KR102405674B1 - 인공지능을 이용한 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법, 장치 및 시스템 - Google Patents

Abstract

인공지능을 이용한 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 상기 장치에 의해 수행되어, 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 방법은, 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 동일한 점수가 부여되었으나 각각 고유의 가중치가 설정된 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성하는 단계; 상기 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득하는 단계; 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품의 후기 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 후기 정보 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교하는 단계; 상기 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬하는 단계; 및 상기 정렬된 후기 정보가 순차로 노출되도록 제공하는 단계를 포함하되, 상기 유저 헬스 데이터 유사도는, 상기 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다.

Description

인공지능을 이용한 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법, 장치 및 시스템{METHOD, APPARATUS AND SYSTEM OF PROVIDING INFORMATION FOR HEALTH FUNCTIONAL FOODS BASED ON COHORT ANALYSIS USING AI}

본 개시는 건강기능식품에 관한 정보 제공에 관한 것으로, 보다 상세하게는 인공지능을 이용한 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법, 장치 및 시스템에 관한 것이다.

건강에 대한 관심이 그 어느 때보다 높다. 그럼에도 불구하고, 헬스 스마트 트렌드(Health-Smart Trend)에 맞지 않게, 정보의 불균형이 매우 심각한 것이 현실이다. 또한, 디지털화, 스마트화 세상임에도 불구하고, 상기 헬스 스마트 트렌드와 관련된 주요 기능들은 여전히 IT화 되어 있지 않아, 의료 비전문가에 속하는 개인이 자신의 건강 상태에 부합하는 적절한 건강기능식품, 의약품 복용 가이드 등에 대해 신뢰할 수 있을 만한 정보를 획득하는 것은 매우 어려운 실정이다.

한편, 영양제와 같은 건강기능식품에 관해, 오프라인 서비스의 한계로 상담할 수 있는 시간이 매우 짧고, 리소스도 한정되어 있어 실질적으로 약국이나 병원에서 기대하는 만큼의 도움을 받기는 어렵다. 통상, 개인이 약국에 체류하는 시간은 약 5분 미만이며, 복약 지도는 1분 내외이다.

또한, 전문가들이라고 하더라도 개인에 대한 종합 건강데이터를 가지고 있지 않기 때문에 일반론적 지식과 경험에 기반하여 간단한 상담만 할 수밖에 없다.

이와 같이, 비전문가는 상기와 같은 상황에서 원하는 정보를 획득하기 어렵기 때문에, 성별, 나이, 체중 등 개인 정보, 개인의 건강 특이점(예를 들어, 기저 질환, 알러지, 흡연 여부, 임신 수유 여부 등) 및 약물 간 상호작용(예를 들어, 의약품, 영양 성분 등)에 따라서 챙겨 먹어야 하는 영양 성분과 양이 다르거나 주의해야 할 사항이 있음에도 불구하고, 정확한 이해없이 자가진단 및 복용을 하는 경우가 있어 사고의 발생이나 그러한 우려가 많은 문제점이 있었다.

또한, 정보화 시대에 걸맞게 많은 건강 관련 정보들이 다양한 매체를 통하여 생산되고 있는데, 비전문가인 개인의 입장에서 그러한 정보의 가치나 신뢰성 등에 대해 판단하기가 매우 어려워, 단편적인 정보를 기반으로 판단하고 행동할 우려가 있고, 그로 인해 적절한 복용 관리가 어렵고 결국 남용이나 중단 등 다양한 문제가 발생하고 있다.

따라서, 일률적인 복약 지도 및 건강기능식품 섭취가 아니라 각 개인의 건강 상태에 맞춤형 건강기능식품을 선별하고 복약 지도하는 시스템이 요구된다.

한국 공개특허공보 10-2015-0023915호 (2016.08.25)

본 개시가 해결하고자 하는 과제는, 건강기능식품에 대한 정보 제공을 위한 사용자 정보 기반 사용자 고유의 유저 헬스 데이터를 생성하고, 그에 기반하여 개인화된 건강기능식품에 관한 후기 정보를 제공하는 방법, 장치 내지 시스템을 제공하는 것이다.

본 개시가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 면에 따른 전자 장치에 의해 수행되어, 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 방법은, 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 동일한 점수가 부여되었으나 각각 고유의 가중치가 설정된 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성하는 단계; 상기 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득하는 단계; 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품의 후기 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 후기 정보 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교하는 단계; 상기 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬하는 단계; 및 상기 정렬된 후기 정보가 순차로 노출되도록 제공하는 단계를 포함하되, 상기 유저 헬스 데이터 유사도는, 상기 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 산출되는 것을 특징으로 한다.

본 개시의 일 면에 따른 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 장치는, 메모리; 및 상기 메모리와 통신을 수행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 동일한 점수가 부여되었으나 각각 고유의 가중치가 설정된 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성하며, 상기 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득하면, 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품의 후기 정보를 추출하고, 상기 추출된 후기 정보 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬하고, 후기 정보가 순차로 노출되도록 제공하되, 상기 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 상기 유저 헬스 데이터 유사도를 산출하는 것을 특징으로 한다.

본 개시의 일 면에 따른 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템은, 사용자 정보를 입력하는 사용자 단말; 및 상기 사용자 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하되, 상기 서버는, 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 동일한 점수가 부여되었으나 각각 고유의 가중치가 설정된 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성하며, 상기 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득하면, 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품의 후기 정보를 추출하고, 상기 추출된 후기 정보 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬하고, 후기 정보가 순차로 노출되도록 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 상기 유저 헬스 데이터 유사도를 산출하는 것을 특징으로 한다.

본 개시의 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 개시에 따르면, 다음과 같은 효과들을 가질 수 있다.

본 개시에 따르면, 온보딩 테스트를 통해 사용자만의 고유한 유저 헬스 데이터를 구성하고, 그에 기초하여 개인화된 건강기능식품에 관한 객관적이고 신뢰도가 높은 정보를 제공할 수 있다.

본 개시에 따르면, 일반적인 건강기능식품 정보와 유저 헬스 데이터 기반으로 개인 맞춤형 커스터마이즈드 건강기능식품 정보를 구분하여 이용자의 서비스 만족도를 높일 수 있다.

본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1 은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 서버의 구성 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 프로세서의 구성 블록도이다.
도 4 내지 9는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 제공 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 10은 본 개시의 일실시예에 따른 유저 헬스 데이터 수집 과정과 영양소팩 구성 과정을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일실시예에 따라 정의한 대표적인 영양성분의 값의 예시이다.
도 12는 본 개시의 일실시예에 따라 구성한 케이스별 옵티말 영양소팩의 예시이다.
도 13은 본 개시의 일실시예에 따른 옵티말 영양소팩과 동시 복용 적합도 결과 UI의 예시이다.
도 14는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 UI의 예시이다.
도 15와 16은 본 개시의 일실시예에 따른 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 17은 본 개시의 일실시예에 따른 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공 UI를 도시한 도면이다.

본 개시의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시의 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 개시는 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 개시의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

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 사용시 또는 동작시 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 놓여질 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.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세하게 설명한다.

본 명세서에서 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 장치에는 연산 처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 본 개시에 따른 정보 제공 장치는, 적어도 하나의 컴퓨터 또는 컴퓨팅 디바이스, 서버장치, 단말기 등을 모두 포함하거나, 또는 어느 하나의 형태가 될 수 있다.

여기에서, 상기 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC, 슬레이트 PC 등을 포함할 수 있다.

상기 서버 장치는 외부 장치와 통신을 수행하여 정보를 처리하는 서버로써, 어플리케이션 서버, 컴퓨팅 서버, 데이터베이스 서버, 파일 서버, 게임 서버, 메일 서버, 프록시 서버 및 웹 서버 등을 포함할 수 있다.

상기 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선통신장치로서, 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, 스마트 폰(Smart Phone) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선통신장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device (HMD)) 등과 같은 웨어러블 장치(wearable device)를 포함할 수 있다.

본 명세서에서 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 장치와 관련하여 정보 제공 제어 모델이 정의되거나 관련 플랫폼이 구축될 수 있는데, 그것은 빅데이터(big data)와 인공지능(Artificial Intelligence) 기술 기반의 컴퓨터에 의해 생성 및 제공될 수 있으며, 가상현실(VR, Virtural Reality), 증강현실(AR, Augmented Reality), 및 혼합현실(MR, Mixed Reality)를 총칭하는 가상융합기술(XR, eXtended Reality), 정보 제공 장치를 이용하는 사용자의 개인 정보의 보안을 위하여 블록체인(Block-chain) 기술 등 ICT(Information and Communication Technology) 기술이 이용 또는 참조되어 구현될 수 있다. 다만, 본 명세서에서는 이러한 ICT 기술에 대한 상세 설명은 공지 기술을 참조하여 그에 관해 별도 설명은 생략한다.

본 명세서에서 기술되는 영양소의 분류는 예를 들어, 식품의약품안전처에서 공시하는 기준을 참조한 것으로, 필수 영양소와 목적별 영양소로 구분할 수 있다. 여기서, 상기 필수 영양소는 미네랄, 비타민 등 체내에서 합성되지 않아 외부 섭취가 요구되며, 권장 섭취량만큼 섭취하지 않으면 질병 발생 가능성이 높아질 정도로 필수적인 영양소를 나타낸다. 상기 목적별 영양소는 루테인 등 필수 섭취가 요구되지는 않으나, 건강 개선(눈 건강, 소화 불량 개선 등)을 위해 목적을 가지고 섭취하면 좋은 영양소를 나타낸다. 다만, 상기 필수 영양소와 목적별 영양소는 서로 배타적인 관계가 아니어서, 양자에 모두 속하는 영양소도 있다.

다음으로, 영양소팩(Pack)이란, 전술한 필수 영양소 또는 목적별 영양소를 그룹핑(grouping)한 것을 나타내는데, 특히 본 개시에서 영양소팩은 수집된 사용자 정보 또는 데이터에 기초하여 해당 사용자에게 적합한 영양소 그룹을 판별하여 구성된 것을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 후술하는 유저 헬스 데이터(user health data)에 기초하여, 사용자 A에게 적합한 추천 필수 영양소팩(예를 들어, 비타민A, 오메가3, 및 미네랄)과 추천 목적별 영양소팩(예를 들어, 홍삼(진세노사이드), 및 루테인)을 각각 설정할 수 있다.

영양소 섭취량은, 권장 섭취량(RDA: Recommended Dietary Allowance), 최적 섭취량(ODI: Optimal Daily Intake) 및 상한 섭취량(UL: Tolerable Upper Intake Level) 순으로 구분할 수 있다. 상기에서, 권장 섭취량(RDA)은 예를 들어, 한국인 영양소 섭취 기준을 따른 값으로, 권장 섭치량(RDA) 이하인 경우에는 결핍 증상이 나타날 수 있는바, “최소 섭취량”으로 칭할 수도 있다. 상기에서, 최적 섭취량(ODI)은 영양 성분이 기능적으로 효용을 나타내기 위해서 필요한 섭취량을 나타낼 수 있다. 한편, 상한 섭취량(UL)은 역시 상기 한국인 영양소 섭취 기준을 따른 값으로, 일정 기간 섭취를 기반으로 가정했을 때 상한 섭취량(UL) 이상 섭취 시에 부작용이 나타날 수 있음을 나타내는 상한의 개념일 수 있다. 그 밖에, PODI는 후술하는 유저 헬스 데이터를 기반으로, 각 유저마다 별도로 생성되는 최적 섭취량을 나타내는 것으로, 상기 최적 섭취량(ODI)와 구분될 수 있다. 다시 말해, 최적 섭취량(ODI)는 영양 성분에 대하여 고정된 값일 수 있으나, PODI는 사용자에 따라 유저 헬스 데이터가 상이할 수 있기 때문에, 동일한 건강기능식품(예를 들어, 영양제)에 대하여 사용자에 따라 달라질 수 있다. 이러한 관점에서, PODI는 본 개시에 따른 개인화에 참조될 수 있다. 상기 PODI 적용 시, 권장 섭취량(RDA)/PODI/상한 섭취량(UL)의 기준으로 본 개시에 따른 적합도가 판단될 수 있다. 한편, 상기 PODI는 사용자가 원하는 건강 증진 목적(HIG: Health Improvement Goal)과 연관될 있으며, 상기 건강 증진 목적(HIG)은 사용자의 영양제와 같은 건강기능식품 섭취 목적 내지 이유 예를 들어, 다이어트, 건강 고민 등을 나타낼 수 있다.

도 1 은 본 개시의 일 실시 예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템을 도시한 도면이다. 도 2는 도 1에 도시된 서버(200)의 구성 블록도이다. 도 3은 도 2에 도시된 프로세서(220)의 구성 블록도이다.

본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템은, 사용자 정보 입력을 위한 사용자의 단말(100)과 상기 사용자의 단말(100)과 통신을 수행하는 서버(200)를 포함하여 구성될 수 있다.

이 때, 서버(200)는, 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 유저 헬스 데이터(user health data)를 생성하고, 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 필수 영양소와 목적별 영양소에 관한 적합도를 산출하고, 상기 산출된 영양소별 적합도에 기초하여 필수 영양소팩과 목적별 영양소팩을 포함한 옵티말 영양팩(Optimal Nutritional pack)을 구성하여 제공하는 프로세서(220)를 포함할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서(220)는, 상기 개별 영양소에 대한 적합도를 해당 영양소에 대하여 미리 설정된 제1 최적 섭취량(예를 들어, 상기 최적 섭취량(ODI)) 데이터를 상기 입력된 사용자 정보 내 적어도 하나의 건강기능식품 섭취 목적(예를 들어, 건강 증진 목적(HIG))에 따라 수정된 제2 최적 섭취량(PODI) 데이터 기준으로 산출할 수 있다.

실시예에 따라서는, 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템은, 도 1에 도시된 구성요소 외에도 본 개시에 따른 동작 수행과 관련하여, 하나 또는 그 이상의 구성요소가 추가되어 구성될 수도 있다.

본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보의 제공은 어플리케이션 또는 웹을 통한 웹서비스 형태로 제공될 수 있다.

상기에서, 어플리케이션은 예를 들어, 서버(200)에 의해 제공되어 단말(100)에서 다운로드 받아 설치된 후 실행되면 유저 인터페이스(UI: User Interface)를 제공하여 사용자 정보를 입력받거나 그에 기초하여 개인화된 건강기능식품 정보를 제공할 수 있다. 이 때, 단말(100)은 상기 어플리케이션 실행에 따라 사용자 정보가 입력되면, 이를 직접 처리하고 결과 데이터 즉, 개인화된 건강기능식품 정보를 디스플레이를 통해 출력하거나 직접 처리하지 않고 상기 입력받은 사용자 정보를 서버(200)로 전달하여 상기 결과 데이터를 리턴받아 출력할 수도 있다. 상기에서, 단말(100)에서 사용자 정보를 직접 처리할 수 있도록 지원하기 위해, 서버(200)는 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 내지 처리를 위한 알고리즘이나 로직(logic) 또는/및 그에 관련된 API(Application Programming Interface)나 플러그-인(plug-in) 등을 상기 단말(100)에 제공할 수 있다.

한편, 서버(200)는 개인화된 건강기능식품 정보 제공 플랫폼을 구축하여 웹서비스 형태로 제공하고, 단말(100)에서 상기 웹 서비스에 접속하여 사용자 정보를 입력하면, 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보가 제공될 수 있다.

다만, 이하에서는 설명의 편의상 단말(100)에서 실행된 어플리케이션을 통하여 입력된 사용자 정보를 서버(200)에서 획득하면, 서버(200)에서 이를 처리하여 개인화된 건강기능식품 정보를 다시 단말(100)로 리턴하면, 상기 단말(100)에서 사용자에게 제공하는 것을 일실시예로 하여 설명하나, 본 개시가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 상기에서, 서버(200)에 의해 수행되는 본 개시에 따른 동작(들) 전부 또는 적어도 일부가 단말(100)의 자원(resources)에 의해 수행될 수도 있다.

단말(100)은, 전술한 바와 같이 개인화된 건강기능식품 정보 제공을 위한 어플리케이션을 다운로드 받아 설치하고, 설치 후 어플리케이션을 통하여 사용자 정보, 건강기능식품 검색 요청 등 다양한 동작을 수행할 수 있다.

도 1 내지 3을 참조하면, 서버(200)는 메모리(210)와 적어도 하나의 프로세서(220)를 포함하며, 상기 프로세서(220)는 통신모듈(310), 데이터추출모듈(320), 적합도산출모듈(330), 제어모듈(340) 및 DB(350)을 포함할 수 있다. 이 때, 도 3의 DB(350)은 도 2의 메모리(210)에 해당하거나 별개의 구성요소일 수 있다.

통신모듈(310)은 단말(100)과의 데이터 커뮤니케이션을 지원하며, 상기 단말(100)로부터 사용자 정보를 수신할 수 있다. 통신모듈(310)은 다양한 외부 소스들(external sources)과 연결되어 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공과 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 이 때, 상기 수신되는 개인화된 건강기능식품 정보 제공과 관련된 데이터에는 예를 들어, 관련된 소스로부터 수집 가능한 건강기능식품 데이터, 영양소(또는 영양정보) 데이터, 질병이나 알러지 데이터, 약물 데이터, 건강검진 결과 데이터, 진료 또는 처방전 데이터 등이 포함될 수 있다. 상기에서, 일부 데이터는 외부 소스가 아닌 상기 사용자의 단말(100)로부터 직접 수신할 수도 있으며, 중복되는 데이터는 신뢰도가 높은 소스(이 경우 소스에는 단말(100)도 포함), 최신 정보 등을 참조하여 필터링(filtering)될 수 있다.

이러한 통신 모듈(310)은, 단말(100) 또는 적어도 하나의 외부 소스(미도시)와의 통신을 가능하게 하는 적어도 나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있는데 예를 들어, 유선통신모듈, 무선통신모듈, 근거리통신모듈, 위치정보모듈 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기에서, 유선통신모듈은, 지역 통신(Local Area Network; LAN) 모듈, 광역 통신(Wide Area Network; WAN) 모듈 또는 부가가치 통신(Value Added Network; VAN) 모듈 등 다양한 유선 통신 모듈뿐만 아니라, USB(Universal Serial Bus), HDMI(High Definition Multimedia Interface), DVI(Digital Visual Interface), RS-232(recommended standard-232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다.

상기 무선통신모듈은 와이-파이(Wi-fi) 모듈, 와이브로(Wireless broadband) 모듈 외에도, GSM(global System for Mobile Communication), CDMA(Code Division Multiple Access), WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), UMTS(universal mobile telecommunications system), TDMA(Time Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), 4G(eneration), 5G, 6G 등 다양한 무선통신 방식을 지원하는 무선통신모듈을 포함할 수 있다.

상기 근거리통신모듈은 근거리 통신(Short range communication)을 위한 것으로서, 블루투스(Bluetooth™RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association; IrDA), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication), Wi-Fi(Wireless-Fidelity), Wi-Fi Direct, Wireless USB(Wireless Universal Serial Bus) 기술 중 적어도 하나를 이용하여, 근거리 통신을 지원할 수 있다.

상기 위치정보모듈은 예를 들어, 사용자의 단말(100) 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위한 모듈로서, 그의 대표적인 예로는 GPS(Global Positioning System) 모듈 또는 Wi-Fi 모듈이 있다. 예를 들어, GPS 모듈을 활용하면, GPS 위성에서 보내는 신호를 이용하여 사용자의 단말(100)의 위치를 획득할 수 있다. 다른 예로서, Wi-Fi 모듈을 활용하면, Wi-Fi 모듈과 무선 신호를 송신 또는 수신하는 무선 AP(Wireless Access Point)의 정보에 기반하여, 사용자의 단말(100) 위치를 획득할 수 있다. 필요에 따라서, 위치정보모듈은 치환 또는 부가적으로 사용자의 단말(100)의 위치에 관한 데이터를 얻기 위해 통신모듈(310)의 다른 모듈 중 어느 기능을 수행할 수 있다. 위치정보모듈은 사용자의 단말(100)의 위치(또는 현재 위치)를 획득하기 위해 이용되는 모듈로, 상기 사용자의 단말(100)의 위치를 직접적으로 계산하거나 획득하는 모듈로 한정되지는 않는다. 이러한 위치정보모듈은 사용자의 단말(100)에 내장되어 사용자 단말(100)의 위치 정보를 서버(200)에 제공할 수도 있다.

데이터추출모듈(320)은 단말(100)로부터 수신된 사용자 정보 및/또는 외부 소스로부터 수집된 데이터로부터 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 데이터를 추출할 수 있다. 이 때, 데이터추출모듈(320)은 인공지능 기반 학습을 위한 전처리모듈(미도시)를 더 포함할 수 있다.

적합도산출모듈(330)은 데이터추출모듈(320)에서 추출된 데이터에 기초하여 사용자에 적합한 영양소 및 사용자에 적합한 건강기능식품을 판별하기 위한 적합도를 산출할 수 있다.

제어모듈(340)은 프로세서(220)의 모든 구성요소들의 동작을 제어할 수 있으며, 그 과정에서 이용 가능한 다양한 알고리즘(algorithm) 또는 알고리즘을 재현한 프로그램(program)에 대한 데이터를 저장하는 메모리(210), 및 상기 메모리(210)에 저장된 데이터를 이용하여 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공을 위한 다양한 동작을 수행할 수 있다.

프로세서(220)는, 전술한 외부 소스, 사용자의 단말(100) 등으로부터 수집되는 데이터에 기반하여, 개인화된 건강기능식품 정보 즉, 상기 사용자에 적합한 영양소, 건강기능식품, 복수의 건강기능식품들에 대한 동시 복용 적합도 등과 관련된 학습 모델을 미리 생성하고 학습하여, 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공에 이용할 수 있다. 상기 학습 과정에는 빅데이터와 인공지능 기술이 이용될 수 있다. 사용자 정보 내 민감한 개인 정보나 기타 본 명세서에서 개시되는 정보나 데이터 등을 위하여, 프로세서(220)는 블록체인 기술을 이용할 수도 있다.

더불어, 본 개시에 따른 개인화된 건강기능식품 정보는, 사물인터넷(IoT: Internet of Things), 확장현실(XR: eXtended Reality) 등과 같은 다양한 ICT 기술을 이용할 수 있다.

도 4 내지 9는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 제공 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다. 도 10은 본 개시의 일실시예에 따른 유저 헬스 데이터 수집 과정과 영양소팩 구성 과정을 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 11은 본 개시의 일실시예에 따라 정의한 대표적인 영양성분의 값의 예시이다. 도 12는 본 개시의 일실시예에 따라 구성한 케이스별 옵티말 영양소팩의 예시이다. 도 13은 본 개시의 일실시예에 따른 옵티말 영양소팩과 동시 복용 적합도 결과 UI의 예시이다. 도 14는 본 개시의 일실시예에 따른 개인화된 건강기능식품 정보 제공 UI의 예시이다.

도 4 및 도 10을 참조하여 데이터 수집 방법에 대해 기술한다.

도 4 및 도 10에 따르면, 입력되는 사용자 정보에 기초하여 유저 헬스 데이터를 구성함으로써 예를 들어, 추천/비추천 영양소팩을 설정하여, 개인화된(personalized or customized) 영양제 목록을 산출할 수 있다.

S11에서, 서버(200)는 사용자의 단말(100)로 온보딩 테스트를 제공할 수 있다. 이 때, 온보딩 테스트는 문진 형태로 사용자 정보 획득을 위한 것이다.

S12에서, 서버(200)는 사용자 고유 정보에 관한 제1 정보를 획득할 수 있다. 이 때, 상기 제1 정보는 개인의 고유 정보 예를 들어, 나이, 성별, 체중, 유전 정보, 직업, 근무 시간 등이 포함될 수 있다.

S13에서, 서버(200)는 사용자 상태에 관한 제2 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 제2 정보는 사용자 상태 정보 예를 들어, 기본 건강 정보, 복용 중인 건강기능식품 정보, 음주, 흡연, 임신, 수유, 자녀계획 등이 포함될 수 있다.

S14에서, 서버(200)는 제1 영양소팩 및 영양소별 PODI를 설정할 수 있다. 이 때, 상기 제1 영양소팩은 필수 영양소팩을 나타낼 수 있으며, 추천 및 비추천 필수 영양소팩이 모두 포함될 수 있다. 상기에서, 제1 영양소팩 및 영양소별 PODI는 제1 정보와 제2 정보에 기초하여 결정되어 설정될 수 있다.

S15에서, 서버(200)는 사용자의 목표에 관한 제3 정보를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 제3 정보는 사용자가 원하는 목표 예를 들어, 건강 고민에 관한 것으로 건강증진목적(HIG)과 관련되며, 피로개선, 소화 개선, 눈 건강 개선, 면역력 개선 등이 포함될 수 있다.

S16에서, 서버(200)는 제2 영양소팩 및 영양소별 PODI를 설정할 수 있다. 이 때, 상기 제2 영양소팩은 목적별 영양소팩을 나타낼 수 있으며, 추천 및 비추천 목적별 영양소팩이 모두 포함될 수 있다. 상기에서, 제2 영양소팩 및 영양소별 PODI는 제1 정보 내지 제3 정보에 기초하여 결정되어 설정될 수 있다.

상기 과정에서, 사용자의 동의를 받아 예를 들어, 건강보험공단의 DB로부터 사용자의 건강검진 결과를 수집할 수 있으며, 수집된 건강검진 결과는 상기 제2 정보와 제3 정보 중 적어도 하나에 추가 반영될 수 있다. 이 경우, 서버(200)는 상기 제3 정보를 제2 정보에 반영하여, 상기 제2 정보를 업데이트하고, 상기 S14와 S16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI를 수정할 수 있다.

서버(200)는 사용자의 기저질환이나 알러지 등에 대해 추가적인 온보딩 테스트를 수행하여, 제4 정보 즉, 사용자의 질병 및 알러지 정보를 획득할 수 있다. 이 경우, 서버(200)는 상기 제4 정보를 제2 정보에 반영하여, 상기 제2 정보를 업데이트하고, 상기 S14와 S16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI를 수정할 수 있다.

또한, 서버(200)는 사용자의 진료 및 처방 기록과 관련된 추가적인 온보딩 테스트를 수행하여, 제5 정보 즉, 사용자의 장기 복용 약물 존재 여부, 질병 후유증 존재 유무 등에 대해 데이터를 획득할 수 있다. 이 경우, 서버(200)는 상기 제5 정보를 제2 정보에 반영하여, 상기 제2 정보를 업데이트하고, 상기 S14와 S16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI를 수정할 수 있다.

전술한 바와 같이, 상기 S14와 S16에서 설정된 제1 및 제2 영양소팩과 PODI에 대한 수정은, 상기 제3 내지 제5 정보 각각에 대해 개별적으로 또는 조합하여 한 번만 수행될 수도 있다.

본 개시에 의한 유저 헬스 데이터는 상기 제1 내지 제5 정보 중 적어도 하나 이상의 정보에 기초하여 정의되고 생성될 수 있다.

도 10의 (a)는 상기 도 4의 과정을 도식화한 것이며, 도 10의 (b)는 도 4를 통해 유저 헬스 데이터를 구성하고 그에 기초하여 영양소팩을 구성하는 것을 도식화한 것이다.

서버(200)는 필수 및/또는 목적별 추천/비추천 영양소팩을 구성하기 위하여 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같은, 영양성분에 대해 데이터를 수집 및 저장할 수 있다.

서버(200)는 예를 들어, 도 11에 도시된 영양성분 즉, 저장된 영양성분에 대한 데이터와 도 4및 도 10에 설명한 유저 헬스 데이터를 참고하여, 도 12의 (a) 또는 도 12의 (b)와 같은 영양소팩을 구성하여 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. 다만, 도 11 내지 12에 도시된 내용은 일실시예일 뿐, 본 개시가 그에 의해 제한되는 것은 아니다.

도 5를 참조하여, 전자 장치에 의해 수행되어, 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하는 방법을 설명한다. 이 때, 전자 장치는 서버(200)가 될 수도 있고, 단말(100)이 될 수도 있다. 다만, 이하에서는 편의상 상기 전자 장치는 서버(200)를 예로 하여 설명한다.

S21에서, 서버(200)는 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 유저 헬스 데이터를 생성할 수 있다.

S22에서, 서버(200)는 상기 생성된 유저 헬스 데이터 기반 필수 영양소와 목적별 영양소에 관한 적합도를 산출할 수 있다.

S23에서, 서버(200)는 상기 산출된 영양소별 적합도에 기초하여 필수 영양소팩과 목적별 영양소팩을 포함한 옵티말 영양팩(Optimal Nutritional Pack)을 구성할 수 있다.

S24에서, 서버(200)는 상기 옵티말 영양팩 정보를 제공할 수 있다.

상기 S22에서, 서버(200)는 상기 개별 영양소에 대한 적합도를, 해당 영양소에 대하여 미리 설정된 제1 최적 섭취량 데이터를 상기 입력된 사용자 정보 내 적어도 하나의 건강기능식품 섭취 목적에 따라 수정한 제2 최적 섭취량 데이터 기준으로 산출할 수 있다. 이 때, 상기 수정은 예를 들어, 상기 입력된 사용자 정보 내 적어도 하나의 건강기능식품 섭취 목적에 따라 개별 영양소에 대한 가중치 정보에 기초하여 수행될 수 있으며, 상기 섭취 목적은 전술한 유저 헬스 데이터 내 제3 정보가 해당하거나 참조될 수 있다.

도 6을 참조하면, S31에서, 서버(200)는 상기 사용자 단말(100)로부터 건강기능식품 검색 요청을 획득할 수 있다.

S32에서, 서버(200)는 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다.

단말(100)의 어플리케이션을 통해 사용자가 자신이 복용 중이거나 복용하고자 하는 건강기능식품에 대한 검색 요청을 하면, 서버(200)는 상기 단말(100)로부터 검색 요청된 건강기능식품에 대한 정보를 획득할 수 있다. 상기 건강기능식품은 영양성분이나 영양소로 변경될 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 “밀크씨슬”을 검색하면, 서버(200)는 브랜드별 밀크씨슬 목록을 추출할 수 있고, “비타민 A”를 검색하면 서버(200)는 비타민 A가 포함된 영양제와 같은 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다. 상기 추출은 서버(200)의 DB(350)에 저장된 데이터로부터 독출되거나 외부 소스로부터 실시간으로 수집하여 독출될 수 있으며 병행될 수도 있다. 실시예에 따라, 이렇게 추출된 건강기능식품 목록을 상기 사용자의 검색 요청에 대응하여 바로 출력될 수도 있다.

S33에서, 서버(200)는 상기 추출된 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품에 대하여 상기 산출된 적합도에 기초하여 상기 사용자에 적합 여부를 표시하는 제1 플래그 데이터(flag data)를 생성할 수 있다.

S34에서, 서버(200)는 상기 제1 플래그 데이터가 포함된 제1 건강기능식품 목록을 상기 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.

상기 제1 플래그 데이터를 생성하고 제공하는 것과 관련하여, 도 9가 참조될 수 있다.

도 9를 참조하면, 예를 들어, “A 영양제”를 가정하여 일종의 건강기능식품(영양제) 신호등과 같이 플래그 데이터를 생성하는 방법에 관한 흐름도가 개시된다. 본 발명에 따른 플래그 데이터는, 후술할 플래그를 포함할 수 있으며, 플래그의 종류는 하기 예시에 한정되지 않는다.

S61에서, 서버(200)는 A 영양제에 적어도 하나의 영양정보가 포함되었는지 판단할 수 있다.

상기 S61의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 원하는 적어도 하나의 영양정보가 포함되어 있지 않은 경우에는, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 a를 설정할 수 있다.

S62에서, 서버(200)는 상기 S61의 판단 결과 상기 A 영양제에 원하는 적어도 하나의 영양정보가 포함되어 있으면, 상기 A 영양제에 적어도 하나의 비추천 영양성분이 포함되었는지 판단할 수 있다.

상기 S62의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 적어도 하나의 비추천 영양성분이 포함되었으면, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 b를 설정할 수 있다.

S63에서, 서버(200)는 상기 S62의 판단 결과 상기 A 영양제에 적어도 하나의 비추천 영양성분이 포함되지 않았으면, 추천 영양성분 중 최적 섭취량(PODI) 이상 함유된 영양성분이 포함되었는지 판단할 수 있다.

상기 S63의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 추천 영양성분 중 최적 섭취량(PODI) 이상 함유된 영양성분이 포함되지 않았으면, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 c를 설정할 수 있다.

그러나 상기 S63의 판단 결과, 서버(200)는 상기 A 영양제에 추천 영양성분 중 최적 섭취량(PODI) 이상 함유된 영양성분이 포함되었으면, 상기 A 영양제에 대하여 플래그 d를 설정할 수 있다.

즉, 제1 플래그는 상기 플래그 a, 플래그 b, 플래그 c 및 플래그 d 중 어느 하나일 수 있고, 제1 플래그 데이터는 상기 추출된 건강기능 식품 목록 내 개별 건강기능식품 마다 할당되어 사용자 단말의 디스플레이 등 표시부에 노출될 수 있다. 이 때 각각의 개별 건강기능식품의 제1 플래그 데이터는 서로 상이할 수 있으며, 제1 플래그 데이터는 유저헬스데이터 및 사용자 입력 정보를 기반으로 개별 건강기능식품이 사용자에게 적합한지를 나타내는 척도로 활용될 수 있다.

한편, 본 발명의 플래그는 상기 플래그 a 내지 플래그 d에 한정되지 않고, 보다 다양한 구성을 가질 수 있다.

한편, 도 9에서 결정되는 플래그는 최종 플래그가 아닐 수 있다. 즉, 입력된 사용자 정보(또는 유저 헬스 데이터)는 사용자가 입력한 적어도 하나 이상의 현재 복용 중인 건강기능식품을 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 플래그 데이터는, 도 9에서 결정된 플래그에 더하여, 상기 추출된 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품 대비 상기 현재 복용 중인 건강기능식품 정보와 동시 복용 적합도를 더 고려하여 결정될 수 있다. 즉, 제1 플래그 데이터의 작성에 있어서 플래그 a 내지 플래그 d의 산출 과정에 더하여, 사용자가 현재 복용 중인 건강기능식품을 고려함으로써, 보다 사용자의 현재 유저 헬스 데이터를 효과적으로 반영할 수 있고, 사용자 편의성을 높일 수 있다. 상기 현재 복용 중인 적어도 하나 이상의 건강기능식품과 사이에 산출된 동시 복용 적합도까지 고려하여 플래그 즉, 최종적인 제1 플래그 데이터가 결정될 수 있다.

한편, 각 플래그 a 내지 d를 포함하는 제1 플래그 데이터는 서로 다른 컬러, 서로 다른 사이즈 등 차별화되어 표시될 수 있다.

예를 들어, 서버(200)는 영양제에 대하여, 부적합 영양성분이 있으면 제1 플래그 데이터를 빨강색 (ex. 플래그 b)으로, 부적합 영양성분은 없으나 적합 영양성분 중 PODI 이상 함유된 영양성분이 없으면 제1 플래그 데이터를 노란색 (ex. 플래그 c)으로, 부적합 영양성분은 없고 적합 영양성분 중 PODI 이상 함유된 영양성분이 1개 이상 있으면 제1 플래그 데이터를 초록색 플래그(ex. 플래그 d)로, 그리고 영양제의 영양성분이 미상으로 공유되지 않아 식별하거나 판별하기 어려운 경우에는 제1 플래그 데이터를 회색(ex. 플래그 a)으로 설정하는 등 다양하게 설정할 수 있다. 그 밖에, 예를 들어, 생산된 지 오래된 영양제 또는 콜라겐과 같이 식품의약품안전처에서 건강기능식품으로 인증 받지 못하고 건강식품으로만 인증받은 경우 등은 건강기능식품의 성분 표기법을 따르지 않아 표기 안 되는 경우가 있을 수 있고, 이 경우에도 제1 플래그 데이터가 플래그 a를 포함하는 경우와 동일하게 설정될 수 있다. 또한, 제1 플래그 데이터가 사용자의 현재 복용 중인 건강기능식품과의 동시 복용 적합도를 고려한 경우, 이를 추가적으로 고려하여 제1 플래그 데이터의 색깔, 사이즈를 차별화시킬 수 있다.

상술한 일례를 예시로 표현하면, 제1 플래그 데이터가 플래그 d를 포함하여 본래는 초록색으로 노출되어야 하는 경우에도, 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품이 사용자의 현재 복용 중인 건강기능식품과 동시 복용하기에 적합하지 않을 경우, 해당 개별 건강기능식품의 제1 플래그 데이터는 빨강색으로 노출될 수 있다.

서버(200)는 도 13의 (a) 또는 (b)에서 상기 제1 플래그 데이터가 나타내는 적합도에 따라 추천 건강기능식품과 비추천 건강기능식품으로 구분하여 정렬하고, 상기 추천 건강기능식품은 상기 적합도가 높을수록 상위에 노출되도록 구성하여 제공할 수도 있다.

서버(200)는 도 13의 (a)에 도시된 바와 같이, 사용자 옵티말 영양팩 구성 화면을 제공하고, 각 영양성분 선택하면, 도 14의 (a)에 도시된 바와 같이 해당 영양성분에 대한 추천 또는 비추천의 근거가 된 정보와 그 이유를 제공할 수 있다. 예를 들어, “사용자는 흡연자(제2 정보)이기 때문에, 루테인은 비추천한다”와 같은 정보가 제공될 수 있다. 상기에서 각 영양성분 선택을 대신하여, 본 개시에서는 개인화 항목(“For me”)을 도 13의 (a)의 사용자 옵티말 영양팩 구성 화면에 제공하고, 상기 개인화 항목이 선택되면 도 14의 (a) 화면의 정보가 제공될 수 있다.

전술한 바와 같이, 서버(200)는 상기 제1 건강기능식품 목록으로, 상기 추천 건강기능식품과 비추천 건강기능식품으로 구분하기 위한 적합도 판단의 근거 데이터를 제공하되, 추가로 도 14의 (b)에 도시된 바와 같은 상기 근거 데이터에는 해당 건강기능식품의 자체의 고유 효과와 부작용에 관한 제1 작용 정보와 상기 유저 헬스 데이터에 기초할 때 해당 건강기능식품에 대해 작용 가능한 효과와 부작용에 관한 제2 작용 정보를 제공할 수도 있다.

도 14의 (b)는 개인화된 효과/주의사항/부작용 및 건강기능식품의 고유 효과/주의사항/부작용에 대한 정보 출력의 예시이다.

도 14의 (b)를 참조하면, 서버(200)는 적합/부적합 판단을 이원화하여 개인화된 적합도 판단 결과 및 그에 따른 추천 정보를 제공할 수 있다.

예를 들어, 도 14의 (b)의 제1 영역(상단)에는 개인화된 즉, 유저 헬스 데이터 기반으로 도 13의 (a)에 구성된 옵티말 영양팩에 대하여 특히, 사용자에게 발현 가능한 주의사항이나 부작용에 대한 정보가 제공될 수 있다. 동시에, 서버(200)는 제2 영역(하단)에는 사용자에 관계없이 알려지거나 일반적으로 나타날 수 있는 부작용에 대한 정보가 제공될 수 있다.

도 14의 (b)에 도시된 바와 같이 제1 영역과 제2 영역에 이원화된 개인 맞춤형과 고유의 부작용 등에 대해 제공되는데 이 때, 서버(200)는 상기 각 정보를 구분하여 순차로 제공하거나 비교 테이블 형태로 두 정보의 차이에 대해 직관적으로 식별 가능하도록 차별화하여 제공할 수도 있다.

도 14의 (b)는 상술한 바와 같이, 건강기능식품에 대한 적합도 판단 시, 해당 건강기능식품의 발현 효과(주의사항이나 부작용)을 고려한 것으로, 제1 정보로 건강기능식품 자체의 고유 효과/주의사항/부작용 등과, 제2 정보로 개인화된 효과/주의사항/부작용을 이원화하여 고려하여 적합 여부를 판단하고, 이를 결과값으로 노출 시켜줄 수 있는 것이다. 다만, 상기한 이원화 처리 내용은 반드시 건강기능식품의 발현 효과와 관련하여 한정되는 것은 아니며, 본 개시에 의해 설명되는 다양한 부분에 참조 적용 가능하다. 상기 제2 정보는 단말(100)에서 예를 들어, 도 14의 (a)와 같이 요청한 경우에만 제공될 수도 있다.

다음으로, 예를 들어, 건강기능식품 목록 중에 적어도 둘 이상 즉, 복수의 건강기능식품들 사이의 상호 관계 즉, 동시 복용하는 경우, 그 적합도 판단 방법에 대해 설명한다. 본 개시에서 동시 복용 적합도는 반드시 동시에 복용하는 경우에만 적용되는 것이 아니라 함께 복용되는 경우를 포함하는 개념이다. 예를 들어, 건강기능식품 A와 건강기능식품 B가 아침 식사 후 함께 복용되는 것은 동시 복용으로 볼 수 있고, 건강기능식품 A는 아침 식사 후 그리고 건강기능식품 B는 저녁 식사 후 복용인 경우에는 함께 복용되는 것으로 이 경우에도 본 개시에 따른 동시 복용 적합도의 대상으로 볼 수 있다.

도 7은 예를 들어, 도 6의 S34와 연관될 수 있다. 예를 들어, 도 7은 S34 이후에 사용자의 추가 입력, 예를 들어, 제1 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공 요청과 같은 사용자의 추가 입력에 대응한 응답으로써 선택된 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공을 위한 것일 수 있다. 실시 예에 따라, 도 7에서 생성되는 제2 플래그 데이터는 상기 제1 플래그 데이터와 함께 제공될 수도 있다.

S41에서, 서버(200)는 상기 제1 건강기능식품 목록 중 적어도 둘 이상의 개별 건강기능식품들 간의 동시 복용 적합도를 산출할 수 있다.

S42에서, 서버(200)는 상기 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 상기 사용자에 적합 여부를 표시하는 제2 플래그 데이터를 생성할 수 있다.

S43에서, 서버(200)는 상기 생성된 제2 플래그 데이터를 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다.

즉, 제2 플래그 데이터는 제1 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공 요청과 같은 사용자의 추가 입력에 따라 개별 건강기능식품이 선택된 경우, 제1 건강식품목록 중 선택되지 않은 나머지 개별 건강기능식품들과의 동시 복용 적합도를 산출한 다음, 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 상기 제1 건강기능식품 목록 내 선택되지 않은 나머지 개별 건강기능식품 중 상기 사용자에게 적합한 건강기능식품에 관한 데이터일 수 있다.

이 때, 제2 플래그 데이터는 제1 플래그 데이터와 같이, 적어도 둘 이상의 건강기능식품들 사이의 동시 복용 적합도가 적합, 부적합, 판단 보류 등 다양한 상태에 따라 컬러, 숫자, 그래프, 이미지, 이모지 등으로 표시하여 직관적으로 식별할 수 있도록 제공될 수 있다. 또한, 제2 플래그 데이터가 선택되면 예를 들어, 동시 복용 적합도 판단의 상세 정보가 제공될 수 있다.

표 1은 동시 복용 적합도 상세 정보 제공의 예시로 볼 수 있다.

섭취 추천 시간 상세 정보	근거 내용
베타카로틴의 흡수율을 높이고, 부작용을 방지하기 위해 루테인 등과 동시 복용하지 않기를 추천함	다양한 카로티노이드를 함께 섭취할 때 카로티노이드는 서로 경쟁적인 상호작용을 갖는다. 베타-카로틴과 루테인을 함께 섭취하면 루테인만 섭취했을 때 보다 베타-카로틴에 의하여 루테인의 흡수가 유의하게 감소되었다. 그러나 베타-카로틴만 섭취했을 때 보다 루테인과 베타-카로틴을 함께 섭취했을 때 혈청 내 베타-카로틴 농도는 증가한 것으로 나타났다.
비타민D는 지방 흡수를 억제하는 약물과 동시 섭취를 피하도록 추천함	지방 흡수를 차단하는 약물을 섭취하는 경우, 비타민 D 흡수도 함께 저해되었다.
엽산의 생체이용률을 높이기 위해서는 식이섬유 섭취와 시간 간격을 두어 단독으로 섭취하는 것을 추천함	식품 중의 성분 중에는 특정 형태의 식이섬유, 예를 들면 밀겨에 있는 식이섬유가 엽산의 생체이용률을 낮출 수 있다.
칼슘의 흡수율을 높이기 위해 비타민D와 동시 섭취를 추천함	칼슘 섭취량이 적을 경우에는 주로 능동 수송으로 운반 흡수되며, 이 때 혈청 비타민 D의 활성형인 칼시트리올[calcitriol, 1,25(OH)2D]과 비타민 D 수용체(vitamin D receptor)의 영향을 받는다.
칼슘의 흡수율을 높이기 위해 비타민D와 동시 섭취를 추천함	1,25-다이하이드록시비타민 D3(1,25(OH)2D3, 칼시트리올)은 전체 소장에서, 특히 십이지장과 공장에서 칼슘의 흡수를 촉진시킨다.
칼슘과 다른 미네랄 제제는 섭취 시간을 다르게 추천함	과량의 칼슘 섭취는 철분과 아연 등 다른 미량무기질의 흡수를 저해할 수 있다.
마그네슘의 흡수율을 높이기 위해 비타민D와 동시 섭취를 추천함	비타민 D와 비타민 D의 대사물질은 마그네슘의 흡수를 높이는 것으로 보고되었다.
마그네슘의 생체이용률을 높이기 위해서는 식이섬유 섭취와 시간 간격을 두어 단독으로 섭취하는 것을 추천함	피틴산 및 셀룰로오스와 같은 식이섬유도 마그네슘의 흡수를 저해하는 것으로 보고되었다.
철의 흡수율을 높이기 위해 비타민C와 동시 섭취하는 것을 추천함	비타민 C는 쉽게 철과 결합하여 용해성의 화합물을 형성할 뿐 아니라, 효과적으로 제2철(Fe3+)을 제1철(Fe2+)로 환원시키기 때문에 철의 흡수에 도움이 된다.
철의 흡수율을 높이기 위해 제산제와 같은 약물과 동시 섭취하지 않는 것을 추천함	제산제의 사용 등으로 위산분비가 저하되면 위 내용물의 pH가 높아져서 제1철(Fe2+)이 불용성의 물질로 침전되어 흡수율이 낮아지는 요인이 된다.
아연의 흡수율을 높이기 위해 칼슘과 동시 복용하지 않을 것을 추천함	아연은 인산염이나 칼슘, 피틴산과 같은 아연 흡수를 저해하는 요인들에 의해 영향을 받는다.
구리의 흡수율을 높이기 위해 식후에 섭취하는 것을 추천함	위산은 식이에 포함된 구리의 분리를 통해 구리의 용해를 증진시킨다.
크롬의 흡수율을 높이기 위해 비타민C와 함께 섭취할 것을 추천함	비타민C는 크롬의 흡수율을 높여준다.
크롬의 흡수울을 높이기 위해 아연과 동시 복용하지 않을 것을 추천함	크롬과 아연은 상호 경쟁관계에 있어 아연부족 쥐에서 크롬의 흡수율이 증가하였다는 보고가 있었다.

한편, 도 8 역시, 도 6의 S34와 관련될 수 있다. 이 때, 도 8은 도 7과 함께 또는 별도의 절차로 판단될 수 있다. 예를 들어, 도 8은 상기 도 6의 S34 이후에 사용자의 추가 입력에 따른 별도의 추가 절차일 수 있다. 예를 들어, 도 8의 절차는 제1 건강기능식품 목록 내 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공 요청과 같은 사용자의 추가 입력에 대응한 응답으로써 선택된 개별 건강기능식품의 상세 정보 제공을 위한 것일 수 있다. 실시 예에 따라, 도 8에서 생성되는 제3 플래그 데이터는 상기 제1 플래그 데이터 내지 제2 플래그 데이터 중 적어도 하나와 함께 제공될 수도 있다.

S51에서, 서버(200)는 상기 사용자의 검색 요청에 대응하여 상기 제1 건강기능식품 목록으로 비록 추출되진 않았으나 상기 검색 요청된 개별 건강기능식품과 동시 섭취가 예상되는 제2 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다. 이는 사용자가 현재 복용 중인 건강기능식품들에 대한 정보에 더하여, 추후 복용 예정인 건강기능식품(잘 알려지거나 일반적으로 추천될 수 있는)(들)과의 정보도 제공하여, 원스톱(one-stop)으로 개인화된 건강기능식품 정보를 제공하기 위한 목적일 수 있다. 상기 동시 섭취 예상의 판단은, 빅데이터와 인공지능 기반으로 본 개시에 따른 서버(200)에서 제공하는 서비스 플랫폼 이용자들의 동시 섭취 패턴이나 외부 소스로부터 수집한 데이터 기반으로 결정될 수 있다. 일례로서, 서비스 플랫폼 이용자들 중, 유저 헬스 데이터가 사용자와 기 설정 값 이상으로 유사한 다른 이용자들이 섭취하는 패턴 및 외부 소스로부터 수집한 데이터를 기반으로, 현재 사용자에 의해 선택된 개별 건강기능식품과 동시 섭취가 예상되는 제2 건강기능식품 목록을 추출할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 상기 동시 섭취 예상 판단은, 서버(200)나 사용자의 설정에 따라 임의로 결정될 수도 있다.

S52에서, 서버(200)는 상기 제2 건강기능식품 목록에 포함된 건강기능식품과 상기 선택된 개별 건강기능식품과의 동시 복용 적합도를 산출할 수 있다.

S53에서, 서버(200)는 상기 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 상기 사용자에게 적합한지 여부를 표시하는 제3 플래그 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 제3 플래그 데이터는, 상기 산출된 동시 복용 적합도에 기초하여 제2 건강기능식품 목록 중 사용자에게 적합한 개별 건강기능식품과 적합하지 않은 개별건강기능식품을 각각 표시할 수 있다.

S54에서, 서버(200)는 상기 제3 플래그 데이터를 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. 상기 제3 플래그 데이터는 상술한 바와 같이 사용자의 추가 입력에 따른 응답으로 제공될 수도 있으나, 다른 실시 예에 따라, 제1 플래그 데이터의 상세 정보 항목으로 제2 플래그 데이터와 함께 제공되거나 상기 제1 플래그 데이터와 동일 레벨에서 함께 제공될 수도 있다.

한편, 도 7과 8과 관련하여 본 개시에 따른 동시 복용 적합도 판단 및 제공 과정에서, 도 14의 (b)와 같은 이원화 시스템을 차용하여, 일반적으로 건강기능식품 복용자들에게 해당하는 동시 복용 적합도 정보와 사용자 개인에 맞춤형으로 유저 헬스 데이터 기반으로 도 13의 (a)에 구성된 옵티말 영양팩에 대하여 동시 복용 적합도 정보를 구분하여 제공할 수도 있다.

본 명세서에서는 플래그 데이터를 이용하였으나, 본 개시는 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서, 본 명세서에서 기술되는 플래그 데이터의 기능이나 역할을 대신하여 공지된 구성요소가 참조될 수 있다.

도 15와 16은 본 개시의 일실시예에 따른 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 17은 본 개시의 일실시예에 따른 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공 UI를 도시한 도면이다.

본 개시에서 코호트 분석이란 도 4를 참조하여 생성된 유저 헬스 데이터를 기반으로 생성된 코호트 그룹 기반으로 분석하는 것을 말한다. 또한, 상기 코호트 그룹은 예를 들어, 후기 정보 작성자에 대해 생성될 수 있다.

한편, 본 개시와 관련하여 후기 정보의 입력 방식은 예를 들어, 다음과 같이 이루어질 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

정보의 입력을 위한 유저 인터페이스(UI)는 다양하게 구성될 수 있으나, 되도록 최대한 간편한 방법으로 필수 정보가 모두 입력될 수 있도록 유도하는 것이 필요하다. 예를 들어, 다음 각 항목마다 선택 방식으로 정보를 입력할 수 있다. 항목에는 섭취기간(ex. 1개월 미만, 1개월 이상, 3개월 이상, 6개월 이상, 1년 이상 등), 연령 (ex. 10대, 20대, 30대, 40대, 50대, 60대, 70대, 80대, 90대, 100대 또는 아이, 청소년, 청년, 장년, 노년 등), 성별(남, 여 등), 섭취 편의성 점수 항목과 관련된 세부 항목으로 목 넘김(크기) / 맛 / 향(냄새) / 가성비 / 재구매 의지 등, 섭취 후 부작용 여부(ex. 없음, 미식거림, 속쓰림, 두통, 어지러움 등과 해당 정보는 해시태그 형태로 표시 혹은 리뷰에 부작용 정보 따로 표시 가능), 추천 or 비추천, 전체 점수(5 scale, 매우 불호 / 불호 / 보통 / 선호 / 매우 선호 등), Text 리뷰 and 사진 리뷰 입력 등이 포함될 수 있다.

다음으로, 리뷰를 보여주는 방식에는 예를 들어, 기본 베스트 리뷰(다른 사용자의 공감을 많이 얻은 리뷰)를 순서대로 보여주고 개인화(ForMe) 선택하면 맞춤 리뷰 보여 주는 방식과, 리뷰 전체 점수와 개별 요건에 대한 점수는 필터 변경에 따라 정렬되는 방식 등이 포함될 수 있다.

상기 리뷰 필터와 관련하여, 개인화 리뷰(ForMe Review, ForMe 버튼 누르면 나와 건강 정보가 가장 비슷한 필터로 전체 세팅), 연령 / 성별 / 유사질환(당뇨, 간질환 등등) / 알러지 / 기타 기능 등과 같은 세부 필터 선택을 통해 이루어질 수 있다.

한편, 리뷰를 스크랩할 수도 있는데, 해당 리뷰 등록된 피드백 정보에 따라서 향후 추천에 반영하기, 해당 건강기능식품 복용 후 부작용 발생, 만족감을 높일 수 있는 추천 제품, 비타민을 검색했을 때 개인이 만족도가 높을 제품 순서로 노출(랭킹 방식)될 수 있다.

기본적으로 본 개시는 건강기능식품 별 후기 정보 중 사용자와 유저 헬스 데이터가 동일 또는 유사한(즉, 임계치 이상인) 타 사용자들의 후기를 우선하여 노출하도록 하여, 최대한 관련 후기 정보를 빠르고 쉽게 확인할 수 있도록 하는 것이다.

관련하여, 종래 후기 시스템은, 키워드 검색 시(ex. 영양제 명 검색 or 영양성분 검색), 해당 영양제(or 영양성분)에 관한 타 사용자들의 후기가 정리되지 않은 상태로 노출되거나 특정 입력에 의해 정렬(ex. 최신순, 별점높은 순, 별점 낮은 순 등)되어 제공되는 것이다.

그러나 이와 같은 경우, 해당 후기 정보의 유효성에 대해 판단할 수 없다. 즉, 자신히 해당 영양제나 영양성분을 섭취할 때, 어떤 작용이 있을 지 판단하기가 어렵거나 매우 많은 후기를 접하고 판단하여야 하는 등 시간과 노력이 요구된다.

이에 따라, 본 개시에서는 예를 들어, 자동으로 또는 수동으로 개인화 버튼(ForMe) 선택을 통하여, 다양한 인자들을 기반으로 사용자와 유저 헬스 데이터가 임계치 이상인 가장 유사한 사용자들의 후기를 순차 정렬하여 차등 제공할 수 있다.

이 때, 상기 인자에는 예를 들어, 도 4에서 소개한 유저 헬스 데이터를 구성하는 정보 항목들과 추가로 기타 정보 등이 포함될 수 있다. 상기에서, 기타 정보로 예를 들어, 흡연시 평균 흡연량, 음주시 평균 음주량, 평균 기상 및 취침 시각, 수면시간(평균), 임신 여부, 주요 섭취 식단(ex. 비건, 육식 위주, 생식 위주) 등에 대한 정보가 포함될 수 있다.

본 개시에 따른 서버(200)는 상기 각 인자들에 대하여 미리 정의된 상이한 가중치를 부여하여 유사도 판단에 반영할 수 있다. 상기 정의되는 가중치는 사용자에 따라 변경될 수도 있다.

더불어, 서버(200)는 하나의 사용자 계정에서 동일 건강기능식품에 대해서는 되도록 1회의 리뷰만 작성 가능하도록 하여, 불필요한 리뷰 작성을 사전에 방지하고 불필요하거나 관련 없는 내용을 포함한 리뷰 작성을 최소화하여, 추후 후기 정보 추출 및 처리 시에 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 할 수 있다.

먼저, 도 15를 참조하면, S71에서, 서버(200)는 도 4에 도시된 바와 같이, 입력되는 사용자 정보에 기반하여 사용자의 건강 상태를 파악하여 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성할 수 있다. 이 때, 상기 복수 개의 정보 항목은 예를 들어, 도 4에서 설명한 제1 정보 내지 제5 정보 중 적어도 하나 이상을 나타낼 수 있으며, 개별 정보 항목들에 유사도 판단을 위한 미리 정의된 점수(동일한 점수)가 부여될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 정보 항목에는 고유의 가중치가 설정될 수 있다.

S72에서, 서버(200)는 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득할 수 있다. 이 때, 상기 획득 과정은 전술한 단말(100)에서 실행된 어플리케이션을 통해 수행될 수 있다.

S73에서, 서버(200)는 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품의 후기 정보를 추출할 수 있다.

이 때, 상기 후기 정보의 추출은 전술한 서버(200)에 의해서 제공되는 서비스 플랫폼을 통해 제공되는 서비스에 작성된 정보일 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 상기 후기 정보에는 예를 들어, 외부 소스에서 검색 요청된 건강기능식품에 관해 수집한 후기 정보도 포함할 수 있다. 이 때, 상기 외부 소스를 통해 수집된 후기 정보는 해당 소스의 신뢰도에 해당 후기 정보에 가중치를 별개로 부여하여 참조할 수 있다. 상기 해당 소스의 신뢰도에 관하여 예를 들어, 서버(200)나 사용자에 의해 미리 설정 등록된 신뢰할 수 있는 사이트나 소스이거나 해당 소스의 관리자가 신뢰할 수 있는 기업이나 사람인 경우에는 신뢰도가 상대적으로 높은 것으로 보아 가중치를 다른 소스에 비하여 높게 설정할 수 있다. 한편, 신뢰도가 임계치 이하이면, 해당 소스는 처음부터 배제하거나 해당 소스에서 수집된 후기 정보는 필터링(filtering)하여 배제(exclude)할 수 있다. 그 밖에, 상기 후기 정보에는 반드시 후기라는 형태를 띄지 않더라도 작성자의 경험이나 기타 관련 건강기능식품과 관련하여 전문적인 정보를 제공하는 공공 서버나 의료 서버 등 전문 서버에 작성된 내용도 포함될 수 있다. 한편, 상기에서 해당 후기 정보의 댓글이나 코멘트 등도 본 개시에 따른 후기 정보에 참조될 수 있다.

S74에서, 서버(200)는 추출된 후기 정보의 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교할 수 있다.

이 때, 상기에서 외부 소스를 통해 수집된 후기 정보나 해당 후기 정보의 코멘트나 댓글 형태의 정보에 대해서는 별도의 가중치(상대적으로 유저 헬스 데이터 정보가 추출 가능한 후기 정보에 비해 낮은)를 부여하여 개별 판단할 수 있다.

실시 예에 따라서, S73에서 추출된 후기 정보가 충분하지 않은 경우에만, 상기 외부 소스를 통해 수집된 후기 정보나 해당 후기 정보의 코멘트나 댓글 형태의 정보가 후기 정보로서 기능할 수 있다. 따라서, 이 경우, S74의 유저 헬스 데이터 유사도 판단은 배제되거나 다른 방식으로 대체 수행될 수 있다.

S75에서, 서버(200)는 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하여 배제하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬할 수 있다. 이 때, 1차 정렬은 예를 들어, 유저 헬스 데이터의 유사도를 기준으로 순차 정렬되는 것을 포함할 수 있다.

S76에서, 서버(200)는 정렬된 후기 정보가 순차로 노출되도록 제공할 수 있다.

상기 S74에서, 서버(200)는 유저 헬스 데이터 유사도를 전술한 상기 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 산출할 수 있다.

도 16에서는, 도 15에서 1차 정렬 후 예를 들어, S76 수행 이전이나 이후에 수행되는 동작들에 대해 기술한다.

S81에서, 서버(200)는 1차 정렬된 남은 각 후기 정보 작성자의 해당 건강기능식품 복용 이력 정보를 추출할 수 있다.

이 때, 실시 예에 따라서, 서버(200)는 예를 들어, 상기 각 후기 정보 작성자의 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 포함한 다양한 매체에 상기 작성자가 작성한 정보로부터 관련 정보를 수집하여 참조할 수도 있다.

S82에서, 서버(200)는 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 기초하여 상기 1차 정렬된 후기 정보를 재정렬 즉, 2차 정렬할 수 있다.

이 때, 상기 2차 정렬 역시 순차 정렬될 수 있는데, 상기 각 작성자의 후기 정보의 내용에 따라 서로 다른 가중치가 설정될 수 있다.

예를 들어, 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 따른 설정 가중치는, 해당 건강기능식품에 대하여 복용 이력 여부, 임의의 기간 이상 정상 복용 여부, 임의의 횟수 이상 재구매 여부, 임의의 시간 이상 해양 영양제가 노출된 화면에 대기 여부, 임의의 횟수 이상 해당 건강기능식품에 대한 검색 경험 여부, 임의의 횟수 이상 포털에서 해당 건강기능식품에 대한 검색 경험 여부, 임의의 횟수 이상 정보 확인 여부, 구매 후 반품 여부, 및 상기 사용자 정보로 입력 후 제외 여부 중 적어도 하나에 기초하여 결정 내지 조정될 수 있다.

즉, 본 개시는 소정 건강기능식품(즉, 사용자가 검색 요청한)에 대한 가장 사용자에게 부합하는 후기 정보를 제공하기 위하여, 후기 정보를 복수의 레이어로 계층화하고 정렬하는 것이다.

편의상, 본 명세서에서는 2단 레이어를 개시하고 있으나, 본 개시가 이에 한정되는 것은 아니다.

즉, 본 개시에서는 1차로 유저 헬스 데이터에 기초하여 필터링하여 계층화하고, 2차로 복용 이력을 고려하여 재정렬하여 계층화하는 것이다.

이 때, 상기 1차 단계에서 유저 헬스 데이터가 기 설정 값 이상으로 유사한 사용자들의 후기들은, 해당 건강기능식품의 복용이력을 고려하여 가중치를 부여한 2차 단계를 거쳐 최종 정렬이 완료될 수 있다.

한편, 상기에서 2차 단계 정렬 시 가중치 별 예시로 예를 들어, ① 가중치(+) 요건: 정상 섭취기간(ex. 일일 섭취량을 만족한 상태로 섭취한 기간)이 길수록, ② 가중치(+) 요건: 재구매 횟수가 많을수록, ③ 가중치(-) 요건: 개인 DB에 해당 건강기능식품의 복용 이력이 없는 사용자의 후기(복용 이력이 없는 사용자가 해당 건강기능식품에 남긴 후기는 신뢰도 저하의 요인으로 판단), ④ 가중치(+) 요건: 후기를 남긴 사용자가 해당 영양제가 노출된 화면에 머무른 시간이 길수록, ⑤ 가중치(+) 요건: 후기를 남긴 사용자가, 포털 사이트나 쇼핑 사이트 등에 해당 영양제를 검색한 횟수(필요 시 동의절차 有), ⑥ 가중치(+) 요건: 사용자가 해당 영양제를 클릭하여 정보를 확인한 횟수, ⑦ 가중치(+) 요건: (후기가 부정적인 후기에 가까울 때만 적용) 후기를 남긴 사용자가 해당 영양제를 건강정보에 기 반영하였다가 제외한 이력이 있는 경우 등이 참고될 수 있다. 다만, 이는 일 예시이다.

전술한 바와 같이, 본 개시는 멀티-레이어로 후기 정보를 계층화하고 정렬하여 사용자에 맞춤형 후기 정보를 제공하는 것으로, 사용자의 설정 사항에 따라 추가로 3차, 4차 정보의 필터링이 이루어질 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 중요하게 생각하는 항목으로 부작용 여부를 3차 단계 필터링 계수로 사용하여, 2차 단계까지 필터링 된 후기 정보를 추가로 부작용에 관한 언급이 있는 후기 정보가 추가 필터링되어 정렬될 수 있다.

상기에서 사용자의 설정 사항에 추가로 또는 그를 대체하여 전문가의 피드백을 참조할 수 있다. 예를 들어, 1차 또는 2차 단계 이후에 전문가의 피드백이 있는 후기 정보, 전문가가 작성한 후기 정보 등은 추가로 필터링되어 정렬될 수 있다.

그 밖에, 본 개시에서 코호트 군으로 분류할 수 있는 기준은 예를 들어, 표 2 내지 표 10이 참조될 수 있다.

분류	개인특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
기본정보	성	남성/여성
	연령	영유아/어린이/10대/ 20대/ 30대/ 40대/ 50대/ 60대/ 70대 이상
	전문가 여부	약사, 의사, 영양사인 경우 전문가 / 그 외 일반
	건강 고민	눈 건강/ 간 건강/ 피로감/ 스트레스&수면/ 혈압/ 혈중 중성지방/ 혈중 콜레스테롤/ 혈관&혈액순환/ 혈당/ 면역기능/ 장 건강/ 소화&위 건강/ 두뇌활동/ 노화&항산화/ 피부 건강/ 체지방/ 운동능력/ 뼈 & 관절 건강/ 치아 건강/ 남성 건강/ 여성 건강/ 임산부&태아 건강 등
	특수 건강 상태	임신/ 임신계획/ 수유/ 흡연/ 음주정도 등
	알러지	갑각류/ 땅콩/ 대두/ 유제품 등
	특이사항	카페인 민감/ 에스트로겐 민감/ 유당불내증 등
	질병상태	건강 양호/ 질환 경계/ 유질환 등
	기저질환	고혈압/ 당뇨/ 천식/ 위장질환/ 갑상선질환/ 담낭질환/ 신장질환/ 간질환 등
	복용약물	식약처 약물 코드 분류

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
영양제	영양제 알림 설정 여부	True / False
	섭취하는 영양제 개수	n개
	영양제 복용 시간	하루 총 n회
	섭취하는 영양제 종류	멀티비타민/ 눈 건강/ 간 건강/ 피로감/ 스트레스&수면/ 혈압/ 혈중 중성지방/ 혈중 콜레스테롤/ 혈관&혈액순환/ 혈당/ 면역기능/ 장 건강/ 소화&위 건강/ 두뇌활동/ 노화&항산화/ 피부 건강/ 체지방/ 운동능력/ 뼈&관절 건강/ 치아 건강/ 남성 건강/ 여성 건강/ 임산부&태아 건강 등
	부작용 경험한 영양제 제품	고려은단 비타민C, 라이프익스텐션 투퍼데이 등
	섭취 영양제 평균 별점	n.nn점
	별점 높은 영양제 종류	골든뉴트리션 오메가3, 세노비스 여성 멀티비타민 등
	별점 낮은 영양제 종류	고려은단 비타민C, 라이프익스텐션 투퍼데이 등
	영양제 효과 체감	효과를 느끼고 있다 / 특별한 효과를 느끼지 않는다
	섭취 영양제 점수	n점 (100점 만점) / 종합, 필수, 목적별 점수 세분화
	품질정보	GMP/ 향료/ 색소/ 중국산 원료/ 일본산 원료
	섭취 형태	알약 n개 / 캡슐 m개 / 가루 s개
	국내/해외 제품 선호도	국내 제품 : 해외 제품 비율
	선호하는 브랜드	종근당/ 유한/ 녹십자/ 쏜리서치/ 나우푸드/ 닥터베스트 등

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
영양제 구매 정보	구매 채널	자사/ 타사(이커머스 채널, 홈쇼핑, 공동구매 등)
	구매 주기	평균 n일
	구매하는 영양제 개수	3개월 기준 n개/ 6개월 기준 m개/ 1년 기준 s개
	구매하는 영양제 종류	멀티비타민/ 눈 건강/ 간 건강/ 피로감/ 스트레스&수면/ 혈압/ 혈중 중성지방/ 혈중 콜레스테롤/ 혈관&혈액순환/ 혈당/ 면역기능/ 장 건강/ 소화&위 건강/ 두뇌활동/ 노화&항산화/ 피부 건강/ 체지방/ 운동능력/ 뼈&관절 건강/ 치아 건강/ 남성 건강/ 여성 건강/ 임산부&태아 건강 등
	국내/해외 제품 선호도	국내 제품 : 해외 제품 비율
	선호하는 브랜드	종근당/ 유한/ 녹십자/ 쏜리서치/ 나우푸드/ 닥터베스트 등
	영양제 구매 요인	가격/ 효과/ 섭취 편의성/ 알약크기/ 별점/ 리뷰/ 부작용 유무/ 전문가 리뷰 등
	품질정보	GMP/ 향료/ 색소/ 중국산 원료/ 일본산 원료

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
건강 검진	건강검진 주기	1년/ 2년/ 3년이상
	최근 건강검진 과목 상세	과목명
	건강검진 병원	병원명
	건강검진 단계	정상/ 주의/ 경계/ 유질환자 등
	주의(경계) 단계인 과목	간 기능, 신장 기능 등
	정상 과목	체지방, 시력 등
	유질 과목	혈압, 공복 혈당 등
	건강검진 가격대

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
식단	식단관리 경험	과거에 있음/ 없음/ 현재 하는 중/ 계획 중
	식단관리 기간	과거 기간 / 목표 기간
	식단관리 목표	체중감소 (현재 체중: 비만/과체중/정상체중/저체중), 근력강화, 건강관리(당뇨/혈압/지방간/통풍/갑상선질환/골다공증 등)
	현재 체중
	목표 체중
	현재 체중 - 목표 체중 차이
	목표 1일 kcal
	평균 실제 섭취 kcal
	식단관리 중 영양제 보충 여부	영양제 같이 먹는다/ 안먹는다
	식단관리 중 영양제 보충 선택 요소	피티샘/ 커뮤니티/ 전문가/ 방송/ 지인 추천 등
	체중 조절용 식품 선호도	체중 조절 목적으로 나온 식품을 먹는다/안먹는다
	식단 관리 강도	고 / 중 / 저
	채식주의자 여부	아님 / 프루테리언 / 비건 / 락토 / 오보 / 락토오보 / 폴로 / 페스코 / 플렉시테리안 등

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
운동/생활관리	운동 빈도	주 1회~7회, 하루 1회~
	운동 시간	1회 N분
	최대 심박수	N회
	운동 경력	n년 이상
	운동 종류	웨이트 트레이닝(근력 중심) / 수영 / 등산 / 골프 / 필라테스 / 조깅 등
	운동 목적	체중감소/ 근력강화/ 폐활량 등 신체능력 증진/ 노화방지/ 운동선수
	운동과 식단 관리병행 여부	식단관리를 함께 한다/ 하지 않는다
	운동과 보충제 섭취 여부	같이 먹음/ 안 먹음

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
의약품	의약품 복용 기간	n년 이상
	의약품 복용에 대한 거부감	거부감 없음 / 있음
	복용약물	식약처 약물 코드 분류
	섭취 형태	급여 / 주사 등
	평균 처방 주기
	처방 병원
	처방 약국

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
마이데이터	측정 중인 데이터	체중/ 체성분/ 심박수/ 체온/ 산소포화도/ 걸음수/ 운동시간/ 식사시간/ 혈압/ 혈당/ 수면시간 등
	알림 요청 데이터	유전자 검사 / 워치 데이터 / 병원 방문 기록 / 처방 기록 등
	사용 중인 기기	스마트워치/ 체중계, 체성분측정기, 혈압계, 혈당계, 체온계, 산소포화도측정기 등 각각의 기계/ 기록(운동, 식사)
	유전자 검사시행 여부	True / False
	유전자 검사 결과	각 과목별 결과 및 타입
	측정 주기

분류	개인 특성	예시 (이러한 조건을 가지고 있으면 같은 군으로 분류할 수 있다)
행동데이터	앱 접속 주기	월 N회, 평균 주기 n일
	주로 사용하는 검색어	제품 이름, 성분 이름
	평균 앱 체류 시간
	Push On/Off

상기 표 2 내지 표 10에 언급된 분류 중 적어도 하나 또는 개인 특성은 전술한 코호트 군 분류 즉, 후기 정보의 필터링을 위한 기준으로 이용될 수 있다.상기 1차 정렬된 후기 정보 또는 2차 정렬된 후기 정보는 제공 시, 최상위 후기 정보 즉, 후기 정보 중 1순위 내지 3순위 후기 정보를 분리 추출하여 그룹화하여 제공할 수 있다.

이 때, 상기 그룹화된 1순위 내지 3순위 후기 정보는 도 17의 (a)에 도시된 바와 같이, 비교 테이블을 이용하여 동시에 노출되도록 제공될 수 있다. 이에 따라 사용자는 직관적으로 유저 헬스 데이터 기반 가장 베스트 후기 정보를 동시에 비교하면서 확인할 수 있다. 한편, 이 경우, 각 후기 정보에서 1순위 후기 정보를 기준으로, 차순위 후기 정보에서는 차이나는 내용을 식별 가능하게 표시하여 제공될 수 있다. 예컨대, 2순위 후기 내용 B는 후기 정보를 제공할 때, 1순위 후기 내용 A와 다르거나 반대되거나 차이가 있는 부분이 볼드체, 밑줄, 컬러 변경, 크기 변경 등의 방식으로 제공될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 서버(200)는 상기 1차 정렬 또는 2차 정렬된 후기 정보를 다시 긍정 후기 카테고리와 부정 후기 카테고리로 구분하고, 유사도 판단 결과에 따라 순차로 3차 정렬할 수 있다. 이렇게 3차 정렬된 긍정 후기 카테고리와 부정 후기 카테고리의 1순위 내지 3순위 후기 정보가 카테고리 별로 개별적으로 또는 도 17의 (b)에 도시된 바와 같이 함께 노출되도록 제공될 수 있다.

한편, 상기 1 내지 3순위는 임의로 설정한 것으로, 본 개시는 이에 한정되는 것은 아니다.

본 명세서에서 기술된 각 도면의 동작 순서는 실시예에 따라서 일부 동작들이 동시에 수행되거나 도시되고 설명된 바와 상이할 수도 있다.

이상 상술한 본 개시의 다양한 실시 예에 따르면, 특정 건강기능식품 or 영양성분의 검색 시, 종래와 같이 일반적인 방식으로 후기를 제공하는 것이 아니라 사용자 정보에 기반하여 맞춤화된 후기를 우선하여 노출시킴으로써 사용자의 편의성 증대 및 정보 전달의 오류 사전에 방지할 수 있다. 또한, 본 개시에 따르면, 코호트 분석 기반으로 한 데이터 수집이 용이하고, 이를 바탕으로 해당 코호트 집단이 어떤 식품을 주로 찾는지 용이하게 수요(Needs) 분석 결과를 도출할 수 있다. 예를 들어, “가족 중 당뇨의 병력이 있는 20대 남성의 ~% 이상이 비타민 X 섭취로 인해 ~~부작용을 경험함으로써 비타민 X 섭취를 거부하는 경향이 있다”와 같은 수요 분석 결과가 도출되고, 그를 이용하여 개인화뿐만 아니라 다양한 서비스에 접목할 수 있다.

본 개시의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 개시의 실시예를 설명하였지만, 본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 개시가 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100 : 단말 200 : 서버
210 : 메모리 220 : 프로세서
310 : 통신모듈 320 : 데이터추출모듈
330 : 적합도산출모듈 340 : 제어모듈
350 : DB

Claims (10)

1. 전자 장치에 의해 수행되어, 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 방법에 있어서,
   프로세서가 입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 동일한 점수가 부여되었으나 각각 고유의 가중치가 설정된 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성하는 단계;
   상기 프로세서가 상기 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득하는 단계;
   상기 프로세서가 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품에 대한 후기 정보를 추출하는 단계;
   상기 프로세서가 상기 사용자의 개인화 요청 입력이 수신되면, 상기 추출된 후기 정보 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교하는 단계;
   상기 프로세서가 상기 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬하는 단계;
   상기 프로세서가 상기 1차 정렬된 각 후기 정보 작성자의 상기 건강기능식품 복용 이력 정보를 추출하여, 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 기초하여 상기 1차 정렬된 후기 정보를 필터링하여 2차 정렬하는 단계; 및
   상기 프로세서가 상기 추출된 건강기능식품 정보와 2차 정렬된 후기 정보를 제공하는 단계를 포함하되,
   상기 유저 헬스 데이터 유사도는, 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 산출되고, 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 따라 상기 1차 정렬된 각 후기 정보에 대하여 서로 다른 가중치가 설정되되, 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 따른 설정 가중치는 해당 건강기능식품에 대하여 복용 이력 여부, 임의의 기간 이상 정상 복용 여부, 임의의 횟수 이상 재구매 여부, 임의의 시간 이상 해당 영양제가 노출된 화면에 대기 여부, 임의의 횟수 이상 해당 건강기능식품에 대한 검색 경험 여부, 임의의 횟수 이상 정보 확인 여부, 구매 후 반품 여부, 및 상기 사용자 정보로 입력 후 제외 여부 중 적어도 하나에 기초하여 증감 조정되는,
   코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 제1항에 있어서,
   상기 2차 정렬된 후기 정보를 제공할 시,
   상기 2차 정렬된 후기 정보 중 1순위 내지 3순위 후기 정보를 추출하여 그룹화하는,
   코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 그룹화된 1순위 내지 3순위 후기 정보는 비교 테이블을 이용하여 동시에 노출되도록 제공되는,
   코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 프로세서가 상기 2차 정렬된 후기 정보를 긍정 후기 카테고리와 부정 후기 카테고리로 구분되고 상기 유사도에 따라 순차로 3차 정렬하여 제공하는 단계를 더 포함하는,
   코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 3차 정렬된 긍정 후기 카테고리와 부정 후기 카테고리의 1순위 내지 3순위 후기 정보가 카테고리 별로 함께 노출되도록 제공되는,
   코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 방법.
9. 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 장치에 있어서,
   메모리; 및
   상기 메모리와 통신을 수행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
   입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 동일한 점수가 부여되었으나 각각 고유의 가중치가 설정된 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성하며, 상기 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득하면, 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품의 후기 정보를 추출하고, 상기 사용자의 개인화 요청 입력이 수신되면, 상기 추출된 후기 정보 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬하고, 상기 1차 정렬된 각 후기 정보 작성자의 건강기능식품 복용 이력 정보를 추출하고, 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 기초하여 상기 1차 정렬된 후기 정보를 필터링하여 2차 정렬하고, 상기 추출된 건강기능식품 정보와 2차 정렬된 후기 정보를 제공하되,
   상기 프로세서는, 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 상기 유저 헬스 데이터 유사도를 산출하고,
   상기 프로세서는, 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 따라 상기 1차 정렬된 각 후기 정보에 대하여 서로 다른 가중치를 설정하고, 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 따른 설정 가중치를 해당 건강기능식품에 대하여 복용 이력 여부, 임의의 기간 이상 정상 복용 여부, 임의의 횟수 이상 재구매 여부, 임의의 시간 이상 해당 영양제가 노출된 화면에 대기 여부, 임의의 횟수 이상 해당 건강기능식품에 대한 검색 경험 여부, 임의의 횟수 이상 정보 확인 여부, 구매 후 반품 여부, 및 상기 사용자 정보로 입력 후 제외 여부 중 적어도 하나에 기초하여 증감 조정하는,
   코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 장치.
10. 코호트 분석 기반 건강기능식품 정보를 제공하는 시스템에 있어서,
    사용자 정보를 입력하는 사용자 단말; 및
    상기 사용자 단말과 통신을 수행하는 서버를 포함하되, 상기 서버는,
    입력되는 사용자 정보에 기반 상기 사용자의 건강 상태를 파악하여 동일한 점수가 부여되었으나 각각 고유의 가중치가 설정된 복수 개의 정보 항목을 포함한 유저 헬스 데이터를 생성하며, 상기 사용자에 의해 건강기능식품 검색 요청을 획득하면, 상기 검색 요청에 대응하는 건강기능식품 정보와 해당 건강기능식품의 후기 정보를 추출하고, 상기 사용자의 개인화 요청 입력이 수신되면, 상기 추출된 후기 정보 작성자들의 유저 헬스 데이터와 상기 생성된 사용자의 유저 헬스 데이터의 유사도를 산출하여 비교하고, 상기 비교 결과 유사도가 임계치 미만인 유저 헬스 데이터를 가진 작성자의 후기 정보를 필터링하고 나머지 후기 정보를 1차 정렬하고, 상기 1차 정렬된 각 후기 정보 작성자의 건강기능식품 복용 이력 정보를 추출하고, 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 기초하여 상기 1차 정렬된 후기 정보를 필터링하여 2차 정렬하고, 상기 추출된 건강기능식품 정보와 2차 정렬된 후기 정보를 제공하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 각 정보 항목에 미리 설정된 고유의 가중치에 기초하여 상기 유저 헬스 데이터 유사도를 산출하고,
    상기 프로세서는, 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 따라 상기 1차 정렬된 각 후기 정보에 대하여 서로 다른 가중치를 설정하고, 상기 추출된 건강기능식품 복용 이력 정보에 따른 설정 가중치를 해당 건강기능식품에 대하여 복용 이력 여부, 임의의 기간 이상 정상 복용 여부, 임의의 횟수 이상 재구매 여부, 임의의 시간 이상 해당 영양제가 노출된 화면에 대기 여부, 임의의 횟수 이상 해당 건강기능식품에 대한 검색 경험 여부, 임의의 횟수 이상 정보 확인 여부, 구매 후 반품 여부, 및 상기 사용자 정보로 입력 후 제외 여부 중 적어도 하나에 기초하여 증감 조정하는,
    코호트 분석 기반 건강기능식품 정보 제공 시스템.

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