KR20220017253A - 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공방법 및 제공장치 - Google Patents

개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공방법 및 제공장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따르는, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공하는 방법은, (a) 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 상기 사용자의 의료데이터를 특정 프로그램 또는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말 및 외부서버 중 적어도 하나로부터 수집하는 단계; (b) 상기 사용자 단말을 통해 촬상한 상기 사용자의 식단 이미지를 수신 받는 단계; (c) 상기 식단 이미지 내의 음식의 종류와 양을 인식하고, 상기 음식에 대한 영양소 및 칼로리를 포함한 영양정보를 검출하는 단계; (d) 기 설정된 알고리즘에 따라, 측정된 상기 식단에 대한 영양정보와 상기 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 의료데이터를 기반으로 상기 사용자의 식단을 분석하여, 상기 각 음식 별 추천여부를 결정하는 단계;(e) 상기 결정된 음식 별 추천 여부를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공방법 및 제공장치 {METHODS AND DEVICES FOR PROVIDING IMAGE-BASED DIET ASSESSMENT REFLECTING PERSONAL HEALTH INFORMATION AND PAST DIETARY PATTERNS}
본 발명은 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴을 반영된 이미지 기반의 식단평가 제공 방법 및 제공장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 사용자 또는 외부 서버로부터 제공받은 사용자의 건강정보, 과거 식이섭취패턴 및 사용자의 의료데이터 수집하며, 사용자로부터 수신 받은 식단 이미지 내의 음식을 인식하여, 인식된 음식의 영양정보를 확인하고, 수집된 사용자의 건강정보, 과거 식이섭취패턴 및 사용자의 의료데이터를 기반으로 사용자의 식단을 분석하여, 식단내의 음식 중 추천하는 음식 또는 비추천 하는 음식을 식별하여 제공하는 기술에 관한 것이다.
최근 헬스케어 산업은 의료기관과 임상 데이터 중심의 IBM Watson 등으로 대표되는 전통적인 진단/치료 분야를 넘어서 의료 소비자와 개인건강기록(PHR, Personal Health Record) 중심의 개인 맞춤형 헬스케어 산업으로 진화하고 있다. 개인건강기록은 개인건강과 관련한 모든 정보, 그리고 이를 바탕으로 제공되는 건강관리 서비스, 그리고 개인 건강 데이터와 개인건강관리 서비스를 제공하는 플랫폼을 모두 포함하는 개념으로 헬스케어 산업의 패러다임이 진단/치료에서 예방/관리로 이동하면서 개인의 맞춤형 건강관리 서비스가 관심을 받게 됨에 따라 그 중요성이 더욱 증가하고 있다.
최근에는 스마트 디바이스 연동을 통하여 개인의 건강관리는 과거에 비해 편리해지고 보편화 되어가고 있다. 스마트 디바이스를 통해 사용자는 사용자의 활동량 데이터를 비롯하여, 혈압, 혈당, 체중, 신체질량지수 (BMI, Body Mass Index) 등 기술기반의 개인의 건강기록 관리가 용이해졌으며, 그에 따라 맞는 운동이나 처방들을 제공받을 수 있다.
반면에, 건강 관리에 가장 중요한 식이관리 영역은 섭취한 음식을 기록하는 것에 대한 불편함과 생활에 직접적으로 적용할 수 있는 직관적인 피드백을 얻기가 매우 어렵다. 특히 섭취한 음식을 기록함에 있어서, 매우 다양한 메뉴가 존재하고 또한, 음식의 양을 정확하게 확인하기 어렵기 때문에 어떤 영양성분이 어느 정도 함유되어 있는지 파악하기가 힘들다.
뿐만 아니라, 일반적으로 식이 관리 영역에 해당하는 기술을 단순히 사용자 화면으로 송출되는 정보가 칼로리, 주요 영양소의 함량 정도를 숫자로 보여주는 경우가 대부분으로, 사용자의 식생활 개선에 직접적이고 직관적으로 영향을 미치기 어려운 것이 현실이다.
본 발명의 일 실시예는, 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자의 건강정보, 과거 식이섭취패턴 및 사용자의 의료데이터를 수집하여 이를 기반으로 사용자로부터 제공된 식단 이미지 내의 각각의 음식이 사용자에게 추천 음식인지 혹은 추천하지 않는 음식인지를 평가하여 사용자 단말로 제공하고자 한다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
서버에 의해 수행되는, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공방법에 있어서, (a) 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 상기 사용자의 의료데이터를 특정 프로그램 또는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말 및 외부서버 중 적어도 하나로부터 수집하는 단계; (b) 상기 사용자 단말을 통해 촬상한 상기 사용자의 식단 이미지를 수신 받는 단계; (c) 상기 식단 이미지 내의 음식의 종류와 양을 인식하고, 상기 음식에 대한 영양소 및 칼로리를 포함한 영양정보를 검출하는 단계; (d) 기 설정된 알고리즘에 따라, 측정된 상기 식단에 대한 영양정보와 상기 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 의료데이터를 기반으로 상기 사용자의 식단을 분석하여, 상기 각 음식 별 추천여부를 결정하는 단계; (e) 상기 결정된 음식 별 추천 여부를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.
또한, 상기 (a) 단계 이전에, 상기 음식에 대한 칼로리, 영양성분 및 함유량을 포함한 상기 영양정보와 상기 음식간의 상성정보를 수집하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 (a)단계 이후에, 상기 수집된 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 의료데이터를 기반으로 상기 사용자에 맞게 음식 알고리즘을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 (d) 단계는, 상기 사용자 별 정기적으로 혹은 일회성으로 복용하는 보충제 및 영양제를 포함하는 약물에 대한 정보를 추가로 고려하여, 각 음식 별 추천여부를 결정할 수 있다.
또한, 상기 (d)단계는, 상기 음식간의 상성정보를 통하여, 상기 식단내의 음식들의 음식상성을 확인하고, 상기 식단내의 음식들 중 함께 섭취하면 안 되는 음식이 있는 경우, 상기 음식 중 사용자에게 가장 필요한 영양성분을 가지고 있는 음식을 추천하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 인스턴트 음식 및 과다 설탕함유음식을 포함하는 비권장군 음식이라도, 비추천군 음식을 과거에 섭취한 빈도에 따라 추천 할 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계는, 상기 사용자 단말 상에서, 상기 사용자가 촬상한 이미지 내의 각 음식 이미지 위에 추천 식별자가 오버랩되도록 제공하는 단계를 포함하되, 상기 추천 식별자는 긍정 또는 부정 표시, 색상, 수치 중 어느 하나의 형태로 구성 될 수 있다.
또한, 상기 추천 식별자는 O, X 표시 또는 색상표시를 통해 제공되어, 사용자가 직관적으로 먹어야할 음식과 먹지말아야할 음식이 구분 가능하도록 제공될 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계에서, 상기 결정된 음식 별 추천에 대한 이유를 상기 사용자 단말로 제공하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 (e) 단계 이후에, 상기 사용자단말로부터 수신 받은 상기 식단의 이미지를 통하여 상기 사용자가 섭취한 음식에 대한 상기 영양정보를 확인하고, 이를 일일 권장 섭취 영양정보와 비교한 수치를 사용자 단말에 제공하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 단말로 제공되는 상기 영양정보와 비교한 수치는, 상기 영양소 별로 상기 추천 식별자를 이용하여 제공하는 것을 더 포함할 수 있다.
또한, 동일한 식단이라도, 각 사용자 별로 과거 식이섭취정보나 건강정보가 상이한 경우, 추천여부 결과값이 서로 상이하게 제공될 수 있다.
또한, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공하는 제공장치에 있어서, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법에 관한 프로그램이 저장 된 메모리; 및 상기 프로그램을 실행하는 프로세서; 를 포함하되, 상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 의해 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 상기 사용자의 의료데이터를 특정 프로그램 또는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말 및 외부서버 중 적어도 하나로부터 수집하고, 상기 사용자 단말을 통해 촬상한 상기 사용자의 식단 이미지를 수신하여 상기 수신 받은 식단의 이미지를 통해 상기 식단에서의 음식의 종류와 양을 인식하여, 상기 음식에 대한 영양소 및 칼로리를 포함한 영양정보를 측정하고, 기 설정된 알고리즘에 따라, 측정된 상기 식단에 대한 영양정보와 상기 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 의료데이터를 기반으로 상기 사용자의 식단을 분석하여 상기 식단에서의 각 음식 별 추천여부를 결정하고, 상기 결정된 음식 별 추천 여부를 상기 사용자 단말로 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공하는 방법에 있어서, 사용자로부터 수신 받은 식단 이미지 내의 음식을 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 사용자의 의료데이터를 기반으로 분석하여 사용자에게 추천하는 음식인지 또는 추천하지 않는 음식인지를 직관적으로 확인할 수 있도록 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공하는 방법의 시스템 구성을 나타낸 도면이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공하는 방법의 전체 순서도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 추천 식별자를 통한 식단 내 각 음식별 추천 여부를 사용자 단말로 제공하는 예시를 나타낸 도면이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자에게 제공 받은 식단 이미지에서 음식을 검출하고, 각 음식의 종류, 영양정보, 수치화된 추천여부 및 식단에 대한 의견을 사용자 단말로 제공하는 예시를 나타낸 도면이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 복수의 사용자에게 동일한 식단의 음식이 제공되는 경우, 각 사용자 별 음식추천 여부를 사용자 단말로 제공하는 예시를 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 한편, '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, '~부'는 어드레싱 할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
이하에서 언급되는 "사용자 단말"은 네트워크를 통해 서버나 타 단말에 접속할 수 있는 컴퓨터나 휴대용 단말기로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), VR HMD(예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, GearVR, DayDream, PSVR 등)등을 포함할 수 있다. 여기서, VR HMD 는 PC용 (예를 들어, HTC VIVE, Oculus Rift, FOVE, Deepon 등)과 모바일용(예를 들어, GearVR, DayDream, 폭풍마경, 구글 카드보드 등) 그리고 콘솔용(PSVR)과 독립적으로 구현되는 Stand Alone 모델(예를 들어, Deepon, PICO 등) 등을 모두 포함한다. 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스뿐만 아니라, 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy), NFC, RFID, 초음파(Ultrasonic), 적외선, 와이파이(WiFi), 라이파이(LiFi) 등의 통신 모듈을 탑재한 각종 디바이스를 포함할 수 있다. 또한, "네트워크"는 단말들 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 근거리 통신망(LAN: Local Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network), 인터넷 (WWW: World Wide Web), 유무선 데이터 통신망, 전화망, 유무선 텔레비전 통신망 등을 포함한다. 무선 데이터 통신망의 일례에는 3G, 4G, 5G, 3GPP(3rd Generation Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), WIMAX(World Interoperability for Microwave Access), 와이파이(Wi-Fi), 블루투스 통신, 적외선 통신, 초음파 통신, 가시광 통신(VLC: Visible Light Communication), 라이파이(LiFi) 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
이하, 도 1을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취정보가 반영된 식단평가를 제공하는 방법의 시스템 구성에 대하여 개괄적으로 설명하면 아래와 같다.
본 발명의 일 실시예에 따르는, 시스템(10)은, 서버(100), 사용자 단말(200)을 포함할 수 있으며, 서버(100), 사용자 단말(200)은 유/무선 네트워크를 통해 통신 연결될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르는, 서버(100)는 사용자 단말(200) 또는 외부서버(100) (미도시)로부터 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보, 사용자의 의료데이터를 수신할 수 있다. 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보, 사용자의 의료데이터를 제공 받는 경우, 사용자 단말(200)로 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보, 사용자의 의료데이터를 수신하기 위한 사용자 인터페이스를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.
사용자는 사용자 단말(200)을 통하여 사용자가 취식할 식단을 촬상하고, 촬상한 이미지를 서버(100)로 전송하면, 서버(100)는 전송 받은 식단 이미지에서 음식을 인식하고, 인식한 음식의 종류 및 양을 검출하여 기 설정된 알고리즘에 따라 식단 이미지 내의 각 음식 별 추천여부를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. 한편, 추가 실시예로, 식단정보는 이미지 기반으로 서버에 입력되는 것에 한하지 않으며, 사용자가 직접 타이핑한 텍스트 기반으로 입력될 수도 있고, 사용자가 음성을 발화하고, 사용자 단말에서 인식함으로써 서버에 전달되어 입력될 수도 있다.
추가 실시예로, 사용자 단말(200)에 제공 된 각 음식 별 추천 여부는, 사용자가 촬상한 이미지 내의 각 음식 이미지 위에 추천 식별자를 오버랩 되도록 제공할 수 있다.
이 때, 상술한 추천 식별자는 긍정 또는 부정 표시, 색상, 수치 중 어느 하나의 형태로 구성될 수 있다.
또한, 상술한 추천 식별자는 O,X 표시 또는 색상표시를 통해 제공되어, 사용자가 직관적으로 먹어야 할 음식과 먹지 말아야 할 음식이 구분 가능하도록 제공될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 서버(100)는 통신 모듈(110), 메모리(120) 및 프로세서(130)를 포함한다.
상세히, 통신 모듈(110)은 통신망과 연동하여 서버(100)와 사용자 단말(200) 간의 송수신 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공한다. 나아가, 통신 모듈(110)은 단말들로부터 데이터 요청을 수신하고, 이에 대한 응답으로 서 데이터를 송신하는 역할을 수행할 수 있다.
여기서, 통신 모듈(110)은 다른 네트워크 장치와 유무선 연결을 통해 제어 신호 또는 데이터 신호와 같은 신호를 송수신하기 위해 필요한 하드웨어 및 소프트웨어를 포함하는 장치일 수 있다.
메모리(120)는 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된다. 또한, 프로세서(130)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(120)는 자기 저장 매체(magnetic storage media) 또는 플래시 저장 매체(flash storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
프로세서(130)는 일종의 중앙처리장치로서 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공하는 방법을 제공하는 전체 과정을 제어한다. 프로세서(130)가 수행하는 각 단계에 대해서는 도 3을 참조하여 후술하기로 한다.
여기서, 프로세서(130)는 프로세서(processor)와 같이 데이터를 처리할 수 있는 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 여기서, '프로세서(processor)'는, 예를 들어 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
이하, 도 3을 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따르는, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공하는 방법에 대해 구체적으로 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따르는, 서버(100)에 의해 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공하는 방법은, 서버(100)는 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 사용자의 의료데이터를 수집할 수 있다. (S710)
우선, 서버(100)는 음식에 대한 칼로리, 영양성분 및 함유량을 포함한 영양정보와 음식간의 상성정보를 수집할 수 있다.
여기서, 음식간의 상성정보는 음식들을 서로 함께 먹었을 때, 맛이나 영양이 잘 어울리거나 어울리지 않는 조화를 뜻하는 것으로, 예를 들어, 돼지고기와 새우젓은 잘 어울리는 음식으로, 새우젓에는 지방분해 효소인 리파아제가 들어있어 기름진 돼지고기의 소화를 도와줄 수 있다. 이와 반대로 토마토와 설탕을 잘 어울리지 않은 음식으로, 토마토에 함유된 비타민 B1은 설탕을 뿌리게 되면 파괴되어 비타민B1의 흡수를 방해하므로 서로 잘 어울리지 않는 음식으로 분류할 수 있다.
서버(100)는 특정프로그램 또는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말(200) 또는 외부 서버(100) 통해 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 사용자의 의료데이터를 수집할 수 있다.
이 때, 사용자의 개인 건강정보는 사용자 단말(200)을 통하여 개별 입력을 통하여 서버(100)로 전송하거나 또는 서버(100)로부터 문항을 제공받아 응답하는 방식을 포함하여 서버(100)로 수집될 수 있다.
예를 들어, 서버(100)는 사용자 단말(200)로 혈압, 혈당, 신장, 체중, 및 복용중인 약물 또는 보충식품 섭취 여부를 포함한 복수개의 문항을 제공하고, 사용자는 서버(100)로부터 제공받은 문항에 대한 응답하고 이를 전송하는 방식을 통해, 개인 건강정보를 수집할 수 있다.
또한, 서버(100)는 외부서버(미도시)로부터 사용자의 의료데이터를 수집할 수 있다. 사용자의 의료데이터는 건강보험공단, 의료보험심사평가원 혹은 외부 건강, 의료관련 데이터 저장 서버(미도시)등을 포함한 외부서버(미도시)로부터 수집하거나 전송 받을 수 있다.
여기서, 사용자의 의료데이터는 병원에서 생성되는 진료기록뿐만 아니라, 스마트 디바이스 또는 웨어러블 기기 같은 디바이스로부터 생성되는 개인의 활동 데이터와 건강 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 서버(100)는 수집된 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 사용자의 의료데이터를 기반으로 각각의 사용자 별 음식 알고리즘을 생성 할 수 있다.
서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 사용자가 취식할 식단의 촬상한 이미지를 수신할 수 있다. (S720)
서버(100)는 사용자 단말(200)로 촬상한 이미지를 전송할 수 있도록 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(200)을 이용하여 취식할 식단의 이미지를 촬상하여, 제공 받은 사용자 인터페이스를 통하여 서버(100)로 이미지를 전송할 수 있다.
추가 실시예로, 사용자가 사용자 단말(200)로 촬상한 이미지를 서버(100)로 전송함에 있어서, 사용자 인터페이스를 통하여 촬상한 이미지 내의 식단 중 원하는 음식만을 체크하여, 체크 된 음식만 추천 여부를 제공 받을 수 있다. 예를 들어, 반찬의 5가지의 반찬과 밥, 국이 촬상된 이미지에서, 사용자가 반찬 1. 반찬2를 전혀 섭취하지 않을 경우, 반찬3, 반찬4, 반찬5, 밥, 국을 체크하여 체크 된 음식들에 대한 정보를 서버(100)로 제공하여 체크된 음식들에 대해서만 추천을 제공받을 수 있고, 또는, 반대로 반찬 1, 반찬 2를 체크하여 체크 된 음식들을 제외한 음식들에 대해서만 추천을 제공 받을 수 있다.
서버(100)는 사용자로부터 수신 받은 식단 이미지를 통해서 식단 내의 음식 종류와 음식의 양을 검출하여, 각 음식 별 영양소 및 칼로리를 포함한 영양정보를 측정할 수 있다. (S730)
서버(100)는 사용자로부터 수신 받은 이미지를 기 설정된 음식이미지 인식 엔진을 통하여 이미지 내의 음식의 종류를 인식하고, 음식의 양을 검출하여 이를 바탕으로 각 음식 별 함유 영양소 및 칼로리를 포함한 영양정보를 측정 할 수 있다.
추가 실시예로, 수집된 사용자의 개인 건강정보 및 사용자의 의료데이터를 통하여 사용자에게 필요한 영양정보을 추출하고, 각 음식 별 영양정보를 측정할 때, 추출된 영양정보만 측정하여 제공 할 수 있다. 예를 들어 각기병을 앓고 있는 환자에게 비타민B군을 전체 영양정보들 중 필요 영양정보로 채택하여, 촬상 된 이미지내의 음식 별 영양정보 중 비타민B군에 대한 영양정보만을 측정하여, 사용자에게 제공할 수 있다.
기 설정된 알고리즘에 따라, 측정된 영양정보와 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이 섭취정보 및 사용자의 의료데이터를 기반으로 식단을 분석하고, 식단 내 각 음식 별 추천 여부를 결정 할 수 있다. (S740)
서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 수신 받은 사용자의 식단 이미지를 통해 인식된 음식에 대한 영양정보를 기 설정된 알고리즘에 따라 분석하고, 식단 내 각 음식에 대한 추천 여부를 결정 할 수 있다.
기 설정된 알고리즘은 사용자의 개인건강정보와 사용자의 의료데이터 기반으로 권장되는 칼로리와 영양소, 음식 종류에 대한 데이터 또는 반드시 피해야할 음식 종류에 대한 데이터(예를 들어, 오이 알러지가 있는 사용자의 경우, 오이를 피해야할 음식 종류로 설정할 수 있음)를 미리 구축해둘 수 있다. 이때, 데이터는 룩업테이블과 같은 형태로 구현될 수 있으며, 사용자 별로 다른 데이터가 구축될 수 있다. 기 설정된 알고리즘은 현재 식단의 칼로리, 영양소, 음식 종류를 파악하고, 상기 데이터와 비교함으로써 반드시 피해야할 음식 종류가 있는지 확인 할 수 있다. 나아가, 기 설정된 알고리즘은 반드시 피해야할 음식은 아니지만 과거 섭취한 음식의 종류와 횟수 정보로부터 파악된 특정기간동안 사용자가 섭취한 누적 영양소와 칼로리양을 참고하였을 때 사용자가 현재 식단을 모두 섭취할 경우, 기설정된 수치보다 상회하는 칼로리, 영양소가 존재하는 것을 유발하는 음식을 도출하고, 해당 음식에 대해 비추천 음식으로 결정할 수도 있다.
이 때, 사용자 별 정기적 혹은 일회성으로 복용하는 보충제 및 영양제를 포함하는 약물에 대한 정보를 추가로 고려하여, 각 음식 별 추천 여부를 결정 할 수 있다. 또한, 앞서 수집한 음식간의 상성정보를 통하여, 식단 내의 음식들 간의 음식 상성을 확인하고, 식단 내에 음식들 중 함께 섭취하면 안 되는 음식이 있는 경우, 사용자에게 가장 필요한 영양성분을 가지고 있는 음식을 추천하는 것을 더 포함할 수 있다.
추가 실시예로, 인스턴트 음식 또는 당분이 많이 들어간 음식을 포함하는 비 권장군 음식들이라도, 과거에 섭취한 빈도에 따라서 음식을 추천하는 것을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 햄버거나 피자 등으로 대표되는 패스트푸드 및 라면으로 대표되는 인스턴트 제품의 경우 포화지방산과 콜레스테롤, 나트륨 등을 과량 함유하고 있다. 이는 혈액 내에서 중성지방과 저밀도 콜레스테롤을 증가시키고, 심장에 혈액을 공급하는 관상동맥을 좁게 하여 심근경색 및 협심증을 유발할 수 있으며, 고혈압, 당뇨, 비만 등의 만성질환을 야기시킬 수 있다. 하지만, 사용자의 건강상태 및 임상 지표에 따라 건강에 유의적인 해를 끼치지 않는 간헐적 빈도로는 섭취해도 무방한 음식으로 포함될 수 있으며 이는 사용자의 과거 섭취 기록에 근거한 실제 섭취 빈도에 따라 영향을 받을 수 있다. 따라서, 과거에 섭취한 빈도에 따라 음식을 추천하는 경우는 사용자의 건강상태에 따라 달라질 수도 있다. 예를 들면, 고혈압 지병이 있는 사용자와 건강한 사용자의 과거 섭취 빈도가 동일하더라도 인스턴트 식품의 추천여부는 달라질 수 있다.
서버(100)는 식단 분석을 통하여 식단 내 각 음식별 추천 여부를 결정하고, 식단 이미지 위에 추천 식별자 표시하여 각 음식 별 추천 여부를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다. (S750)
서버(100)는 사용자 단말(200)로 사용자가 촬상한 이미지 내의 각 음식 이미지 위에 추천 식별자가 오버랩 되도록 제공하고, 이 때 추천 식별자는 긍정 표시 또는 부정 표시, 색상, 수치 중 어느 하나의 형태로 구성 될 수 있다.
도 4는 서버(100)에서 사용자 단말(200)로 제공되는 인터페이스에 대한 예시도 이며, 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 예시도에 한정되지 않는다. 도 4를 참조하여 설명하면 사용자 단말(200)로 제공 되는 추천 식별자는 O.X, △ 표시 또는 색상 표시를 통해 제공될 수 있으며, 사용자가 직관적으로 먹어야 할 음식과 먹지 말아야 할 음식이 구분 가능하도록 제공될 수 있다.
도 5는 서버(100)에서 사용자 단말(200)로 제공되는 인터페이스에 대한 예시도 이며, 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 예시도에 한정되지 않는다. 도 5를 참조하여 설명하면, 서버(100)는 식단 분석을 통하여 식단 내 각 음식 별 추천 여부를 결정하고, 추천 여부를 수치로 변환하여 구체적인 수치로 제공하고, 전체 식단 혹은 음식 별 추천에 대한 이유를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.
추가 실시예로, 사용자 단말(200)로부터 제공받은 식단 이미지를 통하여 사용자가 섭취할 음식에 대한 영양정보를 확인하고, 이를 일일 권장 섭취 영양정보와 비교하여, 그 수치를 사용자 단말(200)로 제공할 수 있다.
이때, 식단 전체 혹은 각 음식 별 일일 권장 섭취 영양정보와의 비교 값을 제공할 수 있으며, 또한 사용자가 체크한 적어도 하나의 음식만을 권장 섭취 영양정보와의 비교 값을 제공할 수 있다.
도 6은 서버(100)에서 사용자 단말(200)로 제공되는 인터페이스에 대한 예시도 이며, 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 예시도에 한정되지 않는다. 도 6을 참조하여 설명하면, 같은 식단이라도 각 사용자 별로 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보, 사용자 별 의료데이터가 상이한 경우, 사용자 단말(200)로 제공되는 추천 여부 결과값이 서로 상이하게 제공 될 수 있다.
예를 들어, 사용자 A와 사용자 B는 동일한 식단을 제공받는 경우, 각 사용자 별로 사용자 단말(200)로 제공되는 추천 여부 결과값이 서로 상이할 수 있다. 자세하게 살펴보면 사용자의 의료데이터를 수집한 내용을 바탕으로 사용자 A는 당뇨와 고도비만을 가지고 있는 것을 확인한 상태로써, 동일 식단 제공이 된 경우 애호박 전과 같은 튀김류 음식을 자제 해야하므로, "콜레스테롤 수치가 높으므르 기름진 전 종류의 음식은 몸에 좋지 않습니다" 라는 의견과 함께 추천 여부를 수치로 제공해 줄 수 있다. 사용자 B는 개인 건강정보를 통하여 어패류 알레르기가 확인된 상태로써, 동일 식단 제공이 된 경우, 어패류가 첨가 된 조개 미역국 섭취하면 안 되는 음식으로, "어패류 알레르기 병력이 확인됩니다. 어패류 첨가 음식은 섭취하면 안됩니다." 라는 의견과 함께 추천 여부를 수치로 제공할 수 있다.
또한 예를 들어, 아래의 표는 복수의 사용자가 연속되는 두 끼니를 함께 식사하며, 같은 메뉴의 이미지를 촬상하여, 사용자 단말(200)을 통하여 서버(100)에 전송하였을 경우, 복수의 사용자가 각각 서버로부터 제공받는 식단평가의 차이를 보여줄 수 있다. 아래 [표 1]은 다음과 같은 기준으로 작성될 수 있다.
점심메뉴: 쌀밥, 돈가스(+소스), 미니우동, 양배추샐러드 (+드레싱), 단무지, 탄산음료, 생수. 저녁메뉴: 소고기비빔밥(+고추장, 달걀프라이), 배추김치, 된장국, 고구마 맛탕, 연근조림.

사용자
A
B

성별
F
F

연령
29
35

BMI (체질량)
정상
해당없음

혈압
정상
약간 높음

특이사항
약한 빈혈
임신30주차임신성당뇨 진단
임신전 대비 13kg 증가

사용자 니즈
현재체중의 5% 감량 원함
임신성 당뇨 관리

활동량
중
중

점심식사에 대한 밥상평가
(o) 양배추샐러드
(△) 돈가스 (튀김은 가급적 피하세요. 2/3만 드세요)
(x) 탄산음료 (빈혈에 탄산음료는 안 좋아요.)
(o) 양배추샐러드
(o) 돈가스 (천천히 꼭꼭 씹어드세요)
(x) 쌀밥, 우동 (쌀밥이나 우동 중 한가지만 드세요)
(x) 탄산음료 (한 모금도 안 좋아요)

저녁식사에 대한 밥상평가
(o) 비빔밥 (하루 한 개의 달걀은 빈혈에 좋아요. 점심 때 채소를 많이 먹지 못했으니 충분히 드세요.)(x) 고구마맛탕(점심 때도 튀김을 드셨군요. 맛탕은 조리시 설탕도 많이 들어가니 가급적 피하세요.)
(o) 연근조림(연근은 비타민과 섬유소가 많은 채소입니다. 체중 조절 시 변비가 오기 쉬우니 섬유소가 많은 음식을 챙겨드시면 좋아요.)
(o) 비빔밥 (비비기 전에 나물과 달걀을 먼저 드시고 밥은 조금 남겨 보세요. 원한다면 나물과 달걀을 리필해도 좋아요.)
(x) 연근조림, 고구마맛탕(연근과 고구마는 탄수화물이 많은 뿌리채소입니다. 당뇨 조절 시 피하시는 것이 좋아요.)

적용 알고리즘
[빈혈]핵심영양소: 철분 단백질 - 추천 식재료 필터링

[체중감량]
핵심영양소: 단백질 섬유소 - 추천 식재료 필터링
핵심영양소: 지방 콜레스테롤 - 비추천 식재료 필터링
핵심조리법: 튀김 - 비추천 레시피 필터링
[임신성당뇨]
핵심영양소: 탄수화물 종류와 전체 식사 중 탄수화물 비율 - 권장 멘트 송출
피할 식재료: 식재료 DB - GI 지수에 따른 필터링
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
본 발명의 방법 및 시스템은 특정 실시예와 관련하여 설명되었지만, 그것들의 구성 요소 또는 동작의 일부 또는 전부는 범용 하드웨어 아키텍쳐를 갖는 컴퓨터 시스템을 사용하여 구현될 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 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 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: 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공 시스템
100: 서버
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 프로세서
200: 사용자 단말

Claims (13)

  1. 서버에 의해 수행되는, 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 이미지 기반 식단평가 제공방법은,
    (a) 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 상기 사용자의 의료데이터를 특정 프로그램 또는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말 및 외부서버 중 적어도 하나로부터 수집하는 단계;
    (b) 상기 사용자 단말을 통해 촬상한 상기 사용자의 식단 이미지를 수신 받는 단계;
    (c) 상기 식단 이미지 내의 음식의 종류와 양을 인식하고, 상기 음식에 대한 영양소 및 칼로리를 포함한 영양정보를 검출하는 단계;
    (d) 기 설정된 알고리즘에 따라, 측정된 상기 식단에 대한 영양정보와 상기 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 의료데이터를 기반으로 상기 사용자의 식단을 분석하여, 상기 각 음식 별 추천여부를 결정하는 단계;
    (e) 상기 결정된 음식 별 추천 여부를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계; 를 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 (a) 단계 이전에,
    상기 음식에 대한 칼로리, 영양성분 및 함유량을 포함한 상기 영양정보와 상기 음식간의 상성정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 (a)단계 이후에,
    상기 수집된 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 의료데이터를 기반으로 상기 사용자에 맞게 음식 알고리즘을 생성하는 단계를 더 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    상기 사용자 별 정기적으로 혹은 일회성으로 복용하는 보충제 및 영양제를 포함하는 약물에 대한 정보를 추가로 고려하여, 각 음식 별 추천여부를 결정하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 (d)단계는,
    상기 음식간의 상성정보를 통하여, 상기 식단내의 음식들의 음식상성을 확인하고, 상기 식단내의 음식들 중 함께 섭취하면 안 되는 음식이 있는 경우, 상기 음식 중 사용자에게 가장 필요한 영양성분을 가지고 있는 음식을 추천하는 것을 더 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 (d)단계에서,
    인스턴트 음식 및 과다 설탕함유음식을 포함하는 비권장군 음식이라도, 비권장군 음식을 과거에 섭취한 빈도에 따라 추천하는 것을 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 (e) 단계는,
    상기 사용자 단말 상에서, 상기 사용자가 촬상한 이미지 내의 각 음식 이미지 위에 추천 식별자가 오버랩되도록 제공하는 단계를 포함하되,
    상기 추천 식별자는 긍정 또는 부정 표시, 색상, 수치 중 어느 하나의 형태로 구성되는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 추천 식별자는 O, X 표시 또는 색상표시를 통해 제공되어, 사용자가 직관적으로 먹어야할 음식과 먹지말아야할 음식이 구분가능하도록 제공되는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 (e) 단계에서,
    상기 결정된 음식 별 추천에 대한 이유를 상기 사용자 단말로 제공하는 것을 더 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 (e) 단계 이후에,
    상기 사용자단말로부터 수신 받은 상기 식단의 이미지를 통하여 상기 사용자가 섭취한 음식에 대한 상기 영양정보를 확인하고, 이를 일일 권장 섭취 영양정보와 비교한 수치를 사용자 단말에 제공하는 것을 더 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사용자가 섭취한 상기 음식에 대한 영양정보와 상기 일일 권장 섭취 영양정보와 비교한 수치를 상기 사용자 단말로 제공하는 것은, 상기 영양소 별로 상기 식별 추천자를 통하여 사용자 단말로 제공하는 것을 더 포함하는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 (e)단계는,
    동일한 식단이라도, 각 사용자 별로 과거 식이섭취정보나 건강정보가 상이한 경우, 추천여부 결과값이 서로 상이하게 제공되는 것인,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
  13. 개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가를 제공하는 제공장치에 있어서,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법에 관한 프로그램이 저장 된 메모리; 및
    상기 프로그램을 실행하는 프로세서; 를 포함하되,
    상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 의해
    특정 프로그램 또는 어플리케이션이 설치된 사용자 단말로부터 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 상기 사용자의 의료데이터를 수집하고, 상기 사용자 단말을 통해 촬상한 상기 사용자의 식단 이미지를 수신하여 상기 수신 받은 식단의 이미지를 통해 상기 식단에서의 음식의 종류와 양을 인식하여, 상기 음식에 대한 영양소 및 칼로리를 포함한 영양정보를 측정하고, 기 설정된 알고리즘에 따라, 측정된 상기 식단에 대한 영양정보와 상기 사용자의 개인 건강정보, 과거 식이섭취정보 및 의료데이터를 기반으로 상기 사용자의 식단을 분석하여 상기 식단에서의 각 음식 별 추천여부를 결정하고, 상기 결정된 음식 별 추천 여부를 상기 사용자 단말로 제공하는,
    개인 건강정보 및 과거 식이섭취패턴이 반영된 식단평가 제공방법.
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KR102405677B1 (ko) * 2022-02-24 2022-06-08 주식회사 필라이즈 인공지능을 이용한 이미지 인식 기반 맞춤형 건강기능식품 정보를 제공하는 방법, 장치 및 시스템

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