KR20190009271A - 건강 체크 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 건강 체크 방법 및 시스템에 있어서, 똥 건강정보교환 앱이 설치되어 실행되고 있는 스마트폰으로 똥 사진을 촬영하여 등록하는 단계; 똥의 모양, 색깔 등을 분석하여 똥 상태를 분류하는 단계; 해당 분류에 따라 일반적인 똥 상태정보데이터베이스에서 건강 상태 정보를 불러와 제공하는 단계; 다른 이들과 비교하기를 원할 경우 똥 싸기 전까지 먹었던 주요 음식을 등록하는 단계; 자신의 과거 또는 현재에 있던 질병내용을 입력하는 단계; 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스 및 기본 똥 정보데이터베이스를 토대로 등록한 정보를 서로 비교하여 유사한 똥 이미지와 병력을 제공하는 단계를 특징으로 한다.
[색인어]
건강체크, 똥, 건강검진, 질병, 대변

Description

건강 체크 방법 및 시스템{health check method and system}
본 발명은 건강 체크 방법 및 시스템에 관한 것이다.
특히, 본 발명은 건강을 체크할 수 있는 다양한 방법 중에 똥을 가지고 건강을 체크할 수 있는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 똥의 색깔, 모양, 하루 똥싸는 회수 등을 가지고 건강을 간접적으로 체크하는 방법이 있다. 물론 똥을 채취해서 직접적으로 검사하는 방법이 있지만 이는 병원에 직접 찾아가서 해야만 하는 것이라 자주 할 수는 없었다.
일반적으로 똥 색깔이 검정색이면 소화 기관에 문제가 있다는 신호일 수 있다. 혹은 단순히 음식의 염료가 원인일 수도 있다. 비트나 블루베리 등의 음식을 많이 먹었을 시에도 변이 검은색을 띠기 때문이다. 하지만 이런 음식을 먹지 않았는데도 검은색의 변이 지속해서 보인다면 대장암의 가능성도 있으니 바로 병원 진단을 받아야 한다.
일반적으로 똥 색깔이 노랑색이면 대장 내 박테리아에 의한 현상일 수도 있고 불규칙한 영양분 흡수가 원인일 수도 있다. 혹은 간염 등 간의 이상증세가 생기면 나타나는 현상이기도 하다.
일반적으로 똥 색깔이 희끄무레한 빛을 띠고 색이 밝아졌다면 가장 무서운 경우라고 한다. 이는 기름이 췌장에서 분해되지 않아 기름기가 떠서 생기는 현상일 수 있다. 또는 간이나 쓸개에 문제가 발생했거나 간 경변 혹은 간염 등 간 질환이 심한 경우에도 일어날 수 있다.
일반적으로 똥 색깔이 녹색이면 담즙 분해가 잘 안 되어서 이런 빛을 띨 수 있다. 혹은 과음이나 식중독이 영향을 미쳐 변이 녹색 빛이 되기도 한다. 하지만 일단 섭취했던 음식을 되짚어보는 것이 좋다. 녹색 채소를 많이 섭취했을 때도 이런 현상이 일어날 수 있기 때문이다.
일반적으로 똥에 피가 섞여나오면 대변 끝에 선홍색의 피가 변기에 떨어지거나 휴지에 묻어 나오면 대장암이거나 치질일 가능성이 있다. 대장암인 경우에는 대변을 본 뒤 휴지에 피가 묻는 정도이다. 하지만 치질일 경우 피가 변기를 붉게 물들일 정도로 훨씬 양이 많다는 점에서 대장암과 구별된다.
일반적으로 똥 색깔이 회색이면 담즙이 대변에 제대로 섞이지 않은 경우 변이 회색빛을 띤다고 한다. 담즙은 간에서 분비되는데, 쓸개관을 통해 이동한다. 그런데 쓸개관이 막히거나 좁아서 담즙이 제대로 안 나오면 변이 회색빛이 될 수 있다. 이처럼 담도 폐쇄나 쓸개염, 담석 등이 있을 때 회색 변을 볼 수 있다.
일반적으로 똥의 크기가 가늘어지면 원인은 변비가 원인일 가능성이 높다. 비타민이나 식이섬유가 부족할 때 변비가 오기 때문에 충분히 섭취할 방안을 찾아야 한다. 또한, 변의 가늘기가 감소하며 설사가 동반된다면 장염을 의심해봐야 한다. 각종 스트레스로 인해 위장 기능이 약해지고 대장에 문제가 생겨 이런 현상이 발생할 수 있기 때문이다.
일반적으로 설사하는 이유는 과민성대장증후군으로 인한 증상일 수도 있고, 섭취한 식품으로 인한 증상일 수도 있다. 하지만 만성적으로 설사를 한다면 면역력이 약해진 것이다. 면역력이 약해지면 장 내의 유해한 균이나 바이러스의 공격 때문에 염증의 배출이 어려워 설사가 지속되기 때문이다.
일반적으로 3~4일에 한 번 변을 볼 정도로 배변 횟수가 적거나 배변이 힘들면 변비를 의심 해봐야 한다. 변비가 심하면 자궁근종이나 갑상선 이상, 더 나아가 대장암이나 직장암을 유발할 수 있다.
일반적으로 똥의 냄새가 많이 나면 똥이 장에서 부패하였다는 신호이다. 특히 간 질환 환자에게 이런 현상이 나타날 가능성이 높다. 또는 육식을 과하게 하거나 음주를 많이 하는 경우에도 단백질 분해가 되지 않아 변에서 악취가 심하게 날 수 있다고 한다.
상기와 같은 내용들을 인터넷 등을 통하여 알 수 있다.
또한 상기와 같은 내용들을 똥의 색상과 모양을 선택하면 제공해주는 단순한 앱들도 있다.
그러나 일반적인 상태만으로 건강 상태를 판단하기에는 부족하다. 따라서 스마트폰과 앱을 통하여 건강에 관심 있는 사람들이 자신의 똥과 다른 이들의 똥을 서로 비교하면서 정보를 교환할 수 있도록 하는 수단을 제공하는 것이 필요하였다. 또한 빅데이터를 통한 똥 데이터의 수집과 이를 통한 보다 정확한 건강 상태 정보를 제공할 필요가 있다.
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 일반적인 상태의 똥 건강정보의 한계를 넘어 실제 똥을 통한 건강상태를 다수의 사람들의 정보를 수집하고 이를 통하여 보다 정확한 결과를 제공할 수 있도록 하는 것에 그 목적이 있다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 건강 체크 방법 및 시스템에 관한 것이다.
특히, 본 발명은 건강 체크 방법 및 시스템에 있어서, 똥 건강정보교환 앱이 설치되어 실행되고 있는 스마트폰으로 똥 사진을 촬영하여 등록하는 단계; 똥의 모양, 색깔 등을 분석하여 똥 상태를 분류하는 단계; 해당 분류에 따라 일반적인 똥 상태정보데이터베이스에서 건강 상태 정보를 불러와 제공하는 단계; 다른 이들과 비교하기를 원할 경우 똥 싸기 전까지 먹었던 주요 음식을 등록하는 단계; 자신의 과거 또는 현재에 있던 질병내용을 입력하는 단계; 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스 및 기본 똥 정보데이터베이스를 토대로 등록한 정보를 서로 비교하여 유사한 똥 이미지와 병력을 제공하는 단계를 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 상기와 같이 촬영되어 앱에 등록된 똥 상태를 분석하여 일반적인 건강상태정보를 알 수 있을 뿐만 아니라 보다 자세하게 다른 이들의 등록된 빅데이터를 통하여 보다 구체적인 자신의 건강상태를 비교하고 이에 따른 정보를 획득할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 구성을 나타내는 개략적인 구성도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 똥 건강정보서버를 나타내는 개략적인 구성도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 똥 건강 체크 참여 인터페이스를 나타내는 구성도.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 실행을 나타내는 개략적인 흐름도.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 구성을 나타내는 개략적인 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법을 제공하기 위한 시스템은, 건강 체크 참여자(100), 건강정보서버(200), 네트워크(300)을 포함하여 구성될 수 있다.
건강 체크 참여자(100)는 자신의 스마트폰에 설치되어 있는 앱에서 제공하는 인터페이스를 통하여 건강 체크 서비스를 이용하려는 자이다. 유무선 인터넷망인 네트워크(300)를 통하여 자신의 인터넷 접속단말인 스마트폰 또는 테블릿 PC, PC 등을 통하여 건강정보서버(200)에 접속할 수 있다.
건강 체크 참여자(100)는 자신의 스마트폰에 설치된 앱을 실행하여 건강체크참여인터페이스를 제공받아 건강정보서버(200)에 접속하고 필요한 데이터를 주고 받아서 자신의 똥 사진을 통한 건강 정보를 획득할 수 있다.
건강정보서버(200)는 건강 체크 참여자(100)의 스마트폰에 설치된 앱을 통해서 요청된 건강 체크 정보 요구에 대해 참여자의 똥 사진을 등록 받아 1차적으로 일반적인 똥의 색깔과 모양을 분석해서 일반적인 똥 상태정보데이터베이스에서 매칭되는 정보를 불러와 제공한다. 또한 참여자가 먹었던 음식 정보와 참여자의 과거 또는 현재의 질병 내용을 등록 받아 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스 및 기본 똥 정보데이터베이스에서 서로 매칭되는 정보를 불러와 제공한다. 또한 필요할 경우 가장 가까운 병원정보를 제공하여 참여자가 검진을 받을 수 있도록 정보를 제공한다. 이를 위해서 건강정보서버(200)는 똥 사진 등록부, 똥 사진 분석부, 다른이들과 비교하기 위한 추가정보 등록부, 똥 사진 분석정보와 추가정보를 통한 매칭 정보를 데이터베이스에서 찾기 위한 검색부, 분석한 정보를 제공하는 정보제공부, 일반적인 똥 상태정보데이터베이스, 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스, 서비스 운영자가 등록하는 기본 똥 정보데이터베이스, 지리적인 위치 정보를 포함하는 병원데이터베이스로 이루어져 있다.
네트워크(300)는 인터넷이 접속 가능한 유무선 통신망을 말한다. 건강 체크 참여자(100)는 자신의 인터넷 접속단말을 네트워크(300)를 통하여 건강정보서버(200)에 접속하여 실시간 건강 체크 서비스를 이용할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 똥 건강정보서버를 나타내는 개략적인 구성도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 건강정보서버(200)는, 똥 사진 등록부(201), 똥 사진 분석부(202), 다른이들과 비교하기 위한 추가정보 등록부(203), 똥 사진 분석정보와 추가정보를 통한 매칭 정보를 데이터베이스에서 찾기 위한 검색부(204), 분석한 정보를 제공하는 정보제공부(205), 일반적인 똥 상태정보데이터베이스(206), 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스(207), 서비스 운영자가 등록하는 기본 똥 정보데이터베이스(208), 지리적인 위치 정보를 포함하는 병원데이터베이스(209)를 포함하여 구성될 수 있다.
똥 사진 등록부(201)는 참여자의 인터넷 접속단말에 설치되어 있는 앱을 통하여 촬영된 똥 사진을 등록 받는 것이다.
똥 사진 분석부(202)는 등록된 똥 사진의 색깔, 모양을 토대로 똥의 상태를 분석하는 것을 말한다. 똥의 색상은 노랑색, 갈색, 녹색, 붉은색, 검붉은색, 검은색, 회색, 흰색 등으로 구분할 수 있다. 똥의 모양은 굵은 똥, 가는 똥, 묽은 똥(설사), 토끼 똥(조그만하게 나누어서 나오는 똥), 보통 굵기 똥 등으로 구분할 수 있다.
다른 이들과 비교하기 위한 추가정보 등록부(203)는 참여자의 인터넷 접속단말에 설치되어 있는 앱을 통하여 참여자가 먹은 음식정보와 과거 또는 현재의 질병정보를 입력 받아 저장 하는 것이다. 먹은 음식정보는 똥을 싸기 전에 먹은 주된 음식을 입력 받는다. 예를들어 쌀밥, 고등어, 김치, 콩나물, 김 등을 먹었다면 밥과 고등어만 입력한다. 입력하는 음식은 1식, 2식, 3식으로 구분되어 있으며 각각의 입력란에 먹은 주된 음식을 입력하면 된다. 입력한 음식정보는 3식을 위주로 입력하며, 그 이상은 필요할 경우에 입력한다.
똥 사진 분석정보와 추가정보를 통한 매칭 정보를 데이터베이스에서 찾기 위한 검색부(204)는 등록된 일반적인 똥 상태정보데이터베이스, 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스, 서비스 운영자가 등록하는 기본 똥 정보데이터베이스에서 참여자에게 필요한 정보 및 유사한 똥 사례를 찾는 것이다.
분석한 정보를 제공하는 정보제공부(205)는 검색부(204)에서 찾은 정보를 참여자의 단말에 설치되어 있는 앱에 전송하여 참여자가 읽을 수 있도록 하는 것이다.
일반적인 똥 상태정보데이터베이스(206)는 통상적인 똥의 색깔이나 모양을 통해 알려진 정보들이 저장되어 있는 것이다. 이러한 정보는 논문, 책, 전문가의견 등이 똥의 색깔과 모양별로 구분되어 저장되어 있다.
다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스(207)는 참여자의 인터넷 접속 단말에 설치되어 있는 앱을 통하여 자신의 똥 사진을 촬영하여 전송한 이들이 추가적으로 입력한 정보와 사진을 통해 제공된 정보가 저장되어 있는 것이다. 특히 참여자가 먹은 음식과 입력한 과거 및 현재의 질병 등이 추가되어 똥의 색깔과 모양에 따른 분류가 더욱 세분화되고 정교해진다.
서비스 운영자가 등록하는 기본 똥 정보데이터베이스(208)는 각종 질병 및 먹은 음식에 따른 임상실험결과 얻어진 똥 정보와 전문가 회원으로 등록된 병원 등에서 제공되는 실제 환자들의 똥 정보가 저장되어 있다.
특히 음식은 국가별로 주로 먹는 음식이 다르기 때문에 국가별로 주요 음식을 구별하여 정리되어 있어 우선 검색된다.
지리적인 위치 정보를 포함하는 병원데이터베이스(209)는 참여자에게 제공되는 정보에 따라서 참여자가 병원에 직접 찾아가서 진료를 받을 필요가 있다고 판단되어 지는 결과이면 참여자의 현위치에서 가장 가까운 병원정보를 제공하기 위한 것으로, 병원의 주소, 연락처, 전화번호, 진료과목 등이 저장되어 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 똥 건강 체크 참여 인터페이스를 나타내는 구성도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 똥 건강 체크 참여 인터페이스는 참여자의 인터넷 접속단말에 설치된 앱을 실행시켜서 제공받는 것으로, 사진 촬영부분(301), 일반적인 똥 정보 제공부분(302), 추가정보 입력부분(303), 추가적인 비교정보 제공부분(304)을 포함하여 구성될 수 있다.
사진 촬영부분(301)는 촬영버튼과 첨부버튼 존재한다. 촬영버튼을 선택하면 스마트폰 카메라로 직접 똥 사진을 촬영할 수 있는 모드로 전환된다. 첨부버튼을 선택하면 스마트폰에 이미 촬영해둔 똥 사진을 선택하여 전송할 수 있는 모드로 전환된다.
일반적인 똥 정보 제공부분(302)는 전송된 똥 사진을 통해 분석된 건강상태를 제공하는 것이다.
추가정보 입력부분(303)는 다른 이들과 비교를 통해 좀더 자세한 건강상태를 알기 위해 추가정보를 입력하는 부분이다. 추가입력정보로는 똥을 싸기 전에 먹었던 주요 음식들을 입력하는 것이다. 보통 똥을 싸기 전에 먹었던 3끼 정도의 정보를 입력하며, 메인 음식만을 입력하게 된다. 또한 자신의 과거 또는 현재 질병 정보도 입력한다.
추가적인 비교정보 제공부분(304)는 추가정보 입력부분(303)를 통해 입력된 추가정보를 토대로 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스(207)과 서비스 운영자가 등록하는 기본 똥 정보데이터베이스(208)에 저장된 정보와 매칭하여 최대로 유사한 사례를 제공하게 된다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 건강 체크 방법 및 시스템의 실행을 나타내는 개략적인 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서비스이용 과정은, 똥 건강정보교환앱이 설치되어 실행되고 있는 스마트폰으로 똥 사진을 촬영하여 등록하는 단계(S101); 똥의 모양, 색깔 등을 분석하여 똥 상태를 분류하는 단계(S102); 해당 분류에 따라 일반적인 똥 상태정보데이터베이스에서 건강 상태 정보를 불러와 제공하는 단계(S103); 다른 이들과 비교하기를 원할 경우 똥 싸기 전까지 먹었던 주요 음식을 등록하는 단계(S104); 자신의 과거 또는 현재에 있던 질병내용을 입력하는 단계(S105); 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스 및 기본 똥 정보데이터베이스를 토대로 등록한 정보를 서로 비교하여 유사한 똥 이미지와 병력을 제공하는 단계(S106)를 포함하는 것을 특징으로 하는 건강 체크 방법 및 시스템이다.
똥 건강정보교환 앱이 설치되어 실행되고 있는 스마트폰으로 똥 사진을 촬영하여 등록하는 단계(S101)는 앱에서 제공하는 똥 건강 체크 참여 인터페이스를 통하여 제공되는 촬영모드를 실행시켜 스마트폰에 장착된 카메라로 똥 사진을 촬영하여 건강정보서버(200)에 전송하는 것을 말한다.
똥의 모양, 색깔 등을 분석하여 똥 상태를 분류하는 단계(S102)는 전송 받은 똥 사진을 건강정보서버(200)의 똥 사진 분석부(202)에서 똥의 색깔이나 모양을 분석하는 것이다.
해당 분류에 따라 일반적인 똥 상태정보데이터베이스(206)에서 건강 상태 정보를 불러와 제공하는 단계(S103)는 똥 사진 분석부(202)의 분석결과를 토대로 일치하는 똥 상태의 정보를 데이터베이스에서 찾아 제공하는 것이다.
다른 이들과 비교하기를 원할 경우 똥 싸기 전까지 먹었던 주요 음식을 등록하는 단계(S104)는 추가적인 정보를 얻기 원하는 참여자가 앱에서 제공하는 참여인터페이스를 통하여 자신이 먹은 음식물을 등록하게 된다. 예를들어 저녁에 똥을 싸게 되면 점심, 아침, 전날 저녁에 무엇을 먹었는지 주요 음식을 입력하는 것이다.
자신의 과거 또는 현재에 있던 질병내용을 입력하는 단계(S105)는 추가적인 정보를 얻기 원하는 참여자가 앱에서 제공하는 참여인터페이스를 통하여 자신의 과거 또는 현재 질병에 대한 정보를 입력하는 것이다.
다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스 및 기본 똥 정보데이터베이스를 토대로 등록한 정보를 서로 비교하여 유사한 똥 이미지와 병력을 제공하는 단계(S106)는 추가로 입력된 음식정보와 질병정보를 토대로 다른 이들과 유사한 음식을 먹고 유사한 질병을 가지고 있는 이들의 똥을 비교할 수 있도록 데이터베이스에서 이들 검색하여 제공하는 것이다.
본 발명에 따라서는 똥 상태에 따른 정보를 제공받은 참여자들은 앱을 종료하면 자동으로 제공되는 정보들이 삭제되는 것을 추가할 수 있다.
본 발명에 따라서는 똥 상태 정보가 심각한 건강상의 문제가 있다고 판단할 경우 해당 똥 상태 정보와 더불어 참여자에게 가장 가까운 병원정보를 함께 제공할 수가 있다.
참여자의 현재 위치는 앱을 실행시킬 때에 스마트폰의 위치추적 앱에서 전달 받아 파악할 수 있다.
참여자의 국가는 처음 앱을 다운받을 때 해당 국가의 언어 버전이 제공되어서 구별되는 것이다.
본 발명이 속한 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (7)

  1. 특히, 본 발명은 건강 체크 방법 및 시스템에 있어서,
    똥 건강정보교환 앱이 설치되어 실행되고 있는 스마트폰으로 똥 사진을 촬영하여 등록하는 단계;
    똥의 모양, 색깔 등을 분석하여 똥 상태를 분류하는 단계;
    해당 분류에 따라 일반적인 똥 상태정보데이터베이스에서 건강 상태 정보를 불러와 제공하는 단계;
    다른 이들과 비교하기를 원할 경우 똥 싸기 전까지 먹었던 주요 음식을 등록하는 단계;
    자신의 과거 또는 현재에 있던 질병내용을 입력하는 단계;
    다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스 및 기본 똥 정보데이터베이스를 토대로 등록한 정보를 서로 비교하여 유사한 똥 이미지와 병력을 제공하는 단계를 특징으로 하는 건강 체크 방법.
  2. 상기 1항에 있어서, 다른 이들과 비교하기를 원할 경우 똥 싸기 전까지 먹었던 주요 음식을 등록하는 단계는
    똥을 싸기 전에 먹었던 3끼의 음식정보를 입력하는 것을 특징으로 하는 건강 체크 방법.
  3. 상기 1항에 있어서, 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스 및 기본 똥 정보데이터베이스를 토대로 등록한 정보를 서로 비교하여 유사한 똥 이미지와 병력을 제공하는 단계에서
    참여자의 똥 상태가 매우 우려되는 건강 상태로 파악되면 현재 참여자와 가장 가까운 병원 정보를 함께 제공하는 것을 특징으로 하는 건강 체크 방법.
  4. 본 발명의 건강 체크 방법 및 시스템의 똥 건강정보서버는
    똥 사진 등록부(201), 똥 사진 분석부(202), 다른 이들과 비교하기 위한 추가정보 등록부(203), 똥 사진 분석정보와 추가정보를 통한 매칭 정보를 데이터베이스에서 찾기 위한 검색부(204), 분석한 정보를 제공하는 정보제공부(205), 일반적인 똥 상태정보데이터베이스(206), 다른 이들이 등록한 똥 정보데이터베이스(207), 서비스 운영자가 등록하는 기본 똥 정보데이터베이스(208), 지리적인 위치 정보를 포함하는 병원데이터베이스(209)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 똥 건강정보서버.
  5. 상기 4항에 있어서, 똥 사진 분석부(202)는
    등록된 똥 사진의 색깔, 모양을 토대로 똥의 상태를 분석하는 것을 말한다. 똥의 색상은 노랑색, 갈색, 녹색, 붉은색, 검붉은색, 검은색, 회색, 흰색 등으로 구분할 수 있다. 똥의 모양은 굵은 똥, 가는 똥, 묽은 똥(설사), 토끼 똥(조그만하게 나누어서 나오는 똥), 보통 굵기 똥 등으로 구분할 수 있는 것을 특징으로 하는 건강정보서버
  6. 상기 4항에 있어서, 서비스 운영자가 등록하는 기본 똥 정보데이터베이스(208)는
    각종 질병 및 먹은 음식에 따른 임상실험결과 얻어진 똥 정보와 전문가 회원으로 등록된 병원 등에서 제공되는 실제 환자들의 똥 정보가 저장되어 있는 것을 특징으로 하는 건강정보서버.
  7. 상기 6항에 있어서, 기본 똥 정보데이터베이스(208)의 음식은
    국가별로 주로 먹는 음식이 다르기 때문에 국가별로 주요 음식을 구별하여 정리되어 있어 우선 검색되는 것을 특징으로 하는 건강정보서버.
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Cited By (5)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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