입찰공고상세[용역] · 마감
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AI 공유재산 관리 시스템 기반 구축 사업
재공고 · 충청남도 아산시 · 데이터 구축
- 추정가격
- 7,273만원
- 개찰
- 10/02(금) 18:00 · 마감
- 낙찰방법
- 협상에의한계약 · 기술 90 : 가격 10
- 참가 자격
- 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업) · 측량업(기타-영상처리업)
- 무슨 일
- AI 학습데이터 구축 및 정사영상 제작
요약 AI 요약
아산시 공유재산의 무단점유와 불법 개발을 AI로 탐지할 수 있도록, 항공사진·드론영상 등 원천영상을 직접 취득해 정사영상을 만들고 건물·도로 변화탐지 및 무단점유 의심유형 학습데이터를 구축하는 사업이다. 구축된 데이터는 향후 AI 공유재산 관리 시스템의 학습 기반으로 쓰인다.
- 원천영상(항공사진·드론영상)과 공유재산 필지·대장 자료를 수행사가 직접 취득하고, 기복변위·폐색을 보정한 AI 분석용 정사영상을 제작해 필지정보와 좌표 정합·영상 분할 등 전처리 수행
- 건물·도로 변화탐지용 학습데이터 10,000세트 구축(위치·경계·형상 라벨링, 신설·철거·확장·축소·형상변경 등 변화유형 구성)
- 무단점유 의심유형(비닐하우스·컨테이너·폐자재·물건 적치·경작·시멘트 포장·산림 훼손 7종) 학습데이터 40,000세트 구축(점유영역은 폴리곤 단위 라벨링, 필지와의 포함·중첩·경계침범 관계 확인 가능하도록 구성)
- 학습데이터 구축기준 수립(데이터 분류체계·라벨링 기준·구성단위·파일 형식·좌표체계·명명규칙·메타데이터 정의, 학습·검증·시험용 구분 기준)
- 학습데이터 품질검수 및 표준화(라벨링 기준 준수, 원천영상-라벨 위치 일치, 경계 적정성, 유형 분류 정확성, 중복·누락·속성정보 완전성 검수 후 표준 포맷으로 최종 납품)
- 구축 학습데이터 확인용 시각화 기능 구축(영상 패치 단위로 라벨 중첩 표출, 원천영상·라벨 전환, 변화탐지 전·후 시기 패치 비교, 유형별 순차 조회 및 이상 라벨 표시·기록)
AI에게 이 공고를 물어볼 때 · ChatGPT · Claude에 이 링크를 함께 주면 공고문과 첨부를 정리한 글을 읽고 답합니다. /ai/projects/R26BK01739742 · 베타 기간 무료
사업 내용 · 이 공고에 든 일
중심 · AI 학습데이터 구축 및 정사영상 제작
용역 › 정보시스템·SW › 데이터 구축
항공사진·드론영상 등 원천자료를 수행사가 직접 취득해 정사영상을 제작하고, 건물·도로 변화탐지 10,000세트와 무단점유 의심유형 40,000세트의 AI 학습데이터를 라벨링·구축하는 것이 사업의 몸통이다.
- 원천영상(항공사진·드론영상) 및 공유재산 필지·대장 자료 직접 취득·확보
- 기복변위·폐색 보정 정사영상 자체 제작
- 필지정보와 좌표체계 변환·공간위치 정합·영상 분할 등 전처리
- 건물·도로 변화탐지 학습데이터 10,000세트 구축
- 무단점유 의심유형(비닐하우스·컨테이너·폐자재·물건 적치·경작·시멘트 포장·산림 훼손) 학습데이터 40,000세트 구축
- 학습데이터 구축기준 수립 및 품질검수·표준화
- 구축 학습데이터 확인용 시각화 기능 구축
- 기술이전·인수인계 및 하자보수(1년)
평가 · 배점
기술 : 가격 — 기술 90점 · 가격 10점
협상 대상 기준 · 제안서 평가결과 기술능력평가 점수가 기술능력평가 분야 배점한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정
| 평가 항목 | 배점 |
|---|---|
| 수행실적 | 6점 |
| 사업 수행 역량 | 4점 |
| PM 수행 역량 | 2점 |
| 사회적 책임 | 4점 |
| 경영상태 | 4점 |
| 전략 및 방법론 | 10점 |
| 기술 및 기능 | 40점 |
| 성능 및 품질 | 10점 |
| 프로젝트 관리 | 5점 |
| 프로젝트 지원 | 5점 |
| 입찰가격평가 | 10점 |
| 합계(항목을 더한 값) | 100점 |
참가 자격 · 제한
- 업종제한
- 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업)(1468) 그리고 측량업(기타-영상처리업)(5028)
- 지역제한
- 제한 없음
- 공동수급
- 공동수급불허
- 입찰참가 제한
- 없음
- 실적경쟁 · PQ
- 해당 없음
- 국제입찰
- 국내입찰
- 제출 방법
- 직찰
입찰 일정
| 진행 | 일시 | 남은 날 |
|---|---|---|
| 공고 게시 | 09/21(월) | 지남 |
| 개찰 | 10/02(금) 18:00 | 지남 |
가격
- 추정가격
- 72,727,273원
- 배정예산
- 80,000,000원
- 예정가격 방식
- 비예가
공고 정보
- 공고종류
- 재공고 (재입찰공고)
- 게시일
- 09/21(월)
- 공고번호
- R26BK01739742-000
- 참조번호
- 아산시 공고 제2026-3318
- 공고기관
- 충청남도 아산시
- 수요기관
- 충청남도 아산시
- 계약방법
- 제한경쟁
- 낙찰방법
- 협상에의한계약
- 계약유형
- 총액계약
- 예정가격 방식
- 비예가
- 추정가격
- 72,727,273원
- 배정예산
- 80,000,000원
- 공공조달분류
- ICT 서비스 › DB구축 및 자료입력 › 공간정보DB구축서비스
- 사전규격번호
- R26BD00269013
- 재공고
- 재공고
- 출처
- 나라장터
첨부파일
- HWPX · 공고문.hwpx · 공고규격서
- PDF · 공고문.pdf · 공고규격서
- HWPX · 제안요청서(과업지시서).hwpx · 공고규격서
문서 발췌
과업·요구
[서식 14 호] 외주 용역사업 보안 특약 45 [서식 15 호] 정량적 평가 자기평가서 46 [별표 1] 사업자 보안위규 처리기준 47 [별표 2] 사업자 위약금 부과 기준 49 [별표 3] 누출금지 대상 정보 50 [별표 4] 보안 서약서(업체 대표자용) 51 [별표 5] 보안 서약서(참여 직원용) 52 [별표 6] 보안 확약서 53 [별표 7] 비밀유지계약서 54
사업 개요
사업개요
사 업 명 :『AI 공유재산 관리 시스템 기반 구축 사업』 사업기간 : 계약일로부터 3개월 사 업 비 : 80,000천원(부가가치세 포함) 계약방법 : 제한경쟁입찰 (협상에 의한 계약) 사업내용 ◯ 원천자료 취득 및 기복변위 제거 정사영상 제작 - 학습데이터 구축에 필요한 항공사진·드론영상 등 원천영상과 공유재산 필지경계·대장 자료를 수행사가 직접 취득·확보하고(발주기관은 원천 데이터를 별도로 제공하지 않음), 이를 이용하여 건물·구조물의 기복변위 및 폐색이 보정된 정사영상을 자체 제작, 필지 정보와의 좌표 정합·영상 분할 등 학습에 적합한 전처리를 수행 ◯ 건물 및 도로 변화탐지용 AI 학습데이터 구축 - 아산시 지역의 건물 및 도로를 대상으로 위치와 형상을 식별하고, 신설·철거·확장·축소 및 형상변경 등을 학습할 수 있는 변화탐지 학습데이터 10,000세트를 구축 ◯ 무단·불법점유 의심유형 AI 학습데이터 구축 - 공유재산 내 무단점유 가능성이 있는 비닐하우스·컨테이너·폐자재·물건 적치·경작·시멘트 포장·산림 훼손 등 주요 의심유형을 대상으로 객체 및 점유영역을 라벨링하여, 무단점유 의심지 탐지에 활용할 수 있는 학습데이터 40,000세트를 구축 ◯ 학습데이터 구축기준 수립 및 품질검수·표준화 - 데이터 분류체계·라벨링 기준·구성단위·메타데이터 등 학습데이터 구축기준을 수립하고, 구축된 데이터의 기준 준수 여부, 원천영상과 라벨 간 위치 일치, 객체 경계의 적정성, 유형 분류 정확성, 중복·누락 및 필수 속성정보를 검수·보완하여, 향후 AI 모델 학습과 고도화에 활용 가능한 고품질 학습데이터를 확보 ◯ 구축 학습데이터 확인용 시각화 기능 구축 - 구축된 학습데이터를 영상 패치 단위로 라벨과 함께 표출하여, 감독관이 라벨의 위치 정합성·유형 및 경계의 적정성을 육안으로 확인·검수할 수 있는 기능을 제공
◯ 이에 본 사업은 AI 공유재산 관리 시스템 구축의 기반으로서 건물·도로 변화탐지 및 공유재산 무단점유 의심유형에 대한 학습데이터를 구축하고, 이를 위한 구축기준·전처리·품질검수 및 결과 확인 기능을 함께 마련함으로써, 향후 실태조사 대상지의 선제적 선별과 데이터 기반 공유재산 관리체계 전환의 토대를 제공하고자 함
사업범위
공간적 범위 ◯ 아산시 행정구역 내 공유재산을 대상으로 하며, 공유재산 필지 및 그 주변 지역의 항공사진, 드론영상, 정사영상 등 공간정보를 활용 ◯ 학습데이터 구축 대상지역은 보유 영상의 촬영범위, 해상도, 촬영시기 및 무단점유 의심유형의 분포 등을 고려하여 발주기관과 협의 후 선정함 ◯ 공유재산 필지 내부뿐만 아니라 필지 경계에 걸쳐 설치되거나 형성된 시설물, 적치물, 경작지 및 토지 형상변경 지역도 학습데이터 구축범위에 포함 내용적 범위 ◯ 학습데이터 구축기준 수립 - 공유재산 관리업무와 무단점유 의심지 조사절차를 분석하여, 본 사업의 활용목적에 부합하는 데이터 구축방향 및 세부 기준을 수립 - 건물·도로 및 무단점유 의심유형별 데이터 분류체계와 라벨링 기준을 마련 - 학습데이터의 구성단위·파일 형식·영상 분할방식·좌표체계·명명규칙 및 메타데이터 항목을 정의하되, 변화탐지 데이터는 1세트(시계열 영상 조합 또는 단위 영상)의 구성 기준을 명확히 규정 - 학습용·검증용·시험용 데이터의 구분기준·배분방안과 데이터 구축·검수·오류보완·최종 납품에 관한 품질관리계획을 수립 - 향후 신규 영상·라벨 추가 및 데이터 갱신 시 표준을 유지할 수 있도록 구축기준을 문서화 ◯ AI 학습용 원천자료 수집 및 전처리 - 아산시 공유재산 필지경계 및 관련 속성정보를 수집·정리 - 항공사진·드론영상·정사영상 및 고정밀 공간정보 등 학습데이터 구축에 필요한 원천자료를 수집·분류하고, 자료별 촬영일자·해상도·좌표체계·촬영범위·출처·영상상태 등을 조사 - 건물·구조물의 기복변위 및 폐색이 보정된 정사영상을 자체 제작, 필지 정보와의 좌표 정합·영상 분할 등 학습에 적합한 전처리를 수행 - 공유재산 필지정보와 영상자료 간 좌표체계 변환 및 공간위치 정합을 수행 - 중복영상·위치오류·영상왜곡·가림현상 및 객체 식별이 어려운 자료를 선별하여 구축대상에서 제외하거나 보완 ◯ 건물 및 도로 변화탐지용 학습데이터 구축 - 아산시 지역의 건물 및 도로를 대상으로 AI 변화탐지 모델 고도화에 활용할 수 있는 학습데이터 10,000세트를 구축함 - 건물 및 도로의 위치·경계·형상을 식별할 수 있도록 라벨링하며, 라벨 단위(객체 단위 또는 영역 단위)는 구축기준에 따라 명확히 규정
- 시계열 영상 활용이 가능한 경우 건물·도로의 신설·철거·확장·축소 및 형상변경 등을 학습할 수 있도록 데이터를 구성 - 라벨별 객체유형·위치좌표·영상번호·촬영일자 및 원천자료 식별정보 등 필요한 속성정보를 구축 - 동일하거나 유사한 지역의 데이터가 학습용·검증용·시험용 데이터에 중복 포함되지 않도록 구성 ◯ 공유재산 무단점유 의심유형 학습데이터 구축 - 비닐하우스·컨테이너·폐자재·물건 적치·경작·시멘트 포장·산림 훼손(7종)을 대상으로 무단점유 의심유형 학습데이터 40,000세트를 구축 - 항공사진·드론영상·정사영상에서 확인되는 객체 또는 토지이용 영역을 대상으로 유형별 라벨링을 수행하되, 점유 면적을 판단할 수 있도록 점유영역은 영역(폴리곤) 단위로 라벨링 - 객체 또는 영역별 위치·경계·면적·유형·촬영일자·필지정보 등 속성정보를 구축하고, 공유재산 필지와 의심객체 간 포함·중첩·경계침범 등 공간관계를 확인할 수 있도록 구성 - 대상 객체의 크기·형태·재질·촬영각도·계절 및 주변 환경이 다양한 사례와, 형태가 유사한 정상 사례(건축자재·정상 경작지·적법 시설물)를 함께 포함하여 대표성 확보 및 오탐 저감 - 영상에서 대상 객체나 토지이용 형태가 확인되더라도 무단점유 여부가 확정된 것으로 분류하지 않고, 현장조사가 필요한 '무단점유 의심유형'으로 구축 ◯ 학습데이터 품질검수 및 표준화 - 대상유형별 라벨링 기준 및 데이터 구축지침 준수 여부를 확인 - 원천영상과 라벨 간 위치 일치 여부, 객체 경계의 적정성, 유형 분류 정확성, 데이터 중복·누락 및 필수 속성정보의 완전성을 검수 - 검수 결과에 따라 오류를 보완하고, 표준 포맷·명명규칙·메타데이터에 부합하도록 정리하여 최종 납품 ◯ 구축 학습데이터 확인용 시각화 제공 - 구축된 학습데이터를 영상 패치 단위로 표출하고, 해당 패치의 라벨(객체·영역 및 유형)을 중첩하여 표시함으로써 감독관이 육안으로 확인할 수 있도록 함 - 원천영상과 라벨을 중첩하거나 전환하여 라벨의 위치 정합성과 경계의 적정성을 확인할 수 있도록 함 - 변화탐지 학습데이터는 전·후 시기의 패치를 함께 표시하여 변화 라벨을 확인할 수 있도록 함 - 구축된 데이터를 유형별로 순차 조회하고, 검토 과정에서 확인된 이상 라벨을 표시·기록하여 품질검수에 반영할 수 있도록 함 - 본 기능은 영상 패치와 라벨(유형·경계)을 대상으로 하는 학습데이터 검수 도구로 구성
| 구 분 | M | M+1 | M+2 | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 착수 및 준비 | ||||||||||
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| 발주기관 협의 및 자료 연계 | ||||||||||
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| 학습데이터 구축 | 구축기준 수립 | |||||||||
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| 원천자료 수집·전처리 | ||||||||||
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| 건물·도로 변화탐지 | ||||||||||
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| 무단점유 의심유형 | ||||||||||
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| 품질검수 및 표준화 | ||||||||||
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| 구축 데이터 확인용 시각화 제공 | ||||||||||
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| 최종 결과 보고 | ||||||||||
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참가자격
제안 안내 사항
입찰참가자격
｢지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률｣ 제31조(부정당 업자의 입찰 참가 자격 제한)에 해당하지 아니하고, 같은 법 시행령 제13조 및 같은 법 시행규칙 제14조에 따른 입찰 참가 자격을 갖춘 업체로써, 「공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률」 제44조 규정에 의한 측량업(영상처리업)에 등록한 자(업종코드 : 5028) 「소프트웨어 진흥법」에 소프트웨어사업자(컴퓨터 관련 서비스사업, 업종코드: 1468) 신고를 필한 자. 「중소기업기본법」 제2조에 따른 중소기업자 또는 「소상공인 보호 및 지원에 관한 법률」제2조에 따른 소상공인으로서 「중소기업 범위 및 확인에 관한 규정」에 따라 발급된 중ㆍ소기업ㆍ소상공인 확인서를 소지하고 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」제9조 및 같은 법 시행령 제10조의 규정에 따라 직접생산확인증명서 [(물품분류번호 8115169901), 세부품명: 공간정보DB구축서비스]를 소지한 업체. ※ <직접생산확인증명서>, <중소기업확인서>는 입찰(개찰)일 전일 기준으로 유효기간 내에 있어야 하며, 중소기업 공공구매 종합정보망 (www.smpp.go.kr) 에서 확인되어야 합니다. 이 사업은 사업금액이 20억원 미만인 사업으로서 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침(과학기술정보통신부 고시)」에 따라 대기업 소프트웨어사업자는 본 입찰에 참여할 수 없으며, 「소프트웨어 진흥법」제48조 제4항 규정에 의하여 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」제31조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 기업도 입찰에 참여할 수 없음. 조달청 전자입찰(국가종합전자조달시스템 G2B)참가자격 등록업체이어야 하며 미등록업체는 조달청 입찰참가자격 규정에 따라 입찰집행일 전일까지 조달청에 입찰참가등록을 하여야 합니다.
과업·요구
| 요구사항 고유번호 | SFR-001 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 원천자료 취득 및 AI 분석용 정사영상 제작 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 학습데이터 구축에 필요한 원천영상 및 공유재산 자료를 수행사가 직접 취득하고, 라벨링에 적합한 AI 분석용 정사영상을 제작, 공유재산 필지정보와의 정합 및 학습용 전처리를 수행 | ||
| 상세설명 | - 학습데이터 구축에 필요한 항공사진·드론영상 등 원천영상과 공유재산 필지·대장 자료를 수행사가 직접 취득·확보하며(발주처는 원천 데이터를 별도로 제공하지 않음), 취득 자료별 촬영일자·해상도·좌표체계·촬영범위·영상상태 등을 조사하여 활용 가능 자료를 선별 - 취득한 원천영상을 건물·구조물의 기복변위 및 폐색 보정 처리를 하여 객체의 실제 위치·형상과 점유 면적이 영상에 정확히 표현되도록 함 - 전처리 된 정사영상의 공간해상도 및 위치정확도가 라벨링과 필지경계 중첩 판단에 적합한 수준임을 검증하고, 시기별 영상 간 위치 정합성을 확보 - 공유재산 필지정보와 실감정사영상 간 좌표체계 변환·공간위치 정합 및 영상 분할·파일명 표준화 등 학습에 적합한 전처리를 수행(부적합 자료는 제외·보완) |
| 요구사항 고유번호 | SFR-002 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 건물·도로 변화탐지 학습데이터 구축 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 아산시 지역의 건물·도로를 대상으로 위치·형상 및 변화유형(신설·철거·갱신 등)을 식별할 수 있는 변화탐지 학습데이터 구축 | ||
| 상세설명 | - 아산시 지역의 건물·도로를 대상으로 변화탐지 학습데이터 10,000세트를 구축 - 건물·도로의 위치·경계·형상을 식별할 수 있도록 라벨링하며, 라벨 단위(객체/영역)는 구축기준에 따라 규정 - 시계열 영상 활용이 가능한 경우 신설·철거·갱신 등 변화유형을 학습할 수 있도록 데이터를 구성 - 라벨별 객체유형·위치좌표·영상번호·촬영일자·원천자료 식별정보 등 속성정보를 구축하고, 동일·유사 지역 데이터가 학습/검증/시험에 중복 포함되지 않도록 구성 |
| 요구사항 고유번호 | SFR-003 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 공유재산 무단점유 의심유형 학습데이터 구축 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 공유재산 무단점유 의심유형(비닐하우스·컨테이너·폐자재·물건 적치·경작·시멘트 포장·산림 훼손 등)의 탐지·식별에 활용할 수 있는 학습데이터를 필지와의 공간관계 및 오탐 저감을 고려하여 구축 | ||
| 상세설명 | - 무단점유 의심유형(비닐하우스·컨테이너·폐자재·물건 적치·경작·시멘트 포장·산림 훼손 등)을 대상으로 학습데이터 40,000세트를 구축 - 유형별 라벨링을 수행하되 점유 면적 판단이 가능하도록 점유영역은 영역(폴리곤) 단위로 라벨링하고, 위치·경계·면적·유형·촬영일자·필지정보 등 속성정보를 구축 - 공유재산 필지와 의심객체 간 포함·중첩·경계침범 등 공간관계를 확인할 수 있도록 구성 - 크기·형태·재질·촬영각도·계절·주변 환경이 다양한 사례와 형태가 유사한 정상 사례(건축자재·정상 경작지·적법 시설물)를 함께 포함하여 대표성 확보 및 오탐 저감 - 대상 형태가 확인되어도 무단점유로 확정 분류하지 않고 현장조사가 필요한 '무단점유 의심유형'으로 구축 ※ 상기 유형은 주요 구축대상을 제시한 것으로, 대상지역의 점유 실태·영상 판독 가능성 및 자료 확보 현황 등을 고려하여 세부 유형의 조정·추가 및 유형별 물량 배분은 발주기관과 협의하여 정함(총 구축 물량은 유지) |
| 요구사항 고유번호 | SFR-004 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 구축 학습데이터 확인용 시각화 제공 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 구축된 학습데이터를 영상 패치 단위로 라벨과 함께 표출하여, 감독관이 라벨의 위치 정합성·유형 및 경계의 적정성을 육안으로 확인·검수할 수 있는 시각화 기능 제공 | ||
| 상세설명 | - 구축된 학습데이터를 영상 패치 단위로 표출하고, 해당 패치의 라벨(객체·영역 및 유형)을 중첩하여 표시 - 원천영상과 라벨을 중첩하거나 전환하여 라벨의 위치 정합성과 경계의 적정성을 확인 - 변화탐지 학습데이터는 전·후 시기의 패치를 함께 표시하여 변화 라벨을 확인 - 구축 데이터를 유형별로 순차 조회하고, 검토 과정에서 확인된 이상 라벨을 표시·기록하여 품질검수 결과에 반영 - 본 기능의 취급 대상은 영상 패치와 라벨(유형·경계)로 하며, 학습데이터 품질검수 용도로 구성 |
| 요구사항 고유번호 | DAR-001 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 데이터 처리 공통 사항 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | AI 변화탐지 학습·분석·검증에 활용되는 원천자료, 영상자료, 학습데이터 및 분석결과 데이터의 공통 처리 기준 | ||
| 상세설명 | ○ 공공 데이터 관리 기준 준수 - 데이터 구축·관리 시 최신 공공데이터 관리 및 공공기관 데이터베이스 표준화 관련 지침을 준수하여야 함 - 데이터의 공유·재사용, 품질관리 및 연계 활용을 고려하여 데이터 구조와 항목을 일관성 있게 관리하여야 함 ○ 데이터 기본정보 관리 - 데이터별 출처, 촬영시기, 좌표계, 해상도, 파일형식 등 기본정보를 정리하여야 함 - AI 학습·검증 및 행정활용 검증에 활용 가능한 형식으로 데이터를 구성하여야 함 ○ 산출물 관리 - 원천자료, 학습데이터, 영상자료, 분석결과 데이터 등 주요 산출물을 목록화하여 관리하여야 함 |
| 요구사항 고유번호 | DAR-002 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 원천자료 및 AI 분석용 정사영상 구축 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 학습데이터 구축에 필요한 원천영상 수집 및 라벨링에 적합한 AI 분석용 정사영상을 제작 | ||
| 상세설명 | ○ 원천자료 수집·정리 - 공유재산 구역 데이터, 항공사진, 드론영상 등 AI 학습·검증에 필요한 원천자료를 수집·정리하여야 함 - 수집된 자료의 좌표계, 해상도, 촬영시기 등 기본정보를 확인하여야 함 ○ 영상 전처리 - 학습데이터의 정확도 검증을 위해 건물·구조물의 기복변위 및 폐색이 보정된 정사영상을 자체 제작, 필지 정보와의 좌표 정합·영상 분할 등 학습에 적합한 전처리를 수행하여야 함 |
| 요구사항 고유번호 | DAR-003 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | AI 변화탐지 학습데이터셋 구축 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 행정관리 대상 변화유형을 AI 모델이 학습할 수 있도록 영상자료와 라벨 데이터를 결합한 학습데이터셋 구축 | ||
| 상세설명 | ○ 학습데이터 설계 - 무단점유, 불법사용 등 행정관리가 필요한 변화유형을 반영하여 학습데이터 구축 기준을 수립하여야 함 - 변화유형별 라벨링 기준 및 작업 가이드라인을 수립하여야 함 ○ 학습데이터 구축 - 드론영상, 항공사진, 정사영상 등을 활용하여 변화유형별 객체 라벨을 구축하여야 함 - AI 모델 학습·검증에 활용 가능한 형태로 영상자료와 라벨 데이터를 구성하여야 함 ○ 학습데이터 품질검수 - 라벨링 결과의 정확성 및 일관성을 검수하여야 함 - 검수 결과에 따라 미흡 데이터를 보완·재작업하여야 함 |
| 요구사항 고유번호 | DAR-004 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 공유재산 무단점유 의심유형 학습데이터셋 구축 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 공유재산 무단점유 의심유형을 AI 모델이 학습할 수 있도록 영상자료와 라벨 데이터를 결합한 학습데이터셋 구축 | ||
| 상세설명 | ○ 학습데이터 설계 - 무단점유, 불법사용 등 행정관리가 필요한 변화유형을 반영하여 학습데이터 구축 기준을 수립하여야 함 - 변화유형별 라벨링 기준 및 작업 가이드라인을 수립하여야 함 ○ 학습데이터 구축 - 드론영상, 항공사진, 정사영상 등을 활용하여 의심유형별 객체 라벨을 구축하여야 함 - AI 모델 학습·검증에 활용 가능한 형태로 영상자료와 라벨 데이터를 구성하여야 함 ○ 학습데이터 품질검수 - 라벨링 결과의 정확성 및 일관성을 검수하여야 함 - 검수 결과에 따라 미흡 데이터를 보완·재작업하여야 함 |
| 요구사항 고유번호 | QUR-003 | |||
|---|---|---|---|---|
| 요구사항 명칭 | 학습데이터 구축기준 수립 및 품질검수·표준화 | 응낙 수준 | 필수 | |
| 요구사항 상세설명 | 정의 | 구축된 학습데이터의 라벨 정합성·경계 적정성·유형 정확성·완전성을 검수하고, 표준 포맷·명명규칙·메타데이터에 부합하도록 표준화하여 최종 납품 가능한 상태로 확보 | ||
| 상세설명 | - 대상유형별 라벨링 기준 및 구축지침 준수 여부를 확인 - 원천영상과 라벨 간 위치 일치, 객체 경계 적정성, 유형 분류 정확성, 중복·누락 및 필수 속성정보의 완전성을 검수 - 검수 결과에 따라 오류를 보완하고 재검수하여 품질을 확보 - 표준 포맷·명명규칙·메타데이터에 부합하도록 정리하여 최종 납품 - 구축되는 모든 학습데이터셋은 재학습 가능하도록 높은 호환성을 지닌 표준 포맷 등의 형태로 구축 |
배점·평가
| 구 분 | 평가기준 | 배점 | ||
|---|---|---|---|---|
| 기술능력 평가 | 정 량 적 평 가 | 수행실적 | ◯ 최근 3년간 유사 사업 실적 금액 | 6 |
| 사업 수행 역량 | ◯ 사업 수행에 필요한 기술 인증 보유 평가 | 4 | ||
| PM 수행 역량 | ◯ PM의 수행역량을 확인하기 위한 자격 평가 | 2 | ||
| 사회적 책임 | ◯ 사회적 책임 평가 기준 | 4 | ||
| 경영상태 | ◯ 기업 신용등급 평가 | |||
| 정성적 평가 | 전략 및 방법론 | ◯ 대상사업의 이해도 ◯ 사업추진전략의 창의성, 타당성 ◯ 적용기술의 확장성, 실현가능성 | 10 | |
| 기술 및 기능 | ◯ 사업추진 내용의 적정성 (각 요구사항에 대한 제안 내용의 적정성) ◯ 학습데이터 구축 방안 기술 | 40 | ||
| 성능 및 품질 | ◯ 성능확보방안 ◯ 품질보증방안 | 10 | ||
| 프로젝트 관리 | ◯ 관리방법론 (위험관리, 진도관리, 형상관리 방안 등의 적정성) ◯ 일정계획 (활동 도출 및 기간 배열, 중간목표, 자원할당 등 의 적정성 등) ◯ 사업수행방안 (사업수행 조직 구성, 개발 장비 등의 적정성 등) | 5 | ||
| 프로젝트 지원 | ◯ 교육훈련 및 기술이전 ◯ 하자보수 및 비상대책방안 ◯ 기밀보안 | |||
| 입찰가격평가 | ※ 입찰가격 평점산식에 따름 | 10 | ||
| 100 |
| 평가 등급 | 평점 |
|---|---|
| 100%이상 | 6.0 |
| 70%이상 ~ 100%미만 | 5.4 |
| 40%이상 ~ 70%미만 | 4.8 |
| 40%미만 | 4.2 |
| 구분 | 점 수 | |
|---|---|---|
| 구분 | 여 | 부 |
| GS 1등급 이상 인증 | 2 | 1 |
| ISO(품질경영시스템) 인증 |
| 구분 | 점 수 |
|---|---|
| 고급 이상 | 2 |
| 중급 이하 | 1 |
| 자격 미보유 | 0 |
| 평가항목 | 세부평가항목 | 평가기준 | 평점 |
|---|---|---|---|
| 사회적 책임 | ①〈 삭제 〉 | 〈 삭제 〉 | 〈삭제〉 |
| ②임금체불 | ▪ 「근로기준법」에 따라 고용노동부장관으로부터 체불사업주로 명단이 공개중인 자 | △2.0 | |
| ③고용개선 조치 미이행 | ▪ 「남녀고용평등과 일·가정 양립 지원에 관한 법률」에 따라 최근 2년 이내에 고용노동부장관으로부터 적극적 고용개선조치 미이행사업주로 명단이 공표된 자 |
| 신용평가등급 | 평점 | ||
|---|---|---|---|
| 회사채 | 기업어음 | 기업신용 평가등급 | 평점 |
| AAA, AA+, AA0, AA- A+, A0, A-, BBB+, BBB0 | A1, A2+, A20, A2-, A3+, A30 | AAA, AA+, AA0, AA-, A+, A0, A-, BBB+, BBB0 | 4 |
| 배점의 100% | |||
| BBB-, BB+, BB0, BB- | A3-, B+, B0 | BBB-, BB+, BB0, BB- | 3.8 |
| 배점의 95% | |||
| B+, B0, B- | B- | B+, B0, B- | 3.6 |
| 배점의 90% | |||
| CCC+ 이하 | C 이하 | CCC+ 이하 | 2.8 |
| 배점의 70% |
참가자격
※ 본 사업의 기초금액은 부가가치세와 이윤을 포함한 금액으로써 모든 응찰업체는 부가가치세와 이윤을 포함한 가격으로 입찰(가격제안)하여야 하며, 만약 면세사업자나 비영리법인이 낙찰자인 경우 낙찰금액에서 부가가치세 또는 이윤을 제외한 금액으로 계약함. 2. 입찰참가자격 아래의 참가자격을 모두 갖춘 자이어야 합니다. 가.「공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률」 제44조 규정에 의한 측량업(영상처리업)에 등록한 자(업종코드 : 5028) 다.「소프트웨어 진흥법」에 소프트웨어사업자(컴퓨터 관련 서비스사업, 업종코드: 1468) 신고를 필한 자. 라.「중소기업기본법」 제2조에 따른 중소기업자 또는 「소상공인 보호 및 지원에 관한 법률」제2조에 따른 소상공인으로서 「중소기업 범위 및 확인에 관한 규정」에 따라 발급된 중ㆍ소기업ㆍ소상공인 확인서를 소지하고 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」제9조 및 같은 법 시행령 제10조의 규정에 따라 직접생산확인증명서 [(물품분류번호 8115169901), 세부품명: 공간정보DB구축서비스]를 소지한 업체. 마. 이 사업은 사업금액이 20억원 미만인 사업으로서 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침(과학기술정보통신부 고시)」에 따라 대기업 소프트웨어사업자는 본 입찰에 참여할 수 없으며, 「소프트웨어 진흥법」제48조 제4항 규정에 의하여 「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」제31조에 따라 지정된 상호출자제한기업집단에 속하는 기업도 입찰에 참여할 수 없음.