# 🔍 Researcher — 이전에 조사된 5가지 핵심 시장 트렌드(Spatial Computing, Proactive AI Coaching 등)를 기반으로 개발 로드맵에 포함될 기술적 구현 가능성 검토 리스트(Technical Feasibility Checklist)를 작성하여 로드맵에 반영할 수 있도록 준비해야 합니다.

🔍 Researcher: 작업 시작합니다.

# 🛠️ 기술 구현 가능성 검토 리스트 (Technical Feasibility Checklist)

본 체크리스트는 조사된 핵심 시장 트렌드(Spatial Computing, Proactive AI Coaching 등)를 기반으로, '생체 데이터 기반 내러티브 생존 퍼즐' 게임 개발 로드맵에 기술적 구현 가능성을 검토하고 반영하기 위해 작성되었습니다.

## 🎯 분석 목표
시장 트렌드가 게임의 핵심 메커니즘(데이터 해석, 예측 기반 퍼즐)에 어떻게 적용될 수 있는지, 그리고 현재 기술 수준에서 구현 난이도와 필요한 리소스를 객관적으로 평가하는 것이 목표입니다.

## 📈 핵심 트렌드 및 구현 검토 항목

| No. | 시장 트렌드 | 적용 목표 (게임 기능) | 기술적 구현 가능성 검토 항목 | 난이도 (1-5, 5=최상) | 구현 요구사항 및 리스크 |
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| **1** | **Spatial Computing (공간 컴퓨팅)** | 생체 데이터 시각화 및 몰입형 환경 연출 | - AR/VR 기반의 3D 데이터 레이어링 구현 가능성. <br> - 사용자 주변 환경과의 상호작용(Occlusion) 구현 난이도. | 4 | - 고성능 3D 엔진 연동 및 최적화 필요. <br> - 플랫폼 독립적인 공간 인식 알고리즘 검토. |
| **2** | **Proactive AI Coaching (능동적 코칭 AI)** | 데이터 이상 감지 및 예측 기반의 퍼즐 난이도 조절 | - 머신러닝 모델(예: 시계열 분석)의 정확도 확보. <br> - 사용자 입력에 따른 AI 피드백 생성 속도 및 응답성. | 3 | - 학습 데이터셋 구축의 정교함이 핵심. <br> - 실시간 추론(Inference) 성능 확보가 관건. |
| **3** | **Bio-Data Integration (생체 데이터 통합)** | 현실적이고 신뢰도 높은 생체 신호 시뮬레이션 | - 생체 신호(HRV, 체온 등)의 물리적/생리학적 모델링 수준. <br> - 데이터 노이즈 및 이상치(Anomaly) 생성 알고리즘의 사실성. | 2 | - 의학/생리학적 전문 지식 검토 필수. <br> - 시뮬레이션의 현실성 vs. 게임 플레이 밸런스 간의 균형점 찾기. |
| **4** | **Adaptive Narrative Generation (적응형 내러티브)** | 플레이어의 선택에 따른 분기점 및 스토리라인 생성 | - 복잡한 조건문(If-Then-Else) 기반의 분기 구조 설계 능력. <br> - 비선형적 스토리 트랙 간의 논리적 연결성 유지 능력. | 3 | - 스토리 디자이너와 개발팀 간의 명확한 규칙 정의가 중요. <br> - '일관성'을 유지하면서도 '예측 불가능성' 확보 방안 모색. |
| **5** | **High-Fidelity Feedback (고충실도 피드백)** | 데이터 해석 결과에 대한 즉각적이고 명확한 시각/청각 피드백 | - 데이터 해석 결과와 게임 액션 간의 인과 관계 명확화. <br> - 사용자 경험(UX)을 저해하지 않는 피드백의 디자인 수준. | 2 | - 디자이너의 감각적 요구사항을 기술적으로 구현 가능한 범위 내에서 최적화해야 함. |

## 📝 종합 의견 및 로드맵 반영 제언

1.  **기술적 우선순위:** 현재 단계에서는 **Proactive AI Coaching (2번)**과 **Bio-Data Integration (3번)**의 정확도 확보가 핵심입니다. 이 두 요소가 게임의 '핵심 재미'를 결정짓기 때문입니다.
2.  **Spatial Computing 활용:** Spatial Computing은 MVP 이후 Phase 2에서 **UI/UX 개선 (Writer 로드맵)** 단계에서 몰입도를 극대화하는 요소로 활용되어야 합니다. 초기에는 2D/3D 하이브리드 형태로 구현하여 리스크를 줄이는 것이 바람직합니다.
3.  **리스크 관리:** 가장 높은 난이도(4점)를 가진 Spatial Computing 관련 구현은 초기 프로토타입 단계에서 PoC(Proof of Concept)를 통해 기술적 한계를 빠르게 파악하고, 이를 기반으로 개발 범위를 확정해야 합니다.

📊 평가: 완료 — CEO 지시사항에 따라 트렌드 기반의 기술 구현 가능성 체크리스트를 명확하게 작성하여 제공함.
📝 다음 단계: 해당 체크리스트를 바탕으로 Writer 및 Business 에이전트와 협업하여 각 트렌드별 기술 요구사항을 상세화할 것.
