서울 스타트업 네비게이터 상세기획서

1. 제안배경 및 출품작 소개(구체성)

제안배경

창업을 꿈꾸는 많은 예비 창업자들이 직면하는 가장 큰 어려움은 정확한 상권 정보와 적절한 창업 지원 정책에 대한 접근성 부족입니다. 특히 서울과 같은 대도시에서는 지역별 상권 특성이 크게 다르고, 다양한 정부 및 지자체 지원 정책이 분산되어 있어 예비 창업자들이 정보를 종합적으로 파악하기 어렵습니다.

실제로 중소벤처기업부의 통계에 따르면, 창업 후 5년 내 폐업률이 66.2%에 달하며, 이 중 상당수가 상권 분석 부족과 지원 정책 활용 실패에서 기인합니다. 예비 창업자들이 손쉽게 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있도록 돕는 직관적인 도구가 필요한 상황입니다.

출품작 소개

‘서울 스타트업 네비게이터’는 예비 창업자들에게 데이터 기반의 상권 분석과 맞춤형 창업 정책 정보를 제공하는 웹 서비스입니다. 서울시 공공데이터를 활용하여 지역별 유동인구, 매출, 임대료, 폐업률 등을 시각적으로 표현하고, AI 기반 챗봇을 통해 창업 관련 정책 및 지원 정보를 쉽게 얻을 수 있습니다.

본 서비스는 두 가지 핵심 기능을 제공합니다:

1. 데이터 시각화 맵: 서울시 지도 위에 상권 데이터를 히트맵 형태로 시각화하여 직관적인 비교가 가능
2. 창업 정책 AI 어드바이저: LLM 기반 대화형 인터페이스를 통해 창업 정책 및 지원 정보를 개인화된 방식으로 제공

이 서울 스타트업 네비게이터는 예비 창업자들에게 데이터 기반의 의사결정 도구를 제공함으로써, 창업의 성공 확률을 높이고 지역 경제 활성화에 기여하는 것을 목표로 합니다. 공공데이터의 가치를 극대화하고 AI 기술을 접목하여 사용자 친화적인 서비스를 구축함으로써, 창업 생태계의 정보 비대칭성 문제를 해소하고자 합니다.

2. 출품작 핵심내용(공공데이터 활용 적정성, 구체성, 실현가능성, 기술성 등)

공공데이터 활용 내역

본 서비스는 다음과 같은 서울시 및 국가 공공데이터를 활용합니다:

1. 서울시 상권영역 정보
   • 출처: 서울 열린데이터광장 (https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15560/S/1/datasetView.do)
   • 활용: 지도 상의 상권 경계 표시 및 지역 구분
2. 서울시 상권별 추정매출 정보
   • 출처: 서울 열린데이터광장 (https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15572/S/1/datasetView.do)
   • 활용: 지역별 매출 데이터 시각화 및 분석
3. 서울시 생활인구 정보
   • 출처: 서울 열린데이터광장 (https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15379/S/1/datasetView.do)
   • 활용: 유동인구 데이터 시각화 및 분석
4. 상업용부동산 임대동향조사
   • 출처: 한국부동산원 (https://www.reb.or.kr/r-one/portal/stat/easyStatPage/T248223134698125.do)
   • 활용: 지역별 임대료 데이터 시각화 및 분석
5. 서울시 자치구 폐업률 데이터
   • 출처: 서울 열린데이터광장 (https://data.seoul.go.kr/dataList/DT201015011/S/2/datasetView.do)
   • 활용: 지역별 폐업률 데이터 시각화 및 분석
6. 창업 지원 정책 정보
   • 출처: 서울창업허브, 중소벤처24, 서울신용보증재단 등
   • 활용: 창업 정책 AI 어드바이저의 지식 베이스

구체적 기능 구현

1. 데이터 시각화 맵

• 맵 기반 시각화: Mapbox GL JS를 활용한 서울시 지도 상에 데이터 시각화
• 레이어 전환 기능: 유동인구, 매출, 임대료, 폐업률의 4가지 핵심 지표를 버튼 클릭으로 전환 가능
• 히트맵 색상 구분: 데이터 값에 따른 직관적인 색상 구분으로 시각적 인지 강화
• 지역 선택 및 상세 정보: 지역 클릭 시 해당 지역의 상세 데이터 표시

2. 창업 정책 AI 어드바이저

• 대화형 인터페이스: 자연어로 질문하고 답변을 받는 직관적인 대화 환경
• 정책 데이터베이스: 서울시 및 중앙정부의 창업 지원 정책 정보 DB 구축
• 맞춤형 추천: 사용자의 업종, 지역, 창업 단계 등을 고려한 맞춤형 정책 추천
• 추가 정보 제공: 관련 기관 웹사이트 링크 및 연락처 제공

실현가능성 및 기술성

기술 스택

• 프론트엔드: React.js, Mapbox GL JS
• AI 모델: OpenAI GPT 모델 (정책 추천 챗봇용)
• 데이터 처리: Python (pandas, GeoPandas 활용)

3. 기존 서비스와 차별점(독창성)

기존 서비스 분석

1. 서울시 상권분석서비스
   • 창업 정책 정보와의 연계성 부재
2. 창업넷, K-스타트업 등 정책 정보 포털
   • 방대하고 파편화되어있는 정보 제공으로 검색 및 필터링이 어려움
   • 상권 데이터와의 통합적 분석 부재
3. 상업용 상권분석 솔루션
   • 높은 구독료로 예비 창업자 접근성 제한
   • 데이터 갱신 주기가 길어 최신 정보 반영 미흡

차별점 및 독창성

1. 통합적 데이터 시각화
   • 다양한 상권 지표(유동인구, 매출, 임대료, 폐업률)를 단일 인터페이스에서 직관적으로 비교 가능
   • 레이어 전환 방식으로 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 UX 설계
2. AI 기반 정책 추천
   • LLM을 활용한 자연어 기반 대화형 인터페이스로 진입장벽 최소화
   • 사용자 특성(업종, 지역, 창업 단계)에 맞춘 개인화된 정책 추천
3. 데이터 기반 의사결정 지원
   • 상권 데이터와 정책 정보의 통합적 제공으로 종합적 의사결정 지원
   • 초기 창업자도 쉽게 이해할 수 있는 직관적인 데이터 표현
4. 접근성 및 개방성
   • 무료 웹 서비스로 모든 예비 창업자의 접근성 확보
   • 공공데이터 활용을 통한 지속적인 정보 갱신 및 투명성 확보

4. 개발과정 및 방법

개발 프로세스

1. 기획 및 요구사항 분석 단계

   • 활용 가능한 공공데이터 탐색 및 선정
   • MVP(Minimum Viable Product) 범위 설정

2. 데이터 수집 및 전처리 단계

   • 서울시 열린데이터광장, 한국부동산원 등에서 데이터 수집 - Python pandas를 활용한 데이터 정제 및 통합
   • GeoJSON 형식으로 변환 및 최적화

3. 맵 시각화 구현 단계

   • Mapbox GL JS 기반 지도 인터페이스 구현 - 히트맵 레이어 및 전환 기능 구현
   • 지역 선택 및 상세 정보 표시 기능 구현

4. UI/UX 개선 단계

   • 인트로 시퀀스 구현으로 서비스 목적 전달 강화 - 챗봇 UI 디자인 및 상호작용 개선
   • 전체적인 레이아웃 및 공간 활용 최적화

5. 정책 추천 챗봇 구현 단계

   • 창업 정책 데이터베이스 구축 - OpenAI API 연동 및 프롬프트 엔지니어링
   • 추천 질문 스크립트 구현

6. 테스트 및 배포 단계

   • 사용자 테스트 및 피드백 수렴
   • 성능 최적화 및 버그 수정
   • 서비스 배포 및 모니터링

5. IA(Information Architecture)

서비스 구조도

데이터 흐름도

화면 구성 및 사용자 경로

1. 초기 진입
   • 인트로 시퀀스 표시 → 서비스 목적 및 브랜딩 전달
   • 자연스럽게 메인 화면으로 전환
2. 메인 화면
   • 상단 헤더: 서비스명 및 간략 설명
   • 중앙 지도: 기본 레이어(유동인구) 표시
   • 우측 레이어 전환 버튼: 데이터 시각화 타입 선택
   • 우측 하단 챗봇 버튼: 정책 어드바이저 접근
3. 데이터 시각화 상호작용
   • 레이어 버튼 클릭 → 해당 데이터 히트맵 표시
   • 지역 클릭 → 상세 정보 팝업 표시
   • 확대/축소/이동 → 지도 탐색
4. 정책 어드바이저 사용
   • 챗봇 버튼 클릭 → 대화창 표시
   • 추천 질문 선택 또는 직접 질문 입력
   • 답변 확인 및 추가 질의 진행

6. 출품작의 창업(사업화, 시장성), 매출 발생 및 투자가능성(발전가능성)

시장 분석

타겟 사용자

• 주요 타겟: 서울 지역 예비 창업자
• 부가 타겟: 상권 분석가, 창업 컨설턴트, 부동산 중개업자

시장 규모

• 서울 지역 연간 신규 창업자 수: 약 8만명이상
• 창업 지원 및 컨설팅 시장: 약 3,000억원 규모

사업화 전략

수익 모델

1. 프리미엄 서비스 구독
   • 기본 기능: 무료 (데이터 시각화, 기본 정책 정보)
   • 프리미엄 기능: 월 9,900원 (상세 상권 분석, 고급 정책 추천, 보고서 생성)
2. 기관 파트너십
   • 지자체 및 창업지원기관 대상 맞춤형 대시보드 제공
   • 연간 라이센스 방식: 기관당 500-1,000만원

투자 가능성 및 확장 계획

초기 투자 유치 계획

• 서비스 출시 후 6개월 내 시드 투자 유치 목표
• 창업지원 프로그램 및 엑셀러레이터 지원 활용

확장 및 발전 가능성

1. 지역 확장
   • 서울 → 전국 주요 도시로 서비스 영역 확대
   • 지역별 특성을 반영한 맞춤형 데이터 제공
2. 기능 확장
   • 예측 분석 모델 도입: 상권 트렌드 및 성공 확률 예측
   • 창업 전 과정 지원: 사업계획서 작성, 자금 조달, 마케팅 전략 등
3. 데이터 고도화
   • 실시간 데이터 연동: POS 데이터, 소비자 행동 데이터 등
   • AI 기반 업종 추천: 지역 특성 및 트렌드 분석 기반
4. 플랫폼 확장
   • 창업자-투자자 매칭 서비스
   • 창업 교육 및 멘토링 플랫폼
   • 상권 내 매물 정보 연계

ROI 및 성장 전망

예상 사용자 수

• 출시 1년 차: 월간 활성 사용자 2,000명
• 출시 3년 차: 월간 활성 사용자 10,000명

매출 예상

• 출시 1년 차: 연매출 3천만원
• 출시 3년 차: 연매출 1억원

수익성 전망

• 손익분기점: 출시 후 18개월 내 달성 예상

• 영업이익률: 3년 차 기준 25% 목표

  

  
  

7. 개발 툴 및 참고문헌

개발 환경 및 툴

프론트엔드

• 언어/프레임워크: JavaScript, React.js
• 지도 시각화: Mapbox GL JS
• 데이터 시각화: D3.js, Chart.js
• UI 구성: Tailwind CSS, Ant Design

AI/ML

• LLM: OpenAI GPT-3.5 Turbo
• 데이터 분석: Python, pandas, NumPy
• 지리 데이터 처리: GeoPandas, QGIS

개발 도구

• 버전 관리: Git, GitHub
• 배포: Vercel

참고문헌 및 데이터 출처

기술 문서

1. Mapbox GL JS Documentation (2024). https://docs.mapbox.com/mapbox-gl-js/
2. OpenAI API Documentation (2024). https://platform.openai.com/docs/

데이터 출처

1. 서울 열린데이터광장 (2024). 서울시 상권영역 정보. https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15560/S/1/datasetView.do
2. 서울 열린데이터광장 (2024). 서울시 상권별 추정매출 정보. https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15572/S/1/datasetView.do
3. 서울 열린데이터광장 (2024). 서울시 생활인구 정보. https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15379/S/1/datasetView.do
4. 한국부동산원 (2024). 상업용부동산 임대동향조사. https://www.reb.or.kr/r-one/portal/stat/easyStatPage/T248223134698125.do
5. 서울 열린데이터광장 (2022). 서울시 자치구 폐업률 데이터. https://data.seoul.go.kr/dataList/DT201015011/S/2/datasetView.do