B
AI기본법 대학적용 진단기
3.50
파생 체인
단계 1
AI 기본법 시행 및 대학 표준 마련
→
단계 2
대학 AI 거버넌스 컨설팅
→
단계 3
대학별 AI 활용 현황 자가진단 및 규정 생성 도구
문제
AI 기본법 시행으로 전국 400여 개 대학이 AI 활용 기준을 자체 수립해야 하지만, 부산대 같은 선도 대학을 제외하면 대부분 AI 거버넌스 전담인력이 없다. 법무팀과 정보화팀이 각자 해석하여 규정을 만들다 보니 평균 3-6개월이 소요되고, 교육부 감사 시 미비 지적을 받을 위험이 크다.
솔루션
AI 기본법 조항과 부산대 등 선도대학 표준을 기반으로, 대학의 AI 활용 현황(수업 AI 도구, 연구 데이터, 행정 자동화)을 설문형으로 입력하면 맞춤형 AI 거버넌스 규정 초안과 이행 로드맵을 자동 생성한다. 교육부 가이드라인 변경 시 자동 업데이트 알림을 제공한다.
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 (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 [low]
AI/ML [medium]