KR102511977B1 - 식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템 - Google Patents
식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102511977B1 KR102511977B1 KR1020220177747A KR20220177747A KR102511977B1 KR 102511977 B1 KR102511977 B1 KR 102511977B1 KR 1020220177747 A KR1020220177747 A KR 1020220177747A KR 20220177747 A KR20220177747 A KR 20220177747A KR 102511977 B1 KR102511977 B1 KR 102511977B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- customer
- food product
- server
- ratio
- food
- Prior art date
Links
- 235000013305 food Nutrition 0.000 title claims abstract description 247
- 239000003814 drug Substances 0.000 title claims abstract description 25
- 229940079593 drug Drugs 0.000 title claims abstract description 25
- 238000000034 method Methods 0.000 title abstract description 20
- 230000037237 body shape Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 claims description 46
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 23
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 23
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims description 19
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 claims description 14
- 230000004580 weight loss Effects 0.000 claims description 12
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 claims description 11
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 claims description 11
- 210000001624 hip Anatomy 0.000 claims description 6
- 210000004197 pelvis Anatomy 0.000 claims description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 4
- 235000005686 eating Nutrition 0.000 description 33
- 235000018102 proteins Nutrition 0.000 description 20
- 239000003925 fat Substances 0.000 description 12
- 235000019197 fats Nutrition 0.000 description 12
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 description 12
- 235000012041 food component Nutrition 0.000 description 11
- 235000019640 taste Nutrition 0.000 description 10
- 230000008859 change Effects 0.000 description 9
- 240000008415 Lactuca sativa Species 0.000 description 7
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 235000012045 salad Nutrition 0.000 description 7
- 241001529734 Ocimum Species 0.000 description 5
- 235000010676 Ocimum basilicum Nutrition 0.000 description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 4
- 235000013601 eggs Nutrition 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000005417 food ingredient Substances 0.000 description 4
- 230000036541 health Effects 0.000 description 4
- 241001499808 Allium atrorubens Species 0.000 description 3
- 244000061456 Solanum tuberosum Species 0.000 description 3
- 235000002595 Solanum tuberosum Nutrition 0.000 description 3
- 235000015278 beef Nutrition 0.000 description 3
- 244000013123 dwarf bean Species 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 235000013336 milk Nutrition 0.000 description 3
- 239000008267 milk Substances 0.000 description 3
- 210000004080 milk Anatomy 0.000 description 3
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 3
- 238000012552 review Methods 0.000 description 3
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N cholesterol Chemical compound C1C=C2C[C@@H](O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H]([C@H](C)CCCC(C)C)[C@@]1(C)CC2 HVYWMOMLDIMFJA-DPAQBDIFSA-N 0.000 description 2
- 238000010411 cooking Methods 0.000 description 2
- 235000013365 dairy product Nutrition 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 2
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 2
- 235000006694 eating habits Nutrition 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 235000019688 fish Nutrition 0.000 description 2
- 230000037406 food intake Effects 0.000 description 2
- 235000012631 food intake Nutrition 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 235000012907 honey Nutrition 0.000 description 2
- ZLIBICFPKPWGIZ-UHFFFAOYSA-N pyrimethanil Chemical compound CC1=CC(C)=NC(NC=2C=CC=CC=2)=N1 ZLIBICFPKPWGIZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000239290 Araneae Species 0.000 description 1
- OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N Calcium Chemical compound [Ca] OYPRJOBELJOOCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 241000287828 Gallus gallus Species 0.000 description 1
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 239000011575 calcium Substances 0.000 description 1
- 229910052791 calcium Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000001465 calcium Nutrition 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 235000013330 chicken meat Nutrition 0.000 description 1
- 235000012000 cholesterol Nutrition 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 235000011194 food seasoning agent Nutrition 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 235000021331 green beans Nutrition 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 235000013372 meat Nutrition 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 235000012015 potatoes Nutrition 0.000 description 1
- 244000144977 poultry Species 0.000 description 1
- 235000013594 poultry meat Nutrition 0.000 description 1
- 244000062645 predators Species 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 235000021067 refined food Nutrition 0.000 description 1
- 235000021003 saturated fats Nutrition 0.000 description 1
- 235000014102 seafood Nutrition 0.000 description 1
- 239000011734 sodium Substances 0.000 description 1
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 description 1
- 235000015424 sodium Nutrition 0.000 description 1
- 235000000346 sugar Nutrition 0.000 description 1
- 150000008163 sugars Chemical class 0.000 description 1
- 235000013311 vegetables Nutrition 0.000 description 1
- -1 vegetarian Substances 0.000 description 1
- 235000019723 vegetarian product Nutrition 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
-
- 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
-
- 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
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0282—Rating or review of business operators or products
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은 식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은 식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
빅데이터는 디지털 환경에서 생성되는 데이터로 그 규모가 방대하고 수치 데이터 같이 정형화된 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터와 같이 비정형화된 데이터도 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 정보 통신 기술의 발전으로 인해 클라우드 서비스가 상용화되면서, 대용량의 빅 데이터를 효율적으로 처리하는 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 특히, 사물인터넷의 부흥에 힘입어 상상할 수 없을 정도로 방대한 양과 다양한 종류의 데이터가 시시각각 생성되고 있다.
이러한 빅데이터는 종래의 데이터 처리 방식과는 다른 새로운 알고리즘이나 패러다임을 통해 처리될 필요가 있으며, 수요자의 요구에 맞는 처리 및 분석 과정을 통해서 빅데이터를 통한 다양한 가치 창출이 가능하게 된다.
최근 PC 이외에 태블릿(tablet), 스마트폰(Smart phone)과 같은 고성능의 휴대용 기기들이 등장하면서, 데스크탑 PC를 통한 인터넷 접속뿐만 아니라 모바일 접속을 통해 모바일 쇼핑, 검색, 메일 확인 등을 즐기는 인구가 크게 증가하고 있다. 이러한 휴대용 기기의 보급화 및 모바일 인터넷 기술의 발달로, 인터넷 상에 존재하는 많은 데이터들이 웹로봇, 웹크롤러, 스파이더 등을 통해 수집되고 있으며, 수집된 빅 데이터를 원하는 목적에 따라 분석하여 이용하고 있다.
기존의 데이터 분석 시스템은 스칼라(ScalaTM), 파이썬(pythonTM) 등의 프로그래밍 언어를 이용하여 작성된 데이터 분석 코드를 기반으로 빅 데이터를 분석하였다. 다시 말해, 스칼라, 파이썬 등의 프로그래밍 언어를 학습한 사용자는 데이터 분석 코드를 작성할 수 있으나, 해당 프로그래밍 언어를 학습하지 않은 사용자는 데이터 분석 코드를 작성하기 어려워, 다른 사용자에 의해 작성된 데이터 분석 플로우를 직관적으로 이해하는데 어려움이 존재하며, 유지 보수가 어려워진다.
이에 따라, 파이썬, 스칼라 등의 프로그래밍 언어를 학습하지 못한 사용자라 할지라도, 특정 데이터 파일과 관련하여 자신이 제어 또는 수정하고자 데이터 분석 플로우를 쉽게 작성하도록 도와주는 데이터 분석 기술이 요구된다.
본 발명에서는 이러한 데이터 분석 기술을 이용하여 고객의 정보를 분석하여 제공/추천할 식제품에 대한 정보를 생성하는 방법을 구현하고자 한다.
실시예들은 상술하는 문제점을 해결하는 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시예들은 사용자의 개인 체형에 적합한 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시예들은 사용자의 목적에 적합한 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시예들은 사용자의 기호에 적합한 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시예들은 프라이빗 식제품에 대한 랭킹 시스템을 생성하는 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공하는 것을 목적으로 한다.
실시예들에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 다양한 실시예들로부터 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
실시예들에 따르면, 고객 서버 또는 식약처 서버와 데이터 송수신 가능한 통신부; 및 통신부를 통해 고객 서버로부터 제품 구매 요청을 수신하면, 고객 서버에 제품군, 목적, 및 고객의 체형 이미지에 대한 고객 데이터를 요청하고, 고객 서버로부터 데이터를 수신하면, 제품군에 기초하여 식재료를 판단하고, 목적에 기초하여 상기 판단한 식재료를 통해 식제품을 판단하고, 식약처 서버로부터 수신한 데이터 및 고객의 체형 이미지에 기초하여 식제품의 구성 식재료 비율을 결정하고, 결정한 구성 식재료 비율에 따라 추천 식제품을 판단하는, 프로세서; 를 포함하는, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 프로세서는, 고객의 체형 이미지로부터, 고객의 상하체 비율, 고객의 골반 대비 허리둘레의 비율 및 고객의 상하체 체지방 비율을 계산하는, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 단백질 강화형, 체중 감량형 및 영양 균형형을 포함하는, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 프로세서는, 식약처 서버로부터 수신한 데이터 및 고객의 체형 이미지에 기초하여, 식제품의 구성 식재료 비율이, 탄수화물: 지방: 단백질 = 
가 되도록 식제품의 구성 식재료 비율을 판단하고, A는 고객의 상하체 비율을 나타내고, B는 고객의 골반 대비 허리둘레의 비율을 나타내고, C는 상기 고객의 상하체 체지방 비율을 나타내고, 목적이 단백질 강화형인 경우, x는 상수 1이고, y는 상수 1.2이고, z는 상수 1.6이고, 목적이 체중 감량형인 경우, x는 상수 0.8이고, y는 상수 1.2이고, z는 상수 1.6이고, 목적이 영양 균형형인 경우, x는 상수 1.0이고, y는 상수 1.3이고, z는 상수 1.3인, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 추천 식제품 메뉴의 판매량 및 리뷰에 기초하여 랭킹 정보를 생성하는, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따르면, 프로세서는, 결정된 구성 식재료 비율에 따라 식제품에 포함되는 식재료 비율을 조절하여 추천 식제품을 판단하고, 추천 식제품을 외부 서버에 게시하고, 게시된 추천 식제품에 대한 사용자 반응 및 추천 식제품에 대한 판매량에 기초하여 추천 식제품 랭킹을 생성하는, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 제공한다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버는, 사용자의 개인 체형에 적합한 식제품을 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버는, 사용자의 목적에 적합한 식제품을 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버는, 사용자의 기호에 적합한 식제품을 추천할 수 있다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버는, 프라이빗 식제품에 대한 랭킹 시스템을 생성할 수 있다.
실시예들로부터 얻을 수 있는 효과들은 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 이하의 상세한 설명을 기반으로 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버의 제어 과정을 설명하는 순서도이다.
도 3은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버가 제공하는 UI를 출력하는 고객의 단말의 예시이다.
도 4는 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버의 사용자 체형 분석 예시를 설명하는 도면이다.
도 5은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버에 대한 하드웨어 구성도이다.
도 1은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버의 제어 과정을 설명하는 순서도이다.
도 3은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버가 제공하는 UI를 출력하는 고객의 단말의 예시이다.
도 4는 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버의 사용자 체형 분석 예시를 설명하는 도면이다.
도 5은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버에 대한 하드웨어 구성도이다.
이하의 실시예들은 실시예들의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 다양한 실시예들을 구성할 수도 있다. 다양한 실시예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 다양한 실시예들의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 다양한 실시예들을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
이하, 다양한 실시예들에 따른 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 다양한 실시예들의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 다양한 실시예들에서 사용되는 특정(特定) 용어들은 다양한 실시예들의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 다양한 실시예들의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다. 본 발명에서 식제품, 식품, 제품, 가공식품, 푸드, 먹거리 등의 표현은 상호 간에 호환되거나 대체되어 지칭될 수 있다.
도 1은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버가 구동되는 방법의 예시를 나타낸다.
도 1은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)의 구동을 설명하기 위한 엘리먼트들을 도시한다. 도 1에서 100은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버를 나타낸다. 도 1에서 200은 실시예들에 따른 고객 서버를 나타낸다. 도 1에서 300은 실시예들에 따른 식약처 서버를 나타낸다. 도 1에서 400은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버가 통신 가능한 외부 서버를 나타낸다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 서버(200)로부터 식제품 추천 요청을 수신한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 식제품은 샐러드를 포함할 수 있다.
일 예로, 샐러드(Salad)는 채소, 과일, 육류, 해산물 등의 식재료를 골고루 섞어 드레싱으로 간을 맞추어 먹는 음식이다. 즉, 샐러드는 샐러드에 포함되는 식재료에 따라 다양한 맛, 칼로리 또는 효능을 갖는다. 따라서, 샐러드는 샐러드에 포함되는 식재료 또는 드레싱의 조합에 따라 천차만별의 종류를 포함한다.
식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 개인에 적합한 식제품을 추천한다. 예를 들어, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객의 취향에 맞는 식제품을 추천한다. 또는, 예를 들어, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객의 (섭취) 목적에 맞는 식제품을 추천한다. 또는, 예를 들어, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객의 체형에 맞는 식제품을 추천한다.
이를 위해 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 서버(200)로부터 고객 데이터를 수신한다. 사용자 데이터는, 예를 들어, 고객의 취향, 고객의 (섭취) 목적 또는 고객의 체형 데이터를 포함한다.
또한, 이를 위해 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 식약처 서버(300)로부터 식약처 서버(300)에서 제공하는 공공 데이터를 수신한다. 또는, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객에게 적합한 식제품을 추천하기 위하여, 외부 서버(400)로부터 다양한 데이터를 수신한다. 다양한 데이터는, 예를 들어, 각종 식제품에 대한 고객들의 반응, 식제품 구매에 대한 고객 정보 등을 포함한다.
한편, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 서버(200), 식약처 서버(300), 외부 서버(400) 중 적어도 하나와 데이터를 송수신하기 위하여 통신부(130, 예를 들어 도 5에서 후술하는 송수신 장치 참조)를 포함한다. 또한, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객으로부터 고객 데이터를 수신하기 위하여 이미지 획득부를 포함한다. 그러나 이미지 획득부는, 예를 들어, 고객 단말(210, 도 3 참조)에 포함되는 이미지 센서에 의해 대체될 수 있다. 예를 들어, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객으로부터 고객의 체형 이미지를 획득하는 이미지 획득부를 포함한다. 또한, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)에 포함되는 전부 또는 일부의 구성 요소들을 제어하는 프로세서(processor)(110, 도 5 참조)를 포함한다.
이와 같은 방법을 통해, 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 개개인의 (섭취) 목적, 취향 및/또는 체형에 적합한 식제품을 고객에게 추천할 수 있다. 이하에서는 이러한 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버의 제어 과정에 대해 더 상세하게 설명한다.
도 2는 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버의 제어 과정을 설명하는 순서도이다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 서버(200)로부터 제품(식제품) 구매 요청을 수신한다(S101).
프로세서(110)는 통신부(130)를 통해 고객 서버(200)로부터 제품(식제품) 구매 요청을 수신한다. 이때, 제품(식제품) 구매 요청은 고객이 제품을 구매하고자 하는 의사를 표시하는 것이다. 제품(식제품)은, 예를 들어, 샐러드, 포켓과일, 샌드(샌드위치), 랩(예; 멕시칸 랩), 웜볼 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 서버(200)로 고객 데이터 요청을 전송한다(S102).
프로세서(110)는 통신부(130)를 통해 고객 서버(200)에 고객 데이터 요청을 전송한다.
고객 데이터는, 예를 들어, 제품군, (섭취) 목적 및 고객의 체형 이미지 중 적어도 하나를 포함한다. 이때, 제품군은 고객의 취향 또는 고객의 식습관을 포함한다. (섭취) 목적은 고객이 식제품을 섭취하고자 하는 이유 또는 식제품 섭취를 통해 달성하고자 하는 목표를 포함한다.
고객의 체형 이미지는 고객의 전신 이미지를 포함한다. 전신 이미지는 지면에 수직하게 서 있는 고객의 이미지이다. 전신 이미지는 지면 상에 위치하는 고객의 발부터 고객의 머리까지를 포함하는 이미지이다. 이때, 전신 이미지는 고객이 옷을 입고 있거나 신발을 신고 있어도 된다. 그러나, 전신 이미지는 고객이 레깅스 등을 착용하여 고객의 체형이 정확히 드러나도록 하는 것이 바람직하다. 또한, 전신 이미지는 고객이 신발을 신지 안아 고객의 비율이 정확히 드러나도록 하는 것이 바람직하다. 이때, 이미지는 2D 이미지 및 3D 이미지를 포함한다. 또한, 이미지는 정지영상, 동영상, 홀로그램 등 모든 이미지(image)를 포함한다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 서버(200)로부터 고객 데이터를 수신한다(S103).
프로세서(110)는 통신부(130)를 통해 고객 서버(200)로부터 제품군, (섭취) 목적 및 고객의 체형 이미지 중 적어도 하나를 포함하는 고객 데이터를 수신한다. 프로세서(110)는 수신한 고객 데이터에 기초하여 고객에게 추천하는 식제품을 판단한다. 프로세서(110)가 고객에게 추천하는 식제품을 판단하는 과정은 예를 들어 이하와 같다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 식제품에 포함되는 식재료를 판단한다(S104).
프로세서(110)는 수신한 고객 데이터에 기초하여, 식제품에 포함되는 식재료를 판단한다. 예를 들어, 프로세서(110)는 고객 서버(200)로부터 수신한 제품군에 기초하여 식재료를 판단한다.
이때, 제품군은 고객의 취향 또는 식습관을 포함하는 것으로, 예를 들어 고객이 섭취를 원하는 식재료의 종류를 포함한다. 제품군은, 예를 들어, 플렉시테리언(flexitarian), 폴로 베지테리언(pollo-vegetarian), 페스코 베지테리언(pesco-vegetarian), 락토오보 베지테리언(lacto-ovo-vegetarian), 오보 베지테리언(ovo-vegetarian), 락토 베지테리언(lacto-vegetarian), 비건(vegan), 프루테리언(fruitarian)을 포함한다. 플렉시테리언은 채식과 육식 재료를 모두 포함한다. 폴로 베지테리언은 채식 및 우유, 달걀, 생선, 닭고기와 같은 식재료를 포함한다. 페스코 베지테리언은 채식 및 유제품, 가금류의 알, 어류와 같은 식재료를 포함한다. 락토 오보 베지테리언은 채식 및 달걀, 우유, 꿀 등 동물에게서 나오는 식재료를 포함한다. 오보 베지테리언은 채식 및 달걀 등의 식재료를 포함한다. 락토 베지테리언은 채식, 우유, 유제품 및 꿀 등의 식재료를 포함한다. 비건은 채식만으로 이루어지는 식재료를 포함한다. 프루테리언은 과일, 곡식, 견과류와 같은 식물의 열매만으로 이루어지는 식재료를 포함한다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 식제품을 판단한다(S105).
프로세서(110)는 수신한 고객 데이터에 기초하여, (추천할 및/또는 선택할) 식제품을 판단한다. 예를 들어, 프로세서(110)는 고객 서버(200)로부터 수신한 (섭취) 목적에 기초하여 S104에서 판단한 식재료를 통해 식제품을 판단한다. 식제품은 S104에서 판단한 식재료만으로 구성되는 식제품을 판단한다. 식제품은 S104에서 판단한 식재료의 조리 방법 및 이들에 사용되는 드레싱의 종류를 포함한다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 식약처 서버(300)로부터 공공 데이터를 수신한다(S106).
프로세서(110)는 식제품에 포함되는 식재료 또는 생성되는 식제품의 영양 성분을 판단하기 위하여, 식약처 서버(300)로부터 통신부(130)를 통해 공공 데이터를 수신한다. 이때, 공공 데이터는, 예를 들어, 영양 성분표, 식품 품목제조보고 등을 포함한다. 영양 성분표는, 예를 들어, 칼로리, 탄수화물, 당류, 단백질, 지방, 포화지방, 트랜스지방, 콜레스테롤, 나트륨, 칼슘 등에 대한 식재료 또는 식품의 데이터를 포함한다. 식품 품목제조보고는 예를 들어 식품의 제품명, 판매처, 식품 유형, 원재료 항목, 유통기한, 생산 종료 여부 등에 대한 데이터를 포함한다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 식제품의 구성 식재료 비율을 판단한다(S107).
프로세서(110)는 식약처 서버(300)로부터 수신한 공공 데이터 및 고객 서버(200)로부터 수신한 고객 데이터에 기초하여 식제품의 구성 식재료 비율을 판단한다. 예를 들어, 프로세서(110)는 영양 성분표 및 고객의 체형 이미지에 기초하여 식제품의 구성 식재료 비율을 판단한다. 이때, 식제품의 구성 식재료 비율은 식제품에 포함되는 탄수화물, 지방 및 단백질의 비율이다.
예를 들어, 프로세서(110)는 영양 성분표에 기초하여 S105에서 판단한 식제품의 영양 성분을 판단한다. 예를 들어, 프로세서(110)는 영양 성분표에 기초하여 식제품의 칼로리, 탄수화물, 단백질, 지방 등을 계산한다. 또한, 예를 들어, 프로세서(110)는 고객의 체형 이미지로부터 고객의 상하체 비율, 고객의 골반대비 허리 둘레의 비율 및 고객의 상하체 체지방 비율 중 적어도 하나를 계산한다.
프로세서(110)는 판단한 식제품의 영양 성분 및 고객의 체형 이미지로부터 계산한 값에 기초하여, 식제품의 구성 식재료 비율을 판단한다. 예를 들어 프로세서(110)는 식제품에 있어서, 일부 식재료의 비율을 증가시키거나 또는 일부 식재료의 비율을 감소시킨다. 프로세서(110)는 이와 같이 판단한 식제품의 구성 식재료 비율에 기초하여, 고객에게 추천하는 추천 식제품을 판단한다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 추천 식제품을 고객 서버(200)에 전송한다(S108).
프로세서(110)는 판단한 추천 식제품을 고객 서버(200)에 전송한다. 이때, 프로세서(110)는 고객 서버(200)에 대해 복수 개의 추천 식제품을 전송하여도 된다. 이 경우, 고객은 고객의 취향, (섭취) 목적 및/또는 체형에 적합한 식제품에 대하여 폭넓은 선택지를 통해 식제품을 고를 수 있다.
이와 같은 방법을 통하여, 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객의 취향, 고객의 (섭취) 목적 및/또는 고객의 체형에 적합한 추천 식제품을 제공한다. 실시예들은 고객 개인의 특성에 기초하여, 고객에게 프라이빗한 추천 식제품을 제공할 수 있다.
이하에서는 이러한 과정을 예시를 통해 더 상세하게 설명한다.
도 3은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버가 제공하는 UI를 출력하는 고객의 단말의 예시이다.
도 3에서 210은 고객 단말을 나타낸다. 고객 단말은 고객이 이용하는 단말로서, 예를 들어 도 3에 도시한 바와 같이 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 출력하는 디스플레이 및 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버와 데이터 송수신 가능한 통신부를 포함한다. 도 3에서는 고객 단말(210)의 예시로서 스마트폰을 도시하였다. 그러나 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼이 출력되는 고객 단말은 디스플레이 및 통신부를 포함하는 모든 종류의 멀티미디어 디바이스를 포함한다.
도 3의 (a)는 제품군 선택 요청에 대한 사용자 인터페이스의 예시를 나타낸다. 제품군 선택 요청에 대한 사용자 인터페이스(211)는 사용자가 선택 가능한 제품군들을 제공한다. 도 3의 (a)에서는 예를 들어, 제품군이 비건(VEGAN), 페스코 베지테리언(PESCO), 플렉시테리언(FLEXI)를 포함한다. 그러나 도 2에서 설명한 바와 같이, 실시예들은 더 다양한 사용자가 선택 가능한 제품군들을 제공할 수 있다. 고객은 제품군 선택 요청에 대한 사용자 인터페이스(211) 중 적어도 하나를 선택한 뒤 '다음'을 선택하여 다음 단계를 진행할 수 있다.
도 3의 (b)는 (섭취) 목적 선택 요청에 대한 사용자 인터페이스의 예시를 나타낸다. (섭취) 목적 선택 요청에 대한 사용자 인터페이스(212)는 사용자가 선택 가능한 (섭취) 목적들을 제공한다. 도 3의 (b)에서는 예를 들어 (섭취) 목적이 단백질 강화형, 체중 감량형, 영양 균형형을 포함한다. 이때, 단백질 강화형은 추천 식제품에 단백질이 더 포함되는 형태로서, 근육 증가를 목적으로 한다. 체중 감량형은 추천 식제품에서 탄수화물 및/또는 지방이 덜 포함되는 형태로서, 지방 감소를 목적으로 한다. 영양 균형형은 탄수화물, 단백질, 지방이 골고루 포함되는 형태로서, 건강 유지 또는 지속 가능하도록 서서히 건강을 회복하는 것을 목적으로 한다. 그러나, 도 3의 (b)에서 도시한 바와 달리, 실시예들은 더 다양한 사용자가 선택 가능한 (섭취) 목적들을 제공할 수 있다. 고객은 (섭취) 목적 선택 요청에 대한 사용자 인터페이스(212) 중 적어도 하나를 선택한 뒤 '다음'을 선택하여 다음 단계를 진행할 수 있다.
도 3의 (c)는 고객의 체형 이미지 요청에 대한 사용자 인터페이스의 예시를 나타낸다. 고객의 체형 이미지는, 도 2에서 설명한 바와 같이 예를 들어 고객의 전신 이미지이다. 고객의 체형 이미지는, 예를 들어 고객 단말(210)에 포함되는 카메라를 통해 획득된다. 고객은 고객의 체형 이미지 요청에 대한 사용자 인터페이스(213)에 따라 고객의 체형 이미지(10)를 업로드 완료한 뒤 '식제품 추천'을 선택하여, 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)로부터 추천 식제품을 제공받을 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버의 사용자 체형 분석 예시를 설명하는 도면이다.
도 4에서 10은 도 2 내지 도 3에서 설명한 고객의 체형 이미지를 나타낸다. 도 4를 통해 추천 식제품을 판단하기 위하여, 프로세서(100)가 고객의 체형 이미지에 기초하여 식제품의 구성 식재료 비율을 계산하는 내용에 대해 설명한다.
프로세서(100)는 ① 식약처 서버(300)로부터 수신한 공공 데이터 및 ② 고객 서버(200)로부터 수신한 고객의 체형 이미지에 기초하여 식제품의 구성 식재료 비율을 계산한다. 이를 위해 프로세서(100)는 고객의 체형 이미지로부터 고객의 상하체 비율, 고객의 골반대비 허리 둘레의 비율 및 고객의 상하체 체지방 비율을 계산한다. 프로세서(100)는 아래 수학식 1을 따라 식제품의 구성 식재료 비율을 계산한다.
[수학식 1]
탄수화물: 지방: 단백질 = 
이때, 수학식 1에서의 '탄수화물'은 추천 식제품에 포함되는 탄수화물의 총량이다. 또한, 수학식 1에서의 '지방'은 추천 식제품에 포함되는 지방의 총량이다. 또한, 수학식 1에서의 '단백질'은 추천 식제품에 포함되는 단백질의 총량이다.
이때, 수학식 1에서 A는 고객의 체형 이미지(10)로부터 계산한 고객의 상하체 비율이다. 즉, A는 고객의 상체 길이(h1)를 하체 길이(h2)로 나눈 값이다. 이때, 상체 길이(h1)는 고객의 머리 끝부터 고객의 인심까지의 길이이다. 또한, 하체 길이(h2)는 고객의 인심부터 고객의 발바닥까지의 길이이다.
이때, 수학식 1에서 B는 고객의 골반 대비 허리 둘레의 비율이다. 즉, B는 고객의 허리 둘레(w1)를 고객의 골반 둘레(w2)로 나눈 값이다. 이때, 고객의 골반 대비 허리 둘레의 비율을 계산하기 위하여, 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼(100)은 예를 들어 도 3의 (c)에서 제공하는 고객의 체형 이미지 요청에 대한 사용자 인터페이스의 출력 시 고객의 정면, 우측면, 후면, 좌측면에 대한 전신 이미지 요청을 고객 서버(200)에게 더 전송할 수 있다.
이때, 수학식 1에서 C는 고객의 상하체 체지방 비율을 나타낸다. 즉, C는 고객의 상체 체지방 비율(U)을 고객의 하체 체지방 비율(D)로 나눈 값이다. 이때, 고객의 상하체 체지방 비율을 계산하기 위하여, 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼(100)은, 예를 들어, 도 3의 (c)에서 제공하는 고객의 체형 이미지 요청에 대한 사용자 인터페이스의 출력 시 고객의 정면, 우측면, 후면, 좌측면에 대한 전신 이미지 및/또는 고객의 체성분분석표 요청을 고객 서버(200)에 대해 더 전송할 수 있다.
이때, 수학식 1에서 x, y 및 z는 (섭취) 목적에 따른 상수이다. 예를 들어, 고객의 식제품 섭취 목적이 단백질 강화형인 경우, x는 상수 1이고, y는 상수 1.2이고, z는 상수 1.6이다. 예를 들어, 고객의 식제품 섭취 목적이 체중 감량형인 경우, x는 상수 0.8이고, y는 상수 1.2이고, z는 상수 1.6이다. 예를 들어, 고객의 식제품 섭취 목적이 영양 균형형인 경우, x는 상수 1.0이고, y는 상수 1.3이고, z는 상수 1.3이다.
프로세서(100)는 수학식 1을 통해 계산한 식재료 비율에 따라, 식제품의 구성 식재료 비율을 판단하고 비율을 조절한다. 예를 들어, 식제품은 바질 스테이크이다. 바질 스테이크는 예를 들어 소고기(부채살), 감자, 그린빈, 적양파, 바질페스토 드레싱을 포함한다. 프로세서(100)는 식약처 서버(300)로부터 수신한 공공 데이터에 기초하여, 소고기, 감자, 그린빈, 적양파, 바질페스토 드레싱의 영양 성분을 분석한다. 프로세서(100)는 고객 서버(200)로부터 수신한 고객 체형 이미지(10)에 기초하여, 소고기, 감자, 그린빈, 적양파, 바질페스토 드레싱의 영양 성분에 따른 비율을 결정한다. 프로세서(100)는 비율을 결정하여, 추천 식제품을 판단한다. 이때, 추천 식제품은 식재료들의 종류, 조리 방법 및 식재료들의 비율을 포함한다. 추천 식제품의 전체 칼로리는 고객에 의해 가변되어도 된다. 그러나, 추천 식제품의 전체 칼로리는, 별도의 고객 요청이 있지 않으면, 메모리(120)에 기 저장된 값에 따른다. 메모리(120)에 기 저장된 값은, 제품군 및 (섭취) 목적에 따른 각각의 식제품의 전체 칼로리 데이터를 포함한다.
이를 통해, 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객의 식제품 섭취 제품군, (섭취) 목적 및 체형에 가장 적합한 영양 비율을 갖는 추천 식제품을 판단하고, 이를 고객에게 제공할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객의 식제품 섭취 제품군, (섭취) 목적 및 체형에 가장 적합한 영양 비율을 수학식 1에 기반하여 계산하고, 계산된 영양 비율과 동일하거나 유사한 영양 비율을 갖는 식제품을 추천 식제품으로써 판단하고, 상기 추천 식제품을 고객에게 제공할 수 있다.
한편, 실시예들에 따른 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 도 1 내지 도 4를 통해 생성한 제품군, (섭취) 목적 및 체형에 기초한 추천 식제품에 대한 정보를 외부 서버(400)에 게시할 수 있다. 이때, 외부 서버(400)는 고객 서버(200)를 포함하는 불특정 다수의 사용자들(또는 '전체 사용자'라고 칭할 수 있다)이 이용하는 서버이다. 실시예들에 따른 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 외부 서버(400)에 개시된 추천 식제품을 불특정 다수의 사용자들에게 제공할 수 있다. 이를 통해, 프라이빗 식제품을 원하지 않는 불특정 다수의 사용자들은, 사용자들 개인의 제품군, (섭취) 목적 및/또는 체형 중 적어도 하나와 유사한 특징에 적합한 추천 식제품을 용이하게 선택할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 고객 및/또는 이러한 불특정 다수의 사용자들의 리뷰에 기초하여, 추천 식제품추천 식제품 랭킹을 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 생성한 추천 식제품 랭킹을 외부 서버(400)에 게시할 수 있다.
고객 및/또는 불특정 다수의 사용자들은 이러한 추천 식제품 랭킹을 식제품에 대해 더 용이하게 접근할 수 있다.
도 5은 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버에 대한 하드웨어 구성도이다.
도 5을 참조하면, 실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는, 적어도 하나의 프로세서(processor, 110); 및/또는 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 120)를 포함할 수 있다.
적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver, 130)를 포함할 수 있다. 또한, 식제품 추천 플랫폼을 운용하는 서버(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 중고의류의 복원 및 리세일(resale)를 위한 플랫폼을 운영하는 서버(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버(100)는, 고객 서버 또는 식약처 서버와 데이터 송수신 가능한 통신부; 고객의 체형 이미지를 획득하는 이미지 획득부; 및 통신부를 통해 고객 서버로부터 제품 구매 요청을 수신하면, 고객 서버에 제품군, (섭취) 목적, 및 상기 고객의 체형 이미지에 대한 고객 데이터를 요청하고, 고객 서버로부터 데이터를 수신하면, 제품군에 기초하여 식재료를 판단하고, (섭취) 목적에 기초하여 판단한 식재료를 통해 식제품을 판단하고, 식약처 서버로부터 수신한 데이터 및 고객의 체형 이미지에 기초하여 식제품의 구성 식재료 비율을 판단하는, 프로세서; 를 포함한다. 또한 본 발명에서는 식약처 서버와 데이터 송수신하는 경우를 전제하에 설명하였으나, 식약처 서버 이외의 다른 외부 서버와의 데이터 송수신을 통해 본 발명이 제안하는 내용을 구현할 수도 있다.
이때, 프로세서는, 고객의 체형 이미지로부터, 고객의 상하체 비율, 고객의 골반 대비 허리둘레의 비율 및 고객의 상하체 체지방 비율을 계산한다.
이때, (섭취) 목적은, 단백질 강화형, 체중 감량형 및 영양 균형형을 포함한다.
이때, 프로세서는, 식약처 서버로부터 수신한 데이터 및 고객의 체형 이미지에 기초하여, 식제품의 구성 식재료 비율이, 탄수화물: 지방: 단백질 = 
가 되도록 식제품의 구성 식재료 비율을 판단하고, A는 고객의 상하체 비율을 나타내고, B는 고객의 골반 대비 허리둘레의 비율을 나타내고, C는 상기 고객의 상하체 체지방 비율을 나타내고, (섭취) 목적이 단백질 강화형인 경우, x는 상수 1이고, y는 상수 1.2이고, z는 상수 1.6이고, (섭취) 목적이 체중 감량형인 경우, x는 상수 0.8이고, y는 상수 1.2이고, z는 상수 1.6이고, (섭취) 목적이 영양 균형형인 경우, x는 상수 1.0이고, y는 상수 1.3이고, z는 상수 1.3이다.
이때, 추천 식제품 메뉴의 판매량 및 리뷰에 기초하여 랭킹 정보를 생성한다. 일 예로, 프로세서(110)는 고객의 식제품 섭취 제품군, (섭취) 목적 및 체형에 가장 적합한 영양 비율을 수학식 1에 기반하여 계산하고, 계산된 영양 비율과 동일하거나 유사한 영양 비율을 갖는 적어도 하나의 식제품을 적어도 하나의 추천 식제품으로써 판단하고, 상기 적어도 하나의 추천 식제품을 나타내는 랭킹 정보를 생성하여 고객에게 제공할 수 있다. 상기 적어도 하나의 추천 식제품의 개수는 임의로 설정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 본 발명의 식제품 추천 플랫폼을 이용하는 전체 사용자의 수 대비 상기 고객(또는 '특정 사용자'라고 칭할 수 있다)이 선택한 (섭취) 목적과 동일한 (섭취) 목적을 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계비율을 초과하고, 상기 고객(또는 '특정 사용자'라고 칭할 수 있다)이 선택한 (섭취) 목적과 동일한 (섭취) 목적을 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계인원수를 초과하는 경우, 상기 고객이 선택한 (섭취) 목적의 변경을 제안하는 정보를 생성(또는 상기 고객의 (섭취) 목적을 자동으로 변경)할 수 있다.
상기 임계비율은 ① 본 발명의 식제품 추천 플랫폼을 이용하는 전체 사용자 중에서 (섭취) 목적을 '단백질 강화형'으로 선택한 사용자의 수의 비율을 나타내는 제1 비율, ② 상기 전체 사용자 중에서 (섭취) 목적을 '체중 감량형'으로 선택한 사용자의 수의 비율을 나타내는 제2 비율, 그리고 ③ 상기 전체 사용자 중에서 (섭취) 목적을 '영양 균형형'으로 선택한 사용자의 수의 비율을 나타내는 제3 비율의 평균을 의미할 수 있다.
상기 임계인원수(ThNP, threshold number of people)는, 아래 수학식 2에 의하여 결정될 수 있다.
[수학식 2]
TNP(total number of people)는 본 발명의 식제품 추천 플랫폼을 이용하는 전체 사용자의 수를 의미하고, NP_SaPur(number of people with the same purpose)는 상기 고객(또는 '특정 사용자'라고 칭할 수 있다)이 선택한 (섭취) 목적과 동일한 (섭취) 목적을 선택한 적어도 하나의 사용자 수를 의미할 수 있다.
프로세서(110)는, 식약처 서버(또는 '제1 외부 서버'라고 칭할 수 있다) 이외에 SNS 서버(또는 '제2 외부 서버'라고 칭할 수 있다)로부터 식제품(및/또는 식품, 제품, 가공식품, 푸드, 먹거리 등)과 관련되는 게시물에 대한 식제품 게시물 정보를 수집할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 본 발명의 식제품 추천 플랫폼을 이용하는 전체 사용자의 수 대비 상기 고객(또는 '특정 사용자'라고 칭할 수 있다)이 선택한 (섭취) 목적과 동일한 (섭취) 목적을 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계비율을 초과하고, 상기 고객이 선택한 (섭취) 목적과 동일한 (섭취) 목적을 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계인원수를 초과하고, 프로세서(110)가 수집한 전체 식제품 게시물 정보 중에서 상기 고객이 선택한 (섭취) 목적과 동일한 (섭취) 목적에 상응하는 식제품 게시물 정보의 비율이 가장 높은 경우, 상기 고객이 선택한 (섭취) 목적의 변경을 제안하는 정보를 생성(또는 상기 고객의 (섭취) 목적을 자동으로 변경)할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 고객(또는 '특정 사용자'라고 칭할 수 있다)이 (섭취) 목적을 '단백질 강화형'으로 선택한 경우, 본 발명의 식제품 추천 플랫폼을 이용하는 전체 사용자의 수 대비 '단백질 강화형'을 (섭취) 목적으로 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계비율을 초과하고, '단백질 강화형'을 (섭취) 목적으로 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계인원수를 초과하면, 프로세서(110)가 수집한 전체 식제품 게시물 정보 중에서 헬스 키워드(예; '헬스'와 관련되는 키워드)를 포함하는 식제품 게시물 정보의 비율이 기설정된 임계비율(예; 30%, 50%)을 넘는 경우, 상기 고객이 선택한 (섭취) 목적의 변경을 제안하는 정보를 생성(또는 상기 고객의 (섭취) 목적을 자동으로 변경)할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 고객(또는 '특정 사용자'라고 칭할 수 있다)이 (섭취) 목적을 '체중 감량형'으로 선택한 경우, 본 발명의 식제품 추천 플랫폼을 이용하는 전체 사용자의 수 대비 '체중 감량형'을 (섭취) 목적으로 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계비율을 초과하고, '체중 감량형'을 (섭취) 목적으로 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계인원수를 초과하면, 프로세서(110)가 수집한 전체 식제품 게시물 정보 중에서 다이어트 키워드(예; '다이어트'와 관련되는 키워드)를 포함하는 식제품 게시물 정보의 비율이 기설정된 임계비율(예; 30%, 50%)을 넘는 경우, 상기 고객이 선택한 (섭취) 목적의 변경을 제안하는 정보를 생성(또는 상기 고객의 (섭취) 목적을 자동으로 변경)할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(110)는, 상기 고객(또는 '특정 사용자'라고 칭할 수 있다)이 (섭취) 목적을 '영양 균형형'으로 선택한 경우, 본 발명의 식제품 추천 플랫폼을 이용하는 전체 사용자의 수 대비 '영양 균형형'을 (섭취) 목적으로 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계비율을 초과하고, '영양 균형형'을 (섭취) 목적으로 선택한 적어도 하나의 사용자 수가 기설정된 임계인원수를 초과하면, 프로세서(110)가 수집한 전체 식제품 게시물 정보 중에서 밸런스 키워드(예; '밸런스'와 관련되는 키워드, '골고루' 등)를 포함하는 식제품 게시물 정보의 비율이 기설정된 임계비율(예; 30%, 50%)을 넘는 경우, 상기 고객이 선택한 (섭취) 목적의 변경을 제안하는 정보를 생성(또는 상기 고객의 (섭취) 목적을 자동으로 변경)할 수 있다.
실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버
200: 고객 서버
300: 식약처 서버
200: 고객 서버
300: 식약처 서버
Claims (5)
- 고객 서버 또는 식약처 서버와 데이터 송수신 가능한 통신부; 및
상기 통신부를 통해 상기 고객 서버로부터 제품 구매 요청을 수신하면, 상기 고객 서버에 제품군, 목적, 및 고객의 체형 이미지에 대한 고객 데이터를 요청하는 프로세서; 를 포함하고,
상기 프로세서는:
상기 고객 서버로부터 상기 고객 데이터를 수신하면, 상기 제품군에 기초하여 식재료를 판단하고,
상기 목적에 기초하여 상기 판단한 식재료로 구성되는 식제품을 결정하되, 상기 목적은 단백질 강화형, 체중 감량형 및 영양 균형형을 포함하고,
상기 식약처 서버로부터 수신한 데이터 및 상기 고객의 체형 이미지에 기초하여 상기 식제품의 구성 식재료 비율을 결정하고,
상기 결정한 구성 식재료 비율에 따라 추천 식제품을 판단하고,
상기 프로세서는:
상기 고객의 체형 이미지에서 상기 고객의 상체 길이(h1), 하체 길이(h2), 허리 둘레(w1), 및 골반 둘레(w2)를 확인하고,
상기 고객의 상하체 비율(A)을 A=h1/h2 로 계산하고,
상기 고객의 골반 대비 허리둘레의 비율(B)을 B=w1/w2 로 계산하고,
상기 고객의 상하체 체지방 비율(C)을 C=U/D 로 계산하되, U는 상기 고객의 상체 체지방 비율을 나타내고, D는 상기 고객의 하체 체지방 비율을 나타내고,
상기 식약처 서버로부터 수신한 데이터 및 상기 고객의 체형 이미지에 기초하여, 상기 추천 식제품의 구성 식재료 비율이,
탄수화물: 지방: 단백질 =
가 되도록 상기 추천 식제품을 결정하고,
A는 상기 고객의 상하체 비율을 나타내고, B는 상기 고객의 골반 대비 허리둘레의 비율을 나타내고, C는 상기 고객의 상하체 체지방 비율을 나타내고,
상기 목적이 단백질 강화형인 경우, 상기 x는 상수 1이고, 상기 y는 상수 1.2이고, 상기 z는 상수 1.6이고,
상기 목적이 체중 감량형인 경우, 상기 x는 상수 0.8이고, 상기 y는 상수 1.2이고, 상기 z는 상수 1.6이고,
상기 목적이 영양 균형형인 경우, 상기 x는 상수 1.0이고, 상기 y는 상수 1.3이고, 상기 z는 상수 1.3이고,
상기 프로세서는:
상기 추천 식제품을 외부 서버에 게시하고,
상기 게시된 추천 식제품에 대한 사용자 반응 및 상기 추천 식제품에 대한 판매량에 기초하여 추천 식제품 랭킹을 생성하는, 식제품 추천 플랫폼을 운영하는 서버. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220177747A KR102511977B1 (ko) | 2022-12-19 | 2022-12-19 | 식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220177747A KR102511977B1 (ko) | 2022-12-19 | 2022-12-19 | 식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102511977B1 true KR102511977B1 (ko) | 2023-03-22 |
Family
ID=86006114
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020220177747A KR102511977B1 (ko) | 2022-12-19 | 2022-12-19 | 식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102511977B1 (ko) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102589677B1 (ko) * | 2023-02-17 | 2023-10-17 | 주식회사 비브라이트 | 식약처 데이터에 기반하여 식제품 및 구성 비율을 추천하는 장치 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140148130A (ko) * | 2013-06-21 | 2014-12-31 | 동아대학교 산학협력단 | 개인별 메뉴추천 시스템 및 방법 |
| KR20160070218A (ko) | 2014-12-09 | 2016-06-20 | 한국전자통신연구원 | 데이터 분석 서비스 추천 시스템 및 방법 |
| KR20160096313A (ko) | 2015-02-05 | 2016-08-16 | 주식회사 클라우다인 | 빅데이터를 분석하는 분석 애플리케이션을 모니터링하는 장치 및 방법 |
| KR20210124579A (ko) * | 2020-04-06 | 2021-10-15 | 엘지전자 주식회사 | 디스플레이 장치 |
| KR102469679B1 (ko) * | 2022-02-10 | 2022-11-23 | 허선주 | 인공지능 기반의 맞춤형 음식 추천 방법 및 장치 |
-
2022
- 2022-12-19 KR KR1020220177747A patent/KR102511977B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140148130A (ko) * | 2013-06-21 | 2014-12-31 | 동아대학교 산학협력단 | 개인별 메뉴추천 시스템 및 방법 |
| KR20160070218A (ko) | 2014-12-09 | 2016-06-20 | 한국전자통신연구원 | 데이터 분석 서비스 추천 시스템 및 방법 |
| KR20160096313A (ko) | 2015-02-05 | 2016-08-16 | 주식회사 클라우다인 | 빅데이터를 분석하는 분석 애플리케이션을 모니터링하는 장치 및 방법 |
| KR20210124579A (ko) * | 2020-04-06 | 2021-10-15 | 엘지전자 주식회사 | 디스플레이 장치 |
| KR102469679B1 (ko) * | 2022-02-10 | 2022-11-23 | 허선주 | 인공지능 기반의 맞춤형 음식 추천 방법 및 장치 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102589677B1 (ko) * | 2023-02-17 | 2023-10-17 | 주식회사 비브라이트 | 식약처 데이터에 기반하여 식제품 및 구성 비율을 추천하는 장치 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20200043365A1 (en) | Methods and systems for weight control by utilizing visual tracking of living factor(s) | |
| US9959561B2 (en) | Simplenutrition nutritional management system | |
| CN104809164A (zh) | 一种基于移动终端的健康饮食推荐方法及移动终端 | |
| US20160035248A1 (en) | Providing Food-Portion Recommendations to Facilitate Dieting | |
| US20080199835A1 (en) | System and method for generating personalized meal plans | |
| CN104994747A (zh) | 用于提供风味建议和增强的系统和方法 | |
| KR20110084871A (ko) | 건강 유익도에 기초하여 영양 개선을 달성 및 보조하는 시스템 | |
| CN109300524A (zh) | 信息推荐方法及装置 | |
| US20210265036A1 (en) | Recipe generation based on neural network | |
| KR102511977B1 (ko) | 식약처 공공데이터를 활용한 식제품 큐레이팅 서비스를 제공하는 방법 및 그 시스템 | |
| KR102287847B1 (ko) | 개인별 건강 정보에 기초한 식단 제공 방법 및 장치 | |
| JP2008210218A (ja) | メニュー提供システム、メニュー提供サーバ、メニュー提供方法、およびメニュー提供プログラム | |
| CN112597394A (zh) | 菜谱的推荐方法和装置、存储介质、电子装置 | |
| JP7096056B2 (ja) | 買い物支援システム、買い物支援サーバ、プログラム及びユーザ端末。 | |
| KR102189232B1 (ko) | 생활 습관을 기반으로 콘텐츠를 제공하는 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체 | |
| CN107705837B (zh) | 选餐的推荐方法、设备及系统 | |
| KR20230056533A (ko) | 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법 및 장치 | |
| KR20220097335A (ko) | 영양 관리 서비스 제공 장치 및 방법 | |
| KR102589677B1 (ko) | 식약처 데이터에 기반하여 식제품 및 구성 비율을 추천하는 장치 | |
| CN112071396A (zh) | 饮食模式干预方法、终端设备及计算机可读存储介质 | |
| Takeuchi et al. | Considering individual taste in social feedback to improve eating habits | |
| CN112102922B (zh) | 一种信息推荐方法和装置 | |
| JP2001195385A (ja) | レシピ提供システム | |
| JP2019191626A (ja) | 買い物支援システム、買い物支援サーバ、プログラム及びユーザ端末。 | |
| WO2021038896A1 (ja) | サプリメント提案システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |