KR20220168142A - 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 개시의 실시예는 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 사용자의 건강연계 데이터, 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터를 이용하여 복잡계를 구축하고, 이를 학습하여 사용자 맞춤형 식이를 도출하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법 및 시스템을 제공한다.
Description
본 발명의 실시예는 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 사용자에게 필요한 맞춤형 영양 성분이나 식품을 제안하며, 제안된 식품의 판매를 중계하는 기술에 관한 것이다.
유전체(genomics)와 오믹스(omics) 기술의 진보는 개인의 건강 빅데이터의 수집을 가능하게 하고 있으며, 질병 치료 및 예방에 있어 개인의 다양성을 고려한 "개인화(Personalized)" 또는 "정밀의학(precision medicine)"이라고 불리는 새로운 시대를 열고 있다.
공공의료 중심에서 개인 맞춤 헬스 케어(health care)로의 패러다임의 전환이 시작되고 있으며, 미국은 2018년 정부 주도의 의료정보 데이터 표준화 사업을 펴고 있다. 미국 국립보건원(National Institute of Health)은 All of Us 프로그램을 통해 100만명 이상의 서로 다른 개인의 건강 관련 데이터를 수집하는 대규모 코호트(cohort)를 구축하고 있다. 더불어, 다양한 건강 조건을 가지는 개인 데이터를 수집하고 생체 자원 데이터를 국가 차원의 공공 연구자원으로 구축하여 연구자들에게 연구 정보로 제공하고 있다.
세계적으로 저명한 과학잡지인 Science는 2021년 2월 미국국립보건원에서 연구 중인 5년간 1,500억원 규모의 일 만명을 대상으로 하는 정밀영양(개인 맞춤 식이)에 대한 연구를 소개하였다. 최근 연구 결과에 따르면 유전자 요인만을 고려하여 건강을 예측하는 것 보다 여러 환경적인 요인을 함께 고려하였을 때 건강 변화에 대한 예측력이 더 높아진다. 질병에 대한 이러한 정밀한 접근은 질병 발생 연구에 대한 새로운 통찰력을 이끌어내어 정밀건강관리 및 정밀영양, 정밀식품과 같이 개인의 특성에 맞는 맞춤형 질병 예방 식이를 어떻게 제안해야 하는지에 대한 기술의 개발의 요구한다.
건강에 대한 관심은 개인 중시 소비 트렌드와 맞물려 '개인 맞춤형 헬스 케어' 또는 '개인 맞춤형 식품'시장을 성장시키고 있다. 이에 따라, 개인의 건강과 관련된 데이터들이 각기 분산되어 수집되어 관리된다.
개인의 병원 진료 기록, 검사 결과, 상담 기록, 맥박, 혈당 및 건강검진 데이터를 비롯해, 식재료 구매 데이터, 식사 및 수분섭취, 영양제 및 복약 기록 데이터, 수면 데이터, 운동 및 활동량 데이터, 가족질병력(유전자/생활습관) 데이터, 유전자 데이터, 배변 데이터, 마이크로바이옴 데이터와 같이 개인의 건강과 관련된 데이터들이 산재되어 관리됨에 따라 사용자들의 편의성 및 건강관련 분석 정확도가 감소하게 된다. 따라서, 산재되어 존재하는 개인의 건강과 관련된 데이터들이 통합하여 분석하여, 사용자의 편의성을 증가시키고 건강 관련 분석 및 예측 정확도를 높일 수 있는 기술의 개발이 필요하다.
본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템 및 방법은 사용자의 건강, 유전자 및 환경 요소를 복합적으로 고려하여 질병 위험을 감소시킬 수 있는 개인 맞춤형 영양성분, 식품 및 식단을 추천하기 위한 것이다.
다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법은, 사용자의 건강과 관련된 건강연계데이터를 획득하는 단계, 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터를 포함하는 빅데이터 및 상기 건강연계데이터를 이용하여 데이터 베이스를 구축하는 단계, 및 상기 데이터 베이스를 이용하여 학습된 개인 맞춤형 식이 도출 모델을 실행하여 상기 사용자의 건강관련 특성에 맞추어진 건강 유지 성분, 질병 영양성분, 생리활성성분 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하는 단계를 포함하며, 상기 식품 데이터는 식품의 영양 성분 및 식품의 특성에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 인체생리 데이터는 신체, 질병 및 유전자 정보에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 환경 데이터는 기후 환경 및 환경 위해 물질에 관련된 데이터를 포함한다.
또한, 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템은, 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램이 저장되는 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여, 사용자의 건강과 관련된 건강연계데이터를 획득하고, 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터를 포함하는 빅데이터 및 상기 건강연계데이터를 이용한 데이터 베이스를 구축하고, 상기 데이터 베이스를 이용하여 학습된 개인 맞춤형 식이 도출 모델을 실행하여 상기 사용자의 건강관련 특성에 맞추어진 건강 유지 성분, 질병 영양성분, 생리활성성분 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하며, 상기 식품 데이터는 식품의 영양 성분 및 식품의 특성에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 인체생리 데이터는 신체, 질병 및 유전자 정보에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 환경 데이터는 기후 환경 및 환경 위해 물질에 관련된 데이터를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템 및 방법은 사용자의 건강, 유전자 및 환경 요소를 복합적으로 고려하여 질병 위험을 감소시킬 수 있는 개인 맞춤형 식단을 추천할 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템의 구조도이다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템의 서버의 구성도이다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 서버의 개념도이다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 개시의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템의 서버의 구성도이다.
도 3은 본 개시의 실시예에 따른 서버의 개념도이다.
도 4는 본 개시의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법의 흐름도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다. 다만, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에서 설명하는 실시예들로 한정되는 것은 아니다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않는다. 여기에 사용되는 기술용어 및 과학용어를 포함하는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 일반적으로 이해하는 의미로 해석되어야 한다. 사전에 정의된 용어들은 관련기술문헌과 현재 개시된 내용에 부합하는 의미를 추가적으로 갖는 것으로 해석되어야 하며, 별도로 정의되지 않는 한 매우 이상적이거나 제한적인 의미로 해석되지 않는다.
도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 도면에 나타난 각 구성요소의 크기, 형태, 형상은 다양하게 변형될 수 있다. 명세서 전체에 대하여 동일/유사한 부분에 대해서는 동일/유사한 도면 부호를 붙였다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 “부” 등은 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여 되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉 또는 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결(접속, 접촉 또는 결합)"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결 (접속, 접촉 또는 결합)"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(구비 또는 마련)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 "포함(구비 또는 마련)"할 수 있다는 것을 의미한다.
본 명세서에서 사용되는 제1, 제2 등과 같이 서수를 나타내는 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 구성 요소들의 순서나 관계를 제한하지 않는다. 예를 들어, 본 발명의 제1구성요소는 제2구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2구성요소도 제1구성 요소로 명명될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 단수 표현의 형태들은 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 표현의 형태들도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 도 1을 참조하여 본 개시의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(이하, "개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템"이라 함)을 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 사용자 단말(200), 건강 연계 데이터 수집 기업(210) 또는 외부 데이터 베이스(201)와 통신망을 이용하여 데이터 송수신을 수행할 수 있다. 따라서, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 사용자 단말(200), 건강 연계 데이터 수집 기업(210) 또는 외부 데이터 베이스(201)로부터 사용자 개인 맞춤형 식이 제안을 위한 데이터를 수신할 수 있다. 또한, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 수신된 데이터를 이용하여 생성된 개인 맞춤형 식이 제안 결과를 사용자 단말(200)을 이용하여 사용자에게 전달할 수 있다.
사용자 단말(200)은 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치 또는 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 의미할 수 있다. 또한, 사용자 단말(200)은 스마트 기기, 스마트 워치(Smart watch), 웨어러블 기기(wearable devices) 등과 같이 사용자의 신체 정보 또는 활동 정보를 획득하거나 개인 맞춤형 식이 제안 결과를 표시할 수 있는 장치를 의미할 수 있다.
건강 연계 데이터 수집 및 분석 기업(210)은 바이크로바이옴 분석, 연속혈당분석, 혈지질분석 등과 같은 혈액지표 검사와 관련된 회사 및 모발 미네랄 검사, 웨어러블 디바이스 데이터 분석, 스마트기기, 심박 데이터 분석, 수면 데이터 분석, 식이 조사 분석 등과 같이 사용자의 건강과 연관된 데이터를 수집 및 분석하는 기업을 의미할 수 있다.
개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 사용자의 건강과 연관된 데이터를 사용자 단말(200), 사용자의 건강 연계 데이터 수집 기업(210) 및 외부 데이터 베이스(201) 중 어느 하나 이상으로부터 획득할 수 있다.
외부 데이터 베이스(201)는 개인 맞춤형 식이 제안을 생성하기 위해 필요한 데이터가 저장되는 클라우드, 서버 또는 데이터베이스를 의미할 수 있다. 외부 데이터 베이스(201)는 사용자의 스마트 기기, 웨어러블 기기 및 사용자의 건강과 관련된 정보가 저장된 클라우드, 서버 또는 데이터 베이스를 의미할 수 있다. 또한, 외부 데이터 베이스(201)는 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 등 사용자의 건강에 직접 또는 간접접으로 관련된 데이터가 저장된 클라우드, 서버 또는 데이터 베이스를 의미한다.
예를 들어, 외부 데이터 베이스(201)는 바이크로바이옴 분석, 연속혈당분석, 혈지질분석 등과 같은 혈액지표 검사와 관련된 회사 및 모발 미네랄 검사, 웨어러블 디바이스 데이터 분석, 스마트기기, 심박 데이터 분석, 수면 데이터 분석, 식이 조사 분석 등과 같이 사용자의 건강 연계 데이터를 수집 및 분석 기업(200)의 클라우드, 서버 또는 데이터 베이스를 의미할 수 있다.
또한, 외부 데이터 베이스(201)는 4차산업혁명위원회 및 관계부처(보건복지부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 개인정보보호위원회)에서 구축하는 마이 헬스웨이(의료분야 마이데이터)를 이용하여 획득된 공공기관, 의료기관 진료기록, 라이프로그, 건강관리업체 등으로부터 수집된 건강 연계 데이터가 저장된 클라우드, 서버 또는 데이터베이스를 의미할 수 있다.
여기서, 식품 데이터는 식품의 영양 성분 및 식품의 특성에 관련된 데이터를 포함할 수 있다. 인체생리 데이터는 신체, 질병 및 유전자 정보에 관련된 데이터를 포함하고, 환경 데이터는 기후 환경 및 환경 위해 물질에 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100) 도출된 개인 맞춤형 식이 제안 결과를 이용하여 사용자에게 식료품, 의약품, 화장품, 헬스케어 상품, 헬스케어 서비스 및 보험 등의 구매 추천 리스트를 제공하거나 판매자(유통사, 보험사)와 사용자를 중계하는 기능을 수행할 수 있다.
예를 들어, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 개인 맞춤형 식이 제안 결과를 이용하여 사용자에게 식료품, 의약품, 화장품, 헬스케어 상품, 헬스케어 서비스 및 보험 등의 구매를 제안하기 위해 미리 설정된 기준 또는 가중치에 따라 판매자(300)를 우선적으로 표시하거나, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)에 등록된 판매자(300)의 제품을 사용자에게 제공할 수 있다.
여기서. 판매자(300)는 식료품 판매자(310) 뿐만 아니라, 의약품 판매자(320), 화장품 판매자(330), 리테일사(340), 헬스케어기업(350), 보험사(360) 등이 포함될 수 있다. 즉, 농수축산물, 가공식품, 조리식품, 밀키트, 식단 제공, 조리방법 제공, 병원, 급식업체, 외식업체, 건강기능식품, 영양제, 스마트팜, 화장품, 약물, 한약제 등 사용자의 식이와 관련된 제품 및 서비스를 제공하는 모든 제품, 서비스 제공업자가 대상이 될 수 있다.
개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 사용자가 주로 이용하는 리테일사나 고객의 동선에 있는 편의점에 개인 맞춤형 식이 리스트를 전송할 수 있다. 따라서, 리테일사 및 편의점은 사용자의 개인 맞춤형 식이 리스트에 포함된 제품을 준비하여 사용자에게 배송하거나 사용자가 직접 픽업할 수 있다.
더불어, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)의 사용자는 자폐 영유아동, 환자와 더불어 의사, 및 병원을 포함할 수 있다. 이 경우, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 자폐아 및 환자의 질병 예방, 관리 및 치료를 위한 식이를 제공하는 의사결정 지원 시스템(decision support system), 소프트웨어 의료기기, 및 디지털치료기기로 사용될 수 있다.
예를 들어, 자폐 영유아동이 사용자인 경우 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 식이 취향, 습관, 섭취영양정보, 섭취 방법, 섭취 시간, 음식섭취 전후의 음식 사진, 섭취 동영상이나 혈액, 소변, 분변, 모발 등의 분석을 기초로 자페 영유아동에 대한 건강 연계 데이터를 획득할 수 있다. 그리고, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 검체에서 확인된 영양성분, 대사체, 장내 미생물, 유전자, 중금속 정보와 섭취 동영상, 식이 취향, 습관 등으로부터 획득된 신경행동발달이상 증상을 기초로 자폐 영유아동에게 케어푸드 리스트를 도출할 수 있다.
사용자 단말(200), 건강 연계 데이터 수집 기업(210) 및 외부 데이터 베이스(201)는 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)과 통신망을 이용하여 데이터 송수신을 수행할 수 있다. 통신망은 네트워크 또는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미한다. 따라서, 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 2 및 도 3을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)의 구성을 설명한다.
개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 통신 모듈(110), 메모리(120) 및 프로세서(140)를 포함하여 구성되며, 추가적으로 데이터 베이스(130)를 더 포함할 수 있다. 사용자 단말(200), 건강 연계 데이터 수집 기업(210) 및 외부 데이터 베이스(201)에 저장되거나 생성된 데이터는 통신망을 이용하여 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)에 포함된 통신 모듈(110)로 전송된다.
개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)에 포함된 통신 모듈(110)은 통신망과 연동하여 사용자 단말(200), 건강 연계 데이터 수집 기업(210) 및 외부 데이터 베이스(201)로 송수신되는 신호를 패킷 데이터 형태로 제공하는 데 필요한 통신 인터페이스를 제공한다. 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)에는 개인 맞춤형 식이를 제공하기 위한 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램이 저장될 수 있다. 메모리(120)에 저장된 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램은 프로세서(140)에 의하여 구동될 수 있다.
또한, 메모리(120)는 프로세서(140)가 처리하는 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장하는 기능을 수행한다. 여기서, 메모리(120)는 휘발성 저장 매체(volatile storage media) 또는 비휘발성 저장 매체(non-volatile storage media)를 포함할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 데이터베이스(130)는 메모리(120)의 일부를 구성할 수 있으나, 반드시 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)의 내부에 위치하는 것이 아니라 외부에 위치할 수도 있다.
메모리(120)는 프로세서(140)의 처리 및 제어를 위한 운영 체제 등 별도의 프로그램이 저장될 수도 있고, 입력되거나 출력되는 데이터들의 임시 저장을 위한 기능을 수행할 수도 있다. 또한, 데이터베이스(130)는 프로세서(140)로 입력되거나 출력되는 데이터들의 장기 저장을 위한 기능을 수행할 수 있다.
메모리(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램, 롬 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다. 또한, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 인터넷(internet) 상에서 메모리(120)의 저장 기능을 수행하는 웹 스토리지(web storage)를 운영할 수도 있다.
프로세서(140)는 메모리(120)에 저장된 프로그램을 실행하되, 이하에서 설명할 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램의 각 동작에 대응하는 처리를 수행한다.
프로세서(140)는 메모리(120)에 저장된 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하되, 개인 맞춤형 식이를 제공하기 위한 전반적인 동작을 제어한다. 개인 맞춤형 식이 제안 서비스란, 다양한 기관 또는 장치에서 수집된 사용자의 건강과 관련된 건강연계데이터와 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 등 건강에 영향을 미치는 다양한 인자로 구성된 복잡계(Complex system)를 이용하여 사용자의 건강을 유지하거나 향상시키기 위한 영양 성분이나 식품을 제안하거나 개인 맞춤형 식품을 구매하도록 구매 연동 인터페이스를 제공하는 서비스를 의미한다.
이를 위해 프로세서(140)는 적어도 하나의 프로세싱 유닛(CPU, micro-processor, DSP 등), RAM(Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory) 등을 포함하여 구현될 수 있으며, 메모리(120)에 저장된 프로그램을 RAM으로 독출하여 적어도 하나의 프로세싱 유닛을 통해 실행할 수 있다. 또한, 실시예에 따라서 ‘프로세서’ 라는 용어는 ‘컨트롤러’, ‘연산 장치’, ‘제어부’ 등의 용어와 동일한 의미로 해석될 수 있다.
여기서 프로세서(140)는 메모리(120)에 저장된 프로그램의 실행에 따라 다양한 기능을 수행할 수 있는데, 각 기능에 따라 프로세서(140)에 포함되는 세부 모듈들을 복잡계 구축부(150) 및 개인 맞춤 식이 도출부(160)로 나타낼 수 있다. 프로세서(140)에 포함되는 세부 모듈은 후술하는 도 3을 참조하여 상세히 설명한다.
도 3을 참조하면, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 복잡계 구축부(150), 개인 맞춤 식이 도출부(160), 제품 추천부(170)를 포함할 수 있다.
복잡계 구축부(150)는 사용자 단말(200), 건강 연계 데이터 수집 기업(210) 및 외부 데이터 베이스(201) 등으로부터 수집된 건강 연계 데이터, 식품 데이터, 인체생리 데이터 및 환경 데이터를 이용하여 각각 또는 상호간의 복잡계를 구축한다. 데이터 수집 모듈(151)은 복잡계를 구축하기 위한 데이터를 사용자로부터 입력받거나 또는 사용자의 건강과 관련된 데이터가 저장된 데이터베이스로부터 데이터를 수집하는 방식을 이용하여 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 및 건강연계 데이터를 수집한다.
예를 들어, 데이터 수집 모듈(151)은 사용자가 착용하는 웨어러블 기기 및 스마트 기기 및 외부 데이터 베이스(201)로부터 수집된 사용자의 데이터, 사용자 개인 정보, 공공 데이터 베이스에 저장된 데이터 등과 같이 사용자의 건강과 연계된 데이터, 식품 데이터, 인체생리 데이터 및 환경 데이터를 수집할 수 있다.
식품 데이터란 식품의 영양 성분, 생리활성 성분, 기능성 성분, 알러젠, 식품 첨가물, 잔류 농약, 살충제, 유해 물질, 오염 물질 등과 같은 식품 구성 성분, 식품의 칼로리 밀도, 부분함량, 혈당지수, 색, 맛, 향, 질감 등과 같은 식품 특성에 대한 데이터를 포함할 수 있다.
또한, 인체 생리 데이터는 질병, 건강, 대사체, 단백질체, 전사체, 후성유전체, 유전체, 장내 미생물, 마이크로바이옴, 분자생리학적 경로 등과 같은 데이터를 포함할 수 있다. 환경 데이터는 기후, 미세먼지, 흡연, 유해물질, 오염물질 등과 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
사용자의 건강연계 데이터란, 개인 맞춤형 식이를 도출하기 위한 예측 변수로서 개인의 건강에 관련된 데이터를 의미한다. 건강연계 데이터를 획득하는 방법으로서, 설문을 통해 사용자의 건강연계 데이터를 획득하는 방법, 사용자의 신체 측정하는 방법, 사용자의 인체 유래물 분석을 이용하여 건강연계 데이터를 획득하는 방법 및 사용자의 웨어리블 디바이스, 웹 및 앱(APP)을 이용하여 수집된 사용자의 건강관련 데이터를 이용하는 방법 중 어느 하나의 방법 이상을 사용할 수 있다.
예를 들어, 설문을 통해 건강연계 데이터를 획득하는 경우에는 사용자의 나이, 성별, 키, 몸무게, 인종, 종교, 거주지역, 직업, 식품 알러지 사항 등과 같은 사용자의 인적사항, 기억력, 긴장완화, 수면, 인지기능, 피로, 위, 간, 장, 체지방, 흡수(칼슘), 남성생식, 여성생식, 신장, 요로, 과민면역, 면역, 항산화, 눈, 구강, 피부, 중성지방, 콜레스테롤, 혈압, 혈행, 혈당, 호르몬, 관절, 뼈, 근육, 어린이 키 성장, 정자 운동성, 요산치 등과 같은 사용자의 개인 건강관련 정보 및 건강 목표에 대한 정보를 사용자가 사용자 단말기에 입력하여 건강연계 데이터를 획득할 수 있다.
또한, 사용자의 신체 측정 및 인체 유래물 분석을 통해 건강연계 데이터를 획득하는 경우에는, 건강검진결과 및 병원진료기록을 앱이나 웹, 채팅상담, 화상상담 및 전화상담을 통해서 수집하거나 사용자의 건강검진결과 및 병원진료기록이 저장된 데이터베이스로부터 데이터를 수집하는 방식을 이용하여 건강연계 데이터를 획득할 수 있다.
여기서, 건강검진결과 및 병원진료기록에는 검진일자, 키, 몸무게, 허리둘레, 체질량지수, 시력, 청력, 혈압, 요단백, 혈색소, 식전혈당, 총 콜레스테롤, HDL 콜레스테롤, 트리글리세라이드, LDL콜레스테롤, 혈청크레아티닌, 신사구체여과율, AST, ALT 감마지피티, 골다공증 등이 포함될 수 있다.
더불어, 건강 연계 데이터 중 하나로서 사용자의 유전자 데이터가 더 포함될 수 있다. 유전자 데이터는 유전자 검사 결과 및 특정 질병에 대한 위험도 유전자 검사 결과 등을 의미할 수 있다. 유전자 데이터는 유전자 분석기관 또는 유전자 분석 키트를 이용하여 생성된 데이터를 앱이나 웹, 채팅상담, 화상상담 및 전화상담을 통해서 수집하거나 사용자가 사용자 단말(200)을 이용하여 입력하는 방식 또는 사용자의 유전자 데이터가 저장된 데이터 베이스 및 사용자의 유전자 데이터 수집 및 분석 업체의 데이터 베이스로부터 데이터를 수집하는 방식을 이용하여 획득될 수 있다.
유전자 데이터는 비타민C 농도, 비타민 D 농도, 코엔자임 Q10 농도, 마그네슘 농도, 아연 농도, 철 저장 농도, 칼륨 농도, 칼슘 농도, 아르기닌 농도, 지방산 농도, 비타민 A, 비타민 B6, 비타민 B12, 비타민 E, 비타민 K, 타이로신, 베타인, 셀레늄, 루테인, 지아잔틴, 기미, 주근깨, 색소침착, 여드름 발생, 피부노화, 피부연증, 식욕, 포만감, 단맛 민감도, 쓴맛 민감도, 짠맛 민감도, 알코올 대사, 알코올 의존성, 알코올 홍조, 와인선호도, 카페인 대사, 카페인 의존성, 불면증, 비만, 중성지방농도, 체지방율, 체질량지수, 콜레스테롤, 요산치, 퇴행성관절염증 감수성, 혈당, 혈압, 골질량, 복부미만, 체중감량 후 체중회복가능성 등 에 관한 정보를 포함할 수 있다.
더불어, 건강 연계 데이터에 포함되는 사용자의 장내 미생물 균총 데이터, 소변 대사체 분석 데이터, 모발 미네랄 및 모발 중금속 분석 데이터는 각각의 분석 및 측정 결과를 앱이나 웹, 채팅상담, 화상상담 및 전화상담을 통해서 수집하거나 사용자가 사용자 단말(200)에 입력하는 방식 또는 분석 및 측정 데이터가 저장된 데이터베이스로부터 데이터를 수집하는 방식을 이용하여 획득될 수 있다.
또한, 웨어러블 디바이스, 웹 및 앱을 통해 건강연계 데이터를 수집하는 방식은 일정기간 동안의 체중, 걸음 수, 활동량, 운동량, 심박수, 혈압, 수면, BMI, 배변상황, 생리주기 등과 같은 데이터를 웨어러블 디바이스, 웹 및 앱으로부터 수집하거나 관련 데이터가 저장된 데이터베이스로부터 획득하는 방식을 이용할 수 있다.
데이터간의 복잡계를 구축하기 위해서, 복잡계 구축부(150)는 데이터 분류 모듈(152) 및 복잡계 구축 모듈(153)을 포함할 수 있다. 데이터 분류 모듈(152)은 상술한 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터의 분류를 수행한다. 데이터 분류 모듈(152)은 수집된 데이터를 분류, 정형화, 표준화하거나 데이터의 품질 관리를 수행하는 기능을 수행할 수 있다.
또한, 데이터 분류 모듈(152)은 데이터간 연계를 수행할 수 있다. 데이터 연계란 음식, 식품과 영양성분에 관련된 데이터 셋을 연계하거나, 식품, 음식과 건강기능 유효서 정보와 관련된 데이터 셋를 연계하거나, 음식과 식단(식이)에 관련된 데이터셋을 연계하는 기능을 의미할 수 있다.
데이터 분류 모듈(152)은 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터 별로 데이터를 정형화 및 표준화할 수 있다. 또한, 데이터 분류 모듈(152)은 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 중 상호 연관성이 높은 데이터를 분류하거나 상호 연관성이 낮은 데이터를 구분하는 기능을 수행할 수 있다. 여기서 연관성이란 학술 자료, 연구 자료 또는 전문가의 의견 등에 의해 어느 하나의 데이터가 다른 데이터의 값의 변경에 영양을 끼치는 경우를 의미한다.
복잡계 구축 모듈(153)은 데이터 분류 모듈(152)을 이용하여 분류된 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 상호 간의 연관 관계 및 연관성에 관한 빅데이터를 구축한다. 이 때, 단순히, 모든 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 상호간의 연관성을 도출하여 복잡계를 구축하는 것이 아니라, 사용자의 건강연계 데이터를 이용하여 사용자의 건강연계 데이터와 관련성이 있는 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터를 이용하여 복잡계를 구축한다.
예를 들어, 복잡계 구축 모듈(153)은 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축하는 경우, 다음과 같은 데이터 상호간 연간관계를 이용하여 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 개인의 인적사항에 따라 선택된 관심 건강 목표(기억력, 긴장완화, 수면, 인지기능, 피로, 위, 간, 장, 체지방, 흡수(칼슘), 남성생식, 여성생식, 신장 및 요로, 과민면역, 면역, 항산화, 눈, 구강(치아), 피부, 중성지방, 콜레스테롤, 혈압, 혈행, 혈당, 호르몬(갱년기 건강), 관절/뼈, 근육, 어린이 키성장, 정자 운동성, 요산치 등 인체생리 복잡계)에 영향을 미치는 영양성분 및 기능성성분, 이들을 많이 함유하고 있는 식품, 특정 식단의 식품복잡계 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 가족력이 높은 질병들의 기전 바이오마커 및 증상에 영향을 미치는 영양성분 및 기능성성분, 이들을 많이 함유하고 있는 식품, 특정 식단의 식품의 식품복잡계 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 건강검진결과 신장, 체중, 허리둘레, 체질량지수, 시력, 청력, 혈압(수축기/확장기), 요단백, 혈색소, 식전혈당, 총콜레스테롤, HDL콜레스테롤, 트리글리세라이드, LDL콜레스테롤, 혈청크레아티닌, 신사구체여과율, AST, ALT, 감마지피티, 골다공증 등의 수치에 영향을 미치거나 병원진료결과 특정 질병 인체생리복잡계에 영향을 미칠 수 있는 영양성분 및 기능성원료, 이들을 많이 함유하고 있는 식품, 특정 식단의 식품복잡계 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 식습관(식재료구매데이터, 배달음식주문데이터, 외식데이터, 선호/비선호 기호도, 내용, 하루 중 시간, 식사전후(먹은 음식과 남긴 음식) 음식 사진), 공복시간, 음주, 흡연습관 등의 생활습관과 인체생리복잡계와의 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 식후 혈당, 혈지질 반응과 바이오마커 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 일정기간(1주, 1달, 1년 등) 동안의 체중, 걸음수, 활동량, 운동량, 심박수, 혈압, 수면, BMI, 배변상황, 생리주기 등 개인건강기록(Personal Health Record, PHR)을 기반으로 개인에게 요구되는 영양성분 및 기능성성분, 이들을 많이 함유하고 있는 식품, 특정 식단의 식품복잡계와의 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 유전자 정보(인체생리복잡계)와 이에 영향을 미칠 수 있는 영양성분 및 기능성성분, 이들을 많이 함유하고 있는 식품, 특정 식단의 식품복잡계와의 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 장내미생물 균총과 식후혈당반응 및 식후혈지질반응 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 소변대사체와 영양성분 및 기능성성분, 이들을 많이 함유하고 있는 식품 및 특정 식단 섭취 식품복잡계 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 모발미네랄 & 중금속과 영양성분 및 기능성성분, 이들을 많이 함유하고 있는 식품 및 특정 식단 섭취 식품복잡계 연관관계를 이용하여 식품 데이터와 인체 생리 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
또한, 복잡계 구축 모듈(153)은 인체 생리 데이터와 환경 데이터를 이용하여 복잡계를 구축하는 경우, 다음과 같은 데이터 상호간 연간관계를 이용하여 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 개인의 인적사항에 따라 선택된 관심 건강 목표(기억력, 긴장완화, 수면, 인지기능, 피로, 위, 간, 장, 체지방, 흡수(칼슘), 남성생식, 여성생식, 신장 및 요로, 과민면역, 면역, 항산화, 눈, 구강(치아), 피부, 중성지방, 콜레스테롤, 혈압, 혈행, 혈당, 호르몬(갱년기 건강), 관절/뼈, 근육, 어린이 키성장, 정자 운동성, 요산치 등 인체생리복잡계)에 영향을 미치는 환경복잡계 연관관계를 이용하여 인체 생리 데이터와 환경 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 가족력이 높은 질병들의 기전 바이오마커 및 증상에 영향을 미치는 환경복잡계 연관관계를 이용하여 인체 생리 데이터와 환경 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 건강검진결과 신장, 체중, 허리둘레, 체질량지수, 시력, 청력, 혈압(수축기/확장기), 요단백, 혈색소, 식전혈당, 총콜레스테롤, HDL콜레스테롤, 트리글리세라이드, LDL콜레스테롤, 혈청크레아티닌, 신사구체여과율, AST, ALT, 감마지피티, 골다공증 등의 수치에 영향을 미치거나 병원진료결과 특정 질병 인체생리복잡계에 영향을 미칠 수 있는 환경복잡계 연관관계를 이용하여 인체 생리 데이터와 환경 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 유전자 정보(인체생리복잡계)와 이에 후성유전적으로 영향을 미칠 수 있는 환경복잡계 연관관계를 이용하여 인체 생리 데이터와 환경 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 소변대사체와 환경 노출 환경복잡계와의 연관관계를 이용하여 인체 생리 데이터와 환경 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 모발미네랄 & 중금속과 환경 노출 환경복잡계 연관관계를 이용하여 인체 생리 데이터와 환경 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 나이, 성별에 따른 영양성분 및 기능성성분들의 권장섭취량, 상한섭취량 및 이들의 의약품 상호작용을 이용하여 인체 생리 데이터와 환경 데이터간의 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 복잡계를 구축하기 위해서 수집된 모든 데이터 간의 복잡계를 구축하는 것 이외에도 사용자의 건강 연계 데이터와 동일한 데이터 또는 사용자의 건강 연계 데이터와 미리 설정된 기준값 이상의 유사성 또는 관련성이 있는 데이터를 이용하여 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계는 매우 다양한 데이터 상호간에 비선형적인 관계를 가진다. 따라서 단순히 모든 데이터간의 복잡계를 구축하는 것은 복잡계 구축 비용 및 시간을 매우 급격하게 증가시킨다. 복잡계 구축 모듈(153)은 사용자의 건강 연계 데이터와 동일한 데이터 또는 사용자의 건강 연계 데이터와 미리 설정된 기준값 이상의 유사성 또는 관련성이 있는 데이터를 선택적으로 이용하여 복잡계를 구축한다. 따라서 복잡계의 구축에 소비되는 비용 및 시간을 절감할 수 있으며, 보다 사용자에게 적합한 데이터베이스를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153)은 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터에 포함된 복수의 변수 각각을 하나의 노드로 설정할 수 있다. 그리고 각 노드간의 상관관계 또는 연관성을 학습하여 복잡계를 구축할 수 있다. 또한, 복잡계 구축 모듈(153)은 노드간의 상관관계 또는 연관성이 미리 설정된 임계치 이상인 경우에만 노드간 관련성이 있는 것으로 설정할 수 있다.
또한, 복잡계 구축 모듈(153)은 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터에 포함된 복수의 변수 중 의미가 동일하거나 관련성이 높은 변수를 분류하여 복수의 데이터 셋을 생성하고, 각각의 데이터 셋을 노드로 설정할 수 있다. 그리고 각 노드간의 상관관계 또는 연관성을 학습하여 복잡계를 구축할 수 있다. 또한, 복잡계 구축 모듈(153)은 노드간의 상관관계 또는 연관성이 미리 설정된 임계치 이상인 경우에만 노드간 관련성이 있는 것으로 설정할 수 있다.
복잡계 구축 모듈(153) 복잡계를 구축하기 위해서, 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습 및 강화 학습 중 어느 하나 이상을 이용하여 학습을 수행할 수 있다. 또한, 복잡계 구축 모듈(153)은 복잡계를 구축하기 위해서 ANN(Artificial Neural Network), DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolution Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등과 같은 신경망 구조 중 어느 하나 이상을 이용할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)은 복잡계 구축부(150)에서 구축된 식품 데이터, 인체 생리 데이터 및 환경 데이터에 관한 데이터베이스와 사용자의 건강 연계 데이터를 이용하여 개인의 건강관련 특성에 맞추어진 건강 유지 및 질병 예방 영양성분, 생리활성물질(기능성성분), 이들을 많이 함유하고 있는 식품 및 특정 식단들을 예측할 수 있다. 이 때, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 기계 학습을 수행하여 사용자 맞춤형 식이를 도출할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 사용자 개인의 건강관련 특성에 맞추어진 건강 유지 및 질병 예방 영양성분, 생리활성물질(기능성성분), 이들을 많이 함유하고 있는 식품을 추천하는 것뿐만 아니라, 개인 맞춤형 영양 성분이 최대화 되도록 식료품을 조리 또는 섭취하는 방식을 추천할 수 있다.
또한, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 예측된 영양소, 생리활성물질(기능성원료), 식품, 식단 중 건강 및 질병 예방 물질에 중요도를 매기고 이를 포함하는 식재료들 역시 이를 기반으로 중요도를 예측할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 인간 상호작용(interactome)에서 임상적으로 증거를 가지는 건강 유지 및 질병 예방 물질들의 작용을 시뮬레이션하여 게놈 전체의 활동 프로파일을 구축할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 학습된 상호작용 활동 프로파일을 사용하여 건강 기능 및 질병 예방 관련 식품성분을 예측하기 위해 감독된(supervised) 접근 방식을 사용하여 모델 설계. 체계적 리뷰를 통해서 확인된 식품 성분 목록을 학습 데이터로 사용할 수 있다. 더불어, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 kNN(k-nearest neighbors), DT(Decision tree), SVM(support vector machine), MMC(moving morphable component) 등 다양한 머신러닝 모형을 적용하고 비교 평가할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 설계된 모델을 사용하여 식품 중 영양소 및 생리활성물질(기능성원료) 데이터베이스에서 건강 및 질병 예방 효과를 보일 물질들을 예측할 수 있다.
예를 들어, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 식품, 재료, 음식에 포함된 영양 성분을 이용하여 사용자가 섭취할 식단의 영양 평가를 수행할 수 있다. 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 도출된 영양 평가를 이용하여 영양 성분에 따른 질환, 질병 발생 가능성, 알러젠, 유전정보 데이터 및 인체, 유전자, 알레르기, 기호/취향, 장내 미생물, 식이행동 등과 같은 사용자의 개인 정보를 이용하여 사용자 맞춤 식이를 제공할 수 있다.
또한, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 질환을 우울증, 고혈압, 당뇨, 비만, 고지혈증, 위암, 감암, 폐암, 대장암, 유방암, 자궁경부암과 같이 11가지로 분류할 수 있다. 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 11가지의 질환 정보를 이용하여 개인 맞춤형 식이를 제공할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 질환별 발병기전, 방생요인 및 식이요법에 영향을 미치는 영양성분들의 연구결과를 이용하여 음식이 각 질환에 얼마나 적합한지를 나타내는 적합률을 도출할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 탄수화물, 단백질, 지방(포화지방, 불포화지방산), 트립토판, 콜레스테롤, 비타민 A, 비타민 B, 비타민 C, 비타민 E, 셀레늄(Se), 마그네슘(Mg), 칼슘(Ca), 나트륨(Na), 식이섬유소 등 16가지 적용 영양소를 선택하여 한국인 1일 권장량을 기준값으로 고려하여 질환에 따른 적용 영양소 수치를 도출할 수있다.
우울증의 경우, 탄수화물, 단백질, 지방, 트립토판, 포화지방산, 콜레스테롤, 비타민 B, 셀레늄, 마그네슘, 칼슘의 적합률을 도출할 수 있다. 또한, 고혈압의 경우, 탄수화물, 단백질, 지방, 나트륨, 식이섬유소, 포화지방산, 칼륨, 마그네슘, 칼슘의 적합률을 도출할 수 있다.
또한, 당뇨의 경우 탄수화물, 단백질, 지방, 식이섬유소, 포화지방산의 적합률을 도출할 수 있으며, 비만의 경우 탄수화물, 단백질, 지방, 식이섬유소의 적합률을 도출할 수 있다. 또한, 고지혈증의 경우 탄수화물, 단백질, 지방, 포화지방산, 불포화지방산, 섬유소, 비타민 C, 비타민 E, 칼슘에 관한 적합률을 도출할 수 있다.
그리고, 위암의 경우 탄수화물, 단백질, 지방, 나트륨, 불포화지방산, 비타민 C, 비타민 E에 관하여 적합률을 도출할 수 있으며, 폐암의 경우, 탄수화물, 단백질, 지방, 비타민 A, 비타민 C, 비타민 E에 관하여 적합률을 도출할 수 있다. 또한, 간암의 경우, 탄수화물, 단백질, 지방, 비타민 A, 비타민 C, 비타민 E에 관한 적합률을 도출할 수 있다.
또한, 자궁경부암의 경우, 탄수화물, 단백질, 지방, 비타민 A, 비타민 C, 비타민 E에 관하여, 유방암의 경우 탄수화물, 단백질, 지방, 비타민 A, 비타민 C에 대하여, 대장암의 경우, 탄수화물, 단백질, 지방, 섬유소, 유당, 비타민 C에 관하여 적합률을 도출할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 질환에 따른 영양소의 적합률을 도출하기 위해서 1일 한국인 영양섭취량 및 영양권장량 등을 기준으로 질환에 따른 섭취영양소별 적용수치를 가감하여 섭취 영양소 적정 수치를 급간(Class interval)별 점수로 분류하여 영양소의 적합률을 도출할 수 있다.
예를들어, 트핍토판은 우울증 적합 영양소로 성인기준 권장비율은 1일 300~400 mg으로 설정할 수 있다. 콜레스테롤의 경우, 성인 기준 1일 200~400mg으로, 포화지방산은 성인기준 1일 권장 칼로리(남자 2600kcal, 여자 2100kcal) 평균값의 4.5~7%의 값으로 설정할 수 있다.
또한, 비타민 B3, B5, B6는 100~500 mg, 비타민 B9은 400~800μg, 비타민 B12는 100~500μg으로 설정할 수 있다. 셀레늄은 55~100μg, 마그네슘은 280~340μg, 칼슘은 700~1000mg으로 설정할 수 있다.
그리고, 사용자가 우울증 환자인 경우, 우울증 발생 위험을 높이는 포장지방산, 콜레스테롤의 성인 기준 권장비율에서 10% 감소된 값을 제안할 수 있다. 또한, 우울증에 긍정적인 효과가 있는 트립토판, 비타민 B, 셀레늄, 마그네슘, 칼슘은 성인 기준 권장 비율에서 10%증가된 값을 제안할 수 있다.
예를 들어, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 식품, 재료, 음식에 포함된 영양 성분을 이용하여 사용자가 섭취할 식단의 영양 평가를 수행할 수 있다. 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 도출된 영양 평가를 이용하여 영양 성분에 따른 질환, 질병 발생 가능성, 알러젠, 유전정보 데이터 및 인체, 유전자, 알레르기, 기호/취향, 장내 미생물, 식이행동 등과 같은 사용자의 개인 정보를 이용하여 사용자 맞춤 식이를 제공할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 예측 모델의 성능 검증을 수행할 수 있다. 이를 위해 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 k겹 교차 검증(k-fold cross-validation) 평가법으로 도출 결과를 검증하거나, AUC(area under the ROC Curve), F1 스코어(score)를 이용하여 도출 성능을 평가할 수 있다. 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 교차검증(cross validation)과 수신자 판단 특성 곡선(receiver operation characteristic curve) 등을 통해 플랫폼 내 개인 맞춤 식이 도출 결과의 민감도와 특이도를 실증할 수 있다.
개인 맞춤 식이 도출부(160)는 기계 학습의 분류 중 학습하는 동안의 감독 형태나 정보량에 따라 구분되는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습 및 강화 학습 중 어느 하나 이상을 이용하여 개인 맞춤 식이를 도출하기 위한 학습을 수행할 수 있다.
예를 들어, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 복잡계 구축부(150)에서 구축된 데이터베이스에 포함된 데이터 중 상관관계 또는 관련도가 제1 임계치 이상인 데이터셋에 관해서는 지도 학습을 수행할 수 있다. 또한, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 복잡계 구축부(150)에서 구축된 데이터베이스에 포함된 데이터 중 상관관계 또는 관련도가 제2 임계치 이상인 데이터셋에 관해서는 준지도 학습을 수행할 수 있다. 또한, 개인 맞춤 식이 도출부(160)는 복잡계 구축부(150)에서 구축된 데이터베이스에 포함된 데이터 중 상관관계 또는 관련도가 제3임계치 미만인 데이터셋에 관해서는 비지도 학습 또는 강화 학습을 수행하여 개인 맞춤 식이 도출부(160)의 학습 효율을 증가시킬 수 있다.
상술한 바와 같이 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 사용자의 건강 연계 데이터, 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터를 이용하여 복잡계를 구축하거나 개인 맞춤 식이를 도출하기 위해 기계학습을 수행할 수 있다.
개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 지도 학습을 수행하기 위해서 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors), 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines, SVM), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest) 및 신경망(Neural Networks) 중 어느 하나 이상을 이용할 수 있다.
또한, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 비지도 학습을 수행하기 위해 군집(clustering, nsupervised/supervised hybrid clustering), K- 평균(K-Means), 계층 군집 분석(Hierarchical Cluster Analysis, HCA), 기대값 최대화(Expectation Maximixation), 시각화(Visualization), 차원 축소(dimensionality reduction), 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA), 커널(kernel) PCA, 지역적 선형 임베딩(Locally-Linear Embedding, LLE), t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), 연관 규칙 학습(Association rule learning), 어프라이어리(Apriori), 이클렛(Eclat) 중 어느 하나 이상을 이용할 수 있다.
개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)은 기계학습을 수행하기 위한 방법으로서 ANN(Artificial Neural Network), DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolution Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등과 같은 신경망 구조 중 어느 하나 이상을 이용할 수 있다.
ANN은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)를 포함할 수 있다. 입력층은 복잡계, 데이터 베이스를 구축하기 위한 데이터, 복잡계 구축부(150)를 이용하여 도출된 데이터 또는 복잡계 구축부(150)를 이용하여 구축된 복잡계 데이터가 입력된다.
은닉층은 입력층에서 입력된 데이터에 가중치(weight)를 설정한다. 그리고 반복 학습을 통해 시냅스의 결합 세기, 가중치를 변화시켜 결과값을 도출한다. 출력층에서는 학습 결과에 따른 복잡계 구축 결과 또는 개인 맞춤 식이가 출력될 수 있다. DNN은 ANN보다 은닉층의 개수를 늘려서 학습 결과를 향상시킬 수 있다.
CNN은 합성곱계층(Convolution layer), 풀링 계층(Pooling layer), 연결 계층(Fully Connected layer) 및 출력층(Output layer)를 이용하여 구성될 수 있다. 합성곱 계층은 ReLU함수를 이용하여 입력 데이터의 특징을 도출한다. 즉, 복잡계를 구축 및 개인 맞춤 식이 도출을 위한 사용자의 건강 연계 데이터, 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터의 특징을 도출할 수 있다. 풀링 계층은 합성곱계층을 거친 데이터의 노이즈를 상쇄시키고 정규화를 수행하여 데이터의 사이즈를 감소시킬 수 있다.
제품 추천부(170)는 개인 맞춤 식이 도출부(160)에서 도출된 결과를 이용하여 개인화된 식이 및 제품을 추천한다. 제품 추천부(170)에서 추천하는 식이 및 제품이란 식단, 농수축산물, 가공식품, 조리식품, 밀키트, 조리법, 외식, 건강기능식품/영양제, 스마트팜, 화장품, 약물, 한약재 등을 포함할 수 있다.
제품 추천부(170)는 사용자에게 식재료, 음식, 영양제 및 약품 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 식이 제품 구매 리스트를 제공할 수 있다. 이 때, 미리 설정된 기준 또는 가중치에 따라 리스트에 표시되는 제품의 순서를 설정할 수 있다.
제품 추천부(170)는 사용자의 주의식품과 공복시간, 활동량, 심박수에 대한 사항 등을 제안할 수 있다. 또한, 제품 추천부(170)는 추천 식이 및 제품의 보험사, 판매자와 연계하여 식이 추천과 구매가 바로 연결될 수 있게 서비스할 수 있다. 즉, 제품 추천부(170)는 도출된 개인 맞춤형 식이 결과를 기초로 식품, 화장품, 헬스케어 서비스, 보험 등과 같은 제품 및 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 제품 추천부(170)는 사용자가 주로 이용하는 리테일사나 고객의 동선에 있는 편의점에 개인 맞춤형 식이 리스트를 전송할 수 있다. 따라서, 리테일사 및 편의점은 사용자의 개인 맞춤형 식이 리스트에 포함된 제품을 준비하여 사용자에게 배송하거나 사용자가 직접 픽업할 수 있다.
개인 맞춤 식이 제안 프로그램은 복잡계 구축부(150) 및 개인 맞춤 식이 도출부(160)의 결과에 대한 전문가의 과학적, 임상적 검토를 통해 피드백을 수행할 수 있다. 이에 따라서, 개인 맞춤 식이 제안 프로그램대한 과학적 검증. 제안된 식이가 실현 가능하고 효과적인지에 대한 입증 및 피드백이 가능하다.
예를 들어, 개인 맞춤 식이 제안 프로그램은 복잡계 구축부(150) 및 개인 맞춤 식이 도출부(160)에서 도출된 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 간의 상호관계 데이터, 개인 맞춤형 식이 도출 결과를 전문가에게 전송할 수 있다. 그리고, 전문자의 의견을 답변으로 수신하여 잘못 산출된 결과가 있는지 피드백하여 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 간의 상호관계 데이터, 개인 맞춤형 식이 도출 결과를 수정할 수 있다.
또한, 개인 맞춤 식이 제안 프로그램은 개인의 건강데이터 수집을 위한 앱 또는 웹을 이용하여 대상군 당 일천명 이상의 참가자를 확보하고, 전문가 집단 및 개인 맞춤 식이 제안 프로그램에 의해 설계된 맞춤형 식이에 대한 반응을 피드백받을 수 있다. 이에 따라서, 개인 맞춤 식이 제안 프로그램은 전문가가 도출한 개인 맞춤형 식이와 유사한 결과를 도출하도록 학습할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법을 설명한다.
도 4에 도시된 바와 같이 건강연계데이터 획득 단계(S100), 복잡계 구축 단계(S200) 및 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)를 포함할 수 있다.
건강연계데이터 획득 단계(S100)에서는 사용자가 착용하는 웨어러블 기기, 스마트 기기, 건강 연계 데이터 수집, 분석 기업(200) 및 외부 데이터 베이스(201)로부터 수집된 사용자의 데이터, 사용자 개인 정보, 공공 데이터 베이스에 저장된 데이터 등과 같이 사용자의 건강과 연계된 데이터를 수집한다.
도 3을 참조하여 상술한 바와 같이 건강연계 데이터를 획득하는 방법으로서, 설문을 통해 사용자의 건강연계 데이터를 획득하는 방법, 사용자의 신체 측정하는 방법, 사용자의 인체 유래물 분석을 이용하여 건강연계 데이터를 획득하는 방법 및 사용자의 웨어리블 디바이스, 웹 및 앱(APP)을 이용하여 수집된 사용자의 건강관련 데이터를 이용하는 방법, 건강 연계 데이터 수집 및 분석 기업의 데이터를 이용하는 방법 중 어느 하나의 방법 이상을 사용할 수 있다.
복잡계 구축 단계(S200)에서는, 사용자의 건강 연계 데이터, 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터의 상호관계 및 연관성을 이용하여 복잡계를 구축할 수 있다.
복잡계 구축 단계(S200)에서는 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터에 관하여 분류, 정형화 및 표준화 중 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 그리고, 가공된 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 상호간의 연관성을 도출하여 복잡계를 구축할 수 있다.
상술한 바와 같이 복잡계 구축 단계(S200)에서는 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터에 포함된 복수의 변수 각각을 하나의 노드로 설정할 수 있다. 그리고 각 노드간의 상관관계 또는 연관성을 학습하여 복잡계를 구축할 수 있다. 또한, 복잡계 구축 단계(S200)에서는 노드간의 상관관계 또는 연관성이 미리 설정된 임계치 이상인 경우에만 노드간 관련성이 있는 것으로 설정할 수 있다.
또한, 복잡계 구축 단계(S200)에서는 식품 데이터, 인체 생리 데이터, 환경 데이터에 포함된 복수의 변수 중 의미가 동일하거나 관련성이 높은 변수를 분류하여 복수의 데이터 셋을 생성하고, 각각의 데이터 셋을 노드로 설정할 수 있다. 그리고 각 노드간의 상관관계 또는 연관성을 학습하여 복잡계를 구축할 수 있다. 또한, 복잡계 구축 모듈(153)은 노드간의 상관관계 또는 연관성이 미리 설정된 임계치 이상인 경우에만 노드간 관련성이 있는 것으로 설정할 수 있다.
개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는, 식품 데이터, 인체 생리 데이터 및 환경 데이터에 관한 복잡계와 사용자의 건강 연계 데이터를 이용하여 개인의 건강관련 특성에 맞추어진 건강 유지 및 질병 예방 영양성분, 생리활성물질(기능성성분), 이들을 많이 함유하고 있는 식품 및 특정 식단들을 도출할 수 있다.
또한, 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는, 도출된 개인 맞춤형 식이 제안 결과를 이용하여 사용자에게 식료품, 의약품, 화장품, 헬스케어 상품, 헬스케어 서비스 및 보험 등 의 구매 추천 리스트를 제공하거나 판매자(유통사, 보험사)와 사용자를 중계하는 기능을 수행할 수 있다.
예를 들어, 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는 개인 맞춤형 식이 제안 결과를 이용하여 사용자에게 식료품, 의약품 및 화장품의 구매를 추천하기 위해 미리 설정된 기준 또는 가중치에 따라 판매자(300)를 우선적으로 표시하거나, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템(100)에 등록된 판매자(300)의 제품을 사용자에게 제공할 수 있다.
개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는, kNN(k-nearest neighbors), DT(Decision tree), SVM(support vector machine), MMC(moving morphable component) 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 도출할 수 있다.
개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는, 도출된 영양소, 생리활성물질(기능성원료), 식품, 식단 중 건강 및 질병 예방 물질에 중요도를 매기고 이를 포함하는 식재료들 역시 이를 기반으로 중요도를 예측할 수 있다.
또한, 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품에 대하여, 상기 개인 맞춤형 영양 성분이 최대화 되도록 상기 식료품을 조리 또는 섭취하는 방식을 추천할 수 있다. 더불어, 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는 사용자에게 식재료, 음식, 영양제 및 약품 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 식이 제품 구매 리스트를 제공할 수 있다.
또한, 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는 사용자의 신뢰성을 높이기 위해 교차검증(cross validation), 수신자 판단 특성 곡선(receiver operation characteristic curve), F1 스코어(score) 중 어느 하나 이상을 이용하여 개인 맞춤형 식이 도출 결과의 민감도 및 특이도를 도출할 수 있다.
개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는 개인 맞춤 식이 도출 결과에 대한 전문가의 과학적, 임상적 검토를 통해 피드백을 수행할 수 있다. 이에 따라서, 개인 맞춤 식이 제안 프로그램대한 과학적 검증. 제안된 식이가 실현 가능하고 효과적인지에 대한 입증 및 피드백이 가능하다.
예를 들어, 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는 복잡계 구축부(150) 및 개인 맞춤 식이 도출부(160)에서 도출된 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 간의 상호관계 데이터, 개인 맞춤형 식이 도출 결과를 전문가에게 전송할 수 있다. 그리고, 전문자의 의견을 답변으로 수신하여 잘못 산출된 결과가 있는지 피드백하여 식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터 간의 상호관계 데이터, 개인 맞춤형 식이 도출 결과를 수정할 수 있다.
또한, 개인 맞춤형 영양 성분 및 식이 제안 단계(S300)에서는 개인의 건강데이터 수집을 위한 앱 또는 웹을 이용하여 대상군 당 일천명 이상의 참가자를 확보하고, 전문가 집단 및 개인 맞춤 식이 제안 프로그램에 의해 설계된 맞춤형 식이에 대한 반응을 피드백받을 수 있다. 이에 따라서, 개인 맞춤 식이 제안 프로그램은 전문가가 도출한 개인 맞춤형 식이와 유사한 결과를 도출하도록 학습할 수 있다.
본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 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 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.
100: 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템
200: 사용자 단말건강 연계 데이터 수집 기업
300: 판매자
210: 건강 연계 데이터 수집 및 분석 기업
201: 외부 데이터 베이스
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 데이터베이스
140: 프로세서
200: 사용자 단말건강 연계 데이터 수집 기업
300: 판매자
210: 건강 연계 데이터 수집 및 분석 기업
201: 외부 데이터 베이스
110: 통신모듈
120: 메모리
130: 데이터베이스
140: 프로세서
Claims (14)
- 프로세서에 의해 수행되는 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법에 관한 것으로서,
사용자의 건강과 관련된 건강연계데이터를 획득하는 단계,
식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터를 포함하는 빅데이터 및 상기 건강연계데이터를 이용하여 데이터베이스를 구축하는 단계, 및
상기 데이터 베이스를 이용하여 학습된 개인 맞춤형 식이 도출 모델을 실행하여 상기 사용자의 건강관련 특성에 맞추어진 건강 유지 성분, 질병 영양성분, 생리활성성분 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하는 단계를 포함하며,
상기 식품 데이터는 식품의 영양 성분 및 식품의 특성에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 인체생리 데이터는 신체, 질병 및 유전자 정보에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 환경 데이터는 기후 환경 및 환경 위해 물질에 관련된 데이터를 포함하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 건강연계데이터를 획득하는 단계는,
사용자의 건강과 연관된 데이터를 사용자의 스마트 기기, 웨어러블 기기 및 외부 데이터 베이스 중 어느 하나 이상으로부터 획득하는 단계를 포함하며,
상기 외부 데이터 베이스는, 사용자의 웨어러블 기기, 스마트 기기, 건강 연계 데이터 수집 및 분석 기업으로부터 획득된 데이터, 사용자의 건강검진이력 데이터 또는 사용자의 건강관련 데이터가 저장된 서버 또는 데이터베이스를 의미하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 데이터베이스를 구축하는 단계는,
상기 식품 데이터, 상기 인체생리 데이터, 상기 환경 데이터에 관하여 분류, 정형화 및 표준화 중 어느 하나 이상을 수행하는 단계,
상기 식품 데이터, 상기 인체생리 데이터, 상기 환경 데이터 상호간의 연관성을 도출하여 복잡계를 구축하는 단계를 포함하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하는 단계는,
상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품에 대하여, 상기 개인 맞춤형 영양 성분이 최대화 되도록 상기 식료품을 조리 또는 섭취하는 방식을 추천하는 단계를 포함하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하는 단계는,
상기 사용자에게 식재료, 음식, 영양제 및 약품 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 식이 제품 구매 리스트를 제공하는 단계를 더 포함하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하는 단계는,
kNN(k-nearest neighbors), DT(Decision tree), SVM(support vector machine), MMC(moving morphable component) 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 도출하는 단계를 더 포함하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법. - 제1항에 있어서,
상기 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하는 단계는,
교차검증(cross validation), 수신자 판단 특성 곡선(receiver operation characteristic curve), F1 스코어 중 어느 하나 이상을 이용하여 개인 맞춤형 식이 도출 결과의 민감도 및 특이도를 도출하는 단계를 더 포함하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 방법. - 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템에 관한 것으로서,
개인 맞춤형 식이 제안 프로그램이 저장되는 메모리, 및
상기 메모리에 저장된 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,
상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여,
사용자의 건강과 관련된 건강연계데이터를 획득하고,
식품 데이터, 인체생리 데이터, 환경 데이터를 포함하는 빅데이터 및 상기 건강연계데이터를 이용한 데이터 베이스를 구축하고,
상기 데이터 베이스를 이용하여 학습된 개인 맞춤형 식이 도출 모델을 실행하여 상기 사용자의 건강관련 특성에 맞추어진 건강 유지 성분, 질병 영양성분, 생리활성성분 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 제안하며,
상기 식품 데이터는 식품의 영양 성분 및 식품의 특성에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 인체생리 데이터는 신체, 질병 및 유전자 정보에 관련된 데이터를 포함하고, 상기 환경 데이터는 기후 환경 및 환경 위해 물질에 관련된 데이터를 포함하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여,
사용자의 건강과 연관된 데이터를 사용자의 스마트 기기, 웨어러블 기기 및 외부 데이터 베이스 중 어느 하나 이상으로부터 획득하고,
상기 외부 데이터 베이스는, 사용자의 웨어러블 기기, 스마트 기기, 건강 연계 데이터 수집 및 분석 기업으로부터 획득된 데이터, 사용자의 건강검진이력 데이터 또는 사용자의 건강관련 데이터가 저장된 서버 또는 데이터베이스를 의미하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여,
상기 식품 데이터, 상기 인체생리 데이터, 상기 환경 데이터에 관하여 분류, 정형화 및 표준화 중 어느 하나 이상을 수행하고, 상기 식품 데이터, 상기 인체생리 데이터, 상기 환경 데이터 상호간의 연관성을 도출하여 복잡계를 구축하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여,
상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품에 대하여, 상기 개인 맞춤형 영양 성분이 최대화 되도록 상기 식료품을 조리 또는 섭취하는 방식을 추천하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여,
상기 사용자에게 식재료, 음식, 영양제 및 약품 중 어느 하나 이상을 포함하는 개인 맞춤형 식이 제품 구매 리스트를 제공하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여,
kNN(k-nearest neighbors), DT(Decision tree), SVM(support vector machine), MMC(moving morphable component) 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 개인 맞춤형 영양 성분 또는 상기 개인 맞춤형 영양 성분을 포함하는 식료품을 도출하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템. - 제8항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 개인 맞춤형 식이 제안 프로그램을 실행하여,
교차검증(cross validation), 수신자 판단 특성 곡선(receiver operation characteristic curve), F1 스코어 중 어느 하나 이상을 이용하여 개인 맞춤형 식이 도출 결과의 민감도 및 특이도를 도출하는, 개인 맞춤형 식이 제안 플랫폼 제공 시스템.
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116994709A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-11-03 | 广州营悦营养健康咨询有限公司 | 一种个性化的饮食与运动推荐方法、系统及电子设备 |
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-
2022
- 2022-04-04 KR KR1020220041661A patent/KR20220168142A/ko unknown
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116994709A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-11-03 | 广州营悦营养健康咨询有限公司 | 一种个性化的饮食与运动推荐方法、系统及电子设备 |
| CN116994709B (zh) * | 2023-06-01 | 2024-04-05 | 精准营养医学科技研究院(深圳)有限公司 | 一种个性化的饮食与运动推荐方法、系统及电子设备 |
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