WO2023163414A1 - 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램 - Google Patents

반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램 Download PDF

Info

Publication number
WO2023163414A1
WO2023163414A1 PCT/KR2023/001623 KR2023001623W WO2023163414A1 WO 2023163414 A1 WO2023163414 A1 WO 2023163414A1 KR 2023001623 W KR2023001623 W KR 2023001623W WO 2023163414 A1 WO2023163414 A1 WO 2023163414A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
level
mineral
companion animal
ratio
nutritional
Prior art date
Application number
PCT/KR2023/001623
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
이태규
엄유진
Original Assignee
주식회사 피피엠아이
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 피피엠아이 filed Critical 주식회사 피피엠아이
Publication of WO2023163414A1 publication Critical patent/WO2023163414A1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • 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
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
    • A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/44—Detecting, measuring or recording for evaluating the integumentary system, e.g. skin, hair or nails
    • A61B5/448—Hair evaluation, e.g. for hair disorder diagnosis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • 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
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • 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
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • 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
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus, method, and program for providing a healthcare total solution service through companion animal hair analysis.
  • the present invention based on the results of analyzing the hair of the user's companion animal, examines the health condition of the companion animal related to nutritional minerals and harmful heavy metals, and provides the user with the test results.
  • One purpose is to provide devices, methods and programs that provide total solution services.
  • the present invention provides a healthcare total solution service that determines the nutritional minerals that need to be consumed preferentially and the nutritional minerals that need to be avoided for the user's companion animal, and provides the user with information on the determined nutritional minerals.
  • Another object is to provide a device, method, and program for
  • Another object of the present invention is to provide a device, method, and program for providing a total healthcare solution service that determines a food suitable for a user's companion animal and provides information about the determined food to the user.
  • One aspect of the present invention for achieving the above object is provided with a device for providing a healthcare total solution service through companion animal hair analysis.
  • the apparatus includes: a hair analysis result receiving unit for receiving a hair analysis result including a mineral level of each of a plurality of nutritive minerals and a heavy metal level of each of a plurality of harmful heavy metals included in the hair of a user's companion animal; and comparing the mineral level of each of the nutritional minerals with a standard range corresponding to each of the nutritional minerals, classifying the nutritional minerals as managed nutritional minerals or standard nutritional minerals, and comparing the heavy metal values of each of the harmful heavy metals with the harmful heavy metals. and a solution analyzer that compares each of the safety levels with the corresponding safety level and classifies the harmful heavy metals into caution harmful heavy metals or safety harmful heavy metals.
  • the solution analysis unit determines, among the nutrient minerals, a nutrient mineral whose mineral level is not included in the standard range as the management nutrient mineral, and whose mineral level is included in the standard range among the nutrient minerals.
  • Minerals are determined as the standard nutritional minerals, and among the harmful heavy metals, harmful heavy metals whose heavy metal levels are equal to or higher than the safe level are determined as harmful heavy metals of the week, and among the harmful heavy metals, harmful heavy metals whose heavy metal levels are smaller than the safe level It can be determined as the safe and harmful heavy metal.
  • the device receives companion animal information including information on age, neutering, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock and snacks of the companion animal from the user terminal of the user.
  • receiving a first survey result including a response to a first questionnaire including a plurality of items on each of the harmful heavy metals, and receiving a second questionnaire including a plurality of items on each of the nutritional minerals.
  • Companion animal information receiving unit for receiving a second survey result including a response; and inputting the companion animal information and the result of the first survey as input values into a pre-learned first machine learning model, and obtaining a first possibility of an abnormality related to the harmful heavy metals from the first machine learning model,
  • the companion animal information and the second survey result are input as input values to the pre-learned second machine learning model, and a second possibility of an abnormality related to the nutritional minerals exists is obtained from the second machine learning model
  • the method may further include a recommendation test determination unit configured to determine a test to be recommended to the user from among the preset first test, second test, and third test based on the first possibility and the second possibility.
  • the first test is a test for examining the health state of the companion animal related to the nutritional minerals
  • the second test is a test for examining the health state of the companion animal related to the harmful heavy metals.
  • the test may be a test for examining the health status of the companion animal related to the nutritional minerals and the harmful heavy metals.
  • the solution analysis unit inputs information on the age, neutering, weight, personality, species, breed, and body type included in the companion animal information to a pre-learned third machine learning model.
  • the safety level of each of the harmful heavy metals is obtained from the third machine learning model
  • the age included in the companion animal information, the neutered state, the weight, the personality, the species, the breed and Information on the body shape may be input as an input value to the previously learned fourth machine learning model, and the standard range of each of the nutritional minerals may be obtained from the fourth machine learning model.
  • the nutritional minerals may be calcium, sodium, potassium, phosphorus, magnesium, copper, zinc, iron, manganese, chromium, and selenium
  • the harmful heavy metals may be mercury, arsenic, cadmium, lead, aluminum, nickel, and uranium.
  • the ratio of the mineral level of the calcium to the mineral level of the magnesium, the ratio of the mineral level of the calcium to the mineral level of the phosphorus, the ratio of the mineral level of the potassium to the mineral level of the sodium The ratio of the mineral level, the ratio of the mineral level of the zinc to the mineral level of the copper, the ratio of the mineral level of the sodium to the mineral level of the magnesium, and the mineral level of the calcium to the mineral level of the potassium.
  • the ratio of the mineral level of the zinc to the heavy metal level of the mercury, the ratio of the mineral level of the selenium to the heavy metal level of the mercury, the ratio of the calcium to the heavy metal level of the lead The ratio of the mineral level, the ratio of the mineral level of the iron to the heavy metal level of the lead, the ratio of the mineral level of the zinc to the heavy metal level of the lead, and the ratio of the mineral level of zinc to the heavy metal level of the cadmium
  • a plurality of second indicators may be included.
  • the solution analysis unit determines a first indicator that is not included in a reference range preset for each of the first indicators among the first indicators as a first attention indicator, and determines the standard range among the first indicators.
  • a first indicator included in is determined as a first safety indicator
  • a second indicator that is equal to or less than a preset safety value for each of the second indicators among the second indicators is determined as a second attention indicator
  • the second indicator Among them a second index greater than the safety value may be determined as the second safety index.
  • the solution analysis unit calculates an intake requirement corresponding to each of the nutritional minerals based on the mineral level, the standard range, the first indicators, and the reference range, and sets the nutritional minerals to the intake need.
  • the first to Nth nutritional minerals among the nutritional minerals can be determined as necessary nutritional minerals.
  • the solution analysis unit determines the intake requirement for each of the nutritional minerals by multiplying the reference value and the weight set for each of the nutritional minerals, and when the mineral value is less than the minimum value of the standard range, the standard value A value obtained by adding a correction value to a value obtained by dividing a first difference between the minimum value of the range and the mineral value by a second difference between the maximum and minimum values of the standard range is determined as the reference value of the nutrient mineral, and the mineral value When is less than the middle value of the standard range and is greater than the minimum value, a value obtained by dividing the third difference between the middle of the standard range and the mineral value by the second difference between the maximum and minimum of the standard range It is determined by the reference value of the nutritional mineral, and when the mineral value is greater than the median value of the standard range, the minimum value of the numerical value that can be derived by dividing the third difference value by the second difference value is determined as the above value of the nutritional mineral.
  • the weight of the nutrient mineral corresponding to the numerator of the first index is determined as a value greater than 1, and the nutrient mineral corresponding to the denominator The weight of is determined as 1, and when the first index is greater than the maximum value of the reference range, the weight of the nutritional mineral corresponding to the denominator of the first index is determined as a value greater than 1, and the numerator The weight of the corresponding nutritional mineral is determined to be 1, and when the first index is included in the reference range, the weight of each of the nutritional minerals corresponding to the denominator and numerator of the first index is determined to be 1.
  • the health condition of the companion animal related to nutritional minerals and harmful heavy metals is provided based on the result of analyzing the companion animal's hair, the cost required for the health condition checkup of the companion animal can be reduced. there is.
  • the user can treat the companion animal based on the provided information. You can control your diet.
  • the user can adjust the diet of the companion animal based on the provided information.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a system for providing a total healthcare solution service according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing functional modules of the service providing apparatus according to FIG. 1 by way of example.
  • FIG. 3 is a diagram conceptually illustrating a process of determining the type of test recommended for the user's companion animal by the recommendation test decision unit according to FIG. 2 .
  • FIG. 4 is a diagram conceptually illustrating a process in which the hair analysis result receiving unit receives the hair analysis result according to FIG. 2 .
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a process of determining harmful heavy metals requiring attention among harmful heavy metals and determining nutritional minerals requiring management among nutritional minerals by the solution analyzer according to FIG. 2 .
  • FIG. 6 is a view conceptually illustrating a process in which the solution analyzer of FIG. 2 provides the user with the test results for harmful heavy metals and the test results for nutritional minerals.
  • FIG. 7 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analyzer according to FIG. 2 provides a user with a test result for harmful heavy metals.
  • FIG. 8 is a view conceptually illustrating a process in which the solution analyzer according to FIG. 2 provides the user with a test result for nutritional minerals.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a process of determining a first indicator and a second indicator requiring attention from among first indicators and second indicators by the solution analysis unit according to FIG. 2 .
  • FIG. 10 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analysis unit according to FIG. 2 provides test results for first indicators and second indicators to a user.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a process of determining nutritional minerals required for intake by the solution analysis unit according to FIG. 2 .
  • FIG. 12 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analysis unit according to FIG. 2 provides nutrients required for intake and foods containing minerals required for intake to the user.
  • FIG. 13 is a flow chart illustrating a process of determining nutritional minerals of an intake week by the solution analyzer according to FIG. 2 .
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating a process of determining risk factors to be paid attention to by the risk factor analysis unit according to FIG. 2 .
  • 15 is a flow chart illustrating a process of determining a recommended feed by a feed recommendation unit according to FIG. 2 .
  • FIG. 16 is a diagram showing the hardware configuration of the service providing apparatus according to FIG. 1 by way of example.
  • first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention.
  • the terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a system for providing a total healthcare solution service according to an embodiment.
  • a system for providing a total healthcare solution service includes a service providing device 100 and a user terminal 200 .
  • the user terminal 200 as a terminal of a user who wants to use the healthcare total solution service, registers the user's companion animal information and a survey result, which is a response to a preset survey, in the service providing device 100, and the service providing device Through (100), you can use various functions of the healthcare total solution service.
  • the companion animal information may include information about the companion animal's age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity level, disease, stock, and snacks.
  • the questionnaire may include a plurality of items related to a plurality of predetermined harmful heavy metals.
  • the questionnaire may include a plurality of items related to a plurality of predetermined nutritional minerals.
  • the user terminal 200 includes a communicable desktop computer, a laptop computer, a notebook, a smart phone, a tablet PC, and a mobile phone. ), smart watch, smart glass, e-book reader, portable multimedia player (PMP), portable game device, navigation device, digital camera, digital multimedia broadcasting (DMB) It may be a player, a digital audio recorder, a digital audio player, a digital video recorder, a digital video player, a personal digital assistant (PDA), and the like.
  • PDA personal digital assistant
  • the service providing device 100 may receive companion animal information and survey results about the user's companion animal from the user terminal 200 .
  • the service providing device 100 may provide the user terminal 200 with a user interface for selecting or inputting companion animal information about the user's companion animal.
  • the service providing apparatus 100 may provide a user interface through which a response to a questionnaire may be input to the user terminal 200 .
  • the service providing device 100 may receive a hair analysis result, which is a result of analyzing the hair of a user's companion animal, through an input interface device included in the service providing device 100 .
  • the service providing device 100 may receive a hair analysis result, which is a result of analyzing the hair of the user's companion animal, from a separate server.
  • the service providing device 100 compares the heavy metal level of each of the plurality of harmful heavy metals included in the hair analysis result with the safety range of each of the harmful heavy metals, and determines whether the heavy metal level is included in the safety range. Heavy metals can be classified.
  • the service providing device 100 compares the mineral level of each of the plurality of nutrient minerals included in the hair analysis result with the standard range of each nutrient mineral, and based on whether the mineral level is included in the standard range, Minerals can be classified.
  • the service providing apparatus 100 may generate a harmful heavy metal test result based on the classification result of the harmful heavy metals, and provide the generated harmful heavy metal test result to the user terminal 200 .
  • the service providing device 100 may generate a nutritional mineral test result based on the classification result of the nutritional minerals, and provide the generated nutritional mineral test result to the user terminal 200 .
  • the service providing apparatus 100 compares a plurality of first indicators included in the hair analysis result with a reference range preset for each of the first indicators, and based on whether the first indicator is included in the reference range, First indicators can be classified.
  • the first index may be a ratio between one predetermined one of nutritional minerals and another predetermined one.
  • the service providing device 100 may classify the second indicators based on whether or not the plurality of second indicators included in the hair analysis result exceed preset safety values for each of the second indicators.
  • the second index may be a ratio between a predetermined one of nutritional minerals and a predetermined one of harmful heavy metals.
  • the service providing apparatus 100 may generate a nutrient-mineral ratio test result based on the classification result for the first indicators, and provide the generated nutrient-mineral ratio test result to the user terminal 200 .
  • the service providing device 100 generates a nutritional mineral/harmful heavy metal ratio test result based on the classification result for the second indicators, and displays the generated nutritional mineral/harmful heavy metal ratio test result to the user terminal 200.
  • the service providing device 100 calculates the intake requirements corresponding to each of the nutritional minerals, determines the nutritional minerals that require preferential intake based on the intake requirements, and sends the determined nutritional minerals to the user terminal 200. can be provided to
  • the service providing device 100 calculates an intake level corresponding to each of the nutritional minerals, determines nutritional minerals whose intake should be limited based on the intake level, and displays the determined nutritional minerals to the user terminal 200. can be provided to
  • the service providing device 100 provides the user terminal 200 with a detailed questionnaire on a plurality of risk factors that may cause absorption of harmful heavy metals requiring attention, and responds to the detailed questionnaire from the user terminal 200.
  • a detailed survey result including a response may be received, and based on the detailed survey result, a risk factor to be paid attention to by the user may be determined.
  • the service providing device 100 may determine food suitable for the user's companion animal and provide information on the determined food to the user terminal 200 .
  • FIG. 2 is a block diagram showing functional modules of the service providing apparatus 100 according to FIG. 1 by way of example.
  • the service providing device 100 includes a companion animal information receiver 101 .
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive companion animal information about the user's companion animal from the user terminal 200 .
  • the service providing device 100 may provide the user terminal 200 with a user interface for selecting or inputting companion animal information about the user's companion animal.
  • Companion animal information may include age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock and snack information.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive an age selected or input within a preset range.
  • the age of the companion animal may be set to 1 to 20 years. However, it is not limited thereto, and ages in various ranges may be set.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive whether or not the companion animal has been neutered.
  • the user may select or input neutralized or not neutralized through the user interface.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive the weight of the companion animal.
  • the range of the weight of the companion animal may be set to 1 to 80 Kg. However, it is not limited thereto, and various ranges of body weight may be set. Also, the unit of body weight may be Kg, g and lb.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive a species selected from preset options.
  • the species of the companion animal may be selected as a dog or a cat. However, it is not limited thereto.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive a breed of a companion animal selected from preset options.
  • the breed of the companion animal may be selected from among Samoyed, Jindo, Bulldog, and Pit Bull Terrier. However, it is not limited thereto, and all breeds registered as dog breeds may be provided to the user as options.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive a personality of a companion animal selected from preset options. In one embodiment, if the species is different, options for personality may be set differently.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive a body type of a companion animal selected from preset options. In one embodiment, when the species and variety are different, the body type options may be set differently.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive an activity level of a companion animal selected from preset options. In one embodiment, if the companion animal is a puppy, active, normal, not active, etc. may be set as options. In one embodiment, if the species is different, the options for the degree of activity may be set differently.
  • the companion animal information receiver 101 may receive a disease of a companion animal selected from preset options. In one embodiment, if the species is different, the option for the disease may be set differently.
  • the companion animal information receiving unit 101 may receive the stock of a companion animal selected from preset options.
  • brand and product names may be set as options for stock.
  • a snack of a companion animal selected from preset options may be received.
  • brand and product names may be set as options for snacks.
  • the companion animal information receiving unit 101 provides a first questionnaire including a plurality of items for each of the harmful heavy metals to the user terminal 200, and provides a plurality of items for the plurality of items from the user terminal 200. A first survey result including responses may be received.
  • the companion animal information receiving unit 101 provides the user terminal 200 with a second questionnaire including a plurality of items for each of the nutritional minerals, and provides a plurality of items for the plurality of items from the user terminal 200. A second survey result including responses may be received.
  • the companion animal information receiving unit 101 may provide the user terminal 200 with a user interface through which responses to the first and second questionnaires may be input.
  • mercury Hg
  • arsenic As
  • cadmium Cd
  • lead Pb
  • aluminum Al
  • nickel Ni
  • uranium U
  • calcium Ca
  • sodium Na
  • potassium K
  • phosphorus P
  • magnesium Mg
  • copper Cu
  • zinc Zn
  • iron Fe
  • manganese Mn
  • Chromium Cr
  • selenium Se
  • a first questionnaire including a plurality of items for each of the harmful heavy metals may be stored in the database of the service providing device 100 .
  • a second questionnaire including a plurality of items for each of nutritional minerals may be stored in the database of the service providing device 100 .
  • arsenic For example, whether companion animals are exposed to secondhand smoke, whether companion animals drink underground water, whether or not preservatives containing arsenic are used in wood products, etc. can be set as questions for arsenic (As).
  • questions regarding aluminum (Al) may include whether the frequency of feeding wet feed is higher than a predetermined standard, whether an aluminum container is used, and the like.
  • whether to check the concentration of fine dust before going for a walk or whether companion animals play with coins may be set as questions about nickel (Ni).
  • items related to intake of nutritional minerals may be set. Items related to intake of dairy products, anchovies, seaweed, etc. may be set as items for calcium. Questions related to intake of tofu, soybean, hijiki, kelp, milk, herring, banana, etc. can be set as magnesium-related questions. Questions about whether or not to feed foods that contain a lot of salt, such as general food that people eat, can be set as questions about sodium. Items related to intake of sweet potatoes, potatoes, tomatoes, cucumbers, pumpkins, apples, bananas, etc. may be set as items for potassium. Items related to intake of beef liver, pork liver, legumes, mushrooms, etc. can be set as copper-related questions. Questions related to intake of protein foods such as red meat, chicken, cabbage, etc.
  • Questions related to intake of meat, fish, eggs, milk, tofu, vegetables, etc. may be set as phosphorus questions. Items related to intake of protein foods such as red meat, poultry, and fish may be set as iron-related items. Items related to intake of chickpeas, lotus root, etc. can be set as items for manganese. Questions related to intake of cheese, meat, mushrooms, etc. can be set as questions about chromium. Questions related to intake of meat organs, fish (sardines), meat (beef, turkey, chicken), broccoli, eggs, etc. can be set as questions about selenium.
  • the service providing apparatus 100 includes a recommendation inspection determining unit 102 .
  • FIG. 3 is a diagram conceptually illustrating a process in which the recommended test determination unit 102 according to FIG. 2 determines the type of test recommended for the user's companion animal.
  • the recommendation test determination unit 102 determines age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock, snack and first questionnaire included in companion animal information in the previously learned first machine learning model. A result may be input as an input value, and a possibility of an abnormality related to harmful heavy metals may be obtained from the first machine learning model.
  • the first machine learning model when the age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock, snack and the result of the first survey included in the companion animal information are input as input values, harmful It can be machine-learned to output the likelihood that an abnormality associated with heavy metals exists.
  • age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock, snack included in companion animal information, and abnormalities related to harmful heavy metals in the first survey result. Learning data generated by labeling the possibility of existence can be used.
  • random forest, Xgboost, multiple regression analysis, etc. may be used to learn the first machine learning model.
  • the recommendation test determination unit 102 determines the age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock, snack and the second questionnaire included in the companion animal information in the previously learned second machine learning model.
  • the result may be input as an input value, and the possibility of an abnormality related to nutritional minerals may be obtained from the second machine learning model.
  • the second machine learning model when the age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock, snack, and the result of the second survey included in the companion animal information are input as input values, nutrition It can be machine-learned to output the likelihood that a mineral-related anomaly exists.
  • age, neutered status, weight, personality, species, breed, body type, activity information, disease, stock, snack included in companion animal information, and abnormalities related to nutritional minerals in the second survey result. Learning data generated by labeling the possibility of existence can be used.
  • random forest, Xgboost, multiple regression analysis, etc. may be used to learn the second machine learning model.
  • the recommendation test determination unit 102 determines that the possibility of existence of an abnormality related to harmful heavy metals obtained from the first machine learning model is greater than a predetermined reference possibility, and that an abnormality related to nutritional minerals obtained from the second machine learning model exists. If the possibility is less than or equal to a predetermined criterion, it may be determined as a recommended test to be provided to the user as a first test that only performs tests related to harmful heavy metals.
  • the recommendation test determination unit 102 determines that the possibility of an abnormality related to harmful heavy metals obtained from the first machine learning model is less than or equal to a preset standard possibility, and that an abnormality related to nutritional minerals obtained from the second machine learning model exists. If the probability is greater than the predetermined standard probability, a second test that performs only a test related to nutritional minerals may be determined as a recommended test to be provided to the user.
  • the recommendation test determination unit 102 determines that the possibility of existence of an abnormality related to harmful heavy metals obtained from the first machine learning model is greater than a predetermined reference possibility, and that an abnormality related to nutritional minerals obtained from the second machine learning model exists. If the possibility is greater than the predetermined standard possibility, a third test that performs all tests related to harmful heavy metals and nutritional minerals may be determined as a recommended test to be provided to the user.
  • the recommended test determination unit 102 may provide the determined recommended test to the user terminal 200 .
  • the service providing device 100 includes a hair analysis result receiver 103 .
  • the hair analysis result receiving unit 103 may receive a hair analysis result, which is a result of analyzing the hair of the user's companion animal, through the input interface device. In addition, the hair analysis result receiving unit 103 may receive a hair analysis result, which is a result of analyzing the hair of the user's companion animal, from a separate server.
  • FIG. 4 is a diagram conceptually illustrating a process in which the hair analysis result receiving unit 103 receives the hair analysis result according to FIG. 2 .
  • the hair analysis result may include heavy metal levels of each of the harmful heavy metals included in hair.
  • the hair analysis result may include the mineral level of each of the nutritional minerals included in the hair.
  • the unit of the heavy metal level and the mineral level may be ⁇ g/g.
  • the hair analysis result may include a first index, which is a ratio of one predetermined one of the nutritional minerals included in hair to another predetermined one.
  • a first index which is a ratio of one predetermined one of the nutritional minerals included in hair to another predetermined one.
  • a ratio of Mg, a ratio of a mineral level of sodium to a mineral level of magnesium, and a ratio of a mineral level of calcium to a mineral level of potassium may be set as the first indicators.
  • the hair analysis result may include a second indicator of a ratio between one of the nutritional minerals included in hair and one of the harmful heavy metals.
  • the ratio of the mineral level of zinc to the heavy metal level of mercury, the ratio of the mineral level of selenium to the heavy metal level of mercury, the ratio of the mineral level of calcium to the heavy metal level of lead, and the ratio of the mineral level of iron to the heavy metal level of lead may be set as the second indicators.
  • ICP-MS inductively coupled plasma mass spectrometry
  • the service providing device 100 includes a solution analyzer 104 .
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 determines harmful heavy metals requiring attention among harmful heavy metals and determining nutritional minerals requiring management among nutritional minerals.
  • the solution analysis unit 104 acquires safety values corresponding to each of the harmful heavy metals based on age, neutering, weight, personality, species, breed, and body shape (S110).
  • the solution analysis unit 104 inputs the age, neutered status, weight, personality, species, breed, and body type included in the companion animal information to the pre-learned third machine learning model as input values, and harmful effects from the third machine learning model are entered. You can obtain safety levels for each of the heavy metals.
  • the third machine learning model can be machine-learned to output safety values for each of the harmful heavy metals when the age, neutered status, weight, personality, species, breed, and body type included in the companion animal information are received as input values.
  • learning data generated by labeling safe values of each harmful heavy metal to age, neutering, weight, personality, species, breed, and body type included in companion animal information can be used.
  • random forest, Xgboost, multiple regression analysis, etc. may be used to learn the third machine learning model.
  • safety values of 0.50, 0.20, 0,100, 1.0, 30, 1.50 and 0.100 may be obtained for each of mercury, arsenic, cadmium, lead, aluminum, nickel and uranium.
  • a safety level suitable for the companion animal is obtained based on the characteristics of the companion animal, and the health state of the companion animal may be determined based on the acquired safety level.
  • the solution analysis unit 104 acquires each nutritional mineral and the corresponding standard range based on age, neutered status, weight, personality, species, breed, and body shape (S120).
  • the solution analysis unit 104 inputs the age, neutered status, weight, personality, species, breed, and body type included in the companion animal information to the previously learned fourth machine learning model as input values, and the nutrition from the fourth machine learning model.
  • Each standard range of minerals can be obtained.
  • the fourth machine learning model can be machine-learned to output the standard range of each nutritional mineral when the age, neutered status, weight, personality, species, breed, and body type included in the companion animal information are received as input values.
  • learning data generated by labeling each standard range of nutritional minerals to age, neutered status, weight, personality, species, breed, and body type included in companion animal information can be used.
  • random forest, Xgboost, multiple regression analysis, etc. may be used to learn the fourth machine learning model.
  • 140 to 240, 200 to 400, 14 to 100, 0.25 to 3.00, 0.20 to 1.00 and 0.70 to 1.80 can be obtained.
  • the standard range for each of the nutritional minerals generally has a set range, but there may be slight differences for each individual companion animal.
  • a standard range suitable for the companion animal is acquired based on the characteristics of the companion animal, and the health state of the companion animal may be determined based on the obtained standard range.
  • the solution analysis unit 104 determines harmful heavy metals whose heavy metal levels are equal to or higher than the safety level among the harmful heavy metals as cautionary heavy metals (S130), and among the harmful heavy metals, harmful heavy metals whose heavy metal levels are smaller than the safety level are safely harmful heavy metals. It is determined (S140).
  • the solution analysis unit 104 may determine mercury as a safe and harmful heavy metal.
  • the safety level for lead is 1.0 and the heavy metal level for lead is 2.5, since the heavy metal level for lead is equal to or greater than the safety level, the solution analysis unit 104 may determine lead as a hazardous heavy metal.
  • the solution analysis unit 104 determines the nutritional minerals whose mineral levels do not fall within the standard range among the nutritional minerals as management nutritional minerals (S150), and determines the nutritional minerals whose mineral values are within the standard range among the nutritional minerals. is determined as a standard nutrient mineral (S160).
  • the solution analysis unit 104 determines calcium as a management nutrient mineral.
  • the standard range for calcium is 200 to 2000 and the mineral level of sodium is 710, the mineral level of sodium is included in the standard range, so the solution analysis unit 104 may determine sodium as a standard nutrient mineral.
  • FIG. 6 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 provides the user with the test results for harmful heavy metals and the test results for nutritional minerals.
  • the harmful heavy metal test results may include hazardous heavy metals determined as state hazardous heavy metals and harmful heavy metals determined as safe hazardous heavy metals.
  • harmful heavy metals determined as cautionary heavy metals and harmful heavy metals determined as safety harmful heavy metals may be displayed in different colors.
  • the test results for harmful heavy metals may include safety levels and heavy metal levels for each of the harmful heavy metals.
  • the test results for nutritional minerals can include the nutritional minerals determined as managed nutritional minerals and the nutritional minerals determined as standard nutritional minerals.
  • the nutritional minerals determined as managed nutritional minerals and the nutritional minerals determined as standard nutritional minerals can be displayed in different colors.
  • the test results for nutritional minerals may include standard ranges and mineral levels for each of the nutritional minerals.
  • FIG. 7 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 provides a test result for harmful heavy metals to a user.
  • the database of the service providing device 100 includes descriptions of harmful heavy metals and harmful heavy metals, effects of harmful heavy metals on health, sources of exposure to harmful heavy metals, lifestyle habits that can prevent absorption of harmful heavy metals, and nutrients that help discharge harmful heavy metals. is pre-matched and stored.
  • test results for harmful heavy metals include description of each of the harmful heavy metals and their corresponding effects on health, sources of exposure to harmful heavy metals, lifestyle habits that can prevent absorption of harmful heavy metals, and emission of harmful heavy metals. Helpful nutrients may be included.
  • the test result may include safety levels and heavy metal levels corresponding to each of the harmful heavy metals.
  • the test results for harmful heavy metals include safety levels corresponding to mercury, heavy metal levels, description of mercury, health effects of mercury, exposure sources of mercury, lifestyle habits that can prevent absorption of mercury, and Contains nutrients that help excrete mercury.
  • the heavy metal level of mercury is lower than the safe level, the indication that mercury is a safe and harmful heavy metal is included.
  • the test results for harmful heavy metals include safety levels corresponding to lead, heavy metal levels, description of lead, health effects of lead, sources of exposure to lead, lifestyle habits that can prevent absorption of lead, and discharge of lead. contains nutrients that help
  • the heavy metal level of lead is above the safe level, the indication that lead is a hazardous heavy metal of caution is included.
  • FIG. 8 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 provides the user with a test result for nutritional minerals.
  • the test results for nutritional minerals include description of each of the harmful heavy metals and the corresponding nutritional minerals, the effect of nutritional minerals on health, the causes of nutritional mineral deficiency, the symptoms of nutritional mineral deficiency, the causes of excess nutritional minerals, and the nutritional minerals It can include symptoms caused by excess, lifestyles that can maintain the proper level of nutritional minerals, and nutrients that help maintain the proper level of nutritional minerals.
  • the test results may include standard ranges and mineral levels corresponding to each of the nutritional minerals.
  • the test results for nutritional minerals include calcium and corresponding standard ranges, mineral levels, descriptions of calcium, effects of calcium on health, causes of calcium deficiency, symptoms caused by calcium deficiency, and calcium excess. It includes causes, symptoms caused by excess calcium, lifestyle habits that can maintain an appropriate level of calcium, and nutrients that help maintain an appropriate level of calcium.
  • the mineral level of calcium is not included in the standard range, an indication that calcium is a nutritional mineral of interest is included.
  • the test results for nutritional minerals include sodium and corresponding standard ranges, mineral levels, descriptions of sodium, effects of sodium on health, causes of sodium deficiency, symptoms caused by sodium deficiency, sodium excess It includes causes, symptoms that occur when sodium is excessive, lifestyles that can maintain an appropriate level of sodium, and nutrients that help maintain an appropriate level of sodium.
  • the mineral level of sodium is included in the standard range, the indication that sodium is a standard nutritional mineral is included.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 determines a first indicator and a second indicator requiring attention among the first indicators and the second indicators.
  • the solution analyzer 104 determines, as a first attention indicator, a first indicator that is not included in a predetermined reference range for each of the first indicators among the first indicators (S210), and selects a first indicator among the first indicators.
  • a first indicator included in a preset reference range for each indicator is determined as a first safety indicator (S220).
  • each of the first indicators and the reference range may be pre-matched and stored.
  • the ratio of the mineral level of calcium to the mineral level of magnesium, the ratio of the mineral level of calcium to the mineral level of phosphorus, the ratio of the mineral level of sodium to the mineral level of potassium, the ratio of the mineral level of zinc to the mineral level of copper 1.5 ⁇ 18.4, 1.2 ⁇ 6.8, 0.6 ⁇ 20.5, 7.1 ⁇ 28.6, 11.3 ⁇ 29.3 and 0.7 to 12.9 can be set.
  • the solution analyzer 104 determines a second indicator that is equal to or less than a preset safety value for each of the second indicators as a second attention indicator (S230), and determines the second indicator among the second indicators.
  • a second index greater than a preset safety value for each of the above is determined as a second safety index (S240).
  • each of the second indicators and the safety value may be matched in advance and stored.
  • the ratio of the mineral level of zinc to the heavy metal level of mercury, the ratio of the mineral level of selenium to the heavy metal level of mercury, the ratio of the mineral level of calcium to the heavy metal level of lead, and the ratio of the mineral level of iron to the heavy metal level of lead. , 300, 0.6, 67.6, 205, 13.6, and 600 can be set as safe values for the ratio of the mineral level of zinc to the heavy metal level of lead and the ratio of the mineral level of zinc to the heavy metal level of cadmium.
  • FIG. 10 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analysis unit according to FIG. 2 provides test results for first indicators and second indicators to a user.
  • Each of the first indicators and a description of the first indicator, a symptom when the first indicator is greater than the maximum value of the reference range, and a symptom when the first indicator is less than the minimum value of the reference range are stored in the database of the service providing device 100. matched and stored.
  • the test results for the first indicators include a description of the first indicator corresponding to each of the first indicators, a symptom when the first indicator is greater than the maximum value of the reference range, and a case when the first indicator is less than the minimum value of the reference range. symptoms may be included.
  • the test results for the first indicators include a ratio of the mineral level of calcium to the mineral level of magnesium, a description of the ratio of the mineral level of calcium to the mineral level of magnesium, and a mineral level of calcium to the mineral level of magnesium. Symptoms when the ratio of values is greater than the maximum value of the reference range, and symptoms when the ratio of the mineral level of calcium to the mineral level of magnesium is less than the minimum value of the reference range are included.
  • the ratio of calcium mineral level to magnesium mineral level of 9.1 is included in the standard range of 1.5 to 18.4, so the ratio of calcium mineral level to magnesium mineral level is the first safety factor. Indicators are included.
  • the test results for the second indicators include a ratio of a mineral level of zinc to a heavy metal level of mercury and a safety level.
  • the ratio of zinc mineral level to mercury heavy metal level, 6011 is greater than the safety level of 300, so the ratio of zinc mineral level to mercury heavy metal level is called the second safety index. indication is included.
  • the test results for the second indices include a ratio of a mineral level of calcium to a heavy metal level of lead and a safety level.
  • the ratio of calcium mineral level to lead heavy metal level of 68 is below the safe level of 205, the ratio of lead heavy metal level to calcium mineral level is the second cautionary indicator. do.
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 determines nutritional minerals required for intake.
  • the solution analysis unit 104 calculates the intake requirements corresponding to each of the nutritional minerals based on the mineral level, the standard range, the first indicators, and the standard range (S310).
  • the solution analysis unit 104 may determine the intake necessity as a value obtained by multiplying a reference value of a nutrient mineral by a weight.
  • the solution analyzer 104 calculates a correction value obtained by dividing the first difference between the minimum value of the standard range and the mineral level by the second difference between the maximum and minimum values of the standard range.
  • the value added can be determined as the reference value.
  • the solution analysis unit 104 when the mineral level is smaller than the middle value of the standard range and greater than the minimum value, calculates the third difference between the middle value of the standard range and the mineral level as the second difference between the maximum value and the minimum value of the standard range.
  • the number divided by the value can be determined as the reference value.
  • the correction value is set greater than the maximum value of a numerical value derived by dividing the third difference value by the second difference value.
  • the solution analyzer 104 may determine a minimum value obtained by dividing the third difference value by the second difference value as a reference value.
  • the solution analysis unit 104 when the first index is smaller than the minimum value of the reference range, assigns a weight greater than 1 to the nutrient mineral corresponding to the numerator of the first index and assigns a weight of 1 to the nutrient mineral corresponding to the denominator. can be granted
  • the solution analysis unit 104 when the first index is greater than the maximum value of the reference range, assigns a weight greater than 1 to the nutrient mineral corresponding to the denominator of the first index, and assigns a weight of 1 to the nutrient mineral corresponding to the numerator. can be granted.
  • the solution analyzer 104 may assign a weight of 1 to nutritional minerals corresponding to the denominator and numerator of the first index when the first index is included in the reference range.
  • the solution analysis unit 104 lists the nutritional minerals in order of need for intake, and among the first to Nth nutritional minerals (provided that N is a preset natural number greater than 1 and less than or equal to the number of nutritional minerals) ) Determines the nutritional minerals as necessary nutritional minerals (S320).
  • the solution analysis unit 104 may determine five nutritional minerals in order of need for intake as the nutritional minerals in need of intake.
  • FIG. 12 is a diagram conceptually illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 provides necessary nutritional minerals and foods containing the necessary nutritional minerals to the user.
  • each of the nutritional minerals, the role of the nutritional minerals, and the food containing the nutritional minerals are matched and stored.
  • the solution analysis unit 104 searches for foods containing nutritional minerals and roles of nutritional minerals that are pre-matched with nutritional minerals determined as necessary nutritional minerals, and provides information on the roles of the retrieved nutritional minerals and foods containing nutritional minerals. may be provided to the user terminal 200.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a process in which the solution analyzer 104 according to FIG. 2 determines nutritional minerals of an ingested product.
  • the solution analysis unit 104 calculates the level of intake attention corresponding to each of the nutritional minerals based on the mineral level, the standard range, the first indicators, and the standard range (S410).
  • the solution analysis unit 104 may determine a value obtained by multiplying a reference value of a nutritional mineral by a weight to determine an intake level.
  • the solution analysis unit 104 when the mineral level is greater than the maximum value of the standard range, divides the first difference between the maximum value of the standard range and the mineral value by the second difference between the maximum and minimum values of the standard range.
  • the value obtained by adding the correction value to can be determined as the reference value.
  • the solution analysis unit 104 when the mineral level is greater than the middle value of the standard range and greater than the maximum value, converts the third difference between the middle value of the standard range and the mineral value into a second difference between the maximum value and the minimum value of the standard range.
  • the numerical value divided by the difference value can be determined as the reference value.
  • the correction value is set greater than the maximum value of a numerical value derived by dividing the third difference value by the second difference value.
  • the solution analyzer 104 may determine, as a reference value, a minimum value obtained by dividing the third difference value by the second difference value when the mineral level is smaller than the middle value of the standard range.
  • the solution analysis unit 104 when the first index is smaller than the minimum value of the reference range, assigns a weight greater than 1 to the nutrient mineral corresponding to the denominator of the first index, and assigns a weight of 1 to the nutrient mineral corresponding to the numerator. can be granted
  • the solution analysis unit 104 when the first index is greater than the maximum value of the reference range, assigns a weight greater than 1 to the nutrient mineral corresponding to the numerator of the first index, and a weight of 1 to the nutrient mineral corresponding to the denominator. can be granted.
  • the solution analyzer 104 may assign a weight of 1 to nutritional minerals corresponding to the denominator and numerator of the first index when the first index is included in the reference range.
  • the solution analysis unit 104 lists the nutritional minerals in order of highest intake level, and among the first to Mth nutritional minerals (provided that M is a preset natural number greater than 1 and less than or equal to the number of nutritional minerals) ) Nutritional minerals are determined as nutritional minerals of the intake state (S420).
  • the solution analyzer 104 may determine three nutritional minerals as nutritional minerals of the order of intake attention in order of high intake level.
  • each of the nutritional minerals, the role of the nutritional minerals, and the food containing the nutritional minerals are matched and stored.
  • the solution analysis unit 104 searches for foods containing the role of nutritional minerals and nutritional minerals that are pre-matched with the nutritional minerals determined as the nutritional minerals of the order of consumption, and information on the role of the retrieved nutritional minerals and foods containing the nutritional minerals. may be provided to the user terminal 200.
  • the service providing device 100 includes a risk factor analysis unit 105 .
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating a process in which the risk factor analyzer 105 according to FIG. 2 determines risk factors to be paid attention to by the user.
  • the risk factor analyzer 105 determines a plurality of risk factors that may cause the user terminal 200 to absorb the hazardous heavy metals.
  • a detailed questionnaire including a plurality of items for each question may be provided to the user terminal 200 and a detailed questionnaire result including a response to the detailed questionnaire may be received from the user terminal 200 .
  • the risk factor analysis unit 105 provides detailed questionnaires about a plurality of risk factors previously matched with harmful heavy metals to the user terminal (S510).
  • the risk factor means a situation in which a companion animal may be exposed to cadmium in the course of living.
  • detailed questionnaires on cadmium may include items such as whether companion animals are exposed to secondhand smoke, whether paint is used in companion animal toys, and whether fish and shellfish are fed in addition to food or snacks.
  • the risk factor analysis unit 105 also receives a detailed survey result including a response input by the user to the detailed survey from the user terminal 200 (S520).
  • the risk factor analysis unit 105 determines a risk factor that the user should pay attention to among a plurality of risk factors based on the result of the detailed survey (S530).
  • the risk factor analysis unit 105 may determine a risk factor that the user should pay attention to based on responses to a plurality of items included in the result of the detailed questionnaire. For example, if the user responds that fish and shellfish are fed in addition to food and snacks, feeding fish and shellfish in addition to food and snacks may be determined as a risk factor.
  • the risk factor analysis unit 105 may provide the determined risk factors to the user terminal 200 .
  • the service providing apparatus 100 includes a recommended feed determination unit 106 .
  • each of a plurality of feeds, a plurality of nutritional components, and component ratios of each of the nutritional components are pre-matched and stored.
  • feed A and nutritional components included in feed A may be matched, and feed A and nutritional components may be matched and stored.
  • 15 is a flowchart illustrating a process in which the recommended feed determination unit 106 according to FIG. 2 determines the recommended feed.
  • the recommended feed determination unit 106 searches for feeds that do not contain the nutritional minerals of the consuming party or have a component ratio of nutritional components identical to those of the nutritional minerals smaller than a preset first reference ratio among the feeds, and convert them into preliminary recommended feeds. Determine (S610).
  • the recommended feed determination unit 106 searches the database for feeds that do not contain the nutritional minerals of the consumer or have the same nutritional component ratio as the nutritional mineral of the consumer less than a predetermined first reference ratio.
  • the first reference ratio may be a ratio capable of reducing the mineral level of the nutrient mineral of the intake week. In one embodiment, the first reference ratio may be set differently for each of the nutritional minerals.
  • the recommended feed determination unit 106 calculates a matching degree corresponding to each of the preliminary recommended feeds based on the nutritional components, component ratios of each of the nutritional components, nutritional minerals required for intake, and a preset second reference ratio ( S620).
  • the recommended feed determination unit 106 determines, among the nutritional components included in the preliminary recommended feed, the nutritional components that are the same as the necessary nutritional minerals and have a component ratio equal to or greater than a preset second reference ratio as the reference nutritional components for calculating the degree of matching.
  • the recommended feed determining unit 106 may determine the matching degree of the preliminary recommended feed by summing the intake requirements of the same nutritional minerals as the standard nutritional components.
  • the recommended pet food determining unit 106 may determine the required intake level of the same nutritional mineral as the standard nutritional component with the matching degree of the preliminary recommended pet food.
  • the recommended pet food determining unit 106 may determine a preliminary recommended pet food having the highest matching degree among the preliminary recommended pet foods as the final recommended pet food (S630).
  • the recommended pet food determination unit 106 may provide the user terminal 200 with information on the final recommended pet food.
  • FIG. 16 is a diagram showing the hardware configuration of the service providing apparatus 100 according to FIG. 1 by way of example.
  • the service providing apparatus 100 stores at least one processor 110 and instructions instructing the at least one processor 110 to perform at least one operation. It may include a memory (memory) to.
  • the at least one operation may include the components 101 to 106 of the above-described service providing apparatus 100 or other functions or operation methods.
  • the at least one processor 110 may mean a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor for performing methods according to embodiments of the present invention.
  • Each of the memory 120 and the storage device 160 may include at least one of a volatile storage medium and a non-volatile storage medium.
  • the memory 120 may be one of a read only memory (ROM) and a random access memory (RAM), and the storage device 160 may be a flash-memory. , a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), or various memory cards (eg, a micro SD card).
  • ROM read only memory
  • RAM random access memory
  • the storage device 160 may be a flash-memory.
  • a hard disk drive (HDD) a solid state drive (SSD), or various memory cards (eg, a micro SD card).
  • HDD hard disk drive
  • SSD solid state drive
  • various memory cards eg, a micro SD card
  • the device 100 may include a transceiver 130 that performs communication through a wireless network.
  • the device 100 may further include an input interface device 140 , an output interface device 150 , a storage device 160 , and the like. Each component included in the device 100 may be connected by a bus 170 to communicate with each other.
  • the device 100 may include a communicable desktop computer, a laptop computer, a notebook, a smart phone, a tablet PC, and a mobile phone. , smart watch, smart glass, e-book reader, PMP (portable multimedia player), portable game device, navigation device, digital camera, DMB (digital multimedia broadcasting) player , a digital audio recorder, a digital audio player, a digital video recorder, a digital video player, a personal digital assistant (PDA), and the like.
  • PMP portable multimedia player
  • PMP portable multimedia player
  • portable game device navigation device
  • digital camera digital camera
  • DMB digital multimedia broadcasting
  • PDA personal digital assistant
  • the methods according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer readable medium.
  • Computer readable media may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on a computer readable medium may be specially designed and configured for the present invention or may be known and usable to those skilled in computer software.
  • Examples of computer readable media may include hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • Examples of program instructions may include not only machine language codes generated by a compiler but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter and the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate with at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • the above-described method or device may be implemented by combining all or some of its components or functions, or may be implemented separately.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Nutrition Science (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Dermatology (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명의 실시예에 따르면, 반려동물 식단 제공 플랫폼 서비스를 제공하기 위한 장치가 제공된다. 상기 장치는, 사용자의 사용자 단말로부터 상기 사용자의 반려동물에 대한 반려동물정보를 수신하는 반려동물정보 수신부; 상기 반려동물정보에 기초하여 상기 반려동물에 대한 일일섭취칼로리, 섭취제한재료, 섭취제한영양소 및 식품의 전체중량 대비 식품에 포함된 제1 단백질비율, 제1 지방비율 및 제1 섬유비율을 결정하는 영양정보 생성부; 상기 반려동물정보에 기초하여 복수의 재료들을 결정하고, 상기 재료들 중 상기 섭취제한재료와 대응하는 재료를 제외한 나머지 재료들을 복수의 제1 예비재료들로 결정하고, 상기 제1 예비재료들 중 상기 섭취제한영양소를 포함하는 제1 예비재료를 제외한 나머지 재료들을 복수의 제2 예비재료들로 결정하며, 상기 제2 예비재료들 중 상기 반려동물정보에 포함된 간식과 주식의 형태 및 브랜드와 대응하는 제2 예비재료들을 복수의 최종재료들로 결정하는 재료 결정부; 및 상기 반려동물정보에 기초하여 복수의 영양소들을 결정하고, 상기 영양소들 중 상기 섭취제한영양소와 대응하는 영양소를 제외한 나머지 영양소들을 복수의 보조영양소들로 결정하는 보조영양소 결정부를 포함할 수 있다.

Description

반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램
본 발명은 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
반려동물을 키우는 인구가 점차 증가하고 있고, 반려동물을 단순히 키우는 대상이 아닌 가족으로 생각하는 인식이 증가되고 있다.
이에 따라, 반려동물의 건강에 대한 관심이 증가하고 있으며, 특히, 반려동물의 건강상태를 검진할 수 있는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다.
다만, 반려동물의 건강상태 검진 서비스를 이용하는 사용자들의 대다수는 비용적으로 부담을 느끼고 있으며, 이에 따라, 상대적으로 적은 비용을 소모되면서도 반려동물의 건강상태를 정확하게 검진해주는 기술의 필요성이 대두되고 있다.
본 발명은, 사용자의 반려동물의 모발을 분석한 결과에 기초하여 영양미네랄들과 관련된 반려동물의 건강상태 및 유해중금속과 관련된 반려동물의 건강상태를 검사하고, 검사결과를 사용자에게 제공하는 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 사용자의 반려동물에 대해 우선적으로 섭취가 필요한 영양미네랄들 및 섭취를 지양해야하는 영양미네랄들을 결정하고, 결정된 영양미네랄들에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
또한, 본 발명은, 사용자의 반려동물에 적합한 사료를 결정하고, 결정된 사료에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면은, 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치가 제공된다.
상기 장치는, 사용자의 반려동물의 모발에 포함된 복수의 영양미네랄들 각각의 미네랄수치 및 복수의 유해중금속들 각각의 중금속수치를 포함하는 모발분석결과를 수신하는 모발분석결과 수신부; 및 상기 영양미네랄들 각각의 미네랄수치와 상기 영양미네랄들 각각과 대응하는 표준범위를 비교하여 상기 영양미네랄들을 관리 영양미네랄 또는 표준 영양미네랄로 분류하고, 상기 유해중금속들 각각의 중금속수치와 상기 유해중금속들 각각과 대응하는 안심수치를 비교하여 상기 유해중금속들을 주의 유해중금속 또는 안심 유해중금속으로 분류하는 솔루션 분석부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 솔루션 분석부는, 상기 영양미네랄들 중 상기 미네랄수치가 상기 표준범위에 포함되지 않는 영양미네랄을 상기 관리 영양미네랄로 결정하고, 상기 영양미네랄들 중 상기 미네랄수치가 상기 표준범위에 포함되는 영양미네랄을 상기 표준 영양미네랄로 결정하며, 상기 유해중금속들 중 상기 중금속수치가 상기 안심수치 이상인 유해중금속을 상기 주의 유해중금속으로 결정하고, 상기 유해중금속들 중 상기 중금속수치가 상기 안심수치보다 작은 유해중금속을 상기 안심 유해중금속으로 결정할 수 있다.
또한, 상기 장치는, 상기 사용자의 사용자 단말로부터 상기 반려동물의 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동정보, 질병, 주식 및 간식에 대한 정보를 포함하는 반려동물정보를 수신하고, 상기 유해중금속들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제1 설문에 대한 응답을 포함하는 제1 설문결과를 수신하며, 상기 영양미네랄들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제2 설문에 대한 응답을 포함하는 제2 설문결과를 수신하는, 반려동물정보 수신부; 및 상기 반려동물정보 및 상기 제1 설문결과를 기 학습된 제1 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제1 기계학습모델로부터 상기 유해중금속들과 관련된 이상이 존재할 제1 가능성을 획득하고, 상기 반려동물정보 및 상기 제2 설문결과를 기 학습된 제2 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제2 기계학습모델로부터 상기 영양미네랄들과 관련된 이상이 존재할 제2 가능성을 획득하며, 제1 가능성 및 제2 가능성에 기초하여 기 설정된 제1 검사, 제2 검사 및 제3 검사 중 사용자에게 추천할 검사를 결정하는, 추천검사 결정부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 제1 검사는 상기 영양미네랄들과 관련된 상기 반려동물의 건강상태를 검사하는 검사이며, 상기 제2 검사는 상기 유해중금속들과 관련된 상기 반려동물의 건강상태를 검사하는 검사이고, 상기 제3 검사는, 상기 영양미네랄들 및 상기 유해중금속들과 관련된 상기 반려동물의 건강상태를 검사하는 검사일 수 있다.
또한, 상기 솔루션 분석부는, 상기 반려동물정보에 포함된 상기 나이, 상기 중성화여부, 상기 체중, 상기 성격, 상기 종, 상기 품종 및 상기 체형에 대한 정보를 기 학습된 제3 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제3 기계학습모델로부터 상기 유해중금속들 각각의 상기 안심수치를 획득하고, 상기 반려동물정보에 포함된 상기 나이, 상기 중성화여부, 상기 체중, 상기 성격, 상기 종, 상기 품종 및 상기 체형에 대한 정보를 기 학습된 제4 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제4 기계학습모델로부터 상기 영양미네랄들 각각의 상기 표준범위를 획득할 수 있다.
또한, 상기 영양미네랄들은 칼슘, 나트륨, 칼륨, 인, 마그네슘, 구리, 아연, 철, 망간, 크롬 및 셀레늄이며, 상기 유해중금속들은 수은, 비소, 카드뮴, 납, 알루미늄, 니켈 및 우라늄일 수 있다.
또한, 상기 모발분석결과에는, 상기 마그네슘의 상기 미네랄수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 인의 상기 미네랄수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 칼륨의 상기 미네랄수치 대비 상기 나트륨의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 구리의 상기 미네랄수치 대비 상기 아연의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 마그네슘의 상기 미네랄수치 대비 상기 나트륨의 상기 미네랄수치의 비율 및 상기 칼륨의 상기 미네랄수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율인 복수의 제1 지표들이 포함될 수 있다.
또한, 상기 모발분석결과에는, 상기 수은의 상기 중금속수치 대비 상기 아연의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 수은의 상기 중금속수치 대비 상기 셀레늄의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 납의 상기 중금속수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 납의 상기 중금속수치 대비 상기 철의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 납의 상기 중금속수치 대비 상기 아연의 상기 미네랄수치의 비율 및 상기 카드뮴의 상기 중금속수치 대비 상기 아연이 상기 미네랄수치의 비율인 복수의 제2 지표들이 포함될 수 있다.
또한, 상기 솔루션 분석부는, 상기 제1 지표들 중 상기 제1 지표들 각각에 대해 기 설정된 기준범위에 포함되지 않는 제1 지표를 제1 주의지표로 결정하고, 상기 제1 지표들 중 상기 기준범위에 포함되는 제1 지표를 제1 안심지표로 결정하며, 상기 제2 지표들 중 상기 제2 지표들 각각에 대해 기 설정된 안심수치 이하인 제2 지표를 제2 주의지표로 결정하고, 상기 제2 지표들 중 상기 안심수치보다 큰 제2 지표를 제2 안심지표로 결정할 수 있다.
또한, 상기 솔루션 분석부는, 상기 미네랄수치, 상기 표준범위, 상기 제1 지표들 및 상기 기준범위에 기초하여, 상기 영양미네랄들 각각과 대응하는 섭취필요도를 산출하고, 상기 영양미네랄들을 상기 섭취필요도가 높은 순서대로 나열하고, 상기 영양미네랄들 중 제1 번째 내지 제N번째 영양미네랄들을 섭취필요 영양미네랄들로 결정할 수 있다.
또한, 상기 솔루션 분석부는, 상기 영양미네랄들 각각에 대해 설정된 기준치 및 가중치를 곱한 수치를 상기 영양미네랄들 각각에 대한 상기 섭취필요도로 결정하고, 상기 미네랄수치가 상기 표준범위의 최소값보다 작은 경우 상기 표준범위의 최소값과 상기 미네랄수치 사이의 제1 차이값을 상기 표준범위의 최대값과 최소값 사이의 제2 차이값으로 나눈 수치에 보정치를 더한 수치를 상기 영양미네랄의 상기 기준치로 결정하며, 상기 미네랄수치가 상기 표준범위의 중간값보다 작고 최소값보다 큰 경우, 상기 표준범위의 중간값과 상기 미네랄수치 사이의 제3 차이값을 상기 표준범위의 최대값과 최소값 사이의 상기 제2 차이값으로 나눈 수치를 상기 영양미네랄의 상기 기준치로 결정하고, 상기 미네랄수치가 상기 표준범위의 중간값보다 큰 경우, 상기 제3 차이값을 상기 제2 차이값으로 나눠 도출될 수 있는 수치의 최소값을 상기 영양미네랄의 상기 기준치로 결정하며, 상기 제1 지표가 상기 기준범위의 최소값보다 작은 경우, 상기 제1 지표의 분자에 해당하는 상기 영양미네랄의 상기 가중치를 1보다 큰 수치로 결정하고, 분모에 해당하는 상기 영양미네랄의 상기 가중치를 1로 결정하며, 상기 제1 지표가 상기 기준범위의 최대값보다 큰 경우, 상기 제1 지표의 분모에 해당하는 상기 영양미네랄의 상기 가중치를 1보다 큰 수치로 결정하고, 분자에 해당하는 상기 영양미네랄의 상기 가중치를 1로 결정하며, 상기 제1 지표가 상기 기준범위에 포함되는 경우, 상기 제1 지표의 분모 및 분자에 해당하는 상기 영양미네랄들 각각의 상기 가중치를 1로 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 반려동물의 모발을 분석한 결과에 기초하여 영양미네랄 및 유해중금속과 관련된 반려동물의 건강상태가 제공되므로, 반려동물의 건강상태검진에 소요되는 비용이 저감될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 반려동물이 우선적으로 섭취해야하는 영양미네랄, 섭취를 지양해야하는 영양미네랄 및 영양미네랄을 포함하는 음식들이 대한 정보가 사용자에게 제공되므로, 사용자는 제공된 정보에 기초하여 반려동물의 식이를 조절할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 반려동물의 건강상태에 적합한 사료에 대한 정보가 제공되므로, 사용자는 제공된 정보에 기초하여 반려동물의 식이를 조절할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 2에 따른 추천검사 결정부가 사용자의 반려동물에게 추천되는 검사의 종류를 결정하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 도 2에 따른 모발분석결과 수신부가 모발분석결과를 수신하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 도 2에 따른 솔루션 분석부가 유해중금속들 중에서 주의가 필요한 유해중금속을 결정하고 영양미네랄들 중에서 관리가 필요한 영양미네랄을 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 6은 도 2에 따른 솔루션 분석부가 유해중금속에 대한 검사 결과 및 영양미네랄에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 도 2에 따른 솔루션 분석부가 유해중금속에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 8은 도 2에 따른 솔루션 분석부가 영양미네랄에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 9는 도 2에 따른 솔루션 분석부가 제1 지표들 및 제2 지표들 중 주의가 필요한 제1 지표 및 제2 지표를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 10은 도 2에 따른 솔루션 분석부가 제1 지표들 및 제2 지표들에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 11은 도 2에 따른 솔루션 분석부가 섭취필요 영양미네랄들을 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 12는 도 2에 따른 솔루션 분석부가 섭취필요 영양미네랄들 및 섭취필요 미네랄들이 포함된 식품들을 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
도 13은 도 2에 따른 솔루션 분석부가 섭취주의 영양미네랄들을 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 14는 도 2에 따른 위험요소 분석부가 사용자가 주의해야하는 위험요소를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 15는 도 2에 따른 추천사료 결정부가 추천사료를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
도 16은 도 1에 따른 서비스 제공 장치의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 개요도이다.
도 1을 참조하면, 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하기 위한 시스템은, 서비스 제공 장치(100) 및 사용자 단말(200)을 포함한다.
사용자 단말(200)은, 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 이용하고자 하는 사용자의 단말로서, 사용자의 반려동물정보와 기 설정된 설문에 대한 응답인 설문결과를 서비스 제공 장치(100)에 등록하고, 서비스 제공 장치(100)를 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스의 여러 기능을 이용할 수 있다. 일 실시예에서, 반려동물정보는, 반려동물의 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동정도, 질병, 주식, 간식에 대한 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 설문은 기 설정된 복수의 유해중금속들과 관련된 복수의 문항들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 설문은 기 설정된 복수의 영양미네랄들과 관련된 복수의 문항들을 포함할 수 있다.
사용자 단말(200)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
구체적으로, 서비스 제공 장치(100)는, 사용자 단말(200)로부터 사용자의 반려동물에 대한 반려동물정보 및 설문결과를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(100)는, 사용자 단말(200)에 사용자의 반려동물에 대한 반려동물정보를 선택 또는 입력할 수 있는 사용자 인터페이스(User Interface)를 제공할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(100)는, 사용자 단말(200)에 설문에 대한 응답을 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 서비스 제공 장치(100)에 포함된 입력 인터페이스 장치를 통해 사용자의 반려동물의 모발을 분석한 결과인 모발분석결과를 수신할 수 있다. 또한, 서비스 제공 장치(100)는 별도의 서버로부터 사용자의 반려동물의 모발을 분석한 결과인 모발분석결과를 수신할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 모발분석결과에 포함된 복수의 유해중금속들 각각의 중금속수치와 유해중금속들 각각의 안전범위를 비교하고, 중금속수치가 안전범위에 포함되는지 여부에 기초하여 유해중금속들을 분류할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 모발분석결과에 포함된 복수의 영양미네랄들 각각의 미네랄수치와 영양미네랄들 각각의 표준범위를 비교하고, 미네랄수치가 표준범위에 포함되는지 여부에 기초하여 영양미네랄들을 분류할수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 유해중금속들의 분류결과에 기초하여 유해중금속 검사 결과를 생성하고, 생성된 유해중금속 검사 결과를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 영양미네랄들의 분류결과에 기초하여 영양미네랄 검사 결과를 생성하고, 생성된 영양미네랄 검사 결과를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 모발분석결과에 포함된 복수의 제1지표들을 제1지표들 각각에 대해 기 설정된 기준범위와 비교하고, 제1 지표가 기준범위에 포함되는지 여부에 기초하여 제1 지표들을 분류할 수 있다. 일 실시예에서, 제1 지표는 영양미네랄들 중 기 설정된 어느 하나와 기 설정된 다른 하나 사이의 비율일 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 모발분석결과에 포함된 복수의 제2 지표들이 제2 지표들 각각에 대해 기 설정된 안심수치를 초과하는지 여부에 기초하여 제2 지표들을 분류할 수 있다. 일 실시예에서, 제2 지표는 영양미네랄들 중 기 설정된 어느 하나와 유해중금속들 중 기 설정된 어느 하나 사이의 비율일 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 제1 지표들에 대한 분류결과에 기초하여 영양미네랄 비율 검사 결과를 생성하고, 생성된 영양미네랄 비율 검사 결과를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 제2 지표들에 대한 분류결과에 기초하여 영양미네랄/유해중금속 비율 검사 결과를 생성하고, 생성된 영양미네랄/유해중금속 비율 검사 결과를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 영양미네랄들 각각에 대응하는 섭취필요도를 산출하고, 섭취필요도에 기초하여 우선적인 섭취가 필요한 영양미네랄들을 결정하며, 결정된 영양미네랄들을 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 영양미네랄들 각각에 대응하는 섭취주의도를 산출하고, 섭취주의도에 기초하여 섭취가 제한되어야 하는 영양미네랄들을 결정하고, 결정된 영양미네랄들을 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 주의가 필요한 유해중금속의 흡수를 유발할 수 있는 복수의 위험요소들에 대한 세부설문을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 세부설문에 대한 응답을 포함하는 세부설문결과를 수신하며, 세부설문결과에 기초하여 사용자가 주의해야하는 위험요소를 결정할 수 있다.
또한, 서비스 제공 장치(100)는, 사용자의 반려동물에게 적합한 사료를 결정하고, 결정된 사료에 대한 정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
도 2는 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 기능적 모듈을 예시적으로 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 반려동물정보 수신부(101)를 포함한다. 반려동물정보 수신부(101)는, 사용자 단말(200)로부터 사용자의 반려동물에 대한 반려동물정보를 수신할 수 있다. 서비스 제공 장치(100)는, 사용자 단말(200)에 사용자의 반려동물에 대한 반려동물정보를 선택 또는 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.
반려동물정보는, 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동정보, 질병, 주식 및 간식에 대한 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 범위에서 선택 또는 입력된 나이를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 반려동물의 나이는 1~20세로 설정될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 범위의 나이가 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 반려동물의 중성화여부를 수신할 수 있다. 사용자는 사용자 인터페이스를 통해 중성화됨 또는 중성화안됨을 선택 또는 입력할 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 반려동물의 체중을 수신할 수 있다. 일 실세예에서, 반려동물의 체중의 범위는1~80Kg로 설정될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 다양한 범위의 체중이 설정될 수 있다. 또한, 체중의 단위는 Kg, g 및 lb이 사용될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 선택지들에서 선택된 종을 수신할 수 있다. 도시된 실시예에서, 반려동물의 종은, 강아지 또는 고양이로 선택될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 선택지들에서 선택된 반려동물의 품종을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 반려동물의 품종은, 사모예드, 진돗개, 불독, 핏불테리어 중 어느 하나로 선택될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 강아지의 품종으로 등록된 모든 품종들이 선택지들로 사용자에게 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 선택지들에서 선택된 반려동물의 성격을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 종이 다른 경우, 성격에 대한 선택지가 다르게 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 선택지들에서 선택된 반려동물의 체형을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 종 및 품종이 다른 경우, 체형에 대한 선택지가 다르게 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 선택지들에서 선택된 반려동물의 활동정도를 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 반려동물의 종이 강아지인 경우, 활동적, 보통, 활동적이지 않음 등이 선택지로 설정될 수 있다. 일 실시예에서, 종이 다른 경우, 활동정도에 대한 선택지가 다르게 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 선택지들에서 선택된 반려동물의 질병을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 종이 다른 경우, 질병에 대한 선택지가 다르게 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물정보 수신부(101)는, 기 설정된 선택지들에서 선택된 반려동물의 주식을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 브랜드 및 제품명이 주식에 대한 선택지로 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 기 설정된 선택지들에서 선택된 반려동물의 간식을 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 브랜드 및 제품명이 간식에 대한 선택지로 설정될 수 있다.
또한, 반려동물정보 수신부(101)는, 사용자 단말(200)에 유해중금속들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제1 설문을 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 복수의 문항들에 대한 복수의 응답들을 포함하는 제1 설문결과를 수신할 수 있다. 또한, 반려동물정보 수신부(101)는, 사용자 단말(200)에 영양미네랄들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제2 설문을 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 복수의 문항들에 대한 복수의 응답들을 포함하는 제2 설문결과를 수신할 수 있다. 반려동물정보 수신부(101)는, 사용자 단말(200)에 제1 설문 및 제2 설문에 대한 응답을 입력할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 수은(Hg), 비소(As), 카드뮴(Cd), 납(Pb), 알루미늄(Al), 니켈(Ni), 우라늄(U)이 유해중금속들에 해당될 수 있다. 일 실시예에서, 칼슘(Ca), 나트륨(Na), 칼륨(K), 인(P), 마그네슘(Mg), 구리(Cu), 아연(Zn), 철(Fe), 망간(Mn), 크롬(Cr), 셀레늄(Se) 등이 영양미네랄들에 해당될 수 있다. 일 실시예에서, 서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 유해중금속들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제1 설문이 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 영양미네랄들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제2 설문이 저장될 수 있다.
예를 들어, 반려동물이 간접흡연에 노출되는지 여부, 반려동물이 지하수를 음용하는지 여부, 목재 용품에 비소를 포함하는 방부제가 사용되었는지 여부 등이 비소(As)에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 예를 들어, 습식사료를 급여하는 빈도가 기 설정된 기준 이상인지 여부, 알루미늄 용기를 사용하는지 여부 등이 알루미늄(Al)에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 예를 들어, 산책하기 전 미세먼지 농도를 확인하는지 여부, 반려동물이 동전을 가지고 노는지 여부 등이 니켈(Ni)에 대한 문항들로 설정될 수 있다.
예를 들어, 영양미네랄의 섭취와 관련된 문항들이 설정될 수 있다. 유제품, 멸치, 해조류 등의 섭취와 관련된 문항들이 칼슘에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 두부, 콩, 톳, 다시마, 우유, 청어, 바나나 등의 섭취와 관련된 문항들이 마그네슘에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 사람이 먹는 일반식과 같이 염분을 많이 함유된 음식을 급여하는지 여부 등에 대한 문항들이 나트륨에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 고구마, 감자, 토마트, 오이, 호박, 사과, 바나나 등의 섭취와 관련된 문항들이 칼륨에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 소 간, 돼지 간, 두류, 버섯류 등의 섭취와 관련된 문항들이 구리에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 붉은 살코기와 같은 단백질 식품, 닭고기, 양배추 등의 섭취와 관련된 문항들이 아연에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 육류, 어류, 달걀, 우유, 두부, 채소류 등의 섭취와 관련된 문항들이 인에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 붉은 살코기와 같은 단백질 식품, 가금류, 생선 등의 섭취와 관련된 문항들이 철에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 병아리콩, 연근 등의 섭취와 관련된 문항들이 망간에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 치즈, 육류, 버섯 등의 섭취와 관련된 문항들이 크롬에 대한 문항들로 설정될 수 있다. 육류의 내장, 생선류(정어리), 육류(소고기, 칠면조, 닭고기), 브로콜리, 달걀 등의 섭취와 관련된 문항들이 셀레늄에 대한 문항들로 설정될 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 추천검사 결정부(102)를 포함한다.
도 3은 도 2에 따른 추천검사 결정부(102)가 사용자의 반려동물에게 추천되는 검사의 종류를 결정하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
추천검사 결정부(102)는 기 학습된 제1 기계학습모델에 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동 정보, 질병, 주식, 간식과 제1 설문결과를 입력값으로 입력하고, 제1 기계학습모델로부터 유해중금속과 관련된 이상이 존재할 가능성을 획득할 수 있다.
제1 기계학습모델은, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동 정보, 질병, 주식, 간식과 제1 설문결과를 입력값으로 입력받았을 때, 유해중금속과 관련된 이상이 존재할 가능성을 출력하도록 기계학습될 수 있다. 제1 기계학습모델의 학습에는, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동 정보, 질병, 주식, 간식과 제1 설문결과에 유해중금속과 관련된 이상이 존재할 가능성를 라벨링하여 생성된 학습데이터가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 기계학습모델의 학습에는, 랜덤 포레스트(Random Forest), Xgboost, 다중회귀분석 등이 사용될 수 있다.
추천검사 결정부(102)는 기 학습된 제2 기계학습모델에 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동 정보, 질병, 주식, 간식과 제2 설문결과를 입력값으로 입력하고, 제2 기계학습모델로부터 영양미네랄과 관련된 이상이 존재할 가능성을 획득할 수 있다.
제2 기계학습모델은, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동 정보, 질병, 주식, 간식과 제2 설문결과를 입력값으로 입력받았을 때, 영양미네랄과 관련된 이상이 존재할 가능성을 출력하도록 기계학습될 수 있다. 제2 기계학습모델의 학습에는, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동 정보, 질병, 주식, 간식과 제2 설문결과에 영양미네랄과 관련된 이상이 존재할 가능성를 라벨링하여 생성된 학습데이터가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 제2 기계학습모델의 학습에는, 랜덤 포레스트(Random Forest), Xgboost, 다중회귀분석 등이 사용될 수 있다.
또한, 추천검사 결정부(102)는, 제1 기계학습모델로부터 획득된 유해중금속과 관련된 이상이 존재할 가능성이 기 설정된 기준 가능성보다 크고, 제2 기계학습모델로부터 획득된 영양미네랄과 관련된 이상이 존재할 가능성이 기 설정된 기준 가능성 이하인 경우, 유해중금속과 관련된 검사만을 수행하는 제1 검사를 사용자에게 제공할 추천검사로 결정할 수 있다.
또한, 추천검사 결정부(102)는, 제1 기계학습모델로부터 획득된 유해중금속과 관련된 이상이 존재할 가능성이 기 설정된 기준 가능성 이하이고, 제2 기계학습모델로부터 획득된 영양미네랄과 관련된 이상이 존재할 가능성이 기 설정된 기준 가능성보다 큰 경우, 영양미네랄과 관련된 검사만을 수행하는 제2 검사를 사용자에게 제공할 추천검사로 결정할 수 있다.
또한, 추천검사 결정부(102)는, 제1 기계학습모델로부터 획득된 유해중금속과 관련된 이상이 존재할 가능성이 기 설정된 기준 가능성보다 크고, 제2 기계학습모델로부터 획득된 영양미네랄과 관련된 이상이 존재할 가능성이 기 설정된 기준 가능성보다 큰 경우, 유해중금속 및 영양미네랄과 관련된 검사를 모두 수행하는 제3 검사를 사용자에게 제공할 추천검사로 결정할 수 있다.
또한, 추천검사 결정부(102)는 결정된 추천검사를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 모발분석결과 수신부(103)를 포함한다.
모발분석결과 수신부(103)는, 입력 인터페이스 장치를 통해 사용자의 반려동물의 모발을 분석한 결과인 모발분석결과를 수신할 수 있다. 또한, 모발분석결과 수신부(103)는 별도의 서버로부터 사용자의 반려동물의 모발을 분석한 결과인 모발분석결과를 수신할 수 있다.
도 4는 도 2에 따른 모발분석결과 수신부(103)가 모발분석결과를 수신하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
모발분석결과는 모발에 포함된 유해중금속들 각각의 중금속수치를 포함할 수 있다. 또한, 모발분석결과는 모발에 포함된 영양미네랄들 각각의 미네랄수치를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 중금속수치 및 미네랄수치의 단위는 ㎍/g일 수 있다.
모발분석결과는 모발에 포함된 영양미네랄들 중 기 설정된 어느 하나와 기 설정된 다른 하나의 비율인 제1 지표를 포함할 수 있다. 도시된 실시예에서, 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율, 인의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율, 칼륨의 미네랄수치 대비 나트륨의 미네랄수치의 비율, 구리의 미네랄수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율, 마그네슘의 미네랄수치 대비 나트륨의 미네랄수치의 비율 및 칼륨의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율이 제1 지표들로 설정될 수 있다.
모발분석결과는 모발에 포함된 영양미네랄들 중 기 설정된 어느 하나와 유해중금속들 중 기 설정된 어느 하나의 비율은 제2 지표를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 수은의 중금속수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율, 수은의 중금속수치 대비 셀레늄의 미네랄수치의 비율, 납의 중금속수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율, 납의 중금속수치 대비 철의 미네랄수치의 비율, 납의 중금속수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율 및 카드뮴의 중금속수치 대비 아연이 미네랄수치의 비율이 제2 지표들로 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 반려동물의 모발을 질산용액에 담아 시료용액을 제조하고, 제조된 시료용액을 가열하여 전처리하며, 전처리된 시료용액을 유도결합 플라즈마 질량분석법(ICP-MS)으로 질량분석하는 과정을 통해, 모발분석결과가 획득될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 모발로부터 모발에 포함된 유해중금속 및 영양미네랄을 획득하는 방법과 관련해여 공지된 다양한 방법들이 사용될 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는 솔루션 분석부(104)를 포함한다.
도 5는 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 유해중금속들 중에서 주의가 필요한 유해중금속을 결정하고 영양미네랄들 중에서 관리가 필요한 영양미네랄을 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
먼저, 솔루션 분석부(104)는, 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형에 기초하여 유해중금속들 각각과 대응하는 안심수치를 획득한다(S110).
솔루션 분석부(104)는 기 학습된 제3 기계학습모델에 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형을 입력값으로 입력하고, 제3 기계학습모델로부터 유해중금속들 각각의 안심수치를 획득할 수 있다.
제3 기계학습모델은, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형을 입력값으로 입력받았을 때, 유해중금속들 각각의 안심수치를 출력하도록 기계학습될 수 있다. 제3 기계학습모델의 학습에는, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형에 유해중금속들 각각의 안심수치를 라벨링하여 생성된 학습데이터가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 제3 기계학습모델의 학습에는, 랜덤 포레스트(Random Forest), Xgboost, 다중회귀분석 등이 사용될 수 있다. 예를 들어, 수은, 비소, 카드뮴, 납, 알루미늄, 니켈 및 우라늄 각각에 대한 안심수치로 0.50, 0.20, 0,100, 1.0, 30, 1.50 및 0.100이 획득될 수 있다.
유행중금속들 각각에 대한 안심수치는 일반적으로 정해진 수치가 존재하나, 반려동물 각각의 개체마다 조금식 차이가 존재할 수 있다. 반려동물에 대한 정확한 검진을 위하여, 반려동물의 특성에 기초하여 반려동물에 적합한 안심수치를 획득하고, 획득된 안심수치에 기초하여 반려동물의 건강상태가 판단될 수 있다.
또한, 솔루션 분석부(104)는, 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형에 기초하여 영양미네랄들 각각과 대응하는 표준범위를 획득한다(S120).
솔루션 분석부(104)는 기 학습된 제4 기계학습모델에 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형을 입력값으로 입력하고, 제4 기계학습모델로부터 영양미네랄들 각각의 표준범위를 획득할 수 있다.
제4 기계학습모델은, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형을 입력값으로 입력받았을 때, 영양미네랄들 각각의 표준범위를 출력하도록 기계학습될 수 있다. 제4 기계학습모델의 학습에는, 반려동물정보에 포함된 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형에 영양미네랄들 각각의 표준범위를 라벨링하여 생성된 학습데이터가 사용될 수 있다. 일 실시예에서, 제4 기계학습모델의 학습에는, 랜덤 포레스트(Random Forest), Xgboost, 다중회귀분석 등이 사용될 수 있다. 예를 들어, 칼슘, 마그네슘, 나트륨, 칼륨, 구리, 아연, 인, 철, 망간, 크롬, 셀레늄 각각에 대한 표준범위로 200~1400, 25~220, 200~2000, 70~600, 7.0~25.0, 140~240, 200~400, 14~100, 0.25~3.00, 0.20~1.00 및 0.70~1.80이 획득될 수 있다.
영양미네랄들 각각에 대한 표준범위는 일반적으로 정해진 범위가 존재하나, 반려동물 각각의 개체마다 조금식 차이가 존재할 수 있다. 반려동물에 대한 정확한 검진을 위하여, 반려동물의 특성에 기초하여 반려동물에 적합한 표준범위를 획득하고, 획득된 표준범위에 기초하여 반려동물의 건강상태가 판단될 수 있다.
또한, 솔루션 분석부(104)는, 유해중금속들 중 중금속수치가 안심수치 이상인 유해중금속을 주의 유해중금속으로 결정하고(S130), 유해중금속들 중 중금속수치가 안심수치보다 작은 유해중금속을 안심 유해중금속으로 결정한다(S140).
예를 들어, 수은에 대한 안심수치가 0.50이고 수은에 대한 중금속수치가 0.04인 경우, 수은의 중금속수치가 안심수치보다 작으므로, 솔루션 분석부(104)는, 수은을 안심 유해중금속으로 결정할 수 있다. 납에 대한 안심수치가 1.0이고, 납에 대한 중금속수치가 2.5인 경우, 납의 중금속수치가 안심수치 이상이므로, 솔루션 분석부(104)는, 납을 주의 유해중금속으로 결정할 수 있다.
또한, 솔루션 분석부(104)는, 영양미네랄들 중 미네랄수치가 표준범위에 포함되지 않는 영양미네랄을 관리 영양미네랄로 결정하고(S150), 영양미네랄들 중 미네랄수치가 표준범위에 포함되는 영양미네랄을 표준 영양미네랄로 결정한다(S160).
예를 들어, 칼슘에 대한 표준범위가 200~1400이고 칼슘의 미네랄수치가 172인 경우, 칼슘의 미네랄수치가 표준범위에 포함되지 않으므로, 솔루션 분석부(104)는, 칼슘을 관리 영양미네랄로 결정할 수 있다. 나트륨에 대한 표준범위가 200~2000이고 나트륨의 미네랄수치가 710인 경우, 나트륨의 미네랄수치가 표준범위에 포함되므로, 솔루션 분석부(104)는, 나트륨을 표준 영양미네랄로 결정할 수 있다.
도 6은 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 유해중금속에 대한 검사 결과 및 영양미네랄에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
유해중금속에 대한 검사 결과에는 주의 유해중금속으로 결정된 유해중금속들과 안심 유해중금속으로 결정된 유해중금속들을이 분류되어 포함될 수 있다. 또한, 주의 유해중금속으로 결정된 유해중금속들과 안심 유해중금속으로 결정된 유해중금속들은 서로 다른 색상으로 표시될 수 있다.
유해중금속에 대한 검사 결과에는 유해중금속들 각각의 안심수치와 중금속수치가 포함될 수 있다.
영양미네랄에 대한 검사 결가에는 관리 영양미네랄로 결정된 영양미네랄들과 표준 영양미네랄로 결정된 영양미네랄들이 분류되어 포함될 수 있다. 또한 관리 영양미네랄로 결정된 영양미네랄들과 표준 영양미네랄로 결정된 영양미네랄들은 서로 다른 색상으로 표시될 수 있다.
영양미네랄에 대한 검사 결과에는 영양미네랄들 각각의 표준범위와 미네랄수치가 포함될 수 있다.
도 7은 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 유해중금속에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 유해중금속과 유해중금속에 대한 설명, 유해중금속이 건강에 미치는 영향, 유해중금속의 노출원, 유해중금속의 흡수를 예방할 수 있는 생활 습관 및 유해중금속의 배출을 돕는 영양소가 미리 매칭되어 저장된다.
유해중금속에 대한 검사 결과에는 유해중금속들 각각과 대응하는 유해중금속에 대한 설명, 유해중금속이 건강에 미치는 영향, 유해중금속의 노출원, 유해중금속의 흡수를 예방할 수 있는 생활 습관 및 유해중금속의 배출을 돕는 영양소가 포함될 수 있다. 또한, 검사 결과에는 유해중금속들 각각과 대응하는 안심수치와 중금속수치가 포함될 수 있다.
도시된 실시예에서, 유해중금속에 대한 검사 결과에는 수은과 대응하는 안심수치, 중금속수치, 수은에 대한 설명, 수은이 건강에 미치는 영향, 수은의 노출원, 수은의 흡수를 예방할 수 있는 생활 습관 및 수은의 배출을 돕는 영양소가 포함된다. 또한, 수은의 중금속수치가 안심수치보다 작으므로, 수은이 안심 유해중금속이라는 표시가 포함된다.
도시된 실시예에서, 유해중금속에 대한 검사 결과에는 납과 대응하는 안심수치, 중금속수치, 납에 대한 설명, 납이 건강에 미치는 영향, 납의 노출원, 납의 흡수를 예방할 수 있는 생활 습관 및 납의 배출을 돕는 영양소가 포함된다. 또한, 납의 중금속수치가 안심수치 이상이므로, 납이 주의 유해중금속이라는 표시가 포함된다.
도 8은 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 영양미네랄에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 영양미네랄과 영양미네랄에 대한 설명, 영양미네랄이 건강에 미치는 영향, 영양미네랄 부족의 원인, 영양미네랄 부족 시 발생되는 증상, 영양미네랄 과잉의 원인, 영양미네랄 과잉 시 발생되는 증상, 영양미네랄의 적정수치를 유지할 수 있는 생활 습관 및 영양미네랄의 적정수치 유지를 돕는 영양소가 미리 매칭되어 저장된다.
영양미네랄에 대한 검사 결과에는 유해중금속들 각각과 대응하는 영양미네랄에 대한 설명, 영양미네랄이 건강에 미치는 영향, 영양미네랄 부족의 원인, 영양미네랄 부족 시 발생되는 증상, 영양미네랄 과잉의 원인, 영양미네랄 과잉 시 발생되는 증상, 영양미네랄의 적정수치를 유지할 수 있는 생활 습관 및 영양미네랄의 적정수치 유지를 돕는 영양소가 포함될 수 있다. 또한, 검사 결과에는 영양미네랄들 각각과 대응하는 표준범위와 미네랄수치가 포함될 수 있다.
도시된 실시예에서, 영양미네랄에 대한 검사 결과에는 칼슘과 대응하는 표준범위, 미네랄수치, 칼슘에 대한 설명, 칼슘이 건강에 미치는 영향, 칼슘 부족의 원인, 칼슘 부족 시 발생되는 증상, 칼슘 과잉의 원인, 칼슘 과잉 시 발생되는 증상, 칼슘의 적정수치를 유지할 수 있는 생활 습관 및 칼슘의 적정수치 유지를 돕는 영양소가 포함된다. 또한, 칼슘의 미네랄수치가 표준범위에 포함되지 않으므로, 칼슘이 관심 영양미네랄이라는 표시가 포함된다.
도시된 실시예에서, 영양미네랄에 대한 검사 결과에는 나트륨과 대응하는 표준범위, 미네랄수치, 나트륨에 대한 설명, 나트륨이 건강에 미치는 영향, 나트륨 부족의 원인, 나트륨 부족 시 발생되는 증상, 나트륨 과잉의 원인, 나트륨 과잉 시 발생되는 증상, 나트륨의 적정수치를 유지할 수 있는 생활 습관 및 나트륨의 적정수치 유지를 돕는 영양소가 포함된다. 또한, 나트륨의 미네랄수치가 표준범위에 포함되므로, 나트륨이 표준 영양미네랄라는 표시가 포함된다.
도 9는 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 제1 지표들 및 제2 지표들 중 주의가 필요한 제1 지표 및 제2 지표를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
솔루션 분석부(104)는, 제1 지표들 중 제1 지표들 각각에 대해 기 설정된 기준범위에 포함되지 않는 제1 지표를 제1 주의지표로 결정하고(S210), 제1 지표들 중 제1 지표들 각각에 대해 기 설정된 기준범위에 포함되는 제1 지표를 제1 안심지표로 결정한다(S220).
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 제1 지표들 각각과 기준범위가 미리 매칭되어 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율, 인의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율, 칼륨의 미네랄수치 대비 나트륨의 미네랄수치의 비율, 구리의 미네랄수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율, 마그네슘의 미네랄수치 대비 나트륨의 미네랄수치의 비율 및 칼륨의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율에 대한 기준범위로 1.5~18.4, 1.2~6.8, 0.6~20.5, 7.1~28.6, 11.3~29.3 및 0.7~12.9가 설정될 수 있다.
또한, 솔루션 분석부(104)는, 제2 지표들 중 제2 지표들 각각에 대해 기 설정된 안심수치 이하인 제2 지표를 제2 주의지표로 결정하고(S230), 제2 지표들 중 제2 지표들 각각에 대해 기 설정된 안심수치보다 큰 제2 지표를 제2 안심지표로 결정한다(S240).
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 제2 지표들 각각과 안심수치가 미리 매칭되어 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 수은의 중금속수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율, 수은의 중금속수치 대비 셀레늄의 미네랄수치의 비율, 납의 중금속수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율, 납의 중금속수치 대비 철의 미네랄수치의 비율, 납의 중금속수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율 및 카드뮴의 중금속수치 대비 아연이 미네랄수치의 비율에 대한 안심수치로 300, 0.6, 67.6, 205, 13.6 및 600이 설정될 수 있다.
도 10은 도 2에 따른 솔루션 분석부가 제1 지표들 및 제2 지표들에 대한 검사 결과를 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 제1 지표들 각각과 제1 지표에 대한 설명, 제1 지표가 기준범위의 최대값보다 클 경우의 증상, 제1 지표가 기준범위의 최소값보다 작을 경우의 증상이 매칭되어 저장된다.
제1 지표들에 대한 검사 결과에는 제1 지표들 각각과 대응하는 제1 지표에 대한 설명, 제1 지표가 기준범위의 최대값보다 클 경우의 증상, 제1 지표가 기준범위의 최소값보다 작을 경우의 증상이 포함될 수 있다.
도시된 실시예에서, 제1 지표들에 대한 검사 결과에는 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율, 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율에 대한 설명, 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율이 기준범위의 최대값보다 클 경우의 증상, 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율이 기준범위의 최소값보다 작을 경우의 증상이 포함된다. 또한, 제1 지표들에 대한 검사 결과에는 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율인 9.1이 기준범위인 1.5~18.4에 포함되므로, 마그네슘의 미네랄수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율이 제1 안심지표라는 표시가 포함된다.
도시된 실시예에서, 제2 지표들에 대한 검사 결과에는 수은의 중금속수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율 및 안심수치가 포함된다. 또한, 제2 지표들에 대한 검사 결과에는 수은의 중금속수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율인 6011이 안심수치인 300보다 크므로, 수은의 중금속수치 대비 아연의 미네랄수치의 비율이 제2 안심지표라는 표시가 포함된다.
도시된 실시예에서, 제2 지표들에 대한 검사 결과에는 납의 중금속수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율 및 안심수치가 포함된다. 또한, 제2 지표들에 대한 검사 결과에는 납의 중금속수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율인 68이 안심수치인 205이하이므로, 납의 중금속수치 대비 칼슘의 미네랄수치의 비율이 제2 주의지표라는 표시가 포함된다.
도 11은 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 섭취필요 영양미네랄들을 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치, 표준범위, 제1 지표들 및 기준범위에 기초하여 영양미네랄들 각각과 대응하는 섭취필요도를 산출한다(S310).
일 실시예에서, 솔루션 분석부(104)는, 영양미네랄의 기준치에 가중치를 곱한 값을 섭취필요도로 결정할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치가 표준범위의 최소값보다 작은 경우 표준범위의 최소값과 미네랄수치 사이의 제1 차이값을 표준범위의 최대값과 최소값 사이의 제2 차이값으로 나눈 수치에 보정치를 더한 수치를 기준치로 결정할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치가 표준범위의 중간값보다 작고 최소값보다 큰 경우, 표준범위의 중간값과 미네랄수치 사이의 제3 차이값을 표준범위의 최대값과 최소값 사이의 제2 차이값으로 나눈 수치를 기준치로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 보정치는 제3 차이값을 제2 차이값으로 나눠 도출될 수 있는 수치의 최대값보다 크게 설정된다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치가 표준범위의 중간값보다 큰 경우, 제3 차이값을 제2 차이값으로 나눠 도출될 수 있는 수치의 최소값을 기준치로 결정할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 제1 지표가 기준범위의 최소값보다 작은 경우, 제1 지표의 분자에 해당하는 영양미네랄에 1보다 큰 가중치를 부여하고, 분모에 해당하는 영양미네랄에 1의 가중치를 부여할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 제1 지표가 기준범위의 최대값보다 큰 경우, 제1 지표의 분모에 해당하는 영양미네랄에 1보다 큰 가중치를 부여하고, 분자에 해당하는 영양미네랄에 1의 가중치를 부여할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 제1 지표가 기준범위에 포함되는 경우, 제1 지표의 분모 및 분자에 해당하는 영양미네랄들에 1의 가중치를 부여할 수 있다.
또한, 솔루션 분석부(104)는, 영양미네랄들을 섭취필요도가 높은 순서대로 나열하고, 영양미네랄들 중 제1번째 내지 제N번째(단, N은 1보다 크고 영양미네랄들의 개수 이하인 기 설정된 자연수) 영양미네랄들을 섭취필요 영양미네랄들로 결정한다(S320).
일 실시예에서, N이 5인 경우, 솔루션 분석부(104)는, 섭취필요도가 높은 순서대로 5개의 영양미네랄들을 섭취필요 영양미네랄들로 결정할 수 있다.
도 12는 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 섭취필요 영양미네랄들 및 섭취필요 영양미네랄들이 포함된 식품들을 사용자에게 제공하는 과정을 개념적으로 나타내는 도면이다.
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 영양미네랄들 각각과 영양미네랄의 역할, 영양미네랄이 포함된 식품이 매칭되어 저장된다.
솔루션 분석부(104)는 섭취필요 영양미네랄로 결정된 영양미네랄들과 미리 매칭된 영양미네랄의 역할 및 영양미네랄이 포함된 식품들을 검색하고, 검색된 영양미네랄의 역할 및 영양미네랄이 포함된 식품에 대한 정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
도 13은 도 2에 따른 솔루션 분석부(104)가 섭취주의 영양미네랄들을 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치, 표준범위, 제1 지표들, 기준범위에 기초하여 영양미네랄들 각각과 대응하는 섭취주의도를 산출한다(S410).
일 실시예에서, 솔루션 분석부(104)는, 영양미네랄의 기준치에 가중치를 곱한 값을 섭취주의도로 결정할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치가 표준범위의 최대값보다 큰 경우 표준범위의 최대값과 미네랄수치 사이의 제1 차이값을 표준범위의 최대값과 최소값 사이의 제2 차이값으로 나눈 수치에 보정치를 더한 수치을 기준치로 결정할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치가 표준범위의 중간값보다 크고 최대값보다 큰 경우, 표준범위의 중간값과 미네랄수치 사이의 제3 차이값을 표준범위의 최대값과 최소값 사이의 제2 차이값으로 나눈 수치를 기준치로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 보정치는 제3 차이값을 제2 차이값으로 나눠 도출될 수 있는 수치의 최대값보다 크게 설정된다.
솔루션 분석부(104)는, 미네랄수치가 표준범위의 중간값보다 작은 경우, 제3 차이값을 제2 차이값으로 나눠 도출될 수 있는 수치의 최소값을 기준치로 결정할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 제1 지표가 기준범위의 최소값보다 작은 경우, 제1 지표의 분모에 해당하는 영양미네랄에 1보다 큰 가중치를 부여하고, 분자에 해당하는 영양미네랄에 1의 가중치를 부여할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 제1 지표가 기준범위의 최대값보다 큰 경우, 제1 지표의 분자에 해당하는 영양미네랄에 1보다 큰 가중치를 부여하고, 분모에 해당하는 영양미네랄에 1의 가중치를 부여할 수 있다.
솔루션 분석부(104)는, 제1 지표가 기준범위에 포함되는 경우, 제1 지표의 분모 및 분자에 해당하는 영양미네랄들에 1의 가중치를 부여할 수 있다.
또한, 솔루션 분석부(104)는, 영양미네랄들을 섭취주의도가 높은 순서대로 나열하고, 영양미네랄들 중 제1번째 내지 제M번째(단, M은 1보다 크고 영양미네랄들의 개수 이하인 기 설정된 자연수) 영양미네랄들을 섭취주의 영양미네랄들로 결정한다(S420).
일 실시예에서, M이 3인 경우, 솔루션 분석부(104)는, 섭취주의도가 높은 순서대로 3개의 영양미네랄들을 섭취주의 영양미네랄들로 결정할 수 있다.
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 영양미네랄들 각각과 영양미네랄의 역할, 영양미네랄이 포함된 식품이 매칭되어 저장된다.
솔루션 분석부(104)는 섭취주의 영양미네랄로 결정된 영양미네랄들과 미리 매칭된 영양미네랄의 역할 및 영양미네랄이 포함된 식품들을 검색하고, 검색된 영양미네랄의 역할 및 영양미네랄이 포함된 식품에 대한 정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 위험요소 분석부(105)를 포함한다.
도 14는 도 2에 따른 위험요소 분석부(105)가 사용자가 주의해야하는 위험요소를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
솔루션 분석부(104)에서 유해중금속들 중 주의 유해중금속이 존재하는 것으로 판단된 경우, 위험요소 분석부(105)는, 사용자 단말(200)에 주의 유해중금속의 흡수를 유발할 수 있는 복수의 위험요소들에 대한 복수의 문항들을 포함하는 세부설문을 사용자 단말(200)에 제공하고, 사용자 단말(200)로부터 세부설문에 대한 응답을 포함하는 세부설문결과를 수신할 수 있다.
위험요소 분석부(105)는, 주의 유해중금속과 미리 매칭된 복수의 위험요소들에 대한 세부설문을 사용자 단말에 제공한다(S510).
서비스 제공 장치(100)의 데이터베이스에는 유해중금속들 각각과 복수의 위험요소들에 대한 세부설문이 매칭되어 저장된다. 일 실시예에서, 위험요소는 반려동물이 생활하는 과정에서 카드뮴에 노출될 수 있는 상황을 의미한다. 예를 들어, 카드뮴에 대한 세부설문에는, 반려동물이 간접흡연에 노출되는지 여부, 반려동물의 장난감에 페인트가 사용되는지 여부, 사료나 간식 외에 어패류를 급여하는지 등에 대한 문항들이 포함될 수 있다.
위험요소 분석부(105)는, 또한, 위험요소 분석부(105)는, 사용자 단말(200)로부터 사용자가 세부설문에 대해 입력한 응답을 포함하는 세부설문결과를 수신한다(S520).
또한, 위험요소 분석부(105)는, 세부설문결과에 기초하여 복수의 위험요소들 중 사용자가 주의해야하는 위험요소를 결정한다(S530).
위험요소 분석부(105)는, 세부설문결과에 포함된 복수의 문항들에 대한 응답들에 기초하여 사용자가 주의해야하는 위험요소를 결정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사료나 간식 외에 어패류를 급여한다고 응답한 경우, 사료나 간식 외에 어패류 급여를 위험요소로 결정할 수 있다.
위험요소 분석부(105)는, 결정된 위험요소들을 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 추천사료 결정부(106)를 포함한다.
데이터베이스에는 복수의 사료들 각각과 복수의 영양성분들 및 영양성분들 각각의 성분비율이 미리 매칭되어 저장된다. 예를 들어, A사료와 A사료에 포함되는 영양성분들이 매칭되고, A사료와 영양분들 각각의 성분비율이 매칭되어 저장될 수 있다.
도 15는 도 2에 따른 추천사료 결정부(106)가 추천사료를 결정하는 과정을 도시하는 흐름도이다.
추천사료 결정부(106)는, 사료들 중 영양성분들에 섭취주의 영양미네랄이 포함되지 않거나 영양미네랄과 동일한 영양성분의 성분비율이 기 설정된 제1 기준비율보다 작은 사료들을 검색하여 예비 추천사료들로 결정한다(S610).
추천사료 결정부(106)는, 데이터베이스에서 섭취주의 영양미네랄을 영양성분으로 포함하지 않거나 섭취주의 영양미네랄과 동일한 영양성분의 성분비율이 기 설정된 제1 기준비율보다 작은 사료들을 검색한다. 일 실시예에서, 제1 기준비율은 섭취주의 영양미네랄에 대한 미네랄수치를 감소시킬 수 있는 비율일 수 있다. 일 실시예에서, 제1 기준비율은 영양미네랄들 각각에 대해 서로 다르게 설정될 수 있다.
또한, 추천사료 결정부(106)는, 영양성분들, 영양성분들 각각의 성분비율, 섭취필요 영양미네랄들 및 기 설정된 제2 기준비율에 기초하여 예비 추천사료들 각각과 대응하는 매칭도를 산출한다(S620).
추천사료 결정부(106)는, 예비 추천사료에 포함된 영양성분들 중 섭취필요 영양미네랄과 동일하고 성분비율이 기 설정된 제2 기준비율 이상인 영양성분을 매칭도 산출을 위한 기준 영양성분으로 결정한다. 또한, 추천사료 결정부(106)는, 기준 영양성분들과 동일한 섭취필요 영양미네랄들의 섭취필요도의 합을 예비 추천사료의 매칭도로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 기준 영양성분이 하나만 존재하는 경우, 추천사료 결정부(106)는, 기준 영양성분과 동일한 섭취필요 영양미네랄의 섭취필요도를 예비 추천사료의 매칭도로 결정할 수 있다.
또한, 추천사료 결정부(106)는, 예비 추천사료들 중 매칭도가 가장 큰 예비 추천사료를 최종 추천사료로 결정할 수 있다(S630).
추천사료 결정부(106)는 최종 추천사료에 대한 정보를 사용자 단말(200)에 제공할 수 있다.
도 16은 도 1에 따른 서비스 제공 장치(100)의 하드웨어 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 16을 참조하면, 서비스 제공 장치(100)는, 적어도 하나의 프로세서(110) 및 상기 적어도 하나의 프로세서(110)가 적어도 하나의 동작(operation)을 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 동작은 전술한 서비스 제공 장치(100)의 구성부들(101~106)이나 기타 기능 또는 동작 방법을 포함할 수 있다.
여기서 적어도 하나의 프로세서(110)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(120) 및 저장 장치(160) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
예를 들어, 메모리(120)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중 하나일 수 있고, 저장 장치(160)는, 플래시메모리(flash-memory), 하드디스크 드라이브(HDD), 솔리드 스테이트 드라이브(SSD), 또는 각종 메모리 카드(예를 들어, micro SD 카드) 등일 수 있다.
또한, 장치(100)는, 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(130)를 포함할 수 있다. 또한, 장치(100)는 입력 인터페이스 장치(140), 출력 인터페이스 장치(150), 저장 장치(160) 등을 더 포함할 수 있다. 장치(100)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus, 170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
장치(100)의 예를 들면, 통신 가능한 데스크탑 컴퓨터(desktop computer), 랩탑 컴퓨터(laptop computer), 노트북(notebook), 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet PC), 모바일폰(mobile phone), 스마트 워치(smart watch), 스마트 글래스(smart glass), e-book 리더기, PMP(portable multimedia player), 휴대용 게임기, 네비게이션(navigation) 장치, 디지털 카메라(digital camera), DMB(digital multimedia broadcasting) 재생기, 디지털 음성 녹음기(digital audio recorder), 디지털 음성 재생기(digital audio player), 디지털 동영상 녹화기(digital video recorder), 디지털 동영상 재생기(digital video player), PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (5)

  1. 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치로서,
    사용자의 반려동물의 모발에 포함된 복수의 영양미네랄들 각각의 미네랄수치 및 복수의 유해중금속들 각각의 중금속수치를 포함하는 모발분석결과를 수신하는 모발분석결과 수신부; 및
    상기 영양미네랄들 각각의 미네랄수치와 상기 영양미네랄들 각각과 대응하는 표준범위를 비교하여 상기 영양미네랄들을 관리 영양미네랄 또는 표준 영양미네랄로 분류하고, 상기 유해중금속들 각각의 중금속수치와 상기 유해중금속들 각각과 대응하는 안심수치를 비교하여 상기 유해중금속들을 주의 유해중금속 또는 안심 유해중금속으로 분류하는 솔루션 분석부를 포함하는 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 솔루션 분석부는,
    상기 영양미네랄들 중 상기 미네랄수치가 상기 표준범위에 포함되지 않는 영양미네랄을 상기 관리 영양미네랄로 결정하고,
    상기 영양미네랄들 중 상기 미네랄수치가 상기 표준범위에 포함되는 영양미네랄을 상기 표준 영양미네랄로 결정하며,
    상기 유해중금속들 중 상기 중금속수치가 상기 안심수치 이상인 유해중금속을 상기 주의 유해중금속으로 결정하고,
    상기 유해중금속들 중 상기 중금속수치가 상기 안심수치보다 작은 유해중금속을 상기 안심 유해중금속으로 결정하는 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자의 사용자 단말로부터 상기 반려동물의 나이, 중성화여부, 체중, 성격, 종, 품종, 체형, 활동정보, 질병, 주식 및 간식에 대한 정보를 포함하는 반려동물정보를 수신하고, 상기 유해중금속들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제1 설문에 대한 응답을 포함하는 제1 설문결과를 수신하며, 상기 영양미네랄들 각각에 대한 복수의 문항들을 포함하는 제2 설문에 대한 응답을 포함하는 제2 설문결과를 수신하는, 반려동물정보 수신부; 및
    상기 반려동물정보 및 상기 제1 설문결과를 기 학습된 제1 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제1 기계학습모델로부터 상기 유해중금속들과 관련된 이상이 존재할 제1 가능성을 획득하고, 상기 반려동물정보 및 상기 제2 설문결과를 기 학습된 제2 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제2 기계학습모델로부터 상기 영양미네랄들과 관련된 이상이 존재할 제2 가능성을 획득하며, 제1 가능성 및 제2 가능성에 기초하여 기 설정된 제1 검사, 제2 검사 및 제3 검사 중 사용자에게 추천할 검사를 결정하는, 추천검사 결정부를 더 포함하고,
    상기 제1 검사는 상기 영양미네랄들과 관련된 상기 반려동물의 건강상태를 검사하는 검사이며,
    상기 제2 검사는 상기 유해중금속들과 관련된 상기 반려동물의 건강상태를 검사하는 검사이고,
    상기 제3 검사는, 상기 영양미네랄들 및 상기 유해중금속들과 관련된 상기 반려동물의 건강상태를 검사하는 검사인 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 솔루션 분석부는,
    상기 반려동물정보에 포함된 상기 나이, 상기 중성화여부, 상기 체중, 상기 성격, 상기 종, 상기 품종 및 상기 체형에 대한 정보를 기 학습된 제3 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제3 기계학습모델로부터 상기 유해중금속들 각각의 상기 안심수치를 획득하고,
    상기 반려동물정보에 포함된 상기 나이, 상기 중성화여부, 상기 체중, 상기 성격, 상기 종, 상기 품종 및 상기 체형에 대한 정보를 기 학습된 제4 기계학습모델에 입력 값으로 입력하고, 상기 제4 기계학습모델로부터 상기 영양미네랄들 각각의 상기 표준범위를 획득하는 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영양미네랄들은 칼슘, 나트륨, 칼륨, 인, 마그네슘, 구리, 아연, 철, 망간, 크롬 및 셀레늄이며, 상기 유해중금속들은 수은, 비소, 카드뮴, 납, 알루미늄, 니켈 및 우라늄이고,
    상기 모발분석결과에는,
    상기 마그네슘의 상기 미네랄수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 인의 상기 미네랄수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 칼륨의 상기 미네랄수치 대비 상기 나트륨의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 구리의 상기 미네랄수치 대비 상기 아연의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 마그네슘의 상기 미네랄수치 대비 상기 나트륨의 상기 미네랄수치의 비율 및 상기 칼륨의 상기 미네랄수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율인 복수의 제1 지표들이 포함되고,
    상기 수은의 상기 중금속수치 대비 상기 아연의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 수은의 상기 중금속수치 대비 상기 셀레늄의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 납의 상기 중금속수치 대비 상기 칼슘의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 납의 상기 중금속수치 대비 상기 철의 상기 미네랄수치의 비율, 상기 납의 상기 중금속수치 대비 상기 아연의 상기 미네랄수치의 비율 및 상기 카드뮴의 상기 중금속수치 대비 상기 아연이 상기 미네랄수치의 비율인 복수의 제2 지표들이 포함되는 장치.
PCT/KR2023/001623 2022-02-22 2023-02-03 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램 WO2023163414A1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220022938A KR102457786B1 (ko) 2022-02-22 2022-02-22 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램
KR10-2022-0022938 2022-02-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023163414A1 true WO2023163414A1 (ko) 2023-08-31

Family

ID=83805553

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2023/001623 WO2023163414A1 (ko) 2022-02-22 2023-02-03 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램

Country Status (2)

Country Link
KR (2) KR102457786B1 (ko)
WO (1) WO2023163414A1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102457786B1 (ko) * 2022-02-22 2022-10-21 주식회사 피피엠아이 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200017786A (ko) * 2018-08-09 2020-02-19 뉴트리진 주식회사 모발분석을 통한 맞춤형 영양관리 솔루션 제공 방법 및 시스템
KR20200138613A (ko) * 2019-06-01 2020-12-10 윤정호 반려 동물 데이터 처리 장치
KR20210026575A (ko) * 2019-08-30 2021-03-10 유나영 반려동물 양육 맞춤형 정보 제공 시스템 및 그 방법
KR20210138948A (ko) * 2020-05-13 2021-11-22 윤정호 반려동물 맞춤형 솔루션 공정
KR20210147206A (ko) * 2020-05-28 2021-12-07 좌홍재 반려동물 맞춤상품 제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템
KR102457786B1 (ko) * 2022-02-22 2022-10-21 주식회사 피피엠아이 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200017786A (ko) * 2018-08-09 2020-02-19 뉴트리진 주식회사 모발분석을 통한 맞춤형 영양관리 솔루션 제공 방법 및 시스템
KR20200138613A (ko) * 2019-06-01 2020-12-10 윤정호 반려 동물 데이터 처리 장치
KR20210026575A (ko) * 2019-08-30 2021-03-10 유나영 반려동물 양육 맞춤형 정보 제공 시스템 및 그 방법
KR20210138948A (ko) * 2020-05-13 2021-11-22 윤정호 반려동물 맞춤형 솔루션 공정
KR20210147206A (ko) * 2020-05-28 2021-12-07 좌홍재 반려동물 맞춤상품 제공을 위한 문진 서비스 제공 시스템
KR102457786B1 (ko) * 2022-02-22 2022-10-21 주식회사 피피엠아이 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램
KR20220153525A (ko) * 2022-02-22 2022-11-18 주식회사 피피엠아이 모발에 포함된 유해중금속 및 영양미네랄 분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220153525A (ko) 2022-11-18
KR102457786B1 (ko) 2022-10-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
White et al. Nutritional and greenhouse gas impacts of removing animals from US agriculture
Griffiths et al. Current methods for seafood authenticity testing in Europe: Is there a need for harmonisation?
Nys et al. Improving the safety and quality of eggs and egg products: volume 1: egg chemistry, production and consumption
WO2023163414A1 (ko) 반려동물 모발분석을 통해 헬스케어 토탈 솔루션 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 프로그램
Ceacero et al. Phenotypic and genetic correlations of feed efficiency traits with growth and carcass traits in Nellore cattle selected for postweaning weight
Lafferty et al. Sex, diet, and the social environment: factors influencing hair cortisol concentration in free-ranging black bears (Ursus americanus)
Tonsor et al. Drivers of resident support for animal care oriented ballot initiatives
Maggioni et al. Comprehensive estimate of the theoretical maximum daily intake of pesticide residues for chronic dietary risk assessment in Argentina
Bleiweiss Ultraviolet plumage reflectance distinguishes sibling bird species
Kasap et al. Proximate and mineral composition of M. longissimus thoracis et lumborum of suckling lambs from three Croatian indigenous breeds reared in outdoor conditions
Sung et al. Prediction equations for digestible and metabolizable energy concentrations in feed ingredients and diets for pigs based on chemical composition
KR20220048267A (ko) 반려동물의 유전적 질병분석 및 필요영양소 추출을 통한 반려동물 맞춤형 사료제공시스템
Adamse et al. Concentrations of dioxins and dioxin-like PCBs in feed materials in the Netherlands, 2001–11
WO2022265157A1 (ko) 도축 이력 정보를 이용한 저탄소 제품 인증 방법 및 시스템
Yumang et al. Determining the Ripeness of Edible Fruits using YOLO and the OVA Heuristic Model
Kwon et al. Market weight, slaughter age, and yield grade to determine economic carcass traits and primal cuts yield of Hanwoo beef
Gossé et al. DNA-typing surveillance of the bushmeat in Côte d'Ivoire: a multi-faceted tool for wildlife trade management in West Africa
KR102280307B1 (ko) 반려동물 사료 및 간식 큐레이션 방법, 장치 및 이를 이용한 시스템
Mavule et al. Morphological differentiation amongst Zulu sheep populations in KwaZulu-Natal, South Africa, as revealed by multivariate analysis
Nielsen et al. Stochastic simulation of economic values and their standard deviations for production and functional traits in dairy cattle under current and future Danish production circumstances
Soulat et al. Identification of key rearing factors to manage cattle carcass fatness and conformation scores during the fattening period
Miele et al. Establishing a dialogue between science, society and religion about religious slaughter: the experience of the European funded project Dialrel
Diarra et al. Allzyme SSF supplementation improves the utilization of sweet potato (Ipomoea batatas) vine meal by growing pigs
Forsyth et al. Fetal sex ratio variation in the highly polygynous Himalayan tahr: evidence for differential male mortality
Parand et al. Development of equations to estimate microbial nitrogen contamination in rumen incubation residues using 15N data and chemical composition of feedstuffs

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23760288

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE