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🌙 Rhythm Fairy - 교대근무자 웰니스 AI 플랫폼

AWS Healthcare AI Jumpstart AWS Prompthon Kangwon LRS University

교대근무자를 위한 AI 기반 수면·피로 관리 솔루션

🎯 주요 기능 • 🏗️ 아키텍처 • 🚀 시작하기 • 📖 문서

📋 목차

🎯 프로젝트 소개

Rhythm Fairy는 교대근무자의 건강한 생활 리듬을 지원하는 AI 기반 웰니스 플랫폼입니다. AWS Bedrock Agent와 생체리듬 분석 알고리즘을 활용하여 개인 맞춤형 수면·카페인·피로 관리 솔루션을 제공합니다.

🎓 프로젝트 배경

  • AWS Healthcare AI Jumpstart Prompthon 출품작
  • 강원LRS공유대학 협력 프로젝트
  • 교대근무자 건강 문제 해결을 위한 실용적 솔루션

🌟 핵심 가치

  • 🧠 AI 기반 개인화: AWS Bedrock Agent를 활용한 맞춤형 추천
  • 📊 생체리듬 분석: 과학적 근거 기반 BioPathway 알고리즘
  • 📱 직관적 UX: 모바일 최적화 인터페이스
  • 🔒 안전한 데이터: AWS 보안 인프라 활용

✨ 주요 기능

1. 🤖 AI 챗봇 상담 (RAG Chatbot Agent)

  • Amazon Nova Premier 모델 기반 대화형 AI
  • Knowledge Base 연결: KOSHA(한국산업안전보건공단) 가이드라인
  • RAG 방식: 신뢰할 수 있는 산업보건 정보 제공
  • Guardrails 적용: 의료 진단 차단, 개인정보 보호, 콘텐츠 필터링
  • 교대근무 관련 건강 상담 및 조언

2. 🛏️ 맞춤형 수면 계획 (Bio-Coach Agent)

  • Amazon Nova Premier 모델 기반 건강 코치
  • BioPathway Calculator Lambda 연동: 근무 타입별 생체리듬 규칙 적용
  • 근무 스케줄 기반 최적 수면 시간 추천
  • 주간/야간/초저녁/휴무별 차별화된 전략
  • 타임라인 형식의 실천 가이드 제공
  • 낮잠 시간 및 수면 윈도우 제안

3. ☕ 카페인 섭취 관리

  • Bio-Coach Agent 기반 맞춤형 카페인 계획
  • 수면 시간 고려한 카페인 마감 시간 계산
  • 근무 유형별 최적 섭취 타이밍
  • 과학적 근거 기반 권장사항
  • 대체 각성 방법 제안

4. 📊 피로 위험도 평가

  • 수면 시간, 연속 야간 근무, 출퇴근 시간 종합 분석
  • Low/Medium/High 3단계 위험도 분류
  • 안전 권장사항 제공

5. 📅 스케줄 관리

  • OCR Agent 기반 자동 등록:
    • Amazon Nova Premier + Claude 3.5 Sonnet 비전 기능
    • 스케줄표 사진 업로드로 자동 파싱
    • 특정 조(팀) 데이터 추출 및 JSON 변환
  • 수동 입력 지원
  • 월간/주간 근무 일정 시각화
  • RDS 자동 저장

6. 🎯 Daily Jumpstart

  • 하루 시작을 위한 3단계 블록 시스템
    • Now Block: 즉시 실행 작업
    • Must-do Block: 필수 작업
    • Recovery Block: 회복 활동
  • 작업별 예상 소요 시간 및 진행률 추적

7. 🧘 이완 & 휴식 허브

  • 명상 가이드 오디오
  • 백색소음 (빗소리, 파도소리 등)
  • S3 기반 스트리밍 재생

🛠️ 기술 스택

Frontend

React TypeScript Vite Tailwind CSS Framer Motion

  • React 19.2 - UI 라이브러리
  • TypeScript - 타입 안전성
  • Vite - 빌드 도구
  • Tailwind CSS - 유틸리티 기반 스타일링
  • Framer Motion - 애니메이션
  • Lucide React - 아이콘

Backend

AWS Lambda AWS Bedrock PostgreSQL API Gateway

  • AWS Lambda - 서버리스 컴퓨팅 (Python 3.x)
  • AWS Bedrock Agents - AI 추론 엔진 (Amazon Nova Premier)
    • RAG Chatbot Agent: KOSHA 가이드라인 기반 건강 상담 (Knowledge Base 연결)
    • OCR Agent: 근무표 이미지 자동 인식 (Claude 3.5 Sonnet 비전)
    • Bio-Coach Agent: 맞춤형 수면/카페인 계획 생성 (BioPathway Calculator 연동)
  • AWS Bedrock Guardrails - AI 안전성 보장 (의료 정보 보호, 콘텐츠 필터링)
  • AWS RDS (PostgreSQL) - 관계형 데이터베이스
  • AWS API Gateway - REST API 엔드포인트
  • AWS S3 - 파일 스토리지 (이미지, 오디오)
  • AWS Cognito - 사용자 인증

Infrastructure

AWS CloudFront VPC

  • AWS VPC - 네트워크 격리
  • AWS CloudFront - CDN 및 HTTPS
  • AWS CloudWatch - 로깅 및 모니터링

🏗️ 아키텍처

시스템 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         Frontend (React)                         │
│                    CloudFront + S3 Hosting                       │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                             │
                             │ HTTPS
                             ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      API Gateway (REST)                          │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘
                             │
                ┌────────────┴────────────┐
                │                         │
                ▼                         ▼
┌───────────────────────┐   ┌───────────────────────────────────┐
│   Lambda Functions    │   │   Bedrock Agents                  │
│   (VPC)               │   │   (Amazon Nova Premier)           │
│                       │   │                                   │
│  • user_management    │   │  • RAG Chatbot Agent              │
│  • schedule_mgmt      │◄──┤    └─ Knowledge Base (KOSHA)     │
│  • ai_services        │   │  • OCR Agent                      │
│  • fatigue_assess     │   │    └─ Action Group → Lambda       │
│  • jumpstart          │   │  • Bio-Coach Agent                │
│  • wellness           │   │    └─ Action Group → Lambda       │
│  • biopathway_calc    │   │                                   │
│  • ocr_vision         │   │  Guardrails: 의료 안전성 보장     │
└───────────┬───────────┘   └───────────────────────────────────┘
            │
            ▼
┌───────────────────────┐
│   RDS PostgreSQL      │
│   (VPC)               │
└───────────────────────┘
            ▲
            │
┌───────────────────────┐
│   S3 Bucket           │
│  • 스케줄 이미지       │
│  • 이완 오디오         │
└───────────────────────┘

Lambda 함수 구조

API Gateway 연결 Lambda (6개)

  1. user_management - 사용자 프로필 관리
  2. schedule_management - 근무 스케줄 CRUD
  3. ai_services - AI 추천, 수면/카페인 계획, 챗봇 (Bedrock Agent 호출)
  4. fatigue_assessment - 피로 위험도 계산
  5. jumpstart - Daily Jumpstart 생성
  6. wellness - 웰니스 추천

Bedrock Agent Action Group Lambda (2개)

  1. biopathway_calculator - 생체리듬 분석 (Bio-Coach Agent용)
    • RDS에서 사용자 근무 스케줄 조회
    • 근무 타입별 BIO_RULES 적용 (D/E/N/O)
    • 수면 시간, 카페인 시간, 전문가 팁 반환
  2. ocr_vision - 스케줄 이미지 OCR (OCR Agent용)
    • S3에서 이미지 다운로드
    • Claude 3.5 Sonnet 비전으로 OCR 수행
    • 날짜별 근무 타입 JSON 반환

Bedrock Agents 상세

1. RAG Chatbot Agent

  • 모델: Amazon Nova Premier
  • Knowledge Base: KOSHA 가이드라인 (산업보건 문서)
  • 기능: RAG 방식으로 신뢰할 수 있는 건강 상담 제공
  • Guardrails: 의료 진단 차단, 개인정보 보호
  • Action Group: 없음 (Knowledge Base만 사용)

2. OCR Agent

  • 모델: Amazon Nova Premier
  • 비전 모델: Claude 3.5 Sonnet (Lambda 내부 호출)
  • 기능: 근무표 이미지 자동 인식 및 데이터 추출
  • Action Group: ocr_vision Lambda 호출
  • 입력: S3 이미지 경로, 사용자 조(팀)
  • 출력: 날짜별 근무 타입 JSON

3. Bio-Coach Agent

  • 모델: Amazon Nova Premier
  • 기능: 맞춤형 수면/카페인 관리 계획 생성
  • Action Group: biopathway_calculator Lambda 호출
  • 입력: user_id, target_date
  • 출력: 타임라인 형식의 건강 관리 가이드
  • 특징: 근무 타입별 실천 가이드, 주의사항, 응원 메시지 포함

데이터베이스 스키마

users                    -- 사용자 정보
schedules                -- 근무 스케줄
schedule_images          -- OCR 업로드 이미지
sleep_plans              -- AI 생성 수면 계획
caffeine_plans           -- AI 생성 카페인 계획
fatigue_assessments      -- 피로 위험도 평가
jumpstart_blocks         -- Jumpstart 블록
jumpstart_tasks          -- Jumpstart 작업
daily_checklists         -- 일일 체크리스트
chat_history             -- AI 상담 내역
audio_files              -- 이완 오디오 파일

🚀 시작하기

사전 요구사항

  • Node.js 18 이상
  • Python 3.11 이상
  • AWS CLI 설정 완료
  • AWS 계정 (Bedrock, Lambda, RDS 권한)

로컬 개발 환경 설정

1. 저장소 클론

git clone https://github.com/your-username/shiftsync.git
cd shiftsync

2. 프론트엔드 설정

# 의존성 설치
npm install

# 환경 변수 설정
cp .env.example .env.local

.env.local 파일 편집:

VITE_COGNITO_USER_POOL_ID=your-user-pool-id
VITE_COGNITO_USER_POOL_CLIENT_ID=your-client-id
VITE_API_BASE_URL=your-api-gateway-url
VITE_DEV_MODE=true
# 개발 서버 실행
npm run dev

3. 백엔드 설정

cd backend

# Python 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 환경 변수 설정
cp .env.example .env

backend/.env 파일 편집:

# Database
DB_HOST=your-rds-endpoint
DB_PORT=5432
DB_NAME=rhythm_fairy
DB_USER=postgres
DB_PASSWORD=your-password

# AWS
AWS_REGION=us-east-1
S3_BUCKET_NAME=your-s3-bucket

# Bedrock Agents
BEDROCK_AGENT_ID=your-rag-agent-id
BEDROCK_AGENT_ALIAS_ID=your-rag-alias-id
BEDROCK_OCR_AGENT_ID=your-ocr-agent-id
BEDROCK_OCR_AGENT_ALIAS_ID=your-ocr-alias-id
BEDROCK_BIO_AGENT_ID=your-bio-agent-id
BEDROCK_BIO_AGENT_ALIAS_ID=your-bio-alias-id
BEDROCK_REGION=us-east-1

# Cognito
COGNITO_USER_POOL_ID=your-user-pool-id
COGNITO_CLIENT_ID=your-client-id

4. 데이터베이스 초기화

cd backend/scripts
python init_database.py

📦 배포

전체 자동 배포 (권장)

python scripts/deploy_all.py

이 스크립트는 다음을 자동으로 수행합니다:

  1. ✅ Lambda 함수 배포 (8개)
  2. ✅ API Gateway 설정
  3. ✅ 프론트엔드 빌드 및 S3 업로드
  4. ✅ CloudFront 배포

개별 배포

백엔드만 배포

# 일반 Lambda 함수 (6개)
python backend/scripts/deploy_lambda.py

# Bedrock Agent Action Group Lambda (2개)
python backend/scripts/deploy_biopathway.py
python backend/scripts/deploy_ocr_lambda.py

# AI Services 환경변수 복원
python backend/scripts/deploy_ai_services_only.py

# API Gateway 설정
python backend/scripts/setup_api_gateway.py

프론트엔드만 배포

python scripts/deploy_frontend.py

배포 후 확인

# CloudWatch 로그 확인
python backend/scripts/check_cloudwatch_logs.py

# 데이터베이스 상태 확인
python backend/scripts/check_database.py

자세한 배포 가이드는 DEPLOYMENT.md를 참조하세요.

📁 프로젝트 구조

shiftsync/
├── src/                          # 프론트엔드 소스
│   ├── components/               # React 컴포넌트
│   │   ├── layout/              # 레이아웃 컴포넌트
│   │   ├── schedule/            # 스케줄 관련
│   │   └── shared/              # 공유 컴포넌트
│   ├── pages/                   # 페이지 컴포넌트
│   │   ├── auth/                # 인증 화면
│   │   ├── home/                # 홈 대시보드
│   │   ├── onboarding/          # 온보딩
│   │   ├── plan/                # 계획 관리
│   │   ├── profile/             # 프로필
│   │   ├── schedule/            # 스케줄
│   │   └── wellness/            # 웰니스
│   ├── lib/                     # 라이브러리 통합
│   ├── types/                   # TypeScript 타입
│   └── utils/                   # 유틸리티 함수
│
├── backend/                      # 백엔드 소스
│   ├── lambda/                  # Lambda 함수들
│   │   ├── ai_services/         # AI 추천 및 챗봇
│   │   ├── biopathway_calculator/ # 생체리듬 분석
│   │   ├── fatigue_assessment/  # 피로 평가
│   │   ├── jumpstart/           # Jumpstart 생성
│   │   ├── ocr_vision/          # OCR 처리
│   │   ├── schedule_management/ # 스케줄 관리
│   │   ├── user_management/     # 사용자 관리
│   │   └── wellness/            # 웰니스 추천
│   ├── infrastructure/          # 인프라 코드
│   │   ├── complete_schema.sql  # DB 스키마
│   │   ├── sample_data.sql      # 샘플 데이터
│   │   └── rds_setup.sql        # RDS 설정
│   ├── scripts/                 # 배포 및 관리 스크립트
│   │   ├── deploy_lambda.py     # Lambda 배포
│   │   ├── deploy_biopathway.py # BioPathway 배포
│   │   ├── deploy_ocr_lambda.py # OCR Lambda 배포
│   │   ├── init_database.py     # DB 초기화
│   │   └── check_cloudwatch_logs.py # 로그 확인
│   └── utils/                   # 유틸리티
│       ├── database.py          # DB 헬퍼
│       └── s3_manager.py        # S3 헬퍼
│
├── scripts/                      # 전체 배포 스크립트
│   ├── deploy_all.py            # 전체 배포
│   └── deploy_frontend.py       # 프론트엔드 배포
│
├── .kiro/                       # Kiro AI 스펙
│   └── specs/                   # 기능 스펙 문서
│
├── DEPLOYMENT.md                # 배포 가이드
├── README.md                    # 이 파일
└── package.json                 # 프론트엔드 의존성

📖 API 문서

주요 엔드포인트

사용자 관리

POST   /users                    # 사용자 생성
GET    /users/{user_id}          # 사용자 조회
PUT    /users/{user_id}          # 사용자 업데이트

스케줄 관리

POST   /users/{user_id}/schedules           # 스케줄 생성
GET    /users/{user_id}/schedules           # 스케줄 목록
POST   /users/{user_id}/schedules/ocr       # OCR 업로드

AI 서비스

POST   /users/{user_id}/chat                # AI 챗봇 (RAG Chatbot Agent)
POST   /users/{user_id}/sleep-plans         # 수면 계획 생성 (Bio-Coach Agent)
GET    /users/{user_id}/sleep-plans?date=   # 수면 계획 조회
POST   /users/{user_id}/caffeine-plans      # 카페인 계획 생성 (Bio-Coach Agent)
GET    /users/{user_id}/caffeine-plans?date= # 카페인 계획 조회
GET    /users/{user_id}/chat                # 채팅 기록 조회

피로 평가

POST   /users/{user_id}/fatigue             # 피로도 평가
GET    /users/{user_id}/fatigue             # 피로도 조회

Jumpstart

POST   /users/{user_id}/jumpstart           # Jumpstart 생성
GET    /users/{user_id}/jumpstart           # Jumpstart 조회
PUT    /users/{user_id}/jumpstart/tasks/{task_id} # 작업 완료

자세한 API 문서는 각 Lambda 함수의 handler.py 파일을 참조하세요.

🧪 테스트

프론트엔드 테스트

npm run lint

백엔드 테스트

# 데이터베이스 연결 테스트
python backend/scripts/test_connection.py

# Bedrock Agent 테스트
python backend/scripts/test_bedrock_agent.py

# Bio-Coach Agent 통합 테스트
python backend/scripts/test_bio_coach_integration.py

🤝 기여하기

기여를 환영합니다! 다음 단계를 따라주세요:

  1. Fork the Project
  2. Create your Feature Branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Commit your Changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Push to the Branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Open a Pull Request

코딩 컨벤션

  • Frontend: ESLint 규칙 준수
  • Backend: PEP 8 스타일 가이드
  • Commit: Conventional Commits 형식

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따릅니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

👥 팀

AWS Healthcare AI Jumpstart Prompthon 2026

🙏 감사의 말

  • AWS - Bedrock Agent 및 클라우드 인프라 제공
  • 강원LRS공유대학 - 프로젝트 협력 및 지원

Made with ❤️ for Shift Workers

AWS Bedrock

About

AI-Powered Bio-rhythm Optimizer for Shift Workers 🌙 An intelligent healthcare solution leveraging AWS Bedrock and Kiro to analyze irregular work patterns and provide optimized scheduling for sleep and caffeine intake.

Resources

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MIT license

Code of conduct

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Contributing

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