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joungmin b259cec11b [Documenter] #791 모두의 창업 2차 지원서 작업방 신설 (v1~v4)

- docs/ir/modu-startup-2026-09/: questions.md(문항 원문), v1(1차 원고 보존),
  v2(Codex 작성분 이관), v3(실측 반영), v4(Q8 완성), README(진척·검증 기록)
- 실측 지표 확보: 채널 6 / 영상 909 / 식당 500(좌표 100%) / 해외 60여 / 미검증 1,071
- v3에서 "3개월 5,000곳"(현재의 10배) → 1,500곳 + 미검증 정리로 로드맵 현실화
- v2 참조 링크 3개가 리포에 부재함을 확인하고 제거

Refs #791

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-09-15 16:40:11 +09:00

11 KiB

Raw Blame History

모두의 창업 2차 지원서 — v1 (초안 스냅샷)

작성일: 2026-09-15
상태: 보유 원고를 문항에 매핑한 최초 스냅샷. 문장 다듬기·수치 검증은 v2에서.
원칙: Q1/Q2는 이미 폼에 입력된 원문 그대로 보존(오타 포함). 손대지 않는다.

Q1. 나의 아이디어를 한 줄로 소개해주세요. (필수 / 100자)

내가 신뢰하는 유튜버/유명인의 맛집을, AI가 영상/글에서 자동으로 정리해 한 지도에 모아주는 디스커버리 플랫폼

[현황] 폼 입력 완료 (63자). 원문 유지.

Q2. 아이디어를 떠올린 배경 이야기를 들려주세요. (필수 / 2,000자)

평소 유튜브로 맛집 영상을 자주 보는 한 사람으로서, 한 가지 반복되는 답답함이 있었습니다. "성시경 채널에서 본 그 가게, 어디였더라?" 영상을 다시 뒤져 자막에서 가게 이름을 받아 적고, 지도에 옮겨야 합니다. 좋아하는 채널 5개만 구독해도 한 달치 영상이 수십 개. 그중 정작 가고 싶은 가게를 다시 꺼내는 일은 사실 불편하고 번거로웠습니다.

기존 맛집 서비스를 써봐도 갈증은 풀리지 않았습니다. 익명 다수의 별점에 의존하는 서비스는 가짜 리뷰 논란이 끊이지 않고, 광고성 콘텐츠가 상위에 노출됩니다. 정작 제가 신뢰하는 사람, 음식을 진심으로 다루는 유튜버의 추천은 그 어디에도 정리되어 있지 않았습니다. 이 문제는 해외여행 때 더 극심해졌습니다. 일본 여행을 준비하며 성시경의 일본 맛집 시리즈를 다 보고 갔지만, 정작 도쿄 거리에서 그 가게를 찾는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 영상 속 정보가 활용에는 그 식당을 언급하는 장면을 다시 돌려본다던가 하는 불편함이 있어 쉽지 않았습니다. 그래서 이런생각을 했습니다. "신뢰하는 사람의 선택을 한 지도에 모아주는 서비스." 그러나 손으로 정리하는 건 불가능합니다. 영상 한 편에서 식당 정보를 추출하는 데 사람이 30분씩 걸리는데, 한 채널만 해도 영상이 수백 개입니다.

LLM(거대언어모델)의 발전이 이 문제를 해결해 주었습니다. 영상 자막을 LLM에 넣으면 식당 정보를 구조화해 추출할 수 있고, 추출한 주소를 지오코딩해 지도에 꽂으면 됩니다. 더 이상 사람이 손으로 정리할 필요가 없습니다. 이 깨달음이 Tasteby의 출발점입니다. 기술이 가능하게 만든 "신뢰 기반 큐레이션" 알고리즘이 아닌 사람의 신뢰를, 기계가 자동으로 정리해 모두에게 열어주는 플랫폼입니다.

[현황] 폼 입력 완료 (854자). 원문 유지. [v2 검토 예정] 마지막 문단 두 문장(“영상 속 정보가 활용에는…”, “기술이 가능하게 만든 …열어주는 플랫폼입니다.”)이 비문. 2,000자 중 854자만 사용 — 여유 1,100자.

Q3-1. 기존 제품 및 서비스 대비 차별점과 어떤 문제를 해결할 수 있나요? (필수 / 2,000자)

1차 타겟: 외식·맛집에 진심인 한국인 20~40대 약 1,500만 명. 유튜브 맛집 콘텐츠를 일상적으로 소비하지만, 영상 속 정보가 분산되어 있어 정작 가고 싶을 때 활용하지 못합니다. "그 곱창집이 어디였지?", "이 셰프가 추천한 동네 중식당이 어디였더라?" 매번 영상을 거꾸로 돌려 찾아야 합니다.

2차 타겟: 해외여행을 자주 가는 한국인 연 700만 명 이상의 일본 여행객을 비롯해, 좋아하는 한국 유튜버의 해외 콘텐츠를 신뢰하는 사람들. 익명의 외국 리뷰 사이트보다 자신이 신뢰하는 한국 유튜버의 추천을 따르고 싶지만, 현지에서 그 정보를 활용할 도구가 없습니다.

3차 타겟: 콘텐츠를 만드는 유튜버 음식 콘텐츠 크리에이터는 자신이 다녀온 가게가 영상 한 편으로 소비되고 끝납니다. 새로운 시청자가 그 가게를 나중에 검색해도 영상에 도달하지 않습니다. 자신의 큐레이션이 자산화되지 않는 구조입니다.

기존 서비스가 풀지 못한 이유

망고플레이트·다이닝코드: 익명 리뷰 의존 → 신뢰 붕괴
캐치테이블: 예약 중심 → 발견 기능 약함
구글 지도: 별점 평균만 표시 → "누가" 추천했는지 알 수 없음
유튜브 직접 검색: 정작 위치·주소 정보가 영상 속에 묻혀있음

Tasteby가 해결하는 본질 사용자에게는 "신뢰하는 사람의 선택"이 한 지도에 정리되어 보입니다. 가게를 클릭하면 그 유튜버가 영상에서 어떤 평가를 했는지 즉시 확인하고, 원본 영상으로 회귀할 수 있습니다.

결정적 차별화는 "분야별 전문 큐레이터" 포지셔닝입니다. 성시경은 노포·국밥 전문, 더틀리는 호텔·파인다이닝, 떡볶퀸은 분식 전문, 버거코치는 햄버거 전문 같이 각 채널을 분야별 권위자로 포지셔닝합니다. 사용자는 "오늘은 떡볶이가 먹고 싶다 → 떡볶퀸이 검증한 가게"라는 직관적 경로를 가지고, 유튜버는 자신의 전문성을 명확한 정체성으로 자산화합니다. 잡지 에디터 모델을 디지털·자동화로 옮긴 구조이고, 이것은 국내 이용자와 해외 여행자 모두에게 동일하게 적용됩니다.

핵심 기술: LLM 자동 추출 + 벡터 시맨틱 검색 YouTube 자막·메타데이터 수집 → OCI GenAI(LLM)가 식당명·주소·메뉴·유튜버 평가를 구조화 추출 → Cohere Embed v4로 벡터 임베딩 후 Oracle 23ai Vector DB 저장 → 키워드가 아닌 의미 기반 유사도 검색으로 큐레이션. "혼술하기 좋은 분위기", "성시경 스타일의 노포" 같은 의미 단위 질의가 가능합니다.

[현황] 폼 미입력. 보유 원고를 배치한 상태. [v2 검토 예정] 분량 초과 여부 확인 → 아래 글자수 표 참조. 타겟 3종을 앞세우는 현재 구성은 "차별점" 질문에 대한 답이 뒤에 나오므로, 차별점을 먼저 → 타겟은 압축하는 재배치 검토.

Q3-2. 어떻게 수익을 창출할 계획인가요? (선택 / 2,000자)

수익 모델 (3단계 점진 확장)

단기: 유튜버 큐레이터 파트너십(채널 페이지 + 수익 분배), 식당 B2B 제휴(검증된 노출/예약)
장기: 글로벌 확장(일본→동남아), 외식 트렌드 데이터 인사이트 B2B

[현황] 폼 미입력. 원고 부족 — 현재 2줄. 2,000자 대비 태부족. [v2 필수 보강] ① 3단계인데 단기/장기 2개만 기술됨(중기 누락). ② 단가·과금 방식·예상 매출 규모 없음. ③ "12개월에 첫 매출 발생" 로드맵과 연결 필요.

Q4-1. 아이디어를 어떻게 사업화 하실 계획이신가요? (필수 / 2,000자)

현재 단계: MVP 운영 중

도메인: www.tasteby.net (안정 가동 중)
기술 스택: Spring Boot 3.3 + Java 21, Next.js 16, Oracle 23ai 벡터 DB, Redis, Kubernetes(OKE) — 프로덕션 인프라 구축 완료
구현 기능: LLM 식당 정보 추출, YouTube 자막 처리, 지오코딩, 클러스터링 지도, 회원·찜·리뷰·메모, 모바일 최적화, 자체 디자인 시스템(Saffron)
풀스택 1인 개발자가 설계·구현·배포 전 과정을 완료한 검증된 실행력 보유

12개월 단계별 로드맵

3개월: 식당 DB 5,000+, 등록 유튜브 채널 10+
6개월: 일본 식당 베타 출시, 유튜버 큐레이터 파트너십 3건 체결
12개월: MAU 5만, B2B 식당 제휴 20건, 첫 매출 발생

Tasteby의 경쟁우위는 "모든 가게의 평균"이 아닌 **"분야별 권위자의 검증된 모음"**입니다. 채널의 전체 영상을 LLM이 분석해 전문성을 자동 태깅/큐레이션합니다.

[현황] 폼 미입력. 보유 원고를 배치한 상태. [v2 검토 예정] ① "MAU 5만"에 도달하는 획득 경로(마케팅) 가 비어 있음 — 심사에서 가장 먼저 찔릴 지점. ② 유튜버 파트너십 3건의 접근 방법(저작권/초상 이슈 포함) 필요. ③ 현재 실측 지표(식당 수/채널 수/가입자) 기재 시 설득력 급상승.

Q4-2. 책임멘토를 통해 어떤 도움을 받고 싶은가요? (선택 / 2,000자)

본 사업 자금·멘토링 활용 계획

인플루언서 파트너십 확보 — 계약·법무 비용, 채널별 큐레이션 페이지 개발
LLM 처리 인프라 확장 — 영상 처리량 10배 확대
글로벌 확장 — 다국어·다지역 처리 모듈 개발 (일본 우선)

[현황] 폼 미입력. 현재 원고는 자금 사용 계획이지 "멘토에게 받고 싶은 도움"이 아님. [v2 필수 재작성] 멘토 질문에 맞게 전환: 크리에이터 IP 계약 실무, 콘텐츠 인용 저작권 자문, B2B 식당 영업 채널, 초기 트래픽 획득 전략 등 1인 개발자가 못 메우는 영역 중심으로. 자금 사용 계획은 Q4-1로 이동 검토.

Q5. 아이디어 소개 영상 (선택 / 유튜브 링크)

[미정] 제작 여부 결정 필요. 기존 docs/ir/bunkershot-2026-06-29/04-시연-시나리오.md 를 대본 베이스로 재활용 가능.

Q6. 사업 분야 (필수 / 드롭다운)

[미정] 선택지 목록 확인 필요. 후보: 플랫폼/O2O, AI·데이터, 관광·여행, 푸드테크.

Q7. 현재 창업 여부 (필수 / 택1)

[미정] 예비창업자 / 기창업자 — 본인 확인 필요.

Q8. 2차 지원서에서는 1차 지원서보다 어떤 점이 더 개선되었나요? (선택 / 재도전 가점)

[미작성] 1차 지원서 원문이 리포에 없음. 원문 확보 후 작성. 작성 축(안): ① 1차 이후 실제 개발 진척(프로덕션 배포, 기능 추가), ② 포지셔닝 구체화("분야별 전문 큐레이터" 개념), ③ 수익모델 단계화, ④ 1차 심사 피드백 반영 내용.

Q9. 아이디어를 사업화 시킬 수 있는 본인의 역량 (선택 / 2,000자)

[미작성] 소재: 풀스택 1인 개발자로 설계→구현→운영 배포 전 과정 완수. Spring Boot/Next.js/Oracle 23ai 벡터 DB/Kubernetes(OKE) 프로덕션 운영. LLM 파이프라인 직접 구축. 8단계 AI 페르소나 개발 파이프라인 등 혼자서도 팀 수준 산출물을 내는 운영 체계 보유. [확인 필요] 경력·이력(직장/프로젝트), 수상·자격 등 서술 가능한 배경.

Q10. 팀원 수 (선택)

팀원 없음

Q11. 내 아이디어를 사람들에게 자랑해보세요. (선택 / 홈페이지 공개)

[미작성] 공개 노출 + 좋아요 대상. Q1의 한 줄 + 실제 서비스 링크(www.tasteby.net) + 스크린샷 조합으로 짧고 감각적으로. 심사문서 톤이 아니라 일반 독자 대상 톤.

Q12. 서약서 동의 (필수)

제출 직전 체크: 참여 서약서 / 본인 아이디어 확인 서약서 / 비밀유지 서약서.

사진 배분 계획 (전체 합산 10장 제한)

문항	장수(안)	내용
Q2	1	"영상 → 지도" 문제 상황 대비 이미지
Q3-1	3	지도 화면, 식당 상세(유튜버 평가), 채널별 큐레이션
Q4-1	2	아키텍처 다이어그램, 로드맵
Q11	2	대표 스크린샷(모바일/데스크톱)
예비	2

[확인 필요] 스크린샷은 screenshots/ 디렉토리 기존 자산 활용 가능 여부 점검.

11 KiB Raw Blame History