러너 부상예방 코칭랩

3.70

Derivation Chain

Step 1 마라톤 러닝 붐

→

Step 2 러닝 크루/대회 참가 급증

→

Step 3 아마추어 러너 부상 예방 수요

Problem

2026년 국내 마라톤 대회가 매주 열릴 정도로 러닝 인구가 폭증했지만, 30-50대 아마추어 러너의 70% 이상이 전문 코칭 없이 유튜브·커뮤니티 정보만으로 훈련하다 무릎·발목·아킬레스건 부상을 겪는다. 부상 한 번에 정형외과 진료·재활 비용 평균 50-150만원, 회복 기간 4-12주가 소요되어 대회 참가비·장비비까지 매몰비용이 된다.

Solution

주간 훈련량(거리·페이스·고도)을 입력하면 과훈련 위험도를 자동 산출하고, 체형·러닝 경력·과거 부상 이력 기반 맞춤 스트레칭·보강운동 루틴을 매일 푸시하는 모바일 웹 서비스. 대회 D-day 역산 피리어다이제이션 플랜과 부상 징후 셀프체크 설문을 결합하여, 위험 신호 감지 시 인근 스포츠의학 클리닉 연계 예약까지 원스톱 제공.

Target: 30-50대 직장인 아마추어 러너, 월 3회 이상 러닝하며 하프/풀 마라톤 대회 연 2회 이상 참가하는 러닝 크루 소속 회원

Revenue Model: 프리미엄 구독 월 3.9만원/계정 (기본 부상위험 알림은 무료, 맞춤 루틴·대회 플랜·클리닉 연계는 유료). 연간 결제 시 20% 할인. 러닝 크루 단체 구독 10인 이상 30% 할인.

Ecosystem Role: Education

MVP Estimate: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty

2.0/5

U Urgency

4.0/5

M Market

4.0/5

R Realizability

4.0/5

V Validation

4.0/5

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 (73%)

Tech Complexity

29.3/40

Data Availability

23.3/25

MVP Timeline

20.0/20

API Bonus

0.0/15

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 (70/100)

Competition

10.0/20

Market Demand

20.0/20

Timing

16.0/20

Revenue Signals

9.0/15

Pick-Axe Fit

10.5/15

Solo Buildability

5.0/10

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

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

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