KR102005820B1 - Apparatus and method of providing diet information with improved accuracy by correcting the atwater factor of food as internal used calorie - Google Patents

Apparatus and method of providing diet information with improved accuracy by correcting the atwater factor of food as internal used calorie Download PDF

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KR102005820B1 KR1020190006336A KR20190006336A KR102005820B1 KR 102005820 B1 KR102005820 B1 KR 102005820B1 KR 1020190006336 A KR1020190006336 A KR 1020190006336A KR 20190006336 A KR20190006336 A KR 20190006336A KR 102005820 B1 KR102005820 B1 KR 102005820B1
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Abstract

The present invention relates to a device and a method for providing diet information with improved accuracy for users and, more specifically, to a device and a method for providing diet information with improved accuracy by correcting the atwater coefficient of food with a calorie coefficient in the body of a user. Recently, a research team of Dr. David Bear in the US Department of Agriculture published the result of a study that calories in almonds, walnuts, and pistachios are different from calories actually used in a human body and calories thereof are less used by 30%. As the above study, the calorie coefficient in the body of a user as actually usable ATP through the decomposition and absorption processes of food in a human body is different from an Atwater coefficient which is well known calorie of food. The present invention has an effect of providing a user with correct information of diet which has been performed in a wrong way by enabling a user trying to lose weight or change a body composition to directly compare an actual energy level consumed by converting ingested food in a human body with an energy level consumed by oneself in an active metabolic form by sports or work. The diet information providing method comprises: a step (a) in which a communication unit obtains food and beverage information; a step (b) in which a processor estimates the type and amount of each food; a step (c) in which the processor calculates an Atwater coefficient; a step (d) in which the processor identifies a nutritional component requiring the correction of the Atwater coefficient; a step (e) in which the processor calculates a calorie coefficient used in the body of the ingested food; and a step (f) in which a display provides diet information.

Description

식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정함으로써 정확도가 개선된 다이어트 정보를 제공하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF PROVIDING DIET INFORMATION WITH IMPROVED ACCURACY BY CORRECTING THE ATWATER FACTOR OF FOOD AS INTERNAL USED CALORIE}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus and a method for providing diet information with improved accuracy by correcting an atmospheric water coefficient of a food with a caloric coefficient used by a user.

이하의 설명은 사용자에게 정확도가 개선된 다이어트 정보를 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는, 식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정함으로써 정확도가 개선된 다이어트 정보를 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The following description relates to an apparatus and method for providing a user with improved diet information. More particularly, the present invention relates to an apparatus and a method for providing diet information with improved accuracy by correcting the atmospheric water coefficient of a food by a user's internal body heat coefficient.

애트워터 계수(ATWATER FACTOR)는 미국의 농화학자 W.O. 애트워터가 발견한 열량 지수로서, 인체 내에서 발생하는 각각의 영양 성분의 열량 크기를 나타내고 있다. 구체적으로, 칼로리 미터 내에서 1g 당 탄수화물은 4.1kcal, 지방은 9.45kcal 및 단백질은 5.65kcal를 발생시키며 연소하는데, 애트워터 계수는 인체 내의 사용 과정에서의 연소 효율에 맞게 발열량을 일률적으로 보정함으로써 각각의 영양 성분의 열량 지수를 제공한다. 예를 들면, 탄수화물은 평균 98%, 지방은 평균 95%, 단백질은 평균 92% 만이 인체 내에서 흡수된다고 가정하여, 사람이 이들 영양소를 흡수했을 때 얻게 되는 열량을 1g 당 탄수화물 4kcal, 지방 9kcal 및 단백질 4kcal로서 정의하고 있다.The ATWATER FACTOR is an American agrochemist W.O. It is a calorimetric index found by Atwater, which shows the calorie content of each nutrient in the human body. Specifically, in the calorimeter, the carbohydrate generates 4.1 kcal per 1 g of fat, 9.45 kcal of fat, and 5.65 kcal of protein, and the Atwater coefficient is calculated by uniformly calibrating the calorific value according to the combustion efficiency in the body during use Lt; / RTI > of the nutrient composition. For example, assuming that only 98% of carbohydrates, 95% of fats, and 92% of proteins are absorbed in the human body, the calories obtained when humans absorb these nutrients are 4kcal of carbohydrate, 9kcal of fat, Protein is defined as 4kcal.

그러나, 우리 몸은 에너지를 이용하기 위해 각각의 영양 성분에 따라 서로 다른 분해 회로를 가지고 있으며, 실제 지방의 경우에는 올레산, 리놀렌산, 리시놀레산, 팔미트산 등과 같이 다양한 지방산으로 분해될 수 있기 때문에 애트워터 계수를 이용하여 식습관을 관리하거나 다이어트 요법을 결정하는 것에는 필연적으로 오차를 수반하게 된다는 한계가 존재한다. 또한, 체내 흡수의 개념은 복합체가 흡수가능한 최소구조인 당류, 아미노산, 지방산 등으로 분해되어서 위 또는 소장 등을 통해 전달되는 과정을 나타내고, 체내 사용의 개념은 흡수된 최소구조를 실제적으로 사용 가능한 ATP로 이용하는 과정을 의미하기 때문에 체내 사용 열량을 고려한 정확한 다이어트 설계가 필요하다.However, since our body has different decomposition circuits for each nutrient in order to utilize energy, in actual fat, it can be decomposed into various fatty acids such as oleic acid, linolenic acid, ricinoleic acid, and palmitic acid There is a limitation in that it is inevitably accompanied by an error in managing the eating habit or determining diet therapy using the Atwater coefficient. In addition, the concept of absorption in the body refers to a process in which the complex is decomposed into sugars, amino acids, fatty acids, and the like, which is the minimum structure capable of being absorbed, and is transmitted through the stomach or small intestine. , It is necessary to design an accurate diet considering the calories used in the body.

대한민국 등록특허 제1617389호에는 정확도가 개선된 식품의 열량지수를 산출하고, 이를 이용하여 소비자의 건강 정보를 제공하는 방법에 관한 발명이 개시된다. 구체적으로, 대상특허는 실험에 의해 측정된 혈당지수에 식품의 서빙사이즈 안에 함유되어 있는 탄수화물의 함량을 곱하는 방식으로 혈당 부하 값을 계산하고, 혈당 부하 추정치를 이용하여 식품의 열량 지수를 산출하는 구성을 제공하여 사용자가 건강관리에 도움이 되는 식품을 빠르게 식별하고 선택하도록 하는 효과를 제공한다. 그러나, 대상특허는 애트워터 계수 자체에 대한 보정을 수행하는 구성에 대해서는 어떠한 내용도 개시, 암시 또는 시사하지 못하고 있다.Korean Patent Registration No. 1617389 discloses an invention relating to a method for calculating a calorie index of a food with improved accuracy and providing health information of a consumer using the calorie index. Specifically, the subject patent describes a method for calculating the blood glucose load value by multiplying the blood glucose level measured by the experiment by the content of the carbohydrate contained in the serving size of the food, and calculating the calorie index of the food using the blood glucose load estimate To provide a user with the ability to quickly identify and select foods that are helpful for health care. However, the subject patent does not disclose, suggest or suggest any content for the correction to the Atwater coefficient itself.

일 측면에 따르면, 식품의 애트워터 계수(Atwater factor)를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정함으로써 다이어트 정보를 제공하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, (a) 통신부가, 소정 시간 주기 - 하나의 시간 주기는 사용자의 식습관에 따라 아침 식사, 점심 식사 및 저녁 식사 중 하나로써 정해진 시간에 먹는 끼니 또는 간식을 먹는 일정한 시간 간격을 나타냄 - 동안의 상기 사용자의 섭취 음식물에 대한 음식물 정보를 획득하는 단계, (b) 프로세서가, 복합 음식 또는 단일 음식에 대한 정보가 종류별로 저장된 음식 데이터베이스 - 상기 음식 데이터베이스는 복합 음식에 포함되는 단일 음식의 종류 및 양에 대한 정보를 저장함 - 를 이용하여 상기 섭취 음식물에 포함된 단일 음식의 종류 및 양을 추정하는 단계, (c) 상기 프로세서가, 단일 음식에 포함되는 영양 성분의 질량 및 단일 음식의 종류별 애트워터 계수가 저장된 애트워터 계수 데이터베이스를 이용하여 상기 섭취 음식물의 전체에 대한 애트워터 계수를 계산하는 단계, (d) 상기 프로세서가, 각각의 영양 성분에 대한 애트워터 계수의 보정치를 저장하는 보정 파라미터 데이터베이스를 이용하여, 상기 섭취 음식물 전체에서 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분을 식별하는 단계, (e) 상기 프로세서가, 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분의 종류에 따라 서로 다른 보정 파라미터를 적용하여 상기 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계 및 (f) 디스플레이가, 상기 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수에 기초하여 도출된 다이어트 정보를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.According to an aspect, there is provided a method of providing diet information by calibrating an Atwater factor of a food with a calorie coefficient of the user's body. The method comprises the steps of: (a) communicating with a predetermined time period - one time period representing a predetermined time interval for eating a meal or snack at a predetermined time as one of breakfast, lunch and dinner according to the user's eating habits; (B) a processor configured to generate a food database for storing information on a complex food or a single food, the food database including a type of single food included in the complex food Estimating the type and amount of a single food included in the consumed food by using the mass of the nutrients contained in the single food and the type of the single food included in the single food, The water coefficient is stored in the water coefficient database, (D) using the correction parameter database storing the correction value of the Atwater's coefficient for each nutrient component, (d) identifying, by the processor, the nutritional component requiring correction of the Atwater's coefficient in the whole of the consumed food (E) calculating, by the processor, an internal calorimetric coefficient of the consumed food by applying different correction parameters according to kinds of nutrients required for correction of the atmospheric coefficient; and (f) And providing the derived diet information on the basis of the calorie consumption coefficient of the consumed food.

일 실시예에 따르면, 상기 (d) 단계는 (d1) 상기 섭취 음식물에 포함되는 포도당 성분을 식별하는 단계, (d2) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 팔미트산 성분을 식별하는 단계 및 (d3) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 리놀렌산 성분을 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step (d) includes the steps of (d1) identifying glucose components contained in the ingested foods, (d2) identifying palmitate components in the fatty acid components contained in the consumed foods, and d3) identifying the linolenic acid component among the fatty acid components contained in the consumed food.

다른 일 실시예에 따르면, 상기 (e) 단계는 (e1) 상기 섭취 음식물에 포함된 포도당 성분의 질량에 제1 애트워터 계수 및 제1 보정 파라미터 - 상기 제1 보정 파라미터는 포도당이 체내 사용되는 과정에서 ATP(adenosine triphosphate)로 변환되는 비율에 의해 결정됨 - 를 곱하여 포도당 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계, (e2) 상기 섭취 음식물에 포함된 지방산 성분 중 팔미트산 성분의 질량에 제2 애트워터 계수 및 제2 보정 파라미터 - 상기 제2 보정 파라미터는 팔미트산이 체내 사용되는 과정에서 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 에너지 및 ATP로 변환되는 비율에 의해 결정됨 - 를 곱하여 팔미트산 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계 및 (e3) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 리놀렌산 성분의 질량에 제3 애트워터 계수 및 제3 보정 파라미터 - 상기 제3 보정 파라미터는 리놀렌산이 체내 사용되는 과정에서 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 에너지 및 ATP로 변환되는 비율에 의해 결정됨 - 를 곱하여 리놀렌산 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.According to another embodiment, the step (e) includes the steps of: (e1) calculating a first Atwater coefficient and a first correction parameter - the first correction parameter on the mass of the glucose component contained in the consumed food, (E2) determining the mass of the palmitic acid component in the fatty acid component contained in the consumed food product, and (2) Water coefficient and second correction parameter - said second correction parameter is determined by the amount of palmitate being consumed in passing through the mitochondrial outer membrane in the process of being used in the body and the ratio converted to ATP - (E3) calculating a third at-water coefficient and a third at-water coefficient in the mass of the linolenic acid component in the fatty acid components contained in the consumed food, 3 calibration parameter-said third calibration parameter is determined by the energy consumed in passing through the mitochondrial outer membrane in the process of being used in the body and the ratio converted to ATP - to calculate the internal calorimetric coefficient of the linolenic acid component .

또 다른 일 실시예에 따르면, 상기 제1 보정 파라미터는 포도당 1g의 체내 사용 열량 계수 1.54kcal/g을 포도당 성분에 대응하는 제1 애트워터 계수인 4kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산되고, 상기 포도당 1g의 체내 사용 열량 계수 1.54kcal/g은 포도당 1몰이 분해되어 생성된 38 ATP의 열량 277.4kcal/mol을 포도당 1몰(mol)의 질량인 180g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to still another embodiment, the first correction parameter is calculated using a value obtained by dividing the internal calorimetric coefficient of 1 g of glucose by 1.54 kcal / g divided by the first Atwater coefficient of 4 kcal / g corresponding to the glucose component, The calorific value coefficient of 1.54 kcal / g of 1 g of glucose is calculated by dividing the calorific value of 38 ATP produced by decomposing 1 mole of glucose into 277.4 kcal / mol by 180 g, which is the mass of 1 mol of glucose.

또 다른 일 실시예에 따르면, 상기 제2 보정 파라미터는 팔미트산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.018kcal/g을 지방산 성분에 대응하는 제2 애트워터 계수인 9kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산되고, 상기 팔미트산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.018kcal/g은 팔미트산 1몰이 분해되어 생성된 108 ATP와 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 2 ATP를 이용하여 최종 생성된 106 ATP의 열량 773.8kcal/mol을 팔미트산 1몰의 질량인 256.4g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the second correction parameter is calculated by using a value obtained by dividing the internal calorimetric coefficient of 1 g of palmitic acid by 3.018 kcal / g divided by a second Atwater coefficient of 9 kcal / g corresponding to the fatty acid component , The caloric coefficient of 3.018 kcal / g in the body of 1 g of the palmitic acid was calculated by using 108 ATP produced by decomposition of 1 mole of palmitic acid and the heat amount of 106 ATP finally produced using 2 ATP consumed in passing through the mitochondrial outer membrane 773.8 kcal / mol, and the mass of one mole of palmitic acid is 256.4 g.

또 다른 일 실시예에 따르면, 상기 리놀렌산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.045kcal/g은 리놀렌산 1몰이 분해되어 생성된 119 ATP와 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 2 ATP를 이용하여 최종 생성된 117 ATP의 열량 854.1kcal/mol을 리놀렌산 1몰의 질량인 280.4472g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the caloric coefficient of 3.045 kcal / g of 1 g of the linolenic acid used in the body is the same as that of 117 ATP produced by decomposition of 1 mol of linolenic acid, and 117 ATP produced by using 2 ATP consumed in passing through the mitochondrial outer membrane Which is calculated by dividing 854.1 kcal / mol by 280.4472 g which is the mass of 1 mol of linolenic acid.

또 다른 일 실시예에 따르면, 상기 (f) 단계는 (f1) 상기 계산된 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수의 크기에 대응하는 활동 대사량을 갖는 운동 정보를 사용자에게 다이어트 정보로서 제공하는 단계 및 (f2) 상기 계산된 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 감소시키기 위한 식습관 관리 정보를 사용자에게 상기 다이어트 정보로서 제공하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment, the step (f) includes the steps of (f1) providing exercise information having an activity metabolic rate corresponding to a magnitude of an internal calorie coefficient of the calculated consumed food to the user as diet information, and (f2 And providing the user with dietary management information for reducing the calorie consumption coefficient of the consumed food in the body to the user as the diet information.

다른 일 측면에 따르면, 식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정함으로써 다이어트 정보를 제공하는 컴퓨팅 장치가 제공된다. 상기 컴퓨팅 장치는 상기 사용자로부터 소정 시간 주기 - 하나의 시간 주기는 사용자의 식습관에 따라 아침 식사, 점심 식사 및 저녁 식사 중 하나로써 정해진 시간에 먹는 끼니 또는 간식을 먹는 일정한 시간 간격을 나타냄 - 동안의 섭취 음식물에 대한 음식물 정보를 획득하는 통신부, 복합 음식 또는 단일 음식에 대한 정보가 종류별로 저장된 음식 데이터베이스 - 상기 음식 데이터베이스는 복합 음식에 포함되는 단일 음식의 종류 및 양에 대한 정보를 저장함 - 를 이용하여 상기 섭취 음식물에 포함된 단일 음식의 종류 및 양을 추정하고, 단일 음식에 포함되는 영양 성분의 질량 및 단일 음식의 종류별 애트워터 계수가 저장된 애트워터 계수 데이터베이스를 이용하여 상기 섭취 음식물의 전체에 대한 애트워터 계수를 계산하고, 각각의 영양 성분에 대한 애트워터 계수의 보정치를 저장하는 보정 파라미터 데이터베이스를 이용하여, 상기 섭취 음식물의 전체에서 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분을 식별하고, 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분의 종류에 따라 서로 다른 보정 파라미터를 적용하여 상기 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 프로세서 및 상기 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수에 기초하여 도출된 다이어트 정보를 제공하는 디스플레이를 포함할 수 있다.According to another aspect, there is provided a computing device that provides diet information by calibrating an Atwater coefficient of a food to a user ' s internal body heat coefficient. Wherein the computing device is adapted to receive a predetermined time period from the user for a predetermined period of time at which a meal or snack is eaten at a predetermined time as one of breakfast, lunch, and dinner, depending on the user's eating habits, A communication unit for obtaining food information on food, a food database for storing information on a complex food or a single food, a food database for storing information on the type and amount of a single food included in the complex food, Estimating the type and amount of the single food contained in the intake food, estimating the type and amount of the single food included in the intake food, calculating the mass of the nutrient contained in the single food, and the Atwater coefficient for each type of food, The coefficients are calculated, and the respective nutrients A correction parameter database for storing correction values of one of the atmospheric water coefficients is used to identify the nutritional components requiring correction of the atmospheric water coefficient in the whole of the consumed food and the nutritional components that need to be corrected for the atmospheric water coefficient A processor for calculating a calorie utilization coefficient of the consumed food by applying a correction parameter, and a display for providing diet information derived based on the calorie consumption coefficient of the consumed food.

도 1은 일 실시예에 따라 다이어트 정보를 제공하는 컴퓨팅 장치의 동작을 설명하는 예시도이다.
도 2는 도 1에서 설명된 컴퓨팅 장치를 보다 상세하게 설명하는 블록도이다.
도 3은 다른 일 실시예에 따라 식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정하는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 일실시예에 따른 보정 파라미터 데이터베이스의 구조를 도시하는 예시도이다.
1 is an exemplary diagram illustrating an operation of a computing device that provides diet information in accordance with one embodiment.
Figure 2 is a block diagram illustrating the computing device described in Figure 1 in greater detail.
FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of correcting an Atwater coefficient of a food to a user's internal body heat coefficient according to another embodiment.
4 is an exemplary diagram showing the structure of a correction parameter database according to one embodiment.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Specific structural or functional descriptions of embodiments are set forth for illustration purposes only and may be embodied with various changes and modifications. Accordingly, the embodiments are not intended to be limited to the particular forms disclosed, and the scope of the present disclosure includes changes, equivalents, or alternatives included in the technical idea.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.The terms first or second, etc. may be used to describe various elements, but such terms should be interpreted solely for the purpose of distinguishing one element from another. For example, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, although other elements may be present in between.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, the terms "comprises" or "having", etc. are intended to designate the presence of stated features, integers, steps, operations, components, parts or combinations thereof, , &Quot; an ", " an ", " an "

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning of the context in the relevant art and, unless explicitly defined herein, are to be interpreted as ideal or overly formal Do not.

이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In the following description of the present invention with reference to the accompanying drawings, the same components are denoted by the same reference numerals regardless of the reference numerals, and a duplicate description thereof will be omitted.

도 1은 일 실시예에 따라 다이어트 정보를 제공하는 컴퓨팅 장치의 동작을 설명하는 예시도이다. 도 1을 참조하면, 식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정하는 컴퓨팅 장치(100)가 도시된다. 이하의 설명에서, 애트워터 계수란 1880년대 미국의 농화학자인 W.O.애트워터가 정의한 것으로 각각의 영양 성분이 인체 내에서 연소되는 열량을 나타내고, 탄수화물 및 단백질은 4kcal/g이고, 지방은 9kcal/g로 정의된다.1 is an exemplary diagram illustrating an operation of a computing device that provides diet information in accordance with one embodiment. Referring to FIG. 1, a computing device 100 is shown that corrects an Atwater coefficient of a food to a user's internal body heat coefficient. In the following description, the Atwater coefficient is defined by US agro-chemical scientist WO Atwater in the 1880s, wherein each nutrient represents the calories burned in the body, carbohydrate and protein are 4 kcal / g, fat is 9 kcal / g Is defined.

그러나 각각의 영양 성분이 체내에서 에너지로서 이용되는 과정에는 차이점이 존재한다. 예를 들면, 포도당의 경우에는 포도당이 분해되면서 발생하는 에너지가 그대로 사용되는 것이 아니고, ATP(adenosine triphosphate)라는 물질 형태로써 에너지가 사용되고 있다. 또한, 사람의 신체는 에너지 저장 과정에서도 ADP(adenosine diphosphate) 또는 AMP(adenosine monophosphate)를 ATP로 바꾸고, 에너지가 필요한 경우에 ATP를 ADP로 분해하며 방출되는 에너지를 이용하고 있다. 따라서 애트워터 계수 자체는 다이어트 과정에서 고려되는 활동 대사량과의 대비 과정에서 약간의 오차가 존재하며, 이에 대한 보정을 수행하는 장치 및 방법에 대한 필요성이 존재하고 있다.However, there is a difference in the process in which each nutrient is used as energy in the body. For example, in the case of glucose, the energy generated by decomposition of glucose is not used as it is, but energy is used as a material type called ATP (adenosine triphosphate). In addition, the human body uses ADP (adenosine diphosphate) or AMP (adenosine monophosphate) to convert ATP to energy, and decomposes ATP into ADP when energy is needed. Therefore, there is a slight error in the process of comparison with the activity metabolism, which is considered in the diet process, and there is a need for an apparatus and a method for performing the correction.

본 실시예의 컴퓨팅 장치(100)는 섭취 음식물의 애트워터 계수를 획득하고, 획득된 애트워터 계수를 보정함으로써 섭취 음식물의 보정된 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다. 이에 따라, 다이어트나 체성분 변화를 시도하고 있는 사용자에게 섭취 음식물이 체내에서 변환되어 사용되는 실제적인 에너지 수치와 운동이나 업무 등으로 인해 활동 대사량 형태로 자신이 소모하게 되는 에너지 수치를 직접적으로 비교할 수 있도록 하여 사용자가 그 동안 잘못된 방식으로 수행하였던 다이어트에 올바른 정보를 제공하는 효과를 기대할 수 있다.The computing device 100 of the present embodiment can calculate the calorific internal calorimetric coefficient of the ingested food by acquiring the athe water coefficient of the ingested food and correcting the obtained atth water coefficient. Accordingly, it is possible to directly compare the energy values consumed by the user in the form of activity metabolism due to the actual energy value and the exercise or work which the consumed food is converted in the body to the user who is trying to change diet or body composition So that the user can expect the effect of providing the right information to the diet that has been performed in the wrong way during that time.

도 2는 도 1에서 설명된 컴퓨팅 장치를 보다 상세하게 설명하는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 컴퓨팅 장치(100)는 통신부(110), 프로세서(120) 및 디스플레이(130)를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(110)는 통신부(110)를 통하여 다른 컴퓨팅 장치(미도시)와 직간접적으로 통신할 수 있다. 통신부(110)는 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 이를테면, 통신 인터페이스는 WLAN(Wireless LAN), WiFi(Wireless Fidelity) Direct, DLNA(Digital Living Network Alliance), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 무선 인터넷 인터페이스와 블루투스(Bluetooth™), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등의 근거리 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 뿐만 아니라, 통신 인터페이스는 외부와 통신을 수행할 수 있는 모든 인터페이스(예를 들어, 유선 인터페이스)를 나타낼 수 있다.Figure 2 is a block diagram illustrating the computing device described in Figure 1 in greater detail. 2, the computing device 100 may include a communication unit 110, a processor 120, and a display 130. The computing device 110 can directly or indirectly communicate with another computing device (not shown) through the communication unit 110. [ The communication unit 110 may include a communication interface. For example, the communication interface may be a WLAN (Wireless LAN), a WiFi (Wireless Fidelity) Direct, a DLNA (Digital Living Network Alliance), a Wibro (Wireless broadband), a Wimax (World Interoperability for Microwave Access), HSDPA And a short-range communication interface such as Bluetooth ™, Radio Frequency Identification (RFID), Infrared Data Association (IrDA), UWB (Ultra Wideband), ZigBee and NFC . In addition, the communication interface may represent any interface (e.g., a wired interface) capable of communicating with the outside.

구체적으로, 상기 컴퓨팅 장치(100)는, 전형적인 컴퓨터 하드웨어(예컨대, 컴퓨터 프로세서, 메모리, 스토리지, 입력 장치 및 출력 장치, 기타 기존의 컴퓨팅 장치의 구성요소들을 포함할 수 있는 장치; 라우터, 스위치 등과 같은 전자 통신 장치; 네트워크 부착 스토리지(NAS; network-attached storage) 및 스토리지 영역 네트워크(SAN; storage area network)와 같은 전자 정보 스토리지 시스템)와 컴퓨터 소프트웨어(즉, 컴퓨팅 장치로 하여금 특정의 방식으로 기능하게 하는 명령어들)의 조합을 이용하여 원하는 시스템 성능을 달성하는 것일 수 있다.In particular, the computing device 100 may be implemented as a computer-readable medium, such as conventional computer hardware (e.g., a computer processor, memory, storage, input and output devices, Electronic communication devices, electronic information storage systems such as network-attached storage (NAS) and storage area networks (SAN), and computer software (i.e., computing devices that enable a computing device to function in a particular manner) Commands) to achieve the desired system performance.

이와 같은 컴퓨팅 장치의 통신부(110)는 연동되는 타 컴퓨팅 장치와 요청과 응답을 송수신할 수 있는 바, 일 예시로서 그러한 요청과 응답은 동일한 TCP(transmission control protocol) 세션(session)에 의하여 이루어질 수 있지만, 이에 한정되지는 않는 바, 예컨대 UDP(user datagram protocol) 데이터그램(datagram)으로서 송수신될 수도 있을 것이다. 덧붙여, 넓은 의미에서 상기 통신부(110)는 명령어 또는 지시 등을 전달받기 위한 키보드, 마우스, 기타 외부 입력장치, 프린터, 디스플레이, 기타 외부 출력장치를 포함할 수 있다.The communication unit 110 of the computing device can send and receive requests and responses to and from other interworking computing devices. As an example, such requests and responses can be made by the same transmission control protocol (TCP) session But not limited to, a user datagram protocol (UDP) datagram, for example. In addition, in a broad sense, the communication unit 110 may include a keyboard, a mouse, an external input device, a printer, a display, and other external output devices for receiving commands or instructions.

또한, 컴퓨팅 장치의 프로세서(120)는 MPU(micro processing unit), CPU(central processing unit), GPU(graphics processing unit), NPU(neural processing unit) 또는 TPU(tensor processing unit), 캐시 메모리(cache memory), 데이터 버스(data bus) 등의 하드웨어 구성을 포함할 수 있다. 또한, 운영체제, 특정 목적을 수행하는 애플리케이션의 소프트웨어 구성을 더 포함할 수도 있다.The processor 120 of the computing device may also be a micro processing unit (MPU), a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a neural processing unit (NPU) or a tensor processing unit ), A data bus, and the like. It may further include a software configuration of an operating system and an application that performs a specific purpose.

통신부(110)는 소정 시간 주기 동안의 특정 사용자의 섭취 음식물에 대한 음식물 정보를 획득할 수 있다. 이하의 설명에서, 특정 사용자는 병,의원에서 근무하는 의사, 전문가 또는 피트니스 센터 등에서 근무하는 트레이너 등과 주기적으로 연락하며 체형 교정이나 다이어트 프로그램을 수행하는 사용자를 나타낼 수 있다. 하나의 시간 주기는 사용자의 식습관에 따라 아침 식사, 점심 식사 및 저녁 식사 중 하나로써 정해진 시간에 먹는 끼니 또는 간식을 먹는 일정한 시간 간격을 나타낼 수 있다.The communication unit 110 may acquire the food information on the consumed food of the specific user for a predetermined period of time. In the following description, a specific user may indicate a user who periodically communicates with a sick person, a physician working at a clinic, a professional or a trainer working at a fitness center, etc., and performing a body correction or a diet program. One time period can be a breakfast, lunch, or dinner, depending on the user's eating habits, and may indicate a period of time at which to eat a meal or snack at a given time.

프로세서(120)는 복합 음식 또는 단일 음식에 대한 정보가 종류별로 저장된 음식 데이터베이스(211)를 이용하여 섭취 음식물에 포함된 단일 음식의 종류 및 양을 추정할 수 있다. 음식 데이터베이스(211)는 복합 음식에 포함되는 단일 음식의 종류 및 양을 추정할 수 있다.The processor 120 may estimate the type and amount of a single food included in the ingestible food using the food database 211 stored with information on the complex food or the single food. The food database 211 may estimate the type and amount of a single food included in the composite food.

또한, 프로세서(120)는 단일 음식에 포함되는 영양 성분의 질량 및 단일 음식의 종류별 애트워터 계수가 저장된 애트워터 계수 데이터베이스(212)를 이용하여 섭취 음식물의 전체에 대한 애트워터 계수를 계산할 수 있다. 프로세서(120)는 각각의 영양 성분에 대한 애트워터 계수의 보정치를 저장하는 보정 파라미터 데이터베이스(213)를 이용하여, 섭취 음식물 전체에서 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분을 식별하고, 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분의 종류에 따라 서로 다른 보정 파라미터를 적용하여 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다.In addition, the processor 120 can calculate the Atwater coefficient for the whole of the consumed food using the AtWater coefficient database 212 in which the mass of the nutrients contained in a single food and the AtWater's coefficient for each single food type are stored. Processor 120 uses the correction parameter database 213 that stores the correction of the Atwater's coefficient for each nutrient component to identify the nutrient component that needs correction of the Atwater's coefficient in the whole of the consumed food, Depending on the type of nutrients that need to be calibrated, different calorimetric parameters can be applied to calculate the internal calorimetric coefficients of the consumed food.

디스플레이(130)는 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수에 기초하여 도출된 다이어트 정보를 제공할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 도출된 다이어트 정보를 미리 지정된 단말로 전송할 수 있다.The display 130 can provide the derived diet information based on the internal calorie count of the consumed food. Further, the communication unit 110 can transmit the derived diet information to the predetermined terminal.

도 3은 다른 일 실시예에 따라 식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정하는 과정을 설명하는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정하는 방법은 복수의 단계들(310, 320, 330, 340, 350)을 포함할 수 있다. 식품의 애트워터 계수를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정하는 방법은 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있으며, 컴퓨팅 장치에 대한 자세한 설명은 도 1 및 도 2와 함께 기재된 설명이 그대로 적용될 수 있어 중복되는 설명은 생략하기로 한다.FIG. 3 is a flowchart illustrating a process of correcting an Atwater coefficient of a food to a user's internal body heat coefficient according to another embodiment. Referring to FIG. 3, a method of correcting the Atwater coefficient of a food to a user's internal body heat coefficient may include a plurality of steps 310, 320, 330, 340, and 350. The method of calibrating the Atwater coefficient of the food with the internal calorimetric coefficient of the user can be performed by the computing device, and the detailed description of the computing device can be applied to the description described with reference to FIGS. 1 and 2, Is omitted.

단계(310)에서 컴퓨팅 장치는 소정 시간 주기 동안의 사용자의 섭취 음식물에 대한 음식물 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예로서, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말과의 통신 네트워크에 기반하여 사용자의 섭취 음식물을 포함하는 이미지 데이터를 음식물 정보로서 획득할 수 있다. 다른 일 실시예로서, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말과의 통신 네트워크에 기반하여 사용자의 섭취 음식물을 포함하는 텍스트 데이터를 음식물 정보로서 획득할 수 있다.In step 310, the computing device may obtain food information for the user's consumed food for a predetermined period of time. In one embodiment, the computing device is capable of acquiring, as the food information, image data that includes a user ' s food intake based on a communication network with the user terminal. In another embodiment, the computing device may obtain textual data, including food consumed by the user, as food information based on a communication network with the user terminal.

단계(320)에서 컴퓨팅 장치는 음식 데이터베이스를 이용하여 섭취 음식물에 포함된 단일 음식의 종류 및 양을 추정할 수 있다. 음식 데이터베이스는 복합 음식에 포함되는 단일 음식의 종류 및 양에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시예로서, 음식 데이터베이스는 사탕, 과자, 빵과 같은 단순당 식품을 단일 음식으로서 저장할 수 있다. 또한, 음식 데이터베이스는 삶은 고구마, 삶은 계란, 닭 가슴살 등을 포함하는 하나의 식품으로 구성되는 다이어트 식품을 단일 음식으로서 저장할 수 있다. 다른 일 실시예로서, 음식 데이터베이스는 현미나 잡곡밥을 복합당 식품으로 저장하고, 현미밥 100g에 포함되는 현미의 평균 양(20g)과 백미의 평균 양(80g)을 빅데이터에 기반하여 저장 관리할 수 있다.In step 320, the computing device may use the food database to estimate the type and amount of single food included in the ingestion food. The food database can store information about the type and amount of single foods included in the compound food. In one embodiment, the food database may store simple per serving foods such as candy, cookies, and bread as a single food. In addition, the food database can store a diet food consisting of one food, including boiled sweet potatoes, boiled eggs, chicken breasts, etc., as a single food. As another embodiment, the food database stores the brown rice or the rice mixed with the food per compound, and stores the average amount (20 g) of brown rice contained in 100 g of brown rice and the average amount (80 g) of rice white based on the big data .

단계(330)에서 컴퓨팅 장치는 애트워터 계수 데이터베이스를 이용하여, 섭취 음식물 전체에 대한 애트워터 계수를 계산할 수 있다. 애트워터 계수 데이터베이스는 단일 음식에 포함되는 영양 성분의 질량 및 단일 음식의 종류별 애트워터 계수를 저장할 수 있다. 예시적으로, 현미 및 백미에 대한 애트워터 계수 데이터베이스는 아래의 표 1과 같이 구현될 수 있다.At step 330, the computing device may use the attitude coefficient database to calculate an Atwater coefficient for the entire food intake. The Atwater coefficient database can store the Atwater coefficients for each food type and the mass of the nutrients contained in a single food. Illustratively, the Atwater coefficient database for brown rice and white rice can be implemented as shown in Table 1 below.

영양소nutrient 현미(100g)Brown rice (100g) 백미(100g)White rice (100g) 애트워터 계수(kcal)Atwater coefficient (kcal) 351351 356356 수분(g)Moisture (g) 15.515.5 15.515.5 단백질(g)Protein (g) 7.47.4 6.86.8 지질(g)Lipid (g) 33 1.31.3 탄수화물carbohydrate 당질(g)Carbohydrate (g) 71.871.8 75.575.5 섬유소(g)Fiber (g) 1One 0.60.6 기타(g)Others (g) 1.31.3 0.60.6

단계(340)에서 컴퓨팅 장치는 보정 파라미터 데이터베이스를 이용하여, 섭취 음식물 전체에서 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분을 식별할 수 있다. 구체적으로, 보정 파라미터 데이터베이스는 보정이 필요한 영양 성분의 종류에 따라 서로 다른 보정 파라미터를 적용하여 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다. 각각의 영양 성분의 종류에 따라 보정 파라미터가 계산되며, 보정 파라미터 데이터베이스를 구축하는 과정에서 대해서는 추가적인 도면과 함께 보다 자세히 설명될 것이다.In step 340, the computing device may use the calibration parameter database to identify nutrients that are required to calibrate the AtWater's coefficient across the consumed food. Specifically, the correction parameter database can calculate the internal calorimetric coefficient of the consumed food by applying different correction parameters according to the types of nutrients required for correction. Calibration parameters are calculated according to the type of each nutrient component, and the process of building the calibration parameter database will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.

단계(350)에서 컴퓨팅 장치는 서로 다른 보정 파라미터를 적용하여 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치는 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분의 종류에 따라 서로 다른 보정 파라미터를 적용하여 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다.In step 350, the computing device may calculate different calorimetric coefficients of the consumed food by applying different calibration parameters. Specifically, the computing device can calculate the internal calorimetric coefficients of the consumed food by applying different correction parameters according to the types of nutrients required to correct the AtWater's coefficients.

도 3에 도시되지는 않았지만, 컴퓨팅 장치는 디스플레이를 통해 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수에 기초하여 도출된 다이어트 정보를 제공할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 장치는 계산된 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수의 크기에 대응하는 활동 대사량을 갖는 운동 정보를 사용자에게 다이어트 정보로서 제공할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 계산된 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 감소시키기 위한 식습관 관리 정보를 사용자에게 다이어트 정보로서 제공할 수 있다. 본 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 종래에 이용되는 애트워터 계수가 아닌, 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 기준으로 사용자들에게 다이어트 정보 및 다이어트 컨설팅을 제공할 수 있게 됨으로써, 보다 정확도 높은 다이어트 정보를 제공하며 사용자들에게 효율이 개선된 다이어트 방식을 제안하는 효과를 기대할 수 있다.Although not shown in FIG. 3, the computing device may provide the derived diet information based on the calorie consumption coefficient of the consumed food through the display. Specifically, the computing device may provide the user with exercise information having an activity metabolic rate corresponding to the magnitude of the calorie consumption coefficient of the consumed food calculated in the body, as diet information to the user. In addition, the computing device may provide dietary information to the user as diet information to reduce the calorie consumption coefficient of the consumed food calculated. The computing device according to the present embodiment can provide the user with diet information and diet consulting based on the calorific value coefficient of the consumed food rather than the conventionally used Atwater coefficient, And can provide users with an effect of suggesting an improved diet method.

도 4는 일실시예에 따른 보정 파라미터 데이터베이스의 구조를 도시하는 예시도이다. 도 4를 참조하면, 보정 파라미터 데이터베이스의 예시적인 데이터 구조가 도시된다. 예시적으로, 보정 파라미터 데이터베이스는 각각의 파라미터를 식별하기 위한 구분자와 영양 성분 및 보정치를 저장할 수 있다.4 is an exemplary diagram showing the structure of a correction parameter database according to one embodiment. Referring to FIG. 4, an exemplary data structure of a correction parameter database is shown. Illustratively, the calibration parameter database may store separators, nutrients, and corrections to identify each parameter.

앞서 설명한 단계(340)에서, 컴퓨팅 장치는 (d1) 상기 섭취 음식물에 포함되는 포도당 성분을 식별하는 단계, (d2) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 팔미트산 성분을 식별하는 단계 및 (d3) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 리놀렌산 성분을 식별하는 단계를 더 포함할 수 있다.(D1) identifying a glucose component contained in the consumed food, (d2) identifying a palmitic acid component in a fatty acid component contained in the consumed food, and (d3) ) The step of discriminating the linolenic acid component among the fatty acid components contained in the consumed food may be further included.

일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 섭취 음식물에 포함된 포도당 성분의 질량에 제1 애트워터 계수 및 제1 보정 파라미터를 곱하여 포도당 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다. 상기 제1 보정 파라미터는 포도당이 체내 사용되는 과정에서 ATP(adenosine triphosphate)로 변환되는 비율에 의해 결정될 수 있다. 구체적으로, 제1 보정 파라미터는 포도당 1g의 체내 사용 열량 계수 1.54kcal/g을 포도당 성분에 대응하는 제1 애트워터 계수인 4kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산될 수 있다. 상기 포도당 1g의 체내 사용 열량 계수 1.54kcal/g은 포도당 1몰이 분해되어 생성된 38 ATP의 열량 277.4kcal/mol을 포도당 1몰(mol)의 질량인 180g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to one embodiment, the computing device may calculate the internal calorimetric coefficient of the glucose component by multiplying the mass of the glucose component contained in the ingested food by the first Atwater coefficient and the first correction parameter. The first correction parameter may be determined by a ratio of conversion of glucose to adenosine triphosphate (ATP) in the process of being used in the body. Specifically, the first correction parameter can be calculated by using a value obtained by dividing the internal calorimetric coefficient of 1 g of glucose by 1.54 kcal / g divided by the first Atwater coefficient of 4 kcal / g corresponding to the glucose component. The internal calorimetric coefficient of 1.54 kcal / g of 1 g of the glucose is calculated by dividing the heat amount of 38 ATP produced by decomposing 1 mol of glucose to 277.4 kcal / mol by 180 g which is the mass of 1 mol of glucose.

다른 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 섭취 음식물에 포함된 지방산 성분 중 팔미트산 성분의 질량에 제2 애트워터 계수 및 제2 보정 파라미터를 곱하여 팔미트산 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다. 제2 보정 파라미터는 팔미트산이 체내 사용되는 과정에서 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 에너지 및 ATP로 변환되는 비율에 의해 결정될 수 있다. 구체적으로, 상기 제2 보정 파라미터는 팔미트산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.018kcal/g을 지방산 성분에 대응하는 제2 애트워터 계수인 9kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산될 수 있다. 또한, 상기 팔미트산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.018kcal/g은, 팔미트산 1몰이 분해되어 생성된 108 ATP와 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 2 ATP를 이용하여 최종 생성된 106 ATP의 열량 773.8kcal/mol을 팔미트산 1몰의 질량인 256.4g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to another embodiment, the computing device may calculate the caloric value of the palmitic acid component in the body by multiplying the mass of the palmitic acid component in the fatty acid component contained in the ingested food by the second Atwater coefficient and the second correction parameter . The second calibration parameter may be determined by the amount of energy consumed by the palmitate passing through the mitochondrial outer membrane in the process of being used in the body and the rate at which it is converted to ATP. Specifically, the second correction parameter may be calculated by using a value obtained by dividing the internal calorimetric coefficient of 1 g of palmitic acid by 3.018 kcal / g divided by a second Atwater coefficient of 9 kcal / g corresponding to the fatty acid component. The caloric value of 3.08 kcal / g of 1 g of palmitoic acid in the body was calculated by using 108 ATP produced by decomposing one mole of palmitic acid and the heat amount of 106 ATP finally produced by using 2 ATP consumed in passing through the mitochondrial outer membrane kcal / mol is divided by the mass of one mole of palmitic acid, which is 256.4 g.

또 다른 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 리놀렌산 성분의 질량에 제3 애트워터 계수 및 제3 보정 파라미터를 곱하여 리놀렌산 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산할 수 있다. 제3 보정 파라미터는 리놀렌산이 체내 사용되는 과정에서 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 에너지 및 ATP로 변환되는 비율에 의해 결정될 수 있다. 리놀렌산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.045kcal/g을 지방산 성분에 대응하는 제3 애트워터 계수인 9kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산될 수 있다. 또한, 상기 리놀렌산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.045kcal/g은, 리놀렌산 1몰이 분해되어 생성된 119 ATP와 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 2 ATP를 이용하여 최종 생성된 117 ATP의 열량 854.1kcal/mol을 리놀렌산 1몰의 질량인 280.4472g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 할 수 있다.According to yet another embodiment, the computing device may calculate the internal calorimetric coefficient of the linolenic acid component by multiplying the mass of the linolenic acid component in the fatty acid component contained in the ingested food product by the third athet water coefficient and the third correction parameter. The third calibration parameter can be determined by the energy consumed by the linoleic acid to pass through the mitochondrial outer membrane in the process of being used in the body and the rate of conversion to ATP. And the calorie-use calorie coefficient of 1 g of linolenic acid is 3.045 kcal / g divided by the third at-water coefficient corresponding to the fatty acid component, 9 kcal / g. In addition, the caloric coefficient of 3.045 kcal / g of 1 g of linolenic acid used in the present invention was 1174 kcal / mol of 119 ATP produced by 1 mole of linolenic acid decomposition and 117 ATP of 117 ATP produced using 2 ATP consumed in passing through the mitochondrial outer membrane And is calculated by dividing the mass of the one mol of linolenic acid by 280.4472 g.

위의 실시예에서는 포도당, 팔미트산, 리놀렌산과 같은 각각의 영양 성분에 대해 애트워터 계수가 체내 사용 열량 계수로 보정되기 위한 보정 파라미터가 생성되는 과정이 설명되었다. 포도당, 팔미트산, 리놀렌산과 같은 구체적인 영양 성분의 발명의 이해를 돕기 위한 예시적인 기재일 뿐, 다른 실시예를 한정하거나 제한하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다. 예를 들면, 본 실시예가 제안하는 사용 과정에 따른 에너지 전환 비율을 고려하여 리시놀렌산, 팔미톨렌산, 라우르산 등과 같은 각각의 지방산에 따른 애트워터 계수의 보정 파라미터가 설정될 수 있다는 것은 통상의 기술자에게는 자명한 사실일 것이다.In the above example, a process is described in which a correction parameter is generated for each nutritional component such as glucose, palmitic acid and linolenic acid to correct the Atwater coefficient to the internal calorimetric coefficient. Glucose, palmitic acid, linolenic acid, and the like, and should not be construed as limiting or limiting other embodiments. For example, in consideration of the energy conversion ratio according to the use process proposed by the present embodiment, it is preferable that the correction parameter of the Atwater coefficient according to each fatty acid such as ricinoleic acid, palmitic acid, lauric acid, It would be obvious to the technician of.

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(OS) 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 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 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.The embodiments described above may be implemented in hardware components, software components, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, such as an array, a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

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 신호 파(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.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

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. 컴퓨터 판독 가능 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), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-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.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. Program instructions to be recorded on a computer-readable medium may be those specially designed and constructed for an embodiment or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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.Although the embodiments have been described with reference to the drawings, various technical modifications and variations may be applied to those skilled in the art. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

Claims (5)

식품의 애트워터 계수(Atwater factor)를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정함으로써 다이어트 정보를 제공하는 방법에 있어서,
(a) 통신부가, 소정 시간 주기 - 하나의 시간 주기는 사용자의 식습관에 따라 아침 식사, 점심 식사 및 저녁 식사 중 하나로써 정해진 시간에 먹는 끼니 또는 간식을 먹는 일정한 시간 간격을 나타냄 - 동안의 상기 사용자의 섭취 음식물에 대한 음식물 정보를 획득하는 단계;
(b) 프로세서가, 복합 음식 또는 단일 음식에 대한 정보가 종류별로 저장된 음식 데이터베이스 - 상기 음식 데이터베이스는 복합 음식에 포함되는 단일 음식의 종류 및 양에 대한 정보를 저장함 - 를 이용하여 상기 섭취 음식물에 포함된 단일 음식의 종류 및 양을 추정하는 단계;
(c) 상기 프로세서가, 단일 음식에 포함되는 영양 성분의 질량 및 단일 음식의 종류별 애트워터 계수가 저장된 애트워터 계수 데이터베이스를 이용하여 상기 섭취 음식물의 전체에 대한 애트워터 계수를 계산하는 단계;
(d) 상기 프로세서가, 각각의 영양 성분에 대한 애트워터 계수의 보정치를 저장하는 보정 파라미터 데이터베이스를 이용하여, 상기 음식물 전체에서 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분을 식별하는 단계;
(e) 상기 프로세서가, 애트워터 계수의 보정이 필요한 영양 성분의 종류에 따라 서로 다른 보정 파라미터를 적용하여 상기 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계; 및
(f) 디스플레이가, 상기 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수에 기초하여 도출된 다이어트 정보를 제공하는 단계
를 포함하고,
상기 음식 데이터베이스는,
현미밥을 복합당 식품으로 저장하고,
상기 현미밥에 포함되는 현미의 평균 양과 백미의 평균 양을, 상기 현미밥에 대한 빅데이터에 기초하여 결정하여 저장하고,
상기 (a) 단계를 통해 상기 사용자의 섭취 음식물이 상기 현미밥으로 결정된 경우,
상기 (b) 단계에서,
상기 프로세서는, 상기 미리 결정된 현미의 평균 양 및 상기 백미의 평균 양에 기초하여 상기 사용자가 섭취한 현미밥에 포함되는 현미의 양과 백미의 양을 추정하고,
상기 (c) 단계에서,
상기 프로세서는,
상기 추정 결과 및 표 1에 기초하여 상기 사용자가 섭취한 현미밥에 대한 애트워터 계수를 계산하고,
<표 1>
Figure 112019037743693-pat00005

상기 (d) 단계는,(d1) 상기 섭취 음식물에 포함되는 포도당 성분을 식별하는 단계;
(d2) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 팔미트산 성분을 식별하는 단계; 및
(d3) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 리놀렌산 성분을 식별하는 단계
를 더 포함하고,
상기 (e) 단계는,
(e1) 상기 섭취 음식물에 포함된 포도당 성분의 질량에 제1 애트워터 계수 및 제1 보정 파라미터 - 상기 제1 보정 파라미터는 포도당이 체내 사용되는 과정에서 ATP(adenosine triphosphate)로 변환되는 비율에 의해 결정됨 - 를 곱하여 포도당 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계;
(e2) 상기 섭취 음식물에 포함된 지방산 성분 중 팔미트산 성분의 질량에 제2 애트워터 계수 및 제2 보정 파라미터 - 상기 제2 보정 파라미터는 팔미트산이 체내 사용되는 과정에서 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 에너지 및 ATP로 변환되는 비율에 의해 결정됨 - 를 곱하여 팔미트산 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계; 및
(e3) 상기 섭취 음식물에 포함되는 지방산 성분 중 리놀렌산 성분의 질량에 제3 애트워터 계수 및 제3 보정 파라미터 - 상기 제3 보정 파라미터는 리놀렌산이 체내 사용되는 과정에서 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 에너지 및 ATP로 변환되는 비율에 의해 결정됨 - 를 곱하여 리놀렌산 성분의 체내 사용 열량 계수를 계산하는 단계
를 더 포함하고,
상기 제1 보정 파라미터는,
포도당 1g의 체내 사용 열량 계수 1.54kcal/g을 포도당 성분에 대응하는 제1 애트워터 계수인 4kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산되고,
상기 포도당 1g의 체내 사용 열량 계수 1.54kcal/g은,
포도당 1몰이 분해되어 생성된 38 ATP의 열량 277.4kcal/mol을 포도당 1몰(mol)의 질량인 180g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 하고,
상기 제2 보정 파라미터는,
팔미트산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.018kcal/g을 지방산 성분에 대응하는 제2 애트워터 계수인 9kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산되고,
상기 팔미트산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.018kcal/g은,
팔미트산 1몰이 분해되어 생성된 108 ATP와 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 2 ATP를 이용하여 최종 생성된 106 ATP의 열량 773.8kcal/mol을 팔미트산 1몰의 질량인 256.4g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 하고,
상기 제3 보정 파라미터는,
리놀렌산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.045kcal/g을 지방산 성분에 대응하는 제3 애트워터 계수인 9kcal/g으로 나눈 값을 이용하여 계산되고,
상기 리놀렌산 1g의 체내 사용 열량 계수 3.045kcal/g은,
리놀렌산 1몰이 분해되어 생성된 119 ATP와 미토콘드리아 외막을 통과하는데 소모된 2 ATP를 이용하여 최종 생성된 117 ATP의 열량 854.1kcal/mol을 리놀렌산 1몰의 질량인 280.4472g으로 나누어 계산되는 것을 특징으로 하는 식품의 애트워터 계수(Atwater factor)를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정하여 다이어트 정보를 제공하는 방법.
A method for providing diet information by correcting an Atwater Factor of a food with a calorie coefficient used by a user,
(a) the communication unit is adapted to: (a) during a predetermined period of time, one time period representing a predetermined time interval for eating a meal or snack at a predetermined time as one of breakfast, lunch and dinner, depending on the user's eating habits; Acquiring food information on the consumed food;
(b) a processor for storing a food database of information on a compound food or a single food by type, the food database including information on the type and amount of a single food included in the composite food, Estimating the type and amount of single food;
(c) calculating, by the processor, an Atwater coefficient for the whole of the consumed food using an Atwater coefficient database in which a mass of nutrients included in a single food and an Atwater coefficient for each type of food are stored;
(d) identifying, by the processor, a nutrient component that requires correction of the Atwater coefficient in the entire food product, using a calibration parameter database storing a correction value for the Atwater coefficient for each nutrient component;
(e) calculating, by the processor, an internal calorimetric coefficient of the consumed food by applying different correction parameters according to kinds of nutrients required for correction of the Atwater coefficients; And
(f) the display providing diet information derived based on an in-vivo calorie count of the consumed food
Lt; / RTI >
The food database includes:
Brown rice is stored as a compound food,
Determining an average amount of brown rice included in the brown rice and an average amount of white rice based on the big data for the brown rice,
If the consumed food of the user is determined to be the brown rice through the step (a)
In the step (b)
Wherein the processor estimates the amount of brown rice and the amount of rice contained in the brown rice consumed by the user based on the average amount of the predetermined brown rice and the average amount of the rice white,
In the step (c)
The processor comprising:
Calculating an Atwater coefficient for the rice cooked by the user based on the estimation result and Table 1,
<Table 1>
Figure 112019037743693-pat00005

The step (d) includes the steps of: (d1) identifying glucose components contained in the consumed food;
(d2) identifying a palmitic acid component in a fatty acid component contained in the ingested food or drink; And
(d3) identifying the linolenic acid component in the fatty acid component contained in the ingested food or drink
Further comprising:
The step (e)
(e1) the first Atwater coefficient and the first correction parameter on the mass of the glucose component contained in the ingested food or drink, the first correction parameter being determined by a ratio of conversion of glucose to adenosine triphosphate (ATP) - &lt; / RTI &gt; to calculate the calorie utilization factor of the glucose component in the body;
(e2) the second Atwater coefficient and the second correction parameter on the mass of the palmitic acid component in the fatty acid component contained in the ingested food, wherein the second correction parameter is such that the palmitate passes through the mitochondrial outer membrane during its use in the body, Determining the caloric value of the palmitic acid component by multiplying the calculated energy by the ratio of the converted energy to the ATP; And
(e3) the third atmospheric coefficient and the third correction parameter on the mass of the linolenic acid component in the fatty acid component contained in the ingested foods, and the third correction parameter, the energy consumed in passing the mitochondrial outer membrane during the process of using linolenic acid in the body and ATP, &lt; / RTI &gt;&lt; RTI ID = 0.0 &gt; - &lt; / RTI &gt;
Further comprising:
Wherein the first correction parameter comprises:
G body weight of 1 g of glucose divided by the first at-water coefficient of 4 kcal / g corresponding to the glucose component,
The internal calorimetric coefficient of 1 g of the above-mentioned glucose is 1.54 kcal / g,
And is calculated by dividing the heat amount of 38 ATP produced by decomposing 1 mole of glucose into 277.4 kcal / mol divided by 180 g, which is the mass of 1 mole of glucose.
Wherein the second correction parameter comprises:
G of palmitic acid divided by the second at-water coefficient of 9 kcal / g corresponding to the fatty acid component,
The caloric value coefficient of 3.018 kcal / g of 1 g of the above palmitic acid,
Calculated by dividing the calorie content of 106 ATP, which was produced using 108 ATP produced by decomposing 1 mole of palmitic acid and 2 ATP consumed by passing through the mitochondrial outer membrane, to 773.8 kcal / mol, which is the mass of 1 mole of palmitic acid, of 256.4 g .
Wherein the third correction parameter comprises:
G body weight of linolenic acid divided by a caloric coefficient of 3.045 kcal / g divided by a third at-water coefficient corresponding to the fatty acid component of 9 kcal / g,
The internal calorimetric coefficient of 3.045 kcal / g of 1 g of linolenic acid,
Characterized in that it is calculated by dividing the calories of 117 ATP, which is produced by using 119 ATP produced by decomposing 1 mole of linolenic acid and 2 ATP consumed by passing through the mitochondrial outer membrane, into 854.1 kcal / mol and 280.4472 g, which is the mass of 1 mol of linolenic acid A method of providing diet information by calibrating an atwater factor of a food with a calorie coefficient of the user's body.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 (f) 단계는,
(f1) 상기 계산된 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수의 크기에 대응하는 활동 대사량을 갖는 운동 정보를 사용자에게 다이어트 정보로서 제공하는 단계; 및
(f2) 상기 계산된 섭취 음식물의 체내 사용 열량 계수를 감소시키기 위한 식습관 관리 정보를 사용자에게 상기 다이어트 정보로서 제공하는 단계
를 포함하는 식품의 애트워터 계수(Atwater factor)를 사용자의 체내 사용 열량 계수로 보정하여 다이어트 정보를 제공하는 방법.
The method according to claim 1,
The step (f)
(f1) providing the user with exercise information having an activity metabolic rate corresponding to a magnitude of the calorie-use calorie in the body of the consumed food; And
(f2) providing dietary management information to the user as diet information for reducing the calorie-used calorie content of the consumed food
And calibrating the atwater factor of the food containing the at least one of the at least one of the at least one of the at least one of the at least one of the at least one of the at least two of the at least one at least one of the plurality of users,
삭제delete
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110084871A (en) * 2008-08-29 2011-07-26 웨이트워쳐스인터내쇼날,인크. Systems for achieving and assisting in improved nutrition based healthfulness
JP2014074976A (en) * 2012-10-03 2014-04-24 Seiko Epson Corp Exercise support system
KR101617389B1 (en) 2014-05-26 2016-05-02 주식회사 풀무원 Development of food calorie index and food nutrition labelling system

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110084871A (en) * 2008-08-29 2011-07-26 웨이트워쳐스인터내쇼날,인크. Systems for achieving and assisting in improved nutrition based healthfulness
JP2014074976A (en) * 2012-10-03 2014-04-24 Seiko Epson Corp Exercise support system
KR101617389B1 (en) 2014-05-26 2016-05-02 주식회사 풀무원 Development of food calorie index and food nutrition labelling system

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Kim SaBu. ‘생명과학 ① 4-6. 호흡 - 세포호흡과정, 미토콘드리아’. 티스토리 블로그, <URL: https://kimsabu.tistory.com/116> (2017.05.31.)* *
식품영양과. ‘2.생화학 - 11장 지방대사(지방산의 산화)’. 장안대학교 식품영양과 소통마당 일반자료실 게시판 첨부파일 (2018.05.29.)* *

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