프로젝트명: AI 추천 기능이 포함된 반응형 쇼핑몰 웹사이트 구축
예상금액: 40,000,000원

[프로젝트 상세내용]

본 프로젝트는 Next.js 기반으로 개발된 AI 추천형 쇼핑몰 플랫폼입니다.
고객이 원하는 상품을 빠르게 탐색하고, 유사한 상품을 자동으로 추천받을 수 있는 구조로 설계되었습니다.
프론트엔드부터 백엔드, 결제 시스템, 데이터베이스까지 전 과정을 통합한 반응형 웹 서비스로,
기존 쇼핑몰 대비 사용 편의성과 개인화 기능이 대폭 향상된 것이 특징입니다.

1. 프론트엔드 개발
Next.js와 React 기반으로 설계하여 검색엔진(SEO) 최적화와 빠른 로딩 속도를 구현했습니다.
Tailwind CSS를 이용해 반응형 UI를 구축하였으며, PC·모바일·태블릿 모든 화면에서 동일한 경험을 제공합니다.
다크모드, 부드러운 전환 애니메이션, 실시간 UI 업데이트 기능을 통해 현대적인 사용자 경험을 완성했습니다.
브라우저에 저장되는 장바구니 기능(Local Storage 기반)과 상태 관리 시스템을 적용하여,
새로고침이나 페이지 이동 시에도 구매 데이터가 유지되도록 구현했습니다.

2. 백엔드 및 데이터 관리
PostgreSQL을 데이터베이스로 사용하며, Prisma ORM을 통해 테이블 구조를 자동화 및 일관성 있게 관리했습니다.
상품 데이터는 텍스트 임베딩 방식으로 벡터화(pgvector 확장 기능 사용)되어,
사용자가 클릭한 상품과 유사한 상품을 실시간으로 찾아주는 AI 추천 기능이 동작합니다.
또한 Next.js의 API Route를 이용하여 서버리스 구조로 구성되어, 트래픽이 많은 환경에서도 안정적으로 동작합니다.

3. AI 상품 추천 시스템
OpenAI 임베딩 API를 이용하여 상품의 이름, 설명, 카테고리 등을 벡터 데이터로 변환했습니다.
이 데이터를 pgvector 데이터베이스에 저장하고, 유사도 검색(similarity search)을 수행하여
사용자 취향에 맞는 상품을 자동으로 추천합니다.
이 방식은 기존 키워드 검색보다 훨씬 정교하며,
“이 상품과 비슷한 상품”을 실시간으로 찾아주는 경험을 제공합니다.

4. 결제 및 주문 시스템
결제는 토스페이먼츠(Toss Payments) API를 연동하여 안전한 거래를 지원합니다.
사용자가 결제를 완료하면 웹훅(Webhook)을 통해 결제 승인·실패·취소 상태가 자동으로 업데이트됩니다.
관리자는 결제 내역과 주문 상태를 실시간으로 확인할 수 있으며,
배송 정보·환불 요청 등을 별도의 대시보드에서 처리할 수 있습니다.
모든 결제 데이터는 암호화되어 저장되고, 거래 이력은 관리자 페이지에서 추적 가능합니다.

5. 관리자 대시보드
운영자는 관리자 전용 페이지를 통해 매출, 주문, 재고, 사용자 통계를 실시간으로 확인할 수 있습니다.
대시보드에는 그래프, 알림, 인기 상품 목록, 재고 부족 알림 등이 포함되어 있어
운영자가 효율적으로 쇼핑몰을 관리할 수 있습니다.
상품 등록, 수정, 삭제뿐 아니라 주문 상태 변경, 사용자 권한 관리 기능도 지원합니다.

6. 배포 및 운영 환경
Vercel을 이용한 배포로 유지보수가 간단하며, 변경 사항이 즉시 반영되는 CI/CD 환경을 구성했습니다.
HTTPS 보안 프로토콜을 적용하여 결제 및 개인 정보가 안전하게 전송됩니다.
서버 부하를 대비하여 CDN(Content Delivery Network)을 도입하였고,
트래픽이 급증해도 안정적으로 서비스가 유지됩니다.

7. 사용자 경험 및 접근성
쇼핑몰 전체는 반응형 UI로 설계되어, 어떤 기기에서도 불편함 없이 상품 탐색이 가능합니다.
메뉴 구조는 단순화하고, 메인 화면에는 추천 상품과 인기 상품을 함께 노출하여
구매 유도를 자연스럽게 유도했습니다.
검색창에는 자동완성 기능과 카테고리 필터를 적용하여 탐색 속도를 높였으며,
전체 UI는 시각적 일관성을 유지해 브랜드 신뢰감을 강화했습니다.

8. 향후 확장성 고려
서비스 구조는 모듈화되어 있어 다국어 지원, 정기 구독형 모델,
AI 이미지 분석 기반 상품 분류 기능 등으로 확장이 가능합니다.
또한 REST API 외에도 GraphQL 전환을 고려할 수 있도록 구조적 유연성을 확보했습니다.

[핵심 요약]

* 프론트엔드: Next.js, React, Tailwind, Local Storage 상태관리
* 백엔드: Node.js, PostgreSQL, Prisma, pgvector
* AI 추천: OpenAI 임베딩 API + 벡터 유사도 검색
* 결제: Toss Payments API, Webhook 연동
* 배포: Vercel, HTTPS, CDN 구성
* 관리: 대시보드 통한 통계·재고·주문 통합관리

프로젝트명: AI 추천 기능이 포함된 반응형 쇼핑몰 웹사이트 구축
예상금액: 40,000,000원

[프로젝트 배경]
현재 온라인 커머스 시장은 빠르게 성장하고 있으나, 대부분의 중소 쇼핑몰은 여전히 단순한 상품 나열형 구조에 머물러 있습니다. 이로 인해 사용자는 원하는 상품을 찾는 데 시간이 오래 걸리고, 재방문율이 낮으며, 반품률이 높아지는 문제가 발생하고 있습니다. 특히 개인 맞춤형 추천 시스템이나 직관적인 사용자 경험(UX)이 부족한 사이트의 경우 고객 이탈률이 높게 나타납니다.

이 프로젝트는 이러한 한계를 해결하기 위해 AI 임베딩(pgvector) 기술을 활용한 상품 유사도 기반 추천 시스템과 Next.js 기반의 반응형 웹 기술을 결합하여, 사용자 중심의 스마트 쇼핑몰 MVP를 구축하는 것을 목표로 합니다.

모바일 환경에서도 완벽히 대응하는 반응형 UI를 적용하여 언제 어디서나 구매가 가능한 쇼핑 경험을 제공하며, 결제 시스템으로는 토스페이먼츠(Toss Payments)를 연동하여 결제 안정성과 신뢰성을 확보합니다. 또한 웹훅(Webhook)을 통해 주문과 결제 상태를 실시간으로 반영함으로써 운영 효율성을 높입니다.

관리자는 관리자 페이지(Admin Dashboard)를 통해 매출, 주문, 재고, 사용자 현황 등을 한눈에 파악할 수 있으며, 상품 등록·수정·삭제를 포함한 전반적인 운영 관리가 가능하도록 구현됩니다.

[프로젝트 목표]

1. AI 기반 상품 추천 시스템 구축

* pgvector를 이용해 상품 데이터를 벡터 임베딩 후 유사도 분석을 통해 개인 맞춤형 추천 제공
* 단순 키워드 검색을 넘어 비슷한 성격의 상품을 자동으로 제안

2. 고급 사용자 경험(UX) 강화

* Next.js와 Tailwind 기반의 반응형 구조 설계
* PC, 모바일, 태블릿 등 다양한 환경에서 일관된 사용자 경험 제공
* 다크모드 및 부드러운 전환 애니메이션 적용

3. 안정적 결제 및 주문 시스템 구축

* 토스페이먼츠 결제 API 연동 및 웹훅 기반 상태 자동 갱신
* 주문, 배송, 환불 프로세스의 자동화로 관리 효율성 향상

4. 운영 효율성 강화

* 관리자 페이지에서 상품, 유저, 주문, 매출 현황을 통합 관리
* 대시보드 내 그래프, 통계, 알림 기능으로 운영 생산성 향상

[프로젝트 주안점]

* AI 임베딩 기반 추천 엔진 구현(OpenAI API + pgvector)
* 반응형 UI와 Vercel 기반 배포로 모바일 퍼포먼스 최적화
* 상세 정보, 이미지, 후기 등으로 구매 신뢰도 강화
* 결제, 주문, 배송 상태 자동화 및 관리 페이지 통합
* 다국어 지원 및 향후 구독형 커머스 확장 가능성을 고려한 구조 설계