플러스프로젝트 배경
문제 정의 및 목표 기존 식단 관리 앱들은 사용자가 일일이 섭취한 음식을 텍스트로 검색하고 입력해야 하는 불편함이 있어 지속적인 사용이 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 '사진 촬영 한 번으로 끝나는 식단 기록'과 '데이터 기반의 정밀한 영양 분석'을 목표로 프로젝트가 시작되었습니다.
프로젝트 성과
개발 생산성 및 운영 효율 극대화
Flutter 도입으로 Android/iOS 개발 공수를 40% 절감하여 4개월 만에 런칭했으며, Terraform 인프라 자동화로 배포 시간을 80% 단축했습니다.
앱 성능 최적화
기존 REST API 대비 GraphQL 도입을 통해 네트워크 페이로드를 줄여, 데이터가 많은 대시보드 화면의 로딩 속도를 대폭 개선했습니다.
핵심 기능
AI 식단 인식 및 정밀 분석
촬영된 음식 이미지를 분석하여 탄단지(탄수화물, 단백질, 지방) 비율과 칼로리를 자동으로 계산하고 시각화된 그래프로 제공합니다.
진행 단계
기획/설계
2024.07.
요구사항 분석, DB 스키마 및 GraphQL API 설계, 시스템 아키텍처 수립
프로젝트 상세
'BARO(서비스명: 피트비)'는 사용자가 촬영한 음식 사진을 AI가 자동으로 인식하여 칼로리와 영양소를 분석하고, 부족한 영양소를 보충할 수 있는 건강기능식품까지 추천해 주는 올인원 헬스케어 플랫폼입니다. 자사는 본 프로젝트의 기획 단계부터 참여하여 시스템 아키텍처를 설계하고, Flutter 기반의 크로스플랫폼 앱 개발과 Spring Boot 기반의 고성능 백엔드 서버 구축, 그리고 Terraform을
