KR20230056532A - 칼로리를 고려한 사용자 맞춤형 샐러드 메뉴 추천 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예는 칼로리를 고려한 사용자 맞춤형 샐러드 메뉴 추천 방법을 제공한다.
Description
본 발명은 칼로리를 고려한 사용자 맞춤형 샐러드 메뉴 추천 방법에 관한 것이다.
남성의 샐러드 구매율은 2018년 29.8%에서 2020년 41.3%로 11.5% 증가했고, 연령대별 샐러드 매출은 50대 이상이 2018년 19.4%에서 2020년에는 22.3%로 전체 연령의 1/4 이상을 차지하고 있다. 샐러드 구매율은 여성 60 : 남성 40의 비율로 남녀 비율이 점차 좁혀지고 있고, 20~30대의 높은 비중에서 모든 연령층으로 고르게 증가하는 추세로 나타난다. 코로나19 발생 이후 샐러드 판매량은 전체적으로 27.2%나 증가하였다. 종합해 보면 남성, 중장년층의 고객은 48.4%나 증가하여 이제는 ‘샐러드가 다이어트, 여성, 젊은층이 주를 이룬다’고 말할 수 없는 시점에 있다.
농촌경제 연구원 발표에 따르면 신선/편이 채소 시장의 규모는 2010년 이후 연평균 20%성장해 2019년 9300억원의 시장 규모를 형성하고, 2020년 1조원을 돌파하였다. 또한, 한국농수산식품 유통공사에서는 ‘코로나 전 후 식품 소비 조사’에 따르면 소비자 가운데 21.3%가 코로나 이후 샐러드 구매를 늘린 것으로 나타나며, 코로나19로 외부 활동량이 급격히 줄어들고 집에서의 생활이 길어지자 고칼로리 음식 보다는 건강하고 가벼운 샐러드로 한끼를 해결하려는 수요가 늘고 있다.
다만, 내 몸에 맞는 식단을 선택하는 데에 어려움을 겪는 사람들이 많고, 결국 식단을 선택하고 유지하는 데에서 발생하는 문제들 때문에 건강한 음식의 소비를 포기하는 사람들이 많다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 장치를 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 서버에서 수행되는 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법은 사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산하는 단계; 병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득하되, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함하는, 단계; 상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분하는 단계; 상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료들을 포함하는 식재료 리스트를 제공하되, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함하는, 단계; 상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득하는 단계; 및 상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공하되, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성되는, 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 유전자 정보는 평균혈압, 피부탄력, 피부노화, 색소침착, 비타민C 대사, 카페인 대사, 탈모, 및 모발굵기에 관련된 유전 정보를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 상기 사용자 단말로부터 상기 복수의 식단 중에서 하나의 식단을 선택하는 입력을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 병원 단말로부터 상기 사용자의 내장지방 수치 및 피하지방 수치에 관련된 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자의 내장지방 및 피하지방 수치를 각각 낮음, 보통, 높음으로 구분하는 단계; 및 상기 내장지방 수치가 높음인 경우, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80%로 구성되고, 상기 피하지방 수치가 높음인 경우, 상기 사용자 단말에 운동 계획 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 명세서의 다른 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 장치는 프로세서(processor) 및 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은 사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득하고; 상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산하고; 병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득하되, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함하고; 상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분하고; 상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료들을 포함하는 식재료 리스트를 제공하되, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함하고; 상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득하고; 그리고 상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공하되, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성되도록 설정될 수 있다.
여기서, 상기 유전자 정보는 평균혈압, 피부탄력, 피부노화, 색소침착, 비타민C 대사, 카페인 대사, 탈모, 및 모발굵기에 관련된 유전 정보를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 사용자 단말로부터 상기 복수의 식단 중에서 하나의 식단을 선택하는 입력을 획득하도록 더 설정될 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 병원 단말로부터 상기 사용자의 내장지방 수치 및 피하지방 수치에 관련된 정보를 획득하고; 상기 사용자의 내장지방 및 피하지방 수치를 각각 낮음, 보통, 높음으로 구분하고; 그리고 상기 내장지방 수치가 높음인 경우, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80%로 구성되고, 상기 피하지방 수치가 높음인 경우, 상기 사용자 단말에 운동 계획 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
본 명세서의 일 실시예에 따르면, 사용자의 기본 정보 및 유전자 검사를 통해 사용자에게 적합한 식단을 구성할 수 있다. 사용자는 자신의 유전자 검사 결과를 바탕으로 자신이 섭취하면 좋을 음식과 섭취가 권장되지 않는 음식들에 대한 정보를 획득할 수 있고, 여기에 사용자의 선호 정보를 반영한 식재료들을 이용하여 식단이 구성될 수 있다. 따라서 사용자는 보다 건강하고 효과적인 식단을 섭취할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 서버를 포함하는 시스템도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다이어트 추천 솔루션 어플리케이션의 개요를 도시한 도면이다.
도 4 내지 도 9는 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 10은 다이어트 추천 솔루션의 개요를 도시한 도면이다.
도 11은 유전자 정보 획득 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 12는 샐러드 메뉴 추천 서비스 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다이어트 추천 솔루션 어플리케이션의 개요를 도시한 도면이다.
도 4 내지 도 9는 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 10은 다이어트 추천 솔루션의 개요를 도시한 도면이다.
도 11은 유전자 정보 획득 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 12는 샐러드 메뉴 추천 서비스 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 서버를 포함하는 시스템도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법은 PC(Personal Computer) 등과 같이 저장공간을 구비하고 인터넷에 연결될 수 있으며 휴대가 용이하지 않는 컴퓨팅 장치에서 수행되거나 스마트폰 등과 같이 휴대용 단말기에서 수행될 수 있다. 이때 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법은 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법이 구현된 어플리케이션(application)이 앱스토어(App store)등에서 다운되어 상기 휴대용 단말기에 설치된 후 실행될 수 있다.
그리고 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법은 CD(Compact Disc) 또는 USB(Universal Serial Bus) 메모리 등과 같은 기록매체에 기록된 상태에서 PC 등과 같은 컴퓨팅 장치에 삽입되어 상기 컴퓨팅 장치의 액세스 동작을 통해서 수행되거나 상기 기록매체로부터 컴퓨팅 장치의 저장공간에 저장된 후 컴퓨팅 장치의 액세스 동작을 통해서 수행될 수도 있다.
한편 상기 컴퓨팅 장치 또는 휴대용 단말기가 인터넷에 연결된 서버에 접속가능한 경우, 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법은 상기 컴퓨팅 장치 또는 휴대용 단말기의 요청에 따라 서버에서도 실행될 수 있다.
이하에서 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법이 실행되는 컴퓨팅 장치, 휴대용 단말기 또는 서버 등을 통칭하여 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 장치라고 칭할 수 있다.
상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 장치는 도 2에 예시된 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 장치와 동일한 구성을 가질 수 있으며, 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 장치는 도 1에 도시된 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 장치에 국한되지 않을 수 있다.
일 실시예에 따른 시스템은 사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130), 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 서버(140)(이하, 서버(140)) 및 유전자 분석 단말(150)을 포함할 수 있다. 네트워크는 인터넷 포털 사이트 서버, SNS 서버, 블로그를 운영하는 서버 등을 포함할 수 있다.
사용자 단말(110, 120) 및 병원 단말(130)은 스마트폰, 태블릿 PC, PC, 스마트 TV, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱, 미디어 플레이어, 마이크로 서버, GPS(global positioning system) 장치, 전자책 단말기, 디지털방송용 단말기, 네비게이션, 키오스크, MP3 플레이어, 디지털 카메라, 가전기기, 카메라가 탑재된 디바이스 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 또한, 사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130)은 통신 기능 및 데이터 프로세싱 기능을 구비한 웨어러블 디바이스일 수 있다. 그러나, 이에 제한되지 않는다.
예를 들어, 유전자 분석 단말(150)은 병원 단말(130)에 포함되어 있을 수 있으나, 별도의 기관에서 유전자 분석이 수행되는 경우 별도로 존재할 수도 있다. 유전자 분석 단말(150)은 사용자의 유전 정보를 서버 또는 사용자 단말에게 제공할 수 있으며, 유전자 분석 단말(150)은 이전에 사용자가 유전자 분석을 진행하였던 기관의 단말을 나타낼 수도 있다.
서버(140)는 사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130) 및 유전자 분석 단말(150)과, 네트워크를 통해 통신하여 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다.
일례로, 서버(140)는 네트워크를 통해 접속한 사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130) 또는 유전자 분석 단말(150)로 어플리케이션의 설치를 위한 파일을 제공할 수 있다. 이 경우 사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130) 및 유전자 분석 단말(150)은 서버(140)로부터 제공된 파일을 이용하여 어플리케이션을 설치할 수 있다.
또한, 사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130) 및 유전자 분석 단말(150)은 운영체제(Operating System, OS) 및 적어도 하나의 프로그램(일례로 브라우저나 설치된 어플리케이션)의 제어에 따라 서버(140)에 접속하여, 서버(140)가 제공하는 서비스나 컨텐츠를 제공받을 수 있다.
다른 예로, 서버(140)는 데이터 송수신을 위한 통신 세션을 설정하고, 설정된 통신 세션을 통해 사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130) 및 유전자 분석 단말(150) 간의 데이터 송수신을 라우팅할 수도 있다.
사용자 단말(110, 120), 병원 단말(130), 유전자 분석 단말(150) 및 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 서버(140)는 네트워크를 이용하여 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망 및 이들의 상호 조합을 포함하며, 도 1에 도시된 각 네트워크 구성 주체가 서로 원활하게 통신을 할 수 있도록 하는 포괄적인 의미의 데이터 통신망이며, 유선 인터넷, 무선 인터넷 및 모바일 무선 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 무선 통신은 예를 들어, 무선 랜(Wi-Fi), 블루투스, 블루투스 저 에너지(Bluetooth low energy), 지그비, WFD(Wi-Fi Direct), UWB(ultra wideband), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), NFC(Near Field Communication) 등이 있을 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 서버의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 서버(200)(이하, 서버(200))는 통신부(210), 프로세서(220) 및 DB(230)를 포함할 수 있다. 도 2의 서버(200)에는 실시예와 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 더 포함될 수 있음을 당해 기술분야의 통상의 기술자라면 이해할 수 있다.
통신부(210)는 사용자 단말 및 작품 제공자 단말과 유선/무선 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 통신부(210)는, 근거리 통신부(미도시), 이동 통신부(미도시) 및 방송 수신부(미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일례로, DB(230)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신부(210)의 제어에 따라 네트워크를 통해 사용자 단말 및 작품 제공자 단말로 전달될 수 있다. 역으로, 사용자 단말 및 작품 제공자 단말의 프로세서의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 컨텐츠, 파일 등이 네트워크를 거쳐 통신부(210)을 통해 서버(200)로 수신될 수 있다. 예를 들어 통신부(210)를 통해 수신된 서버(200)의 제어 신호나 명령, 컨텐츠 및 파일 등은 프로세서(220)로 전달되거나 DB(230)로 전달되어 저장될 수 있다.
DB(230)는 서버(200) 내에서 처리되는 각종 데이터들을 저장하는 하드웨어로서, 프로세서(220)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있다.
DB(230)는 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory) 등과 같은 RAM(random access memory), ROM(read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM, 블루레이 또는 다른 광학 디스크 스토리지, HDD(hard disk drive), SSD(solid state drive), 또는 플래시 메모리를 포함할 수 있다. DB(230)는 메모리라고 나타낼 수도 있다.
프로세서(220)는 서버(200)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 DB(230)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 입력부(미도시), 디스플레이(미도시), 통신부(210), DB(230) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 프로세서(220)는, DB(230)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 외부 서버(200)의 동작을 제어할 수 있다.
프로세서(220)는 ASICs (application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 제어기(controllers), 마이크로 컨트롤러(micro-controllers), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
DB(230)는 프로세서(220)를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하고 있을 수 있다. 적어도 하나의 명령은 사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산하는 단계; 병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득하되, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함하는, 단계; 상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분하는 단계; 상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료들을 포함하는 식재료 리스트를 제공하되, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함하는, 단계; 상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득하는 단계; 및 상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공하되, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성되는, 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 유전자 정보는 평균혈압, 피부탄력, 피부노화, 색소침착, 비타민C 대사, 카페인 대사, 탈모, 및 모발굵기에 관련된 유전 정보를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 상기 사용자 단말로부터 상기 복수의 식단 중에서 하나의 식단을 선택하는 입력을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 병원 단말로부터 상기 사용자의 내장지방 수치 및 피하지방 수치에 관련된 정보를 획득하는 단계; 상기 사용자의 내장지방 및 피하지방 수치를 각각 낮음, 보통, 높음으로 구분하는 단계; 및 상기 내장지방 수치가 높음인 경우, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80%로 구성되고, 상기 피하지방 수치가 높음인 경우, 상기 사용자 단말에 운동 계획 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 서버가, 상기 사용자 단말로부터, 상기 사용자의 하루 걸음 수에 관련된 정보를 획득하는 단계를 더 포함하되, 상기 사용자의 하루 걸음 수를 기초로 상기 복수의 식단의 칼로리가 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성될 수 있다.
여기서, 상기 사용자의 하루 걸음 수를 기초로, 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료를 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 명세서의 다른 실시예에 따른 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 장치는 프로세서(processor) 및 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은 사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득하고; 상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산하고; 병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득하되, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함하고; 상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분하고; 상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료들을 포함하는 식재료 리스트를 제공하되, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함하고; 상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득하고; 그리고 상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공하되, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성되도록 설정될 수 있다.
여기서, 상기 유전자 정보는 평균혈압, 피부탄력, 피부노화, 색소침착, 비타민C 대사, 카페인 대사, 탈모, 및 모발굵기에 관련된 유전 정보를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 사용자 단말로부터 상기 복수의 식단 중에서 하나의 식단을 선택하는 입력을 획득하도록 더 설정될 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 병원 단말로부터 상기 사용자의 내장지방 수치 및 피하지방 수치에 관련된 정보를 획득하고; 상기 사용자의 내장지방 및 피하지방 수치를 각각 낮음, 보통, 높음으로 구분하고; 그리고 상기 내장지방 수치가 높음인 경우, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80%로 구성되고, 상기 피하지방 수치가 높음인 경우, 상기 사용자 단말에 운동 계획 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 사용자 단말로부터, 상기 사용자의 하루 걸음 수에 관련된 정보를 획득하도록 더 설정되고, 상기 사용자의 하루 걸음 수를 기초로 상기 복수의 식단의 칼로리가 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성될 수 있다.
여기서, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 사용자의 하루 걸음 수를 기초로, 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료를 변경하도록 설정될 수 있다.
또는 본 발명의 또 다른 실시예는 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 장치에 의해 수행되는 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법은 사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득하는 단계, 상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산하는 단계, 병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득하되, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함하는, 단계, 상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분하는 단계, 상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료를 포함하는 식재료 리스트를 제공하되, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함하는, 단계, 상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득하는 단계 및 상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공하되, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성되는, 단계를 포함할 수 있다.
또는 본 발명의 또 다른 실시예는 샐러드 메뉴 추천 서비스를 제공하는 장치를 통해 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 프로그램을 포함할 수 있다. 여기서, 상기 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 방법은 사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득하는 단계, 상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산하는 단계, 병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득하되, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함하는, 단계, 상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분하는 단계, 상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료를 포함하는 식재료 리스트를 제공하되, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함하는, 단계, 상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득하는 단계 및 상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공하되, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성되는, 단계를 포함할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다이어트 추천 솔루션 어플리케이션의 개요를 도시한 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용자가 기본적인 바디 프로필(예를 들어, 나이, 성별, 몸무게, 키 등) 및 구체적인 다이어트 계획(예를 들어, 목표 몸무게, 목표 기간 등)을 어플리케이션에 입력하게 되면, 어플리케이션은 알고리즘 분석을 통해 사용자의 다이어트를 위한 추천 솔루션을 제공할 수 있다. 사용자는 어플리케이션을 통해 필요한 식단은 물론 건강을 함께 챙길 수 있는 다이어트 기능 식품도 제안받을 수 있고, 심리적인 요인까지도 케어 받을 수 있다.
어플리케이션은 식단, 기능 식품, 운동 용품, 심리 케어 프로그램등의 판매뿐만이 아니라 건강관리 정보를 제공할 수 있고, 칼로리 계산 등을 통한 식사 기록, 걸음 수 측정 및 기록을 통한 캘린더 기능도 제공할 수 있다. 또한 어플리케이션은 챌린지 등을 통해 포인트를 지급할 수 있고, 사용자들 간의 소통할 수 있는 창구를 통해 혼자 하는 다이어트가 아닌 재미있는 다이어트 솔루션을 제공할 수 있다.
도 4는 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 다이어트 추천 솔루션은 샐러드 정기배송 서비스를 포함할 수 있다. 여러 식단 프로그램이 구성될 수 있고, 사용자는 자신에게 맞는 식단을 골라 해당 식단을 정기 배송받을 수 있다. 각 메뉴 별로 정기 배송 시스템이 구성될 수 있고, 프로그램 별로 다른 식단이 구성될 수 있다.
예를 들어, 배송 식단은 미리 구성되어 있을 수도 있지만 사용자 별로 맞춤 식단이 구성될 수 있다. 사용자 별로 맞춤 식단을 구성하는 방법은 후술한다.
도 5는 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 다이어트 추천 솔루션은 다이어트 기능 식품 서비스를 포함할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 사용자의 기본적인 바디 프로필(예를 들어, 나이, 성별, 몸무게, 키 등) 및 구체적인 다이어트 계획(예를 들어, 목표 몸무게, 목표 기간 등)을 기초로 사용자에게 필요한 다이어트 기능 식품을 추천할 수 있다. 또는, 다이어트 추천 솔루션은 사용자의 바이오리듬 정보, 식습관 정보 및 일정 정보를 기초로 사용자에게 필요한 다이어트 기능 식품을 추천할 수도 있다. 예를 들어, 사용자가 주로 밤에 일하는 경우, 이러한 행동 패턴에 필요한 영양분이 포함된 다이어트 기능성 식품을 추천할 수 있다. 또는 예를 들어, 다이어트를 위한 단백질이 풍부한 스낵류를 간식으로 추천할 수 있으며, 디톡스나 생리 주기 정보를 기초로 다이어트 기능 식품 또는 식단을 추천할 수도 있다.
도 6은 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 다이어트 추천 솔루션은 운동 용품 판매 서비스를 포함할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 사용자의 기본적인 바디 프로필(예를 들어, 나이, 성별, 몸무게, 키 등) 및 구체적인 다이어트 계획(예를 들어, 목표 몸무게, 목표 기간 등)을 기초로 사용자에게 필요한 운동을 추천할 수 있고, 추천한 운동에 필요한 운동 용품을 판매할 수 있다. 또한, 다이어트 추천 솔루션은 운동 용품뿐만 아니라 튼 살에 바르는 크림 또는 리프팅에 좋은 턱 밴드 등의 미용 목적 용품도 추천 또는 판매할 수도 있다.
도 7은 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 다이어트 추천 솔루션은 다이어트 심리관리 서비스를 포함할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 과도한 다이어트를 통해 심리적으로 불안정해지거나 문제가 발생하는 사람들을 위한 심리관리 서비스를 제공할 수 있다. 이는 반복되는 다이어트의 실패 원인을 심리적으로 파악하고 해결하기 위한 것으로 동기 부여의 명확성을 도모할 수도 있다.
도 8은 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 다이어트 추천 솔루션은 건강관리 캘린더 서비스를 포함할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 칼로리 계산 등을 통한 식사 기록, 걸음 수 측정 및 기록을 통한 캘린더 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 운동한 시간/거리/칼로리 등을 측정하고 기록을 남길 수 있다. 사용자는 다이어트 추천 솔루션을 통해 다른 사용자들과 운동을 통해 경쟁할 수 있고, 운동 가이드를 제공받을 수도 있다. 예를 들어, 다른 사용자로부터 운동 가이드를 제공받는 경우, 운동 가이드를 제공한 다른 사용자는 서버로부터 미리 설정된 포인트를 제공받을 수도 있으며, 포인트를 기반으로 다이어트 추천 솔루션에 관련된 서비스를 결제 또는 이용할 수도 있다.
도 9는 다이어트 추천 솔루션의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 다이어트 추천 솔루션은 건강 팁/소통 서비스를 포함할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 사용자에게 건강 관리 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 다이어트 추천 솔루션은 본인의 신체 나이 측정 법, 복식 호흡하는 법, 요가 자세 등에 관련된 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 즉, 다이어트 추천 솔루션은 별도의 추가 비용 없이 혼자 운동할 수 있는 다양한 정보를 제공할 수 있다.
도 10은 다이어트 추천 솔루션의 개요를 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 다이어트 추천 솔루션은 어플리케이션을 기반으로 동작할 수 있다.
사용자가 다이어트 추천 솔루션을 제공하는 어플리케이션에 가입하면, 다이어트 추천 솔루션을 제공하는 서버는 사용자의 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 나이/성별/키/몸무게/목표 몸무게/목표 기간에 관련된 기본 바디 프로필 정보를 입력할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 목표 몸무게 및 목표 기간을 기초로 정기배송 샐러드 상품을 제안할 수 있다.
예를 들어, 어플리케이션은 사용자의 생활 습관에 관련된 정보를 사용자로부터 획득할 수 있다. 사용자는 하루 평균 운동량(예를 들어, 하루에 걷는 시간, 앉아 있는 시간, 운동하는 시간, 운동 종목 등)에 관련된 정보, 음주/흡연 여부에 관련된 정보, 불편한 부위에 관련된 정보, 피부 상태에 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 불편한 부위에 관련된 정보는 알러지 정보, 당뇨 정보, 관절염 정보, 디스크 정보, 정신과 진단 정보, 소화기관 정보 및 암 관련 정보 등을 포함할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 상기 정보를 기초로 사용자에게 운동 팁 및 운동용품과 건강 보조 식품을 제안할 수 있다.
예를 들어, 어플리케이션은 사용자의 개선이 필요한 부위에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 다이어트 추천 솔루션은 사용자의 피부, 배, 팔, 다리, 상체, 하체 중에서 개선이 필요한(또는 필요하다고 생각되는) 부위와 해당 부위에 대한 스트레스 지수에 관련된 정보를 획득할 수 있고, 사용자에게 해당 부위를 개선할 수 있는 운동 팁 제공과 함께 샐러드 식단 및 심리관리 서비스를 제공할 수 있다.
예를 들어, 어플리케이션은 건강관리 캘린더 서비스를 제공할 수 있다. 어플리케이션은 사용자의 걸음 수에 관련된 정보를 자동으로 획득할 수 있고, 걸음 수에 따른 소모 칼로리를 계산한 후, 걸음 수에 따른 소모 칼로리를 목표 체중을 위한 소모 칼로리 계산에 사용할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 식사/운동 기록 정보(예를 들어, 음식 종류, 칼로리, 운동 시간 등)를 직접 어플리케이션에 입력할 수 있다.
예를 들어, 어플리케이션은 건강 Tip 및 소통 서비스를 제공할 수 있다. 다이어트 추천 솔루션은 다이어트, 건강상식, 요가, 자세교정, 스트레칭, 하루5분 홈트레이닝 등에 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 다이어트 추천 솔루션은 건강식, 재료별 효능, 체질별 음식, 다이어트 식단 등에 관련된 정보를 제공할 수 있다. 예를 들어, 다이어트 추천 솔루션은 후기 등을 통해 사용자들 간에 소통할 수 있는 창구를 마련할 수 있다. 예를 들어, 다이어트 추천 솔루션은 사용자 별 목표 몸무게 감량, 걸음 수를 사용자들기리 공유하고, 순위별 혜택을 제공하는 서비스를 제공할 수 있다.
도 11은 유전자 정보 획득 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 11을 참조하면, 사용자는 도 1의 사용자 단말(110, 120)을 포함할 수 있고, 병원은 도 1의 병원 단말(130)을 포함할 수 있고, 서버는 도 1의 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 서버(140)를 포함할 수 있다.
예를 들어, 사용자는 자신의 바디 프로필(예를 들어, 나이, 성별, 몸무게, 키 등) 및 구체적인 다이어트 계획(예를 들어, 목표 몸무게, 목표 기간 등)에 관련된 정보를 직접 서버에 제공할 수 있지만, 사용자의 유전 정보는 병원을 통해 서버로 전달될 수 있다.
예를 들어, 병원이 사용자에게 유전자 검사 키트를 제공할 수 있다. 사용자는 병원으로부터 배송 받은 유전자 검사 키트를 이용하여 자신의 DNA를 포함하는 물질(예를 들어, 구강 상피세포, 침 등)을 다시 병원에 제공할 수 있다. 병원은 사용자로부터 획득한 DNA 물질을 통해 사용자의 유전 정보를 획득할 수 있다. 병원은 획득한 사용자의 유전자 검사 결과(즉, 유전 정보)를 서버에 제공할 수 있다. 유전자 검사 결과는 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 공복혈당, 평균혈압, 피부탄력, 피부노화, 색소침착, 비타민C 대사, 카페인 대사, 탈모, 및 모발굵기에 관련된 유전 정보를 포함할 수 있다.
예를 들어, 체질량 지수에 관련된 유전 정보는 사용자가 유전적으로 높은 체질량 지수를 가지게 설정되어 있는지 또는 낮은 체질량 지수를 가지게 설정되어 있는지에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 다시 말해, 살이 쉽게 찌는 체질인지 살이 잘 찌지 않는 체질인지에 관련된 정보를 유전자 검사를 통해 획득할 수 있다.
예를 들어, LDL 콜레스테롤에 관련된 유전 정보는 사용자가 유전적으로 높은 LDL 콜레스테롤 수치를 가지게 설정되어 있는지 또는 낮은 LDL 콜레스테롤 수치를 가지게 설정되어 있는지에 관련된 정보를 포함할 수 있다. LDL 콜레스테롤은 혈관 문제를 일으킬 수 있기 때문에 유전적으로 높은 LDL 콜레스테롤 수치를 가지는 사용자라면 LDL 콜레스테롤 수치를 조절할 수 있는 식단이 필요할 수 있다.
도 12는 샐러드 메뉴 추천 서비스 방법의 일 실시예를 도시한 도면이다.
도 12를 참조하면, 사용자 단말은 도 1의 사용자 단말(110, 120)을 포함할 수 있고, 병원 단말은 도 1의 병원 단말(130)을 포함할 수 있고, 서버는 도 1의 샐러드 메뉴 추천 서비스 제공 서버(140)를 포함할 수 있다.
서버는 사용자 정보를 획득할 수 있다(S1200). 예를 들어, 서버는 사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득할 수 있다. 즉, 사용자는 현재 자신의 키와 몸무게 정보와 자신이 목표로 하는 몸무게 및 목표로 하는 몸무게를 달성하기 위한 목표 기간을 설정할 수 있다. 예를 들어, 여기서의 사용자 정보는 위에서 설명한 바디 프로필 정보일 수 있다. 서버는 사용자로부터 획득한 사용자 정보를 기초로 사용자의 식단을 구성할 수 있다.
서버는 하루 섭취할 칼로리를 계산할 수 있다(S1210). 예를 들어, 서버는 상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산할 수 있다. 즉, 서버는 사용자의 현재 몸무게와 목표 몸무게의 차이만큼을 목표 기간동안 감량하기 위해서 하루에 섭취해야 하는 칼로리를 계산할 수 있다.
서버는 유전자 정보를 획득할 수 있다(S1220). 예를 들어, 서버는 병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 서버는 도 11의 일련의 절차를 통해 병원 단말로부터 사용자의 유전자 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 상기 유전자 정보는 평균혈압, 피부탄력, 피부노화, 색소침착, 비타민C 대사, 카페인 대사, 탈모, 및 모발굵기에 관련된 유전 정보를 포함할 수 있다.
서버는 식재료를 구분할 수 있다(S1230). 예를 들어, 서버는 상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제 없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분할 수 있다. 예를 들어, 체질량 지수에 관련된 유전 정보는 사용자가 유전적으로 높은 체질량 지수를 가지게 설정되어 있는지 또는 낮은 체질량 지수를 가지게 설정되어 있는지에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 다시 말해, 살이 쉽게 찌는 체질인지 살이 잘 찌지 않는 체질인지에 관련된 정보를 유전자 검사를 통해 획득할 수 있다. 따라서, 유전적으로 높은 체질량 지수를 가지는 사용자에게는 높은 칼로리의 음식은 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 분류될 수 있고, GI(glycemic index) 수치가 낮은 식재료는 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료로 분류될 수 있다. 예를 들어, LDL 콜레스테롤에 관련된 유전 정보는 사용자가 유전적으로 높은 LDL 콜레스테롤 수치를 가지게 설정되어 있는지 또는 낮은 LDL 콜레스테롤 수치를 가지게 설정되어 있는지에 관련된 정보를 포함할 수 있다. LDL 콜레스테롤은 혈관 문제를 일으킬 수 있기 때문에 유전적으로 높은 LDL 콜레스테롤 수치를 가지는 사용자라면 LDL 콜레스테롤 수치를 조절할 수 있는 식단이 필요할 수 있다. 따라서 유전적으로 높은 LDL 콜레스테롤 수치를 가지는 사용자에게는 섭취시 LDL 콜레스테롤 수치가 높아지는 식재료는 섭취가 권장되지 않는 식재료로 분류될 수 있다.
서버는 식재료 리스트를 제공할 수 있다(S1240). 예를 들어, 서버는 상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료들을 포함하는 식재료 리스트를 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함할 수 있다. 표 1은 식재료 리스트의 일 실시예를 도시한다.
서버는 식재료 선택 정보를 획득할 수 있다(S1250). 예를 들어, 서버는 상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 표 1의 식재료 리스트에 포함된 식재료 중에서 선호하는 식재료로 A, C, E, F, G, H를 선택할 수 있고, 선택한 식재료 정보를 서버에 제공할 수 있다.
서버는 식단을 제공할 수 있다(S1260). 예를 들어, 서버는 상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공할 수 있다. 예를 들어, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성될 수 있다. 예를 들어, 서버는 사용자가 선호하는 식재료에 대한 선택 정보로 A, C, E, F, G, H를 획득한 경우, A, C, E, F, G, H를 조합하여 만들 수 있는 요리들로 식단을 구성할 수 있다. 칼로리는 단위 중량당 칼로리를 의미하므로, 각 재료의 구성비에 따라 칼로리는 달라질 수 있다. 예를 들어, 사용자가 하루 섭취할 칼로리가 2000kcal인 경우, 식단은 1600kcal 내지 2400kcal로 구성될 수 있다. 즉, 1600kcal 내지 2400kcal 범위의 여러 식단이 구성될 수 있고, 구성된 복수의 식단 정보가 사용자에게 제공될 수 있다.
서버는 식단 선택 입력을 획득할 수 있다(S1270). 예를 들어, 서버는 상기 사용자 단말로부터 상기 복수의 식단 중에서 하나의 식단을 선택하는 입력을 획득할 수 있다. 즉, 서버는 상기 칼로리 범위에 속하는 복수의 식단을 사용자에게 제공할 수 있고, 사용자는 복수의 식단 중에서 적어도 하나의 식단을 선택하는 입력을 서버에 전달할 수 있다. 서버는 식단을 선택하는 입력을 기초로 사용자에게 해당 식단을 제공할 수 있다. 예를 들어, 식단 제공은 상기 도 3 및 도 4의 정기 배송을 통해 수행될 수 있다.
예를 들어, 서버는 병원 단말로부터 상기 사용자의 내장지방 수치 및 피하지방 수치에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 서버는 상기 사용자의 내장지방 및 피하지방 수치를 각각 낮음, 보통, 높음으로 구분할 수 있다. 상기 내장지방 수치가 높음인 경우, 상기 복수의 식단은 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80%로 구성되고, 상기 피하지방 수치가 높음인 경우, 서버는 상기 사용자 단말에 운동 계획 정보를 제공할 수 있다. 즉, 내장지방 수치가 높은 경우, 식단으로써 지방을 조절해야할 수 있으므로 식단의 칼로리를 낮게 조절할 수 있고, 피하지방 수치가 높은 경우 운동으로써 지방을 조절해야할 수 있으므로 사용자에게 운동 계획 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 서버는 상기 사용자 단말로부터, 상기 사용자의 하루 걸음 수에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 상기 사용자의 하루 걸음 수를 기초로 상기 복수의 식단의 칼로리가 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리의 80% 내지 120%로 구성될 수 있다. 즉, 사용자의 하루 걸음 수가 많다면 권장 섭취 칼로리보다 더 많은 칼로리를 소모하더라도 다이어트에 문제가 없을 수 있고, 사용자의 하루 걸음 수가 적다면 권장 섭취 칼로리보다 더 적은 칼로리를 소모함으로써 효율적인 다이어트를 수행할 수 있다. 따라서 사용자의 하루 걸음 수를 기초로 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 일정 범위 내에서 조절할 수 있다.
예를 들어, 서버는 상기 사용자의 하루 걸음 수를 기초로, 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료를 변경할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 유전자 검사 결과를 기초로 사용자가 유전적으로 높은 체질량 지수를 갖거나, 유전적으로 공복 혈당 수치가 높을 수 있다. 이런 경우, 사용자에게 혈당이 빠르게 당류를 포함하는 오르는 음식이 권장되지 않을 수 있지만, 사용자의 하루 걸음 수가 많은 경우(즉, 활동량이 많은 경우) 어느 정도의 당류 섭취가 무리가 되지 않을 수 있다. 따라서, 사용자의 하루 걸음 수가 많으면 사용자에게 일부 제한되었던 식재료가 '섭취가 권장되지 않는 식재료'에서 '섭취해도 문제없는 식재료'로 변경될 수 있다.
또는 예를 들어, 일 실시예는 사용자의 식습관을 기반으로 식단을 추천할 수 있다. 예를 들어, 서버(140)는 사용자로부터 직접 식품 소비 데이터를 입력받는 방식으로 데이터를 수집할 수도 있지만, 카드 이용 내역이나 제품 구매 이력이 담긴 문자 메시지, 쇼핑/마트 앱, 외부 서버 등과 연계하여 해당 사용자에 대 한 식품 소비 데이터를 실시간 자동 수집할 수도 있다.
예를 들면, 사용자가 웹이나 앱을 통해 제공 동의한 식품(음식점 포함) 구매 영수증, 웹이나 앱을 통한 배달 구 매 이력, 가계부 앱을 통한 소비 내역 등을 통하여 정보를 수집할 수 있다. 자동 수집된 정보의 경우 시스템의 신뢰도를 위해 사용자로부터 내역 확인, 편집(수정, 삭제 등)이 가능할 수 있다.
일 실시예는 설정 기간(예: 하루, 일주일, 한달) 동안의 식품 소비 데이터로부터 사용자의 영양 섭취 상 태를 분석하고 부족 영양 성분을 파악하여 이를 보충할 수 있는 건강한 식품 메뉴를 추천 제공한다.
또한, 분석 및 식품 추천 과정에서, 분석 기준 DB 내에 등록된 다양한 기준 데이터들(국가표준식품 성분 데이터, 한국인 영양소 섭취 기준 데이터, 월별 제철 농산물 식재료)를 활용함으로써, 분석 성능 및 신뢰도를 높임은 물론 사용자 맞춤형 식품 메뉴를 추천 제공할 수 있다.
서버는(140)는 기 등록된 국가표준식품 성분 데이터(국가표준식품 성분표)를 기반으로 설정 기간 동안의 식품 소비 데이터로부터 사용자의 영양소 섭취 상태를 학습한다. 국가표준식품 성분 데이터는 농촌진흥청이 식품의약품안전처 등과 협력하여 수천가지 이상의 식품들을 대상으로 각 식품이 함유한 영양소 성분을 분석하여 기록한 것이다.
서버(140)는 사용자가 실제 소비한 식품 이력을 데이터베이스에 저장된 국가표준식품 성분 데이터에 매핑(대입) 하여 설정 기간 내 사용자가 소비한 식품 각각에 매칭된 영양소 성분을 확인하고 이를 이용하여 설정 기간 동안의 사용자의 영양소 섭취 상태를 기계 학습 등의 방법으로 학습할 수 있다.
이와 같이, 서버(140)는 사용자의 식품 소비 데이터에 포함된 식품 내역으로부터 사용자의 영양소 섭취 상태를 학습하고 분석할 수 있다. 이때, 서버(140)는 설정 기간(예: 한달) 동안 수집된 식품 소비 데이터 중에서도 기 설정된 최근 구간(예: 일 주일)의 데이터에 대응한 섭취 영양소에 대해 더욱 높은 가중치를 부가하여 학습할 수 있다. 이를 통해, 가급적 사용자의 최근 시점의 영양 상태 또는 최근 식습관에 기반하여 그에 맞게 식품을 추천 제공할 수 있다.
서버(140)는 도출한 사용자의 영양소 섭취 상태를 사용자의 개인 정보(예: 성별, 나이, 체중, 키 등)에 매칭되는 영양소 섭취 기준 데이터와 비교하여, 사용자의 부족 영양 성분을 추출한다.
서버(140)는 데이터베이스에 저장된 한국인 영양소 섭취 기준 데이터로부터 현재 사용자의 개인 정보(예: 성별, 나이, 체중, 키 등)에 매칭되는 영양소 섭취 기준 데이터를 먼저 추출한 다음, 추출한 영양소 섭취 기준 데이터를 사용자의 영양소 섭취 상태와 비교하여, 부족한 영양 성분을 분석해낼 수 있다.
한국인 영양소 섭취 기준 데이터는 보건복지부에서 발간한 것으로 성별, 나이, 체중, 키 등의 항목(조건)에 따 른 영양소 섭취 기준 데이터를 마련한 것이다. 영양소 섭취 기준으로는 해당 조건에 대응되는 필요 에너지량, 영양소 별 에너지 적정 비율 등을 포함한다.
서버(140)는 사용자의 영양소 섭취 상태와 해당 사용자에 적합한 영양소 섭취 기준 데이터를 이용하여 사용자의 부족 영양 성분을 확인할 뿐만 아니라 사용자의 필요 에너지량 및 영양소 별 에너지 적정 비율을 분석할 수있다.
이와 같이, 서버(140)는 현재 사용자의 개인 정보에 적합한 영양소 섭취 기준 데이터를 데이터베이스에서 먼저 검색하고, 검색한 영양소 섭취 기준 데이터를 참조하여 현재 사용자의 부족 영양 성분을 추출해낼 수 있다.
다음, 서버(140)는 데이터베이스에 기저장된 추천 후보 식품 메뉴 중에서 부족 영양 성분을 함유한 적어도 하나의 식품 메뉴를 선정하여 사용자에게 추천 제공한다. 여기서 물론, 서버(140)는 사용자의 필요 에너지량을 추 가로 고려하여 메뉴를 선정할 수 있다.
이러한 서버(140)는 데이터베이스에 기 등록된 월별 제철 식재료(제철 농산물) 데이터를 고려하여, 추천 후보 식 품 메뉴 중에서 부족 영양 성분과 해당 월의 제철 식재료를 함유한 식품 메뉴를 추천 제공할 수 있다.
여기서, 월별 제철 식재료(제철 농산물) 데이터는 농림축산식품부에서 제공되는 데이터로, 데이터베이스에 저장되어 있다. 일반적으로 식재료는 생산량이 많은 제철에 영양소가 풍부하고 가격이 저렴하지만 판매되는 양 이 많아 1인 가구가 구입하기에 부담이 되는 측면이 있는데, 일 실시예와 같이 해당 월의 제철 농산물을 포함한 제품을 추천할 경우 제철 농산물의 소비를 촉진하고 건강 증진에 더욱 도움을 줄 수 있다.
일 실시예에서, 추천 후보 식품 메뉴는 레디 밀(Ready-Meal) 그룹의 식품 메뉴 및 딜리버리 밀 (Delivery-Meal) 그룹의 식품 메뉴를 각각 포함한다. 이러한 추천 후보 식품 메뉴는 데이터베이스에 저장되어 있다.
여기서, 레디 밀이란, 구매 후 바로 또는 간단한 조리과정 후 섭취가 가능한 가정간편식(HMR)으로 즉석섭취식품 (예: 편의점 도시락, 샌드위치), 신선편의식품(예: 샐러드, 간편과일)과 즉석조리식품(예: 즉석밥, 국, 찌개) 등을 포함할 수 있다. 딜리버리 밀은 구매 후 일정 대기 시간 후 섭취가 가능한 식품으로 배달 음식, 음식점 내 판매음식, 포장음식(Take-out Food) 등이 이에 해당할 수 있다. 서버(140)는 식품 추천 시에 레디 밀과 딜리버리 밀로 나누어 추천할 수 있다. 즉, 레디 밀 그룹 및 딜리버리 밀 그룹 각각에서 부족 영양 성분을 충족하는 식품 메뉴들을 개별 선정하여 그룹 별로 추천 제공할 수 있다.
또한 서버(140)는 그룹 별로 선정된 각각의 추천 메뉴들의 목록을 우선 순위에 따라 개별 정렬하여 제공할 수 있다. 예를 들어, 레디 밀에서 선정한 추천 메뉴들을 우선 순위에 따라 정렬하고, 딜리버리 밀에서 선정한 추천 메뉴들을 우선 순위에 따라 정렬하여 제공한다.
이때, 우선 순위는 해당 월의 제철 식재료(제철 농산물) 포함 여부 및 포함 개수에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 제철 식재료가 미포함된 것보다 포함된 것일수록, 포함된 개수(종류)가 많을수록 높은 우선 순위가 부여되고, 리스트 상에서 상위에 노출될 수 있다.
이러한 본 발명의 실시예의 경우 사용자들의 식품 구매 이력에 맞춘 섭취 시점별로 부족한 영양을 보충할 수 있는 추천 메뉴를 선정하여 추천 제공함은 물론, 계절성을 고려하여 제철 식재료를 포함한 식품 메뉴에 높은 우선 순위를 부여하여 먼저 추천하거나 상위에 노출시킴으로써, 사용자들의 고른 영양소 섭취 및 건강 증진을 도모할 수 있다.
또한, 서버(140)는 레디 밀 그룹 내에서 선정한 N개의 식품 메뉴와 딜리버리 밀 그룹 내에서 선정한 M개의 식 품 메뉴를 추천 제공할 수 있는데, 그룹 별 추천 제공되는 메뉴 갯수 M과 M의 비율은 5:5로 동일할 수도 있고, 3:7, 6:4, 8:2 등과 같이 상이할 수도 있다.
이러한 서버(140)는 설정 기간 수집된 식품 소비 데이터를 기초로 그룹 별로 추천되는 메뉴 개수인 상기 N과 M의 비율을 조절할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 식품 소비 데이터에서 최근 레디 밀의 비중이 딜리버리 밀보 다 높았다면, 레디 밀 보다는 딜리버리 밀의 추천 비중이 높도록 M을 N보다 크게 설정할 수 있다. 데이터베이스는 수집되는 사용자 개인 정보, 식품 소비(구매, 섭취) 데이터를 각각 저장할 수 있다.
데이터베이스는 국가표준식품 성분표, 한국인 영양소 섭취기준 데이터, 월별 제철 식재료를 저장한다. 그리고, 데이터베이스는 레디 밀 및 딜리버리 밀을 포함한 다양한 추천 후보 식품 메뉴들을 저장한다. 여기서, 데이터베이스는 서버(140) 내부에 포함될 수도 있지만, 서버(140)의 외부에서 서버(140)와 네트워크 연결되어 통신하거나 외부 서버에 포함될 수 있다.
데이터베이스는 사용자의 영양소 섭취 상태, 부족 영양 성분, 추천 식품 메뉴를 연계하여 저장하며, 설정 기간마다 주기적으로 저장된 정보를 토대로 이력이나 통계를 제공할 수도 있다.
다시 말해, 서버(140)는 설정 기간 동안 사용자가 이용한 식품 소비 데이터를 수집할 수 있다.
그리고, 서버(140)는 기 등록된 국가표준식품 성분 데이터를 기반으로 설정 기간 동안의 수집된 식품 소비 데 이터로부터 사용자의 영양소 섭취 상태를 학습할 수 있다.
이후, 서버(140)는 사용자의 영양소 섭취 상태를 사용자의 개인 정보에 매칭되는 영양소 섭취 기준 데이터와 비교하여, 사용자의 부족 영양 성분을 추출할 수 있다. 이때 사용자의 개인 정보 및 그에 대응된 영양소 섭취 기준 데이터를 고려하여 사용자의 부족 영양소 성분 정보와 함께 필요 에너지량, 영양소별 적정 에너지 비율을 산출하여 제공할 수 있다.
다음, 서버(140)는 기 저장된 추천 후보 식품 메뉴 중에서 부족 영양 성분을 함유한 적어도 하나의 식품 메뉴를 선정하여 사용자에게 추천 제공할 수 있다. 이때 레디 밀과 딜리버리 밀로 카테고리를 구분하여 추천 제 공할 수 있으며, 월별 제철 농산물 데이터와 융합하여 추론 작업을 통해 제철 농산물이 포함된 메뉴에 우선 순 위를 부여하여 추천 제공할 수 있다.
본 명세서의 실시예에 따른 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그래머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
Claims (1)
- 적어도 하나의 서버에 의해 수행되는 칼로리를 고려한 사용자 맞춤형 샐러드 메뉴 추천 방법에 있어서,
사용자 단말로부터 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 획득하는 단계;
상기 사용자의 키, 몸무게, 목표 몸무게, 및 목표 기간 정보를 기초로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 계산하는 단계;
병원 단말로부터 상기 사용자의 유전자 정보를 획득하되, 상기 유전자 정보는 상기 사용자의 체질량 지수, LDL(low density lipoprotein) 콜레스테롤, HDL(high density lipoprotein) 콜레스테롤, 중성지방농도, 및 공복혈당에 관련된 유전 정보를 포함하는, 단계;
상기 유전 정보를 기초로 식재료를 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료, 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료, 및 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료로 구분하는 단계;
상기 사용자 단말에게 상기 사용자에게 섭취가 권장되는 식재료 및 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료를 포함하는 식재료 리스트를 제공하되, 상기 식재료 리스트는 각 식재료의 칼로리 정보를 포함하는, 단계;
상기 사용자 단말로부터 상기 식재료 리스트에 포함된 식재료들 중에서 상기 사용자가 선호하는 식재료들에 대한 선택 정보를 획득하는 단계; 및
상기 사용자 단말에게 상기 선택 정보를 기초로 가능한 복수의 식단을 제공하는 단계를 포함하고,
상기 사용자의 소비 내역 정보를 기반으로 미리 설정된 제1 기간 동안의 식품 소비 데이터를 획득하는 단계;
상기 식품 소비 데이터 및 국가표준식품 성분표를 기반으로 상기 사용자의 영양 섭취 상태를 도출하는 단계;
상기 영양 섭취 상태 및 상기 키 및 상기 몸무게를 포함하는 상기 사용자의 개인 정보를 기반으로 부족 영양 성분을 도출하는 단계; 및
현재 날짜에 대응되는 제철 식재료 정보 및 상기 부족 영양 성분을 기반으로 상기 부족 영양 성분을 보충할 수 있는 식단에 관한 정보를 제공하는 단계를 더 포함하고,
상기 식품 소비 데이터 및 국가표준식품 성분표를 기반으로 상기 사용자의 영양 섭취 상태를 도출하는 단계는,
상기 제1 기간 중 미리 설정된 최근 제2 기간 동안의 식품 소비 데이터에 따른 제1 영양 섭취 상태에 나머지 기간 동안의 식품 소비 데이터에 따른 제2 영양 섭취 상태보다 높은 가중치를 부가하여 상기 영양 섭취 상태를 도출하는 단계를 포함하고,
상기 식단에 관한 정보는 데이터베이스에 저장된 레디 밀 그룹 내의 식단 및 딜리버리 밀 그룹 내의 식단을 각각 포함하고,
상기 각 그룹 내의 식단은 상기 제철 식재료 정보에 따른 제철 식재료가 포함된 개수에 따라 결정되는 우선 순위를 기반으로 정렬되고,
상기 레디 밀 그룹 내의 식단의 개수 및 상기 딜리버리 및 그룹 내의 식단의 개수 간의 비율은 상기 식품 소비 데이터를 기반으로 결정되고,
상기 사용자 단말로부터 상기 사용자의 하루 걸음 수에 관한 정보를 획득하는 단계; 및
상기 하루 걸음 수에 관한 정보를 기반으로 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 조절하는 단계를 더 포함하고,
상기 하루 걸음 수에 관한 정보를 기반으로 상기 사용자에게 섭취가 권장되지 않는 식재료 중 일부를 상기 사용자가 섭취해도 문제없는 식재료로 구분을 변경하는 단계를 더 포함하고,
병원 단말로부터 상기 사용자의 내장지방 수치에 관련된 정보를 획득하는 단계; 및
상기 내장지방 수치 및 상기 사용자가 하루 섭취할 칼로리를 기반으로 상기 복수의 식단을 구성하는 단계를 더 포함하는,
칼로리를 고려한 사용자 맞춤형 샐러드 메뉴 추천 방법.
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