KR20220029972A - 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전문가에 의한 진료 내역에 따른 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가 추천정보 및 온라인의 크롤링을 통해 수집된 건강관리상품 정보를 맵핑한 학습 데이터세트를 인공지능 모델에 적용하여 학습하고, 학습된 인공지능 모델에 질병정보를 포함하는 사용자정보를 적용하여 질병정보의 질병이 있는 환자에게 최적의 건강관리상품을 추천해 주는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
Description
본 발명은 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전문가에 의한 진료 내역에 따른 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가 추천정보 및 온라인의 크롤링을 통해 수집된 건강관리상품 정보를 맵핑한 학습 데이터세트를 인공지능 모델에 적용하여 학습하고, 학습된 인공지능 모델에 질병정보를 포함하는 사용자정보를 적용하여 질병정보의 질병이 있는 환자에게 최적의 건강관리상품을 추천해 주는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법에 관한 것이다.
언제 어디서나 인터넷망에 접속할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 환경이 구축됨에 따라 빅데이터를 기반으로 한 다양한 환경에서 사용자에게 최적인 상품을 추천하는 상품 추천 시스템들이 개발되어 적용되고 있다.
그러나 이러한 종래 상품 추천 시스템은 일반인 및 일반적인 상품에 대한 추천이 대부분이며, 질환이 있거나 장애가 있는 사람인 지원 대상자에게 질환 및 장애를 포함하는 질병과 관련된 건강관리상품을 추천하는 건강관리상품 추천 시스템은 개발되지 않고 있다.
질병과 관련된 건강관리상품 추천 시스템이 개발되지 않는 이유는 국내 장애인보조기기 및 노인을 위한 복지용구 등의 건강관리상품의 유통구조가 보조금에 의한 불완전 경쟁 시장 구조로 되어 있기 때문이며, 유통판매업체의 병원 위주 방문판매에 의해 이루어지고 있고, 이로 인해 소비자 선택권이 제한받게 되므로 그 추천이 쉽지 않기 때문이다.
또한, 특수 상황에 있는 사용자, 즉 장애인 등의 질병 환자를 대상으로 하므로, 건강관리상품에 대한 전문지식 및 사용후기에 대한 정보 접근이 어렵고, 대기업 미진출 및 선두기업 부재로 시장 내 정보 비대칭성이 심화되고 있기 때문이다.
상술한 바와 같이 건강관리상품의 유통구조, 건강관리상품에 대한 전문지식 및 사용자의 평가에 대한 접근이 어렵고, 전문지식과 건강관리상품을 맵핑하는 것이 어려우며, 시장 내 정보 비대칭성이 심화됨에 따라 질병이 있는 지원 대상자를 대상으로 하는 건강관리상품 추천 시스템의 개발이 어려운 문제점이 있었다.
따라서 건강관리상품의 유통구조에서도 건강관리상품에 대한 전문지식 및 건강관리상품을 맵핑하고 건강관리상품을 사용해 본 선사용자의 상품평가를 고려하여 건강관리상품을 추천할 수 있는 건강관리상품 추천 시스템의 개발이 요구되어지고 있다.
따라서 본 발명의 목적은 전문가에 의한 진료 내역에 따른 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가 추천정보 및 온라인의 크롤링을 통해 수집된 건강관리상품 정보를 맵핑한 학습 데이터세트를 인공지능 모델에 적용하여 학습하고, 학습된 인공지능 모델에 질병정보를 포함하는 사용자정보를 적용하여 질환정보의 질환이 있는 환자에게 최적의 건강관리상품을 추천해 주는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법을 제공함에 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템은: 유무선 데이터통신망을 통해 인터넷망에 연결되어 인터넷망의 장치들과 데이터통신을 수행할 수 있도록 하고, 상기 유무선 데이터통신망을 통해 전문가 추천정보 제공부 및 지원 대상자 단말부와 데이터통신을 수행할 수 있도록 하는 통신부; 다수의 건강관리상품에 대한 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품정보를 저장하는 상품 DB 및 다수의 진료 내역 및 전문가에 의해 지정된 진료 내역별 추천 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가 추천정보를 저장하는 전문가 추천 DB를 포함하는 저장부; 및 상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하고, 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 상기 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장한 후, 상기 상품 DB의 건강관리상품 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하고, 미리 설정된 건강관리상품 추천 모델에 상기 학습 데이터세트를 적용하여 학습한 후, 상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 상기 건강관리상품 추천 모델에 적용하여 사용자정보에 대응하는 추천 건강관리상품을 추출한 후 상기 지원 대상자 단말부로 전송하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하고, 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 건강관리상품에 대한 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장한 후, 상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명을 키로 상기 상품 DB의 건강관리상품 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하고, 상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 실시간 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 획득하는 정보 수집부; 미리 설정된 건강관리상품 추천 모델에 상기 학습 데이터세트를 적용하여 학습하는 건강관리상품 추천 모델 학습부; 및 상기 사용자정보를 적용하여 사용자정보에 대응하는 건강관리상품을 추출한 후, 추출된 건강관리상품에 대한 건강관리상품 정보를 포함하는 건강관리상품 추천정보를 상기 지원 대상자 단말부로 전송하는 건강관리상품 추천부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 정보 수집부는, 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 상품정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 상기 건강관리상품명, 제조사 및 가격정보를 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장하는 상품정보 수집부, 상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하는 전문가 추천정보 수집부, 및 상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명을 키로 상기 상품 DB의 건강관리상품 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하는 학습 데이터세트 생성부를 포함하는 학습 데이터세트 수집부; 및 상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 실시간 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 획득하는 사용자정보 수집부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 학습 데이터세트 수집부는, 서로 다른 다수의 건강관리상품을 사용해 본 지원 대상자를 포함하는 사용자들로부터 해당 건강관리상품에 대한 평가정보를 수집하는 클라우드 소싱부로부터 상기 평가정보를 수집하는 평가정보 수집부를 더 포함하되, 상기 학습 데이터세트 생성부는, 상기 건강관리상품명을 키로 맵핑하여 상기 평가정보를 더 포함하는 학습 데이터세트를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 저장부는, 공급자(판매자) 정보, 상기 공급자 정보의 공급자가 판매하는 하나 이상의 건강관리상품의 가격을 포함하는 건강관리상품 판매정보를 포함하는 판매자 등록정보를 저장하는 공급자 DB를 더 포함하되, 상기 제어부는, 상기 통신부를 통해 건강관리상품 공급부로부터 임의의 적어도 하나 이상의 건강관리상품을 판매하는 공급자 정보 및 상기 건강관리상품 판매정보를 포함하는 판매자 등록정보를 입력받아 상기 공급자 DB에 저장하여 등록하는 판매자 등록부를 더 포함하되, 상기 건강관리상품 추천부는, 상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명의 건강관리상품을 공급하는 공급자를 상기 공급자 DB에서 검색하여, 상기 건강관리상품을 공급하는 공급자 정보 및 가격정보를 상기 건강관리상품 추천정보에 더 포함하여 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기 건강관리상품은, 찜질용품, 자세교정, 운동기구, 안구건강 유지 기구, 산소공급기, 안마기, 보호대, 좌훈기를 포함하는 건강용품, 전동침대, 욕창방지 용품, 미끄럼 방지 부재, 배회 감지기, 안전 손납이, 이동변기, 보행기, 지팡이를 포함하는 복지용품, 시력 보조기, 의지/의수, 의사소통 보조기, 자세보조기, 운전보조기, 휘체어, 보청기를 포함하는 보조기기 및 병원용 치료기, 병원용 측정기, 병원용 유지장치, 가정용 측정기, 가정용 세척기, 가정용 한방용품을 포함하는 의료기기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 건강관리상품 정보는, 상품명(건강관리상품명), 모델명(고유번호), 제조사, 구매가격, 옵션, 카테고리 분류정보, 출시연월을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 전문가 추천정보는, 성별코드, 연령대 코드, 시도(거주지역)코드, 요양개시일자, 서식코드, 진료과목코드, 주상병코드, 부상병코드, 입내원일수, 총처방일수 및 건강관리상품정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법은: 제어부가 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하고, 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 건강관리상품에 대한 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상품 DB에 저장한 후, 상기 건강관리상품 정보를 키로 상기 상품 DB의 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하는 정보 수집 과정; 상기 제어부가 건강관리상품 추천 모델 학습부를 통해 미리 설정된 건강관리상품 추천 모델에 상기 학습 데이터세트를 적용하여 학습하는 학습 과정; 및 상기 제어부가 상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 실시간 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 획득하는 사용자정보 획득 과정; 및 상기 제어부가 건강관리상품 추천부를 통해 상기 사용자정보를 적용하여 사용자정보에 대응하는 건강관리상품을 추출한 후, 추출된 건강관리상품에 대한 건강관리상품 정보를 포함하는 건강관리상품 추천정보를 상기 지원 대상자 단말부로 전송하는 건강관리상품 추천 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 정보 수집 과정은, 상기 제어부가 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 상품정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 상기 건강관리상품명, 제조사 및 가격정보를 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장하는 상품정보 수집 단계; 상기 제어부가 상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하는 전문가 추천정보 수집 단계; 및 상기 제어부가 상기 건강관리상품 정보를 키로 상기 상품 DB의 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하는 학습 데이터세트 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 정보 수집 과정은, 서로 다른 다수의 건강관리상품을 사용해 본 지원 대상자를 포함하는 사용자들로부터 해당 건강관리상품에 대한 평가정보를 수집하는 클라우드 소싱부로부터 상기 평가정보를 수집하는 평가정보 수집 단계를 더 포함하되, 상기 학습 데이터세트 생성 단계는, 상기 건강관리상품명을 키로 맵핑하여 상기 평가정보를 더 포함하는 학습 데이터세트를 생성하는 것을 특징으로 한다.
상기 방법은: 상기 제어부가 상기 통신부를 통해 건강관리상품 공급부로부터 임의의 적어도 하나 이상의 건강관리상품을 판매하는 공급자 정보 및 상기 건강관리상품 판매정보를 포함하는 판매자 등록정보를 입력받아 공급자 DB에 저장하여 등록하는 판매자 등록 과정을 더 포함하되, 상기 건강관리상품 추천 과정은, 상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명의 건강관리상품을 공급하는 공급자를 상기 공급자 DB에서 검색하여, 상기 건강관리상품을 공급하는 공급자 정보 및 가격정보를 상기 건강관리상품 추천정보에 더 포함하여 제공하는 것을 특징으로 한다.
상기 건강관리상품 정보는, 상품명(건강관리상품명), 모델명(고유번호), 제조사, 구매가격, 옵션, 카테고리 분류정보, 출시연월을 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 전문가 추천정보는, 성별코드, 연령대 코드, 시도(거주지역)코드, 요양개시일자, 서식코드, 진료과목코드, 주상병코드, 부상병코드, 입내원일수, 총처방일수 및 건강관리상품정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 다수의 진료내역 및 각 진료내역에 대응하는 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가의 추천정보를 수집하고, 온라인 인터넷상에서 판매되거나 소개되는 건강관리상품에 대한 건강관리상품 정보를 크롤링하여 분석 후 건강관리상품 정보를 생성하여, 전문가의 추천정보와 맵핑하여 학습 데이터세트를 구성함으로써 정보의 비대칭성 문제를 해결할 수 있으며, 지원 대상자인 질병 환자에게 최적의 건강관리상품을 추천할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 건강관리상품을 먼저 사용해 본 지원 대상자를 포함하는 선사용자들로부터 해당 건강관리상품에 대한 상품정보 및 평가정보를 수집하여 상기 학습 데이터세트에 더 포함하여 학습시킴으로써 선사용자의 평가 및 국가지원정보를 반영하여 해당 지원 대상자에게 최적인 건강관리상품을 추천할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 추천된 건강관리상품을 제공 및 판매하는 다수의 판매자, 각 판매자가 판매하는 각 건강관리상품의 가격 및 기능을 포함하는 정보를 제공함으로써 지원 대상자의 선택권을 넓혀 줄 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템을 포함하는 통신시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법 중 정보 수집방법을 나타낸 흐름도이다.
도 2는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법 중 정보 수집방법을 나타낸 흐름도이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템의 구성 및 동작을 상세히 설명하고, 상기 시스템에서의 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법을 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템을 포함하는 통신시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템(300)은 유무선 데이터통신망(1)을 통해 지원 대상자 단말부(100) 및 전문가 추천정보 제공부(200)와 연결되어 본 발명에 따른 데이터통신을 수행하고, 실시예에 따라 클라우드 소싱부(400) 및 건강관리상품 공급부(500)에 연결되어 데이터통신을 수행한다.
상기 유무선 데이터통신망(1)은 와이파이(WiFi)망 및 로컬망(Local Area Network: LAN)을 포함하는 인터넷망, 3세대(3 Generation: 3G), 4G, 5G 등의 이동통신망, 와이브로망, 전력선망, 전용망 등 중 어느 하나 이상이 결합되어 있는 데이터통신망으로, 다양한 다수의 장치들이 상기 유무선 데이터통신망(1)에 유선 및 무선 중 어느 하나로 연결되어 상호 데이터통신을 수행할 수 있도록 한다.
지원 대상자 단말부(100)는 본 발명에 따른 장애인, 노약자 등과 같이 건강관리상품을 필요로 하거나 국가의 지원을 받는 지원 대상자의 단말부로, 스마트폰, 스마트패드 등의 모바일 단말기(110) 및 데스크톱 컴퓨터, 개인용 컴퓨터, 노트북 등의 컴퓨터 단말기(120) 등이 될 수 있을 것이다.
지원 대상자 단말부(100)는 지원 대상자로부터 사용자정보를 입력받거나 미리 저장된 사용자정보를 건강관리상품 추천 시스템(300)으로 전송하고, 상기 사용자정보에 대응하는 건강관리상품 추천정보를 수신받아 표시한다.
상기 건강관리상품은 건강용품, 복지용품, 보조기기 및 의료기기 등으로 분류될 수 있을 것이다. 상기 건강용품은 찜질용품, 자세교정용품, 운동기구, 안구건강용품, 산소공급기, 악세사리, 안마기, 보호대, 좌훈기 등등이 될 수 있을 것이다. 상기 복지용품은 전동침대, 욕창방지용품, 미끄럼 방지용품, 배회 감지기, 안전 손잡이, 이동변기, 보행기, 지팡이 등이 될 수 있을 것이다. 그리고 상기 보조기기는 시력보조기, 의지/의수, 의사소통 보조기, 자세보조기, 운전보조기, 휠체어, 보청기 등이 될 수 있을 것이다. 의료기기는 병원용과 가정용으로 분류되며, 병원용은 치료기, 측정기, 유지장치 등이 있고, 가정용으로는 측정기, 세척기, 한방용품 등이 있을 수 있을 것이다.
상기 사용자정보는 나이, 성별, 장애정보, 질환정보, 지역 등의 정보를 포함할 수 있을 것이다.
전문가 추천정보 제공부(200)는 다수의 병원 및 의사로부터 임의의 질환, 질병에 따른 진료 내역을 수집하고, 상기 각 진료 내역에 대응하여 필요하거나 권장되는 추천 건강관리상품 정보가 맵핑된 전문가 추천정보를 일정 시간 간격, 즉 제2주기로 생성하여 저장하며, 본 발명의 건강관리상품 추천 시스템(300)으로 제공한다. 상기 추천 건강관리상품 정보는 진료 내역에 포함될 수도 있으나, 없는 진료 내역에 대해서도 필요한 추천 건강관리상품 정보를 의료 전문가로부터 입력받아 등록할 수도 있을 것이다.
상기 전문가 추천정보 제공부(200)는 단순히 진료 내역만을 제공하는 국민건강보험공단 서버 등이 될 수 있으며, 이 경우 건강관리상품 추천 시스템(300)이 전문가 추천정보 제공부(200)로부터 수신되는 진료 내역 DB의 진료 내역별로 의료 전문가로부터 해당 건강관리상품을 지정받아 등록하도록 구성될 수도 있을 것이다.
건강관리상품 추천 시스템(300)은 전문가 추천정보 제공부(200)로부터 진료 내역 또는 진료 내역 및 추천 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가 추천정보를 수신하고, 전자의 경우 진료 내역에 대한 추천 건강관리상품 정보를 의료 전문가로부터 입력받아 전문가 추천정보를 생성하여 데이터베이스화하여 저장하고, 후자의 경우 수신된 전문가 추천정보를 데이터베이스화하여 저장한다. 상기 전문가 추천정보는 제2주기 단위로 수집될 수 있으며, 상기 제2주기는 1년, 1개월 등이 될 수 있을 것이다.
상기 진료 내역은 하기 표 1과 같은 정보를 포함할 수 있을 것이다.
| 번호 | 항목명 | 설명 |
| 1 | 성별코드 | 1(남자), 2(여자) |
| 2 | 연령대코드 | 나이를 5세 단위로 그룹화 |
| 3 | 시도코드 | 거주지의 시도코드 |
| 4 | 요양개시일자 | 내원한 연, 월, 일 |
| 5 | 서식코드 | 의과 보건기관에서 진료한 환자의 진료형태를 구분 |
| 6 | 진료과목코드 | 26종의 진료과목코드 |
| 7 | 주상병코드 | 한국표준 질병,사인 분류 |
| 8 | 부상병코드 | 외의 추가 상병 |
| 9 | 입내원일수 | 입원한 날 |
| 10 | 총처방일수 | 처방전을 발급한 경우 |
또한, 건강관리상품 추천 시스템(300)은 유무선 데이터통신망(1)을 통해 인터넷망에 존자하는 정보들 중 건강관리상품에 대한 크롤링을 수행하여 건강관리상품 정보를 수집하고, 필요한 정보 요소들을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 데이터베이스화하여 저장한다. 상기 건강관리상품 정보는 하기 표 2와 같은 정보들을 포함할 수 있을 것이다.
| 번호 | 항목명 | 설명 |
| 1 | 상품명 | 상품의 명칭 |
| 2 | 모델명 | 고유번호 |
| 3 | 제조사 | 수입품의 경우 수입업체명 |
| 4 | 구매가격 | 소비자 가격 |
| 5 | 옵션 | 상품에 따라 칼럼 추가 |
| 6 | 대분류 | 카테고리 분류 |
| 7 | 중분류 | |
| 8 | 소분류 | |
| 9 | 출시연월 | 상품 판매 시점 |
건강관리상품 추천 시스템(300)은 상기 정보의 수집이 완료되면 상기 건강관리상품 정보의 상품명을 키로 건강관리상품 정보와 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하여 미리 설정된 건강관리상품 추천 모델에 적용하여 학습한 후 학습된 건강관리상품 추천 모델에 상기 지원 대상자 단말부로부터 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 적용하여 사용자정보에 대응하는 건강관리상품을 추출한 후 건강관리상품 추천정보를 생성하여 상기 지원 대상자 단말부(100)로 전송한다.
클라우드 소싱부(400)는 다수의 지원 대상자를 온라인 및 오프라인 중 어느 하나 이상을 통해 모집하고, 모집된 지원 대상자들로부터 온라인 및 오프라인을 통해 자신들이 사용해 본 건강관리상품에 대한 평가정보를 입력하도록 하여 다수의 지원 대상자들 각각에 대한 평가정보를 수집하고, 수집된 평가정보를 건강관리상품 추천 시스템(300)으로 제공한다.
상기 평가정보는 하기 표 3과 같은 형태로 구성될 수 있을 것이다.
| 번호 | 항목명 | 설명 |
| 1 | 성별코드 | 1(남자), 2(여자) |
| 2 | 연령대코드 | 나이를 5세 단위로 그룹화 |
| 3 | 시도코드 | 거주지의 시도코드(지역정보) |
| 4 | 모델명 | 건강관리상품명(고유번호) |
| 5 | 구매가격 | 상품 구매 가격 |
| 6 | 구매연월 | 실 구매시기 |
| 7 | 보조금 | 정부지원금액 |
| 8 | 평점 | 5점만점 |
| 9 | 장애유형 | 장애판정 시 |
| 10 | 질환,질병 | 질환, 질병 존재 시 |
상기 표 3에서는 모델명을 건강관리상품명으로 나타내었으나, 모델명 및 건강관리상품명을 별도로 포함시킬 수도 있을 것이다.
건강관리상품 공급부(500)는 건강관리상품을 판매하는 판매자(또는 "공급자"라 함)의 단말부 또는 판매 회사의 서버일 수 있으며, 공급자 정보, 건강관리상품명, 판매가격, 성능 등을 포함하는 판매자 등록정보를 건강관리상품 추천 시스템(300)으로 전송하여 공급자 등록을 수행한다.
건강관리상품 추천 시스템(300)은 클라우드 소싱부(400)가 구성되는 경우, 상기 클라우드 소싱부(400)로부터 수신되는 평가정보를 학습 데이터세트에 더 구성한 후, 건강관리상품 추천 모델에 적용하여 학습을 수행한다.
또한, 건강관리상품 추천 시스템(300)은 건강관리상품 공급부(500)가 구성되는 경우 건강관리상품 추천정보의 생성 전, 등록된 공급자 중 추천된 건강관리상품을 공급, 즉 판매하는 공급자를 찾아 상기 건강관리상품 추천정보에 더 포함하여 지원 대상자 단말부(100)로 제공할 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템(300)은 저장부(310), 통신부(320) 및 제어부(330)를 포함한다.
상기 저장부(310)는 본 발명에 따른 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템(300)의 전반적인 동작을 제어하기 위한 제어프로그램을 저장하는 프로그램영역, 상기 제어프로그램 수행 중 발생하는 데이터를 일시 저장하는 임시영역, 상기 제어프로그램에 필요한 데이터 및 상기 제어프로그램 수행 중에 발생되는 데이터를 영구적으로 저장하는 데이터영역을 포함한다. 상기 데이터영역에는 본 발명에 따라 지원 대상자 DB(311), 공급자 DB(312), 상품 DB(313), 전문가 추천 DB(314), 평가 DB(315), 데이터세트 DB(316) 등이 구성될 수 있을 것이다.
상기 지원 대상자 DB(311)는 지원 대상자의 사용자정보를 포함하는 회원정보를 저장한다. 상기 사용자정보는 회원정보에 포함되어 있을 수도 있고, 지원 대상자가 건강관리상품의 추천 요청 시마다 입력하도록 구성될 수도 있을 것이다.
공급자 DB(312)는 공급자별 판매자 등록정보를 저장한다. 상기 판매자 등록정보는 상술한 바와 같이 공급자 정보, 건강관리상품명, 모델명, 기능정보, 판매 가격 등이 포함될 수 있을 것이다.
상품 DB(313)는 다수의 건강관리상품에 대한 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품정보를 저장한다. 상기 건강관리상품정보는 상술한 표 1의 정보들을 포함한다.
전문가 추천 DB(314)는 다수의 진료 내역 및 전문가에 의해 지정된 진료 내역별 추천 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가 추천정보를 저장한다. 상기 진료 내역은 상술한 표 2의 정보들을 포함한다.
평가 DB(315)는 클라우드 소싱부(400)로부터 수신되는 다수의 지원 대상자가 평가한 평가정보를 저장한다. 상기 평가정보는 상술한 표 3의 정보들을 포함한다.
데이터세트 DB(316)는 학습 데이터세트를 저장한다. 상기 학습 데이터세트는 건강관리상품 정보 및 전문가 추천정보를 포함하고, 실시예에 따라 평가정보를 더 포함할 수 있을 것이다.
통신부(320)는 유무선 데이터통신망(1)에 유선 및 무선 중 어느 하나로 연결되어 유무선 데이터통신망(1)에 접속한 지원 대상자 단말부(100), 전문가 추천정보 제공부(200), 클라우드 소싱부(400) 및 건강관리 상품 공급부(500)와, 제어부(330)가 데이터통신을 수행할 수 있도록 하며, 유무선 데이터통신망(1)을 통해 인터넷망을 구성하는 다수의 장치들과 통신을 수행할 수 있도록 한다.
제어부(330)는 정보 수집부(340), 판매자 등록부(350), 건강관리상품 추천모델 학습부(360) 및 건강관리상품 추천부(370)를 포함하여, 본 발명에 따른 건강관리상품 추천 시스템(300)의 전반적인 동작을 제어한다.
정보 수집부(340)는 학습 데이터세트 수집부(341) 및 사용자정보 생성부(342)를 포함하여, 통신부(320)를 통해 전문가 추천정보 제공부(200), 클라우드 소싱부(400) 및 인터넷상의 웹사이트들로부터 학습 데이터세트를 구성하기 위한 학습 데이터세트 구성정보 및 사용자정보를 수집하여 저장부(310)에 저장한다.
구체적으로 설명하면, 상기 학습 데이터세트 수집부(341)는 상품정보 수집부(343), 전문가 추천정보 수집부(344) 및 학습 데이터세트 생성부(346)를 포함하고, 실시예에 따라 평가정보 수집부(345)를 더 포함한다.
상품정보 수집부(343)는 제1주기로 통신부(320)를 통해 유무선 데이터통신망(1)에 접속하여 인터넷망의 다수의 웹사이트들로부터 건강관리상품에 대한 정보를 크롤링하여 수집하고, 수집된 정보들을 분석하여 상기 표 1의 정보 요소들을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상품 DB(313)에 저장한다. 상기 제2주기는 1일, 일주일, 한 달 등이 될 수 있을 것이다.
전문가 추천정보 수집부(344)는 제2주기로 통신부(320) 및 유무선 데이터통신망(1)을 거쳐 전문가 추천정보 제공부(200)에 접속하여 전문가 추천정보 제공부(200)로부터 전문가 추천정보를 수집하여 전문가 추천 DB(314)에 저장한다. 상기 전문가 추천정보 제공부(200)로부터 수집되는 전문가 추천정보에는 다수의 진료 내역만 포함되어 있을 수도 있고, 다수의 진료 내역 및 각 진료 내역별 추천 건강관리상품이 포함되어 있을 수도 있을 것이다. 상기 제2주기는 1년, 한 달 등이 될 수 있을 것이다.
후자의 경우, 전문가 추천정보 수집부(344)는 진료내역을 미리 설정된 전문가의 전문가 단말기(미도시)로 제공하고, 그에 따른 진료내역별 추천 건강관리상품 정보를 입력받아 전문가 추천 DB(314)에 저장하도록 구성되는 것이 바람직할 것이다.
평가정보 수집부(345)는 제3주기로 통신부(320) 및 유무선 데이터통신망(1)을 통해 클라우드 소싱부(400)에 접속하여 미리 수집되어 있는 다수의 평가정보들을 수신받거나 가 제3주기로 상기 클라우드 소싱부(400)가 제공하는 다수의 평가정보들을 수신받아 평가 DB(315)에 저장한다. 상기 제3주기는 1일, 일주일, 한 달 등이 될 수 있을 것이다.
학습 데이터세트 생성부(346)는 상기 상품정보 수집부(343) 및 전문가 추천정보 수집부(344)를 통해 수집된 건강관리상품 정보들 및 전문가 추천정보를 건강관리상품명 등을 키(Key)로 하여 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하거나, 다른 실시예에 따라 건강관리상품 정보, 전문가 추천정보 및 평가정보들을 건강관리상품명 등을 키로하여 학습 데이터세트를 생성하여 데이터세트 DB(316)에 저장한다.
상기 학습 데이터세트 생성부(346)는 상품정보 수집부(343)에서 건강관리상품 정보의 수집, 전문가 추천정보 수집부(344)로부터 전문가 추천정보 수집 및 평가정보 수집부(345)로부터 평가정보 수집 중 어느 하나가 발생할 때마다 학습 데이터세트를 갱신하는 것이 바람직할 것이다.
사용자정보 수집부(342)는 접속한 지원 대상자의 지원 대상자 단말부(100)로부터 사용자정보를 획득하여 건강관리상품 추천부(370)로 출력한다. 상기 사용자정보는 실시간 획득된 정보일 수도 있고, 미리 등록된 회원정보에 포함된 정보일 수도 있을 것이다.
판매자 등록부(350)는 다수의 건강관리상품 공급부(500)로부터 판매자 등록정보를 수신받아 공급자 DB(312)에 저장하여 판매자, 즉 공급자를 등록한다.
건강관리상품 추천 모델 학습부(360)는 인공지능 모델인 미리 설정된 건강관리상품 추천 모델을 가지고 있으며, 상기 학습 데이터세트 생성부(346)로부터 학습 데이터세트를 입력받거나 데이터세트 DB(316)에 저장된 최신 학습 데이터세트를 로드하여 상기 건강관리상품 추천 모델에 적용하여 학습시킨다.
상기 건강관리상품 추천 모델 학습부(360)는 학습된 건강관리상품 추천 모델을 건강관리상품 추천부(370)로 출력한다.
건강관리상품 추천부(370)는 상기 건강관리상품 추천 모델 학습부(360)로부터 학습된 건강관리상품 추천 모델을 입력받아 적용하고 있으며, 건강관리상품 추천 이벤트의 발생 시 건강관리상품 추천 이벤트를 발생시킨 주체인 지원 대상자에 대한 사용자정보를 획득하여 상기 건강관리상품 추천 모델에 적용하여 상기 사용자정보에 대응하는 건강관리상품 추천정보를 생성한 후 해당 지원 대상자에게 제공한다. 상기 건강관리상품 추천 이벤트는 지원 대상자가 지원 대상자 단말부(100)를 통해 접속하여 건강관리상품 추천을 요청하는 경우 발생될 수도 있고, 일정 주기로 자동 발생하도록 구성될 수도 있을 것이다. 후자의 경우 일정 주기로 등록된 지원 대상자에게 최적의 건강관리상품 추천정보를 제공하는 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
상기 건강관리상품 추천정보는 지원 대상자인 사용자에게 사용자가 사는 지역에 대응하여 최적인 건강관리상품 정보, 국가 지원 정보, 상기 건강관리상품의 판매가격, 지원 금액 등의 정보를 포함할 수 있을 것이다.
상기 건강관리상품 추천부(370)의 건강관리상품 추천 모델은 건강관리상품명만 출력할 수도 있고, 다른 정보를 더 출력할 수도 있을 것이다.
건강관리상품 추천부(370)는 건강관리상품명에 대응하는 판매가격을 포함하는 건강관리상품정보를 상품 DB(313)에서 검색하거나 공급자 DB(312)에서 검색하여 건강관리상품명, 판매가격, 공급자, 성능정보 등의 정보를 포함하는 건강관리상품 추천정보를 출력하도록 구성될 수 있을 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3을 참조하여 설명하면, 우선 제어부(330)는 인터넷망의 다양한 웹사이트, 전문가 추천정보 제공부(200), 클라우드 소싱부(400) 중 어느 하나 이상을 통해 건강관리상품 관련 정보를 수집한다(S111). 상기 건강관리상품 관련 정보는 건강관리상품 정보 및 전문가 추천정보를 포함하고, 실시예에 따라 평가정보를 더 포함할 수 있을 것이다.
건강관리상품 관련 정보가 수집되면 제어부(330)는 건강관리상품 관련 정보를 분석, 분류 및 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성한다(S113).
학습 데이터세트가 생성되면 제어부(330)는 생성된 학습 데이터세트를 건강관리상품 추천 모델에 적용하여 상기 건강관리상품 추첨 모델을 학습시킨다(S115).
상기 건강관리상품 추천 모델이 학습되면 제어부(330)는 건강관리상품 추천 이벤트가 발생되는지를 모니터링하고(S117), 건강관리상품 추천 이벤트가 발생되면 지원 대상자 단말부(100)를 통해 접속한 지원 대상자인 사용자에게 사용자정보를 입력할 것을 요청한다(S119).
상기 사용자정보 입력 요청 후, 제어부(330)는 사용자정보가 입력되는지를 검사하고(S121), 사용자정보 입력되면 학습된 건강관리상품 추천 모델에 사용자정보를 적용한다(S123).
만일 지원 대상자가 건강관리상품 추천 서비스의 회원이고, 이전에 사용자정보를 등록해 놓은 것이 있다면 등록된 사용자정보를 로드하여 사용자정보를 획득할 수도 있을 것이다. 그러나 사용자정보의 장애정보, 질환정보는 빈번하게 바뀔 수 있는 정보이므로 건강관리상품 추천 이벤트의 발생 시마다 입력받는 것이 바람직할 것이다.
상기 사용자정보가 학습된 건강관리상품 추천 모델에 적용되면 제어부(330)는 상기 건강관리상품 추천 모델로부터 건강관리상품 추천정보가 출력되는지를 모니터링하고(S125), 건강관리상품 추천정보가 출력되면 건강관리상품 추천정보를 지원 대상자 단말부(100)로 전송한다(S127).
상기 건강관리상품 추천정보의 전송 후 제어부(330)는 지원 대상자 단말부(100)로부터 추천 건강관리상품을 공급하는 공급자 정보의 요청이 발생되는지를 모니터링하고(S129), 추천 건강관리상품을 공급하는 공급자, 즉 판매자에 대한 정보 요청이 발생되면 공급자 DB(312)에서 최적의 추천 건강관리상품을 공급하는 적어도 한 명 이상의 공급자를 검색하고, 검색된 공급자정보를 지원자 단말부(100)로 제공한다(S131).
한편, 다른 실시예에 따라 제어부(330)는 건강관리상품 추천정보가 건강관리상품 추천 모델로부터 출력되면 미리 설정된 해당 지원 대상자의 공급자 정보 제공 옵션 등의 정보를 확인하여 설정되어 있으면 건강관리상품 추천정보에서 추천된 건강관리상품을 제공하는 공급자를 자동 검색한 후 상기 건강관리상품 추천정보에 포함하여 지원 대상자 단말부(100)로 제공하도록 구성될 수도 있을 것이다.
또한, 상기 건강관리상품 추천 모델로부터 출력되는 값이 하나이거나 적은 경우 제어부(330)는 공급자정보, 판매가격정보, 건강관리상품의 성능정보, 국가지원정보, 평가정보 등과 같은 추가정보를 공급자 DB(312), 상품 DB(313), 전문가 추천 DB(314), 평가 DB(315) 등으로부터 추출하여 건강관리상품 추천정보에 포함하여 지원자 대상 단말부(100)로 제공할 수도 있을 것이다.
도 4는 본 발명에 따른 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법 중 정보 수집방법 및 학습 데이터세트 구성 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 제어부(330)는 시스템이 구동되면 정보 수집 기준시간을 초기화한 후 정보수집 기준시간을 카운트한다(S211).
정보수집 기준시간이 카운트되기 시작하면 제어부(330)는 카운트되는 정보 수집 기준 시간에 기초하여 제1주기인지(S213), 제2주기인지(S215), 제3주기인지(S217)를 판단한다.
제1주기인 것으로 판단되면 제어부(330)는 온라인, 즉 인터넷망의 다수의 웹사이트들로부터 건강관리상품 관련정보를 크롤링한(S219) 후, 크롤링된 건강상품 관련정보를 분석하여 필요 정보 요소만을 추출하여 건강관리상품 정보를 생성하여 상품 DB(313)에 저장하여 DB화를 수행한다(S221).
반면, 제2주기이면 제어부(330)는 전문가의 진료내역 및 진료내역에 대응하는 건강관리상품 정보가 맵핑된 전문가 추천정보를 수집하거나 생성한다(S223).
그리고 제3주기이면 제어부(330)는 클라우드 소싱부(400)를 통한 건강관리상품에 대한 평가정보를 수집한다(S225).
제어부(330)는 상기 제1주기, 제2주기 및 제3주기보다 더 미세한 주기로 상기 건강관리상품 정보, 전문가 추천정보 및 평가정보 중 건강관리상품 정보 및 전문가 추천정보가 수집되었는지를 판단하고(S227), 적어도 건강관리상품 정보 및 전문가 추천정보가 수집되었으면 최초 수집인지(S229), 학습 데이터세트의 구성 후 세 개의 정보 요소 중 어느 하나 이상의 정보가 갱신되는지를 모니터링한다(S231).
세개의 정보 요소 중 하나가 갱신되면 제어부(330)는 갱신된 정보 요소를 반영한 학습 데이터세트를 갱신한다(S231).
상기 갱신된 학습 데이터세트는 다시 건강관리상품 추천 모델에 적용되어 건강관리상품 추천 모델을 재학습시켜 성능을 향상시킬 것이다.
한편, 본 발명은 전술한 전형적인 바람직한 실시예에만 한정되는 것이 아니라 본 발명의 요지를 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지로 개량, 변경, 대체 또는 부가하여 실시할 수 있는 것임은 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 이러한 개량, 변경, 대체 또는 부가에 의한 실시가 이하의 첨부된 특허청구범위의 범주에 속하는 것이라면 그 기술사상 역시 본 발명에 속하는 것으로 보아야 한다.
100: 지원 대상자 단말부
200: 전문가 추천정보 제공부
300: 건강관리상품 추천 시스템 310: 저장부
311: 지원 대상자 DB 312: 공급자 DB
313: 상품 DB 314: 전문가 추천 DB
315: 평가 DB 316: 데이터세트 DB
320: 통신부 330: 제어부
340: 정보 수집부 341: 학습 데이터세트 수집부
342: 사용자정보 수집부 343: 상품정보 수집부
344: 전문가 추천정보 수집부 345: 평가정보 수집부
346: 학습 데이터세트 생성부 350: 판매자 등록부
360: 건강관리상품 추천 모델 학습부
370: 건강관리상품 추천부 400: 클라우드 소싱부
500: 건강관리상품 공급부
300: 건강관리상품 추천 시스템 310: 저장부
311: 지원 대상자 DB 312: 공급자 DB
313: 상품 DB 314: 전문가 추천 DB
315: 평가 DB 316: 데이터세트 DB
320: 통신부 330: 제어부
340: 정보 수집부 341: 학습 데이터세트 수집부
342: 사용자정보 수집부 343: 상품정보 수집부
344: 전문가 추천정보 수집부 345: 평가정보 수집부
346: 학습 데이터세트 생성부 350: 판매자 등록부
360: 건강관리상품 추천 모델 학습부
370: 건강관리상품 추천부 400: 클라우드 소싱부
500: 건강관리상품 공급부
Claims (14)
- 유무선 데이터통신망을 통해 인터넷망에 연결되어 인터넷망의 장치들과 데이터통신을 수행할 수 있도록 하고, 상기 유무선 데이터통신망을 통해 전문가 추천정보 제공부 및 지원 대상자 단말부와 데이터통신을 수행할 수 있도록 하는 통신부;
다수의 건강관리상품에 대한 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품정보를 저장하는 상품 DB 및 다수의 진료 내역 및 전문가에 의해 지정된 진료 내역별 추천 건강관리상품 정보를 포함하는 전문가 추천정보를 저장하는 전문가 추천 DB를 포함하는 저장부; 및
상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하고, 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 상기 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장한 후, 상기 상품 DB의 건강관리상품 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하고, 미리 설정된 건강관리상품 추천 모델에 상기 학습 데이터세트를 적용하여 학습한 후, 상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 상기 건강관리상품 추천 모델에 적용하여 사용자정보에 대응하는 추천 건강관리상품을 추출한 후 상기 지원 대상자 단말부로 전송하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하고, 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 건강관리상품에 대한 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장한 후, 상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명을 키로 상기 상품 DB의 건강관리상품 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하고, 상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 실시간 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 획득하는 정보 수집부;
미리 설정된 건강관리상품 추천 모델에 상기 학습 데이터세트를 적용하여 학습하는 건강관리상품 추천 모델 학습부; 및
상기 사용자정보를 적용하여 사용자정보에 대응하는 건강관리상품을 추출한 후, 추출된 건강관리상품에 대한 건강관리상품 정보를 포함하는 건강관리상품 추천정보를 상기 지원 대상자 단말부로 전송하는 건강관리상품 추천부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 정보 수집부는,
상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 상품정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 상기 건강관리상품명, 제조사 및 가격정보를 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장하는 상품정보 수집부,
상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하는 전문가 추천정보 수집부, 및
상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명을 키로 상기 상품 DB의 건강관리상품 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하는 학습 데이터세트 생성부를 포함하는 학습 데이터세트 수집부; 및
상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 실시간 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 획득하는 사용자정보 수집부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제3항에 있어서,
상기 학습 데이터세트 수집부는,
서로 다른 다수의 건강관리상품을 사용해 본 지원 대상자를 포함하는 사용자들로부터 해당 건강관리상품에 대한 평가정보를 수집하는 클라우드 소싱부로부터 상기 평가정보를 수집하는 평가정보 수집부를 더 포함하되,
상기 학습 데이터세트 생성부는,
상기 건강관리상품명을 키로 맵핑하여 상기 평가정보를 더 포함하는 학습 데이터세트를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제2항에 있어서,
상기 저장부는,
공급자(판매자) 정보, 상기 공급자 정보의 공급자가 판매하는 하나 이상의 건강관리상품의 가격을 포함하는 건강관리상품 판매정보를 포함하는 판매자 등록정보를 저장하는 공급자 DB를 더 포함하되,
상기 제어부는,
상기 통신부를 통해 건강관리상품 공급부로부터 임의의 적어도 하나 이상의 건강관리상품을 판매하는 공급자 정보 및 상기 건강관리상품 판매정보를 포함하는 판매자 등록정보를 입력받아 상기 공급자 DB에 저장하여 등록하는 판매자 등록부를 더 포함하되,
상기 건강관리상품 추천부는,
상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명의 건강관리상품을 공급하는 공급자를 상기 공급자 DB에서 검색하여, 상기 건강관리상품을 공급하는 공급자 정보 및 가격정보를 상기 건강관리상품 추천정보에 더 포함하여 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제5항에 있어서,
상기 건강관리상품은,
찜질용품, 자세교정, 운동기구, 안구건강 유지 기구, 산소공급기, 안마기, 보호대, 좌훈기를 포함하는 건강용품,
전동침대, 욕창방지 용품, 미끄럼 방지 부재, 배회 감지기, 안전 손납이, 이동변기, 보행기, 지팡이를 포함하는 복지용품,
시력 보조기, 의지/의수, 의사소통 보조기, 자세보조기, 운전보조기, 휘체어, 보청기를 포함하는 보조기기 및
병원용 치료기, 병원용 측정기, 병원용 유지장치, 가정용 측정기, 가정용 세척기, 가정용 한방용품을 포함하는 의료기기를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제5항에 있어서,
상기 건강관리상품 정보는,
상품명(건강관리상품명), 모델명(고유번호), 제조사, 구매가격, 옵션, 카테고리 분류정보, 출시연월을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제5항에 있어서,
상기 전문가 추천정보는,
성별코드, 연령대 코드, 시도(거주지역)코드, 요양개시일자, 서식코드, 진료과목코드, 주상병코드, 부상병코드, 입내원일수, 총처방일수 및 건강관리상품정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템.
- 제어부가 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하고, 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 건강관리상품에 대한 건강관리상품명을 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상품 DB에 저장한 후, 상기 건강관리상품 정보를 키로 상기 상품 DB의 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하는 정보 수집 과정;
상기 제어부가 건강관리상품 추천 모델 학습부를 통해 미리 설정된 건강관리상품 추천 모델에 상기 학습 데이터세트를 적용하여 학습하는 학습 과정; 및
상기 제어부가 상기 통신부를 통해 상기 지원 대상자 단말부로부터 실시간 입력되는 지원 대상자의 사용자정보를 획득하는 사용자정보 획득 과정; 및
상기 제어부가 건강관리상품 추천부를 통해 상기 사용자정보를 적용하여 사용자정보에 대응하는 건강관리상품을 추출한 후, 추출된 건강관리상품에 대한 건강관리상품 정보를 포함하는 건강관리상품 추천정보를 상기 지원 대상자 단말부로 전송하는 건강관리상품 추천 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법.
- 제9항에 있어서,
상기 정보 수집 과정은,
상기 제어부가 상기 통신부를 통해 온라인상에서 건강관리상품에 대한 상품정보를 크롤링하여 수집한 후 분석하여 상기 건강관리상품명, 제조사 및 가격정보를 포함하는 건강관리상품 정보를 생성하여 상기 상품 DB에 저장하는 상품정보 수집 단계;
상기 제어부가 상기 통신부를 통해 전문가 추천정보 제공부로부터 상기 전문가 추천정보를 수집하여 상기 전문가 추천 DB에 저장하는 전문가 추천정보 수집 단계; 및
상기 제어부가 상기 건강관리상품 정보를 키로 상기 상품 DB의 정보와 전문가 추천 DB의 전문가 추천정보를 맵핑하여 학습 데이터세트를 생성하는 학습 데이터세트 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법.
- 제10항에 있어서,
상기 정보 수집 과정은,
서로 다른 다수의 건강관리상품을 사용해 본 지원 대상자를 포함하는 사용자들로부터 해당 건강관리상품에 대한 평가정보를 수집하는 클라우드 소싱부로부터 상기 평가정보를 수집하는 평가정보 수집 단계를 더 포함하되,
상기 학습 데이터세트 생성 단계는,
상기 건강관리상품명을 키로 맵핑하여 상기 평가정보를 더 포함하는 학습 데이터세트를 생성하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법.
- 제10항에 있어서,
상기 제어부가 상기 통신부를 통해 건강관리상품 공급부로부터 임의의 적어도 하나 이상의 건강관리상품을 판매하는 공급자 정보 및 상기 건강관리상품 판매정보를 포함하는 판매자 등록정보를 입력받아 공급자 DB에 저장하여 등록하는 판매자 등록 과정을 더 포함하되,
상기 건강관리상품 추천 과정은,
상기 건강관리상품 정보의 건강관리상품명의 건강관리상품을 공급하는 공급자를 상기 공급자 DB에서 검색하여, 상기 건강관리상품을 공급하는 공급자 정보 및 가격정보를 상기 건강관리상품 추천정보에 더 포함하여 제공하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법.
- 제12항에 있어서,
상기 건강관리상품 정보는,
상품명(건강관리상품명), 모델명(고유번호), 제조사, 구매가격, 옵션, 카테고리 분류정보, 출시연월을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법.
- 제12항에 있어서,
상기 전문가 추천정보는,
성별코드, 연령대 코드, 시도(거주지역)코드, 요양개시일자, 서식코드, 진료과목코드, 주상병코드, 부상병코드, 입내원일수, 총처방일수 및 건강관리상품정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 방법.
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| KR1020200111595A KR20220029972A (ko) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200111595A KR20220029972A (ko) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법 |
Publications (1)
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| KR1020200111595A Ceased KR20220029972A (ko) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 인공지능을 이용한 지원 대상자 건강관리상품 추천 시스템 및 방법 |
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130054231A (ko) | 2010-03-23 | 2013-05-24 | 도레이 카부시키가이샤 | 분리막 및 그의 제조 방법 |
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2020
- 2020-09-02 KR KR1020200111595A patent/KR20220029972A/ko not_active Ceased
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| KR20130054231A (ko) | 2010-03-23 | 2013-05-24 | 도레이 카부시키가이샤 | 분리막 및 그의 제조 방법 |
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