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모임 내가 공부한 자료를 문제로 확인하는 퀴즐리

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[projectLocation3String.KR01] 내가 공부한 자료를 문제로 확인하는 퀴즐리

  • 박선우

    박선우

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    # 퀴즐리 시장 및 사업 분석
    ## 1) 단기·중기·장기 관점의 주요 소비자 특성, 규모, 니즈
    ※ 아래 시장 규모는 국내 온라인 학습·에듀테크 이용자와 AI 학습 서비스의 잠재 이용자를 기준으로 한 방향성 있는 추정입니다. 실제 규모는 서비스 출시 후 사용자 데이터와 유료 전환율을 통해 검증해야 합니다.
    ### ① 단기 관점: 출시 후 6개월~1년
    #### 주요 소비자
    - 시험을 앞둔 대학생
    - 한국사·컴퓨터활용능력·토익·공무원 시험 등 자격증 준비생
    - 자신이 정리한 노트나 PDF를 가지고 있는 사용자
    - 짧은 기간에 반복 학습하려는 사용자
    - 새로운 AI 학습 서비스를 부담 없이 사용해보려는 얼리어답터
    #### 예상 규모
    국내 대학생 및 자격증 준비생 중 디지털 학습 도구를 적극적으로 사용하는 초기 타깃은 약 수십만 명 규모로 설정할 수 있습니다. 초기에는 이 중에서도 특정 학교, 자격증, 시험 커뮤니티에 접근 가능한 수천~수만 명을 핵심 확보 목표로 삼는 것이 현실적입니다.
    #### 주요 니즈
    - 필기 내용을 빠르게 문제로 변환하고 싶음
    - 문제를 직접 만드는 시간을 줄이고 싶음
    - OX, 객관식 등 다양한 형태로 연습하고 싶음
    - 틀린 문제만 모아 반복하고 싶음
    - 시험 직전 자신의 취약 영역을 빠르게 파악하고 싶음
    - 가입이나 사용 과정이 복잡하지 않기를 원함
    - AI가 만든 문제가 실제 학습 내용에서 벗어나지 않기를 원함
    단기적으로는 “학습 플랫폼”보다는 **시험 직전 빠르게 사용하는 문제 생성 및 오답 복습 도구**로 포지셔닝하는 것이 효과적입니다.
    ---
    ### ② 중기 관점: 1~3년
    #### 주요 소비자
    - 반복적으로 시험을 준비하는 자격증 수험생
    - 여러 과목을 장기간 학습하는 대학생
    - 취업 준비생
    - 영어·한국사·전공시험 준비생
    - 학원과 인강을 병행하는 학습자
    - 자신의 학습 데이터를 축적하고 싶은 사용자
    #### 예상 규모
    서비스가 특정 시험에 국한되지 않고 다양한 자격증과 대학 전공으로 확장된다면 국내에서 수십만~백만 명 이상의 잠재 사용자를 확보할 수 있습니다. 특히 자격증별 문제은행과 학습 커뮤니티를 구축하면 시험 단위로 반복적인 수요를 만들 수 있습니다.
    #### 주요 니즈
    - 과목별·시험별 학습 관리
    - 장기적인 오답 데이터 축적
    - 기억이 약해지는 시점에 맞춘 복습
    - 과거 학습자료와 새 자료를 통합한 문제 생성
    - 실제 시험과 유사한 모의고사
    - 자신이 자주 틀리는 개념에 대한 상세 설명
    - 다른 사용자와의 비교 또는 학습 동기 부여
    - 모바일과 PC 간 학습 기록 연동
    중기에는 단순한 문제 생성 기능보다 **개인화된 학습 관리와 반복 학습 시스템**이 핵심 경쟁력이 됩니다.
    ---
    ### ③ 장기 관점: 3년 이후
    #### 주요 소비자
    - 초·중·고 및 대학 교육기관
    - 기업 교육 및 사내 역량개발 부서
    - 학원, 온라인 강의 플랫폼
    - 자격증 교육업체
    - 전문직 시험 준비생
    - 지속적으로 자기계발을 하는 직장인
    - 교사와 강사 등 콘텐츠 제작자
    #### 예상 규모
    장기적으로는 개인 대상 B2C뿐 아니라 학교·학원·기업을 대상으로 한 B2B2C 시장까지 확장할 수 있습니다. 이 경우 개별 사용자 수뿐 아니라 교육기관 단위의 계약을 통해 수만~수십만 명의 학습자를 확보하는 모델이 가능합니다.
    #### 주요 니즈
    - 교사가 제공한 자료를 기반으로 한 안전한 문제 생성
    - 기관별 학습 현황 관리
    - 반·팀 단위 성취도 분석
    - 학습 콘텐츠와 문제의 품질 관리
    - 개인정보와 교육 데이터 보호
    - 생성 문제의 근거와 출처 확인
    - 학습 결과를 평가·상담에 활용할 수 있는 리포트
    장기적으로는 “AI 문제 생성기”에서 **개인 및 기관용 AI 평가·학습 운영 플랫폼**으로 발전해야 합니다.
    ---
    ## 2) 현재 시장성과 향후 3년간 시장 추세
    ### 현재 시장성
    퀴즐리는 시장성이 있는 아이디어입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
    1. **능동적 학습에 대한 수요가 높음**
    - 단순히 필기를 읽는 것보다 문제를 풀고 회상하는 방식이 효과적이라는 인식이 확산되고 있습니다.
    - 오답 반복, 간격 반복, 자기 테스트 방식과 잘 연결됩니다.
    2. **생성형 AI 사용이 일상화됨**
    - 사용자가 자신의 문서나 필기를 AI에 입력해 요약, 질문, 퀴즈로 변환하는 행동이 자연스러워지고 있습니다.
    3. **기존 학습 서비스의 개인화 한계**
    - 기존 문제은행은 이미 만들어진 문제를 제공하는 데 강점이 있지만, 사용자의 개인 필기와 학습 수준을 반영하는 데는 한계가 있습니다.
    4. **시험 직전 수요가 반복적으로 발생**
    - 대학 중간·기말고사, 자격증 시험, 어학시험 등 특정 시점마다 사용 수요가 발생합니다.
    다만 단순히 “AI로 문제를 만들어주는 기능”만으로는 경쟁력이 약합니다. ChatGPT나 Quizlet에서도 유사한 기능을 사용할 수 있기 때문입니다. 퀴즐리는 **문제 생성 이후의 풀이·오답·꼬리문제·모의고사 흐름**을 얼마나 잘 설계하느냐가 중요합니다.
    ---
    ### 향후 3년간 시장 추세
    #### 1년 차: AI 학습 도구의 대중화와 기능 경쟁
    - PDF, 이미지, 노트 기반 문제 생성 기능이 빠르게 보편화될 가능성이 높습니다.
    - 생성 속도와 문제 유형 자체는 차별화 요소가 되기 어렵습니다.
    - 사용자는 AI가 만든 문제의 정확성, 편의성, 학습 효과를 비교하게 됩니다.
    - 모바일 중심의 짧은 학습과 PC 기반 문서 입력이 동시에 중요해집니다.
    #### 2년 차: 개인화·학습 데이터 경쟁
    - 단순 생성보다 “어떤 문제를 언제 다시 풀게 할 것인지”가 중요해집니다.
    - 오답률, 풀이 시간, 반복 횟수, 개념별 취약도 등을 기반으로 한 맞춤형 추천이 일반화될 것입니다.
    - 사용자가 여러 달 동안 축적한 학습 데이터가 서비스 이탈을 막는 핵심 자산이 됩니다.
    - 시험별 템플릿과 전문 콘텐츠의 품질 차이가 경쟁력을 좌우할 수 있습니다.
    #### 3년 차: 교육기관·콘텐츠 사업자 시장으로 확대
    - 학교, 학원, 기업교육 시장에서 AI 평가·문제 제작 도구의 수요가 증가할 가능성이 높습니다.
    - 교사와 강사가 직접 문제를 검수하고 배포하는 협업 기능이 중요해집니다.
    - 생성 문제의 근거, 난이도, 편향, 저작권을 관리하는 기능이 필수화될 것입니다.
    - 개인용 서비스와 기관용 관리 서비스를 함께 제공하는 플랫폼 경쟁이 예상됩니다.
    ---
    ### 예상 경쟁업체와 서비스
    #### 1. Quizlet
    - 플래시카드, 테스트, 학습 세트 공유 기능을 제공하는 대표적인 글로벌 서비스입니다.
    - AI를 활용한 학습 세트 생성과 문제 출제 기능도 강화하고 있습니다.
    - 강점은 방대한 콘텐츠와 높은 브랜드 인지도입니다.
    - 약점은 한국 자격증·대학 전공별 현지화와 개인 필기 기반의 세밀한 학습 흐름이 상대적으로 부족할 수 있다는 점입니다.
    #### 2. ChatGPT, Gemini, Claude 등 범용 AI
    - 사용자가 필기를 붙여넣으면 문제를 만들어달라고 직접 요청할 수 있습니다.
    - 강점은 접근성과 자유도입니다.
    - 약점은 학습 기록, 오답 관리, 반복 학습, 진도 관리가 별도 설계되어 있지 않다는 점입니다.
    - 퀴즐리는 범용 AI보다 **학습 행동이 자동으로 이어지는 제품 경험**을 제공해야 합니다.
    #### 3. NotebookLM 계열 서비스
    - 사용자가 업로드한 자료를 기반으로 질문과 답변을 생성하고 문서 내용을 탐색할 수 있습니다.
    - 학습자료 이해와 질의응답 측면에서 강력한 경쟁자가 될 수 있습니다.
    - 퀴즐리는 문서 검색보다 시험 대비, 문제 풀이, 오답 반복에 집중하는 방식으로 차별화해야 합니다.
    #### 4. Anki 및 플래시카드 서비스
    - 간격 반복과 암기 관리에 강점이 있습니다.
    - 사용자가 직접 카드를 만들거나 외부 자료를 가져와 사용할 수 있습니다.
    - 다만 초보자에게는 사용법이 어렵고, 문제 생성부터 오답 복습까지의 진입장벽이 있습니다.
    - 퀴즐리는 더 쉬운 입력과 자동화된 학습 흐름으로 경쟁할 수 있습니다.
    #### 5. 에듀윌·해커스·시대에듀 등 기존 교육 플랫폼
    - 공무원, 자격증, 어학 등 특정 시험의 전문 문제와 강의를 보유하고 있습니다.
    - 강점은 콘텐츠 신뢰도와 시험별 전문성입니다.
    - 약점은 사용자가 개인적으로 작성한 필기를 즉시 문제화하는 기능과 높은 개인화 수준이 제한적일 수 있다는 점입니다.
    #### 6. 국내 AI 학습·교육 앱 및 학습관리 서비스
    - AI 튜터, 문제 풀이, 오답노트, 학습관리 등을 제공하는 다양한 서비스가 경쟁자로 등장할 수 있습니다.
    - 특히 특정 과목이나 연령대에 집중한 서비스가 강력한 틈새 경쟁자가 될 가능성이 있습니다.
    ---
    ## 3) 경쟁력을 위한 차별화 기능과 전략
    ### ① 근거가 표시되는 신뢰성 높은 문제 생성
    AI가 만든 문제는 정확성이 가장 중요한 약점입니다.
    필수 기능:
    - 문제마다 원문 근거 표시
    - 어떤 문장에서 생성됐는지 확인
    - 근거 없는 내용의 생성 방지
    - 애매하거나 오류 가능성이 있는 문장에 대한 경고
    - 사용자의 문제 수정 및 신고 기능
    - AI 생성 문제와 검수 완료 문제 구분
    “AI가 문제를 만들어준다”보다 **내 자료에서 정확히 출제됐다는 확신**을 주는 것이 중요합니다.
    ---
    ### ② 꼬리문제 기반의 개념 보완 학습
    현재 기획 중인 꼬리문제는 퀴즐리의 핵심 차별화 요소가 될 수 있습니다.
    예를 들어 사용자가 특정 문제를 틀렸을 때:
    1. 같은 개념을 다시 묻는 쉬운 문제
    2. 표현을 바꾼 유사 문제
    3. 관련 개념과 비교하는 문제
    4. 실제 시험 형태의 응용 문제
    5. 해당 개념을 종합하는 최종 문제
    순서로 이어지도록 구성할 수 있습니다.
    단순히 틀린 문제를 다시 보여주는 것이 아니라 **왜 틀렸는지에 따라 다음 문제를 달리 제공**해야 합니다.
    ---
    ### ③ 개인별 취약 개념 지도
    사용자의 정답률만 보여주는 것보다 개념별로 학습 상태를 시각화하는 것이 좋습니다.
    예시:
    - 과목별 정답률
    - 개념별 취약도
    - 최근 틀린 횟수
    - 풀이 시간이 긴 개념
    - 오래 복습하지 않은 개념
    - 유사 문제에서 반복적으로 틀리는 개념
    이를 기반으로 “오늘은 민법상 의사표시 개념을 복습하세요”처럼 구체적인 학습 행동을 추천할 수 있습니다.
    ---
    ### ④ 시험별 실전 모의고사 모드
    문제 생성형 서비스가 학습 도구에 머무르지 않으려면 실전 경험이 필요합니다.
    기능 예시:
    - 시험 시간 제한
    - 실제 시험과 유사한 문항 수
    - 과목별 출제 비중 설정
    - 난이도 조절
    - 시험 후 점수와 합격 가능성 추정
    - 실제 시험 대비 취약 영역 분석
    - 모의고사 결과 기반의 복습 큐 생성
    자격증별로 시험 형식이 다르므로 시험 템플릿을 제공하면 반복 사용 가능성이 높아집니다.
    ---
    ### ⑤ 자료 입력 경험의 차별화
    사용자가 자료를 쉽게 넣을 수 있어야 합니다.
    - 텍스트 입력
    - PDF 업로드
    - 이미지·필기 사진 인식
    - 웹페이지 또는 문서 붙여넣기
    - 음성 녹음 및 강의 내용 변환
    - 노션·구글 문서 연동
    - 과목별 자료 자동 분류
    특히 모바일에서는 사진을 찍어 바로 문제를 생성하는 경험이 강력할 수 있습니다.
    ---
    ### ⑥ 개인 학습 데이터의 장기 축적
    사용자가 한 번 쓰고 떠나지 않도록 다음 기능이 필요합니다.
    - 학습 히스토리
    - 과목별 진도
    - 반복 복습 일정
    - 시험일 기반 학습 계획
    - 장기 오답노트
    - 과거 자료 재활용
    - 여러 시험과 과목을 통합 관리하는 대시보드
    ---
    ### ⑦ 검수 가능한 AI와 콘텐츠 품질 관리
    장기적으로는 AI 문제의 품질을 평가하는 내부 지표가 필요합니다.
    - 정답 오류율
    - 사용자 신고율
    - 문제별 정답 편중
    - 문제 난이도 적합성
    - 근거 문장 유무
    - 유사 문제 중복률
    - 실제 시험과의 유형 유사도
    AI 생성 품질을 지속적으로 측정해야 서비스 신뢰도를 확보할 수 있습니다.
    ---
    ## 4) 출시 플랫폼 우선순위와 이유
    ### 1순위: PC 웹
    현재 퀴즐리가 이미 웹 서비스로 구현되어 있고, 학습자료 입력·편집·문제 검수는 PC 환경에서 편리하므로 PC 웹을 우선적으로 고도화하는 것이 적합합니다.
    #### 이유
    - 긴 필기와 PDF 자료를 다루기 편리함
    - 문제 생성 결과를 확인하고 수정하기 쉬움
    - 여러 문제와 해설을 한눈에 보기 좋음
    - 별도 앱 설치가 필요 없음
    - 초기 개발과 배포가 빠름
    - 대학생과 자격증 수험생의 학습자료 제작 환경에 적합함
    PC 웹에서는 다음 기능을 우선 강화하는 것이 좋습니다.
    - 자료 업로드
    - 문제 생성 설정
    - 문제 검수 및 수정
    - 과목·시험별 관리
    - 모의고사 제작
    - 학습 분석 대시보드
    ---
    ### 2순위: 모바일 웹
    모바일 웹은 별도 설치 없이 시험 직전이나 이동 중에 사용할 수 있다는 장점이 있습니다.
    #### 적합한 사용 장면
    - 짧은 시간 동안 오답 복습
    - 오늘의 문제 풀이
    - 꼬리문제 학습
    - 모의고사 결과 확인
    - 간단한 문제 공유
    - 시험 직전 취약 개념 확인
    PC 웹에서 생성·관리하고 모바일 웹에서 풀이하는 구조가 초기에는 효율적입니다.
    ---
    ### 3순위: 모바일 앱
    초기부터 네이티브 앱을 만들기보다는 사용자 반복 사용이 검증된 후 출시하는 것이 좋습니다.
    #### 앱 출시가 필요한 시점
    - 주간 재방문율이 충분히 확보되었을 때
    - 모바일 사용 비중이 높게 나타났을 때
    - 푸시 알림이 재방문에 효과적일 때
    - 사진 촬영 기반 자료 입력 수요가 확인됐을 때
    - 오답 복습과 간격 반복을 핵심 기능으로 운영할 때
    #### 모바일 앱의 차별화 기능
    - 시험일까지 남은 기간 기반 알림
    - 오늘의 오답 푸시
    - 사진 촬영 후 문제 생성
    - 이동 중 음성·짧은 문제 풀이
    - 위젯 또는 잠금화면 학습
    - 네트워크가 불안정한 환경에서의 오프라인 풀이
    정리하면 초기 우선순위는 **PC 웹 → 모바일 웹 최적화 → 모바일 앱** 순서가 적절합니다.
    ---
    ## 5) 초기 시장 진입 전략
    ### ① 특정 시험·과목에 집중한 니치 전략
    처음부터 모든 학습자를 대상으로 하기보다 한두 개의 시험군을 선택해야 합니다.
    예시:
    - 컴퓨터활용능력
    - 한국사능력검정시험
    - 토익
    - 전공 중간·기말고사
    - 사회복지사
    - 공인중개사
    - 정보처리기사
    선정 기준은 다음과 같습니다.
    - 시험 응시자가 많을 것
    - 사용자가 개인 필기를 많이 만들 것
    - 반복 문제 풀이 수요가 높을 것
    - 시험 일정이 명확할 것
    - 관련 온라인 커뮤니티가 활성화되어 있을 것
    ---
    ### ② 대학생 및 자격증 커뮤니티 공략
    초기에는 광고보다 실제 수험생이 모인 채널이 효율적일 수 있습니다.
    - 대학별 에브리타임
    - 자격증 관련 네이버 카페
    - 오픈채팅방
    - 디스코드 스터디방
    - 인스타그램·틱톡 공부 계정
    - 유튜브 공부 브이로그 채널
    - 대학생 홍보대사 및 학과 학생회
    “내 필기를 1분 만에 문제로 바꾸기”와 같이 사용 장면이 명확한 메시지를 활용하는 것이 좋습니다.
    ---
    ### ③ 무료 체험과 추천인 프로그램
    초기에는 다음과 같은 무료 사용 구조가 적합합니다.
    - 회원가입 후 일정 개수까지 무료 문제 생성
    - 첫 자료 업로드 시 무료 모의고사 제공
    - 친구 초대 시 추가 생성권 지급
    - 시험일까지 프리미엄 기능 무료 제공
    - 오답 복습 기능은 무료, 고급 분석은 유료 제공
    단순 할인보다 실제 사용을 유도하는 보상 구조가 효과적입니다.
    ---
    ### ④ “내 자료로 생성한 문제” 공유 기능
    사용자가 만든 문제 세트를 친구나 스터디 그룹에 공유할 수 있도록 하면 자연스러운 확산이 가능합니다.
    - 링크 공유
    - 함께 풀기
    - 스터디 그룹별 랭킹
    - 공동 오답노트
    - 특정 과목 문제 세트 공개
    - 문제 세트 복제 및 수정
    다만 자료의 저작권과 개인정보가 포함될 수 있으므로 공개 범위 설정이 필요합니다.
    ---
    ### ⑤ 시험기간 집중 캠페인
    퀴즐리는 시험 수요가 특정 시기에 집중되므로 시즌 마케팅이 적합합니다.
    - 대학 중간고사·기말고사
    - 자격증 시험 4주 전
    - 방학 자격증 준비 기간
    - 수능 및 공시 시즌
    - 토익 정기시험 일정
    예시 캠페인:
    - “시험 7일 전 오답 정복”
    - “내 필기로 만드는 실전 모의고사”
    - “시험 전날 취약 개념 테스트”
    - “친구와 함께 만드는 전공시험 문제집”
    ---
    ### ⑥ 사용자 테스트를 통한 빠른 개선
    초기에는 기능을 많이 추가하기보다 다음 지표를 집중적으로 검증해야 합니다.
    - 첫 자료 업로드 완료율
    - 첫 문제 생성 완료율
    - 생성 후 실제 풀이율
    - 오답 복습 재방문율
    - 생성 문제 수정 비율
    - 7일차 재방문율
    - 무료 사용자에서 유료 사용자로의 전환율
    특히 “문제 생성” 이후 실제로 “다시 학습하는지”를 핵심 지표로 봐야 합니다.
    ---
    ## 6) 시장 확대 전략
    ### ① 시험·과목별 템플릿과 전문 콘텐츠 확대
    초기 검증된 시험군을 기반으로 다음 시험으로 확장할 수 있습니다.
    - 자격증
    - 어학
    - 대학 전공
    - 공무원·전문직 시험
    - 기업 채용시험
    - 초·중·고 내신
    시험별로 문항 유형, 난이도, 출제 비중, 시간 제한을 미리 설정하면 사용자 경험이 좋아집니다.
    ---
    ### ② 스터디 및 소셜 학습 기능 강화
    개인 학습을 넘어 그룹 학습으로 확장할 수 있습니다.
    - 스터디방 생성
    - 문제 세트 공동 제작
    - 구성원별 풀이 현황
    - 그룹 모의고사
    - 오답 공유
    - 학습 인증
    - 주간 랭킹
    - 리더보드와 목표 달성 배지
    다만 경쟁 중심으로만 설계하면 피로도가 높아질 수 있으므로 협력형 기능과 선택적 공개를 함께 제공해야 합니다.
    ---
    ### ③ 학원·강사·교육 콘텐츠 사업자용 B2B 서비스
    강사와 학원이 가진 강의자료를 문제로 전환할 수 있도록 별도 기능을 제공할 수 있습니다.
    - 강의자료 기반 문제 자동 생성
    - 강사 검수 및 수정
    - 학생별 문제 배포
    - 반별 성취도 분석
    - 과제 자동 채점
    - 오답 리포트
    - 학원용 관리자 페이지
    - 기관 브랜드를 반영한 화이트라벨 서비스
    B2B는 계약 기간이 길고 사용자 확보 비용을 낮출 수 있다는 장점이 있습니다.
    ---
    ### ④ 기업교육 및 사내 교육 시장 진출
    기업이 보유한 교육자료와 매뉴얼을 기반으로 다음 서비스를 제공할 수 있습니다.
    - 신입사원 교육 퀴즈
    - 보안·개인정보보호 교육
    - 직무교육 확인 문제
    - 제품·서비스 지식 테스트
    - 교육 이수 후 평가
    - 부서별 취약 내용 분석
    기업 고객에게는 문제 생성 능력보다 보안, 권한 관리, 데이터 분리, 관리자 리포트가 더 중요합니다.
    ---
    ### ⑤ 학습 리포트와 AI 튜터로 확장
    문제 풀이 데이터가 축적되면 개인별 AI 튜터 기능을 개발할 수 있습니다.
    - 오답 원인 설명
    - 사용자 수준에 맞춘 재설명
    - 다음 학습 순서 추천
    - 시험일까지의 학습 계획
    - 유사 문제 자동 출제
    - 사용자의 답변을 기반으로 한 서술형 피드백
    다만 AI 튜터는 답변의 정확성과 교육적 적절성을 관리해야 하므로, 원문 근거 기반 답변과 검수 체계를 함께 구축해야 합니다.
    ---
    ### ⑥ 유료 모델 다변화
    가능한 수익 모델은 다음과 같습니다.
    #### 개인 구독형
    - 월간·연간 무제한 문제 생성
    - 고급 오답 분석
    - 모의고사
    - 간격 반복 추천
    - 이미지·PDF 대량 처리
    #### 시험 패스형
    - 특정 자격증 시험일까지 이용
    - 시험별 템플릿 제공
    - 맞춤형 학습 계획
    - 실전 모의고사 포함
    #### 기관 라이선스형
    - 학생 수 또는 사용자 수 기준 과금
    - 관리자 대시보드
    - 콘텐츠 관리
    - 사용자별 성취도 분석
    초기에는 개인 구독보다 **시험 기간에 맞춘 단기 패스 상품**이 타깃 사용자와 잘 맞을 가능성이 높습니다.
    ---
    ## 핵심 리스크와 대응 방향
    ### 1. AI 문제의 오류
    - 원문 근거 표시
    - 문제 생성 후 자동 검증
    - 사용자 신고와 수정
    - 핵심 시험 콘텐츠의 전문가 검수
    ### 2. 범용 AI와의 기능 중복
    - 문제 생성 자체가 아니라 오답·꼬리문제·모의고사·학습 데이터에 집중
    - “학습 결과가 축적되는 서비스”로 차별화
    ### 3. 사용자의 일회성 이용
    - 시험일 기반 학습 계획
    - 매일 복습 알림
    - 장기 오답노트
    - 모의고사와 취약 개념 리포트 제공
    ### 4. 저작권 및 개인정보 문제
    - 업로드 자료의 비공개 원칙
    - 공유 시 공개 범위 설정
    - 자료 삭제 기능
    - 기관용 데이터 분리
    - AI 학습 및 저장에 대한 명확한 고지
    ### 5. 과도한 기능 확장
    - 초기에는 자료 입력 → 문제 풀이 → 오답 복습 → 꼬리문제의 핵심 흐름에 집중
    - 사용자 행동 데이터로 기능 우선순위를 결정
    - 모의고사와 소셜 기능은 핵심 반복 사용성이 확인된 후 확대
    ---
    ## 종합 의견
    퀴즐리는 “학습자료를 AI 문제로 변환하는 서비스”로 시작할 수 있지만, 이 기능만으로는 범용 AI와 경쟁하기 어렵습니다. 가장 중요한 방향은 다음과 같습니다.
    1. **개인 필기 기반의 정확한 문제 생성**
    2. **오답에서 꼬리문제로 이어지는 반복 학습**
    3. **시험별 모의고사와 취약 개념 분석**
    4. **PC에서 자료를 만들고 모바일에서 반복 학습하는 구조**
    5. **대학생·자격증 수험생 중심의 좁고 명확한 초기 진입**
    6. **이후 스터디, 학원, 학교, 기업교육으로 확장**
    따라서 퀴즐리의 핵심 포지셔닝은 단순한 AI 문제 생성기가 아니라, **“내가 공부한 자료를 시험 문제로 바꾸고, 틀린 개념을 끝까지 반복하게 해주는 개인 맞춤형 학습 파트너”**로 설정하는 것이 가장 적절합니다.

    introduction

    1. 프로젝트의 시작 동기

     

    시험이나 자격증 공부를 할 때 직접 정리한 필기를 여러 번 읽어보지만, 실제로 내용을 제대로 이해하고 기억하고 있는지 확인하기는 어려웠습니다.

    문제를 직접 만들어 풀어보는 것이 효과적이지만, 매번 문제를 만드는 데 시간이 많이 들고 틀린 내용을 다시 정리하는 과정도 번거롭다는 점에 주목했습니다.

    그래서 사용자가 이미 가지고 있는 학습 자료를 활용해 문제 생성부터 풀이, 채점, 오답 복습까지 자연스럽게 이어질 수 있다면 학습 부담을 줄이고

    더 능동적으로 공부할 수 있을 것이라고 생각했습니다.

     

    퀴즐리는 사용자가 직접 작성한 필기나 학습 내용을 입력하면 AI가 이를 기반으로 문제를 생성해주는 학습 서비스입니다.

    사용자는 자신의 자료를 OX·객관식 등의 문제로 변환해 바로 풀어볼 수 있으며, 풀이 결과를 확인하고 틀린 문제는 자동으로 모아 다시 복습할 수 있습니다. 단순히 문제를 한 번 생성하는 데 그치지 않고, 오답을 다시 풀고 비슷한 문제까지 이어서 풀어보면서 부족한 개념을 반복해서 확인할 수 있는 학습 흐름을 만들고자 합니다.

    궁극적으로는 ‘내가 공부한 자료를 문제로 확인하고, 부족한 부분을 반복해서 학습할 수 있는 개인 맞춤형 학습 파트너’를 만드는 것이 목표입니다.

     https://quizly.co.kr/


    시험을 앞두고 짧은 기간 동안 집중적으로 공부해야 하는 대학생, 자격증 준비생 등 단기 몰입 학습자를 주요 사용자로 설정했습니다.

    특히 필기나 요약 자료는 가지고 있지만 단순히 반복해서 읽는 것보다 실제 문제를 풀며 자신의 이해도를 확인하고 싶은 사용자,

    문제를 직접 만드는 데 드는 시간을 줄이고 틀린 내용을 효율적으로 반복 학습하고 싶은 사용자를 대상으로 합니다.

     

     

    2. 회의 진행/모임 방식 

     

    • - 1주일에 1번 정도 회의를 진행합니다.

    • - 온라인은 디스코드를 활용하고, 오프라인은 달라집니다.

    3. 저의 경험 및 역할

    AI 기반 학습 서비스 ‘퀴즐리’의 기획을 맡아 실제 웹 서비스 출시까지 경험했습니다.

    퀴즐리는 제가 처음으로 서비스 기획을 맡은 프로젝트였습니다. 처음에는 기획자 1명, 디자이너 2명, 백엔드 개발자 2명으로 시작했으며,

    이후 프론트엔드 개발자가 합류하면서 여러 직무의 팀원들과 함께 서비스를 만들어왔습니다.

    저는 서비스의 문제 정의부터 주요 기능 설계, 사용자 흐름 정리, 화면 및 정책 기획, 기능 우선순위 조정 등을 담당했습니다.

    처음 해보는 서비스 기획이었던 만큼 팀원들과 구현 가능성을 계속 확인하고,

    사용자 테스트를 통해 실제 사용 과정에서 발생하는 문제를 발견하며 기능을 하나씩 개선해나갔습니다.

    또한 기존 프로젝트에 새로운 팀원이 합류했을 때는 서비스의 배경과 기능 흐름을 정리해 전달하며 빠르게 협업할 수 있도록 조율했습니다.

    현재는 단순히 문제를 생성하는 기능을 넘어, 오답을 다시 풀고 비슷한 문제까지 이어서 학습할 수 있는 ‘꼬리문제’와 실전 모의고사 등 서비스 고도화를 진행하고 있습니다.

    첫 서비스 기획 경험이었지만, 아이디어를 기능과 화면으로 구체화하고 다양한 직무의 팀원들과 조율하며 실제 서비스로 구현해본 경험이 있습니다.

    이 프로젝트에서는 저는 전체적인 프로덕트 기획과 프로젝트 방향 설정을 담당합니다.

    서비스가 해결하고자 하는 문제와 주요 사용자를 정의하고, 이를 바탕으로 핵심 기능과 사용자 흐름을 설계합니다.

    이후 팀원들과 기능의 필요성 및 우선순위를 논의하고, 디자이너와 개발자가 구현할 수 있도록 요구사항과 정책을 구체화하는 역할을 맡습니다.

    모든 방향을 혼자 결정하기보다는 각 직무의 의견을 듣고 함께 논의하며 방향을 정하는 방식을 선호합니다.

    특히 구현 가능성이나 사용자 경험과 관련된 부분은 팀원들과 충분히 이야기하면서 결정하고 싶습니다.

    프로젝트 진행 과정에서는 일정과 진행 상황을 함께 확인하고, 직무 간 정보 차이로 생길 수 있는 커뮤니케이션 공백을 줄이는 역할도 담당할 예정입니다.

    4. 기타

    현재 퀴즐리는 이미 웹 서비스로 구현되어 있으며, 실제 사용 흐름을 바탕으로 기능을 계속 개선하고 있는 단계입니다.

    이번에 함께할 프로덕트 디자이너는 단순히 완성된 기획서를 UI로 옮기는 역할보다는,

    사용자 흐름을 함께 고민하고 기존 화면의 문제를 발견해 개선하는 역할을 함께 맡았으면 합니다.

    특히 현재 진행 중인 꼬리문제, 오답 복습, 실전 모의고사 등의 기능을 중심으로 UX 흐름을 정리하고,

    기존 디자인의 일관성을 유지하면서 새로운 화면을 설계하는 작업이 필요합니다.

    Figma를 활용한 UI 설계 경험이 있거나, 서비스의 기능과 사용 흐름을 함께 고민하는 데 관심 있는 분이면 좋겠습니다.

    경력이 많지 않아도 괜찮지만, 맡은 화면을 단순히 제작하는 데 그치지 않고 자신의 의견을 제안하며 함께 프로덕트를 만들어가고 싶은 분을 찾고 있습니다.

    자세한 건 아래의 노션 링크 확인 해주시면 감사하겠습니다!

    https://app.notion.com/p/chanyoung-kwon/3ece5ea23d6b80628ce1c3b7ec122052

    project_tech_title

    • Figma

      #Figma

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      박선우

      박선우

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      26.10.02 ~27.04.02  (183day)

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