OppNode (옵노드)
Opportunity (기업에게 경제적 가치가 발생할 가능성이 있는 사업기회) + Node (데이터 관계망의 핵심 연결점)
Core Mission Definition
“기업이 놓치고 있는 사업기회를 먼저 발견하고, 가장 가치 있는 행동으로 연결한다.”
Connect Companies to Opportunities. Turn Signals into Actions.
OppNode는 한국 중소기업의 프로필을 기반으로 정부지원사업, 공공조달 발주계획, 사전규격, 입찰공고 등 흩어진 정보를 수집·구조화하고, 각 기업이 실제로 검토해야 할 기회를 선별해 행동 가능한 정보로 변환하는 Opportunity Intelligence 시스템입니다.
현재 프로젝트 상태 (CURRENT STATUS)
현재 완료된 것 (COMPLETED)
- ✓ 프로젝트의 큰 방향 및 문제의식 정립
- ✓ 핵심 질문 도출 ("놓치면 안 되는 돈이 되는 기회")
- ✓ 서비스 명칭 확정 (OppNode: Opportunity + Node)
- ✓ 장기 데이터 전략 설계 (Company → Action → Outcome)
- ✓ 12주 사업 검증 및 실험 구조 설계
- ✓ AI와 인간의 명확한 역할 정의 (Structured Output)
현재 미완료 / 검증 대기 (PENDING)
- • 첫 타깃 초기 고객군 좁히기 (ICP 미확정)
- • 첫 공략 Opportunity 영역 결정 (조달/지원사업 등)
- • 첫 실사용 공공데이터 API 확정 (1~3개 선정)
- • Company Schema V0 & Opportunity Schema V0 작성
- • Matching Engine V0 (Hard Filter + Ranking) 구현
- • 개발 기술 Stack 확정 및 프로토타입 환경 구성
- • 구체적 가격 체계 및 영업·유통 방식
OppNode가 존재하는 이유
단순한 정보 수집기가 아니라 기업의 생존과 성장에 직결된 판단 비용을 혁신합니다.
흩어진 정보, 긴 공고, 불분명한 판단
현재 중소기업이 사업기회를 찾으려면 수십 개의 지원 포털, 조달 사이트, 지자체 공고를 사람이 매일 직접 순회해야 합니다.
기관마다 형식이 다르고 첨부파일 HWP/PDF 속에 핵심 조건이 숨어 있음
공고문이 30~50페이지에 달해 우리 회사가 신청 가능한지 파악하는 데만 수 시간 소요
좋은 기회를 발견해도 '지금 당장 무엇을 준비해야 하는지' 알지 못해 기한을 놓침
우리가 매일 답해야 할 궁극적 질문
“오늘 이 회사가 놓치면 안 되는 돈이 되는 기회는 무엇인가?”
“오늘 이 회사가 놓치면 안 되는 기회와 의무는 무엇인가?”
지원사업·입찰뿐만 아니라, 놓치면 과태료가 발생하거나 기회를 잃는 법적·행정적 규제·의무 신호까지 포괄하는 기업 인텔리전스 인프라를 목표로 합니다.
잘못된 제품 vs 우리가 만들 제품
무엇을 만들지 않는가가 무엇을 만드는가보다 중요합니다.
공고 500개를 검색해서 보여주는 서비스
“정보량만 많고 사용자의 피로도를 가중시키는 단순 검색 엔진”
-
✕
정보량만 방대함: 사용자가 수백 개의 검색 결과 속에서 다시 눈으로 스크롤해야 함
-
✕
사용자가 다시 판단: 자격이 되는지, 금액이 맞는지 결국 고객이 공고를 직접 읽어야 함
-
✕
일반 포털과의 차별성 부재: 구글이나 나라장터 검색창과 본질적으로 다를 바 없음
-
✕
역효과 발생: 데이터가 많아질수록 사용자가 검토해야 할 피로와 업무량만 정비례 증가
이 회사가 실제로 검토해야 할 5개를 골라주는 서비스
“불필요한 495개를 선제 제거하고, 실행 가능한 5개에 집중”
장기 제품 구조 & Opportunity Graph
전체 흐름을 인지하되, 현재 MVP의 범위를 선명하게 격리합니다.
Company
기업 프로필 & 역량
Opportunity
정규화된 사업기회
Match
Hard Filter + Ranking
Recommendation
5대 선별 기회 + AI 분석
Action
조회, 저장, 준비 착수
Application / Bid
실제 접수 및 입찰 투찰
Outcome
선정/탈락/낙찰/매출
Learning
기회 가중치 피드백
Company → Opportunity → Match → Recommendation 까지만 안정적으로 작동시키면 100점입니다.
첫 MVP의 정의 (MVP V0.1)
어떤 상태가 되었을 때 첫 번째 개발이 끝났다고 선언할 것인가?
MVP V0.1 완료 기준 (Definition of Done)
MVP 10단계 핵심 파이프라인 (Execution Flow)
기업 프로필 입력
업종, 지역, 규모, 보유인증, 관심분야 등록
실제 공공데이터 수집
검증된 1~3개 공식 API 자동 연동
Opportunity 정규화
원천 공고를 표준 스키마 형태로 변환
기업 ↔ 기회 비교
자격 요건 및 사업 특성 대조
관련 없는 기회 제거
지역/업종/인증 불일치 Hard Filter 탈락
Opportunity Ranking
적합도 기준 High/Med/Low 순 정렬
AI 핵심 내용 분석
원문에서 조건·금액·리스크 Structured 추출
TOP Opportunity 표시
엄선된 3~5개 기회 우선 렌더링
추천 이유 명시
왜 이 기업에 적합한지 근거 제시
다음 행동(Action) 제시
마감 전 지금 즉시 해야 할 준비 가이드
첫 MVP까지의 단계별 로드맵 (Phase 0 ~ 6)
각 단계마다 명확한 '완료 조건'을 충족해야만 다음 단계로 넘어갑니다.
Mission Definition
사업의 큰 목표와 첫 MVP의 범위를 명확히 확정하고 고정합니다. (기능 욕심으로 프로젝트가 방대해지는 것을 방지하고 변치 않을 기본 헌장 수립)
- OppNode의 존재 이유: 중소기업이 직면한 정보 파편화와 탐색 비용, 핵심 고통 정의
- 장기 목표 설정: Opportunity Intelligence 및 장기 Opportunity Graph 비전 확립
- 첫 MVP의 역할 고정: 공고 500개가 아닌 '선별된 5대 기회 + 구조화 분석 + 다음 행동 제시'로 범위 한정
- 제외 기능 확정: 지금 단계에서 절대 만들지 않을 기능 목록(NOT NOW) 공식 선언
“프로젝트가 아무리 커져도 처음의 목적과 지금 하지 말아야 할 것을 명확히 설명할 수 있다.”
Customer & Problem Discovery
모든 중소기업을 대상으로 하지 않고, 기회 발생 빈도와 손실 비용이 가장 크며 실제 지불 가능성이 높은 첫 타깃 고객군(ICP)과 사업기회 영역을 좁힙니다.
- 공공조달 참여 제조기업 (MAS, 다수공급자 계약 등)
- 공공기관 대상 IT / SI / B2B 서비스 기업
- 정부 R&D 및 사업화지원사업 활용 기술·제조 중소기업
1. 기회 발생 빈도 | 2. 기회의 경제적 가치 | 3. 현재 정보 탐색 비용
4. 기회를 놓쳤을 때 손실 | 5. 반복 사용 가능성 | 6. 실제 지불 가능성(WTP)
“첫 고객군(ICP)과 첫 Opportunity 영역(조달 or 지원사업)을 최종 1곳으로 결정한다.”
Data Discovery
실제로 안정적으로 연동하여 사용할 수 있는 공공데이터 API 및 원천 데이터 파이프라인이 존재하는지 사전 검증합니다.
- 정부지원사업 데이터 조사: K-Startup, 기업마당 등 공고 목록 및 상세 API 제공 여부 확인
- 공공조달 데이터 조사: 나라장터 및 조달정보개방포털 발주계획, 사전규격, 입찰공고 API 최신성 검증
- 기술적 실행 가능성 확인: API 일일 호출 제한, 실시간 최신성, 첨부파일(HWP, PDF) 직접 다운로드 가능 여부 확인
- 운영 리스크 판별: 자동 수집 가능성, 라이선스 이용조건, 기관의 스키마 변경 시 유지보수 리스크 점검
“MVP에서 실제로 연동하여 사용할 데이터 소스 1~3개를 확정한다.”
Data Model (Schema Definition)
기업 프로필과 사업기회(Opportunity)를 컴퓨터와 알고리즘이 정확히 이해하고 대조할 수 있는 표준 스키마로 정의합니다.
industry(업종 및 주요 제조/서비스 품목)location(소재지 및 관할 지역)employee_count&revenue_tier(직원 수 및 매출 구간)certifications(보유 인증: 벤처, 이노비즈, 메인비즈, ISO 등)procurement_registered(조달청 나라장터 등록 여부)interests(기업의 사업 관심 키워드)
title&agency(공고명 및 발주/주관 기관)type(정부지원사업, 사전규격, 입찰공고, 발주계획)target_criteria(지역, 업종, 기업규모 제한 기준)budget_amount(사업예산 또는 기업당 지원금액)deadline_date(접수 마감일 및 공고일자)eligibility&exclusions(자격요건 및 제외조건)required_documents&url(필요서류 목록 및 원문 링크)
“Company Schema V0 + Opportunity Schema V0 정의 완성.”
Matching Engine V0
어떤 기업에게 어떤 Opportunity가 적합한지 2단계(하드 필터 + 랭킹)로 정확하게 계산하고 불필요한 기회를 걸러냅니다.
타협 불가능한 조건을 0.01초 만에 배제
- 지역 불일치 (예: 서울 소재 기업인데 부산 전용 공고)
- 기업규모 불일치 (소상공인 전용 또는 대기업 전용)
- 필수 인증 미보유 (특정 인증 소지 기업만 응찰 가능)
- 조달등록 필수 공고인데 조달 미등록 기업인 경우
하드 필터를 통과한 기회를 관련도 순으로 정렬
- 제품/서비스 및 기업 관심 키워드 유사도
- 사업 예산 규모 및 준비 기간 여유도
- 전략적 레버리지 가치 산정
- 우선순위 3단계 분류: High / Medium / Low
“기업 프로필 하나를 입력하면 관련성이 높은 Opportunity가 최상단에 우선 정렬되어 표시된다.”
AI Opportunity Analysis
30~50페이지에 달하는 긴 공고문을 사람이 처음부터 끝까지 읽지 않아도 1분 안에 검토 여부를 판단할 수 있도록 핵심을 구조화합니다.
- 참여 자격 및 제외 조건 추출: 신청 가능 기업 기준과 결격 사유 명시
- 재정 조건 및 일정 정리: 사업/지원 규모, 매칭 펀드 조건, 마감일 및 권장 준비 기간
- 제출 요건 체크리스트: 필수 제출 서류 및 사전에 준비해야 할 인증 항목 분해
- 독소 조항 및 리스크 감지: 불리한 계약 조건, 과도한 담보, 패널티 조건 감지
- 맞춤 사유 및 다음 행동(Action) 도출: 왜 이 회사에 맞는지와 오늘 당장 해야 할 첫 번째 행동 제시
- 정형 데이터화: 단순 줄글 요약이 아닌 기계 판독 가능한 Structured Output (JSON) 형식 생성
“기업 담당자가 공고 원문 전체를 열람하기 전에 검토 여부와 행동을 1분 만에 판단할 수 있다.”
User MVP UI
화면을 복잡하게 늘리지 않고, 외부 사용자가 별도 설명서나 교육 없이도 직관적으로 사용할 수 있는 3개 핵심 화면의 웹서비스를 완성합니다.
회사 기본 정보 및 업종/키워드 등록 (최소한의 입력 필드로 진입장벽 최소화)
이 회사가 현재 즉시 검토해야 할 5대 추천 기회 목록 및 적합도 뱃지
추천 사유, 자격조건, 금액, 마감, 필요서류, 리스크, 다음 행동, 공고 원문 링크
“외부 사용자가 별도 설명서나 가이드 없이도 회사 정보를 입력하고 기회를 검토할 수 있다.”
12주 사업 검증 로드맵 (12-Week Sprint)
2주 단위의 빠른 스프린트로 데이터 확보부터 지불의사(WTP) 검증까지 도달합니다.
Data Foundation
실제 최신 공공데이터 자동 수집 파이프라인 검증
Matching Engine
Company ↔ Opportunity 정합도 필터링 및 랭킹 엔진
AI Document Intel
공고문 핵심 내용 및 행동 가이드 자동 구조화
User MVP
실제 웹 브라우저에서 동작하는 3개 핵심 화면 개발
Real Company Test
실제 5~10개 중소기업 파일럿 적용 및 피드백 수집
Business Validation
실제 지불의사(WTP) 및 유료 전환 경제성 최종 판별
사업화 9단계 진행 과정
문제 발견부터 궁극적인 Opportunity Intelligence 인프라까지의 진화 단계입니다.
수익모델 (Revenue Model)
가격표를 상상으로 만드는 대신, 실제 고객의 행동과 지불의사(WTP)를 먼저 확인합니다.
1. 기업용 구독 서비스 (SaaS)
반복적인 현금흐름을 만드는 기본 월/연 구독 체계
Basic Plan
기회 탐지 & 알림기업별 맞춤 Opportunity 선별 탐지, 마감 리마인더 및 기본 조건 요약 제공
Professional Plan
인텔리전스 & 액션AI 상세 적합성 심층 분석, 공고 문서 심층 분해, 제출 서류 체크리스트, 즉각적 행동 가이드
2. 데이터 인프라 & API 과금
사람을 넘어 엔터프라이즈 시스템과 자율 AI 에이전트로 확장
- API 사용료: ERP, 그룹웨어 등 기업 내부 시스템 연동 트래픽 과금
- Agent 호출당 과금: 외부 AI Agent가 Opportunity 조회를 수행할 때 과금
- MCP (Model Context Protocol): LLM 도구 연동 전용 데이터 공급자 라이선스
- A2A (Agent-to-Agent): 자율 에이전트 간 협상 및 정보 교환 프로토콜 수수료
- 업종별 데이터 라이선스: 특정 산업군 분석 및 컨설팅 펌 대상 원천 인텔리전스 라이선싱
OppNode의 진짜 데이터 자산
공공데이터 자체는 해자(Moat)가 아닙니다. 진짜 자산은 실제 상호작용 피드백 루프에서 축적됩니다.
“공공데이터 자체는 OppNode의 해자가 아니다. 누구나 긁어갈 수 있기 때문이다.”
나라장터나 K-Startup 공고는 공개되어 있습니다. OppNode의 대체 불가능한 독점적 경쟁력은 ‘추천 이후 기업이 실제로 어떤 결정을 내리고 어떤 결과를 맞이했는가’의 폐쇄 루프(Closed-loop) 데이터에서 발생합니다.
Raw Public Data
누구나 얻을 수 있는 원천 데이터
Normalized Opportunity
구조화되고 정제된 사업기회
Company ↔ Opportunity Match
어떤 특성의 기업에 어떤 기회가 매칭되었는가
User Action
열람, 저장, 담당자 문의, 서류 준비 시작 여부
Application / Bid
실제 마감 전 신청 및 입찰 투찰 여부
Outcome
선정, 낙찰, 계약, 최종 매출 발생 여부
Learning Data & Opportunity Graph
누적된 승률 패턴 기반의 압도적인 차세대 추천 엔진
OppNode가 장기적으로 축적할 10대 피드백 시그널:
최종 목표: Korean SME Opportunity Intelligence Infrastructure
OppNode는 단순한 웹사이트를 넘어 3대 수요자 모두를 지탱하는 국가 단위 기회 인프라가 됩니다.
1. 사람 (기업 실무자 & 대표)
접근 방식: OppNode Web / SaaS
직관적인 대시보드를 통해 우리 회사가 오늘 검토해야 할 5대 기회를 1분 만에 확인하고, 복잡한 서류 준비를 즉각 실행.
2. 기업 시스템 (ERP, 그룹웨어)
접근 방식: OppNode API
회사 내부 ERP 또는 인트라넷에서 발주 정보와 지원사업 알림을 자동으로 수신하여 사내 영업 부서에 배정.
3. 자율 AI Agent (Agentic Economy)
접근 방식: API / MCP / A2A
기업을 대리하는 AI Agent가 OppNode의 Opportunity Graph를 호출하여 자동으로 자격 검증 및 입찰 서류 초안 작성 실행.
최종 귀착점: Opportunity Graph 독점
장기적으로 한국 중소기업의 Company → Opportunity → Action → Outcome 연결 관계를 가장 깊고 정확하게 이해하는 독자적인 데이터 그래프 인프라를 완성합니다.
사업 설계 및 운영 원칙 (Operating Principles)
의사결정이 흔들릴 때마다 나침반처럼 꺼내보는 12가지 철칙입니다.
완성형 플랫폼 금지
처음부터 모든 기능을 갖춘 거대 플랫폼을 만들지 않는다.
행동 우선주의
화려한 기능이나 말이 아니라 실제 기업의 구체적 행동을 본다.
칭찬보다 결제
사용자의 친절한 칭찬보다 '지갑을 여는 결제'를 유일한 진실의 신호로 본다.
공개데이터 착각 금지
공개데이터를 긁어왔다고 해서 그것이 우리 경쟁력이라고 착각하지 않는다.
양보다 추천 정확도
공고 숫자를 무작정 늘리는 것보다 추천의 적합도와 정확도를 높인다.
수작업 컨설팅 경계
고객별 요구에 일일이 맞춰주는 맞춤형 수작업 용역/컨설팅 사업으로 변질되지 않는다.
노동시간 비례 증가 차단
고객 수가 100배 증가해도 창업자의 물리적 노동시간이 비례 증가하지 않아야 한다.
반복 프로세스 자동화
두 번 이상 반복되는 수작업 프로세스는 반드시 코드와 AI로 자동화한다.
문제와 자산 우선
최신 AI 기술 자체의 신기함보다 고객 문제, 유통 경로, 데이터 자산을 우선한다.
가설의 신속한 폐기
실패한 가설은 미련 없이 빠르게 폐기하고 다음 실험으로 전진한다.
현재 MVP 단순성 보호
미래의 거대한 기능 때문에 현재 MVP의 단순성을 복잡하게 망치지 않는다.
사용 데이터와 동반 성장
Opportunity Graph는 책상머리에서 완성하는 것이 아니라 실제 사용 데이터와 함께 성장시킨다.
사업 구조의 장기 조건 & 창업의 궁극적 목적
OppNode는 창업자 개인의 자유와 자본 배분자 도약을 위한 전략적 도구입니다.
OppNode가 지속적으로 추구해야 할 사업 특성
진정한 창업 목적: 자본 배분자로의 진화
OppNode는 그 자체가 인생의 최종 목적이 아니라, 창업자의 자본 구조를 전환하기 위한 강력한 수단입니다.
시간과 노동을 직접 투입해 소득을 얻는 단계 (탈출 대상)
소프트웨어와 알고리즘이 24시간 일하는 구조 구축
내 노동과 무관하게 통장에 꽂히는 B2B 구독 현금흐름 확보
사업에서 발생하는 현금을 영구적인 자산으로 배치하는 궁극의 자유
지금 만들지 않을 것 (NOT NOW)
첫 번째 MVP가 완성되고 검증되기 전까지, 아래 항목들은 절대 개발하지 않습니다. 아이디어가 떠올라도 이 목록을 보고 즉시 유예하십시오.
CONTINUE / PIVOT / STOP 의사결정 기준
프로젝트에 감정적으로 집착하지 않고 데이터와 현실의 신호에 따라 냉정하게 판단합니다.
계속 추진하는 조건
아래 신호들이 명확히 관측되면 주저 없이 다음 단계로 스케일업합니다.
- 실제 기업이 서비스를 주기적으로 반복 사용함
- 기존 검색 방식으로는 몰랐던 중요한 Opportunity를 발견했다고 보고함
- 추천된 공고를 보고 실제 서류 준비/행동(Action)이 발생함
- 무료 체험 종료 후 유료 사용 의사(WTP)가 확인됨
- 고객 수가 증가해도 운영비용과 창업자 노동의 증가율이 매우 낮음
방향을 전환하는 조건
문제 자체는 실재하나, 범위가 너무 넓거나 제품 형태가 어긋났을 때 수정합니다.
- 공공조달 전용 집중: 일반 지원사업 배제, 조달 입찰에만 올인
- 정부지원사업 전용 집중: 조달 제외, R&D/사업화 지원금에만 집중
- 제조업 특화: IT 서비스 배제, 공장 및 제조 공공조달만 공략
- 특정 B2B 버티컬 집중: 보안, 소방, 환경 등 단일 버티컬 한정
- 선행 시그널 특화: 본 공고 전 '발주계획/사전규격' 조기 탐지만 집중
중단 또는 다른 문제로 이동
아래 현상이 반복되면 매몰비용에 연연하지 않고 즉시 프로젝트를 종료합니다.
- 공고 확인 및 추천에 대해 기업이 지불할 의사가 거의 없음
- 추천 정확도를 현실적인 비용 안에서 확보하기 불가능함
- 데이터 확보 및 유지보수 비용이 제품이 만드는 가치보다 훨씬 큼
- 한두 번 호기심 이후 반복적인 재방문이 전혀 발생하지 않음
- 고객마다 지속적인 수작업 컨설팅이 필수적으로 요구됨
- 소프트웨어 자동화가 불가능하여 노동집약적 대행업으로 변질됨
용어 사전 (Glossary)
웹개발과 사업 용어를 전문용어 없이 누구나 직관적으로 이해할 수 있도록 쉽게 풀어 설명합니다.
Opportunity (사업기회)
기업에게 돈이 되거나 경제적 이익이 생길 가능성이 있는 모든 신호입니다. 정부가 주는 무상 지원금, 공공기관이 발주하는 납품 계약(공공조달), 지자체 바우처 등이 모두 여기에 해당합니다.
Node (노드)
복잡한 그물망(네트워크)에서 선들이 모이고 만나는 '연결점'을 의미합니다. 지하철 노선도에서 환승역 하나하나를 노드라고 생각하면 쉽습니다. OppNode에서는 ‘기업’, ‘기회’, ‘행동’ 각각이 하나의 노드가 됩니다.
Opportunity Graph (기회 그래프)
“어떤 기업이 어떤 기회를 만나 어떤 행동을 했고, 결과가 어땠는가?”를 점과 선으로 촘촘히 연결한 거대한 비즈니스 관계 지도입니다. 페이스북의 친구 관계 지도(소셜 그래프)처럼, 기업과 돈이 되는 기회의 관계망을 의미합니다.
API (Application Programming Interface)
서로 다른 컴퓨터 프로그램이 대화를 주고받는 ‘규칙과 창구’입니다. 식당에서 손님이 주방에 직접 들어가지 않고 '메뉴판과 웨이터'를 통해 주문하듯, OppNode가 나라장터 컴퓨터에 데이터를 요청하고 받아오는 통로입니다.
MCP (Model Context Protocol)
인공지능(AI) 모델이 외부 시스템의 데이터나 도구를 USB 꽂듯이 손쉽게 연동할 수 있게 해주는 최신 표준 규격입니다. OppNode가 MCP를 지원하면 다양한 AI 에이전트들이 OppNode의 기회 데이터를 자연스럽게 가져다 쓸 수 있습니다.
A2A (Agent-to-Agent)
사람의 개입 없이 AI 에이전트끼리 서로 직접 대화하고 협상하며 업무를 처리하는 방식입니다. 우리 회사 AI 직원이 조달청 AI 직원과 서로 통신하여 기회를 확인하고 서류를 넘겨주는 미래 구조입니다.
Schema (스키마)
데이터를 담는 정리된 양식이자 빈칸이 뚫린 서식입니다. 예를 들어 주민등록증에 [이름, 주민번호, 주소] 칸이 정해져 있듯, 기업 프로필에 [업종, 지역, 직원수, 인증] 칸을 규격화해 둔 설계도입니다.
Database (데이터베이스 / DB)
정리된 수많은 데이터를 컴퓨터가 0.001초 만에 찾을 수 있도록 체계적으로 보관해 둔 디지털 서류함입니다.
Normalization (정규화)
제각각으로 쓰인 데이터를 동일한 기준과 단위로 깔끔하게 정리하는 작업입니다.
어떤 공고는 '1억원', 다른 공고는 '100,000,000원', 또 다른 곳은 '일억원'으로 써놓았을 때 이를 모두 컴퓨터가 이해하는 숫자 100000000으로 통일하는 것을 말합니다.
Matching (매칭)
수만 개의 기회 중에서 우리 회사의 자격, 조건, 업종에 꼭 맞는 기회를 컴퓨터가 짝지어주는 과정입니다.
Hard Filter (하드 필터)
타협이 불가능한 절대적인 탈락 조건입니다. 예를 들어 "부산 소재 기업만 신청 가능"한 공고에 서울 기업이 지원할 수는 없으므로, AI가 복잡하게 생각할 필요도 없이 즉시 쓰레기통으로 버리는 필터입니다.
Ranking (랭킹 / 순위화)
하드 필터를 통과한 기회들 중에서 어떤 것이 우리 회사에 더 돈이 되고 적합한지 1등부터 줄을 세우는 작업입니다.
Structured Output (구조화된 출력)
AI에게 줄글로 아무렇게나 길게 대답하게 두지 않고, [신청자격: O, 지원금: 5천만원, 마감일: 10월 30일]처럼 딱 정해진 서식대로 답을 받아내는 기법입니다. 소프트웨어가 에러 없이 다음 단계로 데이터를 전달하기 위해 필수적입니다.
Pipeline (파이프라인)
공장에서 원재료가 컨베이어 벨트를 따라 가공되어 완제품이 나오듯, 데이터가 [수집 → 정제 → 필터링 → 분석 → 화면 표시]의 일련의 단계를 자동으로 거치는 일관된 처리 흐름입니다.
SaaS (Software as a Service)
프로그램을 CD로 사서 컴퓨터에 설치하지 않고, 인터넷 웹브라우저로 접속해 매월 또는 매년 구독료를 내고 사용하는 소프트웨어입니다. (예: 노션, 슬랙, 넷플릭스)
MVP (Minimum Viable Product)
핵심 가설을 검증할 수 있는 가장 작고 단순하지만 실제로 동작하는 최소 기능 제품입니다. 완벽한 자동차를 만들기 전에, 일단 굴러가는 킥보드를 만들어 고객이 진짜 타고 이동하고 싶어 하는지 확인하는 것입니다.
PMF (Product-Market Fit)
우리가 만든 제품이 실제 시장의 고객들이 열광하며 돈을 내고 쓸 만큼 딱 맞아떨어지는 상태를 뜻합니다.
ICP (Ideal Customer Profile)
우리 제품이 주는 혜택을 가장 크게 누리고, 기꺼이 지갑을 열 확률이 가장 높은 '가장 이상적인 타깃 고객의 구체적 프로필'입니다. (예: "연매출 20억~50억 사이, 공공조달 입찰 경험이 있으나 전담 인력이 부족한 지방 소재 제조기업")
B2B (Business to Business)
일반 개인 소비자가 아니라 '기업 고객'을 대상으로 상품이나 서비스를 파는 사업 모델입니다.
WTP (Willingness to Pay)
고객이 이 문제를 해결하기 위해 ‘진짜로 돈을 지불할 의사가 있는가, 그리고 최대 얼마까지 낼 수 있는가’를 뜻합니다. 말로는 "좋네요"라고 칭찬해도 WTP가 0원이면 사업이 성립하지 않습니다.
Data Moat (데이터 해자)
성 주위에 깊게 판 연못(해자)처럼, 경쟁자가 쉽게 흉내 내거나 빼앗을 수 없는 독점적이고 축적된 데이터 방어벽입니다. OppNode에서는 ‘실제 기업의 기회 수주 성공/실패 피드백 데이터’가 해자가 됩니다.
창업자를 위한 3분 전략 진단 (10 Core Answers)
이 페이지를 열었을 때 3분 안에 명확히 대답할 수 있어야 하는 10가지 핵심 명제입니다.
한국 중소기업의 프로필을 바탕으로 흩어진 공공 기회를 선별해 실행 가능한 행동으로 바꿔주는 Opportunity Intelligence 인프라다.
중소기업이 수백 개 사이트를 뒤지느라 돈이 되는 기회를 놓치고 있으며, “오늘 우리 회사가 놓치면 안 되는 기회”에 아무도 답을 주지 못하기 때문이다.
사람(Web), 기업 시스템(API), 자율 AI Agent(MCP/A2A) 모두에게 데이터를 공급하는 한국 중소기업 Opportunity Graph 독점 인프라까지 간다.
기업 프로필 하나를 넣었을 때 실제 공공데이터에서 가장 볼 가치가 있는 최우선 기회 몇 개와 다음 행동을 즉시 보여주는 MVP V0.1이다.
Concept Selected / Pre-Validation 단계이며, 큰 문제 정의를 끝내고 첫 타깃 고객군(ICP)과 데이터 소스를 좁히는 Phase 1에 있다.
1) 실제 데이터/API 후보 1~3개 확정, 2) 초기 고객군 2~3개 비교 선정, 3) Company/Opportunity 스키마 V0 및 매칭 엔진 설계다.
복잡한 요금제, MCP/A2A 연동, 모바일 앱, CRM, 낙찰 확률 AI, 전국 공고 전체 크롤링 등 검증 전 엔지니어링 과욕이다.
기업이 서비스를 반복 사용하고, 몰랐던 기회를 찾아 실제 행동을 개시하며, 유료 지불의사(WTP)가 확인될 때다.
지불의사가 0원이거나, 데이터 수집 비용이 가치를 초과하거나, 반복 사용 없이 매번 수작업 컨설팅으로 변질될 때 미련 없이 중단(STOP)한다.
누구나 긁어가는 공공데이터가 아니라, Company → Opportunity → User Action → Outcome(선정/낙찰/매출)의 누적 피드백 루프 데이터다.