🚀 1. 기획 단계의 세부적인 진행 순서
📌 목표: 앱 개발을 시작하기 전에 "무엇을 만들지" 명확하게 정리하고, 프로젝트 방향을 정의하는 단계
✔ 단순한 아이디어 정리가 아니라, 시장 조사 → 기능 정의 → 목표 설정 → 일정 수립까지 포함
✅ 1-1. 아이디어 구체화
📌 "어떤 문제를 해결할 것인지?"
✔ 핵심 질문:
- 이 앱이 해결하려는 문제는 무엇인가?
- 현재 사용자들이 겪는 불편함은 무엇인가?
- 경쟁 앱과 차별화되는 점은?
✔ 실행할 작업:
- 아이디어 브레인스토밍 (팀 회의)
- 서비스 목적 정의
- 프로젝트의 핵심 가치 & 미션 정리
✔ 산출물:
📌 아이디어 개요 문서 (앱의 핵심 목표 & 해결하려는 문제 정리)
📌 예시: "기존 세무 상담은 세무사 예약이 필요하고, 비용이 많이 든다. 우리는 AI를 활용해 세무 법령을 기반으로 자동 응답하는 상담 시스템을 만든다."
✅ 1-2. 시장 조사 & 경쟁사 분석
📌 "유사한 서비스가 있는지 조사하고, 차별점 분석"
✔ 핵심 질문:
- 경쟁 앱(유사 서비스)은 무엇이 있고, 어떻게 운영되고 있는가?
- 사용자들은 기존 서비스에서 어떤 불편을 겪고 있는가?
- 현재 시장에서 중요한 기능과 트렌드는?
✔ 실행할 작업:
- 국내/해외 경쟁사 조사
- 기존 유사 앱 다운로드 후 사용해보기 (벤치마킹)
- 고객 리뷰 분석 (사용자들이 원하는 기능 파악)
- 차별화 전략 세우기
✔ 산출물:
📌 시장 조사 보고서 (경쟁 서비스 비교 분석, 차별점 정리)
📌 예시:
- 경쟁 서비스: A 세무 상담 앱 (사람이 답변) / B 법률 검색 앱 (검색 기능만 제공)
- 차별화 포인트: "우리 앱은 AI를 활용한 자동 세무 상담 기능을 제공한다."
✅ 1-3. 타겟 사용자 정의 (고객 분석)
📌 "이 앱을 사용할 주요 고객을 정의"
✔ 핵심 질문:
- 이 앱을 사용할 주 고객층(타겟)은 누구인가?
- 연령대, 직업, 관심사, 세무 지식 수준은?
- 어떤 사용 사례(Use Case)가 있는가?
✔ 실행할 작업:
- 고객 페르소나(Persona) 작성 (사용자 특징 분석)
- 주요 사용 사례(Scenario) 정리
✔ 산출물:
📌 사용자 페르소나 문서 (예: "소규모 사업자, 세금 신고를 직접 하는 사람")
📌 사용 시나리오 정의 ("세금 신고 기간에 AI에게 질문하는 사용 사례")
📌 예시:
- 타겟 사용자: 30~50대 자영업자, 프리랜서, 스타트업 대표
- 사용 시나리오: "세금 신고 기간에 AI에게 질문하여, 필요한 정보를 빠르게 얻는다."
✅ 1-4. 핵심 기능 선정 (MVP 정의)
📌 "최소 기능 제품(MVP, Minimum Viable Product) 결정"
✔ 핵심 질문:
- 이 앱에서 반드시 필요한 핵심 기능은 무엇인가?
- 출시 전에 포함해야 할 필수 기능 vs. 추후 추가할 기능?
✔ 실행할 작업:
- 모든 기능을 나열하고, 중요도에 따라 분류
- "필수 기능"과 "향후 추가 기능"을 구분
- MVP(최소 기능 제품) 정의
✔ 산출물:
📌 기능 정의 문서 (필수 기능 + 향후 추가할 기능 정리)
📌 예시:
- 필수 기능 (MVP):
- 세법 검색 기능
- AI 기반 세금 Q&A (사용자가 질문 입력 → 법령에서 답변 찾기)
- 추후 추가 기능:
- 음성 질문 지원
- 맞춤형 세무 리포트 제공
✅ 1-5. 비즈니스 모델(BM) 설정
📌 "이 앱이 어떻게 수익을 창출할 것인지 결정"
✔ 핵심 질문:
- 무료 서비스인가? 유료화할 계획인가?
- 광고, 구독 모델, 유료 결제 중 어떤 방식이 적절한가?
✔ 실행할 작업:
- 수익 모델 조사
- 수익 모델별 장단점 비교
- 최적의 비즈니스 모델(BM) 결정
✔ 산출물:
📌 비즈니스 모델 캔버스(BMC, Business Model Canvas)
📌 예시:
- 초기 무료 모델 + 프리미엄 기능 유료화
- 기본적인 세법 검색은 무료
- 맞춤형 상담 기능은 유료 구독 모델 적용
✅ 1-6. 프로젝트 일정 & 예산 수립
📌 "전체 개발 일정을 계획하고, 필요한 예산을 설정"
✔ 핵심 질문:
- 언제까지 개발을 완료해야 하는가?
- 개발, 디자인, 마케팅 비용은 얼마나 필요한가?
✔ 실행할 작업:
- 개발 일정(마일스톤) 설정
- 필요 예산(서버 비용, 개발 인력, 마케팅 비용 등) 산출
- 리소스(인력, 기술 스택) 정리
✔ 산출물:
📌 프로젝트 일정표 (Gantt Chart)
📌 예산 계획서
📌 예시:
- 개발 일정:
- 1개월: 기획 & 디자인
- 3개월: 개발
- 1개월: 테스트 & 배포
- 예산:
- 서버 비용: 월 30만 원
- AI API 비용: 월 50만 원
- 마케팅 예산: 200만 원
🚀 차별성 요약
✅ AI 기반 자동 세무 상담으로 기존 세무사 예약 시스템보다 빠르고 저렴한 솔루션 제공
✅ 기존 법률 검색 앱과 달리 즉각적인 AI 답변 및 맞춤형 세무 분석 기능 포함
✅ 사용자 친화적 UI/UX 및 검색 최적화된 데이터베이스 구축
✅ 단계별 구독 모델을 적용해, 무료 사용자와 유료 사용자 모두 만족할 수 있는 비즈니스 모델 구현
2. 화면 기획 & UX/UI 디자인 단계 (앱 디자인 설계)
📌 사용자가 실제로 보게 될 화면을 설계하는 단계
➡ 기획 단계에서 정의한 기능을 바탕으로, 앱의 UX(사용자 경험)와 UI(사용자 인터페이스)를 구체적으로 설계
➡ 앱의 동작 흐름과 사용자가 어떻게 상호작용하는지 시각적으로 표현하는 과정
✅ 2-1. 화면 기획 (와이어프레임 작성)
📌 앱의 화면 구조를 대략적으로 설계
➡ 개발하기 전에 화면 레이아웃을 스케치하고, 기능 배치 및 사용자 이동 경로를 시각적으로 정리
✔ 핵심 질문:
- 앱의 메인 화면(홈 화면)에 어떤 요소들이 포함될까?
- 사용자는 어떤 버튼을 눌러 어디로 이동할까?
- 입력창, 버튼, 메뉴의 배치는 어떻게 될까?
- 모바일 vs. 태블릿 vs. 웹 화면 크기를 고려해야 할까?
✔ 실행할 작업:
- 와이어프레임(Wireframe) 제작
- 사용자 이동 흐름(User Flow) 설계
- 주요 화면 리스트 작성 (예: 로그인, 메인 페이지, 설정 페이지 등)
✔ 산출물:
📌 와이어프레임 (앱 화면 구조도, Figma 또는 Adobe XD로 제작)
📌 화면 플로우 차트 (사용자 이동 경로 다이어그램)
📌 예시:
- 홈 화면 → 질문 입력 → AI 답변 출력
- 버튼 클릭 시 세법 조항 상세 내용 보기
✔ 와이어프레임 예제 (Figma, Sketch, Adobe XD 사용 가능)
+---------------------------------------------------+
| [홈 화면] |
|---------------------------------------------------|
| 검색창: "세법 관련 질문을 입력하세요" |
| [질문 입력] |
| [검색 버튼] |
|---------------------------------------------------|
| 최근 질문 |
| - 법인세율은 몇 %인가? |
| - 소득세 신고 기한은 언제까지? |
+---------------------------------------------------+✅ 2-2. UX(사용자 경험) 설계
📌 사용자가 앱을 편리하게 사용할 수 있도록 설계
➡ 단순한 디자인이 아니라, 사용자가 어떤 동선으로 앱을 사용할지 고민
✔ 핵심 질문:
- 사용자는 이 앱을 어떻게 사용할까?
- 버튼을 누르면 예상한 대로 동작할까?
- 검색 결과가 한눈에 보기 쉽게 구성되어 있을까?
- FAQ / 자동완성 기능을 제공하면 편할까?
✔ 실행할 작업:
- 사용자 동선 최적화 (사용자가 최소 클릭으로 원하는 정보를 찾을 수 있도록)
- 페이지 로딩 속도 & 성능 고려
- 모바일 앱 vs. 웹 앱 최적화 차이점 분석
- 사용성 테스트(UX 테스트) 진행
✔ 산출물:
📌 사용자 시나리오 (Use Case 작성, 사용자 행동 정의)
📌 UX 테스트 보고서 (사용자 피드백 반영 결과)
📌 예시:
- 사용자 A: "앱을 열고 검색창에 '법인세율'을 입력 후 검색 버튼을 누른다."
- 사용자 B: "홈 화면에서 인기 질문 리스트를 보고 클릭하여 세법 정보를 확인한다."
✅ 2-3. UI(사용자 인터페이스) 디자인
📌 앱의 시각적인 요소(디자인)를 설계
➡ 색상, 버튼 디자인, 아이콘, 폰트 등을 결정하여 직관적인 UI를 만들기
✔ 핵심 질문:
- 앱의 메인 컬러는 무엇으로 할까? (예: 신뢰감을 주는 블루 계열)
- 버튼 크기와 배치는 사용자 입장에서 편리할까?
- 아이콘을 추가하면 사용성이 향상될까?
- 텍스트 가독성을 높이기 위해 폰트 크기를 조정할 필요가 있을까?
✔ 실행할 작업:
- UI 디자인 시안 제작 (Figma, Adobe XD 활용)
- 버튼, 입력창, 리스트 등 UI 컴포넌트 디자인
- 컬러 팔레트 & 폰트 스타일 가이드 정리
✔ 산출물:
📌 UI 디자인 시안 (Figma, Sketch, Adobe XD 등으로 제작)
📌 스타일 가이드 (색상, 버튼 디자인, 폰트 가이드)
📌 예시:
- 기본 색상: 블루 (#007AFF) → 신뢰감을 주는 색상
- 버튼 디자인: 둥근 모서리, 그림자 효과 추가하여 직관적 클릭 유도
- 입력창: "질문을 입력하세요" 플레이스홀더 추가
✔ UI 디자인 예제 (Figma 시안 예시)
---------------------------------------------------
| [🔍 검색창] "세법 관련 질문을 입력하세요" |
| [📌 검색 버튼] |
---------------------------------------------------
| 📌 인기 질문 목록 |
| - 법인세율은 몇 %인가? |
| - 소득세 신고 기한은 언제까지? |
---------------------------------------------------✅ 2-4. 프로토타입 제작 & 사용자 피드백 반영
📌 실제 사용자들이 사용할 수 있도록 프로토타입 제작
➡ 정적인 디자인이 아니라, 클릭할 수 있는 시뮬레이션을 만들어 테스트
✔ 핵심 질문:
- 사용자가 UI를 직관적으로 이해할 수 있는가?
- 버튼을 클릭했을 때 예상한 동작이 이루어지는가?
- 불편한 점은 없는가?
✔ 실행할 작업:
- Figma, Adobe XD로 인터랙티브 프로토타입 제작
- 사용자 테스트 진행 (클릭 테스트, 반응 속도 점검)
- 사용자 피드백을 기반으로 UI/UX 개선
✔ 산출물:
📌 프로토타입 (클릭 가능한 디자인 파일, Figma 활용)
📌 사용자 피드백 문서 (UX 개선 사항 정리)
📌 예시:
- 초기 디자인에서 검색창이 너무 작아 사용자가 불편함을 느꼈음 → 크기 확대
- "질문 입력창에 자동완성 기능 추가 요청" → 개선 반영
🚀 최종 정리 (UX/UI 디자인 상세 진행 순서)
| 단계 | 설명 | 산출물 |
| 1. 화면 기획 | 와이어프레임 제작, 화면 플로우 정리 | 와이어프레임, 사용자 이동 경로 |
| 2. UX 설계 | 사용성 테스트, 사용자 동선 최적화 | 사용자 시나리오, UX 테스트 결과 |
| 3. UI 디자인 | 버튼, 입력창, 컬러 팔레트, 스타일 가이드 제작 | UI 디자인 시안, 스타일 가이드 |
| 4. 프로토타입 제작 | 클릭 가능한 프로토타입, 사용자 테스트 진행 | Figma 프로토타입, 피드백 문서 |
🚀 3. 개발 환경 구축 & 아키텍처 설계 (개발 준비 단계)
📌 "앱을 개발하기 전에 개발 환경을 설정하고, 전체적인 시스템 구조를 설계하는 단계"
➡ 이 단계가 중요한 이유?
- 개발을 시작하기 전에 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스(DB), 서버 구조를 설계해야 한다.
- 개발 도중 아키텍처를 변경하면 비용과 시간이 많이 들기 때문에 초기에 확실하게 잡아야 함.
- 팀 개발이라면 코딩 스타일 가이드, Git 협업 방식, 배포 전략까지 미리 정해야 효율적임.
✅ 3-1. 기술 스택(Tech Stack) 결정
📌 "어떤 기술을 사용할지 선택하는 단계"
✔ 핵심 질문:
- 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스(DB)는 어떤 기술로 개발할까?
- 서버는 클라우드(AWS, GCP, Azure)에서 운영할까?
- 모바일 앱은 네이티브(Swift/Kotlin)로 개발할까, 크로스플랫폼(Flutter/React Native)으로 개발할까?
✔ 실행할 작업:
- 최신 기술 트렌드 조사
- 프로젝트 규모에 맞는 기술 선택
- 개발자가 익숙한 기술 vs. 효율성이 높은 기술 비교
✔ 산출물:
📌 기술 스택 문서 (Tech Stack Overview)
📌 예시:
| 분야 | 선택 기술 |
| 프론트엔드 | React Native (모바일 앱) |
| 백엔드 | FastAPI (Python) |
| 데이터베이스(DB) | PostgreSQL |
| 벡터DB (RAG용) | FAISS |
| AI 모델 | OpenAI GPT-4 API |
| 클라우드 인프라 | AWS EC2, S3 |
| 버전 관리(Git) | GitHub + GitFlow 전략 |
✅ 3-2. 시스템 아키텍처 설계
📌 "앱의 전체적인 구조(아키텍처)를 정의하는 단계"
➡ 데이터 흐름과 API 요청 처리를 고려하여 시스템을 설계
✔ 핵심 질문:
- 사용자의 요청이 어떻게 처리될까? (예: 검색 → AI 분석 → 응답)
- 프론트엔드와 백엔드는 어떻게 통신할까? (REST API, GraphQL)
- 데이터베이스(DB) 구조는 어떻게 설계할까?
✔ 실행할 작업:
- 프론트엔드 ↔ 백엔드 API 구조 설계
- 데이터베이스 ERD(Entity-Relationship Diagram) 설계
- AI 모델과 벡터DB 연동 방식 결정
✔ 산출물:
📌 시스템 아키텍처 다이어그램 (앱의 전체 구조 그림)
📌 API 설계서 (API 명세, 엔드포인트, 요청/응답 형식 정리)
📌 ERD 다이어그램 (데이터베이스 테이블 관계도)
📌 예시: RAG 기반 세무 AI 앱 아키텍처
[사용자] → (질문 입력) → [프론트엔드] → (API 요청) → [백엔드 서버]
↳ (벡터 검색) → [FAISS DB] → (연관 문서 검색)
↳ (AI 응답 생성) → [GPT 모델] → (최종 답변 반환)✅ 3-3. 데이터베이스(DB) 설계
📌 "어떤 데이터를 저장하고, 어떻게 관리할지 설계하는 단계"
✔ 핵심 질문:
- 사용자 정보(회원 가입, 로그인)는 어떻게 저장할까?
- AI가 사용할 법령 데이터는 어떤 구조로 저장할까?
- 검색 기능을 최적화하기 위해 벡터DB를 사용할까?
✔ 실행할 작업:
- 주요 테이블 정의 (예: 사용자 정보, 질문 로그, 세법 데이터)
- 데이터 관계 설계 (ERD 다이어그램 작성)
- 벡터DB 연동 (FAISS, Pinecone, ChromaDB 등 선택)
✔ 산출물:
📌 데이터베이스 스키마 정의서
📌 ERD 다이어그램 (테이블 간 관계 정리)
📌 예시: 주요 테이블
| 테이블명 | 설명 |
| users | 사용자 정보 (이메일, 비밀번호 해시 등) |
| questions | 사용자가 입력한 질문 (질문 내용, 시간 등) |
| laws | 법령 데이터 (법 조항, 내용, 출처 등) |
| vector_embeddings | 법령 문서를 벡터화하여 저장하는 DB |
✅ 3-4. API 설계 (프론트엔드 ↔ 백엔드 통신 방식 정의)
📌 "앱 내부에서 데이터를 주고받는 방식을 설계"
➡ 프론트엔드와 백엔드가 통신하는 API를 정의하는 단계
✔ 핵심 질문:
- REST API vs. GraphQL 중 어떤 방식을 사용할까?
- API 요청/응답 형식은 어떻게 정의할까?
- 인증(Authentication)은 JWT(JSON Web Token) 방식으로 할까?
✔ 실행할 작업:
- 주요 API 엔드포인트 정의
- API 요청/응답 JSON 형식 정리
- 사용자 인증 방식(JWT, OAuth 등) 결정
✔ 산출물:
📌 API 명세서 (Postman, Swagger 활용 가능)
📌 예시: API 설계
| API | 엔드포인트 | 메서드설명 |
| /api/auth/login | POST | 사용자 로그인 |
| /api/question | POST | 사용자 질문을 받아 AI 응답 생성 |
| /api/laws | GET | 세법 조항 데이터 반환 |
✅ 3-5. 개발 환경 세팅 (CI/CD, 배포 준비)
📌 "코드 작성 전에 개발 환경을 구축하는 단계"
➡ 코드를 효율적으로 관리하고, 자동 배포할 수 있도록 설정
✔ 핵심 질문:
- 코드 관리는 GitHub, GitLab 중 어디에서 할까?
- CI/CD(자동 빌드 & 배포)는 어떻게 구성할까?
- 로컬 환경 & 서버 환경을 어떻게 설정할까?
✔ 실행할 작업:
- Git 브랜치 전략(GitFlow) 결정
- CI/CD 파이프라인 구축 (GitHub Actions, Jenkins 등)
- 로컬 개발 환경(Docker, Virtualenv 등) 설정
✔ 산출물:
📌 Git 브랜치 전략 문서
📌 CI/CD 설정 파일 (GitHub Actions, Dockerfile 등)
📌 Git 브랜치 전략
- main → 실제 배포되는 코드
- develop → 개발 중인 코드
- feature/* → 기능별 개발 브랜치
📌 GitHub Actions (자동 빌드 & 배포)
🚀 최종 정리 (개발 환경 구축 & 아키텍처 설계 진행 순서)
| 단계 | 설명 | 산출물 |
| 1. 기술 스택 결정 | 어떤 기술을 사용할지 정리 | 기술 스택 문서 |
| 2. 시스템 아키텍처 설계 | 앱 전체 구조 & 데이터 흐름 설계 | 아키텍처 다이어그램 |
| 3. DB 설계 | 테이블 및 관계 정의 | ERD 다이어그램 |
| 4. API 설계 | 프론트엔드 ↔ 백엔드 통신 방식 결정 | API 명세서 |
| 5. 개발 환경 세팅 | Git, CI/CD, 배포 환경 구축 | Git 설정, CI/CD 파일 |
🚀 4. 앱 개발 단계 (코딩 & 기능 구현)
📌 "설계한 시스템을 실제로 개발(코딩)하는 단계"
➡ 이 단계에서 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, AI 모델을 구현
➡ 기능별로 모듈을 나누어 개발하고, API 연동을 통해 전체 시스템을 구축
✅ 4-1. 개발 방식 결정 (애자일 vs. 워터폴)
📌 "개발 프로세스를 어떻게 진행할지 결정하는 과정"
✔ 애자일 방식 (Agile, 추천)
- 기능 단위로 빠르게 개발 & 배포
- 스프린트(Sprint) 방식으로 짧은 주기로 개발
- 변경 사항을 유연하게 적용 가능
✔ 워터폴 방식 (Waterfall) - 한 번에 전체 기능을 개발한 후 테스트 및 배포
- 초반 기획이 확실해야 하고, 변경이 어렵다.
📌 💡 대부분의 스타트업 & IT 기업은 애자일(Agile) 방식을 선호함!
📌 💡 스프린트 예시: - 1주차: 로그인 기능 개발
- 2주차: AI 질문 응답 기능 개발
- 3주차: 검색 기능 개발
✅ 4-2. 프론트엔드 개발 (사용자 UI 구현)
📌 "사용자가 직접 보는 화면을 개발하는 단계"
➡ 모바일 앱 (React Native, Flutter, Swift, Kotlin) 또는 웹 (React, Vue.js) 기반으로 개발
✔ 핵심 질문:
- 어떤 UI 라이브러리를 사용할까? (Material UI, Tailwind CSS 등)
- API 연동을 어떻게 구현할까? (REST API, GraphQL)
- 반응형 디자인(모바일 최적화)은 어떻게 적용할까?
✔ 실행할 작업:
- 앱의 기본 화면 (홈, 검색, 결과 페이지 등) 구현
- API를 호출하여 AI 응답을 받아 화면에 표시
- 사용자 입력 & 인터랙션 기능 개발
✔ 산출물:
📌 프론트엔드 코드 (GitHub 저장소에 Push)
📌 UI/UX 테스트 결과
✅ 4-3. 백엔드 개발 (API 및 서버 로직 구현)
📌 "프론트엔드와 데이터베이스를 연결하는 API를 개발하는 단계"
➡ 백엔드는 사용자 요청을 받아 데이터베이스에서 데이터를 가져오고, AI 모델을 호출하는 역할
✔ 핵심 질문:
- API 요청을 어떻게 처리할까? (REST, GraphQL)
- 데이터베이스에서 정보를 어떻게 검색할까? (SQL, NoSQL)
- AI 모델을 호출하는 로직은 어떻게 구현할까?
✔ 실행할 작업:
- API 엔드포인트 구현 (/api/search, /api/auth/login)
- 데이터베이스 연동 (PostgreSQL, MySQL, MongoDB)
- AI 모델 (GPT-4, FAISS 검색) 연동
✔ 산출물:
📌 백엔드 코드 (FastAPI, Django, Express.js 등)
📌 API 문서 (Postman, Swagger)
✅ 4-4. 데이터베이스(DB) 개발
📌 "질문, 답변, 사용자 정보를 저장하는 DB 개발"
➡ MySQL, PostgreSQL, MongoDB 등 선택하여 데이터 저장
✔ 핵심 질문:
- 질문과 답변을 어떻게 저장할까?
- 벡터DB(FAISS)를 활용하여 문서 검색을 최적화할까?
✔ 실행할 작업:
- 사용자 테이블 (users)
- 질문/답변 테이블 (questions)
- AI가 참고한 세법 문서 저장 (laws)
✔ 산출물:
📌 DB 스키마 (테이블 구조, SQL 쿼리)
📌 예시: MySQL 기반 테이블 생성
✅ 4-5. 프론트엔드 ↔ 백엔드 API 연동
📌 "프론트엔드에서 API를 호출하여 데이터를 가져오는 과정"
✔ 핵심 질문:
- API 응답 데이터를 어떻게 가공하여 표시할까?
- API 호출 시 로딩 상태를 어떻게 처리할까?
✔ 실행할 작업:
- 프론트엔드에서 백엔드 API 호출
- 검색 결과를 UI에 표시
📌 React에서 API 호출
🚀 최종 정리 (앱 개발 진행 순서)
| 단계 | 설명 | 산출물 |
| 1. 개발 방식 결정 | 애자일 or 워터폴 방식 선택 | 개발 방법론 문서 |
| 2. 프론트엔드 개발 | UI 개발 (검색창, 버튼 등) | UI 코드, 테스트 결과 |
| 3. 백엔드 개발 | API 개발 및 DB 연동 | 백엔드 코드, API 문서 |
| 4. 데이터베이스 개발 | 질문 & 답변 저장 DB 개발 | SQL 테이블, 벡터DB |
| 5. API 연동 | 프론트엔드 ↔ 백엔드 연결 | API 테스트 |
✅ 5-4. 보안 테스트 (Security Testing)
📌 "사용자의 데이터가 안전하게 보호되는지 확인"
➡ 개인정보 보호 및 해킹 방지 테스트 진행
✔ 핵심 질문:
- 비밀번호가 암호화되어 저장되는가?
- SQL Injection 공격에 취약한가?
- API 요청 시 인증 토큰(JWT)이 제대로 적용되는가?
✔ 실행할 작업:
- OWASP Top 10(웹 보안 위협 목록) 점검
- SQL Injection, XSS 공격 테스트
- 사용자 데이터 암호화 방식 점검
✔ 산출물:
📌 보안 점검 보고서 (Security Audit Report)
📌 SQL Injection 테스트
📌 해결 방법:
- SQL 쿼리 파라미터 바인딩 적용
✅ 5-5. 사용자 테스트 (User Acceptance Testing, UAT)
📌 "실제 사용자들이 앱을 테스트하고 피드백을 제공"
➡ 개발자가 아닌 일반 사용자가 직접 테스트 진행
✔ 핵심 질문:
- 사용자가 앱을 편리하게 사용할 수 있는가?
- UI가 직관적인가?
- 예상한 대로 앱이 작동하는가?
✔ 실행할 작업:
- 실제 사용자(베타 테스터)를 모집하여 테스트 진행
- 사용자 피드백을 바탕으로 UI/UX 개선
✔ 산출물:
📌 사용자 피드백 보고서 (User Feedback Report)
📌 예시: 사용자 테스트 피드백
| 사용자 | 피드백 | 개선필요여부 |
| 사용자 A | 검색 결과가 너무 늦게 나옴 | ✅ |
| 사용자 B | 버튼 크기가 너무 작음 | ✅ |
| 사용자 C | 질문 추천 기능이 있었으면 좋겠음 | ❌ (추후 업데이트 고려) |
🚀 최종 정리 (테스트 단계 진행 순서)
| 단계 | 설명 | 산출물 |
| 1. 테스트 유형 결정 | 어떤 테스트를 진행할지 결정 | 테스트 전략 문서 |
| 2. 기능 테스트 | 주요 기능이 정상적으로 작동하는지 확인 | 테스트 케이스, 버그 리포트 |
| 3. 성능 테스트 | API 응답 속도, DB 성능 측정 | 성능 테스트 보고서 |
| 4. 보안 테스트 | 데이터 암호화, 보안 취약점 점검 | 보안 점검 보고서 |
| 5. 사용자 테스트 | 실제 사용자가 앱을 평가하고 피드백 제공 | 사용자 피드백 보고서 |
🚀 6. 앱 배포 단계 (런칭 & 사용자 공개)
📌 "개발이 완료된 앱을 실제 사용자들에게 제공하는 단계"
➡ 테스트를 마친 후, 앱을 배포하여 사람들이 사용할 수 있도록 설정
➡ 앱 스토어 등록, 서버 배포, 버전 관리 등 다양한 작업 포함
✅ 6-1. 배포 방식 결정 (앱 배포 방법 선택)
📌 "어떤 방식으로 앱을 사용자에게 제공할 것인가?"
✔ 핵심 질문:
- 모바일 앱은 Google Play Store & Apple App Store에 등록할 것인가?
- 웹 서비스라면 AWS, GCP, Azure 같은 클라우드에 배포할 것인가?
- 초기에는 베타 테스트로 제한적으로 배포할 것인가?
✔ 실행할 작업:
- 모바일 앱 → Google Play Store, Apple App Store에 앱 등록
- 웹 서비스 → AWS, GCP, Azure 등의 클라우드 환경에 배포
- 초기 배포 전략 결정 (Beta 테스트 vs. 정식 출시)
✔ 산출물:
📌 배포 전략 문서 (Deployment Strategy Document)
📌 예시: 배포 방식 선택
| 배포대상 | 방법 |
| 모바일 앱 (Android) | Google Play Store 등록 |
| 모바일 앱 (iOS) | Apple App Store 등록 |
| 웹 서비스 | AWS EC2 + Docker 컨테이너 배포 |
| API 서버 | FastAPI 서버 → AWS Lambda 배포 |
| 초기 배포 방식 | 베타 테스트 → 정식 출시 |
✅ 6-2. 앱 스토어 등록 (모바일 앱 배포)
📌 "Google Play Store & Apple App Store에 앱을 등록하는 과정"
➡ 앱 등록 심사를 통과해야 사용자들이 다운로드 가능
✔ 핵심 질문:
- 앱 아이콘, 스크린샷, 설명 등을 어떻게 작성할까?
- Apple App Store 심사를 어떻게 통과할까?
- 앱 버전 관리를 어떻게 할까?
✔ 실행할 작업:
- Google Play Developer 콘솔 & Apple Developer 계정 생성
- 앱의 설명, 키워드, 카테고리 입력
- 앱 스크린샷, 아이콘, 로고 등록
- Apple의 심사를 통과하기 위해 개인정보 보호정책 추가
✔ 산출물:
📌 앱 등록 문서 (App Store Submission Document)
📌 앱 아이콘, 스크린샷 이미지
📌 예시: Google Play Store 등록 절차
- Google Play Console 로그인
- 새 앱 추가 → 앱 이름, 설명 입력
- APK 파일 업로드 (Android Studio에서 빌드)
- 앱 스크린샷 등록
- 심사 요청 → 승인 후 공개
📌 예시: Apple App Store 등록 절차
- Apple Developer Console 로그인
- App Store Connect에서 새 앱 추가
- Xcode에서 .ipa 파일 빌드 후 업로드
- 앱 심사 요청 → 승인 후 공개
📌 예제: Play Store에 등록할 앱 설명
✅ 6-3. 서버 배포 (웹 & API 서버 배포)
📌 "앱이 실행될 서버를 설정하고, 실제 운영 환경에 배포"
➡ AWS, GCP, Azure 등의 클라우드를 활용하여 배포
✔ 핵심 질문:
- 서버를 어디에 배포할 것인가? (AWS, GCP, Azure)
- Docker 컨테이너를 활용할 것인가?
- API 요청을 빠르게 처리하기 위해 로드밸런싱이 필요한가?
✔ 실행할 작업:
- 서버 인스턴스(AWS EC2) 생성 & 환경 설정
- API 서버를 FastAPI/Django/Node.js 기반으로 배포
- Docker + Nginx를 활용한 컨테이너 배포
✔ 산출물:
📌 서버 배포 문서 (Deployment Documentation)
📌 배포 스크립트 (Dockerfile, Kubernetes 설정 등)
✅ 6-4. 버전 관리 & 지속적인 업데이트
📌 "앱의 업데이트를 계획하고, 새로운 기능을 지속적으로 추가"
➡ 출시 후에도 지속적으로 버그 수정 & 기능 개선 필요
✔ 핵심 질문:
- 앱의 버전 관리를 어떻게 할까? (Semantic Versioning 사용)
- 사용자의 피드백을 기반으로 어떤 기능을 업데이트할까?
- 배포 후에 자동 업데이트를 어떻게 적용할까?
✔ 실행할 작업:
- 앱 버전 관리 (v1.0.0 → v1.1.0 → v2.0.0)
- 새로운 기능 추가 & 기존 기능 개선
- CI/CD(지속적 배포) 설정하여 자동 업데이트
✔ 산출물:
📌 릴리즈 노트 (Release Notes, 업데이트 내역 기록)
📌 앱 패치 계획서 (Bug Fix Plan)
📌 예시: 앱 버전 관리 방식
| 버전 | 변경내용 |
| v1.0.0 | 기본 기능 출시 (세법 검색, AI 상담) |
| v1.1.0 | 검색 성능 개선, UI 수정 |
| v2.0.0 | 음성 질문 기능 추가 |
최종 정리 (배포 단계 진행 순서)
| 단계 | 설명 | 산출물 |
| 1. 배포 방식 결정 | 앱 배포 방식 및 인프라 선택 | 배포 전략 문서 |
| 2. 앱 스토어 등록 | Google Play & App Store 등록 | 앱 등록 문서 |
| 3. 서버 배포 | API & DB 서버 운영 환경 배포 | 배포 스크립트, 서버 문서 |
| 4. 버전 관리 & 업데이트 | 지속적인 기능 개선 및 자동 업데이트 설정 | 릴리즈 노트, CI/CD 설정 |
🚀 7. 운영 & 유지보수 단계 (앱 출시 후 지속적인 관리)
📌 "출시 후에도 지속적으로 유지보수하고, 기능을 개선하는 단계"
➡ 앱이 출시되었다고 끝이 아님! 사용자 피드백을 반영하여 지속적으로 개선해야 함.
➡ 버그 수정, 기능 업데이트, 서버 모니터링, 보안 강화 등의 유지보수 작업이 필요함.
✅ 7-1. 사용자 피드백 수집 & 분석
📌 "사용자들의 리뷰와 피드백을 분석하여 앱을 개선하는 과정"
✔ 핵심 질문:
- 사용자들은 앱을 어떻게 평가하고 있는가?
- 어떤 기능이 부족하다고 느끼는가?
- 사용자가 가장 많이 요청하는 기능은 무엇인가?
✔ 실행할 작업:
- 앱 스토어 리뷰 분석 (Google Play, App Store)
- 사용자 설문조사 진행
- 고객지원(CS) 데이터 분석
✔ 산출물:
📌 사용자 피드백 분석 보고서
📌 예시: 사용자 피드백 수집 방법
| 방법 | 설명 |
| 앱 스토어 리뷰 분석 | Google Play & App Store에서 사용자 리뷰 확인 |
| 설문조사 진행 | Google Forms, Typeform 등을 활용해 의견 수집 |
| 고객지원 데이터 분석 | 문의 이메일, 챗봇 로그, 고객지원 통화 내용 분석 |
📌 예시: 사용자 피드백 정리
| 피드백 내용 | 요청 횟수 | 반영여부 |
| 검색 속도가 느림 | 25명 | ✅ (최적화 진행) |
| 음성 입력 기능 추가 요청 | 12명 | ❌ (다음 업데이트 고려) |
| 로그인 유지 기능 필요 | 30명 | ✅ (추가 개발 예정) |
✅ 7-2. 버그 수정 및 성능 개선
📌 "앱 사용 중 발생하는 버그를 수정하고, 성능을 개선하는 과정"
✔ 핵심 질문:
- 주요 기능에서 버그가 발생하는가?
- API 응답 속도를 개선할 방법이 있는가?
- 앱 크래시(충돌) 발생률이 높은가?
✔ 실행할 작업:
- 버그 수정 패치 배포 (핫픽스 업데이트)
- 서버 성능 최적화 (쿼리 튜닝, 캐싱 적용)
- 앱 실행 속도 개선
✔ 산출물:
📌 버그 수정 내역 보고서 (Bug Fix Report)
📌 성능 최적화 결과 문서
📌 예시: 버그 수정 기록
| 버그 내용 | 발생 원인 | 수정 여부 |
| 로그인 실패 오류 | API 응답 오류 | ✅ (v1.1.1 핫픽스) |
| 검색 버튼 클릭 시 오류 | 프론트엔드 이벤트 버그 | ✅ (v1.2.0 수정) |
📌 예시: 성능 개선 작업
| 성능 이슈개 | 선 방법 | 결과 |
| API 응답 속도 느림 | Redis 캐싱 적용 | 2초 → 0.5초 개선 |
| DB 조회 속도 저하 | 인덱싱 최적화 | 3배 속도 향상 |
✅ 7-3. 보안 점검 & 업데이트
📌 "개인정보 보호 및 해킹 방지를 위한 보안 유지보수"
✔ 핵심 질문:
- 사용자 데이터가 안전하게 보호되고 있는가?
- 로그인 보안이 강화되어 있는가?
- 해킹 공격(SQL Injection, DDoS 등)에 취약한가?
✔ 실행할 작업:
- 사용자 비밀번호 암호화 강화
- API 인증 방식(JWT, OAuth) 보안 점검
- SQL Injection & XSS 공격 대응
✔ 산출물:
📌 보안 점검 보고서 (Security Audit Report)
📌 예시: 보안 강화 조치
| 보안 항목 | 조치 내용 | 완료 여부 |
| API 보안 강화 | JWT 토큰 만료시간 단축 | ✅ |
| 데이터 암호화 | 사용자 비밀번호 해싱 알고리즘 변경 (bcrypt) | ✅ |
| XSS 공격 방지 | 입력값 검증 로직 추가 | ✅ |
✅ 7-4. 서버 모니터링 & 유지보수
📌 "서버가 정상적으로 운영되는지 지속적으로 모니터링하는 과정"
✔ 핵심 질문:
- API 응답 속도가 저하되는 경우는 없는가?
- 동시 접속자가 많아질 때 서버가 정상 작동하는가?
- 오류 로그를 자동으로 감지할 수 있는가?
✔ 실행할 작업:
- 서버 로그 모니터링 (Grafana, Prometheus)
- 장애 발생 시 알림 시스템 설정 (Slack, Email 등)
- AWS/GCP 인스턴스 상태 체크
✔ 산출물:
📌 서버 모니터링 리포트 (Server Monitoring Report)
📌 예시: 서버 모니터링 툴
| 모니터링 항목 | 도구 |
| API 응답 속도 | Grafana + Prometheus |
| 서버 오류 로그 | ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana) |
| 트래픽 분석 | Google Analytics, Cloudflare |
📌 예시: Nginx 로그 모니터링
tail -f /var/log/nginx/access.log✅ 7-5. 새로운 기능 추가 & 앱 업데이트 계획
📌 "사용자 요구사항을 반영하여 새로운 기능을 개발하고 업데이트하는 과정"
✔ 핵심 질문:
- 어떤 기능을 추가할 것인가?
- 다음 업데이트 일정은 언제인가?
- 유지보수 비용을 어떻게 관리할 것인가?
✔ 실행할 작업:
- 사용자 요청이 많은 기능 추가
- 정기적인 앱 업데이트 일정 수립
- 비용 절감을 위한 서버 최적화
✔ 산출물:
📌 업데이트 계획 문서 (Feature Roadmap)
📌 앱 패치 일정표 (Patch Schedule)
📌 예시: 기능 추가 계획
| 업데이트 버전추가 | 기능 | 예정 날짜 |
| v1.2.0 | 음성 입력 기능 | 2025-03-01 |
| v1.3.0 | 맞춤형 세금 리포트 | 2025-05-01 |
📌 예시: 업데이트 일정
🚀 최종 정리 (운영 & 유지보수 단계 진행 순서)
| 단계 | 설명 | 산출물 |
| 1. 사용자 피드백 분석 | 사용자 리뷰 & 설문조사 분석 | 피드백 분석 보고서 |
| 2. 버그 수정 & 성능 개선 | 오류 수정 & 성능 최적화 | 버그 리포트, 성능 개선 보고서 |
| 3. 보안 점검 | 데이터 보호 및 해킹 방어 강화 | 보안 점검 보고서 |
| 4. 서버 모니터링 | 서버 상태 실시간 감시 | 서버 모니터링 리포트 |
| 5. 새로운 기능 추가 | 사용자 요청 반영한 업데이트 진행 | 기능 로드맵, 업데이트 일정 |