① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
당뇨 환자나 혈당 관리가 필요한 현대인들은 매 끼니 영양 성분표를 검색해서 탄수화물과 당류를 수기로 계산하는 과정에서 큰 피로감을 느끼고 있습니다. 이로 인한 식단 관리의 한계를 극복하고, 일상에서 누구나 쉽고 지속 가능한 건강 관리를 할 수 있도록 하기 위해 AI를 활용하게 되었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
Streamlit 기반의 웹 앱 인터페이스에 Google Gemini Vision API를 결합하여 멀티모달 식단 분석 시스템을 구축했습니다. 사용자가 스마트폰 카메라로 음식 사진을 촬영하거나 이미 촬영한 사진을 업로드하면, Gemini AI가 이미지를 즉시 분석하여 칼로리, 단백질, 지방, 당류를 정밀 추정하고 맞춤형 임상 영양사 꿀팁을 도출합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
복잡한 수기 기록 과정이 사라져 식단 입력 시간이 5초 이내로 단축되었습니다. 또한 분석된 데이터는 Supabase 데이터베이스에 안전하게 누적되어, 직관적인 대시보드와 캘린더 뷰를 통해 최근 식습관 패턴을 한눈에 파악하고, 혈당 스파이크 위험을 효과적으로 예방할 수 있게 되었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
첫 번째로 단순히 챗봇 형태로 대답만 듣고 끝나는 것이 아니라, 분석된 개인별 건강 데이터를 안전하게 분리하고 저장하기 위해 커스텀 데이터베이스 시스템을 도입하여 상용화 수준의 보안성과 데이터 영속성을 갖췄습니다.
두 번째로 이 웹 서비스를 클라우드에 상시 배포하여 언제 어디서나 모바일로 즉시 접근할 수 있도록 접근성을 극대화했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
본 앱 서비스는 Python과 Streamlit, Gemini API 베이스 코드가 오픈소스 형태로 공개되어 있어 누구나 소스 파일을 보고 수정 또는 고도화할 수 있습니다. 또한 코드 에이전트를 이용하면 바이브코딩을 활용해 자기만의 식단 관리 프로그램으로 확장할 수 있습니다.