[EatToFit] 프로젝트 아이디어 소개

안녕하세요 dev_writer입니다. 이번에는 F-Lab에서 멘토링을 수강하며 진행할 프로젝트인 EatToFit 프로젝트에 대해 소개드리려 합니다. 클라이언트와의 협업은 없으나, 멘토링이 종료된 이후 F-Lab 안에서든 아니면 외부 팀원을 구해서든 화면 구성으로도 연결해보고 싶은 생각은 있습니다.

 

프로젝트 간단 소개

먼저 EatToFit 프로젝트는 다이어트 등을 하면서 운동을 하는 사람들이, 치킨/피자 등 먹고 싶은 음식을 아예 먹지 않아 결국에는 중간에 먹게 되고, 그로 인해 의지에 대한 스트레스를 받고 있는 상황을 개선할 수 있도록 해 주는 프로젝트입니다.

 

음식을 아예 먹지 않기보다는 음식을 먹되 그 대신 어떤 운동을 어느 정도 (ex: 달리기 30분)로 하면 충분히 음식의 칼로리를 소모할 수 있다는 식으로 사용자의 심리적 부담감을 낮춰주는 데 그 목적이 있습니다.

 

아이디어 선정 이유

군대 전역 후 PT를 받으며 운동을 했던 적이 있는데, 그때 당시 닭가슴살, 샐러드 등 정해진 식단만 먹는 것을 직접 체험해 보니 웬만한 의지가 있지 않다면 지키기 힘들다는 것을 느꼈습니다. 그러던 도중, 음식만큼의 칼로리에 해당하는 운동을 하게 된다면 심리적으로 부담감이 줄어들지 않을까?라는 생각을 자연스럽게 하게 되었습니다. (칼로리 이외에도 끼치는 요소가 많기에 영양학적으로 정말 일치하지는 않겠으나 운동을 하며 가장 신경을 쓰는 게 칼로리인 만큼 이 점에 중점을 두었습니다.)

 

또 ChatGPT 등 생성형 AI가 나옴에 따라 AI를 프로젝트에도 도입할 수 있게 되었으며, 그로 인해 복잡해 보이는 문제 (ex: 칼로리를 바탕으로 운동 플랜 생성 등)들을 해결할 수 있게 되었다는 것을 보면서 시의적절하다고 생각이 들었습니다.

 

마지막으로는 사실 졸업 프로젝트로 급하게 만들어 본 경험이 있던 아이디어였는데, 예상치 못하게 동상이라는 좋은 결과를 얻었습니다. 그래서 시장성 또한 어느 정도 충분하다고 생각되어 F-Lab에서도 본 프로젝트를 하며 졸업 프로젝트 때 놓쳤던 깔끔한 설계, 테스트 작성 등의 효과를 적용해야겠다는 생각이 들었습니다.

 

프로젝트 기능 설명 및 계획

상세한 기능들은 다음 것들이 있습니다.

• 소셜 로그인 - 카카오, 구글 기반
• 회원 정보 (신체 정보, 운동 경력 등) 관리
• 음식 분석 - 두잉랩 (DoingLab) AI API 이용
• 음식 칼로리와 회원 정보를 토대로 적절한 운동 플랜 생성 (ChatGPT)
• 특정 운동 플랜의 운동 진행
• 각종 조회 기능 (먹은 음식, 해야 할 운동 플랜 등)

 

결론

그동안 제 블로그를 방문하시던 분들은 아시겠지만, 본 프로젝트를 위해 Spring AI를 공부해 두었습니다. Spring AI를 이용하여 ChatGPT를 쉽게 호출하고, 이때의 테스트 설계를 할 것에 대해 기대가 되고 있습니다.

 

ATWOZ (연애고사 소개팅 서비스) 프로젝트와 병행하기 때문에 속도가 느릴 수도 있겠지만 꾸준히 이어나가겠습니다.