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- 백엔드 read-side 필터: subjects/stats/problem-sets findMany 에 name='수학' / subjectName='수학' 고정 - 백엔드 write-side 가드: subjects.controller @IsIn(['수학']) for create/update - 프론트 subjects: 클라이언트 검증으로 수학 외 입력 차단 - 프론트 exams: 카탈로그 맨 앞에 [샘플] 수능 수학 미리보기 ebook 데모 카드 항상 노출 (4분기 모두) - 신규 페이지 /exams/sample-ebook: 종이책 펼침 two-page spread, 5문항 (이차함수/등차/극한/확률/정적분), 키보드 ←→ nav, 정답 확인+해설, B2B 비전 안내 박스 - docs/b2b-qr-physical-book.md: 종이책 QR → 앱 ebook + 망각곡선 복습 큐 자동 연동, 출판사 라이선스 모델 미래 스펙 데이터는 DB 보존 (soft filter), '수학' 한 단어 sed 로 풀 수 있음. 백엔드 tsc build / 프론트 tsc + lint 클린.
2.8 KiB
2.8 KiB
B2B — 종이책 QR 연동 (Future Spec)
상태: 비전 / 미실행. 사업 확장 단계에서 검토. 현재 프로토타입(수학 단일 과목)에는 포함되지 않음.
한 줄 요약
이용자가 출판사로부터 종이 문제집을 구매하면, 표지 또는 책 뒤의 QR 코드를 ReLoop 앱에서 스캔해 해당 문제집을 ebook 형태로 즉시 열람하고, 동일 문제집의 틀린 문제·복습 큐까지 앱 안에서 자동 연동한다.
사용자 시나리오
- 학생이 서점/학교에서 ReLoop 제휴 문제집을 구매
- 책 뒤 QR 코드를 ReLoop 앱 카메라로 스캔
- 앱에서 해당 문제집(ProblemSet)이 자동으로 사용자 라이브러리에 추가
- 디지털 ebook 뷰어로 문제 본문을 그대로 열람 가능 (이미지 또는 텍스트 렌더)
- 풀이 결과를 ReLoop가 기록 → 틀린 문제는 망각곡선 큐에 자동 진입
- 다음 학습 시 앱 대시보드에 "OO문제집 복습할 문제 N개" 형태로 노출
B2B 모델 가설
- 출판사 파트너십: 문제집 단위로 라이선스 계약, ReLoop ProblemSet 카탈로그에 등록
- 권리 관리: QR = (publisherId, productCode, oneTimeRedeemToken). 이용자 1인 1라이선스로 매핑하여 무단 공유 차단
- 수익 모델: B2C 구독료 + B2B 출판사 라이선스 수수료(Per-redeemed-book) 이중 구조 가능
- 차별점: 종이책의 학습 경험 + 디지털 망각곡선 복습이라는 두 강점 결합
기술 스케치 (요구사항만, 구현 X)
| 영역 | 내용 |
|---|---|
| 데이터 모델 | Publisher, LicensedProblemSet, RedemptionCode (one-time), UserBookLicense |
| QR 스킴 | reloop://redeem?code=<jwt> 또는 https://reloop.app/r/<token> (앱 미설치 시 다운로드 유도) |
| 콘텐츠 형식 | 텍스트형(국어/영어 등): 본문+선택지 DB 저장 / 수식·도표형(수학 등): 페이지 이미지 + 좌표 매핑 |
| 동기화 | 서버에서 문제집 풀이 진도/오답 → ReLoop 코어의 StudyLog/ReviewSchedule 와 동일 구조로 정규화 |
| 보안 | redemption 토큰 1회성, 디바이스 fingerprint, 동일 책 재등록 차단 |
| 오프라인 | 한 번 등록한 문제집은 로컬 캐시로 오프라인 풀이 지원 |
의존 사전 작업
- 현재 단계 (수학 단일 과목 프로토타입) 가 사용자 검증을 통과해 망각곡선 + 복습 큐의 가치가 입증된 후 진행
- ProblemSet 카탈로그가 다과목·다출판사 구조를 받을 수 있도록 schema 확장 필요 (현재는 KICE 단일 출처)
Open Questions
- 종이책 문제 풀이 결과를 어떻게 입력받나? (스캔, 카메라 OCR, 수동 체크)
- ebook 뷰어를 자체 개발 vs 기존 PDF/EPUB 라이브러리 활용
- 출판사 입장에서의 인센티브 구조 (단순 라이선스 vs 학습 데이터 리포트 제공)