강프로님, 바로 **두 가지 제안서 버전(투자자향 IR / 제휴사향 Partner)**을
확장된 기본안 내용 전체를 적용한 형태로 완성된 문서 버전으로 작성했습니다.

요청하신 대로

  • 전략 방향이 다른 두 가지 독립 문서

  • 클로드 스타일 / IR 논리 / 파트너 협업 논리 반영

  • 슬라이드형 기준의 구조 + 문서형 콘텐츠 완성 버전
    으로 구성했습니다.


📘 Ⅰ. 투자자향(IR Version) 제안서

1. Executive Summary

디유넷은 23년간 국내 사이버대학 기반 에듀테크 서비스를 구축해 온 기업으로,
ETRI의 발화평가 기술(정확도 94.86%)을 통합한 AI 기반 실무형 한국어교육플랫폼을 통해
급성장 중인 외국인 노동력 시장의 구조적 수요를 해결하고자 함.

  • 한국의 생산가능인구 감소 → 외국인 노동력 101만 명 시대

  • EPS-TOPIK 기반의 구조적 한계(말하기 미평가, 현장언어 부재)

  • 산업재해 비중(14%)·생산성 저하·이탈 증가 등 시장 Pain Point 명확

  • 디유넷 × ETRI 기술 조합 → 시장의 완전한 공백(White Space) 공략 가능

  • 1st Vertical: 요양보호사 → 제조업/건설업/서비스업 → 해외 송출국 확장 가능

  • IR 포인트: TAM 4.2조 / SAM 1.1조 / SOM 1,500억 (연평균)

투자 포인트는
① 기술 독점성,
② 폭발적 시장성장,
③ 산업 확장성,
④ SaaS형 반복매출 구조
,
이 네 가지로 정리됨.


2. 시장 기회 (Market Opportunity)

2-1. TAM 분석

한국 전체 외국인 취업자 101만 명 기준

  • 교육비/평가비 시장 연평균 42만 원 × 101만 = 4.2조 규모

2-2. SAM 분석

실제로 AI 기반 실무형 한국어 교육이 필요한 산업(요양·제조·서비스·건설)
총 270만 명 × 실사용자 40% = 108만 명
→ 연 10만 원 × 108만 명 = 1.1조 시장

2-3. SOM 분석(3년 내 확보 가능 시장)

초기 타깃 산업

  • 요양보호사 + 제조업 중심 30만 명
    → 도입률 5% = 15,000명
    → 연 30만 원 ARPU 기준 = 450억/년

여기에 지자체·송출기관·기업 API 매출을 합하면
총 SOM 1,000억~1,500억 규모가 산정됨.


3. Pain Point Summary

  • EPS-TOPIK: 말하기 평가 없음

  • 현장 한국어와 교육 콘텐츠 완전 괴리

  • 산업재해 비중 14% → 언어 문제가 주요 원인

  • 입사 초기 생산성 56%

  • 기업의 언어관리·통역 비용 증가
    → 산업별 언어코퍼스 기반 말하기 교육은 필수 인프라


4. 기술 경쟁력 (Tech Advantage)

4-1. ETRI 발화평가

  • 정확도 94.86% (국가 인증)

  • 오류발화·정확발화·의미 일탈까지 자동 검출

  • 교육 목적에 맞춘 Pedagogical Control 가능
    → 기존 LLM 대비 “교육 제어력”이 매우 높음

4-2. Long-Turn 대화 모델

  • 맥락 유지

  • 주제 전환 자동 처리

  • 학습자 맞춤형 대화 경로 설계

4-3. Hybrid LLM 구조

  • 온프레미스 + 외부 LLM 결합

  • 비용 절감 + 품질 유지 + 보안 충족

4-4. 산업별 코퍼스 기반 확장성

  • 요양 → 제조 → 건설 → 서비스업

  • 국가별 현지어 대비 데이터 보유 가능(필리핀/베트남/인니 기반)


5. 비즈니스 모델 (BM)

5-1. 구독형 SaaS 구조

  • 근로자 1인/월

  • 기관 라이선스

  • 관리자 대시보드 Add-on

5-2. 정부 조달 사업

  • 지역정착지원사업

  • 특화훈련

  • 산업안전 교육 통합형

5-3. 해외 송출기관 모델

  • 출국 전 교육 패키지

  • EPS-TOPIK 대비 패키지

5-4. Data/AI 기반 매출

  • 발화평가 API

  • 산업별 코퍼스 라이선스

  • 온라인 시험 시스템


6. 성장전략 (Growth Strategy)

  1. 요양보호사 시장 선점 (시가 기반 수요 많음)

  2. 제조업 확장 (근로자 45% 차지)

  3. 지자체 조달형 사업 도입

  4. 해외 송출기관 Pre-Departure 교육 론칭

  5. 직무 언어 데이터를 활용한 데이터 매출 발생

→ 투자 관점 핵심:
확실한 초기 수익원 → 반복매출 구조 → 데이터 자산 축적 → AI EdTech 플랫폼화


7. 재무전망 (Financial Projection)

(기본 가정)

  • ARPU: 30만 원/년

  • 기업 도입률: 5%/연

  • 송출기관 계약 8건/년

3년 전망

  • 1년차: 28억

  • 2년차: 145억

  • 3년차: 310억
    → EBITDA margin 23%
    → 3년 내 현금흑자 전환


8. 투자포인트

  • 외국인 노동자 시장의 폭발적 성장

  • 기술 독점성 → 절대적 진입장벽

  • “교육→데이터→AI 모델”의 통합 구조

  • 산업 확장성 기반의 장기적 플랫폼 가치

  • 해외 송출국 다중 시장 확보 가능