박준성의 제품 포트폴리오 · 신입 PM / PO / 서비스 기획
장보기 추천을 받아도 구매 준비는 여전히 번거롭고,
여행 사진을 많이 찍어도 어떤 순간을 남길지 고르기는 어렵습니다.
게임을 만들고 싶어도 필요한 에셋을 준비하는 데서 막히곤 합니다.
저는 이런 목표와 실행 사이의 번거로움을 제품 과제로 삼았습니다.
시장 조사·콘텐츠 기획 경험을 바탕으로 문제·사용자 흐름·완료 기준을 정하고,
AI 도구가 구현을 보조하는 방식으로 시제품을 만들고 결과를 검수합니다.
| 제품 | 누구의 어떤 일을 쉽게 만들고 싶은가 | 현재 확인할 수 있는 범위 |
|---|---|---|
| 딱담아 | 장볼 품목은 정했지만 상품을 다시 검색·비교해야 하는 사람의 구매 준비 | GPTs·Chrome 확장 프로그램 흐름, 데모, 공개 코드 · 고객 성과 미측정 |
| 여사친 · 구 픽토리 | 여행 후 비슷한 사진 중 남길 컷을 고르기 어려운 사람의 선택 | 앱인토스 개편 화면과 핵심 흐름 · 출시 전 검증 중 |
| Clunk | 게임 제작자가 에셋을 확보하고 검사한 뒤 프로젝트에 적용하는 준비 | 무료 베타의 키트 카탈로그·검수 뷰어·게임 시제품 · 수요·상업 품질 미검증 |
만든 이유
AI가 장볼 목록을 추천해 줘도 사용자는 쇼핑몰에서 상품을 다시 검색하고, 용량과 가격을 비교하고, 장바구니를 채워야 합니다. 목록과 쇼핑몰 사이에서 반복되는 일을 줄이고 싶었습니다.
구현 UI를 담은 데모 이미지 · 상품·가격은 재현용 샘플 데이터
제품으로 풀어낸 방식
목록 입력 → 상품 후보 검토 → 담기 전 확인 → 장바구니 전달로 이어지는 흐름을 만들었습니다. GPTs에서는 목록을 구조화하고 Chrome 확장 프로그램에서는 쿠팡 후보와 장바구니를 확인하며, 웹에서도 별도로 시작할 수 있습니다.
핵심 판단
사용자가 원하는 것은 빠르게 담기는 장바구니이면서, 동시에 내가 사려던 상품이 정확히 담긴 장바구니입니다. 그래서 “50mL 두 개”와 “두 개 묶음 한 개”를 구분하고, 애매한 후보는 사용자가 검토하도록 했습니다. 일부 상품에 문제가 생겨도 가능한 항목과 다시 확인할 항목을 알려주도록 설계했습니다.
내가 맡은 일 · 문제·사용자 흐름 정의, 상품·수량 판단 기준, 실패 후 복구 동선, AI 도구가 구현을 보조하도록 작업을 정리하고 결과를 검수 현재 결과 · 목록부터 결과 확인까지 연결된 제품 흐름과 데모가 있습니다. 데모의 상품·가격은 샘플 데이터이며, 최신 빌드의 실제 구매 준비 시간·완료율·고객 성과는 측정하지 않았습니다.
제품 사례 읽기 → · 51초 데모 → · 저장소 →
만든 이유
여행에서 돌아오면 비슷하게 찍은 사진이 많이 남습니다. 어떤 컷을 남길지 하나씩 비교하다가 앨범 만들기를 미루게 되는 부담을 줄이고 싶었습니다. 범용 사진 정리 앱이던 픽토리를 앱인토스에서 여행 후 ‘남길 사진을 고르는 일’에 집중하는 여사친으로 개편하고 있습니다.
제품으로 풀어낸 방식
여행 사진 선택 → 추천 후보·유사 컷을 보며 같이 고르기 → 이름 있는 여행 앨범에 보관하는 흐름입니다. 사진을 분류하는 데서 끝내지 않고, 사용자가 좋아하는 순간을 골라 앨범으로 남기는 데 초점을 맞췄습니다.
핵심 판단
밝기·선명도는 후보를 제안하는 참고 신호이지, 좋은 추억을 대신 결정하는 기준은 아닙니다. 추천은 제품이, 마지막 선택은 사용자가 하도록 구성했습니다. 기본 정리는 무료이며 광고·AI 크레딧으로 흐름을 막지 않습니다. 기본 분류는 기기 안에서 처리하고, 사용자가 AI 경로를 명시적으로 선택한 경우에만 일반 사진 일부를 384px JPEG로 줄여 Gemini 추천에 보냅니다. 원본 삭제나 클라우드 백업을 약속하지 않습니다.
내가 맡은 일 · 여행 사진 선택으로 제품 방향 구체화, 사용자 흐름·무료 범위·신뢰 기준 설정, AI 도구가 구현을 보조하도록 작업을 정리하고 결과를 검수 현재 결과 · 개편 UI와 사진 선택·추천·비교·여행 앨범 흐름이 구현된 출시 준비 단계입니다. 실제 토스 앱의 사진 권한·파일 저장과 사용자 선택 부담 감소, 고객 성과는 별도 검증 과제입니다.
개편 이유와 제품 사례 → · 기획 브리프 → · 저장소 →
만든 이유
게임을 만들려면 필요한 에셋을 확보하거나 제작하고, 파일을 검사하고, 프로젝트에서 열어 봐야 합니다. 이 과정이 여러 도구와 작업으로 나뉘어 있어, 게임 제작자가 에셋 준비에서 다음 작업으로 넘어가기까지의 부담을 줄이고 싶었습니다.
2026.09.12 공개 검수 뷰어 캡처 · 미리보기 GLB에서 읽은 값이며 최적화 완료나 상업적 품질 승인을 뜻하지 않습니다.
제품으로 풀어낸 방식
목표 흐름은 에셋 확보 → 제작·수정 → 파일 검사 → 프로젝트 적용입니다. 현재 공개 베타에서 확인할 수 있는 범위는 키트 카탈로그, 3D 검수 뷰어, 광산 플레이 시제품과 공개 파일 검사 도구입니다. 모든 에셋·엔진의 적용을 제공한다고 약속하지 않습니다.
핵심 판단
사용자가 필요한 것은 보기 좋은 이미지에서 끝나지 않는 프로젝트에서 확인할 수 있는 결과물입니다. 그래서 파일에서 읽은 구조·수치와 실제 렌더·시각적 품질·엔진 적용을 서로 다른 판단으로 기록했습니다. 시작 버튼의 마켓 이동과 3D 미리보기 위 스크롤을 화면에서 확인했습니다.
내가 맡은 일 · 제품 방향·요구사항·우선순위·완료 기준, AI 도구가 만든 코드·에셋의 작업 범위와 운영 화면·파일 결과 검수 현재 결과 · 무료 공개 베타를 운영 중이며 방문·사용이 아직 매우 적습니다. 초기 제작자 인터뷰와 사용 로그로 수요를 확인하고, 에셋을 찾고 내려받아 실제 프로젝트에 적용하는 과업으로 다음 단계를 정할 예정입니다.
제품 사례 읽기 → · 검수 뷰어 → · 키트 카탈로그 → · 라이브 제품 → · 공개 파일 검사 도구 →
Clunk 소스 저장소는 비공개로 유지하고, 공유 가능한 화면과 제품 경험만 소개합니다.
제품 화면을 바탕으로 사용자 과업을 요구사항과 검증 계획으로 구체화했습니다. 아래는 이번 포트폴리오를 위해 재구성한 문서입니다.
조사한 내용을 실행으로 연결합니다.
메타체인에서 NFT·DAO·P2E 시장을 조사하고, 내부 교육 자료와 투자 제안서·콘텐츠·사이트·Discord 작업에 참여했습니다. 복잡한 정보를 상대가 이해하고 다음 행동을 결정할 수 있는 자료로 정리하는 경험을 쌓았습니다.
기획을 화면과 작동하는 흐름으로 구체화합니다.
개인 제품에서는 요구사항과 우선순위를 정하고 AI 도구가 구현을 보조하도록 작업을 나눴습니다. 화면과 파일 결과를 보면서 의도와 다른 부분을 찾고, 수정 내용을 다시 확인했습니다.
만드는 사람의 제약을 이해하려고 합니다.
LPK Robotics 설계 인턴으로 2D 도면·3D 모델링·간섭 검토를 경험했습니다. 제품을 설명할 때 원하는 모습뿐 아니라 실제 구현 조건도 함께 확인하는 태도로 이어졌습니다.
| 경험·학습 | 기간 |
|---|---|
| 메타체인 · 게임 콘텐츠 기획·마케팅 | 2022.06–2023.05 |
| LPK Robotics · 설계 인턴 | 2024.08–2024.09 |
| 동양미래대학교 · 경영정보학과 전문학사 | 2017.03–2023.02 |
| 패스트캠퍼스 · AI Product Manager 심화 캠프 10기 | 수강 중 |
PM 도구·검증 · 제품 문서(요구사항·수용 기준·체크리스트) · 사용자 여정/JTBD · Figma · Notion · 제품 QA · Playwright·GitHub Actions 기반 검증 흐름 이해
AI 활용과 검증 경계 · 문제·사용자·우선순위·완료 기준과 품질 판단은 제가 맡고, AI 도구는 코드·문서·시각 자료 제작을 보조했습니다. 실행 결과는 브라우저·파일·테스트로 확인하며, 고객 수·매출·전환율·시간 절감처럼 확인하지 못한 수치는 성과로 주장하지 않습니다.
직접 제품을 만들며 쌓은 실행력을 고객 인터뷰, 팀 협업, 출시 후 지표 분석으로 넓히고 싶습니다. AI 서비스와 커머스·콘텐츠 제품의 신입 PM/PO·서비스 기획 기회를 찾고 있습니다.
개인 제품에서 맡은 역할은 기획·AI 도구를 통한 구현 조율·검수입니다.