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medi-q's Introduction

MEDI-Q

한소인 1조 팀프로젝트

✍️ 요약

  • 사용 대상
    • 의약 서비스를 간편하게 이용하는 사용자
  • 문제 의식
    • 사용자 스스로 건강에 관심을 가지고 건강 목표 달성을 위해 질문을 던진다
    • 영양소 분석 알고리즘 및 AI 서비스를 활용한 맞춤형 영양제 추천과 AI 질병예측 기술로 사용자가 건강 목표를 이루도록 돕는다.
  • 제공 서비스
    • 나에게 맞는 영양제 찾기
    • 건강 검진 머신러닝
    • 영양제 알림 설정
    • 영양제 분석 서비스
    • 건강 기록 서비스
    • Chat-Bot 서비스
    • 건강 검진 테스트

🛠 사용 기술 및 도구

  • Spring, Oracle, java,Flask,MyBatis,Python,jsp+Serviet,JSON
  • Html,js,css,JQuery,Ajax,BootStrape
  • slack,Nothon,git,github
  • android
  • kakaoDevel,Naver api, youtube api, chat GPT
  • Eclipes,pychom,VSCode

🖥 담당한 기능 (Front-End)

  • Html,js,css,JQuery,Ajax를 활용한 프론트엔드로서의 기획 및 설계
    • 메인 화면 스크롤 페이지 전환 구현
    • 메인 및 서브 페이지 화면 기획 및 구현
    • 버튼 처리 등 Script를 활용한 처리 기능 구현
    • kakao api를 활용한 지도 구현 및 모달 형태로 검색기능 구현

💡 성장한 부분

  • 서비스에 대한 프로젝트 기획할 때 제대로된 사용자 니즈 파악이에 대한 검증이 많이 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 겉으로 보이는 사용자가 가진 문제점이 아닌 그 안에 숨겨진 니즈를 파악하는 데 집중하기 위해 노력하였습니다.
  • 개발자 입장에선 서비스가 완성되었지만, 사용자 입장에서는 많이 부족할 때가 많다는 것을 알게 되었습니다. FE 측면에서 완성도를 높이기 위해선 클릭/효과 등 UX에 집중해야 하는 것을 깨달았습니다.

🔥 인증

  • 팀 평가로 반안에서 1등이라는 성과를 이뤄냈습니다.

  • 더 자세한 프로젝트 설명이 궁금하시면❓ Front-End Developer

    2023.07. - 2023.08.

    특징

    • 간편하게 건강 고민을 영양소 및 영양제 추천을 통해 해결합니다
    • Hiff를 통한 빅데이터를 활용한 정보를 추천해 드리며 보다 높은 정확도로 제공해드립니다.
    • 건강기능식품 시장 규모가 커지며 많은 양의 건강기능식품을 건강 고민에 맞게 추천해드립니다.
    • 디지털 헬스케어라는 의료 + AI를 통해 내 몸에 맞는 분석 및 추천을 해드립니다.

    영양제 분석 및 추천

    1. 나의 영양제 분석 리포트
      • 최근 및 저장된 분석 리포트를 통해 섭취 목적과 섭취중인 영양제에 대한 점수를 분석한 점수를 표기
      • 점수에 따른 다른 색으로 섭취목적과 옳바른 영양제를 먹으면 긍정적인 색이 표출함
      • 저장된 리포트는 바로 삭제 및 상세 보기기능 구현
    2. 영양제 관련 취향 및 영양제 등록
      • 섭취목적, 선호 제형, 선호 유형들을 선택할 수 있으며 유형마다 다양한 선택지 제공
      • 현재 먹고 있는 영양제를 등록하여 내가 선택한 유형과 비교
    3. 리포트 상세 보기
      • 5대 영양소 및 섭취 목적과 맞는 기능성 원료에 대해 분석
      • 섭취 목적과 영양제에 대한 점수 분석을 출력합니다.
      • 섭취 목적별 도움이 되는 영양제를 추천합니다.
      • 5대영양소에 섭취 유무를 보여주고 클릭시 해당 영양소에 대한 추천 영양제를 알려드립니다.

    나의 건강 질병 예측하기

    1. 나의 건강정보 입력
      • 나의 건강 정보를 상세하게 입력하는 페이지
      • 내 건강 검진 파일을 불러와 OCR을 통해 글자 및 숫자를 출력하여 나의 건강 정보에 입력
    2. 당뇨병,심혈관질환,파킨슨병,뇌졸증,피부질환,폐암 예측 서비스
      • 머신러닝을 활용한 딥러닝 시스템으로 질병에 대한 보다 정확한 예측 서비스를 제공
    3. 예측 서비스 이용시
      • 원인 및 증상과 함께 해결방안들을 제공하며 예측해보기를 눌렀을 때
      • 발병확률과 함께 예측과정에 대한 정보를 안내합니다.

    개발 외

    • 컨텐츠 개발을 위해 다양한 정보 수집 및 크롤링을 통한 데이터베이스 정교화 작업을 진행
    • 주요 타겟층에 맞게 다양한 연령대에 맞춘 프레임 워크 및 UX 디자인, 기획 및 개발

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