B
은퇴 후 지자체 세금 부담 비교 지도
3.00
Derivation Chain
Step 1
정부 정책 변화 지자체별 차이
→
Step 2
50대 후반 은퇴 후 거주지 이전 고려
→
Step 3
지자체별 세금·공과금 차이 비교 불가
→
Step 4
이사 후 실제 세금 부담 변화 시뮬레이션
Problem
55-60세 은퇴 예정자가 서울에서 지방으로 이주를 고려할 때, 지자체별로 재산세율, 지역건보료 부과 기준, 상·하수도 요금, 자동차세 감면 등이 다르지만 이를 통합 비교할 수 없다. 부동산 매각 후 이주 시 월 고정비가 얼마나 줄어드는지, 건보료가 어떻게 변하는지를 개별적으로 계산하려면 각 지자체 홈페이지를 5-6곳 방문해야 하며, 정확한 비교가 불가능하여 잘못된 기대로 이주한 뒤 예상보다 높은 생활비에 실망하는 사례가 빈번하다.
Solution
웹에서 현재 거주지와 이주 후보지 2-3곳을 선택하고 자산·소득 정보를 입력하면, 지자체별 연간 세금·공과금 총액을 자동 비교한다. 핵심 기능: (1) 재산세·건보료·자동차세·상하수도 요금 통합 비교, (2) 이주 전후 월 고정비 변화 시뮬레이션, (3) 지자체별 중장년 감면 혜택 자동 반영.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation 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 (65%)
Data Availability
20.8/25
Feasibility Breakdown
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
Market Validation (58/100)
Validation Breakdown
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |
Technical Requirements
백엔드 [medium]
프론트엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [medium]