problem-statement.md

문제 정의와 기존 서비스 비교

조사 시점: 2026-07. 수치의 출처는 문서 끝 참고에 있다.

한 줄 요약

반려동물 관련 거래의 상당 부분은 이미 이웃·지인 사이에서 일어나고 있다. 그런데 그 거래를 지원하는 서비스는 없다 — 기존 플랫폼은 회사가 검증한 소수의 전문 공급자를 중개하는 모델이거나, 반려동물을 다루지 않는 범용 동네 커뮤니티다. PawMate 는 그 사이의 빈칸, 이웃 간(P2P) 반려동물 매칭을 대상으로 하고, 그 모델에서 가장 어려운 문제인 신뢰를 어떻게 만드느냐에 기술적 비중을 둔다.

1. 문제 정의

1.1 대상

도시에 사는 반려동물 양육 가구 중, 일상적인 도움을 이웃에게서 구해야 하는 사람들.

• 하루 두 번 산책이 필요한데 매일은 어려운 사람
• 1박 출장·병원 입원 등으로 며칠 돌봄이 비는 사람
• 반려동물을 분양·입양하려는 사람과 보내려는 사람
• 우리 동네의 병원·미용실이 실제로 어떤지 알고 싶은 사람

1.2 왜 지금인가

반려동물을 직접 양육하는 가구 비율은 29.2% 다(2025년, 가구방문 면접조사 3,000가구, 국가승인통계). "4가구 중 1가구" 에서 "3가구 중 1가구" 로 넘어온 시점이다.

그런데 정작 반려동물을 어떻게 데려왔는가를 보면 시장의 성격이 드러난다.

분양 경로	비율
지인을 통한 분양(유료·무료)	46.0%
펫숍에서 구입	28.7%
길고양이 등을 데려다 키움	9.0%

1위가 펫숍이 아니라 지인이다. 즉 이 시장의 주류 거래는 이미 개인 간(P2P)에서 일어난다. 그런데 그 거래를 지원하는 서비스가 없다 — 사람들은 맘카페·중고거래 게시판 같은, 이 목적에 맞게 설계되지 않은 곳에서 거래한다.

1.3 그래서 생기는 문제

목적에 맞지 않는 곳에서 거래하면 상대를 확인할 방법이 없다.

• 게시글의 사진이 그 동물의 지금 모습인지 알 수 없다(퍼온 사진·오래된 사진)
• 상대가 정말 우리 동네 사람인지 알 수 없다
• 문제가 생겨도 책임을 물을 상대가 특정되지 않는다

품종·혈통을 속인 분양, 책임비 명목의 불법 거래 같은 피해가 반복적으로 보도되는 이유다. 동물자유연대가 접수·분석한 사례에서는 피해자 1인당 평균 225만 원의 금전적 손실이 보고됐다.

같은 문제가 시설 선택에서도 반복된다. 동물병원·미용실은 한 번 잘못 고르면 되돌리기 어려운데, 판단 근거가 될 후기는 범용 지도 서비스에 흩어져 있다. 거기 후기는 작성자가 누구인지·그 동네 사람인지·실제로 갔는지 알 수 없고, 반려인이 정작 궁금한 것(어떤 진료를 보는지, 어떤 미용을 하는지)에 맞춰져 있지도 않다.

정리하면 문제는 "매칭이 없다" 가 아니라 "매칭은 이미 일어나는데 신뢰 장치가 없다" 다. 그리고 그 신뢰 문제는 사람(H1·H3), 동물(H2), 시설(H4) 세 축에서 똑같이 나타난다.

2. 기존 서비스로 왜 안 되나

2.1 포지셔닝 비교

	지역 기반	반려동물 특화	이웃 간 매칭	시설 후기	신뢰를 만드는 방식
당근 동네생활	✅	❌	✅	범용 업체	동네 인증 + 매너온도(범용)
네이버 지도 · 카카오맵	✅	❌	❌	✅(범용)	없음 — 작성자의 지역·방문 여부 무관
펫프렌즈	❌	✅	❌	❌	판매자=회사
도그메이트 · 펫트너	부분	✅	❌(중개)	❌	회사가 공급자를 심사(신원·인적성·면접·범죄이력)
맘카페 · 중고거래 게시판	부분	❌	✅	❌	없음
PawMate	✅	✅	✅	✅(반려동물 특화)	지역 인증 + AI 실존 검증 + 상호 후기 + 사업자 인증

반려동물 매칭과 시설 후기를 한 앱 안에서 다루는 서비스는 위에 없다. 둘은 사실 같은 사용자의 연속된 필요다 — 이웃에게 돌봄을 맡기는 사람과 동네 병원을 고르는 사람은 같은 사람이다.

2.2 각각이 남기는 빈칸

당근 동네생활 — 동네 인증이라는 정확한 기반을 갖췄지만 범용 커뮤니티다. 반려동물 글은 다른 글과 같은 취급을 받고, 산책·돌봄·분양이라는 거래 흐름(지원 → 수락 → 약속 → 상호 후기)이 없다. 매너온도는 거래 상대의 평판이지 그 동물이 실재하는지에 대한 정보가 아니다.

펫프렌즈 — 반려동물 특화지만 커머스다. 사료·용품을 파는 곳이지 사람과 사람을 잇는 곳이 아니다.

도그메이트 · 펫트너 — 가장 가까운 서비스지만 모델이 다르다. 이들은 회사가 펫시터를 신원 확인·인적성 검사·면접·범죄이력 조회로 심사해 중개한다(도그메이트는 2015년 이후 누적 3만 6천여 마리, 15만 건 이상의 방문 돌봄을 제공했고 2025년 커넥팅더닷츠에 인수됐다). 즉 소수의 검증된 전문가 ↔ 다수의 이용자 구조다.

이 방식은 신뢰 문제를 확실히 푼다. 대신 이웃 간 거래에는 쓸 수 없다. 옆집 사람을 회사가 면접하고 범죄이력을 조회할 수는 없기 때문이다. 그리고 앞서 본 대로 이 시장의 주류 거래(분양 46.0%)는 바로 그 이웃·지인 사이에서 일어난다.

네이버 지도 · 카카오맵 — 시설 정보와 후기의 사실상 표준이지만 범용이다. 후기 작성자가 그 동네 사람인지, 실제로 방문했는지에 대한 장치가 없고, 반려인이 궁금한 축(진료 과목·미용 스타일·동반 가능 여부)으로 정리돼 있지도 않다. 업체 입장에서도 반려동물 고객에게 따로 말을 걸 수단이 없다.

맘카페 · 중고거래 게시판 — 실제로 P2P 거래가 일어나는 곳이지만 신뢰 장치가 전혀 없다. 사기 피해가 여기서 나온다.

2.3 남는 질문

회사가 사람을 심사할 수 없는 P2P 구조에서, 신뢰를 어떻게 만들 것인가?

이것이 이 프로젝트가 푸는 문제다. 기능 목록이 아니라 이 질문이 설계의 중심이다.

3. 가설과 설계 대응

사람을 심사하는 대신 행위와 대상을 검증한다는 것이 기본 발상이다.

flowchart LR
    Q["회사가 심사할 수 없는 P2P 에서<br/>신뢰를 어떻게 만드나"]
    Q --> H1["H1. 상대가 진짜 이웃인가"]
    Q --> H2["H2. 그 동물이 실재하고<br/>글의 그 동물이 맞나"]
    Q --> H3["H3. 거래 후 책임이 남는가"]
    Q --> H4["H4. 동네 시설 정보를<br/>믿을 수 있나"]
    H1 --> S1["GPS + 행정동 역지오코딩 지역 인증<br/>30일 주기 재인증"]
    H2 --> S2["AI 개체 대조 + 촬영 위치 검증<br/>1회용 토큰을 DB 트리거가 소진"]
    H3 --> S3["지원 → 수락 → 약속 → 상호 후기"]
    H4 --> S4["공공데이터 시설 원장 + 전화 인증 후기<br/>국세청 검증 업체가 직접 운영"]

Loading

가설	설계	근거 문서
H1 상대가 진짜 이웃이어야 한다	게시글 위치를 작성 GPS 가 아니라 작성자의 인증 동네로 잡는다. 산책 글에 집 좌표가 박히지 않으면서 동네는 보증된다	ADR-0009
H2 그 동물이 실재해야 한다	사진을 서버가 검증한다 — 촬영 위치 일치 + AI 개체 대조. 통과해야 1회용 토큰이 나오고, 게시글 INSERT 트리거가 그 토큰을 소진하므로 클라이언트가 우회할 수 없다	ADR-0002
H3 거래 후 책임이 남아야 한다	매칭이 약속·상호 후기까지 이어진다	ADR-0010
H4 시설 정보를 믿을 수 있어야 한다	시설 원장은 공공데이터(병원·미용·위탁·판매)에서 온다. 후기 작성에는 전화 인증이 필요하고, 업체는 국세청 계속사업자 확인을 통과해야 자기 시설을 운영한다	ADR-0010

3.1 H4 를 푸는 방식 — 시설과 업체

시설 후기는 "누구나 별점을 남기는 게시판" 으로 만들면 금방 못 쓰게 된다. 양쪽 끝을 검증하는 쪽을 택했다.

시설 원장은 공공데이터에서 온다. 병원·미용·위탁·판매 업소를 좌표(PostGIS)까지 사전 변환해 적재한다 — 존재하지 않는 가게가 목록에 뜨지 않는다.

후기를 쓰려면 전화 인증을 통과해야 한다. 여기에 한 가지 절충이 있다. 시설 후기는 가입 전 사용자도 남길 수 있어야 표본이 모이는데, 그렇다고 열어 두면 조작이 쉬워진다. 그래서 간이 회원(status='lite')을 뒀다 — 정식 가입 없이 후기를 쓸 수 있지만 후기 한 건마다 전화 인증을 새로 받는다(세션을 들고 다니지 않는다). 진입 장벽은 낮추면서 대량 조작의 단가는 올리는 선택이다.

업체는 국세청 계속사업자(01) 확인을 통과해야 한다. 신청 값을 그대로 믿지 않고 Edge Function 이 서버에서 재조회한 결과만 인정한다. 통과한 업체는 자기 시설의 영업시간· 사진을 직접 갱신하고 소식을 올릴 수 있다.

그리고 개인과 업체는 같은 계정의 다른 얼굴이다. 병원 원장도 퇴근하면 자기 강아지 산책 메이트를 구한다. user_type 을 늘리는 대신 얼굴을 분리한 이유이고, 팔로우·알림까지 그 축이 이어진다(ADR-0010).

3.2 공통점

네 가설 모두 클라이언트가 아니라 서버가 강제한다는 점이 공통이다. P2P 에서는 "앱이 막는다" 가 곧 "앱을 안 쓰면 뚫린다" 이기 때문이다 (ADR-0002, ADR-0003).

4. 검증 계획

현재 상태를 정직하게 적는다 — 아래 둘은 아직 결과가 없다.

4.1 H2 검증 — AI 인증 정확도 (미완)

지금은 "Gemini 를 호출해 identity_score 를 받는다" 까지만 되어 있고 정확도 수치가 없다. 검증 없이는 "AI 인증을 구현했다" 가 아니라 "API 를 호출했다" 에 그친다.

계획:

• 라벨링된 데이터셋 — 같은 개체 다른 사진 쌍 / 다른 개체 쌍 / 스푸핑(사진의 사진·인형)
• 임계값 스윕 — IDENTITY_PASS_THRESHOLD 를 흔들며 FAR·FRR 곡선과 EER
• 오탐 사례 분석

측정 인프라는 이미 있다 — photo_verifications 테이블에 ai_match_score, ai_pass, fail_reason 이 이미 수치로 적재된다. 남은 건 데이터셋과 스윕이다.

4.2 H1·H3·H4 검증 — 파일럿 (미실행)

실사용자 5~10명, 2주. 체크리스트는 pmdb/docs/pilot-onboarding-checklist.md 에 있고 아직 실행하지 않았다.

측정할 것: 지역 인증 통과율과 실패 사유, 매칭 성사율(지원 → 수락 → 약속 완료), 상호 후기 작성률, 이탈 지점. 시설 쪽은 후기 작성 전환율(간이 회원 경로 포함)과 업체 신청의 자동승인 통과율·반려 사유를 따로 본다.

5. 한계와 위험

항목	내용
초기 밀도	하이퍼로컬은 한 동네에 사용자가 일정 수 모이기 전까지 가치가 0 에 가깝다. 지역을 좁혀 시작하는 것 외에 뾰족한 수가 없다
AI 검증의 한계	개체 대조는 각도·조명·성장에 따라 흔들린다. 그래서 개체 일치는 소프트 신호(신뢰도 가산)로만 쓰고, 게시 차단은 촬영 위치 검증 등 더 확실한 신호에만 건다
오프라인 안전	실제 만남에서 생기는 사고는 앱이 막을 수 없다. 현재 설계는 사후 추적 가능성(신원·지역·후기)까지이고 사전 예방은 범위 밖이다
개인정보	위치와 전화번호를 다룬다. 작성 GPS 를 저장하지 않고 행정동만 쓰는 것, 오류 리포팅에서 PII 를 보내지 않는 것이 그 대응이다(error-policy.md)
수익 모델 부재	현재 범위 밖이다. 업체 계정이 그 후보지만 검증하지 않았다

참고

• 농림축산식품부, 「2025년 반려동물 양육현황 조사」·「2025년 동물복지에 대한 국민의식 조사」 — 양육 가구 비율 29.2%, 분양 경로, 돌봄 서비스 이용률. https://www.mafra.go.kr/bbs/home/792/576961/artclView.do
• 이데일리, "'반려동물 천만시대' 온라인 불법 분양 주의보" — 무허가 분양·책임비 명목 거래. https://www.edaily.co.kr/news/read?mediaCodeNo=257&newsId=01269366619340120
• 일요시사, "반려견 '분양사기' 주의보" — 동물자유연대 접수 사례 분석(1인당 평균 225만 원). https://www.ilyosisa.co.kr/news/article.html?no=220424
• 플래텀, "3만6천 반려동물 돌본 '도그메이트', 커넥팅더닷츠 품에 안겼다" — 누적 실적과 펫시터 검증 절차. https://platum.kr/archives/262721
• ZDNet Korea, "커넥팅더닷츠, 펫시터 플랫폼 '도그메이트' 인수" https://zdnet.co.kr/view/?no=20250610212616

분양 사기 관련 수치는 정부 통계가 아니라 언론·시민단체 보도다. 문제의 존재를 보이는 근거로는 쓰되, 규모를 단정하는 데는 쓰지 않았다.