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dud00/food-web

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🍽 NutrAI – AI 식단 기록 웹 (Demo)

국립목포대학교 융합소프트웨어 학과 3학년 캡스톤 프로젝트, AI 식단 추천 프로그램의 프로토타입입니다. NutrAI는 사용자의 식단 기록, 신체 정보, 목표를 기반으로 섭취 현황을 한눈에 보여주고 향후 리포트 및 식단 추천을 제공하는 웹 애플리케이션입니다. 본 프로젝트는 프론트엔드 데모 버전(v0.1) 으로, 모든 데이터는 로컬 스토리지에 저장됩니다.


1. 사용 환경

NutrAI를 실행하기 위한 권장 환경은 다음과 같습니다.

구분 사양
운영체제 Windows 10 이상 / macOS / Linux
런타임 Node.js 18 이상
패키지 매니저 npm 또는 yarn
브라우저 Chrome, Edge, Safari 최신 버전
프레임워크 Next.js 16 (App Router)
언어 TypeScript
스타일 Tailwind CSS

⚠️ 본 프로젝트는 서버/DB 없이 클라이언트(LocalStorage) 기반으로 동작합니다.


2. 설치 및 실행 방법

2-1. 프로젝트 설치

git clone https://github.com/your-id/food-web.git
cd food-web
npm install

2-2. 개발 서버 실행

npm run dev

브라우저에서 아래 주소로 접속합니다.

http://localhost:3000

3. 주요 기능

① 회원가입

  • 아이디 / 비밀번호 기반 회원가입

  • 3단계 가입 플로우

    1. 계정 정보 (이름, 아이디, 이메일, 비밀번호)
    2. 신체 정보 (성별, 나이, 키, 몸무게)
    3. 목표 설정 (감량/유지/증량, 활동량, 선호 태그)
  • 가입 정보는 localStorage에 저장


② 로그인

  • 가입한 아이디/비밀번호로 로그인
  • 로그인 성공 시 /dashboard로 이동
  • 로그인 상태는 새로고침 후에도 유지됨

③ 홈(대시보드)

  • 오늘 섭취 칼로리
  • 목표 대비 달성률
  • 남은 칼로리
  • 연속 기록 일수
  • “프로필 수정” 버튼을 통해 신체/목표 정보 수정 가능

④ 식단 기록

  • 아침 / 점심 / 저녁 / 간식 구분
  • 음식명과 칼로리 입력
  • 날짜별 기록 관리
  • 기록 데이터는 localStorage에 저장

⑤ 리포트

  • 날짜 기준 섭취 요약
  • 누적 섭취 현황 확인
  • (현재는 기본 구조 및 UI 중심의 데모 기능)

⑥ 식단 추천

  • 사용자 목표 및 섭취 현황 기반 추천 UI
  • 향후 AI 추천 로직 연동을 고려한 구조

4. 프로젝트 구조

food-web/
├─ app/
│  ├─ (auth)/          # 로그인 / 회원가입
│  ├─ (app)/           # 로그인 이후 영역
│  │  ├─ dashboard/    # 홈(대시보드)
│  │  ├─ logs/         # 식단 기록
│  │  ├─ reports/      # 리포트
│  │  └─ recommendations/ # 식단 추천
│  └─ layout.tsx
│
├─ components/
│  ├─ layout/          # AppShell, Sidebar, TopBar
│  ├─ signup/          # 회원가입 단계 컴포넌트
│  ├─ profile/         # 프로필 수정 모달
│
├─ lib/
│  ├─ auth.client.ts   # localStorage 인증/유저 관리
│  ├─ health.ts        # 칼로리/BMR 관련 유틸
│
├─ types/
│  └─ signup.ts
│
└─ README.md

5. 데이터 저장 방식

  • 모든 데이터는 브라우저 localStorage에 저장됩니다.

  • 주요 키:

    • food.user : 사용자 계정 및 프로필
    • food.session : 로그인 세션
    • food.logs : 식단 기록 데이터

⚠️ 실제 서비스용이 아닌 데모/학습 목적의 구조입니다.


6. 향후 개선 예정

  • 서버 인증 (JWT / OAuth)
  • DB 연동 (PostgreSQL, MySQL 등)
  • AI 기반 식단 추천
  • 영양소(탄/단/지) 분석
  • 차트 시각화 고도화
  • 모바일 UI 개선

7. 라이선스

본 프로젝트는 학습 및 개인 프로젝트 목적으로 제작되었습니다. 상업적 사용 전에는 별도의 검토가 필요합니다.

About

캡스톤 식단관리 사이트

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