WO2017104979A1 - 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법 - Google Patents

당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법 Download PDF

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WO2017104979A1
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최승혁
차근식
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    • G16H20/60—ICT 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

Definitions

  • the present invention relates to a method for providing information about recommended foods or foods to be avoided to a user with diabetic symptoms, and information about recommended foods or foods to be avoided personalized to the user based on the user's meal amount, food type, and blood sugar value. Determine and provide to the user, and even in a diet consisting of a plurality of foods to provide a food recommendation method that can provide the user with information about personalized recommended food or food to avoid.
  • Diabetes is an absolute or relative lack of insulin produced by the pancreas due to various causes, such as obesity, stress, poor eating habits, and hereditary inheritance, resulting in increased glucose levels in the blood and the detection of glucose in the urine, thereby causing acute and chronic It is a chronic degenerative disease that causes complications. Diabetes is rapidly increasing worldwide, and Korea is no exception, according to a 2013 report by the Korean Diabetes Association. It is estimated that 12.4% of the population over 30 years of age is diabetic and has about 4 million patients.
  • Diabetes is not a problem but a complication caused by it. Therefore, the goal of diabetes treatment is to control blood glucose as close to normal as possible to relieve symptoms caused by hyperglycemia and ultimately to prevent diabetic chronic complications and to delay the exacerbation.
  • the goal of diabetes treatment is to control blood glucose as close to normal as possible to relieve symptoms caused by hyperglycemia and ultimately to prevent diabetic chronic complications and to delay the exacerbation.
  • the food exchange table categorizes the foods generally consumed into six food groups: cereal, fish, vegetable, fat, milk, and fruit, according to nutrients. It can be used freely in the same food group to help diabetics manage balanced nutrition and total calorie intake.
  • the food exchange table is mainly defined mainly on food ingredients, and since it considers only the total calorie intake, there is a limit that it is difficult to accurately consider the difference in the cooking method or the type and amount of sugar.
  • Glucose counting method calculates only the amount of sugar in the intake of the food has the advantage that it is possible to plan a meal focusing on the intake of the sugar to determine the post-prandial blood sugar rather than the total calories.
  • this method also emphasizes only the total intake of the sugar, there is a limit that does not take into account the absorption rate according to the type of sugar, and also does not overcome the problems caused by differences in cooking methods.
  • the present invention is to solve the problem of the method of recommending a type of food to a user with a conventional diabetic symptoms, the object of the present invention is to personalize the user to provide information on the recommended food or food to avoid for the user To provide a way.
  • Another object of the present invention is to provide a method for providing a user with a personalized recommended food or information on foods to be avoided based on foods that meet or exceed a target blood sugar value based on the target blood sugar value.
  • Another object of the present invention is to provide a method for determining a recommended or avoided food and providing information about a personalized recommended food type or a food to be avoided to the user even in a diet consisting of a plurality of foods.
  • the personalized food recommendation method comprises the steps of registering the user's blood sugar value, the user's meal amount and food type information mapping each other, the user's blood sugar value and the target blood sugar Comparing the values and judging whether the user's blood sugar value exceeds the target blood sugar value as normal blood sugar state or abnormal blood sugar state, and recommending a personalized recommendation to the user based on the amount of meal in normal blood sugar state or abnormal blood sugar state Generating information on the type of food or the type of food to be avoided, and providing the user with information about the type of recommended food or the type of food to be avoided personalized to the user.
  • the blood sugar value of the user may be a difference value between the pre-prandial blood sugar value and the post-prandial blood sugar value of the user.
  • the blood sugar value of the user may be a blood sugar value measured after a meal by the user.
  • the information on the amount of meals is divided into levels, characterized in that the registration stored.
  • the step of generating information on the type of food to be avoided personalized to the user is characterized by generating a type of food to be avoided by the user as the information on the type of food to be avoided based on the amount of meal and divided into abnormal blood sugar levels. do.
  • the step of generating information on the type of food to be avoided personalized to the user is composed of at least one food combination, and the step of generating information about the type of food to be avoided personalized to the user is a meal amount
  • the method may further include determining a common food in a food combination that is at a level and is classified as an abnormal blood sugar state.
  • the common food may be generated as information about food types to be avoided by the user.
  • the generating of the information on the recommended food type personalized to the user may include generating, as the information on the food type to be recommended to the user, a food type in which the meal amount is at a high level based on the meal amount and classified into a normal blood sugar state. It is done.
  • the food type is composed of at least one food combination
  • the amount of meal is different.
  • the method may further include determining a common food in a food combination that is at a level and is divided into a normal blood sugar state.
  • the common food may be generated as information on a type of food to be recommended to the user.
  • the determining of the information on the recommended food type personalized to the user may be based on the amount of meals among the same food types based on the blood sugar value of the user, information about the user's meal amount, and the food type received at least one unit period.
  • the first step is to determine the type of food that is differently divided into normal blood sugar state and abnormal blood glucose state, the amount of food among the different food types are divided into normal or low blood sugar level is divided into normal blood sugar level And secondly determining a food type classified as an abnormal blood sugar state, and generating the second determined food type as information on a food type to be recommended to the user at a lower level of meal amount to the user. do.
  • the personalized food recommendation method Preferably, the personalized food recommendation method
  • N is the number of times the food (i) has been ingested for at least one unit period
  • a p is a weight assigned to the meal amount level of the food (i) based on the normal or abnormal blood glucose state do.
  • the food recommendation value is generated in order of information about the food type to be recommended to the user, or the food recommendation value is set in the order of the food number to the user to avoid, Characterized in that the generated information.
  • the searched food type is normal blood glucose state among the at least one or more unit timed food types stored in the database unit. Or determining whether there is a unit time classified as an abnormal blood sugar state, and information about a user's meal level and blood sugar level for the searched food type at a unit time where the searched food type is divided into a normal blood sugar state or an abnormal blood sugar state. And extracting status information and generating recommendation information of a searched food type based on meal amount information in unit time divided into a normal blood sugar state or an abnormal blood sugar state.
  • a food type to recommend the searched food type to a user below a maximum meal level among the unit times in which the searched food type is divided into a normal blood sugar state is generated as information on the type of food to be avoided by the user.
  • the type of food to be recommended to the user as the lower level meal is recommended. Characterized by generating information about.
  • a personalized food recommendation method for a user with diabetes symptoms has the following effects.
  • the personalized food recommendation method provides information about foods to be recommended or foods to be avoided to the user based on food information and blood sugar state information directly ingested by the user, so that the user with diabetes symptoms personalizes himself. Food information can be provided.
  • the personalized food recommendation method determines a symptom of diabetes by determining a personalized recommendation food or a food to be avoided based on a food satisfying or exceeding a target blood sugar value based on a target blood sugar value.
  • the having user may be provided with food information satisfying the set target blood glucose value.
  • the personalized food recommendation method determines a common food that damages or assists the user's blood sugar management in a food combination consisting of a plurality of foods, thereby avoiding the recommended food or avoiding the user from the diet actually ingested by the user. Provide information about food.
  • FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a device for recommending food to a user with diabetes symptoms according to the present invention.
  • FIG. 2 is a flow chart illustrating a method of personalized food recommendation to a user with diabetes symptoms in accordance with the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of registering and storing blood sugar related information in a database unit when blood sugar related information such as food type, meal amount, and blood sugar value ingested by a user is received from a user terminal.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example in which blood glucose related information associated with each other is mapped and stored in a database unit.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an interface of a user terminal for inputting a type of food or a meal ingested from blood sugar related information.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of food type combination, meal amount, and blood sugar state information which a user ingests for each meal.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating another embodiment of a method for generating information on a type of food to be avoided by a user according to the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating another embodiment of a method for generating information on a type of food to be recommended to a user according to the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of food type, meal amount, and blood sugar state information ingested for each unit time.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method of generating information on a type of food to be recommended to a user when the same type of food is differently classified into an abnormal blood sugar state and a normal blood sugar state.
  • 11 is a flowchart illustrating a step of generating food recommendation information whether a particular food type is a food recommended by a user or a food to be avoided.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of generating recommendation information of a searched food type based on meal amount information in a unit time divided into a normal blood sugar state or an abnormal blood sugar state.
  • FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a device for recommending food to a user with diabetes symptoms according to the present invention.
  • the transceiver 110 receives blood sugar related information such as blood sugar information of the user, the amount of food ingested by the user, the type of food, and the like.
  • the blood sugar related information may be input through a user terminal possessed by the user, for example, a smartphone, and the input blood sugar related information may be received from the user terminal.
  • the food recommendation apparatus according to the present invention is described as a server for receiving blood sugar related information from a user terminal and recommending a personalized food to the user.
  • the food recommendation apparatus according to the present invention includes a user terminal and a user. Through a program registered in the terminal, the user terminal may recommend food personalized to the user by itself, which is within the scope of the present invention.
  • the blood sugar information may be a target blood sugar value or a user's blood sugar value.
  • the blood sugar value of the user may be a blood sugar value measured after a meal by a user or a difference value between a blood sugar value measured by a user before a meal and a blood sugar value measured after a meal.
  • the target blood sugar value defines a blood sugar value suitable for a user, and generally uses a single target blood sugar value, but may be set to have a plurality of target blood sugar values or a predetermined range.
  • the target blood glucose value may be set by the user by directly inputting or modifying the user terminal.
  • the target blood sugar value may be preset according to the user's physical state. Corresponds to the present invention.
  • the registration manager 130 maps the information on the input blood glucose information or the amount of food ingested based on the type of information on the blood sugar value, the amount of food ingested, the type of food, and the target blood sugar value input through the transceiver 110 to the user. Then, the blood sugar is registered and stored in the database unit 150 by mapping the measured date and time.
  • the intake of the amount of meal can be classified and stored in simple levels such as the upper, middle, lower level, etc. according to the amount of meal.
  • the simple level classification for the amount of meal may be selected and input by the user through the user interface, or the information input in a quantitative unit such as calories of the food ingested by the user may be input to the determination criteria previously input by the registration manager 130. Therefore, they can be stored in simple levels.
  • the blood sugar related information may be inputted together with the associated information such as blood sugar value, meal amount, food type, etc.
  • the associated information such as blood sugar value, meal amount, food type, etc.
  • each of the time when the food is ingested or when the blood sugar value is measured is divided into date and time information. It may be input along with, registration management unit 130 automatically stores the mapping of the relevant information according to the date and time.
  • the registration manager 130 compares the target blood sugar value registered with the received blood sugar value to determine whether the user's blood sugar is normal or abnormal, and determines the determined blood sugar level.
  • the information about the state is registered and stored in the database unit 150 by mapping the amount of food and the type of food.
  • the food information providing unit 170 When receiving a food recommendation request personalized to the user from the user terminal through the transceiver 110, the food information providing unit 170 is registered in the database unit 150, stored on the basis of the amount of meal divided and mapped to the blood glucose state Based on the information about the user to generate information on the food recommended or the food to be personalized to the user.
  • the personalized recommendation food or information about the food to be avoided generated by the food information providing unit 170 is transmitted to the user terminal through the transceiver 110, the user personalized recommendation through the output unit provided in the user terminal Information about foods or foods to avoid can be queried.
  • FIG. 2 is a flow chart illustrating a method of personalized food recommendation to a user with diabetes symptoms in accordance with the present invention.
  • the received blood sugar-related information is registered and stored in the database unit (S100).
  • FIG. 3 illustrates an example of registering and storing blood sugar related information in a database unit when blood sugar related information such as food type, meal amount, and blood sugar value ingested from a user terminal is received.
  • the registration management unit may register and store the blood sugar related information in the database by dividing the received time or date. .
  • the blood sugar-related information may be received from the user terminal at different times for each type. For example, information on the type or amount of food ingested by the user may be input immediately after a meal, and information on blood glucose values may be 2 hours after a meal. The blood sugar value may be input at the time of measuring the blood sugar value.
  • the registration storage unit maps the related blood sugar related information to each other and registers and stores the blood sugar related information. As shown in FIG. 4 (a), the blood glucose value received at 9:10 AM on October 25, 2015 is mapped to the food type and the amount of meal of the 7:05 AM breakfast most recently received and stored in registration. do.
  • a difference value between a pre-preparation blood sugar value and a post-prandial blood sugar value may be used as a blood sugar value.
  • the registration management unit may directly receive a difference value between the pre-meal blood sugar value and the post-prandial blood sugar value from the user terminal.
  • Figure 4 (b) is an example of blood sugar-related information stored in the database when the difference between the pre-preparation blood sugar value and post-prandial blood sugar value is used as the blood sugar value, the threshold time before and after the meal time, for example before meal time
  • the measured blood glucose value received within 30 minutes and the measured blood sugar value received within 3 hours after mealtime are mapped to the pre-meal blood glucose value and the post-meal blood glucose value, respectively, to automatically calculate the difference between the pre-meal blood glucose value and the post-meal blood glucose value. Calculation is registered and stored.
  • FIG. 5 an example of an interface of a user terminal for inputting a type or amount of food ingested from blood sugar related information will be described with reference to FIG. 5A.
  • Users can input information about the amount of each meal for each type of food ingested.
  • the user may input all the combinations of food types eaten at a time.
  • information about a recommended food type or a type of food to be avoided personalized is generated from the information on the registered stored meal amount and the information on the blood sugar value of the user (S200).
  • information about the type of food recommended or food to be avoided is generated to the user based on the information on the amount of meal, thereby providing information on foods to be avoided by the user from food types with abnormal blood glucose even when the food is ingested less. Even if a lot of intake can be accurately generated information on the type of food to be recommended to the user from the food type of normal blood sugar.
  • the food recommendation method personalized to the user since the food recommendation method personalized to the user according to the present invention generates information about recommended food or food to be avoided to the user based on the type of food directly ingested by the user or the amount of meal actually felt by the user, the user Information about recommended foods or foods to be avoided may be obtained among foods the user mainly consumes according to preference or according to the user's meal amount or the user's personal physical condition.
  • the amount of food is a food level to be avoided by the user to generate a type of food is divided into abnormal blood sugar level.
  • the type of food that is at a high level and is divided into normal blood sugar states is generated as food information to be recommended to the user.
  • the number of food types set in order of higher food recommendation values is generated as food type information to be recommended to the user, or the food recommendation value is low.
  • the number of food types set in order may be generated as food type information to be avoided by the user.
  • the food recommendation value Ri for the food i is calculated as in Equation 1 below.
  • N is the number of times the food (i) has been ingested for at least one unit period
  • a p is a weight assigned to the meal amount level of the food (i) based on the normal or abnormal blood glucose state do.
  • the blood sugar related information may be stored by dividing the blood sugar related information described in FIG. 4 again by unit time (for example, 1 day, 1 week, 1 month, etc.), and FIG. An example of related information is shown.
  • the alphabet means food type.
  • the food type ingested by the user may input all of the food type combinations ingested by each meal at a time. And an example of the amount of meals. Since it is inconvenient for the user to enter each type of food and the amount of each meal in each meal, the user can enter all the food type combinations ingested at each meal at once.
  • a method of providing food recommendation information to the user when input is described in more detail with reference to FIGS. 7 and 8.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating another embodiment of a method for generating information on a type of food to be avoided by a user according to the present invention.
  • blood glucose related information such as a meal amount, a food type, a blood sugar value, and a blood sugar state of a user is mapped and stored in the database unit, and the blood sugar state information is stored among the blood sugar related information stored in the database unit.
  • step S211 a combination of food types mapped to an abnormal blood glucose state is determined.
  • the food type combination having a lower meal amount is determined based on the meal amount among the food type combinations mapped to the abnormal blood sugar state (S213).
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating another embodiment of a method for generating information on a type of food to be recommended to a user according to the present invention.
  • blood glucose related information such as a meal amount, a food type, a blood sugar value, and a blood sugar state of a user is mapped and stored in the database unit, and blood sugar state information is stored among the blood sugar related information stored in the database unit.
  • blood sugar state information is stored among the blood sugar related information stored in the database unit.
  • the food type combination whose meal amount is a high level is determined based on the meal amount among the food type combinations mapped to the normal blood sugar state (S233).
  • a food type that is mapped to a normal blood glucose state and has a meal level at a high level is determined in common (S235), and the determined common food type is generated as food type information to be recommended to the user (S237).
  • F which is a food type that is commonly mapped to a normal blood glucose state and whose meal amount is a high level, is a common food type, is generated as food type information to be recommended to the user.
  • the same food type may be judged to be a normal blood sugar state in some unit time in some unit time or abnormal blood sugar state in another unit time.
  • the same food type is differently divided into an abnormal blood sugar state and a normal blood sugar state. If there is a flow chart for explaining how to generate information on the type of food to be recommended to the user.
  • the user's meal amount and food type received at least one or more unit periods different from the normal blood sugar state and abnormal blood glucose state on the basis of the meal amount of the same food type First, determine the type of food to be divided (S251).
  • the food type H is divided into normal blood sugar states at unit times 2 and 3, but is classified as abnormal blood sugar states at unit times 1 and 4.
  • the amount of meal is divided into normal blood sugar states at a medium level or a low level, and the food type is determined second at a high blood sugar level (S253).
  • the second determined food type is generated as information about the food type to be recommended to the user as a meal level of the lower level (S255). That is, the food type H may be generated as food type information to be recommended to the user at a lower level.
  • 11 is a flowchart illustrating a step of generating food recommendation information whether a particular food type is food recommended to a user or food to be avoided by the user.
  • the searched food type is included in at least one or more unit time type food items stored in the database unit. It is determined whether there is a unit time divided into a normal blood sugar state or an abnormal blood sugar state (S273).
  • the user's meal level for the searched food type is determined in a unit time in which the searched food type is divided into a normal blood sugar state or an abnormal blood sugar state.
  • Information about the blood sugar and information about the blood sugar are extracted (S275).
  • the recommended information of the searched food type is generated based on the meal amount information in unit time divided into a normal blood sugar state or an abnormal blood sugar state.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of generating recommendation information of a searched food type based on meal amount information in a unit time divided into a normal blood sugar state or an abnormal blood sugar state.
  • the search food type is determined whether the search food type exists only in unit time divided into normal blood sugar states (S291), and when the search food type exists only in unit time divided into normal blood sugar states, the search is performed.
  • the searched food type is generated as food type information to be recommended to the user at or below the maximum meal amount level among the unit times in which the food type is divided into normal blood sugar states (S293).
  • search food type It is determined whether the search food type exists only in the unit time divided into abnormal blood sugar state (S295), and when the search food type exists only in unit time divided into abnormal blood sugar state, the search food type is defined as food type information to be avoided by the user. It generates (S297).
  • the unit time in which the search food type is divided into normal blood sugar states and the unit time in which the search food type is divided into abnormal blood sugar states are present (S298). If there is a unit time in which the searched food types are divided into abnormal blood glucose states, food type information for recommending the searched food type as the lower level meal is generated (S299).
  • the above-described embodiments of the present invention can be written as a program that can be executed in a computer, and can be implemented in a general-purpose digital computer that operates the program using a computer-readable recording medium.
  • the computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (for example, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (for example, a CD-ROM, DVD, etc.) and a carrier wave (for example, the Internet). Storage medium).
  • a magnetic storage medium for example, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.
  • an optical reading medium for example, a CD-ROM, DVD, etc.
  • carrier wave for example, the Internet.

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Abstract

본 발명은 당뇨병 증상이 있는 사용자에 추천 음식 또는 피해야 할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법에 관한 것으로, 사용자의 식사량, 음식 종류, 혈당값에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 판단하여 사용자에 제공하며, 다수의 음식으로 이루어진 식단에서도 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공할 수 있는 음식 추천 방법을 제공하는 것이다.

Description

당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법
본 발명은 당뇨병 증상이 있는 사용자에 추천 음식 또는 피해야 할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법에 관한 것으로, 사용자의 식사량, 음식 종류, 혈당값에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 판단하여 사용자에 제공하며, 다수의 음식으로 이루어진 식단에서도 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공할 수 있는 음식 추천 방법을 제공하는 것이다.
당뇨병은 비만, 스트레스, 잘못된 식습관, 선천적 유전 등 다양한 원인에 의해 췌장에서 만들어지는 인슐린이 절대적으로 부족하거나 상대적으로 부족하여 혈액 내에 포도당 농도가 증가되고, 소변에서 당이 검출되며, 이로 인하여 급성 및 만성 합병증이 유발되는 만성 퇴행성질환이다. 이러한 당뇨병은 전세계적으로 발생이 급속히 증가하고 있으며, 이는 한국도 예외가 아니어서 2013년 대한당뇨병학회의 보고에 따르면 30세 이상 인구의 12.4%가 당뇨병이며 약 400만 명의 환자가 있는 것으로 추정한다.
당뇨병은 그 자체보다는 이로 인해 야기되는 합병증이 문제가 된다. 따라서 당뇨병 치료의 목표는 혈당을 가능한 한 정상에 가깝게 조절함으로써 고혈당에 따른 증상 해소와 함께 궁극적으로 당뇨병성 만성 합병증을 예방하고, 그 악화를 지연하는 것이다. 성공적인 혈당조절을 위해서는 혈당조절의 목표 수치를 정확히 알고 자신의 혈당 수치가 그 목표 수치에 얼마나 근접해 있는지를 스스로 자주 확인하면서 그에 따라 적절한 식사요법, 운동 및 약물치료를 병행하는 생활관리가 필수적이다.
현재 많은 의료기기 제조업체에서는 가정에서 혈당을 측정할 수 있도록 다양한 종류의 휴대용 혈당 측정기를 제공하고 있으며, 휴대용 혈당 측정기를 통해 당뇨병 환자는 스스로 자신의 혈당을 손쉽게 수시로 측정할 수 있게 되었다. 한편 혈당관리를 위한 식사요법 및 운동요법 등 생활관리는 주로 병원의 당뇨병교실 등 의료기관의 교육 프로그램을 통하여 제공되고 있으며, 환자 개인의 이해도 및 숙련 정도에 따라 그 효과성의 차이가 큰 상황이다.
특히 혈당관리에 가장 중요한 식사요법의 경우, 음식의 종류가 방대할 뿐 아니라 같은 식재료를 사용하더라도 양념의 정도와 조리방식에 따라서 혈당 상승 효과에 차이가 크므로 초기 당뇨환자가 자신에게 적합한 음식과 식사량을 익히기까지 많은 시간과 시행착오를 겪게 된다.
이러한 어려움을 개선하기 위한 기존의 노력으로는 먼저 식품교환표를 사용하는 방법이 있다. 식품교환표는 일반적으로 섭취하는 음식들을 영양소에 따라 곡류군, 어육류군, 채소군, 지방군, 우유군, 과일군의 6개 식품군으로 구분하고, 각 식품군 내에서는 같은 열량 교환단위의 음식 양을 규정하여 표로 만든 것으로, 이를 활용하면 같은 식품군 내에서는 자유롭게 교환 섭취할 수 있으므로 당뇨환자가 균형 잡힌 영양섭취와 총 섭취 열량을 관리하는데 도움이 된다.
그러나 식품교환표는 주로 식재료 위주로 정의되어 있고, 총 섭취 열량만을 고려하므로 조리방법의 차이나 당질의 종류 및 양을 정확하게 고려하기 어렵다는 한계를 가지고 있다.
총 섭취 열량을 기준으로 하는 식품교환표의 약점을 보완할 수 있는 방법으로써 당질계산법이 있다. 당질계산법은 섭취 음식에서 당질의 양만을 계산하는 것으로 전체적인 열량보다는 식후 혈당을 좌우하는 당질의 섭취량에 초점을 맞춘 식사계획을 가능하게 해준다는 장점이 있다. 하지만 이 방법 역시 당질의 총 섭취량만을 강조할 뿐 당질의 종류에 따른 흡수 속도를 고려하지 못한다는 한계가 있고, 조리방법의 차이에 따른 문제 역시 극복하지 못하고 있다.
당질의 종류에 따른 식후 당질의 흡수속도를 고려한 것이 당지수와 당부하지수 개념이다. 이 방법은 당질의 종류와 조리 및 가공방법까지도 어느 정도 고려할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 방법도 아직까지는 당지수가 계산된 음식의 종류가 적고, 같은 당지수의 음식이라도 개인의 소화능력에 따라 차이가 크게 발생하는 한계가 있다.
무엇보다도 위에서 언급한 모든 방법들은 일반적인 다수의 당뇨환자에게 공통 적용되는 식이요법으로 식재료 관점에서 계산되거나 일부 대표 식단만을 제시하고 있어, 실제 개개인이 섭취하는 음식과는 차이가 있으므로 초기 당뇨병환자가 활용하기 지나치게 어려울 뿐 아니라, 동일한 음식이라도 개인에 따라 혈당 수치에 서로 다른 영향을 미치기 때문에 각 개인에게 개인화하여 좋은 음식과 피해야 할 음식 종류에 대한 정보를 제공하지는 못한다는 문제점을 가진다.
본 발명은 종래 당뇨병 증상을 가지는 사용자에 음식 종류를 추천하는 방법이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 목적은 사용자에 개인화되어 사용자에 적합한 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은 목표 혈당값에 기초하여 목표 혈당값을 만족하거나 목표 혈당값을 초과하는 음식에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 목적은 다수의 음식으로 이루어진 식단에서도 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식을 판단하고 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 제공하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 입력되는 사용자의 혈당값, 사용자의 식사량과 음식 종류에 대한 정보를 서로 매핑 등록하는 단계와, 사용자의 혈당값과 목표 혈당값을 비교하고 사용자의 혈당값이 목표 혈당값을 초과하는지에 기초하여 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 판단하는 단계와, 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태에서 식사량을 기준으로 구분하여 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계와, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 사용자에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
일 예로 사용자의 혈당값은 사용자의 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값인 것을 특징으로 한다.
다른 예로 사용자의 혈당값은 사용자가 식후 측정한 혈당값인 것을 특징으로 한다.
여기서 식사량에 대한 정보는 레벨로 구분되어 등록 저장되는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 식사량을 기준으로 식사량이 하 레벨이고 비정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계에서 음식 종류는 적어도 1개 이상의 음식 조합으로 구성되어 있으며, 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 식사량이 하 레벨이고 비정상 혈당 상태로 구분되는 음식 조합에서 공통된 음식을 판단하는 단계를 더 포함하며, 공통된 음식을 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 식사량을 기준으로 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계에서 음식 종류는 적어도 1개 이상의 음식 조합으로 구성되어 있으며, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 조합에서 공통된 음식을 판단하는 단계를 더 포함하며, 공통된 음식을 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 판단하는 단계는 적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 사용자의 식사량과 음식 종류에 대한 정보로부터 동일한 음식 종류 중 식사량을 기준으로 정상 혈당 상태와 비정상 혈당 상태로 서로 상이하게 구분되는 음식 종류를 1차 판단하는 단계와, 상이하게 구분되는 음식 종류 중 식사량이 중 레벨 또는 하 레벨로 정상 혈당 상태로 구분되고 식사량이 상 레벨로 비정상 혈당 상태로 구분된 음식 종류를 2차 판단하는 단계와, 2차 판단된 음식 종류를 사용자에게 하 레벨의 식사량으로 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 개인화된 음식 추천 방법은
아래의 수학식 (1)에 따라 음식 추천값(Ri)을 계산하는 단계를 더 포함하며,
[수학식 1]
Figure PCTKR2016013163-appb-I000001
여기서 n은 적어도 1개 이상의 단위기간 동안 음식(i)을 섭취한 횟수를 의미하고, ap는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)의 식사량 레벨에 할당되는 가중치인 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 음식 추천값이 높은 순서로, 설정된 수의 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하거나, 음식 추천값이 낮은 순서로, 설정된 수의 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 사용자가 검색하고자 하는 검색 음식 종류에 대한 정보가 수신되는 경우, 데이터베이스부에 저장된, 적어도 1개 이상의 단위 시간별 음식 종류 중 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는지 판단하는 단계와, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서 검색 음식 종류에 대한 사용자의 식사량 레벨에 대한 정보와 혈당 상태 정보를 추출하는 단계와, 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간 중 최대 식사량 레벨 이하로 검색 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하거나, 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우, 검색 음식 종류를 상기 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간과 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 함께 존재하는 경우, 검색 음식 종류를 하 레벨 식사량으로 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법은 다음과 같은 효과를 가진다.
첫째, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 사용자가 직접 섭취한 음식 정보와 혈당 상태 정보에 기초하여 사용자에 추천할 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공함으로써, 당뇨병 증상을 가진 사용자는 자신에 개인화된 음식 정보를 제공받을 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 목표 혈당값에 기초하여 목표 혈당값을 만족하거나 목표 혈당값을 초과하는 음식에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식을 판단함으로써, 당뇨병 증상을 가진 사용자는 설정한 목표 혈당값을 만족하는 음식 정보를 제공받을 수 있다.
셋째, 본 발명에 따른 개인화된 음식 추천 방법은 다수의 음식으로 이루어진 음식 조합에서 사용자의 혈당 관리에 피해를 주거나 도움을 주는 공통된 음식을 판단함으로써, 사용자가 실제 섭취하는 식단에서 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 당뇨병 증상을 가진 사용자에 음식을 추천하는 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 3은 사용자 단말기로부터 사용자가 섭취한 음식 종류, 식사량, 혈당값 등의 혈당 관련 정보가 수신되는 경우 데이터베이스부에 혈당 관련 정보를 등록 저장하는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 4는 서로 연관되어 있는 혈당 관련 정보가 데이터베이스부에 서로 매핑되어 등록 저장되어 있는 일 예를 설명하는 도면이다.
도 5는 사용자가 혈당 관련 정보 중 섭취한 음식 종류 또는 식사량을 입력하는 사용자 단말기의 인터페이스의 일 예를 설명하는 도면이다.
도 6은 사용자가 매 식사마다 섭취한 음식 종류 조합, 식사량, 혈당 상태 정보의 일 예를 설명하는 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법의 다른 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명에 따른 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법의 다른 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 다수의 단위시간별 섭취한 음식 종류, 식사량 및 혈당 상태 정보의 일 예를 설명하는 도면이다.
도 10은 동일한 음식 종류가 비정상 혈당 상태와 정상 혈당 상태로 상이하게 구분되는 경우 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 특정 음식 종류가 사용자의 추천 음식인지 아니면 피할 음식인지 음식 추천 정보를 생성하는 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 12는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계의 일 예를 설명하는 흐름도이다.
본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는, 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.
이하 첨부한 도면을 참고로 본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 음식을 추천하는 방법에 대해 보다 구체적으로 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 당뇨병 증상을 가진 사용자에 음식을 추천하는 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 1을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 송수신부(110)는 사용자의 혈당 정보, 사용자가 섭취한 음식량, 음식의 종류 등과 같은 혈당 관련 정보를 수신한다. 혈당 관련 정보는 사용자가 소지하고 있는 사용자 단말기, 예를 들어 스마트폰을 통해 입력되며, 입력된 혈당 관련 정보는 사용자 단말기로부터 수신될 수 있다. 본 발명에 따른 음식 추천 장치는 사용자 단말기로부터 혈당 관련 정보를 수신하고 사용자에 개인화된 음식을 추천하는 서버로 설명하나, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 본 발명에 따른 음식 추천 장치는 사용자 단말기와 사용자 단말기에 등록되어 있는 프로그램을 통해 사용자 단말기에서 자체적으로 사용자에 개인화된 음식을 추천할 수 있으며 이는 본 발명의 범위에 속한다.
여기서 혈당 정보는 목표 혈당값 또는 사용자의 혈당값일 수 있는데, 사용자의 혈당값은 사용자가 식후 측정한 혈당값이거나 사용자가 식전 측정한 혈당값과 식후 측정한 혈당값 사이의 차이값일 수 있다. 또한, 목표 혈당값은 사용자에 적합한 혈당값을 규정하는 것으로, 일반적으로 단일 목표 혈당값을 사용하지만 복수의 목표 혈당값 또는 일정 범위를 가지도록 설정될 수 있다. 본 발명에서 목표 혈당값은 사용자가 사용자 단말기를 이용하여 직접 입력 또는 수정하여 설정할 수 있는 것으로 설명하나, 본 발명이 적용되는 분야에 따라 혈당 컨설턴트를 통해 사용자의 신체 상태에 따라 기설정될 수 있으며 이는 본 발명에 해당한다.
등록 관리부(130)는 송수신부(110)를 통해 입력된 혈당값, 섭취한 음식량, 음식 종류, 목표 혈당값에 대한 정보의 종류에 기초하여 입력된 혈당 정보 또는 섭취 음식량에 대한 정보를 사용자에 매핑하여 그리고 혈당을 측정한 날짜와 시각에 매핑하여 데이터베이스부(150)에 등록 저장한다. 바람직하게, 섭취한 식사량은 식사량에 따라 상, 중, 하의 레벨 등과 같이 간단한 레벨로 구분되어 등록 저장될 수 있다. 여기서 식사량에 대한 간단한 레벨 구분은 사용자가 사용자 인터페이스를 통해 선택하여 입력할 수도 있고, 사용자가 섭취한 음식의 칼로리 등 정량화된 단위로 입력된 정보를 등록 관리부(130)에서 사전에 입력된 판단 기준에 따라 간단한 레벨로 구분하여 저장되도록 할 수 있다.
본 발명에서 혈당 관련 정보는 사용자가 혈당값, 식사량, 음식 종류 등 연관된 정보들을 묶어서 함께 입력할 수도 있으나, 바람직하게는 음식을 섭취한 시각 또는 혈당값을 측정한 시각마다 각각 구분되어 날짜 및 시간 정보와 함께 입력될 수 있는데, 등록 관리부(130)에서 관련정보들을 날짜 및 시각에 따라 자동으로 맵핑 저장한다.
등록 관리부(130)는 사용자 단말기로부터 혈당값에 대한 정보가 수신되는 경우, 등록 저장되어 있는 목표 혈당값과 수신한 혈당값을 비교하여 사용자의 혈당 상태를 정상 또는 비정상 중 어느 하나로 판단하며, 판단한 혈당 상태에 대한 정보를 식사량과 음식 종류에 매핑하여 데이터베이스부(150)에 등록 저장한다.
송수신부(110)를 통해 사용자 단말기로부터 사용자에 개인화된 음식 추천 요청을 수신하는 경우, 음식 정보 제공부(170)는 데이터베이스부(150)에 등록 저장된, 식사량을 기준으로 구분되어 매핑된 혈당 상태에 대한 정보에 기초하여 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 생성한다.
음식 정보 제공부(170)에서 생성한 사용자에 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보는 송수신부(110)를 통해 사용자 단말기로 송신되며, 사용자는 사용자 단말기에 구비되어 있는 출력부를 통해 개인화된 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 조회할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른, 당뇨병 증상을 가진 사용자에 개인화된 음식 추천 방법을 설명하는 흐름도이다.
도 2를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자 단말기로부터 사용자가 섭취한 음식 종류, 식사량, 혈당값 등과 같은 혈당 관련 정보를 수신하는 경우, 수신한 혈당 관련 정보를 데이터베이스부에 등록 저장한다(S100).
도 3은 사용자 단말기로부터 사용자가 섭취한 음식 종류, 식사량, 혈당값 등의 혈당 관련 정보가 수신되는 경우 데이터베이스부에 혈당 관련 정보를 등록 저장하는 일 예를 설명하고 있는데, 도 3에 도시되어 있는 바와 같이 등록 관리부는 식사시 섭취한 음식 종류, 식사량, 식후 측정한 혈당값 등과 같은 혈당 관련 정보를 사용자 단말기로부터 수신하는 경우, 수신한 시각 또는 날짜로 구분하여 혈당 관련 정보를 데이터베이스부에 등록 저장할 수 있다.
사용자 단말기로부터 혈당 관련 정보는 각각 종류별로 상이한 시각에 수신될 수 있는데, 예를 들어 사용자가 섭취한 음식 종류 또는 식사량에 대한 정보는 식사 후 즉시 입력되고 혈당값에 대한 정보는 식후 2시간이 경과하여 혈당값을 측정한 시각에 각각 입력될 수 있는데, 등록 저장부는 연관된 혈당 관련 정보를 서로 매핑하여 데이터베이스부에 등록 저장한다. 도 4(a)에 도시되어 있는 바와 같이, 2015년 10월 25일 오전 9:10분에 수신된 혈당값은 가장 근접하여 수신된 오전 7:05 아침식사의 음식 종류와 식사량에 매핑되어 등록 저장된다.
본 발명이 적용되는 분야에서 혈당값으로 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값이 사용될 수 있는데, 이러한 경우 등록 관리부는 사용자 단말기로부터 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값을 직접 수신받을 수 있으나, 바람직하게 개별적으로 측정한 식전 혈당값과 식후 혈당값을 측정 시간정보와 함께 각각 사용자 단말기로부터 수신하고 등록 관리부가 연관된 정보를 매핑하여 저장하는 과정에서 차이값을 자동으로 계산하여 저장할 수 있다. 도 4(b)는 혈당값으로 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값이 사용되는 경우 데이터베이스부에 등록 저장된 혈당 관련 정보의 일 예인데, 식사 시각을 전후로 임계 시간, 예를 들어 식사 시각 전 30분 이내에 수신된 측정 혈당값과 식사 시각 후 3시간 이내에 수신된 측정 혈당값을 각각 식전 측정 혈당값과 식후 측정 혈당값으로 매핑하여 식전 측정 혈당값과 식후 측정 혈당값 사이의 차이값을 자동으로 계산하여 등록 저장된다.
한편, 도 5를 참고로 사용자가 혈당 관련 정보 중 섭취한 음식 종류 또는 식사량을 입력하는 사용자 단말기의 인터페이스의 일 예를 살펴보면, 도 5(a)에 도시되어 있는 바와 같이 사용자는 사용자 단말기의 인터페이스를 통해 사용자가 섭취한 음식 종류별로 각각 식사량에 대한 정보를 입력할 수 있다. 또한 도 5(b)에 도시되어 있는 바와 같이 사용자가 식사한 음식 종류 조합을 한번에 모두 입력할 수 있다.
다시 도 2를 참고로 살펴보면, 등록 저장된 식사량에 대한 정보 및 사용자의 혈당값에 대한 정보로부터 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성한다(S200). 여기서 식사량에 대한 정보를 기준으로 사용자에 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성함으로써, 음식을 적게 섭취한 경우에도 비정상 혈당 상태인 음식 종류로부터 정확하게 사용자가 피할 음식에 대한 정보를 제공하거나 음식을 많이 섭취한 경우에도 정상 혈당 상태인 음식 종류로부터 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 정확하게 생성할 수 있다.
또한 본 발명에 따른 사용자에 개인화된 음식 추천 방법은 사용자가 직접 섭취한 음식 종류 또는 사용자가 실제 느끼는 식사량에 기초하여 사용자에 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 생성하기 때문에, 사용자는 실생활에서 사용자의 기호에 따라 또는 사용자의 식사량에 따라 또는 사용자의 개인 신체 조건에 따라 사용자가 주로 섭취하는 음식 중 추천 음식 또는 피할 음식에 대한 정보를 획득할 수 있다.
바람직하게, 데이터베이스부에 저장되어 있는 식사량에 대한 정보를 기준으로 식사량이 하 레벨이고 비정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 사용자가 피할 음식 정보로 생성한다.
바람직하게, 데이터베이스부에 저장되어 있는 식사량에 대한 정보를 기준으로 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 정보로 생성한다.
바람직하게, 데이터베이스부에 저장되어 있는 혈당 관련 정보로부터 계산되는 음식 추천값에 기초하여 음식 추천값이 높은 순서로 설정된 수의 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성하거나, 음식 추천값이 낮은 순서로 설정된 수의 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류 정보로 생성할 수 있다.
여기서 음식(i)에 대한 음식 추천값(Ri)는 아래의 수학식(1)과 같이 계산된다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2016013163-appb-I000002
여기서 n은 적어도 1개 이상의 단위기간 동안 음식(i)을 섭취한 횟수를 의미하고, ap는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)의 식사량 레벨에 할당되는 가중치인 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 혈당 관련 정보는 도 4에서 설명한 혈당 관련 정보를 다시 단위 시간(예를 들어 1일, 1주일, 1달 등)별로 구분하여 저장될 수 있는데, 도 10은 단위 시간별로 구분되어 저장된 혈당 관련 정보의 일 예를 도시하고 있다. 도 10에서 알파벳은 음식 종류를 의미한다.
판단한 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 송수신부를 통해 사용자 단말기로 제공한다(S300).
도 5(b)를 참고로 설명한 바와 같이, 사용자가 섭취한 음식 종류는 사용자가 매 식사마다 섭취한 음식 종류 조합을 한꺼번에 모두 입력할 수 있는데, 도 6은 사용자가 매 식사마다 섭취한 음식 종류 조합과 식사량의 일 예를 설명하는 도면이다. 사용자가 매 식사마다 섭취한 음식 종류와 식사량을 각각 입력하는 것은 불편하기 때문에, 사용자는 매 식사마다 섭취한 음식 종류 조합을 한꺼번에 모두 입력할 수 있는데 사용자가 매 식사마다 섭취한 음식 종류 조합을 한꺼번에 모두 입력하는 경우 사용자에 음식 추천 정보를 제공하는 방법에 대해 도 7과 도 8을 참고로 보다 구체적으로 살펴본다.
도 7은 본 발명에 따른 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법의 다른 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 데이터베이스부에는 사용자의 식사량, 음식 종류, 혈당값, 혈당 상태 등의 혈당 관련 정보가 서로 매핑되어 등록 저장되어 있으며 데이터베이스부에 등록 저장된 혈당 관련 정보 중 혈당 상태 정보를 기준으로 비정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류 조합을 판단한다(S211).
비정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류 조합 중 식사량을 기준으로 식사량이 하 레벨인 음식 종류 조합을 판단한다(S213).
비정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있으며, 식사량이 하 레벨인 음식 종류 조합에서 공통적인 음식 종류를 판단하고(S215), 판단한 공통적인 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류 정보로 생성한다(S217). 예를 들어, 도 6에서 비정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있으며 식사량이 하 레벨인 음식 종류 조합에서 공통적인 음식 종류인 A, B를 사용자가 피할 음식 종류 정보로 생성한다.
도 8은 본 발명에 따른 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법의 다른 실시예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 데이터베이스부에는 사용자의 식사량, 음식 종류, 혈당값, 혈당 상태 등의 혈당 관련 정보가 서로 매핑되어 등록 저장되어 있으며 데이터베이스부에 등록 저장된 혈당 관련 정보 중 혈당 상태 정보를 기준으로 정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류 조합을 판단한다(S231).
정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있는 음식 종류 조합 중 식사량을 기준으로 식사량이 상 레벨인 음식 종류 조합을 판단한다(S233).
정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있으며, 식사량이 상 레벨인 음식 종류 조합에서 공통적인 음식 종류를 판단하고(S235), 판단한 공통적인 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성한다(S237). 예를 들어, 도 6에서 정상 혈당 상태로 연관 매핑되어 있으며 식사량이 상 레벨인 음식 종류 조합에서 공통적인 음식 종류인 F를 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성한다.
다수의 단위 시간에서 동일한 음식 종류가 일부 단위시간에서는 정상 혈당 상태로 판단되기도 하고 다른 단위시간에서는 비정상 혈당 상태로 판단되기도 하는데, 도 10은 동일한 음식 종류가 비정상 혈당 상태와 정상 혈당 상태로 상이하게 구분되는 경우 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10을 참고로 살펴보면, 적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 사용자의 식사량과 음식 종류에 대한 정보로부터 동일한 음식 종류 중 식사량을 기준으로 정상 혈당 상태와 비정상 혈당 상태로 서로 상이하게 구분되는 음식 종류를 1차 판단한다(S251). 도 9에서 음식 종류(H)는 단위시간 2, 3에서는 정상 혈당 상태로 구분되어 있으나 단위시간 1, 4에서는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있다.
상이하게 구분되는 음식 종류 중 식사량이 중 레벨 또는 하 레벨로 정상 혈당 상태로 구분되고 식사량이 상 레벨로 비정상 혈당 상태로 구분된 음식 종류를 2차 판단한다(S253).
2차 판단된 음식 종류를 사용자에게 하 레벨의 식사량으로 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성한다(S255). 즉, 음식 종류(H)에 대해서는 하 레벨로 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성할 수 있다.
도 11은 특정 음식 종류가 사용자에 추천 음식인지 아니면 사용자가 피할 음식인지 음식 추천 정보를 생성하는 단계를 설명하는 흐름도이다.
도 11을 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 사용자가 검색하고자 하는 검색 음식 종류에 대한 정보가 사용자 단말기로부터 수신되는 경우(S271), 데이터베이스부에 저장된, 적어도 1개 이상의 단위 시간별 음식 종류 중 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는지 판단한다(S273)
검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는 경우, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서 검색 음식 종류에 대한 사용자의 식사량 레벨에 대한 정보와 혈당 상태 정보를 추출한다(S275).
정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성한다.
도 12는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계의 일 예를 설명하는 흐름도이다.
도 12를 참고로 보다 구체적으로 살펴보면, 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는지 판단하여(S291), 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간 중 최대 식사량 레벨 이하로 검색 음식 종류를 사용자에 추천할 음식 종류 정보로 생성한다(S293).
검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는지 판단하여(S295), 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우 검색 음식 종류를 사용자가 피할 음식 종류 정보로 생성한다(S297).
검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간과 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 함께 존재하는지 판단하여(S298), 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간과 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 함께 존재하는 경우 검색 음식 종류를 하 레벨 식사량으로 사용자에 추천할 음식 종류 정보를 생성한다(S299).
한편, 상술한 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (14)

  1. 입력되는 사용자의 혈당값, 상기 사용자의 식사량과 음식 종류에 대한 정보를 서로 매핑 등록하는 단계;
    상기 사용자의 혈당값과 목표 혈당값을 비교하고 상기 사용자의 혈당값이 목표 혈당값을 초과하는지에 기초하여 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 판단하는 단계;
    정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태에서 상기 식사량을 기준으로 구분하여 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류 또는 피할 음식 종류에 대한 정보를 사용자에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 혈당값은 사용자의 식전 혈당값과 식후 혈당값 사이의 차이값인 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 사용자의 혈당값은 사용자가 식후 측정한 혈당값인 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  4. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서, 상기 식사량에 대한 정보는 레벨로 구분되어 등록 저장되는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
    상기 식사량을 기준으로 식사량이 하 레벨이고 비정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 상기 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계에서 상기 음식 종류는 적어도 1개 이상의 음식 조합으로 구성되어 있으며,
    상기 사용자에 개인화된 피할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
    상기 식사량이 하 레벨이고 비정상 혈당 상태로 구분되는 음식 조합에서 공통된 음식을 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 공통된 음식을 상기 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  7. 제 4 항에 있어서, 상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
    상기 식사량을 기준으로 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 종류를 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계에서 상기 음식 종류는 적어도 1개 이상의 음식 조합으로 구성되어 있으며,
    상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 단계는
    상기 식사량이 상 레벨이고 정상 혈당 상태로 구분되는 음식 조합에서 공통된 음식을 판단하는 단계를 더 포함하며,
    상기 공통된 음식을 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  9. 제 4 항에 있어서, 상기 사용자에 개인화된 추천 음식 종류에 대한 정보를 판단하는 단계는
    적어도 1개 이상의 단위기간별로 수신한, 사용자의 혈당값, 상기 사용자의 식사량과 음식 종류에 대한 정보로부터 동일한 음식 종류 중 상기 식사량을 기준으로 정상 혈당 상태와 비정상 혈당 상태로 서로 상이하게 구분되는 음식 종류를 1차 판단하는 단계;
    상기 상이하게 구분되는 음식 종류 중 상기 식사량이 중 레벨 또는 하 레벨로 정상 혈당 상태로 구분되고 상기 식사량이 상 레벨로 비정상 혈당 상태로 구분된 음식 종류를 2차 판단하는 단계; 및
    상기 2차 판단된 음식 종류를 상기 사용자에게 하 레벨의 식사량으로 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  10. 제 4 항에 있어서, 상기 개인화된 음식 추천 방법은
    아래의 수학식 (1)에 따라 음식 추천값(Ri)을 계산하는 단계를 더 포함하며,
    [수학식 1]
    Figure PCTKR2016013163-appb-I000003
    여기서 n은 적어도 1개 이상의 단위기간 동안 음식(i)을 섭취한 횟수를 의미하고, ap는 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태를 기준으로 음식(i)의 식사량 레벨에 할당되는 가중치인 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 음식 추천값이 높은 순서로, 설정된 수의 음식 종류를 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하거나,
    상기 음식 추천값이 낮은 순서로, 설정된 수의 음식 종류를 상기 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  12. 제 4 항에 있어서, 상기 개인화된 음식 추천 방법은
    사용자가 검색하고자 하는 검색 음식 종류에 대한 정보가 수신되는 경우, 데이터베이스부에 저장된, 적어도 1개 이상의 단위 시간별 음식 종류 중 상기 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 존재하는지 판단하는 단계;
    상기 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태 또는 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서 상기 검색 음식 종류에 대한 사용자의 식사량 레벨에 대한 정보와 혈당 상태 정보를 추출하는 단계; 및
    상기 정상 혈당 상태 또는 상기 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간에서의 식사량 정보에 기초하여 상기 검색 음식 종류의 추천 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우, 상기 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간 중 최대 식사량 레벨 이하로 상기 검색 음식 종류를 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보로 생성하거나,
    상기 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간만 존재하는 경우, 상기 검색 음식 종류를 상기 사용자가 피할 음식 종류에 대한 정보로 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 검색 음식 종류가 정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간과 상기 검색 음식 종류가 비정상 혈당 상태로 구분되어 있는 단위 시간이 함께 존재하는 경우, 상기 검색 음식 종류를 하 레벨 식사량으로 상기 사용자에 추천할 음식 종류에 대한 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 개인화된 음식 추천 방법.
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