MVP 기능 정의서
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 | MVP 기능 정의서 | |||||||||
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| 2026.01.28 ~ 02.14 기준 | MVP 범위 = 공공 데이터 수집·정제·분석·추천 결과 제공 흐름 | |||||||||
| # | 기능 카테고리 | 세부 기능명 | 기능 설명 | 담당 역할 | 우선순위 | 난이도 | 예상 기간 | 상태 | 비고 |
| F01 | 핵심 기능 | 서울 Open API 기반 상권 데이터 자동 수집 | 서울 Open API 기반 상권 데이터 자동 수집 및 정제 | 백엔드+프론트 | P0 필수 | 중간 | 2~4일 | 구현 완료 | 공공 데이터 갱신 주기와 분석 기준을 계속 관리해야 함 |
| F02 | 핵심 기능 | 매출·유동인구·경쟁도 다차원 분석 대시보드 | 매출·유동인구·경쟁도 다차원 분석 대시보드 | 백엔드+프론트 | P0 필수 | 중간 | 2~4일 | 구현 완료 | |
| F03 | 핵심 기능 | AI/ML 기반 창업 적합도 점수 산출 및 추천 | AI/ML 기반 창업 적합도 점수 산출 및 추천 | 백엔드+프론트 | P0 필수 | 중간 | 2~4일 | 구현 완료 | |
| F04 | 핵심 기능 | 지역별·업종별 상권 비교 기능 | 지역별·업종별 상권 비교 기능 | 백엔드+프론트 | P0 필수 | 중간 | 2~4일 | 구현 완료 | |
| F05 | 확장 기능 | 분석 결과 시각화 차트 제공 | 분석 결과 시각화 차트 제공 | 백엔드+프론트 | P1 중요 | 중간 | 2~4일 | 구현 완료 |
개발 일정표 (간트차트)
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 | 개발 일정표 (2026.01.28 ~ 02.14) | |||||||||||||||||||
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| 담당자 | 분야 | 역할 / 작업 | W1 | W2 | W3 | W4 | W5 | W6 | W7 | W8 | W9 | W10 | |||||||
| 전체 | 기획 | 문제 정의 및 MVP 범위 확정 | ● | ||||||||||||||||
| 백엔드 | 서버/DB | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | ● | ● | |||||||||||||||
| 프론트 | UI | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | ● | ● | |||||||||||||||
| 개발 | 핵심 기능 | 공공 데이터 수집·정제·분석·추천 결과 제공 흐름 | ● | ● | |||||||||||||||
| 개발 | 연동 | 프론트엔드와 API 연동 및 상태 흐름 검증 | ● | ● | |||||||||||||||
| 전체 | 테스트 | 주요 시나리오 테스트와 오류 수정 | ● | ||||||||||||||||
| 운영 | 배포 | GitHub 정리, 데모 배포, 포트폴리오 반영 | ● | ||||||||||||||||
| 전체 | 발표 | 기획자료, README, 발표 Q&A 정리 | ● | ● |
팀 역할 분담표
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 | 팀 역할 분담표 | |||||||
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| 프로젝트 성격에 맞춘 역할과 산출물 정리 | 기간: 2026.01.28 ~ 02.14 | |||||||
| 학과 / 전공 | 역할 | 인원 | 기여도 | 주요 업무 상세 | 주요 산출물 | 협업 도구 | 비고 |
| 컴퓨터공학 / 소프트웨어 | 백엔드 개발 | 1명 | 주담당 | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | API, DB 구조, 서버 로직, 배포 기록 | GitHub, 터미널, API 테스트 | 핵심 |
| 컴퓨터공학 / 소프트웨어 | 프론트엔드 개발 | 1명 | 주담당 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 화면, 컴포넌트, 반응형 UI | GitHub, Figma, 브라우저 | 핵심 |
| 데이터 / AI | 데이터·AI 로직 | 0~1명 | 프로젝트별 | 데이터 수집, 정제, 추천/판단 기준 설계 | 분석 기준, 모델/규칙, 검증 로그 | Python, Notebook, 문서 | 해당 시 |
| 기획 / PM | 서비스 기획 | 1명 | 보조 | 공공 API 데이터의 결측치·이상치 때문에 분석 결과의 신뢰도가 흔들릴 수 있음 | 기능 정의서, 일정표, Q&A | Excel, Notion | 발표 |
| 디자인 / UX | UI/UX 설계 | 0~1명 | 보조 | 사용자 흐름과 화면 구조 정리 | 화면 체크리스트, 와이어프레임 | Figma | 해당 시 |
수익 모델 & 비용 계획
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 | 수익 모델 & 비용 계획 | ||||||
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| 포트폴리오 프로젝트 기준의 확장 가능 모델입니다. 실제 매출 수치는 추정이며 검증이 필요합니다. | ||||||
| 수익 모델 | 단계 | 대상 | 가격대 | 주요 제공 기능 | 예상 전환율 | 비고 |
| 포트폴리오 데모 | 현재 | 채용 담당자/면접관 | 무료 | 데모, GitHub, 기획자료 제공 | 해당 없음 | 취업 포트폴리오 목적 |
| 운영형 SaaS | 확장 | 창업 후보 지역을 비교하거나 상권 데이터를 빠르게 해석하려는 예비 창업자 | 추정 필요 | 공공 데이터 수집·정제·분석·추천 결과 제공 흐름 | 확인 필요 | 지역 상권 분석, 창업 입지 추천, 공공 데이터 시각화 서비스로 확장 가능 |
| B2B/교육용 패키지 | 확장 | 학교/동아리/소규모 조직 | 협의 | 관리 기능, 문서화, 배포 지원 | 확인 필요 | 프로젝트 성숙도에 따라 판단 |
| MVP 개발 예상 비용 | ||||||
| 비용 항목 | 분류 | 월 비용 (예상) | 프로젝트 기간 합계 | 무료 대안 | 비고 | |
| GitHub | 코드 관리 | 무료 | 무료 | Free Plan | 공개 저장소 기준 | |
| Oracle Cloud/Dothome | 배포 | 무료~소액 | 확인 필요 | 무료 티어 | 운영 환경별 차이 | |
| AI/API 사용료 | 외부 API | 사용량 기반 | 확인 필요 | 무료 할당량 | KIS/상권/음악 프로젝트 중심 | |
| 도메인/DNS | 운영 | 무료 | 무료 | DuckDNS | 현재 포트폴리오 운영 기준 |
기능별 팀 투입 계획
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 | 기능별 팀 투입 계획 | |||||||||||||||
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| 역할: ● 주담당 ○ 보조 - 없음 | 공수는 포트폴리오 정리용 추정치 | |||||||||||||||
| 기능 ID | 카테고리 | 기능명 | 백엔드 담당 | 공수(h) | 프론트 담당 | 공수(h) | UI/UX | 공수(h) | 기획/PM | 공수(h) | 문서화 | 공수(h) | 합계(h) | 작업 내용 (백엔드) | 작업 내용 (프론트/기획) |
| F01 | 핵심 | 서울 Open API 기반 상권 데이터 자동 수집 | ● | 5 | ○ | 5 | ○ | 2 | ○ | 2 | ○ | 2 | 16 | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI |
| F02 | 핵심 | 매출·유동인구·경쟁도 다차원 분석 대시보드 | ● | 6 | ● | 6 | ○ | 2 | ○ | 2 | ○ | 2 | 20 | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI |
| F03 | 핵심 | AI/ML 기반 창업 적합도 점수 산출 및 추천 | ○ | 8 | ● | 8 | ○ | 2 | ○ | 2 | ○ | 2 | 24 | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI |
| F04 | 핵심 | 지역별·업종별 상권 비교 기능 | ● | 4 | ○ | 4 | ○ | 2 | ○ | 2 | ○ | 2 | 12 | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI |
| F05 | 확장 | 분석 결과 시각화 차트 제공 | ● | 5 | ● | 5 | ○ | 2 | ○ | 2 | ○ | 2 | 16 | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI |
학과별 팀 구성
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 학과별 팀 구성 | |||||||||||||||
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| 프로젝트에 필요한 전공 계열과 역할을 정리합니다. | |||||||||||||||
| 구분 | 학과 | 핵심 담당 업무 | 필요 인원 | 비고 | |||||||||||
| 필수 | 컴퓨터공학 / 소프트웨어 | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 / 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 1~2명 | 핵심 | |||||||||||
| 권장 | 데이터사이언스 / 통계 | 데이터 분석, 추천 기준, 검증 지표 설계 | 0~1명 | 데이터 프로젝트 중심 | |||||||||||
| 권장 | 디자인 / UX | 사용자 흐름, 화면 설계, 시각화 개선 | 0~1명 | UI 개선 | |||||||||||
| 선택 | 경영 / 기획 | 시장성, 수익 모델, 발표 스토리 정리 | 0~1명 | 발표 자료 |
기획 회의록
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 기획 회의록 | |||||||||||
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| 프로젝트 진행 단계별 결정 사항을 기록합니다. | |||||||||||
| No | 날짜 | 회의 유형 | 참석 분야 | 회의 주제 | 결정 사항 | 담당 | 다음 액션 | 완료 여부 | |||
| 1 | 2026.01.28 | 킥오프 | 전체 | 문제 정의와 MVP 범위 확정 | 공공 API 데이터의 결측치·이상치 때문에 분석 결과의 신뢰도가 흔들릴 수 있음 | 전체 | 핵심 기능 목록 작성 | 완료 | |||
| 2 | 개발 초반 | 기술 설계 | 백엔드/프론트 | 데이터 구조와 화면 흐름 결정 | 공공 데이터 수집·정제·분석·추천 결과 제공 흐름 | 개발 | API와 UI 연결 | 완료 | |||
| 3 | 개발 중반 | 중간 점검 | 전체 | 기능 구현 현황과 문제 해결 | 문제: 공공 API 데이터는 형식이 일정하지 않고 결측치와 이상치가 섞여 있어 그대로 분석에 사용하기 어려웠습니다. 데이터가 많아질수록 응답 속도와 분석 기준의 일관성도 문제가 됐습니다. | 전체 | 트러블슈팅 정리 | 완료 | |||
| 4 | 정리 단계 | 발표/문서 | 전체 | GitHub, 데모, 포트폴리오 문서화 | README와 기획자료를 공개 가능한 범위로 정리 | 전체 | 포트폴리오 반영 | 완료 |
UI 기획 체크리스트
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 UI 기획 체크리스트 | |||||||||||||
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| 화면별 UI 구성과 개발 연계 포인트를 정리합니다. | |||||||||||||
| No | 화면 구분 | 화면명 | 담당 분야 | 주요 컴포넌트 / UI 요소 | 디자인 요구사항 | 상태 | 개발 연계 | 완료 여부 | |||||
| 1 | 핵심 화면 | 메인/대시보드 | 프론트/디자인 | 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스의 메인/대시보드 화면 | 정보가 겹치지 않고 핵심 행동이 먼저 보이도록 구성 | 완료 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 완료 | |||||
| 2 | 핵심 화면 | 목록/검색 | 프론트/디자인 | 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스의 목록/검색 화면 | 정보가 겹치지 않고 핵심 행동이 먼저 보이도록 구성 | 완료 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 완료 | |||||
| 3 | 핵심 화면 | 상세/결과 | 프론트/디자인 | 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스의 상세/결과 화면 | 정보가 겹치지 않고 핵심 행동이 먼저 보이도록 구성 | 완료 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 완료 | |||||
| 4 | 핵심 화면 | 입력/관리 | 프론트/디자인 | 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스의 입력/관리 화면 | 정보가 겹치지 않고 핵심 행동이 먼저 보이도록 구성 | 완료 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 완료 | |||||
| 5 | 핵심 화면 | 오류/빈 상태 | 프론트/디자인 | 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스의 오류/빈 상태 화면 | 정보가 겹치지 않고 핵심 행동이 먼저 보이도록 구성 | 점검 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 완료 | |||||
| 6 | 핵심 화면 | 모바일 반응형 | 프론트/디자인 | 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스의 모바일 반응형 화면 | 정보가 겹치지 않고 핵심 행동이 먼저 보이도록 구성 | 점검 | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | 완료 |
Q&A 예상 질문
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 Q&A 예상 질문 & 모범 답변 | ||||||||||
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| 발표 또는 면접에서 받을 수 있는 질문과 답변을 정리합니다. | ||||||||||
| No | 카테고리 | 난이도 | 예상 질문 | 모범 답변 | ||||||
| 1 | 서비스/기획 | ★★★ | 이 프로젝트가 해결하려는 핵심 문제는 무엇인가요? | 공공 API 데이터의 결측치·이상치 때문에 분석 결과의 신뢰도가 흔들릴 수 있음 | ||||||
| 2 | 기술/개발 | ★★★ | 백엔드 관점에서 가장 중요하게 설계한 부분은 무엇인가요? | Spring Boot API, 데이터 정제, MySQL 저장 구조 | ||||||
| 3 | 기술/개발 | ★★ | 프론트엔드 관점에서 사용성을 어떻게 고려했나요? | 지도 기반 상권 선택, 점수 카드, 차트 UI | ||||||
| 4 | 데이터/운영 | ★★★ | 데이터나 상태가 어긋나는 문제는 어떻게 줄였나요? | 수집, 정제, 저장, 분석 단계를 분리하고 각 단계에서 검증 기준을 두었습니다. 결측치 처리와 이상치 제거 기준을 정리한 뒤 DB에 저장하고, 자주 조회되는 분석 결과는 재사용할 수 있도록 흐름을 최적화했습니다. | ||||||
| 5 | 보안/운영 | ★★ | 공개 저장소에 올릴 때 어떤 점을 조심했나요? | API Key, DB 비밀번호, 운영 환경 파일, 실제 사용자 데이터는 제외하고 README와 예시 설정 중심으로 공개했습니다. | ||||||
| 6 | 확장성 | ★★ | 앞으로 개선한다면 무엇을 먼저 하겠나요? | 공공 데이터 갱신 주기와 분석 기준을 계속 관리해야 함 |
예산 & 비용 계획
| 데이터 기반 AI 상권 분석 및 추천 서비스 예산 & 비용 계획 | |||||||||
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| 포트폴리오 데모 운영 기준의 예상 비용입니다. 실제 비용은 사용량과 배포 환경에 따라 달라질 수 있습니다. | |||||||||
| No | 항목 | 구분 | 월 비용 | 연간 비용 | 무료 플랜 | 비고 | |||
| 1 | GitHub | 코드 관리 | 무료 | 무료 | O | 공개 저장소 | |||
| 2 | Oracle Cloud / Dothome | 배포 | 무료~소액 | 확인 필요 | O | 현재 데모 운영 기준 | |||
| 3 | DuckDNS | 도메인 | 무료 | 무료 | O | 서브도메인 사용 | |||
| 4 | DB / 스토리지 | 데이터 | 무료~소액 | 확인 필요 | △ | 프로젝트별 데이터 크기에 따라 변동 | |||
| 5 | 외부 API | API | 사용량 기반 | 확인 필요 | △ | AI/공공/금융 API 사용 시 | |||
| 6 | 모니터링/백업 | 운영 | 무료~소액 | 확인 필요 | △ | 서비스 확장 시 필요 |