프로젝트명: LLM·AI 기반 반응형 쇼핑몰 MVP 개발 (Next.js, Prisma, Toss 결제)
프로젝트 비용: 7,500,000원

프로젝트 배경:
이 프로젝트는 인공지능 기반 개발 환경과 최신 웹 기술을 결합하여 단기간 내 고품질 쇼핑몰 MVP를 구축하는 것을 목표로 시작되었다.
ASOS를 주요 벤치마킹 대상으로 삼고, MVP 단계에서는 핵심 기능인 상품 조회, 장바구니, 결제, AI 추천 시스템을 우선 구현하였다.

스타트업 및 중소기업이 빠르게 시장에 진입하기 위해서는 대규모 인프라 없이 자동화된 전자상거래 플랫폼이 필요하다.
이를 위해 AI 보조 개발(LLM 기반)을 도입하여 개발 효율을 크게 향상시켰고, 개발 기간을 단축하면서도 안정성과 확장성을 확보했다.

Next.js를 사용하여 SSR 기반의 빠른 로딩 속도와 높은 SEO 효율을 달성했고, PostgreSQL과 Prisma를 통해 데이터베이스 구조를 자동화하여 유지보수 부담을 줄였다.
pgvector를 활용한 상품 임베딩 기능으로 상품 간 유사도를 계산해 맞춤형 상품 추천이 가능하도록 했으며, Toss Payments 결제 시스템과 Webhook을 통해 결제 과정의 신뢰성과 안전성을 보장했다.

모든 화면은 반응형으로 제작되어 PC, 태블릿, 모바일 어디서나 동일한 경험을 제공하고, 다크모드 기능을 포함해 사용자 편의성을 높였다.
관리자는 별도의 대시보드를 통해 회원, 상품, 주문, 매출 현황을 한눈에 관리할 수 있어 운영 효율성을 극대화했다.

이 프로젝트는 단순한 쇼핑몰 개발을 넘어 AI 추천, 자동화된 결제·데이터 처리, 효율적 개발 구조를 결합한 차세대 e커머스 플랫폼 구축 사례로 평가된다.
결과적으로, 빠른 개발 속도와 낮은 유지비용, 그리고 사용자 친화적 UX를 모두 충족한 성공적인 MVP로 완성되었다.

프로젝트명: LLM·AI 기반 반응형 쇼핑몰 MVP 개발 (Next.js, Prisma, Toss 결제)
프로젝트 비용: 7,500,000원

프로젝트 상세내용:
본 프로젝트는 인공지능을 활용한 차세대 전자상거래 시스템을 목표로, Next.js 프레임워크를 기반으로 구축된 쇼핑몰 MVP(Minimum Viable Product) 개발 프로젝트이다.
핵심 목표는 AI 기반 상품 추천, 간소화된 결제 프로세스, 반응형 사용자 인터페이스(UI) 를 결합하여, 사용성과 확장성이 뛰어난 상용 수준의 웹 플랫폼을 빠른 기간 내 완성하는 것이었다.

1. 프런트엔드 구조
Next.js의 SSR(Server-Side Rendering)을 적용하여 초기 로딩 속도를 단축하고, SEO 효율을 극대화했다.
Tailwind CSS를 이용해 반응형·다크모드 UI를 구현했으며, 페이지 전환 시 부드러운 애니메이션과 동적 인터랙션으로 사용자 몰입도를 높였다.
상품 검색, 카테고리 필터, 장바구니 등 주요 기능은 React 기반 컴포넌트로 모듈화하여 유지보수성과 재사용성을 확보했다.

2. 백엔드 및 데이터베이스 구조
PostgreSQL을 메인 데이터베이스로 사용하고, Prisma를 통해 스키마 자동화 및 마이그레이션을 수행했다.
상품·회원·주문 데이터는 정규화된 구조로 설계되어, 데이터 정합성과 성능을 동시에 만족시켰다.
pgvector 확장을 적용해 상품의 텍스트 및 이미지 데이터를 벡터 임베딩 후, 유사도 기반 검색 기능을 구현하여 AI 추천 로직을 가능하게 했다.

3. AI 기반 상품 추천 시스템
상품 제목과 설명을 임베딩하여 pgvector 인덱스에 저장하고, 사용자가 본 상품과 유사한 아이템을 자동 추천하도록 구성했다.
이를 통해 사용자는 본인 취향에 맞는 제품을 빠르게 탐색할 수 있고, 판매자는 자연스럽게 매출 향상을 기대할 수 있다.

4. 결제 및 웹훅(Webhook) 연동
토스페이먼츠(Toss Payments) API를 연동하여 안전한 결제 프로세스를 구축했다.
결제 승인, 취소, 환불 등의 상태는 Webhook으로 실시간 수신되어 DB에 자동 반영되며, 관리자 대시보드에서도 즉시 확인할 수 있다.

5. 관리자 대시보드(Admin Panel)
관리자는 웹에서 주문 내역, 상품 재고, 결제 상태, 매출 통계를 한눈에 확인할 수 있다.
대시보드는 일별·주간·월간 매출 그래프와 사용자 통계를 시각화해, 의사결정에 필요한 데이터를 직관적으로 제공한다.

6. 인프라 및 배포 환경
Vercel을 통해 CI/CD 자동 배포 환경을 구성해, 코드 변경 시 즉시 반영되도록 했다.
개발·운영 환경은 분리되어 있으며, 환경변수(.env)를 통해 보안키·API 토큰을 안전하게 관리했다.

이 프로젝트는 단순한 쇼핑몰 구축이 아닌, AI 기술과 최신 웹 프레임워크를 결합하여
“빠른 개발, 높은 완성도, 유지보수 용이성” 이 세 가지를 균형 있게 달성한 사례로 완성되었다.
MVP임에도 불구하고 상용 환경에서도 즉시 운영 가능한 수준의 구조를 갖춘 것이 주요 성과이다.