개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
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 diffe...
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.
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.
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문제 정의
이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템에 대항 프레임워크를 제안하고자 한다.
가장 기본적인 정보인 식품재료상황 정보를 얻기 위하여 냉장고에 RFID 리더기가 장착되어 있는 스마트 냉장고가 준비되어 있어야 한다. 또한 모든 식품재료는 RFID 전자 태그가 부착되어서 식품에 대한 정보를 인식하기 용이하도록 한다. 신체상황 정보를 획득하기 위해 사람의 몸에 밀착된 웨어러블 디바이스를 이용하거나 스마트폰을 이용하여 체온, 혈압, 심장박동 수, 당뇨 수치, 운동량과 소모 열량 등을 측정한다.
최근에 사물인터넷(IoT)에 관한 관심이 고조되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 IoT의 정의에 따라 IoT의 개념을 정립하고, 기본적인 IoT 주요 기술을 이해한 후 IoT 플랫폼 기술 표준화 동향을 살펴보았다. 아직은 완성되지 않았지만 대표적인 표준화 추세 중의 한 가지가 oneM2M이다.
본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 종합적으로 접근하는 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축에 관심을 갖는다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체 상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 전문분야는 외부의 응용시스템으로부터 생성된 온톨로지를 통해 추론하여 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문은 이러한 IoT 기술을 기반으로 융합된 개인 맞춤형 식단추천시스템의 프레임워크를 구축했다. 그동안 연구된 식단추천시스템들은 부분적으로 입력된 정보로부터 식단을 작성하게 되므로 추천된 식단의 결과가 만족스럽지 못할 뿐 아니라, 상황정보를 일일이 입력해야 하는 불편함이 있다.
제안 방법
그동안 연구된 식단추천시스템들은 부분적으로 입력된 정보로부터 식단을 작성하게 되므로 추천된 식단의 결과가 만족스럽지 못할 뿐 아니라, 상황정보를 일일이 입력해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서 제안한 식단추천시스템은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼 구조를 기반으로 한다. 따라서 식단 추천 시 다른 응용 서비스 영역에서 생성된 지능적인 데이터들과 융합하여 추론함으로써 보다 만족스런 식단 추천 결과를 제공할 수 있다.
보안 기능과 인증, 권한 설정 기능을 제공한다. 센서로부터 획득된 데이터를 저장하고 식단추천시스템이 이용 가능하도록 한다.
또한 모든 식품재료는 RFID 전자 태그가 부착되어서 식품에 대한 정보를 인식하기 용이하도록 한다. 신체상황 정보를 획득하기 위해 사람의 몸에 밀착된 웨어러블 디바이스를 이용하거나 스마트폰을 이용하여 체온, 혈압, 심장박동 수, 당뇨 수치, 운동량과 소모 열량 등을 측정한다. 또한 집안에 설치된 빌트인 헬스케어 센서들로부터 몸무게 등의 신체정보를 얻을 수 있다.
실내 환경상황 정보를 얻기 위해서는 집안에 각종센서가 부착되어 있는 스마트홈 시스템으로부터 획득한다. 심리감정상황을 파악은 집안에 설치된 카메라를 통하여 안면인식 과정 등을 통하여 감정을 추론해낸다.
대상 데이터
이용자가 개인정보 및 환경정보 수집 장치가 설치되어 있는 실내에서 식단추천시스템을 작동시키면 맞춤형 식단 추천 작업이 시작된다. 먼저 시스템은 설치되어 있는 IoT 기반의 센서들로부터 개인의 상황정보를 수집하여 획득한다. 개인 상황정보 획득 과정은 센싱 정보가 IoT 디바이스 계층과 IoT 네트워크 계층을 거쳐서 IoT 공통 서비스 플랫폼을 통해 시스템에 저장된다.
이론/모형
대표적인 IoT 네트워크 기술로는 WPAN(Wireless Personal Area Networks)이 있다. 센서 네트워크를 위해 센서 노드들간의 통신을 위해서는 ZigBee, RFID, Bluetooth 등의 기술과 WiFi, LTE 기술을 이용한다. 그 다음 기존의 네트워크 계층인 IP와 연결하기 위해서는 IPv6 표준화와 저 전력 처리를 고려한 센서네트워크 프로토콜인 6LoWPAN(IPv6 over Low Power WPAN), CoRE (Constrained RESTful Environments), ROLL(Routing Over Low power and Lossy networks) 등이 연구되고 있다.
후속연구
상황정보를 획득하기 위하여 필요한 센서가 완비된 스마트 홈 구성과 스마트 냉장고 등 환경상황 획득문제를 해결해야 한다. 또한 지능처리를 위하여 다른 전문적인 응용 시스템 영역에서 제공하는 다양한 온톨로지 구축의 문제도 앞으로 해결되어야 할 문제이다.
본 논문에서 제안한 융합형의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 통하여 완성된 식단을 추천받기 위해서는 앞으로 추가적으로 해결해야 연구과제가 많이 있다. 상황정보를 획득하기 위하여 필요한 센서가 완비된 스마트 홈 구성과 스마트 냉장고 등 환경상황 획득문제를 해결해야 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
IoT 서비스를 위해 무엇을 고려해야 하는가?
IoT 서비스를 위해서는 디바이스 측면의 센서 기술과 유무선 통신 및 네트워크 기술, 서비스 측면의 플랫폼 기술과 응용서비스 기술을 고려해야 한다. 센서와 통신 및 네트워크는 표준화 및 장치들 간의 호환 문제가 해결되어야 하고, 서비스 측면에서는 표준화된 공통 플랫폼 기술과 센서로부터 수집된 다양한 데이터의 공유와 분석의 문제를 풀어야 한다.
u-DailyCare 시스템의 장단점은 무엇인가?
이를 통해 개인의 운동량을 파악하여 행위 데이터를 입력하고 이 데이터를 네트워크를 통해 의사와 연결하여 질병을 체크할 수 있는 시스템이다[3]. 이 시스템은 전문적인 도움을 받을 수 있지만, 개인화 서비스를 받기 어렵다는 단점이 있다.
사물인터넷이란?
사물인터넷(Internet of Things, IoT)이라는 용어는 1999년 MIT의 캐빈 애시턴(Kevin Ashton)이 처음으로 사용하였다[9]. 그에 의하면 IoT는 "인간과 사물, 서비스 세 가지 분산된 환경요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 협력적 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망"이라고 정의하였다. 그 밖에 ITU GSI, IERC, EU FP7 등 각 표준화 기관 및 연구 단체에서는 IoT를 “서비스와 글로벌 네트워크 인프라” 측면에서 정의를 내리고 있다[10][11].
참고문헌 (15)
E. Choe, J. Seo, "u-Health for Management of Chronic Diseases -Physical Activity and Therapeutic Exercise-", Journal of the Korean Medical Association, Vol. 52, No. 12, pp. 1154-1163, 2009.
B. Lim, J. Kim, J. Yoo, B, Zhang, "DietAdviser : A Personalized eHealth Agent in a Mobile Computing Enviroment", Journal of KIISE : Computing Practices and Letters, Vol. 18 No. 6, pp. 459-463, 2012.
B. You, D. Kim, G. Jo, S. Kim, S. Oh, J. Jo, "u-DailyCare : Design of a Health Management System for Chronic Illness Patients", Proc. of the KIISE Korea Computer Congress 2011, Vol. 38, No. 1(A), pp. 146-149, 2011.
H. Kim, S. Rho, J. Hong, Design and Implementation of Fuzzy-based Menu Recommendation System, Journal of Advanced Navigation Technology, Vol. 16, No. 6, 2012.
J. Jeong, S. Kang, "Hybrid Food Recommendation System Using Auto-generatend User Profiles", The Jorunal of the Korea Intelligent Information System Society, Vol. 21, No. 5 pp. 609-617, 2011.
S. Jeon, S. Kim, "A Study on Physical Indices, Food Habits and Nutrient Intakes in Patients with Hypertension", J East Asian Soc Dietary Life, Vol. 15, No. 3, pp. 271-282, 2005.
J. Lee, H. Kim. T. Kim, H. Seo, "RFID-based Automatic Entity Information Management System for Smart Refrigerator", Journal of Internet Computing and Services Vol. 9, No. 1, 2008.
H. Jang, S. Baek, Y. Kim, Y. Ha, K. Cho, "Design and Implementation of a Food Recommendation System based on RFID", Korea Computer Congress 2009, Vol. 36, No. 2(D), 2009.
Kevin Ashton, "That internet of things", RFID Journal, 22, pp. 97-114, 2009.
IERC white paper. "The Internet of Things 2012, New Horizons", 2012.
EU FP7 Project CASAGRAS, "CASAGRAS Final Report: RFID and the Inclusive Model for the Internet of Things", pp. 10-12, 2009.
IEEE 802.16p, Machine to Machine(M2M)System Requirements Document, 2011.
ETSI TS 102 689 v1.1.1, Machine-to-Machine Communications(M2M); M2M Service Requirements, Aug 2010.
3GPP TR 22.803 version 12.2,0, Feasibility study for Proximity Services(Prose), June 2013.
S. Kim and K. Kim, "oneM2M technology trends in the Internet of Things platform", The Journal of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, pp. 31-36, Jun 2014.
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