• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.657-658
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• 2023

최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라, 다양한 식단 목표를 가진 사용자들이 맞춤형 식단 관리를 원하는 수요가 크게 증가하고 있다. 그러나 기존 식단 관리 앱들은 체중 감량이나 증량에만 집중되어 있어 사용자의 다양한 식단 목표를 충족시키지 못하는 문제점이 있다. 이러한 점을 개선하기 위해, 본 연구에서 '밀메이트'라는 개별화된 식단관리(Personalized Diet) 앱을 개발하였다. 본 앱은 사용자의 식단 목표와 선호도를 고려하여 개인화된 식단 관리를 가능하게 한다. 하루 세 끼 식사에서 벗어나 브런치 문화의 2끼 식사부터 체중 증량을 위한 4끼 이상 식사 등 다양한 식단 목표를 지원한다. 또한, 음식의 칼로리 및 주요 영양소 정보를 제공하여 사용자가 식단을 스스로 구성하고 관리할 수 있게 돕는다. 이를 통해, 체계적인 식습관 형성에 도움을 주고 다양한 식단 목표를 가진 사용자들의 필요성을 충족시키는데 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.5 no.4
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• pp.147-153
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• 2014

To create a personal menu, there are a number of considerations. Personal menus are different depending on the dietary therapy for disease, diet for weight control. In addition, the menu you choose, depending on the personal preference and the season, the weather, current personal feelings may differ. An individual should expect to recommend a balanced diet, taking nutritional status just for health care. In this paper, we propose a personalized menu recommendations System framework to meet such needs. To recommend menus the system receives data of the body's individual circumstances, ingredients situation, environmental conditions, psychological condition, emotional condition and provides a recommended menu by performing the inference using the ontology generated from external application systems. In order to provide such services, Internet of Things (IoT) environment should be the foundation. In this paper, we propose a personalized diet recommendation system framework in the IoT standardization environment that has oneM2M common service platform.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.393-395
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• 2012

많은 현대인들은 체중 관리를 위해 많은 시간과 노력을 쏟고 있으며 그중에서도 식단을 관리하는데 많은 힘을 기울이고 있다. 하지만, 전문지식이 없는 일반인이 자신이 먹은 식단을 분석하고 어떤 음식을 먹을지 계획하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본고에서는 hypernetwork를 이용한 개인 맞춤형 식단 추천 알고리즘을 제안한다. 개발된 식단 추천 알고리즘은 사용자의 식단 로그 데이터를 기반으로 사용자의 식성에 맞고 적절한 칼로리를 지닌 식단을 구성하여 추천한다. 특히, 식품 정보 DB 이외에 다른 추가 정보가 필요하지 않으며, 개인의 작은 식단 로그 데이터만으로도 동작 가능한 장점을 가지고 있다. 본 연구실에서는 개발된 알고리즘을 이용하여 개인 체중 관리 어플리케이션인 DietAdvisor를 제작하였으며, 사용자는 어플리케이션을 통해 실제 식단 추천 및 그 외의 체중관리에 필요한 서비스를 제공받을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.496-499
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• 2018

최근 서구화된 식습관으로 인해 국내 비만 인구가 급격하게 증가했고 이에 따라서 다이어트에 관심을 갖는 사람들이 많아졌다. 하지만 현재 출시되어 있는 애플리케이션은 단지 식단을 선택하도록 목록을 보여주는 것에 그친다. 최근 추천 시스템은 데이터 서비스에 필수적인 요소가 되었고 사용자가 직접 선택에 대한 고민 할 것 없이 개인에게 맞춤된 식단을 제공 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 FatSeceret Open-API를 사용하여 추출한 식품 데이터베이스를 통해 사용자의 식단 선호도를 분석하였다. 그래서 식단 선호도와 협업 필터링 기법을 R을 이용하여 개인 맞춤형 다이어트 식단을 추천해 주는 시스템을 개발한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.12
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• pp.1-9
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• 2010

Diabetes is a type of metabolic disease presented by high blood sugar and that leads to significantly decrease the quality of life causing various symptoms. It is essential to manage a systematic menu for preventing such diabetes even though there are some ways for it including diet, physical exercise, medicinal prescription, and so on. This study proposes a smart phone based personalized menu management system for achieving the systematic diabetes management. At the present time almost menu systems for diabetes patients are subjectively prescribed by dietitians or doctors and that does not reflect current situations and personal preferences. The system proposed in this study provides the menu for diabetes patients according to season, weather, time, and personal preferences. In particular, the recipe and personalized menu for patients can be provided without limiting any time and location based on smart phone services, and its menu can easily be changed or selected by the phone.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.3
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• pp.161-166
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• 2017

In recent times, many people have problems of nutritional imbalance; lack or surplus intake of a specific nutrient despite the variety of available foods. Accordingly, the interest in health and diet issues has increased leading to the emergence of various mobile applications. However, most mobile applications only record the user's diet history and show simple statistics and usually provide only general information for healthy diet. It is necessary for users interested in healthy eating to be provided recommendation services reflecting their food interest and providing customized information. Hence, we propose a menu recommendation method which includes calculating the recommended calorie amount based on the user's physical and activity profile to assign to each food group a substitution unit. In addition, our method also analyzes the user's food preferences using food intake history. Thus it satisfies recommended intake unit for each food group by exchanging the user's preferred foods. Also, the excellence of our proposed algorithm is demonstrated through the calculation of precision, recall, health index and the harmonic average of the 3 aforementioned measures. We compare it to another method which considers user's interest and recommended substitution unit. The proposed method provides menu recommendation reflecting interest and personalized health status by which user can improve and maintain a healthy dietary habit.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.531-533
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• 2015

전 세계적으로 건강이 큰 관심사가 되면서 건강한 생활을 위한 식습관 관리의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 여러 가지 건강관리 시스템들이 등장하고 있지만 기존의 시스템의 경우, 입력된 식단에 단순한 통계를 제공하는 정도의 수준이다. 또한 개인화된 서비스를 제공하지 않고 사용자에게 실질적으로 필요로 하는 정보를 제공하지 않는다. 따라서 개인의 상황에 알맞은 섭취 식단에 대한 피드백을 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 개인이 입력한 신체정보 및 식단 정보를 바탕으로 섭취한 식단에 대한 통계 및 개인맞춤형 피드백 기능을 제공하여 사용자의 건강한 식품관 형성에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.105-107
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• 2015

현대인들의 건강한 식생활에 대한 관심이 높아짐에 따라 식단 관리의 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 식단 관리 서비스를 제공하는 시스템이 등장하고 있다. 하지만 기존의 많은 앱들은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 입력방식으로 사용자들의 지속적인 앱 사용에 걸림돌이 되었다. 또한 사용자에게 실질적으로 필요하고 유용한 정보를 제공하지 않는다. 따라서 빠르고 쉬운 식단입력으로 즉각적이고 유의미한 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 음성인식, 글자인식 등의 다양한 입력방식을 이용하여 편리한 식단입력이 가능하고 입력된 식단을 통하여 식품 영양학적 분석을 하는 모바일 앱이다. 또한 제안한 모바일 앱은 실시간으로 사용자의 식사 계획 및 결정에 활용 가능한 정보를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.187-188
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• 2020

본 논문에서는 한방 8체질 및 신체정보 관련 데이터셋을 바탕으로 개인 맞춤 식품 및 식단을 추천하는 데이터베이스의 설계·구축을 수행한다. 또한 이 시스템을 이용하여 추천된 식품(식단)과 희망하는 지역을 입력했을 때 선별된 음식점 정보를 제공한다. 데이터베이스 생성 프로세스와 수집한 데이터를 통해 데이터베이스 설계, 데이터 수집, 생산 및 처리 예제, 데이터베이스 활용 등에 대해 다양한 방법을 제공한다. 일상생활에서 데이터베이스 시스템을 활용함으로써, 이 시스템은 한의원 또는 전문채널을 통해 알 수 있었던 맞춤 식단 정보를 대중에 공개되어 정보 진입장벽을 낮추고 편의성을 도모한다. 이로써 오늘날 고령 사회에 진입한 대한민국에서 국민들이 건강한 식생활을 지원하여 궁극적으로 국민 건강 증진에 기여한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.10
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• pp.435-442
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• 2016

Obesity extends the global economic burden and it causes that the failure of a reduction of physical activity, and diet management. In this work, nutritional information and personalized diet based on calorie supply system and is discriminatory utilized the obesity-related SNP information in order to recommend a personalized functional foods. This study performed a GWAS analysis for the excavation of a Korean-specific and obesity-related SNP, which utilizes genetic information were recommended by entering a personalized diet in accordance with the SNP genotype-phenotype information. In addition, we integrated Database with relation of nutrient for utilizing the USDA Food information and it was applied to recommend with Sickdanome. As a result, the obesity-related SNP information was confirmed in the sample which has the normal value BMI. In this study, we have recognized that the phenotype information related obesity, BMI is inconsistent with the SNP genotype information. This result is shown that it is necessary to provide the personalized dietary SickdanOme recommendation based on the both pheotype-genotype information.