개발을 시작하기 전 상황
정부지원사업 수행 범위에서 스마트폰 행동 인식(HAR)과 건강데이터를 활용해 두통 상태를 기록·확인하는 Android MVP를 1개월 안에 구현해야 했습니다.
두통 기록부터 건강데이터·HAR 행동 분석까지 연결한 Android MVP
HAR·건강데이터 기반 두통 상태 기록 앱 'HeadLog'
참여자 코드 기반으로 두통 강도, Health Connect 건강데이터, HAR 행동 패턴을 기록하고 일일 상태를 확인하는 Android MVP입니다.
정부지원사업 MVP헬스케어 앱HAR 행동 인식Health ConnectAndroid 앱
AT A GLANCE
한눈에 보기
- 고객 상황
- 정부지원사업
- 서비스 구조
- AI·데이터
- 핵심 기능
- 참여자 코드 및 4개 항목 동의 · 두통 강도 NRS 0–10 기록 · Health Connect 건강지표 확인
- 제작 범위
- Android 내부 테스트 APK · React Native 모바일 앱 · NestJS REST API
- 개발 기간
- 1개월
처음 계획에서 어려웠던 점
두통 강도, Health Connect 건강지표, HAR 행동 정보가 각각 다른 형식으로 들어오며, 실제 HAR 모델이 완성되지 않은 단계에서 임의 데이터를 일반 사용자에게 보여주면 서비스 흐름과 데이터 신뢰성이 혼동될 수 있었습니다.
함께 정리한 개발 방향
참여자 코드 → 동의 → 두통 NRS 기록 → 건강데이터·행동 확인 → 일일 리포트로 흐름을 단순화했습니다. 시연 계정과 일반 참여자 데이터를 분리하고, 값이 없는 경우에는 임의 수치 대신 대기·권한 안내를 표시하도록 구성했습니다.
이렇게 결정한 이유: 실제 HAR 모델이 없는 단계에서도 흐름을 확인할 수 있도록 시연 데이터와 누락 상태를 분리
이번 개발 범위
이번 개발에 포함한 기능
- 실제 HAR 모델 대신 재현 가능한 시연 데이터 사용
- 일반 참여자는 데이터가 없을 때 임의 수치 미표시
- 복잡한 개입 흐름 없이 기록·확인에 집중
다음 단계로 미룬 기능
- iOS 앱
- 관리자 웹
- 결제 및 푸시 알림
- 백그라운드 상시 센서 수집
- 실제 TFLite HAR 모델
- Play Store 출시
실제로 만든 결과
- 핵심 사용자 흐름을 1개월 안에 Android APK로 구현
- 두통·건강·행동 데이터를 하나의 화면 흐름으로 통합
- 데이터가 없는 상태와 시연 데이터를 명확히 구분
- 실제 기기 QA를 통한 동의·NRS·누락 상태 검증
참여자 코드 기반으로 두통 강도, Health Connect 건강데이터, HAR 행동 패턴을 기록하고 일일 상태를 확인하는 Android MVP입니다.
출시 후 확장 방향
출시 이후에는 실제 이용 결과를 바탕으로 다음 기능을 결정합니다.
- 실제 HAR 모델 연결 및 정확도 검증
- 실사용 데이터 기반 상태 기준 보정
- 필요 시 관리자 화면과 배포 범위 확장
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