입찰공고상세[용역] · 마감 · AI 페이지
AI 교육 온라인 콘텐츠 제작 용역
이 페이지는 공공일감(work.00data.kr)이 입찰공고 「AI 교육 온라인 콘텐츠 제작 용역」을 AI가 읽기 좋게 한 장으로 정리한 글이다.
공고명 · 금액 · 일정은 공공데이터포털 · 조달청 입찰공고 정보 그대로이고, 요약 · 문서 분석 · 발췌는 공공일감이 공고문과 첨부를 읽고 만든 것이다.
이 가공물은 인용할 수 있으며, 인용할 때는 공공일감과 공고 페이지 링크(https://work.00data.kr/projects/R26BK01481521)를 출처로 밝히는 조건이다. 베타 기간 무료.
2026-10-13 16:52 KST 기준 · 최종 확인은 나라장터 원문을 따른다.
공고 정보: 공공데이터포털 · 조달청 입찰공고 정보 · 요약 · 분석: 공공일감이 공고문과 첨부를 읽고 정리
링크
비슷한 공고
링크는 각 공고의 AI 페이지다.
진행 중
- 한림대학교 커뮤니티교육원 2차년도 교육 프로그램 강의 개발 업체 선정 · 한림대학교 산학협력단 · 6,927만원 · D-3
- 2027년 나라배움터 이러닝 콘텐츠 및 AI 교육 패키지 운영 사업 · 인사혁신처 국가공무원인재개발원 · 11억원 · D-8
- [AI기본교육과정개발지원사업] K-MOOC 콘텐츠 개발 입찰 · 동의대학교 · 7,818만원 · D-6
- 제조AI 실무 역량 강화 온라인 교육 콘텐츠 개발 및 운영 · 국립창원대학교 · 4,545만원 · D-11
- 고품질 온라인 강의 교과목 개발 용역 · 동서대학교 · 7,273만원 · D-21
- 2027~2028년 서울교통공사 이러닝 임차운영 · 서울교통공사 · 6.41억원 · D-2
끝난 공고 · 결과
- 【2026년 부트캠프사업】온라인 콘텐츠 제작 입찰공고 · 유한대학 산학협력단 · 낙찰 -
- 2026년 능력개발교육원 마이크로러닝 콘텐츠 개발 · 한국기술교육대학교 · 낙찰 (주)휴넷 · 2.19억원
- 2026년도 이러닝 콘텐츠 개발(평생직업능력개발2차) · 한국기술교육대학교 · 낙찰 주식회사 페이도커뮤니케이션즈 · 15.7억원
- 2026년 AI·디지털 실생활 역량 강화 교육 콘텐츠 개발 · 한국지능정보사회진흥원 · 낙찰 주식회사 트리짓소프트웨어 · 9.77억원
- 2026년 인공지능(AI) 교육용 디지털 콘텐츠 개발 용역 · 한국과학창의재단 · 낙찰 (주)셈웨어 · 9.9억원
- 2026년도 이러닝 콘텐츠 개발(평생직업능력개발 3차) · 한국기술교육대학교 · 낙찰 주식회사 에듀콥 · 16.4억원
첨부파일
뷰어 링크는 사람이 원문을 볼 때 쓰는 화면이다. 이 문서들에서 뽑은 자격 · 배점 · 일정 · 발췌는 이 페이지 아래에 글로 있다.
- [AICA-26-1040] 공고문.hwp · 공고규격서
- [AICA-26-1040] 공고문.pdf · 공고규격서
- [AICA-26-1040] 제안요청서.hwp · 공고규격서
공고 개요
인공지능산업융합사업단 · 이러닝 콘텐츠
- 낙찰업체
- 주식회사 상록에스
- 낙찰금액
- 180,000,000원 · 배정예산의 90.1%
- 종합 점수
- -
- 참가
- 4곳 · 개찰 05/21(목)
계약
| 계약번호 | 계약일 | 계약금액 | 계약 기간 | 업체 |
|---|---|---|---|---|
| R26TE15594136 | 06/09(화) | 180,000,000원 | 금차 175일, 총차 175일 | 주식회사 상록에스 (주계약업체 100%) |
| R26TE15553343 | 06/09(화) | 180,000,000원 | 금차 175일, 총차 175일 | 주식회사 상록에스 (주계약업체 100%) |
요약 AI 요약
다양한 연령과 직군의 학습자가 AI 실무역량을 단계적으로 학습할 수 있도록, 언제 어디서나 학습 가능한 이러닝 콘텐츠를 제작하는 사업이다. AI 직무별 기초·심화·응용 과정의 온라인 교육 콘텐츠 5종(128차시)을 개발한다.
- AI 직무별 기초/심화/응용 이러닝 콘텐츠 5종 개발(차시당 25분 이상, 총 128차시)
- 콘텐츠별 학습자 이해를 돕는 트레일러 영상 제작
- 과목별 전자책 교재 5식 개발(영상·퀴즈·핵심 요약본 포함)
- 과정별 소개 이미지(주제, 차시, 강사정보 등) 5식 제작
- 스토리보드 설계, 교안 제작, 촬영/편집/CG/자막 등 강좌 개발 전 과정 수행
- 개발 콘텐츠를 'AI 융합아카데미' 플랫폼에 탑재
평가 · 배점
기술 : 가격 — 기술 90점 · 가격 10점
협상 대상 기준 · 제안서 평가결과 기술능력과 가격 평가점수의 합산점수가 70점 이상인 자(소프트웨어 사업에 대해서는 제안서 평가결과 기술능력 평가 점수가 기술능력 평가분야 배점한도의 85% 이상인 자)를 협상적격자로 선정함
| 평가 항목 | 배점 |
|---|---|
| 본 사업 참여인력 실태 | 6점 |
| 최근 3년간 유사 사업 실적(입찰공고일 기준) | 6점 |
| 사회적책임 | 2점 |
| 제안사의 경영상태(신용평가등급) | 6점 |
| 사업 이해도 | 5점 |
| 기획 부합성 | 10점 |
| 관련분야 전문성 | 10점 |
| AI 교육 콘텐츠 구성 | 10점 |
| AI 교육 콘텐츠 개발(전자책 교재 포함) | 10점 |
| 품질보증 및 후속관리 | 10점 |
| 사업관리 | 10점 |
| 추진체계 | 5점 |
| 입찰가격에 평점산식 적용 산출 | 10점 |
| 합계(항목을 더한 값) | 100점 |
참가 자격 · 제한
- 업종제한
- 소프트웨어사업자(디지털콘텐츠개발서비스사업),이러닝콘텐츠업
- 지역제한
- 제한 없음
- 공동수급
- 공동수급불허
- 입찰참가 제한
- 없음
- 실적경쟁 · PQ
- 해당 없음
- 국제입찰
- 국내입찰
- 제출 방법
- 전자입찰
입찰 일정
| 진행 | 일시 | 남은 날 |
|---|---|---|
| 공고 게시 | 04/24(금) | 지남 |
| 입찰서 제출 시작 | 05/19(화) 10:00 | 지남 |
| 입찰참가자격 등록 마감 | 05/20(수) 18:00 | 지남 |
| 입찰서 제출 마감 | 05/21(목) 10:00 | 지남 |
| 개찰 | 05/21(목) 11:00 | 지남 |
가격
- 추정가격
- 181,698,182원
- 배정예산
- 199,868,000원
- 예정가격 방식
- 비예가
공고 정보
- 공고종류
- 등록공고 (일반공고)
- 게시일
- 04/24(금)
- 공고번호
- R26BK01481521-000
- 참조번호
- AICA-26-1040
- 공고기관
- 인공지능산업융합사업단
- 수요기관
- 인공지능산업융합사업단
- 계약방법
- 일반경쟁
- 낙찰방법
- 협상에의한계약
- 계약유형
- 총액계약
- 예정가격 방식
- 비예가
- 추정가격
- 181,698,182원
- 배정예산
- 199,868,000원
- 공공조달분류
- 매체제작, 디자인, 홍보/마케팅 서비스 › 매체제작 › 동영상제작서비스
- 사전규격번호
- R26BD00215787
- 재공고
- 아니오
- 출처
- 나라장터
문서 발췌
과업·요구
Ⅰ 과업개요
□ 추진배경 ○ 디지털 전환 가속화에 따라 산업 전반에서 AI 융합 역량을 갖춘 인재 수요가 급증하고 있으며, 다양한 연령과 직군의 학습자가 AI 실무역량을 단계적으로 학습할 수 있는 교육에 대한 수요 증가 ○ 기존 오프라인 중심 교육은 지역적, 시간적 제약으로 참여에 어려움이 있어, 언제 어디서나 학습 가능한 이러닝 콘텐츠를 통해 교육의 접근성과 수요자 만족도 향상이 요구 □ 과업 개요 ○ (과 업 명) AI 교육 온라인 콘텐츠 제작 ○ (과업기간) 계약체결일 ~ 2026. 11. 30. ※ 본사업은 디지털 콘텐츠 제작 용역 사업으로 과업심의 대상 사업으로 과업심의 완료함 ※ 하자보수 기간은 12개월로 함 ○ (기초금액) 199,868,000원(VAT 포함) ○ (계약방식) 일반(총액) 협상에 의한 계약 ○ (과업내용) - AI 실무 역량 강화를 위한 콘텐츠 개발 (5종, 128차시) - 개발 콘텐츠 목록
| 직무구분 | 과정명 | 차시 | 교육개요 |
|---|---|---|---|
| AI모델링 | (응용) LLM(ChatGPT) 기반 대화형 AI 서비스 구현 | 44h | - 대화형 AI 어플리케이션을 직접 구현하여 운영하고, 서비스를 최적화 할 수 있는 역량을 확보한다. |
| AI기반 서비스 | (기초) 인공지능 프레임워크의 구조를 알아보고 실습하기 | 21h | - AI 개발에 필수적인 프레임워크들의 구조를 이해하고 실습을 통해 예측 및 분류 모델을 구현해본다. |
| (심화) MLops 방법론 | 24h | - 머신러닝 모델의 개발, 배포, 및 유지보수를 효율적으로 관리하는 기술을 학습한다. - 데이터 관리에서부터 모델 배포 및 모니터링에 이르는 전 과정을 포함하며, 실습을 통해 실무에서의 적용 능력을 학습한다. | |
| AI플랫폼 및 인프라 | (기초) 인공지능 알고리즘 이해를 위한 통계학습 | 15h | - AI 알고리즘을 이해하기 위한 심화 통계 이론을 학습한다. |
| AI 비즈니스 | (기초) 비즈니스 개발자를 위한 ‘Self-serve AI Analytics’ | 24h | - AI를 활용한 융합 비즈니스 기획/ 개발을 위하여 비즈니스 개발자 스스로 AI 기술이 접목된 데이터 분석을 수행할 수 있는 기본 역량을 갖추도록 한다. |
* AICA에서 개발한 교육과정 세부커리큘럼 제공 □ 과업 결과물
| 구 분 | 목표수치 | 세부내용 |
|---|---|---|
| 콘텐츠 개발 | 5식 | - AI 온라인 교육의 기초/심화/응용과정 이러닝 콘텐츠 개발 |
| 전자책 교재 개발 | - 콘텐츠 활용 교육 시 제공할 과목별 전자책 교재 개발 | |
| 콘텐츠 설명 이미지 제작 | - 과정별 소개(주제, 차시, 강사정보 등) 안내를 위한 이미지 제작 |
□ 추진일정
| 구 분 | 2026년 | 비고 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 구 분 | 4월 | 5월 | 6월 | 7월 | 8월 | 9월 | 10월 | 11월 | 비고 |
| 조달청 공고 등록 | 사업단 | ||||||||
| ■ | |||||||||
| 용역사 선정평가 | |||||||||
| ■ | |||||||||
| 용역사 계약체결 | 사업단, 용역사 | ||||||||
| ■ | |||||||||
| ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ||||
| 스토리보드 설계 및 강의 자료 제작 | 용역사 | ||||||||
| ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | |||
| 콘텐츠 제작(동영상 촬영, 편집 등) | |||||||||
| 전자책 교재 개발 | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ■ | ||
| 콘텐츠 시연 및 콘텐츠 수정 | |||||||||
| ■ | ■ | ■ | ■ | ||||||
| 중간보고회(프로토타입 시연) | |||||||||
| ■ | |||||||||
| 산출물 제출 및 결과보고 | |||||||||
| ■ | ■ |
Ⅱ 제안 일반사항
□ 공통사항 ○ 본 과업은 IT의 편의성에 민감해진 사용자가 중심이 되는 시스템으로서 학습자 편의 위주의 시스템으로 개발되여야 함 ○ 본 제안요청서에 명시된 모든 조항은 사업단이 요구하는 최소한의 사항만을 규정하였으므로, 상세하게 기술되지 않았거나 누락된 사항에 대해서도 본 사업의 목적과 내용에 명시된 목표 구현에 전혀 문제가 발생하지 않도록 제안 업체는 철저히 검토하여 반드시 사업에 필요하다고 판단되는 사항은 사업범위에 포함 시켜야 함 ○ 콘텐츠는 사업단이 현재 보유하고 있는 시스템과 호환될 수 있게 제작되어야 함 ○ (제작 범위) AI 직무별 기초/심화/응용 과목의 이러닝 콘텐츠 총 5종 제작(차시당 25분 이상분량) - 콘텐츠별 학습자 이해를 돕는 트레일러 영상 제작 ○ (기술 요건) 최신기법 및 학습자 편의를 고려한 콘텐츠 개발 - 웹표준(HTML5 등) 준수, PC 및 모바일 기기 호환 가능 - AICA LCMS 탑재 용이하도록 콘텐츠 파일 구조 커스터마이징 - 동시 접속자 수 고려, 최적 통신 속도 유지 가능한 용량 설계 - LCMS 세부 기능은 플랫폼 개발 용역사와 협의 ○ (콘텐츠 구성 요소) 동영상 녹화, 저작도구 활용, 소셜미디어 연계, 만화/애니메이션 삽입 등 다양한 학습 자원 반영 - 스토리보드 설계, 교안 제작, 촬영/편집/CG/자막 등 강좌 개발 전 과정 수행 ○ (전자책 개발) 적극적인 학습 참여를 제고할 수 있도록 강의자+학습자 상호작용 및 학습자 학습 활동 중심으로 개발 ○ (콘텐츠 설명 이미지 제작) 교육생들에게 콘텐츠 정보(강의 주제 및 내용, 차시, 강사 정보 등)를 안내할 수 있는 이미지 제작 ○ (플랫폼 탑재) 개발 콘텐츠의 프로토타입 시연을 통해 도출된 피드백을 활용하여 콘텐츠 보완 이후 ‘AI 융합아카데미’ 탑재
| 구 분 | 번호 | 요구사항 명칭 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 콘텐츠 기획 요구사항 - CPR (Content Planning Requirement) | CPR-001 | 콘텐츠 제작 자문단 구성·운영 | 4P |
| CPR-002 | 콘텐츠 개발 계획 및 기획 | 5P | |
| CPR-003 | 스토리보드 설계 및 교안 작성 | ||
| 콘텐츠 개발 요구사항 – CDR (Content Development Requirement) | CDR-001 | 온라인 콘텐츠 개발 | 6P |
| CDR-002 | 학습자 환경 최적화 | ||
| CDR-003 | UI 설계 | 7P | |
| CDR-004 | 전자책 교재 개발 | ||
| 품질관리 요구사항 - QUR (Quality Requirement) | QUR-001 | 콘텐츠 검수 | 8P |
| QUR-002 | 품질관리 및 과업 내용 변경 | ||
| 프로젝트 관리 요구사항 - PMR (Project Management Requirement) | PMR-001 | 사업수행계획 및 사업추진상황 보고 | 9P |
| PMR-002 | 사업수행조직 구성 | ||
| PMR-003 | 산출물 관리 | 10P | |
| PMR-004 | 보안 준수 및 권리/의무/양도 금지 | ||
| 프로젝트 지원 요구사항-PSR (Project Suppirt Requirement) | PSR-001 | 교육 및 기술지원 | 11P |
| PSR-002 | 하자담보책임 | ||
| PSR-003 | 저작권 관리 | 12P |
| 요구사항 고유번호 | CPR-001 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 콘텐츠 기획 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 콘텐츠 제작 자문단 구성·운영 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 콘텐츠 개발 및 AI 교육과정 전문가 등으로 구성된 자문단 구성·운영 |
| 세부내용 | ⚪ 콘텐츠 제작 관련 경력자, AI 교육 수행 능력 보유자, 관련 유관기관 담당자 및 전문가 등 콘텐츠 개발 전문성 및 역량을 보유한 5명 이상의 자문단을 구성하여 개발 과정 및 개발전략 수립, 콘텐츠 검수 등 공동작업 수행 ⚪ 개발 과정에 대한 필요성, 개발 방향, 개발 내용 등에 대한 자문 실시 | |
| 산출정보 | 자문위원 구성(안) 및 이력사항, 자문회의 결과보고 |
| 요구사항 고유번호 | CPR-002 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 콘텐츠 기획 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 콘텐츠 개발 계획 및 기획 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 콘텐츠 제작을 위한 과정 설계 및 기획 |
| 세부내용 | ⚪ 제안사는 본 기관이 요구한 기획 의도 및 제작 방향에 맞도록 교육과정 내용을 분석하고 기획의도, 주제, 영상구성, 핵심내용 등이 포함된 개발 계획(안) 제시 ⚪ 웹기반 교육이 적합하도록 매 차시별 학습목표 및 교수 설계, 콘텐츠별 내용, 영상구성 등이 포함된 콘텐츠 기획(안) 제시 ⚪ 차시당 학습분량은 25분이상 분량으로 구성 ⚪ 콘텐츠별 특성을 반영하여 기획, 구성, 연출, 콘텐츠 영상제작 등 다양한 방식을 고려하여 콘텐츠 개발 가이드 및 전략 제시 - 콘텐츠 특성, 최신 영상 트렌드의 등 다양한 방식을 고려하여 영상 제작 전략 제시 | |
| 산출정보 | 개발 계획(안), 콘텐츠 기획(안), 주제별 학습 내용 구성 |
| 요구사항 고유번호 | CPR-003 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 콘텐츠 개발 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 스토리보드 설계 및 교안 작성 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 콘텐츠 제작을 위한 기획 요구사항 |
| 세부내용 | ⚪ 분석된 내용을 토대로 관련 분야 내용전문가(강사)를 섭외하여 세부 내용을 설계하고, 강의 교안 집필 및 스토리보드 작성 ※ 강사 섭외 시 사업단과 협의 ⚪ 학습자 및 교과 내용 특성을 가장 효과적으로 전달하고, 원활한 의사소통을 고려한 스토리보드 작성 - 학습 유도를 위한 동기유발, 상호작용, 자기 주도적 학습 등 과정 특성에 최적화된 교수학습 전략 제시 ⚪ 과정 특성에 따른 강의 교안 작성 가이드를 제시하고, 이에 따라 내용 전문가의 교안 작성 추진 - 과정 특성에 따라 상호작용 및 동기유발 전략 등 개발방안을 교안 작성 단계에서 반영하여 개발 - 평가 문항은 차시당 3문항 정도를 개발하고 발주부서와 협의하여 변경가능(4지선다, 단답형, OX 등) ⚪ 학습자들이 학습에 참고할 수 있는 학습자료를 해당 차시의 핵심 내용 중심으로 구성하여 다운로드 제공 | |
| 산출정보 | 내용전문가 구성(안), 스토리보드, 교안작성 가이드 및 개발 교안, 평가문항, 학습 자료 |
| 요구사항 고유번호 | CDR-001 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 콘텐츠 개발 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 온라인 콘텐츠 개발 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 콘텐츠 개발을 위한 요구사항 |
| 세부내용 | ⚪ AI 직무별 입문/기초 과정 교육 콘텐츠 5식 개발 - 과정당 제안 된 차시 내외의(차시별 25분 이상 구성) AI 교육 콘텐츠 제작 및 납품 ※ 사업단의 협의를 통해 주제 및 콘텐츠 수는 조정 가능 ⚪ 교수설계 전략에 따른 프로토타입 콘텐츠 시연 - 개발사 자체 품질관리 전문위원 검토 필수 - AICA 및 자문단 등을 대상으로 프로토타입 시연 - 시연 과정에서 제시된 의견을 우리 사업단과 협의하여 본 콘텐츠 개발에 반영 - 프로토타입 시연 일정 및 방법, 장소 등은 발주기관 담당자와 협의하여 추진 ⚪ 학습창에서 구동 가능한 포맷으로 자막파일을 제작 | |
| 산출정보 | 콘텐츠 개발물, 시연에 따른 콘텐츠 수정 계획(안), 자막파일 |
| 요구사항 고유번호 | CDR-002 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 콘텐츠 개발 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 학습자 환경 최적화 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 다양한 학습 환경에 최적화된 콘텐츠 개발 |
| 세부내용 | ⚪ HTML5, 동영상 등의 형태로 1920*1080의 HD급 고화질로 제작하며, 모바일 환경을 고려하여 mp4 변환을 함께 실시하여 별도로 제공한다. ⚪ 학습자 이해도 제고를 위해 실사동영상, 3D, 애니메이션, CG 등의 기법을 최대한 활용하여 영상 내 적용 ⚪ 개발물은 보급 및 확산을 고려하여 인터넷 브라우저 종류* 및 학습 관리 시스템 특성과 관계없이 구동이 잘 되어야 하며, 모바일 기기에도 종속되지 않아야 한다. * 브라우저 : 익스플로러, 파이어폭스, 사파리, 크롬, 오페라 등 ⚪ 영상의 음질은 끊기거나 잡음의 삽입 등 결함이 없이 깨끗해야 하며, 빠른 로딩 속도를 구현할 수 있도록 제작 ⚪ 학습자가 학습을 위해 별도의 플러그인 프로그램을 다운받아 설치하지 않도록 개발함을 원칙으로 하되, 부득이 플러그인 프로그램을 사용할 경우 해당 프로그램에 대한 지원 방법 등을 제시 | |
| 산출정보 | 사업수행보고서 |
| 요구사항 고유번호 | CDR-003 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 콘텐츠 개발 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | UI 설계 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 화면 설계 및 학습자와 콘텐츠, 콘텐츠와 LMS와의 상호작용 연계 기능 |
| 세부내용 | ⚪ 과정 특성에 알맞은 UX/UI 및 학습화면 설계 - 학습자의 학습경험, 학습 내용, 환경 등을 고려하여 체계적인 화면 구성 - 화면 구성이 간결하고 일관성 있는 배치 - 학습정보는 최대화하고 그 외의 요소들(버튼, 배경이미지 등)은 최소화하는 등 학습 몰입도를 고려한 화면 구성 - 과정별 2배수의 비교 시안 제시(인트로 화면과 학습화면) ⚪ 학습자가 학습 내용에 지속적으로 집중할 수 있도록 교수·학습 요소 및 상호작용 요소를 반영 - 클릭, 드래그, 줄긋기, 퍼즐 등 - 학습자와 콘텐츠, 콘텐츠와 LMS, 학습자 상호 간 의견공유 등 ⚪ 콘텐츠와 LMS와의 상호작용은 ‘온라인 AI 교육 플랫폼’ 에 호환이 되도록 개발하여야 하며, 필요한 경우 소스 수정이 가능하도록 가이드 제공 | |
| 산출정보 | UI 및 학습화면 설계서 |
| 요구사항 고유번호 | CDR-004 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 콘텐츠 개발 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 전자책 교재 개발 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 학습자가 사용할 전자책 형태의 교재개발 |
| 세부내용 | ⚪ 멀티미디어, 상호작용이 포함된 각 차시별 또는 과정별 전자책 교재 개발 ⚪ 전자책을 배포하고 교육생들이 무료로 이용할 수 있도록 ‘온라인 AI 교육 플랫폼’ 에 제공될 수 있도록 지원해야 함 ⚪ 전자책에는 개발한 영상, 퀴즈, 핵심 요약본이 제공되어야 하며 콘텐츠 개발 시기를 고려하여 개발 | |
| 산출정보 | 교과목별 전자책 교재 |
| 요구사항 고유번호 | QUR-001 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 품질관리 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 콘텐츠 검수 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 학습자 관점의 콘텐츠 검수 추진 |
| 세부내용 | ⚪ 콘텐츠 내용의 신뢰성 확보를 위한 검수 기준 수립·적용 ⚪ 콘텐츠 개발 완료 후 개발물 전체를 운영서버에 올려 최종 평가를 실시하고, 평가결과 보완요청 사항은 사업 완료 시점까지 개발물 전체에 반영하여 보완함 ⚪ 운영상 발생된 문제점에 대한 보완이 완료되지 못하면 계약조건에 따른 조치를 하고 개발업체는 보완 완료시까지 이에 대한 책임을 져야함 ⚪ 검사, 검수 및 평가는 개발업체가 작성한 일체의 산출물을 대상으로 실시하며, 시정요구가 있을 때에는 개발업체가 즉각 이를 반영하여야 함 ⚪ 콘텐츠 검수가이드를 기반으로 내용 및 오류사항 검수 ※ 사업수행업체 자체 검수 병행 | |
| 산출정보 | 콘텐츠 검수 기준안 및 가이드, 콘텐츠 검수결과 및 조치내역서 |
| 요구사항 고유번호 | QUR-002 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 품질관리 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 품질관리 및 과업내용 변경 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 품질관리 및 과업내용 변경을 위한 기본사항 |
| 세부내용 | ⚪ 과정 개발 및 제작 방법과 관련한 협의는 사업단과 개발사업자 전원(PM, 기획자, 구성작가, 개발자 등)이 참석하여 실시 ⚪ 원고, 스토리보드, 개발물 제작 및 검토는 사업단과 반드시 협의하고, 최종의견을 반영하여 콘텐츠를 제작 ⚪ 개발물에 대한 시연 및 중간평가를 반드시 실시 ⚪ 전체 개발물에 대한 최종평가를 실시하여 사업완료 여부를 결정하며, 과정 운영 시 발생한 문제점에 대한 보완이 완료되지 못하면 계약조건에 따른 조치를 하고 개발사업자는 보완 완료 시까지 이에 대한 추가 비용 지불 등의 책임을 져야함 ⚪ 품질관리를 위한 제반비용(전문가 자문료 등)은 제안사가 부담 ⚪ 과업내용 변경 및 그에 따른 계약금액·계약기간 조정이 필요한 경우, 과업변경요청서를 제출하여 과업심의위원회의 개최요청 가능 | |
| 산출정보 | 수행계획서, 각 보고회에 따른 회의록, 과업변경요청서 |
| 요구사항 고유번호 | PMR-001 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 프로젝트 관리 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 사업수행계획 및 사업추진상황 보고 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 사업수행에 전체적인 추진계획 및 사업추진상황 정기 보고 |
| 세부내용 | ⚪ 성공적인 사업수행을 위한 전체적인 사업 추진계획 수립 - 사업수행 조직 및 업무분장 - 개발 단계별 구체적 사업 수행전략 - 사업추진에 따른 사업관리 및 품질관리에 대한 방법 절차 - 사업추진 일정 등 ※ 전체적인 사업추진 상황을 쉽게 파악할 수 있도록 세부적으로 제시 ⚪ 사업추진 현황 파악 및 분석을 위한 보고회를 아래와 같이 실시하여야 함 - 착수보고 : 계약체결 후 10일 이내(사업수행계획서 제출) - 중간보고(프로토타입 시연 및 중간보고서 제출) : 발주기관과 협의 - 완료보고(사업 추진 관련 내용이 모두 포함된 보고서 제출) : 사업완료일 - 수시보고 : 사안 발생 또는 발주기관 요청 시(이슈 및 변경사항) - 월간보고 : 매월 마지막 수요일(월간실적 및 익월 계획) - 주간업무보고 : 매주 수요일(진행 경과 및 진행 계획) | |
| 산출정보 | 사업수행계획서, 각종 보고서(중간보고서, 완료보고서 등) |
| 요구사항 고유번호 | PMR-002 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 프로젝트 관리 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 사업수행조직 구성 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 최적의 콘텐츠 개발을 위한 인력구성 및 조직 관리 |
| 세부내용 | ⚪ 제안사는 사업의 성공적인 추진을 위해 5년 이상 콘텐츠 제작 경험이 있는 사업 총괄책임자를 두어 사업을 책임지고 수행하며, 필요한 경우 발주기관과 협의 진행 - 이러닝콘텐츠 개발 관련 경험자로 구성 ⚪ 본 사업을 수행할 적정한 사업수행 조직과 단계별 인력투입계획 및 작업 단위별 업무분장 내역(역할), 투입률 제시 ⚪ 사업 수행 중 참여인력은 임의로 교체 불가 - 부득이하게 교체해야 하는 경우 주관기관의 승인이 필요 ⚪ 사업 수행 상 발주기관이 필요하다고 인정하는 경우 인력의 교체를 요구할 수 있으며, 제안사는 10일 이내에 교체하여야 함 ⚪ 콘텐츠 품질 및 추진일정상에 문제가 있다고 판단되는 경우 주관기관은 추가인력 투입요청을 할 수 있으며, 사업수행업체는 이에 응하여야 함 | |
| 산출정보 | 참여인력현황(변경사항 발생시, 변경사항 포함), 이력서, 관련 증빙서류 |
| 요구사항 고유번호 | PMR-003 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 프로젝트 관리 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 산출물 관리 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 사업수행에 따른 각종 산출물 |
| 세부내용 | ⚪ 사업수행과정에서 생산된 모든 산출물, 개발 콘텐츠 및 각종 보고서를 개발 일정에 따라 제출 또는 보고함 ⚪ 산출물은 각 요구사항 산출정보에 따라 발주기관으로 제출하며, 수량 및 방법, 일정은 발주기관과 협의하여 결정 ⚪ 개발물 및 문서 산출물 일체 외장하드로 납품 - 산출물은 개발과정별, 유형별로 폴더를 구분하여 일목요연하게 구성 ※ 산출물 제출방식은 상호협의 후 변경될 수 있음 | |
| 산출정보 | 스토리보드, 최종 콘텐츠 개발물 및 산출물 일체(외장하드) |
| 요구사항 고유번호 | PMR-004 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 프로젝트 관리 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 보안 준수 및 권리/의무/양도 금지 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 사업수행에 따른 보안 준수 사항 및 제안사의 권리/의무/양도 금지 |
| 세부내용 | ⚪ 과업수행과 관련하여 국가 또는 발주기관의 보안 관계 법규를 준수하여 보안 유지에 세심한 주의와 의무를 다하여야 함 ⚪ 과업수행 중에 취득한 모든 정보는 과업수행 중은 물론 사업완료 후에도 비밀보안을 준수하여야 함 ⚪ 본 사업수행에 따른 산출물은 발주기관의 사전승인 없이 본 사업목적 외에 사용하거나 외부에 제공할 수 없다. ⚪ 제안사는 사업수행과 관련한 보안 유지를 위해 투입인력에 대한 보안 유지 대책을 제시 ⚪ 계약에 의해 파생되는 수급자의 권리/의무를 제 3자에게 양도 또는 승계시키는 행위는 금지함 ⚪ 천재지변, 전쟁, 기타 불가항력으로 과업수행이 불가능하다고 인정된 경우는 상호 협의에 의해 해지 또는 중지할 수 있음 ⚪ 선정된 사업자는 사업수행 시 다음 사항을 준수하여야 함 - 소유권자의 동의 없이 제 3자에 대한 제공금지 - 데이터의 기밀보호 유지 및 개인정보 보호 의무 - 데이터의 복사·복제 및 타 목적 활용 금지 - 사업수행에 사용된 자료변환 및 시스템 내의 데이터 소거 의무 - 본 사업에 의해 개발된 소프트웨어의 소스 파일 제출 | |
| 산출정보 | 보안서약서 |
| 요구사항 고유번호 | PSR-001 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 프로젝트 지원 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 교육 및 기술지원 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 개발 콘텐츠의 기술교육 및 기술지원 |
| 세부내용 | ⚪ 콘텐츠의 관리 및 변경 등 발주기관 인력으로 하자보수 할 수 있도록 담당자별 교육 실시 ⚪ 콘텐츠 관리 및 하자보수 등을 위해 콘텐츠 폴더구조 및 형식 등을 포함한 콘텐츠 운영자 지침서 제공 ⚪ 기술이전 대상 및 범위 등을 포함한 기술이전 방안 제시 ⚪ 제안사는 무상하자보수 기간 중에도 관련분야 기술에 대한 지속적인 정보제공과 기술자문을 지원해야 함 | |
| 산출정보 | 교육지원 계획서, 콘텐츠 운영자 가이드 |
| 요구사항 고유번호 | PSR-002 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 프로젝트 지원 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 하자보수 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 안정적인 서비스를 위한 하자담보 요건 준수 |
| 세부내용 | ⚪ 사업 완료 후 콘텐츠 하자보수 및 문제점 해결을 위한 계획 제시 - 하자담보책임 전담인력, 콘텐츠 관리방법 및 절차, 전문인력 파견, 백업 및 보완체계, 기타 필요하다고 판단되는 사항 등 ⚪ 사업기간 동안 투입인력이 신규 개발, 개선, 보완한 콘텐츠의 품질 및 하자담보기간은 사업완료일로부터 12개월로 함 ⚪ 콘텐츠 품질·관리 기준 중 필수항목을 미준수한 것이 확인될 경우, 발주기간은 시정 요구할 수 있고, 사업수행업체는 즉시 조치해야 함 - 교육내용의 오류, 윤리성 문제 발생, 웹접근성 지침 미준수, 저작권 문제 등 ⚪ 천재지변 또는 고의적 사고를 제외한 사항에 대하여 하자담보기간 중 무상으로 신속하게 보수(교체)하여 운영의 중단을 초래하지 않도록 하며 하자로 인한 피해 발생할 시 사업수행업체의 부담으로 변상 조치함 ※ 무상하자보수 기간 이후라도 지속적으로 발생되는 오류, 단순오류사항 등 결함발생과 저작권, 공공성, 윤리성 등의 이슈 발생 시 문제해결이 완료 될 때까지 지원하여야 함 ⚪ 개발물 제작 완료 후 서비스 제공시 저작권, 공공성, 공익성, 윤리성 등에 대한 문제가 제기되면 즉시 수정·반영되어야 한다. | |
| 산출정보 | 하자보수계획 |
| 요구사항 고유번호 | PMR-003 | |
|---|---|---|
| 요구사항 분류 | 프로젝트 관리 요구사항 | |
| 요구사항 명칭 | 저작권 관리 | |
| 요구사항상세설명 | 정의 | 지식재산권 귀속 및 확보 |
| 세부내용 | ⚪ 모든 자료는 데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법 개정안)을 준수하여 수집·취급·활용·관리하도록 함 ⚪ 개발된 모든 산출물, 자료, 디자인, 이미지 등에 대한 권리는 공동소유가 원칙이나, 개발의 기여도 및 계약목적물의 특수성을 고려하여 계약 당사자 간의 협의를 통해 달리 정할 수 있음 - 사업단은 비영리적인 목적을 위해 필요하다고 판단될 경우, 제안사의 동의 없이 콘텐츠(개발물)을 자유롭게 재사용할 수 있음 - 사업수행업체는 영리목적으로 콘텐츠를 활용할 수 없음 ※ 해당 산출물에 대한 권리는 저작권(복제권, 공연권, 공중송신권, 전시권, 배포권, 대여권) 및 2차적 저작물 작성에 관한 권리(2차적 저작물을 창작할 권리 및 2차적 저작물을 이용할 권리)를 포함 ⚪ 제안사는 타인(또는 타기관)이 개발한 자료(그림, 동영상 등)의 활용 시, 저작권, 초상권 또는 사용권을 해결하여 활용하여야 하며 이에 따른 모든 비용은 제안사의 부담으로 하며, 저작권이 걸려있는 자료의 경우 저작권 허락동의서를 문서로 확보 후 자료 제출해야 함 ⚪ 콘텐츠 제작에 사용된 소스(이미지, 음성파일, 영상파일, 텍스트 등)는 ‘온라인 AI 교육 플랫폼’에 저장되어 일반 사용자들을 위한 오픈소스로 사용될 수 있으므로 해당 라이센스를 필히 확보해야 함 ⚪ 최종 산출물 제출 시, 저작권 확보에 대한 자료 제출 - 원고집필자(SME)와 강사의 ‘저작권 사용동의서’, 사업수행업체의 ‘저작권 양도 및 소유권 양도 동의서’ 제출 필수 ⚪ 사업자는 본 사업과 관련하여 대외적인 발표를 할 수 없으며, 필요한 경우 주관기관과 사전 협의 하에 발표할 수 있음 ⚪ 사업자는 학습 자료 확보 및 저작권 해결방안을 제시 ⚪ 사업 수행 또는 그 결과와 관련하여 발생하는 제3자의 저작권, 특허권, 기타 모든 권리에 관한 분쟁과 문제에 대하여 그 시기에 관계없이 개발업체가 일체의 책임을 짐 | |
| 산출정보 | 콘텐츠 개발물 저작권 확보(폰트, 이미지, 내용 등) 확인서, 저작권 동의서 |
□ 기타 요청사항 ○ 업무수행 조건 - 계약상대자는 착수회의 이전에 사업단과 협의하여 구체적인 일정 및 참여인력 등 세부 사업수행계획을 수립한 후 제출하여야 함 - 세부계획 및 실행 경과에 대해 사업수행 과정에서의 보고체계를 마련하여 수시 보고하여야 하며, 월간보고서, 최종보고서 등은 반드시 제출하여야 함. 다만 보고서 형태, 시기 및 방법은 사업단과 협의하여 결정 ○ 보안조치 - 본 과업의 수행과정에서 수집 또는 수행결과로 발생되는 모든 정보는 보안사항으로 관리하며, 정보를 공개하고자 할 경우에는 사업단과 협의하여야 함 - 본 사업과 관련한 자료의 외부누출과 보안사항 불이행 등으로 사회적인 물의 또는 민원 발생 시 계약상대자가 모든 사항을 책임지고 감수하여야 함 - 제안사는 온라인 콘텐츠 제작을 위해 발주기관으로부터 대여·제공받은 제반자료는 본 계약의 목적 외에는 사용하지 아니함 - 제안사는 사업수행 계약서와 별도로 비밀정보의 범위, 보안준수사항, 위반 시 민·형사상 책임, 지식재산권 문제, 자료의 변환 등이 포함된 비밀유지계약서를 작성해야 함 □ 유의사항 ○ 제안 내용에 대한 확인을 위하여 추가 자료를 요청할 수 있으며, 이 경우 입찰참가자는 이에 응하여야 함 ○ 본 용역을 추진함에 있어 발생하는 저작권, 사용권 또는 특허, 모든 제작물(이미지, 사진 등) 등 관련 지식재산권 문제에 대한 책임 및 비용은 모두 과업수행사에 있음 ○ 본 사업수행 결과물에 대한 지식재산권은 사업단과 계약상대자가 공동으로 소유함. 다만, 계약목적물의 특수성(보안, 영업비밀 등)을 고려하여 계약당사자간의 협의를 통해 지식재산권 귀속주체 등에 대해 공동소유와 달리 정할 수 있음 □ 기타 준수사항 ○ 계약상대자 선정이 완료되는 대로 제안사와 사업단은 결과물의 품질 제고를 위한 사전 준비사항에 대해 협의 ○ 본 과업의 운영‧관리와 관련된 모든 제반사항은 사업단과 협의 ○ 본 과업을 수행함에 있어 과업 내용의 변경이나 조정이 있을 경우 사업단과 사전 협의 후 추진 ○ 사업단이 본 과업에 대한 수정․변경 요청 시 특별한 사유가 없는 한 이를 성실히 반영하며, 최종 검수가 완료될 때까지 내용상의 오류 및 편집 등에 대한 사업단의 수정‧보완 요구를 수용 ○ 계약상대자는 성과목표 달성을 위해 최종 검수가 완료될 때까지 사업단의 요구를 최대한 수용하여야 함 ○ 사업단은 사업수행 현황 및 일정, 교육생 일자리 창출 실적 등 사업 운영현황 파악을 위한 자료를 수시 요청할 수 있으며, 계약상대자는 이를 보고하여야 할 의무가 있음 ○ 본 과업 수행과 관련된 자료 일체는 사업단의 사전승인 없이 타 용도로 사용하거나 외부에 유출 또는 누설하여서는 안되며, 위반 시 향후 법적책임은 계약상대자에게 있음 ○ 과업 수행 중 과실로 인한 보안 및 안전사고에 대하여는 계약상대자가 책임을 져야 함
배점·평가
| 구분 | 평가항목 | 배점 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 기 술 능 력 평 가 | 정 량 적 평 가 | · 본 사업 참여인력 실태 | 6 | 20 | |||
| · 최근 3년간 유사 사업 실적(입찰공고일 기준) | |||||||
| · 사회적책임 | 2 | ||||||
| · 제안사의 경영상태(신용평가등급) | 6 | ||||||
| 정 성 적 평 가 | 사업 일반 | 사업 이해도 | · 본 과제에 대한 이해도 · 사업 취지에 적합한 기획 수준과 타당성 | 5 | 70 | ||
| 기획 부합성 | · 제안요청서와 기획 내용의 부합성 · 제안 내용의 실현 가능성 | 10 | |||||
| 관련분야 전문성 | · 관련 분야 전문성 및 강점 · 제안내용 전반의 전문성‧구체성 | ||||||
| 사업수행능력 | AI 교육 콘텐츠 구성 | · 콘텐츠 개발 방법론의 적절성 · 교육과정 주제에 대한 기획의도, 구성의 적절성 · 콘텐츠 구성 전략과 제작 방향의 우수성 | |||||
| AI 교육 콘텐츠 개발 (전자책 교재 포함) | · 과정 특성을 고려한 개발 방향의 적절성 · 학습자료 및 저작권 확보 방안의 타당성 · 콘텐츠 제작 방법 및 디자인의 차별성 | ||||||
| 품질보증 및 후속관리 | · 품질보증 계획 및 유지보수 계획 (지원조직, 절차 등)의 적정성, 구체성 · 저작권 및 지적재산권 보호 방안 적절성 · 보안유지 및 장애복구 대책의 적정성 · 사업종료 후 지원방안의 적정성 | ||||||
| 사업 관리 방안 | 사업관리 | · 사업 목표 달성 및 체계적인 관리방안(일정 포함) · 단계별 산출물 및 제출시기의 적합성 · 교육 및 기술이전 계획의 타당성 | |||||
| 추진체계 | · 수행조직, 참여인력 전문성, 업무분장 | 5 | |||||
| 입찰가격 평가 | · 입찰가격에 평점산식 적용 산출 | 10 | |||||
| 합계 | 100점 |
| 평가항목 | 평가요소 | 배점 | 평가등급 | 평점 |
|---|---|---|---|---|
| 참여인력 현황 | · 관련분야 참여 인력 · 관련분야 : 이러닝 교육 콘텐츠 제작 | 6 | 가. 5명 이상 나. 4명 다. 3명 라. 2명 이하 | 6.0 5.4 4.8 4.2 |
| 평가등급 | 평점 |
|---|---|
| 100% 이상 | 6.0 |
| 70% 이상~100% 미만 | 5.4 |
| 40% 이상~70% 미만 | 4.8 |
| 40% 미만 | 4.2 |
| 평가항목 | 세부평가항목 | 평가기준 | 평점 |
|---|---|---|---|
| 사회적 책임 | ①임금체불 | ∘「근로기준법」에 따라 고용노동부장관으로부터 체불사업주로 명단이 공개중인 자 | △2.0 |
| ②고용개선조치 미이행 | ∘「남녀고용평등과 일ㆍ가정 양립 지원에 관한 법률」에 따라 최근 2년 이내에 고용노동부장관으로부터 적극적 고용개선조치 미이행사업주로 명단이 공표된 자 |
| 신용평가등급 | 평점 | ||
|---|---|---|---|
| 회사채 | 기업어음 | 기업신용평가등급 | 평점 |
| AAA, AA+, AA0, AA- A+, A0, A-, BBB+, BBB0 | A1, A2+, A20, A2-, A3+, A30 | AAA, AA+, AA0, AA-, A+, A0, A-, BBB+, BBB0 | 6.0 |
| BBB-, BB+, BB0, BB- | A3-, B+, B0 | BBB-, BB+, BB0, BB- | 5.7 |
| B+, B0, B- | B- | B+, B0, B- | 5.4 |
| CCC+ 이하 | C 이하 | CCC+ 이하 | 4.2 |
과업·요구
참고 AICA 개발예정 교육과정 ① LLM(ChatGPT) 기반 대화형 AI 서비스 구현
| 과정명 | LLM(ChatGPT) 기반 대화형 AI 서비스 구현 | 교육시간 | 44h | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 교육개요 | • 대화형 AI 어플리케이션을 직접 구현하여 운영하고, 서비스를 최적화 할 수 있는 역량을 확보한다. | ||||||||||||||
| AI 직군 | AI 모델링 | AI 직무 | 전 직무 | ||||||||||||
| 수준 | □ 입문 □ 기초 □ 심화 ■ 응용 | 교육 대상 (AI - Ready) | 구분 | 레벨 1 | 레벨 2 | 레벨 3 | 레벨 4 | 레벨 5 | |||||||
| □ 경영진 | |||||||||||||||
| ■ 개발자 | ● | ● | |||||||||||||
| □ 사용자 | |||||||||||||||
| 교육 목표 | • (지식) 웹 기반 대화형 AI어플리케이션의 구조와 원리에 대해 설명할 수 있다. • (기술) 대화형 AI어플리케이션을 직접 구현하여 운영할 수 있으며, 특정 주제 영역에 맞게 최적화 할 수 있다. | ||||||||||||||
| 준비사항 | 교수자 | PC/ 노트북 1대 | |||||||||||||
| 학습자 | |||||||||||||||
| 단원명 | 주요내용 | 교육시간 | |||||||||||||
| 이론 | 실습 | ||||||||||||||
| 1 | AI의 역사와 LLM의 원리 및 개념 | • AI의 역사와 LLM 서비스의 탄생 배경에 대해 설명한다. • LLM의 핵심 개념과 기본 동작을 설명한다. | 3 | 0 | |||||||||||
| 2 | LLM 서비스와 프롬프트의 이해 | • BERT, GPT-4, LlaMa 대표적인 LLM 모델과 최신 트렌드에 대해 설명한다. • LLM기반 서비스에서 프롬프트의 개념과 필요성에 대해 설명한다. | 2 | ||||||||||||
| 3 | 웹 어플리케이션의 개념과 동작 원리 | • 웹 어플리케이션의 기본 구조와 프론트엔드/백엔드 서버 동작에 대해 설명한다. • 대표적인 최신 웹 어플리케이션 프레임워크에 대해 설명하고, 실습 환경을 구성하도록 지도한다. • LLM기반의 API 서비스를 직접 호출하여 응답을 받는 방법을 설명한다. | 6 | 4 | |||||||||||
| 4 | 웹 어플리케이션 개발 환경의 이해와 구성 | • 어플리케이션 개발을 위해 필요한 클라우드 환경과 서비스를 사용할 수 있도록 설명한다. • Serverless 기반의 무료 호스팅 환경을 사용하여 기초적인 웹 어플리케이션을 호스팅 할 수 있도록 설명하고 지도한다. | |||||||||||||
| 5 | LLM 기반 기본 대화형 AI 어플리케이션 구현 | • 기본적인 대화형 AI 서비스를 직접 호스팅 해보고 서비스를 운영해볼 수 있도록 지도한다. • 특정 주제 영역을 정하여 대화형 AI 서비스를 특정 비즈니스 영역에 맞게 커스터마이징 목표를 정하고 그에 맞게 수정 개발할 수 있도록 지도한다. | |||||||||||||
| 6 | 비즈니스 요구사항에 맞는 AI 어플리케이션 구현 | • LLM 모델 사용시 각 비즈니스 요구사항에 맞추기 위한 커스터마이징 기법에 대해 설명하고, 이 중 프롬프트 엔지니어링과 RAG 기법에 대하여 간단한 예제를 통해 직접 적용해 볼 수 있도록 지도한다. | |||||||||||||
| 합계 | 26 | 18 |
② 인공지능 프레인워크의 구조를 알아보고 실습하기
| 과정명 | 인공지능 프레임워크의 구조를 알아보고 실습하기 | 교육시간 | 21h | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 교육개요 | • AI 개발에 필수적인 프레임워크들의 구조를 이해하고 실습을 통해 예측 및 분류 모델을 구현해본다. | ||||||||||||||
| AI 직군 | • AI 모델링 • AI 기반 서비스 • AI 플랫폼 & 인프라 | AI 직무 | • AI 모델링 - 전 직무 • AI 기반 서비스 - 전 직무 • AI 플랫폼 & 인프라 - 전 직무 | ||||||||||||
| 수준 | □ 입문 ■ 기초 □ 심화 □ 응용 | 교육 대상 (AI - Ready) | 구분 | 레벨 1 | 레벨 2 | 레벨 3 | 레벨 4 | 레벨 5 | |||||||
| □ 경영진 | |||||||||||||||
| ■ 개발자 | ● | ● | ● | ||||||||||||
| ■ 사용자 | |||||||||||||||
| 교육 목표 | • (지식) 딥러닝 프로젝트 진행에 필수적인 개발 프레임워크를 이해하고 응용할 수 있다. • (기술) 파이토치, 텐서플로우 프레임워크 아키텍처를 이해하고 실제 모델을 운용할 수 있다. | ||||||||||||||
| 준비사항 | 교수자 | PC/ 노트북 1대 | |||||||||||||
| 학습자 | |||||||||||||||
| 단원명 | 주요내용 | 교육시간 | |||||||||||||
| 이론 | 실습 | ||||||||||||||
| 1 | 파이토치 개요 | • 파이토치의 개요와 텐서를 소개한다. • 파이토치 텐서 형변환, 조작, 연산 및 기울기에 대해 학습한다. | 3 | 0 | |||||||||||
| 2 | 파이토치 실습 | • 파이토치 뉴런 및 모델 개요를 소개한다 • 파이토치 기반 예측 모델 구현을 실습한다 | 1 | 3 | |||||||||||
| 3 | 텐서플로우 개요 | • 텐서플로우 개요 및 센터를 소개한다 • 텐서플로우 텐서의 형변환 및 차원 조작에 대해 학습한다. | 3 | 0 | |||||||||||
| 4 | 텐서플로우 실습 | • 텐서플로우 뉴런 및 모델 계역에 대해 학습한다. • 텐서플로우 기반 분류 모델 구현을 실습한다 | 1 | 3 | |||||||||||
| 5 | 사이킷런 개요 | • 사이킷런 소개 및 가상 데이터 생성에 대해 학습한다. • 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트에 대해 학습한다. | 3 | 0 | |||||||||||
| 6 | 사이킷런 실습 | • 학습데이터 핸드링 및 기계학습모델 사용 실습을 진행한다. • Support Vector Machine과 선형 회귀를 실습한다. | 1 | 3 | |||||||||||
| 합계 | 12 | 9 |
| 과정명 | MLops 방법론 | 교육시간 | 24h | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 교육개요 | • 머신러닝 모델의 개발, 배포, 및 유지보수를 효율적으로 관리하는 기술을 학습하는 과정입니다. • 데이터 관리에서부터 모델 배포 및 모니터링에 이르는 전 과정을 포함하며, 실습을 통해 실무에서의 적용 능력을 학습합니다. | ||||||||||||||
| AI 직군 | • AI 기반 서비스 • AI 플랫폼 & 인프라 | AI 직무 | • AI 기반서비스 - 응용 AI SW 엔지니어링 • AI 플랫폼 & 인프라 - 전 직군 | ||||||||||||
| 수준 | □ 입문 □ 기초 ■ 심화 □ 응용 | 교육 대상 (AI - Ready) | 구분 | 레벨 1 | 레벨 2 | 레벨 3 | 레벨 4 | 레벨 5 | |||||||
| □ 경영진 | |||||||||||||||
| ■ 개발자 | ● | ● | ● | ||||||||||||
| □ 사용자 | |||||||||||||||
| 교육 목표 | • (지식) 머신러닝 모델의 전체 라이프사이클을 관리하기 위해 데이터 전처리, 모델 개발, 배포, 및 모니터링 기술을 습득합니다. • (기술) MLops 자동화 및 효율적인 워크플로우 구축을 통해 협업과 재현성이 높은 머신러닝 프로젝트를 설계하고 운영할 수 있는 능력을 학습합니다. | ||||||||||||||
| 준비사항 | 교수자 | PC/ 노트북 1대 / Azure 혹은 AWS와 같은 클라우드 | |||||||||||||
| 학습자 | PC/ 노트북 1대/ Azure 혹은 AWS와 같은 클라우드 | ||||||||||||||
| 단원명 | 주요내용 | 교육시간 | |||||||||||||
| 이론 | 실습 | ||||||||||||||
| 1 | MLops 개요 및 중요성 | • MLops의 정의와 필요성을 이해하고, 전통적 ML 워크플로우와 MLops의 차이점을 학습합니다. • MLops를 도입한 사례를 분석하여 기업 및 산업에서의 적용 가능성을 논의합니다. | 3 | 0 | |||||||||||
| 2 | 데이터 관리 및 전처리 | • 데이터 수집, 정제, 변환 등의 데이터 전처리 기술과 MLops에서 데이터 관리의 중요성을 학습합니다. • 데이터 버전 관리 및 데이터 품질 보장 전략을 학습하고, 관련 도구를 실습합니다. | 1 | 3 | |||||||||||
| 3 | 모델 개발 및 관리 | • 모델 개발 단계에서의 효율적인 코드 관리, 재현성, 및 협업 방법을 학습합니다. • 모델 버전 관리 및 실험 추적 시스템의 구현 방법을 소개하고 실습합니다. | |||||||||||||
| 4 | 모델 배포 및 서비스화 | • 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 기술을 학습하고, REST API 및 클라우드 서비스 활용법을 익힙니다. • MLops 환경에서 CI/CD 자동화 도구를 설정하는 실습을 진행합니다. | |||||||||||||
| 5 | CI/CD 파이프라인 설계 | • 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 파이프라인의 개념과 구축 방법을 학습합니다. • OpenFlamingo 및 Llava 모델의 구조와 특징을 이해합니다. | 2 | ||||||||||||
| 6 | 모델 모니터링 및 유지보수 | • 모델 성능 모니터링 및 이상 탐지 기법을 학습하여 모델이 정상적으로 동작하는지 관리하는 방법을 익힙니다. • 모델 드리프트 탐지 및 재학습 전략을 학습하고 적용하는 방법을 실습합니다. | |||||||||||||
| 7 | MLops 실습 및 사례 연구 | • 실제 사례를 바탕으로 MLops 파이프라인을 설계하고 구현하는 종합 실습을 진행합니다. • 기업에서 MLops를 성공적으로 도입한 사례를 분석하여 실무 적용 방법을 학습합니다. | |||||||||||||
| 합계 | 9 | 15 |
| 과정명 | 인공지능 알고리즘 이해를 위한 통계학습 | 교육시간 | 15h | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 교육개요 | • AI 알고리즘을 이해하기 위한 심화 통계 이론을 학습한다. | ||||||||||||||
| AI 직군 | • 데이터 기술 • AI 모델링 | AI 직무 | • 데이터 기술 - 전 직무 • AI 모델링 - 전 직무 | ||||||||||||
| 수준 | □ 입문 ■ 기초 □ 심화 □ 응용 | 교육 대상 (AI - Ready) | 구분 | 레벨 1 | 레벨 2 | 레벨 3 | 레벨 4 | 레벨 5 | |||||||
| ■ 경영진 | ● | ● | ● | ||||||||||||
| ■ 개발자 | |||||||||||||||
| ■ 사용자 | |||||||||||||||
| 교육 목표 | • (지식) Vector, Matrix를 이용하여 Linear System의 Solution을 찾는 과정을 이해한다. • (기술) 최적화와 의사결정 프로세스를 통해 상한/ 하한을 도출하는 인공지능 알고리즘 기초 역량을 확보한다. | ||||||||||||||
| 준비사항 | 교수자 | PC/ 노트북 1대 | |||||||||||||
| 학습자 | |||||||||||||||
| 단원명 | 주요내용 | 교육시간 | |||||||||||||
| 이론 | 실습 | ||||||||||||||
| 1 | 모수통계학 1 | • 표본의 분포와 검정에 대해 이해한다. • 기하평균과 통계적 추론, 분산분석과 이원배치 분산분석을 학습한다. | 3 | 0 | |||||||||||
| 2 | 모수통계학 2 | • 변수간 관계의 선형성, 상관분석 및 회귀분석 방법을 이해한다. • 카이제곱 검정과 피셔의 정확 검정에 대해 이해한다. | |||||||||||||
| 3 | 비모수 통계학 1 | • 모분포의 가정이 만족되지 않은 상태의 통계 분석 방법을 알아본다. • wilcoxon 부호 순위 검정과 순위합 검정에 대해 학습한다. | |||||||||||||
| 4 | 비모수 통계학 2 | • Ansari - Bradly 테스트 및 Kruskal-Wallis Test를 학습한다. • 켄달 순위 상관에 대해 알아본다. | |||||||||||||
| 5 | 베이즈 추론 기초 | • 감마, 베타, 다항 확률 분포 함수에 대해 알아본다 • 사후 분포와 사전분포의 차이점과 확률 추론 방법을 알아본다. | |||||||||||||
| 합계 | 15 |
⑤ 비즈니스 개발자를 위한 'Self-serve AI Analytics’
| 과정명 | 비즈니스 개발자를 위한 'Self-serve AI Analytics’ (AI 데이터 셀프 분석 자동화 툴 익히기) | 교육시간 | 24h | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 교육개요 | • AI를 활용한 융합 비즈니스 기획/ 개발을 위하여 비즈니스 개발자 스스로 AI 기술이 접목된 데이터 분석을 수행할 수 있는 기본 역량을 갖추도록 한다. | ||||||||||||||
| AI 직군 | AI 비즈니스 개발 | AI 직무 | AI 기술융합 엔지니어링 AI 비즈니스 기획 | ||||||||||||
| 수준 | □ 입문 ■ 기초 □ 심화 □ 응용 | 교육 대상 (AI - Ready) | 구분 | 레벨 1 | 레벨 2 | 레벨 3 | 레벨 4 | 레벨 5 | |||||||
| ■ 경영진 | ● | ● | ● | ● | |||||||||||
| ■ 개발자 | |||||||||||||||
| ■ 사용자 | |||||||||||||||
| 교육 목표 | • (지식) 비즈니스 개발자가 스스로 AI 데이터 분석을 활용하여 새로운 비즈니스 개발을 위한 유용한 정보 및 인사이트를 도출할 수 있는 방법론과 지식을 습득한다. • (기술) AI 비즈니스 개발자가 분석 전문가에게만 의존하지 않고, 데이터 분석을 스스로 소화하여 이해 가능하고(digestible), 실행 가능(actionable) 하도록 지원하는 데이터 셀프 분석 자동화 툴 활용 기술을 익힌다. | ||||||||||||||
| 준비사항 | 교수자 | PC/노트북 1대, 데이터 분석 자동화 툴 소프트웨어, 실습 데이터 | |||||||||||||
| 학습자 | PC/노트북 1대, 데이터 분석 자동화 툴 소프트웨어 | ||||||||||||||
| 단원명 | 주요내용 | 교육시간 | |||||||||||||
| 이론 | 실습 | ||||||||||||||
| 1 | 비즈니스를 위한 AI 데이터 활용의 이해 | • 비즈니스 개발에의 AI 및 데이터 분석 활용 개념(비즈니스 인텔리전스 등), 발전 배경 및 필요성을 학습한다. • 비즈니스 데이터 활용 시스템의 발전사와 비즈니스 측면의 혜택 및 가치를 학습한다. • 비즈니스적 활용을 위한 AI 데이터 분석 자동화 트렌드와 특성을 학습한다. | 3 | 0 | |||||||||||
| 2 | 비즈니스 데이터 분석 개요 | • 비즈니스적 데이터 분석을 위한 구성요소 및 핵심기능, 성공적인 구현을 위한 고려사항에 대해서 학습한다. • 비즈니스 분석의 종류 및 사례를 학습하고, 분석 생태계(Analytics Ecosystems)에 대해서 이해하도록 한다. | |||||||||||||
| 3 | 비즈니스 개발을 위한 데이터 핸들링 및 시각화 분석의 중요성 | • 비즈니스적 데이터 분석을 위한 비즈니스 인텔리전스(BI) 관련 데이터 특성과 효과적인 분석을 위한 데이터 전처리에 대해서 학습한다. • 비즈니스 리포팅 개념, 데이터 분석을 통한 비즈니스 데이터 시각화의 중요성, 비즈니스 개발 목표성과관리를 위한 KPI 설정 및 대시보드 구현 등에 대해서 학습한다. | |||||||||||||
| 4 | 비즈니스 개발자를 위한 데이터 분석 프로세스 및 Self-serve Data Analytics tool 소개 | • 비즈니스 개발을 위한 데이터 분석 프로세스를 학습하고, 비즈니스적으로 활용될 수 있는 대표적인 Data mining 방법에 대해서 학습한다. • 비즈니스 개발자들이 다룰 수 있는 ‘Codeless & Self-serve Data Analytics S/W tool’(ex. Microsoft Power BI 등)을 소개하고, 이를 설치하여 기초 기능을 실습한다. | 2 | ||||||||||||
| 단원명 | 주요내용 | 교육시간 | |||||||||||||
| 이론 | 실습 | ||||||||||||||
| 5 | Self-serve Data Analytics tool 활용 방법 및 기본 기능 학습 | • Self-serve Data Analytics S/W tool 실습을 통해 실제 비즈니스 개발에 어떻게 데이터 분석을 활용할 수 있는지 학습한다. • 해당 S/W Tool을 활용하여, 비즈니스 데이터 분석을 위한 데이터 변환 및 데이터 모델링 방법을 학습하고, 데이터 분석 기본 기능을 실습한다. | 1 | 4 | |||||||||||
| 6 | Self-serve Data Analytics tool 활용 심화 기능 학습 | • 비즈니스적으로 유용한 정보 및 인사이트를 도출할 수 있도록 효과적인 데이터 시각화 분석 방법을 해당 S/W Tool을 활용하여 학습한다. • 비즈니스적으로 활용할 수 있는 BI 보고서 및 대시보드 생성, 모바일 앱 연동 등에 대해서 학습하고, 해당 S/W Tool에서 지원하는 AI 기술 접목 데이터 분석 방법 및 다양한 시각화 분석 심화 기능을 학습한다. | |||||||||||||
| 합계 | 14 | 10 |
참가자격
3. 입찰참가 자격 ㅇ 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제13조 및 시행규칙 제14조 규정에 의한 자격을 갖추고, 동법 제31조 및 시행령 제92조(부정당업자의 입찰참가 자격제한) 규정에 의한 입찰 참가 자격 제한을 받지 않는 업체. 미자격자가 고의로 입찰에 참가하여 지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제92조에 해당된다고 판단될 경우에는 관계 규정에 따라 부정당업자로 제재할 수 있음 ㅇ 전자입찰서 제출 마감일 전일까지 국가종합전자조달시스템(나라장터)에 아래의 입찰참가자격을 등록한 자 - 소프트웨어사업자(디지털콘텐츠개발서비스업 업종코드 1469) 또는 이러닝콘텐츠업(업종코드 6527) ㅇ 「소프트웨어 진흥법」 제48조(중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원)에 따른 상호출자제한기업집단에 속하는 회사는 입찰 불가함 ㅇ 본 사업은 20억원 미만 사업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조(중소 소프트웨어사업자의 사업참여 지원) 및 중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침 제2조, 제3조에 따라 대기업 및 중견기업인 소프트웨어 사업자의 입찰 참여를 제한함 : 소프트웨어사업자 일반현황 관리확인서 상 사업분야는 ‘디지털콘텐츠 개발서비스사업’이어야 하며, ‘공공 소프트웨어사업 입찰참여 제한금액 “없음”으로 확인’되어야 함 ㅇ 공동수급 및 하도급은 허용하지 않음 4. 입찰참가 신청(등록) 및 제안서 제출 가. 입찰 신청기한 및 접수처 - 제출일시 : 2026. 5.19.(화) 10:00 ~ 5.21.(목) 10:00 - 제출방법 : 차세대 나라장터 [제안서 제출 바로가기] 클릭 ※ 시간 초과 시 접수 불가, 제출 서류는 일체 반환하지 않음. ※ 차세대 나라장터 매뉴얼을 확인하여 제출하여야 하며, 매뉴얼 미숙지에 따른 책임은 입찰참가업체에 있음. ㅇ 입찰참가등록 제출 서류 : 정량적 제안서에 포함하여 제출
5. 제안서 평가 ㅇ 개찰 일시 : 기술제안서 평가 이후 개찰 ※ 가격평가는 기술제안서 평가 후 국가종합전자조달시스템(나라장터)에서 실시 ㅇ 기술제안서 평가(대면평가, 발표평가) - 평가일시 : 2026. 5.27.(수) 14:00 ~ ※ 변경 시 입찰참가자에 한하여 별도 안내 - 평가장소 : 광주광역시 북구 오룡동 1083(인공지능산업융합사업단) - 평가문의 : AI인재양성팀 정득윤 책임 062-610-3954 ㅇ 평가요소 및 평가방법 : 제안요청서 참조 6. 협상대상자 선정 및 평가기준 ㅇ 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」제43조와「지방자치단체 입찰시 낙찰자 결정 기준(행정안전부 예규)」제7장 협상에 의한 계약 낙찰자 결정기준에 따름 ㅇ 제안서 평가결과 기술능력과 가격 평가점수의 합산점수가 70점 이상인 자( 「소프트웨어산업진흥법」 제2조제3호에 의한 소프트웨어의 개발․제작․생산․유통 등과 이에 관련된 서비스, 「국가정보화기본법」 제3조제2호에 의한 정보화에 관한 사업 및 「전자정부법」 제2조제13호에 의한 정보시스템에 관한 사업[이하 “소프트웨어 사업”이라 한다]에 대해서는 제안서 평가결과 기술능력 평가 점수가 기술능력 평가분야 배점한도의 85% 이상인 자)를 협상적격자로 선정함. ㅇ 합산점수가 70점 이상인 자(“소프트웨어 사업”에 대해서는 제안서 평가결과 기술능력 평가 점수가 기술능력 평가분야 배점한도의 85% 이상인 자)가 없는 경우에는 재공고입찰에 부칠 수 있음. ㅇ 가격제안서(입찰서)의 입찰가격이 추정가격에 부가가치세를 더한 금액(예정가격을 작성한 경우에는 예정가격)을 초과하는 자는 협상적격자에서 제외함. ㅇ 협상순서는 합산점수의 고득점순에 따라 결정하되 합산점수가 동일한 제안자가 2인 이상일 경우에는 기술능력 평가점수가 높은 제안자를 선순위자로 하고, 기술능력 평가점수도 동일한 경우에는 추첨으로 정함. ㅇ 결정된 협상순위에 따라 협상대상자와 협상을 하며, 협상이 성립된 때에는 다른 협상적격자와 협상을 실시하지 않음. ㅇ 협상대상자와의 협상이 성립되지 않으면 동일한 기준과 절차에 따라 순차적으로 차순위 협상적격자와 협상을 실시함. ㅇ 모든 협상적격자와 협상이 결렬될 경우에는 재공고입찰이나 새로운 입찰에 부칠 수 있음. ㅇ 기술능력과 입찰가격의 평가방법, 평가기준 등 구체적인 사항에 관하여는 제안요청서 참조