통신 인터페이스; 메모리; 상기 통신 인터페이스, 상기 메모리와 동작 가능하게 연결된 프로세서; 를 포함하고,상기 프로세서는, 비만 모니터링 대상이 되는 사용자의 식사 데이터 및 식사 습관 데이터를 획득하고, 상기 식사 데이터 및 상기 식사 습관 데이터를 기초로 복수 개의 식이 지표 내에서 사용자가 속한 그룹을 복수 개 결정하고, 상기 복수 개의 식이 지표 내 상기 사용자가 속한 그룹에 따라, 사용자의 비만 관리 데이터를 생성하도록 구성되는, 아동 청소년 비만 모니터링 서버.

제9항에 있어서, 상기 복수 개의 식이 지표는, 적어도 하나의 범주형 지표 및 수치형 지표를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 복수 개 결정하기 위해, 상기 식사 데이터 또는 상기 식사 습관 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 어느 하나의 식이 지표와 비교 가능한 사용자 데이터를 생성하도록 더 구성되는, 아동 청소년 비만 모니터링 서버.

프로세서에 의해 수행되는 방법으로서, 비만 모니터링 대상이 되는 사용자의 식사 데이터 및 식사 습관 데이터를 획득하는 단계; 상기 식사 데이터 및 상기 식사 습관 데이터를 기초로 복수 개의 식이 지표 내에서 사용자가 속한 그룹을 복수 개 결정하는 단계; 및 상기 복수 개의 식이 지표 내 상기 사용자가 속한 그룹에 따라, 사용자의 비만 관리 데이터를 생성하는 단계; 를 포함하는 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제1항에 있어서, 상기 복수 개의 식이 지표는, 적어도 하나의 범주형 지표 및 수치형 지표를 포함하고, 상기 복수 개 결정하는 단계는, 상기 식사 데이터 또는 상기 식사 습관 데이터 중 적어도 하나를 이용하여 어느 하나의 식이 지표와 비교 가능한 사용자 데이터를 생성하는 단계, 를 더 포함하는 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제2항에 있어서, 상기 식사 데이터 및 상기 식사 습관 데이터를 획득하는 단계 이전에, 복수 사용자의 식사 데이터 및 식사 습관 데이터에서 추출되는 상기 복수 개의 식이 지표와의 유사도에 따라 상기 복수 사용자를 그룹화하는 단계, 를 더 포함하는 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제3항에 있어서, 상기 그룹화하는 단계는, 상기 복수 사용자의 식사 데이터 및 식사 습관 데이터에서 상기 복수 개의 식이 지표 중 범주형 지표에 대응되는 데이터를 연속형 데이터로 치환하여 그룹화하는 단계인, 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제3항에 있어서, 상기 그룹화하는 단계 이후에, 식이 지표와 관련된 데이터를 입력으로 하여 사용자의 비만 위험도를 예측하도록 학습된 비만 예측 모델을 이용하여, 상기 복수 사용자에 대한 그룹핑 결과의 정합성을 결정하는 단계, 를 더 포함하는 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제1항에 있어서, 상기 복수 개의 식이 지표는, 아침 식사 섭취 빈도, 외식 빈도, 영양 교육 경험, 평균 야채 섭취 빈도, 평균 과일 섭취 빈도, 총 칼로리 섭취량, 탄수화물 섭취 비율, 단백질 섭취 비율, 또는 지방 섭취 비율 중 둘 이상을 포함하는 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제6항에 있어서, 상기 식사 데이터 및 상기 식사 습관 데이터를 획득하는 단계는,상기 복수 개의 식이 지표와 관련된 질문 사항을 사용자 디바이스로 송신하거나 표시하는 단계, 와상기 식이 지표에 미리 지정된 속성 또는 데이터 획득 주기에 따라, 상기 복수 개의 식이 지표 중 어느 하나의 식이 지표와 관련된 질문 사항을 사용자 디바이스로 송신하거나 표시하는 단계, 를 더 포함하는, 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제2항에 있어서, 상기 사용자의 비만 관리 데이터를 생성하는 단계는, 상기 복수 개의 식이 지표 각각에서 사용자 데이터와의 유사도를 기초로 상기 사용자의 비만 관리를 위한 가이드 라인을 생성하는 단계, 를 더 포함하는 아동 청소년 비만 모니터링 방법.

제10항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 식사 데이터 및 상기 식사 습관 데이터를 획득하기 이전에, 복수 사용자의 식사 데이터 및 식사 습관 데이터에서 추출되는 상기 복수 개의 식이 지표와의 유사도에 따라 상기 복수 사용자를 그룹화하도록 더 구성되는, 아동 청소년 비만 모니터링 서버.

제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 그룹화하기 위해, 상기 복수 사용자의 식사 데이터 및 식사 습관 데이터에서 상기 복수 개의 식이 지표 중 범주형 지표에 대응되는 데이터를 연속형 데이터로 치환하여 그룹화하도록 구성되는, 아동 청소년 비만 모니터링 서버.

제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 그룹화 이후에, 식이 지표와 관련된 데이터를 입력으로 하여 사용자의 비만 위험도를 예측하도록 학습된 비만 예측 모델을 이용하여, 상기 복수 사용자에 대한 그룹핑 결과의 정합성을 결정하도록 더 구성되는, 아동 청소년 비만 모니터링 서버.

제10항에 있어서, 상기 복수 개의 식이 지표는, 아침 식사 섭취 빈도, 외식 빈도, 영양 교육 경험, 평균 야채 섭취 빈도, 평균 과일 섭취 빈도, 총 칼로리 섭취량, 탄수화물 섭취 비율, 단백질 섭취 비율, 또는 지방 섭취 비율 중 둘 이상을 포함하는 아동 청소년 비만 모니터링 서버.

제14항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 식사 데이터 및 상기 식사 습관 데이터를 획득하기 위해, 상기 복수 개의 식이 지표와 관련된 질문 사항을 사용자 디바이스로 송신하거나 표시하고, 상기 식이 지표에 미리 지정된 속성 또는 데이터 획득 주기에 따라, 상기 복수 개의 식이 지표 중 어느 하나의 식이 지표와 관련된 질문 사항을 사용자 디바이스로 송신하거나 표시하도록 더 구성되는, 아동 청소년 비만 모니터링 서버.

제10항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 사용자의 비만 관리 데이터를 생성하기 위해, 상기 복수 개의 식이 지표 각각에서 사용자 데이터와의 유사도를 기초로 상기 사용자의 비만 관리를 위한 가이드 라인을 생성하도록 더 구성되는, 아동 청소년 비만 모니터링 서버.