B
AI모델 정부납품 시험성적서 생성
3.35
파생 체인
단계 1
국민성장펀드 AI반도체 투자
→
단계 2
AI 솔루션 정부 납품 확대
→
단계 3
AI 모델 성능 시험성적서 요구 증가
→
단계 4
시험성적서 자동 생성 도구
문제
정부 AI 조달이 확대되면서 AI 모델의 성능 시험성적서(정확도, 편향성, 보안성 등) 제출이 필수화되고 있다. 그러나 AI기본법에 따른 시험 항목이 20개 이상이고, 항목별 측정 방법론이 상이하여 중소 AI기업이 시험성적서 1건을 작성하는 데 2-3주, 외부 위탁 시 500-1,000만원이 소요된다. 시험 항목 누락이나 측정 방법 오류 시 납품 거부 리스크가 있다.
솔루션
AI 모델과 테스트 데이터셋을 연결하면 AI기본법 및 정부 조달 기준에 맞는 성능·편향성·보안성 시험을 자동 수행하고, 규격화된 시험성적서를 PDF로 생성한다. 시험 항목 체크리스트와 측정 방법론 가이드를 내장하여 누락을 방지한다.
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 (70%)
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 (66/100)
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]
AI/ML [medium]
프론트엔드 [low]