함께 제공될 수도 있다.
한편, 도 7과 8과 관련하여 본 개시에 따른 동시 복용 적합도 판단 및 제공 과정에서, 도 14의 (b)와 같은 이원화 시스템을 차용하여, 일반적으로 건강기능식품 복용자들에게 해당하는 동시 복용 적합도 정보와 사용자 개인에 맞춤형으로 유저 헬스 데이터 기반으로 도 13의 (a)에 구성된 옵티말 영양팩에 대하여 동시 복용 적합도 정보를 구분하여 제공할 수도 있다.
본 명세서에서는 플래그 데이터를 이용하였으나, 본 개시는 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 본 명세서에서 기술되는 플래그 데이터의 기능이나 역할을 대신하여 공지된 구성요소가 참조될 수 있다.
도 15와 16은 본 개시의 일실시예에 따른 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 도 17은 본 개시의 일실시예에 따른 건강기능식품 상태 및 복용정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 18은 본 개시의 일실시예에 따른 맞춤형 건강기능식품 추천 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
본 개시에 따른 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법은, 사용자가 예를 들어, 단말(100)에 구비된 촬상부(카메라와 같은 이미지 센서)를 이용하여 복용 중(또는 복용 예정인) 건강기능식품이나 음식에 대한 이미지 데이터를 촬영하면, 서버(200)에서 이를 인식하고 자동으로 사용자 DB(유저 헬스 데이터)에 반영하여, 손쉬운 사용자 DB 관리가 가능하고, 건강기능식품 및 음식의 적절성 평가에 관해 기술한다. 건강기능식품을 다수 촬영 시, 일괄적으로 사용자가 자신의 DB에 여러 건강기능식품에 관한 정보를 추가할 수 있으며, 사용자가 음식 촬영 시, 현재 복용 중인 건강기능식품 정보를 포함한 건강 정보 대비 현재 식단의 적절성을 평가할 수 있다.
먼저, 도 15를 참조하면, S71에서, 서버(200)는 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성할 수 있다. 이는 전술한 도 4의 과정과 동일한 과정으로 볼 수 있다.
서버(200)는 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 제1 영양 점수를 산출할 수 있다.
S72에서, 서버(200)는 상기 사용자의 단말로부터 건강기능식품 이미지 데이터를 획득하여 일시 저장할 수 있다.
S73에서, 서버(200)는 상기 획득된 건강기능식품 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출할 수 있다.
S74에서, 서버(200)는 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 제1 영양 점수를 조정할 수 있다.
S75에서, 서버(200)는 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성할 수 있다.
S76에서, 서버(200)는 상기 조정된 제1 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제1 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공할 수 있다.
다음으로, 도 15의 건강기능식품 이미지 데이터를 획득하는 것이 아니라, 도 16에서는 식단 이미지 데이터를 획득하여 처리하는 것이다.
도 16을 참조하면, S81은 전술한 도 15의 S71과 동일하다.
S82에서, 서버(200)는 식단 이미지 데이터를 획득하여 일시 저장할 수 있다.
S83에서, 서버(200)는 상기 식단 이미지 데이터로부터 식단 정보를 추출하고, 상기 추출된 식단 정보의 영양성분 정보를 추출하여 분석할 수 있다.
S84에서, 서버(200)는 상기 분석된 식단 정보의 영양성분에 기초하여 상기 식단 정보의 적합도를 산출할 수 있다.
S85에서, 서버(200)는 상기 산출된 식단 정보의 적합도에 기초하여 영양 점수를 생성하거나 기생성된 영양 점수(예를 들어, 도 15 참조)를 조정할 수 있다.
S86에서, 서버(200)는 상기 생성 또는 조정된 영양 점수에 기초하여 상기 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제2 추천 정보를 생성하고, 상기 사용자의 단말로 제공할 수 있다.
설명의 편의상 도 15와 16은 각각 별개의 이미지 데이터를 획득하고, 그로부터 각각 건강기능식품 이미지와 식단 이미지를 획득하여 처리하는 것으로 설명하였다. 이는 예를 들어, 특정 이미지에 건강기능식품 정보 또는 식단 정보가 하나만 있는 경우로 볼 수 있다. 즉, 서버(200)는 획득된 이미지 데이터에 건강기능식품 정보 또는 식단 정보가 포함되었는지 판단하여, 전자의 경우 도 15의 동작을 수행하도록 제어하고, 후자의 경우 도 16의 동작을 수행하도록 제어할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않는다.
예를 들어, 서버(200)는 상기 획득된 이미지 데이터 내에 건강기능식품 정보와 식단 정보가 모두 포함되어 있는 경우에는, 도 15와 16을 순차로 수행하도록 하거나 동시에 수행되도록 제어할 수 있다. 다만, 이 경우, 도 15에서 건강기능식품 이미지와 도 16에서 식단 이미지는 동일한 이미지 데이터로부터 추출될 수 있다.
한편, 서버(200)는 획득되는 이미지 데이터가 복수 개이거나 획득된 이미지 데이터 내 추출되는 건강기능식품 정보나 식단 이미지가 복수 개인 경우에는, 한 번에 모두 추출 및 반영하도록 제어할 수도 있고, 상기 숫자만큼 도 15와 16을 각각 개별적으로 수행하도록 제어할 수도 있다. 전자의 경우에는 한 번에 영양 점수를 조정하여 한 번만 추천 정보를 생성하면 되고, 후자의 경우에는 매번 영양 점수를 조정하고 그에 따른 추천 정보를 복수 개 생성할 수 있다. 이는 서버(200) 또는 사용자의 설정에 따라 임의로 결정될 수 있다.
또 다른 실시예에서는, 도 15의 제1 이미지 데이터로부터는 건강기능식품에 관한 정보만 획득하고, 아래와 같이 식단 정보는 별개의 이미지 즉, 제2 이미지 데이터를 더 수신하여 획득할 수도 있다.
상기에서, 하나의 이미지 내에 복수 개의 정보(건강기능식품이든 식단이든)가 포함되고, 적어도 둘 이상의 정보가 서로 동일한 경우에는 산출되는 영양 점수에 가중치를 부여할 수 있다.
서버(200)는 건강기능식품에 대한 적합도와 식단 정보의 적합도 판단 시, 동시 복용 적합도를 고려할 수 있다. 이 때, 동시 복용 적합도는, 건강기능식품들 사이, 식단들 사이, 건강기능식품과 식단 사이 등 중 적어도 하나에 대해 산출될 수 있다.
서버(200)는 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 추천 정보에, 건강기능식품에 대한 추천 정보와 식단 추천 정보 중 적어도 하나는 포함하되, 특히 식단 정보와 관련하여, 추출된 식단 정보에 따라 상기 추천 정보 구성을 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어, 상기에서 추출된 식단 정보 내 식단이 정규 식단으로 등록되었는지 판단하여, 만약 정규 식단으로 등록되었으면, 상기 제1 추천 정보 기반 상기 건강기능식품에 대한 추천 정보가 생성되도록 제어할 수 있다. 이 때, 상기에서 정규 식단이라 함은 예를 들어, 루틴화 된 식단으로 사용자가 미리 입력한 식단 정보를 나타낼 수 있다.
일례로서, 루틴화된 정규식단의 섭취 루틴에 대응하여, 해당 정규식단의 섭취가 예상되는 시기에 맞추어 상기 정규 식단과 영양학적으로 궁합이 맞는 건강기능식품의 섭취 루틴을 생성하고, 이를 섭취 루틴 정보를 생성하는 단계에 반영하여, 사용자의 최종 제1 추천 정보에 반영할 수 있다. 즉, 상기 건강기능식품 섭취 루틴 정보는 상기 추출된 식단 정보가 정규 식단으로 등록된 경우에 생성된 상기 추천정보를 기반으로 재조정될 수 있고, 상기 제1 추천 정보는 재조정된 상기 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 기반으로 재조정될 수 있다. 이를 통해, 정규화된 사용자의 식단에 맞춤화되어 정규화된 건강기능식품 섭취 루틴을 자동으로 생성할 수 있고, 그만큼 사용자의 영양 섭취 안정성을 유지하여 사용자 편의성 및 영양 상태 관리성을 향상시킬 수 있다.
반면, 상기 추출된 식단 정보가 정규 식단으로 등록되어 있지 않았으면, 상기 건강기능식품에 대한 추천 정보는 생성하지 않고 상기 식단 추천 정보만 생성되도록 할 수 있다.
한편, 서버(200)는 추출된 이미지 데이터 내 건강기능식품 정보에 따른 영양 점수와 식단 정보에 따른 영양 점수가 각각 임계치 이상인지 판단하여, 그에 따라 유저 헬스 데이터 자동 업데이트 여부를 결정할 수 있다. 상기에서 임계치라 함은 예를 들어, 각각의 영양 점수를 나타낼 수도 있지만, 기 생성된 영양 점수가 있는 경우에는 조정되는 영양 점수의 차이에 대한 것일 수 있다. 즉, 서버(200)는 판단 결과 임계치 이상인 영양 점수의 해당 건강기능식품 정보와 식단 정보를 상기 생성된 유저 헬스 데이터에 자동으로 업데이트되도록 제어할 수 있다. 이는 잦은 업데이트에 따른 자원 소모 내지 효율을 높이고, 무의미한 정보의 업데이트에 따른 사용자 혼동 방지나 편의성 증대를 위한 것이다.
서버(200)는 상기에서, 획득된 이미지로부터 건강기능식품 정보 내지 식단 정보를 추출함에 있어서, 먼저 관심영역(RoI: Region of Interest)를 특정하고, 특정된 관심영역에 대한 정보를 추출할 수 있다. 이 때, 상기 추출 과정에서, OCR, 외관분석, 문자패턴분석 등과 같은 다양한 이미지 데이터 내 객체 인식, 추출 및 분석 관련 기술이 참조될 수 있다.
서버(200)는 이후 사용자 DB 내 동일 또는 유사한 건강기능식품의 정보가 있는지 판단하고, 판단 결과 만약 상기 사용자 DB 내 동일 또는 유사한 건강기능식품의 정보가 있으면, 해당 정보 및 관련 정보를 추출하여 사용자 DB에 반영할 수 있다. 이 경우, 현재 사용자 DB에 저장되거나 읽을 수 있는 데이터 외에 기존에 저장되었으나 삭제되어 현재에는 없는 것도 포함될 수 있다. 반면, 상기 판단 결과 만약 상기 사용자 DB 내 동일 또는 유사한 건강기능식품의 정보가 없으면, 서버(200)는 이미지 내 문자를 인식하여 새로운 건강기능식품 DB를 생성할 수도 있다. 즉, 서버(200)는 이미지로 인식되지 않는 정보는 사용자가 입력할 수 있도록 입력란을 제공할 수도 있다.
또한, 서버(200)는 상기에서, 건강기능식품의 촬영 및 DB에 반영 시, 획득되는 이미지 내의 유통기한(품질관리기한) 정보를 추출하여 식별하고, 사용자 섭취 루틴 정보에 반영하며, 우선순위를 조정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 내 건강기능식품 B가 현재 복용 중인 건강기능식품 A와 성분이 유사하나, 건강기능식품 A에 비해 유통기한이 빠르게 도래한다고 판단되면, 건강기능식품 A보다 건강기능식품 B가 우선하여 소비되도록 사용자 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하거나 기 생성된 섭취 루틴 정보를 조정할 수 있다.
서버(200)는 건강기능식품 정보가 포함된 다수의 이미지가 획득되면, 일괄적으로 그리고 자동으로 사용자 DB에 여러 건강기능식품에 관한 정보가 추가되도록 할 수 있다. 상기에서, 각 이미지는 서로 다른 건강기능식품 정보에 대한 것으로 볼 수 있다.
서버(200)는 사용자가 음식 촬영하면, 현재 복용 중인 건강기능식품 정보를 포함한 유저 헬스 데이터를 고려하여 현재 식단의 적절성을 평가할 수 있다. 예를 들어, 촬영된 식단의 영양성분을 추출 및 분석하고, 현재 사용자의 유저 헬스 데이터를 고려하여 식단의 적절성에 대한 평가 정보를 생성하여 저장 또는 제공할 수 있다. 상기 평가 정보는 예를 들면, 비타민 A: 적정, 비타민 D: 과다 등과 같이 간단한 정보만 제공할 수도 있고, “현재 복용 중인 건강기능식품 A에 의해 비타민 D가 섭취되고 있으므로, 본 식단의 고등어 섭취 시 비타민 D가 과다 복용될 수 있습니다”와 같이 문장 형태로 구체적으로 정보를 제공할 수도 있다. 상기의 경우에, 전술한 플래그 데이터 형식을 이용할 수도 있다.
서버(200)는 사용자가 음식과 건강기능식품을 동시 촬영하면, 양자의 영양성분 정보를 분석하여, 특히 중첩되거나 과다 영양성분이 섭취되고 있는지 평가 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 이미지 내 영양제의 성분 출력 및 음식의 영양성분 출력하고, 이들로부터 종합적으로 얻을 수 있는 영양성분 그래프 이미지를 출력할 수 있으며, 전술한 바와 같이 단지 영양성분만 제공하는 것이 아니라 유저 헬스 데이터와의 비교를 통한 적합도나 영양 점수 데이터를 함께 또는 별도로 제공할 수 있다.
서버(200)는 데이터 수집 방법에 관한 특징으로, 특정 영양제를 섭취하는 사용자가 주로 섭취하는 식단 또는 방문하는 식당에 관한 데이터를 수집할 수도 있다. 예를 들어, 특정 회사의 영양제를 선택한 사람들의 식사 패턴을 획득하여이를 기반으로 역으로 특정 식단을 주로 섭취하는 사용자에게 해당 영양제를 추천 정보로 포함되도록 할 수 있다. 보다 구체적으로, 비타민 C가 부족한 사용자들이 주로 어떤 식단을 섭취하는 지 파악하고, 그로부터 비타민 C 부족 원인을 유추해 볼 수 있다. 서버(200)는 데이터 수집에 기초하여 영양제-식단의 정보가 매칭되면, 사용자가 자신의 최종 정보 입력 과정에서 특정 식단 섭취를 입력하였을 때,매칭되는 영양제를 추천정보에서 우선순위를 가지도록 가중치를 부여할 수도 있다.
도 17은 본 개시의 일실시예에 따른 맞춤형 건강기능식품 상태 및 복용정보 제공 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이는 예를 들어, 단말(100)에서 실행된 어플리케이션 내에서, 사용자의 입력(건강검진결과, 처방기록, 어플리케이션 내 설문 입력 결과)을 바탕으로 (+), (-) 가중치 반영에 따른 최종 사용자 영양점수 산출할 수 있으며, 영양점수 및 잔여 복용 건강기능식품을 고려하여, 적정 섭취 루틴 산출에 관한 것이다.
예를 들어, 사용자가 복용 중인 건강기능식품 A, B, C, D, E를 무작위로 입력하면, 서버(200)는 시스템에서 동시 복용 적합도, 잔여 수량 등을 고려하여 최종적으로 건강기능식품 A, C는 아침 식후,건강기능식품 B는 점심 후, 건강기능식품 D, E는 저녁 식후에 섭취할 것을 권고하는 등의 섭취 루틴 제작 및 결과값으로 출력되도록 할 수 있다.
도 17을 참조하면, S91에서, 서버(200)는 사용자의 단말(100)로부터 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성할 수 있다.
S92에서, 서버(200)는 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 상기 각 건강기능식품에 관한 적합도를 산출할 수 있다.
이 때, 상기 서버(200)는 상기 산출되는 적합도에 상기 각 건강기능식품에 대한 동시 복용 적합도를 포함할 수 있다.
S93에서, 서버(200)는 상기 산출된 적합도에 기초하여 각 건강기능식품에 대한 영양 점수를 산출할 수 있다.
이 때, 상기 서버(200)는 상기 각 건강기능식품의 필수 영양소와 목적별 영양소에 대해 구분하여 상기 영양 점수를 산출할 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 S93에서, 상기 각 건강기능식품 내 상기 유저 헬스 데이터 기반 비추천 영양 성분 포함 여부를 더 참조하여 상기 영양 점수를 산출할 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 산출되는 영양 점수에, 상기 필수 영양소에 대한 영양 점수, 목적별 영양소에 대한 영양 점수 및 비추천 영양 성분 포함 여부에 따른 영양 점수가 합산된 종합 영양 점수를 포함하되, 상기 필수 영양소에 대한 영양 점수와 목적별 영양소에 대한 영양 점수에는, 미리 설정된 가중치가 상기 합산 전에 적용할 수 있다.
S94에서, 서버(200)는 상기 산출된 영양 점수, 상기 각 건강기능식품의 유통기한 및 잔여량 정보에 기초하여 상기 사용자 맞춤형 건강기능식품 복용 루틴 정보를 생성할 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 산출되는 복용 루틴 정보에, 상기 각 건강기능식품 고유의 권장 복용 루틴 정보와 상기 유저 헬스 데이터 및 상기 사용자의 식사 루틴에 관한 추가 정보 중 적어도 하나에 기반한 건강기능식품 권장 복용 루틴 정보를 모두 포함할 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 각 건강기능식품에 대한 영양 점수가 동일한 경우에는, 해당 건강기능식품에 설정된 가중치에 따라 결정된 우선순위에 기초하여 상기 복용 루틴 정보를 산출할 수 있다.
S95에서, 서버(200)는 상기 생성된 사용자 맞춤형 건강기능식품에 대한 복용 루틴 정보를 상기 사용자의 단말로 제공할 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 제공된 복용 루틴 정보에 따라 상기 사용자의 단말로 알림 정보를 전송할 수 있다.
한편, 서버(200)는 사용자가 추가로 복용(예정)건강기능식품에 대한 정보를 입력하면, 실시간으로 영양점수의 변동값을 제공할 수 있다. 이 때, 상기 서버(200)는 상기 영양 점수가 변동에 따른 근거 내지 이유를 함께 제공할 수 있다.
상기 서버(200)는 사용자가 영양 점수를 감소시키는 건강기능식품에 대한 정보를 복용 예정 건강기능식품으로 입력하면, 상기 영양 점수 감소의 이유를 제공하는데 예를 들어, “사용자는 현재 흡연 중이므로,루테인이 포함된 영양제 A를 DB에 추가할 경우 적합하지 않아 영양점수가 감소될 수 있습니다.”, “사용자는 현재 영양제 A를 섭취 중이므로, 영양제 A와 동시 복용이 적합하지 않은 영양제 B를 DB에 추가할 경우 영양점수가 감소될 수 있습니다.”와 같이 서비스할 수 있다.
도 18은 본 개시의 일실시예에 따른 맞춤형 건강기능식품 추천 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
이는, 입력되는 건강 정보, 복용 중인 식품 정보 등을 비롯한 사용자 정보에 기반한 유저 헬스 데이터에 기초하여 자동으로 섭취(또는 복용) 권장 건강기능식품 추천에 관한 것이다.
종래 추천 방식은, 일률적이고 고정된 알고리즘 기반이어서, 사용자의 실시간 상태, 선호도 및 다른 사용자/전문가의 피드백을 참조하여 건강기능식품 추천에 온전히 반영하지 않아 상기 추천 정보에 대한 사용자의 신뢰도가 낮은 문제점이 있었다.
이에 본 개시에서는, 1차적으로 유저헬스데이터를 기반으로 개인 맞춤형 건강기능식품을 추천하고, 동일 건강기능식품을 복용하는 다른 사용자(일반인)의 피드백을 반영하여 건강기능식품 추천 알고리즘을 재조정하고, 사용자의 최종 정보 및 복용 중인 건강기능식품 정보를 열람한 전문가(ex. 약사나 의사)의 피드백을 고려하여 건강기능식품 추천 알고리즘을 재조정하고, 사용자 본인의 건강기능식품 선호도 성향 자체를 파악하여, 최종적으로 사용자에게 적합하게 조정된 알고리즘을 기반으로 건강기능식품을 추천하는 것이다.
도 18을 참조하여, 본 개시의 일실시예를 설명하면, 다음과 같다.
S101에서, 서버(200)는 자신이 제공하는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보를 기반으로 유저 헬스 데이터를 생성할 수 있다.
S102에서, 서버(200)는 상기 S101에서 생성된 유저 헬스 데이터에 기초하여 미리 정의된 건강기능식품 추천 알고리즘을 통해 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제4 추천 정보를 생성할 수 있다.
S103에서, 서버(200)는 상기 서비스 플랫폼을 이용하는 타 사용자의 건강기능식품에 대한 피드백 데이터를 획득하고, 획득된 상기 타 사용자의 피드백 데이터에 기초하여 상기 추천 알고리즘을 1차 조정하여 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제5 추천 정보를 생성할 수 있다.
이 때, 실시 예에 따라서, 서버(200)는 상기 서비스 플랫폼을 이용하는 타 사용자를 상기 생성된 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제4 추천 정보에 포함된 적어도 하나의 건강기능식품을 현재 복용하는 사용자로 필터링 또는 제한할 수 있다. 상기에서, 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제1 추천 정보를 대신하여 S101에서 생성된 유저 헬스 데이터가 이용될 수 있다. 다른 실시예에서, 서버(200)는 상기 서비스 플랫폼을 이용하는 타 사용자를 상기 생성된 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제4 추천 정보에 포함된 적어도 하나의 건강기능식품을 현재 복용 중인 사용자(또는 복용 경험이 있는)로 제한하되, 그럼에도 불구하고 해당하는 사용자의 수가 미리 정한 수 이상인 경우에는 대상 타 사용자의 우선순위(제1 추천 정보와 중복되는 건강기능식품의 개수, 복용 여부, 재구매 여부 등)를 판단하여, 최상위의 일부 사용자만 채택할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 서버(200)는 상기 서비스 플랫폼을 이용하는 타 사용자를 상기 생성된 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제4 추천 정보에 포함된 적어도 하나의 건강기능식품을 현재 복용 중인(또는 복용 경험이 있는) 사용자로 제한하되, 제한된 타 사용자에 대하여 상기 사용자의 유저 헬스 데이터와의 유사도에 따라 우선순위를 판단하여, 최상위의 일부 사용자만 채택할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 서버(200)는 상기 서비스 플랫폼을 이용하는 타 사용자를 상기 생성된 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제4 추천 정보에 포함된 적어도 하나의 건강기능식품을 현재 복용 중인(또는 복용 경험이 있는) 사용자로 제한하되, 제한된 타 사용자에 대하여 상기 제4 추천 정보에 대한 긍정 소견과 부정 소견 사용자로 구분하여 그룹핑하고, 그룹핑된 사용자들 중 최상위의 우선순위(예를 들어, 유저 헬스 데이터 유사도나 현재 복용 중 여부, 미리 정한 횟수 이상 재구매 여부 등)를 가진 타 사용자만 일부 채택할 수도 있다. 서버(200)는 상기 타 사용자의 서비스 플랫폼 이용 패턴이나 활동을 분석한 결과 해당 사용자가 이용 경고(예를 들어, 허위사실 유포나 인신공격 등에 따른)를 받는 등 신뢰도 평가가 미리 정한 수준 이하인 경우에는 해당 타 사용자(또는 그가 속한 그룹)을 채택하지 않을 수 있다. 서버(200)는 타사용자 채택 과정에서 사용자의 거주 지역이나 환경 정보를 참조하여 채택 여부를 결정할 수도 있다. 서버(200)는 채택된 타사용자에 대한 간략 정보와 피드백 데이터의 전부 또는 일부를 사용자에게 제공하고, 사용자에 의해 배제 선택된 타사용자 또는 선택된 타사용자 정보를 참조할 수 있다. 한편, 상기 타 사용자의 채택 알고리즘은 상기한 내용을 어떤 조합 방식이 이용될 수도 있다.
S104에서, 서버(200)는 전문가의 피드백 데이터를 획득하여, 획득된 전문가의 피드백 데이터에 기초하여 상기 1차 조정된 추천 알고리즘을 재조정(2차 조정)하여 상기 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제6 추천 정보를 생성할 수 있다.
이 때, 서버(200)는 상기 전문가를 상기 서비스 플랫폼에 미리 등록된 전문가로 제한할 수 있다.
S105에서, 서버(200)는 상기 S104에서 생성된 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제6 추천 정보를 최종 맞춤형 추천 정보로서 상기 사용자의 단말로 제공할 수 있다.
상기에서, 서버(200)는 상기 추천 알고리즘에 상기 생성되는 제5 추천 정보에 상기 생성된 제4 추천 정보 중 적어도 하나의 건강기능식품이 포함되도록 1차 조정 제어할 수 있다. 이 때에도, 서버(200)는 유저 헬스 데이터의 HIG 정보에 기초할 때, 그에 맞지 않거나 상대적으로 상기 제4 추천 정보에 포함된 건강기능식품 중 우선순위가 낮은 건강기능식품만이 포함된 경우에는 상기 1차 조정을 추가 제어할 수도 있다. 여기서, 추가 제어라 함은, 더 많은 타 사용자의 피드백 데이터를 참조한다거나 기존 채택된 타 사용자나 그가 속한 그룹을 전부(또는 일부) 배제하고 새로운 그룹에 속한 타 사용자를 채택하여 상기 과정을 다시 수행하도록 하는 것을 포함한다.
또한, 상기에서, 서버(200)는 상기 추천 알고리즘을 상기 생성되는 제3 추천 정보에 상기 생성된 제4 추천 정보와 제5 추천 정보 중 적어도 하나의 건강기능식품이 포함되도록 2차 조정 제어할 수 있다.
한편, 서버(200)는 상기 제5 추천 정보 중 상기 제4 추천 정보와 상이한(또는 추가나 삭제된) 건강기능식품은 구분하여 분류하고, 분류된 건강기능식품에 관한 피드백 데이터가 상기 전문가의 피드백 데이터에 포함되도록 제어할 수 있다. 이는 전문가가 아닌 타 사용자에 의해 추가나 삭제된 추천 정보에 대한 신뢰성 확보를 위한 것일 수 있다.
상기 서버(200)는 상기 분류된 건강기능식품에 관한 상기 전문가의 피드백 데이터가 상기 비전문가인 타 사용자의 피드백 데이터와 전부 또는 일부 상이한 경우에는, 해당 건강기능식품에 관한 적어도 하나 이상의 다른 전문가의 피드백 데이터를 추가로 획득할 수 있다.
상기 서버(200)는 만약 적어도 하나 이상의 다른 전문가의 피드백 데이터를 추가로 획득하거나 처음부터 복수의 전문가의 피드백 데이터를 획득하였으나, 상기 복수의 전문가의 피드백 데이터가 서로 일치하지 않는 경우에는, 다수결 원칙에 따라 또는 각 전문가에 대해 부여된 우선순위를 참조하되, 상기 우선순위가 가장 높은 전문가의 피드백 데이터를 채택하여 그에 기초하여 상기 조정된 추천 알고리즘을 재조정할 수 있다. 상기에서도, 긍정 소견의 전문가와 부정 소견의 전문가를 구분하여 그룹핑하고, 그룹 내 최상위 일부 전문가의 소견을 비교 테이블 형태로 단말(100)로 제공하여 사용자가 선택하도록 한다거나 동시 복용 적합도를 참조하여 긍정 또는 부정 소견을 선택할 수도 있다.
실시예에 따라서, 서버(200)는 예를 들어, 상기 S103을 배제할 수도 있다. 예를 들어, 제1 추천 정보에 포함된 건강기능식품 중 적어도 하나에 전문가의 소견이 필요한 영양제 등이 있거나 상기 S103에서 복수의 타사용자의 의견이 합치되지 않는 경우, 미리 정한 충분한 수의 타 사용자의 의견이 수집되지 않는 경우 등에는 상기 S103의 피드백 데이터 내지 그에 따른 추천 알고리즘 조정 동작을 수행하거나 반영하지 않을 수 있다.
서버(200)는 상기 S105와 달리, 상기 제4 내지 제5 추천 정보도 사용자에게 제공할 수 있다. 한편, 서버(200) 매 추천 알고리즘 조정 또는 추천 정보 생성이나 제공시에 알림 정보를 제공할 수 있다.
서버(200)는 상기 전문가의 피드백을 반영하되, 서비스 플랫폼에 입력된 직업 정보가 포함된 사용자 정보에 기초하여 전문가인 사용자(ex. 약사,의사,간호사 등 의료 직군)를 분류할 수 있다. 이 경우, 전술한 바와 같이, 전문가인 경우에도, 분류된 의료직군 중에서도 전문성에 따라 차별화하여 우선순위를 설정할 수 있다. 예를 들어, 약사는 최대 가중치, 의사는 전공의/전문의 여부, 전공이 무엇인지 여부 등에 따른 상이한 가중치, 제약회사 직원은 해당 사용자가 근무하는 회사가 실제 해당 건강기능식품과 매칭되는 회사일수록 추가 가중치가 부여되도록 설정할 수 있다.
서버(200)는 사용자의 유저 헬스 데이터가 변화될 때마다 이를 트래킹하여 추천 정보 알고리즘에 반영되도록 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사용자 DB에 새로운 복용 건강기능식품을 추가한 경우, 이를 바탕으로 새롭게 사용자 추천 영양제 순위를 재조정할 수 있다. 또한, 비타민 A가 부족했던 사용자가, 비타민 A를 포함하는 건강기능식품 B를 구입/복용하게 되어, 서비스 플랫폼의 자신의 DB(유저 헬스 데이터)에 건강기능식품 B를 추가하면, 상기 건강기능식품 B의 추가 이전에는, 비타민 A가 결핍된 상태이므로, 비타민 A를 포함하는 건강기능식품이 추천 순위의 상위에 있었을 것인바, 사용자 DB에 건강기능식품 B가 추가됨에 따라, 사용자의 비타민 A 결핍이 해소 가능한바, 추천순위를 재조정하여, 상기 비타민 A가 아닌 다른 결핍 영양성분이 포함된 영양제가 상위 추천순위에 배치되도록 제어할 수 있다.
서버(200)는 사용자 본인의 건강기능식품 선호 성향을 반영하여 추천 알고리즘이나 추천 정보에 반영되도록 제어할 수 있다.
서버(200)는 사용자의기 서비스 플랫폼 사용 이력을 참조하여 예를 들어, 하기 요건들 중 적어도 하나(각각의 요건은 독립된 것으로 중복 적용 가능)에 따른 가중치를 각 건강기능식품에 반영하여 추천 순위가 재조정되도록 제어할 수 있다. 상기 가중치 요건들의 예시로, 가중치(+) 요건으로 사용자가 해당 영양제가 노출된 화면에 머무른 시간, 다른 가중치(+) 요건으로 사용자가 해당 영양제를 검색한 횟수(시스템 내 또는 시스템 외부 다른 웹 검색 기록 참조)와 또 다른 가중치(+) 요건으로 사용자가 해당 영양제를 클릭하여 정보를 확인한 횟수를 참조할 수 있다. 반면, 상기 가중치 요건들의 예시로, 가중치(-) 요건으로 사용자가 화면 스크롤 롤백(Roll-back)한 시점의 최하위 노출 영양제와 다른 가중치(-) 요건으로 사용자가 건강정보에 기 반영되었던 영양제 중 제외한 이력이 있는 영양제가 참조될 수 있다.
이상 상술한 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 사용자가 직접 복용 중인(또는 복용 예정) 건강기능식품의 정보를 검색하여 DB에 반영하지 않더라도, 촬영만으로도 손쉽게 건강기능식품의 정보를 자신의 DB에 자동으로 업데이트할 수 있다. 이 때, 인공지능 기술을 활용하여 사용자 DB 내 건강기능식품과 정보 동일 비교 및 동일한 정보가 없을 시 DB 생성 및 판단을 빠르고 쉽게 수행할 수 있다. 더불어, 이미지를 통해 유통기한의 특정 순서 배열을 인식함으로써, 유통기한을 고려하여 자동으로 섭취 루틴의 조정 및 관리를 할 수 있다. 또한, 카메라 촬영만으로 섭취 시 예상 영양소 섭취량 및 적절성 예측할 수 있으며, 특정 회사의 영양제를 선택한 사람들의 식사패턴을 획득하여, 이를 기반으로 역으로 영양제 추천을 할 수 있다.
본 개시의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 개시의 실시예를 설명하였지만, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 개시가 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 단말 200 : 서버
210 : 메모리 220 : 프로세서
310 : 통신모듈 320 : 데이터추출모듈
330 : 적합도산출모듈 340 : 제어모듈
350 : DB

Claims (10)

  1. 전자 장치에 의해 수행되어, 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법에 있어서,
    프로세서가 상기 전자 장치에 의해 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 제1 영양 점수를 산출하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 사용자의 단말로부터 제1 이미지 데이터를 획득하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 획득된 제1 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 제1 영양 점수를 조정하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 조정된 제1 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제1 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 프로세서가 상기 획득된 제1 이미지 데이터로부터 식단 정보를 추출하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 추출된 식단 정보의 영양성분을 분석하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 분석된 식단 정보의 영양성분에 기초하여 상기 식단 정보의 적합도를 산출하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 산출된 식단 정보의 적합도에 기초하여 상기 제1 영양 점수를 재조정하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 재조정된 제1 영양 점수에 기초하여 상기 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제2 추천 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 재조정된 제1 영양 점수와 생성된 제2 추천 정보를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 더 포함하고,
    상기 프로세서가 상기 획득된 제1 이미지 데이터로부터 유통기한 정보를 추출하여 상기 추출된 유통기한의 특정 순서 배열을 식별하고, 식별된 유통기한 정보를 상기 생성된 섭취 루틴 정보에 반영하여 조정하는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서가 상기 사용자의 단말로부터 제2 이미지 데이터를 획득하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 획득된 제2 이미지 데이터로부터 식단 정보를 추출하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 추출된 식단 정보의 영양성분을 분석하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 분석된 식단 정보의 영양성분에 기초하여 상기 식단 정보의 적합도를 산출하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 산출된 식단 정보의 적합도에 기초하여 상기 제1 영양 점수를 재조정하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 재조정된 영양 점수에 기초하여 상기 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제3 추천 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 재조정된 제1 영양 점수와 생성된 제3 추천 정보를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 건강기능식품에 대한 적합도와 상기 식단 정보의 적합도 판단은,
    동시 복용 적합도를 고려하는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서가 전문가의 제1 피드백 데이터와 상기 서비스 플랫폼 이용 타사용자의 제2 피드백 데이터를 획득하는 단계;
    상기 프로세서가 상기 획득된 제1 피드백 데이터와 제2 피드백 데이터 중 적어도 하나에 기초하여 상기 추천 알고리즘을 조정하여 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제4 추천 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 생성된 사용자 맞춤형 건강기능식품에 관한 제4 추천 정보를 상기 사용자의 단말로 제공하는 단계를 포함하는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제2 추천 정보는,
    건강기능식품에 대한 추천 정보와 식단 추천 정보 중 하나를 포함하되,
    상기 추출된 식단 정보가 정규 식단으로 등록된 경우에는 상기 제1 추천 정보 기반 상기 건강기능식품에 대한 추천 정보가 생성되는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 건강기능식품 섭취 루틴 정보는 상기 추출된 식단 정보가 정규 식단으로 등록된 경우에 상기 생성된 추천 정보를 기반으로 재조정되고,
    상기 제1 추천 정보는 상기 재조정된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 기반으로 재조정되는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서가 상기 추출된 제1 이미지 데이터 내 건강기능식품 정보에 따른 영양 점수와 상기 추출된 제1 이미지 데이터 내 식단 정보에 따른 영양 점수가 각각 임계치 이상인지 판단하는 단계; 및
    상기 프로세서가 상기 판단 결과에 따라 임계치 이상인 영양 점수의 해당 건강기능식품 정보와 식단 정보를 상기 생성된 유저 헬스 데이터에 자동으로 업데이트하는 단계를 더 포함하는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법.
  9. 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보 제공 장치에 있어서,
    메모리; 및
    상기 메모리와 통신을 수행하는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
    상기 장치에 의해 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성하여, 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 영양 점수를 산출하고, 상기 사용자의 단말로부터 이미지 데이터를 획득하면, 상기 획득된 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출하여, 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 영양 점수를 조정하고, 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하고, 상기 조정된 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제1 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공하고,
    상기 프로세서는 상기 획득된 이미지 데이터로부터 식단 정보를 추출하여, 상기 추출된 식단 정보의 영양성분을 분석하고, 상기 분석된 식단 정보의 영양성분에 기초하여 상기 식단 정보의 적합도를 산출하고, 상기 산출된 식단 정보의 적합도에 기초하여 상기 영양 점수를 재조정하고, 상기 재조정된 영양 점수에 기초하여 상기 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제2 추천 정보를 생성하고, 상기 재조정된 영양 점수와 생성된 제2 추천 정보를 상기 사용자의 단말로 제공하고,
    상기 프로세서는 상기 획득된 이미지 데이터로부터 유통기한 정보를 추출하여 상기 추출된 유통기한의 특정 순서 배열을 식별하고, 식별된 유통기한 정보를 상기 생성된 섭취 루틴 정보에 반영하여 조정하는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보 제공 장치.
  10. 맞춤형 건강기능식품 추천 정보 제공 시스템에 있어서,
    복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보가 포함된 사용자 정보를 입력하고 이미지 데이터를 전송하는 단말; 및
    상기 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하되, 상기 서버는,
    상기 서버에 의해 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 복용 중 또는 복용 예정인 건강기능식품에 대한 정보를 포함하여 입력되는 사용자 정보에 기반 유저 헬스 데이터를 생성하여, 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 각 건강기능식품에 관한 적합도와 상기 적합도 기반 영양 점수를 산출하고, 상기 전송된 이미지 데이터로부터 건강기능식품 정보를 추출하여, 상기 추출된 건강기능식품 정보와 상기 생성된 유저 헬스 데이터를 비교하여 상기 영양 점수를 조정하고, 상기 추출된 건강기능식품 정보가 포함된 건강기능식품 섭취 루틴 정보를 생성하고, 상기 조정된 영양 점수와 생성된 건강기능식품 섭취 루틴 정보에 기초하여 미리 정의된 추천 알고리즘을 통해 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제1 추천 정보를 생성하여 상기 사용자의 단말로 제공하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 전송된 이미지 데이터로부터 식단 정보를 추출하여, 상기 추출된 식단 정보의 영양성분을 분석하고, 상기 분석된 식단 정보의 영양성분에 기초하여 상기 식단 정보의 적합도를 산출하고, 상기 산출된 식단 정보의 적합도에 기초하여 상기 영양 점수를 재조정하고, 상기 재조정된 영양 점수에 기초하여 상기 개인 맞춤형 건강기능식품에 관한 제2 추천 정보를 생성하고, 상기 재조정된 영양 점수와 생성된 제2 추천 정보를 상기 사용자의 단말로 제공하고,
    상기 프로세서는 상기 전송된 이미지 데이터로부터 유통기한 정보를 추출하여 상기 추출된 유통기한의 특정 순서 배열을 식별하고, 식별된 유통기한 정보를 상기 생성된 섭취 루틴 정보에 반영하여 조정하는,
    이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보 제공 시스템.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102664490B1 (ko) * 2023-11-22 2024-05-17 주식회사 필라이즈 디지털 서비스 기반의 개인별 추천 음식 정보와 비추천 음식 정보를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150023915A (ko) 2005-12-08 2015-03-05 가부시키가이샤 니콘 기판 보지 장치, 노광 장치, 노광 방법 및 디바이스 제조 방법
KR20180015804A (ko) * 2016-08-04 2018-02-14 주식회사 팜팜 건강 기능 식품 및 영양 성분 정보 제공 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램
KR102124519B1 (ko) * 2019-10-10 2020-06-18 남창원 영양제 정보를 제공하는 방법, 시스템 및 컴퓨터-판독가능 매체
KR20210052123A (ko) * 2019-10-31 2021-05-10 주식회사 삼양사 사용자 맞춤형 식품 정보 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버
KR20220017253A (ko) * 2020-08-04 2022-02-11 (주)어메이징푸드솔루션 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공방법 및 제공장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150023915A (ko) 2005-12-08 2015-03-05 가부시키가이샤 니콘 기판 보지 장치, 노광 장치, 노광 방법 및 디바이스 제조 방법
KR20180015804A (ko) * 2016-08-04 2018-02-14 주식회사 팜팜 건강 기능 식품 및 영양 성분 정보 제공 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램
KR102124519B1 (ko) * 2019-10-10 2020-06-18 남창원 영양제 정보를 제공하는 방법, 시스템 및 컴퓨터-판독가능 매체
KR20210052123A (ko) * 2019-10-31 2021-05-10 주식회사 삼양사 사용자 맞춤형 식품 정보 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버
KR20220017253A (ko) * 2020-08-04 2022-02-11 (주)어메이징푸드솔루션 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공방법 및 제공장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102664490B1 (ko) * 2023-11-22 2024-05-17 주식회사 필라이즈 디지털 서비스 기반의 개인별 추천 음식 정보와 비추천 음식 정보를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램

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