Roadmap

로드맵

분기	개발 목표
1분기 (2026년 8월 24일 ~ 9월 11일)	8월 24일–28일 — 서비스가 해결할 문제와 핵심 고객을 구체화한다. 상황·기분에 맞는 책을 고르기 어렵고 추천의 이유를 알 수 없는 불편을 정리하고, 20–40대 독자·책 선물 구매자·독서모임 참여자를 주요 고객으로 정의한다. 연 10권 이상 읽는 독자, 상황에 따라 골라 읽는 탐색형 독자, 독서 기록·서재 관리 앱을 써 본 사람을 초기 사용자로 설정하고 고객의 현재 대안과 이용 상황을 확인한다. 8월 31일–9월 4일 — 제품의 가치 제안과 사업 가설을 구체화한다. 상황·기분 입력에 이유 있는 도서 추천을 제공하고 검색(RAG)과 추천(LLM)의 역할을 분리하는 큐레이션 방향을 정한다. 책을 한 흐름에서 발견하고 구매하는 구조를 설계하며, SNS·북튜브·북스타그램·독서모임·독립서점·검색·뉴스레터를 유입 채널 후보로 정리한다. 도서 판매 마진과 확장 시 출판사 제휴를 수익 가설로, 인프라·LLM 호출·도서 매입·메타데이터·운영 비용을 비용 가설로 정리한다. 9월 7일–11일 — 버전별 기능 범위와 기술 설계를 마무리한다. V1은 책 탐색·대화형 AI 도서 추천·구매 흐름, V2는 개인화·취향 기억·알림·리뷰·마이페이지·사진으로 책 찾기, V3는 책장 스캔 등 확장 후보로 구분한다. 고객 행동을 확인할 추천 클릭률, 추천 경유 구매 전환율, 평균 주문 금액, 재방문율, 찜·나의 도서관 저장 수의 측정 기준을 정한다. API·ERD·서버 아키텍처·추천 입출력·결제 연동·테스트 계획을 확정하고 FE·BE·서버 개발 환경을 구성한다.
2분기 (2026년 9월 14일 ~ 10월 2일)	9월 14일–18일 — V1 공통 기반과 인증·온보딩을 구현한다. 카카오 소셜 로그인, 인증 실패·취소, 로그인 후 원래 목적지로 돌아가는 흐름을 구현한다. 온보딩에서 개인정보 수집·이용 동의(필수, AI 추천 대화 기반 취향 수집 고지 포함), 독서 시간대, 책 선택 기준, 선호 작가·카테고리, 선호 도서 5권 이상 입력 흐름을 구현하고 완료 후 메인으로 이동하게 한다. 동의 후에는 나머지 단계를 건너뛸 수 있다. 이후 추천과 큐레이션에 활용할 동의·취향 데이터를 저장한다. 9월 21일–25일 — V1에서 책을 발견하는 흐름을 구현한다. 메인에서 최근 24시간 판매·조회 데이터를 기준으로 매시간 갱신하는 책 랭킹과 온보딩 취향 기반 추천 섹션을 제공한다(출시 초기에는 찜·조회수·에디터 선정으로 대체). 검색은 RAG(키워드+벡터 하이브리드, LLM 미사용)로 처리하고 카테고리·가격·출간 연도 필터, 인기·최신·가격 정렬, 3열 결과 그리드와 무한 스크롤을 구현한다. 대화형 AI 도서 추천에서 상황·기분 입력을 받아 추천 카드 3–4권과 추천 이유를 멀티턴으로 제공한다. 도서 상세에서 표지·제목·저자·출판사·출간일·가격 등 기본 정보와 책 소개, 사용자 맞춤 정보를 제공한다. 9월 28일–10월 2일 — V1 구매 흐름과 초기 사업 지표 검증을 마무리한다. 찜·장바구니·주문·테스트 결제를 연결하고 상품 선택·삭제, 수량 1–99개, 20,000원 이상 무료 배송·미만 3,000원 배송비, 배송지 입력, 결제 실패·취소 시 입력값 유지, 결제 완료 화면의 주문 요약과 다음 동선 안내를 제공한다. 추천·도서 클릭, 찜, 구매 전환, 평균 주문 금액을 기록할 수 있게 한다. V2·V3 후보 기능은 제외하고 통합·부하 테스트 후 1차 배포와 MVP 시연을 진행한다.
3분기 (2026년 10월 5일 ~ 10월 23일)	10월 5일–9일 — V2 행동 기반 개인화와 취향 기억 관리를 구현한다. 온보딩 정보와 검색·조회·찜·구매·평점 기록을 분리해 저장하고 개인화 추천에 연결한다. AI 추천 대화에서 파악된 취향을 기억 목록으로 누적하고, 취향 정보 수정에서 항목별 확인·삭제·실행 취소와 전체 삭제를 제공한다. 삭제한 기억은 이후 추천에 사용하지 않는다. 10월 12일–16일 — V2 재방문 기능을 구현한다. 찜 목록과 재입고·가격 인하·주문 상태·관심 작가 신간 알림을 구현한다. 마이페이지에서 프로필 수정, 배송지 관리, 주문 내역, 나의 도서관, 로그아웃·회원탈퇴를 제공한다(검색 기록 메뉴는 대화 이력 미저장 정책과 일관되게 제외). 사진으로 책 찾기를 구현해 카메라·갤러리 이미지 속 책을 VLM으로 인식하고 카탈로그와 매칭해 나의 도서관에 담을 수 있게 한다. 10월 19일–23일 — V2 리뷰와 성과 검증을 마무리한다. 구매 이력이 있는 회원의 1–5점 평점과 10–1,000자 리뷰 작성·수정·삭제, 스포일러 표시, 최신순·평점순 정렬, 공감·신고를 제공한다. 추천 클릭률·추천 경유 구매 전환율·재방문율·찜·나의 도서관 저장 수를 V1 기준선과 비교해 개인화 효과를 확인한다. 오류 수정과 사용성 개선, 통합·부하 테스트와 회고를 마친 뒤 2차 배포한다.
4분기 (2026년 10월 26일 ~ 11월 17일)	10월 26일–30일 — 이 기간을 V1·V2 지연을 흡수하고 밀린 작업을 마무리하는 버퍼로 사용해 서비스를 안정화한다. 남은 결함을 심각도로 분류해 처리하고, 통합·회귀 테스트로 인증·검색·추천·구매·개인화 전체 흐름이 정상 동작하는지 확인한다. 11월 2일–6일 — AI 추론 성능을 개선한다. 임베딩 자체 서빙 전환과 소형 LLM 파일럿을 실측으로 마무리하고, 추천 1턴 p95 지연, 검색 쿼리 임베딩 p95, 추천 이유 캐시 적중률, 월 추론 비용을 전환 전후로 비교해 개선 폭을 수치로 남긴다. 검색 품질은 recall@10 기준선 대비 −2%p 이내 유지를 전환 조건으로 둔다. 11월 9일–13일 — 프론트엔드 디자인과 사용성을 고도화한다. 화면 완성도, 반응형 대응, 로딩·빈 상태·오류 화면, 인터랙션을 다듬는다. V1·V2 지표에서 이탈률이 높았던 화면을 우선순위로 삼고, 개선 전후의 이탈·전환 변화를 확인한다. 11월 16일–17일 — 최종 검증과 문서화를 진행한다. 전체 기능의 통합·회귀·부하 테스트와 오류 수정을 수행하고, 사용자 흐름과 핵심 지표 수집을 확인한다. 3차 배포와 최종 시연을 진행하며, 성능 개선 결과(전후 수치), 테스트 결과, 배포·운영 절차, 시연 자료와 최종 프로젝트 문서를 마무리한다.