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[ 프로젝트 진행 단계 - 예제 ]AI 세무 상담 앱 개발, 이렇게 차별화했다! 기획부터 배포까지 완벽 정리

itstory(Booho) 2025. 2. 20. 13:15
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🚀 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

  1. Google Play Console 로그인
  2. 새 앱 추가 → 앱 이름, 설명 입력
  3. APK 파일 업로드 (Android Studio에서 빌드)
  4. 앱 스크린샷 등록
  5. 심사 요청 → 승인 후 공개

📌 예시: Apple App Store 등록 절차

  1. Apple Developer Console 로그인
  2. App Store Connect에서 새 앱 추가
  3. Xcode에서 .ipa 파일 빌드 후 업로드
  4. 앱 심사 요청 → 승인 후 공개

📌 예제: Play Store에 등록할 앱 설명

 
✅ 앱 이름: AI 세무 상담
✅ 설명: AI 기반으로 세법을 검색하고 질문할 수 있는 앱입니다.
✅ 키워드: 세금, 세법, AI 세무사, 법률 검색
✅ 카테고리: 금융
✅ 개인정보 보호 정책 링크 추가

✅ 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

 
📌 2025년 3월: 음성 질문 기능 추가 📌 2025년 5월: AI 추천 세금 리포트 제공 📌 2025년 7월: 사용자 맞춤형 절세 전략 기능 추가

🚀 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

 

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