KR20020076973A - 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 인터넷 가상 요리분석 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용 온라인에서 시뮬레이션 통하여 보다 개인의 취향에 맞는 요리의 조리방법, 숙달 및 직접 요리를 하지 않고서도 맛의 농도를 측정해주는 것에 관한 것이다. 본 발명의 가상 요리 분석 시스템은 이용자 정보를 저장하여 관리하는 회원 데이터 베이스, 각종 음식에 대한 알맞는 요리 조리 방법에 관한 정보가 저장된 요리 정보 데이터베이스, 원하는 요리를 선택함에 있어 최신 물가 동향, 가격, 및 재료의 구비 조건 등 다양한 정보가 제공되는 재료정보 데이터베이스, 이용자 개인이 원하는 음식을 가상으로 요리할 수 있도록 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 통해서 이용자가 선택한 요리의 방법 및 결과를 분석/평가해 주는 요리 평가부, 및 각 이용자가 과거에 가상 요리를 실행했던 요리/조리 방법이나 맛의 정보 등을 저장하고 이러한 각 이용자의 정보를 반복적인 학습과 인식을 통해서 이용자 개인에게 적합한 맛을 분석하여 이용자가 선택한 음식을 가상으로 요리할 때 이용자 개인에게 가장 적합한 맛을 미리 예측할 수 있도록하는 예측 시스템부를 포함한다.
Description
본 발명은 인터넷 상에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 및 퍼지 시스템(Fuzzy System)을 이용한 가상 요리 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 이용자가 원하는 음식을 직접 요리하지 않고서도 해당 웹사이트에서 제공되는 시스템을 통해서 해당 음식을 가상으로 요리하고, 요리된 해당 음식 맛을 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용하여 분석 및 평가함으로써, 이용자 개인 취향에 알맞는 요리 정보를 제공하고 보다 정확하고 효과적인 요리 학습법을 제공하도록 하는 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 종래 기술로, 한국 공개특허공보 제 2000-24188호(이하 '종래 기술'이라고 함)에는 이용자가 인터넷 상에서 해당 웹사이트에접속하여 인터넷 상에서 요리를 익힐 수 있도록 하는 가상 요리 방법에 대해 개시 되어 있다. 상기 종래 기술의 목적은 인터넷상에서 가상으로 요리를 익힐 수 있도록 가상요리방법을 제공하는데 있다.
하지만, 상기 종래 기술에는 가상 요리사이트에서 이용자가 원하는 음식을 요리를 할 수 있지만, 음식 맛의 평가 및 분석 등은 일반적으로 그 기준이 요리책이나 보편적으로 알맞다고 느낄 수 있는 맛을 기준으로 하여 사용자가 요리한 음식의 맛과 비교평가하는 것으로, 개인의 입맛에 따른 보다 적확한 평가 및 분석은 불가능하다는 문제점이 있다.
일반적으로 요리 조리법에 있어서 첨가재에 대하여 "적당히" 또는 "넉넉하게"라는 용어가 자주 사용되며 상기 용어들의 정의 또한 설정 기준이 없어 사람에 따라 혹은 그날의 기분에 좌우되는 것이 많다. 따라서, 요리 조리에 있어서 일정량의 기준을 선정하기란 매우 어려운 것이 현실이다.
이와 같이 기존의 방법으로는 자신이 원하는 맛의 요리를 만들기 위해서는 많은 반복과 학습, 및 물질적인 소비를 통하여 경험으로 노하우(Know-How)를 축척해야 하는 문제점이 있다.
이러한 종래 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명의 목적은 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용하여 직접 요리하기 전에 인터넷 상에서 가상 요리 시뮬레이션 통하여 보다 개인의 취향에 맞는 요리의 조리방법, 숙달, 및 개인의 취향에 따른 맛의 농도를 측정해줄 수 있는 인터넷 가상 요리 분석 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 본 발명의 목적을 달성하기 위해서, 이용자가 원하는 음식을 직접 요리하기 전에, 인터넷 상에서 웹서버에 연결된 해당 웹사이트를 통해서 가상으로 요리가 가능하고, 가상으로 요리된 음식의 맛을 개인의 입맛과 비교하여 분석이 가능하도록 뉴럴 네트워크 및 회지 시스템을 이용한 본 발명의 가상 요리 분석 시스템의 구성은, 청구 범위 제 1항에 기재된 바와 같이, 이용자 정보를 저장하여 관리하는 회원 데이터 베이스; 각종 음식에 대한 알맞는 요리/조리 방법에 관한 정보가 저장된 요리정보 데이터베이스; 원하는 요리를 선택함에 있어 최신 물가 동향, 가격, 및 재료의 구비 조건 등 다양한 정보가 제공되는 재료정보 데이터베이스; 이용자 개인이 원하는 음식을 가상으로 요리할 수 있도록 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 통해서 이용자가 선택한 요리의 방법 및 결과를 분석/평가해 주는 요리 평가부; 및 각 이용자가 과거에 가상 요리를 실행했던 요리/조리 방법이나 맛의 정보등을 저장하고, 이러한 각 이용자의 정보를 반복적인 학습과 인식을 통해서 이용자 개인에게 적합한 맛을 분석하고 판단함으로써, 이용자가 선택한 음식을 가상으로 요리할 때 이용자 개인에게 가장 적합한 맛을 미리 예측할 수 있도록하는 예측시스템부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 요리 조리방법 및 요리 분석 시스템의 예측 시스템부는 개인의 특성에 맞는 맛을 분석 및 예측하기 위한 시스템으로 이용자의 과거의 요리 방법 및 가상 요리 조리를 행함에 있어 각각의 데이터분석 및 개인의 특성에 따르는 맛의 차이 예를 들어, 성별, 연령, 혈핵형, 지방색,좋아하는 색상, 및 기타 자료들이 저장된 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 상기 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템에서, 상기 평가 및 분석 부는 뉴럴 네트워크를 통한 학습과 반복에 의한 가장 적절한 요리 조리방법을 제공 및 평가하며, 퍼지 시스템에 의해 가장 주관적이며 개인의 취향에 있어 적당성이 가장 잘 적용될 수 있도록 퍼지 논리 및 퍼지 함출론을 사용하여 맛의 카테고리 형성 및 개인이 원하는 맛에 적합한 정보를 제공하는 것을 특징이다.
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이하에서 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예를 들어 본 발명을 다음과 같이 상세히 설명한다.
뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 본 발명의 가상 요리 분석 시스템은 이용자가 원하는 음식을 직접 요리하기 전에, 인터넷 상에서 웹서버에 연결된 해당 웹사이트를 통해서 가상으로 요리가 가능하고, 가상으로 요리된 음식의 맛을 개인의 입맛과 비교하여 분석이 가능하다.
도 1은 본 발명의 인터넷 상에서 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템을 나타낸 개략도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 가상 요리 분석 시스템은 웹서버(1), 회원관리 데이터 베이스(2), 요리 정보 데이터 베이스(3), 요리 평가부(4), 재료 정보 데이터 베이스(5), 및 예측 시스템부(6)로 이루어진다.
상기 회원관리 데이터 베이스(2)는 웹사이트에 접속하여 회원등록을 마친 이용자의 개인 정보, 예를 들면 아이디 번호나 비밀 번호, 개인 신상에 관한 각 종 정보를 저장하고, 이를 관리한다.
상기 요리 정보 데이터 베이스(3)는 각종 음식에 대한 알맞는 요리 방법나 조리 방법 등 다양한 요리 정보가 저장되는데, 여기에는 한국 요리 뿐만 아니라 세계 여러 나라의 요리 정보 및 조리 방법 등이 저장된다. 상기 요리정보 데이터 베이스(3)는 각 나라별 및 지역별로 카테고리를 형성하여 각 요리의 조리 방법 및 각 요리의 이미지 형태의 파일로 저장된다.
요리 평가부(4)는 이용자 개인이 원하는 음식을 가상으로 요리하는 경우, 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 통해서 이용자가 선택한 요리/조리 방법과 그 결과를 분석하여 평가해 준다.
상기 재료 정보 데이터베이스(5)는 원하는 요리를 선택함에 있어 최신 물가동향, 가격, 및 재료의 구비 조건 등 다양한 정보를 보유한다.
상기 예측 시스템부(6)는 이용자가 과거에 어떤 음식을 가상 요리했을 때의 요리/조리 방법이나 맛의 정보 등을 저장하고, 이러한 각 이용자의 정보를 반복적인 학습과 인식을 통해서 이용자 개인에게 적합한 맛을 분석하고 판단한다. 이는 이용자가 선택한 음식을 가상으로 요리할 때 이용자 개인에게 가장 적합한 맛을 뉴널 네트워크 및 퍼지 시스템을 통해서 미리 예측할 수 있게 된다.
본 발명의 가상 요리 분석 시스템은 먼저 실행된 요리과정을 통하여 정확한 요리분석과 상기 요리 정보 데이터(3)베이스에 저장된 요리정보를 기초로 하여 상기 요리 평가부(4)의 데이터를 가지고 예측 시스템부(6)에서 뉴럴 네트워크와 퍼지시스템을 통하여 정확한 개인의 특성에 맞는 요리 조리 방법 및 요리의 맛을 제공한다.
또한 개인의 요리 방법의 문제점 및 맛의 차이를 관찰하기 위해서 상기 회원 관리 데이터 베이스(2)의 정보를 상기 예측 시스템부(6) 즉, 뉴럴 네트워크와 퍼지 시스템에서 수시로 학습과 인식을 행하여 사용자의 맛의 변화 및 취향을 파악한다.
더욱이, 요리에 대한 지식이 없는 사람이라 할지라도 누구나 쉽게 기초부터 요리에 필요한 재료, 요리 조리방법 및 맛의 특성 또는 자신이 원하는 맛의 기준을 설정할 수 있도록 정보를 제공하기 위해 요리 정보를 요리정보 데이터베이스(3)에서 정보를 제공한다.
상기 회원관리 데이터 베이스(2)는 상기 예측 시스템부(6)와 항상 공조하는 시스템으로, 이용자가 해당 웹사이트에 접속하여 한 번이라도 가상 요리를 할 경우 이용자가 선택한 음식의 요리 및 조리 방법에 대한 각 종 데이터가 상기 회원관리 데이터 베이스(2)에 저장되며, 만일 자신이 좋아하는 요리별 데이터를 구성하기를 원하면 이용자만의 개인 메뉴에 의해 식탁 메뉴 및 좋아하는 요리 카테고리를 만드는 것이 가능하게 된다.
여기서, 간략하게 본 발명인 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 조리방법 및 요리 분석 시스템의 동작 과정을 간략하게 도시한 도 2를 참조하여 설명한다.
상기 시스템은 크게 3부분으로 구분할 수 있다. 먼저, 온라인 상에서 유저가 직접 입력하는 입력부(10), 상기 입력부(10)에서 유입된 데이터를 통하여 분석 및평가를 하기 위해 뉴럴 네트워크와 퍼지 시스템을 통하여 반복적인 학습과 인식이 실행되는 중심부(20), 및 상기 시스템의 분석 및 평가에 의해 이루어진 결과를 전달하는 결과부(30)로 이루어져 있다. 상기 시스템의 보다 구체적인 동작 원리를 도 2에 도시한다.
본 발명의 요리 분석 시스템은, 도 1에 설명한 바와 같이, 사용자가 원하는 정확한 요리 방법이나 자신의 입맛에 알맞는 음식 맛을 분석하여 평가할 수 있도록 시스템의 핵심 부분인 중심부(20)를 포함한 요리 평가부(4)에는 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템이 적용되고, 상기 예측 시스템부(6)에는 뉴럴 네트워크가 적용된다.
여기서, 상기 뉴럴 네트워크(신경회로망)는 크게 두가지로 분류할 수 있다. 즉, 교사 있는 학습법과 교사 없는 학습법으로 구분된다. 한 네트워크 상에서 다른 두 기능 즉, 교사 있는 학습법과 교사 없는 학습법의 원리적 차이점는 네트워크 상의 학습에 있어 설정되는 교사 신호(해답)에 의존한다.
먼저, 교사 있는 학습법의 시스템 구성 및 동작 원리는 도 3를 참고하여 설명한다.
교사 있는 학습법의 시스템 구성은 뉴로부(21) 및 비교 평가부(22)로 구성되어 있으며, 입력 데이터가 뉴로부(21)에 의하여 유출된 값을 비교 평가부(22)를 통하여 교사 신호와 비교 반복 실행하여 오차(error) 또는 에폭(epoch)에 의해 반복적으로 학습을 실행하여 학습하며, 학습 후 네트워크에 새로운 데이터를 입력하여 정확한 판단 및 개인의 특성에 맞는 맛을 산출하는 시스템이다.
한편, 교사없는 학습법은 상기 교사 있는 학습법의 시스템에서 교사 신호가없는 경우로 시스템의 구성은 도 4에 도시된 바와 같이 이루어져 있으며, 그 구성에 관한 구체적인 설명은 다음과 같다.
교사 없는 학습법의 시스템의 구성은 뉴로부(21')와 자기 평가부로 구성되어 있으며, 입력 데이터가 뉴로부(21')에 의하여 유출된 값을 자기 평가부(22')를 통해서 반복 학습을 실행하여 주어진 에폭(epoch)수 만큼의 반복적인 학습을 실행하여 학습하며, 학습 후 네트워크에 새로운 데이터를 입력하여 정확한 판단 및 개인의 특성에 맞는 맛을 산출하는 시스템이다.
또한, 상기 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템은 개인의 특성에 맛을 찾기 위해서는 정확한 입력 데이터 값이 필수 조건이 되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 시스템에서는 인간의 주관적인 사고와 같은 장점을 가지고 있는 퍼지 시스템을 이용함으로 적당성 및 보편성의 신뢰를 한층 증진하는 방안을 제시한다.
여기서 상기 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템에 적용되는 퍼지 시스템에 대해서는 도 5와 관련하여 설명한다. 퍼지 시스템이란, 기존의 컴퓨터 논리인 "0"과 "1"이라는 극단적인 두 개의 값이 아닌 이들 사이의 실수 값으로 원소가 그 집합에 속하는 정도를 표현한다. 즉, 맛에 대한 결과 값을 단지 맛있다는 "1", 맛없다는 "0"이 아닌 맛에 대한 값을 0.2, 0.4 또는 0.7등의 값으로 맛에 속하는 정도를 표현한다. 예를 들어, "맛있다" 라는 언어적 표현을 수치화하는 함수를 만들어서 이 함수에 의해서 계산되는 값을 각각의 원소가 그 집합에 속하는 정도를 나타내는 것이다. 이것을 이용하면 인간의 사고 체계와 어느 정도 유사한 컴퓨터의 논리 체계를 만들 수 있으며, 더욱 나아가서 맨 머신 시스템에서 인간이 담당했던 일들도 점진적으로 인공지능이 담당하게 될 것이다. 그러므로 완벽한 인공지능의 실현을 위해서는 퍼지 이론의 도입은 필연적이다. 따라서, 본 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템에 있어서 퍼지 시스템이란 인간의 언어적 표현의 수치화와 인간의 사고 체계를 형성하기 위한 수단으로 적용되며, 맛의 정확한 분석 및 평가를 행하기 위한 필요수단이 된다.
도 6은 인터넷 상에서 이용자가 가상 요리 시스템을 이용한 가상 요리 방법에 대해서 설명하고 있다. 그 과정을 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.
우선, 상기 웹서버(1)에 연결된 가상요리 웹사이트에 접속하여 사용자 정보, 예를 들면, 사용자 아이디나 비밀번호 등을 입력하여 로그-인 한다(S 1).
다음에, 사용자가 원하는 음식을 선택한 후, 요리에 필요한 재료, 양념, 그릇, 기타 필요한 요리 기구를 선택한다(S 2).
선택 후, 해당 음식에 대해 사용자가 원하는 음식 맛에 관한 데이터를 중앙부에 입력한다(S 3).
그 다음에, 해당 음식에 대하여 사용자가 원하고 사용자 취향에 알맞는 맛의 음식이 요리될 수 있도록, 상기 입력된 데이타를 상기 중앙부(20)에서 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용하여 반복 학습이 실행된다(S 4).
학습이 실행된 후, 입력된 음식 맛의 데이타가 상기 중앙부(20)에서 학습이 반복해서 실행된 후, 결과 데이타를 예측 시스템부에서 입력하여 퍼지 시스템을 이용하여 인식함으로써, 사용자에게 알맞는 요리과정 및 입맛에 적합한 맛을 제공한다(S 5).
마지막으로 상기 제 1단계 내지 제 5단계에 사용자에게 필요한 모든 데이터들은 회원 관리 데이타베이스(2)에 입력된다(S 6).
상기 제 1단계 내지 제 6단계를 통해서 인터넷 가상 요리 시뮬레이션이 이루어짐으로써, 이용자에게 해당 음식에 대해서 개인이 원하고 또한 개인에게 알맞는 요리 방법이나 조리 방법, 또는 음식 맛을 제공하게 된다.
다음으로, 도 7은 본 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템을 간략하게 하나의 블록 도로 나타낸 것이다. 가상 요리를 하고자 하는 사용자가 해당 웹사이트에 접속한 후, 자신의 요리 방법으로 요리 방법으로 입력값을 제공하여 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용하여 자신이 원하는 맛과 지금까지 자신이 요리한 방법의 문제점 및 맛의 결정을 분석해주는 시스템을 통하여 가장 개인의 특성에 맞는 요리 방법과 맛을 창출하는 것을 목적으로 하는 시스템을 간략하게 도시한 것이다.
상기 살펴본 바와 같이, 본 발명의 가상 요리 분석 시스템은 뉴럴 네트워크의 특성인 반복적인 학습과 인식을 통하여 사용자의 취향에 맞은 정확한 방법 및 맛을 제공할 수 있으며, 표본 수치를 제시하여 요리의 맛을 강요하는 종래의 요리 가이드 방식과는 전혀 다르고, 계산기적 개념을 벗어난 적합성의 원리인 퍼지 시스템을 뉴럴 네트워크와 함께 도용함으로써 한층 인간의 사고 접근할 수 있다는 것이 특징이다.
상기와 같이, 본 발명인 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이응한 가상 요리분석 시스템으로 일반적인 사용자가 인터넷 가상요리 사이트에 접속하여 인터넷상에서 요리를 익힐 수 있는 가상 요리 방법을 제공하는 것 뿐만 아니라, 개인의 취향에 맞는 요리 조리방법, 숙달 및 직접 요리를 하지 않고서도 맛의 농도 및 가상요리에 대한 맛을 제공함으로 보다 경제적이고, 원하는 어떠한 요리를 손쉽게 온라인 상에서 반복 학습을 통한 학습과 정보를 제공받을 수 있다.
더욱이, 회원 등록한 사용자에게는 본 발명의 시스템이 제공하는 회원 데이터 베이스에 의해 지난 경험의 요리 데이터를 제공받을 수 있어 기존의 방식인 처음부터 다시 시작해야 하는 번거러움과 시간적인 절약을 도모하고 있으며, 자신이 좋아하는 요리 종류별로 카테고리를 형성할 수 있어 더욱 편리한 정보제공을 받을 수 있다.
본 발명의 인터넷 가상 요리 분석 시스템 및 그 방법은 원하는 요리 어떠한 것이라도 쉽게 가상으로 요리할 수 있으며, 경제적인 절감과, 자신의 취향에 맞는 맛을 제공받을 수 있으며, 가상 세계에서 실시한 요리 조리방법에 의해 이루어진 요리의 맛을 분석 및 평가를 받을 수 있어 주관적인 척도에서 개관적인 맛에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
또한, 인간의 뇌의 모델을 도용한 뉴럴 네트워크와 개인의 다양한 취향에 맞는 맛의 설정과 분석을 할 수 있는 주관적인 지식 기반을 갖고 있는 퍼지 시스템을 이용한 본 발명의 가상 요리 분석 시스템을 도용함으로써, 경제적인 면의 절약과 개인의 취향에 맞는 정확한 요리 방법의 반복 학습 및 원하는 요리에 대한 정보 제공 및 분석으로 현대 사회인에게 편리와 정확성을 제공하며, 더욱이, 원하는 어떠한 요리라도 손쉽게 온라인 상에서 반복 학습을 통한 학습과 정보를 제공하여 개인의 취향에 알맞는 맛을 제공할 수 있는 효과를 가져올 수 있다.
Claims (6)
- 이용자가 원하는 음식을 직접 요리하기 전에, 인터넷 상에서 웹서버에 연결된 해당 웹사이트를 통해서 가상으로 요리가 가능하고, 가상으로 요리된 음식의 맛을 개인의 입맛과 비교하여 분석이 가능하도록 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템에 있어서,이용자 정보를 저장하여 관리하는 회원 데이터 베이스;각종 음식에 대한 알맞는 요리/조리 방법에 관한 정보가 저장된 요리정보 데이터베이스;원하는 요리를 선택함에 있어 최신 물가 동향, 가격, 및 재료의 구비 조건등 다양한 정보가 제공되는 재료정보 데이터베이스;이용자 개인이 원하는 음식을 가상으로 요리할 수 있도록 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 통해서 이용자가 선택한 요리의 방법 및 결과를 분석/평가해 주는 요리 평가부; 및각 이용자가 과거에 가상 요리를 실행했던 요리/조리 방법이나 맛의 정보 등을 저장하고, 이러한 각 이용자의 정보를 반복적인 학습과 인식을 통해서 이용자 개인에게 적합한 맛을 분석하고 판단함으로써, 이용자가 선택한 음식을 가상으로 요리할 때 이용자 개인에게 가장 적합한 맛을 미리 예측할 수 있도록하는 예측 시스템부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 가상 요리 분석 시스템.
- 제 1항에 있어서,상기 예측 시스템부는 개인의 특성에 맞는 맛을 분석 및 예측하기 위한 시스템으로서, 사용자가 과거에 선택한 음식 및 가상 요리를 행함에 있어 각 요리 방법, 기구 선택, 조리 방법, 또는 기타 모든 데이터들을 분석하고, 개인의 특성에 따르는 맛의 차이, 예를 들어, 성별, 연령, 혈핵형, 지방색, 좋아하는 색상 등의 자료들이 저장된 것을 특징으로 하는 가상 요리 분석 시스템.
- 제 1항에 있어서,상기 요리 평가부는 이용자가 원하는 음식을 요리하는데 있어서 이용자 개인에게 가장 적절한 요리/조리 방법 등의 정보를 제공하고, 이러한 정보를 가지고 뉴럴 네트워크를 통해 반복적인 학습에 의해서 가상으로 요리된 음식에 대한 분석 및 평가가 이루어지는 것을 특징으로 하는 가상 요리 분석 시스템.
- 제 1항 또는 제 3항에 있어서,상기 요리 평가부는, 이용자가 원하는 음식을 요리하는데 있어서 이용자 개인에게 가장 알맞는 음식 맛을 제공할 수 있도록, 퍼지 논리 및 퍼지 함출론을 이용한 퍼지 시스템을 적용하여 개인에게 알맞는 맛의 카테고리를 형성하고 이에 대한 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 가상 요리 분석 시스템.
- 제 1항의 구성과 관련하여, 인터넷 상에서 뉴럴 시스템 및 퍼지 시스템을 이용한 가상 요리 분석 시스템을 이용한 가상 요리 방법에 있어서,웹서버에 연결된 웹사이트에 접속하여 사용자 정보, 즉 아이디나 비밀번호등을 입력하여 로그-인 하는 제 1단계;사용자가 원하는 요리를 선택한 후, 요리에 맞는 재료, 양념, 그릇, 기타 필요한 요리 기구를 선택하여 입력하는 제 2단계;해당 음식에 대해 사용자가 원하는 음식 맛에 관한 데이터를 중앙부에 입력하는 제 3단계;해당 음식에 대하여 사용자가 원하고 취향에 알맞는 맛을 요리할 수 있도록, 상기 입력된 데이타를 상기 중앙부에서 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용하여을 반복 학습이 실행되는 제 4단계; 및입력된 음식 맛의 데이타가 상기 중앙부에서 학습이 반복해서 실행된 후, 결과 데이타를 예측 시스템부에서 입력한 후, 퍼지 시스템을 이용하여 인식함으로써, 사용자에게 알맞는 요리과정 및 입맛에 적합한 맛을 예측하여 제공하는 제 5단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 가상 요리 방법.
- 제 5항에 있어서,상기 제 1단계, 제 2단계, 제 3단계, 및 제 5단계의 모든 데이터들은 회원관리 데이타베이스에 입력되는 제 6단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인터넷 가상 요리방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020010017243A KR20020076973A (ko) | 2001-03-31 | 2001-03-31 | 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 인터넷 가상 요리분석 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020010017243A KR20020076973A (ko) | 2001-03-31 | 2001-03-31 | 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 인터넷 가상 요리분석 시스템 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20020076973A true KR20020076973A (ko) | 2002-10-11 |
Family
ID=27699517
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020010017243A KR20020076973A (ko) | 2001-03-31 | 2001-03-31 | 뉴럴 네트워크 및 퍼지 시스템을 이용한 인터넷 가상 요리분석 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20020076973A (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20170121720A (ko) * | 2016-04-25 | 2017-11-02 | 장부다 | Vr 공간에서 컨텐트를 제공하는 방법, 디바이스 및 기록매체 |
| KR20210029345A (ko) * | 2019-09-06 | 2021-03-16 | 한희주 | 소비자 맞춤형 홍삼음료 제조 방법 및 시스템 |
-
2001
- 2001-03-31 KR KR1020010017243A patent/KR20020076973A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20170121720A (ko) * | 2016-04-25 | 2017-11-02 | 장부다 | Vr 공간에서 컨텐트를 제공하는 방법, 디바이스 및 기록매체 |
| KR20210029345A (ko) * | 2019-09-06 | 2021-03-16 | 한희주 | 소비자 맞춤형 홍삼음료 제조 방법 및 시스템 |
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