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스마트 분리수거 가이드 앱 "EcoSort"

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Instructions

Overview

프로젝트 개요

스마트 분리수거 가이드 앱 "EcoSort"

프로젝트 배경

비전 및 목표

비전

누구나 쉽게 올바른 분리수거를 실천할 수 있는 세상

목표

6개월 내 분리수거 정확도 30% 향상 및 사용자 인식 개선

핵심 문제

해결 방안

대상 사용자

1차 타겟

20-40대 도시 거주자
(환경에 관심 있지만 실천에 어려움)

2차 타겟

학생 및 교육기관
(환경교육 목적)

3차 타겟

아파트 관리사무소 및 지자체

핵심 페르소나

김환경 (32세, 직장인)
  • 환경보호에 관심이 많지만 바쁜 일상으로 실천 어려움
  • 분리수거를 하려고 하지만 헷갈려서 포기하는 경우 많음
  • 스마트폰 활용도 높음
박학생 (22세, 대학생)
  • 환경에 대한 관심은 있지만 지식 부족
  • 게임과 소셜미디어를 자주 이용
  • 친구들과 경쟁하며 배우는 것을 선호

핵심 기능

MVP 핵심 기능
부가 기능 (추후 개발)

사용자 스토리

US001: 사용자로서, 나는 쓰레기를 카메라로 찍어서 어떻게 분리수거해야 하는지 즉시 알고 싶다. 왜냐하면 매번 헷갈려서 잘못 버리는 경우가 많기 때문이다.
US002: 사용자로서, 나는 우리 동네의 분리수거 규정과 수거일을 확인하고 싶다. 왜냐하면 지역마다 규정이 달라서 이사 갈 때마다 혼란스럽기 때문이다.
US003: 사용자로서, 나는 분리수거를 재미있게 배우고 습관화하고 싶다. 왜냐하면 중요한 건 알지만 지속적으로 실천하기가 어렵기 때문이다.
US004: 사용자로서, 나는 내가 분리수거를 통해 환경에 미치는 긍정적 영향을 확인하고 싶다. 왜냐하면 작은 실천이 얼마나 의미있는지 알고 동기부여받고 싶기 때문이다.
US005: 사용자로서, 나는 분리수거를 잘하면 혜택을 받고 싶다. 왜냐하면 환경보호 실천에 대한 보상이 있으면 더 열심히 할 것 같기 때문이다.

기술 요구사항

모바일 앱 (iOS/Android)
AI/ML 시스템
외부 연동

Dependencies & Risks

기술적 의존성

외부 의존성

위험 요소 및 대응 방안

기술적 위험

AI 정확도 이슈: 지속적인 학습 데이터 확보 및 모델 개선, 사용자 피드백 반영 시스템 구축
서버 부하: 클라우드 auto-scaling 및 CDN 활용, 캐싱 전략 수립
배터리 소모: 최적화된 AI 모델 및 백그라운드 처리 최소화

시장 위험

경쟁사 등장: 차별화된 UX와 지역특화 기능으로 경쟁우위 확보
사용자 관심도 저하: 지속적인 콘텐츠 업데이트 및 인센티브 제공

규제 위험

개인정보 보호: 최소한의 정보 수집 및 투명한 정책 공개
지자체 정책 변경: 실시간 정보 업데이트 시스템 구축

성능 및 품질 요구사항

성능 요구사항

3초 이내

이미지 인식 속도

2초 이내

앱 실행 시간

오프라인

기본 분류 기능 지원

10,000명

동시 사용자 지원

품질 요구사항

95% 이상

분류 정확도

0.1% 미만

앱 크래시율

80%

첫 사용자 사용성

접근성

시각/청각 장애인 지원

Success Criteria

사용자 지표

10,000명

DAU (6개월 후)

100,000명

MAU (1년 후)

50% 이상

30일 유지율

4.5/5.0

앱 평점

기능별 지표

60% 이상

AI 인식 사용률

95% 이상

분류 정확도

70% 이상

게임 참여율

50% 이상

교육 콘텐츠 완료율

비즈니스 지표

5,000원 이하

사용자 획득 비용

50% 이상

월간 활성 비율

12개월

수익 모델 확립

환경적 영향 지표

30% 향상

분리수거 정확도

20% 증가

재활용률

15% 감소

잘못된 분리수거율

사용자 만족도 지표

90% 이상

사용자 만족도

80% 이상

추천 의향

70% 이상

습관 형성률

No-gos

기능적 제약사항

비즈니스 제약사항

기술적 제약사항

콘텐츠 제약사항

사용자 경험 제약사항

법적/윤리적 제약사항

Post Launch

프로젝트 일정 및 마일스톤

Phase 1: MVP 개발 (3개월)

  • 1개월: AI 모델 개발 및 기본 앱 구조
  • 2개월: 핵심 기능 구현 (카메라 인식, 지역정보)
  • 3개월: 게임화 요소 및 통합 테스트

Phase 2: 베타 테스트 (1개월)

  • 1,000명 베타 사용자 모집
  • 피드백 수집 및 개선사항 반영
  • 성능 최적화

Phase 3: 정식 출시 (1개월)

  • 앱스토어 출시
  • 마케팅 캠페인 실행
  • 초기 사용자 지원

Phase 4: 확장 및 개선 (지속)

  • 부가 기능 추가
  • 파트너십 확대
  • 사용자 확대 및 해외 진출

출시 후 계획

단기 계획 (출시 후 3개월)

중기 계획 (출시 후 6개월)

장기 계획 (출시 후 1년)

예산 및 자원

개발 비용 (6개월)

항목 비용 비고
인건비 약 3억원 개발팀 8명
AI 모델 개발 약 5,000만원 데이터 수집 및 학습
인프라 및 운영 약 2,000만원 클라우드 서비스
마케팅 약 1억원 사용자 획득
총 예산 약 4억 7,000만원

팀 구성

프로젝트 매니저
1명
AI/ML 엔지니어
2명
모바일 개발자
3명
백엔드 개발자
2명
UI/UX 디자이너
1명
QA 엔지니어
1명

지속적 개선 계획

사용자 피드백 시스템

기술적 개선

비즈니스 확장

EcoSort

스마트 분리수거 가이드 앱

누구나 쉽게 올바른 분리수거를 실천할 수 있는 세상