KR20220067013A - 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템 - Google Patents

음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20220067013A
KR20220067013A KR1020200153248A KR20200153248A KR20220067013A KR 20220067013 A KR20220067013 A KR 20220067013A KR 1020200153248 A KR1020200153248 A KR 1020200153248A KR 20200153248 A KR20200153248 A KR 20200153248A KR 20220067013 A KR20220067013 A KR 20220067013A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
food
freshness
information
big data
linked
Prior art date
Application number
KR1020200153248A
Other languages
English (en)
Inventor
장성욱
Original Assignee
동의대학교 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 동의대학교 산학협력단 filed Critical 동의대학교 산학협력단
Priority to KR1020200153248A priority Critical patent/KR20220067013A/ko
Publication of KR20220067013A publication Critical patent/KR20220067013A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0283—Price estimation or determination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/02—Food
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

본 발명은 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템을 제공한다. 이와 같은 본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템은 생선, 육류, 채소, 과일과 같이 신선도에 따라 맛과 품질이 달라지는 음식물의 특성에 맞추어 음식물의 현재 신선도가 정량적으로 검출되고, 음식물 신선도에 매칭되는 최적 가격정보가 빅데이터와 인공지능 기반으로 산출되어 음식물 관리자에게 제공되는 시스템 구성을 통해 음식물의 도소매 유통이나 소비자 판매시 합리적이고 유연화된 가격 책정이 가능해지도록 함으로써 음식물 판매자 입장에서의 매출 증대와 신뢰성 확보, 음식물 구매자 입장에서의 품질-가격 만족도 향상과 선택폭 확대를 도모할 수 있는 기술적 특징을 갖는다.

Description

음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템{Pricing system according to food freshness status}
본 발명은 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템에 관한 것으로, 좀더 구체적으로는 생선, 육류, 채소, 과일과 같이 신선도에 따라 맛과 품질이 달라지는 음식물의 특성에 맞추어 음식물의 현재 신선도가 정량적으로 검출되고, 음식물 신선도에 매칭되는 최적 가격정보가 빅데이터와 인공지능 기반으로 산출되어 음식물 관리자에게 제공되는 시스템 구성을 통해 음식물의 도소매 유통이나 소비자 판매시 합리적이고 유연화된 가격 책정이 가능해지도록 함으로써 음식물 판매자 입장에서의 매출 증대와 신뢰성 확보, 음식물 구매자 입장에서의 품질-가격 만족도 향상과 선택폭 확대를 도모할 수 있는 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템에 관한 것이다.
생선, 육류, 채소, 과일, 계란, 우유 등의 음식물은 유통과정에서 신선도를 확인하는 것은 대단히 중요하나, 일상적인 유통과정의 판매자나 구매자는 음식물 신선도 확인에 음식물의 제조시간정보만을 이용할 수 있는 것이 일반적이었다. 그러나 음식물 제조시간정보의 경우 음식물의 보존 상태와 관리 상태에 따라 신선도가 변하는 것을 반영하지 못하였으며, 음식물 신선도를 정확하게 확인할 수 있는 정보가 되기는 어려웠다.
이에 따라, 음식물의 신선도나 안전성에 관한 내용은 판매자의 말이나 구매자 자신의 오감만으로 확인하게 되는데, 포장되어 있지 않거나 유효일자 등이 적혀있지 않은 재래시장의 음식물은 이에 대한 의존도가 더욱 높게 되므로, 구매자는 깨끗하고 청결한 음식물을 구입할 수 있는 기회가 상대적으로 적었다. 그러나 현재 웰빙 문화가 하나의 사회적 트렌드로 형성되고 있고, 음식물의 신선도를 체크하고 안전한 음식물을 선택하고자 하는 소비자의 욕구가 점점 커지고 있으므로, 일상적인 유통과정의 판매자나 구매자가 음식물 신선도를 확인하고, 이에 기반하여 가격을 책정하거나 음식물을 요리할 수 있는 시스템의 구축이 필요한 실정이었다.
대한민국 등록특허공보 등록번호 제10-1926181호 "머신러닝 기반 신선도 측정 장치 및 방법" 대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-1516915호 "식품 신선도 분석방법 및 이를 이용한 식품 신선도 분석시스템" 대한민국 공개특허공보 공개번호 제10-1516915호 "네트워크를 활용한 식단 제공 시스템 및 방법"
따라서 본 발명은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 개선하여, 분광기(optical spectroscopy)에 의해 음식물 신선도 정보가 정량적으로 검출되고, 음식물신선도 분석 클라우드서버에 의해 음식물 신선도에 매칭되는 최적 가격정보가 빅데이터와 인공지능 기반으로 산출되어 음식물 관리자나 음식물 구매자에게 제공되도록 함으로써 음식물의 도소매 유통이나 마트/정육 센터/농수산물 센터 등에서의 소비자 판매시 합리적이고 유연화된 가격 책정이 가능해질 수 있고, 음식물 판매자 입장에서의 매출 증대와 신뢰성 확보, 음식물 구매자 입장에서의 품질-가격 만족도 향상과 선택폭 확대가 도모될 수 있는 새로운 형태의 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 본 발명은 음식물신선도 분석 클라우드서버에 의해 음식물 신선도에 맞추어진 음식물 요리법정보도 빅데이터와 인공지능 기반으로 산출되어 음식물 관리자나 음식물 구매자에게 제공되도록 함으로써 음식물 구매자가 직접적으로 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 활용할 수 있게 되거나, 음식물 관리자가 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 음식물과 함께 제공할 수 있게 되어 음식물 판매자 입장에서의 서비스품질 향상과 음식물 구매자 입장에서의 음식물 구매-요리 만족도 향상이 도모될 수 있는 새로운 형태의 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 의하면, 본 발명은 분석대상 음식물(2)에 근접 배치되면서 상기 분석대상 음식물(2)에 대한 스펙트럼 계측을 수행하고, 음식물 분광정보를 생성하는 음식물측정용 분광기(100); 음식물 관리자에 의해 운용되고, 상기 음식물측정용 분광기(100)와 연결되어 음식물 분광정보를 전달받게 되며, 통신망을 통해 음식물 분광정보를 외부로 송신하는 음식물 관리자 단말기(200); 상기 음식물 관리자 단말기(200)와의 통신으로 상기 음식물측정용 분광기(100)의 음식물 분광정보를 수신하게 되며, 수신된 음식물 분광정보에 대응하는 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보를 빅데이터 분석알고리즘과 인공지능 분석알고리즘 중에서 선택된 어느 하나 이상의 분석알고리즘을 통해 산출하며, 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보를 상기 음식물 관리자 단말기(200)로 송신하는 음식물신선도 분석 클라우드서버(300);를 포함하는 구성으로 이루어지고,
상기 음식물 관리자 단말기(200)에 수신된 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보에 따라 음식물 신선도에 맞추어진 가격 책정이 수행되도록 하는 것을 특징으로 하는 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템을 제공한다.
이와 같은 본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템에서 상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는, 음식물 신선도 정보에 맞추어진 요리법 정보인 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 빅데이터 분석알고리즘과 인공지능 분석알고리즘 중에서 선택된 어느 하나 이상의 분석알고리즘을 통해 산출하고, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 상기 음식물 관리자 단말기(200)로 송신할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템은 음식물 구매자에 의해 운용되고, 상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)와 통신하여 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 수신받는 음식물 구매자 단말기(400);를 더 포함하고,
상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 상기 음식물 구매자 단말기(400)와 음식물 관리자 단말기(200) 중에서 선택된 어느 하나 이상의 단말기로 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 송신하여 음식물 구매자가 직접적으로 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 활용하도록 하거나, 음식물 관리자가 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 음식물과 함께 제공하도록 할 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템에서 상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는, 음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 분광정보에 대응하는 음식물 신선도 정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 신선도 산출용 빅데이터 DB(310); 음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 신선도 정보에 대응하는 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 최적가격 산출용 빅데이터 DB(320); 음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 신선도 정보에 대응하는 신선도 연동형 음식물 요리법정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 요리법 산출용 빅데이터 DB(330); 상기 신선도 산출용 빅데이터 DB(310), 최적가격 산출용 빅데이터 DB(320), 요리법 산출용 빅데이터 DB(330)과 연동되는 빅데이터 분석알고리즘이 구비되어 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보, 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 산출하게 되는 빅데이터 분석유닛(340); 머신러닝이나 딥러닝이 기반한 인공지능 분석알고리즘이 구비되어 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보, 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 산출하게 되는 인공지능 분석유닛(350);을 포함하는 구성으로 이루어질 수 있다.
상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 음식물 신선도 정보를 세분화된 등급정보로 제공하게 될 수 있다.
본 발명에 의한 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템에 의하면, 생선, 육류, 채소, 과일과 같이 신선도에 따라 맛과 품질이 달라지는 음식물의 특성에 맞추어 음식물의 현재 신선도가 정량적으로 검출되고, 음식물 신선도에 매칭되는 최적 가격정보가 빅데이터와 인공지능 기반으로 산출되어 음식물 관리자에게 제공되는 시스템 구성을 통해 음식물의 도소매 유통이나 소비자 판매시 합리적이고 유연화된 가격 책정이 가능해지는 효과가 있다. 또한 본 발명은 음식물 판매자 입장에서 매출 증대와 신뢰성 확보가 가능해지고, 음식물 구매자 입장에서 품질-가격 만족도 향상과 선택폭 확대가 가능해지는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템의 구성 블록도;
도 2는 본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템이 적용될 수 있는 음식물 예시도;
도 3은 본 발명에 따른 음식물측정용 분광기로 사용가능한 장치를 보여주기 위한 도면;
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 음식물 관리자 단말기와 음식물 구매자 단말기를 보여주기 위한 도면;
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 음식물신선도 분석 클라우드서버의 구성 블록도이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면 도 1 내지 도 5에 의거하여 상세히 설명한다. 한편, 도면과 상세한 설명에서 이 분야의 종사자들이 용이하게 알 수 있는 구성 및 작용에 대한 도시 및 언급은 간략히 하거나 생략하였다. 특히 도면의 도시 및 상세한 설명에 있어서 본 발명의 기술적 특징과 직접적으로 연관되지 않는 요소의 구체적인 기술적 구성 및 작용에 대한 상세한 설명 및 도시는 생략하고, 본 발명과 관련되는 기술적 구성만을 간략하게 도시하거나 설명하였다.
본 발명의 실시예에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템(1)은 도 1에서와 같이 음식물측정용 분광기(100), 음식물 관리자 단말기(200), 음식물신선도 분석 클라우드서버(300), 음식물 구매자 단말기(400)를 포함하는 구성으로 이루어지는 것으로, 도 2에서와 같이 생선, 육류를 비롯하여 채소, 과일과 같이 신선도에 따라 맛과 품질이 달라지는 음식물의 현재 신선도를 정량적으로 산출한 다음, 이에 기반하여 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보나 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 제공하게 된다.
음식물측정용 분광기(100)는 분석대상 음식물(2)에 근접 배치되면서 분석대상 음식물(2)에 대한 스펙트럼 계측을 수행하는 것으로, 음식물 분광정보를 생성하게 된다. 음식물측정용 분광기(100)는 도 3에서와 같이 독립적으로 제작되어 독립적으로 사용되는 휴대용 소형 FTIR 분광기(110)나 휴대용 소형 NIR 분광기(120)로 이루어질 수 있으며, 음식물 관리자 단말기(200)나 음식물 구매자 단말기(400)에 장착되는 FTIR 분광 센서(130)와 NIR 분광 센서(140)로 이루어질 수도 있다. 휴대용 소형 FTIR 분광기(110)나 휴대용 소형 NIR 분광기(120)은 데이터 케이블에 의한 유선통신이나 블루투스/와이파이에 의한 무선통신으로 음식물 관리자 단말기(200)나 음식물 구매자 단말기(400)에 연결될 수 있다.
음식물 관리자 단말기(200)는 음식물 관리자에 의해 운용되는 것으로, 음식물측정용 분광기(100)와 연결되어 음식물 분광정보를 전달받게 되며, 통신망을 통해 음식물 분광정보를 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)로 송신하게 된다. 음식물 관리자 단말기(200)는 통신기능을 갖춘 음식물측정용 분광기(100) 자체일 수도 있고, 음식물측정용 분광기(100)와 별도 제작되어 음식물 관리자에게 구비되는 통신가능 컴퓨터기기(노트북, 태블릿 PC, 데스크탑 컴퓨터 등) 일수도 있으며, 음식물 관리자가 휴대하는 스마트 폰, 스마트 패드 일수도 있고, 음식물측정용 분광기(100)에 연결되는 분광기 연결 전용 IoT 디바이스 일수도 있다.
한편 본 발명의 실시예에 따른 음식물 관리자 단말기(200)는 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)로부터 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 수신하게 된다. 이를 위하여 본 발명의 실시예에 따른 음식물 관리자 단말기(200)에는 도 4에서와 같이 신선도 연동정보 관리애플리케이션(500)이 설치될 수 있다.
음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 음식물 관리자 단말기(200)와의 통신으로 음식물측정용 분광기(100)의 음식물 분광정보를 수신하게 되는데, 수신된 음식물 분광정보에 대응하는 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보를 빅데이터 분석알고리즘과 인공지능 분석알고리즘 중에서 선택된 어느 하나 이상의 분석알고리즘을 통해 산출하게 된다. 그리고 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보를 음식물 관리자 단말기(200)로 송신하게 된다. 음식물 신선도 정보는 세분화된 등급정보로 제공될 수 있다. 즉 음식물 신선도 정보는 1,2,3...등급이나, A,B,C...등급으로 제공될 수 있다. 물론 음식물 신선도 정보는 1-100%의 퍼센트 수치값이나 기타 수치값으로 제공될 수도 있다. 여기서 음식물 신선도 정보는 분석알고리즘을 통해 1-100%의 퍼센트 수치값이나 기타 수치값으로 산출된 다음, 등급정보로 변환되어 음식물 관리자 단말기(200)로 송신될 수 있다.
본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템(1)의 기본적인 정보 송수신 적용영역을 음식물 구매자에게로 확장시킬 경우, 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보는 음식물 구매자 단말기(400)로 송신될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따른 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 음식물 신선도 정보에 맞추어진 요리법 정보인 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 빅데이터 분석알고리즘과 인공지능 분석알고리즘 중에서 선택된 어느 하나 이상의 분석알고리즘을 통해 산출하고, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 음식물 관리자 단말기(200)나 음식물 구매자 단말기(400)로 송신할 수 있다. 이를 통해 음식물 구매자가 직접적으로 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 활용하도록 하거나, 음식물 관리자가 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 음식물과 함께 제공하도록 한다.
여기서 본 발명의 실시예에 따른 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 도 5에서와 같이 신선도 산출용 빅데이터 DB(310), 최적가격 산출용 빅데이터 DB(320), 요리법 산출용 빅데이터 DB(330), 빅데이터 분석유닛(340), 인공지능 분석유닛(350)을 포함하는 구성으로 이루어진다.
신선도 산출용 빅데이터 DB(310)는 음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 분광정보에 대응하는 음식물 신선도 정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 DB이다.
최적가격 산출용 빅데이터 DB(320)는 음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 신선도 정보에 대응하는 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 DB이다.
요리법 산출용 빅데이터 DB(330)는 음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 신선도 정보에 대응하는 신선도 연동형 음식물 요리법정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 DB이다. 신선도 연동형 음식물 요리법정보는 예를 들어 C등급 음식물의 경우 술에 담근 후 요리하면 낮은 신선도를 보충될 수 있다는 내용으로 제공될 수 있다.
빅데이터 분석유닛(340)은 신선도 산출용 빅데이터 DB(310), 최적가격 산출용 빅데이터 DB(320), 요리법 산출용 빅데이터 DB(330)과 연동되는 빅데이터 분석알고리즘이 구비되어 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보, 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 산출하게 되는 유닛이다.
인공지능 분석유닛(350)은 머신러닝이나 딥러닝이 기반한 인공지능 분석알고리즘이 구비되어 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보, 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 산출하게 되는 유닛이다.
음식물 구매자 단말기(400)는 음식물 구매자에 의해 운용되는 것으로, 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)와 통신하여 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 수신받게 된다. 본 발명에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템(1)의 기본적인 정보 송수신 적용영역을 음식물 구매자에게로 확장시킬 경우, 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보도 음식물 구매자 단말기(400)에서 수신될 수 있다. 이를 위하여 본 발명의 실시예에 따른 음식물 구매자 단말기(400)에도 도 4에서와 같이 신선도 연동정보 관리애플리케이션(500)이 설치될 수 있다.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템(1)은 음식물 관리자 단말기(200)에 수신된 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보에 따라 음식물 신선도에 맞추어진 가격 책정이 수행되도록 한다.
상기와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템(1)은 음식물측정용 분광기(optical spectroscopy)(100)에 의해 음식물 신선도 정보가 정량적으로 검출되고, 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)에 의해 음식물 신선도에 매칭되는 최적 가격정보가 빅데이터와 인공지능 기반으로 산출되어 음식물 관리자나 음식물 구매자에게 제공되도록 하므로, 음식물의 도소매 유통이나 마트/정육 센터/농수산물 센터 등에서의 소비자 판매시 합리적이고 유연화된 가격 책정이 가능해질 수 있고, 음식물 판매자 입장에서의 매출 증대와 신뢰성 확보, 음식물 구매자 입장에서의 품질-가격 만족도 향상과 선택폭 확대가 도모될 수 있게 된다. 또한 본 발명의 실시예에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템(1)은 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)에 의해 음식물 신선도에 맞추어진 음식물 요리법정보도 빅데이터와 인공지능 기반으로 산출되어 음식물 관리자나 음식물 구매자에게 제공되도록 하므로, 음식물 구매자가 직접적으로 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 활용할 수 있게 되거나, 음식물 관리자가 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 음식물과 함께 제공할 수 있게 되어 음식물 판매자 입장에서의 서비스품질 향상과 음식물 구매자 입장에서의 음식물 구매-요리 만족도 향상이 도모될 수 있게 된다.
상술한 바와 같은, 본 발명의 실시예에 따른 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템을 상기한 설명 및 도면에 따라 도시하였지만, 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하며 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능하다는 것을 이 분야의 통상적인 기술자들은 잘 이해할 수 있을 것이다.
1 : 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템
2 : 분석대상 음식물
100 : 음식물측정용 분광기
110 : 휴대용 소형 FTIR 분광기
120 : 휴대용 소형 NIR 분광기
130 : FTIR 분광 센서
140 : NIR 분광 센서
200 : 음식물 관리자 단말기
300 : 음식물신선도 분석 클라우드서버
310 : 신선도 산출용 빅데이터 DB
320 : 최적가격 산출용 빅데이터 DB
330 : 요리법 산출용 빅데이터 DB
340 : 빅데이터 분석유닛
350 : 인공지능 분석유닛
400 : 음식물 구매자 단말기
500 : 신선도 연동정보 관리애플리케이션

Claims (5)

  1. 분석대상 음식물(2)에 근접 배치되면서 상기 분석대상 음식물(2)에 대한 스펙트럼 계측을 수행하고, 음식물 분광정보를 생성하는 음식물측정용 분광기(100);
    음식물 관리자에 의해 운용되고, 상기 음식물측정용 분광기(100)와 연결되어 음식물 분광정보를 전달받게 되며, 통신망을 통해 음식물 분광정보를 외부로 송신하는 음식물 관리자 단말기(200);
    상기 음식물 관리자 단말기(200)와의 통신으로 상기 음식물측정용 분광기(100)의 음식물 분광정보를 수신하게 되며, 수신된 음식물 분광정보에 대응하는 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보를 빅데이터 분석알고리즘과 인공지능 분석알고리즘 중에서 선택된 어느 하나 이상의 분석알고리즘을 통해 산출하며, 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보를 상기 음식물 관리자 단말기(200)로 송신하는 음식물신선도 분석 클라우드서버(300);를 포함하는 구성으로 이루어지고,
    상기 음식물 관리자 단말기(200)에 수신된 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보와 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보에 따라 음식물 신선도에 맞추어진 가격 책정이 수행되도록 하는 것을 특징으로 하는 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는,
    음식물 신선도 정보에 맞추어진 요리법 정보인 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 빅데이터 분석알고리즘과 인공지능 분석알고리즘 중에서 선택된 어느 하나 이상의 분석알고리즘을 통해 산출하고, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 상기 음식물 관리자 단말기(200)로 송신하는 것을 특징으로 하는 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    음식물 구매자에 의해 운용되고, 상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)와 통신하여 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 수신받는 음식물 구매자 단말기(400);를 더 포함하고,
    상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 상기 음식물 구매자 단말기(400)와 음식물 관리자 단말기(200) 중에서 선택된 어느 하나 이상의 단말기로 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 송신하여 음식물 구매자가 직접적으로 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 활용하도록 하거나, 음식물 관리자가 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 음식물과 함께 제공하도록 하는 것을 특징으로 하는 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는,
    음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 분광정보에 대응하는 음식물 신선도 정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 신선도 산출용 빅데이터 DB(310);
    음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 신선도 정보에 대응하는 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 최적가격 산출용 빅데이터 DB(320);
    음식물의 종류와 산지를 포함하는 음식물 분류정보 별로 음식물 신선도 정보에 대응하는 신선도 연동형 음식물 요리법정보가 빅데이터 형태로 데이터베이스화되어 있는 요리법 산출용 빅데이터 DB(330);
    상기 신선도 산출용 빅데이터 DB(310), 최적가격 산출용 빅데이터 DB(320), 요리법 산출용 빅데이터 DB(330)과 연동되는 빅데이터 분석알고리즘이 구비되어 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보, 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 산출하게 되는 빅데이터 분석유닛(340);
    머신러닝이나 딥러닝이 기반한 인공지능 분석알고리즘이 구비되어 음식물 분광정보 대응 음식물 신선도 정보, 신선도 연동형 음식물 최적 가격정보, 신선도 연동형 음식물 요리법정보를 산출하게 되는 인공지능 분석유닛(350);을 포함하는 구성으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 음식물신선도 분석 클라우드서버(300)는 음식물 신선도 정보를 세분화된 등급정보로 제공하게 되는 것을 특징으로 하는 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템.
KR1020200153248A 2020-11-17 2020-11-17 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템 KR20220067013A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200153248A KR20220067013A (ko) 2020-11-17 2020-11-17 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200153248A KR20220067013A (ko) 2020-11-17 2020-11-17 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20220067013A true KR20220067013A (ko) 2022-05-24

Family

ID=81805843

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200153248A KR20220067013A (ko) 2020-11-17 2020-11-17 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20220067013A (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116148231A (zh) * 2023-02-17 2023-05-23 广东兴昶未来食品科技有限公司 预制菜冷冻保鲜线上监测系统及方法
WO2023234713A1 (ko) 2022-05-31 2023-12-07 주식회사 엘지에너지솔루션 리튬 이차 전지용 복합 고체 전해질 및 이의 제조방법
KR102686003B1 (ko) * 2024-01-29 2024-07-17 주식회사 넘버제로 인공지능 기반 신선 식품 물류를 위한 자동 분류 방법, 장치 및 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101516915B1 (ko) 2014-03-06 2015-05-04 김송만 점프 팽이
KR101926181B1 (ko) 2018-08-01 2018-12-06 (주)한그린테크 머신러닝 기반 신선도 측정 장치 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101516915B1 (ko) 2014-03-06 2015-05-04 김송만 점프 팽이
KR101926181B1 (ko) 2018-08-01 2018-12-06 (주)한그린테크 머신러닝 기반 신선도 측정 장치 및 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023234713A1 (ko) 2022-05-31 2023-12-07 주식회사 엘지에너지솔루션 리튬 이차 전지용 복합 고체 전해질 및 이의 제조방법
CN116148231A (zh) * 2023-02-17 2023-05-23 广东兴昶未来食品科技有限公司 预制菜冷冻保鲜线上监测系统及方法
CN116148231B (zh) * 2023-02-17 2023-09-19 广东兴昶未来食品科技有限公司 预制菜冷冻保鲜线上监测系统及方法
KR102686003B1 (ko) * 2024-01-29 2024-07-17 주식회사 넘버제로 인공지능 기반 신선 식품 물류를 위한 자동 분류 방법, 장치 및 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20220067013A (ko) 음식물 신선도 상태정보 기반 가격 책정 시스템
US10207859B2 (en) Nutritional substance label system for adaptive conditioning
AU2019201466B2 (en) Apparatus and method for monitoring preparation of a food product
Caswell et al. Using informational labeling to influence the market for quality in food products
Papetti et al. A RFID web-based infotracing system for the artisanal Italian cheese quality traceability
CN107884340B (zh) 海产品的光谱法表征
US20130309636A1 (en) Consumer Information and Sensing System for Nutritional Substances
US20130295532A1 (en) Consumer Information and Sensing System for Nutritional Substances
Beghi et al. Application of visible/near infrared spectroscopy to quality control of fresh fruits and vegetables in large‐scale mass distribution channels: a preliminary test on carrots and tomatoes
Beghi et al. Testing of a VIS-NIR system for the monitoring of long-term apple storage
WO2015006351A1 (en) Consumer information and sensing system for nutritional substances
EP3068695A1 (en) Nutritional substance label system for adaptive conditioning
Madalozzo et al. Determination of fat, protein and moisture in ricotta cheese by near infrared spectroscopy and multivariate calibration
Paz et al. Nondestructive determination of total soluble solid content and firmness in plums using near-infrared reflectance spectroscopy
JP2012093963A (ja) 表示処理装置および表示処理システム
Xu et al. Research on nondestructive identification of grape varieties based on EEMD‐DWT and hyperspectral image
Cortés et al. Visible and near-infrared diffuse reflectance spectroscopy for fast qualitative and quantitative assessment of nectarine quality
Dang et al. Nix Pro 2 and Color Muse as potential colorimeters for evaluating color in foods
JP2013072758A (ja) 測定装置、測定装置の制御方法およびプログラム
Pappalardo et al. Assessing the economic feasibility of high heat treatment, using evidence obtained from pasta factories in Sicily (Italy)
KR102293333B1 (ko) 식품의 상태 측정기 및 이를 이용한 식품의 상태 측정 시스템
Goisser et al. Evaluating the practicability of commercial food-scanners for non-destructive quality assessment of tomato fruit.
JP2023153307A (ja) 情報処理装置およびプログラム
Areekij et al. Rapid and nondestructive analysis of deep-fried taro chip qualities using near infrared spectroscopy
KR20100054122A (ko) 증강현실 활용 신선식품 품질 측정을 위한 방법 및 시스템과 정보 처리 서버 및 이동통신 단말기

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E601 Decision to refuse application