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개인 선호 기반의 식이 구성 및 추천 방법

  • 기술번호 : KST2020017170
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 건강을 위한 식이를 구성하여 추천하는 기술에 관한 것으로, 개인 선호 기반의 식이 구성 방법은, 다수의 사람으로부터 입력된 음식 섭취 기록으로부터 식이 정보를 추출하고, 추출된 식이 정보를 클러스터링하여 적어도 하나 이상의 선호 식이 집단을 생성하며, 의료 정보로부터 산출된 건강 지수 또는 다수의 사람의 통계적 건강성 정보로부터 산출된 건강 지수를 가중치로 하여 선호 식이 집단별로 식이 정보의 평균을 산출함으로써 해당 집단의 대표 건강 식이로 설정한다.
Int. CL G16H 20/60 (2018.01.01) G06Q 50/22 (2018.01.01)
CPC G16H 20/60(2013.01) G06Q 50/22(2013.01)
출원번호/일자 1020190062861 (2019.05.29)
출원인 한국식품연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0137097 (2020.12.09) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국식품연구원 대한민국 전라북도 완주군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 홍승표 전라북도 전주시 완산구
2 남영도 전라북도 전주시 완산구
3 임미영 전라북도 전주시 완산구
4 정원형 대구광역시 북구
5 신지희 전라북도 완주군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충현 대한민국 서울특별시 서초구 동산로 **, *층(양재동, 베델회관)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0549501-08
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.08 수리 (Accepted) 4-1-2019-5135028-45
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.09.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5176835-79
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.02.11 수리 (Accepted) 4-1-2020-5030341-61
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.04 수리 (Accepted) 4-1-2020-5124131-17
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.09.08 수리 (Accepted) 4-1-2020-5203003-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 다수의 사람으로부터 입력된 음식 섭취 기록으로부터 식이 정보를 추출하는 단계;(b) 추출된 상기 식이 정보를 클러스터링하여 적어도 하나 이상의 선호 식이 집단을 생성하는 단계; 및(c) 의료 정보로부터 산출된 건강 지수 또는 다수의 사람의 통계적 건강성으로부터 산출된 건강 지수를 가중치로 하여 상기 선호 식이 집단별로 상기 식이 정보의 평균을 산출함으로써 해당 집단의 대표 건강 식이로 설정하는 단계;를 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 구성 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 (a) 단계는,(a1) 상기 음식 섭취 기록에 따른 음식별 섭취 빈도 및 섭취량의 곱으로부터 총 섭취량을 산출하는 단계;(a2) 산출된 상기 총 섭취량을 음식별 최대 섭취량을 기준으로 정규화(normalization)하는 단계; 및(a3) 사람 각각의 섭취 음식에 대해 정규화된 상기 총 섭취량을 음식 별로 포함하는 어레이(array) 또는 벡터(vector)를 생성하여 식이 정보로 설정하는 단계;를 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 구성 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 (b) 단계는,(b1) 추출된 상기 식이 정보를 식이 정보의 유사도에 따라 클러스터링하는 단계; 및(b2) 사람 각각의 섭취 음식에 관하여 식이 정보가 속하는 클러스터(cluster) 식별자를 부여함으로써 적어도 하나 이상의 선호 식이 집단을 구분하는 단계;를 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 구성 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 (c) 단계는,(c1) 의료 정보로부터 도출된 건강 지수 또는 다수의 사람의 통계적 건강성 정보로부터 통계 산출 기준에 대응하는 건강 지수를 산출하는 단계; (c2) 사람별로 식이 정보와 그가 속하는 선호 식이 집단을 매칭하여 저장하는 선호 식이 집단의 리스트를 입력받아 상기 선호 식이 집단을 대표 건강 식이와 일대일 매핑하는 단계; 및(c3) 상기 선호 식이 집단에 속하는 개별 사람 데이터에 대하여 각각의 식이 정보와 대응하는 상기 건강 지수를 가중치로서 식이 정보와 승산하여 모두 합산하고, 이를 건강 지수의 합으로 제산함으로써, 해당 집단의 대표 건강 식이를 도출하는 단계;를 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 구성 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 건강 지수는,의료 정보에 기반한 건강도 수치, 다수의 사람의 장내 미생물의 다양성, 표준 장내 미생물군과의 유사성 및 이들의 조합 중 어느 하나에 기초하여 산출된 장내 건강도 수치인, 개인 선호 기반의 식이 구성 방법
6 6
(a) 다수의 사람으로부터 입력된 음식 섭취 기록으로부터 식이 정보를 추출하는 단계;(b) 추출된 상기 식이 정보를 클러스터링하여 적어도 하나 이상의 선호 식이 집단을 생성하되, 상기 선호 식이 집단의 리스트는 사람별로 식이 정보와 그가 속하는 선호 식이 집단을 매칭하여 저장하는 단계;(c) 의료 정보로부터 산출된 건강 지수 또는 다수의 사람의 통계적 건강성 정보로부터 산출된 건강 지수를 가중치로 하여 상기 선호 식이 집단별로 상기 식이 정보의 평균을 산출함으로써 해당 집단의 대표 건강 식이로 설정하는 단계;(d) 개인의 식이 정보를 입력받아 상기 하나 이상의 선호 식이 집단을 참조하여 상기 개인이 속하는 선호 식이 집단을 결정하는 단계; 및(e) 상기 개인에 대한 대표 건강 식이를 제공하는 단계;를 포함하는 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
7 7
제 6 항에 있어서,상기 다수의 사람 또는 개인의 식이 정보는,상기 음식 섭취 기록에 따른 음식별 섭취 빈도 및 섭취량의 곱으로부터 총 섭취량을 산출하고, 산출된 상기 총 섭취량을 음식별 최대 섭취량을 기준으로 정규화(normalization)하며, 사람 각각의 섭취 음식에 대해 정규화된 상기 총 섭취량을 음식 별로 포함하는 어레이(array) 또는 벡터(vector)를 생성함으로써 설정되는, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
8 8
제 6 항에 있어서,상기 (c) 단계는,(c1) 의료 정보로부터 도출된 건강 지수 또는 다수의 사람의 통계적 건강성 정보로부터 통계 산출 기준에 대응하는 건강 지수를 산출하는 단계;(c2) 사람별로 식이 정보와 그가 속하는 선호 식이 집단을 매칭하여 저장하는 선호 식이 집단의 리스트를 입력받아 상기 선호 식이 집단을 대표 건강 식이와 일대일 매핑하는 단계; 및(c3) 상기 선호 식이 집단에 속하는 개별 사람 데이터에 대하여 각각의 식이 정보와 대응하는 상기 건강 지수를 가중치로서 식이 정보와 승산하여 모두 합산하고, 이를 건강 지수의 합으로 제산함으로써, 해당 집단의 대표 건강 식이를 도출하는 단계;를 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
9 9
제 6 항에 있어서,상기 건강 지수는,의료 정보에 기반한 건강도 수치, 다수의 사람의 장내 미생물의 다양성, 표준 장내 미생물군과의 유사성 및 이들의 조합 중 어느 하나에 기초하여 산출된 장내 건강도 수치인, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
10 10
제 6 항에 있어서,상기 (d) 단계는,상기 (b) 단계에서 적어도 하나 이상의 선호 식이 집단을 생성하는 클러스터링 방법에 따라 상기 개인의 식이 정보를 분류함으로써 상기 개인의 선호 식이와 가장 유사한 집단을 선택하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
11 11
제 6 항에 있어서,상기 (e) 단계는,상기 (c) 단계에서 선호 식이 집단별로 설정된 해당 집단의 대표 건강 식이를 참조하여 상기 개인이 속하는 선호 식이 집단에 대응하는 대표 건강 식이를 독출하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
12 12
제 6 항에 있어서,(f) 입력된 상기 개인의 식이 정보와 상기 개인이 속한 집단의 대표 건강 식이와의 차이를 산출하여 식단 개선을 유도하는 단계;를 더 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
13 13
제 12 항에 있어서,상기 (f) 단계는,(f1) 입력된 상기 개인의 식이 정보와 제공된 상기 개인에 대한 대표 건강 식이와의 차이를 산출하는 단계; 및(f2) 산출된 차이를 구성하는 요소 음식과의 편차가 최소화되는 식단을 미리 설정된 추천 식단 리스트로부터 선택하는 단계;를 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
14 14
제 12 항에 있어서,(g) 식단 개선에 따라 상기 개인의 식이 정보를 갱신하는 단계;를 더 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 방법
15 15
제 1 항 내지 제 14 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
16 16
의료 정보로부터 산출된 건강 지수 또는 다수의 사람으로부터 음식 섭취 기록 및 통계적 건강성 정보로부터 산출된 건강 지수를 입력받는 입력부;상기 음식 섭취 기록 및 상기 건강 지수를 이용하여 선호 음식에 기반한 개인의 선호 식이 집단을 구분하고 해당 집단의 대표 건강 식이를 구성하는 프로그램을 저장하는 메모리; 및상기 프로그램을 구동하는 적어도 하나의 프로세서;를 포함하되,상기 메모리에 저장된 프로그램은, 상기 음식 섭취 기록으로부터 식이 정보를 추출하고, 추출된 상기 식이 정보를 클러스터링하여 적어도 하나 이상의 선호 식이 집단을 생성하며, 상기 건강 지수를 가중치로 하여 상기 선호 식이 집단별로 상기 식이 정보의 평균을 산출함으로써 해당 집단의 대표 건강 식이로 설정하는 명령어를 포함하며,상기 건강 지수는, 의료 정보에 기반한 건강도 수치, 다수의 사람의 장내 미생물의 다양성, 표준 장내 미생물군과의 유사성 및 이들의 조합 중 어느 하나에 기초하여 산출된 장내 건강도 수치인, 개인 선호 기반의 식이 추천 장치
17 17
제 16 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 프로그램은,개인의 식이 정보를 입력받아 상기 하나 이상의 선호 식이 집단을 참조하여 상기 개인이 속하는 선호 식이 집단을 결정하고, 상기 개인에 대한 대표 건강 식이를 제공하며, 입력된 상기 개인의 식이 정보와 상기 개인이 속한 집단의 대표 건강 식이와의 차이를 산출하여 식단 개선을 유도하는 명령어를 더 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 장치
18 18
제 16 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 프로그램은,의료 정보로부터 도출된 건강 지수 또는 다수의 사람의 통계적 건강성 정보로부터 통계 산출 기준에 대응하는 건강 지수를 산출하고, 사람별로 식이 정보와 그가 속하는 선호 식이 집단을 매칭하여 저장하는 선호 식이 집단의 리스트를 입력받아 상기 선호 식이 집단을 대표 건강 식이와 일대일 매핑하며, 상기 선호 식이 집단에 속하는 개별 사람 데이터에 대하여 각각의 식이 정보와 대응하는 상기 건강 지수를 가중치로서 식이 정보와 승산하여 모두 합산하고 이를 건강 지수의 합으로 제산함으로써 해당 집단의 대표 건강 식이를 도출하는 명령어를 포함하는, 개인 선호 기반의 식이 추천 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.