낙상 예측 감지 AI 학습용 데이터셋 구축 용역

요약 AI 요약

환자 안전사고 중 낙상은 전 세계적으로 흔하고 중대한 위해요인이며 국내에서도 주요 환자안전사고 유형이다. 이에 낙상 예측·감지 인공지능 모델의 학습 및 검증에 활용할 데이터셋을 구축하여 딥러닝 기반 낙상 인식·판별 성능을 향상시키고자 한다.

• 자세 추정(Pose Estimation)을 위한 인체 관절 위치 정보(Keypoint) 라벨링
• 분류(Classification)를 위한 자세, 의존성 및 속성(Attribute) 정보 라벨링
• 객체 영역 분할(Segmentation)을 위한 객체별 세분화 라벨링
• 구축된 데이터를 기반으로 낙상 예측·감지 인공지능 모델 고도화
• 데이터셋 제출(원천데이터, 라벨링데이터 1식)
• 데이터셋에 포함되지 않은 관련 자료를 부록 및 파일 형태로 제시(해외 자료는 원본과 한글 번역본 포함)

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사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · 낙상 예측·감지 AI 학습용 데이터셋 구축

용역 › 정보시스템·SW › 데이터 구축

수집 데이터에 관절 위치(keypoint)·자세·속성·객체 세분화 라벨링을 수행해 AI 학습·검증용 데이터셋을 만들어 납품하는 일이 사업의 몸통이다.

• 자세 추정(Pose Estimation)용 인체 관절 위치 정보(Keypoint) 라벨링
• 분류용 자세·의존성·속성(Attribute) 정보 라벨링
• 객체 영역 분할(Segmentation)용 객체별 세분화 라벨링
• 구축 데이터 기반 낙상 예측·감지 AI 모델 고도화
• 원천데이터·라벨링데이터 1식 제출
• 검수 결과 하자(라벨링 오류·데이터 누락) 무상 보완
• 참고 해외자료 번역 제출

평가 · 배점

협상 대상 기준 · 입찰자별 최고⋅최저 점수를 제외한 나머지 점수를 합산 후 산술평균한 기술능력평가 점수가 기술능력평가 분야 배점 한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정

참가 자격 · 제한

업종제한

공고서 참조

지역제한

공고서 참조

공동수급

모름

입찰참가 제한

모름

실적경쟁 · PQ

모름

국제입찰

국내입찰

제출 방법

직찰

입찰 일정

가격

배정예산

33,000,000원 (부가세 포함)

공고 정보

공고종류

등록공고 (일반공고)

게시일

09/22(화)

공고번호

R26BK01741794-000

참조번호

GM-2609-14

공고기관

주식회사 지오멕스소프트

수요기관

주식회사 지오멕스소프트

계약방법

제한경쟁

낙찰방법

제안서평가에의한낙찰자결정

계약유형

-

예정가격 방식

-

추정가격

-

배정예산

33,000,000원

사전규격번호

-

재공고

아니오

출처

누리장터

첨부파일

• HWP · (붙임1)입찰공고문(낙상 예측·감지 AI 학습용 데이터셋 구축 용역).hwp · 공고규격서
• PDF · (붙임1)입찰공고문(낙상 예측·감지 AI 학습용 데이터셋 구축 용역).pdf · 공고규격서
• HWP · (붙임2)제안요청서(낙상 예측·감지 AI 학습용 데이터셋 구축 용역).hwp · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

문서 발췌

참가자격

I 제안의 일반사항

󰊱 입찰에 부치는 사항 가. 용 역 명 : 낙상 예측·감지 AI 학습용 데이터셋 구축 용역 나. 용역범위 : “Ⅱ. 제안 요청내역” 참조 다. 용역기간 : 계약일로부터 1개월 라. 사업예산 : ￦33,000,000(부가세 포함) 마. 계약방법 : 제한경쟁입찰(협상에 의한 계약체결) 바. 입찰참가등록 마감일시 및 장소 : “입찰공고문” 참조 󰊲 입찰 참가자격 가. 입찰등록 마감일 기준 ｢국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률｣ 시행령 제76조에 의해 부정당업자로 등록되지 않은 업체이며, 제12조 및 동법 시행규칙 제14조의 규정에 의한 경쟁입찰 참가 자격을 갖춘 사업자 나. ｢국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률｣ 시행령 제21조 및 동법 시행규칙 제25조의 규정에 따라 일정수준 이상의 자격을 갖춘 사업자  입찰등록 마감일 기준 최근 3년 이내에 정부, 지자체, 공공기관, 단체(협회 등) 등의 의료·헬스케어 분야 인공지능 학습데이터 구축 사업 수행 경험이 있는 기관, 학교, 연구소, 단체 등 다. 공고일 현재 영업정지, 자격정지 또는 휴업 중인 업체는 입찰 참가 불가 󰊳 입찰 관련사항 가. 낙찰자 결정방법  제안서 평가결과, 입찰자별 최고⋅최저 점수를 제외한 나머지 점수를 합산 후 산술평균한 기술능력평가 점수가 기술능력평가 분야 배점 한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정하고,  기술능력 평가점수와 입찰가격 평가점수를 합산하여 최고 득점자를 우선협상자로 선정하여 협상 실시

과업·요구

사. 본 과업에 참여하는 인력은 총 2인 이상(책임자 1인, 작업인력 1인 이상 필수)으로 하며 참여 인력의 추가 또는 변경은 발주처와 협의하여 진행해야 함 아. 제안서 상의 참여인력은 본 과업에 반드시 참여하여야 하며, 발주처와 사전 협의가 없는 한 본 과업과 관련된 보고회 등에도 참석하여야 함 자. 제안서상의 참여인력과 실제 참여 참여인력이 상이할 경우 계약을 취소할 수 있음

Ⅱ 제안 요청내역

󰊱 과업의 개요 가. 과 업 명 : 낙상 예측·감지 AI 학습용 데이터셋 구축 용역 나. 과업예산 : ￦33,000,000(부가세 포함) 다. 과업기간 : 계약일로부터 1개월 라. 사업자 선정방법 : 제한경쟁입찰(협상에 의한 계약) 마. 과업배경 및 목적  환자 안전사고 중 낙상의 경우 전 세계적으로 가장 흔하고 중대한 환자안전 위해요인 중 하나로, WHO 기준 매년 약 3,700만 건의 의학적 처치를 요하는 낙상이 발생하며 비의도적 손상 사망의 주요 원인으로 보고됨.  국내에서도 낙상은 환자안전사고의 핵심 유형이며, 환자안전법」 기반 환자안전 보고학습시스템(KOPS) 집계상 낙상은 2024년 7,211건(전체의 32.6%)으로 약물 다음의 2위 사고 유형이며 5년간 지속 보고됨.  이에 환자의 낙상 여부를 판별하는 데 필요한 관절 위치 정보(keypoint), 자세(pose), 속성(attribute) 등의 인체 정보와 침대, 의자, 휠체어, 바닥, 문 등 주변 환경 요소를 체계적으로 라벨링하여 학습 및 검증 데이터를 활용하고자 함. 이를 통해 딥러닝 기반 인공지능의 낙상 인식 및 판별 성능을 향상하는 것을 목표로 함. 󰊲 세부 과업내용 가. 낙상 예측·감지위한 데이터셋 구축  낙상 예측·감지 인공지능 모델의 학습 및 검증에 활용할 수 있도록 수집 데이터에 대한 세분화된 라벨링 수행 - 자세 추정(Pose Estimation)을 위한 인체 관절 위치 정보(Keypoint) 라벨링 - 분류(Classification)를 위한 자세, 의존성 및 속성(Attribute) 정보 라벨링 - 객체 영역 분할(Segmentation)을 위한 객체별 세분화 라벨링  구축된 데이터를 기반으로 낙상 예측·감지 인공지능 모델 고도화 󰊳 행정사항 가. 과업의 수행  과업수행자는 계약체결 후 즉시 착수하여, 계약기간(1개월) 내에 데이터 구축을 완료하여야 함  별도의 착수보고회, 중간보고회, 최종보고회는 개최하지 아니하며, 계약기간 종료 시 데이터셋 제출로 과업을 완료함  데이터 품질 검수는 발주기관이 직접 수행하며, 과업수행자는 별도의 검수보고서를 제출하지 아니함

 과업수행자는 과업 진행사항을 발주기관이 요청하는 경우 수시로 보고하여야 함  본 과업수행 중 참여인력 변경, 작업단가 등 계약의 중요한 사항에 대해서는 발주기관의 사전승인을 받아야 함  과업수행 중 과업지시서의 문맥 등 해석에 대하여 상호 의견 차이가 발생한 때에는 발주기관의 해석에 따름  과업수행자는 발주기관의 요청이 있거나 필요한 경우 별도의 회의 등에 참석하여 과업추진 내용을 설명하여야 함 나. 과업의 변경 및 조정  과업수행 과정에서 과업범위의 조정 및 내용의 변경이 필요한 경우 발주기관의 승인을 득하여야 하며, 동 승인을 받은 후 과업수행자는 용역 제안금액의 범위 내에서 이를 조정‧변경을 요청(참여인력 변경 시 반드시 계약 당시 자격요건을 갖춰야 함)  본 용역의 목적상 꼭 필요하다고 판단되어 발주기관이 추가 과업지시를 할 때에는 과업수행자는 이에 응해야 하며, 이때 소요되는 비용은 과업수행자가 부담하는 것을 원칙으로 함  신규 과업 추가 등 불가피한 사유가 발생하여 정상적인 과업수행이 불가능한 경우에는 상호 협의 하에 과업내용 및 기간 등을 변경 가능  과업수행자의 귀책사유로 인하여 용역의 계속 수행이 불가능하거나, 정당한 사유 없이 과업을 수행하지 않는 경우 발주기관은 용역 중지를 요청할 수 있음 다. 보안 및 비밀유지  과업수행자는 계약체결 시 참여인력 전원이 직접 서명한 보안서약서를 제출하여야 함  과업수행자는 용역진행 중 또는 완료 후 본 용역에 관한 일체의 사항을 외부에 누설하여서는 아니 되며, 보안관련 규정 및 기 서명한 보안서약서를 준수하여야 함  본 과업의 종사자가 변동이 있는 경우에는 인수‧인계를 철저히 하여 자료의 외부유출을 방지하여야 하며, 이의 불이행으로 인해 발생되는 문제에 대하여는 과업수행자의 책임임  과업수행자는 이번 연구와 관련한 내용에 대하여는 대외발표(임의공개) 및 타인에게 제공하여서는 아니 되며, 연구 완료 후 대외발표를 할 경우 반드시 발주기관과 사전 협의. 과업수행자가 이를 위반하여 문제가 발생하거나 발주기관에게 피해가 있을 경우 과업수행자에게 민․형사상의 모든 책임이 있음 라. 하자 책임관계  본 용역과업이 완료된 후라도 미비사항 및 보완사항이 발생할 경우 즉시 보완하여 제출하여야 하며, 추가 작업과 이에 소요되는 비용은 과업수행자가 부담하여야 함  발주기관은 데이터셋 제출일로부터 2주 이내에 검수를 완료하며, 검수 결과 하자(라벨링 오류, 데이터 누락 등)가 발견될 경우 과업수행자는 발주기관이 정한 기한 내에 무상으로 보완하여야 함  검수 결과 데이터셋이 계약내용과 현저히 상이하거나 보완이 불가능하다고 판단되는 경우, 발주기관은 계약을 해제하고 기 지급된 대가의 전부 또는 일부 반환을 요구할 수 있음

마. 용역대가 지급  과업수행자는 계약금액의 범위 내에서 본 용역을 성실히 수행하여야 함  용역대가는 계약체결 후 한 달 이내(또는 계약체결과 동시에)에 전액 지급함  대가가 지급되었더라도 과업수행자는 계약기간 내 데이터셋을 성실히 구축·제출할 의무를 지며, 데이터셋 미제출 또는 제출 지연 시 발주기관은 지급된 대가의 전부 또는 일부 반환을 요구할 수 있음 바. 기타사항  과업수행자는 발주기관과 적극 협력하여야 하며, 발주기관은 과업수행을 위해 필요한 자료 및 현지조사 등 필요한 범위 내에서 협조하여야 함  과업수행 중 발주기관과 과업수행자 간의 의견에 차이가 있을 때에는 양자 상호협의에 의하여 해결하여야 하며, 계약 쌍방 간에 의견이 상이할 때에는 발주기관의 해석이 우선함  과업수행자는 각종 사항을 신중히 검토하여야 하며, 정당성· 정확도 및 안정성 등에 섬세하고 세밀한 평가 하여야 함  자료의 분석과 검토가 완료된 후 데이터셋을 구축하되 어떠한 자료가 누락 또는 오기 되었을 경우 필요한 추가 작업을 과업수행자가 부담하여 수행하여야 함  현지조사를 실시할 경우에는 조사 착수 이전에 조사대상 업체, 조사방법 등에 대해 발주기관과 사전 협의한 후 실시하여야 함  과업수행자는 과업수행 목적으로 사용한 각종 기준과 모든 공식자료 및 통계자료 등은 근거가 명확하고 객관적으로 인정된 것으로 출처를 명기하여야 하며. 서면으로 그 근거를 제시하여야 함  과업수행자는 성과물에 대하여 책임을 지며, 본 과업을 추진함에 있어 외부자료를 사용할 경우 저작권 저촉 여부 등을 반드시 검토하여야 하며, 문제 발생시 이에 대한 책임을 져야 함  최종 납품된 과업의 성과물과 관련된 저작권은 발주기관에게 귀속되며, 용역 수행과정에서 취득한 정보, 자료 등 각종 산출물은 발주기관에 반납하고 과업수행자는 수행한 과업의 품질과 정확도에 대해 책임을 져야 함  성과품 제출 형식에 대해서는 발주기관과 사전협의 후 시행하여야 함  과업의 성과물을 외부에 발표하거나 논문으로 출판할 경우 발주기관과 사전에 반드시 협의하여야 하며, 발주기관 동의 후 발표 시에도 발주기관 연구용역 사업비로 수행되었음을 명시하여야 함  과업수행과 관련된 문제발생 시 즉각 발주기관에 통보한 후 상호협의를 거쳐 해결하여야 함  본 용역과 관련한 사업비 산출내역 및 참여인력 사항은 별도의 과업수행계획서 제출 없이, 제안서 제출 시의 가격산출내역서 및 조직구성체계도(참여인력 이력사항 포함)로 갈음함 사. 성과품 제출  데이터셋 제출  관련 자료를 부록 및 파일 형태로 제시

- 데이터셋에 포함되지 않은 동 용역과 관련된 모든 자료는 저장매체 등에 수록하여 제출하되, 참고한 해외 자료가 있는 경우 원본과 함께 주요 내용을 한글로 번역하여 제출

배점·평가

󰊲 과업제안서 평가 가. 평가원칙  평가결과에 대하여 제안업체는 이의를 제기할 수 없으며, 제안서에 기재되지 않은 사항은 평가하지 아니함 나. 평가점수(100점) : 기술평가(80점) / 가격평가(20점)

<평가항목 및 배점>

다. 가격평가 방법  입찰가격 평가 시 추정가격에 부가치세를 포함하여 적용하고, 예정가격을 작성한 경우에는 추정가격을 예정가격으로 적용  입찰가격 평점산식에 의한 계산결과 소수점이하의 숫자가 있는 경우에는 소수점 다섯째자리에서 반올림함

참가자격

※ 우편 제출의 경우 제출기한 내 도착분에 한하여 유효하며, 배송 지연·분실 등으로 인한 책임은 입찰참가자에게 있음. - 제 출 처 : ㈜지오멕스소프트(경영지원본부) <강원도 춘천시 서면 박사로 900> - 제 출 자 : 참가업체 대표 또는 대리인 ※ 대리인이 접수 시 대표자의 위임장(재직증명서 첨부) 및 신분증 지참 - 문 의 처 : 경영지원본부 (033-261-3217) 라. 사업자선정 일시 및 장소 : 제안서 접수 마감 후 업체별 유선통보 3. 입찰 참가자격 가. 입찰등록 마감일 기준 ｢국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률｣ 시행령 제76조에 의해 부정당업자로 등록되지 않은 업체이며, 제12조및 동법 시행규칙 제14조의 규정에 의한 경쟁입찰 참가 자격을 갖춘 사업자 나. ｢국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률｣ 시행령 제21조 및 동법 시행규칙 제25조의 규정에 따라 일정수준 이상의 자격을 갖춘 사업자  입찰등록 마감일 기준 최근 3년 이내에 정부, 지자체, 공공기관, 단체(협회 등) 등의 의료·헬스케어 분야 인공지능 학습데이터 구축 사업 수행 경험이 있는 기관, 학교, 연구소, 단체 등 다. 공고일 현재 영업정지, 자격정지 또는 휴업 중인 업체는 입찰 참가 불가 4. 낙찰자 결정방법 가. 『국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령』 제43조에 의거 제안서 및 가격평가 후 협상에 의해 계약자 선정 - 제안서 평가결과, 입찰자별 최고⋅최저 점수를 제외한 나머지 점수를 합산 후 산술평균한 기술능력평가 점수가 기술능력평가 분야 배점 한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정하고, - 기술능력 평가점수와 입찰가격 평가점수를 합산하여 최고 득점자를 우선협상자로 선정하여 협상 실시 - 제안서 평가점수의 배점은 기술능력점수(80%), 입찰가격평가(20%)로 함