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연구과제 예산편성 자동화기

4.05

파생 체인

단계 1 한국연구재단 연구과제 확대
단계 2 연구자의 과제 예산 편성 부담
단계 3 과제 유형별 예산 자동 편성·규정 검증 서비스

문제

국가 R&D 과제(한국연구재단 등)에 신청하는 대학·연구소 연구자(교수, 선임연구원)는 인건비·연구활동비·간접비 등 예산을 연구비 사용 규정에 맞춰 편성해야 한다. 규정이 과제 유형(기초연구, 응용연구, 산학협력)마다 다르고 매년 변경되어, 예산 편성에 건당 8-15시간이 소요되며 규정 위반으로 반려되는 비율이 약 30%다.

솔루션

(1) 과제 유형·기간·참여 연구원 수를 입력하면 규정에 맞는 예산 자동 편성, (2) 항목별 상한·하한 자동 검증, (3) 규정 변경 시 기존 예산안 자동 재검증 알림. 핵심: 연구비 규정 룰엔진 + 과제 유형별 예산 템플릿.

타겟: 대학·정부출연연 연구자(교수, 박사급 연구원), 전국 5만여 명
수익 모델: 과제 1건 예산 편성 2.9만원, 연간 구독 월 4.9만원(무제한). 대학 단체 라이선스 연 200만원.
생태계 역할: 인프라
MVP 예상: 2_weeks

NUMR-V Scores

N Novelty
3.0/5
U Urgency
5.0/5
M Market
4.0/5
R Realizability
4.0/5
V Validation
4.0/5
NUMR-V Scoring System
N Novelty1-5시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1
U Urgency1-5사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성
M Market1-5타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X)
R Realizability1-51-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성
V Validation1-5시장 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 (78%)

기술 복잡도
34.7/40
데이터 접근성
23.1/25
MVP 일정
20.0/20
API 보너스
0.0/15
실현성 분석
기술 복잡도/ 40핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10
데이터 접근성/ 25필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4
MVP 일정/ 20최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8
API 보너스/ 15공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산

시장 검증 (59/100)

경쟁 분석
8.0/20
시장 수요
9.4/20
타이밍
14.0/20
수익 참조
10.5/15
곡괭이 적합
10.5/15
1인 구축
7.0/10
검증 분석
경쟁 분석/ 20경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증
시장 수요/ 20검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거
타이밍/ 20현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성
수익 참조/ 15유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부
곡괭이 적합/ 15곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성
1인 구축/ 10혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도

기술 요구사항

백엔드 [medium] 프론트엔드 [low] 데이터 파이프라인 [low]
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