바쁜 일상 속에서도 건강과 다이어트를 고민하는 분들을 위해, "한 끼 스캐너"는 업스테이지의 Solar Pro 2와 Document Parse 기술을 활용한 AI 식단 분석 서비스입니다. 식사 사진과 영양성분표만 업로드하면, 복잡한 계산 없이 한 끼의 칼로리와 영양 정보를 자동으로 분석해 드립니다. 이제 번거로운 수동 입력은 잊고, AI가 제공하는 맞춤 코칭으로 건강한 식습관을 시작해 보세요.
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🧐 문제 정의
"알고 싶지만 계산이 귀찮아서 포기하게 되는" 일상의 문제
많은 분들이 다이어트나 건강 관리에 관심은 있지만, 매끼니 음식의 칼로리와 탄단지 비율을 직접 계산하는 것은 번거로운 일입니다. 기존 식단 관리 앱들은 음식명 검색과 수동 입력을 필수로 하여 지속성이 떨어졌으며, 편의점 도시락이나 간편식처럼 영양정보가 명시된 제품도 제대로 활용되지 못했습니다. 결국 "알고는 싶지만, 계산이 귀찮아서 포기하게 되는" 문제가 반복되었습니다.
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💡 문제 해결
"한 끼 스캐너"는 사용자가 식사 사진과 선택적으로 영양성분표 사진을 업로드하고, 끼니 종류(아침/점심/저녁/간식)를 선택하기만 하면 됩니다. 백엔드에서는 다음과 같은 프로세스로 데이터를 처리합니다:
1. Document Parse OCR API로 영양성분표 이미지를 텍스트 추출
2. 추출된 텍스트와 식사 사진, 끼니 정보를 n8n 워크플로우와 Solar Pro 2 LLM에 전달
3. 영양성분표가 있는 경우 → 라벨 정보를 "정답 데이터"로 우선 반영
4. 영양성분표가 없는 경우 → 이미지 기반 AI 추정값 활용
5. 계산된 결과를 JSON으로 프론트엔드에 전달 → 시각화 및 코칭 메시지 생성
이를 통해 사용자는 별도의 계산 없이도 한 끼의 영양 요약과 다음 끼니에 대한 맞춤 조언을 즉시 확인할 수 있습니다.
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⚙️ 핵심 기능
1. 이미지 기반 식단 분석
- 식사 사진을 업로드하면 Solar Pro 2가 음식 종류와 대략적인 칼로리·탄단지 비율을 추정합니다.
2. 영양성분표 OCR 인식 (Upstage Document Parse API 활용)
- 영양성분표 사진을 업로드하면 Document Parse가 칼로리, 탄수화물, 단백질, 지방, 나트륨 등의 정보를 텍스트로 추출합니다.
- 추출된 데이터는 LLM 프롬프트에 전달되어 정확한 영양 계산에 반영됩니다.
3. 상황에 따른 분석 전략 분기
- n8n 워크플로우에서 "영양성분표 유무"에 따라 분석 모드를 자동 분기합니다.
- Nutrition-Label 모드: 라벨 정보 기반 정확한 수치 분석
- Vision-Only 모드: 이미지 기반 AI 추정값 활용
4. 개인 맞춤 요약 & 코칭 메시지 생성
- LLM이 총 영양값을 바탕으로 한 끼의 특징(예: "고단백·고지방 식사")과 다음 끼니에 보완할 점(예: "채소와 식이섬유 추가 권장")을 코칭 메시지로 제공합니다.
5. 웹 기반 즉시 사용 가능한 프로토타입
- Next.js로 개발된 프론트엔드와 Vercel 배포를 통해, 별도 설치 없이 브라우저에서 바로 사용 가능한 서비스를 구현했습니다.
