# 일관성 체크: 업데이트된 논문 구조 vs 현재 4-Phase Framework **분석일**: 2025-11-24 **대상**: `src/scripts/paper_generation/` 4-Phase 전라좌수군 Framework --- ## ✅ 일치하는 부분 (Consistent) ### 1. **챕터-Phase 매핑** | 업데이트된 구조 | 현재 4-Phase | 상태 | |----------------|-------------|------| | Chapter 1: Introduction | Phase 1 (起 - 정운 🐢) | ✅ 일치 | | Chapter 2: Literature & Theory | Phase 2 (承 - 권준 🐅) | ✅ 일치 | | Chapter 3: Empirical | Phase 3 (轉 - 김완 🐙) | ⚠️ 부분 일치 | | Chapter 4: Discussion & Implications | Phase 4 (結 - 어영담 👾) | ✅ 일치 | ### 2. **Four-Module Framework (C-T-O-C)** - ✅ Phase 2에서 **Customer, Technology, Organization, Competition** 4개 모듈 모두 다룸 - ✅ Module 2 (Technology Modularity)를 core focus로 설정 - ✅ Real Options 이론과 Information Economics 대비 구조 유지 ### 3. **Real Options Logic** - ✅ "Vagueness preserves option value" 논리 일관됨 - ✅ Modularity → pivot cost → vagueness effectiveness 인과 체인 명확 --- ## ❌ 불일치하는 부분 (Inconsistent) ### 1. **개념 프레임워크 명시성 부족** **업데이트된 구조가 강조하는 2×2 구조**: ``` Axis 1: Value Creation (Customer, Technology) vs Value Capture (Organization, Competition) Axis 2: Resource Support vs Flexibility ``` **현재 코드 상태**: - ❌ "Value creation vs Value capture" 구분이 **명시적이지 않음** - ❌ Customer/Technology가 value creation에, Organization/Competition이 value capture에 속한다는 설명 없음 - ❌ "Resource support vs Flexibility" 2×2 축이 개념틀에 등장하지 않음 **문제점**: Phase 2 (`generate_02_theory_conceptual.py`)의 Section 2.4에서: > "This framework synthesizes insights from information economics (Module 1: Customer Heterogeneity), real options theory (Module 2: Technology Modularity), resource-based view (Module 3: Organizational Slack), and competitive dynamics (Module 4: Competitive Intensity)." → 4개 모듈을 나열하지만, **value creation/capture 구분**과 **resource support/flexibility 축**이 보이지 않음. --- ### 2. **핵심 용어 불일치** | 업데이트된 구조 | 현재 코드 | 상태 | |----------------|----------|------| | "vague promise" | "strategic vagueness" | ❌ 불일치 | | "When does a vague promise pay" | "strategic vagueness succeeds or fails" | ❌ 불일치 | **영향**: - 연구 질문의 프레이밍이 다름 - "promise"는 **commitment와 대비**되는 개념 (entrepreneur가 stakeholder에게 하는 약속) - "vagueness"는 **specificity와 대비**되는 개념 (텍스트/언어적 모호함) "Vague promise"가 더 **행위자 중심**(entrepreneur의 전략적 선택), "Strategic vagueness"는 더 **속성 중심**(텍스트의 특성). --- ### 3. **AV Industry Focus 부족** **업데이트된 구조**: > "이 논문은 특히 **AV(autonomous vehicle) industry를 중심**으로" **현재 코드**: - ✅ Tesla, Waymo 사례는 Phase 1 Introduction에 등장 - ⚠️ Phase 2 Theory에서 AV-specific 특성 설명 부족 - ❌ Phase 3 Empirics에서 AV industry subsample 분석 없음 (quantum, transportation은 있지만 "AV"로 특정하지 않음) **문제점**: - General "hardware vs software" 또는 "transportation" 수준에서 다루고 있음 - AV industry의 **특수성**(regulatory uncertainty, sensor fusion complexity, safety-critical nature, ecosystem dependencies)이 드러나지 않음 --- ### 4. **Chapter 3 구조 불일치** **업데이트된 구조 - Chapter 3**: ``` Part 1: AV industry의 4가지 예시(case)로 customer / technology / organization / competition 별 모호한 선택을 보여줌. Part 2: Empirics – 실제 데이터/코딩/분석으로 vague promise와 investment outcome의 관계를 검증. ``` **현재 Phase 3 (`generate_03_empirics.py`)**: ``` PART A: EMPIRICAL STRATEGY - 3.1 Data Sources & Sample - 3.2 Measurement Strategy - 3.3 Empirical Specifications PART B: RESULTS - 3.4 H1 Results - 3.5 H2 Results - 3.6 Robustness Checks ``` **문제점**: - ❌ **Part 1 (Case studies)가 완전히 누락**됨 - 업데이트된 구조는 "4가지 AV 예시"를 통해 개념을 illustrate하길 원함 - 현재는 바로 quantitative empirics로 들어감 (descriptive → inferential stats) --- ### 5. **Hypothesis Framing 차이** **업데이트된 구조**: - Value creation과 value capture의 **joint optimization** 관점 - 4가지 choice (customer, tech, org, comp)의 **조합**과 trade-off **현재 코드 (Phase 2, Section 2.9)**: ```python H1 (Main Effect): Vagueness → Early Funding (negative) H2 (Moderation): Vagueness × Hardware → Growth (interaction) ``` **문제점**: - H1/H2는 **Technology Modularity (Module 2)에만 집중** - Customer heterogeneity, Organizational slack, Competitive intensity는 "future work"로 밀림 - **Joint optimization** 관점 (예: customer vagueness + technology specificity 조합)이 empirically tested되지 않음 --- ## ⚠️ 애매한 부분 (Ambiguous) ### 1. **"Commit vs Keep Vague" 선택 조합** **업데이트된 구조**: > "customer / technology / organization / competition 영역 각각에서 > 'commit vs keep vague'라는 네 가지 선택 조합이 어떻게 나타나는지" **현재 코드**: - Phase 2에서 4개 module을 **독립적으로** 설명 (2.5, 2.6, 2.7, 2.8) - 하지만 **조합(combination)** 관점의 분석은 없음 - 예: "Customer vague + Technology specific" vs "Customer specific + Technology vague" **불명확**: - 업데이트된 구조가 4개 choice의 **조합 효과**를 원하는지, - 아니면 각각의 **독립 효과**를 원하는지 명확하지 않음 --- ## 📋 수정 필요 사항 요약 ### Priority 1 (High): 개념적 일관성 1. **Phase 2 Section 2.4를 수정**하여: - ✅ 기존: "Four-module framework" - ➕ 추가: **2×2 구조 명시** - **Axis 1**: Value Creation (Customer, Technology) vs Value Capture (Organization, Competition) - **Axis 2**: Resource Support (commit resources) vs Flexibility (preserve options) 2. **용어 통일**: - "strategic vagueness" → "vague promise" (또는 둘 다 사용하되 관계 명시) - Phase 1 Introduction에서 연구 질문을: - "Why does strategic vagueness help some but hurt others?" - → "**When does a vague promise pay** in venture funding?" 3. **Phase 3에 Case Study Part 추가**: ``` PART 1: ILLUSTRATIVE CASES (NEW) - 3.1 AV Industry Context - 3.2 Case 1: Customer Vagueness (Waymo vs Cruise) - 3.3 Case 2: Technology Vagueness (Tesla vs Rivian) - 3.4 Case 3: Organizational Vagueness (Aurora vs Argo AI) - 3.5 Case 4: Competition Vagueness (Platform vs Point Solution) PART 2: QUANTITATIVE EMPIRICS (EXISTING) - 3.6 Data & Methods - 3.7 Results - ... ``` ### Priority 2 (Medium): AV Industry Specificity 4. **Phase 1 Introduction**: - Tesla vs Bosch 사례 유지하되, **AV industry context** 강화 - "Why autonomous vehicles?" 1-2 문단 추가 5. **Phase 2 Theory**: - Module 2 (Technology)에서 **AV-specific modularity** 논의 - 예: Sensor fusion, HD maps, L4/L5 autonomy levels, regulatory constraints 6. **Phase 3 Empirics**: - Subsample analysis에 **"AV ventures" subset** 추가 - Transportation → AV로 좁히기 ### Priority 3 (Low): Hypothesis Expansion 7. **Phase 2 Hypotheses**: - H1/H2 유지 (Technology focus) - H3~H6 추가 (Customer, Organization, Competition) — 또는 "future work"로 명시 --- ## 🔄 제안하는 수정 로드맵 ### Step 1: Terminology Fix (빠른 수정) ```bash # Phase 1, 2, 3, 4 모든 파일에서 sed -i 's/strategic vagueness/vague promise/g' generate_*.py # (실제로는 context-aware replacement 필요) ``` ### Step 2: Phase 2 Conceptual Framework 강화 - `generate_02_theory_conceptual.py` Section 2.4 수정 - 2×2 구조 (Value Creation/Capture × Resource Support/Flexibility) 명시 - 4개 module이 이 2×2 공간에서 어디에 위치하는지 설명 ### Step 3: Phase 3 Case Study Part 추가 - `generate_03_empirics.py`를 두 부분으로 분리: - Part 1: Qualitative cases (new content) - Part 2: Quantitative empirics (existing content) - 또는 별도 generator `generate_03a_cases.py` + `generate_03b_empirics.py` 생성 ### Step 4: AV Industry Contextualization - Phase 1, 2, 3 전체에 AV-specific 논의 추가 - Subsample analysis에 AV ventures 포함 --- ## 🎯 결론 **현재 4-Phase framework는**: - ✅ **구조적으로 잘 설계**되어 있음 (기승전결, 4 commanders) - ✅ **Core logic (Technology Modularity → Vagueness effectiveness)** 견고함 - ❌ 하지만 **업데이트된 논문 구조의 새로운 강조점**들을 반영하지 못함: 1. Value creation vs Value capture 프레임 2. "Vague promise" 용어 3. AV industry centrality 4. Case study part in Chapter 3 5. 2×2 conceptual space (Resource Support × Flexibility) **권장 사항**: 1. **Phase 2 (권준)를 먼저 수정** → 개념 프레임워크 강화 2. **Phase 3 (김완)에 Case Part 추가** → Qualitative + Quantitative 구조 3. **Terminology 통일** → "Vague promise" 중심으로 4. **AV context 강화** → Phase 1, 2, 3 모두 이렇게 하면 **4-Phase 기승전결 구조는 유지**하면서도, **업데이트된 논문 구조의 요구사항을 충족**할 수 있습니다.