개인정보 처리방침

시행일: 2026년 10월 1일

이 페이지는 번역본입니다. 법적 효력은 영어 원문에 있습니다.

SpecFit은 Codemad("당사")가 만든 iPhone 앱입니다. 이 앱은 실제 얼굴에 안경을 썼을 때의 모습을 보여 줍니다. 또한 동공 간 거리(PD)를 추정합니다. 본 방침은 앱이 iPhone에 보관하는 정보와 서비스 제공업체에 전송하는 정보를 안내합니다. 또한 데이터 보관 기간과 사용자가 선택할 수 있는 사항도 안내합니다.

요약

기기에 남는 데이터

안내형 얼굴 스캔은 Face ID iPhone의 TrueDepth 카메라를 사용합니다. 이 스캔은 얼굴의 3D 메시와 깊이 데이터를 수집합니다. 앱은 이를 이용해 얼굴 특징점을 찾고 PD, 얼굴 폭, 브리지 폭을 측정합니다. 또한 안경테의 핏 정보를 계산하는 데에도 사용합니다.

스캔, 메시, 깊이 데이터, 특징점, 치수, 핏 정보는 사용자의 iPhone에만 남습니다. 처방 도수 값도 마찬가지입니다. 이 중 어떤 정보도 당사 서버나 분석 서비스로 전송되지 않습니다. 기본 사진, 스캔에서 얻은 좌우 사진, 저장된 착용 이미지, 저장된 링크 안경테도 사용자의 iPhone에 저장됩니다.

이 모든 데이터는 앱의 iOS 샌드박스 안에 보관됩니다. 얼굴 프로필에는 iOS의 완전한 파일 보호(Complete File Protection)가 적용됩니다.

참고 사항: 사용자가 착용 이미지를 요청하면, 생성 지시문에 목표 안경테 폭이 포함될 수 있습니다. 이 값은 사용자 얼굴 폭에 대한 백분율로 전달됩니다. 당사는 원본 치수나 메시를 전송하지 않습니다.

기기 밖으로 전송되는 데이터와 그 전송처

아래의 각 항목은 HTTPS를 통해 당사 API인 "SpecFit API"로 전송됩니다. 이 API는 Cloudflare가 당사를 대신해 운영합니다. 일부 요청은 이후 Google의 Gemini API로 전달됩니다.

착용 이미지. 새 착용 이미지를 요청할 때마다 앱은 정면 사진을 전송합니다. 이 사진은 스캔에서 얻은 사진이거나 사용자가 선택한 사진입니다. 측면 각도 이미지의 경우, 얼굴 스캔 중 촬영한 왼쪽 또는 오른쪽 정지 사진도 전송합니다. 상품 이미지와 텍스트 지시문도 함께 전송합니다. 당사 서버는 이를 Gemini로 전달하고 결과를 사용자에게 반환합니다. 당사는 이 데이터를 메모리에서만 처리합니다. 당사는 사용자의 사진이나 생성된 이미지를 당사 저장소에 기록하지 않습니다.

얼굴형 분석. 사용자는 3D 스캔 대신 사진으로 설정할 수 있습니다. 이 경우 앱은 설정 직후 해당 사진의 축소본(768픽셀)을 전송합니다. 이 과정은 착용 이미지 생성 전에 이루어집니다. Gemini가 얼굴형을 세 번 분석하고 당사는 그 결과의 평균을 냅니다. 당사는 사진을 저장하지 않습니다. 당사는 결과, 즉 얼굴형 이름 하나와 점수 여섯 개만 보관합니다. 이 결과는 Cloudflare에 7일간 캐시됩니다. 캐시 키는 기기 ID가 아니라 이미지의 단방향 SHA-256 해시입니다. 3D 스캔을 사용하는 경우에는 이 분석을 하지 않습니다.

안경 사진. 사용자는 안경 사진이나 스크린샷을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 안경을 쓴 다른 사람의 사진도 가능합니다. 이 경우 앱은 안경테를 식별하기 위해 눈 부위를 잘라낸 이미지를 전송합니다. 당사는 안경테 결과를 7일간 캐시합니다. 이 결과에는 안경테 정보와 브랜드 및 모델 추정이 포함됩니다. 이미지는 포함되지 않습니다. 캐시 키는 사용자 프로필 ID와 스타일 ID의 해시입니다.

붙여 넣은 상품 링크. 사용자가 쇼핑몰 링크를 붙여 넣으면 앱은 해당 URL을 전송합니다. 당사 서버는 공개된 상품 페이지를 가져와 Gemini에 상품 사진을 고르도록 요청합니다. 당사는 결과를 7일간 캐시하며, 캐시 키는 URL의 해시입니다. 결과에는 원본 URL과 상품 이미지가 포함됩니다. 사용자의 기기 ID는 포함되지 않습니다. 일부 쇼핑몰은 당사 서버의 접속을 차단합니다. 이 경우 앱이 사용자의 네트워크 연결로 공개 페이지를 직접 불러와 페이지 HTML을 당사 서버로 전송할 수 있습니다.

공유한 TikTok 영상. 사용자가 TikTok 영상을 SpecFit으로 공유하면 앱은 TikTok 링크를 전송합니다. 당사 서버는 TikTok 데이터 서비스인 ScrapeCreators를 통해 공개 영상을 가져옵니다. 그리고 안경을 쓴 장면을 찾기 위해 영상을 Gemini Files API에 업로드합니다. 당사는 분석 직후 Gemini에서 해당 파일을 삭제합니다. 당사는 결과를 영상별로 24시간 캐시합니다. 결과에는 타임스탬프와 안경테 쌍만 포함됩니다.

Google이 이러한 요청을 처리하는 방식. Google은 Gemini API 추가 약관에 따라 당사의 서비스 제공업체로서 이 요청을 처리합니다. 당사는 유료 Gemini API를 사용합니다. Google은 유료 사용의 경우 프롬프트나 응답을 자사 제품 개선에 사용하지 않는다고 밝히고 있습니다. Google은 악용 탐지 및 법적 의무 이행을 위해 이를 제한된 기간 동안 기록할 수 있습니다. 이 처리는 다른 국가에서 이루어질 수 있습니다.

익명 기기 ID. 앱은 무작위 ID를 생성해 iOS 키체인에 저장합니다. 앱은 당사 API로 요청을 보낼 때마다 이 ID를 함께 전송합니다. 이 ID에는 이름, 이메일, 얼굴 데이터가 포함되지 않습니다. 계정은 필요하지 않습니다. 같은 ID가 RevenueCat 고객 ID와 PostHog 분석 ID로도 사용됩니다.

당사 서버는 이 ID로 Cloudflare에 작은 기록을 보관합니다. 이 기록에는 App Attest 키 정보가 포함되며, 이를 통해 요청이 정품 SpecFit 앱에서 온 것인지 확인합니다. 유료 착용 이미지의 크레딧 사용을 추적하는 키도 포함됩니다. 일일 한도 적용을 위해 최근 링크 가져오기, 사진 식별, TikTok 분석 시각도 포함됩니다. 이 시각 기록은 24시간 후 삭제됩니다. 또한 구매 이력 여부를 나타내는 표시도 포함됩니다.

주간 착용 한도는 없습니다. 착용 이미지 비용은 사용자의 크레딧으로 지불됩니다. 전체 일일 예산이 당사의 총 AI 비용에 상한을 둡니다.

구매. 크레딧은 일회성 구매 상품입니다. Apple이 사용자의 App Store 계정으로 결제를 청구합니다. 구독 상품은 없으며 자동 갱신되는 것도 없습니다. RevenueCat은 각 구매를 기록하고 사용자의 크레딧 잔액을 기기 ID에 연결해 보관합니다. 당사는 사용자의 카드 정보를 절대 볼 수 없습니다. 사용자가 프로모션 코드를 사용하면 RevenueCat이 당사 서버에 이를 알리고, 당사는 사용 내역을 PostHog에 기록합니다.

제품 분석. 앱과 당사 서버는 사용 이벤트를 PostHog EU Cloud로 전송합니다. 예를 들면 "화면 조회"나 "구매 시작" 같은 이벤트입니다. 이벤트는 사용자의 기기 ID에 연결됩니다. 이벤트에는 사용자의 사진, 스캔, 치수, 처방 도수가 절대 포함되지 않습니다. 단, 서버 이벤트 하나에는 AI가 분석한 얼굴형 이름(예: "계란형")이 포함되며, 이는 분석 정확도를 확인하기 위한 것입니다. 사용자는 언제든지 설정 → 개인정보 보호에서 앱의 분석 기능을 끌 수 있습니다. 다만 당사 서버는 서비스 운영에 필요하므로 구매, 크레딧, 서비스 오류에 관한 일부 이벤트를 계속 전송합니다.

광고 기여도 측정(사용자가 추적을 허용한 경우에만). 당사는 Meta와 TikTok에 SpecFit 광고를 게재합니다. 당사는 AppsFlyer를 사용해 어떤 광고가 설치와 구매로 이어지는지 확인합니다. 사용자의 첫 얼굴 분석 결과가 나온 후, iOS가 SpecFit의 추적을 허용할지 묻습니다. 허용하면 AppsFlyer는 자체 기기 ID와 사용자의 Apple 광고 식별자(IDFA)를 사용합니다. RevenueCat도 사용자의 구매 이벤트를 AppsFlyer로 전송합니다. Apple은 이를 "추적"이라고 부릅니다. 허용하지 않으면 AppsFlyer는 사용자의 IDFA나 자체 기기 ID를 받지 않으며, RevenueCat도 사용자의 구매 내역을 AppsFlyer로 전송하지 않습니다. 이 경우 당사는 Apple의 집계된 익명 보고서(SKAdNetwork 및 AdAttributionKit)만 확인합니다. 사용자는 언제든지 iOS 설정 → 개인정보 보호 및 보안 → 추적에서 선택을 변경할 수 있습니다.

서버 로그. Cloudflare는 서비스를 운영하고 보호하기 위해 일반적인 네트워크 데이터를 처리합니다. 여기에는 사용자의 IP 주소, 요청 경로, 시각, 응답 상태가 포함됩니다. Cloudflare는 당사의 요청 로그를 최대 7일간 보관합니다. 당사 코드는 이 로그에 사진이나 프롬프트를 기록하지 않습니다.

이 웹사이트

이 웹사이트(specfit.app)는 Cloudflare Web Analytics로 페이지 방문 수를 집계합니다. 쿠키를 설정하지 않으며 브라우저에 아무것도 저장하지 않습니다. 여러 사이트에 걸쳐 사용자를 추적하지 않으며 사용자 프로필을 만들지 않습니다. 방문한 페이지, 이전 페이지, 브라우저 종류, 국가, 페이지 로딩 속도를 기록합니다. 당사는 이 정보를 "이번 주 이 페이지 방문 300회"와 같은 합계로만 확인합니다. 따라서 이 사이트에는 쿠키 배너가 필요하지 않습니다.

Apple은 이 사이트를 통해 발생한 다운로드 수를 합계로 당사에 보여 줄 수 있습니다. Apple은 사용자가 누구인지 당사에 알려 주지 않습니다.

데이터 보관 기간

서비스 제공업체

당사는 당사를 대신해 업무를 수행하는 제공업체에 본 방침과 관련 법령에 따라 개인정보를 보호하도록 요구합니다. 각 제공업체에는 해당 업체의 약관과 개인정보 고지도 적용됩니다.

당사가 하지 않는 일

앱이 요청하는 권한

아동

SpecFit의 현재 AI 이미지 생성 서비스는 18세 미만의 사용을 대상으로 하지 않습니다. 당사는 아동의 사진이나 기타 개인정보를 알면서 처리하지 않습니다. 아동이 SpecFit을 통해 개인정보를 제공했다고 판단되는 경우 당사에 연락해 주십시오. 당사는 이를 조사하고 적절한 삭제 조치를 취하겠습니다.

사용자의 권리와 선택

스캔하거나 업로드하기 전에 캡처 화면에 안내 문장 하나가 표시됩니다. 이 문장은 사용자의 사진이 Google의 Gemini AI로 전송된다는 사실을 알려 줍니다. 사용자가 스캔하거나 업로드하면 이에 동의하는 것으로 봅니다.

사용자는 언제든지 사진 전송을 중단할 수 있습니다. 착용 이미지를 더 요청하지 않으면 됩니다. iOS 설정에서 카메라 또는 사진 접근 권한을 해제할 수도 있습니다.

스캔 썸네일을 탭한 다음 모든 스캔 삭제를 탭하세요. 이렇게 하면 iPhone에서 모든 얼굴 프로필, 사진, 측면 사진, 메시, 치수, 착용 이미지가 삭제됩니다. 처방 도수, 저장된 링크 안경테, 기기 ID, 당사 서버의 크레딧 기록은 삭제되지 않습니다. 처방 도수를 삭제하려면 처방 도수 지우기를 사용하십시오.

사용자는 언제든지 설정 → 개인정보 보호에서 분석 기능을 끌 수 있습니다. 추적은 iOS 설정 → 개인정보 보호 및 보안 → 추적에서 끌 수 있습니다.

당사 서버의 캐시는 7일 또는 24시간 후 자동으로 삭제됩니다. 당사 서버나 RevenueCat에 있는 기록의 삭제를 원하시면 codemad.edu@gmail.com으로 이메일을 보내 주십시오. 문의, 데이터 열람, 처리 반대를 원하는 경우에도 연락하실 수 있습니다. SpecFit에는 계정이 없으므로 기록을 찾으려면 사용자의 기기 ID가 필요합니다. 당사는 개인정보 보호 법령이 요구하는 바에 따라 응답합니다. 요청이 서비스 제공업체가 당사를 대신해 보관하는 데이터와 관련된 경우, 당사는 해당 업체와 협력합니다.

보안

얼굴 프로필에는 iOS의 완전한 파일 보호가 적용됩니다. 그 밖의 로컬 파일은 앱 샌드박스 안에 보관됩니다. 당사 API로 전송되는 모든 데이터는 TLS(HTTPS)를 사용합니다. 당사 API는 Apple App Attest로 요청이 정품 앱에서 온 것인지 확인합니다. 또한 각 기기의 요청 빈도를 제한합니다. 당사는 사용자의 사진이나 생성된 착용 이미지를 당사 저장소에 기록하지 않습니다. 완벽하게 안전한 시스템은 없으므로, 당사는 절대적인 보안을 보장할 수 없습니다.

본 방침의 변경

SpecFit의 데이터 처리 방식이 바뀌는 경우, 당사는 변경 사항이 배포되기 전에 이 페이지와 시행일을 업데이트합니다. 주요 변경 사항은 앱의 릴리스 노트에도 안내합니다.

연락처

Codemad · codemad.edu@gmail.com