KR20230146403A - A system for manufacturing and selling customized food - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 음식 또는 반찬을 제조 및 판매하는 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 데이터베이스를 기반으로 사용자에게 맞춤형 음식 또는 반찬을 제공하고, 사용자의 구매 패턴을 기반으로 시간, 장소 및 상황에 맞추어 음식 또는 반찬을 판매할 수 있는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system for manufacturing and selling food or side dishes, and more specifically, to provide customized food or side dishes to users based on a database, and to provide food or side dishes tailored to the time, place, and situation based on the user's purchasing pattern. It is about a customized food manufacturing and sales system that can sell side dishes.
2019년도 10월 기준으로 맞벌이 가구는 566만 2천 가구로 46%를 차지할 정도로 많은 가구가 맞벌이를 하고 있다. 이러한 맞벌이 가정의 경우 아침 식사가 어려우며 저녁 식사의 경우에도 사다가 먹는 것이 일반적이다.As of October 2019, there were 5.662 million dual-income households, accounting for 46% of the total. For these dual-income families, it is difficult to eat breakfast, and it is common to buy and eat dinner.
또한 1인 가구의 비율이 2019년도 37.75%, 2020년도 39.24%로 늘어나고 있는 것이 통계적으로 확인되고 있다. 이러한 1인 가구의 생활 패턴을 보면 직접 음식을 조리하여 식사하는 것이 아니라, 먹을 수 있는 음식을 사서 먹는 것이 일반적이다.Additionally, it is statistically confirmed that the proportion of single-person households is increasing to 37.75% in 2019 and 39.24% in 2020. Looking at the lifestyle patterns of these single-person households, it is common to buy and eat ready-to-eat food rather than cooking and eating it yourself.
이와 관련하여 음식물을 자동 판매하는 종래의 기술이 한국등록특허 제10-1978127호에 개시된 바 있다.In relation to this, a conventional technology for automatically selling food has been disclosed in Korean Patent No. 10-1978127.
이러한 종래의 기술은, 온장고 또는 냉장고를 사용하도록 적어도 두 개의 영역으로 구분되고, 각 영역별로 상이한 온도로 가열 또는 냉각하며, 음식이 보관된 음식 보관함; 상기 음식 보관함에 보관된 음식 중 구매하고자 하는 음식에 대한 결제를 진행하는 카드 단말기; 두 개의 영역으로 구분된 상기 음식 보관함의 각 영역별로 형성되며, 각 영역별로 가열하거나 냉각하는 열전소자; 상기 음식 보관함의 외측에 설치되며, 상기 음식 보관함의 외부 온도를 측정하는 제1 온도센서; 상기 음식 보관함의 내부에 설치되며, 상기 음식 보관함 내부의 온도를 측정하는 제2 온도센서; 및 상기 제1 온도센서 또는 제2 온도센서로부터 제공받은 온도에 따라 상기 열전소자로 정방향으로 전류를 공급하거나 역방향으로 전류를 공급하도록 제어하는 제어부로 구성된다. This conventional technology is divided into at least two areas to use a refrigerator or a refrigerator, heated or cooled to a different temperature for each area, and a food storage box where food is stored; a card terminal that processes payment for food to be purchased among the food stored in the food storage box; A thermoelectric element is formed for each area of the food storage box divided into two areas and heats or cools each area; A first temperature sensor installed on the outside of the food storage box and measuring the external temperature of the food storage box; A second temperature sensor installed inside the food storage box and measuring the temperature inside the food storage box; and a control unit that controls supply of current in the forward or reverse direction to the thermoelectric element according to the temperature received from the first or second temperature sensor.
상기 종래의 기술은 음식의 종류에 따라 한 개의 음식 보관함을 냉장고 또는 온장고로 구분하여 사용하고, 열전소자를 이용하여 음식 보관함을 온장고 또는 냉장고로 간단하게 사용 가능하며, 음식에 대한 온도가 미리 설정 가능하므로 매번 온도를 설정하지 않아도 되는 장점을 가지고 있다.The conventional technology uses one food storage box as a refrigerator or refrigerator depending on the type of food, and uses a thermoelectric element to simply use the food storage box as a refrigerator or refrigerator, and the temperature for the food can be set in advance. Therefore, it has the advantage of not having to set the temperature every time.
그러나 종래의 기술은 사용자의 식성, 필요영양소 등의 정보를 이용한 맞춤형 음식 또는 반찬의 제공이 불가능하고, 천편일률적인 음식을 사용자에게 제공함으로써 제조된 음식 또는 반찬이 재고로 남을 때가 많으며, 이로 인해 판매자는 영업에 어려움을 겪는 경우가 많았다. However, the conventional technology is unable to provide customized food or side dishes using information such as the user's appetite and required nutrients, and by providing uniform food to the user, manufactured food or side dishes are often left in stock, which causes the seller to There were many cases where sales were difficult.
이와 같은 문제를 해결하기 위해 안출된 본 발명은 음식 또는 반찬을 제조 및 판매하는 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 데이터베이스를 기반으로 사용자의 식성, 선호도, 필요 영양소 등에 맞추어 사용자에게 맞춤형 음식 또는 반찬을 제공하고, 사용자의 구매 패턴을 기반으로 시간, 장소 및 상황에 맞추어 음식 또는 반찬을 판매할 수 있어 판매자의 재고 걱정을 최소화 할 수 있는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템에 관한 것이다.The present invention, devised to solve such problems, relates to a system for manufacturing and selling food or side dishes. More specifically, the present invention provides customized food or side dishes to the user according to the user's appetite, preferences, required nutrients, etc. based on a database. It is about a customized food manufacturing and sales system that minimizes sellers' inventory concerns by providing and selling food or side dishes according to time, place, and situation based on the user's purchasing patterns.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따른 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템은, The customized food production and sales system according to an embodiment of the present invention to achieve the above-described object is,
사용자의 정보를 획득하는 사용자정보획득부(110);A user information acquisition unit 110 that acquires user information;
상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보로부터 사용자의 특성을 분석하는 사용자분석부(120);a user analysis unit 120 that analyzes user characteristics from the user information obtained from the user information acquisition unit 110;
상기 사용자정보획득부(110) 및 사용자분석부(120)에서 제공된 정보를 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공하는 메뉴추천수단(131)과, 사용자의 주문을 수신하는 주문획득수단(132)으로 구성되는 사용자주문습득부(130);It consists of a menu recommendation means 131 that provides recommended menus to the user based on the information provided by the user information acquisition unit 110 and the user analysis unit 120, and an order acquisition means 132 that receives the user's order. User order acquisition unit 130;
음식 조리 레시피가 저장되는 음식데이터정보부(140); 및a food data information unit 140 where food cooking recipes are stored; and
상기 음식데이터정보부(140)에 저장된 정보를 기반으로 상기 사용자주문습득부(130)에서 주문된 음식을 제조하는 음식제조부(150)를 포함할 수 있다. It may include a food production unit 150 that produces food ordered from the user order acquisition unit 130 based on the information stored in the food data information unit 140.
또한 본 발명은 음식별 영양정보, 지역특화음식 정보, 상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보, 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성 및 상기 사용자주문습득부(130)에서 수신된 사용자의 주문정보가 저장되는 데이터저장부(170)를 포함할 수 있다. In addition, the present invention provides nutritional information for each food, regional specialty food information, user information acquired in the user information acquisition unit 110, user characteristics analyzed in the user analysis unit 120, and the user order acquisition unit 130. ) may include a data storage unit 170 in which the user's order information received from is stored.
아울러 본 발명은 외부에 위치하는 건강정보데이터 또는 영양정보데이터를 수집하는 데이터마이닝수단(161)과, 상기 데이터마이닝수단(161)에서 취득된 정보를 상기 데이터저장부(170), 사용자단말 또는 관리자단말로 송수신하는 데이터송수신수단(162)으로 구성되는 외부데이터송수신부(160)를 포함할 수 있다.In addition, the present invention includes a data mining means 161 for collecting external health information data or nutritional information data, and the data storage unit 170, a user terminal, or an administrator for storing information acquired from the data mining means 161. It may include an external data transmitting and receiving unit 160 consisting of data transmitting and receiving means 162 for transmitting and receiving data to and from the terminal.
이때 상기 사용자정보획득부(110)는 사용자의 정보를 파악하기 위한 질문이 저장된 질문DB(111)와, 상기 질문DB(111)의 질문을 사용자단말에 전송하거나 내장된 디스플레이를 통해 제공하는 사용자정보획득수단(112)을 포함할 수 있다. At this time, the user information acquisition unit 110 transmits the questions of the question DB 111 to the user terminal or provides user information through a built-in display, and a question DB 111 in which questions to determine user information are stored. It may include acquisition means 112.
또한 상기 사용자분석부(120)는 상기 사용자주문습득부(130)에서 획득된 사용자의 주문정보로부터 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.Additionally, the user analysis unit 120 may be configured to collect data from the user's order information obtained from the user order acquisition unit 130.
또한 상기 사용자분석부(120)는 상기 데이터저장부(170)의 정보로부터 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.Additionally, the user analysis unit 120 may be configured to collect data from information in the data storage unit 170.
또한 상기 메뉴추천수단(131)은 상기 데이터저장부(170)의 정보를 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공할 수 있다. Additionally, the menu recommendation means 131 can provide recommended menus to the user based on the information in the data storage unit 170.
또한 상기 음식데이터정보부(140)는 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성에 맞도록 수정된 음식 조리 레시피를 저장할 수 있다.Additionally, the food data information unit 140 may store a food cooking recipe modified to fit the user's characteristics analyzed by the user analysis unit 120.
상기 데이터저장부(170)는 음식별 영양정보, 지역특화음식 정보, 상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보, 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성 및 상기 사용자주문습득부(130)에서 수신된 사용자의 주문정보가 저장되는 사용자정보DB(171)와, 상기 데이터마이닝수단(161)에서 수집된 정보를 저장하는 보조데이터DB(172)를 포함할 수 있다.The data storage unit 170 contains nutritional information for each food, regional specialty food information, user information obtained from the user information acquisition unit 110, user characteristics analyzed in the user analysis unit 120, and the user order. It may include a user information DB 171 that stores the user's order information received from the acquisition unit 130, and an auxiliary data DB 172 that stores information collected by the data mining means 161.
본 발명의 음식 제조 및 판매 시스템은, 사용자의 정보를 분석한 데이터베이스를 기반으로 사용자에게 맞춤형 음식 또는 반찬을 제공할 수 있다.The food production and sales system of the present invention can provide customized food or side dishes to users based on a database that analyzes user information.
또한 본 발명은 사용자정보획득부 및 사용자분석부를 통하여 획득된 사용자의 특성(지역, 선호음식, 선호하는 맛, 섭취가능 재료, 선호하는 재료, 개인정보, 세대정보, 구매패턴, 건강정보, 음식소비정보 등)을 기반으로 맞춤형 음식을 제공할 수 있어 사용자의 건강까지 고려한 음식을 제공할 수 있다.In addition, the present invention provides user characteristics (region, preferred food, preferred taste, ingestible ingredients, preferred ingredients, personal information, household information, purchase pattern, health information, food consumption) acquired through the user information acquisition unit and user analysis unit. It is possible to provide customized food based on information (e.g. information, etc.), providing food that takes the user's health into consideration.
아울러 본 발명은 미리 생산하는 것이 아니라 사용자의 주문에 따라 생산되기 때문에 별도의 재고 보유를 하지 않아 관리자의 음식 관리 및 판매 효율을 극대화 시킬 수 있다.In addition, since the present invention is not produced in advance but is produced according to the user's order, there is no need to maintain separate inventory, thereby maximizing the manager's food management and sales efficiency.
또한 본 발명은 데이터베이스를 기반으로 사용자의 식성, 선호도, 필요 영양소 등에 맞추어 사용자에게 맞춤형 음식 또는 반찬을 제공하고, 사용자의 구매 패턴을 기반으로 시간, 장소 및 상황에 맞추어 음식 또는 반찬을 판매할 수 있어 판매자의 재고 걱정을 최소화 할 수 있다. In addition, the present invention provides customized food or side dishes to users based on the user's appetite, preferences, required nutrients, etc. based on a database, and sells food or side dishes according to time, place, and situation based on the user's purchasing patterns. Seller’s inventory concerns can be minimized.
도 1 및 도 2는 본 발명의 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템의 일실시예
도 3은 본 발명의 정보처리 흐름도
도 4는 본 발명의 외부데이터송수신부의 일실시예
도 5는 본 발명의 데이터저장부의 일실시예1 and 2 are one embodiment of the customized food production and sales system of the present invention.
Figure 3 is an information processing flow chart of the present invention
Figure 4 shows an embodiment of the external data transmitting and receiving unit of the present invention.
Figure 5 is an embodiment of the data storage unit of the present invention
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the attached drawings. Prior to this, the terms or words used in this specification and claims should not be construed as limited to their usual or dictionary meanings, and the inventor should appropriately define the concept of terms in order to explain his or her invention in the best way. Based on the principle of definability, it must be interpreted with meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. In addition, if there is no other definition in the technical and scientific terms used, they have meanings commonly understood by those skilled in the art to which this invention pertains, and the gist of the present invention is summarized in the following description and accompanying drawings. Descriptions of known functions and configurations that may be unnecessarily obscure are omitted. The drawings introduced below are provided as examples so that the idea of the present invention can be sufficiently conveyed to those skilled in the art. Accordingly, the present invention is not limited to the drawings presented below and may be embodied in other forms. Additionally, like reference numerals refer to like elements throughout the specification. It should be noted that like elements in the drawings are represented by like symbols wherever possible.
도 1 및 2는 본 발명의 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템의 일실시예이고, 도 3은 본 발명의 정보처리 흐름도이며, 도 4는 본 발명의 외부데이터송수신부의 일실시예이고, 도 5는 본 발명의 데이터저장부의 일실시예이다.Figures 1 and 2 are an embodiment of the customized food manufacturing and sales system of the present invention, Figure 3 is an information processing flowchart of the present invention, Figure 4 is an embodiment of the external data transmitting and receiving unit of the present invention, and Figure 5 is the present invention. This is an example of the data storage unit of the invention.
본 발명의 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템은, 도 1 내지 5에서 도시하고 있는 바와 같이, As shown in Figures 1 to 5, the customized food production and sales system of the present invention,
사용자의 정보를 획득하는 사용자정보획득부(110);A user information acquisition unit 110 that acquires user information;
상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보로부터 사용자의 특성을 분석하는 사용자분석부(120);a user analysis unit 120 that analyzes user characteristics from the user information obtained from the user information acquisition unit 110;
상기 사용자정보획득부(110) 및 사용자분석부(120)에서 제공된 정보를 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공하는 메뉴추천수단(131)과, 사용자의 주문을 수신하는 주문획득수단(132)으로 구성되는 사용자주문습득부(130);It consists of a menu recommendation means 131 that provides recommended menus to the user based on the information provided by the user information acquisition unit 110 and the user analysis unit 120, and an order acquisition means 132 that receives the user's order. User order acquisition unit 130;
음식 조리 레시피가 저장되는 음식데이터정보부(140); 및a food data information unit 140 where food cooking recipes are stored; and
상기 음식데이터정보부(140)에 저장된 정보를 기반으로 상기 사용자주문습득부(130)에서 주문된 음식을 제조하는 음식제조부(150)를 포함할 수 있다. It may include a food production unit 150 that produces food ordered from the user order acquisition unit 130 based on the information stored in the food data information unit 140.
또한 본 발명은 음식별 영양정보, 지역특화음식 정보, 상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보, 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성 및 상기 사용자주문습득부(130)에서 수신된 사용자의 주문정보가 저장되는 데이터저장부(170)를 추가로 포함할 수 있다. In addition, the present invention provides nutritional information for each food, regional specialty food information, user information acquired in the user information acquisition unit 110, user characteristics analyzed in the user analysis unit 120, and the user order acquisition unit 130. ) may additionally include a data storage unit 170 in which the user's order information received from is stored.
아울러 본 발명은 외부에 위치하는 건강정보데이터 또는 영양정보데이터를 수집하는 데이터마이닝수단(161)과, 상기 데이터마이닝수단(161)에서 취득된 정보를 상기 데이터저장부(170), 사용자단말 또는 관리자단말로 송수신하는 데이터송수신수단(162)으로 구성되는 외부데이터송수신부(160)를 추가로 포함할 수 있다.In addition, the present invention includes a data mining means 161 for collecting external health information data or nutritional information data, and the data storage unit 170, a user terminal, or an administrator for storing information acquired from the data mining means 161. It may additionally include an external data transmitting and receiving unit 160 consisting of data transmitting and receiving means 162 for transmitting and receiving data to and from the terminal.
상기 사용자정보획득부(110)는 사용자의 정보를 파악하기 위한 질문이 저장된 질문DB(111)와, 상기 질문DB(111)의 질문을 사용자단말에 전송하거나 내장된 디스플레이를 통해 제공하는 사용자정보획득수단(112)을 포함할 수 있다. The user information acquisition unit 110 includes a question DB 111 in which questions for determining user information are stored, and user information acquisition that transmits the questions in the question DB 111 to the user terminal or provides them through a built-in display. It may include means 112.
본 발명의 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템은 처음 사용하는 사용자에게 상기 질문DB(111)에 수록되어 있는 질문을 상기 사용자정보획득수단(112)에 전달하여 사용자가 자신의 정보를 입력하게 한다.The customized food production and sales system of the present invention delivers questions contained in the question DB 111 to the user information acquisition means 112 to first-time users, allowing the user to input his or her information.
이때 상기 질문DB(111)에 수록된 질문으로 습득하려는 내용은 아래 표 1에 도시한 바와 같이, 사용자의 선호음식, 선호 레시피(맛, 재료 등), 사용자의 세대정보(성별 구성, 연령 구성, 세대원 수, 세대특성정보, 세대구성정보 등), 사용자의 개인정보(출신지역, 거주지역, 성별, 연령, 직업, 인바디 정보, 건강 정보, 라이프스타일 정보 등), 구매패턴, 음식소비정보(음식을 소비하는 시간, 장소, 상황 등) 등에 관한 것이다. At this time, the content to be learned through the questions contained in the question DB 111 includes the user's preferred food, preferred recipe (taste, ingredients, etc.), user's household information (gender composition, age composition, household members), as shown in Table 1 below. number, household characteristics information, household composition information, etc.), user's personal information (region of origin, residential area, gender, age, occupation, InBody information, health information, lifestyle information, etc.), purchase patterns, food consumption information (food consumption information, etc.) (time, place, situation, etc.) of consumption, etc.
상기 선호 레시피는 싱거운 맛, 매운 맛, 짠 맛 등의 선호하는 맛을 포함하고, 비건, 알러지 등을 고려한 섭취가능 재료, 선호하는 재료 등을 포함할 수 있다. The preferred recipe may include preferred tastes such as bland, spicy, and salty, and may include ingestible ingredients considering veganism, allergies, etc., and preferred ingredients.
상기 사용자분석부(120)는 상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보로부터 사용자의 특성을 분석할 수 있다. The user analysis unit 120 may analyze the user's characteristics from the user information acquired by the user information acquisition unit 110.
이때 사용자의 특성은 사용자의 선호음식, 선호 레시피(선호하는 맛, 섭취가능 재료, 선호하는 재료 등), 사용자의 세대정보(성별 구성, 연령 구성, 세대원 수, 세대특성정보, 세대구성정보 등), 사용자의 개인정보(출신지역, 거주지역, 성별, 연령, 직업, 인바디 정보, 건강 정보, 라이프스타일 정보 등), 구매패턴, 건강정보, 음식소비정보(음식을 소비하는 시간, 장소, 상황 등) 등을 포함할 수 있다.At this time, the user's characteristics include the user's preferred food, preferred recipe (preferred taste, edible ingredients, preferred ingredients, etc.), user's household information (gender composition, age composition, number of household members, household characteristics information, household composition information, etc.) , User's personal information (region of origin, residential area, gender, age, occupation, InBody information, health information, lifestyle information, etc.), purchasing pattern, health information, food consumption information (time, place, situation of food consumption, etc.) ), etc. may be included.
또한 상기 사용자분석부(120)는 상기 사용자주문습득부(130)에서 획득된 사용자의 주문정보로부터 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.Additionally, the user analysis unit 120 may be configured to collect data from the user's order information obtained from the user order acquisition unit 130.
아울러 상기 사용자분석부(120)는 상기 데이터저장부(170)의 정보로부터 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.In addition, the user analysis unit 120 may be configured to collect data from the information in the data storage unit 170.
상기 사용자주문습득부(130)는 상기 사용자정보획득부(110) 및 사용자분석부(120)에서 제공된 정보를 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공하는 메뉴추천수단(131)과, 사용자의 주문을 수신하는 주문획득수단(132)을 포함할 수 있다. The user order acquisition unit 130 includes a menu recommendation means 131 that provides recommended menus to the user based on information provided by the user information acquisition unit 110 and the user analysis unit 120, and receives the user's order. It may include an order acquisition means 132.
상기 메뉴추천수단(131)은 상기 사용자정보획득부(110) 및 사용자분석부(120)에서 제공된 정보를 기반으로 추천메뉴를 제공할 수 있으며, 또한 상기 데이터저장부(170)에 저장된 정보를 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공할 수도 있다. The menu recommendation means 131 can provide recommended menus based on information provided by the user information acquisition unit 110 and the user analysis unit 120, and also based on the information stored in the data storage unit 170. You can also provide recommended menus to users.
즉, 상기 메뉴추천수단(131)은 상기 데이터저장부(170)에 저장된 음식별 영양성분, 영양량, 일 권장영양섭취량 등의 음식별 영양정보 및 사용자의 특성을 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공할 수 있다. In other words, the menu recommendation means 131 provides recommended menus to the user based on the user's characteristics and nutritional information for each food, such as nutritional components, nutritional amount, and daily recommended nutritional intake, stored in the data storage unit 170. can do.
또한 상기 메뉴추천수단(131)은 상기 데이터저장부(170)에 저장된 사용자의 선호음식, 선호 레시피(선호하는 맛, 섭취가능 재료, 선호하는 재료 등), 사용자의 세대정보(성별 구성, 연령 구성, 세대원 수, 세대특성정보, 세대구성정보 등), 사용자의 개인정보(출신지역, 거주지역, 성별, 연령, 직업, 인바디 정보, 건강 정보, 라이프스타일 정보 등) 등을 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공할 수 있다. In addition, the menu recommendation means 131 includes the user's preferred food, preferred recipe (preferred taste, edible ingredients, preferred ingredients, etc.) stored in the data storage unit 170, and the user's household information (gender composition, age composition, etc.) , number of household members, household characteristics information, household composition information, etc.), user's personal information (region of origin, residential area, gender, age, occupation, InBody information, health information, lifestyle information, etc.), etc. Recommended menus to users can be provided.
또한 상기 메뉴추천수단(131)은 상기 데이터저장부(170)에 저장된 사용자의 주문정보, 구매패턴, 음식소비정보(음식을 소비하는 시간, 장소, 상황 등) 등을 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공할 수 있다. In addition, the menu recommendation means 131 provides recommended menus to the user based on the user's order information, purchase pattern, food consumption information (time, place, situation, etc. of food consumption) stored in the data storage unit 170. can be provided.
즉, 사용자가 음식을 소비하는 시간, 장소, 상황 등과 같은 음식소비환경에 맞춘 메뉴를 추천할 수 있다. In other words, it is possible to recommend a menu tailored to the food consumption environment, such as the time, place, and situation in which the user consumes food.
상기 메뉴추천수단(131)은 상기 사용자분석부(120)의 정보를 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 통하여 학습하고 이를 데이터 셋으로 분류하여 빅데이터 환경을 구축함으로써, 사용자에게 추천메뉴를 제공할 수 있다. The menu recommendation means 131 learns the information in the user analysis unit 120 through deep learning or machine learning using artificial intelligence, classifies it into data sets, and builds a big data environment to provide recommended menus to the user. can be provided.
또한 상기 메뉴추천수단(131)은 상기 사용자분석부(120)에서 유사한 환경이라고 판단되는 다른 사용자의 정보를 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 통하여 학습하고 이를 데이터 셋으로 분류하여 빅데이터 환경을 구축함으로써, 유사한 조건의 다른 사용자 정보를 활용하여 사용자에게 추천메뉴를 제공할 수 있다. In addition, the menu recommendation means 131 learns information about other users determined to be in a similar environment by the user analysis unit 120 through deep learning or machine learning using artificial intelligence and classifies it into a data set to create a big data environment. By constructing , recommended menus can be provided to users by utilizing information from other users with similar conditions.
예를 들면, 사용자가 주문을 하려는 시점이 추운 날 저녁일 경우, 이와 같은 환경에서 주문되었던 메뉴를 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 통하여 학습하고 이를 데이터 셋으로 분류하여 빅데이터 환경을 구축함으로써, 유사한 조건의 사용자 정보로부터 선택빈도가 높은 메뉴를 선정하여 상기 메뉴추천수단(131)을 통하여 추천할 수 있다. For example, if a user wants to place an order on a cold evening, learn the menu ordered in this environment through deep learning or machine learning using artificial intelligence and classify it into a data set to build a big data environment. By doing so, a menu with a high selection frequency can be selected from user information under similar conditions and recommended through the menu recommendation means 131.
또한 상기 메뉴추천수단(131)은 사용자의 주문 장소 및 주문 시간의 누적데이터를 메뉴추천에 사용하도록 구성될 수 있다. 주문 장소 및 주문 시간의 정보를 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 통하여 학습함으로써, 사용자의 사용시간이 누적될수록 사용자의 주문 환경을 고려하여 사용자가 선호하는 최적의 메뉴를 추천할 수 있다.Additionally, the menu recommendation means 131 may be configured to use accumulated data of the user's order location and order time for menu recommendation. By learning information about order location and order time through deep learning or machine learning using artificial intelligence, as the user's usage time accumulates, the optimal menu preferred by the user can be recommended in consideration of the user's ordering environment.
본 발명은 상기 사용자분석부(120)의 정보 및 상기 메뉴추천수단(131)의 추천메뉴를 매칭하는데 있어, 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 수행하도록 구성될 수 있다. The present invention may be configured to perform deep learning or machine learning using artificial intelligence in matching the information of the user analysis unit 120 and the recommended menu of the menu recommendation means 131.
상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자 정보와, 상기 메뉴추천수단(131)에서 추천된 추천메뉴를 매칭한, 사용자 정보-추천메뉴의 매칭결과를 기반으로 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 사용함으로써, 지속적인 학습을 통하여 사용하는 시간이 지날수록 더욱 정확한 사용자 정보-추천메뉴의 매칭이 가능하다.Deep learning or machine using artificial intelligence based on the user information-recommended menu matching result that matches the user information analyzed by the user analysis unit 120 and the recommended menu recommended by the menu recommendation means 131. By using learning, it is possible to match user information and recommended menus more accurately as time passes through continuous learning.
따라서 본 발명은 상기 사용자정보획득부(110)에서 사용자의 정보를 획득하고, 상기 사용자분석부(120)에서 획득된 사용자의 정보로부터 사용자의 특성을 분석하면, 학습된 매칭결과를 기반으로 분석된 사용자의 정보에 최적화된 추천메뉴를 자동으로 매칭하여 제공할 수 있다. Therefore, the present invention obtains the user's information from the user information acquisition unit 110 and analyzes the user's characteristics from the user information obtained from the user analysis unit 120, and analyzes the user's characteristics based on the learned matching results. Recommended menus optimized for user information can be automatically matched and provided.
또한 본 발명은 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자 정보와, 상기 메뉴추천수단(131)에서 추천된 추천메뉴를 매칭한, 사용자 정보-추천메뉴의 매칭결과를 저장하는 매칭저장부를 추가로 포함할 수 있다. In addition, the present invention adds a matching storage unit that stores the user information-recommended menu matching result, which matches the user information analyzed by the user analysis unit 120 and the recommended menu recommended by the menu recommendation means 131. It can be included.
상기 메뉴추천수단(131)은 상기 매칭저장부의 매칭정보를 기반으로, 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자 정보로부터 매칭되는 추천메뉴를 자동으로 제공할 수 있다. The menu recommendation means 131 can automatically provide a recommended menu matched from the user information analyzed by the user analysis unit 120, based on the matching information of the matching storage unit.
상기 음식데이터정보부(140)는 다양한 음식 및 반찬에 대한 음식 조리 레시피를 저장할 수 있다. The food data information unit 140 can store food cooking recipes for various foods and side dishes.
또한 상기 음식데이터정보부(140)는 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성에 맞도록 수정된 음식 조리 레시피를 저장할 수 있다.Additionally, the food data information unit 140 may store a food cooking recipe modified to fit the user's characteristics analyzed by the user analysis unit 120.
상기 음식데이터정보부(140)는 사용자의 선호음식, 선호 레시피(선호하는 맛, 섭취가능 재료, 선호하는 재료 등), 사용자의 세대정보(성별 구성, 연령 구성, 세대원 수, 세대특성정보, 세대구성정보 등), 사용자의 개인정보(출신지역, 거주지역, 성별, 연령, 직업, 인바디 정보, 건강 정보, 라이프스타일 정보 등), 구매패턴, 건강정보, 음식소비정보(음식을 소비하는 시간, 장소, 상황 등) 등에 맞도록 음식 조리 레시피를 수정하여 저장하고, 이를 통해 사용자 맞춤형 음식을 조리할 수 있다.The food data information unit 140 includes the user's preferred food, preferred recipe (preferred taste, edible ingredients, preferred ingredients, etc.), user's household information (gender composition, age composition, number of household members, generation characteristic information, household composition, etc.) information, etc.), user's personal information (region of origin, residential area, gender, age, occupation, InBody information, health information, lifestyle information, etc.), purchasing pattern, health information, food consumption information (time and place of food consumption) , situation, etc.), food cooking recipes can be modified and saved to suit the user, and through this, user-customized food can be cooked.
즉, 기본적인 레시피 뿐 만 아니라 사용자의 생활환경, 영양상태, 건강상태 등에 맞추어 수정된 레시피를 생성하여 제공함으로써 사용자의 건강에 긍정적인 효과를 기대할 수 있으며, 이를 통하여 사용자의 재구매율을 극대화 시킬 수 있다.In other words, by creating and providing not only basic recipes but also recipes modified according to the user's living environment, nutritional status, health status, etc., a positive effect on the user's health can be expected, and through this, the user's repurchase rate can be maximized. .
상기 음식제조부(150)는 상기 음식데이터정보부(140)에 저장된 정보를 기반으로 상기 사용자주문습득부(130)에서 주문된 음식을 제조할 수 있다.The food manufacturing unit 150 may manufacture food ordered in the user order acquisition unit 130 based on the information stored in the food data information unit 140.
사용자의 주문은 자동화 된 조리기구 또는 조리담당자에게 전달이 되며, 본 발명의 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템은 주문 후 조리가 시작되어 미리 조리해 놓을 경우 발생되는 재고품의 폐기처분 등으로 발생되는 관리자의 비용부담을 최소화 할 수 있으며, 폐기처분으로 발생되는 환경파괴 및 식자원 낭비를 최소화할 수 있다. The user's order is delivered to the automated cooker or the person in charge of cooking, and the customized food manufacturing and sales system of the present invention starts cooking after ordering and costs the manager due to disposal of inventory that occurs when cooking is made in advance. The burden can be minimized, and environmental destruction and waste of food resources caused by disposal can be minimized.
상기 외부데이터송수신부(160)는 외부에 위치하는 건강정보데이터 또는 영양정보데이터를 수집하는 데이터마이닝수단(161)과, 상기 데이터마이닝수단(161)에서 취득된 정보를 상기 데이터저장부(170), 사용자단말 또는 관리자단말로 송수신하는 데이터송수신수단(162)을 포함할 수 있다. The external data transmitting and receiving unit 160 includes a data mining means 161 for collecting external health information data or nutritional information data, and the data storage unit 170 for storing information acquired from the data mining means 161. , It may include data transmitting and receiving means 162 for transmitting and receiving data to a user terminal or an administrator terminal.
이를 통하여, 본 발명의 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템은 사용자의 사전 동의가 있을 경우, 건강보험심사평가원의 건강정보데이터를 상기 데이터마이닝수단(161)을 통해 수집하고, 식약처, 건강보험관리공단, 영양학회 등의 식단정보DB 또는 자료를 수집하고 처리하여 상기 데이터저장부(170), 사용자단말 또는 관리자단말로 전달하여 사용자에게 맞는 최신 영양학 기반의 메뉴를 제공할 수 있다. Through this, the customized food manufacturing and sales system of the present invention collects health information data from the Health Insurance Review and Assessment Service through the data mining means 161 when there is prior consent from the user, and the Ministry of Food and Drug Safety, the National Health Insurance Service, Dietary information DB or data from nutrition societies, etc. can be collected and processed and delivered to the data storage unit 170, user terminal, or administrator terminal to provide the latest nutrition-based menu suitable for the user.
상기 데이터저장부(170)는 음식별 영양정보, 지역특화음식 정보, 상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보, 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성 및 상기 사용자주문습득부(130)에서 수신된 사용자의 주문정보를 저장할 수 있다. The data storage unit 170 contains nutritional information for each food, regional specialty food information, user information obtained from the user information acquisition unit 110, user characteristics analyzed in the user analysis unit 120, and the user order. The user's order information received from the acquisition unit 130 can be stored.
상기 데이터저장부(170)는 음식별 영양정보, 지역특화음식 정보, 상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보, 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성 및 상기 사용자주문습득부(130)에서 수신된 사용자의 주문정보가 저장되는 사용자정보DB(171)와, 상기 데이터마이닝수단(161)에서 수집된 정보를 저장하는 보조데이터DB(172)를 포함할 수 있다.The data storage unit 170 contains nutritional information for each food, regional specialty food information, user information obtained from the user information acquisition unit 110, user characteristics analyzed in the user analysis unit 120, and the user order. It may include a user information DB 171 that stores the user's order information received from the acquisition unit 130, and an auxiliary data DB 172 that stores information collected by the data mining means 161.
이를 통하여 본 발명의 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템은 지속적인 데이터 누적을 통하여 사용자의 사용횟수가 늘어날수록 사용자에게 최적인 메뉴를 추천할 수 있어 사용자의 재구매율을 극대화 시킬 수 있다.Through this, the customized food production and sales system of the present invention can recommend the optimal menu to the user as the number of uses increases through continuous data accumulation, thereby maximizing the user's repurchase rate.
110: 사용자정보획득부
111: 질문DB
112: 사용자정보획득수단
120: 사용자분석부
130: 사용자주문습득부
131: 메뉴추천수단
132: 주문획득수단
140: 음식데이터정보부
150: 음식제조부
160: 외부데이터송수신부
161: 데이터마이닝수단
162: 데이터송수신수단
170: 데이터저장부
171: 사용자정보DB
172: 보조데이터DB110: User information acquisition department
111: Question DB 112: User information acquisition means
120: User analysis department
130: User order acquisition unit
131: Menu recommendation method 132: Order acquisition method
140: Food Data Information Department
150: Food manufacturing department
160: External data transmitting and receiving unit
161: Data mining means 162: Data transmission and reception means
170: data storage unit
171: User information DB 172: Auxiliary data DB
Claims (7)
상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보로부터 사용자의 특성을 분석하는 사용자분석부(120);
상기 사용자정보획득부(110) 및 사용자분석부(120)에서 제공된 정보를 기반으로 사용자에게 추천메뉴를 제공하는 메뉴추천수단(131)과, 사용자의 주문을 수신하는 주문획득수단(132)으로 구성되는 사용자주문습득부(130);
음식 조리 레시피가 저장되는 음식데이터정보부(140); 및
상기 음식데이터정보부(140)에 저장된 정보를 기반으로 상기 사용자주문습득부(130)에서 주문된 음식을 제조하는 음식제조부(150)를 포함하는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템.
A user information acquisition unit 110 that acquires user information;
a user analysis unit 120 that analyzes user characteristics from the user information obtained from the user information acquisition unit 110;
It consists of a menu recommendation means 131 that provides recommended menus to the user based on the information provided by the user information acquisition unit 110 and the user analysis unit 120, and an order acquisition means 132 that receives the user's order. User order acquisition unit 130;
a food data information unit 140 where food cooking recipes are stored; and
A customized food production and sales system including a food production unit (150) that produces food ordered by the user order acquisition unit (130) based on information stored in the food data information unit (140).
음식별 영양정보, 지역특화음식 정보, 상기 사용자정보획득부(110)에서 획득된 사용자의 정보, 상기 사용자분석부(120)에서 분석된 사용자의 특성 및 상기 사용자주문습득부(130)에서 수신된 사용자의 주문정보가 저장되는 데이터저장부(170)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템.
According to paragraph 1,
Nutritional information for each food, regional specialty food information, user information obtained from the user information acquisition unit 110, user characteristics analyzed by the user analysis unit 120, and user order acquisition unit 130. A customized food manufacturing and sales system further comprising a data storage unit 170 in which the user's order information is stored.
외부에 위치하는 건강정보데이터 또는 영양정보데이터를 수집하는 데이터마이닝수단(161)과,
상기 데이터마이닝수단(161)에서 취득된 정보를 상기 데이터저장부(170), 사용자단말 또는 관리자단말로 송수신하는 데이터송수신수단(162)으로 구성되는 외부데이터송수신부(160)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템.
According to paragraph 2,
A data mining means (161) for collecting external health information data or nutritional information data,
Characterized by further comprising an external data transmission and reception unit 160 consisting of a data transmission and reception means 162 for transmitting and receiving the information acquired from the data mining means 161 to the data storage unit 170 and a user terminal or administrator terminal. A customized food manufacturing and sales system.
상기 사용자분석부(120)는 상기 사용자주문습득부(130)에서 획득된 사용자의 주문정보로부터 데이터를 수집하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템.
According to paragraph 2,
The user analysis unit 120 is a customized food manufacturing and sales system, characterized in that it is configured to collect data from the user's order information obtained from the user order acquisition unit 130.
상기 사용자분석부(120)는 상기 데이터저장부(170)의 정보로부터 데이터를 수집하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템.
According to paragraph 4,
The user analysis unit 120 is a customized food manufacturing and sales system, characterized in that it is configured to collect data from the information in the data storage unit 170.
상기 메뉴추천수단(131)은 상기 사용자분석부(120)의 정보를 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 통하여 학습하고 이를 데이터 셋으로 분류하여 빅데이터 환경을 구축함으로써, 사용자에게 추천메뉴를 제공하는 것을 특징으로 하는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템.
According to clause 5,
The menu recommendation means 131 learns the information in the user analysis unit 120 through deep learning or machine learning using artificial intelligence, classifies it into data sets, and builds a big data environment to provide recommended menus to the user. A customized food manufacturing and sales system characterized by providing.
상기 사용자분석부(120)의 정보 및 상기 메뉴추천수단(131)의 추천메뉴를 매칭하는데 있어, 인공지능을 활용한 딥러닝 또는 머신러닝을 수행하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 맞춤형 음식 제조 및 판매 시스템.
According to paragraph 2,
A customized food manufacturing and sales system, characterized in that it is configured to perform deep learning or machine learning using artificial intelligence in matching the information of the user analysis unit 120 and the recommended menu of the menu recommendation means 131. .
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020220045408A KR20230146403A (en) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | A system for manufacturing and selling customized food |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020220045408A KR20230146403A (en) | 2022-04-12 | 2022-04-12 | A system for manufacturing and selling customized food |
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|---|---|
| KR20230146403A true KR20230146403A (en) | 2023-10-19 |
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| KR (1) | KR20230146403A (en) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101978127B1 (en) | 2018-03-22 | 2019-05-14 | 유시연 | Food vending machine |
-
2022
- 2022-04-12 KR KR1020220045408A patent/KR20230146403A/en active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101978127B1 (en) | 2018-03-22 | 2019-05-14 | 유시연 | Food vending machine |
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