KR102205002B1 - 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템에 관한 것이다. 본 발명에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템은 사용자 단말기로부터 사용자의 건강검진 내역서 및 상기 사용자의 개인 정보를 수신하는 사용자 정보 수신 모듈; 상기 수신한 건강검진 내역서로부터 건강검진 항목별 수치를 추출하는 추출 모듈; 국민건강보험공단 서버로부터 검진자의 연령별, 성별 및 지역별 각 건강검진 항목의 평균 수치를 수신하는 평균 수치 수신 모듈; 전문의료기관 서버로부터 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타날 수 있는 현상에 대한 현상 정보 및 상기 경우에 발병할 수 있는 질병에 대한 질병 정보를 수신하는 질병 정보 수신 모듈; 작물연구기관 서버로부터 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타나는 현상을 완화시키는 작물 및 상기 경우에 발병하는 질병을 예방하는데 효능이 있는 작물에 대한 작물 정보를 수신하는 작물 정보 수신 모듈; 인터넷 포털 사이트, 소셜 네트워크 사이트 및 블로그 사이트를 포함하는 웹사이트 및 응용프로그램을 통해 상기 현상을 완화시키는 작물 및 상기 효능이 있는 작물을 재배하여 판매하는 재배자에 대한 재배자 정보를 수집하는 재배자 정보 수집 모듈; 상기 수신한 개인 정보, 상기 추출된 건강검진 항목별 수치, 상기 수신한 각 건감검진 항목의 평균 수치, 상기 수신한 현상 정보와 질병 정보, 상기 수신한 작물 정보 및 상기 수집한 재배자 정보를 저장하는 저장 모듈; 상기 저장 모듈에 저장된 정보를 기초로 상기 사용자의 연령, 성별 및 지역에 해당하는 건강검진 항목별 평균 수치를 검출하고, 상기 검출된 건강검진 항목별 평균 수치를 기준으로 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치의 높낮음을 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 나타날 수 있는 현상에 대한 현상 정보 및 발병할 수 있는 질병에 대한 질병 정보를 검출하고, 상기 현상을 완화시키거나 상기 질병을 예방하는데 효능이 있는 작물에 대한 작물 정보를 검출하고, 상기 작물의 재배자에 대한 재배자 정보를 검출하는 처리 모듈; 및 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치, 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치에 대응되는 상기 검출된 건강검진 항목별 평균 수치, 상기 처리 모듈의 판단 결과에 따른 상기 평균 수치 기준 상기 사용자의 수치의 높낮음 결과, 상기 검출된 현상정보, 상기 검출된 질병정보, 상기 검출된 작물 정보 및 상기 검출된 재배자 정보를 상기 사용자 단말기에 표출하기 위한 사용자 인터페이스를 구성하는 사용자 인터페이스 구성 모듈을 포함한다.
Description
본 발명은 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 건강검진 항목별 수치의 기준치 대비 과부족을 파악하고 과부족한 수치를 개선하는데 효능이 있는 작물을 검색하고 해당 작물을 재배하여 판매하는 근처의 재배자를 탐색하여 구매자와 재배자를 자동으로 매칭 시켜주는 시스템에 관한 것이다.
대부분의 건강기능식품은 성별, 연령 관계없이 단일 품목으로만 출시되고 있다. 하지만, 하나의 제품이 모든 사람에게 동일한 효능을 발휘할 수 없다는 인식이 강화되면서 맞춤형 제품에 대한 수요가 증가하고 있는 추세이다.
이러한 건강기능식품은 소비자의 사용 경험을 기반으로 하는 네트워크형 지인 마케팅과 입소문에 의한 다단계 형태의 마케팅에 치중되어 있다. 하지만, 최근 인터넷의 발달과 소셜 네트워크 서비스의 저변 확대로 인해 온라인을 통한 마케팅과 온라인에서 이뤄지는 전자거래에 대한 관심이 늘어나는 추세이다.
한편, 해외에서는 개인의 건강관리를 위한 시스템을 국가나 사회적 차원에서 구축하고 있고, 마이크로 소프트, 구글 등의 다국적 기업들도 이러한 시스템 구축 및 활용에 콘텐츠 제공자로서 참여하고 있다.
현재, 국내에서는 고령화 사회가 진행됨에 따라 귀촌 또는 귀농인이 늘어나고 있고 이들이 재배하는 작물의 생산은 매해 증가하고 있다. 다만, 이러한 영농인들은 대부분 자신의 건강경험과 생활경험만을 바탕으로 특용작물 및 기능성 작물을 재배하고 있어, 마케팅이나 유통수단에 대한 정보가 부족하여 판매처를 확보하지 못한 채 과잉 생산하여 재고만 쌓이는 어려움을 겪고 있다.
한편, 이러한 작물을 구매하는 고객들에게는 웰빙에 대한 삶의 인식 고조로 인해 최근 개인건강에 대한 관심이 급격히 증대되고 있으며, 이에 따라, 건강에 보다 유익한 식생활 습관을 위해 주변 유기농 농작물이나 자연식 등에 대한 소비욕구가 있으나 믿고 사먹을 만한 마땅한 구매처를 찾지 못하고 있는 실정이다. 뿐만 아니라, 이러한 고객들은 자신의 체질, 건강상태 등에 맞는 농작물이나 식품을 원하지만, 개별 고객들의 체질 또는 건강상태에 알맞는 특용작물이나 그와 관련된 식품정보 등이 고려된 맞춤화된 식품의 구매를 위한 정보는 매우 부족한 것이 현재 상황이다.
따라서, 상술한 바와 같은 고객들의 소비욕구 및 작물에 대한 관심을 해소하기 위하여, 이에 상응하는 식용작물 및 이와 관련된 식품에 대한 정보뿐만 아니라, 해당 식용작물 및 식품의 구매까지 제공할 수 있는 시스템이 필요하다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 건강검진 내역서에 포함되어 있는 정보를 건강검진 항목별로 데이터화하고, 개인이 속한 성별 또는 연령별 그룹의 평균치 또는 적정치와의 수치 비교를 통해 개인의 체질, 신체 리듬, 건강 상태 등을 파악할 수 있는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 개인의 체질, 신체 리듬 및 현재 건강 상태에서 나타날 수 있는 현상에 대한 정보와 이에 기인되어 발병할 수 있는 질병에 대한 정보를 제공할 수 있는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 개인의 체질, 신체 리듬 및 현재 건강 상태를 개선하는데 효능이 있는 작물에 대한 정보 및 해당 작물을 재배하여 판매하는 근처의 재배자에 대한 정보를 제공하고, 구매자와 재배자를 직접 매칭하여 실제 거래 성사를 위한 전자거래 플랫폼까지 함께 제공할 수 있는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 시스템을 통해 매칭된 작물을 복용한 후 수치 개선 여부에 대한 데이터를 이용하여 해당 작물과 건강검진 항목별 수치 사이의 인과 관계를 자동으로 학습하여 검증하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공하는 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템은 사용자 단말기로부터 사용자의 건강검진 내역서 및 상기 사용자의 개인 정보를 수신하는 사용자 정보 수신 모듈로서, 상기 개인 정보는 상기 사용자의 연령 정보, 성별 정보 및 위치 정보를 포함하고; 상기 수신한 건강검진 내역서로부터 건강검진 항목별 수치를 추출하되, 사용자 단말기로부터 사진 파일, 문서 파일, 음성파일, 영상 파일 중 어느 하나 이상의 파일을 수신받아 각 건강검진 내역서의 각 건강검진 항목과 수치를 인식하여 디지털 데이터화하는 추출 모듈; 국민건강보험공단 서버로부터 검진자의 연령별, 성별 및 지역별 각 건강검진 항목의 평균 수치를 수신하는 평균 수치 수신 모듈; 전문의료기관 서버로부터 사용자의 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타날 수 있는 현상에 대한 현상 정보 및 상기 경우에 발병할 수 있는 질병에 대한 질병 정보를 수신하는 질병 정보 수신 모듈; 작물연구기관 서버로부터 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타나는 현상을 완화시키는 작물 및 상기 경우에 발병하는 질병을 예방하는데 효능이 있는 작물에 대한 작물 정보를 수신하는 작물 정보 수신 모듈; 인터넷 포털 사이트, 소셜 네트워크 사이트 및 블로그 사이트를 포함하는 웹사이트 및 응용프로그램을 통해 상기 현상을 완화시키는 작물 및 상기 효능이 있는 작물을 재배하여 판매하는 재배자에 대한 재배자 정보를 수집하는 재배자 정보 수집 모듈; 상기 수신한 개인 정보, 상기 추출된 건강검진 항목별 수치, 상기 수신한 각 건감검진 항목의 평균 수치, 상기 수신한 현상 정보와 질병 정보, 상기 수신한 작물 정보 및 상기 수집한 재배자 정보를 저장하는 저장 모듈; 상기 저장 모듈에 저장된 정보를 기초로 상기 사용자의 연령, 성별 및 지역에 해당하는 건강검진 항목별 평균 수치를 검출하고, 상기 검출된 건강검진 항목별 평균 수치를 기준으로 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치의 높낮음을 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 나타날 수 있는 현상에 대한 현상 정보 및 발병할 수 있는 질병에 대한 질병 정보를 검출하고, 상기 현상을 완화시키거나 상기 질병을 예방하는데 효능이 있는 작물에 대한 작물 정보를 검출하고, 상기 작물의 재배자에 대한 재배자 정보를 검출하는 처리 모듈; 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치, 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치에 대응되는 상기 검출된 건강검진 항목별 평균 수치, 상기 처리 모듈의 판단 결과에 따른 상기 평균 수치 기준 상기 사용자의 수치의 높낮음 결과, 상기 검출된 현상정보, 상기 검출된 질병정보, 상기 검출된 작물 정보 및 상기 검출된 재배자 정보를 상기 사용자 단말기에 표출하기 위한 사용자 인터페이스를 구성하는 사용자 인터페이스 구성 모듈; 상기 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템은 상기 작물의 거래를 위한 전자거래 서버; 및 각 건강검진 항목의 수치 개선을 위해 처방된 작물의 실제 효능을 검증하는 인공지능 검증 모듈을 포함하고, 상기 재배자 정보는 상기 재배자의 이름 정보, 상기 재배자의 연락처 정보, 상기 작물의 가격 정보, 상기 작물을 판매하는 상기 전자거래 서버의 주소 정보, 재배자가 상기 작물을 재배하는 장소를 나타내는 재배 장소 정보를 포함하는 것을 특징으로 하고, 상기 처리 모듈은 상기 사용자의 위치 정보 및 상기 재배 장소 정보를 기초로 상기 작물을 재배하여 판매하는 재배자 중 상기 사용자와 가장 근거리에 있는 재배자에 대한 재배자 정보를 검출하는 것을 특징으로 하고, 상기 건강검진 항목별 수치는, 검사를 통해 검출되는 수치를 나타내고, 해당 수치의 높고 낮음에 따라 발병할 수 있는 질병의 유무를 판단할 수 있는 것을 특징으로 하고, 상기 사용자 정보 수신 모듈은 상기 사용자 단말기로부터 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용중인 작물 내역에 대한 정보, 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물 복용량에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 시간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 형태에 대한 정보 및 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보를 더 수신하고, 상기 저장 모듈은 상기 수신한 작물 내역에 대한 정보, 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물 복용량에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 시간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 형태에 대한 정보 및 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보를 저장하고, 상기 인공지능 검증 모듈은, 상기 추출 모듈로부터 사용자의 건강검진 항목별 수치를 수신하고, 상기 수신한 건강검진 항목별 수치를 상기 저장 모듈에 기 저장된 지난 건강검진 내역서에 따른 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치와 비교하여 건강검진 항목별 수치의 개선 여부를 확인하는 수치 개선 확인 모듈; 상기 저장 모듈에 기 저장된 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 작물 내역에 대한 정보를 기초로 상기 사용자가 복용한 작물과 관련된 건강검진 항목을 선별하고, 상기 수치 개선 확인 모듈에 의해 확인된 건강검진 항목별 수치의 개선 여부 결과를 기초로 상기 선별된 건강검진 항목의 수치가 개선되었는지 여부를 확인함으로써 상기 복용한 작물의 상기 건강검진 항목에 대한 수치 개선 효능을 검증하는 검증 모듈; 및 인공 신경망을 매개로 상기 저장 모듈에 저장된 상기 작물 내역에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물 복용량에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 시간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 형태에 대한 정보 및 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보와 상기 검증 모듈에 의해 확인된 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치의 개선 결과 사이의 인과 관계를 반복적으로 학습하여 상기 검증 모듈의 검증 결과에 대한 옳고 그름을 추론하는 학습 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
삭제
삭제
삭제
바람직하게는, 상기 인공지능 검증 모듈은 상기 학습 모듈에 의한 검증 결과를 이용하여 상기 저장 모듈에서 수치 개선의 효능이 없는 작물에 대한 정보는 삭제하고 수치 개선의 효능이 검증된 작물에 대한 정보는 계속 저장하도록 함으로써 상기 저장 모듈 내의 작물에 대한 정보를 실시간으로 업데이트하는 업데이트 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하고, 상기 학습모듈은 노드의 수, 계층의 수가 다른 복수의 인공 신경망을 저장하는 인공 신경망 풀을 관리하고, 상기 인공 신경망 풀에 저장된 복수의 인공 신경망 중 하나 이상의 인공 신경망을 선택하고, 상기 선택된 하나 이상의 인공 신경망을 동시에 학습시키는 것을 특징으로 하고, 상기 학습 모듈은 학습 도중의 특정 시기마다 상기 선택된 하나 이상의 인공 신경망의 학습률 및 정확도를 기초로 상기 인공 신경망의 성능을 계산하여 상기 각 인공 신경망의 평가 점수를 기록하고, 상기 기록된 평가 점수를 기초로 학습을 중단시킬 인공 신경망을 선정하고, 상기 인공 신경망 풀로부터 상기 선정된 인공 신경망을 대체할 새로운 인공 신경망을 선택하여 학습시키는 것을 특징으로 하고, 상기 학습 모듈은 학습과정의 일정한 단계마다 선택된 상기 각 인공 신경망의 학습률과 오차를 계산하여 평가 점수를 기록하는 것을 특징으로 하고, 상기 학습 모듈은, 기록된 상기 평가 점수에 임의의 상수 a를 곱한 값이 기준값에 미치는지를 판단하여 기준에 미치지 못하는 인공 신경망을 선정하고, 선정된 상기 인공 신경망을 폐기하고 새로운 상기 인공 신경망을 상기 인공 신경망 풀에서 선택하는 것을 특징으로 하고, 상기 상수 a는 1보다 큰 것을 특징으로 한다.
본 발명은 건강검진 내역서에 포함되어 있는 정보를 건강검진 항목별로 데이터화하고, 개인이 속한 성별 또는 연령별 그룹의 평균치 또는 적정치와의 수치 비교를 통해 개인의 체질, 신체 리듬, 건강 상태 등을 파악할 수 있는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명은 개인의 체질, 신체 리듬 및 현재 건강 상태에서 나타날 수 있는 현상에 대한 정보와 이에 기인되어 발병할 수 있는 질병에 대한 정보를 제공할 수 있는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명은 개인의 체질, 신체 리듬 및 현재 건강 상태를 개선하는데 효능이 있는 작물에 대한 정보 및 해당 작물을 재배하여 판매하는 근처의 재배자에 대한 정보를 제공하고, 구매자와 재배자를 직접 매칭하여 실제 거래 성사를 위한 전자거래 플랫폼까지 함께 제공할 수 있는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공할 수 있다.
본 발명은 시스템을 통해 매칭된 작물을 복용한 후 수치 개선 여부에 대한 데이터를 이용하여 해당 작물과 건강검진 항목별 수치 사이의 인과 관계를 자동으로 학습하여 검증하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 동작을 위한 전체 네트워크 시스템의 개요도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 전자거래 서버를 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 인공지능 검증 모듈을 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 업데이트 모듈을 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반으로 작물의 효능을 자동 검증하는 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 전자거래 서버를 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 인공지능 검증 모듈을 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 업데이트 모듈을 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반으로 작물의 효능을 자동 검증하는 방법의 순서도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.
그리고 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다.
도 1 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성 및 동작에 대하여, 이하 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 동작을 위한 전체 네트워크 시스템의 개요도이다.
도 1을 참조하면, 사용자 단말기(1010), 국민건강보험공단 서버(1020), 전문의료기관 서버(1030), 작물연구기관 서버(1040), 웹사이트(1050), 응용프로그램(1060), 재배자 단말기(1070) 및/또는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 시스템(1080)이 하나의 네트워크(1090)를 통해 서로 필요한 정보를 송수신할 수 있다.
상술한 각 구성에 대한 상세한 설명은 후술한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템(1080)은 사용자 정보 수신 모듈(2010), 평균 수치 수신 모듈(2020), 질병 정보 수신 모듈(2030), 작물 정보 수신 모듈(2040), 재배자 정부 수집 모듈(2050), 추출 모듈(2060), 저장 모듈(2070), 처리 모듈(2080) 및/또는 사용자 인터페이스 구성 모듈(2090)을 포함할 수 있다.
사용자 정보 수신 모듈(2010)은 사용자 단말기(1010)로부터 사용자의 건강검진 내역서 및/또는 개인 정보를 수신할 수 있다. 이 때, 사용자 단말기(1010)는 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 노트북, 데스크탑 등을 포함할 수 있다. 건강검진 내역서는 건강보험공단에서 실시하는 건강검진의 결과 내역을 기술한 문서로서, 실시된 건강검진 항목별 수치를 포함할 수 있다. 건강검진 항목은 신장, 체중, 허리둘레, 체질량지수, 시력, 청력, 혈압, 총콜레스테롤, HDL콜레스테롤, LDL콜레스테롤, 트리글리세라이드, AST(SGOT), ALT(SGPT), 감마지티피, 공복혈당, 요단백, 혈청 크레아티닌, 혈색소, 신사구체여과율(e-GFR), 흉부방사선촬영, 구강검진, KDSQ-P 선별검사(치매검사), KDSQ-C 선별검사(치매검사), 흉부방사선, 골밀도, 간염검사 등을 포함할 수 있다. 그리고, 건강검진 항목별 수치는 상술한 각 검사를 통해 검출되는 수치를 나타내고, 해당 수치의 높고 낮음에 따라 해당 항목으로 발병할 수 있는 질병의 유무를 판단할 수 있다. 개인 정보는 사용자의 연령 정보, 성별 정보 및/또는 사용자가 위치한 위치 정보를 포함할 수 있다. 사용자 정보 수신 모듈(2010)은 사진 파일, 문서 파일, 음성 파일, 영상 파일 등의 형태로 건강검진 내역서를 사용자 단말기(1010)로부터 수신할 수 있다.
평균 수치 수신 모듈(2020)은 국민건강보험공단 서버(1020)로부터 기 검진자의 연령별, 성별, 소득별 및/또는 지역별 각 건강검진 항목의 평균 수치를 수신할 수 있다. 평균 수치 수신 모듈(2020)은 국민건강보험공단 서버(1020)로부터가 아니더라도 기 검진자의 연령별, 성별, 소득별 및/또는 지역별 각 건강검진 항목의 평균 수치를 제공하는 서버가 있다면 해당 서버로부터 해당 정보를 수신할 수 있다.
질병 정보 수신 모듈(2030)은 전문의료기관 서버(1030)로부터 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타날 수 있는 현상에 대한 현상 정보 및/또는 이 경우에 발병할 수 있는 질병에 대한 질병 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상술한 현상 정보는 특정 항목의 수치의 과부족으로 인해 발생할 수 있는 어지러움증, 편두통, 기침, 가래 등의 현상에 대한 정보를 의미할 수 있고, 질병 정보는 특정 항목의 수치의 과부족으로 인해 발병이 가능한 암, 당뇨, 뇌졸중 등의 질병에 대한 정보를 의미할 수 있다. 질병 정보 수신 모듈(2030)은 전문의료기관 서버(1030)로부터가 아니더라도, 네이버 지식인의 의료 전문가 답변 게시글, 의료 전문 블로그, 의료 전문 유튜브 채널, 의료 전문 인터넷 방송 채널, 보건소, 국민건강보험공단 서버 등으로부터 해당 항목에 대응되는 현상 정보 및/또는 질병 정보를 수신할 수 있다.
작물 정보 수신 모듈(2040)은 작물연구기관 서버(1040)로부터 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타나는 현상을 완화시키는 작물 및/또는 이 경우에 발병하는 질병을 예방하는데 효능이 있는 작물에 대한 작물 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 상술한 작물 정보는 특정 항목의 수치의 과부족에 따른 어지러움증을 해소하거나 이로 인해 발병하는 빈혈을 예방하는 인삼, 옥수수, 가지버섯 등의 작물에 대한 정보를 의미할 수 있다. 작물 정보 수신 모듈(2040)은 작물연구기관 서버(1040)로부터가 아니더라도, 포털 사이트에서 제공하는 작물의 효능에 대한 게시글, 작물협회의 웹사이트, 유튜브 채널, 인터넷 방송 채널 등으로부터 작물에 대한 정보를 수신할 수 있다.
재배자 정부 수집 모듈(2050)은 인터넷 포털 사이트, 소셜 네트워크 사이트 및 블로그 사이트를 포함하는 웹사이트(1050) 및 응용프로그램(1060)을 통해 각 건강검진 항목의 수치의 과부족으로 인한 현상을 완화시키는 작물 및/또는 발병 가능한 질병을 예방하거나 치료하는 효능이 있는 작물을 재배하여 판매하는 재배자에 대한 재배자 정보를 수집할 수 있다. 이 때, 웹사이트(1050)은 영농조합이 운영하는 웹사이트, 작물협회의 웹사이트, 재배자가 직접 운영하는 개인 웹사이트나 블로그, 유튜브 채널, 인터넷 방송 채널 등을 포함할 수 있고, 응용프로그램(1060)은 영농조합이 운영하는 어플리케이션, 작물협회의 어플리케이션, 재배자가 직접 운영하는 어플리케이션 등을 포함할 수 있다. 재배자 정보는 해당 작물의 재배자의 이름 정보, 연락처 정보, 재배자의 농가가 위치한 지역 정보 등을 포함할 수 있다.
추출 모듈(2060)은 사용자 정보 수신 모듈(2010)에 의해 수신한 건강검진 내역서로부터 건강검진 항목별 수치를 추출할 수 있다. 추출 모듈(2060)은 사용자 단말기(1010)로부터 수신한 사진 파일, 문서 파일, 음성 파일 또는 영상 파일 형태의 건감검진 내역서의 각 건감검진 항목과 수치를 인식하여 디지털 데이터화하여 추출할 수 있다.
저장 모듈(2070)은 상술한 각 모듈에 의해 수신되거나 추출된 개인 정보, 건강검진 항목별 수치, 각 건감검진 항목의 평균 수치, 현상 정보와 질병 정보, 작물 정보 및/또는 재배자 정보를 저장할 수 있다. 이 때, 저장 모듈(2070)은 상술한 정보를 어떠한 규칙 없이 저장할 수 있고, 또는, 각 건강검진 항목별로 각 항목에 해당하는 정보들을 분류하여 저장할 수 있다.
처리 모듈(2080)은 먼저, 저장 모듈(2070)에 저장된 사용자의 연령 정보, 성별 정보, 위치 정보를 이용하여 사용자의 연령, 성별 및 위치를 특정할 수 있다. 그리고, 처리 모듈(2080)은 저장 모듈(2070)에 저장된 검진자의 연령별, 성별 및 지역별 건강검진 항목별 평균 수치에 대한 정보 중에서, 특정된 연령, 성별 및 위치에 해당하는 건강검진 항목별 평균 수치를 검출할 수 있다. 그리고 나서, 처리 모듈(2080)은 검출된 건강검진 항목별 평균 수치와 사용자의 건강검진 항목별 수치를 비교하여, 건강검진 항목별, 평균 수치를 기준으로 사용자의 수치가 높은지 낮은지를 판단할 수 있고, 높으면 얼마나 높고 낮으면 얼마나 낮은지 그 차이값을 계산할 수 있다. 처리 모듈(2080)은, 저장 모듈(2070)에 저장된 모든 건강검진 항목에 대한 현상 정보 및 질병 정보 중에서, 사용자의 수치가 평균 수치보다 높거나 낮은 것으로 판단된 건강검진 항목에 대해서 해당 항목에 대한 수치의 과부족으로 인해 나타날 수 있는 현상에 대한 정보 및 이에 따라 발병할 수 있는 질병에 대한 정보를 검출할 수 있다. 이 때, 검출된 현상에 대한 정보 및/또는 질병에 대한 정보는 복수일 수 있다. 그리고, 처리 모듈(2080)은, 저장 모듈(2070)에 저장된 모든 건강검진 항목에 대한 작물 정보 중에서, 사용자의 수치가 평균 수치보다 높거나 낮은 것으로 판단된 건강검진 항목에 대해서 해당 항목에 대한 수치의 과부족으로 인해 나타날 수 있는 현상을 완화시키거나 이에 따라 발병할 수 있는 질병을 예방하거나 치료하는데 효능이 있는 작물에 대한 정보를 검출할 수 있다. 나아가, 처리 모듈(2080)은, 저장 모듈(2070)에 저장된 모든 재배자 정보 중에서, 사용자의 수치가 평균 수치보다 높거나 낮은 것으로 판단된 건강검진 항목에 대해서 해당 항목에 대한 수치의 과부족으로 인해 나타날 수 있는 현상을 완화시키거나 이에 따라 발병할 수 있는 질병을 예방하거나 치료하는데 효능이 있는 작물을 재배하여 판매하는 재배자에 대한 정보를 검출할 수 있다. 이로써, 처리 모듈(2080)은 사용자의 연령, 성별 및 지역(위치)에 해당하는 검진자의 건강검진 항목별 평균 수치보다 높거나 낮은 수치를 갖는 건강검진 항목에 대해서, 해당 항목에 대한 수치의 과부족으로 인해 발생가능한 현상 및 질병, 해당 항목의 수치를 개선시킬 수 있는 작물 및/또는 해당 작물을 재배하는 재배자에 대한 정보를 검출함으로써, 사용자에게 과부족한 항목, 이에 따라 예상되는 질병, 이러한 질병을 예방하는 작물 및 해당 작물을 판매하는 재배자에 대한 정보를 자동으로 제공하여 사용자와 재배자를 자동으로 매칭시킬 수 있다. 즉, 처리 모듈(2070)은 개인의 체질, 신체 리듬, 건강 상태 등을 고려하여, 개인에게 발생할 수 있는 현상 및/또는 이에 기인한 질병에 대한 정보를 추출할 수 있고, 해당 현상 및/또는 해당 질병을 완화시키거나 예방/치료하는데 사용될 수 있는 (농)작물 및/또는 해당 작물과 관련된 식품을 추출할 수 있으며, 해당 작물 및/또는 해당 식품을 재배하거나 판매하는 재배자 및/또는 판매자에 대한 정보를 추출할 수 있다. 그리고, 사용자 인터페이스 구성 모듈(2090)은 각 개인별로 맞춤화되어 추출된 상술한 정보들을 사용자 인터페이스로 구성하여 해당 개인에게 제공할 수 있다.
사용자 인터페이스 구성 모듈(2090)은 처리 모듈(2080)에 의해 매칭된 사용자, 사용자의 각 건강검진 항목의 수치, 해당 항목의 평균 수치, 사용자의 수치와 평균 수치의 과부족값, 해당 항목의 과부족으로 인한 현상, 해당 항목의 과부족으로 인한 질병, 해당 질병을 예방하는 작물 및 해당 작물을 재배하여 판매하는 재배자를 하나의 세트로 구분되어 표출될 수 있도록 사용자 인터페이스를 구성할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 재배자 정보는 해당 작물을 재배하는 장소를 나타내는 재배 장소 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 처리 모듈(2080)은 저장 모듈(2070)에 저장된 사용자의 위치 정보 및 재배 장소 정보를 이용하여, 사용자의 건강검진 항목의 과부족한 수치를 개선시키는데 효능이 있는 작물을 재배하여 판매하는 재배자 중에서, 사용자와 가장 근거리에 있는 재배자에 대한 정보만을 검출할 수 있다. 그리고, 사용자 인터페이스 구성 모듈(2090)은 해당 작물에 대하여 가장 근거리에 있는 재배자에 대한 정보만을 표출시키도록 사용자 인터페이스를 구성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 전자거래 서버를 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템(1080)은 전자거래 서버(3010)를 더 포함할 수 있다.
전자거래 서버(3010)는 사용자와 사용자의 건강검진 항목의 수치 중 과부족한 수치의 개선을 위해 필요한 작물을 판매하는 재배자 사이의 작물 거래를 중개할 수 있다.
본 실시예에 따르면, 처리 모듈(2080)에 의해 검출되고, 사용자 인터페이스 구성 모듈(2090)에 의해 사용자 인터페이스로 구성된 재배자 정보는 재배자의 이름 정보, 재배자의 연락처 정보, 사용자의 수치 개선에 효능이 있는 작물에 대한 가격 정보 및/또는 해당 작물의 거래를 위한 전자거래 서버의 주소 정보를 포함할 수 있다.
사용자는 사용자 단말기(1010)에 표출된 해당 작물의 가격 정보를 확인하고, 전자거래 서버의 주소 정보를 이용하여 전자거래 서버(3010)에 접속할 수 있다. 전자거래 서버는 사용자에게 해당 작물에 대한 상세 정보와 에스크로 서버(개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템에 포함, 미도시)의 주소 정보를 사용자 단말기(1010)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자는 전자거래 서버에 해당 작물을 배송받을 주소 정보를 입력할 수 있다. 사용자는 에스크로 서버에 해당 작물에 대한 대금을 맡기고, 재배자는 사용자가 에스크로 서버에 대금을 맡겼음을 확인한 후, 전자거래 서버에 입력된 사용자의 주소로 해당 작물을 배송할 수 있다. 사용자는 해당 작물의 도착을 확인하고 에스크로 서버에 해당 작물이 잘 도착했음을 알릴 수 있다. 이후, 에스크로 서버는 재배자에게 사용자로부터 수신한 대금을 송금할 수 있다.
도 4는 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 인공지능 검증 모듈을 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템(1080)은 인공지능 검증 모듈(4010)을 더 포함할 수 있다.
본 실시예에 따르면, 사용자 정보 수신 모듈(2010)은 사용자 단말기(1010)로부터 사용자가 지난 건강검진 이후 과부족한 수치 개선을 위해 복용하고 있는 작물 내역에 대한 정보, 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보, 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 해당 작물의 복용량에 대한 정보, 해당 작물의 복용 시간에 대한 정보 및/또는 해당 작물의 복용 형태에 대한 정보를 더 수신할 수 있다. 그리고, 저장 모듈(2070)은 상술한 정보를 저장할 수 있다.
인공지능 검증 모듈(4010)은 지난 건강검진에 따른 각 건강검진 항목의 수치 개선을 위해 처방된 작물의 실제 효능을 검증할 수 있다. 이러한, 인공지능 검증 모듈(4010)은 수치 개선 확인 모듈(4020), 검증 모듈(4030) 및/또는 학습 모듈(4040)을 포함할 수 있다.
수치 개선 확인 모듈(4020)은 먼저, 추출 모듈(2060)로부터 사용자의 건강검진 항목별 수치를 수신할 수 있다. 그리고, 수치 개선 확인 모듈(4020)은 추출 모듈(2060)으로부터 수신한 사용자의 건강검진 항목별 수치를 저장 모듈(2070)에 기 저장된 해당 사용자의 지난 건강검진 내역서에 따른 해당 사용자의 지난 건강검진 항목별 수치와 비교하여 각 건강검진 항목의 수치가 개선되었는지 여부를 확인할 수 있다.
검증 모듈(4030)은 저장 모듈(2070)에 저장된 해당 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 작물 내역에 대한 정보를 기초로 해당 사용자가 복용한 작물과 관련된(해당 작물이 기능을 발휘하는) 건강검진 항목을 선별하고, 수치 개선 확인 모듈(4020)에 의해 확인된 건강검진 항목별 수치의 개선 여부 결과를 기초로 상기 선별된 건강검진 항목의 수치가 개선되었는지 여부를 확인함으로써 해당 작물의 해당 항목의 수치 개선 효능을 검증할 수 있다.
학습 모듈(4040)은 인공 신경망(미도시)을 매개로 상기 저장 모듈(2070)에 저장된 사용자가 지난 건강검진 이후 과부족한 수치 개선을 위해 복용하고 있는 작물 내역에 대한 정보, 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보, 상기 사용자가 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용량에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 시간에 대한 정보 및 상기 복용중인 작물의 복용 형태에 대한 정보와 상기 검증 모듈에 의해 확인된 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치의 개선 결과 사이의 인과 관계를 반복적으로 학습하여 상기 검증 모듈의 검증 결과를 옳고 그름을 추론할 수 있다. 즉, 학습 모듈(4040)은 건강검진 항목의 수치 개선이 해당 작물의 복용 때문인 것인지 아니면, 다른 원인 때문인 것인지에 대하여 인공지능을 통해 추론할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따라 업데이트 모듈을 더 포함하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템의 구성도이다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템(1080)은 인공지능 검증 모듈(4010)을 포함할 수 있고, 인공지능 검증 모듈(4010)은 업데이트 모듈(5010)을 더 포함할 수 있다.
업데이트 모듈(5010)은 검증 모듈(4030)에 의한 검증 결과를 이용하여 저장 모듈(2070)에서 수치 개선의 효능이 없는 작물에 대한 정보는 삭제하고 수치 개선의 효능이 검증된 작물에 대한 정보는 계속 저장하도록 함으로써 저장 모듈(2070) 내의 작물에 대한 정보를 실시간으로 업데이트할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 학습 모듈은 노드의 수 및 계층의 수가 다른 복수의 인공 신경망을 저장하는 인공 신경망 풀을 관리하고, 상기 인공 신경망 풀에 저장된 복수의 인공 신경망 중 하나 이상의 인공 신경망을 선택하고, 상기 선택된 하나 이상의 인공 신경망을 동시에 학습시킬 수 있다. 나아가, 상기 학습 모듈은 학습 도중의 특정 시기마다 상기 선택된 하나 이상의 인공 신경망의 학습률 및 정확도를 기초로 인공 신경망의 성능을 계산하여 각 인공 신경망의 평가 점수를 기록하고, 상기 기록된 평가 점수를 기초로 학습을 중단시킬 인공 신경망을 선정하고, 상기 인공 신경망 풀로부터 상기 선정된 인공 신경망을 대체할 새로운 신경망을 선택하여 학습시킬 수 있다. 인공 신경망 풀(미도시) 및 복수의 인공 신경망(미도시)은 인공지능 검증 모듈에 포함될 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 학습 모듈은 학습과정의 일정한 단계마다, 선택된 각 인공 신경망의 학습률 및/또는 오차를 계산하여 평가 점수를 기록할 수 있다. 나아가, 학습 모듈은 기록된 평가 점수에 임의의 상수 a를 곱한 값이 기준값에 미치는지를 판단하여 기준에 미치지 못하는 인공 신경망을 선정할 수 있다. 이 때, 임의의 상수 a는 1보다 큰 값에 해당할 수 있다. 나아가, 학습 모듈은 선정된 인공 신경망을 폐기하고 인공 신경망 풀에서 새로운 인공 신경망을 선택하여 학습시킬 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 인공 신경망의 학습과정은 선형적으로 반복에 따라 학습률이 좋아지는 것이 아니기 때문에 초반 학습률이 안 좋은 인공 신경망도 향후 급속도로 향상될 수 있으므로 임의의 가산점 제를 도입하여 인공 신경망들에게 학습의 기회를 줄 수 있다. 예를 들어, 10 퍼센트 내외의 가산점을 고려할 경우, 학습 모듈은 1과 1.1 사이의 난수 a를 생성하고 생성된 난수 a를 현재의 학습률에 곱한 값을 평가 점수로 고려할 수 있다. 학습 모듈은 현재 학습률보다 안좋은 평가를 받지 않도록 1보다 큰 수를 a로 선택할 수 있다. 여기서, 난수 a는 상술한 임의의 상수 a를 의미한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 인공 신경망은 학습의 반복에 따라 그 성능이 대체로 우수해지지만 그 결과가 학습의 반복횟수와 선형적으로 비례하지 않을 수 있다. 즉, 어떤 인공 신경망은 특정 반복학습 이후에 급격하게 우수해지기도 하기 때문에 본 발명은 임의의 상수 a를 이용함으로써, 이런 경우까지 고려하여, 인공 신경망들에게 고른 기회를 줄 수 있다.
예를 들어, 특정 시기에 인공 신경망의 성능 (학습률, 정확도 등)을 측정하여 성능이 80점 이상인 인공 신경망만 계속 학습하고 나머지는 버린다고 가정하고, a라는 난수를 1에서 1.5사이라고 가정한 상황에서, 인공 신경망 A의 점수가 54점 (54 * a > 80) 이상만 되면 학습의 기회가 생길 수 있다. 상기 기준 점수 (54점)은 난수에 따라서 달라 질 수 있다. 따라서, 초반에 점수가 안 좋은 인공 신경망 A는 특정 시기에 폐기되지 않고 학습의 기회를 계속 가질 수 있다. 나아가, 난수가 1보다 크기 때문에 기준점수를 넘은 인공 신경망은 폐기되지 않고, 테스트를 통과할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 방법의 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 방법은 사용자의 건강검진 내역서 및 개인 정보를 수신하는 단계(S6010), 검진자의 연령별, 성별 및 지역별 각 건강검진 항목의 평균 수치를 수신하는 단계(S6020), 각 건강검진 항목별 과부족시 현상 정보 및 질병 정보 수신하는 단계(S6030), 각 건강검진 항목별 과부족시 현상 및 질병을 개선하는 작물 정보 수신하는 단계(S6040), 각 건강검진 항목별 과부족 개선하는 작물의 재배자 정보 수신하는 단계(S6050), 건강검진 내역서로부터 건강검진 항목별 수치를 추출하는 단계(S6060), 건강검진 항목별 수치, 평균 수치, 현상 정보, 질병 정보, 작물 정보 및 재배자 정보를 저장하는 단계(S6070), 사용자의 연령, 성별, 지역에 해당하는 건강검진 항목별 평균 수치 검출하는 단계(S6080), 사용자의 항목별 수치와 검출된 항목별 평균 수치를 비교하는 단계(S6090), 과부족시 나타나는 현상 및 발명하는 질병 검출하는 단계(S6100), 검출된 현상 및 질병을 개선하는 작물 검출하는 단계(S6110), 검출된 작물의 재배자 검출하는 단계(S6120) 및/또는 사용자의 건강검진 항목별 수치에 대응되도록 상기 검출된 현상, 질명, 작물, 재배자 정보를 사용자 인터페이스로 구성하여 표출하는 단계(S1630)를 포함할 수 있다.
상술한 각 단계에 대한 상세한 설명은 전술한 도 1 내지 5에 대한 설명으로 대체한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반으로 작물의 효능을 자동 검증하는 방법의 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반으로 작물의 효능을 자동 검증하는 방법은 도 6에서 전술한 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 방법에 이어서 실시될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반으로 작물의 효능을 자동 검증하는 방법은 사용자의 건강검진 항목별 수치를 수신하는 단계(S7010), 지난 건강검진 내역서에 따른 사용자의 건강검진 항목별 수치와 상기 수신한 현재 수치를 비교하여 항목별 수치의 개선 여부를 확인하는 단계(S7020), 사용자가 복용한 작물과 관련된 건강검진 항목을 선별하고, 선별된 건강검진 항목의 수치가 개선되었는지 여부를 확인함으로써 복용한 작물의 건강검진 항목에 대한 수치 개선 효능을 검증하는 단계(S7030), 검증 결과 효능이 있는 경우, 저장 모듈에 해당 검진항목에 대한 해당 작물에 대한 정보 유지하는 단계(S7040) 및/또는 검증 결과 효능이 없는 경우, 저장 모듈에서 해당 건강검진 항목에 대한 해당 작물에 대한 정보 삭제하는 단계(S7050)를 포함할 수 있다.
상술한 각 단계에 대한 상세한 설명은 전술한 도 1 내지 5에 대한 설명으로 대체한다.
본 명세서에서 사용자 정보 수신 모듈, 평균 수치 수신 모듈, 질병 정보 수신 모듈, 작물 정보 수신 모듈, 재배자 정보 수집 모듈, 추출 모듈, 저장 모듈, 처리 모듈, 사용자 인터페이스 구성 모듈, 인공지능 검증 모듈, 수치 개선 확인 모듈, 검증 모듈, 학습 모듈 및/또는 업데이트 모듈은 메모리에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 프로세서들일 수 있다. 또는, 프로세서에 의해 구동되고 제어되는 소프트웨어 모듈들로서 동작할 수 있다. 나아가, 프로세서는 하드웨어 장치일 수 있다.
참고로, 본 발명의 일 실시예에 따른 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 방법 및/또는 인공지능 기반으로 작물의 효능을 자동 검증하는 방법은은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독가능매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독가능매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독가능매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체, 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급언어코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발 명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.
1010: 사용자 단말기
1020: 국민건강보험공단 서버
1030: 전문의료기관 서버
1040: 작물연구기관 서버
1050: 웹사이트
1060: 응용프로그램
1070: 재배자 단말기
1080: 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 시스템
1090: 네트워크
2010: 사용자 정보 수신 모듈
2020: 평균 수치 수신 모듈
2030: 질병 정보 수신 모듈
2040: 작물 정보 수신 모듈
2050: 재배자 정부 수집 모듈
2060: 추출 모듈
2070: 저장 모듈
2080: 처리 모듈
2090: 사용자 인터페이스 구성 모듈
3010: 전자거래 서버
4010: 인공지능 검증 모듈
4020: 수치 개선 확인 모듈
4030: 검증 모듈
4040: 학습 모듈
5010: 업데이트 모듈
1020: 국민건강보험공단 서버
1030: 전문의료기관 서버
1040: 작물연구기관 서버
1050: 웹사이트
1060: 응용프로그램
1070: 재배자 단말기
1080: 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 시스템
1090: 네트워크
2010: 사용자 정보 수신 모듈
2020: 평균 수치 수신 모듈
2030: 질병 정보 수신 모듈
2040: 작물 정보 수신 모듈
2050: 재배자 정부 수집 모듈
2060: 추출 모듈
2070: 저장 모듈
2080: 처리 모듈
2090: 사용자 인터페이스 구성 모듈
3010: 전자거래 서버
4010: 인공지능 검증 모듈
4020: 수치 개선 확인 모듈
4030: 검증 모듈
4040: 학습 모듈
5010: 업데이트 모듈
Claims (5)
- 사용자 단말기로부터 사용자의 건강검진 내역서 및 상기 사용자의 개인 정보를 수신하는 사용자 정보 수신 모듈로서, 상기 개인 정보는 상기 사용자의 연령 정보, 성별 정보 및 위치 정보를 포함하고;
상기 수신한 건강검진 내역서로부터 건강검진 항목별 수치를 추출하되, 사용자 단말기로부터 사진 파일, 문서 파일, 음성파일, 영상 파일 중 어느 하나 이상의 파일을 수신받아 각 건강검진 내역서의 각 건강검진 항목과 수치를 인식하여 디지털 데이터화하는 추출 모듈;
국민건강보험공단 서버로부터 검진자의 연령별, 성별 및 지역별 각 건강검진 항목의 평균 수치를 수신하는 평균 수치 수신 모듈;
전문의료기관 서버로부터 사용자의 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타날 수 있는 현상에 대한 현상 정보 및 상기 경우에 발병할 수 있는 질병에 대한 질병 정보를 수신하는 질병 정보 수신 모듈;
작물연구기관 서버로부터 각 건강검진 항목의 수치가 적정 수치보다 높거나 낮을 경우 나타나는 현상을 완화시키는 작물 및 상기 경우에 발병하는 질병을 예방하는데 효능이 있는 작물에 대한 작물 정보를 수신하는 작물 정보 수신 모듈;
인터넷 포털 사이트, 소셜 네트워크 사이트 및 블로그 사이트를 포함하는 웹사이트 및 응용프로그램을 통해 상기 현상을 완화시키는 작물 및 상기 효능이 있는 작물을 재배하여 판매하는 재배자에 대한 재배자 정보를 수집하는 재배자 정보 수집 모듈;
상기 수신한 개인 정보, 상기 추출된 건강검진 항목별 수치, 상기 수신한 각 건감검진 항목의 평균 수치, 상기 수신한 현상 정보와 질병 정보, 상기 수신한 작물 정보 및 상기 수집한 재배자 정보를 저장하는 저장 모듈;
상기 저장 모듈에 저장된 정보를 기초로 상기 사용자의 연령, 성별 및 지역에 해당하는 건강검진 항목별 평균 수치를 검출하고, 상기 검출된 건강검진 항목별 평균 수치를 기준으로 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치의 높낮음을 판단하고, 상기 판단 결과에 따라 나타날 수 있는 현상에 대한 현상 정보 및 발병할 수 있는 질병에 대한 질병 정보를 검출하고, 상기 현상을 완화시키거나 상기 질병을 예방하는데 효능이 있는 작물에 대한 작물 정보를 검출하고, 상기 작물의 재배자에 대한 재배자 정보를 검출하는 처리 모듈;
상기 사용자의 건강검진 항목별 수치, 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치에 대응되는 상기 검출된 건강검진 항목별 평균 수치, 상기 처리 모듈의 판단 결과에 따른 상기 평균 수치 기준 상기 사용자의 수치의 높낮음 결과, 상기 검출된 현상정보, 상기 검출된 질병정보, 상기 검출된 작물 정보 및 상기 검출된 재배자 정보를 상기 사용자 단말기에 표출하기 위한 사용자 인터페이스를 구성하는 사용자 인터페이스 구성 모듈;
상기 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템은 상기 작물의 거래를 위한 전자거래 서버; 및
각 건강검진 항목의 수치 개선을 위해 처방된 작물의 실제 효능을 검증하는 인공지능 검증 모듈을 포함하고,
상기 재배자 정보는 상기 재배자의 이름 정보, 상기 재배자의 연락처 정보, 상기 작물의 가격 정보, 상기 작물을 판매하는 상기 전자거래 서버의 주소 정보, 재배자가 상기 작물을 재배하는 장소를 나타내는 재배 장소 정보를 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 처리 모듈은 상기 사용자의 위치 정보 및 상기 재배 장소 정보를 기초로 상기 작물을 재배하여 판매하는 재배자 중 상기 사용자와 가장 근거리에 있는 재배자에 대한 재배자 정보를 검출하는 것을 특징으로 하고,
상기 건강검진 항목별 수치는, 검사를 통해 검출되는 수치를 나타내고, 해당 수치의 높고 낮음에 따라 발병할 수 있는 질병의 유무를 판단할 수 있는 것을 특징으로 하고,
상기 사용자 정보 수신 모듈은 상기 사용자 단말기로부터 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용중인 작물 내역에 대한 정보, 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물 복용량에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 시간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 형태에 대한 정보 및 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보를 더 수신하고,
상기 저장 모듈은 상기 수신한 작물 내역에 대한 정보, 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물 복용량에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 시간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 형태에 대한 정보 및 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보를 저장하고,
상기 인공지능 검증 모듈은, 상기 추출 모듈로부터 사용자의 건강검진 항목별 수치를 수신하고, 상기 수신한 건강검진 항목별 수치를 상기 저장 모듈에 기 저장된 지난 건강검진 내역서에 따른 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치와 비교하여 건강검진 항목별 수치의 개선 여부를 확인하는 수치 개선 확인 모듈;
상기 저장 모듈에 기 저장된 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 작물 내역에 대한 정보를 기초로 상기 사용자가 복용한 작물과 관련된 건강검진 항목을 선별하고, 상기 수치 개선 확인 모듈에 의해 확인된 건강검진 항목별 수치의 개선 여부 결과를 기초로 상기 선별된 건강검진 항목의 수치가 개선되었는지 여부를 확인함으로써 상기 복용한 작물의 상기 건강검진 항목에 대한 수치 개선 효능을 검증하는 검증 모듈; 및
인공 신경망을 매개로 상기 저장 모듈에 저장된 상기 작물 내역에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 기간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물 복용량에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 시간에 대한 정보, 상기 복용중인 작물의 복용 형태에 대한 정보 및 상기 사용자가 지난 건강검진 이후 복용한 전체 식단 정보와 상기 검증 모듈에 의해 확인된 상기 사용자의 건강검진 항목별 수치의 개선 결과 사이의 인과 관계를 반복적으로 학습하여 상기 검증 모듈의 검증 결과에 대한 옳고 그름을 추론하는 학습 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 인공지능 검증 모듈은 상기 학습 모듈에 의한 검증 결과를 이용하여 상기 저장 모듈에서 수치 개선의 효능이 없는 작물에 대한 정보는 삭제하고 수치 개선의 효능이 검증된 작물에 대한 정보는 계속 저장하도록 함으로써 상기 저장 모듈 내의 작물에 대한 정보를 실시간으로 업데이트하는 업데이트 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하고,
상기 학습모듈은 노드의 수, 계층의 수가 다른 복수의 인공 신경망을 저장하는 인공 신경망 풀을 관리하고, 상기 인공 신경망 풀에 저장된 복수의 인공 신경망 중 하나 이상의 인공 신경망을 선택하고, 상기 선택된 하나 이상의 인공 신경망을 동시에 학습시키는 것을 특징으로 하고,
상기 학습 모듈은 학습 도중의 특정 시기마다 상기 선택된 하나 이상의 인공 신경망의 학습률 및 정확도를 기초로 상기 인공 신경망의 성능을 계산하여 각 인공 신경망의 평가 점수를 기록하고, 상기 기록된 평가 점수를 기초로 학습을 중단시킬 인공 신경망을 선정하고, 상기 인공 신경망 풀로부터 상기 선정된 인공 신경망을 대체할 새로운 인공 신경망을 선택하여 학습시키는 것을 특징으로 하고,
상기 학습 모듈은 학습과정의 일정한 단계마다 선택된 각 인공 신경망의 학습률과 오차를 계산하여 평가 점수를 기록하는 것을 특징으로 하고,
상기 학습 모듈은, 기록된 상기 평가 점수에 임의의 상수 a를 곱한 값이 기준값에 미치는지를 판단하여 기준에 미치지 못하는 인공 신경망을 선정하고, 선정된 상기 인공 신경망을 폐기하고 새로운 상기 인공 신경망을 상기 인공 신경망 풀에서 선택하는 것을 특징으로 하고,
상기 상수 a는 1보다 큰 것을 특징으로 하는 개인의 신체 리듬 맞춤형 작물 매칭 시스템.
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