KR20220062700A - 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
여성의 생리학적 특성을 기반으로 필요 영양 성분의 수요를 시계열별로 예측하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템은: 사용자 단말로부터 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 입력받도록 구성되는 생리학 데이터 수집부; 상기 사용자 단말로부터 입력된 상기 연령대, 상기 월경 정보 및 상기 불규칙 생리학 정보를 기반으로 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하도록 구성되는 영양 성분 수요 데이터 생성부; 및 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 기반으로 상기 사용자의 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 영양 성분 수요와 관련된 정보를 상기 사용자 단말로 제공하도록 구성되는 영양 성분 수요 예측부;를 포함한다.
Description
본 발명은 여성의 생리학적 특성을 기반으로 필요 영양 성분의 수요를 시계열별로 예측하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 영양소나 영양제에 대한 수요도 증가하고 있다. 이에 따라 사용자에게 적합한 영양 성분이나 영양제를 추천하기 위한 기술에 대한 연구도 이루어지고 있다. 일반적으로 사용자가 필요로 하는 영양소나 영양제를 분석하고 그 수요를 예측하는 종래의 기술은 영양제 매출량의 추이나, 영양제 판매 서버에 가입된 회원수의 증가 또는 감소 추세, 경제 사회적인 요소 등에 의한 추이 및 변동에 따라 그 수요를 예측하였다. 이러한 필요 영양 성분 수요 예측 방법은 장기적인 추이에 따른 수요 예측에는 효과적이지만, 단기적인 수요 예측의 변동 요인이나, 주기적으로 반복되는 수요의 변화 요인은 정확하게 반영하지 못하는 경우가 많다.
본 발명은 여성의 생리학적 특성을 기반으로 필요 영양 성분의 수요를 시계열별로 예측하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 사용자의 연령대에 따른 추세형 영양 성분 수요 데이터, 사용자의 월경 정보에 따른 규칙형 영양 성분 수요 데이터 및 사용자의 임신, 출산에 따른 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 기반으로 시계열 가법 모형에 따라 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하여 사용자별 필요 영양 성분의 수요를 정확하게 예측할 수 있는 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템은: 사용자 단말로부터 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 입력받도록 구성되는 생리학 데이터 수집부; 상기 사용자 단말로부터 입력된 상기 연령대, 상기 월경 정보 및 상기 불규칙 생리학 정보를 기반으로 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하도록 구성되는 영양 성분 수요 데이터 생성부; 및 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 기반으로 상기 사용자의 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 영양 성분 수요와 관련된 정보를 상기 사용자 단말로 제공하도록 구성되는 영양 성분 수요 예측부;를 포함한다.
상기 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부는: 연령대별 영양소 권장 섭취량과, 연령대별 평균 영양소 섭취량 정보를 기반으로, 각 사용자의 연령대에 따라 상기 필요 영양 성분의 수요 추이를 나타내는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성되는 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부; 상기 각 사용자의 상기 월경 주기 및 상기 월경 예상 날짜를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 주기적 수요 추이를 나타내는 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성되는 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부; 상기 각 사용자의 임신 또는 출산 여부를 포함하는 상기 불규칙 생리학 데이터, 가임기 여성의 임신율 및 출산율, 임산부 또는 수유부의 평균 결핍 영양소 정보를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 불규칙성 수요 추이를 나타내는 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성되는 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부; 및 상기 추세형 영양 성분 수요 데이터, 상기 규칙형 영양 성분 수요 데이터 및 상기 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 기반으로 시계열 가법 모형에 따라 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하도록 구성되는 수요 추이 데이터 생성부;를 포함할 수 있다.
상기 영양 성분 수요 예측부는: 복수의 사용자에 대해 각각 생성된 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 모두 합산하여 상기 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 복수의 영양제의 시기별 수요량을 예측하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법은: 생리학 데이터 수집부에 의해, 사용자 단말로부터 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 입력받는 단계; 영양 성분 수요 데이터 생성부에 의해, 상기 사용자 단말로부터 입력된 상기 연령대, 상기 월경 정보 및 상기 불규칙 생리학 정보를 기반으로 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하는 단계; 및 영양 성분 수요 예측부에 의해, 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 기반으로 상기 사용자의 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 상기 사용자 단말로 영양 성분 수요와 관련된 정보를 제공하는 단계;를 포함한다.
상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하는 단계는: 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부에 의해, 연령대별 영양소 권장 섭취량과, 연령대별 평균 영양소 섭취량 정보를 기반으로, 각 사용자의 연령대에 따라 상기 필요 영양 성분의 수요 추이를 나타내는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성하는 단계; 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부에 의해, 상기 각 사용자의 상기 월경 주기 및 상기 월경 예상 날짜를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 주기적 수요 추이를 나타내는 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성하는 단계; 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부에 의해, 상기 각 사용자의 임신 또는 출산 여부를 포함하는 상기 불규칙 생리학 데이터, 가임기 여성의 임신율 및 출산율, 임산부 또는 수유부의 평균 결핍 영양소 정보를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 불규칙성 수요 추이를 나타내는 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 생성하는 단계; 및 수요 추이 데이터 생성부에 의해, 상기 추세형 영양 성분 수요 데이터, 상기 규칙형 영양 성분 수요 데이터 및 상기 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 기반으로 시계열 가법 모형에 따라 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 영양 성분 수요와 관련된 정보를 제공하는 단계는: 복수의 사용자에 대해 각각 생성된 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 모두 합산하여 상기 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 복수의 영양제의 시기별 수요량을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 실시예에 의하면, 여성의 생리학적 특성을 기반으로 필요 영양 성분의 수요를 시계열별로 예측하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법이 제공된다.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 사용자의 연령대에 따른 추세형 영양 성분 수요 데이터, 사용자의 월경 정보에 따른 규칙형 영양 성분 수요 데이터 및 사용자의 임신, 출산에 따른 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 기반으로 시계열 가법 모형에 따라 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하여 사용자별 필요 영양 성분의 수요를 정확하게 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템을 구성하는 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법의 순서도이다.
도 4는 도 3의 단계 S120을 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 5는 도 4의 단계 S128을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템을 구성하는 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법의 순서도이다.
도 4는 도 3의 단계 S120을 구체적으로 나타낸 순서도이다.
도 5는 도 4의 단계 S128을 설명하기 위한 개념도이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 명세서에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본 명세서에서 사용되는 '~부, ~모듈'은 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. '~부, ~모듈'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소에 의해 분리되어 수행되거나, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다. 본 명세서의 '~부, ~모듈'은 반드시 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되지 않으며, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템의 구성도이다. 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템은 각 사용자, 특정 사용자 집단 및/또는 전체 사용자 별로, 시계열적인 영양 성분의 수요를 예측하고, 예측된 영양 성분의 수요에 따른 영양제 수요 예측을 통해 영양제 재고 관리를 수행하는 서비스를 제공하는 서버로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템(100)은 생리학 데이터 수집부(110), 영양 성분 수요 데이터 생성부(120), 영양 성분 수요 예측부(130) 및 데이터베이스(140)를 포함할 수 있다.
생리학 데이터 수집부(110)는 사용자 단말(10)로부터 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 입력받도록 구성될 수 있다.
사용자 단말(20)은 필요 영양 성분의 시계열 수요 예측을 위한 서버의 서비스에 가입되는 사용자가 사용하는 단말일 수 있다. 사용자 단말(20)은 예를 들어 스마트폰, 스마트패드, 태블릿 PC, 노트북 등의 랩탑(laptop), 데스크탑 컴퓨터 등의 단말기일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
월경 주기는 가임 여성에게서 나타나는 생리학적 변화의 주기로, 평균적으로는 약 28일의 주기를 가지나, 개인 마다 조금씩 주기에 차이가 있다. 생리학 데이터 수집부(110)는 이러한 개인별 월경 주기를 고려하여 필요 영양 성분 수요를 예측하기 위하여, 사용자의 월경 정보를 수집한다.
이와 같이 사용자 개인별 월경 주기를 고려하여 필요 영양 성분의 수요를 예측하면, 월경 주기로 인한 기간에 따라 주기적으로 특정 영양소의 결핍이 일어나는 것을 방지할 수 있으며, 영양적인 불균형에 따라서 발생하는 월경 전 증후군(PMS; premenstrual syndrome)을 예방할 수 있다.
여성의 평균적인 결핍 영양소는 연령대(예를 들어, 10대, 20대, 30대, 40대 등)에 해당하는 나이 집단 별로 상이하다. 생리학 데이터 수집부(110)는 이러한 사용자의 연령대를 고려하여 각 사용자에 필요한 영양 성분의 시계열적 수요를 예측하기 위하여, 사용자의 연령대를 수집한다.
또한, 여성의 생리학적 특성에 따른 평균적인 결핍 영양소는 임신 상태, 수유 중 등의 상태에 따라서도 변화할 수 있다. 이에 생리학 데이터 수집부(110)는 사용자의 임신 또는 출산 여부를 고려하여 각 사용자에 필요한 영양 성분의 시계열적 수요를 예측하기 위하여, 임신 상태, 수유 중과 같은 정보를 수집할 수 있다.
또한, 생리학 데이터 수집부(110)는 보건복지부 통계에 따른 여성의 각 집단별(연령별 집단, 임산부, 수유부 등) 필수 영양소의 권장 섭취량 및 평균 섭취량을 수집할 수 있다.
수집영양 성분 수요 데이터 생성부(120)는 사용자 단말로부터 입력된 연령대, 월경 정보 및 불규칙 생리학 정보를 기반으로 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
영양 성분 수요 예측부(130)는 영양 성분 수요 데이터 생성부(120)에 의해 생성된 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 기반으로 사용자의 시기별 영양 성분 수요를 예측할 수 있다.
영양 성분 수요 예측부(130)는 시간에 따른 영양 성분의 수요 패턴을 파악하고, 연장선상에서 미래의 사용자별 영양 성분 수요를 예측하고, 예측된 시기별 영양 성분 수요에 따라 영양 성분 수요와 관련된 정보를 사용자 단말(10)로 제공하도록 구성될 수 있다.
데이터베이스(140)는 사용자 단말(10)로부터 수집된 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 데이터베이스(140)는 영양 성분 수요 데이터 생성부(120)에 의해 사용자별로 생성되는 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 데이터베이스(140)는 영양 성분 수요 예측부(130)에 의해 예측되는 각 사용자의 시기별 영양 성분 수요 예측 정보, 예측된 시기별 영양 성분 수요에 따라 사용자 단말(10)로 제공될 영양 성분 수요와 관련된 정보 등을 저장할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템을 구성하는 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부의 구성도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(120)는 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122), 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124), 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(126), 및 수요 추이 데이터 생성부(128)를 포함할 수 있다.
추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)는 연령대별 영양소 권장 섭취량과, 연령대별 평균 영양소 섭취량 정보를 기반으로, 각 사용자의 연령대에 따라 필요 영양 성분의 수요 추이를 나타내는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
사용자의 연령대에 따라, 각 사용자 별로 필요 영양 성분의 수요 추이는 변화될 수 있다. 예를 들어, 어느 연령대의 사용자는 특정 영양 성분의 수요 추이가 점차 증가하고, 다른 연령대의 사용자는 특징 영양 성분의 수요 추이가 점차 감소하는 추세일 수 있다.
추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)는 사용자의 영양 성분 수요에 관한 추세(증가 추세 또는 감소 추세 등)와 같이 경향성을 갖는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다.
보건복지부가 발행한 한국인 영양소 섭취기준에 따르면 20대 여성이 30대 또는 40대 여성에 비해 철분의 섭취량이 부족하다. 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)는 이러한 연령대별 영양소 섭취량 정보를 고려하여 사용자별로 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다.
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 각 사용자의 월경 주기 및 상기 월경 예상 날짜를 기반으로, 각 사용자의 필요 영양 성분에 관한 주기적 수요 추이를 나타내는 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 사용자에 의해 입력된 월경 주기, 월경 예상 날짜를 기준으로 분석 대상 기간에 대해 월경 주기에 따라 반복되는 필요 영양 성분의 수요 데이터를 생성할 수 있다.
여성의 경우 월경전 증후군이라는 현상이 존재하는데, 이는 에스트로겐 분비, 프로게스테론 결핍, 세로토닌 및 비타민 결핍 현상에 영향을 받으며, 비타민 B6, 마그네슘, 칼슘, 비타민 D 등을 섭취하는 것이 도움이 되는 것으로 알려져 있다.
또한, 월경으로 인한 출혈이 있는 시기에는 철분의 결핍 현상이 발생되며, 이 시기에는 철분의 섭취가 필요한 것으로 알려져 있다. 이러한 데이터는 여성의 월경 주기에 따라 반복적으로 일어난다.
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 이러한 여상의 월경 주기를 기반으로 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성하여, 단기적 영양 수요 추이를 반영할 수 있도록 한다.
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 월경 전 2주, 월경 시기, 월경 후 1주의 구간 등의 구간별로 나누어 필수 영양 성분의 수요 추이를 분석하여 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다.
불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(126)는 각 사용자의 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터, 가임기 여성의 임신율 및 출산율, 임산부 또는 수유부의 평균 결핍 영양소 정보를 기반으로, 각 사용자의 필요 영양 성분에 관한 불규칙성 수요 추이를 나타내는 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
미래 시점에서 특정 사용자가 임신이나 출산을 한 상태일 가능성은 예측하기 어려운 변동성 정보이다. 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(126)는 미래 시점에서의 가임기 여성 수를 예측하여, 가임기 여성의 임신율 및 출산율을 기반으로 사용자의 임신, 출산 등에 따른 필요 영양 성분의 불규칙성 수요 추이를 예측할 수 있다.
예를 들어, 임산부의 경우 철분의 하루 권장 섭취량이 600μg이고, 수유부의 경우 철분의 하루 권장 섭취량이 550μg으로, 일반인(400μg)의 권장 섭취량 보다 높다. 이러한 특성을 반영하기 위해서 임신부, 수유부 등의 집단으로 구분하여 각 집단에 필요한 영양소 기준을 설정할 수 있다.
수요 추이 데이터 생성부(128)는 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)에 의해 생성된 추세형 영양 성분 수요 데이터, 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)에 의해 생성된 규칙형 영양 성분 수요 데이터 및 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(126)에 의해 생성된 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 기반으로 시계열 가법 모형에 따라 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다.
영양 성분 수요 예측부(130)는 영양 성분 수요 데이터 생성부(120)의 시계열 분석을 통해 복수의 사용자에 대해 각각 생성된 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 모두 합산하여 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 시기별 영양 성분 수요에 따라 복수의 영양제의 시기별 수요량을 예측하도록 구성될 수 있다. 이를 통해, 각 영양소 및 영양제별로 시기별 수요를 예측할 수 있으며, 영양제의 재고를 효율적으로 관리할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법의 순서도이다. 도 1 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법은 먼저 생리학 데이터 수집부(110)에 의해, 사용자 단말(10)로부터 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 수집할 수 있다(S110).
생리학 데이터 수집부(110)는 예를 들어, 사용자 단말(10)에 표시되는 가입 화면에 사용자가 연령대, 월경 정보, 임신 또는 출산 여부 등을 입력하는 입력 인터페이스를 제공하여, 입력 인터페이스를 통해 사용자로부터 필요 영양 성분 수요 예측을 위한 데이터를 수집할 수 있다.
월경 주기는 가임 여성에게서 나타나는 생리학적 변화의 주기로, 평균적으로는 약 28일의 주기를 가지나, 개인 마다 조금씩 주기에 차이가 있을 수 있으므로, 생리학 데이터 수집부(110)는 이러한 개인별 월경 주기를 고려하여 필요 영양 성분 수요를 예측하기 위하여, 사용자의 월경 정보를 수집할 수 있다.
이와 같이 사용자 개인별 월경 주기를 고려하여 필요 영양 성분의 수요를 예측하면, 월경 주기로 인한 기간에 따라 주기적으로 특정 영양소의 결핍이 일어나는 것을 방지할 수 있으며, 영양적인 불균형에 따라서 발생하는 월경 전 증후군을 예방할 수 있다.
여성의 평균적인 결핍 영양소는 연령대에 해당하는 나이 집단 별로 상이하므로, 생리학 데이터 수집부(110)는 이러한 사용자의 연령대를 고려하여 각 사용자에 필요한 영양 성분의 시계열적 수요를 예측하기 위하여, 사용자의 연령대를 수집할 수 있다.
또한, 여성의 생리학적 특성에 따른 평균적인 결핍 영양소는 임신 상태, 수유 중 등의 상태에 따라서도 변화할 수 있으므로, 생리학 데이터 수집부(110)는 사용자의 임신 또는 출산 여부를 고려하여 각 사용자에 필요한 영양 성분의 시계열적 수요를 예측하기 위하여, 임신 상태, 수유 중과 같은 정보를 수집할 수 있다.
또한, 생리학 데이터 수집부(110)는 보건복지부 통계에 따른 여성의 각 집단별(연령별 집단, 임산부, 수유부 등) 필수 영양소의 권장 섭취량 및 평균 섭취량을 수집할 수 있다.
수집영양 성분 수요 데이터 생성부(120)는 사용자 단말로부터 입력된 연령대, 월경 정보 및 불규칙 생리학 정보를 기반으로 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성할 수 있다(S120).
영양 성분 수요 예측부(130)는 영양 성분 수요 데이터 생성부(120)에 의해 생성된 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 기반으로 사용자의 시기별 영양 성분 수요를 예측할 수 있다(S130).
영양 성분 수요 예측부(130)는 시간에 따른 영양 성분의 수요 패턴을 파악하고, 연장선상에서 미래의 사용자별 영양 성분 수요를 예측하고, 예측된 시기별 영양 성분 수요에 따라 영양 성분 수요와 관련된 정보를 사용자 단말(10)로 제공할 수 있다.
도 4는 도 3의 단계 S120을 구체적으로 나타낸 순서도이다. 도 1 내지 도 4를 참조하면, 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)는 연령대별 영양소 권장 섭취량과, 연령대별 평균 영양소 섭취량 정보를 기반으로, 각 사용자의 연령대에 따라 필요 영양 성분의 수요 추이를 나타내는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다(S122).
사용자의 연령대에 따라, 각 사용자 별로 필요 영양 성분의 수요 추이는 변화될 수 있다. 예를 들어, 어느 연령대의 사용자는 특정 영양 성분의 수요 추이가 점차 증가하고, 다른 연령대의 사용자는 특징 영양 성분의 수요 추이가 점차 감소하는 추세일 수 있다.
추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)는 사용자의 영양 성분 수요에 관한 추세(증가 추세 또는 감소 추세 등)와 같이 경향성을 갖는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다.
보건복지부가 발행한 한국인 영양소 섭취기준에 따르면 20대 여성이 30대 또는 40대 여성에 비해 철분의 섭취량이 부족하다. 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)는 이러한 연령대별 영양소 섭취량 정보를 고려하여 사용자별로 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다.
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 각 사용자의 월경 주기 및 상기 월경 예상 날짜를 기반으로, 각 사용자의 필요 영양 성분에 관한 주기적 수요 추이를 나타내는 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다(S124).
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 사용자에 의해 입력된 월경 주기, 월경 예상 날짜를 기준으로 분석 대상 기간에 대해 월경 주기에 따라 반복되는 필요 영양 성분의 수요 데이터를 생성할 수 있다.
여성의 경우 월경전 증후군이라는 현상이 존재하는데, 이는 에스트로겐 분비, 프로게스테론 결핍, 세로토닌 및 비타민 결핍 현상에 영향을 받으며, 비타민 B6, 마그네슘, 칼슘, 비타민 D 등을 섭취하는 것이 도움이 되는 것으로 알려져 있다.
또한, 월경으로 인한 출혈이 있는 시기에는 철분의 결핍 현상이 발생되며, 이 시기에는 철분의 섭취가 필요한 것으로 알려져 있다. 이러한 데이터는 여성의 월경 주기에 따라 반복적으로 일어난다.
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 이러한 여상의 월경 주기를 기반으로 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성하여, 단기적 영양 수요 추이를 반영할 수 있다.
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)는 월경 전 2주, 월경 시기, 월경 후 1주의 구간 등의 구간별로 나누어 필수 영양 성분의 수요 추이를 분석하여 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다.
불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(126)는 각 사용자의 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터, 가임기 여성의 임신율 및 출산율, 임산부 또는 수유부의 평균 결핍 영양소 정보를 기반으로, 각 사용자의 필요 영양 성분에 관한 불규칙성 수요 추이를 나타내는 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 생성할 수 있다(S126).
미래 시점에서 특정 사용자가 임신이나 출산을 한 상태일 가능성은 예측하기 어려운 변동성 정보이다. 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(126)는 미래 시점에서의 가임기 여성 수를 예측하여, 가임기 여성의 임신율 및 출산율을 기반으로 사용자의 임신, 출산 등에 따른 필요 영양 성분의 불규칙성 수요 추이를 예측할 수 있다.
예를 들어, 임산부의 경우 철분의 하루 권장 섭취량이 600μg이고, 수유부의 경우 철분의 하루 권장 섭취량이 550μg으로, 일반인(400μg)의 권장 섭취량 보다 높다. 이러한 특성을 반영하기 위해서 임신부, 수유부 등의 집단으로 구분하여 각 집단에 필요한 영양소 기준을 설정할 수 있다.
도 5는 도 4의 단계 S128을 설명하기 위한 개념도이다. 도 1 내지 도 5를 참조하면, 수요 추이 데이터 생성부(128)는 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(122)에 의해 생성된 추세형 영양 성분 수요 데이터(20), 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(124)에 의해 생성된 규칙형 영양 성분 수요 데이터(30) 및 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부(126)에 의해 생성된 불규칙 영양 성분 수요 데이터(40)를 시계열 가법 모형에 따라 같은 시간축으로 합산하여 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터(50)를 생성할 수 있다(S128).
영양 성분 수요 예측부(130)는 영양 성분 수요 데이터 생성부(120)의 시계열 분석을 통해 복수의 사용자에 대해 각각 생성된 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 모두 합산하여 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 시기별 영양 성분 수요에 따라 복수의 영양제의 시기별 수요량을 예측할 수 있다. 이를 통해, 각 영양소 및 영양제별로 시기별 수요를 예측할 수 있으며, 영양제의 재고를 효율적으로 관리할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/ 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(Arithmetic Logic Unit), 디지털 신호 프로세서(Digital Signal Processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(Field Programmable Gate Array), PLU(Programmable Logic Unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다.
처리 장치는 운영 체제 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(Processing Element) 및/또는 복수 유형의 처리요소를 포함할 수 있음을 이해할 것이다.
예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(Parallel Processor) 와 같은, 다른 처리 구성(Processing configuration)도 가능하다. 소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(Computer Program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다.
소프트웨어 및/ 또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody) 될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CDROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.
10: 사용자 단말
20: 추세형 영양 성분 수요 데이터
30: 규칙형 영양 성분 수요 데이터
40: 불규칙 영양 성분 수요 데이터
50: 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터
100: 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템
110: 생리학 데이터 수집부
120: 영양 성분 수요 데이터 생성부
122: 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부
124: 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부
126: 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부
128: 수요 추이 데이터 생성부
130: 영양 성분 수요 예측부
140: 데이터베이스
20: 추세형 영양 성분 수요 데이터
30: 규칙형 영양 성분 수요 데이터
40: 불규칙 영양 성분 수요 데이터
50: 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터
100: 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템
110: 생리학 데이터 수집부
120: 영양 성분 수요 데이터 생성부
122: 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부
124: 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부
126: 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부
128: 수요 추이 데이터 생성부
130: 영양 성분 수요 예측부
140: 데이터베이스
Claims (7)
- 사용자 단말로부터 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 입력받도록 구성되는 생리학 데이터 수집부;
상기 사용자 단말로부터 입력된 상기 연령대, 상기 월경 정보 및 상기 불규칙 생리학 정보를 기반으로 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하도록 구성되는 영양 성분 수요 데이터 생성부; 및
상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 기반으로 상기 사용자의 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 영양 성분 수요와 관련된 정보를 상기 사용자 단말로 제공하도록 구성되는 영양 성분 수요 예측부;
를 포함하는 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부는:
연령대별 영양소 권장 섭취량과, 연령대별 평균 영양소 섭취량 정보를 기반으로, 각 사용자의 연령대에 따라 상기 필요 영양 성분의 수요 추이를 나타내는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성되는 추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부;
상기 각 사용자의 상기 월경 주기 및 상기 월경 예상 날짜를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 주기적 수요 추이를 나타내는 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성되는 규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부;
상기 각 사용자의 임신 또는 출산 여부를 포함하는 상기 불규칙 생리학 데이터, 가임기 여성의 임신율 및 출산율, 임산부 또는 수유부의 평균 결핍 영양소 정보를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 불규칙성 수요 추이를 나타내는 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 생성하도록 구성되는 불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부; 및
상기 추세형 영양 성분 수요 데이터, 상기 규칙형 영양 성분 수요 데이터 및 상기 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 기반으로 시계열 가법 모형에 따라 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하도록 구성되는 수요 추이 데이터 생성부;
를 포함하는 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템. - 제1항에 있어서,
상기 영양 성분 수요 예측부는:
복수의 사용자에 대해 각각 생성된 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 모두 합산하여 상기 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 복수의 영양제의 시기별 수요량을 예측하도록 구성되는, 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템. - 생리학 데이터 수집부에 의해, 사용자 단말로부터 사용자의 연령대, 월경 주기와 월경 예상 날짜를 포함하는 월경 정보, 및 임신 또는 출산 여부를 포함하는 불규칙 생리학 데이터를 입력받는 단계;
영양 성분 수요 데이터 생성부에 의해, 상기 사용자 단말로부터 입력된 상기 연령대, 상기 월경 정보 및 상기 불규칙 생리학 정보를 기반으로 필요 영양 성분의 수요에 관한 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하는 단계; 및
영양 성분 수요 예측부에 의해, 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 기반으로 상기 사용자의 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 상기 사용자 단말로 영양 성분 수요와 관련된 정보를 제공하는 단계;
를 포함하는 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법. - 제4항에 있어서,
상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하는 단계는:
추세형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부에 의해, 연령대별 영양소 권장 섭취량과, 연령대별 평균 영양소 섭취량 정보를 기반으로, 각 사용자의 연령대에 따라 상기 필요 영양 성분의 수요 추이를 나타내는 추세형 영양 성분 수요 데이터를 생성하는 단계;
규칙형 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부에 의해, 상기 각 사용자의 상기 월경 주기 및 상기 월경 예상 날짜를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 주기적 수요 추이를 나타내는 규칙형 영양 성분 수요 데이터를 생성하는 단계;
불규칙 영양 성분 수요 추이 데이터 생성부에 의해, 상기 각 사용자의 임신 또는 출산 여부를 포함하는 상기 불규칙 생리학 데이터, 가임기 여성의 임신율 및 출산율, 임산부 또는 수유부의 평균 결핍 영양소 정보를 기반으로, 상기 각 사용자의 상기 필요 영양 성분에 관한 불규칙성 수요 추이를 나타내는 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 생성하는 단계; 및
수요 추이 데이터 생성부에 의해, 상기 추세형 영양 성분 수요 데이터, 상기 규칙형 영양 성분 수요 데이터 및 상기 불규칙 영양 성분 수요 데이터를 기반으로 시계열 가법 모형에 따라 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 생성하는 단계;
를 포함하는 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법. - 제4항에 있어서,
상기 영양 성분 수요와 관련된 정보를 제공하는 단계는:
복수의 사용자에 대해 각각 생성된 상기 시계열 영양 성분 수요 추이 데이터를 모두 합산하여 상기 시기별 영양 성분 수요를 예측하고, 상기 시기별 영양 성분 수요에 따라 복수의 영양제의 시기별 수요량을 예측하는 단계를 포함하는, 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법. - 제4항 내지 제6항 중 어느 한 항에 기재된 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200148206A KR20220062700A (ko) | 2020-11-09 | 2020-11-09 | 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200148206A KR20220062700A (ko) | 2020-11-09 | 2020-11-09 | 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220062700A true KR20220062700A (ko) | 2022-05-17 |
Family
ID=81803317
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200148206A KR20220062700A (ko) | 2020-11-09 | 2020-11-09 | 여성의 생리학적 특성을 기반으로 하는 필요 영양 성분 시계열 수요 예측 시스템 및 그 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20220062700A (ko) |
-
2020
- 2020-11-09 KR KR1020200148206A patent/KR20220062700A/ko active IP Right Grant
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