🔍 Chapter 01

뭘 만들지 정하다

포토북 서비스의 불편함을 발견하고,
AI에게 기술적으로 가능한지 물어보는 것부터 시작했어요.

🚨 문제 발견

왜 4시간씩 기다려야 할까?

포토북 구독 서비스를 만들려면, 사용자 사진을 분석해서 포토북 후보를 만들어줘야 해요. 기존 방식은 서버에서 사진을 전부 받아 분석하는 방식이었는데, 이게 워낙 오래 걸려서 사용자 입장에서는 몇 시간을 기다려야 했습니다. 이건 서비스로 쓰기 너무 불편해요.

😫 지금까지

~4시간

서버가 사진 수천 장을 처음부터 끝까지 전부 분석.
사용자는 하염없이 대기.

🎯 목표

3초

폰에서 먼저 빠르게 분류하고, 사용자가 고른 것만 서버로 전송.
즉각적인 경험!

🤖 AI에게 질문

모바일 개발을 해본 적이 없으니까, 일단 AI한테 물어봤어요. "폰에서 사진을 빠르게 분류하는 게 기술적으로 가능해?"

💬 AI에게 던진 질문

"사진 수만 장을 폰에서 빠르게 분류하는 방법이 있을까요?
백그라운드에서 AI로 분석하는 방식이랑, 사진에 저장된 날짜 정보로 빠르게 묶는 방식 중 어느 게 나을까요?"

AI는 이미 확보된 기술들을 먼저 정리해줬어요. 이미지 분석 모델, 클러스터링 알고리즘, 레이아웃 생성 시스템이 모두 준비되어 있었고, "새로 만들 게 아니라, 어떻게 연결할지가 핵심"이라는 답이 돌아왔습니다.

⚖️ 두 가지 방식 비교

AI는 두 가지 기술 방향을 비교해서 알기 쉽게 설명해줬습니다.

🌙

방법 A: 백그라운드에서 AI 분석

좋은 점

사진 전체를 깊게 분석할 수 있어요. 사용자 방해 없음.

안 좋은 점

언제 실행될지 모름 — 시스템이 결정. 배터리 소모 걱정.

⚡

방법 B: 날짜 정보로 빠르게 묶기

좋은 점

1~3초면 완료! 폰에 저장된 날짜 정보를 읽는 거라 빠름. 배터리 효율적.

보완점

AI 품질 분석은 서버에서 따로 보완하면 됨.

📊 사진 10,000장 기준 처리 속도 비교

파일 전부 열어서 읽기: 5~10분
날짜 정보만 추출 (단순): 30~50초
날짜 정보 + 여러 개 동시처리: 10~20초
폰 내장 사진 API 활용: 1~3초 ✓

✅ 결정

데이터가 명확하니 결정은 쉬웠어요.

⭐ AI의 결론

"폰 내장 날짜 정보로 즉시 분류 → 사용자가 고른 포토북만 서버에서 정밀 분석"

사용자 경험은 즉각적(1~3초)으로, 서버 부담은 80~90% 줄어듭니다. 이미 갖춰진 기술들과 연결만 잘 하면 됩니다.

📄 이 챕터에서 얻은 것

기술 방향 결정 완료

4시간 문제를 3초로 줄이는 방법이 있고, 기술적으로 충분히 가능하다는 확인. 날짜 정보 기반 빠른 분류 방식을 선택했습니다. 이 결정이 이후 모든 개발의 출발점이 됩니다.

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