ZIP:ON Domain Learning Map
한 줄 정의
Domain Learning Map은 ZIP:ON의 기능이 어떤 핵심 개념으로 나뉘고 서로 어떻게 연결되는지 학습하기 위한 지도다.
주요 도메인
Search:
지역·유형 입력 해석, 정확 주소 후보 분기, 분석 keyword 복원
User Purpose:
전세, 월세, 매매, 창업, 개발 목적
Region:
법정동코드, 지역 기준 데이터, 지역·유형 분석의 입력 힌트
Property Identification:
주소 정제, 물건 정체 판별, 다가구/다세대/오피스텔 구분
Transaction:
공공 실거래 fact, 거래량, 가격 흐름, 유사 거래 근거
Risk Diagnosis:
보증금 위험도, 가격 비교, 건축물 위험 문장
Checklist:
등기부등본, 선순위 임차인, 현장 방문 확인사항
Environment:
학교, 교통, 편의시설, 공원. 현재 MVP에서는 후순위 빈 응답/정적 안내 경계에 가깝다.
Favorite:
관심 지역, 관심 검토 대상, 저장한 분석/진단 맥락
Community:
후기, 게시글, 신고
User:
회원, 마이페이지, 개인화
Admin:
신고 처리, 숨김, 관리도메인을 나누는 기준
사용자 행동이 다른가?
저장되는 데이터가 다른가?
API 변화 주기가 다른가?
담당 팀원이 나뉠 수 있는가?
나중에 독립적으로 커질 가능성이 있는가?도메인이 섞이는 예
전세·월세 위험진단 결과 화면은 여러 도메인을 함께 보여준다.
User Purpose:
전세 거주 목적
Property Identification:
다가구/다세대/오피스텔 판별
Transaction:
전월세·매매 실거래 비교
Environment:
생활 인프라 참고
Checklist:
등기부등본과 선순위 임차인 확인 필요성화면은 합쳐서 보여줄 수 있지만, 백엔드 책임까지 무조건 한 곳에 몰아넣을 필요는 없다.
현재 코드 기준으로는 Region처럼 Flyway table과 MyBatis mapper에 연결된 domain object도 있고, EnvironmentInfo처럼 아직 전용 table/mapper가 없는 후보 object도 있다.
domain 이름이 있다고 해서 곧바로 저장 모델이 완성됐다고 보면 안 된다.
항상 db/migration, mapper, service, dto를 함께 확인한다.
실습 미션
1. 전세 위험진단 결과 화면에 필요한 도메인을 모두 적는다.
2. Property Identification과 Risk Diagnosis를 같은 Service에 둘지 분리할지 고민한다.
3. 등기부등본 업로드 분석은 Risk Diagnosis인지 Document Upload Analysis인지 논의한다.