KR102593902B1 - Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning - Google Patents

Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning Download PDF

Info

Publication number
KR102593902B1
KR102593902B1 KR1020210010581A KR20210010581A KR102593902B1 KR 102593902 B1 KR102593902 B1 KR 102593902B1 KR 1020210010581 A KR1020210010581 A KR 1020210010581A KR 20210010581 A KR20210010581 A KR 20210010581A KR 102593902 B1 KR102593902 B1 KR 102593902B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
test subject
ratio
mineral
hair
Prior art date
Application number
KR1020210010581A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20220107675A (en
Inventor
전태준
정희용
Original Assignee
전태준
정희용
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 전태준, 정희용 filed Critical 전태준
Priority to KR1020210010581A priority Critical patent/KR102593902B1/en
Publication of KR20220107675A publication Critical patent/KR20220107675A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102593902B1 publication Critical patent/KR102593902B1/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/44—Detecting, measuring or recording for evaluating the integumentary system, e.g. skin, hair or nails
    • A61B5/448—Hair evaluation, e.g. for hair disorder diagnosis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74—Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/7465—Arrangements for interactive communication between patient and care services, e.g. by using a telephone network
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • 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
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G16H40/67—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices for remote operation
    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • 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
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • Dermatology (AREA)
  • Nursing (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

본 발명은 서버에 의해 수행되는 방법에 있어서, 피시험자에 대한 모발 분석정보 및 신체 컨디션 정보를 획득하는 단계-상기 모발 분석정보는, 인체 필수 영양소 정보 및 독성 중금속 정보 중 하나를 포함함-, 상기 모발 분석정보를 기반으로 모발에 대한 미네랄 비율, 미네랄 패턴 및 독성원소 비율을 산출하는 단계, 상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성하는 단계 및 상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.The present invention relates to a method performed by a server, comprising the step of acquiring hair analysis information and body condition information for a test subject - the hair analysis information includes one of information on essential nutrients for the human body and information on toxic heavy metals - Calculating the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element ratio to hair based on hair analysis information, generating a body score by quantitatively quantifying the body condition information, and the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element It may include generating health status information of the test subject by learning the ratio and the body score based on a learning model.

Description

머신러닝을 기반으로 모발 분석을 통해 건강 상태를 제공하는 서버 및 방법{Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning}Server and method for providing health condition through hair analysis based on machine learning {Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning}

본 발명은 머신러닝을 기반으로 모발 분석을 통해 건강 상태 제공 서버 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 피시험자의 모발에 대해 분석하여 피시험자의 건강 상태를 제공하는 서버 및 방법을 제공하는 것이다.The present invention relates to a server and method for providing health status through hair analysis based on machine learning. More specifically, it provides a server and method for providing the health status of a test subject by analyzing the hair of the test subject.

일반적으로 대부분의 사람들은 건강 검진을 통해 본인의 건강에 대해 진단을 받고 안 좋은 부분이나 부족한 영양소 등을 확인하고 이를 개선하고자 한다. 이를 위해 사람들은 대부분 의료 기관에 방문하여 건강 검진을 진행한다. 이러한 의료 기관에서 시행하는 건강 검진은 각종 의료 기기 일 예로, X-ray, CT 등을 이용한 검사, 소변 검사, 혈액 검사 등을 기반으로 이루어 진다.In general, most people get a diagnosis of their health through a health checkup, check for bad parts or missing nutrients, and try to improve them. To achieve this, most people visit medical institutions and undergo health checkups. Health examinations conducted by these medical institutions are based on various medical devices, such as tests using X-rays and CTs, urine tests, and blood tests.

그러나 의료 기관에서 시행되는 건강 검진의 경우, 많은 비용과 시간이 발생하게 되어 의료 기관에서 건강 검진을 받지 못하는 사람이 많다. 또한, 일부 의료 기기를 통해 검사를 받는 사람의 경우 방사선에 노출되므로 자주 할 수 없기 때문에 건강 검진 후에 일정 기간 동안에 다시 몸 상태를 확인하는 것에 부담감이 있을 수 있다.However, in the case of health checkups conducted at medical institutions, many people do not receive health checkups at medical institutions because they incur a lot of cost and time. In addition, people who receive tests using some medical devices cannot do so often because they are exposed to radiation, so they may feel burdened about checking their physical condition again for a certain period of time after a health checkup.

한편, 모발의 분석에 대해서는, 예전부터 법 규제 약물, 스포츠 도핑 규제 약물 등의 사용이나, 농약, 유해 금속, 환경오염 물질 등에 대해 파악하기 위해 이루어지고 있다. 더 나아가, 모발의 분석을 통해 각 개인의 건강 상태를 파악하고자 하는 방안이 제안되고 있다.Meanwhile, hair analysis has long been done to determine the use of legally regulated substances, sports doping substances, pesticides, harmful metals, environmental pollutants, etc. Furthermore, a method has been proposed to determine the health status of each individual through hair analysis.

따라서, 의료 기관을 통해 건강 검진을 하는 방안 외에 피시험자의 모발에서 추출한 모발 내의 영양소, 중금속 등을 기반으로 피시험자의 건강 상태를 생성하여 제공할 수 있는 방법이 필요하다.Therefore, in addition to conducting a health checkup through a medical institution, there is a need for a method that can generate and provide the health status of the test subject based on nutrients, heavy metals, etc. in the hair extracted from the test subject's hair.

대한민국 공개특허공보 제10-2011-0111658호Republic of Korea Patent Publication No. 10-2011-0111658

상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 피시험자의 모발을 분석한 정보를 기반으로 피시험자의 건강 상태에 대한 정보를 제공하고자 한다.The present invention to solve the problems described above seeks to provide information on the health status of the test subject based on information analyzed from the test subject's hair.

구체적으로, 피시험자의 모발을 분석한 정보와 피시험자가 직접 작성한 신체 컨디션 정보를 통해 피시험자의 신체에 부족한 요소나 과다한 요소등을 파악하고자 한다.Specifically, we seek to identify elements lacking or excessive in the test subject's body through information analyzed from the test subject's hair and physical condition information written by the test subject.

본 발명이 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 서버에 의해 수행되는 방법에 있어서, 피시험자에 대한 모발 분석정보 및 신체 컨디션 정보를 획득하는 단계-상기 모발 분석정보는, 인체 필수 영양소 정보 및 독성 중금속 정보 중 하나를 포함함-, 상기 모발 분석정보를 기반으로 모발에 대한 미네랄 비율, 미네랄 패턴 및 독성원소 비율을 산출하는 단계, 상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성하는 단계 및 상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In the method performed by the server according to the present invention for solving the above-described problem, the step of acquiring hair analysis information and body condition information for the test subject - the hair analysis information includes information on essential nutrients for the human body and information on toxic heavy metals Including one of - calculating the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element ratio for hair based on the hair analysis information, generating a body score by quantitatively quantifying the body condition information, and the mineral ratio , It may include the step of learning the mineral pattern, the toxic element ratio, and the body score based on a learning model to generate health status information of the test subject.

여기서, 상기 획득 단계는, 모발 미네랄 분석 기기로부터 상기 모발 분석정보를 수신하거나, 또는 문자 인식 모델을 통해 상기 모발 미네랄 분석 기기로부터 출력된 제1 결과지로부터 상기 모발 분석정보에 해당하는 텍스트를 인식할 수 있다.Here, the acquisition step is to receive the hair analysis information from a hair mineral analysis device, or to recognize text corresponding to the hair analysis information from the first result sheet output from the hair mineral analysis device through a character recognition model. You can.

또한, 상기 피시험자의 단말장치로부터 상기 신체 컨디션 정보를 획득하거나, 또는 문자 인식 모델을 통해 상기 피시험자가 작성한 제2 결과지로부터 상기 신체 컨디션 정보에 해당하는 텍스트를 인식할 수 있다.Additionally, the physical condition information may be obtained from the test subject's terminal device, or text corresponding to the physical condition information may be recognized from a second result sheet written by the test subject through a character recognition model.

또한, 상기 산출 단계는, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 두개의 영양소 간의 비율을 통해 상기 미네랄 비율을 산출할 수 있다.Additionally, in the calculation step, the mineral ratio can be calculated through the ratio between two nutrients among the information on essential nutrients for the human body.

또한, 상기 산출 단계는, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 네 개의 영양소의 수치 및 상기 피시험자의 성별을 기반으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 포 로우 패턴 또는 포 하이 패턴인지를 판단하고, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 제1 영양소와 제2 영양소 간의 제1 비율과 제3 영양소와 제4 영양소 간의 제2 비율의 차이를 기준으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 느린 대사 패턴 또는 빠른 대사 패턴인지를 산출할 수 있다.In addition, the calculation step determines whether the mineral pattern of the test subject is a four-low pattern or a four-high pattern based on the levels of four nutrients among the information on essential nutrients for the human body and the gender of the test subject, and determines whether the mineral pattern of the test subject is a four-low pattern or a four-high pattern, and Based on the difference between the first ratio between the first nutrient and the second nutrient and the second ratio between the third nutrient and the fourth nutrient among the information, it can be calculated whether the mineral pattern of the test subject is a slow metabolic pattern or a fast metabolic pattern. .

또한, 상기 산출 단계는, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 적어도 하나와 독성 중금속 정보 중 적어도 하나와의 비율을 통해 상기 독성원소 비율을 산출할 수 있다.Additionally, in the calculation step, the toxic element ratio may be calculated through the ratio of at least one of the information on essential nutrients for the human body and at least one of the information on toxic heavy metals.

상기 신체 점수 생성 단계는, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 바디 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목과, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목에 대해 각각 점수를 매칭하여 상기 신체 점수를 생성할 수 있다.The body score generating step is performed by matching scores for at least one item about body condition included in the body condition information and at least one item about emotion and brain condition included in the body condition information, respectively, to determine the body condition. Scores can be generated.

또한, 상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 머신러닝을 기반으로 모발 분석을 통해 건강 상태를 제공하는 서버에 있어서, 피시험자에 대한 모발 분석정보 및 신체 컨디션 정보를 수신하는 통신부-상기 모발 분석정보는, 인체 필수 영양소 정보 및 독성 중금속 정보 중 하나를 포함함-, 메모리 및 상기 모발 분석정보를 기반으로 모발에 대한 미네랄 비율, 미네랄 패턴 및 독성원소 비율을 산출하고, 상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성하고, 상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성하는 프로세서를 포함할 수 있다.In addition, in the server that provides health status through hair analysis based on machine learning according to the present invention to solve the above-described problem, a communication unit that receives hair analysis information and body condition information for the test subject - the hair analysis The information includes one of human essential nutrient information and toxic heavy metal information. Based on memory and the hair analysis information, the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element ratio for hair are calculated, and the body condition information is quantitatively calculated. It may include a processor that quantifies the body score and generates health status information of the test subject by learning the mineral ratio, the mineral pattern, the toxic element ratio, and the body score based on a learning model.

여기서, 상기 프로세서는, 상기 모발 미네랄 분석 기기로부터 출력된 제1 결과지를 획득하여 문자 인식 모델을 통해 제1 결과지로부터 상기 모발 분석정보에 해당하는 텍스트를 인식하고, 상기 피시험자가 작성한 제2 결과지를 획득하여 상기 문자 인식 모델을 통해 상기 제2 결과지로부터 상기 신체 컨디션 정보에 해당하는 텍스트를 인식할 수 있다.Here, the processor obtains a first result sheet output from the hair mineral analysis device, recognizes text corresponding to the hair analysis information from the first result sheet through a character recognition model, and generates a second result written by the test subject. By obtaining the text, the text corresponding to the physical condition information can be recognized from the second result sheet through the character recognition model.

또한, 상기 프로세서는, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 바디 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목과, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목에 대해 각각 점수를 매칭하여 상기 신체 점수를 생성할 수 있다.In addition, the processor matches scores for at least one item about body condition included in the body condition information and at least one item about emotion and brain condition included in the body condition information to generate the body score. can be created.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공될 수 있다.In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer-readable recording medium recording a computer program for executing the method may be further provided.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 피시험자의 모발을 분석한 정보를 기반으로 피시험자의 건강 상태에 대한 정보를 제공함으로써, 일반적으로 의료 기관을 통해 시행하는 건강 검진과 비교하였을 때 저렴한 비용으로 간편하게 건강 상태에 대한 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다.According to the present invention as described above, by providing information on the health status of the test subject based on information analyzed from the test subject's hair, health can be easily maintained at a low cost compared to health examinations generally conducted through medical institutions. It has the effect of providing information about the condition.

구체적으로, 본 발명에 따르면, 피시험자의 모발을 분석한 정보와 피시험자가 직접 작성한 신체 컨디션 정보를 통해 피시험자의 신체에 부족한 요소나 과다한 요소등을 파악함으로써, 피시험자의 모발을 분석한 정보만으로 건강 상태에 대한 정보를 제공하지 않고, 신체 컨디션 정보를 이용하여 더 정확한 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다. Specifically, according to the present invention, information analyzed on the test subject's hair is identified by identifying elements lacking or excessive elements in the test subject's body through information analyzed on the test subject's hair and physical condition information written by the test subject. Rather than providing information about health status alone, there is an effect of providing more accurate information by using physical condition information.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.

도 1은 본 발명에 따른 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 서버를 대략적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명에 따른 모발 분석정보 중 인체 필수 영양소 정보를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 모발 분석정보 중 독성 중금속 정보를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 신체 컨디션 정보를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 서버의 프로세서가 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 과정을 나타낸 흐름도이다.1 is a diagram for explaining a system that provides information on health status generated through hair analysis according to the present invention.
Figure 2 is a block diagram schematically showing a server that provides information on health status generated through hair analysis according to the present invention.
Figure 3 is a diagram showing information on essential human nutrients among hair analysis information according to the present invention.
Figure 4 is a diagram showing toxic heavy metal information among hair analysis information according to the present invention.
Figure 5 is a diagram showing body condition information according to the present invention.
Figure 6 is a flowchart showing a process in which the processor of the server according to the present invention provides information on health status generated through hair analysis.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely provided to ensure that the disclosure of the present invention is complete, and those skilled in the art to which the present invention pertains are not limited to the present invention. It is provided to fully inform the scope of the present invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims.

본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context. As used in the specification, “comprises” and/or “comprising” does not exclude the presence or addition of one or more other elements in addition to the mentioned elements. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification, and “and/or” includes each and every combination of one or more of the referenced elements. Although “first”, “second”, etc. are used to describe various components, these components are of course not limited by these terms. These terms are merely used to distinguish one component from another. Therefore, it goes without saying that the first component mentioned below may also be a second component within the technical spirit of the present invention.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not to be interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.

도 1은 본 발명에 따른 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 시스템을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining a system that provides information on health status generated through hair analysis according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 서버를 대략적으로 나타낸 블록도이다.Figure 2 is a block diagram schematically showing a server that provides information on health status generated through hair analysis according to the present invention.

도 3은 본 발명에 따른 모발 분석정보 중 인체 필수 영양소 정보를 나타낸 도면이다.Figure 3 is a diagram showing information on essential human nutrients among hair analysis information according to the present invention.

도 4는 본 발명에 따른 모발 분석정보 중 독성 중금속 정보를 나타낸 도면이다.Figure 4 is a diagram showing toxic heavy metal information among hair analysis information according to the present invention.

도 5는 본 발명에 따른 신체 컨디션 정보를 나타낸 도면이다.Figure 5 is a diagram showing body condition information according to the present invention.

이하, 도 1 내지 도 5를 참조하여 본 발명에 따른 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 시스템(1)에 대해서 설명하도록 한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 1 to 5, a system 1 that provides information on health status generated through hair analysis according to the present invention will be described.

시스템(1)은 피시험자의 모발을 분석한 정보를 기반으로 피시험자의 건강 상태에 대한 정보를 제공함으로써, 일반적으로 의료 기관을 통해 시행하는 건강 검진과 비교하였을 때 저렴한 비용으로 간편하게 건강 상태에 대한 정보를 제공할 수 있는 효과를 가질 수 있다.The system (1) provides information on the test subject's health status based on information analyzed from the test subject's hair, making it easy to check the health status at a low cost compared to health examinations generally conducted through medical institutions. It can have the effect of providing information.

또한, 시스템(1)은 피시험자의 모발을 분석한 정보와 피시험자가 직접 작성한 신체 컨디션 정보를 통해 피시험자의 신체에 부족한 요소나 과다한 요소등을 파악함으로써, 피시험자의 모발을 분석한 정보만으로 건강 상태에 대한 정보를 제공하지 않고, 신체 컨디션 정보를 이용하여 더 정확한 정보를 제공할 수 있는 효과를 가질 수 있다. In addition, the system (1) identifies insufficient or excessive elements in the test subject's body through information analyzed from the test subject's hair and physical condition information written by the test subject, using only the information analyzed from the test subject's hair. Rather than providing information about health status, it can have the effect of providing more accurate information by using physical condition information.

먼저, 도 1과 도 2를 참조하면, 시스템(1)은 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 서버(10), 모발 분석정보를 생성하는 모발 미네랄 분석 기기(20) 및 모발 분석을 요청한 피시험자의 단말장치(30)를 포함할 수 있다. 여기서, 시스템(1)은 도 1에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.First, referring to FIGS. 1 and 2, the system 1 includes a server 10 that provides information on health status generated through hair analysis, a hair mineral analysis device 20 that generates hair analysis information, and a hair mineral analysis device 20 that generates hair analysis information. It may include a terminal device 30 of the test subject requesting analysis. Here, system 1 may include fewer or more components than those shown in FIG. 1 .

서버(10)는 모발 미네랄 분석 기기(20)로부터 모발 분석정보를 수신 받거나, 모발 분석 결과지의 내용을 인식하여 모발 분석정보를 획득할 수 있다. 또한, 서버(10)는 단말장치(30)로부터 신체 컨디션 정보를 수신 받거나, 신체 컨디션 결과지의 내용을 인식하여 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다. 또한, 서버(10)는 상기 모발 분석정보와 신체 컨디션 정보를 기반으로 피시험자의 건강 상태정보를 생성하여 제공할 수 있다. 또한, 서버(10)는 단말장치(30)로 건강 관리 서비스를 제공하는 웹 서버 또는 애플리케이션 서버일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다. 여기서, 서버(10)는 상기 단말장치(30)로 상기 건강 관리 서비스를 제공하기 위해 웹 사이트를 제공하는 서비스 또는 애플리케이션을 제공하는 서비스를 제공할 수 있다.The server 10 may receive hair analysis information from the hair mineral analysis device 20 or obtain hair analysis information by recognizing the contents of the hair analysis result sheet. Additionally, the server 10 may receive physical condition information from the terminal device 30 or obtain physical condition information by recognizing the contents of the physical condition result sheet. Additionally, the server 10 may generate and provide health status information of the test subject based on the hair analysis information and body condition information. Additionally, the server 10 may be a web server or an application server that provides health management services to the terminal device 30, but is not limited thereto. Here, the server 10 may provide a service that provides a website or an application to provide the health care service to the terminal device 30.

보다 상세하게는, 서버(10)는 통신부(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 여기서, 서버(10)는 로컬의 컴퓨팅 장치로도 구현될 수 있으며, 도 2에 도시된 구성요소보다 더 적은 수의 구성요소나 더 많은 구성요소를 포함할 수도 있다.More specifically, the server 10 may include a communication unit 110, a memory 120, and a processor 130. Here, the server 10 may be implemented as a local computing device, and may include fewer or more components than those shown in FIG. 2 .

통신부(110)는 상기 서버(10)와 무선 통신 시스템 사이, 상기 서버(10)와 모발 미네랄 분석 기기(20), 상기 서버(10)와 단말장치(30) 또는 상기 서버(10)와 외부 장치(미도시) 사이의 무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다. 또한, 상기 통신부(110)는 서버(10)를 하나 이상의 네트워크에 연결하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있다.The communication unit 110 is between the server 10 and the wireless communication system, the server 10 and the hair mineral analysis device 20, the server 10 and the terminal device 30, or the server 10 and an external device. (not shown) may include one or more modules that enable wireless communication between devices. Additionally, the communication unit 110 may include one or more modules that connect the server 10 to one or more networks.

통신부(110)는 모발 분석을 의뢰한 피시험자의 모발에 대해 모발 미네랄 분석 기기(20)에서 분석한 모발 분석정보를 수신할 수 있다. 또는, 통신부(110)는 상기 모발 미네랄 분석 기기(20)에서 생성한 모발 분석 결과지에 대한 이미지를 수신할 수 있다. The communication unit 110 may receive hair analysis information analyzed by the hair mineral analysis device 20 regarding the hair of the test subject who requested hair analysis. Alternatively, the communication unit 110 may receive an image of the hair analysis result sheet generated by the hair mineral analysis device 20.

보다 상세하게는, 상기 모발 미네랄 분석 기기(20)는 서버(10)로부터 상기 피시험자의 모발 분석정보를 요청받는 경우, 상기 모발 분석정보를 바로 전송하거나 출력한 제1 결과지인 상기 모발 분석 결과지에 대한 이미지를 전송할 수 있다. More specifically, when the hair mineral analysis device 20 receives a request for hair analysis information of the test subject from the server 10, the hair analysis information is immediately transmitted or printed on the hair analysis result sheet, which is the first result sheet. Images can be transmitted.

즉, 상기 모발 미네랄 분석 기기(20)를 작동하는 전문가가 상기 모발 미네랄 분석 기기(20)로부터 출력되어 상기 전문가의 단말장치(미도시)에 표시되거나 실제로 출력된 인쇄물인 제1 결과지에 대해 캡처하거나 촬영하여 상기 이미지를 생성하고, 이를 상기 서버(10)로 전송할 수 있다.That is, an expert operating the hair mineral analysis device 20 captures the first result sheet, which is a printout output from the hair mineral analysis device 20 and displayed on the expert's terminal device (not shown) or actually printed. The image can be created by shooting and transmitted to the server 10.

또한, 통신부(110)는 모발 분석을 의뢰한 피시험자의 컨디션에 대해 작성한 신체 컨디션 정보를 상기 피시험자가 사용한 단말장치(30)로부터 수신할 수 있다. 또는, 통신부(110)는 상기 피시험자가 작성한 신체 컨디션 결과지에 대한 이미지를 상기 단말장치(30)로부터 수신할 수 있다. Additionally, the communication unit 110 may receive physical condition information written about the condition of the test subject who requested hair analysis from the terminal device 30 used by the test subject. Alternatively, the communication unit 110 may receive an image of the physical condition result sheet written by the test subject from the terminal device 30.

보다 상세하게는, 상기 피시험자는 상기 서버(10)로부터 상기 피시험자의 신체 컨디션 정보를 요청받는 경우, 상기 단말장치(30)에 입력한 상기 신체 컨디션 정보를 바로 서버(10)로 전송하거나 서버(10)에서 제공한 질문지에 대해 본인이 작성한 제2 결과지인 상기 신체 컨디션 결과지를 상기 단말장치(30)를 이용하여 촬영하고, 상기 촬영된 이미지를 상기 서버(10)로 전송할 수 있다.More specifically, when the test subject receives a request for the test subject's physical condition information from the server 10, the test subject directly transmits the physical condition information entered into the terminal device 30 to the server 10 or sends the test subject to the server 10. The physical condition result sheet, which is a second result sheet filled out by the person in response to the questionnaire provided in (10), can be photographed using the terminal device 30, and the photographed image can be transmitted to the server 10.

메모리(120)는 상기 서버(10)의 다양한 기능을 지원하는 정보를 저장할 수 있다. 메모리(120)는 상기 서버(10)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 상기 장치(10)의 동작을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 무선 통신을 통해 외부 서버(미도시)로부터 다운로드 될 수 있다. 또한 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는, 상기 서버(10)의 기본적인 기능을 위하여 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은, 메모리(120)에 저장되고, 상기 서버(10) 상에 설치되어, 프로세서(130)에 의하여 상기 서버(10)의 동작(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.The memory 120 may store information supporting various functions of the server 10. The memory 120 may store a number of application programs (application programs) running on the server 10, data for operating the device 10, and commands. At least some of these applications may be downloaded from an external server (not shown) through wireless communication. Additionally, at least some of these application programs may exist for the basic functions of the server 10. Meanwhile, the application program may be stored in the memory 120, installed on the server 10, and driven by the processor 130 to perform the operation (or function) of the server 10.

메모리(120)는 복수의 피시험자 별로 모발 분석정보와 신체 컨디션 정보를 연결하여 저장할 수 있다. 또한, 메모리(120)는 복수의 피시험자 별로 상기 모발 분석정보와 신체 컨디션 정보를 기반으로 생성된 건강 상태정보를 저장할 수 있다.The memory 120 can connect and store hair analysis information and body condition information for each test subject. Additionally, the memory 120 may store health status information generated based on the hair analysis information and body condition information for each of a plurality of test subjects.

메모리(120)는 피시험자의 건강 상태정보를 생성하기 위한 학습 모델을 저장할 수 있다. 여기서, 상기 학습 모델은, 이하에서 설명할 프로세서(130)에서 산출할 상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 기반으로 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성하는 알고리즘으로 구성될 수 있으며, 다양한 구조의 신경망으로 형성될 수 있다. 구체적으로, 상기 학습 모델은 상기 메모리(120)에 저장된 복수의 피시험자 각각에 대한 모발 분석정보, 신체 컨디션 정보 및 건강 상태정보를 기반으로 기계 학습될 수 있다. 여기서, 상기 학습 모델은 피시험자의 데이터가 누적되어 학습됨에 따라 정확도가 높아질 수 있다.The memory 120 may store a learning model for generating health status information of the test subject. Here, the learning model consists of an algorithm that generates health status information of the test subject based on the mineral ratio, the mineral pattern, the toxic element ratio, and the body score to be calculated by the processor 130, which will be described below. It can be formed into a neural network of various structures. Specifically, the learning model may be machine learned based on hair analysis information, body condition information, and health status information for each of the plurality of test subjects stored in the memory 120. Here, the accuracy of the learning model may increase as the test subject's data is accumulated and learned.

프로세서(130)는 상기 응용 프로그램과 관련된 동작 외에도, 통상적으로 상기 서버(10)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(130)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 메모리(120)에 저장된 응용 프로그램을 구동함으로써, 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.In addition to operations related to the application program, the processor 130 can typically control the overall operation of the server 10. The processor 130 can provide or process appropriate information or functions to the user by processing signals, data, information, etc. input or output through the components described above or by running an application program stored in the memory 120.

프로세서(130)는 메모리(120)에 저장된 응용 프로그램을 구동하기 위하여, 도 2와 함께 살펴본 구성요소들 중 적어도 일부를 제어할 수 있다. 나아가, 프로세서(130)는 상기 응용 프로그램의 구동을 위하여, 상기 서버(10)에 포함된 구성요소들 중 적어도 둘 이상을 서로 조합하여 동작 시킬 수 있다.The processor 130 may control at least some of the components examined with FIG. 2 in order to run an application program stored in the memory 120. Furthermore, the processor 130 may operate in combination with at least two or more of the components included in the server 10 to run the application program.

프로세서(130)는 피시험자에 대한 모발 분석정보를 획득할 수 있다. 보다 상세하게는, 프로세서(130)는 모발 미네랄 분석 기기(20)로부터 상기 통신부(110)를 통해 상기 모발 분석정보를 수신할 수 있다. 또는, 프로세서(130)는 상기 통신부(110)를 통해 수신한 이미지에 대해 문자 인식 모델(OCR, Optical Character Reader)을 이용하여 상기 이미지로부터 상기 모발 분석정보에 해당하는 텍스트를 인식할 수 있다. 여기서, 상기 이미지는, 상기 모발 미네랄 분석 기기(20)에서 생성한 모발 분석 결과지에 대해 전문가의 단말장치(미도시)를 통해 촬영된 이미지일 수 있다. 또한, 여기서, 상기 모발 분석정보는, 인체 필수 영양소 정보 및 독성 중금속 정보 중 하나를 포함할 수 있다.The processor 130 may obtain hair analysis information about the test subject. More specifically, the processor 130 may receive the hair analysis information from the hair mineral analysis device 20 through the communication unit 110. Alternatively, the processor 130 may recognize text corresponding to the hair analysis information from the image received through the communication unit 110 using a character recognition model (OCR, Optical Character Reader). Here, the image may be an image taken through an expert's terminal device (not shown) on the hair analysis result sheet generated by the hair mineral analysis device 20. Additionally, here, the hair analysis information may include one of information on essential nutrients for the human body and information on toxic heavy metals.

여기서, 프로세서(130)는 모발 분석 정보 중 인체 필수 영양소에 대한 상세한 정보를 획득할 수 있다. 인체 필수 영양소에 대한 상세한 정보인 인체 필수 영양소 정보는 사람의 인체에 필수적으로 필요한 영양소의 원소 별로 수치와 상기 수치가 기준범위에 속하는지 결핍 상태인지 과다 상태인지에 대한 정보를 포함할 수 있다.Here, the processor 130 can obtain detailed information about essential nutrients for the human body from the hair analysis information. Information on essential nutrients for the human body, which is detailed information on essential nutrients for the human body, may include values for each element of nutrients essential for the human body and information on whether the values fall within the standard range, are deficient, or are excessive.

도 3을 보면, 피시험자의 인체 필수 영양소 정보는 칼슘(Ca) 890ppm, 마그네슘(Mg) 82.5ppm으로 과다 상태이고, 인(P) 162ppm, 나트륨(Na) 69.87ppm, 칼륨(K) 136.0ppm, 구리(Cu) 21.13ppm, 셀레늄(SE) 0.546ppm, 망간(Mn) 0.208ppm, 바나듐(V) 0.48ppm, 몰리브덴(Mo) 0.041ppm, 철(Fe) 5.89ppm, 코발트(Co) 0.018ppm, 붕소(B) 1.152ppm, 스트론튬(Sr) 4.232ppm, 황(S) 45.287ppm, 리튬(Li) 0.013ppm, 요오드(I) 0.0396ppm으로 기준범위에 속하고, 아연(Zn) 130.6, 크롬(Cr) 0.197ppm으로 결핍 상태일 수 있다.Looking at Figure 3, the test subject's essential nutrient information for the human body is excessive at 890ppm for calcium (Ca), 82.5ppm for magnesium (Mg), 162ppm for phosphorus (P), 69.87ppm for sodium (Na), 136.0ppm for potassium (K), Copper (Cu) 21.13ppm, Selenium (SE) 0.546ppm, Manganese (Mn) 0.208ppm, Vanadium (V) 0.48ppm, Molybdenum (Mo) 0.041ppm, Iron (Fe) 5.89ppm, Cobalt (Co) 0.018ppm, Boron (B) 1.152ppm, strontium (Sr) 4.232ppm, sulfur (S) 45.287ppm, lithium (Li) 0.013ppm, iodine (I) 0.0396ppm, which falls within the standard range, zinc (Zn) 130.6, chromium (Cr) At 0.197 ppm, you may be in a deficiency state.

또한, 프로세서(130)는 모발 분석 정보 중 독성 중금속에 대한 상세한 정보를 획득할 수 있다. 독성 중금속에 대한 상세한 정보인 독성 중금속 정보는 사람의 인체에 해로운 중금속의 원소 별로 수치와 상기 수치가 기준범위에 속하는지 과다 상태인지에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 독성 중금속은 미네랄 간의 상호작용으로 독성 원소가 몸에 들어와도 동석을 나타내지 않을 수 있으며, 독성 원소의 영향으로 영양 물질의 흡수 및 이용율이 감소될 수 있다.Additionally, the processor 130 can obtain detailed information about toxic heavy metals from hair analysis information. Toxic heavy metal information, which is detailed information about toxic heavy metals, may include values for each element of heavy metals that are harmful to the human body and information on whether the values fall within the standard range or are excessive. The toxic heavy metal may not appear as a soapstone even if the toxic element enters the body due to the interaction between minerals, and the absorption and utilization of nutrients may be reduced due to the influence of the toxic element.

도 4를 보면, 피시험자의 인체내에 쌓여 있는 독성 중금속 정보는 수은(Hg) 0.42ppm, 납(Pb) 1.176ppm, 알루미늄(Al) 5.82ppm, 카드뮴(Cd) 0.01ppm, 비소(As) 0.049ppm, 안티몬(Sb) 0.007, 비스무스(Bi) 0.014ppm, 탈륨(Tl) 0.001ppm, 우라늄(U) 0.007, 세슘(Cs) 0.001ppm으로 기준범위에 속하고, 바륨(Ba) 2.663ppm으로 과다 상태일 수 있다.Looking at Figure 4, the information on toxic heavy metals accumulated in the human body of the test subject is mercury (Hg) 0.42ppm, lead (Pb) 1.176ppm, aluminum (Al) 5.82ppm, cadmium (Cd) 0.01ppm, and arsenic (As) 0.049ppm. , antimony (Sb) 0.007, bismuth (Bi) 0.014ppm, thallium (Tl) 0.001ppm, uranium (U) 0.007, cesium (Cs) 0.001ppm, which are within the standard range, and barium (Ba) 2.663ppm, which is excessive. You can.

또한, 프로세서(130)는 상기 피시험자의 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 상기 피시험자의 단말장치(30)로부터 상기 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다. Additionally, the processor 130 may obtain physical condition information of the test subject. That is, the processor 130 can obtain the physical condition information from the terminal device 30 of the test subject.

구체적으로, 프로세서(130)는 피시험자가 단말장치(30)에 상기 서버(10)에서 제공하는 웹 사이트에 접속하거나 다운받은 애플리케이션에 상기 신체 컨디션에 대한 세부사항을 파악할 수 있는 질문지를 제공할 수 있다. 여기서, 상기 피시험자는 상기 단말장치(30)를 통해 상기 질문지가 제공되는 웹 사이트 또는 애플리케이션 상에 상기 질문지에 대한 내용을 작성하여 제2 결과지인 신체 컨디션 결과지를 생성할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서(130)는 웹 사이트 또는 애플리케이션에 입력되는 상기 제2 결과지를 기반으로 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다. Specifically, the processor 130 may provide a questionnaire that allows the test subject to determine details about the physical condition in the terminal device 30 by accessing the website provided by the server 10 or downloading the application. there is. Here, the test subject can generate the second result sheet, the physical condition result sheet, by filling out the contents of the questionnaire on a website or application where the questionnaire is provided through the terminal device 30. Accordingly, the processor 130 may obtain physical condition information based on the second result sheet input to the website or application.

또는 프로세서(130)는 상기 통신부(110)를 통해 수신한 상기 제2 결과지에 대한 이미지에 대해 상기 문자 인식 모델(OCR, Optical Character Reader)을 이용하여 상기 이미지로부터 상기 신체 컨디션 정보에 해당하는 텍스트를 인식할 수 있다. 여기서, 상기 이미지는 상기 피시험자가 작성한 인쇄물인 상기 신체 컨디션 결과지에 대해 상기 단말장치(30)에서 촬영한 이미지일 수 있다. 또한, 여기서, 상기 신체 컨디션 정보는, 바디 컨디션과 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 정보를 포함할 수 있다.Alternatively, the processor 130 may use the character recognition model (OCR, Optical Character Reader) for the image of the second result sheet received through the communication unit 110 to extract text corresponding to the physical condition information from the image. It can be recognized. Here, the image may be an image taken by the terminal device 30 on the physical condition result sheet, which is a printout written by the test subject. Additionally, here, the body condition information may include information about body condition, emotions, and brain condition.

도 5를 보면, 프로세서(130)는 상기 신체 컨디션 정보를 획득하기 위해 도 5에 나타낸 질문지를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 5, the processor 130 may generate the questionnaire shown in FIG. 5 to obtain the physical condition information.

상기 질문지는, 성함, 결과 회신용 연락처, 성별, 생년 월일 / 나이, 긴장, 체중, 검체 채취일, 검채 종류 및 상태, 검사 시행 목적, 질환 또는 자각증상, 복용중인 약물 또는 보충제, 추천 영양 보충 제품 레포트 추가 신청, 세부 질문에 대한 항목 중 적어도 하나의 항목을 포함할 수 있다.The questionnaire includes your name, contact information for returning results, gender, date of birth/age, tension, weight, date of sample collection, type and condition of sample, purpose of test, disease or symptoms, medications or supplements you are taking, and recommended nutritional supplement products. It may include at least one item from the list of additional report requests and detailed questions.

여기서, 프로세서(130)는 특히 세부 질문을 통해 상기 바디 컨디션과 감정 및 두뇌 컨디션을 포함하는 상기 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다.Here, the processor 130 may obtain the body condition information including the body condition, emotions, and brain condition through detailed questions.

도 5의 세부 질문은, '술을 즐긴다(술 마시는 횟수 평균 주 ___회).', '흡연을 하거나 가족 중 흡연자가 있다.', '잠을 자고 일어나도 항상 피곤하다.', '쉽게 잠 못 이루며 깊은 잠이 들지 않는다.', '업무 또는 가정일로 스트레스가 많다.', '원인 모를 두통이나 편두통이 심하다.', '팔 다리 및 근육에 경련이 자주 일어난다.', '우울증이나 조울증이 있다.', '때때로 무기력하거나 몸에 힘이 없다.', '무언가 깊게 생각하기 어렵고 머리가 멍할 때가 있다.', '손발이 차고 추위에 민감하다.', '감기에 자주 걸리거나 면역력 저하 증상이 있다.', '아토피, 여드름 등 각종 피부질환이 있다.', '여성의 경우 생리문제 또는 갱년기 증상이 있다.', '남성의 경우 배뇨장애, 성기능 저하, 전립선 질환이 있다.', '가스가 차거나 복부 팽만 증상이 있다.', '위 식도 역류 증상이 있다.', '변비나 설사, 과민성 장 증후군으로 고생한다.', '관절염이나 골다공증이 있다.', '알레르기, 비염, 천식으로 고생한다.', '생선회나 어패류를 좋아하며 즐겨먹는다.', '충치 치료용 치아 아말감이 있다.', '탈모 증상이 있거나 치료 중이다.', '밥을 잘 거르거나 편식이 심하다.', '인스턴트 음식을 자주 먹는다.', '채식 위주 식사를 한다.', '다이어트 예정이거나 다이어트 관리 중이다.', '근력 운동 중이며 근력 강화에 목적이 있다.', '집중력이 부족하고 산만, 과잉행동이 있다.', '자폐 성향이나 아스퍼거 증후군이 있다.', '갑상선 질환이 있어 약물 복용 중이다.', '암 치료 중이거나 수술을 받은 적이 있다.', '아이의 경우) 또래 보다 작고 성장이 뒤쳐져 있다.', '아이의 경우) 또래 보다 성장 발육이 빠른 편이다.' 중 적어도 하나의 질문을 포함할 수 있다.The detailed questions in Figure 5 are, ‘I enjoy drinking alcohol (the average number of times I drink alcohol is ___ times a week).’, ‘I smoke or have a smoker in my family.’, ‘I am always tired even after sleeping and waking up.’, ‘I sleep easily. ‘I can’t sleep well and can’t sleep deeply.’, ‘I have a lot of stress due to work or household chores.’, ‘I have severe headaches or migraines of unknown origin.’, ‘Convulsions occur frequently in my arms, legs, and muscles.’, ‘I suffer from depression or bipolar disorder. ', 'Sometimes I feel lethargic or have no strength in my body.', 'I find it difficult to think deeply about something and sometimes feel dizzy.', 'My hands and feet are cold and sensitive to cold.', 'I often catch colds or have symptoms of decreased immunity. ', 'There are various skin diseases such as atopy and acne.', 'For women, there are menstrual problems or menopausal symptoms.', 'For men, there are urinary disorders, decreased sexual function, and prostate disease.', ' ‘I have symptoms of gas or abdominal distension.’, ‘I have symptoms of gastroesophageal reflux.’, ‘I suffer from constipation, diarrhea, or irritable bowel syndrome.’, ‘I have arthritis or osteoporosis.’, ‘I have allergies, rhinitis, and asthma. ', 'I like and eat raw fish and seafood.', 'I have dental amalgam for treating cavities.', 'I have symptoms of hair loss or am undergoing treatment.', 'I often skip meals or am a picky eater.', ‘I often eat instant food.’, ‘I eat mainly vegetarian meals.’, ‘I am planning to go on a diet or am managing my diet.’, ‘I am doing strength training and the goal is to strengthen my muscles.’, ‘Lack of concentration, distraction, and hyperactivity. ', 'Has autistic tendencies or Asperger's syndrome.', 'Has thyroid disease and is taking medication.', 'Has been undergoing cancer treatment or has had surgery.', 'In the case of children), they are smaller than their peers and have stunted growth. They are lagging behind.’, ‘Children tend to grow and develop faster than their peers.’ It may include at least one question.

여기서, 프로세서(130)는 도 5에 도시된 바와 같이 피시험자가 생성한 제2 결과지에 기재된 사항과, 체크된 사항에 따라 상기 바디 컨디션과 감정 및 두뇌 컨디션을 포함하는 상기 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다.Here, the processor 130 acquires the physical condition information including the body condition, emotions, and brain condition according to the items written in the second result sheet generated by the test subject and the checked items, as shown in FIG. 5. You can.

프로세서(130)는 상기 모발 분석정보를 기반으로 모발에 대한 미네랄 비율, 미네랄 패턴 및 독성원소 비율을 산출하고, 상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성하여, 상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성할 수 있다.The processor 130 calculates the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element ratio for hair based on the hair analysis information, and quantitatively quantifies the body condition information to generate a body score, and calculates the mineral ratio and mineral pattern. , the toxic element ratio and the body score can be learned based on a learning model to generate health status information of the test subject.

여기서, 프로세서(130)는 부신(사람에서 좌우 신장 위에 한 쌍 있는 내분비 기관)에서 분비되는 알도스테론 혹은 코르티솔 등이 해당 미네랄의 흡수와 배출을 조절하기 때문에 미네랄의 수치 및 비율을 통해 부신 및 갑상선 활성도와 대사 상태를 판단할 수 있다. 기존에는 사람이 판단하여 사용하던 대사 속도 등을 상기 학습 모델을 통해 판단하여 어떠한 미네랄 영양소가 과다 또는 부족인지와 대사 속도가 실제로 사람들의 컨디션에 얼만큼 영향이 있는지를 판단하여 보다 정확도가 높은 건강 상태정보를 생성할 수 있는 효과가 있다.Here, the processor 130 regulates the absorption and discharge of the mineral by controlling the absorption and discharge of the mineral, such as aldosterone or cortisol secreted by the adrenal gland (a pair of endocrine organs located above the left and right kidneys in humans). Metabolic status can be determined. Metabolic speed, etc., which was previously judged by humans, is judged through the learning model to determine which mineral nutrients are excessive or deficient and how much influence the metabolic rate actually has on people's condition, resulting in a more accurate health status. It has the effect of generating information.

먼저, 프로세서(130)는 상기 인체 필수 영양소 정보 중 두개의 영양소 간의 비율을 통해 상기 미네랄 비율을 산출할 수 있다. First, the processor 130 can calculate the mineral ratio through the ratio between two nutrients among the information on essential nutrients for the human body.

보다 상세하게는, 프로세서(130)는 칼슘(Ca)/인(P), 칼슘(Ca)/칼륨(K), 나트륨(Na)/마그네슘(Mg), 나트륨(Na)/칼륨(K), 아연(Zn)/구리(Cu), 칼슘(Ca)/마그네슘(Mg) 각각의 비율을 통해 상기 미네랄 비율을 산출할 수 있다. 여기서, 상기 인체 필수 영양소 정보에서 상기 미네랄 비율을 산출하기 위해 사용되는 두개의 영양소 간의 해당 비율들은 임상적 경험에 근거하여 신체의 자율신경상태, 갑상선 활성도, 부신 활성도, 스트레스 및 활력 상태, 면역력 상태, 혈당조절 및 인슐린 민감도와 연관이 있을 수 있다.More specifically, the processor 130 processes calcium (Ca)/phosphorus (P), calcium (Ca)/potassium (K), sodium (Na)/magnesium (Mg), sodium (Na)/potassium (K), The mineral ratio can be calculated through the respective ratios of zinc (Zn)/copper (Cu) and calcium (Ca)/magnesium (Mg). Here, the corresponding ratios between the two nutrients used to calculate the mineral ratio from the information on the essential nutrients for the human body are based on clinical experience, such as the body's autonomic nervous system, thyroid activity, adrenal activity, stress and vitality status, immunity status, It may be related to blood sugar control and insulin sensitivity.

이후, 프로세서(130)는 산출한 상기 미네랄 비율을 이후 상세하게 서술할 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수와 함께 학습 모델을 이용한 머신러닝 분석을 통해 해당 비율이 신체의 자율신경상태, 갑상선 활성도, 부신 활성도, 스트레스 및 활력 상태, 면역력 상태, 혈당조절 및 인슐린 민감도 중 적어도 하나에 어떠한 영향이 있는지를 분석한 건강 상태정보를 생성할 수 있다.Thereafter, the processor 130 performs machine learning analysis using a learning model along with the mineral pattern, the toxic element ratio, and the body score, which will be described in detail later, to determine the calculated ratio of the mineral, the autonomic nervous state of the body, Health status information can be generated that analyzes the impact on at least one of thyroid activity, adrenal activity, stress and vitality, immunity, blood sugar control, and insulin sensitivity.

다음으로, 프로세서(130)는 인체 필수 영양소 정보 중 네 개의 영양소의 수치 및 상기 피시험자의 성별을 기반으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 포 로우 패턴 또는 포 하이 패턴인지를 판단할 수 있다. Next, the processor 130 may determine whether the mineral pattern of the test subject is a four-low pattern or a four-high pattern based on the levels of four nutrients among the information on essential nutrients for the human body and the gender of the test subject.

보다 상세하게는, 프로세서(130)는 칼슘(Ca) 400ppm 미만, 마그네슘(Mg) 60ppm 미만, 나트륨(Na) 250ppm 미만 및 칼륨(K) 100ppm 미만인 경우, 남성과 여성의 구분 없이 포 로우 패턴(Four low pattern)인 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 상기 포 로우 패턴(Four low pattern)은 지속적이고 심한 스트레스, 영양결핍이 많은 사람들에게 주로 나타나는 패턴일 수 있다.More specifically, when calcium (Ca) is less than 400 ppm, magnesium (Mg) is less than 60 ppm, sodium (Na) is less than 250 ppm, and potassium (K) is less than 100 ppm, the processor 130 uses the Four Row pattern (Four) without distinction between men and women. It can be judged to be a low pattern. Here, the four low pattern may be a pattern that mainly appears in people who suffer from persistent, severe stress and nutritional deficiencies.

프로세서(130)는 피시험자가 남성인 경우, 칼슘 750ppm 이상, 마그네슘 75ppm 이상, 나트륨 402ppm 이상 및 칼륨 240ppm 이상일 때, 피시험자가 여성인 경우, 칼슘 1200ppm 이상, 마그네슘 120ppm 이상, 나트륨 402ppm 이상 및 칼륨 240ppm 이상일 때, 포 하이 패턴(Four high pattern)인 것으로 판단할 수 있다. 여기서, 상기 포 하이 패턴(Four high pattern)은 스트레스 혹은 중금속, 알러지 음식물 등으로 부신이 과활성 된 경우 나타나는 패턴일 수 있다.The processor 130 detects when the test subject is male, calcium 750ppm or more, magnesium 75ppm or more, sodium 402ppm or more, and potassium 240ppm or more; if the test subject is female, calcium 1200ppm or more, magnesium 120ppm or more, sodium 402ppm or more, and potassium 240ppm. When the number is above, it can be judged to be a four high pattern. Here, the four high pattern may be a pattern that appears when the adrenal glands are overactive due to stress, heavy metals, allergic foods, etc.

그 다음으로, 프로세서(130)는 상기 인체 필수 영양소 정보 중 제1 영양소와 제2 영양소 간의 제1 비율과 제3 영양소와 제4 영양소 간의 제2 비율의 차이를 기준으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 느린 대사 패턴 또는 빠른 대사 패턴인지를 산출할 수 있다.Next, the processor 130 determines the mineral pattern of the test subject based on the difference between the first ratio between the first nutrient and the second nutrient and the second ratio between the third nutrient and the fourth nutrient among the information on the essential nutrients for the human body. It can be calculated whether it is a slow or fast metabolic pattern.

보다 상세하게는, 프로세서(130)는 나트륨(Na)/마그네슘(Mg) 비율과 칼슘(Ca)/칼륨(K) 비율의 차이를 두고 대사 속도를 판별할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 상기 차이에 대해 '-4 내지 4 : 균형 대사', '-5내지-16 : 약간 느린 대사', '-17 이하 : 매우 느린 대사', '5 내지 16 : 약간 빠른 대사', '17 이상 : 매우 빠른 대사'로 구분할 수 있다.More specifically, the processor 130 can determine the metabolic rate based on the difference between the sodium (Na)/magnesium (Mg) ratio and the calcium (Ca)/potassium (K) ratio. In addition, the processor 130 determines the difference between '-4 to 4: balanced metabolism', '-5 to -16: slightly slow metabolism', '-17 or less: very slow metabolism', '5 to 16: slightly fast metabolism' It can be categorized into ‘dialogue’ and ‘over 17: very fast dialogue’.

일 예로, 프로세서(130)는 상기 나트륨(Na)/마그네슘(Mg) 비율이 8.5이고, 칼슘(Ca)/칼륨(K) 비율이 2.8인 경우, 차이는 5.7인 경우, 약간 빠른 대사인 것으로 판단할 수 있다.As an example, the processor 130 determines that if the sodium (Na)/magnesium (Mg) ratio is 8.5 and the calcium (Ca)/potassium (K) ratio is 2.8 and the difference is 5.7, the metabolism is slightly faster. can do.

그 다음으로, 프로세서(130)는 상기 인체 필수 영양소 정보 중 적어도 하나와 독성 중금속 정보 중 적어도 하나와의 비율을 통해 상기 독성원소 비율을 산출할 수 있다.Next, the processor 130 may calculate the toxic element ratio through the ratio of at least one of the information on the essential human nutrients and at least one of the toxic heavy metal information.

보다 상세하게는, 프로세서(130)는 셀레늄(Se)/수은(Hg)의 비율이 1.3인 경우, 기준범위인 0.45를 초과하는 것이므로 양호한 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 황(S)/수은(Hg)의 비율이 107826인 경우, 기준범위인 28500을 초과하는 것이므로 양호한 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 아연(Zn)/수은(Hg)의 비율이 334.8인 경우, 기준범위인 200을 초과하는 것이므로 양호한 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 칼슘(Ca)/납(Pb)의 비율이 734인 경우, 기준범위인 152를 초과하는 것이므로 양호한 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 아연(Zn)/납(Pb)의 비율이 110인 경우, 기준범위인 114 이하이므로 개선이 필요한 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 철(Fe)/납(Pb)의 비율이 4.6인 경우, 기준범위인 44를 이하이므로 개선이 필요한 상태인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 아연(Zn)/카드뮴(Cd)의 비율이 14060인 경우, 기준범위인 3000을 초과하는 것이므로 양호한 상태인 것으로 판단할 수 있다.More specifically, the processor 130 may determine that the selenium (Se)/mercury (Hg) ratio is in good condition because it exceeds the standard range of 0.45 when the ratio is 1.3. Additionally, the processor 130 may determine that the ratio of sulfur (S)/mercury (Hg) is in good condition because it exceeds the standard range of 28500 when the ratio is 107826. Additionally, the processor 130 may determine that the zinc (Zn)/mercury (Hg) ratio is in good condition because it exceeds the standard range of 200 when the ratio is 334.8. Additionally, the processor 130 may determine that the calcium (Ca)/lead (Pb) ratio is in good condition because it exceeds the standard range of 152 when the ratio is 734. Additionally, the processor 130 may determine that when the zinc (Zn)/lead (Pb) ratio is 110, it is below the standard range of 114 and therefore needs improvement. Additionally, the processor 130 may determine that when the iron (Fe)/lead (Pb) ratio is 4.6, it is below the standard range of 44 and therefore needs improvement. Additionally, the processor 130 may determine that the zinc (Zn)/cadmium (Cd) ratio is in good condition because it exceeds the standard range of 3000 when the ratio is 14060.

그 다음으로, 프로세서(130)는 상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성할 수 있다.Next, the processor 130 can generate a body score by quantitatively quantifying the body condition information.

보다 상세하게는, 프로세서(130)는 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 바디 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목과, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목에 대해 각각 점수를 매칭하여 상기 신체 점수를 생성할 수 있다.More specifically, the processor 130 matches scores for at least one item about body condition included in the physical condition information and at least one item about emotion and brain condition included in the physical condition information. Thus, the body score can be generated.

그 다음으로, 프로세서(130)는 상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성할 수 있다.Next, the processor 130 may learn the mineral ratio, mineral pattern, toxic element ratio, and body score based on a learning model to generate health status information of the test subject.

마지막으로, 프로세서(130)는 상기 피시험자의 건강 상태정보를 기반으로 맞춤 영양, 식단이 포함되는 솔루션 정보를 웹 사이트 또는 애플리케이션을 통해 피시험자에게 제공할 수 있다. 피시험자는 상기 제공받은 솔루션 정보에 대해 일정 주기에 따라 몇 %나 실천하였는지, 컨디션이 얼마나 개선되었는지에 대한 피드백 정보를 상기 웹 사이트 또는 애플리케이션을 통해 입력할 수 있다. Finally, the processor 130 may provide solution information including customized nutrition and diet based on the health status information of the test subject to the test subject through a website or application. The test subject can input feedback information about how much of the provided solution information was implemented according to a certain period and how much the condition has improved through the website or application.

이에 따라, 프로세서(130)는 개선이 많이된 제1 피시험자의 제1 피드백을 기반으로 상기 제1 피시험자에게 제공한 식단과 영양 프로그램이 포함되는 제1 솔루션 정보에 대해 높은 가중치를 부여하여 상기 메모리(120)에 저장하고, 상기 메모리(120)에 저장된 정보를 기반으로 상기 학습 모델을 기계학습하고, 이에 따라 더 효율적이고 확실한 효과가 있는 솔루션 정보를 제공할 수 있다. Accordingly, the processor 130 assigns a high weight to the first solution information including the diet and nutritional program provided to the first test subject based on the first feedback of the first test subject with much improvement, and It is stored in the memory 120, and the learning model is machine-learned based on the information stored in the memory 120, thereby providing solution information that is more efficient and effective.

여기서, 프로세서(130)는 매우 느린 대사와 아연, 마그네슘이 부족한 사람에게 식단 및 영양 프로그램이 포함되는 제1 솔루션을 제공하고, 매우 느린 대사와 아연, 마그네슘이 부족한 사람에게 식단 및 영양 프로그램이 포함되는 제2 솔루션을 제공할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 약간 빠른 대사와 수은 과다, 셀레늄이 부족한 사람에게 식단 및 영양 프로그램이 포함되는 제1 솔루션을 제공하고, 약간 빠른 대사와 수은 과다, 셀레늄이 부족한 사람에게 식단 및 영양 프로그램이 포함되는 제2 솔루션을 제공할 수 있다.Here, the processor 130 provides a first solution that includes a diet and nutritional program to a person with a very slow metabolism and a deficiency in zinc and magnesium, and a first solution that includes a diet and nutritional program to a person with a very slow metabolism and a deficiency in zinc and magnesium. A second solution can be provided. Additionally, the processor 130 provides a first solution that includes a diet and nutrition program for people with a slightly fast metabolism, excessive mercury, and selenium deficiency, and a diet and nutrition program for people with a slightly fast metabolism, excessive mercury, and selenium deficiency. A second solution included may be provided.

이후, 프로세서(130)는 피시험자로부터 일정 기간 일 예로, 약 4 내지 5개월 동안 해당 솔루션을 시행한 후, 피시험자로부터 모발 분석정보 및 신체 컨디션 정보를 획득하여, 변화된 신체 컨디션과 미네랄 수치에 따라 피시험자에게 제공된 해당 솔루션을 일 예로 1점 내지 10점으로 점수화 할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(130)는 피시험자들의 평균 점수가 높은 솔루션은 중요도를 높게 평가하고, 피시험자들의 평균 점수가 낮은 솔루션은 중요도를 낮게 배치하여 탈락시킬 수 있다.Afterwards, the processor 130 implements the solution for a certain period of time, for example, about 4 to 5 months, from the test subject, then obtains hair analysis information and body condition information from the test subject, and determines the results according to the changed body condition and mineral levels. For example, the solution provided to the test subject can be scored from 1 to 10 points. Accordingly, the processor 130 may evaluate solutions with high test subjects' average scores as having high importance, and solutions with low test subjects' average scores may be eliminated by assigning low importance.

또한, 프로세서(130)는 개선이 많이 되지 않은 제2 시험자의 제2 피드백을 기반으로 상기 제2 시험자에게 제공한 식단과 영양 프로그램이 포함되는 제2 솔루션 정보에 대해 낮은 가중치를 부여하여 상기 메모리(120)에 저장하고, 상기 메모리(120)에 저장된 정보를 기반으로 상기 학습 모델을 기계학습하고, 이에 따라 더 효율적이고 확실한 효과가 있는 솔루션 정보를 제공할 수 있다. 추가로, 상기 프로세서(130)는 기 설정된 기준 가중치 이하로 가중치를 부여받은 식단과 영양 프로그램이 포함되는 솔루션 정보에 대해 변경 또는 삭제를 수행할 수 있다.In addition, the processor 130 assigns a low weight to the second solution information including the diet and nutritional program provided to the second tester based on the second tester's second feedback that has not improved much, and assigns a low weight to the memory ( 120), and machine learns the learning model based on the information stored in the memory 120, thereby providing solution information that is more efficient and effective. Additionally, the processor 130 may change or delete solution information including diet and nutritional programs weighted below a preset standard weight.

모발 미네랄 분석 기기(20)는 피시험자가 보낸 모발을 통해 모발 분석을 실시하여 모발 분석정보를 생성하는 장치일 수 있다. 보다 상세하게는, 상기 모발 미네랄 분석 기기(20)는 유도결합 플라즈마 질량분석기 또는 원자방출분광기일 수 있다.The hair mineral analysis device 20 may be a device that generates hair analysis information by performing hair analysis on hair sent by the test subject. More specifically, the hair mineral analysis device 20 may be an inductively coupled plasma mass spectrometer or an atomic emission spectrometer.

단말장치(30)는 모발 분석을 요청한 피시험자가 사용하는 장치로 상기 서버(10)에서 제공하는 웹 사이트에 접속하거나 애플리케이션을 다운받아 피시험자에게 건강 관리 서비스를 제공할 수 있다.The terminal device 30 is a device used by a test subject who has requested hair analysis and can provide health care services to the test subject by accessing a website provided by the server 10 or downloading an application.

여기서, 단말장치(30)는 휴대폰, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 등과 같이 네트워크를 통하여 웹 서버와 연결될 수 있는 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다.Here, the terminal device 30 is any type of handheld device that can be connected to a web server through a network, such as a mobile phone, smartphone, PDA (Personal Digital Assistant), PMP (Portable Multimedia Player), tablet PC, etc. may include a wireless communication device.

단말장치(30)는 피시험자의 모발에 대한 보다 정확한 정보를 얻기 위해 서버(10)에서 웹 사이트 또는 애플리케이션을 통해 제공하는 신체 컨디션 정보를 작성하기 위한 작성자료를 제공받을 수 있다. 따라서, 피시험자는 상기 단말장치(30)에 제공되는 상기 작성자료를 기반으로 본인의 신체 컨디션 정보에 대해 상세하게 입력할 수 있다.In order to obtain more accurate information about the test subject's hair, the terminal device 30 can receive writing data for creating body condition information provided by the server 10 through a website or application. Accordingly, the test subject can enter detailed information about his or her physical condition based on the written data provided to the terminal device 30.

단말장치(30)는 피시험자의 모발에 대한 보다 정확한 정보를 얻기 위해 서버(10)를 통해 제공받은 신체 컨디션 정보를 작성하기 위한 작성자료의 출력물에 피시험자가 본인의 신체 컨디션 정보에 대한 상세하게 작성한 결과지를 카메라(미도시)를 통해 촬영한 이미지를 서버(10)로 전송할 수 있다.In order to obtain more accurate information about the test subject's hair, the terminal device 30 allows the test subject to enter detailed information about his or her physical condition in the output of the written material for writing the body condition information provided through the server 10. The image of the written result sheet taken using a camera (not shown) can be transmitted to the server 10.

도 6은 본 발명에 따른 서버의 프로세서가 모발 분석을 통해 생성한 건강 상태에 대한 정보를 제공하는 과정을 나타낸 흐름도이다. 여기서, 프로세서(130)의 동작은 서버(10)에서 수행 가능하다.Figure 6 is a flowchart showing a process in which the processor of the server according to the present invention provides information on health status generated through hair analysis. Here, the operation of the processor 130 can be performed in the server 10.

프로세서(130)는 피시험자에 대한 모발 분석정보 및 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다(S601). 여기서, 상기 모발 분석정보는, 인체 필수 영양소 정보 및 독성 중금속 정보 중 하나를 포함할 수 있다.The processor 130 may obtain hair analysis information and body condition information about the test subject (S601). Here, the hair analysis information may include one of information on essential human nutrients and information on toxic heavy metals.

구체적으로, 프로세서(130)는 모발 미네랄 분석 기기(20)로부터 상기 통신부(110)를 통해 상기 모발 분석정보를 수신할 수 있다. 또는, 프로세서(130)는 상기 통신부(110)를 통해 수신한 이미지에 대해 문자 인식 모델(OCR, Optical Character Reader)을 이용하여 상기 이미지로부터 상기 모발 분석정보에 해당하는 텍스트를 인식할 수 있다. 여기서, 상기 이미지는, 상기 모발 미네랄 분석 기기(20)에서 생성한 모발 분석 결과지에 대해 전문가의 단말장치(미도시)를 통해 촬영된 이미지일 수 있다.Specifically, the processor 130 may receive the hair analysis information from the hair mineral analysis device 20 through the communication unit 110. Alternatively, the processor 130 may recognize text corresponding to the hair analysis information from the image received through the communication unit 110 using a character recognition model (OCR, Optical Character Reader). Here, the image may be an image taken through an expert's terminal device (not shown) on the hair analysis result sheet generated by the hair mineral analysis device 20.

또한, 프로세서(130)는 상기 피시험자의 단말장치(30)로부터 상기 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 상기 신체 컨디션 정보는, 바디 컨디션과 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 정보를 포함할 수 있다.Additionally, the processor 130 may obtain the physical condition information from the terminal device 30 of the test subject. Here, the physical condition information may include information about body condition, emotions, and brain condition.

구체적으로, 프로세서(130)는 피시험자가 단말장치(30)에 상기 서버(10)에서 제공하는 웹 사이트에 접속하거나 다운받은 애플리케이션에 상기 신체 컨디션에 대한 세부사항을 파악할 수 있는 질문지를 제공할 수 있다. 여기서, 상기 피시험자는 상기 단말장치(30)를 통해 상기 질문지가 제공되는 웹 사이트 또는 애플리케이션 상에 상기 질문지에 대한 내용을 작성하여 제2 결과지인 신체 컨디션 결과지를 생성할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서(130)는 웹 사이트 또는 애플리케이션에 입력되는 상기 제2 결과지를 기반으로 신체 컨디션 정보를 획득할 수 있다. Specifically, the processor 130 may provide a questionnaire that allows the test subject to determine details about the physical condition in the terminal device 30 by accessing the website provided by the server 10 or downloading the application. there is. Here, the test subject can generate the second result sheet, the physical condition result sheet, by filling out the contents of the questionnaire on a website or application where the questionnaire is provided through the terminal device 30. Accordingly, the processor 130 may obtain physical condition information based on the second result sheet input to the website or application.

또는, 프로세서(130)는 상기 통신부(110)를 통해 수신한 상기 제2 결과지에 대한 이미지에 대해 상기 문자 인식 모델(OCR, Optical Character Reader)을 이용하여 상기 이미지로부터 상기 신체 컨디션 정보에 해당하는 텍스트를 인식할 수 있다. 여기서, 상기 이미지는 상기 피시험자가 작성한 인쇄물인 상기 신체 컨디션 결과지에 대해 상기 단말장치(30)에서 촬영한 이미지일 수 있다. Alternatively, the processor 130 uses the character recognition model (OCR, Optical Character Reader) for the image of the second result sheet received through the communication unit 110 to generate text corresponding to the physical condition information from the image. can be recognized. Here, the image may be an image taken by the terminal device 30 on the physical condition result sheet, which is a printout written by the test subject.

프로세서(130)는 상기 모발 분석정보를 기반으로 모발에 대한 미네랄 비율, 미네랄 패턴 및 독성원소 비율을 산출할 수 있다(S602).The processor 130 can calculate the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element ratio for hair based on the hair analysis information (S602).

프로세서(130)는 상기 인체 필수 영양소 정보 중 두개의 영양소 간의 비율을 통해 상기 미네랄 비율을 산출할 수 있다. The processor 130 may calculate the mineral ratio through the ratio between two nutrients among the information on essential nutrients for the human body.

프로세서(130)는 상기 인체 필수 영양소 정보 중 제1 영양소와 제2 영양소 간의 제1 비율과 제3 영양소와 제4 영양소 간의 제2 비율의 차이를 기준으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 느린 대사 패턴 또는 빠른 대사 패턴인지를 산출할 수 있다.The processor 130 determines whether the test subject's mineral pattern is a slow metabolic pattern or a slow metabolic pattern or It can be calculated whether it is a fast metabolic pattern.

프로세서(130)는 상기 인체 필수 영양소 정보 중 적어도 하나와 독성 중금속 정보 중 적어도 하나와의 비율을 통해 상기 독성원소 비율을 산출할 수 있다.The processor 130 may calculate the toxic element ratio through the ratio of at least one of the information on essential nutrients for the human body and at least one of the information on toxic heavy metals.

프로세서(130)는 상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성할 수 있다(S603).The processor 130 may generate a body score by quantitatively quantifying the body condition information (S603).

프로세서(130)는 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 바디 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목과, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 적어도 하나의 항목에 대해 각각 점수를 매칭하여 상기 신체 점수를 생성할 수 있다.The processor 130 determines the physical score by matching scores for at least one item about body condition included in the physical condition information and at least one item about emotion and brain condition included in the physical condition information. can be created.

프로세서(130)는 상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성할 수 있다(S604).The processor 130 may generate health status information of the test subject by learning the mineral ratio, the mineral pattern, the toxic element ratio, and the body score based on a learning model (S604).

프로세서(130)는 피시험자의 건강 상태정보를 기반으로 맞춤 영양, 식단이 포함되는 솔루션 정보를 제공할 수 있다(S605).The processor 130 may provide solution information including customized nutrition and diet based on the test subject's health status information (S605).

프로세서(130)는 상기 피시험자의 건강 상태정보를 기반으로 맞춤 영양, 식단이 포함되는 솔루션 정보를 웹 사이트 또는 애플리케이션을 통해 피시험자에게 제공할 수 있다.The processor 130 may provide solution information including customized nutrition and diet based on the health status information of the test subject to the test subject through a website or application.

프로세서(130)는 솔루션 정보에 대한 피드백 정보를 수신받아 피드백 정보에 따라 솔루션 정보를 업데이트할 수 있다(S606).The processor 130 may receive feedback information about the solution information and update the solution information according to the feedback information (S606).

피시험자는 상기 제공받은 솔루션 정보에 대해 일정 주기에 따라 몇 %나 실천하였는지, 컨디션이 얼마나 개선되었는지에 대한 피드백 정보를 상기 웹 사이트 또는 애플리케이션을 통해 입력할 수 있다. The test subject can input feedback information about how much of the provided solution information was implemented according to a certain period and how much the condition has improved through the website or application.

이에 따라, 프로세서(130)는 개선이 많이 된 제1 피시험자의 제1 피드백을 기반으로 상기 제1 피시험자에게 제공한 식단과 영양 프로그램이 포함되는 제1 솔루션 정보에 대해 높은 가중치를 부여하여 상기 메모리(120)에 저장하고, 상기 메모리(120)에 저장된 정보를 기반으로 상기 학습 모델을 기계학습하고, 이에 따라 더 효율적이고 확실한 효과가 있는 솔루션 정보를 제공할 수 있다.Accordingly, the processor 130 assigns a high weight to the first solution information including the diet and nutritional program provided to the first test subject based on the first feedback of the first test subject with much improvement, and It is stored in the memory 120, and the learning model is machine-learned based on the information stored in the memory 120, thereby providing solution information that is more efficient and effective.

도 6은 단계 S601 내지 단계 S606을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 6에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S601 내지 단계 S606 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 6은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.Figure 6 depicts steps S601 to S606 as being sequentially executed, but this is merely an illustrative explanation of the technical idea of this embodiment, and those skilled in the art will understand the steps of this embodiment. Various modifications and modifications can be made by executing by changing the order shown in FIG. 6 or executing one or more of steps S601 to S606 in parallel without departing from the essential characteristics. Therefore, FIG. 6 is shown in a time-serial order. It is not limited.

이상에서 전술한 본 발명에 따른 방법은, 하드웨어인 서버와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 애플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다.The method according to the present invention described above may be implemented as a program (or application) and stored in a medium in order to be executed in conjunction with a server, which is hardware.

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.The above-mentioned program is C, C++, JAVA, machine language, etc. that can be read by the processor (CPU) of the computer through the device interface of the computer in order for the computer to read the program and execute the methods implemented in the program. It may include code coded in a computer language. These codes may include functional codes related to functions that define the necessary functions for executing the methods, and include control codes related to execution procedures necessary for the computer's processor to execute the functions according to predetermined procedures. can do. In addition, these codes may further include memory reference-related codes that indicate at which location (address address) in the computer's internal or external memory additional information or media required for the computer's processor to execute the above functions should be referenced. there is. In addition, if the computer's processor needs to communicate with any other remote computer or server in order to execute the above functions, the code uses the computer's communication module to determine how to communicate with any other remote computer or server. It may further include communication-related codes regarding whether communication should be performed and what information or media should be transmitted and received during communication.

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.The storage medium refers to a medium that stores data semi-permanently and can be read by a device, rather than a medium that stores data for a short period of time, such as a register, cache, or memory. Specifically, examples of the storage medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, etc., but are not limited thereto. That is, the program may be stored in various recording media on various servers that the computer can access or on various recording media on the user's computer. Additionally, the medium may be distributed to computer systems connected to a network, and computer-readable code may be stored in a distributed manner.

본 발명의 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 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.The steps of the method or algorithm described in connection with embodiments of the present invention may be implemented directly in hardware, implemented as a software module executed by hardware, or a combination thereof. The software module may be RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), Flash Memory, hard disk, removable disk, CD-ROM, or It may reside on any type of computer-readable recording medium well known in the art to which the present invention pertains.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 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.Above, embodiments of the present invention have been described with reference to the attached drawings, but those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing its technical idea or essential features. You will be able to understand it. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.

10: 서버
110: 통신부
120: 메모리
130: 프로세서
20: 모발 미네랄 분석 기기
30: 단말장치10: Server
110: Department of Communications
120: memory
130: processor
20: Hair mineral analysis device
30: terminal device

Claims (10)

서버에 의해 수행되는 방법에 있어서,
피시험자에 대한 모발 분석정보 및 세부 질문을 통한 신체 컨디션 정보를 획득하는 단계-상기 모발 분석정보는, 인체 필수 영양소 정보 및 독성 중금속 정보 중 하나를 포함함-;
상기 모발 분석정보를 기반으로 모발에 대한 미네랄 비율, 미네랄 패턴 및 독성원소 비율을 산출하는 단계;
상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성하는 단계;
상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성하는 단계;
상기 피시험자의 건강 상태정보를 기반으로 맞춤 영양 및 식단을 포함하는 솔루션 정보를 제공하되, 상기 피시험자의 건강 상태정보에 따라 상기 솔루션 정보를 차별화 제공하는 단계; 및
상기 솔루션 정보에 대한 실천율 및 컨디션 개선정보를 포함하는 피드백 정보를 수신하여 상기 피드백 정보에 따라 상기 솔루션 정보를 업데이트하는 단계;를 포함하고,
상기 산출 단계에서, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 두개의 영양소 간의 비율을 통해 상기 미네랄 비율을 산출하고,
상기 산출 단계에서, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 네 개의 영양소의 수치 및 상기 피시험자의 성별을 기반으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 포 로우 패턴 또는 포 하이 패턴인지를 판단하고, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 제1 영양소와 제2 영양소 간의 제1 비율과 제3 영양소와 제4 영양소 간의 제2 비율의 차이를 기준으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 느린 대사 패턴 또는 빠른 대사 패턴인지를 산출하고,
상기 신체 점수 생성 단계에서, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 바디 컨디션, 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 항목에 대해 각각 점수를 매칭하여 상기 신체 점수를 생성하고,
상기 서버는,
상기 피시험자의 성별과 관계없이 상기 피시험자의 인체 필수 영양소 정보 중에서 칼슘(Ca)이 400ppm 미만, 마그네슘(Mg)이 60ppm 미만, 나트륨(Na)이 250ppm 미만 및 칼륨(K)이 100ppm 미만인 경우 상기 피 시험자가 포 로우 패턴인 것으로 판단하고,
상기 피시험자가 남성인 경우 상기 피시험자의 인체 필수 영양소 정보 중에서 칼슘이 750ppm 이상, 마그네슘이 75ppm 이상, 나트륨이 402ppm 이상 및 칼륨이 240ppm 이상일 때 상기 피시험자가 포 하이 패턴인 것으로 판단하고,
상기 피시험자가 여성인 경우 상기 피시험자의 인체 필수 영양소 정보 중에서 칼슘이 1200ppm 이상, 마그네슘이 120ppm 이상, 나트륨이 402ppm 이상 및 칼륨이 240ppm 이상일 때, 상기 피시험자가 포 하이 패턴인 것으로 판단하고,
상기 피시험자의 인체 내에 쌓여 있는 독성 중금속에 대하여 수은(Hg)이 1.1ppm 이상이면 과다 상태, 알루미늄(Al)이 10ppm 이상이면 과다 상태, 카드뮴(Cd)이 0.05ppm 이상이면 과다 상태, 비소(As)가 0.15ppm 이상이면 과다 상태, 바륨(Ba)이 2ppm 이상이면 과다 상태, 안티몬(Sb)이 0.06ppm 이상이면 과다 상태, 비스무스(Bi)가 0.5ppm 이상이면 과다 상태, 탈륨(Tl)이 0.01ppm 이상이면 과다 상태, 우라늄(U)이 0.5ppm 이상이면 과다 상태, 세슘(Cs)이 0.01ppm 이상이면 과다 상태라고 판단하고,
셀레늄(Se)과 수은(Hg)의 비율이 0.45를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 황(S)과 수은(Hg)의 비율이 28500을 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 아연(Zn)과 수은(Hg)의 비율이 200을 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 칼슘(Ca)과 납(Pb)의 비율이 152를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 아연(Zn)과 납(Pb)의 비율이 114를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 철(Fe)과 납(Pb)의 비율이 44를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 아연(Zn)과 카드뮴(Cd)의 비율이 3000을 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 머신러닝을 기반으로 모발 분석을 통한 건강 상태 제공 방법.In the method performed by the server,
Obtaining hair analysis information and body condition information through detailed questions about the test subject - the hair analysis information includes one of information on essential nutrients for the human body and information on toxic heavy metals -;
Calculating the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element ratio for hair based on the hair analysis information;
generating a body score by quantitatively quantifying the physical condition information;
generating health status information of the test subject by learning the mineral ratio, the mineral pattern, the toxic element ratio, and the body score based on a learning model;
providing solution information including customized nutrition and diet based on the health status information of the test subject, and providing differentiated solution information according to the health status information of the test subject; and
Receiving feedback information including an implementation rate and condition improvement information for the solution information and updating the solution information according to the feedback information,
In the calculation step, the mineral ratio is calculated through the ratio between two nutrients among the human body essential nutrient information,
In the calculation step, it is determined whether the mineral pattern of the test subject is a four-low pattern or a four-high pattern based on the levels of four nutrients among the information on essential nutrients for the human body and the gender of the test subject, and among the information on the essential nutrients for the human body, Calculate whether the mineral pattern of the test subject is a slow metabolic pattern or a fast metabolic pattern based on the difference between the first ratio between the first nutrient and the second nutrient and the second ratio between the third nutrient and the fourth nutrient,
In the body score generation step, the body score is generated by matching scores for items about body condition, emotion, and brain condition included in the body condition information, respectively,
The server is,
Regardless of the test subject's gender, if calcium (Ca) is less than 400ppm, magnesium (Mg) is less than 60ppm, sodium (Na) is less than 250ppm, and potassium (K) is less than 100ppm among the test subject's essential nutrient information, It is determined that the test subject is in a four-low pattern,
If the test subject is a male, the test subject is judged to have a po-high pattern when calcium is 750ppm or more, magnesium is 75ppm or more, sodium is 402ppm or more, and potassium is 240ppm or more among the test subject's essential nutrient information,
If the test subject is a woman, when the test subject's essential nutrient information for the human body contains more than 1200 ppm of calcium, more than 120 ppm of magnesium, more than 402 ppm of sodium, and more than 240 ppm of potassium, it is determined that the test subject has a po-high pattern,
Regarding the toxic heavy metals accumulated in the human body of the test subject, if mercury (Hg) is more than 1.1ppm, it is excessive, if aluminum (Al) is more than 10ppm, it is excessive, if cadmium (Cd) is more than 0.05ppm, it is excessive, and arsenic (As) is excessive. ) is over 0.15ppm, it is in excess, if barium (Ba) is over 2ppm, it is in excess, if antimony (Sb) is over 0.06ppm, it is in excess, if bismuth (Bi) is over 0.5ppm, it is in excess, and thallium (Tl) is 0.01. If it is more than ppm, it is considered excessive, if uranium (U) is more than 0.5 ppm, it is considered excessive, and if cesium (Cs) is more than 0.01 ppm, it is judged to be excessive.
If the ratio of selenium (Se) to mercury (Hg) exceeds 0.45, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of sulfur (S) to mercury (Hg) exceeds 28500, the toxic element ratio is judged to be good. If the ratio of zinc (Zn) to mercury (Hg) exceeds 200, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of calcium (Ca) to lead (Pb) exceeds 152, the toxic element ratio is judged to be in good condition. The toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of zinc (Zn) and lead (Pb) exceeds 114, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and the ratio of iron (Fe) and lead (Pb) is judged to be in good condition. If the ratio exceeds 44, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of zinc (Zn) and cadmium (Cd) exceeds 3000, the toxic element ratio is judged to be in good condition. A method of providing health status through hair analysis based on machine learning. 제1항에 있어서,
상기 획득 단계는,
모발 미네랄 분석 기기로부터 상기 모발 분석정보를 수신하거나, 또는 문자 인식 모델을 통해 상기 모발 미네랄 분석 기기로부터 출력된 제1 결과지로부터 상기 모발 분석정보에 해당하는 텍스트를 인식하는, 머신러닝을 기반으로 모발 분석을 통한 건강 상태 제공 방법.According to paragraph 1,
The acquisition step is,
Hair analysis based on machine learning, which receives the hair analysis information from a hair mineral analysis device, or recognizes text corresponding to the hair analysis information from the first result sheet output from the hair mineral analysis device through a character recognition model. How to provide health status through analytics. 제1항에 있어서,
상기 획득 단계는,
상기 피시험자의 단말장치로부터 상기 신체 컨디션 정보를 획득하거나, 또는 문자 인식 모델을 통해 상기 피시험자가 작성한 제2 결과지로부터 상기 신체 컨디션 정보에 해당하는 텍스트를 인식하는, 머신러닝을 기반으로 모발 분석을 통한 건강 상태 제공 방법.According to paragraph 1,
The acquisition step is,
Hair analysis based on machine learning, which obtains the body condition information from the test subject's terminal device or recognizes text corresponding to the body condition information from a second result sheet written by the test subject through a character recognition model How to provide health status through . 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 머신러닝을 기반으로 모발 분석을 통해 건강 상태를 제공하는 서버에 있어서,
피시험자에 대한 모발 분석정보 및 세부 질문을 통한 신체 컨디션 정보를 수신하는 통신부-상기 모발 분석정보는, 인체 필수 영양소 정보 및 독성 중금속 정보 중 하나를 포함함-;
메모리; 및
상기 모발 분석정보를 기반으로 모발에 대한 미네랄 비율, 미네랄 패턴 및 독성원소 비율을 산출하고,
상기 신체 컨디션 정보에 대해 정량적 수치화 하여 신체 점수를 생성하고,
상기 미네랄 비율, 상기 미네랄 패턴, 상기 독성원소 비율 및 상기 신체 점수를 학습 모델을 기반으로 학습하여 상기 피시험자의 건강 상태정보를 생성하며,
상기 피시험자의 건강 상태정보를 기반으로 맞춤 영양 및 식단을 포함하는 솔루션 정보를 제공하되, 상기 피시험자의 건강 상태정보에 따라 상기 솔루션 정보를 차별화 제공하고, 및
상기 솔루션 정보에 대한 실천율 및 컨디션 개선정보를 포함하는 피드백 정보를 수신하여 상기 피드백 정보에 따라 상기 솔루션 정보를 업데이트하는 프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 산출할 때, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 두개의 영양소 간의 비율을 통해 상기 미네랄 비율을 산출하며,
상기 산출할 때, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 네 개의 영양소의 수치 및 상기 피시험자의 성별을 기반으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 포 로우 패턴 또는 포 하이 패턴인지를 판단하고, 상기 인체 필수 영양소 정보 중 제1 영양소와 제2 영양소 간의 제1 비율과 제3 영양소와 제4 영양소 간의 제2 비율의 차이를 기준으로 상기 피시험자의 미네랄 패턴이 느린 대사 패턴 또는 빠른 대사 패턴인지를 산출하고, 및
상기 신체 점수 생성할 때, 상기 신체 컨디션 정보에 포함되는 바디 컨디션, 감정 및 두뇌 컨디션에 대한 항목에 대해 각각 점수를 매칭하여 상기 신체 점수를 생성하고,
상기 피시험자의 성별과 관계없이 상기 피시험자의 인체 필수 영양소 정보 중에서 칼슘(Ca)이 400ppm 미만, 마그네슘(Mg)이 60ppm 미만, 나트륨(Na)이 250ppm 미만 및 칼륨(K)이 100ppm 미만인 경우 상기 피 시험자가 포 로우 패턴인 것으로 판단하고,
상기 피시험자가 남성인 경우 상기 피시험자의 인체 필수 영양소 정보 중에서 칼슘이 750ppm 이상, 마그네슘이 75ppm 이상, 나트륨이 402ppm 이상 및 칼륨이 240ppm 이상일 때 상기 피시험자가 포 하이 패턴인 것으로 판단하고,
상기 피시험자가 여성인 경우 상기 피시험자의 인체 필수 영양소 정보 중에서 칼슘이 1200ppm 이상, 마그네슘이 120ppm 이상, 나트륨이 402ppm 이상 및 칼륨이 240ppm 이상일 때, 상기 피시험자가 포 하이 패턴인 것으로 판단하고,
상기 피시험자의 인체 내에 쌓여 있는 독성 중금속에 대하여 수은(Hg)이 1.1ppm 이상이면 과다 상태, 알루미늄(Al)이 10ppm 이상이면 과다 상태, 카드뮴(Cd)이 0.05ppm 이상이면 과다 상태, 비소(As)가 0.15ppm 이상이면 과다 상태, 바륨(Ba)이 2ppm 이상이면 과다 상태, 안티몬(Sb)이 0.06ppm 이상이면 과다 상태, 비스무스(Bi)가 0.5ppm 이상이면 과다 상태, 탈륨(Tl)이 0.01ppm 이상이면 과다 상태, 우라늄(U)이 0.5ppm 이상이면 과다 상태, 세슘(Cs)이 0.01ppm 이상이면 과다 상태라고 판단하고,
셀레늄(Se)과 수은(Hg)의 비율이 0.45를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 황(S)과 수은(Hg)의 비율이 28500을 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 아연(Zn)과 수은(Hg)의 비율이 200을 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 칼슘(Ca)과 납(Pb)의 비율이 152를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 아연(Zn)과 납(Pb)의 비율이 114를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 철(Fe)과 납(Pb)의 비율이 44를 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하고, 아연(Zn)과 카드뮴(Cd)의 비율이 3000을 초과하면 상기 독성원소 비율이 양호한 상태인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 서버.In a server that provides health status through hair analysis based on machine learning,
A communication unit that receives hair analysis information about the test subject and physical condition information through detailed questions - the hair analysis information includes one of information on essential nutrients for the human body and information on toxic heavy metals -;
Memory; and
Based on the hair analysis information, the mineral ratio, mineral pattern, and toxic element ratio for hair are calculated,
Generate a body score by quantitatively quantifying the physical condition information,
The mineral ratio, the mineral pattern, the toxic element ratio, and the body score are learned based on a learning model to generate health status information of the test subject,
Provide solution information including customized nutrition and diet based on the health status information of the test subject, and differentiate the solution information according to the health status information of the test subject, and
A processor that receives feedback information including an implementation rate and condition improvement information for the solution information and updates the solution information according to the feedback information,
The processor,
In the above calculation, the mineral ratio is calculated through the ratio between two nutrients among the human body essential nutrient information,
When calculating, it is determined whether the mineral pattern of the test subject is a four-low pattern or a four-high pattern based on the levels of four nutrients among the information on essential nutrients for the human body and the gender of the test subject, and among the information on the essential nutrients for the human body, Calculating whether the mineral pattern of the test subject is a slow metabolic pattern or a fast metabolic pattern based on the difference between the first ratio between the first nutrient and the second nutrient and the second ratio between the third nutrient and the fourth nutrient, and
When generating the body score, the body score is generated by matching scores for each item of body condition, emotion, and brain condition included in the body condition information,
Regardless of the test subject's gender, if calcium (Ca) is less than 400ppm, magnesium (Mg) is less than 60ppm, sodium (Na) is less than 250ppm, and potassium (K) is less than 100ppm among the test subject's essential nutrient information, It is determined that the test subject is in a four-low pattern,
If the test subject is a male, the test subject is judged to have a po-high pattern when calcium is 750ppm or more, magnesium is 75ppm or more, sodium is 402ppm or more, and potassium is 240ppm or more among the test subject's essential nutrient information,
If the test subject is a woman, when the test subject's essential nutrient information for the human body contains more than 1200 ppm of calcium, more than 120 ppm of magnesium, more than 402 ppm of sodium, and more than 240 ppm of potassium, it is determined that the test subject has a po-high pattern,
Regarding the toxic heavy metals accumulated in the human body of the test subject, if mercury (Hg) is more than 1.1ppm, it is excessive, if aluminum (Al) is more than 10ppm, it is excessive, if cadmium (Cd) is more than 0.05ppm, it is excessive, and arsenic (As) is excessive. ) is over 0.15ppm, it is in excess, if barium (Ba) is over 2ppm, it is in excess, if antimony (Sb) is over 0.06ppm, it is in excess, if bismuth (Bi) is over 0.5ppm, it is in excess, and thallium (Tl) is 0.01. If it is more than ppm, it is considered excessive, if uranium (U) is more than 0.5 ppm, it is considered excessive, and if cesium (Cs) is more than 0.01 ppm, it is judged to be excessive.
If the ratio of selenium (Se) to mercury (Hg) exceeds 0.45, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of sulfur (S) to mercury (Hg) exceeds 28500, the toxic element ratio is judged to be good. If the ratio of zinc (Zn) to mercury (Hg) exceeds 200, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of calcium (Ca) to lead (Pb) exceeds 152, the toxic element ratio is judged to be in good condition. The toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of zinc (Zn) and lead (Pb) exceeds 114, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and the ratio of iron (Fe) and lead (Pb) is judged to be in good condition. If the ratio exceeds 44, the toxic element ratio is judged to be in good condition, and if the ratio of zinc (Zn) and cadmium (Cd) exceeds 3000, the toxic element ratio is judged to be in good condition. server. 제8항에 있어서,
상기 프로세서는,
모발 미네랄 분석 기기로부터 출력된 제1 결과지를 획득하여 문자 인식 모델을 통해 제1 결과지로부터 상기 모발 분석정보에 해당하는 텍스트를 인식하고,
상기 피시험자가 작성한 제2 결과지를 획득하여 상기 문자 인식 모델을 통해 상기 제2 결과지로부터 상기 신체 컨디션 정보에 해당하는 텍스트를 인식하는, 서버.According to clause 8,
The processor,
Obtain a first result sheet output from a hair mineral analysis device and recognize text corresponding to the hair analysis information from the first result sheet through a character recognition model,
A server that obtains a second result sheet written by the test subject and recognizes text corresponding to the physical condition information from the second result sheet through the character recognition model. 삭제delete
KR1020210010581A 2021-01-26 2021-01-26 Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning KR102593902B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210010581A KR102593902B1 (en) 2021-01-26 2021-01-26 Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210010581A KR102593902B1 (en) 2021-01-26 2021-01-26 Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220107675A KR20220107675A (en) 2022-08-02
KR102593902B1 true KR102593902B1 (en) 2023-10-25

Family

ID=82845793

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210010581A KR102593902B1 (en) 2021-01-26 2021-01-26 Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102593902B1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115919286B (en) * 2022-11-12 2024-02-02 上海爱渡医疗科技有限公司 Disease data acquisition and analysis method and system

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101145831B1 (en) 2010-04-05 2012-07-11 충북대학교 산학협력단 Method for Simultaneous HPLC Analysis of Ceramide and Dihydroceramide Content in Human Hairs for Providing Information of Hair Growth, Aging and Stress
KR101259130B1 (en) * 2011-03-28 2013-04-30 한국식품연구원 System for providing personalized recommended food based on mobile and providing method using the same
KR20200017786A (en) * 2018-08-09 2020-02-19 뉴트리진 주식회사 Method and system for providing nutrition management solution through hair analysis
KR102364093B1 (en) * 2019-06-01 2022-02-16 윤정호 Companion animal data processing device

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220107675A (en) 2022-08-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Capling et al. Validity of dietary assessment in athletes: a systematic review
US20200395112A1 (en) A System and Method for Documenting a Patient Medical History
Kurti et al. Internet‐based contingency management increases walking in sedentary adults
US8714983B2 (en) Multi-player role-playing lifestyle-rewarded health game
Seidel et al. Assessment of commercial laboratories performing hair mineral analysis
CN109804438A (en) Recommended using the personalized nutritional of biomarkcr data
Fairbairn et al. Using machine learning for real-time BAC estimation from a new-generation transdermal biosensor in the laboratory
KR101723382B1 (en) Smart healthcare system and method for providing social network service of sustaainable healthcare
Lahart et al. The effects of a home-based physical activity intervention on cardiorespiratory fitness in breast cancer survivors; a randomised controlled trial
Lipkus et al. Colorectal cancer risk perceptions and screening intentions in a minority population.
Lundy et al. Screening for low energy availability in male athletes: attempted validation of LEAM-Q
Voskuil et al. Predicting physical activity among urban adolescent girls: A test of the health promotion model
Carmichael et al. A pilot study on the impact of menstrual cycle phase on elite australian football athletes
Alayan et al. Substance craving changes in university students receiving heart rate variability biofeedback: A longitudinal multilevel modeling approach
Cornick Factor structure of the exercise self-efficacy scale
Nobari et al. Weekly wellness variations to identify non-functional overreaching syndrome in Turkish national youth wrestlers: a pilot study
KR102593902B1 (en) Server and Method for Providing Health Condition through Analysis Hair by Using Machine Learning
Temm et al. Training, wellbeing and recovery load monitoring in female youth athletes
Iannaccone et al. Usefulness of linear mixed-effects models to assess the relationship between objective and subjective internal load in team sports
Gilgen-Ammann et al. Energy expenditure estimation from respiration variables
Fernández-García et al. Effects of multicomponent training followed by a detraining period on frailty level and functional capacity of older adults with or at risk of frailty: Results of 10-month quasi-experimental study
Santiago-Torres et al. ¡ Mi Vida Saludable! A randomized, controlled, 2× 2 factorial trial of a diet and physical activity intervention among Latina breast cancer survivors: Study design and methods
Dziembowska et al. Female volleyball players are more prone to cortisol anticipatory stress response than sedentary women
Leão et al. Nutritional intake and training load of professional female football players during a mid-season microcycle
Lim et al. Feasibility and usability of a personalized mHealth app for self-management in the first year following breast cancer surgery

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)