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제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집_PA202602279

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공고 개요

서울대학교산학협력단 · 데이터 구축

추정가격
9,000만원
참가자격 등록 마감
10/22(목) 18:00 · D-9
낙찰방법
협상에의한계약 · 기술 80 : 가격 20
참가 자격
제한 없음
무슨 일
실로봇 AI 데이터 수집·구축 파이프라인 및 데이터셋 구축
입찰 전
서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

요약 AI 요약

실제 로봇으로 기어 조립 작업을 수행하며 접촉력 정보를 포함한 멀티모달 데이터를 수집·정제·정렬·표준화·패키징하는 반복 가능한 데이터 수집·구축 파이프라인을 만들고, 이를 기어 조립 태스크 데이터셋으로 검증하는 사업이다.

핵심요약

입찰 전
서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

입찰 전 따로 할 절차 · 서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

제안서 및 제출서류는 우편 제출만 가능(이메일·직접제출 불가). 접수기간 2026. 10. 12.(월) 19:00 ~ 2026. 10. 23.(금) 10:00, 업무시간(18시까지)에 한함. 가격입찰은 나라장터 전자입찰로만 가능하며, 전자입찰로 가격입찰한 업체만 제안서를 제출할 수 있음.

나 접수방법: 우편 제출(이메일 및 직접제출 불가, 공휴일(토·일요일)은 접수 불가, 업무시간(18시 까지)에 한함)
※ 가격투찰은 전자입찰로 진행하며, 제안서 접수는 우편접수만 가능
AI 과업
AI 기능을 직접 개발·구현

과업 목표는 접촉력 포함 멀티모달 데이터 수집·구축 파이프라인 구축·검증이며, 대상 분야에 Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, imitation learning 등이 포함된다. 상용 LLM·API 이용권 구매 언급은 없다.

대상 분야 | Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업, imitation learning, robot learning benchmark
본 과업의 최종 목표는 실제 환경을 모사한 로봇 조립 환경에서 접촉력 정보를 포함한 반복 가능한 데이터 생산·검증 체계를 구축하고, 이를 기어 조립 태스크 데이터셋으로 검증하는 것이다.

문서 분석

데이터 일 범위
현장 수집(실사·측정) · 가공·정제·라벨링 · 분석·통계 · 결과 보고서

실로봇 demonstration 수집, 정제·시간·공간 정렬·annotation, 검수·리포트, 최종보고서까지 수행한다. 조사 설계(문항·표본)는 해당 없음.

| 1. 수집 | 로봇 한 팔 teleoperation, 실로봇 rollout, 선택적
human/UMI 보조 수집 | 원천 robot/sensor/action 로그, episode
manifest 등 |
| 2. 정제 | 멀티카메라, 로봇 상태, gripper, 손목·툴팁 F/T sensor,
action command 의 시간·공간 정렬 및 접촉력 표현 이미지
생성 | 멀티모달 dataset, 접촉력 표현 이미지 등 |
| 4. 검수 | 데이터 누락·결손 자동 확인 및 표본 수동 검수 | 검수(누락 확인) script, 검수 리포트 등 |

문서 분석

가격

추정가격
90,000,000원
배정예산
99,000,000원
예정가격 방식
비예가

참가 자격 · 제한

업종제한
제한 없음
문서: 업종·면허 조합 · 모름
지역제한
제한 없음
문서: 지역 조건 · 없음
제출 방법
전자입찰
문서: 입찰 전 절차 · 서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)
공동수급
공동수급불허
문서: 공동수급 · 막음
실적경쟁 · PQ
해당 없음
문서: 실적 · 없음
입찰참가 제한
없음
국제입찰
국내입찰

입찰 일정

진행일시남은 날
공고 게시10/12(월)지남
입찰서 제출 시작10/12(월) 19:00지남
입찰참가자격 등록 마감10/22(목) 18:00D-9
입찰서 제출 마감10/23(금) 10:00D-10
개찰10/23(금) 11:00D-10

평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 80점 · 가격 20점

배점표 (AI 요약)
평가 항목배점
참여인력 전문성15점
수행 기반 및 안정성10점
과업 이해도 및 추진전략11점
태스크 설계 및 수집환경 구성11점
데이터 파이프라인 설계11점
데이터 표준화 및 공개 패키징11점
데이터 검수 및 annotation11점
합계(항목을 더한 값)80점

사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · 실로봇 AI 데이터 수집·구축 파이프라인 및 데이터셋 구축

용역 › 정보시스템·SW › 데이터 구축

로봇 조립 태스크의 멀티모달 데이터를 수집·정제·정렬·표준화·검수·패키징하는 데이터 구축 용역이다.

걸리는 것 · 입찰 전 할 일

입찰 전 할 일

더 확인할 것

공동수급

막음

공동수급 및 하도급을 허용하지 않음.

- 공동수급 및 하도급을 허용하지 않음.

합격선

숫자 기준 있음

Valid episode 800건 이상(high-level task별 400건 이상), 성공 demonstration 85% 이상, 실패 episode 10~15%, 검증/평가 episode 10% 이상, 영상 RGB 30fps, robot state/action 30Hz 이상, 스트림 간 동기화 오차 목표 1 frame(약 33ms) 이내, 접촉력 표현 이미지 대상 frame과 1:1 대응.

Valid episode | 800 건 이상 | high-level task 별 400 건 이상.
성공 demonstration | Valid episode 의 85% 이상 | 학습에 활용 가능한 성공 episode
실패 episode | Valid episode 의 10% 이상 15% 이하
검증/평가 episode | Valid episode 의 10% 이상 | 검증용 episode
영상은 RGB 30fps 기준으로 수집·제공한다.
Robot state/action | 30Hz 이상을 기준으로 한다.
모든 센서 스트림은 공통 clock 기준 timestamp 로 기록하고, 스트림 간 동기화 오차를 측정·보고한다(목표 오차 1 frame, 약 33ms 이내).
접촉력 표현 이미지 | 대상 영상 frame 과 1:1 대응 | 대상 시점 영상과 동일 주기로 생성, 대응 frame 누락 없음

인력 자격

감점 · 점수에 반영

기술능력평가 정성평가에 '참여인력 전문성' 15점 항목이 있어 로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수 담당자 역량을 평가한다. 별도의 자격·등급·학위·경력·교육 이수 요건은 본문에 없다. 제출서류로 참여인력 재직증명서, 4대보험가입 확인서를 요구한다.

| 정성평가 | 참여인력 전문성 | 15 | 로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수
담당자 역량 |
* 증빙자료 : 참여인력 재직증명서, 4대보험가입 확인서, 실적계약서/세금

수행 기간

용역 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(세부 일정은 착수보고 시 확정)

사업기간: 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(협의 후 조정 가능). 최종 납품 2026. 12. 22.까지.

용역기간 | 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(세부 일정은 착수보고 시 확정)
사업기간 : 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(협의 후 조정 가능)

큰 배점 항목

기술능력평가 정성평가 80점 중 참여인력 전문성 15점, 과업 이해도 및 추진전략 11점, 태스크 설계 및 수집환경 구성 11점, 데이터 파이프라인 설계 11점, 데이터 표준화 및 공개 패키징 11점, 데이터 검수 및 annotation 11점, 수행 기반 및 안정성 10점. 입찰가격평가 20점.

제안요청서 10.2 기술능력평가 세부 배점(안) 기준.

| 정성평가 | 참여인력 전문성 | 15 | 로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수
담당자 역량 |
| 정성평가 | 과업 이해도 및 추진전략 | 11 | 데이터 수집이 아닌 데이터 수집·구축 파이프라인 확보라는 목표
이해도 |
| 정성평가 | 데이터 파이프라인 설계 | 11 | 수집-정제-schema-검수-versioning-release workflow 의
완결성 |

평가 자리 발표

필요할 때만 발표

제안요청서 10.3에 '제안평가위원회는 필요 시 제안발표 또는 온라인 질의응답을 실시할 수 있다'고 적었다. 입찰공고문에도 '제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들 요청 시 설명회를 개최할 수 있음'이라고 적었다. 발표에 빠지거나 정한 발표자가 아닐 때의 처리는 적혀 있지 않다.

• 제안평가위원회는 필요 시 제안발표 또는 온라인 질의응답을 실시할 수 있다.
※ 제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들 요청 시
설명회를 개최할 수 있음

저작권 귀속

발주처 단독

산출물은 발주기관의 연구·교육·공개·2차가공·학습·평가·배포 목적 활용이 가능하여야 하며, 최종 공개 여부·시점·범위는 발주기관이 최종 결정한다. 인계 하드웨어 소유권도 발주기관 귀속.

본 용역으로 수집·생성·정제된 원천 데이터, annotation, metadata, 검수 결과, 공개 패키지, 보고서 등 산출물은 발주기관의 연구·교육·공개·2 차가공·학습·평가·배포 목적 활용이 가능하여야 한다.
최종 공개 여부, 공개 시점, 공개 범위, citation, license 문구는 발주기관이 최종 결정한다.

하드웨어 부담

사서 넘김(납품)

로봇팔·그리퍼·F/T 센서·카메라·로깅 PC 등 하드웨어 환경을 구성하고, 인계 대상 하드웨어 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속된다.

인계 대상 하드웨어의 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속되며, 수행기관은 해당 하드웨어의 도면·펌웨어 설정·드라이버 정보를 함께 제공한다.
| D10 | 하드웨어 환경
구성·운영 보고서
및 인계 목록 | PDF/DOCX 및
XLSX 가능 | 장비별 모델·수량·용도 등 하드웨어 재구성 기준. 인계 품목의 모델·수량·시리얼과 발주기관 시설 시운전
결과 포함 |

데이터 형태

정형 수치(센서·거래·통계) · 이미지·영상 · 텍스트·문서

로봇 state/action, 손목·툴팁 F/T 등 수치 데이터, 멀티카메라 RGB 영상 및 접촉력 표현 이미지, task/subtask language annotation을 포함한다.

로봇 데이터, 다중 시점 RGB 영상, 손목·툴팁 F/T, gripper state, action command, 접촉력 표현 이미지, task/subtask language annotation 을 포함하는 multimodal dataset 을 지향한다.
| F/T | wrist_force_xyz, wrist_torque_xyz, tooltip_force_xyz, tooltip_torque_xyz |

데이터 분야

과학기술 · 산업고용

대상 분야는 Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업, imitation learning, robot learning benchmark이며, 제조 조립 공정을 모사한 기어 조립 태스크 데이터를 수집한다.

대상 분야 | Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업, imitation learning, robot learning benchmark
핵심 태스크 | 기어 조립 태스크(제조 조립 공정을 모사하여 기어의 파지·이송·삽입·치합을 수행하는 접촉 조립 태스크)

외부 자문·검토

자문·감수 없음

문서에 외부 전문가 자문·검토·감수 회의를 꾸려 열라는 요구가 없다.

기존 데이터 연속성

의무 · 계약 뒤 지킬 일

기구축 데이터 형식·수집 절차와 호환되는 접촉력 포함 조립 데이터셋 구축을 요구한다. 출처가 바뀌면 더 낼 과거 기간은 적혀 있지 않다.

기구축 데이터 형식·수집 절차와 호환되는 접촉력 포함 조립 데이터셋 구축

사용권 단위

외부 누구나(외부 전송·게시)

공개 연구 데이터셋으로 배포 가능하도록 설계하고 Hugging Face/GitHub 공개 준비 자료를 요구한다. 사용권 단위와 수는 적혀 있지 않다.

저작권·영업비밀·개인정보 문제가 없는 부품과 환경을 사용하여 공개 연구 데이터셋으로 배포 가능하도록 설계한다.
데이터셋 패키징 자료 | dataset card, README, sample loader, license draft | Hugging Face/GitHub 공개 준비 가능 수준

공고 정보

공고종류
등록공고 (일반공고)
게시일
10/12(월)
공고번호
R26BK01764744-000
참조번호
PA202602279(관악용역 2026-067)
공고기관
서울대학교산학협력단
수요기관
서울대학교산학협력단
계약방법
제한경쟁
낙찰방법
협상에의한계약
계약유형
총액계약
예정가격 방식
비예가
추정가격
90,000,000원
배정예산
99,000,000원
공공조달분류
ICT 서비스 › DB구축 및 자료입력 › 데이터서비스
사전규격번호
R26BD00282134
재공고
아니오
출처
나라장터

문서 분석 전체

이 분야에서 갈리는 것 · 「감당되나」는 현장 수집이 우리 몫인지(조사요원 운영·이동·기간), 물량, AI 개발이 붙었는지로 갈린다. 업종·직생·지역 벽도 공고마다 달라서 「들어갈 수 있나」도 여기서 갈린다.

질문 96개 · 꼭 3 · 좋음 18 · 안 봐도 됨 75

주제 · 참가 자격 10개

업종·면허 조합

모름 · 문서로 확인 안 됨

입찰공고문은 나라장터 경쟁입찰 참가자격 등록 및 국가계약법 시행령 제12조·시행규칙 제14조에 따른 자격을 갖춘 자로만 정하고, 업종 등록·면허의 개수 관계나 코드 밖 자격을 적지 않았다.

나라장터(국가종합전자조달시스템)에 경쟁입찰 참가자격을 등록한 자로서, 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 및 동법 시행규칙 제14조에 따른 경쟁입찰 참가자격을 갖춘 자

면허 세부 범위

없음

면허·등록 안의 주력분야·종별 같은 세부 범위를 요구하는 문장이 없다.

지역 조건

없음

본점 지역 제한 외에 사업장·인력·지역 업체 공동수급·지역 가점 등 지역을 묶는 조건이 공고문·제안요청서 어디에도 없다.

실적

없음

참가 자격으로 실적을 요구하지 않고, 평가표에도 실적 배점 항목이 없다. 제출서류에 실적계약서/세금계산서사본 등 증빙자료가 언급되나 이는 참여인력 증빙용으로 실적 요구·배점이 아니다.

업력

없음

업력(설립·개업 후 경과 햇수)을 참가 조건이나 점수로 보는 문장이 없다.

공동수급

막음

공동수급 및 하도급을 허용하지 않음.

- 공동수급 및 하도급을 허용하지 않음.

회사 규모·신분

소기업·소상공인만

공고 제목에 「제한경쟁(소기업소상공인)」으로 표시되어 있다.

1_입찰공고문_제조공정로봇활용실로봇AI데이터수집용역_제한경쟁(소기업소상공인).pdf

대학·연구소 참가

아니다

대학 산학협력단·연구소·비영리법인·조합의 참가를 허용한다고 적은 문장이 없다.

사업 성격

아니다(적지 않음)

공고문·제안요청서는 이 용역을 소프트웨어사업·국가연구개발사업·학술연구용역으로 분류하거나 그에 붙는 규정을 적용한다고 적지 않았다. 긴급입찰사유서에 국가연구개발사업 사업비로 집행된다는 배경 설명이 있을 뿐이다.

행정처분 이력

없음

부정당업자 제외는 국가계약법 시행령 제76조를 옮긴 정형 문구이고, 평가표에 처분·사고 이력 감점 항목이 없다.

주제 · 인증·보유 요건·직접 수행 7개

안전보건수준평가

없음

안전보건수준평가 대상 사업이라는 문장이 문서에 없다. 안전 관련으로는 과업 내 안전환경 구성·안전 리스크 관리, 실패 기준의 collision/safety stop 등만 있다.

제조사 확약서

없음

공급 확약서·기술지원/A/S 확약서·대리점/총판 지위·제조자 증명서·정품보증서·수입신고필증 등 제조사·공식 공급원에게서 받아 오는 서류 요구가 문서에 없다.

제품 인증

없음

납품 제품·자재에 대한 인증·허가·시험성적서 요구가 없다. 참고 레퍼런스의 LeRobot v3.0 포맷·NIST 조립 태스크 보드는 특정 제조사·제품을 지정하는 조건이 아니라고 명시되어 있다.

장비·시설 보유

의무 · 계약 뒤 지킬 일

로봇팔 1식(7자유도급), 2지 전동 그리퍼, 손목 F/T sensor 1식 이상 및 툴팁 다축 F/T sensor, 손목 RGB camera 3식 이상, head/외부 RGB camera 1식 이상, teleop 장치, 로깅 PC/storage, 작업셀·fixture·부품 등 하드웨어 환경을 구성하여야 한다. 제안서에 보유/활용 가능 장비를 제시하고, 최종 납품 시 하드웨어 인계 및 발주기관 시설 세팅·시운전을 포함한다.

제안자는 아래 기준 사양을 충족하는 로봇 한 팔 조립 데이터 수집 환경 및 하드웨어 운영 방안을 제안하여야 한다.
최종 납품 | 2026. 12. 22.까지 | 최종보고, 하드웨어·코드·데이터 인수인계, 발주기관 시설 세팅·시운전, 검수 대응

하도급

막음

공동수급 및 하도급을 허용하지 않음. 다만 수행기관이 해외 시설 또는 외주 annotation/검수 인력을 활용하는 경우 데이터 이전·접근·보안관리 방안을 제안서에 명시해야 한다고 적혀 있다.

- 공동수급 및 하도급을 허용하지 않음.
수행기관이 해외 시설 또는 외주 annotation/검수 인력을 활용하는 경우 데이터 이전·접근·보안관리 방안을 제안서에 명시해야 한다.

직접 생산

직생 범위 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 전체 답 · 없음

직접생산확인·제조 등록·OEM 금지·한 제조사 제품 조건이 문서에 없다. 하드웨어 구성은 특정 장비의 납품을 일률적으로 강제하지 않는다고 적혀 있다.

하드웨어 구성은 데이터 파이프라인 검증을 위한 실증 환경을 의미하며, 특정 장비의 납품을 일률적으로 강제하지 않는다.

품질 인증

없음

회사 또는 제조사의 품질·환경·안전·정보보호 인증(ISO 등)이나 업무 절차서를 참가 조건·점수로 보는 규정이 없다.

주제 · 결과물·검수·보고 10개

지정 제품·공법

지정 — 동등 이상 허용

기준 사양을 충족하는 로봇·센서 구성을 제안하되 특정 장비 납품을 강제하지 않으며, 동등 이상 대체 장비·포맷·수집 방식을 제안할 수 있음. 동등 입증 시점에 대한 명시는 없음.

하드웨어 구성은 데이터 파이프라인 검증을 위한 실증 환경을 의미하며, 특정 장비의 납품을 일률적으로 강제하지 않는다.
제안자가 동등 이상 대체 장비·포맷·수집 방식을 제안하는 경우, 기준 사양과의 차이, 장단점, 가격 영향, 검수 가능성을 명확히 설명하여야 한다.
아래 자료는 태스크 컨셉, 장비 구성, 센서 시점, 공개 데이터 포맷을 이해하기 위한 참고자료이며, 특정 제조사·기관·제품을 지정하는 조건이 아니다. 제안자는 동등 이상 또는 대체 가능한 구성을 제안할 수 있다.

검수

발주처 검수만

잔금은 과업 완료 후 발주기관의 최종 검수를 마친 뒤 지급하며, 최종 공개 여부·시점·범위도 발주기관이 결정. 외부 기관 심의·승인·감리·성과심사는 없음.

잔금은 과업 완료 후 발주기관의 최종 검수를 마친 뒤 수행기관의 청구에 따라 지급한다.
최종 공개 여부, 공개 시점, 공개 범위, citation, license 문구는 발주기관이 최종 결정한다.

합격선

숫자 기준 있음

Valid episode 800건 이상(high-level task별 400건 이상), 성공 demonstration 85% 이상, 실패 episode 10~15%, 검증/평가 episode 10% 이상, 영상 RGB 30fps, robot state/action 30Hz 이상, 스트림 간 동기화 오차 목표 1 frame(약 33ms) 이내, 접촉력 표현 이미지 대상 frame과 1:1 대응.

Valid episode | 800 건 이상 | high-level task 별 400 건 이상.
성공 demonstration | Valid episode 의 85% 이상 | 학습에 활용 가능한 성공 episode
실패 episode | Valid episode 의 10% 이상 15% 이하
검증/평가 episode | Valid episode 의 10% 이상 | 검증용 episode
영상은 RGB 30fps 기준으로 수집·제공한다.
Robot state/action | 30Hz 이상을 기준으로 한다.
모든 센서 스트림은 공통 clock 기준 timestamp 로 기록하고, 스트림 간 동기화 오차를 측정·보고한다(목표 오차 1 frame, 약 33ms 이내).
접촉력 표현 이미지 | 대상 영상 frame 과 1:1 대응 | 대상 시점 영상과 동일 주기로 생성, 대응 frame 누락 없음

성과 목표

목표 있음 — 불이익 안 적힘

Valid episode 800건 이상, 성공 demonstration 85% 이상, 실패 episode 10~15%, 검증/평가 episode 10% 이상 등 최소 수량 기준이 있으나, 미달 시 감액·인수 거부 등 불이익 조항은 없음.

아래 기준은 가격 산정 및 검수를 위한 최소 기준이다.
Valid episode | 800 건 이상 | high-level task 별 400 건 이상.

시험·검사

시험·검사 없음

이 공고·과업이 정한 별도 품질 시험·검사·분석은 없음. 검수는 데이터 누락·결손 자동 확인 수준의 검수 스크립트·리포트로 수행.

본 용역의 검수는 데이터의 누락·결손 여부를 자동으로 확인하는 수준을 기본으로 한다.

원자료

우리 몫

수행기관이 실제 로봇 기반 demonstration으로 데이터를 수집하고, task board·fixture·기어 부품·부품 초기 위치함 등 물리 환경을 구성. 발주처가 주는 원자료는 없음.

데이터 수집은 실제 로봇 기반 demonstration 으로 수행하여야 한다.
기어 조립 태스크 수행을 위한 작업대, task board, 축(shaft) 고정 fixture, 기어 부품, 부품 초기 위치함 등 반복 수집 가능한 물리 환경 구성

시안 승인

-

본 작업·제작 전 시안·샘플·제작도·중간검수 승인 횟수는 문서에 명시되지 않음. 착수계획서(계약 후 7일 이내), 중간점검(파일럿 종료 시), 최종보고가 있음.

착수보고: 계약 후 7 일 이내. 상세 수행계획, risk register, 산출물 목록, 일정표 제출.
중간점검: 파일럿 종료 시 샘플 episode, 동기화 오차, 접촉력 표현 이미지 결과를 공유한다(온라인 가능).

인허가·검사

절차 없음

이 일에 필요한 인허가·신고·심의·법정 검사는 문서에 없음.

보고 주기

수시

착수보고(계약 후 7일 이내), 중간점검(파일럿 종료 시), 최종보고가 있고, 필요 시 발주기관이 현장·온라인 점검, sample episode 재생, 검수 결과 시연, loader 실행 시연을 요청할 수 있음. 정기 주기 보고는 없음.

착수보고: 계약 후 7 일 이내. 상세 수행계획, risk register, 산출물 목록, 일정표 제출.
중간점검: 파일럿 종료 시 샘플 episode, 동기화 오차, 접촉력 표현 이미지 결과를 공유한다(온라인 가능).
최종보고: 모든 산출물, 데이터 통계, 검수 결과, 공개 패키지 점검.
필요 시 발주기관은 현장 또는 온라인 점검, sample episode 재생, 검수 결과 시연, loader 실행 시연을 요청할 수 있다.

넘길 산출물

편집 가능한 원본·작업 파일 · 촬영·녹음 원본 · 원자료·해석 입력 자료 · 소스코드·실행 파일

raw sensor stream·robot log·손목·툴팁 F/T log·annotation·manifest를 재처리 가능한 구조로 보존(raw archive), LeRobot 호환 dataset package, 데이터 파이프라인 코드(Git repository), sample loader, 검수 script, dataset card·README·license draft 제공.

원천 보존 | raw sensor stream, robot log, 손목·툴팁 F/T log, annotation, manifest 를 재처리 가능한 구조로 보존
D4 | 데이터 파이프라인 코드 | Git repository 또는 압축파일 | 수집/변환/검수 관련 코드와 README 제공
D8 | 데이터셋 패키징 자료 | dataset card, README, sample loader, license draft | Hugging Face/GitHub 공개 준비 가능 수준

주제 · 인력·수행 방식 8개

인력 자격

감점 · 점수에 반영

기술능력평가 정성평가에 '참여인력 전문성' 15점 항목이 있어 로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수 담당자 역량을 평가한다. 별도의 자격·등급·학위·경력·교육 이수 요건은 본문에 없다. 제출서류로 참여인력 재직증명서, 4대보험가입 확인서를 요구한다.

| 정성평가 | 참여인력 전문성 | 15 | 로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수
담당자 역량 |
* 증빙자료 : 참여인력 재직증명서, 4대보험가입 확인서, 실적계약서/세금

근무 장소

원격 접속 · 해당 없음 전체 답 · 모름

작업장소를 협의로 정한다고만 적었음. 실제 환경을 모사한 로봇 활용 훈련장 기반으로 데이터를 수집한다고 하며, 수행기관이 훈련장을 보유·활용할 수 있는지가 평가 항목이다. 장소를 특정하지 않음.

| 정성평가 | 수행 기반 및 안정성 | 10 | 실제 환경을 모사한 로봇 활용 훈련장 보유·활용 가능성, 하드웨어 확보
및 비용 산출 근거, 사업수행 안정성, 일정 대응력 |

소속 직원

없음

투입 인력이 우리 회사 소속 직원이어야 한다는 요구 문장은 없다. 다만 제출서류로 참여인력 재직증명서, 4대보험가입 확인서를 요구한다.

고용승계

없음

고용승계 관련 요구가 문서에 없음.

근무 시간

근무 요일·시간·교대 형태에 대한 규정이 없다. 용역기간은 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지이며 세부 일정은 착수보고 시 확정한다. 데이터 수집은 실제 로봇 기반 demonstration으로 수행한다.

| 용역기간 | 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(세부 일정은 착수보고 시 확정) |

보안 조치

의무 · 계약 뒤 지킬 일

수행기관은 과업 수행 중 취득한 발주기관의 미공개 정보, 연구자료, 계정, 장비 접근정보를 제3자에게 공개하거나 목적 외로 사용하지 않아야 한다. 데이터 수집 환경에 식별 가능한 인물 얼굴, 개인정보, 제3자 영업비밀, 비공개 산업공정 정보가 포함되지 않도록 한다. 해외 시설·외주 인력 활용 시 데이터 이전·접근·보안관리 방안을 제안서에 명시해야 한다. 출입 승인·보안서약·보안교육, 기기·저장매체 반입 제한, 작업 PC·망 통제, 자료 반출 금지·삭제·반납, 개인정보 처리 위탁계약에 대한 구체적 조항은 없다.

• 수행기관은 과업 수행 중 취득한 발주기관의 미공개 정보, 연구자료, 계정, 장비 접근정보를 제 3 자에게 공개하거나 목적
외로 사용하여서는 안 된다.
• 데이터 수집 환경에는 원칙적으로 식별 가능한 인물 얼굴, 개인정보, 제 3 자 영업비밀, 비공개 산업공정 정보가 포함되지
않도록 한다.
• 수행기관이 해외 시설 또는 외주 annotation/검수 인력을 활용하는 경우 데이터 이전·접근·보안관리 방안을 제안서에
명시해야 한다.

신원 조건

없음

투입 인력에 대한 범죄경력 조회, 신원조회 결격, 운전 적격·교통안전 조회, 건강검진 요구가 문서에 없음.

일하는 주기

한 번·정해진 횟수

계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지 기간 내에 데이터 수집·구축 파이프라인을 구축하고 검증용 실로봇 데이터셋(valid episode 800건 이상)을 생성·납품하는 용역으로, 정해진 산출물을 만들어 마치는 형태다. 추진 일정은 착수-상세설계-수집환경 구축·파일럿-본 수집 1차-본 수집 2차·정제-최종 납품으로 단계적으로 진행된다.

| 최종 납품 | 2026. 12. 22.까지 | 최종보고, 하드웨어·코드·데이터 인수인계, 발주기관 시설
세팅·시운전, 검수 대응 | D4~D10 최종본 |

주제 · 과업 범위·규모·기간 11개

다른 업 섞임

섞이지 않음

본 용역은 실로봇 AI 데이터 수집·구축 파이프라인 구축 단일 과업으로, 다른 면허·공종·품목의 일이 섞여 있다는 기재가 없다. 공동수급 및 하도급은 허용하지 않음.

공동수급 및 하도급을 허용하지 않음.

하는 일

실제 환경을 모사한 로봇 조립 환경에서 접촉력 정보를 포함한 멀티모달 데이터의 수집·정제·시간·공간 정렬·표준화·검수·패키징까지 연결되는 반복 가능한 데이터 수집·구축 파이프라인을 구축하고, 기어 조립 태스크 데이터셋(valid episode 800건 이상)으로 검증한다. 7자유도급 로봇팔·2지 그리퍼·손목·툴팁 F/T 센서·멀티카메라·teleop·로깅 환경을 구성하고 LeRobot v3.0 호환 데이터 패키지와 raw archive를 납품한다.

로봇 제조 조립 모사 태스크에서 접촉력 정보를 포함한 멀티모달 데이터의 수집, 정제, 시간·공간 정렬, 표준화, 데이터셋 패키징까지 연결되는 반복 가능한 데이터 수집·구축 파이프라인을 구축하고 이를 검증하는 것

기존 시스템과 이어짐

이어지는 연속 사업

선행 용역(「양팔 협동로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집」, 2026. 9. 9. ~ 12. 7.)과 단계별로 분리하여 발주하는 후속 용역이며, 기구축 데이터 형식·수집 절차와 호환되는 접촉력 포함 조립 데이터셋을 구축한다. 기존 시스템과 SW로 주고받게 잇는다는 기재는 없다.

본 용역은 선행 용역(「양팔 협동로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집」, 2026. 9. 9. ~ 12. 7.)과 단계별로 분리하여 발주하는 후속 용역으로
기구축 데이터 형식·수집 절차와 호환되는 접촉력 포함 조립 데이터셋 구축

일의 분량

High-level task 2개 이상 · Subtask 4개 이상 · Variation 축 3종 이상 · Valid episode 800건 이상 · 성공 demonstration 85% 이상 · 실패 episode 10% 이상 · 검증/평가 episode 10% 이상

사업예산 99,000,000원(부가가치세 포함). 실패 episode는 15% 이하. high-level task 별 400건 이상.

Valid episode | 800 건 이상 | high-level task 별 400 건 이상.

수행 기간

용역 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(세부 일정은 착수보고 시 확정)

사업기간: 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(협의 후 조정 가능). 최종 납품 2026. 12. 22.까지.

용역기간 | 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(세부 일정은 착수보고 시 확정)
사업기간 : 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(협의 후 조정 가능)

여러 해 계약

단년 한 번

계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지 단일 계약. 국가연구개발사업 2차년도 사업비로 집행되는 건이나 차수 계약·연장·주기별 재입찰 기재는 없다.

용역기간 | 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(세부 일정은 착수보고 시 확정)

최소 투입 인원

해당 없음

최소 투입 인원이나 공수(MD)가 정해져 있다는 기재가 없다. 참여인력 전문성은 평가 항목일 뿐이다.

다른 일정에 묶임

아니다

다른 공사·사업 일정에 묶였다는 기재가 없다. 국가연구개발사업 연차 일정과 연계된다는 기재는 있으나 특정 공사 일정에 묶인 것은 아니다.

부가 작업

착수계획서·상세일정표, Task 설계서·부품 BOM, 데이터 수집·하드웨어 환경 구성 문서, 데이터 파이프라인 코드, raw dataset archive, cleaned/validated dataset, 데이터 검수 리포트, 데이터셋 패키징 자료(dataset card·README·sample loader·license draft), 최종보고서·인수인계 자료, 하드웨어 환경 구성·운영 보고서 및 인계 목록을 작성·납품하고, 인수인계 후 loader·검수 script 실행을 위한 온라인 기술지원 세션 1회 이상을 제공한다.

수행기관은 인수인계 후 발주기관 담당자가 loader 와 검수 script 를 실행할 수 있도록 1 회 이상의 온라인 기술지원 세션을 제공한다.

교육·기술이전

1회 이상

인수인계 후 발주기관 담당자가 loader와 검수 script를 실행할 수 있도록 온라인 기술지원 세션 1회 이상 제공. 최종 검수 후 30일 이내 하자보완은 무상.

수행기관은 인수인계 후 발주기관 담당자가 loader 와 검수 script 를 실행할 수 있도록 1 회 이상의 온라인 기술지원 세션을 제공한다.

일의 형태

새로 만들기 · 조사·측정 · 직접 작업

데이터 수집·구축 파이프라인과 데이터셋을 개발·제작해 넘기고(새로 만들기), 실로봇으로 기어 조립 태스크를 수행해 멀티모달 데이터를 수집·측정하며(조사·측정), 로봇·센서·teleop·로깅 환경을 구성해 데이터를 수집한다(직접 작업).

로봇 제조 조립 모사 태스크에서 접촉력 정보를 포함한 멀티모달 데이터의 수집, 정제, 시간·공간 정렬, 표준화, 데이터셋 패키징까지 연결되는 반복 가능한 데이터 수집·구축 파이프라인을 구축하고 이를 검증하는 것

주제 · 입찰 절차·보증 7개

참가 범위

공개 경쟁

일반경쟁(총액)입찰, 협상에 의한 계약. 나라장터에 경쟁입찰 참가자격을 등록한 자로서 국가계약법 시행령 제12조·시행규칙 제14조에 따른 참가자격을 갖춘 자. 다만 제목에 '제한경쟁(소기업소상공인)'이 붙어 있고 공동수급·하도급은 허용하지 않음.

가. 일반경쟁(총액)입찰, 협상에 의한 계약, 청렴계약제 시행 대상, 비예가로서 사업 예산 범위 내에서 계약
가. 나라장터(국가종합전자조달시스템)에 경쟁입찰 참가자격을 등록한 자로서, 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 및 동법 시행규칙 제14조에 따른 경쟁입찰 참가자격을 갖춘 자

여러 과제로 나뉨

나뉘지 않음

단일 용역 1건으로 발주. 입찰번호는 PA202602279 하나이며 과제·권역·그룹으로 나뉜 표기가 없음.

입찰 전 절차

서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

제안서 및 제출서류는 우편 제출만 가능(이메일·직접제출 불가). 접수기간 2026. 10. 12.(월) 19:00 ~ 2026. 10. 23.(금) 10:00, 업무시간(18시까지)에 한함. 가격입찰은 나라장터 전자입찰로만 가능하며, 전자입찰로 가격입찰한 업체만 제안서를 제출할 수 있음.

나 접수방법: 우편 제출(이메일 및 직접제출 불가, 공휴일(토·일요일)은 접수 불가, 업무시간(18시 까지)에 한함)
※ 가격투찰은 전자입찰로 진행하며, 제안서 접수는 우편접수만 가능

현장설명회

없음

제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들 요청 시 개최할 수 있음. 현장설명회·현장답사 일정이나 참석 확인 요건은 없음.

※ 제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들 요청 시 설명회를 개최할 수 있음

공채·채권

모름 · 문서로 확인 안 됨

공고문·제안요청서에 이 계약의 공채·채권 매입 비율을 정한 조항이 없음.

입찰보증금

면제·지급각서로 갈음

입찰보증금은 면제하되 입찰보증금 납부확약 내용이 명기된 전자입찰서 제출로 입찰금액의 100분의 5를 납부한 것으로 간주. 국고귀속은 국가계약법시행령 제37조·제38조에 의함. 계약이행보증금은 계약 후 1주일 이내 계약금액 15%를 보증금으로 납부(보증증권 제출로 갈음 가능).

가. 입찰보증금은 면제하되 입찰보증금 납부확약 내용이 명기된 전자입찰서 제출로 입찰금액의 100분의 5를 납부한 것으로 간주
가. 선정업체는 계약 후 1주일 이내에 계약금액 15%에 해당하는 금액을 (서울대학교 산학협력단) 보증금으로 납부해야 함.

문서끼리 다른 곳

그렇다

우선순위: 입찰공고문은 '이 공고문과 제안요청서 등 내용 상 상이한 내용이 발생할 경우 제안요청서를 우선으로 적용'이라 하고, 제안요청서는 '입찰공고문과 상이한 사항은 제안요청서 및 계약조건이 우선한다'고 하여 서로 다름. 또한 제안요청서 10.1은 기술능력평가 80점·입찰가격평가 20점으로 공고문과 일치하나, 공고문 6.나·다·라에서 기술평가 80%·가격평가 20%로 표기.

※ 본 제안요청서는 입찰공고문과 함께 적용되며, 입찰공고문과 상이한 사항은 제안요청서 및 계약조건이 우선한다.
바. 이 공고문과 제안요청서 등 내용 상 상이한 내용이 발생할 경우 제안요청서를 우선으로 적용하고, 특별히 언급되지 아니한 사항은 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」시행령 및 「협상에 의한 계약체결기준」 등에 의함

주제 · 현장 작업·유지보수 9개

출동 시한

없음

문서에 고장·장애·긴급 호출 시 현장 도착·착수 시한이나 야간·휴일 출동 요구가 없다. 하자보완은 최종 검수 후 30일 이내 발견되는 결함을 무상 보완하는 것이며 출동 시한이 아니다.

처리 시한

모름 · 문서로 확인 안 됨

데이터 수집·구축 용역으로 요청·장애를 받아 처리하는 일반 처리 시한이 문서에 없다. 하자보완은 최종 검수 후 30일 이내 발견되는 산출물 누락·코드 오류·metadata 결함·공개 패키지 오류를 무상 보완하는 것이고, 인수인계 후 loader·검수 script 실행 기술지원 세션 1회 이상을 제공하는 것이다.

최종 검수 후 30 일 이내 발견되는 산출물 누락, 코드 실행 오류, metadata 결함, 공개 패키지 오류는 수행기관이 무상 보완한다.
수행기관은 인수인계 후 발주기관 담당자가 loader 와 검수 script 를 실행할 수 있도록 1 회 이상의 온라인 기술지원 세션을 제공한다.

부품·소모품

해당 없음

유지보수(점검·수리) 계약이 아니라 데이터 수집·구축 용역이다. 하드웨어 환경 구성·운영은 과업 범위에 들지만 유지보수 부품·소모품 무상 여부를 정한 조항은 없다.

현장·납품지

해당 없음

일할 현장·납품지의 개소 수가 정해져 있지 않다. 데이터 수집은 실제 로봇 기반으로 수행하며, 하드웨어 환경 구성·운영 명세 및 별도 산출내역을 제출한다.

현장 여건

기어 조립 태스크 수행을 위한 작업대, task board, 축(shaft) 고정 fixture, 기어 부품, 부품 초기 위치함 등 반복 수집 가능한 물리 환경을 구성하고, 로봇·그리퍼·손목·툴팁 F/T·카메라·teleop·logging·safety 계획과 하드웨어를 포함한 데이터 수집 및 하드웨어 환경 구성 문서를 제출한다. 과도한 접촉력 및 충돌에 대한 안전 리스크를 관리하여야 한다.

작업셀·fixture·부품 | 기어 조립 태스크 수행을 위한 작업대, task board, 축(shaft) 고정 fixture, 기어 부품, 부품 초기 위치함 등 반복 수집 가능한 물리 환경 구성
과도한 접촉력 및 충돌에 대한 안전 리스크를 관리하여야 한다.

작업 시기

해당 없음

일할 수 있는 때를 묶는 제약(야간·주말·휴일, 정해진 기간, 운영 중 시설, 교통통제, 계절·기상, 정해진 시기 몰림)이 문서에 없다. 용역기간은 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지이고 세부 일정은 착수보고 시 확정한다.

경비 부담

우리 부담(대가 안)

가격 산출 전제에 인건비, 로봇/시설 사용료, 하드웨어 구매·임차·사용료, 장비·소모품, annotation, compute, 문서화, 기타 직접비 구분을 포함하도록 하고, 제안자가 하드웨어 환경 및 총액 산출 근거를 제시하여야 한다. 인계 대상 하드웨어의 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속된다.

제안자는 하드웨어 환경 및 총액 산출 근거를 제시하여야 한다.
가격 산출 전제 | 인건비, 로봇/시설 사용료, 하드웨어 구매·임차·사용료, 장비·소모품, annotation, compute, 문서화, 기타 직접비 구분 등
인계 대상 하드웨어의 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속되며, 수행기관은 해당 하드웨어의 도면·펌웨어 설정·드라이버 정보를 함께 제공한다.

폐기물 처리 몫

해당 없음

데이터 수집·구축 용역으로 작업에서 나온 폐기물·부산물 처리를 정한 조항이 없다.

하자보수

모름 · 문서로 확인 안 됨

결과물·납품물의 무상 하자보증·교환 기간을 정한 조항이 없다. 최종 검수 후 30일 이내 발견되는 산출물 누락·코드 실행 오류·metadata 결함·공개 패키지 오류는 무상 보완한다.

최종 검수 후 30 일 이내 발견되는 산출물 누락, 코드 실행 오류, metadata 결함, 공개 패키지 오류는 수행기관이 무상 보완한다.

주제 · 가격·대금·계약 조건 11개

대금 방식

발주처가 대금 지급

서울대학교산학협력단이 발주기관·계약 발주자이고 사업예산 99,000,000원(부가가치세 포함)을 지급하는 연구비 재원 용역이다. 이용자·수혜자가 일부를 부담한다는 내용은 없다.

사업예산 : 99,000,000원(부가가치세 포함)
계약 발주자: 서울대학교산학협력단(실수요자: 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터)

총액·단가 방식

총액

일반경쟁(총액)입찰, 비예가로서 사업예산 범위 내에서 계약하고, 협상기준가격은 당해 사업 예산 이하로서 협상대상자가 제안한 가격으로 한다.

일반경쟁(총액)입찰, 협상에 의한 계약, 청렴계약제 시행 대상, 비예가로서 사업 예산 범위 내에서 계약
협상이 성립된 후 5일 이내에 계약을 체결하여야 하며 협상기준가격 당해 사업 예산 이하로서 협상대상자가 제안한 가격으로 함

물량 변동

일부 미정

최소 수량 기준(valid episode 800건 이상 등)은 제시되어 있으나, 제안자가 태스크 난이도·episode 길이·장비 구성·수집 방식에 따라 발주기관과 협의하여 수량 기준을 조정하거나 동등 환산 기준을 제안할 수 있고, variation 축의 수준·범위와 성공 기준의 정량 기준은 상세설계 단계에서 발주기관과 확정한다.

제안자는 태스크 난이도, episode 길이, episode 당 단위작업 수, 장비 구성, 수집 방식에 따라 발주기관과 협의하여 수량 기준을 조정하거나 동등 환산 기준을 제안할 수 있다.
각 축의 수준과 범위는 상세설계 단계에서 발주기관과 확정한다.
정량 기준(삽입 깊이, 치합·회전 전달 여부 등)은 상세설계 단계에서 발주기관과 확정한다.

발주처 단가 기준

적혀 있지 않음

사업예산 99,000,000원(부가가치세 포함)만 제시되어 있을 뿐, 품셈·노임·요율 등 대가 산정 기준은 공고에 없다.

계약 상대

공고 낸 기관 직접

계약 발주자는 서울대학교산학협력단이고, 나라장터 입찰공고 및 계약을 대행하는 건으로 실수요자는 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터다.

계약 발주자: 서울대학교산학협력단(실수요자: 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터)

그대로 넘길 돈

아니다

계약금액 안에서 다른 곳에 넘기거나 정해진 곳에 그대로 써야 하는 돈에 관한 문장이 없다.

견적 근거

공개 안 됨

제안요청서·과업지시서 본문만 공개되어 있고, 설계서·내역서·도면이나 유지보수 장비 목록 같은 견적 근거는 첨부·안내되어 있지 않다.

대금 받는 때

단계·회차·납품분마다

계약금액의 50%는 선금으로, 나머지 50%는 잔금으로 지급하며, 잔금은 과업 완료 후 발주기관의 최종 검수를 마친 뒤 청구에 따라 지급한다.

계약금액의 50%는 선금으로, 나머지 50%는 잔금으로 지급한다.
잔금은 과업 완료 후 발주기관의 최종 검수를 마친 뒤 수행기관의 청구에 따라 지급한다.

보험 가입

없음

이 일 때문에 우리가 들어야 하는 보험·공제를 요구하는 문장이 없다. 선금 청구 시 제출하는 선금 보증보험증권은 선금 지급 조건이지 이 일의 보험 요구가 아니다.

계약 변동 가능

아니다

예산 확정 전 공고이거나 보조사업자·사업대상자와의 계약 조건 때문에 계약이 안 되거나 금액·물량·기간이 바뀔 수 있다고 적은 문장이 없다.

부가세 과세

모름 · 문서로 확인 안 됨

사업예산이 부가가치세 포함 총액으로 표기되어 있을 뿐, 이 용역 자체가 과세인지 면세인지 적은 문장이 없다. 입찰금액은 부가세 포함 금액으로 제출하고 낙찰자가 면세사업자인 경우 낙찰금액에서 부가가치세 상당액을 차감한 금액을 계약금액으로 한다는 지시만 있다.

사업예산 : 99,000,000원(부가가치세 포함)
입찰금액은 반드시 부가세 포함 금액으로 제출하며, 낙찰자가 면세사업자인 경우 낙찰금액에서 부가가치세 상당액을 차감한 금액을 계약금액으로 함

뽑는 방식 · 입찰 방식 10개

회사 속성 우대

없음

입찰공고문·제안요청서 어디에도 창업기업·여성기업·장애인기업·사회적기업·소기업·고용실적·인증·산업재해율 등 회사 속성에 따른 가점·특례 규정이 없다. 제한경쟁(소기업·소상공인) 공고이나 이는 참가자격 제한이며 우대가 아니다.

신용등급·경영상태

없음

신용평가등급·기술신용평가 등급·경영상태(재무비율·매출·지급여력)를 참가 조건이나 점수로 본다는 규정이 없다. 제출서류에 감사보고서 등이 언급되나 이는 증빙자료 예시일 뿐 평가 기준이 아니다.

보유 인력

없음

회사가 보유한 인력의 수·등급을 점수나 참가 조건으로 본다는 규정이 없다. 평가표의 '참여인력 전문성 15점'은 이 사업에 투입하는 인력의 역량 평가이며 보유 인력 수·등급 기준이 아니다.

전담 인력

없음

투입 인력의 전담·겸직 금지·참여율 상한·업무중첩도 감점 규정이 없다. 제안요청서에 '인력 투입계획'을 제안서에 포함하라고만 한다.

큰 배점 항목

기술능력평가 정성평가 80점 중 참여인력 전문성 15점, 과업 이해도 및 추진전략 11점, 태스크 설계 및 수집환경 구성 11점, 데이터 파이프라인 설계 11점, 데이터 표준화 및 공개 패키징 11점, 데이터 검수 및 annotation 11점, 수행 기반 및 안정성 10점. 입찰가격평가 20점.

제안요청서 10.2 기술능력평가 세부 배점(안) 기준.

| 정성평가 | 참여인력 전문성 | 15 | 로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수
담당자 역량 |
| 정성평가 | 과업 이해도 및 추진전략 | 11 | 데이터 수집이 아닌 데이터 수집·구축 파이프라인 확보라는 목표
이해도 |
| 정성평가 | 데이터 파이프라인 설계 | 11 | 수집-정제-schema-검수-versioning-release workflow 의
완결성 |

가점

없음

특허·신기술·수상·우수업체 선정·기술개발 투자·신규 고용에 대한 가점 규정이 없다.

샘플·시안 선제출

없음

입찰·제안·규격평가 단계에서 시안·샘플·견본·조감도·시험 번역·예약확인서를 미리 만들어 내거나 평가 자리에서 시연·성능시험을 받는다는 규정이 없다. 제안요청서 10.3에 '제안자는 제안발표에서 sample pipeline architecture, 수집환경 구성도, 데이터 schema 예시, 접촉력 표현 이미지 예시, 검수(누락 확인) 항목을 설명할 수 있어야 한다'고만 하며 이는 발표 설명에 해당한다.

무상 추가 제공

의무 · 계약 뒤 지킬 일

제안요청서 11.3에 최종 검수 후 30일 이내 발견되는 산출물 누락·코드 실행 오류·metadata 결함·공개 패키지 오류를 무상 보완하고, 인수인계 후 loader와 검수 script 실행을 위한 1회 이상 온라인 기술지원 세션을 제공해야 한다고 적었다. 이는 계약 뒤 의무이며 점수화된 배점은 없다.

• 최종 검수 후 30 일 이내 발견되는 산출물 누락, 코드 실행 오류, metadata 결함, 공개 패키지 오류는 수행기관이 무상
보완한다.
• 수행기관은 인수인계 후 발주기관 담당자가 loader 와 검수 script 를 실행할 수 있도록 1 회 이상의 온라인 기술지원 세션을
제공한다.

평가 자리 발표

필요할 때만 발표

제안요청서 10.3에 '제안평가위원회는 필요 시 제안발표 또는 온라인 질의응답을 실시할 수 있다'고 적었다. 입찰공고문에도 '제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들 요청 시 설명회를 개최할 수 있음'이라고 적었다. 발표에 빠지거나 정한 발표자가 아닐 때의 처리는 적혀 있지 않다.

• 제안평가위원회는 필요 시 제안발표 또는 온라인 질의응답을 실시할 수 있다.
※ 제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들 요청 시
설명회를 개최할 수 있음

차등점수제

아니다

차등점수제라는 말이 문서에 없다. 입찰공고문 6.마에 '기술능력평가는 평가항목별 배점을 5개 등급으로 20% 차이를 두고 100%에서 20%까지 평정하며 최고점수와 최저점수를 제외한 나머지위원의 평가점수를 합산하여 평가함'이라고만 적었다.

카테고리 · 정보시스템·SW 7개

AI 과업

AI 기능을 직접 개발·구현

과업 목표는 접촉력 포함 멀티모달 데이터 수집·구축 파이프라인 구축·검증이며, 대상 분야에 Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, imitation learning 등이 포함된다. 상용 LLM·API 이용권 구매 언급은 없다.

대상 분야 | Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업, imitation learning, robot learning benchmark
본 과업의 최종 목표는 실제 환경을 모사한 로봇 조립 환경에서 접촉력 정보를 포함한 반복 가능한 데이터 생산·검증 체계를 구축하고, 이를 기어 조립 태스크 데이터셋으로 검증하는 것이다.

저작권 귀속

발주처 단독

산출물은 발주기관의 연구·교육·공개·2차가공·학습·평가·배포 목적 활용이 가능하여야 하며, 최종 공개 여부·시점·범위는 발주기관이 최종 결정한다. 인계 하드웨어 소유권도 발주기관 귀속.

본 용역으로 수집·생성·정제된 원천 데이터, annotation, metadata, 검수 결과, 공개 패키지, 보고서 등 산출물은 발주기관의 연구·교육·공개·2 차가공·학습·평가·배포 목적 활용이 가능하여야 한다.
최종 공개 여부, 공개 시점, 공개 범위, citation, license 문구는 발주기관이 최종 결정한다.

결원 대체 인력

없음

투입 인력 결원·휴가·퇴사·교육 시 대체 인력·예비 인력에 관한 요구가 문서에 없다.

나눠 납품

정해진 차수로 나눠

추진 일정상 파일럿(20 episode 이상) → 본 수집 1차 → 본 수집 2차·정제 → 최종 납품으로 단계별 납품한다.

| 수집환경
구축·파일럿 | 상세 설계 후 | robot/sensor/teleop/logging 통합, 하드웨어 환경
구성·검수, pilot 20 episode 이상 | 파일럿 data, 검수 결과 |
| 본 수집 1 차 | 파일럿 완료 후 | core demonstration data 수집, annotation, 검수 반복 | 중간 dataset, 중간보고 |
| 본 수집 2 차·정제 | 본 수집 1 차 후 | target 수량 확보, cleaned dataset, release package 구성 | D5, D6, D7 |

하드웨어 부담

사서 넘김(납품)

로봇팔·그리퍼·F/T 센서·카메라·로깅 PC 등 하드웨어 환경을 구성하고, 인계 대상 하드웨어 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속된다.

인계 대상 하드웨어의 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속되며, 수행기관은 해당 하드웨어의 도면·펌웨어 설정·드라이버 정보를 함께 제공한다.
| D10 | 하드웨어 환경
구성·운영 보고서
및 인계 목록 | PDF/DOCX 및
XLSX 가능 | 장비별 모델·수량·용도 등 하드웨어 재구성 기준. 인계 품목의 모델·수량·시리얼과 발주기관 시설 시운전
결과 포함 |

데이터 형태

정형 수치(센서·거래·통계) · 이미지·영상 · 텍스트·문서

로봇 state/action, 손목·툴팁 F/T 등 수치 데이터, 멀티카메라 RGB 영상 및 접촉력 표현 이미지, task/subtask language annotation을 포함한다.

로봇 데이터, 다중 시점 RGB 영상, 손목·툴팁 F/T, gripper state, action command, 접촉력 표현 이미지, task/subtask language annotation 을 포함하는 multimodal dataset 을 지향한다.
| F/T | wrist_force_xyz, wrist_torque_xyz, tooltip_force_xyz, tooltip_torque_xyz |

데이터 일 범위

현장 수집(실사·측정) · 가공·정제·라벨링 · 분석·통계 · 결과 보고서

실로봇 demonstration 수집, 정제·시간·공간 정렬·annotation, 검수·리포트, 최종보고서까지 수행한다. 조사 설계(문항·표본)는 해당 없음.

| 1. 수집 | 로봇 한 팔 teleoperation, 실로봇 rollout, 선택적
human/UMI 보조 수집 | 원천 robot/sensor/action 로그, episode
manifest 등 |
| 2. 정제 | 멀티카메라, 로봇 상태, gripper, 손목·툴팁 F/T sensor,
action command 의 시간·공간 정렬 및 접촉력 표현 이미지
생성 | 멀티모달 dataset, 접촉력 표현 이미지 등 |
| 4. 검수 | 데이터 누락·결손 자동 확인 및 표본 수동 검수 | 검수(누락 확인) script, 검수 리포트 등 |

카테고리 · 정보시스템·SW (2) 6개

데이터 분야

과학기술 · 산업고용

대상 분야는 Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업, imitation learning, robot learning benchmark이며, 제조 조립 공정을 모사한 기어 조립 태스크 데이터를 수집한다.

대상 분야 | Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업, imitation learning, robot learning benchmark
핵심 태스크 | 기어 조립 태스크(제조 조립 공정을 모사하여 기어의 파지·이송·삽입·치합을 수행하는 접촉 조립 태스크)

외부 자문·검토

자문·감수 없음

문서에 외부 전문가 자문·검토·감수 회의를 꾸려 열라는 요구가 없다.

작업자 모집

없음

데이터 수집·입력·가공 작업자를 따로 모집·운영하라는 요구가 없다. 제안서에 수집 인력 운영 계획을 포함하라는 항목은 있으나 작업자 모집을 요구하는 문장은 아니다.

결과 인계 방식

지정 클라우드·드라이브 업로드 · 파일로만 넘김(탑재·업로드 없음)

공개 데이터셋 패키지는 Hugging Face Dataset 또는 이에 준하는 공개 연구 플랫폼에 업로드 가능한 구조로 정리하고, raw dataset archive는 저장매체 또는 보안 전송으로 납품한다. 실제 공개 시점과 범위는 발주기관이 결정한다.

공개 데이터셋 패키지는 Hugging Face Dataset 또는 이에 준하는 공개 연구 플랫폼에 업로드 가능한 구조로 정리한다.
Raw dataset archive | 저장매체 또는 보안 전송 | 원천 로그, 영상, sensor 등 포함

기존 데이터 연속성

의무 · 계약 뒤 지킬 일

기구축 데이터 형식·수집 절차와 호환되는 접촉력 포함 조립 데이터셋 구축을 요구한다. 출처가 바뀌면 더 낼 과거 기간은 적혀 있지 않다.

기구축 데이터 형식·수집 절차와 호환되는 접촉력 포함 조립 데이터셋 구축

사용권 단위

외부 누구나(외부 전송·게시)

공개 연구 데이터셋으로 배포 가능하도록 설계하고 Hugging Face/GitHub 공개 준비 자료를 요구한다. 사용권 단위와 수는 적혀 있지 않다.

저작권·영업비밀·개인정보 문제가 없는 부품과 환경을 사용하여 공개 연구 데이터셋으로 배포 가능하도록 설계한다.
데이터셋 패키징 자료 | dataset card, README, sample loader, license draft | Hugging Face/GitHub 공개 준비 가능 수준

문서 발췌

과업·요구

과업명제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
과업 목적로봇 제조 조립 모사 태스크에서 접촉력 정보를 포함한 멀티모달 데이터의 수집, 정제, 시간·공간
정렬, 표준화, 데이터셋 패키징까지 연결되는 반복 가능한 데이터 수집·구축 파이프라인을
구축하고 이를 검증하는 것
대상 분야Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업,
imitation learning, robot learning benchmark
핵심 태스크기어 조립 태스크(제조 조립 공정을 모사하여 기어의 파지·이송·삽입·치합을 수행하는 접촉 조립
태스크)
주요 산출물데이터 수집·구축 파이프라인,
다중센서 실로봇 데이터셋,
접촉력 표현 이미지 데이터,
LeRobot 호환 데이터 패키지,
데이터 검수(누락 확인) 리포트,
데이터셋 패키징 자료,
하드웨어 환경 구성·운영 명세 및 별도 산출내역,
최종보고서
계약 방식협상에 의한 계약(세부 사항은 입찰공고문에 따름)

2. 추진 배경 및 필요성

AI 휴머노이드 기술혁신센터 구축 사업은 휴머노이드 AI 개발을 위한 실세계 및 시뮬레이션 학습 인프라, 표준화 데이터셋, 실증 환경, 기술협력 네트워크를 구축하는 기반구축 사업이다. 본 용역은 해당 사업 중 데이터 인프라 구축과 실증 데이터 확보를 위한 핵심 과업으로서, 기구축 데이터 수집·구축 체계를 접촉 기반 조립 작업과 접촉력 modality 로 확장하는 과업에 해당한다. 센터의 데이터 과업은 일회성 데이터 수집이 아니라, 반복 가능한 데이터 생산 체계의 구축이다. 특히 실제 환경을 모사한 훈련장에서 실제 로봇으로 획득한 접촉 데이터는 시뮬레이션으로 재현하기 어려운 물리 상호작용 정보를 제공하여 시뮬레이션 데이터를 보완하는 데 중요하다. 따라서 본 용역은 데이터 수집량 자체뿐 아니라 수집-정제-정렬-검수로 이어지는 데이터

생산·구축 파이프라인을 산출물로 확보하는 것을 우선한다.

2.1 센터 사업과의 연계

제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터

2.2 본 용역의 핵심 문제의식

구분단순 데이터 수집 용역본 용역에서 요구하는 방향
목적정해진 수량의 episode 또는 영상 확보Physical AI 모델 구축에 재사용 가능한 데이터 수집·구축
파이프라인 확보
데이터원천 영상 및 로봇 로그 중심접촉력·영상 정보의 시간·공간 정렬,
정제·annotation·metadata·버전관리가 포함된 학습
가능 데이터
검수수집 완료 여부 중심데이터 누락·결손 확인, annotation 일관성, episode
유효율 관리
센터 자산데이터 파일 중심schema, pipeline code, loader, 검수 script,
protocol, 데이터셋 패키지, 운영 문서가 남는 구조

3. 과업 목표와 기본 방향

3.1 최종 목표

본 과업의 최종 목표는 실제 환경을 모사한 로봇 조립 환경에서 접촉력 정보를 포함한 반복 가능한 데이터 생산·검증 체계를 구축하고, 이를 기어 조립 태스크 데이터셋으로 검증하는 것이다. 수행기관은 아래의 폐루프를 실제 산출물로 구현하여야 한다.

단계주요 기능핵심 산출
1. 수집로봇 한 팔 teleoperation, 실로봇 rollout, 선택적
human/UMI 보조 수집		원천 robot/sensor/action 로그, episode
manifest 등
2. 정제멀티카메라, 로봇 상태, gripper, 손목·툴팁 F/T sensor,
action command 의 시간·공간 정렬 및 접촉력 표현 이미지
생성		멀티모달 dataset, 접촉력 표현 이미지 등
3. 표준화공개 로봇 데이터 포맷 호환 schema 설계 및 변환LeRobot 호환 package, raw archive, schema
문서 등
4. 검수데이터 누락·결손 자동 확인 및 표본 수동 검수검수(누락 확인) script, 검수 리포트 등
5. 패키징연구용 데이터셋 패키지 구성dataset card, README, 공개 준비 자료 등

3.2 기본 방향

• 기준 태스크는 제조 조립 공정을 모사하는 기어 조립 작업으로 구성한다. • 과업은 고난도 오지 dexterous manipulation 보다 신뢰성 있는 2 지 그리퍼 기반 한 팔 접촉 조립 및 데이터 파이프라인

완결성에 집중한다.

• 로봇 데이터, 다중 시점 RGB 영상, 손목·툴팁 F/T, gripper state, action command, 접촉력 표현 이미지, task/subtask language annotation 을 포함하는 multimodal dataset 을 지향한다. • F/T 데이터는 영상 frame 기준으로 시간 정렬하고, 접촉 발생 위치·크기·방향을 영상 좌표계에 표현하여 시각 정보와

접촉력 정보가 공간적으로 연계되도록 한다.

• 최종 데이터셋은 LeRobot 호환 형식과 원천 보존(raw archive) 형식을 함께 제공하여 공개 연구와 후속 확장성을 동시에

확보한다.

제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터 • 제안자는 하드웨어 환경 및 총액 산출 근거를 제시하여야 한다. • 모든 센서 스트림은 공통 clock 기준 timestamp 로 기록하고, 스트림 간 동기화 오차를 측정·보고한다(목표 오차 1 frame, 약 33ms 이내). 카메라 intrinsic/extrinsic 캘리브레이션 결과와 로봇 base·end-effector·툴팁·카메라 좌표계의 변환 관계(TF)를 문서화하여 제공한다.

4. 과업 범위

4.1 과업 범위 총괄

번호과업상세 내용
A프로젝트 착수 및 상세 설계착수회의, 상세 일정, 장비/시설/인력 계획 확정
B기어 조립 태스크 설계task board/fixture/기어 부품/부품 초기 위치함 설계 및 BOM, subtask 구조, 성공·실패
기준, variation 정의
C로봇 수집 및 하드웨어 환경 구성7 자유도급 로봇팔(휴머노이드 또는 협동로봇) 또는 동등 이상 플랫폼, 2 지 그리퍼, 손목 F/T
sensor, 툴팁 F/T sensor, wrist RGB camera, head 또는 외부 RGB camera, leader
arm/teleop 또는 동등 방식, 로깅 PC/storage, 작업셀·fixture·부품·안전환경 구성
D데이터 수집·구축 파이프라인
구현		수집, 정제, 센서 간 시간 동기화, 접촉력 표현 이미지 생성, schema 변환, 데이터 누락 확인
검수, annotation, dataset builder, versioning, loader 구현
E검증용 실로봇 데이터셋 생성최소 수량 기준을 충족하는 valid episode 수집, 성공/실패 데이터 구분, metadata 및
language annotation
F데이터셋 패키징LeRobot 호환 package, dataset card, README, sample loader, GitHub/Hugging
Face 공개 준비 자료
G보고 및 인수인계착수/최종 보고, 기술문서, 운영 매뉴얼, 코드·데이터 인수인계 세션, 하드웨어 인계 및
발주기관 시설 세팅·시운전

4.2 과업에서 제외되는 사항

• 상용 수준의 범용 로봇 파운데이션 모델 신규 개발, 대규모 사전학습, 상시 leaderboard 운영 시스템 구축은 기본 범위에

포함하지 않는다.

• 개인정보 또는 저작권 문제가 있는 외부 영상·데이터의 무단 활용은 허용하지 않는다.

5. 세부 기술 요구사항

5.1 기준 로봇·센서 구성

제안자는 아래 기준 사양을 충족하는 로봇 한 팔 조립 데이터 수집 환경 및 하드웨어 운영 방안을 제안하여야 한다. • 하드웨어 구성은 데이터 파이프라인 검증을 위한 실증 환경을 의미하며, 특정 장비의 납품을 일률적으로 강제하지 않는다. • 수집되는 데이터는 위 구성의 주 작업 팔만으로 수행된 것이어야 하며, 다른 팔의 동작이 포함된 episode 는 기본 수량에

산입하지 않는다.

항목기준 요구사항비고
로봇7 자유도급 로봇팔 1 식(휴머노이드 또는 협동로봇) 또는 동등 이상. 한 팔
단독으로 기어 조립 작업을 수행할 수 있어야 함		제안자는 로봇 모델, 제어 주기,
workspace, payload 를 제시
항목기준 요구사항비고
그리퍼2 지 전동 그리퍼. 기어 파지·이송·삽입·치합 작업에 적합하고 개폐 상태 및
command logging 가능		툴팁 F/T sensor 장착 구조 제시
F/T sensor손목 F/T sensor 1 식 이상 및 그리퍼 툴팁 다축 F/T sensor. 힘·토크 raw
data 제공		정격, sampling rate 제시
Wrist camera손목 RGB camera 3 식 이상. 근접 조작 및 파지 물체 자세 관찰이 가능한 시점
포함		RealSense D405/D435 급
또는 동등 이상 참조. 근접 조작
특성상 depth 신뢰도가 낮으므로
depth 제공은 필수로 하지
않으며, 접촉 정보는 툴팁·손목
F/T 데이터로 확보한다
Head/third-person
camera		head 또는 외부 시점 RGB camera 1 식 이상RealSense D435 급 또는 동등
이상 참조
Teleoperation한 팔 leader-follower, GELLO-class leader-arm, VR, exoskeleton 등핵심 데이터는 실제 로봇
state/action 과 연결되어야 함
데이터 로깅멀티카메라 영상, robot state, action, gripper, 손목·툴팁 F/T, 접촉력 표현
이미지, annotation 을 저장할 수 있는 PC/서버 및 storage
작업셀·fixture·부품기어 조립 태스크 수행을 위한 작업대, task board, 축(shaft) 고정 fixture,
기어 부품, 부품 초기 위치함 등 반복 수집 가능한 물리 환경 구성
데이터 유형정의필수 라벨
Demonstration숙련 operator 가 teleoperation 또는 동등 방식으로 성공 수행한
실로봇 조작 episode		demo, success,
operator_id/pseudonym,
task/subtask
Failure episode실패 원인을 분석하기 위해 보존하는 실패 또는 불완전 episodeterminal state, safety flag
Human/UMI
auxiliary (선택)		사람 동작, handheld device, UMI-like 방식으로 수집한 보조
데이터		source type, retargeting 여부,
action 생성 방식

데이터 유형 비율 기준

기본 검수 수량은 100% 실제 로봇 state/action 을 포함하는 실로봇 demonstration 또는 rollout 이어야 한다. human/UMI auxiliary 데이터는 기본 수량에 산입하지 않으며, 보조 자료로 제출하는 경우 데이터 유형을 구분하여 라벨링한다.

5.3 기어 조립 태스크 설계

기준 태스크는 제조 조립 공정의 기어 조립을 모사하는 부품 기반 한 팔 접촉 조립 작업으로 한다. task board 에 사전 고정된 축(shaft)에 기어를 삽입하고 인접 기어와의 치합(맞물림)을 완성하는 작업을 기본으로 하며, 국내 구매 가능한 기어 및 조립 부품, fixture, 부품 초기 위치함 등을 사용하여 반복 가능하고 공개 데이터셋 가치가 있는 task 를 구성할 수 있다.

항목요구사항
태스크 구조서로 다른 기어 구성을 갖는 2 개 이상의 high-level task 를 정의하고, 전체 과업 기준 최소 4 개 이상의
항목요구사항
subtask 를 포함한다. 예: 기어 탐색/접근, grasp, 이송, 축 정렬·삽입, 치합, 확인 동작.
부품 구성high-level task 별 복수의 기어로 구성하며, 모든 기어의 조립 완료 시 기어 간 치합이 성립하도록 구성한다.
공차와 난이도축-기어 보어 간 끼워맞춤과 기어 위상 정렬이 요구되는 접촉 기반 조립을 대상으로 한다. 삽입·치합 과정의
접촉력이 손목·툴팁 F/T 데이터로 관찰되어야 하며, 과도한 접촉력 및 충돌에 대한 안전 리스크를 관리하여야
한다.
Variation기어 초기 위치와 함께 기어 구조 종류·기어 크기를 포함하여 3 종 이상의 variation 축을 정의한다. 접촉 조작
학습에 대한 기여도가 낮은 색상 등 외형 변주는 기본 축으로 산입하지 않는다. 각 축의 수준과 범위는 상세설계
단계에서 발주기관과 확정한다.
성공 기준episode 종료 시 대상 기어가 모두 지정 축에 삽입되고 인접 기어와 치합된 상태이며, 안전 이벤트 없이 완료된
경우 성공으로 본다. 정량 기준(삽입 깊이, 치합·회전 전달 여부 등)은 상세설계 단계에서 발주기관과 확정한다.
실패 기준grasp miss, slip/drop, wrong part, 축 삽입 실패, 치합 실패(jamming 포함), timeout, collision/safety
stop, task sequence violation, excessive intervention 등을 실패로 정의하고 라벨링한다.
공개성저작권·영업비밀·개인정보 문제가 없는 부품과 환경을 사용하여 공개 연구 데이터셋으로 배포 가능하도록
설계한다.
구분필수 요구사항
원천 보존raw sensor stream, robot log, 손목·툴팁 F/T log, annotation, manifest 를 재처리 가능한 구조로 보존
공개 포맷LeRobot 호환 dataset package, dataset card, README, 제공
식별자 체계episode_id, task_id, subtask_id, object_id, layout_id, operator/session_id, collection_date,
data_version
로봇 상태joint position/velocity/effort 또는 torque, end-effector pose, gripper state, action command
멀티모달 센서head 또는 외부 시점 RGB image, wrist RGB image(3 시점 이상), 손목·툴팁 F/T data
접촉력 표현 이미지데이터셋에 포함된 영상과 동일한 주기로 각 영상 frame 에 대응하는 접촉력 표현 이미지를 생성·제공. 접촉
발생 위치 등 접촉 정보를 영상 좌표계에 표시해야 함. 대상 시점과 표현 방식은 상세설계 시 발주기관과 확정
Annotationtask/subtask language annotation, success/failure
버전관리raw/cleaned/annotated/released dataset version, 검수 version

6. 데이터 수량 및 검수 기준

6.1 최소 데이터 수량 기준

아래 기준은 가격 산정 및 검수를 위한 최소 기준이다. 본 용역의 episode 는 단위 동작이 아닌 high-level task 전체 조립 완료를 1 건으로 산정하므로, 제안자는 태스크 난이도, episode 길이, episode 당 단위작업 수, 장비 구성, 수집 방식에 따라 발주기관과 협의하여 수량 기준을 조정하거나 동등 환산 기준을 제안할 수 있다.

항목최소 기준설명
High-level task2 개 이상기어 조립 태스크 기준
Subtask4 개 이상task/subtask boundary 와 language annotation 제공
항목최소 기준설명
Variation 축3 종 이상기어 초기 위치·기어 구조 종류·기어 크기 등. 색상 등 외형 변주는 기본 축으로
산입하지 않음
Valid episode800 건 이상high-level task 별 400 건 이상. 1 episode 는 해당 task 의 전체 기어 조립
완료까지를 1 건으로 하며, 검수 통과 및 metadata/annotation 완료
episode 기준. episode 길이 및 episode 당 단위작업 수에 따라 발주기관과
협의하여 조정 가능
성공 demonstrationValid episode 의 85% 이상학습에 활용 가능한 성공 episode
실패 episodeValid episode 의 10% 이상
15% 이하		실패 유형 보존용. 실패 상황에 대한 유형 분류(라벨링)를 포함한다. 안전상
불가 시 사유와 대체 지표 제시
접촉력 표현 이미지대상 영상 frame 과 1:1 대응대상 시점 영상과 동일 주기로 생성, 대응 frame 누락 없음
검증/평가 episodeValid episode 의 10% 이상검증용 episode
항목요구사항
Frame rate영상은 RGB 30fps 기준으로 수집·제공한다. 다른 frame rate 를 사용하는 경우 학습 활용성, 저장 용량을
설명하고 발주기관 승인을 받아야 한다.
Robot state/action30Hz 이상을 기준으로 한다. 발주기관과 협의 가능하다.
F/T data손목·툴팁 F/T sensor 는 사용 센서가 지원하는 최대 샘플링 레이트로 수집·보존한다. 제안자는 사용 예정
센서의 모델명과 최대 샘플링 레이트를 제안서에 제시하여야 한다.
Data loss결측 frame, 불완전 episode, sensor dropout 은 검출하고 기록한다.
구분산출물납품 형식검수 기준
D1착수계획서 및 상세
일정표		PDF/DOCX계약 후 7 일 이내 제출, 역할·일정·위험관리 포함
D2Task 설계서 및 부품
BOM		PDF/DOCX,
사진/CAD/도면
가능		기어·축·fixture·부품 초기 위치함, variation, 성공·실패 기준 포함
D3데이터 수집 및
하드웨어 환경 구성
문서		PDF/DOCX로봇, gripper, 손목·툴팁 F/T, camera, logging, safety 계획과 하드웨어 포함. 동기화 오차 측정 결과,
카메라 캘리브레이션 및 좌표계(TF) 문서 포함
D4데이터 파이프라인Git repository수집/변환/검수 관련 코드와 README 제공
구분산출물납품 형식검수 기준
코드또는 압축파일
D5Raw dataset
archive		저장매체 또는
보안 전송		원천 로그, 영상, sensor 등 포함
D6Cleaned/validated
dataset		LeRobot 호환
package 및 확장
metadata		최소 수량·품질 기준 충족, train/val/test split 포함
D7데이터 검수(누락
확인) 리포트		PDF/DOCX,
CSV/JSON		episode validity, annotation 누락 포함
D8데이터셋 패키징 자료dataset card,
README,
sample loader,
license draft		Hugging Face/GitHub 공개 준비 가능 수준
D9최종보고서 및
인수인계 자료		PDF/DOCX,
발표자료		전체 산출물 요약, 운영 매뉴얼, 후속 확장 로드맵 포함
D10하드웨어 환경
구성·운영 보고서
및 인계 목록		PDF/DOCX 및
XLSX 가능		장비별 모델·수량·용도 등 하드웨어 재구성 기준. 인계 품목의 모델·수량·시리얼과 발주기관 시설 시운전
결과 포함

03_released_lerobot/ # LeRobot-compatible release package 04_annotations/ # task/subtask/failure labels 05_splits/ # train/val/test split and leakage checks 06_checks/ # checks scripts, results, reports

7.3 공개·배포 준비

• 공개 데이터셋 패키지는 Hugging Face Dataset 또는 이에 준하는 공개 연구 플랫폼에 업로드 가능한 구조로 정리한다.

실제 공개 시점과 공개 범위는 발주기관이 최종 결정한다.

• GitHub 공개용 README, 환경설치 방법 등을 제공한다. • dataset card 에는 데이터 수집 환경, sensor 구성, task 정의, limitations, license draft, citation draft,

ethical/safety note 를 포함한다.

• 얼굴, 개인정보, 제 3 자 영업비밀, 저작권 제한 자료가 포함되지 않도록 수집 환경과 공개 범위를 설계한다. 제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터

8. 추진 일정 및 보고체계

8.1 추진 일정(안)

단계기간주요 내용주요 산출
착수계약 후 1 주 이내착수회의, 과업 세부범위·장비·인력·일정 확정, 하드웨어
비용·소유권·사용권 기준 확정		D1
상세 설계착수 직후task/BOM/fixture, data schema, 접촉력 표현 이미지 정의,
검수 기준, 파이프라인 설계		D2, D3 초안
수집환경
구축·파일럿		상세 설계 후robot/sensor/teleop/logging 통합, 하드웨어 환경
구성·검수, pilot 20 episode 이상		파일럿 data, 검수 결과
본 수집 1 차파일럿 완료 후core demonstration data 수집, annotation, 검수 반복중간 dataset, 중간보고
본 수집 2 차·정제본 수집 1 차 후target 수량 확보, cleaned dataset, release package 구성D5, D6, D7
최종 납품2026. 12. 22.까지최종보고, 하드웨어·코드·데이터 인수인계, 발주기관 시설
세팅·시운전, 검수 대응		D4~D10 최종본
•착수보고: 계약 후 7 일 이내. 상세 수행계획, risk register, 산출물 목록, 일정표 제출.
•중간점검: 파일럿 종료 시 샘플 episode, 동기화 오차, 접촉력 표현 이미지 결과를 공유한다(온라인 가능).
최종보고: 모든 산출물, 데이터 통계, 검수 결과, 공개 패키지 점검.
필요 시 발주기관은 현장 또는 온라인 점검, sample episode 재생, 검수 결과 시연, loader 실행 시연을 요청할 수 있다.
번호항목작성 내용
1과업 이해도Physical AI 데이터 수집·구축 파이프라인에 대한 이해, 본 과업의 핵심 리스크와 해결 방향
2수행기관 역량참여인력(로봇 데이터 수집 경험 포함), 역할분담, 보유/활용 가능 장비
3태스크 설계기어 조립 task, 부품·fixture·variation, 성공/실패 기준
4수집환경 구성로봇, gripper, 손목·툴팁 F/T, cameras, teleop, logging PC, safety, facility 등
5데이터 파이프라인수집, 정제, schema, 검수(누락 확인), versioning, loader, release workflow 등
6데이터 수량 계획episode 수, 시간, frame 수, 검수 통과율, 수집 인력 운영 계획

배점·평가

10. 평가 방법 및 배점

본 용역은 협상에 의한 계약 방식을 전제로 하며, 기술능력평가와 입찰가격평가를 합산하여 협상대상자를 결정한다. 세부 절차는

입찰공고문 및 서울대학교 산학협력단 안내에 따른다.

10.1 평가 배점 총괄

10.2 기술능력평가 세부 배점(안)

평가영역세부 항목배점평가 관점
정성평가참여인력 전문성15로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수
담당자 역량
수행 기반 및 안정성10실제 환경을 모사한 로봇 활용 훈련장 보유·활용 가능성, 하드웨어 확보
및 비용 산출 근거, 사업수행 안정성, 일정 대응력
과업 이해도 및 추진전략11데이터 수집이 아닌 데이터 수집·구축 파이프라인 확보라는 목표
이해도
태스크 설계 및 수집환경 구성기어 조립 task, 로봇팔, 2 지 그리퍼, 손목·툴팁 F/T, 멀티카메라,
teleop, 하드웨어 환경 구성·운영 계획의 구체성
데이터 파이프라인 설계수집-정제-schema-검수-versioning-release workflow 의
완결성
데이터 표준화 및 공개 패키징LeRobot 호환성, raw 보존, metadata, dataset card,
GitHub/Hugging Face 준비성
데이터 검수 및 annotation데이터 누락·결손 자동 확인, language annotation

10.3 협상 및 제안 발표

• 제안평가위원회는 필요 시 제안발표 또는 온라인 질의응답을 실시할 수 있다. • 제안자는 제안발표에서 sample pipeline architecture, 수집환경 구성도, 데이터 schema 예시, 접촉력 표현 이미지 예시,

검수(누락 확인) 항목을 설명할 수 있어야 한다.

• 협상 과정에서 발주기관은 제안 내용의 범위, 산출물, 데이터 수량, 일정, 가격 산출 내역을 조정할 수 있다. 제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터

11. 계약·보안·지식재산권 관련 요구사항

11.1 데이터 및 산출물 권리

• 본 용역으로 수집·생성·정제된 원천 데이터, annotation, metadata, 검수 결과, 공개 패키지, 보고서 등 산출물은 발주기관의 연구·교육·공개·2 차가공·학습·평가·배포 목적 활용이 가능하여야 한다. • 수행기관이 기존에 보유한 범용 tool, library, platform, proprietary module 은 사전 보유 IP 로 인정될 수 있으나, 본 용역 산출물의 재현·검수·공개에 필요한 범위의 사용권과 실행 환경(코드 환경)을 제공하여야 한다. • 공개 예정 코드와 데이터에 포함되는 오픈소스 라이선스, 제 3 자 저작권, 모델 라이선스, 데이터 라이선스는 수행기관이

사전에 검토하고 발주기관에 고지하여야 한다.

• 최종 공개 여부, 공개 시점, 공개 범위, citation, license 문구는 발주기관이 최종 결정한다. • 인계 대상 하드웨어의 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속되며, 수행기관은 해당 하드웨어의 도면·펌웨어 설정·드라이버

과업·요구

정보를 함께 제공한다.

11.2 보안 및 개인정보

• 수행기관은 과업 수행 중 취득한 발주기관의 미공개 정보, 연구자료, 계정, 장비 접근정보를 제 3 자에게 공개하거나 목적

외로 사용하여서는 안 된다.

• 데이터 수집 환경에는 원칙적으로 식별 가능한 인물 얼굴, 개인정보, 제 3 자 영업비밀, 비공개 산업공정 정보가 포함되지

않도록 한다.

• 수행기관이 해외 시설 또는 외주 annotation/검수 인력을 활용하는 경우 데이터 이전·접근·보안관리 방안을 제안서에

명시해야 한다.

11.3 하자보완 및 유지지원

• 최종 검수 후 30 일 이내 발견되는 산출물 누락, 코드 실행 오류, metadata 결함, 공개 패키지 오류는 수행기관이 무상

보완한다.

• 수행기관은 인수인계 후 발주기관 담당자가 loader 와 검수 script 를 실행할 수 있도록 1 회 이상의 온라인 기술지원 세션을

제공한다.

• 하자보완 범위는 계약 산출물의 재현성·무결성 확보에 한하며, 발주기관의 신규 과업 또는 추가 데이터 수집 요청은 별도

협의 대상으로 한다.

11.4 대금 지급

• 계약금액의 50%는 선금으로, 나머지 50%는 잔금으로 지급한다. • 선금은 계약 체결 후 수행기관이 청구하는 경우 지급하며, 수행기관은 청구 시 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제 37 조제 2 항에 따른 보증서 등(선금 보증보험증권 등)과 선금 사용 및 반환 조건 이행 확약서를 제출하여야 한다. • 잔금은 과업 완료 후 발주기관의 최종 검수를 마친 뒤 수행기관의 청구에 따라 지급한다. • 선금의 사용·정산·반환 등 이 요청서에서 정하지 않은 사항은 일반용역계약특수조건 및 정부 입찰·계약 집행기준에 따른다. 제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터

분류필드 예시
Episode metadataepisode_id, task_id, subtask_id, collection_date, session_id, operator_id/pseudonym,
data_version, split
Task metadatatask_name, instruction, subtask_sequence, object_list, layout_id, variation_id, success_criteria
Robot statejoint_position, joint_velocity, joint_effort, ee_pose, ee_velocity
Actionaction_type, target_pose, delta_pose, gripper_command, teleop_command, policy_command
Grippergripper_width, gripper_force/current, open_close_state, contact flag if available
F/Twrist_force_xyz, wrist_torque_xyz, tooltip_force_xyz, tooltip_torque_xyz
Visioncamera_id, rgb_frame, contact_image_frame, resolution, frame_rate
Annotationtask_label, subtask_label, natural_language_instruction, success/failure, failure_mode
Qualityvalid_flag, dropped_frame_count, missing_field, validation_error
검수 항목확인 내용판정
Task 설계기어/축/BOM/fixture/variation/성공·실패 기준이 문서화되었는가적합/보완

붙임 4. 참고 레퍼런스

아래 자료는 태스크 컨셉, 장비 구성, 센서 시점, 공개 데이터 포맷을 이해하기 위한 참고자료이며, 특정 제조사·기관·제품을 지정하는 조건이 아니다. 제안자는 동등 이상 또는 대체 가능한 구성을 제안할 수 있다.

구분참고 URL
조립 태스크 보드 참고(NIST
Assembly Task Board)		https://www.nist.gov/el/intelligent-systems-division-73500/robotic
grasping-and-manipulation-assembly/assembly
LeRobot v3.0 데이터셋 포맷 참고https://huggingface.co/docs/lerobot/lerobot-dataset-v3
LeRobot 공개 로봇 데이터셋 및 센서
시점 참고		https://huggingface.co/spaces/lerobot/robot-folding#sensors

1. 제20조제2항에 따른 재공고입찰의 경우 2. 국가 또는 지방자치단체의 재정정책상 예산의 2. 다른 국가사업과 연계되어 일정조정을 위하여 조기집행을 위하여 필요한 경우 불가피한 경우 3. 국가사업 또는 지방자치단체의 다른 사업과 연계 3. 긴급한 행사 또는 긴급한 재해예방·복구 등을 되어 사업의 일정조정을 위하여 불가피한 경우 위하여 필요한 경우 4. 긴급한 행사 또는 긴급한 재해 예방·복구 등을 4. 그 밖에 제2호 및 제3호에 준하는 경우 위하여 필요한 경우 5. 그 밖에 제2호 또는 제3호에 준하는 경우로서 입찰을 긴급히 입찰공고를 할 필요가 있는 경우 ○ 본 용역은 산업통상자원부 국가연구개발사업 「AI 휴머노이드 로봇 기술혁신 센터 구축」(과제번호 RS-2025-25460896, 2025. 9. 1. ~ 2029. 12. 31.)의 2차년도(2026. 3. 1. ~ 2026. 12. 31.) 사업비로 집행 되는 건으로, 해당 국가사업의 연차 수행일정 및 연구기간 내 집 행·정산 일정과 직접 연계되어 있음 ○ 본 용역은 선행 용역(「양팔 협동로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수 집」, 2026. 9. 9. ~ 12. 7.)과 단계별로 분리하여 발주하는 후속 용역 으로, 연구개발계획서상 용역기간(2026. 9. 30. ~ 11. 30.) 대비 과업 규격 확정 및 기초금액 조사 등으로 착수가 지연되었으며, 2차년도 연구기간(2026. 12. 31.) 내 과업 완료·검수를 위하여 과업 종료일을