KR102656629B1 - 개인의 식이 패턴 설정 시스템과 그 방법 - Google Patents
개인의 식이 패턴 설정 시스템과 그 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102656629B1 KR102656629B1 KR1020210058013A KR20210058013A KR102656629B1 KR 102656629 B1 KR102656629 B1 KR 102656629B1 KR 1020210058013 A KR1020210058013 A KR 1020210058013A KR 20210058013 A KR20210058013 A KR 20210058013A KR 102656629 B1 KR102656629 B1 KR 102656629B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- dietary
- disease
- individual
- information
- evaluation
- Prior art date
Links
- 235000008242 dietary patterns Nutrition 0.000 title claims abstract description 62
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 claims abstract description 261
- 230000000378 dietary effect Effects 0.000 claims abstract description 236
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 203
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 176
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 173
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000037213 diet Effects 0.000 claims abstract description 25
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims description 92
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 26
- 230000036541 health Effects 0.000 claims description 19
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 claims description 16
- 230000035764 nutrition Effects 0.000 claims description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 235000012631 food intake Nutrition 0.000 claims description 10
- 230000037406 food intake Effects 0.000 claims description 10
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 5
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 claims description 5
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 9
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 8
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 8
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 6
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 4
- 235000013339 cereals Nutrition 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 235000011888 snacks Nutrition 0.000 description 3
- 244000068988 Glycine max Species 0.000 description 2
- 235000010469 Glycine max Nutrition 0.000 description 2
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 2
- 235000018823 dietary intake Nutrition 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 235000012041 food component Nutrition 0.000 description 2
- 230000005548 health behavior Effects 0.000 description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 2
- 235000013547 stew Nutrition 0.000 description 2
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 241001454694 Clupeiformes Species 0.000 description 1
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 240000005979 Hordeum vulgare Species 0.000 description 1
- 235000007340 Hordeum vulgare Nutrition 0.000 description 1
- 208000001145 Metabolic Syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 201000000690 abdominal obesity-metabolic syndrome Diseases 0.000 description 1
- 235000019513 anchovy Nutrition 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 235000021152 breakfast Nutrition 0.000 description 1
- 235000021329 brown rice Nutrition 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 1
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 235000013325 dietary fiber Nutrition 0.000 description 1
- 235000021158 dinner Nutrition 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 235000004280 healthy diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 235000021156 lunch Nutrition 0.000 description 1
- 230000003211 malignant effect Effects 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000037081 physical activity Effects 0.000 description 1
- 230000037074 physically active Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000005586 smoking cessation Effects 0.000 description 1
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 235000013343 vitamin Nutrition 0.000 description 1
- 229940088594 vitamin Drugs 0.000 description 1
- 229930003231 vitamin Natural products 0.000 description 1
- 239000011782 vitamin Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- 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
- G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
- G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
본 발명은 공개 데이터를 활용하여 건강한 식생활을 유도할 수 있는 식이 패턴을 설정해 줄 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보로부터 각 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과를 산출하기 위한 샘플 집단의 질병별 식이평가 산출부와; 개인의 식이 영상 기록으로부터 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하기 위한 개인의 질병별 식이평가 산출부와; 상기 개인의 질병별 식이평가 결과와 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 간의 거리를 산출하되 동일 질병에 대한 식이평가 결과 간의 거리를 산출하는 식이평가 거리 산출부와; 다차원 공간에서, 상기 거리 산출에 이용된 샘플 집단 중 식이 평가 결과가 정상에 해당하는 샘플들의 식이평가 결과와, 상기 거리 산출에 이용된 개인의 식이평가 결과와의 거리를 줄이기 위한 목표 샘플을 설정하고, 그 목표 샘플의 식이 정보를 상기 개인의 식이 패턴으로 설정하여 추천하는 식이 패턴 추천부;를 포함함을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 식이 패턴 추천 시스템에 관한 것으로, 특히 공개 데이터를 활용하여 건강한 식생활을 유도할 수 있는 식이 패턴을 설정해 줄 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
세계보건기구는 금연, 알콜 섭취 감소, 신체활동 증가 및 건강 식이를 만성질환의 예방과 관리를 위한 중요 요소로 강조하고 있으며, 특히 시뮬레이션 모델 연구에 따르면 신체활동을 활발하게 하고, 담배를 피우지 않으며, 적당한 음주와 과일을 충분히 섭취한다면 만성질환 사망률을 현저히 줄일 수 있는 것으로 추정하고 있다.
예시한 중요 요소 중 식이는 문화, 산업, 사회경제 및 심리 요소들이 관련된 가장 복잡한 건강행동이지만 평가의 측면에서는 자료수집 및 타당성에 관한 논쟁의 소지가 많았던 부분이었으나, 오랜 검증을 거치면서 지속적인 개선이 이루어지고 있다.
또한, 최근의 식이-질병 관련 연구 경향은 개별 영양소 중심에서 식품군 섭취의 유사성에 근거한 식이 패턴 중심으로 이동하고 있는데, 식이 패턴 연구는 질병 관련성에 관한 예측력이 높고 영양소들의 복합적 관련성 파악이 용이하며, 실제적인 식이 섭취를 반영하기 때문에 구체적인 연구와 가이드 라인 개발에 유용하다.
많은 연구들에서 식이는 비만, 대사증후군, 당뇨, 심혈관질환, 악성질환 등의 예방 가능한 만성질환의 중요 위험인자로 보고되고 있다. 국내의 식이 관련 연구들도 이미 개별 영양소에서 식이 패턴으로 변화하고 있으나 질병 관련 분야에서는 아직 제한적이다.
건강한 식생활을 유도하기 위해서는 무엇보다 개인의 식이 패턴과 비교집단의 식이 패턴 간에 관련성을 분석하는 것이 선행되어야 할 것이다. 즉, 개인의 식이 패턴과 특정 질병군 또는 건강한 사람들의 식이 패턴과의 유사성 측정은 개인에게 건강한 식생활을 유도하기 위해서 필요하다. 이를 위해서는 특정 질병군 또는 건강한 사람들의 식이 패턴을 장기간 수집해야 하나, 참가자의 지속적인 참여를 유지하기 어렵고, 결측치가 많아 통계적 처리가 어려운 단점이 있으며, 또한 충분한 통계적 유의도를 가지기 위해서는 참가자 수에 따라 다르지만 최소 수개월에서 수년이 소요된다는 단점을 안고 있다.
이에 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창안한 발명으로서, 본 발명의 주요 목적은 개인의 식이와 건강정보를 포함하는 공개 데이터(예를 들면 국민건강 영양조사 등)로부터 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과를 산출하고 이를 이용해 개인의 식이 패턴을 설정해 건강한 식생활을 유도할 수 있는 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
더 나아가 본 발명의 또 다른 목적은 건강한 식생활을 유도하기 위해 필요한 비교집단별 식이 패턴을 단시간에 획득하되 신뢰성이 높은 비교집단별 식이 패턴을 획득하여 개인의 식이 패턴을 설정해 줄 수 있는 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템은 개인의 단말과 접속 가능한 컴퓨터 시스템으로서,
국민건강 영양조사를 통해 얻어진 조사 대상자 샘플 각각의 식이 정보를 각 질병과 관련된 설문으로 평가했을 때의 질병별 식이평가 결과를 각 샘플의 질병별 식이평가 결과로 설정하는 방식으로 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 샘플 집단의 질병별 식이평가 산출부와;
상기 개인의 단말로부터 입력된 개인의 식이 영상 기록과 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 개인의 질병별 식이 평가문항들의 응답을 자동 처리하는 방식으로 개인의 질병별 식이 평가 설문을 작성하고, 개인의 식이 정보를 상기 개인의 질병별 식이 평가 설문으로 평가하여 개인의 질병별 식이 평가 결과를 산출하는 개인의 질병별 식이평가 산출부와;
상기 개인의 질병별 식이평가 결과와 상기 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 간의 거리를 산출하되, 동일 질병에 대한 개인의 식이평가 결과와 샘플 집단의 식이평가 결과 간의 거리를 산출하는 식이평가 거리 산출부와;
다차원 공간에서, 상기 거리 산출에 이용된 샘플 집단 중 식이 평가 결과가정상에 해당하는 샘플들의 식이평가 결과와, 상기 거리 산출에 이용된 개인의 식이평가 결과와의 거리를 줄이기 위한 목표 샘플을 설정하고, 그 목표 샘플의 식이 정보를 상기 개인의 식이 패턴으로 설정하여 추천하는 식이 패턴 추천부;를 포함함을 특징으로 한다.
더 나아가 상술한 구성을 포함하는 시스템에 있어서, 상기 개인의 질병별 식이평가 산출부는,
상기 개인의 단말로부터 전송되는 섭취 식단 영상정보에서 음식물 이미지를 추출하여 추출 음식물의 종류를 식별하는 음식물 식별부와;
상기 섭취 식단 영상정보와 함께 전송되는 텍스트 정보에서 음식물 관련 섭취량 정보를 추출하는 자연어 처리부와;
개인이 섭취한 음식물과 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 개인의 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보를 처리하는 방식으로 질병별 식이 평가 설문지를 작성하는 평가표 작성부와;
작성된 상기 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보에 따라 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 식이 평가부;를 포함함을 특징으로 하며,
상기 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보는 국민건강 영양조사를 통해 얻어진 조사 대상자 각각의 식이 정보와 질병 정보임을 특징으로 한다.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 방법은 개인의 단말과 접속 가능한 컴퓨터 시스템에서 실행 가능한 방법으로서,
샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보를 통신망을 통해 획득하는 단계와;
획득된 상기 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보로부터 각 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과를 산출하는 단계와;
상기 개인의 단말로부터 개인의 식이 영상 기록과 음식물 관련 섭취량 정보를 획득하여 음식물의 종류와 음식물 관련 섭취량 정보를 식별하는 단계와;
식별된 음식물의 종류와 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 개인의 질병별 식이 평가문항들의 응답을 자동 처리하는 방식으로 개인의 질병별 식이 평가 설문을 작성하고, 작성된 식이 평가문항들의 응답에 따라 개인이 섭취한 식이 정보를 평가하여 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 단계와;
상기 개인의 질병별 식이평가 결과와 상기 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 간의 거리를 산출하되, 동일 질병에 대한 개인의 식이평가 결과와 샘플 집단의 식이평가 결과 간의 거리를 산출하는 단계와;
다차원 공간에서, 상기 거리 산출에 이용된 샘플 집단 중 식이 평가 결과가 정상에 해당하는 샘플들의 식이평가 결과와, 상기 거리 산출에 이용된 개인의 식이평가 결과와의 거리를 순차적으로 줄이기 위한 목표 샘플을 설정하고, 그 목표 샘플의 식이 정보를 상기 개인의 식이 패턴으로 설정하여 상기 개인 단말로 추천하는 단계;를 포함함을 특징으로 한다.
아울러 상기 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보는 국민건강 영양조사를 통해 얻어진 조사 대상자 각각의 식이 정보와 질병 정보임을 특징으로 한다.
삭제
상술한 기술적 과제 해결 수단에 따르면, 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템 및 방법은 국민건강 영양조사와 같은 공개 데이터로부터 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과를 산출하고, 이를 개인의 질병별 식이평가 결과와 비교하는 방식으로 유사도를 측정해 건강한(질병 위험률이 낮은) 샘플들의 식이 패턴을 순차적으로 추종할 수 있도록 유도할 수 있는 장점이 있다.
아울러 본 발명은 국민건강 영양조사와 같은 공개 데이터를 활용함으로써, 질병별 또는 건강한 사람들의 식이 패턴을 장기간 수집해야 하는 문제를 해결할 수 있으며, 참가자의 지속적인 참여 없이도 양질의 비교대상 데이터를 확보할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템의 주변 구성 예시도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템의 구성 예시도.
도 3은 도 2 중 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)의 구성 예시도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)의 동작 흐름 예시도.
도 5는 도 3에 도시한 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)의 동작 흐름 예시도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 개인 단말(100)에 설치된 개인용 서비스 앱의 표시 화면 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 질병별 식이 평가 설문지 예시도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 평가표 작성 예와 그에 기초한 식이평가 결과 예시도.
도 9는 다차원 공간상에 개인 및 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 표시 예시도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템의 구성 예시도.
도 3은 도 2 중 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)의 구성 예시도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)의 동작 흐름 예시도.
도 5는 도 3에 도시한 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)의 동작 흐름 예시도.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 개인 단말(100)에 설치된 개인용 서비스 앱의 표시 화면 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 질병별 식이 평가 설문지 예시도.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 평가표 작성 예와 그에 기초한 식이평가 결과 예시도.
도 9는 다차원 공간상에 개인 및 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 표시 예시도.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명의 목적들, 기술적 해법들 및 장점들을 분명하게 하기 위하여 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다.
또한 본 발명의 상세한 설명 및 청구항들에 걸쳐, '포함하다'라는 단어 및 그 변형은 다른 기술적 특징들, 부가물들, 구성요소들 또는 단계들을 제외하는 것으로 의도된 것이 아니다. 통상의 기술자에게 본 발명의 다른 목적들, 장점들 및 특성들이 일부는 본 설명서로부터, 그리고 일부는 본 발명의 실시로부터 드러날 것이다. 아래의 예시 및 도면은 실례로서 제공되며, 본 발명을 한정하는 것으로 의도된 것이 아니다. 더욱이 본 발명은 본 명세서에 표시된 실시예들의 모든 가능한 조합들을 망라한다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다.
본 명세서에서 달리 표시되거나 분명히 문맥에 모순되지 않는 한, 단수로 지칭된 항목은, 그 문맥에서 달리 요구되지 않는 한, 복수의 것을 아우른다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
우선 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)의 주변 구성 예시도를 예시한 것이다.
도 1에 도시한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)은 통신망을 통해 다수의 개인 단말(100)과 접속 가능하고, 접속된 개인 단말(100)에 설치되어 실행 가능한 고객용 서비스 앱으로 개인의 질병별 식이평가 결과를 얻기 위해 필요한 정보의 입력을 요구한다.
입력 정보란 고객의 질병정보를 포함하는 고객정보와, 고객이 섭취하는 음식물의 종류, 섭취한 음식물의 섭취량 정보를 포함한다. 경우에 따라서는 고객정보로서 고객의 체질정보, 성별, 연령, 과거 질환정보 등이 더 포함될 수도 있다. 이러한 고객정보는 회원 가입시 제공되어 후술할 식이 패턴 설정 시스템(200) 내에 저장될 수 있고, 질병별 식이평가시 고객에게 입력 요구하여 제공받을 수도 있다.
고객에 해당하는 개인이 섭취하는 음식물의 종류는 개인 단말(100)에 구비된 카메라를 통해 얻어지는 섭취 식단 영상정보를 처리해 획득할 수 있고, 섭취한 음식물의 섭취량 정보는 고객이 메모 등을 통해 입력 제공할 수 있다. 경우에 따라서는 인식된 음식물의 종류 각각의 섭취량을 고객에게 질의하고 그 응답을 받는 식으로 섭취량 정보를 획득할 수도 있다.
이하 상술한 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)의 구성을 도시한 도 2를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)의 구성도를 예시한 것이며, 도 3은 도 2 중 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)의 구성도를 예시한 것이다. 참고적으로 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)은 서버 컴퓨터 시스템의 메모리에 설치되어 실행 가능한 응용 프로그램 코드들의 집합체로 구현 가능하며, 상기 응용 프로그램 코드들의 집합체는 도 2에 도시한 바와 같이 다수의 블럭으로 구획될 수 있다.
도 2를 참조하면, 통신망을 통해 개인 단말(100)과 접속 가능한 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)은,
샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보로부터 각 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과를 산출하기 위한 샘플 집단의 질병별 식이평가 산출부(210)와,
개인의 식이 영상 기록으로부터 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하기 위한 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)와,
상기 개인의 질병별 식이평가 결과와 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 간, 보다 구체적으로는 동일 질병에 대한 개인의 식이평가 결과와 샘플 집단의 식이평가 결과 간의 거리를 산출하는 식이평가 거리 산출부(230)와,
다차원 공간에서, 상기 거리 산출에 이용된 샘플 집단 중 식이평가 결과가 정상에 해당하는 샘플들의 식이평가 결과와, 상기 거리 산출에 이용된 개인의 식이평가 결과와의 거리를 줄이기 위한 목표 샘플을 설정하고, 그 목표 샘플의 식이 정보를 상기 개인의 식이 패턴으로 설정하여 추천하는 식이 패턴 추천부(240)를 포함한다.
참고적으로 상기 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보는 국민건강 영양조사를 통해 얻어진 조사 대상자 각각의 식이 정보와 질병 정보이다. 국민건강 영양조사에 의해 얻어진 정보들은 일종의 공개데이터이므로 질병별 또는 건강한 사람들의 식이 패턴을 장기간 수집해야 하는 문제를 해결할 수 있고 상대적으로 결측치가 적어 통계적 처리에 유용한 정보로 이용할 수 있다.
공개데이터의 일 예인 상기 샘플들의 식이 정보와 질병 정보는 국민건강 영양조사를 수행하는 기관의 서버로부터 전송받아 내부에 구비된 정보 DB(250)에 저장될 수 있다. 상기 정보 DB(250)에는 본 발명의 구현을 위해 필요한 각 샘플들의 식이 정보 및 질병 정보는 물론, 각 개인의 고객정보, 식이 패턴 정보 등이 저장된다. 경우에 따라서는 상기 정보 DB(250)에 음식물의 종류를 식별하기 위해 필요한 음식물 이미지 관련 데이터베이스가 더 포함될 수 있다. 물론 본 발명의 실시예에서는 국민건강 영양조사를 통해 얻어진 공개 데이터를 활용하였지만 개인의 식이와 건강정보를 포함하는 데이터는 모두 활용할 수 있다.
한편 도 2에서 설명한 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)는 도 3에 도시한 바와 같이,
개인의 단말(100)로부터 전송되는 섭취 식단 영상정보에서 음식물 이미지를 추출하여 추출 음식물의 종류를 식별하는 음식물 식별부(221)와,
상기 섭취 식단 영상정보와 함께 전송되는 텍스트 정보에서 음식물 관련 섭취량 정보를 추출하는 자연어 처리부(223)와,
개인이 섭취한 음식물과 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 개인의 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보를 처리하는 방식으로 질병별 식이 평가 설문지를 작성하는 평가표 작성부(225)와,
작성된 상기 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보에 따라 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 식이 평가부(227) 및 도 7에 예시한 바와 같은 질병별 식이 평가 설문지를 저장하는 정보 저장부(229)를 포함한다.
상기 질병별 식이 평가 설문지에는 도 7에서와 같이 개인의 질병과 관련된 식이 평가문항들이 다수 포함되고, 각 식이 평가문항에는 개인이 선택할 수 있는 다수의 선택정보(①, ②, ③, ④ 등)가 포함된다.
상술한 식이 평가부(227)는 체질별 혹은 질병별 식이 처방(지침) 및 각 식이 처방에 대한 평가 룰을 내부에 저장함으로써 고객에 해당하는 개인의 질병별 식이 평가 결과(즉, 식이 순응도로 해석할 수도 있음)를 산출할 수 있다.
참고적으로 상기 '섭취 식단 영상정보'란 개인이 섭취하기 위해 식탁 혹은 밥상 위에 차려놓은 음식물의 사진 영상을 의미하는 것으로 해석하기로 한다. 이에 음식물 식별부(221)는 객체인식 기술을 이용하여 섭취 식단 영상정보에서 음식물 이미지를 추출하고, 추출된 음식물 이미지를 기저장된 음식물 이미지와 비교하여 유사도가 높은 음식물의 종류를 식별한다. 경우에 따라서는 상기 음식물 식별부(221)를 사전 학습된 학습모델을 이용해 음식물의 종류를 식별하도록 구성할 수도 있다.
이하 상술한 구성을 포함하는 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)의 동작을 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.
우선 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)의 동작 흐름도를, 도 5는 도 3에 도시한 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)의 동작 흐름도를, 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 개인 단말(100)에 설치된 개인용 서비스 앱의 표시 화면을, 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 질병별 식이 평가 설문지를 각각 예시한 것이다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 평가표 작성 예와 그에 기초한 식이평가 결과 예시도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200)을 구성하는 샘플 집단(조사 대상자들을 일컫는다)의 질병별 식이 평가 산출부(210)는 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보를 통신망을 통해 획득(S110단계)한다.
획득 방법으로는 정보 DB(250)에 사전 저장된 정보를 액세스하거나, 국민건강 영양조사를 수행하는 기관에서 공개하는 정보들(예를 들면 건강통계(건강행태, 영양섭취, 만성질환) 자료들)을 액세스하는 방법으로 획득할 수 있다.
각 샘플의 식이 정보와 질병 정보를 획득한 샘플 집단의 질병별 식이평가 산출부(210)는 획득한 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보로부터 각 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과를 산출(S120단계)한다.
보다 구체적으로, 샘플 집단의 질병별 식이평가 산출부(210)는 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보로부터 각 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과를 산출하여 하기와 같은 행렬(Q)로 표현한다.
상기 행렬에서 Q는 전체 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과를 나타내며, m은 샘플 집단을 구성하는 샘플의 수, n은 질병의 수(혹은 질병의 종류)로서, 
은 m 샘플의 식이 정보를 질병 n과 관련된 설문으로 평가했을 때의 식이 평가 결과라 할 수 있다. 이러한 질병별 식이평가 결과는 질병 위험률을 나타내는 것으로 해석할 수 있으며, 질병별 식이평가 결과의 수치가 큰 값을 가질수록 상대적으로 질병 위험률이 높은 것으로 해석할 수 있고, 질병별 식이평가 결과의 수치가 사전에 설정된 수치 이하의 값을 가질 때는 식이평가 결과가 '정상'인 것으로 간주할 수 있다.
참고적으로 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보로부터 각 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과를 산출하는 방법은 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 방법과 동일하기에 하기에서 부연 설명하기로 한다.
한편, 개인의 식이패턴 설정 시스템(200)을 구성하는 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)는 개인의 단말(100)로부터 개인의 식이 영상 기록과 음식물 관련 섭취량 정보를 획득(S130단계)한다.
이어 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)는 획득된 개인의 식이 영상 기록과 음식물 관련 섭취량 정보로부터 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출(S140단계)한다. 이러한 개인의 질병별 식이평가 결과 역시 각 질병과 관련된 설문을 이용해 개인의 식이정보를 평가해 점수화하고 이를 하기 벡터 r로 표현한다.
상기 벡터 r은 개인의 식이 정보에 대한 질병별 식이평가 결과라 할 수 있다. r1은 질병 1(예를 들면 당뇨)에 대한 식이평가 결과이며, rn은 질병 n에 대한 식이평가 결과이다. 즉, 상기 벡터 r은 개인의 여러 질병과 관련된 식이평가 결과를 포함하는 것이다.
이하 개인의 식이 영상 기록과 음식물 관련 섭취량 정보로부터 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 방법을 도 5를 참조하여 보다 구체적으로 설명하기로 한다.
우선 개인은 끼니 혹은 간식 섭취시에 자신의 단말(100)에 설치된 고객용 서비스 앱을 실행시킨다. 고객용 서비스 앱의 실행으로 개인 단말(100)에는 도 6에 도시한 바와 같은 정보 입력창이 표시되고, 상기 정보 입력창의 상부에는 활성화된 카메라에 의해 촬상되는 영역이 표시된다.
이에 개인은 섭취하고자 하는 식단을 카메라로 촬영함으로써 도 6에 도시한 바와 같은 섭취 식단 영상정보가 얻어진다. 아울러 개인은 정보 입력창에 표시되는 식사시간(아침, 점심, 저녁, 간식)을 선택하고, 섭취량에 해당하는 식사량(1인분, 2인분,..)을 선택한다. 이러한 식사량은 각 음식물에 대한 섭취량이 아니기 때문에 보다 바람직하게는 각 음식물에 대한 섭취량을 입력하거나 선택하도록 유도하는 것이 바람직하다.
개인은 정보 입력창에 구비된 메모창을 통해 섭취 식단 영상정보에 나타난 음식물에 대한 섭취량 정보, 예를 들면 된장찌개 반 섭취, 쌀밥 반 공기 섭취 등과 같이 각 음식물에 대한 섭취량 정보를 메모 형태로 입력할 수 있다.
이와 같이 섭취 식단 영상정보와 메모 입력한 개인이 정보 전송을 입력하면, 개인의 질병별 식이평가 산출부(220)의 음식물 식별부(221)는 상기 섭취 식단 영상정보를 수신(S210단계)하게 되고, 자연어 처리부(223)는 메모창에 입력한 섭취 음식물의 섭취량을 수신(S220단계)한다. 이러한 섭취 식단 영상정보와 섭취 음식물의 섭취량은 동시에 이루어진다고 볼 수 있다.
음식물 식별부(221)는 수신된 섭취 식단 영상정보에서 객체인식기술을 이용해 음식물 이미지를 추출하고, 추출한 음식물의 종류를 시스템 내부에 구비된 데이터베이스에 저장된 음식물 이미지와 비교하여 유사도가 높은 음식물을 추출하는 방식으로 음식물 종류를 식별(S230단계)한다.
아울러 자연어 처리부(223)는 메모창을 통해 입력된 텍스트 정보에서 자연어 인식 알고리즘을 통해 음식물 관련 섭취량 정보를 추출(S240단계)한다. 상기 음식물 관련 섭취량 정보는 음식물의 종류와 그 음식물의 섭취량 정보이다. 음식물의 종류를 신속히 추출하기 위해 S230단계에서 추출된 음식물 종류값(예를 들면, 된장찌개, 쌀밥(백미), 잡곡, 멸치볶음과 같이)을 이용할 수도 있다.
영상에 기반한 음식물의 종류와 텍스트에 기반한 음식물 관련 섭취량 정보가 획득되면, 이후 평가표 작성부(225)는 개인이 섭취한 음식물(음식물의 종류)과 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보를 일정기간 동안 누적 처리 혹은 실시간 기재 처리하는 방식으로 평가표를 작성(S250단계)한다.
예를 들어 당뇨 질환을 앓고 있는 고객에 대한 식이 평가 설문지의 내용이 도 7에 기재된 바와 같다면, 이러한 설문지를 자동 작성하기 위해 개인 단말(100)로부터 섭취 식단 영상정보와 텍스트 형태의 음식물 섭취량 정보가 수신될 때마다 식이 평가문항들의 응답선택정보를 누적해 나갈 수 있다. 매 끼니를 구분하는 방법은 도 6에 표시된 정보 입력창을 통해서 구분 가능하고, 정보 수신시간으로도 매 끼니와 간식 시간을 구분할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 고객이 일정기간 동안 섭취한 음식물과 그 음식물에 대한 섭취량 정보에 기초하여 자동으로 식이 평가 설문지(평가표라 할 수 있음)가 작성되면, 이후 식이 평가부(227)는 자동 작성된 상기 식이 평가문항들의 응답선택정보에 따라 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출(S260단계)한다.
산출 방법의 일 예를 도 8을 참조하여 부연 설명하면, 도 8의 좌측 테이블에는 당뇨 질환과 관련된 식이 평가 설문지가 도시되어 있고, 설문지의 각 식이평가문항들의 우측에는 응답이 표기되어 있다. 이때의 '응답'은 평가표 작성부(225)에 의해 자동 작성된 응답선택정보이다. 그리고 응답 우측에 위치하는 영역점수는 영양성분(영역이라 표시함)에 대한 점수로서, 영양성분은 탄수화물, 단백질, 지질, 비타민/무기질, 식이섬유 등으로 구분 가능한데 도 8에서는 3개의 영양성분만을 예시한 것이다. 각 식이평가 문항에 대해 영양성분의 점수를 부여할 수 있는 것은 영상정보로부터 음식물의 종류를 식별할 수 있으며, 식별된 음식물에 함유된 영양성분 역시 평균적으로 추정할 수 있기 때문에 음식물의 종류와 섭취량 정도에 따라 영역점수를 부여할 수 있다.
이와 같이 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보와 식별된 음식물의 종류, 섭취량에 따라 각 영역에 점수를 부여하고 부여된 점수를 영양지수 점수 산출식에 근거하여 산출하는 방식을 통해 얻어진 점수를 이용해 최종적으로 개인의 질병별 식이평가 결과를 판정등급 '상', '중', '하' 중 어느 하나 혹은 점수로 산출할 수 있다.
이러한 질병별 식이평가 결과 산출 방법은 본 발명의 실시예를 부연 설명하기 위한 것으로, 고객의 질병, 체질, 성별, 연령에 따라 다양한 방법으로 변형되어 사용될 수 있으며, 기관에 따라 서로 다른 평가 방법을 적용할 수 있으며, 식이 평가문항의 수와 평가문항의 내용에 따라서도 변형될 수 있다.
또한 상술한 개인의 질병별 식이평가 결과 산출 방법은 샘플집단의 질병별 식이평가 결과 산출에 동일하게 적용할 수 있다. 즉, 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보를 알면 상술한 바와 같이 각 질병과 관련된 설문으로 식이정보를 평가하여 각 샘플의 질병별 식이평가 결과를 산출하여 상기 행렬 Q를 얻을 수 있다.
이상에서 설명한 바에 따르면, 개인은 섭취하는 식단에 대해 간단히 카메라 촬영하고 섭취한 음식물에 대해 섭취량을 입력하는 것만으로도 식이 평가 설문지에 답한 결과를 얻을 수 있기 때문에, 본 발명은 별도의 설문조사 없이도 개인의 질병별 식이평가 결과를 편리하게 산출(평가)할 수 있다.
다만, 상술한 실시예에서는 개인 스스로가 메모창에 음식 섭취량을 입력해야 하는 불편함이 있는데, 이러한 불편함을 해소하기 위한 방법으로서,
음식물 식별부(221)는 개인 단말(100)로부터 전송되는 섭취 식단 영상정보에서 음식물 이미지를 추출하여 추출 음식물의 종류를 식별하고,
별도의 음식 섭취량 획득부(도시하지 않았음)를 더 구비해, 그 음식 섭취량 획득부가 상기 식별된 음식물 각각의 섭취량을 묻는 문항들을 개인 단말(100)로 전송하고, 그 문항들의 응답선택정보에 따라 음식물 관련 섭취량 정보를 획득하는 방법으로 섭취한 음식의 섭취량 정보를 획득할 수도 있다.
예를 들어 영상을 통해 획득한 음식의 종류가 잡곡만이라면, 음식 섭취량 획득부는 식별된 잡곡밥의 섭취량을 묻는 문항을 '잡곡밥의 종류와 섭취량을 선택해 주세요'라는 식으로 물을 수 있고, 그 응답의 종류를 1. 오곡밥 한 공기, 2 오곡밥 반 공기, 3. 현미밥 한 공기, 4. 보리밥 반 공기'와 같이 나열함으로써, 보다 정확한 섭취 음식물과 섭취량 정보를 획득할 수 있다.
이러한 변형 실시예에서도, 평가표 작성부(225)는 고객이 섭취한 음식물과 음식물 섭취량 정보에 기초하여 고객에 대한 식이 평가문항들의 응답선택정보를 일정기간 동안 누적 처리해 식이 평가 설문지를 작성할 수 있고, 식이 평가부(227) 역시 식이 평가문항들의 응답선택정보에 따라 고객의 질병별 식이평가 결과를 산출할 수 있다.
이상에서와 같은 방법으로 개인의 질병별 식이평가 결과와 샘플집단의 질병별 식이평가 결과가 산출되면, 식이평가 거리 산출부(230)는 산출된 상기 개인의 질병별 식이평가 결과와 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 간의 거리를 산출(S150단계)한다.
보다 구체적으로, 식이평가 거리 산출부(230)는 개인의 질병별 식이평가 결과를 나타내는 벡터 r과 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과를 나타내는 행렬 Q에서, 동일 질병, 예를 들면 당뇨에 대한 개인의 식이평가 결과와 당뇨에 대한 각 샘플의 식이평가 결과 간의 거리 계산을 통해서 동일 질병에 대한 개인과 각 샘플의 식이 패턴 유사도를 측정할 수 있다.
참고적으로 동일 질병에 대해 개인의 식이평가 결과와 비교되는 샘플 집단에는 식이평가 결과가 '정상'을 나타내는 샘플들이 존재한다. 이는 식이평가 결과가 각 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보에 따라서 정상으로 평가되었기 때문이며, 이러한 경우 정상으로 평가된 하나 이상의 샘플은 정상군으로 분류될 수 있다.
따라서 동일 질병에 대해 개인과 샘플 집단을 구성하는 샘플들 간의 식이평가 결과의 거리를 산출하여 개인의 식이 패턴이 어떠한 샘플(들)의 식이 패턴과 유사도가 높고 낮은지를 판정할 수 있고, 정상 샘플들의 식이 패턴을 추종할 수 있도록 식이 정보를 추천해 줄 수도 있다.
예를 들어 식이 패턴 추천부(240)는 도 9에 도시한 바와 같이 다차원 공간에서, 개인의 질병별 식이평가 결과(현재 평가 위치), 예를 들면 당뇨 질병에 대한 개인의 식이평가 결과(개인의 질병별 식이평가 결과임)와, 샘플 집단 중 당뇨 질병에 대한 샘플들의 식이평가 결과 중 정상으로 평가되는 샘플(들)의 식이평가 결과(목표 위치)와의 거리를 줄이기 위한 목표 샘플(혹은 목표 샘플 군집)을 설정하고, 그 목표 샘플의 식이 정보를 개인의 식이 패턴으로 설정하여 개인 단말(100)로 추천(S160단계)할 수 있다.
이러한 경우 식이 패턴 추천부(240)는 개인의 질병별 식이평가 결과와 정상으로 평가된 샘플(들)의 식이평가 결과와의 거리를 순차적으로 줄이기 위한 목표 샘플을 설정하여 추천해 줌으로써, 갑작스런 식이 패턴 변화로 야기될 수 있는 개인의 부적응을 최소화할 수도 있다. 참고적으로 도 9에 함께 표기된 수식에서 r,Q는 각각 앞서 언급한 개인 및 전체 샘플에 대한 질병별 식이평가 결과이고, d는 거리를 나타낸다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 개인의 식이 패턴 설정 시스템(200) 및 방법은 국민건강 영양조사와 같은 공개 데이터로부터 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과를 산출하고, 이를 개인의 질병별 식이평가 결과와 비교하는 방식으로 유사도를 측정해 정상으로 평가된 샘플(들)의 식이 패턴을 순차적으로 추종할 수 있도록 유도할 수 있는 장점이 있다.
아울러 본 발명은 국민건강 영양조사와 같은 공개 데이터를 활용함으로써, 여러 질병 또는 건강한 사람들의 식이 패턴을 장기간 수집해야 하는 문제를 해결할 수 있으며, 참가자의 지속적인 참여 없이도 양질의 비교대상 데이터를 확보할 수 있는 장점이 있다.
이상 본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
Claims (6)
- 개인의 단말과 접속 가능한 개인의 식이 패턴 설정 시스템에 있어서,
국민건강 영양조사를 통해 얻어진 조사 대상자 샘플 각각의 식이 정보를 각 질병과 관련된 설문으로 평가했을 때의 질병별 식이평가 결과를 각 샘플의 질병별 식이평가 결과로 설정하는 방식으로 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 샘플 집단의 질병별 식이평가 산출부와;
상기 개인의 단말로부터 입력된 개인의 식이 영상 기록과 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 개인의 질병별 식이 평가문항들의 응답을 자동 처리하는 방식으로 개인의 질병별 식이 평가 설문을 작성하고, 개인의 식이 정보를 상기 개인의 질병별 식이 평가 설문으로 평가하여 개인의 질병별 식이 평가 결과를 산출하는 개인의 질병별 식이평가 산출부와;
상기 개인의 질병별 식이평가 결과와 상기 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 간의 거리를 산출하되, 동일 질병에 대한 개인의 식이평가 결과와 샘플 집단의 식이평가 결과 간의 거리를 산출하는 식이평가 거리 산출부와;
다차원 공간에서, 상기 거리 산출에 이용된 샘플 집단 중 식이 평가 결과가정상에 해당하는 샘플들의 식이평가 결과와, 상기 거리 산출에 이용된 개인의 식이평가 결과와의 거리를 줄이기 위한 목표 샘플을 설정하고, 그 목표 샘플의 식이 정보를 상기 개인의 식이 패턴으로 설정하여 추천하는 식이 패턴 추천부;를 포함함을 특징으로 하는 개인의 식이 패턴 설정 시스템. - 청구항 1에 있어서, 상기 개인의 질병별 식이평가 산출부는,
상기 개인의 단말로부터 전송되는 섭취 식단 영상정보에서 음식물 이미지를 추출하여 추출 음식물의 종류를 식별하는 음식물 식별부와;
상기 섭취 식단 영상정보와 함께 전송되는 텍스트 정보에서 음식물 관련 섭취량 정보를 추출하는 자연어 처리부와;
개인이 섭취한 음식물과 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 개인의 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보를 처리하는 방식으로 질병별 식이 평가 설문지를 작성하는 평가표 작성부와;
작성된 상기 질병별 식이 평가문항들의 응답선택정보에 따라 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 식이 평가부; 및
질병별 식이 평가 설문지를 저장하는 정보 저장부;를 포함함을 특징으로 하는 개인의 식이 패턴 설정 시스템. - 삭제
- 개인의 단말과 접속 가능한 컴퓨터 시스템에서 실행 가능한 개인의 식이 패턴 설정 방법에 있어서,
샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보를 통신망을 통해 획득하는 단계와;
획득된 상기 각 샘플의 식이 정보를 각 질병과 관련된 설문으로 평가했을 때의 질병별 식이평가 결과를 각 샘플의 질병별 식이평가 결과로 설정하는 방식으로 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 단계와;
상기 개인의 단말로부터 개인의 식이 영상 기록과 음식물 관련 섭취량 정보를 획득하여 음식물의 종류와 음식물 관련 섭취량 정보를 식별하는 단계와;
식별된 음식물의 종류와 음식물 관련 섭취량 정보에 기초하여 개인의 질병별 식이 평가문항들의 응답을 자동 처리하는 방식으로 개인의 질병별 식이 평가 설문을 작성하고, 작성된 식이 평가문항들의 응답에 따라 개인이 섭취한 식이 정보를 평가하여 개인의 질병별 식이평가 결과를 산출하는 단계와;
상기 개인의 질병별 식이평가 결과와 상기 샘플 집단의 질병별 식이평가 결과 간의 거리를 산출하되, 동일 질병에 대한 개인의 식이평가 결과와 샘플 집단의 식이평가 결과 간의 거리를 산출하는 단계와;
다차원 공간에서, 상기 거리 산출에 이용된 샘플 집단 중 식이 평가 결과가 정상에 해당하는 샘플들의 식이평가 결과와, 상기 거리 산출에 이용된 개인의 식이평가 결과와의 거리를 순차적으로 줄이기 위한 목표 샘플을 설정하고, 그 목표 샘플의 식이 정보를 상기 개인의 식이 패턴으로 설정하여 상기 개인 단말로 추천하는 단계;를 포함함을 특징으로 하는 개인의 식이 패턴 설정 방법. - 청구항 4에 있어서, 상기 샘플 집단을 구성하는 각 샘플의 식이 정보와 질병 정보는 국민건강 영양조사를 통해 얻어진 조사 대상자 각각의 식이 정보와 질병 정보임을 특징으로 하는 개인의 식이 패턴 설정 방법.
- 삭제
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210058013A KR102656629B1 (ko) | 2021-05-04 | 2021-05-04 | 개인의 식이 패턴 설정 시스템과 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210058013A KR102656629B1 (ko) | 2021-05-04 | 2021-05-04 | 개인의 식이 패턴 설정 시스템과 그 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220150706A KR20220150706A (ko) | 2022-11-11 |
| KR102656629B1 true KR102656629B1 (ko) | 2024-04-12 |
Family
ID=84042699
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210058013A KR102656629B1 (ko) | 2021-05-04 | 2021-05-04 | 개인의 식이 패턴 설정 시스템과 그 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102656629B1 (ko) |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140068726A (ko) | 2012-11-28 | 2014-06-09 | (주)웰티즌 | 건강 정보 기반 맞춤형 식이 적합률 제공 방법 |
| KR102657384B1 (ko) | 2019-05-29 | 2024-04-16 | 한국식품연구원 | 개인 선호 기반의 식이 구성 및 추천 방법 |
-
2021
- 2021-05-04 KR KR1020210058013A patent/KR102656629B1/ko active IP Right Grant
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20220150706A (ko) | 2022-11-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wehling et al. | People with a body mass index⩾ 30 under-report their dietary intake: a systematic review | |
| Steinemann et al. | Relative validation of a food frequency questionnaire to estimate food intake in an adult population | |
| Bhutani et al. | Frequency of eating out at both fast-food and sit-down restaurants was associated with high body mass index in non-large metropolitan communities in Midwest | |
| De Choudhury et al. | Characterizing dietary choices, nutrition, and language in food deserts via social media | |
| Vartanian et al. | Modeling of food intake: a meta-analytic review | |
| West* et al. | School effects on pupils' health behaviours: evidence in support of the health promoting school | |
| Mazzocchi et al. | Fat economics: nutrition, health, and economic policy | |
| Lyons et al. | The roots of citizens’ knowledge of state politics | |
| Okoro et al. | Evaluating the influence of nutrition determinants on construction workers’ food choices | |
| Beatty et al. | Is diet quality improving? Distributional changes in the United States, 1989–2008 | |
| KR102326540B1 (ko) | 음식 영상을 이용한 영양관리 및 질병관리 방법 | |
| Peng et al. | Do internet users lead a healthier lifestyle? | |
| CN112002388A (zh) | 饮食推荐方法及装置 | |
| Sosa et al. | Associations between a voluntary restaurant menu designation initiative and patron purchasing behavior | |
| Persson Osowski et al. | Energy and nutrient intakes of Swedish children in relation to consumption of and habits associated with school lunch | |
| Parisi et al. | Weight resilience and fruit and vegetable intake among African-American women in an obesogenic environment | |
| Zeballos et al. | The effects of grazing on daily caloric intake and dietary quality | |
| Holm et al. | Adapting to financial pressure on household food budgets in Denmark: Associations with life satisfaction and dietary health | |
| Adams et al. | Nutrient intake during school lunch in title I elementary schools with universal free meals | |
| Nag et al. | Pocket dietitian: Automated healthy dish recommendations by location | |
| KR102656629B1 (ko) | 개인의 식이 패턴 설정 시스템과 그 방법 | |
| Chowdhury et al. | Impact of fast food consumption on health: a study on university students of Bangladesh | |
| KR20210052123A (ko) | 사용자 맞춤형 식품 정보 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버 | |
| Alix Timko et al. | Are you currently on a diet? What respondents mean when they say “yes” | |
| Johannesson et al. | Meal frequency and vegetable intake does not predict the development of frailty in older adults |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |