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doremin
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[얼죽아] 기획서
사이드 프로젝트로 얼죽아 라는 프로젝트를 진행하고자 한다. 그리고 프로젝트를 진행하면서 기획, 개발 과정 등을 정리하고자 한다.
1. 개요
1.1 배경
지극히 개인의 취향이 반영되었습니다.
다양한 카페에서의 경험을 통해, 기획자는 아이스 아메리카노의 맛이 판매처에 따라 크게 차이나지 않는다는 결론에 도달하였다. 이는 다음과 같은 요인들에 기인한 것으로 판단된다.
- 표준화된 원두 사용: 대다수의 카페에서 유사한 품질과 로스팅 정도의 원두를 사용한다.
- 추출 방식의 유사성: 에스프레소 머신을 이용한 추출 방식이 대부분의 카페에서 표준화되어 있다.
- 물과 얼음의 영향: 차가운 음료의 특성상, 물과 얼음의 비율이 전반적인 맛에 큰 영향을 미치며, 이는 카페 간 큰 차이를 만들어내지 않는다.
1.2 목적
얼죽아 프로젝트의 목적은 사용자 주변에서 가장 저렴한 아이스 아메리카노를 판매하는 카페를 쉽고 빠르게 찾을 수 있는 서비스를 제공하는 것이다. 그리고 이를 통해 달성하고자 하는 바는 다음과 같다.
- 사용자의 시간과 비용 절약
- 가격 정보를 바탕으로 합리적인 소비 의사결졍 지원
2. 서비스 개요
2.1 서비스 명: 얼죽아 (hot-coffee-hater)
2.2 핵심 기능
- 위치 기반 아이스 아메리카노 가격 정보 제공
- 주변 최저가 카페 검색
- 주변 최저가 카페 랭킹
2.3 타겟 사용자
- 가격에 민감한 20~30대 직장인 및 학생
- 아이스 아메리카노를 자주 소비하는 커피 애호가
- 합리적인 소비를 추구하는 모든 연령대의 소비자
3. 기술 요구사항
3.1 플랫폼
- iOS 애플리케이션
3.2 핵심 기술
3.2.1 Server
- FastAPI, Postgresql
- AWS EC2, RDS를 이용해서 배포
Vapor를 이용해서 백엔드를 구축하려고 했으나 PostGIS에 대한 지원이 잘 안되어있고, 생각보다 클라이언트와 코드를 공유할 수 있는 부분도 없어서 자료가 풍부한 FastAPI로 변경하였다.
3.2.2 Client
- Swift, UIKit, SwiftUI
- RxSwift, Combine
- Tuist
- Fastlane
3.3 데이터 수집
- 크롤링을 통한 카페 정보 및 가격 데이터 수집
- 문장 유사도 분석을 통해 아이스 아메리카노의 가격만 추출
4. UI/UX 설계
4.1 주요 화면
- 메인 화면: 지도 기반 카페 표시 1-1. Bottom Sheet: 최저가순 주변 카페 랭킹
4.2 사용자 경험 고려사항
- 사용자 위치 기반 자동 검색
- 다크 모드 지원
- 제스쳐가 최대한 겹치지 않도록 고려