서구화된 식습관과 운동 부족으로 인해 우리나라의 비만율은 지난 몇 년간 꾸준히 증가하고 있습니다.
비만은 당뇨병, 고혈압, 심장병을 포함한 다양한 건강 문제를 일으킬 수 있습니다. 비만을 치료하는 가장 효과적인 방법은
운동과 함께 식단 관리를 병행한 다이어트를 하는 것입니다. 식단 관리는 칼로리 섭취량을 줄이는 것이 기본으로, 식사량을
적절하게 유지하고 칼로리가 높은 음식을 줄여야 합니다. 하지만, 식사하기에 앞서 음식마다 칼로리를 검색하고 확인하는 것은
굉장히 번거로워 식단 관리의 지속성을 떨어뜨리는 원인이 됩니다. 최근에는 음식을 촬영한 사진을 분석해 칼로리를 계산해주는
어플리케이션이 개발되었지만, 음식을 인식하는 정확도가 낮아 신뢰성이 떨어지는 문제가 있습니다.

건양대학교 김용석 교수 연구팀은 딥러닝을 활용하여 인식 정확도를 높인 식단 관리 시스템을 개발했습니다.

사용자는 스마트폰의 카메라를 통해 음식을 촬영한 후 식단 관리 시스템에 입력합니다. 식단 관리 시스템은 촬영된 사진과
데이터베이스에 저장된 정보를 비교하며 사진 속 음식을 구별합니다. 이후 각 음식에 대한 기준정보와 칼로리 정보를 스마트폰에
출력합니다. 사용자는 출력된 정보를 통해 음식의 칼로리나 영양 정보를 확인할 수 있으며, 음식이 잘못 인식될 경우 추가학습을
진행하 딥러닝 정확도를 높일 수 있습니다. 또한, 식단 관리 시스템은 음식과 함께 촬영된 매장 간판이나 포장 봉투를 인식해
특정 상표의 음식에 대한 정확한 영양 정보를 제공할 수 있습니다. 식단 관리 시스템은 음식에 대한 영양 정보뿐 아니라 다이어트와 관련된 커뮤니티를 함께 제공하여 다른 사용자와 다이어트 정보를 공유하거나, 다이어트 관련 전문 컨설팅을 제공받을 수 있습니다.

딥러닝 기반의 식단 관리 시스템을 이용할 때 식단 관리의 까다로운 부분 중 하나인 칼로리 관리 및 영양성분 관리를 편리하게
진행할 수 있습니다. 또한, 본 시스템에서 제공하는 다이어트 커뮤니티를 함께 활용함으로써, 효과적이고 지속 가능한 다이어트가
가능할 것으로 기대됩니다.