(긴급) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공 정제 용역

요약 AI 요약

제조현장 산업안전 AI 솔루션의 학습·검증에 쓸 AI 학습용 데이터를 만들기 위한 용역이다. 발주기관이 제공하는 제조현장 영상데이터를 가공·정제·비식별 처리하여 AI Ready Data 20,000장을 구축하고 품질을 검증한다.

• 클래스 체계(사람·설비·구역 3계열, 상황 코드 16종)와 가공지침서·품질기준서 등 가공 규격 정의
• 바운딩박스·폴리곤·속성·상황 코드 입력이 가능한 가공도구 구성과 구문·좌표·클래스·중복 검사 자동화 스크립트 개발
• 작업자 교육·자격 부여와 검증용 파일럿 1,000장 가공(2인 독립가공으로 일치도 Kappa 0.85 확보)
• 원천 영상데이터 인수 검수, 프레임 추출·정제(흔들림·노출불량·객체부재 제거, 유사도 99.5% 이상 중복 제거)
• 라벨링데이터 19,000장 가공(바운딩박스·구역 폴리곤·객체 속성·프레임 단위 상황 코드) 및 개인정보 비식별화
• 4단계 검수 체계 운영, 베이스라인 모델 재학습·성능 변화 분석 3회, 데이터카드·가공지침·검수도구 이관

AI에게 이 공고를 물어볼 때 · ChatGPT · Claude에 이 링크를 함께 주면 공고문과 첨부를 정리한 글을 읽고 답합니다. /ai/projects/R26BK01756010 · 베타 기간 무료

핵심요약

걸리는 것

추가 자격 요건 · 실적 필요

추가 자격 요건

국세·지방세 체납 없음, 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적 보유, 개인정보 보호법에 따른 개인정보 처리 체계 및 영상정보 처리 경험 보유를 입찰참가자격으로 요구

❍ 입찰공고일 현재 국세 및 지방세 체납 사실이 없는 자

❍ 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업

❍ 「개인정보 보호법」에 따른 개인정보 처리 체계를 갖추고, 영상정보 처리 경험을 보유한 기업

실적 필요

최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업이어야 입찰참가자격이 있다. 별도로 평가표의 유사용역 실적 배점(5점)이 있다.

❍ 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업

입찰 전

서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

입찰 전 따로 할 절차 · 서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

제안서 등 일체서류를 2026. 10. 14(수) 10:00~14:00(중식 12~13시 제외) ㈜마음AI 4층에 방문접수만 가능(우편·이메일 불가)

- 접수기한: 2026. 10. 14(수) / 10:00~14:00 (중식시간 12~13시 제외)

- 접수방법: 제안서 등 일체서류 접수(방문접수만 가능)

- 주의사항: 우편(이메일) 제출 불가, 입찰등록서류, 제안서(일반,가격) 함께 제출

일의 분량

라벨링데이터 가공·정제 19,000장 · 검증용 파일럿 가공 1,000장 · 기본물량(누적) 20,000장

사업예산 160,000,000원(부가세 별도), 1차 40,000,000원·2차 120,000,000원. 발주기관이 최소 30,000~50,000장의 원천 데이터 제공.

• 열린 분량 · 정해짐

  | 기본물량 | 20,000장 | 총액 계약 | 사업예산 160,000,000원에 포함 |

- 발주기관 제공 제조현장 영상데이터의 가공·정제·비식별 처리를 통한 AI Ready Data 최소 20,000장 구축 및 품질검증 (발주기관에서는 가공,정제 과업 수행을 위한 최소 30,000~50,000장의 원천 데이터 제공)

문서 분석

AI 과업

AI 활용 조사·검토·설계

과업은 AI 학습데이터 가공·정제 용역으로, AI 솔루션 개발·수집은 과업 제외이며, AI 기능 개발이나 AI 서비스 구매·공급은 없다. 다만 모델 학습 검증(베이스라인 모델로 학습 수행, 재학습 3회)이 포함되어 AI 활용 검증·설계에 해당한다.

산업안전 AI 솔루션의 설계·개발·구축

모델 학습 검증: 발주기관이 제공하는 베이스라인 모델로 학습을 수행하여 주요 클래스 8종의 mAP@0.5 0.70 이상 확인

문서 분석

데이터 일 범위

가공·정제·라벨링 · 분석·통계 · 결과 보고서

데이터 가공·정제·라벨링(바운딩박스, 폴리곤, 속성, 상황코드), 품질검증(표본 교차검증, 모델 재학습·성능 변화 분석 3회), 결과 보고서(품질검증보고서, 모델 검증보고서, 데이터카드). 조사 설계·현장 수집은 과업 제외.

데이터 가공·정제: 라벨링데이터 19,000장 가공, 정제·비식별 처리

품질검증·모델 검증: 표본 교차검증, 모델 재학습·성능 변화 분석(3회), 데이터카드

현장 촬영 시스템의 구축 및 영상데이터의 수집·촬영

문서 분석

가격

추정가격

160,000,000원

배정예산

176,000,000원

예정가격 방식

비예가

첨부파일

• HWP · 1.(공고문) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역.hwp · 공고규격서
• PDF · 1.(공고문) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역.pdf · 공고규격서
• HWPX · 0. (긴급입찰사유서) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역.hwpx · 공고규격서
• HWPX · 2.(제안요청서) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역.hwpx · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

참가 자격 · 제한

업종제한

소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업)(1468)
문서: 업종·면허 조합 · 여럿 모두

지역제한

제한 없음
문서: 지역 조건 · 없음

제출 방법

직찰
문서: 입찰 전 절차 · 서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

공동수급

공동수급불허
문서: 공동수급 · 막음

실적경쟁 · PQ

해당 없음
문서: 실적 · 필수 · 못 맞추면 탈락

입찰참가 제한

없음

국제입찰

국내입찰

입찰 일정

평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 90점 · 가격 10점

협상 대상 기준 · 제안서를 평가하여 기술능력평가(90점)기준 80%(72점) 이상을 얻은 자를 대상으로 협상적격자로 선정하여 기술평가점수와 가격평가점수를 합산하여 고득점자 순서대로 협상을 실시하여 계약을 체결함

사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · AI 학습데이터 가공 규격 정의·환경 구축·파일럿

용역 › 정보시스템·SW › 데이터 구축

클래스 체계·가공지침·품질기준을 정의하고 가공도구·검사 스크립트를 세팅해 파일럿 1,000장을 가공하는 데이터 구축 준비 일로, AI 학습데이터 라벨링·가공 용역이다.

• 클래스 체계·가공지침서·품질기준서 작성
• 원천데이터 요건 정의서 제출
• 가공도구(BBOX) 세팅 및 검사 자동화 스크립트 개발
• 저장·이력 관리 환경 구성
• 작업자 교육·자격 부여
• 검증용 파일럿 1,000장 가공 및 일치도(Kappa) 측정

중심 · 라벨링데이터 19,000장 가공·정제·비식별 및 품질검증

용역 › 정보시스템·SW › 데이터 구축

원천 영상에서 프레임을 추출·정제하고 바운딩박스·폴리곤·속성·상황 코드를 부여해 AI Ready Data 20,000장을 구축하고 품질검증·모델 재학습 검증까지 수행하는 데이터 가공 용역이다.

• 원천데이터 인수 검수 및 프레임 추출·정제·중복 제거
• 바운딩박스·구역 폴리곤·객체 속성·상황 코드 어노테이션
• 개인정보 비식별화 및 전수 검사
• 4단계 검수·표본 교차검증·샘플링 검사
• 베이스라인 모델 학습 검증 및 재학습 3회 성능 분석
• 데이터카드 작성 및 산출물 이관·기술전수

걸리는 것 · 입찰 전 할 일

걸리는 조건

추가 자격 요건

국세·지방세 체납 없음, 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적 보유, 개인정보 보호법에 따른 개인정보 처리 체계 및 영상정보 처리 경험 보유를 입찰참가자격으로 요구

❍ 입찰공고일 현재 국세 및 지방세 체납 사실이 없는 자

❍ 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업

❍ 「개인정보 보호법」에 따른 개인정보 처리 체계를 갖추고, 영상정보 처리 경험을 보유한 기업

실적 필요

최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업이어야 입찰참가자격이 있다. 별도로 평가표의 유사용역 실적 배점(5점)이 있다.

❍ 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업

입찰 전 할 일

• 입찰 전 따로 할 절차 · 서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

  제안서 등 일체서류를 2026. 10. 14(수) 10:00~14:00(중식 12~13시 제외) ㈜마음AI 4층에 방문접수만 가능(우편·이메일 불가)

  - 접수기한: 2026. 10. 14(수) / 10:00~14:00 (중식시간 12~13시 제외)

  - 접수방법: 제안서 등 일체서류 접수(방문접수만 가능)

  - 주의사항: 우편(이메일) 제출 불가, 입찰등록서류, 제안서(일반,가격) 함께 제출

더 확인할 것

공동수급

막음

단독이행만 허용하며 공동수급(컨소시엄)은 불허.

• 자격을 나눠 채우기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 공동수급이 불허이므로 자격을 나눠 채우는 것이 논의되지 않음.

❍ 본 사업은 단독이행만 허용하며, 공동수급(컨소시엄)은 불허함

합격선

숫자 기준 있음

객체 클래스 정확도 95%, 안전모 착용 판정 정확도 98%, 상황 코드 정확도 93%, BBox IoU 0.85, 구역 폴리곤 IoU 0.90, 객체 누락률 3% 이하, Kappa 0.85, 구문·좌표 준수율 100%, 주요 클래스 8종 mAP@0.5 0.70, 비식별 처리율 100%.

• 따를 표준·지침 · 한국지능정보사회진흥원 「2025년 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5」 준용, KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ) 샘플링, NIA 「작업현장 안전 데이터」 사업 데이터 포맷 준용, JSON 기반 어노테이션 스키마, [붙임 3]~[붙임 5] 기준안(클래스 정의서·메타데이터 스키마·품질지표 및 검수기준) 품질지표는 NIA 「2025년 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5」를 준용하고, 표본검사는 KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ)을 적용한다. 원시데이터 메타정보는 NIA 「작업현장 안전 데이터」 사업 데이터 포맷을 준용하며, 어노테이션은 JSON 스키마로 확정한다.

  ※ 품질지표는 한국지능정보사회진흥원 「2025년 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5」를 준용한다.

  ❍ 표본검사: 월별 납품분에 대하여 KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ) 적용

| 의미 정확성 | 객체 클래스 판정 정확도 | 95% 이상 | 표본 육안 검사 |

| 의미 정확성 | 안전모(helmet) 판정 정확도 | 98% 이상 | 표본 육안 검사 |

| 의미 정확성 | 상황 코드 판정 정확도 | 93% 이상 | 표본 육안 검사 |

인력 자격

의무 · 계약 뒤 지킬 일

작업자 교육(최소 8시간)·자격시험 합격자만 가공 투입, 미자격자 결과는 납품 제외. PM·핵심인력 역할 정의·투입률 관리, 인력 변경 시 2주 전 서면 승인. 자격은 참가자격이 아니라 계약 후 이행 의무.

• 대상 · 투입 인력 전반 · 책임자(PM·책임기술자·현장대리인) 가공 작업자 전원 자격 부여, PM·핵심 인력 역할 정의

  투입 예정 인원 전원 자격 취득

내부 작업자는 가공지침 기반 교육 실시(최소 8시간) 및 자격시험 시행

합격자에 한하여 가공 작업에 투입하며, 자격 미부여자의 작업 결과는 납품 대상에서 제외

PM 및 핵심 인력의 역할을 정의하고 투입률을 관리

인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보

근무 장소

우리 사무실

데이터 가공·정제는 과업수행자 사업장(발주기관이 승인한 보안 구역 내)에서 수행. 원천데이터 인수·산출물 납품만 발주기관 지정 장소 또는 전용 저장소. 국외 반출·저장 금지.

• 원격 접속 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 원격 접속을 막거나 허용하는 문장 없음. 원격 기술지원(월 2회)은 발주기관 문의 대응 지원으로 별개.

데이터 가공·정제 : 과업수행자 사업장(발주기관이 승인한 보안 구역 내)

원천데이터 인수·산출물 납품 : 발주기관 지정 장소 또는 발주기관이 제공하는 전용 저장소

수행 기간

총 사업기간 · 1차(가공 규격 정의 및 실행 준비) · 2차(데이터 가공·정제 및 품질검증)

총 사업기간은 계약체결일 ~ 2027년 12월 31일(공고문) / 계약체결일로부터 2027.11.30.(제안요청서). 1차: 계약체결일 ~ 2026.12.31., 2차: 2027.1.1. ~ 2027.11.30.

• 옮길 수 없는 끝 날짜 · 있음 1차년도 검수는 2027.1.15.까지 완료, 2차년도 최종 누적물량 19,000장은 2027.11.30.까지 구축

  ※ 1차년도 검수는 2027. 1. 15.까지 완료한다.

  최종 누적물량 19,000장은 2027.11.30.까지 구축한다.

⚪ 과업기간 : 총 사업기간(계약체결일 ~ 2027년 12월 31일)

- 1차: 계약체결일 ~ 2026. 12. 31. (가공 규격 정의 및 실행 준비)

- 2차: 2027. 1. 1. ~ 2027. 11. 30. (데이터 가공·정제 및 품질검증)

작업 시기

정해진 기간에만(방학·휴관·정비 정지)

2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 연출 촬영 데이터는 2차년도 상반기 중 확보하여 순차 인계. 분기별 누적 물량이 정해져 있음.

※ 2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 발주기관과 과업수행자가 협의하여 확정한다.

큰 배점 항목

클래스 체계 설계 15점, 가공지침 및 품질기준 10점, 원천데이터 요건 정의 10점

가공 규격 부문 수행계획(35점) 내 항목. 가공 프로세스 및 도구 10점, 작업 인력 및 교육 10점, 검수 및 모델 검증 10점도 동일

| 가공 규격 부문
수행계획
(35) | 클래스 체계 설계 | • 객체·속성·상황 코드 설계의 구체성
• 판정 경계 및 경계 사례 처리 방안의 명확성 | 15 |

| 가공 규격 부문
수행계획
(35) | 가공지침 및 품질기준 | • 가공지침서 구성의 완결성
• 품질지표 목표치 설정 근거의 타당성 | 10 |

| 가공 규격 부문
수행계획
(35) | 원천데이터 요건 정의 | • 촬영 요건 제시의 구체성 및 실현 가능성
• 발주기관 협의·반영 계획 | 10 |

평가 자리 발표

발표(대면·화상)

1차 통과 상위 3개 업체 한 제안발표 평가. 발표시간 30분 이내(발표 20분, 질의응답 10분), 장소 ㈜마음AI 본사, 발표자 제안사 PM(또는 위임장 소지 대리인), 참석자 3인 이하

• 빠지면 · 평가 제외·입찰 포기로 봄 제안발표 미참석 시 평가 제외(기술평가 점수 0점 처리)

  ­ 제안발표 미참석 시 평가 제외(기술평가 점수 0점 처리)

­ 1차 통과 업체 限 제안발표 평가실시(단, 제출업체가 3개 이하이면 모두 포함)

­ 발표시간: 30분 이내(발표 20분, 질의응답 10분)

­ 발 표 자: 제안사 PM(또는 위임장 소지한 대리인, 신분증 지참 필수)

저작권 귀속

발주처 단독

구축 데이터·가공지침·검수도구 등 산출물 소유권이 발주기관에 귀속되고, 산출물 일체를 이관하며 사본을 보유하지 아니함. 원천데이터 및 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공 금지.

• 우리가 다시 쓰기·공개 · 막음 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공을 금지하고, 사본을 보유하지 아니함. 승인 길이 없이 금지만 함.

  사업 기간 중 발주처(㈜마음AI)의 관리·감독을 수검하며 원천데이터 및 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공을 금지함

  산출물 일체를 발주기관에 이관하고 사본을 보유하지 아니함

구축 데이터, 가공지침, 검수도구 등 본 과업의 산출물 소유권이 발주기관에 귀속됨을 명시

산출물 일체를 발주기관에 이관하고 사본을 보유하지 아니함

사업 기간 중 발주처(㈜마음AI)의 관리·감독을 수검하며 원천데이터 및 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공을 금지함

하드웨어 부담

우리 것을 대고 계약 기간 유지

가공 작업 환경(작업 단말 및 가공도구 실행 환경)을 구성하고 작업 물량에 대응하는 환경 유지, 장애 발생 시 복구 절차 가동. 저장·백업 환경 구성 및 백업 주기 준수, 복구 시험 연 1회 이상.

동시 작업 인원을 수용하는 작업 단말 및 가공도구 실행 환경을 구성하고 네트워크 분리 여부를 명시

작업 물량에 대응하는 환경 유지

장애 발생 시 복구 절차 가동

백업 주기 준수 및 복구 시험 연 1회 이상 실시

데이터 형태

이미지·영상

제조현장 영상데이터를 프레임 추출하여 이미지로 가공. 라벨링데이터 19,000장(이미지) 및 어노테이션 JSON.

발주기관이 제공하는 원천 영상데이터를 가공·정제하여 학습 가능한 형태의 데이터셋을 구축하고, 품질기준 충족 여부를 검증함

프레임 추출: 상황별 차등 추출(안전 작업상황 5초, 불안전 행동 3초, 불안전 상태 5초 간격)

데이터 분야

산업고용 · 재난안전

제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터(영상) 가공·정제 — 제조(산업)와 안전(재난안전)에 걸침

발주기관은 제조현장 산업안전 AI 솔루션을 자체 개발하고 있으며, 해당 솔루션의 학습·검증에 사용할 AI Ready Data가 필요함

「산업안전보건법」 및 「중대재해 처벌 등에 관한 법률」 시행에 따라 제조현장의 위험요인 상시 감시 수요가 증가하고 있으며, 영상 기반 안전관리 AI의 성능은 학습데이터의 품질에 직접적으로 좌우됨

외부 자문·검토

자문·감수 없음

외부 전문가 자문·검토·감수 회의를 꾸려 열라는 요구 없음. 발주기관이 클래스 정의·경계 사례 최종 판단을 서면 승인하는 절차만 있음

• 자문 비용 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 자문 비용 조항 없음
• 횟수 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 자문 횟수 없음

작업자 모집

의무 · 계약 뒤 지킬 일

가공 인력 확보·교육·자격 부여 의무. 모집 방안을 매기는 평가항목 없음(작업 인력 및 교육 항목은 정성 평가)

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 모집 방안 단독 배점 항목 없음 — 「작업 인력 및 교육」 10점 항목의 일부 요소
• 대상 · 가공·라벨링 작업자 내부 작업자(가공·라벨링)

  내부 작업자는 가공지침 기반 교육 실시(최소 8시간) 및 자격시험 시행

작업자 확보·교육 : 가공지침 기반 교육 및 자격시험을 실시하여 합격자에 한하여 가공 작업에 투입

• 가공 인력 확보 계획의 실현 가능성

공고 정보

공고종류

등록공고 (일반공고)

게시일

10/03(토)

공고번호

R26BK01756010-000

참조번호

MAUM-AX-2026-03

공고기관

주식회사 마음에이아이

수요기관

주식회사 마음에이아이

계약방법

일반경쟁

낙찰방법

협상에의한계약

계약유형

총액계약

예정가격 방식

비예가

추정가격

160,000,000원

배정예산

176,000,000원

공공조달분류

ICT 서비스 › SW 및 시스템 개발 › 정보시스템개발서비스

사전규격번호

R26BD00279373

재공고

아니오

출처

나라장터

문서 분석 전체

이 분야에서 갈리는 것 · 「감당되나」는 현장 수집이 우리 몫인지(조사요원 운영·이동·기간), 물량, AI 개발이 붙었는지로 갈린다. 업종·직생·지역 벽도 공고마다 달라서 「들어갈 수 있나」도 여기서 갈린다.

질문 96개 · 꼭 3 · 좋음 18 · 안 봐도 됨 75

주제 · 참가 자격 10개

업종·면허 조합

여럿 모두

소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업, 업종코드 1468)와 물품분류번호 8111159801, 8111159901 세 자격을 모두 갖춘 자. 코드 밖 자격으로는 국세·지방세 체납 없음, 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적 보유, 개인정보 보호법에 따른 개인정보 처리 체계 및 영상정보 처리 경험 보유가 있다.

• 코드 밖 자격 · 벽 · 못 맞추면 탈락 국세·지방세 체납 없음, 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적 보유, 개인정보 보호법에 따른 개인정보 처리 체계 및 영상정보 처리 경험 보유를 입찰참가자격으로 요구

  ❍ 입찰공고일 현재 국세 및 지방세 체납 사실이 없는 자

  ❍ 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업

  ❍ 「개인정보 보호법」에 따른 개인정보 처리 체계를 갖추고, 영상정보 처리 경험을 보유한 기업

「국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정」에 의해 국가종합전자조달시스템(나라장터)에 입찰 참가 자격 등록 마감 일시까지 다음 각 호의 자격을 모두 갖춘 자

▶ 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업, 업종코드: 1468)

▶ 물품분류번호 8111159801 (패키지소프트웨어개발및도입서비스)

▶ 물품분류번호 8111159901 (정보시스템개발서비스)

면허 세부 범위

없음

면허·등록 안의 세부 범위(주력분야·종별 등)를 요구하는 조건이 없다.

지역 조건

없음

본점 지역 제한 외에 지역에 묶는 조건이 없다.

실적

벽 · 못 맞추면 탈락

최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업이어야 입찰참가자격이 있다. 별도로 평가표의 유사용역 실적 배점(5점)이 있다.

• 크기 · 1~5점
• 조건 · 유사·동등 이상 실적 인정 유사사업의 범위: AI 학습용 데이터 구축·가공·정제 용역, 영상 어노테이션 용역, 데이터 품질검증 용역. 최근 3년간 유사사업 수행실적 합산 금액 기준으로 5천만원 이상~1억원 미만 1점부터 4억원 이상 5점까지 배점.

  ※ 유사사업의 범위 : AI 학습용 데이터 구축·가공·정제 용역, 영상 어노테이션 용역, 데이터 품질검증 용역

❍ 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업

업력

없음

업력을 참가 조건이나 점수로 보는 요구가 없다.

공동수급

막음

단독이행만 허용하며 공동수급(컨소시엄)은 불허.

• 자격을 나눠 채우기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 공동수급이 불허이므로 자격을 나눠 채우는 것이 논의되지 않음.

❍ 본 사업은 단독이행만 허용하며, 공동수급(컨소시엄)은 불허함

회사 규모·신분

제한 없음

규모나 신분으로 참가 회사를 좁히는 조건이 없다.

대학·연구소 참가

아니다

대학 산학협력단·연구소·비영리법인·조합의 참가를 허용한다고 적지 않았다.

사업 성격

아니다(적지 않음)

공고가 스스로 소프트웨어사업·국가연구개발사업·학술연구용역이라고 분류한 문장이 없다.

행정처분 이력

없음

이 공고가 참가 자격·평가표에 적은 처분·사고 이력 조건이 없다.

주제 · 인증·보유 요건·직접 수행 7개

안전보건수준평가

없음

안전보건수준평가 대상 사업이라는 문장이 없고, 평가 통과·서약·계획서를 계약·착수 조건으로 건 요구도 없다. 안전 및 보건 확보 의무이행 서약서(서식 12)는 제출서류 목록에 있으나 정형 서식이다.

제조사 확약서

없음

공급 확약서·기술지원·A/S 확약서·제조자 증명서·정품보증서·수입신고필증 등 제조사·공급원에게서 받아 오는 서류 요구가 문서에 없다.

• 대상 · - 해당 없음
• 조건 · 없음 해당 없음

제품 인증

없음

납품 제품·자재에 대한 인증·허가·시험성적서 요구가 없다. 입찰참가자격은 소프트웨어사업자 등록·물품분류번호 등록·실적·개인정보 처리 체계이며 제품 인증이 아니다.

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 없음
• 대상 · - 해당 없음
• 조건 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 없음

장비·시설 보유

의무 · 계약 뒤 지킬 일

가공 작업 환경(작업 단말·가공도구 실행 환경, 저장·백업 환경)을 과업수행자가 구성·유지해야 한다. ECR-001·ECR-002. 갖출 때는 착수 전(1차년도 계약 뒤)이다. 임차 인정 여부는 문서에 없다.

• 갖출 때 · 착수 전(계약 뒤) 1차년도 가공 환경 구축

  • 동시 작업 인원을 수용하는 작업 단말 및 가공도구 실행 환경을 구성하고 네트워크 분리 여부를 명시

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 없음
• 조건 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 임차·소유 조건이 문서에 없다

• 동시 작업 인원을 수용하는 작업 단말 및 가공도구 실행 환경을 구성하고 네트워크 분리 여부를 명시

• 원천데이터·중간산출물·최종산출물의 분리 저장 구조와 백업 주기·보관 기간을 확정

하도급

조건부 허용

핵심과업(가공 규격 정의, 품질검증 및 검수) 하도급은 불허, 단순 가공 작업(바운딩박스 작성 등)에 한하여 제안서에 계획을 명시하고 발주기관 사전 서면 승인을 득한 경우 부분 하도급 허용. 하도급 한도는 문서에 없다.

• 하도급 한도 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 한도 규정 없음

과업의 핵심 영역인 가공 규격 정의, 품질검증 및 검수에 대한 하도급은 불허함

다만, 단순 가공 작업(바운딩박스 작성 등)에 한하여 제안서에 하도급(업무위탁) 계획을 명시하고 발주기관의 사전 서면 승인을 득한 경우 부분 하도급을 허용함

직접 생산

직생 범위 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 전체 답 · 없음

직접생산확인·제조 등록·OEM 금지·한 제조사 제품 요구가 없다. 입찰참가자격은 소프트웨어사업자(업종코드 1468) 및 물품분류번호 8111159801·8111159901 등록이다.

• 참가 등록 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 제조·공급 구분 규정 없음
• 직생 범위 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 직생 공고 아님
• 대상 · - 해당 없음

품질 인증

없음

ISO 등 품질·환경·안전·정보보호 인증이나 업무 절차서를 참가 조건·평가 점수로 건 요구가 없다. 입찰참가자격의 「개인정보 보호법」에 따른 개인정보 처리 체계는 인증이 아니다.

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 없음
• 대상 · - 해당 없음

주제 · 결과물·검수·보고 10개

지정 제품·공법

지정 없음

특정 제품·제조사·브랜드·공법을 지정한 문장이 없다. 가공도구는 '바운딩박스·폴리곤·속성 부여·상황 코드 선택이 가능한 가공도구'로만 규정되어 있고, 클래스 체계·스키마·품질지표는 발주기관 기준안을 검토·승인하는 방식이다.

• 동등 입증 때 · 해당 없음 지정 자체가 없어 동등 입증 시점도 없다.

바운딩박스, 폴리곤, 객체 속성, 상황 코드 입력이 가능한 가공도구를 구성하고 확정된 클래스 체계를 반영

검수

발주처 검수만

1차년도는 산출물 서면 검수 및 파일럿 품질 검수, 2차년도는 월별 표본검사 및 최종 전수검사로 발주기관(㈜마음AI)이 검수한다. 외부 기관 심의·승인·감리·성과심사 문장은 없다.

검수 방식 | 산출물 서면 검수 및 파일럿 품질 검수 | 월별 표본검사 및 최종 전수검사

합격선

숫자 기준 있음

객체 클래스 정확도 95%, 안전모 착용 판정 정확도 98%, 상황 코드 정확도 93%, BBox IoU 0.85, 구역 폴리곤 IoU 0.90, 객체 누락률 3% 이하, Kappa 0.85, 구문·좌표 준수율 100%, 주요 클래스 8종 mAP@0.5 0.70, 비식별 처리율 100%.

• 따를 표준·지침 · 한국지능정보사회진흥원 「2025년 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5」 준용, KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ) 샘플링, NIA 「작업현장 안전 데이터」 사업 데이터 포맷 준용, JSON 기반 어노테이션 스키마, [붙임 3]~[붙임 5] 기준안(클래스 정의서·메타데이터 스키마·품질지표 및 검수기준) 품질지표는 NIA 「2025년 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5」를 준용하고, 표본검사는 KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ)을 적용한다. 원시데이터 메타정보는 NIA 「작업현장 안전 데이터」 사업 데이터 포맷을 준용하며, 어노테이션은 JSON 스키마로 확정한다.

  ※ 품질지표는 한국지능정보사회진흥원 「2025년 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5」를 준용한다.

  ❍ 표본검사: 월별 납품분에 대하여 KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ) 적용

| 의미 정확성 | 객체 클래스 판정 정확도 | 95% 이상 | 표본 육안 검사 |

| 의미 정확성 | 안전모(helmet) 판정 정확도 | 98% 이상 | 표본 육안 검사 |

| 의미 정확성 | 상황 코드 판정 정확도 | 93% 이상 | 표본 육안 검사 |

성과 목표

목표 있음 — 불이익 적힘

가공 데이터 구축량 20,000장(누적), 구역 폴리곤 8개, 가공 규격 산출물 5종, 확장 운영 지원 산출물 3종, 모델 재학습·성능 변화 분석 3회 등이 성과지표로 정해져 있고, 성과지표 미달 시 해당 물량은 재작업 대상이 되며 재작업 비용은 과업수행자가 부담한다.

• 목표의 성격 · 우리가 만드는 산출물 가공 데이터 구축량·폴리곤 수·산출물 종수·재학습 횟수 등 과업수행자가 만들고 세는 산출물이다.

  | 가공 데이터 구축량(누적) | 장 | 1,000 | 20,000 | 20,000 | 기본물량 기준. 옵션물량 별도 |

※ 성과지표 미달 시 해당 물량은 재작업 대상으로 하며, 재작업 비용은 과업수행자가 부담한다.

시험·검사

시험·검사 없음

제품·자재의 품질 시험·검사·분석을 별도 기관에 의뢰하는 조항은 없다. 품질검증은 자동 검사 스크립트, 표본 육안검사, 표본 교차검증, 모델 학습 검증으로 수행하며, 검수 관련 비용은 재작업 비용을 과업수행자가 부담하는 조항 외에 별도 시험비 정산 조항이 없다.

• 시험 단위 · 해당 없음 정한 시험이 없다.
• 시험 장소 · 해당 없음 정한 시험이 없다.

원자료

발주처 몫

원천 영상데이터(제조현장 촬영 영상, 2개소 60시간 내외)와 현장 정보(배치도·카메라 위치·화각·위험구역 지정 자료), 베이스라인 모델 및 학습 환경, 개인정보 처리 근거를 발주기관이 제공한다. 현장 촬영·수집·섭외는 과업 제외 사항이다.

원천 영상데이터는 발주기관이 확보하여 과업수행자에게 제공한다.

| 원천
영상데이터 | • 제조현장 촬영 영상
(2개소, 60시간 내외) | • 1차년도 : 실제 조업영상 중 파일럿용 3시간 이상 우선 제공
• 2차년도 : 잔여 실작업영상 및 연출촬영 영상을 현장 일정에 따라 상반기 중 순차 제공 |

시안 승인

-

시안·샘플·제작도 승인 횟수를 숫자로 정한 조항은 없다. 다만 클래스 체계·가공지침서·품질기준서·어노테이션 스키마 등은 발주기관 서면 승인을 받아 확정하고, 1차년도 완료 게이트 8개 항목을 모두 충족해야 2차년도에 착수할 수 있다.

• 수정 횟수 · 해당 없음 수정 횟수를 정한 조항이 없다.
• 승인 기간 · 납기·공기에 든다 1차년도 검수는 2027.1.15.까지 완료하고, 2차년도 계약 기간은 2027.1.1.부터 개시하되 본가공 착수는 게이트 판정 완료 후로 한다.

  ※ 1차년도 검수는 2027. 1. 15.까지 완료한다. 2차년도 계약 기간은 2027. 1. 1.부터 개시하되, 본가공 착수는 게이트 판정 완료 후로 하며, 이 기간에는 원천데이터 인수 검수 및 정제 작업을 수행한다.

❍ 다음 8개 항목을 모두 충족하여야 1차년도 검수에 합격하며, 2차년도 과업에 착수할 수 있다.

인허가·검사

절차 없음

이 용역에 필요한 인허가·신고·심의·법정 검사를 과업수행자가 밟는다는 조항이 없다. 개인정보 처리 근거 자료는 발주기관이 원천데이터 인계 시 제공하고, 비식별 처리는 과업 범위에 포함된다.

• 비용 · 해당 없음 정한 인허가 절차가 없어 비용 부담 조항도 없다.

보고 주기

1월

월간 진척보고서를 작성·제출하고, 착수보고회·1차년도 결과보고회, 중간보고회(2027.6.), 최종 완료보고회를 개최한다. 검수 요청서는 확정 채널로 제출한다.

• 보고회 · 4회 착수보고회, 1차년도 결과보고회, 중간보고회(2027.6.), 최종 완료보고회.

  • 착수보고회를 통한 마일스톤 확정

  • 중간보고회(2027. 6.) 및 최종 완료보고회 개최

• 작업 기록·증빙 · 앱·단말·전산 기록 작업자·작업 일시·수정 내역이 기록되도록 도구 및 저장 환경을 구성하고 전 작업 이력을 기록·보관하며 검수 시 이력 조회가 가능하도록 제공한다.

  • 작업자·작업 일시·수정 내역이 기록되도록 도구 및 저장 환경 구성

  • 전 작업 이력 기록 및 보관

• 월간 진척보고서(계획 대비 실적·향후일정·이슈) 작성 및 제출

넘길 산출물

편집 가능한 원본·작업 파일 · 원자료·해석 입력 자료 · 소스코드·실행 파일

산출물 이관 목록에 데이터셋, 데이터카드, 가공지침 최종본, 검수 자동화 도구(검사 스크립트), 작업 이력 일체가 포함된다. 이미지 형식·해상도, 어노테이션 파일 형식(JSON), 디렉터리 구조, 체크섬 산출 방식을 확정하도록 정해져 있다.

• 정해진 형식 · 그렇다 이미지 형식·해상도, 어노테이션 파일 형식(JSON), 디렉터리 구조, 체크섬 산출 방식을 확정하고, 파일 명명 규칙과 디렉토리 구조(01_source ~ 10_scripts)를 정해 두었다.

  • 이미지 형식·해상도, 어노테이션 파일 형식(JSON), 디렉터리 구조, 체크섬 산출 방식을 확정

❍ 데이터셋, 데이터카드, 가공지침 최종본, 검수 자동화 도구, 작업 이력 일체를 발주기관에 이관

• 이미지 형식·해상도, 어노테이션 파일 형식(JSON), 디렉터리 구조, 체크섬 산출 방식을 확정

주제 · 인력·수행 방식 8개

인력 자격

의무 · 계약 뒤 지킬 일

작업자 교육(최소 8시간)·자격시험 합격자만 가공 투입, 미자격자 결과는 납품 제외. PM·핵심인력 역할 정의·투입률 관리, 인력 변경 시 2주 전 서면 승인. 자격은 참가자격이 아니라 계약 후 이행 의무.

• 대상 · 투입 인력 전반 · 책임자(PM·책임기술자·현장대리인) 가공 작업자 전원 자격 부여, PM·핵심 인력 역할 정의

  투입 예정 인원 전원 자격 취득

내부 작업자는 가공지침 기반 교육 실시(최소 8시간) 및 자격시험 시행

합격자에 한하여 가공 작업에 투입하며, 자격 미부여자의 작업 결과는 납품 대상에서 제외

PM 및 핵심 인력의 역할을 정의하고 투입률을 관리

인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보

근무 장소

우리 사무실

데이터 가공·정제는 과업수행자 사업장(발주기관이 승인한 보안 구역 내)에서 수행. 원천데이터 인수·산출물 납품만 발주기관 지정 장소 또는 전용 저장소. 국외 반출·저장 금지.

• 원격 접속 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 원격 접속을 막거나 허용하는 문장 없음. 원격 기술지원(월 2회)은 발주기관 문의 대응 지원으로 별개.

데이터 가공·정제 : 과업수행자 사업장(발주기관이 승인한 보안 구역 내)

원천데이터 인수·산출물 납품 : 발주기관 지정 장소 또는 발주기관이 제공하는 전용 저장소

소속 직원

없음

투입 인력이 자사 소속 직원이어야 한다는 요구 없음. 하도급 업체 인력도 자격·보안서약 요건만 동일 적용.

• 조건 · 사전 협의하면 외부 인원 허용 단순 가공 작업에 한해 하도급(업무위탁) 계획 명시 + 발주기관 사전 서면 승인 시 부분 하도급 허용

  단순 가공 작업(바운딩박스 작성 등)에 한하여 제안서에 하도급(업무위탁) 계획을 명시하고 발주기관의 사전 서면 승인을 득한 경우 부분 하도급을 허용함

고용승계

없음

고용승계 관련 요구 없음

근무 시간

근무 요일·시간·교대 형태 규정 없음. 2차년도 본가공 물량은 분기별 누적(1분기 3,000장 → 4분기 19,000장)으로 수행하고, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 협의하여 확정.

2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 발주기관과 과업수행자가 협의하여 확정한다.

보안 조치

의무 · 계약 뒤 지킬 일

작업 구역 통제(승인 구역 내 작업), 반출 통제(원천·중간산출물 외부 반출 금지), 접근 권한 관리, 개인정보 보호, 투입 인력 전원 보안서약서 징구, 국외 반출·저장 금지, 누출 시 계약해지·위약금. 모두 계약 후 이행 의무.

• 대상 · 출입 승인·보안서약·보안교육 · 기기·저장매체 반입 제한 · 작업 PC·망 통제 · 자료 반출 금지·끝난 뒤 삭제·반납 · 개인정보 처리 위탁계약 보안서약서 징구, 저장매체·네트워크 반출 통제, 역할 기준 접근권한·담당 물량 외 차단, 개인정보 보호법 처리 근거·비식별, 국외 반출·저장 금지(클라우드 국내 리전 한정)

  작업자별 접근 권한을 역할 기준으로 부여하고 담당 물량 외 데이터 접근을 차단하는 체계 수립

투입 인력 전원의 보안서약서 징구 및 유출 금지 대상 정보 정의·관리지침 수립

원천 영상 및 중간산출물의 외부 반출 금지 원칙을 수립하고 저장매체·네트워크 반출 통제 방안 마련

산출물 및 원천데이터 무단 누출 시 계약해지·위약금 부과 조항을 계약에 반영

신원 조건

없음

범죄경력 조회·신원조회·운전 적격·건강검진 등 신원 조건 요구 없음

일하는 주기

한 번·정해진 횟수 · 정기 방문

1차년도 규격 정의·환경 구축·파일럿 1,000장, 2차년도 19,000장 가공·정제·품질검증을 분기별 누적 물량으로 수행. 월간 진척보고·월별 표본검사·모델 재학습 3회 등 기간 내내 정기적으로 되풀이.

2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 발주기관과 과업수행자가 협의하여 확정한다.

주제 · 과업 범위·규모·기간 11개

다른 업 섞임

섞이지 않음

본 과업은 데이터 가공·정제 용역이며, 산업안전 AI 솔루션 개발·현장 영상데이터 수집은 과업에서 제외되고 발주기관이 수행한다. 공동수급은 불허, 핵심과업 하도급 불허, 단순 가공 작업만 사전 승인 시 부분 하도급 허용.

※ 본 과업은 산업안전 AI 솔루션의 개발 및 현장 영상데이터의 수집을 포함하지 아니한다. 원천 영상데이터는 발주기관이 확보하여 과업수행자에게 제공한다.

❍ 본 사업은 단독이행만 허용하며, 공동수급(컨소시엄)은 불허함

하는 일

제조현장 산업안전 AI 솔루션의 학습용 데이터를 가공·정제하는 용역이다. 1차년도에는 클래스 체계·가공지침·품질기준 등 가공 규격을 정의하고 가공도구·검사 자동화 스크립트 등 가공 환경을 구축하며 파일럿 1,000장을 가공한다. 2차년도에는 라벨링데이터 19,000장을 가공·정제·비식별 처리하고 품질검증·모델 검증 및 확장 운영 지원을 수행한다.

① 산업안전 AI 학습데이터의 가공 규격 확립

② AI Ready Data 20,000장 구축 및 품질 검증

기존 시스템과 이어짐

없음(새로 하는 독립된 일)

발주기관이 베이스라인 모델 및 학습 환경을 제공하고 과업수행자가 이를 이용해 모델 학습 검증을 수행하나, 기존 시스템과의 연동·제어 SW 개발은 과업 범위가 아니다.

※ 모델 학습 검증은 데이터 품질을 실증하기 위한 것이며, 모델 개발로 확장되지 아니한다.

일의 분량

라벨링데이터 가공·정제 19,000장 · 검증용 파일럿 가공 1,000장 · 기본물량(누적) 20,000장

사업예산 160,000,000원(부가세 별도), 1차 40,000,000원·2차 120,000,000원. 발주기관이 최소 30,000~50,000장의 원천 데이터 제공.

• 열린 분량 · 정해짐

  | 기본물량 | 20,000장 | 총액 계약 | 사업예산 160,000,000원에 포함 |

- 발주기관 제공 제조현장 영상데이터의 가공·정제·비식별 처리를 통한 AI Ready Data 최소 20,000장 구축 및 품질검증 (발주기관에서는 가공,정제 과업 수행을 위한 최소 30,000~50,000장의 원천 데이터 제공)

수행 기간

총 사업기간 · 1차(가공 규격 정의 및 실행 준비) · 2차(데이터 가공·정제 및 품질검증)

총 사업기간은 계약체결일 ~ 2027년 12월 31일(공고문) / 계약체결일로부터 2027.11.30.(제안요청서). 1차: 계약체결일 ~ 2026.12.31., 2차: 2027.1.1. ~ 2027.11.30.

• 옮길 수 없는 끝 날짜 · 있음 1차년도 검수는 2027.1.15.까지 완료, 2차년도 최종 누적물량 19,000장은 2027.11.30.까지 구축

  ※ 1차년도 검수는 2027. 1. 15.까지 완료한다.

  최종 누적물량 19,000장은 2027.11.30.까지 구축한다.

⚪ 과업기간 : 총 사업기간(계약체결일 ~ 2027년 12월 31일)

- 1차: 계약체결일 ~ 2026. 12. 31. (가공 규격 정의 및 실행 준비)

- 2차: 2027. 1. 1. ~ 2027. 11. 30. (데이터 가공·정제 및 품질검증)

여러 해 계약

장기계속(차수 계약)

1·2차년도를 통합 발주하되 과업 수행·검수·대금지급은 연차별로 분리 시행. 2차년도분은 해당 연도 국비 예산 확정 후 집행.

※ 본 사업은 1·2차년도를 통합하여 발주·계약하되, 과업 수행 및 검수·대금지급은 연차별로 분리하여 시행함(장기계속계약)

최소 투입 인원

해당 없음

최소 투입 인원·공수(MD)가 정해져 있지 않다. 작업자 교육(최소 8시간) 및 자격 부여, 투입 예정 인원 전원 자격 취득 요건만 있다.

• 조 편성 · 해당 없음

다른 일정에 묶임

아니다

다른 공사·사업 일정에 묶였다고 적지 않았다. 원천데이터 인계 일정에 따라 물량을 수행한다는 내용만 있다.

부가 작업

가공 규격 정의(클래스 체계·가공지침서·품질기준서), 가공 환경 구축(가공도구 세팅·검사 자동화 스크립트·저장·이력 환경), 작업자 교육·자격 부여, 검증용 파일럿 가공, 데이터 가공·정제·비식별 처리, 품질검증(표본 교차검증·모델 재학습·성능 변화 분석), 산출물 이관 및 기술전수, 확장 운영 지원(추가 현장 온보딩 가이드·원격 기술지원)을 수행한다.

❍ 산출물 이관 : 데이터셋, 데이터카드, 가공지침, 검수도구 일체를 발주기관에 이관

교육·기술이전

2회 이상

운영자 대상 기술전수 세션 최소 2회, 무상(하자보수 12개월 무상). 작업자 교육은 최소 8시간.

• 무상 · 우리 부담(대가 안)

  • 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수

• 운영자 대상 기술전수 세션 최소 2회 실시

• 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수

일의 형태

새로 만들기 · 직접 작업

가공 규격·지침·품질기준 등 산출물을 개발·제작해 넘기고(새로 만들기), 데이터 가공·정제·비식별·검수 작업을 직접 수행한다(직접 작업).

• 데이터 가공 규격 정의 및 환경 구축

• 데이터 가공·정제 및 품질검증

주제 · 입찰 절차·보증 7개

참가 범위

공개 경쟁

일반경쟁입찰(협상에 의한 계약체결)로, 조건을 갖춘 자는 참가 가능

❍ 선정방법 : 일반경쟁입찰(협상에 의한 계약체결)

⚪ 입찰 및 계약방식 : 일반경쟁입찰, 협상에 의한 계약, 장기계속계약

여러 과제로 나뉨

나뉘지 않음

1·2차년도를 통합하여 발주·계약하되 과업 수행·검수·대금지급은 연차별로 분리

※ 본 사업은 1·2차년도를 통합하여 발주·계약하되, 과업 수행 및 검수·대금지급은 연차별로 분리하여 시행함(장기계속계약)

입찰 전 절차

서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일)

제안서 등 일체서류를 2026. 10. 14(수) 10:00~14:00(중식 12~13시 제외) ㈜마음AI 4층에 방문접수만 가능(우편·이메일 불가)

- 접수기한: 2026. 10. 14(수) / 10:00~14:00 (중식시간 12~13시 제외)

- 접수방법: 제안서 등 일체서류 접수(방문접수만 가능)

- 주의사항: 우편(이메일) 제출 불가, 입찰등록서류, 제안서(일반,가격) 함께 제출

현장설명회

없음

현장설명회·현장답사 관련 규정 없음

공채·채권

모름 · 문서로 확인 안 됨

공채·채권 매입 비율을 정한 조항 없음

입찰보증금

모름 · 문서로 확인 안 됨

입찰보증금 납부 방식·비율을 정한 조항 없음

• 입찰보증금 비율 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 입찰보증금 비율을 정한 조항 없음
• 계약·하자 보증 비율 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 계약보증금·하자보수보증금 비율을 정한 조항 없음(하자보수 기간 12개월만 규정)

문서끼리 다른 곳

그렇다

과업기간: 공고문 '계약체결일 ~ 2027년 12월 31일'(1차 계약체결일~2026.12.31, 2차 2027.1.1~2027.11.30) ↔ 제안요청서 '계약체결일로부터 2027.11.30.' · 따를 문서: 별도 우선순위 조항 없음

⚪ 과업기간 : 총 사업기간(계약체결일 ~ 2027년 12월 31일)

사업기간 : 계약체결일로부터 2027.11.30.(1, 2차년도 통합발주)

주제 · 현장 작업·유지보수 9개

출동 시한

없음

데이터 가공·정제 용역으로 현장 출동·착수 시한 규정이 없다. 하자보수는 라벨 오류 신고 시 15일 이내 시정(원격)일 뿐 현장 도착 시한이 아니다.

• 도착 시한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 현장 도착·착수 시한 규정 없음

처리 시한

15일 이하

하자보수 라벨 오류 신고 시 15일 이내 시정. 원격 기술지원은 월 2회 이상 정기 지원. 24시간·365일 대응 요구 없음.

• 기점 · 그 밖(라벨 오류 신고) 신고 시점부터 기산

  • 라벨 오류 신고 시 15일 이내 시정

• 라벨 오류 신고 시 15일 이내 시정

부품·소모품

해당 없음

유지보수(점검·수리) 계약이 아닌 데이터 가공 용역이다. 하자보수는 있으나 부품·소모품 개념이 없다.

현장·납품지

2곳

촬영 현장 2개소(제조현장). 과업 수행 장소는 과업수행자 사업장(발주기관 승인 보안 구역).

• 열린 분량 · 정해짐 촬영 현장 2개소로 정해짐

  | 촬영 현장 수 | 2개소 | 발주기관의 현장 섭외 및 촬영 시스템 구축 가능 범위 |

• 범위 · 없음(국내 보통 현장) 국내 제조현장 2개소, 해외·섬·개별 배송 없음

| 촬영 현장 수 | 2개소 | 발주기관의 현장 섭외 및 촬영 시스템 구축 가능 범위 |

현장 여건

데이터 가공·정제는 과업수행자 사업장(발주기관이 승인한 보안 구역 내)에서 수행하며, 원천데이터 인수·산출물 납품은 발주기관 지정 장소 또는 전용 저장소에서 한다. 원천 영상데이터는 발주기관이 확보·제공하며, 가공도구·검사 스크립트·저장·백업 환경은 과업수행자가 구축한다.

• 부대공사·현장 준비 · 해당 없음 공사·현장 준비 작업이 없는 데이터 가공 용역
• 위험작업 · 없음 사무 환경 데이터 가공으로 위험작업 없음

❍ 데이터 가공·정제 : 과업수행자 사업장(발주기관이 승인한 보안 구역 내)

작업 시기

정해진 기간에만(방학·휴관·정비 정지)

2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 연출 촬영 데이터는 2차년도 상반기 중 확보하여 순차 인계. 분기별 누적 물량이 정해져 있음.

※ 2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 발주기관과 과업수행자가 협의하여 확정한다.

경비 부담

우리 부담(대가 안)

가공도구·검사 스크립트·저장·백업 환경 등 가공 환경은 과업수행자가 구축. 원천 영상데이터·현장 정보·베이스라인 모델은 발주기관 제공.

• 관급 금액 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 관급 금액 규정 없음
• 관급 설치 · 해당 없음 관급 자재·기기 설치 없음

❍ 가공 환경 구축 : 가공도구 세팅, 검사 자동화 스크립트, 저장·이력 환경

폐기물 처리 몫

해당 없음

데이터 가공 용역으로 폐기물·부산물 처리가 과업에 없다. 사업 종료 시 원천데이터 반납 또는 파기만 규정.

하자보수

12개월 이상

최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수. 라벨 오류 신고 시 15일 이내 시정. 최종 승인된 가공지침·클래스 정의 변경·추가, 신규 가공 요청은 하자보수 범위 제외.

• 기점 · 설치·검수 완료일 최종 검수 합격일

  • 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수 이행

• 보증 기간 정기점검 · 없음 보증 기간 정기점검 규정 없음
• 소모성·정기정비 부품 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 소모성·정기정비 부품 규정 없음

• 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수 이행

주제 · 가격·대금·계약 조건 11개

대금 방식

발주처가 대금 지급

발주기관 ㈜마음AI가 용역을 발주하고 사업예산 160백만원(부가세 별도)을 지급하는 구조이며, 이용자·수혜자가 비용을 부담한다는 내용은 없다.

• 이용자 몫 수납 · 해당 없음 본 답이 발주처가 대금 지급이므로 해당 없음

사업금액 : 160백만원(부가세 별도)

본 사업에 대한 사업대금은 낙찰금액에 대해 협상 후 분할 지급

총액·단가 방식

총액

기본물량 20,000장을 총액 계약으로 하며, 세부 내역별 금액은 발주기관 예산 산정 참고자료일 뿐 제안자 입찰금액 산정을 구속하지 않는다.

• 정산 · 확정 금액 총액 계약으로 정산하며, 현장 안전정보 미제공으로 상황 코드가 제외되어도 총 가공 물량 및 총 계약금액은 변경하지 않는다.

  과업 범위에서 제외된 상황 코드의 물량은 자립형 코드로 재배분한다. 총 가공 물량 및 총 계약금액은 변경하지 아니한다.

• 단가 조정 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 계약 기간 중 단가 고정·시세 연동·협의 조정을 정한 문장이 없다.

기본물량 | 20,000장 | 총액 계약 | 사업예산 160,000,000원에 포함

상기 세부 내역별 금액은 발주기관의 예산 산정 참고자료이며, 제안자의 입찰금액 산정을 구속하지 아니함

물량 변동

일부 미정

기본물량 20,000장은 확정이나, 2차년도 본가공 물량의 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 협의하여 확정하고, 원천데이터 순차 인계 일정에 따라 수행한다.

2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 발주기관과 과업수행자가 협의하여 확정한다.

발주처 단가 기준

적혀 있지 않음

발주처가 정한 단가·품셈·노임·요율·상한가가 공고에 적혀 있지 않고, 세부 내역별 금액은 예산 산정 참고자료일 뿐이라고만 적혀 있다.

상기 세부 내역별 금액은 발주기관의 예산 산정 참고자료이며, 제안자의 입찰금액 산정을 구속하지 아니함

계약 상대

공고 낸 기관 직접

공고기관·수요기관 모두 ㈜마음AI이며, 발주기관이 본 용역을 발주·관리·검수하고 대금을 지급한다.

참여기관(발주기관) | ㈜마음AI | • 산업안전 AI 솔루션 개발·운영
• 원천 영상데이터 확보 및 제공
• 본 용역 발주·관리 및 검수

그대로 넘길 돈

아니다

계약금액 안에서 우리가 가져가지 않고 다른 곳에 넘기거나 정해진 곳에 그대로 써야 하는 돈을 정한 문장이 없다.

• 넘길 돈 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 항목이 없어 값이 없다.
• 투찰 때 반영 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 지시가 없다.

견적 근거

공개 안 됨

견적 근거가 될 설계서·내역서·도면·장비 목록·기존 시스템 구성도가 첨부·안내되어 있지 않고, 제안요청서(별첨) 참조로만 되어 있다.

• 이윤 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 공개된 원가계산서·산출내역이 없다.

과업내용 : 제안요청서(별첨) 참조

대금 받는 때

단계·회차·납품분마다 · 끝난 뒤 한 번에

과업 수행·검수·대금지급은 연차별로 분리 시행하고, 사업대금은 낙찰금액에 대해 협상 후 분할 지급한다.

• 선금 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 선금 비율을 정한 문장이 없다.
• 지급 기한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 청구 뒤 며칠 안에 지급하는지 정한 문장이 없다.

본 사업은 1·2차년도를 통합하여 발주하되, 과업 수행 및 검수·대금지급은 연차별로 분리하여 시행함(장기계속계약)

본 사업에 대한 사업대금은 낙찰금액에 대해 협상 후 분할 지급

보험 가입

없음

이 일 때문에 우리가 들어야 하는 보험·공제를 요구한 문장이 없다.

• 보상 한도 · 해당 없음 보험 요구가 없다.
• 보험료 · 해당 없음 보험 요구가 없다.
• 대상 · 해당 없음 보험 요구가 없다.

계약 변동 가능

그렇다

2027년도 국비 예산 미확정·삭감 또는 주관기관 사업계획 변경 시 2차수 계약금액 및 과업 범위가 변경되거나 계약이 해지될 수 있다고 적었다.

• 바뀔 수 있는 것 · 계약이 안 될 수 있음 · 금액·물량·기간이 바뀔 수 있음 예산 미확정·삭감 시 계약금액 및 과업 범위가 변경되거나 계약이 해지될 수 있다.

  2027년도 국비 예산 미확정, 삭감 또는 주관기관의 사업계획 변경 시 2차수 계약금액 및 과업 범위가 변경되거나 계약이 해지될 수 있습니다.

2027년도 국비 예산 미확정, 삭감 또는 주관기관의 사업계획 변경 시 2차수 계약금액 및 과업 범위가 변경되거나 계약이 해지될 수 있습니다.

부가세 과세

모름 · 문서로 확인 안 됨

이 일·품목의 과세·면세를 정한 문장은 없고, 입찰자가 면세사업자인 경우에도 부가가치세를 포함해 투찰하고 낙찰 시 계약금액에서 부가가치세 상당액을 차감한다는 정형 문구만 있다.

• 투찰가에 부가세 · 넣는다 입찰금액은 부가가치세를 포함한 가격으로 투찰한다.

  입찰자가 면세사업자인 경우에도 입찰금액은 반드시 부가가치세를 포함한 가격으로 투찰하여야 하며, 입찰결과 낙찰자가 면세사업자인 경우 계약금액은 낙찰금액에서 부가가치세 상당액을 차감한 금액으로 합니다.

입찰자가 면세사업자인 경우에도 입찰금액은 반드시 부가가치세를 포함한 가격으로 투찰하여야 하며, 입찰결과 낙찰자가 면세사업자인 경우 계약금액은 낙찰금액에서 부가가치세 상당액을 차감한 금액으로 합니다.

뽑는 방식 · 입찰 방식 10개

회사 속성 우대

가점

수행능력(10점) 중 재무구조/경영상태 5점은 신용평가등급 기반이며, 회사 속성(창업·여성·장애인·사회적기업·소기업·고용실적·인증·산업재해율) 우대 가점 조항은 문서에 없음

• 우대 대상 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 문서에 회사 속성 우대 대상이 적혀 있지 않음
• 가점 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 회사 속성 우대 가점 크기 없음

신용등급·경영상태

감점 · 점수에 반영

수행능력(10점) 중 재무구조/경영상태 5점을 신용평가등급으로 평가. 미제출 시 0점. 등급이 없을 때의 처리 규정은 없음

• 등급이 없을 때 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 확인서가 없거나 유효기간이 지난 업체 처리 규정 없음
• 크기 · 3.6~5점 신용평가등급에 의한 경영상태 평가기준 평점

  | AAA | | ①의 AAA에 준하는 등급 | 5.0 |

  | CCC+ 이하 | C 이하 | ①의 CCC+에 준하는 등급 이하 | 3.6 |

• 대상 · 신용평가등급 · 기술신용평가 등급(T등급) 회사채 신용평가등급, 기업어음 신용평가등급, 기업신용평가등급

  | 회사채에 대한 신용평가등급① | 기업어음에 대한 신용평가등급 | 기업신용평가등급 | 평점 |

❍ 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률」 제4조 제1항 제1호나 제4호의 업무를 영위하는 신용정보업자가 입찰공고일 기준 최근 1년 이내에 회사채․기업어음에 대한 신용평가 등급이나 기업신용평가 등급을 기준으로 평가하며, 평가 결과가 2개 이상인 경우, 입찰참가자가 선택해 제출할 수 있으며, 미제출 시는 0점으로 처리한다.

| 수행능력
(10) | 재무구조/경영상태 | • 신용평가등급 제출 서류 기반 평가 | 5 |

보유 인력

없음

회사가 보유한 인력의 수·등급을 점수나 참가 조건으로 보는 조항 없음. 투입인력 자격·교육 요건만 있음

• 기준 인원 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 보유 인력 기준 인원 없음
• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 보유 인력 점수 없음

전담 인력

의무 · 계약 뒤 지킬 일

PM 및 핵심 인력의 역할을 정의하고 투입률을 관리. 인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보. 참여율 상한 수치는 없음

• 참여율 상한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 참여율 상한 수치 없음
• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 겸직·중첩 감점 없음
• 대상 · 책임자(PM·현장대리인·핵심 인력) PM 및 핵심 인력

  • PM 및 핵심 인력의 역할을 정의하고 투입률을 관리

• PM 및 핵심 인력의 역할을 정의하고 투입률을 관리
• 인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보

큰 배점 항목

클래스 체계 설계 15점, 가공지침 및 품질기준 10점, 원천데이터 요건 정의 10점

가공 규격 부문 수행계획(35점) 내 항목. 가공 프로세스 및 도구 10점, 작업 인력 및 교육 10점, 검수 및 모델 검증 10점도 동일

| 가공 규격 부문
수행계획
(35) | 클래스 체계 설계 | • 객체·속성·상황 코드 설계의 구체성
• 판정 경계 및 경계 사례 처리 방안의 명확성 | 15 |

| 가공 규격 부문
수행계획
(35) | 가공지침 및 품질기준 | • 가공지침서 구성의 완결성
• 품질지표 목표치 설정 근거의 타당성 | 10 |

| 가공 규격 부문
수행계획
(35) | 원천데이터 요건 정의 | • 촬영 요건 제시의 구체성 및 실현 가능성
• 발주기관 협의·반영 계획 | 10 |

가점

없음

특허·신기술·수상·우수업체 선정·기술개발 투자·신규 고용 가점 조항 없음

• 가점 대상 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 가점 대상 없음
• 가점 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 가점 없음

샘플·시안 선제출

없음

입찰·제안·규격평가 단계에서 시안·샘플·견본·시연·성능시험을 요구하는 조항 없음. 제안발표는 별도(발표 방식)

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 점수 없음
• 대상 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 대상 없음

무상 추가 제공

의무 · 계약 뒤 지킬 일

최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수, 라벨 오류 신고 시 15일 이내 시정. 평가 배점은 없음

• 요구 기간 · 12개월 이상 최종 검수 합격일로부터 12개월

  • 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 사후관리·추가제공 배점 없음
• 대상 · 유지보수·사후지원 하자보수

  • 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수

• 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수
• 라벨 오류 신고 시 15일 이내 시정

평가 자리 발표

발표(대면·화상)

1차 통과 상위 3개 업체 한 제안발표 평가. 발표시간 30분 이내(발표 20분, 질의응답 10분), 장소 ㈜마음AI 본사, 발표자 제안사 PM(또는 위임장 소지 대리인), 참석자 3인 이하

• 빠지면 · 평가 제외·입찰 포기로 봄 제안발표 미참석 시 평가 제외(기술평가 점수 0점 처리)

  ­ 제안발표 미참석 시 평가 제외(기술평가 점수 0점 처리)

­ 1차 통과 업체 限 제안발표 평가실시(단, 제출업체가 3개 이하이면 모두 포함)

­ 발표시간: 30분 이내(발표 20분, 질의응답 10분)

­ 발 표 자: 제안사 PM(또는 위임장 소지한 대리인, 신분증 지참 필수)

차등점수제

아니다

차등점수제 적용 문구 없음. 기술능력평가(90점)+가격평가(10점) 합산방식

• 순위 간 점수차 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 차등점수제 미적용

카테고리 · 정보시스템·SW 7개

AI 과업

AI 활용 조사·검토·설계

과업은 AI 학습데이터 가공·정제 용역으로, AI 솔루션 개발·수집은 과업 제외이며, AI 기능 개발이나 AI 서비스 구매·공급은 없다. 다만 모델 학습 검증(베이스라인 모델로 학습 수행, 재학습 3회)이 포함되어 AI 활용 검증·설계에 해당한다.

산업안전 AI 솔루션의 설계·개발·구축

모델 학습 검증: 발주기관이 제공하는 베이스라인 모델로 학습을 수행하여 주요 클래스 8종의 mAP@0.5 0.70 이상 확인

저작권 귀속

발주처 단독

구축 데이터·가공지침·검수도구 등 산출물 소유권이 발주기관에 귀속되고, 산출물 일체를 이관하며 사본을 보유하지 아니함. 원천데이터 및 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공 금지.

• 우리가 다시 쓰기·공개 · 막음 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공을 금지하고, 사본을 보유하지 아니함. 승인 길이 없이 금지만 함.

  사업 기간 중 발주처(㈜마음AI)의 관리·감독을 수검하며 원천데이터 및 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공을 금지함

  산출물 일체를 발주기관에 이관하고 사본을 보유하지 아니함

구축 데이터, 가공지침, 검수도구 등 본 과업의 산출물 소유권이 발주기관에 귀속됨을 명시

산출물 일체를 발주기관에 이관하고 사본을 보유하지 아니함

사업 기간 중 발주처(㈜마음AI)의 관리·감독을 수검하며 원천데이터 및 산출물의 임의 처분·양도·제3자 제공을 금지함

결원 대체 인력

의무 · 계약 뒤 지킬 일

PM 및 핵심 인력 인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보. 가공 인력 자격 취득 여부 상시 관리, 미자격자 투입 확인 시 해당 물량 전량 재작업.

• 메울 시한 · 2주 이상 인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청

  인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보

• 못 메우면 감액 · 아니다 못 채운 인원·기간만큼 용역비를 깎는다는 규정은 없음. 미자격자 투입 시 해당 물량 전량 재작업 규정만 있음.
• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 평가표에 대체 인력 방안 배점 없음
• 대상 · 대체 인력(결원·휴가·퇴사 때) 인력 변경 시 동급 이상 대체인력 확보

  인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보

인력 변경 시 2주 전 서면 승인 요청 및 동급 이상 대체인력 확보

가공 인력의 자격 취득 여부 상시 관리

미자격자 투입 확인 시 해당 물량 전량 재작업

나눠 납품

정해진 차수로 나눠

2차년도 본가공 물량을 분기별(1분기 3,000장, 2분기 5,000장, 3분기 7,000장, 4분기 4,000장)로 나눠 납품. 월별 납품분에 대하여 표본검사 수행.

• 분할납품 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 분할납품을 막거나 허용하는 문장이 없음

2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 발주기관과 과업수행자가 협의하여 확정한다. 최종 누적물량 19,000장은 2027.11.30.까지 구축한다.

월별 납품분에 대하여 KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ) 적용

하드웨어 부담

우리 것을 대고 계약 기간 유지

가공 작업 환경(작업 단말 및 가공도구 실행 환경)을 구성하고 작업 물량에 대응하는 환경 유지, 장애 발생 시 복구 절차 가동. 저장·백업 환경 구성 및 백업 주기 준수, 복구 시험 연 1회 이상.

동시 작업 인원을 수용하는 작업 단말 및 가공도구 실행 환경을 구성하고 네트워크 분리 여부를 명시

작업 물량에 대응하는 환경 유지

장애 발생 시 복구 절차 가동

백업 주기 준수 및 복구 시험 연 1회 이상 실시

데이터 형태

이미지·영상

제조현장 영상데이터를 프레임 추출하여 이미지로 가공. 라벨링데이터 19,000장(이미지) 및 어노테이션 JSON.

발주기관이 제공하는 원천 영상데이터를 가공·정제하여 학습 가능한 형태의 데이터셋을 구축하고, 품질기준 충족 여부를 검증함

프레임 추출: 상황별 차등 추출(안전 작업상황 5초, 불안전 행동 3초, 불안전 상태 5초 간격)

데이터 일 범위

가공·정제·라벨링 · 분석·통계 · 결과 보고서

데이터 가공·정제·라벨링(바운딩박스, 폴리곤, 속성, 상황코드), 품질검증(표본 교차검증, 모델 재학습·성능 변화 분석 3회), 결과 보고서(품질검증보고서, 모델 검증보고서, 데이터카드). 조사 설계·현장 수집은 과업 제외.

데이터 가공·정제: 라벨링데이터 19,000장 가공, 정제·비식별 처리

품질검증·모델 검증: 표본 교차검증, 모델 재학습·성능 변화 분석(3회), 데이터카드

현장 촬영 시스템의 구축 및 영상데이터의 수집·촬영

카테고리 · 정보시스템·SW (2) 6개

데이터 분야

산업고용 · 재난안전

제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터(영상) 가공·정제 — 제조(산업)와 안전(재난안전)에 걸침

발주기관은 제조현장 산업안전 AI 솔루션을 자체 개발하고 있으며, 해당 솔루션의 학습·검증에 사용할 AI Ready Data가 필요함

「산업안전보건법」 및 「중대재해 처벌 등에 관한 법률」 시행에 따라 제조현장의 위험요인 상시 감시 수요가 증가하고 있으며, 영상 기반 안전관리 AI의 성능은 학습데이터의 품질에 직접적으로 좌우됨

외부 자문·검토

자문·감수 없음

외부 전문가 자문·검토·감수 회의를 꾸려 열라는 요구 없음. 발주기관이 클래스 정의·경계 사례 최종 판단을 서면 승인하는 절차만 있음

• 자문 비용 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 자문 비용 조항 없음
• 횟수 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 자문 횟수 없음

작업자 모집

의무 · 계약 뒤 지킬 일

가공 인력 확보·교육·자격 부여 의무. 모집 방안을 매기는 평가항목 없음(작업 인력 및 교육 항목은 정성 평가)

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 모집 방안 단독 배점 항목 없음 — 「작업 인력 및 교육」 10점 항목의 일부 요소
• 대상 · 가공·라벨링 작업자 내부 작업자(가공·라벨링)

  내부 작업자는 가공지침 기반 교육 실시(최소 8시간) 및 자격시험 시행

작업자 확보·교육 : 가공지침 기반 교육 및 자격시험을 실시하여 합격자에 한하여 가공 작업에 투입

• 가공 인력 확보 계획의 실현 가능성

결과 인계 방식

파일로만 넘김(탑재·업로드 없음)

발주기관 지정 장소 또는 발주기관이 제공하는 전용 저장소로 납품(물리 매체·전용 저장소). 시스템 탑재·클라우드 업로드 아님

원천데이터 인수·산출물 납품 : 발주기관 지정 장소 또는 발주기관이 제공하는 전용 저장소

• 인수 방식(전용 저장소 또는 물리 매체), 인수 단위, 인수 확인서 서식을 확정

기존 데이터 연속성

없음

기존 데이터와의 연속성·호환성 요구 없음. 신규 구축 데이터셋

• 출처가 바뀌면 더 낼 과거 기간 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 조항 없음

사용권 단위

사용권 단위와 수 · 해당 없음 전체 답 · 해당 없음

데이터를 납품·이관하는 용역으로 사용권(이용권) 단위·수 요구가 없음. 산출물 소유권은 발주기관 귀속

• 사용권 단위와 수 · 해당 없음 사용권 단위·수 없음

구축 데이터 및 산출물의 소유권은 발주기관에 귀속함

문서 발췌

과업·요구

※ 본 사업은 1·2차년도를 통합하여 발주·계약하되, 과업 수행 및 검수·대금지급은 연차별로 분리하여 시행함(장기계속계약) ※ 2차년도분은 해당 연도 국비 예산 확정 후 집행하며, 예산 미확정 또는 변경 시 관련 법령 및 계약조건에 따라 계약을 변경할 수 있음 ※ 상기 세부 내역별 금액은 발주기관의 예산 산정 참고자료이며, 제안자의 입찰금액 산정을 구속하지 아니함 과업 수행 장소 ❍ 데이터 가공·정제 : 과업수행자 사업장(발주기관이 승인한 보안 구역 내) ❍ 원천데이터 인수·산출물 납품 : 발주기관 지정 장소 또는 발주기관이 제공하는 전용 저장소 ※ 원천 영상데이터 및 가공 결과물의 국외 반출·국외 저장은 금지함 선정방법 ❍ 선정방법 : 일반경쟁입찰(협상에 의한 계약체결) ❍ 평가방법 : 기술능력평가(90점) + 가격평가(10점) 추진배경 및 목적 ❍ 추진배경 ­ 본 사업은 중소벤처기업부 주관 「지역 주도형 AI 대전환 사업」으로, 충남 AI 대전환 B.R.I.D.G.E 사업으로 선정된 과제임 ­ 발주기관은 제조현장 산업안전 AI 솔루션을 자체 개발하고 있으며, 해당 솔루션의 학습·검증에 사용할 AI Ready Data가 필요함 ­ 「산업안전보건법」 및 「중대재해 처벌 등에 관한 법률」 시행에 따라 제조현장의 위험요인 상시 감시 수요가 증가하고 있으며, 영상 기반 안전관리 AI의 성능은 학습데이터의 품질에 직접적으로 좌우됨 ❍ 사업 목적

① 산업안전 AI 학습데이터의 가공 규격 확립 - 제조현장 영상데이터를 일관된 기준으로 가공하기 위한 클래스 체계, 가공지침, 품질기준을 정의하고 발주기관 자산으로 확보함 ② AI Ready Data 20,000장 구축 및 품질 검증 - 발주기관이 제공하는 원천 영상데이터를 가공·정제하여 학습 가능한 형태의 데이터셋을 구축하고, 품질기준 충족 여부를 검증함 ③ 재현 가능한 가공 체계 확립 및 확장 역량 이전 - 가공지침·검수도구·교육 체계를 발주기관에 이관하여, 향후 데이터 확장 시 동일한 품질로 재현할 수 있는 기반을 확보함 - 본 데이터셋은 발주기관이 향후 현장을 추가하여 데이터를 확장할 때의 기준 데이터셋(Reference Set)으로 사용함 과업의 경계

※ 본 과업은 산업안전 AI 솔루션의 개발 및 현장 영상데이터의 수집을 포함하지 아니한다. 원천 영상데이터는 발주기관이 확보하여 과업수행자에게 제공한다.

Ⅱ 사업추진방안

추진목적 본 사업은 「2026년 지역 주도형 AI 대전환 사업」의 제조현장 산업안전 AI 솔루션 고도화를 위한 학습데이터 확보를 최종목표로 함. ❍ 가공 규격 및 지침 확립 ­ 클래스 체계 확정 : 제조현장 산업안전 도메인의 객체·구역·상황을 판정 가능한 단위로 정의하고, 판정 경계를 문서로 확정 ­ 가공지침서 작성 : 작업자가 동일한 입력에 대하여 동일한 결과를 산출하도록 판정 규칙, 예외 처리, 예시 이미지를 포함한 지침 작성 ­ 품질기준 수립 : 항목별 정확도 목표, 샘플링 검사 방식, 불합격 처리 절차를 정의 ❍ 가공 환경 구축 및 실행 준비 ­ 가공도구 세팅 : 바운딩박스·폴리곤·속성 부여·상황 코드 선택이 가능한 가공도구를 구성하고 클래스 체계를 반영 ­ 검사 자동화 : 구문 검사, 좌표 유효성, 클래스 유효성, 중복 검사를 수행하는 자동 검사 스크립트 개발 ­ 작업자 확보·교육 : 가공지침 기반 교육 및 자격시험을 실시하여 합격자에 한하여 가공 작업에 투입 ❍ 데이터 가공·정제 수행 ­ 원시 프레임 정제 : 흔들림·노출불량·객체부재 프레임 제거 및 유사도 기반 중복 제거 ­ 어노테이션 가공 : 바운딩박스, 구역 폴리곤, 객체 속성, 프레임 단위 상황 코드 부여 ­ 개인정보 비식별화 : 얼굴 및 개인식별 가능 정보의 비가역적 처리 ❍ 품질검증 및 이관 ­ 다단계 검수 : 인수 검수 → 정제 검수 → 가공 검수 → 전수·최종 검수의 4단계 검수 체계 운영 ­ 모델 학습 검증 : 발주기관이 제공하는 베이스라인 모델로 학습을 수행하여 데이터 품질을 실증 ­ 산출물 이관 : 데이터셋, 데이터카드, 가공지침, 검수도구 일체를 발주기관에 이관 추진전략 ❍ 발주처 관리 감독 준수 및 산출물·소유권 이관 ­ 사업 기간 중 발주처(㈜마음AI)의 관리·감독을 수검하며 원천데이터 및 산출물의 임의 처분·양도제3자 제공을 금지함 ­ 사업 종료 시 기술이전 교육을 실시하고 최종 산출물 일체를 완전 이관함 ❍ 1차년도 규격 선행 확정을 통한 2차년도 리스크 제거 ­ 1차년도는 발주기관의 원천데이터 수집이 진행 중인 기간이므로, 원천데이터에 의존하지 않는 규격 설계·환경 구축·실행 준비를 과업 범위로 함 ­ 가공 규격이 확정되지 않은 상태에서 대량 가공에 착수하면 재작업이 발생하므로, 2차년도 착수 전 규격을 확정하고 파일럿으로 검증함

※ 1차년도 검증용 파일럿(1,000장)은 가공 규격의 적합성과 작업자 간 일치도를 측정하기 위한 것이며, 납품 물량에 산입함 ❍ 원천데이터 요건의 사전 제시 ­ 과업수행자는 원천데이터 요건 정의서를 발주기관의 촬영 개시 전에 제출하여, 촬영 단계에서 가공 가능한 형태의 데이터가 확보되도록 함 ­ 발주기관은 1차년도 중 확보된 실제 조업 영상 일부를 우선 인계하여 파일럿 가공 및 가공 규격 검증이 가능하도록 한다. 불안전 행동(UA) 등 연출 촬영이 필요한 원천데이터는 현장 운영일정, 설비 가동 및 촬영 참여인력 확보 여건을 고려하여 2차년도 상반기 중 확보하여 순차적으로 인계할 수 있음 ❍ 핵심 성공요소(정합성·재현성·보안성·확장성) 확보 ­ 정합성 : 클래스 정의와 판정 규칙이 산업안전보건 법령 및 현장 실태에 부합하도록 설계 ­ 재현성 : 작업자·시점이 달라도 동일한 결과가 산출되도록 지침 및 검수 기준을 정량화 ­ 보안성 : 원천 영상 및 개인정보의 반출 통제, 접근 통제, 비식별 처리 체계 확립 ­ 확장성 : 향후 현장·클래스 추가 시 기존 데이터셋과 호환되는 스키마 및 버전 관리 체계 적용 ❍ 품질 내재화 (Quality by Design) ­ 검수 단계에서 불량을 걸러내는 방식이 아니라, 가공지침·도구 제약·자동 검사로 오류가 발생하지 않도록 설계함 ­ 자동 검사로 판정 가능한 항목(구문, 좌표 유효성, 클래스 유효성, 중복)은 100% 자동 검사하고, 사람의 판단이 필요한 항목에 검수 자원을 집중함 ❍ 하자보수 및 자산 귀속 ­ 최종 검수 합격일로부터 12개월간 무상 하자보수를 이행하며, 구축 데이터 및 산출물의 소유권은 발주기관에 귀속함 추진체계 및 역할  추진체계

※ 발주기관 제공사항의 미이행으로 발생한 지연은 과업수행자의 책임으로 보지 아니하며, 지체상금 산정에서 제외한다. ※ 원천 영상데이터의 수집 요건·촬영 사양·인계 절차는 별도의 「현장 영상데이터 수집·제공 정의서」에 따른다. 추진일정

Ⅲ 제안요청 내용

제안요청 범위 ❍ 본 사업은 1·2차년도를 통합하여 발주하되, 과업 수행·검수·대금지급은 연차별로 분리하여 시행함 ❍ 연차별 과업 성격

※ 단, 검증용 파일럿 1,000장의 가공은 발주기관의 검증용 실제 조업영상 인계를 전제로 하며, 해당 영상의 인계 지연으로 인한 일정 조정은 과업수행자의 귀책으로 보지 아니한다. ❍ 계약 물량 및 정산 방식

❍ 과업 제외 사항 ­ 산업안전 AI 솔루션의 설계·개발·구축 ­ 현장 촬영 시스템의 구축 및 영상데이터의 수집·촬영 ­ 현장 섭외, 촬영 대상자 동의 취득 등 원천데이터 확보에 관한 일체의 행위 ­ 키포인트(관절 좌표) 가공, 행동구간(시작·종료 프레임) 가공, 상황 서술문(캡션) 작성 ※ 상기 3개 가공 유형은 판정에 주관이 개입하여 작업자 간 일치도 확보가 어려움으로 인해 본 과업에서 제외하고, 프레임 단위 상황 코드로 대체한다. 연차별 성과지표

※ 성과지표 미달 시 해당 물량은 재작업 대상으로 하며, 재작업 비용은 과업수행자가 부담한다. ※ 모델 학습 검증 지표는 구축 데이터의 활용 가능성을 확인하기 위한 참고지표이며, 해당 지표 미달만을 사유로 가공 데이터의 불합격 또는 재작업을 판정하지 아니한다. 과업 상세 내용 1) 1차년도 : 가공 규격 정의 및 실행 준비 □ 가공 규격 정의 ❍ 클래스 체계 확정 ­ 객체 클래스(작업자·설비·구역), 객체 속성(안전모 착용 여부 등), 프레임 단위 상황 코드의 정의 및 판정 경계 확정 ­ 각 클래스에 대하여 포함·제외 판정 기준, 경계 사례(Edge Case) 처리 규칙, 예시 이미지를 문서로 제시 ­ 산업안전보건기준에 관한 규칙 등 관계 법령상 의무 사항과의 연계 관계를 명시 ❍ 가공지침서 작성 ­ 바운딩박스 작성 규칙(외곽 허용 오차, 최소 객체 크기, 가려짐·잘림 처리) ­ 구역 폴리곤 작성 규칙(현장 배치도 및 카메라 화각 기준) ­ 속성 및 상황 코드 선택 규칙(판정 우선순위, 판정 불가 시 처리) ❍ 품질기준서 작성 ­ 항목별 정확도 목표치, 샘플링 방식, 합격 판정 기준, 불합격 시 처리 절차 ­ 검수 단계 구성 및 단계별 책임자 지정 ❍ 원천데이터 요건 정의서 제출 ­ 해상도, 프레임률, 촬영 각도, 조도, 촬영 상황 구성비 등 가공 가능한 영상의 요건을 정의하여 발주기관의 촬영 계획에 반영 ­ 제출 기한 : 2026. 11. 30. (발주 계약 일정 지연시 상호 협의)

※ 본 정의서는 발주기관의 촬영 개시 전에 제출되어야 하며, 제출 지연 시 촬영된 원천데이터가 가공 요건을 충족하지 못하여 2차년도 과업이 지연될 수 있다. □ 가공 환경 구축 ❍ 가공도구 구성 (BBOX) ­ 바운딩박스, 폴리곤, 객체 속성, 상황 코드 입력이 가능한 가공도구를 구성하고 확정된 클래스 체계를 반영 ­ 클래스 체계에 없는 값의 입력을 도구 수준에서 차단 ❍ 검사 자동화 스크립트 개발 ­ 구문 검사(JSON 스키마 적합성), 좌표 유효성(음수·영역 초과·최소 크기 미달), 클래스 유효성, 파일-어노테이션 대응 관계, 중복 검사 ­ 검사 결과를 오류 목록 형태로 산출하고 재작업 대상을 자동 식별 ❍ 저장 및 이력 관리 환경 구성 ­ 원천데이터·중간산출물·최종산출물의 분리 저장, 접근권한 통제, 작업이력 기록 ­ 백업 및 복구 절차 수립 □ 실행 준비 (배분 비율 30%) ❍ 작업자 교육 및 자격 부여 ­ 내부 작업자는 가공지침 기반 교육 실시(최소 8시간) 및 자격시험 시행 ­ 합격자에 한하여 가공 작업에 투입하며, 자격 미부여자의 작업 결과는 납품 대상에서 제외 ❍ 검증용 파일럿 가공 ­ 발주기관이 조기 인계한 영상(3시간)에서 추출한 1,000장을 가공 ­ 인계 기한: 2026. 12. 20. ­ 파일럿 1,000장은 1차년도 중 확보 가능한 실제 조업영상에서 추출하여 구축한다. 파일럿은 객체 BBox, 객체 속성, 비식별, 어노테이션 스키마, 작업자 간 일치도 및 검수 프로세스의 적합성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 전체 상황코드 16종에 대한 검증은 2차년도 연출촬영 데이터 확보 후 수행한다. ❍ 작업자 간 일치도 측정 ­ 파일럿 1,000장 전량을 2인 이상이 독립 가공하여 일치도(Kappa) 측정 ­ 목표치 0.85 미달 시 가공지침을 개정하고 재측정

※ 파일럿 1,000장은 전량 2인 독립가공을 실시하고, 2차년도 본가공 물량은 품질기준서에서 정한 표본 교차검증 방식을 적용한다. ※ 일치도 0.85 미달은 가공지침이 모호하다는 의미이다. 이를 2차년도로 이월하면 19,000장 전량의 품질이 저하되므로 1차년도 내에 해소하여야 한다. 2) 2차년도 : 데이터 가공·정제 및 품질검증 □ 분기별 누적 물량

※ 2차년도 본가공 물량은 원천 영상데이터의 순차 인계 일정에 따라 수행하며, 세부 월별·분기별 물량은 2차년도 착수보고 시 발주기관과 과업수행자가 협의하여 확정한다. 최종 누적물량 19,000장은 2027.11.30.까지 구축한다. □ 원천데이터 인수 및 정제 ❍ 인수 검수: 영상 규격·재생 가능 여부·메타데이터 완전성 확인, 부적합 영상 반려 ❍ 프레임 추출: 상황별 차등 추출(안전 작업상황 5초, 불안전 행동 3초, 불안전 상태 5초 간격) ❍ 정제: 흔들림·노출불량·객체부재 프레임 제거 ❍ 중복 제거: 이미지 유사도 99.5% 이상 프레임 제거 □ 어노테이션 가공 ❍ 바운딩박스 작성: 객체 클래스별 최소 객체 크기 및 외곽 허용 오차 기준 준수 ❍ 구역 폴리곤 작성: 현장·카메라별 위험구역 경계 작성 ❍ 객체 속성 부여: 안전모 착용 여부 등 판정 대상 객체에 한하여 부여 ❍ 상황 코드 선택: 프레임 단위로 1개 코드 선택 □ 개인정보 비식별화 ❍ 얼굴 및 개인식별 가능 정보에 대한 비가역적 처리 ❍ 처리 결과 전수 검사 및 미처리 건 발견 시 즉시 재처리 □ 품질검증 ❍ 표본 교차검증: 파일럿 1,000장은 2인 독립가공을 실시한다. 본가공 물량은 품질관리를 위한 표본 교차검증을 적용하며, 표본 비율은 가공지침 및 품질기준서에서 발주기관과 협의하여 확정한다. 자동 검사가 가능한 항목은 전 물량 100% 검사한다. ❍ 표본검사: 월별 납품분에 대하여 KS Q ISO 2859-1(AQL 1.0, 검사수준 Ⅱ) 적용 ❍ 전수검사: 자동 검사 가능 항목 100% 검사 ❍ 모델 학습 검증: 발주기관이 제공하는 베이스라인 모델로 학습을 수행하여 주요 클래스 8종의 mAP@0.5 0.70 이상 확인 ❍ 모델 재학습·성능 변화 분석: 물량 누적 단계별로 재학습을 3회 이상 수행하고, 회차별 성능 변화를 분석하여 데이터 보완 방향을 도출

※ 모델 학습 검증은 데이터 품질을 실증하기 위한 것이며, 모델 개발로 확장되지 아니한다. □ 산출물 이관 ❍ 데이터셋, 데이터카드, 가공지침 최종본, 검수 자동화 도구, 작업 이력 일체를 발주기관에 이관 ❍ 기술전수 세션 실시(운영자 대상, 최소 2회) 물량 산정 근거

※ 동일 영상에서 프레임을 조밀하게 추출하면 물량은 증가하나 유사 프레임의 비중이 높아져 학습 효과가 저하된다. 2개 현장에서 60,000장을 추출하면 현장당 30,000장이 되어 과적합이 발생하므로, 현장당 10,000장 수준인 20,000장을 기본물량으로 한다. ※ 안전 작업상황(WS)의 추출 간격을 5초로 정한 것은, 10초 간격으로는 WS 목표 물량(6,000장)을 확보할 수 없기 때문이다(10초 적용 시 중복 제거 후 약 3,900장). ※ 한국지능정보사회진흥원 「작업현장 안전 데이터」 구축사업(1-74)은 물류창고 10,550분 촬영으로 576,908장을 구축하였으나, 해당 사업은 예산 42억원·7개사 컨소시엄·632명 투입 규모였다. 본 사업의 예산 및 수행 기간을 고려하여 물량을 산정하였다. 1차년도 완료 게이트 조건 ❍ 다음 8개 항목을 모두 충족하여야 1차년도 검수에 합격하며, 2차년도 과업에 착수할 수 있다.

※ 게이트 미충족 항목이 있는 경우, 발주기관은 보완을 요구하고 보완 완료 시까지 2차년도 본가공 착수를 유보할 수 있다. ※ 1차년도 검수는 2027. 1. 15.까지 완료한다. 2차년도 계약 기간은 2027. 1. 1.부터 개시하되, 본가공 착수는 게이트 판정 완료 후로 하며, 이 기간에는 원천데이터 인수 검수 및 정제 작업을 수행한다. 요구사항 총괄표

※ 성능(PER) 요구사항은 본 과업이 시스템 구축이 아닌 데이터 구축 용역인 점을 고려하여 품질(QUR) 요구사항에 통합하였다. 세부 요구사항 명세표 1) 데이터 요구사항 (DAR)

2) 기능 요구사항 (SFR)

3) 품질 요구사항 (QUR)

4) 테스트 요구사항 (TER)

※ 모델 학습 검증은 구축 데이터의 품질을 실증하는 목적에 한하며, 모델 개발·튜닝으로 확장되지 아니한다. 5) 보안 요구사항 (SER)

6) 인터페이스 요구사항 (INR)

7) 시스템 요구사항 (ECR)

※ 자동 라벨링 도구(사전 학습 모델)의 보조적 활용은 허용하되, 그 결과를 사람이 검수하지 아니한 상태로 납품할 수 없다. 9) 프로젝트 관리 요구사항 (PMR)

10) 교육 및 기술지원 요구사항 (PSR)

기타사항 ❍ 그 외 과업 내용을 바탕으로 자유롭게 제안 가능 ❍ 발주자와 협의를 통해 과업내용 수정·변경 가능 ❍ 본 제안요청서에 명시되지 않은 사항은 발주기관과 협의하여 정함

Ⅳ 과업 수행기관 선정방법

입찰참가자격 ❍ 입찰공고일 현재 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 및 동법 시행규칙 제14조 규정에 의한 유자격자로서 동법 시행령 제76조 규정에 의한 제한 사유가 없는 자 ❍ 「국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정」에 의해 국가종합전자조달시스템(나라장터)에 입찰 참가 자격 등록 마감 일시까지 다음 각 호의 자격을 모두 갖춘 자 ▶ 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스사업, 업종코드: 1468) ▶ 물품분류번호 8111159801 (패키지소프트웨어개발및도입서비스) ▶ 물품분류번호 8111159901 (정보시스템개발서비스) ❍ 입찰공고일 현재 국세 및 지방세 체납 사실이 없는 자 ❍ 최근 3년 이내 AI 학습용 데이터 구축·가공 또는 영상 어노테이션 관련 용역 수행 실적을 보유한 기업 ❍ 「개인정보 보호법」에 따른 개인정보 처리 체계를 갖추고, 영상정보 처리 경험을 보유한 기업 ❍ 본 사업은 단독이행만 허용하며, 공동수급(컨소시엄)은 불허함 ❍ 과업의 핵심 영역인 가공 규격 정의, 품질검증 및 검수에 대한 하도급은 불허함 ­ 다만, 단순 가공 작업(바운딩박스 작성 등)에 한하여 제안서에 하도급(업무위탁) 계획을 명시하고 발주기관의 사전 서면 승인을 득한 경우 부분 하도급을 허용함 ­ 하도급을 추진하고자 하는 제안사는 입찰 시 하도급(업무위탁) 계획서(하도급 업체 정보, 과업 범위, 계약 금액, 인력, 보안 관리 방안)를 제안서 내에 포함하여 제출하여야 하며, 계약 체결 후 사업 착수 시 발주기관의 승인을 득하여야 함

참가자격

※ 별도 발표자료로 발표 희망기업: 발표자료를 함께 제출 ❍ 기타사항 ­ 제안발표 미참석 시 평가 제외(기술평가 점수 0점 처리) ­ 제안서 평가위원회는 발주기관 제안평가 일정에 따라 발표일을 결정하며, 추후 발표평가 대상기업에 개별 통보 계약체결 및 대금지급 ❍ 최종 낙찰자로 결정된 업체와 계약을 체결함 ❍ 계약업체는 계약체결 후 10일 이내에 수행계획서책임자를 포함한 투입인력 전원의 이력서서약서세부 산출내역서 등을 포함한 착수계 등 행정상 필요한 서류를 제출해야 함 ❍ 본 사업에 대한 사업대금은 낙찰금액에 대해 협상 후 분할 지급 지체상금 및 계약 이행 ❍ 지체상금 ­ 과업수행자의 책임 있는 사유로 납품이 지연된 경우, 지연일수 1일당 계약금액의 1천분의 1.25에 해당하는 금액을 지체상금으로 부과한다. ­ 지체상금의 총액은 계약금액의 100분의 30을 초과하지 아니한다. ❍ 지체상금 면책 사유 ­ 발주기관 제공사항(원천데이터, 현장 정보, 베이스라인 모델, 개인정보 처리 근거)의 인계 지연 ­ 발주기관의 검수 또는 승인 지연 ­ 천재지변 등 불가항력 ※ 면책 사유에 해당하는 기간은 지체일수 산정에서 제외한다. 과업수행자는 해당 사유 발생 시 5일 이내에 서면으로 통지하여야 한다. ❍ 계약 해지 ­ 게이트 조건 미충족 상태가 보완 요구 후 30일을 초과하여 지속되는 경우 ­ 원천데이터 또는 산출물의 무단 반출·누출이 확인된 경우 ­ 자격 미부여자의 가공 결과를 납품한 사실이 반복적으로 확인된 경우

과업·요구

배점·평가

1. 정량평가 기준

수행실적 평가기준

[신용평가등급에 의한 경영상태 평가기준]

※ 제안서(인쇄본) 2부, USB 1개(제출서류 수록) 제출 ※ 가격제안서는 별도 봉투에 밀봉하여 입찰참가 신청서류와 함께 제출 ※ 실적 증명은 『사업실적증명서』(계약서, 세금계산서 첨부) 또는 나라장터에서 발급한 ‘실적증명서’를 제출, 실적증명 첨부서류에 페이지를 명시하여 ‘비고’란에 해당 증명 첨부서류의 페이지 기재 ※ 공고일 이전 계약 후 1개월 이상이 진행된 사업의 경우, 계약서 사본을 제출하면 실적으로 인정

붙임3 산업안전 클래스 정의서 (기준안)

❍ 본 정의서는 기준안이며, 산업안전 관련 위험상황·위험구역 및 클래스의 의미와 현장 적용 기준은 발주기관이 제공하는 현장 안전정보 및 발주기관의 최종 승인을 기준으로 한다. 과업수행자는 해당 기준과 원천데이터 분석 결과를 반영하여 데이터 가공이 가능한 판정 규칙으로 구체화한 클래스 정의서(v1.0)를 작성·제출하고 발주기관의 승인을 받아야 함. ❍ 과업수행자는 산업안전 관련 법적 적합성, 위험성평가 또는 현장 안전기준 자체를 독자적으로 결정하지 아니하며, 클래스 정의 또는 경계 사례에 대한 최종 판단은 발주기관의 서면 승인을 기준으로 한다. ❍ 본 분류 체계는 한국지능정보사회진흥원 「작업현장 안전 데이터」 구축사업(과제번호 1-74, 2021)에서 적용·검증된 WS/UA/UC 상황분류 체계를 제조현장 특성에 맞게 재설계한 것임 ❍ 모든 가공은 바운딩박스(BBox), 폴리곤(Polygon), 객체 속성, 프레임 단위 상황 코드로 한정한다. 키포인트(관절 좌표), 행동구간(시작·종료 프레임), 상황 서술문(캡션)은 본 과업의 가공 대상에서 제외한다. 1. 분류 체계 개요 ❍ 본 데이터셋은 객체 분류와 상황 분류의 이중 체계로 구성한다.

과업·요구

※ UA와 UC의 구분 기준은 '행위 주체가 사람인가, 상태가 시설·설비인가'임. "작업자가 가드레일을 넘는 행위"는 UA이고, "가드레일이 설치되지 않은 상태"는 UC임. 이 구분은 산업안전보건 이론(불안전한 행동 / 불안전한 상태)의 표준 분류이며, 사고 원인 분석 및 대책 수립과 직결되므로 반드시 준수하여야 함 ❍ 라벨링 작업은 다음 4가지로 한정한다.

※ 1~3번은 프레임마다 수행하고, 4번은 카메라 8대에 대하여 최초 1회만 수행한 후 해당 카메라의 전 프레임에 재사용한다. ※ 프레임 1장당 라벨러의 조작은 "박스를 그리고 클래스를 고른다 → 판정 대상자에게 안전모 O/X를 표기한다 → 프레임 상황 코드 1개를 고른다"로 완결된다. 2. 공정 코드 (Process ID)

❍ P-02 및 P-03의 판정 기준 ­ P-02는 작업자의 신체가 지게차 운전석 영역과 중첩되는 경우로 한다. ­ P-03은 작업자가 조작기를 손에 들고 있는 상태가 화면에서 식별되는 경우로 한다. ­ 조작기가 화면에서 식별되지 아니하는 경우 P-01로 분류한다. ※ P-02 및 P-03은 역할이 시각적으로 명확하므로 판정에 별도의 현장 정보를 요구하지 아니한다. ❍ P-04의 판정 기준 ­ 몸통(골반~어깨)이 바닥면에 접촉한 상태로 한다. ­ 의도적으로 앉거나 눕는 작업 동작(바닥 작업, 하부 점검 등)은 P-04에 해당하지 아니한다. ­ 쓰러지는 동작의 중간 단계는 P-04로 표기하지 아니하며, 바닥 접촉이 완료된 프레임부터 표기한다. ※ P-04는 바운딩박스의 종횡비(높이÷너비)가 1.0 미만이 되는 특성을 가지므로, 별도의 관절 좌표 없이 학습이 가능하다. 4. 사람 클래스 속성 ❍ 사람 클래스(P-01 ~ P-04)에 다음 속성을 부여한다.

※ 설비 클래스는 상황 코드의 판정 근거가 되는 10종으로 한정한다. 판정에 사용되지 아니하는 설비(컨베이어, 보관랙, 사다리, 소화기, 화염·연기, 안전표지판 등)는 가공 대상에서 제외한다. ※ 기본물량 20,000장 기준으로 클래스를 과도하게 세분하면 클래스당 학습 표본이 희박해져 검출 성능이 확보되지 아니한다. 6. 구역 클래스 (Z) ❍ 구역은 폴리곤(Polygon)으로 작성하며, 카메라가 고정되어 있으므로 현장별·카메라별 최초 1회 작성한 후 해당 카메라의 전 프레임에 재사용한다.

※ 안전 작업상황은 세분하지 아니하고 단일 코드로 운영한다. 공정 구분은 process_ID로 관리한다. 8. 상황 클래스 — UA (불안전한 행동)

❍ 상황 코드는 프레임당 1개를 부여한다. 복수의 위험요인이 존재하는 경우 위험도가 높은 상황 1개를 대표 상황으로 부여한다. ❍ 안전(WS) 대 불안전(UA+UC)의 비율은 30 : 70으로 하며, 위험상황 탐지 성능 확보를 위하여 불안전 상황에 가중치를 둔다. ❍ 구축 비율은 원천데이터의 실제 구성에 따라 착수보고 시 조정할 수 있다. 조정 시 WS-01을 제외한 UA/UC 개별 상황 코드는 전체의 10%를 초과하거나 2% 미만이 되지 않도록 관리한다. 11. 판정 등급 및 현장 안전정보 미제공 시 처리 ❍ 상황 코드는 판정에 필요한 정보에 따라 다음 2등급으로 구분한다.

❍ 과업 범위에서 제외된 상황 코드의 물량은 자립형 코드로 재배분한다. 총 가공 물량 및 총 계약금액은 변경하지 아니한다. ※ 현장 안전정보가 전혀 제공되지 아니하는 경우에도 자립형 11개 코드(전체 물량의 약 74%)의 구축은 가능하며, 사업의 성립에 지장을 주지 아니한다. ※ Z-07은 설비 사양 또는 방호장치 위치만으로 작성 가능하므로, 현장 안전정보 미제공 시에도 확보 가능성이 높다. 12. 과업 제외 항목 ❍ 다음 항목은 라벨링 작업의 일관성 확보가 곤란하거나 판정에 사내 규정이 필요하므로 본 과업의 가공 대상에서 제외한다.

❍ 키포인트(관절 좌표) 제외의 정량적 근거

※ 프레임당 평균 3명 기준으로 산정하였다. 동일 예산으로 키포인트를 포함하면 가공 가능 물량이 약 1/7로 감소하여 학습에 필요한 물량을 확보할 수 없다. ❍ 키포인트 없이 위험을 판정하는 3개 신호

※ ②의 구역 폴리곤은 카메라가 고정되어 있으므로 카메라별 최초 1회만 작성하면 해당 카메라의 전 프레임에 적용된다. 폴리곤 8개의 작성으로 20,000장 전체에 구역 판정이 부여되므로, 투입 대비 효과가 가장 큰 가공 항목이다. ※ 위험을 "행동"이 아니라 "상태"로 정의하는 것이 본 체계의 핵심이다. "위험점에 손을 넣는 행위"는 관절 좌표가 필요하지만, "위험점 구역에 신체가 침범한 상태"는 바운딩박스만으로 판정된다. 13. 클래스 체계 총괄

14. 클래스별 최소 구축 수량

※ 최소 수량은 객체(어노테이션) 기준이며, 프레임 수(기본물량 20,000장)와는 다르다. 한 프레임에 복수의 객체가 존재한다. ※ 현장당 최소 수량을 함께 규정하는 것은 특정 현장에 데이터가 편중되어 모델이 해당 현장에만 과적합되는 것을 방지하기 위함이다. ※ 최소수량에 미달하는 클래스는 사유를 분석하여 발주기관과 협의하고 그 결과를 데이터카드에 명시한다.

붙임4 메타데이터 스키마 정의서 (기준안)

1. 원시데이터 메타정보 속성 ❍ 발주기관이 제공하는 원천데이터에 대하여 다음 메타정보를 부여·관리한다. (NIA 「작업현장 안전 데이터」 사업 데이터 포맷 준용)

※ 발주기관이 제공하지 아니하는 항목은 과업수행자가 원천데이터로부터 자동 추출하며, 추출이 불가한 경우 null로 표기하고 현황분석 보고서에 명시한다. 2. 라벨링 데이터 구조 (JSON) { "info": { "dataset_name": "제조현장 산업안전 AI 학습데이터", "version": "1.0", "annotation_guide_version": "1.2", "copyrighter": "【발주기관】" }, "image": { "id": "CN01_A_UA-07_20261120_C03_000127", "file_name": "CN01_A_UA-07_20261120_C03_000127.jpg", "width": 1920, "height": 1080, "source_video": "CN01_A_C03_20261120_001.mp4", "frame_index": 3810, "checksum": "sha256:a3f1..." }, "environment": { "location_ID": "CN01", "process_ID": "A", "camera_ID": "C03", "camera_angle": "side", "captured_at": "2026-11-20T14:22:31+09:00", "time_period": "day", "lux": 320, "illuminance_level": "normal" }, "situation": { "situation_ID": "UA-07", "situation_class": "UA", "situation_name": "판정 대상자 안전모 미착용" }, "annotations": [ { "id": 1, "class_ID": "P-02", "class_type": "P", "class_name": "지게차 조작자", "bbox": [412, 220, 118, 305], "attributes": { "helmet": "no", "occluded": false, "truncated": false, "synthetic": false } }, {

"id": 2, "class_ID": "E-01", "class_type": "E", "class_name": "지게차", "bbox": [380, 300, 420, 380], "attributes": { "occluded": false, "truncated": false, "synthetic": false } } ], "zones": [ { "id": 1, "class_ID": "Z-03", "class_name": "지게차 이동영역", "points": [[100,800],[900,800],[950,1050],[80,1050]], "camera_ID": "C03" } ], "privacy": { "masked": true, "mask_targets": ["face", "nameplate"], "mask_method": "gaussian_blur", "consent_basis": "CB-002" }, "quality": { "annotator_id": "ANN-014", "reviewer_id": "REV-003", "cross_reviewer_id": "REV-007", "review_result": "pass", "rework_count": 0 } }

❍ 카메라 각도 (camera_angle) : front(정면) / side(측면) / rear(후면) / top(상방) / oblique(사선) ❍ 조도 구분 (illuminance_level) : low(200 lux 미만) / normal(200 ~ 750 lux) / high(750 lux 초과) ❍ 동의 근거 코드 (consent_basis) : CB-001(정보주체 동의) / CB-002(법령상 의무 이행) / CB-003(가명처리 후 활용) ※ 동의 근거 코드는 발주기관이 제공하는 적법성 자료에 따라 부여하며, 과업수행자가 임의로 판단하지 아니한다. 4. 파일 명명 규칙 ❍ 형식 : [장소ID]_[공정ID]_[상황ID]_[촬영일자]_[카메라ID]_[일련번호].[확장자] ❍ 예시 : CN01_A_UA-07_20261120_C03_000127.jpg / .json

※ 품질지표는 한국지능정보사회진흥원 「2025년 AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5」를 준용한다. ※ 안전모 판정은 착용 여부의 이분 판정이므로 다른 지표보다 높은 목표치(98%)를 적용한다. ※ 작업자 간 일치도 목표치를 0.85로 상향한 것은 가공 항목을 BBox·속성·상황 코드로 단순화하여 판정의 주관 개입을 최소화하였기 때문이다. 3. 품질지표 산식 ❍ 구문 정확성 = (스키마 검증 통과 건수 ÷ 전체 건수) × 100 ❍ 객체 클래스 판정 정확도 = (검수자 판정과 일치한 객체 수 ÷ 표본 객체 수) × 100 ❍ 안전모 판정 정확도 = (검수자 판정과 일치한 helmet 값 수 ÷ 표본 P 객체 수) × 100 ❍ 안전모 판정 대상 선정 정확도 = (helmet 값 부여 규칙을 준수한 객체 수 ÷ 전체 P 객체 수) × 100 ­ P-02·P-03에 na가 부여된 경우 오류로 판정한다. ­ Z-01 구역 밖 P-01에 yes 또는 no가 부여된 경우 오류로 판정한다. ❍ 상황 코드 판정 정확도 = (검수자 판정과 일치한 프레임 수 ÷ 표본 프레임 수) × 100 ❍ BBox 위치 정확도(IoU) = 교집합 면적 ÷ 합집합 면적 ­ IoU 0.85 이상인 객체를 적합으로 판정하며, 평균 IoU = Σ IoU ÷ 표본 객체 수 ❍ 객체 누락률 = (검수자가 추가 발견한 객체 수 ÷ (기존 표기 객체 수 + 추가 발견 객체 수)) × 100 ❍ 작업자 간 일치도(Cohen's Kappa) κ = (Po − Pe) ÷ (1 − Pe) ­ Po = 관측된 일치 비율, Pe = 우연에 의한 기대 일치 비율 ­ 본가공 물량의 10% 이상을 표본으로 2인 이상이 독립 가공하고, 해당 표본을 대상으로 작업자 간 일치도를 산출한다. ❍ 모델 학습 검증 대상 주요 클래스 8종

※ 기본물량 20,000장 규모에서 전체 클래스에 동일한 검출 성능 목표를 부여하면, 출현 빈도가 낮은 클래스에서 목표 미달이 구조적으로 발생한다. 따라서 상황 코드 판정에 직접 사용되는 주요 클래스 8종에 한정하여 목표치를 부여하고, 나머지 클래스의 성능은 참고값으로 관리한다. ※ 보조 클래스(E-05·E-08·E-10)는 최소 수량 요건만 적용하며 검출 성능 목표를 부여하지 아니한다. 4. 샘플링 검사 기준 (KS Q ISO 2859-1)

< 뒷 면 > === 1.(공고문) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역.hwp === (긴급)「제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역」입찰공고문 1. 과업개요 ⚪ 과 업 명 : 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역 ⚪ 과업기간 : 총 사업기간(계약체결일 ~ 2027년 12월 31일) - 1차: 계약체결일 ~ 2026. 12. 31. (가공 규격 정의 및 실행 준비) - 2차: 2027. 1. 1. ~ 2027. 11. 30. (데이터 가공·정제 및 품질검증) ⚪ 과업내용 : 제안요청서(별첨) 참조 - 산업안전 AI 학습데이터 가공 규격(클래스 체계·가공지침·품질기준) 정의 및 가공 환경 구축 - 발주기관 제공 제조현장 영상데이터의 가공·정제·비식별 처리를 통한 AI Ready Data 최소 20,000장 구축 및 품질검증 (발주기관에서는 가공,정제 과업 수행을 위한 최소 30,000~50,000장의 원천 데이터 제공) ⚪ 사업예산 : 총 사업예산 ￦160,000,000(금일억육천만원, VAT 별도) - 1차 예산: 금 40,000,000원(2026년 확보예산) - 2차 예산: 금 120,000,000원(2027년 확보예정예산) (※ 세부 예산 편성은 제안요청서 참고) ⚪ 입찰 및 계약방식 : 일반경쟁입찰, 협상에 의한 계약, 장기계속계약 ⚪ 평가방법 : 기술능력평가(90점) + 가격평가(10점) = 총점 100점 합산방식 ⚪ 기타사항 : 업종 제한, 단독 수행(공동수급 불허)

⚪ 본 사업의 핵심과업(가공 규격 정의, 품질검증 및 검수)에 대한 하도급은 불허합니다. ⚪ 다만, 단순 가공 작업(바운딩박스 작성 등)에 한하여 제안서에 하도급(업무위탁) 계획을 명시하고 ㈜마음AI의 사전 서면 승인을 받은 경우에는 부분 하도급을 허용합니다. 1) 하도급(업무위탁) 계획서에는 하도급 업체 정보, 과업 범위, 계약 금액, 투입 인력, 보안 관리 방안을 포함하여야 합니다. 2) 하도급 업체의 작업 인력에 대하여도 제안요청서에 정한 작업자 자격 부여 및 보안서약 요건을 동일하게 적용합니다. ⚪ 하도급에 의한 업무추진은 사전에 ㈜마음AI의 승인 후 시행해야 하며, 하도급에 대하여서도 계약상대자가 총괄하고 모든 책임을 진다. 5. 기타 유의사항 ⚪ 본 사업은 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」제21조 및 동법 시행령 제69조에 따른 '장기계속계약' 대상 사업입니다. ⚪ 낙찰자는 총괄금액(총 사업예산 기준)으로 입찰 및 낙찰을 결정하되, 계약 체결은 총괄계약과 함께 1차 계약을 우선 체결하며, 2차 계약은 2027년도 예산 확정 범위 내에서 체결합니다. ⚪ 2027년도 국비 예산 미확정, 삭감 또는 주관기관의 사업계획 변경 시 2차수 계약금액 및 과업 범위가 변경되거나 계약이 해지될 수 있습니다. ⚪ 1차 과업은 제안요청서에 정한 1차년도 완료 게이트 조건(8개 항목)을 모두 충족하여야 검수에 합격하며, 게이트 미충족 시 2차 본가공 착수가 유보될 수 있습니다. ⚪ 원천 영상데이터 및 가공 결과물은 발주기관이 승인한 보안 구역 내에서만 처리하여야 하며, 국외 반출·국외 저장을 금지합니다. 무단 반출·누출이 확인된 경우 계약 해지 및 위약금이 부과될 수 있습니다. ⚪ 하도급(업무위탁) 관리: 하도급(업무위탁)을 추진하고자 하는 입찰자는 입찰 참가 시 제안서 내에 하도급(업무위탁) 계획서(업체 현황, 과업 범위, 예정 금액 등)를 반드시 포함하여 제출하여야 하며, 최종 낙찰 후 사업 착수계 제출 시 발주기관(㈜마음AI)의 사전 서면 승인을 받아야 합니다. 발주기관의 사전 승인 없이 무단으로 하도급을 체결하거나 핵심 과업을 재위탁한 경우 계약 해제·해지 및 부정당업자 제재 등의 조치를 받을 수 있습니다. ⚪ 미자격자가 고의로 입찰에 참가하거나 정당한 사유 없이 계약을 체결·이행하지 않는 등 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제27조 및 동법 시행령 제76조에 해당하는 경우 부정당업자로 제재 처분(입찰참가자격 제한)을 받을 수 있습니다. ⚪ 입찰자는 공고문, 제안요청서, 국가계약법령, 계약예규 등 입찰에 필요한 모든 사항을 사전에 숙지하고 참가하여야 하며, 이를 숙지하지 못하여 발생하는 모든 책임은 입찰참가자에게 있습니다. ⚪ 낙찰자가 국세 및 지방세를 체납하였을 경우 계약을 체결할 수 없으며, 제출 서류가 허위로 판명된 경우 낙찰 취소 또는 계약 해제·해지와 함께 향후 입찰 참가가 제한될 수 있습니다.

⚪ 제출된 제안서 및 입찰 관련 서류는 일체 반환하지 않으며, 본 제안과 관련된 일체의 소요 비용은 제안사의 부담으로 합니다. ⚪ 본 공고문 및 제안요청서에 명시되지 않은 사항은 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」, 기획재정부 계약예규(협상에 의한 계약체결기준 등) 및 관계 법령에 따릅니다. ⚪ 문의처 - 입찰참가자격등록, 나라장터 시스템: 정부조달콜센터 (☎1588-0800) - 제안요청서, 과업내용 문의: ㈜마음AI 사업담당자 이란희 (☎1661-3222, e-mail: ranhee.lee@maum.ai) 붙임 1. 제안요청서 1부. 2026. 10. 3.

㈜마음AI

=== 0. (긴급입찰사유서) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역.hwpx ===

긴급 입찰 사유서

사업 개요 ⚪ 사업명: (긴급) 제조현장 산업안전 AI 솔루션 학습용 데이터 가공·정제 용역 ⚪ 사업기간: 계약체결일 ~ 2027년 11월 30일 (총 2개년 장기계속계약) - 1차: 계약체결일 ~ 2026년 12월 31일 (가공 규격 정의 및 실행 준비) - 2차: 2027년 1월 1일 ~ 2027년 11월 30일 (데이터 가공·정제 및 품질검증) ⚪ 사업예산: 금 160,000,000원 (총괄금액, 부가가치세 별도) - 1차 예산: 금 40,000,000원 (2026년 확보예산) - 2차 예산: 금 120,000,000원 (2027년 확보예정예산) ⚪ 발주기관: 주식회사 마음AI (주관: 충남테크노파크, 전담: 중소벤처기업진흥공단) 관련 법령 및 근거 ⚪ 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제35조(입찰공고의 시기) 제4항 제2호