AI 기반 수능 영어 자동 문항 생성 기능 개발

요약 AI 요약

인공지능(AI) 기술을 활용하여 수능 영어 영역의 문항을 자동으로 생성하고 검증하는 지능형 출제 지원 체계를 구축하기 위함입니다. 이를 통해 출제 업무의 효율성을 높이고 문항의 품질과 수능의 공신력을 강화하고자 합니다.

• 광학문자인식(OCR) 및 자연어처리 기반의 수능 영어 문항 데이터 구조화 및 메타데이터 구축
• 조건(성취기준, 난이도, 유형 등) 기반의 지문, 선택지, 정답 및 해설 자동 생성 기능
• 기출 문항과의 유사도 분석을 통한 표절 검증 및 문항 품질 검토 기능
• 과거 데이터를 학습한 AI 모델 기반의 문항별 예상 정답률 및 검사지 전체 난이도 예측 시뮬레이션
• 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 에이전트 협업 체계 및 검색증강생성(RAG) 아키텍처 구현
• 고성능 GPU 자원을 활용한 클라우드 네이티브 인프라 및 재해 복구(DR) 체계 구축

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평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 90점 · 가격 10점

협상 대상 기준 · 기술 평가점수(90점 만점)가 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정

참가 자격 · 제한

업종제한

소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업)(1468)

지역제한

제한 없음

공동수급

공동이행

입찰참가 제한

없음

실적경쟁 · PQ

해당 없음

국제입찰

국내입찰

제출 방법

전자입찰

입찰 일정

가격

추정가격

2,863,636,364원

배정예산

3,150,000,000원

예정가격 방식

비예가

공고 정보

공고종류

변경공고 (정정공고 · 1차)

게시일

07/31(금)

공고번호

R26BK01659837-001

참조번호

구매계약부-3275

공고기관

한국교육과정평가원

수요기관

한국교육과정평가원

계약방법

제한경쟁

낙찰방법

협상에의한계약

계약유형

총액계약

예정가격 방식

비예가

추정가격

2,863,636,364원

배정예산

3,150,000,000원

공공조달분류

ICT 서비스 › SW 및 시스템 개발 › 정보시스템개발서비스

사전규격번호

R26BD00253644

재공고

아니오

출처

나라장터

첨부파일

• PDF · 입찰공고문(변환).pdf · 공고규격서
• HWP · 입찰공고문.hwp · 공고규격서
• HWP · 제안요청서.hwp · 공고규격서
• HWP · 조세포탈 관련 확인서약서.hwp · 공고규격서
• HWP · 청렴계약 입찰특별유의서.hwp · 공고규격서
• HWP · 청렴공정계약 특수조건 및 이행서약서, 인권경영 및 안전보건확보 이행서약서.hwp · 공고규격서
• PDF · 협상에의한계약체결기준(2026.03.23.).pdf · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

문서 발췌

과업·요구

◦ 인적 기반 출제 방식의 한계 극복 및 운영 유연성 확보 필요 - AI 기반 출제 지원 시스템의 도입을 통해 출제·검토 업무의 물리적 제약을 완화하고 출제·검토위원이 효율적으로 업무에 집중할 수 있는 환경 조성 필요 - 수작업 위주의 문항 개발 방식에서 벗어나 AI 기반의 문항 생성 및 소재 추천 기능을 활용함으로써, 제한된 출제 기간 내에 문항 출제와 난이도 조정 요구에 기민하게 대응할 수 있는 운영의 유연성 확보 필요 ◦ 데이터 기반의 품질 검증 및 평가 공신력 강화 - 기출 유사도 판별과 교육과정 성취기준 부합 여부 등의 판단을 AI가 전수 검사함으로써, 출제 효율성 향상 필요 - 축적된 평가 통계 데이터를 학습한 AI 모델을 통해 문항의 예상 정답률을 예측함으로써, 수험생 집단의 특성에 맞는 정교한 난이도 조절이 가능한 지능형 출제 체계의 구축 필요 ◦ 출제 방식 및 기준의 자산화 및 표준화 필요 - 과거 축적된 출제 방식 및 기준을 디지털 체계로 자산화하여, 특정 인력에 의존하지 않는 지속 가능하고 표준화된 출제 인프라 확보 필요 - AI가 제안하는 최적의 문항 구조와 표준 가이드라인을 활용함으로써 출제위원의 경험치에 따라 발생할 수 있는 문항 품질의 편차를 최소화 필요 3. 사업 범위 ※ 본 사업은 수능 영어 영역을 대상으로 함. 단, 시스템의 적용 범위 확장(예. 수능 전 영역)을 고려하여 수행되어야 하며 연관 사업 추진 시 적극 협조하여야 함. □ AI 기반 수능 문항 생성 서비스 개발 ◦ 자연어처리(NLP) 및 광학문자인식(OCR) 기반 데이터 구조화, 전문가 검증을 거친 표준 메타데이터(라벨링) 확보 및 멀티 모달 문항 데이터의 관리 체계 구축 ◦ 성취기준·난이도 등 파라미터 기반 출제 제어, RAG 기반의 생성형 AI를 활용한 지문 생성 및 분석형 AI 기반 유사도 검증·난이도 측정* 프로세스를 통과한 미사용 지문 산출 기능 개발 * 읽기 난이도 지표(ATOS, Lexile 등)와 유사한 정량적 난이도 지표 마련하여 적용 필요 ◦ 사용자 설정 조건에 부합하는 선택지 구성 및 문항 해설 자동 생성 기능 개발 ◦ AI 기반 품질·유사도 검증으로 출제 효율성 향상, 데이터 기반 정답률·난이도 예측 시뮬레이션, 문항 자동 배치 및 규격화된 출력 관리 지원 □ AI 모델 운영 체계 구축 ◦ 최신 AI 모델(LLM) 도입, 도메인 특화 튜닝, 클라우드 기반 운영 환경 구축 ◦ AI 에이전트(Agent) 기반의 문항 생성 프로세스 구현, 검색증강생성(RAG) 및 동적 프롬프팅 지원, 지식·메모리 관리 기능 구현 ◦ 사용자 권한 통제, 대화형 UI/UX 및 반응형 웹 환경 제공, 표준 프레임워크 구성 □ AI 활용 데이터 구축

◦ 수능 영어 문항 생성 특화 데이터 아키텍처 설계, 고품질 정제 데이터 확보를 위한 자동 전처리 로직 구현, 벡터 DB를 포함한 통합 저장소 구축 ◦ 기출 및 교재, 영어 원서 등 원천 자료 디지털화, 통계 기반 정형 메타데이터 구성, 의미론적 분석을 위한 벡터(Vector) 데이터 구축 ◦ 전문가 검증 기반 미세 조정용 학습 데이터셋(Instruction Set) 구성, 프롬프트 이력 및 서비스 운영 데이터 관리 체계 수립 □ AI 서비스 인프라 구축 ◦ 고성능 GPU 기반 아키텍처 설계 기반의 유연한 클라우드 네이티브 인프라 구축 ◦ 국가 보안 지침을 준수하는 보안 체계 적용 및 업무 연속성 보장을 위한 백업·재해 복구(DR) 시스템 구현 4. 기대효과

DataOps

데이터 운영 플랫폼

1) 수능의 공신력 제고 및 평가의 공정성 확립 ◦ AI를 활용한 문항 생성 체계를 통해 기출 문항과의 중복 논란을 차단하고, 문항의 오류를 사전에 식별하여 수능의 신뢰도를 향상 ◦ 과거 수험생 반응 데이터를 학습한 AI 모델의 정밀한 정답률 예측을 통해 난이도를 조정하여 수험생 집단에 최적화된 변별력을 안정적으로 확보 2) 출제 행정의 운영 효율성 향상 ◦ 단순 반복 업무의 AI 자동화로 출제·검토위원의 인지적 부하 경감 및 전문역량 집중 ◦ 문항 개발 파이프라인 자동화로 제작 기간 단축 3) 미래형 출제 인프라 및 지식 자산화 ◦ 출제 로직과 평가 원리를 표준 메타데이터와 알고리즘 형태로 자산화하여, 지속 가능한 출제 체계 확보 ◦ 클라우드 기반의 인프라 구축을 통해 핵심 자산인 문항 데이터의 보안성을 확보하고, 재해 복구(DR) 체계 구축으로 국가 고사 업무의 연속성을 보장

※ 사업 수행에 따라 일정이 변동될 수 있음.

Ⅳ 제안요청 내용

1. 제안요청 내용 1) AI 기반 수능 문항 생성 서비스 개발 □ 데이터 구축 및 학습 지원 서비스 ◦ 메타데이터 구축 지원 기능 구현 - 수능 영어 문항의 지시문, 지문 및 선택지, (듣기) 대화 및 담화문 등의 표준 메타데이터 구축 지원 기능 구현 ※ 사용자(관리자)가 데이터별 메타데이터 체계를 관리할 수 있는 동적 템플릿 관리 기능 포함. 단, 초기 메타데이터 표준 설계 및 항목 구성은 발주기관과 협의하여 시스템에 우선 반영 필요 - 자연어처리(NLP) 및 광학문자인식(OCR) 기술을 활용하여 수능 영어 문항의 지시문, 지문, 선택지 등을 구조화된 데이터로 추출하는 기능 구현 - 메타데이터를 기반으로 AI 모델 학습 적용을 위한 라벨링(Labeling)을 지원하고, 전문가 검토를 통한 데이터 확정 프로세스 구현 ◦ 문항 및 메타데이터 관리 기능 구현 - 텍스트뿐만 아니라 도표, 삽화 등 멀티모달(Multi-modal) 요소를 포함한 수능 영어 문항 객체 관리 기능 구현 - 수능 영어 문항의 지시문, 지문 및 선택지 등 메타데이터 기반의 조회 기능을 제공하고, 데이터의 생성, 수정, 삭제에 대한 전주기 이력을 관리 □ 수능 영어 문항 생성 서비스 ◦ 문항 생성 조건 설정 및 관리 - 교육과정 성취기준, 목표 난이도*, 문항 유형(빈칸 추론, 순서 배열 등), 어휘 제한 범위(교육과정 기본 어휘 목록 기반), 유사도 검증 충족 기준 등 세부 파라미터 설정 기능 제공 * 읽기 난이도 지표 구축 및 해당 지표 기반 생성 문항의 목표 난이도 범주 지정 기능 포함 - 지문의 소재(인문, 과학, 예술 등), 논리 전개 구조 등을 사전에 지정하여 의도에 부합하는 문항 생성 유도 기능 제공 ◦ 문항의 지문 및 선택지 생성 - 원시 자료 DB로부터 사용자 설정 기준(유사도 검증 포함)에 부합하는 원전 검색 및 결과 추천 기능 구현 - RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용하여 검색·추천·입력된 원전으로부터 미사용 지문을 생성하는 기능 구현 - 정답 도출 원리와 오답 설계 유형을 적용하여 상위권 수험생의 사고 과정을 자극하는 매력적인 오답 선택지를 자동 구성하는 기능 구현 - 정답의 논리적 근거를 포함한 해설을 동시 생성하는 기능 구현 □ 수능 영어 문항 검토 및 검사 구성 서비스 ◦ 문항 품질 관리 및 편집 지원 - 생성된 문항의 문법적 정확성 및 교육과정(학교 문법) 준수 여부, 성취기준 부합성, 어휘 적절성 등의 문항 품질을 AI가 검토 및 개선하는 기능 구현 - 생성된 문항의 지문, 선택지 등을 AI가 직접 편집하는 기능 제공

◦ 유사도/표절 검증 지원 - 비교 대상 문항(기출 문항, EBS 및 기타 문항 데이터 등)과의 어휘·구조적 유사도를 정밀 분석하여 표절 시비의 원천 차단을 지원하는 기능 구현 ◦ 정답률 및 검사지 난이도 예측 - 과거 수험생 정답률 데이터를 학습한 예측 모델을 통해 개별 문항의 예상 정답률* 및 변별도 산출 기능 구현 * 전체 및 성취 수준별 예상정답률, 등급별 예상 비율 등 - 구성된 문항들의 난이도 분포를 분석하여 전체 시험의 예상 평균 점수와 등급별 비율을 시뮬레이션하는 기능 구현 - AI 예상 정답률 추정과 검토위원의 예상 정답률을 비교하고, 문항별 정답률 조정 결과를 시뮬레이션하는 기능 구현 ◦ 검사지 구성 및 출력 관리 - 평가 영역별 배점 비율과 난이도 배열(쉬운 문항에서 어려운 문항 순)을 고려한 자동 문항 배치를 포함한 검사지 구성 기능 구현 - 수능 시험지 규격에 맞는 완성된 검사지 출력 파일 생성 기능 구현 2) AI 모델 운영 체계 구축

DataOps

데이터 운영 플랫폼

□ AI 모델(LLM) 적용 및 활용 ◦ AI 모델(LLM) 적용 및 활용 구조 설계 - 성능 및 답변의 정확성을 높이기 위한 최신의 AI 모델(LLM) 적용 - 국내 AI 모델 사용을 권장하며, 오픈소스 기반의 AI 모델 도입 시 라이선스 정책 등 법·제도적 문제가 없어야 하며, 업데이트 등을 포함한 운영의 지속성이 확보되어야 함. - 수능 전체 영역에 적용하는 확장성을 고려하여 개발하되, 본 사업 대상인 ‘영어 영역’ 관련 용어와 문서를 기반으로 도메인 특화 튜닝이 가능해야 함. - 클라우드 네이티브 환경을 기반으로 AI 모델의 배포 및 운영이 가능해야 함. - AI 모델의 업데이트 및 교체에 따른 시스템 재개발 및 유지보수 리스크를 최소화하기 위해, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 및 에이전트(Agent) 중심의 AI 모델 활용 아키텍처를 지향 - AI 에이전트(Agent) 기반 연계를 고려한 API 연동 인터페이스 구현 - AI 모델의 업데이트 및 교체에 따른 시스템 재개발 및 유지보수 리스크를 최소화하기 위해, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 및 에이전트(Agent) 중심의 AI 모델 활용 아키텍처를 지향 ◦ 업무 특성에 맞는 Prompt 설계 및 최적화 ※ 외부 인터넷이 차단된 환경에서 모든 기능이 정상 작동하도록 개발해야 함. ※ 본 사업의 모든 어플리케이션 개발을 위한 LLM은 범정부AI 공통기반 내 LLM을 활용해야 함. □ AI 에이전트(Agent) 구성 ◦ AI 모델 활용 아키텍처 구성 - AI 모델의 업데이트 및 교체에 따른 시스템 재개발 및 유지보수 리스크를 최소화하기 위해, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 및 에이전트(Agent) 중심의 AI 모델 활용 아키텍처를 구성

◦ AI 에이전트(Agent) 기반 협업 체계 구축 - 수능 영어 문항 생성의 공정을 시각화된 흐름으로 설계할 수 있도록 노코드(No-Code) 기반의 워크플로우 구성을 지원 - 출제·검토·난이도 조정 등 특화된 다수의 에이전트가 상호 정보를 교환하며 문항의 완성도를 높이는 멀티 에이전트 협업 환경을 구축 ◦ 검색/증강(RAG) 및 동적 프롬프트(Prompt) 구성 지원 - 문항 생성 시 실시간으로 관련 근거를 검색하고, 문항 생성의 조건의 따라 프롬프트(Prompt)를 실시간으로 재구성하는 동적 프롬프팅 지원 □ AI 서비스 포털 구성 ◦ 사용자 인증 및 권한관리 체계 구축 - 등록된 계정을 기반으로 시스템 접근 권한을 인증하고, 출제·검토 위원 등 사용자별 계정 권한을 통제하는 권한관리 체계 구축 ◦ 사용자 친화적 대화형 인터페이스 구현 - AI 에이전트와 자연스럽게 상호작용할 수 있는 대화형 UI/UX를 구현하며, 다양한 PC 해상도 및 모니터 환경에 최적화된 화면을 제공하는 반응형 웹 기술 적용 - 사용자의 역할(출제, 검토, 총괄, 관리 등)에 따라 주요 진행 현황을 한눈에 파악할 수 있는 개인화된 대시보드 제공 ◦ 표준 프레임워크 구성 - 시스템의 확장성과 유지보수 편의성을 위해 표준 프레임워크 기반으로 아키텍처를 설계하고, 향후 기능 확장이 용이하도록 기술 스택을 구성 3) AI 활용 데이터 구축

DataOps

데이터 운영 플랫폼

□ 데이터 파이프라인(Pipeline) 구축 ◦ 데이터 아키텍처 설계 - 수능 영어 문항 출제 도메인에 특화된 비정형(문서 파일, 이미지, 음성 등), 정형(메타데이터, 통계), 벡터 데이터를 효율적으로 통합 관리하기 위한 데이터 아키텍처를 설계 ◦ 데이터 전처리 및 정제 - 문서 내 텍스트, 수식, 이미지를 정확히 추출하고, AI 모델이 학습 및 참조할 수 있도록 데이터를 전처리·정제·변환하여 고품질 데이터를 확보 ◦ 데이터 저장 체계 구축 - 다양한 수집 자료를 전처리·정제·변환하여 저장할 수 있는 원천 데이터 저장 스토리지, 정형 DB, 벡터 DB로 구성된 통합 저장소를 구축 □ AI 학습용 데이터 구축 ◦ 원시 자료 확보 - 수능 및 모의평가 기출문제, 교과서, 교육과정 해설서, EBS 연계 교재, 출제팀 보유 자료 등 문항 생성의 근거가 되는 원천 자료 및 유사도 검색을 위한 자료 등을 디지털화된 텍스트 및 멀티미디어 자료 형태로 확보하고 분류 ◦ 메타, 통계 등 정형 데이터 구성 - 각 문항별 성취기준, 난이도, 변별도, 오답률 등 평가학적 통계 정보와 출제 유형, 소재, 핵심 키워드를 포함하는 메타데이터를 구축하여 문항의 정밀한 분석 및 검색을 지원 ◦ 벡터(Vector) 데이터 구성 - 텍스트 간 의미론적 분석 및 유사도 검증을 위해 지문의 소재로 활용가능한 텍스트 데이터에 대한 벡터(Vector) 데이터 구축 ◦ 학습 데이터 셋 구성 - AI 모델의 미세 조정(Fine-tuning)을 위해 전문가가 검증한 고품질 학습 데이터셋을 구성하며, 출제 원리가 반영된 프롬프트-답변 쌍의 명령어 데이터셋(Instruction Dataset)을 구축 ◦ 서비스 및 운영 데이터 구성 - 실제 서비스 구동 시 발생하는 프롬프트 이력, 에이전트 작업 로그, 사용자 피드백 데이터 등을 체계적으로 구조화하여 저장하고 관리하는 체계 구축 4) AI 서비스 인프라 구축

DataOps

데이터 운영 플랫폼

□ 클라우드 인프라 설계 ◦ 클라우드 기반 AI 컴퓨팅 자원 아키텍처 설계 - 거대언어모델(LLM)의 원활한 추론과 미세 조정(Fine-tuning)을 위해 고성능 GPU 자원을 효율적으로 배분하는 연산 아키텍처를 설계하며, AI 모델의 크기와 동시 접속자 수를 고려하여 연산 부하를 최적화할 수 있는 컴퓨팅 노드 구성 ◦ 확장에 유연한 클라우드 구조 설계 - 향후 서비스 확장을 고려한 클라우드 네이티브 기반 인프라를 설계 - 오토 스케일링(Auto Scaling)을 지원하는 클라우드 네이티브 환경으로 구축하여 사용량에 따른 유연한 시스템 운영 지원 ◦ 클라우드 환경 구축 및 운영 - 시스템 운영을 위한 클라우드 환경을 ‘국가정보자원관리원 대구센터 PPP 클라우드 존’에 구축 및 관리·운용 □ 보안 강화 및 재해 복구(DR) 구축 ◦ 정보 보안 요소 식별 및 기준 적용 - 국가 정보보안 기본지침을 준수하여 인프라 전반의 보안 요소를 식별하고, 데이터 암호화, 접근 통제, 망 분리 등 강화된 보안 가이드라인을 설계 전반에 적용 ◦ 재해 복구(DR) 구축 - 예기치 못한 장애나 재난 발생 시에도 출제 업무의 연속성을 보장할 수 있도록 실시간 데이터 백업 및 주요 기능의 즉각 복구가 가능한 재해 복구(DR) 체계를 구축 ◦ 정보 보안을 강화한 응용 프로그램 설계 및 구현 - 네트워크 및 서버 계층의 보안 체계 외에도, 응용 프로그램에 데이터 접근 제어, 단계별 검증 로직 내재 등의 자체 보안 방안을 설계 및 구현 시 반영

참가자격

Ⅴ 제안 안내

1. 입찰 참가 자격 가. 적용 규정 ◦ 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」제27조(부정당업자의 입찰 참가자격 제한 등) 및 동법 시행령 제76조(부정당업자의 입찰 참가자격 제한) ◦ 「협상에 의한 계약체결 기준(재정경제부계약예규)」 ◦ 「소프트웨어 기술성 평가기준 지침」(과학기술정보통신부고시) ◦ 「소프트웨어사업 계약 및 관리감독에 관한 지침」(과학기술정보통신부고시) ◦ 「행정기관 및 공공기관 정보시스템 구축·운영 지침」(행정안전부고시) ◦ 「SW사업 대가산정 가이드」(한국인공지능·소프트웨어산업협회) 나. 입찰 자격 요건(아래 사항 모두 만족) ◦ 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」제12조(경쟁입찰의 참가자격) 및 동법 시행규칙 제14조(입찰 참가 자격요건의 증명) 규정에 의한 경쟁 입찰 참가자격을 갖춘 자 ◦ 입찰 등록 마감일 현재 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제27조 및 동법 시행령 제76조(부정당업자의 입찰참가자격 제한)에 해당하지 않는 업체 ◦ 입찰서 제출 마감일 전일까지 「소프트웨어진흥법」제58조 및 동법 시행규칙 제 17조에 의한 소프트웨어사업자(컴퓨터 관련 서비스사업, 업종코드 : 1468)의 신고를 필한 자로서 최근년도 결산신고가 완료된 사업자 ※ 최근년도 결산신고된 SW사업자 일반 현황 관리확인서 제출 필수 ◦ 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 동법 시행령 제10조에 의한 직접생산확인증명서(세부품목: 정보시스템개발서비스(8111159901)를 소지한 업체 ◦ 상호출자제한기업집단 소속기업 및 대기업 참여제한 사항 - 본 사업은 40억원 미만 사업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조(중소 소프트웨어 사업자의 사업참여 지원) 및 중소 소프트웨어 사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침 제2조, 제3조에 따라 중소기업과 중견기업이 된지 5년 이내 기업(소프트웨어 사업자 일반현황 관리확인서 상의 ‘공공 소프트웨어사업 입찰참여 제한금액 : 없음, 20억원’으로 확인)을 제외한 대기업 참여 불가 ◦ 본 사업은 하도급을 불허하는 사업임. ◦ 입찰공고일 현재 시행 중인 제규정을 적용하며 입찰마감일 전일 기준으로 입찰참가자격 요건을 판단하며, 우선협상대상자가 된 경우 계약체결일까지 입찰참가자격을 유지하여야 함. ◦ 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」제27조의5 및 동법 시행령 제12조제3항에 따라 조세포탈 등을 한 자로서 유죄판결이 확정된 날부터 2년이 지나지 아니한 자는 입찰참가 불가함. ◦ 국가, 지방자치단체, ｢공공기관의 운영에 관한 법률｣에 따른 공공기관에 의하거나 그 밖의 관계법령에 따라 입찰참가자격 제한을 받지 아니한 자 ◦ 기타 공동계약과 관련 사항으로 본 제안요청서에 명시되지 아니한 사항은 「공동계약운용요령(재정경제부계약예규)」규정을 따름.

※ 입찰참가자격 상세내용은 입찰공고서를 반드시 참조할 것 다. 공동수급인 경우 다음 사항 준수 ◦ 본 사업은 공동수급을 허용하며, 공동수급업체 구성원은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」제12조(경쟁입찰의 참가자격) 및 동법 시행규칙 제14조(입찰참가자격요건의 증명) 규정에 저촉되지 않아야 하며, 공동수급 참여자는 입찰참가자격을 충족하여야 함. ◦ 공동수급체는 대표사를 포함하여 5개 이하로 구성하여야 하며, 구성원별 최소지분율은 10% 이상으로 하여야 함. ※ 「공동계약운용요령(재정경제부 계약예규)」제9조 5항 참조 ◦ 공동수급체를 구성하지 못하는 불가피한 사정이 있는 경우 이를 발주기관에 제시하여야 함(소프트웨어 진흥법 제51조 제6항). ◦ 공동수급은 공동이행방식만 허용으로 하며, 공동계약운용요령 상의 공동수급표준협정서(공동이행방식) 및 합의각서를 제출 ◦ 공동수급체를 중복 결성하여 입찰에 참여할 수 없음. ◦ 공동수급 구성원 중 정당한 이유 없이 실제 계약에 참여하지 아니하는 구성원에 대해 부정당업자로 제재 조치 등 입찰참가자격을 제한함. 2. 입찰 및 낙찰방식 가. 입찰방식 ◦ 제한경쟁입찰 : 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 제7조(계약의 방법) 나. 낙찰자 결정 방식 ◦ 협상에 의한 계약방식 - ｢국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률시행령 제43조 및 제43조의2｣에 의거 “협상에 의한 계약체결” 방법을 적용 - 기본지침은 우리원 ‘협상에 의한 계약 체결기준’ 적용 다. 제안서 평가방식 ◦ 제안서 기술 및 가격평가를 실시하며, 세부 사항은 한국교육과정평가원 ‘협상에 의한 계약체결 기준’에 따르며, 평가 결과는 공개하지 않음.

※ 평가 일정은 입찰 마감 후 입찰에 참여한 사업자에게 개별 안내 예정 ◦ 종합 평가점수는 ‘기술 평가점수(90%) + 입찰가격 평가점수(10%)’로 산출 ※ 행정기관 및 공공기관 정보시스템 구축·운영 지침 제18조(평가 배점)에 따라 기술 능력 평가 배점 한도를 90점으로 제한함. ◦ 제안 발표는 사업관리자(PM)가 실시해야 함. ◦ 우리원 관련 규정에 따라 기술평가 위원회를 구성하여 평가 실시 ◦ 제안 업체는 기술평가 결과에 대해 일체 이의를 제기할 수 없으며, 평가위원 실명은 공개하지 않음. ◦ 협상 순서는 종합 평가점수 고득점자 순으로 결정함. 라. 협상적격자 선정 ◦ 제안서 평가 결과 입찰가격이 해당 사업예산(예정가격을 작성한 경우에는 예정가격) 이하인 자로써, 기술 평가점수(90)가 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정 ◦ 우선협상대상자 선정 및 협상은 협상적격자 중에서 종합평가 결과의 고득점자순으로 실시 ※ 다만, 제안서 기술 평가점수가 배점 한도의 85% 미만은 협상대상에서 제외 ※ 종합평가점수가 동점인 경우 기술평가점수가 높은 업체를 선정하며, 기술평가점수도 동일한 경우 배점이 높은 평가 항목에서 점수가 높은 업체를 선정(우리원 ‘협상에의한계약체결기준 제8조 의거) ※ 협상이 성립된 경우, 다른 차순위 협상적격자와 협상을 진행하지 않음. ◦ 모든 협상적격자와 협상 결렬 시 재공고 입찰에 부칠 수 있음. ◦ 협상대상자가 제안한 사업내용, 이행 방법 및 일정, 제안가격 등 제안서의 내용을 대상으로 협상을 진행함. ◦ 협상대상자와 협상을 통해 그 내용의 일부를 조정 할 수 있음. ◦ 기타 사항은 우리원 ‘협상에 의한 계약 체결기준’ 및 ‘협상에 의한 계약체결기준(재정경제부 계약예규)’에 의함. 마. 계약조건 ◦ 협상 결과에 따라 낙찰자로 결정된 경우, 정당한 사유 없이 구성원을 변경할 수 없음. ◦ 작업장소, 설비 등 사업수행자가 사업수행에 필요하다고 판단되는 환경은 사업수행자가 구성하여 사업수행에 차질이 없도록 하여야 함. ◦ 계약상의 사업을 수행하는 과정에서 부실 또는 부당하거나, 부정한 행위를 한 사업자는 향후 입찰 참여 제한을 받을 수 있음(공동수급 구성원 포함). ◦ 계약의 체결 및 이행에 관하여는 “협상에 의한 계약체결기준” 제14조 규정에 의거, 서면 통보한 협상 결과와 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 및 동법 시행령·시행규칙과 이에 근거한 계약의 일반조건, 특수조건, 입찰유의서 및 일반원칙에 따름.

※ 입찰공고문, 제안요청서에 포함되지 않은 사항은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률, 소프트웨어 진흥법, 용역계약 일반조건 등의 관계 법령 등을 준용 ◦ 기타 본 계약조건에 규정되지 아니한 사항은 협의 후 결정함. 바. 과업내용 변경 ◦ 본 사업은 「소프트웨어 진흥법」 제50조, 동법 시행령 제47조 제1항 제2호, 제3호에 따른 과업내용 변경 및 그에 따른 계약금액·계약기간 조정이 필요한 경우, 계약상대자는 한국교육과정평가원장에게 소프트웨어사업 과업변경요청서를 제출하여 과업심의위원회 개최를 요청할 수 있으며, 평가원장은 과업심의위원회 개최요청에 대해서 특별한 사정이 없으면 수용함. 사. 기타 ◦ 작업 장소는 원격개발 및 상주로 진행이 가능하며 상호 협의하여 결정함. - SW사업 수행을 위해 필요한 작업장소 등(장소, 설비, 기타 작업환경)은 상호협의하여 결정하며, 핵심 개발인력이 아닌 지원인력의 근무장소는 보안 등 특별한 사유가 있는 경우를 제외하고는 계약상대자가 달리 정할 수 있음. - SW사업 수행을 위해 필요한 작업장소 등은 사업예산 내 계상되어 있으므로 관련 비용을 포함하여 제안가격을 산출하여야 함. - 계약상대자는 작업장소 상호협의 시 제안요청서 내 명시된 보안요구사항을 준수한 작업장소를 제시할 수 있으며, 발주기관에서는 제시된 작업 장소에 관하여 우선 검토함. 다만, 발주기관에서는 계약상대자가 제시한 작업장소가 보안요구사항을 준수하지 못한 경우 거부할 수 있으며, 계약상대자가 유효한 정보보호체계 인증 또는 소프트웨어프로세스 품질인증을 보유하고 있는 경우 제시안 검토 시 우대할 수 있음. ◦ 원격개발 장소는 다음과 같은 보안요구사항을 준수하여야 함. - 계약상대자는 원격개발에 따른 보안사고 등 위험요인을 식별하여 이에 대한 대응방안을 제안하여야 함. - 계약상대자는 제안요청서에 명시한 보안요구사항 등을 준수하여 원격개발에 따른 구체적인 원격보안 관리대책을 관리적 보안(보안정책, 보안자료등급관리, 보안자료 접근관리, 백업대책 등), 물리적 보안 (출입보안, 원격개발 장소 및 장비운용, 침해시 보안자료 백업 장소운용 등), 기술적보안(침입방지,탐색, 자료보안기술, 노트북·USB 등 휴대용 저장매체, 네트워크 등)을 제시하여야 함. ◦ 입찰 및 낙찰방식에 관하여는 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률과 이에 근거한 관련 규정, 협상에 의한 계약체결기준 등과 일반원칙 및 우리원 계약 관련 규정을 따름. ◦ 과업 수행에 필요한 모든 비용은 가격입찰금액에 포함시켜야함.

배점·평가

❍ 소프트웨어사업자의 기술제안서 평가순위간 기술능력 변별력 확보를 위해 ‘차등점수’를 도입(「소프트웨어 기술성 평가기준 지침」 제4조제5항) - 기술능력평가 순위에 따라 총배점한도를 기준으로 3점 이내의 순위간 점수차를 지정하여 차등점수를 부여 함 - 다만, 원점수 기준의 순위별 점수차가 차등점수차보다 큰 경우에는 원점수차를 적용하여야 하고, 차등점수를 부여한 뒤 기술능력평가점수와 가격평가점수를 합산하여 동점인 경우에는 기술능력평가점수에 따라 순위를 정한다. 1) 제안사 평가부분(정량평가) ◦ 경영상태(5점) - 경영상태 평가기준

4. 공동수급체의 경우 구성원별 해당 점수에 지분율(또는 분담비율)을 곱한 후 그 점수들을 합산하여 최종 평가하고, 평가 결과 소수점 이하의 숫자가 있는 경우 소수점 다섯째자리에서 반올림 한다. (예) (A사 점수×A사 지분율)+(B사 점수×B사 지분율)… 5. ‘신용평가등급 확인서’가 확인되지 않은 경우에는 최저 등급으로 평가하며, 유효기간 시작일 또는 만료일이 입찰공고일인 경우에도 유효한 것으로 평가한다. 2) 평가위원 평가부분(정성평가) ◦ 배점 및 평가기준

나. 입찰가격평가(10점) ◦ 배점 및 평가기준

◦ 발주기관에서 추진하는 사업과 관련한 정책변화, 환경변화 등으로 인하여, 본 제안요청 내용의 변경 필요시에는 제안사와 협의하여 제안내용을 일부 변경할 수 있음. ◦ 낙찰자로 결정된 이후에 구성원을 변경할 수 없음. ◦ 제안서 인력은 자사인력으로 구성하여야 함. - 채용예정인력인 경우에는 별도로 이를 명기하고, 계약체결 전까지 채용을 완료하여야 함. ◦ 입찰공고문 제안안내서, 제안요청서 및 이에 근거한 별첨 등에 명시되지 않은 사항은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률, 소프트웨어진흥법, 재정경제부 계약예규, 국제표준규격 등 관련 규정 및 발주기관의 계약 요령에 따름. 나. 지식재산권 등 권리 관계 ◦ 사업수행과 관련한 모든 산출물의 저작권에 대한 권리는 발주기관과 사업자가 공동으로 소유함을 원칙으로 하되 세부 사항은 협의하여 결정함. ◦ 계약목적물의 지식재산권은 주관기관과 사업자가 공동으로 소유하지만, 다만 개발의 기여도 및 계약 목적물의 특수성(국가안전보장, 외교관계, 보안 및 정보보호 등)을 고려하여 주관기관, 사업자 및 전문기관 간의 협의를 통해 저작권의 귀속주체 등에 대해 공동소유와 달리 정할 수 있음. ◦ 공급자는 지식재산권의 활용을 위하여 SW산출물의 반출을 요청할 수 있으며, 발주기관에서는 「보안업무규정」 제4조 및 제안요청서에 명시된 누출금지정보에 해당하지 않을 경우 SW산출물을 제공함. 단 공급자는 아래 내용을 준수하여야 함. - 공급자는 공급받은 SW산출물에 대하여 제안요청서, 계약서 등에 누출금지정보로 명시한 정보를 삭제하고 활용하여야 하며, 이를 확인하는 공급자 대표명의의 확약서를 발주기관에 제출하여야 함. - 공급자가 반출된 SW산출물을 제3자에게 제공하려는 경우 반드시 발주기관으로부터 사전승인을 받아야 함. - 발주기관은 공급자가 활용 승인(제3자 제공 포함)을 받지 않고 반출하거나, 제공받은 SW산출물을 무단으로 유출하거나 누출되는 경우 및 누출금지정보를 삭제하지 않고 활용하는 경우에는 「국가계약법」제76조제1항제3호에 따라 입찰참가자격을 제한함. ◦ 본 사업을 통해 개발되는 소프트웨어는 「(계약예규) 용역계약일반조건」 제56조(계약목적물의 지식재산권 귀속 등)에 따른 타 기관과의 공동활용 계획이 없음. ◦ 계약상대자가 본 용역과 관련하여 제공한 물품의 소유권이 정당하고 합법적이며, 타인의 권리 주장, 손해배상청구권, 유치권, 저당권 등에 의하여 침해되지 않음을 보증해야 함. ◦ 발주기관이 계약상대자에게 특허권 침해를 서면으로 통보할 경우, 계약상대자는 자기 비용과 위험으로 신속히 발주기관에게 재산의 계속적 사용권을 확보해주거나 특허권을 침해한 재산을 교체 또는 시정하며 비침해 재산이 되도록 하여야 하며, 특허권 침해와 관련한 제3자의 제기 소송 및 손해배상 청구로 발생한 손실 및 손해를 발주기관이 입지 않도록 해야 함.

참가자격

※ 본 사업은 40억원 미만 사업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조(중소소프트웨어사업자의 ᆞ공 고 명 : AI 기 반 수 능 영 어 자 동 문 항 생 성 기 능 개 발 사업참여지원) 및 중소 소프트웨어 사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침 제2조, 제3조에 ᆞ가격입찰마감일시: 2026. 09. 10. 11:00 따라 중소기업과 중견기업이 된지 5년 이내 기업(소프트웨어 사업자 일반현황 관리확인서 상의 ‘공공 소프트웨어사업 입찰참여 제한금액 : 없음, 20억원’으로 확인)을 제외한 대기업 ᆞ수 요 기 관 : 한국교육과정평가원 참여 불가 ○ 중소기업청고시 ‘중소기업자간 경쟁제품 직접생산확인기준’에 의거 직접생산확인증명서[입찰마감일 전일까지 “정보시스템개발서비스(8111159901)” 에 해당하는 증명서로 유효기간 내에 있어야함] 이 입찰에 참가하는 자는 다음의 입찰 설명서를 구성하는 공고서 및 각종 규정, 를 소지한 자 규격서 등을 반드시 열람하고 숙지하여야 하며, 숙지하지 못함에 따라 발생하는 ○ 공동수급은 공동이행방식만 가능하며 구성원은 각각 입찰 참가 자격을 갖추어야 함 모든 책임은 입찰자에게 있음을 알려드립니다. - 공동수급체를 중복 결성하여 입찰에 참여할 수 없음 - 구성원별 계약참여 최소지분율은 10% 이상이어야 함(구성원 수는 5인 이하로 제한함) - 공동수급표준협정서(공동이행방식) 및 합의각서를 제출 - 공동계약으로 참여시 반드시 기획재정부 계약예규 ‘공동계약운용요령’을 숙지하여야 하며 숙지하 규격 착오 또는 규정의 미숙지 등으로 입찰자가 계약을 체결하지 않거나, 계약을 지 못함에 따라 발생된 결과에 대한 책임은 입찰자에게 있음 체결하고 불이행하는 경우 관계법령에 의거 부정당업자로 제재되어 일정기간 입찰 참여가 제한되는 등 불이익을 받으실 수 있습니다. ○「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」제27조의5 및 동법 시행령 제12조제3항에 따라 “조세 포탈 등을 한 자”로서 유죄판결이 확정된 날로부터 2년이 경과하지 아니한 자는 본 입찰에 참여할

입찰 공고

ㆍ조달청 나라장터 입찰공고번호 : R26BK01659837-001 ㆍ한국교육과정평가원 공고번호 : 공고 제2026-113호 ㆍ사전규격번호 : R26BD00253644 ㆍ공고명 : AI 기반 수능 영어 자동 문항 생성 기능 개발 ㆍ가격입찰마감일시 : 2026. 09. 10. 11:00 ㆍ수 요 기 관 : 한국교육과정평가원 이 입찰에 참가하는 자는 다음의 입찰 설명서를 구성하는 공고서 및 각종 규정, 규격서 등을 반드시 열람하고 숙지하여야 하며, 숙지하지 못함에 따라 발생하는 모든 책임은 입찰자에게 있음을 알려드립니다. 규격 착오 또는 규정의 미숙지 등으로 입찰자가 계약을 체결하지 않거나, 계약을 체결하고 불이행하는 경우 관계법령에 의거 부정당업자로 제재되어 일정기간 입찰참여가 제한되는 등 불이익을 받으실 수 있습니다. ※ 본 입찰집행과 관련하여 입찰공고서와 규격서(제안요청서 등 입찰 첨부서류 일체)의 내용이 서로 다를 경우 입찰공고서가 우선 적용됩니다. 1 입찰개요 ○ 입찰건명 : AI 기반 수능 영어 자동 문항 생성 기능 개발 ○ 계약방법 : 제한경쟁/ 총액입찰/ 협상에 의한 계약(기술·가격 종합평가) ○ 입찰방법 : 전자입찰 ○ 사업예산 : 3,150,000,000원(부가세 포함) ○ 사업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 5월 31일 2 입찰참가자격 ◆ 다음 각 호의 자격을 모두 갖춘 자이어야 함 ○ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제12조 및 동법 시행규칙 제14조 규정에 의한 경쟁 입찰 참가자격을 갖춘 자 ○ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제76조에 해당하지 않는 자 ○ 국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정에 의하여 반드시 나라장터(G2B)에 입찰서 제출 마감일 전일까지 소프트웨어사업자(컴퓨터관련 서비스사업, 업종코드: 1468)로 입찰참가자격을 등록한 자

※ 본 사업은 40억원 미만 사업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조(중소소프트웨어사업자의 사업참여지원) 및 중소 소프트웨어 사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침 제2조, 제3조에 따라 중소기업과 중견기업이 된지 5년 이내 기업(소프트웨어 사업자 일반현황 관리확인서 상의 ‘공공 소프트웨어사업 입찰참여 제한금액 : 없음, 20억원’으로 확인)을 제외한 대기업 참여 불가 ○ 중소기업청고시 ‘중소기업자간 경쟁제품 직접생산확인기준’에 의거 직접생산확인증명서[입찰마감일 전일까지 “정보시스템개발서비스(8111159901)” 에 해당하는 증명서로 유효기간 내에 있어야함]를 소지한 자 ○ 공동수급은 공동이행방식만 가능하며 구성원은 각각 입찰 참가 자격을 갖추어야 함 - 공동수급체를 중복 결성하여 입찰에 참여할 수 없음 - 구성원별 계약참여 최소지분율은 10% 이상이어야 함(구성원 수는 5인 이하로 제한함) - 공동수급표준협정서(공동이행방식) 및 합의각서를 제출 - 공동계약으로 참여시 반드시 기획재정부 계약예규 ‘공동계약운용요령’을 숙지하여야 하며 숙지하지 못함에 따라 발생된 결과에 대한 책임은 입찰자에게 있음 ○「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」제27조의5 및 동법 시행령 제12조제3항에 따라 “조세포탈 등을 한 자”로서 유죄판결이 확정된 날로부터 2년이 경과하지 아니한 자는 본 입찰에 참여할 수 없음. 또한 동시행령 제12조제5항에 의거하여 제12조제3항 각 호에 해당하지 아니한다는 서약서를 제출하여야 함. 만일 서약내용이 허위로 판명될 경우 계약의 해제 또는 해지를 당할 수 있으며, 부정당업자제재 처분을 받을 수 있음 ○ 본 사업은 하도급을 불허 3 입찰일정 ○ 제안요청설명회: 2026년 8월 20일 14시 (한국교육과정평가원 234회의실) ○ 가격제안서 접수 (G2B 전자입찰) ▸ 개시 : 2026. 09. 08.(화) 10:00 ▸ 마감 : 2026. 09. 10.(목) 11:00까지 ▸ 개찰 : 기술평가 종료 후 ▸ 개찰장소 : 구매계약부 계약담당 PC