[나만무 WEEK1] 1주차 회고

아마 나만무를 하는 5주 중에서 가장 힘든 과정이 바로 기획 과정이 아닐까하는 생각이 든다. 수많은 아이디어들이 제안되고 폐기되기를 반복했고, 코치님들의 뼈아픈 피드백에 우리들의 마음이 너덜너덜해져갔다...

🔹 1차 기획 발표 피드백

1. 애플워치 수영 티어 앱
- 전체적으로 기술적 챌린지가 없다: 티어 계산 알고리즘 설계는 어려운 기술적 챌린지가 아님
- 나만무 프로젝트 주제로는 부적절하다: 시연/데모 불가능
- 대용량 트래픽 처리를 실제로 어떻게 보여줄 것인가: 55만명 데이터 실제로 확보할 수 있나?
- iOS 앱을 마켓에 출시하는 것은 어려워 보인다: Reject 당할 가능성 매우 크다
2. 릴레이 소설
- 나만무 프로젝트로는 부적절하다
- Race condition 해결하는 것은 어려운 기술적 챌린지가 아니다
3. 웨딩 정보 플랫폼
- 기술적 챌린지가 없다
- 데이터 모으는 데 시간이 더 많이 할애될 듯
- 나만무 프로젝트보다는 사업설명회 프로젝트 같다

🔹 시니어 코치님 피드백

* 냉장고: 유통기간 관리 / 남은 재료로 레시피 추천 / 남은 재료 나눔
- 비슷한 앱들이 존재: 유통기한달력, 냉장고파먹기
- 흔한 아이디어이지만, 분명히 니즈는 존재함
- 그런데 왜 인기없나? 자동으로 입력이 안되서 "불편함"
- 레시피는 어려움: 이름 매칭뿐만 아니라 수량 계산도 필요 (다양한 변수)
- 더 개선된 서치/추천 방법이 필요함
- "개인화": 한 사람에 대해 다양한 정보를 가지고 최적의 솔루션을 제공함
- 어떤 정보들을 가지고 (쿠키, 검색기록 등 눈에 안보이는 과거 이력 등) 불편함을 최소화?
- 필터링은 어떻게?
- ⚠ 입력단과 검색단의 불편함을 어떻게 해소?
- ⚠ 다른 문제: 레시피를 어떻게 가져올래? (빅데이터)
├ 레시피 크롤링, 직접 입력 등으로 레시피 pool을 어떻게 유입시킬 것인가
├ 레시피의 퀄리티는 어떻게 보장할 것인가?
└ 초기에는 유명 셰프들의 레시피를 긁어온다 등의 스토리텔링이 필요
- 너무 뻔한 주제여서, "차별성"이 필요하다
- 레드오션: 시장과 사용자 층은 이미 존재함
├ 새로운 아이템이 아니라, 기존의 불편함을 다른 view로 개선하는 것이 필요함
└ 여기서는, 사람의 노동을 기술적으로 어떻게 해결할 것인가?

* 게임: 이 게임을 왜 해야 하는가? 에 대한 이유가 없음
- 기술적으로 보여줄 수 있다고 하기에는 게임랩한테 밀림
- 게임 엔진을 자체 개발하고 거기서 게임을 또 구현할 수 있는가?
- 모션 인식 기술: 원래는 어려운 기술... 근데 그냥 opencv 쓸거잖아
├ 우리가 직접 학습시키는 것이 아니면 우리가 원하는 latency가 안 나옴
├ 모델 안 만들었습니다 → 그냥 api 썼네요? 전문가들을 다 안다
└ 고생은 고생대로 하고, 정작은 인터뷰에서는 기술적으로는 인정은 못받음
- 인터뷰에서 임팩트 있을 만한 소재 + 좋은 시나리오가 필요
- 외부 dependency에 의존하면 나중에 우리한테 좋을 게 없다
- 사업을 한다면 아무도 뭐라 안하지만, 우리는 경우가 다르다

🔹 2차 기획 발표 피드백

* OCR 어떤 거 쓸건지, 비전 어떤거 쓸지
- 어떤 기술 사용할건지 조사해야 함, 이거 해결 안되면 서비스 메리트 떨어짐
* 마트마다 영수증 포맷이 다름, 정규화 고민 필요
* 식별을 위한 컴퓨터 비전 학습
- AWS rek.는 정확하지 않음, 그거 튜닝 도전
* 개인화도 요즘은 머신러닝 기반
- 개인화 구체화 방안 고민 필요
* 전반적인 우려
- 기술적인 메리트가 없다, 외부 서비스에 의존하는 것처럼 보인다.
- 비전학습 성공하면 메리트는 있지만, 전공자나 경험자들에게도 까다로운 분야
* 기술적으로 문제없는지 Validation 필요함

🔹 주니어 코치님 커피챗

- 말도 안되는 아이디어가 아니라면 괜찮다 (예: 달리기 하면서 핸드폰을 어떻게 봄?)
- 어떤 기획이든지 대응책 플랜이 있다면 OK
- 정글 3~4개월 차의 시선과 현업 nn년차의 시선이 다름을 인지하자
├ 당연히 팀이 생각했던 방향과 다른 피드백을 받을 수 있다
├ 피드백을 거를 거는 거르고… 중요한 것은 팀의 방향을 밀고 나가자
└ 아니라고 해도 팀이 하고 싶다면 하는 게 맞다, 하지만 스스로 책임도 져야 한다
- LLM을 써도 상관은 없는데, LLM에 핵심 기능을 맞겨도 항상 일관된 결과가 나올 수 있다는 자신이 없다면 하지 마라
└ LLM을 쓴 이전 기수들도 시연 때 기도메타였다
- 다른 API를 쓰더라도 핵심 기능은 우리가 할 수 있는 것으로 해야 한다.
├ OCR이나 비전을 사용했는데도 결과가 잘 안 나올 수도 있다
├ 핵심적인 기능을 외부로 맡기는 것은 지양해라
└ 가고 싶은 분야가 있다면, 그 분야에서 관련해서 기술적으로 고민을 한 흔적들을 남겨보는 것이 어떨까?
- 기획에서 구상한 모든 내용을 구현할 수 없다: 기술적인 문제로 드랍해야 할 수 있음
- 어떤 서비스를 개발한다면 키워드를 바탕으로 어떤 문제를 해결해야 할 지 러프하게 그려봐라
- 프론트/백과 같은 스택으로 나누는 것이 아니라 기능 단위로 역할을 분담하자 (기술에 자신의 역할 종속X)
- 나만무의 궁극적인 목표는 우리의 기술적인 숙련도를 높이고 배운 흔적을 열심히 남겨서
└ 4개월 동안 배운 것 중에 사용할 수 있는 것을 사용해서 구현하는 것
- 팀의 방향에 대해 방향을 맞추고 확신을 가지자

🔹 시니어 코치님 커피챗

- 코치 의견을 100% 따를 필요는 없음
└ 결정은 우리가 스스로 한다는 전제 조건을 기억해라
- 아직까지 방향이 정리되지 않은 느낌...
- ⚠ 자동 재고 추가가 없다면 너무 불편할 거 같은데…
├ 재료 종류가 많아서 힘들어 보인다. 줄일 수 있는 방법을 찾아본다면?
├ 방향을 틀어서... 클릭스트리밍과 더 맞는 주제로? (예: 도매상 재고관리 시스템은 어떤가?)
├ 시연용 데이터를 엄청 쌓아놓고, 10년 째 사용을 했다는 전제하에 빅데이터를 분석/활용하는 방식으로
├ 빅데이터가 쌓여 있다고 가정하고 그것을 어떻게 분석하고 리포트화할 수 있을까?
├ "데이터를 쌓았습니다" → "데이터를 사용했습니다" (그래서 이 사람한테 이거를 추천해야 합니다!)
├ 개인화에 특화된 주제를 찾아보는 게 어떤가…
└ 아니면 '냉장고'에서 뭔가를 제한해 보던지...
- 실사용자가 사용하기에는 너무 불편할 듯
├ 데이터 입력 : 재료 종류도 많은데 수동으로 입력하기 힘들다
├ 재료명 정규화 : 고추장, 햇살고추장, 오래된고추장 → 같은 걸로 구분할래, 다른 걸로 구분할래?
├ 텍스트로 입력하면 데이터 관리 어떡할래? 카테고리 구분도 어떡할래?
└ 아이콘으로 입력하면 없는 거는 어떡하는데?
- "클릭해서 잘 저장했습니다"는 의미가 없고, "그래서 그 분석을 어떻게 했냐?"
├ 데이터 분석이나 유저 편의성 둘중에 하나는 포기해라 (근데 우리 식단 추천 있지 않나?)
└ (예) trie 활용해서 검색 시 자동완성 기능으로 사용자 편의성 제공
- (코치님이라면) 재료 종류를 확 줄일 것 (예: 맥주만 파든지, 과일만 파든지, 아이스크림만 파든지...)
└ 포기 못하겠으면 한 가지만 중점으로 들지
- 가짜 데이터? (코치님이라면) 빅데이터 중점이면 "어쩔 수 없다. 대신 유의미한 데이터로 확인하고 검증을 하는 거다."
├ 5주 개발 과정에서 우리가 만든 서비스가 잘 동작하는지 확인하기 위해 더미 데이터를 사용했습니다 → ✔
├ 테스트를 위해서 가짜 데이터를 사용하는 것에 거부감을 가질 필요는 없음 (물론 실데이터처럼 유의미해야겠지)
└ 우리는 서비스 오픈하는 관점이 아니라 개발하는 관점 → 데이터 만들어서 테스트를 한다는 것도 (현업에서도) 유효한 전략
- 모든 기준을 만족하는것이 베스트겠지만, 우선도를 꼽는다면 "포트폴리오로서의 가치가 존재하는가?"가 먼저
├ 화려하게 발표해도 그냥 기술적으로 부족할 수도 있다.
├ 모든 토끼를 다 잡을 수 없다면 우선순위를 결정해서 그것을 쫓아야 한다
└ 실패하는 것을 두려워 하지 말라. 일단 스스로 결정을 해라.
- 데이터를 바탕으로 UX를 개선했다 → 이상적인 방향이지만 그만큼 데이터가 충분히 모일까?
├ 어떤 상황을 가정하고 더미 데이터를 기반으로 검증을 해보는 것이 어떨까?
├ (가정한 여러 상황 중에서 실제 데이터가 있을 수도 있고)
└ 가능한 모든 상황을 가정하고 잘 돌아가는지 검증을 하는 것이 우선

🔹 최종 기획 발표 피드백

- 카테고라이제이션 어떻게 할래?
👉 기존 서비스처럼 선택 풀을 제한해야 하는가?
- 기술스택(redis 등)을 쓰는 납득 가능한 이유 제시 필요
👉 사실 폴리싱 때 상황에 따라 도입 예정이었다. (MVP에 포함되는 아키텍처만 올렸어야 했나?)
👉 But, 고민이 부족했던 것도 사실
- OCR이 핵심 기능인 거 같은데 폴리싱에 넣었네? (중요성 파악이 덜 된 거 같다)
- 대용량 처리가 어느 정도 가능할 지 조사가 부족한 것 같다
- 유통기한 물품별로 따로 처리 가능? 냉장고마다 DB 따로 두는 게 가능?
- 클릭스트림 구현에 kafka + flink가 프로젝트에 최적의 솔루션일까?