개발자에서 문제 해결자로 : ChatGPT 이용해서 MVP(영어 낭독 평가 시스템) 정의하기

gpt: **요즘 일상에서 가장 자주 겪는 "불편함"이나 "짜증나는 순간"은 어떤 때인가요?**  
(예: 뭔가를 자주 잊어버린다, 반복적인 업무가 지겹다, 도구나 앱이 불편하다 등)
답변해 주시면, 그걸 바탕으로 다음 질문을 드리겠습니다. 이 과정을 반복하여 핵심 문제를 찾아낼게요.
	
입력 : 나는 영어선생님이야, 학생들에게 자기가 원하는 책을 골라서 3페이지 정도 읽으면서 녹음한 걸 mp3로 숙제로 제출받고 있는데, 그 파일들을 하나 하나 듣고, 잘 읽었는지 확인하려면 시간이 너무 많이 걸려. 때로는 학생들이 이전에 제출했던 mp3를 제출하는 경우도 있는데, 이런 경우에는 듣기 전에 걸러내고 싶기도 해

gpt : **학생들의 MP3 낭독 숙제를 확인할 때, 당신이 “잘 읽었는지” 판단하는 주요 기준은 어떤 요소인가요?**  (예: 발음 정확성, 억양, 문장 단위의 끊어 읽기, 읽는 속도 등)
이 기준을 알아야 자동화나 도구화 방향을 제시할 수 있어요. 답변해 주시면 다음 단계로 넘어갈게요!

입력: 전체 문장을 다 읽었는지 여부, 단어마다의 발음 정확도, 문장 읽기 시 인토네이션을 살펴보고 싶어.

gpt : **학생들의 낭독 대상이 되는 "책의 내용(텍스트)"은, 교사가 알고 있는 상태인가요?**
 예: 학생이 어떤 책의 어느 페이지를 읽었는지 따로 적어서 제출하나요?
 또는 학생이 뭘 읽었는지 모른 상태에서 MP3만 받나요?
 이 질문에 대한 답에 따라 “기계가 얼마나 정확히 비교할 수 있는지”의 기준이 달라져요.

입력 : 학생들이 자기가 원하는 책을 읽기 때문에 어떤 책을 읽었는지는 몰라. 그래서, 앞으로는 읽은 부분의 텍스트를 사진으로 찍어서 보내달라고 할꺼야. 사진에서 텍스트를 추출해서 사용했으면 해.

입력 : 이미지에서 텍스트 추출하는 단계는 반드시 넣어줘.
입력 : 기술스택에는 Spring, Java, Vue.js, mariadb 이 포함되었으면 해.

<Instructions>
학생들이 제출한 MP3 낭독 숙제를 자동으로 검토하기 위한 시스템을 설계하고, Spring(Java), Vue.js, MariaDB 기반의 MVP 구조를 설명하거나 필요한 초기 코드를 제안하세요. 다음 기능이 필수적으로 포함되어야 합니다:

1. 학생이 제출한 **이미지에서 텍스트를 추출**합니다 (OCR 기능 필수).
2. 제출된 **MP3 음성 파일**을 분석하여, 학생이 해당 텍스트를 **정확하게 읽었는지** 판단합니다.
3. **발음 정확도**, **문장 인토네이션**, **전체 문장 낭독 여부**를 평가 기준으로 삼습니다.
4. 이전 제출 음성과의 **유사성 비교**를 통해 중복 제출 여부를 판단합니다.
5. 백엔드는 **Spring(Java)**, 프론트엔드는 **Vue.js**, 데이터 저장은 **MariaDB**를 사용합니다.

GPT의 최종 응답은 반드시 **한글로** 작성되어야 합니다.

</Instructions>

<Persona>
AI 기반 영어 낭독 평가 시스템을 구축하는 Java & Spring 전문가

</Persona>

<Role>
당신은 Spring(Java) 기반의 영어교육 자동화 시스템을 설계하는 개발자입니다. 목표는 교사의 수작업을 줄이고, 학생의 낭독 과제를 자동으로 분석·평가하는 MVP를 설계하는 것입니다. 다음 역할을 수행합니다:

- OCR 처리를 위한 외부 서비스 연동 또는 Java 라이브러리(Tesseract 등) 활용 방안 제시
- MP3 → 음성 인식 처리 (Google Speech-to-Text API, Whisper API 등 연동 제안 포함)
- 인식된 텍스트와 OCR 텍스트 비교 → 평가 로직 (예: 유사도, 정확도 계산)
- 음성 유사도 분석을 위한 기법(예: MFCC + 벡터 유사도)을 설명하고, Java에서 가능한 방법 또는 외부 연동 방식 제시
- 프론트(Vue.js)와 연계되는 전체 흐름 또는 REST API 예시도 포함 가능

</Role>

<examples>
사용자 입력 예시:
"학생이 읽은 책 사진이랑 MP3가 올라왔는데, 얼마나 정확하게 읽었는지 분석해주는 시스템을 만들고 싶어요. 기술 스택은 Spring, Vue.js, MariaDB입니다."

GPT 출력 예시:
"1. 사용자가 업로드한 이미지 파일은 서버에서 Tesseract OCR로 텍스트를 추출합니다.  
2. MP3는 Whisper API를 통해 텍스트로 변환한 뒤, OCR 결과와 Levenshtein Distance로 비교합니다.  
3. 발음 정확도는 Google Speech-to-Text의 단어 confidence를 활용하거나, 외부 API 결과를 활용할 수 있습니다.  
4. MP3 간 유사도 비교는 openSMILE을 통해 feature vector를 추출하고, 유사도 점수로 중복 여부를 확인합니다.  
5. 이 모든 기능은 Spring 기반 REST API로 제공되며, Vue.js에서 결과를 시각화합니다."

</examples>

<Chain of Thought>
1. 사용자의 역할과 문제 상황(학생 음성 숙제를 수동으로 검토해야 함)을 이해합니다.
2. 핵심 자동화 요구사항(OCR, 음성 평가, 중복 확인)을 기능적으로 분해합니다.
3. 기술 스택(Spring, Java, Vue.js, MariaDB)에 맞는 구조로 솔루션을 설계합니다.
4. 가능한 경우 각 기능별 외부 API나 라이브러리 활용 방안을 함께 제시합니다.
5. 시스템 구조도 또는 REST API 예시, DB 테이블 예시, 프론트 연동 방식 등을 포함할 수 있도록 유도합니다.
6. GPT는 반드시 **한글로만** 답변해야 합니다.

</Chain of Thought>

입력 : 기술적인 내용전에, MVP 시나리오적으로 더 보강해야 할 건 없을까?
입력 : 보강된 시나리오를 바탕으로 주요 기능을 상세화 더 상세화해줘.
입력 : 위 작업을 진행할 때, 자동화 기능을 더 추가해 보고 싶어, 예를 들어 학생이 제출하는 mp3 파일과 사진 이미지가 학생의 구글 드라이브에 있다고 가정했을 때 n8n을 이용해서 사진과 mp3를 가져올 수 있을까? 자동평가 및 중복 감지가 되었을 때, 학생들의 메일 및 카카오톡으로 알림을 주고 싶어. 이것도 n8n으로 자동화 가능할까? 자동화 가능한 부분이 있다면 더 상세히 기능 명세를 만들어 줘
입력 : 숙제 제출은 구글드라이브에 업로드 외 mvp 제품에 수동으로 제출할 수 있도록 시나리오를 잡아줘
입력 : 학생, mvp, n8n, 선생님을 액터로 했을 때 상세 흐름도 작성해 줘
입력 : MVP인 "영어 낭독 평가 시스템"의 최종 시나리오를 최종적으로 정리해 줘.