KR102278646B1 - Customized food recommendation system - Google Patents

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KR102278646B1
KR102278646B1 KR1020200101236A KR20200101236A KR102278646B1 KR 102278646 B1 KR102278646 B1 KR 102278646B1 KR 1020200101236 A KR1020200101236 A KR 1020200101236A KR 20200101236 A KR20200101236 A KR 20200101236A KR 102278646 B1 KR102278646 B1 KR 102278646B1
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customer
matrix
trait
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KR1020200101236A
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강병철
신가희
이상민
정은미
김형용
심재영
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주식회사 디이프
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Abstract

The present invention relates to a customized food recommendation system which shows if a food selected by a customer is suitable to the customer or not, comprising: an information reception unit which receives food identification information about the food selected by the customer, and customer identification information; a food bio database (DB) which stores information about normalizing the amount of metabolites contained in each food matched with the food identification information, the relation information about whether each metabolite activates or suppresses each gene in each form and quality, and at least one of the genetic information, physical information, and lifelong information about the customer; and a unit for calculating the involvement of food in personal traits, which extracts information matched with each of the received food identification information and customer identification information from the food bio DB, generates a plurality of matrices, calculates the generated plurality of matrices, and calculates and outputs the involvement of food in personal traits, which shows the influence of the food selected by the customer on the genes of the customer for each trait.

Description

고객 맞춤형 식품 추천 시스템{CUSTOMIZED FOOD RECOMMENDATION SYSTEM}Customer-tailored food recommendation system {CUSTOMIZED FOOD RECOMMENDATION SYSTEM}

본 발명은 식품 추천 시스템에 관한 것으로, 특히 고객이 선택한 식품이 고객에게 적합한 식품인지를 나타내는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a food recommendation system, and more particularly, to a customized food recommendation system for indicating whether the food selected by the customer is suitable food for the customer.

일반적인 식품 추천 시스템은 고객(혹은 개인)의 신체적인 특성, 질환 등 간단한 측정 수치만을 고려해 식품을 추천하는 방식이었다. 그러나 이러한 신체의 간단한 정보만으로는 고객에게 알맞은 식품을 추천해 주는데 한계가 있다.A general food recommendation system was a method of recommending food in consideration of simple measurement values such as physical characteristics and diseases of customers (or individuals). However, there is a limit to recommending suitable foods to customers only with such simple information on the body.

이러한 한계를 극복하기 위해 대한민국 등록특허공보 제10-1259130호에 게시된 "모바일 기반의 개인 맞춤형 추천식품 제공 시스템 및 그 제공방법"이 있다. 예시한 "모바일 기반의 개인 맞춤형 추천식품 제공 시스템 및 그 제공방법"은 개인의 건강상태 및 모발분석을 통하여 개인마다 가장 적합한 식품을 추천한다.In order to overcome this limitation, there is a "mobile-based personalized recommended food providing system and its providing method" published in Republic of Korea Patent Publication No. 10-1259130. The exemplified "mobile-based personalized recommended food providing system and its providing method" recommends the most suitable food for each individual through an individual's health condition and hair analysis.

또 하나의 식품 추천 시스템으로서 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0131230호에 게시된 "식품성분확인 및 대체식품추천 서버 장치 및 방법"이 있다. 이러한 예시 시스템은 개인 질병에 대한 정보를 설정하도록 유도하여 개인의 질병에 위험한 영향을 미칠 수 있는 요소가 제외된 식품을 추천한다.As another food recommendation system, there is a "food ingredient confirmation and alternative food recommendation server device and method" published in Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2018-0131230. This example system recommends foods that are free of factors that may have a dangerous effect on an individual's disease by inducing them to set information about individual diseases.

그러나 상기 예시한 식품 추천 시스템들은 단순히 질병 혹은 질병과 신체정보만을 고려하여 식품을 추천해 주는 방식이기 때문에 식품 추천에 한계가 있으며, 특히 고객이 선택한 식품과 고객 개인 간의 적합성 정도를 정확히 알 수 없어 맹목적으로 추천 식품을 구매 섭취할 수밖에 없는 문제가 있다.However, the food recommendation systems exemplified above have limitations in recommending food because they simply recommend food in consideration of disease or disease and body information. There is a problem in having no choice but to purchase and consume recommended foods.

이에 고객이 선택한 식품이 고객 자신의 여러 형질별 유전자에 적합한 식품인지를 확인해 줄 수 있는 새로운 방식의 시스템이 필요함은 물론, 고객이 선택한 식품은 물론 동종 식품들과 고객 간의 적합성 여부를 함께 제시해 줌으로써, 고객이 자신의 현재 건강상태에 가장 잘 맞는 식품을 합리적으로 선택할 수 있는 기회를 제공해 줄 수 있는 새로운 방식의 식품 추천 시스템이 요구되는 바이다.Accordingly, a new system is needed to check whether the food selected by the customer is a food suitable for the customer's own genes for various traits, as well as the compatibility between the food selected by the customer as well as the same type of food and the customer. There is a need for a new food recommendation system that can provide customers with an opportunity to reasonably choose the food that best suits their current health condition.

대한민국 등록특허공보 제10-12591320호Republic of Korea Patent Publication No. 10-12591320 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0131230호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2018-0131230

이에 본 발명은 상술한 필요성에 따라 창안된 발명으로서, 본 발명의 목적은 고객이 선택한 식품과 그 선택 식품과 동종 식품의 성분을 함께 비교하여 고객에게 적합한 식품을 선택할 수 있도록 유도할 수 있는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템을 제공함에 있다.Accordingly, the present invention is an invention created in accordance with the above-mentioned necessity, and an object of the present invention is to compare the food selected by the customer and the ingredients of the selected food and the same type of food together, so that the customer can select the food suitable for the customer. To provide a food recommendation system.

더 나아가 본 발명의 또 다른 목적은 개인의 유전적, 신체적 특징은 물론 식생활습관, 환경적 요인을 반영할 수 있는 현재의 건강상태 정보를 종합적으로 분석하여 고객이 선택한 식품이 고객의 형질변 유전자들에 긍정적으로 혹은 부정적으로 관여할지를 나타내는 정보를 계산하여 표시해 줄 수 있는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템을 제공함에 있다.Furthermore, another object of the present invention is to comprehensively analyze the current health status information that can reflect individual genetic and physical characteristics as well as dietary habits and environmental factors so that the food selected by the customer can contain the customer's transgenes. It is to provide a customized food recommendation system that can calculate and display information indicating whether to participate positively or negatively.

또한 본 발명은 개인 맞춤형 식품을 추천하기 위한 식품 바이오 관계망의 해석 절차를 간소화하여 시스템의 사이즈와 처리부하를 경량화할 수 있는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템을 제공함에 있다.In addition, the present invention is to provide a customized food recommendation system that can reduce the size and processing load of the system by simplifying the analysis procedure of the food bio-relational network for recommending personalized food.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제1실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템은 휴대 가능한 고객 정보 단말기 혹은 통신망을 통해 고객 정보 단말기와 접속 가능한 서버 컴퓨터 시스템에 구축 가능한 시스템으로서,A customer-customized food recommendation system according to a first embodiment of the present invention for achieving the above object is a system that can be built in a portable customer information terminal or a server computer system that can be connected to the customer information terminal through a communication network,

고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보를 수신하는 정보 수신부와,An information receiving unit for receiving food identification information and customer identification information of the food selected by the customer;

식품식별정보에 매칭되는 각 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보와, 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보와, 적어도 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 포함하는 고객정보를 저장하는 식품 바이오 데이터베이스(DB)와,Information that normalizes the amount of metabolites contained in each food matching the food identification information, relationship information that each metabolite activates or inhibits each gene for each trait, and at least the customer's genetic information, body information, and health status A food bio database (DB) that stores customer information including at least one of information and life log information;

상기 수신된 식품식별정보를 가지는 고객 선택 식품에 함유된 대사물질정보와 상기 고객 선택 식품과 동일 식품군에 속하는 유사식품에 함유된 대사물질정보를 상기 식품 바이오 데이터베이스로부터 추출하여 대사물질정보의 함량을 비교 출력하는 식품 비교부를 포함함을 특징으로 한다.The metabolite information contained in the customer-selected food having the received food identification information and the metabolite information contained in a similar food belonging to the same food group as the customer-selected food are extracted from the food biodatabase and the content of metabolite information is compared It is characterized in that it includes a food comparison unit to output.

더 나아가 상술한 구성의 고객 맞춤형 식품 추천 시스템은 변형 가능한 또 다른 제2실시예로서, 상기 수신된 식품식별정보와 고객식별정보 각각에 매칭되어 있는 정보들을 상기 식품 바이오 DB로부터 추출하여 복수의 행렬을 생성하고, 생성된 복수의 행렬을 연산하여 고객이 선택한 식품이 고객의 형질별 유전자에 영향을 미치는 식품의 개인형질 관여도를 계산 출력하는 식품 개인형질 관여도 계산부를 더 포함함을 또 다른 특징으로 한다.Furthermore, the customer-tailored food recommendation system of the above configuration is another deformable second embodiment, and extracts information matching each of the received food identification information and customer identification information from the food bio DB to generate a plurality of matrices. Another feature is that it further includes a food personal trait involvement calculator that calculates and outputs the individual trait involvement of the food that the customer selected food affects the gene for each trait of the customer by calculating the plurality of matrices generated.

더 나아가 상기 식품 개인형질 관여도 계산부는,Furthermore, the food personal trait involvement calculation unit,

고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보를 원소로 하는 제1행렬과, 상기 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보를 원소로 하는 제2행렬과, 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 상기 식품 바이오 DB로부터 추출하여 상기 형질별 각 유전자에 대한 개인별 가중치를 도출해 이들을 원소로 하는 제3행렬을 생성한 후, 이들 복수 행렬들의 곱에 대해 형질 단위로 행렬값을 가산하기 위한 지원 행렬을 곱하여 식품의 개인형질 관여도를 계산함을 특징으로 한다.The first matrix contains information that normalizes the amount of metabolites contained in the food selected by the customer as an element, and the relationship information that each metabolite contained in the food selected by the customer activates or inhibits each gene for each trait as an element. and a third matrix in which at least one of the customer's genetic information, body information, health status information, and life log information is extracted from the food bio DB to derive individual weights for each gene for each trait and use these as elements After the matrix is generated, the product of the plurality of matrices is multiplied by a support matrix for adding matrix values in units of traits to calculate the degree of involvement in individual traits of food.

또 다른 변형 실시예로서 본 발명의 제3실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템은,As another modified embodiment, the customer-customized food recommendation system according to the third embodiment of the present invention,

고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보를 수신하는 정보 수신부와,An information receiving unit for receiving food identification information and customer identification information of the food selected by the customer;

식품식별정보에 매칭되는 각 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보와, 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보와, 적어도 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 포함하는 고객정보를 저장하는 식품 바이오 데이터베이스(DB)와,Information that normalizes the amount of metabolites contained in each food matching the food identification information, relationship information that each metabolite activates or inhibits each gene for each trait, and at least the customer's genetic information, body information, and health status A food bio database (DB) that stores customer information including at least one of information and life log information;

상기 수신된 식품식별정보와 고객식별정보 각각에 매칭되어 있는 정보들을 상기 식품 바이오 DB로부터 추출하여 복수의 행렬을 생성하고, 생성된 복수의 행렬을 연산하여 고객이 선택한 식품이 고객의 형질별 유전자에 영향을 미치는 식품의 개인형질 관여도를 계산 출력하는 식품 개인형질 관여도 계산부를 포함함을 특징으로 한다. 이러한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템이 서버 컴퓨터 시스템에 구축된 시스템이라면, 상기 식품의 개인형질 관여도 계산결과를 고객 정보 단말기로 전송하는 정보 송신부를 더 포함할 수 있다.Information matching each of the received food identification information and customer identification information is extracted from the food bio DB to generate a plurality of matrices, and by calculating the plurality of matrices, the food selected by the customer is stored in the customer's trait-specific gene. It is characterized in that it includes a food personal trait involvement calculation unit for calculating and outputting the influence of food personal trait involvement. If the customer-tailored food recommendation system is a system built on a server computer system, it may further include an information transmitter configured to transmit a result of calculating the degree of involvement in the individual characteristics of the food to the customer information terminal.

상술한 기술적 과제 해결 수단에 따르면, 본 발명은 고객이 선택한 식품과 그 선택 식품과 동종 식품의 성분을 함께 비교하여 고객에게 적합한 식품을 선택할 수 있도록 유도할 수 있을 뿐만 아니라, 식품 비교를 위한 시간과 수고를 절감시켜줄 수 있는 효과가 있다.According to the above-described technical problem solving means, the present invention can not only induce the customer to select the food suitable for the customer by comparing the food selected by the customer and the ingredients of the selected food and the same type of food, but also save time and time for food comparison. It has the effect of saving effort.

또한 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템은 개인의 유전적, 신체적 특징은 물론 식생활습관, 환경적 요인을 반영할 수 있는 현재의 건강상태 정보, 설문조사 내용, 라이프 로그 정보 등을 종합적으로 분석하여 고객이 선택한 식품이 고객의 형질변 유전자들에 긍정적으로 혹은 부정적으로 관여할지를 나타내는 정보를 계산하여 표시해 주기 때문에, 현재 고객의 건강상태와 활동상태에 맞는 최적의 식품을 추천해 줄 수 있는 장점이 있다.In addition, the customer-customized food recommendation system according to an embodiment of the present invention comprehensively collects current health status information, survey contents, life log information, etc. that can reflect individual genetic and physical characteristics as well as dietary habits and environmental factors. Because it calculates and displays information indicating whether the food selected by the customer will be positively or negatively involved in the customer's transgenes by analyzing it with There are advantages.

또한 본 발명은 형질별 유전자들에 영향을 미치는 고객 개인의 신체활동, 생활습관 등에 기초하여 도출할 수 있는 개인별 가중치들을 원소로 하는 새로운 희소행렬을 생성하여 식품의 개인형질 관여도를 계산하기 때문에, 식품 바이오 관계망의 해석 절차를 간소화하여 시스템의 사이즈와 처리부하를 경량화할 수 있는 이점이 있다. 이는 곧 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템을 휴대용 고객 정보 단말기에 구축할 수 있는 실익을 제공한다.In addition, the present invention calculates the degree of involvement in the individual traits of food by creating a new sparse matrix using individual weights that can be derived based on the customer's individual physical activity and lifestyle, etc. that affect the genes for each trait as elements. There is an advantage in that the size and processing load of the system can be reduced by simplifying the analysis procedure of the bio-relational network. This provides the practical benefit of being able to build a customer-customized food recommendation system according to an embodiment of the present invention in a portable customer information terminal.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 주변 구성 예시도.
도 2는 본 발명의 제1실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 구성 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 고객 정보 단말기(100)에 표시 가능한 정보 표시 예시도.
도 4는 본 발명의 제2실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 구성 예시도.
도 5는 본 발명의 제2실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 동작 흐름 예시도.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 식품 개인형질 관여도(240)의 계산과정을 부연 설명하기 위한 도면.
1 is an exemplary diagram of a peripheral configuration of a customer-customized food recommendation system 200 according to an embodiment of the present invention.
2 is an exemplary configuration diagram of a customer-customized food recommendation system 200 according to the first embodiment of the present invention.
3 is an exemplary view of information display that can be displayed on the customer information terminal 100 according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary configuration diagram of a customer-customized food recommendation system 200 according to a second embodiment of the present invention.
5 is an exemplary operation flow diagram of the customer-customized food recommendation system 200 according to the second embodiment of the present invention.
6 to 8 are diagrams for explaining the calculation process of food personal trait involvement 240 according to an embodiment of the present invention.

후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시한 것으로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The following detailed description of the present invention refers to the accompanying drawings, which show by way of illustration a specific embodiment in which the present invention may be practiced, in order to clarify the objects, technical solutions and advantages of the present invention. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the present invention.

또한 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '포함하다'라는 단어 및 그 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다. 더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.Also throughout this description and claims, the word 'comprise' and variations thereof are not intended to exclude other technical features, additions, components or steps. Other objects, advantages and characteristics of the present invention will appear to a person skilled in the art, in part from this description, and in part from practice of the present invention. The following illustrations and drawings are provided by way of illustration and are not intended to limit the invention. Moreover, the invention encompasses all possible combinations of the embodiments indicated herein. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different but need not be mutually exclusive. In addition, it should be understood that the location or arrangement of individual components within each disclosed embodiment may be changed without departing from the spirit and scope of the present invention. Accordingly, the detailed description set forth below is not intended to be taken in a limiting sense, and the scope of the invention, if properly described, is limited only by the appended claims, along with all scope equivalents to those claimed.

본 명세서에서 달리 표시되거나 분명히 문맥에 모순되지 않는 한, 단수로 지칭된 항목은, 그 문맥에서 달리 요구되지 않는 한, 복수의 것을 아우른다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 하고, 하기에서 사용되는 용어 중 '식품 개인형질 관여도'란 식품이 개인형질에 관여하는, 즉 영향을 미치는 정도를 지칭하는 것으로 가정하기로 한다.Unless otherwise indicated herein or otherwise clearly contradicted by context, items referred to in the singular encompass the plural unless the context requires otherwise. In addition, in describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted, and among the terms used below, 'food individual It is assumed that 'trait involvement' refers to the degree to which food is involved in, ie, affects, individual traits.

우선 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 주변 구성 예시한 것이다.First, FIG. 1 is an example of a peripheral configuration of a customer-customized food recommendation system 200 according to an embodiment of the present invention.

도시한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 통신망을 통해 다수의 고객 정보 단말기(100)와 외부기관 서버(300)와 접속 가능하다.As shown, the customer-tailored food recommendation system 200 according to the embodiment of the present invention can be connected to a plurality of customer information terminals 100 and the external agency server 300 through a communication network.

외부기관 서버(300)란 고객의 건강검진정보, 유전자 정보를 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)으로 온라인 전송하기 위한 의료기관 혹은 유전자 검사소에서 운영 혹은 구축한 서버인 것으로 가정한다. 물론 외부기관 서버(300)에서 발행된 고객의 건강검진정보, 유전자 정보는 인쇄물을 통해 고객 등으로부터 전달받아 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)에 등록될 수도 있다.It is assumed that the external institution server 300 is a server operated or built by a medical institution or genetic test center for online transmission of customer health checkup information and genetic information to the customer-customized food recommendation system 200 . Of course, the customer's health checkup information and genetic information issued by the external agency server 300 may be received from the customer through printed matter and registered in the customer-customized food recommendation system 200 .

고객 정보 단말기(100)는 식품에 부착 혹은 인쇄된 식품식별정보를 획득하여 이를 통신망을 통해 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)으로 제공하며, 고객은 자신의 정보 단말기(100)를 통해 식품 추천과 같은 서비스를 받기 위해 요구되는 정보, 예를 들면 생활습관, 신체정보 등을 입력한다. 아울러 고객 정보 단말기(100)는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)에서 제공하는 정보, 예를 들면 후술할 식품 개인형질 관여도 계산결과값을 전송받아 표시해 줄 수 있다.The customer information terminal 100 obtains food identification information attached or printed on food and provides it to the customer-customized food recommendation system 200 through a communication network, and the customer uses his/her information terminal 100, such as food recommendation Enter the information required to receive the service, such as lifestyle and body information. In addition, the customer information terminal 100 may receive and display information provided by the customer-customized food recommendation system 200 , for example, a calculation result value of personal trait involvement in food, which will be described later.

이러한 고객 정보 단말기(100)는 바코드, QR코드, 점자코드와 같은 식품식별정보를 촬영 혹은 스캔하기 위한 수단(카메라, 스캐너, 리더기 등)을 구비하거나 연동 가능한 이동 통신 단말기는 물론, 주변 통신기기와 연동 가능한 컴퓨터 시스템(테블릿 PC, 노트북 등)일 수 있다. 구현 방법에 따라 카메라는 식품을 촬영하는데 이용되고, 촬영 영상은 후술할 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)에 전달되어 사전 학습된 인공지능(망)을 통해 특정 식품으로 인식될 수도 있다.This customer information terminal 100 is equipped with means (camera, scanner, reader, etc.) for photographing or scanning food identification information such as bar codes, QR codes, and Braille codes, as well as mobile communication terminals capable of interworking, as well as peripheral communication devices and It may be an interoperable computer system (tablet PC, notebook, etc.). Depending on the implementation method, the camera is used to photograph food, and the captured image may be transmitted to a customer-customized food recommendation system 200 to be described later and recognized as a specific food through a pre-learned artificial intelligence (network).

한편, 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 구현 방식에 따라 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질정보와, 고객이 선택한 식품과 동일 식품군에 속하는 유사식품에 함유된 대사물질정보의 함량을 비교 출력하여 고객이 자신의 건강상태에 맞는 식품을 선택하도록 할 수 있다.Meanwhile, the customer-customized food recommendation system 200 compares and outputs the metabolite information contained in the food selected by the customer and the metabolite information contained in the food selected by the customer and the similar food belonging to the same food group according to the implementation method. You can allow customers to choose food that suits their health condition.

또한, 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 고객이 선택한 식품(혹은 여러 식품)이 고객의 형질별 유전자(예를 들면, 당뇨, 당뇨/GCKR, 당뇨/PAX4, 비만,..)에 영향을 미치는 식품의 개인형질 관여도를 계산 출력하여 고객이 자신의 형질별 유전자에 긍정적인 영향을 미치는 식품을 선택하도록 할 수도 있다.In addition, the customer-customized food recommendation system 200 determines how the food (or several foods) selected by the customer affects the customer's trait-specific genes (eg, diabetes, diabetes/GCKR, diabetes/PAX4, obesity,...). It is also possible to calculate and output the degree of involvement in the individual traits of food so that customers can select foods that have a positive effect on their trait-specific genes.

이하 상술한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 서로 다른 실시예에 따른 구성 및 구체적인 동작을 부연 설명하기로 한다. 하기에서는 서버 컴퓨터 시스템에 구축된 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)에 대해서 설명하겠으나, 이러한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 하나의 어플리케이션 형태로 고객 정보 단말기(100)에 설치되어 구동될 수도 있는 시스템이다.Hereinafter, the configuration and specific operation of the above-described customized food recommendation system 200 according to different embodiments will be described in detail. Hereinafter, the customer-customized food recommendation system 200 built in the server computer system will be described, but the customer-customized food recommendation system 200 may be installed and driven in the customer information terminal 100 in the form of one application. to be.

도 2는 본 발명의 제1실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 구성도를 예시한 것이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 고객 정보 단말기(100)에 표시 가능한 정보 표시를 예시한 것이다. 도 2에 도시한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 구현방법에 따라서,2 is a diagram illustrating the configuration of a customer-tailored food recommendation system 200 according to the first embodiment of the present invention, and FIG. 3 shows information display that can be displayed on the customer information terminal 100 according to the embodiment of the present invention. it is foreshadowed The customer-customized food recommendation system 200 shown in FIG. 2 depends on the implementation method,

고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보를 수신하는 정보 수신부(210)와,An information receiving unit 210 for receiving food identification information and customer identification information of the food selected by the customer;

식품식별정보에 매칭되는 각 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보와, 대사물질 각각이 형질(trait)별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보와, 적어도 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 포함하는 고객정보를 저장하는 식품 바이오 데이터베이스(DB,230))와,Information that normalizes the amount of metabolites contained in each food matching the food identification information, relationship information that each metabolite activates or inhibits each gene for each trait, and at least customer genetic information and body information and a food bio database (DB, 230) that stores customer information including at least one of health status information and life log information);

상기 수신된 식품식별정보를 가지는 고객 선택 식품에 함유된 대사물질정보와 상기 고객 선택 식품과 동일 식품군에 속하는 유사식품에 함유된 대사물질정보를 상기 식품 바이오 데이터베이스(230)로부터 추출하여 대사물질정보의 함량을 비교 출력하는 식품 비교부(220)만을 포함할 수 있다.Metabolite information contained in the customer-selected food having the received food identification information and metabolite information contained in a similar food belonging to the same food group as the customer-selected food is extracted from the food bio-database 230 to obtain metabolite information. It may include only the food comparison unit 220 that compares and outputs the content.

참고적으로 고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보는 고객 정보 단말기(100)에 설치된 앱을 통해 전송될 수 있고, 별도의 앱 설치 없이 시스템(200)에 접속한 고객 정보 단말기(100)를 통해 입력 전송될 수도 있는 정보이다.For reference, the food identification information and customer identification information of the food selected by the customer may be transmitted through the app installed in the customer information terminal 100, and the customer information terminal 100 connected to the system 200 without installing a separate app. Information that may be input and transmitted through

하기 설명에서 사용되는 용어 중 대사물질이란 식품에 함유되어 있는 영양성분을 일컫는 것으로서, 비타민 C, 칼슘, 셀레니움, 철분, 탄수화물, 식이섬유 등이 이에 포함된다.Among the terms used in the following description, the term metabolite refers to a nutrient component contained in food, and includes vitamin C, calcium, selenium, iron, carbohydrates, dietary fiber, and the like.

즉, 각 식품식별정보에 매칭되는 각 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화하여 식품 바이오 데이터베이스(230)에 사전 등록해 놓으면, 추후 고객이 앱을 통해 자신이 선택한 식품의 식품식별정보를 획득하여 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)으로 전송할 경우, 식품 비교부(220)는 정보 수신부(210)를 통해 수신된 식품식별정보를 가지는 식품에 함유된 대사물질정보를 식품 바이오 데이터베이스(230)로부터 추출할 수 있다.That is, if the amount of metabolites contained in each food matching each food identification information is normalized and registered in the food bio database 230 in advance, the customer obtains the food identification information of the food selected by the customer through the app later. When transmitting to the customized food recommendation system 200 , the food comparison unit 220 may extract metabolite information contained in food having food identification information received through the information receiving unit 210 from the food bio database 230 . have.

또한 식품 비교부(220)는 수신된 식품식별정보(식품(제품)명 포함)를 통해 고객이 선택한 식품과 동일 식품군에 속하는 유사식품에 함유된 대사물질정보를 식품 바이오 데이터베이스(230)에서 추출하여 대사물질정보의 함량을 도 3에 도시한 바와 같이 비교 표시해 줄 수 있다.In addition, the food comparison unit 220 extracts the metabolite information contained in the similar food belonging to the same food group as the food selected by the customer through the received food identification information (including the food (product) name) from the food bio database 230. The content of metabolite information can be compared and displayed as shown in FIG. 3 .

도 3을 참조해 보면, 식품 비교부(220)는 고객이 선택한 선택 식품과 A사 및 B사의 유사식품에 각각 함유된 대사물질정보, 예를 들면 식품 첨가물과 트랜스지방의 함량을 막대 그래프 형태로 표시해 줌으로써, 고객은 대사물질정보의 함량을 비교하여 자신의 건강상태 혹은 기호에 따라 선택 식품이 아닌 다른 제조사의 유사 식품을 선택할 수도 있다. 또한 함유된 대사물질정보 각각의 수치를 가산하는 방식을 통해 선택 식품과 유사식품간에 합산 수치가 높은 하나의 식품을 선택하여 추천해 줄 수도 있다. Referring to FIG. 3 , the food comparison unit 220 displays metabolite information, for example, the content of food additives and trans fats, contained in the selected food selected by the customer and the similar food of Company A and Company B in the form of a bar graph. By indicating, the customer can compare the content of metabolite information and choose similar foods from other manufacturers, rather than the selected foods, according to their health condition or preference. In addition, it is possible to select and recommend one food with a high total value between the selected food and similar food by adding each value of the metabolite information contained therein.

따라서 본 발명은 고객이 선택한 식품과 그 선택 식품과 동종 식품의 성분을 함께 비교하여 고객에게 적합한 식품을 선택할 수 있도록 유도할 수 있을 뿐만 아니라, 식품 비교를 위한 시간과 수고를 절감시켜줄 수 있는 효과가 있다.Therefore, the present invention has the effect of not only inducing the customer to select the food suitable for the customer by comparing the food selected by the customer and the ingredients of the selected food and the same type of food, but also saving time and effort for food comparison. have.

상술한 예시에서는 단순히 동종 식품들의 대사물질 함량을 비교 표시하였으나, 고객이 선택한 식품(식품에 포함된 대사물질들)이 고객 개인의 형질(형질별 유전자)에 관여하는 정도를 수치화하여 고객에게 표시해 줄 수도 있다. 이에 대해서는 도 5에서 보다 상세히 설명하기로 한다.In the above example, the content of metabolites of the same type of food was simply compared and displayed, but the degree of involvement of the customer's selected food (metabolites in food) in the customer's individual trait (gene by trait) is quantified and displayed to customers. may be This will be described in more detail with reference to FIG. 5 .

참고적으로 본 발명의 실시예에서 식품 바이오 DB(230)에 저장되는 정보 중 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보는 "1" 혹은 "-1"로써, 대사물질이 형질별 유전자를 활성화시키는 경우의 관계정보는 "1"로, 억제하는 경우의 관계정보는 "-1"로 표시하는 것으로 정의하기로 한다.For reference, in the embodiment of the present invention, among the information stored in the food bio DB 230, the relation information that each metabolite activates or inhibits each gene for each trait is “1” or “-1”, and the metabolite is Relational information in the case of activating a gene for each trait is defined as "1", and relational information in the case of repression is defined as "-1".

변형 가능한 또 다른 실시예로서 상술한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 식품 개인형질 관여도 계산부(240)를 더 포함할 수 있다.As another deformable embodiment, the above-described customized food recommendation system 200 may further include a food personal trait involvement calculator 240 .

식품 개인형질 관여도 계산부(240)는 수신된 식품식별정보와 고객식별정보 각각에 매칭되어 있는 정보들을 식품 바이오 DB(230)로부터 추출하여 복수의 행렬을 생성하고, 생성된 복수의 행렬을 연산하여 고객이 선택한 식품이 고객의 형질별 유전자에 영향(긍정적 영향 혹은 부정적 영향)을 미치는 식품의 개인형질 관여도를 계산 출력한다.The food personal trait involvement calculator 240 extracts information matching each of the received food identification information and customer identification information from the food bio DB 230 to generate a plurality of matrices, and calculates the generated plurality of matrices. Calculations and outputs the degree of personal trait involvement of foods that the customer's selected food affects (positive or negative influence) on the customer's trait-specific genes.

보다 구체적으로, 식품 개인형질 관여도 계산부(240)는 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보를 원소로 하는 FM 행렬(Food Metabolite Matrix)과, 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 각각이 형질별 각 유전자(Trait/Gene)를 활성화시키거나 억제하는 관계정보를 원소로 하는 MT 행렬(Metabolite Trait/Gene Matrix)과, 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 식품 바이오 DB(230)로부터 추출하여 상기 형질별 각 유전자에 대한 개인별 가중치를 도출해 이들을 원소로 하는 PW 행렬(Personal Weight Matrix)을 생성한 후, 이들 복수 행렬들의 곱에 대해 형질 단위로 행렬값을 가산하기 위한 지원 행렬(helper Matrix)을 곱하여 식품의 개인형질 관여도를 계산한다.More specifically, the food personal trait involvement calculation unit 240 includes an FM matrix (Food Metabolite Matrix) using information normalized to the amount of metabolites contained in the food selected by the customer, and the metabolites contained in the food selected by the customer. MT matrix (Metabolite Trait/Gene Matrix), which has relational information that activates or suppresses each gene (Trait/Gene) for each trait, and customer's genetic information, body information, health status information, and life log information One or more of these are extracted from the food bio DB 230 to derive individual weights for each gene for each trait to generate a Personal Weight Matrix (PW) using them as elements. By multiplying the matrix values by a helper matrix to add the matrix values, the degree of personal trait involvement of food is calculated.

참고적으로, 제3행렬에 해당하는 상기 PW 행렬은 식품 바이오 관계망의 해석 절차를 간소화하여 시스템의 사이즈와 처리부하를 경량화하기 위해 도 7에 표시한 바와 같이 치환행렬 형태로 표현되는 것이 바람직하다.For reference, the PW matrix corresponding to the third matrix is preferably expressed in the form of a substitution matrix as shown in FIG. 7 in order to simplify the analysis procedure of the food bio-related network to lighten the size and processing load of the system.

또한 유전자 검사 결과만을 이용해 식품을 추천하는 종전의 방식은 개인의 타고난 유전적 요인만을 반영할 뿐 환경적 요인을 반영하지 못하는 한계가 있다. 인간의 몸은 다양한 환경적 요인에 의해 생체활동이 다이나믹하게 시계열적으로 변화되기 때문에, 개인의 후천적 생체활동 변화요인을 찾아 이를 식품 추천에 반영하는 것이 바람직하다.In addition, the previous method of recommending food using only genetic test results only reflects an individual's innate genetic factors and has a limitation in not reflecting environmental factors. Since the biological activity of the human body is dynamically and time-series changed by various environmental factors, it is desirable to find an individual acquired biological activity change factor and reflect it in food recommendations.

이를 위해 본 발명의 실시예에서는 고객의 현재 건강상태(건강검진, 설문조사), 라이프 로그(걸음수, 심박수, 체온, 수면 정보 등), 식생활 습관(설문 조사를 통해 식시시간, 섭취음식, 생활 습관 등)을 반영하여 상기 PW 행렬을 생성하여 식품 개인형질 관여도를 계산한다. 걸음수, 심박수, 체온 등과 같은 라이프 로그 정보들을 얻기 위한 앱들은 이미 알려져 있는 것들이 많으므로 이들을 고객의 정보 단말기(100)에 설치하여 필요한 라이프 로그 정보를 획득할 수 있다.To this end, in the embodiment of the present invention, the customer's current health status (health check-up, survey), life log (step count, heart rate, body temperature, sleep information, etc.), eating habits (meal time, food intake, life habit, etc.) to generate the PW matrix to calculate the degree of involvement in food personal traits. Since many apps for obtaining life log information, such as steps, heart rate, and body temperature, are already known, they can be installed in the customer's information terminal 100 to obtain necessary life log information.

한편, 고객의 편의증진을 도모하기 위해 본 발명의 또 다른 변형 실시예로서 상술한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 상기 수신된 고객식별정보를 가지는 고객의 유전적 정보와 건강상태정보의 하나인 건강검진정보의 전송을 외부 기관 서버(300)에 전송 요청하여 식품 바이오 DB(230)에 저장하는 고객정보 획득부(250)를 더 포함할 수도 있다.On the other hand, in order to promote customer convenience, the above-described customer-tailored food recommendation system 200 as another modified embodiment of the present invention is one of the customer's genetic information and health status information having the received customer identification information. It may further include a customer information acquisition unit 250 for requesting transmission of the health checkup information to the external institution server 300 and storing it in the food bio DB 230 .

만약 도 2에서 설명한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)을 고객 정보 단말기(100)에 구축한다면, 상술한 정보 수신부(210)와 상기 식품 비교부(220) 및 식품 개인형질 관여도 계산부(240)는 응용 프로그램 코드들의 집합체로서 휴대 가능한 고객 정보 단말기(100)의 메모리에 저장되어 실행 구동되되, 상기 응용 프로그램 코드들의 집합체는 식품의 식품식별정보를 촬영 획득하기 위한 식품식별정보 획득부(260)를 더 포함할 수 있다. 이러한 경우 식품 바이오 DB(230)는 서버 측에 위치하여 고객 정보 단말기(100)에서 요청하는 정보들을 추출하여 고객 정보 단말기(100) 혹은 고객 정보 단말기(100)에 설치된 앱으로 전송하면 단말기측에서 식품 개인형질 관여도를 계산할 수 있다.If the customer-tailored food recommendation system 200 described in FIG. 2 is built in the customer information terminal 100, the above-described information receiving unit 210, the food comparison unit 220, and the food personal trait involvement calculation unit 240 are As a collection of application program codes, it is stored and executed in the memory of the portable customer information terminal 100, and the aggregate of application codes further includes a food identification information acquisition unit 260 for photographing and acquiring food identification information of food. may include In this case, the food bio DB 230 is located on the server side, extracts information requested from the customer information terminal 100 and transmits it to the customer information terminal 100 or an app installed in the customer information terminal 100, Individual trait involvement can be calculated.

상술한 바와 같이 식품 개인형질 관여도 계산부(240)를 더 포함하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 동작은 후술한 도 4에 도시된 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 동작과 유사하므로 이에 대한 상세 설명은 후술하기로 한다.As described above, the operation of the customized food recommendation system 200 further including the food personal trait involvement calculation unit 240 is similar to the operation of the customized food recommendation system 200 shown in FIG. 4 described below. Detailed description will be given later.

한편 도 4는 본 발명의 제2실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 구성도를 예시한 것이며, 도 5는 본 발명의 제2실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 동작 흐름도를, 도 6 내지 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 식품 개인형질 관여도(240)의 계산과정을 부연 설명하기 위한 도면을 각각 도시한 것이다.Meanwhile, FIG. 4 illustrates the configuration of a customer-customized food recommendation system 200 according to a second embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a customer-customized food recommendation system 200 according to a second embodiment of the present invention. 6 to 8 are diagrams each for explaining the calculation process of the food personal trait involvement 240 according to an embodiment of the present invention.

도 4에 도시한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200) 역시 고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보를 수신하는 정보 수신부(205)와,The customer-customized food recommendation system 200 shown in FIG. 4 also includes an information receiving unit 205 for receiving food identification information and customer identification information of the food selected by the customer;

식품식별정보에 매칭되는 각 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보와, 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보와, 적어도 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 포함하는 고객정보를 저장하는 식품 바이오 데이터베이스(DB,225)와,Information that normalizes the amount of metabolites contained in each food matching the food identification information, relationship information that each metabolite activates or inhibits each gene for each trait, and at least the customer's genetic information, body information, and health status A food bio database (DB, 225) for storing customer information including at least one of information and life log information;

상기 수신된 식품식별정보와 고객식별정보 각각에 매칭되어 있는 정보들을 상기 식품 바이오 DB(225)로부터 추출하여 복수의 행렬을 생성하고, 생성된 복수의 행렬을 연산하여 고객이 선택한 식품이 고객의 형질별 유전자에 영향을 미치는 식품의 개인형질 관여도를 계산 출력하는 식품 개인형질 관여도 계산부(215)를 기본적으로 포함한다.Information matching each of the received food identification information and customer identification information is extracted from the food bio DB 225 to generate a plurality of matrices, and by calculating the plurality of matrices, the food selected by the customer is the trait of the customer. It basically includes a food personal trait involvement calculation unit 215 for calculating and outputting the individual trait involvement of the food affecting the star gene.

이러한 구성의 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 계산된 식품의 개인형질 관여도 계산결과를 고객 정보 단말기(100)로 전송하기 위한 정보 송신부(235)를 더 포함할 수 있다. 이는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)이 서버 시스템에 구축되는 경우를 가정한 것이다.The customized food recommendation system 200 having such a configuration may further include an information transmitter 235 for transmitting the calculated personal trait involvement calculation result of the food to the customer information terminal 100 . It is assumed that the customer-customized food recommendation system 200 is built in the server system.

더 나아가 도 4에 도시한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)은 수신된 고객식별정보를 가지는 고객의 유전적 정보와 건강상태정보의 하나인 건강검진정보의 전송을 외부 기관 서버(300)에 전송 요청하여 식품 바이오 DB(225)에 저장하는 고객정보 획득부(245)를 더 포함할 수도 있다.Furthermore, the customer-customized food recommendation system 200 shown in FIG. 4 requests transmission of the customer's genetic information and health status information, which is one of the customer identification information, to the external agency server 300 . It may further include a customer information acquisition unit 245 to store in the food bio DB (225).

도 4에 도시한 식품 개인형질 관여도 계산부(215) 역시 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보를 원소로 하는 FM 행렬과, 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보를 원소로 하는 MT 행렬과, 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 식품 바이오 DB(225)로부터 추출하여 상기 형질별 각 유전자에 대한 개인별 가중치를 도출해 이들을 원소로 하는 PW 행렬을 생성한 후, 이들 복수 행렬들의 곱에 대해 형질 단위로 행렬값을 가산하기 위한 지원 행렬을 곱하여 식품의 개인형질 관여도를 계산한다. PW 행렬은 치환행렬 형태로 표현되는 것이 바람직하다.The food personal trait involvement calculation unit 215 shown in FIG. 4 also includes an FM matrix using information normalized to the amount of metabolites contained in the food selected by the customer as an element, and each metabolite contained in the food selected by the customer is classified by trait. An MT matrix using relational information that activates or suppresses each gene, and extracts one or more of the customer's genetic information, body information, health status information, and life log information from the food bio DB 225, After deriving individual weights for each gene and creating a PW matrix using them as elements, the product of these multiple matrices is multiplied by a support matrix for adding matrix values in units of traits to calculate the degree of involvement in individual traits in food. The PW matrix is preferably expressed in the form of a permutation matrix.

만약 도 4에 도시한 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)을 고객 정보 단말기(100)에 구축하는 경우를 가정한다면, 정보 수신부(205)와 식품 개인형질 관여도 계산부(215)는 응용 프로그램 코드들의 집합체로서 휴대 가능한 고객 정보 단말기의 메모리에 저장되어 실행 구동되되, 상기 응용 프로그램 코드들의 집합체는 상기 식품식별정보를 촬영 획득하기 위한 식품식별정보 획득부(255)를 더 포함할 수 있다.If it is assumed that the customer-customized food recommendation system 200 shown in FIG. 4 is built in the customer information terminal 100, the information receiving unit 205 and the food personal trait involvement calculation unit 215 are a set of application program codes. Doedoe stored in the memory of a portable customer information terminal and executed, the set of application program codes may further include a food identification information acquisition unit 255 for photographing and acquiring the food identification information.

이하 도 5 내지 도 8을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 동작을 부연 설명하면,Hereinafter, the operation of the customer-customized food recommendation system 200 according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 5 to 8 ,

우선 특정 식품이 자신에게 적합한 식품인지를 알고자 하는 고객은 하나 이상의 식품을 선택하여 각 식품의 포장지에 부착 혹은 인쇄되어 있는 식품식별정보를 자신의 정보 단말기(100)를 통해 획득(스캔, 촬영, 리딩행위)한다.First, a customer who wants to know whether a specific food is suitable for him/herself selects one or more foods and obtains food identification information attached or printed on the packaging of each food through his/her information terminal 100 (scan, photograph, leading act).

이와 같이 획득된 식품의 식품식별정보는 로그인한 고객식별정보와 함께 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)으로 전송된다. 이에 고객 맞춤형 식품 추천 시스템(200)의 정보 수신부(205)는 식품식별정보와 고객식별정보를 수신(획득)(S10단계)한다.The food identification information of the obtained food is transmitted to the customer-customized food recommendation system 200 together with the logged-in customer identification information. Accordingly, the information receiving unit 205 of the customized food recommendation system 200 receives (acquires) food identification information and customer identification information (step S10).

정보 수신부(205)를 통해 고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보를 수신한 식품 개인형질 관여도 계산부(215)는 수신된 식품식별정보와 고객식별정보 각각에 매칭되어 있는 정보들을 식품 바이오 DB(225)로부터 추출(S20, S30단계)하여 복수의 행렬을 생성(S40단계)한다.The food identification information and customer identification information of the food selected by the customer through the information receiving unit 205. The food personal trait involvement calculation unit 215 receives information that matches each of the received food identification information and customer identification information. A plurality of matrices are generated (step S40) by extracting from the DB 225 (steps S20 and S30).

보다 구체적으로는 식품 개인형질 관여도 계산부(215)는 고객이 선택한 식품(당근, 호두, 아로니아, 양파)에 함유된 대사물질(비타민 C, 칼슘, 철분,..) 양을 정규화한 정보를 원소로 하는 FM 행렬을 생성한다. 이러한 FM 행렬의 예가 도 7에 도시한 좌측 첫 번째 행렬이다.More specifically, the food personal trait involvement calculation unit 215 receives information that normalizes the amount of metabolites (vitamin C, calcium, iron, ..) contained in the food (carrot, walnut, aronia, onion) selected by the customer. Create an FM matrix with elements. An example of such an FM matrix is the first matrix on the left shown in FIG. 7 .

아울러 식품 개인형질 관여도 계산부(215)는 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 각각이 형질별 각 유전자(당뇨, 당뇨/GCKR, PAX4,..)를 활성화시키거나 억제하는 관계정보를 원소로 하는 MT 행렬을 생성한다. 이러한 MT 행렬의 예가 도 7에 도시한 좌측 두 번째 행렬이다.In addition, the food personal trait involvement calculation unit 215 uses relational information that activates or inhibits each gene (diabetes, diabetes/GCKR, PAX4,..) for each trait by each metabolite contained in the food selected by the customer as an element. Create an MT matrix. An example of such an MT matrix is the second matrix from the left shown in FIG. 7 .

또한 식품 개인형질 관여도 계산부(215)는 수신된 고객식별정보를 통해 해당 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상, 바람직하게는 이들 모두와 관련된 정보들을 식품 바이오 DB(225)로부터 추출하여 상기 형질별 각 유전자에 대한 개인별 가중치를 도출해 이들을 원소로 하는 PW 행렬을 생성한다. 이러한 PW 행렬의 예가 도 7에 도시한 좌측 세 번째 행렬이다.In addition, the food personal trait involvement calculation unit 215 uses the received customer identification information to convert one or more of the customer's genetic information, body information, health status information, and life log information, preferably information related to all of them, to food biometric information. By extracting from the DB 225 and deriving individual weights for each gene for each trait, a PW matrix using these as elements is generated. An example of such a PW matrix is the third matrix from the left shown in FIG. 7 .

참고적으로, 형질별 각 유전자에 대한 개인별 가중치를 도출하는 방식은 추출된 각 정보들, 예를 들면 설문조사한 내용의 답변치를 기준치와 비교하여 초과하면 개인별 가중치를 "1", "-1", "0"으로 부여하는 방식을 통해 각 원소의 값을 도출할 수 있다. 생성된 FM 행렬과 MT 행렬을 고정되는 값이며 PW 행렬은 고객에 따라 가변되는 값이다.For reference, the method of deriving the individual weights for each gene by trait is to compare the extracted information, for example, the answers of the survey contents with the reference value, and then set the individual weights to “1”, “-1”, By assigning "0", the value of each element can be derived. The generated FM matrix and MT matrix are fixed values, and the PW matrix is a variable value depending on the customer.

한편, 세 개의 행렬이 생성되면 식품 개인형질 관여도 계산부(215)는 도 6에 도시한 바와 같이 생성된 세 개의 복수 행렬들의 곱에 대해 형질 단위로 행렬값을 가산하기 위한 지원 행렬(helper matrix)을 곱하여 식품의 개인형질 관여도를 계산(S50단계)한다. 이러한 계산의 일 예가 도 8에 도시되어 있다.On the other hand, when three matrices are generated, the food personal trait involvement calculator 215 is a helper matrix for adding matrix values in units of traits to the product of a plurality of generated three matrices as shown in FIG. 6 . Calculate the degree of involvement in the individual trait of the food by multiplying it (step S50). An example of such a calculation is shown in FIG. 8 .

이후 식품 개인형질 관여도 계산부(215)는 계산된 정보를 출력한다. 출력은 시스템의 구축된 위치에 따라 달리 표현될 수 있다. 즉, 서버 시스템에 구축된 경우라면 고객 정보 단말기(100)로 전송하는 형태이고, 고객 정보 단말기(100)에 시스템 구축된 경우라면 표시부에 표시해 주는 형태이다.Thereafter, the food personal trait involvement calculation unit 215 outputs the calculated information. The output may be expressed differently depending on the established location of the system. That is, if it is built in the server system, it is transmitted to the customer information terminal 100 , and if the system is built in the customer information terminal 100 , it is displayed on the display unit.

결과적으로 식품을 선택한 고객은 자신의 정보 단말기(100)에 표시된 식품의 개인형질 관여도 계산치를 보고 어떠한 식품이 자신의 형질변 유전자들에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 식품인지 혹은 부정적 영향을 줄 수 있는 식품인지를 파악할 수 있다. 도 8에 도시된 계산치를 보면 당근은 당뇨에 긍정적인 영향을 주는 식품으로 간주할 수 있고, 양파는 상대적으로 비만에 부정적인 영향을 주는 식품으로 간주할 수 있다.As a result, the customer who selects the food sees the calculated value of the personal trait involvement of the food displayed on his or her information terminal 100 and determines which food is a food that can positively affect his or her transgenes or what kind of food can have a negative effect on his or her transgenes. You can tell if it's food. Looking at the calculated values shown in FIG. 8 , carrots can be considered as food having a positive effect on diabetes, and onions can be considered as food having a relatively negative effect on obesity.

이상에서 설명한 실시예에 따르면, 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템은 개인의 유전적, 신체적 특징은 물론 식생활습관, 환경적 요인을 반영할 수 있는 현재의 건강상태 정보, 설문조사 내용, 라이프 로그 정보 등을 종합적으로 분석하여 고객이 선택한 식품이 고객의 형질변 유전자들에 긍정적으로 혹은 부정적으로 관여할지를 나타내는 정보를 계산하여 표시해 주기 때문에, 현재 고객 상태에 맞는 최적의 식품을 추천해 줄 수 있는 장점이 있다.According to the embodiments described above, the customer-customized food recommendation system according to the embodiment of the present invention provides current health status information and survey contents that can reflect not only individual genetic and physical characteristics, but also dietary habits and environmental factors. , life log information, etc. are comprehensively analyzed to calculate and display information indicating whether the food selected by the customer is positively or negatively involved in the customer's transgenes, so it can recommend the optimal food for the current customer's condition. There are advantages that can be

또한 본 발명은 형질별 유전자들에 영향을 미치는 고객 개인의 신체활동, 생활습관 등에 기초하여 도출할 수 있는 개인별 가중치들을 원소로 하는 새로운 희소행렬을 생성하여 식품의 개인형질 관여도를 계산하기 때문에, 식품 바이오 관계망의 해석 절차를 간소화하여 시스템의 사이즈와 처리부하를 경량화할 수 있는 이점이 있다. 이는 곧 본 발명의 실시예에 따른 고객 맞춤형 식품 추천 시스템을 휴대용 고객 정보 단말기에 구축할 수 있는 실익을 제공한다.In addition, the present invention calculates the degree of involvement in the individual traits of food by creating a new sparse matrix using individual weights that can be derived based on the customer's individual physical activity and lifestyle, etc. that affect the genes for each trait as elements. There is an advantage in that the size and processing load of the system can be reduced by simplifying the analysis procedure of the bio-relational network. This provides the practical benefit of being able to build a customer-customized food recommendation system according to an embodiment of the present invention in a portable customer information terminal.

이상 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.The present invention has been described above with reference to the embodiments shown in the drawings, but these are merely exemplary, and those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be defined only by the appended claims.

Claims (12)

고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보를 수신하는 정보 수신부와;
식품식별정보에 매칭되는 각 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보와, 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보와, 적어도 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 포함하는 고객정보를 저장하는 식품 바이오 데이터베이스(DB)와;
상기 수신된 식품식별정보를 가지는 고객 선택 식품에 함유된 대사물질정보와 상기 고객 선택 식품과 동일 식품군에 속하는 유사식품에 함유된 대사물질정보를 상기 식품 바이오 데이터베이스로부터 추출하여 대사물질정보의 함량을 비교 출력하는 식품 비교부와;
고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보를 원소로 하는 제1행렬과, 상기 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보를 원소로 하는 제2행렬과, 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 상기 식품 바이오 DB로부터 추출하여 상기 형질별 각 유전자에 대한 개인별 가중치를 도출해 이들을 원소로 하는 제3행렬을 생성한 후, 이들 복수 행렬들의 곱에 대해 형질 단위로 행렬값을 가산하기 위한 지원 행렬을 곱하여 식품의 개인형질 관여도를 계산하여 출력하는 식품 개인형질 관여도 계산부;를 포함함을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.
an information receiving unit for receiving food identification information and customer identification information of the food selected by the customer;
Information that normalizes the amount of metabolites contained in each food matching the food identification information, relationship information that each metabolite activates or inhibits each gene for each trait, and at least the customer's genetic information, body information, and health status a food bio database (DB) for storing customer information including at least one of information and life log information;
The metabolite information contained in the customer-selected food having the received food identification information and the metabolite information contained in a similar food belonging to the same food group as the customer-selected food are extracted from the food biodatabase and the content of metabolite information is compared a food comparison unit to output;
The first matrix contains information that normalizes the amount of metabolites contained in the food selected by the customer as an element, and the relationship information that each metabolite contained in the food selected by the customer activates or inhibits each gene for each trait as an element. and a third matrix in which at least one of the customer's genetic information, body information, health status information, and life log information is extracted from the food bio DB to derive individual weights for each gene for each trait and use these as elements After generating a matrix, the product of the plurality of matrices is multiplied by a support matrix for adding a matrix value in units of traits to calculate and output the personal trait involvement of food by a food personal trait involvement calculator that includes; Customer-tailored food recommendation system.
삭제delete 삭제delete 청구항 1에 있어서, 상기 제3행렬은 치환행렬 형태로 표현됨을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.The system according to claim 1, wherein the third matrix is expressed in the form of a substitution matrix. 청구항 1 또는 청구항 4에 있어서, 상기 수신된 고객식별정보를 가지는 고객의 유전적 정보와 건강상태정보의 하나인 건강검진정보의 전송을 외부 기관 서버에 전송 요청하여 상기 식품 바이오 DB에 저장하는 고객정보 획득부;를 더 포함함을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.The customer information according to claim 1 or 4, wherein the customer information is stored in the food bio DB by requesting transmission of the health checkup information, which is one of the genetic information and health status information of the customer having the received customer identification information, to an external agency server. Acquisition unit; Customer-customized food recommendation system, characterized in that it further comprises. 청구항 1 또는 청구항 4에 있어서, 상기 정보 수신부와 상기 식품 비교부 및 상기 식품 개인형질 관여도 계산부는 응용 프로그램 코드들의 집합체로서 휴대 가능한 고객 정보 단말기의 메모리에 저장되어 실행 구동되되, 상기 응용 프로그램 코드들의 집합체는 상기 식품식별정보를 촬영 획득하기 위한 식품식별정보 획득부를 더 포함함을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.The method according to claim 1 or 4, wherein the information receiving unit, the food comparison unit, and the food personal trait involvement calculation unit is stored in the memory of a portable customer information terminal as a collection of application program code is executed and driven, the aggregate of the application program codes is a customer-customized food recommendation system, characterized in that it further comprises a food identification information acquisition unit for photographing and acquiring the food identification information. 고객이 선택한 식품의 식품식별정보와 고객식별정보를 수신하는 정보 수신부와;
식품식별정보에 매칭되는 각 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보와, 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보와, 적어도 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 포함하는 고객정보를 저장하는 식품 바이오 데이터베이스(DB)와;
고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 양을 정규화한 정보를 원소로 하는 제1행렬과, 상기 고객이 선택한 식품에 함유된 대사물질 각각이 형질별 각 유전자를 활성화시키거나 억제하는 관계정보를 원소로 하는 제2행렬과, 고객의 유전적 정보와 신체정보와 건강상태정보 및 라이프 로그정보 중 하나 이상을 상기 식품 바이오 DB로부터 추출하여 상기 형질별 각 유전자에 대한 개인별 가중치를 도출해 이들을 원소로 하는 제3행렬을 생성한 후, 이들 복수 행렬들의 곱에 대해 형질 단위로 행렬값을 가산하기 위한 지원 행렬을 곱하여 식품의 개인형질 관여도를 계산하여 출력하는 식품 개인형질 관여도 계산부;를 포함함을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.
an information receiving unit for receiving food identification information and customer identification information of the food selected by the customer;
Information that normalizes the amount of metabolites contained in each food matching the food identification information, relationship information that each metabolite activates or inhibits each gene for each trait, and at least the customer's genetic information, body information, and health status a food bio database (DB) for storing customer information including at least one of information and life log information;
The first matrix contains information that normalizes the amount of metabolites contained in the food selected by the customer as an element, and the relationship information that each metabolite contained in the food selected by the customer activates or inhibits each gene for each trait as an element. and a third matrix in which at least one of the customer's genetic information, body information, health status information, and life log information is extracted from the food bio DB to derive individual weights for each gene for each trait and use these as elements After generating a matrix, the product of the plurality of matrices is multiplied by a support matrix for adding a matrix value in units of traits to calculate and output the personal trait involvement of food by a food personal trait involvement calculator that includes; Customer-tailored food recommendation system.
청구항 7에 있어서, 상기 식품의 개인형질 관여도 계산결과를 고객 정보 단말기로 전송하는 정보 송신부;를 더 포함함을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템. [8] The system according to claim 7, further comprising: an information transmitter for transmitting the result of calculating the degree of involvement in the individual characteristics of the food to the customer information terminal. 삭제delete 청구항 7에 있어서, 상기 제3행렬은 치환행렬 형태로 표현됨을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.The system according to claim 7, wherein the third matrix is expressed in the form of a substitution matrix. 청구항 7, 청구항 8 및 청구항 10 중 어느 한 항에 있어서, 상기 정보 수신부와 상기 식품 개인형질 관여도 계산부는 응용 프로그램 코드들의 집합체로서 휴대 가능한 고객 정보 단말기의 메모리에 저장되어 실행 구동되되, 상기 응용 프로그램 코드들의 집합체는 상기 식품식별정보를 촬영 획득하기 위한 식품식별정보 획득부를 더 포함함을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.11. The method according to any one of claims 7, 8, and 10, wherein the information receiving unit and the food personal trait involvement calculation unit are stored in a memory of a portable customer information terminal as a collection of application program codes and executed, the application program code Customer-tailored food recommendation system, characterized in that the aggregate further comprises a food identification information acquisition unit for photographing and acquiring the food identification information. 청구항 7, 청구항 8 및 청구항 10 중 어느 한 항에 있어서, 상기 수신된 고객식별정보를 가지는 고객의 유전적 정보와 건강상태정보의 하나인 건강검진정보의 전송을 외부 기관 서버에 전송 요청하여 상기 식품 바이오 DB에 저장하는 고객정보 획득부;를 더 포함함을 특징으로 하는 고객 맞춤형 식품 추천 시스템.The food according to any one of claims 7, 8, and 10, by requesting transmission of health checkup information, which is one of the genetic information and health status information of the customer having the received customer identification information, to an external agency server. Customer-tailored food recommendation system, characterized in that it further comprises; customer information acquisition unit to store in the bio DB.
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