Gemma 4 E4B 기반 Edge-AI 구현을 통한 Private Habit Tracker 설계

Context

기존 habit tracker의 정적인 체크리스트 구조와 Cloud 기반 데이터 처리로 인한 프라이버시 침해 문제 발생. 사용자의 행동 패턴 분석과 실시간 상호작용을 지원하는 적응형 시스템의 필요성 증대.

Technical Solution

• Cloud 의존성을 제거하고 로컬 환경에서 추론을 수행하는 Edge-AI 아키텍처 채택
• 4-billion parameter 규모의 Gemma 4 E4B 모델을 탑재하여 저지연(Low-latency) 환경 구현
• LLM의 Reasoning 능력을 활용한 단순 데이터 로깅 기반에서 행동 패턴 분석 및 인사이트 제공 구조로 전환
• Local-first 설계를 통한 데이터 외부 유출 방지 및 사용자 Privacy 보안 강화
• 사용자의 진행 상태에 따라 가이드라인을 조정하는 Proactive Coaching 로직 구현