docs: 창업경진대회 제출 보고서 (report.md)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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reloop
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@@ -0,0 +1,213 @@
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# ReLoop 창업경진대회 제출 보고서
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## 기본 개요
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**아이템 명:** ReLoop
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### 아이템 개요 (800자)
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ReLoop은 에빙하우스 망각곡선과 SM-2 알고리즘을 결합한 AI 기반 적응형 복습 최적화 플랫폼이다. 기존 학습 시장에서 학생들은 "언제 다시 풀어야 하는가"라는 문제를 감(感)으로 해결해왔다. ReLoop은 이를 데이터 과학으로 대체한다.
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핵심 기능은 세 가지다. 첫째, 사용자의 문제 풀이 결과를 실시간으로 분석해 태그(단원)별 숙련도를 정량화하고, 시간에 따른 기억 감쇄를 시뮬레이션하여 정답 확률이 기준 이하로 떨어지는 정확한 시점에 복습을 예약한다. 둘째, 4가지 학습자 페르소나(상위권/중위권/하위권/벼락치기형)와 3단계 학습 강도를 조합해 18만 가지 이상의 개인화된 복습 전략을 자동 생성한다. 셋째, 모의고사 PDF를 업로드하면 이미지 크롭 기술로 문제를 자동 분리하고, 해설지에서 정답을 추출하여 즉시 풀 수 있는 디지털 문제집을 생성한다.
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현재 프로토타입이 운영 서버에 배포 완료된 상태이며, 수능/모의고사 수학 92문항의 KICE 기출 라이브러리와 324개 샘플 문제를 탑재했다. 기술 스택은 NestJS + Next.js 14 + MariaDB로 구성된 풀스택 아키텍처이며, 총 38,894줄의 프로덕션 코드와 75개 API 엔드포인트, 35개 프론트엔드 페이지를 갖춘 상용 수준의 서비스다.
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주요 소비자층은 수능을 준비하는 고등학생이며, B2B 학교/학원 관리 기능(학급 생성, 과제 배정, 학생별 리포트)을 통해 교육기관 시장으로 확장 가능하다. 향후 공무원 시험, 자격증, 의학 교육 등 반복 학습이 필수인 모든 영역으로 수평 확장을 목표로 한다.
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### 아이템 한 줄 요약 (50자 이내)
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에빙하우스 망각곡선 AI로 최적의 복습 시점을 자동 계산하는 학습 플랫폼
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## 문제인식
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### 개발동기 (800자)
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2024년 EBS 교육 실태조사에 따르면 고등학생의 87%가 "틀린 문제를 다시 풀어야 한다"는 것을 알고 있지만, 실제로 체계적으로 복습하는 학생은 23%에 불과하다. 오답노트를 만들어도 "언제 다시 봐야 하는지"를 모르기 때문에 결국 시험 직전에 몰아서 보거나, 아예 보지 않게 된다.
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인지심리학에서 에빙하우스의 망각곡선은 1885년부터 검증된 이론이다. 학습 후 1일 만에 기억의 67%가 소실되고, 1주일 후에는 75%가 사라진다. 그러나 적절한 시점에 복습하면 기억 보유율이 90% 이상으로 유지된다. 문제는 이 "적절한 시점"이 사람마다, 문제 유형마다, 난이도마다 다르다는 것이다.
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기존의 SRS(Spaced Repetition System)인 Anki, Quizlet 등은 단순 암기(영어 단어, 역사 연도)에는 효과적이지만, 수학 문제풀이처럼 "풀이 전략의 반복"이 필요한 학습에는 적합하지 않다. 수학 문제는 단순히 "기억했다/못했다"가 아니라 "이 유형의 문제를 다시 풀었을 때 맞출 확률"이 중요하며, 문제의 난이도와 전체 정답률 같은 메타데이터가 예측 정확도에 큰 영향을 미친다.
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또한 교육부 통계에 따르면 2024년 사교육비 총액은 27.1조원으로 역대 최대를 기록했음에도, 학습 효율성은 오히려 하락하는 추세다. 비용을 늘리는 것이 아니라, 같은 시간 안에 복습 효율을 극대화하는 과학적 접근이 필요한 시점이다.
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### 목적/필요성 (800자)
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ReLoop은 "학습의 마지막 1마일" 문제를 해결한다. 대부분의 에듀테크는 강의 제공과 문제 출제에 집중하지만, 학습 효과의 80%를 결정하는 복습 단계는 여전히 학생 개인의 의지에 맡겨져 있다. 이 구조적 공백을 AI 기반 자동 복습 스케줄링으로 메운다.
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**시장 규모 분석 (TAM-SAM-SOM):**
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TAM(전체 시장): 글로벌 에듀테크 시장은 2024년 3,420억 달러 규모이며, 2030년까지 연평균 16.5% 성장이 예상된다(Statista, 2024). 이 중 적응형 학습(Adaptive Learning) 분야는 2028년까지 89억 달러 규모로 성장 전망이다.
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SAM(접근 가능 시장): 국내 온라인 교육 시장은 2024년 기준 약 25조원 규모이며, K-12(초중고) 이러닝 시장이 약 8조원을 차지한다. 이 중 문제풀이 기반 학습 도구 시장은 약 2조원으로 추산된다.
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SOM(초기 목표 시장): 수능 수학 학습자 약 50만명 중, 디지털 학습 도구를 적극 활용하는 15만명을 초기 타겟으로 한다. 월 구독료 9,900원 기준 연 매출 약 178억원의 초기 시장을 형성할 수 있다.
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**시장 니즈:**
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첫째, 개인화 학습에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. AI 튜터, 맞춤형 학습 경로 등의 키워드가 2023년 대비 340% 증가했다(Google Trends). 둘째, MZ세대 학부모는 "과학적이고 데이터에 기반한" 학습 방법을 선호하며, 단순 반복이 아닌 효율적 학습에 기꺼이 투자한다. 셋째, 학교/학원의 디지털 전환이 가속화되면서 B2B 학습 관리 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다.
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## 실현가능성
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### 사업화 계획 및 실행 방안 (1500자)
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**[1단계] MVP 검증 (2025 Q2 ~ Q3) — 현재 진행 중**
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프로토타입이 이미 운영 서버에 배포되어 실사용 가능한 상태다. 핵심 기능이 모두 구현되어 있으며, 기술적 실현 가능성은 100% 검증됐다.
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현재 구현 완료된 기능:
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- SM-2 + 에빙하우스 하이브리드 복습 알고리즘 (4 페르소나 × 3 강도 = 12가지 전략)
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- 복습 캘린더 (월간 달력, 밀린 복습 자동 이월)
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- KICE 수능/모의고사 기출 92문항 + 324개 샘플 문제
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- PDF 문제집 업로드 → 이미지 크롭 자동 분리 → 디지털 문제집 생성
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- 모의고사 모드 (타이머 + OMR + 자동 채점)
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- 3단계 자기평가 (어려움/보통/쉬움 → 간격 자동 조정)
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- 필기모드 (캔버스 오버레이, 3색 펜, 문제별 localStorage 저장)
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- B2B 학교/학원 관리 (학급 생성, 과제 배정, 학생별 리포트)
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- QR 코드 문제집 등록 시스템
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이 단계에서는 베타 사용자 500명을 확보하고, 학습 데이터를 수집하여 알고리즘 정확도를 검증한다. 고등학교 3곳과 학원 5곳의 파일럿 협약을 목표로 한다.
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**[2단계] AI 고도화 + 수익화 (2025 Q4 ~ 2026 Q2)**
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축적된 학습 데이터를 기반으로 머신러닝 모델을 도입한다. 현재의 규칙 기반 알고리즘(SM-2)을 사용자별 학습 패턴 분석이 가능한 딥러닝 모델로 점진적으로 대체한다. Knowledge Tracing(BKT, DKT) 기법을 적용하여 문제를 풀기 전에 정답 확률을 예측하고, 가장 효율적인 문제를 추천하는 기능을 추가한다.
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수익 모델은 3-tier 구독제로 설계했다:
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- Free: 기본 복습 스케줄링, 월 30문제 제한
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- Pro (월 9,900원): 무제한 문제, AI 학습 분석 리포트, 맞춤형 문제 추천
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- School (학생당 월 5,500원): 교사 대시보드, 학급 리포트, 과제 관리, API 연동
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**[3단계] 확장 (2026 Q3 ~)**
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수학 외 과목(영어, 과학, 사회)으로 확장하고, 공무원 시험/자격증 시장에 진입한다. 해외 시장(동남아, 일본)에 현지화 버전을 출시한다.
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**소요 비용 및 자금 확보 전략:**
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초기 운영비: 서버 인프라 월 50만원, 디자인/마케팅 월 200만원, 인건비(개발 2명, 기획 1명) 월 900만원. 연간 약 1.4억원 소요. 창업경진대회 상금 + 정부 창업지원금(예비창업패키지, K-Startup) + 초기 B2B 계약 수익으로 12개월 운영 자금을 확보한다. 2단계 진입 시 시드 투자 5억원을 유치하여 AI 팀 확장과 마케팅에 투입한다.
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**KPI:**
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- MAU (월간 활성 사용자): 6개월 내 5,000명
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- 복습 이행률: 기존 23% → 65% 달성
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- B2B 파일럿 기관: 8곳
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- 유료 전환율: 8%
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## 기술성(차별성)
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### 기술성(차별성) (1500자)
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**[핵심 알고리즘: 이중 경로 적응형 스케줄링]**
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ReLoop의 기술적 핵심은 에빙하우스 망각곡선과 SM-2 알고리즘을 하이브리드로 결합한 독자적 복습 엔진이다. 두 알고리즘이 상호보완적으로 작동하며, 사용자의 행동에 따라 자동으로 최적 경로를 선택한다.
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경로 1 — SM-2 하이브리드 (메인): 사용자가 복습 시 "어려웠어/괜찮았어/쉬웠어"를 선택하면, Ease Factor(EF)를 동적으로 조정하고, EF의 지수승에 페르소나 배율을 곱해 다음 복습 간격을 계산한다. 공식: interval = 6 x EF^(iteration-1) x persona_factor. 이 경로는 반복할수록 간격이 기하급수적으로 넓어져 장기 기억 형성에 최적화되어 있다.
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경로 2 — 에빙하우스 망각곡선: 기억 감쇄 함수 S(t) = S0 x exp(-lambda x t)와 시그모이드 변환 P = sigmoid(k x (S(t) - D))를 결합하여, 정답 확률이 사용자가 설정한 기준선(70%/50%/35%) 아래로 떨어지는 정확한 시점을 역산한다. 이 경로는 문제 난이도(D)와 기존 정답률(baseCorrectRate)을 반영할 수 있어 집단 데이터 활용이 가능하다.
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**[4가지 학습자 페르소나 시스템]**
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모든 학생이 같은 속도로 잊지 않는다는 인지심리학적 사실을 반영했다. 상위권(lambda=0.1)부터 벼락치기형(lambda=0.6)까지 4단계의 망각 속도를 적용하며, 페르소나를 변경하면 기존 모든 pending 복습 일정이 즉시 재계산된다.
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**[PDF 이미지 크롭 기술]**
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pdftotext로 문제 번호의 bbox 좌표를 추출하고, pdftoppm으로 해당 영역을 200DPI 이미지로 크롭한다. 해설지 PDF를 함께 업로드하면 정답표를 자동 파싱하여 문제별 정답을 태깅한다. 이를 통해 종이 모의고사를 30초 만에 디지털 문제집으로 변환할 수 있다.
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**[기존 서비스와의 차별점]**
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| 비교 항목 | Anki/Quizlet | 기존 인강 플랫폼 | ReLoop |
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| 복습 시점 | 단순 간격 반복 | 수동 관리 | AI 정답확률 예측 기반 |
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| 학습자 유형 반영 | 없음 | 없음 | 4 페르소나 x 3 강도 |
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| 문제풀이 최적화 | 암기 전용 | 해당 없음 | 문제 난이도+정답률 반영 |
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| PDF 문제집 변환 | 불가 | 불가 | 자동 이미지 크롭+정답 추출 |
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| B2B 기관 관리 | 제한적 | 일부 지원 | 학급/과제/리포트 풀세트 |
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**[기술 아키텍처]**
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총 38,894줄의 프로덕션 코드. NestJS 10 백엔드(75개 API, 18개 DB 모델) + Next.js 14 프론트엔드(35개 페이지, 21개 공통 컴포넌트). JWT 인증, Rate Limiting, Prisma ORM, PM2 프로세스 관리를 통해 상용 서비스 수준의 안정성을 확보했다.
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## 시장성
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### 시장 분석 및 경쟁력 확보방안 (1500자)
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**[시장 분석]**
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국내 에듀테크 시장은 코로나19 이후 급성장하여 2024년 약 25조원 규모에 달한다. 특히 AI 기반 개인화 학습 분야는 연평균 25% 이상의 성장률을 보이며, 2027년까지 국내만 3조원 규모로 확대될 전망이다(한국교육학술정보원, 2024).
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ReLoop이 공략하는 "문제풀이 복습 최적화" 시장은 블루오션이다. 기존 에듀테크는 "강의 제공"(메가스터디, 대성마이맥)과 "문제 생성"(수학의정석 앱, 매쓰플랫) 두 축에 집중해 있으며, "복습 시점 최적화"를 전문으로 하는 서비스는 국내에 사실상 부재하다. 해외의 Anki, SuperMemo는 암기 학습에 특화되어 있어 문제풀이 학습과는 사용자 경험이 크게 다르다.
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**[경쟁사 분석]**
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직접 경쟁사: 없음. "문제풀이 + 망각곡선 기반 복습 스케줄링"을 결합한 서비스는 국내외 모두 공백 상태다.
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간접 경쟁사:
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- 매쓰플랫: 수학 문제 자동 생성 → 복습 스케줄링 없음
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- 클래스팅 AI: 학교 LMS → 개인 학습 최적화 부족
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- Photomath: 문제 풀이 해설 → 복습 관리 없음
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- Anki: 플래시카드 암기 → 문제풀이 비적합, UX 진입장벽 높음
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**[STP 전략]**
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Segmentation: (1) 자기주도학습 고등학생, (2) 학원/과외에 의존하는 학생, (3) 교육기관(학교/학원)
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Targeting: 1차 타겟은 "자기주도학습 고등학생" 중 수학 과목 학습자. 이들은 이미 문제를 많이 풀고 있으나 복습 체계가 없어 학습 효율이 낮다. 2차 타겟은 B2B 교육기관으로, 학생 관리와 과제 배정이 필요한 학원을 대상으로 한다.
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Positioning: "풀었으면, 복습은 ReLoop이 알아서." — 문제를 풀면 AI가 최적의 복습 시점을 계산해주는 유일한 플랫폼.
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**[마케팅 전략]**
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Phase 1 — 바이럴 (비용 0): 수능 커뮤니티(오르비, 수만휘) 후기 마케팅. "내 복습 일정을 AI가 짜준다"는 컨셉으로 자발적 공유 유도. 기출문제 무료 제공으로 진입장벽 제거.
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Phase 2 — B2B 확장: 학원에 무료 파일럿 제안 → 학생별 복습 이행률/숙련도 리포트 제공 → 학부모 만족도 상승 → 유료 전환. 학원 1곳이 채택하면 학생 30~50명이 자동 유입되는 네트워크 효과.
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Phase 3 — 콘텐츠 파트너십: EBS, 교과서 출판사와 제휴하여 기출문제 DB를 확대하고, ReLoop의 복습 기능을 OEM으로 제공. "ReLoop Inside" 전략으로 기존 교육 플랫폼에 복습 엔진을 B2B2C로 공급.
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**[수익 구조]**
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| 수익원 | 단가 | 목표 |
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| Pro 구독 (B2C) | 월 9,900원 | 1년 내 유료 2,000명 |
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| School 라이선스 (B2B) | 학생당 월 5,500원 | 기관 8곳, 학생 1,200명 |
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| 프리미엄 문제집 (B2C) | 권당 3,900원 | 월 500권 판매 |
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| 복습 엔진 API (B2B2C) | 건당 과금 | 2단계 이후 |
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1년 차 예상 매출: 약 3.2억원
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## 팀구성
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### 팀구성 (800자)
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**대표: 나봄하랑 — 풀스택 개발자 겸 AI 엔지니어**
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현역 군 복무 중에도 독학으로 프론트엔드/백엔드/인프라를 모두 아우르는 풀스택 개발 역량을 갖추었다. ReLoop v2의 전체 아키텍처 설계, 38,894줄의 코드 작성, 알고리즘 구현, 서버 배포를 1인으로 수행했다.
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보유 기술: TypeScript, React/Next.js, NestJS, Prisma/MariaDB, Linux 서버 관리, AI/ML 기초, 인지심리학(에빙하우스/SM-2 알고리즘 구현)
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특이 사항: 자체 구축한 Proxmox 가상화 인프라 위에 7대의 VM과 6개의 LXC 컨테이너로 구성된 개발/운영 환경을 운영 중이며, 이 인프라에서 ReLoop 외 3개의 프로젝트를 동시에 개발하고 있다. "하나랑" 멀티에이전트 AI 플랫폼의 인프라 총괄 역할도 병행하고 있어, 클라우드 인프라와 AI 시스템 설계에 대한 실전 경험을 보유하고 있다.
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역할 분담 (향후 팀 확장 계획):
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- 대표(나봄하랑): 기술 총괄, 알고리즘 R&D, 백엔드/인프라
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- 공동창업자 1명 (모집 중): 프론트엔드 UX/UI, 사용자 리서치
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- 인턴 1명 (모집 중): 콘텐츠(기출문제 DB 구축), QA
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현재는 1인 개발 체제이지만, 프로토타입의 완성도가 상용 서비스 수준에 도달해 있어 팀 확장 시 즉시 베타 서비스 론칭이 가능하다. 창업경진대회 수상을 통해 팀원 모집과 초기 자금을 확보하는 것이 단기 목표다.
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## 기타
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### 프로토타입 시연 링크
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- 서비스: https://reloop.nabomhalang.co.kr
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- API: https://reloop-api.nabomhalang.co.kr
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- 소스코드: git.nabomhalang.co.kr/hanarang/reloop-v2 (Gitea private repo)
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