KR102460666B1 - 기능성 제품 추천 장치 및 그 방법 - Google Patents

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김기현
이용욱
최선미
박양희
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Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 장치는 사용자의 건강관련정보를 획득하는 정보획득부, 정보 타입에 따라 상이한 가중치를 부여하는 제1 점수화 방법에 기반하여 상기 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하고, 기 분류된 상태항목에 상기 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산하는 점수변환부, 건강효능(Health Claim)과 대사성분(Metabolite) 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터, 및 기능성 제품에 관한 제2 데이터를 저장하는 데이터베이스 및 상기 데이터베이스로부터 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성하고, 상기 상태항목점수에 기반하여 상기 사용자의 개인건강효능을 분석하고, 상기 제1 행렬에 기반하여 상기 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산하는 연산부를 포함할 수 있다.

Description

기능성 제품 추천 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR RECOMMENDING FUNCTIONAL PRODUCTS AND METHODS THEREOF}
본 문서에 개시된 실시예들은 기능성 제품 추천 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
건강기능식품은 인체에 유용한 기능을 가진 영양소를 원료로 제조된 식품으로 건강을 유지하는데 도움을 주는 식품을 의미한다. 현대인들의 건강에 대한 관심이 증대됨에 따라 건강기능식품과 관련된 시장은 성장하고 있다.
기능성 원료는 건강기능식품의 제조에 사용되는 기능성을 가진 물질(원료)을 의미한다. 건강기능식품 시장의 성장과 더불어, 기능성 원료에 관련된 시장도 함께 성장하고 있다.
개인마다 요구되는 건강기능식품 또는 기능성 원료는 개인의 건강 상태에 따라 상이할 수 있다. 개인의 건강 상태는 개인의 건강에 대한 선천적 정보(예: 신체적 특성, 유전자 정보 등) 및 후천적 정보(예: 개인의 건강 이력, 건강에 대한 개인의 체감도, 관심 건강 분야, 생활습관 등)에 의하여 결정될 수 있다. 이에, 개인의 건강 정보(선천적 정보 및/또는 후천적 정보)에 기반하여 건강 상태를 분석하고, 분석 결과에 기반하여 기능성 제품(예: 건강기능식품, 기능성 원료 등)을 추천하는 알고리즘을 도출할 필요가 있다.
개인의 건강에 대한 선천적 정보 및 후천적 정보를 종합적으로 반영하여 건강 상태를 분석하고, 분석 결과에 따른 기능성 제품을 추천하는 장치 및 알고리즘을 제공할 필요가 있다.
개인의 건강 상태 분석 결과에 기반하여 기능성 제품을 추천하는 임상적 근거를 마련할 필요가 있다.
개인의 건강 상태의 변화가 있는 경우, 이를 반영하여 지속적인 건강 관리(예: 기능성 제품 추천)를 제공할 필요가 있다.
상기 발명의 배경이 되는 기술 및 상기 해결하고자 하는 과제에서 설명된 사항은 본 발명에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안될 것이다.
본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 장치는 사용자의 건강관련정보를 획득하는 정보획득부, 정보 타입에 따라 상이한 가중치를 부여하는 제1 점수화 방법에 기반하여 상기 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하고, 기 분류된 상태항목에 상기 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산하는 점수변환부, 건강효능(Health Claim)과 대사성분(Metabolite) 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터, 및 기능성 제품에 관한 제2 데이터를 저장하는 데이터베이스 및 상기 데이터베이스로부터 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성하고, 상기 상태항목점수에 기반하여 상기 사용자의 개인건강효능을 분석하고, 상기 제1 행렬에 기반하여 상기 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산하는 연산부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 건강관련정보는 건강설문정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 건강관련정보는 건강검진정보, DTC유전자검사정보 또는 생활기록정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 기능성 제품은 기능성 원료 또는 건강기능식품을 포함하고, 상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 제품 명칭, 기능 성분 및 효능에 관한 기전을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 기전은 생체내(in vivo) 또는 생체외(in vitro) 시험 결과를 통해 기능성을 인정받은 상기 기능성 제품의 효능에 관한 기전을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제2 데이터는, 상기 기능성 제품의 건강효능 또는 상기 기능성 제품의 기능적 주석(Functional Annotation)에 매칭된 특성(Trait) 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 특성 정보는 기능성 제품의 결핍 시의 건강효능 또는 기능성 제품의 결핍 시의 기능성 주석 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 특성 정보는 후천성 결함에 관한 건강효능 또는 후천성 결함에 관한 기능적 주석 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 기능성 정보를 더 포함하고, 상기 특성 정보는 상기 기능성 제품의 상기 기능성 정보와 유관한 질병 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제2 데이터는 섭취 주의사항 정보를 더 포함하고, 상기 연산부는 주의사항 정보에 기반하여 상기 기능성 제품 추천 결과를 필터링(filtering)할 수 있다.
본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 방법은 사용자의 건강관련정보를 획득하는 동작, 정보 타입에 따라 상이한 가중치를 부여하는 제1 점수화 방법에 기반하여 상기 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하는 동작, 기 분류된 상태 항목에 상기 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산하는 동작, 건강효능(Health Claim)과 대사성분(Metabolite) 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터, 및 기능성 제품에 관한 제2 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성하는 동작, 상기 상태항목점수에 기반하여 상기 사용자의 개인건강효능을 분석하는 동작 및 상기 제1 행렬에 기반하여 상기 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 건강관련정보는 건강설문정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 건강관련정보는 건강검진정보, DTC유전자검사정보 또는 생활기록정보를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 기능성 제품은 기능성 원료 또는 건강기능식품을 포함하고, 상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 제품 명칭, 기능 성분 및 효능에 관한 기전을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 기전은 생체내(in vivo) 또는 생체외(in vitro) 시험 결과를 통해 기능성을 인정받은 상기 기능성 제품의 효능에 관한 기전을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제2 데이터는, 상기 기능성 제품의 건강효능 또는 상기 기능성 제품의 기능적 주석(Functional Annotation)에 매칭된 특성(Trait) 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 특성 정보는 기능성 제품의 결핍 시의 건강효능 또는 기능성 제품의 결핍 시의 기능성 주석 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 특성 정보는 후천성 결함에 관한 건강효능 또는 후천성 결함에 관한 기능적 주석 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 기능성 정보를 더 포함하고, 상기 특성 정보는 상기 기능성 제품의 상기 기능성 정보와 유관한 질병 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 제2 데이터는 섭취 주의사항 정보를 더 포함하고, 상기 주의사항 정보에 기반하여 상기 기능성 제품 추천 결과를 필터링(filtering)하는 동작을 더 포함할 수 있다.
본 문서의 개시에 따른 기능성 제품 추천 장치 및 기능성 제품 추천 방법에 따르면 사용자의 건강에 대한 선천적 정보 및 후천적 정보를 종합적으로 반영하여 건강 상태를 분석할 수 있다.
본 문서의 개시에 따른 기능성 제품 추천 장치 및 기능성 제품 추천 방법에 따르면, 사용자의 건강 상태 분석 결과에 따라 맞춤형 기능성 제품의 추천 결과를 제공할 수 있다.
본 문서의 개시에 따른 기능성 제품 추천 장치 및 기능성 제품 추천 방법에 따르면, 사용자의 건강 상태 분석 결과에 따른 기능성 제품을 추천하는데 있어서 임상적 근거를 보완할 수 있다.
본 문서의 개시에 따른 기능성 제품 추천 장치 및 기능성 제품 추천 방법에 따르면, 사용자의 건강 상태 변화에 따라 지속적으로 업데이트(up-date)된 기능성 제품을 추천할 수 있다.
본 문서의 개시에 따른 기능성 제품 추천 장치 및 기능성 제품 추천 방법의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또다른 효과들은 본 문서의 개시에 따라 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 장치, 사용자 및 전자 장치를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 장치를 보여주는 블록도이다.
도 3 및 도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 방법을 보여주는 도면이다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따라 메모리 모듈을 포함하는 기능성 제품 추천 장치를 간단하게 보여주는 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", "첫째", "둘째", "A", "B", "(a)" 또는 "(b)"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다.
본 문서에서, 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 언급되거나 "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 장치, 사용자 및 전자 장치를 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자에게 기능성 제품을 추천할 수 있다. 예를 들어, 기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자에게 건강기능식품 또는 기능성 원료를 추천할 수 있다. 실시예에 따르면, 건강 가이드 제공 장치(100)는 전자 장치(120)와 연계하여 동작할 수 있다.
실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 전자 장치(120)로부터 사용자의 건강관련정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 건강관련정보는 건강설문정보를 포함할 수 있다. 건강설문정보는 공통설문정보 및 상세설문정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 건강관련정보는 건강검진정보, DTC유전자검사정보 또는 생활기록정보를 더 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 생활기록정보는 걸음수, 운동기록, 혈압, 체중, 배변, 수분 또는 생리 정보를 포함할 수 있다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자의 건강관련정보를 분석하고, 사용자에게 맞춤형 기능성 제품을 추천할 수 있다. 기능성 제품 추천 장치(100)에 관한 구체적인 설명은 도 2를 참조할 수 있다.
사용자는 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강관련정보를 입력할 수 있다. 실시예에 따르면, 사용자는 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강관련정보(예: 건강설문정보, 건강검진정보, DTC유전자검사정보 또는 생활기록정보)를 입력할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강설문정보를 입력할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강검진정보 및/또는 DTC유전자검사정보를 입력할 수 있다. 본 문서에 개시된 실시예에 따르면, 사용자는 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강검진정보 및/또는 DTC유전자검사정보를 입력하기 위하여, 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강검진 결과지 및/또는 DTC유전자검사 결과지를 업로드하거나 건강검진 결과 및/또는 DTC유전자검사 결과를 수동으로 입력할 수 있다.
실시예에 따르면, 사용자는 전자 장치(120)를 이용하여 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강관련정보(예: 건강설문정보, 건강검진정보, DTC유전자검사정보 또는 생활기록정보)를 입력할 수 있다. 실시예에 따르면, 사용자는 전자 장치(120)에 설치된 어플리케이션(application)을 통하여 건강관련정보를 입력할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 전자 장치(120)를 이용하여 기능성 제품 추천 장치(100)에 생활기록정보를 입력할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 전자 장치(120)를 이용하여 기능성 제품 추천 장치(100)에 걸음수, 운동기록, 혈압, 체중, 배변, 수분 또는 생리 정보 등을 입력할 수 있다.
실시예에 따르면, 사용자는 전자 장치(120)를 이용하여 기능성 제품 추천 장치(100)에 건강관련정보를 자동으로 및/또는 수동으로 입력할 수 있다. 실시예에 따르면, 전자 장치(120)는 웨어러블 디바이스(스마트폰, 스마트워치 등)을 포함할 수 있다.
예를 들면, 사용자는 웨어러블 디바이스를 이용하여 기능성 제품 추천 장치(100)에 걸음수 또는 운동기록을 자동으로 입력할 수 있다. 예를 들면, 웨어러블 디바이스는 사용자의 걸음수를 트래킹(tracking)하고, 웨어러블 디바이스의 어플리케이션 내에서 제공하는 운동 동영상의 재생 시간을 누적 합산하여 운동기록을 자동으로 입력할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
예를 들면, 사용자는 웨어러블 디바이스를 이용하여 기능성 제품 추천 장치(100)에 혈압, 체중, 배변, 수분 또는 생리 정보를 수동으로 입력할 수 있다. 예를 들면, 웨어러블 디바이스는 통하여 브리스톨 대변 척도(Bristol stool Scale; BSS)를 기준으로 7가지 대변의 모양(1,2형 = 변비, 3,4형 = 정상, 5형 = 식이섬유 부족, 6,7형 = 설사)을 이미지로 제공하고, 사용자는 제공된 이미지에 기반하여 대변의 모양을 선택할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 웨어러블 디바이스를 이용하여 월별 생리 상태에 관한 기록을 입력할 수 있다.
실시예에 따르면, 전자 장치(120)는 기능성 제품 추천장치(100)에 건강관련정보를 입력할 수 있다. 실시예에 따르면, 전자 장치(120)는 기능성 제품 추천 장치(100)와 통신하는 외부 장치를 포함할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(120)는 사용자의 건강검진 결과 및/또는 DTC유전자검사 결과를 저장하는 외부 서버에 해당할 수 있다. 예를 들면, 외부 서버는 기능성 제품 추천 장치(100)와 통신하여 건강검진 결과 및/또는 DTC유전자검사 결과를 기능성 제품 추천 장치(100)에 전달할 수 있다.
기능성 제품 추천 장치(100)가 전자 장치(120)로부터 건강관련정보를 획득하는 내용은 상기 개시된 예에 한정되지 않는다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 건강관련정보에 기반하여 사용자에게 기능성 제품을 추천할 수 있다. 기능성 제품 추천 장치(100)는 내장된 알고리즘을 이용하여, 건강관련정보에 기반하여 사용자에게 기능성 제품을 추천할 수 있다. 기능성 제품 추천 장치(100)의 구체적은 구성 및 동작에 대한 내용은 도 2에서 설명한다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자에게 기능성 제품에 대한 추가 정보를 제공할 수 있다. 실시예에 따르면, 추가 정보는 밸런스 정보, 푸시메시지, 및/또는 오늘의 추천 식품 등을 포함할 수 있다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자가 섭취하는 건강기능식품(또는 기능성 원료) 정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 OCR 문자인식기능을 활용하여 건강기능식품의 영양성분 및/또는 기능 정보에 대한 정보를 획득할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 사용자는 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 영양성분 및/또는 기능 정보를 수동으로 입력할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 제품 검색 기능을 통하여 사용자가 섭취하는 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 제품명을 입력함으로써, 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 영양성분 및/또는 기능 정보를 획득할 수 있다. 기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자에게 사용자가 섭취 중인 건강기능식품(또는 기능성 원료)에 대한 기본 정보를 제공할 수 있다. 실시예에 따르면, 기본 정보는 제품 명칭, 제조 업체 명칭, 권장 섭취량, 섭취 시 주의사항, 기능성 내용, 성분 정보 등을 포함할 수 있다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자가 섭취한 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 밸런스를 확인하고, 사용자에게 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 밸런스 정보를 제공할 수 있다. 밸런스 정보는 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 섭취량이 부족한지, 적절한지, 또는 과잉인지 여부에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자가 섭취하는 건강기능식품(또는 기능성 원료)의 정보에 대한 섭취 정보 데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 기능성 제품 추천 장치(100)는 식품의약품안전처에서 제공하는 1일 권장섭취량 또는 일일섭취량에 기반하여 섭취 정보 데이터를 분석할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 섭취 정보 데이터의 분석을 통해 사용자의 건강기능식품(또는 기능성 원료) 섭취량이 부족한지, 적절한지, 또는 과잉인지 여부에 대한 밸런스를 확인할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(100)는 밸런스를 확인한 후, 사용자에게 밸런스 정보를 제공할 수 있다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자에게 건강기능식품(또는 기능성 원료) 섭취 알람을 제공할 수 있다. 실시예에 따르면, 사용자는 섭취 알람을 원하는 건강기능식품(또는 기능성 원료)를 기능성 제품 추천 장치(100)에 등록할 수 있다. 실시예에 따르면, 사용자는 섭취 알람을 원하는 시간 정보를 기능성 제품 추천 장치(100)에 등록할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치는 사용자가 등록한 시간 정보에 기반하여, 사용자에게 건강기능식품 섭취에 대한 푸시메시지(push message)를 제공할 수 있다. 실시예에 따르면, 푸시메시지는 건강기능식품 섭취 독려의 메시지를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 푸시메시지는 건강기능식품 섭취 여부를 확인할 수 있는 기능을 포함할 수 있다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자의 관심 기능성 영역을 획득할 수 있다. 관심 기능성 영역은 식품의약품안전처가 인정한 건강기능식품 또는 기능성 원료의 기능성 영역, 식품의약품안전처에서 신규 기능성 영역으로 기능성 평가 가이드라인을 작성하여 검토 중인 모발건강 영역, 및 고시형 원료에 해당하는 영양소(예: 비타민, 미네랄, 단백질 등)에 대한 영양 보충 영역 중 사용자가 선택한 영역을 의미할 수 있다. 기능성 제품 추천 장치(100)는 내장된 알고리즘을 수행함에 있어서, 관심 기능성 영역에 높은 가중치를 반영하여 오늘의 기능성 제품을 추천할 수 있다.
기능성 제품 추천 장치(100)는 사용자의 생리 정보를 획득할 수 있다. 기능성 제품 추천 장치(100)는 생리 정보에 기반하여 생리예정일 및/또는 가임기를 연산하고, 사용자에게 생리에 대한 푸시메시지를 제공할 수 있다. 실시예에 따르면, 푸시메시지는 생리예정일 정보 및/또는 가임기 정보를 포함할 수 있다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 장치를 보여주는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 기능성 제품 추천 장치(200)는 정보 획득부(210), 점수 변환부(220), 데이터베이스(230) 및 연산부(240)를 포함할 수 있다. 이하에서는, 기능성 제품 추천 장치(100)에 대하여 도 1을 참조하여 설명한다.
기능성 제품 추천 장치(200)는 도 1의 기능성 제품 추천 장치(100)와 실질적으로 동일한 구성에 해당할 수 있다.
정보 획득부(210)는 사용자의 건강관련정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 정보 획득부(210)는 전자 장치(120)로부터 사용자의 건강관련정보를 획득할 수 있다.
실시예에 따르면, 건강관련정보는 건강설문정보를 포함할 수 있다. 건강설문정보는 공통설문정보 및 상세설문정보를 포함할 수 있다.
건강설문정보는 건강설문에 관한 사용자의 답변을 의미할 수 있다. 건강설문은 공통설문 및 상세설문을 포함할수 있고, 공통설문정보 및 상세설문정보는 각각 공통설문 및 상세설문에 관한 사용자의 답변을 의미할 수 있다. 공통설문은 사용자의 일반적인 건강 상태를 파악하는 설문을 포함하고, 상세설문은 식품의약품안전처가 인정한 건강기능식품 또는 기능성 원료의 기능성 영역별로 유관한 건강 상태를 파악하는 설문을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 공통설문 및 상세설문은 임상전문가의 자문을 통하여 선별될 수 있다.
예를 들면, 건강설문의 영역은 하기 [표 1]과 같이 구성될 수 있다.
공통설문
(총 34개 문항)		 상세설문
(총 280개 문항)
구분 수 구분 수 구분 수
기본정보 5 체지방 감소 10 스트레스 완화 9
질환력 및 알러지 4 혈당 조절 6 기억력/인지능력 향상 14
의약품 및 건강기능식품 섭취 2 혈압 조절 8 피부 개선 9
식습관 11 혈중 중성지방 개선 7 관절/뼈 건강 14
생활습관 11 혈중 콜레스테롤 개선 9 구강/치아/잇몸 건강 11
기능성 선택 1 혈행 건강 8 월경전증후군 개선 10
간 건강 11 지구력 증진 11
눈 건강 11 갱년기 남성 건강 11
갱년기 여성 건강 11 배뇨 기능 개선 6
장 건강 12 요로 건강 5
위 건강 13 수면 건강 9
전립선 건강 9 모발 건강 8
호흡기 건강 8 항산화 7
피로 개선 11 칼슘 흡수 촉진 9
면역 기능 개선 7 영양 보충 6
실시예에 따르면, 공통설문은 기본정보, 질환력 및 알러지, 의약품 및 건강기능식품 섭취, 식습관, 생활습관, 기능성 선택의 총 6개의 범주로 구성될 수 있고, 총 34개의 문항을 포함할 수 있다.
기본정보 범주는 성별, 나이, 키, 체중, 여성의 경우 임신/수유 혹은 폐경 등의 기본정보를 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 기본정보는 총 5개의 문항으로 구성될 수 있다.
질환력 및 알러지 범주는 과거 및 현재의 질환력, 가족력, 식품 및 일상생활 알레르기 유무를 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 질환력 및 알러지 범주는 총 4개의 문항으로 구성될 수 있다.
의약품 및 건강기능식품 섭취 범주는 의약품 투약력과 건강기능식품 섭취이력을 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 의약품 및 건강기능식품 섭취 범주는 총 2개의 문항으로 구성될 수 있다.
식습관 범주 및 생활습관 범주는 식사시간 규칙성, 외식, 기초식품군/인스턴트/당분/고지방 식품 섭취 빈도와 카페인/음주/흡연/햇빛 노출/수면/신체 활동량(운동, 좌식생활)/스트레스 정도를 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 식습관 범주 및 생활습관 범주는 각각 11개의 문항으로 구성될 수 있다.
기능성 선택 범주는 사용자가 불편을 감지하거나 개선을 원하는 영역을 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 선택 범주는 기 설정된 건강기능식품의 기능성 영역을 고려하여 구성된 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 선택 범주는 총 1개의 문항으로 구성될 수 있다.
실시예에 따르면, 사용자는 공통설문 중에서 기능성 선택 범주의 문항에서 기능성 영역을 선택하고, 선택한 기능성 영역에 대응되는 상세설문에 추가로 응답할 수 있다.
상세설문은 생체조절기능 저하 요인 또는 생체조절기능 저하 증상에 관한 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 상세설문은 사용자의 건강 상태에 따른 생체조절기능 저하의 정도를 건강기능식품 및/또는 기능성 원료의 기능성 영역별로 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상세설문은 총 30개의 영역으로 구성될 수 있고, 총 280개의 문항을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상세설문의 영역은 고시형 원료에 해당하는 영양소(예: 비타민, 미네랄, 단백질 등)에 대한 영양 보충 영역(총 6개의 문항), 식품의약품안전처에서 신규 기능성 영역으로 기능성 평가 가이드라인을 작성하여 검토 중인 모발건강 영역(총 8개의 문항), 및 식품의약품안전처에서 인정한 28개의 기능성 영역 - 체지방 감소 영역(총 10개의 문항), 혈당 조절 영역(총 6개의 문항), 혈압 조절 영역(총 8개의 문항), 혈중 중성지방 개선 영역(총 7개의 문항), 혈중 콜레스테롤 개선 영역(총 9개의 문항), 혈행 건강 영역(총 8개의 문항), 간 건강 영역(총 11개의 문항), 눈 건강 영역(총 11개의 문항), 갱년기 여성 건강 영역(총 11개의 문항), 장 건강 영역(총 12개의 문항), 위 건강 영역(총 13개의 문항), 전립선 건강 영역(총 9개의 문항), 호흡기 건강 영역(총 8개의 문항), 피로 개선 영역(총 11개의 문항), 면역 기능 개선 영역(총 7개의 문항), 스트레스 완화 영역(총 9개의 문항), 기억력 및 인지능력 향상 영역(총 14개의 문항), 피부 개선 영역(총 9개의 문항), 관절 및 뼈 건강 영역(총 14개의 문항), 구강/치아/잇몸 건강 영역(총 11개의 문항), 월경전증후군 개선 영역(총 10개의 문항), 지구력 증진 영역(총 11개의 문항), 갱년기 남성 건강 영역(총 11개의 문항), 배뇨 기능 개선 영역(총 6개의 문항), 요로 건강 영역(총 5개의 문항), 수면 건강 영역(총 9개의 문항), 항산화 영역(총 7개의 문항), 칼슘 흡수 촉진 영역(총 9개의 문항) - 을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 건강관련정보는 건강검진정보를 더 포함할 수 있다. 건강관련정보는 건강검진 항목에 관한 사용자의 정보를 의미할 수 있다. 건강검진정보는 사용자의 현재 건강 상태를 확인하기 위한 정보를 포함할 수 있다.
건강검진은 국민건강보험공단의 건강검진 데이터를 포함할 수 있다. 건강검진항목은 6개의 범주로 구성될 수 있고, 총 30개의 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 건강검진항목은 기본정보 범주, 일반정보 범주, 혈액 범주, 질환력 범주, 음주 및 흡연 범주, 운동 범주를 포함할 수 있다.
기본정보 범주 및 일반정보 범주는 이름, 생년월일, 성별, 검진일, 허리둘레, 키, 체중, 혈압, 요단백, 장애 여부 및 종류를 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다.
혈액 범주는 혈액 검사를 통해 확인할 수 있는 지표 값들을 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 혈액 범주는 중성지방, 총 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, AST, ALT, 감마지티피, 혈청크레아티닌, 혈색소, 공복혈당을 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다.
질환력 범주는 본인의 질환력 및 가족의 질환력을 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다.
음주 및 흡연 범주는 음주일수, 음주량, 흡연 여부, 흡연 기간 및 흡연량을 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다.
운동 범주는 운동 강도(격렬한/중간/가벼운) 및 운동 일수를 파악하기 위한 문항을 포함할 수 있다. 운동 범주는 총 2개의 문항으로 구성될 수 있다.
정보획득부(210)는 사용자의 개인정보활용 동의가 있는 경우, 국민건강보험공단에 등록된 사용자의 건강검진결과를 원값(raw-data)로 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 정보획득부(210)는 국민건강보험공단에 등록된 사용자의 건강검진결과를 데이터 스크래핑 기술을 활용하여 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 건강검진정보는 국민건강보험공단에 등록되어 있는 사용자의 건강검진결과 중 가장 최근의 건강검진결과를 포함할 수 있다.
건강검진정보는 발병통계지수 및 발병통계지수 위험도를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 정보획득부(210)는 건강검진결과의 원값(raw-data)를 인공지능딥러닝학습 기반의 분석모델로 분석할 수 있다. 실시예에 따르면, 인공지능딥러닝학습 기반의 분석모델은 '㈜셀바스 AI'의 "셀비 체크업(Selcy Checkup)" 프로그램 기술을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 정보획득부(210)는 건강검진결과의 원값을 분석하여 건강 나이, 발병통계지수를 포함하는 결과값을 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 정보획득부(210)는 건강검진결과의 원값을 분석하여 주요 질환 - 당뇨병, 심장질환, 뇌졸중, 치매, 간암, 위암, 대장암, 폐암, 유방암(여성)/전립선암(남성) - 의 발병통계지수 및 발병통계지수 위험도값을 도출할 수 있다.
건강검진정보의 전부 또는 일부는 임상전문가 자문을 통해 선별될 수 있다. 예를 들면, 임상전문가 자문을 통해 선별될 수 있는 건강검진정보는 하기 [표 2]와 같이 구성될 수 있다.
구분 수 건강검진정보
건강검진 항목 16 수축기혈압, 이완기혈압, 공복혈당, 혈청크레아티닌, 감마지티피, 혈색소, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, 총 콜레스테롤, AST, ALT, 중성지방, 요단백, 1주일 간 격렬한 운동 수행일, 1주일 간 중간 정도 운동 수행일, 1주일 간 총 30분 이상 걷기 운동 수행일
인공지능딥러닝학습 기반의 분석 결과 11 10개 질환 발병통계지수(뇌졸중, 간암질환, 대장암질환, 위암질환, 폐암질환, 치매질환, 심장질환, 당뇨질환, 전립선암질환(남성), 유방암질환(여성)), 건강나이
실시예에 따르면, 건강검진 항목의 전부 또는 일부는 임상전문가 자문을 통해 선별될 수 있다. 예를 들면, 건강검진 항목 중 수축기혈압, 이완기혈압, 공복혈당, 혈청크레아티닌, 감마지티피, 혈색소, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, 총 콜레스테롤, AST, ALT, 중성지방, 요단백, 1주일 간 격렬한 운동 수행일, 1주일 간 중간 정도 운동 수행일 및 1주일 간 총 30분 이상 걷기 운동 수행일 항목(총 16개의 항목)이 임상전문가 자문을 통해 선별될 수 있다.
실시예에 따르면, 인공지능딥러닝학습 기반의 분석 결과의 전부 또는 일부는 임상전문가 자문을 통해 선별될 수 있다. 예를 들면, 인공지능딥러닝학습 기반의 분석 결과 중 주요 질환 - 뇌졸중, 간암, 대장암, 위암, 폐암, 치매, 심장질환, 당뇨병, 유방암(여성), 전립선암(남성) - 의 발병통계지수 및 건강 나이 값(총 11개의 값)이 임상전문가 자문을 통해 선별될 수 있다.
실시예에 따르면, 건강관련정보는 DTC유전자검사정보를 더 포함할 수 있다.
DTC유전자검사정보는 DTC유전자검사의 결과 정보를 의미할 수 있다. DTC유전자검사는 의료기관이 아닌 유전자검사 기관이 검체 수집, 검사, 검사 결과의 분석 및 검사 결과의 전달 등을 소비자 대상으로 직접 수행하여 실시할 수 있는 검사를 의미할 수 있다. DTC유전자검사는 보건복지부 고시 제2020-35호 「의료기관이 아닌 유전자검사 기관이 직접 실시할 수 있는 유전자검사 항목에 관한 규정」을 참조하여 정의될 수 있다. DTC유전자검사는 사용자 개인의 특성이나 건강에 관한 웰니스(wellness) 항목에 대한 검사를 포함할 수 있다.
DTC유전자검사는 6개의 범주로 구성될 수 있고, 총 66종의 유전자 항목을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, DTC유전자검사는 영양소 관리 범주, 건강 관리 범주, 피부 및 모발 관리 범주, 운동 특성 범주, 식습관 및 수면 특성 범주, 카페인/알코올/니코틴 반응 범주를 포함할 수 있다. 예를 들면, DTC유전자검사의 범주 및 항목은 하기 [표 3]과 같이 구성될 수 있다.
구분 수 항목
영양소 관리 21 비타민A 농도, 비타민B6 농도, 비타민B12 농도, 비타민C 농도, 비타민D 농도, 비타민E 농도, 비타민K 농도, 마그네슘 농도, 칼슘 농도, 칼륨 농도, 아연 농도, 철 저장 및 농도(철분), 셀레늄 농도, 지방산 농도(오메가3), 지방산 농도(오메가6), 아르기닌 농도, 타이로신 농도, 베타인 농도, 코엔자임Q 10 농도, 루테인 농도, 지아잔틴 농도
건강 관리 15 비만, 체지방률, 체질량지수, 복부비만(엉덩이허리비율), 운동에 의한 체중감량 효과, 체중감량 후 체중 회복 가능성(요요가능성), 중성지방농도, LDL-콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 혈당, 혈압, 통증 민감성, 퇴행성관절염증 감수성, 골질량, 요산치
피부/모발 관리 12 기미, 주근깨, 색소침착, 여드름 발생, 피부염증, 피부노화, 튼살, 각질, 남성형 탈모, 원형 탈모, 모발 굵기, 새치
운동 특성 8 근력운동 적합성, 근육발달능력, 악력, 단거리 질주 능력, 유산소운동 적합성, 지구력운동 적합성, 운동 후 회복능력, 발목 부상 위험도
식습관/수면 특성 3 식욕, 포만감, 불면증
카페인/알코올/니코틴 반응 7 카페인 대사, 카페인 의존성, 알코올 대사, 알코올 홍조, 알코올 의존성, 니코틴 대사, 니코틴 의존성
실시예에 따르면, 영양소 관리 범주는 비타민A 농도, 비타민B6 농도, 비타민B12 농도, 비타민C 농도, 비타민D 농도, 비타민E 농도, 비타민K 농도, 마그네슘 농도, 칼슘 농도, 칼륨 농도, 아연 농도, 철 저장 및 농도(철분), 셀레늄 농도, 지방산 농도(오메가3), 지방산 농도(오메가6), 아르기닌 농도, 타이로신 농도, 베타인 농도, 코엔자임Q 10 농도, 루테인 농도, 지아잔틴 농도에 대한 총 21종의 유전자 항목을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 건강 관리 범주는 비만, 체지방률, 체질량지수, 복부비만(엉덩이허리비율), 운동에 의한 체중감량 효과, 체중감량 후 체중 회복 가능성(요요가능성), 중성지방농도, LDL-콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, 혈당, 혈압, 통증 민감성, 퇴행성관절염증 감수성, 골질량, 요산치에 대한 총 15종의 유전자 항목을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 피부 및 모발 관리 범주는 기미, 주근깨, 색소침착, 여드름 발생, 피부염증, 피부노화, 튼살, 각질, 남성형 탈모, 원형 탈모, 모발 굵기, 새치에 대한 총 12종의 유전자 항목을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 운동 특성 범주는 근력운동 적합성, 근육발달능력, 악력, 단거리 질주 능력, 유산소운동 적합성, 지구력운동 적합성, 운동 후 회복능력, 발목 부상 위험도에 대한 총 8종의 유전자 항목을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 식습관 및 수면 특성 범주는 식욕, 포만감, 불면증에 대한 총 3종의 유전자 항목을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 카페인/알코올/니코틴 반응 범주는 카페인 대사, 카페인 의존성, 알코올 대사, 알코올 홍조, 알코올 의존성, 니코틴 대사, 니코틴 의존성에 대한 총 7종의 유전자 항목을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 건강관련정보는 생활기록정보를 더 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 생활기록정보는 걸음수, 운동기록, 혈압, 체중, 배변, 수분 또는 생리 정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면 걸음수 정보는 주간 평균 걸음수를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 배변 정보는 브리스톨 대변 척도(Bristol stool Scale; BSS)를 기준으로 7가지 대변의 모양(1,2형 = 변비, 3,4형 = 정상, 5형 = 식이섬유 부족, 6,7형 = 설사) 중에서 사용자가 선택한 정보에 해당할 수 있다. 실시예에 따르면, 생리 정보는 사용자가 기록한 월별 생리 상태에 관한 정보에 해당할 수 있다. 실시예에 따르면, 생활기록정보는 심박수 또는 수면기록 정보를 더 포함할 수 있다.
점수변환부(220)는 건강관련정보를 건강상태점수로 변환할 수 있다. 점수변환부(220)는 건강관련정보(예: 공통설문정보(건강설문정보), 상세설문정보(건강설문정보), 건강검진정보, DTC유전자검사정보, 생활기록정보 등)를 기 설정된 기준에 의하여 0점 내지 1점 사이의 점수로 변환할 수 있다. 예를 들면, 점수변환부(220)는 건강설문정보 중 키 및 체중에 대한 건강관련정보를 이용하여 BMI를 계산하고, BMI 값이 25 이상인 경우에는 키 및 체중에 대한 건강상태점수를 1점으로 변환하고, BMI 값이 25 미만인 경우에는 키 및 체중에 대한 건강상태점수를 0점으로 변환할 수 있다. 예를 들면, 점수변환부(220)는 키 및 체중을 제외한 건강설문정보를 답안별 설정된 점수 배점 기준에 따라 0점 내지 1점 사이의 점수로 변환할 수 있다. 예를 들면, 점수변환부(220)는 혈액 수치에 대한 건강검진정보를 건강검진 정상 판정 기준에 따라 0점 내지 1점 사이의 점수로 변환할 수 있다. 예를 들면, 점수변환부(220)는 검진 설문에 대한 건강검진정보를 답안별 설정한 점수 배점 기준에 따라 0점 내지 1점 사이의 점수로 변환할 수 있다. 예를 들면, 점수변환부(220)는 질환별 위험률에 대한 건강검진정보를 0점 내지 1점 사이의 점수로 변환할 수 있다. 이 경우, 점수변환부(220)는 질환별 위험률에 대한 건강검진정보가 1 이하의 값인 경우에는 질환별 위험률 값을 1로 전처리하거나 소수점 이하를 버림하도록 전처리한 후, 0점 내지 1점 사이의 점수로 변환할 수 있다. 예를 들면, 점수변환부(220)는 DTC유전자검사정보를 0점, 0.5점 또는 1점의 점수로 변환할 수 있다. 이 경우, 점수변환부(220)는 DTC유전자검사정보가 긍정 단계(예: 양호)인 경우에는 0점, 중간 단계(예: 경계)인 경우에는 0.5점, 부정 단계(예: 주의)인 경우에는 1점의 점수로 변환할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
점수변환부(220)는 정보 타입에 따라 상이한 가중치를 부여하는 제1 점수화 방법에 기반하여 건강관련정보를 건강상태점수로 변환할 수 있다. 실시예에 따르면, 점수변환부(220)는 점수화된 건강관련정보를 제1 점수화 방법에 기반하여 건강상태점수로 변환할 수 있다. 가중치는 정보 타입의 중요도를 반영하여 설정될 수 있다. 실시예에 따르면, 제1 점수화 방법은 정보 타입에 따라 하기 [표 4]의 가중치를 반영하여 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하는 방법을 포함할 수 있다.
정보 타입 가중치 (weight)
공통설문정보(건강설문정보) 1.0
상세설문정보(건강설문정보) 1.2
건강검진정보 1.5
DTC유전자검사정보 0.7
생활기록정보 1.0
점수변환부(220)는 기 분류된 상태항목에 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산할 수 있다. 실시예에 따르면, 정보획득부(210)에서 획득한 건강관련정보의 수 및 종류에 따라, 상태항목은 다르게 분류되거나 분류된 상태항목의 수가 다를 수 있다. 이 경우, 상태항목은 최대 138개의 항목으로 분류될 수 있다. 실시예에 따르면, 상태항목은 하기 [표 5]와 같이 분류될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
상태항목
수 항목명
138 사용자아이디, 성별, 나이, 생애주기 상태, 키, 몸무게, 체질량지수(표현형), 여성해당항목, 호르몬 민감성, 병력상태, 가족력, 알러지, 투약 및 복용, 건강기능식품, 불편증상, 식습관, 카페인, 음주, 흡연, 자외선, 수면, 좌식생활, 신체활동, 스트레스, 수술, 체지방, 혈당, 혈압, 중성지방, 콜레스테롤, 혈행 건강, 간 건강, 눈 건강, 갱년기 여성 건강, 장 건강, 위 건강, 전립선 건강, 호흡기 건강, 피로, 면역력, 스트레스 완화, 기억력/인지능력, 피부개선, 관절/뼈 건강, 구강 건강, 월경전증후군, 지구력, 갱년기 남성 건강, 배뇨기능, 요로건강, 수면 건강, 모발 건강, 항산화, 칼슘 흡수 촉진, 영양 보충, 유방암질환, 심장질환, 건강나이, 사망예측, 마그네슘 대사, 비타민C 대사, 비타민D 대사, 아르기닌 대사, 아연 대사, 지방산 대사(오메가-3), 철 저장 및 대사, 칼륨 대사, 코엔자임 Q10 대사, 지방산 대사(오메가-6), 비타민A 대사, 비타민B6 대사, 비타민B12 대사, 비타민E 대사, 비타민K 대사, 타이로신 대사, 베타인 대사, 셀레늄 대사, 루테인 대사, 지아잔틴 대사, 근력 운동 적합성, 유산소 운동 적합성, 지구력 운동 적합성, 근육 발달 능력, 단거리 질주 능력, 발목 부상 위험도, 악력, 운동 후 회복 능력, 튼살, 각질, 식욕, 포만감, 알코올 대사, 알코올 의존성, 알코올 홍조, 니코틴 대사, 니코틴 의존성, 카페인 대사, 카페인 의존성, 불면증, 통증 민감성, 퇴행성 관절염증 감수성, 비만, 요산치, 체지방률, 체질량지수(유전형), 골질량, 복부비만(엉덩이허리비율), 운동에 의한 체중감량 효과, 요요가능성, 운동습관, 고강도 운동 습관, 중강도 운동 습관, 저강도 운동 습관, 걸음수, 운동적합성, 주광활동량, 야회활동 적합성, 영양소흡수율, 빈혈 상태, 신경 건강 상태, 과식 위험, 알코올 민감성, 니코틴 민감성, 카페인 민감성, 비만 위험성, 혈청크레아티닌, 감마지티피, HDL-콜레스테롤, 혈색소, LDL-콜레스테롤, AST, ALT, 요단백, 건강상태 관련 유전자, 식이 관련 유전자, 운동 관련 유전자, 생활습관 관련 유전자
상태항목은 적어도 하나의 건강관련정보(예: 건강설문정보, 건강검진정보, DTC유전자검사정보, 생활기록정보 등)와 매칭될 수 있다. 실시예에 따르면, 건강관련정보는 일 이상의 상태항목에 매칭될 수 있다. 예를 들면, 상태항목 중 '혈당' 항목은 혈당조절에 대한 건강설문정보, 공복혈당값에 대한 건강검진정보, 혈당 관련 유전자에 대한 DTC유전자검사정보와 매칭될 수 있다.
점수변환부(220)는 상태항목의 상태항목점수를 연산할 수 있다. 실시예에 따르면, 점수변환부(220)는 상태항목에 매칭된 건강관련정보에 기반하여, 상태항목별로 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산할 수 있다. 실시예에 따르면, 상태항목에 하나의 건강관련정보가 매칭된 경우, 점수변환부(220)는 건강관련정보에 대한 건강상태점수를 그대로 상태항목점수로 연산할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 상태항목에 복수의 건강관련정보가 매칭된 경우, 점수변환부(220)는 각 건강관련정보에 대한 건강상태점수의 평균값을 계산하여 상태항목점수를 연산할 수 있다. 예를 들면, 점수변환부(220)는 혈당조절에 대한 건강설문정보의 건강상태점수, 공복혈당값에 대한 건강검진정보의 건강상태점수, 혈당 관련 유전자에 대한 DTC유전자검사정보의 건강상태점수의 평균값을 계산함으로써, '혈당' 항목에 대한 상태항목점수를 연산할 수 있다.
데이터베이스(230)는 건강효능(Health Claim)과 대사성분(Metabolite) 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터 및 기능성 제품에 관한 제2 데이터를 저장할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품은 건강기능식품 또는 기능성 원료를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 제1 데이터는 검증된 유전체, 질환, 대사체 등의 빅데이터를 활용하여 건강효능과 대사성분 사이의 연관성을 정의할 수 있다. 예를 들면, 유전체, 질환, 대사체 등의 빅데이터는 미국국립보건원, 식품의약품안전처, 농촌진흥청 등의 국가기관에서 검증될 수 있다. 실시예에 따르면, 제1 데이터는 '㈜디이프'의 식품바이오 복잡계 데이터베이스인 "IF Core DB"의 데이터를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 제2 데이터는 기능성 제품의 제품 명칭, 기능 성분 및 효능에 관한 기전을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 제2 데이터는 기능성 제품의 기능성 정보를 더 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 기전은 생체내(in vivo) 또는 생체외(in vitro) 시험 결과를 통해 기능성을 인정받은 기능성 제품의 효능에 대한 기전을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 제2 데이터는 기능성 제품의 건강효능 또는 기능성 제품의 기능적 주석(Functional Annotation)에 매칭된 특성(Trait) 정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능 성분은 AVID(https://david.ncifcrf.gov), geneontology(http://geneontology.org/), bioGPS(http://biogps.org/#goto=welcome) 및 NCBI 등의 어노테이션(Annotation) 정보를 활용하여 건강효능(health claim) 또는 기능적 주석(functional annotation)에 매칭될 수 있다. 실시예에 따르면, 특성 정보는 기능 성분에 매칭되는 건강효능 또는 기능적 주석에 대한 정보를 의미할 수 있다. 특성 정보는 건강효능 또는 기능적 주석에 대한 정보를 포함하는 단어를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 특성 정보는 동의어 또는 유의어로 연결되어 복수의 단어를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 특성 정보는 기능성 제품의 결핍 시의 건강효능 또는 기능성 제품의 결핍 시의 기능성 주석 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 특성 정보는 기능성 제품의 과다 섭취 시의 건강효능 또는 기능성 제품의 과다 섭취 시의 기능성 주석 정보를 제외할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, '칼슘 관련 건강효능'에 대한 특성 정보는 "혈액응고" 단어를 포함하고(혈액응고는 칼슘 결핍 시의 증상에 해당함), "혈전증" 단어를 제외할 수 있다(혈전증은 칼슘 과다 시의 증상에 해당함).
실시예에 따르면, 특성 정보는 후천성 결함에 관한 건강효능 또는 후천성 결함에 관한 기능적 주석 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 특성 정보는 유전적이거나 선천적 결함을 나타내는 단어를 제외할 수 있다. 예를 들면, 특성 정보는 "선천성, 유전성, Inborn" 등의 문구가 포함된 단어를 제외할 수 있다.
실시예에 따르면, 특성 정보는 기능성 제품의 기능성 정보와 유관한 질병 정보를 포함할 수 있다. 이 경우, 특성 정보는 기능성 제품의 기능성 정보와 무관한 질병 정보를 제외할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 간 건강 관련한 기능성 제품(건강기능식품 또는 기능성 원료)의 기능성 정보는 간 세포 활성화 기능을 포함할 수 있고, 이 경우, '간 관련 건강효능'에 대한 특성 정보는 "간세포암(hepatocellular carcinoma), 간종양(liver tumor)" 등의 단어를 제외할 수 있다.
실시예에 따르면, 제2 데이터는 섭취 주의사항 정보를 더 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 섭취 주의사항 정보는 알러지 정보를 포함할 수 있다.
연산부(240)는 데이터베이스(230)로부터 제1 행렬을 생성할 수 있다. 제1 행렬은 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 할 수 있다. 연산부(240)는 기능성 제품에 관한 제2 데이터를 참조하여 각 특성 정보에 적합한 기능성 제품을 분석할 수 있다. 연산부(240)는 제2 데이터에 기반하여 분석된 특성 정보와 기능성 제품의 적합성에 기반하여 특성 정보와 기능성 제품의 연관성을 정의하는 제3 데이터를 생성할 수 있다. 실시예에 따르면, 연산부(240)는 제3 데이터를 데이터베이스(230)에 저장할 수 있다. 연산부(240)는 제1 데이터(건강효능과 대사성분 사이의 연관성) 및 제3 데이터(특성 정보와 기능성 제품의 연관성)에 기반하여 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 제1 행렬은 대사성분과 건강기능식품의 관계정보를 원소로 할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 제1 행렬은 대사성분과 기능성 원료의 관계정보를 원소로 할 수 있다.
연산부(240)는 점수변환부(220)가 연산한 상태항목점수에 기반하여 사용자의 개인건강효능을 분석할 수 있다. 개인건강효능은 사용자에게 요구되는 건강효능을 의미할 수 있다.
연산부(240)는 제1 행렬에 기반하여 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산할 수 있다. 연산부(240)는 제1 데이터를 이용하여 개인건강효능에 대응되는 대사성분을 분석할 수 있다. 실시예에 따르면, 연산부(240)는 '㈜디이브'의 "IF Core DB"을 이용하여 개인건강효능에 대응되는 대사성분을 분석할 수 있다. 연산부(240)는 개인건강효능에 대응되는 대사성분을 제1 행렬에 매핑할 수 있다. 연산부(240)는 개인건강효능에 대응되는 대사성분을 제1 행렬에 매핑함으로써, 개인건강효능에 대응되는 기능성 제품 추천 결과를 연산할 수 있다.
실시예에 따르면, 제1 행렬이 대사성분과 건강기능식품의 관계정보를 원소로 하는 경우, 연산부(240)는 건강기능식품 추천 결과를 연산할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 제1 행렬이 대사성분과 기능성 원료의 관계정보를 원소로 하는 경우, 연산부(240)는 기능성 원료 추천 결과를 연산할 수 있다.
연산부(240)는 주의사항 정보(예: 알러지 정보 포함)에 기반하여 기능성 제품 추천 결과를 필터링할 수 있다. 연산부(240)는 제1 행렬에 기반하여 연산된 기능성 제품 추천 결과를 주의사항 정보에 기반하여 필터링할 수 있다. 실시예에 따르면, 연산부(240)는 기능성 제품 추천 결과를 필터링하는 경우에 건강관련정보(예: 건강설문정보, 건강검진정보, DTC유전자검사정보, 생활기록정보 등)을 참조할 수 있다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 방법을 보여주는 도면이다.
도 3을 참조하면, 기능성 제품 추천 방법은 사용자의 건강관련정보를 획득하는 동작(S110), 제1 점수화 방법에 기반하여 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하는 동작(S120), 상태 항목에 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산하는 동작(S130), 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성하는 동작(S140), 상태항목점수에 기반하여 사용자의 개인건강효능을 분석하는 동작(S150) 및 제1 행렬에 기반하여 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산하는 동작(S160)을 포함할 수 있다.
이하에서는, 상기 S100 동작 내지 S160 동작에 대해 도 1 및 도 2를 참조하여 구체적으로 설명하고, 중복되는 내용의 설명은 생략하거나 간략하게 설명한다.
S110 동작에서, 기능성 제품 추천 장치(200)는 건강관련정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(200)는 전자 장치(120)로부터 사용자의 건강관련정보를 획득할 수 있다. S110 동작은 기능성 제품 추천 장치(200)의 정보획득부(210)에 의하여 수행될 수 있다.
실시예에 따르면, 건강관련정보는 건강설문정보를 포함할 수 있다. 건강설문정보는 공통설문정보 및 상세설문정보를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 건강관련정보는 건강검진정보, DTC유전자검사정보, 또는 생활기록정보를 더 포함할 수 있다. 생활기록정보는 걸음수, 운동기록, 혈압, 체중, 배변, 수분 또는 생리 정보를 포함할 수 있다.
S120 동작에서, 기능성 제품 추천 장치(200)는 건강관련정보를 건강상태점수로 변환할 수 있다. S120 동작은 기능성 제품 추천 장치(200)의 점수변환부(220)에 의하여 수행될 수 있다.
실시예에 따르면, S120 동작에서 건강관련정보는 0점 내지 1점 사이의 점수로 변환될 수 있고, 점수로 변환된 건강관련정보는 정보 타입에 따라 상이한 가중치를 부여하는 제1 점수화 방법에 기반하여 건강상태점수로 변환될 수 있다. 실시예에 따르면, 제1 점수화 방법은 건강관련정보 중 공통설문정보(건강설문정보), 상세설문정보(건강설문정보), 건강검진정보, DTC유전자검사정보 및/또는 생활기록정보에 상이한 가중치를 부여할 수 있다.
S130 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 기 분류된 상태항목에 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산할 수 있다. S130 동작은 기능성 제품 추천 장치(200)의 점수변환부(220)에 의하여 수행될 수 있다.
실시예에 따르면, 상태항목은 적어도 하나의 건강관련정보와 매칭될 수 있고, 건강관련정보는 일 이상의 상태항목에 매칭될 수 있다. S130 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 상태항목에 매칭된 건강관련정보에 기반하여, 상태항목별로 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산할 수 있다. 실시예에 따라, 상태항목에 복수의 건강관련정보가 매칭된 경우, S130 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 건강상태점수의 평균값을 계산하여 상태항목점수를 연산할 수 있다.
S140 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성할 수 있다. S140 동작은 연산부(240)에 의하여 수행될 수 있다.
실시예에 따르면, 기능성 제품은 건강기능식품 또는 기능성 원료를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 행렬은 대사성분과 건강기능식품의 관계정보를 원소로 하거나, 또는 대사성분과 기능성 원료의 관계정보를 원소로 할 수 있다.
실시예에 따르면, S140 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 건강효능(Health Claim)과 대사성분(Metabolite) 사이의 연관성을 규명한 제1 데이터 및 기능성 제품에 관한 제2 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 제2 데이터는 기능성 제품의 제품 명칭, 기능 성분 및 효능에 관한 기전을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 제2 데이터는 기능성 제품의 기능성 정보를 더 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 기전은 생체내(in vivo) 또는 생체외(in vitro) 시험 결과를 통해 기능성을 인정받은 기능성 제품의 효능에 대한 기전을 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 제2 데이터는 기능성 제품의 건강효능 또는 기능성 제품의 기능적 주석(Functional Annotation)에 매칭된 특성(Trait) 정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 특성 정보는 기능 성분에 매칭되는 건강효능 또는 기능적 주석에 대한 정보를 의미할 수 있다.
실시예에 따르면, 특성 정보는 기능성 제품의 결핍 시의 건강효능 또는 기능성 제품의 결핍 시의 기능성 주석 정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 특성 정보는 후천성 결함에 관한 건강효능 또는 후천성 결함에 관한 기능적 주석 정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 특성 정보는 기능성 제품의 기능성 정보와 유관한 질병 정보를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 제2 데이터는 섭취 주의사항 정보(예: 알러지 정보 포함)를 더 포함할 수 있다.
S150 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 상태항목점수에 기반하여 사용자의 개인건강효능을 분석할 수 있다. 개인건강효능은 사용자에게 요구되는 건강효능을 의미할 수 있다. S150 동작은 연산부(240)에 의하여 수행될 수 있다.
S160 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 제1 행렬에 기반하여 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산할 수 있다. S160 동작은 연산부(240)에 의하여 수행될 수 있다.
실시예에 따르면, S160 동작에서 기능성 제품 추천 장치(200)는 개인건강효능에 대응되는 대사성분을 분석할 수 있다. 기능성 제품 추천 장치(200)는 개인건강효능에 대응되는 대사성분을 제1 행렬에 매핑할 수 있고, 매핑 결과에 따라 개인건강효능에 대응되는 기능성 제품 추천 결과를 연산할 수 있다. 예를 들면, 제1 행렬이 대사성분과 건강기능식품의 관계정보를 원소로 하는 경우, S160 동작에서 개인건강효능에 대응되는 건강기능식품 추천 결과를 연산할 수 있다. 다른 예를 들면, 제1 행렬이 대사성분과 기능성 원료의 관계정보를 원소로 하는 경우, S160 동작에서 개인건강효능에 대응되는 기능성 원료 추천 결과를 연산할 수 있다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 기능성 제품 추천 방법을 보여주는 도면이다.
도 4를 참조하면, 기능성 제품 추천 방법은 사용자의 건강관련정보를 획득하는 동작(S210), 제1 점수화 방법에 기반하여 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하는 동작(S220), 상태 항목에 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산하는 동작(S230), 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성하는 동작(S240), 상태항목점수에 기반하여 사용자의 개인건강효능을 분석하는 동작(S250), 제1 행렬에 기반하여 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산하는 동작(S260) 및 기능성 제품 추천 결과를 필터링(filtering)하는 동작(S270)을 더 포함할 수 있다.
이하에서는, 상기 S210 동작 내지 S270 동작에 대해 도 1 내지 도 3을 참조하여 구체적으로 설명하고, 중복되는 내용의 설명은 생략하거나 간략하게 설명한다.
도 4의 S210 동작 내지 S260 동작은 각각 도 3의 S110 동작 내지 S160 동작과 실질적으로 동일한 동작일 수 있다.
S270 동작에서, 기능성 제품 추천 장치(200)는 S260 단계에서 연산된 기능성 제품 추천 결과를 필터링할 수 있다. S260 동작은 기능성 제품 추천 장치(200)의 연산부(240)에 의하여 수행될 수 있다.
S270 동작에서, 기능성 제품 추천 장치(200)는 주의사항 정보(예: 알러지 정보 포함)에 기반하여 기능성 제품 추천 결과를 필터링할 수 있다. 실시예에 따르면, 기능성 제품 추천 장치(200)는 건강관련정보(예: 건강설문정보, 건강검진정보, DTC유전자검사정보, 생활기록정보 등)을 참조하여 기능성 제품 추천 결과를 필터링할 수 있다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따라 메모리 모듈을 포함하는 기능성 제품 추천 장치를 간단하게 보여주는 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템(10)은 MCU(12), 메모리(14), 입출력 I/F(16) 및 통신 I/F(18)를 포함할 수 있다.
MCU(12)는 메모리(14)에 저장되어 있는 각종 프로그램(예를 들면, 건강상태점수 변환 프로그램, 상태항목점수 연산 프로그램, 행렬 생성 프로그램, 개인건강효능 분석 프로그램, 필터링 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 건강관련정보, 건강효능과 대사성분 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터, 기능성 제품에 대한 제2 데이터 등을 포함한 각종 데이터를 처리하며, 전술한 도 1 내지 도 4에 나타낸 기능성 제품 추천 장치의 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(14)는 건강상태점수 변환, 상태항목점수 연산, 행렬 생성, 개인건강효능 분석, 필터링에 관한 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(14)는 건강관련정보, 건강효능과 대사성분 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터, 기능성 제품에 대한 제2 데이터 등 각종 데이터를 저장할 수 있다.
이러한 메모리(14)는 필요에 따라서 복수 개 마련될 수도 있을 것이다. 메모리(14)는 휘발성 메모리일 수도 있으며 비휘발성 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리로서의 메모리(14)는 RAM, DRAM, SRAM 등이 사용될 수 있다. 비휘발성 메모리로서의 메모리(14)는 ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 등이 사용될 수 있다. 상기 열거한 메모리(14)들의 예를 단지 예시일 뿐이며 이들 예로 한정되는 것은 아니다.
입출력 I/F(16)는, 키보드, 마우스, 터치 패널 등의 입력 장치(미도시)와 디스플레이(미도시) 등의 출력 장치와 MCU(12) 사이를 연결하여 데이터를 송수신할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신 I/F(18)는 서버와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 구성으로서, 유선 또는 무선 통신을 지원할 수 있는 각종 장치일 수 있다. 예를 들면, 통신 I/F(18)를 통해 별도로 마련된 외부 전자 장치로부터 건강상태점수 변환, 상태항목점수 연산, 행렬 생성, 개인건강효능 분석, 필터링에 관한 각종 프로그램이나 각종 데이터 등을 송수신할 수 있다.
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(14)에 기록되고, MCU(12)에 의해 처리됨으로써, 예를 들면 도 3 또는 도 4에서 도시한 각 동작들을 수행하는 모듈로서 구현될 수도 있다.
이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소를 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 문서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 문서에 개시된 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 문서에 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예들의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시된 기술사상의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 문서의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 건강설문정보를 포함하는 사용자의 건강관련정보를 획득하는 정보획득부;
    정보 타입에 따라 상이한 가중치를 부여하는 제1 점수화 방법에 기반하여 상기 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하고, 기 분류된 상태항목에 상기 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산하는 점수변환부;
    건강효능(Health Claim)과 대사성분(Metabolite) 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터, 및 기능성 제품의 효능에 관한 기전 정보 및 상기 기능성 제품의 건강효능 또는 상기 기능성 제품의 기능적 주석(Functional Annotation)에 매칭되는 특성(Trail) 정보를 포함하는 상기 기능성 제품에 관한 제2 데이터 및 특성 정보와 기능성 제품의 연관성을 정의하는 제3 데이터를 저장하는 데이터베이스; 및
    상기 제1 데이터, 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성하고, 상기 상태항목점수에 기반하여 상기 사용자의 개인건강효능을 분석하고, 상기 제1 행렬에 기반하여 상기 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산하는 연산부를 포함하는 기능성 제품 추천 장치.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 건강관련정보는 건강검진정보, DTC유전자검사정보 또는 생활기록정보를 더 포함하는 기능성 제품 추천 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 기능성 제품은 기능성 원료 또는 건강기능식품을 포함하고,
    상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 제품 명칭, 기능 성분 및 효능에 관한 기전을 포함하는 기능성 제품 추천 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 기전은 생체내(in vivo) 또는 생체외(in vitro) 시험 결과를 통해 기능성을 인정받은 상기 기능성 제품의 효능에 관한 기전을 포함하는 기능성 제품 추천 장치.
  6. 삭제
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 특성 정보는 기능성 제품의 결핍 시의 건강효능 또는 기능성 제품의 결핍 시의 기능성 주석 정보를 포함하는 기능성 제품 추천 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 특성 정보는 후천성 결함에 관한 건강효능 또는 후천성 결함에 관한 기능적 주석 정보를 포함하는 기능성 제품 추천 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 기능성 정보를 더 포함하고,
    상기 특성 정보는 상기 기능성 제품의 상기 기능성 정보와 유관한 질병 정보를 포함하는 기능성 제품 추천 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 제2 데이터는 섭취 주의사항 정보를 더 포함하고,
    상기 연산부는 주의사항 정보에 기반하여 상기 기능성 제품 추천 결과를 필터링(filtering)하는 기능성 제품 추천 장치.
  11. 건강설문정보를 포함하는 사용자의 건강관련정보를 획득하는 동작;
    정보 타입에 따라 상이한 가중치를 부여하는 제1 점수화 방법에 기반하여 상기 건강관련정보를 건강상태점수로 변환하는 동작;
    기 분류된 상태 항목에 상기 건강상태점수를 반영하여 상태항목점수를 연산하는 동작;
    건강효능(Health Claim)과 대사성분(Metabolite) 사이의 연관성을 정의하는 제1 데이터, 및 기능성 제품의 효능에 관한 기전 정보 및 상기 기능성 제품의 건강효능 또는 상기 기능성 제품의 기능적 주석(Functional Annotation)에 매칭되는 특성(Trail) 정보를 포함하는 상기 기능성 제품에 관한 제2 데이터 및 특성 정보와 기능성 제품의 연관성을 정의하는 제3 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터 획득한 상기 제1 데이터, 제2 데이터 및 제3 데이터에 기반하여 대사성분과 기능성 제품의 관계정보를 원소로 하는 제1 행렬을 생성하는 동작;
    상기 상태항목점수에 기반하여 상기 사용자의 개인건강효능을 분석하는 동작; 및
    상기 제1 행렬에 기반하여 상기 개인건강효능에 대응한 기능성 제품 추천 결과를 연산하는 동작을 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
  12. 삭제
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 건강관련정보는 건강검진정보, DTC유전자검사정보 또는 생활기록정보를 더 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 기능성 제품은 기능성 원료 또는 건강기능식품을 포함하고,
    상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 제품 명칭, 기능 성분 및 효능에 관한 기전을 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 기전은 생체내(in vivo) 또는 생체외(in vitro) 시험 결과를 통해 기능성을 인정받은 상기 기능성 제품의 효능에 관한 기전을 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
  16. 삭제
  17. 청구항 11에 있어서,
    상기 특성 정보는 기능성 제품의 결핍 시의 건강효능 또는 기능성 제품의 결핍 시의 기능성 주석 정보를 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
  18. 청구항 11에 있어서,
    상기 특성 정보는 후천성 결함에 관한 건강효능 또는 후천성 결함에 관한 기능적 주석 정보를 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
  19. 청구항 11에 있어서,
    상기 제2 데이터는 상기 기능성 제품의 기능성 정보를 더 포함하고,
    상기 특성 정보는 상기 기능성 제품의 상기 기능성 정보와 유관한 질병 정보를 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 제2 데이터는 섭취 주의사항 정보를 더 포함하고,
    상기 주의사항 정보에 기반하여 상기 기능성 제품 추천 결과를 필터링(filtering)하는 동작을 더 포함하는 기능성 제품 추천 방법.
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