WO2022124784A1 - 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 전자 장치와 이의 동작 방법 - Google Patents

식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 전자 장치와 이의 동작 방법 Download PDF

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WO2022124784A1
WO2022124784A1 PCT/KR2021/018510 KR2021018510W WO2022124784A1 WO 2022124784 A1 WO2022124784 A1 WO 2022124784A1 KR 2021018510 W KR2021018510 W KR 2021018510W WO 2022124784 A1 WO2022124784 A1 WO 2022124784A1
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WO
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electronic device
sleep
information
user
meal
Prior art date
Application number
PCT/KR2021/018510
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English (en)
French (fr)
Inventor
정현주
윤서영
오영재
Original Assignee
삼성전자 주식회사
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Publication date
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    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • 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
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
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    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles
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    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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    • G06F1/1613—Constructional details or arrangements for portable computers
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    • G—PHYSICS
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    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • Various embodiments relate to an electronic device that provides information on a meal menu and an operating method thereof.
  • electronic devices including a sensor capable of measuring a user's biometric information have been developed.
  • the user may measure body-related information by using the electronic device and determine his or her body condition.
  • the user may measure body-related information in daily life by using the wearable electronic device and determine his or her body condition.
  • the electronic device and/or the wearable electronic device may measure various kinds of biometric information related to a user's heart rate, oxygen saturation, stress, sleep, blood pressure, and the like, by using a sensor.
  • the electronic device and/or the wearable electronic device may sense a part of the user's body using the sensor.
  • the electronic device or the wearable electronic device may measure various types of health-related information of a user by using sensing information obtained through a sensor.
  • a service for providing meal-related information using sensing information acquired through a sensor included in an electronic device and/or a wearable electronic device is being developed.
  • a service for providing sleep-related information using sensing information acquired through a sensor included in an electronic device and/or a wearable electronic device is being developed.
  • the user may acquire information on sleep by wearing the wearable electronic device during sleep.
  • Existing personalized dietary control services were based on physiological characteristics such as the user's genotype or gut microbiome.
  • the hormone leptin may decrease and the hormone ghrelyl may increase.
  • a decrease in the leptin level or an increase in the ghrely hormone may increase the user's appetite and may increase the user's risk of obesity.
  • the existing diet control service fails to provide the user with information on the proper meal menu and meal time in consideration of the user's actual life pattern, such as sleep or activity, along with physiological characteristics.
  • the electronic device may provide a method of recommending information on a meal menu tailored to a user's real life pattern by further considering the user's sleep information as well as the user's physiological characteristic information.
  • An electronic device includes a display and a processor, wherein the processor obtains user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user, and sleep time of the user , sleep efficiency (quality), or to obtain sleep information on at least one of waking during sleep, based on the user information and the sleep information, may be set to provide information on a recommended meal menu.
  • a method of operating an electronic device includes an operation of obtaining user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of a user, the user's sleep time, sleep efficiency (quality), Alternatively, it may include an operation of acquiring sleep information on at least one of waking during sleep, and an operation of providing information on a recommended meal menu based on the user information and the sleep information.
  • a computer-readable nonvolatile recording medium when executed by a processor of an electronic device, allows the processor to store user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user.
  • user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user.
  • sleep information about at least one of the user's sleep time, sleep efficiency (quality), or waking during sleep, and to provide information on a recommended meal menu based on the user information and the sleep information instructions can be stored.
  • the electronic device may provide an electronic device that recommends information on a meal menu tailored to a user's life pattern in consideration of not only the user's physiological characteristic information but also the user's actual sleep information, and an operating method thereof. .
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device in a network environment, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIGS. 2A and 2B are diagrams of an electronic system including an electronic device and a wearable electronic device, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of an electronic device providing a recommended meal menu, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to determine a recommended meal menu, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to determine a sleep score, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram for describing a method for an electronic device to determine a sleep score, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on a sleep score, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to determine a meal recommendation time, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram for describing a method for an electronic device to determine a meal recommendation time, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to provide a recommended meal menu at a meal recommendation time, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a diagram for describing a method for an electronic device to obtain health information, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to provide a recommended meal menu and/or a recommended exercise, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a method of an electronic device providing a recommended meal menu and/or a recommended exercise, according to various embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 14 is a diagram for describing a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on a health goal, according to various embodiments of the present disclosure
  • 15 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended exercise based on exercise information, according to various embodiments of the present disclosure
  • 16 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on user characteristics, according to various embodiments of the present disclosure
  • 17 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on user characteristics, according to various embodiments of the present disclosure
  • FIG. 1 is a block diagram of an electronic device 101 in a network environment 100 according to various embodiments.
  • an electronic device 101 communicates with an electronic device 102 through a first network 198 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 199 . It may communicate with the electronic device 104 or the server 108 through (eg, a long-distance wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • a first network 198 eg, a short-range wireless communication network
  • a second network 199 e.g., a second network 199
  • the electronic device 101 may communicate with the electronic device 104 through the server 108 .
  • the electronic device 101 includes a processor 120 , a memory 130 , an input module 150 , a sound output module 155 , a display module 160 , an audio module 170 , and a sensor module ( 176), interface 177, connection terminal 178, haptic module 179, camera module 180, power management module 188, battery 189, communication module 190, subscriber identification module 196 , or an antenna module 197 may be included.
  • at least one of these components eg, the connection terminal 178
  • may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 101 .
  • some of these components are integrated into one component (eg, display module 160 ). can be
  • the processor 120 for example, executes software (eg, a program 140) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 101 connected to the processor 120 . It can control and perform various data processing or operations. According to one embodiment, as at least part of data processing or operation, the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 . may be stored in the volatile memory 132 , and may process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • software eg, a program 140
  • the processor 120 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 176 or the communication module 190 ) to the volatile memory 132 .
  • the volatile memory 132 may be stored in the volatile memory 132 , and may process commands or data stored in the volatile memory 132 , and store the result data in the non-volatile memory 134 .
  • the processor 120 is the main processor 121 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 123 (eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit) a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit
  • NPU neural processing unit
  • an image signal processor e.g., a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123 eg, a graphic processing unit, a neural network processing unit
  • NPU neural processing unit
  • an image signal processor e.g., a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the main processor 121 e.g, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 123
  • the auxiliary processor 123 is, for example, on behalf of the main processor 121 while the main processor 121 is in an inactive (eg, sleep) state, or the main processor 121 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 121, at least one of the components of the electronic device 101 (eg, the display module 160, the sensor module 176, or the communication module 190) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • the co-processor 123 eg, an image signal processor or a communication processor
  • may be implemented as part of another functionally related component eg, the camera module 180 or the communication module 190. have.
  • the auxiliary processor 123 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 101 itself on which artificial intelligence is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 108).
  • the learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but in the above example not limited
  • the artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above example.
  • the artificial intelligence model may include, in addition to, or alternatively, a software structure in addition to the hardware structure.
  • the memory 130 may store various data used by at least one component of the electronic device 101 (eg, the processor 120 or the sensor module 176 ).
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 140 ) and instructions related thereto.
  • the memory 130 may include a volatile memory 132 or a non-volatile memory 134 .
  • the program 140 may be stored as software in the memory 130 , and may include, for example, an operating system 142 , middleware 144 , or an application 146 .
  • the input module 150 may receive a command or data to be used in a component (eg, the processor 120 ) of the electronic device 101 from the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the input module 150 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output module 155 may output a sound signal to the outside of the electronic device 101 .
  • the sound output module 155 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver may be used to receive an incoming call. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from or as part of the speaker.
  • the display module 160 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 101 .
  • the display module 160 may include, for example, a control circuit for controlling a display, a hologram device, or a projector and a corresponding device.
  • the display module 160 may include a touch sensor configured to sense a touch or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the audio module 170 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 170 acquires a sound through the input module 150 , or an external electronic device (eg, a sound output module 155 ) connected directly or wirelessly with the electronic device 101 . A sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or headphones).
  • an external electronic device eg, a sound output module 155
  • a sound may be output through the electronic device 102 (eg, a speaker or headphones).
  • the sensor module 176 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 101 or an external environmental state (eg, user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do.
  • the sensor module 176 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 177 may support one or more designated protocols that may be used by the electronic device 101 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the interface 177 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card
  • the connection terminal 178 may include a connector through which the electronic device 101 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 102 ).
  • the connection terminal 178 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 179 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 179 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 180 may capture still images and moving images. According to an embodiment, the camera module 180 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 188 may manage power supplied to the electronic device 101 .
  • the power management module 188 may be implemented as, for example, at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 189 may supply power to at least one component of the electronic device 101 .
  • battery 189 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 190 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 and an external electronic device (eg, the electronic device 102, the electronic device 104, or the server 108). It can support establishment and communication performance through the established communication channel.
  • the communication module 190 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 120 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 190 is a wireless communication module 192 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 194 (eg, : It may include a LAN (local area network) communication module, or a power line communication module).
  • GNSS global navigation satellite system
  • a corresponding communication module among these communication modules is a first network 198 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 199 (eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a first network 198 eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)
  • a second network 199 eg, legacy It may communicate with the external electronic device 104 through a cellular network, a 5G network, a next-generation communication network, the Internet, or a computer network (eg, a telecommunication network such as a LAN or a WAN).
  • a telecommunication network
  • the wireless communication module 192 uses the subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 196 within a communication network such as the first network 198 or the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 192 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, a new radio access technology (NR).
  • NR access technology includes high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency) -latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency
  • the wireless communication module 192 may support a high frequency band (eg, mmWave band) to achieve a high data rate, for example.
  • a high frequency band eg, mmWave band
  • the wireless communication module 192 includes various technologies for securing performance in a high-frequency band, for example, beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), all-dimensional multiplexing. It may support technologies such as full dimensional MIMO (FD-MIMO), an array antenna, analog beam-forming, or a large scale antenna.
  • the wireless communication module 192 may support various requirements specified in the electronic device 101 , an external electronic device (eg, the electronic device 104 ), or a network system (eg, the second network 199 ).
  • the wireless communication module 192 may include a peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realizing eMBB, loss coverage (eg, 164 dB or less) for realizing mMTC, or U-plane latency for realizing URLLC ( Example: downlink (DL) and uplink (UL) each 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less).
  • a peak data rate eg, 20 Gbps or more
  • loss coverage eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for realizing URLLC
  • the antenna module 197 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 197 may include an antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 197 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication method used in a communication network such as the first network 198 or the second network 199 is connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 190 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 190 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 197 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module comprises a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (eg, bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, an array antenna) disposed on or adjacent to a second side (eg, top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 101 and the external electronic device 104 through the server 108 connected to the second network 199 .
  • Each of the external electronic devices 102 or 104 may be the same as or different from the electronic device 101 .
  • all or a part of operations executed in the electronic device 101 may be executed in one or more external electronic devices 102 , 104 , or 108 .
  • the electronic device 101 may perform the function or service itself instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 101 .
  • the electronic device 101 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request.
  • cloud computing distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 101 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 104 may include an Internet of things (IoT) device.
  • Server 108 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 104 or the server 108 may be included in the second network 199 .
  • the electronic device 101 may be applied to an intelligent service (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • FIGS. 2A and 2B are diagrams of an electronic system including an electronic device and a wearable electronic device, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic system may include an electronic device 201 and a wearable electronic device 202 .
  • the electronic device 201 may transmit/receive data to and from the wearable electronic device 202 .
  • the electronic device 201 may be implemented in the same or similar manner to the electronic device 101 of FIG. 1 .
  • the electronic device 201 may acquire user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user.
  • the electronic device 201 may acquire personal characteristic information (eg, allergy and/or food preference) according to a user's input.
  • the electronic device 201 may acquire physiological specific information (eg, a genetic test result and/or a microbiome test result) and/or health information (eg, a health checkup result) through a server of a specific institution.
  • the genetic test result may include test results such as health care, nutrient target tendency, exercise effect tendency, taste sensitivity, disease sensitivity, and the like.
  • the microbiome test result may include test results for the microbiome included in the stomach, intestine, skin, oral cavity, respiratory system, and the like.
  • the health checkup result may include test results for physical measurements, blood markers, diabetes, cardiovascular, hyperlipidemia, blood, blood pressure, liver, kidney, and/or lung.
  • the electronic device 201 captures a user's health checkup result through a camera, analyzes text included in the captured health checkup result, and provides physiological specific information (eg, genome and/or microbiome) and/or Health information (eg, a health examination result) may be obtained.
  • the electronic device 201 may receive data related to the user's sleep from the wearable electronic device 202 .
  • the electronic device 201 may analyze data related to the user's sleep obtained from the wearable electronic device 202 and obtain sleep information on sleep time, sleep efficiency (or quality of sleep), and waking during sleep. have.
  • the electronic device 201 may provide information on a meal menu recommended to a user through an output device (eg, a display and/or a speaker) based on user information and sleep information. Also, the electronic device 201 may provide information on a meal recommendation time based on the user's sleep information (eg, a sleep start time and/or a sleep end time).
  • an output device eg, a display and/or a speaker
  • the electronic device 201 may provide information on a meal recommendation time based on the user's sleep information (eg, a sleep start time and/or a sleep end time).
  • the wearable electronic device 202 may be implemented in a form that can be worn by a user.
  • the wearable electronic device 202 may be implemented as a watch-type wearable electronic device 202 .
  • the wearable electronic device 202 may include at least one sensor.
  • the wearable electronic device 202 may sense a user's bio-signal using at least one sensor and acquire sensed data.
  • the wearable electronic device 202 may transmit sensed data to the electronic device 201 .
  • the wearable electronic device 202 may obtain data related to the user's sleep while the user is sleeping, and transmit the obtained data to the electronic device 201 .
  • the wearable electronic device 202 may obtain data related to the user's sleep and analyze the obtained data to obtain sleep information on the user's sleep. Also, the wearable electronic device 202 may acquire user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user. The wearable electronic device 202 may provide information on a recommended meal menu to the user through an output device (eg, a display and/or a speaker) based on user information and sleep information. Also, the wearable electronic device 202 may provide information on a meal recommendation time based on information about the user's sleep.
  • an output device eg, a display and/or a speaker
  • the electronic device 201 obtains information on the user's sleep and provides information on the recommended meal menu based on the obtained information on the sleep will be focused on will explain
  • the technical spirit of the present invention is not limited thereto, and the wearable electronic device 202 may provide information on a recommended meal menu by itself.
  • the wearable electronic device 202 may obtain information on the user's sleep, and provide information on a recommended meal menu based on the obtained sleep information.
  • the electronic device 201 may include a processor 220 , a memory 230 , a communication module 240 , a display 260 , and a camera 280 .
  • the processor 220 may control the overall operation of the electronic device 201 .
  • the processor 220 may be implemented in the same or similar manner to the processor 120 of FIG. 1 .
  • the processor 220 may acquire user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user.
  • the processor 220 may obtain sleep information on at least one of a user's sleep time, sleep quality, or waking during sleep.
  • the processor 220 may store user information and sleep information in the memory 230 .
  • the processor 220 may display information on the recommended meal menu on the display 260 based on the user information and the sleep information.
  • the processor 220 may provide information on the meal recommendation time based on at least one of a sleep start time and a sleep end time in the user's one cycle.
  • the processor 220 may provide information on the recommended meal menu at the meal recommendation time.
  • the recommended meal menu may have a meal amount (eg, calories) suitable for the user and may be a meal menu using ingredients suitable for the user.
  • the processor 220 may determine a recommended meal menu having calories suitable for the user, based on user information and sleep information. For example, the processor 220, based on the user information including the user's gender, weight, body type, health state, etc. included in the user information and the sleep information related to the sleep state, corresponding to the calories having a meal amount suitable for the user A meal menu can be recommended.
  • the processor 220 may determine a recommended meal menu matching the target calorie set by the user. For example, when the user is on a diet, the processor 220 may recommend a meal menu matching the target calorie set by the user.
  • the processor 220 measures a user's sleep time, sleep quality, and a score (or value) for each of waking during sleep, and sleeps based on the measured score (or value) score can be judged. For example, when the sleep score is lower than the first preset score, the processor 220 may recommend a meal menu having fewer calories. When the sleep score is equal to or greater than a preset second score (eg, the second score is higher than the first score), the processor 220 may recommend a meal menu having high calories. Alternatively, when the sleep score is equal to or greater than the first score and lower than the second score, the processor 220 may recommend a meal menu having an intermediate calorie. That is, the processor 220 may determine a recommended meal menu based on the sleep score.
  • a preset second score eg, the second score is higher than the first score
  • the processor 220 may recommend a meal menu having high calories.
  • the processor 220 may recommend a meal menu having an intermediate calorie. That is, the processor 220 may determine a recommended meal
  • the processor 220 may provide the recommended meal menus three times (breakfast, lunch, and dinner) during one cycle based on user information and sleep information.
  • the recommended meal menus provided three times may be the same or different from each other.
  • the processor 220 may provide the recommended meal menus less than 3 times or more than 3 times during one cycle based on user information and sleep information.
  • the processor 220 may provide information on the recommended meal menus less than 3 times or more than 3 times during one cycle according to a user's setting. For example, when the user is on a diet, the processor 220 may recommend a meal menu less than three times.
  • the processor 220 may provide information on the user's sleep state based on the sleep score. For example, if the sleep score is lower than the preset first score, the processor 220 may determine that the sleep is in a bad state. If the sleep score is equal to or greater than a preset second score (eg, the second score is higher than the first score), the processor 220 may determine that the sleep is in a very good state. Alternatively, when the sleep score is equal to or greater than the first score and lower than the second score, the processor 220 may determine that the sleep is in a good state. The processor 220 may display information on the determined sleep state on the display 260 .
  • a preset second score eg, the second score is higher than the first score
  • the processor 220 may determine the recommended meal time three times (breakfast, lunch, and dinner) during one cycle based on the user's sleep information. Also, the processor 220 may provide information on the recommended meal menu at each recommended meal time. The processor 220 may determine the recommended meal time based on at least one of the user's sleep start time and sleep end time. For example, when the user starts sleeping earlier than the reference time, the processor 220 may determine the recommended meal time as a relatively early time in consideration of the corresponding sleep start time. Conversely, when the user starts sleeping later than the reference time, the processor 220 may determine the recommended meal time as a relatively late time in consideration of the corresponding sleep start time.
  • the memory 230 may store data (or information) of the electronic device 201 .
  • the memory 230 may be implemented in the same or similar manner to the memory 130 of FIG. 1 .
  • the processor 220 may store user information and sleep information of the user in the memory 230 .
  • the processor 220 may also store information on the recommended meal menu in the memory 230 .
  • the communication module 240 may transmit/receive data to and from an external electronic device (eg, the wearable electronic device 202 ).
  • the processor 220 may obtain data related to sleep from the wearable electronic device 202 through the communication module 240 .
  • the processor 220 may receive user information from an external server (eg, a server of a specific institution that manages the user's health information) through the communication module 240 .
  • the communication module 240 may be implemented in the same or similar manner to the communication module 190 of FIG. 1 .
  • the display 260 may display information on the electronic device 201 .
  • the processor 220 may display information on a recommended meal menu determined based on user information and sleep information on the display 260 .
  • the display 260 may be implemented in the same or similar manner to the display device 160 of FIG. 1 .
  • the camera 280 may capture an external object and convert it into an image.
  • the processor 220 may acquire at least one of the physiological characteristic information and the health information by photographing the user's health checkup information through the camera 280 .
  • the camera 280 may be implemented in the same or similar manner to the camera 180 of FIG. 1 .
  • the operations of the electronic device 201 described below may be performed by the processor 220 .
  • the subject of the operation is the electronic device 201 .
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of an electronic device providing a recommended meal menu, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device may identify a command for requesting a meal menu recommendation.
  • the electronic device 201 may identify a command for requesting a meal menu recommendation.
  • a specific application (meal menu recommendation application) is executed, the electronic device 201 may identify a command for requesting a meal menu recommendation.
  • the electronic device 201 may identify user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user. For example, when a command for requesting a meal menu recommendation is identified, the electronic device 201 may check user information stored in a memory (eg, the memory 230 of FIG. 2 ). Alternatively, when a command for requesting a meal menu recommendation is confirmed, the electronic device 201 may access an external server to obtain user information.
  • a memory eg, the memory 230 of FIG. 2
  • the electronic device 201 may access an external server to obtain user information.
  • the electronic device 201 may check sleep information on at least one of a user's sleep time, sleep efficiency (or quality of sleep), or waking during sleep. For example, when a command for requesting a meal menu recommendation is identified, the electronic device 201 may check the user's sleep information stored in a memory (eg, the memory 230 of FIG. 2 ). Alternatively, when a command for requesting a meal menu recommendation is identified, the electronic device 201 acquires sleep-related data from the wearable electronic device (eg, the wearable electronic device 202 of FIG. 2 ), and adds Based on the sleep information may be obtained.
  • a memory eg, the memory 230 of FIG. 2
  • the electronic device 201 acquires sleep-related data from the wearable electronic device (eg, the wearable electronic device 202 of FIG. 2 ), and adds Based on the sleep information may be obtained.
  • the electronic device 201 may provide information on a recommended meal menu to the user based on user information and sleep information.
  • the electronic device 201 may display information on a recommended meal menu on a display (eg, the display 260 of FIG. 2 ).
  • the information on the recommended meal menu may include at least one of an image, a name, ingredients, calories, a cooking method, and a video of the meal menu.
  • the electronic device 201 may output a voice for a recommended meal menu through a speaker.
  • the voice for the recommended meal menu may include at least one of the name of the meal menu, ingredients, calories, and a cooking method.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to determine a recommended meal menu, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device may determine a plurality of recommended meal menus based on user information.
  • the electronic device 201 may determine a plurality of recommended meal menus in consideration of the user's preference, allergy, genome, microbiome, or health condition. For example, when the user is allergic to “cucumber”, the electronic device 201 may determine meal menus using ingredients other than “cucumber” as recommended meal menus. Alternatively, when the user has “diabetes,” the electronic device 201 may determine meal menus using ingredients containing less 'carbohydrate' as recommended meal menus. Alternatively, when the user prefers “tomato”, the electronic device 201 may determine meal menus using “tomato” as recommended meal menus.
  • the electronic device 201 may determine a recommended meal menu to be recommended to the user from among a plurality of recommended meal menus based on the user's sleep information. For example, the electronic device 201 may determine, as the recommended meal menu, a meal menu having a meal amount (eg, calories) suitable for the user from among a plurality of recommended meal menus based on the sleep information. For example, if the sleep information indicates that the user did not get sufficient quality sleep, the electronic device 201 may determine a meal menu having relatively few calories among a plurality of recommended meal menus as the recommended meal menu. Alternatively, when the sleep information indicates that the user has received sufficient quality sleep, the electronic device 201 may determine a meal menu having a relatively large number of calories among a plurality of recommended meal menus as the recommended meal menu.
  • a meal menu having a relatively large number of calories among a plurality of recommended meal menus as the recommended meal menu.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to determine a sleep score, according to various embodiments of the present disclosure.
  • an electronic device eg, the electronic device 201 of FIG. 2
  • provides information regarding the user's sleep from the wearable electronic device eg, the wearable electronic device 202 of FIG. 2 ).
  • data can be obtained.
  • the electronic device 201 may periodically acquire data about sleep from the wearable electronic device 202 .
  • the electronic device 201 may acquire data about sleep from the wearable electronic device 202 .
  • the electronic device 201 may obtain sleep data from the wearable electronic device 202 even when a command for requesting sleep state information is confirmed.
  • the electronic device 201 may obtain average values of values related to sleep time, sleep efficiency, and wakefulness during sleep.
  • the average values may mean average values for sleep time, sleep efficiency, and waking during sleep based on general people.
  • the average values may mean average values of people having the same gender and physical condition (eg, height and weight) as the user.
  • the electronic device 201 may obtain average values by accessing an external server.
  • the electronic device 201 may set values previously stored in a memory (eg, the memory 230 of FIG. 2 ) as the average value.
  • the average values may mean previously accumulated average values of the user's sleep time, sleep efficiency, and waking during sleep.
  • the electronic device 201 may access the external server and/or the wearable electronic device 202 to obtain previously accumulated average values of the user's sleep time, sleep efficiency, and waking during sleep.
  • the electronic device 201 based on values for sleep time, sleep efficiency, and waking during sleep, previously stored in a memory (eg, memory 230 in FIG. 2 ) and/or in the wearable electronic device 202 , An average value can also be obtained.
  • the electronic device 201 may measure a first score with respect to sleep time.
  • the first score may be proportional to the actual user's sleep time.
  • the electronic device 201 may determine the first score by comparing the user's sleep time with a preset average sleep time. For example, when the user's sleep time is greater than the average, the electronic device 201 may obtain the first score by calculating the upper percentage based on the normal distribution. For example, the electronic device 201 may determine the total score of the first scores as 40 points and determine the average value as 30 points. In this case, the electronic device 201 may determine the first score for the user's actual sleep time based on the total score and the average value.
  • the electronic device 201 may measure a second score for sleep efficiency (or sleep quality).
  • the second score may be proportional to the sum of deep sleep and REM sleep in the user's sleep time.
  • a weight eg, 1.5 times weight for 1 hour or 2 times weight for 2 hours
  • the electronic device 201 may determine the second score by comparing the user's sleep efficiency with a preset average sleep efficiency. For example, when the sleep efficiency of the user is higher than the average, the electronic device 201 may obtain the second score by calculating the upper percent based on the normal distribution.
  • the electronic device 201 may determine the total score of the second scores as 40 points and determine the average value as 30 points. In this case, the electronic device 201 may determine the second score for the user's sleep efficiency based on the total score and the average value.
  • the electronic device 201 may measure a third score for waking during sleep.
  • the third score may be inversely proportional to the time (and number of times) the user wakes up during sleep.
  • the electronic device 201 may determine the third score by comparing the user's waking time (and the number of times) with a preset average waking time during sleep. For example, when the user's waking time during sleep is greater than the average, the electronic device 201 may obtain the third score by calculating the lower percentage based on the normal distribution.
  • the electronic device 201 may determine the total score of the third scores as 20 points and determine the average value as 15 points. In this case, the electronic device 201 may determine the third score for the user's waking during sleep based on the total score and the average value.
  • the electronic device 201 may determine a sleep score based on the first score, the second score, and the third score. For example, the electronic device 201 may determine the sleep score by adding up the first score, the second score, and the third score. For example, the electronic device 201 may determine the total score of the sleep scores as 100 points and determine the average value as 75 points. In this case, the electronic device 201 may determine the user's sleep score based on the total score and the average value. For example, the sleep score may have a higher value as the user gets good and sufficient sleep. Conversely, the sleep score may have a lower value as the user does not get enough good quality sleep. The electronic device 201 may display information about the sleep score (eg, a score result and/or a message describing the sleep state) through a display (eg, the display 260 of FIG. 2 ).
  • a display eg, the display 260 of FIG. 2 .
  • the electronic device 201 may determine a recommended meal menu based on the sleep score.
  • the electronic device 201 may display information on the recommended meal menu on the display 260 .
  • the electronic device 201 may display information on a recommended meal menu and information on a sleep score together on the display 260 .
  • FIG. 6 is a diagram for describing a method for an electronic device to determine a sleep score, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 201 may display sleep information on a display (eg, the display 260 of FIG. 2 ).
  • the electronic device 201 includes a total sleep time 610 , an actual sleep time 620 , a REM sleep time 630 , and a deep sleep time 635 .
  • sleep efficiency 640 wake up time 650
  • shallow sleep time 660 may be displayed.
  • the electronic device 201 may obtain a second score for the sleep time based on the actual sleep time 620 .
  • the sleep efficiency 640 may mean a ratio of the actual sleep time 620 to the total sleep time.
  • the electronic device 201 may obtain the second score for sleep efficiency in consideration of the REM sleep time 630 , the deep sleep time 635 , and the shallow sleep time 660 in the sleep efficiency 640 . have.
  • the electronic device 201 may obtain a third score for waking during sleep in consideration of the waking time 650 during sleep.
  • the electronic device 201 may display a sleep score 670 based on a first score, a second score, and a third score on the display 260 .
  • the electronic device 201 may also display a description of the sleep state corresponding to the sleep score 670 .
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on a sleep score, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 201 may display a screen 710 for recommending a meal menu to a user.
  • the screen 710 may be an execution screen of an application that recommends a meal menu.
  • the electronic device 201 may perform an operation of acquiring a meal menu to be recommended to the user.
  • the electronic device 201 may determine a plurality of recommended meal menus based on user information. For example, the electronic device 201 may determine three types of recommended meal menus (eg, tomato salad, tomato frittata, and tomato grilled chicken breast) based on user information. For example, when the user is allergic to “cucumber” and prefers “tomato”, the electronic device 201 may determine meal menus using “tomato” excluding “cucumber” as recommended meal menus.
  • three types of recommended meal menus eg, tomato salad, tomato frittata, and tomato grilled chicken breast
  • the electronic device 201 may determine meal menus using “tomato” excluding “cucumber” as recommended meal menus.
  • the electronic device 201 may determine a meal menu to be recommended to the user from among a plurality of recommended meal menus, based on the user's sleep score. For example, when the sleep score is less than a preset first score (eg, 60 points), the electronic device 201 may recommend the first meal menu 720 having fewer calories. The electronic device 201 may recommend the second meal menu 730 having intermediate calories when the sleep score is equal to or greater than a preset first score and is less than a preset second score (eg, 80 points). Alternatively, the electronic device 201 may recommend the third meal menu 740 having high calories when the sleep score is equal to or greater than the preset second score.
  • a preset first score eg, 60 points
  • the electronic device 201 may recommend the first meal menu 720 having fewer calories.
  • the electronic device 201 may recommend the second meal menu 730 having intermediate calories when the sleep score is equal to or greater than a preset first score and is less than a preset second score (eg, 80 points).
  • the electronic device 201 may apply a weight to the target calorie of the user based on the user's sleep score. Also, the electronic device 201 may recommend a meal menu having a calorie corresponding to a calorie to which a weight is applied to the target calorie. For example, the target calorie of the user may be 200 kcal.
  • the electronic device 201 may recommend the first meal menu 720 having 150 kcal by applying a weight of “0.8”.
  • the electronic device 201 may recommend the third meal menu 740 having 230 kcal by applying a weight of “1.1”.
  • the electronic device 201 may recommend the second meal menu 730 having 200 kcal by applying a weight of “1”.
  • the electronic device 201 may recommend a meal menu suitable for the user based on the user's sleep information, for example, a sleep score indicating the user's sleep state.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to determine a meal recommendation time, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device may identify the user's sleep start time.
  • the electronic device 201 may analyze sleep data received from the wearable electronic device 202 to determine a sleep start time.
  • the electronic device 201 may identify a location of a sleep start time within a preset sleep section.
  • the preset sleep period may mean a preset time period in which the user's sleep may start in one cycle.
  • the electronic device 201 may determine from which position the user's sleep started within the entire time period.
  • the electronic device 201 may determine a meal recommendation time in a preset meal section based on the position of the sleep start time.
  • the preset meal section may mean a preset time section in which the user's breakfast, lunch, or dinner meal can be started in one cycle.
  • the electronic device 201 may determine the meal recommendation time in the preset meal section as an early time.
  • the electronic device 201 may determine the meal recommendation time in the preset meal section as a late time.
  • the electronic device 201 may provide information on a meal recommendation time through a display (eg, the display 260 of FIG. 2 ).
  • the electronic device 201 may display a meal recommendation message on the display 260 during the meal recommendation time.
  • the electronic device 201 may provide information on the meal recommendation time through a voice through a speaker.
  • the electronic device 201 may provide information on recommended meal times three times a day (eg, breakfast, lunch, and dinner). However, the number of times the meal recommendation time is provided during one cycle may be changed by a user's setting.
  • the electronic device 201 may additionally determine a meal recommendation time. For example, even if the meal recommendation time is determined three times a day, the electronic device 201 may additionally provide information on the meal recommendation time when the user's sleep is not confirmed in the preset sleep section. Through this, even when the user performs a shift work or a night shift, the electronic device 201 may provide information on the meal recommendation time.
  • the electronic device 201 may determine a recommended fasting time. For example, the electronic device 201 may determine a time interval between meal intervals as a fasting recommendation time based on the user's sleep start time. The electronic device 201 may display a fasting recommendation message on the display 260 during the fasting recommendation time.
  • FIG. 9 is a diagram for describing a method for an electronic device to determine a meal recommendation time, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device may set a sleep section 920 in one cycle.
  • the electronic device 201 may check the user's sleep start time.
  • the electronic device 201 may identify the location of the user's sleep start time in the sleep section 920 .
  • the electronic device 201 may identify a first time position corresponding to the early sleep 921 within a preset sleep section 920 .
  • the electronic device 201 may identify a second time position corresponding to the late sleep 925 within a preset sleep section 920 .
  • the electronic device 201 may determine a meal recommendation time in the preset meal section 930 based on the position of the sleep start time. For example, when the user's early sleep 921 is confirmed, the electronic device 201 may identify a third time position corresponding to the first time position within the meal section 930 . The electronic device 201 may determine the time corresponding to the third time position as the meal recommendation time. For example, the electronic device 201 may recommend the early meal time 931 as the meal time. Alternatively, when the user's late sleep 925 is confirmed, the electronic device 201 may identify a fourth time position corresponding to the second time position within the meal section 930 . The electronic device 201 may determine the time corresponding to the fourth time position as the meal recommendation time. For example, the electronic device 201 may recommend a late meal time 935 as a meal time.
  • the electronic device 201 may recommend to the user to eat at the determined meal recommendation time through a display (eg, the display 260 of FIG. 2 ) and/or a speaker.
  • a display eg, the display 260 of FIG. 2
  • a speaker e.g., the speaker
  • FIG. 9 illustrates an embodiment in which one meal time is recommended, the technical spirit of the present invention may not be limited thereto.
  • the electronic device 201 may recommend meal times three times (breakfast, lunch, and dinner) during one cycle.
  • FIGS. 8 and 9 illustrate a method in which the electronic device 201 determines a meal recommendation time based on a user's sleep start time.
  • the electronic device 201 may determine a meal recommendation time based on the user's sleep end time.
  • the electronic device 201 may determine the meal recommendation time based on the location of the sleep end time within the preset wake-up section.
  • the electronic device 201 may determine a meal recommendation time in consideration of a sleep start time and a sleep end time. For example, the electronic device 201 may determine the meal recommendation time based on the location of the user's sleep start time within the preset sleep section and the location of the user's sleep end time within the preset sleep end section.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to provide a recommended meal menu at a meal recommendation time, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device may provide information on a recommended meal menu at a meal recommendation time.
  • the electronic device 201 detects an early meal time (eg, early in FIG. 9 ).
  • the meal time 931) may be determined as a meal recommendation time.
  • the electronic device 201 may provide information 1020 on a recommended meal menu based on user information and sleep information at the determined meal recommendation time (eg, 6:00 am) 1010 .
  • the electronic device 201 may recommend a meal menu (eg, tomato salad) having fewer calories.
  • the electronic device 201 detects a late meal time (eg, the late hour of FIG. 9 ).
  • the meal time 935) may be determined as a meal recommendation time.
  • the electronic device 201 may provide information 1040 on a recommended meal menu based on user information and sleep information at the determined meal recommendation time (eg, 8:00 am) 1030 .
  • the electronic device 201 may recommend a high-calorie meal menu (eg, grilled chicken breast with tomatoes).
  • FIG. 11 is a diagram for describing a method for an electronic device to obtain health information, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 201 may photograph the user's health examination result (eg, an examination result image or examination result sheet) through a camera (eg, the camera 280 of FIG. 2 ).
  • the electronic device 201 may recognize a text included in the photographed health checkup result, and obtain information corresponding to the recognized text as physiological characteristic information and/or health information of the user.
  • the electronic device 201 captures the first examination result (eg, the user's health examination result) 1120 , and uses AI technology to display the text included in the first examination result 1120 .
  • the electronic device 201 may process the acquired text and store and utilize it as the user's health information.
  • the electronic device 201 may confirm that the user does not have diabetes and that there is no dyslipidemia based on the first test result 1120 .
  • the electronic device 201 may transmit information about the acquired text to an external server so that the acquired text is managed as the user's health information by the external server.
  • the electronic device 201 captures the second test result (eg, the user's microbiome analysis result) 1130 , and uses AI technology to capture the results included in the second test result 1130 by using AI technology.
  • text can be recognized.
  • the electronic device 201 may process the acquired text and store and utilize it as physiological characteristic information of the user. For example, the electronic device 201 may confirm that “tomato”, “cucumber”, and “eggplant” are appropriate ingredients to the user based on the second test result 1130 .
  • the electronic device 201 may transmit information on the acquired text to an external server so that the acquired text is managed as the user's physiological characteristic information by the external server.
  • the electronic device 201 may integrate and manage data inspected by other organizations other than data managed by an external server.
  • FIG. 12 is a flowchart illustrating a method for an electronic device to provide a recommended meal menu and/or a recommended exercise, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device selects one of the user's personal characteristic information, physiological characteristic information, or health information (or health state).
  • a plurality of recommended meal menus may be determined based on user information including at least one.
  • the electronic device 201 may determine a plurality of recommended meal menus in consideration of the user's preference, allergy, genome, microbiome, or health condition (eg, chronic disease and/or information on medications to be taken). .
  • the electronic device 201 may determine meal menus using ingredients other than “cucumber” as recommended meal menus.
  • the electronic device 201 may determine meal menus using ingredients containing less 'carbohydrate' as recommended meal menus.
  • the electronic device 201 may determine meal menus using “tomato” as recommended meal menus.
  • the electronic device 201 may check the user's health target information.
  • the health target information may include information set in order to maintain a health state (eg, weight, muscle, and exercise intensity) that the user targets.
  • health goals may include maintaining weight, losing weight, gaining weight, maintaining muscle, gaining muscle, maintaining exercise volume, increasing exercise intensity (or quantity of exercise), and maintaining exercise intensity.
  • the health target information may be set by the user.
  • the electronic device 201 may check monitoring information including at least one of user's exercise information, meal information, location information, and sleep information.
  • the exercise information may include information indicating the user's exercise state.
  • the exercise information may be obtained through a sensor included in the electronic device 201 and/or the wearable electronic device 202 .
  • the exercise information may be input into the electronic device 201 by the user.
  • the meal information may include information on the food previously consumed by the user.
  • meal information may be input to the electronic device 201 by a user.
  • the location information may include information on a place where the user (or the electronic device 201) is located.
  • the location information may be obtained based on a GPS signal.
  • sleep information may be obtained based on a sleep score.
  • the electronic device 201 performs a recommended meal menu and/or recommended exercise to be recommended to a user from among a plurality of recommended meal menus based on user information, health target information, and monitoring information.
  • a meal menu having a meal amount (eg, calories) and characteristics suitable for the user from among a plurality of recommended meal menus as a recommended meal menu.
  • the electronic device 201 may determine a meal menu having relatively few calories among a plurality of recommended meal menus as the recommended meal menu.
  • the electronic device 201 may determine a recommended meal menu suitable for the user's personal characteristics and physiological characteristics while having few calories. Also, in consideration of the user's location, the electronic device 201 may determine a meal menu that can be provided by a restaurant located near the user as the recommended meal menu. Also, the electronic device 201 may determine the recommended meal menu in consideration of food eaten by the user and/or exercise or sleep previously performed by the user.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a method of an electronic device providing a recommended meal menu and/or a recommended exercise, according to various embodiments of the present disclosure.
  • the electronic device 201 may obtain information on a recommended meal menu and/or recommended exercise through the server 204 .
  • the electronic device 201 may acquire user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information (or health status) of the user. For example, the electronic device 201 may acquire user information based on a result of the user's health checkup according to the above-described method.
  • the electronic device 201 may transmit user information to the server 204 .
  • the server 204 may be a server for acquiring information about a recommended meal menu and/or recommended exercise provided to a user.
  • the electronic device 201 may obtain health target information of a user set in the electronic device 201 or the wearable electronic device 202 .
  • the electronic device 201 may transmit health target information to the server 204 .
  • the electronic device 201 may acquire monitoring information in real time. In operation 1311 , the electronic device 201 may transmit monitoring information to the server 204 .
  • the server 204 selects a recommended meal menu and/or recommended exercise to be recommended to a user among a plurality of recommended meal menus based on the user information, the health target information, and the monitoring information. information can be obtained.
  • the server 204 may transmit information on the recommended meal menu and/or recommended exercise to the electronic device 201 .
  • the electronic device 201 may provide information on a recommended meal menu and/or recommended exercise to the user through the display 260 and/or the speaker.
  • the above-described operations may be performed by the wearable electronic device 202 .
  • the wearable electronic device 201 may provide information about a recommended meal menu and/or recommended exercise obtained from the server to the user.
  • the order in which the electronic device 201 shown in FIG. 13 transmits various pieces of information (eg, user information, health target information, and monitoring information) to the server 204 is for convenience of description, and the The technical features may not be limited thereto.
  • the electronic device 201 may transmit various pieces of information to the server.
  • the electronic device 201 may transmit user information and health target information to the server 204 in advance.
  • FIG. 14 is a diagram for describing a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on a health goal, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 201 may display a screen 1410 for recommending a meal menu to a user.
  • the screen 1410 may be an execution screen of an application for recommending a meal menu.
  • the electronic device 201 may perform an operation of acquiring a meal menu to be recommended to the user.
  • the electronic device 201 may determine a plurality of recommended meal menus based on user information. For example, the electronic device 201 may determine three types of recommended meal menus (eg, assorted sushi, tofu mushroom salad, and white rice noodles) based on user information.
  • three types of recommended meal menus eg, assorted sushi, tofu mushroom salad, and white rice noodles
  • the electronic device 201 may determine a meal menu to be recommended to the user from among a plurality of recommended meal menus based on a health goal set by the user in the electronic device 201 .
  • the electronic device 201 may recommend the first meal menu 1425 having normal calories. For example, the electronic device 201 may identify the location of the user (or the location of the electronic device 201 ) based on the GPS signal. When the user's location is a specific restaurant, the electronic device 201 may acquire menu information of the specific restaurant and determine the first meal menu 1425 from among the acquired menu information. For example, the electronic device 201 may determine the first meal menu 1425 (eg, assorted sushi) among meal menus (eg, udon and assorted sushi) included in the menu information. In this case, the electronic device 201 may display an additional description 1420 of the first meal menu 1425 through the display 260 .
  • the first meal menu 1425 eg, assorted sushi
  • meal menus eg, udon and assorted sushi
  • the electronic device 201 may recommend the second meal menu 1435 having a low calorie. For example, the electronic device 201 may identify the location of the user (or the location of the electronic device 201 ) based on the GPS signal. When the user's location is near a specific restaurant (eg, a salad specialty store), the electronic device 201 may obtain menu information of the specific restaurant and determine the second meal menu 1435 from among the acquired menu information. For example, the electronic device 201 may determine the second meal menu 1435 (eg, tofu mushroom salad) from among the meal menus included in the menu information. In this case, the electronic device 201 may display an additional description 1430 of the second meal menu 1435 through the display 260 .
  • the electronic device 201 may display an additional description 1430 of the second meal menu 1435 through the display 260 .
  • the electronic device 201 may recommend a third meal menu 1445 having a high calorie content. For example, the electronic device 201 may identify the location of the user (or the location of the electronic device 201 ) based on the GPS signal. When the user's location is near a specific restaurant, the electronic device 201 may obtain menu information of the specific restaurant and determine the third meal menu 1445 from among the acquired menu information. For example, the electronic device 201 may determine the third meal menu 1445 (eg, boiled rice noodles) from among the meal menus included in the menu information. In this case, the electronic device 201 may display an additional description 1440 of the third meal menu 1445 through the display 260 .
  • the electronic device 201 may display an additional description 1440 of the third meal menu 1445 through the display 260 .
  • 15 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended exercise based on exercise information, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 201 may display a screen 1510 for recommending an exercise method to the user.
  • the screen 1510 may be an execution screen of an application that recommends a recommended exercise (or a recommended exercise method).
  • the electronic device 201 may perform an operation of acquiring an exercise method to be recommended to the user.
  • the electronic device 201 may determine a plurality of recommended exercises (or recommended exercise methods) based on user information. For example, the electronic device 201 may determine three types of recommended exercises (eg, high-intensity exercise, medium-intensity exercise, and low-intensity exercise) based on user information.
  • recommended exercises eg, high-intensity exercise, medium-intensity exercise, and low-intensity exercise
  • the electronic device 201 may provide user exercise information input to the electronic device 201 by a user or acquired through a sensor included in the electronic device 201 and/or the wearable electronic device 202 . Based on (eg, information indicating the user's exercise state), an exercise (or exercise method) to be recommended to the user among a plurality of recommended exercises may be determined. Also, the electronic device 201 may determine an exercise (or exercise method) to be recommended to the user from among a plurality of recommended exercises in consideration of the user's physiological characteristic information.
  • the electronic device 201 may recommend the first exercise method 1525 for recommending high-intensity exercise when the exercise state is “insufficient amount of exercise”. For example, the electronic device 201 measures the heart rate of the user through the electronic device 201 and/or the wearable electronic device 201, and when the heart rate is less than the first reference heart rate (eg, 64% of the maximum heart rate), It may be determined that the user's exercise state is "lack of exercise amount". In this case, the electronic device 201 may recommend the first exercise method 1525 for recommending high-intensity exercise. The electronic device 201 may display an additional description 1520 of the first exercise method 1525 through the display 260 . According to an embodiment, the electronic device 201 may recommend medium-intensity exercise or low-intensity exercise instead of high-intensity exercise when many exercise effects can be derived with a small amount of exercise having a small physiological characteristic of the user.
  • the first reference heart rate eg, 64% of the maximum heart rate
  • the electronic device 201 may recommend the second exercise method 1535 for recommending moderate-intensity exercise.
  • the electronic device 201 measures the heart rate of the user through the electronic device 201 and/or the wearable electronic device 201 , and the heart rate is greater than or equal to the first reference heart rate (eg, 64% of the maximum heart rate) and the second If the second reference heart rate (eg, 76% of the maximum heart rate) is less than the reference heart rate, it may be determined that the exercise state of the user is "normal amount of exercise”. In this case, the electronic device 201 may recommend the second exercise method 1535 for recommending moderate-intensity exercise.
  • the first reference heart rate eg, 64% of the maximum heart rate
  • the electronic device 201 may recommend the second exercise method 1535 for recommending moderate-intensity exercise.
  • the electronic device 201 may display an additional description 1530 of the second exercise method 1535 through the display 260 .
  • the electronic device 201 may recommend low-intensity exercise instead of moderate-intensity exercise when many exercise effects can be derived with a small amount of exercise with a small physiological characteristic of the user.
  • the electronic device 201 may recommend high-intensity exercise instead of moderate-intensity exercise when a small exercise effect can be derived with a large quantity of exercise having a user's physiological characteristics.
  • the electronic device 201 may recommend a third exercise method 1545 for recommending low-intensity exercise when the exercise state is “a lot of exercise.” For example, the electronic device 201 measures the heart rate of the user through the electronic device 201 and/or the wearable electronic device 201, and when the heart rate is equal to or greater than the second reference heart rate (eg, 76% of the maximum heart rate), It may be determined that the user's exercise state is "a lot of exercise.” In this case, the electronic device 201 may recommend the third exercise method 1545 for recommending low-intensity exercise. The electronic device 201 may display an additional description 1540 of the third exercise method 1545 through the display 260 . According to an embodiment, the electronic device 201 may recommend moderate-intensity exercise or high-intensity exercise instead of low-intensity exercise when a small exercise effect can be derived with a large quantity of exercise having a user's physiological characteristics.
  • the second reference heart rate eg, 76% of the maximum heart rate
  • 16 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on user characteristics, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 201 may display a screen 1610 for recommending a meal menu to a user.
  • the screen 1610 may be an execution screen of an application for recommending a meal menu.
  • the electronic device 201 may perform an operation of acquiring a meal menu to be recommended to the user.
  • the electronic device 201 may determine recommended meal menus based on user information including the user's physiological characteristic information.
  • the physiological characteristic information of the user may be input by the user or may be obtained from an external server.
  • the electronic device 201 may configure the first meal menu 1625 including sugar (or a large amount of sugar). ) can be recommended.
  • the electronic device 201 may display an additional description 1620 of the recommended first meal menu 1625 through the display 260 .
  • the additional description 1620 may include an image representing the recommended first meal menu 1625 .
  • the additional description 1620 may also include information (eg, text and/or images) about the non-recommended meal menu.
  • the electronic device 201 may display the second meal menu 1635 including fat and carbohydrate. can recommend In this case, the electronic device 201 may display an additional description 1630 of the recommended second meal menu 1635 through the display 260 .
  • the additional description 1630 may include an image representing the recommended second meal menu 1635 .
  • the additional description 1630 may also include information (eg, text and/or images) about the non-recommended meal menu.
  • 17 is a diagram for explaining a method of providing, by an electronic device, a recommended meal menu based on user characteristics, according to various embodiments of the present disclosure
  • the electronic device 201 may display a screen 1710 for recommending a meal menu to a user.
  • the screen 1710 may be an execution screen of an application for recommending a meal menu.
  • the electronic device 201 may perform an operation of acquiring a meal menu to be recommended to the user.
  • the electronic device 201 may determine recommended meal menus based on user information including the user's physiological characteristic information and chronic disease information.
  • user information including the user's physiological characteristic information and chronic disease information.
  • the user's physiological characteristic information and the chronic disease information may be input by the user or may be obtained from an external server.
  • the electronic device 201 may display a specific nutrient (eg, , vitamin K) that does not include foods (eg, vegetables) containing a lot of sugar, but may recommend the first meal menu 1725 that includes (or includes a lot of sugar).
  • the first meal menu 1725 may include food that can control the user's blood sugar and specific nutrients.
  • the electronic device 201 may display an additional description 1720 of the recommended first meal menu 1725 through the display 260 .
  • the additional description 1720 may include an image representing the recommended first meal menu 1725 .
  • the additional description 1720 may also include information (eg, text and/or images) about the non-recommended meal menu.
  • the electronic device 201 may display a low fat, high A second meal menu 1735 including protein and carbohydrates may be recommended.
  • the second meal menu 1735 may include food that can control the user's blood sugar and blood pressure.
  • the electronic device 201 may display an additional description 1730 of the recommended second meal menu 1735 through the display 260 .
  • the additional description 1730 may include an image representing the recommended second meal menu 1735 .
  • the additional description 1730 may also include information (eg, text and/or images) about the non-recommended meal menu.
  • the electronic device 201 further considers at least one of health target information, location information, exercise information, sleep information, and health status of the user as well as user information indicating the characteristics of the user, and provides a meal menu suitable for the user. can recommend
  • An electronic device includes a display and a processor, wherein the processor acquires user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user, and sleep time of the user , sleep efficiency (quality), or to obtain sleep information on at least one of waking during sleep, based on the user information and the sleep information, may be set to provide information on a recommended meal menu.
  • the processor may be configured to determine a plurality of recommended meal menus based on the user information, and to determine the recommended meal menu from among the plurality of recommended meal menus based on the sleep information.
  • the processor may be configured to provide information on a meal recommendation time based on at least one of a sleep start time and a sleep end time in the user's one cycle.
  • the processor may be set to determine the meal recommendation time in a preset meal section included in the work cycle, based on the location of the user's sleep start time in a preset sleep section included in the work cycle .
  • the processor may be configured to display information on the recommended meal menu on the display at the meal recommendation time.
  • the processor determines a sleep score based on the user's first score for the sleep time, a second score for the sleep efficiency, and a third score for waking during sleep, and based on the sleep score It may be set to determine the recommended meal menu.
  • the processor compares the user's sleep time with a preset average sleep time to measure the first score, compares the preset average sleep efficiency with the user's sleep efficiency to measure the second score, and
  • the third score may be measured by comparing the average waking time during sleep with the user's waking time during sleep, and the sleep score may be determined by adding the first score, the second score, and the third score.
  • the processor checks the calories of each of the plurality of recommended meal menus, and provides a recommended meal menu matching the calories obtained by applying a weight corresponding to the sleep score to the target calories of the user among the plurality of recommended meal menus. It may be set to determine a recommended meal menu.
  • the processor may be configured to acquire at least one of the physiological characteristic information and the health information by photographing the health checkup information of the user through the camera of the electronic device.
  • the processor may be configured to acquire data related to the user's sleep from an external wearable electronic device.
  • the processor may be configured to provide information on the recommended meal menu by further considering at least one of the user's health goal information, location information, and exercise information.
  • a method of operating an electronic device includes an operation of obtaining user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of a user, the user's sleep time, sleep efficiency (quality), Alternatively, it may include an operation of acquiring sleep information on at least one of waking during sleep, and an operation of providing information on a recommended meal menu based on the user information and the sleep information.
  • the operation of providing information on the recommended meal menu may include determining a plurality of recommended meal menus based on the user information and determining the recommended meal menu from among the plurality of recommended meal menus based on the sleep information. It can include actions.
  • the method of operating the electronic device may further include providing information on a meal recommendation time based on at least one of a sleep start time and a sleep end time in the user's one cycle.
  • the operation of providing information on the meal time may include, based on the location of the user's sleep start time in the preset sleep section included in the work cycle, recommending the meal in the preset meal section included in the work cycle It may include an operation to determine the time.
  • the operation of providing information on the recommended meal menu may include displaying information on the recommended meal menu on the display at the meal recommendation time.
  • the operation of providing information on the recommended meal menu is based on the user's first score for the sleep time, the second score for the sleep efficiency, and the third score for waking during sleep. It may include an operation of determining the recommended meal menu based on the determining operation and the sleep score.
  • the operation of providing information on the recommended meal menu includes an operation of checking the calories of each of the plurality of recommended meal menus and adding a weight corresponding to the sleep score to the target calorie of the user among the plurality of recommended meal menus.
  • the method may include determining a recommended meal menu matching the applied calories as the recommended meal menu.
  • the method of operating the electronic device may further include acquiring at least one of the physiological characteristic information and the health information by photographing the user's health checkup information through a camera of the electronic device.
  • the method of operating the electronic device may further include acquiring data related to the user's sleep from an external wearable electronic device.
  • the operation of providing information on the recommended meal menu may include providing information on the recommended meal menu in consideration of at least one of health target information, location information, and exercise information of the user. .
  • a computer-readable nonvolatile recording medium when executed by a processor of an electronic device, allows the processor to store user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user.
  • user information including at least one of personal characteristic information, physiological characteristic information, and health information of the user.
  • sleep information about at least one of the user's sleep time, sleep efficiency (quality), or waking during sleep, and to provide information on a recommended meal menu based on the user information and the sleep information instructions can be stored.
  • Each of the above-described components of the electronic device may be composed of one or more components, and the name of the corresponding component may vary depending on the type of the electronic device.
  • the electronic device may be configured to include at least one of the above-described components, and some components may be omitted or may further include additional other components.
  • the functions of the components prior to being combined may be identically performed.

Abstract

다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 디스플레이 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하고, 상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하고, 상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.

Description

식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 전자 장치와 이의 동작 방법
다양한 실시 예들은, 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 전자 장치와 이의 동작 방법에 관한 것이다.
근자에 들어서, 사용자의 생체 정보를 측정할 수 있는 센서를 포함하는 전자 장치들이 개발되고 있다. 사용자는, 전자 장치를 이용하여 신체와 관련된 정보를 측정하고, 자신의 신체 상태를 파악할 수 있다. 또한, 사용자는, 웨어러블 전자 장치를 이용하여 일상 생활에서 신체와 관련된 정보를 측정하고, 자신의 신체 상태를 파악할 수 있다.
전자 장치 및/또는 웨어러블 전자 장치는 센서를 이용하여 사용자의 심박, 산소 포화도, 스트레스, 수면, 및 혈압 등과 관련된 여러 가지 생체 정보들을 측정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치 및/또는 웨어러블 전자 장치는 센서를 이용하여 사용자의 신체 일부를 센싱할 수 있다. 전자 장치 또는 웨어러블 전자 장치는 센서를 통해 획득된 센싱 정보를 이용하여 사용자의 여러 가지 건강과 관련된 정보들을 측정할 수 있다.
건강에 대한 관심이 증가하면서, 균형잡힌 식사 조절에 대한 관심도 증가하고 있다. 전자 장치 및/또는 웨어러블 전자 장치에 포함된 센서를 통해 획득된 센싱 정보를 이용하여 식사와 관련된 정보를 제공하는 서비스가 개발되고 있다.
한편, 건강에 대한 관심이 증가함에 따라, 건강한 수면에 대한 관심도 증가하고 있다. 예컨대, 전자 장치 및/또는 웨어러블 전자 장치에 포함된 센서를 통해 획득된 센싱 정보를 이용하여 수면과 관련된 정보를 제공하는 서비스가 개발되고 있다. 예컨대, 사용자는, 수면 중 웨어러블 전자 장치를 착용하여, 수면에 대한 정보를 획득할 수 있다.
기존의 개인 맞춤형 식이 조절 서비스는 사용자의 유전자형이나 장내 마이크로바이옴과 같은 생리적 특성을 기반으로 하였다. 다만, 보다 효율적인 건강 유지를 위해서는 수면 패턴에 따른 식사 메뉴와 식사 시간의 조절이 필요하다. 예컨대, 수면 시간이 저하되거나 수면의 질이 떨어지면, 랩틴 호르몬이 감소하고 그렐릴 호르몬이 증가할 수 있다. 렙틴 호르면이 감소하거나 그렐릴 호르몬이 증가하면, 사용자의 식욕이 증가할 수 있고, 사용자의 비만 위험도가 증가할 수 있다. 즉, 사용자가 양질의 충분한 수면을 취하지 못하면, 사용자는 식이 관련 호르몬의 변화로 인해 비만 위험이 증가하고, 건강이 악화될 수 있다. 다만, 기존의 식이 조절 서비스는 생리적 특성과 함께 사용자의 수면이나 활동과 같은 실제 생활 패턴을 고려하여 사용자에게 적절한 식사 메뉴 및 식사 시간에 대한 정보를 제공하지 못했다.
다양한 실시예들은, 전자 장치가 사용자의 생리적 특성 정보 뿐만 아니라 사용자의 수면 정보를 더 고려하여 사용자의 실제 생활 패턴에 맞춘 식사 메뉴에 대한 정보를 추천해주는 방법을 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 디스플레이 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하고, 상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하고, 상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 동작, 상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하는 동작, 및 상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 비휘발성 기록 매체는, 전자 장치의 프로세서에 의해서 실행될 때, 상기 프로세서가, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하고, 상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하고, 상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 사용자의 생리적 특성 정보 뿐만 아니라 사용자의 실제 수면 정보를 더 고려하여 사용자의 생활 패턴에 맞춘 식사 메뉴에 대한 정보를 추천해주는 전자 장치와 이의 동작 방법을 제공할 수 있다.
도 1은, 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2a와 도 2b는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치와 웨어러블 전자 장치를 포함하는 전자 시스템의 도면들이다.
도 3은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 4는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴를 결정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 5는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 수면 점수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 6은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 수면 점수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 수면 점수에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 식사 추천 시간을 결정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 9는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 식사 추천 시간을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 식사 추천 시간에 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 11은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 건강 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동을 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 13은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동을 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 14는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 건강 목표에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 운동 정보에 기초하여 추천 운동을 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 사용자 특성에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 사용자 특성에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2a와 도 2b는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치와 웨어러블 전자 장치를 포함하는 전자 시스템의 도면들이다.
도 2a를 참조하면, 전자 시스템은, 전자 장치(201)와 웨어러블 전자 장치(202)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 웨어러블 전자 장치(202)와 데이터를 송수신할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 도 1의 전자 장치(101)와 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 입력에 의해 개인 특성 정보(예컨대, 알러지 및/또는 음식 선호도)를 획득할 수 있다. 전자 장치(201)는, 특정 기관의 서버를 통해, 생리적 특정 정보(예컨대, 유전자 검사 결과 및/또는 마이크로바이옴 검사 결과) 및/또는 건강 정보(예컨대, 건강 검진 결과)를 획득할 수 있다. 예컨대, 유전자 검사 결과는, 건강관리, 영양소 대상 경향성, 운동 효과 경향성, 미각 민감도, 질병 민감도 등의 검사 결과를 포함할 수 있다. 마이크로바이옴 검사 결과는, 위, 장, 피부, 구강, 호흡기 등에 포함된 마이크로바이옴에 대한 검사 결과를 포함할 수 있다. 건강 검진 결과는 신체 계측, 혈액 표지자, 당뇨, 심혈관, 고지혈증, 혈액, 혈압, 간, 신장, 및/또는 폐 등에 대한 검사 결과를 포함할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 카메라를 통해 사용자의 건강 검진 결과를 촬영하고, 촬영된 건강 검진 결과에 포함된 텍스트를 분석하여 생리적 특정 정보(예컨대, 유전체 및/또는 마이크로바이옴) 및/또는 건강 정보(예컨대, 건강 검진 결과)를 획득할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 웨어러블 전자 장치(202)로부터 사용자의 수면에 관련된 데이터를 수신할 수 있다. 전자 장치(201)는, 웨어러블 전자 장치(202)로부터 획득된 사용자의 수면에 관련된 데이터를 분석하고, 수면 시간, 수면 효율(또는 수면의 질), 및 수면 중 깸에 대한 수면 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여, 출력 장치(예컨대, 디스플레이 및/또는 스피커)를 통해 사용자에게 추천하는 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면에 대한 정보(예컨대, 수면 시작 시간 및/또는 수면 종료 시간)에 기초하여, 식사 추천 시간에 대한 정보도 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(202)는, 사용자가 착용할 수 있는 형태로 구현될 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(202)는 워치형 웨어러블 전자 장치(202)로 구현될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(202)는, 적어도 하나의 센서를 포함할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(202)는, 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 생체 신호를 센싱하고, 센싱된 데이터를 획득할 수 있다. 웨어러블 전자 장치(202)는, 센싱된 데이터를 전자 장치(201)로 전송할 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(202)는, 사용자가 수면 중인 상태에서, 사용자의 수면과 관련된 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 전자 장치(201)로 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 웨어러블 전자 장치(202)는, 사용자의 수면과 관련된 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 분석하여 사용자의 수면에 대한 수면 정보를 획득할 수 있다. 또한, 웨어러블 전자 장치(202)는 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득할 수도 있다. 웨어러블 전자 장치(202)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여, 출력 장치(예컨대, 디스플레이 및/또는 스피커)를 통해 사용자에게 추천하는 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 웨어러블 전자 장치(202)는, 사용자의 수면에 대한 정보에 기초하여, 식사 추천 시간에 대한 정보도 제공할 수 있다.
한편, 이하에서는, 설명의 편의를 위해, 전자 장치(201)가 사용자의 수면에 대한 정보를 획득하고, 획득된 수면에 대한 정보에 기초하여 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 실시 예를 중점적으로 설명할 것이다. 다만, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않고, 웨어러블 전자 장치(202)가 자체적으로 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수도 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(202)는, 사용자의 수면에 대한 정보를 획득하고, 획득된 수면에 대한 정보에 기초하여 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수 있다.
도 2b를 참조하면, 전자 장치(201)는, 프로세서(220), 메모리(230), 통신 모듈(240), 디스플레이(260), 및 카메라(280)를 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는 전자 장치(201)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(220)는, 도 1의 프로세서(120)와 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는, 사용자의 수면 시간, 수면 질(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(220)는, 메모리(230)에 사용자 정보 및 수면 정보를 저장할 수 있다. 프로세서(220)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는, 사용자의 일 주기에서 수면 시작 시간 또는 수면 종료 시간 중 적어도 하나에 기초하여 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공할 수 있다. 프로세서(220)는, 식사 추천 시간에 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수도 있다. 예컨대, 추천 식사 메뉴는, 사용자에게 적합한 식사량(예컨대, 칼로리)을 가지고, 사용자에게 적합한 식재료를 이용한 식사 메뉴일 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여, 사용자에게 적합한 칼로리를 가지는 추천 식사 메뉴를 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 사용자 정보에 포함된 사용자의 성별, 체중, 체형, 건강 상태 등을 포함하는 사용자 정보 및 수면 상태에 관련된 수면 정보에 기초하여, 사용자에게 적합한 식사량을 가지는 칼로리에 대응하는 식사 메뉴를 추천할 수 있다. 또는, 프로세서(220)는, 사용자에 의해 설정된 목표 칼로리에 매치되는 추천 식사 메뉴를 결정할 수도 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 사용자가 다이어트 중인 경우, 사용자에 의해 설정된 목표 칼로리에 매치되는 식사 메뉴를 추천할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 사용자의 수면 시간, 수면 질(quality), 및 수면 중 깸 각각에 대한 점수(또는 값)을 측정하고, 측정된 점수(또는 값)에 기초하여 수면 점수를 판단할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 수면 점수가 기설정된 제1점수보다 낮으면 적은 칼로리를 가지는 식사 메뉴를 추천할 수 있다. 프로세서(220)는, 수면 점수가 기설정된 제2점수(예컨대, 제2점수는 제1점수보다 높음) 이상이면, 높은 칼로리를 가지는 식사 메뉴를 추천할 수 있다. 또는, 프로세서(220)는, 수면 점수가 제1점수 이상이고 제2점수보다 낮으면, 중간 칼로리를 가지는 식사 메뉴를 추천할 수 있다. 즉, 프로세서(220)는, 수면 점수에 기초하여 추천 식사 메뉴를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여, 일 주기 동안 3번(아침, 점심, 및 저녁)의 횟수로 추천 식사 메뉴들을 제공할 수 있다. 예컨대, 3번의 횟수로 제공되는 추천 식사 메뉴들은 서로 동일하거나 다를 수 있다. 다만, 프로세서(220)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여, 일 주기 동안 3번보다 적은 횟수 또는 3번보다 많은 횟수로 추천 식사 메뉴들을 제공할 수도 있다. 또는, 프로세서(220)는, 사용자의 설정에 의해 일 주기 동안 3번보다 적은 횟수 또는 3번보다 많은 횟수로 추천 식사 메뉴들에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 사용자가 다이어트 중인 경우, 3번 보다 적은 횟수로 식사 메뉴를 추천할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 수면 점수에 기초하여 사용자의 수면 상태에 대한 정보를 제공할 수도 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 수면 점수가 기설정된 제1점수보다 낮으면 나쁜 상태의 수면이라고 판단할 수 있다. 프로세서(220)는, 수면 점수가 기설정된 제2점수(예컨대, 제2점수는 제1점수보다 높음) 이상이면, 매우 좋은 상태의 수면이라고 판단할 수 있다. 또는, 프로세서(220)는, 수면 점수가 제1점수 이상이고 제2점수 보다 낮으면, 좋은 상태의 수면이라고 판단할 수 있다. 프로세서(220)는, 판단된 수면 상태에 대한 정보를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 프로세서(220)는, 사용자의 수면 정보에 기초하여, 일 주기 동안 3번(아침, 점심, 및 저녁)의 횟수로 추천 식사 시간을 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는, 각 추천 식사 시간에 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수 있다. 프로세서(220)는, 사용자의 수면 시작 시간 또는 수면 종료 시간 중 적어도 하나에 기초하여 추천 식사 시간을 결정할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 사용자가 기준 시간에 비해 일찍 수면을 시작한 경우, 해당 수면 시작 시간을 고려하여 추천 식사 시간을 상대적으로 이른 시간으로 결정할 수 있다. 반대로, 프로세서(220)는, 사용자가 기준 시간에 비해 늦게 수면을 시작한 경우, 해당 수면 시작 시간을 고려하여 추천 식사 시간을 상대적으로 늦은 시간으로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 메모리(230)는, 전자 장치(201)의 데이터(또는 정보)를 저장할 수 있다. 예컨대, 메모리(230)는, 도 1의 메모리(130)와 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 메모리(230)에 사용자의 사용자 정보 및 수면 정보를 저장할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는, 메모리(230)에 추천 식사 메뉴에 대한 정보도 저장할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 통신 모듈(240)은, 외부 전자 장치(예컨대, 웨어러블 전자 장치(202))와 데이터를 송수신할 수 있다. 프로세서(220)는, 통신 모듈(240)을 통해, 웨어러블 전자 장치(202)로부터 수면에 관련된 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는, 통신 모듈(240)을 통해, 외부의 서버(예컨대, 사용자의 건강 정보를 관리하는 특정 기관의 서버)로부터 사용자 정보를 수신할 수도 있다. 예컨대, 통신 모듈(240)은, 도 1의 통신 모듈(190)과 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 디스플레이(260)는, 전자 장치(201)의 정보를 표시할 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여 결정된 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 예컨대, 디스플레이(260)는, 도 1의 표시 장치(160)와 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 카메라(280)는, 외부의 객체를 촬영하여 이미지로 변환시킬 수 있다. 예컨대, 프로세서(220)는, 카메라(280)를 통해 사용자의 건강 검진 정보를 촬영하여 상기 생리적 특성 정보 또는 상기 건강 정보 중 적어도 하나를 획득할 수 있다. 예컨대, 카메라(280)는, 도 1의 카메라(180)와 동일 내지 유사하게 구현될 수 있다.
한편, 이하에서 설명하는 전자 장치(201)의 동작들 중 적어도 일부는 프로세서(220)에 의해 수행될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위해 동작의 주체를 전자 장치(201)로 가정하고 설명할 것이다.
도 3은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 3을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 301에서, 전자 장치(예컨대, 도 2의 전자 장치(201))는, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령을 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자 입력에 응답하여, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령을 확인할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 특정 어플리케이션(식사 메뉴 추천 어플리케이션)이 실행되면, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 303에서, 전자 장치(201)는, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령이 확인되면, 메모리(예컨대, 도 2의 메모리(230))에 저장된 사용자 정보를 확인할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령이 확인되면, 외부의 서버에 액세스하여 사용자 정보를 획득할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 305에서, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 시간, 수면 효율(또는 수면의 질(quality)), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령이 확인되면, 메모리(예컨대, 도 2의 메모리(230))에 저장된 사용자의 수면 정보를 확인할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령이 확인되면, 웨어러블 전자 장치(예컨대, 도 2의 웨어러블 전자 장치(202))로부터 수면과 관련된 데이터를 획득하고, 획득된 데이터에 기초하여 수면 정보를 획득할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 307에서, 전자 장치(201)는, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여 사용자에게 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 디스플레이(예컨대, 도 2의 디스플레이(260))에 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 표시할 수 있다. 예컨대, 추천 식사 메뉴에 대한 정보는, 식사 메뉴의 이미지, 이름, 재료, 칼로리, 조리 방법, 또는 동영상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 스피커를 통해 추천 식사 메뉴에 대한 음성을 출력할 수도 있다. 예컨대, 추천 식사 메뉴에 대한 음성은, 식사 메뉴의 이름, 재료, 칼로리, 또는 조리 방법 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 4는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴를 결정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 4를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 401에서, 전자 장치(예컨대, 도 2의 전자 장치(201))는 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 선호도, 알러지, 유전체, 마이크로바이옴, 또는 건강 상태를 고려하여 복수의 추천 식사 메뉴들 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자가 "오이"에 대한 알러지가 있는 경우, "오이"를 제외한 식재료를 이용하는 식사 메뉴들을 추천 식사 메뉴들로 결정할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자가 "당뇨"가 있는 경우, '탄수화물'이 적게 함유된 식재료를 이용한 식사 메뉴들을 추천 식사 메뉴들로 결정할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자가 "토마토"를 선호하는 경우, "토마토"를 이용한 식사 메뉴들을 추천 식사 메뉴들로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 403에서, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 정보에 기초하여, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 사용자에게 추천할 추천 식사 메뉴를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 수면 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들 중 사용자에게 적합한 식사량(예컨대, 칼로리)를 가진 식사 메뉴를 추천 식사 메뉴로 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 수면 정보가 사용자가 양질의 충분한 수면을 취하지 못한 것을 나타내면, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상대적으로 적은 칼로리를 가진 식사 메뉴를 추천 식사 메뉴로 결정할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 수면 정보가 사용자가 양질의 충분한 수면을 취한 것을 나타내면, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상대적으로 많은 칼로리를 가진 식사 메뉴를 추천 식사 메뉴로 결정할 수 있다.
도 5는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 수면 점수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 5를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(예컨대, 도 2의 전자 장치(201))는, 웨어러블 전자 장치(예컨대, 도 2의 웨어러블 전자 장치(202))로부터 사용자의 수면에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 웨어러블 전자 장치(202)로부터 주기적으로 수면에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 식사 메뉴의 추천을 요청하는 명령이 확인되면, 웨어러블 전자 장치(202)로부터 수면에 대한 데이터를 획득할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 수면 상태에 대한 정보를 요청하는 명령이 확인될 때에도, 웨어러블 전자 장치(202)로부터 수면에 대한 데이터를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 수면 점수를 측정하기 이전에 수면 시간, 수면 효율, 및 수면 중 깸과 관련된 값들의 평균 값들을 획득할 수 있다. 예컨대, 평균값들은, 일반적인 사람들을 기준으로 수면 시간, 수면 효율, 및 수면 중 깸에 대한 평균값들을 의미할 수 있다. 또는, 평균값들은, 사용자와 동일한 성별과 신체 조건(예컨대, 신장 및 체중)을 가지는 사람들의 평균값들을 의미할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 외부 서버에 액세스하여 평균값들을 획득할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 메모리(예컨대, 도 2의 메모리(230))에 미리 저장된 값들을 평균값으로 설정할 수도 있다.
다른 실시 예에 따라, 평균값들은, 기존에 축적된 사용자의 수면 시간, 수면 효율, 및 수면 중 깸에 대한 평균값들을 의미할 수도 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 외부 서버 및/또는 웨어러블 전자 장치(202)에 액세스하여 기존에 축적된 사용자의 수면 시간, 수면 효율, 및 수면 중 깸에 대한 평균값들을 획득할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 메모리(예컨대, 도 2의 메모리(230)) 및/또는 웨어러블 전자 장치(202)에 미리 저장된 수면 시간, 수면 효율, 및 수면 중 깸에 대한 값들에 기초하여, 평균값을 획득할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 501에서, 전자 장치(201)는, 수면 시간에 대한 제1점수를 측정할 수 있다. 예컨대, 제1점수는 실제 사용자의 수면 시간에 비례할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 시간과 기설정된 평균 수면 시간을 비교하여 제1점수를 판단할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 시간이 평균 대비 많을 때, 정규 분포 기준 상위 퍼센트를 산출하여 제1점수를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 제1점수의 총점을 40점으로 결정하고, 평균값을 30점으로 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 총점과 평균값을 기준으로 사용자의 실제 수면 시간에 대한 제1점수를 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 503에서, 전자 장치(201)는, 수면 효율(또는 수면의 질)에 대한 제2점수를 측정할 수 있다. 예컨대, 제2점수는 사용자의 수면 시간에서, 깊은 수면과 렘(rem) 수면의 합에 비례할 수 있다. 또한, 깊은 수면과 렘 수면의 지속 시간이 일정 시간(예컨대, 1시간 또는 2시간) 이상이면 가중치(예컨대, 1시간일 때 1.5배 가중치 또는 2시간일 때 2배 가중치)를 부여하여 제2점수를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 효율과 기설정된 평균 수면 효율을 비교하여 제2점수를 판단할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 효율이 평균 대비 높을 때, 정규 분포 기준 상위 퍼센트를 산출하여 제2점수를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 제2점수의 총점을 40점으로 결정하고, 평균값을 30점으로 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 총점과 평균값을 기준으로 사용자의 수면 효율에 대한 제2점수를 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 505에서, 전자 장치(201)는 수면 중 깸에 대한 제3점수를 측정할 수 있다. 예컨대, 제3점수는 사용자의 수면 중 깸 시간(및 횟수)에 반비례할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 중 깸 시간(및 횟수)과 기설정된 평균 수면 중 깸 시간을 비교하여 제3점수을 판단할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 중 깸 시간이 평균 대비 많을 때, 정규 분포 기준 하위 퍼센트를 산출하여 제3점수를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 제3점수의 총점을 20점으로 결정하고, 평균값을 15점으로 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 총점과 평균값을 기준으로 사용자의 수면 중 깸에 대한 제3점수를 판단할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 507에서, 전자 장치(201)는, 제1점수, 제2점수, 및 제3점수에 기초하여 수면 점수를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 제1점수, 제2점수, 및 제3점수를 합하여 수면 점수를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 수면 점수의 총점을 100점으로 결정하고, 평균값을 75점으로 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는 총점과 평균값을 기준으로 사용자의 수면 점수를 결정될 수 있다. 예컨대, 수면 점수는, 사용자가 양질의 충분한 수면을 취할수록 높은 값을 가질 수 있다. 반대로, 수면 점수는, 사용자가 양질의 충분한 수면을 취하지 못할 수록, 낮은 값을 가질 수 있다. 전자 장치(201)는, 수면 점수에 대한 정보(예컨대, 점수 결과 및/또는 수면 상태를 설명하는 메시지)를 디스플레이(예컨대, 도 2의 디스플레이(260))를 통해 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 509에서, 전자 장치(201)는, 수면 점수에 기초하여 추천 식사 메뉴를 결정할 수 있다. 전자 장치(201)는, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는, 추천 식사 메뉴에 대한 정보와 수면 점수에 대한 정보를 함께 디스플레이(260)에 표시할 수도 있다.
도 6은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 수면 점수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 수면 정보를 디스플레이(예컨대, 도 2의 디스플레이(260))에 표시할 수 있다.
도 6의 (a)를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 전체 수면 시간(610), 실제 수면 시간(620), 렘 수면 시간(630), 깊은 수면 시간(635), 수면 효율(640), 수면 중 깸 시간(650), 및 얕은 수면 시간(660)에 대한 정보를 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 실제 수면 시간(620)에 기초하여 수면 시간에 대한 제2점수를 획득할 수 있다. 수면 효율(640)은, 전체 수면 시간에서 실제 수면 시간(620)이 가지는 비율을 의미할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 수면 효율(640)에서 렘 수면 시간(630), 깊은 수면 시간(635), 및 얕은 수면 시간(660)을 고려하여 수면 효율에 대한 제2점수를 획득할 수 있다. 전자 장치(201)는, 수면 중 깸 시간(650)을 고려하여 수면 중 깸에 대한 제3점수를 획득할 수 있다.
도 6의 (b)를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 제1점수, 제2점수, 및 제3점수에 기초한 수면 점수(670)를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 수면 점수(670)에 대응하는 수면 상태에 대한 설명도 함께 표시할 수 있다.
도 7은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 수면 점수에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자에게 식사 메뉴를 추천하기 위한 화면(710)을 표시할 수 있다. 예컨대, 화면(710)은, 식사 메뉴를 추천하는 어플리케이션의 실행 화면일 수 있다. 전자 장치(201)는, 화면(710)에 포함된 객체(715)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 사용자에게 추천할 식사 메뉴를 획득하는 동작을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자 정보에 기초하여 3가지 형태의 추천 식사 메뉴들(예컨대, 토마토 샐러드, 토마토 프리타타, 토마토 닭가슴살 구이)을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자가 "오이"에 대한 알러지가 있고 "토마토"를 선호하는 경우, "오이"를 제외하고 "토마토"를 이용한 식사 메뉴들을 추천 식사 메뉴들로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 점수에 기초하여, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 사용자에게 추천할 식사 메뉴를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 수면 점수가 기설정된 제1점수(예컨대, 60점) 미만이면, 적은 칼로리를 가지는 제1식사 메뉴(720)를 추천할 수 있다. 전자 장치(201)는, 수면 점수가 기설정된 제1점수 이상이고, 기설정된 제2점수(예컨대, 80점) 미만이면, 중간 칼로리를 가지는 제2식사 메뉴(730)를 추천할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 수면 점수가 기설정된 제2점수 이상이면, 높은 칼로리를 가지는 제3식사 메뉴(740)를 추천할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 점수에 기초하여 사용자의 목표 칼로리에 가중치를 적용할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는, 목표 칼로리에 가중치가 적용된 칼로리에 대응하는 칼로리를 가지는 식사 메뉴를 추천할 수 있다. 예컨대, 사용자의 목표 칼로리가 200kcal일 수 있다. 전자 장치(201)는, 수면 점수가 기설정된 제1점수 미만일 경우 "0.8" 가중치를 적용하여 150kcal를 가지는 제1식사 메뉴(720)를 추천할 수 있다. 전자 장치(201)는, 수면 점수가 제2점수 이상일 경우 "1.1" 가중치를 적용하여 230kcal를 가지는 제3식사 메뉴(740)를 추천할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 수면 점수가 제1점수 이상이고, 제2점수 미만일 경우 "1" 가중치를 적용하여 200kcal를 가지는 제2식사 메뉴(730)를 추천할 수 있다.
이를 통해, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 정보, 예컨대, 사용자의 수면 상태를 나타내는 수면 점수에 기초하여 사용자에게 적합한 식사 메뉴를 추천할 수 있다.
도 8은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 식사 추천 시간을 결정하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 8을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 801에서, 전자 장치(예컨대, 도 2의 전자 장치(201))는, 사용자의 수면 시작 시간을 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 웨어러블 전자 장치(202)로부터 수신된 수면에 대한 데이터를 분석하여 수면 시작 시간을 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 803에서, 전자 장치(201)는, 기설정된 수면 구간 내에서 수면 시작 시간의 위치를 확인할 수 있다. 예컨대, 기설정된 수면 구간은, 일 주기에서 사용자의 수면이 시작될 수 있는 미리 설정된 시간 구간을 의미할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 전체 시간 구간 내에서 사용자의 수면이 어느 정도 위치에서 시작되었는지 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 805에서, 전자 장치(201)는, 수면 시작 시간의 위치에 기초하여, 기설정된 식사 구간에서 식사 추천 시간을 결정할 수 있다. 예컨대, 기설정된 식사 구간은, 일 주기에서 사용자의 아침 식사, 점심 식사, 또는 저녁 식사가 시작될 수 있는 미리 설정된 시간 구간을 의미할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 시작 시간이 전체 시간 구간에서 이른 시간에 위치하면, 기설정된 식사 구간에서 식사 추천 시간을 이른 시간으로 결정할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 시작 시간이 전체 시간 구간에서 늦은 시간에 위치하면, 기설정된 식사 구간에서 식사 추천 시간을 늦은 시간으로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 807에서, 전자 장치(201)는, 식사 추천 시간에 대한 정보를 디스플레이(예컨대, 도 2의 디스플레이(260))를 통해 제공할 수 있다. 전자 장치(201)는, 식사 추천 시간 동안에, 식사을 추천하는 메시지를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는, 스피커를 통해 식사 추천 시간에 대한 정보를 음성을 통해 제공할 수도 있다. 전자 장치(201)는, 하루에 3회(예컨대, 아침, 점심, 및 저녁) 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공할 수 있다. 다만, 일주기 동안 식사 추천 시간을 제공하는 횟수는 사용자의 설정에 의해 변경될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 기설정된 수면 구간에서 사용자의 수면이 확인되지 않을 경우, 추가로 식사 추천 시간을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 하루에 3회 식사 추천 시간을 결정하였더라도, 기설정된 수면 구간에서 사용자의 수면이 확인되지 않을 경우 추가로 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해, 사용자가 교대 근무나 야간 근무를 수행할 때에도, 전자 장치(201)는 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 금식 추천 시간을 결정할 수도 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 시작 시간에 기초하여, 식사 구간들 사이의 시간 구간을 금식 추천 시간으로 결정할 수 있다. 전자 장치(201)는, 금식 추천 시간 동안에, 금식을 추천하는 메시지를 디스플레이(260)에 표시할 수 있다.
도 9는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 식사 추천 시간을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9를 참조하면, 전자 장치(예컨대, 도 2의 전자 장치(201))는, 일 주기에서 수면 구간(920)을 설정할 수 있다. 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 시작 시간을 확인할 수 있다. 전자 장치(201)는, 수면 구간(920)에서 사용자의 수면 시작 시간의 위치를 확인할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 이른 수면(921)이 확인되면, 기설정된 수면 구간(920) 내에서 이른 수면(921)에 대응하는 제1시간 위치를 확인할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자의 늦은 수면(925)이 확인되면, 기설정된 수면 구간(920) 내에서 늦은 수면(925)에 대응하는 제2시간 위치를 확인할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 수면 시작 시간의 위치에 기초하여, 기설정된 식사 구간(930)에서 식사 추천 시간을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 이른 수면(921)이 확인되면, 식사 구간(930) 내에서 제1시간 위치에 대응하는 제3시간 위치를 확인할 수 있다. 전자 장치(201)는, 제3시간 위치에 대응하는 시간을 식사 추천 시간으로 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 이른 식사 시간(931)을 식사 시간으로 추천할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자의 늦은 수면(925)이 확인되면, 식사 구간(930) 내에서 제2시간 위치에 대응하는 제4시간 위치를 확인할 수 있다. 전자 장치(201)는, 제4시간 위치에 대응하는 시간을 식사 추천 시간으로 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 늦은 식사 시간(935)을 식사 시간으로 추천할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 결정된 식사 추천 시간에 식사할 것을 디스플레이(예컨대, 도 2의 디스플레이(260)) 및/또는 스피커를 통해 사용자에게 추천할 수 있다.
비록 설명의 편의를 위해, 도 9에서는 하나의 식사 시간을 추천하는 실시 예에 대하여 도시하고 있으나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않을 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 상술한 방법에 따라 일 주기 동안 3회(아침, 점심, 및 저녁)에 걸려 식사 시간을 추천할 수 있다.
한편, 도 8과 도 9는 전자 장치(201)가 사용자의 수면 시작 시간에 기초하여 식사 추천 시간을 결정하는 방법을 설명하였다. 다만, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정되지 않고, 전자 장치(201)는, 사용자의 수면 종료 시간에 기초하여 식사 추천 시간을 결정할 수도 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 기설정된 기상 구간 내에서 수면 종료 시간의 위치에 기초하여 식사 추천 시간을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 수면 시작 시간 및 수면 종료 시간을 고려하여 식사 추천 시간을 결정할 수도 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 기설정된 수면 구간 내에서 사용자의 수면 시작 시간의 위치 및 기설정된 수면 종료 구간 내에서 사용자의 수면 종료 시간의 위치에 기초하여 식사 추천 시간을 결정할 수 있다.
도 10은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 식사 추천 시간에 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 10을 참조하면, 전자 장치(예컨대, 도 2의 전자 장치(201))는, 식사 추천 시간에 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공할 수 있다.
도 9와 도 10의 (a)를 참조하면, 전자 장치(201)는, 사용자의 이른 수면(예컨대, 도 9의 이른 시간(921))이 확인되면, 이른 식사 시간(예컨대, 도 9의 이른 식사 시간(931))을 식사 추천 시간으로 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 결정된 식사 추천 시간(예컨대, 오전 6시)(1010)에, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여 추천 식사 메뉴에 대한 정보(1020)를 제공할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 수면 점수가 기설정된 제1점수 미만일 경우, 적은 칼로리를 가지는 식사 메뉴(예컨대, 토마토 샐러드)를 추천할 수 있다.
도 9와 도 10의 (b)를 참조하면, 전자 장치(201)는, 사용자의 늦은 수면(예컨대, 도 9의 이른 시간(925))이 확인되면, 늦은 식사 시간(예컨대, 도 9의 늦은 식사 시간(935))을 식사 추천 시간으로 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 결정된 식사 추천 시간(예컨대, 오전 8시)(1030)에, 사용자 정보 및 수면 정보에 기초하여 추천 식사 메뉴에 대한 정보(1040)를 제공할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 수면 점수가 기설정된 제2점수 이상일 경우, 높은 칼로리를 가지는 식사 메뉴(예컨대, 토마토를 곁들인 닭가슴살 구이)를 추천할 수 있다.
도 11은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 건강 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 전자 장치(201)는, 카메라(예컨대, 도 2의 카메라(280))를 통해 사용자의 건강 검진 결과(예컨대, 검진 결과 이미지 또는 검진 결과지)를 촬영할 수 있다. 전자 장치(201)는, 촬영된 건강 검진 결과에 포함된 텍스트를 인식하고, 인식된 텍스트에 대응하는 정보를 사용자의 생리적 특성 정보 및/또는 건강 정보로 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 제1검사 결과(예컨대, 사용자의 건강 검진 결과)(1120)를 촬영하고, AI 기술을 이용하여 제1검사 결과(1120)에 포함된 텍스트를 인식할 수 있다. 전자 장치(201)는, 획득된 텍스트를 처리하여 사용자의 건강 정보로 저장 및 활용할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 제1검사 결과(1120)에 기초하여 사용자가 당뇨가 없음을 확인하고, 이상지질혈증이 없음을 확인할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 획득된 텍스트를 외부의 서버에 의해 사용자의 건강 정보로 관리되도록 외부의 서버로 획득된 텍스트에 대한 정보를 전송할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 제2검사 결과(예컨대, 사용자의 마이크로바이옴 분석 결과)(1130)를 촬영하고, AI 기술을 이용하여 제2검사 결과(1130)에 포함된 텍스트를 인식할 수 있다. 전자 장치(201)는, 획득된 텍스트를 처리하여 사용자의 생리적 특성 정보로 저장 및 활용할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 제2검사 결과(1130)에 기초하여 사용자에게 "토마토", "오이", "가지"가 적절한 식재료임을 확인할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 획득된 텍스트를 외부의 서버에 의해 사용자의 생리적 특성 정보로 관리되도록 외부의 서버로 획득된 텍스트에 대한 정보를 전송할 수도 있다.
이를 통해, 전자 장치(201)는, 외부의 서버에서 관리되던 데이터 외의 타기관에 의해 검사된 데이터를 통합하여 관리하도록 할 수 있다.
도 12는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동을 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 12를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 동작 1201에서, 전자 장치(예컨대, 도 2의 전자 장치(201))는 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보(또는 건강 상태) 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자의 선호도, 알러지, 유전체, 마이크로바이옴, 또는 건강 상태(예컨대, 만성 질환 및/또는 복용하는 약의 정보)를 고려하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자가 "오이"에 대한 알러지가 있는 경우, "오이"를 제외한 식재료를 이용하는 식사 메뉴들을 추천 식사 메뉴들로 결정할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자가 "당뇨"가 있는 경우, '탄수화물'이 적게 함유된 식재료를 이용한 식사 메뉴들을 추천 식사 메뉴들로 결정할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자가 "토마토"를 선호하는 경우, "토마토"를 이용한 식사 메뉴들을 추천 식사 메뉴들로 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1203에서, 전자 장치(201)는, 사용자의 건강 목표 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 건강 목표 정보는, 사용자가 목표하는 건강 상태(예컨대, 체중, 근육, 운동 강도)를 유지하기 위해 설정되는 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 건강 목표는, 체중 유지, 체중 감량, 체중 증량, 근육 유지, 근육 증량, 운동량 유지, 운동 강도(또는 운동량) 증가, 및 운동 강도 유지를 포함할 수 있다. 예컨대, 건강 목표 정보는 사용자에 의해 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1205에서, 전자 장치(201)는, 사용자의 운동 정보, 식사 정보, 위치 정보, 수면 정보 중 적어도 하나를 포함하는 모니터링 정보를 확인할 수 있다. 예컨대, 운동 정보는, 사용자의 운동 상태를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 운동 정보는, 전자 장치(201) 및/또는 웨어러블 전자 장치(202)에 포함된 센서를 통해 획득될 수 있다. 또는, 운동 정보는, 사용자에 의해 전자 장치(201)에 입력될 수도 있다. 예컨대, 식사 정보는, 사용자가 이전에 섭취한 음식에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 식사 정보는, 사용자에 의해 전자 장치(201)에 입력될 수 있다. 예컨대, 위치 정보는, 사용자(또는 전자 장치(201))가 위치한 장소에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예컨대, 위치 정보는, GPS 신호에 기반하여 획득될 수 있다. 예컨대, 수면 정보는, 수면 점수에 기초하여 획득될 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1207에서, 전자 장치(201)는, 사용자 정보, 건강 목표 정보, 및 모니터링 정보에 기초하여, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 사용자에게 추천할 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자 정보, 건강 목표 정보, 및 모니터링 정보에 기초하여, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 사용자에게 적합한 식사량(예컨대, 칼로리)과 특성을 가진 식사 메뉴를 추천 식사 메뉴로 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 건강 목표 정보가 체중 감소를 나타내면, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상대적으로 적은 칼로리를 가진 식사 메뉴를 추천 식사 메뉴로 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 적은 칼로리를 가지면서 사용자의 개인 특성과 생리적 특성에 적합한 추천 식사 메뉴를 결정할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는, 사용자의 위치를 고려하여, 사용자 주변에 위치한 식당에서 제공할 수 있는 식사 메뉴를 추천 식사 메뉴로 결정할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는, 사용자가 이전에 섭취한 음식 및/또는 사용자가 이전에 수행한 운동이나 수면을 고려하여, 추천 식사 메뉴로 결정할 수 있다.
도 13은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동을 제공하는 방법을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 13을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 서버(204)를 통해, 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동에 대한 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1301에서, 전자 장치(201)는, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보(또는 건강 상태) 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 상술한 방법에 따라, 사용자의 건강 검진 결과에 기반한 사용자 정보를 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1303에서, 전자 장치(201)는, 사용자 정보를 서버(204)로 전송할 수 있다. 예컨대, 서버(204)는, 사용자에게 제공하는 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동에 대한 정보를 획득하기 위한 서버일 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1305에서, 전자 장치(201)는, 전자 장치(201) 또는 웨어러블 전자 장치(202)에 설정된 사용자의 건강 목표 정보를 획득할 수 있다. 동작 1307에서, 전자 장치(201)는, 건강 목표 정보를 서버(204)로 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1309에서, 전자 장치(201)는, 모니터링 정보를 실시간으로 획득할 수 있다. 동작 1311에서, 전자 장치(201)는, 모니터링 정보를 서버(204)로 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1313에서, 서버(204)는, 사용자 정보, 건강 목표 정보, 및 모니터링 정보에 기초하여, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 사용자에게 추천할 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동에 대한 정보를 획득할 수 있다. 동작 1315에서, 서버(204)는, 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동에 대한 정보를 전자 장치(201)로 전송할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 동작 1317에서, 전자 장치(201)는, 디스플레이(260) 및/또는 스피커를 통해, 사용자에게 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동에 대한 정보를 제공할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 상술한 동작들(동작 1301~1317)은, 웨어러블 전자 장치(202)에 의해 수행될 수 있다. 예컨대, 웨어러블 전자 장치(201)는, 서버로부터 획득된 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.
한편, 도 13에서 도시된 전자 장치(201)가 서버(204)로 여러 정보들(예컨대, 사용자 정보, 건강 목표 정보, 및 모니터링 정보)을 전송하는 순서는 설명의 편의를 위한 것이고, 본 발명의 기술적 특징은 이에 한정되지 않을 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자가 추천 식사 메뉴 및/또는 추천 운동의 확인을 요청했을 때, 여러 정보들을 서버로 전송할 수 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 미리 서버(204)에 사용자 정보 및 건강 목표 정보를 전송할 수도 있다.
도 14는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 건강 목표에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 14를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자에게 식사 메뉴를 추천하기 위한 화면(1410)을 표시할 수 있다. 예컨대, 화면(1410)은, 식사 메뉴를 추천하는 어플리케이션의 실행 화면일 수 있다. 전자 장치(201)는, 화면(1410)에 포함된 객체(1415)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 사용자에게 추천할 식사 메뉴를 획득하는 동작을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자 정보에 기초하여 3가지 형태의 추천 식사 메뉴들(예컨대, 모듬 초밥, 두부 버섯 샐러드, 누룽지 백숙)을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자에 의해 전자 장치(201)에 설정된 건강 목표에 기초하여, 복수의 추천 식사 메뉴들 중 사용자에게 추천할 식사 메뉴를 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 건강 목표가 "체중 유지"인 경우, 보통 칼로리를 가지는 제1식사 메뉴(1425)를 추천할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, GPS 신호에 기초하여 사용자의 위치(또는 전자 장치(201)의 위치)를 확인할 수 있다. 전자 장치(201)는, 사용자의 위치가 특정 식당인 경우, 특정 식당의 메뉴 정보를 획득하고, 획득된 메뉴 정보 중 제1식사 메뉴(1425)를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 메뉴 정보에 포함된 식사 메뉴들(예컨대, 우동 및 모듬 초밥) 중 제1식사 메뉴(1425)(예컨대, 모듬 초밥)를 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 제1식사 메뉴(1425)에 대한 추가 설명(1420)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 건강 목표가 "체중 감량"인 경우, 낮은 칼로리를 가지는 제2식사 메뉴(1435)를 추천할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, GPS 신호에 기초하여 사용자의 위치(또는 전자 장치(201)의 위치)를 확인할 수 있다. 전자 장치(201)는, 사용자의 위치가 특정 식당(예컨대, 샐러드 전문점) 근처인 경우, 특정 식당의 메뉴 정보를 획득하고, 획득된 메뉴 정보 중 제2식사 메뉴(1435)를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 메뉴 정보에 포함된 식사 메뉴들중 제2식사 메뉴(1435)(예컨대, 두부 버섯 샐러드)를 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 제2식사 메뉴(1435)에 대한 추가 설명(1430)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 건강 목표가 "체중 증량(또는 근육 증량)"인 경우, 높은 칼로리를 가지는 제3식사 메뉴(1445)를 추천할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, GPS 신호에 기초하여 사용자의 위치(또는 전자 장치(201)의 위치)를 확인할 수 있다. 전자 장치(201)는, 사용자의 위치가 특정 식당 근처인 경우, 특정 식당의 메뉴 정보를 획득하고, 획득된 메뉴 정보 중 제3식사 메뉴(1445)를 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 메뉴 정보에 포함된 식사 메뉴들 중 제3식사 메뉴(1445)(예컨대, 누룽지 백숙)를 결정할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 제3식사 메뉴(1445)에 대한 추가 설명(1440)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다.
도 15는, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 운동 정보에 기초하여 추천 운동을 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 15를 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자에게 운동 방법을 추천하기 위한 화면(1510)을 표시할 수 있다. 예컨대, 화면(1510)은, 추천 운동(또는 추천 운동 방법)을 추천하는 어플리케이션의 실행 화면일 수 있다. 전자 장치(201)는, 화면(1510)에 포함된 객체(1515)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 사용자에게 추천할 운동 방법을 획득하는 동작을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 운동들(또는 추천 운동 방법들)을 결정할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 사용자 정보에 기초하여 3가지 형태의 추천 운동들(예컨대, 고강도 운동, 중강도 운동, 및 저강도 운동)을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자에 의해 전자 장치(201)에 입력되거나 전자 장치(201) 및/또는 웨어러블 전자 장치(202)에 포함된 센서를 통해 획득된 사용자의 운동 정보(예컨대, 사용자의 운동 상태를 나타내는 정보)에 기초하여, 복수의 추천 운동들 중 사용자에게 추천할 운동(또는 운동 방법)을 결정할 수 있다. 또한, 전자 장치(201)는, 사용자의 생리적 특성 정보에 더 고려하여, 복수의 추천 운동들 중 사용자에게 추천할 운동(또는 운동 방법)을 결정할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 운동 상태가 "운동량 부족"인 경우, 고강도의 운동을 추천하는 제1운동 방법(1525)을 추천할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 전자 장치(201) 및/또는 웨어러블 전자 장치(201)를 통해 사용자의 심박수를 측정하고, 심박수가 제1기준 심박수(예컨대, 최대 심박수의 64%) 미만인 경우, 사용자의 운동 상태가 "운동량 부족"이라고 판단할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 고강도의 운동을 추천하는 제1운동 방법(1525)을 추천할 수 있다. 전자 장치(201)는, 제1운동 방법(1525)에 대한 추가 설명(1520)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자의 생리적 특성이 적은 운동량으로 많은 운동 효과가 도출될 수 있는 경우, 고강도의 운동 대신 중강도 운동 또는 저강도 운동을 추천할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 운동 상태가 "운동량 보통"인 경우, 중강도의 운동을 추천하는 제2운동 방법(1535)을 추천할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 전자 장치(201) 및/또는 웨어러블 전자 장치(201)를 통해 사용자의 심박수를 측정하고, 심박수가 제1기준 심박수(예컨대, 최대 심박수의 64%) 이상이고 제2기준 심박수(예컨대, 최대 심박수의 76%) 미만인 경우, 사용자의 운동 상태가 "운동량 보통"이라고 판단할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 중강도의 운동을 추천하는 제2운동 방법(1535)을 추천할 수 있다. 전자 장치(201)는, 제2운동 방법(1535)에 대한 추가 설명(1530)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자의 생리적 특성이 적은 운동량으로 많은 운동 효과가 도출될 수 있는 경우, 중강도의 운동 대신 저강도 운동을 추천할 수도 있다. 또는, 전자 장치(201)는, 사용자의 생리적 특성이 많은 운동량으로 적은 운동 효과가 도출될 수 있는 경우, 중강도의 운동 대신 고강도 운동을 추천할 수도 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 운동 상태가 "운동량 많음"인 경우, 저강도의 운동을 추천하는 제3운동 방법(1545)을 추천할 수 있다. 예컨대, 전자 장치(201)는, 전자 장치(201) 및/또는 웨어러블 전자 장치(201)를 통해 사용자의 심박수를 측정하고, 심박수가 제2기준 심박수(예컨대, 최대 심박수의 76%) 이상인 경우, 사용자의 운동 상태가 "운동량 많음"이라고 판단할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 저강도의 운동을 추천하는 제3운동 방법(1545)을 추천할 수 있다. 전자 장치(201)는, 제3운동 방법(1545)에 대한 추가 설명(1540)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자의 생리적 특성이 많은 운동량으로 적은 운동 효과가 도출될 수 있는 경우, 저강도의 운동 대신 중강도 운동 또는 고강도 운동을 추천할 수도 있다.
도 16은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 사용자 특성에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자에게 식사 메뉴를 추천하기 위한 화면(1610)을 표시할 수 있다. 예컨대, 화면(1610)은, 식사 메뉴를 추천하는 어플리케이션의 실행 화면일 수 있다. 전자 장치(201)는, 화면(1610)에 포함된 객체(1615)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 사용자에게 추천할 식사 메뉴를 획득하는 동작을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는 사용자의 생리적 특성 정보를 포함하는 사용자 정보에 기초하여 추천 식사 메뉴들을 결정할 수 있다. 예컨대, 사용자의 생리적 특성 정보는 사용자에 의해 입력되거나 외부 서버로부터 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자 정보(예컨대, 사용자의 생리적 특성 정보)가 "당류 감응 낮음"인 경우, 당을 포함(또는 당을 많이 포함)하는 제1식사 메뉴(1625)를 추천할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 추천하는 제1식사 메뉴(1625)에 대한 추가 설명(1620)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다. 예컨대, 추가 설명(1620)은, 추천하는 제1식사 메뉴(1625)를 나타내는 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 추가 설명(1620)은, 비추천 식사 메뉴에 대한 정보(예컨대, 텍스트 및/또는 이미지)도 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자 정보(예컨대, 사용자의 생리적 특성 정보)가 "지방과 탄수화물 섭취 비율 중요"인 경우, 지방과 탄수화물을 포함하는 제2식사 메뉴(1635)를 추천할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 추천하는 제2식사 메뉴(1635)에 대한 추가 설명(1630)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다. 예컨대, 추가 설명(1630)은, 추천하는 제2식사 메뉴(1635)를 나타내는 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 추가 설명(1630)은, 비추천 식사 메뉴에 대한 정보(예컨대, 텍스트 및/또는 이미지)도 포함할 수 있다.
도 17은, 다양한 실시 예들에 따른, 전자 장치가 사용자 특성에 기초하여 추천 식사 메뉴를 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17을 참조하면, 다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자에게 식사 메뉴를 추천하기 위한 화면(1710)을 표시할 수 있다. 예컨대, 화면(1710)은, 식사 메뉴를 추천하는 어플리케이션의 실행 화면일 수 있다. 전자 장치(201)는, 화면(1710)에 포함된 객체(1715)에 대한 사용자 입력이 확인되면, 사용자에게 추천할 식사 메뉴를 획득하는 동작을 수행할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는 사용자의 생리적 특성 정보 및 만성 질환에 대한 정보를 포함하는 사용자 정보에 기초하여 추천 식사 메뉴들을 결정할 수 있다. 예컨대, 사용자의 생리적 특성 정보 및 만성 질환에 대한 정보는 사용자에 의해 입력되거나 외부 서버로부터 획득할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자 정보(예컨대, 사용자의 생리적 특성 정보 및 만성 질환에 대한 정보)가 "부정맥, 항응고제 복용" 및 "당류 감응 낮음"인 경우, 특정 영양소(예컨대, 비타민 K)를 많이 포함하는 음식(예컨대, 채소류)를 포함하지 않고, 당을 포함(또는 당을 많이 포함)하는 제1식사 메뉴(1725)를 추천할 수 있다. 예컨대, 제1식사 메뉴(1725)는 사용자의 혈당과 특정 영양소를 조절할 수 있는 음식을 포함할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 추천하는 제1식사 메뉴(1725)에 대한 추가 설명(1720)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다. 예컨대, 추가 설명(1720)은, 추천하는 제1식사 메뉴(1725)를 나타내는 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 추가 설명(1720)은, 비추천 식사 메뉴에 대한 정보(예컨대, 텍스트 및/또는 이미지)도 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따라, 전자 장치(201)는, 사용자 정보(예컨대, 사용자의 생리적 특성 정보 및 만성 질환에 대한 정보)가 "고혈압 위험군" 및 "지방과 탄수화물 섭취 비율 중요"인 경우, 저지방, 고단백질, 및 탄수화물을 포함하는 제2식사 메뉴(1735)를 추천할 수 있다. 예컨대, 제2식사 메뉴(1735)는 사용자의 혈당과 혈압을 조절할 수 있는 음식을 포함할 수 있다. 이때, 전자 장치(201)는, 추천하는 제2식사 메뉴(1735)에 대한 추가 설명(1730)을 디스플레이(260)를 통해 표시할 수 있다. 예컨대, 추가 설명(1730)은, 추천하는 제2식사 메뉴(1735)를 나타내는 이미지를 포함할 수 있다. 또한, 추가 설명(1730)은, 비추천 식사 메뉴에 대한 정보(예컨대, 텍스트 및/또는 이미지)도 포함할 수 있다.
이를 통해, 전자 장치(201)는, 사용자의 특성을 나타내는 사용자 정보 뿐만 아니라, 사용자의 건강 목표 정보, 위치 정보, 운동 정보, 수면 정보, 및 건강 상태 중 적어도 하나를 더 고려하여 사용자에게 적합한 식사 메뉴를 추천할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치는, 디스플레이 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하고, 상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하고, 상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정하고, 상기 수면 정보에 기초하여 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상기 추천 식사 메뉴를 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자의 일 주기에서 수면 시작 시간 또는 수면 종료 시간 중 적어도 하나에 기초하여 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 일 주기에 포함된 기설정된 수면 구간에서 상기 사용자의 상기 수면 시작 시간의 위치에 기초하여, 상기 일 주기에 포함된 기설정된 식사 구간에서 상기 식사 추천 시간을 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 식사 추천 시간에 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자의 상기 수면 시간에 대한 제1점수, 상기 수면 효율에 대한 제2점수, 및 상기 수면 중 깸에 대한 제3점수에 기초하여 수면 점수를 결정하고, 상기 수면 점수에 기초하여 상기 추천 식사 메뉴를 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 기설정된 평균 수면 시간과 상기 사용자의 상기 수면 시간을 비교하여 상기 제1점수을 측정하고, 기설정된 평균 수면 효율과 상기 사용자의 상기 수면 효율을 비교하여 상기 제2점수을 측정하고, 기설정된 평균 수면 중 깸 시간과 상기 사용자의 수면 중 깸 시간을 비교하여 상기 제3점수을 측정하고, 상기 제1점수, 상기 제2점수, 및 상기 제3점수을 합하여 상기 수면 점수를 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 각각의 칼로리를 확인하고, 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상기 사용자의 목표 칼로리에 상기 수면 점수에 대응하는 가중치를 적용한 칼로리와 매치되는 추천 식사 메뉴를 상기 추천 식사 메뉴로 결정하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 전자 장치의 카메라를 통해 상기 사용자의 건강 검진 정보를 촬영하여 상기 생리적 특성 정보 또는 상기 건강 정보 중 적어도 하나를 획득하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 외부의 웨어러블 전자 장치로부터 상기 사용자의 수면과 관련된 데이터를 획득하도록 설정될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 사용자의 건강 목표 정보, 위치 정보, 또는 운동 정보 중 적어도 하나를 더 고려하여, 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 설정될 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 동작, 상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하는 동작, 및 상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작은, 상기 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정하는 동작 및 상기 수면 정보에 기초하여 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상기 추천 식사 메뉴를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 사용자의 일 주기에서 수면 시작 시간 또는 수면 종료 시간 중 적어도 하나에 기초하여 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 식사 시간에 대한 정보를 제공하는 동작은, 상기 일 주기에 포함된 기설정된 수면 구간에서 상기 사용자의 상기 수면 시작 시간의 위치에 기초하여, 상기 일 주기에 포함된 기설정된 식사 구간에서 상기 식사 추천 시간을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작은, 상기 식사 추천 시간에 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작은, 상기 사용자의 상기 수면 시간에 대한 제1점수, 상기 수면 효율에 대한 제2점수, 및 상기 수면 중 깸에 대한 제3점수에 기초하여 수면 점수를 결정하는 동작 및 상기 수면 점수에 기초하여 상기 추천 식사 메뉴를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작은, 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 각각의 칼로리를 확인하는 동작 및 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상기 사용자의 목표 칼로리에 상기 수면 점수에 대응하는 가중치를 적용한 칼로리와 매치되는 추천 식사 메뉴를 상기 추천 식사 메뉴로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 카메라를 통해 상기 사용자의 건강 검진 정보를 촬영하여 상기 생리적 특성 정보 또는 상기 건강 정보 중 적어도 하나를 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 전자 장치의 동작 방법은, 외부의 웨어러블 전자 장치로부터 상기 사용자의 수면과 관련된 데이터를 획득하는 동작을 더 포함할 수 있다.
상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작은, 상기 사용자의 건강 목표 정보, 위치 정보, 또는 운동 정보 중 적어도 하나를 더 고려하여, 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시 예에 따른 컴퓨터로 판독 가능한 비휘발성 기록 매체는, 전자 장치의 프로세서에 의해서 실행될 때, 상기 프로세서가, 사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하고, 상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하고, 상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 하는 인스트럭션들을 저장할 수 있다.
상기 전자 장치의 전술한 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성 요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치는 전술한 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 구성 요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성 요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.
그리고 본 문서에 개시된 실시 예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는, 본 개시의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시 예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    디스플레이; 및
    프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는,
    사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하고,
    상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하고,
    상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 설정된 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정하고,
    상기 수면 정보에 기초하여 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상기 추천 식사 메뉴를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 사용자의 일 주기에서 수면 시작 시간 또는 수면 종료 시간 중 적어도 하나에 기초하여 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공하도록 설정된 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 일 주기에 포함된 기설정된 수면 구간에서 상기 사용자의 상기 수면 시작 시간의 위치에 기초하여, 상기 일 주기에 포함된 기설정된 식사 구간에서 상기 식사 추천 시간을 결정하도록 설정된 전자 장치.
  5. 제3항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 식사 추천 시간에 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하도록 설정된 전자 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 사용자의 상기 수면 시간에 대한 제1점수, 상기 수면 효율에 대한 제2점수, 및 상기 수면 중 깸에 대한 제3점수에 기초하여 수면 점수를 결정하고,
    상기 수면 점수에 기초하여 상기 추천 식사 메뉴를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
    기설정된 평균 수면 시간과 상기 사용자의 상기 수면 시간을 비교하여 상기 제1점수을 측정하고,
    기설정된 평균 수면 효율과 상기 사용자의 상기 수면 효율을 비교하여 상기 제2점수을 측정하고,
    기설정된 평균 수면 중 깸 시간과 상기 사용자의 수면 중 깸 시간을 비교하여 상기 제3점수을 측정하고,
    상기 제1점수, 상기 제2점수, 및 상기 제3점수을 합하여 상기 수면 점수를 결정하도록 설정된 전자 장치.
  8. 제6항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 추천 식사 메뉴들 각각의 칼로리를 확인하고,
    상기 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상기 사용자의 목표 칼로리에 상기 수면 점수에 대응하는 가중치를 적용한 칼로리와 매치되는 추천 식사 메뉴를 상기 추천 식사 메뉴로 결정하도록 설정된 전자 장치.
  9. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 전자 장치의 카메라를 통해 상기 사용자의 건강 검진 정보를 촬영하여 상기 생리적 특성 정보 또는 상기 건강 정보 중 적어도 하나를 획득하도록 설정된 전자 장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 사용자의 건강 목표 정보, 위치 정보, 또는 운동 정보 중 적어도 하나를 더 고려하여, 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하도록 설정된 전자 장치.
  11. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    사용자의 개인 특성 정보, 생리적 특성 정보, 또는 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는 사용자 정보를 획득하는 동작;
    상기 사용자의 수면 시간, 수면 효율(quality), 또는 수면 중 깸 중 적어도 하나에 대한 수면 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 사용자 정보 및 상기 수면 정보에 기초하여, 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작은,
    상기 사용자 정보에 기초하여 복수의 추천 식사 메뉴들을 결정하는 동작; 및
    상기 수면 정보에 기초하여 상기 복수의 추천 식사 메뉴들 중 상기 추천 식사 메뉴를 결정하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 사용자의 일 주기에서 수면 시작 시간 또는 수면 종료 시간 중 적어도 하나에 기초하여 식사 추천 시간에 대한 정보를 제공하는 동작을 더 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 식사 시간에 대한 정보를 제공하는 동작은,
    상기 일 주기에 포함된 기설정된 수면 구간에서 상기 사용자의 상기 수면 시작 시간의 위치에 기초하여, 상기 일 주기에 포함된 기설정된 식사 구간에서 상기 식사 추천 시간을 결정하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
  15. 제13항에 있어서, 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 제공하는 동작은,
    상기 식사 추천 시간에 상기 추천 식사 메뉴에 대한 정보를 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 포함하는 전자 장치의 동작 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023046719A3 (en) * 2021-09-21 2023-05-19 Société des Produits Nestlé S.A. Methods and devices for improving sleep quality and/or subsequent behavioural outcomes

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09114900A (ja) * 1995-10-13 1997-05-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 食生活支援装置
KR101107062B1 (ko) * 2003-09-12 2012-01-25 보디미디어 인코퍼레이티드 체중 및 기타 생리 상태를 모니터링하고 반복적이고개별화된 플래닝, 중재 및 보고 기능을 포함하여 관리하기위한 시스템
KR20160119612A (ko) * 2015-04-06 2016-10-14 삼성전자주식회사 데이터 처리 방법 및 그 전자 장치
JP2017162339A (ja) * 2016-03-11 2017-09-14 ライフロボ株式会社 食事管理システム、食事管理方法、サーバ装置、及びプログラム
JP2019200820A (ja) * 2013-11-14 2019-11-21 モレス インク パーソナルケアを向上させる方法と装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09114900A (ja) * 1995-10-13 1997-05-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 食生活支援装置
KR101107062B1 (ko) * 2003-09-12 2012-01-25 보디미디어 인코퍼레이티드 체중 및 기타 생리 상태를 모니터링하고 반복적이고개별화된 플래닝, 중재 및 보고 기능을 포함하여 관리하기위한 시스템
JP2019200820A (ja) * 2013-11-14 2019-11-21 モレス インク パーソナルケアを向上させる方法と装置
KR20160119612A (ko) * 2015-04-06 2016-10-14 삼성전자주식회사 데이터 처리 방법 및 그 전자 장치
JP2017162339A (ja) * 2016-03-11 2017-09-14 ライフロボ株式会社 食事管理システム、食事管理方法、サーバ装置、及びプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023046719A3 (en) * 2021-09-21 2023-05-19 Société des Produits Nestlé S.A. Methods and devices for improving sleep quality and/or subsequent behavioural outcomes

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