소개
부수입스터디 버디로 참여하고 있습니다.
제가 요즘 솔로프리너 생활을 하면서 부수입이라기엔 1인으로 개발하고 운영하는 사례를 하나씩 공유드려보려고 합니다.
물론 사업적인 가정이기에 여기에 소개했지만 접는 프로젝트도 생길 수 있어요 ㅎㅎㅎ
진행 방법
처음 소개할 서비스는 멍패스입니다!
https://mungpass.com/
멍패스는 반려견과 함께 갈 수 있는 매장을 지도에서 찾고, 매장에서는 QR 하나로 반려견 동반 입장 정보를 관리할 수 있게 만든 서비스입니다.
견주에게는 “우리 강아지가 들어갈 수 있는 곳인가?”라는 불확실성을 줄이고, 매장에는 반복적인 확인과 수기 기록을 줄여주는 것이 목표입니다.
몽패스
1. 흩어져 있던 두 서비스를 하나로 합쳤습니다
출발점은 새로 만든 깨끗한 프로젝트가 아니었습니다.
Base44에서 만든 초기 운영 서비스와 별도로 만든 랜딩 페이지가 각각 존재했습니다.
기존 서비스에는 QR 체 크인, 매장 대시보드, 안전점검, 사건 관리처럼 버리기 아까운 비즈니스 로직이 있었고, 랜딩 페이지에는 새 브랜드와 디자인이 있었습니다.
그래서 전부 다시 만들기보다 먼저 페이지를 분석해 로직이 중요한 25개 화면은 이식하고, UI 중심의 5개 화면은 새로 구성하는 방식으로 통합했습니다.
기술 구성은 React 19, Vite, TypeScript, Tailwind CSS, Firebase Auth·Firestore·Hosting, Kakao Map입니다.
2. “방문 기록 한 장에 모든 정보”가 들어 있던 구조를 분리했습니다
초기 데이터는 방문 기록마다 견주 이름, 전화번호, 강아지 정보가 반복 저장되는 구조였습니다.
이 상태로는 한 사람이 여러 번 방문했을 때 정보가 계속 중복되고, 강아지별 방문 이력이나 백신 정보도 관리하기 어려웠습니다.
그래서 데이터를 다음처럼 나눴습니다.
- users: 견주와 매장 운영자 정보
- pets: 반려견 프로필과 접종 정보
- entries: 언제 어느 매장을 방문했는지
- stores: 매장 정보
- store_members: 한 사용자가 어떤 매장을 어떤 권한으로 관리하는지
로그인도 아이디·비밀번호 대신 전화번호 OTP로 바꿨습니다.
한 사람이 견주이면서 매장 운영자일 수 있고, 여러 매장을 관리할 수도 있어 “견주 모드 ↔ 매장 모드” 전환 구조도 함께 만들었습니다.
3. 공공데이터를 넣으 면서 ‘지도 서비스’로 확장했습니다
처음에는 멍패스에 가입한 매장만 보여주려고 했습니다.
그런데 가입 매장이 충분히 쌓이기 전까지는 견주가 지도를 열 이유가 약했습니다. 그래서 식약처의 반려동물 동반 가능 업소 데이터를 기존 stores 데이터와 통합했습니다.
첫 반영 때는 1,658곳이었고, 2026년 데이터 갱신을 거치면서 현재는 활성 공공 매장 2,316곳을 지도에서 볼 수 있습니다.
단순히 엑셀을 한 번 올리는 것으로 끝내지 않았습니다.
- 상호와 주소를 정규화하고 원본 해시로 중복을 방지
- Kakao 지오코딩으로 좌표 보강
- 지도 영역이 바뀔 때 필요한 범위만 조회
- 식당과 베이커리·디저트 등 업종별 아이콘 적용
- 원본에서 사라진 매장은 바로 삭제하지 않고 숨김 보관
- 동기화 전후 변경 이력과 실행 결과 기록
가장 중요하게 본 것은 공공 매장이 실제 멍패스 가맹점이 되어도 같은 매장 ID를 유지하는 것이었습니다. 그래야 그동안 쌓인 즐겨찾기, 질문, 지도 반응이 끊기지 않기 때문입니다.
가입 과정에서 정규화한 주소가 같거나, 100m 이내이면서 상호 유사도가 높은 공공 매장을 후보로 보여줍니다. 관리자가 소유 관계를 확인하고 승인하면 기존 매장 문서에 운영자 권한을 원자적으로 연결합니다.
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이런 과정을 통해서 실제 개발은 1~2주 사이가 걸렸던 것 같아요.
한국 소셜 미디어 앱의 스크린샷
이 프로젝트는 혼자 진행하지는 않고 진짜 사람 파트너가 있어서
openclaw의 채널을 만들어서 사람과 전담 agent를 참여시켜서 프로젝트를 디벨롭하는 중입니다.
이번에 부수입 스터디에 참여하기도 하지만,
재미있는 스터디들이 많이보여서 묵혀놓은 프로젝 트들을 하나씩 수면에 올리고 성과를 만드는 작업을 해볼까 합니다!
그래서 태그도 여러개 걸어놓았으니 도움주고받으실 수 있는 분들은 같이 이야기해봐요 🙂
결과와 배운 점
아직 매출 성과를 크게 이야기할 단계는 아닙니다.
대신 아이디어와 데모 수준이던 서비스를 실제로 운영하고 갱신할 수 있는 제품 구조로 바꾼 것이 지금까지의 결과입니다.
- 활성 공공 매장 2,316곳과 숨김 보관 이력을 포함한 데이터 파이프라인 구축
- 견주·반려견·방문·매장·운영자 권한을 분리한 데이터 모델 완성
- 전화번호 인증, 다중 매장, 견주/매장 모드 전환 구현
- QR 체크인, 매장 운영 대시보드, 공개 지도, 즐겨찾기, Q&A, 인사이트 구현
- 기존 1,961개 문서의 5,588개 시간 필드를 백업 후 한국 시간 기준으로 안전하게 마이그레이션
- 화면 단위 코드 분리로 초기 메인 번들을 약 2.39MB에서 1.08MB로 축소
