KR20220018642A - 온라인 지식데이터와 동일 그룹 영양사 식단에 근거한 식단추천 알고리즘 - Google Patents

온라인 지식데이터와 동일 그룹 영양사 식단에 근거한 식단추천 알고리즘 Download PDF

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KR20220018642A
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른, 서버에 의해 수행되는, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법에 있어서, (a) 지식데이터에 기초하여 소정의 기간별 각각의 음식에 대응되는 선호도를 산출하는 단계; (b) 영상데이터에 기초하여 각 음식에 대응되는 식단 정보를 산출하는 단계; 및 (c) 음식선호도 및 식단 정보에 기초하여, 사용자 단말로 특정 음식 및 특정 음식이 포함된 식단 정보를 제공하는 단계;를 포함하되, 지식데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식명을 포함하는 데이터이고, 영상 데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식 이미지가 포함된 동영상을 뜻한다.

Description

온라인 지식데이터와 동일 그룹 영양사 식단에 근거한 식단추천 알고리즘 {MENU RECOMMENDATION ALGORITHM BASED ON ONLINE KNOWLEDGE DATA AND MENU OF THE SAME GRUP NUTRITIONIST}
본 발명은 온라인에 공개된 지식데이터와 그룹 영양사 식단에 근거한 식단 추천알고리즘에 관한 것이다.
일반적으로 영양사가 식단을 짜는 경우, 식품의 가격, 요리를 수행하는 요리사의 의도, 취향 및 고객들의 의사를 반영하게 된다.
보통의 경우 영양사는 취직이 된 취업현장에 배치된 경우 최신 요리 유행에 대한 정보를 알기 어렵고, 초보 영양사의 경우 자신이 조리하려는 음식과 어떤 음식이 궁합이 잘 맞는지에 대한 정보도 부족한 상황이다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해, 외부에 공개된 데이터와 영양사들이 기 저장한 음식 및 식단 정보를 기반으로 사람들이 선호하거나 유행하는 음식과 특정 음식에 대한 추천식단을 영양사에게 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버에 의해 수행되는, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법에 있어서, (a) 지식데이터에 기초하여 소정의 기간별 각각의 음식에 대응되는 선호도를 산출하는 단계; (b) 영상데이터에 기초하여 각 음식에 대응되는 식단 정보를 산출하는 단계; 및 (c) 음식선호도 및 식단 정보에 기초하여, 사용자 단말로 특정 음식 및 특정 음식이 포함된 식단 정보를 제공하는 단계;를 포함하되, 지식데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식명을 포함하는 데이터이고, 영상 데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식 이미지가 포함된 동영상을 뜻할 수 있다.
또한, (a) 단계는 소정의 기간별 생성된 지식데이터에서 음식명이 포함된 텍스트를 선별하고, 음식명이 중복된 횟수에 기초하여 사용자들의 음식선호도를 산출할 수 있다.
또한, (b) 단계는 영상데이터 내에 포함된 음식 이미지를 인식하여 음식 이미지에 대응되는 음식명을 산출하되, 특정 음식 이미지와 함께 차려진 다른 음식 이미지에 대한 음식명을 함께 산출 및 그루핑하여 식단 정보로 저장할 수 있다.
또한, 특정 음식 이미지와 기 설정된 횟수 이상으로 조합되는 다른 음식 이미지에 대응되는 음식명을 추가로 산출하고, 이를 그루핑하여 식단 정보로 저장할 수 있다.
또한, (c) 단계는 음식선호도를 산출과정에서 기 설정된 횟수 이상 선별된 특정 음식을 추천할 수 있다.
또한, (c) 단계는 (c1) 사용자 단말로부터 사용자가 생성한 식단, 소속된 업체 정보, 소속된 지역 정보 및 선호 메뉴 정보를 영양사 식단 정보로 수신하는 단계; (c2) 서로 다른 사용자 단말로부터 각각 수신된 영양사 식단 정보를 기 설정된 기준에 따라 그루핑하는 단계; (c3) 특정 사용자 단말이 생성한 영양사 식단 정보를 다른 사용자 단말로 노출하고, 영양사 식단 정보에 대한 추천 점수를 수신하는 단계; (c4) 다른 사용자 단말이 추천 점수를 부여한 영양사 식단 정보와 함께 그루핑된 다른 영양사 식단 정보 중 가장 높은 추천 점수가 부여된 영양사 식단 정보를 다른 사용자 단말로 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, (c2) 단계는 그루핑된 영양사 식단 정보를 리스트화한 추천메뉴리스트를 생성하되, 추천메뉴리스트에 포함된 영양사 식단 정보는 부여된 추천 점수에 기초하여 리스트가 정렬되고, (c3) 단계는 추천메뉴리스트를 사용자 단말로 제공할 수 있다.
또한, 외부데이터 기반 식단을 추천하기 위한 장치에 있어서, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 프로그램이 저장된 메모리 및 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여 외부데이터 기반 식단을 추천하는 프로세서를 포함하되, 프로세서는 지식데이터에 기초하여 소정의 기간별 음식 별 사용자 선호도를 산출하고, 영상데이터에 기초하여 음식 별 식단 정보를 산출하고, 기 산출된 사용자 선호도 및 식단 정보에 기초하여, 사용자 단말로 특정 음식을 추천하고, 특정 음식이 포함된 식단 정보를 제공하되, 지식데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식명이 포함된 데이터이고, 영상 데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식 이미지가 포함된 동영상을 뜻할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 외부에 공개된 데이터와 영양사들이 기 저장한 음식 및 식단 정보를 기반으로 사람들이 선호하거나 유행하는 음식과 특정 음식에 대한 추천식단을 영양사에게 제공한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 또 다른 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
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 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.
명세서 전체에서, 서버(100)는 외부데이터 기반 식단을 추천하는 장치를 의미할 수 있다.
또한, 명세서 전체에서 음식이란 사용자가 직접 조리를 수행하게 되는 음식 그 자체 또는 해당 음식의 레시피를 뜻할 수 있다. 또한, 식단이란 식사를 수행할 시 함께 조합되는 식품의 그룹을 뜻할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(10)은 서버(100) 및 사용자 단말(200)로 구성될 수 있다. 이때, 도면 상에는 도시되지 않았으나, 각 장치는 통신망을 통해 유선 또는 무선으로 상호 연결될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 서버(100)는 지식데이터에 기초하여 소정의 기간별 각각의 음식에 대응되는 음식선호도와 영상데이터에 기초하여 각 음식에 대응되는 식단 정보를 산출하게 된다.
이때, 지식데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식명을 포함하는 데이터를 뜻한다. 예를 들어, 온라인 상에 공개된 신문기사, 블로그, 검색엔진 상의 공개 자료 등이 이에 해당될 수 있다.
또한, 영상데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식 이미지가 포함된 동영상을 뜻한다. 예를 들어, 온라인 상에 공개된 식판 혹은 상차림된 음식에 대한 이미지나 동영상 등이 이에 해당될 수 있다.
또한, 음식선호도는 소정의 기간 별 특정 음식에 대한 사람들의 선호도를 뜻할 수 있다.
이후, 서버(100)는 음식선호도 및 식단 정보에 기초하여, 사용자 단말(200)로 특정 음식 및 상기 특정 음식이 포함된 식단 정보를 제공한다.
이때, 서버(100)가 음식선호도를 산출과정에서 기 설정된 횟수 이상 선별된 특정 음식을 추천하게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 서버(100)는 각각의 음식에 대한 음식선호도 및 식단 정보를 산출하고, 사용자 단말(200)로 특정 음식 및 상기 특정 음식이 포함된 식단 정보를 추천하게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따른, 사용자 단말(200)은 서버(100)로부터 특정 음식 및 상기 특정 음식이 포함된 식단 정보를 추천받게 된다.
또한, 사용자 단말(200)은 유무선 통신 환경에서 단말 애플리케이션을 이용할 수 있는 통신 단말기를 의미한다. 도 1에서는 사용자 단말(200)이 휴대용 단말기의 일종인 스마트폰(smart phone)으로 도시되었지만, 본 발명의 사상은 이에 제한되지 아니하며, 상술한 바와 같이 단말 애플리케이션을 탑재할 수 있는 단말에 대해서 제한 없이 차용될 수 있다.
이를 더욱 상세히 설명하면, 사용자 단말(200)은 핸드헬드 컴퓨팅 디바이스(예를 들면, PDA, 이메일 클라이언트 등), 핸드폰의 임의의 형태, 또는 다른 종류의 컴퓨팅 또는 커뮤니케이션 플랫폼의 임의의 형태를 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
이때, 사용자 단말(200)이 사용하는 외부데이터 기반 식단을 추천하기 위한 애플리케이션은 사용자 단말(200)에 내장된 애플리케이션이거나, 애플리케이션 배포 서버로부터 다운로드되어 사용자 단말(200)에 설치된 애플리케이션일 수 있다.
한편, 통신망은 서버(100)와 사용자 단말(200)을 연결하는 역할을 수행한다. 즉, 통신망은 사용자 단말(200)이 서버(100)에 접속한 후 데이터를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공하는 통신망을 의미한다. 통신망은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 서버(100)의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(100)는 통신 모듈(110), 메모리(120), 프로세서(130), 텍스트 인식 모듈(140), 이미지 인식 모듈(150) 및 데이터베이스(160)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 사용자 단말(200)로부터 데이터 요청을 수신하고, 이에 대한 응답으로서 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 외부데이터 기반 식단을 추천하기 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 외부데이터 기반 식단을 추천하기 위한 전체 과정을 제어한다. 프로세서(130)가 수행하는 각 단계에 대해서는 도 3 및 도 4를 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.
텍스트 인식 모듈(140)은 외부 서버로부터 개방된 정보인 지식데이터 중 텍스트를 인식 및 추출하고, 추출된 텍스트에서 음식과 관련된 텍스트를 선별하게 된다.
이후, 음식과 관련된 텍스트에 기초하여 프로세서(130)는 음식선호도를 산출하게 된다.
이미지 인식 모듈(150)은 외부 서버로부터 개방된 정보인 영상데이터에 포함된 이미지나 동영상에서 음식에 관련된 장면을 인식하고, 인식된 장면에 포함된 음식명을 산출하게 된다. 이때, 해당 장면에 포함된 음식들과 같이 플레이팅된 다른 음식들을 함께 인식하고, 이를 하나의 식단 정보로 생성하게 된다.
데이터베이스(160)는 외부 서버로부터 크롤링된 정보를 저장하게 된다. 예를 들어, 지식데이터로부터 각각의 음식에 대한 음식선호도를, 영상데이터로부터 식단 정보를 산출하고, 음식선호도 및 각각의 음식에 매칭되는 식단 정보를 저장하게 된다.
비록 도 2에는 도시하지 아니하였으나, 음식선호도 및 식단 정보 중 일부는 데이터베이스(160)와 물리적 또는 개념적으로 분리된 데이터베이스(미도시)에 저장될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 서버(100)는 기초하여 소정의 기간별 각각의 음식에 대응되는 음식선호도를 산출한다(S310).
이때, 서버(100)는 소정의 기간별 생성된 지식데이터에서 음식명이 포함된 텍스트를 선별하게 된다. 이후, 서버(100)는 음식명이 중복된 횟수에 기초하여 사용자들의 음식선호도를 산출하게 된다.
다음으로 서버(100)는 영상데이터에 기초하여 각 음식에 대응되는 식단 정보를 산출한다(S320).
서버(100)는 영상데이터 내에 포함된 음식 이미지를 인식하여 상기 음식 이미지에 대응되는 상기 음식명을 산출하게 된다. 이후, 서버(100)는 특정 음식 이미지와 함께 차려진 다른 음식 이미지에 대한 음식명을 함께 산출 및 그루핑하여 식단 정보로 저장하게 된다.
이때, 서버(100)는 특정 음식 이미지와 기 설정된 횟수 이상으로 조합되는 다른 음식 이미지에 대응되는 음식명을 추가로 산출하고, 이를 그루핑하여 식단 정보로 저장할 수도 있다.
마지막으로 서버(100)는 음식선호도 및 식단 정보에 기초하여, 상기 사용자 단말로 특정 음식 및 상기 특정 음식이 포함된 식단 정보를 제공한다(S330).
이때, 서버(100)는 음식선호도를 산출과정에서 기 설정된 횟수 이상 선별된 특정 음식을 추천하게 된다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 또 다른 방법을 나타낸 동작 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 사용자가 생성한 식단, 소속된 업체 정보, 소속된 지역 정보 및 선호 메뉴 정보를 영양사 식단 정보로 수신한다(S331).
이때, 사용자는 통상의 영양사에 해당될 수 있다. 따라서, 사용자는 자신들이 생성한 메뉴, 자신들이 근무하는 업체의 업종, 업체의 규모, 업체의 지역 정보, 급식 운영 정보 및 메뉴 선호도 등의 다양한 정보를 서버로 업로드할 수 있다.
다음으로 서버(100)는 서로 다른 사용자 단말(200)로부터 각각 수신된 영양사 식단 정보를 기 설정된 기준에 따라 그루핑한다(S332).
이때, 서버(100)는 앞서 사용자 단말(200)이 업데이트한 생성한 식단, 소속된 업체 정보, 소속된 지역 정보 및 선호 메뉴 정보 등을 조건으로 이용하여, 각각의 영양사 식단 정보에 대한 유사도를 산출하고, 기 설정된 수치 이상의 유사도를 갖는 식단 정보를 각각 그루핑하게 되는 것이다.
또한, 서버(100)는 그루핑된 영양사 식단 정보를 리스트화한 추천메뉴리스트를 생성할 수 있다.
이때, 추천메뉴리스트에 포함된 상기 영양사 식단 정보는 부여된 상기 추천 점수에 기초하여 리스트가 정렬되어, 사용자가 가장 높은 추천 점수가 부여된 식단 정보를 손쉽게 찾을 수 있게 된다.
다음으로 서버(100)는 특정 사용자 단말(200)이 생성한 영양사 식단 정보를 다른 사용자 단말(200)로 노출하고, 영양사 식단 정보에 대한 추천 점수를 수신한다(S333).
만약, 서버(100)가 단계(S332)에서 추천메뉴리스트를 생성했다면, 생성한 추천메뉴리스트를 사용자 단말(200)로 제공하여, 다른 사용자가 생성한 식단 정보를 노출시키게 된다.
마지막으로 서버(100)는 다른 사용자 단말(200)이 추천 점수를 부여한 영양사 식단 정보와 함께 그루핑된 다른 영양사 식단 정보 중 가장 높은 추천 점수가 부여된 영양사 식단 정보를 다른 사용자 단말(200)로 제공한다(S334).
상기에 언급된 방법 이외에도, 선택적 실시예로 서버(100)가 자체적으로 표준 식단 알고리즘 및 다른 사용자의 정보(예를 들면, 사용자가 영양사인 경우 단계(S331)에서 수신한 정보)를 참조하여, 특정 음식 및 특정 음식에 대응되는 식단 정보를 추천하게 된다.
또한, 추가 실시예로, 서버(100)는 사용자 단말(200)로부터 음식 및 식단 정보의 추천이 요청되면, 상기에 서술된 3가지 방법(단계(S310) 내지 단계(S330)의 방법, 단계(S331) 내지 단계(S334)의 방법 및 표준 식단 알고리즘을 이용한 추천 방법)을 적용하여 독립적으로 추천메뉴값을 도출하게 된다. 이후 서버(100)는 각각의 추천메뉴값에 대한 가중치를 적용하여 가장 높은 추천메뉴값을 갖는 음식 및 해당 음식에 대응되는 식단 정보를 사용자 단말(200)로 제공하게 된다.
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.
100: 서버
200: 사용자 단말

Claims (8)

  1. 서버에 의해 수행되는, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법에 있어서,
    (a) 지식데이터에 기초하여 소정의 기간별 각각의 음식에 대응되는 음식선호도를 산출하는 단계;
    (b) 영상데이터에 기초하여 각 음식에 대응되는 식단 정보를 산출하는 단계; 및
    (c) 상기 음식선호도 및 식단 정보에 기초하여, 상기 사용자 단말로 특정 음식 및 상기 특정 음식이 포함된 식단 정보를 제공하는 단계;
    를 포함하되,
    상기 지식데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식명을 포함하는 데이터이고, 상기 영상 데이터는 상기 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식 이미지가 포함된 동영상을 뜻하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계는
    소정의 기간별 생성된 상기 지식데이터에서 상기 음식명이 포함된 텍스트를 선별하고, 상기 음식명이 중복된 횟수에 기초하여 사용자들의 상기 음식선호도를 산출하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는
    상기 영상데이터 내에 포함된 음식 이미지를 인식하여 상기 음식 이미지에 대응되는 상기 음식명을 산출하되, 특정 음식 이미지와 함께 차려진 다른 음식 이미지에 대한 상기 음식명을 함께 산출 및 그루핑하여 상기 식단 정보로 저장하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 특정 음식 이미지와 기 설정된 횟수 이상으로 조합되는 상기 다른 음식 이미지에 대응되는 상기 음식명을 추가로 산출하고, 이를 그루핑하여 상기 식단 정보로 저장하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    상기 음식선호도를 산출과정에서 기 설정된 횟수 이상 선별된 상기 특정 음식을 추천하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    (c1) 상기 사용자 단말로부터 사용자가 생성한 식단, 소속된 업체 정보, 소속된 지역 정보 및 선호 메뉴 정보를 영양사 식단 정보로 수신하는 단계;
    (c2) 서로 다른 사용자 단말로부터 각각 수신된 상기 영양사 식단 정보를 기 설정된 기준에 따라 그루핑하는 단계;
    (c3) 특정 사용자 단말이 생성한 상기 영양사 식단 정보를 다른 사용자 단말로 노출하고, 상기 영양사 식단 정보에 대한 추천 점수를 수신하는 단계;
    (c4) 상기 다른 사용자 단말이 상기 추천 점수를 부여한 상기 영양사 식단 정보와 함께 그루핑된 다른 상기 영양사 식단 정보 중 가장 높은 상기 추천 점수가 부여된 상기 영양사 식단 정보를 상기 다른 사용자 단말로 제공하는 단계;
    를 포함하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 (c2) 단계는
    그루핑된 상기 영양사 식단 정보를 리스트화한 추천메뉴리스트를 생성하되, 상기 추천메뉴리스트에 포함된 상기 영양사 식단 정보는 부여된 상기 추천 점수에 기초하여 리스트가 정렬되고,
    상기 (c3) 단계는
    상기 추천메뉴리스트를 상기 사용자 단말로 제공하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하는 방법.
  8. 외부데이터 기반 식단을 추천하기 위한 장치에 있어서,
    상기 외부데이터 기반 식단을 추천하는 프로그램이 저장된 메모리 및
    상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여 상기 외부데이터 기반 식단을 추천하는 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는 지식데이터에 기초하여 소정의 기간별 각각의 음식에 대응되는 음식선호도를 산출하고, 영상데이터에 기초하여 각 음식에 대응되는 식단 정보를 산출하고, 상기 음식선호도 및 식단 정보에 기초하여, 상기 사용자 단말로 특정 음식 및 상기 특정 음식이 포함된 식단 정보를 제공하되, 상기 지식데이터는 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식명을 포함하는 데이터이고, 상기 영상 데이터는 상기 외부 서버에서 크롤링되어 수집된 음식 이미지가 포함된 동영상을 뜻하는 것인, 외부데이터 기반 식단을 추천하기 위한 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102589010B1 (ko) * 2022-11-29 2023-10-13 페이잇 주식회사 빅 데이터 분석 기반 급식 정보 제공 방법

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