입찰공고상세[용역] · 마감

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(채혈 없이 실시간 저전력 온디바이스 혈당값 추론이 가능한 광음향 비침습 혈당측정기) AX 디바이스용 AI 학습 데이터 라벨링 용역

재공고 · 한국화학융합시험연구원 · 데이터 구축

낙찰업체: 결과 미등록 · 낙찰 결과가 아직 안 올라왔어요
낙찰금액: -
종합 점수: -
참가: 2곳 · 개찰 10/06(화)

요약 AI 요약

채혈 없이 실시간으로 혈당을 추론하는 광음향 비침습 혈당측정기(AX 디바이스)의 국산 AI 반도체(NPU) 전환을 위해, 온디바이스 AI 모델 학습에 필요한 고품질 데이터를 수집·가공(라벨링)하는 용역이다. 광음향 파형과 침습 혈당 정답값을 동기화해 초개인화 데이터셋을 구축하고, 이를 통해 추론 정확도를 높이는 것이 목적이다.

비침습 광음향 측정 파형과 침습식 혈당 정답값을 오차 시간 내 동시 취득하는 수집 프로토콜 수립 및 데이터 수집(피험자 최소 100명, 1인당 최대 3회, 총 4,000건 이상 데이터쌍)
측정 시간 오차 보정·매핑·전처리 가공 및 변환 이력 관리 체계 구축
인구통계학적 정보·피부 특성·기저질환·복용 약물 등 초개인화 메타데이터 설계 및 구축(JSON, CSV 등 연계)
데이터 명명 규칙·라벨링 스키마 정의 및 라벨링 도구·작업 환경 제공(파형 시각화, 정답값·메타정보 매핑)
데이터 등록/조회, 권한 차등 관리, 작업 이력 추적, 클래스·항목별 건수 등 분포 통계 리포트 기능 운영
생리적 이상치·측정 오류 의심 데이터 교차 검증 및 신호 왜곡 데이터 필터링 기준 적용

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사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · AI 학습 데이터 수집·라벨링 및 데이터 관리 시스템 구축

용역 › 정보시스템·SW › 데이터 구축

광음향 파형과 침습 혈당값을 동기 취득·전처리·라벨링하고, 등록/조회·권한·이력·통계 기능을 갖춘 데이터 관리 시스템까지 구축하는 것이 과업의 몸통이다.

피험자 모집·스크리닝 및 침습 채혈 측정 수행(피험자 100명 이상, 총 4,000건 이상 데이터쌍)
광음향-침습 혈당값 동기화 수집 프로토콜 수립
초개인화 메타데이터(인구통계·피부특성·기저질환·복약·측정환경) 설계 및 구축
데이터 표준·명명규칙·라벨링 스키마 정의
라벨링 도구 및 어노테이션 작업 환경 구축·운영
품질검수 체계 운영 및 오류 이력 관리
보안환경(인하우스·출입통제·망분리) 구성 및 개인정보 가명·비식별 처리
산출물 인수인계 및 하자보수(12개월) 지원

평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 90점 · 가격 10점

협상 대상 기준 · 제안서 평가결과 기술능력평가 점수가 기술능력평가분야 배점한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정

배점표 (AI 요약)
평가 항목	배점
최근 3년간 AI 학습 데이터 수집/가공(라벨링) 관련 사업 수행 실적	10점
경영 상태 평가 (신용평가 등급)	5점
사업목표 및 내용의 이해도, 문제파악의 정확성, 사업 추진전략의 합리성	15점
데이터 수집 프로토콜 및 실행 방안, 초개인화 메타데이터 구축 및 전처리 체계의 우수성, 데이터 라벨링 도구 운영 및 구조화 역량	20점
추진일정, 추진조직 및 투입인력, 사업관리 방안, 문서화 계획, 시스템 운영관리 방안	15점
교육훈련 및 기술지원 방안, 추진 일정 및 산출물 품질 관리 방안, 성과물 인수인계 및 사후 지원(하자보수) 방안, 기타 제안사항	10점
제안요청서 요청사항 외에 추가 제안사항	5점
최근 3년간 유사사업 완료 실적 배점기준	10점
입찰가격 평점 산식	10점
합계(항목을 더한 값)	100점

참가 자격 · 제한

업종제한: 학술.연구용역(1169) 그리고 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업)(1468)
지역제한: 제한 없음
공동수급: 공동수급불허
입찰참가 제한: 없음
실적경쟁 · PQ: 해당 없음
국제입찰: 국내입찰
제출 방법: 전자입찰

입찰 일정

진행	일시	남은 날
공고 게시	09/23(수)	지남
입찰서 제출 시작	09/29(화) 09:00	지남
입찰참가자격 등록 마감	10/05(월) 18:00	지남
입찰서 제출 마감	10/06(화) 14:00	지남
개찰	10/06(화) 15:00	지남

가격

추정가격: 188,181,818원
배정예산: 207,000,000원
예정가격 방식: 비예가

공고 정보

공고종류: 재공고 (재입찰공고)
게시일: 09/23(수)
공고번호: R26BK01743087-000
참조번호: 화연제2026-94호
공고기관: 한국화학융합시험연구원
수요기관: 한국화학융합시험연구원
계약방법: 일반경쟁
낙찰방법: 협상에의한계약
계약유형: 총액계약
예정가격 방식: 비예가
추정가격: 188,181,818원
배정예산: 207,000,000원
공공조달분류: 연구조사서비스 › 학술연구서비스 › 과학기술연구조사서비스
사전규격번호: R26BD00266967
재공고: 재공고
출처: 나라장터

첨부파일

HWP · (공고문) (비침습 혈당 측정기)_화연제2026-94호(재공고).hwp · 공고규격서
PDF · (공고문) (비침습 혈당 측정기)_화연제2026-94호(재공고).pdf · 공고규격서
HWP · (제안요청서) (비침습 혈당 측정기) AX 디바이스용 AI 학습 데이터 라벨링 용역_(재공고).hwp · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

문서 발췌

과업·요구

I 과업 안내

1. 과업 개요 ◦ 과 업 명 : (채혈 없이 실시간 저전력 온디바이스 혈당값 추론이 가능한 광음향 비침습 혈당측정기) AX 디바이스용 AI 학습 데이터 라벨링 용역 ◦ 과업기간 : 과업 시작일로부터 2026년 12월 20일 까지 ◦ 사 업 비 : 일금이억칠백만원 (₩ 207,000,000원/부가세 포함) ㅇ 발주기관 : (재)한국화학융합시험연구원 2. 과업 배경 ◦ AX 디바이스 개발·실증 사업은 국산 AI 반도체를 활용한 디바이스 개발 및 실증을 통해 AI 반도체 활용 생태계 조성과 산업 경쟁력 강화를 추진함. ◦ 기존 고사양 MCU 기반의 혈당 추론 환경을 국산 NPU 기반으로 변환하고자 하나, 적용 경험 및 고품질 학습 데이터 구축 체계는 부족한 상황임. ◦ 특히 NPU 환경에서의 딥러닝 모델 활용 및 성능 최적화는 기기 개발 기간 단축과 제품 성능 확보를 위한 핵심 요소로 전문적인 데이터 가공 및 기술 지원이 필요함. ◦ 이에 고품질 AI 모델 학습 데이터(광음향 파형, 동기화된 침습 혈당 정답값, 메타데이터 등) 공급과 기술 지원을 통해 비침습 혈당측정기 AX 디바이스에 최적화된 온디바이스 AI 구현을 지원하고 제품의 상용화 및 사업화 경쟁력 제고를 추진함. 3. 과업 목적 ◦ 본 용역은 'AI 광음향 비침습 연속혈당측정기' AX 디바이스의 국산 AI 반도체(NPU) 전환을 위해, 온디바이스 AI 모델 학습에 필수적인 고품질의 동기화 데이터(광음향 파형 및 침습 혈당 측정값)를 수집하고 가공(라벨링)하는 것을 목적으로 함. ◦ 피험자의 신체적·생리적 특성과 기기 오차 유발 요인 등 전문 지식이 반영된 초개인화 데이터셋을 구축하여, 비침습 혈당측정기 AX 디바이스의 추론 정확도를 높임. ◦ 궁극적으로 신뢰성 있는 AI 학습 데이터의 공급과 기술 지원을 통해 수요기업의 제품 완성도를 높이고 성공적인 사업화 경쟁력 향상에 기여하고자 함.

Ⅱ 과업 내용

1. 과업 내용 ◦ AI 학습용 원천 데이터 수집 및 전처리 체계 구축 - 비침습 광음향 측정 파형 데이터(입력 데이터)와 침습식 기준 데이터(혈당 수치, 정답값)를 오차 시간 내에 동시 취득하는 프로토콜 수립 및 수집 수행 - 당뇨 질환자 및 비질환자(정상, 전당뇨), 성별, 연령대별 피험자 목표 수집 비율을 정의하고 이에 맞춘 데이터 취득 - 수집된 데이터 간의 측정 시간 오차 보정, 매핑 및 전처리 가공 단계의 이력 관리 체계 구축 ◦ 전문지식 기반 초개인화 메타데이터 설계 및 구축 - 피험자의 인구통계학적 정보(연령, 성별, 인종 등) 및 피부 특성, 기저질환, 복용 약물 정보 수집 및 시스템 연계 체계(JSON, CSV 등) 구축 - 개인별 생리적 조건(식전/식후 상태, 수면 시간 등)과 측정 오차 유발 요인(주변 온도, 습도, 기기 센서 접촉 압력 등)을 표준 구조로 정의하고 수집하여 혈당 추론 오차 보정에 활용 ◦ 데이터 가공(라벨링) 시스템 구축 및 운영 - 광음향 원천 데이터와 침습 혈당 측정값 간의 명확한 매핑 구조를 설계하고, 데이터 명명 규칙 및 라벨링 스키마 정의 - 수집·가공 데이터에 대한 등록/조회, 권한 차등 관리, 작업 이력 추적 및 데이터 분포(클래스, 항목별 건수 등) 통계 리포트 기능 운영 - 생리적 이상치(극단적 혈당 수치) 및 측정 오류 의심 데이터는 의료/데이터 전문가의 교차 검증을 거쳐 배제하며, 신호 왜곡(센서 접촉 불량, 외부 소음 등) 데이터를 필터링할 정량적 기준 적용 ※ 발주기관은 과업 수행 과정에서 필요하다고 인정되는 경우 과업 내용의 추가 및 변경을 지시할 수 있으며, 계약 상대자는 특별한 사유가 없는 한 이에 성실히 응하여야 한다. ※ 데이터 수집 및 라벨링 과업은 수요기업이 요구하는 특정 장소 및 일정에 따라 진행될 수 있으며, 계약 상대자는 특별한 사유가 없는 한 이를 준수하여야 한다.

분류	고유번호	요구사항 이름
기능 요구사항 SFR (System Function Requirement)	SFR-001	데이터 전처리 및 정합성 검증 기능
	SFR-002	데이터 통합관리 기능
	SFR-003	데이터 분포 및 통계 기능
	SFR-004	어노테이션 및 라벨링 기능
데이터 요구사항 DAR (Data Requirement)	DAR-001	데이터 수집 및 전처리 체계 구축
	DAR-002	데이터 가공 구조 정의
	DAR-003	데이터 표준 체계 및 구축 기준 수립
	DAR-004	데이터 가공 수행
	DAR-005	메타데이터 변환 및 연계 체계 구축
	DAR-006	전문지식 기반 초개인화 데이터 구축
품질 요구사항 QRU (Quality Requirement)	QUR-001	품질검수 체계 운영 및 오류이력 관리
보안 요구사항 SER (Security Requirement)	SER-001	작업자 보안환경 구성
보안 요구사항 SER (Security Requirement)	SER-002	법령 준수 및 보안 대응계획

요구사항 분류		기능
요구사항 고유번호		SFR-001
요구사항 명칭		데이터 전처리 및 정합성 검증 기능
요구사항 상세설명	정의	광음향 측정 데이터와 침습 혈당 측정 데이터의 전처리 및 정합성 검증 기능
요구사항 상세설명	세부내용	- 비침습 광음향 측정 데이터(시계열 파형 등)와 침습식 기준 데이터(혈당 수치) 간 측정 시간 오차 보정 및 동기화. - 전처리·가공 단계의 변환 이력(적용 필터, 가공 일시 등)을 원천 데이터와 매핑하여 관리 - 신규 가공 데이터를 기 운영 중인 AI 학습 데이터 저장 인프라(DBMS, 파일 스토리지 등) 및 기 정의된 메타데이터 스키마와 연계 ※ 제안서 상에 의료기기용 AI 학습 데이터 수집·전처리·가공 경험 및 이를 기반으로 한 전처리·정합성 검증 방안 필수 작성
산출정보		데이터 관리 시스템 화면 설계서, 기능명세서, 데이터 연계·정합성 검토서
관련요구사항		SFR-002, SFR-004, DAR-005, QUR-001

요구사항 분류		기능
요구사항 고유번호		SFR-002
요구사항 명칭		데이터 통합관리 기능
요구사항 상세설명	정의	수집 및 가공된 데이터에 대한 조회, 등록, 수정, 삭제 등의 관리 기능
요구사항 상세설명	세부내용	- 수집 및 가공 데이터를 조회, 등록, 수정, 삭제 기능 제공 - 사용자별 권한이나 역할에 따라 데이터 접근 권한 차등 설정 - 데이터 상태(작업완료, 검수완료 등) 구분 관리 및 단계별 작업 흐름 반영 - 버전, 작업자 등 이력 관리를 통한 변경 내역 추적 기능 - 데이터 유형, 작업자 기준 등 맞춤형 데이터 조회 기능 제공 ※ 검수자의 승인/반려 권한 부여 및 관리자의 전체 이력 확인 기능 지원 ※ 사용자별 작업 현황 대시보드 및 데이터 건수 통계 제공
산출정보		데이터 관리 시스템 화면 설계서, 요구사항정의서, 기능명세서
관련요구사항		SFR-001, SFR-003, QUR-001

요구사항 분류		기능
요구사항 고유번호		SFR-003
요구사항 명칭		데이터 분포 및 통계 기능
요구사항 상세설명	정의	데이터셋 구성의 통계적 현황을 파악할 수 있는 결과 리포트
요구사항 상세설명	세부내용	- 데이터셋 전체에 대한 클래스 분포, 항목별 건수, 누락률 등 자동 산출 - 시험군(당뇨 질환자 및 비질환자), 성별, 연령대별 피험자 수집 현황 및 데이터 확보 비율 리포트 제공 - 기준일자, 작업자, 상태 등 조건별 필터링 기능 지원
산출정보		통계 리포트
관련요구사항		SFR-001, SFR-002, QUR-001

요구사항 분류		기능
요구사항 고유번호		SFR-004
요구사항 명칭		어노테이션 및 라벨링 기능
요구사항 상세설명	정의	작업자가 지정된 기준에 따라 데이터를 라벨링할 수 있는 도구 및 작업 환경 제공
요구사항 상세설명	세부내용	- 작업자별 권한 부여, 담당 데이터 지정, 작업 단위 설정 등 실무 운영 기능 지원 - 광음향 파형 데이터 시각화 및 이에 대응하는 정답값(침습 혈당 수치)·피험자 메타정보의 효과적인 매핑 및 입력 기능 제공 - 사전 정의된 라벨링 기준서에 맞춘 작업 도구 및 안내 제공 - 작업자별 결과 분리 관리 및 1차 검수자 확인 단계 지원
산출정보		라벨링 도구 시안, 어노테이션 매뉴얼, 클래스 정의서, 라벨링 스키마, 메타데이터 구조 문서
관련요구사항		DAR-002, DAR-004, QUR-001

요구사항 분류		데이터 요구사항
요구사항 고유번호		DAR-001
요구사항 명칭		데이터 수집 및 전처리 체계 구축
요구사항 상세설명	정의	다양한 데이터를 수집하고, 가공 가능한 상태로 정비하는 전처리 프로세스 수립
요구사항 상세설명	세부 내용	- 총 수집 규모: 피험자 최소 100명 이상, 1인당 최대 3회 측정 (총 4,000건 이상의 광음향+침습 혈당값 데이터쌍 구축) - 월별 수집 목표: 피험자 최소 100명 이상 - 1인당 2주간, 최소 4일 이상 측정 • 라벨: 침습형 혈당측정기 측정값 (CSV) • 광음향 데이터: 라벨과 동시간 측정 데이터 (CSV) • 메타 데이터: 인구통계학 및 피부 정보 등 (Excel / 나이, 성별, 인종, 피부특성, 키, 체중, 기저질환, 복용 약물 등) & 직접측정(피부톤, 피부수분량)을 통하여 수집 - 광음향 측정 데이터와 침습식 혈당 측정값을 오차 시간 내 동시 취득 할 수 있는 동기화 수집 프로토콜 수립 - 성별, 연령대, 질환 상관 X / 예상 스크리닝 통과율 95%이상 향후 스크리닝 진행 과정에서 혈당의 분포도 확인 - 자연스럽게 혈당의 분포는 저중혈당에 쏠린 가우시안 분포를 가짐 혈당의 분포도를 확인하고 상대적으로 부족한 부분의 혈당값 모집 - 예) 혈당 250 이상의 고혈당자, 혈당값 100이하의 저혈당자, 당뇨/당뇨전단계 등 - 향후 스크리닝 변화는 분포도를 확인하고 기준을 정하는 것이므로 경우에 따라서 스크리닝 통과율에는 차이가 있음 - 예) 혈당값 200이상인 자 중에서, 혈당값의 차이 (최고 - 최저)가 100 이상인 자를 모집할 경우, 스크리닝 기준의 엄격함에 의해 7~8% 수준예상 - 불량 데이터 처리: 라벨링 불가 데이터 별도 분류 - 수집·전처리 전 과정 작업 로그 기록 및 오류 발생 시 자동 리포트화 체계 구축 ※수집 규모 및 수집 비율의 경우 과업 수행 과정에서 필요하다고 인정되는 경우 발주기관과의 협의 후 변경될 수 있음
산출정보		수집 데이터 목록, 전처리 작업 지침서, 수집/전처리 로그, 오류 리포트
관련요구사항		DAR-002, DAR-004

요구사항 분류		데이터 요구사항
요구사항 고유번호		DAR-002
요구사항 명칭		데이터 가공 구조 정의
요구사항 상세설명	정의	데이터 항목별 명칭, 타입, 형식 등을 정의하여 일관된 구조로 라벨링이 가능하도록 설계
요구사항 상세설명	세부 내용	- 가공 대상 데이터 유형 및 목적에 따른 필드 정의 및 구조 설계 - 광음향 원천 데이터(입력 데이터)와 침습 혈당 측정값(Ground Truth) 간의 정확한 매핑 및 데이터셋 연계 구조 설계 - 포맷별(JSON, XML, CSV 등) 출력 구조 정의 및 데이터 유효성 기준 마련 - 필수/옵션 항목, 데이터 타입, 입력 형식, 허용값 등 세부 규격 명시 - 구조 정의서 문서화 및 전체 작업자·검수자 참조 환경 제공 ※ 확장 가능한 데이터 구조 설계 및 변경 시 이력 관리 체계 구축
산출정보		데이터 항목 정의서, 출력 포맷 예시(JSON 등), 구조 설계서, 라벨링 스키마, 데이터셋 정의서
관련요구사항		DAR-001, DAR-003, DAR-004

요구사항 분류		데이터 요구사항
요구사항 고유번호		DAR-003
요구사항 명칭		데이터 표준 및 구축 기준 체계 수립
요구사항 상세설명	정의	데이터 명명 규칙, 파일 구조, 데이터셋 구성 기준 등 전체 데이터셋 품질과 일관성을 위한 표준 제정
요구사항 상세설명	세부 내용	- 명명 규칙, 항목명 등 전반적인 데이터 표준 정의 - 표준화된 파일명, 디렉토리 구조, 클래스 코드 등을 통한 관리 체계 구축 - 피험자 정보(식별 코드, 질환 여부, 성별, 연령대)를 포함하되 개인정보 보호가 가능한 파일 및 디렉토리 명명 규칙 적용 - 데이터셋별 대상 데이터, 포함 항목, 구축 기준, 데이터 유형, 구축 수량, 라벨링 방식 등을 명시한 데이터셋 구성 및 구축 기준 수립 - 데이터 표준 체계 변경 시 사전 승인 절차 및 적용 이력 관리 체계 운영
산출정보		데이터 표준 문서(선택), 명명 규칙서, 데이터셋 구축 기준서 및 가이드, 표준 변경이력 관리대장, 데이터셋 정의서
관련요구사항		DAR-002, QUR-001

요구사항 분류		데이터 요구사항
요구사항 고유번호		DAR-004
요구사항 명칭		데이터 가공 수행
요구사항 상세설명	정의	정의된 구조와 기준에 따라 실제 데이터를 분류 및 라벨링하는 일련의 작업 수행
요구사항 상세설명	세부 내용	- 설계된 구조와 기준에 따라 데이터 정제, 분류, 라벨링 수행 - 데이터 유형(텍스트, 이미지, 영상 등)에 따른 적절한 작업 단위(문장, 프레임, 객체 등) 기준 가공 수행 - 정의된 어노테이션 스키마 기반의 구조화된 데이터 제공 및 입력값 유효성 기준 충족 - 라벨링 수집작업에 참여하는 데이터 측정자는 수요기업에서 3개월 이상 훈련받은 자를 포함함 ※ 텍스트는 문장 단위, 이미지 및 영상은 타임프레임 기준 작업 권장
산출정보		가공 완료 데이터셋, 가공 기준 또는 가공 가이드라인
관련요구사항		DAR-001, DAR-002, SFR-003, QUR-001

요구사항 분류		데이터 요구사항
요구사항 고유번호		DAR-005
요구사항 명칭		메타데이터 변환 및 연계 체계 구축
요구사항 상세설명	정의	수집·전처리 데이터의 메타정보 변환 및 시스템 연계 체계 수립
요구사항 상세설명	세부 내용	- 수집·전처리 과정의 원천 메타정보를 표준 메타데이터 구조로 변환 - 주요 메타데이터 항목(식별자, 유형, 수집 환경, 전처리/품질 상태 등) 정의 및 관리 - 시험군의 인구통계학적(성별, 연령) 및 질환 특성(당뇨 유무, 식전/식후 상태 등) 가명화 후 필수 포함 - 시스템 연계가 가능한 표준 포맷(JSON, CSV, XML 등)으로 제공 - 데이터 관리, 라벨링/가공, 검수, AI 학습 관리 시스템과의 연계 지원 - 메타데이터 변환 시 필수 항목 누락 및 데이터 타입·허용값 오류 등 유효성 검증 수행 - 변환 및 연계 과정의 작업 로그 기록 및 오류 처리 결과 관리 - 메타데이터 구조 및 연계 포맷 변경 시 이력 및 적용 버전 관리 ※ 고유 식별자 기준의 데이터 단계별(원천~검수) 추적 관리 체계 마련 ※ 변환 완료 메타데이터의 데이터 상태 및 작업 단계 연계 시스템 조회 기능 지원
산출정보		메타데이터 변환 기준 및 정의서, 메타데이터 구조 문서, 원천데이터/메타데이터 수집·가공·활용 가이드라인
관련요구사항		DAR-001, DAR-002, DAR-003, DAR-004, DAR-006, SFR-001, SFR-002, SER-002, QUR-001

요구사항 분류		데이터 요구사항
요구사항 고유번호		DAR-006
요구사항 명칭		전문지식 기반 초개인화 데이터 구축
요구사항 상세설명	정의	AI 모델의 개인화된 혈당 추론 및 오차 보정을 위한 전문의학 지식 기반 데이터 구축
요구사항 상세설명	세부 내용	- 혈당 추론 정확도 향상을 위한 피험자의 생리적 조건(식전/식후 상태, 투약 이력, 수면 시간 등) 및 신체적 특성(BMI, 피부 상태 등) 포함 구조 정의 * 포맷 : CSV (라벨 및 광음향 데이터), Excel (메타 데이터) - 대상 항목, 세부 조건값, 처리 시간, 용량, 처리 방식 등 주요 조건 정보 포함 - 측정 오차 유발 요인(주변 온도, 습도, 기기 센서 접촉 압력 등)의 일정 유지 및 수집 방안 제시 * 개인화/초개인화 데이터 구조 및 구축 기준서에 데이터 수집 방안 명시하여야 함 - 의료 전문가 자문 기반의 생리적 이상치(혈당 이상치) 배제 및 신호 보정 기준 데이터베이스 구조화 - 개인정보 또는 개인 취향 정보 포함 시 관련 법령 및 보안 기준에 따른 비식별화 또는 가명처리 방안 마련
산출정보		전문지식 기반 개인화/초개인화 데이터셋, 개인화/초개인화 데이터 구조 및 구축 기준서, 개인화/초개인화 데이터 수집, 가공 활동 가이드라인, 데이터 명세서
관련요구사항		DAR-001, DAR-002, DAR-003, DAR-004, DAR-005, SFR-001, SFR-002, SER-002, QUR-001

요구사항 분류		품질 요구사항
요구사항 고유번호		QUR-001
요구사항 명칭		품질검수 체계 운영 및 오류이력 관리
요구사항 상세설명	정의	가공 완료 데이터에 대해 정량적/정성적 기준에 따라 검수하며 오류는 이력으로 기록·관리
요구사항 상세설명	세부내용	- 광음향 측정 데이터(입력값)와 침습식 혈당 데이터(정답값) 간 시간적 매핑 오차율 및 필수 메타데이터(피험자 정보, 측정 조건 등) 누락률 등 구체적 지표 제시 • 제외 데이터 비율 2% 이하 • 혈당 분포: 100mg/dl 이하 10% 이상, 300mg/dl 이상 10% 이상 - 모든 데이터는 전수검수 원칙 적용 및 필요 시 복수 작업자 간 교차검증 절차 수행 - 생리적 이상치(Outlier) 및 측정 오류 의심 데이터 대상 의료/데이터 전문가 참여 정성적 교차검증 포함 - 의학적 불가 및 극단적 수치(측정기 오류, 상태 이상 등) 식별 및 배제를 위한 유효성 검증 알고리즘(절차) 마련 - 신호 왜곡(센서 접촉 불량, 외부 소음, 측정 지연 등)을 품질 결함으로 간주하고 이를 필터링할 정량적 기준 제시 - 비정상 데이터 판별 시 명확한 재측정 가이드라인 및 결측치 처리 방안 수립
산출정보		품질보증계획서, 검수 체크리스트, 데이터 판별 가이드라인, 데이터 판별 보고서
관련요구사항		SFR-001, SFR-002, SFR-003, DAR-003, DAR-004, DAR-005, DAR-006

요구사항 분류		보안 요구사항
요구사항 고유번호		SER-001
요구사항 명칭		작업자 보안환경 구성
요구사항 상세설명	정의	데이터 가공을 위한 출입통제 등 물리적 보안이 확보된 인하우스 작업 환경 구성
요구사항 상세설명	세부내용	- 데이터 외부 유출 방지를 위한 제안된 보안 환경(예: 인하우스 등) 내 가공 작업 수행 - 작업 공간의 보안체계(위치, 보안시설 등) 구비 및 출입통제 시스템(CCTV, 출입기록 등) 기반 비인가자 접근 방지 - 작업 공간 및 장비에 대한 주기적인 보안 점검 관리 - 피험자 혈당 데이터 등 민감정보 취급에 따른 망분리 환경 또는 이에 준하는 시스템적 보안 통제 적용 - 가공 작업자의 데이터 외부망 반출 원천 차단
산출정보		보안환경 설계서
관련요구사항		SER-002

요구사항 분류		보안 요구사항
요구사항 고유번호		SER-002
요구사항 명칭		법령 준수 및 보안 대응계획
요구사항 상세설명	정의	데이터 수집·처리 과정에서 개인정보보호법 등 관련 법령 및 가이드라인을 준수하고, 보안 사고 발생을 예방하고 대응하기 위한 정책과 실행계획을 수립
요구사항 상세설명	세부내용	- 개인정보 및 민감정보 포함 데이터 수집 시 관련 법령 및 가이드라인 철저 준수 - 피험자의 민감정보(당뇨 등 질환 여부, 연령, 성별, 혈당 수치 등) 수집 전 합법적인 수집·이용 동의 절차 필수 마련 - 비식별화 필요 시 개인정보보호위원회의 「가명정보 처리 가이드라인」 및 「비정형 데이터 가명처리 기준('24.2)」 반드시 준수 - 데이터의 인공지능 학습 활용 전 즉각적인 가명·익명 처리 수행 - 원본 데이터와 식별 키의 물리적·논리적 분리 및 안전한 보관 체계 구축 - 수행 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출, 자료 유출 등 보안 사고를 방지하기 위한 보안 정책을 수립해야 함 - 침습적 혈당 측정(채혈) 시 발생 가능한 안전사고(감염, 통증 등) 대비 가이드라인 수립 - 사고 발생 대비 보험 가입 및 명확한 피험자 보상 대책 명시
산출정보		보안 정책 및 대응계획서, 개인정보 비식별화/가명처리 계획서
관련요구사항		DAR-001, DAR-006, SER-001

참가자격

2. 입찰참가자격 ㅇ 다음 각 호의 자격을 모두 갖춘 자이어야 합니다. ① ⌜국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률시행령⌟ 제12조 및 동법 시행규칙 제14조에 의한 입찰참가자격을 갖추고, 제출마감일시까지 한국화학융합시험연구원에 입찰 등록에 필요한 서류를 방문 또는 우편 제출하고 가격투찰을 완료한 자 ② ⌜국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정⌟에 의하여 국가종합전자조달시스템(나라장터)에 마감일시까지 입찰참가자격 등록한 자 ③ ⌜국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령⌟제39조 제4항 및 동법 시행규칙 제44조 규정에 의해 입찰 참가 자격을 제한받은 업체는 제외 ④ ⌜중소기업기본법⌟제2조에 따른 중·소기업 또는 ⌜소상공인 보호 및 지원에 관한 법률⌟제2조에 따른 소상공인으로서 「중소기업 범위 및 확인에 관한 규정」에 따라 발급된 중·소기업·소상공인 확인서를 소지한 자 ※ 중소기업제품 공공구매 종합정보망 (http://www.smpp.go.kr)에서‘중소기업ㆍ소상공인확인서’확인(제출 마감일 전일까지 발급된 것으로서 제출 마감일까지 계속 유지되어야 함)이 안 될 경우 입찰참가자격이 없습니다. ※ 위 확인서는 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함 ※ 상기 자격 해당 여부는 개찰 후 낙찰자 결정 전에 관련 서류를 제출받아 확인하며 해당 자격이 없는 경우 낙찰자 결정 대상에서 제외됩니다.

배점·평가

구분	평가항목	평가요소	배점
기술 능력 평가	과업수행실적	최근 3년간 AI 학습 데이터 수집/가공(라벨링) 관련 사업 수행 실적	10
	경영 안전성	경영 상태 평가 (신용평가 등급)	5
	일반부문	- 사업목표 및 내용의 이해도 - 문제파악의 정확성 - 사업 추진전략의 합리성	15
	기술부문	- 데이터 수집 프로토콜 및 실행 방안 - 초개인화 메타데이터 구축 및 전처리 체계의 우수성 - 데이터 라벨링 도구 운영 및 구조화 역량	20
	사업관리 부문	- 추진일정 - 추진조직 및 투입인력 - 사업관리 방안 - 문서화 계획 - 시스템 운영관리 방안	15
	지원 부문	- 교육훈련 및 기술지원 방안 - 추진 일정 및 산출물 품질 관리 방안 - 성과물 인수인계 및 사후 지원(하자보수) 방안 - 기타 제안사항	10
	추가제안 부문	- 제안요청서 요청사항 외에 추가 제안사항	5
	소 계		80
정량평가	최근 3년간 유사사업 완료 실적 배점기준		10
가격평가	입찰가격 평점 산식		10
합 계			100

ㅇ 정량 평가(10점) <최근 3년간 유사사업 완료 실적 배점기준>

최근 3년 이내 유사사업 완료 실적 (계약금액 합계 기준)	평가등급	배점
1.5억원 이상	100% 이상	10
0.85억원 이상 ~ 1.5억원 미만	70% 이상 ~ 100% 미만	9
0.5억원 이상 ~ 0.85억원 미만	40% 이상 ~ 70% 미만	8
0.5억원 미만	40% 미만	7

나. 수행기간 : 계약체결일로부터 2026년 12월 20일까지 다. 사 업 비 : 일금이억칠백만원 (₩ 207,000,000원/부가세 포함) 라. 입찰방법 : 협상에 의한 계약 마. 제안서 제출 : 한국화학융합시험연구원 방문 및 우편 제출 바. 하자담보책임기간 : 12개월 사. 기타 : 공동계약 및 재하도급 불가 / 제안사항 설명회 없음 * 기타 세부사항은 첨부된 과업지시서 등을 반드시 확인하시기 바랍니다. 2 계약방법 및 낙찰자 결정방법 가. 협상에 의한 계약 체결 나. 낙찰자 결정방법 ㅇ 입찰가격이 해당 사업금액(예정가격을 작성한 경우에는 예정가격) 이하인 자로서 제안서 평가결과, 기술능력 평가점수가 기술능력 평가분야 배점한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정합니다. 협상적격자 중 기술능력평가(80%) 점수와 정량평가(10%), 입찰가격평가(10%) 점수를 합산하여, 합산점수의 고득점 순으로 협상을 진행합니다. ㅇ 낙찰자는 협상적격자 고득점자 순으로 협상을 실시하여 최종적으로 협상이 성립된 자로 선정합니다. 다. 입찰공고, 제안서에 대한 평가 및 낙찰자 선정 방법 등은 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」,「재정경제부 계약예규」, 「한국화학융합시험연구원 원규」등의 관련 규정을 준용합니다. 3 입찰참가 자격 다음 각 호의 자격을 모두 갖춘 자이어야 합니다. ① ⌜국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률시행령⌟ 제12조 및 동법 시행규칙 제14조에 의한 입찰참가자격을 갖추고, 전자입찰서 제출마감일시까지 나라장터를 통해 제안서 등 입찰등록에 필요한 서류를 온라인으로 제출하고 가격투찰을 완료한 자

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