🍎 식품에서 AI 공부하기

💡들어가며안녕하세요, 오늘은 "MATURE-Food: Food Recommender System for MAndatory FeaTURE Choices A system for enabling Digital Health" 논문에 대한 세미나 내용을 정리해보겠습니다. 본 논문은 International Journal of Information Management Data Insights에 2022년에 발표된 연구로, 영양 필수 요소를 반영한 맞춤형 식품 추천 시스템 개발에 관한 중요한 발견을 담고 있습니다. 특히 만성 질환자들의 식이 요법을 지원하기 위한 디지털 헬스케어 솔루션으로서 높은 가치를 지닙니다.I. 논문 개요본 연구는 사용자의 필수 영양 요구사항을 충족시키면서도 개인의 선호도를 최대한 반영할 수 ..

💡들어가며안녕하세요, 오늘은 "Yum-Me: A Personalized Nutrient-Based Meal Recommender System" 논문에 대한 세미나 내용을 정리해보겠습니다. 본 논문은 ACM Trans Inf Syst에 2017년에 발표된 연구로, 개인 맞춤형 영양소 기반 식사 추천 시스템에 관한 중요한 발견을 담고 있습니다. 영양 관리와 건강한 식습관 형성에 어려움을 겪는 현대인들에게 매우 유용한 접근법을 제시하고 있어 주목할 만합니다.I. 논문 개요본 연구는 개인의 영양 요구사항과 식단 제한, 그리고 세부적인 식품 선호도를 고려한 맞춤형 식사 추천 시스템을 개발하는 것을 목표로 진행되었습니다. 특히 사용자의 상세한 음식 취향을 효과적으로 파악하는 방법론에 초점을 맞추고 있습니다.논문 ..

💡들어가며인공지능 기술의 발전과 함께 건강 및 영양 정보의 접근성이 크게 향상되고 있습니다. 오늘은 그래프 데이터베이스 Neo4j와 생성형 AI를 결합한 GraphRAG(Retrieval-Augmented Generation)를 통해 어떻게 더 정확하고 맥락이 풍부한 영양 정보를 제공할 수 있는지 알아보겠습니다. 특히 한국인 영양소 섭취기준 2020을 바탕으로 한 사례를 중심으로 이 기술이 가진 가능성을 탐색해 보겠습니다.I. Neo4j GenAI의 이해Neo4j GenAI는 그래프 데이터베이스 구축을 통한 생성형 AI 활용을 도와주는 파이썬 패키지입니다. 이 도구는 OpenAI와 Neo4j 드라이버를 연결하여 지식 그래프를 기반으로 한 고품질의 AI 응답을 가능하게 합니다.Neo4j GenAI의 주요..

💡들어가며인공지능 시대가 본격화되면서 ChatGPT와 같은 대화형 AI가 우리 일상에 깊숙이 자리 잡았습니다. 마치 영양소가 우리 몸에 필수적인 것처럼, 정확한 정보는 AI 시스템의 건강한 작동에 있어 핵심 요소가 되었습니다. 그러나 이러한 AI 시스템이 때로는 잘못된 정보를 생성하는 '환각 현상(Hallucination)'이라는 문제점을 가지고 있어, 이를 해결하기 위한 다양한 방법 중 하나인 GraphRAG 기술에 대해 알아보고자 합니다. 마치 균형 잡힌 식단이 건강한 신체를 만드는 것처럼, GraphRAG는 더 정확하고 신뢰할 수 있는 AI 응답을 위한 기반이 됩니다.I. AI의 정보 환각 현상과 그 해결책ChatGPT 시대의 도래와 함께 정확한 정보 전달의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 마치 ..

💡들어가며최근 AI 기술의 발전으로 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델(LLM)이 놀라운 정보 생성 능력을 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 모델들은 종종 잘못된 정보를 생성하는 '환각(Hallucination)' 현상을 보이기도 합니다. 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. RAG는 외부 지식 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 AI의 응답을 보강함으로써 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 특히 건강과 영양 분야에서는 정확한 정보 제공이 매우 중요하기 때문에, RAG 기술의 활용 가치가 매우 높습니다.I. RAG의 배경 및 필요성일반 목적 언어 모델의 한계환각(Hallucination) 문제BERT, BA..

💡들어가며오늘날 우리는 식품, 영양소, 요리법 등 다양한 요소가 복잡하게 얽혀 있는 식품 정보의 바다 속에 살고 있습니다. 이러한 정보를 효과적으로 분석하고 활용하기 위해서는 단순한 데이터 분석을 넘어선 지능적인 접근법이 필요합니다. 이기종 그래프 어텐션 네트워크(Heterogeneous Graph Attention Network)는 서로 다른 유형의 데이터 간의 복잡한 관계를 모델링하는 강력한 도구로, 영양 및 식품 분야에서 혁명적인 발전을 가져올 수 있는 기술입니다. 이 글에서는 이기종 그래프 어텐션 네트워크의 기본 개념부터 영양 정보 분석에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보겠습니다.I. Heterogeneous Information Network(HIN) 이해하기Heterogeneous Inform..

💡들어가며오늘날 우리가 사용하는 다양한 서비스들은 개인화된 추천 시스템을 활용하여 사용자 만족도를 높이고 있습니다. 넷플릭스의 영화 추천, 유튜브의 동영상 추천, 그리고 음식 배달 앱의 메뉴 추천까지 - 이 모든 서비스의 핵심에는 효율적인 추천 알고리즘이 있습니다.특히 최근에는 그래프 구조를 활용한 추천 시스템이 주목받고 있는데요. 오늘은 그 중에서도 확장성(Scalability)과 효율성 측면에서 탁월한 성능을 보이는 GraphSAGE(Graph SAmple and aggreGatE)에 대해 알아보겠습니다. 음식 추천 시스템에서 어떻게 적용될 수 있는지 실제 사례와 함께 살펴봅시다.I. 그래프 기반 추천 시스템의 기초추천 시스템에서 그래프란 무엇일까요? 간단히 말해, 사용자와 상품(또는 콘텐츠) 간의..

💡들어가며추천 시스템은 현대 디지털 서비스에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 넷플릭스의 영화 추천, 유튜브의 동영상 추천, 온라인 쇼핑몰의 상품 추천 등 우리의 일상에 깊숙이 파고든 추천 시스템은 점점 더 정교해지고 있습니다. 오늘은 추천 시스템의 최신 트렌드인 '그래프 기반 추천 시스템'에 대해 살펴보겠습니다. 기존 추천 시스템의 한계점을 짚어보고, 그래프 기반 접근법이 어떻게 이러한 문제를 해결하는지 알아보겠습니다.I. 기존의 추천 시스템기존의 추천 시스템은 많은 사용자들로부터 수집한 선호 정보를 바탕으로 다른 사람의 선호를 예측하는 방식으로 작동합니다. 크게 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering)과 협업 필터링(Collaborative Filtering) 두 가지 방식..