AI 디지털케어로그 핵심 원칙
표준 기록
Dream AI Lab(DAL)의 공통 스키마를 통해 분산된 생활·건강·영양 데이터를 VeggieCareLog 표준으로 정렬합니다. FHIR·Open mHealth·xAPI 등 국제 표준과 연동 가능하도록 설계되었습니다.
AI 분석
멀티모달 AI가 텍스트, 시계열, 이미지/영상, 센서 데이터를 통합 분석합니다. 개인 상태와 집단 패턴을 동시에 파악하여 맞춤 인사이트를 생성합니다.
실행 연결
분석 결과는 레시피, 영양제, 챌린지, 정기배송, 파트너 상담으로 이어지는 실행 가능한 권고로 전환됩니다. 운영 워크플로우와 파트너 API가 함께 작동합니다.
피드백·학습
실행 결과를 다시 VeggieCareLog에 기록하고, 모델을 연합/온라인 학습으로 업데이트하여 개인 맞춤과 운영 자동화를 고도화합니다.
VeggieCareLog 데이터 수집
사용자 직접 기록
- 식사: 재료, 양, 시간, 사진
- 운동/활동: 종류, 소요 시간, 강도
- 수면/기분: 수면 시간, 수면 질, 기분 지표
- 신체 지표: 체중, 혈압, 혈당 등
자동 수집
- 웨어러블: 걸음수, 심박, 에너지 소비량
- 스마트 디바이스: 스마트 저울, 혈압계, 연동 앱
- 이미지 분석: 식단 사진 → 재료/영양소 추정
커뮤니티/챌린지 연동
- 챌린지 인증 사진, 진행률, 달성 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(체중, 탄수/단백질 비율 등)
- 출력: 레시피 이름, 조리 단계, 난이도, 영양 정보, 대체재 제안
- API: POST /recipes/generate
영양제 & 정기배송 추천
- 부족 영양소 → 맞춤 영양제 카드, 복용 캘린더, 정기배송 패키지
- API: GET /products, /subscriptions/sample, Recommendation API
마켓/장바구니 연동
- 레시피 → 장바구니 담기: POST /cart/items
- 알레르겐/예산 필터, 대체재 추천, 주문/정산 파이프라인 연동
알림 & 리포트
- 부족 영양소 알림, 주간 VeggieCareLog 리포트
- 푸시/이메일/인앱 알림, 챌린지 리마인드
표준 기록 → AI 분석 → 실행 → 피드백
01 수집·정규화
사용자/파트너/디바이스 데이터(식단, 수면, 운동, 기분, 복용, 매장 정보 등)를 표준 스키마로 정규화하고 가명 처리합니다. 동의·권한 기반 접근 제어를 적용합니다.
02 AI 분석·추론
멀티모달 AI가 영양 균형, 행동 패턴, 위험 신호를 탐지하고 개인 맞춤 추천 후보(레시피, 영양제, 챌린지, 파트너 서비스)를 생성합니다.
03 실행·오케스트레이션
AI 권고는 전문가 검토(HITL)와 파트너 워크플로우를 거쳐 장바구니, 정기배송, 상담 예약, 커뮤니티 챌린지로 연결됩니다.
04 피드백·학습
실행 결과, 참여 데이터, 성과 지표를 재기록해 개인화 지표와 모델을 업데이트합니다. 연합/온라인 학습, A/B 실험으로 지속 개선합니다.
플랫폼 6개 레이어
데이터 수집·연동
- 식단 사진, AI 챗 입력, 웨어러블, 파트너 POS/재고 등 멀티채널 수집
- FHIR/HL7, Open mHealth, xAPI 기반 스키마 매핑
- Webhook·이벤트 기반 동기화로 near-real-time 업데이트
보안·프라이버시
- Consent 관리, 역할 기반 권한(RBAC), 감사 로그
- 가명처리·암호화·키 관리, GDPR/개인정보보호법 준수
- 민감 정보 접근 제어 및 데이터 사용 이력 추적
케어로그 엔진
- 타임라인/에피소드 모델로 맥락 유지
- 영양·행동·부작용 상관 분석 및 경보 생성
- 레시피/영양제/챌린지 권고 후보 생성
AI 모델 레이어
- LLM, Vision Transformer, 시계열 모델, 강화학습 결합
- VeggieCare 도메인 데이터로 파인튜닝, 연합 학습 옵션 지원
- 설명 가능한 AI(XAI)로 추천 근거 제공
실행·협업 레이어
- 레시피 카드, 영양제 추천, 챌린지, 상담 예약 등 실행 플로우
- 파트너 대시보드, 운영자 승인 워크플로우, 알림 시스템
- 정기배송, 장바구니, 예약, 정산 API 연동
피드백·지속 개선
- 챌린지 인증, 정기배송 이행, 후기 데이터를 자동 집계
- 개인 맞춤 지표 업데이트 및 모델 재학습
- 서비스 KPI·SEO·운영 지표를 통합 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.