KR20230120697A - Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients - Google Patents

Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients Download PDF

Info

Publication number
KR20230120697A
KR20230120697A KR1020220017205A KR20220017205A KR20230120697A KR 20230120697 A KR20230120697 A KR 20230120697A KR 1020220017205 A KR1020220017205 A KR 1020220017205A KR 20220017205 A KR20220017205 A KR 20220017205A KR 20230120697 A KR20230120697 A KR 20230120697A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
information
user
food
diet management
patients
Prior art date
Application number
KR1020220017205A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김세진
반일학
이은성
Original Assignee
조선대학교산학협력단
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 조선대학교산학협력단 filed Critical 조선대학교산학협력단
Priority to KR1020220017205A priority Critical patent/KR20230120697A/en
Publication of KR20230120697A publication Critical patent/KR20230120697A/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/60ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
    • GPHYSICS
    • G02OPTICS
    • G02BOPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B27/00Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00
    • G02B27/01Head-up displays
    • G02B27/017Head mounted
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/006Mixed reality
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60Type of objects
    • G06V20/68Food, e.g. fruit or vegetables
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • GPHYSICS
    • G02OPTICS
    • G02BOPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B27/00Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00
    • G02B27/01Head-up displays
    • G02B27/0101Head-up displays characterised by optical features
    • G02B2027/014Head-up displays characterised by optical features comprising information/image processing systems
    • GPHYSICS
    • G02OPTICS
    • G02BOPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B27/00Optical systems or apparatus not provided for by any of the groups G02B1/00 - G02B26/00, G02B30/00
    • G02B27/01Head-up displays
    • G02B27/017Head mounted
    • G02B2027/0178Eyeglass type

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Nutrition Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

The present invention relates to a diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases. The system comprises: at least one user terminal device which obtains image or video information of food consumed by an adolescent or a user with an underlying disease through a recording device and transmits the same to a management server; and a management server which analyzes the nutritional information recommended for a user through big data information including the user's physical information and medical information, and provides a diet management solution corresponding to the user based on analysis results and information obtained by analyzing the transmitted food image or video information.

Description

청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템{Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients}Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients}

본 발명은 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 청소년 사용자 신체정보 및 기저질환을 가진 사용자 의료정보가 포함된 빅데이터 정보를 통해 사용자에 권장되는 영양정보를 분석하고, 분석한 결과 및 상기 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 분석하여 획득한 정보에 기초하여 상기 사용자에 상응하는 식단관리 솔루션을 제공하는 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases, and more particularly, analyzes recommended nutritional information for users through big data information including adolescent user body information and user medical information with underlying diseases , It relates to a diet management system for adolescents and patients with underlying diseases that provides a diet management solution corresponding to the user based on the analysis results and information obtained by analyzing the received food image or video information.

건강을 유지하고 질병을 치료하는데 영양 섭취는 가장 중요한 조건 중 하나이다. 건강을 유지하기 위해서는 특정 영양소를 많이 섭취하거나 소위 '슈퍼푸드'라 불리는 건강에 좋은 식품만 골라서 섭취하는 것이 아니라, 연령과 건강 상태에 따라 다양한 영양소를 균형있게 섭취하는 것이 가장 중요하다.Nutritional intake is one of the most important conditions for maintaining health and treating disease. In order to maintain health, it is most important to consume a variety of nutrients in a balanced manner according to age and health condition, rather than consuming a lot of specific nutrients or choosing only healthy foods called 'super foods'.

이는 이미 널리 알려진 사실로 이미 오래전부터 학교나 회사 등의 시설에서는 집단의 건강 유지를 위해 전문 지식인인 영양사를 고용하고 급식, 구내식당 등 식단을 편성하여 다양한 영양소 섭취를 지원하여 영양소 섭취를 관리해 왔다.This is a well-known fact, and for a long time, facilities such as schools and companies have been managing nutrient intake by hiring nutritionists, who are professional intellectuals, and supporting various nutrient intake by organizing meals, cafeterias, etc., to maintain the health of the group.

그러나 급식이나 구내식당과 같은 집단 배식의 경우, 개인의 연령이나 건강상태를 고려하여 식단을 짜기보다는 집단 모두에게 한가지 식단을 제공하기 때문에 개인이 식단을 통해 자신의 건강을 관리하는 것에는 한계가 있어 왔으며 더하여 최근에는 생활양식의 변화로 간편식과 외식의 비중이 늘어나며 비만이나 만성 퇴행성 질환 등의 식이성 질환이 계속해서 증가하고 있는 추세이다.However, in the case of group meals such as school lunches or cafeterias, there is a limit to how individuals can manage their health through diets because one meal is provided to the entire group rather than a meal plan taking into account the individual's age or health condition. In addition, with the recent change in lifestyle, the proportion of convenience foods and eating out is increasing, and dietary diseases such as obesity and chronic degenerative diseases are continuously increasing.

이에 대응하여 다이어트 식단, 건강 식단 등 식이요법 또한 계속해서 개발되어 왔으며, 최근에는 인터넷 및 PDA(Personal Digital assistants)의 발달과 함께 메뉴별 영양소 구성 데이터를 이용하여 나이와 몸무게 등을 입력하면 그에 맞춰 식단을 제공해 균형있는 영양 섭취를 지원하는 개인별 맞춤 식단 편성 기술이 보급화 되어가고 있다. 아울러, 대형병원에서는 질환별로 치료의 개념을 접목한 식단을 선보이고 메뉴 개발에 박차를 가하는 등 건강한 식사를 통한 건강한 삶의 영위를 위한 사회적 움직임이 지속되고 있는 상황이다.In response to this, diet plans such as diet menus and healthy diets have been continuously developed. Recently, with the development of the Internet and PDA (Personal Digital Assistants), you can enter your age and weight by using the nutrient composition data for each menu, and you can adjust your diet accordingly. Personalized diet planning technology that supports balanced nutritional intake by providing In addition, large hospitals introduce diets incorporating the concept of treatment for each disease and accelerate the development of menus. Social movements to lead a healthy life through healthy meals are continuing.

이와 같은 사회적 트렌트를 반영하여 최근에는, 한국등록특허 제10-2043959호에서와 같이, 개인별 유전자 유형과 건강기록 데이터에 근거한 식단 추천 시스템을 통해 개인의 질병과 건강상태에 맞는 식단을 매칭하고 추천해주는 기술 등이 제시되고 있기는 하나, 상기 선행기술에서 개인의 건강상태 측정을 위해 사용되는 건강검진 데이터는 주로 연단위 또는 격년단위로 실시되는 건강검진을 통해 수득되는 데이터로써 대상자의 건강상태 변화를 능동적으로 반영하기 곤란하며, 특히 건강상태의 변화가 상대적으로 잦고 빠르게 나타나는 청소년 또는 실버 노년층에게는 효과적으로 적용하기 어렵다는 단점이 있으며, 나아가, 상술한 제2043959호 특허는 단순히 식단을 추천하는 기능만을 제시하고 있을 뿐, 추천한 음식을 기초하여 사용자가 실질적으로 관리하기 번거로워 실천하는데 실효성이 떨어진다는 문제점이 있다. Reflecting this social trend, recently, as in Korean Patent Registration No. 10-2043959, a diet recommendation system based on individual gene types and health record data matches and recommends diets suitable for individual diseases and health conditions. Although technologies, etc. have been suggested, the health checkup data used to measure the individual's health status in the prior art is mainly data obtained through health checkups conducted annually or every other year, and actively detects changes in the subject's health status. It is difficult to reflect it as a health condition, and it is difficult to apply effectively to the youth or the elderly, who show relatively frequent and rapid changes in health status. Furthermore, the above-mentioned patent No. However, based on the recommended food, it is cumbersome for the user to actually manage, and there is a problem that the effectiveness is low in practice.

[특허문헌 1] 한국등록특허 제10-2219868호. 2021.02.18. 등록.[Patent Document 1] Korean Patent Registration No. 10-2219868. 2021.02.18. registration.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로, 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다. The present invention was created to solve the above problems, and an object thereof is to provide a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다. The objects of the present invention are not limited to the objects mentioned above, and other objects not mentioned will be clearly understood from the description below.

상기한 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템이 개시된다. 상기 시스템은 촬영장치를 통해 청소년 또는 기저질환을 가진 사용자가 섭취하는 음식 이미지 또는 동영상 정보를 획득하여 관리서버로 전송하는 적어도 하나의 사용자 단말장치 및 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보를 통해 사용자에 권장되는 영양정보를 분석하고, 분석한 결과 및 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 분석하여 획득한 정보에 기초하여 사용자에 상응하는 식단관리 솔루션을 제공하는 관리서버를 포함할 수 있다. In order to achieve the above objects, a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention is disclosed. The system acquires food image or video information consumed by adolescents or users with underlying diseases through a photographing device and transmits at least one user terminal device to a management server and big data information including user body information and medical information. It may include a management server that analyzes nutritional information recommended to the user and provides a diet management solution corresponding to the user based on information obtained by analyzing the analysis result and the received food image or video information.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 시스템은, 적어도 하나의 센서를 통해 사용자 신체활동지수 데이터를 수집하는 스마트 워치 및 관리서버에 의해 분석한 식단관리 솔루션을 사용자에게 제공하는 증강현실(AR) 글래스를 더 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the system provides the user with a diet management solution analyzed by a smart watch and a management server that collects user physical activity index data through at least one sensor Augmented reality (AR) It may further include glass.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 관리서버는, 관리서버는, 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보를 분석하여 사용자 신체에 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보를 분석하는 빅데이터 분석 모듈, 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 이용하여 음식의 종류, 열량 및 섭취량 정보를 인식하는 영상인식 모듈, 사용자 신체정보, 의료정보가 포함된 기저질환 환자 정보 및 음식 영양소 데이터를 포함하는 데이터베이스 및 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보의 분석 결과 및 인식된 음식의 종류, 열량 및 섭취량 정보에 기초하여, 사용자에 권장되는 음식에 관한 정보가 포함되는 식단관리 솔루션을 생성하는 솔루션 제공 모듈을 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the management server analyzes big data information including user body information and medical information, and analyzes recommended nutritional information and insufficient nutritional information for the user's body. An analysis module, an image recognition module that recognizes food type, calorie and intake information using transmitted food image or video information, a database containing user body information, underlying disease patient information including medical information, and food nutrient data, and A solution providing module that creates a diet management solution that includes information on recommended foods for the user based on the analysis results of big data information including user body information and medical information and the type, calorie, and intake information of recognized foods. can include

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 관리서버는, 의료 전문가의 외부 서버와 연동되며, 생성한 식단관리 솔루션 정보를 공유시키는 온라인 정보공유 서비스 모듈을 더 포함할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the management server may further include an online information sharing service module that interworks with an external server of a medical professional and shares generated diet management solution information.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상인식 모듈은, 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 나온 결과값을 통해 사용자가 섭취하는 음식의 종류, 열량 및 섭취량 중 적어도 하나를 인식할 수 있다. In addition, according to one embodiment of the present invention, the image recognition module, through the result value obtained by inputting the received food image or video information to the artificial neural network model, at least one of the type, calories and intake of food consumed by the user Recognizable.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 솔루션 제공 모듈은, 빅데이터 분석 모듈에 의해 분석한 사용자에 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보에 기반하여, 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보에 상응하는 음식의 종류와 섭취량을 결정하고, 결정된 음식 종류 중 사용자에 추천되는 음식과 비추천되는 음식을 결정한 정보를 포함하는 식단관리 솔루션을 생성하여 사용자 단말장치로 제공할 수 있다. In addition, according to one embodiment of the present invention, the solution providing module, based on the recommended nutritional information and insufficient nutritional information for the user analyzed by the big data analysis module, the food corresponding to the recommended nutritional information and insufficient nutritional information The type and amount of food consumed may be determined, and a diet management solution including information on recommended and non-recommended foods among the determined food types may be generated and provided to the user terminal device.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 솔루션 제공 모듈은, 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보에 결정된 추천되는 음식과 비추천되는 음식을, 출력되는 음식 이미지 상에 색깔, 소리 및 진동 중 적어도 하나의 수단을 이용하여 사용자 단말장치, 스마트 워치 및 증강현실(AR) 글래스 중 적어도 하나의 장치로 전송할 수 있다. In addition, according to one embodiment of the present invention, the solution providing module, recommended food and non-recommended food determined in the received food image or video information, at least one means of color, sound and vibration on the output food image It can be transmitted to at least one of a user terminal device, a smart watch, and augmented reality (AR) glasses by using.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 솔루션 제공 모듈은, 사용자가 섭취하는 음식의 종류, 열량 및 섭취량에 따라 청소년 사용자의 성장 및 기저질환을 가진 사용자의 체형 변화 및 건강 상태를 예측한 정보를 포함하는 식단관리 솔루션을 생성할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the solution providing module provides information predicting the growth of the adolescent user and the change in body shape and health condition of the user having an underlying disease according to the type of food consumed by the user, the amount of calories and the amount of intake. You can create a diet management solution that includes

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 솔루션 제공 모듈은, 빅데이터 분석 모듈에 의해 분석한 신체에 권장되는 영양정보에 기반하여, 권장되는 영양소가 포함되는 음식이 포함된 주변 음식점정보를 추천하여 제공할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the solution providing module recommends nearby restaurant information containing food containing recommended nutrients based on recommended nutritional information for the body analyzed by the big data analysis module. can provide

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 영상인식 모듈은, 사용자 단말 또는 증강현실(AR) 글래스로부터 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 나온 결과값을 통해 대상객체를 실시간으로 인식 및 분류하고, 대상객체의 이동 방향을 인식할 수 있다. In addition, according to one embodiment of the present invention, the image recognition module inputs the food image or video information transmitted from the user terminal or augmented reality (AR) glasses to the artificial neural network model, and the target object is detected in real time through the result value. Recognize and classify, and recognize the moving direction of the target object.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 솔루션 제공 모듈은, 영상인식 모듈에 의해 인식된 대상객체의 이동방향을 고려하여, 사용자가 섭취하는 음식의 섭취유무, 음식의 종류, 열량 및 섭취량을 판단할 수 있다. In addition, according to one embodiment of the present invention, the solution providing module determines whether or not the user consumes food, the type of food, the amount of calories, and the amount of food consumed, in consideration of the moving direction of the target object recognized by the image recognition module. can do.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 솔루션 제공 모듈은, 대상객체의 이동방향이 증강현실(AR) 글래스의 아래 방향으로 이동하면 사용자의 섭취로 인식하고, 위 방향으로 이동하면 사용자의 정면에 위치한 사람의 섭취로 인식할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the solution providing module recognizes the user's ingestion when the moving direction of the target object moves in the downward direction of the augmented reality (AR) glass, and moves in the upward direction in front of the user. It can be recognized by the intake of the person located.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 솔루션 제공 모듈은, 대상객체가 증강현실(AR) 글래스의 기준으로 아래 방향 또는 위 방향으로 이동한 횟수를 이용하여 사용자가 해당 음식을 섭취한 양을 판단할 수 있다. In addition, according to an embodiment of the present invention, the solution providing module determines the amount of food that the user has consumed by using the number of times the target object moves in a downward direction or an upward direction based on the augmented reality (AR) glass. can do.

상기한 목적들을 달성하기 위한 구체적인 사항들은 첨부된 도면과 함께 상세하게 후술될 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. Specific details for achieving the above objects will become clear with reference to embodiments to be described later in detail in conjunction with the accompanying drawings.

그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, "통상의 기술자")에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해서 제공되는 것이다. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, and may be configured in a variety of different forms, so that the disclosure of the present invention is complete and those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs ( It is provided hereafter to fully inform the "ordinary skilled person") of the scope of the invention.

본 발명의 일 실시예에 의하면, 각각 다른 사용자 개인 신체정보에 기반하여 식단관리 솔루션을 제공함으로써 사용자 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, it is possible to provide a user-customized solution by providing a diet management solution based on the personal body information of different users.

또한, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 음식 이미지 또는 동영상 정보를 통해 음식의 종류와 섭취량을 분석하여 입력의 번거로움을 최소화 할 수 있으며, 사용자가 착용하는 스마트 워치 또는 증강현실(AR) 글래스를 통해 분석한 정보를 바로 출력시켜 줌으로써 식단관리의 효율성을 높일 수 있다. In addition, according to one embodiment of the present invention, it is possible to minimize the hassle of input by analyzing the type and intake of food through food image or video information, and the smart watch or augmented reality (AR) glasses worn by the user By immediately outputting the analyzed information, the efficiency of diet management can be increased.

본 발명의 효과들은 상술된 효과들로 제한되지 않으며, 본 발명의 기술적 특징들에 의하여 기대되는 잠정적인 효과들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다. The effects of the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and the potential effects expected by the technical features of the present invention will be clearly understood from the description below.

상기 언급된 본 발명 내용의 특징들이 상세하게, 보다 구체화된 설명으로, 이하의 실시예들을 참조하여 이해될 수 있도록, 실시예들 중 일부는 첨부되는 도면에서 도시된다. 또한, 도면과의 유사한 참조번호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭하는 것으로 의도된다. 그러나 첨부된 도면들은 단지 본 발명 내용의 특정한 전형적인 실시예들만을 도시하는 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 고려되지는 않으며, 동일한 효과를 갖는 다른 실시예들이 충분히 인식될 수 있다는 점을 유의하도록 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템의 개략도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템의 블록도이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템의 관리서버의 영상인식 모듈을 통한 음식 인식을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템을 통한 식단 관리 솔루션의 결과 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 숟가락의 이동방향에 따른 증강현실(AR) 글래스에 출력되는 식단관리 솔루션의 결과 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 숟가락의 이동방향에 따른 증강현실(AR) 글래스에 출력되는 식단관리 솔루션의 다른 결과 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템을 이용한 알고리즘을 도시한 도면이다.
In order that the above-mentioned features of the present invention may be understood in detail, more specifically, with reference to the following embodiments, some of the embodiments are shown in the accompanying drawings. Also, like reference numbers in the drawings are intended to refer to the same or similar function throughout the various aspects. However, it should be noted that the accompanying drawings only show specific exemplary embodiments of the present invention, and are not considered to limit the scope of the present invention, and other embodiments having the same effect may be fully appreciated. let it do
1 is a diagram showing a schematic diagram of a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating food recognition through an image recognition module of a management server of a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary view of a result of a diet management solution through a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary view of a result of a diet management solution output on an augmented reality (AR) glass according to a moving direction of a spoon according to an embodiment of the present invention.
6 is another example of a result of a diet management solution output on an augmented reality (AR) glass according to a moving direction of a spoon according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an algorithm using a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고, 여러 가지 실시예들을 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세히 설명하고자 한다. Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail.

청구범위에 개시된 발명의 다양한 특징들은 도면 및 상세한 설명을 고려하여 더 잘 이해될 수 있을 것이다. 명세서에 개시된 장치, 방법, 제법 및 다양한 실시예들은 예시를 위해서 제공되는 것이다. 개시된 구조 및 기능상의 특징들은 통상의 기술자로 하여금 다양한 실시예들을 구체적으로 실시할 수 있도록 하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다. 개시된 용어 및 문장들은 개시된 발명의 다양한 특징들을 이해하기 쉽게 설명하기 위한 것이고, 발명의 범위를 제한하기 위한 것이 아니다.Various features of the invention disclosed in the claims may be better understood in consideration of the drawings and detailed description. Devices, methods, manufacturing methods, and various embodiments disclosed in the specification are provided for illustrative purposes. The disclosed structural and functional features are intended to enable a person skilled in the art to specifically implement various embodiments, and are not intended to limit the scope of the invention. The disclosed terms and phrases are intended to provide an easy-to-understand description of the various features of the disclosed invention, and are not intended to limit the scope of the invention.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted.

이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템을 설명한다. Hereinafter, a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention will be described.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템의 개략도를 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템의 블록도이다. 1 is a diagram showing a schematic diagram of a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention. is a block diagram of

도 1 및 도 2를 참조하면, 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템(10)은 적어도 하나의 사용자 단말장치(200), 식단관리 솔루션을 제공하는 관리서버(200), 스마트 워치(300) 및 증강현실(AR) 글래스(400)를 포함할 수 있다. Referring to FIGS. 1 and 2, the diet management system 10 for adolescent growth and underlying disease patients includes at least one user terminal device 200, a management server 200 providing a diet management solution, and a smart watch 300. and augmented reality (AR) glasses 400 .

상기 관리서버(100), 사용자 단말장치(200), 스마트 워치(300) 및 증강현실(AR) 글래스(400)는 네트워크 망을 이용하여 서로 통신할 수 있다. The management server 100, the user terminal device 200, the smart watch 300, and the augmented reality (AR) glasses 400 may communicate with each other using a network.

여기서 네트워크는 PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다.Here, the network is one of networks such as a personal area network (PAN), a local area network (LAN), a campus area network (CAN), a metropolitan area network (MAN), a wide area network (WAN), a broadband network (BBN), and the Internet. Any of the above networks may be included.

또한, 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수도 있으나, 이에 제한되지는 않는다. 뿐만 아니라, 사용자 단말은 다양한 방식의 무선통신 즉, NFC(Near Field Communication), 블루투스, RFID, WiFi, 지그비와 같은 근거리 무선 통신 모듈을 포괄하도록 해석된다.In addition, the network may include any one or more of network topologies including, but not limited to, a bus network, a star network, a ring network, a mesh network, a star-bus network, a tree or a hierarchical network, and the like. don't In addition, the user terminal is interpreted to cover various types of wireless communication, that is, short-range wireless communication modules such as NFC (Near Field Communication), Bluetooth, RFID, WiFi, and ZigBee.

일 실시예에서, 사용자 단말(100)은 사용자 단말에 부착되어 있는 촬영장치를 통해 청소년 또는 기저질환을 가진 사용자가 섭취하는 음식 이미지 또는 동영상 정보를 획득하여 관리서버(200)로 전송할 수 있다. In one embodiment, the user terminal 100 may acquire food image or video information consumed by a teenager or a user with an underlying disease through a photographing device attached to the user terminal and transmit it to the management server 200 .

또한, 사용자 단말(100)을 통해 사용자가 섭취하는 음식이 포함된 이미지 또는 동영상을 촬영하여 관리서버(200)로 전송할 수 있다. 음식 이미지 또는 동영상을 전송받은 관리서버(200)는 음식 이미지 또는 동영상을 분석하여 사용자가 섭취하는 음식의 종류와 음식의 양 및 음식의 칼로리 등을 분석하여 사용자에게 분석한 내용을 전송함으로써, 사용자는 섭취하는 음식에 관한 정보를 섭취하면서 확인할 수 있다. In addition, images or videos containing food consumed by the user may be captured and transmitted to the management server 200 through the user terminal 100 . The management server 200 receiving the food image or video analyzes the food image or video, analyzes the type of food consumed by the user, the amount of food, and the calories of the food, and transmits the analyzed content to the user, so that the user You can check information about the food you eat as you eat it.

여기서, 사용자 단말(100)은 촬영 기능, 메모리, 프로세서가 포함된, 통신이 가능한 단말을 의미한다. Here, the user terminal 100 refers to a terminal capable of communication including a photographing function, a memory, and a processor.

또한, 사용자 단말(100)은 청소년 또는 기저질환 환자의 개인정보(예컨대, 이름, 나이, 키, 몸무게, 체성분, 운동량 등의 정보)를 청소년 정보 데이터베이스에 입력 및 갱신하는데 사용하는 장치에 해당되며, 와이파이, 블루투스 등의 무선통신으로 연결되는 주변의 다양한 장치들과 사용자 단말(100)이 연동하여 측정되는 정보를 자동으로 청소년과 기저질환 환자 정보 데이터베이스에 저장할 수 있다. In addition, the user terminal 100 corresponds to a device used to input and update personal information (eg, name, age, height, weight, body composition, exercise amount, etc.) of a youth or patient with an underlying disease into a youth information database, Information measured by linking the user terminal 100 with various peripheral devices connected through wireless communication such as Wi-Fi and Bluetooth can be automatically stored in the youth and underlying disease patient information database.

또한, 사용자 단말(100)은 식사하는 음식의 사진 및 동영상을 촬영하여 전송하는 데도 이용하며, 식습관 관리를 진행하면서 다양한 정보를 디스플레이 화면을 통해 확인할 수 있다. In addition, the user terminal 100 is also used to take and transmit photos and videos of food eaten, and various information can be checked through a display screen while managing eating habits.

일 실시예에서, 관리서버(200)는 청소년 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보를 통해 사용자에 권장되는 영양정보를 분석하고, 분석한 결과 및 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 분석하여 획득한 정보에 기초하여 사용자에 상응하는 식단관리 솔루션을 제공할 수 있다. In one embodiment, the management server 200 analyzes nutritional information recommended to the user through big data information including body information and medical information of the adolescent user, and analyzes the analysis result and the received food image or video information to Based on the acquired information, a diet management solution corresponding to the user may be provided.

또한, 관리서버(200)는 사용자 단말(100)을 통해 청소년 사용자의 신체정보를 입력받을 수 있다. 여기서 사용자 신체정보는 청소년의 이름, 나이, 키, 몸무게, 체성분, 운동량 등을 포함하며, 미리 사용자 신체정보를 입력받아, 분석을 통해 사용자 신체에 맞는 영양성분 파악하기 위함이다. 사용자의 신체 상태에 따라 필요한 영양성분과 부족한 영양성분이 다름을 파악하여, 사용자 맞춤형 식단관리 솔루션을 제공하기 위함이다. In addition, the management server 200 may receive body information of the youth user through the user terminal 100 . Here, the user's body information includes the youth's name, age, height, weight, body composition, and amount of exercise. This is to determine nutritional components suitable for the user's body through analysis by receiving input of the user's body information in advance. It is to provide a user-customized diet management solution by identifying the difference between necessary and insufficient nutrients according to the user's physical condition.

보다 구체적으로, 관리서버(200)는 빅데이터 분석 모듈(210), 영상인식 모듈(230), 데이터베이스(250), 솔루션 제공 모듈(270) 및 온라인 정보공유 서비스 모듈(290)을 포함할 수 있다. More specifically, the management server 200 may include a big data analysis module 210, an image recognition module 230, a database 250, a solution providing module 270, and an online information sharing service module 290. .

또한, 빅데이터 분석 모듈(210)은 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보를 분석하여 사용자 신체에 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보를 분석할 수 있다. In addition, the big data analysis module 210 may analyze big data information including user body information and medical information to analyze recommended nutritional information and insufficient nutritional information for the user's body.

도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템의 관리서버의 영상인식 모듈을 통한 음식 인식을 도시한 도면이다. 3 is a diagram illustrating food recognition through an image recognition module of a management server of a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 영상인식 모듈(230)은 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 이용하여 음식의 종류, 섭취량 및 칼로리 인식할 수 있다. Referring to FIG. 3 , the image recognition module 230 may recognize the type of food, the amount of food consumed, and calories using the received food image or video information.

보다 구체적으로, 영상인식 모듈(230)은 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 나온 결과값을 통해 사용자가 섭취하는 음식의 종류와 섭취량 및 칼로리를 인식할 수 있다. More specifically, the image recognition module 230 may recognize the type of food consumed by the user, the amount consumed, and the calories through the resulting value obtained by inputting the received food image or video information into the artificial neural network model.

여기서, 인공신경망 모델은 음식 영양소 데이터베이스에 저장된 다양한 음식 사진과 정보를 이용하여 음식의 종류와 양을 인식하기 위한 학습을 시킬 수 있다. 학습된 인공신경망 모델을 이용하여 사용자 단말(100) 또는 증강현실(AR) 글래스(400)로부터 입력되는 사진이나 동영상으로 입력되는 음식의 종류, 열량 및 섭취량을 분석한다. 입력된 사진 또는 동영상 안에 있는 여러 개의 음식을 하나씩 분류해 내고 인식하는 기능을 수행한다. 학습된 인공신경망 모델이 음식의 종류와 양, 영양소 함량 등을 예측하면, 요리사 또는 영양사의 전문가 단말을 통해 정확하게 예측되었는지 피드백을 받는 과정을 추가하여, 학습 정확도를 향상시킬 수 있다. Here, the artificial neural network model can be trained to recognize the type and amount of food using various food photos and information stored in the food nutrient database. Using the learned artificial neural network model, the user terminal 100 or the augmented reality (AR) glass 400 analyzes the type, calorie, and intake of food input from a photo or video input. It performs the function of classifying and recognizing several foods in an input photo or video one by one. When the trained artificial neural network model predicts the type, amount, and nutrient content of food, it is possible to improve learning accuracy by adding a process of receiving feedback on whether or not the prediction was accurately made through an expert terminal of a chef or nutritionist.

일 실시 예에 의하면, 관리서버(200)의 영상인식 모듈(230)이 이용하는 인공신경망 모델은 생물학적 신경망에 착안된 컴퓨팅 시스템을 지칭할 수 있다. 인공 지능 또는 인공 신경망은 미리 정의된 조건에 따라 작업을 수행하는 고전적인 알고리즘과 달리, 다수의 샘플들을 고려함으로써 작업을 수행하는 것을 학습할 수 있다. 인공 신경망은 인공 뉴런(neuron)들이 연결된 구조를 가질 수 있고, 뉴런들 간의 연결은 시냅스(synapse)로 지칭될 수 있다. 뉴런은 수신된 신호를 처리할 수 있고, 처리된 신호를 시냅스를 통해서 다른 뉴런에 전송할 수 있다. 뉴런의 출력은 액티베이션(activation)으로 지칭될 수 있고, 뉴런 및/또는 시냅스는 변동될 수 있는 가중치(weight)를 가질 수 있고, 가중치에 따라 뉴런에 의해 처리된 신호의 영향력이 증가하거나 감소할 수 있다.According to an embodiment, the artificial neural network model used by the image recognition module 230 of the management server 200 may refer to a computing system based on a biological neural network. Artificial intelligence or artificial neural networks can learn to perform tasks by considering multiple samples, unlike classical algorithms that perform tasks according to predefined conditions. An artificial neural network may have a structure in which artificial neurons are connected, and a connection between neurons may be referred to as a synapse. A neuron can process the received signal and transmit the processed signal to another neuron through a synapse. The output of a neuron may be referred to as activation, and a neuron and/or synapse may have a weight that may be varied, and depending on the weight, the influence of the signal processed by the neuron may increase or decrease. .

예를 들어, 인공 신경망은 복수의 신경망 레이어들로 구성될 수 있다. 복수의 신경망 레이어들 각각은 복수의 가중치들(weight values, weights)을 갖고 있으며, 이전(previous) 레이어의 연산 결과와 복수의 가중치들 간의 연산을 통해 신경망 연산을 수행한다. 복수의 신경망 레이어들이 갖고 있는 복수의 가중치들은 인공 신경망의 학습 결과에 의해 최적화될 수 있다. For example, an artificial neural network may be composed of a plurality of neural network layers. Each of the plurality of neural network layers has a plurality of weight values (weights), and a neural network operation is performed through an operation between an operation result of a previous layer and a plurality of weights. A plurality of weights possessed by a plurality of neural network layers may be optimized by a learning result of an artificial neural network.

예를 들어, 학습 과정 동안 인공지능 모델에서 획득한 손실(loss) 값 또는 코스트(cost) 값이 감소 또는 최소화되도록 복수의 가중치들이 수정 및 갱신될 수 있다. 본 개시에 따른 인공 신경망은 심층 신경망(DNN:Deep Neural Network)를 포함할 수 있으며, 예를 들어, CNN (Convolutional Neural Network), DNN (Deep Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), RBM (Restricted Boltzmann Machine), DBN (Deep Belief Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 또는 심층 Q-네트워크 (Deep Q-Networks) 등이 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. For example, a plurality of weights may be modified and updated so that a loss value or a cost value obtained from an artificial intelligence model is reduced or minimized during a learning process. The artificial neural network according to the present disclosure may include a deep neural network (DNN), for example, a Convolutional Neural Network (CNN), a Deep Neural Network (DNN), a Recurrent Neural Network (RNN), and a Restricted Neural Network (RBM). Boltzmann Machine), Deep Belief Network (DBN), Bidirectional Recurrent Deep Neural Network (BRDNN), or Deep Q-Networks, but is not limited to the above examples.

또한, 영상인식 모듈(230)은 사용자 단말(100) 또는 증강현실(AR) 글래스(400)로부터 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 나온 결과값을 통해 대상객체를 실시간으로 인식 및 분류하고, 대상객체의 이동 방향을 인식할 수 있다. In addition, the image recognition module 230 recognizes a target object in real time through a result obtained by inputting food image or video information transmitted from the user terminal 100 or the augmented reality (AR) glass 400 into an artificial neural network model. and classification, and the moving direction of the target object can be recognized.

보다 구체적으로, 영상인식 모듈(230)은 대상객체(예컨대, 숟가락, 젓가락, 포크 등)를 인식할 수 있으며, 대상객체의 움직임 분석을 통해 대상객체의 이동방향을 인식할 수 있다. 대상객체의 인식을 통해 사용자가 준비한 음식 중에서 섭취하는 음식을 구분할 수 있으며, 대상객체의 움직임 분석을 통해 사용자가 섭취하는 것인지, 사용자가 다른 사람을 섭취시키게 하는 것인지 분별할 수 있다. More specifically, the image recognition module 230 may recognize a target object (eg, a spoon, chopsticks, fork, etc.) and may recognize a moving direction of the target object through motion analysis of the target object. Through the recognition of the target object, it is possible to distinguish the food that the user consumes from among the food prepared by the user, and it is possible to distinguish whether the user consumes the food or the user causes other people to consume it through the motion analysis of the target object.

또한, 데이터베이스(250)는 사용자 신체정보, 의료정보가 포함된 기저질환 환자 정보 및 음식 영양소 데이터를 포함할 수 있다. In addition, the database 250 may include user body information, underlying disease patient information including medical information, and food nutrient data.

또한, 데이터베이스(250)는 각각 카테고리별로 구별되게 존재하며, 청소년, 청소년의 보호자, 기저질환 환자, 기저질환 환자의 보호자가 식습관 관리를 위해 최근 또는 현재 사용하는 장치의 정보를 저장하는 데이터베이스를 의미한다. 데이터베이스(250)에 저장되는 장치는 스마트폰, 증강현실(AR) 글래스, 스마트워치, 또는 그 외의 카메라와 통신 모듈을 포함하는 모든 장치 등에 해당한다.In addition, the database 250 exists separately for each category, and refers to a database that stores information on devices recently or currently used by adolescents, guardians of adolescents, patients with underlying diseases, and guardians of patients with underlying diseases to manage eating habits. . The device stored in the database 250 corresponds to a smart phone, an augmented reality (AR) glass, a smart watch, or any other device including a camera and a communication module.

또한, 청소년 정보 데이터베이스는 청소년 또는 청소년의 보호자의 사용자 단말(예컨대, 스마트폰 또는 컴퓨터)을 이용하여 입력된 청소년의 개인정보(이름, 나이, 키, 몸무게, 체성분, 운동량 등)를 저장할 수 있다.In addition, the youth information database may store personal information (name, age, height, weight, body composition, momentum, etc.)

또한, 청소년 정보 데이터베이스에 저장된 청소년의 개인 정보는 미리 허가된 청소년 성장을 담당하는 의사 및 의료전문가도 접근이 가능하며, 주기적으로 청소년의 성장 및 건강을 위해 대면 및 비대면 상담을 진행하는데 이용할 수 있다. In addition, the personal information of adolescents stored in the youth information database can be accessed by doctors and medical experts in charge of youth growth who have been approved in advance, and can be used to periodically conduct face-to-face and non-face-to-face counseling for the growth and health of youth. .

또한, 기저질환 환자 정보 데이터베이스는 기저질환 환자 또는 기저질환 환자의 보호자가 스마트 폰이나 컴퓨터를 이용하여 전송된 기저질환 환자의 개인정보(이름, 나이, 키, 몸무게, 기저질환 정보, 복용 중인 약, 체성분, 운동량 등)를 입력받아 저장할 수 있다. 저장된 기저질환 환자의 개인 정보는 미리 허가받은 기저질환 환자를 담당하는 의사 및 의료전문가도 접근이 가능하며, 주기적으로 기저질환 환자의 건강관리를 위해 대면 및 비대면 상담을 진행하는데 이용할 수 있다. In addition, the underlying disease patient information database is the personal information of the underlying disease patient (name, age, height, weight, underlying disease information, medications being taken, body composition, momentum, etc.) can be input and stored. The stored personal information of patients with underlying diseases can be accessed by doctors and medical experts in charge of patients with underlying diseases who have received permission in advance, and can be used for face-to-face and non-face-to-face counseling for the health management of patients with underlying diseases.

또한, 음식 영양소 데이터베이스는 단체급식을 제공하는 학교 또는 회사의 영양사, 다양한 음식(한식, 양식, 일식, 중식 등)을 제공하는 식당의 요리사, 다양한 배달 음식점(피자, 치킨, 햄버거 등)의 요리사들이 스마트폰이나 컴퓨터를 이용하여 각 음식 메뉴의 다양한 정보(음식 이름, 음식 사진, 가격, 음식 재료, 음식 재료의 생산 지역, 음식재료의 생상 일시, 영양소 종류와 함량, 매운 정도 등)를 전송받아 저장할 수 있다. In addition, food nutrient databases are provided by nutritionists at schools or companies that provide group meals, chefs at restaurants that provide various foods (Korean, Western, Japanese, Chinese, etc.), and chefs at various delivery restaurants (pizza, chicken, hamburgers, etc.) Using a smartphone or computer, various information of each food menu (food name, food picture, price, food ingredients, production area of food ingredients, date of production of food ingredients, type and content of nutrients, level of spiciness, etc.) is transmitted and saved. can

또한, 음식 영양소 데이터베이스는 그릇, 접시, 컵, 그리고 수저 위의 음식 양에 대한 사진 또는 동영상으로 영양소의 양, 사용자가 섭취한 양, 현재 남아있는 양 등을 분석하기 위한 정보를 저장할 수 있다. In addition, the food nutrient database may store information for analyzing the amount of nutrients, the amount consumed by the user, the amount currently remaining, etc. with pictures or videos of the amount of food on bowls, plates, cups, and spoons.

또한, 음식 영양소 데이터베이스는 청소년 성장 및 기저질환 종류에 따라 환자의 건강에 좋은 음식과 나쁜 음식에 대한 정보를 저장할 수 있다.In addition, the food nutrient database may store information on healthy foods and bad foods of the patient according to the growth of the adolescent and the type of underlying disease.

또한, 데이터베이스(250)는 프로세서의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 관리서버(200)로 입력되거나 사용자 단말(100)로부터 출력되는 데이터를 저장할 수도 있다. In addition, the database 250 may store programs for processing and controlling the processor, and may store data input to the management server 200 or output from the user terminal 100 .

또한, 데이터베이스(250)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(Random Access Memory, RAM), SRAM(Static Random Access Memory), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있으나 본 개시는 이에 제한되지 않는다.In addition, the database 250 is a flash memory type, a hard disk type, a multimedia card micro type, and a card type memory (eg SD or XD memory). , RAM (Random Access Memory, RAM), SRAM (Static Random Access Memory), ROM (Read-Only Memory, ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM (Programmable Read-Only Memory), magnetic memory , magnetic disks, and optical disks, but the present disclosure is not limited thereto.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템을 통한 식단 관리 솔루션의 결과 예시도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 숟가락의 이동방향에 따른 증강현실(AR) 글래스에 출력되는 식단관리 솔루션의 결과 예시도이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 숟가락의 이동방향에 따른 증강현실(AR) 글래스에 출력되는 식단관리 솔루션의 다른 결과 예시도이다. 4 is an example of a result of a diet management solution through a diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is an example of a result of the diet management solution output on the AR glass, and FIG. 6 is an example of another result of the diet management solution output on the augmented reality (AR) glass according to the moving direction of the spoon according to an embodiment of the present invention. It is also

도 4 내지 도 6을 참조하면, 솔루션 제공 모듈(270)은 상기 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보의 분석 결과 및 인식된 음식의 섭취유뮤, 음식의 종류, 열량 및 섭취량에 기초하여, 사용자에 권장되는 음식에 관한 정보가 포함되는 식단관리 솔루션을 생성할 수 있다. 4 to 6, the solution providing module 270 based on the analysis result of the big data information including the user's body information and medical information and the recognized food intake, type of food, calories and intake , it is possible to create a diet management solution that includes information on recommended foods for the user.

보다 구체적으로, 솔루션 제공 모듈(270)은 빅데이터 분석 모듈(210)에 의해 분석한 사용자에 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보에 기반하여, 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보에 상응하는 음식의 종류와 섭취량을 결정하고, 결정된 음식 종류 중 사용자에 추천되는 음식과 비추천되는 음식을 결정한 정보를 포함하는 식단관리 솔루션을 생성하여 사용자 단말(100)로 제공할 수 있다. More specifically, the solution providing module 270 determines the type of food corresponding to the recommended nutritional information and insufficient nutritional information based on the recommended nutritional information and insufficient nutritional information for the user analyzed by the big data analysis module 210. and the amount of food consumed, and a diet management solution including information for determining recommended foods and non-recommended foods among the determined types of foods may be generated and provided to the user terminal 100 .

또한, 사용자 단말(100)로 제공되는 식단관리 솔루션은 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보에 결정된 추천되는 음식과 비추천되는 음식을 음식 이미지 색깔(예컨대, 추천되는 음식엔 녹색, 비추천되는 음식엔 빨간색으로 표시) 또는 소리로 구분하여 출력시키는 신호를 포함하고 있으며, 솔루션 제공 모듈(270)은 식단관리 솔루션을 사용자 단말(100), 스마트 워치(300) 또는 증강현실(AR) 글래스(400) 중 적어도 하나로 전송할 수 있다.In addition, the diet management solution provided to the user terminal 100 displays recommended food and non-recommended food determined in the received food image or video information in the color of the food image (eg, green for recommended food and red for non-recommended food). ) or sound, and the solution providing module 270 transmits the diet management solution to at least one of the user terminal 100, the smart watch 300, or the augmented reality (AR) glasses 400. can

예를 들어, 사용자 단말(100)의 디스플레이를 통해 추천되는 음식이미지에 녹색표시, 비추천되는 음식이미지에 빨간색표시를 할 수 있으며, 사용자의 숟가락임의 움직이는 방향 분석을 통해 섭취하려는 음식에 대한 피드백을 증강현실(AR) 글래스를 통해 제공해 줄 수 있으며, 비추천되는 음식 또는 필요한 열량을 다 채운 경우에도 추가적인 섭취가 감지되면, 스마트 워치의 진동을 통해 해당 사실을 제공할 수 있다. For example, through the display of the user terminal 100, recommended food images may be displayed in green and non-recommended food images may be displayed in red, and feedback on the food to be consumed may be augmented by analyzing the moving direction of the user's spoon. It can be provided through reality (AR) glasses, and when additional intake is detected even when deprecated food or required calories are fully filled, the relevant fact can be provided through the vibration of the smart watch.

또한, 솔루션 제공 모듈(270)은 사용자가 섭취하는 음식의 종류와 섭취량에 따라 청소년 사용자의 성장 및 기저질환을 가진 사용자의 체형 변화 및 건강 상태를 예측한 정보를 포함하는 식단관리 솔루션을 생성할 수 있다. In addition, the solution provision module 270 may generate a diet management solution including information predicting the growth of the youth user and the change in body shape and health condition of the user having an underlying disease according to the type and amount of food consumed by the user. there is.

또한, 솔루션 제공 모듈(270)은 빅데이터 분석 모듈(210)에 의해 분석한 사용자 신체에 권장되는 영양정보에 기반하여, 권장되는 음식이 포함되거나, 권장되는 영양성분이 포함된 음식을 포함하는 주변 음식점의 정보를 추천할 수 있다. In addition, the solution providing module 270 includes recommended foods based on the nutritional information recommended for the user's body analyzed by the big data analysis module 210, or surroundings including foods containing recommended nutrients. Can recommend restaurant information.

또한, 청소년 또는 기저질환 환자가 사용자 단말(100) 또는 증강현실(AR) 글래스(400)를 이용하여 음식의 사진과 동영상 정보를 획득하여 관리서버(200)로 전송하면, 관리서버(200) 내의 솔루션 제공 모듈(270)이 실시간으로 음식의 이름과 영양소 함량에 대한 정보를 사용자 단말(100), 스마트 워치(300) 또는 증강현실(AR) 글래스(400) 등으로 제공할 수 있다.In addition, when a teenager or a patient with an underlying disease obtains food photo and video information using the user terminal 100 or the augmented reality (AR) glass 400 and transmits it to the management server 200, the management server 200 The solution providing module 270 may provide information on the name and nutrient content of food in real time to the user terminal 100, the smart watch 300, or the augmented reality (AR) glass 400.

또한, 솔루션 제공 모듈(270)은 영상인식 모듈(230)에 의해 인식된 대상객체의 이동방향을 고려하여, 사용자가 섭취하는 음식의 섭취유무, 음식의 종류, 열량 및 섭취량을 판단할 수 있다. In addition, the solution providing module 270 may determine the presence or absence of food consumed by the user, the type of food, the amount of calories, and the amount of food consumed in consideration of the moving direction of the target object recognized by the image recognition module 230.

또한, 솔루션 제공 모듈(270)을 통해 음식의 섭취유무는 증강현실(AR) 글래스를 기준으로 하여, 대상객체의 이동방향이 증강현실(AR) 글래스의 아래 방향으로 이동하면 사용자가 음식을 섭취하는 것으로 인식하고, 대상객체의 이동방향이 증강현실(AR) 글래스의 위 방향으로 이동하면 사용자의 정면에 위치한 사람의 섭취로 인식할 수 있다. 대상객체의 이동방향 분석을 통해 사용자가 직접 섭취하는 음식에 대한 정보만을 분석하여 결과의 정확도를 높이기 위함이다. In addition, the presence or absence of food intake through the solution providing module 270 is based on the augmented reality (AR) glass, and when the moving direction of the target object moves in the downward direction of the augmented reality (AR) glass, the user consumes food and if the moving direction of the target object moves in the upward direction of the augmented reality (AR) glass, it can be recognized as intake by a person located in front of the user. This is to increase the accuracy of the result by analyzing only the information about the food that the user directly consumes through the analysis of the moving direction of the target object.

또한, 솔루션 제공 모듈(270)을 통해 음식의 섭취량 및 열량은 대상객체가 증강현실(AR) 글래스의 기준으로 아래 방향 또는 위 방향으로 이동한 횟수를 이용하여 사용자가 해당 음식을 섭취한 양 및 열량을 판단할 수 있다. In addition, through the solution providing module 270, the amount and calories of food consumed by the user is determined by using the number of times the target object moves downward or upward based on the augmented reality (AR) glass. can judge

또한, 온라인 정보공유 서비스 모듈(290)은 의료 전문가의 외부 서버와 연동되며, 상기 생성한 식단관리 솔루션 정보를 공유시킬 수 있다. In addition, the online information sharing service module 290 is linked with an external server of a medical professional and can share the generated diet management solution information.

또한, 온라인 정보공유 서비스 모듈(290)을 통해 외부의 전문가 집단이 식단관리 솔루션의 정보를 공유할 수 있으며, 성장기 청소년의 성장과 기저질환 환자의 건강을 위해 필요한 음식 및 건강상태 확인을 위해 의료전문가 청소년 성장 상담(예컨대, 의사, 기저질환 환자 담당 의사 등)은 청소년과 기저질환 환자 정보 데이터베이스를 원격으로 모니터링하고, 주기적으로 기저질환 환자의 건강관리를 위해 대면 및 비대면 상담을 진행하는데 이용할 수 있다. In addition, through the online information sharing service module 290, external expert groups can share information on the diet management solution, and medical experts can check the food and health conditions necessary for the growth of adolescents and the health of patients with underlying diseases. Youth growth counseling (eg, doctor, doctor in charge of underlying disease patients, etc.) remotely monitors information databases of adolescents and underlying disease patients, and can be used to periodically conduct face-to-face and non-face-to-face counseling for health management of underlying disease patients. .

일 실시예에서, 스마트 워치(300)는 적어도 하나의 센서를 통해 사용자 신체활동지수 데이터를 수집할 수 있다. In one embodiment, the smart watch 300 may collect user physical activity index data through at least one sensor.

보다 구체적으로, 스마트 워치(300)는 사용자에 의해 신체의 일부에 착용되며, 스마트 워치(300)에 내재된 적어도 하나의 센서에 의해 청소년 또는 기저질환 환자의 활동량을 측정할 수 있으며, 관리서버(200)에 의해 활동량 분석을 통한 비만이 되지 않도록, 필요 활동량이 포함된 솔루션 정보를 제공 받을 수 있다. More specifically, the smart watch 300 is worn by a user on a part of the body, can measure the activity of a teenager or a patient with an underlying disease by at least one sensor inherent in the smart watch 300, and the management server ( 200), it is possible to receive solution information including the required amount of activity so as not to become obese through activity analysis.

또한, 스마트 워치(300)는 증강현실(AR) 글래스(400)와 연동되어, 사용자가 자제 및 금지하는 음식의 섭취를 시도하면, 관리서버(200)로부터 진동 또는 음성 및 이미지를 통해 해당 정보의 알림을 제공할 수 있다. In addition, the smart watch 300 is interlocked with the augmented reality (AR) glasses 400, and when the user tries to eat food that is prohibited or refrained from, the management server 200 transmits the corresponding information through vibration or voice and image. Notifications can be provided.

또한, 스마트 워치(300)는 관리서버(200)가 분석한 섭취한 영양소와 운동량을 통해 예측된 비만 가능성에 대한 정보와 부족한 영양소의 정보를 전송받을 수 있다. In addition, the smart watch 300 may receive information on the possibility of obesity predicted through the ingested nutrients and exercise amount analyzed by the management server 200 and information on insufficient nutrients.

일 실시예에서, 증강현실(AR) 글래스(400)는 관리서버에 의해 분석한 식단관리 솔루션을 상기 사용자에게 제공할 수 있다. In one embodiment, the augmented reality (AR) glasses 400 may provide the user with a diet management solution analyzed by the management server.

또한, 증강현실(AR) 글래스(400)는 청소년 또는 기저질환 환자가 식사하는 음식의 사진 및 동영상을 촬영하여 전송하는데 이용할 뿐만 아니라 현재 식사 중인 음식의 정보(음식의 이름 및 영양소 함량 등)를 사용자에게 제공할 수 있다. In addition, the augmented reality (AR) glasses 400 are used not only to take and transmit pictures and videos of food eaten by adolescents or patients with underlying diseases, but also to send information on the food currently being eaten (such as the name and nutrient content of the food) to the user. can be provided to

또한, 증강현실(AR) 글래스(400)는 청소년의 성장과 기저질환 환자에게 좋은 음식과 나쁜 음식을 실시간으로 확인 가능하게 색깔(녹색, 빨간색 등)과 소리로 다양한 정보를 제공하는 방법을 통해 식단을 관리할 수 있다. 또한, 증강현실(AR) 글래스(400)를 통해 1일 동안 섭취하여 누적된 영양소의 양을 한 번에 확인할 수 있고, 관리서버(200)로부터 다음 식사에서 현재까지 누적된 1일 영양소 섭취량에 따라 음식 및 영양소의 추천 또는 비추천 서비스를 제공받을 수 있다. In addition, augmented reality (AR) glasses 400 provide various information through color (green, red, etc.) and sound so that the growth of adolescents and patients with underlying diseases can check good and bad foods in real time. can manage In addition, through the augmented reality (AR) glass 400, it is possible to check the amount of nutrients accumulated for one day at a time, and according to the daily nutrient intake accumulated from the next meal to the present from the management server 200 You may receive a recommendation or non-recommendation service for food and nutrients.

또한, 증강현실(AR) 글래스(400)는 사용자가 자제 및 금지하는 음식의 섭취를 시도하면, 관리서버(200)로부터 스마트 워치(300) 진동 또는 음성을 통해 섭취하지 않도록 알림 서비스를 제공한다. 예를 들어, 증강현실(AR) 글래스(400)를 통해 음식 이미지가 관리서버(400)로 전송이 되어 분석이 되고, 사용자의 수저와 젓가락이 특정 음식으로 향하거나 집어 올리는 행위 등을 분석하여 섭취 중지 알림을 스마트 워치에 진동 또는 소리, 증강현실(AR) 글래스(400)의 음식이미지에 경고 표시의 출력을 통해 해당 사실을 제공할 수 있다. In addition, the augmented reality (AR) glass 400 provides a notification service from the management server 200 so as not to consume through the vibration or voice of the smart watch 300 when the user attempts to eat the food to be refrained from or prohibited. For example, the food image is transmitted to the management server 400 through the augmented reality (AR) glass 400 and analyzed, and the user's spoon and chopsticks point to or pick up a specific food, etc. are analyzed and consumed The stop notification may be provided to the smart watch through vibration or sound, and output of a warning mark on the food image of the augmented reality (AR) glass 400.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템을 이용한 알고리즘을 도시한 도면이다.7 is a diagram illustrating an algorithm using a diet management system for adolescent growth and underlying disease patients according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템(10)은 사용자 단말(100)을 통해 시스템에 접속하면, 관리서버(200)에 기저장된 사용자의 개인정보를 확인한 후, 사용자가 기저질환 유무를 확인하고, 또한 과체중 또는 저체중을 구분하여 사용자 특성에 맞는 식단관리 솔루션을 구성하여, 사용자의 단말(100), 스마트 워치(300) 및 증강현실(AR) 글래스(400)로 입력되는 영상에서 추천되는 음식과 비추천되는 음식을 표시하며, 또한 음식에 대한 열량 정보 및 섭취량에 대한 정보를 제공을 통해 사용자의 식단을 관리할 수 있다. Referring to FIG. 7 , when the system 10 for managing the diet of patients with growth and underlying diseases of adolescents accesses the system through the user terminal 100, after confirming the user's personal information pre-stored in the management server 200, the user Checking the presence of underlying disease, and also classifying overweight or underweight to configure a diet management solution suitable for the user's characteristics, input to the user's terminal 100, smart watch 300 and augmented reality (AR) glasses 400 The user's diet can be managed by displaying recommended and non-recommended foods in the video and providing information on calories and intake of food.

이상의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로, 통상의 기술자라면 본 발명의 본질적인 특성이 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능할 것이다. The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and various changes and modifications may be made by those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the present invention.

따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라, 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예들에 의하여 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. Therefore, the embodiments disclosed in this specification are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain, and the scope of the present invention is not limited by these embodiments.

본 발명의 보호범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다. The protection scope of the present invention should be interpreted according to the claims, and all technical ideas within the equivalent range should be understood to be included in the scope of the present invention.

10: 시스템
100: 사용자 단말
200: 관리 서버
210: 빅데이터 분석모듈
230: 영상인식 모듈
250: 데이터베이스
270: 솔루션 제공 모듈
290: 온라인 정보공유 서비스 모듈
300: 스마트 워치
400: 증강현실(AR) 글래스
10: system
100: user terminal
200: management server
210: big data analysis module
230: image recognition module
250: database
270: solution provision module
290: online information sharing service module
300: smart watch
400: augmented reality (AR) glasses

Claims (13)

청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템에 있어서,
촬영장치를 통해 청소년 또는 기저질환을 가진 사용자가 섭취하는 음식 이미지 또는 동영상 정보를 획득하여 관리서버로 전송하는 적어도 하나의 사용자 단말장치; 및
사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보를 통해 상기 사용자에 권장되는 영양정보를 분석하고, 분석한 결과 및 상기 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 분석하여 획득한 정보에 기초하여 상기 사용자에 상응하는 식단관리 솔루션을 제공하는 관리서버를 포함하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
In the diet management system of adolescent growth and underlying disease patients,
At least one user terminal device that obtains food image or video information consumed by a teenager or a user with an underlying disease through a photographing device and transmits it to a management server; and
Analyzing nutritional information recommended for the user through big data information including user body information and medical information, and corresponding to the user based on the information obtained by analyzing the analysis result and the received food image or video information Including a management server that provides a diet management solution to
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제1항에 있어서,
상기 시스템은,
적어도 하나의 센서를 통해 사용자 신체활동지수 데이터를 수집하는 스마트 워치; 및
상기 관리서버에 의해 분석한 식단관리 솔루션을 상기 사용자에게 제공하는 증강현실(AR) 글래스를 더 포함하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 1,
The system,
A smart watch that collects user physical activity index data through at least one sensor; and
Further comprising an augmented reality (AR) glass that provides the user with a diet management solution analyzed by the management server.
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제1항에 있어서,
상기 관리서버는,
상기 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보를 분석하여 상기 사용자 신체에 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보를 분석하는 빅데이터 분석 모듈;
상기 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 이용하여 음식의 종류, 열량 및 섭취량 정보를 인식하는 영상인식 모듈;
사용자 신체정보, 의료정보가 포함된 기저질환 환자 정보 및 음식 영양소 데이터를 포함하는 데이터베이스; 및
상기 사용자 신체정보 및 의료정보가 포함된 빅데이터 정보의 분석 결과 및 인식된 음식의 종류, 열량 및 섭취량 정보에 기초하여, 상기 사용자에 권장되는 음식에 관한 정보가 포함되는 상기 식단관리 솔루션을 생성하는 솔루션 제공 모듈을 포함하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 1,
The management server,
a big data analysis module for analyzing recommended nutritional information and insufficient nutritional information for the user's body by analyzing the big data information including the user's body information and medical information;
An image recognition module for recognizing food type, calorie and intake information using the received food image or video information;
A database including user body information, underlying disease patient information including medical information, and food and nutrient data; and
Based on the analysis result of the big data information including the user's body information and medical information and the type, calorie and intake information of the recognized food, generating the diet management solution including information on the recommended food for the user Including a solution providing module,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제3항에 있어서,
상기 관리서버는,
의료 전문가의 외부 서버와 연동되며, 상기 생성한 식단관리 솔수션 정보를 공유시키는 온라인 정보공유 서비스 모듈을 더 포함하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 3,
The management server,
Further comprising an online information sharing service module that is linked with an external server of a medical professional and shares the generated diet management solution information.
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제3항에 있어서,
상기 영상인식 모듈은,
상기 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 나온 결과값을 통해 상기 사용자가 섭취하는 음식의 종류, 열량 및 섭취량 중 적어도 하나를 인식하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 3,
The image recognition module,
Recognizing at least one of the type, calories, and intake of food consumed by the user through the result value obtained by inputting the received food image or video information into the artificial neural network model,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제3항에 있어서,
상기 솔루션 제공 모듈은,
상기 빅데이터 분석 모듈에 의해 분석한 상기 사용자에 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보에 기반하여, 상기 권장되는 영양정보 및 부족한 영양정보에 상응하는 음식의 종류와 섭취량을 결정하고, 결정된 음식 종류 중 상기 사용자에 추천되는 음식과 비추천되는 음식을 결정한 정보를 포함하는 상기 식단관리 솔루션을 생성하여 상기 사용자 단말장치로 제공하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 3,
The solution providing module,
Based on the recommended nutritional information and insufficient nutritional information for the user analyzed by the big data analysis module, the type and intake of food corresponding to the recommended nutritional information and insufficient nutritional information are determined, and among the determined food types, Generating the diet management solution including information for determining recommended foods and non-recommended foods for the user and providing it to the user terminal device,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제6항에 있어서,
상기 솔루션 제공 모듈은,
상기 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보에 상기 결정된 추천되는 음식과 비추천되는 음식을, 출력되는 음식 이미지 상에 색깔, 소리 및 진동 중 적어도 하나의 수단을 이용하여 상기 사용자 단말장치, 스마트 워치 및 증강현실(AR) 글래스 중 적어도 하나의 장치로 전송하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 6,
The solution providing module,
The user terminal device, smart watch and augmented reality ( AR) transmitting to at least one device of glass;
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제3항에 있어서,
상기 솔루션 제공 모듈은,
상기 사용자가 섭취하는 음식의 종류, 열량 및 섭취량에 따라 상기 청소년 사용자의 성장 및 기저질환을 가진 사용자의 체형 변화 및 건강 상태를 예측한 정보를 포함하는 상기 식단관리 솔루션을 생성하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 3,
The solution providing module,
Generating the diet management solution including information predicting the growth of the adolescent user and the change in body shape and health condition of the user having an underlying disease according to the type, calorie and intake of food consumed by the user,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제3항에 있어서,
상기 솔루션 제공 모듈은,
상기 빅데이터 분석 모듈에 의해 분석한 상기 신체에 권장되는 영양정보에 기반하여, 권장되는 영양소가 포함되는 음식이 포함된 주변 음식점정보를 추천하여 제공하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 3,
The solution providing module,
Based on the nutritional information recommended for the body analyzed by the big data analysis module, recommending and providing nearby restaurant information containing food containing recommended nutrients,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제3항에 있어서,
상기 영상인식 모듈은,
상기 사용자 단말 또는 증강현실(AR) 글래스로부터 전송받은 음식 이미지 또는 동영상 정보를 인공신경망 모델에 입력하여 나온 결과값을 통해 대상객체를 실시간으로 인식 및 분류하고, 상기 대상객체의 이동 방향을 인식하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 3,
The image recognition module,
Recognizing and classifying the target object in real time through the result value obtained by inputting the food image or video information transmitted from the user terminal or augmented reality (AR) glass into the artificial neural network model, and recognizing the moving direction of the target object,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제10항에 있어서,
상기 솔루션 제공 모듈은,
상기 영상인식 모듈에 의해 인식된 대상객체의 이동방향을 고려하여, 상기 사용자가 섭취하는 음식의 섭취유무, 음식의 종류, 열량 및 섭취량을 판단하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 10,
The solution providing module,
In consideration of the moving direction of the target object recognized by the image recognition module, determining whether or not the user consumes food, the type of food, the amount of calories and the amount of food consumed,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제11항에 있어서,
상기 솔루션 제공 모듈은,
상기 대상객체의 이동방향이 상기 증강현실(AR) 글래스의 아래 방향으로 이동하면 상기 사용자의 섭취로 인식하고, 위 방향으로 이동하면 상기 사용자의 정면에 위치한 사람의 섭취로 인식하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 11,
The solution providing module,
If the moving direction of the target object moves in the downward direction of the augmented reality (AR) glasses, it is recognized as intake by the user, and if it moves in the upward direction, it is recognized as intake by a person located in front of the user,
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
제11항에 있어서,
상기 솔루션 제공 모듈은,
상기 대상객체가 상기 증강현실(AR) 글래스의 기준으로 아래 방향 또는 위 방향으로 이동한 횟수를 이용하여 상기 사용자가 해당 음식을 섭취한 양을 판단하는,
청소년 성장 및 기저질환 환자의 식단 관리 시스템.
According to claim 11,
The solution providing module,
determining the amount of food consumed by the user by using the number of times the target object moves downward or upward with reference to the augmented reality (AR) glasses;
A diet management system for adolescent growth and patients with underlying diseases.
KR1020220017205A 2022-02-09 2022-02-09 Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients KR20230120697A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220017205A KR20230120697A (en) 2022-02-09 2022-02-09 Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220017205A KR20230120697A (en) 2022-02-09 2022-02-09 Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230120697A true KR20230120697A (en) 2023-08-17

Family

ID=87800194

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220017205A KR20230120697A (en) 2022-02-09 2022-02-09 Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230120697A (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102219868B1 (en) 2019-08-16 2021-02-24 삼성전자주식회사 User terminal device and system for performing user customized health management, and methods thereof

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102219868B1 (en) 2019-08-16 2021-02-24 삼성전자주식회사 User terminal device and system for performing user customized health management, and methods thereof

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20230078186A1 (en) Providing automatically-edited user-customized digital images to a user in real-time or just-in-time
US10360495B2 (en) Augmented reality and blockchain technology for decision augmentation systems and methods using contextual filtering and personalized program generation
Sowah et al. Design and development of diabetes management system using machine learning
KR102321737B1 (en) Method and apparatus for mananing health
US10832094B2 (en) Generating hyperspectral image database by machine learning and mapping of color images to hyperspectral domain
JP6412429B2 (en) System and method for user specific adjustment of nutrient intake
KR101959762B1 (en) An artificial intelligence based image and speech recognition nutritional assessment method
KR102606359B1 (en) Cafeteria management system
Bruno et al. A survey on automated food monitoring and dietary management systems
US10529446B2 (en) Continuous health care plan coordination between patient and patient care team
CN105793887A (en) Method and system for capturing food consumption information of a user
US20190267121A1 (en) Medical recommendation platform
KR102326540B1 (en) Methods for management of nutrition and disease using food images
US20210118545A1 (en) System and method for recommending food items based on a set of instructions
Moguel et al. Systematic literature review of food-intake monitoring in an aging population
KR20220158477A (en) Server and client of providing dietary management service and method implementing thereof
KR20180093141A (en) A meal calendar system using the image processing method based on colors
US12100511B1 (en) Health care management using a total health index
US20180181711A1 (en) Continuous Health Care Plan Coordination and Habit Eliciting Patient Communications
US20240220551A1 (en) Electronic apparatus executing auto-crawling based on artificial intelligence and electronic apparatus providing nutrition information
Nag et al. Pocket dietitian: Automated healthy dish recommendations by location
KR20210052123A (en) Method for providing user-customized food information service and server using the same
KR20230120697A (en) Diet management system for adolescent growth and underlying disease patients
Santhuja et al. Intelligent Personalized Nutrition Guidance System Using IoT and Machine Learning Algorithm
Chhabra et al. Artificial Intelligence and Machine Learning Approaches for Understanding Food and Nutrients

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal