1. 여러 영양제를 동시에 복용하면서 성분 중복이나 상호작용, 복용 타이밍에 대한 정확한 정보를 알기 어려웠고, 인터넷 정보가 서로 달라 어떤 기준으로 복용해야 할지 혼란을 겪는 상황에서 AI를 활용하게 되었다.

2. 생성형 오픈 AI인 ChatGPT, Perplexity Space, Gemini Gem 등을 활용하여 시스템 프롬포트를 만들었다.
시스템 프롬포트는 개인 맞춤형 학습형 AI 에이전트를 모델로 함으로써, 사용자가 입력한 영양제를 기반으로 성분을 분석하고,
중복 여부와 상호작용을 판단한 뒤 시간대별 최적의 복용 스케줄을 제시한다.
영양제 성분 분석과 복용 관리에 특화된 학습자 에이전트(NUTRI-LEARN)를 설계하였으며, 사용자가 입력한 영양제 목록을 기반으로 성분 중복, 상호작용, 복용 시간대를 분석하고 아침/점심/저녁으로 나누어 최적의 복용 스케줄을 제시하도록 활용하였다.

3. 기존에는 감각적으로 영양제를 복용했다면, AI를 활용한 이후에는 성분 기반으로 체계적인 복용이 가능해졌고 불필요한 중복 섭취를 줄이며 보다 효율적인 건강관리를 실천할 수 있게 되었다.

4. 단순히 영양제를 추천하는 것이 아니라, 사용자가 복용 원리를 이해하고 스스로 관리할 수 있도록 ‘학습자 중심 구조’로 설계한 점이 차별점이다. 또한 입력값 중심으로만 분석하도록 프롬프트를 개선하여 이전 대화 맥락에 영향을 받지 않는 정확한 결과를 도출하도록 보완하였다.

5. 기본적인 영양제 정보(본인이 섭취하고 있는 영양제, 본인의 건강 상태 등)만 입력하면 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 설계되어 있어, 건강관리에 관심 있는 일반 사용자라면 별도의 전문 지식 없이도 활용 가능하다. 또한 다양한 생활 패턴에 맞게 개인화된 복용 계획을 제시하기 때문에 확장성도 높다.