📌 프로젝트 소개
| 프로젝트명 | HealthMate AI: 불규칙한 생활 속 2030을 위한 고혈압·당뇨 위험군 대상 식단 인식·코칭 통합 헬스케어 플랫폼 |
|---|---|
| 서비스명 (브랜드) | 온케어 (On-Care) |
| 트랙 | 산학 연계 (Industry-Academic Track) |
| 팀명 | Sudo (Team 02) |
| 팀 구성 | 최지수 (Data Analyst & Backend), 박서연 (DevOps & Backend), 신수빈 (AI & Frontend) |
| 지도 교수 | 황의원 교수님 · 이화여자대학교 컴퓨터공학전공 |
🎥 라이브 데모 가이드 및 시연 영상
셀프 데모 프로세스를 진행하거나 앱 구동 아키텍처의 UX 흐름이 필요한 순간, 아래 가이드 영상과 타임라인 나레이션 대본을 참고할 수 있습니다.
▶ YouTube 데모 영상 보러가기- [00:03]시연 시나리오 및 기저질환 위험군 김민수 페르소나 도입부 설명
- [00:11]Scenario 1. 홈 탭: 체중·혈압·혈당 입력 및 건강 데이터 저장 흐름 확인
- [00:44]Scenario 2. My 탭: 누적 건강 기록과 고혈압·당뇨 위험 주의 알림 카드 확인
- [01:10]Scenario 3. 식단 관리: 주간 식단 기록 조회 및 YOLOv8 + Gemini Vision 기반 음식 사진 자동 분석
- [02:15]Scenario 4. 운동 관리: 운동 기록 입력 및 주간 운동 현황 그래프 시각화
- [03:00]Scenario 5. 헬스장 연동: 트레이너 1:1 상담과 위치 기반 헬스장 찾기 기능 확인
- [03:58]Scenario 6. 통합 일정 관리: 병원 정기검진·건강검진·헬스장 운동 일정 통합 캘린더 확인
- [04:35]Scenario 7. 통합 AI 코치: 식단·운동 상태 기반 단백질 보충, 산책, 수분 보충 등 실천 피드백 제공
- [05:17]On-care 서비스 데모 시연 마무리
🎬 [클릭] 타임라인별 상세 나레이션 대본 전체 보기
[00:03] 도입 및 홈 탭: "최근 건강검진에서 고혈압과 당뇨 위험군 판정을 받은 27세 직장인 김민수 씨의 하루를 통해 On-care 서비스 데모를 시연하겠습니다. 홈 화면 상단에서는 만성질환 위험군이 매일 확인해야 하는 핵심 건강 지표인 체중, 혈압, 혈당을 바로 입력하고 저장할 수 있습니다."
[00:44] My 탭 — 누적 건강 기록 및 위험 알림: "My 탭에서는 앞에서 입력한 건강 데이터가 개인 건강 기록으로 누적되어 표시됩니다. 프로필 아래의 ‘고혈압·당뇨 위험 주의’ 알림 카드를 통해 최근 혈압과 혈당 추세가 다소 높다는 정보를 확인할 수 있으며, 사용자는 자신의 위험 신호를 지속적으로 점검할 수 있습니다."
[01:10] 식단 관리 — 식단 기록 조회: "식단 관리 화면에서는 상단의 주간 스트립 캘린더를 통해 오늘뿐만 아니라 이전 날짜의 식단 기록도 쉽게 확인할 수 있습니다. 오늘 날짜를 선택하면 기록된 아침과 점심 메뉴가 표시되고, 각 메뉴별 칼로리, 나트륨, 당류 정보를 함께 확인할 수 있습니다."
[01:40] Vision AI 식단 기록 — 음식 사진 자동 분석: "식단을 새로 기록할 때는 음식 사진을 업로드하면 됩니다. 먼저 YOLOv8 필터가 해당 이미지가 음식 사진인지 확인하고, 이후 Gemini Vision API가 음식 이미지를 분석해 메뉴와 영양 정보를 계산합니다. 분석 결과는 음식명, 칼로리, 나트륨, 당류 정보로 자동 추가되어 직접 검색하고 입력해야 하는 번거로움을 줄여줍니다."
[02:15] 운동 관리 — 주간 운동 현황 시각화: "운동 관리 화면에서는 사용자가 자신의 운동 기록을 입력하고, 이번 주 운동 현황을 한눈에 확인할 수 있습니다. 주간 누적 운동 시간은 유산소, 근력 운동 등 운동 유형별 막대그래프로 표시되어 목표 대비 운동량이 충분한지 파악할 수 있습니다."
[02:42] 운동 기록 추가 — 데이터 반영: "운동 유형과 운동 시간을 입력한 뒤 저장하면 해당 운동 기록이 오늘의 운동 데이터에 추가됩니다. 저장된 기록은 주간 운동 현황 그래프에도 반영되어 사용자가 자신의 운동 패턴을 지속적으로 관리할 수 있도록 돕습니다."
[03:00] 트레이너 상담 연동 — 건강 데이터 기반 1:1 상담: "On-care는 내부 기록에만 머무르지 않고 오프라인 건강 관리 서비스와도 연결됩니다. 트레이너 상담 화면에서는 사용자의 최근 운동 기록, 선호 운동 유형, 고혈압 위험군 정보가 건강 데이터 요약본 형태로 제공되어, 트레이너가 기존 데이터를 바탕으로 맞춤 운동 상담을 이어갈 수 있습니다."
[03:29] 헬스장 찾기 — 위치 기반 오프라인 연결: "새로운 운동 시설을 찾고 싶을 경우 헬스장 찾기 기능을 사용할 수 있습니다. 현재 위치 기반으로 주변 헬스장 목록이 표시되며, 사용자는 각 시설의 평점, 운영 시간, 전문 분야 태그를 확인하고 자신에게 맞는 센터를 선택할 수 있습니다."
[04:18] 홈 탭 일정 연동 — 오늘의 일정 카드: "다시 홈 화면으로 돌아오면, 캘린더에 등록된 병원 정기검진과 헬스장 운동 일정이 ‘오늘의 일정’ 카드에 표시됩니다. 이를 통해 사용자는 서비스에 접속하자마자 오늘 해야 할 건강 관리 행동을 바로 확인할 수 있습니다."
[04:35] 통합 AI 코치 — 실천 행동 피드백: "홈 화면 하단의 통합 AI 코치 패널에서는 민수 씨의 오늘 식단과 운동 상태를 바탕으로 실천 가능한 건강 관리 피드백을 제공합니다. 오전 운동량을 반영해 점심에 단백질 보충을 제안하고, 저녁에는 가벼운 산책 15분을 추천하는 식으로 다음 행동을 안내합니다."
[05:00] 서비스 가치 요약 — 기록에서 실천으로: "On-care 서비스는 단순히 건강 기록을 보여주는 데 그치지 않고, 사용자의 일일 기록을 바탕으로 다음에 실천할 수 있는 행동을 제안합니다. 이를 통해 사용자가 자신의 건강 상태를 더 쉽게 이해하고, 식단·운동·수분 관리를 생활 속에서 이어갈 수 있도록 돕습니다."
[05:17] 마무리: "이상으로 On-care 서비스 데모 시연을 마치겠습니다. 감사합니다."
🔍 Overview
2030세대의 만성질환 유병률이 구조적으로 급증하는 가운데, 기존의 디지털 헬스케어 서비스들은 여전히 기록의 번거로움, 맥락 없는 획일적 조언, 그리고 온·오프라인의 단절이라는 임계점을 보이고 있습니다.
On-Care는 이러한 파편화와 마찰을 정면으로 해결하기 위해 구축 중인 통합 AI 헬스케어 플랫폼입니다. (현재 Flutter MVP 동작 · 핵심 AI 엔진은 프로토타입·설계 단계)
✨ 핵심 기능
상태 — ✅ 구현 · 🟡 프로토타입(별도 PoC) · 🔵 설계 단계 (UI 구현 = 화면 동작)
🍱 Vision AI 식단 자동 인식
음식 사진 1장으로 식품 종류·섭취량·칼로리·영양소를 자동 인식. YOLOv8로 음식 여부를 가려낸 뒤 Gemini Vision 분석 후 국가 영양성분 DB 매핑.
🤖 RAG 기반 AI 헬스 챗봇
사용자의 누적 건강 데이터 이력과 Vector DB 컨텍스트를 GPT-4o에 실시간 주입하여 일반론이 아닌 '내 이번 주 기록 기준'의 밀착 코칭 제공.
🏃 AI 맞춤 운동 코칭
개인별 체력 상태, 운동 목적, 기저 질환 상태에 맞춰 운동 루틴을 생성하고 피드백 루프에 따라 강도 및 스트레칭 세션을 동적 재조정.
🏋️ 헬스장 검색 & 트레이너 연동
카카오맵 API 기반 시설 예약 및 트레이너 인앱 채팅 연동. 플랫폼에 축적된 식단 및 운동 건강 데이터 요약본을 트레이너에게 안전하고 간편하게 자동 전송.
📅 통합 건강 일정 관리
식단, 운동, 헬스장 예약 스케줄, 병원 정기검진과 종합 건강검진 일정을 단일 캘린더 아키텍처로 통합 관리.
🏆 포인트 & Streak 보상 시스템
일일 건강 지표 및 식단/운동 연속 달성 기록에 따른 리워드(Streak) 부여로 유저의 지속적인 자가 관리 유도.
🏗️ 시스템 아키텍처
🍽️ Vision AI 식단 인식 파이프라인
🤖 RAG 파이프라인
💡 Pain Point (해결할 문제)
2030 만성질환 관리 부재
최근 5년간 청년층 당뇨·고혈압 유병률은 폭발적으로 급증했으나 기존 도구는 수동 입력 수준에 정체되어 젊은 층의 이탈을 유발합니다.
번거로운 기록 프로세스
매끼 지속하기 힘든 바코드 검색 및 텍스트 매뉴얼 입력 방식은 유저 피로도를 가중시킵니다. Vision AI 원클릭 분석으로 마찰을 최소화합니다.
단순 칼로리 알림의 한계
위험군 환자에게 중요한 것은 단순 총칼로리가 아닌 나트륨·당류의 '성분 제어'와 '누적 이력 추적'입니다. 맥락 기반 AI 피드백으로 우회합니다.
트레이너 데이터 분리
앱 내부 기록 데이터가 실제 오프라인 체육시설이나 트레이너 지도 과정으로 흐르지 못해 연속성 있는 헬스케어가 어렵던 한계를 개선합니다.
📊 경쟁사 비교 분석
| 비교 항목 | 삼성헬스 (Samsung Health) | 필라이즈 (Pillrise) | 밀리그램 / 인아웃 | On-Care (온케어) ✦ |
|---|---|---|---|---|
| 식단 기록 방식 | 직접 검색 및 수동 입력 위주 | 사진 기반 AI 인식 지원 | 사진 저장 및 빠른 입력 중심 | 사진 1장 → YOLOv8 필터링 + Gemini Vision AI 영양 분석 |
| 한국 음식 정확도 | 보통 (수동 데이터 의존) | 보통 | 낮음 (사용자 임의 등록 데이터) | 높음 (공공데이터포털 식품영양성분 DB 검증 검사) |
| AI 코칭 방식 | 활동 데이터의 단편적 해석 | AI 코치 및 전문가 질의응답 | 소셜·챌린지 중심 동기부여 | RAG 기반 누적 건강 이력 실시간 참조 및 가드레일 맥락 코칭 |
| 만성질환 특화 여부 | 없음 (일반 범용 웰니스) | 일부 기능 (연동 혈당 중심) | 없음 (다이어트 체중 감량 중심) | 2030 고혈압·당뇨 위험군 도메인 특화 (나트륨/당류/GI 제어) |
| 온·오프라인 연결 (O2O) | 인앱 인프라 없음 | 시설 연동 없음 | 연동 채널 없음 | 카카오맵 기반 헬스장 예약 및 트레이너 실시간 건강 요약 리포트 자동 전송 |
| 플랫폼 독립성 | 특정 제조사 하드웨어 생태계 종속 | iOS / Android 제공 | iOS / Android 제공 | Flutter 단일 코드베이스 기반 전 플랫폼 동일한 최고 수준 UX 유지 |
⚙️ 기술 스택 (Tech Stack)
✨ 기대 효과
🍱 자가 만성질환 예방 효과
2030 청년층 유저들이 일상속에서 고혈압·당뇨 위험 인자를 지속 감시하여 성인 만성질환으로 이행되는 속도를 차단합니다.
🧠 행동 변화를 만드는 앱
순수 수집 도구 역할을 넘어 딥러닝 기반 개인 맞춤형 피드백 루프를 장착하여 유저가 스스로 실천을 바꾸는 동기 부여 기제를 유도합니다.
🤝 상생 헬스케어 생태계 (O2O)
인앱 건강 리포트를 피트니스 트레이너에게 안전하고 간편하게 연동 전송함으로써 온·오프라인 경계가 없는 입체적 PT 밀착 제어를 가능케 만듭니다.
👥 팀원 소개
지도 교수: 황의원 교수님 · 이화여자대학교 컴퓨터공학전공