1. Overview (프로젝트 배경)

생성형 AI 사용이 빠르게 대중화되면서, 해피캠퍼스는 기존의 판매자 중심 콘텐츠 유통 모델에 대해 근본적인 재검토가 필요한 상황에 직면했습니다.
AI 기반 글쓰기 도구의 확산으로 기존 레포트·문서 콘텐츠의 경쟁력이 약화되었고, 이에 따라 사용자 감소, 수익 하락, 판매자 이탈이 동시에 발생하며 서비스 전반의 품질과 신뢰도 또한 영향을 받기 시작했습니다.

특히 판매자 이탈로 인한 콘텐츠 공급 감소는 서비스 차별성을 약화시키는 요인이 되었고, 결과적으로 기존 모델만으로는 시장 변화에 효과적으로 대응하기 어렵다는 인식이 명확해졌습니다.
해피캠퍼스는 이러한 환경 변화 속에서 단순한 기능 추가가 아닌, 기술을 중심으로 한 서비스 가치 재정의와 비즈니스 모델 전환을 목표로 본 프로젝트를 추진했습니다.

추진 배경 / 문제 정의

• 생성형 AI 사용의 급격한 대중화

• 사용자 수 및 매출 감소

• 판매자 이탈로 인한 콘텐츠 품질 저하

• 기존 콘텐츠 모델의 차별화 한계

• 장기적 관점에서의 비즈니스 모델 재고 필요성 대두

목표 정의

단기 목표 | 기술 기반 서비스 개선

• 생성형 AI 기술을 서비스에 적용

• 사용자에게 기존과 차별화된 글쓰기 경험과 즉각적인 가치 제공

중기 목표 | 현재 서비스 경쟁력 강화

• 전문성 중심의 콘텐츠 경험 제공

• 커뮤니티 활성화 및 사용자 신뢰도 회복

장기 목표 | 비즈니스 모델 전환

• AI 기반 신규 수익 모델 발굴

• 콘텐츠 시장 변화에 대응 가능한 지속 가능한 서비스 구조 확립

2. Solution (해결 방안)

메가존클라우드는 해피캠퍼스의 비즈니스 방향성과 목표에 맞춰,
생성형 AI 기반 문서 초안 자동 생성 서비스를 중심으로 한 신규 서비스 구조를 설계하고 구축했습니다.

단순한 AI 적용이 아닌, 실제 사용자 경험과 서비스 완성도를 높이기 위한 반복적 고도화 구조를 핵심 전략으로 설정했습니다.

주요 구성 요소

1. AI 글쓰기 서비스 시스템 구축

• 레포트, 독후감 등 해피캠퍼스의 핵심 콘텐츠 유형을 대상으로

• 생성형 AI를 활용해 문서 초안을 자동으로 생성하는 사용자 서비스 구현

2. 문서 유형별 전용 API 및 프롬프트 분리

• 레포트, 독후감 등 문서 유형별 특성을 반영한 전용 API 구성

• 문서 목적에 최적화된 프롬프트를 분리 설계하여

  • 결과물의 정확성

  • 문서 구조의 일관성

  • 사용자 만족도 향상

3. 3차 피드백 기반 품질 고도화

• 실제 사용자 피드백을 기반으로 총 3회에 걸친 개선 사이클 운영

• 문서 흐름, 반복 문장, 비자연스러운 표현 등 품질 저해 요소 지속 개선

4. 데이터 정제 로직 적용

• 문서 생성 과정에서 발생하는 랜덤 문자열, 불필요한 특수문자 등을 제거

• 정규식 기반 데이터 정제 로직을 적용하여

  • 문서 완성도 향상

  • 가독성 및 신뢰도 확보

3. Result (성과)

본 프로젝트를 통해 해피캠퍼스는 기술 중심의 서비스 전환을 위한 실질적인 기반을 확보했습니다.

주요 성과

1. 사용자 경험 혁신의 기술적 기반 마련

• 생성형 AI를 활용한 글쓰기 경험 제공

• 기존 콘텐츠 소비 중심 서비스에서,
  사용자가 직접 가치를 생성하는 참여형 서비스 구조로 전환 가능성 확보

2. 문서 품질 및 결과물 일관성 확보

• 3차에 걸친 고도화 작업을 통해

  • 불필요한 반복 문장 제거

  • 문서 목차 및 구조 안정화

• AI가 생성하는 문서 결과물의 완성도와 신뢰도를 대폭 향상

3. 비즈니스 모델 재고의 실질적 출발점 확보

• 단순 콘텐츠 유통을 넘어

  • 기술 기반 차별화된 가치 제공에 성공

• 급변하는 콘텐츠 시장 환경 속에서
  지속 가능한 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 발판 마련

향후 확장 및 고도화 제안

해피캠퍼스의 생성형 AI 기반 서비스는 기술 트렌드와 실제 AI 발전 속도에 맞춰 지속적인 확장이 가능하도록 설계되었습니다.

• Long Output Upgrade

  • 현재 4K 토큰 제한 → 상향 확장 검토

• Multi-Model 전략

  • 서비스 수준 및 사용자 니즈에 따른 모델 다양화

• Multi-Language 지원

  • 다국어 레포트 생성 및 글로벌 확장 가능성 확보

• Web 검색 연동

  • 메타 검색 기반 자료 수집을 통한 리포트 생성 고도화

• 대화형 레포트 추천

  • 학과, 과목, 주제, 키워드 기반

  • 챗봇 형태의 인터랙티브 레포트 생성 경험 제공