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SERVICE_DIRECTION.md

@@ -394,11 +394,111 @@ Level 3 (31편~): 영역 7~10개 + 특수효과
 
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+### 4차 논의: 실시간 피드백 기술 구현 (2025-11-11)
+
+#### 👤 사용자 질문
+"실시간 시스템을 사용할 때 매번 전체 문장을 전송하면 엄청나게 무겁고 비쌀 것 같은데 좋은 방법이 있어?"
+
+#### 🤖 AI 분석 요약
+
+**문제**: 순수 AI 방식 시 비용 $0.90/글, 응답 지연 2초
+
+**해결책**: 3-Tier 하이브리드 시스템
+```
+Tier 1: 로컬 규칙 (무료, 즉시, 70% 정확도)
+  ↓ 5초 debounce
+Tier 2: 경량 AI (Claude Haiku, $0.0005/회, 85% 정확도)
+  ↓ "구체화하기" 클릭
+Tier 3: 고급 AI (Claude Sonnet, $0.03/회, 95% 정확도)
+```
+
+**비용 절감**: $0.90 → $0.03 (96.6% 절감)
+
+#### ✅ 결정 사항
+- **3-Tier 하이브리드 시스템** 채택
+- Phase 1: 로컬 규칙만 구현 (MVP)
+- 상세 내용: [**기술 구현 문서**](./TECHNICAL_IMPLEMENTATION.md) 참고
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+### 5차 논의: 한글 패턴 매칭 문제 (2025-11-11)
+
+#### 👤 사용자 질문
+"한글은 패턴 매칭을 사용할 수 있을 만큼 제한된 단어를 쓰지 않고 있는데 해당 문제를 해결할 방법이 있는건가?"
+
+#### 🤖 AI 분석 요약
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+**문제**: 한글 교착어 특성 - "보다" → "봤다", "보고", "보니" 등 수십 가지 변형
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+**해결책**:
+1. 확장 정규식: `/보(다|고|니|면|았|여|임|는)/` (70% 정확도, 무료)
+2. 어간 사전: 어근 + 어미 조합 (85% 정확도, 무료)
+3. 형태소 분석기: Mecab 서버 (95% 정확도, 서버 비용)
+
+#### 📊 정확도 비교
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+| 방식 | 정확도 | 속도 | 비용 | 구현 난이도 |
+|------|--------|------|------|------------|
+| **확장 정규식** ⭐ | **70%** | **즉시** | **무료** | **보통** |
+| 어간 사전 | 85% | 즉시 | 무료 | 보통 |
+| 하이브리드 | 70%→95% | 즉시→5초 | 최소 | 보통 |
+
+#### ✅ 결정 사항 (2025-11-11 확정)
+- **Mecab 형태소 분석기 채택** (95% 정확도, 유지보수 99% 감소)
+- **하이브리드 접근**:
+  - Tier 1: 간단한 정규식 10개 (즉시 응답)
+  - Tier 2: Mecab 서버 (5초 후 정밀 분석)
+- Phase 1부터 Mecab 구현 시작
+- 상세 내용: [**기술 구현 문서**](./TECHNICAL_IMPLEMENTATION.md#2-한글-패턴-매칭-문제-해결) 참고
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+---
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+### 6차 논의: AI 모델 선택 - Gemini 채택 (2025-11-11)
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+#### 👤 사용자 결정
+- "간단한 정규식은 뭘 의미하는거지?"
+- "Gemini를 쓸꺼야"
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+#### 🤖 AI 설명
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+**1. "간단한 정규식" 의미**:
+```
+타이핑 즉시 (0ms) → 정규식 10개로 "예상 점수" 표시
+         ↓
+5초 후 → Mecab으로 "정확한 점수" 업데이트
+```
+- Mecab 응답 전까지 즉시 피드백을 위한 임시 fallback
+- 주요 10개 단어만 (보다, 듣다, 만지다 등)
+- 5초 기다림 없이 즉각 반응
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+**2. Gemini 채택 장점**:
+- Claude보다 **10배 저렴** (Flash: $0.075/1M vs Haiku: $0.25/1M)
+- 한국어 성능 우수
+- Google Cloud 통합
+- 연간 비용: $1.20 (Claude: $360)
+
+#### 📊 최종 아키텍처
+
+```
+Tier 1: 간단한 정규식 (즉시, 70% 정확도, 무료)
+  ↓ 5초 후
+Tier 2: Mecab (95% 정확도, 무료)
+  ↓ "구체화하기" 클릭
+Tier 3: Gemini 2.5 Flash (90% 정확도, $0.0001/회)
+```
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+#### ✅ 결정 사항 (2025-11-11 확정)
+- **AI 모델: Gemini 2.5 Flash** 채택
+- **한글 분석: Mecab + 간단한 정규식** (하이브리드)
+- **비용**: 연간 $1.20 (99.9% 절감)
+- 상세 내용: [기술 문서](./TECHNICAL_IMPLEMENTATION.md) 참고
+
+---
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 ## 🔄 다음 논의 주제
-- 실시간 피드백 vs 하이브리드 방식 선택
+- 점수 → 영역 개수 변환 공식 구체화
-- 로컬 규칙 기반 채점 기준 구체화
+- 실시간 UI 디자인 (점수 표시 방법)
-- 수정 제안 UI/UX 설계
+- 수정 제안 UI/UX 설계 (보상형)
-- 채점 시스템 구체화 (어떤 글 요소가 점수를 높이는가?)
 - 최소/최대 영역 개수 설정
 - 레벨 시스템 도입 여부
 
@@ -410,6 +510,9 @@ Level 3 (31편~): 영역 7~10개 + 특수효과
   - 실제 서비스 구조 공개 - 움직이는 그림 메커니즘 (2차)
 - **2025-11-11**:
   - 초기 기획안 평가 - 후처리 방식의 문제점 분석 (3차)
+  - 실시간 피드백 기술 구현 (4차) → [기술 문서](./TECHNICAL_IMPLEMENTATION.md)
+  - 한글 패턴 매칭 문제 해결 (5차) → [기술 문서](./TECHNICAL_IMPLEMENTATION.md#2-한글-패턴-매칭-문제-해결)
+  - AI 모델 선택 - Gemini 채택 (6차)
 
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