KR20210080247A - Apparatus and method for providing optimal feeding information - Google Patents
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Abstract
Description
개체별로 최적화된 먹이 정보를 제공할 수 있는 장치 및 방법과 관련된다.It relates to an apparatus and method capable of providing food information optimized for each individual.
최근 반려 동물 가구가 급증하면서 반려 동물을 위한 사료 추천 서비스에 대한 필요성이 강하게 제기되고 있다. 반려 동물 가구의 증가와 함께 사료의 종류도 급증하게 되면서 반려인들은 사료급여에 늘 민감하지만, 해당 사료가 반려 동물에 적합한 사료인지 판단하기가 어려워 브랜드 인지도 만으로 사료를 구매하는 것이 일반적이다.Recently, as the number of companion animal households has rapidly increased, the need for a feed recommendation service for companion animals is being strongly raised. As the number of types of feeds increases along with the increase of companion animal households, companions are always sensitive to feed feeding, but it is difficult to determine whether the feed is suitable for companion animals, so it is common to purchase feed based on brand recognition alone.
그러나, 반려 동물은 동물의 종류와 품종이 다양하며, 연령이나 크기, 신체 상태, 질병 등에 따라 섭취해야할 영양 성분이 달라지기 때문에, 반려인이 반려 동물에게 꼭 맞는 필요한 영양 성분을 포함한 사료를 선택하는 것은 쉽지 않다.However, companion animals vary in types and breeds, and nutritional ingredients to be consumed vary depending on age, size, physical condition, disease, etc., so it is important for companion animals to choose a feed containing the necessary nutrients for their companion animal. It's not easy.
따라서, 각 반려 동물에 최적화된 사료를 추천해주는 기술에 대한 연구가 지속되고 있다.Therefore, research on a technology that recommends an optimized feed for each companion animal is continuing.
개체별로 최적화된 먹이 정보를 제공할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide an apparatus and method capable of providing food information optimized for each individual.
일 양상에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치는, 대상 개체의 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 획득하는 데이터 획득부와, 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 프로세서; 를 포함할 수 있다.An apparatus for providing food information optimized for each individual according to an aspect includes a data acquisition unit configured to acquire characteristic information and microbiome analysis result information of a target entity, and based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information, the a processor for determining appropriate food for the target object; may include.
상기 특성 정보는 개체의 종류, 품종, 체중, 연령, 성별, 비만상태, 질병상태, 혈액검사 결과, 중성화 수술여부를 포함할 수 있다.The characteristic information may include the type, breed, weight, age, sex, obesity state, disease state, blood test result, and whether or not neutralization of the individual is performed.
상기 프로세서는 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 필요한 영양성분을 판단하고, 상기 판단된 영양성분을 제공해줄 수 있는 먹이 구성을 판단할 수 있다.The processor may determine a nutritional component required for the target individual based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information, and determine a food composition capable of providing the determined nutritional component.
상기 먹이 구성은 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양을 포함할 수 있다.The food composition may include the type, quality, and quantity of the constituents of the food.
상기 프로세서는 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체의 건강 상태를 판단하고, 상기 판단된 건강 상태가 비정상이면 마이크로바이옴 분석결과 정보를 이용하여 상기 대상 개체 내 유해균과 이익균의 종류 및 비율을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 고려하여 상기 먹이 구성을 판단할 수 있다.The processor determines the health status of the target subject based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information, and if the determined health status is abnormal, harmful bacteria in the target subject using the microbiome analysis result information and the type and ratio of beneficial bacteria may be determined, the type and amount of beneficial bacteria required for the target individual may be determined, and the food composition may be determined in consideration of the type and amount of beneficial bacteria required for the target individual.
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치는 상기 판단된 먹이 정보를 출력하는 출력부; 를 더 포함할 수 있다.An apparatus for providing food information optimized for each individual includes: an output unit for outputting the determined food information; may further include.
상기 먹이 정보는 먹이 종류, 제품 정보, 식이 방법을 포함할 수 있다.The food information may include food types, product information, and dietary methods.
상기 프로세서는 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보로부터 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단하도록 학습된 먹이 추천 모델을 이용할 수 있다.The processor may use the learned food recommendation model to determine the optimal food for the individual from the characteristic information and the microbiome analysis result information.
다른 양상에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법은, 대상 개체의 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 단계; 를 포함할 수 있다.According to another aspect, a method for providing food information optimized for each individual includes: acquiring characteristic information and microbiome analysis result information of a target individual; and determining an appropriate food for the target object based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information. may include.
상기 특성 정보는 개체의 종류, 품종, 체중, 연령, 성별, 비만상태, 질병상태, 혈액검사 결과, 중성화 수술여부를 포함할 수 있다.The characteristic information may include the type, breed, weight, age, sex, obesity state, disease state, blood test result, and whether or not neutralization of the individual is performed.
상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 단계는 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 필요한 영양성분을 판단하고, 상기 판단된 영양성분을 제공해줄 수 있는 먹이 구성을 판단하는 단계; 를 포함할 수 있다.The step of determining the appropriate food for the target individual is based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information to determine the nutritional component required for the target individual, and a food composition that can provide the determined nutritional component judging; may include.
상기 먹이 구성은 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양을 포함할 수 있다.The food composition may include the type, quality, and quantity of the constituents of the food.
상기 먹이 구성을 판단하는 단계는 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체의 건강 상태를 판단하고, 상기 판단된 건강 상태가 비정상이면 마이크로바이옴 분석결과 정보를 이용하여 상기 대상 개체 내 유해균과 이익균의 종류 및 비율을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 고려하여 상기 먹이 구성을 판단할 수 있다.The determining of the food composition may include determining the health state of the target individual based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information, and if the determined health state is abnormal, using the microbiome analysis result information It is possible to determine the type and ratio of harmful bacteria and beneficial bacteria in the target individual, determine the type and amount of beneficial bacteria required for the target individual, and determine the food composition in consideration of the type and amount of beneficial bacteria required for the target individual .
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법은 상기 판단된 먹이 정보를 출력하는 단계; 를 더 포함할 수 있다.The method for providing food information optimized for each individual includes: outputting the determined food information; may further include.
상기 먹이 정보는 먹이 종류, 제품 정보, 식이 방법을 포함할 수 있다.The food information may include food types, product information, and dietary methods.
상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 단계는 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보로부터 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단하도록 학습된 먹이 추천 모델을 이용하여 상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단할 수 있다.In the determining of the appropriate food for the target object, the appropriate food for the target object may be determined by using a food recommendation model learned to determine the optimal food suitable for the individual from the characteristic information and the microbiome analysis result information.
개체의 특성과 마이크로바이옴 분석 결과를 통해 각 개체에 최적화된 먹이를 추천할 수 있다. 이를 통해 사용자는 개체의 먹이를 용이하게 선택할 수 있다.Based on the characteristics of the individual and the results of microbiome analysis, it is possible to recommend food optimized for each individual. Through this, the user can easily select the food of the individual.
도 1은 예시적 실시예에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치를 도시한 도면이다.
도 2는 예시적 실시예에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치를 도시한 도면이다.
도 3은 예시적 실시예에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법을 도시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an apparatus for providing food information optimized for each individual according to an exemplary embodiment.
Fig. 2 is a diagram illustrating an apparatus for providing food information optimized for each individual according to an exemplary embodiment.
3 is a diagram illustrating a method for providing food information optimized for each individual according to an exemplary embodiment.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same components are given the same reference numerals as much as possible even though they are indicated on different drawings. In addition, when it is determined that a detailed description of a known function or configuration related to the present invention may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
한편, 각 단계들에 있어, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 수행될 수 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.On the other hand, in each step, each step may occur differently from the specified order unless a specific order is clearly stated in context. That is, each step may be performed in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.
후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.The terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to intentions or customs of users and operators. Therefore, the definition should be made based on the content throughout this specification.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하고, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms such as first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise, and the term 'comprise' or 'have' refers to a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification. It is to be understood that the present invention is intended to indicate the presence of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof, and does not preclude in advance the possibility of addition or existence of one or more other features.
또한, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주 기능별로 구분한 것에 불과하다. 즉, 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있다. 각 구성부는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In addition, in the present specification, the classification of the constituent units is merely classified according to the main function each constituent unit is responsible for. That is, two or more components may be combined into one component, or one component may be divided into two or more for each more subdivided function. In addition to the main function in charge of each component, each component may additionally perform some or all of the functions of other components, and some of the main functions of each component are dedicated to the other components. may be performed. Each component may be implemented as hardware or software, or may be implemented as a combination of hardware and software.
도 1은 예시적 실시예에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치를 도시한 도면이다. 도 1의 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치(100)(이하, 먹이 정보 제공 장치)는 대상 개체의 특성과 마이크로바이오옴 분석결과를 기반으로 대상 개체에 최적화된 먹이 정보를 제공하는 장치로, 전자 장치에 탑재되거나, 하우징으로 감싸져 별개의 장치로 형성될 수 있다. 전자 장치는 퍼스널컴퓨터, 휴대폰, 스마트폰, 태블릿, 노트북, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 네비게이션 장치, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 웨어러블 디바이스 등을 포함할 수 있고, 웨어러블 디바이스는 안경형, 손목 시계형, 손목 밴드형, 반지형, 귀걸이형, 벨트형, 목걸이형, 발목 밴드형, 허벅지 밴드형, 팔뚝 밴드형 등을 포함할 수 있다. 그러나 전자 장치는 상술한 예에 제한되지 않으며, 웨어러블 디바이스 역시 상술한 예에 제한되지 않는다.1 is a diagram illustrating an apparatus for providing food information optimized for each individual according to an exemplary embodiment. The food information providing apparatus 100 (hereinafter referred to as food information providing apparatus) optimized for each individual of FIG. 1 is a device that provides food information optimized for the target object based on the characteristics of the target object and the microbiome analysis result. It may be mounted on the device or may be encased in a housing to form a separate device. The electronic device may include a personal computer, a mobile phone, a smart phone, a tablet, a notebook computer, a personal digital assistant (PDA), a portable multimedia player (PMP), a navigation device, an MP3 player, a digital camera, a wearable device, and the like. It may include a glasses type, a wrist watch type, a wrist band type, a ring type, an earring type, a belt type, a necklace type, an ankle band type, a thigh band type, a forearm band type, and the like. However, the electronic device is not limited to the above-described example, and the wearable device is also not limited to the above-described example.
도 1을 참조하면, 예시적 실시예에 따른 먹이 구성 정보 제공 장치(100)는 데이터 입력부(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , an
데이터 획득부(110)는 대상 개체의 특성 정보와 대상 개체의 마이크로바이옴 분석결과 정보를 획득할 수 있다. 여기서 개체는 먹이(음식, 사료 등)을 섭취하는 사람 및 동물을 포함할 수 있고, 개체의 특성 정보는 개체의 종류(예컨대, 사람, 개, 고양이 등), 품종, 체중, 연령, 성별, 비만상태, 질병상태, 혈액검사 결과, 중성화 수술여부 등을 포함할 수 있다.The
예를 들면, 데이터 획득부(110)는 개체의 특성 정보를 측정 및/또는 저장하는 병원(동물병원 포함) 서버로부터 대상 개체의 특성 정보를 획득하고, 개체의 마이크로바이옴 분석을 수행하는 업체 서버로부터 대상 개체의 마이크로바이옴 분석 결과를 획득할 수 있다. 이때, 데이터 획득부(110)는 유무선 통신 기술을 이용할 수 있다. 여기서 무선 통신 기술은 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WiFi 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.For example, the
다른 예를 들면, 데이터 획득부(110)는 소정의 입력 수단을 통해 사용자로부터 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 입력받아 대상 개체의 특성 정보와 대상 개체의 마이크로바이옴 분석결과 정보를 획득할 수 있다.For another example, the
프로세서(120)는 먹이 정보 제공 장치(100)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.The
프로세서(120)는 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 대상 개체에 최적화된 먹이를 판단하고, 판단된 먹이 정보를 출력수단을 통해 출력할 수 있다. 여기서 먹이 정보는 먹이 종류, 제품 정보, 식이 방법 등을 포함하며, 제품 정보는 제품명, 제조사, 구성성분, 영양성분, 첨가제 등을 포함할 수 있다.The
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 대상 개체에 적절한 최적화된 먹이 구성을 판단할 수 있다. 여기서 먹이 구성은 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양 등을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the
개체의 종류, 품종, 체중, 연령, 성별, 비만상태, 질병상태, 혈액검사 결과, 중성화 수술여부 등의 각 개체의 특성 및/또는 각 개체에 존재하는 미생물에 따라 각 개체에 필요한 영양성분이 상이할 수 있다. 따라서 일 실시예에 따르면 프로세서(120)는 획득된 대상 개체의 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 대상 개체에 필요한 영양성분을 판단하고, 판단된 영양성분을 제공해줄 수 있는 최적의 먹이 구성, 예컨대 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양 등을 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 개체 종류별로 섭취 불가능한 먹이의 구성성분을 고려할 수 있다.Nutrient components required for each individual are different depending on the characteristics of each individual, such as the type, breed, weight, age, sex, obesity status, disease status, blood test result, and whether or not neutralization surgery is performed, and/or the microorganisms present in each individual. can do. Therefore, according to an embodiment, the
예를 들어, 프로세서(120)는 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 개체의 건강 상태가 정상인지 비정상인지 판단할 수 있다. 또한 프로세서(120)는 대상 개체의 건강 상태가 비정상이라고 판단되면 마이크로바이옴 분석결과 정보를 이용하여 개체내 유해균과 이익균의 종류 및 비율을 판단하고, 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 건강 상태가 정상인 개체 내에 존재하는 이익균의 종류와 비율을 고려할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 고려하여 대상 개체에 적절한 최적화된 먹이 구성을 판단할 수 있다.For example, the
또한, 프로세서(120)는 대상 개체에 필요한 이익균을 포함하는 마이크로바이옴 제품을 판단하고, 판단된 마이크로바이옴 제품 정보를 출력 수단을 통해 출력할 수 있다. 여기서 마이크로바이옴 제품 정보는 제품명, 제조사, 미생물의 종류와 양 등을 포함할 수 있다. 다수의 마이크로바이옴 제품 정보는 먹이 정보 제공 장치(100) 내부 또는 외부의 데이터베이스에 미리 저장될 수 있으며, 프로세서(120)는 이 데이터베이스를 검색하여 대상 개체에 적절한 마이크로바이옴 제품을 판단할 수 있다.In addition, the
프로세서(120)는 대상 개체에 적절한 최적화된 먹이 구성이 판단되면, 판단된 먹이 구성을 기반으로 대상 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단할 수 있다. 이때, 프로세서(120)는 구성성분에 도움을 주는 식재료의 질과 양을 고려할 수 있다. 다수의 먹이 정보는 먹이 구성 정보 제공 장치(100)의 내부 또는 외부의 데이터베이스에 미리 저장될 수 있으며, 프로세서(120)는 이 데이터베이스를 검색하여 대상 개체에 최적화된 먹이를 판단할 수 있다.When the optimal food composition suitable for the target object is determined, the
일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 먹이 추천 모델을 이용하여 대상 개체에 최적화된 먹이를 판단할 수 있다.According to an embodiment, the
먹이 추천 모델은 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보로부터 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단하도록 학습된 기계학습 모델일 수 있다. 예컨대, 먹이 추천 모델은 다양한 개체에 대하여 각 개체의 특성 및 마이크로바이옴 분석 결과와, 이에 대응하는 먹이로 이루어진 학습 데이터를 기반으로 기계학습을 통해 미리 생성될 수 있다. 여기서, 기계학습 모델은 인공 신경망(Artificial Neural Network), 결정 트리(Decision Tree), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm), 유전자 프로그래밍(Genetic Programming), K 근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 방사 기저 함수 네트워크(Radial Basis Function Network), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 및 딥러닝(deep-learning) 등을 포함할 수 있다.The food recommendation model may be a machine learning model trained to determine the optimal food for the individual from the characteristic information of the individual and the microbiome analysis result information. For example, the food recommendation model may be generated in advance through machine learning based on the characteristics and microbiome analysis results of each individual for various entities, and learning data composed of the corresponding food. Here, the machine learning model is an Artificial Neural Network, Decision Tree, Genetic Algorithm, Genetic Programming, K-Nearest Neighbor, Radial Basis Function Network ( Radial Basis Function Network), random forest (Random Forest), support vector machine (Support Vector Machine), and may include deep-learning (deep-learning), and the like.
프로세서(120)는 먹이 추천 모델을 주기적으로 갱신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 추가 학습 데이터 예컨대, 대상 개체에 대한 실제 데이터(대상 개체의 특성 및 마이크로바이옴 분석 결과와, 이에 대응되는 최적 먹이)를 지속적으로 수집하고, 수집된 추가 학습 데이터를 이용하여 주기적으로 추가 학습하여 먹이 추천 모델을 갱신할 수 있다. 먹이 추천 모델의 지속적 갱신을 통해 먹이 추천 모델의 성능을 향상시킬 수 있다. 즉, 사용 횟수가 증가하면 할수록 더 많은 데이터로 학습을 할 수 있으므로, 사용 횟수 증가에 따라 먹이 추천 모델의 성능을 보다 향상시킬 수 있다.The
도 2는 예시적 실시예에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치를 도시한 도면이다.Fig. 2 is a diagram illustrating an apparatus for providing food information optimized for each individual according to an exemplary embodiment.
도 2를 참조하면, 먹이 정보 제공 장치(200)는 데이터 획득부(110), 프로세서(120), 입력부(210), 저장부(220), 통신부(230) 및 출력부(240)를 포함할 수 있다. 여기서, 데이터 획득부(110) 및 프로세서(120)는 도 1을 참조하여 전술한 바와 같으므로 그 상세한 설명은 생략한다.Referring to FIG. 2 , the food
입력부(210)는 사용자로부터 다양한 조작신호 및 정보를 입력 받을 수 있다. 일 실시예에 따르면, 입력부(210)는 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(touch pad), 조그 휠(Jog wheel), 조그 스위치(Jog switch), H/W 버튼 등을 포함할 수 있다. 특히, 터치 패드가 디스플레이와 상호 레이어 구조를 이룰 경우, 이를 터치 스크린이라 부를 수 있다.The
저장부(220)는 먹이 정보 제공 장치(200)의 동작을 위한 프로그램 또는 명령들을 저장할 수 있고, 먹이 정보 제공 장치(200)에 입력되는 데이터 및 처리된 데이터, 대상 개체에 최적화된 먹이를 판단하기 위해 필요한 데이터 등을 저장할 수 있다.The
저장부(220)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드 디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예컨대, SD 또는 XD 메모리 등), 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), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 등 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 먹이 정보 제공 장치(200)는 인터넷 상에서 저장부(220)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage) 등 외부 저장 매체를 운영할 수도 있다. The
통신부(230)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 예컨대, 통신부(230)는 먹이 정보 제공 장치(200)에 입력된 데이터, 저장된 데이터, 처리된 데이터 등을 외부 장치로 전송하거나, 외부 장치로부터 대상 개체에 최적화된 먹이를 판단하기 위해 필요한 다양한 데이터를 수신할 수 있다.The
통신부(230)는 유무선 통신 기술을 이용하여 외부 장치와 통신할 수 있다. 이때 무선 통신 기술은 블루투스(bluetooth) 통신, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신, 근거리 무선 통신(Near Field Communication, NFC), WLAN 통신, 지그비(Zigbee) 통신, 적외선(Infrared Data Association, IrDA) 통신, WFD(Wi-Fi Direct) 통신, UWB(ultra-wideband) 통신, Ant+ 통신, WIFI 통신, RFID(Radio Frequency Identification) 통신, 3G 통신, 4G 통신 및 5G 통신 등을 포함할 수 있으나 이는 일 예에 불과할 뿐이며, 이에 한정되는 것은 아니다.The
출력부(240)는 먹이 정보 제공 장치(200)에 입력된 데이터, 저장된 데이터, 처리된 데이터 등을 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 출력부(240)는 획득된 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보, 이를 통해 판단된 최적화된 먹이 구성 정보, 최적의 먹이 정보, 및 마이크로바이옴 제품 정보 등을 청각적 방법, 시각적 방법 및 촉각적 방법 중 적어도 하나의 방법으로 출력할 수 있다. 이를 위해 출력부(240)는 디스플레이, 스피커, 진동기 등을 포함할 수 있다.The
도 3은 예시적 실시예에 따른 개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법을 도시한 도면이다. 도 3의 먹이 정보 제공 방법은 도 1 또는 도 2의 먹이 정보 제공 장치(100, 200)에 의해 수행될 수 있다.3 is a diagram illustrating a method for providing food information optimized for each individual according to an exemplary embodiment. The food information providing method of FIG. 3 may be performed by the food
도 3을 참조하면, 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체의 특성 정보와 대상 개체의 마이크로바이옴 분석결과 정보를 획득할 수 있다(310).Referring to FIG. 3 , the apparatus for providing food information may acquire characteristic information of a target entity and microbiome analysis result information of the target entity ( 310 ).
예를 들면, 먹이 정보 제공 장치는 개체의 특성 정보를 측정 및/또는 저장하는 병원(동물병원 포함) 서버로부터 대상 개체의 특성 정보를 획득하고, 개체의 마이크로바이옴 분석을 수행하는 업체 서버로부터 대상 개체의 마이크로바이옴 분석 결과를 획득할 수 있다.For example, the food information providing device obtains the characteristic information of the target object from a hospital (including veterinary hospital) server that measures and/or stores the characteristic information of the object, and the target object from a company server that performs microbiome analysis of the object A microbiome analysis result of an individual can be obtained.
다른 예를 들면, 먹이 정보 제공 장치는 소정의 입력 수단을 통해 사용자로부터 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 입력받아 대상 개체의 특성 정보와 대상 개체의 마이크로바이옴 분석결과 정보를 획득할 수 있다.As another example, the food information providing device receives the characteristic information and microbiome analysis result information of the target entity from the user through a predetermined input means, and obtains the characteristic information of the target entity and the microbiome analysis result information of the target entity. can do.
먹이 정보 제공 장치는 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 대상 개체에 최적화된 먹이를 판단하고 판단된 먹이 정보를 출력할 수 있다(320). 여기서 먹이 정보는 먹이 종류, 제품 정보, 식이 방법 등을 포함하며, 제품 정보는 제품명, 제조사, 구성성분, 영양성분, 첨가제 등을 포함할 수 있다.The food information providing apparatus may determine a food optimized for the target object based on the characteristic information of the target object and the microbiome analysis result information and output the determined food information ( 320 ). Here, the food information includes a type of food, product information, a dietary method, and the like, and the product information may include a product name, a manufacturer, a component, a nutritional component, an additive, and the like.
일 실시예에 따르면, 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 대상 개체에 적절한 최적화된 먹이 구성을 판단할 수 있다. 여기서 먹이 구성은 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 먹이 정보 제공 장치는 획득된 대상 개체의 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 대상 개체에 필요한 영양성분을 판단하고, 판단된 영양성분을 제공해줄 수 있는 최적의 먹이 구성, 예컨대 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양 등을 판단할 수 있다. 이때, 먹이 정보 제공 장치는 개체 종류별로 섭취 불가능한 먹이의 구성성분을 고려할 수 있다.According to an embodiment, the apparatus for providing food information may determine an optimized food composition suitable for the target object based on the characteristic information of the target object and the microbiome analysis result information. Here, the food composition may include the type, quality, quantity, and the like of the constituents of the food. For example, the food information providing apparatus determines the nutritional component required for the target object based on the acquired characteristic information of the target object and the microbiome analysis result information, and an optimal food composition that can provide the determined nutritional component; For example, it is possible to determine the type, quality, quantity, etc. of the constituents of the food. In this case, the food information providing apparatus may consider the constituents of the food that cannot be ingested for each individual type.
예를 들어, 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 개체의 건강 상태가 정상인지 비정상인지 판단할 수 있다. 또한 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체의 건강 상태가 비정상이라고 판단되면 마이크로바이옴 분석결과 정보를 이용하여 개체내 유해균과 이익균의 종류 및 비율을 판단하고, 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 판단할 수 있다. 또한, 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 고려하여 대상 개체에 적절한 최적화된 먹이 구성을 판단할 수 있다.For example, the food information providing apparatus may determine whether the health state of the object is normal or abnormal based on the characteristic information of the target object and the microbiome analysis result information. In addition, when it is determined that the health status of the target object is abnormal, the food information providing device uses the microbiome analysis result information to determine the type and ratio of harmful bacteria and beneficial bacteria in the individual, and to determine the type and amount of beneficial bacteria required for the target object. can Also, the food information providing apparatus may determine the optimal food composition suitable for the target object in consideration of the type and amount of beneficial bacteria required for the target object.
또한, 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체에 필요한 이익균을 포함하는 마이크로바이옴 제품을 판단하여 마이크로바이옴 제품 정보를 출력할 수 있다. 여기서 마이크로바이옴 제품 정보는 제품명, 제조사, 미생물의 종류와 양 등을 포함할 수 있다.Also, the food information providing apparatus may output microbiome product information by determining a microbiome product including beneficial bacteria required for a target entity. Here, the microbiome product information may include a product name, a manufacturer, and the type and amount of microorganisms.
또한, 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체에 적절한 최적화된 먹이 구성이 판단되면, 판단된 먹이 구성을 기반으로 대상 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단할 수 있다. 이때, 먹이 정보 제공 장치는 구성성분에 도움을 주는 식재료의 질과 양을 고려할 수 있다. Also, when it is determined that the optimal food composition suitable for the target object is determined, the food information providing apparatus may determine the optimal food suitable for the target object based on the determined food composition. In this case, the food information providing apparatus may consider the quality and quantity of ingredients that help the constituents.
다른 실시예에 따르면, 먹이 정보 제공 장치는 대상 개체의 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보와, 먹이 추천 모델을 이용하여 대상 개체에 최적화된 먹이를 판단할 수 있다.According to another embodiment, the food information providing apparatus may determine the food optimized for the target object by using the characteristic information of the target object, the microbiome analysis result information, and the food recommendation model.
먹이 추천 모델은 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보로부터 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단하도록 학습된 기계학습 모델일 수 있다. 예컨대, 먹이 추천 모델은 다양한 개체에 대하여 각 개체의 특성 및 마이크로바이옴 분석 결과와, 이에 대응하는 먹이로 이루어진 학습 데이터를 기반으로 기계학습을 통해 미리 생성될 수 있다.The food recommendation model may be a machine learning model trained to determine the optimal food for the individual from the characteristic information of the individual and the microbiome analysis result information. For example, the food recommendation model may be generated in advance through machine learning based on the characteristics and microbiome analysis results of each individual for various entities, and learning data composed of the corresponding food.
예시적 실시예에 따른 먹이 정보 제공 장치 및 방법은 대상 개체의 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 대상 개체에 적합한 최적의 먹이 구성을 완성하고, 완성된 먹이 구성에 근접한 먹이를 판단하고 그 먹이 정보를 제공할 수 있다. 이때, 필요시 대상 개체에 필요한 마이크로바이옴 제품 정보도 함께 제공할 수 있다. 한편, 완성된 먹이 구성은 대상 개체의 먹이를 새로이 제작하는데 이용될 수도 있다.The apparatus and method for providing food information according to an exemplary embodiment complete an optimal food composition suitable for a target object based on the characteristic information of the target object and microbiome analysis result information, determine the food close to the completed food composition, and You can provide that food information. In this case, if necessary, microbiome product information required for the target entity may also be provided. Meanwhile, the completed food composition may be used to newly produce food for the target entity.
그리고, 예시적 실시예에 따른 먹이 정보 제공 장치 및 방법은 동물보험 분야에서 이용되어 보험요율을 정하는 데 사용될 수 있다. 즉, 개체별 맞춤 먹이를 기반으로 질병 감속/증가 등을 초래할 수 있고, 이 결과를 통해 보험요율을 산정하는데 이용될 수 있다. 예컨대, 예시적 실시예에 따른 먹이 정보 제공 장치 및 방법에 따라 사료를 공급받는 동물에 대해서는 다른 동물보다 상대적으로 낮은 보험요율을 부여할 수 있다.And, the apparatus and method for providing food information according to an exemplary embodiment may be used in the field of animal insurance to set insurance rates. In other words, it can cause disease deceleration/increase based on customized food for each individual, and can be used to calculate insurance premiums based on this result. For example, according to the apparatus and method for providing food information according to an exemplary embodiment, a relatively lower insurance rate may be provided to an animal receiving feed than other animals.
상술한 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.The above-described embodiments may be implemented as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include any type of recording device in which data readable by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium may include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, and the like. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed in network-connected computer systems, and may be written and executed as computer-readable codes in a distributed manner.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.So far, the present invention has been looked at with respect to preferred embodiments thereof. Those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will understand that the present invention can be implemented in a modified form without departing from the essential characteristics of the present invention. Accordingly, the scope of the present invention is not limited to the above-described embodiments, and should be construed to include various embodiments within the scope equivalent to the content described in the claims.
100, 200: 먹이 정보 제공 장치
110: 데이터 획득부
120: 프로세서
210: 입력부
220: 저장부
230: 통신부
240: 출력부100, 200: food information providing device
110: data acquisition unit
120: processor
210: input unit
220: storage
230: communication department
240: output unit
Claims (16)
상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 프로세서; 를 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.a data acquisition unit for acquiring characteristic information and microbiome analysis result information of a target entity; and
a processor for determining appropriate food for the target entity based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information; containing,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 특성 정보는 개체의 종류, 품종, 체중, 연령, 성별, 비만상태, 질병상태, 혈액검사 결과, 중성화 수술여부를 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.According to claim 1,
The characteristic information includes the type of individual, breed, weight, age, sex, obesity status, disease status, blood test results, and whether or not neutralization surgery is performed,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 프로세서는 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 필요한 영양성분을 판단하고, 상기 판단된 영양성분을 제공해줄 수 있는 먹이 구성을 판단하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.According to claim 1,
The processor determines a nutritional component necessary for the target object based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information, and determines a food composition that can provide the determined nutritional component,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 먹이 구성은 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양을 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.4. The method of claim 3,
The food composition includes the type, quality, and quantity of the constituents of the food,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 프로세서는 상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체의 건강 상태를 판단하고, 상기 판단된 건강 상태가 비정상이면 마이크로바이옴 분석결과 정보를 이용하여 상기 대상 개체 내 유해균과 이익균의 종류 및 비율을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 고려하여 상기 먹이 구성을 판단하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.4. The method of claim 3,
The processor determines the health status of the target subject based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information, and if the determined health status is abnormal, harmful bacteria in the target subject using the microbiome analysis result information And determining the type and ratio of beneficial bacteria, determining the type and amount of beneficial bacteria required for the target object, and determining the food composition in consideration of the type and amount of beneficial bacteria required for the target object,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 판단된 먹이 정보를 출력하는 출력부; 를 더 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.According to claim 1,
an output unit for outputting the determined food information; further comprising,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 먹이 정보는 먹이 종류, 제품 정보, 식이 방법을 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.7. The method of claim 6,
The food information includes food types, product information, and dietary methods,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 프로세서는 특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보로부터 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단하도록 학습된 먹이 추천 모델을 이용하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 장치.According to claim 1,
The processor uses the learned food recommendation model to determine the optimal food for the individual from the characteristic information and the microbiome analysis result information,
Food information providing device optimized for each individual.
상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 단계; 를 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.acquiring characteristic information and microbiome analysis result information of the target entity; and
determining an appropriate food for the target object based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information; containing,
A method of providing food information optimized for each individual.
상기 특성 정보는 개체의 종류, 품종, 체중, 연령, 성별, 비만상태, 질병상태, 혈액검사 결과, 중성화 수술여부를 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.10. The method of claim 9,
The characteristic information includes the type of individual, breed, weight, age, sex, obesity status, disease status, blood test results, and whether or not neutralization surgery is performed,
A method of providing food information optimized for each individual.
상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 단계는
상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체에 필요한 영양성분을 판단하고, 상기 판단된 영양성분을 제공해줄 수 있는 먹이 구성을 판단하는 단계; 를 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.10. The method of claim 9,
The step of determining the appropriate food for the target object
determining a nutritional component necessary for the target individual based on the acquired characteristic information and microbiome analysis result information, and determining a food composition capable of providing the determined nutritional component; containing,
A method of providing food information optimized for each individual.
상기 먹이 구성은 먹이의 구성성분의 종류, 질, 양을 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.12. The method of claim 11,
The food composition includes the type, quality, and quantity of the constituents of the food,
A method of providing food information optimized for each individual.
상기 먹이 구성을 판단하는 단계는
상기 획득된 특성 정보 및 마이크로바이옴 분석결과 정보를 기반으로 상기 대상 개체의 건강 상태를 판단하고, 상기 판단된 건강 상태가 비정상이면 마이크로바이옴 분석결과 정보를 이용하여 상기 대상 개체 내 유해균과 이익균의 종류 및 비율을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 판단하고, 상기 대상 개체에 필요한 이익균의 종류와 양을 고려하여 상기 먹이 구성을 판단하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.12. The method of claim 11,
The step of determining the composition of the food is
The health status of the target individual is determined based on the acquired characteristic information and the microbiome analysis result information, and if the determined health status is abnormal, the harmful bacteria and beneficial bacteria in the target individual are determined using the microbiome analysis result information. Determining the type and ratio, determining the type and amount of beneficial bacteria required for the target object, and determining the food composition in consideration of the type and amount of beneficial bacteria required for the target object,
A method of providing food information optimized for each individual.
상기 판단된 먹이 정보를 출력하는 단계; 를 더 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.10. The method of claim 9,
outputting the determined food information; further comprising,
A method of providing food information optimized for each individual.
상기 먹이 정보는 먹이 종류, 제품 정보, 식이 방법을 포함하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.15. The method of claim 14,
The food information includes food types, product information, and dietary methods,
A method of providing food information optimized for each individual.
상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는 단계는
특성 정보와 마이크로바이옴 분석결과 정보로부터 개체에 맞는 최적의 먹이를 판단하도록 학습된 먹이 추천 모델을 이용하여 상기 대상 개체에 적절한 먹이를 판단하는,
개체별 최적화된 먹이 정보 제공 방법.10. The method of claim 9,
The step of determining the appropriate food for the target object
Using a food recommendation model learned to determine the optimal food for the individual from the characteristic information and the microbiome analysis result information to determine the appropriate food for the target object,
A method of providing food information optimized for each individual.
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