Dose2Time

💊 dose2time

건강 설문을 바탕으로 맞춤 영양제를 추천하고, 복용 중인 영양제를 관리할 수 있는 모바일 앱

🛠 Flutter · Dart

🤖 AI 맞춤 영양제 추천

Dose2Time - Apps on Google Play

Dose2Time app analyzing your health to recommend supplements.

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.yangnyeon.takemed

프로젝트 소개

dose2time은 어떤 영양제를 선택해야 할지 고민하는 사용자를 위한 AI 영양제 추천 및 관리 앱입니다.

사용자가 26개의 건강 설문에 답하면 AI가 응답을 분석하여 적합한 영양제를 추천합니다. 추천받은 영양제와 현재 복용 중인 제품은 앱에 저장하여 관리할 수 있습니다.

Flutter로 개발하여 Android를 지원하도록 구성했습니다.

APP / OVERVIEW

대표 화면과 추천 흐름

건강 설문 입력부터 AI 분석 진행까지, 앱에서 사용자가 거치는 핵심 화면을 한 흐름으로 정리했습니다.

• 26문항 건강 설문
• 설문 진행 상태 표시
• AI 분석 및 추천 결과 연결

Project · Preview

개발 배경

영양제는 종류가 많고 효능도 다양해 사용자에게 적합한 제품을 직접 찾기 어렵습니다. 단순히 영양제 목록을 제공하는 것이 아니라 사용자의 건강 상태와 생활 습관을 먼저 확인하고, 그 결과를 기반으로 필요한 영양제를 추천하는 서비스를 만들고자 했습니다.

주요 기능

APP / 03

영양제 목록 조회

MariaDB(PHP)에 저장된 영양제 데이터를 REST API로 제공하여 앱에서 조회할 수 있도록 구현했습니다.

• 영양제 이름 및 제품 정보 제공
• 원격 이미지 데이터 연동
• Cloudinary를 활용하여 이미지 서버를 구축하고 원격 이미지 URL 연동
• 인기 영양제 목록 표시
• REST API 기반 데이터 조회

Project · Preview

APP / API

API 응답

MariaDB(PHP) REST API에서 내려온 영양제 JSON을 앱에서 파싱하고, 인기 영양제 목록으로 표시했습니다.

• REST API JSON 응답 확인
• 영양제 이름·제품 정보 매핑
• 인기 영양제 목록 표시

Project · Preview

APP / 04

사용자 설정

다양한 사용자가 편하게 이용할 수 있도록 언어와 글자 크기 설정을 구현했습니다.

• 한국어·영어 지원
• 글자 크기 4단계 조절
• 사용자 설정 기기 내부 저장
• 개인정보처리방침 제공

Project · Preview

APP / RESULT

추천 결과

설문 응답을 바탕으로 생성된 AI 추천 결과를 앱 화면에서 확인하고, 제품별 섭취 정보와 상세 내용을 이어서 확인할 수 있도록 구성했습니다.

• AI 맞춤 추천 결과 표시
• 제품별 상세 정보 제공
• 추천 영양제 저장 흐름 연결

Project · Preview

데이터 흐름

서버 이전과 운영 개선

담당한 작업

• Flutter 기반 Android·iOS 앱 개발
• 26문항 건강 설문과 AI 추천 기능 구현
• SQLite 기반 영양제 저장·관리 기능 개발
• MariaDB 및 REST API를 활용한 영양제 데이터 연동
• AWS에서 Railway로 서버 이전
• 한국어·영어 및 글자 크기 설정 구현
• AdMob 광고 연동과 앱 출시 대응

기술 스택

App

Flutter, Dart

State

Riverpod

Local

SQLite, SharedPreferences

Backend

REST API

Database

MariaDB

Infrastructure

AWS, Railway

Ads

Google AdMob

Platform

Android, iOS

프로젝트 구조

Flutter App
├─ 홈
├─ AI 건강 설문
├─ AI 추천 결과
├─ 내 영양제 관리
└─ 설정
Local
└─ SQLite
Backend
├─ REST API
└─ MariaDB(PHP)
Infrastructure
└─ AWS → Railway

프로젝트를 통해 배운 점

AI 추천 기능 구현뿐만 아니라 모바일 앱, REST API, MariaDB를 연결하여 하나의 서비스를 완성했습니다. 또한 AWS 운영 과정에서 발생한 비용 문제를 확인하고 Railway로 서버를 이전하면서 기능 개발뿐만 아니라 서비스 운영 비용과 유지보수 환경까지 함께 고려하는 기준을 세웠습니다.