사용자의 몸에 착용된 IoT IMU 센서로부터 실시간 신호를 수집하여 신체의 안정성과 가동성을 정밀하게 측정하고, 분석 결과에 따라 맞춤형 운동 리포트를 발행하여 전문가가 체계적인 처방을 내릴 수 있도록 돕는 헬스케어 솔루션입니다. Flutter 기반의 모바일 앱과 Firebase 인프라를 활용하여 실시간 소통 및 데이터 관리가 가능한 통합 환경을 구축했습니다.
센서 데이터 기반의 실시간 자세 분석 및 밸런스 측정 인터페이스.
1. 프로젝트 배경
재활 및 운동 전문가들이 환자나 고객의 신체 상태를 직관적인 수치로 파악하고, 이를 근거로 과학적인 운동 처방을 내릴 수 있는 도구가 부족했습니다. 측정 데이터의 디지털 자산화와 전문가-사용자 간의 원활한 피드백 루프 형성이 필요했습니다.
- 기존 문제점
- 신체 안정성 및 가동성 측정의 주관성 의존 및 정밀 수치 데이터 부재
- 측정 결과 분석과 운동 처방 과정의 분절로 인한 관리 효율성 저하
- 전문가와 사용자 간의 비대면 소통 및 진척도 공유 수단 부족
- 프로젝트 목표
- 정밀 측정: IMU 센서 신호 분석을 통한 객관적 신체 밸런스 수치화
- 맞춤형 처방: 자동 생성되는 PDF 리포트 및 맞춤형 운동 교육 콘텐츠 제공
- 통합 관리: Firebase 기반 NoSQL 아키텍처를 통한 대규모 센서 데이터 및 회원 관리 자동화
2. 프로젝트 성과
- 성공적인 전문가 환경 구축: React 및 Next.js를 활용하여 전문가 전용 대시보드와 채팅 시스템을 완벽히 구현
- 데이터 기반 리포트 자동화: 측정 즉시 상세 결과와 운동 처방이 담긴 PDF 리포트를 생성하여 공유 가능한 시스템 구축
- 안정적인 데이터 파이프라인: Firestore를 활용하여 방대한 센서 데이터와 실시간 운동 기록을 안정적으로 관리
- 공유 활성화: 리플레이 화면 녹화 및 SNS 공유 기능을 통해 서비스의 홍보 효과 및 사용자 참여도 제고
3. 핵심 업무 및 기술적 특징
모바일 및 웹 서비스 개발 (Flutter, React)
- 실시간 리플레이 및 공유: 측정 결과 그래프와 카메라 영상을 실시간으로 정합하여 리플레이 화면을 구현하고, 이를 영상 파일화하여 SNS에 공유하는 기능 개발
- 네이티브 브릿지 활용: Android(Kotlin) 네이티브 코드를 직접 작성하여 SD카드/내장메모리 제어 및 파일 저장 로직을 최적화하고 Flutter와 브릿지로 연결
데이터베이스 및 인프라 설계 (Firebase, Next.js)
- NoSQL 데이터 아키텍처: Firebase Firestore를 활용하여 유연한 센서 데이터 스키마를 설계하고, 대량의 시계열 데이터를 빠르게 쿼리할 수 있도록 구조화
- 전문가용 통합 플랫폼: Next.js와 MobX를 결합하여 전문가용 웹을 개발하고, Sendbird SDK 연동을 통해 전문가-사용자 간 실시간 채팅 상담 시스템 구축
4. 결과물 및 상세 기능
측정 결과를 한눈에 파악할 수 있는 상세 분석 리포트 화면.
- 측정 및 분석: 센서 연동 가동성 측정, 몸무게 및 밸런스 추이 그래프 제공
- 운동 처방: 개인별 맞춤 운동 프로그램 구성, 운동 영상 가이드 및 일자별 수행 여부 체크
- 커뮤니케이션: Sendbird 기반 1:1 채팅, 전문가 전용 웹 대시보드를 통한 고객 관리
- 리포팅: 측정 데이터 자동 요약 PDF 리포트 생성 및 전송
기술적 특징
- Mobile: Flutter, Android (Kotlin Native interaction)
- Frontend: React, Next.js, MobX
- Backend/Infra: Firebase (Firestore, Remote Config, Auth), Sendbird
- Key Tech: Real-time signal visualization, PDF generation, Video compositing & sharing