Gemma 4 기반 Full-Local AI 분석을 통한 ADHD 행동 패턴 추적 시스템 구현

Context

기존 AI 저널링 앱의 과도한 감성적 피드백과 데이터 프라이버시 침해 문제를 해결하고자 함. ADHD 사용자의 특성을 고려하여 입력 단계의 인지 부하를 최소화하고, 데이터 유출 가능성을 원천 차단한 로컬 전용 분석 아키텍처 설계가 필요했음.

Technical Solution

• LiteRT-LM 기반 Gemma 4 E4B 모델을 Android 기기 내에 직접 탑재하여 외부 통신이 불필요한 Fully Local Inference 환경 구축
• AudioBackendChoice.Cpu 설정을 통한 모델 호환성 확보 및 GPU 기반 Text Decode 가속화를 통한 응답성 최적화
• '3-Lens Convergence' 전략을 통해 Literal, Inferential, Skeptical 관점의 분석 결과를 생성한 후 ConvergenceResolver가 최종 판정을 내리는 다각도 추출 로직 구현
• EmbeddingGemma 300M 모델을 활용하여 시간 경과에 따른 사용자 어휘 변화(Vocabulary Drift)를 감지하고 동일 상태의 다른 표현을 매핑
• NetworkGate 및 verifyNoTelemetry Gradle 태스크를 통한 CI 단계의 런타임 외부 통신 경로 차단 검증 및 Privacy Receipt 자동 생성
• ObjectBox를 Source of Truth로 활용하고 데이터 외부 유출 시 Plain Markdown 형식을 채택하여 데이터 소유권 보장