"진료 내용을 놓치지 않고, 건강을 체계적으로." 당신의 든든한 진료 동반자, 토닥(TODAK)입니다.

1. 프로젝트 배경 (Background)
2. 프로젝트 목표 (Goal)
3. 주요 기능 (Features)
4. 기술 스택 (Tech Stack)
5. 조직 구성도 (Organization)
6. 팀원 (Team)
7. 설치 및 실행방법 (Getting Start)

많은 환자들이 병원 진료실을 나서는 순간, 의사가 설명한 구체적인 진단 내용과 주의사항을 잊어버리는 경험을 합니다. 긴장된 상태에서의 청취와 낯선 의학 용어는 정보의 기억을 어렵게 만듭니다.

혈압, 혈당, 간수치 등 꾸준한 관리가 필요한 건강 지표들이 흩어져 있어, 환자가 스스로 자신의 건강 변화 추이를 파악하고 체계적으로 관리하는 데 어려움이 있습니다.

토닥은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘진료 음성 녹음 → 텍스트 변환(STT) → AI 요약 → 기록 관리’로 이어지는 헬스케어 기록 자동화 프로세스를 구축했습니다. 이를 통해 환자가 자신의 진료 내용과 건강 데이터를 주도적으로 관리하는 통합 의료 경험을 제공합니다.

사용자가 진료 내용을 놓치지 않도록 AI 기반의 자동 기록 및 요약 서비스를 제공하고, 흩어진 건강 정보와 일정을 통합 관리하여 환자의 '진료 생활 전반'을 케어하는 플랫폼을 구축합니다.

• 진료 기록 자동화: Whisper STT와 GPT 모델을 활용한 고정확도 음성 인식 및 핵심 내용 구조화
• 건강 데이터 시각화: 혈압, 혈당 등 주요 건강 지표의 기간별 추이 그래프 제공
• 진료 일정 통합 관리: 직관적인 캘린더 UI를 통한 진료 이력 관리

• 실시간 녹음 및 전송: 앱 내 녹음 버튼 클릭 시 서버로 음성 스트리밍 전송 (네트워크 불안정 시 로컬 임시 저장으로 데이터 유실 방지)
• STT (Speech-to-Text): Whisper 모델을 활용하여 의사와 환자의 대화 내용을 텍스트로 정밀 변환
• AI 진료 요약: GPT 모델이 변환된 텍스트를 분석하여 [진단 / 처방 / 지시 사항] 등으로 내용을 구조화하여 요약
• 태그 및 수정: 사용자가 직접 중요 내용(증상, 약 복용 등)에 태그를 달거나 요약 내용을 수정하여 저장 가능

• 건강 지표 추적: 사용자가 기록한 혈압, 혈당, 간수치 등의 데이터를 기반으로 건강 리포트 생성
• 시각화 그래프: 시간/기간별 건강 변화 추세를 꺾은선 그래프 등으로 시각화하여 한눈에 파악 가능
• 데이터 부족 알림: 분석에 필요한 데이터가 부족할 경우 추가 입력을 유도하는 안내 제공

• 진료 캘린더: 월별 캘린더 뷰를 통해 병원 진료 일정을 직관적으로 확인 (진료일 하트 아이콘 표시)
• 상세 일정 조회: 날짜 선택 시 해당 일자의 진료 병원, 진료과, 시간 등 상세 정보 즉시 열람
• 진료 관리: 과거 진료 이력 조회

• SPA 기반 UI 구축: 사용자 경험을 고려한 직관적인 진료 기록 및 캘린더 인터페이스 구현
• MediaRecorder API 활용: 브라우저 환경에서의 실시간 음성 녹음 및 오디오 데이터 처리
• Chart 라이브러리 연동: 혈압, 혈당 등 건강 데이터의 시각화(Graph) 구현

• RESTful API 서버 구축: 클라이언트 요청 처리 및 데이터 트랜잭션 관리
• AI 파이프라인 제어: 녹음 파일 수신 후 STT 및 요약 모델 호출 로직 처리
• 예외 처리: 네트워크 불안정 등을 고려한 안정적인 데이터 저장 로직 구현
• RDBMS 구축: PostgreSQL 기반의 스키마 설계 (사용자, 진료 기록, 건강 데이터)
• 데이터 관리: 진료 정보 및 시계열 건강 데이터의 효율적 저장 및 조회

• STT (Speech-to-Text): 의사와 환자의 진료 음성 데이터를 텍스트로 고정밀 변환
• 진료 요약 자동화: 변환된 텍스트를 분석하여 [진단/처방/지시사항]으로 구조화 및 요약 생성

• 컨테이너화: 애플리케이션 실행 환경을 이미지로 빌드하여 배포 환경 일관성 유지
• 클라우드 배포: Docker 이미지를 기반으로 웹 서비스 호스팅 및 배포 자동화

• Frontend: TODAK-Frontend
• Backend: TODAK-Backend
• AI : TODAK-AI

프로젝트 실행 전 React Native 환경 설정(Node.js, JDK, Android Studio)이 완료해야함

프로젝트 루트에서 의존성 패키지를 설치

npm 사용 시 npm install 또는 yarn 사용 시 yarn install

React Native 번들러(번들러 서버)를 실행

npm start 또는 yarn start

새 터미널에서 아래 명령을 실행 (Android Emulator가 켜져 있거나 USB로 연결된 실제 기기가 필요)

npm run android 또는 yarn android

이 프로젝트는 다음 환경에서 개발됨

• Android SDK 36 (Android 15)
• JDK 17 (Zulu OpenJDK 권장)

JDK 17 설치 후 아래 명령으로 버전을 확인: java -version

• Android Studio 설치 설치 후 SDK Manager로 이동: Android Studio → More Actions → SDK Manager

SDK Platforms 탭

아래 항목이 체크되어 있어야 함: Android 15.0 (VanillaIceCream) – API Level 36

SDK Tools 탭

아래 도구들이 설치되어 있어야 함:

• Android SDK Build-Tools (36.0.0)
• Android SDK Platform-Tools
• Android Emulator
• Android SDK Tools (Obsolete) — 필요 시 Show Package Details에서 확인 모두 선택 후 Apply 클릭

macOS / Linux ~/.zshrc 또는 ~/.bash_profile에 다음을 추가:

• export ANDROID_HOME=$HOME/Library/Android/sdk
• export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/emulator
• export PATH=$PATH:$ANDROID_HOME/platform-tools

등록 후: source ~/.zshrc

Windows 환경 변수 설정 방법:

1. 제어판 → 시스템 및 보안 → 시스템
2. 고급 시스템 설정 → 환경 변수
3. 시스템 변수 추가

• 이름: ANDROID_HOME
• 값: C:\Users\사용자명\AppData\Local\Android\Sdk

4. Path에 추가: %ANDROID_HOME%\platform-tools

Android Emulator 실행 Android Studio → Device Manager → Create Device → API Level 36 이미지 선택 → 실행

실기기 연결

1. USB 연결
2. 휴대폰 → 개발자 옵션 → USB 디버깅 활성화