01. PLick 기획 문서
2026년 6월 1일
2026년도 AI·SW마에스트로 제17기 프로젝트 기획서
팀 기엽대 프로젝트 기획서이며, 최종 기획심의에서 호평과 함께 통과를 받은 기획 입니다!
1. 프로젝트 요약
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 프로젝트명 | PLick - 해외 기자발 프리미어리그 루머를 개인화된 숏폼 피드와 토론으로 제공하는 팬덤 플랫폼 |
| 프로젝트 소개 | 해외 기자의 X 게시물을 실시간으로 수집해 AI를 통해 한국어 번역 및 요약하고, 사용자가 좋아하는 팀/선수 기준으로 빠르게 제공한다. 릴스형 피드, 개인화 알림, 찬반 투표, 오늘의 토론방, AI 토론 분석을 통해 “빠르게 보고 깊게 반응하는” PL 루머 경험을 만든다. |
| 기술 키워드 | LLM, X API, 실시간 데이터 수집, 개인화 추천, 푸시알림, 커뮤니티, 숏폼 UI, 콘텐츠 자동화 |
| ICT연구개발 기술 분류 | ①소프트웨어 - ②기반 SW - ③응용 SW - ④인터넷서비스 SW |
| 팀 명 | 기엽대 |
| 팀 원 | 이준서, 이민욱, 김도완 |
| 목적 및 필요성 | 해외 기자의 루머 기사가 국내에 도달하려면 발견, 번역, 게시를 거쳐 길게는 수 시간이 걸린다. 기존 채널은 정보가 흩어져 있고 내 팀 기준 개인화가 없어, 팬들이 빠르고 깊게 소비할 경험이 부족하다. |
| 프로젝트 개요 | 해외 기자발 PL 루머를 실시간 수집해 내 팀·선수 기준으로 정리하고, 알림·댓글·투표·토론을 제공하는 숏폼 루머 피드 서비스다. 메인 컨셉은 “소비는 빠르게, 반응은 깊게”다. |
| 프로젝트 수행방안 | X API 실시간 수집 → AI 번역·요약 → 관리자 검수 → 숏폼 피드 → 개인화 알림·댓글·투표·토론을 단계적으로 구현한다. 수집·자동화 파이프라인을 먼저 안정화한 뒤 피드와 커뮤니티 기능을 붙인다. |
| 결과물 활용방안 및 기대효과 | 수집·번역·검수를 자동화해 ‘수 시간’이던 정보 도달 시간을 ‘기자 게시 후 수 분’으로 단축한다. 카드뉴스의 빠른 소비성과 커뮤니티의 깊은 반응성을 한 화면에 결합해, 개인화 알림·투표·토론으로 재방문과 활성 사용자를 확보하는 팬덤 플랫폼으로 확장한다. |
목차
2. 프로젝트 기획서
목적 및 필요성
문제인식
해외 축구권에서 이적설과 루머는 단순한 비공식 정보가 아니라 팬들이 지속적으로 소비하는 콘텐츠 포맷으로 자리 잡았다. BBC의 Football Gossip, Sky Sports의 Transfer Centre처럼 현지 미디어는 루머를 별도 섹션으로 운영하며, Fabrizio Romano 같은 SNS 기반 이적 전문 기자는 전 세계 팬들이 이적 정보를 확인하는 대표 채널로 성장했다.
There He Goes: The Influencer–Sports Journalism of Fabrizio Romano on Twitter and Its Implications for Professionalism
위 연구를 통해 축구 이적 뉴스가 전통 언론 중심에서 X·Instagram 기반의 인플루언서형 스포츠 저널리즘으로 확장되고 있음을 확인할 수 있다.
이미지: 인스타그램 @todayfootball(해외 기자 발 루머 카드뉴스, 팔로워 10.1만)
루머는 정확하지 않지만 매우 빠르다. 기자들의 X 게시물은 어떤 공식 뉴스보다 먼저 정보를 전달하며, 사용자들은 부정확함을 알면서도 열광한다.
매주 한 경기뿐인 프리미어리그를, 현지 팬들은 매일 올라오는 루머와 함께 펍에서 친구들과 토론하며 일주일 내내 즐긴다. 이런 수요는 국내에도 적용되어, 해외 기자의 루머를 번역·분석하는 유튜브·SNS 콘텐츠가 활발히 소비되고 있다. 다만 국내 팬들은 해외 현지 팬들에 비해 이를 즐기는 데 아쉬움을 표한다. 프리미어리그 국내 팬을 대상으로 인터뷰 및 에스노그라피를 진행, 현재 프리미어리그를 즐기고 팔로우하는 과정의 문제점을 분석했으며 페인포인트는 다음과 같다.
① 빠르고 쉽게 소비하기 어렵다 (속도·탐색)
- 정보 분산 — 네이버 뉴스, 유튜브, 인스타그램, 커뮤니티, 해외 X에 정보가 흩어져 탐색 비용이 높다.
- 공식 뉴스의 느린 속도 — 네이버 뉴스·공식 기사는 사실 확정 후 올라와 ‘루머 소비의 속도감’을 주지 못한다.
② 깊게 반응하기 어렵다 (토론·개인화)
- 커뮤니티 노이즈 — 에펨코리아·디시인사이드는 반응은 활발하나 가독성이 떨어지고, 욕설·무관한 게시물이 많아 내 팀·선수 루머에 집중하기 어렵다.
- 카드뉴스의 한계 — 가볍게 보기 좋지만 개인화·출처 신뢰도·팬 토론 구조가 부족해, 본 뒤에 ‘반응할 곳’이 없다.
국내 팬들은 이미 원하는 기자의 X 계정을 팔로우해 소식을 보고 있다. 하지만 해외 팬들이 그 소식을 바로 이해하고 댓글·팀 커뮤니티에서 활발히 대화하는 것과 달리, 국내 팬들은 영어 대화에 참여하기 어렵다.
그래서 루머가 가장 빠르고 토론도 가능한 국내 커뮤니티(에펨코리아·디시인사이드)로 발을 돌려도, 욕설·비하로 인한 피로가 크고 정작 궁금한 “응원하는 팀과 선수의 소식”은 찾기 어려웠다. 분석 결과, 기자에게 확인되지 않은 채 개인이 지어낸 거짓 루머가 섞여 진위를 파악하기 어렵고, 축구와 무관한 게시물이 다수 올라와 사용자 경험을 크게 저하시켰다.
이미지: 디시인사이드 해외축구 갤러리 — 욕설로 인한 피로감, 축구와 관련없는 게시물
결국 국내 팬에게 필요한 것은 단순히 더 많은 정보가 아니다. 쏟아지는 루머를 빠르고 가볍게 훑되, 마음이 가는 내 팀·선수의 이슈에서는 멈춰서 깊이 반응하고 토론할 수 있는 경험이다. ‘소비는 빠르게, 반응은 깊게’ 이 단절된 두 경험을 하나로 잇는 것이 본 프로젝트의 핵심이다.
기획의도
기능을 많이 붙이기보다, 사용자가 언제 들어와 어떤 감정을 느끼고 왜 다시 방문하는지를 중심으로 서비스를 설계했다. 그 출발점은 문제인식에서 정의한 ‘소비는 빠르게, 반응은 깊게’라는 경험을 어떻게 하나의 흐름으로 구현할 것인가였다.
이를 위해 서비스를 두 개의 축으로 설계했다. 첫째, 해외 기자 발 PL 루머를 누구보다 빠르게 가져와 내 팀·내 선수 기준으로 가독성 있게 정리하는 ‘빠른 소비’의 축이다. 둘째, 관심 있는 루머에 대해 팬들이 댓글과 토론으로 바로 반응하고 논쟁할 수 있는 ‘깊은 반응’의 축이다. 이 두 경험을 끊김 없이 잇는 숏폼 팬덤 플랫폼을 만들고자 한다.
인터뷰에서 확인했듯 국내 팬들은 X의 루머가 가장 빠르다는 것을 이미 알고 있으며, 기존 유명 축구 인플루언서·유튜버 역시 X에서 정보를 가져온다. 따라서 우리는 기존 국내 서비스와 비슷하거나 더 빠른 정보 제공 속도를 확보하는 동시에, 기존 서비스가 충족하지 못한 ‘팀 기반 개인화’와 ‘깊은 반응 경험’을 더해 변별력을 갖추고자 한다. 이를 통해 국내 팬들의 축구 소비 경험을 근본적으로 개선하는 것이 이 기획의 핵심이다.
프로젝트 개요
프로젝트 소개
프로토타입: https://epltrend.vercel.app
PLick은 해외 기자 발 프리미어리그 루머를 실시간으로 수집해, AI가 한국어 번역·요약·태그·진행 단계·게시물 유형을 생성하고 관리자 승인을 거쳐 릴스형 피드에 게시하는 서비스다. 사용자는 처음에 좋아하는 팀과 선수를 설정하고, 관련 루머가 올라오면 개인화 푸시 알림을 받는다.
게시물은 일반 댓글형과 오늘의 토론형으로 나뉜다. 모든 게시물에 토론방을 붙이지 않고 논쟁성이 높은 주제만 토론형으로 확장해, 반응을 한곳에 집중시킨다.
주요 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 릴스형 PL 루머 피드 | 상하 스와이프 방식으로 루머를 빠르게 소비한다. 제목, 요약, 관련 팀/선수, 출처 기자, 신뢰도, 루머 진행 단계, 원문 링크를 한 화면에 제공한다. |
| 팀/선수 개인화 | 사용자가 좋아하는 팀과 선수를 설정하면 해당 태그가 붙은 루머만 모아보는 개인화 피드와 맞춤 알림을 제공한다. |
| 개인화 푸시알림 | 예: “손흥민 선수 관련 새 이슈가 올라왔어요”, “맨유 관련 Tier 높은 기자의 루머가 올라왔어요”처럼 관심 정보 발생 시 즉시 앱 유입을 유도한다. |
| 게시물 유형 분리 | GENERAL은 댓글 중심, TODAY_DEBATE는 실시간 토론방과 AI 분석을 적용한다. |
| 오늘의 토론방 | 하루에 하나이상 가장 뜨거운 루머를 선정해 찬성/반대 선택 후 의견을 남기는 실시간 토론방을 제공한다. |
| AI 토론 분석 | 찬반 비율, 양측 핵심 근거, 자주 언급된 키워드, 우세한 논리, 반박 포인트를 주기적으로 요약한다. |
| 콘텐츠 자동화 어드민 | X 게시물 수집 → 번역/요약 → 태그 추출 → 카드뉴스 초안 → 관리자 승인 → 게시 흐름을 지원한다. |
시장분석
프리미어리그는 한국에서 팬덤 규모가 크고 토트넘·맨유·아스날·리버풀·첼시·맨시티 등 팀별 팬덤이 뚜렷하며, 특히 이적시장 기간과 경기 전후에 루머 소비량과 댓글 반응이 급증한다.
다만 우리가 만들고자 하는 앱과 직접적으로 유사한 제품은 없다. 사용자들은 현재 스코어만 보여주는 앱이나 모든 뉴스를 다루는 제네럴한 사이트를 주로 이용하지만, 루머·뉴스를 개인화해 제공하고 토론을 위한 이슈와 환경까지 마련해주는 앱은 존재하지 않는다.
| 구분 | 기존 방식 | 한계 | 본 프로젝트 차별점 |
|---|---|---|---|
| 네이버 스포츠/뉴스 | 공식 기사 중심 | 속도가 느리고 개인화가 약함 | 해외 기자발 루머를 빠르게 제공하고 출처·단계를 표시 |
| 유튜브 | 해설과 리뷰 중심 | 속도가 느리고, 실시간 루머와 개인화 알림이 약함 | 짧은 숏폼 피드와 푸시알림 제공 |
| 인스타그램 카드뉴스 | 가볍고 확산성이 좋음 | 토론 구조와 개인화가 약함 | 카드뉴스는 유입 채널, 앱에서는 토론과 개인화 제공 |
| 커뮤니티 | 반응과 논쟁이 활발함 | 정보 탐색 비용이 높고 무관한 글이 많음 | 내 팀/선수 루머만 빠르게 필터링 |
| 해외 X 계정 | 가장 빠른 원천 정보 | 영어, 계정 분산, 맥락 파악 어려움 | 한국어 요약, 신뢰도, 진행 단계, 원문 링크를 함께 제공 |
| 축구 데이터/스탯 사이트 | 경기 기록과 선수 지표 중심 | 루머 맥락, 팬 토론, 개인화 알림과 연결되지 않음 | 루머 피드 안에서 선수 지표와 팀 내 비교를 함께 제공 |
시스템 구성도
시스템은 데이터 수집, AI 처리, 어드민 검수, 사용자 서비스, 인스타그램 유입 운영의 5개 영역으로 구성된다.
| 단계 | 구성 요소 | 설명 |
|---|---|---|
| 수집 | X API / 특정 기자 계정 | 선정된 기자·매체 계정의 게시물을 감지하고 Raw Post로 저장 |
| AI 처리 | LLM 번역/요약/태그 추출 | 한국어 번역, 1줄 요약, 팀/선수 태그, 루머 상태, 게시물 유형 |
| 검수 | Admin Inbox | 관리자가 원문, 번역, 위험, 출처를 확인하고 Accept/Reject |
| 게시 | 릴스형 피드/개인화 피드 | 승인된 콘텐츠를 사용자에게 제공하고 댓글·투표·토론 기능 연결 |
| 확산 | 카드뉴스/인스타그램 | 앱 유입을 위한 카드뉴스 초안 생성 및 운영 |
개발환경
| 구분 | 항목 | 세부 내용 |
|---|---|---|
| SW 개발환경 | OS - Window/MAC | 로컬 개발 위한 개인 노트북 OS |
| SW 개발환경 | OS - Linux | 개발 및 운영 서버 |
| SW 개발환경 | 개발도구 - Spring Boot | 서버 작성을 위한 JAVA 언어 기반 웹 백엔드 프레임워크 |
| SW 개발환경 | 개발도구 - Next.js | 웹 프론트엔드를 위한 Javascript 프레임워크 |
| SW 개발환경 | 개발도구 - Nginx | 웹 서버 및 Reverse-Proxy를 위한 소프트웨어 |
| SW 개발환경 | 개발도구 - MySQL | 복잡한 쿼리와 대규모 데이터베이스를 위한 RDBMS |
| SW 개발환경 | 개발언어 - Java | 웹 백엔드 개발을 위한 언어 |
| SW 개발환경 | 개발언어 - Typescript | 웹 프론트엔드 개발을 위한 언어 |
| AI 활용환경 | 사용모델 - Sonnet4.6/Opus 4.7 | Claude에서 제공하는 AI 모델 |
| AI 활용환경 | 활용방식 - 개발 | Sonnet 4.6, Opus 4.7 AI 모델을 활용해 개발 진행 |
| AI 활용환경 | 활용방식 - 콘텐츠 제작 | X 게시물 이슈 데이터를 AI로 콘텐츠 초안 생성 |
| AI 활용환경 | 활용방식 - 토론 분석 | 댓글과 투표 데이터를 기반으로 여론 흐름 분석 |
| 기타(기자재 등) | X API | 특정 해외 기자 계정 게시물 수집 |
| 기타(기자재 등) | Slack Webhook | 신규 루머 감지 시 관리자에게 알림 |
AI 활용 전략
개발 단계에서는 AI를 활용해 에이전틱 개발을 진행하고, 콘텐츠 제작에는 해외 기자의 X 게시물·이슈 데이터를 AI로 가공해 한국어 초안을 빠르게 생성한다. 이후 단순 번역·요약을 넘어 기자 Tier, 표현의 확신도, 원문 반복 여부, 선수·팀 스탯을 결합해 루머 신뢰도 및 성사 가능성 스코어를 산출하는 방향으로 고도화한다. 추가로 댓글·투표 데이터를 AI로 분석해 여론 흐름을 파악하고, 이주의 선수·부진 원인·이적 적합도 같은 AI 분석형 숏폼 콘텐츠 제작에 활용한다.
프로젝트 수행 방안
팀 구성 및 역할
| 구분 | 담당 | 역할 |
|---|---|---|
| 연수생 | 이준서 | X 기반 루머 수집, 원문 데이터 저장, 중복 게시물 필터링, 팀/선수/키워드 태그 관리, 게시물 상태 관리 API 구현 |
| 연수생 | 이민욱 | LLM 기반 번역·요약·태그 추출·카드뉴스 초안 생성, 푸시알림, 댓글·투표·오늘의 토론방, AI 토론 분석 API 구현 |
| 연수생 | 김도완 | Next.js 기반 릴스형 루머 피드, 팀/선수 개인화 피드, 댓글·투표·토론 UI, 카드뉴스 미리보기 및 어드민 승인 화면 구현 |
멘토 구성 및 역할
| 구분 | 담당 | 주요 활동 |
|---|---|---|
| 멘토 | 이상윤 | Spring 기반 API 설계, DB 모델링, X 데이터 수집 플로우, 어드민 승인 프로세스, 댓글·투표·토론 기능 설계 검토 |
| 멘토 | 박재호 | 웹/앱 배포 구조, 서버 운영, DB/스토리지 구성, 알림 시스템, API 보안, 서비스 확장성과 안정성 관련 피드백 |
| 멘토 | 복다훈 | Next.js 구조 설계, 릴스형 피드 UX, 상태 관리, 컴포넌트 설계, 사용자 반응 중심 인터랙션 개선 피드백 |
추진 일정
| 구분 | 추진 내용 | 5월 | 6월 | 7월 | 8월 | 9월 | 10월 | 11월 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 기획 | 타겟 사용자 인터뷰, 경쟁 서비스 분석, 핵심 UX 정의 | ● | ● | |||||
| 분석 | PL 기자 계정 리스트업, 루머 유형/태그 체계 정의 | ● | ● | |||||
| 설계 | DB/화면/AI 처리 플로우/어드민 구조 설계 | ● | ||||||
| 개발1 | X 수집, 번역/요약, 어드민 승인, 카드뉴스 초안 | ● | ● | |||||
| 개발2 | 릴스형 피드, 개인화 피드, 푸시알림, 댓글/투표 | ● | ● | |||||
| 테스트 | 오늘의 토론, AI 분석, 베스트 댓글, 사용자 테스트 | ● | ● | ● | ||||
| 운영 | 인스타그램 카드뉴스 운영, 지표 분석, 개선 | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
수행 방법
프로젝트는 실제 운영 가능한 MVP를 목표로 한다. 초기에는 토트넘, 맨유, 아스날, 리버풀 등 국내 팬덤이 크고 루머 소비가 활발한 팀을 우선 대상으로 한다.
- UI/UX: 릴스형 세로 피드, 우측 슬라이드 댓글/투표 패널, 오늘의 토론 강조 화면을 중심으로 프로토타입 제작
- 유저 확보: 인스타그램 카드뉴스 계정 운영, 후킹형 카드뉴스와 앱 토론 유도 CTA를 병행, SEO 기반 자연 유입, SNS 광고 진행
- 피드백 수집: PL 팬 지인 인터뷰, 커뮤니티 반응 관찰, 초기 테스트 그룹 운영
- 개발 방식: 수동 입력 기반 MVP → X 자동 수집 → 이미지/카드뉴스 자동화 → 사용자 기능 순서로 단계적 구현
- 검증 지표: 푸시 클릭률, 개인화 설정 완료율, 피드 소비 개수, 댓글/투표/토론 참여율, 재방문율
예상문제 및 해결방법
| 구분 | 문제점 | 해결방안 |
|---|---|---|
| 개발 측면 | 실시간 수집과 AI 처리 지연, 중복 게시물 저장 가능성 | 게시물 ID 기준 중복 제거, Queue 기반 비동기 처리, 실패 상태 저장 및 재시도 구조 적용 |
| 프로젝트 관리측면 | 기능 범위가 커져 MVP가 불명확해질 위험 | MVP는 피드/개인화/알림/댓글/투표/오늘의 토론/어드민으로 한정 |
| 상용화 측면 | PL 경쟁 콘텐츠가 많아 차별성이 약해 보일 위험 | 소비는 빠르게, 반응은 깊게를 핵심 축으로, 단순 뉴스 번역이 아닌 내 팀·선수 개인화와 깊은 토론 경험으로 차별화 |
| 법률/정책 측면 | 루머 오해, 저작권, 이미지 사용권 문제 | 원문 링크, 출처, 신뢰도, 루머 단계 표시. 이미지는 라이선스 명확한 소스만 사용하고 관리자 승인 후 게시 |
| 커뮤니티 측면 | 악성 댓글과 과열 토론 가능성 | 신고/숨김/관리자 삭제 기능, 오늘의 토론 하루 1개 제한, 금칙어와 모더레이션 정책 운영 |
| 지속성 측면 | 이적시장 종료 후 루머 소비량이 감소할 위험 | 선수·팀 스탯 대시보드, 경기 주간 AI 분석형 콘텐츠, 이주의 선수 콘텐츠를 운영, 비시즌 재방문 이유 확보 |
| 데이터 품질 측면 | 축구 데이터 API 비용·정확도·수집 안정성 문제 | 초기에는 무료/저비용 API와 수동 검수 병행, 핵심 지표만 우선 수집, 출처와 갱신 시점을 화면에 명시 |
| AI 모델 측면 | 성사 가능성 스코어가 실제 확률처럼 오해될 위험 | 스코어는 참고 지표로 표시하고, 근거 요소(기자 Tier, 표현 강도, 반복 출현, 데이터 적합도)를 함께 노출 |
결과물 및 기대효과
결과물 형태
- 반응형 웹/앱 형태의 프리미어리그 루머 숏폼 피드 서비스
- 팀/선수 개인화 설정 및 개인화 피드
- 관련 루머 발생 시 푸시알림 기능
- 일반 댓글, 찬반 투표, 오늘의 토론방 기능
- AI 기반 루머 요약, 태그 추출, 토론 분석 기능
- X 게시물 수집·번역·요약·카드뉴스 초안 생성을 위한 어드민 시스템
결과물 활용방안
- 데이터 수집 방식: 해외 축구 기자의 X(트위터) 계정에서 프리미어리그 루머를 실시간 수집
- 출시 초기 · 시장성 검증: 기자 10명 × 일 10
15건 → 월 약 3,0004,500건- 사용자 미확보 상태(콜드스타트)이므로 수집량을 최소화해 비용 부담을 낮춤
- X API(읽기 건당 $0.005) 데이터 수집 비용 월 약 4만원 수준
- 비용 통제 설계: 중복 제거·필터링을 AI 호출 이전 단계에서 수행 → 동일 이적설 다수 건을 소수 건으로 압축, AI 가공 비용을 약 50% 절감
- 비즈니스 모델: 광고 기반 무료 서비스
- 매출 구조: DAU 5,000명 × 광고 eCPM 4,500원(3 USD) × 1인 일 노출 4회 = 월 광고 매출 약 270만원
- 월 운영비(인건비 제외): X API + AI 번역·요약 + 서버·인프라 + 운영 도구
- 초기 18만원, 추후 사용자 유입 시 최대 75만원
- 운영 손익: 매출 270만원 − 75만원 = 월 약 195만원 흑자 (유저 확보 후 기준)
유저 확보 계획
사전 유입 (정식 앱 출시 전)
앱 개발과 병행해 인스타 카드뉴스 계정을 먼저 운영, 팔로워를 확보하고 브랜드 인지를 쌓는다. 이어 ‘해외 트윗 정보를 빠르게 보여주는’ 핵심 기능만 담은 경량 MVP를 월드컵 시즌에 맞춰 출시한다. 월드컵에서 빅6 선수들의 활약으로 PL 관심이 급상승하는 시점을 노려 사용자 풀을 미리 확보한다.
정식 앱 출시 후
- Paid 광고: 600만원 (CPI 200원 → 약 3만 명)
- 오가닉: 사전 확보한 인스타 팔로워·MVP 사용자 + 카드뉴스·커뮤니티 바이럴 → 약 2만 명
- 합계: 총 5만 다운로드, DAU 5,000명(누적 다운로드의 10%) 목표
ROAS — 마케팅비 포함 흑자 계획
- 초기 마케팅비 600만원(일회성 투자)은 월 순이익(약 195만원)으로 약 4개월 내 회수
- 초기 마케팅비 소진 후 SEO를 통해 오가닉 유입 비율을 점진적으로 확대 → 평균 CPI 부담 감소 → 누적 흑자 폭 추가 개선
기대효과
| 구분 | 기대효과 |
|---|---|
| 사용자 측면 | 영어 X 계정과 여러 커뮤니티를 직접 뒤지지 않아도 루머를 빠르게 확인할 수 있다. 루머의 출처와 진행 단계를 보며 신뢰도를 판단하고, 팬들과 즉시 반응할 수 있다. |
| 비즈니스 측면 | 인스타그램 유입, 팬덤 기반 체류시간, 댓글/투표 참여를 바탕으로 광고 및 프리미엄 기능 확장 가능성이 있다. |
| 기술 측면 | 실시간 데이터 수집, LLM 기반 콘텐츠 처리, 개인화 알림, 커뮤니티 분석을 결합한 운영형 AI 서비스 경험을 확보한다. |
| 확장 측면 | PL에서 검증한 뒤 타 리그(국내, 월드컵, 스페인, 이탈리아 등), NBA, F1 등 빠른 해외발 정보가 중요한 도메인으로 확장할 수 있다. |
담당멘토 의견
| 멘토 | 멘토 의견 |
|---|---|
| 이상윤 | 아이디어 좋습니다. 다만 이런 정보성 서비스는 재방문율이 생명이라, saveticker처럼 “특정 시간/상황에 반사적으로 열게 만드는” 루틴 설계가 핵심이라고 봅니다. 콘텐츠 단위 필터(팀/리그)로 “내가 볼 것만 빠르게 좁히는” 경험을 보강하면 좋겠고, 무엇보다 콘텐츠의 질 자체가 서비스의 생명입니다. 푸시·토론 같은 부가 기능보다 “어떻게 콘텐츠 퀄리티를 올려 재방문율을 끌어올릴 것인가”를 1순위 축으로 두고 추가 기능을 그 기준으로 선별해 가시길 권합니다. |
| 박재호 | 기획과 BM이 생각보다 굉장히 탄탄하게 잘 만들어졌습니다. 완성도를 더 높이기 위해 두 가지 피드백을 드립니다. 운영 안정성을 위해 SLO(Service Level Objective)를 정의해 기자 트윗부터 앱 노출까지 구간별 지표를 측정해두면 장애 시 병목 구간을 빠르게 판단할 수 있습니다. 마지막으로 실제 운영을 염두에 둔다면 장애 Top 5 Runbook과 롤백 가능한 CI/CD(스테이징·운영 분리)까지 갖춰 학생 프로젝트를 넘어 실제 운영 가능한 서비스로 마무리하시길 바랍니다. |
| 복다훈 | 도메인 전환과 PoC 검증은 아주 좋습니다. 다만 이적시장은 비시즌 리스크가 있으니 축구 API 등으로 선수 스탯 데이터를 수집해 보여주는 방향을 추천합니다. AI 역할도 단순 요약을 넘어 데이터와 결합해 이적 확률을 예측하는 ML 모델로 고도화한다면, 기술적 챌린지와 프로젝트 규모를 모두 키울 수 있어 심의 문서 보완에 도움 될 것 같습니다. |