랜덤 팀 구성 블랙박스 소속 경제학과 24학번 학우분과, 인액터스 소속 중문과 21학번 학우분과 팀이 되었다. 소소한 스몰톡을 나누고, 여유롭게 아이디에이션을 했다. 결정권자 없는 아이디에이션 아쉬운 부분은 팀장을 정하지 않았다. 특히 3명 모두 처음 만난 사이이기에 아이디어에 대한 비판적인 의견교환이나 확정적 결정이 어려웠다. 그래도 폭 넓은 주제, 특히나 나와 다른 방향으로 세상을 바라보는 사람들과 아이디어를 나누는건 좋았던 것 같다. AI가 인간을 교육해 결국 기각된 아이디어이지만 아직 내 마음에 와 닿는 캐치프레이즈가 있는데 여기에라도 적어두고 싶다. AI가 잘하더라도 인간에게 필수적인 역량들을 갖추고 있어야한다. 예를 들어 컴퓨터가 수학연산을 아무리 잘하더라도, 지성인은 덧셈 , 뺄셈을 할 수 있어야한다. 그렇다면 AI가 잘하는 분야 중에 오히려 인간이 부족한 역량을 찾아서 역으로 학습시켜보자. ( 이전에는 인간이 하나하나 라벨링해주며 supervised learning으로 가르쳤던 모델이 이제는 인간을 가르친다는게 묘한 이질감을 느끼게 하고 재미를 준다. 모델은 발전만 하지만, 인간은 새로운 생명이 태어나면 다시 이전 세대의 지식을 전달해야한라는 기본적인 개념도 다시 깨닫는다. ) 그 중에서 타깃 했던 건 우리가 포커싱해본건 디지털 리터러시. 급하게 선회 유저인터뷰 결과.

제안 배경 '서강리본'은 인스타그램에서 성공적으로 자리 잡은 서비스임. 하지만 특정 정보 탐색하는 과정에서 사용자의 불편함이 존재하며, 이는 앱 개발의 명확한 기회라고 생각함 인스타그램의 한계를 넘어 사용자에게 더 높은 가치와 편의성을 제공, '서강리본'을 대체 불가능한 지역 맛집 플랫폼으로 성장시키는 것이 목표임. 앱 개발을 통한 사용자 경험 개선 앱 개발 시 기존에 불가능했던 경험 제공이 가능함. 체계적인 정보 탐색 목적에 맞는 정보 탐색이 가능해짐. 지도 현재 위치 기반으로 주변 맛집을 직관적으로 탐색할 수 있다. 정렬 '딥레드 지수' 등 자체 기준을 통해 맛집 정렬이 가능하다. 필터 음식 종류, 가격대 등 원하는 조건에 맞는 음식점만 필터링하여 볼 수 있다. 개인화된 커뮤니티 기능 '찜하기', '가본 곳 체크' 등의 기능으로 사용자는 자신만의 맛집 리스트를 구축하고 관리하게 됨. 이러한 개인화된 데이터는 사용자의 서비스 락인(Lock-in) 효과를 만드는 핵심 요소이다. 프로젝트의 성공 가능성 확보된 초기 사용자 약 2,000명 규모의 검증된 잠재 사용자를 이미 확보한 상태임. 이는 초기 시장 진입 리스크를 줄이고, 빠른 피드백을 통한 서비스 개선을 가능하게 한다. 확장 가능성 서강대 상권을 시작으로, 검증된 모델을 신촌, 공덕 등 인접 지역으로 확장할 수 있는 성장 경로가 분명함. 안정적인 고품질 콘텐츠 플랫폼의 핵심 경쟁력인 양질의 콘텐츠를 안정적으로 공급할 수 있는 역량을 이미 갖추고 있다. 학교 앱/서비스 사실 서담 이라고 기술적으로 엄청나게 혁신적인 커뮤니티는 아님. 사람들은 앱 설치/새로운 커뮤니티에 인색하지만 자신이 속한 공동체의 경우에는 호의적임. MVP(Minimum Viable Product) 개발 계획 핵심 기능 중심의 단계별 개발 계획은 아래와 같음. 1단계: 기존 인스타그램 콘텐츠의 앱 마이그레이션. 리스트 및 카드 뷰 형태로 구현. 2단계: 콘텐츠 필터링 및 검색 기능 추가. 3단계: 지도 기반의 맛집 위치 확인 기능 도입. 4단계: 간편 로그인 시스템, '좋아요', '가봤어요', '후기' 등 사용자 참여 기능 추가.