1. emotion_tracking 테이블 수정 (운동/행동 포함)

DROP TABLE emotion_tracking CASCADE CONSTRAINTS;

CREATE TABLE emotion_tracking (
    id         NUMBER PRIMARY KEY,
    user_id    VARCHAR2(50) NOT NULL,
    tracked_date DATE NOT NULL,
    summary    CLOB NOT NULL,
    exercise_count NUMBER DEFAULT 0,  -- 해당 날짜의 운동 횟수 (추적 가능)
    meditation_count NUMBER DEFAULT 0, -- 명상 횟수 (추적 가능)
    reading_count NUMBER DEFAULT 0, -- 독서 횟수
    created_at TIMESTAMP DEFAULT SYSTIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE
);

• exercise_count, meditation_count, reading_count → 사용자가 특정 행동을 얼마나 했는지 기록
• 이 데이터를 이용해서 "저번 주보다 운동을 2회 더 했어요!" 같은 피드백 제공 가능

2. user_habits 테이블 추가 (사용자의 활동 기록)

CREATE TABLE user_habits (
    id          NUMBER PRIMARY KEY,
    user_id     VARCHAR2(50) NOT NULL,
    habit_name  VARCHAR2(50) NOT NULL CHECK (habit_name IN ('운동', '독서', '명상', '기타')),
    habit_count NUMBER DEFAULT 0, -- 습관 반복 횟수
    last_tracked_date DATE NOT NULL, -- 최근 활동 날짜
    created_at  TIMESTAMP DEFAULT SYSTIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE
);

• 사용자가 어떤 행동을 얼마나 반복했는지 저장
• "이번 달 명상을 5번 하셨어요!" 같은 피드백을 줄 수 있음

3. emotion_behavior_summary 테이블 추가 (감정과 행동 통계)

CREATE TABLE emotion_behavior_summary (
    id          NUMBER PRIMARY KEY,
    user_id     VARCHAR2(50) NOT NULL,
    start_date  DATE NOT NULL,
    end_date    DATE NOT NULL,
    mood_trend  VARCHAR2(255),  -- "월요일이 가장 우울했어요", "수요일이 가장 행복했어요"
    behavior_analysis CLOB,  -- "운동을 하면 감정이 개선되는 경향이 있어요"
    created_at  TIMESTAMP DEFAULT SYSTIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(user_id) ON DELETE CASCADE
);

• 감정과 행동 간의 연관성을 분석하고 주간/월간 피드백을 제공할 수 있음

4. emotion_alerts 테이블 수정 (사용자 맞춤 피드백 추가)

ALTER TABLE emotion_alerts ADD COLUMN personalized_message CLOB;

• AI가 "지난 한 달 동안 월요일이 특히 더 우울했어요! 내일은 좋아하는 음악을 들어보는 건 어떨까요?" 같은 메시지를 전송 가능

추가된 기능 요약

✅ 운동, 독서, 명상 같은 행동 데이터를 분석