KR20220068594A - 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템 - Google Patents

챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시예는 시간에 따라 변화하는 개개인의 생활습관 데이터(복용/ 식습관/ 운동 등) 및 사용자 기기와 연동된 웨어러블 장치를 통한 바이오 마커 측정 데이터를 기초로 예측된 미래 시점의 유저 건강상태 수치를 현재 시점부터 점진적으로 감소시키기 위한 개인화된 건강관리 솔루션을 결정하기 위한, 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템에 관한 것으로, 사용자 및 인공지능 봇(AI bot) 사이의 대화 인터페이스 상에서의 대화 정보에 기초하여 개인화된 건강관리 솔루션을 제공하는 모바일 기기; 적어도 둘 이상의 소스(sources)로부터 수집한 의학정보 또는 건강정보를 저장하는 데이터 저장 유닛(data storage unit); 대화 인터페이스 상에서 정보(시각/청각/촉각 정보 포함)를 표시하는 디스플레이 유닛(display unit); 및 프로세서(Processor)를 포함하는 추론 엔진(inference engine);을 포함할 수 있다.

Description

챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템{CUSTOMIZED NUTRITION CARE SYSTEM USING CHATBOT BASED QUERY AND RESPONSE AND BIOMARKER DATA}
본 발명의 개시는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 예방의학 및 IT기술의 발달로 사용자 데이터에 기반한 맞춤형 의학이 발달하고 있다. 의료기술 외에도 건강기능식품 시장에서도 이러한 맞춤형 건강기능식품 제조 및 제품 추천 방법에 대한 연구개발 및 서비스가 출시되고 있으며 특히 미국을 중심으로 시장이 커지고 있다.
한편, 종래의 맞춤형 건강기능식품 제조 및 제품 추천 방법은 주로 사용자 데이터를 온라인 웹 서비스의 문진 데이터, 고객 구매 데이터에 기반한 알고리즘이다. 이러한 종래 기술은 개개인의 복용데이터나 식생활습관 데이터에 기반한 건강기능식품 추천알고리즘이 아니기 때문에 사용자의 건강상태에 기반한 개인화된 솔루션을 제공하는데 한계가 있다.
물론, 약사나 의사와 대면하여 상담하거나 바이오 마커의 측정을 통해 보다 전문적이고 개인화된 솔루션을 충분히 제공받을 수 있지만 직접 찾아가야 한다는 수고스러움이 동반되며, 특히 몸이 특별히 불편한 것이 아닌 예방의학 측면에서는 이러한 수고스러움이 사용자에게 더 크게 느껴지게 된다. 또한, 상담을 통한 정성적인 전문가의 판단이나 측정 데이터 수치를 활용하더라도, 이는 특정 시점에서의 누적된 데이터이지만, 사용자의 평소 식생활 데이터나 복용 데이터와 같은 시간에 따라 변화하는 데이터가 아니라는 점에서 데이터 분석에 따른 동적(dynamics) 분석 또는 예측(prediction)이 어렵게 된다. 이렇게 시간에 따라 변화하는 데이터가 건강관리에 가치 있는 데이터이며, 이를 활용할수록 특히 장기적으로 접근하는 예방 의학 관점에서 평소의 건강관리 방법들이 사용자에게 최적화되고 개인화되며 이는 사용자에게 궁극적으로 더 큰 효과를 가져올 수 있다.
그러나, 이러한 기술적 특징을 가진 선행특허 또는 연구개발은 아직 미비한 상태이다.
공개특허공보 제10-2018-0138237호(2018.12.31.)
본 발명은 전술한 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 그 목적은 시간에 따라 변화하는 개개인의 생활습관 데이터(복용/ 식습관/ 운동 등) 및 사용자 기기와 연동된 웨어러블 장치를 통한 바이오 마커 측정 데이터를 기초로 예측된 미래 시점의 유저 건강상태 수치를 현재 시점부터 점진적으로 감소시키기 위한 개인화된 건강관리 솔루션을 결정하기 위한, 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템을 제공하는 것이다.
또한, 개개인의 생활습관 데이터는 사용자의 편의성을 위하여 AI bot을 활용하여 대화 중의 상황 인식(context awareness)을 통해 유추/파악하며 사용자 기기와 연동된 웨어러블 장치는 혈압/맥박 등의 측정이 가능한 웨어러블 장치 외에도 마이크로 니들 패치와 같은 혈액 추출 및 분석이 가능한 기기/시스템도 포함할 수 있는, 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템을 제공하는 목적을 가진다.
또한, 결정된 개인화된 건강관리 솔루션은 모바일 기기를 통한 앱 딥링크 추천기술을 통해 앱 내 특정 페이지로 직접(directly) 제공할 수 있도록 하고, 이러한 앱 딥링크 추천 기술에 따라 사용자의 개인화된 정보를 직접 연결하는데 효과적이고 사용자 관점에서도 개인화된 솔루션이라는 체감을 더 할 수 있게 만들 수 있는, 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템을 제공하는 목적을 가진다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 측면에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템은, 사용자 및 인공지능 봇(AI bot) 사이의 대화 인터페이스 상에서의 대화 정보에 기초하여 개인화된 건강관리 솔루션을 제공하는 모바일 기기; 적어도 둘 이상의 소스(sources)로부터 수집한 의학정보 또는 건강정보를 저장하는 데이터 저장 유닛(data storage unit); 대화 인터페이스 상에서 정보(시각/청각/촉각 정보 포함)를 표시하는 디스플레이 유닛(display unit); 및 프로세서(Processor)를 포함하는 추론 엔진(inference engine);을 포함하고, 상기 추론 엔진은 사용자 건강 profile 정보에 기초하여 상기 사용자의 유사 사용자 그룹을 결정하고, 결정된 유사 사용자 그룹의 최적 영양상태 정보를 획득하고, 상기 유사 사용자 그룹에 기초하여 상기 사용자의 건강상태 정보 획득이 가능한 키워드를 포함한 제1 질문 정보를 결정하고, 상기 대화 인터페이스를 통해 상기 AI bot이 상기 제1 질문 정보를 제공하도록 하고, 상기 제1 질문 정보에 따른 AI bot과 사용자 사이의 제1 대화 메시지 정보에서 개체명 인식(NER)을 통해 상기 사용자의 건강상태 정보를 추출하고, 상기 추출된 사용자 건강상태 정보에 기초하여 상기 사용자의 바이오마커(biomarker) 측정 정보를 액세스(access)하고, 상기 사용자 건강상태 정보 및 상기 바이오마커 측정 정보를 분석하여 상기 결정된 최적 영양상태 정보 대비 요구되는 영양성분 변화량을 결정하고, 상기 결정된 영양성분 변화량에 기초하여 사용자의 건강관리 플랜을 결정하여 상기 대화 인터페이스 상에 제공할 수 있다.
전술한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 다른 측면에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템은, 사용자 및 인공지능 봇(AI bot) 사이의 대화 인터페이스 상에서의 대화 정보에 기초하여 개인화된 건강관리 솔루션을 제공하는 모바일 기기; 적어도 둘 이상의 소스(sources)로부터 수집한 의학정보 또는 건강정보를 저장하는 데이터 저장 유닛(data storage unit); 대화 인터페이스 상에서 정보(시각/청각/촉각 정보 포함)를 표시하는 디스플레이 유닛(display unit); 및 프로세서(Processor)를 포함하는 추론 엔진(inference engine);을 포함하고, 상기 추론 엔진은 상기 대화정보 및 사용자 건강 프로파일(profile) 정보에 기초하여 사용자의 유사 사용자 그룹을 결정하고, 결정된 유사 사용자 그룹의 최적 영양상태정보를 결정하고, 상기 결정된 유사 사용자 그룹에 기초하여 적어도 둘 이상의 질문 셋(set)을 결정하고, 상기 결정된 질문 셋을 상기 대화 인터페이스에 제공하여 상기 질문 셋에 대한 답변정보를 취득하고, 상기 사용자의 혈액 관련 바이오마커(biomarker) 측정정보를 액세스(access)하고, 상기 QNR 답변정보 및 상기 바이오마커 측정정보를 분석하여 상기 최적 영양정보 대비 적어도 하나 이상의 영양성분 필요 변화량을 결정하고, 결정된 하나 이상의 영양성분 필요 변화량에 기초하여 관리기간 및 영양관리 시스템이 포함된 맞춤형 건강관리 플랜(plan)을 상기 대화 인터페이스 상에 제공할 수 있다.
상기 건강관리 플랜은 사용자 캘린더 인터페이스와 연동하여 건강관리 플랜 정보가 상기 캘린더 인터페이스에 자동으로 표시되고, 사용자의 활동정보 등을 활용하여 상기 영양성분의 수치를 변화시킬 행동에 대한 각종 알림을 제공할 수 있다.
상기 건강관리 플랜은 딥링크(Deep Link) 형태로 제공될 수 있다.
상기 건강관리 플랜에 따라 바이오마커의 측정 플랜이 결정될 수 있다.
상기 바이오마커 정보는 상기 대화 인터페이스를 제공하는 상기 모바일 기기에서 측정된 정보 또는 상기 모바일 기기와 전자기적으로 연결된 외부 디바이스에서 측정된 정보를 포함할 수 있다.
상기 추론 엔진은 상기 유사 사용자 그룹에 기초하여 필요한 바이오마커 정보를 결정할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 다양한 측면에 따르면, 특정 시점이 아닌, 과거~현재 시점을 기준으로 시간에 따라 변화하는 생활습관 패턴 정보 및 측정데이터에 기초하여 미래 시점에 발생 가능한 질병이나 건강상 문제를 예측할 수 있으며, 이는 예방의학 관점에서 필요로 하는 솔루션이 된다.
또한, 챗봇(AI bot)에 의한 대화 문진 및 바이오 측정장치에 의한 측정데이터는 모두 상호보완 관계에서 사용자에게 필요로 하는 건강데이터를 빈틈없이 수집하게 되는 효과가 있다. 예를 들어, 혈액 측정 데이터로부터 얻는 데이터를 기초로 개인화된 솔루션을 제공하기 위해 추가로 필요로 하거나 명확히 확인해야 하는 데이터가 있을 경우 해당 부분은 챗봇에 의한 대화 문진으로 구성되어 질문을 제시하게 되므로 본 발명의 건강 관련 데이터 수집 방법 역시 개인화 솔루션을 위한 필요 데이터를 모두 충족시키는 효과를 가진다.
또한, 추천받은 개인화된 솔루션은, 딥링크 기술을 통해 사용자가 모바일 앱 내 특정 타겟 페이지를 결정한 뒤 directly 하게 연결함으로써 일일이 필요 정보를 찾아야 하는 수고스러움을 제거할 뿐만 아니라 사용자가 미루지 않고 즉각적으로 건강관리를 놓치지 않게 할 수 있는 효과를 가진다.
도 1 내지 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템의 기본 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 추천 서비스 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영양 균형 검사 표를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 맞춤 추천 테이블을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 초기 맞춤 알고리즘 워크 플로우를 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 건강 결과에 기반한 개선된 맞춤 알고리즘 워크 플로우를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 제품 패키지의 예시를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 질의응답 정보의 활용을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 디바이스에 통합된 데이터를 기반으로 다음 시간 시점의 사용자의 상태 추정을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 수집 수단 별 데이터 유형과 주기별 데이터 유형의 일례를 나타낸 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 건강기능 식품 추천을 위한 데이터를 나타낸 그래프이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 식이 기록 방법을 나타낸 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 개인 식이 습관 분석 챗봇의 구성을 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 기술 자료의 구조를 나타낸 도면이다.
이하, 첨부도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 구체적으로 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 한다. 또한, 본 발명의 실시예에 대한 설명 시 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템의 기본 구성을 나타낸 도면이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템의 구성도로, 동 도면에 도시된 바와 같이, 통신망(1), 사용자 단말(10), 서버(30), 및 데이터베이스(Database: DB)(50)를 포함할 수 있다.
통신망(1)은 사용자 단말(10), 서버(30), 및 데이터베이스(50) 간을 유선, 무선 및/또는 인터넷 등으로 연결하여 통신할 수 있도록 하는 단독 또는 복합의 어떤 망이어도 무방하다.
사용자 단말(10)은 서버(30)와의 통신으로 서버(30)로부터 제공되는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 서비스를 사용자에게 제공하기 위한 사용자의 단말 장치를 나타내는 것으로서, 예를 들어, 음성 통신, 데이터 통신, 및 인터넷 통신 등이 가능한 이동통신 단말기, 스마트 폰, PDA, 태블릿 PC, 노트북 PC, 퍼스널컴퓨터(PC) 등을 포함할 수 있다.
서버(30)는 사용자 단말(10)과의 통신으로 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 서비스를 사용자에게 제공하기 위한 서버 장치를 나타내는 것이다.
데이터베이스(DB)(50)는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 서비스를 위한 각종 정보를 저장하는 서버(30) 단이 데이터베이스를 나타내는 것이다.
도 2은 본 발명의 실시예에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템의 주요 구성도로, 동 도면에 도시된 바와 같이, 모바일 기기(11), 디스플레이 유닛(display unit)(13), 추론 엔진(inference engine)(31), 및 데이터 저장 유닛(data storage unit)(51)을 포함할 수 있다.
모바일 기기(11)는 대화 인터페이스를 통한 사용자와 인공지능 봇(AI bot) 사이의 대화 정보에 기초하여 개인화된 건강관리 솔루션을 제공하기 위한 것으로, 예를 들어, 사용자가 휴대하여 사용하는 도 1의 사용자 단말(10) 중 하나인 스마트 폰 등을 포함할 수 있다.
모바일 기기(11)는 인공지능 봇(AI bot)(또는 AI agent라 칭함)을 포함할 수 있다. AI bot 또는 AI agent는 앱(APP)의 형태로 모바일 기기(11)에 장착될 수 있다.
디스플레이 유닛(13)은 대화 인터페이스 상에서 정보(시각/청각/촉각 정보 포함)를 표시하기 위한 것으로서, 예를 들어, 모바일 기기(11)에 포함되어 구성되거나 별도로 구성될 수 있다.
추론 엔진(31)은 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 서비스를 위한 프로세서(Processor)를 포함하는 것으로서, 도 1의 서버(30)에 포함되어 구성될 수 있다.
데이터 저장 유닛(51)은 적어도 둘 이상의 소스(sources)로부터 수집한 의학정보 또는 건강정보를 저장하기 위한 것으로서, 도 1의 데이터베이스(50)에 포함되어 구성될 수 있다.
본 발명에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 서비스의 일 예를 설명한다. 이는 도 7의 초기 맞춤 알고리즘에 대응한다.
추론 엔진(31)은 사용자 건강 프로파일(profile) 정보에 기초하여 사용자의 유사 사용자 그룹을 결정한다. 이때 유사 사용자 그룹의 최적 영양상태 정보를 획득한다.
추론 엔진(31)은 유사 사용자 그룹에 기초하여 사용자의 건강상태 정보 획득이 가능한 키워드를 포함한 제1 질문 정보를 결정한다.
추론 엔진(31)은 대화 인터페이스를 통해 모바일 기기(11)의 AI bot에 제1 질문 정보를 제공하고, 제1 질문 정보에 연속한 AI bot과 사용자 사이의 제1 대화 메시지 정보에서 개체명 인식(NER)을 통해사용자 건강상태 정보를 추출한다.
추론 엔진(31)은 추출된 사용자 건강상태 정보에 기초하여 사용자의 바이오마커(biomarker) 측정 정보를 액세스(access) 하고, 사용자 건강상태 정보 및 바이오마커 측정 정보를 분석하여, 기 획득된 유사 사용자 그룹의 최적 영양상태 정보 대비 요구되는 영양성분 변화량을 결정한다.
서버(30)는 추론 엔진(31)을 통해 결정된 영양성분 변화량에 기초하여 사용자의 건강관리 플랜을 결정하고, 해당 사용자 건강관리 플랜은 모바일 기기(11)를 통해 사용자와 AI bot 간의 대화 인터페이스 상에 제공된다.
다음, 본 발명에 따른 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 서비스의 다른 예를 설명한다. 이는 도 8의 개선된 맞춤 알고리즘에 대응한다.
추론 엔진(31)은 모바일 기기(11)를 통한 AI bot과 사용자 간의 대화정보 및 사용자 건강 프로파일(profile) 정보에 기초하여 사용자의 유사 사용자 그룹을 결정한다. 이때 유사 사용자 그룹의 최적 영양상태정보를 결정한다.
추론 엔진(31)은 결정된 유사 사용자 그룹에 기초하여 적어도 둘 이상의 질문 셋(set)을 결정하고, 결정된 질문 set은 모바일 기기(11)를 통한 AI bot과 사용자 간의 대화 인터페이스에 제공되어 해당 질문 set에 대한 답변정보(QNR 답변 정보)를 취득한다.
또한 추론 엔진(31)은 사용자의 혈액 관련 바이오마커(biomarker) 측정정보를 액세스하고, 전술한 QNR 답변정보 및 biomarker 측정정보를 분석하여, 유사 사용자 그룹의 최적 영양정보 대비 적어도 하나 이상의 영양성분 필요 변화량을 결정한다.
서버(30)는 추론 엔진(31)을 통해 결정된 하나 이상의 영양성분 필요 변화량에 기초하여 관리기간 및 영양관리 시스템이 포함된 맞춤형 건강관리 플랜(plan)을 모바일 기기(11)를 통한 AI bot과 사용자 간의 대화 인터페이스 상에 추천한다.
디스플레이 유닛(13)에 표시되는 각종 정보는 상대방 또는 AI agent와의 대화 내용 외에, 시스템에서 제공하는 추천 정보(구매/광고/정보제공 등)를 포함한다. 이때 대화 정보는 텍스트 외에 사진, 영상, 링크 등의 형태를 모두 포함한다.
사용자의 건강 profile 정보는 AI bot을 통한 사용자 사이의 제2 대화정보에 기초하여 획득 가능하며 또는 데이터 서버(30)에 저장된 건강 profile 정보를 수신한 정보를 포함할 수 있다.
추론 엔진(31)은 메시지의 대화정보에서 개체명 인식(Named Entity Recognition: NER) 방식을 통해 개체명(Named entity)을 인식할 수 있다.
데이터 처리의 효율성을 위하여, 사용자 건강상태 정보는 모바일 기기(11)와 연동된 생체정보 측정 기기(미도시)로부터 획득할 수 없는 정보로 한정할 수 있다.
사용자 biomarker는 맥박, 혈압, 칼로리 소비량, 땀 분비량, 체온, 호흡 상태, 구강 상태, 근전도, 심전도, 뇌파, 지문, 홍채, 스트레스 지수, 흥분도, 피로도, 냄새 중 하나 이상일 수 있으며, 그 외에도 다양한 신체 정보 및 감정 정보를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 영양 관리 방법은 사용자 건강을 위한 영양 섭취(비타민/섭취) 방법 또는 운동 방법을 포함할 수 있다. 영양 섭취 방법의 경우 특정 필요 비타민 섭취 방법 또는 특정 필요 영양성분 섭취 방법을 포함한다. 또한 상기 맞춤형 건강관리 플랜(plan)에 기초하여 판매 중인 맞춤형 비타민을 추천하거나 비타민 패키지를 구성/제조하여 정기구독 형태로 제공할 수 있다. 또는 맞춤형 식단/식품을 추천하거나 새롭게 식단/식품을 구성하여 정기구독 형태로 제공할 수 있다(도 4 참조).
맞춤형 건강관리 plan은 모바일 기기(11)의 사용자 캘린더 인터페이스와 연동하여 건강관리 plan 정보가 캘린더 인터페이스에 자동으로 표시될 수 있으며, 사용자의 활동정보 등을 활용하여 영양성분의 수치를 변화시킬 행동에 대한 각종 알림을 제공할 수 있다.
맞춤형 건강관리 plan은 딥링크(Deep Link) 형태로 제공될 수 있다.
맞춤형 건강관리 plan은 biomarker 정보(수치 등)를 변화시킨다. 추론 엔진(31)에서 건강관리 plan에 따라 biomarker의 측정 plan이 결정되고, 이에 따라 모바일 기기(11)의 디지털 디바이스 또는 외부 측정 디바이스의 측정 작동 방법(주기/강도/측정정보 등)을 결정할 수 있다.
서버(30)는 건강관리 plan의 기 설정 기간에 기초하여 정기구독 형태로 배송 일정을 수립할 수 있다.
전술한 대화정보에 기초한다는 의미는, 상기 대화정보 분석 결과, 영양과 관련된 키워드가 검출되거나 영양 서비스가 필요한 상황으로 분석된 경우를 말한다.
영양과 관련된 키워드는 영양, 건강, 의학, 식습관 등과 관련된 키워드를 모두 포함한다.
대화정보는 AI agent와의 대화정보를 포함한다. 즉 모바일 기기(11)의 대화 인터페이스를 통해 AI agent와 사용자가 대화를 할 수 있다. AI agent는 적어도 둘 이상의 질문 set을 사용자에게 제공할 수 있다. 또한 추론 엔진(31)은 사용자의 답변 정보에 기초하여 질문 set을 사용자의 건강/의학 정보를 더 추출하기 위한 방향으로 적절히 변경할 수 있다.
Biomarker 정보는 혈액과 관련된 정보로서, DNA 관련정보/ 항산화능정보/ 맥박, 혈압 정보 등을 포함할 수 있다.
biomarker 정보는 대화 인터페이스를 제공하는 모바일 기기(11)에서 측정하거나 모바일 기기(11)와 전자기적으로 연결된 외부 디바이스(미도시)에서 측정된 정보를 포함한다. 일 예로, 측정된 정보를 서버(30)의 데이터베이스(50)에 저장되어 서버(30)로부터 사용자의 biomarker 정보를 획득할 수 있다.
biomarker 정보와 관련하여 추론 엔진(31)은 유사 사용자 그룹에 기초하여 필요한 biomarker를 결정할 수 있고, 이에 대응하여 모바일 기기(11) 또는 연결된 측정 디바이스를 활용하여 필요 biomarker를 실시간(real time)으로 측정할 수 있다.
이때 하나 이상의 영양성분 변화량은 biomarker의 측정정보 변화를 일으키기 위한 조건을 만족한다.
서버(30) 및/또는 추론 엔진(31)은 맞춤형 건강 plan 수행 완료 시점을 기준으로 biomarker 측정을 수행할 수 있고, Biomarker 측정에 따른 모바일 기기(11)로부터의 피드백을 기초로 이후의 맞춤형 건강 plan을 수립할 수 있다. 이 경우, 별도의 QNR 답변정보는 필요하지 않을 수 있다.
측정 디바이스는 웨어러블 디바이스 또는 부착형 패치일 수 있다.
부착형 패치의 경우 마이크로 니들이 결합된 패치로서 액을 채취하여 채취된 혈액을 기초로 DNA 분석, 항산화능 분석을 수행할 수 있다. 측정 디바이스를 통해 측정된 정보는 모바일 기기(11) 또는 연결된 서버(30)에 저장될 수 있다.
Biomarker 정보는 측정과 동시에 사용자 인증을 요구하여 인증보안이 결합된 형태로 서버에 저장될 수 있다. 대화 인터페이스를 통해 맞춤형 plan을 제공하기 위해 사용자 biomarker에 접근해야 할 경우, 추가로 인증절차를 요구할 수 있으며 서버(30)에 저장 시의 인증정보와 비교절차를 통해 동일한 인증정보임이 확인된 경우에만 접근이 가능하도록 설정할 수 있다. 사용자 모바일 기기(11) 또는 연결된 측정 디바이스가 웨어러블 디바이스인 경우, 착용된 상태에서 측정 가능한 생체정보(PPG, ECG, EEG, SPO2 등의 센서정보)를 활용하여 인증절차를 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 추천 서비스 알고리즘을 나타낸 도면으로, 서버(30) 및 추론 엔진(31)에서 수행하며, 시작하여 사용자 프로파일 체크하고(S401), 유사 사용자 검출하고(S403), 사용자에게 적합한 유효 물질을 랭킹하고(S405), 사용자의 필요 영양 성분을 결정하고(S407), 건강기능식품(건기식) 조합을 추천하고(S409), 사용자의 건기식 가감 과정을 수행하고(S411), 건기식 단일 주문 또는 정기 구독에 대한 과정을 수행하고 종료한다(S413)
도 4를 참조하면, 채팅(대화) 인터페이스 상에서 사용자와 AI 봇과의 대화 중에, '영양'과 관련된 키워드가 검출되고, 키워드가 검출되면, 맞춤형 영양 기능이 실행된다. 먼저, 사용자의 프로파일을 체크하여 유사 사용자 그룹을 결정하고, 결정된 유사 사용자 그룹의 영양정보를 수신하고, 영양정보에 기초하여 (상기 채팅 인터페이스 상에서) 1) QNR 정보를 수집하고, 또한 상기 영양정보에 기초하여 2) Biomarker 정보를 수집하고, 상기 1) 및 2) 정보를 분석하여 변화가 필요한 영양성분을 도출하며, 상기 영양성분의 level을 일정 기간 내에 변화시킬 수 있는 맞춤형 추천 서비스를 제공한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영양 균형 검사 표를 나타낸 도면이다.
Biomarker, 사용자 activities, Location 등의 사용자 개인정보에 기초하여 사용자의 영양상태의 균형상태를 판단하고, 어떤 성분요소가 불균형상태 인지 추출하기 위한 예시 테이블이다. 이는, 식품의약품안전처 등에서 공시된 정보를 활용한 것이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 맞춤 추천 테이블을 나타낸 도면으로, 이는 사용자 부족영양상태의 레벨(level)을 변화시키기 위한 맞춤형 추천 테이블을 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 초기 맞춤 알고리즘 워크 플로우를 나타낸 도면이다.
도 7을 참조하면, 추론 엔진(31)은 AI bot과 사용자 간의 QNR 결과, 개인 분석 결과, 및 서버(30)의 데이터베이스(50)/데이터저장유닛(51)의 지식기반 정보를 기초로 사용자의 영양 레벨을 증가 또는 감소하기 위한 개인 (영양) 추천을 수행한다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 건강 결과에 기반한 개선된 맞춤 알고리즘 워크 플로우를 나타낸 도면이다.
도 8을 참조하면, 도 7의 개인 (영양) 추천에 따른 사용자와 AI Agent 간의 채팅을 수행하고, 추론 엔진(31)은 개인 (영양) 추천에 따른 사용자 피드백 응답을 기초로 하여 후속 개인 분석 결과 및 후속 QNR 결과를 얻고, 해당 결과와 서버(30)의 데이터베이스(50)/데이터저장유닛(51)의 지식기반 정보를 기초로 사용자의 영양 레벨을 증가 또는 감소하기 위한 변화된 건강 플랜을 포함하는 후속 개인 (영양) 추천을 수행한다.
따라서, 비타민 복용관리 앱에 AI 엔진을 결합하여, 고객의 생활 속 건강문제를 빠르게 파악하고 적합한 시점에 필요한 영양성분을 예측한다. 즉, 복용관리 앱을 통해 맞춤형 제품추천 알고리즘을 최적화한다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 맞춤형 제품 패키지의 예시를 나타낸 도면으로, 사용자 영양상태의 균형을 맞추기 위한, 맞춤형 제품 패키지 구성 예를 나타낸 것이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 질의응답 정보의 활용을 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 질의응답을 통한 신체조건, 생활습관 및 식습관 데이터를 고려하여 맞춤형 건강기능식품을 추천한다.
한편, 대화형 인터페이스 활용 방법인 딥 링크에 대한 특징은 다음과 같다.
특징 1): 사용자 및 봇(AI) 사이에 주고받는 대화 메시지 입력 정보 및 이에 대한 맥락정보(context awareness)에 기초하여 상기 사용자의 건강 속성정보에 따른 사용자에게 적합한 건강관리 컨텐츠를 적시에 효과적인 방법으로 제공한다.
사용자 건강 속성정보는 건강상태 정보, 본 발명의 알고리즘에 의해 결정된 필요성분 정보를 포함할 수 있다.
이때 건강관리 컨텐츠는 필요성분에 기초한 맞춤형 건강기능식품 또는 식료품 정보 또는 이러한 정보를 포함하는 앱 리스트 정보를 포함할 수 있다.
건강 관련 앱 리스트는 운동 관련 앱(달리기, 만보기 앱, 칼로리 측정 앱), 식품 또는 건강기능식품 제품 판매 앱, 생체정보 측정 앱(맥박, 혈압 등)을 포함할 수 있다.
특징 2): 본 발명에 따르면 대화 메시지 내에 다수의 키워드가 존재하는 경우에, 이 중에서 건강 속성정보에 해당하는 키워드만 추출할 수 있으며, 사용자 건강속성 정보에 따른 건강관리 컨텐츠 정보를 효과적으로 제공하기 위하여, 딥링크 방식을 선택할 수 있다. 즉 해당 컨텐츠 정보의 앱 내 타겟 페이지로 바로 이동할 수 있는 딥링크(deep link)를 제공한다.
앱 내 타겟 페이지는 프로바이더(Provider) 자사 측의 앱 내 결제 페이지, 타 사의 건강기능식품/ 식료품 구매 페이지 등을 포함할 수 있다.
특징 3): 본 발명에 따르면 앱 리스트에 있는 건강 관련 앱들의 종류, 카테고리, 실행 방법, 링크 정보 등에 기초하여 효과적인 앱 표시나 배열을 위한 방법 및 이를 위한 장치를 제공할 수 잇다.
모바일 기기의 챗봇 인터페이스 상에서, 사용자의 터치 입력을 통해 하나의 앱이 선택되는 경우, 앱의 선택과 함께 해당 앱과 관련된 인증 동작이 실행되도록 구성될 수 있다. 인증 동작을 위한 터치 시에, 사용자 모바일 기기와 연동된 생체정보 장치를 제공한다.
대화형 인터페이스 활용 방법인 챗봇 UI는 다음과 같은 특징이 있다.
추천 방법: 우선순위
음성 챗봇 활용(구글 홈, 로봇, 가상현실)
결제 특징
피드백 관리 UI(복용, 섭취 등)
대화형 인터페이스 활용 방법인 보이스 AI는 다음과 같은 특징이 있다.
추천 방법: 우선순위
음성 챗봇 활용(구글 홈, 로봇, 가상현실)
결제 특징
피드백 관리 UI(복용, 섭취 등)
1. AI 봇과 사용자 사이의 대화 메시지로부터 사용자 profile 정보 및 건강상태 정보를 추출하는 방법 (개체명 인식방법: NER)
2. 필요 영양 성분 추출 알고리즘
주요 영양 성분
비타민 A, B, C, D, E
미네랄
고려 요소
P: profile 정보(신체정보/ 성별/ 연령/ 사는 곳 등)
B: Biomarker 정보(혈압/ 맥박/ 산소포화도/ 온도 등)
L: Lifestyle 정보(운동량/ 식습관/ 수면상태 등)
T: 건강기능식품 복용 정보(복용률, 복용하는 성분 등)
수식화 또는 모델링(AI)
위 요소를 조합하여 사용자에게 필요한 영양 성분을 어떻게 결정할 것인지, 그리고 미래 (t+1) 시점에서의 영양 상태는 어떻게 될 지 예측하는 관계식 필요
3. 솔루션
사용자와 유사한 그룹의 최적화된 영양 상태 점수가 설정되어 있고,
각 주요 영양성분 별로 해당 영양상태 점수와 근접하기 위한 개선 수치 크기 및 방향(+, -)을 제시함
도 11은 본 발명의 실시예에 따라 디바이스에 통합된 데이터를 기반으로 다음 시간 시점의 사용자의 상태 추정을 나타낸 도면이다.
사용자의 상태 정보는 비정기적으로 입력이 되므로 Time-aware LSTM과 같은 시간 주기가 다른 정보를 이용한다.
기존 LSTM의 encode-decode와 유사한 구조를 가지고, 시간의 변화량(Δt)을 추가로 활용하여 이전 cell-state의 정보를 활용할 때 가충치로 사용될 수 있게 한다.
다음 시점에 입력될 데이터의 정보를 추정하는데 사용된다.
추정된 사용자의 데이터를 활용하여 각 영양성분 별 데이터 추정 부족량을 결정한다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 수집 수단 별 데이터 유형과 주기별 데이터 유형의 일례를 나타낸 도면이다.
필요 영양소 도출 = 성별, 연령 + 개인적 특성 + 식이습관 + 활동 + 환경 + 건강상태
성별, 연령에 의한 필요 영양소 도출은 보건복지부에서 발간한 영양소 섭취 기준에 기초하여 도출한다.
개인적 특성은 개인의 대사 능력, 가족력 등에 따라 영양 성분을 조정한다. 특히 비만, 당뇨, 고혈압 등 만성 대사 질환과 임신, 수유 등 특수한 관리가 필요할 경우 엄격하게 적용한다.
식이 습관에 따른 섭취는 개인의 식이 기록에 기초하여 영양소 별 섭취율을 누적 계산한다.
활동에 따라서 운동의 강도, 운동 시간, 장소에 따라 칼로리, 수분, 전해질, 비타민 등 필요 섭취량을 가감한다.
날짜와 위치정보에 기초하여 기온, 습도, 자외선 등을 활용하여 특히 피부를 통해 합성되는 비타민 D의 양을 가감한다.
또한 계절의 특성에 따라 겨울철 활동이 줄어들 경우 영양소 섭취량을 줄이고 면역력이 떨어지는 환절기에 면역력 증진을 위한 영양소 섭취량을 가감한다.
건강 상태는 질병, 스트레스, 과로 등의 단기간의 건강 상태를 이용하여 필요 영양소를 증감한다.
에너지, 다량 영양소(에너지, 탄수화물, 당류, 지질, 단백질, 아미노산, 식이섬유, 수분)
지용성 비타민(비타민 A, D, E, K)
수용성 비타민(비타민 C, 티아민, 리보플라빈, 니아신, 비타민 B6, 엽산, 비타민 B12, 판토텐산, 비오틴)
다량 무기질(칼슘, 인, 나트륨, 염소, 칼륨, 마그네슘)
미량 무기질(철, 아연, 구리, 불소, 망간, 요오드, 셀레늄, 몰리브덴, 크롬)
평균 필요량(ERA) 건강한 사람들의 일일 영양 필요량의 중간 값
권장 섭취량(RI)
충분 섭취량
상한 섭취량(UL) 유해 영향이 나타나지 않는 최대 영양 섭취 기준
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 건강기능 식품 추천을 위한 데이터를 나타낸 그래프이다.
건강기능 식품 추천은 사용자의 패턴을 이용하여 부족한 영양소를 기초로 하여 배합을 결정한다.
특정 기간에 부족했던 영양소를 합산하여 다음 기간에 부족할 영양소를 예측하여 결정한다.
개별 영양소의 목표량은 최적섭취량 또는 별도의 목표에 의한 양을 기준으로 한다.
매일 운동량, 날씨와 같은 환경변화로 필요 요구량은 변화할 수 있다.
목표량 대비 각 영양소의 섭취량의 차이 만큼을 부족량으로 결정한다.
관찰한 기간의 섭취량 패턴을 분석하여 향후 영양소 섭취량을 예측하여 부족량을 결정한다.
또는 관찰 기간 동안의 부족량의 누적의 평균을 부족량으로 산정한다.
적용 기술로는, 회기 분석(regression analysis), 회기 모형을 생성하여 적합도 측정, 기준 시점 이전의 영양소의 양을 입력으로 하고 기준 시점 다음의 시간을 결과값으로 하는 RNN 모델 적용이 가능하다.
일일 영양 가이드(Daily nutrition guide)는, 일간, 주간, 월간 트랜드를 분석하여 해당일의 식품 섭취 횟수와 시간을 예측한다.
이전 식사에 기초하여 부족하거나 넘치는 영양소를 잔여 식사 횟수에 의해 알려준다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 식이 기록 방법을 나타낸 도면이다.
방법: 텍스트 검색, 사진, 바코드, 레시피
검색 - USDA, 식약처 식품 영양성분 DB에 기초로 하여 사용자들이 입력하여 관리자에게 인증 받은 식품 리스트를 제공
공산품이나 DB에 등록된 음식이 아닌 경우 레시피(둘 이상의 식품의 조합)를 입력하여 영양성분을 추정한다.
식품 정보: 식품 정보는 대표 이름과 영문, 유의어를 포함한 하나 이상의 이름, 대표 사진을 포함한 하나 이상의 사진, 컵, 캔, 리터, 그램 등 계량 단위 바코드 정보와 열량, 비타민, 무기질 등을 포함하는 단위당 영양성분으로 구성된다.
사진과 바코드 정보는 존재하지 않을 수 있다.
식품이 존재하지 않을 경우 하나 이상의 식품을 조합하여 레시피를 등록할 수 있다.
사진을 이용한 검색은 등록된 사진들의 특성을 분석하여 사용자가 전송한 사진의 특성과 비교하여 유사 사진과 식품명을 유사 확률순으로 정렬하여 사용자에게 보여준다.
노출 순서는 이미지로부터 계산된 확률과 사용자의 기존 식이 기록(로그)을 참조하여 검색 결과 순위를 결정한다.
사진의 유사성 검출은 SVM, CNN등 classification방법을 사용하여 기계에 의해 분류할 수 있다.
사용자 입력 사진은 사용자가 선택한 식품에 등록되며 관리자에 의해 등록, 삭제할 수 있다.
식사 위치와 시간을 기록하여 특정 시간에 자주 가는 식당과 메뉴를 기록한다.
대화형 에이전트에서의 식이 기록은 음성을 통한 텍스트 입력을 포함한 텍스트 또는 사진을 통해 식이 기록이 실행된다.
식품 이름이 검출과 음식 사진이 입력되었을 경우 식품 정보 검색 혹은 식이 기록 의도를 분석한다.
사용자의 텍스트에서 식이 기록 의도로 분석될 경우 프로시저가 실행된다.
식이 기록을 위해 식품 이름과 단위, 양이 결정되어야 완료된다.
식품 DB의 유의어를 포함한 이름을 검색하여 사용자에게 확인을 한다.
검색에서는 사용자의 기존 식이 기록(로그)을 참조하여 검색 결과 순위를 결정한다.
대화에서 양과 단위 정보가 없을 경우 입력 폼을 사용자에서 전송하여 단위와 양을 입력 받아 프로시저를 종료한다.
이 때 사용자의 위치와 시간 기록은 디바이스의 시간과 위치정보를 이용하여 자동 혹은 사용자의 입력으로 기록한다
도 15는 본 발명의 실시예에 따른 개인 식이 습관 분석 챗봇의 구성을 나타낸 도면이다.
도 16은 본 발명의 실시예에 따른 기술 자료의 구조를 나타낸 도면이다.
이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1: 통신망
10: 사용자 단말
11: 모바일 기기
13: 디스플레이 유닛
30: 서버
31: 추론 엔진
50: 데이터베이스
51; 데이터 저장 유닛

Claims (7)

  1. 사용자 및 인공지능 봇(AI bot) 사이의 대화 인터페이스 상에서의 대화 정보에 기초하여 개인화된 건강관리 솔루션을 제공하는 모바일 기기;
    적어도 둘 이상의 소스(sources)로부터 수집한 의학정보 또는 건강정보를 저장하는 데이터 저장 유닛(data storage unit);
    대화 인터페이스 상에서 정보(시각/청각/촉각 정보 포함)를 표시하는 디스플레이 유닛(display unit); 및
    프로세서(Processor)를 포함하는 추론 엔진(inference engine);을 포함하고,
    상기 추론 엔진은 사용자 건강 profile 정보에 기초하여 상기 사용자의 유사 사용자 그룹을 결정하고, 결정된 유사 사용자 그룹의 최적 영양상태 정보를 획득하고, 상기 유사 사용자 그룹에 기초하여 상기 사용자의 건강상태 정보 획득이 가능한 키워드를 포함한 제1 질문 정보를 결정하고, 상기 대화 인터페이스를 통해 상기 AI bot이 상기 제1 질문 정보를 제공하도록 하고, 상기 제1 질문 정보에 따른 AI bot과 사용자 사이의 제1 대화 메시지 정보에서 개체명 인식(NER)을 통해 상기 사용자의 건강상태 정보를 추출하고, 상기 추출된 사용자 건강상태 정보에 기초하여 상기 사용자의 바이오마커(biomarker) 측정 정보를 액세스(access)하고, 상기 사용자 건강상태 정보 및 상기 바이오마커 측정 정보를 분석하여 상기 결정된 최적 영양상태 정보 대비 요구되는 영양성분 변화량을 결정하고, 상기 결정된 영양성분 변화량에 기초하여 사용자의 건강관리 플랜을 결정하여 상기 대화 인터페이스 상에 제공하는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템.
  2. 사용자 및 인공지능 봇(AI bot) 사이의 대화 인터페이스 상에서의 대화 정보에 기초하여 개인화된 건강관리 솔루션을 제공하는 모바일 기기;
    적어도 둘 이상의 소스(sources)로부터 수집한 의학정보 또는 건강정보를 저장하는 데이터 저장 유닛(data storage unit);
    대화 인터페이스 상에서 정보(시각/청각/촉각 정보 포함)를 표시하는 디스플레이 유닛(display unit); 및
    프로세서(Processor)를 포함하는 추론 엔진(inference engine);을 포함하고,
    상기 추론 엔진은 상기 대화정보 및 사용자 건강 프로파일(profile) 정보에 기초하여 사용자의 유사 사용자 그룹을 결정하고, 결정된 유사 사용자 그룹의 최적 영양상태정보를 결정하고, 상기 결정된 유사 사용자 그룹에 기초하여 적어도 둘 이상의 질문 셋(set)을 결정하고, 상기 결정된 질문 셋을 상기 대화 인터페이스에 제공하여 상기 질문 셋에 대한 답변정보를 취득하고, 상기 사용자의 혈액 관련 바이오마커(biomarker) 측정정보를 액세스(access)하고, 상기 QNR 답변정보 및 상기 바이오마커 측정정보를 분석하여 상기 최적 영양정보 대비 적어도 하나 이상의 영양성분 필요 변화량을 결정하고, 결정된 하나 이상의 영양성분 필요 변화량에 기초하여 관리기간 및 영양관리 시스템이 포함된 맞춤형 건강관리 플랜(plan)을 상기 대화 인터페이스 상에 제공하는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 건강관리 플랜은 사용자 캘린더 인터페이스와 연동하여 건강관리 플랜 정보가 상기 캘린더 인터페이스에 자동으로 표시되고, 사용자의 활동정보 등을 활용하여 상기 영양성분의 수치를 변화시킬 행동에 대한 각종 알림을 제공하는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 건강관리 플랜은 딥링크(Deep Link) 형태로 제공되는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 건강관리 플랜에 따라 바이오마커의 측정 플랜이 결정되는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 바이오마커 정보는 상기 대화 인터페이스를 제공하는 상기 모바일 기기에서 측정된 정보 또는 상기 모바일 기기와 전자기적으로 연결된 외부 디바이스에서 측정된 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 추론 엔진은 상기 유사 사용자 그룹에 기초하여 필요한 바이오마커 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 챗봇 기반의 질의응답 및 생체표지자 데이터를 이용한 맞춤형 영양 관리 시스템.
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