KR20210008268A - 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법 - Google Patents

개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20210008268A
KR20210008268A KR1020190084571A KR20190084571A KR20210008268A KR 20210008268 A KR20210008268 A KR 20210008268A KR 1020190084571 A KR1020190084571 A KR 1020190084571A KR 20190084571 A KR20190084571 A KR 20190084571A KR 20210008268 A KR20210008268 A KR 20210008268A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
unit
information
user
nutrition management
management system
Prior art date
Application number
KR1020190084571A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102309173B1 (ko
Inventor
오상우
Original Assignee
동국대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 동국대학교 산학협력단 filed Critical 동국대학교 산학협력단
Priority to KR1020190084571A priority Critical patent/KR102309173B1/ko
Publication of KR20210008268A publication Critical patent/KR20210008268A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102309173B1 publication Critical patent/KR102309173B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47B—TABLES; DESKS; OFFICE FURNITURE; CABINETS; DRAWERS; GENERAL DETAILS OF FURNITURE
    • A47B21/00—Tables or desks for office equipment, e.g. typewriters, keyboards
    • A47B21/007—Tables or desks for office equipment, e.g. typewriters, keyboards with under-desk displays, e.g. displays being viewable through a transparent working surface of the table or desk
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G3/00—Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances
    • G01G3/12—Weighing apparatus characterised by the use of elastically-deformable members, e.g. spring balances wherein the weighing element is in the form of a solid body stressed by pressure or tension during weighing

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Nutrition Science (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

본 발명은 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법에 관한 것으로서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 시스템은, 음식의 종류를 판단하기 위한 영상을 촬영하는 영상수집부, 음식의 식사 전 및 후의 무게 변화량을 측정하기 위한 무게센서부 및 영상수집부 및 무게센서부를 통해 수집된 정보를 기초로 사용자의 식사정보를 생성하는 제어부를 포함하는 식탁 및 식탁과 유무선 네트워크 통신을 통해 연동 가능한 분석 장치를 포함하되, 분석 장치는 식사정보를 기초로 음식의 종류에 따른 영양소 및 섭취량을 추정하는 제 1 데이터 분석부 및 제 1 데이터 분석부에 의해 추정된 결과 및 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습하고, 학습된 결과를 기초로 사용자의 영양관리정보를 생성하는 제 2 데이터 분석부를 포함할 수 있다.

Description

개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법{PERSONALIZED NUTRITION MANAGEMENT SYSTEM AND ANALYSIS METHOD THEREOF}
본 발명은 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자가 섭취하는 음식의 종류, 영양소, 섭취량 등에 대한 분석을 통해 사용자의 건강상태에 알맞은 식사 및 영양관리를 위한 정보를 제공할 수 있는 시스템 및 이의 분석 방법에 관한 것이다.
연구 결과에 따르면, 최근 10년간 80세 이상 노인의 비율은 지속적으로 높아지고 있다. 특히, 65세 이상 노인의 절반 이상이 만성질환을 3개 이상 보유하고 있다는 점은 주목할 만하다.
만성질환이란 오랜 기간을 통해 발병 및 재발하는 질환으로서, 고혈압, 관절염, 당뇨병 등이 대표적인 만성질환에 해당한다. 만성질환의 발생 원인으로는 유전, 흡연, 운동 부족, 식습관, 지속적인 스트레스 등 신체의 생리적 기전의 변화, 생활 속의 변인, 환경 오염과 같은 환경적인 원인 등이 복합적으로 얽혀 있다.
만성질환의 이러한 여러 원인들 중에서도 유전 또는 환경적 요인에 의한 스트레스 등과는 달리 식습관은 환자 스스로의 행동을 통해 유지 및 관리될 수 있다. 다만, 만성질환자의 경우, 적절한 식습관의 관리를 위해서는 전문 영양사에 의한 관리가 반드시 필요한 것이 현실이다. 즉, 현실적으로 전문 영양사가 개개인의 만성질환의 종류, 상태 등을 모두 고려하여 맞춤형 식단관리(i.e. 영양관리)를 시행하는 것은 매우 어려운 일이다.
또한, 전문 영양사에 의해 개인의 건강상태가 고려되어 식단이 설정되더라도, 환자 스스로가 섭취하는 음식 및 영양소에 대한 정보를 매 끼니마다 확인하기는 어려우므로, 전문 영양사가 환자의 매 끼니를 확인하고 분석하지 않는 이상 완벽한 식습관의 관리가 이루어지는 것은 어려운 문제가 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2015-0088692호 (2015.08.03)
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 고혈압, 당뇨, 비만 등의 만성질환자가 스스로 식습관 관리를 위해 맞춤형 영양관리를 수행할 수 있도록 사용자의 식단을 실시간으로 분석하여 이에 대한 피드백을 제공함으로써, 식습관 및 영양상태 개선에 도움을 주고 효율적인 영양관리가 가능하도록 하는 시스템 및 이의 분석 방법을 제공함에 목적이 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템은, 음식의 종류를 판단하기 위한 영상을 촬영하는 영상수집부, 음식의 식사 전 및 후의 무게 변화량을 측정하기 위한 무게센서부 및 영상수집부 및 무게센서부를 통해 수집된 정보를 기초로 사용자의 식사정보를 생성하는 제어부를 포함하는 식탁 및 식탁과 유무선 네트워크 통신을 통해 연동 가능한 분석 장치를 포함하되, 분석 장치는 식사정보를 기초로 음식의 종류에 따른 영양소 및 섭취량을 추정하는 제 1 데이터 분석부 및 제 1 데이터 분석부에 의해 추정된 결과 및 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습하고, 학습된 결과를 기초로 사용자의 영양관리정보를 생성하는 제 2 데이터 분석부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 식탁은, 제어부에 의한 식사정보 생성을 보조하고 사용자의 대화를 녹음 및 분석하기 위해, 사용자의 음성을 수집하는 음성수집부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 무게센서부는 식탁의 상단면 일 영역 또는 전체에 구비되며, 무게센서부는 식탁의 상단면에 밀착되는 용기의 하단면의 모양 및 모양에 따라 상단면에 가해지는 압력을 기초로 활성화될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 식탁은, 식사정보 및 영양관리정보를 시각적으로 출력하기 위한 출력부를 더 포함하며, 사용자로부터 인가된 외부 입력을 통해 출력부에 의해 출력되는 화면의 위치 및 출력부의 동작에 대한 제어가 가능할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 출력부는, 상기 제어부에 의해 생성된 식사정보를 기초로 용기의 위치에 따른 음식의 종류 및 음식의 무게 변화를 실시간으로 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 개인정보에는 체중, 신장, 나이, 성별, 만성질환 유무 및 만성질환의 종류가 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템은, 사용자의 개인정보에 대한 입력이 가능하며, 식사정보 및 영양관리정보를 수신하여 출력하는 모니터링 단말을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템의 분석 방법은, 식탁의 영상수집부가 음식의 종류를 판단하기 위한 영상을 촬영하고, 식탁의 무게센서부가 음식의 식사 전 및 후의 무게 변화량을 측정하는 단계, 식탁의 제어부가 영상수집부 및 무게센서부를 통해 수집된 정보를 기초로 사용자의 식사정보를 생성하는 단계, 분석 장치의 제 1 데이터 분석부가 식사정보를 기초로 음식의 종류에 따른 영양소 및 섭취량을 추정하는 단계 및 분석 장치의 제 2 데이터 분석부가 제 1 데이터 분석부에 의해 추정된 결과 및 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습하고, 학습된 결과를 기초로 사용자의 영양관리정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 의하면, 전술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예로서 제공되는 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법에 따르면, 영양관리가 필요한 고혈압, 당뇨병, 비만 등 만성질환자 및 영양관리를 통한 개선이 필요한 사용자에게 자가영양관리가 가능하도록 보조하여 만성질환자 및 사용자의 식습관 및 영양상태를 효과적으로 개선시키고 유지시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 무게센서부의 활성화 또는 비활성화 과정을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 출력부의 화면의 제어 형태를 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템에 의해 제공되는 서비스의 흐름을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템의 분석 방법을 나타낸 순서도이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 구성을 사이에 두고" 연결되어 있는 경우도 포함한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템을 나타낸 개념도 및 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템은, 음식의 종류를 판단하기 위한 영상을 촬영하는 영상수집부(110), 음식의 식사 전 및 후의 무게 변화량을 측정하기 위한 무게센서부(120) 및 영상수집부(110) 및 무게센서부(120)를 통해 수집된 정보를 기초로 사용자의 식사정보를 생성하는 제어부(130)를 포함하는 식탁(100) 및 식탁(100)과 유무선 네트워크 통신을 통해 연동 가능한 분석 장치(200)를 포함하되, 분석 장치(200)는 식사정보를 기초로 음식의 종류에 따른 영양소 및 섭취량을 추정하는 제 1 데이터 분석부(210) 및 제 1 데이터 분석부(210)에 의해 추정된 결과 및 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습하고, 학습된 결과를 기초로 사용자의 영양관리정보를 생성하는 제 2 데이터 분석부(220)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 영상수집부(110)는 식탁(100)의 상단면을 향하도록 배치될 수 있으며, 음식의 종류 판단에 대한 오류 및 오차를 감소시키기 위해서 복수개가 여러 각도로 배치될 수 있다. 예를 들어, 영상수집부(110)는 선예도(Sharpness)가 높은 고화질의 카메라로서, 도 1과 같이 총 3개가 식탁(100)의 상단면을 향해 배치될 수 있다. 또한, 3개의 영상수집부(110)는 조명의 간섭 및 그림자를 최소화시키기 위해서 식탁(100)을 비추는 조명과 같은 높이에 위치할 수 있다. 3개의 영상수집부(110) 중 식탁(100)의 중심부를 비추는 영상수집부(110)를 제외한 2개의 영상수집부(110)는 서로 좌우대칭인 형태로 배치될 수 있으며, 이를 통해 사각지대가 형성되는 것을 최소화할 수 있다. 전술한 영상수집부(110)의 배치 및 개수는 하나의 예시일 뿐이며, 식탁(100)의 크기, 무게센서부(120)가 마련된 영역 등이 고려되어 다양하게 변형될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 영상수집부(110)는 전력 손실을 최소화하기 위해서 식탁(100) 위에 용기(10)가 올려져 있는 경우에만 영상을 수집하도록 전원을 온(on) 상태로 유지하고, 식탁(100) 위에 용기(10)가 올려져 있지 않은 경우에는 전원을 오프(off) 상태로 유지할 수 있다. 이때, 영상수집부(110)의 식탁(100) 위에 용기(10)가 올려져 있는 경우에 대한 판단은 무게센서부(120)의 동작이 활성되는지 여부에 따라 결정될 수 있다.
예를 들어, 무게센서부(120)가 활성화되지 않는 대기상태인 경우(i.e. 식탁(100) 위에 용기(10)가 올려지 있지 않은 경우), 이러한 무게센서부(120)의 상태에 따라 영상수집부(110)는 식탁(100) 위에 용기(10)가 올려져 있지 않은 것으로 판단하고 자동으로 전원을 오프 상태로 전환 또는 유지할 수 있다. 또한, 무게센서부(120)가 활성화되어 동작상태인 경우(i.e. 식탁(100) 위에 용기(10)가 올려져 있는 경우), 이러한 무게센서부(120)의 상태에 따라 영상수집부(110)는 식탁(100) 위에 용기(10)가 올려져 있는 것으로 판단하고 자동으로 전원을 온 상태로 전환 또는 유지할 수 있다. 즉, 영상수집부(110)의 동작은 무게센서부(120)의 활성화 여부 및 동작 여부에 따라 자동으로 결정될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 무게센서부(120)는 식탁(100)의 상단면 일 영역 또는 전체에 구비될 수 있다. 이때, 무게센서부(120)는 미소 단위의 복수개의 센서모듈들로 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 1과 같이 밀리미터 단위의 복수개의 센서모듈들이 무게센서부(120)로서 식탁(100)의 상단면 전체에 빈틈없이 구비될 수 있다. 이와 같이 식탁(100)의 상단면 전체에 센서모듈들이 빼곡히 구비되면, 식탁(100)의 어느 위치든 음식을 담은 용기(10)가 놓여지더라도 무게를 감지할 수 있다. 무게센서부(120)가 식탁(100)의 상단면 일 영역에 구비되는 형태 및 무게센서부(120)의 동작 과정은 도 3을 참조하여 보다 자세히 후술하도록 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 제어부(130)는 영상수집부(110)를 통해 수집된 음식의 이미지 및 무게센서부(120)를 통해 수집된 음식의 무게정보를 기초로 식탁(100)에서의 음식의 위치, 음식의 종류, 음식의 무게 변화 등을 포함하는 식사정보를 생성할 수 있다. 여기서 식사정보란 매 끼니마다 식탁(100)에 구성되는 사용자의 식단에 포함된 음식에 대한 정보를 말한다.
예를 들어, 사용자가 식탁(100) 위에 잡곡밥, 김치찌개, 계란후라이를 용기(10)에 담아 올려놓으면, 무게수집부가 먼저 활성화되어 잡곡밥, 김치찌개, 계란후라이가 담긴 용기(10)의 무게를 측정할 수 있다. 무게수집부의 활성화에 따라 영상수집부(110)도 활성화되어 잡곡밥, 김치찌개, 계란후라이가 담긴 용기(10)의 이미지를 촬영할 수 있다.
제어부(130)는 무게수집부에 의해 측정된 정보를 기초로 용기(10)의 식탁(100)에서의 현재 위치를 추정할 수 있으며, 위치가 추정된 각 용기(10)의 무게 변화를 실시간으로 판단할 수 있다. 또한, 제어부(130)는 영상수집부(110)에 의해 촬영된 이미지를 기초로 기 저장된 음식에 대한 이미지와의 비교 및 분석을 통해 잡곡밥, 김치찌개, 계란후라이와 같은 음식의 종류를 판단할 수 있다.
전술한 분석 과정이 완료되면, 제어부(130)는 무게센서부(120)에 의해 수집된 정보를 기초로 분석된 결과 및 영상수집부(110)에 의해 수집된 정보를 기초로 분석된 결과를 매칭시켜 식사정보를 생성할 수 있다. 즉, 제어부(130)는 전술한 분석 결과를 기초로 잡곡밥, 김치찌개, 계란후라이의 식탁(100)에서의 위치, 무게 변화 등에 대한 식사정보를 생성할 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 식탁(100)은, 제어부(130)에 의한 식사정보 생성을 보조하고 사용자의 대화를 녹음 및 분석하기 위해, 사용자의 음성을 수집하는 음성수집부(140)를 더 포함할 수 있다. 음성수집부(140)는 기 등록된 사용자의 음성을 기초로 사용자로부터 발화된 음성과의 비교를 통해 동작을 개시할 수 있다.
예를 들어, 제어부(130)는 기본적으로 영상수집부(110)에서 수집된 이미지를 기초로 음식의 종류를 판단하므로, 이미지의 상태에 따라 음식의 종류의 판단에 대한 오류가 발생할 수 있다. 이러한 오류 발생 시, 사용자가 음성을 통해 손쉽게 오류를 수정 및 개선할 수 있도록 하기 위해 영상수집부(110)가 식탁(100)의 일 영역에 마련될 수 있다.
또한, 사용자의 감정상태를 분석하여 영양관리 서비스를 제공하는데 활용할 수 있도록 음성수집부(140)는 사용자의 식사 중 대화 또는 혼잣말 등의 음성을 실시간으로 수집할 수 있다. 음성수집부(140)를 통해 수집된 대화 또는 혼잣말 등의 음성은 제어부(130)를 통해 소정의 기간동안 분석될 수 있고, 분석된 결과는 사용자의 감정상태 변화를 추정하는데 이용될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 제어부(130)는 음성수집부(140)를 통해 수집된 음성을 기초로 사용자의 감정상태 변화를 추정할 수 있고, 사용자의 감정상태가 부정적인 것(ex. 우울, 분노 등)으로 추정한 경우에는 이를 개선시키기 위한 추천정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 음성수집부(140)를 통해 수집된 음성을 기초로 제어부(130)가 사용자의 감정상태가 우울한 것으로 판단하는 경우, 제어부(130)는 우울한 감정을 개선시키기 위한 추천정보로서 사용자의 취향에 맞는 음악 리스트 및 음원파일을 생성할 수 있다. 생성된 음악 리스트 및 음원파일은 후술할 출력부(150)를 통해 사용자에게 제공될 수 있다.
한편, 도 1 및 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 제어부(130)를 통해 생성된 식사정보, 추천정보 등은 분석 장치(200)로 전달될 수 있다. 분석 장치(200)는 전술한 정보들을 기초로 사용자의 맞춤형 영양평가 및 관리를 위한 데이터 분석 과정을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 제 1 데이터 분석부(210)는 제어부(130)를 통해 생성된 식사정보를 기초로 사용자가 섭취한 음식의 영양소 및 섭취량을 추정할 수 있다. 즉, 제 1 데이터 분석부(210)는 식사정보에 포함된 음식의 종류, 무게 변화 등에 기초하여 사용자의 총 섭취열량, 주요영양소(i.e. 탄수화물, 지방, 단백질)의 섭취량, 기타영양소(i.e. 각종 미네랄 성분 등)의 섭취량을 추정할 수 있다.
예를 들어, 제 1 데이터 분석부(210)는 사용자가 섭취하는 잡곡밥, 김치찌개, 계란말이 각각에 포함된 영양소를 분석하고, 식사정보에 포함된 음식 별 무게 변화에 기초하여 총 섭취량 및 각 영양소별 섭취량을 추정할 수 있다. 이때, 영양소는 탄수화물, 지방, 단백질과 같은 주요영양소와 각종 미네랄 성분을 포함하는 기타영양소로 구분될 수 있다. 기타영양소에는 나트륨, 칼륨, 칼슘, 인, 철분, 비타민A, 비타민C, 티아민(thiamin), 리보플라빈(riboflavin), 니아신(niacin) 등이 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 제 2 데이터 분석부(220)는 전술한 제 1 데이터 분석부(210)에 의해 추정된 음식의 영양소 및 섭취량 등에 대한 정보와 후술할 모니터링 단말(300) 등을 통해 수집된 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습할 수 있다. 여기서 개인정보란 건강과 관련된 사용자의 생체적 정보로서, 개인정보에는 체중, 신장, 나이, 성별, 만성질환 유무 및 만성질환의 종류가 포함될 수 있다.
즉, 제 2 데이터 분석부(220)는 사용자 전체를 대상으로 수집된 정보를 기초로 사용자가 섭취하는 음식의 영양소 및 섭취량에 따른 사용자의 체중, 신장, 만성질환 유무 및 만성질환의 종류 등의 생체적 정보의 변화 양상에 대한 분석 및 나이, 성별 등에 따른 영양소 섭취에 관한 통계적 분석 등을 수행할 수 있다. 또한, 제 2 데이터 분석부(220)는 사용자 전체를 대상으로 한 분석을 기초로 각 개인별 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화에 대한 학습을 수행할 수 있다.
예를 들어, 제 2 데이터 분석부(220)는 1일 기준 탄수화물, 단백질, 지방과 같은 주요영양소의 섭취 비율에 따른 개인별 체중 변화, 만성질환 발병 여부, 만성질환 악화 정도 등 주요영양소와 만성질환과 관계된 생체적 정보와의 상관관계가 학습될 수 있다.
이때, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제 2 데이터 분석부(220)의 학습 과정에는 머신러닝 알고리즘이 이용될 수 있다. 예를 들어, 머신러닝 알고리즘에는 상관관계 분석에 적합한 군집화(K-means Clustering) 알고리즘, 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 알고리즘 또는 심층신경망(Deep Neural Network) 알고리즘, 합성곱신경망(Convolution Neural Network) 알고리즘 등이 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 제 2 데이터 분석부(220)는 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습한 결과를 기초로 사용자별 맞춤형 영양관리정보를 생성할 수 있다. 즉, 제 2 데이터 분석부(220)는 전술한 학습 과정을 결과를 토대로 만성질환의 예방 또는 만성질환자의 치료 등을 위한 최적의 영양소 섭취 비율 등을 분석할 수 있으며, 분석된 결과를 기초로 사용자 각각에 대한 식단의 개선방향 등을 포함하는 영양관리정보를 생성할 수 있다.
이때, 영양관리정보란 사용자 별 신체적 조건 및 건강상태를 기준으로 분석된 현재 식단의 개선방향에 대한 정보로서, 사용자의 신장, 체중 등의 생체적 조건에 따른 영양소 섭취 목표치, 만성질환을 예방하기 위한 최적의 영양소 섭취 비율, 고혈압, 당뇨병, 고지혈증 비만 등의 질환 별 최적의 영양소 섭취 비율 등에 대한 정보를 포함하는 바이오피드백(biofeedback)을 말한다.
이러한 영양관리정보는 텍스트, 그래프 등 다양한 형태로 식탁(100), 모니터링 단말(300) 등을 통해 제공될 수 있다. 사용자는 식탁(100), 모니터링 단말(300) 등을 통해 제공된 영양관리정보를 기초로 스스로 효과적인 식단 관리를 수행할 수 있다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 분석 장치(200)는 유무선 네트워크 통신을 위한 통신부(230)를 포함할 수 있다. 통신부(230)에 포함된 여러 통신 모듈을 통해 분석 장치(200)는 식탁(100), 사용자의 개인정보를 입력하기 위한 모니터링 단말(300)(예컨대, 스마트워치(Smartwatch) 등) 또는 의료기록 관리 서버 등과 데이터를 송수신할 수 있다.
예를 들어, 통신부(230)는 근거리 통신 모듈인 블루투스(Bluetooth) 통신 모듈, BLE(Bluetooth low energy) 통신 모듈, 지그비(Zigbee) 통신 모듈, 비콘(Beacon) 통신 모듈 등을 비롯하여 와이파이(Wifi) 통신 모듈, UWB(Ultra Wideband) 통신모듈, LoRaWAN 통신 모듈 등을 포함할 수 있으나, 전술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 무게센서부(120)의 활성화 또는 비활성화 과정을 나타낸 개념도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 무게센서부(120)는 식탁(100)의 상단면에 밀착되는 용기(10)의 하단면의 모양 및 모양에 따라 상단면에 가해지는 압력을 기초로 활성화될 수 있다. 다시 말해서, 무게센서부(120)를 구성하는 미소 단위의 복수개의 센서모듈들은 용기(10)가 식탁(100)의 상단면에 접촉함에 따라 가해지는 압력을 감지하고, 감지되는 압력의 전체적인 형상이 기 설정된 용기의 하단면의 모양에 해당하는지를 판단하여 무게 측정을 위한 동작의 개시 여부를 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 3의 (a)와 같이 직사각형의 용기(10), 원형의 용기(10) 및 수저세트(i.e. 숟가락, 포크, 나이프)(20)가 식탁(100)에 놓아지면, 식탁(100)의 상단면 전체에 구비된 무게센서부(120)에 대해 전술한 용기(10) 및 수저세트(20)의 모양대로 일정한 압력이 가해지게 된다. 이때, 무게센서부(120)를 구성하는 미소 단위의 복수개의 센서모듈들은 전술한 용기(10) 및 수저세트(20)의 모양대로 가해지는 일정한 압력을 감지할 수 있다.
제어부(130)는 압력이 가해진 센서모듈들의 위치를 기준으로 압력의 전체적인 형상을 추정할 수 있다. 즉, 제어부(130)는 압력이 가해지지 않은 나머지 영역의 센서모듈들을 제외한 동일한 압력이 가해진 영역의 센서모듈들의 위치를 그룹핑하여 용기(10)의 모양을 추정할 수 있다.
도 3의 (b)를 참조하면, 추정되는 압력의 전체적인 형상이 원, 직사각형 등과 같은 사용자가 미리 설정한 용기의 형상인 경우, 해당 영역의 무게센서부(120)는 제어부(130)에 의해 활성화(i.e. 무게 감지를 위한 동작의 개시)될 수 있다. 또한, 사용자가 미리 설정한 용기의 형상이 아닌 수저세트(20)와 같은 형상인 경우, 해당 영역의 무게센서부(120)는 압력이 가해지지 않은 나머지 영역과 마찬가지로 비활성화(i.e. 비동작)될 수 있다.
이때, 무게센서부(120)의 활성화 여부를 판단하기 위한 기준인 용기(10)의 하단면 모양은 사용자가 후술할 식탁(100)의 출력부(150) 또는 모니터링 단말(300)을 통해 원, 타원, 직사각형과 같은 일정한 도형의 형태를 입력함으로써 설정될 수 있다. 또는, 시스템의 동작 전 사용자가 식탁(100)의 상단면에 용기(10)를 올려두면, 식탁(100)의 상단면의 무게센서부(120)가 해당 용기(10)의 하단면 모양에 따라 가해지는 압력을 감지하고, 제어부(130)가 압력의 전체적인 형상을 추정함으로써 미리 설정될 수 있다.
이와 같이 식탁(100)의 상단면 일 영역 또는 전체에 구비된 무게센서부(120)가 용기(10)의 모양 및 압력에 따라 선택적으로 활성화되면, 사용자의 편의성이 종래 대비 크게 향상될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 반드시 식탁(100)의 정해진 위치에 용기(10)를 놓지 않고 무게센서부(120)가 구비된 영역에 자유롭게 용기(10)를 놓고 음식을 먹을 수 있다. 또한, 용기(10)의 모양 및 압력을 기초로 무게센서부(120)가 활성화되므로, 용기(10)가 처음 위치에서 다른 위치로 이동하더라도 오류없이 정확히 용기(10)를 인식하고, 해당 용기(10)의 무게를 감지할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 출력부(150)의 화면의 제어 형태를 나타낸 개념도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 식탁(100)은, 식사정보 및 영양관리정보를 시각적으로 출력하기 위한 출력부(150)를 더 포함하며, 사용자로부터 인가된 외부 입력을 통해 출력부(150)에 의해 출력되는 화면의 위치 및 출력부(150)의 동작에 대한 제어가 가능할 수 있다. 여기서 출력부(150)의 동작이란 출력부(150)의 전원 온 또는 오프, 출력화면의 전환, 복수개의 출력화면의 생성 등을 말한다.
예를 들어, 도 4의 (a)를 참조하면, 식탁(100)의 좌측 일 영역에는 무게센서부(120)가 구비되고, 우측 일 영역에는 출력부(150)인 디스플레이가 구비될 수 있다. 디스플레이에는 사용자로부터 인가된 외부 입력에 의해 제 1 출력화면(151)이 생성되어 표시될 수 있다. 생성된 제 1 출력화면(151)은 터치 앤 슬라이딩(touch and sliding) 방식을 통해 디스플레이 상에서 상하좌우 및 대각선으로 이동할 수 있다.
이때, 제 1 출력화면(151)에는 현재 식탁(100)에 놓여진 용기(10)의 위치를 나타내는 이미지 및 제어부(130)에 의해 생성된 식사정보가 출력될 수 있다. 도 4의 (a)와 같이 무게센서부(120)가 구비된 영역을 축소시킨 실시간 이미지가 제 1 출력화면(151)의 상단에 표시될 수 있다. 또한, 제 1 출력화면(151)의 상단에 표시된 실시간 이미지의 아래에 잡곡밥, 김치, 제육볶음 등 현재 섭취하고 있는 음식의 종류 및 음식 별 무게 변화에 대한 정보가 표시될 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시 예에 따른 출력부(150)는, 상기 제어부(130)에 의해 생성된 식사정보를 기초로 용기(10)의 위치에 따른 음식의 종류 및 음식의 무게 변화를 실시간으로 출력할 수 있다.
도 4의 (b)를 참조하면, 식탁(100)의 우측 일 영역에 구비된 디스플레이에는 사용자로부터 인가된 외부 입력에 의해 복수개의 출력화면이 생성되어 표시될 수 있다. 다시 말해서, 전술한 제 1 출력화면(151) 외에도 제 2 출력화면(152)이 디스플레이 상에 생성되어 동시에 출력될 수 있다. 제 2 출력화면(152)은 제 1 출력화면(151)과 마찬가지로 터치 앤 슬라이드 방식을 통해 디스플레이 상에서 상하좌우 및 대각선으로 이동할 수 있다.
이때, 제 2 출력화면(152)에는 제 2 데이터 분석부(220)에 의해 생성된 영양관리정보가 출력될 수 있다. 도 4의 (b)와 같이 날짜별로 해당 날짜에 섭취한 영양소의 정보가 텍스트 형태로 출력될 수 있으며, 시스템 사용의 전체 기간동안의 체중 변화 양상 등이 그래프 형태로 출력될 수 있다. 즉, 제 2 출력화면(152)을 통해 영양관리정보는 날짜별로 정리된 식사일기 형태로 출력될 수 있다. 다만, 본 발명은 전술한 제 2 출력화면(152)의 일 예에 한정되지 않으며, 제 2 출력화면(152)을 통해 출력되는 정보는 제 1 출력화면(151)의 정보와 동일하거나 상이할 수 있다.
한편, 도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템은, 사용자의 개인정보에 대한 입력이 가능하며, 식사정보 및 영양관리정보를 수신하여 출력하는 모니터링 단말(300)을 더 포함할 수 있다. 모니터링 단말(300)은 애플리케이션의 구동이 가능하며, 애플리케이션을 통해 사용자로부터 인가된 외부 입력에 의해 체중, 신장, 나이, 성별, 만성질환 유무 및 만성질환의 종류 등의 개인정보가 입력될 수 있다. 또한, 모니터링 단말(300)은 분석 장치(200)로부터 식사정보 및 영양관리정보를 수신하여 애플리케이션을 통해 사용자에게 수신된 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 모니터링 단말(300)은 유무선 네트워크 통신이 가능한 단말로서, 스마트폰(Smartphone), 스마트워치, PMP(Portable Multimedia Player), PDA(Personal Digital Assistants), 데스크탑(Desktop) PC, 랩탑(Laptop) PC 또는 태블릿(Tablet) PC 등일 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템에 의해 제공되는 서비스의 흐름을 나타낸 개념도이다. 이하에서는 도 5를 참조하여 전술한 영양관리 시스템을 통해 제공되는 영양관리 서비스를 간략히 살펴보도록 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 개인별 식사정보는 식탁(100)에 포함된 영상수집부(110), 무게센서부(120), 음성수집부(140)를 통해 각각 수집된 정보가 분석되어 식탁(100)의 제어부(130)를 통해 생성될 수 있다. 예를 들어, 영상수집부(110)를 통해 촬영된 영상 및 촬영시간을 기초로 아침, 점심, 저녁 중 어느 시간에 어떤 종류의 음식을 사용자가 섭취했는지가 분석될 수 있다. 또한, 무게센서부(120)를 통해 측정된 용기(10)의 위치, 용기(10)의 무게 및 측정 시간을 기초로 아침, 점심, 저녁 중 어느 시간에 음식을 얼만큼의 양으로 섭취했는지가 분석될 수 있다. 또한, 음성수집부(140)를 통해 수집된 음성을 기초로 음식 종류의 수정(또는 보정) 및 감정상태 분석 등이 수행될 수 있다.
전술한 바에 따라 생성된 식사정보는 분석 장치(200)로 전달되어 개인별 영양 관리를 위한 종합 분석에 활용될 수 있다. 먼저, 제 1 데이터 분석부(210)를 통해 사용자 별로 섭취한 음식에 포함된 영양소 및 영양소 별 섭취량이 분석될 수 있다. 이때, 사용자 각각에 대한 식별은 식탁(100)별로 할당된 고유 아이디를 통해 수행될 수 있다.
제 1 데이터 분석부(210)에 의한 분석이 완료되면, 제 2 데이터 분석부(220)를 통해 영양소 섭취 비율에 따른 개인정보의 각 인자별 변화가 학습되고, 개인별 영양 관리를 위한 출력정보가 생성될 수 있다. 이때, 개인정보는 사용자의 건강과 관련된 생체적 정보로서, 사용자의 착용 단말(ex. 스마트워치 등), 모니터링 단말(300) 또는 의료기록 관리 서버 등으로부터 수집될 수 있다. 사용자의 착용 단말 또는 모니터링 단말(300)을 통해 개인정보가 직접 입력되는 경우, 사용자 정보를 식별하기 위해 로그인 아이디 및 패스워드와 같은 고유 정보가 사용자에 의해 사전에 입력되는 절차가 진행될 수 있다.
이와 같은 과정을 통해 최종적인 출력정보인 영양관리정보가 생성될 수 있으며, 영양관리정보는 모니터링 단말(300)로 전달되어 수치값 또는 그래프 등의 도식화된 형태로 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 영양관리정보의 출력 형태는 도 4의 (b)의 제 2 출력화면(152)일 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템의 분석 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 개인 맞춤형 영양관리 시스템의 분석 방법은, 식탁(100)의 영상수집부(110)가 음식의 종류를 판단하기 위한 영상을 촬영하고, 식탁(100)의 무게센서부(120)가 음식의 식사 전 및 후의 무게 변화량을 측정하는 단계(S610), 식탁(100)의 제어부(130)가 영상수집부(110) 및 무게센서부(120)를 통해 수집된 정보를 기초로 사용자의 식사정보를 생성하는 단계(S620), 분석 장치(200)의 제 1 데이터 분석부(210)가 식사정보를 기초로 음식의 종류에 따른 영양소 및 섭취량을 추정하는 단계(S630) 및 분석 장치(200)의 제 2 데이터 분석부(220)가 제 1 데이터 분석부(210)에 의해 추정된 결과 및 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습하고, 학습된 결과를 기초로 사용자의 영양관리정보를 생성하는 단계(S640)를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 방법과 관련하여서는 전술한 시스템에 대한 내용이 적용될 수 있다. 따라서, 방법과 관련하여, 전술한 시스템에 대한 내용과 동일한 내용에 대하여는 설명을 생략하였다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 의하면, 전술한 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다. 다시 말해서, 전술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터 판독 가능 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독 가능 매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 본 발명의 다양한 방법들을 수행하기 위한 실행 가능한 컴퓨터 프로그램이나 코드를 기록하는 기록 매체는, 반송파(carrier waves)나 신호들과 같이 일시적인 대상들은 포함하는 것으로 이해되지는 않아야 한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, DVD 등)와 같은 저장 매체를 포함할 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
10: 용기 20: 수저세트
100: 식탁 110: 영상수집부
120: 무게센서부 130: 제어부
140: 음성수집부 150: 출력부
151: 제 1 출력화면 152: 제 2 출력화면
200: 분석 장치 210: 제 1 데이터 분석부
220: 제 2 데이터 분석부 230: 통신부
300: 모니터링 단말

Claims (10)

  1. 개인 맞춤형 영양관리 시스템에 있어서,
    음식의 종류를 판단하기 위한 영상을 촬영하는 영상수집부, 상기 음식의 식사 전 및 후의 무게 변화량을 측정하기 위한 무게센서부 및 상기 영상수집부 및 무게센서부를 통해 수집된 정보를 기초로 사용자의 식사정보를 생성하는 제어부를 포함하는 식탁; 및
    상기 식탁과 유무선 네트워크 통신을 통해 연동 가능한 분석 장치를 포함하되,
    상기 분석 장치는,
    상기 식사정보를 기초로 상기 음식의 종류에 따른 영양소 및 섭취량을 추정하는 제 1 데이터 분석부; 및
    상기 제 1 데이터 분석부에 의해 추정된 결과 및 상기 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습하고, 상기 학습된 결과를 기초로 상기 사용자의 영양관리정보를 생성하는 제 2 데이터 분석부를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 식탁은,
    상기 제어부에 의한 식사정보 생성을 보조하고 상기 사용자의 대화를 녹음 및 분석하기 위해, 상기 사용자의 음성을 수집하는 음성수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 무게센서부는 상기 식탁의 상단면 일 영역 또는 전체에 구비되며,
    상기 무게센서부는 상기 식탁의 상단면에 밀착되는 용기의 하단면의 모양 및 상기 모양에 따라 상기 상단면에 가해지는 압력을 기초로 활성화되는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 식탁은,
    상기 식사정보 및 영양관리정보를 시각적으로 출력하기 위한 출력부를 더 포함하며,
    상기 사용자로부터 인가된 외부 입력을 통해 상기 출력부에 의해 출력되는 화면의 위치 및 상기 출력부의 동작에 대한 제어가 가능한 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 출력부는,
    상기 제어부에 의해 생성된 식사정보를 기초로 용기의 위치에 따른 음식의 종류 및 상기 음식의 무게 변화를 실시간으로 출력하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 개인정보에는,
    체중, 신장, 나이, 성별, 만성질환 유무 및 상기 만성질환의 종류가 포함되는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 개인정보에 대한 입력이 가능하며, 상기 식사정보 및 영양관리정보를 수신하여 출력하는 모니터링 단말을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템.
  8. 개인 맞춤형 영양관리 시스템의 분석 방법에 있어서,
    식탁의 영상수집부가 음식의 종류를 판단하기 위한 영상을 촬영하고, 상기 식탁의 무게센서부가 상기 음식의 식사 전 및 후의 무게 변화량을 측정하는 단계;
    상기 식탁의 제어부가 상기 영상수집부 및 무게센서부를 통해 수집된 정보를 기초로 사용자의 식사정보를 생성하는 단계;
    분석 장치의 제 1 데이터 분석부가 상기 식사정보를 기초로 상기 음식의 종류에 따른 영양소 및 섭취량을 추정하는 단계; 및
    상기 분석 장치의 제 2 데이터 분석부가 상기 제 1 데이터 분석부에 의해 추정된 결과 및 상기 사용자의 개인정보를 기초로 영양소 섭취 비율에 따른 건강상태의 변화를 학습하고, 상기 학습된 결과를 기초로 상기 사용자의 영양관리정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템의 분석 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 개인정보에는,
    체중, 신장, 나이, 성별, 만성질환 유무 및 상기 만성질환의 종류가 포함되는 것을 특징으로 하는 개인 맞춤형 영양관리 시스템의 분석 방법.
  10. 제 8 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
KR1020190084571A 2019-07-12 2019-07-12 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법 KR102309173B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190084571A KR102309173B1 (ko) 2019-07-12 2019-07-12 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190084571A KR102309173B1 (ko) 2019-07-12 2019-07-12 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210008268A true KR20210008268A (ko) 2021-01-21
KR102309173B1 KR102309173B1 (ko) 2021-10-07

Family

ID=74237597

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190084571A KR102309173B1 (ko) 2019-07-12 2019-07-12 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102309173B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220399098A1 (en) * 2020-12-25 2022-12-15 Boe Technology Group Co., Ltd. Diet recommendation method, device, storage medium and electronic device
WO2023182873A1 (ko) * 2022-03-25 2023-09-28 주식회사 누비랩 인공지능 기반 식사 모니터링 방법 및 장치
CN118051825A (zh) * 2024-01-10 2024-05-17 常州久沃网络科技有限公司 一种基于大数据分析的监管数据处理管理方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090105897A (ko) * 2009-09-04 2009-10-07 류상민 균형잡힌 적정 식사량을 유도하는 식탁과 식판 및 방법
KR20150088692A (ko) 2014-01-24 2015-08-03 연세대학교 산학협력단 개인 영양 평가 방법, 개인 영양 관리 시스템 및 방법
KR20180059629A (ko) * 2016-11-25 2018-06-05 (주)이오아시스 식사일기를 위한 영양 분석 시스템
KR20180093141A (ko) * 2017-02-09 2018-08-21 주식회사 롭썬컴퍼니 색상 기반 음식 이미지 분석을 통한 식사일기 시스템
KR20190048922A (ko) * 2017-10-31 2019-05-09 한국과학기술연구원 스마트 테이블 및 스마트 테이블의 제어방법
KR20190074431A (ko) * 2017-12-20 2019-06-28 충남대학교산학협력단 스마트 보온 식탁

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090105897A (ko) * 2009-09-04 2009-10-07 류상민 균형잡힌 적정 식사량을 유도하는 식탁과 식판 및 방법
KR20150088692A (ko) 2014-01-24 2015-08-03 연세대학교 산학협력단 개인 영양 평가 방법, 개인 영양 관리 시스템 및 방법
KR20180059629A (ko) * 2016-11-25 2018-06-05 (주)이오아시스 식사일기를 위한 영양 분석 시스템
KR20180093141A (ko) * 2017-02-09 2018-08-21 주식회사 롭썬컴퍼니 색상 기반 음식 이미지 분석을 통한 식사일기 시스템
KR20190048922A (ko) * 2017-10-31 2019-05-09 한국과학기술연구원 스마트 테이블 및 스마트 테이블의 제어방법
KR20190074431A (ko) * 2017-12-20 2019-06-28 충남대학교산학협력단 스마트 보온 식탁

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220399098A1 (en) * 2020-12-25 2022-12-15 Boe Technology Group Co., Ltd. Diet recommendation method, device, storage medium and electronic device
WO2023182873A1 (ko) * 2022-03-25 2023-09-28 주식회사 누비랩 인공지능 기반 식사 모니터링 방법 및 장치
CN118051825A (zh) * 2024-01-10 2024-05-17 常州久沃网络科技有限公司 一种基于大数据分析的监管数据处理管理方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR102309173B1 (ko) 2021-10-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11929167B2 (en) Method and apparatus for tracking of food intake and other behaviors and providing relevant feedback
JP7127086B2 (ja) ヘルストラッキングデバイス
US11728024B2 (en) Method and apparatus for tracking of food intake and other behaviors and providing relevant feedback
ES2798279T3 (es) Base de datos de alimentos habilitada para ubicación
Kalantarian et al. A survey of diet monitoring technology
KR102309173B1 (ko) 개인 맞춤형 영양관리 시스템 및 이의 분석 방법
KR102400740B1 (ko) 사용자의 건강상태 모니터링 시스템 및 이의 분석 방법
Mofid et al. Nipple-areola complex sensitivity after primary breast augmentation: a comparison of periareolar and inframammary incision approaches
Pouladzadeh et al. You are what you eat: So measure what you eat!
Villalobos et al. An image procesing approach for calorie intake measurement
CN105793887A (zh) 用于捕获用户的食物消耗信息的方法和系统
US20190006040A1 (en) Cognitive diabetic regulator
Dong Tracking wrist motion to detect and measure the eating intake of free-living humans
KR102473282B1 (ko) 인공지능을 활용한 영상 분석 기반 영양정보 제공 시스템 및 방법
Lopez-Meyer et al. Automatic identification of the number of food items in a meal using clustering techniques based on the monitoring of swallowing and chewing
Mirtchouk et al. Automated estimation of food type from body-worn audio and motion sensors in free-living environments
KR20210052123A (ko) 사용자 맞춤형 식품 정보 서비스를 제공하는 방법 및 그를 이용한 서버
Nagarajan et al. Nutritional monitoring in older people prevention services
Zhang et al. Recognition of meal information using recurrent neural network and gated recurrent unit
Doulah A wearable sensor system for automatic food intake detection and energy intake estimation in humans
KR20190138984A (ko) 식사시간 경과에 따른 혈당판정정보의 제공방법 및 장치
KR102473072B1 (ko) 인공지능 기반의　영상 인식 및 증강현실을 이용한 식기 크기 측정 및 영양정보 제공 시스템 및 방법
KR102473283B1 (ko) 인공지능을 활용한 영상 분석을 기반으로 중량 정보를 고려한 영양정보 제공 시스템 및 방법
Al-Maghrabi Measuring Food Volume and Nutritional Values from Food Images
US20220365962A1 (en) Method and Apparatus for Inputting Food Information

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant