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인봄
인봄은 위치정보 기반 클라이언트
전문 인테리어 업체를 연결하는 인테리어 플랫폼입니다.
Client
인봄
Tech Stack
Node.js | MaridaDB | AWS | React
Project Overview
본 프로젝트는 팀토이즈에서 플랫폼 기획부터 개발 전반을 담당하였으며, 복잡한 인테리어 의사결정 과정을 단순화하고, 고객과 전문가 간의 연결을 효율적으로 만드는 데 중점을 두었습니다. 인테리어를 계획 중인 고객과 전문 인테리어 업체를 연결하는 인테리어 중개 플랫폼으로, 사용자의 위치 정보를 기반으로 내 집 주변의 검증된 인테리어 전문가를 빠르게 매칭해주는 것이 핵심 서비스입니다.
Design Overview
사용자가 원하는 행동은 결국 “내 주변 전문가 찾기 → 상담/매칭 요청”이므로, 이를 기준으로 페이지 구조를 단순화했습니다. 터치 기반 UX를 고려해 버튼 크기, 간격, 폼 입력 동선을 조정하고, 스크롤 흐름에서 핵심 정보가 누락되지 않도록 요약 카드/아코디언 UI를 활용했습니다.
디자인은 신뢰감 있는 톤앤매너를 기반으로 GPS 매칭 흐름을 직관적으로 연결하고, 모바일 환경에서 상담 신청까지의 전환 동선을 최소 클릭으로 완성하는 데 중점을 두었습니다. 과장된 효과보다 여백, 정렬, 타이포 계층(Heading/Body)과 카드 UI를 활용해 “검증된 서비스” 느낌을 강화했습니다.
Function Overview
인봄의 핵심 기능은 규칙 기반 로직(Rule-based System)과 머신러닝(ML)을 결합한 하이브리드 견적·추천 엔진입니다. 단순 평균 견적이 아닌, 실거래 데이터를 기반으로 한 가격 보정과 사용자 맥락(Context)을 반영한 개인화 추천을 통해 보다 현실적이고 신뢰도 높은 매칭을 구현했습니다.
규칙 기반 가격 산출 로직을 통해 면적, 자재, 지역 가중치, 출동비 등 기본 견적을 계산하고, 머신러닝 모델로 실거래 데이터를 학습해 가격을 보정합니다. 이후 사용자 행태 로그와 생활 컨텍스트(반려동물, 아이, 층간소음 등)를 반영한 개인화 추천 엔진을 통해 최적의 전문가와 시공 방식을 매칭합니다.
