[Project] EZPill 최종 (글 수정중)

Tmax AI Bigdata Academy

• 개발기간 : 23.09.04 ~ 23.12.17
• 사용기술: AWS(EC2,Lambda), Figma, Django, Flutter, Mysql

역할

• 총 5명이서 함께 진행 (프론트,백엔드,AI,알고리즘,서버)
• 담당 역할: 서버, 백엔드, AI 개발 (기여도 70 %)

1. 프로젝트 소개

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EZPill은 임신 중인 여성이 임신 주차별로 필요한 맞춤형 영양제를 소분하여 받을 수 있는 서비스입니다.

사용자의 건강 상태와 임신 주차 정보를 기반으로, 인증된 건강기능식품 데이터를 분석하여 최적의 영양제 조합을 제안합니다.

이 서비스는 iHerb에서 크롤링한 데이터를 활용하여, 사용자에게 최저가로 고품질의 영양제를 제공하는 것을 목표로 합니다.

2. 목적 및 필요성

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• 코로나 이후 영양제 수요 증가에도 불구하고, 최적 섭취량에 대한 인식 부족 문제 해결
• 임산부의 영양 관리 강화
• 영양제 구매에 대한 경제적 부담 완화
• 신뢰할 수 있는 영양제 정보 제공

3. 기능

 

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• 사용자 맞춤형 영양제 조합 추천: 사용자의 건강 상태와 임신 주차 정보를 바탕으로 개인화된 영양제 조합을 추천합니다.
• 정기 소분 배송 서비스: 사용자에게 정기적으로 맞춤형 영양제 패키지를 배송하여 편의성을 제공합니다.
• AI 챗봇 상담 서비스: 사용자의 건강 고민에 대응하기 위해 AI 챗봇을 통한 상담 서비스를 제공합니다.
• 실시간 약국 위치 정보 제공: 사용자가 필요 시 주변의 약국을 쉽게 찾을 수 있도록 돕습니다.

4. 프로젝트 구성도

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유저 플로우

 

아키텍쳐

5. 문제 및 해결방안

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1. 알고리즘 전문성 강화를 위한 다면적 접근:

• 연구 및 분석: 임산부가 섭취해야 하는 영양제와 관련된 식품의약품안전처의 지침과 대학병원의 최신 논문을 광범위하게 조사했습니다.
  이를 통해 영양제의 안전한 섭취 기준과 필요 영양소를 정리했습니다.
• 전문가 협업: 임상 영양 전문가와 현직 의사의 피드백을 정기적으로 받아, 우리의 알고리즘이 실제 임산부의 건강 상태와 잘 부합하는지 검증했습니다.
  이 과정에서 영양제 조합의 안전성과 효능을 최우선으로 고려했습니다.
• 상관관계 분석: 다양한 영양제 간의 상호작용을 분석하여, 잠재적으로 위험할 수 있는 조합을 피하고, 상호 보완적인 영양제 조합을 추천하도록 알고리즘을 조정했습니다.

2. AI 챗봇의 신뢰성 향상을 위한 전략:

• 모델 선택: 사용자 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해, 일반적인 ChatGPT-4 모델 대신,
  국내 공신력 있는 의료 및 건강 정보를 학습한 특화된 GPT-4 모델을 선택했습니다.
• 데이터 증강: AI 모델의 정확도를 높이기 위해, 실제 사용자의 질문과 전문가의 답변을 포함한 데이터셋으로 모델을 추가 학습시켰습니다.
  이를 통해 모델이 보다 다양한 질문에 대해 정확하고 적절한 답변을 할 수 있도록 했습니다.

6. 결과 및 성과 :

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마감날 배포까지 완료하여 최종 발표를 성공적으로 마무리하였습니다.
EZPill은 AI 기반의 추천 시스템을 활용하여 사용자에게 맞춤형 영양제 조합을 제공합니다.
이 과정에서 시장 조사와 기존 제품 비교 분석을 통해 선택된, 품질이 검증된 영양제만을 소개합니다. 그 결과, 타사 제품 대비 우수한 품질의 영양제를 절반 가격으로 제공함으로써, 고객의 경제적 부담을 대폭 줄이는 데 성공했습니다.
이는 EZPill이 건강 관리 분야에서 혁신적인 솔루션을 제공하고 있음을 입증합니다.

7. 기여한 점:

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1. 카카오 로그인 기능을 구현하여 사용자의 접근성을 개선했습니다.
2. AWS Lambda와 EC2를 활용하여 서버 및 백엔드 기능을 개발하고, AI 알고리즘을 통합했습니다.
3. Django 웹 프레임워크를 사용하여 프론트엔드와 데이터베이스 간의 연결을 강화했습니다.

8. 배운 점:

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• 복잡한 요구 사항을 충족시키는 서비스를 개발하며, 보안과 웹 프레임워크의 중요성을 더 깊이 이해하게 되었습니다.
• 전체 개발 프로세스를 경험하며, 아이디어에서 실제 서비스 배포까지의 과정을 체험했습니다.