A-DeepTech Venture Lab/ 6단계4주차 · 단계 6 / 24
4주차 · 6단계

기술경제성 분석 시작

Start Brewing the TEA
Start Brewing the TEA워크시트 · TEA Foundations워크시트 · Technology-Problem Matching
I

이 단계에서 수행할 내용

  • 특정 기술을 특정 문제와 연결하는 방법을 학습한다.
  • 기술 모델에서 재무 모델로 자연스럽게 연결되는 정량 분석을 구축한다.
  • 솔루션의 장기 수익성에 대한 인사이트를 도출한다.
II

이 단계를 왜, 지금 해야 할까?

TEA 란 무엇인가

  • 탐색에 앞서 물을 것 — 이 솔루션이 작동하기는 하는가
  • 기술적 가능성 + 경제적 타당성
  • 완벽히 작동해도 규모를 키운 상태에서 훨씬 비싸면 시장에서 실패
  • TEA = 기술과 경제를 잇는 정량 모델
  • 비용 · 가격 · 마진 · 수익률에 맞게 구현 가능한지 보장
  • 쓰는 이유 넷
  • 비용 경쟁력 평가 · 민감도로 우선순위 파악
  • 기술팀에 피드백 전달 · 투자자에게 잠재 수익 제시
  • PMR 과 서로 강화. TEA 도 이후 단계 전반에 걸쳐 계속 발전

기술이 아직 없다면

  • 기술 푸시 — 가진 기술에서 출발해 문제와 시장을 찾음
  • 시장 풀(수요 견인) — 확인한 문제에서 출발해 기술을 찾아옴
  • 어느 경로든 결국 기술과 시장이 만나는 지점을 찾아야 함
  • 문제 주도형에게도 TEA 필요
  • 후보 기술 가운데 무엇이 경제적·실무적으로 타당한지 평가
  • 도구 = 표 6.1 기술-문제 매칭 매트릭스

TEA 구조화하기

  • TEA 의 특징 = 기술 모델과 재무 모델을 잇는 것
  • 기술 모델은 표준이 없고, 재무 모델은 표준적이나 세부는 크게 다름
  • 정해진 템플릿 없음. 목표는 명확하고 읽기 쉬운 모델
  • ① 범위 정의
  • 기술 비용인가, 산출물 비용인가, 플랜트 수익성인가
  • 내가 좋아 보이는 범위가 아니라 최종 고객과 가장 관련 있는 범위로
  • ② 공정 흐름도 작성
  • 기술을 모르는 청중도 이해할 수준으로 추상화
  • ③ 단계마다 문서화
  • 투입물 · 전환 과정 · 산출물(부산물 포함) · 노동 · 시간 · 비용 · 수익 · 인센티브
  • ④ 가정 문서화 → 상승 · 하락 · 기준 시나리오

북극성 — IRR > WACC

  • TEA 의 핵심 지표는 효율성도 비용도 아닌 수익성
  • 효율이 매우 높아도 수익성이 높은 것은 아님
  • IRR 은 현장에서 어떻게 쓰이는가에 크게 좌우
  • 설치 위치 · 사용 방식 · 인센티브 · 부수 비용
  • 고객에게 IRR 을 늘 납득시켜야 하는 것은 아님
  • Tesla — 설명 없이도 확장에 성공
  • Toyota Prius — 전용 차종이라 추가 비용과 절감액을 직접 비교당하지 않음
  • 반면 인기 차종의 하이브리드 버전은 계산이 쉬워 가격 대비 매력이 떨어져 보임
  • 두 사례 모두 B2C. 고객이 논리보다 감정으로 움직일 수 있다는 점은 유의

그 밖의 유용한 지표

  • MSP 최소 판매 가격 — 손해 없이 팔 수 있는 최저가
  • 손익분기 가격. 시장 가격보다 낮아야 승산
  • LCOE 균등화 발전 비용 — 수명 전 비용 ÷ 총 발전량
  • 단위 달러/kWh. 서로 다른 전력원을 같은 잣대로 견줌
  • TCO 총소유비용 — 생애주기 전반의 소유·사용 비용
  • 기존 대안과 견주면 고객의 절감 효과가 드러남

분석에서 인사이트 도출하기

  • 모델로 답할 질문
  • 프로젝트·설비의 IRR 은 고객과 투자자에게 매력적인가
  • 기존 기술과 경쟁 가능한가 · 개발 중인 기술과도 경쟁 가능한가
  • 각 가정을 전문가 검토나 자기 판단으로 점검
  • 입력값과 출력값을 빠르게 평가. 예상과 크게 다르면 정밀 검토

토네이도가 온다

  • 민감도 분석 — 변수 하나만 흔들어 결과가 얼마나 움직이는지 봄
  • 토네이도 차트
  • 세로선 = 기준 시나리오, 막대 = 그 변수만 흔들었을 때의 IRR 범위
  • 정렬 = 막대가 긴 순서. 위쪽이 가장 크게 좌우하는 변수
  • 쓰임 = 어디에 자원을 쏟을지, 무엇을 먼저 검증할지 결정
흔히 틀리는 지점

모든 변수를 조금씩 개선하려 함. 토네이도의 맨 위 두세 개가 결과의 대부분을 가름

흔히 저지르는 TEA 실수

  • 지나친 정밀성 — 자릿수가 중요한 단계에서 소수점을 다툼
  • 가정의 출처를 적어 두지 않아 나중에 검증 불가
  • 고객이 아니라 자신에게 편한 범위를 고름

기술성숙도 수준(TRL)의 문제점

  • TRL = 기술 성숙도를 단계로 표시하는 널리 쓰이는 눈금
  • 한계 — 같은 TRL 이라도 분야·맥락에 따라 뜻이 크게 달라짐
  • TRL 숫자만으로 준비도를 단정하지 말 것
III

이 단계의 산출물

제출 안내
  • 이 단계의 필수 제출은 「기술-문제 매칭」 워크시트 1장입니다. 같은 단계의 다른 워크시트는 선택입니다.
  • 통과선 — 아주 낮게 잡았습니다. 각 표에서 하나씩만 채워 보면 제출할 수 있습니다. 위젯 위쪽에 「제출 가능」이 뜨면 그 뜻입니다. 표를 끝까지 채우는 것을 목표로 하되, 근거를 찾지 못한 칸은 비워 둔 채로 내고 수업에서 함께 채웁니다.
  • 내는 법 — 아래 위젯에서 작성한 뒤 CSV 또는 전체 복사 를 눌러 카카오 채팅방에 제출합니다.
  • 4주차 제출물 — 기술경제성 1차 모형(핵심 가정 5개, 단위 원가, 민감도)

아직 염두에 둔 기술이 없다면, 표 6.1의 기술-문제 매칭 매트릭스를 활용해 어떤 기술이 해결하려는 문제에 가장 적합할지 파악하라.

기술이 있다면, 특히 새롭게 개발한 기술이라면, 적어도 다음을 포함하는 기본적인 TEA를 완성하라.

  • 구성 요소 수준, 제품 수준, 플랜트 수준 등 명확히 정의한 범위
  • 필요한 모든 기술적 구성 요소를 대략적으로 보여 주는 공정 흐름도 또는 기술 유형에 맞는 다른 형태의 요약
  • 시스템이 어떻게 작동할지를 가정한 각종 산출물
  • 직접 수행한 연구와 측정에서 나온 내부 가정
  • 1차 또는 2차 연구에서 도출한 외부 가정
  • 유사 기술과의 비교 사례
  • IRR, MSP, LCOE, TCO 등 경제적 측면에서 기술 성능을 평가하는 핵심 지표. 이 지표는 TEA의 최종 산출물이 되며, 민감도 분석 같은 추가적인 정밀 검토의 대상이 된다. 중요할 수 있는 지표를 몇 가지 식별할 수도 있지만, 너무 많은 지표를 추적하지 않도록 주의하라! 이상적으로는 핵심 지표 하나, 많아도 두세 개여야 한다.
이 단계의 워크시트
  • TEA Foundations
  • Technology-Problem Matching

워크시트 · 기술경제성 분석 기초

워크시트 · 기술-문제 매칭

IV

사례

이 단계 원서의 장 끝 사례 서사와 MIT 코스킷 사례 연구는 수강생 인증 후 열람할 수 있습니다.
V

추가 자료

이 단계의 추가 자료는 www.de4cev.com/step6에서, 국문 실습자료는 24steps4cev.com에서 확인할 수 있다. 자료에는 다음이 포함된다:

  • 기술-문제 매칭 워크시트 • TEA 기초 워크시트 • Via Separations 사례 연구 • Teasha Feldman-Fitzthum 사례 연구 • Conductor Labs, 미국 에너지부, ChemCatBio, Joint BioEnergy Institute 등에서 제공하는 유용한 TEA 도구 링크

새로운 사례와 정보가 나오는 대로 추가 자료를 계속 업데이트해 나갈 것이다.

주

  • 내부수익률(IRR)은 투자로부터 기대되는 연간 수익률이다. 이 지표는 투자 기회를 비교하는 데 도움이 되며, 일반적으로 IRR이 높을수록 수익성이 좋은 투자라는 뜻이다.
  • 가중평균자본비용(WACC, Weighted Average Cost of Capital)은 회사가 운영 자금을 조달하기 위해 지불해야 하는 평균 비율로, 대출 같은 부채와 투자자 자금 같은 자기자본을 모두 고려한 값이다.
  • 이러한 조언 중 상당수는 Energy Impact Partners의 Shayle Kann, Greg Thiel, Melissa Ball이 Catalyst 팟캐스트에서 언급한 내용에서 비롯되었다. “Climate-Tech Startups Need Strong Techno-Economic Analysis,” Catalyst with Shayle Kann, Canary Media podcast, October 5, 2023. https://www.canarymedia.com/podcasts/catalyst-with-shayle-kann/climatetech-startups-need-strong-techno-economic-analysis.