3. 프로젝트 개요
계약 전에, 피해야 할 동네와 업종부터
메타볼레는 서울의 동×업종 조합에서 창업 경고 여부를 확인하는 서비스입니다. 예비 창업자가 계약하기 전에 개업·폐업 기록에 나타난 경고와 근거를 살펴보며 해당 조건에 맞는 대안을 검토하고 지원 정보 확인과 자금 준비로 이어가도록 만들었습니다.
구현 기준: 2026-10-01,
feat/warning-copy·750b4e5(BE v0.63.0 / FE v0.52.1). 운영 배포 완료를 뜻하지 않습니다. 검증 결과와 원문 근거.
왜 만들었는가
좋아 보이는 자리라도 같은 업종의 점포가 빠르게 문을 닫거나, 개업보다 폐업이 많을 수 있습니다. 여러 통계를 직접 비교하기 어려운 사람에게 먼저 확인할 조합과 그 이유를 보여주는 것이 목표입니다. 동네 전체의 가치나 개별 점포의 성공 가능성을 평가하지 않습니다.
무엇을 쓰는가
| 단계 | 사용자가 확인하는 것 |
|---|---|
| 창업 조건 입력 | 동네·업종·예산. 동 이름이 모호하면 후보를 다시 선택 |
| 경고 지도 | 비추천·조건부·경고 없음·판정 보류, 신호의 근거와 산출일 |
| 근거·대안 | 신호의 수치와 출처, 조건을 만족하는 다른 업종·다른 동 |
| 리포트 | 판정·이유·유사 사례·조건·대안·지원사업을 차례로 읽음 |
| 지원·자금 준비 | 공고 원문, 비용 입력, 필요 자금과 상담 질문 정리 |
상세한 화면 조건은 서비스 흐름에서 설명합니다. 경고 없음은 성공·안전·추천 보장이 아니며, 데이터가 부족하면 판정을 보류합니다.
지역과 업종의 범위
서울 25개 구·427개 행정동을 다룹니다. 다음 세 숫자는 서로 다른 범위입니다.
| 구분 | 수 | 의미 |
|---|---|---|
| 마스터 시드 | 18 | 수집·분류용 목록. 치킨·음식점 기타·학원·어린이집 포함 |
| 화면 선택 | 14 | 음식 6종·생활 4종·여가 4종 |
| 창업 경고 판정 | 12 | 화면 선택 중 편의점·부동산중개업 제외 |
판정 대상은 카페·미용실·한식·중식·일식·양식·분식·호프·주점·노래방·PC방·헬스장·당구장입니다. 학원·어린이집은 정주 인구 보조 자료로 다루며 판정 선택 UI에 넣지 않습니다. 편의점·부동산중개업은 대리 원천을 구현했지만 재포함 백테스트 기준을 넘지 못했습니다.
주제 구성 — 사용자 문제와 기술의 연결
KDT 대주제 “LLM(Large Language Model) : Finance 소비 분석 서비스”와 초기 팀 과제명 “상권 데이터 구조화 및 창업 분석 Hybrid RAG용 Agent 개발”을 유지합니다. 현재 서비스 방향은 계약 전 창업 경고 확인입니다.
| 소주제 | 사용자 문제 | 현재 구현과 확인할 문서 |
|---|---|---|
| 1. 공공데이터 수집·연계 | 개업·폐업 기록이 흩어져 있음 | 인허가·상권분석 자료를 지역·업종 축으로 연결. 데이터 수집 |
| 2. 창업 경고 판정 | 여러 수치 중 무엇부터 봐야 하는지 어려움 | 신호별 규칙·상대 백분위·표본 가드. 검증 결과와 원문 근거 |
| 3. 근거 설명과 검색 | 경고의 이유와 맥락을 읽기 어려움 | 정형 사실을 먼저 수집하고 뉴스 검색과 LLM 설명을 결합. RAG |
| 4. 경고 지도·리포트 | 후보 조합을 비교하고 싶음 | 최신 판정 지도와 6개 절 리포트. 서비스 흐름 |
| 5. 지원·자금 준비 | 다음 행동과 비용을 정리해야 함 | /support 공고·상담 창구, /plan 결정론 계산·상담 준비 |
“AI가 판정한다”는 설명을 쓰지 않습니다. 현재 등급은 규칙 코드가 정하고 LLM은 근거를 설명합니다. 자금 계산도 코드가 수행합니다. 초기 설계의 변수 목록을 모두 구현한 기능처럼 나열하지 않습니다.
무엇을 검증했는가
2022-06-30 시점 판정 후 365일 안에 개업한 카페를 비교한 기록에서, 비추천 집단 1,142곳의 3년 내 폐업률은 76.8%, 경고 없음 집단 1,680곳은 38.2%였습니다. 폐업률 비율은 2.01배입니다. 정확도나 인과 효과를 뜻하지 않습니다. 미용실은 1.41배, 다른 업종은 차이가 작거나 방향이 다르거나 표본이 적습니다. 전체 표와 관찰 조건은 검증 결과와 원문 근거에 있습니다.
기술을 읽는 순서
시스템 아키텍처에서 수집 → 규칙 판정 → 사실 수집 → LLM 설명의 책임을 확인하고 상세 설계서에서 선택의 이유와 실패 대응을 읽을 수 있습니다. 초기 과제명에 포함된 Hybrid RAG와 현재 검색 구현의 차이도 구분해 기록했습니다.
프로젝트 기본사항
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 팀 | Beyond Facade · 김충식, 이은상, 신채연 |
| KDT 초기 과제명 | 상권 데이터 구조화 및 창업 분석 Hybrid RAG용 Agent 개발 |
| 현재 서비스 설명 | 계약 전에 확인하는 서울 창업 경고 서비스 |
| 기간 | 2026-08-20 시작 · 10-23 프로젝트 마무리 · 10-27 최종 발표 |
| 문서 사이트 | https://metabole.beyondfacade.cloud |
| 실제 서비스 | beyondfacade.cloud — 문서 사이트와 별도 |
현재 팀 역할은 팀 소개에서 계획 당시 배정과 구분합니다. 문서 사이트 주소를 서비스 접속 주소로 안내하지 않습니다.