Ontology · 방법론

기업 투자, 엔진이 이 도메인을 보는 방식

설계 완비 · 데이터 배선 예정

예측을 블랙박스로 팔지 않습니다. 이 도메인을 어떤 인과 구조로 보고, 무슨 데이터를 어떤 주기로 넣어, 무엇을 내는지 전부 공개합니다.

목표

투자 회수 (기대 MOIC). 사망 = 자본 전액 손실. hazard(사망) × 크기(MOIC 분포) 이중 목표.

지배 항등식(축은 여기서 유도)

기대 MOIC = Σ_엑싯시나리오 [ P(시나리오) × 엑싯 밸류 × 지분율 ] / 투자액

온톨로지 3층, 아래에서 위로 쌓인다

맨 아래 공용 그래프에서 측정이 올라오고, 그 위에서 추론이 도메인으로 짙어집니다. rose 경로가 아래→위로 관통합니다. 같은 엔진이 층마다 다른 역할을 맡습니다.

L2추론 · 상태공간 시뮬L1측정 · 6 인과 축L0엔티티 · 지식그래프
L0
엔티티 · 지식그래프

기업·섹터·투자자·인물·시그널·재무·제품·고객·경쟁·라운드를 노드로, 관계를 엣지로. 발굴(시그널→스코어)·매칭(공동투자 그래프)이 이 위에서 돈다. off-graph: 그래프는 예측기가 아니라 회수예측의 관계 증거.

L1
측정 · 6 인과 축

항등식에서 유도한 MECE 6축(V1–V6). 딜 하나를 축별로 점수매긴다. 각 말단 변수는 소스·갱신주기와 배선(측정 불가 변수 금지).

L2
추론 · 상태공간 시뮬

S0 유닛 상태벡터(생존 hazard + 밸류 궤적) → S3 몬테카를로(엑싯 분포) → S4 MCTS 골든패스·목표 역산. 정치가 증명한 S0–S4를 사망hazard×MOIC로 이식.

인과 축 · 데이터 파이프라인

항등식에서 유도한 MECE 축. 말단 변수마다 소스·접근·갱신주기가 배선되지 않으면 온톨로지에 넣지 않습니다. 측정 불가 변수는 금지입니다.

측정변수(말단)데이터 소스접근갱신주기
V1 시장
엑싯 밸류의 천장
TAM·CAGR·섹터 모멘텀(라운드 흐름)THE VC·혁신의숲·공개 라운드 DBB 공개
V2 팀·실행
창업자 이력·실행 속도
이전 창업·엑싯·도메인 경력·마일스톤 페이스링크드인 크롤 + [애널 입력]C 제약딜별 1회
V3 트랙션·성장
사망 vs 스케일 갈림
매출·MAU 성장(YoY/MoM)·LTV/CAC·번멀티플자사 실사 데이터룸(비공개)C 자사월/분기
V4 경쟁·해자
지분가치 지속성
카테고리 펀딩 밀도·전환비용·네트워크효과·IP라운드 DB(카테고리) + [애널]B+C
V5 자본·런웨이
생존 결정
번레이트·런웨이(개월)·후속라운드 성사율자사 재무 + 시장 유동성 지표C+B
V6 밸류에이션
회수 배수의 분모
요청 pre/post·stage×섹터 fair 배수·투자자 평판공개 라운드 DB(코호트)B 공개분기
라벨 · 정답지
가중치 적합의 심장(없으면 학습 불가)
실제 엑싯(IPO·M&A 밸류)·사망(폐업)·후속라운드 결과자사 포트 실적 + 공개 엑싯 DB(Crunchbase·THE VC)A 자사 + B분기

예측 산출물

생존 확률

4,000 paths 사망 hazard. 자본 전액 손실 확률의 여집합

중위 MOIC · 분포

엑싯 시나리오 MC → P50/P90 EV, 우측 꼬리(유니콘 확률)

밸류 갭

요청 pre/post vs 코호트 fair. 지금 이 밸류가 비싼가

골든패스 · 역제안

MCTS로 목표 MOIC 도달 개입 시퀀스(브릿지·피벗·엑싯 타이밍)

IC 판정

6축 스코어 + 승인/조건부/보류. 각 축은 근거 문장(해석가능)

학술 근거

이 온톨로지는 최근 학술·산업 연구에 대조·검증됐습니다.

지식그래프 접근이 VC 예측 SOTA입니다. 관계(기업–투자자–섹터–시장) 맥락이 예측력 핵심. 'off-graph': 그래프는 회수예측의 retrievable evidence.

VC GraphRAG (arXiv 2408.09420) · LLM Graph Reasoning (2512.23489)

해석가능성이 차별점입니다. GNN은 고차 의존을 잡으나 블랙박스. 축 기반 판정은 설계상 해석가능(심사역이 '왜'를 요구).

Interpretable ML for exits (arXiv 2510.09465)

비정형 텍스트(회사 설명·뉴스)를 구조 feature와 융합하면 예측력 상승(89% 정확도). → LLM feature 추출 층 보강.

CrunchLLM (arXiv 2509.10698)

엑싯 예측 SOTA = 80–89% 정확도(Crunchbase 200만). 선거 93.3%와 다른 밴드입니다. VC는 라벨 희소·꼬리지배로 본질적으로 더 어렵다(정직 규율).

CapitalVX (ScienceDirect S2405918821000040)

발굴 시그널(채용·트래픽·특허·GitHub·인력이탈)이 펀드레이즈 3–6개월 선행. 투자자 네트워크·평판은 밸류/금액엔 강하나 후속성사 예측은 맥락 의존.

Evertrace · 투자자 네트워크(Springer s11187-011-9337-4)

온톨로지는 설계 완비(L0·L1·L2 + 학술검증), 데이터는 배선 예정. 착수 순서: 발굴·매칭(공개+자사로그 라벨, 즉시) → 시장·경쟁(공개 라운드 DB) → 기업분석 측정계층(자사 실사) → 결과추정 라벨(엑싯, 공개 코호트 prior). 설계 정본: docs/plans/investment-ontology-l0/l1/l2.