5월부터 임상심리사들의 로샤 채점 효율을 높이기 위한 사이드 프로젝트 로샤를 시작했습니다. 이전에 진행했던 사이드 프로젝트들과 다른 점이 있다면, 로샤 프로젝트는 타깃 고객군이 뚜렷하다는 것입니다. 예컨대, 이전에는 온라인 메뉴판이나 커뮤니티 서비스 등 폭넓은 대상자를 염두에 둔 프로젝트가 많았지만, 이번엔 임상심리사라는 특정한 집단을 중심으로 한 프로젝트입니다.
온라인으로 로샤 채점하기
기존에는 엑셀을 활용해 로샤 채점을 진행하는 방식이 일반적이었습니다. 하지만 엑셀로는 채점 과정이 번거롭고, 필요한 정보를 찾는 데 시간도 많이 소요됐습니다. 이를 해결하기 위해 로샤 프로젝트는 온라인에서 손쉽게 채점할 수 있도록 채점 화면을 구성했고, 관련 정보를 빠르게 검색할 수 있는 기능도 추가했습니다.
온라인화되면서 채점표를 효율적으로 관리할 수 있게 되었고, 검증 로직을 도입하여 채점의 정확성도 높일 수 있었습니다.
프로젝트 개발 과정
이 프로젝트는 스펙 파악부터 구현까지 하루 1 ~ 2 시간씩 투자하여 2 ~ 3주에 걸쳐 초기 버전을 완성했습니다. JetBrains의 AI 도구인 Junie를 적극 활용하여 프로젝트 셋업부터 주요 기능 구현까지 많은 도움을 받았고, IDE와 자연스러운 통합과 소스 코드를 참고할 수 있는 기능 덕분에 생산성도 높였습니다.
진짜 사용자를 위한 고민
가장 큰 변화는 프로젝트를 진행하는 마인드셋이였습니다. 단순히 재미있는 기능을 만들어보는 데서 그치는 것이 아니라, 실제 사용자를 염두에 두고 장기적으로 운영 가능한 형태를 고민했습니다. 타깃 고객군이 명확하다 보니, 자연스럽게 홍보 채널도 구체화됐습니다. 예를 들어, 찌질한 임상심리사 모임이나 CPK와 같은 커뮤니티에 프로젝트를 소개했고, 빠르게 유입된 사용자들의 구체적인 피드백을 기반으로 업데이트를 반복하여 피드백 루프(channel talk을 통해 피드백을 받고 있습니다)를 만들 수 있었습니다.
현실적인 기술 선택과 비용 절감
이전에는 AWS EC2, ALB, Route53, RDS 등 다양한 클라우드 인프라를 직접 셋업 하여, 개발자의 자존심(?)을 걸고 백엔드와 프론트를 구성했습니다. Kotlin + Spring 백엔드에 React(or Vue) 프론트를 올려 완성도 있는 구조를 만들었지만, 이 방식은 월 10만 원 이상의 비용이 발생한다는 한계가 있었습니다.
이번 로샤 프로젝트는 장기 운영을 염두에 두고, Firebase를 기반으로 구현했습니다. 프론트와 백엔드 모두 Typescript 하나로 통합해 개발했고, 보안이 필요한 로직은 Firebase Rules나 Cloud Function으로 처리했습니다.
그 결과, 8월 10일까지 발생한 비용은 단 38원!
사용자와의 연결, 그리고 다음 단계
타깃이 명확해지면서 다양한 임상심리사분들과 직접 소통할 수 있는 기회도 많아졌고, 덕분에 프로젝트 방향에 대한 깊이 있는 피드백도 받을 수 있었습니다.
앞으로는 이 프로젝트가 실제 로샤 채점에 실질적인 가치를 제공하고 있는지 파악하고, 이를 기반으로 기능을 개선하거나 추가할 계획입니다. 기존에 로샤 채점을 개선하고자 했던 다른 시도들을 참고하고, 해당 프로젝트를 진행했던 분들께 조언을 구해 방향을 다듬어갈 예정입니다.
러닝
- 타깃 고객군이 명확할수록 제품 방향성과 커뮤니케이션 루트가 뚜렷해짐
- 완벽함보다 지속 가능성이 중요할 수 있음
- AI 도구를 잘 활용하는건 시대의 사명. 적은 시간 투자로 큰 결과를 낼 수 있음
- Firebase는 생각보다 훌륭한 사이드 프로젝트 플랫폼
이번 프로젝트는 그 자체로도 의미 있었지만, 무엇보다 사용자 중심의 사고방식과 기술 선택의 유연성에 대해 다시 한 번 돌아보게 해주는 좋은 계기였습니다.
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