KR20090046994A - 사용자 맞춤형 식단 추천 서비스 - Google Patents

Abstract

본 발명 시스템은 사용자의 건강상태와 다이어트 및 활동량 그리고 음식 선호도, 섭취 내역 등을 고려하여 사용자에게 최적화된 식단을 추천하는 시스템이다. 즉, 사용자의 건강 상태를 혈압기, 맥박 측정기, 혈당기 등의 생체 지수 측정 기기와 기존의 환자 건강 상태 데이터베이스를 통한 건강 상태 측정, 활동량 측정기를 통한 실시간 활동량 그리고 사용자의 다이어트 및 기초 대사량을 통한 필요 영양소 도출, 사용자의 능동적인 선호/비선호 음식 선택에 따라 식단 선호도 점수화를 통하여 가장 적절한 식단을 추천해주고, 그 섭취 내역에 따라 영양 상태를 평가하여 추후 추천시 그 내용을 반영한다. 이를 통하여, 사용자의 건강상태와 섭취식단 내역 그리고 선호도를 모두 종합한 사용자 맞춤형 식단 추천 서비스가 가능하다.

맞춤형, 건강상태, 다이어트, 활동량, 선호도, 섭취 내역, 식단 추천 서비스

Description

사용자 맞춤형 식단 추천 서비스{Fitting Meal for each users recommendation service}

전문 의료인, 영양사 혹은 프로그램을 통한 식단 처방 방법은 이미 오래 전부터 시행되어왔으며, 현재 몇 가지 방법이 사용되고 있다.

첫째, 전문 의료인을 통한 일반적인 식단 제약사항 처방 방법

둘째, 영양사 상담 혹은 설문지을 통한 식단 처방 방법

셋째, 칼로리표에 의존한 데이터베이스를 기반으로 특정 식단 세트 처방 방법

먼저 전문 의료인의 일반적인 식단 제약사항을 고려한 방법은, 환자의 건강 상태를 의사가 판단하여 피해야 할 식단 관련 제약 사항을 처방한다. 이는 질병과 관련된 제약사항만 제공하는 것으로, 사용자 개개인의 음식 선호도를 고려하지 않고, 질병의 심각성(수치)을 고려하지 않은, 사용자의 수동적인 식단 처방 방법이다. 이는 사용자의 능동적인 자세를 고려하지 않은 단점이 있다.

영양사 상담 혹은 설문지를 통한 식단 처방 방법은, 다양한 물음을 통해 얻은 정보를 기반으로 환자의 식사 습관을 파악하고, 영양섭취기준표와 비교해서 식단을 처방하는 방법이다. 이는 설문지를 통해 환자의 선호/비선호 음식을 고려하고 영양섭취기준표를 사용한 시스템으로서, 기존의 시스템보다는 사용자 맞춤형 식단 추천 서비스가 가능하지만, 사용자의 단기적인 식단 상태나 섭취정도 혹은 다이어트 및 운동 상태를 고려하지 않은 식단 처방 방법으로 사용자 맞춤형 식단 서비스를 적용하기에는 부족하다.

칼로리표에 의존한 데이터베이스를 기반으로 특정 식단 세트의 처방 방법은 기존의 의료진이나 영양사를 통하여 추천된 식단 리스트들은 데이터베이스화하여 사용자에게 추천해주는 방식이다. 이는 사용자의 다양성을 고려하지 아니하고, 일반적으로 사용자들이 수행해야 할 식단 처방을 내림으로써, 맞춤형 서비스를 제공하지 못하는 한계점이 있다.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 사용자의 건강상태와 다이어트 및 활동량 그리고 음식 선호도, 섭취 내역을 모두 종합한 사용자 맞춤형 식단 추천 서비스이다.

따라서, 본 발명은 사용자의 건강상태와 다이어트 및 활동량 그리고 음식 선호도, 섭취식단 내역를 모두 종합한 사용자 맞춤형 식단 추천 서비스로서, 사용자에게 최적화 된 식단을 제공한다.

본 발명 시스템은 사용자의 건강상태와 다이어트 및 활동량 그리고 음식 선호도, 섭취 내역 등을 고려하여 사용자에게 최적화된 식단을 추천하는 시스템이다. 즉, 사용자의 건강 상태를 혈압기, 맥박측정기, 혈당기 등의 생체 지수 측정 기기와 기존의 환자 건강 상태 데이터베이스를 통한 건강 상태 측정, 활동량 측정기를 통한 실시간 활동량 그리고 사용자의 다이어트 및 기초 대사량을 통한 필요 영양소 도출, 사용자 능동적인 선호/비선호 음식 선택에 따라 식단 선호도 점수화를 통하여 가장 적절한 식단을 추천해주고, 그 섭취 내역에 따라 영양 상태를 평가하여 추후 추천시 그 내용을 반영한다. 이를 통하여, 사용자의 건강상태와 섭취식단 내역 그리고 선호도를 모두 종합한 사용자 맞춤형 식단 추천 서비스가 가능하다.

본 발명 알고리즘 구성은 다음과 같이 3부분으로 구성된다.

① 필요 영양소 도출 알고리즘

② 추출 가능 식단 점수화 알고리즘

③ 사용자 섭취식단 내역 입력을 통한 선호도 설정 알고리즘

도1a 본 발명에 따른 운동 추천 알고리즘를 나타낸 것이다.

● 필요 영양소 도출 알고리즘

필요 영양소 도출 알고리즘은 사용자 제한 사항을 수집하고, 이를 토대로 사용자가 섭취해야 할 영양소를 도출하는 알고리즘이다. 이를 위하여 사용자의 기존 건강 상태를 알 수 있는 질병 관리 상태를 저장되어있는 데이터를 통하여 파악하고, 이를 제약 사항에 포함시킨다. 이때, 사용자 질병 상태는 DB에 질병 명과 그 정도가 저장이 된다. 이 정보는 사용자가 웹을 통하여 업데이트 할 수 있도록 하였다.

사용자의 현재 건강 상태를 파악하기 위하여 혈압, 맥박, 혈당, 체중, 체지방을 센서로부터 습득할 수 있도록 하였다. 이 정보들은 이기종 센서들을 통하여 유/무선으로 입력받거나, 사용자 인터페이스를 통하여 직접 입력할 수 있도록 하였다. 입력받은 혈압, 맥박, 혈당 등은 고혈압, 빈맥 및 당뇨 질병의 지수로 변환되어 사용자 제한 사항으로 고려된다.

또한, 사용자 체중과 기존에 입력되어 있는 성별, 나이 등을 고려하여 BMR (Basal Metabolic Rate, 기초대사량)을 추출한다. BMR은 아래의 공식에 의해 변환된다.

Harris and Benedict 에 의한 공식 :

·남자

·여자

h = 칼로리방출량 (24시간동안, KCal), w = 체중 (kg), s = 키 (cm), a = 나이

또한, 다이어트 여부에 따라 다이어트에 필요한 운동량를 도출한다.

이때, 다이어트에 필요한 운동량은, 다이어트에 필요한 운동량 = (현재 체중 - 목표 체중) * 7000 / 다이어트 일수 로 정의된다. 이는, 1Kg 의 체중 = 7000KCal 라는 공식이 사용되었다. 이렇게 수집된 정보를 기반으로, 필요 영양소를 도출한다.

필요 영양소 = 기초대사량(BMR) + 활동량 - 다이어트에 필요한 운동량

로 정의된다.

● 추출 가능 식단 점수화 알고리즘

추출 가능 식단 점수화 알고리즘은 총 6개로 분류된 음식 종류에 따라서 밥, 국, 반찬1, 반찬2, 반찬3, 반찬4로 구분하고, 각각의 분류로부터 추천된 음식물들의 조합을 통하여 식단 리스트를 생성한 후, 생성된 식단을 점수화한다. 이때, 점수화 방법으로는 아래의 공식을 사용한다.

S_Meal = (1-sqrt([(필요 운동량 - 추천 운동량) / 필요 운동량]²))*100 * IF_{선호 도}

S_Meal : 추천음식의 점수

IF_선호도 :해당 음식의 선호도 Impact Factor (0~1)

점수화된 식단 중 최상위 점수의 식단을 기준으로 정렬한 후, 그 중 건강상 제약사항과 배치되지 않는 식단들을 뽑아내어 사용자에게 추천해준다. 이때, 제약사항들은 식단 데이터베이스에 기록되어 있으며, 사용자 개인 건강 정보와의 비교를 통하여 찾아낸다.

● 사용자 섭취식단 내역 입력을 통한 선호도 설정 알고리즘

사용자에게 추천된 식단 정보는, 그의 선택 여부를 통하여 사용자 선호도가 업데이트된다. 만약, 사용자가 추천된 식단을 섭취하기로 선택하였으면, 그 내용을 반영하여 각 식단에 대한 선호도를 증가시키며, 비선호 운동으로 선택될 경우, 선호도를 낮춤으로써 이후 식단 스코어링에 있어 낮은 점수를 부여하도록 한다.

선호 음식의 경우 +d 를 사용하며, 비선호 음식으로 선택되었을 경우, -d 를 사용하여, 선호도를 업데이트 하도록 한다. 선호도는 0 ~ 1 사이의 지수로서, 추천음식 점수를 계산함에 있어, 사용자의 선호도가 가장 큰 영향을 미치도록 하였다.

1. 사용자 제한 사항 수집

식단 추천 에이전트는 사용자의 질병 데이터베이스 및 생체 정보를 이용한 현재 건강 상태, 다이어트 설정 여부 및 사용자 기초 대사량등을 고려하여 필요한 운동 제한사항을 받는다.

2. 질병 관리 상황

사용자 질병 데이터베이스를 이용하여 현재 사용자가 지니고 있는 질병에 대 한 정보를 입력받고, 이를 이용하여 에이전트는 전체 섭취 영양소 중 제한하 거나 중요시 여겨야 할 사항을 정한다. 고혈압 환자의 경우 음식물 중 나트 륨 섭취량이 많아야 함을 에이전트에 알려주며, 당뇨 환자의 경우 음식물 중 당의 성분이 제한된 양 이상을 넘지 않아야 함을 에이전트에 전달하여 준다.

3. 사용자 Vital Sign

현재 사용자의 혈압, 혈당 등의 기초 생체 신호를 이용하여 질병 관리가 잘 되고 있는지 알아보고 그 내용에 따라서 각 영양소의 양을 제한하거나 일정 한도 내에서 무시될 수 있도록 한다.

4. 다이어트 여부 및 내용

사용자가 다이어트를 진행중이라면, 그에 맞춰 전체 필요 칼로리양을 낮춰야 함을 에이전트에 알려준다. 이 때, 에이전트는 전달되는 칼로리 양은 사용 자가 일정 수준의 다이어트를 진행함에 있어서 추가로 소모해야 되는 칼로리 양을 나타낸다.

5. 필요 영양소 도출

2,3,4,6 항목으로부터 얻어진 필요 영양소 및 제한 사항을 이용하여 사용자 에게 제공되어야 할 영양소를 도출한다. 이때, 전체 칼로리, 단백질, 비타민 , 염산, 칼슘, 인, 철분, 아연 등 영양소의 필요량을 추출한다.

6. 사용자 정보를 이용한 BMR 산출

사용자의 나이, 성별, 체중 및 신장등을 이용하여 BMR (Basal Metabolic Rate)을 계산한다. Harris-Benedict Equation을 이용하여 계산된 BMR은 사 용자의 필요 칼로리 도출을 위하여 사용되며, Harris-Benedict Equation은 아래와 같다.

7. Impact Factor

사용자의 건강 상태 및 다이어트 여부 등에 따라 적용되어야 할 impact factor를 도출한다. 예를 들어 사용자가 당뇨, 고혈압 등의 질환을 가지고 있으면 질환에 따른 섭취 영양소 제한이 가장 큰 비율을 차지하며, 만약 질 환이 없는 사용자가 다이어트를 시행중이라면, 낮은 칼로리의 식단이 제공되 도록 에이전트가 impact factor를 설정한다.

8. 추출 가능 식단 점수화

추출 가능한 식단을 위의 제한사항과 impact factor에 의하여 scoring하도록 한다. 이때, 사용자가 선호하는 음식을 중심으로 추출하도록 하며, 일정 수 준 이상의 결과값을 갖은 식단을 저장한다.

9. 선호 음식

사용자가 선택한 선호/비선호 음식 리스트와 그 동안의 사용자 음식 섭취 리 스트를 이용하여 사용자 선호 음식 데이터베이스를 추출한다. 이는 수동으로 사용자가 선호/비선호 음식 리스트를 작성하며, 에이전트를 통하여 식단 섭 취 내역을 분석한 후 자동으로 업데이트 하도록 한다.

10. 최고 점수 식단 추천

에이전트는 사용자에게 조식/중식/석식별 3가지의 최고 점수 식단을 추천한 다.

11. 선호 음식 리스트 업데이트

수동으로 사용자로부터 업데이트된 음식 선호도 리스트를 업데이트하여 에이 전트가 추후 음식 추천시 반영하도록 한다.

12. 식단 선택 여부

사용자가 선택된 식단을 택하거나 혹은 다른 식단을 추천 받기를 원함을 알 린다.

13. 선호/비선호 음식 선택

사용자가 원하는 식단이 없을 경우, 추천된 식단 중 선호/비선호 음식을 선 택하여 새로운 식단을 추천 받도록 한다. 이 과정을 통하여 에이전트는 사용 자의 음식 선호도를 분석한다.

14. 추천된 식단 확정

사용자가 에이전트로부터 추천 받은 식단을 원할 경우 추천 식단을 확정 하고, 이때 사용자의 무선 단말기를 통하여 그 정보를 전송하도록 한다.

15. 섭취 식단 입력

사용자가 섭취된 식단을 에이전트를 통하여 입력받도록 한다. 이 때, 추천된 식단 내용을 사용자에게 보여주고, 필요에 따라 그 식단의 수정 혹은 새로운 식단의 입력을 가능하도록 한다.

도1b 본 발명에 따른 식단 추천 알고리즘 예시를 나타낸 것이다.

도 1a 본 발명에 따른 식단 추천 알고리즘

도 1b 본 발명에 따른 식단 추천 알고리즘 예시

Claims (4)

1. 유헬스 산업의 식단 추천 서비스에 있어서,

   사용자의 건강상태와 섭취식단 내역 그리고 선호도를 모두 종합한 사용자 맞 춤형 식단 추천 시스템.
2. 1항에 있어서, 환자의 건강상태를 의사가 판단하여, 질병과 관련된 제약사항 을 처방하는 시스템이 아닌 환자의 기본적인 식단을 사용자 스스로 선택할 수 있는 음식 선호도를 고려한 식단 추천 시스템.
3. 1항에 있어서, 영양사를 통하여 추천된 식단 리스트들의 데이터를 통한 식단 추천 시스템이 아닌, 환자의 다양성을 고려한 시스템.
4. 1항에 있어서, 칼로리표에 의존해 미리 설정되어 있는 리스트에서만 추천하 는 방법이 아닌, 리스트와 환자의 단기적인 섭취식단 상태, 다이어트 수행정 도, 각종 음식에 대한 선호도를 고려한 시스템.

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