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용어집 (Glossary)

한국어 도메인 용어 ↔ 영어 식별자 매핑. 신규 도메인 용어 도입 시 본 표에 등록.

1. 사용자·인증

한국어	영어 (식별자)	설명
사용자	`user`	GitHub OAuth로 가입한 사람
면접 준비생	(그냥 user)	페르소나 표현일 뿐 별도 엔티티 없음
회원 탈퇴	`account withdrawal` / soft delete	`is_deleted = TRUE`
액세스 토큰	`access token`	JWT, 15분
리프레시 토큰	`refresh token`	14일, DB에 해시 저장
개인정보처리동의	`user consent`	TOS / PRIVACY

2. 자료

한국어	영어	설명
이력서	`resume`	PDF 파일
레포지토리 / 레포	`repository` / `repo`	GitHub 저장소
분석 문서	`analyzed document`	AI가 생성한 마크다운
컨텍스트	`context`	세션이 참조하는 분석 문서 집합 (`session_contexts`)
청크	`chunk`	임베딩 단위 (분할된 텍스트 조각)
임베딩	`embedding`	벡터 표현

3. 면접 세션

한국어	영어	비고
면접 세션	`interview session`	DB: `interview_sessions`
면접 모드	`mode`	`ONLINE` / `OFFLINE`
면접 유형	`interview type`	`PERSONALITY` / `TECHNICAL` / `LIVE_CODING` / `INTEGRATED`
직군	`job category`	`FRONTEND` / `BACKEND` / `INFRA` / `DBA`
인성 면접	`personality interview`	`PERSONALITY`
기술 면접	`technical interview`	`TECHNICAL`
라이브 코딩	`live coding`	`LIVE_CODING`
종합 면접	`integrated interview`	`INTEGRATED`
질문 풀	`question pool`	세션 시작 시 Pro 모델이 생성
꼬리질문	`follow-up question`	Flash + RAG로 실시간 생성
면접관	`interviewer`	`interview_messages.role = INTERVIEWER`
응시자	`interviewee` / `candidate`	`INTERVIEWEE` (DB 컬럼 기준)
시퀀스 번호	`sequence_number`	세션 내 메시지 순서
세션 메모	`session memo`	사용자 메모 (`interview_sessions.memo`)

응시자: User Story에서는 CANDIDATE로 표기되기도 하나 DB schema는 INTERVIEWEE. DB 기준으로 통일.

4. 피드백·평가

한국어	영어	비고
종합 피드백	`session feedback`	세션 종료 후 생성
종합 점수	`overall score`	0~100
기술 정확도	`technical accuracy`
논리 점수	`logic score`
커뮤니케이션 점수	`communication score`
잘한 점	`strengths summary`
아쉬운 점	`weaknesses summary`
보완 키워드	`improvement keywords`	JSONB
성장 추이	`growth trend`	세션 간 점수 변화

5. 음성 분석

한국어	영어	비고
말 속도	`speaking rate (WPM)`	words per minute
간투어	`filler word`	"음", "어", "그" 등
침묵 시간	`silence duration`	초 단위
발음 정확도	`pronunciation accuracy`	0~1
STT (음성 → 텍스트)	`Speech-to-Text`
TTS (텍스트 → 음성)	`Text-to-Speech`

6. AI / RAG

한국어	영어	비고
대형 언어 모델	`LLM (Large Language Model)`
검색 증강 생성	`RAG (Retrieval-Augmented Generation)`
벡터 검색	`vector search`	pgvector
유사도	`similarity`	cosine 기본
Pro 모델	`pro model`	품질 우선, 세션 시작 시
Flash 모델	`flash model`	저지연, 꼬리질문
프롬프트 템플릿	`prompt template`	LangChain

7. 시스템·인프라

한국어	영어	비고
Core 서버	`Core Server`	Spring Boot
AI 서버	`AI Server`	FastAPI
RealTime 서버	`RealTime Server`	Go
메시지 브로커	`message broker`	RabbitMQ
객체 스토리지	`object storage`	S3 / MinIO
데드 레터 큐	`Dead Letter Queue (DLQ)`
분산 추적 ID	`trace ID`	`X-Trace-Id`
활동 로그	`activity log`
AI 요청 로그	`AI request log`

8. 상태 (Status) — DB ENUM 기준

resume / repository / document

코드	의미
`PENDING`	대기 중 (분석 미요청 또는 큐에 적재됨)
`ANALYZING`	분석 진행 중
`ANALYZED`	분석 완료
`FAILED`	실패
`ACTIVE`	활성 (analyzed_documents 한정)
`ARCHIVED`	보관 (analyzed_documents 한정)

interview_session

코드	의미
`READY`	생성 완료, 시작 전
`IN_PROGRESS`	진행 중
`INTERRUPTED`	비정상 중단
`COMPLETED`	정상 종료
`CANCELLED`	사용자가 취소

interview_message

코드	의미
`CREATED`	생성됨 (음성 처리 대기 등)
`COMPLETED`	완료
`FAILED`	실패

message role

코드	의미
`INTERVIEWER`	AI 면접관
`INTERVIEWEE`	사용자
`SYSTEM`	시스템 메시지 (세션 시작/종료 등)

9. 페이즈 (Phase)

Phase	범위
`Phase 1 (MVP)`	인증, 자료, AI 분석, 텍스트 면접 (US-01~20)
`Phase 2`	음성 면접 (US-21~23)
`Phase 3`	리포트 고도화·히스토리 (US-24~27)
`Phase 4`	비언어 분석 (웹캠), 멀티 에이전트

10. 사용 규칙

코드·DB 식별자는 영어 (위 표 기준)
UI 표시 한국어는 사용자 친화적 표현으로 (예: INTERVIEWEE → "응시자")
문서 본문은 한국어 우선, 식별자는 영어 그대로
신규 용어 도입 시 본 표에 추가 + 변경 PR 본문에 명시