[VibeAZ]비개발자를 위한 바이브 코딩 활용 서비스 배포 단계별 가이드

 

“바이브 코딩(Vibe Coding)”은 인공지능과 협업하여 자연어로 코드를 작성하는 새로운 프로그래밍 방식입니다. 복잡한 문법을 몰라도 AI에게 원하는 기능을 설명하면 코드 생성이 가능해져, 이제 비전문가도 자연어로 프로그램을 만들 수 있는 환경이 열리고 있습니다 . 다시 말해, 코드를 100% 이해하지 못해도 AI의 도움으로 서비스 개발이 가능하다는 뜻이죠 . 실제로 코딩을 전혀 모르던 비개발자가 AI 도구만 활용해 10시간 만에 웹앱을 만든 사례도 있을 정도로 많은 것이 가능해졌습니다 . 이제 그러한 흐름을 따라, 비개발자나 초보자도 웹이나 앱 서비스를 아이디어 단계부터 직접 배포하기까지의 전체 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 먼저 상세한 과정을 최대한 세분화해서 설명한 후, 핵심 단계만 추려 간소화된 흐름도를 제시하니 끝까지 따라와 보세요.

 

바이브 코딩

바이브 코딩 A to Z , 바이브 코딩의 모든 것!![VibeAZ 바로가기]

1단계: 아이디어 구체화 및 기획하기

 

서비스 개발의 출발점은 어떤 문제를 풀고 싶은지, 어떤 아이디어를 실현하고 싶은지를 명확히 하는 것입니다. 먼저 일상에서 느낀 불편함이나 만들고 싶은 서비스를 떠올려보고, 그 아이디어를 간단히 정리해보세요. 종이에 적어보거나 메모 앱을 사용해도 좋지만, ChatGPT와 같은 AI 도구를 활용해 브레인스토밍하는 것도 효과적입니다. 예를 들어 *“사용자가 서로 질문하고 답변을 주고받는 Q&A 웹사이트를 만들고 싶어”*처럼 아이디어를 설명하면, AI가 추가할만한 기능이나 개선점을 제안해줄 수도 있습니다 . 이때 너무 거창하게 시작하기보다는 핵심 기능 하나에 집중한 작은 아이디어로 시작하는 것을 권장합니다. AI와 대화하며 아이디어를 다듬고, 서비스의 목표 사용자와 필요한 주요 기능(예: 회원가입, 글 작성, 사진 업로드 등)을 목록으로 정리해보세요.

 

이 단계에 활용하면 좋은 기술/도구: 아이디어 발상과 정리는 주로 자연어로 이루어지므로, 대화형 AI인 ChatGPT를 적극 활용하세요. AI에게 아이디어를 설명하고 “이 아이디어를 개선할 점이 있을까?”, *“필요한 기능들을 나열해줘”*처럼 물어보면 좋은 피드백을 얻을 수 있습니다 . 또한 노션(Notion)이나 구글 문서와 같이 문서 도구를 사용해 생각을 체계적으로 정리하면 이후 단계에서 큰 도움이 됩니다. (👉 프롬프트 엔지니어링: 이렇게 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문을 잘 설계하는 과정이 프롬프트 엔지니어링입니다 . 예를 들어 “비개발자도 이해할 수 있게 설명해줘”와 같이 구체적 요구사항을 넣어 질문하면 더 유용한 답변을 얻을 수 있답니다.)

 

 

2단계: 개발 환경 설정 및 도구 준비하기

 

아이디어가 구체화되었다면, 이를 구현할 개발 환경을 준비해야 합니다. 다행히 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 도구들이 많이 나와 있습니다. 대표적으로 **Replit(레플릿)**과 같은 온라인 IDE를 추천합니다. Replit은 웹 브라우저만으로 코딩, 실행, 공유를 한 곳에서 할 수 있는 서비스로, 복잡한 설치 없이도 바로 개발을 시작할 수 있습니다 . 계정을 만든 뒤 새 프로젝트를 생성하면 미리 설정된 환경에서 코드를 작성하고 즉시 실행 결과를 확인할 수 있어요. 웹이라서 별도 프로그램 설치나 복잡한 설정이 필요 없으므로 비개발자에게 최적의 선택입니다.

 

만약 로컬 PC에서 개발하고 싶다면 VS Code와 같은 에디터를 설치하고, GitHub의 Copilot(코파일럿) 같은 AI 코딩 도우미를 연동할 수도 있습니다. 다만 이 경우 초보자는 에디터 설치, 터미널 명령 사용, 서버 실행 등의 추가 학습이 필요하므로 어려울 수 있어요 . 처음에는 Replit이나 Glitch, CodeSandbox처럼 환경 구축과 호스팅까지 지원되는 플랫폼을 쓰는 게 좋습니다. 이러한 도구들은 기본적으로 여러 프로그래밍 언어와 프레임워크를 지원하고, “새 프로젝트 만들기” 버튼만 누르면 개발에 필요한 설정이 자동으로 완료됩니다.

 

이 단계에 활용하면 좋은 기술/도구:

 

• Replit – 웹에서 바로 코딩 가능한 통합 개발 환경(IDE) . 프로젝트 생성만으로 서버 환경까지 마련되고, 실행 및 배포도 간편합니다.
• GitHub Copilot – VS Code 등에 설치해 쓰는 AI 코딩 보조 도구입니다. (유료 서비스이지만 학생이나 오픈소스 기여자에게 무료 플랜 제공의 경우도 있음)
• GitHub 계정 & Git – 선택 사항이지만, 코드를 버전관리하고 싶다면 깃을 배워두면 좋아요. 다만 처음 시도에서는 없어도 무방합니다.

 

 

3단계: AI를 활용한 프로토타입 만들기

 

이제 본격적으로 아이디어를 실행에 옮겨볼 차례입니다. 프로토타입이란 정식 제품 전에 핵심 기능만 빠르게 구현한 시제품이라고 할 수 있습니다. 앞서 정리한 아이디어와 기능 목록을 바탕으로, AI에게 간단한 동작이라도 할 수 있는 초기 버전을 만들어 보겠습니다. 이를 위해 ChatGPT나 **Replit의 AI 비서(Ghostwriter)**에게 도움을 요청할 수 있어요. 예를 들어 ChatGPT에게 *“사용자가 질문을 올리고 댓글 달 수 있는 간단한 웹 앱 코드를 만들어줘”*라고 프롬프트를 주면, HTML/CSS와 간단한 스크립트를 포함한 예시 코드를 생성해줄 것입니다. 이렇게 얻은 코드를 복사해서 Replit에 붙여넣고 Run을 누르면, 금세 동작하는 웹 페이지를 눈으로 확인할 수 있습니다. AI가 생성한 프로토타입을 통해 “내가 구상한 게 이런 모습이구나” 하고 빠르게 감을 잡는 것이 이 단계의 목표입니다.

 

AI가 한 번에 완벽한 결과를 주지 않을 수도 있으니 너무 깊게 고민하지 말고 일단 눈에 보이는 결과물을 얻는 데 집중하세요. 요즘은 한두 문장만으로도 단숨에 실행 가능한 프리뷰를 만들어주는 AI 서비스들이 있습니다 . 실제로 일부 AI 코딩 서비스는 기획서만 넣으면 바로 돌아가는 프로토타입을 만들어주고, 클라우드에 자동 배포까지 해주기도 합니다 . 이런 도구가 있다면 적극 활용해보세요. 다만 ChatGPT만으로도 충분히 기본 틀은 만들 수 있으니 꼭 특정 서비스를 써야 하는 것은 아닙니다.

 

이 단계에 활용하면 좋은 기술/도구:

 

• ChatGPT (GPT-4 권장) – 자연어 설명으로 초기 버전의 코드를 얻기 좋습니다. *“HTML과 자바스크립트로 간단한 ___ 만들어줘”*처럼 구체적으로 요청하면 됩니다.
• Replit의 AI (Ghostwriter) – 에디터 내에서 / 슬래시 명령이나 AI 창을 통해 코드 생성을 도와줍니다.
• 여타 AI 코딩 플랫폼 – Cursor, Claude 등 다른 LLM 기반 코딩 도구도 활용 가능하지만, 초보자는 웹 기반의 ChatGPT 인터페이스나 Replit을 이용하는 정도로도 충분합니다.

 

 

4단계: 기능 개발 및 개선 (AI와의 반복 작업)

 

프로토타입을 통해 큰 그림을 봤다면, 이제 서비스를 제대로 구현하기 위해 세부 기능을 하나씩 개발해나갑니다. 이 단계에서는 바이브 코딩의 진가인 **AI와의 상호작용을 통한 반복 개발(Iterative Development)**을 경험하게 됩니다 . 방법은 간단합니다: 원하는 기능을 하나 선택 → AI에게 해당 기능의 코드를 요청 → 나온 코드를 실행하여 테스트 → 문제가 있으면 수정 요청을 반복하는 것이죠 . 예를 들어 회원가입 기능을 추가하고 싶다면, *“사용자가 이메일과 비밀번호로 가입할 수 있는 기능을 추가해줘”*라고 AI에 요청합니다. AI가 백엔드 코드(예: 사용자 정보를 저장하는 로직)와 프론트엔드 코드(가입 폼 UI)를 제시할 것입니다. 그 코드를 받아서 Replit에 추가하거나 기존 코드에 합치고, 실행해서 제대로 동작하는지 확인하세요.

 

처음에는 에러가 발생할 수도 있지만 당황하지 말고 에러 메시지를 복사해 다시 AI에게 물어보세요. *“이 에러를 고쳐줘”*라고 하면 AI가 원인을 설명하고 수정된 코드를 제안해줄 가능성이 큽니다. 이렇게 하나의 기능이 정상 동작할 때까지 AI와 *“질문-답변”*을 주고받으며 개선하는 것입니다. 이때 프롬프트 엔지니어링이 다시 중요해지는데, 한 번에 너무 많은 것을 요구하기보다는 작은 단위로 작업을 나눠 구체적으로 지시하는 게 좋습니다 . 예컨대 *“프로필 사진 업로드 기능 추가해줘”*라고 하기보다 *“사용자가 JPG 이미지를 업로드하면 서버 폴더에 저장하고, 이미지 URL을 프로필에 표시하는 코드 작성해줘”*처럼 세부적으로 요구하면 더 정확한 코드를 얻을 수 있습니다. 또한 “React로 해줘”, “코드는 한국어 주석도 함께 달아줘” 등 원하는 기술 스택이나 코딩 스타일을 사전에 지정하면 AI가 그 규칙에 맞춰 코드를 생성해줍니다 . 이렇게 하면 프로젝트의 일관성을 유지하면서도 원하는 방향으로 개발을 진행할 수 있어요.

 

AI가 만들어준 코드라고 해서 무조건 그대로 쓰는 것이 능사는 아닙니다. 코드를 이해하려고 노력하고, 궁금한 부분은 인터넷에 검색하거나 다시 AI에게 *“이 부분을 설명해줘”*라고 요청하세요. GitHub Copilot 같은 도구를 사용 중이라면, 코드 작성 중간중간 자동 완성 제안을 받아볼 수도 있습니다. 코파일럿은 개발자의 타이핑 시간을 줄여주고, 라이브러리 사용법 같은 필요한 정보를 알아서 찾아주는 유용한 비서입니다 . 예를 들어 함수 이름만 적어도 바로… 예를 들어 함수 이름만 미리 적으면 코파일럿이 나머지 코드를 자동으로 완성해주는 등 다양한 코딩 패턴과 예시를 제시하여 개발 시간을 단축해줍니다 .

 

마지막으로, 개발 중에는 자주 실행해보며 테스트하는 습관을 가지세요. 작은 변경을 했을 때마다 Replit의 Run으로 결과를 확인하고, 예상과 다르면 바로 수정합니다. 이런 빠른 사이클을 통해 버그를 일찍 잡고, 기능을 점진적으로 개선할 수 있습니다. 이러한 프롬프트 → 코드 → 실행 → 수정의 반복을 거치면서 프로젝트의 완성도를 높여나가세요 . 기능 하나가 완성되면 다음 기능으로 넘어가고, 그렇게 여러 기능들이 모이면 전체 서비스의 뼈대가 갖춰질 것입니다.

 

이 단계에 활용하면 좋은 기술/도구:

 

• ChatGPT / Copilot – 새로운 기능 코드를 생성하거나 버그를 해결할 때 활용. 에러 메시지를 만나면 그 내용을 복사해 AI에게 해결 방법을 물어보세요. AI가 흔한 오류의 원인과 해결책을 빠르게 알려줄 것입니다.
• 브라우저 개발자 도구 – 웹 앱을 만들 경우 F12 키를 눌러 개발자 도구를 열면, 콘솔 로그나 화면 요소를 검사할 수 있습니다. 문제 해결에 도움이 되는 정보를 확인할 수 있어요.
• GitHub – 중요한 버전마다 코드를 백업해두고 싶다면 GitHub에 코드를 푸시(push)해두세요. 초기 학습 비용이 있지만, 이후에 변경 내역을 추적하고 협업하는 데 유용합니다.

 

 

5단계: UI 디자인 및 사용자 경험 개선하기

 

기능 구현이 어느 정도 완료되면, 서비스의 **사용자 인터페이스(UI)**와 **사용자 경험(UX)**을 다듬을 차례입니다. 초보자가 만든 첫 프로토타입은 보통 디자인이 투박하고 기본적으로만 동작할 가능성이 높습니다. 이제 AI의 힘을 빌려 보기 좋고 사용하기 편한 화면으로 개선해 봅시다. 방법은 앞과 비슷합니다. ChatGPT에게 *“화면이 너무 밋밋한데, 더 현대적인 스타일로 CSS를 개선해줘”*라고 요청하면, 기존 코드를 분석해 CSS 스타일을 추가하거나 수정할 부분을 알려줄 거예요. 예를 들어 버튼 색상을 눈에 띄게 바꾸거나 폰트 크기를 키우는 등 구체적인 조언을 얻을 수 있습니다. 또는 *“Bootstrap 같은 CSS 프레임워크를 사용해 디자인을 향상시켜줘”*라고 하면, 해당 프레임워크를 도입하는 코드 (예: <link> 태그 추가와 적절한 클래스 적용)를 제안받아 손쉽게 세련된 디자인을 입힐 수도 있습니다.

 

UI 개선은 단지 색깔이나 폰트만이 아니라 레이아웃 배치, 모바일 화면 대응(Responsive 디자인), 사용자 안내 문구 추가 등 다양합니다. 처음부터 모두 완벽할 필요는 없으니, 일단 눈에 보이는 몇 가지 요소부터 차근차근 개선해 보세요. 사용자가 서비스를 사용할 때 불편함이 없도록 폼 입력 검증이나 오류 메시지 표시도 추가하면 좋습니다. 이 과정에서도 작은 변화 -> 실행 확인의 사이클을 유지하며, 변화가 마음에 들지 않으면 언제든 이전 버전을 되돌릴 수 있도록 해둡니다. (코드를 백업해 두거나, AI에게 *“이전 상태로 돌려줘”*라고 설명해도 됩니다.) 최종적으로 기능과 디자인 측면에서 **최소한의 완성도(MVP)**를 갖춘 서비스가 되었다면 배포 준비가 된 것입니다!

 

이 단계에 활용하면 좋은 기술/도구:

 

• CSS 프레임워크 – Bootstrap, Tailwind CSS 등 미리 디자인 틀이 갖춰진 CSS 라이브러리를 도입하면 전문 디자이너가 아니어도 일정 수준 이상의 UI를 구현할 수 있습니다. AI에게 적용 방법을 물어보세요.
• 디자인 참고 사이트 – 잘 만들어진 웹사이트들을 참고하면 색 조합이나 구성에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 초보자는 Dribbble이나 Behance 같은 사이트에서 영감을 얻거나, 검색엔진에서 유사 서비스의 이미지를 찾아볼 수 있습니다.
• 사용성 테스트 – 주변 친구들에게 시연해보고 피드백을 받아보세요. “어디가 불편한지”, “어떤 기능이 혼동되는지” 등의 조언을 들으면 UX 개선에 큰 도움이 됩니다.

 

 

6단계: 서비스 배포하기 (Launch!)

 

이제 개발한 웹/앱을 실제 사용자들이 접근할 수 있도록 배포할 차례입니다. 배포란 쉽게 말해 내 PC에서 돌리던 코드를 서버에 올려서 모두가 쓸 수 있게 하는 것인데요. 다행히 최근에는 배포 과정도 초보자에게 많이 친절해졌습니다. 만약 앞에서 Replit으로 개발을 했다면 비교적 간단합니다. Replit 프로젝트는 기본적으로 웹에서 미리보기 URL(*.repl.co)을 제공하므로, 코드를 실행한 상태에서 그 URL을 알려주기만 해도 다른 사람들이 접속해서 서비스를 이용해볼 수 있습니다. (Replit 설정에서 **프로젝트를 공개(Public)**로 바꾸면 보다 쉽게 공유할 수 있어요.) 단, 이 방식은 트래픽이 많거나 항상 켜져 있어야 하는 서비스에는 한계가 있습니다 . 추후 이용자가 늘어난다면 정식 호스팅을 고려해야 합니다.

 

좀 더 안정적인 무료 배포 방법으로는 Vercel이나 Netlify (주로 프론트엔드용), Railway나 Render (백엔드 서버용) 같은 클라우드 호스팅 서비스를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 GitHub에 코드를 올린 뒤 Vercel에 연결하면, 코드를 자동으로 빌드하고 배포해주는 파이프라인이 동작해 손쉽게 웹사이트를 온라인에 올릴 수 있습니다. 백엔드의 경우 Render나 Railway에 웹 서버 코드를 업로드하면 URL이 제공되어 사용자들이 접속 가능해집니다. 각 서비스마다 설정 방법이 다르지만, 검색해 보면 초보자도 따라할 수 있는 튜토리얼이 많이 나와 있습니다.

 

배포가 완료되었다면, 이제 세상에 서비스가 공개된 것입니다! 직접 만든 서비스의 URL을 지인들에게 공유해보세요. 처음 만들어 본 서비스치고는 미흡한 점이 있을지 몰라도, 서비스를 직접 배포해봤다는 것 자체가 큰 성취입니다. 🎉

 

이 단계에 활용하면 좋은 기술/도구:

 

• Replit Deploy – Replit에서 자체 호스팅을 지원하며, 유료 플랜을 통해 24시간 서비스가 돌아가도록 설정할 수 있습니다. 소규모 프로젝트는 무료로도 잠깐씩 돌려볼 수 있어요.
• Vercel / Netlify – 프론트엔드 배포에 특화된 무료 서비스. 정적 사이트나 React, Next.js 프로젝트 등을 간단히 배포 가능.
• Render / Railway – Node.js, Python Django/Flask 같은 백엔드 서버도 무료로 호스팅해볼 수 있는 서비스들입니다. 데이터베이스가 필요하면 ElephantSQL 같은 클라우드 DB와 연동하기도 합니다.
• 도메인(Optional) – 사용자들에게 더 기억하기 쉬운 웹 주소(URL)를 주고 싶다면 freenom이나 Namecheap에서 도메인을 구매하여 연결할 수 있습니다. (초보 단계에서는 꼭 필요하진 않습니다.)

 

 

7단계: 배포 후 모니터링 및 개선하기

 

서비스를 배포했다고 해서 개발 여정이 완전히 끝나는 것은 아닙니다. 실제 사용자가 생기면 예상치 못한 문제들이 발견되기도 하고, 추가 요구사항이 생길 수 있습니다. 배포 후에는 사용자 피드백을 수집하고, 오류 로그를 모니터링하면서 필요한 부분을 개선해나가야 합니다. 다행히 이러한 유지보수 단계에서도 AI는 든든한 조력자가 되어줄 수 있습니다. 예를 들어 오류가 발생했는데 원인을 몰라 막막할 때, 에러 로그를 복사해 ChatGPT에게 “이런 에러가 발생했는데 어떻게 고칠까?” 묻거나, “사용자 로그인 과정을 이메일 대신 휴대폰 인증으로 바꾸려면 어떻게 하면 될까?” 등 기능 개선 방향을 물어볼 수 있습니다. AI는 문제 해결 코드나 새로운 기능 구현 방법까지 제안해줄 것이고, 우리는 다시 그 코드를 적용하여 서비스를 업그레이드하면 됩니다.

 

또한 지속적인 개선을 위해 버전 관리와 테스트 작성에도 도전해 보세요. 예를 들어 새로운 기능을 추가하기 전에 기존 기능이 잘 동작하는지를 검증하는 간단한 테스트 코드를 만들어두면, 큰 변경 후에도 안심하고 배포할 수 있습니다. 초보자에겐 다소 어려운 영역일 수 있으나, 이것도 AI의 도움을 받아 한 걸음씩 배워갈 수 있습니다. 중요한 것은 **“비개발자도 서비스를 배포하고 운영할 수 있다”**는 자신감을 얻는 것입니다. 이제 작은 서비스라도 하나 세상에 선보였으니, 필요에 따라 개선을 거듭하며 서비스를 성장시키거나, 새로운 아이디어로 다음 프로젝트에 도전해 보세요!

 

이 단계에 활용하면 좋은 기술/도구:

 

• ChatGPT – 신규 기능 제안, 버그 수정 조언 등 지속적인 Q&A 활용. 필요하면 시스템 명령어 기능 등을 사용해 이전 대화 맥락을 공유하면서 더욱 심도있는 답변을 얻을 수 있습니다.
• 모니터링 도구 – Google Analytics나 Sentry 등의 도구를 붙이면 사용자 활동과 오류를 추적할 수 있습니다. (초반엔 없어도 되지만, 서비스 규모가 커지면 고려)
• 커뮤니티 – 개발자 커뮤니티(예: 스택오버플로우, 깃허브 이슈 등)에 질문하거나 사례를 찾아보는 것도 문제 해결에 도움이 됩니다. AI 답변이 100% 정확하지는 않으므로, 커뮤니티의 지혜를 참고하면 더욱 견고한 서비스를 만들 수 있어요.

 

---

비교적 간단한 결과물

간소화된 핵심 단계 흐름도

 

위에서 설명한 과정을 요약하면 다음과 같은 핵심 5단계로 정리할 수 있습니다. 비개발자는 이 큰 흐름만 기억해 두고 따라가도 서비스를 만들고 배포하는 데 무리가 없습니다:

단계주요 내용활용 도구

1. 아이디어 구상	해결하고 싶은 문제를 정의하고 아이디어를 구체화합니다. – 서비스 목적, 주요 기능 목록 작성– AI와 대화하며 요구사항 다듬기	ChatGPT (아이디어 브레인스토밍),메모 앱/문서 도구
2. 프로토타입 제작	핵심 기능의 시제품을 빠르게 만들어봅니다. – AI에게 기본 코드 생성 요청– 실행하여 동작 화면 확인하기	Replit (코드 실행 환경),ChatGPT/Copilot (코드 생성)
3. 개발 및 테스트	기능을 하나씩 추가하며 반복적으로 개선합니다. – 작은 단위로 기능 구현 → 실행/테스트– 에러 발생 시 AI로 디버깅– 점진적으로 완성도 향상	ChatGPT/Copilot (코딩 도움),브라우저 개발자도구 (테스트),GitHub (버전관리, 선택)
4. UI 개선	인터페이스를 다듬어 사용자 경험을 향상시킵니다. – AI에게 디자인 개선 사항 질문– CSS 스타일 조정 및 반응형 디자인 적용	ChatGPT (CSS 개선 제안),CSS 프레임워크(Bootstrap 등)
5. 배포 및 운영	완성된 서비스를 사용자들에게 공개합니다. – 호스팅 플랫폼에 코드 배포– 사용자 피드백 모니터링– 필요 시 기능 수정/추가 반복	Replit (초기 배포 용이),Vercel/Netlify/Render (호스팅),ChatGPT (문제 해결 조언)

이처럼 단계별로 따라가면 비개발자도 충분히 웹이나 앱 서비스를 직접 배포할 수 있습니다. 처음엔 생소하더라도, AI 코딩 비서를 활용하면 마치 옆에 도움을 주는 선임 개발자가 있는 것처럼 든든할 것입니다. 중요한 것은 작게 시작해서 빠르게 눈으로 확인하고, 모르는 부분이 나오면 그때그때 AI와 검색의 힘을 빌려 해결하는 태도입니다. 이제 두려워하지 말고, 당신의 아이디어를 세상에 내놓는 첫 걸음을 바이브 코딩과 함께 내딛어 보세요! 🚀

 

참고 자료: 바이브 코딩 소개 및 활용 , 비개발자 대상 바이브 코딩 입문 가이드 , AI 코딩 보조 도구 GitHub Copilot 활용 후기 , Replit 등 AI 프로토타이핑 경험담 , ChatGPT를 활용한 앱 개발 사례 등.