CANGO — 선배들이 만든 입시자료

고등학생·수험생을 위한 입시 서비스입니다. 선배들이 만든 자료를 사고파는 마켓플레이스에서 시작해 지금은 내신 등급 역산 계산기, 진로 탐구, 원서 조준 테스트 같은 입시 도구를 함께 운영합니다.

🔗 https://www.cango.kr · 2026.04 ~ 현재 운영 중 · 실제 결제·정산·자료 발송이 도는 서비스입니다.

개발 · 데이터 구축 · 운영 · 고객 응대를 맡았습니다. 2인 공동창업이고 마케팅은 공동창업자가, 무엇을 만들지는 함께 정합니다. 프론트엔드 · 백엔드 · 데이터베이스와 데이터에 관한 결정은 제 몫입니다. 코드는 AI 코딩 도구로 작성했고 이 문서는 제가 근거를 대고 결정에 이르게 한 판단을 중심으로 씁니다.

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화면

내신 등급 역산 계산기 — 지금 성적을 넣으면 목표 대학까지 "남은 학기에 몇 등급이 필요한지"가 나옵니다.

진로 탐구 — 계열과 관심사를 고르면 겹치는 학과를 보여주고 내신 계산기에 있는 학과로 이어집니다.

공급자 대시보드 — 자료 등록부터 입금 확인·발송·정산까지 운영에 필요한 화면을 직접 만들어 씁니다.

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제품을 어떻게 판단했나

기능을 만든 것보다, 근거를 대고 방향을 정하고 틀렸을 때 되돌린 기록이 더 정확한 제 모습입니다. 제품 기획은 공동창업자와 함께 하고 아래는 그중 제가 근거를 만들어 결정에 이르게 한 것들입니다.

자료를 파는 사이트에 왜 계산기를 붙였나

자료 마켓만으로는 사람이 올 이유가 없었습니다. 검색해서 들어올 만한 이유를 만들어야 했고 입시생이 시즌마다 반복해서 찾는 게 내신 등급 계산이라고 봤습니다.

그런데 등급 계산기는 이미 많습니다. 그래서 방향을 뒤집었습니다.

대부분의 계산기: "내 점수가 몇 등급인가" CANGO: "목표 대학에 가려면 몇 등급이 필요한가"

같은 데이터로 반대 방향을 계산하는 겁니다. 이게 기능 하나가 아니라 제품의 차별점이라고 판단해서 첫 화면 헤드라인까지 이 축으로 다시 썼습니다. 이후 도구를 늘릴 때도 같은 기준을 적용했습니다 — "이미 있는 걸 하나 더"가 아니라 "각도가 다른가".

도구를 늘리기로 한 근거는 감이 아니라 계측이었다

기능을 만들기 전에 GA를 먼저 붙였습니다. 그리고 실제 데이터에서 이렇게 나왔습니다.

• 사용자 이벤트의 대부분이 도구 사용에서 발생했다
• 자료 조회는 그에 비해 한참 적었다

원래 본업이라고 생각한 자료 판매보다 도구 쪽에서 사용자가 훨씬 많이 움직이고 있었습니다. 그래서 도구를 유입 통로로 두고 자료를 그 뒤에 배치하는 구조로 바꿨습니다. 헤더 구조와 홈 배치도 이 판단에 맞춰 다시 짰습니다.

위 대시보드 화면의 무료 다운로드 165건 → 유료 결제 34건이 그 구조의 결과입니다.

무료 자료는 상품이 아니라 유입 장치로 설계했다

무료 자료를 "서비스니까 얹어주는 것"이 아니라 유입 → 신뢰 → 유료 전환 깔때기의 입구로 정의했습니다. 대신 조건을 하나 못 박았습니다.

남의 기출·자료를 재배포하지 않는다. 자작이거나, 허락받았거나, 원문이 공개된 것만 올린다.

무료 자료를 늘리는 게 단기적으로는 이득이지만 저작권 문제가 한 번 터지면 서비스 자체가 끝납니다. 실제로 배포 예정이던 자료를 전수 검토해서 문제 소지가 있는 건들을 폐기했습니다.

로그인 벽을 어디에 세울지 — 완주율을 지키는 쪽으로

진로 탐구 도구에 회원가입 유도를 붙일 때, 벽의 위치가 문제였습니다.

결과를 보기 전에 로그인을 요구하면 가입은 늘지만 완주율이 무너집니다. 완주율은 이 도구에서 유일하게 잘 도는 지표였습니다. 그래서 반대로 정했습니다.

결과는 로그인 없이 끝까지 보여준다. 로그인은 결과를 이미 본 사람에게만 요청한다.

이름도 바꿨습니다. "알림 받기"가 아니라 **"찜"**입니다. 누르는 값이 싸면 학생이 카드마다 눌러버려서 "어느 학과부터 만들까"라는 이 기능의 유일한 산출물이 오염됩니다. 관심 학과를 고른다는 뜻이 드러나는 말로 바꾸고, 찜한 목록을 항상 보이게 하고 해제할 수 있게 했습니다.

화면이 "AI가 만든 것 같다"는 문제의 원인은 색이 아니라 순서였다

계산기 화면이 어딘가 어색하다는 느낌이 있었습니다. 처음엔 색과 폰트를 의심했는데, 실제 원인은 순서였습니다. 사용자가 첫 입력칸에 닿기까지 화면 1.45개 분량을 스크롤해야 했습니다.

계산기를 맨 위로 올리고 설명을 뒤로 내려 0.50화면으로 줄였습니다. 색 배지는 사용자가 구분에 쓰고 있다고 보고 일부러 그대로 뒀습니다 — 어색함의 원인이 아니었기 때문입니다.

되돌린 결정도 남겨둔다

• 결과 화면 CTA가 카드마다 반복돼 최대 18개까지 늘어난 적이 있습니다. 하나로 통합했습니다. 많이 보여주는 것보다 한 번 제대로 보여주는 것이 전환에 낫다고 판단했습니다.
• 정렬 로직을 화면 문구로 설명하려던 시도가 있었는데, 문구가 실제 동작과 어긋나서 폐기했습니다. 화면 문구로 내부 로직을 설명하지 않는다를 규칙으로 남겼습니다.
• 사용자에게 보이는 문구는 당위 대신 제안 톤으로 통일했습니다. "~해야 해요"를 쓰지 않고 "받아보기"보다 "둘러보기"를 씁니다. 입시생은 이미 압박을 충분히 받고 있습니다.

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기술 스택 — 왜 이걸 골랐나

선택	이유
Next.js 16 (App Router) · React 19	자료 목록과 도구 페이지가 검색 유입에 의존한다. 서버 렌더링이 기본이어야 본문이 검색엔진에 잡힌다. 실제로 이 전제가 깨져 사고가 났고, 아래 문제 해결 ②에 적었다.
Supabase (Postgres · Auth · Storage)	개발·운영을 저 혼자 맡아서 인증·DB·파일 저장을 각각 붙이면 관리 지점이 셋이 된다. 무엇보다 인가를 DB 정책(RLS)에서 강제할 수 있는 게 컸다 — 아래 "권한 모델" 참고.
PortOne	카드 PG 심사가 오래 걸려 결제 수단을 나중에 갈아끼울 수 있어야 했다. 여러 PG를 한 인터페이스로 묶어주는 쪽을 골랐다.
Resend	이 서비스는 자료를 메일로 전달한다. "보냈다"가 아니라 "도착했다"를 확인할 수 있어야 했고, 발송 결과를 웹훅으로 되돌려받는 걸 기준으로 선택했다.
Vercel	Next.js와 같은 계열이라 배포 설정에 시간을 쓰지 않았다.
Tailwind CSS 4	개발자가 저 혼자라 디자인 시스템을 따로 관리할 여력이 없다. 화면과 스타일을 한곳에서 보는 쪽이 유지에 유리했다.
GA4	기능을 만들기 전에 먼저 붙였다. 위 카테고리 구조 결정이 이 데이터에서 나왔다.

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직접 판단한 문제 해결

① 장바구니 다건 주문이 7주 동안 100% 실패하던 문제

증상. 단건 주문은 정상인데, 장바구니에 2건 이상 담아 주문하면 아무 일도 일어나지 않았다. 에러 화면도 없고 주문 기록도 남지 않았다.

어떻게 좁혔나. 처음엔 사용자가 다건 주문을 안 하는 줄 알았다. GA에 다건 주문 이벤트가 거의 없었기 때문이다. 그런데 그 이벤트는 주문 저장이 성공한 뒤에 발생하도록 심어져 있었다. 즉 "이벤트가 없다"는 "사용자가 안 했다"와 "전부 실패했다"를 구분하지 못하는 신호였다. 이걸 깨닫고 나서야 실패 쪽을 파기 시작했다.

원인. 한 번의 주문은 자료 수만큼 여러 행으로 저장되고, 그 행들이 같은 주문번호를 공유한다. 그런데 주문번호 컬럼에 단독 UNIQUE 인덱스가 걸려 있었다. 두 번째 행이 중복으로 막히면서 저장 전체가 실패했다. 이 인덱스는 테이블 제약 조건 목록(pg_constraint)에는 나오지 않고 인덱스 목록(pg_indexes)에만 보여서 스키마를 훑어봤을 땐 계속 놓쳤다.

조치. 인덱스를 걷어내고 그 사이 유실된 주문을 복구했다.

남은 것. 계측 이벤트를 성공 경로에만 붙이면 실패는 관측되지 않는다. 이후로는 "이 지표가 0인 게 안 한 건지 못 한 건지 구분되는가"를 먼저 본다.

② 도구 페이지 본문이 검색엔진에서 통째로 빠지던 문제

증상. 내신 계산기 페이지의 검색 노출이 갑자기 떨어졌다. 화면은 멀쩡했고 로컬 개발 서버에서도 정상이었다.

어떻게 좁혔나. 브라우저에 보이는 것과 서버가 처음 내려주는 HTML은 다르다. 그래서 화면을 보는 대신 배포된 주소에서 HTML을 직접 받아 바이트 수를 배포 전후로 대조했다. 45.5KB → 33.6KB. 본문 12KB가 서버 응답에서 빠져 있었다.

원인. URL 쿼리스트링을 클라이언트에서 읽는 훅을 페이지 상단에서 쓰면, 그 아래 전체가 서버 렌더링 대상에서 제외된다. 사람 눈엔 똑같이 보이지만 검색엔진이 받는 HTML엔 본문이 없다.

조치. 해당 읽기를 화면 하위로 내려 본문이 서버 HTML에 남게 고쳤다. 같은 날 복구했다.

남은 것. 로컬 개발 서버로는 잡히지 않는 종류의 회귀다. 이후 도구 페이지를 배포할 때는 라이브 HTML의 바이트 수와 특정 문자열 포함 여부를 확인한다.

③ 질문을 넣어놓고 답을 결과에 반영하지 않던 문제

증상. 수시 원서 6장을 상향·적정·안정으로 나눠주는 도구(원서 조준 테스트)에서, 질문 하나를 다르게 답해도 결과가 그대로였다. 화면은 정상이고 에러도 없다. 사용자 입장에서는 묻지 않아도 될 걸 물어본 셈이다.

어떻게 좁혔나. 손으로 몇 번 눌러보는 방식으로는 잡히지 않는다. 7문항 3지선다라 가능한 응답이 2187개뿐이므로, 전 조합을 돌려 선택지별 결과 분포를 표로 뽑았다. 그러자 "생기부에 자신 있나요"의 b(보통)와 c(내세울 게 없다)가 결과 분포까지 완전히 동일했다 — 교과 159 / 정석 129 / 논술 114.

원인. 교과 전형 유형으로 보내는 조건이 "생기부가 최고만 아니면"이었다. 생기부가 아예 없는 사람도 이 조건을 통과해서 같은 칸으로 들어왔다.

조치 1차 — 그리고 되돌림. 조건을 "생기부가 중간일 때만"으로 좁혔다. b와 c는 갈렸지만 c에서 교과가 0건이 됐다. 이건 과했다. 교과 정공법의 입구는 생기부가 아니라 내신이고(그 조건은 "내신이 확실히 더 좋다"는 답으로만 만들어진다), 내신에 자신 있다고 답한 사람을 생기부 하나로 통째로 뺄 근거가 없다. 같은 날 되돌렸다.

조치 2차 — 레버를 바꿨다. 갈래 조건 대신 축 점수로 밀었다. "생기부에 내세울 게 없다"는 답을 교과에서 제외한다가 아니라 공격성을 올린다로 처리했다. 근거는 도메인이다 — 생기부가 비어 있다는 건 수시를 거의 안 챙겼다는 뜻이고, 수시로 확보할 게 없으면 위를 노리고 정시나 논술로 받치는 쪽이 현실에 맞다.

조건이 아니라 점수를 건드리자 정도가 조절됐다. 최종 실측(각 729조합):

"생기부에 자신 있나요"	결과
a 3년 꾸준히 쌓았다	학종 330건
b 보통은 한다	학종 183건(1위) · 논술 병행 129 · 정석 105
c 내세울 게 없다	상향 계열 624건(86%) — 스나이퍼 192 · 정시 올인 153 · 도전 117 · 논술 올인 93. 학종·교과 0건

축 점수를 올리자 최고 공격성 유형의 경계도 다시 재야 했다. 그대로 뒀다면 "6장 전부 상향"이 전체의 11.9%가 되는데, 어느 입시 자료에도 권장 예시로 없는 배분이다. 경계를 한 칸 올려 7.5%로 맞췄다.

남은 것. 갈래 조건은 0 아니면 전부이고, 정도를 조절하려면 축 점수를 건드려야 한다. 조건으로 자르면 "덜 나오게"가 아니라 "안 나오게"가 된다. 그리고 **선택지가 3개인 질문 하나는 곧 응답의 33%**라, 조건 하나에 갈래 하나를 걸면 그 갈래가 질문 하나에 통째로 종속된다. 이건 화면을 눌러봐서는 확인되지 않는다 — 경우의 수가 셀 수 있는 크기면 전부 돌려보는 쪽이 빠르고 정확하다.

④ 그림 파일을 바꿨는데 화면이 안 바뀌던 문제

증상. 두 유형의 캐릭터 그림이 서로 뒤바뀌어 있어 파일을 맞바꿔 배포했다. 배포된 이미지 파일을 내려받아 해시까지 대조해 일치를 확인했는데, 실제 화면에서는 옛 그림이 그대로 보였다.

어떻게 좁혔나. "파일이 맞다"와 "화면이 맞다"는 다른 명제였다. 이미지는 원본이 아니라 리사이즈·변환을 거친 최적화 경로로 서빙된다. 그 경로를 따로 호출해 받아보니 서버는 이미 새 그림을 내주고 있었다. 남은 용의자는 캐시였다 — 최적화 결과는 원본 URL을 키로 저장되므로, 같은 경로에 다른 그림을 올리면 이미 페이지를 본 사람은 옛 것을 계속 본다.

원인과 조치. 처음엔 주소 뒤에 버전 쿼리(?v=2)를 붙여 키를 바꾸려 했는데 이미지가 통째로 깨졌다. 이미지 최적화기는 내부 경로에 쿼리가 붙으면 400을 낸다(실측). 그래서 경로 자체를 버전 폴더로 옮겼다. 코드에서는 상수 한 줄만 바뀐다.

남은 것. "배포된 파일이 맞다"는 "사용자가 보는 화면이 맞다"의 증거가 아니다. 파일과 화면 사이에 최적화·CDN·브라우저 캐시가 층층이 있고, 캐시 키가 무엇인지 모르면 무효화도 못 한다. 내용이 바뀌는 자산은 경로에 버전을 넣어두는 편이 낫다.

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데이터 정확성 — 이 서비스에서 제일 값나가는 자산

입시 데이터는 틀리면 서비스가 죽습니다. 학생이 지원 판단에 쓰기 때문입니다. 이 부분은 제가 직접 기준을 세우고 전수로 봤습니다.

• 등급컷은 보수적으로 잡는다. 더 유리해 보이는 기준을 쓸 수도 있었지만 학생이 실제보다 낙관하게 만드는 쪽으로는 틀리지 않는다를 원칙으로 삼았습니다.
• **"이 학교에 그 전공이 있는가"가 아니라 "그 해 수시 모집단위로 실제 선발했는가"**를 포함 기준으로 뒀습니다. 이름만 비슷한 학부가 섞여 들어오는 걸 이 기준으로 걸러냈습니다.
• 학과 분류 오류 17건을 직접 정정했습니다. 원본 공공데이터의 표기를 그대로 믿지 않고 대학별 원문과 대조했습니다.
• 진로 탐구 데이터에서는 "졸업하면 자격증이 나온다"는 오해가 여러 학과에 퍼져 있는 걸 발견하고 자격 취득 조건을 별도 항목으로 분리했습니다.
• 검수는 결론이 아니라 근거를 본다. 외부 LLM에 검수를 시켜본 적이 있는데, 결론만 받으면 그럴듯한 오답을 걸러낼 수 없었습니다. 근거를 원본과 대조하는 방식으로 바꾼 뒤에야 개수 대조로 누락 15건을 찾아냈습니다.

AI가 낸 결과를 되돌린 사례

• 계산 로직이 11개 대학에 해당한다고 나왔는데, 원본을 세어보니 실제로는 5개였습니다. 근거를 대조하지 않았으면 그대로 나갔을 숫자입니다.
• 요청하지 않은 UI 변경이 함께 들어온 걸 확인하고 되돌렸습니다. 요청 범위를 넘은 변경은 되돌린다를 규칙으로 두고 있습니다.

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권한 모델 — 인가를 애플리케이션이 아니라 DB에서 강제한다

이 서비스에는 성격이 다른 주체가 넷 있습니다. 비로그인 방문자 / 구매자 / 공급자 / 서버.

권한 검사를 화면이나 API 코드에만 두면, 경로가 하나 늘 때마다 검사도 같이 늘려야 하고 한 군데만 빠뜨려도 뚫립니다. 그래서 인가의 최종 판단을 DB 정책(Row Level Security) 에 두었습니다.

• 회원 정보는 본인 행과 공급자에게만 보입니다.
• 유료 자료 파일은 결제가 확정된 구매자와 올린 공급자에게만 열립니다. 저장소 자체가 비공개이고 접근은 매번 만료 시각이 있는 임시 링크로만 나갑니다.
• 주문 상태와 금액은 클라이언트가 정하지 못합니다. 주문은 항상 대기 상태로만 생성되고 결제 확정은 서버 전용 권한으로만 가능합니다. 금액도 등록된 자료 가격을 벗어나면 DB가 거부합니다.
• 권한 판정의 근거로 사용자가 스스로 바꿀 수 있는 값은 쓰지 않습니다.

효과는 단순합니다. 새 화면이나 새 API를 추가해도 권한 규칙을 다시 쓰지 않아도 됩니다. 마지막 방어선이 한 곳에 모여 있어서 검증할 때도 그 한 곳만 보면 됩니다.

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결제 — 경로가 둘이고, 확정 주체가 다르다

카드·간편결제는 결제 대행사를 거칩니다. 중요한 건 브라우저가 "결제됐다"고 말하는 걸 믿지 않는다는 점입니다. 서버가 결제사 API에 직접 다시 조회해서 상태와 금액을 확인한 뒤에만 주문을 확정합니다. 어긋나면 그 자리에서 취소 처리합니다.

계좌이체는 카드 심사를 기다리는 동안 쓰는 경로인데, 여기엔 자동으로 받을 수 있는 신호가 없습니다. 은행 입금을 시스템이 통지받을 방법이 없으니 사람이 통장을 보고 확인해야 합니다.

그래서 이 경로는 주문을 "입금완료" 버튼을 누른 시점에 생성합니다. 주문서를 쓴 시점에 만들면, 결국 입금하지 않을 주문까지 전부 통장과 대조해야 합니다. 확인 비용을 실제로 확인이 필요한 건에만 쓰기 위한 선택입니다.

자료는 메일로 나갑니다. 파일이 작으면 첨부하고, 크면 만료 있는 링크로 보냅니다. 그리고 "발송했다"와 "도착했다"를 다른 값으로 기록합니다 — 발송 결과 웹훅으로 반송·수신을 따로 받아 도착하지 않은 건을 운영 화면에서 바로 볼 수 있게 했습니다.

메일이 스팸함으로 분류되는 문제도 실제로 겪었습니다. 발송 성공률만 보면 정상이었기 때문에, "보냈다"와 "받았다"가 다른 문제라는 걸 인정하고 도메인 인증 설정을 단계적으로 올렸습니다.

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AI 도구를 쓰는 방식

코드 대부분은 AI 코딩 도구로 작성했습니다. 숨길 이유가 없고 대신 제가 무엇을 책임졌는지를 분명히 씁니다.

• 판단은 넘기지 않는다. 무엇을 만들지는 공동창업자와 함께, 어떤 데이터를 신뢰할지와 어떤 기준으로 학과를 포함할지는 제가 정했습니다.
• 결론이 아니라 근거를 확인한다. 위의 "11개 → 실제 5개"처럼, 그럴듯한 출력은 원본과 대조해야만 걸러집니다.
• 범위를 넘은 변경은 되돌린다.
• 고쳤다고 말하기 전에 측정한다. 이 문서의 문제 해결 두 건 모두, 고쳤다는 근거가 화면이 아니라 숫자(바이트 수, 행 개수)입니다.

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저장소에 포함하지 않은 것

내신 등급컷과 진로 학과 데이터는 이 저장소에 없습니다. 공공데이터를 받아온 뒤 대학별 원문과 대조해 직접 검수한 자산이라, 값 자체는 공개하지 않습니다.

대신 스키마와 판정 기준은 남겨두었습니다. src/data/naeshinCutoffs.ts를 보면 등급 데이터가 없는 경우를 왜 네 가지로 나눴는지(학과 자체가 없음 / 학종으로만 선발 / 통합모집이라 개별 컷 비공개 / 조사 시점에 미확보), 대표 등급값을 왜 50%컷 > 평균 > 70%컷 순으로 고르는지가 주석에 적혀 있습니다.

그래서 내려받아 그대로 실행하면 빌드되지 않습니다. 동작하는 서비스는 www.cango.kr에서 바로 보실 수 있습니다.

로컬 실행

npm install
npm run dev        # http://localhost:3000

Supabase · PortOne · Resend 키가 .env.local에 필요합니다.