gov-scraper: 제출용 사업계획서 완성본 추가(시장수치·경쟁사·출처 포함)

- docs/business-plans-full.md: 3개 앱 PSST + TAM/SAM/SOM + 경쟁사 비교표
- 시장조사(병렬 리서치) 반영: 출처·연도 병기, 추정치 명시
  - Tasteby: 외식 153조, 캐치테이블/식신, 숏폼 맛집 통계, 데이터바우처
  - Lyricsy: 언어학습 $837억, 한류 2.25억명, Duolingo, 가사 라이선스(LyricFind/KOMCA)
  - Parents Story: 초고령사회 20.3%, 고령친화 80조, 온디바이스 AI, 경쟁사 전부 클라우드

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

government/docs/business-plans-full.md

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+# 제출용 사업계획서 완성본 (3개 앱)
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+PSST(문제인식–실현가능성–성장전략–팀구성) 구조 + 시장규모(TAM/SAM/SOM)·경쟁사 분석 포함. 모든 수치는 **출처·연도**를 병기했고, 시장조사기관 추정치는 "추정"으로 표기. `[ ]`는 본인 정보·검증 후 확정할 자리.
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+> 데이터 인용 원칙: ① 시장규모는 기관별 편차가 크므로 보수치 또는 범위로 인용 ② 경쟁사 이용자수는 "공개 기준" 명시 ③ TAM/SAM/SOM의 침투율·ARPU는 추정 가정이며 근거(벤치마크) 각주 권장.
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+# 1. Tasteby — 인플루언서 영상 기반 맛집 정보 검색 플랫폼
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+**아이템명:** Tasteby — "유튜버가 다녀간 그 맛집, 검색되다"
+**한 줄 정의:** 유튜버·인플루언서 영상의 자막을 LLM이 분석해 식당명·위치·메뉴·맥락을 구조화하고, 신뢰하는 채널 기준으로 검색·지도·예약까지 연결하는 맛집 발견 플랫폼.
+**정부지원 트랙:** 관광테크 · 로컬데이터 · 데이터/AI바우처 · 소상공인 상생
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+## ① 문제인식 (Problem)
+- **휘발되는 신뢰 신호:** 소비자는 "성시경 맛집", "쯔양 다녀온 곳"을 영상으로 소비하지만, 영상 속 식당 정보는 **검색·재방문이 불가능**하다. 가장 강력한 추천 신호(신뢰하는 인플루언서의 실제 방문)가 구조화되지 않는다.
+- **기존 맛집앱의 신뢰 문제:** 네이버 플레이스·캐치테이블 등은 광고·상위노출 어뷰징 논란이 지속된다. 소비자는 "광고가 아닌 진짜 방문"을 원한다.
+- **시장 공백:** 맛집 리뷰 강자였던 **망고플레이트가 2023.10.31 서비스 종료**([이코노믹리뷰](https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=625591))로, 큐레이션형 맛집 발견 시장에 공백이 생겼다.
+- **목적:** 영상이라는 비정형 데이터를 신뢰 가능한 맛집 DB로 전환해, "내가 신뢰하는 채널이 간 곳"을 검색·재방문 가능하게 한다.
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+## ② 실현가능성 (Solution)
+- **핵심 기술 파이프라인:** ⓐ 영상 자막(transcript) 수집 → ⓑ **LLM 기반 식당명·위치·메뉴·맥락 추출 및 정규화** → ⓒ 지도·검색 인덱싱 → ⓓ 채널/인물별 필터·타임스탬프 연결.
+- **차별성:** 점포 광고가 아닌 **인플루언서 방문 사실** 기반(객관 데이터 명분) / 기존 "유튜버 맛집 지도"류(먹방로드·맛튜브맵·유튜브플레이스 등)는 대부분 **수작업 매핑**인 반면, Tasteby는 **LLM 자동 추출·검색 고도화**로 규모화·자동화 공백을 메운다.
+- **개발 현황(핵심 강점):** **작동하는 MVP + 신규 영상 자동 백필 백오피스 보유.** 아이디어가 아닌 **실증된 제품**으로 평가 가능.
+- **리스크 대응(저작권):** ▲원문 인용 최소화, **출처(채널) 명시 및 트래픽 환원** ▲사실정보(상호·주소) 위주 추출 ▲창작자 어필리에이트로 상생 구조화.
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+## ③ 성장전략 (Scale-up)
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+### 시장규모 (TAM/SAM/SOM)
+| 구분 | 정의 | 규모 | 출처(연도) |
+|---|---|---|---|
+| **TAM** | 한국 외식산업 시장 | 약 **153조 원** (2024 전망·추정) | [KREI 2024](https://www.krei.re.kr/namo/binary/files/000025/2401_Leflet.pdf) |
+| 참조(글로벌) | 글로벌 푸드테크 | $222억(2024) → $499억(2034), CAGR ~8–10% (추정) | [Emergen Research](https://www.emergenresearch.com/industry-report/food-tech-market) |
+| **SAM** | 맛집 검색·발견·예약 | 캐치테이블 MAU 500만(2024)·식신 MAU 300만(2023) 활성풀 기반 | [머니투데이 2025](https://www.mt.co.kr/future/2025/09/01/2025090114285797688), [이코노믹리뷰 2023](https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=632184) |
+| **SOM** | 숏폼·인플루언서 기반 맛집 발견 세그먼트 | 초기 타깃 = 숏폼 맛집 콘텐츠 소비층 + 망고플레이트 이탈 수요(MAU ~12만 공백) | [오픈서베이 2024](https://blog.opensurvey.co.kr/article/socialmedia-2024-2/) |
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+### 핵심 통계 (근거)
+- **숏폼 맛집 콘텐츠가 1위 카테고리**: 인스타 44.1%, 유튜브 쇼츠 33.8% ([오픈서베이 2024](https://blog.opensurvey.co.kr/article/socialmedia-2024-2/))
+- 숏폼 시청 경험률 **56.5%(2022)→82.7%(2024)** 급증, 쇼츠 이용률 ~90% (동 출처)
+- 2024년 온라인 음식배달 거래액 **21.4조 원**(1~3Q, 사상 최대 전망) ([한국경제 2024](https://www.hankyung.com/article/2024111396611))
+- 글로벌 레스토랑 테크에서 **모바일 앱이 2024년 매출의 ~34%** 최대 비중 ([Global Growth Insights](https://www.globalgrowthinsights.com/market-reports/restaurant-technology-market-116768))
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+### 경쟁사 비교
+| 서비스 | 포지셔닝 | 강점 | 약점 | 지표(출처) |
+|---|---|---|---|---|
+| 캐치테이블 | 프리미엄 예약·웨이팅 1위 | 제휴 1만+·예약 인프라 | 동네 맛집 커버리지 약함, 제휴 기반 | MAU 500만(2024), 가입 1,000만(2025) [출처](https://www.mt.co.kr/future/2025/09/01/2025090114285797688) |
+| 식신 | 검색·추천+식권 B2B | DB 75만, MAU 300만 | 숏폼·인플루언서 연계 약함 | [이코노믹리뷰 2023](https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=632184) |
+| 네이버 플레이스 | 포털 내장 디폴트 | 압도적 트래픽·통합 | 광고·어뷰징 신뢰 이슈 | MAU 비공개 |
+| 망고플레이트 | (과거) 리뷰 커뮤니티 | — | **2023.10 종료** → 시장 공백 | [이코노믹리뷰](https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=625591) |
+| 유튜버 맛집 지도류 | 영상 맛집 매핑 | 수요 입증 | **수작업·LLM 자동화 부재**, 영세 | 먹방로드·맛튜브맵·유튜브플레이스 등 |
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+### 수익모델·자금·일정
+- **BM:** ⓐ 예약·웨이팅 제휴 수수료 ⓑ 채널 어필리에이트 ⓒ 지역/관광 데이터 B2B ⓓ 프리미엄(저장·알림)
+- **자금 연계:** 데이터바우처(2025 최대 4,500만 원, [공고](https://www.bizinfo.go.kr/web/lay1/bbs/S1T122C128/AS/74/view.do?pblancId=PBLN_000000000104783))로 영상→맛집 구조화 데이터 구축비 조달
+- **일정:** 영상 커버리지 확대 → 지도/예약 연동 → 관광(외국인) 특화 → B2B 데이터
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+## ④ 팀구성 (Team)
+- **대표 [본인]:** LLM 파이프라인·풀스택 개발, **MVP+백오피스 단독 구현** 실행력(자체 서비스 다수 구축 이력)
+- **보강 계획:** 외식 도메인 자문, 제휴영업 [공동창업자/멘토]
+
+---
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+# 2. Lyricsy — K-pop·팝 차트 기반 음악 언어학습 앱
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+**아이템명:** Lyricsy — "좋아하는 노래로 배우는 한국어·영어"
+**한 줄 정의:** 빌보드·멜론 차트 음악으로 영어/한국어를 배우는 앱. 뮤직비디오 + 가사(원문·발음표기·뜻 3중 병기) + 표현 플래시카드(SRS) + 개인화(최애 아티스트/곡).
+**정부지원 트랙:** 콘텐츠진흥원(콘진원)·문체부 한류 · 에듀테크 · 글로벌 진출
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+## ① 문제인식 (Problem)
+- **양방향 미충족 수요:** 전 세계 K-pop 팬은 "가사 뜻을 알고 싶다 → 한국어를 배우고 싶다"는 강한 동기를 갖지만 Duolingo류는 음악·문화 맥락이 없고, 가사 사이트는 학습 기능이 없다. 반대로 한국 사용자는 **팝송으로 영어 학습** 수요가 크다.
+- **시장 근거(폭발적 한국어 수요):** 전 세계 한류 팬 **2억 2,500만 명**(2023, [Korea.net](https://www.korea.net/NewsFocus/Society/view?articleId=248349)), TOPIK 응시 **~55만 명**(2025, 역대 최대, [Korea Times](https://www.koreatimes.co.kr/southkorea/society/20251010/no-of-people-taking-korean-language-proficiency-test-hits-record-high-as-interest-surges)), Duolingo 내 **한국어 세계 6위 학습 언어**(2025, [Duolingo](https://blog.duolingo.com/2025-duolingo-language-report/)).
+- **목적:** "좋아하는 노래"라는 최강의 동기를 발음·뜻·표현 학습으로 전환.
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+## ② 실현가능성 (Solution)
+- **핵심 기능:** 차트·개인화 → MV(공식 임베드) + **가사 3중 병기(원문/발음/뜻)** → 표현을 **플래시카드(SRS)**로 반복.
+- **차별성(빈 시장):** 빌보드·멜론 차트 + K-pop 특화 + 가사 3중 병기 + SRS + 개인화를 **모두 결합한 경쟁자 없음.** LyricsTraining은 빈칸 게임에 그치고, Lirica는 한국어 미지원.
+- **개발 현황:** 차트·개인화·가사·플래시카드 **MVP 구현**.
+- **음악 기반 학습 효과(학술):** 멜로디·리듬이 어휘 기억의 mnemonic 역할, 발음 향상 보고([Busuu](https://www.busuu.com/en/languages/music-language-learning)). 단, 어휘습득 효과는 "긍정적이나 추가연구 필요"로 표현 권장([ScienceDirect 2024](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0346251X24001325)).
+- **리스크 대응(가사 라이선스 — 사업 핵심):** ▲글로벌 팝/영어 → **LyricFind/Musixmatch API**(이중 소싱) ▲K-pop 한국어 → **KOMCA 이용계약** + 비신탁곡은 하이브 등 퍼블리셔 직접 계약 ▲MV는 **YouTube 공식 임베드**(권리자 수익 보장). → "라이선스 기반 설계"를 명시해 전문성으로 전환.
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+## ③ 성장전략 (Scale-up)
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+### 시장규모 (TAM/SAM/SOM)
+| 구분 | 정의 | 규모 | 출처(연도) |
+|---|---|---|---|
+| **TAM** | 글로벌 언어학습 시장 | 약 **$837억**, CAGR 17%+ (2025, 보수치) | [Mordor Intelligence](https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/language-learning-market) |
+| 참조 | 글로벌 에듀테크 | 약 $1,870억, CAGR 10.8% (2025) | [Grand View Research](https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/education-technology-market) |
+| **SAM** | K-pop으로 한국어 배우려는 한류 팬 | 한류 팬 2.25억 × K-pop 68% ≈ **1.5억 명** (추정 모집단) | [Korea.net 2024](https://www.korea.net/NewsFocus/Society/view?articleId=248349) |
+| **SOM** | 초기 3년 확보 가능 활성/유료 | SAM의 0.1~1%(추정), 결제전환 벤치마크 Duolingo ~8–9% | [Duolingo SEC Q3'25](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001562088/000162828025049514/q3fy25duolingo9-30x25share.htm) |
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+### 경쟁사 비교
+| 서비스 | 포지셔닝 | 강점 | 약점 | 이용자(출처) |
+|---|---|---|---|---|
+| Duolingo | 게이미피케이션 종합 | 압도적 규모, 한국어 정식 코스 | 음악/콘텐츠 기반 아님 | MAU 1억 3,530만·유료 1,150만·매출 $7.48억 [SEC](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001562088/000162828025049514/q3fy25duolingo9-30x25share.htm) |
+| Babbel | 실용 회화 유료 | 체계적 커리큘럼 | **한국어 코스 없음** | 누적 구독 1,600만+ [출처](https://www.businessofapps.com/data/babbel-statistics/) |
+| LyricsTraining | 가사 빈칸 채우기 | 음악 기반 원조, 14개 언어 | 뜻·발음·SRS·개인화 약함, K-pop 특화 아님 | ~200만(추정) [Play](https://play.google.com/store/apps/details?id=com.elasthink.lyricstraining) |
+| Lirica | 팝송 학습 | 차트 히트곡 구조화 | **한국어 미지원**, 3개 언어 | 비공개 [lirica.io](https://www.lirica.io/) |
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+### 수익모델·일정
+- **BM:** 구독(에듀테크 표준) + 아티스트별 콘텐츠팩 + 제휴(엔터/교육)
+- **일정:** 가사 라이선스 1차 확보 → 학습 루프 고도화 → 글로벌(영어권) 출시 → 아티스트 IP 제휴
+- **정부지원 연계:** 콘진원 음악·콘텐츠 스타트업 육성, 문체부 K-콘텐츠 글로벌(해외진출·엑스포)
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+## ④ 팀구성 (Team)
+- **대표 [본인]:** 풀스택·LLM·콘텐츠 파이프라인, 다수 앱 자체 구축(빠른 실증)
+- **보강 계획:** 음악 저작권 법무 자문, 언어교육 콘텐츠 자문
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+# 3. Parents Story — 온디바이스 AI 자서전(부모님 이야기) 앱
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+**아이템명:** Parents Story — "말로 남기는, 폰 안에서 완성되는 부모님 자서전"
+**한 줄 정의:** 부모님께 시기별 질문을 던져 **음성·사진으로 기억을 모으고**, 온디바이스 AI(Gemma 4)가 **한 권의 책처럼** 엮는 앱. 데이터가 폰을 떠나지 않는 완전 프라이버시.
+**정부지원 트랙:** 고령친화산업 · 온디바이스 AI · 사회문제해결·사회적가치 · AI헬스케어
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+## ① 문제인식 (Problem)
+- **초고령사회의 잃어버리는 기억:** 한국은 **2025년 공식 초고령사회 진입 — 65세 이상 20.3%, 1,051만 명**([통계청 2025 고령자통계](https://kostat.go.kr/board.es?mid=a10301010000&bid=10820&act=view&list_no=438832)). 2036년 30.9%, 2050년 40%+ 전망. 부모 세대의 인생 이야기는 기록되지 못한 채 사라진다.
+- **기존 서비스의 한계:** 자서전 대필은 비싸고(수백만 원), 기존 앱은 **클라우드 기반**이라 민감한 가족사를 외부 서버에 맡겨야 한다. 어르신은 **타이핑이 어렵다**.
+- **접근성 근거:** 고령층 스마트폰 보유율 **91%**이나 활용 역량은 낮음(70세 이상 디지털 역량 36.9/100, [NIA 2024](https://www.iitp.kr/kr/1/knowledge/statisticsView.it?masterCode=publication&searClassCode=K_STAT_01&identifier=02-008-250328-000002)) → **음성 입력 UI가 타이핑 장벽을 우회**하는 강력한 정당성.
+- **목적:** 누구나 **말로** 기억을 남기고, **데이터가 폰을 떠나지 않게** 하면서, AI가 읽기 좋은 책으로 만든다.
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+## ② 실현가능성 (Solution)
+- **핵심 기술:** 시기별 질문 → **음성 입력(어르신이 말로)** + 사진 → **온디바이스 Gemma 4**가 챕터/아웃라인으로 구조화·서술 → 책 형태 생성.
+- **Gemma 4 기반 차별성(시의성):** 2026.4 출시된 Gemma 4 **E2B/E4B**는 ▲**네이티브 음성 입력**(어르신 접근성) ▲**비전·OCR**(옛 사진·편지 편입) ▲**256K 컨텍스트**(생애 전체를 일관된 책으로) ▲**~1GB·저전력**으로 보급형 폰 동작([Google](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/), [ai.google.dev](https://ai.google.dev/gemma/docs/core)). → "클라우드 없이 폰 안에서, 음성으로 자서전"이 비로소 가능.
+- **프라이버시 = 핵심 셀링포인트:** 전 과정 온디바이스 → 민감 가족 데이터 유출 원천 차단. 성인 81%가 AI 오용 우려([Cisco 2025](https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/y2025/m04/cisco-2025-data-privacy-benchmark-study-privacy-landscape-grows-increasingly-complex-in-the-age-of-ai.html)).
+- **개발 현황:** 기획 단계 → **예비창업(아이디어 단계 허용) 사업에 적합.** 장문 일관성은 챕터 분할 생성으로 확보.
+- **사회적 임팩트:** 회상치료(reminiscence therapy)는 고립감 완화·심리적 웰빙 개선 효과([ageinplacetech](https://www.ageinplacetech.com/pressrelease/storii-creates-persons-life-memoir-over-phone)) → 정부지원 평가 가점 근거.
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+## ③ 성장전략 (Scale-up)
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+### 시장규모 (TAM/SAM/SOM)
+| 구분 | 정의 | 규모 | 출처(연도) |
+|---|---|---|---|
+| **TAM** | 한국 65세 이상 인구(또는 그 자녀 가구) | **1,051만 명** (2025) | [통계청 2025](https://kostat.go.kr/board.es?mid=a10301010000&bid=10820&act=view&list_no=438832) |
+| 참조 | 한국 고령친화산업 | 약 **80조 원**(2021) → 120조+ 전망 | [KHIDI 인용](https://www.youthdaily.co.kr/news/article.html?no=144991) |
+| 참조(글로벌) | 디지털 레거시 / 온디바이스 AI | $260억(2025, CAGR 13%) / $130억(2025)→$928억(2033, CAGR 28%) | [Custom Market Insights](https://www.globenewswire.com/news-release/2025/06/04/3093344/0/en/Latest-Global-Digital-Legacy-Market-Size-Share-Worth-USD-77-959-8-Million-by-2034-at-a-12-97-CAGR-Custom-Market-Insights-Analysis-Outlook-Leaders-Report-Trends-Forecast-Segmentatio.html), [Coherent](https://www.coherentmarketinsights.com/industry-reports/on-device-ai-market) |
+| **SAM** | 스마트폰 보유 고령자(또는 그 자녀) | 1,051만 × 91% ≈ **957만 명** | [NIA 2024](https://www.iitp.kr/kr/1/knowledge/statisticsView.it?masterCode=publication&searClassCode=K_STAT_01&identifier=02-008-250328-000002) |
+| **SOM** | 초기 3년 침투 | SAM의 0.1~1%(추정) + B2B(요양시설·지자체 AI케어센터) 레버 | — |
+
+### 경쟁사 비교 (전부 클라우드 → 온디바이스 공백)
+| 서비스 | 포지셔닝 | 강점 | 약점(본 앱 대비) | 가격 |
+|---|---|---|---|---|
+| StoryWorth | 이메일 주간질문→양장본 | 단순·인지도 | **클라우드**, 텍스트 위주(타이핑 부담) | $99/년 [출처](https://www.remento.co/journal/storyworth) |
+| Remento | 음성/영상→AI전사→책 | 현대적 UI, 음성 | **클라우드 AI**, 영어권 | $99/년 [출처](https://www.remento.co/) |
+| Storii | 전화통화 회고 녹음 | 인터넷 불필요 접근성 | **클라우드**, 사진 결합 약함 | $99~149/년 |
+| 엄마의 인터뷰(국내) | AI 자서전 인터뷰 서비스 | 한국어 | 고가·사람 개입, 클라우드 | ~100만 원(추정) |
+| 리본북(국내) | 셀프 온라인 자서전 | 한국어·저렴 | AI/음성·온디바이스 약함 | 웹 |
+
+→ **"완전 온디바이스 + 음성 + 사진 + 한국어"를 모두 충족하는 직접 경쟁자는 조사 범위 내 없음** (명확한 white space).
+
+### 수익모델·일정
+- **BM:** 앱 인앱구매 + **실물 인쇄책 제작 연계(객단가↑)** + 가족 공유/추모 프리미엄 + B2B(요양시설·지자체)
+- **일정:** 음성·사진 수집 UX → 온디바이스 책 생성 품질화 → 인쇄 연계 → 다국어
+- **정부지원 연계:** 고령친화산업 육성(복지부·보건산업진흥원, 고령친화산업진흥법 2026 시행), 사회문제해결형 창업, AI 온디바이스
+
+## ④ 팀구성 (Team)
+- **대표 [본인]:** 온디바이스 LLM·앱 개발 역량, 다수 서비스 실증 이력
+- **보강 계획:** 시니어 UX 자문, (인쇄 연계) 출판 파트너
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+---
+
+## 부록 — 공통 전략 메모
+- **기술 정체성 한 줄(상단 배치 권장):** "LLM으로 비정형 데이터(영상·가사·구술)를 구조화하는 역량" → 3개 앱은 그 역량의 도메인별 응용. 심사위원에게 검증된 기술 한 줄로 각인.
+- **수치 인용 주의:** ① 글로벌 시장규모는 기관별 2~3배 편차 → 보수치/범위로 ② 한국 고령친화산업 80조는 2021 조사(시점 명시) ③ 경쟁사 이용자수는 "공개 기준" 명시 ④ TAM/SAM/SOM 침투율·ARPU·전환율은 추정 가정 → 벤치마크 각주.
+- **제출 전 재확인 권장 수치:** 외식산업 153조(전망치), 온라인식품 거래액(통계청 원자료), KOSTAT 고령자통계 원문.