KR102479205B1 - 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 - Google Patents
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102479205B1 KR102479205B1 KR1020220084439A KR20220084439A KR102479205B1 KR 102479205 B1 KR102479205 B1 KR 102479205B1 KR 1020220084439 A KR1020220084439 A KR 1020220084439A KR 20220084439 A KR20220084439 A KR 20220084439A KR 102479205 B1 KR102479205 B1 KR 102479205B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- food
- component
- component index
- data
- inspection
- Prior art date
Links
- 235000013305 food Nutrition 0.000 title claims abstract description 246
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 101
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 title claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 133
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 140
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 64
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 42
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 17
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 5
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims description 3
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 34
- 235000012041 food component Nutrition 0.000 description 17
- 239000005417 food ingredient Substances 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 14
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 13
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 13
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 6
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 5
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 description 5
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 5
- CIWBSHSKHKDKBQ-JLAZNSOCSA-N Ascorbic acid Chemical compound OC[C@H](O)[C@H]1OC(=O)C(O)=C1O CIWBSHSKHKDKBQ-JLAZNSOCSA-N 0.000 description 4
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 4
- 238000010339 medical test Methods 0.000 description 4
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 3
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 238000012812 general test Methods 0.000 description 3
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- ZZZCUOFIHGPKAK-UHFFFAOYSA-N D-erythro-ascorbic acid Natural products OCC1OC(=O)C(O)=C1O ZZZCUOFIHGPKAK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229930003268 Vitamin C Natural products 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 2
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000037406 food intake Effects 0.000 description 2
- 235000012631 food intake Nutrition 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 229910001385 heavy metal Inorganic materials 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 235000019154 vitamin C Nutrition 0.000 description 2
- 239000011718 vitamin C Substances 0.000 description 2
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 1
- 208000007848 Alcoholism Diseases 0.000 description 1
- 201000004384 Alopecia Diseases 0.000 description 1
- 201000000736 Amenorrhea Diseases 0.000 description 1
- 206010001928 Amenorrhoea Diseases 0.000 description 1
- 206010002383 Angina Pectoris Diseases 0.000 description 1
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 206010010774 Constipation Diseases 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 206010012289 Dementia Diseases 0.000 description 1
- 208000005171 Dysmenorrhea Diseases 0.000 description 1
- 206010013935 Dysmenorrhoea Diseases 0.000 description 1
- 208000010201 Exanthema Diseases 0.000 description 1
- 208000010412 Glaucoma Diseases 0.000 description 1
- 108010068370 Glutens Proteins 0.000 description 1
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 1
- 208000031226 Hyperlipidaemia Diseases 0.000 description 1
- 206010020751 Hypersensitivity Diseases 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- FFEARJCKVFRZRR-BYPYZUCNSA-N L-methionine Chemical compound CSCC[C@H](N)C(O)=O FFEARJCKVFRZRR-BYPYZUCNSA-N 0.000 description 1
- FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N Magnesium Chemical compound [Mg] FYYHWMGAXLPEAU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 201000005505 Measles Diseases 0.000 description 1
- 206010033557 Palpitations Diseases 0.000 description 1
- 208000018737 Parkinson disease Diseases 0.000 description 1
- 208000012641 Pigmentation disease Diseases 0.000 description 1
- 206010036618 Premenstrual syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000003251 Pruritus Diseases 0.000 description 1
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 1
- BUGBHKTXTAQXES-UHFFFAOYSA-N Selenium Chemical compound [Se] BUGBHKTXTAQXES-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000013738 Sleep Initiation and Maintenance disease Diseases 0.000 description 1
- 208000004350 Strabismus Diseases 0.000 description 1
- HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N Zinc Chemical compound [Zn] HCHKCACWOHOZIP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 1
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 1
- 201000007930 alcohol dependence Diseases 0.000 description 1
- 208000026935 allergic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000007815 allergy Effects 0.000 description 1
- 231100000540 amenorrhea Toxicity 0.000 description 1
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 description 1
- 239000003963 antioxidant agent Substances 0.000 description 1
- 230000003078 antioxidant effect Effects 0.000 description 1
- 235000006708 antioxidants Nutrition 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000012752 auxiliary agent Substances 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 1
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 230000037182 bone density Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000019522 cellular metabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000009535 clinical urine test Methods 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- -1 cryptophane Chemical compound 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 235000014113 dietary fatty acids Nutrition 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 238000001839 endoscopy Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 201000005884 exanthem Diseases 0.000 description 1
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 1
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 1
- 229930195729 fatty acid Natural products 0.000 description 1
- 239000000194 fatty acid Substances 0.000 description 1
- 150000004665 fatty acids Chemical class 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 235000021312 gluten Nutrition 0.000 description 1
- 208000024963 hair loss Diseases 0.000 description 1
- 230000003676 hair loss Effects 0.000 description 1
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 1
- 241000411851 herbal medicine Species 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 206010022000 influenza Diseases 0.000 description 1
- 206010022437 insomnia Diseases 0.000 description 1
- 230000004410 intraocular pressure Effects 0.000 description 1
- 230000007803 itching Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 229910052749 magnesium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011777 magnesium Substances 0.000 description 1
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 1
- 229930182817 methionine Natural products 0.000 description 1
- 235000006109 methionine Nutrition 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 210000000822 natural killer cell Anatomy 0.000 description 1
- 235000020660 omega-3 fatty acid Nutrition 0.000 description 1
- 229940012843 omega-3 fatty acid Drugs 0.000 description 1
- 239000006014 omega-3 oil Substances 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 238000002559 palpation Methods 0.000 description 1
- 230000019612 pigmentation Effects 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000009613 pulmonary function test Methods 0.000 description 1
- 206010037844 rash Diseases 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 229910052711 selenium Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011669 selenium Substances 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 201000009890 sinusitis Diseases 0.000 description 1
- 239000010454 slate Substances 0.000 description 1
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000002563 stool test Methods 0.000 description 1
- 210000003411 telomere Anatomy 0.000 description 1
- 102000055501 telomere Human genes 0.000 description 1
- 108091035539 telomere Proteins 0.000 description 1
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 1
- 206010044008 tonsillitis Diseases 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 1
- 201000002282 venous insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 229930003231 vitamin Natural products 0.000 description 1
- 235000013343 vitamin Nutrition 0.000 description 1
- 239000011782 vitamin Substances 0.000 description 1
- 229940088594 vitamin Drugs 0.000 description 1
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 description 1
- 208000016261 weight loss Diseases 0.000 description 1
- 239000011701 zinc Substances 0.000 description 1
- 229910052725 zinc Inorganic materials 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- 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
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A23—FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
- A23P—SHAPING OR WORKING OF FOODSTUFFS, NOT FULLY COVERED BY A SINGLE OTHER SUBCLASS
- A23P20/00—Coating of foodstuffs; Coatings therefor; Making laminated, multi-layered, stuffed or hollow foodstuffs
- A23P20/20—Making of laminated, multi-layered, stuffed or hollow foodstuffs, e.g. by wrapping in preformed edible dough sheets or in edible food containers
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y10/00—Processes of additive manufacturing
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y50/00—Data acquisition or data processing for additive manufacturing
- B33Y50/02—Data acquisition or data processing for additive manufacturing for controlling or regulating additive manufacturing processes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B33—ADDITIVE MANUFACTURING TECHNOLOGY
- B33Y—ADDITIVE MANUFACTURING, i.e. MANUFACTURING OF THREE-DIMENSIONAL [3-D] OBJECTS BY ADDITIVE DEPOSITION, ADDITIVE AGGLOMERATION OR ADDITIVE LAYERING, e.g. BY 3-D PRINTING, STEREOLITHOGRAPHY OR SELECTIVE LASER SINTERING
- B33Y80/00—Products made by additive manufacturing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
- G06F16/9035—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
- G06F16/9038—Presentation of query results
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
-
- 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
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- 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
-
- 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
- A23—FOODS OR FOODSTUFFS; TREATMENT THEREOF, NOT COVERED BY OTHER CLASSES
- A23P—SHAPING OR WORKING OF FOODSTUFFS, NOT FULLY COVERED BY A SINGLE OTHER SUBCLASS
- A23P20/00—Coating of foodstuffs; Coatings therefor; Making laminated, multi-layered, stuffed or hollow foodstuffs
- A23P20/20—Making of laminated, multi-layered, stuffed or hollow foodstuffs, e.g. by wrapping in preformed edible dough sheets or in edible food containers
- A23P20/25—Filling or stuffing cored food pieces, e.g. combined with coring or making cavities
- A23P2020/253—Coating food items by printing onto them; Printing layers of food products
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Materials Engineering (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Polymers & Plastics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 개시는 성분지수 분석을 기반으로 맞춤형 식품을 제공하는 방법에 관한 것으로, 기존 검사 데이터 및 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로 최종 성분 지수를 산출하고, 상기 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상을 위한 식품 정보를 도출하고, 도출된 식품 정보를 식품 제공 장치로 전송하여 식품을 제조하도록 요청한다.
Description
본 개시는 분석 대상에 대하여 성분지수를 분석하고, 그를 기반으로 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치에 관한 것이다.
특정 질병을 갖고 있는 대상 혹은 건강 상태의 개선이 필요한 대상에게 처방되는 약물의 대부분은 생약 또는 생물체에서 유래한 성분이 근원인 경우가 많다.
이러한 점을 이용하여 상술한 대상에게 최적화된 식재료를 매칭하여 식단을 제공하는 경우, 질병을 빠르게 개선시킬 수 있거나 건강 상태를 빠르게 호전시킬 수 있을 것으로 기대된다.
하지만, 현대 의학의 특성상 의사라 할지라도 본인의 전문 분야를 제외한 다른 분야에 대해서는 의학적 지식이 부족할 수 있으며, 또한 식재료에 대한 방대한 지식을 모두 아는 것은 너무 어렵다는 문제점이 있다.
반대로, 식재료, 영양소에 대한 방대한 지식이 있는 사람의 경우에는 의사와 같은 의학적 지식을 갖추는 것이 너무 어렵다는 문제점이 있다.
생물체의 건강 상태를 정확하게 분석하고 적합한 식재료를 제공하는 경우, 해당 생물체의 건강 상태를 개선시키거나 질병을 호전시킬 수 있을 것으로 기대되지만, 위와 같은 문제점들로 인하여 현재로서는 이러한 기술이 존재하지 않는 실정이다.
또한, 분석 결과를 기반으로 매칭되는 식품을 제공하는 3D 식품 프린터를 제공하게 되는 경우, 이를 이용하는 타겟의 건강 상태 개선이 기대되지만 현재로서는 이러한 분석 기술과 3D 식품 프린터가 개시되어 있지 않은 실정이다.
본 개시에 개시된 실시예는 특정한 성분이 분석 대상에게 미치는 영향을 분석하여 맞춤형 식품을 제공하는데 그 목적이 있다.
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 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법은, 검사 모듈 또는 외부 검사 기기 중 적어도 하나의 기기로부터 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 수신하는 단계; 기존 검사 데이터 및 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로, 최종 성분 지수를 산출하는 단계; 상기 최종 성분 지수를 기반으로, 분석 대상을 위한 식품 정보를 도출하는 단계; 및 상기 도출된 식품 정보를 식품 제공 장치로 전송하여 식품 제조를 요청하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 최종 성분 지수 산출 단계는, 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로 제2 성분 지수를 산출하는 단계; 및 상기 기존 검사 데이터를 기반으로 산출된 제1 성분 지수 및 상기 제2 성분 지수를 기반으로, 최종 성분 지수를 산출하는 단계를 포함하며, 상기 제2 성분 지수 산출 단계는, 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로, 적어도 하나의 성분에 대하여 복수의 검사 항목 각각에 대한 성분 파워를 산출하는 단계; 및 상기 복수의 검사 항목 각각에 대하여 산출된 성분 파워를 합하여 상기 적어도 하나의 성분에 대한 상기 제2 성분 지수를 산출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 성분 지수는 상기 적어도 하나의 성분이 상기 분석 대상에게 미치는 영향력을 수치화한 것이고, 상기 성분 파워 산출 단계는, 상기 검사 항목의 항목별 중요도에 대응하는 제1 가중치를 산출하는 단계; 상기 검사 항목의 결과값에 대응하는 제2 가중치를 산출하는 단계; 상기 제2 가중치를 기반으로 제3 가중치를 산출하는 단계; 및 상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치를 곱하여 상기 성분 파워를 산출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 최종 성분 지수 산출 단계는, 적어도 하나의 성분 각각에 대한 상기 제1 성분 지수와 상기 제2 성분 지수를 곱하거나 합하여 상기 적어도 하나의 성분 각각에 대한 상기 최종 성분 지수를 산출할 수 있다.
또한, 상기 최종 성분 지수 산출 단계는, 상기 기존 검사 데이터에 중복되는 항목의 값을 상기 실시간 검사 데이터의 값으로 갱신하고, 상기 기존 검사 데이터에 없는 항목의 값을 상기 실시간 검사 데이터의 값으로 추가하여 종합 검사 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 종합 검사 데이터를 기반으로, 상기 최종 성분 지수를 산출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 최종 성분 지수 산출 단계는, 상기 종합 검사 데이터를 기반으로, 적어도 하나의 성분에 대하여 복수의 검사 항목 각각에 대한 성분 파워를 산출하는 단계; 상기 복수의 검사 항목 각각에 대하여 산출된 성분 파워를 합하여 상기 적어도 하나의 성분에 대한 상기 최종 성분 지수를 산출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 최종 성분 지수는 상기 적어도 하나의 성분이 상기 분석 대상에게 미치는 영향력을 수치화한 것이고, 상기 성분 파워 산출 단계는, 상기 검사 항목의 항목별 중요도에 대응하는 제1 가중치를 산출하는 단계; 상기 검사 항목의 결과값에 대응하는 제2 가중치를 산출하는 단계; 상기 제2 가중치를 기반으로 제3 가중치를 산출하는 단계; 및 상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치를 곱하여 상기 성분 파워를 산출하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 식품 제공 장치는 3D 식품 프린터이고, 상기 식품 제공 장치는, 복수의 성분이 혼합된 식용 필라멘트(Filament)를 이용하여 식품을 제조하는 제1 제조 방식, 단일 성분을 갖는 복수 개의 식용 필라멘트를 이용하여 식품을 제조하는 제2 제조 방식 및 구간 별로 상이한 성분으로 제작된 식용 필라멘트를 이용하여 식품을 제조하는 제3 제조 방식 중 적어도 하나의 제조 방식을 이용하여 상기 식품을 제조하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 식품 제공 장치는, 상기 제1 제조 방식, 상기 제2 제조 방식 및 상기 제3 제조 방식 중 적어도 2개의 제조 방식을 이용하고, 상기 식품의 제조 과정에서 상기 도출된 식품의 흡수율 향상을 위한 첨가제가 추가되도록 제어할 수 있다.
또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버는, 검사 모듈 또는 외부 검사 기기 중 적어도 하나의 기기로부터 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 수신하는 통신부; 및 기존 검사 데이터 및 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로 최종 성분 지수를 산출하고, 상기 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상을 위한 식품 정보를 도출하고, 상기 도출된 식품 정보를 상기 통신부를 통해 식품 제공 장치로 전송하여 식품 제조를 요청하는 프로세서를 포함한다.
또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 장치는, 검사 모듈 또는 외부 검사 기기 중 적어도 하나의 기기로부터 획득된 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 상기 분석 대상에 대하여 도출된 식품 정보를 수신하는 통신부; 및 상기 수신된 식품 정보를 기반으로 식품을 제조하도록 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 식품 정보는 상기 분석 대상에 대한 기존 검사 데이터 및 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로 도출된 것이다.
이 외에도, 본 개시를 구현하기 위한 실행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 더 제공될 수 있다.
이 외에도, 본 개시를 구현하기 위한 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.
본 개시의 전술한 과제 해결 수단에 의하면, 특정 성분이 분석 대상에게 미치는 영향의 방향성(해당 성분이 대상자에게 미치는 영향이 긍정적인지 또는 부정적인지) 및 영향의 크기(긍정적인 영향의 수준, 부정적인 영향의 수준)를 고려하여 섭취하거나 피해야 할 성분을 처방할 수 있다.
또한, 성분학 기반의 성분지수 분석을 통해 분석 대상에게 맞춤형 식품을 제공할 수 있는 효과를 제공한다.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 시스템의 개략도이다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 시스템의 블록도이다.
도 3은 실시간 검사 데이터를 이용하여 획득할 수 있는 항목을 예시한 도면이다.
도 4 내지 도 10은 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법의 흐름도이다.
도 11은 및 도 12는 검사 항목의 종류를 예시한 도면이다.
도 13은 제2 가중치와 제3 가중치를 구간 매칭하는 것을 예시한 도면이다.
도 14는 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법의 다양한 실시예를 포함하는 개략적인 흐름도이다.
도 15는 3D 식품 프린터의 제1 제조 방식을 예시한 도면이다.
도 16은 3D 식품 프린터의 제2 제조 방식을 예시한 도면이다.
도 17은 3D 식품 프린터의 제3 제조 방식을 예시한 도면이다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 시스템의 블록도이다.
도 3은 실시간 검사 데이터를 이용하여 획득할 수 있는 항목을 예시한 도면이다.
도 4 내지 도 10은 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법의 흐름도이다.
도 11은 및 도 12는 검사 항목의 종류를 예시한 도면이다.
도 13은 제2 가중치와 제3 가중치를 구간 매칭하는 것을 예시한 도면이다.
도 14는 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법의 다양한 실시예를 포함하는 개략적인 흐름도이다.
도 15는 3D 식품 프린터의 제1 제조 방식을 예시한 도면이다.
도 16은 3D 식품 프린터의 제2 제조 방식을 예시한 도면이다.
도 17은 3D 식품 프린터의 제3 제조 방식을 예시한 도면이다.
본 개시 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 개시가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 ‘부, 모듈, 부재, 블록’이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 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 의미한다.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.
본 명세서에서 '본 개시에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버'는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 본 개시에 따른 서비스 서버는, 컴퓨터, 서버 장치 및 휴대용 단말기를 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, 애플리케이션 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 무선 통신 장치로서, 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 무선 통신 장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등과 같은 웨어러블 장치를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 "성분 지수"는 특정한 성분이 사용자(분석 대상)에게 미치는 영향의 방향성(해당 성분이 대상자에게 미치는 영향이 긍정적인지 또는 부정적인지) 및 영향의 크기(긍정적인 영향의 수준, 부정적인 영향의 수준)를 분석하여 수치화한 값을 의미한다.
본 명세서에서 "성분 파워"는 특정한 성분이 사용자(분석 대상)에게 미치는 영향을 판단할 수 있는 검사 항목 각각을 기반으로 산출한 값을 의미한다. 상기 성분 파워는 성분 지수 산출에 이용될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 시스템(10)의 개략도이다.
도 1을 참조하여, 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 시스템(10)에 대하여 개략적으로 설명하도록 한다.
서비스 서버(100)는 사용자가 각종 검사를 수행하였던 의료기관 서버및 사용자 단말(50) 중 적어도 하나로부터 수신된 데이터를 기존 검사 데이터로 활용할 수 있다.
서비스 서버(100)는 식품 제공 장치(200) 및 사용자 단말(50) 중 적어도 하나로부터 실시간 검사 데이터를 수신할 수 있다.
그리고, 서비스 서버(100)는 기존 검사 데이터와 실시간 검사 데이터를 분석하여 사용자에게 맞춤형 식품을 제공할 수 있다.
이때, 서비스 서버(100)는 기존 검사 데이터와 실시간 검사 데이터를 분석하여 사용자(분석 대상)가 섭취하거나 피해야 할 성분을 분석하고, 이를 반영하여 사용자 맞춤형 식품 정보를 도출할 수 있다. 또한, 서비스 서버(100)는 도출된 식품 정보를 식품 제공 장치(200)로 제공하여 식품 제공 장치(200)가 식품 정보를 기반으로 식품을 제조 또는 제공하도록 할 수 있다.
사용자를 위한 식품을 제공하는 것은 하루에도 수 회씩 제공될 수 있다. 하지만, 사용자가 매일 의료 기관을 방문하여 검사하는 것은 현실적으로 어려우므로 식품 제공 시점과 검사 시점의 차이가 발생한다. 본 개시는 전술한 구성을 통해서 기존의 의료 기관에서 검사한 기존 검사 데이터와 실시간 검사 데이터를 함께 활용하여 식품 제공 시점에 사용자의 상태를 보다 정확하게 분석하여 사용자에게 맞춤형 식품을 제공하는 효과를 발휘하게 된다.
아래 실시예에서는, 본 개시의 실시예에 따른 맞춤형 식품 제공 시스템(10)이 사용자에게 맞춤형 식품을 제공하는 프로세스에 대해서 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 시스템(10)의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 시스템(10)은 서비스 서버(100), 식품 제공 장치(200), 사용자 단말(50), 외부 검사 기기(30)를 포함할 수 있다.
서비스 서버(100)는 기존 검사 데이터와 실시간 검사 데이터를 분석하여 사용자(분석 대상)를 위한 맞춤형 식품 정보를 생성하는 주체이다.
식품 제공 장치(200)는 사용자로부터 각종 검사 데이터를 실시간으로 획득하고, 외부 검사 기기(30)로부터 실시간 검사 데이터를 수신할 수도 있다. 식품 제공 장치(200)는 사용자로부터 획득된 실시간 검사 데이터를 서비스 서버(100)로 전송한다.
또한, 식품 제공 장치(200)는 서비스 서버(100)로부터 도출된 식품 정보를 수신하며, 식품 정보를 기반으로 출력 모듈(260)을 제어하여 식품을 제조할 수도 있다.
본 개시의 실시예에서 식품 제공 장치(200)는 서비스 서버(100)로부터 수신한 분석 결과를 기반으로 맞춤형 식품을 제조 또는 제공하는 임의의 장치를 포함한다. 예컨대, 식품 제공 장치(200)는 3D 식품 프린터, 복수의 카트리지를 구비한 장치(예컨대, 냉장고, 믹서기, 자동 사료 지급기 등)를 포함할 수 있다.
서비스 서버(100)는 제1 프로세서(110), 제1 메모리(130) 및 제1 통신부(120)를 포함한다.
다만, 몇몇 실시예에서 서비스 서버(100)는 도 2에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.
식품 제공 장치(200)는 제2 프로세서(210), 제2 통신부(220), 제2 메모리(230), 입출력부(240), 검사 모듈(250) 및 출력 모듈(260)을 포함한다.
다만, 몇몇 실시예에서 식품 제공 장치(200)는 도 2에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.제1 프로세서(110)는 식품 제공 장치(200) 내의 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리, 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다. 이때, 메모리와 프로세서는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
제2 프로세서(210)는 서비스 서버(100) 내의 구성요소들의 동작을 제어하기 위한 알고리즘 또는 알고리즘을 재현한 프로그램에 대한 데이터를 저장하는 메모리, 및 메모리에 저장된 데이터를 이용하여 전술한 동작을 수행하는 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다. 이때, 메모리와 프로세서는 각각 별개의 칩으로 구현될 수 있다. 또는, 메모리와 프로세서는 단일 칩으로 구현될 수도 있다.
또한, 프로세서는 이하의 도면에서 설명되는 본 개시에 따른 다양한 실시 예들을 서비스 서버(100), 식품 제공 장치(200) 상에서 구현하기 위하여, 위에서 살펴본 구성요소들 중 어느 하나 또는 복수를 조합하여 제어할 수 있다.
제1 통신부(120)는 검사 모듈(250) 또는 외부 검사 기기(30) 중 적어도 하나의 기기로부터 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 수신한다.
제1 통신부(120)는 사용자 단말(50), 식품 제공 장치(200)와 통신하여 데이터를 송수신할 수 있다.
제2 통신부(220)는 사용자 단말(50), 식품 제공 장치(200), 외부 검사 기기(30)와 통신하여 데이터를 송수신할 수 있다.
통신부는 외부 장치와 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 방송 수신 모듈, 유선통신 모듈, 무선통신 모듈, 근거리 통신 모듈, 위치정보 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
유선 통신 모듈은, 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 standard232), 전력선 통신, 또는 POTS(plain old telephone service) 등 다양한 케이블 통신 모듈을 포함할 수 있다.
무선 통신 모듈은 와이파이(Wifi) 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, 5G, 6G 등 다양한 무선 통신 방식을 지원하는 무선 통신 모듈을 포함할 수 있다.
입출력부(240)는 입력부 및 출력부를 포함할 수 있으며, 사용자/관리자로부터 제어 신호를 입력받고, 각종 결과 데이터를 출력할 수 있다.
식품 제공 장치(200)는 터치 스크린의 입출력부(240)로 유저 인터페이스(UI: User Interface)를 제공하여, 사용자로부터 각종 제어 신호를 입력받고 또한 각종 정보를 터치 스크린으로 출력하여 정보를 제공할 수 있다.
다만, 식품 제공 장치(200)가 반드시 입출력부(240)를 포함해야 하는 것은 아니며, 제2 통신부(220)를 통해 사용자 단말(50)로부터 제어 신호를 수신하고, 생성되는 각종 결과 데이터를 사용자 단말(50)을 통해서 제공할 수 있다.
입력부는 영상 정보(또는 신호), 오디오 정보(또는 신호), 데이터, 또는 사용자로부터 입력되는 정보의 입력을 위한 것으로서, 적어도 하나의 카메라, 적어도 하나의 마이크로폰 및 입력부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 입력부에서 수집한 음성 데이터나 이미지 데이터는 분석되어 사용자의 제어명령으로 처리될 수 있다.
입력부는 사용자로부터 정보를 입력받기 위한 것으로서, 입력부를 통해 정보가 입력되면, 프로세서는 입력된 정보에 대응되도록 본 장치의 동작을 제어할 수 있다. 이러한, 입력부는 하드웨어식 물리 키(예를 들어, 본 장치의 전면, 후면 및 측면 중 적어도 하나에 위치하는 버튼, 돔 스위치 (dome switch), 조그 휠, 조그 스위치 등) 및 소프트웨어식 터치 키를 포함할 수 있다. 일 예로서, 터치 키는, 소프트웨어적인 처리를 통해 터치스크린 타입의 디스플레이부 상에 표시되는 가상 키(virtual key), 소프트 키(soft key) 또는 비주얼 키(visual key)로 이루어지거나, 상기 터치스크린 이외의 부분에 배치되는 터치 키(touch key)로 이루어질 수 있다. 한편, 상기 가상키 또는 비주얼 키는, 다양한 형태를 가지면서 터치스크린 상에 표시되는 것이 가능하며, 예를 들어, 그래픽(graphic), 텍스트(text), 아이콘(icon), 비디오(video) 또는 이들의 조합으로 이루어질 수 있다.
출력부는 시각, 청각 또는 촉각 등과 관련된 출력을 발생시키기 위한 것으로, 디스플레이부, 음향 출력부, 햅팁 모듈 및 광 출력부 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 디스플레이부는 터치 센서와 상호 레이어 구조를 이루거나 일체형으로 형성됨으로써, 터치 스크린을 구현할 수 있다. 이러한 터치 스크린은, 본 장치와 사용자 사이의 입력 인터페이스를 제공하는 입력부로써 기능함과 동시에, 본 장치와 사용자 간에 출력 인터페이스를 제공할 수 있다.
메모리(130, 230)는 서비스 서버(100), 식품 제공 장치(200)의 다양한 기능을 지원하는 데이터와, 프로세서의 동작을 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 입/출력되는 데이터들(예를 들어, 음악 파일, 정지영상, 동영상 등)을 저장할 있고, 서비스 서버(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 본 장치의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다.
이러한, 메모리는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory), 자기 메모리, 자기 디스크 및 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 메모리는 본 장치와는 분리되어 있으나, 유선 또는 무선으로 연결된 데이터베이스가 될 수도 있다.
제1 메모리(130)는 서비스 서버(100)가 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법을 실행하기 위한 각종 명령어, 알고리즘 등이 저장되어 있으며, 대표적으로 기존 검사 데이터 및 실시간 검사 데이터를 기반으로 최종 성분 지수를 산출하는 알고리즘, 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상을 위한 식품 정보를 도출하는 알고리즘 등이 저장되어 있다.
또한, 프로세서는 제1 메모리(130)에 사용자 단말(50) 또는 의료기관 서버로부터 수신된 기존 검사 데이터를 검사 시간과 함께 저장할 수 있다.
제2 메모리(230)는 식품 제공 장치(200)가 동작되기 위한 각종 명령어, 알고리즘 등이 저장되어 있으며, 검사 모듈(250) 또는 외부 검사 기기(30)를 통해 검사된 결과를 실시간 검사 데이터로 변환하기 위한 알고리즘이 저장되어 있을 수 있다.
제2 메모리(230)는 서비스 서버(100)로부터 수신된 식품 정보를 출력 모듈(260)을 통해 출력할 수 있는 알고리즘이 저장되어 있을 수 있다.
본 개시의 실시예에서 검사 모듈(250) 및 외부 검사 기기(30)는 기 설정된 검사 항목에 대해서 검사할 수 있는 장치를 의미한다.
검사 모듈(250)은 식품 제공 장치(200)에 구비된 검사 장치를 의미할 수 있으며, 예를 들어 혈액 검사 기기, 혈압 측정 기기, 생체조직 분석 기기, 이미지 분석 기기 등이 적용 가능하다.
본 개시의 실시예에서 식품 제공 장치(200)의 검사 모듈(250)은 적어도 하나의 검사 항목에 대해서 검사할 수 있으며, 복수 개의 검사 모듈(250)이 구비될 수도 있다.
외부 검사 기기(30)는 실시간 검사 데이터를 서비스 서버(100)로 전송하는 외부의 검사 장치를 의미하며, 스마트폰, 스마트 워치 등이 적용 가능하다.
검사 모듈(250) 및 외부 검사 기기(30) 중 적어도 하나의 기기에서 측정 가능한 검사 종류의 예로, 혈액 검사, 혈압 검사, ECS(Electro Chemical Screening) 검사, 심전도 검사, 피부 검사(수분, 모공 등), 두피 검사(모발량, 모발 두께 등), 이미지 기반 검사(홍채, 지문, 안면 이미지 등) 등이 적용 가능하다.
도 3은 실시간 검사 데이터를 이용하여 획득할 수 있는 항목을 예시한 도면이다.
또한, 식품 제공 장치(200)는 도 3과 같이, 다양한 인디케이터에 대하여 측정할 수 있게 된다.
본 개시의 실시예와 도면 상의 예시는 본 개시의 맞춤형 식품 제공 시스템(10)이 이용할 수 있는 검사 항목, 검사 기기의 일부를 예시한 것이며, 맞춤형 식품을 제공하는데 활용할 수 있는 검사 항목, 검사 기기라면 무엇이든 적용이 가능하다.
도 4 내지 도 10은 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법의 흐름도이다.
도 11은 및 도 12는 검사 항목의 종류를 예시한 도면이다.
각각의 흐름도를 순서대로 참조하여 설명하도록 한다.
도 4를 참조하여 본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법에 대해서 설명하도록 한다.
서비스 서버(100)가 제1 통신부(120)를 통해 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 수신한다. (S1000)
상세하게는, 식품 제공 장치(200)는 검사 모듈(250) 및 외부 검사 기기(30) 중 적어도 하나의 기기로부터 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 획득한다.
그리고, 서비스 서버(100)는 제1 통신부(120)를 통해 식품 제공 장치(200)의 제2 통신부(220)로부터 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 수신한다.
도면상으로 도시되지 않았지만, 서비스 서버(100)는 제1 통신부(120)를 통해 분석 대상(사용자)에 대한 기존 검사 데이터를 수신할 수 있다.
일 실시예로, 서비스 서버(100)는 사용자 단말(50) 또는 의료기관 서버 중 적어도 하나로부터 기존 검사 데이터를 수신할 수 있으며, 수신된 기존 검사 데이터를 검사 시간과 함께 제1 메모리(130)에 저장할 수 있다.
이때, 의료기관 서버 이외에도 의료진의 단말 등 의료 분야의 장치가 적용될 수 있다.
서비스 서버(100)는 사용자로부터 식품 제조 요청 신호가 입력/수신되면 S1000부터의 프로세스를 진행하여 사용자를 위한 맞춤형 식품을 제조할 수 있다.
상세하게는, 식품 제공 장치(200)는 사용자로부터 식품 제조 요청 신호가 수신되면, 검사 모듈(250)을 통해 사용자에 대한 실시간 검사를 수행하고 외부 검사 기기(30)와 제2 통신부(220)를 통해 연결하여 사용자에 대한 실시간 검사 결과를 수신할 수 있다.
그리고, 식품 제공 장치(200)는 실시간 검사 데이터의 수집이 완료되면, 실시간 검사 데이터를 서비스 서버(100)로 전송하고 사용자를 위한 식품 정보 도출을 요청할 수 있다.
즉, 서비스 서버(100)는 식품 제공 장치(200)로부터 실시간 검사 데이터와 식품 정보 도출 요청 신호를 수신함으로써, 식품 제조 요청 신호를 수신할 수 있다.
제1 프로세서(110)가 기존 검사 데이터 및 실시간 검사 데이터를 기반으로 최종 성분 지수를 산출한다. (S2000)
본 개시의 실시예에서, 맞춤형 식품 제조 장치가 최종 성분 지수를 산출하는 방법은 크게 2가지 방법이 적용될 수 있다.
본 개시의 실시예에서, 성분 지수는 적어도 하나의 성분이 분석 대상(사용자)에게 미치는 영향력을 수치화한 것이다.
[최종 성분 지수 산출에 관한 제1 실시예]
최종 성분 지수 산출에 관한 제1 실시예에서 제1 프로세서(110)는 기존 검사 데이터를 기반으로 제1 성분 지수를 산출하고, 실시간 검사 데이터를 기반으로 제2 성분 지수를 산출하고, 제1 성분 지수와 제2 성분 지수를 기반으로 최종 성분 지수를 산출할 수 있다. 예컨대, 제1 프로세서(110)는 제1 성분 지수와 제2 성분 지수를 곱하거나 합하여 최종 성분 지수를 산출할 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니고 다양한 연산 알고리즘이 적용될 수 있다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 최종 성분 지수 산출에 관한 제1 실시예에서 S2000은 하기 단계들을 포함할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 실시간 검사 데이터를 기반으로 제2 성분 지수를 산출한다. (S2100)
제1 프로세서(110)는 기존 검사 데이터를 기반으로 산출된 제1 성분 지수 및 S2100에서 산출된 제2 성분 지수를 기반으로 최종 성분 지수를 산출한다. (S2200)
이때, 제1 프로세서(110)는 제1 성분 지수와 제2 성분 지수를 합하거나 곱하여 최종 성분 지수를 산출할 수 있으며, 이 과정에서 보정 계수를 적용할 수도 있다. 한편, 제1 성분 지수와 제2 성분 지수를 산출하는 순서에는 제한이 없다.
일 실시예로, 제1 메모리(130)는 각 성분에 대하여 제1 성분 지수의 중요도와 제2 성분 지수의 중요도가 저장되어 있을 수 있으며, 중요도는 의료기관에서 검사한 결과가 더 중요한지 실시간으로 검사한 결과가 더 중요한지를 의미할 수 있다.
따라서, 제1 프로세서(110)는 특정 성분에 대한 제1 성분 지수의 중요도가 높을수록 제1 성분 지수가 제2 성분 지수보다 더 많이 반영되도록 보정 계수를 반영하여 최종 성분 지수를 산출할 수 있다.
역으로, 제1 프로세서(110)는 특정 성분에 대한 제2 성분 지수의 중요도가 높을수록 제2 성분 지수가 제1 성분 지수보다 더 많이 반영되도록 보정 계수를 반영하여 최종 성분 지수를 산출할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 제1 프로세서(110)는 기존 검사 데이터의 검사 시점을 고려하여 보정 계수를 변경할 수 있다. 예를 들어, 제1 프로세서(110)는 사용자에 대한 기존 검사 데이터가 현시점으로부터 경과된 시간 길이에 따라 제1 성분 지수의 중요도가 감소되도록 보정 계수를 변경할 수 있다. 다만, 제1 프로세서(110)는 검사 기간이 과거 시점이라 할지라도 기 설정된 기간까지 상관없는 검사 항목이라면 보정 계수를 변경하지 않을 수도 있다.
도 6을 참조하면, S2100은 하기 단계들을 포함할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 적어도 하나의 성분에 대하여 복수의 검사 항목 각각에 대한 성분 파워를 산출한다. (S2110)
제1 프로세서(110)는 S2110에서 산출된 성분 파워를 합하여 적어도 하나의 성분에 대한 제2 성분 지수를 산출한다. (S2120)
본 개시의 실시예에 따른 서비스 서버(100)는 다양한 성분에 대하여 검사 항목별 성분 파워를 산출하며, 이때 다양한 성분은 칼슘, 마그네슘, 구리, 비타민, 오메가3 지방산, 메타오닌, 크립토판, 셀레늄, 아연, 글루텐 등 다양한 성분 중 하나를 의미하며, 최종적으로 서비스 서버(100)는 분석 대상(사용자)을 분석하고 최적화된 식품을 제공/제조하기 위해 모든 성분에 대한 분석을 진행하게 된다.
제1 프로세서(110)는 특정 성분에 대한 검사 항목별 성분 파워를 산출하고, 해당 성분의 모든 검사 항목에 대하여 산출된 성분 파워를 합하여 성분 지수를 산출한다.
이는, 각각의 검사 항목에 대한 분석 대상의 입력값에 따른 결과값에 따라서 분석 대상에게 어떠한 성분이 얼마만큼 중요하고 필요한지 성분 파워를 산출하게 되는데, 하나의 성분이 하나의 검사 항목에만 해당되는 것이 아니고, 복수 개의 검사 항목에 해당될 수 있기 때문이다.
예를 들어, 분석 대상에 대하여 특정 검사 항목에서 비타민 C의 성분 파워가 10이 산출되었고, 제2 검사 항목에서 20의 성분 파워가 산출되었다면, 그만큼 비타민 C는 성분 대상에게 중요한 성분인 것을 의미하기 때문에 10과 20을 합하여 30을 성분 지수로서 산출하는 것을 의미한다.
도 12를 참조하면, 검사 항목의 종류가 예시되어 있으며, 검사 항목은 적어도 한 단계의 상위 분류 항목을 포함하며, 도 12의 분류 항목에서 최하위 분류 항목 리스트가 각각의 검사 항목을 의미한다.
본 개시의 실시예에서 최상위로 분류된 검사 항목은 검사 데이터 및 비검사 데이터 항목을 포함한다.
검사 데이터 항목(제2 검사 항목)은 의학적인 검사가 필요한 검사 항목을 포함하며, 일반 검사(임상 의학 검사) 및 분자 생물학 검사(기초 의학 정밀 검사)를 포함한다.
도 12를 참조하면, 일반 검사(임상 의학 검사)는 혈액 검사, 대변, 소변 검사, 이비인후과 검사, 안과 검사, 폐기능 검사, 체성분 분석, CT 촬영, MRI 촬영, X선 촬영, 골밀도, 초음파, 내시경, 심전도, 조직검사 중 적어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 일반 검사(임상 의학 검사)에 해당되는 검사 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
도 12를 참조하면, 분자 생물학 검사(기초 의학 정밀 검사)는 세포대사 검사(소변), 아미노산 검사(혈액), NK세포 활성도 검사(혈액), 지방산 검사(혈액), 혈중 중금속, 미네랄 검사(혈액), 활성산소 항산화 검사(혈액), 모발 중금속, 미네랄 검사(모발), 치매 검사(혈액), MAST 알레르기 검사(혈액), lgG 음식 반응 검사(혈액), lgG4 음식 반응 검사(혈액), 암 위험도 검사(혈액), 텔로미어 유전자 검사(혈액), 유전자 검사(혈액) 중 적어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 분자 생물학 검사(기초 의학 정밀 검사)에 해당되는 검사 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
비검사 데이터 항목은 의학적인 검사가 필요하지 않은 검사 항목을 포함한다.
일 실시예로, 비검사 데이터 항목은 의사(Doctor)를 거치지 않고 클라이언트가 직접 입력할 수 있는 데이터 항목(제3 검사 항목), 의사(Doctor)를 거쳐서 입력해야 하는 데이터 항목(제4 검사 항목)로 분류된다.
이때, 의사를 거친 데이터 항목(제4 검사 항목)는 의사의 판단/진단이 필요한 데이터를 의미할 수 있다.
의사를 거친 데이터 항목(제4 검사 항목)은 기 병력 항목과 진찰 데이터 항목(예컨대, 이학적 검사 데이터)으로 분류될 수 있다.
도 12를 참조하면, 기 병력 항목은 무월경, 알코올 중독, 편도선염, 협심증, 정맥부전증, 녹내장, 독감, 홍역, 파킨슨병, 부비동염, 종양, 암 중 적어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 기 병력 항목에 해당되는 검사 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
도 12를 참조하면, 진찰 데이터 항목은 이학적 검사가 필요한 검사 항목을 의미하며, 생체 증후, 분석 대상의 일반적인 모습 및 행동, 체온, 맥박수, 호흡수, 혈압, 전체적인 시진, 전체적인 촉진, 안색, 발진, 안압, 사시 중 적어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 진찰 데이터 항목에 해당되는 검사 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
의사를 거치지 않은 데이터 항목(제3 검사 항목)은 분석 대상의 단순 개인 정보 항목과 분석 대상에 대한 질의 데이터 항목을 포함할 수 있다.
도 12를 참조하면, 단순 개인 정보 항목은 분석 대상의 이름, 연락처, 성별, 생년월일 중 적어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 단순 개인 정보에 해당되는 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
질의 데이터 항목은 증상 항목, 가족력 항목 및 사회력 항목을 포함할 수 있다.
증상 항목은 피로감, 체중 감소, 발열, 탈모, 색소 침착, 두통, 가려움, 기침, 두근거림, 변비, 생리통, 생리전 증후군, 불면증, 불안 중 적어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 증상 항목에 해당되는 검사 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
가족력 항목은 고혈압, 당뇨, 고지혈증, 암 중 죽어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 가족력 항목에 해당되는 검사 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
사회력 항목은 임신, 흡연, 체질, 비건, 종교, 직업, 국적 중 적어도 하나를 포함하며, 도 12에 도시된 것 이외에도 사회력 항목에 해당되는 검사 항목이라면 무엇이든 포함될 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 맞춤형 식품 제공 방법은 분석 대상에 대한 검사 항목별 입력 데이터를 기반으로 식품 정보를 도출하지만, 이를 그대로 이용하지 않고 각종 가중치를 반영하여 적용함으로써, 분석 대상에 최적화된 결과물을 도출할 수 있게 된다.
아래에서는 가중치 산출에 대한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다.
도 7을 참조하면, S2110은 하기 단계들을 포함할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 검사 항목의 항목별 중요도에 대응하는 제1 가중치를 산출한다. (S2111)
도 11 및 도 12를 참조하여 다양한 검사 항목에 대하여 설명하였으며, 이를 통해 검사 항목이 속한 카테고리마다 그 중요도가 다르다는 것을 알 수 있다.
본 개시의 실시예에서 제1 가중치는 카테고리 가중치로, 각각의 검사 방법에 대한 진단 신뢰도를 반영하여 부여된 가중치를 의미한다.
예를 들어, 검사 데이터 항목이 비검사 데이터 항목, 의사를 거친 데이터(제4 검사 항목)보다 높은 가중치를 가질 수 있으며, 비검사 데이터 항목, 의사를 거친 데이터(제4 검사 항목)가 의사를 거치지 않은 데이터(제3 검사 항목)보다 높은 가중치를 가질 수 있다.
하지만, 이는 단순 예시일 뿐 반드시 이와 같이 한정되는 것은 아니다.
전술한 바와 같이, 도 11 및 도 12를 참조하면 검사 항목은 적어도 하나의 상위 분류 항목을 포함하고 있다.
그리고, 각각의 분류 항목은 분류 가중치가 설정되어 있다.
도 11을 참조하면, 제1 검사 항목(제1 분류 가중치)과 제2 검사 항목(제2 분류 가중치)은 제1 분류 가중치가 설정되어 있다.
일 실시예로, 제3 검사 항목(제2-1 분류 가중치), 제4 검사 항목(제2-2 분류 가중치), 일반 검사 항목(제2-3 분류 가중치), 분자 생물학 검사 항목(제2-4 분류 가중치)은 제2 분류 가중치가 설정되어 있다.
일 실시예로, 단순 개인 정보 항목(제3-1 분류 가중치), 질의 데이터 항목(제3-2 분류 가중치), 기 병력 항목(제3-3 분류 가중치), 진찰 데이터 항목(제3-4 분류 가중치)은 제3 분류 가중치가 설정되어 있다.
일 실시예로, 증상 항목(제4-1 분류 가중치), 가족력 항목(제4-2 분류 가중치), 사회력 항목(제4-3 분류 가중치)은 제4 분류 가중치가 설정되어 있다.
일 실시예로, 검사 항목은 적어도 한 단계의 상위 분류 항목을 포함할 수 있다.
그리고, 제1 프로세서(110)는 검사 항목이 속한 적어도 하나의 상위 분류 항목에 대하여 설정된 분류 가중치를 곱하여 제1 가중치를 산출할 수 있다.
보다 상세하게는, 제1 프로세서(110)는 각각의 검사 항목이 속한 모든 상위 분류 항목에 대하여 설정된 분류 가중치를 곱하여 제1 가중치를 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 11와 같이 사회력에 대한 제1 가중치는 사회력에 대한 분석 대상의 결과값(사회력에 대한 제4 분류 가중치) x 질의 데이터에 대한 제3 분류 가중치 x 제3 검사 항목에 대한 제2 분류 가중치 x 제1 검사 항목에 대한 제1 분류 가중치를 기반으로 산출할 수 있다.
이때, 사회력에 대한 제4 분류 가중치는 해당 검사 항목에 대한 분석 대상의 입력값을 기반으로 산출된 결과값을 의미한다.
상세하게는, 사회력에 대한 제1 가중치는 제1 분류 가중치 x 제2-1 분류 가중치 x 제3-2 분류 가중치 x 사회력에 대한 분석 대상의 결과값(제4-3 분류 가중치)를 기반으로 산출될 수 있다.
제1 프로세서(110)는 검사 항목의 결과값에 대응하는 제2 가중치를 산출한다. (S2112)
제2 가중치는 검사 결과의 심한 정보(경중)에 따라 부여된 가중치로, 데이터 값의 수치 범위별로 부여되어 있으며, 수치 범위는 데이터의 종류에 따라 상이할 수 있다.
예를 들어, A 검사 항목은 4개의 수치 범위를 포함할 수 있고, B 검사는 5개의 수치 범위, C 검사는 7개의 수치 범위를 포함할 수 있다.
제2 가중치는 반드시 가중되어야 하는 것은 아니며, 마이너스, 0, 플러스가 모두 적용 가능하고, 소수점의 수치도 적용 가능하다.
일 예로, 제1 프로세서(110)는 검사 수치(분석 대상에 대한 입력값을 통해 출력된 결과값)가 기 설정된 기준치에서 벗어난 정도에 따라 부여되도록 제2 가중치를 산출할 수 있다. 다른 예로, 제1 프로세서(110)는 검사 수치(분석 대상에 대한 입력값을 통해 출력된 결과값)가 속하는 등급(Grade)별로 부여되도록 제2 가중치를 산출할 수 있다. (예: 매우 심함/심함/경증 or 성분 매우 부족/약간 부족 등)
제1 프로세서(110)가 제2 가중치를 기반으로 제3 가중치를 산출한다. (S2113)
제3 가중치는 아래와 같은 목적을 가질 수 있다.
① 제3 가중치는 제2 가중치의 영향력을 특정 계수만큼 증가시키거나, 감소시키거나, 무효화하기 위한 것일 수 있다.
② 제3 가중치는 검사 항목의 결과값(Output Data)에 따른 제1 성분의 분석 대상에 대한 효능에 대한 가중치를 위한 것일 수 있다.
제1 프로세서(110)는 해당 검사 항목의 종류 및 해당 검사 항목에 대하여 산출된 제2 가중치를 기반으로 제3 가중치를 산출할 수 있다.
보다 상세하게는, 검사 항목에 대한 제2 가중치는 적어도 하나의 수치 범위를 포함할 수 있다.
도 13은 제2 가중치와 제3 가중치를 구간 매칭하는 것을 예시한 도면이다.
제1 프로세서(110)는 제3 가중치를 산출할 때, 제2 가중치와 구간 매칭하여 산출할 수 있다.
동일한 검사 항목에 대하여 제3 가중치는 제2 가중치와 동일한 수의 수치 범위를 포함할 수 있다.
이는, ① 특징과 같이 제2 가중치의 영향력을 특정 계수만큼 증가시키거나 감소시키거나 무효화하기 위해서이다.
예를 들어, 제1 검사 항목은 결과값의 범위에 따라 0/0/1/5 4개의 수치범위를 갖도록 제2 가중치가 설정될 수 있다.
이 경우, 제1 검사 항목의 제3 가중치는 제2 가중치와 동일하게 4개의 수치범위를 갖도록 설정될 수 있다.
하지만, 제2 가중치와 제3 가중치는 수치범위의 수만 같을 뿐, 가중치는 상이할 수 있다.
제1 프로세서(110)가 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치를 곱하여 성분 파워를 산출한다. (S2114)
[최종 성분 지수 산출에 관한 제2 실시예]
도 8, 도 9 및 도 10을 참조하면, 본 개시의 제2 실시예에서 제1 프로세서(110)는 기존 검사 데이터와 실시간 검사 데이터를 이용하여 종합 검사 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 최종 성분 지수를 산출할 수 있다.
도 8을 참조하면, 최종 성분 지수 산출에 관한 제2 실시예에서 S2000은 하기 단계들을 포함할 수 있다.
제1 프로세서(110)가 실시간 검사 데이터 및 기존 검사 데이터를 기반으로 종합 검사 데이터를 생성한다. (S2300)
제1 프로세서(110)가 종합 검사 데이터를 기반으로 최종 성분 지수를 산출한다. (S2400)
상세하게는, 제1 프로세서(110)는 기존 검사 데이터(제1 검사 데이터)에 중복되는 항목의 값을 실시간 검사 데이터(제2 검사 데이터)의 값으로 갱신할 수 있다, 또한, 제1 프로세서(110)는 기존 검사 데이터에는 없고 실시간 검사 데이터에만 있는 항목의 값을 추가하여 종합 검사 데이터(제3 검사 데이터)를 생성할 수 있다.
일 실시예로, 제1 프로세서(110)는 기존 검사 데이터를 포함하는 제1 검사 데이터와 실시간 검사 데이터를 포함하는 제2 검사 데이터를 기반으로, 제3 검사 데이터를 생성할 수 있다.
예를 들어, A 항목에 대하여 기존 검사 데이터에도 값(제1 값)이 존재하고, 실시간 검사 데이터에도 값(제2 값)이 존재하는 경우, 제1 프로세서(110)가 제1 값을 최신 검사 결과인 제2 값으로 갱신하는 것을 의미한다.
또한, 실시간 검사 데이터에 C 항목에 대하여 값이 존재하지만, 기존 검사 데이터에 존재하지 않는 경우, 제1 프로세서(110)가 C 항목을 추가하여 신규 항목을 생성하는 것을 의미한다.
본 개시의 실시예에서 서비스 서버(100)는 이러한 구성을 통해서, 기존 검사 데이터와 실시간 검사 데이터를 모두 활용하여 종합 검사 데이터를 생성함으로써, 사용자에게 최적화된 맞춤형 식품을 제공할 수 있게 되는 효과가 있다.
도 9를 참조하면, S2400은 하기 단계들을 더 포함할 수 있다.
제1 프로세서(110)가 종합 검사 데이터를 기반으로, 적어도 하나의 성분에 대하여 복수의 검사 항목 각각에 대한 성분 파워를 산출한다. (S2410)
제1 프로세서(110)가 상기 복수의 검사 항목 각각에 대하여 산출된 성분 파워를 합하여, 상기 적어도 하나의 성분에 대한 최종 성분 지수를 산출한다. (S2420)
본 개시의 실시예에서 최종 성분 지수는 적어도 하나의 성분이 분석 대상(사용자)에게 미치는 영향력을 수치화한 것이다.
본 개시의 실시예에서 종합 검사 데이터를 기반으로 한다는 것 이외에는 S2410은 S2110, S2420은 S2120과 동일하므로, 상세한 설명은 해당 부분의 설명을 참조하도록 한다.
도 10을 참조하면, S2410은 하기 단계들을 더 포함할 수 있다.
제1 프로세서(110)가 검사 항목의 항목별 중요도에 대응하는 제1 가중치를 산출한다. (S2411)
제1 프로세서(110)가 검사 항목의 결과값에 대응하는 제2 가중치를 산출한다. (S2412)
제1 프로세서(110)가 제2 가중치를 기반으로 제3 가중치를 산출한다. (S2413)
제1 프로세서(110)가 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치를 곱하여 성분 파워를 산출한다. (S2414)
본 개시의 실시예에서 종합 검사 데이터를 기반으로 한다는 것 이외에는 S2411은 S2111, S2422은 S2122, S2413은 S2113, S2414는 S2124와 동일하므로, 상세한 설명은 해당 부분의 설명을 참조하도록 한다.
제1 프로세서(110)가 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상을 위한 식품 정보를 도출한다. (S3000)
제1 프로세서(110)가 S3000에서 도출된 식품 정보를 제1 통신부(120)를 통해 식품 제공 장치(200)로 전송하여 식품 제조를 요청한다. (S4000)
S4000 다음으로, 식품 제공 장치(200)는 식품 정보에 기반하여 식품을 제조하거나, 식품 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
상세하게는, 식품 제공 장치(200)의 제2 프로세서(210)는 출력 모듈(260)을 제어하여 식품 정보에 따른 식품을 제조할 수 있다. 일 실시예로, 식품 제공 장치(200)가 3D 식품 프린터인 경우, 상기 3D 식품 프린터는 서비스 서버(100)로부터 수신한 식품 정보를 기반으로 3D 식품 프린팅 과정을 통해 식품을 제조할 수 있다. 3D 식품 프린터가 식품을 제조하는 방식에 대한 상세한 설명은 도 15 내지 도 17을 참조하여 후술한다.
도 14는 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법의 다양한 실시예를 포함하는 개략적인 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 본 개시의 실시예에서 식품 정보 도출 단계(S3000)는 S4000에서 식품 제공 장치(200)가 식품을 제조할 수 있도록 식품 정보를 도출하는 제1 실시예와 사용자를 위한 적어도 하나의 식품 종류, 각 식품의 양을 포함하는 식품 정보를 도출하는 제2 실시예를 포함할 수 있다. 이때, 식품 제공에 관한 제1 실시예 및 제2 실시예는 선택적 또는 함께 제공될 수 있다.
[식품 제공에 관한 제1 실시예]
식품 제공에 관한 제1 실시예에 의하면 서비스 서버(100)는 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상(사용자)을 위한 식품 정보를 도출할 수 있다. 또한, 서비스 서버(100)는 식품 제공 장치(200)가 도출된 식품 정보를 기반으로 사용자 맞춤형 식품을 제조할 것을 요청할 수 있다. 즉, 식품 제공 장치(200)는 서비스 서버(100)로부터 수신한 식품 정보를 기반으로 사용자 맞춤형 식품을 제조할 수 있다. 한편, 상기 식품 정보는 사용자 맞춤형 성분으로 구성된하나 이상의 식재료의 종류와 식재료 각각의 양을 포함할 수 있다.
이하에서는 식품 제공 장치(200)가 3D 식품 프린터인 경우를 예시로 설명하나, 전술한 바와 같이 식품 제공 장치(200)의 종류에는 제한이 없다.
3D 식품 프린터는 식용 필라멘트를 식재료로 이용하여 맞춤형 식품을 제조 및 제공할 수 있다. 이때, 식용 필라멘트는 식용 가능함과 동시에 3D 프린팅에 이용될 수 있는 필라멘트이며 그 형태는 다양하게 변형될 수 있다. 또한, 식용 필라멘트는 사용자가 섭취해야 할 성분(영양소), 성분(영양소)의 섭취율을 향상시키는 첨가제 및 복수의 성분들이 필라멘트 형상으로 구현되는 것을 돕는 보조제(예컨대, 식용 접착제) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
따라서, 제1 프로세서(110)가 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상을 위해 도출한 식품 정보는 적어도 하나의 식용 필라멘트, 각 식용 필라멘트의 양을 포함할 수 있다.
도 15는 3D 식품 프린터의 제1 제조 방식을 예시한 도면이다.
도 16은 3D 식품 프린터의 제2 제조 방식을 예시한 도면이다.
도 17은 3D 식품 프린터의 제3 제조 방식을 예시한 도면이다.
본 개시의 실시예에서 식품 제공 장치(200)의 제2 프로세서(210)는 출력 모듈(260) 또는 3D 식품 프린터를 제어하여 제1 제조 방식, 제2 제조 방식 및 제3 제조 방식 중 적어도 하나의 제조 방식을 이용하여 식품을 제조/출력할 수 있다.
도 15를 참조하면, 제1 제조 방식은 복수의 성분이 혼합된 식용 필라멘트(Filament)를 이용하여 식품을 제조하는 방식이다. 일 실시예로, 식용 필라멘트는 복수의 성분들 각각이 식용 필라멘트 내에서 영역별로 배치된 형태일 수 있다. 다른 실시예로, 식용 필라멘트는 복수의 성분이 서로 혼합된 형태일 수 있다.
도 16을 참조하면, 제2 제조 방식은 단일 성분을 갖는 복수 개의 식용 필라멘트를 이용하여 식품을 제조하는 방식이다. 이때, 복수개의 식용 필라멘트 각각이 포함하고 있는 성분은 상이할 수 있다. 3D 식품 프린터는 식품 제조 시 성분 각각에 대한 필요 섭취량을 반영하여 식용 필라멘트 별 투입량을 설정할 수 있다.
한편, 도 16에 도시된 바와 같이, 투입된 복수개의 식용 필라멘트는 한 지점에서 결합될 수 있다. 이때, 결합된 복수개의 식용 필라멘트는 서로 접합되어 영역별로 배치된 형태이거나, 복수개의 식용 필라멘트가 서로 혼합된 형태일 수 있다. 이러한 과정에서 복수개의 식용 필라멘트가 모인 지점에 열 에너지를 제공하는 공정이 수행될 수 있으나 이에 제한되는 것은 아니다.
도 17을 참조하면, 제3 제조 방식은 구간 별로 상이한 성분으로 제작된 식용 필라멘트를 이용하여 식품을 제조하는 방식이다. 일 실시예로, 제3 제조 방식으로 제조된 식용 필라멘트는 1회 섭취량(또는 제공량)을 기반으로 각각의 성분이 배치된 구간의 길이 또는 두께가 사전에 맞춤형으로 제조된 것일 수 있다.
한편, 전술한 식용 필라멘트의 제1 제조 방식, 제2 제조 방식 및 제3 제조 방식은 선택적으로 적용되거나, 그 중 적어도 2개의 제조 방식이 동시에 적용될 수 있다.
[식품 제공에 관한 제2 실시예]
제1 프로세서(110)는 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상(사용자)을 위한 식품 정보를 도출할 수 있으며, 이때 도출된 식품 정보는 서비스 서버(100)가 제조할 수 있도록 복수의 식재료와 복수의 식재료 각각의 양을 포함할 수 있다.
일 실시예로, 제1 프로세서(110)는 산출된 모든 성분들의 최종 성분 지수를 백분위로 조정함으로써, 최종 성분 지수를 보정할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 식재료 데이터 추출 개수를 설정할 수 있으며, 설정된 식재료 데이터 추출 개수만큼 식재료를 추출할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 보정된 최종 성분 지수를 기준으로 식재료 데이터 추출 개수를 설정하며 아래와 같은 실시예가 적용될 수 있다.
① 제1 프로세서(110)는 보정된 성분 지수의 백분위 숫자에 대응되는 개수만큼 식재료 데이터를 추출할 수 있다.
①과 같이 진행하게 되는 경우 제1 프로세서(110)는 식재료 DB에서 칼슘을 포함하는 식재료 중에서 1위에서 17위에 해당하는 식재료를 추출할 수 있다.
② 제1 프로세서(110)는 보정된 성분 지수의 백분위 숫자에 대응되는 비율만큼 식재료 데이터를 추출할 수 있다.
②와 같이 진행하게 되는 경우 제1 프로세서(110)는 식재료 DB에서 칼슘을 포함하는 식재료 중에서 상위 17%에 해당하는 식재료를 추출할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 추출된 각 식재료에 대응되는 최정 성분 지수를 합하여 식재료별 점수를 산출할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 식재료별 함량 가중치를 부여할 수 있다. 상세하게는, 제1 프로세서(110)는 최종 성분 지수 1순위에 해당하는 식재료 대비 함량 비율을 곱하여 식재료별 점수를 산출할 수 있다.
예를 들어, 칼슘을 포함하는 식재료가 5개 추출되었고, 1~5순위 식재료가 각각 100g 당 50mg, 40mg, 30mg, 20mg, 10mg의 칼슘을 포함하는 경우, 제1 프로세서(110)는 제1 식재료 점수=400, 제2 식재료 점수=400x0.8=420, 제3 식재료 점수=400x0.6=240, 제4 식재료 점수=400x0.4=160, 제5 식재료 점수=400x0.2=80으로 식재료 점수를 산출할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 산출된 식재료별 점수를 기반으로 각 식재료의 필요 섭취량을 산출할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 산출된 식재료별 점수를 기반으로 각 식재료의 필요 섭취량을 산출하되, 분석 대상의 1회 분량에 대하여 식재료 정보를 도출할 수 있다. 또는 제1 프로세서(110)는 산출된 식재료별 점수를 기반으로 각 식재료의 필요 섭취량을 산출하되, 특정 중량 단위로 필요 섭취량을 산출하여 식재료 정보를 제공할 수 있다. (예: 100g 당)
최종적으로, 제1 프로세서(110)는 각 식재료의 필요 섭취량을 산출하고, 이를 기반으로 식품 정보를 도출할 수 있다.
일 실시예로, 맞춤형 식품 제공 시스템(10)은 서로 다른 복수의 사용자가 이용할 수도 있으므로, 아래와 같이 각 사용자를 구분할 수 있는 구성들을 더 포함할 수 있다.
맞춤형 식품 제공 시스템(10)은 생체정보 인식모듈을 더 포함할 수 있다. 제1 프로세서(110)는 사용자의 생체정보(예: 지문, 홍채, 얼굴 정보 등)를 이용하여 사용자의 정보를 메모리에 저장하고, 생체정보를 이용하여 사용자를 식별할 수 있다.
일 실시예로, 맞춤형 식품 제공 장치(200)는 생체정보 인식모듈을 더 포함할 수도 있다.
하지만, 이에 한정되는 것은 아니며, 맞춤형 식품 제공 장치(200)와 사용자 단말(50)이 페어링되고, 서비스 서버(100) 또는 맞춤형 식품 제공 장치(200)는 사용자 단말(50)로부터 수집되는 생체정보를 기반으로 사용자를 식별할 수도 있다.
맞춤형 식품 제공 시스템(10)은 식별 코드 생성모듈 및 식별 코드 인식모듈을 더 포함할 수 있다. 서비스 서버(100) 또는 맞춤형 식품 제공 장치(200)는 사용자의 단말로 사용자 식별 코드(예: QR 코드, 바코드 등)를 제공하고, 맞춤형 식품 제공 장치(200)가 사용자 단말(50)로 표시/출력되는 식별 코드를 인식하여 사용자를 식별할 수 있다.
맞춤형 식품 제공 장치(200)의 제2 통신부(220)는 NFC와 같은 근거리 통신 기능을 포함하며, 제2 프로세서(210)는 맞춤형 식품 제공 장치(200)와 기 설정된 거리 내에 인접한 사용자의 단말과 무선 통신을 수행하고, 이를 통해 사용자를 식별할 수 있다.
일 실시예로, 맞춤형 식품 제공 시스템(10)은 사용자가 적정량을 섭취하도록 하여 오남용을 방지하도록 하도록 하는 구성을 더 포함할 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 맞춤형 식품 제공 시스템(10)이 사용자의 기존 검사 데이터, 실시간 검사 데이터를 이용하여 사용자에게 최적화된 맞춤형 식품 정보를 제공하지만, 이를 정해진 횟수 이상으로 사용하여 섭취하는 경우가 발생할 수 있으므로, 맞춤형 식품 제공 시스템(10)은 이러한 기능을 제공하게 된다.
제1 프로세서(110)는 3D 식품 프린터를 통해 사용된 식용 필라멘트의 소모량을 산출하고, 이를 기반으로 사용자의 1회, 혹은 1일에 대한 제1 섭취량을 산출할 수 있다.
제1 프로세서(110)는 사용자가 1회 혹은 1일에 대한 제한 섭취량을 섭취하였거나, 제1 섭취량을 섭취한 후 기 설정된 시간이 초과되지 않은 경우, 이미 식품을 섭취하였으며, 일정 시간 후에 다시 섭취하라는 알림을 제공할 수 있다.
또한, 사용자가 맞춤형 식품 제공 시스템(10)을 통해서만 식품을 섭취할 수도 있지만, 그 외 방법을 통해서도 식품을 섭취할 수 있다. 따라서, 제1 프로세서(110)는 사용자로부터 입력받았거나 사용자 단말(50)로부터 수신된 사용자의 식품 섭취 정보(서비스 서버(100)에서 제공한 식품이 아닌 식품 섭취)를 기반으로 사용자에 대한 제2 섭취량을 산출할 수 있다.
일 실시예로, 서비스 서버(100)는 제1 섭취량 및 제2 섭취량 중 적어도 하나를 기반으로, 사용자에게 맞춤형 식품 제공 서비스의 이용 알림을 제공할 수 있으며, 식품 제공 장치(200) 또는 사용자 단말(50)로 알림을 제공할 수 있다.
이때, 서비스 서버(100)가 제공하는 알림 종류, 알림 횟수, 알림 내용에는 제한 사항이 없으며, 다양한 예시가 적용될 수 있다.
본 개시의 실시예에 따른 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 식품 제공 장치(200)는 검사 모듈 또는 외부 검사 기기 중 적어도 하나의 기기로부터 획득된 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 상기 분석 대상에 대하여 도출된 식품 정보를 수신하는 통신부(220) 및 상기 수신된 식품 정보를 기반으로 식품을 제조하도록 제어하는 프로세서(210)를 포함할 수 있다.
전술한 실시예에서 서비스 서버(100)의 제1 프로세서(110)가 실시간 검사 데이터와 기존 검사 데이터를 기반으로 최종 성분 지수를 산출하고, 이를 기반으로 식품 정보를 도출하는 것으로 설명하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며 몇몇 실시예에서 식품 제공 장치(200)의 제2 프로세서(210)가 이렇한 프로세스를 수행할 수도 있다. 즉, 제2 프로세서(210)가 제1 프로세서(110)가 수행하는 모든 동작 중 적어도 일부의 동작의 수행할 수도 있다.
이상에서 전술한 본 개시의 일 실시예에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.
상기 전술한 프로그램은, 상기 컴퓨터가 프로그램을 읽어 들여 프로그램으로 구현된 상기 방법들을 실행시키기 위하여, 상기 컴퓨터의 프로세서(CPU)가 상기 컴퓨터의 장치 인터페이스를 통해 읽힐 수 있는 C, C++, JAVA, 기계어 등의 컴퓨터 언어로 코드화된 코드(Code)를 포함할 수 있다. 이러한 코드는 상기 방법들을 실행하는 필요한 기능들을 정의한 함수 등과 관련된 기능적인 코드(Functional Code)를 포함할 수 있고, 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 소정의 절차대로 실행시키는데 필요한 실행 절차 관련 제어 코드를 포함할 수 있다. 또한, 이러한 코드는 상기 기능들을 상기 컴퓨터의 프로세서가 실행시키는데 필요한 추가 정보나 미디어가 상기 컴퓨터의 내부 또는 외부 메모리의 어느 위치(주소 번지)에서 참조되어야 하는지에 대한 메모리 참조관련 코드를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 컴퓨터의 프로세서가 상기 기능들을 실행시키기 위하여 원격(Remote)에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 통신이 필요한 경우, 코드는 상기 컴퓨터의 통신 모듈을 이용하여 원격에 있는 어떠한 다른 컴퓨터나 서버 등과 어떻게 통신해야 하는지, 통신 시 어떠한 정보나 미디어를 송수신해야 하는지 등에 대한 통신 관련 코드를 더 포함할 수 있다.
상기 저장되는 매체는, 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는, 상기 저장되는 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있지만, 이에 제한되지 않는다. 즉, 상기 프로그램은 상기 컴퓨터가 접속할 수 있는 다양한 서버 상의 다양한 기록매체 또는 사용자의 상기 컴퓨터상의 다양한 기록매체에 저장될 수 있다. 또한, 상기 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장될 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.
10: 맞춤형 식품 제공 시스템
30: 외부 검사 기기
50: 사용자 단말
70: 의료진 단말
100: 서비스 서버
110: 제1 프로세서
120: 제1 통신부
130: 제1 메모리
200: 식품 제공 장치
210: 제2 프로세서
220: 제2 통신부
230: 제2 메모리
240: 입출력부
250: 검사 모듈
260: 출력 모듈
30: 외부 검사 기기
50: 사용자 단말
70: 의료진 단말
100: 서비스 서버
110: 제1 프로세서
120: 제1 통신부
130: 제1 메모리
200: 식품 제공 장치
210: 제2 프로세서
220: 제2 통신부
230: 제2 메모리
240: 입출력부
250: 검사 모듈
260: 출력 모듈
Claims (12)
- 서비스 서버에 의해 수행되는 방법으로,
분석 대상에 대한 기존 검사 데이터를 수신하여 저장하되, 상기 기존 검사 데이터는 상기 분석 대상이 의료 기관에서 복수의 검사 항목에 대하여 획득한 검사 데이터를 포함하는, 기존 검사 데이터 저장 단계;
식품 제공 장치로부터 상기 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 수신하되, 상기 실시간 검사 데이터는 상기 식품 제공 장치의 검사 모듈을 이용하여 상기 분석 대상으로부터 복수의 검사 항목에 대하여 실시간으로 검사를 수행하여 획득한 검사 데이터인, 실시간 검사 데이터 수신 단계;
상기 기존 검사 데이터 및 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로, 적어도 하나의 성분이 분석 대상에게 미치는 영향력을 수치화한 것인 최종 성분 지수를 산출하는 단계;
상기 최종 성분 지수를 기반으로, 상기 분석 대상을 위한 식품 정보를 도출하는 단계; 및
상기 도출된 식품 정보를 상기 식품 제공 장치로 전송하여 식품 제조를 요청하는 단계를 포함하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 최종 성분 지수 산출 단계는,
상기 실시간 검사 데이터를 기반으로 제2 성분 지수를 산출하는 단계; 및
상기 기존 검사 데이터를 기반으로 산출된 제1 성분 지수 및 상기 제2 성분 지수를 기반으로, 최종 성분 지수를 산출하는 단계를 포함하며,
상기 제2 성분 지수 산출 단계는,
상기 실시간 검사 데이터를 기반으로, 적어도 하나의 성분에 대하여 복수의 검사 항목 각각에 대한 성분 파워를 산출하는 단계; 및
상기 복수의 검사 항목 각각에 대하여 산출된 성분 파워를 합하여 상기 적어도 하나의 성분에 대한 상기 제2 성분 지수를 산출하는 단계를 포함하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제2항에 있어서,
상기 성분 지수는 상기 적어도 하나의 성분이 상기 분석 대상에게 미치는 영향력을 수치화한 것이고,
상기 성분 파워 산출 단계는,
상기 검사 항목의 항목별 중요도에 대응하는 제1 가중치를 산출하는 단계;
상기 검사 항목의 결과값에 대응하는 제2 가중치를 산출하는 단계;
상기 제2 가중치를 기반으로 제3 가중치를 산출하는 단계; 및
상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치를 곱하여 상기 성분 파워를 산출하는 단계를 포함하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제2항에 있어서,
상기 최종 성분 지수 산출 단계는,
적어도 하나의 성분 각각에 대한 상기 제1 성분 지수와 상기 제2 성분 지수를 곱하거나 합하여 상기 적어도 하나의 성분 각각에 대한 상기 최종 성분 지수를 산출하는 것을 특징으로 하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 최종 성분 지수 산출 단계는,
상기 기존 검사 데이터에 중복되는 항목의 값을 상기 실시간 검사 데이터의 값으로 갱신하고, 상기 기존 검사 데이터에 없는 항목의 값을 상기 실시간 검사 데이터의 값으로 추가하여 종합 검사 데이터를 생성하는 단계;
상기 생성된 종합 검사 데이터를 기반으로, 상기 최종 성분 지수를 산출하는 단계를 포함하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 최종 성분 지수 산출 단계는,
상기 종합 검사 데이터를 기반으로, 적어도 하나의 성분에 대하여 복수의 검사 항목 각각에 대한 성분 파워를 산출하는 단계;
상기 복수의 검사 항목 각각에 대하여 산출된 성분 파워를 합하여 상기 적어도 하나의 성분에 대한 상기 최종 성분 지수를 산출하는 단계를 포함하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제6항에 있어서,
상기 최종 성분 지수는 상기 적어도 하나의 성분이 상기 분석 대상에게 미치는 영향력을 수치화한 것이고,
상기 성분 파워 산출 단계는,
상기 검사 항목의 항목별 중요도에 대응하는 제1 가중치를 산출하는 단계;
상기 검사 항목의 결과값에 대응하는 제2 가중치를 산출하는 단계;
상기 제2 가중치를 기반으로 제3 가중치를 산출하는 단계; 및
상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치를 곱하여 상기 성분 파워를 산출하는 단계를 포함하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 식품 제공 장치는 3D 식품 프린터이고,
상기 식품 제공 장치는,
복수의 성분이 혼합된 식용 필라멘트(Filament)를 이용하여 식품을 제조하는 제1 제조 방식, 단일 성분을 갖는 복수 개의 식용 필라멘트를 이용하여 식품을 제조하는 제2 제조 방식 및 구간 별로 상이한 성분으로 제작된 식용 필라멘트를 이용하여 식품을 제조하는 제3 제조 방식 중 적어도 하나의 제조 방식을 이용하여 상기 식품을 제조하도록 제어하는 것을 특징으로 하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 제8항에 있어서,
상기 식품 제공 장치는,
상기 제1 제조 방식, 상기 제2 제조 방식 및 상기 제3 제조 방식 중 적어도 2개의 제조 방식을 이용하고,
상기 식품의 제조 과정에서 상기 도출된 식품의 흡수율 향상을 위한 첨가제가 추가되도록 제어하는 것을 특징으로 하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 방법.
- 식품 제공 장치로부터 분석 대상에 대한 실시간 검사 데이터를 수신하는 통신부; 및
기존 검사 데이터 및 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로 적어도 하나의 성분이 분석 대상에게 미치는 영향력을 수치화한 것인 최종 성분 지수를 산출하고,
상기 최종 성분 지수를 기반으로 분석 대상을 위한 식품 정보를 도출하고,
상기 도출된 식품 정보를 상기 통신부를 통해 식품 제공 장치로 전송하여 식품 제조를 요청하는 프로세서를 포함하며,
상기 기존 검사 데이터는 상기 분석 대상이 의료 기관에서 복수의 검사 항목에 대하여 획득한 검사 데이터를 포함하고,
상기 실시간 검사 데이터는 상기 식품 제공 장치의 검사 모듈을 이용하여 상기 분석 대상으로부터 복수의 검사 항목에 대하여 실시간으로 검사를 수행하여 획득한 검사 데이터인 것을 특징으로 하는,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버.
- 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어, 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품 제공 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
- 적어도 하나의 검사 모듈;
상기 검사 모듈을 이용하여 분석 대상으로부터 복수의 검사 항목에 대하여 실시간으로 검사를 수행하여 획득한 실시간 검사 데이터를 서버로 전송하고, 상기 서버로부터 상기 분석 대상에 대하여 도출된 식품 정보를 수신하는 통신부; 및
상기 수신된 식품 정보를 기반으로 식품을 제조하도록 제어하는 프로세서를 포함하고,
상기 식품 정보는 상기 분석 대상에 대한 기존 검사 데이터 및 상기 실시간 검사 데이터를 기반으로 도출된 최종 성분 지수를 기반으로 도출된 것이고,
상기 기존 검사 데이터는 상기 분석 대상이 의료 기관에서 복수의 검사 항목에 대하여 획득한 검사 데이터를 포함하고,
상기 최종 성분 지수는 적어도 하나의 성분이 분석 대상에게 미치는 영향력을 수치화한 것인,
성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 장치.
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220084439A KR102479205B1 (ko) | 2022-07-08 | 2022-07-08 | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 |
| KR1020220175405A KR20240007876A (ko) | 2022-07-08 | 2022-12-15 | 성분이 미치는 영향력을 분석하는 방법, 서버 및 장치 |
| PCT/KR2023/009591 WO2024010397A1 (ko) | 2022-07-08 | 2023-07-06 | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220084439A KR102479205B1 (ko) | 2022-07-08 | 2022-07-08 | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220175405A Division KR20240007876A (ko) | 2022-07-08 | 2022-12-15 | 성분이 미치는 영향력을 분석하는 방법, 서버 및 장치 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102479205B1 true KR102479205B1 (ko) | 2022-12-21 |
Family
ID=84536715
Family Applications (2)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220084439A KR102479205B1 (ko) | 2022-07-08 | 2022-07-08 | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 |
| KR1020220175405A KR20240007876A (ko) | 2022-07-08 | 2022-12-15 | 성분이 미치는 영향력을 분석하는 방법, 서버 및 장치 |
Family Applications After (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220175405A KR20240007876A (ko) | 2022-07-08 | 2022-12-15 | 성분이 미치는 영향력을 분석하는 방법, 서버 및 장치 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (2) | KR102479205B1 (ko) |
| WO (1) | WO2024010397A1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024010397A1 (ko) * | 2022-07-08 | 2024-01-11 | 주식회사 메디푸드플랫폼 | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130021763A (ko) * | 2011-08-23 | 2013-03-06 | 주식회사 아리바이오 | 개인별 맞춤 영양제 조제 시스템 |
| KR20170133633A (ko) * | 2016-05-26 | 2017-12-06 | 정재우 | 생체 정보를 이용한 음식 정보 제공 방법 및 이를 기록한 기록매체 |
| KR20180015804A (ko) * | 2016-08-04 | 2018-02-14 | 주식회사 팜팜 | 건강 기능 식품 및 영양 성분 정보 제공 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20190058084A (ko) * | 2017-11-21 | 2019-05-29 | 주식회사 스페이스디 | 3d 푸드프린터 |
| KR20190074474A (ko) * | 2017-12-20 | 2019-06-28 | 제노플랜코리아 주식회사 | 유전자 분석 결과를 토대로 한 개인 맞춤형 식습관 관리 장치 및 이의 동작 방법 |
| KR102011836B1 (ko) | 2013-01-17 | 2019-08-19 | 엘지전자 주식회사 | 식재료 안내 방법 |
| KR20210153869A (ko) * | 2020-06-11 | 2021-12-20 | 주식회사 비링크헬스케어 | 개인화된 건강검진 데이터 분석 기반 추천 영양소와 비추천 영양소 콘텐츠 정보 서비스 제공방법 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102479205B1 (ko) * | 2022-07-08 | 2022-12-21 | 주식회사 메디푸드플랫폼 | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 |
-
2022
- 2022-07-08 KR KR1020220084439A patent/KR102479205B1/ko active IP Right Grant
- 2022-12-15 KR KR1020220175405A patent/KR20240007876A/ko unknown
-
2023
- 2023-07-06 WO PCT/KR2023/009591 patent/WO2024010397A1/ko unknown
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130021763A (ko) * | 2011-08-23 | 2013-03-06 | 주식회사 아리바이오 | 개인별 맞춤 영양제 조제 시스템 |
| KR102011836B1 (ko) | 2013-01-17 | 2019-08-19 | 엘지전자 주식회사 | 식재료 안내 방법 |
| KR20170133633A (ko) * | 2016-05-26 | 2017-12-06 | 정재우 | 생체 정보를 이용한 음식 정보 제공 방법 및 이를 기록한 기록매체 |
| KR20180015804A (ko) * | 2016-08-04 | 2018-02-14 | 주식회사 팜팜 | 건강 기능 식품 및 영양 성분 정보 제공 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 |
| KR20190058084A (ko) * | 2017-11-21 | 2019-05-29 | 주식회사 스페이스디 | 3d 푸드프린터 |
| KR20190074474A (ko) * | 2017-12-20 | 2019-06-28 | 제노플랜코리아 주식회사 | 유전자 분석 결과를 토대로 한 개인 맞춤형 식습관 관리 장치 및 이의 동작 방법 |
| KR20210153869A (ko) * | 2020-06-11 | 2021-12-20 | 주식회사 비링크헬스케어 | 개인화된 건강검진 데이터 분석 기반 추천 영양소와 비추천 영양소 콘텐츠 정보 서비스 제공방법 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024010397A1 (ko) * | 2022-07-08 | 2024-01-11 | 주식회사 메디푸드플랫폼 | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20240007876A (ko) | 2024-01-17 |
| WO2024010397A1 (ko) | 2024-01-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Yang et al. | Association of office and ambulatory blood pressure with mortality and cardiovascular outcomes | |
| Gallagher et al. | Stressors and anxiety in patients undergoing coronary artery bypass surgery | |
| Ford et al. | Depression and C-reactive protein in US adults: data from the Third National Health and Nutrition Examination Survey | |
| Richman et al. | Importance of visual acuity and contrast sensitivity in patients with glaucoma | |
| Ilgen et al. | Psychiatric diagnoses and risk of suicide in veterans | |
| CA2805713C (en) | Treatment related quantitative decision engine | |
| Kumarapeli et al. | Health‐related quality of life and psychological distress in polycystic ovary syndrome: a hidden facet in South Asian women | |
| KR102429091B1 (ko) | 개인 맞춤형 건강 서비스 제공 방법 및 이를 이용한 장치 | |
| WO2013065246A2 (en) | Diathesis determination apparatus, diathesis determination method, health assistance apparatus, health assistance method, program, terminal apparatus, and health assistance system | |
| Gordon et al. | Measuring quality of life of long-term breast cancer survivors: The long term quality of life–breast cancer (LTQOL-BC) scale | |
| Boehmer et al. | Health conditions in younger, middle, and older ages: are there differences by sexual orientation? | |
| WO2008057606A2 (en) | Predicting patient compliance with medical treatment | |
| Taylor et al. | Waist circumference predicts increased cardiometabolic risk in normal weight adolescent males | |
| CN110838367A (zh) | 健康风险综合评估方法 | |
| Paulson et al. | The Paulson–Lichtenberg Frailty Index: evidence for a self-report measure of frailty | |
| KR102097246B1 (ko) | 복합적 스트레스 지수에 기반한 스트레스 관리 방법 | |
| KR102479205B1 (ko) | 성분지수 분석 기반의 맞춤형 식품을 제공하는 서버, 방법, 프로그램 및 식품 제공 장치 | |
| Chae et al. | Analysis of weight control in Korean adolescents using the transtheoretical model | |
| Le et al. | Socioeconomic disparities in type 2 diabetes mellitus prevalence and self-management behaviors in rural southwest China | |
| NZ732891A (en) | Method and system for improving a physiological response | |
| Motamed et al. | The best obesity indices to discriminate type 2 diabetes mellitus | |
| KR20230126155A (ko) | 인공지능을 기반으로 의학 데이터를 활용하여 성분의 효능을 사용자 맞춤형으로 분석하는 방법, 서버 및 프로그램 | |
| Fitzpatrick et al. | Advances in precision health and emerging diagnostics for women | |
| Fenwick et al. | Development and validation of a preference-based glaucoma utility instrument using discrete choice experiment | |
| TWM558438U (zh) | 結合基因檢測之健康管理及諮詢系統 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A107 | Divisional application of patent | ||
| GRNT | Written decision to grant |