AI 디지털케어로그를 기반으로 한
베지케어로그 파이프라인
VeggieCareLog는 Dream AI Lab의 독자 기술인 AI 디지털케어로그를 채식 라이프스타일에 맞게 구현한 버전입니다. 표준 기록 → AI 분석 → 실행 연결 → 피드백 학습의 선순환 구조가 레시피, 영양제, 파트너 서비스까지 이어지도록 설계했습니다.
기술 정본은 DreamAI Lab AI 디지털케어로그에서 확인할 수 있으며, 설계자 소개는 AI 연구자 정해성 공식 프로필에서 제공합니다. 이 페이지는 VeggieCare의 채식·영양 분야 적용만 설명합니다.
AI 디지털케어로그 순환 구조
표준 기록 → 분석 → 실행 → 피드백
VeggieCare 서비스에 최적화된 파이프라인
AI 디지털케어로그 핵심 원칙
표준 기록
생활·건강·영양 데이터를 VeggieCareLog 스키마로 정렬합니다. FHIR·Open mHealth·xAPI 등 국제 표준 매핑은 중장기 로드맵입니다.
AI 분석
현재는 규칙 기반 인사이트를 제공하며, OpenAI 등 LLM 연동과 멀티모달 분석은 단계적으로 확장합니다.
실행 연결
분석 결과는 레시피·영양제·챌린지 추천으로 이어집니다. 정기배송·결제 실행은 결제 연동 이후 완성됩니다.
피드백·학습
챌린지 인증·참여 데이터를 다시 기록해 개인화를 고도화합니다. 연합학습은 연구·로드맵 단계입니다.
VeggieCareLog 데이터 수집
사용자 직접 기록 (현재)
- 케어로그: 체중, 혈압, 혈당, 수면, 운동, 기분, 메모
- 커뮤니티 글·댓글, 챌린지 인증
- 프로필: 채식 유형, 알레르겐
자동 수집 (로드맵)
- 웨어러블: 걸음수, 심박, 에너지 소비량
- 스마트 디바이스: 스마트 저울, 혈압계, 연동 앱
- 이미지 분석: 식단 사진 → 재료/영양소 추정
커뮤니티/챌린지 연동 (현재)
- 챌린지 인증·진행률·배지
- 레시피 작성/후기/댓글
- 포인트 적립 및 미션 상태
DB 스키마 예시: carelog(id, user_id, date, meals, nutrients, weight, bp_sys, bp_dia, sleep_h, workout_min, mood, note)
AI 분석 핵심
영양소 계산
ingredient_catalog와 연결하여 기록된 식재료를 영양소 단위로 변환하고 RDA, WHO, 국내 채식 가이드라인과 비교합니다.
부족/과잉 탐지
철분, B12, 단백질 등 채식에서 부족하기 쉬운 영양소를 탐지하고 과잉 가능성을 경고합니다.
패턴 분석
시간대별 섭취 패턴, 수면-활동-식사 상관관계, 챌린지 달성률을 분석하여 맞춤 제안을 준비합니다.
알레르겐/채식 유형 필터
내부 규칙 엔진과 AI가 알레르겐과 채식 유형을 필터링하고 안전한 대체재를 자동 추천합니다.
모델 조합: OpenAI API, 내부 규칙 엔진, VeggieCare 전용 시계열/추천 모델
레시피·영양제·비즈니스 실행 연결
AI 레시피 생성
- 입력: 재료, 채식 유형, 알레르겐, 목표
- 출력: 레시피 이름, 조리 단계, 난이도 (OpenAI 키 있으면 LLM, 없으면 스텁)
- API: POST /api/v1/recipes/generate
영양제 & 정기배송 추천
- 부족 영양소 → 추천 상품 카드 (규칙 기반)
- 정기배송: GET /subscriptions/sample 미리보기 (신청·결제 미제공)
마켓/장바구니
- 상품 목록: GET /products · 로컬 장바구니(브라우저 저장)
- 서버 cart·결제·주문 파이프라인은 결제 연동 단계에서 완성
알림 & 리포트
- 케어로그 인사이트, 챌린지 리마인드
- 이메일/푸시는 SMTP·FCM 설정 시 동작
표준 기록 → AI 분석 → 실행 → 피드백
01 수집·정규화
사용자가 케어로그에 식단·수면·운동·기분 등을 기록합니다. 웨어러블 자동 수집은 로드맵입니다.
02 AI 분석·추론
규칙 엔진(및 선택적 LLM)이 영양 균형·행동 패턴을 요약하고 레시피·영양제·챌린지 후보를 제안합니다.
03 실행·오케스트레이션
추천을 커뮤니티·챌린지·파트너 워크플로우로 연결합니다. 장바구니·정기배송·결제는 베타/준비 중입니다.
04 피드백·학습
실행·참여 결과를 재기록해 추천을 개선합니다. A/B·연합학습은 고도화 로드맵입니다.
플랫폼 6개 레이어
데이터 수집·연동
- 현재: 케어로그 수동 입력, 커뮤니티/챌린지 연동
- 로드맵: 식단 사진, 웨어러블, 파트너 POS
- 목표: 표준 스키마 매핑 및 이벤트 동기화
보안·프라이버시
- JWT·역할 기반 권한, 동의 기반 수집
- 전송/저장 암호화·시크릿 환경변수 관리
- 개인정보보호법 준수 방향으로 고도화
케어로그 엔진
- 일별 기록·인사이트 요약
- 영양·행동 휴리스틱 분석
- 레시피/영양제/챌린지 권고 후보
AI 모델 레이어
- 현재: 규칙 엔진 + AI 레시피 스텁/선택적 OpenAI
- 로드맵: LLM·비전·시계열 고도화
- 추천 근거(XAI) 문구 강화
실행·협업 레이어
- 레시피·영양제 추천, 챌린지, 파트너 대시보드
- 운영자 신고·파트너 승인 워크플로우
- 정기배송·결제 API는 결제 연동 단계에서 완성
피드백·지속 개선
- 챌린지 인증·참여 데이터 집계
- 개인화 지표 업데이트
- SEO·운영 지표 모니터링
VeggieCare 서비스와 연결되는 비즈니스 플로우
레시피 추천 & 실행
AI 디지털케어로그 분석 결과는 AI 레시피 스튜디오에 전달되어 맞춤 식단과 바로 구매 가능한 장바구니를 생성합니다.
영양소 서비스 연동
부족 영양소 리포트가 영양제 추천 카드와 정기배송 플로우로 연결되어, 창고형 약국·온라인 셀러의 상품과 매칭됩니다.
파트너 성공 지원
레스토랑/브랜드/약국 파트너는 VeggieCareLog 기반 데이터로 고객 인사이트, 예약/정산, 프로모션 성과를 확인합니다.
운영 자동화
문의, 신고, 챌린지 검수, SEO 문서 업데이트 등 운영 워크플로우가 케어로그 데이터와 연계되어 효율을 높입니다.
AI 엔진 구성
NLP & 지능형 상담
케어로그 텍스트·상담 기록을 분석해 감정, 의도, 핵심 이벤트를 추출하고 맞춤 코칭/레시피 설명을 제공합니다.
시계열 & 행동 분석
수면·활동·혈압·체성분 패턴을 LSTM/Transformer로 분석하여 영양/운동 루틴 권고와 위험 신호를 감지합니다.
컴퓨터 비전
식단 사진을 분류해 영양 추정을 돕고, 파트너 시설/상품 인증 이미지 검수에도 활용합니다.
강화학습 & 개인화
챌린지/정기배송/추천 스케줄을 개인 반응에 맞춰 조정하고, 성공 확률이 높은 개입을 우선 배치합니다.
보안 & 컴플라이언스
- ✔OAuth2 기반 인증과 역할별 권한 분리, 모든 행위를 감사 로그로 기록
- ✔알레르겐/영양 성분/비건 플래그는 운영자와 파트너 승인 프로세스로 검증
- ✔민감 데이터는 암호화·가명 처리 후 저장, 접근은 최소 권한 원칙 적용
- ✔기술 문서(TECHNOLOGY.md, DB_GUIDE.md)와 테스트로 배포 시점마다 일관성 점검
API & 운영 인프라
Carelog API
체중·혈압·수면·기분·식단·복용 기록 CRUD, 일/주/월 리포트, 타임라인/에피소드 조회
Recommendation API
레시피, 영양제, 챌린지, 정기배송 추천과 필터링, 우선순위/설명(XAI) 데이터 제공
Partner API
메뉴·상품·예약·정산·문의 관리, 알레르겐 플래그/재고 업데이트, 매장 운영 통계
Operations API
신고/문의/파트너 승인, Today 리포트, SEO 문서 상태, 시스템 모니터링 데이터를 제공
지속적으로 진화하는 VeggieCareLog
AI 디지털케어로그 파이프라인은 사용자와 파트너의 데이터를 기반으로 고도화됩니다. 레시피 추천, 영양제 서비스, 챌린지, 파트너 운영이 하나의 기술 인프라에서 연결됩니다.