KR102639788B1 - 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치 및 그 방법 - Google Patents
인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치 및 그 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치 및 그 방법을 개시한다. 즉, 본 발명은 건강기능식품과 관련한 데이터를 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버, 특허청 서버 등으로부터 수집하고, 수집된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 전처리 기능을 수행하고, 전처리된 정형 데이터 및 전처리된 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 저장함으로써, 건강기능식품과 관련한 다양한 정보를 통합 관리하여, 전체 데이터의 관리 효율성을 높일 수 있다.
Description
본 발명은 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 특히 건강기능식품과 관련한 데이터를 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버, 특허청 서버 등으로부터 수집하고, 수집된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 전처리 기능을 수행하고, 전처리된 정형 데이터 및 전처리된 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 저장하고, 데이터베이스에 저장된 데이터를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하고, 클라이언트 단말의 HTTP Request에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 데이터를 원하는 형태로 가공하여 클라이언트 단말에 제공하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
건강 기능 식품은 인체에 유용한 성분이나 원료를 제조, 가공한 식품이다.
이러한 건강 기능 식품은 의약품이나 일반 식품과는 다르게 개별인정형 원료, 고시형 원료 등과 같이 특정 조건들이 있는 원료와 수많은 부원료의 조합으로 만들어진다. 또한, 이러한 원료적 특성에 따라 사용할 수 있는 기능이 달라진다.
또한, 상기 건강 기능 식품은 경험있는 사람의 노하우를 바탕으로 배합과 조합이 이루어지나 이를 기존 생산 데이터를 바탕으로 손쉽게 배합하고, 건강기능식품 기획, 개발을 위한 방법이 제대로 제공되지 못하고 있다.
또한, 정형화된 데이터인 건강기능식품에 대한 생산 정보와 비정형화 데이터인 온라인에 다양한 포맷으로 존재하는 데이터를 저장할 수 있는 저장 방법 및 이를 가공하여 클라이언트의 요청에 따른 정보를 제공하기 위한 방법이 필요하다.
본 발명의 목적은 건강기능식품과 관련한 데이터를 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버, 특허청 서버 등으로부터 수집하고, 수집된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 전처리 기능을 수행하고, 전처리된 정형 데이터 및 전처리된 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 저장하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 데이터베이스에 저장된 데이터를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하고, 클라이언트 단말의 HTTP Request에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 데이터를 원하는 형태로 가공하여 클라이언트 단말에 제공하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치는 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 유통사 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버 및 특허청 서버에 접속하는 통신부; 및 상기 접속된 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 유통사 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버 및 특허청 서버로부터 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집하고, 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터와 비정형 데이터로 분리하고, 상기 건강기능식품과 관련해서 상기 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 전처리 기능을 수행하고, 상기 전처리된 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 분산 저장하고, 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 상기 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 데이터 직렬화 기능을 수행하는 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 관계형 데이터베이스에 저장되는 데이터는, 상기 건강기능식품과 관련해서 미리 설정된 ID를 근거로 상기 정형 데이터에 포함된 개별 항목에 대응하는 복수의 테이블이 연결되어 관리되며, 상기 비관계형 데이터베이스에 저장되는 데이터는, 각각의 데이터 특성에 따라 도큐먼트 스토어(document store), 그래프 스토어(graph store), 키 밸류 스토어(key-value store/database) 및 칼럼-오리엔티드 스토어(column-oriented store) 중 어느 하나의 형태로 저장될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법은 제어부에 의해, 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 유통사 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버 및 특허청 서버로부터 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터와 비정형 데이터로 분리하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 건강기능식품과 관련해서 상기 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 전처리 기능을 수행하는 단계; 상기 제어부에 의해, 상기 전처리된 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 분산 저장하는 단계; 및 상기 제어부에 의해, 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 상기 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 데이터 직렬화 기능을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집하는 단계는, 통신부를 제어하여 상기 식품의약품안전처 서버에 접속하고, 상기 접속된 식품의약품안전처 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보를 수집하는 과정; 상기 통신부를 제어하여 상기 온라인 쇼핑몰 서버 및 상기 유통사 서버에 접속하고, 상기 접속된 온라인 쇼핑몰 서버 및 상기 접속된 유통사 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 상품 판매 데이터를 수집하는 과정; 상기 통신부를 제어하여 상기 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속하고, 상기 접속된 소셜 네트워크 서비스 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터를 수집하는 과정; 및 상기 통신부를 제어하여 상기 특허청 서버에 접속하고, 상기 접속된 특허청 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 지식 재산권 데이터를 수집하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 전처리 기능을 수행하는 단계는, 상기 분리된 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 건강기능식품과 관련한 비정형 데이터를 미리 설정된 포맷으로 변경할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 데이터 직렬화 기능을 수행하는 단계는, 상기 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하며, 상기 미리 설정된 데이터 형식은, JSON(JavaScript Object Notation) 타입, CSV(Comma Separated Values) 타입 및 스프레드시트(Spreadsheet) 타입 중 어느 하나를 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 통신부를 통해 클라이언트 단말로부터 전송되는 HTTP 요청을 수신할 때, 상기 제어부에 의해, 상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하는 단계; 및 상기 제어부에 의해, 상기 확인된 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하는 단계는, 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보, 주원료 정보 및 부원료 정보 중 적어도 하나를 근거로 상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 상기 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보, 주원료 정보 및 부원료 정보 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 확인된 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 단계는, 상기 적어도 하나의 건강기능식품 데이터에 대해 자연어 처리 및 워드클라우드(NLP WordCloud) 기능, 양방향 마인드맵(Bi-directional MindMap) 기능 및 서처블 마인드맵(Searchable MindMap) 기능 중 어느 하나의 기능을 수행하여, 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 시각화하여 시각화 정보를 생성하는 과정; 및 상기 생성된 시각화 정보를 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명과 관련된 일 예로서 상기 확인된 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 단계는, 상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 확인되는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터와 관련한 시계열 데이터를 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송할 수 있다.
본 발명은 건강기능식품과 관련한 데이터를 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버, 특허청 서버 등으로부터 수집하고, 수집된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 전처리 기능을 수행하고, 전처리된 정형 데이터 및 전처리된 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 저장함으로써, 건강기능식품과 관련한 다양한 정보를 통합 관리하여, 전체 데이터의 관리 효율성을 높일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 데이터베이스에 저장된 데이터를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하고, 클라이언트 단말의 HTTP Request에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 데이터를 원하는 형태로 가공하여 클라이언트 단말에 제공함으로써, 클라이언트가 원하는 형태로 정보를 제공하여 클라이언트의 만족도를 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 마인드맵에 따른 시각화의 예를 나타낸 도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 시계열 데이터의 예를 나타낸 도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 마인드맵에 따른 시각화의 예를 나타낸 도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 시계열 데이터의 예를 나타낸 도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치(100)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치(100)는 통신부(110), 저장부(120), 표시부(130), 음성 출력부(140) 및 제어부(150)로 구성된다. 도 1에 도시된 건강기능식품 통합 관리 장치(100)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 1에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 건강기능식품 통합 관리 장치(100)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 건강기능식품 통합 관리 장치(100)가 구현될 수도 있다.
상기 건강기능식품 통합 관리 장치(100)는 스마트폰(Smart Phone), 휴대 단말기(Portable Terminal), 이동 단말기(Mobile Terminal), 폴더블 단말기(Foldable Terminal), 개인 정보 단말기(Personal Digital Assistant: PDA), PMP(Portable Multimedia Player) 단말기, 텔레매틱스(Telematics) 단말기, 내비게이션(Navigation) 단말기, 개인용 컴퓨터(Personal Computer), 노트북 컴퓨터, 슬레이트 PC(Slate PC), 태블릿 PC(Tablet PC), 울트라북(ultrabook), 웨어러블 디바이스(Wearable Device, 예를 들어, 워치형 단말기(Smartwatch), 글래스형 단말기(Smart Glass), HMD(Head Mounted Display) 등 포함), 와이브로(Wibro) 단말기, IPTV(Internet Protocol Television) 단말기, 스마트 TV, 디지털방송용 단말기, AVN(Audio Video Navigation) 단말기, A/V(Audio/Video) 시스템, 플렉시블 단말기(Flexible Terminal), 디지털 사이니지 장치 등과 같은 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 이때, 상기 건강기능식품 통합 관리 장치(100)는 건강기능식품과 관련한 다양한 데이터를 수집하고, 클라이언트 단말의 요청에 따라 수집된 건강기능식품과 관련한 다양한 데이터를 가공하여 해당 클라이언트 단말에 제공하는 사용자(또는 관리자)가 소지한 단말일 수 있다.
상기 통신부(110)는 유/무선 통신망을 통해 내부의 임의의 구성 요소 또는 외부의 임의의 적어도 하나의 단말기와 통신 연결한다. 이때, 상기 외부의 임의의 단말기는 식품의약품안전처 서버(미도시), 온라인 쇼핑몰 서버(미도시), 유통사 서버(미도시), 소셜 네트워크 서비스 서버(미도시), 특허청 서버(미도시), 클라이언트 단말(미도시), 다른 단말(미도시) 등을 포함할 수 있다. 여기서, 무선 인터넷 기술로는 무선랜(Wireless LAN: WLAN), DLNA(Digital Living Network Alliance), 와이브로(Wireless Broadband: Wibro), 와이맥스(World Interoperability for Microwave Access: Wimax), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), IEEE 802.16, 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution: LTE), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced), 광대역 무선 이동 통신 서비스(Wireless Mobile Broadband Service: WMBS) 등이 있으며, 상기 통신부(110)는 상기에서 나열되지 않은 인터넷 기술까지 포함한 범위에서 적어도 하나의 무선 인터넷 기술에 따라 데이터를 송수신하게 된다. 또한, 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(Infrared Data Association: IrDA), UWB(Ultra Wideband), 지그비(ZigBee), 인접 자장 통신(Near Field Communication: NFC), 초음파 통신(Ultra Sound Communication: USC), 가시광 통신(Visible Light Communication: VLC), 와이 파이(Wi-Fi), 와이 파이 다이렉트(Wi-Fi Direct) 등이 포함될 수 있다. 또한, 유선 통신 기술로는 전력선 통신(Power Line Communication: PLC), USB 통신, 이더넷(Ethernet), 시리얼 통신(serial communication), 광/동축 케이블 등이 포함될 수 있다.
또한, 상기 통신부(110)는 유니버설 시리얼 버스(Universal Serial Bus: USB)를 통해 임의의 단말과 정보를 상호 전송할 수 있다.
또한, 상기 통신부(110)는 이동통신을 위한 기술표준들 또는 통신방식(예를 들어, GSM(Global System for Mobile communication), CDMA(Code Division Multi Access), CDMA2000(Code Division Multi Access 2000), EV-DO(Enhanced Voice-Data Optimized or Enhanced Voice-Data Only), WCDMA(Wideband CDMA), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), HSUPA(High Speed Uplink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), LTE-A(Long Term Evolution-Advanced) 등)에 따라 구축된 이동 통신망 상에서 기지국, 상기 식품의약품안전처 서버, 상기 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 유통사 서버, 상기 소셜 네트워크 서비스 서버, 상기 특허청 서버, 상기 클라이언트 단말, 상기 다른 단말 등과 무선 신호를 송수신한다.
또한, 상기 통신부(110)는 상기 제어부(150)의 제어에 의해, 상기 식품의약품안전처 서버, 상기 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 유통사 서버, 상기 소셜 네트워크 서비스 서버, 상기 특허청 서버 등으로부터 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집(또는 크롤링)한다.
상기 저장부(120)는 다양한 사용자 인터페이스(User Interface: UI), 그래픽 사용자 인터페이스(Graphic User Interface: GUI) 등을 저장한다.
또한, 상기 저장부(120)는 상기 건강기능식품 통합 관리 장치(100)가 작동하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다.
즉, 상기 저장부(120)는 상기 건강기능식품 통합 관리 장치(100)에서 구동되는 다수의 응용 프로그램(application program 또는 애플리케이션(application)), 건강기능식품 통합 관리 장치(100)의 작동을 위한 데이터들, 명령어들을 저장할 수 있다. 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 무선 통신을 통해 외부 서버로부터 다운로드 될 수 있다. 또한, 이러한 응용 프로그램 중 적어도 일부는 건강기능식품 통합 관리 장치(100)의 기본적인 기능을 위하여 출고 당시부터 건강기능식품 통합 관리 장치(100) 상에 존재할 수 있다. 한편, 응용 프로그램은 상기 저장부(120)에 저장되고, 건강기능식품 통합 관리 장치(100)에 설치되어, 제어부(150)에 의하여 상기 건강기능식품 통합 관리 장치(100)의 작동(또는 기능)을 수행하도록 구동될 수 있다.
또한, 상기 저장부(120)는 플래시 메모리 타입(Flash Memory Type), 하드 디스크 타입(Hard Disk Type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(Multimedia Card Micro Type), 카드 타입의 메모리(예를 들면, SD 또는 XD 메모리 등), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크, 램(Random Access Memory: RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory: ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory) 중 적어도 하나의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 건강기능식품 통합 관리 장치(100)는 인터넷(internet)상에서 저장부(120)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영하거나, 또는 상기 웹 스토리지와 관련되어 작동할 수도 있다.
또한, 상기 저장부(120)는 상기 제어부(150)의 제어에 의해 상기 수집된(또는 크롤링된) 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 저장한다. 이때, 상기 저장부(120)는 상기 제어부(150)의 제어에 의해, 상기 수집된 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터와 해당 데이터의 수집 일자에 대한 정보를 함께 매핑하여 저장한다.
상기 표시부(또는 디스플레이부)(130)는 상기 제어부(150)의 제어에 의해 상기 저장부(120)에 저장된 사용자 인터페이스 및/또는 그래픽 사용자 인터페이스를 이용하여 다양한 메뉴 화면 등과 같은 다양한 콘텐츠를 표시할 수 있다. 여기서, 상기 표시부(130)에 표시되는 콘텐츠는 다양한 텍스트 또는 이미지 데이터(각종 정보 데이터 포함)와 아이콘, 리스트 메뉴, 콤보 박스 등의 데이터를 포함하는 메뉴 화면 등을 포함한다. 또한, 상기 표시부(130)는 터치 스크린 일 수 있다.
또한, 상기 표시부(130)는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display: LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display: TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode: OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 3차원 디스플레이(3D Display), 전자잉크 디스플레이(e-ink display), LED(Light Emitting Diode) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 표시부(130)는 상기 제어부(150)의 제어에 의해 상기 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 표시한다.
상기 음성 출력부(140)는 상기 제어부(150)에 의해 소정 신호 처리된 신호에 포함된 음성 정보를 출력한다. 여기서, 상기 음성 출력부(140)에는 리시버(receiver), 스피커(speaker), 버저(buzzer) 등이 포함될 수 있다.
또한, 상기 음성 출력부(140)는 상기 제어부(150)에 의해 생성된 안내 음성을 출력한다.
또한, 상기 음성 출력부(140)는 상기 제어부(150)의 제어에 의해 상기 수집된 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터에 대응하는 음성 정보(또는 음향 정보) 등을 출력한다.
상기 제어부(controller, 또는 MCU(microcontroller unit)(150)는 상기 건강기능식품 통합 관리 장치(100)의 전반적인 제어 기능을 실행한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 저장부(120)에 저장된 프로그램 및 데이터를 이용하여 건강기능식품 통합 관리 장치(100)의 전반적인 제어 기능을 실행한다. 상기 제어부(150)는 RAM, ROM, CPU, GPU, 버스를 포함할 수 있으며, RAM, ROM, CPU, GPU 등은 버스를 통해 서로 연결될 수 있다. CPU는 상기 저장부(120)에 액세스하여, 상기 저장부(120)에 저장된 O/S를 이용하여 부팅을 수행할 수 있으며, 상기 저장부(120)에 저장된 각종 프로그램, 콘텐츠, 데이터 등을 이용하여 다양한 작동을 수행할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 사전에 수집된 복수의 학습용 데이터세트를 지속적인 기계학습(또는 딥러닝)의 데이터로 활용한다. 여기서, 상기 기계학습을 위한 입력 데이터세트(또는 학습용 데이터세트)는 미리 설정된 비율(예를 들어 7:3)로 훈련 세트(train set)와 테스트 세트(test set)로 분할하여, 훈련 및 테스트 기능을 수행할 수 있다. 또한, 상기 기계학습을 위한 입력 데이터세트는 추후 수집되는 특정 원재료로 만든 건강기능식품과 관련한 데이터 등을 포함한다. 또한, 상기 기계학습을 위한 출력 데이터세트는 예측하고 싶은 부분으로, 해당 건강기능식품과 관련한 데이터에 포함된 카테고리, 주원료 정보, 부원료 정보 등에 대해 학습하고, 추후에 이를 예측하여 설정되는(또는 결정되는/생성되는) 특정 원재료들 간의 배합 비율 등을 포함한다.
즉, 상기 제어부(150)는 미리 설정된 학습용 데이터를 통해 배합 모델에 대해서 특정 로우 데이터와 관련해서 특정 원재료들 간의 배합 비율을 설정(또는 결정/생성)하기 위한 학습 기능을 수행한다. 이때, 상기 제어부(150)는 로우 데이터(예를 들어 건강기능식품과 관련한 데이터 등 포함)를 병렬 및 분산하여 저장하고, 저장된 로우 데이터(또는 학습용 데이터 등 포함) 내에 포함된 비정형(Unstructed) 데이터, 정형(Structured) 데이터, 반정형 데이터(Semi-structured)를 정제하고, 메타 데이터로 분류를 포함한 전처리를 실시하고, 전처리된 데이터를 데이터 마이닝(Data Mining)을 포함하는 분석을 실시하고 적어도 하나의 종류의 기계학습에 기반하여 학습, 훈련 및 테스트를 진행하여 빅데이터를 구축할 수 있다. 이때, 적어도 하나의 종류의 기계학습은 지도 학습(Supervised Learning), 반지도 학습(Semi-Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) 및 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning) 중 어느 하나 또는 적어도 하나의 조합으로 이루어질 수 있다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 학습용 데이터 등을 통해서 뉴럴 네트워크(Neural Networks) 형태의 상기 배합 모델에 대해서 학습 기능을 수행한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 통신부(110)를 통해 상기 식품의약품안전처 서버, 상기 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 유통사 서버, 상기 소셜 네트워크 서비스 서버, 상기 특허청 서버 등으로부터 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집(또는 크롤링)한다. 이때, 상기 제어부(150)는 상기 식품의약품안전처 서버, 상기 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 유통사 서버, 상기 소셜 네트워크 서비스 서버, 상기 특허청 서버 등의 각각의 데이터 출처에 적합한 크롤러(crawler: 데이터 수집) 프로그램(예를 들어 쇼핑 크롤러, 블로그 크롤러, SNS 크롤러 등 포함)을 이용해서, 해당 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집(또는 크롤링)할 수도 있다. 여기서, 상기 건강기능식품과 관련한 데이터(또는 건강기능식품 데이터)는 해당 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보, 상품 판매 데이터, 소셜 데이터, 지식 재산권 데이터 등을 포함한다. 이때, 상기 건강기능식품은 식품의약품안전처에서 동물시험, 인체적용시험 등 과학적 근거를 평가하여 인정받은 기능성원료를 가지고 만든 제품을 나타낸다.
즉, 상기 제어부(150)는 통신부(110)를 제어하여 상기 식품의약품안전처 서버에 접속하고, 상기 접속된 식품의약품안전처 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보를 수집한다. 여기서, 상기 건강기능식품 기본 정보(또는 해당 특정 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보)는 제품 정보(예를 들어 브랜드명, 제품명, 식품유형(일 예로 기타가공품, 건강기능식품 등 포함), 내용량(예를 들어 100g), 품목보고번호, 원재료명 및 함량(일 예로 마카분말, L-아르지닌, 건조맥주효모, 산화아연, 찹쌀증숙분말, 스테아린산마그네슘 등 포함), 섭취 방법, 소비자 상담 번호, 포장재질(일 예로 HDPE, PP 등 포함), 제조원, 판매원, 섭취 시 주의사항, 제품 홈페이지 URL 등 포함), 제조원 정보(예를 들어 판매원명, 사업자등록번호, 대표자명, 홈페이지 URL 등 포함), 유통사/판매원 정보(예를 들어 판매원명, 사업자등록번호, 대표자명, 홈페이지 URL 등 포함) 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 통신부(110)를 제어하여 상기 온라인 쇼핑몰 서버(예를 들어 네이버 쇼핑몰 서버, 카페 24 쇼핑몰 서버 등 포함), 상기 유통사 서버 등에 접속하고, 상기 접속된 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 접속된 유통사 서버 등으로부터 상기 건강기능식품과 관련한 상품 판매 데이터를 수집한다. 여기서, 상기 상품 판매 데이터(또는 해당 건강기능식품과 관련한 상품 판매 데이터)는 상품명, 가격, 할인율, 리뷰, 세트 상품 구성, 프로모션 정보 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 통신부(110)를 제어하여 상기 소셜 네트워크 서비스 서버(예를 들어 인스타그램, 페이스북, 트위터, 네이버 밴드, 네이버 밴드, 소비자 후기 데이터셋 등 포함)에 접속하고, 상기 접속된 소셜 네트워크 서비스 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터를 수집한다. 여기서, 상기 소셜 데이터(또는 상기 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터)는 좋아요 수, 추천수, 댓글 정보, 후기 정보(또는 리뷰 정보) 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 통신부(110)를 제어하여 상기 특허청 서버에 접속하고, 상기 접속된 특허청 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 지식 재산권 데이터를 수집한다. 여기서, 상기 지식 재산권 데이터(또는 해당 건강기능식품과 관련한 지식 재산권 데이터)는 상표, 특허 등과 관련한 데이터를 포함한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 다차원 데이터 수집 엔진(또는 크롤러)을 이용해서 특정 기능성 원료를 성분으로 하는 하나 이상의 건강기능식품과 관련한 데이터를 각각 수집할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터와 비정형 데이터로 분리(또는 구분)한다.
즉, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터 중에서 해당 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보, 상품 판매 데이터 등을 정형 데이터로 분리하고, 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터 중에서 해당 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터, 지식 재산권 데이터 등을 비정형 데이터로 분리한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터에 대해서 추후 과정에서의 처리를 용이하게 할 수 있도록 해당 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터 및 비정형 데이터로 분리할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 해당 건강기능식품과 관련해서 상기 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 전처리 기능을 수행한다.
즉, 상기 제어부(150)는 파서(parser)를 이용해서, 앞서 분리된 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 해당 건강기능식품과 관련한 비정형 데이터를 미리 설정된 포맷(또는 형식/타입)으로 변경(또는 변환)한다.
또한, 각 채널에서 수집되는 데이터는 각 출처(또는 소스)별로 서로 다른 형태의 텍스트 포맷으로 구성된 상태일 수 있다.
예를 들어, 각 채널에서 수집되는 데이터는 "29,000원", "2021/06/01", "[3+1 이벤트] 제품명" 등으로 구성될 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 데이터를 사전에 정의된 형태의 포맷으로 변경한다.
예를 들어, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 텍스트 형태의 데이터인 "29,000원"을 양수 타입(positive integer type)의 29,000으로 변경하고, 상기 수집된 텍스트 형태의 데이터인 "2021/06/01"을 해당 건강기능식품 통합 관리 장치(100)에서 인식할 수 있는 데이트타임 형식(datetime type)인 "2021-06-01 00:00:00"으로 변경하고, 상기 수집된 텍스트 형태의 데이터인 "[3+1 이벤트] 제품명"을 불필요한 정보 등을 제거하여 "제품명"으로 변경한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 각 서버별로(또는 채널별로) 수집된 데이터가 각 출처별로(또는 소스별로) 서로 다른 형태의 포맷으로 구성된 상태일 수 있으므로, 상기 수집된 해당 건강기능식품과 관련한 데이터(또는 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터)를 추후 쉽게 가공할 수 있도록 사전에 정의된 포맷으로 변경한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 전처리된(또는 상기 미리 설정된 포맷으로 변경된/변환된) 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스(Relational Database: RDB)(미도시) 및 비관계형 데이터베이스(NoSQL Database)(미도시)에 각각 분산 저장한다. 이때, 상기 관계형 데이터베이스에 분산 저장되는 해당 건강기능식품과 관련한 다양한 데이터들은 해당 건강기능식품과 관련해서 미리 설정된 ID(또는 인덱스)를 근거로 복수의 테이블이 연결(또는 연동/매핑)될 수 있다. 여기서, 상기 복수의 테이블은 제조사, 상품, 판매원, 기능성, 원료 등의 상기 정형 데이터에 포함된 개별 항목에 따라 관리(또는 생성)될 수 있다. 또한, 상기 비관계형 데이터베이스에 분산 저장되는 해당 건강기능식품과 관련한 다양한 데이터들은 각각의 데이터 특성에 따라 도큐먼트 스토어(document store), 그래프 스토어(graph store), 키 밸류 스토어(key-value store/database), 칼럼-오리엔티드 스토어(column-oriented store) 등의 형태로 저장할 수 있다. 여기서, 상기 도큐먼트 스토어는 JSON(JavaScript Object Notation) 유사 형식으로 데이터를 저장하며, 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 방식을 나타내고, 상기 그래프 스토어는 엔티티(entity)들 간의 관계를 노드(node)와 에지(edge)로 나타내어 저장하는 방식을 나타내고, 상기 키 밸류 스토어는 데이터가 키-밸류 쌍을 속성으로 하는 배열 형태로 저장되는 방식을 나타내고, 상기 칼럼-오리엔티드 스토어는 관계형 데이터베이스와 같은 테이블 형태이지만, 관계형 데이터베이스와는 다르게 행(row)이 아닌 열(column)에 대한 데이터 관리에 집중하는 방식을 나타낸다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 전처리된 하나 이상의 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 분산하여 저장할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터뿐만 아니라, 일반 원료를 가지고 만든 일반식품과 관련한 데이터를 수집하고, 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터와 상기 수집된 일반식품과 관련한 데이터를 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상기 제어부(150)는 제조사, 유통사, 기능성 원료(예를 들어 고시형 건강기능식품 원료, 개별인정형 건강기능식품 원표 등 포함), 기능성(예를 들어 체지방 감소, 에너지 대사, 기억력 개선 등 포함) 등에 따라 건강기능식품, 일반식품 등을 통합한 데이터베이스를 구축할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터(또는 상기 전처리된 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터)를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하는 데이터 직렬화(data serializer) 기능을 수행한다. 여기서, 상기 미리 설정된 데이터 형식은 JSON(JavaScript Object Notation) 타입, CSV(Comma Separated Values) 타입, 스프레드시트(Spreadsheet) 타입(예를 들어 엑셀 데이터 등 포함) 등을 포함한다.
또한, 상기 데이터 직렬화 기능은 서로 다른 환경에서의 데이터 구조(또는 오브젝트/객체)를 저장하기 위한 과정을 담당하는 소프트웨어를 통해 수행(또는 구현)될 수 있다.
이때, 상기 서로 다른 환경은 정형 데이터 데이터베이스(SQL), 비정형 데이터 데이터베이스, 크롤링의 출처(또는 소스)가 되는 사이트, RESTful API 형태로 가기 위한 JSON 형태의 키-밸류 스토리지(key-value storage)(또는 JSON API에 한정되지 않고 XML, EXtensible Markup Language 등을 포함), CSV, 엑셀 데이터 타입 등을 포함한다.
예를 들어, 상기 제어부(150)는 SQL을 통해서 상기 관계형 데이터베이스에서 불러온 쿼리세트(QuerySet)들에 대한 데이터를 중간 단계의 데이터 직렬화를 통해서 JSON 형태로 변경하여, API 등에서 활용할 수 있도록 구성한다.
다른 예를 들어, 상기 제어부(150)는 비정형 데이터베이스에서 키-밸류 스토리지 형태의 데이터를 데이터 직렬화를 통해서 구조화된 데이터 형태(예를 들어 CSV 형태)로 변경한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 하나 이상의 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 상기 데이터 직렬화 기능을 수행할 수 있다.
또한, 상기 통신부(110)에서 클라이언트 단말(미도시)로부터 전송되는 HTTP 요청(HTTP Request)을 수신하는 경우, 상기 제어부(150)는 상기 HTTP 요청에 따라, 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터) 중에서 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 해당 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여, 상기 통신부(110)를 통해 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공된 적어도 하나의 건강기능식품 데이터(또는 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터)를 상기 클라이언트 단말에 제공(또는 전송)한다. 이때, 상기 클라이언트 단말에서의 HTTP 요청은 REST API(또는 RESTful API), 그래프QL(GraphQL) 등을 이용해서 수행될 수 있다.
즉, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터)에 대해 자연어 처리 및 워드클라우드(NLP WordCloud) 기능, 양방향 마인드맵(Bi-directional MindMap) 기능, 서처블 마인드맵(Searchable MindMap) 기능 등을 수행하여, 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 시각화하여 시각화 정보를 생성하고, 상기 통신부(110)를 통해 상기 자연어 처리 및 워드클라우드 기능, 상기 양방향 마인드맵 기능, 상기 서처블 마인드맵 기능 수행에 따라 시각화된 적어도 하나의 건강기능식품 데이터(또는 상기 생성된 시각화 정보)를 상기 클라이언트 단말에 제공(또는 전송)한다. 이때, 상기 양방향 마인드맵 기능 또는 상기 서처블 마인드맵 기능 수행에 따라 해당 건강기능식품 데이터를 시각화하는 경우, 상기 제어부(150)는 자연어 처리를 통해 개별 노드별로(예를 들어 단어, 키워드, 카테고리 등 포함) 연관도(또는 벡터)를 계산하고, 상기 계산된 개별 노드별 연관도가 미리 설정된 기준값 이상인 적어도 하나의 노드를 상호 연결하고, 상기 상호 연결된 적어도 하나의 노드를 포함하는 시각화 정보를 생성하고, 상기 생성된 시각화 정보를 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공(또는 전송)할 수 있다. 여기서, 상기 워드클라우드는 글 또는 데이터에서 언급된 핵심 단어를 시각화하는 기법이다. 또한, 상기 양방향 마인드맵은 탑-다운(top-down) 방식으로 깊게만(deep) 이동 가능한 형태가 아니라, 노드를 이동 가능한 마인드맵 또는 그래프 형태로 데이터를 확인할 수 있는 구조이다. 또한, 상기 서처블 마인드맵은 모든 노드를 보여주는 것이 아니라, 성능 최적화 등을 위해서 일부 최상단 노드만 우선적으로 연산 및 검색을 통해서 보여주고, 사용자가 최상단 노드 중 어느 하나의 노드를 선택하는 경우 선택된 노드와 관련한 하위 노드들에 대해서 데이터를 확인할 수 있는 구조이다. 또한, 상기 노드는 상기 건강기능식품 데이터에 포함된 정보를 이용해서 선정(또는 선택/결정)할 수 있다.
예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 제어부(150)는 갱년기와 관련해서 수집된 건강기능식품 데이터에 대한 자연어 처리를 수행하여, 개별 노드별로 연관도를 계산한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 계산된 개별 노드별 연관도 중에서 미리 설정된 기준값 이상인 적어도 하나의 노드(예를 들어 갱년기, 에스트로겐 호르몬 등 포함)를 상호 연결하고, 상기 상호 연결된 최상단의 적어도 하나의 노드(예를 들어 갱년기, 에스트로겐 호르몬 등 포함)를 우선적으로 시각화하여 HTTP 요청에 따른 응답으로 상기 클라이언트 단말에 제공한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 제공된 시각화 정보인 적어도 하나의 노드(예를 들어 갱년기, 에스트로겐 호르몬 등 포함) 중에서 특정 노드(예를 들어 갱년기)가 선택되는 경우, 해당 특정 노드의 하위 개념으로 연결된 복수의 노드(예를 들어 회화나무 열매 추출물, ABCDE 제약, 비타민 D, 쿠퍼만 지수 등 포함)를 시각화하여 상기 클라이언트 단말에 제공한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 복수의 개별 노드 중에서 개별 노드별 연관도가 상기 미리 설정된 기준값 이상인 최상단의 노드만 시각화하여 상기 클라이언트 단말에 제공하며, 상기 클라이언트 단말에 제공되는 최상단 노드 중 어느 하나의 노드가 선택되는 경우, 상기 선택된 어느 하나의 노드와 관련한 하위 노드들에 대한 정보를 추가로 상기 클라이언트 단말에 제공할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상기 제어부(150)는 그래프 형태 또는 마인드맵 형태로 비정형 데이터를 분석/시각화하기 위한 도구를 해당 클라이언트 단말에 제공할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보(예를 들어 다이어트 카테고리), 주원료 정보(예를 들어 카테킨 성분 등 포함), 부원료 정보(예를 들어 비타민 C 등 포함) 등을 고려해서, 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 복수의 건강기능식품과 관련한 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터) 중에서 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보, 주원료 정보, 부원료 정보 등에 대응하는(또는 해당하는/관련있는) 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 검색(또는 확인)한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 검색된(또는 확인된) 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공한다. 이때, 상기 HTTP 요청에 따른 적어도 하나의 건강기능식품 데이터는 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리, 주원료 정보, 부원료 정보 등이 포함된 모든 배합표에 대한 정보를 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리, 주원료 정보, 부원료 정보 등을 근거로 기계 학습을 수행하여, 기계 학습 결과를 근거로 HTTP 요청에 대해서 해당 주원료 정보, 부원료 정보 등을 포함하는 복수의 원재료의 배합 비율을 생성(또는 설정/결정)한다.
즉, 상기 제어부(150)는 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리, 주원료 정보, 부원료 정보 등을 미리 설정된 배합 모델의 입력값으로 하여 기계 학습(또는 인공지능/딥 러닝)을 수행하고, 기계 학습 결과(또는 인공지능 결과/딥 러닝 결과)를 근거로 상기 HTTP 요청에 대해서 해당 주원료 정보, 부원료 정보 등을 포함하는 복수의 원재료의 배합 비율을 생성(또는 설정/결정)한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 검색된(또는 확인된) 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터, 상기 생성된 복수의 원재료의 배합 비율 등을 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공할 수도 있다.
예를 들어, 상기 클라이언트 단말에서의 HTTP 요청이 '다이어트 카테고리에서 카테킨 성분을 주원료로 하고, 비타민 C를 포함한 건강기능식품의 최적 배합을 출력해주세요'일 때, 상기 제어부(150)는 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 분산 관리 중인 복수의 건강기능식품별 데이터 중에서 해당 카테고리(예를 들어 다이어트 카테고리)와 주원료(예를 들어 카테킨 성분)와 부원료(예를 들어 비타민 C)에 대응하는 하나 이상의 건강기능식품 데이터를 확인(또는 검색)하고, 상기 확인된 하나 이상의 건강기능식품 데이터에 포함된 원료별 함량에 대한 정보인 배합표(또는 배합정보)를 확인하고, 기계 학습을 통해 원료별 최적 배합 비율을 생성하여 클라이언트 단말에 제공한다.
이에 따라, 해당 클라이언트 단말에서의 제품 기획자는 손쉽게 유사 제품 정보(또는 건강기능식품 데이터)를 파악하고, 해당 제어부(150)에서 제공되는 유사 제품 정보(또는 건강기능식품 데이터), 복수의 원재료의 배합 비율 등을 근거로 해당 클라이언트 단말과 관련한 자사의 제품을 기획할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터) 중에서 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하고, 상기 확인된 적어도 하나의 건강기능식품 데이터와 관련한 시계열 데이터, 해당 적어도 하나의 건강기능식품 데이터에 대한 감성 분석(Sentiment Analysis)에 따른 긍부정 점수 등을 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공한다. 여기서, 상기 시계열 데이터(time-series data)는 해당 건강기능식품과 관련해서 시간의 흐름에 따라 수집되는 다양한 정보들을 시간 변화에 따라 정렬한 데이터(또는 일정한 시간 동안 수집된 순차로 정해진 데이터 세트의 집합)(예를 들어 시간에 따라 수집/변경되는 쇼핑몰 리뷰, 가격, 프로모션 정보, 상품 구성, 제품 이미지 등 포함)일 수 있다.
예를 들어, 상기 제어부(150)는 온라인 커머스의 경우에는 시간에 따라 이벤트나 프로모션을 통해서 가격이나 세트 상품 구성 등이 변경될 수 있으며, 매시간, 매일 등의 주기적인 시간에 따라 이러한 데이터를 수집하여 저장하고, 시간에 따른 변화를 파악할 수 있다. 이때, 데이터 포맷의 경우에는, 키-밸류 형태로, {"data": [{"date": "2021-01-01", "price": 29000}, {"date": "2021-01'-1", "price": 30000}]} 등으로 구성할 수 있다.
또한, 구매 후기나 각종 SNS 등에 업로드되는 실시간 콘텐츠의 경우에는, 매시간 단위로 수집되어, 시간에 따른 변화량이나 시간에 따른 긍부정 정도를 파악하는 원천 데이터로 사용할 수 있다.
다른 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 응답하여, 특정 건강기능식품과 관련해서 긍부정 점수(실선)와 쇼핑몰 리뷰수(막대그래프)를 포함하는 시계열 비정형 데이터를 시각화 정보를 생성하고, 상기 생성된 시각화 정보를 상기 클라이언트 단말에 제공한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 시계열 트랜드/현황 데이터를 분석하고, 그에 따른 정보를 상기 클라이언트 단말에 제공할 수 있다.
또한, 상기 감성 분석의 방법은 어휘 기반(Lexicon-based)의 감성 분석, 머신러닝 기반(Machine Learning-based)의 감성 분석 등을 포함하며, 감성 분석의 단계는 문서(또는 문장)의 어떤 부분에 의견이 담겨있는지를 정의(Opinion definition)하고, 상기 정의 과정에 의해 모인 의견을 요약(Opinion suummerization)하는 과정 등을 통해 수행될 수 있다.
또한, 상기 감성 분석은 텍스트(또는 데이터/정보/건강기능식품 데이터)에 들어있는 의견, 감성, 평가, 태도 등의 주관적인 정보를 분석하는 것을 나타낸다.
또한, 상기 그래프QL은 클라이언트(또는 상기 클라이언트 단말)에서는 필요한 데이터의 구조를 지정할 수 있으며, 해당 건강기능식품 통합 관리 장치(100)에서는 정확히 동일한 구조로 데이터를 반환하는 기능이다.
즉, 상기 그래프QL은 사용자(또는 상기 클라이언트 단말의 사용자)가 어떤 데이터가 필요한지 명시할 수 있게 해주는 강타입 언어이며, 이러한 구조를 통해 불필요한 데이터를 받게되거나 필요한 데이터를 받지 못하는 문제를 피할 수 있다.
이에 따라, 해당 클라이언트 단말에서 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스의 구조를 모르더라도, 해당 클라이언트 단말에서 그래프QL 등의 쿼리(query) API를 이용해서 데이터베이스(예를 들어 관계형 데이터베이스, 비관계형 데이터베이스 등 포함)에 저장된 데이터 타입의 형태를 파악하고, 해당 클라이언트 단말에서 원하는 결과를 건강기능식품 통합 관리 장치(100)에 질의(또는 상기 HTTP 요청)하는 경우, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 해당 질의에 대응하는 결과(또는 해당 질의에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터)를 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공한다.
여기서, 상기 긍부정 정도(또는 긍부정 점수)는 상기 감성 분석에 따른 결과에 대응할 수 있으며, 상기 수집된 건강기능식품 데이터를 다른 환경에서 활용할 수 있도록 텍스트 타입의 단어(또는 데이터/정보)를 미리 설정된 범위(예를 들어 -1 ~ 1) 중 어느 하나의 값으로 변경(또는 설정)하여 계산할 수 있다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 다양한 기능성 원료를 이용해서 만든 복수의 건강기능식품 데이터 중에서 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인(또는 검색)하고, 상기 확인된(또는 검색된) 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 시각화하여 상기 클라이언트 단말에 제공할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라 데이터(또는 건강기능식품 데이터)를 원하는 형태로 가공하여 제공(또는 응답: Response)할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에서 설명하는 건강기능식품과 관련한 데이터 관리 기능 등은 해당 건강기능식품 통합 관리 장치(100)에 설치된 전용 앱을 통해 수행하거나 또는, 특정 서버(미도시)에서 제공하는 웹 사이트 등을 통해 수행할 수도 있다.
이와 같이, 건강기능식품과 관련한 데이터를 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버, 특허청 서버 등으로부터 수집하고, 수집된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 전처리 기능을 수행하고, 전처리된 정형 데이터 및 전처리된 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 저장할 수 있다.
또한, 이와 같이, 데이터베이스에 저장된 데이터를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하고, 클라이언트 단말의 HTTP Request에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 데이터를 원하는 형태로 가공하여 클라이언트 단말에 제공할 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법을 도 1 내지 도 4를 참조하여 상세히 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 제어부(150)는 식품의약품안전처 서버(미도시), 온라인 쇼핑몰 서버(미도시), 유통사 서버(미도시), 소셜 네트워크 서비스 서버(미도시), 특허청 서버(미도시) 등으로부터 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집(또는 크롤링)한다. 이때, 상기 제어부(150)는 상기 식품의약품안전처 서버, 상기 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 유통사 서버, 상기 소셜 네트워크 서비스 서버, 상기 특허청 서버 등의 각각의 데이터 출처에 적합한 크롤러(crawler: 데이터 수집) 프로그램(예를 들어 쇼핑 크롤러, 블로그 크롤러, SNS 크롤러 등 포함)을 이용해서, 해당 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집(또는 크롤링)할 수도 있다. 여기서, 상기 건강기능식품과 관련한 데이터(또는 건강기능식품 데이터)는 해당 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보, 상품 판매 데이터, 소셜 데이터, 지식 재산권 데이터 등을 포함한다. 이때, 상기 건강기능식품은 식품의약품안전처에서 동물시험, 인체적용시험 등 과학적 근거를 평가하여 인정받은 기능성원료를 가지고 만든 제품을 나타낸다.
즉, 상기 제어부(150)는 통신부(110)를 제어하여 상기 식품의약품안전처 서버에 접속하고, 상기 접속된 식품의약품안전처 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보를 수집한다. 여기서, 상기 건강기능식품 기본 정보(또는 해당 특정 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보)는 제품 정보(예를 들어 브랜드명, 제품명, 식품유형(일 예로 기타가공품, 건강기능식품 등 포함), 내용량(예를 들어 100g), 품목보고번호, 원재료명 및 함량(일 예로 마카분말, L-아르지닌, 건조맥주효모, 산화아연, 찹쌀증숙분말, 스테아린산마그네슘 등 포함), 섭취 방법, 소비자 상담 번호, 포장재질(일 예로 HDPE, PP 등 포함), 제조원, 판매원, 섭취 시 주의사항, 제품 홈페이지 URL 등 포함), 제조원 정보(예를 들어 판매원명, 사업자등록번호, 대표자명, 홈페이지 URL 등 포함), 유통사/판매원 정보(예를 들어 판매원명, 사업자등록번호, 대표자명, 홈페이지 URL 등 포함) 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 통신부(110)를 제어하여 상기 온라인 쇼핑몰 서버(예를 들어 네이버 쇼핑몰 서버, 카페 24 쇼핑몰 서버 등 포함), 상기 유통사 서버 등에 접속하고, 상기 접속된 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 접속된 유통사 서버 등으로부터 상기 건강기능식품과 관련한 상품 판매 데이터를 수집한다. 여기서, 상기 상품 판매 데이터(또는 해당 건강기능식품과 관련한 상품 판매 데이터)는 상품명, 가격, 할인율, 리뷰, 세트 상품 구성, 프로모션 정보 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 통신부(110)를 제어하여 상기 소셜 네트워크 서비스 서버(예를 들어 인스타그램, 페이스북, 트위터, 네이버 밴드, 네이버 밴드, 소비자 후기 데이터셋 등 포함)에 접속하고, 상기 접속된 소셜 네트워크 서비스 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터를 수집한다. 여기서, 상기 소셜 데이터(또는 상기 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터)는 좋아요 수, 추천수, 댓글 정보, 후기 정보(또는 리뷰 정보) 등을 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 통신부(110)를 제어하여 상기 특허청 서버에 접속하고, 상기 접속된 특허청 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 지식 재산권 데이터를 수집한다. 여기서, 상기 지식 재산권 데이터(또는 해당 건강기능식품과 관련한 지식 재산권 데이터)는 상표, 특허 등과 관련한 데이터를 포함한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 다차원 데이터 수집 엔진(또는 크롤러)을 이용해서 특정 기능성 원료를 성분으로 하는 하나 이상의 건강기능식품과 관련한 데이터를 각각 수집할 수 있다.
일 예로, 제 1 제어부(150)는 제 1 통신부(110)를 통해 상기 식품의약품안전서 서버에 접속하여, 회화나무 열매 추출물, 비타민 D 등을 주성분으로 하는 갱년기 건강기능식품인 제 1 건강기능식품과 관련한 제 1 건강기능식품 기본 정보를 수집한다.
또한, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 통신부를 통해 상기 온라인 쇼핑몰 서버, 상기 유통사 서버 등에 접속하여, 해당 제 1 건강기능식품에 대응하는 제 1-1 상품 판매 데이터 내지 제 1-5 상품 판매 데이터를 수집한다.
또한, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 통신부를 통해 상기 복수의 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속하여, 해당 제 1 건강기능식품에 대응하는 제 1-1 소셜 데이터 내지 제 1-3 소셜 데이터를 수집한다.
또한, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 통신부를 통해 상기 특허청 서버에 접속하여, 해당 제 1 건강기능식품에 대응하는 제 1-1 지식 재산권 데이터 내지 제 1-2 지식 재산권 데이터를 수집한다(S410).
이후, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터와 비정형 데이터로 분리(또는 구분)한다.
즉, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터 중에서 해당 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보, 상품 판매 데이터 등을 정형 데이터로 분리하고, 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터 중에서 해당 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터, 지식 재산권 데이터 등을 비정형 데이터로 분리한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터에 대해서 추후 과정에서의 처리를 용이하게 할 수 있도록 해당 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터 및 비정형 데이터로 분리할 수 있다.
일 예로, 상기 제 1 제어부는 상기 수집된 제 1 건강기능식품(예를 들어 회화나무 열매 추출물, 비타민 D 등을 주성분으로 하는 건강기능식품)과 관련한 데이터 중에서 제 1 건강기능식품 기본 정보, 제 1-1 상품 판매 데이터 내지 제 1-5 상품 판매 데이터 등을 정형 데이터로 분리하고, 제 1-1 소셜 데이터 내지 제 1-3 소셜 데이터, 제 1-1 지식 재산권 데이터 내지 제 1-2 지식 재산권 데이터 등을 비정형 데이터로 분리한다(S420).
이후, 상기 제어부(150)는 해당 건강기능식품과 관련해서 상기 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 전처리 기능을 수행한다.
즉, 상기 제어부(150)는 파서(parser)를 이용해서, 앞서 분리된 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 해당 건강기능식품과 관련한 비정형 데이터를 미리 설정된 포맷(또는 형식/타입)으로 변경(또는 변환)한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 각 서버별로(또는 채널별로) 수집된 데이터가 각 출처별로(또는 소스별로) 서로 다른 형태의 포맷으로 구성된 상태일 수 있으므로, 상기 수집된 해당 건강기능식품과 관련한 데이터(또는 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터)를 추후 쉽게 가공할 수 있도록 사전에 정의된 포맷으로 변경한다.
일 예로, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 건강기능식품과 관련해서 분리된 정형 데이터(예를 들어 제 1 건강기능식품 기본 정보, 제 1-1 상품 판매 데이터 내지 제 1-5 상품 판매 데이터 등 포함) 및 비정형 데이터(예를 들어 제 1-1 소셜 데이터 내지 제 1-3 소셜 데이터, 제 1-1 지식 재산권 데이터 내지 제 1-2 지식 재산권 데이터 등 포함)에 대해서 상기 미리 설정된 포맷으로 변경한다(S430).
이후, 상기 제어부(150)는 상기 전처리된(또는 상기 미리 설정된 포맷으로 변경된/변환된) 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스(Relational Database: RDB)(미도시) 및 비관계형 데이터베이스(NoSQL Database)(미도시)에 각각 분산 저장한다. 이때, 상기 관계형 데이터베이스에 분산 저장되는 해당 건강기능식품과 관련한 다양한 데이터들은 해당 건강기능식품과 관련해서 미리 설정된 ID(또는 인덱스)를 근거로 복수의 테이블이 연결(또는 연동/매핑)될 수 있다. 여기서, 상기 복수의 테이블은 제조사, 상품, 판매원, 기능성, 원료 등의 상기 정형 데이터에 포함된 개별 항목에 따라 관리(또는 생성)될 수 있다. 또한, 상기 비관계형 데이터베이스에 분산 저장되는 해당 건강기능식품과 관련한 다양한 데이터들은 각각의 데이터 특성에 따라 도큐먼트 스토어(document store), 그래프 스토어(graph store), 키 밸류 스토어(key-value store/database), 칼럼-오리엔티드 스토어(column-oriented store) 등의 형태로 저장할 수 있다. 여기서, 상기 도큐먼트 스토어는 JSON(JavaScript Object Notation) 유사 형식으로 데이터를 저장하며, 데이터를 테이블이 아닌 문서처럼 저장하는 방식을 나타내고, 상기 그래프 스토어는 엔티티(entity)들 간의 관계를 노드(node)와 에지(edge)로 나타내어 저장하는 방식을 나타내고, 상기 키 밸류 스토어는 데이터가 키-밸류 쌍을 속성으로 하는 배열 형태로 저장되는 방식을 나타내고, 상기 칼럼-오리엔티드 스토어는 관계형 데이터베이스와 같은 테이블 형태이지만, 관계형 데이터베이스와는 다르게 행(row)이 아닌 열(column)에 대한 데이터 관리에 집중하는 방식을 나타낸다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 전처리된 하나 이상의 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 상기 ID(또는 인덱스)를 이용해서 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 분산하여 저장할 수 있다.
일 예로, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 건강기능식품과 관련해서 미리 설정된 제 1 ID(예를 들어 ID-HFF-00001)를 이용해서 상기 제 1 건강기능식품과 관련해서 전처리된 정형 데이터(예를 들어 제 1 건강기능식품 기본 정보, 제 1-1 상품 판매 데이터 내지 제 1-5 상품 판매 데이터 등 포함)를 상기 관계형 데이터베이스 내의 복수의 테이블에 각각 저장한다.
또한, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 건강기능식품과 관련해서 미리 설정된 제 1 ID(예를 들어 ID-HFF-00001)를 이용해서 상기 제 1 건강기능식품과 관련해서 전처리된 비정형 데이터(예를 들어 제 1-1 소셜 데이터 내지 제 1-3 소셜 데이터, 제 1-1 지식 재산권 데이터 내지 제 1-2 지식 재산권 데이터 등 포함)를 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장한다(S440).
이후, 상기 제어부(150)는 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터(또는 상기 전처리된 해당 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터)를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하는 데이터 직렬화(data serializer) 기능을 수행한다. 여기서, 상기 미리 설정된 데이터 형식은 JSON(JavaScript Object Notation) 타입, CSV(Comma Separated Values) 타입, 스프레드시트(Spreadsheet) 타입(예를 들어 엑셀 데이터 등 포함) 등을 포함한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 하나 이상의 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 상기 데이터 직렬화 기능을 수행할 수 있다.
일 예로, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 건강기능식품과 관련해서 상기 관계형 데이터베이스에 저장된 전처리된 정형 데이터(예를 들어 제 1 건강기능식품 기본 정보, 제 1-1 상품 판매 데이터 내지 제 1-5 상품 판매 데이터 등 포함)와 상기 비관계형 데이터베이스에 저장된 전처리된 비정형 데이터(예를 들어 제 1-1 소셜 데이터 내지 제 1-3 소셜 데이터, 제 1-1 지식 재산권 데이터 내지 제 1-2 지식 재산권 데이터 등 포함)를 미리 설정된 JSON 타입의 데이터, CSV 타입의 데이터, 스프레드 시트 타입의 데이터 등으로 각각 변환한다(S450).
이후, 상기 통신부(110)에서 클라이언트 단말(미도시)로부터 전송되는 HTTP 요청(HTTP Request)을 수신하는 경우, 상기 제어부(150)는 상기 HTTP 요청에 따라, 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터) 중에서 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 해당 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여, 상기 통신부(110)를 통해 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공된 적어도 하나의 건강기능식품 데이터(또는 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터)를 상기 클라이언트 단말에 제공(또는 전송)한다. 이때, 상기 클라이언트 단말에서의 HTTP 요청은 REST API(또는 RESTful API), 그래프QL(GraphQL) 등을 이용해서 수행될 수 있다.
즉, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터)에 대해 자연어 처리 및 워드클라우드(NLP WordCloud) 기능, 양방향 마인드맵(Bi-directional MindMap) 기능, 서처블 마인드맵(Searchable MindMap) 기능 등을 수행하여, 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 시각화하고, 상기 통신부(110)를 통해 상기 자연어 처리 및 워드클라우드 기능, 상기 양방향 마인드맵 기능, 상기 서처블 마인드맵 기능 수행에 따라 시각화된 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 클라이언트 단말에 제공(또는 전송)한다. 이때, 상기 양방향 마인드맵 기능 또는 상기 서처블 마인드맵 기능 수행에 따라 해당 건강기능식품 데이터를 시각화하는 경우, 상기 제어부(150)는 자연어 처리를 통해 개별 노드별로(예를 들어 단어, 키워드, 카테고리 등 포함) 연관도(또는 벡터)를 계산하고, 상기 계산된 개별 노드별 연관도가 미리 설정된 기준값 이상인 적어도 하나의 노드를 상호 연결하고, 상기 상호 연결된 적어도 하나의 노드를 포함하는 시각화 정보를 생성하고, 상기 생성된 시각화 정보를 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공(또는 전송)할 수 있다. 여기서, 상기 워드클라우드는 글 또는 데이터에서 언급된 핵심 단어를 시각화하는 기법이다. 또한, 상기 노드는 상기 건강기능식품 데이터에 포함된 정보를 이용해서 선정(또는 선택/결정)할 수 있다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 복수의 개별 노드 중에서 개별 노드별 연관도가 상기 미리 설정된 기준값 이상인 최상단의 노드만 시각화하여 상기 클라이언트 단말에 제공하며, 상기 클라이언트 단말에 제공되는 최상단 노드 중 어느 하나의 노드가 선택되는 경우, 상기 선택된 어느 하나의 노드와 관련한 하위 노드들에 대한 정보를 추가로 상기 클라이언트 단말에 제공할 수 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보, 주원료 정보, 부원료 정보 등을 고려해서, 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 복수의 건강기능식품과 관련한 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터) 중에서 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보, 주원료 정보, 부원료 정보 등에 대응하는(또는 해당하는/관련있는) 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 검색(또는 확인)한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 검색된(또는 확인된) 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공한다. 이때, 상기 HTTP 요청에 따른 적어도 하나의 건강기능식품 데이터는 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리, 주원료 정보, 부원료 정보 등이 포함된 모든 배합표에 대한 정보를 포함한다.
또한, 상기 제어부(150)는 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리, 주원료 정보, 부원료 정보 등을 근거로 기계 학습을 수행하여, 기계 학습 결과를 근거로 HTTP 요청에 대해서 해당 주원료 정보, 부원료 정보 등을 포함하는 복수의 원재료의 배합 비율을 생성(또는 설정/결정)한다. 이때, 상기 제어부(150)는 해당 클라이언트 단말에서의 설정 조건(예를 들어 주요 기능성 포함, 특성 성분 필터, 특성 성분/기능성 포함 또는 제외 등 포함)에 따라(또는 상기 설정 조건을 고려하여/근거로) 복수의 원재료의 배합 비율을 생성할 수도 있다.
즉, 상기 제어부(150)는 해당 HTTP 요청에 포함된 카테고리, 주원료 정보, 부원료 정보 등을 미리 설정된 배합 모델의 입력값으로 하여 기계 학습(또는 인공지능/딥 러닝)을 수행하고, 기계 학습 결과(또는 인공지능 결과/딥 러닝 결과)를 근거로 상기 HTTP 요청에 대해서 해당 주원료 정보, 부원료 정보 등을 포함하는 복수의 원재료의 배합 비율을 생성(또는 설정/결정)한다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 검색된(또는 확인된) 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터, 상기 생성된 복수의 원재료의 배합 비율 등을 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공할 수도 있다.
또한, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터(또는 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터) 중에서 해당 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하고, 상기 확인된 적어도 하나의 건강기능식품 데이터와 관련한 시계열 데이터, 해당 적어도 하나의 건강기능식품 데이터에 대한 감성 분석(Sentiment Analysis)에 따른 긍부정 점수 등을 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공한다. 여기서, 상기 시계열 데이터는 해당 건강기능식품과 관련해서 시간의 흐름에 따라 수집되는 다양한 정보들을 시간 변화에 따라 정렬한 데이터(또는 일정한 시간 동안 수집된 순차로 정해진 데이터 세트의 집합)(예를 들어 시간에 따라 수집/변경되는 쇼핑몰 리뷰, 가격, 프로모션 정보, 상품 구성, 제품 이미지 등 포함)일 수 있다. 또한, 상기 감성 분석의 방법은 어휘 기반(Lexicon-based)의 감성 분석, 머신러닝 기반(Machine Learning-based)의 감성 분석 등을 포함하며, 감성 분석의 단계는 문서(또는 문장)의 어떤 부분에 의견이 담겨있는지를 정의(Opinion definition)하고, 상기 정의 과정에 의해 모인 의견을 요약(Opinion summarization)하는 과정 등을 통해 수행될 수 있다.
또한, 해당 클라이언트 단말에서 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스의 구조를 모르더라도, 해당 클라이언트 단말에서 그래프QL 등의 쿼리(query) API를 이용해서 데이터베이스(예를 들어 관계형 데이터베이스, 비관계형 데이터베이스 등 포함)에 저장된 데이터 타입의 형태를 파악하고, 해당 클라이언트 단말에서 원하는 결과를 건강기능식품 통합 관리 장치(100)에 질의(또는 상기 HTTP 요청)하는 경우, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라, 해당 질의에 대응하는 결과(또는 해당 질의에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터)를 상기 통신부(110)를 통해 상기 클라이언트 단말에 제공한다.
이와 같이, 상기 제어부(150)는 다양한 기능성 원료를 이용해서 만든 복수의 건강기능식품 데이터 중에서 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인(또는 검색)하고, 상기 확인된(또는 검색된) 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 시각화하여 상기 클라이언트 단말에 제공할 수 있다. 이때, 상기 클라이언트 단말은 Open API(예를 들어 RESTful API, GraphQL API 등 포함), 엑셀 애드온(Add-on), 구글 스프레드시트 3rd Party Apps 등을 이용하여 해당 클라이언트 단말에서 확인하고자 하는 정보(또는 데이터)를 해당 제어부(150)에 요청하고, 그에 따른 응답으로 해당 정보를 제공받을 수 있다.
이에 따라, 상기 클라이언트 단말은 신규 상품을 개발/기획할 때, 경쟁 제품이나 시장 현황을 용이하게 파악하여, 생산 계획 등에 활용할 수 있다.
또한, 이와 같이, 상기 제어부(150)는 상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 따라 데이터(또는 건강기능식품 데이터)를 원하는 형태로 가공하여 제공(또는 응답: Response)할 수 있다.
일 예로, 상기 제 1 통신부는 제 1 클라이언트 단말(미도시)로부터 전송되는 제 1 HTTP 요청을 수신한다. 여기서, 상기 제 1 HTTP 요청은 제 1 카테고리 정보(예를 들어 갱년기 카테고리), 제 1 주원료 정보(예를 들어 회화나무 열매 추출물, 백수오 추출물 등 포함) 등을 포함한다.
또한, 상기 제 1 제어부는 상기 수신된 제 1 HTTP 요청에 따라, 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 앞서 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 복수의 건강기능식품별 정형 데이터 및 비정형 데이터 중에서 상기 제 1 HTTP 요청에 대응하는 제 1 건강기능식품 데이터 및 제 2 건강기능식품 데이터를 검색한다.
또한, 상기 제 1 제어부는 상기 제 1 HTTP 요청에 포함된 제 1 카테고리 정보(예를 들어 갱년기 카테고리)와 제 1 주원료 정보(예를 들어 회화나무 열매 추출물, 백수오 추출물 등 포함)를 상기 배합 모델의 입력값으로 하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습 결과를 근거로 상기 제 1 주원료 정보(예를 들어 회화나무 열매 추출물, 백수오 추출물 등 포함) 등을 포함하는 제 1 배합 비율 내지 제 3 배합 비율을 각각 생성한다.
또한, 상기 제 1 제어부는 상기 검색된 제 1 HTTP 요청에 대응하는 제 1 건강기능식품 데이터 및 제 2 건강기능식품 데이터, 상기 생성된 제 1 배합 비율 내지 제 3 배합 비율 등을 상기 제 1 통신부를 통해 상기 제 1 클라이언트 단말에 전송한다.
또한, 상기 제 1 클라이언트 단말은 상기 제 1 통신부로부터 전송되는 상기 제 1 HTTP 요청에 대응하는 제 1 건강기능식품 데이터 및 제 2 건강기능식품 데이터, 상기 생성된 제 1 배합 비율 내지 제 3 배합 비율 등을 수신하고, 상기 수신된 제 1 건강기능식품 데이터 및 제 2 건강기능식품 데이터, 상기 생성된 제 1 배합 비율 내지 제 3 배합 비율 등을 표시한다(S460).
본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 건강기능식품과 관련한 데이터를 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버, 특허청 서버 등으로부터 수집하고, 수집된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 전처리 기능을 수행하고, 전처리된 정형 데이터 및 전처리된 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 저장하여, 건강기능식품과 관련한 다양한 정보를 통합 관리하여, 전체 데이터의 관리 효율성을 높일 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 데이터베이스에 저장된 데이터를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하고, 클라이언트 단말의 HTTP Request에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 데이터를 원하는 형태로 가공하여 클라이언트 단말에 제공하여, 클라이언트가 원하는 형태로 정보를 제공하여 클라이언트의 만족도를 높일 수 있다.
전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치
110: 통신부 120: 저장부
130: 표시부 140: 음성 출력부
150: 제어부
110: 통신부 120: 저장부
130: 표시부 140: 음성 출력부
150: 제어부
Claims (10)
- 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 유통사 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버 및 특허청 서버에 접속하는 통신부; 및
상기 접속된 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 유통사 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버 및 특허청 서버로부터 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집하고, 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터와 비정형 데이터로 분리하고, 상기 건강기능식품과 관련해서 상기 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 전처리 기능을 수행하고, 상기 전처리된 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 분산 저장하고, 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 상기 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 데이터 직렬화 기능을 수행하고, 상기 통신부를 통해 클라이언트 단말로부터 전송되는 HTTP 요청을 수신할 때, 상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하고, 상기 확인된 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 제어부를 포함하며,
상기 제어부는,
상기 적어도 하나의 건강기능식품 데이터에 대해 자연어 처리 및 워드클라우드(NLP WordCloud) 기능, 양방향 마인드맵(Bi-directional MindMap) 기능 및 서처블 마인드맵(Searchable MindMap) 기능 중 어느 하나의 기능을 수행하여, 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 시각화하여 시각화 정보를 생성하고, 상기 생성된 시각화 정보를 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하며,
상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 확인되는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터와 관련한 시계열 데이터와, 상기 적어도 하나의 건강기능식품 데이터에 대한 감성 분석에 따른 긍부정 점수를 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 관계형 데이터베이스에 저장되는 데이터는,
상기 건강기능식품과 관련해서 미리 설정된 ID를 근거로 상기 정형 데이터에 포함된 개별 항목에 대응하는 복수의 테이블이 연결되어 관리되며,
상기 비관계형 데이터베이스에 저장되는 데이터는,
각각의 데이터 특성에 따라 도큐먼트 스토어(document store), 그래프 스토어(graph store), 키 밸류 스토어(key-value store/database) 및 칼럼-오리엔티드 스토어(column-oriented store) 중 어느 하나의 형태로 저장되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 장치. - 제어부에 의해, 식품의약품안전처 서버, 온라인 쇼핑몰 서버, 유통사 서버, 소셜 네트워크 서비스 서버 및 특허청 서버로부터 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집하는 단계;
상기 제어부에 의해, 상기 수집된 건강기능식품과 관련한 데이터를 정형 데이터와 비정형 데이터로 분리하는 단계;
상기 제어부에 의해, 상기 건강기능식품과 관련해서 상기 분리된 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해서 전처리 기능을 수행하는 단계;
상기 제어부에 의해, 상기 전처리된 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 관계형 데이터베이스 및 비관계형 데이터베이스에 각각 분산 저장하는 단계;
상기 제어부에 의해, 상기 관계형 데이터베이스 및 상기 비관계형 데이터베이스에 각각 저장된 상기 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터에 대해 데이터 직렬화 기능을 수행하는 단계;
통신부를 통해 클라이언트 단말로부터 전송되는 HTTP 요청을 수신할 때, 상기 제어부에 의해, 상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하는 단계; 및
상기 제어부에 의해, 상기 확인된 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 단계를 포함하며,
상기 확인된 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 단계는,
상기 적어도 하나의 건강기능식품 데이터에 대해 자연어 처리 및 워드클라우드 기능, 양방향 마인드맵 기능 및 서처블 마인드맵 기능 중 어느 하나의 기능을 수행하여, 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 시각화하여 시각화 정보를 생성하는 과정; 및
상기 생성된 시각화 정보를 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 과정을 포함하며,
상기 확인된 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 상기 HTTP 요청에 대응하는 형태로 가공하여 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 단계는,
상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 확인되는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터와 관련한 시계열 데이터와, 상기 적어도 하나의 건강기능식품 데이터에 대한 감성 분석에 따른 긍부정 점수를 상기 통신부를 통해 상기 클라이언트 단말에 전송하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 하나 이상의 특정 기능성원료를 가지고 만든 건강기능식품과 관련한 데이터를 수집하는 단계는,
통신부를 제어하여 상기 식품의약품안전처 서버에 접속하고, 상기 접속된 식품의약품안전처 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 건강기능식품 기본 정보를 수집하는 과정;
상기 통신부를 제어하여 상기 온라인 쇼핑몰 서버 및 상기 유통사 서버에 접속하고, 상기 접속된 온라인 쇼핑몰 서버 및 상기 접속된 유통사 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 상품 판매 데이터를 수집하는 과정;
상기 통신부를 제어하여 상기 소셜 네트워크 서비스 서버에 접속하고, 상기 접속된 소셜 네트워크 서비스 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 소셜 데이터를 수집하는 과정; 및
상기 통신부를 제어하여 상기 특허청 서버에 접속하고, 상기 접속된 특허청 서버로부터 상기 건강기능식품과 관련한 지식 재산권 데이터를 수집하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 전처리 기능을 수행하는 단계는,
상기 분리된 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 건강기능식품과 관련한 비정형 데이터를 미리 설정된 포맷으로 변경하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 데이터 직렬화 기능을 수행하는 단계는,
상기 건강기능식품과 관련한 정형 데이터 및 비정형 데이터를 미리 설정된 데이터 형식으로 변환하며,
상기 미리 설정된 데이터 형식은,
JSON(JavaScript Object Notation) 타입, CSV(Comma Separated Values) 타입 및 스프레드시트(Spreadsheet) 타입 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법. - 삭제
- 제 3 항에 있어서,
상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 상기 HTTP 요청에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하는 단계는,
상기 클라이언트 단말의 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보, 주원료 정보 및 부원료 정보 중 적어도 하나를 근거로 상기 데이터 직렬화 기능 수행에 따라 미리 설정된 데이터 형식으로 변환된 건강기능식품별 데이터 중에서 상기 HTTP 요청에 포함된 카테고리 정보, 주원료 정보 및 부원료 정보 중 적어도 하나에 대응하는 적어도 하나의 건강기능식품 데이터를 확인하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 건강기능식품 통합 관리 방법. - 삭제
- 삭제
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| KR102211884B1 (ko) * | 2018-11-19 | 2021-02-03 | 유소현 | 빅데이터 기반 인공지능 기계학습을 이용한 피부관리 추천 서비스 제공 방법 |
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| KR102186267B1 (ko) | 2020-08-06 | 2020-12-03 | 주식회사 로그싱크 | 개인 맞춤형 건강기능식품 정보제공 시스템 및 방법 |
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2021
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