B
AI윤리교육 사례뱅크
2.80
파생 체인
단계 1
AI 공포 보고서 + 대학 AI 트레이너 교육 전환
→
단계 2
AI 윤리/안전 교육 콘텐츠 수요
→
단계 3
교육자가 수업에 바로 쓸 수 있는 AI 윤리 사례 DB
문제
대학 교수, 기업 AI 교육 담당자가 AI 윤리 수업/연수를 설계할 때, 한국 맥락에 맞는 실제 사례(편향, 개인정보 침해, 딥페이크 피해 등)를 매번 직접 수집·정리해야 한다. 영어 사례는 많지만 한국 법제·문화에 맞게 번안하는 데 건당 2-3시간이 소요된다.
솔루션
국내외 AI 윤리 이슈 사례를 자동 수집하여 한국 법제(개인정보보호법, AI기본법 등) 맥락으로 구조화하고, '수업 바로쓰기 키트'(사례 요약, 토론 질문, 퀴즈, 슬라이드 템플릿)를 자동 생성한다. 주제별·난이도별 필터링 지원.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (72%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (51/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
데이터 파이프라인 [medium]
AI/ML [medium]
프론트엔드 [low]