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한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 구축

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공고 개요

한양사이버대학교 · SW 개발·운영

추정가격
2,000만원
개찰
09/28(월) 14:00 · 마감
낙찰방법
적격심사제 · 하한율 80%
참가 자격
제한 없음
무슨 일
AI 챗봇 서비스 구축·운영

요약 AI 요약

한양사이버대학교의 학사·입학 안내와 교내 규정·지침 정합성 확인을 AI 챗봇으로 제공하는 서비스를 구축·운영하는 사업이다. 학사·입학 안내용 모듈1과 교직원용 규정 정합성 확인 모듈2, 두 개의 챗봇을 만든다.

사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · AI 챗봇 서비스 구축·운영

용역 › 정보시스템·SW › SW 개발·운영

학사·입학 안내 및 규정 정합성 확인용 RAG 기반 AI 챗봇 시스템을 신규 개발·구축하고 1년간 운영·유지보수하는 SW 개발·운영 사업이다.

평가 · 배점

협상 대상 기준 · 종합평가점수가 80점 미만인 업체는 협상대상 업체에서 제외한다.

배점표 (AI 요약)
평가 항목배점
기술력 및 아키텍처30점
UI/UX 품질15점
구현 계획 및 일정15점
유지보수 및 운영 계획20점
유사 구축 실적10점
예산10점
합계(항목을 더한 값)100점

참가 자격 · 제한

업종제한
제한 없음
지역제한
제한 없음
공동수급
공동수급불허
입찰참가 제한
없음
실적경쟁 · PQ
해당 없음
국제입찰
국내입찰
제출 방법
직찰

입찰 일정

진행일시남은 날
공고 게시09/16(수)지남
개찰09/28(월) 14:00지남

가격

추정가격
20,000,000원
배정예산
22,000,000원
낙찰하한율
80%
예정가격 방식
단일예가

공고 정보

공고종류
등록공고 (일반공고)
게시일
09/16(수)
공고번호
R26BK01731641-000
참조번호
AX사업단-454
공고기관
한양사이버대학교
수요기관
한양사이버대학교
계약방법
일반경쟁
낙찰방법
적격심사제
계약유형
총액계약
예정가격 방식
단일예가
추정가격
20,000,000원
배정예산
22,000,000원
공공조달분류
ICT 서비스 › SW 및 시스템 개발 › 정보시스템개발서비스
사전규격번호
R26BD00275147
재공고
아니오
출처
나라장터

문서 발췌

과업·요구

Ⅰ. 사업개요

1. 사업명 : 한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 구축사업 (이하 ‘본 사업’) 2. 추진 목적 가. AI 기반 학사·입학 및 교내 규정 안내 체계 구축을 통한 정보 접근성 향상 나. 규정·지침 간 정합성 확인을 통한 행정업무의 정확성 제고 및 업무 부담 완화 다. 이용자 질문에 신속하고 일관된 답변 제공 3. 추진 내용 가. 모듈 1) 학사·입학 안내 AI 챗봇 서비스 구축 및 운영 적용 채널: 본교 홈페이지 및 입학 안내 사이트 하단 플로팅 위젯 나. 모듈 2) 업무규정·매뉴얼 정합성 확인 검색 AI 챗봇 서비스 구축 및 운영 적용 채널: 교직원 전용 웹페이지(한사대로) 챗봇 화면 및 위젯 UI·API 4. 사업기간 및 금액 가. 사업기간 : 계약일로부터 ~ 2027년 12월 31일 - 구축 기간 : 계약일로부터 ~ 2026년 11월 31일 - 운영 기간 : 2026년 12월 ~ 서비스 개시일로부터 1년 ※ 본교 홈페이지 개편으로 인하여 운영 기간을 조기 종료할 수 있음. 나. 총 가격 (VAT 포함) 22,000,000원 - 구축비 (모듈1 + 모듈2 합산한 초기 챗봇 구축 비용) : 12,000,000원 - 운영비 (LLM API · 호스팅· 유지보수 포함, 실제 토큰 사용량에 따른 비용 정산) : 약 10,000,000원

배점·평가

※ 제안사는 구축비와 운영비를 구분하여 견적서를 제출하여야 함. 5. 입찰방법 : 공개경쟁입찰 배점 기준(100점) : 기술평가(80점) + 유사실적평가(10점) + 가격평가(10점) ※ 기술·운영·가격 역량을 종합 평가하여 우선협상자 선정 예정임.

Ⅱ. 사업수행 범위 및 조건

1. 사업수행 요구사항 사업 요구사항은 한양사이버대학교의 학사·입학 및 교내 규정·지침 정합성 안내 AI 챗봇 구축사업에 있어 최소 요구사항이며, 제안사는 진보된 서비스 제공을 위해 제시된 요구사항 이상의 방안들을 제안할 수 있습니다. 2. 사업수행 범위 모듈 1) 학사·입학 안내 AI 챗봇 가. 커버리지 도메인 모듈 1의 PoC 챗봇 지식 도메인은 다음과 같음.

과업·요구

도메인세부 항목
입학 안내입학 자격, 전형 유형(수시/정시/상시), 제출 서류, 등록금, 전형 일정
학과 및 학부3개 단과대, 2개 학부 등(45개 학과 구성, 공과/경영/인문/디자인/스푸마토 등)
수강신청신청 방법·기간, 학점 제한 기준, 수강 변경·취소, 재수강 규정
성적 관리성적 체계(A+~F), 결시원 신청절차, 성적확인 기간 등
졸업 요건최소 이수학점, 이수 영역 구성, 조기졸업, 졸업논문·시험 등
학적 관리휴학·복학·자퇴·제적·재입학·전과 신청 방법 및 유의사항
장학금성적우수/가계곤란/직장인특별/국가장학금 등 종류 및 신청 절차
온라인 수강방법학생포털 접속, 강의 수강 방법, 진도율 기준, 모바일 앱 이용방법
학사 일정1·2학기 주요 일정(수강신청, 개강, 중·기말고사, 성적발표)
주요 링크·연락처학생포털, 도서관, 취업지원, 입학처, 각 담당부서 연결 정보

나. 필수 기능 요구사항 1) AI 기반 자연어 질의응답 (RAG 또는 그래프 RAG 아키텍처) - LLM + RAG 구조를 적용하여 지식베이스 기반으로 정확한 답변 생성 - 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반 검색으로 질문 의도 파악 - 정보 출처(원본 페이지 링크) 표시 의무화하여 허위 정보 방지 - 한국어 전용 최적화 (한국어 형태소 분석, 대학 용어 특화 처리) 2) 지식베이스 구성 및 관리 - 첨부 문서(학사안내 지식베이스) 기반 초기 KB 구성 - 관리자 콘솔에서 지식베이스 문서 업로드·수정·삭제 가능 (비개발자 운영 가능 수준) - 매 학기 학사일정·장학금·등록금 정보 업데이트 시 재학습/재색인 없이 문서 교체만으로 반영 - 복수 문서 형식 지원: Markdown(.md), PDF, Word(.docx) 등 - 외부 검증되지 않은 데이터 크롤링 금지 3) 대화 UI 및 UX - 본교 홈페이지 및 입학 사이트 하단 우측 플로팅 버튼(위젯) 형태로 삽입 - PC·모바일 반응형(Responsive) 디자인, 한양사이버대학교 CI 적용 - 빠른 질문 버튼(Quick Reply): '수강 신청 방법', '장학금 신청' 등 상위 빈출 질문 6~10개 제공 - "이렇게 물어보세요"로 질문 팁 제공, "이런 내용은 불가해요"로 불가항목 나열 - 제공되지 않은 정보 질문 시 관련 부서로 전화 문의 유도 - 대화 히스토리 유지: 동일 세션 내 이전 대화 문맥 참조 가능 (다중 턴 대화) - 민감정보 탐지 후 대처, 이용자 여정 관리를 위한 로그 기록 및 분석 - 3개 이상 다국어 지원

4) 관리자 대시보드 - 실시간 대화 로그 조회 (질문 유형, 응대 결과, 이용자 만족도) - 일/주/월별 질문 통계: TOP 10 질문 유형, 미응대 질문 비율 확인 - 지식베이스 문서 관리: 업로드·수정·삭제·버전 이력 - 챗봇 응답 수동 수정(피드백 반영) 기능 — 오답 발생 시 즉각 보정 가능 다. 권장 기능 요구사항 1) 다국어 지원 - 한국어 기본, 영어 전환 옵션 (외국인 유학생 및 재외국민 지원자 대응) 2) 감정 분석 및 에스컬레이션 - 이용자 메시지에서 불만·긴급 신호 감지 시 자동 인적 응대 전환 안내, 운영 시간 내 실시간 채팅 연결(카카오톡) 3) 인기 질문 추천 / FAQ - 세션 시작 시 현재 시점에 많은 질문 TOP 3 자동 노출 (예: 수강신청 기간 중 '수강신청 방법' 우선 노출) 라. 향후 기능 (PoC 이후 로드맵) — '27년 하반기 - 학생 포털 로그인 연동하여 개인화된 수강·성적 정보 조회 - 카카오톡 채널 챗봇 연동, 음성 입력(STT) 지원 - 각종 서류발급 기능 안내 등 포함 마. 비기능 요구사항

항목요구 수준
응답 속도사용자 질의 후 최초 토큰 출력까지 1분 이내, 스트리밍 응답 지원
가용성연간 가동률 99.5% 이상 (월 최대 허용 다운타임 약 3.6시간)
확장성동시접속 최대 100세션 이상 처리 가능 (수강신청 기간 트래픽 급증 대응)
보안개인정보 비처리 원칙: 이름·학번·주민번호 등 민감정보 수집 금지 / HTTPS 적용 필수 / 대화 로그 암호화 저장 / 국내 데이터센터 또는 국내 클라우드 리전 사용 권장
정확도지식베이스 내 질문에 대한 정답률 95% 이상 (초기 운영 기준, 피드백 반영 후 지속 개선)
답변 근거모든 답변에 출처 문서명 또는 원본 링크 병기 (Hallucination 최소화)
운영성비개발자(학사행정 담당자)가 지식베이스 문서를 직접 업로드·수정·삭제 가능한 관리자 UI 제공
유지보수월 1회 이상 정기 점검, 긴급 장애 발생 시 4시간 이내 임시 복구, 24시간 이내 완전 복구
접근성WCAG 2.1 AA 수준 준수 권고, 스크린리더 기본 지원
이식성홈페이지 전면 개편 시 신규 도메인·플랫폼으로 챗봇 이전이 용이한 모듈형 구조 설계

바. 기술 아키텍처 요구사항 제안사는 아래 권장 사항을 참고하되 동등 수준 이상의 대안 기술 스택을 제시할 수 있으며 이 경우 채택 사유·비교 근거를 명확히 제안서에 기술하여야 함.

계층권장 기술비고
LLM 엔진GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet 이상급 API한국어 성능 검증 필수
RAG 프레임워크LangChain / LlamaIndex문서 분할(Chunking) 전략 명시
벡터 DBPinecone / Chroma / Weaviate / pgvector검색 정밀도(Recall) 지표 제시
임베딩 모델text-embedding-3-small 이상 또는 한국어 특화 모델한국어 의미 유사도 성능 명시
백엔드Python(FastAPI/Django) / Node.jsREST API 또는 WebSocket
프론트엔드React / Vue.js 기반 위젯 (iframe 또는 스크립트 임베드)홈페이지 코드 수정 최소화
인프라AWS / GCP / Azure (국내 리전) 또는 NCP(네이버 클라우드)국내 데이터 처리 권고
관리자 UI웹 기반 어드민 콘솔 (별도 설치 불필요)비개발자 운영 가능 수준

사. 시스템 연계 요구사항 - 홈페이지 삽입: 스크립트 태그(<script>) 1줄 삽입 또는 iframe 방식으로 기존 홈페이지 수정 최소화 - HTTPS 적용: SSL 인증서 제공업체 포함 보안 채널 구성 - 모니터링: 서비스 업타임·응답속도·오류율 모니터링 대시보드 기본 제공 (Grafana 또는 동급) - 백업: 지식베이스 및 대화 로그 일 1회 이상 자동 백업, 30일 이상 보관 아. 보안 요구사항 - 개인정보보호법(PIPA) 준수: 이름·연락처·학번 등 개인정보 수집 차단 프롬프트 설계 - 입력값 검증(Input Validation): Prompt Injection 공격 방어 로직 적용 - 관리자 콘솔 2단계 인증(2FA) 또는 SSO 연동 지원 - 대화 로그 저장 시 이용자 식별 불가 수준 비식별화 처리 - 국가정보원 「클라우드 보안 인증(CSAP)」 인증 클라우드 또는 동급 보안 수준 사용 권고 모듈 2) 교내 규정·지침 정합성 확인 챗봇 가. 커버리지 도메인 모듈 2의 PoC 챗봇 지식 도메인은 다음과 같음.

나. 필수 기능 요구사항 1) AI 기반 자연어 질의응답(RAG 아키텍처) - LLM + RAG 구조를 적용하여 발주처 제공 학칙·규정·지침·법령 PDF 지식베이스 기반으로 정확한 답변 생성 - 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반 검색으로 질문 의도 파악 - 정보 출처(법령명·학칙 조항·규정명·지침명 및 조항 번호, 원본 링크) 표시 의무화 - 한국어 전용 최적화 (한국어 형태소 분석, 행정·규정 용어 특화 처리) 2) 규정·학칙·지침·법령 정합성 확인 기능 - 학칙·규정·부서간 지침·관련 법령 간 매핑 관계 등록·관리 - 법령·학칙·규정 개정본 업로드 시 관련 하위 규정·지침과의 상충·불일치 후보 항목 자동 탐지 및 목록 제시 (최신 데이터를 우선으로 처리, 금액·기한·절차 등 상이 항목 중심) - 탐지 결과에 근거 조항(법령·학칙·규정·지침 각 조문 위치)을 병기하여 담당자가 직접 최종 확인·판단할 수 있도록 지원 (자동 수정은 범위 외) - 정합성 점검 결과를 관리자 대시보드에서 조회 및 목록 내보내기 지원 - 사용자 질의 시 관련 법령·학칙·규정·지침 내용이 상이한 경우 각 문서 내용을 함께 제시하고 상충 가능성을 안내 3) 지식베이스 구성 및 관리 - 발주처 제공 PDF 문서(학칙, 규정집, 부서 간 지침, 관련 법령) 기반 초기 KB 구성 - 관리자 콘솔에서 지식베이스 문서 업로드·수정·삭제 가능 - 법령·학칙·규정·지침 개정 시 재학습·재색인 없이 문서 교체로 즉시 반영 - 지식베이스 문서 버전 이력 관리 - 외부 검증되지 않은 데이터 크롤링 금지

4) 대화 UI 및 UX - 교직원 전용 웹 페이지 챗봇 화면 및 위젯 UI·API 제공 - PC 웹 브라우저 우선 개발, 한양사이버대학교 CI 적용 - 빠른 질문 버튼(Quick Reply): '출장비 정산 절차', '수의계약 한도', '성적 정정 기한' 등 상위 빈출 질문 6~10개 제공 - "이렇게 물어보세요"로 질문 팁 제공, "이런 내용은 불가해요"로 불가항목 나열 - 제공되지 않은 정보 질문 시 규정별 주관 부서 연락처 안내로 문의 유도 - 대화 컨텍스트 유지: 동일 세션 내 최근 3쌍 대화 기억 (다중 턴 대화) - 민감정보 입력 자제 안내: 챗봇 시작 화면 또는 고정 안내 문구로 개인정보 입력 자제 안내 5) 관리자 대시보드 - 실시간 대화 로그 조회 (질문 유형, 응대 결과) - 일/주/월별 질문 통계: TOP 10 질문 유형, 미응대 질문 비율 확인 - 지식베이스 문서 관리: 업로드·수정·삭제·버전 이력 - 정합성 점검 현황: 상충 후보 항목 수, 확인 완료·미확인 항목 구분 조회 다. 권장 기능 요구사항 1) 정기 정합성 점검 리포트 - 월 1회 규정·학칙·지침 정합성 점검 결과 리포트 자동 생성 2) 규정 개정 전후 비교 뷰 - 동일 규정의 개정 전·후 버전 조항 단위 비교 표시

3) 부서별 지식베이스 분류 - 규정·지침 문서를 주관 부서별로 분류·태깅하여 검색 범위 필터 제공 라. 향후 기능 (PoC 이후 로드맵) — '27년 하반기 - 그룹웨어·포털 등 내부 시스템 연계 및 로그인 연동 기반 개인화 응대 - 대화 이력 저장(채팅창 표시) - 챗봇 응답 수동 수정(피드백 반영) 기능 고도화 - 카카오톡 등 메신저 채널 연동, 감정 분석/에스컬레이션 - 모바일 반응형 디자인 적용, 영어 등 다국어 지원 마. 비기능 요구사항

항목요구 수준
응답 속도사용자 질의 후 최초 토큰 출력까지 1분 이내, 스트리밍 응답 지원
가용성연간 가동률 99.5% 이상 (월 최대 허용 다운타임 약 3.6시간)
확장성동시접속 최대 100세션 이상 처리 가능 (학기 초·감사 대비 기간 트래픽 대응)
보안개인정보 비처리 원칙: 이름·학번·주민번호 등 민감정보 수집 금지 / HTTPS 적용 필수 / 대화 로그 암호화 저장 / 국내 데이터센터 또는 국내 클라우드 리전 사용 권장 / 교직원 외 외부 접근 차단(접근 제어) 적용
정확도지식베이스 내 질문에 대한 정답률 95% 이상 (초기 운영 기준, 지식베이스 갱신을 통해 지속 개선)
답변 근거모든 답변에 출처 문서명·조항 또는 원본 링크 병기 (Hallucination 최소화)
운영성비개발자(행정 담당자)가 지식베이스 문서를 직접 업로드·수정·삭제 가능한 관리자 UI 제공
유지보수월 1회 이상 정기 점검, 긴급 장애 발생 시 4시간 이내 임시 복구, 24시간 이내 완전 복구
이식성내부 시스템 연계 고도화 시 신규 플랫폼으로 챗봇 이전이 용이한 모듈형 구조 설계

바. 기술 아키텍처 요구사항 제안사는 아래 권장 사항을 참고하되 동등 수준 이상의 대안 기술 스택을 제시할 수 있으며 이 경우 채택 사유·비교 근거를 명확히 제안서에 기술하여야 함.

계층권장 기술비고
LLM 엔진GPT-4o / Claude Sonnet 이상급 API한국어 성능 검증 필수
RAG 프레임워크LangChain / LlamaIndex문서 분할(Chunking) 전략 명시
벡터 DBPinecone / Chroma / Weaviate / pgvector검색 정밀도(Recall) 지표 제시
임베딩 모델text-embedding-3-small 이상 또는
한국어 특화 모델
한국어 의미 유사도 성능 명시
백엔드Python(FastAPI/Django) / Node.jsREST API 또는 WebSocket
프론트엔드React / Vue.js 기반 위젯 (iframe 또는 스크립트 임베드)기존 페이지 코드 수정 최소화
인프라AWS / GCP / Azure (국내 리전) 또는 NCP국내 데이터 처리 권고
관리자 UI웹 기반 어드민 콘솔 (별도 설치 불필요)비개발자 운영 가능 수준

사. 시스템 연계 요구사항 - 홈페이지 삽입: 스크립트 태그(<script>) 1줄 삽입 또는 iframe 방식으로 기존 홈페이지 수정 최소화 - HTTPS 적용: SSL 인증서 제공업체 포함 보안 채널 구성 - 접근 제어: 교직원 외 외부 접근 차단 방안 제시 (IP 제한, 접속 코드 등 PoC 수준 방안 가능) - 모니터링: 서비스 업타임·응답속도·오류율 모니터링 대시보드 기본 제공 (Grafana 또는 동급) - 백업: 지식베이스 및 대화 로그 일 1회 이상 자동 백업, 30일 이상 보관 아. 보안 요구사항 - 개인정보보호법(PIPA) 준수: 이름·연락처·학번 등 개인정보 수집 차단 프롬프트 설계 - 내부 문서 보안: 지식베이스 문서 및 대화 로그의 외부 유출 방지 방안 명시 (LLM API 전송 데이터의 학습 미사용 옵션 포함) - 입력값 검증(Input Validation): Prompt Injection 공격 방어 로직 적용 - 관리자 콘솔 2단계 인증(2FA) 또는 SSO 연동 지원 - 대화 로그 저장 시 이용자 식별 불가 수준 비식별화 처리 - 국가정보원 「클라우드 보안 인증(CSAP)」 인증 클라우드 또는 동급 보안 수준 사용 권고 3. 사업추진 세부 일정 및 예산 가. 사업추진 일정

단계세부 내용완료 목표 시점
검토발주처 검토: 수집 자료 및 요구사항 재확인, 지식베이스 범위·정합성 매핑 기준 확정2026년 10월까지
업체 설계 및 개발제안사 시스템 아키텍처 설계, RAG 파이프라인·정합성 탐지 로직·위젯·관리자 대시보드 개발2026년 11월
중순까지
테스트(UAT)발주처 담당자·이용자 대표 대상 사용자 수용 테스트, 오답·오탐 수집 및 지식베이스 보정2026년 11월 말까지
서비스 시작정식 배포, 운영 가이드 교육, 안정화 모니터링 개시2026년 12월부터

나. 운영(유지보수) 단계

유지보수 기간서비스 개시일(2026년 12월)로부터 약 1년간
월간 활동이용 통계 보고서 제출(질문 유형 분석, Fallback 비율, 이용자 만족도), 모듈2 정합성 점검 리포트 주기적으로 제출, 지식베이스 정기 점검·업데이트
학기·분기별 활동학사일정·장학금·등록금 등 정보 업데이트, 신규 FAQ 추가, 규정 개정 반영 현황 점검, KB 재정비
연간 활동서비스 성과 종합 평가, 홈페이지 개편/내부 시스템 연계 고도화 로드맵 업데이트

다. 세부 예산 1) 사업 총 예산 (22,000,000원) 본 사업의 운영 기간을 약 1년으로 가정할 경우, 구축비와 운영비를 합산한 총 사업비(참고)는 아래와 같음.

항목산정 방식금액(원)
구축비
(1회성)
개발·구축 예산12,000,000원
운영비
(1년)
대략 월 850,000원 × 12개월
(토큰 사용량에 따라 변동 가능)
약 10,000,000원
총 사업비(부가세 포함)약 22,000,000원

2) 개발·구축 예산 (12,000,000원) 아래 예산은 참고용 항목이며 제안사는 실제 구성 방안에 따른 세부 내역(모듈별 안분 포함)을 제출하여야 함.

No항목적용 모듈단가(원)수량소계(원)
1요구사항 분석 및 아키텍처 설계공통일식1식(제안사 산정)
2RAG 파이프라인 및 챗봇 엔진 개발
3프론트엔드 위젯 개발 (CI 적용)모듈1·2 각
4관리자 대시보드 개발공통
5규정·학칙·지침 정합성 확인 기능 개발모듈2
6초기 지식베이스 구축 — 모듈1(문서 정제·색인)모듈1
7초기 지식베이스 구축 — 모듈2(문서 정제·색인·매핑)모듈2
8테스트 및 배포, 운영 교육공통
합계 (부가세 포함)12,000,000원 이내

3) 운영 예산 (10,000,000원 이내) 아래 예산은 참고용 항목이며 운영비는 LLM API 토큰 사용량(질의 건수·응답 길이 등)에 따라 실비 범위 내에서 변동될 수 있음. 제안사는 모듈1·모듈2 간 운영비 월별 배분 내역(LLM API 비용, 인프라 비용, 입력·출력 토큰당 단가, 예상 월간 토큰 사용량 및 예상 비용)을 구분하여 세부 내역으로 제출하여야 함.

4. 계약 및 사업수행 조건 가. 계약 조건 1)  구축비(금 12,000,000원)는 착수금 50%를 계약 체결 시 지급하고 잔금 50%는 최종 시연 및 평가셋 결과보고 후 검수 완료 시 지급하는 것으로 한다. 2) 운영비(금 10,000,000원)는 월별 토큰 사용량에 따라 산정하여 지급하는 것으로 한다. 3) 계약 체결 시 선금 대금 지급에 대한 보증을 위하여, 구축비의 50%(금 6,000,000원)에 해당하는 선금급이행보증보험 증권을 SGI 서울보증을 통해 발급받아 발주처에 제출하여야 한다. 4) 구축 완료 후 소스코드 및 데이터 전체는 발주처로 귀속되며 SaaS형 솔루션 활용 시 예외 사항을 협의할 수 있다. 5) SLA 3개월 연속 미달 또는 중대 보안 사고 발생 시 발주처는 즉시 계약 해지를 요구할 수 있다. 6) 계약 종료 시 대화 로그·지식베이스 데이터 전략 발주처에 반환, 제안사 서버 내 완전 삭제 확인서를 제출한다. 7) 제안사는 최종 납품일로부터 1년간 무상 하자 보수를 보증한다. 나. 일반 조건 1) 최종 선정된 제안사는 선정 결과를 통보 받은 날부터 10일 이내에 계약체결에 응하여야 한다. 2) 용역수행에 대한 업무추진 진행사항을 주간, 월간 단위로 제출하며, 중요사항이 발생한 경우에는 즉시 보고하여야 한다.

다. 사업 수행 운용 조건 1) 제안사는 챗봇 구축·운영에 차질이 없도록 사업수행 일정을 수립해야 한다. 라. 조직 및 인력 투입 조건 1) 용역수행책임자(PM)는 주관사업자 소속의 총괄책임자로서 본 용역의 전반적인 사항에 대하여 책임질 수 있어야 한다. 2) AI 관련 챗봇 서비스 프로젝트 경험이 있는 전담 인력으로 구성한다. 3) 발주자의 교체투입 요청 또는 특별한 사유(사직, 장기병가 등)가 없는 한 인력 교체는 불가하며 수주자는 투입인력의 변동사항이 발생할 경우에는 15일 이전에 발주자의 승인을 받아야 한다. 4) 교체인력의 인계 및 인수기간은 최소 10일 이상으로 하며, 인계 및 인수 완료 시 인수인계확인서를 제출하여 발주자의 승인을 받아야 한다. 5) 인계/인수기간 동안 교체인력에 대한 인건비는 별도로 지급하지 않는다.

Ⅲ. 제안 요구 사항

1. 제안사 사업현황 가. 제안사 사업현황 : 제안사의 연혁, 사업현황 소개 나. 유사 사업 프로젝트 수행 경험 1) 유사 사업 수행 건수 및 매출규모, 역할 2) 유사 사업 개발 사례 소개 - 대학·공공기관 도입 사례, 방대한 도메인 지식 처리 경험 3) 자체 인력 및 관련 기술 보유 여부 다. AI 기술 및 서비스 분야 차별적 보유 역량

1) 본 사업 및 향후 한양사이버대학교의 AI 선도대학을 위해 제공할 수 있는 제안사의 차별적 보유 역량(실현 가능한 역량만 기술할 것) 2) RAG 기반 검색·챗팅, 다양한 파일/언어 학습, UI 커스터마이징 제시 2. 사업수행 부문 가. 사업 범위 분석 – 챗봇 모듈 1, 2의 주요 사용자 및 이용 환경 분석 – 모듈별 제공 자료와 지식베이스의 범위, 데이터 구조 및 관리방안 제시 – 향후 서비스 확장 가능성을 고려한 구축방안 제시 나. 서비스 제공 환경 다. 솔루션 아키텍처 – 챗봇 모듈 1, 2의 자료를 구분·관리하여 지식베이스 구성 – 전용 클라우드형 또는 하이브리드형 구조, API/SDK 구성 – 문서 등록·수정·삭제 및 변경사항 반영이 용이한 모듈형 구조 설계 - 개인정보와 내부 문서의 외부 유출을 방지할 수 있는 보안 구조 적용 라. 보안 및 개인정보 보호 전용 환경에서의 지식 저장과 결과 데이터의 대학 서버 저장, 정보 유출 방지 및 자료 폐기 마. 유지보수 검수 이후 원격 장애 처리, 운영 중 발견된 오류의 즉각 수정, 개발팀 대상 기술 이전 및 교육 수행 바. 사업수행 조직 - 조직 구성방안 및 투입인력 계획 3. 기타사항 가. 제안사는 상기 제안요청 내용 외에 본 사업에 필요하다고 판단되는 사항과 관련하여 아이디어를 제시할 수 있다.

나. 제안사는 본 제안요청서에 제시된 사항 이외에 보다 효과적이고 성공적인 개발사업에 필요한 방법 및 개선안 등을 자유롭게 제안할 수 있다.

Ⅳ. 제안 일반 사항

1. 입찰참가 자격 가. 제안업체는 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제43조(협상에 의한 계약체결) 규정에 의한 입찰참가 자격을 갖추어야 한다. 나. 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제12조 및 동법시행규칙 제14조(입찰참가 자격요건의 증명)에 의한 소정의 자격을 갖추어야 한다. 다. 제안업체는 입찰 등록 마감일 현재 부정당업체로 지정되지 아니한 업체이어야 한다. 라. 입찰 참여 조건 – 최근 3년 이내 AI/챗봇 또는 소프트웨어 개발 분야 유사 구축 실적 3건 이상 - LLM API 기반 RAG 챗봇 개발 경험 보유 업체 (제안서 내 증빙 필수) - 서비스 SLA(Service Level Agreement) 제시 가능 업체 - 개인정보보호법 준수 및 관련 보안 정책 수립 가능 업체 2. 제안 일반사항 가. 사업자 결정 방식 1) 제안서 및 가격 평가에 의하여 우선협상 대상업체를 선정한다. 2) 선정된 사업자는 본교에서 발주한 본 사업 관리 책임을 진다. 나. 기밀유지 1) 본 제안요청서의 모든 내용과 제공된 양식은 한양사이버대학교의 자산으로서 제안서 작성을 목적으로 제공된 것이므로 한양사이버대학교의 사전 허가 없이 외부 유출 또는 배포하는 행위를 금하며, 목적 이외의 용도로 사용될 수 없다. 또한 본 제안요청서 외에 제안 과정에서 모든 구두 또는 서면상 정보는 기밀로 간주해 제안요청서와 동일하게 취급하여야 하며 기밀유지를 위한 비밀유지각서(붙임서식 8호)를 제출하여야 한다.

배점·평가

다. 추가 제안 요청 1) 본 제안 요청 이외에 제안 과정 중, 본교 요청에 따라 추가 제안 요청이 있을 수 있다. 이에 대한 내용은 추가 요청 사항 발생 시 각 제안사 대표를 통해 세부 요청 사항을 전달한다. 또한, 각 제안사는 본교의 제안 요청 이외에 언제든지 담당자를 통해 제안 과정 중 추가 정보를 제공하거나 제안할 수 있다. 3. 제안업체 평가방법 가. 평가기준 1) 협상대상 업체를 선정하기 위한 평가는 기술능력평가(80점)와 유사구축 실적(10점), 입찰가격평가(10점)로 구분하여 평가한다. 2) 기술능력평가는 󰡐나. 기술평가항목 및 배점󰡑에 의거 실시한다. 3) 평가에 대한 세부기준과 평가점수는 공개하지 아니하며, 제안업체는 평가결과에 대하여 이의를 제기할 수 없으며 평가승복 확약각서(붙임서식 9호)를 제출하여야 한다. 나. 기술평가항목 및 배점

구분평가 항목배점세부 평가 기준
기술능력평가
(80)
기술력 및 아키텍처30점RAG 설계 완성도, LLM 선택 적합성, 한국어 성능, 보안 설계
UI/UX 품질15점위젯 디자인, CI 반영, 반응형, 접근성, 사용 편의성
구현 계획 및 일정WBS 구체성, 12월 중순 서비스 시작 납기 가능성, 리스크 대응 계획
유지보수 및
운영 계획
20점SLA 수준, 장애 대응 체계, 지식베이스 업데이트 용이성
유사실적평가(10)유사 구축 실적10점AI/챗봇 구축 실적 수·규모, 교육기관 또는 공공기관 실적 우대
가격평가
(10)
예산예산 투명성 및 적정성
합계100점※ 80점 이상 합격

4. 협상적격업체 선정 가. 종합평가점수(기술능력평가 + 유사실적평가 + 입찰가격평가)에 따라 협상대상 업체의 순위를 결정하며 종합평가점수가 80점 미만인 업체는 협상대상 업체에서 제외한다. 나. 종합평가점수가 동점일 경우 기술능력평가 점수가 높은 업체를 상순위로 하고 기술능력평가 점수도 동점이면 기술능력평가 중 배점이 큰 평가항목의 점수가 높은 업체를 상순위로 한다. 다. 상순위 업체와 협상이 이루어지면 하순위 업체와의 협상은 생략한다.

Ⅴ. 제안 안내

1. 일반사항 가. 제안업체는 한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 도입 및 구축 제반사항을 충분히 인지한 후 제안하여야 한다. 나. 제출된 제안서 및 관련 자료는 일체 반환하지 아니하며, 본 제안을 위하여 소요되는 일체의 비용은 제안업체의 부담으로 한다. 다. 제안업체는 제안서의 내용이 허위 또는 이행 불가능한 내용으로 작성된 사실이 발견된 경우 일체의 책임을 져야한다. 라. 제안사는 사업수행과정에서 발생하는 안전사고 및 이에 따른 보상 등 제반사항에 대하여 모든 책임을 진다. 마. 제안서 및 관련 자료로 제출된 모든 문서에 대하여는 업체의 이익을 보호하기 위하여 본 용역 사업자선정 이외의 목적으로 사용하지 아니한다. 바. 본 사업에 참여하는 업체는 담합하여 제안할 수 없으며, 담합사실이 발견될 경우 독점규제 및 공정거래에 관한 법률 제4장(제19조∼22조)에 의거 불이익을 당할 수 있다.

과업·요구

9) 제안서 2. 사업 수행 부문에 RAG 설계 방식 (Chunking 전략, Embedding 모델, 검색 알고리즘, UI/UX 시안 등) 상세 기술하여야 한다. 10) 제안서 2. 사업 수행 부문에 모듈2 정합성 확인 기능의 구현 방식(문서 매핑, 상충 탐지 로직, 오탐 관리 방안) 상세 기술하여야 한다. 11) 제안서 2. 사업 수행 부문에 한국어 성능 검증 결과 또는 테스트 계획이 포함되어야 한다. 12) 제안서 2. 사업 수행 부문에 추후 본교 홈페이지 전면 개편 또는 내부 시스템 연계 고도화 이후 전환 로드맵 및 데이터 마이그레이션 방안이 포함되어야 한다. 13) 제안서 2. 사업 수행 부문에 제안사가 보유한 솔루션(SaaS형 포함) 활용 시 소스코드 귀속 여부 및 데이터 소유권 명확히 기재하여야 한다. 14) 제안서 2. 사업 수행 부문에 견적서를 산정할 때 제안사는 구축과 서비스 운영에 적용할 LLM의 모델명, 입력·출력 토큰당 단가, 예상 월간 토큰 사용량 및 예상 비용 등을 구분하여 제시하여야 한다. 복수 모델을 사용하는 경우 모델별 단가와 적용 기능을 각각 기재하고, 환율·API 제공사의 가격정책 변경 등에 따른 단가 조정 기준도 함께 제시하여야 한다. 15) 제안서 2.5. 문서 작성 가이드에는 모듈 1, 모듈 2 데이터 제공 부서에 제공할 학습 데이터 작성 방법을 제시하여야 한다.

- 구축 비용(초기구축에 필요한 일회성 금액, 모듈1 + 모듈2) : 12,000,000원 - 운영 비용(서비스 운영에 필요한 금액) : 10,000,000원 4. 낙찰자 공고 : 개별 연락 5) 사업수행범위 모듈 1) 학사·입학 안내 AI 챗봇 서비스 구축(PoC) 및 운영 5. 입찰무효 : 다음 각 호에 해당하는 입찰은 무효로 한다. 모듈 2) 업무규정·매뉴얼 정합성 확인 및 검색 AI 챗봇 구축(PoC) 및 운영 1) 입찰 참가 자격이 없는 자가 한 입찰 6) 낙찰자 선정방법 : 기술·운영·가격 역량을 종합 평가하여 평가결과에 따른 순위대로 우선협상 2) 대리권이 없는 자가 한 입찰 자 선정 후 협상에 의한 계약체결 3) 소정일시까지 소정의 입찰 보증금을 납부하지 아니하고 한 입찰 4) 제안서 및 입찰서가 소정 일시 및 장소에 도착하지 아니한 입찰 2. 입찰참가자격 5) 동일 사항에 대하여 동일인이 2인 이상 대리하거나 2통 이상 입찰서를 제출한 입찰

참가자격

- LLM API 기반 RAG 챗봇 개발 경험 보유 업체 (제안서 내 증빙 필수)