CWN(CHANGE WITH NEWS) - AI 기반 다이어트 애플리케이션 등장

최근, 다이어트 관련 제품, 광고 등 다이어트에 관련된 내용들이 수차례 노출되며 꾸준한 관심이 이어지고 있다. 또한 최근 코로나19와 함께 홈트레이닝에 관한 관심도 높아지며 스스로 본인의 상태를 측정하고 다이어트를 하는 사례도 늘고 있다.

따라서 사회적 환경 속에서도 개인이 건강한 다이어트에 성공할 수 있도록 AI 기반 식생활 습관 개선 다이어트 애플리케이션 아보카도를 연구 개발한 김영준 외 4명의 연구자들의 논문에 대해 소개하려 한다.

이 연구는 비만이 단순히 개인적인 차원에서의 문제가 아니라 유통 및 식품산업의 발달과 직장, 학교 등의 사회적 활동 범위의 확대 등 사회적 차원의 문제로 접근하고 있다. 연구에 등장하는 아보카도는 개인의 식생활 습관 개선을 위해 현실적인 음식 추천 시스템을 제공한다. 이러한 음식 추천 시스템은 단순히 영양 정보, 칼로리뿐만 아니라 사용자의 취향과 위치 정보 등을 고려하여 음식을 추천한다.
또한, 기존의 다이어트 애플리케이션의 이탈 및 사용 포기에 관한 요소를 분석하여 문제를 개선했을 뿐만 아니라 딥러닝 기반 영상 내 다중 음식 시스템을 통하여 손쉬운 다이어트 일지 기록 인터페이스를 지원한다. 아보카도는 다이어트를 성공하기 어려운 환경 속에서도 사용자가 식생활 습관을 개선하여 건강한 체중 감량에 성공할 수 있도록 다이어트를 지원한다.

이 연구에서는 아보카도를 개발하기 위해 기존 다이어트 애플리케이션 사용자의 애로사항을 찾고 이를 바탕으로 다이어트 애플리케이션의 설계하고 기존의 문제를 개선하고자 하였다. 그리고, 사용자가 다이어트를 하기 어려운 사회적 환경 속에 서도 다이어트에 쉽게 적응할 수 있는 환경을 만들기 위해 행동과학적 접근과 딥러닝 기반의 음식 인식 시스템을 적용했다. 그 결과, 다이어트 효과를 높이면서 나선형 모델을 적용한 다이어트 모델을 통해 사용자가 흥미를 느끼면서 다이어트에 쉽게 적응하도록 했다.

그러나 영상 인식기의 성능적 한계와 데이터 부족에 대한 한계로 인해 애플리케이션의 신뢰성과 사용성에 한계를 지적받았다. 따라서 향후 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 영상인식기의 성능을 향상해야 하며, 더 풍부한 데이터베이스를 확보해야 한다.

[논문 / 인공지능 기반 식생활 습관 개선 다이어트 애플리케이션]

이 연구의 내용 중 딥러닝 기술을 이용하는 사진 내 다중 음식 인식기 설계에 관한 내용이다. 아보카도는 다이어리 입력 인터페이스로 딥러닝 기반 영상 내 다중 음식 인식 시스템을 사용한다. 그러나 음식 인식 후에도 직관적이지 않은 칼로리 및 영양소 데이터 입력과 중량이나 양, 잘못된 정보 수정 등 번거로움이 존재한다.

따라서 이 연구에서는 사용자가 자신도 모르게 더 먹는 행동을 줄이는 방향으로 사용자의 행동을 유도한다. 아보카도의 음식 입력 시스템은 일반적인 칼로리 중 가장 높은 칼로리를 기반으로 자동 입력된다. 또한, 먹은 칼로리와 목표 칼로리를 비교하여 색을 통해 피드백을 준다. 그렇기 때문에 사용자는 자신이 먹은 칼로리의 양이 기록된 칼로리보다 적은 것을 알지만 먹지 않는 쪽으로 행동을 유도할 수 있다.

이는 사용자의 선택지를 제거하면서 번거로움과 선택에 대한 부담을 제거하고, 실제 섭취한 칼로리보다 약간 높게 책정함으로써 다이어트 효과를 증진시킬 수 있다. 게다가 수치상으로 섭취 칼로리가 목표까지 증가하는 것을 시각화하여 음식 섭취를 억제하고자 하였다. 하지만, 정확한 데이터를 원하는 사용자를 위해 커스터마이징할 수 있다.

연구 결과 자체는 2019년에 나왔지만, 최근 한층 더 발전된 기술을 선보인 논문이 게재됐다. 이 논문에 대한 자세한 내용이 궁금하면 한국통신학회 논문지의 인공지능 기반 식생활 습관 개선 다이어트 애플리케이션을 참고하면 된다.

[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]