[[2025-11-24]] - how a strategic communication choice interacts with operational architecture to shape staged funding outcomes [[2025-11-27]] - Waymo의 **Concrete Commitment**는 **미래 옵션을 희생**하여 현재의 **π(K) (현재 이익/평가)**를 극대화하는 전략 - **Bellman 최적화** 프레임워크($V(K) = \max\{\pi(K), E[V(K')] - C\}$)에서 $C$ (전환 비용)가 높아지면 최적의 스위칭 정책은 **현재 시스템(K)**을 고수하게 만듭니다. 이는 **운영 시스템이 경직되어(Integrated Systems)** 변화에 적응하지 못하고 결국 **스케일링에 실패**하는 **운영적 위험(Scaling Risk)**을 수리적으로 보여줍니다. - Concrete Path의 Commitment가 Scaling Risk로 변모하는 과정 - 강력한 Commitment는 기술적, 운영적 **'경로 의존성(Path Dependence)' - 기술에 대한 강한 기대와 독점적 특허(Commitment)가, 오히려 표준화와 대량 채택을 위해 필수적인 이해관계자들의 컨센서스를 이끌어내지 못하여 Scale-up의 발목을 잡는 위험(Scaling Risk)으로 발현된다 --- # 📅 Week 4: 다차원 측정 - 4가지 영역의 모호성 **목표**: 기술, 고객, 경쟁, 조직 4개 차원 모두의 모호성 측정 완성 **기간**: 2025.11.20 (수) - 11.24 (일) (5일) --- ## 🎯 Week 4 전략 ### 핵심 질문 **"모호성이 언제 이득이 되는가?"**는 **어느 차원**의 모호성인지에 따라 다르다. ### 4개 차원 정의 | 차원 | 정의 | 높은 모호성 예시 | 낮은 모호성 예시 | |------|------|-----------------|-----------------| | **📡 기술 (Technology)** | 기술 사양의 불명확성 | "AI 기반 솔루션" | "CNN 모델, ImageNet 95% 정확도, 50ms 지연" | | **🎯 고객 (Customer)** | 목표 시장의 불명확성 | "효율성 추구 조직" | "미국 동북부 500병상 이상 병원" | | **⚔️ 경쟁 (Competition)** | 경쟁 포지셔닝 불명확성 | "혁신적 접근" | "경쟁사 X 대비 20% 빠르고 50% 저렴" | | **👥 조직 (Organization)** | 팀/실행 계획 불명확성 | "경험 많은 팀" | "CTO John (전 Google, 3회 엑싯), Q1 알파, Q2 10개 파일럿" | ### 가설 구조 (모든 차원 동일) **H1 (조기 불이익)**: V_dim ↓ Series A 펀딩 **H2 (후기 이득)**: V_dim × F_dim ↑ Series B 성공 (단, F_dim이 높을 때만) --- ## 📋 5일 실행 계획 ### Days 1-2: 멀티버스 파이프라인 구축 **목표**: 🛢️원시데이터 → 🗄️특징(V_tech, V_customer) → 🪦가설검증 **주요 작업**: - [ ] PitchBook Description에서 기술/고객 섹션 추출 - [ ] V_tech, V_customer 점수 계산 (0-100) - [ ] xarray로 멀티버스 데이터셋 구축 - [ ] H1/H2 모든 사양 조합 실행 **산출물**: - `vagueness_scores.csv` (V_tech, V_customer) - `multiverse_results.nc` (모든 사양 결과) ``` pipeline with input: 🛢️data and 🧠hypotheses (C, T, O, C) output: 📝 32 paragraphs, 🗄️tables 1..x, 🖼️figures 1..y ``` ![[전투일지🩸_week4_append 2025_11_20.excalidraw|100]] --- ### Day 3: 기술 차원 정교화 > 구체적 가치제안일수록 높은 품질의 시그널이라고 보고 투자가 몰리지만, 항상 구체적일수록 좋은게 아니며, 특히 피봇비용/실험비용이 클때 vagueness가 더 장기성장에 효과적이다. 피봇비용과 실험비용의 각 항목을 기술, 고객, 경쟁상황 등의 영역으로 나누어 이론화하고, 각각을 실증한다. **목표**: V_tech에서 고객 오염 제거 **문제**: 현재 V_tech가 "시장/부문 언어" 포함 (p.9) **해결**: 순수 기술 사양만 추출 **주요 작업**: - [ ] V_tech 측정 정제 (시장 용어 제외) - [ ] F_tech (기술적 실행가능성) 구성 - [ ] V_tech × V_customer 독립성 검증 (r = 0.3-0.6) - [ ] H1/H2 재실행 및 결과 비교 **산출물**: - `vagueness_scores_v2.csv` (V_tech_pure, V_customer, F_tech) - 오염 vs 순수 V_tech 비교 테이블 **기대 결과**: - H1: β_tech가 더 크고 유의미해짐 - H2: α_tech×F 상호작용이 양(+)으로 전환 --- ### Day 4: 경쟁 차원 추가 **목표**: V_comp 측정 + 3차원 모델 **주요 작업**: - [ ] 경쟁 언어 추출 ("vs", "faster than", "compared to") - [ ] V_comp 점수화 (차별화 구체성) - [ ] F_comp (경쟁 재포지셔닝 용이성) 구성 - [ ] 3차원 상관 행렬 검증 (r = 0.3-0.5) - [ ] H1/H2 3차원 모델 실행 **산출물**: - `vagueness_scores_v3.csv` (V_tech, V_customer, V_comp, 모든 F) - 3차원 상관 행렬 - 차원별 중요도 (산업별) **예상 패턴**: - 소프트웨어: 경쟁 모호성 불이익 최대 (혼잡 시장) - 제약: 기술 모호성 불이익 최대 (메커니즘 증명 필요) **도전 과제**: Promise 필드의 ~40%만 경쟁 언어 포함 --- ### Day 5: 조직 차원 완성 **목표**: V_org 측정 (가장 어려움) + 4차원 최종 모델 **주요 작업**: - [ ] 조직/팀 정보 추출 (제한적 데이터) - [ ] V_org 커버리지 점검 (예상: <30%) - [ ] F_org (조직 재구성 용이성) 구성 - [ ] 4차원 VIF 점검 (<5) - [ ] 증분 분산 테스트 (ΔR² > 1%?) - [ ] 포함/제외 결정 **산출물**: - `vagueness_scores_final.csv` (4개 V + 4개 F) - 차원별 요약 통계 - 멀티버스 완성 (xarray) **결정 기준**: - V_org 커버리지 >50% → 포함 - V_org 커버리지 20-50% → 수동 코딩 보완 또는 프록시 - V_org 커버리지 <20% → 제외하고 3차원에 집중 **대안 전략**: - 전략 A: 텍스트 기반 추출 (제한적) - 전략 B: 프록시 사용 (직원 수, 창업 연수) - 전략 C: 수동 코딩 보완 (n=500) + ML 예측 --- ## 📊 Week 4 예상 산출물 ### 데이터 ``` features/ ├── vagueness_scores_final.csv │ ├── CompanyID │ ├── V_tech, V_customer, V_comp, V_org (0-100) │ └── F_tech, F_customer, F_comp, F_org (binary) └── dimension_correlations.csv (4×4 행렬) output/ ├── multiverse_complete.nc (xarray, 모든 사양) ├── h1_four_dimensions.csv │ └── 차원별 조기 불이익 (산업별) └── h2_four_dimensions.csv └── 차원별 후기 이득 (상호작용 효과) ``` ### 분석 테이블 - **Table 1**: 차원별 기술통계 (평균, 표준편차, 커버리지) - **Table 2**: H1 결과 (4차원 × 4산업) - **Table 3**: H2 결과 (4개 상호작용 × 4산업) ### 시각화 - **Figure 1**: 차원 중요도 히트맵 - **Figure 2**: 멀티버스 사양 곡선 - **Figure 3**: 산업별 차원 패턴 --- ## 🎯 핵심 연구 질문 ### 차원 독립성 **Q**: 4개 차원이 실제로 구분되는가? **Test**: 상관 행렬 (목표: r = 0.3-0.5), VIF (<5) ### 차원별 중요도 **Q**: 어느 차원의 모호성이 가장 중요한가? **Test**: 산업별 β 계수 크기 비교 **예상**: - 소프트웨어: |β_comp| > |β_org| > |β_cust| > |β_tech| - 제약: |β_tech| > |β_org| > |β_cust| > |β_comp| ### 복합 효과 **Q**: 여러 차원에서 동시에 모호하면? **Test**: V_tech × V_customer 상호작용 **예상**: β_interaction < 0 (복합 불이익) --- ## ✅ Week 4 성공 기준 ### 필수 조건 - [ ] V_tech, V_customer 측정 완료 (커버리지 >90%) - [ ] V_comp 측정 완료 (커버리지 >40%) - [ ] 3개 차원 독립성 검증 (r < 0.6, VIF < 5) - [ ] H1 결과: 모든 β < 0 (조기 불이익) - [ ] H2 결과: 상호작용 양(+) (소프트웨어에서) ### 이상적 목표 - [ ] V_org 측정 포함 (커버리지 >50%) - [ ] 4차원 모델 완성 - [ ] 산업별 차원 중요도 명확한 패턴 - [ ] 멀티버스 사양 강건성 입증 ### 현실적 조정 - [ ] V_org 커버리지 낮으면 → 3차원에 집중 - [ ] V_comp 커버리지 낮으면 → 하위표본 분석 - [ ] 데이터 품질 한계 투명하게 문서화 --- ## 🚨 주요 위험 요소 ### 데이터 품질 **위험**: PitchBook Description이 너무 짧거나 누락 **완화**: Description + Keywords + Business Summary 결합 **위험**: 조직 정보 거의 없음 (<20%) **완화**: 프록시 사용 또는 수동 코딩 보완 (n=500) ### 측정 신뢰성 **위험**: V_tech와 V_customer 너무 높은 상관 (r > 0.8) **완화**: 추출 키워드 리스트 정교화 **위험**: V_comp 이분 분포 (경쟁 언어 있음/없음) **완화**: 영 처리 전략 (결측 vs 높은 모호성) ### 분석 복잡도 **위험**: 멀티버스 사양 폭발 (수천 개 조합) **완화**: 3개 주요 사양 사전 등록, 나머지는 강건성 **위험**: 유의미한 효과 없음 **완화**: 검정력 분석, 더 긴 시간 창 고려 --- ## 🔄 Week 5 인계 (예고) **Week 4 산출물**: - 4차원 모호성 점수 (또는 3차원) - 멀티버스 분석 완료 - H1/H2 결과 확정 **Week 5 계획**: - 논문 작성 시작 (Introduction, Theory) - Results 섹션 초안 - Discussion & Limitations - Charlie & Scott 피드백 준비 --- ## 📝 일일 작업 로그 --- ## 🗓️ Day 22 - 2025.11.20 (수) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표** (Day 1/5): - [ ] PitchBook Description 전체 텍스트 확보 - [ ] 기술/고객 섹션 추출 로직 구현 - [ ] V_tech, V_customer 첫 버전 계산 - [ ] 샘플 검증 (n=50) --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - 텍스트 추출 ``` 작업: 01_extract_dimensions.py 산출: - tech_text (기술 관련 문장만) - customer_text (고객 관련 문장만) 검증: Wayve, Pony.ai 사례 확인 ``` #### 🐅 思 (Claude) - 모호성 점수화 ``` 작업: 02_score_vagueness.py 로직: V_dim = 0.5 × max(범주 모호성, 구체성 결핍) + 0.5 × mean(범주 모호성, 구체성 결핍) 검증: 분포 확인, 상관 점검 ``` #### 🐢 義 (Gemini) - 품질 검증 ``` 질문: - Description 필드 충분히 길고 정보가 풍부한가? - 키워드만으로도 충분한가? - 수동 코딩 50개와 일치율은? ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **배운 것**: ___________ **막힌 것**: ___________ **내일 (Day 23, 11.21 목)**: H1/H2 멀티버스 실행 --- ## 🗓️ Day 23 - 2025.11.21 (목) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표** (Day 2/5): - [ ] xarray 데이터셋 구축 - [ ] H1 (Early) 모든 사양 실행 - [ ] H2 (Later) 모든 사양 실행 - [ ] 멀티버스 결과 NetCDF 저장 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - 멀티버스 실행 ``` 작업: 03_run_multiverse.py coords: stage, window, dimension, moderator, scaling 반복: ~10,000 사양 시간: 예상 2-3시간 ``` #### 🐅 思 (Claude) - 결과 요약 ``` 작업: 중앙값, 사분위수, 유의성 비율 계산 산출: - h1_summary.csv (차원별 β) - h2_summary.csv (상호작용별 α) ``` #### 🐢 義 (Gemini) - 패턴 검증 ``` 확인: - H1: β_tech < 0, β_cust < 0 (>80% 사양에서) - H2: α_interaction > 0 (소프트웨어에서) - VIF < 10 (다중공선성 없음) ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 24, 11.22 금)**: V_tech 정제 --- ## 🗓️ Day 24 - 2025.11.22 (금) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표** (Day 3/5): - [ ] V_tech에서 시장 용어 제거 - [ ] F_tech 구성 (SW=1, HW/Pharma=0) - [ ] 독립성 테스트 (V_tech × V_customer) - [ ] H1/H2 재실행 및 비교 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - V_tech 정제 ``` 작업: - tech_include 키워드 확장 - tech_exclude 키워드 적용 (customer, market 제외) 산출: vagueness_scores_v2.csv ``` #### 🐅 思 (Claude) - 독립성 검증 ``` 검증: - r(V_tech, V_customer) = 0.3-0.6 목표 - VIF < 5 - 증분 R² > 1% ``` #### 🐢 義 (Gemini) - 결과 해석 ``` 비교: - 오염된 V vs 순수 V_tech - H1: β 크기 변화 - H2: 상호작용 부호 변화 ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 25, 11.23 토)**: V_comp 추가 --- ## 🗓️ Day 25 - 2025.11.23 (토) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표** (Day 4/5): - [ ] 경쟁 언어 추출 ("vs", "faster than", etc.) - [ ] V_comp 점수화 - [ ] F_comp 구성 - [ ] 3차원 모델 실행 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - V_comp 측정 ``` 작업: - comp_keywords 리스트 - 차별화 구체성 점수화 커버리지 체크: ~40% 예상 ``` #### 🐅 思 (Claude) - 3차원 통합 ``` 검증: - 3×3 상관 행렬 - VIF < 5 - H1/H2 3차원 모델 ``` #### 🐢 義 (Gemini) - 패턴 분석 ``` 산업별 차원 중요도: - SW: 경쟁 > 조직 > 고객 > 기술? - Pharma: 기술 > 조직 > 고객 > 경쟁? ``` --- ### 🌙 저녁 회고 **완료**: ___________ **내일 (Day 26, 11.24 일)**: V_org 시도 --- ## 🗓️ Day 26 - 2025.11.24 (일) ### 🌅 아침 계획 **오늘의 목표** (Day 5/5): - [ ] V_org 커버리지 점검 - [ ] 포함/제외/프록시 결정 - [ ] 최종 멀티버스 완성 - [ ] Week 4 산출물 정리 --- ### 💼 작업 로그 #### 🐙 利 (ChatGPT) - V_org 추출 시도 ``` 작업: - org_keywords로 팀/실행 언어 추출 - 커버리지 계산 결과: 예상 <30% ``` #### 🐅 思 (Claude) - 결정 트리 ``` 결정: IF 커버리지 >50% → 포함 ELIF 커버리지 20-50% → 프록시 (직원 수) ELSE → 3차원에 집중 ``` #### 🐢 義 (Gemini) - 최종 검증 ``` 완성도 점검: - 4차원 (또는 3차원) 완료 - 멀티버스 실행 완료 - 모든 파일 저장 - Week 5 인계 준비 ``` --- ### 🌙 Week 4 최종 회고 **목표**: 4차원 모호성 측정 **달성**: [TBD] Day 26 완료 시 **잘된 점**: ___________ **어려웠던 점**: ___________ **배운 것**: ___________ **Week 5 준비**: - [ ] 차원 측정 완료 (3-4개) - [ ] H1/H2 결과 확정 - [ ] 논문 작성 시작 --- **必死卽生, 계속된다... 🔥**