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Kafe 바로가기주관연구기관 | 성신여자대학교 Sungshin Women's University |
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연구책임자 | 이명숙 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-12 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 농촌진흥청 Rural Development Administration(RDA) |
등록번호 | TRKO202300028164 |
과제고유번호 | 1395072041 |
사업명 | 농축산물수확후융복합실용화기술개발 |
DB 구축일자 | 2023-11-08 |
키워드 | 빅데이터.콘텐츠개발.데이터마이닝.개인 맞춤형 균형식단.인공지능형 건강식단 추천 알고리즘.Bigdata-based.Contents development.Data-mining.Personalized Diets.AI-Recommendati on algorithm. |
연구개발목표 및 내용
최종 목표
❍ 최종 목표: 빅데이터(생애주기별, 질환예방위험인자별 식단구성 등)을 기반으로 개인 맞춤형 건강식단 추
천 시스템을 개발하기 위한 전단계인 알고리즘 개발을 하는 것임.
❍ 연차별 목표
· 1 차년: 식품 및 영양 관련 빅데이터의 표준화 및 유용성/활용성 연구
· 2 차년: 생애주기별 개인/집단의 맞춤형 식단모형에 적합한 급원식품 정보 콘텐츠 및 균형식단 개발
· 3 차년: 생애주기별 질환별 개인 맞춤형 AI형 식단추천시스템(Food adviser)을 위한 알고리
연구개발목표 및 내용
최종 목표
❍ 최종 목표: 빅데이터(생애주기별, 질환예방위험인자별 식단구성 등)을 기반으로 개인 맞춤형 건강식단 추
천 시스템을 개발하기 위한 전단계인 알고리즘 개발을 하는 것임.
❍ 연차별 목표
· 1 차년: 식품 및 영양 관련 빅데이터의 표준화 및 유용성/활용성 연구
· 2 차년: 생애주기별 개인/집단의 맞춤형 식단모형에 적합한 급원식품 정보 콘텐츠 및 균형식단 개발
· 3 차년: 생애주기별 질환별 개인 맞춤형 AI형 식단추천시스템(Food adviser)을 위한 알고리즘 개발
❍ 세부별 목표
· 1 주관: 빅데이터 기반 건강식단 추천 콘텐츠 개발
· 2 공동: 식품영양 DB의 표준화 및 식단 DB의 활용성 연구
· 3 공동: 맞춤형 최적식단 추처 알고리즘 설계
전체내용
< 1 주관 > 빅데이터 기반 건강식단 추천 콘텐츠 개발
· 1차년: 식품 및 영양 관련 빅데이터의 표준화 및 유용성/활요성 연구
· 2차년: 생애주기별 개인 및 집단의 맞춤형 식단모형에 적합한 급원식품 정보 콘텐츠 및 균형식단 개발
· 3차년: 생애주기별 질환별 개인 맞춤형 AI형 식단추천시스템(Food adviser)을 위한 알고리즘 개발
< 1차년도 >
❍ 국제 DB 표준화 기준을 기반으로 국내 음식(967개)·식품(4,954개) DB(KRDA, KFDA, KNS, CDC 등)의 통합·가공·표준화 [SSWU-표준 음식·식품 DBs ver 1.0 구축]
❍ KNHANES (7기, >1세, n=21,273명 대상) 기반 2020-KDRIs 기준 35종 영양소별, 생애주기별·성별, 계절별, 지역별 다빈도 음식 및 식품(가중치 적용) 순위 목록화(1-20위, 21-50위)
❍ KRDA의 메뉴젠 음식-DB 단계별 update 기준 설정(국건영과 비교 1차 검토 대상 3,401개 중 227개 전문가 검토의뢰) 및 콘텐츠 활용도 제고방안 12건 제안 등 2차년 근거중심 콘텐츠 개발에 기여.
❍ 인포그래픽 개발: 생애주기별 영양소섭취기준(2015기준)에 따른 결핍, 과잉, 적정 영양소 도출.
❍ 학술대회발표 우수상; 국내 식품 및 음식 DB 현황 및 개선점 (대한영양사협회, 2020.8.19.)
< 2차년도 >
❍ AI 기반 PHDR (Personalized Healthy Diets Recommendation) algorithm 개발: 빅데이터 기반 생애주기별 맞춤형 균형식단 알고리즘 모델링 및 콘텐츠 개발
· 알고리즘 타깃(성인 19-64세~노인 65세 이상)선정 및 균형식단의 식품균형을 위한 6대 식품군 섭취횟수 적용 세세분류 4종(계절)로 분류함. (메뉴젠은 대분류와 중분류만 존재)
· 생애주기별 건강식단 적용 영양소 (2020 DRIs 기준) 및 영양소의 균형섭취 기준 마련; 에너지, 탄/단/지 에너지 적정비율, 생애주기별 부족 영양소(1-5위), 나트륨, 당류, 그 외 상한섭취량 서정 영양소 등
-❍ 알고리즘 활용 SSWU-음식-식품 DB update: 음식(639개)·식품(4,376개) DB update
· 국립수산과학원 DB (2018년 725개 대상) 보충 및 오류 수정 (인, 당질, 지방산값)
· 어린이급식센터 및 초, 중, 고등학교 실제 섭취 음식의 레시피 활용 (자문)
· New 식품분류 적용: 대분류 8종, 중분류 22종, 소분류 81종(식품학적), 세분류 21종(형태 및 조리), 세세 분류 4종(계절)로 분류함. (메뉴젠은 대분류와 중분류만 존재)
2020 DRIs & 1인1회분량 기반 레시피 기준 설정 및 메뉴젠 음식 DB update (추가연구)
❍ 체중조절 건강(균형)식단추천 장치 알고리즘 모델링: 한식 식단구성프레임 기반 “체중조절 개인 맞춤형 균형식단 추천방법 및 장치” 특허 출원. [2&3 공동 협력]
❍ 인포그래픽개발: 생애주기별 2020 KDRIs에 따른 결핍, 과잉 적정 영양소 도출 인포그래픽화; “생애주기별 과잉, 부족 영양소”
❍ 학술대회발표 우수상; 성인과 노인급식의 식단계획 후 문제점비교 (한국급식외식위생학회, 2021.10.29.)
< 3차년도 >
❍ 생애주기별 AI-형 개인 맞춤형 체중조절 최적 식단 추천 알고리즘 개발
· 한식기반 식단 구성 프레임 기반 식단추천 알고리즘 확립
· 체중조절 건강식단 추천 시뮬레이션 원칙 및 세부기준 재검토
✓ 식단조합의 가능성, 식단구성 프레임 적용여부, 셋트메뉴 추천여부 등 재검토
✓ 생애주기별(19-64세), 성별 열량 (1,500-2,600 kcal) 별 균형식단 샘플링 및 범위 확장: DRIs외 영양소섭취 범위설정: 에너지필요량 증감과 나트륨 범위(1일 상한섭취량, 점심/저녁 1끼 상한섭취량), 당류(15% E%), 포화지방산 섭취량(10% E% 미만), 성별·생애주기별 열량, 나트륨 및 식품군 횟수 범위(연령별 성별 김치 및 과일 선호도 차이) 등 적용
· 알고리즘 고도화; 대체식단 클러스터링 기준 확립 및 이를 위한 기초자료 제공 (3공동 협력)
· 체중조절 건강식단 추천 알고리즘개발 (특허 등록; 2022.7.14.)
❍ SSWU-code 표준 음식 레시피 DB update 및 활용성 검토
· 한식기반 체중조절 식단추천에 적용을 위한 SSWU 1.0-DB update 및 기타 활요성 검토
· 최종 수정: 식단생성 SW (메뉴젠과 캔프로) 비교 및 실제 섭취량 등을 rlwnsdsm로 음식 레시피 수정·보완 (Ex: 밥중량 200g→210g, 멥쌀밥은 멥쌀, 생것으로, 카레 나트륨값 수정)
· 절기음식 및 아침간편건강식 식단개발에 따른 DB 구축과 이의 알고리즘 활용 검토
❍ 비만위험도별 체중조절 식단추천 알고리즘에 적용될 콘텐츠 적용연구 (2공동 협력)
· 건강한 체중(BMI)과 체중조절(증감)을 위한 식단조절 범위설정 및 확대
· Alameda 7 healthy behaviors 관련 콘텐츠활용 (흡연, 음주, 수면시간, 아침결식 등)
· 6대 식품군(K-score), 세부식품군(23개), 영양소(11) 및 음식 식사패턴과 비만의 관련성
· 건강한 체중(BMI)과 체중조절(증감)의 범위에 대한 조작적 정의: 선행연구 고찰 및 자문 등
· 2 공동에서 개발된 체중조절 건강식단추천 관련 콘첸트(정형 및 비정형)의 적용기준 마련
· 대체식단 클러스터링 기준 확립 및 추천된 대체식단 검토 (3 공동 협력)
❍ 기타 비만위험 요인 중 정형 및 비정형 DB 데이터의 유효성 분석 (추가연구)
· 추가연구-1: 혈당지수 식품 DB 활용: 개발된 균형식단추천 알고리즘에 GI(Glycemic Index)와 GL(Glycemic Load) 적용 탐색 및 알러지(식약처) DB 개발 및 활용성 검토.
· 추가연구-2: DTC 유전자 기반 개인 맞춤형 서비스 프로그램의 PNH 헬스케어 활용성 조사, 실제 참여로 현실적인 장단점 검토 및 제언
❍ 인포그래픽 개발; 아침결식 및 간편건강식 제안
❍ 학술대회발표 장려상; “DTC genomics를 활용한 정밀영양(Precision Nutrition) Service 현황과 개선점” (한국영양학회 국제학술대회, 2022.10.14.)
❍ 1주관 (양적 연구목표 달성): 학술지 논문 2건(국외: 1건 예정, 국내: 1건), 학술대회 10건(국외: 7, 국내: 3) / DB구축 및 활용 3건, 특허 출원 1건, 특허 등록 1건
< 2 공동 > 식품영양 DB의 표준화 및 식단 DB의 활용성 연구
· 1차년: 빅데이터기반 국내 단체급식의 현황 및 식단관리 정보 요구도 조사 표준지표 의거 표준 DB 검증 및 단체급식 활용 타당성 검토
· 2차년: 빅데이터 기반 생애주기별 집단대상별 건강식단(균형식단) 모델링, 집단대상별 맞춤 서비스를 위한 프레임 개발
식단정보 프로그램 DB의 활용성 연구
· 3차년: 비만위험도별 균형식단 추천 알고리즘 개발을 위한 콘텐츠(비정형) 인자 발굴 개인 맞춤형 균형식단의 질 평가를 위한 모델링(타당성 확보)
< 1차년도 >
❍ 국내 개인 식단 대비 생애주기별 단체급식 현황 파악
· 생애주기별 단체급식소 일반 현황, 운영 현황, 식단관리 현황 파악(데스크 리서치, 선행연구, 인터뷰)
· 2019 식품소비행태조사 기반 단체급식 이용 형태, 학교급식 품질인지도, 건강한 식생활을 위한 식행동, 식생활 만족도 등 조사 기반 생애주기별 단체급식소 식단관리시스템 및 단체급식 식단모델링 기준마련.
· 단체급식소 식단관리 정보제공을 위한 요구도 조사 타깃 선정
❍ 단체급식의 식단롼리 정보제공을 위한 요구도 조사
· 성인, 노인 단체급식 대표식단 모델링 기준(안) 마련, 메뉴젠 업데이트 적용점 도출(메뉴젠 활용도 제고방안 12 제안), 식단관리 프로그램 활용 및 요구도 파악, 단체급식 식단 추천 적용점 도출(성인, 노인)
❍ 표준지표 의거 표준 DB 검증 및 단체급식 활용 타당성 검토
· 표준 DB 구축의 어려움으로 인해 검증 불가(통합DB 구축) 및 단체급식에의 활용 적용점 도출
❍ 산학연 전문가 자문회의 관리
· 제 7기(2016-2018) 국건영 자료 기반 DB 분석 및 메뉴젠 업데이트 음식 DB(국건영 다빈도 음식) 검토
· 농진청 식품 및 음식 DB의 단체급식에의 적용점
· 개발된 요구도 조사지 검수 및 설문 조사설계의 타당성 검토
❍ 인포그래픽스 개발연구
· 요구도 조사 분석 결과 기반, 성인과 노인 단체급식 식단 운영 비교 혹은 단체급식 식단 영양소 산출 및 식단관리 프로그램 요구도
❍ 학술대회발표 우수상; 한국영양학회 국제학술대회(국제); Revised-IPA(Importance Performance Analysis)를 이용한 단체급식의 식단계획 고려요인 분석 (한국영양학회, 2020.11.16.)
❍ 건강식단추천 음식 DB (SSWU-639종) 구축: 음식 레시피기준 마련, 음식분류별 1회 중량(g), 에너지(kcal), 나트륨 함량(mg), 식품군별 섭취횟수, 메뉴젠 기준 레시피 보완, 신메뉴 개발, 건강식단 기준 적용을 위한 음식 분류 및 코드화
❍ 인포그래픽스 개발 연구: 조리에 따른 식품의 중량 변화: ‘1인 2회 분량, 얼마나 먹어야 할까?’
< 2차년도 >
❍ 빅데이터 기반 생애주기별 집단대상별 건강식단(균형식단) 모델링
· 성별, 생애주기별 다빈도 음식 섭취 패턴: 음식 섭취의 다양성은 성인>노인>청소년>아동 순이나 성별 및 식사특성별(끼니구분, 매식여부, 타인 동반여부) 다빈도 음식 차이 없음
· 성인과 노인 별 비만 표현형 및 위험지수(value기반 균형 식단 추천 콘텐츠 탐색
· 건강 혹은 비건강 생활습관과 비만과의 관계 규명 (Alameda County Study의 건강행위 반영)
❍ 한식기반 식단구성 프레임 개발 (개인 및 집단대상 맞춤 서비스)
· 한식 기반 식사구성 프레임 개발: 주식, 국에 따른 식사유형 분류, 식사유형별 식사구성요소 (주식, 국, 주찬, 부찬, 김치, 간식) 종류 및 횟수 선정, 아침 간편건강식, 간식 별도 구성
❍ 건강식단 정보프로그램 DB의 가공 및 활용성
· 건강식단추천 식품 DB(SSWU-4376개)구축: 식품 DB로 가공 및 식사패턴 적용을 위한 식품재분류 및 코드화
< 3차년도 >
❍ 비만위험도별 균형식단 추천 알고리즘 개발을 위한 콘텐츠(비정형) 인자 발굴
· 발굴된 콘텐츠 인자 및 Value 확정 ; 국민건강 영양조사 빅데이터 기반 분석 (1세부 협동)
✓ 빅데이터 기반(2015-2019년 국민건강영양조사)으로 연령별/성별에 따라 콘텐츠 인자를 탐색 및 검증
✓ BMI와 WC를 동시에 고려하여 비만(BMI/WC군, BMI군, WC군)과 Non-OB로 비만위험도 재정의(추가연구)
✓ 비만위험도별 기초특성을 파악하고자 신체특성 및 식이다양성(K-Score) 및 영양소 섭취량 비교함(추가 연구)
✓ 건강행위 6개 요소(흡연, 음주, 아침식사, 외식, 신체활동, 수면)를 2개 수준(건강행위실천여부)으로 이분화하여, 비만위험도별로 차이가 있는지 콘텐츠 인자 검토
✓ 비만위험도별 콘텐츠 다양화 방안 모색: 인구사회학적 요인(결혼상태, 소득수준, 경제활동여부, 교육수준) 및 주관적 건강인식 추가 검토
· 비만위험도와 건강특성(혈액선상 양상, 대사증후군 요인 위험인자)차이 분석(추가 연구): 콜레스테롤, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤, 중성지방, 공복혈당, 혈압등을 비교한 결과 BMI/WC군의 수치가 가장 좋지 않았으며, 대사증후군 요인 위험인자는 성인은 주로 BMI/WC군의 위험도가 높게 나타났고, 노인의 일부 요인에서는 WC군 위험도가 높았음.
· 소셜네트워크 분석으로 성별/연령별 식이다양성과 건강행위간 관련성 시각화(추가 연구): 성별/연령별(성인, 노인) 및 비만위험도별 비교한 결과, 식이다양성과 직·간접적으로 영향을 미치는 건강행위를 파악할 수 있었으며 성/연령별 상이하였음.
❍ 개인 맞춤형 균형식단의 질 평가를 위한 모델링(타당성 확보)
· 균형식단의 콘텐츠 요소로 활용되는 건강행위 요소가 K-Score에 미치는 영향력을 파악함으로써, 콘텐츠로 활용 가능성을 평가하고 모델링의 타당성을 확보함: (성인) 남자는 비음주, 아침식사, 비외식행위, (성인) 여자는 비음주, 정상체중, 아침식사, 비외식행위, (노인) 남자는 비흡연, 적정신체활동, 비외식행위, (노인) 여자는 비음주, 아침식사가 K-Score에 영향을 미치는 것으로 나타남
❍ 인포그래픽 개발: 균형식단 측도인 식이다양성(K-Score)과 건강행위관 관련성 시각화 제안
❍ 정량적 연구목표 달성: 학술지 논문 3건(국외: 1건, 국내: 2건) / 학술대회 6건 (국외: 3건, 국내: 3건)
< 3 공동 > : 맞춤형 최적식단 추천 알고리즘 설계
· 1차년: 국내외 국가 및 개인 활용 DB의 통합형 데이터의 정확도 검증(표준지표, 용량 및 update 여부 등) / DB dat의 표준화 및 통합-DB의 machine learning 알고리즘 활용성 검증
· 2차년: 음식 및 식품 데이터의 연동지원/User-needs에 따른 실시간 식품 데이터 검색 지원/영양섭취 기준을 만족하는 식단 생성 알고리즘 구현 및 생성 식단 완성도의 고도화/최신 식품데이터 추가 및 기존 식품데이터 자동수정 지원
· 3차년: 식단별 유사성 측정 지표 고안 및 알고리즘으로의 구현/식단 유사성에 따른 클러스터링 수행 및 식단 DB 구성/사용자 조건(체중조절 목표 또는 활동량 등)에 따른 식단추천 알고리즘 구현
< 1차년도 >
❍ 국내외 국가 및 개인 활용 DB의 통합형 데이터의 정확도 검증
· 1세부 과제에서 완성한 국내 식품 및 음식 DB의 구성 상태 파악: 식품 DB와 음식 DB 모두 각 항목에 대해 100개의 유사식품/음식을 저장하고 활용 가능함을 확인함.
· 식품 DB와 음식 DB간의 연동 필요성 확인: 각 식품에 대해 선택할 수 있는 여러 항목 (산지, 시기, 상품명 등) 중 하나를 선택하는 방안 마련
❍ DB 데이터의 표준화 및 표준-DB의 머신러닝 알고리즘 활용성 검증
· Weighted L_p 거리 기반 식품 간의 유사성 측정: 함수에서 사용하는 parameter의 조절을 통해 큰 범위의 값을 가지는 항목과 작은 범위의 값을 가지는 항목의 중요도와 각 영양소가 식단구성의 영향을 조절함
✓ 식품의 형태와 관능 평가에 따른 분류를 추가한다면 더욱 정확한 유사성 측정 가능
✓ 머신러닝 알고리즘을 활용하면 parameter 조절로 완성한 함수를 토대로 취약 경우를 개선한 유사성 지표를 학습 가능할 것으로 예상함
· 머신러닝 알고리즘을 활용한 식단추천 사례 조사와 활용 목표 설정
✓ 개인 맞춤형 식단의 제공을 목표로 하는 상용 서비스들의 조사를 통해 농진청의 목표로 해야 할 식단 제공 프로그램을 구체화함. 프로그램에서 사용 가능할 식품, 음식 데이터의 형태구상으로 SSWU-DB요건 제시함.
❍ 유사성 측정과 관련된 원천 기술의 학술대회 발표 (SCIE 2건)
· 2020.5. 36th International Symposium on Computational Geometry(SoCG, 국제); Empty Squares in Arbitrary Orientation Among Points:
· 2020.6. 14th Latin American Theoretical Informatics Symposium (LATIN, 국제); Shortest Rectilinear Path Queries to Rectangles in a Rectangular Domain.:
< 2차년도 >
❍ 음식 및 식품 데이터의 연동지원
· 음식 별 식재료와 식품 DB의 영양성분 연동 및 음식 별 식재료의 양에 따른 6개 식품군의 섭취량 계산: 음식 주재료 별 중복식품 추천 억제 및 사용자 기호를 반영한 음식 선정
❍ 1일 영양 섭취 기준을 만족하는 식단 생성 알고리즘 구현
· 1일 영양 섭취 기준을 만족하는 식단 생성 알고리즘 설계 및 1끼 식사에 포함되어야 하는 음식의 종류에 따라 실제 음식을 조합하여 1끼니 식단구성 후, 1일 3끼니 식단과 간식 조합한 식단 생성
· 영양사가 작성한 식단과 비교하여 각 영양소의 기준 대비 적정 섭취량을 계산하고, 이를 세분화하여 각 끼니에 섭취해야 하는 영양소의 기준 또한 설정.
❍ 생성 식단 완성도의 고도화
· 알고리즘 적용관련 원칙 및 세부기준 작성과 알고리즘이 생성한 식단의 전문가 검수 및 개선이 필요한 사항(요인)을 확인하고 정량화(수치화)한 후 알고리즘 적용 과정을 반복함.
< 3차년도 >
❍ 식단의 유사성 측정 지표 고안 및 측정 알고리즘 설계
· 식단의 영양성분은 모두 유사하므로 유사성 측정 기준으로 활용이 불가능함. 각 음식의 영양성분을 유사성 측정에 사용하게 될 경우 음식의 다양성을 반영하지 못하는 사례를 다수 확인.
· 식단을 구성하는 음식들의 특징을 나타내는 소분류, 중분류, 주재료, 부재료 등을 활용하여 1일 식단을 1,000여개 숫자 가지를 벡터로 표현하는 방법을 고안하고 이를 유사성 측정에 활용함.
· 전문가의 유사성 측정 결과와 유사하도록 벡터의 특정요소에 가중치를 부여하는 유사성 측정 함수를 구현함. 생성한 식단들의 유사성 측정이 빠른 시간에 가능함을 실험적으로 확인.
❍ 식단 유사성에 따른 클러스터링 수행 및 식단 DB 구성
· SSWU DB v1.0을 활용하여 연령별 성별 식단구성 프레임의 조합형 식단을 2만여개 이상 생성함. 식단생성 프로그램은 추후 새로운 식품, 음식 데이터가 추가되더라도 재사용이 가능함. 전문가가 식단을 생성할 때 고려해야할 사항들을 프로그램으로 구현하여 완성도 높은 식단을 생성하고 이를 더욱 고도화할 수 있는 토대를 마련함.
· 세부목표 1에서 수립한 유사성 측정 지표를 활용할 클러스터링 알고리즘으로는 k-Means 클러스터링 알고리즘을 선정하고 k0Means 클러스터링의 결과의 평가를 위한 식단의 시각화 방안을 고안함.
· 식단구성프레임을 사용한 계층적 클러스터링과 k0Means 클러스터링 결과 조합으로 최종 클러스터 구성.
❍ 사용자 조건에 따른 식단 추천 방안 고안
· 영양성분기준에서 칼로리만을 소량 변경한 식단을 기존 방법과 동일하게 생성되도록 클러스터 구성
· 추천한 식단 중 사용자가 원치 않는 식단이 포함되어 있을 경우, 해당 식단이 포함되는 클러스터 혹은 인접한 클러스터를 제외한 다른 클러스터에서 식단을 선택하여 제공함으로써 유사한 재료/형태의 음식이 포함되는 것을 억제하는 것이 가능함.
❍ 맞춤형 균형식단 생성 알고리즘의 고도화
· 각 식단 구성 프레임에 해당하는 끼니를 생성한 뒤, 이를 조합하여 식단을 생성하는 것으로 식단 생성 프로그램을 구조화함.
· 매 식단 생성 시 모든 가능한 음식의 양을 고려하는 대신 실험을 통해 가장 많은 식단을 생성하는 음식종류별 양을 게산하고 이를 적용하여 식단 생성 속도를 대폭 향상시킴.
· 식단생성과정을 추상화한 기초이론에 대한 연구를 수행하여 향후 더욱 고도화된 맞춤형 식단추천 알고리즘 개발의 기반 마련함. 데이터가 여러 개의 그룹으로 나누어져 있을 때 각 그룹에서 적어도 하나의 데이터를 가지도록 데이터를 선택하는 방법에 대한 기초 이론 연구, 2차원 공간상의 점들을 가장 잘 표현하는 직성을 찾는 알고리즘에 관한 기초 이론 연구, 2차원 공간상의 블록 다각형을 가장 잘 표현하는 단순 기하 형체의 조합에 관한 기초 연구 등.
❍ 정량적 연구목표 달성: 학술지 논문 3건 (국외: 2건, 국내: 1건) / 학술대회 5건 (국외: 5건), 정보 전산 프로그램 저작권 개발 등록 1건
연구개발성과
❍ 총괄 정량 목표 대비 연구성과: 학술지 논문 7건 (국외 3건, 국내: 4건; SCI 118%, 비SCI 154.7%), 학술대회 21건 (국외: 14건, 국내: 7건; 국제 127.3%, 국내 100%), 특허 (출원 1건, 등록 1건), 정보 전산프로그램 저작권 등록 1건, DB 구축 3건 (300%)
❍ 정성 목표 대비 연구성과 : 연구보고서 본문 및 주요결과요약서 참조
연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
· 대국민 건강증진을 위한 영양모니터링, 식생활지침서, 영양정책가이드라인 및 건강관리체계구축에 활용
· 빅데이터(융합형 DB) 기반 AI형 체중조절 개인 맞춤형 식사추천 Platform(Food Advisor)활성화 및 machine learning 알고리즘 고도화에 기여 (국가경쟁력 향상)
· DB-융복합 추천식단 시스템 개발은 개인(취약계층 등) 및 단체급식(학교, 산업체 등) 식단 관리의 효율성 및 관련분야 직업 창출에 기여
· 바이오 Health & Medicine 분야의 산업시장 경쟁력 강화
(출처 : 요약문 2p)
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