머랭트립
MeringTrip
복잡한 장소 조합을 한 번에 찾는 군집 기반 위치 탐색 앱
1. 서비스 한 줄 정의
MeringTrip(머랭트립)은
카카오맵·네이버지도에서처럼
“카페 한 번 검색하고 → 코워킹스페이스 한 번 더 검색해서
두 지점이 가까운 곳을 사람 눈으로 일일이 겹쳐 보는”
이 번거로운 과정을 없애고,
여러 장소 조건을 한 번에 입력하면 지도 위에서 “겹치는 최적 구역(군집)”을 자동으로 찾아주는 앱입니다.
2. 현재 지도 서비스의 문제점
기존 지도 서비스(카카오맵, 네이버지도 등)는 기본적으로 “단일 검색어 기반” 구조입니다.
강남 카페검색 → 카페 핀만 표시강남 공유오피스검색 → 오피스 핀만 표시- 유저가 실제로 하고 싶은 작업은
- “카페 + 공유오피스 + 저녁 식당이 모두 가까이 모여 있는 동네”를 찾는 것인데,
- 실제로는:
- 검색어를 여러 번 바꾸고
- 결과를 머릿속에 기억하거나, 탭을 나눠 띄워놓고
- 핀 위치를 눈으로 비교하면서 “대충 여기쯤 겹치는 것 같다”를 추측
즉,
“장소 하나”가 아니라 “장소 조합”으로 의사결정해야 하는데,
그 작업을 전부 사용자의 눈과 뇌에 떠넘기고 있는 구조입니다.
이로 인해:
- 검색 반복 → 피로도 증가
- 조건이 많아질수록 → 계산 불가능에 가까워짐
- “어디가 진짜 최적지인지” → 감(감각)에 의존
3. MeringTrip이 제공하는 핵심 가치
MeringTrip의 본질적인 가치는 “교집합을 자동으로 보여주는 지도”입니다.
사용자는 단순히 이렇게만 정의합니다.
- “이런 장소들이 서로 가깝게 모여 있는 구역을 찾아줘”
- 예:
카페 + 스터디룸 + 30분 이내 산책로 - 예:
맛집 + 바 + 지하철역 10분 이내
- 예:
MeringTrip은:
- 각 조건별로 후보 장소를 수집하고
- 이들이 공간적으로 얼마나 가까이 모여 있는지를 분석한 뒤
- “여러 조건의 장소들이 동시에 밀집한 구역(군집)”을 지도 위에 직접 시각화합니다.
사용자 입장에서는:
“여러 번 검색하고 눈으로 겹쳐보는 작업”을
한 번의 질의로 끝내는 앱 입니다.
4. 주요 기능 (기능 설명 + 비즈니스 관점)
4-1. 복합 조건 동시 검색
- 키워드/카테고리를 2개 이상 조합하여 검색
- 예:
카페,조용한 스터디룸,저렴한 점심 식당
- 예:
- 각 카테고리별로:
- 개별 검색 → 결과 병합이 아니라,
- “서로 인접한 조합”만을 우선적으로 탐색
비즈니스 포인트
- 사용자는 “좋은 동네”를 찾고 싶지, “좋은 개별 장소”를 각각 찾고 싶은 게 아니다.
- MeringTrip은 “살기 좋은 동네 / 놀기 좋은 동네 / 일하기 좋은 동네”라는 공간 단위 의사결정을 돕는 도구.
4-2. 군집(Cluster) 기반 구역 추천
- 지도에 핀을 잔뜩 뿌리는 것이 아니라,
- “이 주변이 조건에 가장 잘 맞는 구역입니다” 라는 군집 단위로 강조
- 각 군집에는:
- 포함된 장소 수
- 카테고리별 균형
- 접근성(대중교통, 중심지까지 거리 등)을 지표화하여 제공 가능
비즈니스 포인트
- 사용자는 하나하나 핀을 클릭하는 대신:
- “여기가 이번 주말에 돌아다니기 좋은 동네구나”를 5초 안에 직관적으로 이해.
- 향후 부동산, 상권 분석, 상점 입지 선정 같은 B2B 시나리오로 확장도 가능.
4-3. “사람 눈으로 겹쳐볼 필요 없는” 비교 UI
기존 방식:
- 카카오맵 탭(카페 검색), 네이버지도 탭(식당 검색)으로 나눠 띄우거나
- 하나의 지도에서 검색어를 계속 바꾸며 위치를 기억했다가
- 감으로 “여기쯤 겹치겠지?” 추측
MeringTrip 방식:
- 한 번의 검색으로,
- “조건이 가장 잘 겹치는 상위 N개 구역”을 점수화하여 보여줌
- 각 구역([핵심 클러스터])을 선택하면:
- 그 안에 포함된 장소 목록
- 도보 동선 예시
- 체류 시간 기준 추천 루트 등을 함께 제공 가능
비즈니스 포인트
- 기존 지도 서비스가 “검색엔진”에 가까웠다면,
- MeringTrip은 “의사결정 엔진”에 더 가깝다.
- 사용자의 시간·인지 부담을 크게 줄여 전환율(예약, 방문, 소비)을 올릴 수 있는 구조.
5. 카카오맵/네이버지도 대비 차별점 요약
| 항목 | 기존 지도(카카오/네이버) | MeringTrip |
|---|---|---|
| 검색 단위 | 단일 키워드/카테고리 | 복수 키워드/카테고리의 조합 |
| 결과 표현 | 개별 핀 나열 | 구역(Cluster) 단위 추천 |
| 교집합 찾기 | 사용자가 눈으로 직접 겹쳐봐야 함 | 엔진이 자동으로 교집합 구역 계산 |
| 의사결정 단위 | “어느 카페 갈까?” | “어느 동네에서 시간을 보낼까?” |
| 사용자 작업량 | 검색 반복 + 시각적 비교 | 단일 검색 → 상위 군집 몇 개만 비교 |
6. 대표 사용 시나리오
시나리오 1. “스터디 모임하기 좋은 동네 찾기”
기존:
강남 카페검색 → 괜찮은 카페들 찍어본 뒤강남 스터디룸검색 → 또 찍어보고- 지하철역과의 거리까지 감안하면 머리가 복잡해짐
MeringTrip:
- 조건 입력:
조용한 카페스터디룸/공유오피스지하철역 도보 10분
- 검색 실행 →
앱이 이 세 조건이 동시에 밀집한 구역만 상위 순으로 제시 - 사용자는 상위 1~3개 구역만 비교해서 바로 결정
시나리오 2. “1일 데이트/나들이 동선 만들기”
기존:
- 브런치 카페 → 산책로 → 저녁 식당을 각각 찾고
- 지도에서 대략적으로 연결되는 위치인지 확인해야 함
MeringTrip:
- 조건 입력:
브런치 카페산책/공원감성 레스토랑
- 앱이 “이 세 가지가 도보 동선 안에 모여 있는 동네”를 찾아 줌
- 대표 클러스터 선택 → MeringTrip이 자동으로:
- 동선 예시
- 시간대 추천까지 제안 가능
7. 이름과 브랜딩 – “머랭트립(MeringTrip)”
“머랭(Meringue)”은
휘저어 공기를 머금으면 모양을 유지하는 달콤한 덩어리가 됩니다.
MeringTrip은:
- 흩어져 있는 장소 데이터를 “휘저어”
- 사용자 조건에 맞는 장소들만 “위로 떠오르게” 해서
- 하나의 덩어리(군집)로 보여주는 서비스입니다.
이름 자체는 가벼운 느낌이지만,
내부적으로는 군집 분석·공간 데이터 기반의 탄탄한 로직이 깔린
위치 기반 의사결정 도구입니다.
8. 한 문단으로 정리하는 사업 설명
MeringTrip은 기존 지도 서비스가 제공하지 않는
“복수 조건 기반 군집 검색”을 통해,
사용자가:
- 여러 번 검색하고,
- 여러 탭을 띄우고,
- 머리로 핀들을 겹쳐 보며
“감으로 선택”하던 과정을
한 번의 질의와 몇 개의 클러스터 비교만으로
끝낼 수 있게 해주는 위치 기반 탐색·추천 앱입니다.
즉,
“장소”가 아니라 “장소 조합이 좋은 동네”를 찾게 해주는 지도 서비스입니다.