KR101807853B1 - 당뇨병 증상을 가진 사용자에 운동량을 고려한 개인화된 음식 추천 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 당뇨병 증상이 있는 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법에 관한 것으로, 사용자의 식사량, 음식 종류, 혈당값, 운동량에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 판단하여 사용자에 제공하며, 다수의 음식으로 이루어진 식단에서도 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공할 수 있는 음식 추천 방법을 제공하는 것이다.
Description
본 발명은 당뇨병 증상이 있는 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법에 관한 것으로, 사용자의 식사량, 음식 종류, 혈당값, 운동량에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 판단하여 사용자에 제공하며, 다수의 음식으로 이루어진 식단에서도 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공할 수 있는 음식 추천 방법을 제공하는 것이다.
당뇨병은 비만, 스트레스, 잘못된 식습관, 선천적 유전 등 다양한 원인에 의해 췌장에서 만들어지는 인슐린이 절대적으로 부족하거나 상대적으로 부족하여 혈액 내에 포도당 농도가 증가되고, 소변에서 당이 검출되며, 이로 인하여 급성 및 만성 합병증이 유발되는 만성 퇴행성질환이다. 이러한 당뇨병은 전세계적으로 발생이 급속히 증가하고 있으며, 이는 한국도 예외가 아니어서 2013년 대한당뇨병학회의 보고에 따르면 30세 이상 인구의 12.4%가 당뇨병이며 약 400만 명의 환자가 있는 것으로 추정한다.
당뇨병은 그 자체보다는 이로 인해 야기되는 합병증이 문제가 된다. 따라서 당뇨병 치료의 목표는 혈당을 가능한 한 정상에 가깝게 조절함으로써 고혈당에 따른 증상 해소와 함께 궁극적으로 당뇨병성 만성 합병증을 예방하고, 그 악화를 지연하는 것이다. 성공적인 혈당조절을 위해서는 혈당조절의 목표 수치를 정확히 알고 자신의 혈당 수치가 그 목표 수치에 얼마나 근접해 있는지를 스스로 자주 확인하면서 그에 따라 적절한 식사요법, 운동 및 약물치료를 병행하는 생활관리가 필수적이다.
현재 많은 의료기기 제조업체에서는 가정에서도 혈당을 측정할 수 있도록 다양한 종류의 휴대용 혈당 측정기를 제공하고 있으며, 휴대용 혈당 측정기를 통해 당뇨병 환자는 스스로 자신의 혈당을 용이하게 수시로 측정할 수 있게 되었다. 한편 혈당관리를 위한 식사요법 및 운동요법 등 생활관리는 주로 병원의 당뇨병교실 등 의료기관의 교육 프로그램을 통하여 제공되고 있으며, 환자 개인의 이해도 및 숙련 정도에 따라 그 효과성의 차이가 큰 상황이다.
특히 혈당관리에 가장 중요한 식사요법의 경우, 음식의 종류가 방대할 뿐 아니라 같은 식재료를 사용하더라도 양념의 정도와 조리방식에 따라서 혈당 상승 효과에 차이가 크므로 초기 당뇨환자가 자신에게 적합한 음식과 식사량 그리고 자신의 식사량에 따른 적절한 운동량을 익히기까지 많은 시간과 시행착오를 겪게 된다.
이러한 어려움을 개선하기 위한 기존의 노력으로는 먼저 식품교환표를 사용하는 방법이 있다. 식품교환표는 일반적으로 섭취하는 음식들을 영양소에 따라 곡류군, 어육류군, 채소군, 지방군, 우유군, 과일군의 6개 식품군으로 구분하고, 각 식품군 내에서는 같은 열량 교환단위의 음식 양을 규정하여 표로 만든 것으로, 이를 활용하면 같은 식품군 내에서는 자유롭게 교환 섭취할 수 있으므로 당뇨환자가 균형 잡힌 영양섭취와 총 섭취 열량을 관리하는데 도움이 된다.
그러나 식품교환표는 주로 식재료 위주로 정의되어 있고, 총 섭취 칼로리만을 고려하므로 조리방법의 차이나 당질의 종류 및 양을 정확하게 고려하기 어려우며, 운동량을 고려하지 않기 때문에 운동량에 따른 혈당 조절이 힘들다는 문제점을 가진다.
총 섭취 칼로리를 기준으로 하는 식품교환표의 약점을 보완할 수 있는 방법으로써 당질계산법이 있다. 당질계산법은 섭취 음식에서 당질의 양만을 계산하는 것으로 전체적인 칼로리보다는 식후 혈당을 좌우하는 당질의 섭취량에 초점을 맞춘 식사계획을 가능하게 해준다는 장점이 있다. 하지만 이 방법 역시 당질의 총 섭취량만을 강조할 뿐 당질의 종류에 따른 흡수 속도를 고려하지 못한다는 한계가 있고, 이 방식 또한 운동량을 고려하여 운동량에 따른 혈당 조절이 힘들다는 문제점을 가진다.
무엇보다도 위에서 언급한 모든 방법들은 일반적인 다수의 당뇨환자에게 공통 적용되는 식이요법으로 식재료 관점에서 계산되거나 일부 대표 식단만을 제시하고 있어, 실제 개개인이 섭취하는 음식과는 차이가 있으므로 초기 당뇨병환자가 활용하기 어려울 뿐 아니라, 동일한 음식이라도 개인에 따라 혈당 수치에 상이한 영향을 미치기 때문에 사용자에 개인화하여 좋은 음식과 피할 음식 종류에 대한 정보 및 운동량을 고려한 혈당 조절 방법을 제공하지는 못한다는 문제점을 가진다.
본 발명은 종래 당뇨병 증상을 가지는 사용자에 음식 종류를 추천하는 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 사용자에 개인화되어 사용자의 운동량을 고려하여 사용자에 적합한 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 목표 혈당값에 기초하여 목표 혈당값을 만족하거나 목표 혈당값을 초과하는 음식에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 다수의 음식으로 이루어진 식단에서도 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식을 판단하고 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 사용자의 혈당값, 사용자의 음식 섭취량과 음식 종류, 운동량에 대한 정보를 서로 매핑 등록하는 단계와, 사용자의 혈당값과 목표 혈당값을 비교하고 사용자의 혈당값이 목표 혈당값을 초과하는지에 기초하여 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태 중 어느 하나로 혈당 상태를 판단하는 단계와, 판단한 혈당 상태를 식사량 또는 운동량을 기준으로 구분하여 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계와, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 사용자에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서 사용자의 혈당값은 사용자의 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값이거나, 사용자가 식후 측정한 혈당값인 것을 특징으로 한다.
여기서 식사량에 대한 정보 또는 운동량에 대한 정보는 식사량 레벨 또는 운동량 레벨로 구분되어 등록 저장되는데, 식사량 레벨은 사용자마다 상이한, 개인이 느끼는 주관적인 식사량에 기초하여 사용자가 선택하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 식사량을 기준으로 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 음식 종류, 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 해당 음식 종류의 식사량과 운동량 정보를 포함하여 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 사용자의 식사량, 음식 종류 및 운동량에 대한 정보로부터 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 음식 종류의 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨을 판단하는 단계를 더 포함하며, 음식 종류의 식사량 레벨과 해당 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨을 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 사용자의 식사량, 음식 종류 및 운동량에 대한 정보로부터 동일한 음식 종류 중 식사량을 기준으로 정상 혈당 상태와 비정상 혈당 상태로 서로 상이하게 구분되는 음식 종류를 1차 판단하는 단계와, 상이하게 구분되는 음식 종류 중 정상 혈당 상태로 구분되는 식사 종류의 식사량 레벨과 운동량 레벨에서 가장 낮은 식사량 레벨과 가장 높은 운동량 레벨을 판단하는 단계와, 상이하게 구분되는 음식 종류를 가장 낮은 식사량 레벨과 가장 높은 운동량 레벨로 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 음식 추천값(Ri)을 계산하는 단계를 더 포함하는데,
음식 추천값이 높은 순서로 설정된 수의 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하거나, 음식 추천값이 낮은 순서로 설정된 수의 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 음식 추천값(Ri)는 아래의 수학식(1)에 의해 계산되며,
[수학식 1]
여기서 n은 음식(i)을 섭취한 단위시간의 총 횟수를 의미하고, ap는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 단위시간별 음식(i)의 식사량 레벨에 할당되는 가중치이고, bp는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)를 섭취한 단위시간별 운동량 레벨에 할당되는 가중치인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 사용자가 검색하고자 하는 검색 음식 종류에 대한 정보가 수신되는 경우, 데이터베이스부에 저장된, 적어도 1개 이상의 단위 시간별 음식 종류 중 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는지 판단하는 단계와, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서 검색 음식 종류에 대한 사용자의 식사량 레벨 또는 운동량 레벨에 대한 정보와 혈당 상태 정보를 추출하는 단계와, 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보 또는 운동량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 음식 종류, 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 해당 음식 종류의 식사량과 운동량 정보를 포함하여 사용자에 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법은 다음과 같은 효과를 가진다.
첫째, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 사용자가 직접 섭취한 음식 정보, 사용자가 직접 수행한 운동종류와 운동량, 혈당 상태 정보에 기초하여 사용자에 추천할 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공함으로써, 당뇨병 증상을 가진 사용자는 자신에 개인화된 음식 정보와 운동량에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 목표 혈당값에 기초하여 목표 혈당값을 만족하거나 목표 혈당값을 초과하는 음식 종류, 운동량, 운동 종류, 운동량에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식을 판단함으로써, 당뇨병 증상을 가진 사용자는 설정한 목표 혈당값을 만족하는 음식 정보와 운동 정보를 제공받을 수 있다.
셋째, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 다수의 음식으로 이루어진 음식 조합에서 사용자의 혈당 관리에 피해를 주거나 도움을 주는 공통된 음식을 판단함으로써, 사용자가 실제 섭취하는 식단에서 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 당뇨병 증상을 가진 사용자에 음식을 추천하는 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 사용자 단말기로부터 사용자가 섭취한 음식 종류, 식사량, 혈당값, 운동량 등의 혈당 관련 정보가 수신되는 경우 데이터베이스부에 혈당 관련 정보를 등록 저장하는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 4는 서로 연관되어 있는 혈당 관련 정보가 데이터베이스부에 서로 매핑되어 등록 저장되어 있는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 5는 사용자가 혈당 관련 정보 중 섭취한 음식 종류 또는 식사량을 입력하는 사용자 단말기의 인터페이스의 일 예를 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 사용자에 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 동일한 음식 종류가 비정상 혈당 상태와 정상 혈당 상태로 상이하게 구분되는 경우 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 음식 종류와 식사량에 따라 단위 시간별 혈당 상태의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 특정 음식 종류가 사용자에 추천 음식인지 아니면 사용자가 피할 음식인지 음식 추천 정보를 생성하는 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 10은 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계의 일 예를 설명하는 흐름도이다.
도 2는 본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 사용자 단말기로부터 사용자가 섭취한 음식 종류, 식사량, 혈당값, 운동량 등의 혈당 관련 정보가 수신되는 경우 데이터베이스부에 혈당 관련 정보를 등록 저장하는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 4는 서로 연관되어 있는 혈당 관련 정보가 데이터베이스부에 서로 매핑되어 등록 저장되어 있는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 5는 사용자가 혈당 관련 정보 중 섭취한 음식 종류 또는 식사량을 입력하는 사용자 단말기의 인터페이스의 일 예를 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 사용자에 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 동일한 음식 종류가 비정상 혈당 상태와 정상 혈당 상태로 상이하게 구분되는 경우 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 음식 종류와 식사량에 따라 단위 시간별 혈당 상태의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 특정 음식 종류가 사용자에 추천 음식인지 아니면 사용자가 피할 음식인지 음식 추천 정보를 생성하는 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 10은 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계의 일 예를 설명하는 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 음식을 추천하는 방법에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 당뇨병 증상을 가진 사용자에 음식을 추천하는 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 송수신부(110)는 사용자의 혈당 정보, 사용자가 섭취한 음식량, 음식 종류, 운동량, 운동 종류 등과 같은 혈당 관련 정보를 수신한다. 혈당 관련 정보는 사용자가 소지하고 있는 사용자 단말기, 예를 들어 스마트폰을 통해 입력되며, 입력된 혈당 관련 정보는 사용자 단말기로부터 수신될 수 있다. 바람직하게, 사용자는 사용자의 운동량을 측정하기 위한 측정장치를 소지하는데, 사용자의 운동량에 대한 정보는 측정장치로부터 직접 수신되거나 측정장치에서 측정한 운동량 정보는 스마트폰을 통해 수신될 수 있다. 본 발명에 따른 음식 추천 장치는 사용자 단말기로부터 혈당 관련 정보를 수신하고 사용자에 개인화된 음식을 추천하는 서버로 설명하나, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 본 발명에 따른 음식 추천 장치는 사용자 단말기에 등록되어 있는 프로그램을 통해 사용자 단말기에서 자체적으로 사용자에 개인화된 음식을 추천할 수 있으며 이는 본 발명의 범위에 속한다.
여기서 혈당 정보는 목표 혈당값 또는 사용자의 혈당값일 수 있는데, 사용자의 혈당값은 사용자가 식후 측정한 혈당값이거나, 사용자가 식전 측정한 혈당값과 식후 측정한 혈당값 사이의 차이값일 수 있다. 또한, 목표 혈당값은 사용자에 적합한 혈당값을 규정하는 것으로, 일반적으로 단일 목표 혈당값을 사용하지만 복수의 목표 혈당값 또는 일정 범위를 가지도록 설정될 수 있다. 본 발명에서 목표 혈당값은 사용자가 사용자 단말기를 이용하여 직접 입력 또는 수정하여 설정할 수 있는 것으로 설명하나, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 혈당 컨설턴트를 통해 사용자의 신체 상태에 따라 기설정될 수 있으며 이는 본 발명에 해당한다.
등록 관리부(130)는 송수신부(110)를 통해 입력된 혈당값, 섭취한 음식량, 음식 종류, 목표 혈당값, 운동량, 운동 종류에 대한 정보 종류에 기초하여 입력된 혈당 정보, 섭취 음식량, 운동량, 운동 종류에 대한 정보를 사용자에 매핑하여 그리고 혈당을 측정한 날짜와 시각에 매핑하여 데이터베이스부(150)에 등록 저장한다. 바람직하게, 섭취한 식사량은 식사량에 따라 상, 중, 하의 레벨 등과 같이 간단한 레벨로 구분되어 등록 저장될 수 있거나 사용자의 운동량은 상, 중, 하의 레벨 등과 같이 간단한 레벨로 구분되어 등록 저장될 수 있다.
여기서 식사량에 대한 간단한 레벨 구분은 사용자가 사용자 인터페이스를 통해 선택하여 입력할 수도 있거나, 등록 관리부(130)에서 입력된 식사량에 대한 정보를 정량화된 섭취 칼로리로 변환하고 변환한 섭취 칼로리에 매핑되어 있는 식사량 레벨로 등록 저장할 수 있다. 일 예로 사용자가 공기밥 1공기를 섭취한 경우, 사용자의 식습관 또는 신체 조건에 따라 사용자가 주관적으로 느끼는 식사량을 사용자가 직접 사용자 인터페이스를 통해 사용자에 개인화하여 상, 중, 하 레벨 중 어느 하나로 입력할 수 있다. 다른 예로 등록 관리부(130)에 공기밥에 대한 정량화된 칼로리와 이에 매핑되어 식사량 레벨이 구분되어 사전 등록되어 있으며, 사용자가 공기밥 1공기를 입력하는 경우, 공기밥 1공기에 대한 정량화된 칼로리(예를 들어, 100kcal)와 이에 매핑되어 있는 식사량 레벨 '중'으로 사용자의 식사량에 대한 정보가 등록 저장될 수 있다.
여기서 운동량에 대한 간단한 레벨 구분은 사용자가 사용자 인터페이스를 통해 선택하여 입력할 수도 있거나, 등록 관리부(130)에서 입력된 운동량에 대한 정보를 정량화된 소비 칼로리로 변화하고 변환한 소비 칼로리에 매핑되어 있는 운동량 레벨로 등록 저장할 수 있다. 일 예로 운동 종류가 걷기인 경우, 20분 이하, 20분 이상 40분 이하, 40분 이상으로 구분되고 20분 이하인 경우 운동량 레벨이 하 레벨로 매핑되고, 20분 이상 40분 이하인 경우 운동량 레벨이 중 레벨로 매핑되고, 40분 이상인 경우 운동량 레벨이 상 레벨로 매핑된다.
일 예로 사용자가 60분 동안 걷기 운동하는 경우, 사용자의 신체 조건에 따라 사용자가 직접 사용자 인터페이스를 통해 사용자에 상, 중, 하 레벨 중 상 레벨로 운동량 정보를 입력할 수 있다. 다른 예로 등록 관리부(130)에 걷기 운동 60분에 대한 정량화된 소비 칼로리와 이에 매핑되어 운동량 레벨이 구분되어 사전 등록되어 있으며, 사용자가 걷기 운동 60분을 입력하는 경우, 걷기 운동 60분에 대한 정량화된 소비 칼로리(예를 들어, 100kcal)와 이에 매핑되어 있는 운동량 레벨로 사용자의 운동량에 대한 정보가 등록 저장될 수 있다. 또 다른 예로 사용자는 자신의 신체 조건에 따라 사용자가 주관적으로 느끼는 개인화된 운동량 정보를 상, 중, 하 레벨 중 어느 하나로 입력할 수 있다.
이와 같이 사용자의 신체 조건, 식습관 등에 따라 사용자마다 상이하게 느끼는 사용자의 식사량 레벨 또는 운동량 레벨을 사용자가 직접 입력하며 입력한 식사량 레벨 또는 운동량 레벨에 따라 추천 음식 또는 피할 음식을 판단함으로써, 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 용이하고 정확하게 생성할 수 있다.
본 발명에서 혈당 관련 정보는 사용자가 혈당값, 식사량, 음식 종류, 운동량, 운동 종류 등 연관된 정보들을 묶어서 함께 입력할 수도 있으나, 바람직하게는 음식을 섭취한 시각 또는 혈당값을 측정한 시각, 운동을 수행 종료한 시각마다 각각 구분되어 날짜 및 시각 정보와 함께 입력될 수 있는데, 등록 관리부(130)에서 관련정보들을 날짜 및 시각에 따라 자동으로 맵핑 저장한다.
등록 관리부(130)는 사용자 단말기로부터 혈당값이 수신되는 경우, 등록 저장되어 있는 목표 혈당값과 수신한 혈당값을 비교하여 사용자의 혈당 상태를 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태 중 어느 하나로 판단하며, 판단한 혈당 상태에 대한 정보를 식사량, 음식 종류, 운동량 정보에 매핑하여 데이터베이스부(150)에 등록 저장한다.
송수신부(110)를 통해 사용자 단말기로부터 사용자에 개인화된 음식 추천 요청을 수신하는 경우, 음식 정보 제공부(170)는 데이터베이스부(150)에 등록 저장된, 식사량 또는 운동량을 기준으로 구분되어 매핑된 혈당 상태에 대한 정보에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 생성한다. 또한, 음식 정보 제공부(170)는 사용자 단말기로부터 특정 음식 종류가 추천 음식인지 피할 음식인지 문의 요청을 수신하는 경우, 특정 음식 종류에 대한 추천 정보를 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보로 생성한다.
음식 정보 제공부(170)에서 생성한 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보는 송수신부(110)를 통해 사용자 단말기로 송신되며, 사용자는 사용자 단말기에 구비되어 있는 출력부를 통해 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 조회할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자 단말기로부터 사용자가 섭취한 음식 종류, 식사량, 혈당값, 운동량 등과 같은 혈당 관련 정보를 수신하는 경우, 수신한 혈당 관련 정보를 데이터베이스부에 등록 저장한다(S100).
도 3은 사용자 단말기로부터 사용자가 섭취한 음식 종류, 식사량, 혈당값, 운동량 등의 혈당 관련 정보가 수신되는 경우 데이터베이스부에 혈당 관련 정보를 등록 저장하는 일 예를 설명하고 있는데, 도 3에 도시되어 있는 바와 같이 등록 관리부는 식사시 섭취한 음식 종류, 식사량, 식후 측정한 혈당값, 식후 사용자가 수행한 운동량 등과 같은 혈당 관련 정보를 사용자 단말기로부터 수신하는 경우, 수신한 시각 또는 날짜로 구분하여 혈당 관련 정보를 데이터베이스부에 등록 저장할 수 있다.
혈당 관련 정보는 사용자 단말기로부터 각각 종류별로 상이한 시각에 수신될 수 있는데, 예를 들어 사용자가 섭취한 음식 종류 또는 식사량에 대한 정보는 식사 후 즉시 입력되고 혈당값에 대한 정보 또는 운동량에 대한 정보는 식후 2시간이 경과하여 혈당값을 측정한 시각 또는 운동을 수행 완료한 시각에 각각 입력될 수 있는데, 등록 저장부는 연관된 혈당 관련 정보를 서로 자동으로 매핑하여 데이터베이스부에 등록 저장한다. 도 4(a)에 도시되어 있는 바와 같이, 2015년 10월 25일 오전 9:10분에 수신된 혈당값과 운동량에 대한 정보는 가장 근접하여 이전 수신된 오전 7:05 아침식사의 음식 종류와 식사량에 매핑되어 등록 저장된다.
본 발명이 적용되는 분야에서 혈당값으로 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값이 사용될 수 있는데, 이러한 경우 등록 관리부는 사용자 단말기로부터 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값을 직접 수신받을 수 있으나, 바람직하게 개별적으로 측정한 식전 혈당값과 식후 혈당값을 측정 시간정보와 함께 각각 사용자 단말기로부터 수신하고 등록 관리부가 연관된 정보를 매핑하여 저장하는 과정에서 차이값을 자동으로 계산하여 저장할 수 있다. 도 4(b)는 혈당값으로 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값이 사용되는 경우 데이터베이스부에 등록 저장된 혈당 관련 정보의 일 예인데, 식사 시각을 전후로 임계 시간, 예를 들어 식사 시각 전 30분 이내에 수신된 측정 혈당값과 식사 시각 후 3시간 이내에 수신된 측정 혈당값을 각각 식전 측정 혈당값과 식후 측정 혈당값으로 매핑하여 식전 측정 혈당값과 식후 측정 혈당값 사이의 차이값을 자동으로 계산하여 등록 저장된다.
도 5를 참고로 사용자가 혈당 관련 정보 중 섭취한 음식 종류 또는 식사량을 입력하는 사용자 단말기의 인터페이스의 일 예를 살펴보면, 도 5(a)에 도시되어 있는 바와 같이 사용자는 사용자 단말기의 인터페이스를 통해 사용자가 섭취한 음식 종류별로 각각 식사량에 대한 정보를 입력할 수 있다. 또한 도 5(b)에 도시되어 있는 바와 같이 사용자가 식사한 음식 종류 조합을 한번에 모두 입력할 수 있다.
다시 도 2를 참고로 살펴보면, 등록 저장된 식사량에 대한 정보, 운동량에 대한 정보 및 사용자의 혈당값에 대한 정보로부터 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성한다(S200). 여기서 식사량에 대한 정보와 운동량에 대한 정보를 기준으로 사용자에 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성함으로써, 사용자가 섭취한 음식 종류의 식사량과 운동량을 모두 고려하여 사용자에 개인화된 추천 음식에 대한 정보를 생성하거나 사용자에 개인화된 피할 음식에 대한 정보를 생성한다. 또한, 단순히 추천 음식의 종류 또는 피할 음식의 종류만으로 추천 음식에 대한 정보 또는 피할 음식에 대한 정보를 생성하는 대신, 구체적으로 추천 음식 종류, 추천 음식의 식사량 레벨, 각 추천 음식의 식사량 레벨에서 수행하여야 할 운동량 레벨로 추천 음식에 대한 정보를 생성함으로써, 사용자는 추천 음식 종류에 따라 식사량과 운동량에 대한 정보를 정확하고 구체적으로 제공받을 수 있다.
또한 본 발명에 따른 사용자에 개인화된 음식 추천 방법은 사용자가 직접 섭취한 음식 종류 또는 사용자가 실제 느끼는 식사량 또는 운동량에 기초하여 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 생성하기 때문에, 사용자는 실생활에서 사용자의 기호에 따라 또는 사용자의 식사량에 따라 또는 사용자의 개인 신체 조건에 따라 또는 사용자가 실제 수행하는 운동에 따라 사용자가 주로 섭취하는 음식 중 운동량과 식사량을 고려하여 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 획득할 수 있다.
바람직하게, 데이터베이스부에 저장되어 있는 식사량에 대한 정보를 기준으로 식사량이 하 레벨이고 비정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류는 운동량에 무관하게 사용자가 피할 음식 정보로 생성한다.
바람직하게, 데이터베이스부에 저장되어 있는 식사량에 대한 정보를 기준으로 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류는 운동량에 무관하게 사용자에 추천할 음식 정보로 생성한다.
바람직하게, 데이터베이스부에 저장되어 있는 혈당 관련 정보로부터 계산되는 음식 추천값에 기초하여 음식 추천값이 높은 순서로 설정된 수의 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성하거나, 음식 추천값이 낮은 순서로 설정된 수의 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류 정보로 생성할 수 있다.
여기서 음식(i)에 대한 음식 추천값(Ri)는 아래의 수학식(1)과 같이 계산된다.
[수학식 1]
여기서 n은 음식(i)을 섭취한 총 횟수를 의미하고, ap는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)을 섭취시 식사량 레벨에 할당되는 가중치이고, bp는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)을 섭취시 운동량 레벨에 할당되는 가중치인 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 혈당 관련 정보는 도 4에서 설명한 혈당 관련 정보를 다시 단위 시간(예를 들어 1일, 1주일, 1달 등)별로 구분하여 저장될 수 있는데, 도 9는 단위 시간별로 구분되어 저장된 혈당 관련 정보의 일 예를 도시하고 있다. 도 9에서 알파벳은 음식 종류를 의미한다.
판단한 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 송수신부를 통해 사용자 단말기로 제공한다(S300).
도 6은 본 발명에 따른 사용자에 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 데이터베이스부에는 사용자의 식사량, 음식 종류, 혈당값, 혈당 상태, 운동량 등의 혈당 관련 정보가 서로 매핑되어 등록 저장되어 있으며 데이터베이스부에 등록 저장된 혈당 관련 정보 중 혈당 상태 정보를 기준으로 정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류를 판단한다(S211).
정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류 중 식사량을 기준으로 식사량이 상 레벨인 음식 종류를 판단한다(S213).
한편, 정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류 중 식사량을 기준으로 식사량이 상 레벨이 아닌 음식 종류의 각 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨을 판단한다(S215). 정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류 중 식사량이 상 레벨인 음식 종류는 운동량에 무관한 추천 음식으로 그리고, 식사량이 중 또는 하 레벨인 음식 종류는 각 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨로 추천 음식에 대한 정보를 생성한다(S217). 즉, 생성한 추천 음식에 대한 정보는 사용자 단말기로 제공되어 표시되는데, 정상 혈당 상태로 매핑된 음식 종류 중 식사량이 상 레벨인 음식 종류를 운동량에 무관하게 추천하거나, 정상 혈당 상태로 매핑된 음식 종류 중 식사량이 하 레벨 또는 중 레벨인 음식 종류를 각 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨로 추천한다.
다수의 단위 시간에서 동일한 음식 종류가 일부 단위시간에서는 정상 혈당 상태로 판단되기도 하고 다른 단위시간에서는 비정상 혈당 상태로 판단되기도 하는데, 도 7은 동일한 음식 종류가 비정상 혈당 상태와 정상 혈당 상태로 상이하게 구분되는 경우 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7을 참고로 살펴보면, 적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 사용자의 식사량, 음식 종류, 운동량에 대한 정보로부터 동일한 음식 종류 중 식사량을 기준으로 정상 혈당 상태와 비정상 혈당 상태로 서로 상이하게 구분되는 음식 종류를 1차 판단한다(S231). 도 8에서 음식 종류(H)는 단위시간 2, 3에서는 정상 혈당 상태로 구분되어 있으나 단위시간 1, 4에서는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있다.
혈당 상태가 상이하게 구분되는 음식 종류 중 정상 혈당 상태로 구분된 음식 종류의 식사량 레벨과 운동량 레벨에서 가장 낮은 식사량 레벨과 가장 높은 운동량 레벨을 판단한다(S233). 혈당 상태가 상이하게 구분되는 음식 종류 중 정상 혈당 상태로 구분된 음식 종류의 가장 낮은 식사량 레벨과 가장 높은 운동량 레벨로 해당 음식을 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성한다(S235).
도 9는 특정 음식 종류가 사용자에 추천 음식인지 아니면 사용자가 피할 음식인지 음식 추천 정보를 생성하는 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 9를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자가 검색하고자 하는 검색 음식 종류에 대한 정보가 사용자 단말기로부터 수신되는 경우(S251), 데이터베이스부에 저장된, 적어도 1개 이상의 단위 시간별 음식 종류 중 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는지 판단한다(S253)
검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는 경우, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서 검색 음식 종류에 대한 사용자의 식사량 레벨에 대한 정보, 운동량 레벨에 대한 정보와 혈당 상태 정보를 추출한다(S255).
정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보 또는 운동량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성한다(S257).
도 10은 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계의 일 예를 설명하는 흐름도이다.
도 10을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는지 판단하고(S271), 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우 검색 음식 종류에 대한 추천 정보를 생성하여 사용자에 제공한다(S273). 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하고 검색 음식 종류의 식사량을 기준으로 상 레벨인 경우, 운동량에 무관하게 검색 음식 종류를 추천 음식 정보로 생성한다. 한편, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하고 검색 음식 종류의 식사량을 기준으로 상 레벨이 아닌 경우, 검색 음식 종류의 식사량 레벨과 해당 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨로 검색 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성한다.
검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는지 판단하여(S274), 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우 검색 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류 정보로 생성한다(S275).
한편, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간과 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 함께 존재하는지 판단하여(S277), 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간과 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 함께 존재하는 경우 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서 가장 낮은 식사량 레벨과 가장 높은 운동량 레벨로 검색 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성한다(S279).
한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
110: 송수신부 130: 등록 관리부
150: 데이터베이스부 170: 음식 정보 추천부
150: 데이터베이스부 170: 음식 정보 추천부
Claims (12)
- 입력되는 사용자의 혈당값, 사용자가 실제 섭취한 음식의 식사량 레벨과 음식 종류, 상기 사용자가 실제 수행한 운동량 레벨에 대한 정보를 서로 매핑 등록하는 단계;
상기 사용자의 혈당값과 목표 혈당값을 비교하고 상기 사용자의 혈당값이 목표 혈당값을 초과하는지에 기초하여 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태 중 어느 하나로 혈당 상태를 판단하는 단계;
상기 사용자가 실제 섭취한 음식의 식사량 레벨 및 상기 사용자가 실제 수행한 운동량 레벨로 구분하여 각 식사량 레벨 및 운동량 레벨에서 사용자의 혈당 상태가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태인지 판단하며, 상기 식사량 레벨 및 운동량 레벨에 따라 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계: 및
상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 상기 식사량 레벨 및 운동량 레벨과 함께 사용자에 제공하는 단계를 포함하며,
상기 사용자가 실제 섭취한 음식의 식사량 레벨은 사용자마다 주관적으로 느끼는 식사량으로 입력되고 상기 사용자가 실제 수행한 운동량 레벨은 사용자가 주관적으로 느끼는 운동량으로 입력되며,
상기 사용자의 혈당값 또는 운동량 레벨이 입력되는 시각에 가장 근접하여 미리 입력된 사용자의 식사량 레벨 및 음식 정보에 대한 정보를 검색하며, 상기 사용자의 혈당값 또는 운동량 레벨이 입력되는 시각에 가장 근접하여 미리 입력된 사용자의 식사량 레벨 및 음식 정보에 대한 정보를 입력되는 사용자의 혈당값 또는 운동량 레벨과 서로 매핑하여 자동 등록하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자의 혈당값은 사용자의 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값인 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법 - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자의 혈당값은 사용자가 식후 측정한 혈당값인 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 삭제
- 제 1 항에 있어서, 상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
상기 식사량을 기준으로 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 5 항에 있어서, 상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
정상 혈당 상태로 구분되어 있는 음식 종류, 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 해당 음식 종류의 식사량 레벨과 운동량 레벨을 포함하여 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 6 항에 있어서, 상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 상기 사용자의 식사량 레벨, 음식 종류 및 운동량 레벨에 대한 정보로부터 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 음식 종류의 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨을 판단하는 단계를 더 포함하며,
상기 음식 종류의 식사량 레벨과 해당 식사량 레벨에서 가장 높은 운동량 레벨로 상기 음식 종류를 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 1 항에 있어서, 상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 상기 사용자의 식사량 레벨, 음식 종류 및 운동량 레벨에 대한 정보로부터 동일한 음식 종류 중 상기 식사량을 기준으로 정상 혈당 상태와 비정상 혈당 상태로 서로 상이하게 구분되는 음식 종류를 1차 판단하는 단계;
상기 상이하게 구분되는 음식 종류 중 정상 혈당 상태로 구분되는 식사 종류의 식사량 레벨과 운동량 레벨에서 가장 낮은 식사량 레벨과 가장 높은 운동량 레벨을 판단하는 단계; 및
상기 상이하게 구분되는 음식 종류를 상기 가장 낮은 식사량 레벨과 가장 높은 운동량 레벨로 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 1 항에 있어서, 상기 개인화된 음식 추천 방법은
음식 추천값(Ri)을 계산하는 단계를 더 포함하며,
상기 음식 추천값이 높은 순서로, 설정된 수의 음식 종류를 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하거나,
상기 음식 추천값이 낮은 순서로, 설정된 수의 음식 종류를 상기 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 9 항에 있어서,
상기 음식 추천값(Ri)는 아래의 수학식(1)에 의해 계산되며,
[수학식 1]
여기서 n은 음식(i)을 섭취한 총 횟수를 의미하고, ap는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)을 섭취시 식사량 레벨에 할당되는 가중치이고, bp는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)을 섭취시 운동량 레벨에 할당되는 가중치인 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 1 항에 있어서, 상기 개인화된 음식 추천 방법은
사용자가 검색하고자 하는 검색 음식 종류에 대한 정보가 수신되는 경우, 데이터베이스부에 저장된, 적어도 1개 이상의 단위 시간별 음식 종류 중 상기 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는지 판단하는 단계;
상기 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서 상기 검색 음식 종류에 대한 사용자의 식사량 레벨 또는 운동량 레벨에 대한 정보와 혈당 상태 정보를 추출하는 단계; 및
상기 정상 혈당 상태 또는 상기 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 레벨 또는 운동량 레벨에 기초하여 상기 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 음식 종류, 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 해당 음식 종류의 식사량 레벨과 운동량 레벨을 포함하여 상기 사용자에 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
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