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생성형 AI 활용 업무지원 서비스 고도화

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끝난 공고 · 결과

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입찰공고문(협상)_생성형 AI 활용 업무지원 서비스 고도화.hwp · 공고규격서
[제안요청서] 생성형 AI 활용 업무지원 서비스 고도화 사업.hwp · 공고규격서
입찰공고문(협상)_생성형 AI 활용 업무지원 서비스 고도화.pdf · 공고규격서

공고 개요

유찰 · 한국생산기술연구원 · SW 개발·운영

결과: 유찰
참가: 0곳 · 개찰 06/29(월)

요약 AI 요약

내부 데이터 기반의 생성형 AI 업무지원 서비스를 고도화하여 연구 행정의 생산성과 편의성을 강화하고, 데이터 관리 체계의 안정성을 확보하기 위함입니다.

통합 데이터 파이프라인 구축 및 OCR 기반 이미지 데이터 자산화
LLM 기반 전문 용어 자동 추출 및 관리 체계 구축
AI 기반 지능형 검색 서비스(자동 요약, 맞춤형 큐레이팅) 구현
AI 에이전트 적용을 통한 문서 자동 생성 및 업무 지원 고도화
GPU 클러스터 자원 운영 체계 통합 및 서비스 이중화 인프라 확장
AI 서비스 운영 모니터링, 모델 관리 및 토큰·비용 관리 체계 구축

평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 90점 · 가격 10점

협상 대상 기준 · 제안서 평가결과 기술능력평가 점수가 기술능력평가분야 배점한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정

배점표 (AI 요약)
평가 항목	배점
전략 및 방법론 (사업 이해도, 추진 전략, 적용 기술, 표준 프레임워크 적용, 개발 방법론)	20점
기술 및 기능 (시스템, 기능, 보안, 데이터, 시스템운영 요구사항, 제약 사항)	25점
성능 및 품질 (성능, 품질, 인터페이스 요구사항)	15점
프로젝트 관리 (관리방법론, 일정 계획, 개발 장비)	10점
프로젝트 지원 (품질 보증, 시험 운영, 교육 훈련, 유지관리, 하자 보수계획, 기밀 보안, 비상 대책)	15점
상생협력	5점
추가제안	5점
정량평가 (경영상태, 수행실적)	5점
합계(항목을 더한 값)	100점

참가 자격 · 제한

업종제한: 제한 없음
지역제한: 제한 없음
공동수급: 공동이행
입찰참가 제한: 없음
실적경쟁 · PQ: 해당 없음
국제입찰: 국내입찰
제출 방법: 전자입찰

입찰 일정

진행	일시	남은 날
공고 게시	06/08(월)	지남
입찰서 제출 시작	06/08(월) 14:00	지남
입찰참가자격 등록 마감	06/28(일) 18:00	지남
입찰서 제출 마감	06/29(월) 12:00	지남
개찰	06/29(월) 13:00	지남

가격

추정가격: 295,172,730원
배정예산: 324,690,000원
예정가격 방식: 복수예가

공고 정보

공고종류: 등록공고 (일반공고)
게시일: 06/08(월)
공고번호: R26BK01565909-000
참조번호: P812026003DB
공고기관: 한국생산기술연구원
수요기관: 한국생산기술연구원
계약방법: 일반경쟁
낙찰방법: 협상에의한계약
계약유형: 총액계약
예정가격 방식: 복수예가
추정가격: 295,172,730원
배정예산: 324,690,000원
공공조달분류: ICT 서비스 › SW 및 시스템 개발 › 정보시스템개발서비스
사전규격번호: R26BD00234729
재공고: 아니오
출처: 나라장터

문서 발췌

과업·요구

1. 과업개요 ㅇ 용역명 : 생성형 AI 활용 업무지원 서비스 고도화 사업 ㅇ 과업기간 : 계약체결일 ~ 12.18.(금) ㅇ 배정예산 : 324,690천원(VAT 포함) ㅇ 낙찰방식 : 협상에 의한 계약 체결 2. 추진배경 ㅇ 내부 데이터 기반 행정 혁신 기반 마련 - 생성형 AI활용 업무지원 서비스 구축을 통한 보유 연구자료의 활용 기반 마련 - 서비스 운영을 통해 도출된 추가 요구사항을 반영한 고도화 필요성 증대 ㅇ 생성형 AI활용 업무지원 서비스를 확대하여 업무 생산성과 편의성 강화 ㅇ 체계적이고 일관된 선진행정을 위해 데이터와 프로세스 기반의 디지털행정추진 필요 3. 추진목적 ㅇ 생성형 AI활용 업무지원 서비스를 확대하여 업무 생산성과 편의성 강화 - 연구 행정 데이터 검색 및 분석 대상 확장 - 하이브리드 AI 모델 환경 구축 ㅇ 사용자 편의성 증대 및 데이터 관리 체계의 안정성 확보 - 기관 보유데이터·정보 등에 대해 내부 구성원 간 공유․활용 및 다양한 서비스 확대 제공 - 데이터 활용 이력 및 모델 성능을 체계적으로 관리하는 거버넌스 체계 확립 4. 사업범위 ㅇ 효율적 데이터 관리를 위한 통합 데이터 구축 - 검색·생성형 AI 데이터 파이프라인 단일화 - OCR을 적용하여 이미지 데이터 자산화 - LLM 기반 전문 용어 사전 구축 ㅇ AI 기반 지능형 검색 서비스 구축 - 생성형 AI 기반 정보 자동 요약(기존 검색 기능 개편, 검색 결과 AI 브리핑 제공, 전문가 인사이트 제공 등) - 개인 맞춤 정보 큐레이팅 제공 ㅇ AI Agent 적용을 통한 생성형 AI 서비스 고도화 - 연구행정 업무 지원을 위한 AI Agent 적용(문서 자동 생성, 연구자원간 스마트 매칭 등) ㅇ 안정적 운영을 위한 AI 인프라 확장 - 중단없는 서비스를 위한 GPU 클러스터 및 자원 운영 체계 통합 - 안정적인 운영을 위한 서비스 이중화 등 ㅇ AI서비스 운영 모니터링 체계구축 - AI 서비스 운영을 위한 모니터링 기능 제공 - 모델 관리 및 운영 관리 기능 제공 - 토큰 및 비용 관리 기능 제공

추진 일정 세부활동	M				M+1				M+2				M+3~M+4				M+5
	1	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3	4	1	2	3	4
착수보고
시스템 분석/설계
연계 및 학습문서 수집 및 분석
개발 및 테스트
품질 검증
완료보고, 안정화

※ 상기 추진 일정은 사업 추진 과정에서 협의·조정 가능 - 사업 종료 후 2개월간 안정화 지원 포함하여 제안해야함 ※ 본 사업은 소프트웨어 개발사업 적정 사업기간 산정 기준에 따른 사업임 - 소프트웨어 개발사업의 적정 사업기간 종합 산정서 9. 1차 구축사업 개요 가. 과업개요 ㅇ 용 역 명 : 생성형 AI 기반 연구행정 업무지원서비스 구축 사업 ㅇ 배정예산 : 320,000천원 (부가세 포함) 나. 추진배경 및 목적 ㅇ 사업추진 배경 - 기관별 업무 특성을 고려하여 AI 기술을 다양한 방식으로 활용 중으로 최근 몇 년간 AI의 활용이 빠르게 확산 중 * 최근 AI 모델 및 학습 방법의 혁신, 효율성 및 응용 범위의 확장 등 급격한 변화 중 - 기관 보유데이터·정보 등에 대해 내부 구성원 간 공유․활용 및 다양한 고객 서비스를 위한 생성형 언어모델 기반 연구행정 업무지원서비스 도입 필요 ㅇ 사업 추진 필요성 - 생성형AI 기반 연구자 지원 서비스 구축 - 내부 보유자료 기반 생성형 AI 서비스 구축을 통한 업무 효율화 - 내부 구축형 서비스 도입으로 안전한 보안환경에서 기관 보유 데이터의 AI 활용 기반 마련 다. 사업범위 ㅇ 생성형 AI 서비스 구축을 위한 시스템 설계 및 고도화 - 오픈소스 기반 베이스 언어 모델 선정 및 학습 환경 구성 - 안정적 운영을 위한 AI 시스템 아키텍쳐 설계 ㅇ 기간계 시스템 보유 데이터를 활용 학습데이터 설계 및 구축 - 생성형 AI 모델에 학습할 EIP종합정보시스템 보유 데이터(DB, File)를 수집하여 Vector DB 구성하고 언어모델에 학습 - RAG 구성, Fine-tunning 등 최적화 기술을 활용한 답변 신뢰성 제고 ㅇ 생성형 AI 기반 연구지원 서비스 구축 - 게시판 검색/요약, 회의결과(첨부파일 본문) 검색 - 연구행정 업무 도우미 - 연구/행정전문가 검색/추천 - 사업계획서 기반 사업신청 입력항목 추출/추천 (API) ㅇ 생성형 AI 기반 서비스 확장 전략 도출 - 연구지원, 행정 효율화를 위한 서비스 확장 방안 도출 - 서비스 고도화를 위한 제반요건에 대한 제시와 이행방안 수립

라. 추진결과 ○ KITECH 최적화 생성형 AI 모델 선정(GPT-OSS-120B) ○ EIP 종합정보시스템 대상 RAG Vector DB 구성 - 게시판, FAQ, 원규 시스템 데이터 등 수집 및 Vector DB 구성

- DBMS, 문서 등 다양한 형태의 수집 데이터 기반 Vector DB 제공 - 최신 데이터에 대한 자동 수집 및 스케줄 등록 관리 기능 제공 ○ 생성형 AI 연구행정 업무도우미 서비스 구축 - 기관 내부자료를 종합적으로 분석하여 업무 질의에 대한 응답 제공 - 최신 자료 기반 응답, RAG 활용 답변 근거 출처 제시 - 사용 친화적 UI 및 데이터 처리 적용 ○ 서비스 운영을 위한 관리자 기능 구축 - RAG데이터 품질 점검 및 상태 모니터링 화면 제공 - AI의 적절하지 못한 답변에 대한 관리자 분석 화면 제공 - 모델 버전 관리 및 교체 설정 기능 제공

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-001
요구사항 명칭		생성형 AI 2차 고도화 일반 사항
요구 사항 상세 설명	정의	생성형 AI 2차 고도화 일반 사항
	세부 내용	○ 세부 요구사항에 제시되지 않은 사항이라도 향후 개발단계에서 상호 협의를 통해 증감 가능 ○ 개발에 사용되는 도구, 솔루션 등은 지적재산권 침해 등 법적 문제가 없어야 하고, 원활한 유지관리를 위해 시스템 제조사 및 유지관리 업체에 공유되어야 함 ○ 본 사업과 관련하여 폰트, 이미지 사용 등에 대해 저작권 관련 문제가 발생하지 않아야 하며, 유료폰트/이미지 등 사용 시 라이선스를 제출하여야 함 ○ 접속 단말기에 관계 없이 최적의 화면을 제공하여야 하며, 이미지 제작 시 화면변화를 고려하여 제작 ○ 소스코드 전체에 대하여 소프트웨어 개발보안(시큐어코딩)을 적용하여 개발 시 보안취약점을 모두 제거해야 함 ○ 웹 로그 분석을 통하여 이용률 추이, 방문경로, 에러 내용 등을 분석하여 웹 사이트가 관리될 수 있도록 하여야 함 ○ 이용자 관점에서 효율적인 정보전달이 가능하도록 UI/UX 적용 - 서비스에 대한 UI/UX를 설계 하여야 함 ○ 과업지시서 상에 기재되지 않은 사항이라도 발주기관의 요구사항을 최대한 반영하여 개발하고, 기능적인 개발사항은 발주기관과 반드시 협의하여 진행 ○ 소프트웨어 진흥법에 따른 [특급기술자] 이상의 역량을 갖추고, 생성형 AI 서비스 개발 및 데이터 모델링 관련 실무 경력이 3년 이상에 준하는 전문가를 설계 및 기술 총괄 책임자로 투입하여야 함 ○ 본 사업의 기획 및 설계 단계에서는 사용자 인터뷰와 워크숍을 필수로 실시해야 하며, 이에 소요되는 제반 비용은 본 사업비에 포함하여 계상함 ○ 우리 원에서 제공중인 업무서비스와 연계하여 AI를 적용한 서비스를 발굴하여 제시해야 함 ○ 본 사업과 관련하여 지속적인 기능의 확장을 위한 연속성 있는 비젼을 제시해야 함 - 본 사업 완료보고서에 차년도 고도화 계획과 제안요청서 초안이 각각의 별도 산출물로 작성 제출되어야 함 ○ 제안사는 사용자 규모와 예상 이용량을 고려한 상용 LLM 운영 방안을 제시해야 하며, 관련 이용료는 본 사업비에 포함하여 계상함 - 사업종료 후에도 협의된 잔여 이용액에 대해 지원해야 함 ○ 생성형 AI 관련 운영을 위한 가상화 서버 라이선스 1년(48코어) 포함하여 제시해야 함 ○ 주전산 데이터베이스 연계를 위한 데이터베이스 작업 및 검증을 포함하여 제시해야 함 ○ 타 서비스와의 유연한 확장을 위해 Cerebro 내 RAG, AI 모델을 외부 시스템과 연동할 수 있는 연계 인터페이스를 구축하고, 이에 필요한 제반 기술을 지원해야 함 ○ 시스템 내 설정 정보, API 연동 경로, 프롬프트 등 변경 가능성이 있는 요소를 UI를 통해 실시간으로 관리자가 직접 수정·우회하여 1차 장애 대응이 가능하도록 구성해야 함 ○ 급변하는 시장 트렌드를 반영하여, 사업 진행 시점의 최신 기술 규격 및 시장에 제공되는 솔루션에 준하는 기능개선(서버 모니터링, LLM 연계 등)을 수행하여야 함 - 생성형 AI 서비스의 원활한 운영을 위해 서버 자원 모니터링을 포함한 관리자 기능을 제시해야 함 - 생성형 AI 신규 모델의 확장을 위한 관리자의 LLM 모델 직접 설치 기능을 제공해야 함
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-002
요구사항 명칭		Agent 일반 사항
요구 사항 상세 설명	정의	Agent 일반 사항 기술
	세부 내용	○ MCP 기반 도구 연동 및 확장 구조 - 에이전트가 다양한 내부·외부 시스템과 유연하게 연계될 수 있도록 MCP(Model Context Protocol) 기반의 표준 인터페이스를 지원해야 함 - 에이전트는 MCP를 통해 제공되는 도구 목록을 동적으로 인식하고, 자연어 질의에 따라 적합한 도구를 선택·조합하여 실행할 수 있어야 함 - MCP 서버는 각 도구의 기능, 입력 파라미터, 반환 데이터 구조를 표준 스키마로 정의하여 LLM이 이해하고 활용할 수 있도록 해야 함 - 신규 시스템 또는 외부 API 연계 시 MCP 서버만 추가하면 되도록 구성하여, 기존 에이전트 로직 수정 없이 확장 가능한 구조를 제공해야 함 - MCP를 활용한 서비스를 최소 1개 제시해야하며, 본사업에 포함하여 개발 해야한다. (내/외부 관계없으며, 내부 서비스를 활용할 경우 MCP 연계 관련 모든 개발 사항은 과업에 포함) ○ 에이전트 추론 및 계획 수립 - 연구행정 및 연구지원 업무에서 발생하는 복잡한 자연어 질의를 분석하여, 연구과제 조회, 연구자 정보 확인, 연구성과 검색 등 하위 작업으로 분해하고 실행 순서를 스스로 계획 해야 함 - 사용자의 질의 의도를 정확히 분류하여 단순 질의응답, 연구데이터 조회 전문가 추천과 같이 구분하고, 적합한 전문 에이전트 또는 업무 시스템으로 연계할 수 있어야 함 ○ 메모리 및 개인화 컨텍스트 관리 - 멀티턴 대화에서 연구자의 질의 맥락(연구분야, 수행 과제, 관심 기술 등)을 지속적으로 유지하여 반복 입력 없이도 연속성 있는 응답을 제공해야 함 - 사용자별 연구이력, 과제 참여 정보, 질의 패턴, 관심 기술 분야 등을 벡터 저장소에 저장·관리하여 개인 맞춤형 정보 제공 및 업무 지원 기능을 제공해야 함 ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-003
요구사항 명칭		접근 및 권한관리
요구 사항 상세 설명	정의	접근 및 권한관리에 대한 사항
	세부 내용	○ 사용자 관리 - 운영중인 인사정보와 연동하여 사용자를 관리하여야 한다. ○ 권한관리 - “관리자”, “운영자”, “연구자” 등 업무 성격에 맞는 역할을 생성 관리 - 사용자 역할에 따라 권한을 부여 하는 기능이 제공 되어야 한다. - 권한에 따라 검색결과와 데이터 접근에 차등을 둘 수 있어야 한다. - 사용자 권한관리와 연계해서 사용자 연동이 가능해야 한다. ○ 문서 단위 접근통제 및 보안 연계 - 문서 단위 보안등급 및 접근속성을 설정 - 사용자 권한을 검색 단계에서 선반영(Filter-first)하여 비인가 문서가 검색되지 않도록 적용 - 답변 생성 시 참조된 문서 출처를 추적·기록 가능 하도록 적용 - 답변 생성 시 개인정보(민감정보)에 대한 답변 제외 ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-004
요구사항 명칭		데이터 통합 파이프라인 구축
요구 사항 상세 설명	정의	데이터 통합 파이프라인 세부 요구사항
	세부 내용	○ 통합 데이터 수집 및 연계 - 기관 내 다양한 데이터 소스(문서, DB, 파일서버 등)로부터 데이터를 수집 할 수 있어야 한다. - 정형 데이터(DB)와 비정형 데이터(문서, PDF, 이미지 등)를 모두 수집 대상으로 지원해야 한다. - 데이터 소스별 수집 주기(실시간, 배치, 수동)를 설정할 수 있어야 한다. - 신규 데이터 발생 시 자동으로 감지하여 수집할 수 있어야 한다. - 데이터 소스 연결 상태를 모니터링하고 실패 시 재시도 또는 알림 기능을 제공해야 한다. ○ 데이터 통합 및 저장 구조 - 데이터 통합을 위해 수집된 데이터를 단일 저장소(ES, Vector)에 통합 저장해야 한다. - 데이터 변경 이력(버전 관리)을 저장 및 조회할 수 있어야 한다. ○ 데이터 제공 및 활용 연계 - 통합 데이터를 통합검색 시스템과 연계하여 제공할 수 있어야 한다. - 통합검색 내 생성형AI 서비스와 동일 데이터로 활용할 수 있도록 API 또는 인터페이스를 제공해야 한다. - 데이터 조회 및 활용 로그를 기록하고 추적할 수 있어야 한다. ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다. - 현행 통합검색 시스템에서 제공하는 API를 기준으로 설계 단계에서 변경사항 확정하여 개발해야한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-005
요구사항 명칭		OCR 기반 데이터 자산화 확장
요구 사항 상세 설명	정의	OCR 관련 세부 기능 요구사항
	세부 내용	○ OCR 데이터 수집 및 처리 - 이미지 파일(JPG, PNG 등) 및 스캔 문서(PDF 등)를 입력 데이터로 수집할 수 있어야 한다. - 배치 및 실시간 방식으로 OCR 처리 대상 데이터를 자동으로 식별하고 처리할 수 있어야 한다. - OCR 처리 대상 파일의 상태(대기, 처리중, 완료, 실패)를 관리 및 조회할 수 있어야 한다. - OCR 처리 실패 시 재처리 기능을 제공해야 한다. ○ 텍스트 추출 및 정확도 향상 - 이미지 및 스캔 문서로부터 텍스트를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. - 한글 및 영문을 포함한 다국어 텍스트 인식을 지원해야 한다. - 문서 레이아웃(단락, 표, 제목 등)을 인식하여 구조화된 형태로 텍스트를 추출할 수 있어야 한다. - 표(Table) 영역을 인식하고 셀 단위로 데이터를 구조화할 수 있어야 한다. OCR 정확도 향상을 위해 이미지 전처리 기능(기울기 보정, 노이즈 제거 등)을 제공해야 한다. ○ OCR 기능 자체를 사용자가 웹에서 서비스로 이용할 수 있는 도구를 제공 해야한다. - 사용자가 직접 이미지 업로드 후 이미지 내 데이터 추출 등 ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-006
요구사항 명칭		LLM 기반 전문 용어 자동 추출 및 관리 체계 구축
요구 사항 상세 설명	정의	LLM을 활용하여 전문 용어를 자동으로 추출하고, 이를 체계적으로 관리·확장할 수 있는 용어 사전 시스템 구축
	세부 내용	○ 용어 자동 추출 및 후보 생성 - 기관 내 문서 및 데이터(DB 등)를 분석하여 전문 용어 후보를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. - LLM을 활용하여 핵심 용어 및 키워드를 식별할 수 있어야 한다. - 신규 데이터 유입 시 자동으로 용어 후보를 지속적으로 생성할 수 있어야 한다. - 용어 후보에 대해 출현 빈도, 중요도 등의 기준 정보를 제공해야 한다. ○ 용어 사전 구축 및 관리 - 추출된 용어를 용어 사전 형태로 저장 및 관리할 수 있어야 한다. - 용어별 정의, 설명, 연관 용어, 등의 정보를 관리할 수 있어야 한다. - 동의어, 유사어, 약어 등을 하나의 표준 용어로 매핑할 수 있어야 한다. - 사용자에 의해 용어를 수동으로 추가, 수정, 삭제할 수 있어야 한다. ○ 용어 검증 및 승인 프로세스 - 자동 추출된 용어에 대해 검토 및 승인 프로세스를 제공해야 한다. - 용어 상태(후보, 검토중, 승인, 반려)를 관리할 수 있어야 한다. - 승인 권한을 가진 사용자(관리자/전문가)가 용어를 최종 확정할 수 있어야 한다. ○ 검색 및 AI 서비스 연계 - 용어 사전을 통합검색 시스템과 연계하여 검색어 확장(동의어, 유사어)을 지원해야 한다. - 사용자의 검색 질의에 대해 용어 사전을 기반으로 질의 보정 및 추천 기능을 제공해야 한다. - 생성형 AI 서비스에서 용어 사전을 활용하여 답변 정확도를 향상시킬 수 있어야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-007
요구사항 명칭		AI 기반 지능형 검색 서비스
요구 사항 상세 설명	정의	AI를 활용하여 통합검색 내 요약 답변을 제공하며, 개인 맞춤형 추천 및 검색 최적화를 제공
	세부 내용	○ 통합검색 기능 개편 - 기존 검색 서비스를 분석하여 사용자 검색 경험을 개선하고, 검색 정확도 및 결과 품질을 향상시키기 위한 기능을 제공 해야 한다. - 기존 검색 서비스의 로그 및 사용 패턴을 분석하여 검색 품질 개선을 위한 기준 데이터를 확보해야 한다. - 질의 전처리(오타 교정, 동의어 확장 등)를 통해 검색 질의를 최적화할 수 있어야 한다. - 검색 결과의 우선순위를 사용자 의도 기반으로 재정렬하여 가장 적합한 결과를 상위에 노출해야 한다. ○ 생성형 AI 기반 정보 자동 요약 - 검색 결과물 중 상위 랭킹된 주요 문서를 분석하여 핵심 내용을 요약하고, 검색 결과 상단에 AI 브리핑을 제공해야 한다. - 요약 정보 생성 시 근거가 되는 원본 문서의 출처를 명시하여 정보의 신뢰성을 확보해야 한다. - HWP, PDF 등 첨부파일 내부의 텍스트를 추출하고 분석하여 파일별 핵심 요약 정보를 리스트 형태로 제공할 수 있어야 한다. - 전문가 검색 시 해당 인물의 최근 연구 내용(과제, 논문, 보고서 등)을 분석하여 연구 역량 중심의 전문가 인사이트 요약을 제공해야 한다. ○ 개인 맞춤형 정보 큐레이팅 제공 - 사용자의 소속 부서, 직무, 검색 이력, 최근 진행 업무 등을 분석하여 개인별로 최적화된 검색 결과를 제공하여야 한다. - 사용자의 특성(행정직, 연구직 등)에 따라 검색 결과 노출 순서를 자동으로 조정할 수 있어야 한다. - 사용자의 직무 및 관심 분야를 기반으로 맞춤형 연구 자료를 선제적으로 제안하는 추천 서비스를 제공해야 한다. - 검색어와 사용자의 프로필을 분석하여 탐색 효율성을 높일 수 있는 AI 기반 추천 키워드를 생성하여 제안해야 한다. ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다. - 현행 시스템에서 제공되는 개인화 서비스에 대한 분석을 토대로 고도화 방향을 제시후 개발 진행해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-008
요구사항 명칭		멀티 모델 적용
요구 사항 상세 설명	정의	사용 목적별 최적 답변 제공을 위한 지능형 멀티 모델 적용
	세부 내용	○ 사용 목적에 따른 답변 제공을 위한 멀티 모델 적용 및 가이드 - 사용자가 질문의 성격(예: 단순 요약, 코드 생성, 전문 지식 검색 등)에 따라 시스템 내 연동된 다양한 AI 모델 목록 중 하나를 명시적으로 선택하여 질의할 수 있는 UI를 제공해야 한다. ○ 동일 질의 다중 모델 동시 요청 및 비교 기능 - 동일한 질의어를 AI 모델에 동시에 전송하고, 각 모델로부터 생성된 답변을 한 화면에 나열하여 비교할 수 있는 인터페이스를 제공해야 한다. ○ 지능형 모델 선택 가이드 및 자동 추천 서비스 - 사용자가 입력한 질의의 목적과 키워드를 실시간 분석하여 "이 질문에는 A 모델이 최적입니다"와 같은 모델 추천 가이드를 팝업 또는 툴팁 형태로 제공해야 한다. - 모델별 특징(예: 속도 중심, 정확도 중심, 특정 언어 특화 등)을 사용자가 직관적으로 이해할 수 있는 안내 문구 및 아이콘을 배치해야 한다. ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-009
요구사항 명칭		지능형 질의응답 고도화 체계 구축
요구 사항 상세 설명	정의	에이전트 오케스트레이션 기반 지능형 질의응답 고도화 체계 구축
	세부 내용	○ Agent 기반 질의 분석 및 계획 수립 - 사용자의 질의를 분석하여 질의에 대한 의도와 목적을 분석하여 최적의 처리 경로와 답변을 제공해야 한다. - 복합적인 추론이 필요한 질의는 이를 해결하기 위한 하위 태스크로 나누고 실행 순서를 정의하는 태스크 계획(Task Planning) 수립 기능을 제공해야 한다. ○ 도메인 특화 에이전트(Domain Agent) - 질문 성격에 따라 일반행정, 연구과제, 전문가 정보, 특허 등 도메인별 전문 에이전트를 동적으로 호출하여 독립적인 태스크를 수행시켜야 한다. - 각 에이전트는 담당 영역의 지식과 연동되어 전문성 높은 개별 답변 데이터를 도출해야 한다. ○ 질문 난이도에 따른 맞춤형 처리 - 쉬운 질문은 즉시 답변하여 속도를 높이고, 어려운 질문은 '질문 분해 → 개별 처리 → 답변 합치기' 과정을 거쳐 꼼꼼하게 답변해야 한다. - 한 질문 안에 여러 요청 사항이 섞여 있어도, 빠뜨리는 내용 없이 항목별로 정리하여 답변을 재구성해야 한다. ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-010
요구사항 명칭		문서 자동 생성 지원
요구 사항 상세 설명	정의	에이전트 기반 문서 자동 생성 기능
	세부 내용	○ 문서별 항목 데이터 분석 및 표준화 - 연구 행정 문서(사업수행계획서, 연구보고서, 내부기안문, 제안요청서 등)별 구성 항목을 조사하고 데이터 속성을 정의해야 함 - 문서 간 공통 항목(과제정보, 연구책임자 등)과 개별 항목을 분류하여 재사용 가능한 데이터 구조를 설계해야 함 ○ 문서 양식 및 템플릿 관리 - 사업수행계획서, 연구보고서, 내부기안문, 제안요청서 등 표준 문서 양식을 시스템 내 등록하고 관리하는 기능을 제공해야 함 - 문서 유형별 표준 목차 및 항목별 메타데이터(필수 입력 항목 등) 정의 기능을 포함해야 함 ○ 사용자 입력 화면 제공 - 선택된 문서 양식에 따라 사용자가 핵심 데이터(과제명, 목표, 예산, 일정 등)를 입력할 수 있는 구조화된 입력 폼을 제공해야 함 - 입력된 데이터의 유효성을 체크하고, 항목별 작성 가이드를 툴팁 등으로 제공해야 함 ○ 내부 데이터 연계 및 검색 - 기관내 저장된 기존 연구 과제, 유사 보고서 등 내부 문서를 탐색하여 관련 정보를 추출하는 기능을 제공해야 함 - 검색된 정보를 문서 생성의 참조 데이터(Reference)로 활용할 수 있도록 벡터 DB 등과 연계되어야 함 ○ AI 기반 목차 및 섹션 매핑 - 입력된 구조화 데이터와 문서 양식을 분석하여 최적화된 문서 목차를 자동 구성해야 함 - 사용자가 생성된 목차를 편집(추가, 삭제, 순서 변경)할 수 있는 UI를 제공해야 함 ○ AI 기반 문서 초안 생성 기능 제공 - LLM을 활용하여 목차별 세부 내용을 생성하되, 내부 데이터와 사용자 입력값이 반영된 맞춤형 초안을 생성해야 함 ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-011
요구사항 명칭		AI 인프라 확장
요구 사항 상세 설명	정의	안정적 AI 서비스 운영을 위한 인프라 확충 및 이중화 체계 구축
	세부 내용	○ 안정적인 서비스를 위한 GPU 클러스터 및 자원 운영 체계 통합 - 신규 도입되는 H200 GPU 자원을 포함하여 데이터 분석(DA), 임베딩 모델(Embedding Model), vLLM 추론 엔진 등에 최적화된 자원 재배분 기능을 제공해야 한다. - 다중 GPU 노드 간의 트래픽을 효율적으로 분산하기 위한 부하 분산 처리 기능을 갖추어야 한다. - 특정 서버나 GPU 장비에 장애가 발생하더라도 대기 중인 다른 노드가 즉시 업무를 대체 수행하여 서비스 연속성을 보장하는 장애 대응 체계를 수립해야 한다. ○ 안정적인 운영을 위한 서비스 이중화 - 주요 AI 핵심 서비스에 대하여 Active-Active 또는 Active-Standby 방식의 서비스 이중화 구조를 설계하고 구현해야 한다. - 각 서비스의 상태를 실시간으로 점검하는 헬스 체크(Health Check) 기능을 제공해야 하며, 이상 발생 시 즉시 정상 서비스로 연결을 전환해야 한다. - 장애 발생 시 운영자의 개입 없이도 자동으로 서비스를 복구하거나 전환하는 자동 장애 조치(Failover) 기능을 지원해야 한다. ○ 데이터 수집, RAG생성의 과정에서 안정적인 서비스를 수행할 수 있도록 VectorDB의 이중화등 구체적인 개선 방안을 제시 해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		기능 요구사항
요구사항 ID		SFR-012
요구사항 명칭		AI 서비스 운영 모니터링 체계구축
요구 사항 상세 설명	정의	안정적인 AI 서비스 운영을 위한 모니터링 및 관리체계 구축
	세부 내용	○ AI 서비스 운영을 위한 모니터링 및 장애 대응 - 응답 속도, 처리량(Throughput), 오류 발생률 등 실시간 서비스 상태를 시각화하여 한눈에 파악 가능한 운영 대시보드를 제공해야 한다. - 사용자 요청과 AI 응답에 대한 전체 로그를 저장하고, 문제 발생 시 원인을 추적·분석할 수 있는 로그 기반 트래킹 기능을 지원해야 한다. - 트래픽 급증이나 응답 지연 등 이상 징후를 사전에 설정된 임계치에 따라 감지하고, 운영자에게 실시간 자동 알림(SMS, 메신저 등)을 발송해야 한다. - 기간별(일/주/월) 서비스 이용 추이 및 성능 통계 리포트 생성 기능을 제공해야 한다. ○ AI 모델 관리 및 성능 최적화 - 기용자 피드백(평가) 데이터를 수집하여 답변의 정확도 및 품질을 정량적으로 측정할 수 있는 모델 성능 평가 체계를 마련해야 한다. - 다양한 LLM 모델 간의 성능을 비교 분석하고, 업무 성격이나 상황에 따라 최적의 모델을 선택할 수 있는 기능을 제공해야 한다. - 모델별 버전 관리(Version Control) 및 변경 이력 관리를 지원하며, 신규 모델 배포 시 문제가 발생할 경우 즉시 이전 버전으로 돌아가는 롤백(Rollback) 기능을 갖추어야 한다. - 모델 업데이트 전후의 성능 지표 비교를 통해 안정적인 서비스 전환을 지원해야 한다. ○ 토큰 및 운영 비용 최적화 관리 - 사용자, 부서, 서비스별로 실시간 및 누적 토큰 사용량을 모니터링하고, 이에 따른 예상 비용 산정 기능을 제공해야 한다. - 예산 초과 방지를 위해 조직 또는 사용자별로 비용/사용량 임계치를 설정하고, 사용 제한 및 예산 관리 정책을 적용할 수 있어야 한다. - 비정상적인 반복 호출이나 과도한 요청 패턴을 탐지하여 서비스를 차단하거나 제한하는 부정 사용 방지 정책을 수립 및 적용해야 한다. - 시간대별 또는 부서별 사용 패턴 분석을 통해 효율적인 자원 할당 및 비용 절감 가이드를 제공해야 한다. - 실서비스 운영 시 발생하는 API 비용 최적화를 위해 토큰 사용량 모니터링 및 중복 질의 제어 알고리즘을 수립하고, 이를 시스템 아키텍처에 반영 ○ 금칙어 관리 - 어뷰징 차단, 개인정보 필터링 등 금칙어 관리를 위한 기능을 제공해야 한다. ○ 관련하여 분석/설계 단계에서 사용자 요구사항을 수집/분석하여 최적화된 시스템을 제시 개발해야 한다. - 모니터링, 토큰관리 관련한 외부사례 2개이상을 비교 분석해서 최적의 방안을 도출 해야 한다.
산출정보		단계별 산출물

요구사항 분류		AI 보안 관리 요구사항
요구사항 ID		ASR-001
요구사항 명칭		학습데이터 관리 체계 수립
요구 사항 상세 설명	정의	학습데이터 관리 체계 수립
	세부 내용	○ 학습데이터셋 출처를 체계적으로 관리할 수 있는 기능이 마련되어야 함 ○ 학습에 사용되는 데이터에 오염데이터가 유입되지 않도록 방지 대책을 수립해야 함 ○ 데이터 학습 수준은 AI 시스템 보안등급에 맞도록 관리 되어야 함 ○ 학습데이터에 대한 접근통제 대책을 수립해야 함 - 비인가 접근 차단하여 학습데이터 오염, 유출 방지 - AI가 인가된 등급의 데이터만 활용하도록 접근 통제 또는 데이터 분리 등 조치 ○ 학습데이터는 지정된 목적에 따라 필요시에만 사용되도록 권한 체계가 구성되어야 함 ○ AI가 사용할 수 있는 도구를 화이트리스트로 지정ㆍ관리하여 잘못된 도구를 사용하지 못하도록 구성해야 함 ○ 유해ㆍ금지행위, 잘못된 목표 설정, 자원 소비 임계값 초과 등 발생 시 AI 에이전트가 자동으로 중단되도록 구성해야 함 ○ 민감명령에 대한 승인 절차를 마련해야 함 ○ 미승인 에이전트 권한 위임 차단 및 에이전트 간 상호 검증절차를 마련해야 함
산출정보		인공지능 보안 점검 결과서, AI 보안성 검토 결과

요구사항 분류		AI 보안 관리 요구사항
요구사항 ID		ASR-002
요구사항 명칭		AI 모니터링 관리
요구 사항 상세 설명	정의	AI 모니터링 관리
	세부 내용	○ 공격용 프롬프트가 입력되지 않도록 AI 질의횟수 제한 및 동일·유사 내용 반복 질의를 제한하여야 함 ○ AI 입·출력 내용에 민감정보가 포함될 경우 필터링하여 차단할 수 있는 기능을 마련해야 함 ○ 호출 횟수, 동시 처리 요청수, 출력 용량 등 제한해야 함 ○ 민감 AI 정보 (AI모델 가중치, 로그 등)는 암호화 처리해야 함 ○ AI 시스템 정보 (학습 알고리즘, 모델 구조, 학습데이터 등)에 대한 접근통제 대책을 수립해야 함 ○ AI 동작·사용자 행위 로그 관리 및 모니터링 방안이 마련되어야 함 ○ AI 개발도구 및 시스템 구성요소에 대한 취약점 분석하고 보완해야 함 ○ AI 모델, 시스템으로의 직접 접근을 차단하고, 접근 가능 API는 최소화 해야함 (외부장치 연결통제, 시스템 관리자 권한 제한 등) ○ AI시스템이 데이터 수정이나 시스템 제어 등 작업 수행을 통제해야함
산출정보		인공지능 보안 점검 결과서, AI 보안성 검토 결과

배점·평가

구분		평가고려 사항	배점
			탁월	우수	보통	미흡	불량
전략 및 방법론		▪ 사업 이해도, 추진 전략, 적용 기술, 표준 프레임워크 적용, 개발 방법론	20	18	16	14	12
기술 및 기능		▪ 시스템 요구 사항, 기능 요구 사항, 보안 요구 사항, 데이터 요구 사항, 시스템운영 요구 사항, 제약 사항	25	22.5	20	17.5	15
성능 및 품질		▪ 성능 요구 사항, 품질 요구 사항, 인터페이스 요구 사항	15	13.5	12	10.5	9
프로젝트 관리		▪ 관리방법론, 일정 계획, 개발 장비	10	9	8	7	6
프로젝트 지원		▪ 품질 보증, 시험 운영, 교육 훈련, 유지관리, 하자 보수계획, 기밀 보안, 비상 대책	15	13.5	12	10.5	9
상생협력		▪ 상생협력	5	4.5	4	3.5	3
추가제안		▪ 추가제안
정량평가		▪ 경영상태, 수행실적
	평가 소계 (100점 만점)
종합 의견
합계 (100점 만점)

평가부문	평가항목	평가기준
전략 및 방법론 (20점)	사업 이해도	사업의 특성 및 목표에 부합하는 사업전략을 제시하고 있는지를 평가한다. ※ 제4조제4항제4호에 따라 총배점한도 이외에 가점을 부여할 수 있음
	추진 전략	개발업무 수행 시 일정 및 위험요소를 고려하여 얼마나 타당한 추진 전략을 수립하였는지 평가한다.
	적용 기술	사업에서 적용하고자 하는 기술이 향후 확장성을 고려하였는지, 현실적으로 실현 가능한지 여부를 평가한다.
	표준 프레임 워크 적용	표준 프레임워크 적용 여부와 적용 시 예상되는 문제점을 구체적으로 기술하고 실현 가능한 대응 방안을 제시하였는지 평가한다.
	개발 방법론	사업에 적정한 개발 방법론이 제시되었는지 평가하고, 실제 적용 사례 및 경험을 바탕으로 단계별 산출물이 제시되었는지 여부를 평가한다.
기술 및 기능 (25점)	시스템 요구 사항	요구 규격을 충족하는 장비 제안 여부와 현 시스템과의 인터페이스 및 확장 가능성 여부를 평가한다. 또한 도입 장비의 설치 및 공급 계획, 유지관리에 대한 방안이 구체적으로 기술되어 있는가를 평가한다.
	기능 요구 사항	기능 요구사항ㆍ기대사항ㆍ제약사항 등을 파악한 후 구현 방안이 구체적으로 기술되어 있는지를 평가한다. 또한 제안한 방안 및 기술이 적용 가능한지를 평가한다.
	보안 요구 사항	요구사항 및 시스템 분석을 바탕으로 보안 요구사항의 적용 방안이 구체적으로 기술되었는지 평가한다. 또한 제안한 방안과 기술의 설계단계 반영 여부 및 구현단계까지의 적용 가능성을 평가한다.
	데이터 요구 사항	데이터 요구사항 분석을 바탕으로 데이터 전환 계획 및 검증 방법, 데이터 오류 발생 시 처리 방안이 구체적으로 제시되어 있는지를 평가한다.
	시스템운영 요구 사항	시스템 운영 요구 사항에 맞는 운영 절차 및 방법을 제시하였는지 평가한다. 또한 운영 중 비상사태 발생 시 대응방안이 구체적으로 제시되고 있는지를 평가한다.
	제약 사항	목표 시스템의 설계, 구축, 운영과 관련하여 제약조건을 충족시키기 위한 구체적인 구현 방안 및 테스트 방안이 수립되었는지 평가한다.
성능 및 품질 (15점)	성능 요구 사항	요구 성능 충족을 위한 구현 및 테스트 방안이 구체적으로 기술되어 있는지, 이를 위한 방법론 및 분석도구가 기술되어 있는지 평가한다. 제안한 방안 및 기술을 통해 성능 요구 사항을 충족시킬 수 있는지를 평가한다.
	품질 요구 사항	제공되는 개발 도구 및 구현 방안, 테스트 방안 등이 품질 요구사항에 부합되는지 평가하고, 분석ㆍ설계ㆍ구현ㆍ테스트 등 각 단계별 품질 요구사항 점검 및 검토 방안이 구체적으로 계획되어 있는가를 평가한다.
	인터 페이스 요구 사항	시스템 인터페이스 : 타 시스템과의 연계에 대한 장ㆍ단점 분석을 통해 가장 적합한 시스템 인터페이스 구축 방안을 도출하였는지를 평가한다. 사용자 인터페이스 : 사용자 편의성을 고려하여 사용자 인터페이스의 분석ㆍ설계ㆍ구현ㆍ테스트 방안과 검토 계획을 구체적으로 기술하였는가를 평가한다.
프로젝트 관리 (10점)	관리 방법론	일정관리, 사업위험(이슈) 관리, 보안관리, 산출물의 형상ㆍ문서 관리 등 사업수행에 필요한 관리 방법론이 구체적으로 제시되어 있는지를 평가한다. 또한 문제 발생 시 보고 체계 및 위험관리 방안이 구체적으로 제시되어 있는지 평가한다.
	일정 계획	사업수행에 필요한 수행기간과 세부일정이 구체적으로 제시되었는지 평가한다. 또한 각 활동에 필요한 일정 계획이 적절히 수립되었는지를 평가한다.
	개발 장비	개발에 필요한 개발환경의 구성이 구체적으로 제시되었는지 평가하고, 라이선스 등의 문제가 없는지 여부를 평가한다.
프로젝트 지원 (15점)	품질 보증	제시된 품질보증 방안이 해당 사업의 수행에 적합한지, 사업자가 「소프트웨어 진흥법」 제21조의 소프트웨어프로세스 품질인증(SP인증) 등 대외적으로 인정받을 만한 품질보증 관련 유효한 인증을 제시하는 경우 확인하고 평가한다. 이 경우 유효한 SP인증을 보유하고 있는 경우에는 우대할 수 있다. ※ 제4조제4항제3호에 따라 총배점한도 이외에 가점을 부여할 수 있음
	시험 운영	시스템 공급자가 개발된 시스템의 시험운영을 위해 필요한 각종 시험운영 방법 등을 구체적으로 제시하였는지 평가한다.
	교육 훈련	시스템 공급자가 시스템 운영 및 관리자를 위해 필요한 각종 교육훈련의 방법, 내용, 일정 등을 구체적으로 제시하였는지 평가한다.
	유지 관리	시스템 공급자가 제시하는 유지관리 계획, 조직, 절차, 범위 및 기간과 이와 관련된 기타의 활동 및 그 제한사항에 대해 평가한다. ※ 제4조제4항제1호 및 제2호에 따라 총배점한도 이외에 가점을 부여할 수 있음
	하자 보수 계획	시스템 공급자가 제시하는 하자보수 계획, 절차, 범위 및 기간과 이와 관련된 기타의 활동 및 그 제한사항에 대해 평가한다.
	기밀 보안	사업 추진 동안 악영향을 미치는 일련의 불순 활동들로부터 기밀을 보호함과 동시에 원활한 사업의 수행을 보장하기 위한 체계 및 대책에 대하여 평가한다.
	비상 대책	시스템 공급자가 안정적인 시스템 운영을 위해 필요한 각종 백업/복구 및 장애대응 대책을 구체적으로 제시하였는지 평가한다.
상생 협력 (5점)	상생 협력	공동수급체 구성을 통한 입찰참가 시, 사업 참가자 중 중소기업인 소프트웨어사업자의 참여비율(지분율)에 따라 등급을 평가한다. 단, 중소기업인 소프트웨어사업자가 단독으로 입찰에 참가한 경우 최고 등급을 부여하고, 중소기업인 소프트웨어사업자의 참여 지분이 없는 경우는 ‘0’점을 부여한다. ※ 제4조제4항제5호에 따라 총배점한도 이외에 가점을 부여할 수 있음
추가제안 (5점)	추가제안	사업에 적정한 추가 제안을 했는지 평가한다.
정량평가 (5점)	경영상태	제안업체의 신용평가등급
	수행실적	제안업체의 최근 3년간 유사분야 사업수행 경험