FitLife Tracker는 웨어러블에서 수집한 실시간 건강 데이터를 분석해 개인 맞춤형 운동과 영양을 추천하는 네이티브 iOS·Android 앱입니다.
스마트워치는 숫자를 보여주지만, 그 숫자가 오늘 내게 무엇을 하라는 건지 알려주진 않습니다. FitLife Tracker는 데이터와 사람 사이의 빈 공간을 AI로 채웁니다.
숫자 나열이 아닌, 결정을 도와주는 기능에 집중했습니다.
Apple Watch·Wear OS·Galaxy Watch의 심박·수면·활동 데이터를 실시간 수집.
Core ML·TensorFlow Lite 온디바이스 추론으로 오늘 컨디션에 맞춘 루틴 생성.
사진 한 장으로 음식 인식·칼로리·영양소 자동 기록. 운동량과 연동된 권장 섭취.
수면 품질·심박변이도(HRV) 기반 회복 점수. 오늘 고강도 운동 여부를 판단.
패턴 시각화와 개선점 리포트. 목표 달성률 · 변화 추이를 한 눈에.
실패해도 부담 없이 돌아올 수 있는 대화형 코칭. 잔소리 대신 격려.
건강 데이터의 민감성과 성능·배터리 특성상 Flutter/React Native 대신 각 플랫폼 네이티브로 구현. HealthKit과 Health Connect를 직접 호출해 정확도와 프라이버시를 확보합니다.
헬스케어 앱은 성능·프라이버시·OS 레벨 권한이 핵심. 네이티브 스택이 정답이라고 판단했습니다.
HealthKit과의 가장 안정적인 연동, Apple Watch 앱 동반 배포, SwiftUI의 부드러운 애니메이션이 피트니스 UX에 직접적으로 기여합니다.
Health Connect의 새로운 API를 온전히 활용하려면 최신 AndroidX가 필수. Compose로 iOS와 동일한 퀄리티의 UI를 빠르게 구현합니다.
민감한 건강 데이터는 OS 샌드박스 안에서 처리. 원시 데이터는 서버로 보내지 않고, 온디바이스 요약만 동기화해 프라이버시를 보장합니다.
온디바이스 추론(Core ML/TFLite)으로 일상 분석을, Vertex AI로 주간 리포트 생성 같은 무거운 작업을 분리해 배터리와 정확도의 균형을 잡습니다.
기획 → MVP → 베타 → 정식 출시로 이어지는 단계별 목표.
건강 데이터 스키마 정의, HealthKit/Health Connect 권한 설계, AI 모델 후보 선정 및 프라이버시 정책 수립.
웨어러블 연동, 기본 대시보드, 걸음수·심박·수면 기록. TestFlight / Play Store 내부 테스트.
Core ML·TFLite 기반 운동 추천, 음식 인식 영양 관리, 회복 스코어. 50명 베타 테스터.
정식 출시, Apple Watch / Wear OS 컴패니언 앱, 주간 AI 리포트 기능 확장.