# Product Requirements Document (PRD)
# PDF 문서 요약 웹 애플리케이션

**버전**: 1.0
**작성일**: 2025-09-18
**작성자**: Product Manager
**문서 타입**: Product Requirements Document

---

## 1. 제품 개요

### 1.1 제품 비전
사용자가 PDF 문서를 간편하게 업로드하여 AI 기반 자동 요약 서비스를 제공받을 수 있는 직관적이고 효율적인 웹 애플리케이션을 구축한다.

### 1.2 제품 미션
- 긴 PDF 문서를 빠르게 이해할 수 있도록 핵심 내용을 요약 제공
- 한국어 사용자를 위한 최적화된 인터페이스와 요약 품질 제공
- 단순하고 직관적인 사용자 경험으로 접근성 극대화

### 1.3 비즈니스 목표
- MVP 출시를 통한 사용자 검증 및 피드백 수집
- AI 요약 기술의 효과성 검증
- 향후 확장 가능한 기반 아키텍처 구축

---

## 2. 문제 정의 및 시장 기회

### 2.1 해결하고자 하는 문제
**주요 문제점:**
- 긴 PDF 문서(보고서, 논문, 계약서 등)를 읽는 시간 부족
- 중요한 정보를 빠르게 파악하기 어려운 현실
- 기존 요약 도구들의 복잡한 사용법과 부정확한 결과

**타겟 사용자의 페인 포인트:**
- 업무용 문서 검토 시간 과다 소요
- 학술 자료나 리포트의 핵심 내용 파악 어려움
- 다국어 문서의 이해도 부족

### 2.2 시장 기회
- 원격 근무 증가로 인한 문서 처리 효율성 요구 증대
- AI 기술 발전으로 요약 품질 향상 가능
- 한국어 특화 서비스의 시장 공백

---

## 3. 사용자 페르소나 및 사용 사례

### 3.1 주요 페르소나

**페르소나 1: 직장인 김대리 (28세)**
- 역할: 기업 분석가
- 필요: 일일 10-15개 리포트 빠른 검토
- 목표: 핵심 정보만 빠르게 파악하여 업무 효율성 향상
- 기술 숙련도: 중급

**페르소나 2: 대학원생 이연구 (26세)**
- 역할: 석사과정 연구생
- 필요: 논문 리뷰 및 연구 자료 정리
- 목표: 연구 관련 PDF 논문들의 핵심 내용 빠른 파악
- 기술 숙련도: 고급

**페르소나 3: 변호사 박법무 (35세)**
- 역할: 법무팀 변호사
- 필요: 계약서 및 법적 문서 검토
- 목표: 중요 조항 및 리스크 요소 빠른 식별
- 기술 숙련도: 중급

### 3.2 핵심 사용 사례

**사용 사례 1: 일반적인 문서 요약**
1. 사용자가 웹사이트에 접속
2. PDF 파일을 드래그&드롭으로 업로드
3. AI가 자동으로 텍스트 추출 및 요약 생성
4. 요약 결과를 깔끔하게 표시

**사용 사례 2: 대용량 문서 처리**
1. 100페이지 이상의 대용량 PDF 업로드
2. 처리 진행상황 표시
3. 섹션별 요약 제공
4. 전체 요약과 세부 요약 구분 표시

**사용 사례 3: 다양한 문서 유형 지원**
- 학술 논문: 초록, 방법론, 결론 중심 요약
- 비즈니스 보고서: 핵심 지표 및 인사이트 중심
- 법적 문서: 주요 조항 및 의무사항 중심

---

## 4. 기능 요구사항

### 4.1 핵심 기능 (Must Have)

#### 4.1.1 PDF 파일 업로드 기능
**기능 설명**: 사용자가 PDF 파일을 웹 애플리케이션에 업로드할 수 있는 기능

**세부 요구사항**:
- 드래그&드롭 인터페이스 지원
- 파일 선택 버튼을 통한 업로드 지원
- 지원 파일 형식: PDF만 허용
- 최대 파일 크기: 50MB
- 업로드 진행상황 표시 (프로그래스 바)

**수용 기준**:
- [ ] 50MB 이하 PDF 파일 업로드 성공
- [ ] 비PDF 파일 업로드 시 적절한 오류 메시지 표시
- [ ] 업로드 진행률 실시간 표시
- [ ] 업로드 완료 후 파일명 표시

#### 4.1.2 PDF 텍스트 추출 기능
**기능 설명**: 업로드된 PDF에서 텍스트를 추출하는 기능

**세부 요구사항**:
- pdf.js 라이브러리 활용
- 텍스트 기반 PDF 지원 (이미지 PDF는 1차 제외)
- 페이지별 텍스트 추출
- 특수문자 및 한글 텍스트 정확 추출
- 추출 실패 시 사용자에게 안내

**수용 기준**:
- [ ] 일반적인 텍스트 PDF에서 95% 이상 정확도로 텍스트 추출
- [ ] 한글 문서 정확 추출 지원
- [ ] 추출된 텍스트 문자 수 표시
- [ ] 추출 실패 시 명확한 오류 메시지

#### 4.1.3 AI 요약 기능
**기능 설명**: OpenRouter API를 통해 DeepSeek V3.1 모델로 문서 요약 생성

**세부 요구사항**:
- OpenRouter API 연동
- DeepSeek V3.1 모델 사용
- 한국어 요약 최적화 프롬프트 적용
- 요약 길이: 원문의 10-20% 수준
- 핵심 내용과 주요 포인트 중심 요약

**수용 기준**:
- [ ] API 호출 성공률 95% 이상
- [ ] 요약 생성 시간 30초 이내 (10페이지 기준)
- [ ] 한국어 요약 품질 검증
- [ ] API 오류 시 사용자 친화적 메시지 표시

#### 4.1.4 요약 결과 표시 기능
**기능 설명**: 생성된 요약을 사용자에게 명확하고 읽기 쉽게 표시

**세부 요구사항**:
- 깔끔한 타이포그래피 적용
- 핵심 키워드 하이라이트
- 요약 결과 복사 기능
- 인쇄 친화적 레이아웃
- 모바일 반응형 디자인

**수용 기준**:
- [ ] 요약 텍스트 가독성 확보
- [ ] 원클릭 복사 기능 동작
- [ ] 모바일에서 정상 표시
- [ ] 브라우저 호환성 확인 (Chrome, Firefox, Safari, Edge)

### 4.2 중요 기능 (Should Have)

#### 4.2.1 다국어 인터페이스
- 한국어 기본, 영어 지원
- 언어 전환 기능

#### 4.2.2 요약 설정 옵션
- 요약 길이 조절 (짧게/보통/길게)
- 요약 스타일 선택 (핵심 정보/상세 설명)

#### 4.2.3 진행상황 표시
- 텍스트 추출 진행률
- AI 요약 생성 진행률
- 예상 완료 시간 표시

### 4.3 추가 기능 (Could Have)

#### 4.3.1 요약 히스토리
- 최근 요약한 문서 목록
- 요약 결과 저장 및 재조회

#### 4.3.2 요약 품질 개선
- 사용자 피드백 수집 (좋음/나쁨)
- 요약 결과 평가 시스템

#### 4.3.3 소셜 공유 기능
- 요약 결과 링크 공유
- 소셜 미디어 공유 버튼

---

## 5. 비기능 요구사항

### 5.1 성능 요구사항

**응답 시간**:
- 파일 업로드: 1MB당 2초 이내
- 텍스트 추출: 10페이지당 5초 이내
- AI 요약 생성: 5,000자당 30초 이내
- 페이지 로딩: 3초 이내

**동시 사용자**:
- 목표: 100명 동시 사용자 지원
- 응답시간 목표 유지

**처리 용량**:
- 일일 처리 가능 문서: 1,000건
- 시간당 최대 처리: 100건

### 5.2 확장성 요구사항
- 클라이언트 사이드 구조로 서버 부하 최소화
- API 호출 최적화로 비용 효율성 확보
- 캐싱 전략으로 반복 요청 최적화

### 5.3 호환성 요구사항
**브라우저 지원**:
- Chrome 90+
- Firefox 88+
- Safari 14+
- Edge 90+

**디바이스 지원**:
- 데스크톱 (1920x1080 이상)
- 태블릿 (768px 이상)
- 모바일 (360px 이상)

### 5.4 사용성 요구사항
- 첫 사용자도 3분 이내 요약 완료 가능
- 명확한 에러 메시지와 해결 방안 제시
- 직관적인 UI/UX로 별도 학습 불필요

---

## 6. 보안 요구사항

### 6.1 API 키 보안
**문제점**: OpenRouter API 키의 클라이언트 사이드 노출 위험

**해결방안**:
1. **환경변수 활용**: 개발 환경에서 .env 파일 사용
2. **API 키 제한**: OpenRouter에서 도메인 제한 설정
3. **사용량 모니터링**: API 호출량 실시간 모니터링
4. **키 로테이션**: 정기적인 API 키 갱신

**구현 방안**:
```javascript
// API 키 암호화 저장 예시
const API_KEY = process.env.OPENROUTER_API_KEY || '';
```

### 6.2 파일 보안
**요구사항**:
- 업로드된 PDF 파일은 메모리에서만 처리
- 서버 저장소에 파일 저장 금지
- 민감한 정보 처리 시 경고 메시지

**구현 방안**:
- 클라이언트 사이드 처리로 파일 서버 업로드 방지
- 브라우저 메모리에서만 텍스트 추출 수행

### 6.3 데이터 프라이버시
- 사용자 업로드 파일의 내용 로깅 금지
- 개인정보 포함 문서 처리 시 주의사항 안내
- GDPR 준수를 위한 데이터 처리 방침

---

## 7. 기술 스택 및 아키텍처

### 7.1 기술 스택

**프론트엔드**:
- HTML5: 시맨틱 마크업
- CSS3: 반응형 디자인, Flexbox/Grid 레이아웃
- Vanilla JavaScript: ES6+ 문법 활용
- pdf.js: PDF 처리 라이브러리

**외부 서비스**:
- OpenRouter API: AI 요약 서비스
- DeepSeek V3.1: 언어 모델

**개발 도구**:
- VS Code: 개발 환경
- Live Server: 로컬 개발 서버
- Git: 버전 관리

### 7.2 아키텍처 설계

**단일 파일 구조**:
```
index.html
├── HTML 구조
├── CSS 스타일 (<style> 태그)
└── JavaScript 로직 (<script> 태그)

외부 라이브러리:
├── pdf.js (CDN)
└── pdf.worker.js (CDN)
```

**데이터 플로우**:
1. 사용자 파일 업로드 → 2. pdf.js로 텍스트 추출 → 3. OpenRouter API 호출 → 4. 요약 결과 표시

### 7.3 API 설계

**OpenRouter API 호출 구조**:
```javascript
const apiCall = {
  endpoint: 'https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions',
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: {
    model: 'deepseek/deepseek-chat',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: '한국어로 문서를 요약해주세요.'
      },
      {
        role: 'user',
        content: extractedText
      }
    ]
  }
}
```

---

## 8. 사용자 인터페이스 요구사항

### 8.1 전체 레이아웃
**헤더 영역**:
- 애플리케이션 제목
- 간단한 사용법 안내

**메인 영역**:
- 파일 업로드 존 (드래그&드롭 영역)
- 진행상황 표시 영역
- 요약 결과 표시 영역

**푸터 영역**:
- 개발자 정보
- 이용약관 링크

### 8.2 파일 업로드 인터페이스
**디자인 요구사항**:
- 직관적인 드래그&드롭 영역 (점선 테두리)
- 업로드 버튼과 드래그&드롭 동시 지원
- 파일 형식 및 크기 제한 명시
- 업로드 진행률 시각적 표시

**상호작용**:
- 드래그 오버 시 하이라이트 효과
- 잘못된 파일 형식 시 즉시 피드백
- 업로드 완료 시 성공 메시지

### 8.3 요약 결과 인터페이스
**타이포그래피**:
- 제목: 24px, 볼드
- 본문: 16px, 라인 높이 1.6
- 핵심 키워드: 하이라이트 처리

**레이아웃**:
- 카드 스타일 디자인
- 적절한 여백과 패딩
- 읽기 편한 최대 폭 설정 (800px)

### 8.4 반응형 디자인
**데스크톱 (1200px+)**:
- 2열 레이아웃 (업로드 영역 | 결과 영역)
- 넓은 화면 활용한 여백 설계

**태블릿 (768px-1199px)**:
- 1열 세로 레이아웃
- 터치 친화적 버튼 크기

**모바일 (367px-767px)**:
- 세로 스크롤 레이아웃
- 모바일 최적화 폰트 크기

---

## 9. 성공 지표 및 KPI

### 9.1 사용성 지표
**주요 KPI**:
- 업로드 성공률: 95% 이상
- 요약 완료율: 90% 이상
- 평균 사용 시간: 5분 이내
- 재방문율: 30% 이상

**사용자 만족도**:
- 요약 품질 만족도: 4.0/5.0 이상
- 인터페이스 만족도: 4.2/5.0 이상
- 전반적 서비스 만족도: 4.0/5.0 이상

### 9.2 기술 성능 지표
**성능 KPI**:
- 페이지 로딩 시간: 3초 이내
- 파일 업로드 성공률: 98% 이상
- API 응답 시간: 30초 이내
- 에러율: 5% 이하

**안정성 지표**:
- 시스템 가용성: 99% 이상
- API 호출 성공률: 95% 이상

### 9.3 비즈니스 지표
**사용량 KPI**:
- 일일 활성 사용자: 50명 이상
- 월간 활성 사용자: 200명 이상
- 일일 요약 건수: 100건 이상

---

## 10. 위험 관리 및 완화 전략

### 10.1 기술적 위험

**위험 1: API 키 노출**
- 위험도: 높음
- 영향: 서비스 중단, 비용 손실
- 완화 전략: 환경변수 사용, 도메인 제한, 사용량 모니터링

**위험 2: PDF.js 호환성 문제**
- 위험도: 중간
- 영향: 특정 PDF 파일 처리 불가
- 완화 전략: 다양한 PDF 샘플로 테스트, 대체 라이브러리 검토

**위험 3: API 서비스 중단**
- 위험도: 중간
- 영향: 요약 기능 전체 중단
- 완화 전략: 백업 API 서비스 준비, 서비스 상태 모니터링

### 10.2 비즈니스 위험

**위험 1: 저품질 요약 결과**
- 위험도: 중간
- 영향: 사용자 만족도 저하
- 완화 전략: 프롬프트 최적화, 사용자 피드백 수집

**위험 2: 사용자 개인정보 노출**
- 위험도: 높음
- 영향: 법적 책임, 신뢰도 손상
- 완화 전략: 클라이언트 사이드 처리, 개인정보 처리 방침 수립

---

## 11. 개발 일정 및 마일스톤

### 11.1 개발 단계별 일정

**Phase 1: 기반 구축 (1주차)**
- 기본 HTML/CSS 구조 설계
- 파일 업로드 인터페이스 구현
- PDF.js 연동 및 텍스트 추출 기능
- **마일스톤**: 파일 업로드 및 텍스트 추출 동작

**Phase 2: 핵심 기능 개발 (2주차)**
- OpenRouter API 연동
- AI 요약 기능 구현
- 요약 결과 표시 인터페이스
- **마일스톤**: End-to-End 요약 기능 완성

**Phase 3: UI/UX 개선 (3주차)**
- 반응형 디자인 적용
- 진행상황 표시 기능
- 에러 처리 및 사용자 피드백
- **마일스톤**: 사용자 친화적 인터페이스 완성

**Phase 4: 테스트 및 최적화 (4주차)**
- 브라우저 호환성 테스트
- 성능 최적화
- 보안 검토
- 사용자 테스트 및 피드백 반영
- **마일스톤**: 배포 준비 완료

### 11.2 릴리스 계획

**MVP 릴리스 (4주 후)**
- 핵심 기능 모두 포함
- 기본적인 UI/UX 완성
- 주요 브라우저 지원

**v1.1 릴리스 (6주 후)**
- 사용자 피드백 반영
- 성능 개선
- 추가 기능 구현

---

## 12. 리소스 요구사항

### 12.1 인력 리소스
**개발팀 구성**:
- 프론트엔드 개발자: 1명 (파트타임 4주)
- UI/UX 디자이너: 0.5명 (1-2주)
- QA 테스터: 0.3명 (3-4주)
- 프로젝트 매니저: 0.2명 (전체 기간)

### 12.2 기술 리소스
**외부 서비스**:
- OpenRouter API 크레딧: $100/월 (예상)
- 호스팅 서비스: GitHub Pages (무료) 또는 Netlify (무료)

**개발 도구**:
- 모든 도구 무료 (VS Code, Git, 브라우저 개발자 도구)

### 12.3 예산 추정
**총 개발 비용**: $5,000 - $8,000
- 개발 인력: $4,000 - $6,000
- API 비용: $300 (3개월)
- 도구 및 기타: $700 - $2,000

---

## 13. 품질 보증 및 테스트 계획

### 13.1 테스트 전략

**단위 테스트**:
- PDF 텍스트 추출 함수
- API 호출 함수
- UI 컴포넌트 동작

**통합 테스트**:
- 파일 업로드 → 텍스트 추출 → 요약 생성 플로우
- 에러 처리 시나리오
- 다양한 PDF 유형 테스트

**사용자 테스트**:
- 5명의 타겟 사용자 그룹 테스트
- 사용성 테스트 세션
- 피드백 수집 및 개선

### 13.2 테스트 케이스

**기능 테스트**:
- [ ] 표준 PDF 파일 업로드 및 요약
- [ ] 한글 PDF 문서 처리
- [ ] 대용량 PDF 파일 (30MB+) 처리
- [ ] 이미지 위주 PDF 파일 처리 (실패 케이스)
- [ ] 잘못된 파일 형식 업로드

**성능 테스트**:
- [ ] 10MB 파일 5초 이내 텍스트 추출
- [ ] 5,000자 텍스트 30초 이내 요약
- [ ] 동시 사용자 10명 테스트

**호환성 테스트**:
- [ ] Chrome/Firefox/Safari/Edge 브라우저
- [ ] Windows/Mac/Linux 운영체제
- [ ] 데스크톱/태블릿/모바일 디바이스

---

## 14. 배포 및 운영 계획

### 14.1 배포 전략
**배포 환경**:
- GitHub Pages 또는 Netlify 활용
- 정적 웹사이트 호스팅
- HTTPS 기본 적용

**배포 프로세스**:
1. GitHub 저장소에 코드 커밋
2. 자동 빌드 및 배포 (GitHub Actions)
3. 배포 후 스모크 테스트 실행
4. 사용자 접근성 확인

### 14.2 모니터링 계획
**성능 모니터링**:
- Google Analytics: 사용자 행동 분석
- 브라우저 성능 API: 로딩 시간 측정
- API 사용량 모니터링: OpenRouter 대시보드

**에러 모니터링**:
- JavaScript 에러 로깅
- API 호출 실패 추적
- 사용자 피드백 수집

---

## 15. 향후 로드맵

### 15.1 단기 계획 (3개월)
- MVP 출시 및 초기 사용자 피드백 수집
- 핵심 기능 안정화
- 사용량 분석 및 개선점 도출

### 15.2 중기 계획 (6개월)
- 이미지 PDF 지원 (OCR 기능 추가)
- 다양한 요약 스타일 옵션
- 사용자 계정 및 히스토리 기능

### 15.3 장기 계획 (12개월)
- 다국어 지원 확대
- 기업용 솔루션 개발
- 모바일 앱 개발

---

## 16. 성공 기준 및 검증 방법

### 16.1 MVP 성공 기준
**정량적 지표**:
- 월간 활성 사용자 200명 달성
- 요약 완료율 90% 이상 유지
- 사용자 만족도 4.0/5.0 이상

**정성적 지표**:
- 사용자 피드백에서 긍정적 반응 70% 이상
- 추가 기능 요청 활발한 수집
- 언론 또는 커뮤니티에서 긍정적 언급

### 16.2 검증 방법
**사용자 피드백 수집**:
- 인앱 피드백 폼
- 이메일 설문조사
- 사용자 인터뷰

**데이터 분석**:
- 사용 패턴 분석
- 성능 지표 모니터링
- 전환율 분석

---

## 17. 부록

### 17.1 관련 문서
- 기술 설계 문서 (추후 작성)
- API 문서 (OpenRouter)
- UI/UX 가이드라인 (추후 작성)

### 17.2 참고 자료
- [OpenRouter API Documentation](https://openrouter.ai/docs)
- [PDF.js Documentation](https://mozilla.github.io/pdf.js/)
- [Web Accessibility Guidelines](https://www.w3.org/WAI/WCAG21/quickref/)

### 17.3 용어 정의
- **PDF**: Portable Document Format
- **AI 요약**: 인공지능을 활용한 자동 문서 요약
- **OpenRouter**: AI 모델 API 서비스 플랫폼
- **DeepSeek V3.1**: 언어 모델명
- **pdf.js**: Mozilla에서 개발한 JavaScript PDF 처리 라이브러리

---

**문서 승인**:
- 제품 매니저: [서명]
- 개발 리드: [서명]
- 디자인 리드: [서명]
- QA 리드: [서명]

**다음 검토일**: 2025-10-18