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제조AI 학습시스템 개발(서비스 개발)(재)
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끝난 공고 · 결과
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공고 개요
재공고 · 한국과학기술원 · SW 개발·운영
- 낙찰업체
- (주)인이지
- 낙찰금액
- 150,000,000원 · 배정예산의 100%
- 종합 점수
- -
- 참가
- 2곳 · 개찰 08/04(화)
계약
| 계약번호 | 계약일 | 계약금액 | 계약 기간 | 업체 |
|---|---|---|---|---|
| R26TE17421637 | 08/18(화) | 150,000,000원 | 금차 120일, 총차 120일 | (주)인이지 (주계약업체 100%) |
| R26TE17363746 | - | 150,000,000원 | 금차 120일, 총차 120일 | (주)인이지 (주계약업체 100%) |
요약 AI 요약
제조기업 실무자가 실제 데이터를 기반으로 AI 모델을 적용하고 검증할 수 있는 PoC(Proof of Concept) 수준의 학습·실습 플랫폼을 구축하는 사업입니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 평가, 설명가능 AI(XAI) 분석까지 제조AI 전체 워크플로우를 단계적으로 실습할 수 있는 환경을 제공합니다.
- 사용자 로그인 및 인증 기능
- 데이터셋 업로드 및 관리 기능 (CSV, XLSX, JPG, PNG 지원)
- 데이터 전처리 기능 (결측치·이상치 처리, 데이터 스케일링)
- 예측 모델 학습 실행 기능 (회귀/분류, 시계열, 이미지 분류 모델)
- 모델 성능 지표 제공 (MAE, MSE, RMSE, R², MAPE, Accuracy, F-score)
- 설명가능 인공지능(XAI) 결과 확인 기능 (SHAP, LIME, IG, Occlusion)
평가 · 배점
기술 : 가격 — 기술 80점 · 가격 20점
협상 대상 기준 · 기술능력평가 분야 배점한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정
| 평가 항목 | 배점 |
|---|---|
| 사업 이해도 | 10점 |
| 추진 전략 | 0점 |
| 적용 기술 | 0점 |
| 표준 프레임워크 적용 | 0점 |
| 개발 방법론 | 0점 |
| 시스템 요구사항 | 25점 |
| 기능 요구사항 | 0점 |
| 보안 요구사항 | 0점 |
| 데이터 요구사항 | 0점 |
| 시스템운영 요구사항 | 0점 |
| 제약사항 | 0점 |
| 성능 요구사항 | 20점 |
| 품질 요구사항 | 0점 |
| 인터페이스 요구사항 | 0점 |
| 관리 방법론 | 20점 |
| 일정계획 | 0점 |
| 개발 장비 | 0점 |
| 품질 보증 | 0점 |
| 시험 운영 | 0점 |
| 교육 훈련 | 0점 |
| 유지 관리 | 0점 |
| 하자 보수 계획 | 0점 |
| 기밀 보안 | 0점 |
| 비상 대책 | 0점 |
| 하도급 계획 적정성 | 5점 |
| 합계(항목을 더한 값) | 80점 |
참가 자격 · 제한
- 업종제한
- 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업)(1468)
- 지역제한
- 제한 없음
- 공동수급
- 공동이행
- 입찰참가 제한
- 없음
- 실적경쟁 · PQ
- 해당 없음
- 국제입찰
- 국내입찰
- 제출 방법
- 직찰
입찰 일정
| 진행 | 일시 | 남은 날 |
|---|---|---|
| 공고 게시 | 07/21(화) | 지남 |
| 개찰 | 08/04(화) 14:00 | 지남 |
가격
- 추정가격
- 136,363,636원
- 배정예산
- 150,000,000원
- 예정가격 방식
- 비예가
공고 정보
- 공고종류
- 재공고 (재입찰공고)
- 게시일
- 07/21(화)
- 공고번호
- R26BK01642620-000
- 참조번호
- 259495
- 공고기관
- 한국과학기술원
- 수요기관
- 한국과학기술원
- 계약방법
- 제한경쟁
- 낙찰방법
- 협상에의한계약
- 계약유형
- 총액계약
- 예정가격 방식
- 비예가
- 추정가격
- 136,363,636원
- 배정예산
- 150,000,000원
- 공공조달분류
- ICT 서비스 › 운영 및 유지관리 › 소프트웨어유지및지원서비스
- 사전규격번호
- R26BD00246523
- 재공고
- 재공고
- 출처
- 나라장터
문서 발췌
과업·요구
| 사 업 명 | 제조AI 학습시스템 개발(서비스 개발) |
|---|---|
| 주관기관 | 한국과학기술원 |
※ 「소프트웨어 진흥법」제45조 및 「소프트웨어사업 계약 및 관리감독에 관한 지침」고시 제 10조의 규정에 따라 소프트웨어 개발사업 적정 사업기간 산정 기준에 따른 사업임. ※ 본 사업은 「소프트웨어 진흥법」 제50조 및 같은 법 시행령 제47조 제1항 제2호, 제3호, 「소프트웨어사업 계약 및 관리감독에 관한 지침」 제26조에 따라 과업내용 변경이 필요한 경우, 계약상대자는 과업변경요청서를 제출하여 과업심의위원회 개최를 요청할 수 있음. ※ (과업내용 확정 심의 여부) 본 사업은 「소프트웨어 진흥법」 제50조에 따른 과업내용 확정을 위하여 과업심의위원회를 (✔)개최 또는 ( )미개최 한 사업임 ○ 주관부서 : 한국과학기술원 (KAIST) 김재철AI대학원 ○ 사업기간 : 사업착수일로부터 4.5월 (공고예정 : 2026년 7월) ○ 사 업 비 : 금일억오천만원정 (￦150,000,000원, 부가세 포함) - 제조AI 학습시스템 개발(서비스 개발): 150,000,000원
배점·평가
| 구 분 | 방 식 |
|---|---|
| 입찰 방식 | 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」이 정한 제한경쟁입찰 |
| 사업자 선정 방식 | KAIST 협상에 의한 계약 |
| 평가 방식 | 기술평가 (80%) / 가격평가 (20%) |
과업·요구
사업내용
▪ 본 과제는 1차년도 제조AI 학습시스템 시제품 개발 결과를 기반으로, 제조기업 실무자가 실제 데이터를 활용하여 AI 모델을 적용·검증할 수 있는 PoC(Proof of Concept) 지원형 학습·실습 플랫폼으로 고도화하는 것을 목적으로 함 ▪ 본 플랫폼은 자동화 솔루션 제공을 목표로 하지 않으며, 사용자가 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 평가 및 설명가능 AI(XAI) 분석까지의 전체 AI 워크플로우를 직접 수행하고 이해할 수 있는 교육·실습 환경으로 설계 ▪ 기존 상용 제조AI 솔루션의 핵심 예측·분석 엔진은 API 형태로 연계하여 활용하고, 사용자 학습·실습에 필요한 기능과 데이터 흐름 중심으로 시스템을 구성 ▪ 제조기업 실무자를 주요 사용자로 고려하여, 다양한 제조 데이터(정형, 시계열, 이미지 등)를 기반으로 AI 적용 및 검증 과정을 경험할 수 있는 구조로 설계 ▪ 웹 기반 플랫폼으로 구현하여 별도 설치 없이 접근 가능하도록 하며, 실습 환경 제공에 초점을 둔 경량화된 구조를 적용 ▪ 개발 기간 동안 단계별 기능 구현 및 통합을 수행하고, 실제 교육 및 실습 환경에서의 운영을 통해 시스템 안정성 및 활용성을 검증 ▪ 개발 과정에서 KAIST 운영진 및 사용자 피드백을 반영하여 기능 개선 및 사용성 고도화를 단계적으로 수행 ○ (공통 사항) ▪ 최신 웹 기술을 활용하여 사용자 접근성, 확장성 및 유지보수성을 고려한 플랫폼 구조 설계 ▪ 개인정보 최소 수집 원칙을 기반으로 시스템을 설계하며, 개인정보보호법 국내 데이터 보호 규정을 준수 ▪ 개인정보 데이터와 AI 학습/분석 데이터는 분리된 구조로 설계하여, AI 기능 수행 시 개인정보가 활용되지 않도록 구성 ▪ KAIST에서 제공하는 클라우드 환경 내에서 동작 가능한 구조로 개발하며, 외부 시스템과의 직접 연동 없이 독립적으로 운영 가능한 형태로 구성 ▪ 다양한 사용자 환경 및 실습 시나리오를 고려하여 동시 사용자 처리 및 안정적인 서비스 제공이 가능한 구조 적용 ▪ 본 과제의 범위는 시제품 수준의 기능 확장을 넘어, 제조AI 학습 및 PoC 수행이 가능한 실습 중심 플랫폼 구축을 목표로 함 ▪ 교육 실습 목적에 적합한 핵심 기능 중심으로 설계하여 시스템 복잡도를 관리 ○ (제조AI 학습 지원 시스템 구성) ▪ 1차년도 시제품에서 구현된 기본 학습 흐름 (데이터 업로드 → 전처리 → 모델 학습 → 결과 확인)을 기반으로, 2차년도에는 실습 중심 구조로 고도화
▪ 사용자가 직접 데이터를 활용하여 AI 모델을 적용하고 결과를 검증할 수 있도록 전체 워크플로우를 단계적으로 수행하는 구조로 설계 ▪ 정형 데이터뿐만 아니라 시계열 및 이미지 데이터까지 확장하여 다양한 제조 데이터 유형에 대한 실습 환경 제공 ▪ AI 모델 학습 및 추론은 기존 전문 엔진(API 연계) 등을 활용하되, 사용자 관점에서는 데이터 처리 및 결과 해석 과정에 집중할 수 있도록 구성 ▪ 교육 및 실습 수행 목적에 적합한 핵심 기능 중심으로 구성하여 사용성 및 이해도를 확보 ▪ 시스템 구성 요소 간 데이터 흐름, API 연계 방식, 처리 절차를 명확히 정의하여 실습 과정의 투명성과 재현성을 확보 ○ (메인 화면 및 사용자 기능) 학습자가 실행 가능한 메인 기능 구현 ▪ 사용자 로그인 기능 및 기본 인증 구조 구현 ▪ 개인정보 최소 수집 원칙 기반 사용자 관리 (ID 중심 관리) ▪ 학습자별 데이터 접근 범위 및 작업 이력 관리 기능 제공 ▪ 데이터셋 관리 기능 - 데이터 업로드 및 저장 - 데이터셋 리스트 관리 및 조회 - 데이터 유형(정형/이미지 등) 구분 ▪ 모델 관리 기능 - 생성된 모델 리스트 조회 - 모델별 학습 정보 및 성능 확인 - 모델 성능 비교 기능 ▪ 사용자 실습 흐름 중심 UI 구성 - 데이터 → 전처리 → 학습 → 결과 확인 → 해석 흐름 제공 ○ (제조AI 학습시스템 기능 구성) 학습자 보유 데이터 또는 제공된 학습 데이터셋을 활용하여 예측 모델을 학습하고 결과를 확인할 수 있는 기능 구현 ● 데이터 업로드 및 관리 ▪ 학습자 보유 데이터 또는 제공된 오픈소스 데이터셋 활용 • 학습 데이터 활용을 위한 기본 전처리 기능 제공 • 예측 모델 학습 기능 ▪ 예측 / 분류 유형 선택 ▪ 타겟 변수 선택 • 주요 입력 변수 조정에 따른 예측 결과 변화 과정을 학습할 수 있는 기능 제공 • 예측 결과 시각화 기능 ▪ 그래프 등 직관적인 방식으로 결과 확인 • 설명가능 인공지능(XAI) 기반 결과 제공을 통해 모델 판단 근거 이해 지원 • 학습 데이터 정보 수집·이용 동의 절차 구현 ▪ 정형 데이터(CSV 등) 및 이미지 데이터(JPG, PNG) 지원 ▪ 데이터 업로드 시 기본 형식 검증 및 오류 안내 기능 제공 ▪ 국내 데이터 보호 규정 고려
▪ 서비스 기본 학습 데이터는 카이스트 내부시스템과 연동하는 부분 없이, 연구 및 교육용으로 공개된 오픈소스 데이터 사용 ● 데이터 전처리 기능 (기본 기능 중심) ▪ 결측치 및 이상치 처리 ▪ 데이터 스케일링 ※ 교육 및 실습 목적에 적합한 최소 기능 중심으로 제공 ● 모델 학습 기능 ▪ 기본 ML 기반 예측/분류 모델 학습 기능 제공 ▪ 타겟 변수 선택 및 모델 유형 선택 기능 ▪ 시계열 데이터 대응 모델 일부 제공 ▪ 이미지 데이터 기반 분류 모델 제공 ▪ 다양한 모델 비교 및 성능 확인 기능 제공 ● 예측 결과 및 시각화 ▪ 모델 예측 결과 제공 ▪ 주요 성능 지표 제공 ▪ 결과 시각화 기능 ▪ 사용자 입력 변수 변화에 따른 결과 변화 확인 기능 제공 ● 설명가능 인공지능(XAI) 기능 ▪ SHAP 기반 설명 기능 제공 ▪ 기본 시제품 기능에 추가 설명 기법 확장 적용 ▪ 모델 예측 결과에 대한 직관적 해석 지원 - 변수 중요도 시각화 - 입력 데이터 영향 분석 ○ (운영 관리 시스템) 시스템 운영 및 관리를 위한 관리자 기능 구현 ▪ 관리자 로그인 및 권한 관리 기능 ▪ 역할 기반 사용자 관리 - 시스템 관리자 - 운영 관리자(KAIST) ▪ 사용자 계정 및 데이터 관리 기능 ▪ 시스템 상태 모니터링 기능 (기본 수준) ▪ 학습 및 모델 수행 상태 확인 기능 ▪ 동시 사용자 환경에서 안정적 서비스 제공을 위한 구조 설계 ○ (사용자 인터페이스(UI) 및 설계 방향) ▪ 제조AI 비전문가도 이해할 수 있는 직관적인 UI 설계 ▪ 전체 AI 워크플로우를 단계별로 안내하는 구조 구성 - 데이터 업로드 → 전처리 → 모델 학습 → 결과 확인 → 해석 ▪ 복잡한 설정을 최소화하고 핵심 기능 중심으로 구성 ▪ 실습 중심 UX 제공 - 결과 비교 - 변수 영향 확인 - 반복 실험 지원 ▪ 사용자 피드백 기반 UI 개선 반영 ○ (운영 및 고도화) ▪ 실제 교육 및 실습 환경에서 플랫폼 운영 ▪ 사용자 피드백 기반 기능 개선 ▪ 시스템 사용성 및 안정성 점검 ▪ 다양한 데이터 및 시나리오 기반 실습 수행 지원
▪ 향후 기능 고도화 방향 도출 ○ (정보통신망 구성도) ▪ 본 시스템은 민간/KETI 제공 클라우드 환경에서 운영* ▪ 외부 시스템과 독립적으로 운영 가능한 구조 ▪ 웹 기반 서비스 형태로 제공 ▪ 데이터 저장, 모델 관리, API 연계 구조를 포함한 통합 플랫폼 형태로 구성 * 단, 카이스트 내부시스템과 연동하는 부분 없이, 독립적으로 운영 ※ 해당 과업 정보통신망 구성도
기대효과
○ 제조기업의 AI 도입을 위한 사전 검증(PoC) 환경 제공 ▪ 기업이 자체 데이터를 활용하여 AI 모델을 적용하고 성능을 검증할 수 있는 실습 환경을 제공함으로써, 실제 제조 현장 적용 이전 단계에서 기술 도입 가능성을 사전에 확인할 수 있음 ○ 실무 데이터 기반 학습을 통한 제조AI 활용 역량 강화 ▪ 데이터 전처리, 모델 학습, 성능 평가 및 설명가능 AI(XAI) 분석까지의 전체 워크플로우를 직접 수행함으로써, 제조기업 실무자의 AI 활용 능력 및 문제 해결 역량을 향상 ○ 시스템 기반 제조AI 학습·실습 체계 구축 ▪ 단순 이론 교육을 넘어 실제 데이터 기반 실습 중심의 학습 환경을 제공함으로써, 제조AI 교육의 실효성을 제고하고 체계적인 교육 모델을 확립 ○ 정형·시계열·이미지 데이터 기반 AI 적용 경험 제공 ▪ 다양한 유형의 제조 데이터를 활용한 실습을 통해, 산업별 데이터 특성에 대응 가능한 AI 적용 경험을 제공하고 활용 범위를 확대 ○ 제조기업의 AI 도입 장벽 완화 ▪ 별도의 복잡한 개발 없이도 AI 모델을 적용·검증할 수 있는 환경을 제공함으로써, 제조기업의 AI 도입 초기 진입장벽을 낮추고 확산을 촉진 ○ 플랫폼 운영 및 관리 체계 정립 ▪ KAIST 중심의 플랫폼 운영 경험을 통해 안정적인 서비스 운영 체계를 확보하고, 향후 KETI 등으로의 운영 이관을 고려한 확장 가능한 구조 확보
| 구분 | 설명 | M | M+1 | M+2 | M+3 | M+4 | M+5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 요구사항 분석 | 제안요청 내용 분석 및 담당자와 회의 | ■ | |||||
| 필요 요구 기능 확인 | |||||||
| 설계 | 요구 기능 및 사용자 화면(UI) 정의 | ■ | ■ | ||||
| 기능 설계 | |||||||
| 기능 구현 및 테스트 | 요구 기능 구현 | ■ | ■ | ■ | |||
| 단위 테스트 및 통합 테스트 | |||||||
| 완료 보고 | 교육 및 결과 보고 | ||||||
| 안정화 지원 |
| 요구사항 분류 | 장비 구성 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | ECR – 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 운영 환경 구축 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 시스템 운영 환경 구축 | |
| 세부내용 | ⚪ 제안사는 시스템 운영 및 법적 문제가 발생하지 않도록 관련한 라이센스 등을 추가로 제안할 수 있음. 별도로 수량이 명시되지 않은 제품이나, 명시한 내용과 상이할 경우 사이트 라이센스 또는 그에 준하는 라이센스 제공이 원칙임 ⚪ 반응형 웹 기술을 적용하여 PC 환경에서의 접속을 안정적으로 지원 - 접속하는 디바이스의 화면 크기에 맞도록 가변적인 화면구성을 지원 ⚪ 운영환경 구축 - 요구하는 개발 APP, 상용 SW는 상용 클라우드 존 또는 운영되는 환경에 적합하게 개발/설치/운용 되도록 구축 - 비상 상황에 업무 연속성 보장할 수 있도록 구성 - 기술 변화에 유연하게 대응하도록 구성 - 통합모니터링 체계 및 백업/복구 체계 제공 - 클라우드 이용 관련 초기 구축 비용은 필요시 사업비에 포함되어 제안할 것 ※ 본 사업 포함 S/W는 안정적이고 원활한 서비스에 지장이 없도록 구축되어야 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 공통 사항 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 제조AI 학습시스템 공통 사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 본 시스템은 AI솔루션 전문기업의 보유한 기존 제조AI 예측분석 엔진을 API 등 형태로 연계하여, 제조 AI 학습 및 실습을 지원하기 위한 웹기반 학습시스템의 플랫폼을 개발하는 것을 목적으로 함 ⚪ 시스템 공통 사항 - Web 기반 시스템으로 구축하여 별도 설치 없이 PC 환경에서 접근 가능 - Non-ActiveX 환경 지원 - 반응형 웹 기술 적용 (PC 화면 크기 대응) - REST API(JSON) 기반의 AI 엔진 연계 구조 적용 - 특정 OS, DB, WAS에 종속되지 않는 구조로 설계 - 교육·학습 목적에 적합한 단순하고 직관적인 UI/UX 구성 - 멀티 브라우저(Chrome 등 주요 브라우저) 지원 - 상용 AI 엔진 연계 부분은 API 인터페이스 등 적합한 방식으로 구성 ⚪ 사용자 편의를 고려한 UI 및 컨텐츠 구성 - 다양한 레이아웃, 컨텐츠, 페이지, 메뉴 구성 기능으로 구성 - 다양한 형식(목록, 탭, 배너, 이미지보드, 팝업 존)의 컨텐츠 정보 안내 기능 제공 - 템플릿 기반의 화면구성으로 다양한 템플릿을 관리 적용 | ||
| 산출정보 | ⚪ 공통 UI 컴포넌트, 시스템 화면 정의서 | ||
| 관련요구사항 | ⚪ SFR – 002 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 사용자 로그인 및 인증 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 제조 AI 학습시스템 이용을 위한 사용자 인증 기능 | |
| 세부내용 | ⚪ 제조 AI 학습시스템 이용을 위해 학습자가 계정 기반 인증을 통해 시스템에 접속 - 학습자 계정 기반 로그인 기능 제공 - 로그인 세션 유지 및 로그아웃 기능 제공 - 개인정보 수집·이용 동의 절차 구현 - 사용자 접근 권한은 학습자/관리자 역할(Role)에 따라 제한 | ||
| 산출정보 | ⚪ 사용자 계정 DB, 로그인/로그아웃 이력 로그 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 003 | ||
| 요구사항 명칭 | 데이터셋 업로드 및 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 제조AI 학습을 위한 데이터 업로드 및 관리 기능 | |
| 세부내용 | ⚪ 학습자가 자신의 제조 공정 데이터 또는 학습용 예시 데이터를 업로드하고, 데이터 셋 단위로 관리할 수 있어야 함. - 학습자가 직접 제공한 데이터 또는 제공된 학습용 데이터 업로드 지원 - CSV, XLSX 형식의 정형 데이터 업로드 지원 - JPG, PNG 형식의 이미지 데이터 업로드 지원 (zip 형태 등) - 데이터셋 단위 관리 기능 • 데이터셋 목록 조회 • 삭제 기능 • 데이터 생성일 • 데이터 유형(정형, 이미지) • 타겟 변수 • 이미지 크기 제한 및 리사이징 기능 제공 | ||
| 산출정보 | ⚪ 사용자 데이터셋 저장소, 데이터셋 메타데이터 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | |
|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 004 | |
| 요구사항 명칭 | 데이터 전처리 기능 | |
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 제조AI 학습을 위한 데이터 전처리 기능 |
| 세부내용 | ⚪ 다양한 데이터 전처리 알고리즘을 지원하여 학습 편의성을 도모 ▪ 결측치 처리 - 중앙값 기반 대체 - 선형 보간 ▪ 이상치 처리 - 분위수 기반 제거 또는 값 고정 ▪ 데이터 스케일링 - 표준화(Standardization) - Min-Max 정규화 - Normalization (mean = 0, stdev = 1) ※ 교육 및 실습 목적에 적합한 최소 기능 중심으로 제공 | |
| 산출정보 | ||
| 관련요구사항 | ⚪ SFR – 003 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 005 | ||
| 요구사항 명칭 | 예측 모델 학습 실행 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 데이터셋 기반 예측/분류 모델 학습 기능 | |
| 세부내용 | ⚪ 기존의 제조AI 엔진을 API 호출 방식으로 사용 ⚪ 학습자가 데이터셋을 기반으로 예측 또는 분류 모델 생성 과정을 학습할 수 있는 기능 - Regression / Classification 모델 선택 기능 - 타겟 변수 선택 기능 - 학습 실행 시 외부 제조AI 엔진 API 호출 - 학습 실행 흐름을 단계적으로 안내 - 학습 완료 후 결과 확인 가능모델 학습 기능 ▪ 기본 ML 기반 예측/분류 모델 학습 기능 제공 ▪ 타겟 변수 선택 및 모델 유형 선택 기능 ▪ 시계열 데이터 대응 모델 일부 제공 - RNN, LSTM 등 대표 모델 - ARIMA 등 전통적 모델 ▪ 이미지 데이터 기반 분류 모델 제공 - CNN 기반 모델 중심 - 입력 이미지 크기 제한 및 리사이징 기능 포함 ▪ 다양한 모델 비교 및 성능 확인 기능 제공 | ||
| 산출정보 | ⚪ 모델 학습 실행 로그 | ||
| 관련요구사항 | ⚪ SFR-006, SFR-007 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 006 | ||
| 요구사항 명칭 | 모델 성능 지표 제공 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 학습자가 직접 커스터마이징 한 모델을 특정 포맷으로 업로드하여 성능을 평가받을 수 있는 기능 제공 ⚪ 예측 모델 성능을 이해할 수 있도록 성능 지표를 제공 - Regression 모델 성능 지표 제공 • MAE, MSE, RMSE, R², MAPE 제공 ⬥ Classification 모델 성능 지표 제공 • Accuracy, F-score ⬥ 학습 결과 화면에서 직관적으로 확인 가능 - 학습 결과를 기반으로 성능 검증 및 비교 가능 | ||
| 산출정보 | ⚪ 성능 지표 결과 화면 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 007 | ||
| 요구사항 명칭 | 예측 결과 시각화 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 예측 결과를 직관적으로 이해하기 위한 시각화 기능 | |
| 세부내용 | ⚪ 예측 결과를 직관적으로 이해할 수 있도록 시각화 제공 - 예측 결과를 그래프 형태로 시각화 - 학습 결과와 예측 결과를 비교하여 확인 가능 | ||
| 산출정보 | ⚪ 예측 결과 시각화 화면 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 사용자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SFR – 008 | ||
| 요구사항 명칭 | XAI 결과 확인 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 설명가능 인공지능(XAI)기반 예측 결과 제공 | |
| 세부내용 | ⚪ 예측 결과에 대한 설명 정보를 제공하여 학습 이해도 향상 - 외부 AI 엔진에서 제공하는 XAI 결과 연계 - 변수별 영향도 시각화 - 예측 결과에 대한 해석 정보 제공 - SHAP 기반 설명 기능 제공 - LIME, Integrated Gradients(IG), Occlusion 등 추가 설명 기법 제공 | ||
| 산출정보 | ⚪ XAI 결과 화면 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 관리자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | AR – 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 관리자 계정 및 권한 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 시스템 운영을 위한 관리자 인증 및 권한 관리 | |
| 세부내용 | ⚪ 시스템 운영을 위한 관리자 전용 계정 및 권한 체계를 제공 - 사용자/관리자 별 로그인 제공 - 사용자 / 관리자 권한(Role) 분리 - 관리자만 접근 가능한 메뉴 구분 | ||
| 산출정보 | ⚪ 관리자 계정 정보, 권한(Role) 설정 정보 | ||
| 관련요구사항 | ⚪ SFR-002 |
| 요구사항 분류 | 관리자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | AR – 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 사용자(학습자) 계정 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 시스템 운영을 위한 관리자에게 사용자 계정 관리 체계를 제공 - 사용자 목록 조회 - 사용자 활성/비활성 처리 | ||
| 산출정보 | ⚪ | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 관리자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | AR – 003 | ||
| 요구사항 명칭 | 학습자 계정 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 학습자 계정 생성 및 운영 관리 | |
| 세부내용 | ⚪ 시스템 운영을 위한 관리자에게 학습자 관리 체계를 제공 - 관리자에 의한 학습자 생성/삭제 - 학습자 학습 권한 할당 - 학습자별 사용 목적 메타정보 관리 | ||
| 산출정보 | ⚪ | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 관리자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | AR – 004 | ||
| 요구사항 명칭 | 데이터 업로드 현황 모니터링 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 학습 데이터 및 모델 운영 모니터링 기능 | |
| 세부내용 | ⚪ 시스템 운영을 위한 관리자에게 데이터 관리 체계를 제공 - 사용자별 데이터 업로드 현황 조회 - 데이터 용량 사용량 모니터링 | ||
| 산출정보 | ⚪ | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 관리자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | AR – 005 | ||
| 요구사항 명칭 | 모델 학습 이력 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 학습 실행 이력 관리 기능 | |
| 세부내용 | ⚪ 관리자에게 학습 실행 이력 관리 체계를 제공 - 사용자별 모델 생성 횟수 - 예측/분류 모델 유형 통계 - 학습 결과 이력 관리 | ||
| 산출정보 | ⚪ | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 관리자 기능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | AR – 006 | ||
| 요구사항 명칭 | 학습 성과 통계 및 리포트 제공 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 시스템 운영을 위한 학습 성과 관리 | |
| 세부내용 | ⚪ 시스템 운영을 위한 관리자에게 학습성과 관리 체계를 제공 - 사용자별 접속 로그 | ||
| 산출정보 | ⚪ | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 성능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PER– 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 화면 응답 시간 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 제조AI 학습시스템 사용 시 사용자 인터페이스의 기본 응답 성능 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 학습시스템의 원활한 사용을 위해 화면 응답 성능을 고려하여 개발 ⚪ 시스템 개발 과정에서 성능 테스트를 수행하고, 시범 운영 전 점검 실시 ⚪ 사용자 요청에 대한 응답 지연 발생 시 원인 분석 및 개선 조치 반영 ⚪ 성능 기준 - 일반 UI 화면 전환, 데이터 목록 조회 등 기본 기능: 3초 이내 응답 - 데이터 업로드 등, 전처리 실행 등 중간 규모 응답: 각 30초 이내 - 예측 모델 학습 실행 요청 후 상태 표시: 30초 이내 초기 응답 - 업로드 파일 최대 용량: - 정형 데이터 : 기본 100MB 이내 - 이미지 데이터 : 기본 5GB 이내 (전체 용량 10GB) ー관리자가 업로드 용량 조정 가능 ※ 예측 모델 학습 및 추론 연산 시간은 외부 AI 엔진 API 처리 시간의 영향을 받을 수 있으며, 본 시스템은 학습 상태 안내 및 결과 확인을 중심으로 성능을 보장함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 성능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PER– 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 모델 학습 처리 시간 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 제조AI 학습 실행 시 처리 성능 기준 | |
| 세부내용 | ⚪ 학습 데이터 100MB 기준 - 데이터 업로드 및 기본 전처리 완료: 5분 이내 • 모델 학습 처리 시간은 외부 AI 엔진 API 처리 시간에 따라 달라질 수 있음 • 학습 진행 중에는 학습 상태(대기/진행/완료)를 사용자에게 단계적으로 표시 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 성능 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PER– 003 | ||
| 요구사항 명칭 | 동시 사용자 수 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 동시 사용자 처리 성능 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 본 제조AI 학습시스템은 동시 학습자 최대 30명 접속 및 실습 수행 가능하도록 설계 ⚪ 동시 사용자 접속 시 - 로그인 - 데이터 업로드 (100MB 기준) - 학습 실행 요청 - 결과 확인 기능이 정상적으로 수행되어야 함 • 시범 운영 기간 동안 동시 접속 환경에서 안정성 점검 수행 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 인터페이스 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SIR - 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 시스템 인터페이스 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 시스템 인터페이스 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 제조AI 학습 지원 시스템의 운영·관리를 효율적으로 수행할 수 있도록, 실무 시스템 관리자를 고려한 직관적이고 일관된 스타일의 관리자 UI 적용 ⚪ 학습 지원 시스템으로서 운영에 필요한 최소 핵심 관리자 기능을 중심으로 UI 구성 및 구현 ⚪ 기본 시스템 UI 항목 • 시스템 상태 모니터링(서버/서비스 상태창) • 시스템 자원 사용량(CPU, 메모리 등) • 시스템 로그 조회 • 서비스 연결 상태 가시화 ⚪ 학습 지원 시스템 UI 항목 • 사용자 리스트 및 사용자별 상태 확인 • 사용자별 시스템 사용량 조회 및 제한 설정 • 사용자 권한 관리(관리자/일반 사용자 등 역할 기반 제어) • 일정 시간 미사용 시 자동 로그아웃 타이머 설정 • 사용자별 세션 종료(킬 스위치) 기능 제공 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 인터페이스 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SIR - 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 사용자 인터페이스 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 사용자 인터페이스 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 학습자인 제조기업 실무자가 제조AI 학습 지원 시스템을 직관적으로 이해하고 활용할 수 있도록, 사용자 친화적인 스타일의 UI 적용 ⚪ 학습자의 이해도와 사용성을 고려하여 UI 설계 및 구현 • 예시 제조 데이터를 기반으로 한 UI 제공 • 정형 데이터, 시계열 데이터 등 다양한 모달리티의 데이터 활용을 고려한 인터페이스 구성 ⚪ 학습자의 학습 지원 시 필요한 주요 기능의 접근성과 사용 흐름을 고려하여, 핵심 기능 위주의 UI 설계 및 구현 ⚪ 데이터 업로드 및 학습 실행 파이프라인 • 사용자 데이터 업로드 기능 제공 • 데이터 업로드 후 사용자 선택 또는 사전 설정된 전처리 자동 실행 (결측치 처리, 표준화 등 기본 전처리 포함) • 업로드된 데이터에 대한 수정 및 재적용 기능 • 사용자 업로드 코드 또는 시스템에 사전 설치된 기본 학습 코드 중 선택 실행 • 사용자 업로드 모델 또는 기본 제공 모델 중 선택 기능 • 데이터 인스턴스별, 선택 그룹별, 전체 데이터 단위의 실행 지원 ⚪ 실시간 분석 및 설명 결과 제공 파이프라인 • 학습 실행 과정에서 인스턴스별, 선택 그룹별, 전체 데이터에 대한 분석 및 결과 생성 • 결과는 수치적 지표(quantitative measure)와 시각적 결과(graph 등) 형태로 제공 • 학습 진행 상태 및 결과 생성 과정을 사용자에게 단계적으로 안내 ⚪ 기본 사용자 UI 구성 요소 • 파일 탐색기(파일 업로드 및 관리) • 학습 실행 상태 표시 및 진행 상황 안내 • 결과 확인 및 시각화 영역 • 오류 발생 시 사용자 인지 가능한 메시지 제공 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 데이터 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | DAR - 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 입력 데이터 형식 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ⚪ 제조AI 학습을 위한 입력 데이터 형식 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 학습 데이터 파일 형식 - CSV - XLSX • 데이터 구조 - 정형 데이터 - 제조 공정 데이터 특성을 고려한 컬럼 기반 구조 • 학습 데이터는 학습자가 직접 제공하거나, KAIST가 제공한 학습용 데이터 활용 - 이미지 데이터 • png 또는 jpeg | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 데이터 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | DAR - 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 데이터 보안 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 학습 데이터 보안 및 접근 통제 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 사용자별 데이터 접근 권한 분리 - 학습자는 본인 데이터 및 할당된 스튜디오 내 데이터만 접근 가능 - 관리자는 운영 목적 범위 내에서만 접근 가능 • 협의된 운영 환경 내 데이터 저장 시 기본적인 보안 조치 적용 • 저장 데이터에 대해 암호화(At-rest) 적용 고려 • 시스템 외부로 데이터가 무단 반출되지 않도록 접근 통제 적용 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 데이터 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | DAR - 003 | ||
| 요구사항 명칭 | 데이터 변경 이력 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 학습 데이터 변경 이력 관리 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 데이터 업로드, 삭제에 대한 기본 이력 관리 ⚪ 학습 실행 시 사용된 데이터셋 정보 기록 ⚪ 학습 결과 추적을 위한 데이터-학습 이력 연계 관리 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 데이터 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | DAR - 004 | ||
| 요구사항 명칭 | 데이터 활용 기간 및 삭제 정책 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 학습 데이터 활용 기간 관리 및 삭제 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 학습 데이터는 사용자 동의 하에 학습 목적에 한하여 활용 ⚪ 데이터 활용 기간 - 최소 1개월 또는 - 교육 기간 내 최대 6개월 • 활용 기간 종료 시 - 시스템을 통한 자동 삭제 또는 - 관리자에 의한 삭제 처리 • 데이터 삭제 이력 관리 및 운영자 확인 가능 구조 적용 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 데이터 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | DAR - 005 | ||
| 요구사항 명칭 | 클라우드 환경 데이터 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 클라우드 기반 학습시스템의 데이터 관리 요구사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 개발 및 시범 운영 기간 동안 - 수행기관(공급기업)의 협의된 운영 환경에서 데이터 관리 • 시범 운영 종료 후 - KAIST가 마련한 클라우드 환경으로 이전 가능하도록 데이터 구조 설계 • 특정 클라우드 벤더 종속을 최소화 하도록 데이터 저장 구조 설계 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 테스트 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | TER – 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 시험 운영 및 검증 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 본 테스트 요구사항은 제조AI 학습시스템 시제품이 학습 목적에 맞게 정상적으로 동작하고, 시범 운영이 가능한 수준의 안정성과 사용성을 확보했는지 검증하기 위한 시험 운영 기준을 정의함 | |
| 세부내용 | ⚪ 시험 범위 - 시험대상 • 제조AI 학습시스템 시제품 전반 (사용자 기능, 관리자 기능, 데이터 처리, AI 엔진 API 연계, 보안 및 운영 기능) - 시험목적 • 기능 요구사항 충족 여부 확인 • 학습 흐름(데이터 업로드→학습 실행→결과 확인)의 정상 동작 검증 • 동시 학습자 환경에서의 안정성 확인 • 시범 운영 단계에서 발생 가능한 문제 사전 식별 ⚪ 시험 유형 및 내용 (1) 단위 시험 (Unit Test) - 개별 기능 단위로 정상 동작 여부 확인 • 사용자 로그인 및 권한 처리 • 데이터 업로드 및 삭제 기능 • 예측 모델 학습 실행 요청 • 결과 시각화 및 XAI 결과 출력 • 관리자 기능(계정 관리, 스튜디오 관리 등) (2) 통합 시험 (Integration Test) - 기능 간 연계 흐름 검증 • 사용자 로그인 → 스튜디오 진입 → 데이터 업로드 → 학습 실행 → 결과 확인 ⬥ 외부 제조AI 엔진 API 연계 정상 여부 검증 • API 호출 성공/실패 처리 • 학습 상태 표시 및 오류 메시지 처리 (3) 성능 및 부하 시험 (시제품 수준) - 시제품 범위 내 성능 검증 수행 • 동시 학습자 최대 30명 접속 환경에서 주요 기능 정상 동작 확인 • 데이터 업로드 및 학습 실행 시 응답 시간 확인 ⬥ 과도한 부하 시험은 수행하지 않으며, 시범 운영 안정성 확보 수준으로 한정 (4) 보안 및 데이터 관리 시험 - 사용자별 데이터 접근 권한 분리 여부 확인 - 데이터 활용 기간 종료 시 삭제 처리 절차 검증 - 관리자 권한을 통한 데이터 관리 기능 검증 (5) 사용자 관점 시나리오 시험 (사용성 테스트) - 제조AI 비전문 학습자를 가정한 시나리오 기반 테스트 수행 • 기본 학습 흐름 이해 가능 여부 • UI 사용 편의성 및 오류 인지 가능 여부 ⬥ 시범 운영 전 또는 시범 운영 초기 사용자 피드백 수렴 ⚪ 시험 계획 및 수행 방식 - 시험 계획서 작성 • 시험 유형별 시험 항목 • 시험 절차 및 방법 • 시험 환경(클라우드 환경) • 정상/비정상 시나리오 정의 - 시험 수행 • 개발 단계별로 반복 테스트 수행 • 시험 중 발견된 오류 및 개선 사항 기록 • 주요 오류는 수정 후 재시험 수행 ⚪ 시험 결과 관리 및 개선 - 시험 결과 문서화 • 시험 항목별 수행 결과 • 오류 및 조치 내역 • 개선 사항 반영 결과 - 시범 운영 결과를 반영하여 • UI 개선 • 학습 흐름 보완 • 운영 관리 기능 개선 사항 도출 | ||
| 산출정보 | ⚪ 단위시험 결과서, 통합시험 결과 요약, 시범운영 검증 결과 정리 문서 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-001 | ||
| 요구사항 명칭 | 일반 준수사항 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 사업 착수 시점부터 종료 시점까지 「국가정보보안지침」(국정원) 및 「정보보안 기본지침」(과기부), 「정보보안지침」(한국과학기술원) 등(이하 보안법규정)을 준수하여야 하며, 이를 위반하였을 경우 보안위규 처리기준에 따라 관련자에 대하여 조치하고 보안위약금 부과기준에 따라 손해배상 책임을 져야 한다. ⚪ 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제76조 제2항 제3호 다목에 따른 정보통신망 또는 정보시스템 구축 및 유지보수 등의 계약이행 과정에서 정보통신망 또는 정보시스템에 허가 없이 접속하거나 무단으로 정보를 수집할 수 있는 비인가 프로그램을 설치하거나 그러한 행위에 악용될 수 있는 정보통신망 또는 정보시스템의 약점을 고의로 생성 또는 방치하는 행위 등을 금지한다. 또한 계약기간(하자 보증기간을 포함한다) 내에 발생한 보안약점 등에 대해서 개선 조치하여야 한다. ⚪ 계약업체는 사업수행에 사용되는 인원, 장비, 자료 등에 대하여 물리적, 관리적, 기술적 보안대책 및 <표1>의 ‘누출금지 정보’에 대한 보안관리 계획을 사업제안서에 기재하여야 하며, 해당 정보 누출 시 <표2>의 국가계약법 시행령 관련 조항에 의거, 해당 업체는 부정당업자로 등록되어 용역사업 입찰 참가자격이 제한됨을 숙지하고 위의 사항을 준수 및 보안상 결격사항이 없도록 조치하여야 한다. ⚪ 계약업체는 사업수행 과정에서 취득한 자료와 정보에 관해서 사업수행의 전후를 막론하고 한국과학기술원의 승인 없이 외부에 유출 또는 누설하여서는 아니 되며, 사업 종료 시에는 완전 폐기 또는 반납하여야 한다. ⚪ 과기부 및 국정원의 보안성 검토 결과에 따른 보안 가이드를 준수하여야 하며, 사업수행 중 인원·자료·장비 등에 대한 아래의 보안 요구사항을 준수하여야 한다. 기타 사항은 한국과학기술원 정보보안 지침에서 정하는 바에 따른다. | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-002 | ||
| 요구사항 명칭 | 참여인원 보안관리 및 하도급 보안사항 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 참여인원 보안관리 - 참여인원은 계약과 동시에 보안서약서를 제출하도록 한다. - 참여인원은 계약업체 임의로 교체할 수 없으며 부득이한 사유로 신상변동사항(해외여행 포함) 발생 시 한국과학기술원에 즉시 보고해야 한다. - 참여인원은 용역사업 개시 후 1개월 이내에 한국과학기술원의 ‘보안법규정에 의한 비밀유지의무 준수 및 위반 시 처벌내용’ 등에 대한 교육을 받아야 하며 완료 후 정보보안교육 확인서에 서명해야 한다. - 단말기/서버/보안장비/네트워크장비 등 전산장비 및 S/W 납품 시 출처, 유통경로 및 제작자가 명확하지 않은 응용프로그램(백도어, 악성코드 등 비인가 SW)이 설치되어 있는지 확인하여 전산장비 검수 체크리스트 혹은 해당 내용을 포함한 검수확인서를 제출하여야 한다. - 계약업체는 참여인원의 보안의식 강화를 위해 수시로 자체 정보보안 교육을 수행하고, 한국과학기술원이 요구하는 보안교육에 의무 참석하여야 한다. - 정보시스템 유지관리 수행 시에는 정보시스템 유지관리 절차서에 따라 이행하여야 한다. ⚪ 하도급 계약에 대해서는 반드시 사업담당자와의 사전 협의 이후 실시한다. - 계약업체가 사업에 대한 하도급 계약을 체결할 경우 본 사업계약 수준의 비밀유지 조항을 포함토록 해야 한다. - 주 계약업체는 과업지시서/제안요청서 등에 명시된 보안 준수사항 전반을 하도급 업체와 계약 시에 반드시 적용하여 명시해야 하며 주기적으로 이행여부를 점검하고 감독해야 한다. - 외부에서 원격 접속을 통한 작업이나 유지보수 수행을 금지하고 부득이한 경우에는 정보보안담당관의 승인 후에 한시적으로 허용할 수 있다. - 정보시스템 설계 및 코딩 등 개발 완료 시에 반드시 보안취약점 점검 후 서비스를 시행해야 한다. - 관리자 계정 제공을 금지하며 사업 종료 또는 불필요 시 사용자계정 및 접근권한을 삭제해야 한다. - 접근기록은 정보보안사고 발생 시 확인 등을 위해 최소 1년 이상 보관해야 한다. - 주 계약업체가 하도급 업체에 대한 보안관리 소홀로 인해 발생한 보안사고에 대해서는 연대 책임을 진다. | ||
| 산출정보 | ⚪ 보안서약서, 정보보안교육 확인서, 전산장비 검수 체크리스트 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-003 | ||
| 요구사항 명칭 | 자료 보안 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 사업 수행 과정에서 취득, 생산되는 정보, 산출물 및 기록은 사업 수행 중에는 물론 사업 종료 후에도 이를 외부에 반출해서는 아니 된다. 가. 자료 보안 일반 - <표1>에 해당하는 사항은 비공개자료로 분류하여 관리해야 한다. - <표1>의 자료 등 제공될 필요가 있는 중요정보에 대한 공유가 필요한 경우 반드시 인계자와 인수자가 직접 서명한 후 인계·인수해야 하며 자료 인계·인수 대장에 기록 관리한다. - 사업수행으로 생산되는 산출물 및 기록은 정보보안담당관이 인가하지 않은 자에게 제공·대여·열람을 금지한다. - 계약업체는 비공개자료 출력 시에는 출력물에 출력자, 출력일시 등을 표시하여야 한다. - 계약업체에서 비공개자료를 보관·관리 시에는 시건장치가 있는 캐비닛에 보관·관리해야 한다. 나. 온라인 보안관리 - 계약업체가 업무상 필요에 의해 부득이하게 외부에서 전자우편 등으로 한국과학기술원과 자료 송수신이 필요한 경우에는 첨부자료 암호화 후 수·발신해야 한다. 다만, 한국과학기술원 정보보안지침에 의한 비공개자료, 대외비 및 비밀자료는 전자우편을 통한 수·발신을 금지한다. ※ 상주 용역의 경우 자사메일 사용을 금지하며, 사업담당자의 사전 승인 없이 자사메일 사용할 시 보안정책 위반으로 간주한다. - 웹하드·P2P 등 인터넷 자료공유사이트, 상용 메신저 및 공유폴더의 사용을 금지한다. ※ 상주 용역의 경우 이는 기술적으로 차단된다. - 사업수행 관련자료 및 사업과정에서 생산된 모든 산출물은 정보보안담당관이 지정한 PC 등 한국과학기술원 파일서버(반드시 인터넷과 분리)에 저장 관리해야 하며 계정관리 및 계정별 접근권한 부여 등을 통하여 접근을 제한하여야 한다. 상기 산출물은 계약업체의 개인 PC 등에 보관할 수 없다. - 계약업체가 비공개자료 생성 시에는 통합파일서버의 비공개자료 폴더에 저장해야 하며, 업무별로 지정된 사용자만이 접속 가능하도록 접근권한을 제한해야 한다. - 인터넷 자료의 다운로드 또는 외부 자료를 단말기에 저장 시 악성코드 검사 후 활용해야 한다. ⚪ 생산된 중간·최종산출물 등 모든 제반 자료는 자료 인계·인수 대장과 함께 한국과학기술원에 제출·반납하고, PC 완전삭제 등 보안조치를 통해 사업관련 산출물(중간산출물 포함)을 모두 삭제해야 한다. ※ 자료 복사본 등 별도 보관 금지 - 계약업체에서 업무수행 상 반입 혹은 사용한 노트북·휴대용 저장매체 등 전자기록 저장매체를 통한 비공개자료 유출 방지를 위해 안전성을 검증한 삭제 S/W로 완전삭제 또는 포맷 조치, 자성소거 후 자료 완전삭제 확인서를 제출하여야 한다. - 계약업체는 사업 관련 자료 회수 및 삭제조치 후에 업체가 산출물의 복사본 등 사업 관련 자료를 보유하고 있지 않으며 이를 위반할 경우 법적 책임이 있음을 포함한 업체대표의 보안확약서를 제출하여야 한다. | ||
| 산출정보 | ⚪ 자료 인계‧인수 대장, 자료 완전삭제 확인서, 보안확약서 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-004 | ||
| 요구사항 명칭 | 작업장소 및 장비 보안관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 사업을 수행하는 장소(이하 작업장소)는 CCTV·시건장치 등 비인가자 출입통제 대책이 마련된 사무실을 사용하여야 한다. ⚪ 작업장소로 반입되는 모든 정보시스템은 반출·입 시 사업담당자의 사전 승인을 거쳐야 한다. - 사업 수행에 사용되는 정보시스템(휴대용 저장매체 포함)에 대하여 사업 시작 시 또는 작업장소 내부로 반입 시 악성코드 감염 여부를 확인하고, 작업장소 외부로 반출 시 자료 무단반출 여부를 확인하여 정보시스템 반출·입 대장에 기록해야 한다. - 사업기간 중 계약업체 정보시스템 반출은 가능한 금지하되 불가피한 경우, 사업담당자 통제하에 저장자료 완전 삭제 및 승인 후 반출한다. ⚪ 사업에 이용되는 모든 정보시스템은 참여인원 전산장비 현황표에 작성하여 관리되어야 한다. - 작업장소의 모든 정보시스템은 시건장치로 시건하고 Key는 사업 담당자가 관리한다. ⚪ 계약업체는 휴대용 저장매체(USB, 외장하드 등)의 사용을 금지하며 산출물 저장 등 불가피한 경우 사업담당자의 승인하에 휴대용 저장매체 관리대장에 사전등록 후 사용한다. ※ 상주 용역의 경우 매체제어 프로그램에 의해 관리되므로 휴대용 저장매체를 사용하더라도 관리대장을 따로 작성할 필요 없다. ⚪ 계약업체는 노트북 및 PC에 CMOS 패스워드, 운영체제 로그온 패스워드, 화면보호기(10분 간격) 등을 설정하여야 하며, 패스워드는 영문자, 숫자, 특수문자가 조합된 8자리 이상으로 설정하여야 한다. ⚪ 계약업체에서는 용역사업 참여인원 중 1명(PM 등)을 한국과학기술원 사업수행 기간동안 보안책임자로 지정하여 보안관리에 적극 협조하도록 하여야 한다. ⚪ 계약업체는 용역사업 장비(노트북, PC)에 보안프로그램 설치, 불필요한 프로그램 설치 금지, 불필요 포트 비활성화, 비인가자 접근통제 등 보안대책을 적용하여야 한다. - 바이러스 백신 정품 S/W를 설치하고 자동 업데이트 및 실시간 점검을 수행하는지 수시로 확인하여야 한다. - 운영체제 및 소프트웨어의 최신 보안상태를 유지하여야 한다. - 용역사업 참여인원별로 개별PC를 할당하고 공유 사용을 금지하여야 한다. - 상주 용역의 경우 한국과학기술원에서 제공하는 보안프로그램을 모두 설치하여야 한다. 1) 월1회 ‘내PC보안점검’ 수행여부를 확인하고 수행결과 미흡사항에 대해 즉시 개선 조치하여 안전도 100% 달성해야 한다. 2) 매체제어 프로그램을 설치하여 로그인해 두고, 저장매체 사용이 필요할 경우 프로그램을 통해 보안화 된 매체를 등록·사용하여야 한다. 3) 보안프로그램은 임의로 삭제해서는 아니 되며, PC를 포맷할 경우엔 정보보안담당관에게 사전 승인을 받아야 한다. ⚪ 계약업체가 한국과학기술원 이외 장소(원격지)에서 작업을 수행할 경우에는 한국과학기술원과 협의하여 작업장소를 사전 선정하고, 작업장소에 대한 보안 요구사항 등을 포함한 관리적, 기술적, 물리적 보안대책을 수립해야 한다. (단, 보안‧네트워크 장비는 온라인 개발‧유지보수 불가) - 사전 협의되지 않은 장소에서의 원격 작업 금지 - 원내에 구축된 개발‧운영 서버에 원격지에서 온라인으로 개발 또는 유지보수를 진행하는 경우, 지정된 단말기에서만 한국과학기술원에서 제공하는 VPN을 통해 접속 - 사업 종료 후 온라인 개발‧유지보수와 관련된 정보시스템의 원격접속 포트를 비활성화하고 임시계정과 접근권한을 제거 ⚪ 정보시스템 유지보수 시 콘솔 또는 지정된 단말기(지정 IP 사용)에서만 접속하여야 한다. ⚪ 계약업체는 사업부서에서 매월 1회 시행하는 용역사업 참여인원 및 작업장소에 대한 보안점검에 응해야 하며, 결과에 대한 조치 요구에 따라야 한다. ⚪ 원격지 작업에 관하여 사전에 사업담당자의 승인을 거쳐야 한다. - 전자 저장매체(하드디스크 등) 무단 탈부착을 방지하기 위하여 보안 스티커를 부착하고 무단 봉인해제 여부를 주기적으로 점검하여야 한다. - 작업장소의 승인된 노트북, USB 등 휴대용 저장매체를 퇴근 시 확인하여 무단반출을 차단하여야 한다. | ||
| 산출정보 | ⚪ 정보시스템 반출‧입대장, 참여인원 전산장비 현황표, 휴대용 저장매체 관리대장(비상주 용역) | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-005 | ||
| 요구사항 명칭 | 소프트웨어(웹 포함) 개발 보안 준수 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 정보시스템을 개발 또는 변경할 경우, 관련 법 및 지침 준수하여야 한다. - ‘전자정부법’, ‘행정기관 및 공공기관 정보시스템 구축·운영 지침’, ‘소프트웨어 개발 보안 가이드’ 등 - ‘국가 정보보안 기본지침 제27조(소프트웨어 개발보안) ~ 제30조(누출금지정보 유출 시 조치)’ ⚪ 소프트웨어 설계 단계부터 보안을 고려하여 설계하여야 한다. ⚪ 사용자 인증 및 접근제어는 한국과학기술원에서 제공하는 개발 환경에 따른다. ⚪ 데이터의 손실 및 위변조 발생 시 데이터 복구를 신속하게 수행할 수 있는 체계를 제공한다. ⚪ 소프트웨어 버전관리를 위한 형상관리시스템(SVN)은 인가된 사용자만이 소스 프로그램에 접근할 수 있도록 접근통제한다. ⚪ 시스템 관리자, 개인정보 취급 및 관리자 등이 중요(개인정보 포함) 정보시스템에 접속 시, ID/PW 방식 이외에도 OTP·PKI·생체인식 등 다중 인증방식 도입을 고려한다. ⚪ 홈페이지·응용프로그램에 대하여 관리자 계정 디폴트 패스워드를 변경하여야 한다. ⚪ 홈페이지에 개인정보 노출 방지를 위한 보안조치를 마련한다. ⚪ 계약업체는 구축 대상시스템 및 개발 영역의 어플리케이션에 대해 한국인터넷진흥원(KISA)의 ‘정보시스템 구축단계별 정보보호 가이드라인’을 준수하여야 하며, 구축 정보시스템에 대하여 정보보호전문회사 또는 정보보호전문가가 참여한 취약점 점검과 모의해킹을 실시해야 한다. ※ 정보보호전문가 자격은 정보보호 관련학과 석사이상 학위, 3년 이상 정보보안업무경력 또는 CISSP, CISA, SIS, 정보보안기사 등 국내외 정보보호 공인자격증을 취득한 사람이어야 한다. ⚪ 제조사의 서비스 지원이 종료된 운영체제는 사용중지 또는 업그레이드 조치해야 한다. - WINDOWS XP·VISTA·7·8·8.1, WINDOWS SERVER 2000·2003·2008 - CentOS 6.x 이하, RHEL 7.7 이하, AIX 7.1 TL4 이하, 7.2 TL2 이하 버전 등 ⚪ 소스코드 작성 시 소프트웨어 개발보안(시큐어코딩)을 적용하고 신규 및 변경 구축된 홈페이지/응용프로그램은 실제 운영 이전에 취약점 점검 및 조치를 반드시 수행하여야 한다(운영 이후 연 1회 이상). - 운영서버와 개발서버는 분리하고, 실데이터는 개발서버에 저장 및 보관하지 않도록 조치하여야 한다. - 사용자 및 관리자가 이용하는 파일 업·다운로드 기능 구현 시, 불필요한 파일 형식을 제한한다. (exe, jsp, asp, php, cmd 등) - 개발사 설정 초기 패스워드는 반드시 안전한 암호로 변경·운용한다. - 관리자페이지는 내부망의 지정된 IP에서만 접근하도록 통제한다. - HTTP 메소드 중 GET·POST를 제외한 불필요한 메소드(PUT·DELETE 등)는 사용을 금지한다. - 시스템 내 변조파일에 대하여 주기적으로 무결성을 검증한다. - 글쓰기 기능이 있는 웹페이지를 구축할 경우 반복적 글쓰기(댓글) 공격을 제한할 수 있는 대응 방안(CAPTCHA 등)을 마련한다. - 개인정보 및 인증정보 등 중요정보 송·수신 시, 웹 서버와 클라이언트 간 모든 구간 암호화 통신(HTTPS) 적용을 통한 선제적 보안 강화를 수행한다. 1) 반드시 TLS 1.3을 적용한다.(TLS 1.3은 TLS 1.2의 키 교환·인증·암호화·해시 알고리즘의 불안정 항목을 제거하였으며 연결 속도가 보다 향상됨) 2) 웹보안인증서(SSL) 적용 필수 웹사이트 가. 개인정보를 취급하는 모든 웹사이트(내·외부망 모두 해당) 나. 회원가입 및 로그인이 없는 경우에도 주문, 결제, 상담, 글쓰기, 게시판 등 이용 시 개인정보를 입력하는 웹사이트 3) 대민서비스를 위한 웹사이트의 경우, 포털 검색 시 웹사이트 세부 주소로 직접 접속이 가능하므로 SSL 적용 후 반드시 HTTPS로 리다이렉션 하도록 해야 한다. ‣ 해당 안전조치를 하지 않을 경우, 보안법규정 위반에 따른 손해배상 책임이 있다. - 사용자 인증정보 보안 1) 사용자 인증정보, 패스워드 등 보안이 요구되는 정보를 소스코드에 직접 하드코딩 하지 않아야 한다. 2) 클라이언트 스크립트(Client side script, Javascript, VB script 등)에 보안상 취약한 비즈니스 로직 및 데이터를 취급하지 않아야 한다. 3) 비밀번호는 숫자‧문자‧특수문자 등을 조합하여 8자리 이상 적용하고, 비밀번호 유효기간을 설정하여 주기적으로 변경하여야 한다. 4) 사용자가 연속해서 특정 회수(5회) 이상 로그온 실패할 경우 접속이 중단되도록 시스템을 설정하여야 한다. - CC인증서 또는 성능평가 결과확인서를 획득한 소스코드 보안약점 진단도구를 사용하여 소스코드 내 잔존 취약점을 제거해야 한다. ⚪ 로그 이력 관리 - 시스템은 어플리케이션과 WAS 및 DB 레벨에서 로그가 남을 수 있도록 한다. ※ 모든 사용자의 서비스 접근 및 데이터 변경이력을 로그로 관리해야 한다. - 로그는 최소 1년 이상 백업을 유지한다. - 로그는 비인가자에 의해 수정될 수 없도록 구축한다. ⚪ 개발 완료 후 반드시 운영 전에 정보시스템 및 웹 취약점 점검 수행 및 보완하고, 이후에도 연 1회 이상 점검 및 조치해야 한다. 점검항목은 전산장비 검수 체크리스트 및 웹 취약점 점검표를 참고·사용할 수 있다. - 취약점 점검 및 조치 보고서는 다음과 같은 항목이 포함되어야 한다. ① 점검 대상 시스템 정보 ② 점검 계획, 방법(도구 정보 포함) ③ 점검 인원, 시간 ④ 점검영역 ⑤ 점검결과 요약(소프트웨어 개발보안 적용여부 포함) ⑥ 각 시스템의 취약점 및 위험성 상세내용 ⑦ 모의해킹 결과보고서 또는 취약점 조치 및 결과보고서(사업종료 전 정보보안담당관에게 점검결과를 제출하여 검토 완료 후 이상이 없을 때 사업이 종료된다) - 한국과학기술원 취약점 진단 수행결과에 대한 조치결과 보고서를 제출해야 한다. | ||
| 산출정보 | ⚪ 전산장비 검수 체크리스트, 웹 취약점 점검표 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-006 | ||
| 요구사항 명칭 | 개인정보 보호대책 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ ‘개인정보 안전성 확보조치 기준’, ‘개인정보보호법’ 등 관련 규정을 반드시 준수하여야 한다. ⚪ 사업수행 시 계약업체에게 개인정보처리를 위탁할 경우, 표준 개인정보처리위탁 계약서를 참고하여 계약 시 반드시 개인정보처리 위탁계약을 체결해야 한다. ⚪ 개인정보 처리업무를 위탁받아 처리하는 사업자는 개인정보의 안전성 확보에 필요한 기술적·관리적·물리적 안전조치를 마련한다. ⚪ 사업자는 계약기간은 물론 계약 종료 후에도 위탁업무 수행 목적 범위를 넘어 개인정보를 이용하거나 이를 제3자에게 제공 또는 누설하여서는 아니 된다. ⚪ 사업자는 하도급 계약을 체결하여 개인정보처리의 재위탁을 하고자 하는 경우 반드시 한국과학기술원의 동의를 얻어야 한다. ⚪ 사업자는 계약이 해지되거나 또는 계약기간이 만료된 경우 위탁업무와 관련하여 보유하고 있는 개인정보를 즉시 파기하거나 한국과학기술원에 반납하여야 한다. ⚪ 한국과학기술원은 사업자의 개인정보 처리현황에 대하여 실태를 점검하여 시정을 요구할 수 있으며, 개인정보가 분실·도난·유출·변조 또는 훼손되지 아니하도록 교육할 수 있다. ⚪ 개인정보 파기 - 관련근거 : 개인정보 보호법 제21조 (개인정보의 파기), 개인정보 보호법 시행령 제16조 (개인정보의 파기방법), 의료법 시행규칙 제15조(진료기록부 등의 보존), 행안부 표준 개인정보보호지침 제20조(개인정보파일 파기 방법 및 절차) - 세부내역 : 개인정보파일 보유기간 경과 건 파기(파기대상의 개인정보를 DB에서 완전 삭제) - 제출 : 개인정보파기관련 위탁업무점검 결과보고서, 개인정보(파일) 파기 확인서 ⚪ 홈페이지 등 웹서비스 구축·고도화 시 - 회원가입, 로그인, 로그아웃 등 개인정보를 송수신하는 구간에 암호화 적용(SSL 등)한다. - 관리자페이지는 외부에 노출되지 않도록 IP접근제어를 필수적으로 하며, 2차 인증 기능을 반드시 구현한다. - 로그인 이후 일정시간 뒤 자동 로그아웃이 되는 타임아웃 기능을 구현한다. - 권한이 있는 회원만 게시글을 작성할 수 있도록 한다. - 게시글 내 개인정보 노출 방지를 위한 기술을 적용한다.(비밀글 기능) - 비밀번호 입력 시 마스킹 처리되도록 구현한다. - 기타 개인정보 관련 지침에서 요구하는 로그인/회원관리 관련 기능을 구현한다. - 주민번호를 대체할 수 있는 수단으로 가입 및 관리 되도록 설계, 구현되어야 한다. 가. 가상식별코드(공공 I-PIN, 핸드폰 인증 등) 활용 ⚪ 정보시스템에 개인정보를 보유할 경우에는 수집되는 모든 개인정보를 암호화하여야 한다.(패스워드는 일방향 암호화, 개인정보는 반드시 안전한 암호화 알고리즘(SHA-2 이상급)을 사용한다) ⚪ 개인정보 유출 시도 혹은 사고 발생 시 신속한 대응이 가능하도록 한국과학기술원에서 요구하는 모든 사고 수습 관련 업무를 수행하여야 한다.(유출경로 확인, 확인된 유출경로 차단, 유출된 개인정보 파악 등) ⚪ 개인정보취급자에 대한 관리·감독(접근권한 관리, 통제 등 포함)과 보안서약서 징구 및 정기적 교육(연 1회 이상)을 실시한다. ⚪ 정보주체에게 별도 동의를 받았거나 법령에 근거하는 경우에만 민감정보를 포함한 개인정보 파일 수집을 허용한다. ⚪ 개인정보취급자의 접속기록 위·변조 및 도난 예방 정책을 마련한다. - 개인정보취급자의 접속기록은 최소 1년 이상 보관·관리한다. - 접속기록 필수 포함사항 ① 식별자 ② 접속 일시 ③ 접속지 정보(단말기 정보 또는 서버의 IP 등 접속 주소) ④ 처리한 정보주체 정보 ⑤ 수행 업무 - 5만명 이상의 정보주체에 관하여 개인정보를 처리하거나, 고유식별정보 또는 민감정보를 처리하는 개인정보처리시스템의 경우에는 2년 이상 보관·관리한다. ⚪ 정보보호시스템 유형별로 관리자 지정, 최신 정책 업데이트, 룰셋 변경, 이벤트 모니터링 등의 운영절차를 수립·이행하고 시스템별 정책적용 현황을 관리해야 한다. - 외부기관과 서비스 연계 시, 정보보호시스템에서 불필요한 서비스를 차단한다.(필요 시, 일방향 통신으로 제한) ⚪ 시스템에 대한 불법 침입을 탐지하기 위한 실시간 보안관제 실시 및 정보보호시스템, CCTV, 정보시스템 등의 장비에 대해 표준시각으로 동기화 조치하여야 한다. ⚪ 서버(OS 포함)·네트워크·정보보호 시스템에 대한 주기적인 관리자 패스워드 변경(분기 1회) 및 보안 취약점 진단·조치한다. - 제조사가 설정한 초기 패스워드는 반드시 안전한 암호로 변경·운용한다. - 관리자페이지는 내부망의 지정된 IP에서만 접근하도록 통제한다. | ||
| 산출정보 | ⚪ 전산장비 검수 체크리스트, 웹 취약점 점검표 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-007 | ||
| 요구사항 명칭 | 데이터베이스 보안대책 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 중요정보(개인정보 포함)는 유출되더라도 복호화가 불가하도록 DB 암호화 조치하여야 한다. - 수집한 개인정보 및 고유식별 정보에 대해 ‘가명정보 처리 가이드라인’을 반드시 준수하여야 한다. - 중요정보는 1‧2차 백업을 수행하고, 백업시스템은 인터넷 및 외부망과 연계를 차단하여 자료 유출에 대비하여야 한다. - 개인정보 등의 중요정보 백업 시, 암호화 전송 및 저장하여야 한다. ⚪ DB 관리자와 DB 사용자를 구분하여 관리하고 DB의 중요도, 응용프로그램, 사용자 유형 등에 따른 접근통제 정책을 수립‧이행하여야 한다. ⚪ 로그인시 DB 관리자, 유지보수자, 사용자의 안전한 인증을 수행하여야 한다. ⚪ 사용자가 DB에 직접 접근할 수 없도록 우회접근을 차단하여야 한다. ⚪ 해킹 및 각종 장애 등으로부터 DB 가용성을 저해하지 못하도록 보안대책을 수립·시행하여야 한다. ⚪ 사용자별 DB의 모든 접근 기록 및 SQL 수행내역 기록 등을 1년 이상 저장 및 유지하여야 한다. | ||
| 산출정보 | ⚪ 보안서약서, 정보보안교육 확인서, 전산장비 검수 체크리스트 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 보안 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | SER-008 | ||
| 요구사항 명칭 | 사업 보안관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | ||
| 세부내용 | ⚪ 계약업체는 사업 수행 시 각 단계에 따라 보안 요구사항과 관련된 아래의 산출물을 발주사 사업담당자에게 제출해야 한다. - 상주 용역사업(시스템 구축(개발), 유지보수 등) - 비상주 용역사업(시스템 구축(개발), 유지보수, 컨설팅, 클라우드 등) ⚪ 사업 종료(완료) 시 모든 산출물은 제출 완료되어야 한다. ⚪ 사업을 수행하면서 발생하는 보안과 관련된 산출물들은 비공개자료로 분류하여 관리해야 하며, 담당자에게 제출하기 전까지 잠금장치를 통해 보관해야 한다. ⚪ 산출물들은 기본적으로 첨부된 서식을 사용하며, 증빙자료 등 추가할 내용이 필요한 경우 발주사와 협의하여 서식을 추가하거나 수정할 수 있다. | ||
| 산출정보 | ⚪ 세부내용의 표에 기술된 서식 일체 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 품질 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | QUR - 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 프로세스 품질 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 프로세스 품질기준 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 적용할 표준 프로세스, 개발방법론, 개발 표준 등을 선정하고 효과적으로 적용할 방안과 필요한 요소기술의 식별 및 확보 방안 제시 ⚪ 요구사항의 개발 및 검증 방안과 개발 단계별 추적성 확보 방안 제시 ⚪ 요구사항 만족을 위한 상세 설계 수행 및 산출물 검증 방안을 구체적으로 제시 ⚪ 개발 효율성과 품질 향상을 위한 개발된 소프트웨어의 단계별 테스트 방안을 구체적으로 제시 ⚪ 지속적이고 효과적인 품질관리를 위한 품질전문조직의 구성 방안 및 세부 품질 활동 수행 방안을 구체적으로 제시 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 품질 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | QUR - 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 기능구현의 정확성 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 기능구현의 정확성 가이드 | |
| 세부내용 | ⚪ 시스템은 제공되기로 한 요구사항을 모두 제공하며, 초기 협의한 요구사항에서 변경 관리 절차를 통해 승인을 획득한 요구사항을 최종 baseline으로 간주함 ⚪ 제공되기로 한 요구사항을 제공하는지 여부는 각 기능 요구사항의 검증(테스트) 활동을 통해 예상된 결과가 도출되었을 경우 요구사항을 제공한 것으로 평가함 ⚪ 기능 구현 정확성은 사용자가 직접 테스트 기간에 테스트를 수행함으로써 평가함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 품질 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | QUR - 003 | ||
| 요구사항 명칭 | 시스템 장애복구 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 시스템 장애복구 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 시스템은 장애 발생 시 장애 상황에 대하여 이용자에게 공지할 수 있도록 함 ⚪ 장애 발생 시 1시간 이내에 정상 복구가 가능한 운영자 매뉴얼 작성 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 품질 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | QUR - 004 | ||
| 요구사항 명칭 | 하자보수 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 하자보수 기간 및 관련 사항 | |
| 세부내용 | ⚪ 주관사업자에서 공급한 시스템의 품질 및 하자보증 기간은 12개월로 함 ⚪ 주관사업자는 공급된 시스템이 설계상 결함이 발생되었을 때 품질 및 하자보증 기간을 12개월로 하며, 동 기간 중 소프트웨어의 설계, 성능, 제작, 설치 등에 하자가 발생할 경우 주관사업자는 해당 분야에 대해 무상으로 보수하여야 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 품질 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | QUR - 005 | ||
| 요구사항 명칭 | 장애관리 및 백업 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 장애관리 및 백업에 관한 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 과업 종료 후 12개월 간 시스템 이상 발생 혹은 장애접수 후 12시간 이내에 보수가 가능하도록 신속한 대응이 이루어져야 함 ⚪ 장애 발생 시 원인분석 및 복구 등 즉각 조치가 가능하도록 기술지원 ⚪ 시스템 관리 담당자를 지정하고 주기적으로 시스템 모니터링, 백업/복구 및 작업 관리 실시 ⚪ 장애 조치 완료 후에 처리 사항에 대한 철저한 기록관리 수행 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 제약사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | COR - 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 표준 제약사항 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 이용자시스템 개발 시 표준 제약사항 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 행정기관 및 공공기관 정보시스템 구축·운영 지침(행정안전부고시 제2021-3호) ⚪ 전자정부 웹사이트 품질관리 지침(행정안전부고시 2021-19호) ⚪ W3C(웹 표준을 개발하는 국제 컨소시엄)의 국제표준 ⚪ 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침(KWCAG 2.1) ⚪ 홈페이지 개인정보 노출방지 안내서(개인정보보호위원회 2020.12.) ⚪ 소프트웨어 개발 보안 가이드(행정안전부 2021.11.) | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트관리 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PMR - 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 프로젝트 관리 방법론 | ||
| 정의 | 프로젝트 관리 방법론 제안 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 세부내용 | ⚪ 사업범위, 일정, 비용, 사업위험, 품질관리, 산출물에 대한 관리 방안 등을 포함한 관리 방법론을 제안하여야 함 | |
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트관리 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PMR - 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 프로젝트 일정계획 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 프로젝트 일정계획 관리 | |
| 세부내용 | ⚪ 사업 요구사항의 규모를 고려하여 세부 작업 분할구조(WBS)와 단계별 산출물을 제안하여야 함 ⚪ 사업의 진척 현황에 대한 업무협의 및 보고 체계를 정립하여 제시해야 하며 현황보고서 제출 계획을 상세히 제시해야 함(사업수행계획서, 착수보고서, 주/월간보고서, 완료보고서 필수 제출) ⚪ 사업의 수행과정에서 발생되는 의견조정에 관한 절차와 해결책을 제시해야 함 ⚪ 착수보고회는 발주기관과 협의하여 개최함 ⚪ 중간보고, 완료보고를 실시하며 보고대상, 시기 및 진행방법은 발주기관과 협의 ⚪ (착수보고서) 계약일로부터(근무일 수 기준) 10일 이내에 제안요청서, 제안서, 계약서 등을 근거로 본 사업을 수행하기 위한 착수보고서(세부 사업수행계획서)를 작성하여 제출 ⚪ (주/월간보고서) 계약일로부터 사업완료일까지 착수일 기준 매주/매월 착수계획서에 제시된 사업수행 절차에 따른 현재의 구체적인 공정 및 진행사항, 업무 추진상의 문제점 및 대응방안 등에 대한 주/월간 보고서를 작성하여 제출 ⚪ (완료보고서) 사업종료 이전에 제안요청서, 제안서, 계약서 등에 포함된 사항에 대한 최종 산출물로서 완료보고서를 작성하여 제출 | ||
| 산출정보 | ⚪ 사업수행계획서, 착수보고서, 주/월간보고서, 완료보고서 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트관리 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PMR - 003 | ||
| 요구사항 명칭 | 산출물관리 및 요구사항 관리 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 산출물 기준 상세 및 요구사항 관리 | |
| 세부내용 | ⚪ 사업자는 요구사항 관리 및 단계별 추적관리 방안을 제시 | ||
| 산출정보 | ⚪ 개발완료보고서 1부 ⚪ 산출물 일체 1부 (요구사항정의서, 과업대비표, 화면정의서, 데이터베이스설계서, 프로그램명세서, 단위테스트 결과서, 통합테스트 결과서, 시스템 설치 결과서, 사용자 매뉴얼, 운영자 매뉴얼, 검사기준서, 검수확인서 등 ) ⚪ 이 외 한국과학기술원과 협의된 모든 결과물 | ||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트관리 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PMR - 004 | ||
| 요구사항 명칭 | 프로젝트관리 일반사항 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 프로젝트관리 일반사항 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 사업관리자(PM)는 반드시 주관사업자 소속이어야 함 ⚪ 사업관리자(PM)는 본 사업기간동안 특별한 사정이 없는 한 변경될 수 없음 ⚪ 사업 수행에 필요한 기간, 자원 등을 제시하고 착수보고회 등의 보고회를 실시하며 관련 비용은 주관사업자 부담으로 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트관리 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PMR - 005 | ||
| 요구사항 명칭 | 작업장 및 구축 운영 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 작업장 및 구축 운영 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 사업 수행을 위하여 필요한 장소 및 설비, 기타 작업환경은 상호 협의하여 정함 ⚪ 추가 작업에 필요한 여건 마련은 계약자의 부담으로 설치하여야 함 ⚪ 본 과업 장소의 모든 시설물 및 부대시설 중 한국과학기술원에서 계약자에게 제공한 물품과 시설에 대하여 파손, 분실, 훼손이 발생하면, 수행업체가 책임지고 원상복구 또는 변상해야 함 ⚪ 일일 작업이 완료되면 작업장의 청결 및 도난이나 화재예방을 위한 조치를 해야 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트관리 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PMR - 006 | ||
| 요구사항 명칭 | 하도급 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 하도급 관련 규정 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 본 사업의 하도급의 경우「소프트웨어 진흥법」제51조 및 「소프트웨어사업 계약 및 관리감독에 관한 지침」(과학기술정보통신부 고시)의 규정에 의하여 반드시 하도급계약 전에 발주기관으로부터 사전승인을 받아야 함 ⚪ 본 사업의 과업의 일부를 하도급하려는 경우 「소프트웨어 진흥법」 제51조에 따라 사업금액의 100분의 50을 초과할 수 없으며, 재하도급은 원칙적으로 불허함. ⚪ 본 사업의 과업의 일부를 하도급하려는 경우 입찰 시 및 계약체결 시 「소프트웨어사업 계약 및 관리감독에 관한 지침」(과학기술정보통신부 고시) 의 소프트웨어사업 하도급계획서를 제출하여야 함 ⚪ 하도급 계약의 승인을 신청하는 경우,「소프트웨어사업 계약 및 관리감독에 관한 지침」에 따른 [하도급계약의 적정성 판단 세부기준]에 따라 적정성여부를 판단하며, 평가점수가 85점 이상인 경우에 한하여 하도급계약을 승인함. 다만, 85점 이상인 경우라 하더라도 하도급 계약의 세부 조건 등으로 인하여 사업의 원활한 수행이 불가능하다고 인정되는 경우 그 사유를 기재하여 하도급 승인 거절을 통보할 수 있음 ⚪ 본 사업에서 전체 사업금액 대비 10%를 초과하여 하도급하려는 경우, 「소프트웨어 진흥법」제51조에 따라 하수급인과 공동수급체를 구성하여 참여해야하며, 공동수급체를 구성하지 못하는 불가피한 사정이 있는 경우 그 사유를 제시하여야 함 ⚪ 본 사업과 관련하여 효율적이고 안정적인 운영이 가능하도록 투입되는 협력업체 관리 방안 등을 제시하여야 함 ⚪ 사업수행사는 하도급 계약내용의 변경 시에도 주관사업자의 사전 승인을 받아야 함 ⚪ 하도급 계약체결 및 계약내용 변경 시에도 계약상의 모든 책임을 사업수행사가 져야 함 ⚪ 컨소시엄을 구성하는 경우 주제안사는 사업추진, 품질보증 등의 전체적 사업 수행에 대한 권한을 가지고 모든 책임을 지도록 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트지원 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PSR - 001 | ||
| 요구사항 명칭 | 교육지원 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 교육지원 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 교육 계획 중 행정 사항 • 교육에 따른 교재 및 소요경비는 전담 사업자가 지원하는 것을 기본으로 하나, 부득이한 경우 발주기관과 협의하여 조정할 수 있음 • 교육기간은 발주기관과 협의하여 결정함 • 기타 시스템 구축 및 운영상 필요하다고 판단되어 발주처에서 교육 요구 시 사업자는 지원하여야 함 • 교육내용은 시스템의 운영, 감시 및 보안, 비상복구 방법 등 운영에 필요한 시스템 구성방법 및 장애 대처 방법과 기타 시스템 운영에 관한 사항을 포함하여야 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트지원 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PSR - 002 | ||
| 요구사항 명칭 | 기술지원 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | 기술지원 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 사업자는 프로젝트 수행 과정과 관련된 필요한 기술이전 대상에 대한 목록과 기술이전방법 등에 대한 계획을 제시하여야 함 ⚪ 사업자는 시스템 개발 및 관련분야의 정보기술에 대한 지속적인 정보제공 및 기술 자문에 응해야 함 ⚪ 사업자는 시스템 구축과 관련된 기술이전 대상을 구체적으로 제시해야 함 ⚪ 습득하게 된 기술과 지식에 대하여 보고서를 작성 제출해야 함 ⚪ 사업자는 구축한 시스템에 대하여 주관기관이 기능보완을 하고자 할 경우 필요한 제반 기술 사항을 지원해야 함 ⚪ 주관기관이 본 시스템을 확장하거나 타 장비를 접속하고자 하는 경우 사업자는 인터페이스가 가능하도록 관련 기술을 지원해야 함 ⚪ 납품 장비와 별도의 개발 장비 설치 및 운영 방안을 제시해야 함 ⚪ 운용 요령에 대한 기술을 한국과학기술원 담당자에게 충분히 이전함으로써, 자체적으로 운영하는데 문제가 없도록 해야 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
| 요구사항 분류 | 프로젝트지원 요구사항 | ||
|---|---|---|---|
| 요구사항 고유번호 | PSR - 003 | ||
| 요구사항 명칭 | SW사업정보 저장소 데이터 제출 | ||
| 요구 사항 상세 설명 | 정의 | SW사업정보 저장소 데이터 제출 상세 | |
| 세부내용 | ⚪ 「소프트웨어 진흥법 제22조」에 따라 해당 사업 수주자는 SW 사업정보(SW사업 수행 및 실적 정보) 데이터를 작성하여 제출하여야 함 ⚪ SW사업정보 데이터 작성 및 제출에 관한 사항은 www.spir.kr 자료실의 ‘SW사업정보 저장소 데이터 제출 안내’ 문서를 참조토록 함 | ||
| 산출정보 | |||
| 관련요구사항 |
참가자격
Ⅴ 제안안내
사업 참여자격
기본 방침 ○ 객관적이고 공정한 기준과 절차를 적용하여 경쟁에 의한 우수 사업자 선정 입찰 참가자격 ○ 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 및 같은 법 시행규칙 제14조에 따라 입찰에 참가할 수 있는 자격을 갖춘 업체 ○ 「소프트웨어 진흥법」 제24조에 따라 입찰공고일 현재 컴퓨터관련서비스업(업종코드: 1468)으로 등록된 소프트웨어사업자 ○ 본 사업은 「소프트웨어 진흥법」에 따른 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」(과학기술정보통신부 고시 제2024-36호) 적용 대상 사업임 ○ ｢중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률｣ 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 따라 정보시스템개발서비스(세부품명번호: 8111159901)에 대한 직접생산확인증명서를 소지한 중소기업 ○ 본 사업은 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제25조 및 같은 법 시행령 제72조에 따라 공동계약(공동이행방식)이 허용되는 사업이며, 공동수급체를 구성할 경우 다음 조건을 충족하여야 함 - 공동수급체 구성원은 모두 입찰참가자격을 갖추어야 하며 - 공동수급체는 5인 이하로 구성하고 - 구성원별 계약참여 지분율은 10% 이상이어야 함 (「공동계약운영요령」 제9조)
배점·평가
| 평가 부문 | 평가 항목 | 평가기준 | 평가요소 | 배점 한도 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 전략 및 방법론 | 사업 이해도 | 사업의 특성 및 목표에 부합하는 사업전략을 제시하고 있는지를 평가한다. | ⦁개발목표 및 내용의 이해도 ⦁문제파악의 정확성 ⦁업무분석체계의 명확성 ⦁목표시스템 구성의 적정성 ⦁제안요청서와의 부합성 | 10 | |
| 추진 전략 | 개발업무 수행 시 일정 및 위험요소를 고려하여 얼마나 타당한 추진 전략을 수립하였는지 평가한다. | ⦁추진전략의 창의성 ⦁추진전략의 타당성 | |||
| 적용 기술 | 사업에서 적용하고자 하는 기술이 향후 확장성을 고려하였는지, 현실적으로 실현 가능한지 여부를 평가한다. | ⦁제안기술의 실현가능성 ⦁적용기술의 혁신성 ⦁적용기술의 최신성 | |||
| 표준 프레임 워크 적용 | 표준 프레임워크 적용 여부와 적용 시 예상되는 문제점을 구체적으로 기술하고 실현 가능한 대응 방안을 제시하였는지 평가한다. | ⦁표준 프레임워크 적용 여부 | |||
| 개발 방법론 | 사업에 적정한 개발 방법론이 제시되었는지 평가하고, 실제 적용 사례 및 경험을 바탕으로 단계별 산출물이 제시되었는지 여부를 평가한다. | ⦁개발절차의 타당성 ⦁개발산출물의 적정성 ⦁도구와 기법의 적정성과 경험 ⦁적용방법론의 경험 | |||
| 기술 및 기능 | 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. | 25 | ||
| 기능 요구사항 | 기능 요구사항ㆍ기대사항ㆍ제약사항 등을 파악한 후 구현 방안이 구체적으로 기술되어 있는지를 평가한다. 또한 제안한 방안 및 기술이 적용 가능한지를 평가한다. | ⦁기능요구 사항 분석 및 방안의 타당성 ⦁기능요구 사항 분석의 적정성 ⦁관련 방안 및 기술의 적용 가능성 | |||
| 보안 요구사항 | 요구사항 및 시스템 분석을 바탕으로 보안 요구사항의 적용 방안이 구체적으로 기술되었는지 평가한다. 또한 제안한 방안과 기술의 설계단계 반영 여부 및 구현단계까지의 적용 가능성을 평가한다. | ⦁보안요구사항 분석 및 방안의 타당성 ⦁보안요구사항 분석의 적정성 ⦁관련 방안 및 기술의 적용 가능성 | |||
| 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. | ⦁제약사항 문제파악의 정확성 ⦁제약사항의 충족도 ⦁제약사항의 대응 방안의 적정성 | |||
| 성능 및 품질 | 성능 요구사항 | 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. | ⦁성능요구 사항 분석의 타당성 ⦁성능요구 사항의 충족도 | 20 | |
| 품질 요구사항 | 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. | ⦁품질요구사항 점검 계획의 적정성 ⦁품질요구사항의 점검의 타당성 | |||
| 인터 페이스 요구사항 | 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. | ⦁시스템 인터페이스 구현의 적합성 ⦁사용자 인터페이스의 편의성 | |||
| 프로 젝트 관리 및 지원 | 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. | ⦁위험관리 방안의 적정성 ⦁자원관리 방안의 적정성 ⦁진도관리 방안의 적정성 ⦁보안관리 방안의 적정성 ⦁형상관리 방안의 적정성 ⦁문서관리 방안의 적정성 ⦁분리발주 사업자간 협력 방안의 적정성 | ||
| 일정계획 | 사업수행에 필요한 수행기간과 세부일정이 구체적으로 제시되었는지 평가한다. 또한 각 활동에 필요한 일정 계획이 적절히 수립되었는지를 평가한다. | ⦁세부활동 도출 및 기간의 타당성 ⦁세부활동 배열의 합리성 ⦁중간목표 정의의 타당성 ⦁자원배분의 합리성 | |||
| 개발 장비 | 개발에 필요한 개발환경의 구성이 구체적으로 제시되었는지 평가하고, 라이선스 등의 문제가 없는지 여부를 평가한다. | ||||
| 품질 보증 | 제시된 품질보증 방안이 해당 사업의 수행에 적합한지, 사업자가 대외적으로 인정받을 만한 품질보증 관련 인증을 획득한 사례가 있는지를 확인하고 평가한다. | ⦁품질보증계획의 적정성 ⦁사업자 보증 능력 ⦁국제 소프트웨어 개발 프로세스 품질인증 획득 여부 | |||
| 시험 운영 | 시스템 공급자가 개발된 시스템의 시험운영을 위해 제공 및 지원하는 각종 시험운영 방법 및 조직 등에 대해 평가한다. | ⦁시험운영 방법의 적정성 ⦁시험운영 내용의 적정성 ⦁시험운영 일정의 적정성 ⦁시험운영 조직의 적정성 | |||
| 교육 훈련 | 시스템 공급자가 시스템 운영 및 관리자를 위해 제공 및 지원하는 각종 교육훈련의 방법, 내용, 일정 및 조직 등에 대해 평가한다. | ⦁교육훈련 방법의 적정성 ⦁교육훈련 내용의 적정성 ⦁교육훈련 일정의 적정성 ⦁교육훈련 조직의 적정성 | |||
| 유지 관리 | 시스템 공급자가 제시하는 하자보수 및 유지관리 계획, 조직, 절차, 범위 및 기간과 이와 관련된 기타의 활동 및 그 제한사항에 대해 평가한다. | ⦁유지관리 계획의 적정성 ⦁유지관리 조직의 적정성 ⦁유지관리 절차의 적정성 ⦁유지관리 범위의 적정성 ⦁유지관리 기간의 적정성 | |||
| 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. | ⦁기밀보안 체계의 적정성 ⦁기밀보안 대책의 확신성 | |||
| 비상 대책 | 시스템 공급자가 안정적인 시스템 운영을 위해 필요한 각종 백업/복구 및 장애대응 대책을 구체적으로 제시하였는지 평가한다. | ⦁백업/복구 대책 ⦁장애대응 대책 | |||
| 하도급 계획 적정성 | 하도급 계획 적정성 | 소프트웨어사업 하도급 계획서 상의 하도급에 참가하는 자의 전체 하도급 금액 비율(100분의 50미만), 재하도급 여부, 개별 하도급 금액 비율(100분의 10이하), 표준하도급계약서 사용여부 등을 고려하여 「소프트웨어 진흥법」에 따라 적정하게 계획하였는지를 평가한다. 다만, 하도급을 하지 않는 경우 최고등급을 부여할 수 있다. | ⦁전문업체 보유 기술과 기술 요구사항의 일치성 ⦁전문업체 보유기술의 실현가능성 | 5 | |
| 계 | 80 |
참가자격
라. 본 사업은 20억원 미만 사업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조(중소 소프트웨어 사업자의 사업참여 지원) 및 중소 소프트웨어 사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침 제2조, 제3조에 따라 대기업 및 중견기업인 소프트웨어 사업자의 입찰참여 제한(소프트웨어 사업자 일반 현황 관리확인서 상의 ‘공공 소프트웨어사업 입찰참여 제한금액 : 없음’으로 확인) * 총 사업금액 20억원 미만인 사업으로 중소 소프트웨어 사업자 (소프트웨어 사업자 일반 현황 관리 확인서 상의 ‘공공 소프트웨어사업 입찰참여 제한금액 : 없음’으로 확인)만 입찰참가 가능 마. ｢중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률｣ 제8조 및 동법 시행령 제9조에 의한 유자격자로서 중소기업청 고시 “중소기업제품 공공구매제도 운영요령” 제30조 제7항에 의거 입찰 마감일의 전일까지 공공구매정보망에서 “직접생산확인서[패키지소프트웨어개발및도입서비스(세부품명번호:8111159801) 또는 정보시스템개발서비스(세부품명번호:8111159901)]” 발급 확인이 가능한 업체 바. ｢국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정」에 의하여 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업, 업종코드 1468)로 입찰참가 등록한 자 사. 모든 사업자는 상기의 참가자격을 갖춘 업체이어야 함. 아. 단독 또는 공동수급(공동이행방식)이 가능하고, 공동 수급 시에는 공동수급협정서를 작성하여 제안서 제출 시 첨부해야 하고, 구성업체 간의 업무 분담(역할)과 협력방안을 상세히 제시하여야 함 - 공동수급업체 구성원은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제12조 및 동법 시행규칙 제14조 규정에 저촉되지 않아야 함. - 공동수급업체는 5개 이하로 구성하여야 하며, 구성원별 계약 참여 최소 지분율은 10% 이상이어야 함 * 공동수급의 경우 공동계약 운용요령(계약예규) 규정을 적용하며, 동일업체가 복수의 공동수급에 참여할 수 없음 4. 입찰방법 : KAIST 협상에 의한 계약 (https://share.google/HyQm9aSpLDo8MrjGE) 5. 제안서 작성 및 제출