메타렌즈 프로젝트 소개

썸네일 (Gemini 2.5 Pro로 생성)

카카오톡으로 주고 받는 사진은 원본이 맞아요?

 

나는 아내의 친구들 8명과 '식스틴'(16개의 눈) 이라는 단톡방에 속해 있다. IT관련 질문을 곧 잘 하는 아내의 친구들중 한명은 어느 평범한 저녁, 조심스럽게 물어왔다. 그녀의 직업은 변호사다. 

 

단순한 질문이었지만, 내 머릿속을 강타했다. 디지털 시대에 살고 있는 우리에게 사진은 단순한 기록을 넘어, 때로는 계약의 증거가, 때로는 법적 효력을 갖는 자료가 된다. 

 

하지만 손가락 하나로 너무나 쉽게 편집되고, 메신저를 거치며 원본 정보가 소실되는 디지털 사진의 양면성을 그 질문을 통해 다시금 깨닫게 되었다. 일반인은 물론, 변호사 같은 전문가조차 사진의 '진위'를 판별하는 데 어려움을 겪고 있다는 사실.

 

이 앱은 유틸성 앱이고, ImageIO, CoreLocation, UIKit, PhotosUI을 다루기 때문에 바이브필름 보다 선행해서 개발을 해본다면, 차후 카메라앱 개발에 도움이 될 것이라고도 생각 했다. 

바이브필름 프로젝트 소개

바이브코딩의 시작을 위해 생각나는대로 PRD를 간단하게 써내려 갔고, GPT5와 함께 아래와 같이 정제된 버전의 PRD를 만들었다.

PRD : MetaLens (사진 원본성•메타데이터 분석 앱)

1. 프로젝트 개요

사진을 가져와서 이 사진이 원본인지, 편집 흔적이 있는지를 알려주고, 메타데이터를 사용자가 이해하기 쉽게 분석•시각화해주는 앱. 개인 사용자(사진 애호가) 부터 인플루언서, 콘텐츠 검증자까지 활용 가능.

2. 문제 정의

• 디지털 사진은 손쉽게 편집/재인코딩 되며, 원본 여부 확인이 어려움. 
• 사진 메타데이터(EXIF)는 일반인이 이해하기 어려움. 
• SNS 업로드 시 개인정보(GPS 등) 노출 위험 존재. 

3. 목표

• 사용자에게 사진 신뢰도 점수를 간단하게 제공
• 메타데이터를 쉬운 요약 UI로 시각화
• 개인정보 보호 기능(메타데이터 제거) 부가 제공
• 빠르게 MVP → 시장 반응 확인 → IAP/구독 수익화

4. 타깃 사용자

• 일반 사용자 : 사진이 편집되었는지 궁금한 사람
• 크리에이터/인플루언서 : 촬영 원본 증명 필요
• 저널리스트/학계 : 자료 신뢰도 확인 
• 프라이버시 민감 사용자 : 위치 정보 유출 방지

5. 경쟁 현황

• 기존 메타데이터 뷰어 앱 : 단순히 EXIF 보여주고 끝. UX 복잡. 
• 포렌식 전문 툴 : 전문가용, 일반 사용자 접근 어려움. 
• MetaLens 차별화 : 
  • "점수 기반" 직관적 결과
  • 심플 UI/UX
  • 개인정보 보호 기능(메타 제거) 통합
  • 글로벌 현지화

6. 주요 기능

• 사진 가져오기(포토 라이브러리)
• 메타데이터 추출(EXIF/TIFF/GPS/HEIF/Apple Maker 등) 
• 원본성 점수 계산 (편집 흔적 플래그 기반)
• 메타데이터 요약 카드 UI
• PDF 리포트 내보내기 (유료) 
• 메타데이터 제거 후 안전 저장 (유료) 
• 배치 검사 (구독)

7. 사용자 시나리오

• A씨는 인스타용 사진을 올리려는데, GPS 정보가 노출될까 걱정됨 → MetaLens로 분석 → "GPS 있음" 경고 확인 → 메타데이터 제거 후 업로드. 
• B씨는 사진 공모전에 출품 → "원본 점수 87점" 리포트 PDF 생성 → 심사위원에 제출. 
• C씨는 기자 → 독자에게 보도사진 원본 증명 제공. 

8. 범위 (MVP vs 확장)

• MVP(2개월) : 사진 선택, 점수 계산, 요약 표시, 단일 PDF 리포트
• 확장(6개월) : 배치 스캔, 자동 동기화, AI 기반 재인코딩 탐지, 클라우드 DB 업데이트

9. 비기능 요구사항

• iOS 18+, Swift 6, SwiftUI 100%
• MVVM 구조, async/await 
• 온디바이스 처리(보안/프라이버시 강화) 
• 0.5초 내 메타데이터 분석 완료

10. 기술 스택

• Swift 6 / SwiftUI
• ImageIO (메타데이터 추출)
• PDFKit (리포트)
• StoreKit 2 (IAP/구독)
• CloudKit (구독자 DB 업데이트)

11. 폴더 구조

App/
Components/
Models/
Protocols/
Resources/ (Localizable.xcstrings 포함)
Services/
Utils/
ViewModels/
Views/

12. 데이터 모델

• OriginalityReport : 점수 + 플래그 목록 + 요약
• OriginalityFlag : 편집신호 / 원본신호
• PhotoSummary : Make, Model, Lens, Software, GPS 여부 등

13. 서비스 설계

• PhotoMetadataService : 메타데이터 추출 + 점수 산출
• PDFExportService(유료 기능) : 리포트 PDF 생성
• MetadataCleanerService(유료 기능) : 메타데이터 제거 후 저장

14. API 연동

• MVP : 없음 (온디바이스 분석) 
• 확장 : 서버 DB 통해 편집앱 시그니처 업데이트 (구독 혜택) 

15. 보안/프라이버시

• 모든 분석 로컬에서 실행
• 사진/메타데이터 서버 전송 금지 
• 클라우드 동기화는 opt-in 구독자 전용

16. UI/UX 설계

• 간단한 점수 배지 (Green/Amber/Red)
• 메타데이터 카드형 요약
• 플래그 세부 설명 (이유 제공)
• 다국어 지원 (영어 기본 → 한국어/일본어/중국어 확장)

17. 접근성

• VoiceOver 지원
• 점수/결과 텍스트로도 제공
• 색상 대비 4.5:1 이상 유지

18. 로컬라이제이션

• Localizable.xcstrings 필수
• 키 기반 텍스트 관리
• 기본 언어 영어, 한국어/일본어/중국어 추가

19. 오프라인 우선

• 모든 기능 오프라인 동작
• 클라우드 업데이트만 온라인 필요

20. 에러 처리

• Swift Error enum 기반
• UI에는 현지화된 사용자 친화 메시지 표시

21. 성능 요구사항

• 메타데이터 분석: <0.5s
• PDF 생성: <2s
• 배터리 소모 최소화

22. 분석/로그

• Crashlytics/MetricKit 연동
• 개인정보 없는 수준에서 사용 통계 수집

23. 수익화 전략

• 무료: 단일 사진 분석 + 요약
• IAP (1회 ₩2,500~₩5,900): PDF 리포트, 메타데이터 제거
• 구독 (월 ₩3,900 / 연 ₩29,000): 무제한 배치 검사 + DB 업데이트

24. 출시 전략

• 1차 : 한국, 일본 (테스트)
• 2차 : 글로벌 (영워권, 동남아) 
• 출시 후 2주 단위 소규모 업데이트

25. 마케팅

• 블로그/유튜브 : "사진 원본 확인법" 콘텐츠 → 앱 다운로드 유도
• 인스타/틱톡 : "GPS 삭제 꿀팁" 쇼츠 
• 커뮤니티 : 기자/작가/사진 동호회 타겟 홍보

26. 장기 로드맵

• AI 기반 포렌식 기능 (딥러닝으로 편집 흔적 탐지)
• 크로스플랫폼 확장(macOS, Android)
• B2B API 판매(언론사, 기관)

수익화에 항상 신경쓰기 때문에 PRD에 수익화 부분을 강조해서 넣는 편이지만, 우선 코딩을 시작해 보고 수익화는 고려하지 않을 수 있다. 아직 광고를 붙인 경험이 없기 때문에 오히려 애드몹을 덕지덕지 붙이게 될 수도...

 

한 가지 확실한 목표는 사진을 불러와서, 분석하고, 사진요약정보 및 상세분석내역과 함께 원본성 점수를 제공 한다는 것이다. 이것은 확실하게 구현을 해 내어야 한다. 이제 시작한다.