주식회사 닥터밀리그램 / 서울특별시 강남구 테헤란로**길 * ,***호,***호(역삼동,태광타워)
대리인 / 주소
홍성권;
서평강
심사청구여부
있음 (2021-05-10)
심사진행상태
등록결정(일반)
법적상태
등록
초록▼
AI에 기반한 개인 맞춤형 건강기능식품을 제공하는 방법 및 그 장치가 개시된다. 다양한 실시 예에 따르면, AI에 기반하여 사용자에게 필요한 건강기능식품을 제공하는 운영 서버는 빅데이터 관리부, 컨디션 결정부, 위치 결정부, 및 추천 건강기능식품 결정부를 포함할 수 있다. 상기 추천 건강기능식품 결정부는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자에게 제공할 추천 건강기능식품 결정을 요청 받고, 상기 빅데이터 관리부로부터 상기 사용자의 위치 정보, 및 상기 사용자의 의료 정보를 획득하고, 상기 사용자의 위치 정보에 대응되는 미세먼지 정보에
AI에 기반한 개인 맞춤형 건강기능식품을 제공하는 방법 및 그 장치가 개시된다. 다양한 실시 예에 따르면, AI에 기반하여 사용자에게 필요한 건강기능식품을 제공하는 운영 서버는 빅데이터 관리부, 컨디션 결정부, 위치 결정부, 및 추천 건강기능식품 결정부를 포함할 수 있다. 상기 추천 건강기능식품 결정부는, 상기 사용자 단말로부터 상기 사용자에게 제공할 추천 건강기능식품 결정을 요청 받고, 상기 빅데이터 관리부로부터 상기 사용자의 위치 정보, 및 상기 사용자의 의료 정보를 획득하고, 상기 사용자의 위치 정보에 대응되는 미세먼지 정보에 기반하여 제1 추천 건강기능식품을 결정하고, 상기 위치 정보에 대응되는 바이러스 정보에 기반하여 제2 추천 건강기능식품을 결정하고, 상기 사용자의 의료 정보에 기반하여 제3 추천 건강기능식품을 결정하고, 상기 제1 추천 건강기능식품 내지 상기 제3 추천 건강기능식품을 포함하는 추천리스트를 생성하여 상기 사용자에게 제공할 수 있다.
대표청구항▼
AI(Artificial Intelligence)에 기반하여 사용자에게 필요한 건강기능식품을 제공하는 운영 서버로서,영양 성분 정보, 사용자의 의료 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자의 얼굴 이미지와 목소리 정보를 포함하는 사용자의 식별 정보, 및 상기 건강기능식품의 제품 정보를 저장하는 빅데이터 관리부;상기 얼굴 이미지와 상기 목소리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자의 컨디션을 결정하는 컨디션 결정부;사용자 단말로부터 상기 사용자의 위치 정보를 획득하여 상기 사용자의 현재 위치를 결정하는 위치 결정부;미리 지도학습된 평
AI(Artificial Intelligence)에 기반하여 사용자에게 필요한 건강기능식품을 제공하는 운영 서버로서,영양 성분 정보, 사용자의 의료 정보, 사용자의 위치 정보, 사용자의 얼굴 이미지와 목소리 정보를 포함하는 사용자의 식별 정보, 및 상기 건강기능식품의 제품 정보를 저장하는 빅데이터 관리부;상기 얼굴 이미지와 상기 목소리 정보 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자의 컨디션을 결정하는 컨디션 결정부;사용자 단말로부터 상기 사용자의 위치 정보를 획득하여 상기 사용자의 현재 위치를 결정하는 위치 결정부;미리 지도학습된 평균 얼굴 이미지 추측 모델을 이용하여 상기 사용자의 평균 얼굴 이미지를 생성하는, 인공 신경망 기반 평균 얼굴 결정부; 및상기 위치 정보, 상기 의료 정보, 및 상기 컨디션 중 적어도 하나에 기초하여 상기 사용자에게 제공할 추천 건강 기능식품을 결정하는 추천 건강기능식품 결정부를 포함하되,상기 추천 건강기능식품 결정부는,상기 사용자 단말로부터 상기 사용자에게 제공할 추천 건강기능식품 결정을 요청 받고,상기 사용자의 위치 정보에 대응되는 미세먼지 정보에 기반하여 제1 추천 건강기능식품을 결정하고,상기 위치 정보에 대응되는 바이러스 정보에 기반하여 제2 추천 건강기능식품을 결정하고,상기 사용자의 의료 정보에 기반하여 제3 추천 건강기능식품을 결정하고,상기 컨디션에 기초하여 제4 추천 건강기능식품을 결정하고,상기 제1 추천 건강기능식품 내지 상기 제4 추천 건강기능식품을 포함하는 추천리스트를 생성하여 상기 사용자에게 제공하되,상기 컨디션 결정부는,상기 평균 얼굴 이미지를 상기 사용자 단말로부터 획득한 사용자의 현재 얼굴 이미지와 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 사용자의 컨디션을 결정하고,상기 평균 얼굴 이미지 추측 모델은,다수의 사람들을 대상으로 하여 얻어진 얼굴 이미지의 특징점들을 변환하여 얻어지는 제1 특징 벡터를 입력값으로 하고, 상기 사람들을 대상으로 하여 얻어진 평균 얼굴 이미지의 특징점들을 변환하여 얻어지는 제2 특징 벡터를 출력값으로 하는 훈련 데이터를 이용하여 미리 지도학습(supervised learning)되고, 상기 인공 신경망 기반 평균 얼굴 결정부는, 지도학습된 상기 평균 얼굴 이미지 추측 모델에 상기 사용자의 얼굴 이미지의 특징점들을 입력 벡터로 변환하여 상기 평균 얼굴 이미지 추측 모델에 입력하고,상기 평균 얼굴 이미지 추측 모델의 출력으로 얻어지는 출력 벡터를 변환하여 상기 사용자의 평균 얼굴 이미지의 특징점들을 획득하고,획득된 상기 사용자의 평균 얼굴 이미지의 특징점들을 이용하여 상기 사용자의 평균 얼굴 이미지를 생성하는, 운영 서버.
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