KR102371787B1 - 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템 - Google Patents
사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102371787B1 KR102371787B1 KR1020210010341A KR20210010341A KR102371787B1 KR 102371787 B1 KR102371787 B1 KR 102371787B1 KR 1020210010341 A KR1020210010341 A KR 1020210010341A KR 20210010341 A KR20210010341 A KR 20210010341A KR 102371787 B1 KR102371787 B1 KR 102371787B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- menu
- user terminal
- user
- information
- terminal
- Prior art date
Links
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 title claims abstract description 54
- 230000000378 dietary effect Effects 0.000 title description 3
- 230000037213 diet Effects 0.000 claims abstract description 51
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 claims abstract description 42
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 4
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims description 73
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 56
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 claims description 20
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims description 18
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims description 18
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 17
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 claims description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 claims description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 33
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 description 18
- 235000005686 eating Nutrition 0.000 description 17
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 17
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 12
- 239000000047 product Substances 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 8
- 235000019640 taste Nutrition 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 4
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 4
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 4
- 206010020751 Hypersensitivity Diseases 0.000 description 3
- 230000007815 allergy Effects 0.000 description 3
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 235000010755 mineral Nutrition 0.000 description 3
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 3
- 235000008935 nutritious Nutrition 0.000 description 3
- CIWBSHSKHKDKBQ-JLAZNSOCSA-N Ascorbic acid Chemical compound OC[C@H](O)[C@H]1OC(=O)C(O)=C1O CIWBSHSKHKDKBQ-JLAZNSOCSA-N 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 2
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 2
- 239000003925 fat Substances 0.000 description 2
- 235000019197 fats Nutrition 0.000 description 2
- 239000002075 main ingredient Substances 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 2
- 235000018343 nutrient deficiency Nutrition 0.000 description 2
- 235000006286 nutrient intake Nutrition 0.000 description 2
- 235000013343 vitamin Nutrition 0.000 description 2
- 229930003231 vitamin Natural products 0.000 description 2
- 239000011782 vitamin Substances 0.000 description 2
- 229940088594 vitamin Drugs 0.000 description 2
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 description 1
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- ZZZCUOFIHGPKAK-UHFFFAOYSA-N D-erythro-ascorbic acid Natural products OCC1OC(=O)C(O)=C1O ZZZCUOFIHGPKAK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 240000008415 Lactuca sativa Species 0.000 description 1
- 208000002720 Malnutrition Diseases 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 229930003268 Vitamin C Natural products 0.000 description 1
- 208000026935 allergic disease Diseases 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000012098 association analyses Methods 0.000 description 1
- 235000004251 balanced diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000023852 carbohydrate metabolic process Effects 0.000 description 1
- 235000021256 carbohydrate metabolism Nutrition 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 230000009193 crawling Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 235000021185 dessert Nutrition 0.000 description 1
- 235000013325 dietary fiber Nutrition 0.000 description 1
- 235000018823 dietary intake Nutrition 0.000 description 1
- 235000015872 dietary supplement Nutrition 0.000 description 1
- 230000035622 drinking Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000037406 food intake Effects 0.000 description 1
- 235000012631 food intake Nutrition 0.000 description 1
- 235000012055 fruits and vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 235000015220 hamburgers Nutrition 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 235000001705 insufficient nutrition Nutrition 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 235000012149 noodles Nutrition 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 235000013550 pizza Nutrition 0.000 description 1
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 235000021067 refined food Nutrition 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 235000012045 salad Nutrition 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 235000011888 snacks Nutrition 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 239000011573 trace mineral Substances 0.000 description 1
- 235000013619 trace mineral Nutrition 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- 235000019154 vitamin C Nutrition 0.000 description 1
- 239000011718 vitamin C Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
- A61B5/1072—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof measuring distances on the body, e.g. measuring length, height or thickness
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
- A61B5/1073—Measuring volume, e.g. of limbs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템이 제공되며, 성별, 나이, 체중 및 키를 포함하는 신체정보를 입력하고, 신체정보에 대응하는 하루 섭취 권장량에 기반한 적어도 하나의 메뉴를 추천받는 사용자 단말 및 적어도 하나의 가맹점 단말로부터 적어도 하나의 메뉴에 대한 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하는 구축부, 사용자 단말로부터 수신된 신체정보에 기반하여 하루 섭취 권장량을 산출하는 산출부, 사용자 단말로 하루 섭취 권장량에 기반한 칼로리를 포함한 영양정보를 가지는 적어도 하나의 메뉴를 추출하는 추출부, 적어도 하나의 메뉴를 사용자 단말로 추천하는 추천부를 포함하는 식단관리 서비스 제공 서버를 포함한다.
Description
본 발명은 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템에 관한 것으로, 외식 및 배달을 할 때 영양, 칼로리, 체질 및 질병을 고려하여 메뉴를 추천 및 주문을 할 수 있도록 하는 플랫폼을 제공한다.
한국은 급속한 경제 발전에 따라 외식산업 또한 가파른 성장곡선을 보이고 있으며, 1 인 가구의 증가 및 핵가족화, 생활수준 향상 등 다양한 사회 구조변화가 나타나고 있다. 외식산업은 대표적인 서비스 산업으로써 경제발전과 더불어 소비자들의 라이프 스타일에 가장 많은 영향을 주고받는 산업이다. 즉, 외식이 특별한 날 먹는 별식 또는 영양보충이라는 의미에서 벗어나, 심리적, 사회적 그리고 경제적인 측면에서의 다양한소비자들의 라이프 스타일을 대변하고 있다. 대표적인 외식산업의 변화는 가정 내에서 먹는 외식의 발전을 들 수가 있는데, 판매되는 완전조리 혹은 반 조리 형태의 음식은, 가정에서 바로 먹을 수 있거나 간단하게 조리하여 먹는 음식으로 가정간편식의 발전이 외식 산업 발전과 외식 횟수가 증가하는데 큰 영향력을 작용하였다. 이러한 사회현상으로 외식 빈도는 지속적으로 증가하고 있으며, 그에 따라 영양소섭취와 비만에 대한 문제가 대두되고 있다.
이때, 외식 메뉴를 기반으로 각 사용자에게 부족한 영양을 알려주거나, 알러지를 일으키는 알러지 유발 재료가 들어간 메뉴를 피할 수 있도록 하는 방법이 연구 및 개발되었는데, 이와 관련하여, 선행기술인 한국등록특허 제10-1563694호(2015년10월27일 공고), 한국공개특허 제2013-0102239호(2013년09월17일 공개), 및 한국공개특허 제2018-0124671호(2018년11월21일 공개)에는, 사용자가 음식점을 방문하여 자신이 섭취한 음식물 사진을 네트워크를 통해 전송하고, 외부 서버로부터 제공되는 정보를 수신하고, 사용자 단말로부터 전송된 음식물 사진을 수신하고, 사용자의 식습관 및 영양 데이터를 분석하여 사용자의 외식 패턴에 맞춘 업체 또는 사용자에게 부족한 영양을 보충할 업체를 위치기반으로 추천하여 사용자 단말로 제공해 주는 구성과, 사용자의 질병 및 체질 정보를 입력하고, 사용자의 건강에 관한 데이터베이스로 연동하여 한국인의 표준영양섭취기준이나 균형식단모형에 비추어 최근 섭취가 부족한 음식류를 제공하면서 그 음식과 함께 섭취하면 안되는 음식정보와 이로운 음식정보도 아울러 제공하는 구성과, 알러지를 유발하지 않는 요리 및 해당 요리를 제공하는 음식점을 안내하는 구성이 각각 개시되어 있다.
다만, 코로나(COVID-19)로 인하여 사회적 거리두기가 보편화되고, 배달음식이 다양하게 존재하지만, 배달음식의 대부분이 육류나 탄수화물에 기반하기 때문에 샐러드를 일부러 시켜먹지 않는 한 무기질 및 비타민을 포함한 채소류는 거의 섭취하지 못하게 된다. 한국 사회에서 노동자의 범주에 들어가기 위해서는 어떠한 전제가 필요한데, 자본의 속성이 요구하는 노동조건을 충족하려면 노동자의 일상을 관리해줄 누군가가 필요하다. 무한경쟁과 효율성을 특징으로 하는 자본주의 사회에서 기업이 원하는 이상적인(Ideal) 노동자는 회사를 위하여 24 시간을 온전히 바칠 수 있는 사람이다. 이러한 환경에서 현대인들이 스스로 영양잡힌 식단을 짜고, 또 이를 실천하기 위하여 마트에 나가 과채류를 직접 사서 시간과 정성을 들여 요리를 해먹는다는 것은 사치가 된 지 오래고 심지어 불가능한 지경에까지 이르렀다. 이에, 영양잡힌 식단을 위하여 필요한 추천 메뉴를 음식점 플랫폼 상에서 자동으로 추천해줄 수 있는 플랫폼의 연구 및 개발이 요구된다.
본 발명의 일 실시예는, 각 가맹점으로부터 메뉴에 포함되는 재료의 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 사용자 단말로부터 성별, 나이, 키, 몸무게, 허리둘레를 포함한 신체정보를 수집하며, 사용자에게 필요한 칼로리 및 영양정보를 계산하며, 사용자에게 필요한 칼로리 및 영양정보에 기반하여 맞춤형 메뉴를 추천해주고, 섭취한 칼로리를 포함한 영양정보에 기반하여 돌아오는 식사 시간에는 어떠한 종류의 음식을 먹는 것이 좋을지에 대한 메뉴를 추천해주며, 식습관 관리가 필요한 당뇨 환자나 알러지가 있는 사용자에게도 음식을 섭취하기 전에 메뉴 중 피해야 할 메뉴가 있는지를 알려줄 수 있고, 영양소 섭취양과 부족분에 대해 사용자에게 피드백할 수 있으며, 외식업체 및 배달 플랫폼과의 제휴를 통하여 수익을 창출할 수 있는, 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법을 제공할 수 있다. 다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 발명의 일 실시예는, 성별, 나이, 체중 및 키를 포함하는 신체정보를 입력하고, 신체정보에 대응하는 하루 섭취 권장량에 기반한 적어도 하나의 메뉴를 추천받는 사용자 단말 및 적어도 하나의 가맹점 단말로부터 적어도 하나의 메뉴에 대한 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하는 구축부, 사용자 단말로부터 수신된 신체정보에 기반하여 하루 섭취 권장량을 산출하는 산출부, 사용자 단말로 하루 섭취 권장량에 기반한 칼로리를 포함한 영양정보를 가지는 적어도 하나의 메뉴를 추출하는 추출부, 적어도 하나의 메뉴를 사용자 단말로 추천하는 추천부를 포함하는 식단관리 서비스 제공 서버를 포함한다.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단 중 어느 하나에 의하면, 각 가맹점으로부터 메뉴에 포함되는 재료의 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 사용자 단말로부터 성별, 나이, 키, 몸무게, 허리둘레를 포함한 신체정보를 수집하며, 사용자에게 필요한 칼로리 및 영양정보를 계산하며, 사용자에게 필요한 칼로리 및 영양정보에 기반하여 맞춤형 메뉴를 추천해주고, 섭취한 칼로리를 포함한 영양정보에 기반하여 돌아오는 식사 시간에는 어떠한 종류의 음식을 먹는 것이 좋을지에 대한 메뉴를 추천해주며, 식습관 관리가 필요한 당뇨 환자나 알러지가 있는 사용자에게도 음식을 섭취하기 전에 메뉴 중 피해야 할 메뉴가 있는지를 알려줄 수 있고, 영양소 섭취양과 부족분에 대해 사용자에게 피드백할 수 있으며, 외식업체 및 배달 플랫폼과의 제휴를 통하여 수익을 창출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 식단관리 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 식단관리 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명의 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체 지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 명세서에 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
본 명세서에서 있어서, 단말과 매핑(Mapping) 또는 매칭(Matching)으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는, 단말의 식별 정보(Identifying Data)인 단말기의 고유번호나 개인의 식별정보를 매핑 또는 매칭한다는 의미로 해석될 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템(1)은, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 식단관리 서비스 제공 서버(300), 적어도 하나의 가맹점 단말(400)을 포함할 수 있다. 다만, 이러한 도 1의 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템(1)은, 본 발명의 일 실시예에 불과하므로, 도 1을 통하여 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니다.
이때, 도 1의 각 구성요소들은 일반적으로 네트워크(Network, 200)를 통해 연결된다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은 네트워크(200)를 통하여 식단관리 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다. 그리고, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크(200)를 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 가맹점 단말(400)과 연결될 수 있다. 또한, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 네트워크(200)를 통하여 식단관리 서비스 제공 서버(300)와 연결될 수 있다.
여기서, 네트워크는, 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷(WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), 5GPP(5th Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), RF(Radio Frequency), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC(Near-Field Communication) 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
하기에서, 적어도 하나의 라는 용어는 단수 및 복수를 포함하는 용어로 정의되고, 적어도 하나의 라는 용어가 존재하지 않더라도 각 구성요소가 단수 또는 복수로 존재할 수 있고, 단수 또는 복수를 의미할 수 있음은 자명하다 할 것이다. 또한, 각 구성요소가 단수 또는 복수로 구비되는 것은, 실시예에 따라 변경가능하다 할 것이다.
적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하여 신체정보, 질병정보 및 체질정보를 입력하여 초기 세팅을 하는 사용자의 단말일 수 있다. 그리고, 사용자 단말(100)은, 사용자가 좋아하거나 선호하는 음식, 개인적인 이유로 못 먹는 음식, 싫어하는 음식 등을 설정하는 단말일 수 있다. 만약, 사용자 단말(100)에서 정보 엑세스를 허용하는 경우, 사용자 단말(100)은 수동으로 입력하는 불편함이 없이 자동으로 선호도가 설정될 수 있다. 즉, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 배달 애플리케이션을 통하여 주문한 메뉴를 추출하여 선호도를 역으로 추적할 수도 있고, 신용카드 사용내역의 가맹점 이름, 예를 들어 원할머니 보쌈에서 결제한 내역이 있다면, 보쌈을 먹었다고 가정하고, 이를 히스토리 로그로 저장한 후, 선호도를 역추적함으로써, 사용자의 선호도를 자동으로 추정 및 설정할 수 있다. 사용자 단말(100)은, 하루에 권장되는 영양소의 비율, 양, 종류 등에 따라 메뉴를 추천받는 단말일 수 있다. 물론, 체질 및 질병까지 고려되는 경우 추천되는 메뉴는 더욱 필터링되므로 그 수가 줄어들 수 있다. 이에 따라, 사용자 단말(100)은, 체질 및 질병까지 고려하여 메뉴를 추천받을 것인지, 영양잡힌 식단을 위한 메뉴를 추천받을 것인지 설정을 할 수 있는 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 사용자 단말(100)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 제공하는 서버일 수 있다. 그리고, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 각 메뉴의 명칭, 칼로리를 포함하는 영양정보, 위치, 상호, 메뉴의 가격 등을 수집하여 저장하는 서버일 수 있다. 그리고, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)의 평점이나 리뷰를 수집하여 이후 추천 메뉴를 정렬할 때 필터의 한 종류로 이용되도록 하는 서버일 수 있다. 또한, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)로부터 신체정보, 질병정보 및 체질정보를 수집하고, 메뉴에 대한 개인 선호도를 수집하여 사용자 단말(100)과 매핑하여 저장하는 서버일 수 있다. 그리고, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 사용자 단말(100)에서 본 발명의 웹 페이지, 앱 페이지, 애플리케이션 또는 프로그램을 구동하는 경우, 사용자 단말(100)로 신체정보, 질병정보 및 체질정보에 맞는 메뉴를 추천하고 사용자 단말(100)에서 선택하여 주문하는 경우, 하루에 섭취한 칼로리를 포함하는 영양정보에 데이터를 누적해두는 서버일 수 있다. 또, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 부족하거나 남는 영양소를 체크하고, 부족한 영양소는 어떠한 음식재료로 채울 수 있는지 안내하거나, 부족한 영양소와 칼로리 등을 모두 고려하여 메뉴를 다시 추천해주는 서버일 수도 있다.
여기서, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다.
적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 관련 웹 페이지, 앱 페이지, 프로그램 또는 애플리케이션을 이용하는 온라인 또는 오프라인 가맹점일 수 있다. 이때, 온라인 가맹점은 배달만 주로 하기 때문에 직접 가서 결제하여 먹는 경우가 거의 없는 가맹점을 의미하고, 오프라인 가맹점은 실제로 식당에 좌석이 있는 가맹점을 의미한다. 물론 오프라인 가맹점도 배달을 할 수는 있다. 가맹점 단말(400)은, 식단관리 서비스 제공 서버(300)로 각 메뉴의 영양정보를 입력하여 전송하는 단말일 수 있다. 그리고, 가맹점 단말(400)은, 오프라인 가맹점에서 사용자가 직접 식사를 한 경우 그 메뉴를 식단관리 서비스 제공 서버(300)로 전송할 수 있다. 그리고, 온라인 가맹점의 가맹점 단말(400)은, 식단관리 서비스 제공 서버(300)로부터 사용자 단말(100)의 주문을 받을 수도 있고, 다른 애플리케이션을 통하여 주문이 들어온 경우, 해당 주문에 대한 로그를 식단관리 서비스 제공 서버(300)로 전송함으로써 식단관리 서비스 제공 서버(300)에서 사용자의 식단을 관리할 수 있도록 하는 단말일 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 네트워크를 통하여 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 네비게이션, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(Desktop), 랩톱(Laptop) 등을 포함할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 네트워크를 통해 원격지의 서버나 단말에 접속할 수 있는 단말로 구현될 수 있다. 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 네비게이션, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트폰(Smartphone), 스마트 패드(Smartpad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1의 시스템에 포함된 식단관리 서비스 제공 서버를 설명하기 위한 블록 구성도이고, 도 3 및 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스가 구현된 일 실시예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는, 구축부(310), 산출부(320), 추출부(330), 추천부(340), 체질질병관리부(350), 로그부(360), 자동기록부(370) 및 다이어트부(380)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 식단관리 서비스 제공 서버(300)나 연동되어 동작하는 다른 서버(미도시)가 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 전송하는 경우, 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 애플리케이션, 프로그램, 앱 페이지, 웹 페이지 등을 설치하거나 열 수 있다. 또한, 웹 브라우저에서 실행되는 스크립트를 이용하여 서비스 프로그램이 적어도 하나의 사용자 단말(100), 적어도 하나의 가맹점 단말(400)에서 구동될 수도 있다. 여기서, 웹 브라우저는 웹(WWW: World Wide Web) 서비스를 이용할 수 있게 하는 프로그램으로 HTML(Hyper Text Mark-up Language)로 서술된 하이퍼 텍스트를 받아서 보여주는 프로그램을 의미하며, 예를 들어 넷스케이프(Netscape), 익스플로러(Explorer), 크롬(Chrome) 등을 포함한다. 또한, 애플리케이션은 단말 상의 응용 프로그램(Application)을 의미하며, 예를 들어, 모바일 단말(스마트폰)에서 실행되는 앱(App)을 포함한다.
도 2를 참조하면, 구축부(310)는, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 적어도 하나의 메뉴에 대한 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 데이터베이스를 구축할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 가맹점 단말(400)은, 오프라인의 적어도 하나의 외식업체 및 음식점과, 온라인의 적어도 하나의 배달 애플리케이션에 입점한 적어도 하나의 외식업체 및 음식점을 포함하는 가맹점의 단말일 수 있다.
구축부(310)는, 수집된 메뉴 데이터 및 주소 데이터를 적어도 하나의 가맹점에 매핑하여 저장할 수 있다. 이때, 모든 데이터베이스를 확보하지 못한 상태라면 분산 데이터베이스 기능을 이용할 수도 있다. 예를 들어, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 이용할 수도 있다. HDFS는 하둡을 구성하는 코어 프로젝트 중 하나로, 범용 하드웨어로 구성된 클러스터에서 데이터를 분산하여 저장하고 관리하기 위해 설계된 파일시스템이다. HDFS는 마스터-슬레이브 구조로 이루어질 수 있고, 마스터 역할을 하는 네임노드와 슬레이브 역할을 하는 데이터노드 두 종류로 구성되는 클러스터 환경에서 동작할 수 있다. 네임노드는 파일시스템의 네임스페이스를 관리하고 클라이언트로부터의 데이터 접근을 통제하는 역할을 수행할 수 있고, 주어진 파일에 대한 데이터 블록을 가지는 데이터노드의 정보를 관리할 수 있다.
산출부(320)는, 사용자 단말(100)로부터 수신된 신체정보에 기반하여 하루 섭취 권장량을 산출할 수 있다. 이때, 사용자 단말(100)은, 성별, 나이, 체중 및 키를 포함하는 신체정보를 입력하고, 신체정보에 대응하는 하루 섭취 권장량에 기반한 적어도 하나의 메뉴를 추천받을 수 있다.
추출부(330)는, 사용자 단말(100)로 하루 섭취 권장량에 기반한 칼로리를 포함한 영양정보를 가지는 적어도 하나의 메뉴를 추출할 수 있다.
추천부(340)는, 적어도 하나의 메뉴를 사용자 단말(100)로 추천할 수 있다. 현대인은 칼로리는 과잉이나, 영양은 결핍인 상황에 놓여있다. 영양소는 먹는 것으로만 채울 수 있으니, 무엇을 먹는지를 잘 관리할 수 있다면 인간의 삶에 중요한 헬스케어 기술이 될 수 있다. 또한, 영양소는 일일 섭취기준이 정해져 있다. 이 정보는 인간이 하루에 최소 섭취해야 할 기준적인 정보를 의미하는데, 매일 기준 수치보다 낮은 섭취를 이어가게 되면 생명에 치명적인 영향을 줄 수 있다. 그러므로 자신이 무엇을 먹었는지, 어떠한 영양소가 부족한지를 알게 된다면, 자신의 상태를 보다 건강하게 관리할 수 있게 될 것이다.
이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 추천부(340)는 메뉴를 추천하기 이전에, 하루를 기준으로 사용자가 입력한 메뉴의 영양정보 외에도, 사용자가 타 사이트 또는 장보기 등을 통하여 구매한 리스트 중에서 섭취했다는 것을 알리는 경우, 예를 들어, 섭취 이벤트를 출력하는 경우 모두 기록하여 하루 영양소의 비율로 출력하도록 할 수도 있고, 이를 통하여 메뉴를 선정할 때 칼로리와 영양정보를 고려하도록 할 수도 있다. 또, 영양정보를 통해 과잉/결핍된 영양소를 알려줄 수도 있다. 매일매일 먹는 음식의 정보는 하루에 섭취하는 영양소의 전반을 파악할 수 있고, 과잉/결핍된 영양소에 대한 정보를 토대로 추가 혹은 줄여야 하는 음식 및 영양소에 대한 정보를 알려주어 영양소 관점에서 보다 건강한 삶을 영위할 수 있도록 도와줄 수 있을 것이다.
하지만, 어떠한 음식을 먹고 먹지 않았는지를 체크하는 일은 여간 번거로운 일이 아니기 때문에, 첫째로 사용자가 자신이 섭취하는 음식 정보를 쉽게 확인할 수 있어야 한다. 이는 사용자의 스마트폰으로 자신의 음식을 찍는 수단으로 달성할 수 있다. 둘째로 각 음식 정보의 영양정보가 필요하다. 이 정보는 식품의약품안전처의 식품안전나라 서비스에서 일괄적으로 제공하고 있으므로 이를 이용하거나 상술한 웹크롤링을 통하여 자동수집할 수도 있다. 또, 번거로움을 최대한 줄이기 위해서는 사용자 단말(100)인 스마트폰 카메라로 찍은 음식사진을 판단하여 어떠한 음식인지를 판별하는 인공지능 인식 기술을 적용할 수 있다. 이를 위하여, 구글의 텐서플로우를 이용할 수 있는데, 텐서플로우는 다양한 인공지능 기술을 제공하며, 이미지 인식 기술도 제공하고 있기 때문이다.
스마트폰으로 확보한 이미지는 텐서플로우 이미지 학습 모듈을 통해 잘 알려진 이미지 정보를 사전에 학습시켜, 여러 가지 음식 정보를 구분할 수 있도록 할 수 있다. 외형적인 특징을 가지는 이미지들은 99% 수준으로 인식이 가능하고, 비슷한 형태의 음식정보는 약 90-99% 수준의 인식률을 보인다고 알려져 있다. 음식 인식 후에는 식품안전나라의 영양정보를 기반으로 과잉/결핍된 영양정보를 분석할 수 있다. 식품안전나라 DB에는 수많은 식재료 및 가공식품, 완조리제품 등 다양한 종류의 음식들의 영양정보를 저장해두고 있다. 그리고 이 정보는 공개되어 있어, 필요에 따라 누구든지 확인 가능하며, 흔히 알려진 3대영양소 외에도 수많은 비타민 및 미네랄 등 흔히 알기 어려운 다양한 영양성분들에 대한 정보가 기록되어 있다.
식품의약품안전처에 일일 섭취기준치가 공개되어 있으므로 이를 기준으로 하여 50% 미만인 경우, 결핍으로 경고하도록 설계될 수 있다. 한 사람이 흔히 먹을 수 있는 음식인 김밥, 피자, 햄버거로 1일 식사를 할 때, 흔히 과잉되었다고 알려진 지방 외에 식이섬유와 비타민C가 부족함을 알 수 있다. 이를 통해 사람이 일일이 알기 어려운 수많은 미량원소들의 과잉/결핍정보를 확인할 수 있고, 이를 보완하기 위한 식단 및 영양을 설계하기 쉬워지며, 더 나아가 과잉 또는 결핍된 영양소를 보충하기 위한 재료를 추천할 수도 있다.
이때, 추천부(340)는, 추천 알고리즘 중 사용자 기반 협업필터링을 이용할 수 있으며, 외식분야에서 주로 사용되는 시장세분화 변수를 이용하여 추천성능을 비교할 수 있다. 이때, 추천 알고리즘의 종류는 베스트 셀러기반 추천, 연관성 분석기반 추천(Association rule), 정보필터링 추천 등으로 구분된다. 정보필터링 추천은 크게 내용기반필터링(Content-based filtering), 협업필터링(Collaborative filtering), 그리고 둘을 결합한 하이브리드필터링(Hybrid filtering)이 있다.
내용기반필터링(Content-based filtering)은 과거 고객의 구매 상품 콘텐츠를 직접 분석하여 그 상품과 유사한 성격을 가진 상품을 추천하는 방식으로서 상품과 상품의 연관성을 고려하여 추천하며 다른 고객의 정보는 고려하지 않는다. 추천하고자 하는 고객의 독립적인 정보만을 필요로 하므로, 다른 사용자의 정보가 부족할 경우에도 사용될 수 있는 장점이 있으나, 과거 구매이력 정보가 부족할 경우 추천 성능을 보장할 수 없다는 단점이 있다. 또한 다른 사용자들의 취향이나 선호도를 반영하지 않아서 이전에 구매한 상품과 너무 비슷한 상품들만 추천되어 다양성을 보장할 수 없는 단점이 있다
협업필터링(Collaborative filtering)은 추천 시스템 알고리즘 중에서 현재까지 가장 우수한 성능을 보인다고 알려진 기법으로, 과거에 상품을 구매하거나 평가하는데 있어 유사 성향을 보였던 고객들은 다른 아이템에도 유사성향을 보일 것이라고 가정하에 목표 고객과 유사한 구매 선호도를 가진 다른 고객이 구매하거나 선호하는 상품을 목표 고객에게 추천해주는 기법이다. 협업필터링은 사용자 기반의 협업필터링과 아이템 기반의 협업필터링으로 나누어지며, 내용기반 필터링에 비해 추천되는 아이템의 다양성을 보장할 수 있는 장점이 있다. 반면 자료의 희소성(Sparsity)과 확장성(Scalability)이라는 문제점을 갖고 있다. 즉, 사용자들에 의해 정보가 충분히 평가되기 전까지는 새로운 정보가 추천될 수 없으며, 사용자가 늘어날수록 모든 데이터를 사용하여 선호도를 계산하는 방식은 처리에 많은 시간이 필요하다.
시장세분화(Market segmentation)는 소비자의 행태와 동기가 다양해지고 있는 최근 소비시장에서 중요한 마케팅 개념이다. 소비자의 구매행동이 인구통계학적, 심리적 변수 등에 따라 영향을 받기 때문에 시장세분화 변수를 추천에 활용하는 것은 중요하다. 시장을 세분화하기 위한 변수로 인구통계학적 지리적 변수, 심리적 변수, 행동적 변수로 나누기도 하고, 추천성능을 개선하기 위해 사장세분화 변수 중 인구 통계적 변수와 행동적 변수(Rating, Site Preference, Internet Usage, Topic)를 이용할 수도 있다.
다만, 외식산업 소비시장에서 시장세분화 연구는 더욱 다양하게 이루어져 왔고, 외식업에서 자주 사용되는 변수를 추천시스템에 적용해 볼 필요가 있다. 보편적으로 외식산업시장에서 시장세분화 연구는 주로 라이프스타일과 선택속성연구가 주를 이루고 있다. 라이프스타일은 활동영역, 관심분야, 태도 및 가치관 등에 의해서 구체화 되어 나타나는 개인이나 집단의 차별화된 생활양식으로 사람들의 다양한 소비 행동을 설명하기 위해 사용된다. 특히 라이프스타일은 성별, 연령, 직업 등 인구통계학적 변수들에 의해 충분히 설명될 수 없었던 소비자 행동의 이유를 설명해 줄 수 있다.
라이프스타일 중 외식산업에서는 식생활 라이프스타일은, 건강형, 미각형, 편의형, 안전형, 식료품 충동구매형, 식료품 알뜰구매형, 유행분위기추구형으로 분류될 수 있고, 식생활 라이프스타일에 따른 외식소비성향을 기준으로 하면, 건강형, 미각형, 유행형, 안전성형, 분위기형으로 분류될 수도 있다. 식생활 라이프스타일은 식재료 또는 음식의 구매동기 행동, 구매제품의 특성 등 소비상황을 관찰함으로써 개인의 식습관 라이프스타일을 측정하여 음식 구매행동을 설명한 것으로, 본 발명의 일 실시예에서는, 건강지향, 편의지향, 경제지향, 유행 지향, 미각지향, 안전지향을 변수로 이용할 수 있다.
선택속성이란 소비자들이 제품이 가지고 있는 많은 속성들 중에서 가장 중요하게 생각하는 제품의 특성으로 소비자가 특정 제품을 선호하거나 실직적 구매 결정하거나 재방문 등에 결정적 영향을 미친다. 외식산업에서는 메뉴 선택속성이 많이 활용되는데, 소비자는 음식 메뉴를 선택함에 있어 그동안의 축적된 경험을 토대로 소비자가 좋아하는 것이나 먹을 것을 선택한다. 이러한 의미에서 메뉴 선택 속성은 평소 소비자의 경험과 식습관을 토대로 특정 음식을 선택하는 태도라고 정의할 수 있다.
외식산업에서는 메뉴 선택속성 관련 선행연구가 많이 이루어졌는데,이탈리아 레스토랑 메뉴선택속성으로 심리적인 요인, 음식의 맛과 질, 분위기, 합리적인 가격, 경험과 추천으로 분류하였고, 외식소비행동에 따른 메뉴선택속성에 관한 연구에서 이벤트 메뉴, 메뉴의 가치, 메뉴의 품질, 메뉴의 서비스로 분류하였다. 한식당 연구에서 음식품질, 내부시설, 서비스, 가격, 위치로 분류하였고, 일본관광객 연구에서 감각적 이미지, 심리적 동기, 건강 및 영양, 메뉴구성, 경제성으로 분류하였으며, 한식당 연구에서 가치지향(맛ㆍ가격ㆍ청결ㆍ양), 건강지향(유기농ㆍ다이어트 효과ㆍ영양ㆍ신선재료), 선택 동기(의견ㆍ유명세ㆍ계절 음식ㆍ과거 경험)로 분류하였다.
외식산업관련 선행 연구를 토대로 살펴볼 때 음식 소비 행동은 소비자의 인구통계학적 특성, 식생활 라이프스타일, 음식메뉴 선택속성 등에 따라 영향을 미치는 것으로 볼 수 있다. 따라서 고객에게 음식 메뉴를 추천함에 있어 이러한 변수들을 고려하여 추천하는 것이 바람직하다. 음식 메뉴 추천에 있어 부가적인 사용자 정보 등은 활용도가 저조한 것을 고려하여, 본 발명의 일 실시예에서는, 식생활 라이프 스타일 및 음식메뉴 선택속성 정보 등 외식산업에서 주로 활용되는 시장세분화 주요 변수를 추가로 활용하여 추천 성능을 비교할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예는 추천 알고리즘 중 사용자 기반 협업필터링을 사용하고, 외식분야에서 주로 사용되는 시장세분화 변수를 이용하여 추천성능을 비교할 수 있다. 먼저 시장세분화이론의 주요 변수를 토대로 메뉴 평점 정보와 결합한 4종의 프로파일을 생성한다. 다음으로 생성한 각 프로파일(인구통계정보ㆍ식사장소 선호패턴ㆍ식생활 라이프스타일ㆍ메뉴선택속성 + 음식 메뉴별 평점 정보)을 활용하여 사용자별 유사도를 계산한다. 그리고 프로파일별 유사도 합산 평균값으로 최종 유사도를 산출하고 최근접 이웃 집단을 형성한다. 마지막으로 최근접 유사이웃 정보를 활용하여 사용자가 평가하지 않은 메뉴에 대한 평점을 예측하고 추천해준다. 구현된 추천시스템을 통해 전체 음식 메뉴별 예측 평점과 실제 평점의 차이(MAE)를 계산하여 성능을 검증할 수 있다.
<고객 프로파일 생성>
사용자 유사집단 생성을 위해 음식 메뉴 선호 평점과 고객 성별ㆍ연령 등 제한적 인구통계정보를 사용하기 보다는, 음식 메뉴 선호 평점 외에도 마케팅에서 일반적으로 사용되는 시장세분화이론에 근거하여 변수를 추가하여 프로파일을 생성할 수 있다. 특히 외식분야에서 주로 쓰이는 변수를 기준으로 음식 메뉴 평점 정보와 함께 인구통계, 식생활 라이프스타일, 메뉴선택속성, 식사장소 선호패턴 유형을 각각 결합하여 4 종의 프로파일을 생성할 수 있다. 시장세분화이론에 근거하여 다중 프로파일을 생성하여 추천시스템 성능을 개선할 수 있는데, 웹사이트 트래픽 정보를 사용하기 때문에 시장세분화 변수 중 인구통계와 행동 변수만을 활용할 수 밖에 없었다.
본 발명의 일 실시예에서는, 설문을 활용하여 고객의 심리적 변수까지 추가하여 제공할 수 있다. 즉, 시장세분화 변수는 인구통계 지리적ㆍ심리적ㆍ행동적 변수로 구성되는데, 이에 더하여 인구통계 지리적 변수로 사용자 기본정보(성별, 연령, 결혼, 학력, 소득, 거주지)를 이용할 수 있고, 심리적 변수로 식생활 라이프스타일(건강지향, 편의지향, 경제지향, 유행지향, 미각지향, 안전지향)과 메뉴선택속성(맛, 가격, 양, 품질, 영양, 칼로리, 성분, 추천 및 광고)을 이용할 수 있다. 마지막 행동 변수로 식사장소 선호패턴 정보(외식형, 내식형, 배달 및 테이크아웃 지향)와 선호메뉴 평점 정보(한식, 중식, 일식, 양식, 카페디저트식, 분식)를 이용할 수 있다.
<유사도 계산>
사용자간의 유사도를 계산하는 것은 협업필터링 구현 과정단계 중 가장 중요한 단계이다. 같은 항목에 같은 평점을 준 경우 이들의 유사도는 높으며 비슷한 취향을 갖고 있다고 볼 수 있다. 유사도 계산은 프로파일 내 변수 유사도를 각각 계산한 후 평균 결합방식을 통해 최종 프로파일 유사도 산출이 이루어진다. 예를 들면 메뉴평점 정보와 메뉴선택속성 정보의 유사도를 결합하여 프로파일 최종 유사도가 산출되는 것이다. 사용자의 유사성을 계산하기 위한 측정 방법은 다양하고, 변수 등의 타입에 적합한 측정 방법을 사용해야 한다. 본 발명의 일 실시예에서는 협업필터링 구현 시 가장 많이 이용되는 피어슨 상관계수와 유클리디안 거리기법을 이용할 수 있다.
즉, 0 또는 1로 구성된 이진형 변수(인구통계정보)는 유클라디안 거리기법을 활용하고, 1~5점 척도로 구성된 연속형 변수(메뉴평점, 식생활 라이프스타일, 메뉴선택속성, 식사장소 선호패턴)는 피어슨 상관계수를 활용한다. 변수들을 결합하는 방법에 대하여 앙상블 방법과 유사하게 단일 변수 유사도 간 단순 평균방식을 이용할 수 있다. 즉, 변수별 유사도를 합산한 후 평균하여 최종 프로파일 유사도를 구한다. 유사도 기법에 대하여 구체적으로 살펴보면 아래와 같다.
피어슨 상관계수는 두 개의 속성 간 상관성을 계산하여 1에 가까울수록 양의 상관관계, -1에 가까울수록 음의 상관관계가 있으며, 0은 상관관계가 없음을 보여준다. 사용자 A와 B의 유사도는 이하 수학식 1과 같이 계산할 수 있다.
w(A,B)는 사용자 A와 이웃 사용자 B간의 유사도이고, RA,i는 사용자 A가 아이템 i에 대해 평가한 선호도이고, (bar)RA는 사용자 A의 선호도 평균이고, RB,i는 사용자 B가 아이템 i에 대해 평가한 선호도이며, (bar)RB는 사용자 B의 선호도 평균이다. 유클라디안 거리는 다차원 공간에서 두 점 간의 거리를 의미한다. 범주형 속성을 가지는 변수의 경우 주로 사용되며, 해당 속성이 있으면 1 없으면 0으로 표시한다. 사용자 A와 B의 유사도는 수학식 2와 같이 계산할 수 있다. 유클라디안 거리는 거리가 가까울수록 0의 값을 갖게 되므로, 0에서 1사이의 값을 가질 수 있도록 변환식 w(A,B)를 통해 변환하여 최종 유사도를 산출한다.
<사용자 선호도 예측 및 추천메뉴 생성>
사용자와 가장 유사한 이웃 집단을 구성하고, 이웃 집단의 평점을 활용하여 추천시스템 사용자가 평가하지 않은 상품의 평점을 예측한다. 단계적으로 살펴보면 아래와 같다.
첫째, k-NN(k-Nearest Neighbors) 기법으로 추천 대상 사용자와의 유사도가 높은 상위 5명의 사용자들로 이웃 집단을 구성한다. 둘째, 구성된 이웃집단 평점을 이용하여 사용자 예상 평점 계산은 수학식 3과 같다. RA,i는 아이템 i에 대한 사용자 A의 예상 평점이다. A는 사용자이고, j는 이웃 사용자이며, k는 이웃 사용자의 수이다. w(A,j)는 사용자 A와 사용자 j의 유사도이고, Rj,i는 아이템 i에 대한 사용자 j의 평점이다. ?(bar)Rj는 사용자 j의 전체 평점 평균이고, (bar)RA는 사용자 A의 전체 평점 평균이다. 특정 사용자가 평가하지 않은 메뉴에 대하여 상술한 수학식을 통하여 예상 평점을 예측할 수 있다
<성능 평가>
프로파일별 추천 성능을 평가하기 위해 추천 시스템 성능평가기법으로 주로 활용되는 절대평균오차(Mean Absolute Error, MAE)값을 이용할 수 있고, 이는 수학식 4와 같다.
MAE는 음식 메뉴에 대한 사용자의 실제 평점과 추천시스템의 예측 평점의 차이에 대한 절대 평균으로 추천 성능을 평가하는 방식이다. MAE값이 작을수록 실제 평점과 예측 평점의 차이가 작고 예측의 정확성이 높다고 볼 수 있다. n은 예측 아이템수이고, yi은 아이템 예측 평점이고, xi은 아이템 실제 평점이다. 프로파일별 추천메뉴 결과 MAE 값을 표현하는 경우, 예측 평점과 실제 평점간의 차이가 작을수록 추천성능이 높다고 볼 수 있다.
체질질병관리부(350)는, 사용자 단말(100)로부터 체질 또는 질병 정보를 수집하고, 체질 또는 질병에 따라 기피해야 하는 음식의 재료를 추출하며, 적어도 하나의 메뉴를 추출할 때, 기피해야 하는 음식의 재료가 포함된 메뉴를 필터링할 수 있다. 만약, 사용자가 A, B, C 재료를 먹지 못한다고 가정하면, A, B, C 재료를 파는 메인 메뉴로 파는 가맹점은 제외시킬 수 있다. 또, 당뇨가 있다고 하면, 탄수화물이 대사되는 시간이 짧거나 당으로 변화된 가능성이 높은, 즉 GI 지수가 높은 재료가 메인 재료인 메뉴는 제외시킬 수 있다. 예를 들어, 칼국수와 같은 경우에는 면이 주 재료이고 포션(Portion)이 가장 높으므로 당뇨병 환자에게 추천하지 않을 수 있다.
로그부(360)는, 사용자 단말(100)에서 오프라인 또는 온라인으로 주문한 메뉴의 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 사용자 단말(100)의 각 식사정보로 매핑하여 저장하고, 하루 섭취 권장량에서 현재 섭취한 영양정보를 차감하여 섭취가능 영양정보로 저장한 후, 사용자 단말(100)에서 메뉴를 추천받을 때 섭취가능 영양정보를 포함하는 적어도 하나의 메뉴를 추출하여 추천해줄 수 있다.
자동기록부(370)는, 사용자 단말(100)에서 구매 및 결제한 적어도 하나의 결제내역을 수집하고, 결제내역 내 포함된 상품이 음식인 경우, 사용자 단말(100)의 현재 섭취한 영양정보로 누적하여 기록할 수 있다.
다이어트부(380)는, 사용자 단말(100)에서 목표 체중 및 목표 기간을 입력한 경우, 현재 체중과 목표 체중과의 차이에 대응하는 체중을 감량목표로 설정하고, 감량목표에 대응하는 칼로리 감소를 목표 기간 내에 수행하기 위한 하루 권장 칼로리를 추출하며, 추출된 하루 권장 칼로리에 맞도록 메뉴를 추천할 수 있다.
이하, 상술한 도 2의 식단관리 서비스 제공 서버의 구성에 따른 동작 과정을 도 3 및 도 4를 예로 들어 상세히 설명하기로 한다. 다만, 실시예는 본 발명의 다양한 실시예 중 어느 하나일 뿐, 이에 한정되지 않음은 자명하다 할 것이다.
도 3을 참조하면, (a) 식단관리 서비스 제공 서버(300)는 적어도 하나의 가맹점 단말(400)로부터 업종, 위치, 메뉴, 가격, 영양정보 등을 수집하여 데이터베이스를 구축하며, (b) 사용자 단말(100)로부터 신체정보, 질병정보 및 체질정보 등을 수집하여 사용자 단말(100)과 매핑하여 저장한다. 그리고, 식단관리 서비스 제공 서버(300)는 사용자 단말(100)로부터 수집된 신체정보를 기초로 하루 섭취 권장량을 추출하고, 체질정보 및 질병정보로부터 피해야 할 재료를 필터링하도록 하며, 사용자 선호도를 수집한 경우, 사용자 선호도를 반영하도록 초기에 세팅을 할 수 있다.
그리고, (c) 식단관리 서비스 제공 서버(300)는 하루 섭취 권장량으로 한 끼당 먹을 수 있는 칼로리를 계산하고, 한 끼에 포함되어야 하는 탄수화물, 지방, 단백질, 무기질, 섬유질 등의 정보를 추출한 후, (d) 이에 대응하는 메뉴를 추출하고 이 메뉴 중 체질정보 및 질병정보를 통해 추출된 재료가 포함된 메뉴는 필터링시키며, 사용자의 선호도를 기반으로 메뉴를 정렬하고 추천 메뉴 리스트를 만들어 사용자 단말(100)로 전송한다.
도 4의 (a)를 참조하면, 메뉴를 추천할 때에는 기 설정된 기간 동안 먹지 않았던 메뉴여야 하면서, 사용자가 좋아해야, 즉 선호도가 있는 메뉴를 추천해야 한다. 사용자가 마음에 들지 않는 메뉴라면 아무리 몸에 좋다한들 선택하지 않게 되고, 사용자는 플랫폼을 이탈할 수도 있다. 이에, 사용자가 선호하는 메뉴나 음식의 종류를 우선하여 추출하며, 그 중에서도 평점이 높은순으로 정렬하여 사용자가 일일이 평점을 체크하지 않아도 되도록 한다. 그리고, 사용자 단말(100)에서 주문을 하는 경우, 식단관리 서비스 제공 서버(300)에서 가맹점 단말(400)로 전송할 수도 있고, 별도의 배달 플랫폼을 통하여 주문을 넘겨줄 수도 있다. 그리고, (b) 주문을 통해 계산된 칼로리, 영양정보 등을 누적시키고, 남은 식사 동안 얼마의 칼로리를 먹을 수 있는지, 보충해야 하는 영양소는 무엇인지 등에 따라 메뉴를 선택하고, 상술한 바와 같이 질병정보 및 체질정보에 따라 메뉴를 필터링하며, 선호도에 따라 정렬한 후 사용자에게 남은 식사에 대한 메뉴를 추천할 수 있다.
이와 같은 도 2 내지 도 4의 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1을 통해 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 1의 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템에 포함된 각 구성들 상호 간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 5를 통해 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본원이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 5에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.
도 5를 참조하면, 식단관리 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 가맹점 단말로부터 적어도 하나의 메뉴에 대한 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 데이터베이스를 구축한다(S5100).
그리고, 식단관리 서비스 제공 서버는, 사용자 단말로부터 수신된 신체정보에 기반하여 하루 섭취 권장량을 산출하고(S5200), 사용자 단말로 하루 섭취 권장량에 기반한 칼로리를 포함한 영양정보를 가지는 적어도 하나의 메뉴를 추출한다(S5300).
마지막으로, 식단관리 서비스 제공 서버는, 적어도 하나의 메뉴를 사용자 단말로 추천한다(S5400).
상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S5100~S5400)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이중 일부 단계들은 동시에 실행되거나 삭제될 수도 있다.
이와 같은 도 5의 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법에 대해서 설명되지 아니한 사항은 앞서 도 1 내지 도 4를 통해 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법에 대하여 설명된 내용과 동일하거나 설명된 내용으로부터 용이하게 유추 가능하므로 이하 설명을 생략하도록 한다.
도 5를 통해 설명된 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 애플리케이션이나 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법은, 단말기에 기본적으로 설치된 애플리케이션(이는 단말기에 기본적으로 탑재된 플랫폼이나 운영체제 등에 포함된 프로그램을 포함할 수 있음)에 의해 실행될 수 있고, 사용자가 애플리케이션 스토어 서버, 애플리케이션 또는 해당 서비스와 관련된 웹 서버 등의 애플리케이션 제공 서버를 통해 마스터 단말기에 직접 설치한 애플리케이션(즉, 프로그램)에 의해 실행될 수도 있다. 이러한 의미에서, 전술한 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 방법은 단말기에 기본적으로 설치되거나 사용자에 의해 직접 설치된 애플리케이션(즉, 프로그램)으로 구현되고 단말기에 등의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (6)
- 성별, 나이, 체중 및 키를 포함하는 신체정보를 입력하고, 상기 신체정보에 대응하는 하루 섭취 권장량에 기반한 적어도 하나의 메뉴를 추천받는 사용자 단말; 및
적어도 하나의 가맹점 단말로부터 적어도 하나의 메뉴에 대한 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하는 구축부, 상기 사용자 단말로부터 수신된 신체정보에 기반하여 하루 섭취 권장량을 산출하는 산출부, 상기 사용자 단말로 상기 하루 섭취 권장량에 기반한 칼로리를 포함한 영양정보를 가지는 적어도 하나의 메뉴를 추출하는 추출부, 상기 적어도 하나의 메뉴를 상기 사용자 단말로 추천하는 추천부를 포함하는 식단관리 서비스 제공 서버;
를 포함하되,
상기 적어도 하나의 가맹점 단말은,
오프라인의 적어도 하나의 외식업체 및 음식점과, 온라인의 적어도 하나의 배달 애플리케이션에 입점한 적어도 하나의 외식업체 및 음식점을 포함하는 가맹점의 단말이고,
상기 식단관리 서비스 제공 서버는,
상기 사용자 단말로부터 체질 또는 질병 정보를 수집하고, 상기 체질 또는 질병에 따라 기피해야 하는 음식의 재료를 추출하며, 상기 적어도 하나의 메뉴를 추출할 때, 상기 기피해야 하는 음식의 재료가 포함된 메뉴를 필터링하는 체질질병관리부,
상기 사용자 단말에서 오프라인 또는 온라인으로 주문한 메뉴의 칼로리를 포함한 영양정보를 수집하여 상기 사용자 단말의 각 식사정보로 매핑하여 저장하고, 상기 하루 섭취 권장량에서 현재 섭취한 영양정보를 차감하여 섭취가능 영양정보로 저장한 후, 상기 사용자 단말에서 메뉴를 추천받을 때 상기 섭취가능 영양정보를 포함하는 적어도 하나의 메뉴를 추출하여 추천해주는 로그부;
상기 사용자 단말에서 구매 및 결제한 적어도 하나의 결제내역을 수집하고, 상기 결제내역 내 포함된 상품이 음식인 경우, 상기 사용자 단말의 현재 섭취한 영양정보로 누적하여 기록하는 자동기록부;
상기 사용자 단말에서 목표 체중 및 목표 기간을 입력한 경우, 현재 체중과 목표 체중과의 차이에 대응하는 체중을 감량목표로 설정하고, 상기 감량목표에 대응하는 칼로리 감소를 상기 목표 기간 내에 수행하기 위한 하루 권장 칼로리를 추출하며, 상기 추출된 하루 권장 칼로리에 맞도록 메뉴를 추천하는 다이어트부;
를 더 포함하며,
상기 필터링된 메뉴의 추천 여부를 사용자 선택에 의해서 결정하며,
기설정된 기간동안 상기 사용자 단말로부터 주문된 식단 또는 결제된 식단의 이력을 누적하여 사용자의 선호도를 자동으로 산출하여 상기 사용자 단말로 추천하는 메뉴를 선정할 때 상기 산출된 선호도를 반영하는 것
을 특징으로 하는 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210010341A KR102371787B1 (ko) | 2021-01-25 | 2021-01-25 | 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210010341A KR102371787B1 (ko) | 2021-01-25 | 2021-01-25 | 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102371787B1 true KR102371787B1 (ko) | 2022-03-10 |
Family
ID=80816179
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210010341A KR102371787B1 (ko) | 2021-01-25 | 2021-01-25 | 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102371787B1 (ko) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102467888B1 (ko) | 2022-08-02 | 2022-11-16 | 윤태훈 | 맞춤형 식단 생성 시스템 및 방법 |
| KR102565229B1 (ko) | 2023-05-12 | 2023-08-09 | 주식회사 바이오셀 | 인공지능 모델을 활용한 사용자 맞춤형 영양 보충 식품 스케쥴링 및 주문 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 |
| CN116645244A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-25 | 深圳博时特科技有限公司 | 一种基于计算机视觉的就餐导引系统及导引方法 |
| KR102572228B1 (ko) * | 2022-11-14 | 2023-08-31 | 이민석 | 음식 취향 관리 서버 |
| KR102615749B1 (ko) | 2023-07-24 | 2023-12-19 | 주식회사 쏘렐라 | 인공지능 모델을 활용한 사용자 맞춤형 식단 관리 컨설팅 정보 생성의 자동화 처리 및 이를 이용한 식단 관리 서비스 및 멘탈 헬스 케어 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 |
| KR20240082419A (ko) | 2022-12-01 | 2024-06-11 | 권유진 | 개인 맞춤형 채식 식단관리 서비스 제공 방법 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20070080438A (ko) * | 2006-02-07 | 2007-08-10 | (주)인성정보 | 음식점 메뉴의 데이터베이스화를 통한 식이관리방법 및시스템 |
| KR20150112089A (ko) * | 2014-03-26 | 2015-10-07 | 에스케이플래닛 주식회사 | 추천 상품 제공 서비스 방법 및 이를 위한 장치 |
| KR20190075648A (ko) * | 2017-12-21 | 2019-07-01 | 한밭대학교 산학협력단 | 영양 및 건강관리 핀테크 서비스 시스템 |
-
2021
- 2021-01-25 KR KR1020210010341A patent/KR102371787B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20070080438A (ko) * | 2006-02-07 | 2007-08-10 | (주)인성정보 | 음식점 메뉴의 데이터베이스화를 통한 식이관리방법 및시스템 |
| KR20150112089A (ko) * | 2014-03-26 | 2015-10-07 | 에스케이플래닛 주식회사 | 추천 상품 제공 서비스 방법 및 이를 위한 장치 |
| KR20190075648A (ko) * | 2017-12-21 | 2019-07-01 | 한밭대학교 산학협력단 | 영양 및 건강관리 핀테크 서비스 시스템 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102467888B1 (ko) | 2022-08-02 | 2022-11-16 | 윤태훈 | 맞춤형 식단 생성 시스템 및 방법 |
| KR102572228B1 (ko) * | 2022-11-14 | 2023-08-31 | 이민석 | 음식 취향 관리 서버 |
| KR20240082419A (ko) | 2022-12-01 | 2024-06-11 | 권유진 | 개인 맞춤형 채식 식단관리 서비스 제공 방법 |
| KR102565229B1 (ko) | 2023-05-12 | 2023-08-09 | 주식회사 바이오셀 | 인공지능 모델을 활용한 사용자 맞춤형 영양 보충 식품 스케쥴링 및 주문 플랫폼 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 |
| CN116645244A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-08-25 | 深圳博时特科技有限公司 | 一种基于计算机视觉的就餐导引系统及导引方法 |
| KR102615749B1 (ko) | 2023-07-24 | 2023-12-19 | 주식회사 쏘렐라 | 인공지능 모델을 활용한 사용자 맞춤형 식단 관리 컨설팅 정보 생성의 자동화 처리 및 이를 이용한 식단 관리 서비스 및 멘탈 헬스 케어 서비스 제공 방법, 장치 및 시스템 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102371787B1 (ko) | 사용자 맞춤형 식단관리 서비스 제공 시스템 | |
| US11636502B2 (en) | Robust multichannel targeting | |
| US20200335196A1 (en) | System and method for automated personalized and community-specific eating and activity planning, linked to tracking system with automated multimodal item identification and size estimation system | |
| US20170316488A1 (en) | Systems and Methods of Food Management | |
| KR102227552B1 (ko) | 상황인지 알고리즘 기반 리뷰 카테고리를 이용한 음식점 노출 개인화 서비스 제공 시스템 | |
| Lillywhite et al. | Consumer preferences for locally produced food ingredient sourcing in restaurants | |
| US20160253922A1 (en) | Systems and Methods of Food Management | |
| CN104994747A (zh) | 用于提供风味建议和增强的系统和方法 | |
| JP2011039909A (ja) | 提示情報の最適化方法及びシステム | |
| CN107731281A (zh) | 一种推荐用餐的方法 | |
| Puerta et al. | Co-occurrence networks of Twitter content after manual or automatic processing. A case-study on “gluten-free” | |
| Turner-McGrievy et al. | The use of crowdsourcing for dietary self-monitoring: crowdsourced ratings of food pictures are comparable to ratings by trained observers | |
| Chen et al. | Constructing innovative service quality for department stores | |
| CN115221420A (zh) | 一种基于用户画像的饮食推荐方法及系统 | |
| Gunawardena et al. | Bestdish: A digital menu and food item recommendation system for restaurants in the hotel sector | |
| CN109377416A (zh) | 菜单信息的生成方法、装置及设备 | |
| KR102095592B1 (ko) | 서바이벌 게임을 이용한 끼니별 음식메뉴 선택 서비스 제공 방법 | |
| US20240161906A1 (en) | Method and apparatus for online nutritional supplement platform | |
| KR102453378B1 (ko) | 마이크로 데이터 기반 인공 지능 개인화 메뉴 추천 시스템 | |
| KR20210052123A (ko) | 사용자 맞춤형 식품 정보 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버 | |
| US20220012800A1 (en) | System and method for ordering food | |
| KR102456620B1 (ko) | Ｍｂｔｉ 기반 ｈｍｒ 매칭을 위한 큐레이팅 서비스 제공 시스템 | |
| Whitacre et al. | Do broadband adoption rates impact a community's health? | |
| Sun et al. | Consumers’ perception of reduced calorie meals: How low is “Low-Calorie”? | |
| Rezai et al. | Convenient or Trendy: Factors Influencing Consumption at Malaysian Home-Grown Full-Service Restaurants |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| GRNT | Written decision to grant |