KR102275703B1 - 건강기능식품 추천 방법, 장치, 및 시스템 - Google Patents

Abstract

건강기능식품 추천 방법, 장치, 및 시스템이 개시된다. 인공지능을 기반으로 서버에 의해 수행되는 건강기능식품 추천 방법은, 사용자 단말로부터 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(string)을 획득하는 단계; 건강기능식품 검색 스트링을 기초로, 키워드 리스트를 추출하는 단계; 키워드 리스트를 기초로, 원재료 객체(object)들을 미리 저장한 제 1 DB(Database)를 조회하여, 제 1 DB로부터 원재료 리스트를 획득하는 단계; 원재료 리스트를 기초로, 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 제 2 DB를 조회하여, 제 2 DB로부터 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품들을 포함하는 건강기능식품 리스트를 획득하는 단계; 및 사용자 단말로 건강기능식품 리스트를 전송하는 단계를 포함하고, 키워드 리스트를 추출하는 단계는, 건강기능식품 검색 스트링을 미리 학습된 인공지능에 적용하는 단계; 인공지능으로부터 건강기능식품 검색 스트링으로부터 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 출력하는 단계; 및 키워드 리스트에 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 포함시키는 단계를 포함한다.

Description

건강기능식품 추천 방법, 장치, 및 시스템{METHOD, DEVICE, AND SYSTEM OF RECOMMENDING NUTRACEUTICALS}

아래 실시예들은 텍스트를 기반으로 사용자 맞춤 건강기능식품을 분석하고, 분석을 기초로 사용자 맞춤 건강기능식품을 추천하는 기술에 관한 것이다.

실시예들과 관련된 배경기술로, 대한민국 등록특허공보 KR 10-1259130 B1은 모바일 기반의 개인 맞춤형 추천식품 제공시스템 및 그 제공방법을 개시한다. 구체적으로, 선행문헌은 건강지수 및 모발수치를 입력하고 그 결과를 표시하는 스마트폰과; 입력된 건강지수 및 모발수치를 분석하고 분석결과와 매칭되는 식품정보를 추출하여 스마트폰으로 전송하는 추천식품제공 서버를 포함하고, 추천식품제공 서버는 데이터베이스, 신호송수신부, 제어부, 추천식품등록부, 추천식품추출부, 추천식품제공부, 추천식품분석부를 포함하는데, 데이터베이스는 제어부의 제어에 따라 추천식품제공과 관련되는 정보를 저장하되, 입력된 건강지수 및 모발수치에 따른 건강상태 및 모발을 분석하기 위한 기준자료를 저장하는 분석기준 DB와; 적어도 하나 이상의 식품정보를 저장하는 식품정보 DB와; 고객정보를 관리하는 고객정보 DB; 및 사용자의 건강상태와 모발을 분석한 결과와 일치하는 식품정보를 관리하는 추천식품 DB를 포함하고, 신호송수신부는 스마트폰으로부터 전송되는 건강지수와 모발수치를 수신하면, 제어부의 제어에 따라 스마트폰의 사용자 인증 절차를 수행한 후, 사용자의 건강상태 정보 및 전화번호 등에 각각 식별 아이디를 부여하고 고객 아이디와 함께 고객정보 DB에 저장하는 한편, 건강지수 및 모발분석 정보를 추천식품분석부로 전송하여 건강상태를 분석하고, 분석결과에 따라 해당 식품정보를 결정한 후 식품 아이디를 추천식품추출부로 전송하고, 추천식품등록부는 기 설정된 식품항목에 따라 각각 식별 아이디를 부여하고, 데이터베이스의 식품정보 DB에 저장하는 한편, 사용자의 건강상태를 판단하기 위한 식별 아이디를 부여하고 분석 아이디와 함께 분석기준을 분석기준 DB에 저장하고, 추천식품추출부는 추천식품분석부에서 분석된 결과로 받은 식품 아이디로 식품정보 DB에서 식품 아이디와 매칭되는 식품정보를 추출하며, 추천식품제공부는 제어부의 제어에 따라 추천식품추출부에서 추출하는 식품정보를 스마트폰으로 전송하여 사용자가 확인할 수 있도록 하는 모바일 기반의 개인 맞춤형 추천식품 제공시스템을 개시한다.

이를 통해, 선행문헌은 스마트폰으로 개인의 건강상태 정보를 입력하면 건강상태를 분석하여 스마트폰으로 보다 상세한 분석정보와 맞춤형 식품정보를 추천함으로써 식품에 대한 이해도를 향상시키고 피해 예방 및 건강한 식생활을 지원하는 기술적 효과를 제공한다.

또한, 대한민국 등록특허공보 KR 10-1787030 B1은 건강상품 평가 및 건강상품 추천 온라인 시스템을 개시한다. 구체적으로, 선행문헌은 건강기능식품과 유기농화장품을 포함하는 건강상품에 대하여 미리 설정된 평가 기준에 따라서 분석하여 상품분석정보를 생성하고, 상품검색정보를 입력받을 수 있는 상품검색창을 생성하여 소비자 단말기로 전송하며, 상기 상품검색창을 통해 입력되는 상품검색정보에 부합하는 건강상품을 추출하여, 추출한 건강상품의 상품분석정보를 상기 소비자 단말기로 전송하는 추천상품정보 제공 서버; 소비자가 사용하는 단말기로서, 상기 상품검색창을 통하여 상품검색정보를 입력받아 상기 추천상품정보 제공 서버로 전송하며, 상기 추천상품정보를 상기 추천상품정보 제공 서버로부터 수신하여 표시하는 소비자 단말기; 및 상기 추천상품정보 제공 서버와 소비자 단말기간에 유선 통신 또는 무선 통신을 제공하는 유무선 통신망을 포함하는 시스템을 개시한다.

그러나 선행문헌들은 사용자별 건강기능식품을 추천함에 있어서, 사용자의 건강 상태 및 건강 개선 희망 사항 등과 매치되는 원재료를 우선 선별하고, 선별된 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 이차적으로 선별하여, 건강기능식품의 원재료에 근거한 건강기능식품 추천 방법, 장치, 및 시스템을 개시하지 않는다. 또한, 선행문헌들은 사용자들이 필요로 하는 효능을 가지는 복수의 건강기능식품을 추천하면서도, 특정 원재료를 과다 복용하지 않도록 복수의 건강기능식품을 추천하는 방법, 장치, 및 시스템을 개시하지 않는다. 나아가, 선행문헌들은 임상 시험, 인체 적용 시험 등이 완료되지 않은 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 추천하지 않음으로써, 건강기능식품의 설명·광고 문구 등에서는 미처 확인할 수 없는 원재료의 미임상·미인증 위험성으로부터 건강기능식품을 이용하는 사용자를 지킬 수 있는 방법, 장치, 및 시스템을 개시하지 않는다.

이에 따라, 사용자별 건강기능식품을 추천함에 있어서, 사용자의 건강 상태 및 건강 개선 희망 사항 등과 매치되는 원재료를 우선 선별하고, 선별된 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 이차적으로 선별하여, 건강기능식품의 원재료에 근거한 건강기능식품 추천 기술의 구현이 요청된다. 또한, 사용자들이 필요로 하는 효능을 가지는 복수의 건강기능식품을 추천하면서도, 특정 원재료를 과다 복용하지 않도록 복수의 건강기능식품을 추천하는 기술의 구현이 요청된다. 나아가, 임상 시험, 인체 적용 시험 등이 완료되지 않은 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 추천하지 않음으로써, 건강기능식품의 설명·광고 문구 등에서는 미처 확인할 수 없는 원재료의 미임상·미인증 위험성으로부터 건강기능식품을 이용하는 사용자를 지킬 수 있는 기술의 구현이 요청된다.

대한민국 등록특허공보 KR 10-1259130 B1 대한민국 등록특허공보 KR 10-1787030 B1 대한민국 등록특허공보 KR 10-1723467 B1 대한민국 등록특허공보 KR 10-2121929 B1

실시예들은 사용자별 건강기능식품을 추천함에 있어서, 사용자의 건강 상태 및 건강 개선 희망 사항 등과 매치되는 원재료를 우선 선별하고, 선별된 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 이차적으로 선별하여, 건강기능식품의 원재료에 근거한 건강기능식품 추천 방법, 장치, 및 시스템을 제공하고자 한다.

실시예들은 사용자들이 필요로 하는 효능을 가지는 복수의 건강기능식품을 추천하면서도, 특정 원재료를 과다 복용하지 않도록 복수의 건강기능식품을 추천하는 방법, 장치, 및 시스템을 제공하고자 한다.

실시예들은 임상 시험, 인체 적용 시험 등이 완료되지 않은 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 추천하지 않음으로써, 건강기능식품의 설명·광고 문구 등에서는 미처 확인할 수 없는 원재료의 미임상·미인증 위험성으로부터 건강기능식품을 이용하는 사용자를 지킬 수 있는 방법, 장치, 및 시스템을 제공하고자 한다.

나아가, 실시예들은 본 명세서에서 드러나는 해당 기술 분야의 과제들을 해결하기 위한 방법, 장치, 및 시스템을 제공하고자 한다.

일실시예에 따른 인공지능을 기반으로 서버에 의해 수행되는 건강기능식품 추천 방법은, 사용자 단말로부터 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(string)을 획득하는 단계; 상기 건강기능식품 검색 스트링을 기초로, 키워드 리스트를 추출하는 단계; 상기 키워드 리스트를 기초로, 원재료 객체(object)들을 미리 저장한 제 1 DB(Database)를 조회하여, 상기 제 1 DB로부터 원재료 리스트를 획득하는 단계; 상기 원재료 리스트를 기초로, 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 제 2 DB를 조회하여, 상기 제 2 DB로부터 상기 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품들을 포함하는 건강기능식품 리스트를 획득하는 단계; 및 상기 사용자 단말로 상기 건강기능식품 리스트를 전송하는 단계를 포함하고, 상기 키워드 리스트를 추출하는 단계는, 상기 건강기능식품 검색 스트링을 미리 학습된 인공지능에 적용하는 단계; 상기 인공지능으로부터 상기 건강기능식품 검색 스트링으로부터 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 출력하는 단계; 및 상기 키워드 리스트에 상기 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 포함시키는 단계를 포함할 수 있다.

일실시예에 따르면, 각각의 원재료 객체는 원재료명, 1일 섭취량 상한선, 및 1일 섭취량 하한선을 포함하고; 각각의 건강기능식품 객체는 건강기능식품명, 건강기능식품에 함유된 각각의 원재료명, 및 1일 섭취 단위당 각각의 원재료 함유량을 포함하고; 상기 건강기능식품 리스트를 획득하는 단계는, 상기 제 2 DB를 조회하여, 상기 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품들 객체들을 분류하는 단계; 상기 원재료 리스트에 포함된 원재료 객체들을 가장 많이 함유하고 있는 순서대로 분류된 건강기능식품 객체들을 정렬하는 단계; 및 정렬된 건강기능식품 객체들을 정렬 순서에 따라 지목하고, 지목된 건강기능식품 객체를 미리 정의된 기준에 입각하여 상기 건강기능식품 리스트에 포함시키는 단계를 포함하고, 상기 미리 정의된 기준은, 상기 지목된 건강기능식품 객체가 제 1 원재료를 포함할 경우, 상기 건강기능식품 리스트에 기 포함된 건강기능식품 객체들의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료의 함유량의 합(A)과 상기 지목된 건강기능식품 객체의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료 함유량(B)의 합(A+B)이 상기 제 1 원재료의 1일 섭취량 상한선을 초과하지 않는 경우, 상기 지목된 건강기능식품 객체를 상기 건강기능식품 리스트에 포함시키고, 상기 건강기능식품 리스트에 기 포함된 건강기능식품 객체들의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료의 함유량의 합(A)과 상기 지목된 건강기능식품 객체의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료 함유량(B)의 합(A+B)이 상기 제 1 원재료의 1일 섭취량 상한선을 초과하는 경우, 상기 지목된 건강기능식품 객체를 상기 건강기능식품 리스트에 포함시키지 않을 수 있다.

일실시예에 따른 건강기능식품 추천 장치는 사용자 단말로부터 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(string)을 획득하고, 상기 건강기능식품 검색 스트링을 기초로, 키워드 리스트를 추출하고, 상기 키워드 리스트를 기초로, 원재료 객체(object)들을 미리 저장한 제 1 DB(Database)를 조회하여, 상기 제 1 DB로부터 원재료 리스트를 획득하고, 상기 원재료 리스트를 기초로, 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 제 2 DB를 조회하여, 상기 제 2 DB로부터 건강기능식품 리스트를 획득하고, 상기 사용자 단말로 상기 건강기능식품 리스트를 전송하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서가 키워드 리스트를 추출하는 동작은, 상기 건강기능식품 검색 스트링을 미리 학습된 인공지능에 적용하고, 상기 인공지능으로부터 상기 건강기능식품 검색 스트링으로부터 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 출력하고, 상기 키워드 리스트에 상기 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 포함시키는 동작을 포함할 수 있다.

실시예들은 사용자별 건강기능식품을 추천함에 있어서, 사용자의 건강 상태 및 건강 개선 희망 사항 등과 매치되는 원재료를 우선 선별하고, 선별된 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 이차적으로 선별하여, 건강기능식품의 원재료에 근거한 건강기능식품 추천 방법, 장치, 및 시스템을 제공할 수 있다.

실시예들은 사용자들이 필요로 하는 효능을 가지는 복수의 건강기능식품을 추천하면서도, 특정 원재료를 과다 복용하지 않도록 복수의 건강기능식품을 추천하는 방법, 장치, 및 시스템을 제공할 수 있다.

실시예들은 임상 시험, 인체 적용 시험 등이 완료되지 않은 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 추천하지 않음으로써, 건강기능식품의 설명·광고 문구 등에서는 미처 확인할 수 없는 원재료의 미임상·미인증 위험성으로부터 건강기능식품을 이용하는 사용자를 지킬 수 있는 방법, 장치, 및 시스템을 제공할 수 있다.

한편, 실시예들에 따른 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성의 예시도이다.
도 2는 일실시예에 따른 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 키워드 리스트 추출 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 건강기능식품 리스트 획득 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 원재료 리스트에 원재료 객체를 포함시키는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 인공 신경망의 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예 따른 장치의 구성의 예시도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용 시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓일 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

도 1은 일실시예에 따른 시스템의 구성의 예시도이다.

일실시예에 따른 시스템은 서버(100); 사용자 단말들(111-113); 및 데이터 저장소(10)를 포함할 수 있다. 서버(100); 사용자 단말들(111-113); 및 데이터 저장소(10)는 네트워크에 연결되어 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다. 시스템은 텍스트를 기반으로 사용자 맞춤 건강기능식품을 분석하고, 분석을 기초로 사용자 맞춤 건강기능식품을 추천할 수 있다.

서버(100)는 서버(100)를 이용하여 서비스를 제공하는 자 내지 단체가 보유한 자체 서버(100)일수도 있고; 클라우드 서버(100)일 수도 있고; 분산된 노드(node)들의 p2p(peer-to-peer) 집합일 수도 있다. 서버(100)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능; 저장/참조 기능; 입출력 기능; 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 서버(100)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공지능을 구비할 수 있다. 서버(100)는 사용자 단말들(111-113)과 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

서버(100)는 웹페이지 또는 어플리케이션과 연동될 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 사용자의 건강기능식품 검색 스트링을 입력받는 UI를 포함할 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 건강기능식품 검색 스트링으로부터 추출한 사용자별 건강 관련 키워드를 표시할 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 사용자에게 맞춤형 건강기능식품 추천 리스트를 표시할 수 있다. 웹페이지 또는 어플리케이션은 각각의 건강기능식품이 어떤 키워드와 관련되는지 표시할 수 있다.

사용자 단말들(111-113)은 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 스마트폰 등일 수 있다. 가령, 도 1과 같이, 제 1 사용자 단말(111)은 데스크탑일 수 있고; 제 2 사용자 단말(122)은 노트북일 수 있고; 제 3 사용자 단말(133)은 스마트폰일 수 있다. 사용자 단말들(111-113)의 종류는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 사용자 단말들(111-113)들은 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능; 저장/참조 기능; 입출력 기능; 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말들(111-113)은 서버(100)와 유무선으로 통신하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말들(111-113)은 서버(100)와 연동된 웹페이지에 접속되거나, 서버(100)와 연동된 어플리케이션이 설치될 수 있다. 사용자 단말들(111-113)은 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 서버(100)와 데이터를 주고받을 수 있다.

계정들(121-123)은 사용자 단말들(111-113)에 로그인할 수 있다. 가령, 제 1 사용자 계정(121)은 제 1 사용자 단말(111)에 로그인할 수 있고; 제 2 사용자 계정(122)은 제 2 사용자 단말(112)에 로그인할 수 있고; 제 3 사용자 계정(123)은 제 3 사용자 단말(113)에 로그인할 수 있다. 사용자 단말들(111-113)에 로그인한 계정들(121-123)은 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 서버(100)와 데이터를 주고받을 수 있다. 각각의 계정(121, 122, 123)은 서버(100)에 저장된 각각의 사용자 정보에 접근할 권한을 가진다.

데이터 저장소(10)는 통상의 컴퓨터가 가지는 연산 기능; 저장/참조 기능; 입출력 기능; 및 제어 기능을 전부 또는 일부 수행하도록 구성될 수 있다. 데이터 저장소(10)는 서버(100)와 유무선으로 통신할 수 있다.

데이터 저장소(10)는 복수의 DB(Database)를 저장할 수 있다. 각각의 DB는 건강기능식품 및 건강기능식품에 포함되는 원재료 정보를 포함할 수 있다. 구체적으로, 데이터 저장소(10)는 제 1 DB(400)와 제 2 DB(490)를 포함할 수 있다. 제 1 DB(400)는 건강기능식품의 원재료로 사용되는 원재료 객체(object)들을 미리 저장한 건강기능식품 개별인정형 정보 데이터베이스일 수 있다. 제 2 DB(490)는 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 건강기능식품 데이터베이스일 수 있다.

서버(100)는 웹페이지 또는 어플리케이션을 통해 사용자의 건강 상태 및 건강 개선 희망 사항을 포함하는 건강기능식품 검색 스트링을 입력받을 수 있다. 서버(100)는 건강기능식품 검색 스트링으로부터 키워드를 추출하고, 키워드를 기초로 데이터 저장소(10)를 조회할 수 있다. 서버(100)는 데이터 저장소(10)로부터 조회한 정보를 기초로, 사용자별 맞춤 건강기능식품 리스트를 출력할 수 있다.

한편, 설명의 편의를 위해 도 1에서는 세 대의 사용자 단말들(111-113) 및 한 대의 데이터 저장소(10)만을 도시했으나, 이들의 수는 얼마든지 달라질 수 있다. 서버(100)의 처리 용량이 허용하는 한, 단말 및 저장소의 수는 특별한 제한이 없다.

이하에서, 서버(100)의 동작을 중심으로 실시예가 기술되며, 실시예들은 통신의 주체나 양상에 의해 제한되지 않고 다양한 응용예가 채용될 수 있다. 이하, 도 2를 참조하여, 시스템의 동작과 관련된 실시예가 설명된다. 도 3을 참조하여, 키워드 리스트 추출 동작과 관련된 실시예가 설명된다. 도 4를 참조하여, 건강기능식품 리스트 획득 동작과 관련된 실시예가 설명된다. 도 5를 참조하여, 원재료 리스트에 원재료 객체를 포함시키는 동작과 관련된 실시예가 설명된다. 도 6을 참조하여, 인공지능의 학습 동작과 관련된 실시예가 설명된다.

도 2는 일실시예에 따른 시스템의 동작을 설명하기 위한 도면이다.

설명의 편의를 위해, 하나의 사용자 단말(111)과 하나의 사용자 계정(121)를 중심으로 설명하나, 사용자 단말 및 사용자 계정 수는 병렬적으로 확장될 수 있다.

우선, 서버(100)는 사용자 단말(111)로부터 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(string)을 획득할 수 있다(201).

웹페이지 또는 어플리케이션은 사용자가 건강 정보를 텍스트로 입력할 수 있는 건강 정보 입력 UI를 포함할 수 있다. 사용자 단말(111)을 이용하는 사용자는 건강 정보 입력 UI에 건강 정보를 문장 또는 문단 스트링(string)의 형태로 자유롭게 입력할 수 있다. 건강 정보는 기본 정보, 건강 상태, 개선 희망 사항, 건강 이상 증상, 복용 중인 약물·기능식품 등을 포함할 수 있다. 이처럼 사용자가 별도 제한 사항 없이 건강 정보를 자연어(natural language)로 입력하게 함으로써, 서버(100)는 표현의 자유가 확보된 사용자로부터 최대한 다양한 건강 정보를 수집할 수 있다. 서버(100)는 사용자가 입력한 건강 정보 문장 내지 문단을 획득하여 “건강기능식품 검색 스트링”으로 정의할 수 있다. 사용자 단말(111)을 이용하는 사용자가 로그인한 경우, 서버(100)는 건강기능식품 검색 스트링을 사용자 계정(121) 검색 히스토리에 데이터베이스화할 수 있다.

다음으로, 서버(100)는 건강기능식품 검색 스트링을 기초로, 키워드 리스트를 추출할 수 있다(202).

서버(100)는 문장 또는 문단으로 이루어진 건강기능식품 검색 스트링을 단어 또는 숙어의 키워드들의 리스트로 정리할 수 있다. 예를 들어, 서버(100)는 사용자의 기본 정보, 건강 상태, 개선 희망 사항, 건강 이상 증상, 복용 중인 약물·기능식품 등을 포함하는 건강기능식품 검색 스트링으로부터, #피부건강, #항산화, #인지능력 개선 #눈 건강과 같은 키워드들을 추출한 후, 미리 정의된 정렬 기준으로 키워드들을 정렬한 후, 키워드 리스트에 키워드들을 정렬된 순서로 포함시킬 수 있다. 키워드 리스트를 정리하는 동작은 서버(100)의 미리 학습된 인공지능을 기초로 수행될 수 있다. 서버(100)가 키워드 리스트를 추출하는 구체적인 동작은 도 3을 참조하여 후술된다.

이어서, 서버(100)는 키워드 리스트를 기초로, 제 1 DB로부터 원재료 리스트를 획득할 수 있다(203).

데이터 저장소(10)는 도 4의 제 1 DB(400)와 제 2 DB(490)를 포함할 수 있다. 제 1 DB(400)는 건강기능식품의 원재료로 사용되는 원재료 객체(object)들을 미리 저장한 건강기능식품 개별인정형 정보 데이터베이스일 수 있다. 제 1 DB(400)의 원재료 객체의 정보는 복수의 테이블(table)에 분산되어 저장될 수 있다. 제 2 DB(490)는 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 건강기능식품 데이터베이스일 수 있다. 제 2 DB(490)의 건강기능식품 객체들의 정보는 복수의 테이블(table)에 분산되어 저장될 수 있다.

제 1 DB(400)의 각각의 원재료 객체는 원료인정번호, 1일 섭취량 상한선, 1일 섭취량 하안선, 중량단위, 원재료명, 섭취시 주의사항 내용, 주된 기능성 등을 포함할 수 있다. 제 2 DB(490)의 각각의 건강기능식품 객체는 건강기능식품 생산 업소명(회사명), 제품명, 신고번호, 유통기한, 성상, 섭취량/섭취방법, 포장재질(방법), 보존 및 유통기준, 섭취시주의사항, 기능성 내용, 기준 및 규격 등의 정보를 포함할 수 있다.

원재료 리스트의 각각의 엘리먼트(element)는 원재료 객체일 수 있다. 서버(100)는 키워드 리스트를 기초로, 원재료 객체(object)들을 저장한 제 1 DB(400)의 복수의 테이블을 조회하고, 사용자별 키워드 리스트에 포함된 키워드들과 미리 정의된 대응 관계 내지 효능 포함 관계를 가지는 원재료 객체들을 추출하고, 원재료 객체들을 미리 정의된 정렬 기준으로 정렬하고, 정렬된 순서대로 원재료 객체들을 원재료 리스트에 포함시킬 수 있다.

이어지는 순서로, 서버(100)는 제 2 DB로부터 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품들을 포함하는 건강기능식품 리스트를 획득할 수 있다(204).

건강기능식품 리스트의 각각의 엘리먼트는 건강기능식품 객체일 수 있다. 서버(100)는 원재료 리스트를 기초로, 건강기능식품 객체들을 저장한 제 2 DB(490)의 복수의 테이블을 조회하고, 사용자별 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품들에 대응하는 건강기능식품 객체들을 추출하고, 건강기능식품 객체들을 미리 정의된 정렬 기준으로 정렬하고, 정렬된 순서대로 건강기능식품 객체들을 원재료 리스트에 포함시킬 수 있다.

원재료 리스트의 원재료 객체들을 기초로 건강기능식품 리스트에 포함시킬 제 2 DB(490)의 건강기능식품 객체들을 추출함에 있어서, 서버(100)는 건강기능식품 객체로부터 건강기능식품의 기준 및 규격 항목의 원재료 성분 함량과, 원재료 객체로부터 원재료의 1일 섭취량 상한선과 1일 섭취량 하한선량을 기초로, 건강기능식품 리스트에 포함될 건강기능식품 객체들을 선별할 수 있다. 서버(100)가 건강기능식품 리스트를 획득하는 구체적인 동작은 도 4를 참조하여 후술된다.

다음으로, 서버(100)는 사용자 단말(111)로 건강기능식품 리스트를 전송할 수 있다(205).

서버(100)는 사용자 단말(111)로 건강기능식품 리스트를 그대로 전송할 수 있다. 또는, 서버(100)는 건강기능식품 리스트에 포함된 각각의 건강기식품 객체에 포함된 업소명(회사명)과 제품명을 바탕으로, 미리 데이터베이스화된 “건강기능식품 재고 DB”에 재고가 남은 것으로 확인된 건강기능식품에 대응하는 건강기능식품 객체만을 남기고, 재고가 없는 것으로 확인된 건강기능식품에 대응하는 건강기능식품 객체는 삭제한 수정 건강기능식품 리스트를 제 1 사용자 단말(111)로 전송할 수 있다.

도 3은 일실시예에 따른 키워드 리스트 추출 동작을 설명하기 위한 도면이다.

웹페이지 또는 어플리케이션은 사용자가 건강 정보를 텍스트로 입력할 수 있는 건강 정보 입력 UI를 포함할 수 있다. 사용자 단말(111)을 이용하는 사용자는 건강 정보 입력 UI에 건강 정보를 문장 또는 문단 스트링(string)의 형태로 자유롭게 입력할 수 있다. 건강 정보는 기본 정보, 건강 상태, 개선 희망 사항, 건강 이상 증상, 복용 중인 약물·기능식품 등을 포함할 수 있다. 이처럼 사용자가 별도 제한 사항 없이 건강 정보를 자연어(natural language)로 입력하게 함으로써, 서버(100)는 표현의 자유가 확보된 사용자로부터 최대한 다양한 건강 정보를 수집할 수 있다. 서버(100)는 사용자가 입력한 건강 정보 문장 내지 문단을 획득하여 “건강기능식품 검색 스트링”으로 정의할 수 있다.

서버(100)는 사용자별 건강기능식품 검색 스트링을 기초로, 사용자별 키워드 리스트(302)를 추출할 수 있다. 서버(100)가 키워드 리스트(302)를 추출하는 동작은 다음의 동작을 포함할 수 있다.

우선, 서버(100)는 건강기능식품 검색 스트링(301)을 미리 학습된 인공지능에 적용할 수 있다(310).

각각의 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(301)은 각각의 건강 정보를 포함할 수 있다. 각각의 사용자의 건강 정보는 각각의 사용자의 기본 정보, 건강 상태, 개선 희망 사항, 건강 이상 증상, 복용 중인 약물·기능식품 등을 포함할 수 있다. 건강기능식품 검색 스트링(301)은 별도의 제약이 없는 자연어(natural language)로 구성될 수 있다.

다음으로, 서버(100)는 인공지능으로부터 건강기능식품 검색 스트링(301)으로부터 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 출력할 수 있다(320).

이를 위해, 서버(100)는 미리 학습된 제 1 인공지능을 포함할 수 있다. 제 1 인공지능은 건강 정보를 포함하는 자연어로 이루어진 스트링을 입력받아, 건강 관련 키워드와 각각의 키워드의 건강기능식품 검색 스트링(301) 내에서의 중요도(importance) 출력하도록 학습될 수 있다. 중요도는 정수 또는 실수로 표현될 수 있다. 제 1 인공지능은 제 1 인공지능과 후술의 제 2 인공지능의 기초가 되는 동일한 신경망(neural network)인 제 0 인공지능을 전이 학습(transfer learning)시킴으로써 학습될 수 있다. 제 1 인공지능의 학습 동작은 도 6을 참조하여 후술된다.

이어서, 서버(100)는 키워드 리스트(302)에 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 포함시킬 수 있다(330).

서버(100)는 건강 관련 키워드들을 미리 정의된 정렬 기준으로 정렬할 수 있다. 미리 정의된 정렬 기준은 키워드의 건강기능식품 검색 스트링(301) 내에서의 중요도가 높을수록 정렬 순위가 높은 기준일 수 있다. 서버(100)는 키워드 리스트에 포함될 수 있는 엘리먼트의 수가 다 채워질 때까지 정렬 순위가 높은 키워드부터 키워드 리스트에 순서대로 포함시킬 수 있다. 이를 통해, 사용자가 건강기능식품 검색 스트링(301)에 입력한 건강 정보 중에서 중요도가 높은 건강 관련 키워드는 키워드 리스트에 포함될 수 있으며, 상대적으로 중요성이 덜한 건강 관련 키워드는 키워드 리스트에서 제외할 수 있다.

도 4는 일실시예에 따른 건강기능식품 리스트 획득 동작을 설명하기 위한 도면이다.

데이터 저장소(10)는 제 1 DB(400)와 제 2 DB(490)를 포함할 수 있다. 제 1 DB(400)는 건강기능식품의 원재료로 사용되는 원재료 객체(object)들을 미리 저장한 건강기능식품 개별인정형 정보 데이터베이스일 수 있다. 제 1 DB(400)의 원재료 객체의 정보는 복수의 테이블(table)에 분산되어 저장될 수 있다. 제 2 DB(490)는 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 건강기능식품 데이터베이스일 수 있다. 제 2 DB(490)의 건강기능식품 객체들의 정보는 복수의 테이블(table)에 분산되어 저장될 수 있다.

제 1 DB(400)의 각각의 원재료 객체는 원료인정번호, 1일 섭취량 상한선, 1일 섭취량 하안선, 중량단위, 원재료명, 섭취시 주의사항 내용, 주된 기능성 등을 포함할 수 있다. 제 1 DB(400)의 원재료 객체의 정보는 복수의 테이블(table)에 분산되어 저장될 수 있다. 가령, 제 1 DB(400)는 원재료별 1일 섭취 상한선 하한선 테이블(401)을 포함할 수 있다.

제 2 DB(490)의 각각의 건강기능식품 객체는 건강기능식품 생산 업소명(회사명), 제품명, 신고번호, 유통기한, 성상, 섭취량/섭취방법, 포장재질(방법), 보존 및 유통기준, 섭취시주의사항, 기능성 내용, 기준 및 규격 등의 정보를 포함할 수 있다. 제 2 DB(490)의 건강기능식품 객체들의 정보는 복수의 테이블(table)에 분산되어 저장될 수 있다. 가령, 제 2 DB(490)는 건강기능식품별 원재료 함유량 테이블(491)을 포함할 수 있다.

서버(100)가 건강기능식품 리스트를 획득하는 동작은 다음을 포함할 수 있다.

우선, 서버(100)는 제 2 DB(490)를 조회하여, 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품 객체들을 분류할 수 있다(410).

서버(100)는 제 1 DB(400)의 원재료별 1일 섭취 상한선 하한선 테이블(401)을 먼저 조회하여, 원재료 리스트에 포함된 원재료 객체들에 대응하는 원재료들의 각각의 1일 섭취 상한선과 하한선을 획득할 수 있다. 이어서, 서버(100)는 제 2 DB(490)의 건강기능식품별 원재료 함유량 테이블(491)을 조회하여, 제 2 DB(490)에 저장된 건강기능식품 객체들 중에서 원재료 리스트에 포함된 원재료를 함유하고 있는 건강기능식품 객체들을 분류할 수 있다.

다음으로, 서버(100)는 원재료 리스트에 포함된 원재료 객체들을 가장 많이 함유하고 있는 순서대로 분류된 건강기능식품 객체들을 정렬할 수 있다(420).

각각의 분류된 건강기능식품 객체는 복수의 원재료를 함유할 수 있다. 서버(100)는 각각의 건강기능식품 객체에 대해, 건강기능식품 객체에 대응하는 건강기능식품이 가지는 원재료들 중에서 원재료 리스트에 포함된 원재료 객체에 대응하는 원재료들의 함유량의 합을 구할 수 있다. 서버(100)는 함유량의 합이 큰 순서대로 분류된 건강기능식품 객체들을 정렬할 수 있다.

이어서, 서버(100)는 정렬된 건강기능식품 객체들을 정렬 순서에 따라 지목하고, 지목된 건강기능식품 객체를 미리 정의된 기준에 입각하여 건강기능식품 리스트에 포함시킬 수 있다(430).

미리 정의된 기준은, 지목된 건강기능식품 객체가 제 1 원재료를 포함할 경우, 건강기능식품 리스트에 기 포함된 건강기능식품 객체들의 1일 섭취 단위당 제 1 원재료의 함유량의 합(A)과 지목된 건강기능식품 객체의 1일 섭취 단위당 제 1 원재료 함유량(B)의 합(A+B)이 제 1 원재료의 1일 섭취량 상한선을 초과하지 않는 경우, 지목된 건강기능식품 객체를 건강기능식품 리스트에 포함시키는 기준일 수 있다.

또한, 미리 정의된 기준은, 지목된 건강기능식품 객체가 제 1 원재료를 포함할 경우, 건강기능식품 리스트에 기 포함된 건강기능식품 객체들의 1일 섭취 단위당 제 1 원재료의 함유량의 합(A)과 지목된 건강기능식품 객체의 1일 섭취 단위당 제 1 원재료 함유량(B)의 합(A+B)이 제 1 원재료의 1일 섭취량 상한선을 초과하는 경우, 지목된 건강기능식품 객체를 건강기능식품 리스트에 포함시키지 않는 기준일 수 있다.

이상을 통해, 사용자들은 자신의 건강 정보에 기초하여 자신이 필요로 하는 효능을 가지는 복수의 건강기능식품을 추천받을 수 있다. 사용자별 건강기능식품을 추천함에 있어서, 사용자의 건강 상태 및 건강 개선 희망 사항 등과 매치되는 원재료를 우선 선별하고, 선별된 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 이차적으로 선별하여, 건강기능식품의 원재료에 근거한 건강기능식품을 추천할 수 있다. 나아가, 서버(100)는 건강기능식품 리스트는 특정 원재료를 과다 복용하지 않도록, 건강기능식품 리스트 상의 건강기능식품들에 포함된 특정 원재료의 1일 섭취 상한선이 초과될 경우, 해당 원재료를 포함하는 건강기능식품을 더 이상 건강기능식품 리스트에 포함시키지 않을 수 있다. 이를 통해, 사용자들은 복수의 건강기능식품을 선택함에 있어서, 특정 원재료의 과다 복용에 따른 부작용·피해를 미연에 방지할 수 있다.

도 5는 일실시예에 따른 원재료 리스트에 원재료 객체를 포함시키는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

서버(100)는 키워드 리스트(302)를 기초로, 제 1 DB로부터 원재료 리스트를 획득할 수 있다.

이를 위해, 서버(100)는 도 3의 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(301)을 획득하기 전에 원재료별 주 기능성 테이블(501)을 미리 참조할 수 있다. 원재료별 주 기능성 테이블(501)은 제 1 DB(400)에 미리 포함되어 있을 수 있다. 원재료별 주 기능성 테이블(501)은 각각의 원재료 객체의 원재료명 및 원재료별 주 기능성 설명 스트링을 포함할 수 있다. 원재료별 주 기능성 설명 스트링은 가령 “자외선에 의한 피부손상으로부터 피부 건강을 유지하는데 도움을 줄 수 있음”과 같이 자연어로 구성될 수 있다.

서버(100)는 원재료별 주 기능성 설명 스트링을 미리 학습된 제 2 인공지능에 적용할 수 있다. 제 2 인공지능은 원재료별 주 기능성 설명 스트링을 기초로 원재료별 주 기능성 키워드들을 출력하도록 학습될 수 있다. 제 2 인공지능은 제 1 인공지능과 제 2 인공지능의 기초가 되는 동일한 신경망(neural network)인 제 0 인공지능을 전이 학습(transfer learning)시킴으로써 학습될 수 있다. 제 2 인공지능의 학습 동작은 도 6을 참조하여 후술된다.

서버(100)는 제 2 인공지능이 출력한 각각의 원재료의 주 기능성 키워드들을 각각의 원재료 그룹에 미리 포함시켜 놓을 수 있다. 서버(100)는 사용자 단말(111)로부터 건강기능식품 검색 스트링(301)을 획득한 경우, 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(301)로부터 사용자의 건강 관련 키워드 리스트(302)를 추출할 수 있다. 이어서, 서버(100)는 각각의 원재료 그룹에 키워드 리스트(302)에 포함된 키워드가 포함되어 있는지 조회할 수 있다. 서버(100)는 키워드 리스트(302)에 포함된 키워드를 포함하고 있는 원재료 그룹들을 분류할 수 있다.

서버(100)는 분류된 원재료 그룹들에 대응하는 원재료 객체들을 원재료 리스트에 포함시킬 수 있다. 원재료 객체들은 미리 정의된 정렬 기준에 따라 순서대로 원재료 리스트에 포함될 수 있다. 미리 정의된 정렬 기준은 중요도가 높은 건강 관련 키워드를 포함하는 원재료 그룹에 대응하는 원재료 객체일수록 정렬 순서가 높은 기준일 수 있다. 서버(100)는 원재료 리스트에 포함될 수 있는 엘리먼트의 수가 다 채워질 때까지 정렬 순위가 높은 원재료 객체부터 원재료 리스트에 순서대로 포함시킬 수 있다. 이를 통해, 사용자의 건강 관련 키워드 리스트(302)에서 중요도가 높은 건강 관련 키워드와 연관되는 원재료 객체는 원재료 리스트에 포함될 수 있으며, 상대적으로 중요성이 덜한 건강 관련 키워드와 연관되는 원재료 객체는 원재료 리스트에서 제외될 수 있다.

이처럼, 키워드 리스트는 사용자에게 필요한 원재료를 찾는데 사용될 수 있다. 원재료 리스트는 사용자에게 추천할 건강기능식품을 찾는데 사용된다. 서버(100)는 사용자가 건강기능식품 검색 스트링(301)에 입력한 건강 정보 중에서 중요도가 높은 키워드들만 키워드 리스트에 포함시키고, 이를 기초로, 중요도가 높은 건강 관련 키워드와 연관되는 원재료 객체들만 원재료 리스트에 포함시킬 수 있다. 이와 같이 선별된 원재료 리스트를 기초로, 서버(100)는 사용자에게 추천할 건강기능식품을 보다 정확하게 찾을 수 있다. 이를 통해, 시스템은 사용자들의 건강기능식품 검색 편의를 향상시키고, 사용자들의 건강 증진에 기여할 수 있다.

한편, 서버(100)는 키워드 리스트(302)로부터 원재료 리스트를 획득함에 있어서, 미리 정의된 판별법에 따라 인증을 거치지 않은 원재료를 판별할 수 있다. 미리 정의된 판별법은 원재료별 주 기능성 설명 스트링이 “인체적용시험 미흡”, “미인증”, “임상이 완료되지 않음” 등과 같은 미리 정의된 판별 문구를 포함하는지를 판별함으로써 인증을 거치지 않은 원재료를 판별하는 방법일 수 있다.

서버(100)는 인증을 거치지 않은 것으로 판별된 원재료에 대응하는 원재료 객체를 원재료 리스트에 포함시키지 않을 수 있다. 예를 들어, 키워드 리스트(302)는 “피부건강”, “항산화”, “인지능력 개선” 및 “눈 건강”을 순서대로 포함할 수 있다. 서버(100)는 “피부건강” 키워드를 포함하는 제 1 원재료 그룹에 대응하는 제 1 원재료 객체를 원재료 리스트에 포함시키고, “항산화” 키워드를 포함하는 제 2 원재료 그룹에 대응하는 제 2 원재료 객체를 원재료 리스트에 포함시킬 수 있다. 반면, 서버(100)는 “인지능력 개선” 키워드를 포함하는 제 3 원재료 그룹에 대응하는 제 3 원재료 객체와, “눈 건강” 키워드를 포함하는 제 4 원재료 그룹에 대응하는 제 4 원재료 객체는, 원재료별 주 기능성 스트링에 “인체적용시험 미흡”이라는 판별 문구를 포함하고 있으므로, 원재료 리스트에 포함시키지 않을 수 있다.

이상을 통해, 서버(100)는 임상 시험, 인체 적용 시험 등이 완료되지 않은 원재료들을 포함하는 건강기능식품을 추천하지 않을 수 있다. 이를 통해, 서버(100)는 건강기능식품의 설명·광고 문구 등에서는 미처 확인할 수 없는 원재료의 미임상·미인증 위험성으로부터 건강기능식품을 이용하는 사용자를 지킬 수 있다. 이를 통해, 시스템을 사용하는 사용자들은 더욱 안심하고 추천 건강기능식품을 이용할 수 있다.

도 6은 일실시예에 따른 인공지능의 학습을 설명하기 위한 도면이다.

인공지능은 서버(100)에 포함되는 구성일 수 있으며, 서버(100) 또는 별도의 학습 장치를 통해서 학습될 수 있다.

제 0 인공지능은 헬스케어 분야 문장 또는 문단으로부터 건강 관련 키워드 및 이들의 중요도(정수 또는 실수)를 추출하도록 학습될 수 있다.

제 1 인공지능은 사용자들이 일상어로 작성한 자신의 건강 정보를 포함하는 스트링을 입력받아, 건강 관련 키워드 및 스트링 내에서 각각의 키워드의 중요도(importance)를 출력하도록 학습될 수 있다. 제 1 인공지능은 제 0 인공지능을 전이 학습(transfer learning)하여 학습될 수 있다.

제 2 인공지능은 전문가들이 작성한 원재료별 주 기능성을 설명하는 스트링을 입력받아, 원재료별 주 기능성 키워드들을 출력하도록 학습될 수 있다. 제 2 인공지능은 제 0 인공지능을 전이 학습(transfer learning)하여 학습될 수 있다.

이하에서는 학습 장치를 통해 제 0 인공지능이 학습되는 과정을 설명한다.

우선, 학습 장치는 트레이닝 데이터(training data)와 레이블(label)을 획득할 수 있다(600).

제 0 인공지능 학습을 위해, 학습 장치는 헬스케어 분야 문장 또는 문단을 포함하는 데이터 세트를 각각의 트레이닝 데이터로 획득할 수 있다. 또한, 학습 장치는 각각의 문장 또는 문단에서 건강 관련 키워드로 유의미한 키워드들 및 이들의 중요도 순서에 대한 헬스케어 분야의 전문가들의 답변을 각각의 트레이닝 데이터에 대응하는 레이블로 획득할 수 있다.

이제, 학습 장치는 트레이닝 데이터로부터 인공지능의 입력을 생성할 수 있다(610).

학습 장치는 트레이닝 데이터를 인공지능의 입력으로 그대로 사용하거나, 각각의 트레이닝 데이터에서 불필요한 정보를 제거하는 통상의 프로세스를 거친 후, 인공지능의 입력을 생성할 수 있다.

다음으로, 학습 장치는 입력을 인공지능에 적용할 수 있다(620).

서버(100)에 포함된 인공지능은 지도 학습(supervised learning)에 따라 학습되는 인공지능일 수 있다. 인공지능은 지도 학습을 통해 자연어를 학습시키기에 적합한 리커런트 신경망(recurrent neural network, RNN) 구조일 수 있다.

이어서, 학습 장치는 인공지능으로부터 출력을 획득할 수 있다(630).

제 0 인공지능의 출력은, 헬스케어 분야 문장 또는 문단에 포함된 건강 관련 키워드 및 이들의 문장 또는 문단 내에서의 중요도(정수 또는 실수)에 대한 추론일 수 있다.

이후, 학습 장치는 출력과 레이블을 비교할 수 있다(640). 추론에 해당하는 인공지능의 출력과 정답에 해당하는 레이블을 비교하는 과정은 손실함수(loss function)를 계산하여 이루어질 수 있다. 손실함수는 기 알려진 평균 제곱 오차(mean squared error, MSE), 교차 엔트로피 오차(cross entropy error, CEE) 등이 이용될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 인공지능의 출력과 레이블 간의 편차, 오차 내지는 차이를 측정할 수 있다면, 다양한 인공지능 모델들에서 이용되는 손실함수들이 이용될 수 있다.

다음으로, 학습 장치는 비교값을 기초로 인공지능을 최적화할 수 있다(650). 학습 장치 비교값이 점점 작아지도록 인공지능의 노드(node)들의 웨이트(weight)를 갱신함으로써, 추론에 해당하는 인공지능의 출력과 정답에 해당하는 레이블을 점점 일치시킬 수 있고, 이를 통해 인공지능은 정답에 가까운 추론을 출력하도록 최적화될 수 있다. 구체적으로, 학습 장치는 비교값에 해당하는 손실함수가 최소값의 추정치에 가까워지도록 인공지능의 웨이트(weight)를 재설정하는 과정을 반복함으로써 인공지능을 최적화할 수 있다. 인공지능의 최적화를 위해 기 알려진 역전파(backpropagation) 알고리즘, 확률론적 경사하위법(stochastic gradient descent) 등이 이용될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 다양한 신경망 모델들에서 이용되는 웨이트의 최적화 알고리즘이 이용될 수 있다.

학습 장치는 이와 같은 과정을 반복함으로써 제 0 인공지능을 학습시킬 수 있다.

이후, 학습 장치는 전이 학습을 통해, 포괄적인 헬스케어 분야의 문장 또는 문단 대신에, 사용자들이 일상어로 작성한 자신의 건강 정보를 포함하는 스트링에 대해, 건강 관련 키워드 및 스트링 내에서 키워드의 중요도를 추론하는 제 1 인공지능을 학습시킬 수 있다. 제 1 인공지능은 도 3을 참조하여 설명한 건강기능식품 검색 스트링(301)으로부터 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 추출하는 동작에 사용될 수 있다.

또한, 학습 장치는 전이 학습을 통해, 포괄적인 헬스케어 분야의 문장 또는 문단 대신에, 전문가들이 작성한 원재료별 주 기능성을 설명하는 스트링에 대해, 건강 관련 키워드 및 스트링 내에서 키워드의 중요도를 추론하는 제 2 인공지능을 학습시킬 수 있다. 제 2 인공지능은 도 5를 참조하여 설명한 원재료별 주 기능성 테이블(501)로부터 원재료별 주 기능성 키워드들을 추출하는 동작에 사용될 수 있다.

이처럼, 제 0 인공지능을 학습시킨 후, 제 0 인공지능으로부터 파생되는 제 1 인공지능과 제 2 인공지능을 전이 학습을 통해 학습시킬 수 있다. 이를 통해, 일부 공통점을 가지는 제 1 인공지능 및 제 2 인공지능의 학습 효율을 높일 수 있다. 이를 통해, 보다 저렴한 가격, 보다 빠른 시간 내에 일실시예에 따른 시스템에 적용할 수 있는 인공지능들을 확보할 수 있다.

도 7은 일실시예에 따른 장치의 구성의 예시도이다.

일실시예에 따른 장치(701)는 프로세서(702) 및 메모리(703)를 포함한다. 프로세서(702)는 도 1 내지 도 6을 참조하여 전술된 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 6을 참조하여 전술된 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 구체적으로, 장치(701)는 서버(100), 데이터 저장소(10), 사용자 단말(131, 132, 133) 또는 인공지능 학습 장치 등일 수 있다. 장치(701)를 이용하는 자 또는 단체는 도 1 내지 도 6을 참조하여 전술된 방법들 일부 또는 전부와 관련된 서비스를 제공할 수 있다.

메모리(703)는 전술된 방법들과 관련된 정보를 저장하거나 전술된 방법들이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(703)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.

프로세서(702)는 프로그램을 실행하고, 장치(701)를 제어할 수 있다. 프로세서(702)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(703)에 저장될 수 있다. 장치(701)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 유무선 통신을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

장치(701)는 인공지능을 학습시키거나, 학습된 인공지능을 이용하는데 사용될 수 있다. 메모리(703)는 학습 중인 또는 학습된 인공지능을 포함할 수 있다. 프로세서(702)는 메모리(703)에 저장된 인공지능 알고리즘을 학습시키거나 실행시킬 수 있다. 인공지능을 학습시키는 장치(701)와 학습된 인공지능을 이용하는 장치(701)는 동일할 수도 있고 개별적일 수도 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (3)

1. 인공지능을 기반으로 서버에 의해 수행되는 건강기능식품 추천 방법은,
   원재료 객체(object)들을 미리 저장한 제 1 DB(Database)에 포함된 원재료별 주 기능성 테이블을 참조하여, 원재료별 주 기능성 설명 스트링(string)을 획득하는 단계;
   사용자 단말로부터 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(string)을 획득하는 단계;
   상기 건강기능식품 검색 스트링을 기초로, 키워드 리스트를 추출하는 단계;
   상기 키워드 리스트를 기초로, 상기 제 1 DB(Database)를 조회하여, 상기 제 1 DB로부터 원재료 리스트를 획득하는 단계;
   상기 원재료 리스트를 기초로, 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 제 2 DB를 조회하여, 상기 제 2 DB로부터 상기 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품들을 포함하는 건강기능식품 리스트를 획득하는 단계; 및
   상기 사용자 단말로 상기 건강기능식품 리스트를 전송하는 단계
   를 포함하고,
   상기 키워드 리스트를 추출하는 단계는,
   상기 건강기능식품 검색 스트링을 미리 학습된 제 1 인공지능에 적용하는 단계;
   상기 제 1 인공지능으로부터 상기 건강기능식품 검색 스트링으로부터 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 출력하는 단계; 및
   상기 키워드 리스트에 상기 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 포함시키는 단계
   를 포함하고,
   상기 원재료 리스트를 획득하는 단계는,
   상기 원재료별 주 기능성 설명 스트링을 미리 학습된 제 2 인공지능에 적용하는 단계;
   상기 제 2 인공지능이 출력한 각각의 원재료의 주 기능성 키워드들을 각각의 원재료 그룹에 포함시켜, 상기 키워드 리스트에 포함된 키워드를 포함하고 있는 원재료 그룹들을 분류하는 단계;
   상기 원재료 그룹들에 대응하는 원재료 객체들을 상기 원재료 리스트에 포함시키는 단계
   를 포함하며,
   상기 제 1 인공지능은 사용자들이 일상어로 작성한 자신의 건강 정보를 포함하는 스트링을 입력받아, 건강 관련 키워드 및 스트링 내에서 각각의 키워드의 중요도(importance)를 출력하도록 학습되고,
   상기 제 2 인공지능은 전문가들이 작성한 원재료별 주 기능성을 설명하는 스트링을 입력받아, 원재료별 주 기능성 키워드들을 출력하도록 학습되고,
   상기 제 1 인공지능 및 상기 제 2 인공지능은 제 0 인공지능을 전이 학습(transfer learning)하여 학습되며,
   상기 제 0 인공지능은 트레이닝 데이터(training data)와 레이블(label)을 획득하고, 상기 트레이닝 데이터로부터 상기 제 0 인공지능의 입력을 생성하고, 상기 입력을 상기 제 0 인공지능에 적용하고, 상기 제 0 인공지능으로부터 출력을 획득하고, 상기 출력과 상기 레이블을 비교하고, 비교값을 기초로 상기 제 0 인공지능을 최적화하는 과정을 반복하여 학습되는,
   건강기능식품 추천 방법.
   
2. 제 1항에 있어서,
   각각의 원재료 객체는 원재료명, 1일 섭취량 상한선, 및 1일 섭취량 하한선을 포함하고;
   각각의 건강기능식품 객체는 건강기능식품명, 건강기능식품에 함유된 각각의 원재료명, 및 1일 섭취 단위당 각각의 원재료 함유량을 포함하고;
   상기 건강기능식품 리스트를 획득하는 단계는,
   상기 제 2 DB를 조회하여, 상기 원재료 리스트에 포함된 원재료들을 포함하는 건강기능식품들 객체들을 분류하는 단계;
   상기 원재료 리스트에 포함된 원재료 객체들을 가장 많이 함유하고 있는 순서대로 분류된 건강기능식품 객체들을 정렬하는 단계; 및
   정렬된 건강기능식품 객체들을 정렬 순서에 따라 지목하고, 지목된 건강기능식품 객체를 미리 정의된 기준에 입각하여 상기 건강기능식품 리스트에 포함시키는 단계
   를 포함하고,
   상기 미리 정의된 기준은,
   상기 지목된 건강기능식품 객체가 제 1 원재료를 포함할 경우,
   상기 건강기능식품 리스트에 기 포함된 건강기능식품 객체들의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료의 함유량의 합(A)과 상기 지목된 건강기능식품 객체의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료 함유량(B)의 합(A+B)이 상기 제 1 원재료의 1일 섭취량 상한선을 초과하지 않는 경우, 상기 지목된 건강기능식품 객체를 상기 건강기능식품 리스트에 포함시키고,
   상기 건강기능식품 리스트에 기 포함된 건강기능식품 객체들의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료의 함유량의 합(A)과 상기 지목된 건강기능식품 객체의 1일 섭취 단위당 상기 제 1 원재료 함유량(B)의 합(A+B)이 상기 제 1 원재료의 1일 섭취량 상한선을 초과하는 경우, 상기 지목된 건강기능식품 객체를 상기 건강기능식품 리스트에 포함시키지 않는,
   기준을 포함하는,
   건강기능식품 추천 방법.
   
3. 원재료 객체(object)들을 미리 저장한 제 1 DB(Database)에 포함된 원재료별 주 기능성 테이블을 참조하여, 원재료별 주 기능성 설명 스트링(string)을 획득하고,
   사용자 단말로부터 사용자의 건강기능식품 검색 스트링(string)을 획득하고,
   상기 건강기능식품 검색 스트링을 기초로, 키워드 리스트를 추출하고,
   상기 키워드 리스트를 기초로, 상기 제 1 DB(Database)를 조회하여, 상기 제 1 DB로부터 원재료 리스트를 획득하고,
   상기 원재료 리스트를 기초로, 건강기능식품 객체들을 미리 저장한 제 2 DB를 조회하여, 상기 제 2 DB로부터 건강기능식품 리스트를 획득하고,
   상기 사용자 단말로 상기 건강기능식품 리스트를 전송하는 프로세서
   를 포함하고,
   상기 프로세서가 키워드 리스트를 추출하는 동작은,
   상기 건강기능식품 검색 스트링을 미리 학습된 제 1 인공지능에 적용하고,
   상기 제 1 인공지능으로부터 상기 건강기능식품 검색 스트링으로부터 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 출력하고,
   상기 키워드 리스트에 상기 사용자 맞춤 건강 관련 키워드들을 포함시키는
   동작을 포함하고,
   상기 프로세서가 원재료 리스트를 획득하는 동작은,
   상기 원재료별 주 기능성 설명 스트링을 미리 학습된 제 2 인공지능에 적용하고,
   상기 제 2 인공지능이 출력한 각각의 원재료의 주 기능성 키워드들을 각각의 원재료 그룹에 포함시켜, 상기 키워드 리스트에 포함된 키워드를 포함하고 있는 원재료 그룹들을 분류하고,
   상기 원재료 그룹들에 대응하는 원재료 객체들을 상기 원재료 리스트에 포함시키는
   동작을 포함하며,
   상기 제 1 인공지능은 사용자들이 일상어로 작성한 자신의 건강 정보를 포함하는 스트링을 입력받아, 건강 관련 키워드 및 스트링 내에서 각각의 키워드의 중요도(importance)를 출력하도록 학습되고,
   상기 제 2 인공지능은 전문가들이 작성한 원재료별 주 기능성을 설명하는 스트링을 입력받아, 원재료별 주 기능성 키워드들을 출력하도록 학습되고,
   상기 제 1 인공지능 및 상기 제 2 인공지능은 제 0 인공지능을 전이 학습(transfer learning)하여 학습되며,
   상기 제 0 인공지능은 트레이닝 데이터(training data)와 레이블(label)을 획득하고, 상기 트레이닝 데이터로부터 상기 제 0 인공지능의 입력을 생성하고, 상기 입력을 상기 제 0 인공지능에 적용하고, 상기 제 0 인공지능으로부터 출력을 획득하고, 상기 출력과 상기 레이블을 비교하고, 비교값을 기초로 상기 제 0 인공지능을 최적화하는 과정을 반복하여 학습되는,
   건강기능식품 추천 장치.

Images