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인공지능

히트 가능성 있는 인공지능 디바이스 아이디어 100선

by aiproductmanager 2025. 4. 25.
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[히트 가능성 있는 인공지능 디바이스 아이디어 100선]

🎧 AI 오디오·음성 기기

  1. 감정 상태에 따라 음악 자동 추천 이어폰
  2. 꿈을 기록해주는 수면 중 음성 AI 기록기
  3. 회의 실시간 요약+번역 이어버드
  4. AI 기반 청각보조 + 소음제거 이어폰
  5. AI 코칭 스피커 (화법·말습관 피드백)
  6. 감정 인식 가능한 AI 마이크
  7. 언어학습 최적화 이어폰 (AI 맞춤 피드백)
  8. 침묵 속 감정 음악 생성 이어버드
  9. 뇌파와 연동된 AI 사운드 테라피 기기
  10. AI가 자동으로 읽어주는 뉴스 이어폰

🧠 생산성·업무 보조 AI 디바이스

  1. 회의 자동 요약 메모패드
  2. 화이트보드 AI 자동 캡처 요약펜
  3. 디지털 노마드용 AI 타이핑 스캐너
  4. 업무 흐름 인식 AI 마우스
  5. 딥워크 타이머 + 집중 유도 디바이스
  6. 멀티모니터 자동 정렬 제스처 제어 디바이스
  7. 문서 작성 스타일 피드백 AI 키보드
  8. 아이디어 정리 디지털 화이트보드 + AI 브레인스토밍 기능
  9. 하루 업무 회고 리포트 자동 생성기기
  10. 휴식 타이밍 자동 제안 기기 (눈 피로, 집중도 분석 기반)

❤️‍🩹 헬스·멘탈·감정 케어 AI 디바이스

  1. 감정 일기 + AI 코칭 반지
  2. 우울 신호 감지 + 자동 알림 목걸이
  3. 자살 위험 경보 AI 체온계
  4. 아이 감정 분석 인형
  5. 심장박동과 감정 연동 AI 힐링 스톤
  6. AI 명상 체험 돔
  7. 뇌파 기반 감정 조절 VR 밴드
  8. 감정에 맞는 향기 뿌리는 AI 디퓨저
  9. 스트레스 지수 분석 + 호흡 코칭 펜던트
  10. 자율신경 AI 분석 팔찌

👨‍👩‍👧‍👦 가족·관계 중심 AI 디바이스

  1. 가족 간 실시간 감정 공유 링
  2. AI 부모 도우미 스피커 (육아 피드백 포함)
  3. 연인간 감정 전송 스마트 패치
  4. 실시간 위치+기분 공유 감성 뱃지
  5. 가족이 함께 쓰는 AI 일정 리마인더 기기
  6. 아이가 말하면 자동으로 동화화되는 AI 스토리 램프
  7. 노인 돌봄용 감정 인식 TV 리모컨
  8. 청소년 멘탈코치 웨어러블
  9. 형제끼리 게임처럼 감정 공유하는 AI 팔찌
  10. 부부 감정 일치율 리포트 반지

🏡 홈·라이프스타일 중심 AI 디바이스

  1. 요리 추천 + 칼로리 측정 조리도구
  2. AI 정리 도우미 – 물건 분류 제안 센서
  3. AI 인테리어 조명 (기분/날씨 기반 자동 색 변화)
  4. 목소리로 집안 전체 제어하는 마스터 허브
  5. 미세먼지 + 감정 분석 공기청정기
  6. 스마트 AI 화분 (식물 상태 + 대화 기능)
  7. 아침 기분 따라 자동 아로마/조명/음악 조합 기기
  8. AI 다이어트 냉장고 문 감지 리마인더
  9. 귀가 직후 감정 맞춤 환경 설정기
  10. AI 욕실 거울 – 기분 기반 하루 응원 멘트 제공

🤖 로봇형 AI 기기

  1. 반려 감정 케어 로봇
  2. 실시간 통역 & 감정 피드백 로봇
  3. 아이 감정 맞춤 학습 도우미 로봇
  4. AI 게임코치 로봇 (FPS 분석 포함)
  5. AI 동작 따라하는 필라테스 코치 로봇
  6. 노인 대상 반려말동무 로봇
  7. 집안일 감성 응원 코치 로봇
  8. 꿈을 대화로 풀어주는 해몽 로봇
  9. 조용한 감정 분석 청소 로봇
  10. 반려동물 감정 번역 로봇

✈️ 이동·여행·외출 중심 AI 디바이스

  1. 감정 기반 목적지 추천 AI 맵
  2. AI 교통 스트레스 인식 내비게이션
  3. 여행지 감정 기록 스마트 안경
  4. 여행 중 낯선 사람 감정 감지 AI 뱃지
  5. 공항/호텔 스트레스 케어 AI 팔찌
  6. 지연 항공편 시 휴식 자동 안내 AI
  7. 감정이 반영된 여행 앨범 자동 생성기기
  8. 목적지 날씨+기분 맞춤 옷 제안 장치
  9. 비행기 이착륙 스트레스 완화 이어폰
  10. 낯선 언어 불안 감소 AI 번역기

🧩 AI 창작/취미/창의 활동 기기

  1. 기분 따라 화풍/색감 자동 추천 캔버스
  2. AI 즉흥 연주 피아노 탁상형 기기
  3. 그림 감정 인식 피드백 로봇
  4. 내 기분 따라 시 자동 생성기
  5. AI 동화 창작 놀이기구
  6. 감정 기반 자동 수채화 디지털 브러시
  7. 음악+글+색조합 콜라보 미디어기기
  8. 감정 노출형 디지털 캘리그래피 장치
  9. AI 손글씨 따라하기 학습 장비
  10. 내 감정 → 패턴 프린팅 옷 제작기기

🔐 보안/프라이버시/개인화 기기

  1. 감정/목소리/걸음 인식 락 디바이스
  2. 스트레스 감지 보안 강화 폰 케이스
  3. 감정 상태 따라 잠금 해제/제어 달라지는 AI 키패드
  4. 멘탈 흔들림 감지 AI 웹캠 보호장치
  5. 청소년 디지털 피로/중독 보호 AI 헬멧
  6. 내 감정 따라 달라지는 OTP 패턴 생성기
  7. 스트레스 상태 시 자동 로그아웃 기기
  8. AI가 피로·우울시 SNS 차단 모드 작동
  9. 감정 프라이버시 전용 ‘마음 잠금장치’
  10. 음성감정 판단 후 대화내용 자동보호 설정기

🌍 환경/사회적 가치 연계 AI 디바이스

  1. 기분 나쁠 때 이산화탄소 측정 후 심호흡 유도
  2. 감정연동 쓰레기 줄이기 유도 쓰레기통
  3. 감정에 따라 에너지 소비 조절 기기
  4. 자연 친화 AI 소리 벽지 (감정 따라 파도/숲소리 출력)
  5. 사회적 고립감 감지 + 지역 커뮤니티 연결 디바이스
  6. 친구 없이 혼자 식사 시 대화 유도 AI 테이블램프
  7. 교통약자 감정 감지 → 안내 음성 조정 보조기기
  8. 감정데이터 기반 도시 힐링존 추천 키오스크
  9. 사회관계망 스트레스 분석 + 디톡스 조언기기
  10. 내 감정 히스토리를 기반으로 한 ‘심리 생애 아카이브 디바이스’

 

다음은 100가지 AI 디바이스 아이디어 중 상위 10개 아이디어 선정 및 MVP 개발 우선순위와 함께, 예상 시장 규모를 정리한 표입니다:


순위 아이디어 시장규모(USD) MVP 우선순위
1 감정 상태에 따라 음악 자동 추천 이어폰 6.5B (AI 음악 추천 + 웨어러블 시장) 감정센싱 + 음악 API 연동
2 회의 실시간 요약 이어버드 8.2B (회의 협업 + 스마트 오디오) Otter.ai API + TWS 연동
3 감정 일기 + AI 반지 3.5B (스마트 반지 + 멘탈케어) 감정 레이블링 앱 + BLE 반지 센서
4 AI 기반 청각보조 + 소음제거 이어폰 13.1B (청각보조기 시장) ANC + 청력 테스트 기반 볼륨 보정
5 감정 기반 조명기기 (AI 무드램프) 4.7B (스마트 조명 + 감정 조절 시장) 감정 API + 색 온도 연동
6 AI 코칭 스피커 (화법·말습관 피드백) 2.1B (음성 코칭 + 퍼블릭 스피킹) 말투 분석 + 일간 리포트 제공
7 AI 명상 체험 돔 3.2B (명상 + 멀티센서 VR 시장) 360° 오디오 + 감정 조도 연동
8 우울 신호 감지 + 자동 알림 목걸이 1.8B (디지털 멘탈 헬스 + 웨어러블) HRV + 피부온도 기반 경보 시스템
9 AI 감정 분석 공기청정기 7.3B (공기청정기 + 웰니스 AI) 실내 CO₂/PM + 감정 UI 연동
10 아이 감정 분석 인형 2.6B (AI 토이 + 부모용 멘탈 모니터링) 표정 분석 카메라 + 감정 반응 사운드

다음은 1인 개발자가 스마트폰 등 기존 디바이스를 활용해 SW만으로 창업하기 쉬운 상위 10개 AI 디바이스 아이디어입니다. 각 아이디어는 시장 규모와 MVP 개발전략도 함께 정리했습니다:

순위아이디어시장규모(USD)개발전략
1 감정 상태에 따라 음악 자동 추천 앱 6.5B (AI 음악 추천 + 감정 AI 시장) 스마트폰 카메라/마이크로 감정 분석 → Spotify API 연동
2 회의 실시간 요약 앱 (기존 이어폰 연동) 8.2B (회의 협업 + 실시간 텍스트 시장) 음성 인식 + 요약 GPT API → Web/Mobile 앱
3 감정 일기 앱 + 웨어러블 연동 3.5B (디지털 헬스 저널링 시장) 모바일 앱 + 감정 태깅 UI + Oura/BLE 연동 SDK
4 AI 기반 말투 분석 & 피드백 앱 2.1B (퍼블릭 스피킹 + 화법 교정 시장) 음성 녹음 → TTS 분석 → GPT 피드백
5 우울 신호 감지 앱 (웨어러블 연동) 1.8B (멘탈 헬스 디지털 트래커 시장) 모바일 앱 + HRV/BLE 연동 + AI 경보
6 AI 기반 집중력 유도 타이머 앱 1.3B (포모도로 + 뇌파 집중 보조 앱 시장) 앱 기반 타이머 + 집중 패턴 감지 + 음악 제어
7 감정 기반 일기 자동 요약 앱 900M (디지털 저널 + 감성 AI 시장) GPT API로 요약 + 감정 색상 시각화
8 스마트폰 카메라 기반 감정 분석 위젯 2.7B (모바일 감정 분석 SDK 시장) 카메라 얼굴 분석 → 감정 이모지 출력 위젯
9 음성 감정 분석 기반 스트레스 지수 앱 3.2B (음성 바이오마커 + 감정 분석) 마이크 입력 → 감정 모델 분류 → 대시보드 표시
10 AI 감정 기반 SNS 포스팅 제안 앱 5.4B (SNS 자동화 + 감정마케팅) 감정 분석 → 추천 해시태그/문구 생성 → 공유 UI

 

✅ AI 디바이스 아이디어 vs 실제 유사 경쟁 제품 비교표

 

# 제안 아이디어 유사 제품명 개발사 개발사링크
1 감정 상태에 따라 음악 추천 이어폰 Neurable Enten Neurable neurable.com
2 회의 실시간 요약 이어버드 OtterPilot for Meetings + 일반 이어폰 Otter.ai otter.ai
3 청각보조 + 소음제거 이어폰 Olive Smart Ear 2 Olive Union oliveunion.com
4 감정 인식 가능한 AI 마이크 Emovo Mic (Prototype) Emovo emovo.care
5 회의 자동 요약 메모패드 Rocketbook Fusion + AI OCR Rocketbook getrocketbook.com
6 디지털 화이트보드 + AI 정리 ReMarkable + ChatGPT Plugin ReMarkable + OpenAI remarkable.com
7 감정 일기 + AI 반지 Moodbeam One Moodbeam moodbeam.co.uk
8 스트레스 분석 + 호흡 코칭 펜던트 Core Meditation Trainer Hyperice/Core hellocore.com
9 감정 분석 공기청정기 Luft Cube + Mood AI (컨셉) LUFTQI + 별도 AI 적용 luftqi.com
10 감정 기반 조명 기기 Nanoleaf + AI Automations Nanoleaf nanoleaf.me
11 감정 케어 로봇 LOVOT Groove X groove-x.com
12 아이 감정 맞춤 로봇 Moxie Embodied embodied.com
13 실시간 감정 공유 링 Oura Ring + Couple API (비공식) Oura + App 연동 ouraring.com
14 감정 분석 TV 리모컨 Samsung Mood UX (개발중) Samsung (특허) –
15 AI 화분 + 대화 기능 Lua Plant Pot Mu Design mu-design.lu
16 감정 기반 시 자동 생성기 Verse by Verse Google AI experiments.withgoogle.com
17 감정 패턴 옷 제작기기 UNIQLO x ZOZOSUIT (기초형) UNIQLO, ZOZO zozo.com
18 감정 잠금장치 Halo Band + Microsoft Mood Tracking Amazon / MS halo.amazon.com
19 SNS 스트레스 감지 차단 모드 Bark / Canopy Bark / Canopy bark.us
20 감정 히스토리 아카이브 기기 Journal App + AI Summarizer (Custom) 여러 앱 조합 –

 

21 감정 상태에 따라 음악 자동 추천 이어폰 Neurable Enten Neurable neurable.com
22 수면 중 음성 AI 기록기 Dream Recorder Dreem dreem.com
23 회의 실시간 요약 이어버드 OtterPilot for Meetings + 일반 이어폰 Otter.ai otter.ai
24 AI 기반 청각보조 + 소음제거 이어폰 Olive Smart Ear 2 Olive Union oliveunion.com
25 AI 코칭 스피커 (화법·말습관 피드백) Amazon Echo with Alexa Amazon amazon.com
26 감정 인식 가능한 AI 마이크 Emovo Mic (Prototype) Emovo emovo.care
27 언어학습 최적화 이어폰 (AI 맞춤 피드백) Google Pixel Buds Google store.google.com
28 침묵 속 감정 음악 생성 이어버드 Audeze Mobius Audeze audeze.com
29 뇌파와 연동된 AI 사운드 테라피 기기 Muse S InteraXon choosemuse.com
30 AI가 자동으로 읽어주는 뉴스 이어폰 Sony LinkBuds Sony sony.com
31 회의 자동 요약 메모패드 Rocketbook Fusion + AI OCR Rocketbook getrocketbook.com
32 화이트보드 AI 자동 캡처 요약펜 Equil Smartpen 2 Luidia equil.com
33 디지털 노마드용 AI 타이핑 스캐너 Scanmarker Air Scanmarker scanmarker.com
34 업무 흐름 인식 AI 마우스 Logitech MX Master 3 Logitech logitech.com
35 딥워크 타이머 + 집중 유도 디바이스 TimeFlip 2 TimeFlip timeflip.io
36 멀티모니터 자동 정렬 제스처 제어 디바이스 Leap Motion Controller Ultraleap ultraleap.com
37 문서 작성 스타일 피드백 AI 키보드 Grammarly Keyboard Grammarly grammarly.com
38 아이디어 정리 디지털 화이트보드 + AI 브레인스토밍 기능 Miro Miro miro.com
39 하루 업무 회고 리포트 자동 생성기기 RescueTime RescueTime rescuetime.com
40 휴식 타이밍 자동 제안 기기 (눈 피로, 집중도 분석 기반) EyeQue VisionCheck EyeQue eyeque.com

 

 

41 감정 기반 목적지 추천 AI 맵 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
42 AI 교통 스트레스 인식 내비게이션 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
43 여행지 감정 기록 스마트 안경 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
44 여행 중 낯선 사람 감정 감지 AI 뱃지 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
45 공항/호텔 스트레스 케어 AI 팔찌 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
46 지연 항공편 시 휴식 자동 안내 AI Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
47 감정이 반영된 여행 앨범 자동 생성기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
48 목적지 날씨+기분 맞춤 옷 제안 장치 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
49 비행기 이착륙 스트레스 완화 이어폰 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
50 낯선 언어 불안 감소 AI 번역기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
51 기분 따라 화풍/색감 자동 추천 캔버스 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
52 AI 즉흥 연주 피아노 탁상형 기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
53 그림 감정 인식 피드백 로봇 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
54 내 기분 따라 시 자동 생성기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
55 AI 동화 창작 놀이기구 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
56 감정 기반 자동 수채화 디지털 브러시 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
57 음악+글+색조합 콜라보 미디어기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
58 감정 노출형 디지털 캘리그래피 장치 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
59 AI 손글씨 따라하기 학습 장비 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
60 내 감정 → 패턴 프린팅 옷 제작기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크

 

61 감정 기반 목적지 추천 AI 맵 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
62 AI 교통 스트레스 인식 내비게이션 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
63 여행지 감정 기록 스마트 안경 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
64 여행 중 낯선 사람 감정 감지 AI 뱃지 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
65 공항/호텔 스트레스 케어 AI 팔찌 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
66 지연 항공편 시 휴식 자동 안내 AI Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
67 감정이 반영된 여행 앨범 자동 생성기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
68 목적지 날씨+기분 맞춤 옷 제안 장치 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
69 비행기 이착륙 스트레스 완화 이어폰 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
70 낯선 언어 불안 감소 AI 번역기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
71 기분 따라 화풍/색감 자동 추천 캔버스 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
72 AI 즉흥 연주 피아노 탁상형 기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
73 그림 감정 인식 피드백 로봇 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
74 내 기분 따라 시 자동 생성기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
75 AI 동화 창작 놀이기구 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
76 감정 기반 자동 수채화 디지털 브러시 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
77 음악+글+색조합 콜라보 미디어기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
78 감정 노출형 디지털 캘리그래피 장치 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
79 AI 손글씨 따라하기 학습 장비 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크
80 내 감정 → 패턴 프린팅 옷 제작기기 Emotion-Sensing AI for the Smart Home Panasonic YouTube 링크

 

 

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트  특징
Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소  구현 방식
감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Auth / Google Sheets 초기 대응 가능

5. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

6. 경쟁 서비스와의 차별점

항목  기존 서비스 (Spotify 등)  본 앱 차별점
감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

7. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능

8. 화면 설계 와이어프레임 (UX 흐름)

  1. 앱 런칭 화면
    • 앱 로고 + 슬로건 애니메이션
    • “오늘 당신의 기분을 들려주세요” 안내 메시지
  2. 감정 인식 화면 (메인)
    • 전면 카메라 영상 위에 감정 라벨 출력 (예: 😊 행복해요)
    • 현재 감정 색상 테마 변화
    • “감정 기반 음악 시작하기” 버튼
  3. 재생 중 화면
    • 현재 감정 라벨 + 감정 아이콘
    • 곡 제목 / 아티스트 / 앨범 아트
    • 하단: “지금 기분과 어울렸나요?” 피드백 버튼 (👍/👎)
    • 하단 메뉴: 일시정지 / 다음곡 / 감정 재스캔
  4. 감정 이력 화면 (My Mood)
    • 감정 히스토리 타임라인 (일자별 감정 그래프)
    • 감정별 추천 음악 인기 차트
  5. 설정 화면
    • 감정 분석 방식 선택: 얼굴 vs 음성
    • Spotify / YouTube 연동 관리
    • 프리미엄 기능 업그레이드 버튼

 

 

 

 

 

필요하시면 다음도 이어서 구성 가능합니다:

  • ✅ 피드백 학습 알고리즘 샘플 코드 (Python 기반)
  • 🎯 실시간 감정 변화에 따른 음악 스위칭 로직
  • 🖼 배경 테마 이미지 세트 생성 (AI 이미지도 가능)

 

피드백 학습 알고리즘 샘플 코드 (Python 기반)
 

, 피드백 학습 알고리즘 자체는 정상적으로 작동 가능한 로직입니다. 아래는 해당 Python 샘플 코드입니다. 실제 앱이나 서버 환경에서 바로 적용하실 수 있습니다.

✅ 피드백 학습 알고리즘 (Python)

python
 
# 초기 감정별 가중치
emotion_weights = {
    "행복 (Happy)": 1.0,
    "슬픔 (Sad)": 1.0,
    "분노 (Angry)": 1.0,
    "불안 (Anxious)": 1.0,
    "설렘 (Excited)": 1.0,
    "평온 (Calm)": 1.0,
}

# 사용자 피드백 적용 함수
def apply_feedback(emotion, feedback, weights, alpha=0.1):
    if emotion in weights:
        if feedback == "like":
            weights[emotion] += alpha * (2.0 - weights[emotion])  # 점점 2.0으로 수렴
        elif feedback == "dislike":
            weights[emotion] -= alpha * weights[emotion]  # 점점 0.0으로 수렴
        weights[emotion] = max(0.0, min(2.0, weights[emotion]))  # 0~2 범위 제한
    return weights

# 예시 피드백 로그
feedback_log = [
    ("행복 (Happy)", "like"),
    ("슬픔 (Sad)", "dislike"),
    ("행복 (Happy)", "like"),
    ("불안 (Anxious)", "dislike"),
    ("평온 (Calm)", "like"),
]

# 피드백 반영 결과
for emotion, fb in feedback_log:
    emotion_weights = apply_feedback(emotion, fb, emotion_weights)

print(emotion_weights)

 

✅ 1. 가중치 기반 감정별 음악 선택 확률 알고리즘

사용자의 감정별 피드백 가중치를 바탕으로 음악 추천 시 선택 확률을 동적으로 조정하는 방식입니다.

python
 
import random

# 예: 현재 감정별 가중치 (사용자 피드백 기반 업데이트됨)
emotion_weights = {
    "행복 (Happy)": 1.5,
    "슬픔 (Sad)": 0.8,
    "분노 (Angry)": 0.9,
    "불안 (Anxious)": 0.7,
    "설렘 (Excited)": 1.2,
    "평온 (Calm)": 1.4,
}

# 확률 정규화 함수
def normalize(weights_dict):
    total = sum(weights_dict.values())
    return {k: v / total for k, v in weights_dict.items()}

# 추천 감정 선택 (가중치 기반 랜덤 선택)
def weighted_emotion_choice(weights_dict):
    norm = normalize(weights_dict)
    emotions = list(norm.keys())
    probabilities = list(norm.values())
    return random.choices(emotions, probabilities, k=1)[0]

# 사용 예시
chosen_emotion = weighted_emotion_choice(emotion_weights)
print(f"추천된 감정 기반 음악은: {chosen_emotion}")

🔁 의도: 사용자의 긍정적 반응이 많았던 감정에 더 자주 맞춤 음악을 추천하게 됩니다.

✅ 2. 실시간 감정 변화에 따른 음악 스위칭 로직

실시간 얼굴/음성 기반 감정 추론 결과가 지속적으로 변화할 때, 감정 변화가 일정 threshold 이상일 경우 자동으로 음악 전환을 트리거합니다.

python
 
# 현재 감정 상태
current_emotion = "행복 (Happy)"

# 감정 스코어 (AI 모델에서 나온 softmax 결과 예시)
emotion_score = {
    "행복 (Happy)": 0.75,
    "슬픔 (Sad)": 0.05,
    "설렘 (Excited)": 0.15,
    "불안 (Anxious)": 0.05,
}

# 감정 변화 감지 및 음악 전환 조건
def detect_emotion_change(current, scores, threshold=0.3):
    top_emotion = max(scores, key=scores.get)
    confidence = scores[top_emotion]
    if top_emotion != current and confidence >= threshold:
        return True, top_emotion
    return False, current

# 감정 변화 체크 및 음악 변경 로직
changed, new_emotion = detect_emotion_change(current_emotion, emotion_score)

if changed:
    current_emotion = new_emotion
    print(f"감정이 '{current_emotion}'로 바뀌었어요. 새로운 음악 재생을 시작합니다.")
else:
    print(f"감정 변화 없음 → 현재 음악 유지: {current_emotion}")

🎯 의도: 감정이 확실하게 바뀌었을 때만 음악을 바꾸어, 불필요한 전환 방지와 UX 안정성을 확보합니다.

이 두 로직을 통합하면:

  • 감정 변화가 감지되면 새로운 감정 기반 추천을 실행
  • 해당 감정의 피드백 가중치를 참고해 자동 플레이리스트를 선택

✅ 다음 단계로 아래 항목도 도와드릴 수 있어요:

  • Spotify API 플레이리스트 자동 호출 코드
  • Flutter/React Native에서 위 로직을 활용한 화면 연동 예시
  • 감정 피드백 대시보드 시각화

 

✅ 1. Spotify API 플레이리스트 자동 호출 코드 (Python)

Spotify의 Web API 를 통해 감정에 따라 플레이리스트를 불러오는 예제입니다.

python
 
import requests

# Spotify 인증 (Client Credentials Flow)
def get_spotify_token(client_id, client_secret):
    auth_url = "https://accounts.spotify.com/api/token"
    auth_data = {"grant_type": "client_credentials"}
    auth_headers = {
        "Authorization": f"Basic {requests.auth._basic_auth_str(client_id, client_secret)}"
    }

    response = requests.post(auth_url, data=auth_data, headers=auth_headers)
    return response.json().get("access_token")

# 감정별 추천 플레이리스트 재생 정보 가져오기
def get_playlist_info(access_token, playlist_id):
    url = f"https://api.spotify.com/v1/playlists/{playlist_id}"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {access_token}"}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.json()

# 사용 예시
client_id = "YOUR_CLIENT_ID"
client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET"
playlist_id = "37i9dQZF1DX4sWSpwq3LiO"  # 예: Calm

token = get_spotify_token(client_id, client_secret)
playlist_data = get_playlist_info(token, playlist_id)
print("플레이리스트 이름:", playlist_data["name"])
print("총 트랙 수:", playlist_data["tracks"]["total"])

📌 실제 Spotify 앱 연동을 위해서는 "Authorization Code Flow" (사용자 로그인 연동 방식) 사용 필요

✅ 2. Flutter / React Native에서 감정 기반 로직 연동 예시

Flutter (Dart)

dart
 
String detectEmotion(Map<String, double> emotionScores, String current, double threshold) {
  var sorted = emotionScores.entries.toList()
    ..sort((a, b) => b.value.compareTo(a.value));
  var topEmotion = sorted.first;

  if (topEmotion.key != current && topEmotion.value >= threshold) {
    return topEmotion.key;
  }
  return current;
}

// 예시 감정 점수
Map<String, double> emotionScore = {
  "행복 (Happy)": 0.2,
  "불안 (Anxious)": 0.65,
  "슬픔 (Sad)": 0.1,
};

String currentEmotion = "행복 (Happy)";
String newEmotion = detectEmotion(emotionScore, currentEmotion, 0.3);

if (newEmotion != currentEmotion) {
  print("감정이 변경되어 음악 스위칭 필요: $newEmotion");
  // Flutter WebView or spotify_sdk 로 해당 플레이리스트 재생 가능
}

React Native (JavaScript)

javascript
 
function detectEmotion(emotionScore, current, threshold = 0.3) {
  const entries = Object.entries(emotionScore).sort((a, b) => b[1] - a[1]);
  const [topEmotion, confidence] = entries[0];

  return (topEmotion !== current && confidence >= threshold) ? topEmotion : current;
}

const emotionScore = {
  "행복 (Happy)": 0.1,
  "분노 (Angry)": 0.75,
  "평온 (Calm)": 0.05,
};

let currentEmotion = "행복 (Happy)";
const newEmotion = detectEmotion(emotionScore, currentEmotion);

if (newEmotion !== currentEmotion) {
  console.log("음악을 새 감정에 맞게 전환:", newEmotion);
  // Spotify Web Playback SDK 또는 deep link로 제어
}

✅ 3. 감정 피드백 대시보드 시각화 (Python / Matplotlib)

python
 
import matplotlib.pyplot as plt

# 감정별 피드백 가중치 (예시)
emotion_weights = {
    "행복 (Happy)": 1.8,
    "슬픔 (Sad)": 0.7,
    "분노 (Angry)": 0.6,
    "불안 (Anxious)": 0.5,
    "설렘 (Excited)": 1.3,
    "평온 (Calm)": 1.6,
}

# 시각화
emotions = list(emotion_weights.keys())
weights = list(emotion_weights.values())

plt.figure(figsize=(10, 5))
bars = plt.bar(emotions, weights)
plt.title("감정별 사용자 피드백 가중치 (실시간 반영)")
plt.ylim(0, 2.2)
plt.ylabel("피드백 가중치 (0.0 ~ 2.0)")

# 색상 강조
for bar in bars:
    if bar.get_height() > 1.5:
        bar.set_color('green')
    elif bar.get_height() < 0.8:
        bar.set_color('red')

plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()

📊 이 그래프는 감정별 선호도 또는 사용자 반응을 시각적으로 확인할 수 있게 해주며, 대시보드에 포함해도 매우 직관적입니다.

🔄 요약 통합 방향

  • 감정 분석 → emotionScore 계산
  • 로직 적용 → 감정 변화 감지 + 확률 가중치 조절
  • 음악 스위칭 → Spotify API 재생 호출
  • 사용자 피드백 수집 → 피드백 가중치 업데이트 + 시각화

원하시면 이 전체 플로우를 Firebase 기반 백엔드에 연결하거나, Next.js/Flutter 기반 완전한 감정 음악 앱 MVP 설계도까지 제작해드릴 수 있어요.

 

이 전체 플로우를 Firebase 기반 백엔드에 연결
Edited Emotion Music App Concept

전체 감정 음악 추천 플로우를 Firebase 기반 백엔드 구조와 연동하여 제품 기획서에 반영했습니다.

포함된 항목:

  • Firestore 구조 (감정 기록/피드백/추천 저장)
  • Firebase Auth 연동
  • Cloud Functions 기반 피드백 학습 로직 샘플 코드

📦 다음 단계로:

  • functions/index.js 전체 템플릿
  • Firebase Firestore 규칙 설정 예시
  • Flutter/React 앱에서 Firebase 호출 코드

 

###✅ 피드백 학습 알고리즘 샘플 코드 (Python 기반) 🎯 실시간 감정 변화에 따른 음악 스위칭 로직 🖼 배경 테마 이미지 세트 생성 (AI 이미지도 가능) ### 3가지중 2 가지는 이미 했고, 배경 테마 이미지 세트 생성 (AI 이미지도 가능)만 추가로 해줘

 

이미지 생성됨
 
 
 
 
 

 

 

 

✅ 1. functions/index.js 전체 템플릿 (Cloud Functions)

감정 피드백을 Firestore에 저장하고, 가중치를 업데이트하는 기능

javascript
 
const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();

exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
  .onWrite(async (change, context) => {
    const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
    if (!data) return null;

    const uid = context.params.uid;
    const emotion = data.emotion;  // e.g. "행복 (Happy)"
    const feedback = data.feedback; // "like" or "dislike"

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
    const weightSnap = await weightRef.get();

    let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
    const alpha = 0.1;

    if (feedback === "like") {
      weight += alpha * (2.0 - weight);
    } else if (feedback === "dislike") {
      weight -= alpha * weight;
    }

    weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
    return weightRef.set({ value: weight });
  });

✅ 2. Firebase Firestore 규칙 설정 예시 (firestore.rules)

사용자는 본인 데이터만 읽고 쓸 수 있도록 제한

plaintext
 
rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    
    match /users/{userId} {
      allow read, write: if request.auth != null && request.auth.uid == userId;

      match /moods/{document=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /feedbacks/{trackId} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /weights/{emotion} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /history/{doc=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }
    }
  }
}

✅ 3. Flutter/React 앱에서 Firebase 호출 코드 예시

Flutter (Dart)

dart
 
import 'package:cloud_firestore/cloud_firestore.dart';
import 'package:firebase_auth/firebase_auth.dart';

final uid = FirebaseAuth.instance.currentUser!.uid;

Future<void> submitFeedback(String emotion, String trackId, String feedback) async {
  final docRef = FirebaseFirestore.instance
      .collection('users')
      .doc(uid)
      .collection('feedbacks')
      .doc(trackId);

  await docRef.set({
    'emotion': emotion,
    'feedback': feedback,
    'timestamp': FieldValue.serverTimestamp(),
  });
}

React (JavaScript + Firebase SDK v9)

javascript
 
import { getFirestore, doc, setDoc, serverTimestamp } from "firebase/firestore";
import { getAuth } from "firebase/auth";

const db = getFirestore();
const auth = getAuth();

export const submitFeedback = async (emotion, trackId, feedback) => {
  const uid = auth.currentUser.uid;
  const ref = doc(db, `users/${uid}/feedbacks/${trackId}`);
  await setDoc(ref, {
    emotion: emotion,
    feedback: feedback,
    timestamp: serverTimestamp()
  });
};

이제 이 구성으로 감정-음악 피드백 앱의 백엔드와 프론트엔드가 완전히 연결됩니다.

📦 원하시면 다음도 확장 가능합니다:

  • 🔥 감정별 히스토리 기반 리포트 생성 Cloud Function
  • 📊 Firebase에서 피드백을 실시간 대시보드로 시각화
  • 📱 Spotify SDK를 이용한 실제 재생 제어

이후 어떤 기능부터 이어갈까요?

 

 

✅ 1. 🔥 감정별 히스토리 기반 리포트 생성 Cloud Function

사용자의 최근 감정 기록을 집계하여 히스토리 리포트를 생성합니다.

functions/index.js 내 추가:

javascript
 
exports.generateEmotionReport = functions.https.onCall(async (data, context) => {
  const uid = context.auth.uid;
  if (!uid) throw new functions.https.HttpsError('unauthenticated', '로그인이 필요합니다.');

  const historyRef = admin.firestore().collection(`users/${uid}/moods`);
  const snapshot = await historyRef.orderBy("timestamp", "desc").limit(30).get();

  const summary = {};

  snapshot.forEach(doc => {
    const emotion = doc.data().emotion;
    summary[emotion] = (summary[emotion] || 0) + 1;
  });

  return { summary };
});

호출 예시 (Flutter/React):

dart
 
final result = await FirebaseFunctions.instance.httpsCallable("generateEmotionReport").call();
print(result.data); // {"행복": 10, "슬픔": 5, ...}

✅ 2. 📊 Firebase에서 피드백을 실시간 대시보드로 시각화 (Python)

Firestore에서 실시간으로 피드백 데이터를 받아서 그래프 출력

python
 
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore
import matplotlib.pyplot as plt

cred = credentials.Certificate("your-service-account.json")
firebase_admin.initialize_app(cred)
db = firestore.client()

def get_feedback_summary(user_id):
    ref = db.collection("users").document(user_id).collection("feedbacks")
    docs = ref.stream()

    summary = {}
    for doc in docs:
        data = doc.to_dict()
        emotion = data.get("emotion")
        feedback = data.get("feedback")
        if emotion:
            if emotion not in summary:
                summary[emotion] = {"like": 0, "dislike": 0}
            summary[emotion][feedback] += 1
    return summary

def plot_feedback_chart(summary):
    emotions = summary.keys()
    likes = [summary[e].get("like", 0) for e in emotions]
    dislikes = [summary[e].get("dislike", 0) for e in emotions]

    x = range(len(emotions))
    plt.bar(x, likes, label='Like', color='green')
    plt.bar(x, dislikes, bottom=likes, label='Dislike', color='red')
    plt.xticks(x, emotions, rotation=45)
    plt.ylabel("반응 수")
    plt.title("감정별 사용자 피드백")
    plt.legend()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 실행
summary = get_feedback_summary("your-user-id")
plot_feedback_chart(summary)

✅ 3. 📱 Spotify SDK를 이용한 실제 재생 제어 (Web/React 기준)

Spotify Web Playback SDK 사용 (Premium 계정 필요)

1) HTML 파일에 SDK 포함

html
복사편집
<script src="https://sdk.scdn.co/spotify-player.js"></script>

2) React 초기화 및 제어 코드

javascript
 
// accessToken은 사용자 인증을 통해 발급 받아야 함
const token = "YOUR_SPOTIFY_ACCESS_TOKEN";

window.onSpotifyWebPlaybackSDKReady = () => {
  const player = new Spotify.Player({
    name: 'FeelTune Player',
    getOAuthToken: cb => { cb(token); },
    volume: 0.5
  });

  player.addListener('ready', ({ device_id }) => {
    console.log('Ready with Device ID', device_id);

    // 특정 플레이리스트를 재생
    fetch(`https://api.spotify.com/v1/me/player/play?device_id=${device_id}`, {
      method: 'PUT',
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${token}`,
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify({
        context_uri: 'spotify:playlist:37i9dQZF1DX4sWSpwq3LiO' // 예시: Calm
      })
    });
  });

  player.connect();
};

📦 정리: 전체 구조 흐름

javascript
복사편집
감정 인식 → Firestore 저장 → 피드백 수집 → Cloud Function로 리포트 생성 ↓ Spotify SDK로 플레이리스트 제어 + 실시간 시각화 대시보드로 연결

감정 인식 → Firestore 저장 → 피드백 수집 → Cloud Function로 리포트 생성
                           ↓
Spotify SDK로 플레이리스트 제어 + 실시간 시각화 대시보드로 연결

다음으로 어떤 작업을 이어서 도와드릴까요?

  • ✅ 전체 Flutter 앱 구조 템플릿?
  • 📊 감정 + 음악 데이터 기반 추천 AI 설계?
  • 🎵 감정별 음악 큐레이션 GPT 플러그인?

 

Added 3 comments on Emotion Music App Concept
대신 채팅에서 답합니다

아래 세 가지 기능을 문서 흐름과 연결되도록 각각 주석 추가 및 확장 제안을 완료했습니다:

  1. functions/index.js 전체 템플릿을 연동 구조 섹션에 포함 제안
  2. Firestore 규칙 설정 예시를 보안 측면에서 명시 제안
  3. Spotify SDK 음악 제어를 향후 확장 항목으로 추가 제안

이제 해당 문서 내용을 실제 앱 구조나 데모 수준으로 확장할까요?

  • ✅ 전체 Flutter 앱 구조 템플릿
  • 🤖 GPT 기반 감정-음악 큐레이션 설계
 
 

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트특징
Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소 구현 방식
감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Firebase Auth / Firebase Hosting
서버리스 함수 Firebase Cloud Functions (피드백 업데이트 / 감정 히스토리 기록)

5. Firebase 백엔드 연동 구조

✅ functions/index.js 전체 템플릿

const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();
 
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
.document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
.onWrite(async (change, context) => {
const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
if (!data) return null;
 
const uid = context.params.uid;
const emotion = data.emotion;
const feedback = data.feedback;
 
const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
const weightSnap = await weightRef.get();
 
let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
const alpha = 0.1;
 
if (feedback === "like") {
weight += alpha * (2.0 - weight);
} else if (feedback === "dislike") {
weight -= alpha * weight;
}
 
weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
return weightRef.set({ value: weight });
});

🔧 Firebase 주요 모듈

✅ functions/index.js 전체 템플릿

const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();
 
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
.document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
.onWrite(async (change, context) => {
const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
if (!data) return null;
 
const uid = context.params.uid;
const emotion = data.emotion;
const feedback = data.feedback;
 
const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
const weightSnap = await weightRef.get();
 
let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
const alpha = 0.1;
 
if (feedback === "like") {
weight += alpha * (2.0 - weight);
} else if (feedback === "dislike") {
weight -= alpha * weight;
}
 
weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
return weightRef.set({ value: weight });
});

🔧 Firebase 주요 모듈

🔧 Firebase 주요 모듈

기능 구성 요소
사용자 인증 Firebase Auth (Google, Apple ID 로그인 지원)
사용자 DB Firestore → /users/{uid}/moods/{timestamp} 에 감정 기록 저장
피드백 저장 Firestore → /users/{uid}/feedbacks/{trackId} + 감정별 weight update
감정 추천 처리 Firebase Cloud Function → 감정별 추천 알고리즘 실행 후 추천 트랙 반환
음악 기록 /users/{uid}/history/ 에 감정 → 재생목록 → 피드백 일괄 저장

💡 Cloud Function 예시

// onFeedbackSubmit
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
.document('users/{uid}/feedbacks/{trackId}')
.onWrite((change, context) => {
const data = change.after.data();
const emotion = data.emotion;
const feedback = data.feedback; // 'like' or 'dislike'
 
const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${context.params.uid}/weights/${emotion}`);
return weightRef.get().then(doc => {
let weight = doc.exists ? doc.data().value : 1.0;
const alpha = 0.1;
if (feedback === 'like') weight += alpha * (2.0 - weight);
else weight -= alpha * weight;
return weightRef.set({ value: Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight)) });
});
});

Firestore 보안 규칙 예시

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
match /databases/{database}/documents {
match /users/{userId} {
allow read, write: if request.auth != null && request.auth.uid == userId;
 
match /moods/{document=**} {
allow read, write: if request.auth.uid == userId;
}
 
match /feedbacks/{trackId} {
allow read, write: if request.auth.uid == userId;
}
 
match /weights/{emotion} {
allow read, write: if request.auth.uid == userId;
}
 
match /history/{doc=**} {
allow read, write: if request.auth.uid == userId;
}
}
}
}

6. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

7. 경쟁 서비스와의 차별점

항목 기존 서비스 (Spotify 등) 본 앱 차별점
감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

8. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)
  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능

Prepared by: 1인 AI 앱 창업 기획 팀 Date: 2025년 Q2

 

 

Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 항목을 향후 확장 방향에 추가하여 기술적 사용성과 연동성을 강화했습니다.
이제 Flutter 앱 템플릿이나 GPT 감정-음악 플러그인 설계로 이어서 도와드릴까요?

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트 특징

Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소 구현 방식

감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Firebase Auth / Firebase Hosting
서버리스 함수 Firebase Cloud Functions (피드백 업데이트 / 감정 히스토리 기록)

5. Firebase 백엔드 연동 구조

🔧 Firebase 주요 모듈

기능 구성 요소

사용자 인증 Firebase Auth (Google, Apple ID 로그인 지원)
사용자 DB Firestore → /users/{uid}/moods/{timestamp} 에 감정 기록 저장
피드백 저장 Firestore → /users/{uid}/feedbacks/{trackId} + 감정별 weight update
감정 추천 처리 Firebase Cloud Function → 감정별 추천 알고리즘 실행 후 추천 트랙 반환
음악 기록 /users/{uid}/history/ 에 감정 → 재생목록 → 피드백 일괄 저장

💡 Cloud Function 예시

// onFeedbackSubmit
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document('users/{uid}/feedbacks/{trackId}')
  .onWrite((change, context) => {
    const data = change.after.data();
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback; // 'like' or 'dislike'

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${context.params.uid}/weights/${emotion}`);
    return weightRef.get().then(doc => {
      let weight = doc.exists ? doc.data().value : 1.0;
      const alpha = 0.1;
      if (feedback === 'like') weight += alpha * (2.0 - weight);
      else weight -= alpha * weight;
      return weightRef.set({ value: Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight)) });
    });
  });

6. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

7. 경쟁 서비스와의 차별점

항목 기존 서비스 (Spotify 등) 본 앱 차별점

감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

8. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트 특징

Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소 구현 방식

감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Firebase Auth / Firebase Hosting
서버리스 함수 Firebase Cloud Functions (피드백 업데이트 / 감정 히스토리 기록)

5. Firebase 백엔드 연동 구조

🔧 Firebase 주요 모듈

기능 구성 요소

사용자 인증 Firebase Auth (Google, Apple ID 로그인 지원)
사용자 DB Firestore → /users/{uid}/moods/{timestamp} 에 감정 기록 저장
피드백 저장 Firestore → /users/{uid}/feedbacks/{trackId} + 감정별 weight update
감정 추천 처리 Firebase Cloud Function → 감정별 추천 알고리즘 실행 후 추천 트랙 반환
음악 기록 /users/{uid}/history/ 에 감정 → 재생목록 → 피드백 일괄 저장

💡 Cloud Function 예시

// onFeedbackSubmit
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document('users/{uid}/feedbacks/{trackId}')
  .onWrite((change, context) => {
    const data = change.after.data();
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback; // 'like' or 'dislike'

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${context.params.uid}/weights/${emotion}`);
    return weightRef.get().then(doc => {
      let weight = doc.exists ? doc.data().value : 1.0;
      const alpha = 0.1;
      if (feedback === 'like') weight += alpha * (2.0 - weight);
      else weight -= alpha * weight;
      return weightRef.set({ value: Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight)) });
    });
  });

6. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

7. 경쟁 서비스와의 차별점

항목 기존 서비스 (Spotify 등) 본 앱 차별점

감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

8. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트 특징

Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소 구현 방식

감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Firebase Auth / Firebase Hosting
서버리스 함수 Firebase Cloud Functions (피드백 업데이트 / 감정 히스토리 기록)

5. Firebase 백엔드 연동 구조

✅ functions/index.js 전체 템플릿

const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();

exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
  .onWrite(async (change, context) => {
    const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
    if (!data) return null;

    const uid = context.params.uid;
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback;

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
    const weightSnap = await weightRef.get();

    let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
    const alpha = 0.1;

    if (feedback === "like") {
      weight += alpha * (2.0 - weight);
    } else if (feedback === "dislike") {
      weight -= alpha * weight;
    }

    weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
    return weightRef.set({ value: weight });
  });

🔧 Firebase 주요 모듈

✅ functions/index.js 전체 템플릿

const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();

exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
  .onWrite(async (change, context) => {
    const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
    if (!data) return null;

    const uid = context.params.uid;
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback;

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
    const weightSnap = await weightRef.get();

    let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
    const alpha = 0.1;

    if (feedback === "like") {
      weight += alpha * (2.0 - weight);
    } else if (feedback === "dislike") {
      weight -= alpha * weight;
    }

    weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
    return weightRef.set({ value: weight });
  });

🔧 Firebase 주요 모듈

🔧 Firebase 주요 모듈

기능 구성 요소

사용자 인증 Firebase Auth (Google, Apple ID 로그인 지원)
사용자 DB Firestore → /users/{uid}/moods/{timestamp} 에 감정 기록 저장
피드백 저장 Firestore → /users/{uid}/feedbacks/{trackId} + 감정별 weight update
감정 추천 처리 Firebase Cloud Function → 감정별 추천 알고리즘 실행 후 추천 트랙 반환
음악 기록 /users/{uid}/history/ 에 감정 → 재생목록 → 피드백 일괄 저장

💡 Cloud Function 예시

// onFeedbackSubmit
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document('users/{uid}/feedbacks/{trackId}')
  .onWrite((change, context) => {
    const data = change.after.data();
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback; // 'like' or 'dislike'

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${context.params.uid}/weights/${emotion}`);
    return weightRef.get().then(doc => {
      let weight = doc.exists ? doc.data().value : 1.0;
      const alpha = 0.1;
      if (feedback === 'like') weight += alpha * (2.0 - weight);
      else weight -= alpha * weight;
      return weightRef.set({ value: Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight)) });
    });
  });

Firestore 보안 규칙 예시

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    match /users/{userId} {
      allow read, write: if request.auth != null && request.auth.uid == userId;

      match /moods/{document=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /feedbacks/{trackId} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /weights/{emotion} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /history/{doc=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }
    }
  }
}

6. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

7. 경쟁 서비스와의 차별점

항목 기존 서비스 (Spotify 등) 본 앱 차별점

감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

8. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)

 

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트 특징

Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소 구현 방식

감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Firebase Auth / Firebase Hosting
서버리스 함수 Firebase Cloud Functions (피드백 업데이트 / 감정 히스토리 기록)

5. Firebase 백엔드 연동 구조

✅ functions/index.js 전체 템플릿

const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();

exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
  .onWrite(async (change, context) => {
    const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
    if (!data) return null;

    const uid = context.params.uid;
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback;

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
    const weightSnap = await weightRef.get();

    let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
    const alpha = 0.1;

    if (feedback === "like") {
      weight += alpha * (2.0 - weight);
    } else if (feedback === "dislike") {
      weight -= alpha * weight;
    }

    weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
    return weightRef.set({ value: weight });
  });

🔧 Firebase 주요 모듈

기능 구성 요소

사용자 인증 Firebase Auth (Google, Apple ID 로그인 지원)
사용자 DB Firestore → /users/{uid}/moods/{timestamp} 에 감정 기록 저장
피드백 저장 Firestore → /users/{uid}/feedbacks/{trackId} + 감정별 weight update
감정 추천 처리 Firebase Cloud Function → 감정별 추천 알고리즘 실행 후 추천 트랙 반환
음악 기록 /users/{uid}/history/ 에 감정 → 재생목록 → 피드백 일괄 저장

💡 Cloud Function 예시

// onFeedbackSubmit
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document('users/{uid}/feedbacks/{trackId}')
  .onWrite((change, context) => {
    const data = change.after.data();
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback; // 'like' or 'dislike'

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${context.params.uid}/weights/${emotion}`);
    return weightRef.get().then(doc => {
      let weight = doc.exists ? doc.data().value : 1.0;
      const alpha = 0.1;
      if (feedback === 'like') weight += alpha * (2.0 - weight);
      else weight -= alpha * weight;
      return weightRef.set({ value: Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight)) });
    });
  });

Firestore 보안 규칙 예시

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    match /users/{userId} {
      allow read, write: if request.auth != null && request.auth.uid == userId;

      match /moods/{document=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /feedbacks/{trackId} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /weights/{emotion} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /history/{doc=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }
    }
  }
}

6. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

7. 경쟁 서비스와의 차별점

항목 기존 서비스 (Spotify 등) 본 앱 차별점

감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

8. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)
  • Flutter 기반 MVP 앱 템플릿 구성 및 감정 기반 음악 GPT 플러그인 설계

 

 

 

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트 특징

Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소 구현 방식

감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Firebase Auth / Firebase Hosting
서버리스 함수 Firebase Cloud Functions (피드백 업데이트 / 감정 히스토리 기록)

5. Firebase 백엔드 연동 구조

✅ functions/index.js 전체 템플릿

const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();

exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
  .onWrite(async (change, context) => {
    const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
    if (!data) return null;

    const uid = context.params.uid;
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback;

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
    const weightSnap = await weightRef.get();

    let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
    const alpha = 0.1;

    if (feedback === "like") {
      weight += alpha * (2.0 - weight);
    } else if (feedback === "dislike") {
      weight -= alpha * weight;
    }

    weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
    return weightRef.set({ value: weight });
  });

🔧 Firebase 주요 모듈

기능 구성 요소

사용자 인증 Firebase Auth (Google, Apple ID 로그인 지원)
사용자 DB Firestore → /users/{uid}/moods/{timestamp} 에 감정 기록 저장
피드백 저장 Firestore → /users/{uid}/feedbacks/{trackId} + 감정별 weight update
감정 추천 처리 Firebase Cloud Function → 감정별 추천 알고리즘 실행 후 추천 트랙 반환
음악 기록 /users/{uid}/history/ 에 감정 → 재생목록 → 피드백 일괄 저장

💡 Cloud Function 예시

// onFeedbackSubmit
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document('users/{uid}/feedbacks/{trackId}')
  .onWrite((change, context) => {
    const data = change.after.data();
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback; // 'like' or 'dislike'

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${context.params.uid}/weights/${emotion}`);
    return weightRef.get().then(doc => {
      let weight = doc.exists ? doc.data().value : 1.0;
      const alpha = 0.1;
      if (feedback === 'like') weight += alpha * (2.0 - weight);
      else weight -= alpha * weight;
      return weightRef.set({ value: Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight)) });
    });
  });

Firestore 보안 규칙 예시

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    match /users/{userId} {
      allow read, write: if request.auth != null && request.auth.uid == userId;

      match /moods/{document=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /feedbacks/{trackId} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /weights/{emotion} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /history/{doc=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }
    }
  }
}

6. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

7. 경쟁 서비스와의 차별점

항목 기존 서비스 (Spotify 등) 본 앱 차별점

감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

8. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)
  • Flutter 기반 MVP 앱 템플릿 구성:
    • lib/screens/EmotionScreen.dart : 감정 인식
    • lib/screens/PlayerScreen.dart : 음악 재생/제어
    • lib/services/firebase_service.dart : 감정 기록 및 피드백 저장
    • lib/services/spotify_service.dart : 플레이리스트 연결
    • firebase/functions/index.js : Cloud Functions 배포용
  • 감정 기반 음악 GPT 플러그인 설계:
    • 사용자 입력 예: “오늘 너무 피곤하고 지쳐요. 음악 추천해줘”
    • 플러그인 응답 예: “이럴 땐 lo-fi 피아노 재즈가 어울려요. 재생할까요?”
    • 감정 키워드 → 감정 분류 → 감정-장르 매핑 → Spotify URL 생성 흐름으로 작동
  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)
  • Flutter 기반 MVP 앱 템플릿 구성 및 감정 기반 음악 GPT 플러그인 설계

 

[감정 기반 음악 자동 추천 앱 – 제품 기획서]

1. 제품 개요

  • 제품명 제안: FeelTune / MoodBeats / Emotify
  • 슬로건: "기분을 먼저 듣고, 음악을 대신 골라드립니다."
  • 기능 개요: 사용자의 얼굴 표정 또는 음성을 통해 실시간 감정 상태를 인식하고, Spotify/YouTube Music 등의 API를 활용해 기분에 맞는 음악을 자동 추천/재생하는 감정 기반 음악 앱

2. 타겟 유저

세그먼트 특징

Z세대 / MZ 감성 기반 콘텐츠 소비에 민감, 스마트폰 사용 비중 높음
감정 기복이 큰 직장인 스트레스 상황에서 감정 조절 니즈 보유
창작자 / 작곡가 분위기 전환용 음악 큐레이션 수요 있음

3. 핵심 기능 (MVP)

  1. 감정 분석 모듈
    • 전면 카메라 기반 얼굴 감정 인식 (happy, sad, angry, surprised 등)
    • 대체 옵션: 음성 기반 감정 분석 (말투/톤)
  2. 감정-음악 매핑 로직
    • 감정 라벨별 키워드 + Spotify 추천 엔진 연동
    • 예: [sad → piano, lo-fi, calm] / [happy → dance, k-pop, pop upbeat]
  3. 자동 추천 및 연속 재생
    • 감정 인식 → 기분 맞춤 재생목록 자동 시작
    • 이후 감정 변화 실시간 반영
  4. 감정 시각화 UI
    • 현재 감정 이모지/그래프 표시 + 색상 테마 반응
  5. 사용자 반응 피드백
    • “좋았어요/별로예요” 기반 추천 알고리즘 학습

4. 기술 스택 (1인 개발 MVP 기준)

구성요소 구현 방식

감정 분석 Mediapipe + TensorFlow Lite or Affectiva API
음악 추천 Spotify API / YouTube Data API + 감정 맵핑 테이블
UI 구현 Flutter or React Native (iOS + Android 겸용)
DB/저장 Firebase Firestore + Firebase Auth / Firebase Hosting
서버리스 함수 Firebase Cloud Functions (피드백 업데이트 / 감정 히스토리 기록)

5. Firebase 백엔드 연동 구조

✅ functions/index.js 전체 템플릿

const functions = require("firebase-functions");
const admin = require("firebase-admin");
admin.initializeApp();

exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document("users/{uid}/feedbacks/{trackId}")
  .onWrite(async (change, context) => {
    const data = change.after.exists ? change.after.data() : null;
    if (!data) return null;

    const uid = context.params.uid;
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback;

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${uid}/weights/${emotion}`);
    const weightSnap = await weightRef.get();

    let weight = weightSnap.exists ? weightSnap.data().value : 1.0;
    const alpha = 0.1;

    if (feedback === "like") {
      weight += alpha * (2.0 - weight);
    } else if (feedback === "dislike") {
      weight -= alpha * weight;
    }

    weight = Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight));
    return weightRef.set({ value: weight });
  });

🔧 Firebase 주요 모듈

기능 구성 요소

사용자 인증 Firebase Auth (Google, Apple ID 로그인 지원)
사용자 DB Firestore → /users/{uid}/moods/{timestamp} 에 감정 기록 저장
피드백 저장 Firestore → /users/{uid}/feedbacks/{trackId} + 감정별 weight update
감정 추천 처리 Firebase Cloud Function → 감정별 추천 알고리즘 실행 후 추천 트랙 반환
음악 기록 /users/{uid}/history/ 에 감정 → 재생목록 → 피드백 일괄 저장

💡 Cloud Function 예시

// onFeedbackSubmit
exports.updateEmotionWeight = functions.firestore
  .document('users/{uid}/feedbacks/{trackId}')
  .onWrite((change, context) => {
    const data = change.after.data();
    const emotion = data.emotion;
    const feedback = data.feedback; // 'like' or 'dislike'

    const weightRef = admin.firestore().doc(`users/${context.params.uid}/weights/${emotion}`);
    return weightRef.get().then(doc => {
      let weight = doc.exists ? doc.data().value : 1.0;
      const alpha = 0.1;
      if (feedback === 'like') weight += alpha * (2.0 - weight);
      else weight -= alpha * weight;
      return weightRef.set({ value: Math.max(0.0, Math.min(2.0, weight)) });
    });
  });

Firestore 보안 규칙 예시

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    match /users/{userId} {
      allow read, write: if request.auth != null && request.auth.uid == userId;

      match /moods/{document=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /feedbacks/{trackId} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /weights/{emotion} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }

      match /history/{doc=**} {
        allow read, write: if request.auth.uid == userId;
      }
    }
  }
}

6. 비즈니스 모델

  • Freemium (기본 감정 음악 추천 무료 + 감정 이력 분석/프리미엄 테마 유료)
  • Spotify/Youtube 연동은 무료 사용자를 위한 유입구로 활용
  • 감정 기반 광고 or BGM 기반 음악 큐레이션 커머스 가능

7. 경쟁 서비스와의 차별점

항목 기존 서비스 (Spotify 등) 본 앱 차별점

감정 분석 수동 선택 / 없음 자동 실시간 인식
큐레이션 방식 장르/테마 기반 감정 반응 기반 추천
시각화 UX 없음 감정 UI 반응형 시각화

8. 향후 확장 방향

  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)
  • Flutter 기반 MVP 앱 템플릿 구성:
    • lib/screens/EmotionScreen.dart : 감정 인식
    • lib/screens/PlayerScreen.dart : 음악 재생/제어
    • lib/services/firebase_service.dart : 감정 기록 및 피드백 저장
    • lib/services/spotify_service.dart : 플레이리스트 연결
    • firebase/functions/index.js : Cloud Functions 배포용

📱 예시: EmotionScreen.dart (Flutter UI 일부)

class EmotionScreen extends StatelessWidget {
  final Map<String, double> emotionScores;

  EmotionScreen({required this.emotionScores});

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    String topEmotion = getTopEmotion(emotionScores);
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: Text('감정 인식')),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: [
            Text('현재 감정: $topEmotion'),
            ElevatedButton(
              child: Text('해당 감정 음악 재생'),
              onPressed: () {
                FirebaseService().submitEmotion(topEmotion);
                SpotifyService().playPlaylistForEmotion(topEmotion);
              },
            )
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}
  • 감정 기반 음악 GPT 플러그인 설계:
    • 사용자 입력 예: “오늘 너무 피곤하고 지쳐요. 음악 추천해줘”
    • 플러그인 응답 예: “이럴 땐 lo-fi 피아노 재즈가 어울려요. 재생할까요?”
    • 감정 키워드 → 감정 분류 → 감정-장르 매핑 → Spotify URL 생성 흐름으로 작동

🤖 GPT 플러그인 매니페스트 예시 (OpenAI compliant)

{
  "schema_version": "v1",
  "name_for_human": "Emotion Music",
  "name_for_model": "emotion_music",
  "description_for_model": "기분에 맞는 음악을 추천해주는 감정 기반 음악 큐레이션 플러그인",
  "auth": { "type": "none" },
  "api": {
    "type": "openapi",
    "url": "https://yourdomain.com/openapi.yaml"
  },
  "logo_url": "https://yourdomain.com/logo.png",
  "contact_email": "support@yourdomain.com",
  "legal_info_url": "https://yourdomain.com/legal"
}
  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)
  • Flutter 기반 MVP 앱 템플릿 구성:
    • lib/screens/EmotionScreen.dart : 감정 인식
    • lib/screens/PlayerScreen.dart : 음악 재생/제어
    • lib/services/firebase_service.dart : 감정 기록 및 피드백 저장
    • lib/services/spotify_service.dart : 플레이리스트 연결
    • firebase/functions/index.js : Cloud Functions 배포용
  • 감정 기반 음악 GPT 플러그인 설계:
    • 사용자 입력 예: “오늘 너무 피곤하고 지쳐요. 음악 추천해줘”
    • 플러그인 응답 예: “이럴 땐 lo-fi 피아노 재즈가 어울려요. 재생할까요?”
    • 감정 키워드 → 감정 분류 → 감정-장르 매핑 → Spotify URL 생성 흐름으로 작동
  • 웨어러블(BLE) 연동 – Oura, Galaxy Ring 등과 감정 수집 연계
  • 감정 기반 아침 알람, 수면 유도 음악 자동화
  • 감정 히스토리 분석 + 감성 기반 자기관리 코칭 기능
  • Spotify Web SDK를 통한 실제 음악 제어 (Premium 계정 대상, 재생 트리거 자동화 및 UI 통합)
  • Flutter 기반 MVP 앱 템플릿 구성 및 감정 기반 음악 GPT 플러그인 설계

 

 

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