A
AI연구비 집행감사 도우미
3.90
파생 체인
단계 1
7632억 과학기술혁신펀드 출범
→
단계 2
과기 R&D 예산 확대에 따른 연구비 관리 수요
→
단계 3
중소 연구기관의 정부 R&D 연구비 집행 규정 준수 + 정산 자동화 도구
문제
정부 R&D 과제를 수행하는 중소 연구기관·스타트업이 연구비 집행 시 국가연구개발사업 관리 규정을 숙지하지 못해 부적절 집행이 발생하고, 연말 정산 시 소급 반납(건당 평균 200-500만원)이나 향후 수주 제한 제재를 받는다. 정산 서류 준비에 과제당 20-40시간이 소요되며, 전담 인력이 없는 소규모 기관은 회계사 외주비로 과제당 100-200만원을 지출한다.
솔루션
연구비 지출 내역(카드·이체 데이터)을 연동하면 집행 항목별로 규정 준수 여부를 실시간 체크하고, 위반 가능성이 있는 항목에 즉시 경고를 보낸다. 연말 정산 서류(집행 내역서, 증빙 첨부, 잔액 명세)를 자동 생성하고, 과학기술정보통신부 정산 양식에 맞춰 제출용 파일을 출력한다.
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 (69%)
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 (59/100)
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
백엔드 [medium]
프론트엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [low]