KR102364356B1 - 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템 및 방법 - Google Patents

건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 형태는 사용자 단말기가, 사용자의 건강검진표를 촬영하여 촬영된 건강검진표 이미지를 건강 콘텐츠 추천 서버로 전송하는 건강 검진표 이미지 전송 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 상기 사용자 단말기로부터 수신한 건강검진표 이미지를 이용하여 사용자의 항목별 건강지수를 추출하는 항목별 건강지수 추출 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 추출하는 사용자 건강 분석 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용하여 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 상기 사용자 단말기에 전송하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 전송 과정; 상기 사용자 단말기가, 상기 건강 콘텐츠 추천 서버로부터 수신되는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 표시하여 추천하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정;을 포함할 수 있다.

Description

건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템 및 방법{System for recommending user custom online using medical check and method for the same}
본 발명은 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템 및 방법으로서, 건강검진표를 이용하여 사용자 맞춤형의 건강 콘텐츠 정보를 추천해주는 맞춤형 온라인 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
국내 건강검진대상자 중 수검률은 78.2%로 약 80%가 건강검진을 받고 있으며, 한국은 세계적인 건강검진 강국으로 국가검진과 직장검진 등의 체계적인 시스템을 갖추고 있고, 병원 간 경쟁으로 민간 검진 프로그램도 하루가 다르게 진화하고 있다. 업계는 우리나라 건강검진 시장규모가 4조원 이상으로 추산되며, 국내 건강기능식품 시장규모 3조8천억원, 중국 건강보조식품 시장규모 47조, 미국 건강기능식품 시장규모 40조 1천억원으로 확인된다.
한편, 스스로 건강을 챙기는 ‘셀프메디케이션’트렌드를 타고 이젠 건강관련 제품들이 ‘종합형’에서 부분‘맞춤형’으로 변화하고 있다.
기존의 맞춤형 건강 정보 제공 서비스는 인터넷 포털이나 건강정보 사이트를 통해 일반적인 건강 정보나 질환 정보 등을 제공하였다. 또한, 사용자가 본인의 건강 상태를 확인해보려면 서비스 제공업체가 제공하는 정형화된 사전식 검색이나 증상별 검색 등의 질문 형식에 따르는 것이 일반적이었다.
이와 같이 기존 기술들은 사용자의 건강상태를 확인할 때 생활습관, 식생활습관 등을 설문을 통해 사용자의 건강상태를 분석하여 결과를 도출하고 사용자 건강상태 결과값에 따른 필요한 성분이나 건강에 도움되는 운동 등을 추천하는 플랫폼이 대부분이었으나, 설문조사에 따른 사용자의 건강상태는 신뢰할 수 있는 공식적인 데이터가 아니며, 사용자의 건강상태를 확인하기 위해서는 많은 설문을 통해 정보를 얻어야만 하는 불편함이 발생하는 문제가 있다.
(선행문헌1) 한국등록특허 10-1630426
본 발명의 기술적 과제는 사용자가 건강검진표를 스마트폰 등의 사용자 단말기로 사진촬영하고 해당 어플을 실행시켜 촬영한 사진을 업로드를 하면 사용자의 건강상태를 분석하고 정상수치에서 벗어난 항목에 필요한 성분을 매칭, 그리고 매칭된 결과값에 빅 데이터와 딥러닝 기술을 적용하여 개인체질에 맞는 가장 최적화된 건강(기능)식품과 건강차, 건강음료, 기타 건강개선제품 및 서비스 등을 추천해 줌으로서, 개인의 건강상태를 예방의학적 차원에서 보다 정확히 자신의 건강상태를 실시간으로 체크할 수 있도록 하는데에 있다.
본 발명의 실시 형태는 사용자 단말기가, 사용자의 건강검진표를 촬영하여 촬영된 건강검진표 이미지를 건강 콘텐츠 추천 서버로 전송하는 건강 검진표 이미지 전송 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 상기 사용자 단말기로부터 수신한 건강검진표 이미지를 이용하여 사용자의 항목별 건강지수를 추출하는 항목별 건강지수 추출 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 추출하는 사용자 건강 분석 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용하여 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정; 상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 상기 사용자 단말기에 전송하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 전송 과정; 상기 사용자 단말기가, 상기 건강 콘텐츠 추천 서버로부터 수신되는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 표시하여 추천하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정;을 포함할 수 있다.
상기 항목별 건강지수 추출 과정은, 상기 사용자 단말기로부터 수신한 건강검진표 이미지에서 텍스트를 추출하는 과정; 추출한 텍스트에서 사용자의 항목별 건강지수를 추출하는 과정;을 포함할 수 있다.
상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정은, 중국 의학서 오운육기학 이론에 기반한 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성할 수 있다.
상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정은, 건강검진표 이미지에서 생년월일을 추출하고 사용자로부터 태어난 시간을 입력받아 사용자의 생년월일과 태어난 시간인 '사용자 생년월일시'를 입력받는 사용자 생년월일시 입력 과정; 상기 '사용자 생년월일시'를 만세력에 적용하여 '사용자 사주팔자'를 변환하는 사용자 사주팔자 변환 과정; 자연형상이나 인사현상의 일체를 해석하는 원리인 오행설(五行說)에 기반하여 상기 '사용자 사주팔자'를 목(木), 화(火), 토(土), 금(金), 수(水)의 오행(五行) 형태로 된 '사용자 오행'으로 변환하는 사용자 오행 변환 과정; 상기 '사용자 오행'을 기반으로 하는 사용자 건강상태인 '오행 기반 건강지수'를 파악하는 오행 기반 건강지수 파악 과정; 상기 '오행 기반 건강지수'에 기반한 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 오행 기반 건강 콘텐츠 정보 제공 과정;을 포함할 수 있다.
상기 오행 기반 건강 콘텐츠 정보 제공 과정은, 상기 '오행 기반 건강지수'에 미리 설정된 임시 가중치를 오행별로 각각 부여하여 '임시 가중치 건강지수'를 산출하는 임시 가중치 건강지수 산출 과정; 산출한 오행별 임시 가중치 건강지수를 사용자 건강검진표 건강지수와 비교하여 오차 범위 내의 건강상태 유사도 범위 내에 있는지 파악하는 유사도 파악 과정; 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위 내에 있는 경우 임시 가중치를 매칭 가중치로서 결정하며, 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위를 벗어난 경우, 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위 내에 있을 때까지 임시 가중치를 변경해가면서 매칭 가중치를 결정하는 매칭 가중치 결정 과정; 결정된 오행별 매칭 가중치를 가중치 결정 DB에 기록하는 가중치 기록 과정; 상기 가중치 결정 DB에 기록된 오행별 매칭 가중치의 기록 횟수가 설정된 임계치를 초과하는 경우, 기록되어 있는 오행별 매칭 가중치의 평균값을 기본 가중치로 결정하는 기본 가중치 결정 과정; '사용자 생년월일시' 기반으로 한 사용자 사주팔자에 따른 사용자 오행에 상기 기본 가중치를 적용하여 기본 가중치 건강지수를 산출하여, 산출한 기본 가중치 건강지수를 기반으로 하는 건강 콘텐츠 정보를 제공하는 기본 가중치 적용 건강 콘텐츠 정보 제공 과정;을 포함할 수 있다.
상기 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보는, 사용자 맞춤형 차(tea) 정보, 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보, 사용자 맞춤형 약재 정보, 사용자 맞춤형 음식 정보, 사용자 맞춤형 건강개선제품 정보, 사용자 맞춤형 병원 정보, 사용자 맞춤형 의사 정보, 사용자 맞춤형 운동 정보를 하나 이상 포함할 수 있다.
상기 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보가, 사용자 맞춤형 차(tea) 정보, 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보, 사용자 맞춤형 약재 정보, 사용자 맞춤형 음식 정보인 경우, 상기 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정은, 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정을 통해 생성된 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보와 일치하는 정보만을 추출하여 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 표시할 수 있다.
상기 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정은, 치료 요법에 대한 사용자 취향을 분석하는 사용자 취향 분석 과정; 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보, 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 분석된 치료 요법 사용자 취향에 부합하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보만을 표시하는 사용자 취향 기반 표시 과정;을 포함할 수 있다.
상기 사용자 취향 분석 과정은, 민간 치료 요법, 의학 치료 요법 중에서 어느 치료 방식을 선호하는지 사용자로부터 설문 응답을 받아 입력된 설문 응답을 바탕으로 치료 요법 사용자 취향을 파악하며, 상기 사용자 취향 기반 표시 과정은, 파악된 치료 요법 사용자 취향에 따라서 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보, 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 어느 하나의 사용자 건강 콘텐츠 정보만을 표시할 수 있다.
상기 사용자 취향 기반 표시 과정은, 치료 요법 사용자 취향이 의학 치료 요법으로 파악되는 경우 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보만을 표시하며, 치료 요법 사용자 취향이 민간 치료 요법으로 파악되는 경우 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보만을 표시할 수 있다.
또한 본 발명의 실시 형태는, 사용자의 건강검진표를 촬영하여 촬영된 건강검진표 이미지를 건강 콘텐츠 추천 서버로 전송하며, 상기 건강 콘텐츠 추천 서버로부터 수신되는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 표시하여 추천하는 사용자 단말기; 사용자 단말기로부터 수신한 건강검진표 이미지를 이용하여 사용자의 항목별 건강지수를 추출하여, 상기 항목별 건강지수를 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용하여 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하고, 상기 항목별 건강지수를 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성한 후, 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 상기 사용자 단말기에 전송하는 건강 콘텐츠 추천 서버; 상기 사용자 단말기와 건강 콘텐츠 추천 서버간에 유선 통신 또는 무선 통신을 제공하는 유무선 통신망;을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 따르면 각 국가에서 제공하는 건강검진표에 대하여 빅데이터, 딥러닝 기술, 및 체질 분석 등을 통해, 최적의 건강 개선 제품 및 서비스 등을 추천해 줌으로써, 국민건강과 세계인들의 건강증강에 이바지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 형태에 따르면 사용자에게 최적의 건강관련제품 및 정보 등을 추천해 줌으로써 한국뿐 아니라 중국, 일본 등 아시아 국가들에게도 최적의 제품 및 서비스를 제공하여 수입대체 및 수출증대로 이어지며 세계적인 예방의학의 선두 서비스로 자리매김할 것으로 기대된다.
또한, 본 발명의 실시 형태에 따르면 사용자의 자발적인 결정에 따라 건강검진표등을 통해 지속적으로 확보되는 사용자의 누적되는 건강관련 데이터는 향후 축적된 건강 빅데이터로 활용 가능하게 될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템의 동작 구현 모습을 도시한 그림.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법의 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 건강검진표의 예시 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 딥러닝 학습을 통한 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 모습을 도시한 그림.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 체질 분석툴을 이용한 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 모습을 도시한 그림.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정을 도시한 플로차트.
도 8은 본 발명의 실시예에 따라 오행별로 각각 가중치를 두는 예시 그림.
도 9는 오행의 상생 및 상극을 도시한 그림.
도 10은 본 발명의 실시예에 따라 건강검진표의 1차 분석과 딥러닝 및 오운육기학의 2차 분석을 통해 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 추천하는 모습을 도시한 그림.
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보와 일치하는 정보만을 추출하는 예시 그림.
도 12는 본 발명의 실시예에 따라 치료 요법에 대한 사용자 취향에 따른 건강 콘텐츠 정보만을 제공하는 예시 그림.
이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템의 동작 구현 모습을 도시한 그림이다.
본 발명은 건강검진표에 있는 비만도, 시력, 혈압수치, 당뇨수치 등을 각 항목별로 API로 분류하여, 사용자가 결과통보서 이미지를 모바일 및 웹에서 업로드하면 이를 문서화하고, 항목별로 정상수치에서 벗어난 값을 인식하고, 기존에 항목별로 API로 분류한 것을 의학, 약학, 한의학, 식품영양학 등의 빅 데이터를 분석하고 딥러닝 기술을 활용하여 개인에게 맞는 최적의 약리성 구성성분을 찾아 해당 건강개선제품을 매칭을 시켜 사용자에게 필요한 맞춤형 건강개선제품을 추천할 수 있도록 한다.
이를 위하여 본 발명의 사용자 맞춤형 온라인 추천 시스템은, 도 1에 도시한 바와 같이 유무선 통신망(100), 사용자 단말기(200), 건강 콘텐츠 추천 서버(300)를 포함할 수 있다.
유무선 통신망(100)은, 사용자 단말기(200)와 건강 콘텐츠 추천 서버(300)간에 유선 통신 또는 무선 통신을 제공할 수 있다. 이러한 유무선 통신망(100)이 무선 통신망으로 구현되는 경우, 기지국(BTS;Base Transceiver Station), 이동교환국(MSC;Mobile Switching Center), 및 홈 위치 등록기(HLR;Home Location Register)로 이루어진 무선 이동통신망을 이용하여 데이터 통신을 할 수 있다. 또한 유무선 통신망(100)이 유선 통신망으로 구현되는 경우, 네트워크 통신망으로 구현될 수 있는데 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) 등의 인터넷 프로토콜에 따라서 데이터 통신이 이루어질 수 있다.
사용자 단말기(200)는 사용자가 사용하는 단말기로서, 도면에서는 스마트폰을 도시하였지만 스마트폰 이외에도 태블릿, 데스크탑 PC, 노트북 등의 다양한 단말기가 해당될 수 있다.
사용자 단말기(200)는, 사용자의 건강검진표를 촬영하여 촬영된 건강검진표 이미지를 건강 콘텐츠 추천 서버(300)로 전송한다. 여기서 건강검진표는, 건강보험공단에서 2년마다 실시하는 건강검진통보서, 사용자가 사용자 돈으로서 결제하고 수행한 종합건강검진 결과 보고서 등이 모두 해당될 수 있다.
사용자 단말기(200)는, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)로부터 수신되는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 표시하여 추천한다. 여기서, 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보는, 건강검진표의 항목별 건강지수를 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용한 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보, 체질 분석툴에 적용한 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 등이 해당될 수 있다.
따라서, 도 2에 도시한 바와 같이 사용자(사용자)가 건강검진표(건강검진결과통보서)를 사용자 단말기(200)로 사진 촬영하고 해당 어플을 실행시켜 촬영한 사진을 업로드를 하면 사용자의 건강상태를 분석하고 정상수치에서 벗어난 항목에 필요한 성분을 매칭, 그리고 매칭된 결과값에 빅 데이터와 딥러닝 기술을 적용하여 사용자체질에 맞는 가장 최적화된 건강(기능)식품과 건강차, 건강음료, 건강개선제품 등을 추천해 줌으로서, 사용자의 건강상태를 예방의학적 차원에서 보다 정확히 자신의 건강상태를 실시간으로 체크할 수 있게 된다.
건강 콘텐츠 추천 서버(300)는, 하드웨어적으로는 통상적인 웹 서버와 동일한 구성을 가지며, 소프트웨어적으로는 C, C++, Java, Visual Basic, Visual C 등과 같은 다양한 형태의 언어를 통해 구현되어 여러 가지 기능을 하는 프로그램 모듈을 포함한다. 또한, 일반적인 서버용 하드웨어에 도스(dos), 윈도우(window), 리눅스(linux), 유닉스(unix), 매킨토시(macintosh) 등의 운영 체제에 따라 다양하게 제공되고 있는 웹 서버 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다.
건강 콘텐츠 추천 서버(300)는, 사용자 단말기(200)로부터 수신한 건강검진표 이미지를 이용하여 사용자의 비만도(체질량지수), 시력, 혈압수치, 당뇨수치를 포함한 항목별 건강지수를 추출한다. 그리고 미리 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수에 대하여 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용하여 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하고, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성한다. 생성한 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 사용자 단말기(200)에 전송해준다. 이하 도 2 내지 도 12와 함께 상술하기로 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법의 흐름도이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 건강검진표의 예시 그림이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 딥러닝 학습을 통한 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 모습을 도시한 그림이며, 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 체질 분석툴을 이용한 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 모습을 도시한 그림이며, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정을 도시한 플로차트이며, 도 8은 본 발명의 실시예에 따라 오행별로 각각 가중치를 두는 예시 그림이며, 도 9는 오행의 상생 및 상극을 도시한 그림이며, 도 10은 본 발명의 실시예에 따라 건강검진표의 1차 분석과 딥러닝 및 오운육기학의 2차 분석을 통해 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 추천하는 모습을 도시한 그림이며, 도 11은 본 발명의 실시예에 따라 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보와 일치하는 정보만을 추출하는 예시 그림이며, 도 12는 본 발명의 실시예에 따라 치료 요법에 대한 사용자 취향에 따른 건강 콘텐츠 정보만을 제공하는 예시 그림이다.
본 발명의 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법은, 도 3에 도시한 바와 같이 사용자 단말기(200)가 사용자의 건강검진표를 촬영하여 촬영된 건강검진표 이미지를 건강 콘텐츠 추천 서버(300)로 전송하는 건강 검진표 이미지 전송 과정(S310)과, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가 상기 사용자 단말기(200)로부터 수신한 건강검진표 이미지를 이용하여 사용자의 비만도(체질량지수), 시력, 혈압수치, 당뇨수치를 포함한 항목별 건강지수를 추출하는 항목별 건강지수 추출 과정(S320)과, 사용자 건강 분석 과정(S330)과, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가 항목별 건강지수를 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용하여 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정(S340)과, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가 사용자 생년월일시를 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정(S350)과, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 상기 사용자 단말기(200)에 전송하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 전송 과정(S360)과, 사용자 단말기(200)가 건강 콘텐츠 추천 서버(300)로부터 수신되는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 표시하여 추천하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정(S370)을 포함할 수 있다. 이하 상술한다.
건강 검진표 이미지 전송 과정(S310)은, 사용자 단말기(200)가, 사용자의 건강검진표를 촬영하여 촬영된 건강검진표 이미지를 건강 콘텐츠 추천 서버(300)로 전송하는 과정이다.
참고로, 건강검진표는, 건강보험공단에서 실시하는 건강검진 결과에 대한 통보서로서 건강검진받은 사용자의 건강 상태를 알 수 있다. 예컨대, 도 4에 도시한 바와 같이 AST와 ALT는 간염의 정도를 보여주는 대표적인 지표이다. 간세포 안에 들어있는 효소인 AST,ALT는 0~32U/L이 정상 수치이다. AST의 경우 51이상, ALT는 46 이상일 경우 질환 의심자로 판단된다.
항목별 건강지수 추출 과정(S320)은, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가, 사용자 단말기(200)로부터 수신한 건강검진표 이미지를 이용하여 사용자의 비만도(체질량지수), 시력, 혈압수치, 당뇨수치를 포함한 항목별 건강지수를 추출하는 과정이다.
이러한 항목별 건강지수 추출 과정(S320)은, 우선, 사용자 단말기(200)로부터 수신한 건강검진표 이미지에서 텍스트를 추출하는 과정을 가진다. 예컨대, 건강검진표 이미지를 OCR(Optical Character Recognition) 판독함으로써 텍스트를 추출할 수 있다.
텍스트 추출이 있은 후, 항목별 건강지수를 추출하는 과정을 가진다. 여기서 항목별 건강지수는, 사용자의 비만도(체질량지수), 시력, 혈압수치, 당뇨수치를 포함할 수 있으며, 이밖에 다른 다양한 건강지수가 모두 포함될 수 있다.
사용자 건강 분석 과정(S330)은, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 추출하는 과정이다. 예를 들어, 고혈압 정상치를 벗어났는지, 비만도의 기준치를 벗어났는지 등과 같이 미리 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수가 있는지를 파악하는 과정이다.
딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정(S340)은, 도 5에 도시한 바와 같이 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가, 항목별 건강지수를 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용하여 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 과정이다. 즉, 한국영양학회 DB, 약학 정보원DB, 대한한의학회 DB, 식품안전나라 DB, 식품의약품 안전처 DB, 기타 국내외 건강개선제품 관련 DB를 이용하여 딥러닝 학습된 결과에 의하여, 사용자의 항목별 건강지수에 부합되는 사용자 건강 콘텐츠 정보를 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보로서 생성하는 것이다. 예를 들어, 혈압수치가 높은 사용자의 경우 해당 혈압수치를 낮게 개선시켜줄 수 있는 사용자 건강 콘텐츠 정보를 딥러닝 학습 결과를 통해 추출하여 생성하는 것이다. 참고로, 딥러닝 학습(deep learning)은, 알려진 바와 같이 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술로서, 많은 데이터를 컴퓨터에 입력하고 비슷한 것끼리 분류하도록 하는 기술이다. 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계학습법이다.
여기서 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보는, 사용자 맞춤형 차(tea) 정보, 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보, 사용자 맞춤형 약재 정보, 사용자 맞춤형 음식 정보, 사용자 맞춤형 건강약품 정보, 사용자 맞춤형 병원 정보, 사용자 맞춤형 의사 정보, 사용자 맞춤형 운동 정보 등이 하나 이상 포함될 수 있으며, 기타 다른 다양한 정보들 모두 포함될 수 있다.
나아가 사용자 맞춤형 차(tea) 정보 또는 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보를 제공시에, 한약 약재와 양약 성분을 각각 먼저 보여주고, 사용자가 선택을 했을 때 한약 또는 해당 성분이 포함된 양약을 제시해줄 수 있다. 예를 들어, 위 보강이 필요한 경우 한약 약재는 ‘반하’, 양약성분은 ‘카데킨’을 보여주고, 사용자가 선택했을 때 ‘반하사심탕’ 또는 ‘카베진’을 보여주게 된다.
체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정(S350)은, 도 6에 도시한 바와 같이 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가, 사용자 생년월일시를 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 과정이다.
여기서 마찬가지로 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보는, 사용자 맞춤형 차(tea) 정보, 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보, 사용자 맞춤형 약재 정보, 사용자 맞춤형 음식 정보, 사용자 맞춤형 건강약품 정보, 사용자 맞춤형 병원 정보, 사용자 맞춤형 의사 정보, 사용자 맞춤형 운동 정보 등이 하나 이상 포함될 수 있으며, 기타 다른 다양한 정보들 모두 포함될 수 있다.
여기서 체질 분석툴은, 중국 의학서인 "황제내경"의 진단의학이론인 오운육기학 이론에 기반한 분석툴인 체질 분석툴이 사용될 수 있다. 즉,체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정은, 중국 의학서 오운육기학 이론에 기반한 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는데, 이하 도 7 내지 도 9와 함께 상술한다.
도 7을 참조하면, 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정(S350)은, 사용자 생년월일시 입력 과정(S351), 사용자 사주팔자 변환 과정(S352), 사용자 오행 변환 과정(S233), 오행 기반 건강지수 파악 과정(S354), 오행 기반 건강 콘텐츠 정보 제공 과정(S355)을 포함할 수 있다.
사용자 생년월일시 입력 과정(S351)은, 사용자의 생년월일과 태어난 시간인 '사용자 생년월일시'를 입력받는 과정이다. 이러한 입력은, 건강검진표 이미지에서 생년월일을 추출하고 사용자로부터 태어난 시간을 입력받을 수 있다.
사용자 사주팔자 변환 과정(S352)은, 사용자 생년월일시'를 만세력에 적용하여 '사용자 사주팔자'를 변환하는 과정이다. 참고로 만세력(萬歲曆)은, 매년의 태세(太歲), 매월의 월건(月建)과 대소(大小), 매일의 일진(日辰), 달의 삭(朔)·현(弦)·망(望), 24절기(節氣)의 입기일시(入氣日時), 일월(日月) 5행(五行), 즉 칠정(七政)의 매일의 위치, 4여(四餘)의 10일마다의 위치 등을 기재하고 있다.
따라서 하기와 같이 생년월일에 시까지 입력하면 하기의 [표 1]과 같이 만세력에 따른 사주팔자가 산출된다.
시 일 월 연
戊 乙 乙 壬 간
子 未 巳 午 지
사용자 오행 변환 과정(S353)은, 자연형상이나 인사현상의 일체를 해석하는 원리인 오행설(五行說)에 기반하여 상기 '사용자 사주팔자'를 목(木), 화(火), 토(土), 금(金), 수(水)의 오행(五行) 형태로 된 '사용자 오행'으로 변환하는 과정이다.
사주팔자는 오행인 목화토금수로 변환되는데, 예를 들어, 상기의 [표 1]과 같은 사주팔자를 가질 경우 하기의 [표 2]의 오행으로 변환된다.
시 일 월 연
토 목 목 수 간
수 토 화 화 지
따라서 상기 [표 2]의 오행을 가지는 사용자의 경우, 토 2, 목 2, 수 2, 화 2를 가지게 된다. 참고로 오행설(五行說)에서, 금은 폐기능, 목은 간기능, 토는 위장 기능, 수는 신장 기능, 화는 심장 기능을 의미한다.
오행 기반 건강지수 파악 과정(S354)은, '사용자 오행'을 기반으로 하는 사용자 건강상태인 '오행 기반 건강지수'를 파악하는 과정이다. 예를 들어 상기의 [표 2]의 오행을 가지는 사용자는 금이 없기 때문에 폐기능이 약하고 나머지 기능은 괜찮은 것으로 해석된다.
오행 기반 건강 콘텐츠 정보 제공 과정(S355)은, '오행 기반 건강지수'에 기반한 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 과정이다.
오행 기반 건강 콘텐츠 정보 제공(S355)은, 다음과 같이 두 가지 방식으로 제공될 수 있다.
첫 번째 방식은, 오행 기반 건강지수 자체를 기반으로 건강 콘텐츠 정보를 제공하는 것이다. 예를 들어, 상기의 [표 2]의 오행을 가지는 사용자는 금이 없기 때문에 폐기능이 약하고 나머지 기능은 괜찮은 것으로 해석되기 때문에, 폐기능을 개선시킬 수 있는 건강 콘텐츠 정보를 제공하는 것이다.
두 번째 방식은 가중치를 이용하여 건강 콘텐츠 정보를 제공하는 것이다. 예를 들어, 오행별로 각각 가중치를 둘 수 있는데, 예컨대, 도 8에 도시한 바와 같이 ‘월지’인 '화'는 +1, ‘연간’인 '수'는 1/2 를 가중치로 설정하는 것이다. 가중치를 두게 되면 [표 2]의 오행을 가지는 사용자는 화 3, 수 1, 목2, 토 2로 변경되고, 그러면 심장기능은 매우 좋고 신장기능은 보통, 폐기능은 약하고, 나머지는 좋다 이렇게 해석될 수 있다.
이러한 결과를 건강검진표와 비교하여 일치하는지 여부를 판단하여 강한 부분과 약한 부분이 일치하는 경우 가중치를 저장한다.(예컨대,‘월지’+1로 했더니 일치하는 경우 해당 가중치를 저장한다). 만약, 일치하지 않는 경우에는 가중치를 다르게 조절한다. 이는 계속적으로 데이터베이스로 축적한다. 이와 같이 많은 사람들을 대상으로 적용하여 오행별 가중치가 확정되면 확정된 가중치를 이용하여 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 것이다. 즉, '사용자 생년월일시'만 있다면 사용자의 오행에 가중치를 적용하여 그에 매칭되는 사용자의 건강 콘텐츠 정보를 제공하는 것이다.
이러한 가중치를 이용하여 건강 콘텐츠 정보를 제공(S355)하는 두 번째 방식을 좀 더 상술하면, 임시 가중치 건강지수 산출 과정(S3551), 유사도 파악 과정(S3552), 매칭 가중치 결정 과정(S3553), 가중치 기록 과정(S3554), 기본 가중치 결정 과정(S3555), 기본 가중치 적용 건강 콘텐츠 정보 제공 과정(S3556)을 포함할 수 있다.
임시 가중치 건강지수 산출 과정(S3551)은, '오행 기반 건강지수'에 미리 설정된 임시 가중치를 오행별로 각각 부여하여 '임시 가중치 건강지수'를 산출하는 과정이다. 이러한 임시 가중치는, 초기에 할당되는 가중치로서 예컨대, 오행별로 1, 0.5 등이 해당될 수 있다.
유사도 파악 과정(S3552)은, 산출한 오행별 임시 가중치 건강지수를 사용자 건강검진표 건강지수와 비교하여 오차 범위 내의 건강상태 유사도 범위 내에 있는지 파악하는 과정이다. 예를 들어, 월지’인 '화'는 +1, ‘연간’인 '수'는 1/2 를 임시 가중치로 하게 되면 [표 2]의 오행을 가지는 사용자는 화 3, 수 1, 목2, 토 2로 변경되고, 그러면 심장기능은 매우 좋고 신장기능은 보통, 폐기능은 약하고, 나머지는 좋다 이렇게 해석되는데, 건강검진표에서 폐의 건강지수가 나쁜 지수에 해당되면 폐의 건강상태는 오행별 임시 가중치 건강지수와 유사도 범위 내에 있다고 판단되며, 반면에 건강검진표에서 폐의 건강지수가 좋은 지수에 해당되어 폐의 건강상태는 오행별 임시 가중치 건강지수와 유사도 범위를 벗어났다고 판단한다.
매칭 가중치 결정 과정(S3553)은, 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위내에 있는 경우 임시 가중치를 매칭 가중치로서 결정하며, 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위를 벗어난 경우, 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위 내에 있을 때까지 임시 가중치를 변경해가면서 매칭 가중치를 결정하는 과정이다. 예를 들어, 건강검진표에서 폐의 건강지수가 나쁜 지수에 해당되면 폐의 건강상태는 오행별 임시 가중치 건강지수와 유사도 범위내에 있을 경우, 월지’인 '화'는 +1의 임시 가중치가 매칭 가중치로 결정되며, 반면에, 건강검진표에서 폐의 건강지수가 좋은 지수에 해당되어 폐의 건강상태는 오행별 임시 가중치 건강지수와 유사도 범위를 벗어났다고 판단되는 경우 유사도 범위에 도달할 때까지 임시 가중치를 0.5. 2, 3 등과 같이 지속적으로 변경해가며 최종적으로 매칭 가중치를 결정하는 것이다. 참고로, 도 9을 참조하면, 오행 상생상극표가 있는데 옆을 기준으로 상생인 행이 있으면 +1, 상극인 행이 있으면 1/2 등으로 가중치를 추가 조절할 수 있다. 예컨대, 만약 ‘시지’가 목, ‘일지가 ‘화’라고 하면 ‘화’에 +1을 할 수 있다.
가중치 기록 과정(S3554)은, 결정된 오행별 매칭 가중치를 가중치 결정 DB에 기록하는 과정이다.
기본 가중치 결정 과정(S3555)은, 가중치 결정 DB에 기록된 오행별 매칭 가중치의 기록 횟수가 설정된 임계치를 초과하는 경우, 기록되어 있는 오행별 매칭 가중치의 평균값을 기본 가중치로 결정하는 과정이다. 예를 들어, '월지’인 '화'에 매칭 가중치가 기록된 횟수가 20회를 넘는 경우, 20회동안 기록된 매칭 가중치를 모두 더하고 이를 20으로 나눈 평균값을 기본 가중치로 결정하는 것이다.
기본 가중치 적용 건강 콘텐츠 정보 제공 과정(S3556)은, '사용자 생년월일시' 기반으로 한 사용자 사주팔자에 따른 사용자 오행에 상기 기본 가중치를 적용하여 기본 가중치 건강지수를 산출하여, 산출한 기본 가중치 건강지수를 기반으로 하는 건강 콘텐츠 정보를 제공하는 것이다.
예를 들어, 월지’인 '화'에 매칭 가중치가 기록된 횟수가 20회를 넘는 경우, 20회동안 기록된 매칭 가중치를 모두 더하고 이를 20으로 나눈 평균값인 기본 가중치가 0.8 결정되는 경우, A 사용자가 '월지’인 '화'가 3을 가질 때 3×0.8로서 산출된 기본 가중치 건강지수인 2.4가 산출된다. 따라서 A 사용자는 심장 기능에 해당하는 오행상의 '화'가 2.4의 건강지수로 결정되고, 그에 맞는 건강 콘텐츠 정보를 제공받게 되는 것이다.
한편, 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 전송 과정(S360)은, 건강 콘텐츠 추천 서버(300)가, 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 사용자 단말기(200)에 전송한다.
사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정(S370)은, 사용자 단말기(200)가, 상기 건강 콘텐츠 추천 서버(300)로부터 수신되는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 표시하여 추천하는 과정이다. 따라서 도 10에 도시한 바와 같이 건강검진표의 1차 분석과 딥러닝 및 오운육기학의 2차 분석을 통해 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 추천해줄 수 있게 된다.
한편, 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보가, 사용자 맞춤형 차(tea) 정보, 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보, 사용자 맞춤형 약재 정보, 사용자 맞춤형 음식 정보인 경우, 딥러닝 학습을 통한 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석툴을 통한 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보는 서로 일치할 수도 있으며, 서로 상반된 값을 가질 수 있다. 따라서 사용자 혼란을 방지하기 위하여 이러한 정보들을 미리 설정된 기준에 의하여 사용자에게 추천 제공해줄 필요가 있다.
다음과 같이 두 가지 방식으로 추천 제공이 이루어질 수 있다.
첫 번째 방식은, 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보가, 사용자 맞춤형 차(tea) 정보, 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보, 사용자 맞춤형 약재 정보, 사용자 맞춤형 음식 정보인 경우, 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정(S370)은, 도 11에 도시한 바와 같이 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정(S340)을 통해 생성된 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보와 일치하는 정보만을 추출하여 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 표시하도록 한다.
따라서 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보의 교집합에 해당하는 정보만을 사용자에게 제공하여, 서로 상반된 음식 추천 등이 되지 않도록 하여 추천 신뢰성을 높인다.
다른 두 번째 방식은, 치료 요법에 대한 사용자 취향을 분석하는 사용자 취향 분석 과정과, 1차 분석된 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보, 2차 분석된 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 분석된 치료 요법 사용자 취향에 부합하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보만을 표시하는 사용자 취향 기반 표시 과정으로 이루어지도록 한다.
여기서, 사용자 취향 분석 과정은, 민간 치료 요법, 의학 치료 요법 중에서 어느 치료 방식을 선호하는지 사용자로부터 설문 응답을 받아 입력된 설문 응답을 바탕으로 치료 요법 사용자 취향을 파악할 수 있다. 예컨대, 객관적 과학적 사실을 선호하는지, 아니면 민간 요법을 선호하는지를 알 수 있는 설문 문항을 풀게 하여 그를 통해 사용자 취향을 파악할 수 있다.
사용자 취향 분석이 이루어지면, 사용자 취향 기반 표시 과정은, 파악된 치료 요법 사용자 취향에 따라서 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보, 2차 분석된 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 어느 하나의 사용자 건강 콘텐츠 정보만을 표시하도록 한다. 즉, 도 12에 도시한 바와 같이 치료 요법 사용자 취향이 의학 치료 요법으로 파악되는 경우 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보만을 표시하며, 치료 요법 사용자 취향이 민간 치료 요법으로 파악되는 경우 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보만을 표시하도록 한다.
따라서 사용자 취향이 객관적인 과학적 사실을 선호하는 경우 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 제공하며, 반대로 사용자 취향이 한의학이나 민간 요법을 선호하는 경우 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 제공하여, 사용자 모두의 욕구를 만족시킬 수 있다.
상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.
100:유무선 통신망
200:사용자 단말기
300:건강 콘텐츠 추천 서버

Claims (11)

  1. 사용자 단말기가, 사용자의 건강검진표를 촬영하여 촬영된 건강검진표 이미지를 건강 콘텐츠 추천 서버로 전송하는 건강 검진표 이미지 전송 과정;
    상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 상기 사용자 단말기로부터 수신한 건강검진표 이미지를 이용하여 사용자의 항목별 건강지수를 추출하는 항목별 건강지수 추출 과정;
    상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 추출하는 사용자 건강 분석 과정;
    상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 설정된 정상수치를 벗어난 항목별 건강지수를 빅데이터의 딥러닝 학습에 적용하여 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정;
    상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 사용자 생년월일시를 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정;
    상기 건강 콘텐츠 추천 서버가, 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보와 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 상기 사용자 단말기에 전송하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 전송 과정;
    상기 사용자 단말기가, 상기 건강 콘텐츠 추천 서버로부터 수신되는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보를 표시하여 추천하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정을 포함하며,
    상기 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보는,
    사용자 맞춤형 차(tea) 정보, 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보, 사용자 맞춤형 약재 정보, 사용자 맞춤형 음식 정보, 사용자 맞춤형 건강개선제품 정보, 사용자 맞춤형 병원 정보, 사용자 맞춤형 의사 정보 및 사용자 맞춤형 운동 정보를 포함하며,
    상기 사용자 맞춤형 차(tea) 정보 또는 사용자 맞춤형 음료(drink) 정보를 제공시에, 한약 약재와 양약 성분을 각각 먼저 보여주고, 사용자가 선택을 했을 때 한약 또는 해당 성분이 포함된 양약을 보여주며,
    상기 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정은,
    서로 상반된 정보에 따른 사용자 혼란을 방지하기 위해서, 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정을 통해 생성된 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보와 일치하는 정보만을 추출하여 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보로서 표시하는 것을 특징으로 하는 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 항목별 건강지수 추출 과정은,
    상기 사용자 단말기로부터 수신한 건강검진표 이미지에서 텍스트를 추출하는 과정;
    추출한 텍스트에서 사용자의 항목별 건강지수를 추출하는 과정;
    을 포함하는 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정은,
    중국 의학서 오운육기학 이론에 기반한 체질 분석툴에 적용하여 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성함을 특징으로 하는 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
  4. 청구항 3에 있어서, 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 생성 과정은,
    건강검진표 이미지에서 생년월일을 추출하고 사용자로부터 태어난 시간을 입력받아 사용자의 생년월일과 태어난 시간인 '사용자 생년월일시'를 입력받는 사용자 생년월일시 입력 과정;
    상기 '사용자 생년월일시'를 만세력에 적용하여 '사용자 사주팔자'를 변환하는 사용자 사주팔자 변환 과정;
    자연형상이나 인사현상의 일체를 해석하는 원리인 오행설(五行說)에 기반하여 상기 '사용자 사주팔자'를 목(木), 화(火), 토(土), 금(金), 수(水)의 오행(五行) 형태로 된 '사용자 오행'으로 변환하는 사용자 오행 변환 과정;
    상기 '사용자 오행'을 기반으로 하는 사용자 건강상태인 '오행 기반 건강지수'를 파악하는 오행 기반 건강지수 파악 과정;
    상기 '오행 기반 건강지수'에 기반한 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보를 생성하는 오행 기반 건강 콘텐츠 정보 제공 과정;
    을 포함하는 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 오행 기반 건강 콘텐츠 정보 제공 과정은,
    상기 '오행 기반 건강지수'에 미리 설정된 임시 가중치를 오행별로 각각 부여하여 '임시 가중치 건강지수'를 산출하는 임시 가중치 건강지수 산출 과정;
    산출한 오행별 임시 가중치 건강지수를 사용자 건강검진표 건강지수와 비교하여 오차 범위내의 건강상태 유사도 범위내에 있는지 파악하는 유사도 파악 과정;
    오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위내에 있는 경우 임시 가중치를 매칭 가중치로서 결정하며, 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위를 벗어난 경우, 오행별 임시 가중치 건강지수와 사용자 건강검진표 건강지수가 건강상태 유사도 범위내에 있을 때까지 임시 가중치를 변경해가면서 매칭 가중치를 결정하는 매칭 가중치 결정 과정;
    결정된 오행별 매칭 가중치를 가중치 결정 DB에 기록하는 가중치 기록 과정;
    상기 가중치 결정 DB에 기록된 오행별 매칭 가중치의 기록 횟수가 설정된 임계치를 초과하는 경우, 기록되어 있는 오행별 매칭 가중치의 평균값을 기본 가중치로 결정하는 기본 가중치 결정 과정;
    '사용자 생년월일시' 기반으로 한 사용자 사주팔자에 따른 사용자 오행에 상기 기본 가중치를 적용하여 기본 가중치 건강지수를 산출하여, 산출한 기본 가중치 건강지수를 기반으로 하는 건강 콘텐츠 정보를 제공하는 기본 가중치 적용 건강 콘텐츠 정보 제공 과정;
    을 포함하는 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보 추천 과정은,
    치료 요법에 대한 사용자 취향을 분석하는 사용자 취향 분석 과정;
    상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보, 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 분석된 치료 요법 사용자 취향에 부합하는 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 정보만을 표시하는 사용자 취향 기반 표시 과정;
    을 포함하는 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 사용자 취향 분석 과정은, 민간 치료 요법, 의학 치료 요법 중에서 어느 치료 방식을 선호하는지 사용자로부터 설문 응답을 받아 입력된 설문 응답을 바탕으로 치료 요법 사용자 취향을 파악하며,
    상기 사용자 취향 기반 표시 과정은, 파악된 치료 요법 사용자 취향에 따라서 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보, 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보 중에서 어느 하나의 사용자 건강 콘텐츠 정보만을 표시함을 특징으로 하는 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
  11. 청구항 10에 있어서, 상기 사용자 취향 기반 표시 과정은,
    치료 요법 사용자 취향이 의학 치료 요법으로 파악되는 경우 상기 딥러닝 기반 건강 콘텐츠 정보만을 표시하며, 치료 요법 사용자 취향이 민간 치료 요법으로 파악되는 경우 상기 체질 분석 기반 건강 콘텐츠 정보만을 표시함을 특징으로 하는 건강검진표를 이용한 사용자 맞춤형 온라인 추천 방법.
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