PostgreSQL + Apache AGE에 식품-바이오마커 관계 추가:
1. schema_food_biomarker.sql
- foods 테이블: 식품 마스터 (염증 유발/항염증)
- biomarkers 테이블: IL-1β, CRP 등 바이오마커
- food_biomarker_effects: 식품-바이오마커 관계
- disease_biomarker_association: 질병-바이오마커 연결
- v_il1beta_increasing_foods 뷰: IL-1β 증가 식품 목록
- get_foods_to_avoid() 함수: 질병별 피해야 할 식품
2. age_food_graph.py
- Apache AGE 그래프 노드 생성 (Food, Biomarker, Disease)
- 관계 생성 (INCREASES, DECREASES, ASSOCIATED_WITH)
- PostgreSQL 테이블 → Cypher 그래프 변환
3. import_il1beta_foods.py
- PubMed 검색 결과 기반 식품 데이터 자동 입력
- 10개 식품 데이터 (7개 염증 유발 + 3개 항염증)
- 근거 논문 PMID 포함 (36776889, 40864681 등)
4. il1beta_proinflammatory_foods_research.py
- PubMed 검색: 고지방, 고당, 가공육, 적색육, 알코올
- 24개 논문 분석
- 카테고리별 분류 및 메커니즘 분석
활용:
- NAFLD 환자 식이 지도 (고지방식 금지)
- 관절염 환자 항염증 식단 (오메가-3 권장)
- 근거 기반 영양 상담 (PubMed PMID 제시)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
- product_master 테이블: 제품 마스터 (바코드, 이름, 성분, 태그)
- product_categories: 제품 카테고리 22개 (진통제, 소화제 등)
- product_category_mapping: 다대다 매핑 (하나의 제품이 여러 카테고리)
- disease_codes: 질병 코드 ICD-10 12개
- disease_product_mapping: 질병-제품 매핑
- 샘플 제품 3개 추가 (탁센, 베아제, 마그비맥스)
- BARCODE 컬럼 95.79% 보유율 확인
- 온톨로지 기반 추천 시스템 설계 문서
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
- get_sqlite_connection() 메서드 추가
- mileage.db 자동 생성 및 스키마 초기화
- Row Factory 설정으로 dict 형태 결과 반환
- check_same_thread=False로 멀티스레드 지원
- close_all()에 SQLite 연결 종료 로직 추가
- PyQt5 POS 판매 조회 GUI (Phase 1 완료)
- Flask API 서버 스켈레톤 (Phase 2 준비)
- SQLite 마일리지 DB 스키마 설계
- 프로젝트 문서 및 README 추가
- 기본 디렉터리 구조 생성
Phase 1: POS 판매 내역 조회 GUI 완료
Phase 2: QR 토큰 생성 및 마일리지 적립 (예정)
Phase 3: 카카오 로그인 연동 (예정)
Phase 4: 마일리지 시스템 완성 (예정)
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.5 <noreply@anthropic.com>
