GPT-4o Vision 기반 음식 이미지 인식을 활용한 퓨린 분석 시스템 개발

초록

현대인의 식생활에서 퓨린 섭취는 통풍과 같은 대사성 질환과 밀접한 연관이 있음에도 불구하고, 일상적인 식사에서 각 음식의 퓨린 함량을 직관적으로 파악하기는 어렵다. 이에 본 연구는 이미지 인식 기반 인공지능 기술을 활용하여, 사용자 친화적인 퓨린 식이조절 지원 도구를 개발하고자 하였다. 구체적으로는 OpenAI에서 제공하는 GPT-4o Vision의 이미지 인식 기능과 일본 통풍·요산재단의 퓨린 함량 데이터를 기반으로, 음식 이미지를 통해 실시간 퓨린 분석 및 위험도 평가가 가능한 웹 기반 식단 분석 시스템을 구현하였다. 사용자가 음식 사진을 업로드하거나 텍스트로 입력하면, 시스템은 이미지 인식 결과에 대한 전처리를 수행한 뒤, 한국어로 구축된 퓨린 데이터베이스와 자동 매칭하여 퓨린 수치, 등급, 식품군 정보를 시각적으로 제공한다. 특히 생성형 AI의 한계로 지적되는 환각(hallucination) 문제를 방지하기 위해, GPT-4o Vision의 이미지 인식 기능만을 제한적으로 활용하고, 영양 성분 정보는 외부 공신력 있는 자료를 기반으로 독립 구축함으로써 정보의 신뢰성을 확보하였다. 시스템은 Streamlit 프레임워크를 기반으로 구현되었으며, 단순하고 경량화된 구조로 앱(App) 형태의 확장 가능성이 높다. 향후에는 퓨린 외 다른 성분의 추가, 개인 맞춤형 식단 관리 기능 고도화를 통해 디지털 웰니스 실천 도구로의 활용 가능성을 제시한다.

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