"카메라 하나로 내 운동을 분석하고, AI 맞춤 운동처방을 받는 서비스"
FITTLE의 백엔드 저장소입니다.
- 로그인 및 프로필 등록 → 체력 측정 → 실시간 자세 분석 → 측정 결과 확인 → AI 맞춤 운동 추천
- 개인 운동 기록과 그룹 운동 현황을 관리하고, 사용자 위치를 기반으로 주변 공공 체육시설 탐색
- OAuth 기반 소셜 로그인/회원가입 구현
- Google, Kakao 간편 로그인 지원
- JWT 기반 인증 구조
- Access Token / Refresh Token 이중 토큰 방식 적용
- Refresh Token Rotation으로 자동 로그인 및 보안성 강화
- WebSocket 기반 실시간 포즈 분석
- 브라우저의 MediaPipe WASM이 관절 좌표(Landmark)를 추출해 서버로 전송
- 일회용 WebSocket 티켓으로 세션을 검증하고, 서버에서 관절 각도·동작 단계·횟수·유지 시간을 계산
- 계산된 횟수, 유지 시간, 자세 피드백과 세션 상태를 프론트에 실시간 반환
- 지원 운동 종류
- 푸시업(Push-up), 윗몸일으키기(Sit-up), 플랭크(Plank), 스쿼트(Squat)
- 목적에 따른 세션 분리
MEASUREMENT: 의자앉았다일어서기 → 푸시업 → 윗몸일으키기 → 플랭크 순서로 체력을 측정- 반복 운동은 제한시간이 끝나면 자동 완료되며, 중단된 측정은 동일 그룹과 운동부터 재개 가능
WORKOUT: 제한시간 없이 개별 운동을 수행하고 사용자가 직접 종료하며, 플랭크는 자세가 무너지면 자동 완료
- 공공데이터와 FITTLE 기준을 결합한 체력 평가
- 의자앉았다일어서기·윗몸일으키기는 국민체력100 데이터, 푸시업·플랭크는 FITTLE 연령대·성별 기준 사용
- 운동별 측정값과 동연령대 평균을 비교해
낮음·비슷함(±10%)·높음으로 분류
- 측정 결과 분석
- 오늘을 포함한 최근 완료 측정 5회를 운동별 횟수와 플랭크 유지 시간으로 제공
- 동일 성별·연령대 사용자의 최신 완료 기록을 기반으로 백분위와 막대그래프용 분포 데이터 제공
- 비교 표본이 30명 이상일 때 백분위를 계산하고, 전체 운동 점수와 가장 유사한 수행 연령대·성별 제공
- 국민체육진흥공단 운동처방 데이터 활용
- 공공데이터 JSON을 Flyway 배치로 정제·적재하고 연령·성별·체력 기준과 처방을 연결
- pgvector + OpenAI Embedding 기반 유사도 검색
text-embedding-3-small로 처방을 임베딩하고, 사용자 측정 결과와 유사한 후보를 검색- 운영 애플리케이션과 분리된 일회성 Compose 배치로 임베딩을 초기화하며 중단 지점부터 재개 가능
- GPT-4o-mini 기반 인사이트 생성
- 연령·성별·운동별 달성률과 검색된 공단 처방을 바탕으로 친근한 맞춤 운동 3개 생성
- 생성 결과를 측정 그룹별로 저장해 재조회 시 OpenAI API를 다시 호출하지 않음
- 위치 기반 반경 5km 이내 시설 목록 제공
- Haversine 공식 기반 거리 계산 및 거리순 정렬 반환
- 조회 결과 Redis 24시간 캐시로 응답 속도 최적화
- 날짜별 운동 기록 조회
- 월별 운동 완료 일수·달성률과 날짜별 완료 운동 종류 수 제공
- 오늘을 포함한 최근 7일의 운동 완료 여부 조회
- 그룹별 일일 운동량 누적
- 그룹 가입 이후 완료된
WORKOUT기록만 그룹별·사용자별·날짜별로 집계 - 의자앉았다일어서기·푸시업·윗몸일으키기는 총횟수, 플랭크는 총 유지 시간으로 누적
- 그룹 가입 이후 완료된
- 2~5인 운동 그룹 생성 및 참여
- 내가 속한 그룹과 멤버 목록 조회, 방장 그룹 삭제 및 멤버 탈퇴 지원
- 초대 코드·링크를 통한 가입과 OAuth 로그인 이후 자동 참여 흐름 지원
- PostgreSQL 16 + pgvector와 Redis 7을 Docker Compose로 구성
- 시설 데이터 초기화와 처방 임베딩을 메인 서버 기동과 분리된 일회성 배치로 실행
- Flyway 기반 스키마·기준 데이터 관리, Actuator·Prometheus 기반 상태 및 메트릭 확인
| 파트 | 기술 |
|---|---|
| BackEnd | Java 17, Spring Boot 3.5.3, Spring Security, OAuth2, JWT, JPA, WebSocket, OpenFeign, Flyway, AOP, P6Spy |
| DataBase | PostgreSQL 16 + pgvector, Redis 7 |
| AI | OpenAI API (gpt-4o-mini, text-embedding-3-small), RAG |
| Infra | Docker, Terraform, AWS EC2, SSM, CloudWatch |
| CI/CD | GitHub Actions, Docker Hub |
| etc. | Swagger, Notion, Discord |
 김현강 실시간 운동 자세 분석 및 운동별 자세·횟수 판정 로직 체력 측정 모드 , 개별 운동 모드 AI 맞춤 운동 추천 , RAG 기반 임베딩·유사도 검색 |
 김동국 소셜 로그인, 인프라 세팅 운동시설-지도 그룹 초대 기능 |
 강동균 개인 캘린더 월별 운동 기록 및 달성률 조회 그룹 캘린더 월별 운동 기록 |
도메인형 패키지 구조를 기반으로, 비즈니스 로직과 핵심 데이터 패키지를 분리한 구조입니다.
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