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[지역주도형 AI대전환사업]AI솔루션 구축사업
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첨부파일
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- 물품규격서(AI솔루션).hwpx · 공고규격서
공고 개요
에스엘피주식회사 · SW 개발·운영
- 낙찰업체
- 한솔피엔에스주식회사
- 낙찰금액
- 209,500,000원 · 낙찰률 99.997%
- 낙찰하한율
- -
- 참가
- 1곳 · 개찰 09/30(수)
계약
| 계약번호 | 계약일 | 계약금액 | 계약 기간 | 업체 |
|---|---|---|---|---|
| R26TE18863326 | - | 209,506,000원 | 금차 65일, 총차 65일 | 한솔피엔에스주식회사 (주계약업체 100%) |
| R26TE18617130 | - | 60,000,000원 | 금차 65일, 총차 65일 | 한솔피엔에스주식회사 (주계약업체 100%) |
요약 AI 요약
지역주도형 AI 대전환사업의 일환으로, 사내 데이터를 활용한 AI Agent 솔루션을 구축한다. 데이터 기반 운영 리포트 자동생성, 공정 이상 원인 분석, 사내 지식 지능형 검색을 수행하는 에이전트를 커스터마이징 개발한다.
- Local LLM Serving: 외부 AI 서비스 대신 인프라 내 LLM을 직접 서빙하여 데이터 외부 유출을 원천 차단
- Agent to Agent 구조: 작은 단위 Agent를 업무 Agent가 필요시 호출하여 자원 사용량 절감 및 처리 속도·효율 강화
- MCP 표준 연결 규칙으로 다양한 API의 주소·인증·요청 형식 복잡성을 처리하여 일관된 도구활용
- RAG 기반 검색 증강 생성으로 내부 문서 도메인 특화 데이터베이스 구축 및 검색 정확성·신뢰성 확보
- 데이터 수집·전처리: MES/HMI/FEMS 정형 데이터와 SOP·지침서·과거 리포트 등 비정형 데이터를 MCP 서버 실시간 ETL, Chunking·메타데이터 태깅으로 확보
- 리포트 자동 생성, 지능형 검색, 지능형 인사이트(이상감지 교차검증·행위 추천) AI 모델 적용
사업 내용 · 이 공고에 든 일
중심 · AI Agentic 솔루션 커스터마이징 개발·구축
용역 › 정보시스템·SW › SW 개발·운영
Local LLM 서빙, Agent to Agent 구조, MCP, RAG 기반 AI Agent 솔루션을 커스터마이징 개발하는 SW 구축 사업이다.
- MES·HMI·FEMS 정형 데이터 및 SOP·매뉴얼 등 비정형 데이터 수집·전처리(ETL, Chunking, 메타데이터 태깅)
- 리포트 자동생성·지능형 검색·지능형 인사이트 기능 구현
- 설치 및 검수 대응
- 검수일로부터 12개월 무상하자보수
참가 자격 · 제한
- 업종제한
- 제한 없음
- 지역제한
- 제한 없음
- 공동수급
- 공동수급불허
- 입찰참가 제한
- 없음
- 실적경쟁 · PQ
- 해당 없음
- 국제입찰
- 국내입찰
- 제출 방법
- 전자시담
입찰 일정
| 진행 | 일시 | 남은 날 |
|---|---|---|
| 공고 게시 | 09/30(수) | 지남 |
| 입찰서 제출 시작 | 09/30(수) 10:00 | 지남 |
| 입찰참가자격 등록 마감 | 09/30(수) 11:00 | 지남 |
| 입찰서 제출 마감 | 09/30(수) 15:00 | 지남 |
| 개찰 | 09/30(수) 16:00 | 지남 |
가격
- 추정가격
- 190,460,000원
- 배정예산
- 209,506,000원
- 예정가격 방식
- 단일예가
공고 정보
- 공고종류
- 등록공고 (일반공고)
- 게시일
- 09/30(수)
- 공고번호
- R26BK01748404-000
- 참조번호
- 260929-01
- 공고기관
- 에스엘피주식회사
- 수요기관
- 에스엘피주식회사
- 계약방법
- 수의계약
- 낙찰방법
- 수의시담
- 계약유형
- 총액계약
- 예정가격 방식
- 단일예가
- 추정가격
- 190,460,000원
- 배정예산
- 209,506,000원
- 공공조달분류
- ICT 서비스 › SW 및 시스템 개발 › 패키지소프트웨어개발및도입서비스
- 사전규격번호
- -
- 재공고
- 아니오
- 출처
- 나라장터
문서 발췌
=== 물품규격서(AI솔루션).hwpx ===
물 품 규 격 서
1. 구매명
지역주도형 AI 대전환사업 AI 솔루션
2. 구매 목적
본 구매는 “지역주도형 AI 대전환사업 AI 솔루션 구축을 위해 진행 한다. 구축하는 AI Agent 솔루션을 통해 데이터 기반 운영 리포트 자동생성, 공정 이상 원인
분석, 사내 지식 지능형 검색 고도화 에이전트를 커스터마이징 개발 한다.
3. 구매 대상
가. AI Agentic 솔루션 1식
4. 세부 기능 요구사항
• 핵심 아키텍쳐
- Local LLM Serving : 외부 AI Service를 활용하는 것이 아닌, 구성되는 인프라 內 LLM 직접 서빙하여, 학습 및 분석되는 데이터가 외부로 유출되는 현상을 원천 차단하는 보안친화적 환경 확보 - Agent to Agent 구조 : 하나의 업무를 수행하는 큰 단위의 Agent를 단독 구성 하지 않고, 작은 단위의 Agent를 업무 Agent 가 필요시 마다 호출하여 처리하는 구조로 Computing Resource / GPU Resource 사용량을 줄이고, 프로세스 처리 속도와 업무 효율성을 강화 - MCP : API의 다양한 주소, 인증 방법, 요청 형식의 복잡성을 MCP 표준 연결 규칙으로 처리하여 AI 서비스에서 일관된 방식으로 도구활용 - RAG : 검색 증강 생성 기술을 통해 검색의 정확성과 신뢰성을 확보하고, 내부 문서의 도메인 특화 데이터베이스로 구축하여 활용 • 데이터 수집 방안 - 정형 데이터: MES, HMI, FEMS 내 생산/설비/에너지 실적 데이터 (SQL, CSV 등) - 비정형 데이터: 사내 표준 운영 절차서(SOP), 업무 지침서, 과거 리포트(PDF, Docx 등) • 전처리 방안 - MCP 서버를 통한 실시간 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스 수행 - RAG 연동을 위한 Chunking 전략 수립 및 메타데이터 태깅을 통한 검색 정확도 향상 • 데이터 확보 방안
| 구분 | 상세 내용 |
|---|---|
| 수치 데이터 (정형) | · [확보 방법] 각 시스템 DB(MS-SQL)와의 실시간 API 및 DB Link 연동을 통해 통합 데이터 마트(1TB 미만)로 자동 수집함 . · [주요 데이터] 생산 실적, 설비 가동률, 에너지 사용량, 재고 현황 등. |
| 문서 데이터 (비정형) | · [확보 방법] 사내 공유 서버(NAS) 내 PDF, Doc, HWP 등 기술 문서를 AI가 읽을 수 있는 텍스트 벡터 데이터로 변환(Embedding)하여 확보함 .[주요 데이터] 설비 매뉴얼, 공정 지침서, 과거 장애 조치 이력 등. |
| AI 모델 활용 분야 | 주요 기술 및 알고리즘 | 실 적용 목표 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 리포트 자동 생성 | • LLM(transformer/Self Attention) • RAG / OCR • 추론기법 : CoT,ToT | • 정기 / 비정기 요청에 의한 보고서 생성 • 업무 일관성 확보를 위해 지정된 템플릿 활용 | |
| 지능형 검색 | • RAG / OCR • Vector Embedding / Vector Search | • 사내 비정형 데이터 RAG Embedding • 검색 에이전트 도구활용 | |
| 지능형 인사이트 | • ReAct 행동 프레임워크 / ToT • Cross-Verification | • 탐지된 이상감지에 대한 교차 검증을 통한 진위 판단 • 탐지 패턴, 추론 데이터 기반 사용자 행위 추천 |