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문제 정의
본 논문에서는 맥락 인식 기반하여 개인화된 음식 추천 위하여 한의학적 해석에 의한 음식 추천 규칙 방법을 제안한다. 한의학에 기반한 음식추천 방법은 동의보감과 본초강목에 서술된 내용을 참조하여, 맥락 추론된 결과에 따라 좋은 음식 재료인 경우와 좋지 않은 음식 재료인 경우, 그리고 판단이 어려운 경우에 대하여 1~3점의 가중치를 각각 적용하였다(그림 12).
본 논문에서는 사용자 생체 신호 정보와 주변 환경 센서 정보를 맥락 정보로 활용하여, 사용자에게 이로운 음식과 해로운 음식을 알려주는 개인화된 음식 추천을 위한 맥락 인식 기법을 제안한다. 제안된 맥락 인식 기법은 크게 3단계로 나뉜다.
본 논문에서는 사용자 생체 신호 정보와 주변 환경 센서 정보를 맥락 정보로 활용하여, 사용자에게 적합한 음식을 추천하는 차세대 건강관리 밥상 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 생체 신호 정보 및 주변 환경 센싱 정보를 사용자에 맞게 분석하고, 시분할 레이어 기반 맥락통합으로 사용자의 건강 상태를 추론하여 사용자에게 개 인화된 음식 추천을 한다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사용자 생체 신호 정보와 주변 환경 센서 정보를 통합하는 맥락 인식 기법을 제안하고, 사용자에게 개인화된 음식 추천을 하는 차세대 건강관리 밥상 시스템을 구축한다. 제안된 시스템의 맥락 인식 기법은 생체 신호 처리를 통한 사용자 건강 정보를 추출하고, 사용자 건강 상태분석을 위하여 시분할 레이어 기반 맥락 통합으로 개인화된 음식 추천을 한다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 사용자 생체 신호 정보와 주변 환경 센서 정보를 통합하는 맥락 인식 기법을 제안하고, 사용자에게 개인화된 음식을 추천하는 차세대 건강관리 밥상 시스템을 제안한다. 제안된 밥상 시스템은 서로 다른 표현 기법을 따르는 장치와 센서들 간의 정보 교환을 실시간으로, 이음매 없이 지원하며, 다양한 맥락 정보를 기반으로 하여 고차원적인 사용자의 의도, 건강상태, 행동 등의 추론이 가능한 특징을 가지고 있다.
제안 방법
건강 맥락 정보의 분석을 위하여 본 논문에서는 3가지 종류의 생체 신호를 사용하였다 사용된 생체 신호는 심박 수, 체온, 피부전도도이며, 각각의 정보는 표준 신호 값을 참조하여 레벨로 나눠진다. 표준 신호 값은 사용자 별로 조금씩의 차이가 있으므로 사용자에 따라 생체 신호 분포의 범위를 모델링하고, 현재 상황에 맞게 보정한 후 적용된다.
특히, 제안된 시스템은 특정 병력을 가진 사용자에게 현재 처한 상황과날씨, 위치 등을 해석하여 최적의 음식을 추천하여 일상생활에서의 건강관리가 가능하도록 한다. 또한 제안된 시스템은 불균형한 식습관을 개선하기 위해 도움이 되는 정보를 밥상 시스템의 디스플레이를 통해 보여줌으로써 사용자에게 직관적이고 이해하기 쉬운 형태로 서비스를 제공한다.
생체 신호는 캐리지비트(CR), GSR 값(2바이트), PPG 값(2 바이트), 체온 값 (2바이트)이 수집된다. 생체신호 측정 센서의 전원부는 터치 스위치를 배치하여 사용자가 센서를 잡고 있는 동안 측정 이 되도록 하였다. 측정된 결과는 사용자의 휴대형 단말기 혹은 홈의 호스트 서버로 무선 통신으로 실시간 전송이 되며, 전송된 데이터는 초벌 맥락정보로 변환되어 맥락 통합에 의하여 음식 추천서비스에 전달된다.
센서의 종류에 상관없이 물리적인 센서로부터 센싱 된 정보를 받아서 간단한 신호 처리 및 보정과정을 거치고, 맥락 정보 표현 모델[12]를 이용하여 초벌 맥락 정보를 생성해낸다. 초벌 맥락정보는 센서 프로파일을 저장한 클래스에서 센서 ID를 받아 맥락정보로 변환하여 실시간으로 맥락정보를 생성한다.
한의학에 기반한 음식추천 방법은 동의보감과 본초강목에 서술된 내용을 참조하여, 맥락 추론된 결과에 따라 좋은 음식 재료인 경우와 좋지 않은 음식 재료인 경우, 그리고 판단이 어려운 경우에 대하여 1~3점의 가중치를 각각 적용하였다(그림 12). 음식 추천을 위한 데이터베이스는 하루 식단표에 따라 음식 종류를 선정하고, 일반적으로 많이 사용되는 조리법에 기반하여 음식에 사용된 주재료와 부재료를 조사하여 구축하였다. 음식 추천 데이터베이스는 대표 음식 재료군을 선정하고 각 대표 군에서 추출된 값의 평균으로 해당하는 음식 재료의 가중치를 관리한다.
성별, 체질(태양, 태음, 소양, 소음), 특이사항(당뇨, 고혈압, 임산부, 등) 등의 사용자 프로파일 정보와심박 수, 땀의 양, 체온 등의 사용자 생체 정보, 그리고 조도, 온도, 소음도 등의 주변 환경 정보들이 모두 맥락 정보로 표현되고 통합되어 음식추천을 위해서 활용된다. 음식 추천을 위해서 위와 같은 센싱 데이터의 변화와 음식의 연관관계를 한의학적 해석법에 근거하여 음식 추천 데이타베이스를 XML로 구축하였다. (그림 11)은 구현된 XML 코드의 일부를 나타낸다.
제안된 밥상 시스템은 빠른 프로토타입 구현을 위하여 시뮬레이터와 실제 장치로 구현되었다. (그림 14(1))는 구현된 홈 환경 시뮬레이터를 나타내고, (그림 14(2))는 구현된 밥상 시뮬레이터를 나타낸다.
제안된 시스템은 생체 신호 정보 및 주변 환경 센싱 정보를 사용자에 맞게 분석하고, 시분할 레이어 기반 맥락통합으로 사용자의 건강 상태를 추론하여 사용자에게 개 인화된 음식 추천을 한다. 제안된 시스템은 U-헬스 서비스 중의 하나로써, 좋은 음식을 먹으며 건강하고 행복한 삶을 추구하는 사용자들에게 웰빙 케어 서비스를 제공한다. 제안된 밥상 시스템은 서로 다른 표현 기법을 따르는 장치와 센서들 간의 정보 교환을 실시간으로, 이음매 없이 지원하며, 사용자 중심적인 맥락 통합기법에 의하여 개인화된 건강관리가 가능한 이점이 있다.
밥상 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 생체 신호 정보 및 주변 환경 센싱 정보를 사용자에 맞게 분석하고, 시분할 레이어 기반 맥락통합으로 사용자의 건강 상태를 추론하여 사용자에게 개 인화된 음식 추천을 한다. 제안된 시스템은 U-헬스 서비스 중의 하나로써, 좋은 음식을 먹으며 건강하고 행복한 삶을 추구하는 사용자들에게 웰빙 케어 서비스를 제공한다.
밥상 시스템을 구축한다. 제안된 시스템의 맥락 인식 기법은 생체 신호 처리를 통한 사용자 건강 정보를 추출하고, 사용자 건강 상태분석을 위하여 시분할 레이어 기반 맥락 통합으로 개인화된 음식 추천을 한다.
제안된 추천 시스템은 다양한 종류의 센서 정보를 초벌 맥락 정보로 표현하고 이들을 통합하여 사용자에게 적합한 음식이 추천된다. 성별, 체질(태양, 태음, 소양, 소음), 특이사항(당뇨, 고혈압, 임산부, 등) 등의 사용자 프로파일 정보와심박 수, 땀의 양, 체온 등의 사용자 생체 정보, 그리고 조도, 온도, 소음도 등의 주변 환경 정보들이 모두 맥락 정보로 표현되고 통합되어 음식추천을 위해서 활용된다.
통합에 효과적이다. 즉, 다중 생체 신호 정보 및 환경 센서 정보를 실시간으로 통합하여 신뢰성 있는 통합 맥락 정보를 추론해낸다. 또한, 시분할 레 이어드 맥락 통합은 다양한 센서 환경변화(추가/삭제/교체 ) 에 적응적이 어서 맥 락 인식 응용 서비스 개발에 유용하다.
제안된 맥락 인식 기법은 크게 3단계로 나뉜다. 첫째, 사용자의 생체 신호 정보를 획득하고 맥락정보로 변환한 후, 사용자의 생체 신호 범위에 맞게 해석한다. 둘째, 사용자 건강 상태분석을 위한 시분할 레이어 기반 맥락 통합 단계이다.
가능한 이점이 있다. 특히, 제안된 시스템은 특정 병력을 가진 사용자에게 현재 처한 상황과날씨, 위치 등을 해석하여 최적의 음식을 추천하여 일상생활에서의 건강관리가 가능하도록 한다. 또한 제안된 시스템은 불균형한 식습관을 개선하기 위해 도움이 되는 정보를 밥상 시스템의 디스플레이를 통해 보여줌으로써 사용자에게 직관적이고 이해하기 쉬운 형태로 서비스를 제공한다.
성능/효과
제안된 밥상 시스템은 서로 다른 표현 기법을 따르는 장치와 센서들 간의 정보 교환을 실시간으로, 이음매 없이 지원하며, 다양한 맥락 정보를 기반으로 하여 고차원적인 사용자의 의도, 건강상태, 행동 등의 추론이 가능한 특징을 가지고 있다. 또한, 제안된 시스템은 노이즈가 많은 환경에서 추출된 신뢰도가 낮은 센서 정보를 보상할 수 있도록 맥락통합 기법을 기반으로 해석함으로써, 한 가지 센서에 의존하는 경우에 비해 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다.
제안된 맥락정보 생성 방법은 도메인에 독립적인 초벌 맥락 정보 생성을 지원한다. 센서의 종류에 상관없이 물리적인 센서로부터 센싱 된 정보를 받아서 간단한 신호 처리 및 보정과정을 거치고, 맥락 정보 표현 모델[12]를 이용하여 초벌 맥락 정보를 생성해낸다.
밥상 시스템을 제안한다. 제안된 밥상 시스템은 서로 다른 표현 기법을 따르는 장치와 센서들 간의 정보 교환을 실시간으로, 이음매 없이 지원하며, 다양한 맥락 정보를 기반으로 하여 고차원적인 사용자의 의도, 건강상태, 행동 등의 추론이 가능한 특징을 가지고 있다. 또한, 제안된 시스템은 노이즈가 많은 환경에서 추출된 신뢰도가 낮은 센서 정보를 보상할 수 있도록 맥락통합 기법을 기반으로 해석함으로써, 한 가지 센서에 의존하는 경우에 비해 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다.
제안된 시스템의 음식 추천은 실시간으로 사용자의 맥락정보와 정황 맥락 정보를 분석하여, 사용자 중심적으로 해석하므로 개 인화된 건강관리가 가능한 이점이 있다. 특히, 제안된 시스템은 특정 병력을 가진 사용자에게 현재 처한 상황과날씨, 위치 등을 해석하여 최적의 음식을 추천하여 일상생활에서의 건강관리가 가능하도록 한다.
후속연구
예를 들어, 사용자가 식품을 구매하고자 하는 경우에는 사용자의 음식 선호 경향, 체질, 특이사항이나 외부 날씨, 식품 사용용도 등을 고려하여 필요한 식품 목록과 적절한 양을 추천해준다. 또한, 제안된 시스템은 레스토랑에서 사용자에게 음식을 추천하거나 와인 바에서 사용자의 입맛에 따라서 적합한 와인을 추천해주는 서비스로 확장될수 있다. 이외에도 제안된 시스템은 사용자의 생체 정보와 주변 환경 정보를 활용하는 운동이나 의료 관련 서비스에도 활용될 수 있다.
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