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민감데이터 등급 사전심사

4.40

Derivation Chain

Step 1 민감 공공데이터 민간 클라우드 이관 정책
Step 2 이관 대상 데이터의 민감등급 분류 수요
Step 3 데이터셋 민감등급 자동 사전심사 도구

Problem

공공데이터의 민간 클라우드 이관이 본격화되면서, 각 기관의 정보보안 담당자가 수천 개 데이터셋의 민감등급(일반/제한/비밀)을 수작업으로 분류해야 한다. 데이터셋 1건당 분류에 30분-1시간이 소요되고, 기준 해석이 담당자마다 달라 감사 시 지적 리스크가 높다.

Solution

데이터셋 메타데이터(컬럼명, 샘플 데이터)를 업로드하면 개인정보보호법·공공데이터법 기준에 따라 민감등급을 자동 판정. 판정 근거(해당 법조항, 매칭된 민감 패턴)를 함께 제시하여 감사 대응 증빙으로 활용 가능하다.

Target: 중앙부처·지자체 정보보안 담당 공무원(5-7급), 공공기관 클라우드 이관 PM, 클라우드 이관 컨설팅사(직원 10-30인)
Revenue Model: API 종량제 데이터셋당 5,000원(100건까지), 101건 이상 건당 3,000원. 기관용 연간 정액제 500만원(무제한)
Ecosystem Role: Regulation
MVP Estimate: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
4.0/5
U Urgency
5.0/5
M Market
4.0/5
R Realizability
4.0/5
V Validation
5.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5How uncommon the service is in market context.
U Urgency1-5How urgently users need this problem solved now.
M Market1-5Market size and growth potential from proxy indicators.
R Realizability1-5Buildability for a small team with realistic constraints.
V Validation1-5Validation signal quality from competition and demand data.
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20 Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15

Feasibility (70%)

Tech Complexity
29.3/40
Data Availability
20.6/25
MVP Timeline
20.0/20
API Bonus
0.0/15
Feasibility Breakdown
Tech Complexity/ 40Difficulty of core implementation stack.
Data Availability/ 25Practical availability and cost of required data.
MVP Timeline/ 20Expected time to ship a usable MVP.
API Bonus/ 15Bonus for viable public API leverage.

Market Validation (80/100)

Competition
10.0/20
Market Demand
20.0/20
Timing
20.0/20
Revenue Signals
10.5/15
Pick-Axe Fit
15.0/15
Solo Buildability
5.0/10
Validation Breakdown
Competition/ 20Signal quality from competitor landscape.
Market Demand/ 20Demand proxies from search and mention patterns.
Timing/ 20Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation.
Revenue Signals/ 15Reference evidence for monetization viability.
Pick-Axe Fit/ 15How well the concept serves participants in a trend.
Solo Buildability/ 10Practicality for lean-team implementation.

Technical Requirements

백엔드 [medium] 프론트엔드 [low] AI/ML [medium]
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