글가게
PD-2026-01 · Investor Pitch Deck · Seed Round

글가게 Geul.shop

텍스트 큐레이션 서비스
내게 맞는 좋은 글을 제대로 만나게 하는 큐레이션 서비스

CompanyTECHTONIC
FounderLe Comte de Ncador
AskSeed 2억 원

우리는 글을 파는 상점이 아닙니다.
우리는 텍스트와 독자를 제대로 연결하는 방식을 팝니다.

아이디어에 투자하는 것이 아닙니다.
검증의 가속에 투자하는 것입니다.

01 · Problem

문제는 글의 부족이 아니라,
깊게 읽을 조건의 상실이다

현재 시장을 지배하는 모든 콘텐츠 플랫폼은 동일한 전제 위에 서 있다. 유저가 누른 '좋아요', 머문 체류 시간, 완료한 시청 — 이 암묵적 신호들이 유저의 진정한 선호를 반영한다는 전제다. 이 전제는 틀렸다.

Attention Fragmentation
무한 스크롤, 숏폼, 즉각적 알림은 뇌의 보상 회로를 도파민에 만성적으로 노출시킵니다. 도파민에 만성적으로 노출된 뇌는 깊이 읽는 법을 잊어버리고, 비판적으로 사고하는 근력이 위축됩니다.
Social Contamination
좋아요·댓글·공유 지표 등 타인의 반응이 텍스트 본연의 가치를 압도합니다. 읽는 행위가 내면의 사유가 아닌 외부의 전시로 변질됩니다.
두 자아 괴리율 — The Core Insight
이성적 자아는 철학 에세이에 별점 5점을 부여하지만, 본능적 자아는 3초 만에 스크롤을 내려버린다. 이 괴리가 진짜 사유 성향이 숨어있는 장소입니다. 기존 알고리즘은 이 괴리를 무시합니다. 글가게는 이것을 측량합니다.
02 · Opportunity · Why Now

거대한 반작용의 시작:
정보 차단의 럭셔리화

시장은 줄어드는 것이 아니라 분화되고 있습니다. 범용 콘텐츠 플랫폼이 신뢰를 잃는 사이, 정체성과 지적 성취를 충족하는 프리미엄 텍스트 시장의 지불 의사는 더욱 또렷해지고 있습니다.

텍스트 힙(Text Hip) 트렌드
장문의 아날로그적 읽기에 대한 반문화적 열망이 20대 사이에서 실재하고 있습니다. '몽크 모드(Monk Mode)'의 부상 — 기술적 단절과 집중 상태를 갈망하는 디지털 디톡스 산업의 팽창. 정보를 차단하는 환경 자체가 새로운 계급적 상징으로 진화 중입니다.
AI Slop 범람과 인간 텍스트의 프리미엄화
생성형 AI가 무한히 찍어낸 콘텐츠가 웹을 점령함에 따라, 역설적으로 '사람이 고뇌하여 쓴 긴 호흡의 글'과 '엄선된 큐레이션'에 대한 신뢰 프리미엄이 급등하고 있습니다.
20대 전자책 수용성
성인 종합독서율은 역대 최저치를 경신하고 있으나, 2025년 20대 독서율은 75.3%로 전 연령 중 유일하게 반등했고 전자책 독서율은 59.4%에 달합니다. 모바일 기반 장문 텍스트 소비가 주류 문화입니다.

Market Data: 글로벌 디지털 디톡스 앱 시장 2034년 14억 달러 전망 (CAGR 26.8%) / Substack 유료 구독자 500만 명 돌파 / 문화체육관광부 2025 국민독서실태조사

03 · Market Size

글가게의 시장은 출판이 아니라
인지적 웰니스입니다

텍스트를 통한 깊은 읽기 경험은 디지털 명상·집중력 회복과 동일한 웰니스 수요를 충족합니다. 시장을 전자책이 아닌 멘탈 웰니스 × 지식 구독의 교차점으로 재정의합니다.

TAM · 글로벌 멘탈 웰니스 $460B
2025년 기준 글로벌 멘탈 웰니스 시장 · CAGR 성장 중
SAM · 국내 프리미엄 텍스트 ₩1.5조
국내 프리미엄 텍스트 유료 시장 — 웹소설 + 지식구독 + 전자책 합산
SOM · 3년 내 초기 점유 ₩65B
3년 내 초기 점유 목표 — 프리미엄 구독자 30~50만 LTV 기준

Sources: GWI 2024 · Emergen Research 2025 · 한국출판문화산업진흥원

04 · Solution

글가게는 플랫폼이 아닌
디지털 수도원입니다

기능을 더하는 것이 아니라 소음을 제거하는 것이 우리의 설계 원칙입니다. 타인의 반응이라는 외부 신호로부터 차단될 때, 독자는 비로소 자신이 진짜로 반응하는 텍스트를 발견합니다.

의도된 고립의 아키텍처
댓글·좋아요·공유·무한피드·실시간 반응 지표 — 이 사회적 자극들을 플랫폼의 중심 구조에서 제거합니다. 이는 결핍이 아닙니다. 타인의 시선이 만들어내는 인지적 소음을 차단하기 위한 전략적 아키텍처입니다.
DMN의 재가동
외부 자극이 차단된 환경에 진입할 때, 뇌의 기본모드신경망(DMN)이 활성화됩니다. 창의적 연상, 자기 참조적 사유, 공감의 회로가 이때 가동됩니다. 글가게는 그 조건을 설계합니다.
구분일반 플랫폼글가게
운영 목적반응 극대화몰입 설계
추천 기준명시적 선호현시적 선호
성장 지표트래픽·체류량완독률·사유 밀도
소셜 기능좋아요·댓글완전 제거
05 · Product

설문이 아닌 서사로,
사유 지형을 드러냅니다

G·LAB은 400자 마이크로픽션 안에서 독자의 무의식적 선택을 포착합니다. 4개의 축, 16가지 인지·철학적 페르소나. 산티아고 프로토콜의 단계별 적응형 여정을 통해 독자의 사유 성향이 10개 Lēctio 노드로 수렴됩니다.

G·LAB — 4축 16 페르소나
  • 사유의 방향 I(내면 성찰) vs E(외부 활동)
  • 인식의 방식 A(분석적 논리) vs N(직관적 통찰)
  • 가치의 기준 P(실용적 성과) vs D(이상적 가치)
  • 실행의 양식 S(체계적 질서) vs F(유연한 확장)
산티아고 프로토콜 — 4단계 적응형 온보딩
MIRT·CAT 기반 적응형 테스트. 이전 단계의 반응에 따라 다음 단계의 텍스트 난이도와 주제 배합이 실시간으로 진화합니다. 유저가 조작할 수 없는 행동 기반 성향 수렴 시스템입니다.
Engagement Diversity
확증 편향만 강화하는 기존 추천과 달리, 사유의 그림자(가장 점수가 낮은 차원)를 의도적으로 제안합니다. 독자가 몰랐던 사유의 대륙을 발견하게 합니다.
06 · Technology · GQ-Engine

GQ-Engine은 LLM이 아닙니다.
판정 근거를 역추적하는 화이트박스입니다

큐레이션을 거대 언어모델에 통째로 맡기면 빠르고 그럴듯하지만, 대가가 따릅니다. 판단의 근거가 모델 안에 잠겨 보이지 않고, 학습 과정에서 흡수한 취향과 편향이 결과에 새어듭니다. GQ-Engine은 정반대의 길을 택했습니다. 분류의 본체를 규칙 엔진에 두어 모든 중간 결과를 드러내고, 애매한 글은 애매하다고 정직하게 말합니다. 편향의 최소화가 성능보다 앞선 가치이며, 각 단계의 판정 근거는 언제나 역추적됩니다.

1
Step 01 — Classify · 발화 유형 분류
KoSentenceBERT가 문장별 발화 유형(고백형·역전형·은유형 등 9종)을 판정합니다. 발화 유형에 따라 관련 피처의 가중치를 1.05~1.20배 조정합니다.
2
Step 02 — Score · 10개 Lēctio 노드 점수 산출
형식 노드(심미적 유창성·논리적 굴절)와 내용 노드를 분리 측정합니다. 각 노드 점수는 피처의 선형 결합으로 계산되며 0~1로 정규화됩니다.
3
Step 03 — Judge · 세 축 판정
노드 점수를 세 개의 축으로 정리합니다. 흐르는 글인가 따지는 글인가(문체), 불편한가 잔잔한가(긴장), 나를 향하는가 세상을 향하는가(시선). 이 세 축의 조합이 글을 여덟 갈래 유형 중 하나로 확정합니다.
4
Step 04 — Perspective · 관점 취하기
축 판정이 경계에 걸린 글에 한해, 경량 언어모델이 그 글에 맞는 독자로 빙의해 자신의 감정을 서술합니다. 그 서술은 다시 규칙 엔진으로 돌아와 최종 판정에 반영됩니다 — 언어모델은 의견을 낼 뿐, 라벨을 직접 붙이지 않습니다. 배심원은 의견을 내고, 판결은 판사가 합니다.

현재 상태: GQ-Engine v1.5 구현 완료 · 파일럿 환경 실구동 · 라이브 시연 가능 · 아이디어 투자가 아닌 검증 가속 투자입니다.

LIVE SIMULATION — GQ-Engine v1.5 Terminal

발화 유형 분류부터 텍스트 분석까지의 과정을 실시간으로 확인합니다. 10개 Lēctio 노드 매트릭스 스코어링 및 큐레이션 매핑 시뮬레이션입니다.

07 · Why Us · Moat

시간이 지날수록
단단해지는 해자

우리의 해자는 UI가 아니라, 적합도를 해석하는 구조 그 자체입니다. 이 구조는 사용할수록 정교해지고, 경쟁자가 복제할 수 없습니다.

1. 해석 불가능한 데이터
읽기 반응과 성향 진단이 결합된 데이터는 단순 로그와 다릅니다. 경쟁자가 서비스를 복제하더라도 이 데이터 구조는 복제되지 않습니다.
2. 성장하는 해석력
사용자가 쌓일수록 GQ-Engine의 해석 정확도가 높아집니다. 이 시장에서 쌓이는 것은 기능이 아니라 해석력이며, 해석력은 반복으로만 축적됩니다.
3. 한국어 특화 형태소 해석력
Kiwi 형태소 분석기 기반으로 한국어의 화용론적 특수성을 반영합니다. "처럼/같이"를 조사(JX) 태그로 구분해 직유를 정확히 인식하는 등, 범용 LLM이 한국어 에세이에서 놓치는 언어적 차이를 포착합니다.
08 · Validation

우리는 이미 작동하는
것들을 검증하고 있습니다

글가게는 개념 단계에 머무르지 않습니다. MVP 앱은 출시 가능 수준으로 개발이 완료되었으며, GQ-Engine은 파일럿 환경에서 실제 구동 중입니다. 우리의 강점은 큰 숫자가 아니라, 실제로 검증을 시작할 수 있는 준비가 끝났다는 것입니다.

MVP 앱 개발 완료
Swing2App WebView 기반. 사유의 서가·G·LAB·독서 모드·뮤즈 결제 전체 구현. 즉시 배포 가능 상태
GQ-Engine 구현 v1.5
KoSentenceBERT 발화 분류 활성화 · Kiwi 형태소 전면 적용 · Layer 4 3단계 후처리 · FastAPI 실구동 확인
테스트 코퍼스 1,000+
사유 성향 분석용 텍스트 코퍼스 1,000개 이상 구축. LLM 프롬프트 파이프라인으로 지속 확장 중

"다음 단계는 핵심 가설 검증입니다. 큐레이션 적합도·완독률·재방문율을 실제 사용자 데이터로 검증하는 단계로 진입합니다. 이 신뢰가 형성될 때 전환 비용과 잔류 의향이 함께 높아집니다."

09 · Business Model · MUSE Economy

사유의 농도에 따른
가치 지불 시스템

무료로 소비되는 정보는 휘발됩니다. 대가를 지불한 시간만이 각인됩니다. 광고 없이 독자가 24시간 동안 머물 문장의 깊이를 직접 고르는 로스터리(Roastery) 시스템. 1 MUSE = 1원.

글메리카노
200 MUSE
가벼운 산책 같은
일상의 단상 · 3h
글페라떼
500 MUSE
부드럽고 묵직한
심연의 위로 · 3h
글페모카
700 MUSE
영혼을 꿰뚫는
철학적 정수 · 3h
글스프레소
900 MUSE
Extended Session
5h · 글페모카 등급
수익 구조
  • 뮤즈 크레딧 판매 앱 무료 설치 → 이용권 선충전
  • 콘텐츠 잠금 해제 읽기 시간 단위 차감
  • 프리미엄 등급 이용권 광고 없음
초기 수익화 목표
  • 타임라인 6–12개월 내 수익화 실험
  • ARPU 월 5,000–15,000원
  • 리텐션 충전 재구매율 최적화
이용 방식 · PG
이용권 1장 = 24시간 중 누적 3시간(글스프레소는 5시간). 앱 체류 시간이 아닌 게시글을 실제로 읽는 시간만 차감됩니다. 뮤즈는 앱 내 전용 크레딧으로, Toss / PortOne PG 직연동으로 충전하며 영카트를 배제한 초경량 핀테크 구조로 구현되어 있습니다.
10 · Team

글가게는 텍스트와 독자를
제대로 연결하는 문제를
오래 생각해온 팀입니다

오늘의 콘텐츠 환경은 과잉에 가깝습니다. 더 많은 글이 생산되고, 더 빠르게 유통되며, 더 손쉽게 소비됩니다. 우리가 풀고자 하는 문제는 콘텐츠의 부족이 아니라, 텍스트와 독자를 제대로 연결하는 방식의 부재입니다.

Founder & CEO

엔카도르

Le Comte de Ncador
11 · Roadmap · Use of Funds

가설 검증과
확장의 로드맵

0
현재 · MVP & Engine 완료
MVP 앱 개발 완료 · GQ-Engine v1.5 구현 · 1,000+ 테스트 코퍼스 구축 · 백서·피치덱·랜딩사이트 완성
1
출시 및 초기 반응 확보 0–3개월
MVP 정식 출시 · 초기 사용자 온보딩 · 읽기 반응 데이터 수집 시작 · 엔진 안정화 및 자동화
2
핵심 가설 검증 3–6개월
큐레이션 적합도 측정 · 완독률·재방문율 추적 · GQ-Engine 고도화 · 코퍼스 3,000개 확장
3
큐레이션 고도화 + 수익화 6–12개월
수익화 모델 최적화 · 콘텐츠 파트너 확대 · 리텐션 개선 · Series A 준비
Seed 2억 원 · Use of Funds
자금 사용 우선순위
  • 코퍼스 확장 · 사용자 테스트 사유 성향 분석용 텍스트 코퍼스 확장과 실사용자 검증
  • 엔진 운영 자동화 · 안정화 GQ-Engine 실구동 파이프라인의 자동화 및 안정성 확보
  • 온보딩 · 리텐션 개선 초기 사용자 온보딩 흐름과 재방문 경험 고도화
  • 추천 적합도 측정 정교화 큐레이션 적합도 지표 설계 및 측정 정밀도 향상
The Ask · PD-2026-01

Seed Round — 2억 원

우리가 검증할 것
  • 핵심 GQ-Engine 큐레이션을 독자가 신뢰하게 되는가
  • 지표 큐레이션 적합도 · 완독률 · 재방문율
  • 기간 18~24개월 Runway
Exit Strategy
  • 대형 플랫폼(콘텐츠·도서)의 프리미엄 포트폴리오 전략적 M&A (3~5년)
  • 아시아권 선진출 후 글로벌 라운드
  • 디지털 웰니스 카테고리 선도 기업으로 장기 IPO (7~10년)

더 많은 글이 아니라,
더 맞는 글을 제대로 연결하겠습니다.

Contact. lee@techtonic.co.kr  ·  070.8065.7454  |  geul.shop