KR102604214B1 - 사용자 맞춤형 건강기능식품 판매를 위한 자판기 및 이의 제어 방법 - Google Patents

Abstract

본 개시의 일 실시예에 따른, 자판기를 이용한 사용자 맞춤형 건강기능식품 제공 시스템은, 관리자 서버, 상기 관리자 서버와 통식적으로 연결되고, 프로세서, 상기 프로세서에서 수행가능한 명령들을 저장하는 적어도 하나의 메모리, 제1 보충제가 보관된 제1 카트리지, 제2 보충제가 보관된 제2 카트리지, 제3 보충제가 보관된 제3 카트리지, 음료가 제조될 용기가 제공되는 용기 제공부, 음료가 제조될 용기가 안착되는 음료 보관부, 상기 음료 보관부 아래에 설치된 무게 측정부, 상기 제1 카트리지, 상기 제2 카트리지 및 상기 제3 카트리지와 상기 음료 보관부를 연결하는 제1 통로부, 상기 용기에 물을 제공하는 호스부, 결제부 및 QR 코드 인식부를 포함하는 자판기 및 상기 관리자 서버와 통신적으로 연결된 맞춤형 건강 보조 앱이 설치된 사용자 단말기를 포함하고, 상기 사용자 단말기를 통해 상기 맞춤형 건강 보조 앱에서 상기 사용자가 설정한 기간동안 증량하려는 골격근량, 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수, 상기 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게에 대한 정보를 포함하는 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고, 상기 관리자 서버에 설치되며, 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 골격근량 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양이 출력되도록 학습시킨 제1 인공 신경망에 상기 사용자 단말기를 통해 획득된 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고, 상기 사용자가 설정한 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 끼니당 탄수화물의 양, 단백질의 양, 지방의 양에 대한 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 정보가 상기 제1 인공 신경망에서 출력되고, 상기 제1 인공 신경망에서 출력된 상기 사용자의 맞춤형 정보가 상기 관리자 서버의 데이터베이스에 저장되고, 상기 사용자의 맞춤형 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기에 제1 QR 코드가 형성되고, 상기 사용자 단말기에 형성된 상기 제1 QR 코드가 상기 자판기의 상기 QR 코드 인식부에 인식됨에 기초하여 상기 자판기에서 제조할 음료에 포함되어야 하는 단백질, 탄수화물, 지방의 양이 상기 자판기의 프로세서에서 확인되고, 상기 확인된 단백질의 양을 제공하기 위한 상기 제1 보충제의 양, 상기 확인된 탄수화물의 양을 제공하기 위한 상기 제2 보충제의 양 및 상기 확인된 지방의 양을 제공하기 위한 상기 제3 보충제의 양이 상기 메모리에서 확인되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 초기화된 상태에서 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제1 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제1 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제1 카트리지가 폐쇄되고, 상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제2 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제2 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제2 카트리지가 폐쇄되고,
상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제3 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제3 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제3 카트리지가 폐쇄되고, 상기 음료에 제공된 상기 제1 보충제의 양, 상기 제2 보충제의 양 및 상기 제3 보충제의 양에 기초하여 상기 사용자에게 요청할 결제 금액을 정할 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 건강기능식품 판매를 위한 자판기 및 이의 제어 방법{VENDING MACHINE FOR SELLING CUSTOMIZED HEALTH FUNCTIONAL FOODS AND ITS CONTROL METHOD}

본 문서에 개시된 다양한 실시예들은, 사용자 맞춤형 건강기능식품 판매를 위한 자판기 및 이의 제어 방법에 관한 것이다.

최근 사람들의 건강에 대한 관심도가 증가하는 추세이다. 이에 따라 건강기능식품의 수요가 증가되고 있다. 예를 들어, 비타민, 오메가3, 마그네슘과 같은 영양제에 대한 수요가 증가하고 있다.

또한, 현대에 들어 자기 관리 및 건강 증진을 위하여 웨이트 트레이닝과 같은 고강도 운동을 선호하는 추세이다. 웨이트 트레이닝의 경우, 고강도 훈련 후, 근육에 생긴 상처가 회복되는 과정에서 근합성이 이루어진다. 이때, 근합성이 원활히 이루어질 수 있도록 다양한 보충제들이 활용되고 있다. 특히, 단백질, 탄수화물, 지방과 같은 3대 필수 영양소가 충분히 섭취되어야 근합성이 원활히 이루어질 수 있다. 따라서, 단백질 보충제에 대한 수요가 증가되는 추세이다.

한국특허출원 10-2016-0080862 호 한국특허출원 10-2021-0107992 호 한국특허출원 10-2014-0080424 호 한국특허출원 20-2018-0000482 호

운동을 즐겨하는 사람들마다 원하는 체형이 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 마른 사람들의 경우, 웨이트 트레이닝을 통해 골격근량의 증가를 원하고, 비만인 사람들의 경우, 웨이트 트레이닝을 통해 골격근량은 유지 또는 증가되되 체지방 감소를 원할 수 있다.

또한, 사람들마다 목표한 골격근량을 획득하기 위해 계획한 기간이 상이할 수 있으며, 목표한 체지방량을 획득하기 위해 계획한 기간이 상이할 수 있다.

상기와 같이 서로 다른 기간 동안 서로 다른 체형 변화를 목표로 하는 사람들에게는 자신이 원하는 체형 변화에 맞춘 건강 보조 음료가 필요할 수 있다.

또한, 사람들은 건강 상태를 개선하기 위해 다양한 영양제를 섭취한다. 예를 들어, 피로한 사람들은 비타민 계열의 영양제를 섭취하고, 음주를 즐겨하는 사람들은 간 건강에 좋은 밀크씨슬을 섭취할 수 있다. 하지만, 영양제를 섭취하려는 사람들은 영양제를 항상 소지하고 다녀야 한다는 불편함이 있을 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른, 자판기를 이용한 사용자 맞춤형 건강기능식품 제공 시스템은, 관리자 서버, 상기 관리자 서버와 통식적으로 연결되고, 프로세서, 상기 프로세서에서 수행가능한 명령들을 저장하는 적어도 하나의 메모리, 제1 보충제가 보관된 제1 카트리지, 제2 보충제가 보관된 제2 카트리지, 제3 보충제가 보관된 제3 카트리지, 음료가 제조될 용기가 제공되는 용기 제공부, 음료가 제조될 용기가 안착되는 음료 보관부, 상기 음료 보관부 아래에 설치된 무게 측정부, 상기 제1 카트리지, 상기 제2 카트리지 및 상기 제3 카트리지와 상기 음료 보관부를 연결하는 제1 통로부, 상기 용기에 물을 제공하는 호스부, 결제부 및 QR 코드 인식부를 포함하는 자판기 및 상기 관리자 서버와 통신적으로 연결된 맞춤형 건강 보조 앱이 설치된 사용자 단말기를 포함하고, 상기 사용자 단말기를 통해 상기 맞춤형 건강 보조 앱에서 상기 사용자가 설정한 기간동안 증량하려는 골격근량, 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수, 상기 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게에 대한 정보를 포함하는 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고, 상기 관리자 서버에 설치되며, 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 골격근량 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양이 출력되도록 학습시킨 제1 인공 신경망에 상기 사용자 단말기를 통해 획득된 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고, 상기 사용자가 설정한 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 끼니당 탄수화물의 양, 단백질의 양, 지방의 양에 대한 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 정보가 상기 제1 인공 신경망에서 출력되고, 상기 제1 인공 신경망에서 출력된 상기 사용자의 맞춤형 정보가 상기 관리자 서버의 데이터베이스에 저장되고, 상기 사용자의 맞춤형 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기에 제1 QR 코드가 형성되고, 상기 사용자 단말기에 형성된 상기 제1 QR 코드가 상기 자판기의 상기 QR 코드 인식부에 인식됨에 기초하여 상기 자판기에서 제조할 음료에 포함되어야 하는 단백질, 탄수화물, 지방의 양이 상기 자판기의 프로세서에서 확인되고, 상기 확인된 단백질의 양을 제공하기 위한 상기 제1 보충제의 양, 상기 확인된 탄수화물의 양을 제공하기 위한 상기 제2 보충제의 양 및 상기 확인된 지방의 양을 제공하기 위한 상기 제3 보충제의 양이 상기 메모리에서 확인되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 초기화된 상태에서 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제1 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제1 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제1 카트리지가 폐쇄되고, 상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제2 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제2 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제2 카트리지가 폐쇄되고,

상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제3 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제3 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제3 카트리지가 폐쇄되고, 상기 음료에 제공된 상기 제1 보충제의 양, 상기 제2 보충제의 양 및 상기 제3 보충제의 양에 기초하여 상기 사용자에게 요청할 결제 금액을 정할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 사용자가 설정한 기간 동안 증량하려는 골격근량, 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게가 인공 신경망에 입력될 수 있다. 이에 따라, 인공 신경망에서 상기 사용자에게 필요한 맞춤형 음료에 제공되어야 할 단백질, 탄수화물 및 지방의 양이 출력될 수 있다. 사용자는 출력된 정보를 자판기에 인식시킴에 따라 자판기를 통해 맞춤형 음료를 제공받을 수 있다.

또한, 사용자가 설정한 기간 동안 감량하려는 체지방량, 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게가 인공 신경망에 입력될 수 있다. 이에 따라, 인공 신경망에서 상기 사용자에게 필요한 맞춤형 음료에 제공되어야 할 단백질, 탄수화물 및 지방의 양이 출력될 수 있다. 사용자는 출력된 정보를 자판기에 인식시킴에 따라 자판기를 통해 맞춤형 음료를 제공받을 수 있다.

또한, 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 서용자의 건강 상태가 인공 신경망에 입력됨에 따라 상기 사용자에게 추천 영양제 정보가 출력될 수 있다. 사용자는 추천 영양제 정보를 자판기에 인식시킬 수 있다. 따라서, 자판기는 사용자의 건강 상태에 기초한 영양제를 제공할 수 있다.

도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 관리자 서버, 사용자 단말기 및 자판기가네트워크를 통해 통신적으로 연결된 상태를 설명하는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 자판기의 구성에 대한 모식도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자가 설정한 기간 동안 증량하려는 골격근량, 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게가 인공 신경망에 입력됨에 따라 출력된 사용자의 맞춤형 정보에 기초하여 자판기에서 음료가 제조되는 과정을 설명하는 흐름도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 건강 상태가 인공 신경망에 입력됨에 따라 출력된 추천 영양제 정보에 기초하여 자판기에서 영양제가 제공되는 과정을 설명하는 흐름도이다.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, “포함하다” 또는 “가지다” 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다.

일 실시예에서 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 시스템은 인간 수준의 지능을 구현하는 컴퓨터 시스템이며, 기존 규칙(Rule) 기반의 스마트 시스템과 달리 기계가 스스로 학습하고 판단하는 시스템이다. 인공지능 시스템 은 사용할수록 인식률이 향상되고 판매자 취향을 보다 정확하게 이해할 수 있게 되어, 기존 규칙 기반의 스마트 시스템은 점차 심층 학습(Deep Learning) 기반 인공지능 시스템으로 대체되고 있다.

인공지능 기술은 기계 학습 및 기계 학습을 활용한 요소기술들로 구성된다. 기계 학습은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류/학습하는 알고리즘 기술이며, 요소기술은 심층 학습 등의 기계 학습 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술로서, 언어적 이해, 시각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제 어 등의 기술 분야로 구성된다.

인공지능 기술이 응용되는 다양한 분야는 다음과 같다. 언어적 이해는 인간의 언어/문자를 인식하고 응용/처리하는 기술로서, 자연어 처리, 기계 번역, 대화시스템, 질의 응답, 음성 인식/합성 등을 포함한다. 시각적 이해는 사물을 인간의 시각처럼 인식하여 처리하는 기술로서, 객체 인식, 객체 추적, 영상 검색, 사람 인식, 장면 이해, 공간 이해, 영상 개선 등을 포함한다. 추론 예측은 정보를 판단하여 논리적으로 추론하고 예측하는 기술 로서, 지식/확률 기반 추론, 최적화 예측, 선호 기반 계획, 추천 등을 포함한다. 지식 표현은 인간의 경험 정보를 지식데이터로 자동화 처리하는 기술로서, 지식 구축(데이터 생성/분류), 지식 관리(데이터 활용) 등을 포함한다. 동작 제어는 차량의 자율 주행, 로봇의 움직임을 제어하는 기술로서, 움직임 제어(항법, 충돌, 주행), 조작 제어(행동 제어) 등을 포함한다.

일반적으로 기계 학습 알고리즘을 실생활에 적용하기 위해서는 기계 학습의 기본 방법론의 특성상 Trial and Error 방식으로 학습을 수행하게 된다. 특히, 심층 학습의 경우 수십만 번의 반복 실행을 필요로 한다. 이를 실제 물리적인 외부 환경에서 실행하기는 불가능하여 대신 실제 물리적인 외부 환경을 컴퓨터상에서 가상으로 구현하여 시뮬레이션을 통해 학습을 수행한다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른, 관리자 서버, 사용자 단말기 및 자판기가네트워크를 통해 통신적으로 연결된 상태를 설명하는 도면이다. 도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른, 자판기의 구성에 대한 모식도이다. 도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자가 설정한 기간 동안 증량하려는 골격근량, 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게가 인공 신경망에 입력됨에 따라 출력된 사용자의 맞춤형 정보에 기초하여 자판기에서 음료가 제조되는 과정을 설명하는 흐름도이다.

일 실시예에 따르면, 도 1에 도시된 것과 같이, 관리자 서버(100), 사용자 단말기(200), 자판기(300)는 네트워크(10)를 통해 통신적으로 연결될 수 있다. 일 실시예에서, 네트워크는 유선 및 무선 등과 같이 그 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 서버와 서버 간의 통신과 서버와 단말 간의 통신이 수행되도록 다양한 형태로 구현될 수 있다.

일 실시예에서, 네트워크(10)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망일 수 있으며, 인터넷(internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 예를 들어, 네트워크(10)는 RF, 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, 5GPP(5rd Generation Partnership Project) 네트워크, WIMAX(World Interoperability for Microwave Access) 네트워크, 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 블루투스(Bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 사용자 단말기(200)에 설치된 맞춤형 건강 보조 앱 통신적으로 연결된 관리 서버일 수 있다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 추론 기능을 수행하는 적어도 하나 이상의 인공 신경망을 구비할 수 있다. 예를 들어, 관리자 서버(100)는 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 골격근량(kg) 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양(g)이 출력되도록 학습시킨 제1 인공 신경망을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 인공 신경망은 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 체지방량(kg) 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 체지방량 감소에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양(g) 및 소비해야 할 칼로리량이 출력되도록 학습될 수 있다. 또한, 관리자 서버(100)는 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게 및 사용자의 건강 상태에 따라 영양제를 추천하도록 학습시킨 제2 인공 신경망을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 인공지능(Artificial Intelligence, AI)(예: 제1 인공 신경망 및 제2 인공 신경망)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력 등을 모방하고, 이를 컴퓨터로 구현하는 기술을 의미하고, 기계 학습, 심볼릭 로직(Symbolic Logic) 등의 개념을 포함할 수 있다. 기계 학습(Machine Learning, ML)은 입력 데이터들의 특징을 스스로 분류 또는 학습하는 알고리즘 기술이다. 인공지능의 기술은 기계 학습의 알고리즘으로써 입력 데이터를 분석하고, 그 분석의 결과를 학습하며, 그 학습의 결과에 기초하여 판단이나 예측을 할 수 있다. 또한, 기계 학습의 알고리즘을 활용하여 인간 두뇌의 인지, 판단 등의 기능을 모사하는 기술들 역시 인공지능의 범주로 이해될 수 있다. 예를 들어, 언어적 이해, 시 각적 이해, 추론/예측, 지식 표현, 동작 제어 등의 기술 분야가 포함될 수 있다.

기계 학습은 데이터를 처리한 경험을 이용해 신경망 모델을 훈련시키는 처리를 의미할 수 있다. 기계 학습을 통해 컴퓨터 소프트웨어는 스스로 데이터 처리 능력을 향상시키는 것을 의미할 수 있다. 신경망 모델은 데이터 사이의 상관 관계를 모델링하여 구축된 것으로서, 그 상관 관계는 복수의 파라미터에 의해 표현될 수 있다. 신 경망 모델은 주어진 데이터로부터 특징들을 추출하고 분석하여 데이터 간의 상관 관계를 도출하는데, 이러한 과정을 반복하여 신경망 모델의 파라미터를 최적화해 나가는 것이 기계 학습이라고 할 수 있다. 예를 들어, 신경망 모델은 입출력 쌍으로 주어지는 데이터에 대하여, 입력과 출력 사이의 매핑(상관 관계)을 학습할 수 있다. 또는, 신경망 모델은 입력 데이터만 주어지는 경우에도 주어진 데이터 사이의 규칙성을 도출하여 그 관계를 학습할 수도 있다.

인공지능 학습모델 또는 신경망 모델은 인간의 뇌 구조를 컴퓨터 상에서 구현하도록 설계될 수 있으며, 인간의 신경망의 뉴런(neuron)을 모의하며 가중치를 가지는 복수의 네트워크 노드들을 포함할 수 있다. 복수의 네트워크 노드들은 뉴런이 시냅스(synapse)를 통하여 신호를 주고받는 뉴런의 시냅틱(synaptic) 활동을 모의하여, 서로 간의 연결 관계를 가질 수 있다. 인공지능 학습모델에서 복수의 네트워크 노드들은 서로 다른 깊이의 레이어에 위치하면서 컨볼루션(convolution) 연결 관계에 따라 데이터를 주고받을 수 있다. 인공지능 학습모델은, 예를 들어, 인공 신경망 모델(Artificial Neural Network), 컨볼루션 신경망 모델(Convolution Neural Network: CNN) 등일 수 있다. 일 실시예로서, 인공지능 학습모델은, 지도학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 등의 방식에 따라 기계 학습될 수 있다. 기계 학습을 수행하기 위한 기계 학습 알고리즘에는, 의사결정트리(Decision Tree), 베이지안 망(Bayesian Network), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 인공 신경망(Artificial Neural Network), 에이다부스 트(Ada-boost), 퍼셉트론(Perceptron), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), 군집화(Clustering) 등이 사용될 수 있다.

이중, CNN은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러 개의 합성 곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. CNN은 다른 피드 포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.

컨볼루션 네트워크는 묶인 파라미터들을 가지는 노드들의 집합들을 포함하는 신경 네트워크들이다. 사용 가능 한 트레이닝 데이터의 크기 증가와 연산 능력의 가용성이, 구분적 선형 단위 및 드롭아웃 트레이닝과 같은 알고 리즘 발전과 결합되어, 많은 컴퓨터 비전 작업들이 크게 개선되었다. 오늘날 많은 작업에 사용할 수 있는 데이 터 세트들과 같은 엄청난 양의 데이터 세트에서는 초과 맞춤(outfitting)이 중요하지 않으며, 네트워크의 크기를 늘리면 테스트 정확도가 향상된다. 컴퓨팅 리소스들의 최적 사용은 제한 요소가 된다. 이를 위해, 심층 신 경 네트워크들의 분산된, 확장 가능한 구현예가 사용될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말기(200)는 다양한 종류의 단말기일 수 있다. 일 실시예에서, 단말기는 PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 폰(smartphone), 스마트 패드(smart pad), 타블렛 PC(Tablet PC) 등과 같이 통신 가능한 휴대통신기기를 포함할 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 도 2에 도시된 것과 같이, 자판기(300)는 프로세서(301), 프로세서(301)에서 수행가능한 명령들을 저장하는 적어도 하나의 메모리(302), 1 보충제가 보관된 제1 카트리지(303), 제2 보충제가 보관된 제2 카트리지(304), 제3 보충제가 보관된 제3 카트리지(305), 음료가 제조될 용기가 제공되는 용기 제공부(306), 음료가 제조될 용기가 안착되는 음료 보관부(308), 음료 보관부(308) 아래에 설치된 무게 측정부(309)(예: 저울), 복수의 카트리지(예: 제1 카트리지(303), 제2 카트리지(304), 제3 카트리지(305))와 음료 보관부(308)를 연결하는 제1 통로부(307), 기에 물을 제공하는 호스부(310), 서로 다른 영양제가 개별적으로 보관된 복수의 영양제 카트리지(311), 영양제가 담기는 용기가 안착되는 영양제 출구부(313), 영양제 카트리지(311)와 영양제 출구부(313)를 연결하는 제2 통로부(312), 영양제에 대한 정보가 출력되는 프린트부(314), 사용자 단말기(200)에 표시된 QR 코드를 인식하는 QR 코드 인식부(316) 및 사용자에게 결제를 요청하는 결제부(315)를 포함할 수 있다. 상술한 구성 중 적어도 하나는 생략되거나 적어도 하나의 구성이 추가될 수 있다. 일 실시예에서, 호스부(310)를 통해 제공된 물이 용기의 적정 높이까지 도달하였는지 확인하는 적외선 센서(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또한, 자판기(300)는 모터(미도시)와 연결되어 회전 가능하며 용기와 함께 제공되는 믹싱부(미도시)와 연결되는 회전부(미도시)를 포함할 수 있다. 믹싱부는 회전부를 통해 회전됨에 따라 용기에 담긴 제1 보충제, 제2 보충제 및 제3 보충제를 믹싱할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 운동을 즐겨하는 사람들마다 원하는 체형이 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 마른 사람들의 경우, 웨이트 트레이닝을 통해 골격근량의 증가를 원하고, 비만인 사람들의 경우, 웨이트 트레이닝을 통해 골격근량은 유지 또는 증가되되 체지방 감소를 원할 수 있다. 본 개시의 맞춤형 건강 보조 앱은 사용자가 설정한 기간동안 목표하는 골격근 상승량 또는 사용자가 설정한 기간동안 목표하는 체지방 감소량을 설정할 수 있다. 건강 보조 앱에 입력된 설정 기간, 목표하는 골격근 상승량 및/또는 목표하는 골격근 감소량은 관리자 서버(100)의 제1 인공 신경망에 입력될 수 있다.

일 실시예에서, 제1 인공 신경망은 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 골격근량(kg) 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양(g)이 출력되도록 학습시킨 인공지능 알고리즘일 수 있다. 일 실시예에서, 제1 인공 신경망은 사용자의 성별, 나이, 키, 몸무게에 따라 목표 기간동안 목표 골격근량을 획득하기 위한 영양소에 대한 정보가 학습될 수 있다.

일 실시예에서, 제1 인공 신경망은 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 체지방량(kg) 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 체지방량 감소에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양(g) 및 소비해야 할 칼로리량이 출력되도록 학습시킨 인공지는 알고리즘일 수 있다. 일 실시예에서, 제1 인공 신경망은 사용자의 성별, 나이, 키, 몸무게에 따라 목표 기간동안 체지방량을 감소하기 위한 영양소에 대한 정보가 학습될 수 있다.

일 실시예에서, 제1 인공 신경망은 입력된 정보를 토대로 설정 기간동안 골격근 상승에 필요한 끼니당 단백질, 탄수화물, 지방의 필요량(g) 및/또는 설정 기간동안 체지방 감소에 필요한 끼니당 단백질, 탄수화물, 지방의 필요량을 출력할 수 있다. 관리자 서버(100)는 제1 인공 신경망에서 출력된 설정 기간동안 골격근 상승에 필요한 끼니당 단백질, 탄수화물, 지방의 필요량(g) 및/또는 설정 기간동안 체지방 감소에 필요한 끼니당 단백질, 탄수화물, 지방의 필요량의 정보를 담은 사용자 맞춤형 정보를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 사용자의 단말기에는 사용자 맞춤형 정보에 기초한 QR 코드가 표시될 수 있다. 자판기(300)의 QR 코드 인식부(316)에는 사용자 단말기(200)에 표시된 QR 코드가 인식될 수 있다. 자판기(300)의 프로세서(301)는 QR 코드에 포함된 사용자 맞춤형 정보를 인식하여 사용자에게 필요한 단백질, 탄수화물, 지방이 포함된 음료를 제작하여 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 3에 도시된 것과 같이, 사용자가 설정한 기간동안 증량하려는 골격근량이 제1 인공 신경망에서 입력됨에 따라 제1 인공 신경망에서 출력된 골격근 상승에 필요한 끼니당 단백질, 탄수화물, 지방의 필요량(g)에 기초하여 자판기(300)에서 음료가 제조되는 과정은 다음과 같을 수 있다.

일 실시예에서, 사용자 단말기(200)의 맞춤형 건강 보조 앱에는 사용자가 설정한 기간동안 증량하려는 골격근량, 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수, 상기 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게가 입력될 수 있다. 예를 들어, 20세, 남, 65kg, 설정기간: 3개월, 증량하려는 골격근량: 1kg와 같은 신상 정보 및 목표 수치가 맞춤형 건강 보조 앱에 입력될 수 있다(S101). 상기 맞춤형 건강 보조 앱에 입력된 사용자의 신상 정보 및 목표 수치는 관리자 서버(100)에 전송되어 제1 인공 신경망에 입력될 수 있다. 제1 인공 신경망은 사용자가 설정한 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 하루에 섭취되어야 될 총 칼로리, 끼니당 탄수화물의 양, 단백질의 양, 지방의 양에 대한 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 정보를 출력할 수 있다(S102). 예를 들어, 20세, 남, 65kg의 신상정보를 가지는 사용자가 설정기간: 3개월, 증량하려는 골격근량: 1kg의 목표에 도달하기 위해 하루에 섭취해야 될 총 칼로리:2000Kcal, 끼니당 필요한 단백질:40g, 탄수화물:100g, 지방:10g와 같은 사용자 맞춤형 정보가 제1 인공 신경망에서 출력될 수 있다. 제1 인공 신경망에서 출력된 사용자 맞춤형 정보는 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 사용자 단말기(200)에는 사용자 맞춤형 정보를 포함하는 제1 QR 코드가 생성될 수 있다. 사용자는 제1 QR 코드를 자판기(300)의 QR 코드 인식부(316)에 인식시킬 수 있다(S103).

일 실시예에서, 자판기(300)의 프로세서(301)는 사용자 단말기(200)에 형성된 제1 QR 코드가 자판기(300)의 QR 코드 인식부(316)에 인식됨에 기초하여 사용자에게 필요한 단백질, 탄수화물, 지방의 양을 확인할 수 있다. 프로세서(301)는 확인된 단백질의 양을 제공하기 위한 제1 보충제의 양, 확인된 탄수화물의 양을 제공하기 위한 제2 보충제의 양, 확인된 지방의 양을 제공하기 위한 제3 보충제의 양을 자판기(300)의 메모리(302)에서 확인할 수 있다(S104). 일 실시예에서, 자판기(300)의 메모리(302)에는 특정 단백질 양을 제공하기 위해 필요한 제1 보충제의 양(g), 특정 탄수화물 양을 제공하기 위해 필요한 제2 보충제의 양(g), 특정 지방 양을 제공하기 위해 필요한 제3 보충제의 양(g)이 매핑되어 저장될 수 있다.

일 실시예에서, 제1 보충제는 단백질 성분을 포함하는 보충제일 수 있다. 일 실시예에서, 제2 보충제는 탄수화물 성분을 포함하는 보충제일 수 있다. 일 실시예에서, 제3 보충제는 지방 성분을 포함하는 보충제일 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(301)는 상기 메모리(302)에서 확인된 제1 보충제의 양, 제2 보충제의 양 및 제3 보충제의 양을 기초로 사용자에게 제공할 음료를 제작할 수 있다. 프로세서(301)는 용기 제공부(306)에 저장된 용기가 음료 보관부(308)로 이동하도록 제어할 수 있다. 용기가 음료 보관부(308)에 안착된 상태에서 음료 보관부(308) 아래에 위치한 무게 측정부(309)의 무게가 0g으로 초기화될 수 있다. 이후, 프로세서(301)는 제1 보충제가 저장된 제1 카트리지(303)를 개방하는 신호를 제1 카트리지(303)로 전송할 수 있다. 제1 보충제는 제1 통로부(307)를 통해 음료 보관부(308)에 위치한 용기로 전달될 수 있다. 프로세서(301)는 무게 측정부(309)를 통해 측정되는 용기의 무게가 메모리(302)에서 확인된 제1 보충제의 양과 일치함에 기초하여 제1 카트리지(303)를 폐쇄하는 신호를 제1 카트리지(303)로 전송할 수 있다. 이후, 프로세서(301)는 무게 측정부(309)의 무게를 0g로 초기화하고, 제2 보충제가 저장된 제2 카트리지(304)를 개방하는 신호를 제2 카트리지(304)로 전송할 수 있다. 제2 보충제는 제1 통로부(307)를 통해 음료 보관부(308)에 위치한 용기로 전달될 수 있다. 프로세서(301)는 무게 측정부(309)를 통해 측정되는 용기의 무게가 메모리(302)에서 확인된 제2보충제의 양과 일치함에 기초하여 제2 카트리지(304)를 폐쇄하는 신호를 제2 카트리지(304)로 전송할 수 있다. 이후, 프로세서(301)는 무게 측정부(309)의 무게를 0g로 초기화하고, 제3 보충제가 저장된 제3 카트리지(305)를 개방하는 신호를 제3 카트리지(305)로 전송할 수 있다. 제3 보충제는 제1 통로부(307)를 통해 음료 보관부(308)에 위치한 용기로 전달될 수 있다. 프로세서(301)는 무게 측정부(309)를 통해 측정되는 용기의 무게가 메모리(302)에서 확인된 제3보충제의 양과 일치함에 기초하여 제3 카트리지(305)를 폐쇄하는 신호를 제3 카트리지(305)로 전송할 수 있다(S105). 이후, 호스부(310)를 통해 적절양의 물이 용기에 제공될 수 있다. 예를 들어, 적외선 센서를 통해 용기에 채워지는 물의 높이를 확인하여 음료에 필요한 적절한 양의 물을 용기에 제공할 수 있다. 상기 과정을 통해 완성된 음료는 사용자에게 제공될 수 있다.

일 실시예에서, 자판기(300)의 프로세서(301)는 음료에 제공된 제1 보충제의 양, 제2 보충제의 양 및 제3 보충제의 양에 기초하여 사용자에게 요청할 결제 금액을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 메모리(302)에는 제1 보충제, 제2 보충제 및 제3 보충제의 그램 당 가격이 저장될 수 있다. 예를 들어, 제1 보충제의 양은 1g에 200원, 제2 보충제의 양은 1g에 100원, 제3 보충제의 양은 1g에 50원으로 메모리(302)에 저장될 수 있다. 프로세서(301)는 메로리에서 확인된 사용자에게 제공할 제1 보충제, 제2 보충제 및 제3 보충제의 양과 제1 보충제, 제2 보충제 및 제3 보충제의 그램 당 가격을 연산하여 결제부(315)를 통해 사용자에게 금액 결제를 요청할 수 있다(S106).

일 실시예에서, 자판기(300)는 내부에 설치된 모터와 연결되어 회전 가능하고 용기와 함께 제공되는 믹싱부와 연결되는 회전부를 포함할 수 있다. 믹싱부는 용기와 함께 용기 제공부(306)에 저장될 수 있다. 프로세서(301)가 용기 제공부(306)에 용기를 음료 보관부(308)로 이송시키는 신호를 전송하면, 믹싱부도 용기와 함께 음료 보관부(308)로 이송될 수 있다. 일 실시예에서, 용기 보관부 내에 저장된 용기 내부에 믹싱부가 함께 배치될 수 있다. 사용자는 완성된 용기를 파지 후, 믹싱부를 회전부에 결합시킬 수 있다. 이후, 사용자는 자판기(300)에서 회전부를 회전시키는 동작 버튼을 입력할 수 있다. 이에 따라, 믹싱부를 통해 용기 내의 물, 제1 보충제, 제2 보충제 및 제3 보충제가 믹싱되어 음료가 최종 완성될 수 있다.

일 실시예에서, 사용자는 제1 인공 신경망에서 출력된 사용자 맞춤형 정보에 기초하여 자판기(300)에서 제공된 음료를 섭취 후, 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 골격근량의 증가 정도에 따른 점수를 입력할 수 있다. 일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 사용자 맞춤형 정보에 기초하여 자판기(300)에서 제공된 음료를 사용자가 설정한 기간동안 일정 횟수 섭취한 사용자에게만 골격근량의 증가 정도에 따른 점수를 입력하도록 할 수 있다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 사용자가 설정한 기간동안 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 자판기(300)에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 사용자에게 피드백을 요청할 수 있다. 사용자는 맞춤형 건강 보조 앱에 목표 골격근량을 입력한 시점으로부터 설정기간이 지난 이후, 측정된 골격근량을 입력할 수 있다. 관리자 서버(100)는 사용자가 입력한 골격근량이 사용자가 목표한 골격근량보다 적은 경우, 해당 수치를 제1 인공 신경망에 입력할 수 있다. 이후, 동일한 사용자가 동일한 설정기간 및 동일한 목표 골격근량을 맞춤형 건강 보조 앱에 입력했을 때, 제1 인공 신경망을 통해 출력될 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경될 수 있다. 예를 들어, 기존에 제1 인공 신경망을 통해 출력된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양보다 더 많은 양의 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양이 출력될 수 있다. 사용자는 변경된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보를 토대로 새로운 배합의 음료를 자판기(300)로부터 공급받을 수 있다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 나이, 성별, 키 및 몸무게가 오차 범위 내에 존재하는 복수의 사용자를 그룹핑할 수 있다. 예를 들어, 동일 성별, 동일 나이에서 오차 범위 -5% 내지 +5%의 키 및 오차범위 -5% 내지 +5%의 몸무게를 가지는 사용자들끼리 그룹핑할 수 있다. 관리자 서버(100)는 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 골격근량을 설정한 사용자들을 추출할 수 있다. 관리자 서버(100)는 추출된 사용자들 중 사용자들이 각각 설정한 기간동안 자판기(300)에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 사용자들에게 피드백을 요청할 수 있다. 관리자 서버(100)는 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 골격근량을 설정한 사용자들 내에서 설정 기간동안 목표하는 골격근량을 획득하지 못한 사람들의 수를 확인할 수 있다. 관리자 서버(100)는 목표 골격근량에 도달되지 못한 사용자들의 수가 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 골격근량을 설정한 사용자들의 과반수를 초과함에 기초하여 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 골격근량을 설정한 사용자들에게 제1 인공 신경망에서 출력된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경될 수 있다. 예를 들어, 기존에 제1 인공 신경망을 통해 출력된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양보다 더 많은 양의 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양이 출력될 수 있다.

일 실시예에서, 사용자 단말기(200)의 맞춤형 건강 보조 앱에는 사용자가 설정한 기간동안 감량하려는 체지방량, 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수, 상기 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게가 입력될 수 있다. 예를 들어, 20세, 남, 65kg, 설정기간: 3개월, 감량하려는 체지방량: 1kg와 같은 신상 정보 및 목표 수치가 맞춤형 건강 보조 앱에 입력될 수 있다. 상기 맞춤형 건강 보조 앱에 입력된 사용자의 신상 정보 및 목표 수치는 관리자 서버(100)에 전송되어 제1 인공 신경망에 입력될 수 있다. 제1 인공 신경망은 사용자가 설정한 기간동안 체지방량의 감소에 필요한 하루에 섭취되어야 될 총 칼로리, 끼니당 탄수화물의 양, 단백질의 양, 지방의 양에 대한 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 정보를 출력할 수 있다. 예를 들어, 20세, 남, 65kg의 신상정보를 가지는 사용자가 설정기간: 3개월, 감량하려는 체지방량: 1kg의 목표에 도달하기 위해 하루에 섭취해야 될 총 칼로리:1000Kcal, 끼니당 필요한 단백질:20g, 탄수화물:50g, 지방:5g와 같은 사용자 맞춤형 정보가 제1 인공 신경망에서 출력될 수 있다. 제1 인공 신경망에서 출력된 사용자 맞춤형 정보는 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 사용자 단말기(200)에는 사용자 맞춤형 정보를 포함하는 QR 코드가 생성될 수 있다. 사용자는QR 코드를 자판기(300)의 QR 코드 인식부(316)에 인식시킬 수 있다.

일 실시예에서, 자판기(300)의 프로세서(301)는 사용자 단말기(200)에 형성된 QR 코드가 자판기(300)의 QR 코드 인식부(316)에 인식됨에 기초하여 사용자에게 필요한 단백질, 탄수화물, 지방의 양을 확인할 수 있다. 프로세서(301)는 확인된 단백질의 양을 제공하기 위한 제1 보충제의 양, 확인된 탄수화물의 양을 제공하기 위한 제2 보충제의 양, 확인된 지방의 양을 제공하기 위한 제3 보충제의 양을 자판기(300)의 메모리(302)에서 확인할 수 있다. 자판기(300)는 확인된 보충제들의 양에 기초하여 음료를 제작 후, 사용자에게 제공할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자는 제1 인공 신경망에서 출력된 사용자 맞춤형 정보에 기초하여 자판기(300)에서 제공된 음료를 섭취 후, 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 체지방량의 감소 정도에 따른 점수를 입력할 수 있다. 일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 사용자 맞춤형 정보에 기초하여 자판기(300)에서 제공된 음료를 사용자가 설정한 기간동안 일정 횟수 섭취한 사용자에게만 체지방량의 감소 정도에 따른 점수를 입력하도록 할 수 있다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 사용자가 설정한 기간동안 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 자판기(300)에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 사용자에게 피드백을 요청할 수 있다. 사용자는 맞춤형 건강 보조 앱에 목표 체지방량을 입력한 시점으로부터 설정기간이 지난 이후, 측정된 체지방량을 입력할 수 있다. 관리자 서버(100)는 사용자가 입력한 체지방량이 사용자가 목표한 체지방량보다 많은 경우, 해당 수치를 제1 인공 신경망에 입력할 수 있다. 이후, 동일한 사용자가 동일한 설정기간 및 동일한 목표 체지방량을 맞춤형 건강 보조 앱에 입력했을 때, 제1 인공 신경망을 통해 출력될 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경될 수 있다. 예를 들어, 기존에 제1 인공 신경망을 통해 출력된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양보다 더 적은 양의 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양이 출력될 수 있다. 사용자는 변경된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보를 토대로 새로운 배합의 음료를 자판기(300)로부터 공급받을 수 있다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 나이, 성별, 키 및 몸무게가 오차 범위 내에 존재하는 복수의 사용자를 그룹핑할 수 있다. 예를 들어, 동일 성별, 동일 나이에서 오차 범위 -5% 내지 +5%의 키 및 오차범위 -5% 내지 +5%의 몸무게를 가지는 사용자들끼리 그룹핑할 수 있다. 관리자 서버(100)는 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 체지방량을 설정한 사용자들을 추출할 수 있다. 관리자 서버(100)는 추출된 사용자들 중 사용자들이 각각 설정한 기간동안 자판기(300)에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 사용자들에게 피드백을 요청할 수 있다. 관리자 서버(100)는 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 체지방량을 설정한 사용자들 내에서 설정 기간동안 목표하는 체지방량을 획득하지 못한 사람들의 수를 확인할 수 있다. 관리자 서버(100)는 목표 체지방량에 도달되지 못한 사용자들의 수가 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 체지방량을 설정한 사용자들의 과반수를 초과함에 기초하여 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간 동안 동일한 목표 체지방량을 설정한 사용자들에게 제1 인공 신경망에서 출력된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경될 수 있다. 예를 들어, 기존에 제1 인공 신경망을 통해 출력된 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양보다 더 적은 양의 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양이 출력될 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른, 사용자의 건강 상태가 인공 신경망에 입력됨에 따라 출력된 추천 영양제 정보에 기초하여 자판기(300)에서 영양제가 제공되는 과정을 설명하는 흐름도이다.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말기(200)에 설치된 맞춤형 건강 보조 앱에는 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 사용자의 건강 상태가 입력될 수 있다. 여기서 건강 상태는, '잦은 음주', '숙취 상태', '피로감' '눈이 침침', '눈떨림'과 같은 사용자의 현재 건강 상태 또는 평소 건강 상태에 대한 정보일 수 있다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게 및 사용자의 건강 상태에 따라 영양제를 추천하도록 학습시킨 제2 인공 신경망을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 관리자 서버(100)로 전송된 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 사용자의 건강 상태는 제2 인공 신경망에 입력될 수 있다(S201). 제2 인공 신경망은 상기 입력된 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 사용자의 건강 상태에 기초하여 추천 영양제에 대한 정보가 출력될 수 있다(S202). 제2 인공 신경망에서 출력된 추천 영양제 정보는 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장될 수 있다. 사용자 단말기(200)에는 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장된 추천 영양제 정보를 포함하는 제2 QR 코드가 형성될 수 있다. 프로세서(301)는 자판기(300)의 QR 코드 인식부(316)에 사용자 단말기(200)에 형성된 제2 QR 코드가 인식(S203)됨에 기초하여 사용자에게 제공되어야 될 영양제의 종류 및 동일한 영양제의 제공 개수를 확인할 수 있다(S204). 이후, 프로세서(301)는 용기 저장부에 저장된 용기를 영양제 출구부(313)로 이송시키는 신호를 용기 저장부에 전송할 수 있다. 이후, 프로세서(301)는 영양제 카트리지(311)를 개방하는 신호를 영양제 카트리지(311)에 전송할 수 있다. 일 실시예에서, 영양제 카트리지(311)는 복수의 영양제를 개별적으로 저장하는 복수의 영양제 카트리지(311)의 집합일 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 영양제 카트리지(311)에는 다양한 영양제들이 저장될 수 있다. 예를 들어, 영양제 카트리지(311)에는 비타민 계열의 영양제, 마그네슘, 오메가-3, 크릴오일, 밀크시슬과 같은 영양제들이 각각 저장될 수 있다. 이 밖에도 다양한 종류의 영양제가 복수의 영양제 카트리지(311)에 저장될 수 있다. 영양제 카트리지(311)에서 방출된 영양제들은 제2 통로부(312)를 통해 영양제 출구부(313)에 배치된 용기로 배출될 수 있다. 이후, 프로세서(301)는 사용자에게 제공된 영양제의 정보를 출력하라는 신호를 프린트부(314)에 전송할 수 있다. 프린트부(314)는 사용자에게 제공된 영양제의 정보를 포함하는 영수증을 사용자에게 출력할 수 있다(S205). 프로세서(301)는 사용자에게 제공된 영양제의 양에 종류 및 양에 기초하여 사용자에게 요청할 결제 금액을 정할 수 있다.

일 실시예에서, 사용자는 자판기(300)에서 제공된 영양제 섭취 후 건강 상태의 호전 정도에 따른 점수를 맞춤형 건강 보조 앱에 입력할 수 있다. 사용자는 특정 건강 상태일 때, 자판기(300)에서 제공된 영양제를 섭취 후 개선 정도에 따른 점수를 입력할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 건강 상태가 '피로감' 상태였을 때, 자판기(300)에서 제공된 영양제를 섭취 후, 피로감의 개선 정도에 따라 점수를 입력할 수 있다. 또한, 사용자의 건강 상태가 '숙취' 상태였을 때, 자판기(300)에서 제공된 영양제를 섭취 후, 숙취의 개선 정도에 따라 점수를 입력할 수 있다. 관리자 서버(100)는 사용자가 입력한 점수가 데이터베이스에 저장된 점수 이하에 해당되는 점수를 입력한 사용자에게 피드백을 요청할 수 있다. 사용자는 특정 건강 상태였을 때, 자판기(300)에서 제공된 영양제를 섭취 후, 건강 상태의 개선 정도에 대한 피드백을 입력할 수 있다. 관리자 서버(100)는 사용자로부터 입력된 피드백을 제2 인공 신경망에 입력할 수 있다. 이후, 동일한 사용자가 동일한 건상태일 때 추천될 영양제의 정보가 변경될 수 있다. 예를 들어, 더 많은 종류의 영양제 또는 영양제의 종류가 변경될 수 있다.

일 실시예에서, 관리자 서버(100)는 나이, 성별, 키 및 몸무게가 오차 범위 내에 존재하는 복수의 사용자를 그룹핑할 수 있다. 예를 들어, 동일 성별, 동일 나이에서 오차 범위 -5% 내지 +5%의 키 및 오차범위 -5% 내지 +5%의 몸무게를 가지는 사용자들끼리 그룹핑할 수 있다. 관리자 서버(100)는 그룹핑된 복수의 사용자들 중 특정 건강 상태일 때 자판기(300)에서 제공된 동일한 영양제를 섭취한 사용자들을 추출할 수 있다. 예를 들어, 그룹핑된 복수의 사용자들 중, '숙취' 상태일 때, 자판기(300)에서 제공한 영양제의 종류가 동일한 사람들을 추출할 수 있다. 관리자 서버(100)는 상기 추출된 사람들이 영양제를 섭취 후, 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 건강 상태 호전 정도에 기초한 점수를 입력한 사람들 중에서 데이터베이스에 저장된 일정 점수 이하의 점수를 입력한 사람의 수를 확인할 수 있다. 관리자 서버(100)는 사용자가 입력한 점수가 데이터베이스에 저장된 점수 이하에 해당되는 점수를 입력한 사용자에게 피드백을 요청할 수 있다. 사용자는 특정 건강 상태였을 때, 자판기(300)에서 제공된 영양제를 섭취 후, 건강 상태의 개선 정도에 대한 피드백을 입력할 수 있다. 관리자 서버(100)는 데이터베이스에 저장된 점수 이하의 점수를 입력한 사용자들의 수가 추출된 사용자들의 수의 과반수를 초과함에 기초하여 일정 점수 이하를 제공한 사용자들이 제공한 피드백이 제2 인공 신경망에 입력할 수 있다. 복수의 피드백에 기초하여, 추출된 사용자들 중 특정 건강 상태에 해당하는 사용자에게 추천될 영양제의 정보가 변경될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른, 자판기(300)를 이용한 사용자 맞춤형 건강기능식품 제공 시스템은, 관리자 서버(100), 상기 관리자 서버(100)와 통식적으로 연결되고, 프로세서(301), 상기 프로세서(301)에서 수행가능한 명령들을 저장하는 적어도 하나의 메모리(302), 제1 보충제가 보관된 제1 카트리지(303), 제2 보충제가 보관된 제2 카트리지(304), 제3 보충제가 보관된 제3 카트리지(305), 음료가 제조될 용기가 제공되는 용기 제공부(306), 음료가 제조될 용기가 안착되는 음료 보관부(308), 상기 음료 보관부(308) 아래에 설치된 무게 측정부(309), 상기 제1 카트리지(303), 상기 제2 카트리지(304) 및 상기 제3 카트리지(305)와 상기 음료 보관부(308)를 연결하는 제1 통로부(307), 상기 용기에 물을 제공하는 호스부(310), 결제부(315) 및 QR 코드 인식부(316)를 포함하는 자판기(300) 및 상기 관리자 서버(100)와 통신적으로 연결된 맞춤형 건강 보조 앱이 설치된 사용자 단말기(200)를 포함하고, 상기 사용자 단말기(200)를 통해 상기 맞춤형 건강 보조 앱에서 상기 사용자가 설정한 기간동안 증량하려는 골격근량, 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수, 상기 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게에 대한 정보를 포함하는 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고, 상기 관리자 서버(100)에 설치되며, 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 골격근량 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양이 출력되도록 학습시킨 제1 인공 신경망에 상기 사용자 단말기(200)를 통해 획득된 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고, 상기 사용자가 설정한 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 끼니당 탄수화물의 양, 단백질의 양, 지방의 양에 대한 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 정보가 상기 제1 인공 신경망에서 출력되고, 상기 제1 인공 신경망에서 출력된 상기 사용자의 맞춤형 정보가 상기 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장되고, 상기 사용자의 맞춤형 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기(200)에 제1 QR 코드가 형성되고, 상기 사용자 단말기(200)에 형성된 상기 제1 QR 코드가 상기 자판기(300)의 상기 QR 코드 인식부(316)에 인식됨에 기초하여 상기 자판기(300)에서 제조할 음료에 포함되어야 하는 단백질, 탄수화물, 지방의 양이 상기 자판기(300)의 프로세서(301)에서 확인되고, 상기 확인된 단백질의 양을 제공하기 위한 상기 제1 보충제의 양, 상기 확인된 탄수화물의 양을 제공하기 위한 상기 제2 보충제의 양 및 상기 확인된 지방의 양을 제공하기 위한 상기 제3 보충제의 양이 상기 메모리(302)에서 확인되고, 상기 무게 측정부(309)를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 초기화된 상태에서 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 상기 제1 카트리지(303)가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리(302)에서 확인된 상기 제1 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 상기 제1 카트리지(303)가 폐쇄되고, 상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 상기 제2 카트리지(304)가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리(302)에서 확인된 상기 제2 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 상기 제2 카트리지(304)가 폐쇄되고,상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 상기 제3 카트리지(305)가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리(302)에서 확인된 상기 제3 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 상기 제3 카트리지(305)가 폐쇄되고, 상기 음료에 제공된 상기 제1 보충제의 양, 상기 제2 보충제의 양 및 상기 제3 보충제의 양에 기초하여 상기 사용자에게 요청할 결제 금액을 정할 수 있다.

또한, 상기 사용자가 설정한 기간동안 상기 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 상기 자판기(300)에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 것에 기초하여, 상기 사용자에게 피드백을 요청하고, 상기 사용자의 피드백에 포함된 상기 사용자가 설정한 기간동안 획득한 골격근 증가량이 목표 골격근량에 도달되지 못함에 기초하여 상기 피드백이 상기 제1 인공 신경망에 입력되고, 상기 피드백을 입력한 상기 사용자가 이후에 동일한 설정 기간동안 동일한 목표 골격근량을 상기 맞춤형 건강 보조 앱에 입력했을 때, 상기 제1 인공 신경망을 통해 출력될 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경되고, 상기 관리자 서버(100)는, 나이, 성별, 키 및 몸무게가 오차 범위 내에 존재하는 복수의 사용자를 그룹핑하고, 상기 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간동안 동일한 목표 골격근량을 상기 맞춤형 건강 보조 앱 입력한 사용자들을 추출하고, 상기 추출된 사용자들 중 상기 사용자들이 각각 설정한 기간동안 상기 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 상기 자판기(300)에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 상기 사용자들에게 피드백을 요청하고, 상기 사용자들의 피드백에 포함된 상기 사용자들이 각각 설정한 기간동안 획득한 골격근 증가량이 목표 골격근량에 도달되지 못한 사용자들의 수를 확인하고, 상기 목표 골격근량에 도달되지 못한 사용자들의 수가 상기 추출된 사용자들과반수를 초과함에 기초하여 상기 추출된 사용자들에게 상기 제1 인공 신경망에서 출력될 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경될 수 있다.

또한, 상기 자판기(300)는, 서로 다른 영양제가 개별적으로 보관된 복수의 영양제 카트리지(311), 영양제가 담기는 용기가 안착되는 영양제 출구부(313), 상기 영양제 카트리지(311)와 상기 영양제 출구부(313)를 연결하는 제2 통로부(312) 및 상기 영양제에 대한 정보가 출력되는 프린트부(314)를 포함하고, 상기 사용자 단말기(200)를 통해 상기 맞춤형 건강 보조 앱에서 상기 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 상기 사용자의 건강 상태가 입력되고, 상기 관리자 서버(100)에 설치되며, 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게 및 사용자의 건강 상태에 따라 영양제를 추천하도록 학습시킨 제2 인공 신경망에 상기 사용자 단말기(200)를 통해 획득된 상기 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 상기 사용자의 건강 상태가 입력되고, 상기 제2 인공 신경망에서 상기 사용자의 건강 상태에 기초한 추천 영양제 정보가 출력되고, 상기 제2 인공 신경망에서 출력된 상기 추천 영양제 정보가 상기 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장되고, 상기 추천 영양제 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기(200)에 제2 QR 코드가 형성되고, 상기 사용자 단말기(200)에 형성된 상기 제2 QR 코드가 상기 자판기(300)의 상기 QR 코드 인식부(316)에 인식됨에 기초하여 상기 사용자에게 제공되어야 될 영양제의 종류 및 동일한 영양제의 제공 개수가 상기 프로세서(301)에서 확인되고, 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 적어도 하나의 상기 영양제 카트리지(311)가 개폐되고, 상기 영양제 카트리지(311)에서 배출된 영양제가 상기 제2 통로부(312)를 통해 상기 영양제 출구부(313)에 배치된 용기로 배출되고, 상기 프로세서(301)의 명령에 따라 상기 프린트부(314)에서 상기 사용자에게 제공된 영양제의 정보가 출력되는 자판기(300)를 이용할 수 있다.

또한, 상기 자판기(300)는, 모터와 연결되어 회전 가능한 회전부 및 상기 회전부에 탈착 가능한 믹싱부를 포함하고, 상기 용기 제공부(306)에 저장된 상기 용기에는 믹싱부가 포함되고, 상기 음료가 완성되어 상기 음료 보관부(308)로부터 상기 용기가 꺼내진 상태에서 상기 믹싱부를 상기 회전부에 연결하고, 상기 자판기(300)에서 상기 회전부를 회전시키는 동작 버튼이 입력되고, 상기 회전부가 회전함에 따라 상기 믹싱부를 통해 상기 용기에 포함된 상기 물, 상기 제1 보충제, 상기 제2 보충제 및 상기 제3 보충제 믹싱될 수 있다.

또한, 상기 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 상기 자판기(300)에서 제공된 영양제 섭취 후, 상기 사용자에게 건강 상태의 호전 정도에 따른 점수가 입력되고, 상기 점수가 상기 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장된 일정 점수 이하에 해당되는 점수임에 기초하여 상기 사용자에게 피드백을 요청하고, 상기 피드백이 상기 제2 인공 신경망에 입력됨에 따라 상기 피드백을 입력한 상기 사용자가 동일한 상기 건강 상태일 때 추천될 영양제의 정보가 변경되고, 상기 관리자 서버(100)는, 나이, 성별, 키 및 몸무게가 오차 범위 내에 존재하는 복수의 사용자를 그룹핑하고, 상기 그룹핑된 복수의 사용자들 중 특정 건강 상태일 때, 상기 자판기(300)에서 제공된 동일한 영양제를 섭취한 사용자들을 추출하고, 상기 추출된 사용자들이 상기 영양제를 섭취 후, 상기 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 입력한 점수 중 상기 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장된 일정 점수 이하의 점수를 입력한 사용자들의 수를 확인하고, 상기 데이터베이스에 저장된 점수 이하의 점수를 입력한 사용자들의 수가 상기 추출된 사용자들의 수의 과반수를 초과함에 기초하여 상기 일정 점수 이하를 제공한 사용자들이 제공한 피드백이 상기 제2 인공 신경망에 입력되고, 상기 복수의 피드백에 기초하여, 상기 추출된 사용자들 중 특정 건강 상태에 해당하는 사용자에게 추천될 영양제의 정보가 변경될 수 있다.

또한, 상기 사용자 단말기(200)를 통해 상기 맞춤형 건강 보조 앱에서 상기 사용자가 설정한 기간동안 감소하려는 체지방량과 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수가 입력되고, 상기 관리자 서버(100)에 설치되며, 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 체지방량 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 체지방량 감소에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 그램 및 소비해야 할 칼로리량이 출력되도록 학습시킨 제2 인공 신경망에 상기 사용자 단말기(200)를 통해 획득된 상기 사용자가 설정한 기간, 상기 사용자가 감소하려는 체지방량, 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수, 상기 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게가 입력되고, 상기 사용자가 설정한 기간동안 체지방량의 감소에 필요한 끼니당 탄수화물의 양, 단백질의 양, 지방의 양에 대한 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 정보가 상기 제2 인공 신경망에서 출력되고, 상기 제2 인공 신경망에서 출력된 상기 사용자의 맞춤형 정보가 상기 관리자 서버(100)의 데이터베이스에 저장되고, 상기 사용자의 맞춤형 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기(200)에 QR 코드가 형성되고, 상기 사용자 단말기(200)에 형성된 상기 QR 코드가 상기 자판기(300)의 QR 코드 인식부(316)에 인식됨에 기초하여 상기 QR 코드에 포함된 상기 사용자에게 필요한 양의 단백질, 탄수화물, 지방을 포함하는 음료가 상기 자판기(300)에서 제조되는 자판기(300)를 이용할 수 있다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

10: 네트워크 100: 관리자 서버
200: 사용자 단말기 300: 자판기

Claims (3)

1. 자판기를 이용한 사용자 맞춤형 건강기능식품 제공 시스템에 있어서,
   관리자 서버;
   상기 관리자 서버와 통신적으로 연결되고, 프로세서, 상기 프로세서에서 수행가능한 명령들을 저장하는 적어도 하나의 메모리, 제1 보충제가 보관된 제1 카트리지, 제2 보충제가 보관된 제2 카트리지, 제3 보충제가 보관된 제3 카트리지, 음료가 제조될 용기가 제공되는 용기 제공부, 음료가 제조될 용기가 안착되는 음료 보관부, 상기 음료 보관부 아래에 설치된 무게 측정부, 상기 제1 카트리지, 상기 제2 카트리지 및 상기 제3 카트리지와 상기 음료 보관부를 연결하는 제1 통로부, 상기 용기에 물을 제공하는 호스부, 결제부 및 QR 코드 인식부를 포함하는 자판기; 및
   상기 관리자 서버와 통신적으로 연결된 맞춤형 건강 보조 앱이 설치된 사용자 단말기;를 포함하고,
   상기 사용자 단말기를 통해 상기 맞춤형 건강 보조 앱에서 상기 사용자가 설정한 기간동안 증량하려는 골격근량, 상기 사용자가 하루동안 섭취하는 끼니의 횟수, 상기 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게에 대한 정보를 포함하는 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고,
   상기 관리자 서버에 설치되며, 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 목표 골격근량 및 목표 기간에 기초하여 일정 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 하루에 섭취해야 될 총 칼로리(Kcal), 끼니당 섭취해야 될 탄수화물, 단백질, 지방의 양이 출력되도록 학습시킨 제1 인공 신경망에 상기 사용자 단말기를 통해 획득된 사용자의 신상 정보 및 목표 수치가 입력되고,
   상기 사용자가 설정한 기간동안 골격근량의 상승에 필요한 끼니당 탄수화물의 양, 단백질의 양, 지방의 양에 대한 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 정보가 상기 제1 인공 신경망에서 출력되고,
   상기 제1 인공 신경망에서 출력된 상기 사용자의 맞춤형 정보가 상기 관리자 서버의 데이터베이스에 저장되고, 상기 사용자의 맞춤형 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기에 제1 QR 코드가 형성되고,
   상기 사용자 단말기에 형성된 상기 제1 QR 코드가 상기 자판기의 상기 QR 코드 인식부에 인식됨에 기초하여 상기 자판기에서 제조할 음료에 포함되어야 하는 단백질, 탄수화물, 지방의 양이 상기 자판기의 프로세서에서 확인되고,
   상기 확인된 단백질의 양을 제공하기 위한 상기 제1 보충제의 양, 상기 확인된 탄수화물의 양을 제공하기 위한 상기 제2 보충제의 양 및 상기 확인된 지방의 양을 제공하기 위한 상기 제3 보충제의 양이 상기 메모리에서 확인되고,
   상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 초기화된 상태에서 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제1 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제1 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제1 카트리지가 폐쇄되고,
   상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제2 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제2 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제2 카트리지가 폐쇄되고,
   상기 무게 측정부의 무게가 초기화되고, 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제3 카트리지가 개방되고, 상기 무게 측정부를 통해 측정되는 상기 용기의 무게가 상기 메모리에서 확인된 상기 제3 보충제의 양과 일치함에 기초하여 상기 프로세서의 명령에 따라 상기 제3 카트리지가 폐쇄되고,
   상기 음료에 제공된 상기 제1 보충제의 양, 상기 제2 보충제의 양 및 상기 제3 보충제의 양에 기초하여 상기 사용자에게 요청할 결제 금액을 정하는 자판기를 이용한 사용자 맞춤형 건강기능식품 제공 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 사용자가 설정한 기간동안 상기 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 상기 자판기에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 것에 기초하여, 상기 사용자에게 피드백을 요청하고,
   상기 사용자의 피드백에 포함된 상기 사용자가 설정한 기간동안 획득한 골격근 증가량이 목표 골격근량에 도달되지 못함에 기초하여 상기 피드백이 상기 제1 인공 신경망에 입력되고,
   상기 피드백을 입력한 상기 사용자가 이후에 동일한 설정 기간동안 동일한 목표 골격근량을 상기 맞춤형 건강 보조 앱에 입력했을 때, 상기 제1 인공 신경망을 통해 출력될 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경되고,
   상기 관리자 서버는,
   나이, 성별, 키 및 몸무게가 오차 범위 내에 존재하는 복수의 사용자를 그룹핑하고,
   상기 그룹핑된 복수의 사용자들 중 동일한 기간동안 동일한 목표 골격근량을 상기 맞춤형 건강 보조 앱에 입력한 사용자들을 추출하고,
   상기 추출된 사용자들 중 상기 사용자들이 각각 설정한 기간동안 상기 맞춤형 건강 보조 앱을 통해 상기 자판기에서 제공된 음료를 일정 횟수 이상 섭취한 상기 사용자들에게 피드백을 요청하고,
   상기 사용자들의 피드백에 포함된 상기 사용자들이 각각 설정한 기간동안 획득한 골격근 증가량이 목표 골격근량에 도달되지 못한 사용자들의 수를 확인하고,
   상기 목표 골격근량에 도달되지 못한 사용자들의 수가 상기 추출된 사용자들과반수를 초과함에 기초하여 상기 추출된 사용자들에게 상기 제1 인공 신경망에서 출력될 탄수화물의 양, 단백질의 양 및 지방의 양에 대한 정보가 변경되는 사용자 맞춤형 건강기능식품 제공 시스템.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 자판기는,
   서로 다른 영양제가 개별적으로 보관된 복수의 영양제 카트리지, 영양제가 담기는 용기가 안착되는 영양제 출구부, 상기 영양제 카트리지와 상기 영양제 출구부를 연결하는 제2 통로부 및 상기 영양제에 대한 정보가 출력되는 프린트부를 포함하고,
   상기 사용자 단말기를 통해 상기 맞춤형 건강 보조 앱에서 상기 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 상기 사용자의 건강 상태가 입력되고,
   상기 관리자 서버에 설치되며, 사용자의 나이, 성별, 키 및 몸무게 및 사용자의 건강 상태에 따라 영양제를 추천하도록 학습시킨 제2 인공 신경망에 상기 사용자 단말기를 통해 획득된 상기 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게 및 상기 사용자의 건강 상태가 입력되고,
   상기 제2 인공 신경망에서 상기 사용자의 건강 상태에 기초한 추천 영양제 정보가 출력되고,
   상기 제2 인공 신경망에서 출력된 상기 추천 영양제 정보가 상기 관리자 서버의 데이터베이스에 저장되고, 상기 추천 영양제 정보에 기초하여 상기 사용자 단말기에 제2 QR 코드가 형성되고,
   상기 사용자 단말기에 형성된 상기 제2 QR 코드가 상기 자판기의 상기 QR 코드 인식부에 인식됨에 기초하여 상기 사용자에게 제공되어야 될 영양제의 종류 및 동일한 영양제의 제공 개수가 상기 프로세서에서 확인되고,
   상기 프로세서의 명령에 따라 적어도 하나의 상기 영양제 카트리지가 개폐되고,
   상기 영양제 카트리지에서 배출된 영양제가 상기 제2 통로부를 통해 상기 영양제 출구부에 배치된 용기로 배출되고,
   상기 프로세서의 명령에 따라 상기 프린트부에서 상기 사용자에게 제공된 영양제의 정보가 출력되고,
   상기 사용자에게 제공된 영양제의 종류 및 양에 기초하여 상기 사용자에게 요청할 결제 금액을 정하는 자판기를 이용한 사용자 맞춤형 건강기능식품 제공 시스템.