「2026년 재도전성공패키지(추경)」
(예비)재창업기업 사업계획서 목차

□ 과제 개요

아이템 개요

□ 폐업 이력

1. 문제인식 (Problem)

1-1. 폐업 원인 분석 및 개선 방안

과거 창업 아이템은 위치 기반 이벤트 정보 플랫폼이었다. 사업자 등록 이후 MVP 개발을 완료하지 못하고 폐업하였다. 핵심 원인은 공동창업 구조와 실행관리 미흡, 고객검증 부재, 수익모델 후행 설계였다.

당시에는 개발 공동대표에게 제품 구현을 상당 부분 의존했으나, 제품 범위·역할분담·일정·의사결정 기준을 충분히 명확히 하지 못해 개발 과정에서 마찰이 발생했다. 또한 이벤트 플랫폼은 업체와 사용자를 동시에 확보해야 하는 양면시장 구조였음에도, 실제 지불고객과 마케팅 채널, 초기 공급 확보 방안을 개발 전에 검증하지 못했다. 결과적으로 제품 출시 전 사업화 실행력이 약화되었고, 본격적인 시장검증과 매출 발생 단계로 진입하지 못했다.

재도전 개선 원칙

1-2. 재창업 아이템 목표시장(고객) 현황 및 필요성

본 사업의 고객은 일반 투자자가 아니라, 데이터와 규칙으로 투자전략을 설계하고 이를 검증·판매·운용하는 고급 사용자다. 이들은 “수익률이 높다”는 말보다 먼저 “그 수익률이 검증 가능한가”를 확인해야 한다.

AI와 LLM 확산으로 누구나 전략 아이디어와 코드를 빠르게 만들 수 있게 되면서 전략 생산 속도는 더 빨라지고 있다. 하지만 전략이 많아질수록 “그 전략이 진짜 믿을 만한가”라는 검증 문제와 “검증 과정을 어떻게 반복 관리할 것인가”라는 운영 문제가 동시에 커진다. 백테스트 결과는 미래 데이터 참조, 과거 신호 변경, 특정 기간 과최적화, 거래비용 누락 등으로 과대평가되기 쉽고, 여러 전략을 수정·비교하는 과정은 파일·노트·코드·차트·리포트로 흩어지기 쉽다.

비전문가용 문제 설명

쉽게 말해, PQ Research는 “전략 성적표가 조작·착시·과최적화가 아닌지 검사하는 자동 감사관”에서 시작해, 반복되는 전략 검증 업무를 Ops Studio에서 관리하는 자동화 도구로 확장된다.

인접시장 지불행동 근거

이미 대규모 사용자가 전략 제작·백테스트·리서치 도구에 시간을 쓰고 비용을 지불하고 있다. PQ는 이 시장을 대체하는 것이 아니라, 그 위에 “독립 검증 + 반복 이력 관리” 레이어로 진입한다.

자료: TradingView 공식 Pine Script 문서·커뮤니티/보도자료, QuantConnect 공식 사이트·문서 기준 공개 수치.

국내외 시장 현황 및 초기 접근 범위

알고리즘 트레이딩과 퀀트 리서치 시장은 이미 큰 시장으로 형성되어 있고, AI 확산으로 전략 생산 속도는 더 빨라지고 있다. 문제는 전략이 많아질수록 검증·재현·이력관리 수요도 함께 커진다는 점이다.

경쟁 환경과 차별점

1차 목표고객 및 진입 논리

2. 실현가능성 (Solution)

2-1. 재창업 아이템 준비 현황

PQ Research는 단순 아이디어 단계가 아니다. 대표자는 ML/엔지니어링 및 퀀트 실전 운용 경험을 바탕으로 백테스트 엔진, 검증 로직, LLM 워크플로우, 데이터 파이프라인, 프론트엔드 구조를 직접 설계·구현해왔다.

제품 계층 구조 및 현재 상태

감사 리포트 파이프라인

2-2. 재창업 아이템의 실현 및 구체화 방안

본 사업의 1차 개발 목표는 전체 퀀트 플랫폼 완성이 아니라, 고객이 즉시 구매 여부를 판단할 수 있는 Audit Report MVP 완성이다. 다만 Audit은 최종 제품이 아니라 Ops Studio/Workspace로 가기 위한 진입점이다. 협약기간에는 실제 전략 데이터를 기반으로 검증 리포트를 생성하고, 반복 제출 고객을 식별해 Ops Studio/Workspace Alpha에서 전략·실험·리포트 이력을 관리하도록 전환한다.

핵심 기술 차별성: 실행 레벨 검증

경쟁력 비교

협약 종료 시 남겨야 할 핵심 결과

협약 종료 시점에는 “아이디어가 좋다”가 아니라, 실제 고객에게 보여주고 유료 전환을 시험할 수 있는 시제품이 남아야 한다. 따라서 목표는 엔진, 리포트, Workspace, 가격·랜딩, 고객검증을 한 흐름으로 완성하는 것이다.

3. 성장전략 (Scale-up)

3-1. 재창업 아이템 비즈니스 모델

수익모델은 과거 실패의 반대로, 제품 완성 후 수익화를 고민하는 방식이 아니라 초기 MVP 단계부터 단건 과금으로 지불의사를 검증하도록 설계한다. 그러나 최종 수익 구조는 단건 리포트 판매에 머물지 않는다. Audit으로 고객의 첫 결제를 만들고, 반복 검증 수요가 확인된 고객을 Workspace Pro/Team 구독으로 전환해 자동화 SaaS 매출을 만든다.

Unit Economics 및 매출 구조

3-2. 재창업 아이템 사업화 추진 전략

초기 진입은 범용 대중 시장이 아니라, 전략 검증 결과를 외부에 설명하거나 판매해야 하는 고급 사용자로 좁힌다. 이는 과거 이벤트 플랫폼에서 양면시장을 동시에 구축하려다 실행력이 분산된 실패를 보완하는 전략이다.

3-3. 사업 추진 일정 및 자금 운용 계획

3-3-1. 협약기간 목표 및 추진 일정

기존 사업계획서의 추진 일정 구조를 유지하되, 재도전성공패키지에 맞춰 Audit에서 Workspace Alpha까지 이어지는 산출물을 명확히 정리했다. 협약기간 목표는 과도한 매출액이 아니라 “유료 전환 가능한 시제품” 완성이다.

3-3-2. 사업비 구성

※ 총사업비 100,000,000원 기준 예시. 정부지원 75,000,000원(75%), 자기부담 현금 5,000,000원(5%), 자기부담 현물 20,000,000원(20%)으로 구성한다. 백엔드/인프라 인력은 월 500만원, 고객개발/GTM 운영 인력은 월 300만원으로 산정하고, 플랫폼 LLM 기능의 자체 모델화·로컬 추론 검증용 워크스테이션 예산은 약 800만원 수준으로 제한하고, 클라우드 인프라·LLM/API 사용료는 재료비에 별도 반영해 과잉 장비 인상은 줄이되 운영 인프라 필요성은 명확히 한다. 대표자 인건비는 현금 지급이 아니라 과제참여율에 따른 현물 부담으로 반영한다.

4. 기업 구성 (Team)

4-1. 조직 구성 및 보유 역량

대표자는 컴퓨터공학 기반의 머신러닝·데이터 엔지니어링 경험과 15년 이상의 소프트웨어 개발 경험을 보유하고 있다. 또한 2022년 이후 퀀트 리서치 및 실전 운용을 수행하며 백테스트-실거래 괴리, 전략 검증의 어려움, 워크플로우 파편화를 직접 경험하였다. 대표자 역량은 ① ML/딥러닝 엔지니어링, ② 퀀트 실전 운용, ③ 고성능 시스템 아키텍처, ④ 풀스택 SaaS 제품 개발의 네 축으로 구성된다.

4-2. 조직 구성 계획