인공지능 데이터분석 PBL 콘텐츠 제작

요약 AI 요약

한국과학기술정보연구원이 교육관리시스템(LMS)에서 활용할 실무 중심의 인공지능 데이터분석 문제 중심 학습(PBL) 콘텐츠를 개발하는 사업이다. AICE 자격 체계에 맞춘 프로젝트·미션·문제 구조의 실습 콘텐츠를 만들어 문제해결 중심 학습 환경을 조성하는 것이 목적이다.

• AICE 난이도(BASIC·ASSOCIATE·PROFESSIONAL)에 맞춘 실습용 프로젝트 100개, 미션 500개, 세부 문제 2,000개 제작
• 프로젝트→미션→문제 3계층 구조의 모듈형 PBL 콘텐츠 설계
• 초급 30개·중급 60개·고급 10개 프로젝트의 수준별 난이도 트랙 구성
• 문제별 3단계 힌트(개념 힌트·코드 가이드·정답 스니펫)와 AI 튜터 실시간 피드백 프롬프트·가이드라인 구축
• 자동 채점용 테스트 케이스와 동료 검토(Peer Review) 루브릭·평가 지침서 제작
• 현행 LMS 연계를 위한 문제 데이터베이스 구축 및 시스템 통합 테스트

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사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · 인공지능 데이터분석 PBL 콘텐츠 제작

용역 › 영상·콘텐츠 제작 › 이러닝 콘텐츠

AICE 연계 PBL 실습 콘텐츠(프로젝트 100·미션 500·문제 2,000)를 설계·개발하고 LMS에 연계·등록하는 교육 콘텐츠 개발 용역이다.

• PBL 콘텐츠 설계서·표준 개발 가이드라인 작성
• 문제별 정답 코드·데이터셋·평가 루브릭·3단계 힌트·AI 튜터 프롬프트 제작
• 실무 도메인 데이터셋 발굴·정제·비식별화·저작권 검증
• 동료 검토(Peer Review) 루브릭 및 평가 지침서 제작
• 메타데이터 정의·역량 매핑
• LMS DB 등록 도구·매뉴얼 제공 및 통합 연동 테스트
• 품질검증위원회·3단계 품질검증·파일럿 실증 운영
• 교육 및 기술지원, 하자보수(12개월)

평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 90점 · 가격 10점

협상 대상 기준 · 평가결과 기술능력평가 점수가 기술능력평가분야 배점한도(90점)의 85%(76.5점) 이상인 업체를 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

200,000,000원

배정예산

220,000,000원

예정가격 방식

단일예가

공고 정보

공고종류

등록공고 (일반공고)

게시일

09/17(목)

공고번호

R26BK01734964-000

참조번호

2026-총무구매-115418

공고기관

한국과학기술정보연구원

수요기관

한국과학기술정보연구원

계약방법

제한경쟁

낙찰방법

협상에의한계약

계약유형

총액계약

예정가격 방식

단일예가

추정가격

200,000,000원

배정예산

220,000,000원

공공조달분류

ICT 서비스 › DB구축 및 자료입력 › 데이터서비스

사전규격번호

R26BD00271607

재공고

아니오

출처

나라장터

첨부파일

• PDF · 26-HS096 04. 입찰공고문(협상(SW)).pdf · 공고규격서
• HWP · 26-HS096 00. 제안요청서.hwp · 공고규격서
• PDF · 0.한국과학기술정보연구원 직원 사칭 사기 주의 안내.pdf · 공고규격서
• HWP · 1.(계약예규) 용역계약일반조건(재정경제부계약예규)(제149호)(20260430).hwp · 공고규격서
• HWP · 2.(계약예규) 용역입찰유의서(기획재정부계약예규)(제820호)(20251231).hwp · 공고규격서
• HWP · 3.국가종합전자조달시스템 전자입찰특별유의서(조달청고시)(제2024-23호)(20250106).hwp · 공고규격서
• HWP · 4.KISTI 청렴계약특수조건 및 서약서.hwp · 공고규격서
• HWP · 5.KISTI 보안서약서.hwp · 공고규격서
• HWP · 공동수급표준협정서(공동이행방식).hwp · 공고규격서
• HWPX · 합의각서(공동수급).hwpx · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

문서 발췌

과업·요구

목차

Ⅰ. 사업개요 1 1. 제안개요 2 2. 추진배경 2 3. 필요성 3 4. 주요 사업 내용 3 5. 사업범위 4 Ⅱ. 사업추진 방안 5 1. 추진목표 6 2. 추진체계 6 3. 추진일정 7 4. 추진방안 8 Ⅲ. 제안요청 내용 9 1. 제안요청 개요 10 2. 목표 시스템 개념도 11 3. 요구사항 총괄 13 4. 상세 요구사항 14 Ⅳ. 제안안내 31 1. 입찰방식 32 2. 입찰절차 등 안내 38 3. 제안서 작성방법 43 4. 유의사항 44 5. 기타(소프트웨어 진흥법 관련 준수사항) 44 [붙임 1]. 제안서 목차 및 세부작성지침 48 [붙임 2]. 입찰 및 제안서 관련서식 51 [서식 1]. 소프트웨어 과업변경요청서 58

Ⅰ. 사업개요

1. 제안개요

○ 사업명: 인공지능 데이터분석 PBL 콘텐츠 제작 ○ 사업금액: 금 220,000,000 원 (VAT 포함) ○ 사업기간: 계약 체결일 ~ 2026년 12월 15일 까지 ○ 사업목적: 교육관리시스템(LMS) 내 활용을 위한 실무 중심의 인공지능 데이터분석 PBL 교육 콘텐츠 개발 및 문제해결 중심 학습 환경 조성 ※ 문제 중심 학습(Problem-Based Learning, PBL)은 제시된 실제적인 문제를 해결하는 과정에서 학습자들이 주도적으로 지식을 습득하고 문제 해결 능력을 기르는 학습자 중심의 교육 방법

2. 추진배경

○ 실무 중심 데이터분석 및 AI 역량 요구 증대 - 단순 이론 습득이나 단발성 코딩 실습을 넘어, 실제 비즈니스 의사결정, 데이터 파이프라인 구축 등 실무 시나리오와 유사한 비정형 문제를 해결하는 역량이 요구됨. - 기업 및 공공·산업 전반에서 인공지능(AI) 및 데이터 분석 기술의 실무 적용 필요성이 증대함에 따라, 단순 이론 전달형 교육에서 벗어난 실무 중심 교육으로의 전환 요구. ○ 학습자 수준의 다변화 - 인프라 활용 능력과 수학적·컴퓨터공학적 지식 격차가 큰 학습자들의 특성을 고려하여 초급부터 고급까지의 단계적 성장 로드맵이 필요함. ○ 자기주도 학습 및 실시간 피드백 한계 극복 - 학습 환경의 시공간적 제약을 극복하기 위해, 휴먼 튜터를 보완할 수 있는 AI 및 유닛 테스트 기반의 즉각적인 검증/피드백 시스템 연동형 콘텐츠가 강력히 요구됨.

3. 필요성

○ 수준별·단계별 체계적 학습 콘텐츠 부재 - AICE(AI Certificate for Everyone) 등 표준화된 국가/민간 자격 체계와 연계된 초급~고급 수준의 체계적 PBL 콘텐츠 부족. ○ 자기주도 및 협업 학습 환경 결합 필요 - 개인별 문제해결(자기주도)과 동료 학습(Peer Learning, 상호 검토)을 유기적으로 결합하여 학습 효과를 극대화할 수 있는 미션·문제 구도의 콘텐츠 설계 필요. ○ AI 기반 학습 지원 및 평가 요구 - 학습자가 문제 해결 중 난관에 부딪혔을 때 시의적절한 단계별 힌트 및 AI 튜터의 피드백을 제공받을 수 있는 실습 중심 교육 시스템을 위한 콘텐츠 필요.

4. 주요 사업 내용

○ AICE 연계 PBL 실습 콘텐츠 개발 - AICE(BASIC, ASSOCIATE, PROFESSIONAL 등) 난이도 표준 수준에 맞춘 실습용 프로젝트 100개, 미션 500개, 세부 문제 2,000개 제작. ○ 학습자 수준별 맞춤형 트랙 구성 - 초급(BASIC), 중급(ASSOCIATE), 고급(PROFESSIONAL) 난이도별 단계적 학습 경로 제공. ○ AI 튜터 힌트 및 자동 평가 서비스 연계 - 학습 과정 중 AI 튜터의 가이드라인/힌트 제공 및 제출 코드·결과물에 대한 실시간 자동 평가 및 피드백 지원을 위한 콘텐츠를 포함해야 함. ○ 동료 학습(Peer Learning) 및 상호 평가 시스템 연계 - 개인/팀 단위 문제 해결 후 다른 학습자의 제출물 평가 및 피드백을 위한 검토 기준을 포함해야 함.

5. 사업 범위

○ PBL 콘텐츠 설계 및 2,000개 문제 개발 - 총 100개 프로젝트 제작 (1개 프로젝트 ≒ 5개 미션 ≒ 20개 문제 구조, 총 500개 미션 / 2,000개 문제) - AICE 시험 표준 1세트 구성을 1개 프로젝트 단위로 설계 - 실무 도메인 데이터셋 및 산업 시나리오 반영 ○ 콘텐츠 학습 가이드라인 및 평가 기준표 작성 - 각 문제별 정답 코드, 데이터셋, 평가 루브릭, 힌트 및 AI 튜터 프롬프트 가이드 제작 - 최소 3명의 학습자가 같은 프로젝트를 해결한 산출물과 피드백을 콘텐츠에 포함시켜야 하며, 학습자 모집과 사례비 비용 부담은 사업 수주 기업이 부담. ○ LMS 시스템 연계 및 콘텐츠 등록 - 현행 교육관리시스템(LMS) 내 문제 데이터베이스 구축 및 테스트 연동

Ⅱ. 사업 추진방안

1. 추진목표

○ AI 데이터 분석 실무 PBL 콘텐츠 구축: 100개 프로젝트, 500개 미션, 2,000개 문제의 완성도 높은 제작 및 LMS 연동. ○ AICE 수준 완벽 대응: BASIC부터 PROFESSIONAL 수준까지 커버하는 자격증 연계형 실습 환경 마련. ○ 자기주도·협업 중심 학습 달성: AI 튜터 및 동료 검토 기반의 학습 만족도 90% 이상 확보.

2. 추진체계

○ 추진 조직도

4. 추진방안

○ 체계적 품질 관리: 문제 출제 ➔ 데이터셋 가공 ➔ 학습자 시험 및 전문가 검수 ➔ AI 튜터 피드백 검증의 4단계 품질 관리 절차 수행. - 최소 3명의 학습자가 같은 프로젝트를 해결한 산출물과 피드백을 콘텐츠에 포함시켜야 함. ○ 모듈형 설계 적용: 프로젝트, 미션, 문제의 3단계 계층 구조로 제작하여 요구사항 변경 및 난이도 조절이 용이하도록 구현. ○ 협업 학습 메커니즘 제공: 단순 문제풀이에 그치지 않고 동료 학습자가 서로 검토 및 피드백(Peer Review)할 수 있는 가이드 및 검토 지표 제작.

Ⅲ. 제안요청 내용

1. 제안요청 개요

○ 프로젝트 구조 및 구성 요건 - 기본 구조: 프로젝트 ➔ 미션 ➔ 문제 계층 구조 - 1개 프로젝트는 평균 5개 미션으로 구성 - 1개 미션은 평균 4개 세부 문제로 구성 (1개 프로젝트당 평균 20개 문제로 구성) - 총 PBL 콘텐츠 제작 규모: 100개 프로젝트, 500개 미션, 2,000개 문제 이상 ○ 난이도 및 자격시험 연계 - 난이도 체계: AICE(AI Certificate for Everyone) 체계 및 로드맵의 난이도를 준수 · 초급 수준 : 데이터 탐색, 기본적인 데이터 전처리 및 시각화 · 중급 수준 : 머신러닝 모델링(분류/회귀), 피처 엔지니어링, 성능 평가 · 고급 수준 : 딥러닝(CNN / RNN / Transformer 등), 복합 데이터 분석 및 모델 최적화 - 시험 구성 연계: AICE 실제 시험 1세트 분량을 1개 프로젝트 형태로 구성하여 자격증 대비 실습 효과 제공. ○ 학습 지원 및 AI 튜터 연계 - 단계별 힌트 및 가이드라인 : 문제별로 개념 힌트, 코드 가이드, 정답 스니펫 등 3단계 힌트 데이터 제작. - AI 튜터 실시간 피드백 : 학습자가 제출한 코드 및 결과물에 대한 실시간 정량/정성 평가 가이드라인 및 피드백 프롬프트 작성. - 실무 중심 시나리오: 산업 및 공공 실무 관련 데이터셋 및 문제 시나리오 발굴 및 적용. ○ 학습자 및 동료 검토 - 상호 검토 기준표(Rubric) 개발: 학습자(개인 또는 팀)가 다른 학습자의 코드 작성 효율성, 문제 해결 접근법, 주석 및 설명 명확성 등을 평가할 수 있는 표준 평가항목 제시.

2. 목표 시스템 개념도

○ 목표 콘텐트 개념도 [PBL 콘텐츠 ER-다이어그램] - 프로젝트 구성항목 : 프로젝트명, 선수 학습 과제, 학습 조건, 프로젝트 소개, 참고자료, 평가 기준, 산출물 가이드, 획득역량 등 - 미션 구성항목 : 미션명칭, 설명, 학습 배경, 학습 목표, 수행 가이드, 참고자료, 평가 가이드, 산출물 예시 등 - 문제 구성항목 : 문제제목, 문제유형(파일, 서술형, 코드 등), 문제설명, 수행 가이드, 평가 가이드, 산출물 예시 등 ※ 세부 PBL 콘텐츠 구성 항목은 일부 변경될 수 있으며, 자세한 구조는 방문 열람 가능 ○ PBL 콘텐츠 예시 프로젝트 : 제조 공장 센서 데이터를 활용한 설비 고장 예측 데이터셋 개요: 공장 공정 중 수집된 센서 데이터가 담긴 factory_sensor.csv 파일을 활용하여, 설비의 고장 여부(Failure: 1은 고장 발생, 0은 정상 작동)를 예측하는 AI 모델을 구축합니다. 미션 1. 데이터 탐색 및 데이터 정제 (Data Cleaning) 문제 1. 데이터 로드 및 결측치 수 확인 • pandas 라이브러리를 사용하여 factory_sensor.csv 파일을 읽어와 변수 data에 저장하세요. • 데이터프레임의 각 컬럼별로 결측치(Null)가 몇 개씩 존재하는지 합계를 출력하는 코드를 작성하세요. 문제 2. 특정 조건에 따른 결측치 대체 • 'Temperature'(공정 온도) 컬럼에 결측치가 존재합니다. 이 결측치들을 전체 온도의 평균이 아닌, type(설비 종류) 컬럼별 'Temperature'의 평균값으로 각각 계산하여 대체하세요. 문제 3. 불필요한 컬럼 제거 • 데이터 중 'UDI'(고유 식별자) 컬럼과 'ProductID'(제품 ID) 컬럼은 설비의 고장 여부를 예측하는 데 의미가 없는 고유 문자열입니다. 이 두 컬럼을 데이터프레임 data에서 완전히 제거하세요. 미션 2. 특성 공학 및 데이터 분할 (Feature Engineering & Split) 문제 4. 수치형 데이터 구간화 (Binning) • 연속형 변수인 'RPM'(회전수) 컬럼을 기반으로 새로운 범주형 파생 변수 'RPM_Class'를 생성하고자 합니다. • RPM이 1500 미만이면 Low, 1500 이상 2000 미만이면 Normal, 2000 이상이면 High 값을 가지도록 설정하세요. • 이후 생성된 'RPM_Class' 컬럼을 원-핫 인코딩(pd.get_dummies)하고 기존 'RPM_Class' 컬럼은 삭제하세요. (단, drop_first=True 적용) 문제 5. 학습 및 검증 데이터 세트 분리 • 정답 레이블인 'Failure' 컬럼을 변수 y에, 이를 제외한 나머지 피처들을 변수 X에 할당하세요.

• scikit-learn을 사용하여 학습 데이터와 테스트 데이터를 80:20의 비율로 분리하세요. • 조건: random_state=100 지정, 'Failure' 레이블의 클래스 불균형을 고려하여 stratify=y 설정 • 변수명: X_train, X_test, y_train, y_test 미션 3. 머신러닝 모델링 및 최적화 (Machine Learning) 문제 6. 의사결정나무(Decision Tree) 모델 학습 • scikit-learn에서 제공하는 의사결정나무 분류기(DecisionTreeClassifier) 모델을 생성하세요. (조건: 과적합 방지를 위해 최대 깊이 max_depth=5, 과적합 방지 및 재현성을 위해 random_state=100 지정) • 생성한 모델을 학습 데이터(X_train, y_train)로 학습시키세요. 문제 7. 모델 예측 및 혼동 행렬(Confusion Matrix) 출력 • 학습된 모델을 사용하여 X_test에 대한 예측값 y_pred를 구하세요. • 설비 고장 예측에서는 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)을 확인하는 것이 중요합니다. 실제 정답(y_test)과 예측값(y_pred)을 바탕으로 혼동 행렬(Confusion Matrix)을 생성하고 출력하는 코드를 작성하세요. 미션 4. 딥러닝 모델링 및 조기 종료 (Deep Learning & Callback) 문제 8. Keras를 이용한 심층 신경망 설계 • TensorFlow Keras를 사용하여 아래 조건에 맞는 이진 분류용 딥러닝 모델을 정의하세요. - 은닉층 1: 노드 128개, 활성화 함수 relu - 은닉층 2: 과적합 방지를 위한 Dropout 레이어 (비율 0.3) - 은닉층 3: 노드 64개, 활성화 함수 relu - 출력층: 시나리오에 맞는 적절한 노드 수와 활성화 함수 지정 문제 9. 조기 종료(EarlyStopping) 설정 및 학습 • 모델의 과적합을 막기 위해 검증 데이터의 손실(val_loss) 지표를 모니터링하여, 5회(patience=5) 연속 개선되지 않으면 학습을 자동으로 멈추는 EarlyStopping 콜백 함수를 정의하세요. • 최적화 함수는 adam, 손실 함수는 이진 분류용 함수를 지정하여 모델을 컴파일한 후, 정의한 조기 종료 콜백을 포함하여 학습을 진행하세요. (조건: epochs=50, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test))

3. 요구사항 총괄

4. 상세 요구사항

가. 데이터 요구사항(Data Requirement)

나. 품질 요구사항(Quality Requirement)

다. 프로젝트 지원 요구사항(Project Support Requirement)

라. 프로젝트관리 요구사항(Project Management Requirement)

마. 보안 요구사항(Security Requirement)

참가자격

Ⅳ. 제안안내

1. 입찰방식

□ 입찰 방법 : 제한(중소기업간)경쟁입찰/협상에 의한 계약 □ 적용기준 ○ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 및 시행령 ○ 정부 입찰․계약 집행기준(계약예규 2200.04-159-20, 2012.04.02) ○ 정보시스템 구축·운영 지침(행정안전부 고시 제2012-12호, 2012.03.06) ○ 한국과학기술정보연구원 계약업무요령 □ 참가자격 ○ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제12조 및 동 시행 규칙 제14조에 의한 입찰참가자격을 갖춘 사업자 ○ 연구원 계약업무요령 제45조 및 내자계약업무처리지침 제36조에 의해 연구원으로부터 부정당업자의 입찰참가자격 제한을 받지 않거나, 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 제27조 및 동법시행령 제76조에 의거 재정경제부 지정정보처리장치(조달청 나라장터)에서 제한 받지 않는 자(부정당업자의 입찰참가자격 제한) ○ 중소기업제품구매촉진 및 판로지원에 관한 법률 제9조에 의한 직접생산자확인증명서[제안서 마감일까지 “데이터처리서비스”로 발행된 것으로 유효기간내에 있어야 함]를 소지한 자 - 직접생산자확인증명서는 데이터처리서비스 단일 품명만 인정하며 공동수급체 구성원 전원이 보유해야 함. ※ 위 직접생산자확인증명서는 전자입찰서 제출 마감일 전날까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 하며, 중소기업종합정보망(http://www.smpp.go.kr)에서 확인이 안 될 경우 입찰참가 자격이 없음. ○ 중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률 제2조의 규정에 의한 중소기업자 및 「소기업 및 소상공인 지원을 위한 특별조치법」제2조에 따른 소상공인으로서「중·소기업·소상공인 및 장애인 기업 확인요령」에 따라 발급된 중·소기업·소상공인확인서를 소지한 자 ○ 다만 중소기업확인서를 전자입찰서 제출 마감일 전일까지 신청한 업체는 입찰참가가 가능하나 다음의 어느 하나에 해당하는 경우에는 참가가격이 없습니다. - 제안서 제출 후 평가일까지 중소기업확인서가 발급 되지 않은 경우 - 발급된 중소기업확인서가 입찰참가자격의 기업구분과 다른 경우 - 발급된 중소기업확인서의 유효기간 시작일이 전자입찰서 제출 마감일 이후인 경우 - 전자입찰서 제출 마감일 이후 중소기업확인서를 신청한 경우

[「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」제33조(특별법인 등의 중소기업 간주) 제1항 규정에 의한 법인이나 단체도 중소기업으로 간주되며 입찰자격이 있음] ○ ｢소프트웨어 진흥법」 제58조에 의거한 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업, 업종코드: 1468)로 입찰참가자격을 등록한 자 ○ 이 사업은 20억미만으로 소프트웨어 진흥법 제24조의2 제2항 및 미래창조과학부고시 제2015-41호에 의거 대기업 및 중견기업은 참여할 수 없음 ※ 단, 소프트웨어산업 진흥법 시행령 24조2의 대기업 참여 제한 예외사업에 해당하는 경우에는 입찰참여 가능 ○ 소프트웨어산업 진흥법 제24조의2제3항에 따라 상호출자제한기업집단에 속하는 회사는 사업금액과 관계없이 참여가 제한됨 ○ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률시행령 제12조 및 동 시행규칙 제14조에 의한 입찰참가자격을 갖춘 업체 ○ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 제27조 및 동법 시행령 제76조에 의거 제한 받지 않는 자(부정당업체의 입찰참가자격 제한) ○ 소프트웨어산업 진흥법 제24조의 2 및 시행령 제17조의 2내지 5에 의거 제한 받지 않는 자 □ 공동계약 허용 여부 도급(하도급 포함) ○ 공동수급을 허용함(공동이행방식만 허용) / 하도급은 불허함 □ 평가배점 ○ 평가배점 = 기술 평가점수(90점) + 입찰가격 평가점수(10점) - 평가점수에서 소수점 이하가 있는 경우 소수점 5자리에서 반올림 □ 협상적격자 선정 ○ 평가결과 기술능력평가 점수가 기술능력평가분야 배점한도(90점)의 85%(76.5점) 이상인 업체를 협상적격자로 선정 - 협상적격자가 없는 경우 재공고 입찰에 부칠 수 있음 □ 협상순서 ○ 협상순서는 협상적격자의 기술능력평가 점수와 입찰가격평가 점수를 합산하여 합산점수의 고득점순에 따라 결정 - 동점시 처리방침 ․ 합산점수가 동일한 제안자가 2인 이상일 경우에는 기술능력평가점수가 높은 제안자를 선순위자로 함 ․ 기술능력평가점수도 동일한 경우에는 기술능력의 세부평가항목 중 배점이 큰 항목에서 높은 점수를 얻은 자를 선순위자로 함 - 협상이 성립된 때에는 다른 협상적격자와의 협상은 실시하지 않음 - 모든 협상적격자와 협상 결렬시 재공고입찰에 부칠 수 있음 □ 기술평가 ○ 주관기관이 평가위원회를 구성하여 제안서의 기술 평가 수행 - 평가위원회 위원은 위원장을 포함한 5인 이상으로 구성 - 평가의 전문성과 공정성을 확보하기 위하여 전문가로 구성 ○ 기술평가 점수는 평가위원이 평가한 점수를 평균하여 획득점수를 산출

배점·평가

< 제안서 기술 평가 항목 및 배점표 >

< 정량 평가 평가기준 >

□ 가격평가 ○ 한국과학기술정보연구원은 사업의 예산규모 내에서 관련 법령 및 관계규정에 따라 제안서 접수이전에 예정가격 결정 ○ 협상에 의한 계약체결 기준에 따라 평가점수 산출

<입찰가격 평가점수 산출방법>

▷ 입찰가격이 추정가격의 100분의 80 이상인 경우 평점 = (최저입찰가격/평가대상자 입찰가격) × 10 ▷ 입찰가격이 추정가격의 100분의 80 미만인 경우 평점 = (최저입찰가격/추정가격의 80%상당가격) × 10 ※ 다만, 입찰가격이 추정가격의 100분의 60미만일 경우에는 100분의 60으로 계산 ※ 예정가격을 작성한 경우에는 추정가격을 예정가격으로 적용 ※ SW 용역의 경우에는 입찰 평균가의 80% 이하는 동일한 점수로 평가 □ 기술 및 가격협상 기준 ○ 기술협상은 협상대상자가 제안한 사업내용, 이행방법, 이행일정 등 제안서의 내용을 대상으로 협상 실시 - 협상대상자와 협상을 통해 그 내용의 일부를 조정 가능 ○ 가격협상에서는 협상 대상자가 제안한 가격이 기준 가격이 됨 - 단, 협상 대상자가 제안한 가격이 예정가격보다 높은 경우에는 예정가격 이내로 낙찰 가격을 조정 ○「소프트웨어 진흥법」 제49조 제1항, 같은 법 시행령 제44조 제1항에 따라 협상에 의한 계약체결 방식 적용 ○「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제43조에 의거 협상에 의한 계약체결 방식 적용 ○ 계약방법 : 공개경쟁입찰(협상에 의한 계약) ○「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제43조에 의거 협상에 의한 계약체결 방식 적용

210mm×297mm[백상지 80g/㎡] === 26-HS096 04. 입찰공고문(협상(SW)).pdf ===

용역 입찰공고서

규격 착오 또는 규정의 미숙지 등으로 입찰자가 계약을 체결하지 않거나, 계약을 체결하고 불이행하는 경우 관계법령 또는 연구원 내부 규정에 의거 부정당업자로 제재되어 일정기간 입찰참여가 제한되는 등 불이익을 받으실 수 있사오니, 본 입찰공고서의 규격서, 계약관련규정을 철저히 숙지하신 후 입찰에 참가하여 주시기 바랍니다. 1. 입찰에 부치는 사항 - 관 리 번 호 : R26BK01734964-000 - 수 요 기 관 : 한국과학기술정보연구원 - 입 찰 명 : 인공지능 데이터분석 PBL 콘텐츠 제작 - 사 업 기 간 : 착수일로부터 2026. 12. 15. - 추 정 금 액 : 금 220,000,000원(부가세 포함) - 추 정 가 격 : 금 200,000,000원(부가세 제외) - 입 찰 방 법 : 제한경쟁 / 총액입찰 - 낙 찰 방 법 : 협상에 의한 계약(SW) - 입 찰 방 식 : 전자입찰<국가종합전자조달시스템(나라장터)> - 공 고 기 간 : 2026. 9. 17.(목요일) ~ 2026. 9. 29.(화요일) 10:00 - 전자입찰서(제안서 포함) 접수기간 : 2026. 9. 23.(수요일) 10:00 ~ 2026. 9. 29.(화요일) 10:00 ※ 상기 접수기간 내 국가종합전자조달시스템(나라장터)에 입찰가격을 입력해야 함.(입찰가격이 예정가격 초과시 협상적격자에서 배제됩니다.) - 기술평가 일정 : 2026. 10. 1.(목요일) 10:00(예정) / KISTI 대전본원 제3회의실 - 우선협상자발표(개찰) : 제안서 평가 완료 후 / 국가종합전자조달시스템(나라장터)

참가자격

2. 입찰참가자격 - 조달청에 전자입찰 참가자격 등록을 한 자. 전자입찰 참가자격을 등록하지 않은 자는 「국가종합 전자조달시스템 입찰참가자격등록규정」에 따라 개찰일 전일까지 조달청 고객지원센터 또는 각 지방조달청에 전자입찰 참가자격 등록을 하여야 함. - 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조(경쟁입찰의 참가자격) 및 동법 시행규칙 제14조에 의한 입찰참가자격을 갖춘 사업자 - 연구원 「계약업무요령」 제45조 및 「내자계약업무처리지침」 제39조에 의해 연구원으로부터 부정당업자의 입찰참가자격 제한을 받지 않거나, 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제76조(부정당업자의 입찰참가자격 제한)에 의해 재정경제부장관이 지정ㆍ고시하는 정보처리장치 (조달청 나라장터)에서 제한 받지 않는 자(부정당업자의 입찰참가자격 제한) - ｢중소기업기본법｣제2조에 따른 중소기업자 및 ｢소상공인 보호 및 지원에 관한 법률｣제2조에 따른 소상공인으로서 ｢중소기업 범위 및 확인에 관한 규정｣에 따라 발급된 중․소기업․소상공인확인서 (서류 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함)를 소지한 자 - 1 - ◦ 다만, 중소기업확인서를 전자입찰서 제출 마감일 전일까지 신청한 업체는 입찰참가가 가능 하나 다음의 어느 하나에 해당하는 경우에는 참가가격이 없습니다. - 제안서 제출 후 평가일까지 중소기업확인서가 발급 되지 않은 경우 - 발급된 중소기업확인서가 입찰참가자격의 기업구분과 다른 경우 - 발급된 중소기업확인서의 유효기간 시작일이 전자입찰서 제출 마감일 이후인 경우 - 전자입찰서 제출 마감일 이후 중소기업확인서를 신청한 경우

※ 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률시행령」 제2조의3 제1항 제2호 및 「중소기업제품구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제33조에 제1항을 준용합니다. ※ 「중소기업제품구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」제8조의2에 해당하는 자는 입찰에 참여할 수 없습니다. - ｢중소기업제품구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」제9조에 의한 직접생산자확인증명서[제안서 마감일 전일까지 데이터처리서비스(세부품명번호: 8111200201)로 발행된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 자 ※ 위 직접생산자확인증명서는 전자입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 하며, 중소기업 종합정보망(http://www.smpp.go.kr)에서 확인이 안 될 경우 입찰참가 자격이 없음. - ｢소프트웨어진흥법」 제58조에 의거한 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업, 업종코드: 1468)로 입찰참가자격을 등록한 자 - 본 사업은 20억원 미만인 사업으로서 대기업 및 중견기업인 소프트웨어 사업자가 참여할 수 있는 사업금액 하한을 적용하는 사업임(과학기술정보통신부 고시) - 공동수급 : 가능(단, 공동이행방식만 허용) / 「(계약예규) 공동계약운용요령」 제9조 제5항에 따라, 공동수급체 구성원 수는 ‘5인 이하’, ‘10% 이상’으로 규정함 - 하도급 : 불가 3. 참고사항 - 총액입찰로 시행하며, 전자입찰서에 산출내역서 미첨부합니다. - 본 추정예산은 부가가치세가 포함된 금액이므로 입찰자가 면세사업자인 경우 입찰금액은 반드시 부가가치세를 포함하여 투찰하여야 하며, 입찰결과 낙찰자가 면세사업자인 경우 낙찰금액에서 부가가치세 상당액을 차감한 금액을 계약금액으로 합니다. - 전자입찰의 취소 신청은 「전자조달의 이용 및 촉진에 관한 법률 시행규칙」 제4조 및 (계약예규) 용역입찰유의서 제9조제4항에서 정한 기준, 절차에 의해서만 가능합니다. - 국가종합전자조달시스템(나라장터)의 장애로 입찰을 연기하는 경우, 장애 발생 이전에 유효하게 접수된 입찰서는 연기된 입찰에 유효하게 접수된 것으로 보아 다시 입찰서를 제출할 수 없습니다.

배점·평가

4. 낙찰자 선정방법 : 협상(SW) - 입찰참가자는 마감일까지 제안서(또는 기술서)를 제출해야 하고, 가격입찰서는 전자투찰 기간 내에 제출하여야 동시에 제출한 것입니다. - 평가배점은 기술능력평가 점수 90점과 입찰가격평가 점수 10점으로 구성합니다. - 2 - - 입찰가격이 예정가격 이하인 경우에만 협상적격자로 선정합니다. - 기술능력평가 점수가 기술능력평가분야 배점한도의 85%이상인 업체를 협상적격자로 선정한 후 협상 적격자 중 기술능력평가 점수와 입찰가격평가 점수를 합산하여 최고득점 순으로 협상순서를 적용하며, 협상순서에 따라 협상을 진행하여 협상이 성립한 자를 낙찰자로 선정합니다. - 동일가격입찰(또는 동일점수)인 경우 재정경제부 ｢(계약예규) 협상에 의한 계약체결 기준」을 준용하여 기술능력 평가점수가 높은 제안자. 단, 기술능력평가점수도 동일한 경우에는 기술능력 세부평가항목 중 배점이 큰 항목에서 높은 점수를 얻은 자. ※ 기타 사항은 재정경제부 ｢(계약예규) 협상에 의한 계약체결 기준」을 준용합니다. ※ 협상적격자 선정 기준 ｢(계약예규) 협상에 의한 계약체결 기준」 제8조 제1항 ① 계약담당공무원은 제7조에 따른 제안서 평가결과, 입찰가격이 해당 사업 예산(예정가격을 작성한 경우에는 예정가격) 이하인 자로서 기술능력평가 점수가 기술능력평가분야 배점한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정한다. 5. 제안요청 설명회 : 해당사항 없음 6. 제안서 제출 안내(온라인 제출) - 제출서류 : 전자파일(제안서 및 요약서, 정량평가 서류(기업신용평가등급확인서 등), 입찰참가자격 확인서류 (가급적 하나의 파일로 제출) 포함) - 제출기간 : 2026. 9. 23.(수요일) 10:00 ~ 2026. 9. 29.(화요일) 10:00 - 제출장소 : 국가종합전자조달시스템(나라장터) - 제출방법 : 접수기간 내 온라인 제출 ○ 공동수급협정서 제출 관련 안내(공동수급체를 구성하여 참여하는 업체에 해당) - 제출방법 : 국가종합전자조달시스템(나라장터)을 통해 전자문서 제출 및 입찰참가자격 확인서류 제출 (공동수급표준협정서(공동이행방식), 합의각서)