btw [[📚🐢ms(서론)]] and [[📚🐙ms(응용)]], [[📚👾ms(결론)]] | 층 | 호수 | 동물 | 주제 | 핵심 내용 | 도구/연결 | | ------------------- | -------- | ---- | ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- | | **1층**<br>🟢 확률 토대 | **1.1호** | 🐢 | 현상과 모델 | • Tesla vs Better Place: φ 0.1→0.9 vs 0.5→0<br>• 확률변수화: φ ~ Beta(α(τ), β(τ))<br>• 목적함수: U(τ) = E[V·φ] - i(τ) | **[[🗄️MT]]**<br>Map & Terrain<br>→1.2호로 추상화 | | | **1.2호** | 🐢🐅 | 베이지안 토대 | • Beta 공액성: Prior × Likelihood = Posterior<br>• **불확실성 3종**: ①기술(epistemic) ②시장(aleatoric) ③실행(operational)<br>• Vikash: 통계↔인지 bridge | **[[🖼️UT]]**<br>Uncertainty Types<br>→3.2호와 연결 | | **2층**<br>🟣 정밀도 통합 | **2.1호** | 👾🐅 | 수직 정밀도<br>(연속 결정) | • __Nail→Scale 전환점: τ_ = √(V/4i)-1_*<br>• 정보축적: Var(φ) = μ(1-μ)/(2+τ)<br>• KL divergence: D(Beta∥Uniform) | **[[🖼️LT]]**<br>Levels of τ<br>최대 추상화 | | | **2.2호** | 👾 | 수평 정밀도 | • Action(τ→0) ↔ Planning(τ→∞) 스펙트럼<br>• 실행 일관성: τ_eff = τ/(1+σ²_exec)<br>• March의 탐색-활용 균형 | 학파 통합<br>→3.1호로 구체화 | | **3층**<br>🔴 실전 응용 | **3.1호** | 🐙 | 운영 도구 | • **Fine's 10 Tools 매트릭스**<br>• i↓: Processify(-30%), Automate(-40%)<br>• V↑: Segment(3x), Platformize(5x) | **[[🗄️OT]]**<br>Operational Tools<br>→3.2호 적용 | | | **3.2호** | 🐙 | 사례 활용<br>(이산 결정) | • **Scale or Not**: V>4i 임계점<br>• Tesla: Roadster→S→3 (τ진화)<br>• __산업별 τ_ 관리표_* (아래 참조) | 불확실성별<br>의사결정<br>←1.2호 연결 | ### 2.1 정밀도의 기원 #### 2.1.1 성공 확률의 내생화 (🐢M호) 성공 확률 φ를 상수에서 확률변수로 전환하는 것이 OIL 프레임워크의 출발점이다. 기존 이론은 φ를 외생적으로 주어진 값으로 취급하여 벤처의 학습 능력을 무력화시킨다. 이를 φ ~ Beta(μτ, (1-μ)τ)로 모델링하면 정밀도 τ가 정보의 가치를 결정하는 내생변수가 된다. 단일 실패 관찰 시 베이지안 업데이트는 E[φ|x=0] = μτ/(τ+1)이 된다. 이로부터 업데이트 용량 Δ(μ;τ) = μ/(1+τ)를 도출할 수 있다. τ가 증가하면 업데이트 용량은 단조 감소하여 새로운 정보의 가치가 사라진다. Better Place의 실패는 이 메커니즘을 명확히 보여준다. 처음부터 "3분 배터리 교체"라는 높은 τ로 시작한 결과, 이스라엘 시장의 부정적 신호가 학습 기회가 아닌 무시할 장애물이 되었다. 반대로 Tesla는 낮은 τ를 유지하며 "생산 지옥"의 교훈을 흡수했다. ![[🗄️MT]] #### 2.1.2 베이즈 프라이머 (🐢🐅A호) Beta 분포의 공액성은 순차적 업데이트를 가능하게 한다. 성공 s회, 실패 f회 관찰 후 사후분포는 Beta(μτ+s, (1-μ)τ+f)가 된다. 이 특성으로 정보 축적 과정을 추적할 수 있다. 세 가지 prior 유형이 벤처의 학습 경로를 결정한다. Uniform prior (τ=0)는 완전한 무지와 최대 유연성을 나타낸다. Jeffreys prior (τ=1)는 정보이론적 최적성을 제공한다. High-precision prior (τ>>1)는 강한 신념과 낮은 반응성을 의미한다. 이 세 prior가 인식적 불확실성 vs 무작위적 불확실성의 경계를 정의함. ![[🖼️UT]] 베이즈 의사결정 모델에서 시뮬레이션과 칼리브레이션의 역할. argmax_{a \in A} E[U(a,s)] 를 argmax \Sum k=1..tau V I(a,s_k), s_k ~ P(s) 로 변환시킨 것. simulation은 (🚨M1에서 M1'설명; likelihood). calibration은 (🚨M1'에서 M2설명; empirical bayesian ~ hierarchical bayes) 불확실성 구조가 최적 τ를 결정한다. ![[Pasted image 20250928051711.png]] ### 2.2 정밀도 통합 #### 2.2.1 수직 통합: 정보 축적의 3계층 (👾🐅S호) τ는 세 가지 중첩된 의미를 갖는다. 확률 수준에서 τ는 prior의 정밀도 매개변수다. 샘플링 수준에서 τ는 유효 표본 크기로 작동한다. 진화 수준에서 τ는 변이와 복제 충실도의 균형을 인코딩한다. 이 계층구조는 micro-macro 연결을 가능하게 한다. 창업가의 τ 선택(micro)이 벤처의 학습 용량을 결정하고, 이것이 시장 선택(macro)으로 이어진다. 낮은 τ 벤처는 소수 샘플 샘플러처럼 민첩하지만 노이즈에 취약하다. 성장은 τ의 단계적 증가로 정의된다. Nail 단계(τ=0)에서 Scale 단계(τ>0)로의 전환은 변이 탐색에서 충실도 강화로의 진화다. Better Place는 처음부터 높은 τ로 시작해 이 진화 과정을 건너뛰었다. ![[🖼️LT]] #### 2.2.2 수평 통합: 실행 일관성의 스펙트럼 (👾S호) τ 연속체는 효과추론(τ→0)부터 인과추론(τ→∞)까지 기업가적 논리를 통합한다. 효과추론은 최대 유연성과 완전한 반응성을 제공하지만 과잉반응 위험이 있다. 인과추론은 일관성을 보장하지만 경직성 비용을 치른다. 과학적 접근과 디자인 사고는 중간 지대를 차지한다. 과학적 방법은 증거 축적에 따라 τ를 높이는 "획득된 정밀도"를 암묵적으로 지지한다. 디자인 논리는 낮은 τ로 시작하되 의도적으로 τ 증가의 기반을 구축한다. 이 통합은 행동 대 계획 논쟁을 해소한다. 두 접근법은 경쟁하는 패러다임이 아니라 τ 스펙트럼의 양 끝점이다. 벤처는 환경과 수렴할 때까지 이 스펙트럼을 따라 이동해야 한다. ### 2.3 정밀도 동적관리 #### 2.3.1 운영 도구: Fine의 10가지 레버 (🐙C호) τ* = max{0, √(V/4i) - 1} 공식은 Fine의 확장 도구를 두 범주로 구분한다. 정보 비용 i를 낮추는 도구들(문화화, 프로세스화, 협업)이 먼저 와야 한다. 가치 V를 높이는 도구들(복제, 자동화, 플랫폼화)은 그 다음이다. 순서가 중요하다. Tesla는 먼저 "생산 지옥"을 통해 문화를 구축(i↓)한 후 기가팩토리로 확장(V↑)했다. Better Place는 인프라 구축(V↑)을 먼저 시도하여 조직 역량이 따라가지 못했다. 각 도구는 양날의 검이다. 프로세스화는 i를 낮추지만 조기 표준화는 경직성을 초래한다. 플랫폼화는 V를 크게 높이지만 거버넌스 없이는 i도 함께 증가한다. ![[🗄️OT]] #### 2.3.2 실증 예측: 투자 단계와 정밀도 경로 (🐙🐅V호) OIL 프레임워크는 검증 가능한 예측을 제시한다: 단계별 투자를 받는 벤처는 τ를 점진적으로 높이며, 대규모 초기 투자를 받는 벤처는 높은 초기 τ로 인해 실패 확률이 높다. 구체적으로, 시리즈 A 이전 피벗 횟수와 생존율은 정의 상관관계를 보일 것이다. 초기 대규모 투자(>$50M)를 받은 벤처는 피벗 능력이 제한되어 실패율이 높을 것이다. 반면 소규모 다단계 투자를 받은 벤처는 τ를 점진적으로 조정하며 생존율이 높을 것이다. 이 예측은 CrunchBase 데이터로 검증 가능하다. 투자 규모, 타이밍, 피벗 이벤트(제품 변경, CEO 교체 등), 최종 결과(IPO, 인수, 폐업)를 추적하여 τ 경로와 성공의 관계를 실증할 수 있다. --- #### 2.1.1 약속수준의 내생화 (🐢M호) ### 2.3.2 실증 예측: 산업별 정밀도 궤적 (🐙🐅V호) 모델은 세 가지 메커니즘을 통해 검증 가능한 예측을 생성한다. **1. 언어가 정밀도를 드러낸다** 구체적 약속("3분 교체", "Q4까지 15% 점유율")은 높은 τ를 신호한다. 유연한 표현("장거리 차량", "합리적 가격")은 낮은 τ를 나타낸다. 피치덱과 IR 자료의 자연어 처리로 τ 궤적을 추출할 수 있다. **2. 산업별 불확실성이 최적 경로를 결정한다** _R&D 집약 산업_은 epistemic 불확실성에 직면한다. 기술적 문제는 실험으로 해소되므로 단계적 τ 상승이 가능하다: - 초기(τ≈0): 광범위한 기술 탐색 - 검증 후(τ↑): 구체적 사양 고정 - 예측: 시리즈 A 이후 피벗 빈도 급감 _소비재 산업_은 aleatory 불확실성이 지배적이다. 선호의 무작위성은 해소 불가능하므로: - 전 주기(τ=2-3): 중간 정밀도 유지 - 빠른 순환: 2-4주 피드백 루프 - 예측: 전 생애주기 일정한 피벗 빈도 **3. 업데이트 용량이 적응력을 예측한다** Δ(μ;τ) = μ/(1+τ)는 학습 능력을 정량화한다. CrunchBase 데이터에서: - 높은 초기 τ → 낮은 Δ → 조기 실패 - 단계적 τ 상승 → 높은 생존율 - 산업×τ 상호작용이 핵심 예측변수 **실증 설계** 10,000개 벤처의 5년 패널 데이터로 검증: - 종속변수: 생존, IPO/M&A, 폐업 - 독립변수: τ 궤적(언어 분석 추출) - 통제변수: 산업, 펀딩, 창업자 경험 R&D 벤처는 τ를 0→5로 단계적 상승시킬 때 생존율이 최대화된다. 소비재 벤처는 τ=2-3 일정 유지 시 최적이다. 이 차이는 불확실성 구조의 근본적 차이를 반영한다 \citep{ScottShuLubynsky2020}. ## 🗄️ 산업별 τ* 관리표 (3.2호 추가) | 산업 유형 | 주요 불확실성 | τ* 전략 | 사례 | | ------------------------------ | --------------------------- | ----------------------------------------------- | -------------------------------- | | **R&D Heavy**<br>(바이오/반도체) | 기술 불확실성<br>(Epistemic) 높음 | • 초기 τ 낮게 유지<br>• 기술검증 후 급상승<br>• τ* = f(기술성숙도) | Moderna:<br>τ낮음→mRNA성공→τ급상승 | | **Consumer**<br>(패션/F&B) | 시장 불확실성<br>(Aleatoric) 높음 | • τ 중간 유지<br>• 빠른 피드백 순환<br>• τ* = f(시즌/트렌드) | Zara:<br>τ=2-3 constant<br>2주 순환 | | **Platform**<br>(소셜/마켓플레이스) | 네트워크 효과<br>(양면 불확실성) | • 초기 τ≈0<br>• 임계점 후 τ↑↑<br>• τ* = f(사용자수²) | Uber:<br>도시별 τ 차별화 | | **Manufacturing**<br>(자동차/중공업) | 실행 불확실성<br>(Operational) 높음 | • τ 점진적 상승<br>• 프로세스 안정화 중심<br>• τ* = f(공정능력) | Toyota:<br>TPS로 τ 지속상승 | ## 유기적 연결 규칙 ### 추상화 경로 (🐢→🐅→👾🐅) ``` 1.1호(현상) → 1.2호(확률모델) → 2.1호(최적화) 구체적 사례 → 베이지안 통계 → 수학적 해 ``` ### 구체화 경로 (👾→🐙→🐙) ``` 2.2호(이론통합) → 3.1호(도구) → 3.2호(적용) 추상 개념 → 운영 방법 → 산업 사례 ``` ### 순환 연결 (1.2↔3.2) ``` 1.2호 불확실성 분류 → 3.2호 산업별 적용 이론적 분류 → 실무적 활용 ``` 이제 표가 3차원적 연결성을 가진 유기적 구조가 되었습니다! 초보적물로 아파트를 소개할게. - 초1층 - 🐢M호 거주민은 [[🗄️🧠moshe]] 로 "확률변수의 확률변수화 목적함수화" 메시지로 [[🗄️MT]] 그려 - **🐢🐅A호 거주민은 베이즈 공액_베타3 (🗄️UT)_베이즈결정과 simcal). - 보2층 👾🐅호는 수직통합 (🖼️LT), 👾호는 수평통합. - 적3층 🐙호는 운영(🗄️OT), 🐙🐅호는 활용.** 보완 설명 - 문단 1의 “3층 아파트(2개 호수)” 메타포는 요지에만 반영되어 독자 안내를 강화합니다. - 베이즈 토대(문단 3)의 시뮬레이션·칼리브레이션 지침은 “요지”에만 흡수되어, MS팁은 고전 문헌 톤을 유지합니다. - 수직→수평의 순서를 유지해 설계→실행→동학의 유기적 흐름을 강화했습니다. 필요 시, 동일 원칙으로 세부 문장 샘플(각 행 2–3문장)도 생성해 드릴게요.