2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화

요약 AI 요약

1차년도에 구축한 데이터레이크·통합 플랫폼 위에 정규학사(교과) 데이터를 통합하고, sLLM·RAG로 학생 전주기 기능을 지능화하며, 산업체 포털을 열어 교육·산업 환류 구조를 완성하는 고도화 사업이다.

• 정규학사(학점·이수·성적·교육과정·출결) 데이터의 데이터레이크 통합 및 성적 일괄연동(배치), 교과·비교과 통합 대시보드 운영
• sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일 구축
• AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천 및 JD 매칭, 대시보드 자연어 질의
• 위기학생 조기경보(위험도 산정 및 개입 관리)
• 산업체 포털(온보딩·요구 등록) 및 기업 서비스 스토어(S1~S10), 기업 데이터레이크·3-Tier 승인공유, 학교·기업 데이터 융합 질의
• 데이터 거버넌스(역할·페르소나 기반 접근통제, 민감정보 뷰 분리, ANCHOR 성과지표 연계) 및 교육·산업 환류·산학 성과 관리

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핵심요약

걸리는 것

추가 자격 요건 · 지역 조건 · 직접 생산만

추가 자격 요건

직접생산확인증명서(세부품명 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801) 소지가 참가 자격. 본사 소재지 부산 요건도 참가 자격.

「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업

지역 조건

본사 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며 지사·지점 소재만으로는 인정되지 않음. 지역 가점·지역 인력·지역 업체 공동수급 조건은 없음.

과업수행의 개발기간, 콘텐츠의 품질 유지 측면에서 접근성 효율화 및 지속 가능한 사후관리를 위해 본사의 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며, 본사 소재지가 타 지역일 경우 지사·지점 소재만으로는 참가 자격으로 인정되지 않음.

직접 생산만

직접생산확인증명서(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801)를 소지한 기업이어야 입찰참가 가능. 제조사 제품 한정·OEM 금지 규정은 없음

「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업

입찰 전

서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일) · 나라장터에 등록서류 따로 제출

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

제안서 등 서류는 2026.10.19.(월) 12:00까지 방문접수만 허용(우편·FAX 불가)이며, 가격제안서는 봉인 후 제출하고 제출기한까지 조달청 나라장터에 가격 투찰해야 한다.

제출기간 : 2026. 10. 19.(월) 12:00까지 (도착분에 한함)

※ 방문접수만 허용(우편 및 FAX 접수불가)

※ 봉인 후 제출하며, 제출기한까지 조달청 나라장터에 가격 투찰

수행 기간

과업기간

계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지. M은 계약체결 월.

• 옮길 수 없는 끝 날짜 · 있음 과업기간 종료일이 2027년 1월 31일로 정해져 있음.

  과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지

과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지

문서 분석

가격

추정가격

402,545,455원

배정예산

442,800,000원

예정가격 방식

비예가

첨부파일

• HWP · 붙임 1. [입찰공고] 2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화.hwp · 공고규격서
• PDF · 붙임 1. [입찰공고] 2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화.pdf · 공고규격서
• PDF · 붙임 2. [제안요청서] 2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화.pdf · 공고규격서
• PDF · 붙임 3. [과업지시서] 2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화.pdf · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

참가 자격 · 제한

지역제한

제한 없음
문서: 지역 조건 · 필수 · 못 맞추면 탈락

업종제한

제한 없음
문서: 업종·면허 조합 · 여럿 모두

실적경쟁 · PQ

해당 없음
문서: 실적 · 점수에 반영

제출 방법

전자입찰
문서: 입찰 전 절차 · 서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일) · 나라장터에 등록서류 따로 제출

공동수급

공동이행
문서: 공동수급 · 조건부 허용

입찰참가 제한

없음

국제입찰

국내입찰

입찰 일정

평가 · 배점

기술 : 가격 — 기술 80점 · 가격 20점

협상 대상 기준 · 제안서 평가 결과 기술평가 점수가 기술평가 분야 배점 한도의 85% 이상인 자를 협상적격자로 선정하되, 협상적격자가 없는 경우 재공고 입찰에 부칠 수 있음.

사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화 구축

용역 › 정보시스템·SW › SW 개발·운영

1차년도 데이터레이크·통합 플랫폼 위에 정규학사 데이터 통합, sLLM·RAG 엔진, 산업체 포털·기업 서비스 스토어, 대시보드·조기경보 등 시스템을 새로 만들고 고도화하는 SW 개발 사업이다.

• 데이터레이크 고도화 및 정규학사(교과) 데이터 통합(SFR-001)
• sLLM·RAG 엔진 구축(SFR-002)
• 학생 통합 대시보드 고도화(SFR-003)
• AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화(SFR-004)
• 포트폴리오 요약·추천 및 JD 매칭(SFR-005)
• 위기학생 조기경보 및 개입 관리(SFR-006)
• 관리자 환류·성과지표 및 자연어 질의(SFR-007)
• 산업체 포털 및 기업 서비스 스토어(SFR-008)
• 기업 데이터레이크 및 학교·기업 데이터 융합(SFR-009)
• 교육·산업 환류 및 산학 성과 관리(SFR-010)
• 학사행정시스템 성적 일괄연동(SIR-004)
• LMS·CDP 및 1차년도 시스템 연계(SIR-005)
• 알림 채널 연계(SIR-006)
• 외부 채용·정부지원사업·산학협력 플랫폼 연계(SIR-007)
• 클라우드 인프라 확장 및 AI 서빙·벡터 저장소 환경 구성(ECR-001~004)
• 데이터 거버넌스·접근통제·민감정보 분리(SER-002, DAR-003)
• RAG 답변 품질 반복 검증(TER-006)
• 사용자·관리자 교육 및 운영지원(PSR-003)
• 하자보수 및 AI 서비스 운영 지원(PSR-002, PSR-004)
• 2차년도 성과·ANCHOR 지표 정리 및 3차년도 계획 수립(PMR-007)

걸리는 것 · 입찰 전 할 일

걸리는 조건

추가 자격 요건

직접생산확인증명서(세부품명 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801) 소지가 참가 자격. 본사 소재지 부산 요건도 참가 자격.

「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업

지역 조건

본사 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며 지사·지점 소재만으로는 인정되지 않음. 지역 가점·지역 인력·지역 업체 공동수급 조건은 없음.

과업수행의 개발기간, 콘텐츠의 품질 유지 측면에서 접근성 효율화 및 지속 가능한 사후관리를 위해 본사의 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며, 본사 소재지가 타 지역일 경우 지사·지점 소재만으로는 참가 자격으로 인정되지 않음.

직접 생산만

직접생산확인증명서(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801)를 소지한 기업이어야 입찰참가 가능. 제조사 제품 한정·OEM 금지 규정은 없음

「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업

입찰 전 할 일

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

  제안서 등 서류는 2026.10.19.(월) 12:00까지 방문접수만 허용(우편·FAX 불가)이며, 가격제안서는 봉인 후 제출하고 제출기한까지 조달청 나라장터에 가격 투찰해야 한다.

  제출기간 : 2026. 10. 19.(월) 12:00까지 (도착분에 한함)

  ※ 방문접수만 허용(우편 및 FAX 접수불가)

  ※ 봉인 후 제출하며, 제출기한까지 조달청 나라장터에 가격 투찰

더 확인할 것

기존 시스템과 이어짐

이럴 때 꼭 봅니다 — 기존 시스템과 연동 · 이어지는 연속 사업일 때

기존 시스템·설비와 연동 · 이어지는 연속 사업 · 연동·제어 SW 개발 포함

1차년도 구축 시스템(LMS·CDP·유학생 통합지원·데이터레이크)과 연계 유지·확장, 학사행정시스템 성적 일괄연동(배치), 1차년도 인터페이스 규격(RESTful API, JSON, OAuth2.0/JWT, TLS 1.2 이상) 준수. 1차년도 자산 위에 AI 계층을 얹는 고도화 과업.

본 과업은 1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 고도화 과업으로, 기존 포털·대시보드를 물리적으로 분할하지 않고 AI 계층을 추가하는 방식으로 수행함.

1차년도 구축 시스템(LMS·CDP·유학생 통합지원·데이터레이크)과의 연계를 유지·확장해야 함.

1차년도 인터페이스 규격(RESTful API, JSON, OAuth2.0/JWT, TLS 1.2 이상)을 준수해야 함

실적

감점 · 점수에 반영

정량적 평가의 유사용역 수행실적 5점. 공고일 기준 최근 3년간 유사·동등 이상 실적(기준금액: 해당 사업 규모)을 건수로 합산(5건 이상 5.0 ~ 1건 1.0). 참가 자격으로 거르는 실적 요건은 없음.

• 크기 · 1~5점 수행실적 건수별 평점 5건 이상 5.0, 4건 4.0, 3건 3.0, 2건 2.0, 1건 1.0.

  | 수행실적 건수 | 평점 |

  | 5건 이상 | 5.0 |

• 조건 · 유사·동등 이상 실적 인정 최근 3년간 완료한 유사 과업 및 현재 진행 중인 과업에 한함. 하도급·민간·공동·개인·창업기업 특례 언급 없음.

  ※ 사업실적 범위는 입찰 공고일로부터 최근 3년간 완료한 유사 과업 및 현재 진행 중인 과업에 한하며, 이와 관계없는 사업은 평가하지 아니함.

- 최근 3년 이내 유사 사업 수행 실적

- AI·데이터 플랫폼 및 정부·공공·교육기관 사업 수행 실적

〇 평가 대상 : 공고일 기준 최근 3년간 제안 과업과 유사하거나 동등 이상의 사업 실적(기준금액 : 해당 사업 규모)

공동수급

조건부 허용

공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표사 지정 및 공동수급표준협정서 제출 필요. 하도급은 불허.

• 자격을 나눠 채우기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 구성원별 자격 충족 여부를 정한 문장이 없음.

공동수급 : 공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표사를 지정하고 공동수급표준협정서를 제출하여야 함

회사 규모·신분

대기업·중견기업 참여 제한

20억 원 미만 과업으로 대기업인 소프트웨어사업자는 입찰 참여 불가. 중소기업·소기업·여성기업·법인만 등 별도 제한 문구는 없음.

본 과업은 20억 원 미만의 과업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조 제2항 및 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」에 따라 대기업인 소프트웨어 사업자는 입찰에 참여할 수 없음.

하도급

막음

입찰공고·제안요청서 모두 하도급 허용하지 않음. 공동수급은 공동이행·분담이행 방식으로 2개사 이내 허용

• 하도급 한도 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 한도 규정 없음

나. 하도급 : 허용하지 않음

마. 공동수급은 허용하나 하도급은 불허함

지정 제품·공법

지정 없음

계약상대자가 사서 대는 제품·공법에 대한 제조사·브랜드·공법 지정 문구가 없다. sLLM은 후보 모델을 비교 검토하여 선정하도록 하고, 클라우드는 1차년도 계약 서비스 변경 시 대학 사전 승인을 받도록만 했다.

• 동등 입증 때 · 해당 없음 동등 이상 허용 지정이 없어 동등 입증 시점도 없다.

sLLM 후보 모델의 성능·비용·운영 방식을 비교 검토하여 모델을 선정하고, 선정 근거를 제시해야 함

1차년도 계약 클라우드 서비스를 변경하는 경우 대학의 사전 승인을 받아야 함

일하는 주기

한 번·정해진 횟수 · 요청마다

과업은 Preproduction→Production→Postproduction 3단계로 계약체결일~2027년 1월 31일까지 수행하는 고도화 사업으로 결과물을 만들고 끝난다. 다만 하자보수 기간(검수 완료일로부터 12개월) 중 장애·하자 발생 시 대응하고, AI 답변 품질 저하·가드레일 오작동도 하자보수 범위에 포함된다.

과업은 Preproduction(기본계획·설계) → Production(개발·구현) → Postproduction(안정화·이관)의 3단계로 수행하며, 세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함.

장애 관리 체계를 운영하고, 검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

AI 답변 품질 저하, 가드레일 오작동도 하자보수 범위에 포함해야 함.

다른 업 섞임

섞이지 않음

단일 소프트웨어 개발·고도화 용역(정보시스템개발서비스/패키지소프트웨어개발 및 도입서비스)으로, 다른 면허·공종·품목의 일이 섞여 있지 않음. 공동수급은 허용(2개사 이내), 하도급은 불허.

공동수급 : 공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표사를 지정하고 공동수급표준협정서를 제출하여야 함

하도급 : 허용하지 않음

일의 분량

442,800,000원

과업예산 442,800,000원(부가세 포함). 정규학사 데이터 통합, sLLM·RAG 엔진, 산업체 포털·기업 서비스 스토어(S1~S10), 기업 데이터레이크 등 기능 요구사항 60개.

• 열린 분량 · 열려 있음(1식·요청 시·내외) 정규학사 데이터 통합·sLLM·RAG 엔진·산업체 포털 등 기능 단위로 범위가 정해져 있고, 세부 일정·범위는 과업수행계획서에서 확정.

  세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함.

과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함)

여러 해 계약

연속 사업(주기마다 새 입찰 — 연·학기·월·차수)

1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 2차년도 고도화 과업이며, 3차년도 이관 항목(학사 성적 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 파인튜닝 전면 전환)이 별도로 예정됨.

2차년도 과업은 1차년도에 구축한 데이터레이크·통합 플랫폼 위에 정규학사(교과) 데이터를 통합하고, sLLM·RAG로 학생 전주기 기능을 지능화하며, 산업체 포털을 열어 교육·산업 환류 구조를 완성하는 것이다.

※ 학사 성적 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 파인튜닝 전면 전환은 3차년도 과업으로 이관하며 본 과업 범위에서 제외함.

일의 형태

새로 만들기 · 맡아서 운영 · 유지관리

1차년도 시스템 위에 AI 계층을 추가하는 고도화(새로 만들기), AI 서비스 운영 지원(맡아서 운영), 12개월 무상 하자보수(유지관리).

본 과업은 1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 고도화 과업으로, 기존 포털·대시보드를 물리적으로 분할하지 않고 AI 계층을 추가하는 방식으로 수행함.

운영 전환 이후 AI 서비스 품질을 유지하기 위한 운영 지원을 수행해야 함.

검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

경비 부담

우리 부담(대가 안)

작업장소 등이 과업예산 내 계상되어 있어 관련 비용을 포함해 제안가격을 산출한다. 클라우드 인프라 확장(AWS)과 월별 클라우드 예상 비용도 제안에 포함한다.

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

〇 SW사업 수행을 위해 필요한 작업장소 등은 과업예산 내 계상되어 있으므로 관련 비용을 포함하여 제안가격을 산출하되, 작업장소 등은 상호 협의하여 결정함.

〇 월별 클라우드 예상 비용(AI 사용량 포함)을 제안해야 함

물량 변동

일부 미정

요구사항 60개와 과업 범위는 제시되어 있으나, 학사 연동 방식(API·DB Link·파일 등)과 범위는 착수 후 학사시스템 운영 주체와 사전 점검하여 확정하고, 세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함. 평생 학습·경력 ID 구현 범위도 대학과 협의하여 확정함.

〇 연동 방식(API, DB Link, 파일 등)과 범위는 착수 후 학사시스템 운영 주체와 사전 점검하여 확정해야 함

세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함.

〇 평생 학습·경력 ID(학번→재직자 승계)는 동의 기반 설계안을 마련하고, 구현 범위는 대학과 협의하여 확정함.

견적 근거

공개 안 됨

설계서·내역서·도면·장비 목록 등 견적 근거가 입찰 전에 공개된다는 안내가 없음. 1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드는 계약 후 대학이 제공함.

• 이윤 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 원가계산서·산출내역이 공개되지 않아 이윤 잡힘 여부를 알 수 없음.

사. 1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드 등 고도화에 필요한 자료는 계약 후 대학이 제공하며, 계약당사자는 이를 기반으로 과업을 수행하여야 함.

대금 받는 때

끝난 뒤 한 번에

과업기간은 계약체결일~2027년 1월 31일까지이며, 과업 완료 및 보고 단계에서 2차년도 성과·ANCHOR 지표 정리, 3차년도 계획 수립, 산출물 인계를 수행함. 지급 시기·방법에 관한 별도 조항은 없음.

• 선금 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 선금 비율에 관한 조항 없음.
• 지급 기한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 청구 후 지급 기한에 관한 조항 없음.

나. 과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지

과업 완료 및 보고 | 2차년도 성과·ANCHOR 지표 정리, 3차년도 계획 수립, 산출물 인계

큰 배점 항목

정성적 평가 70점 중 과업기획 특화성 20점, 실행가능성 및 현장연계성 20점, 용역수행 사후관리 20점이 배점이 크다. 정량적 평가는 경영상태 5점, 유사용역 수행실적 5점, 가격평가 20점이다.

기술평가 80점(정량 10 + 정성 70)과 가격평가 20점으로 구성된다.

〇 평가 비율 : 제안서의 기술능력(80%)과 입찰가격(20%)

| 정성적
평가
(70) | 실행가능성
및
현장연계성 |

평가 자리 발표

발표(대면·화상)

제안서 평가(발표)가 2026. 10. 20.(화) 15:00 예정이고, 프리젠테이션이 같은 날 15:00부터 부산과학기술대학교 본관 4층에서 열린다. 발표에 빠지거나 정한 발표자가 아니면 어떻게 되는지는 적혀 있지 않다.

• 빠지면 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 발표에 빠지거나 정한 발표자가 아닐 때의 처리가 적혀 있지 않다.

| 제안서 평가(발표) | 2026. 10. 20.(화) 15:00 예정 |

라. 프리젠테이션 : 2026. 10. 20.(화) 15:00부터

AI 과업

AI 기능을 직접 개발·구현

sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일을 구축하고 AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천, 대시보드 자연어 질의, 위기학생 조기경보를 구현하는 과업. 상용 LLM·API 이용권을 사서 댄다는 문장은 없음.

sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일 구축

AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천, 대시보드 자연어 질의

결원 대체 인력

의무 · 계약 뒤 지킬 일

수행조직의 구성·역할·책임을 명확히 제시하고 인력 변경은 대학과 사전 협의해야 하며, PM은 특별한 사정이 없는 한 변경할 수 없고 변경 시 1주 이상의 인수인계 기간을 가져야 함. 결원·휴가·퇴사·교육 시 대체 인력 투입이나 예비·백업 인력 지정을 요구하는 문장은 없음.

• 메울 시한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 대체 인력을 메워야 하는 시한이 적혀 있지 않음.
• 못 메우면 감액 · 아니다 못 채운 인원·기간만큼 용역비를 깎는다는 문장이 없음.
• 크기 · 해당 없음 대체 인력 관련 평가 배점이 없음.
• 대상 · 해당 없음 대체 인력·예비 인력 지정 요구가 없음.

수행조직의 구성·역할·책임을 명확히 제시하고, 인력 변경은 대학과 사전 협의해야 함.

PM은 특별한 사정이 없는 한 변경할 수 없으며, 변경 시 1주 이상의 인수인계 기간을 가져야 함.

사용 환경

모바일·반응형 지원

학생(유학생 포함) 모바일 퍼스트, 반응형 구현, 주요 브라우저·운영체제 정상 동작. 브라우저 이름 나열은 정형.

〇 반응형으로 구현하며 주요 브라우저·운영체제에서 정상 동작해야 함

〇 학생(유학생 포함): 모바일 퍼스트, 위젯 커스터마이징, 자연어(AI 튜터) 보조 진입

공고 정보

공고종류

등록공고 (일반공고)

게시일

10/08(목)

공고번호

R26BK01762241-000

참조번호

2026100801

공고기관

부산과학기술대학교 산학협력단

수요기관

부산과학기술대학교 산학협력단

계약방법

제한경쟁

낙찰방법

협상에의한계약

계약유형

총액계약

예정가격 방식

비예가

추정가격

402,545,455원

배정예산

442,800,000원

공공조달분류

ICT 서비스 › SW 및 시스템 개발 › 정보시스템개발서비스

사전규격번호

R26BD00280206

재공고

아니오

출처

나라장터

문서 분석 전체

이 분야에서 갈리는 것 · 어디서 몇 명이 상주하나(원주처럼 먼 곳 상주인지 원격 허용인지), 예산 대비 기간이 빠듯한가, 기존 시스템·1차 사업에 이어지는가(앞 사업자 유리), H/W·솔루션까지 우리가 대는 통합발주인가, 직생 세부품명이 맞는가에서 갈린다.

질문 96개 · 꼭 7 · 좋음 33 · 안 봐도 됨 56

주제 · 참가 자격 10개

업종·면허 조합

여럿 모두

직접생산확인증명서 세부품명 두 가지 중 하나를 소지한 기업이면 되고(둘 다는 아님), 본사 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 함. 법·조례가 정한 별도 허가·지정·등록이나 업태·종목·전문매장 조건은 없음.

• 코드 밖 자격 · 벽 · 못 맞추면 탈락 직접생산확인증명서(세부품명 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801) 소지가 참가 자격. 본사 소재지 부산 요건도 참가 자격.

  「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업

「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업

과업수행의 개발기간, 콘텐츠의 품질 유지 측면에서 접근성 효율화 및 지속 가능한 사후관리를 위해 본사의 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며, 본사 소재지가 타 지역일 경우 지사·지점 소재만으로는 참가 자격으로 인정되지 않음.

면허 세부 범위

없음

면허·등록 안의 주력분야·종별 등 세부 범위를 요구하는 문장이 없음.

지역 조건

벽 · 못 맞추면 탈락

본사 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며 지사·지점 소재만으로는 인정되지 않음. 지역 가점·지역 인력·지역 업체 공동수급 조건은 없음.

• 대상 · 본점·사업장 본사 소재지가 부산이어야 함(지사·지점 불인정).

  과업수행의 개발기간, 콘텐츠의 품질 유지 측면에서 접근성 효율화 및 지속 가능한 사후관리를 위해 본사의 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며, 본사 소재지가 타 지역일 경우 지사·지점 소재만으로는 참가 자격으로 인정되지 않음.

과업수행의 개발기간, 콘텐츠의 품질 유지 측면에서 접근성 효율화 및 지속 가능한 사후관리를 위해 본사의 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며, 본사 소재지가 타 지역일 경우 지사·지점 소재만으로는 참가 자격으로 인정되지 않음.

실적

감점 · 점수에 반영

정량적 평가의 유사용역 수행실적 5점. 공고일 기준 최근 3년간 유사·동등 이상 실적(기준금액: 해당 사업 규모)을 건수로 합산(5건 이상 5.0 ~ 1건 1.0). 참가 자격으로 거르는 실적 요건은 없음.

• 크기 · 1~5점 수행실적 건수별 평점 5건 이상 5.0, 4건 4.0, 3건 3.0, 2건 2.0, 1건 1.0.

  | 수행실적 건수 | 평점 |

  | 5건 이상 | 5.0 |

• 조건 · 유사·동등 이상 실적 인정 최근 3년간 완료한 유사 과업 및 현재 진행 중인 과업에 한함. 하도급·민간·공동·개인·창업기업 특례 언급 없음.

  ※ 사업실적 범위는 입찰 공고일로부터 최근 3년간 완료한 유사 과업 및 현재 진행 중인 과업에 한하며, 이와 관계없는 사업은 평가하지 아니함.

- 최근 3년 이내 유사 사업 수행 실적

- AI·데이터 플랫폼 및 정부·공공·교육기관 사업 수행 실적

〇 평가 대상 : 공고일 기준 최근 3년간 제안 과업과 유사하거나 동등 이상의 사업 실적(기준금액 : 해당 사업 규모)

업력

없음

업력(설립·개업 후 경과 연수)을 참가 조건이나 점수로 보는 문장이 없음.

공동수급

조건부 허용

공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표사 지정 및 공동수급표준협정서 제출 필요. 하도급은 불허.

• 자격을 나눠 채우기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 구성원별 자격 충족 여부를 정한 문장이 없음.

공동수급 : 공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표사를 지정하고 공동수급표준협정서를 제출하여야 함

회사 규모·신분

대기업·중견기업 참여 제한

20억 원 미만 과업으로 대기업인 소프트웨어사업자는 입찰 참여 불가. 중소기업·소기업·여성기업·법인만 등 별도 제한 문구는 없음.

본 과업은 20억 원 미만의 과업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조 제2항 및 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」에 따라 대기업인 소프트웨어 사업자는 입찰에 참여할 수 없음.

대학·연구소 참가

아니다

대학 산학협력단·연구소·비영리법인·조합의 참가를 허용한다고 적은 문장이 없음.

사업 성격

소프트웨어사업

「소프트웨어 진흥법」 제48조 제2항 및 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」에 따라 대기업인 소프트웨어 사업자 참여 제한을 적용. 국가연구개발사업·학술연구용역으로 적은 문장은 없음.

본 과업은 20억 원 미만의 과업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조 제2항 및 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」에 따라 대기업인 소프트웨어 사업자는 입찰에 참여할 수 없음.

행정처분 이력

없음

행정처분·영업정지·벌점·법령 위반·사고 이력을 참가 자격이나 평가표에 건 문장이 없음. 청렴이행서약서는 정형 서식.

주제 · 인증·보유 요건·직접 수행 7개

안전보건수준평가

없음

안전보건수준평가 대상 사업이라는 문장이 문서에 없음

제조사 확약서

없음

제조사·공식 공급원에게서 받아 오는 확약서·증명서 요구가 없음. 제출서류는 입찰참가신청서·사업자등록증·입찰이행보증보험증권·완납증명서·인감증명서·등기부등본·사업실적서·신용평가등급확인서·직접생산확인증명서·위임장·가격제안서·확약서·청렴이행서약서·공동수급표준협정서·제안서 등이며, 확약서(별지 제4호)는 입찰참가자가 내는 것

• 대상 · - 해당하는 서류 없음
• 조건 · 없음 제조사면 면제 같은 조건 없음

제품 인증

없음

납품 제품·서비스에 인증·허가·시험성적서를 요구하는 문장이 없음. 직접생산확인증명서는 회사 자격 요건으로 이 질문의 제품 인증이 아님

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 평가표에 인증 관련 배점 없음
• 대상 · - 해당 인증 없음
• 조건 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 입증 수단에 대한 규정 없음

장비·시설 보유

없음

일에 쓸 장비·시설을 회사가 갖추라는 요구 없음. 클라우드 인프라 확장 사양(ECR-001)은 과업 수행 결과물로 구축할 시스템이며, 본사 소재지 부산 요건은 회사 자격 조건

• 갖출 때 · 해당 없음 갖출 장비 요구 없음
• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 장비 관련 배점 없음
• 조건 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 임차·소유 조건 규정 없음

하도급

막음

입찰공고·제안요청서 모두 하도급 허용하지 않음. 공동수급은 공동이행·분담이행 방식으로 2개사 이내 허용

• 하도급 한도 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 한도 규정 없음

나. 하도급 : 허용하지 않음

마. 공동수급은 허용하나 하도급은 불허함

직접 생산

벽 · 못 맞추면 탈락

직접생산확인증명서(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801)를 소지한 기업이어야 입찰참가 가능. 제조사 제품 한정·OEM 금지 규정은 없음

• 참가 등록 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 제조·공급 등록 구분 규정 없음
• 직생 범위 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 필수특이사항 규정 없음
• 대상 · 우리가 직접 만든 것만(직생·제조 등록·OEM 불가) 직접생산확인증명서 소지 요건

  직접생산확인증명서(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801)를 소지한 기업

「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업

품질 인증

없음

ISO 등 품질·환경·안전·정보보호 인증이나 업무 절차서를 참가 조건·점수로 요구하는 문장이 없음. 평가표의 정량적 평가는 경영상태(신용평가 등급)와 유사용역 수행실적뿐

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

주제 · 결과물·검수·보고 10개

지정 제품·공법

지정 없음

계약상대자가 사서 대는 제품·공법에 대한 제조사·브랜드·공법 지정 문구가 없다. sLLM은 후보 모델을 비교 검토하여 선정하도록 하고, 클라우드는 1차년도 계약 서비스 변경 시 대학 사전 승인을 받도록만 했다.

• 동등 입증 때 · 해당 없음 동등 이상 허용 지정이 없어 동등 입증 시점도 없다.

sLLM 후보 모델의 성능·비용·운영 방식을 비교 검토하여 모델을 선정하고, 선정 근거를 제시해야 함

1차년도 계약 클라우드 서비스를 변경하는 경우 대학의 사전 승인을 받아야 함

검수

발주처 검수만

요구사항별 이행 실적을 기준으로 검수하고, AI 기능은 PER-004 품질 기준 충족 여부를 검수 항목에 포함한다. 외부 기관 심의·승인·감리·성과심사 통과 문구는 없다.

요구사항별 이행 실적을 기준으로 검수하며, 시정 요구 시 보완 후 재검수를 받아야 함.

AI 기능은 PER-004 품질 기준 충족 여부를 검수 항목에 포함해야 함

합격선

숫자 기준 있음

응답 속도 평균 3초 이내(주요 서비스 95% 이상 3초 이내, 대용량 조회 5초 이내), 동시 접속 1,000명 이상, 가용성 연간 99.9% 이상, AI 답변 정확도 85% 이상·환각 3% 이하·PII 노출 0건, 예측 재현율 70% 이상(60% 미만 시 확장 보류), 로그 5년 이상 보관.

• 따를 표준·지침 · 개인정보 보호법, 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침 2.1, 전자정부 웹 표준, 웹 응용프로그램 개발 보안 가이드, 인공지능 관련 법령 및 정부의 생성형 AI 활용 보안 가이드라인, WCAG 2.1 AA, 공공기관 데이터베이스 표준화 지침 및 공공데이터 공통표준용어, 1차년도 인터페이스 규격(RESTful API, JSON, OAuth2.0/JWT, TLS 1.2 이상) 1차년도 데이터 표준 정의서를 기준으로 표준항목을 추가 정의하고, 1차년도 인터페이스 규격을 준수해야 한다.

  개인정보 보호법, 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침 2.1, 전자정부 웹 표준, 웹 응용프로그램 개발 보안 가이드 등을 준수해야 함.

  WCAG 2.1 AA 및 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침 2.1을 준수해야 함

  공공기관 데이터베이스 표준화 지침 및 공공데이터 공통표준용어를 준수해야 함

  1차년도 인터페이스 규격(RESTful API, JSON, OAuth2.0/JWT, TLS 1.2 이상)을 준수해야 함

로그인·검색·조회·입력 등 주요 기능은 평균 3초 이내에 응답해야 함.

최소 1,000명 이상 동시 접속 시에도 서비스 중단 없이 안정적인 성능을 유지해야 함.

연간 99.9% 이상의 가용성을 확보해야 하며, 계획된 정기 점검 외 서비스 중단이 없어야 함.

정답셋 기준 정확도 85% 이상, 환각(근거 없는 답변) 3% 이하, 개인정보(PII) 노출 0건을 배포 기준으로 함

예측 재현율 70% 이상을 목표로 하며, 재현율 60% 미만 시 예측 확장을 보류하고 대학과 대응 방안을 협의해야 함

성과 목표

목표 있음 — 불이익 안 적힘

예측 재현율 70% 이상 목표, AI 답변 정확도 85% 이상·환각 3% 이하·PII 노출 0건 배포 기준. 미달 시 배포 보류·재평가, 재현율 60% 미만 시 예측 확장 보류·대응 방안 협의로 적혀 있을 뿐 감액·인수 거부 같은 불이익은 없다.

• 목표의 성격 · 우리가 만드는 산출물 예측 재현율·AI 답변 정확도·환각률·PII 노출 건수 모두 우리가 구축·평가하는 시스템의 성능 지표다.

  정답셋 기준 정확도 85% 이상, 환각(근거 없는 답변) 3% 이하, 개인정보(PII) 노출 0건을 배포 기준으로 함

예측 재현율 70% 이상을 목표로 하며, 재현율 60% 미만 시 예측 확장을 보류하고 대학과 대응 방안을 협의해야 함

기준 미달 시 배포를 보류하고 개선 조치 후 재평가해야 함

시험·검사

시험·검사 없음

단위·통합·시스템·성능·보안 테스트와 UAT, RAG 답변 품질 반복 검증은 사업자가 수행하나 별도 품질 시험·검사·분석 비용 부담 조항은 없다. 테스트 환경은 사업자가 확보해야 한다.

• 시험 단위 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 품질 시험·검사 단위가 정해지지 않았다.
• 시험 장소 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 품질 시험·검사 장소가 정해지지 않았다.

단위·통합·시스템·성능·보안 테스트를 수행하고, 테스트 환경은 사업자가 확보해야 함.

원자료

나눠짐

1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드 등 고도화에 필요한 자료는 계약 후 대학이 제공하고, 계약당사자는 이를 기반으로 과업을 수행한다. 기업 데이터(JD·데이터 수요·기업 제공 데이터)는 기업이 제공하는 것으로 본다.

1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드 등 고도화에 필요한 자료는 계약 후 대학이 제공하며, 계약당사자는 이를 기반으로 과업을 수행하여야 함.

시안 승인

해당 없음

시안·샘플·제작도·중간검수 승인 횟수를 정한 문구가 없다. 목업·중간 산출물은 대학에 공유하여 피드백을 회수하고 우선순위를 반영해야 한다.

• 수정 횟수 · 해당 없음 수정 횟수를 정한 문구가 없다.
• 승인 기간 · 해당 없음 승인 기간의 납기 포함 여부를 정한 문구가 없다.

목업·중간 산출물은 대학에 공유하여 피드백을 회수하고 우선순위를 반영해야 함

인허가·검사

절차 없음

이 과업에 필요한 인허가·신고·심의·법정 검사를 누가 밟는지 정한 문구가 없다. 온프레미스–클라우드 연계 요건 및 보안 사전 점검은 우리가 수행한다.

• 비용 · 해당 없음 인허가·검사 비용 부담을 정한 문구가 없다.

온프레미스–클라우드 연계 요건 및 보안 사전 점검, 벡터 저장소·모델 연동 환경 구성

보고 주기

1주

1차년도 보고 체계(주간·월간·착수·중간·완료·기타 보고)를 따르며, 착수 보고(과업수행계획서)와 완료 보고가 있다. 장애 복구 후 24시간 이내 원인 분석보고서를 제출해야 한다.

• 보고회 · 3회 착수·중간·완료 보고가 있다.

  1차년도 보고 체계(주간·월간·착수·중간·완료·기타 보고)를 따름

• 작업 기록·증빙 · 앱·단말·전산 기록 AI 질의·답변·참조 출처·가드레일 차단 이력을 기록하고, 사용자 활동·시스템 운영 로그를 5년 이상 보관한다.

  AI 질의·답변·참조 출처·가드레일 차단 이력을 기록해야 함

  사용자 활동·시스템 운영·AI 질의응답 로그를 장기 보관·분석할 수 있도록 관리해야 함

1차년도 보고 체계(주간·월간·착수·중간·완료·기타 보고)를 따름

넘길 산출물

소스코드·실행 파일

1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드 등 고도화에 필요한 자료는 대학이 제공하고, 산출물로는 설계서·정책서·매뉴얼·보고서 등 문서가 열거되어 있다. 편집 가능한 원본·촬영·녹음 원본·원자료를 넘기라는 문구는 없다.

• 정해진 형식 · 아니다 넘길 파일 형식·프로그램 버전·저장매체를 정해 적은 문구가 없다.

1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드 등 고도화에 필요한 자료는 계약 후 대학이 제공하며, 계약당사자는 이를 기반으로 과업을 수행하여야 함.

주제 · 인력·수행 방식 8개

인력 자격

없음

제안요청서·과업지시서·입찰공고 어디에도 투입 인력의 자격·등급·학위·경력·교육 이수 요구나 현장대리인·안전관리자 같은 전담 역할 요구가 없다. PMR-002는 역할별 투입 인력을 제시하라고만 하고 자격·등급 기준은 두지 않는다.

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 평가표에 인력 자격·경력 배점 항목이 없다.
• 대상 · 없음 자격 요구 자체가 없어 대상도 없다.

근무 장소

현장에 있을 사람 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 전체 답 · 모름

작업 장소는 부산과학기술대학교와 계약상대자가 협의 결정한다고만 적혀 있고, 원격지 개발 장소 보안요구사항·제시 절차가 규정되어 있다.

• 현장에 있을 사람 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 현장 상주 인원에 대한 규정이 없다.
• 원격 접속 · 조건부 허용 원격지 개발 장소를 제시할 수 있으나 보안요구사항 준수 시에만 발주기관이 검토·수용한다.

  계약당사자는 작업장소 상호협의 시 제안요청서 내 명시된 보안요구사항을 준수한 작업 장소를 제시할 수 있으며, 발주기관은 제시된 작업 장소에 관하여 우선 검토함. 다만, 제시된 작업 장소가 보안요구사항을 준수하지 못한 경우 거부할 수 있음.

과업 수행에 필요한 작업 장소는 부산과학기술대학교와 계약상대자가 과업수행의 효율성, 정보보안 조건 등을 고려하여 협의 결정함.

계약당사자는 작업장소 상호협의 시 제안요청서 내 명시된 보안요구사항을 준수한 작업 장소를 제시할 수 있으며, 발주기관은 제시된 작업 장소에 관하여 우선 검토함. 다만, 제시된 작업 장소가 보안요구사항을 준수하지 못한 경우 거부할 수 있음.

소속 직원

없음

PM·발표자·현장대리인 등 투입 인력이 우리 회사 소속 직원이어야 한다는 요구나 재직 기간·고용 형태 조건, 프리랜서·외부 전문가 활용 규정이 문서에 없다. PMR-002는 인력 변경 시 대학과 사전 협의하라고만 한다.

• 재직 기간 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 재직 기간 조건이 없다.
• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 평가표에 인력 소속 관련 배점이 없다.
• 대상 · 없음 소속 요구 자체가 없어 대상도 없다.
• 조건 · 없음 외부 전문가 활용 관련 규정이 없다.

고용승계

없음

고용승계 요구나 확약서 관련 조항이 문서 어디에도 없다.

근무 시간

근무 요일·시간·교대 형태에 대한 규정이 없다. 하자보수만 평일 09:00~18:00을 기준으로 하고, 클라우드 서비스는 24시간×365일 모니터링 체계를 제공해야 한다.

하자보수는 평일 09:00~18:00을 기준으로 함

24시간×365일 모니터링 체계와 사용량 통계를 제공해야 함.

보안 조치

의무 · 계약 뒤 지킬 일

원격지 개발 장소에 대한 보안관리대책(출입보안, 개인소유 PC·보조기억장치 반입·반출 통제, 생성문서 잠금 보관·폐기, 문서 보안등급·권한관리)을 실시해야 하고, 학내 개인정보·민감정보를 AI 학습·참조에 활용 시 대학 사전 승인과 비식별 처리를 거쳐야 하며, 외부 상용 AI 서비스 이용 시 학내 데이터가 외부 모델 학습에 사용되지 않도록 계약상 보장해야 한다.

• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 보안 대책이 평가 항목(정성적 평가)에 포함되나 등급별 점수가 없어 최저만 모름.

  기밀 보호와 원활한 과업수행을 보장하기 위한 체계 및 대책

• 대상 · 출입 승인·보안서약·보안교육 · 기기·저장매체 반입 제한 · 자료 반출 금지·끝난 뒤 삭제·반납 · 개인정보 처리 위탁계약 출입보안, 개인소유 PC·보조기억장치 반입·반출 통제, 생성문서 잠금 보관·폐기, 개인정보 비식별 처리·사전 승인이 해당한다.

  프로젝트 사무실, 중요장비 설치장소에 대한 출입보안

  개인소유 PC 및 보조기억장치 반입·반출 통제

  생성문서는 별도 잠금장치가 된 곳에 보관하며, 안전한 방법에 따라 폐기

원격지 개발에 따른 수행 장소 등에 대하여 구체적인 원격지 보안관리대책(시건장치, 출입통제 등)을 실시하여야 함.

학내 개인정보 및 민감정보를 AI 학습·참조에 활용하는 경우 대학의 사전 승인과 비식별 처리를 거쳐야 하며, 외부 상용 AI 서비스 이용 시 학내 데이터가 외부 모델 학습에 사용되지 않도록 계약상 보장하여야 함.

신원 조건

없음

투입 인력의 범죄경력 조회·신원조회 결격·운전 적격·건강검진 요구가 문서 어디에도 없다.

• 갖출 때 · 해당 없음 신원 조건 요구 자체가 없다.
• 대상 · 없음 신원 조건 요구 자체가 없다.

일하는 주기

한 번·정해진 횟수 · 요청마다

과업은 Preproduction→Production→Postproduction 3단계로 계약체결일~2027년 1월 31일까지 수행하는 고도화 사업으로 결과물을 만들고 끝난다. 다만 하자보수 기간(검수 완료일로부터 12개월) 중 장애·하자 발생 시 대응하고, AI 답변 품질 저하·가드레일 오작동도 하자보수 범위에 포함된다.

과업은 Preproduction(기본계획·설계) → Production(개발·구현) → Postproduction(안정화·이관)의 3단계로 수행하며, 세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함.

장애 관리 체계를 운영하고, 검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

AI 답변 품질 저하, 가드레일 오작동도 하자보수 범위에 포함해야 함.

주제 · 과업 범위·규모·기간 11개

다른 업 섞임

섞이지 않음

단일 소프트웨어 개발·고도화 용역(정보시스템개발서비스/패키지소프트웨어개발 및 도입서비스)으로, 다른 면허·공종·품목의 일이 섞여 있지 않음. 공동수급은 허용(2개사 이내), 하도급은 불허.

공동수급 : 공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표사를 지정하고 공동수급표준협정서를 제출하여야 함

하도급 : 허용하지 않음

하는 일

1차년도에 구축한 DX-SPARK 플랫폼·데이터레이크 위에 정규학사(교과) 데이터를 통합하고, sLLM·RAG 엔진을 구축해 AI 튜터·진로취업 챗봇·포트폴리오 추천·위기학생 조기경보·대시보드 자연어 질의를 지능화한다. 산업체 포털과 기업 서비스 스토어(S1~S10), 기업 데이터레이크·승인공유·융합 질의를 구축해 교육·산업 환류 구조를 완성한다.

본 과업은 1차년도 데이터 기반(Data Foundation) 위에서 학점·이수·성적·출결 등 정규학사 데이터를 통합하고, 축적 데이터를 근거로 답변하는 sLLM·RAG 엔진을 구축하여 AI 튜터, 진로·취업 챗봇, 포트폴리오 추천, 위기학생 조기경보, 대시보드 자연어 질의 등 학생 전주기 기능을 지능화하는 것을 목적으로 함.

기존 시스템과 이어짐

기존 시스템·설비와 연동 · 이어지는 연속 사업 · 연동·제어 SW 개발 포함

1차년도 구축 시스템(LMS·CDP·유학생 통합지원·데이터레이크)과 연계 유지·확장, 학사행정시스템 성적 일괄연동(배치), 1차년도 인터페이스 규격(RESTful API, JSON, OAuth2.0/JWT, TLS 1.2 이상) 준수. 1차년도 자산 위에 AI 계층을 얹는 고도화 과업.

본 과업은 1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 고도화 과업으로, 기존 포털·대시보드를 물리적으로 분할하지 않고 AI 계층을 추가하는 방식으로 수행함.

1차년도 구축 시스템(LMS·CDP·유학생 통합지원·데이터레이크)과의 연계를 유지·확장해야 함.

1차년도 인터페이스 규격(RESTful API, JSON, OAuth2.0/JWT, TLS 1.2 이상)을 준수해야 함

일의 분량

442,800,000원

과업예산 442,800,000원(부가세 포함). 정규학사 데이터 통합, sLLM·RAG 엔진, 산업체 포털·기업 서비스 스토어(S1~S10), 기업 데이터레이크 등 기능 요구사항 60개.

• 열린 분량 · 열려 있음(1식·요청 시·내외) 정규학사 데이터 통합·sLLM·RAG 엔진·산업체 포털 등 기능 단위로 범위가 정해져 있고, 세부 일정·범위는 과업수행계획서에서 확정.

  세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함.

과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함)

수행 기간

과업기간

계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지. M은 계약체결 월.

• 옮길 수 없는 끝 날짜 · 있음 과업기간 종료일이 2027년 1월 31일로 정해져 있음.

  과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지

과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지

여러 해 계약

연속 사업(주기마다 새 입찰 — 연·학기·월·차수)

1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 2차년도 고도화 과업이며, 3차년도 이관 항목(학사 성적 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 파인튜닝 전면 전환)이 별도로 예정됨.

2차년도 과업은 1차년도에 구축한 데이터레이크·통합 플랫폼 위에 정규학사(교과) 데이터를 통합하고, sLLM·RAG로 학생 전주기 기능을 지능화하며, 산업체 포털을 열어 교육·산업 환류 구조를 완성하는 것이다.

※ 학사 성적 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 파인튜닝 전면 전환은 3차년도 과업으로 이관하며 본 과업 범위에서 제외함.

최소 투입 인원

해당 없음

최소 투입 인원·공수(MD)가 숫자로 정해져 있지 않음. 수행조직 역할별(기획·PM·채널관리·프론트엔드·백엔드·AI·인프라·QA) 투입 인력을 제시하도록만 함.

• 조 편성 · 해당 없음

기획·PM·채널관리·프론트엔드·백엔드·AI·인프라·QA 역할별 투입 인력을 제시해야 함

다른 일정에 묶임

아니다

다른 공사·사업 일정에 묶였다는 문구 없음.

부가 작업

사용자·관리자 교육 및 운영지원, 하자보수(검수 완료일로부터 12개월 무상), AI 서비스 운영 지원(RAG 참조 데이터 최신화, sLLM 성능·비용 재평가, 가드레일 보정), 2차년도 성과·ANCHOR 지표 보고서 및 3차년도 계획(안) 제출.

사용자·관리자 교육과 운영지원을 수행해야 함.

검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

운영 전환 이후 AI 서비스 품질을 유지하기 위한 운영 지원을 수행해야 함.

교육·기술이전

모름 · 문서로 확인 안 됨

교육 대상은 관리자·교수·학생·기업 담당자로 하며 일정·장소·교재는 대학과 협의하여 결정. 횟수는 정해지지 않음.

• 무상 · 우리 부담(대가 안) 검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수, 교육 및 운영지원 수행.

  검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

교육 대상은 관리자, 교수, 학생, 기업 담당자로 하며, 일정·장소·교재는 대학과 협의하여 결정함

일의 형태

새로 만들기 · 맡아서 운영 · 유지관리

1차년도 시스템 위에 AI 계층을 추가하는 고도화(새로 만들기), AI 서비스 운영 지원(맡아서 운영), 12개월 무상 하자보수(유지관리).

본 과업은 1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 고도화 과업으로, 기존 포털·대시보드를 물리적으로 분할하지 않고 AI 계층을 추가하는 방식으로 수행함.

운영 전환 이후 AI 서비스 품질을 유지하기 위한 운영 지원을 수행해야 함.

검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

주제 · 입찰 절차·보증 7개

참가 범위

공개 경쟁

제한경쟁입찰(협상에 의한 계약)로, 조건(직접생산확인증명서, 부산 소재, 대기업 제외 등)을 갖춘 누구나 참여 가능한 제한경쟁이다.

입찰방식 : 제한경쟁입찰(협상에 의한 계약)

「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 제1항 및 제76조의 규정에 의하여 참가 자격을 갖춘 사업자로 입찰참가 등록을 필한 자

여러 과제로 나뉨

나뉘지 않음

단일 과업으로 입찰번호·권역·그룹으로 나뉜 내용이 없다.

• 여러 개 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 나뉘지 않아 해당 사항 없음.

입찰 전 절차

서류·입찰서 직접 제출(방문·우편·팩스·이메일) · 나라장터에 등록서류 따로 제출

제안서 등 서류는 2026.10.19.(월) 12:00까지 방문접수만 허용(우편·FAX 불가)이며, 가격제안서는 봉인 후 제출하고 제출기한까지 조달청 나라장터에 가격 투찰해야 한다.

제출기간 : 2026. 10. 19.(월) 12:00까지 (도착분에 한함)

※ 방문접수만 허용(우편 및 FAX 접수불가)

※ 봉인 후 제출하며, 제출기한까지 조달청 나라장터에 가격 투찰

현장설명회

없음

현장설명회·현장답사 관련 일정이나 참석 확인 요구가 문서에 없다.

공채·채권

모름 · 문서로 확인 안 됨

공채·채권 매입 비율을 정한 조항이 문서에 없다.

입찰보증금

실제로 낸다(보증서·현금)

입찰이행보증보험증권(입찰금액의 5/100 이상)을 제출서류로 요구한다. 계약·하자 보증 비율은 문서에 없다.

• 입찰보증금 비율 · 5% 이상 입찰금액의 5/100 이상

  입찰이행보증보험증권(입찰금액의 5/100 이상) 1부

• 계약·하자 보증 비율 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 계약보증금·하자보수보증금 비율을 정한 조항이 문서에 없다.

입찰이행보증보험증권(입찰금액의 5/100 이상) 1부

문서끼리 다른 곳

아니다

문서 간 값이 서로 다르게 적힌 곳이 없다.

주제 · 현장 작업·유지보수 9개

출동 시한

도착 시한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 전체 답 · 없음

장애 대응·현장 출동 시한이나 야간·휴일 대응 요구가 문서에 없다. 하자보수는 평일 09:00~18:00 기준으로만 적혀 있다.

• 도착 시한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 현장 도착·착수 시한이 문서에 없다.

〇 소프트웨어 진흥법에 따른 하자담보책임을 지며, 하자보수는 평일 09:00~18:00을 기준으로 함

처리 시한

정해지지 않음

장애·요청 처리(복구·완료) 시한이 정해져 있지 않다. 다만 클라우드 모니터링은 24시간×365일 체계를 요구하고, 장애 복구 후 24시간 이내 원인 분석보고서 제출 의무가 있다.

• 기점 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 처리 시한 자체가 없어 기점도 정해지지 않았다.

• 정의: 24시간×365일 모니터링 체계와 사용량 통계를 제공해야 함.

〇 장애 복구 후 24시간 이내 원인 분석보고서를 제출해야 함

부품·소모품

해당 없음

이 과업은 소프트웨어 개발·고도화 용역으로 유지보수 부품·소모품 정산 조항이 없다.

현장·납품지

해당 없음

납품지·현장 개소 개념이 없는 소프트웨어 개발 용역이다. 작업 장소는 부산과학기술대학교와 계약상대자가 협의 결정한다.

• 열린 분량 · 해당 없음
• 범위 · 해당 없음

나. 과업 수행에 필요한 작업 장소는 부산과학기술대학교와 계약상대자가 과업수행의 효율성, 정보보안 조건 등을 고려하여 협의 결정함.

현장 여건

소프트웨어 개발·고도화 용역으로 작업 장소는 부산과학기술대학교와 계약상대자가 협의 결정하며, 원격지 개발 시 출입통제·문서 보관 등 보안관리대책을 실시해야 한다. 위험한 작업은 없다.

작업장소 등은 과업예산 내 계상되어 있어 관련 비용을 포함해 제안가격을 산출한다.

• 부대공사·현장 준비 · 우리 부담(대가 안) 작업장소 등이 과업예산 내 계상되어 있어 관련 비용을 포함해 제안가격을 산출한다.

  〇 SW사업 수행을 위해 필요한 작업장소 등은 과업예산 내 계상되어 있으므로 관련 비용을 포함하여 제안가격을 산출하되, 작업장소 등은 상호 협의하여 결정함.

• 위험작업 · 없음

〇 SW사업 수행을 위해 필요한 작업장소 등은 과업예산 내 계상되어 있으므로 관련 비용을 포함하여 제안가격을 산출하되, 작업장소 등은 상호 협의하여 결정함.

〇 원격지 개발에 따른 수행 장소 등에 대하여 구체적인 원격지 보안관리대책(시건장치, 출입통제 등)을 실시하여야 함.

작업 시기

제약 없음

일할 수 있는 때에 대한 제약이 문서에 없다. 1차년도 서비스는 고도화 기간 중 중단 없이 운영되어야 한다는 조건만 있다.

〇 1차년도 서비스는 고도화 기간 중 중단 없이 운영되어야 함

경비 부담

우리 부담(대가 안)

작업장소 등이 과업예산 내 계상되어 있어 관련 비용을 포함해 제안가격을 산출한다. 클라우드 인프라 확장(AWS)과 월별 클라우드 예상 비용도 제안에 포함한다.

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

〇 SW사업 수행을 위해 필요한 작업장소 등은 과업예산 내 계상되어 있으므로 관련 비용을 포함하여 제안가격을 산출하되, 작업장소 등은 상호 협의하여 결정함.

〇 월별 클라우드 예상 비용(AI 사용량 포함)을 제안해야 함

폐기물 처리 몫

해당 없음

소프트웨어 개발 용역으로 작업에서 나오는 폐기물·부산물 처리가 과업에 없다.

하자보수

12개월

검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수. AI 답변 품질 저하·가드레일 오작동도 하자보수 범위에 포함된다.

• 기점 · 설치·검수 완료일 검수 완료일로부터 12개월.

  • 정의: 장애 관리 체계를 운영하고, 검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

• 보증 기간 정기점검 · 없음 보증 기간 중 정기점검 요구가 문서에 없다.
• 소모성·정기정비 부품 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 소모성·정기정비 부품의 무상 여부가 문서에 없다.

• 정의: 장애 관리 체계를 운영하고, 검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

주제 · 가격·대금·계약 조건 11개

대금 방식

발주처가 대금 지급

발주처(부산과학기술대학교 산학협력단)가 사업예산 442,800,000원(부가세 포함)을 지급하는 용역. 이용자·수혜자 부담이나 수익형 구조는 문서에 없음.

• 이용자 몫 수납 · 해당 없음 본 답이 발주처 대금 지급이므로 이용자 몫 수납은 해당 없음.

다. 과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함)

나. 협상에 따라 선정된 업체(업체)에 일괄 발주

총액·단가 방식

총액

과업예산 442,800,000원(부가세 포함)의 총액 규모이며, 가격제안서에 제안금액과 산출내역서를 제출하는 협상에 의한 계약. 단가·정산·단가조정에 관한 별도 조항은 없음.

• 정산 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 확정 금액인지 실적·실비 정산인지 문서에 없음.
• 단가 조정 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 단가 고정·시세 연동·협의 조정에 관한 조항 없음.

다. 과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함)

10) 가격제안서(산출내역서 포함)(별지 제3호) 1부 – 봉인 후 제출

물량 변동

일부 미정

요구사항 60개와 과업 범위는 제시되어 있으나, 학사 연동 방식(API·DB Link·파일 등)과 범위는 착수 후 학사시스템 운영 주체와 사전 점검하여 확정하고, 세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함. 평생 학습·경력 ID 구현 범위도 대학과 협의하여 확정함.

〇 연동 방식(API, DB Link, 파일 등)과 범위는 착수 후 학사시스템 운영 주체와 사전 점검하여 확정해야 함

세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함.

〇 평생 학습·경력 ID(학번→재직자 승계)는 동의 기반 설계안을 마련하고, 구현 범위는 대학과 협의하여 확정함.

발주처 단가 기준

적혀 있지 않음

과업예산 총액만 제시되어 있고, 발주처가 정한 단가·품셈·노임·요율·상한가 등 대가 산정 기준은 문서에 없음.

다. 과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함)

계약 상대

공고 낸 기관 직접

발주자·공고기관·수요기관 모두 부산과학기술대학교 산학협력단이며, 다른 계약·대금 상대를 적지 않음.

**2. 발 주 자 : 부산과학기술대학교 산학협력단**

그대로 넘길 돈

아니다

계약금액 안에 다른 곳에 넘기거나 정해진 곳에 그대로 써야 하는 돈을 두라는 조항은 문서에 없음.

• 넘길 돈 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 해당 항목·금액이 문서에 없음.
• 투찰 때 반영 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 투찰 시 조정 여부에 관한 조항 없음.

견적 근거

공개 안 됨

설계서·내역서·도면·장비 목록 등 견적 근거가 입찰 전에 공개된다는 안내가 없음. 1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드는 계약 후 대학이 제공함.

• 이윤 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 원가계산서·산출내역이 공개되지 않아 이윤 잡힘 여부를 알 수 없음.

사. 1차년도 구축 시스템의 설계 산출물 및 소스코드 등 고도화에 필요한 자료는 계약 후 대학이 제공하며, 계약당사자는 이를 기반으로 과업을 수행하여야 함.

대금 받는 때

끝난 뒤 한 번에

과업기간은 계약체결일~2027년 1월 31일까지이며, 과업 완료 및 보고 단계에서 2차년도 성과·ANCHOR 지표 정리, 3차년도 계획 수립, 산출물 인계를 수행함. 지급 시기·방법에 관한 별도 조항은 없음.

• 선금 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 선금 비율에 관한 조항 없음.
• 지급 기한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 청구 후 지급 기한에 관한 조항 없음.

나. 과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지

과업 완료 및 보고 | 2차년도 성과·ANCHOR 지표 정리, 3차년도 계획 수립, 산출물 인계

보험 가입

없음

이 일 때문에 들어야 하는 보험·공제를 요구하는 조항은 문서에 없음. 입찰이행보증보험증권 제출은 입찰보증으로 보험 요구가 아님.

• 보상 한도 · 해당 없음 보험 요구가 없어 보상 한도도 해당 없음.
• 보험료 · 해당 없음 보험 요구가 없어 보험료 부담도 해당 없음.
• 대상 · 해당 없음 보험 요구가 없어 대상도 해당 없음.

계약 변동 가능

아니다

예산 확정 전·보조사업자 계약 등으로 계약이 안 되거나 금액·물량·기간이 바뀔 수 있다고 적은 문장은 문서에 없음.

• 바뀔 수 있는 것 · 해당 없음 계약 불성립·조정에 관한 조항이 없어 해당 없음.

부가세 과세

모름 · 문서로 확인 안 됨

과업예산이 「442,800,000원(부가세 포함)」으로만 표기되어 있어 이 일·품목의 과세·면세 여부를 말하는 문장은 없음. 사업예산 표기 옆의 부가세 포함은 정형 표기임.

• 투찰가에 부가세 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 투찰가에 부가세를 넣으라는지 빼라는지 지시하는 문장이 문서에 없음.

다. 과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함)

뽑는 방식 · 입찰 방식 10개

회사 속성 우대

없음

기술성 평가기준에 회사 속성(창업·여성·장애인·사회적기업·소기업·고용실적·인증·산업재해율) 우대 조항이 없다. 정량적 평가는 경영상태(신용평가 등급)와 유사용역 수행실적뿐이다.

• 우대 대상 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 문서에 회사 속성 우대 대상이 적혀 있지 않다.
• 가점 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 회사 속성 우대 가점이 없다.

신용등급·경영상태

감점 · 점수에 반영

정량적 평가의 제안업체 현황에서 신용평가 등급으로 경영상태를 5점 배점으로 평가한다. 등급이 없거나 업력이 짧은 회사를 어떻게 매기는지는 적혀 있지 않다.

• 등급이 없을 때 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 등급이 없거나 유효기간이 지난 업체의 처리 방법이 적혀 있지 않다.
• 크기 · 3~5점
• 대상 · 신용평가등급 회사채·기업어음·기업신용평가등급으로 경영상태를 평가한다.

  | 회사채 | 기업어음 | 기업신용평가등급 | 경영상태 | 평점 |

- 제안사의 경영상태(신용평가 등급으로 평가)

〇 평가 대상 : 신용평가 등급에 의한 경영 상태 평가

보유 인력

없음

평가표에 회사 보유 인력의 수·등급을 점수나 참가 조건으로 보는 항목이 없다. PMR-002는 수행조직의 역할별 투입 인력을 제시하라는 것으로 회사 보유 인력 점수가 아니다.

• 기준 인원 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 기준 인원이 적혀 있지 않다.
• 크기 · -

전담 인력

없음

투입 인력의 전담·겸직 금지·참여율 상한·업무중첩도 감점 조항이 없다. PMR-002는 PM 변경 시 인수인계 기간을 정한 것뿐이다.

• 참여율 상한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 참여율 상한이 적혀 있지 않다.
• 크기 · -
• 대상 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 대상이 적혀 있지 않다.

큰 배점 항목

정성적 평가 70점 중 과업기획 특화성 20점, 실행가능성 및 현장연계성 20점, 용역수행 사후관리 20점이 배점이 크다. 정량적 평가는 경영상태 5점, 유사용역 수행실적 5점, 가격평가 20점이다.

기술평가 80점(정량 10 + 정성 70)과 가격평가 20점으로 구성된다.

〇 평가 비율 : 제안서의 기술능력(80%)과 입찰가격(20%)

| 정성적
평가
(70) | 실행가능성
및
현장연계성 |

가점

없음

특허·신기술·수상·우수업체 선정·기술개발 투자·신규 고용에 대한 가점 항목이 평가표에 없다.

• 가점 대상 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 가점 대상이 적혀 있지 않다.
• 가점 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 가점 크기가 적혀 있지 않다.

샘플·시안 선제출

없음

입찰·제안·규격평가 단계에서 시안·샘플·견본·조감도·시험 번역·예약확인서를 미리 만들어 내거나 평가 자리에서 시연·성능시험을 받는다는 조항이 없다.

• 크기 · -
• 대상 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 대상이 적혀 있지 않다.

무상 추가 제공

의무 · 계약 뒤 지킬 일

검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 한다. 평가표의 용역수행 사후관리 항목에 하자보수 및 AI 서비스 운영 지원 계획의 적정성이 포함되어 있다.

• 요구 기간 · 12개월 이상
• 크기 · 20점 이하
• 대상 · 유지보수·사후지원 하자보수 및 AI 서비스 운영 지원 계획이 정성적 평가의 용역수행 사후관리 20점 항목에 포함된다.

  - 하자보수 및 AI 서비스 운영 지원 계획의 적정성

• 정의: 장애 관리 체계를 운영하고, 검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함.

- 하자보수 및 AI 서비스 운영 지원 계획의 적정성

평가 자리 발표

발표(대면·화상)

제안서 평가(발표)가 2026. 10. 20.(화) 15:00 예정이고, 프리젠테이션이 같은 날 15:00부터 부산과학기술대학교 본관 4층에서 열린다. 발표에 빠지거나 정한 발표자가 아니면 어떻게 되는지는 적혀 있지 않다.

• 빠지면 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 발표에 빠지거나 정한 발표자가 아닐 때의 처리가 적혀 있지 않다.

| 제안서 평가(발표) | 2026. 10. 20.(화) 15:00 예정 |

라. 프리젠테이션 : 2026. 10. 20.(화) 15:00부터

차등점수제

아니다

차등점수제를 적용한다는 문구가 없다. 협상적격자 선정은 「협상에 의한 계약체결기준」(계약예규)에 따른다고만 적혀 있다.

• 순위 간 점수차 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 순위 간 점수차가 적혀 있지 않다.

카테고리 · 정보시스템·SW 7개

AI 과업

AI 기능을 직접 개발·구현

sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일을 구축하고 AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천, 대시보드 자연어 질의, 위기학생 조기경보를 구현하는 과업. 상용 LLM·API 이용권을 사서 댄다는 문장은 없음.

sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일 구축

AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천, 대시보드 자연어 질의

저작권 귀속

우리가 다시 쓰기·공개 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 전체 답 · 모름

제안요청서 계약조건은 과업 수행과 관련되는 모든 지적재산권(이미지, 폰트, 소프트웨어·AI 모델 라이선스 등)에 대해 라이선스를 확보하여 제출하라고만 하고, 결과물의 저작권·지식재산권 귀속 주체를 정하지 않음. COR-002는 1차년도 기준을 준수한다고만 함.

• 우리가 다시 쓰기·공개 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 결과물을 다시 쓰거나 공개하는 것을 막거나 조건을 거는 문장이 없음. 제안요청서 유의사항의 「본 과업 참여 과정에서 획득한 수요기관에 대한 정보는 수요기관의 서면 승인 없이 외부에 누설할 수 없음」은 발주처 정보 누설 금지로 결과물 재사용과는 다른 일반 보안 문구.

본 과업 수행과 관련되는 모든 지적재산권(이미지, 폰트, 소프트웨어·AI 모델 라이선스 등)에 대해서는 라이선스를 확보하여 제출하여야 하며, 지적재산권 분쟁 발생 시 제안사가 책임져야 함.

결원 대체 인력

의무 · 계약 뒤 지킬 일

수행조직의 구성·역할·책임을 명확히 제시하고 인력 변경은 대학과 사전 협의해야 하며, PM은 특별한 사정이 없는 한 변경할 수 없고 변경 시 1주 이상의 인수인계 기간을 가져야 함. 결원·휴가·퇴사·교육 시 대체 인력 투입이나 예비·백업 인력 지정을 요구하는 문장은 없음.

• 메울 시한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 대체 인력을 메워야 하는 시한이 적혀 있지 않음.
• 못 메우면 감액 · 아니다 못 채운 인원·기간만큼 용역비를 깎는다는 문장이 없음.
• 크기 · 해당 없음 대체 인력 관련 평가 배점이 없음.
• 대상 · 해당 없음 대체 인력·예비 인력 지정 요구가 없음.

수행조직의 구성·역할·책임을 명확히 제시하고, 인력 변경은 대학과 사전 협의해야 함.

PM은 특별한 사정이 없는 한 변경할 수 없으며, 변경 시 1주 이상의 인수인계 기간을 가져야 함.

나눠 납품

해당 없음

납품물이 있는 실물·데이터 납품 과업이 아니라 1차년도 시스템을 고도화하는 소프트웨어 개발 용역으로, 납품 차수·시기를 정한 문장이 없음.

• 분할납품 · 해당 없음 분할납품을 막거나 허용하는 문장이 없음.

기존 장비 제조사

제조사·모델 · 클라우드 인프라는 AWS(1차년도 클라우드)로 적혀 있음. 기존 플랫폼·데이터레이크·CDP·유학생 통합지원 시스템의 제조사·모델은 적혀 있지 않음. 전체 답 · 모름

1차년도 구축 시스템(DX-SPARK 플랫폼·데이터레이크·CDP·유학생 통합지원 시스템)을 대상으로 하는 고도화 과업이나, 기존 장비·시스템의 제조사·모델이 적혀 있지 않음. 클라우드는 AWS를 사용한다고만 적혀 있음.

• 제조사·모델 · 클라우드 인프라는 AWS(1차년도 클라우드)로 적혀 있음. 기존 플랫폼·데이터레이크·CDP·유학생 통합지원 시스템의 제조사·모델은 적혀 있지 않음.

  1차년도 클라우드(AWS) 인프라를 확장하여 AI 서빙·벡터 저장소 환경을 구성해야 함.

본 과업은 1차년도에 구축된 DX-SPARK 플랫폼·데이터레이크·CDP·유학생 통합 지원 시스템을 대상으로, 정규학사 데이터 통합, sLLM·RAG 기반 기능 지능화, 산업체 포털 및 교육·산업 환류 구조 구축을 수행하는 고도화 과업임.

하드웨어 부담

모름 · 문서로 확인 안 됨

클라우드(AWS) 인프라를 확장하여 AI 서빙·벡터 저장소 환경을 구성하고 기업 데이터 전용 영역·승인공유·융합 질의 환경을 구성해야 한다고만 적혀 있어, 그 하드웨어·시스템을 사서 넘기는지 계약 기간 동안 대는지가 정해지지 않음.

1차년도 클라우드(AWS) 인프라를 확장하여 AI 서빙·벡터 저장소 환경을 구성해야 함.

기업 데이터 전용 영역, 승인공유 및 융합 질의 환경을 구성해야 함

같은 시스템 경험

없음

투입 인력에게 이 발주처의 DX-SPARK 시스템을 개발·운영해 본 경험을 요구하거나 점수로 주는 문장이 없음. 평가표의 유사용역 수행실적은 제안사(업체)의 AI·데이터 플랫폼 및 정부·공공·교육기관 사업 수행 실적으로, 특정 시스템 경험이 아님.

• 크기 · 해당 없음 이 경험에 점수를 주는 평가 항목이 없음.
• 대상 · 해당 없음 대상 인력에 대한 요구가 없음.
• 조건 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 다른 경험으로 대신할 수 있는지에 대한 문장이 없음.

카테고리 · 정보시스템·SW (2) 6개

사용 환경

모바일·반응형 지원

학생(유학생 포함) 모바일 퍼스트, 반응형 구현, 주요 브라우저·운영체제 정상 동작. 브라우저 이름 나열은 정형.

〇 반응형으로 구현하며 주요 브라우저·운영체제에서 정상 동작해야 함

〇 학생(유학생 포함): 모바일 퍼스트, 위젯 커스터마이징, 자연어(AI 튜터) 보조 진입

고장 대체 장비

없음

고장 시 대체 장비·대차·예비품·백업 회선을 갖추라는 요구 없음. 장애 복구 후 24시간 이내 원인 분석보고서 제출은 복구 시한이지 대체 장비가 아님.

• 메울 시한 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 대체 장비 투입 시한 없음
• 못 메우면 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 가동률 감액·손해 책임 규정 없음
• 크기 · 모름 · 문서로 확인 안 됨 평가표에 예비 장비·백업 배점 없음
• 대상 · 해당 없음 대체 장비·예비품·이중화 요구 없음

공유·전용 설비

해당 없음

발주처(부산과학기술대학교)가 1차년도 구축 클라우드(AWS) 인프라를 확장해 AI 서빙·벡터 저장소 환경을 구성하는 과업으로, 우리 설비·플랫폼으로 서비스하는 구조가 아님.

〇 1차년도 클라우드(AWS) 인프라를 확장하여 AI 서빙·벡터 저장소 환경을 구성해야 함

저작물·초상권

우리 부담(대가 안)

모든 지적재산권(이미지, 폰트, 소프트웨어·AI 모델 라이선스 등)에 대해 라이선스를 확보하여 제출, 분쟁 시 제안사 책임. sLLM·오픈소스 라이선스 명시 및 상업적 이용 가능 여부 확인.

• 권리 범위 · 이용 허락(라이선스)이면 됨 라이선스 확보·제출이면 되고 양도 요구는 없음

  가. 본 과업 수행과 관련되는 모든 지적재산권(이미지, 폰트, 소프트웨어·AI 모델 라이선스 등)에 대해서는 라이선스를 확보하여 제출하여야 하며, 지적재산권 분쟁 발생 시 제안사가 책임져야 함.

가. 본 과업 수행과 관련되는 모든 지적재산권(이미지, 폰트, 소프트웨어·AI 모델 라이선스 등)에 대해서는 라이선스를 확보하여 제출하여야 하며, 지적재산권 분쟁 발생 시 제안사가 책임져야 함.

〇 sLLM·오픈소스 모델 및 라이브러리의 라이선스를 명시하고 상업적 이용 가능 여부를 확인해야 함

외부 자문·검토

자문·감수 없음

외부 전문가 자문·검토·감수 회의를 꾸려 열라는 요구 없음.

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

시민 직접 응대

해당 없음

이용자(학생·교수·기업 담당자)가 플랫폼을 직접 사용하는 시스템 구축 과업으로, 신고·문의·신청을 우리가 받는 창구 운영은 과업에 없음.

문서 발췌

과업·요구

=== 붙임 2. [제안요청서] 2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화.pdf ===

2026 ANCHOR사업 DX-SPARK

온라인 플랫폼 고도화

- 제안요청서 -

2026. 10. Ⅰ 일반 사항 2차년도 과업은 1차년도에 구축한 데이터레이크·통합 플랫폼 위에 정규학사(교과) 데이터를 통합하고, sLLM·RAG로 학생 전주기 기능을 지능화하며, 산업체 포털을 열어 교육·산업 환류 구조를 완성하는 것이다. 1. 과업개요 가. 과 업 명 : 2026년 ANCHOR사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화 나. 과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지 다. 과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함) 라. 입찰방식 : 제한경쟁입찰(협상에 의한 계약) 2. 추진 배경 및 필요성 가. 1차년도 사업을 통해 분산된 마이크로 사이트를 통합한 DX-SPARK 전용 플랫폼, 데이터레이크, AI·DX 기반 CDP, 유학생 통합지원 시스템 및 하이브리드(온프레 미스·클라우드) 운영 체계가 구축되었으나, 축적 데이터가 비교과 중심에 머물러 있어 정규 교육과정과 연결된 학생 성장 지원에 한계가 있음. 나. 1차년도에 축적된 5종 데이터(상담·현장실습·취·창업·경력개발·학습활동 등) 를 실제 의사결정과 학생 지원에 활용하려면, 근거 데이터 기반으로 답변하는 생 성형 AI(sLLM·RAG) 계층과 자연어 질의·자동 리포트 기능이 필요함.

다. 학령인구 감소에 대응해 학업 중단 위험 학생을 조기에 발견하고 개입하는 체계가 요구되며, 성적·출결·학습로그를 결합한 예측·개입 기능은 정규학사 데이터 통합이 선행되어야 가능함. 라. 대학이 지역 혁신 거점으로 기능하려면 지역 산업체가 데이터와 인재 수요를 직접 등록하고, 대학의 교육·데이터 자산을 활용하는 양면(Two-sided) 플랫폼이 필요 하며, 산업체의 요구가 교과 개편과 수업 데이터 생산으로 환류되는 구조를 갖추 어야 함. 3. 과업 목적 본 과업은 1차년도 데이터 기반(Data Foundation) 위에서 학점·이수·성적·출결 등 정규학사 데이터를 통합하고, 축적 데이터를 근거로 답변하는 sLLM·RAG 엔진을 구축하여 AI 튜터, 진로·취업 챗봇, 포트폴리오 추천, 위기학생 조기경보, 대시보드 - 2 - 자연어 질의 등 학생 전주기 기능을 지능화하는 것을 목적으로 함. 또한 산업체 포털과 기업 서비스 스토어를 구축하여 기업 요구 → AI 교과 분석 → 수업·데이터 생산 → 데이터 자산화 → 현장 효과·채용으로 이어지는 교육·산업 통합 환류 구조를 완성하고, 접근통제·민감정보 분리·성과지표(ANCHOR) 연계를 포함한 데이터 거버넌스를 확립하여 부산과학기술대학교를 데이터 기반 지역 정주형 평생직업교육 거점 대학으로 고도화하는 데 그 목적이 있음. 4. 과업 범위 본 과업은 1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 고도화 과업으로, 기존 포털·대시보드를 물리적으로 분할하지 않고 AI 계층을 추가하는 방식으로 수행함. 학사시스템은 정본(Source of Truth), DX-SPARK는 참조·활용본으로 운영함.

가. 정규학사 데이터 통합 및 교과 확대 〇 학점·이수·성적·교육·출결 등 정규학사 데이터의 데이터레이크 통합 및 성적 일괄연동(배치) 〇 1차년도 비교과 기능의 교과 맥락 커스터마이징, 교과·비교과 통합 대시보드 운영 나. 축적 데이터의 AI 전환(sLLM·RAG) 〇 sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일 구축 〇 AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천, 대시보드 자연어 질의 〇 위기학생 조기경보(위험도 산정 및 개입 관리) 다. 학사시스템 연동 및 인프라 확장 〇 온프레미스–클라우드 연계 요건 및 보안 사전 점검, 벡터 저장소·모델 연동 환경 구성 라. 데이터 거버넌스 및 통합 환류 〇 역할·페르소나 기반 접근통제, 민감정보 뷰 분리, ANCHOR 성과지표 연계, 부서별 데이터 환류 관리 마. 산업체 포털 및 산학 데이터 연계 〇 산업체 포털(온보딩·요구 등록), 기업 서비스 스토어(S1~S10), 기업 데이터레이크 및 승인공유 〇 학교·기업 데이터 융합 질의, AI 교과 분석, 산학 교류 광장, 산학 성과·AX 확산 관리 ※ 학사 성적 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 파인튜닝 전면 전환은 3차년도 과업으로 이관하며 본 과업 범위에서 제외함. - 3 - 5. 기대효과 가. 교과·비교과 통합 데이터 기반 학생 성장 관리 〇 정규학사 데이터와 비교과 데이터가 하나의 대시보드에서 연계됨으로써 학생의 학습·역량·진로 현황을 전주기로 파악하고, 교과 맥락에 맞는 맞춤형 지원이 가능해짐.

나. 근거 기반 AI 서비스로 학생 지원 품질 향상 〇 축적 데이터를 근거로 답변하는 AI 튜터·챗봇과 포트폴리오 추천이 제공되어, 답변 출처가 명확하고 부적절 응답이 차단된 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구현함. 다. 위기학생 조기 발견을 통한 학업 지속률 제고 〇 성적·출결·학습로그 기반 위험도 산정과 교수 1클릭 개입 체계로 학업 중단 위험 학생을 조기에 발견·지원하여 중도탈락을 예방함. 라. 산학 양면 플랫폼을 통한 지역 산업 연계 강화 〇 산업체 요구가 교과 개편과 수업 데이터 생산으로 환류되고, 기업은 데이터 자산화·AI 활용·인재 채용 성과를 얻음으로써 대학이 지역 산업의 AX(AI 전환) 거점 역할을 수행함. 마. 데이터 기반 의사결정 및 성과관리 체계 확립 〇 자연어 질의·자동 리포트와 ANCHOR 성과지표 연계로 관리자의 의사결정을 지원하고, 부서별 데이터 축적→활용→재축적 루프를 정착시킴. - 4 - Ⅱ 과업 추진 방안 1. 추진 목표 가. 학점·이수·성적·출결 등 정규학사 데이터를 1차년도 데이터레이크에 통합하 여, 교과·비교과를 동일 대시보드에서 운영하는 학생 전주기 통합 관리 체계를 완성하는 것을 목표로 함. 나. 1차년도 축적 데이터를 근거로 하는 sLLM·RAG 엔진을 구축하여 AI 튜터, 진 로·취업 챗봇, 포트폴리오 추천, 대시보드 자연어 질의 등 기존 기능을 지능화 하는 것을 목표로 함.

다. 성적·출결·학습로그를 결합한 위기학생 조기경보와 개입 관리 체계를 구축하 여 학업 지속률을 제고하는 것을 목표로 함. 라. 산업체 포털과 기업 서비스 스토어를 통해 기업 요구 → 교과 개선 → 수업 데 이터 생산 → 자산화 → 현장 효과·채용으로 이어지는 교육·산업 통합 환류 구조를 구현하는 것을 목표로 함. 마. 접근통제·민감정보 분리·ANCHOR 성과지표 연계를 포함한 데이터 거버넌스 를 확립하여 DX-SPARK 2040 및 ANCHOR 대표모델의 데이터 기반 혁신 거점 대학으로 자리매김하는 것을 최종 목표로 함. 2. 추진 전략 가. 기존 자산 위 AI 레이어 전략: 1차년도 포털·대시보드·데이터레이크를 유지하 고 AI 계층을 얹는 방식으로 고도화하며, 물리적 분할 없이 동일 대시보드 내 교과/비교과를 구분 운영함. 학사시스템=정본, DX-SPARK=참조·활용본 원칙을 적용함. 나. 단계적 AI 도입 전략: 데이터 표준화·적재·카탈로그 → 예측(조기경보) → 생 성형 AI(sLLM·RAG) 순으로 추진하며, 생성형 AI 착수는 표준화·거버넌스 요건 충족 이후로 한정함. 예측 재현율 60% 미만 또는 표준화 지연 시 예측 확장을 보류하고 데이터 품질에 우선 투자함. 다. 근거 기반 AI 전략: RAG를 중심으로 하고 경량 튜닝은 선택 적용하며, '근거 안 에서만 답변, 부적절 응답 차단' 가드레일과 정답셋 기반 반복 검증으로 답변 품 질을 보증함.

라. 양면 플랫폼 전략: 기업 서비스(S1~S10)와 학생 성공 기능(ST1~ST6)이 매칭 엔 진·RAG 스택·배지 체계 등 공통 자산을 공유하도록 설계하되, 학생 민감정보 의 기업측 비노출, 기업 전용 데이터의 학생측 비노출, 가치 교환의 사업단 단일 원장 경유 원칙(R1~R3)을 적용함. 마. 사용자 중심 설계 전략: 학생(모바일 퍼스트·3클릭), 교수(위험도순 정렬·1클릭 개입), 기업 실무자(마법사형 온보딩·비IT 친화 표기), 사업단 관리자(관제 첫 화 면·드릴다운) 등 역할별 UX 원칙과 WCAG 2.1 AA 접근성을 전 화면에 적용함. - 5 - 3. 추진 일정 과업은 Preproduction(기본계획·설계) → Production(개발·구현) → Postproduction(안 정화·이관)의 3단계로 수행하며, 세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함. M은 계약체 결 월을 의미함.

- 6 - Ⅲ 제안요청 내용 1. 제안요청 개요 본 과업은 1차년도에 구축된 DX-SPARK 플랫폼·데이터레이크·CDP·유학생 통합 지원 시스템을 대상으로, 정규학사 데이터 통합, sLLM·RAG 기반 기능 지능화, 산업 체 포털 및 교육·산업 환류 구조 구축을 수행하는 고도화 과업임. 1차년도 요구사항 중 본 과업에서 별도로 변경하지 않은 사항은 유지·준수하는 것을 원칙으로 함. 2. 용어 정리 가. sLLM(Small Large Language Model): 학내 데이터와 특정 도메인에 맞게 운영하는 경량 대규모 언어모델을 의미함. 나. RAG(Retrieval-Augmented Generation): 데이터레이크 등에 축적된 근거 문서를 검 색한 뒤, 그 근거 범위 안에서 답변을 생성하는 방식을 의미함. 다. 가드레일(Guardrail): 근거 밖 답변, 개인정보 노출, 부적절 응답을 탐지·차단하는 정책 및 기술 장치를 의미함. 라. 정답셋(Golden Set): RAG 답변 품질을 반복 평가하기 위해 대학과 협의하여 구축하 는 질의–정답 기준 데이터를 의미함. 마. Bronze·Silver·Gold 레이어: 원본 격리 보존(Bronze), 표준화·비식별·품질 통과 (Silver), 자산화 데이터셋·지표 마트(Gold)로 구분되는 데이터레이크 단계 구조를 의미함. 바. DQ 게이트: 데이터가 상위 레이어로 승격되기 전에 품질 기준 충족 여부를 판정하 는 관문을 의미함.

사. ANCHOR 성과지표: 본 사업의 성과관리 지표 체계로, 대시보드 질의·리포트와 직 접 연결되어 산출되는 지표를 의미함. 아. 3-Tier 데이터 등급: 기업 데이터의 공개 범위 구분으로, T1(기업 전용·위탁 보관), T2(승인 시 공유), T3(비식별 공개)를 의미함. 자. Clean Rooms 융합 질의: 학교·기업이 원본을 상호 공개하지 않고, 데이터 소유자 가 승인한 집계 결과만 회신받는 분석 방식을 의미함. 차. 사업단 단일 원장(Ledger): 데이터 상품화 크레딧 적립 및 구독료·교육비 상계 등 가치 교환을 학교 회계와 분리하여 기록하는 단일 장부를 의미함. - 7 - 2. 상세 요구사항 가. 요구사항 총괄표

참가자격

※ 세부 일정은 입찰공고문에 따름 3. 입찰 참가 자격 가. 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 제1항 및 제76조의 규 정에 의하여 참가 자격을 갖춘 사업자로 입찰참가 등록을 필한 자 나. 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제 10조에 의거 직접생산확인증명서[(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901) 또 는 (세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801), 입찰서 제출 마감 일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함]를 소지한 기업 다. 과업수행의 개발기간, 콘텐츠의 품질 유지 측면에서 접근성 효율화 및 지속 가능한 사후관리를 위해 본사의 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며, 본사 소재 지가 타 지역일 경우 지사·지점 소재만으로는 참가 자격으로 인정되지 않음. 라. 본 과업은 20억 원 미만의 과업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조 제2항 및 「중 소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」에 따라 대기업인 소프트웨어 사업자는 입찰에 참여할 수 없음. 4. 공동수급 및 하도급 가. 공동수급 : 공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표 사를 지정하고 공동수급표준협정서를 제출하여야 함 나. 하도급 : 허용하지 않음 - 15 - 5. 제안서 평가 방법 가. 기술평가와 가격평가를 실시하여 종합평가 점수로 평가함. 〇 평가 비율 : 제안서의 기술능력(80%)과 입찰가격(20%)

배점·평가

나. 기술평가는 정량적 평가(10점)와 정성적 평가(70점)를 합산(80점)하여 평가함. 다. 제안서 평가 방법 ※ 기술성 평가기준

※ 등급별 평점이 소수점 이하의 숫자가 있는 경우 소수점 둘째 자리에서 반올림함 바. 사업 수행 실적 〇 평가 대상 : 공고일 기준 최근 3년간 제안 과업과 유사하거나 동등 이상의 사업 실적(기준금액 : 해당 사업 규모) 〇 평가 점수 : 5점 〇 평가 방법 : 최근 3년간 본 과업과 유사 분야(AI·데이터 플랫폼, 교육·공공기 관 정보시스템) 사업실적의 합산

과업·요구

나. 과업기간 : 계약체결일 ~ 2027년 1월 31일까지 다. 과업예산 : 442,800,000원(부가세 포함) 라. 입찰방식 : 제한경쟁입찰(협상에 의한 계약) 2. 추진 배경 및 필요성 가. 1차년도 사업을 통해 분산된 마이크로 사이트를 통합한 DX-SPARK 전용 플랫폼, 데이터레이크, AI·DX 기반 CDP, 유학생 통합지원 시스템 및 하이브리드(온프레 미스·클라우드) 운영 체계가 구축되었으나, 축적 데이터가 비교과 중심에 머물러 있어 정규 교육과정과 연결된 학생 성장 지원에 한계가 있음. 나. 1차년도에 축적된 5종 데이터(상담·현장실습·취·창업·경력개발·학습활동 등) 를 실제 의사결정과 학생 지원에 활용하려면, 근거 데이터 기반으로 답변하는 생 성형 AI(sLLM·RAG) 계층과 자연어 질의·자동 리포트 기능이 필요함. 다. 학령인구 감소에 대응해 학업 중단 위험 학생을 조기에 발견하고 개입하는 체계가 요구되며, 성적·출결·학습로그를 결합한 예측·개입 기능은 정규학사 데이터 통합이 선행되어야 가능함. 라. 대학이 지역 혁신 거점으로 기능하려면 지역 산업체가 데이터와 인재 수요를 직접 등록하고, 대학의 교육·데이터 자산을 활용하는 양면(Two-sided) 플랫폼이 필요 하며, 산업체의 요구가 교과 개편과 수업 데이터 생산으로 환류되는 구조를 갖추 어야 함. 3. 과업 목적 본 과업은 1차년도 데이터 기반(Data Foundation) 위에서 학점·이수·성적·출결 등 정규학사 데이터를 통합하고, 축적 데이터를 근거로 답변하는 sLLM·RAG 엔진을 - 2 - 구축하여 AI 튜터, 진로·취업 챗봇, 포트폴리오 추천, 위기학생 조기경보, 대시보드 자연어 질의 등 학생 전주기 기능을 지능화하는 것을 목적으로 함. 또한 산업체 포털과 기업 서비스 스토어를 구축하여 기업 요구 → AI 교과 분석 → 수업·데이터 생산 → 데이터 자산화 → 현장 효과·채용으로 이어지는 교육·산업 통합 환류 구조를 완성하고, 접근통제·민감정보 분리·성과지표(ANCHOR) 연계를 포함한 데이터 거버넌스를 확립하여 부산과학기술대학교를 데이터 기반 지역 정주형 평생직업교육 거점 대학으로 고도화하는 데 그 목적이 있음.

4. 과업 범위 본 과업은 1차년도 구축 시스템을 기반으로 하는 고도화 과업으로, 기존 포털·대시보드를 물리적으로 분할하지 않고 AI 계층을 추가하는 방식으로 수행함. 학사시스템은 정본(Source of Truth), DX-SPARK는 참조·활용본으로 운영함. 가. 정규학사 데이터 통합 및 교과 확대 〇 학점·이수·성적·교육·출결 등 정규학사 데이터의 데이터레이크 통합 및 성적 일괄연동(배치) 〇 1차년도 비교과 기능의 교과 맥락 커스터마이징, 교과·비교과 통합 대시보드 운영 나. 축적 데이터의 AI 전환(sLLM·RAG) 〇 sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일 구축 〇 AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천, 대시보드 자연어 질의 〇 위기학생 조기경보(위험도 산정 및 개입 관리) 다. 학사시스템 연동 및 인프라 확장 〇 온프레미스–클라우드 연계 요건 및 보안 사전 점검, 벡터 저장소·모델 연동 환경 구성 라. 데이터 거버넌스 및 통합 환류 〇 역할·페르소나 기반 접근통제, 민감정보 뷰 분리, ANCHOR 성과지표 연계, 부서별 데이터 환류 관리 마. 산업체 포털 및 산학 데이터 연계 〇 산업체 포털(온보딩·요구 등록), 기업 서비스 스토어(S1~S10), 기업 데이터레이크 및 승인공유 〇 학교·기업 데이터 융합 질의, AI 교과 분석, 산학 교류 광장, 산학 성과·AX 확산 관리

※ 학사 성적 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 파인튜닝 전면 전환은 3차년도 과업으로 이관하며 본 과업 범위에서 제외함. - 3 - 5. 기대효과 가. 교과·비교과 통합 데이터 기반 학생 성장 관리 〇 정규학사 데이터와 비교과 데이터가 하나의 대시보드에서 연계됨으로써 학생의 학습·역량·진로 현황을 전주기로 파악하고, 교과 맥락에 맞는 맞춤형 지원이 가능해짐. 나. 근거 기반 AI 서비스로 학생 지원 품질 향상 〇 축적 데이터를 근거로 답변하는 AI 튜터·챗봇과 포트폴리오 추천이 제공되어, 답변 출처가 명확하고 부적절 응답이 차단된 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구현함. 다. 위기학생 조기 발견을 통한 학업 지속률 제고 〇 성적·출결·학습로그 기반 위험도 산정과 교수 1클릭 개입 체계로 학업 중단 위험 학생을 조기에 발견·지원하여 중도탈락을 예방함. 라. 산학 양면 플랫폼을 통한 지역 산업 연계 강화 〇 산업체 요구가 교과 개편과 수업 데이터 생산으로 환류되고, 기업은 데이터 자산화·AI 활용·인재 채용 성과를 얻음으로써 대학이 지역 산업의 AX(AI 전환) 거점 역할을 수행함. 마. 데이터 기반 의사결정 및 성과관리 체계 확립 〇 자연어 질의·자동 리포트와 ANCHOR 성과지표 연계로 관리자의 의사결정을 지원하고, 부서별 데이터 축적→활용→재축적 루프를 정착시킴. - 4 - Ⅱ 과업 추진 방안

1. 추진 목표 가. 학점·이수·성적·출결 등 정규학사 데이터를 1차년도 데이터레이크에 통합하 여, 교과·비교과를 동일 대시보드에서 운영하는 학생 전주기 통합 관리 체계를 완성하는 것을 목표로 함. 나. 1차년도 축적 데이터를 근거로 하는 sLLM·RAG 엔진을 구축하여 AI 튜터, 진 로·취업 챗봇, 포트폴리오 추천, 대시보드 자연어 질의 등 기존 기능을 지능화 하는 것을 목표로 함. 다. 성적·출결·학습로그를 결합한 위기학생 조기경보와 개입 관리 체계를 구축하 여 학업 지속률을 제고하는 것을 목표로 함. 라. 산업체 포털과 기업 서비스 스토어를 통해 기업 요구 → 교과 개선 → 수업 데 이터 생산 → 자산화 → 현장 효과·채용으로 이어지는 교육·산업 통합 환류 구조를 구현하는 것을 목표로 함. 마. 접근통제·민감정보 분리·ANCHOR 성과지표 연계를 포함한 데이터 거버넌스 를 확립하여 DX-SPARK 2040 및 RISE 대표모델의 데이터 기반 혁신 거점 대학 으로 자리매김하는 것을 최종 목표로 함. 2. 추진 전략 가. 기존 자산 위 AI 레이어 전략: 1차년도 포털·대시보드·데이터레이크를 유지하 고 AI 계층을 얹는 방식으로 고도화하며, 물리적 분할 없이 동일 대시보드 내 교과/비교과를 구분 운영함. 학사시스템=정본, DX-SPARK=참조·활용본 원칙을 적용함. 나. 단계적 AI 도입 전략: 데이터 표준화·적재·카탈로그 → 예측(조기경보) → 생 성형 AI(sLLM·RAG) 순으로 추진하며, 생성형 AI 착수는 표준화·거버넌스 요건 충족 이후로 한정함. 예측 재현율 60% 미만 또는 표준화 지연 시 예측 확장을 보류하고 데이터 품질에 우선 투자함.

다. 근거 기반 AI 전략: RAG를 중심으로 하고 경량 튜닝은 선택 적용하며, '근거 안 에서만 답변, 부적절 응답 차단' 가드레일과 정답셋 기반 반복 검증으로 답변 품 질을 보증함. 라. 양면 플랫폼 전략: 기업 서비스(S1~S10)와 학생 성공 기능(ST1~ST6)이 매칭 엔 진·RAG 스택·배지 체계 등 공통 자산을 공유하도록 설계하되, 학생 민감정보 의 기업측 비노출, 기업 전용 데이터의 학생측 비노출, 가치 교환의 사업단 단일 원장 경유 원칙(R1~R3)을 적용함. 마. 사용자 중심 설계 전략: 학생(모바일 퍼스트·3클릭), 교수(위험도순 정렬·1클릭 개입), 기업 실무자(마법사형 온보딩·비IT 친화 표기), 사업단 관리자(관제 첫 화 면·드릴다운) 등 역할별 UX 원칙과 WCAG 2.1 AA 접근성을 전 화면에 적용함. - 5 - 3. 추진 일정 과업은 Preproduction(기본계획·설계) → Production(개발·구현) → Postproduction(안정화·이관)의 3단계로 수행하며, 세부 일정은 과업수행계획서에서 확정함. M은 계약체결 월을 의미함.

- 6 - Ⅲ 제안요청 내용 1. 제안요청 개요 본 과업은 1차년도에 구축된 DX-SPARK 플랫폼·데이터레이크·CDP·유학생 통합 지원 시스템을 대상으로, 정규학사 데이터 통합, sLLM·RAG 기반 기능 지능화, 산업 체 포털 및 교육·산업 환류 구조 구축을 수행하는 고도화 과업임. 1차년도 요구사항 중 본 과업에서 별도로 변경하지 않은 사항은 유지·준수하는 것을 원칙으로 함. 2. 용어 정리 가. sLLM(Small Large Language Model): 학내 데이터와 특정 도메인에 맞게 운영하는 경량 대규모 언어모델을 의미함. 나. RAG(Retrieval-Augmented Generation): 데이터레이크 등에 축적된 근거 문서를 검 색한 뒤, 그 근거 범위 안에서 답변을 생성하는 방식을 의미함. 다. 가드레일(Guardrail): 근거 밖 답변, 개인정보 노출, 부적절 응답을 탐지·차단하는 정책 및 기술 장치를 의미함. 라. 정답셋(Golden Set): RAG 답변 품질을 반복 평가하기 위해 대학과 협의하여 구축하 는 질의–정답 기준 데이터를 의미함. 마. Bronze·Silver·Gold 레이어: 원본 격리 보존(Bronze), 표준화·비식별·품질 통과 (Silver), 자산화 데이터셋·지표 마트(Gold)로 구분되는 데이터레이크 단계 구조를 의미함. 바. DQ 게이트: 데이터가 상위 레이어로 승격되기 전에 품질 기준 충족 여부를 판정하 는 관문을 의미함.

사. ANCHOR 성과지표: 본 사업의 성과관리 지표 체계로, 대시보드 질의·리포트와 직 접 연결되어 산출되는 지표를 의미함. 아. 3-Tier 데이터 등급: 기업 데이터의 공개 범위 구분으로, T1(기업 전용·위탁 보관), T2(승인 시 공유), T3(비식별 공개)를 의미함. 자. Clean Rooms 융합 질의: 학교·기업이 원본을 상호 공개하지 않고, 데이터 소유자 가 승인한 집계 결과만 회신받는 분석 방식을 의미함. 차. 사업단 단일 원장(Ledger): 데이터 상품화 크레딧 적립 및 구독료·교육비 상계 등 가치 교환을 학교 회계와 분리하여 기록하는 단일 장부를 의미함. - 7 - 2. 상세 요구사항 가. 요구사항 총괄표

나. 요구사항 목록표

- 10 - 다. 요구사항 내용 1) 기능 요구사항 SFR-001 · 데이터레이크 고도화 및 정규학사(교과) 데이터 통합 • 정의: 1차년도 데이터레이크에 정규학사 데이터와 신규 기업 데이터를 통합하고, Bronze·Silver·Gold 단계 구조로 정제·자산화해야 함. • 세부 내용 〇 학점·이수·성적·교육과정·출결 등 정규학사 데이터를 1차년도 축적 5종 데이터와 동일 체계로 통합해야 함 〇 원본 격리 보존(Bronze) → 표준화·비식별·DQ 통과(Silver) → 자산화 데이터셋·지표 마트(Gold) 구조로 운영해야 함 〇 교과목–수업계획서–실습 산출물–데이터셋 간 연결 정보를 관리하여, 수업별 데이터 생산 현황(단독/합산/융합)을 산출할 수 있어야 함 〇 신규 기업 데이터(JD, 데이터 수요, 기업 제공 데이터)를 수용할 수 있도록 스키마를 확장해야 함 〇 데이터 카탈로그·리니지에 신규 데이터셋과 AI 모델을 등록하여 추적해야 함 • 산출 정보: 데이터 스키마·연계 설계서, 데이터레이크 아키텍처(갱신) SFR-002 · sLLM·RAG 엔진 구축 • 정의: 축적 데이터를 근거로 답변하는 sLLM·RAG 엔진을 구축하고, 학생·관리자·기업 서비스가 공통으로 활용할 수 있도록 제공해야 함. • 세부 내용 〇 sLLM 후보 모델의 성능·비용·운영 방식을 비교 검토하여 모델을 선정하고, 선정 근거를 제시해야 함 〇 활용 방식은 RAG 중심으로 하며, 경량 튜닝·프롬프트 방식은 대학과 협의하여 선택 적용함 〇 sLLM 서빙 파이프라인, 임베딩·벡터화 처리, 검색–생성 연결의 RAG 엔진 코어 를 구현해야 함 〇 '근거 안에서만 답변, 부적절 응답 차단' 원칙의 프롬프트·가드레일을 구현하고, 답변마다 출처를 표시해야 함 〇 코퍼스(학생용·기업용 등)를 분리하여 동일 RAG 스택을 공유하되 데이터 간 교차 노출이 없어야 함 〇 모델 버전·평가 결과를 관리하고, 평가 게이트를 통과한 모델만 서비스에 배포해야 함 • 산출 정보: sLLM 구현계획서, 모델 선정·비교 보고서, RAG 엔진 설계서, 프롬프트· 가드레일 정책서 - 11 - SFR-003 · 학생 통합 대시보드 고도화 • 정의: 1차년도 고정형 대시보드를 이용자 커스터마이징 대시보드로 고도화하고, 교과·비교과를 동일 대시보드 내에서 구분 운영해야 함. • 세부 내용 〇 교과/비교과/전체/위젯 꾸미기 탭 메뉴를 제공해야 함 〇 위젯 추가·삭제·위치·크기 조정 등 사용자별 커스터마이징을 지원해야 함 〇 위젯별 AI 요약 정보를 제공해야 함 〇 성적표·교과목 관리 등 교과 위젯을 확대 제공해야 함 〇 역할(학생·교수·직원·관리자)에 따라 기본 위젯 구성과 첫 화면이 자동 설정되어야 함

• 산출 정보: 화면설계서, 목업·디자인 시안 SFR-004 · AI 튜터 및 진로·취업 챗봇 RAG 고도화 • 정의: 1차년도 AI 튜터와 진로·취업 챗봇을 RAG 기반으로 교체·강화하여 축적 데이터 근거 답변을 제공해야 함. • 세부 내용 〇 답변에 근거 출처(문서·데이터) 칩을 표시하고, 가드레일 적용 상태를 사용자에게 안내해야 함 〇 진로·역량·기업정보 등 RAG 참조 데이터를 기반으로 진로 탐색, 취업 준비, 학습 질의에 답변해야 함 〇 근거가 부족한 질의는 답변을 보류하고 상담 연결 등 대체 경로를 안내해야 함 〇 대화 이력과 사용자 피드백(만족/불만족)을 수집하여 품질 개선에 활용해야 함 ○ 사용자 수준별 정보 활용 및 컨텍스트 관리를 위한 위키 모듈을 구축하고, 위키에 등록된 지식정보를 RAG 참조 데이터로 연계·활용할 수 있도록 지원해야 함 • 산출 정보: 화면설계서, 챗봇 시나리오·정답셋 SFR-005 · 포트폴리오 요약·추천 및 JD 매칭 • 정의: 교과·비교과 역량 데이터를 sLLM으로 요약하고, 직무(JD)와 비교하여 부족 역량 보완 경로와 채용 연계를 제공해야 함. • 세부 내용 〇 학생의 교과·비교과·실습·캡스톤 산출물을 포트폴리오로 자동 요약해야 함 〇 JD 대비 보유·부족 역량을 제시하고, 부족 역량을 수강 신청·비교과 활동 추천으로 연결해야 함 〇 검증 배지·이수 정보를 포트폴리오에 연동해야 함 - 12 - 〇 학생 동의 범위 내에서 기업 열람·면접 제안 알림을 제공하되, 매칭 피처는 역량·이수 정보로 한정해야 함 • 산출 정보: 화면설계서, 매칭 로직 설계서 SFR-006 · 위기학생 조기경보 및 개입 관리 • 정의: 성적·출결·학습로그·만족도 등을 결합하여 학업 중단 위험도를 산정하고, 교수·상담 인력의 개입을 관리해야 함. • 세부 내용 〇 GPA·출결·학습활동 등 예측변수를 활용한 위험도 스코어를 산정해야 함 〇 교수 화면은 위험도순 자동 정렬, 1클릭 개입(상담 배정), 주간 요약 알림을 제공해야 함 〇 개입 이력을 48시간 개입 타임라인 등으로 관리하고, 개입 후 결과 (잔존 여부 등)를 추적해야 함 〇 예측 재현율 70% 이상을 목표로 하며, 재현율 60% 미만 시 예측 확장을 보류하고 대학과 대응 방안을 협의해야 함 〇 위험 판정 근거(주요 변수)를 교수·상담자가 확인할 수 있어야 하며, 학생 대상 낙인 효과를 방지하는 표시 정책을 적용해야 함 • 산출 정보: 화면설계서, 예측모델 설계·검증 보고서, 개입 프로토콜(안) SFR-007 · 관리자 환류·성과지표 및 자연어 질의 • 정의: 관리자가 부서별 데이터 환류 현황과 ANCHOR 성과지표를 확인하고, 자연어

질의·자동 리포트로 의사결정할 수 있어야 함. • 세부 내용 〇 산학·취업·창업·국제·상담 부서별 데이터 축적→활용→재축적 루프 현황을 제공해야 함 〇 데이터 품질(DQ) 지표와 ANCHOR 성과지표를 대시보드로 제공하고, 전 지표 드릴다운을 지원해야 함 〇 취업·성과 데이터에 대한 자연어 질의와 리포트 자동 요약·생성 기능을 제공해야 함 〇 환류 지연 지점(교과 반영 지연, DQ 게이트 정체, 응답 SLA 초과)을 루프 보드에서 추적·알림해야 함 • 산출 정보: 화면설계서, 성과지표 정의서 SFR-008 · 산업체 포털 및 기업 서비스 스토어 • 정의: 기업 담당자가 온보딩·요구 등록·서비스 신청을 할 수 있는 산업체 포털과 기업 서비스 스토어(S1~S10)를 구축해야 함. • 세부 내용 〇 주요 진입 경로 3종(인재 필요 / 데이터 위탁 / 분석·AI 필요)과 AX 내재화 단계(LV1~LV5) 표시를 제공해야 함 〇 직무명·필수 역량·제공 가능 데이터·희망 산출물의 구조화 요구 등록 폼과 - 13 - 처리 현황 추적을 제공해야 함 〇 S1 AX 헬스체크 ~ S10 AX 아카데미의 서비스 카드를 비IT 친화 표기로 제공해야 함 〇 마법사형 온보딩, 리포트 구독, 모바일 원터치 승인(알림톡)을 지원해야 함 〇 S6 데이터 상품화 크레딧은 사업단 단일 원장으로 관리하고, 구독료·교육비 상계 내역을 기록해야 함 • 산출 정보: 화면설계서, 서비스 카탈로그 정의서 SFR-009 · 기업 데이터레이크 및 학교·기업 데이터 융합 • 정의: 기업 전용 격리 데이터 영역과 3-Tier 승인공유 체계, 원본 비반출 방식의 융합 질의 기능을 구축해야 함. • 세부 내용 〇 ERP·MES 업로드·IoT 스트림 등 기업 원천 데이터를 기업 전용 Bronze·Silver·Gold 영역으로 자산화해야 함 〇 T1(기업 전용)·T2(승인 공유)·T3(비식별 공개) 등급을 관리하고, 등급 상향·학습 사용은 기업 서명으로만 허용해야 함 〇 T2 승인공유는 관리형 방식(Plan A)을 기본으로 하되, 자체 워크플로 방식 (Plan B)으로 무손실 전환 가능한 구조를 유지해야 함 〇 융합 질의는 질의 등록 → 데이터 소유자 승인 → 실행 → 승인된 집계 결과 회신 절차로 운영해야 함 〇 원본 행 단위 열람 불가, 결과 셀 5건 미만 마스킹, 소집단 노출 차단 규칙을 모든 질의에 적용해야 함 〇 미응답 승인 요청은 자동 보류되어야 함 • 산출 정보: 화면설계서, 데이터 등급·승인 정책서 SFR-010 · 교육·산업 환류 및 산학 성과 관리 • 정의: 기업 요구가 AI 교과 분석·수업 데이터 생산으로 이어지고, 성과가 다시

기업 요구로 재연계되는 환류 기능을 구축해야 함. • 세부 내용 〇 AI 교과 분석: 교안·수업계획서와 기업 JD·데이터 수요를 대조한 직무/교과 매핑 매트릭스와 교과 개선 후보를 제시해야 함 (교과 신설·개정의 최종 결정은 교수·학과 심의로 함) 〇 산학 교류 광장: 기업 수요 카드와 학과 공급 카드의 매칭 보드를 제공하고, 응답 SLA와 데이터 계약 등록을 관리해야 함 〇 산업 데이터레이크 관제: 수집→활용→성과 퍼널과 휴면(다크) 데이터 알림을 제공해야 함 〇 AX 포트폴리오: 업종×AI 매트릭스, 기업 성숙도, 장비→데이터→AI 모델→현장 효과 체인을 제공해야 함 - 14 - 〇 학생↔기업 연결: 매칭 양면 현황, 캡스톤·실습 파이프라인, 산학 성과 퍼널(현장실습·PoC·공동 R&D·재직자 교육·채용)을 제공해야 함 〇 평생 학습·경력 ID(학번→재직자 승계)는 동의 기반 설계안을 마련하고, 구현 범위는 대학과 협의하여 확정함 • 산출 정보: 화면설계서, 환류 프로세스 정의서 2) 성능 요구사항 PER-001 · 응답 속도 기준 • 정의: 로그인·검색·조회·입력 등 주요 기능은 평균 3초 이내에 응답해야 함. • 세부 내용 〇 웹·모바일 동일 기준을 적용하며, 주요 서비스의 95% 이상이 3초 이내 응답해야 함 〇 대용량 데이터 조회는 5초 이내 응답해야 함 〇 AI 튜터·챗봇·자연어 질의 등 생성형 AI 기능은 응답 시작 시간 및 완료 시간 기준을 과업수행계획서에서 대학과 협의하여 확정해야 함 PER-002 · 동시 접속 처리 성능 • 정의: 최소 1,000명 이상 동시 접속 시에도 서비스 중단 없이 안정적인 성능을 유지해야 함. • 세부 내용 〇 생성형 AI 기능의 동시 요청 처리 용량과 대기열(큐잉) 정책을 제시해야 함 〇 트래픽 급증 시 로드밸런싱·오토스케일링으로 성능을 보장해야 함 PER-003 · 시스템 가용성 확보 • 정의: 연간 99.9% 이상의 가용성을 확보해야 하며, 계획된 정기 점검 외 서비스 중단이 없어야 함. • 세부 내용 〇 AI 엔진 장애 시에도 포털·대시보드 기본 기능은 정상 제공되도록 장애 격리 구조를 적용해야 함 〇 가용성 지표는 관리자 대시보드에서 실시간 모니터링 가능해야 함 PER-004 · AI 답변 품질 기준 • 정의: 서비스 배포 대상 AI 모델·RAG 답변은 사전 정의된 평가 게이트 기준을 충족해야 함. • 세부 내용 〇 정답셋 기준 정확도 85% 이상, 환각(근거 없는 답변) 3% 이하, 개인정보(PII) 노출 0건을 배포 기준으로 함 - 15 - 〇 기준 미달 시 배포를 보류하고 개선 조치 후 재평가해야 함 〇 평가 기준 수치는 정답셋 확정 시 대학과 협의하여 조정할 수 있음

3) 데이터 요구사항 DAR-001 · 정규학사·기업 데이터 적재 기준 정의 • 정의: 정규학사 데이터와 기업 데이터의 적재 범위·주기·방식을 정의해야 함. • 세부 내용 〇 학사 데이터: 학적, 수강, 성적, 학점·이수, 교육과정, 출결 등을 포함해야 함 〇 성적 데이터는 배치(일괄) 방식으로 적재하며, 실시간 적재는 3차년도에 대학과 협의하여 결정함 〇 기업 데이터: JD·데이터 수요, 기업 제공 데이터(ERP·MES·IoT), 서비스 이용 이력 등을 포함해야 함 〇 적재 데이터는 카탈로그로 관리되어 검색·탐색이 용이해야 함 DAR-002 · 데이터 표준화 및 품질(DQ) 관리 • 정의: 모든 데이터는 표준화된 형식과 품질 기준에 따라 관리되어야 함. • 세부 내용 〇 1차년도 데이터 표준 정의서를 기준으로 교과·기업 데이터 표준항목 (단어·용어·도메인·코드)을 추가 정의해야 함 〇 완전성·유효성·정확성·일관성·적시성·유일성 등 DQ 6개 차원의 품질 지표를 산출해야 함 〇 DQ 게이트를 통과한 데이터만 Silver·Gold로 승격해야 하며, 정체 현황을 관리자에게 알려야 함 〇 공공기관 데이터베이스 표준화 지침 및 공공데이터 공통표준용어를 준수해야 함 DAR-003 · 민감정보 분리 및 비식별 정책 • 정의: 성적·심리·상담 등 민감정보는 일반 데이터와 분리하여 관리하고, 활용 시 비식별 처리해야 함. • 세부 내용 〇 민감정보(성적·심리·상담 기록 등)는 별도 뷰로 분리하고, 역할별 접근권한을 적용해야 함 〇 1차년도 보안 데이터 온프레미스 저장 원칙을 유지해야 함 〇 학생 상담·심리 정보는 기업측에 어떤 형태로도 노출되지 않아야 함 〇 RAG 참조·AI 학습에 사용하는 데이터는 가명·비식별 처리 및 재검증을 거쳐야 함 - 16 - DAR-004 · RAG 참조 데이터 및 벡터 데이터 관리 • 정의: RAG 근거로 사용하는 참조 데이터와 벡터 데이터의 범위·출처·갱신 주기를 관리해야 함. • 세부 내용 〇 RAG 데이터 범위와 근거 문서 목록을 정의하고, 문서별 출처·작성일·권한 정보를 관리해야 함 〇 진로·역량·기업정보 등 참조 데이터의 최신성 갱신 절차와 주기를 정의해야 함 〇 원본 데이터 변경·삭제 시 벡터 데이터에 반영되어야 함 〇 학생용·기업용 코퍼스를 분리 관리해야 함 DAR-005 · 로그 및 이력 데이터 관리 • 정의: 사용자 활동·시스템 운영·AI 질의응답 로그를 장기 보관·분석할 수 있도록 관리해야 함. • 세부 내용 〇 AI 질의·답변·참조 출처·가드레일 차단 이력을 기록해야 함 〇 로그는 최소 5년 이상 보관하며, 감사를 위한 검색·조회·내보내기 기능을 제공해야 함

4) 시스템 인터페이스 요구사항 SIR-001 · 시스템 인터페이스 일반 • 정의: 1차년도 메뉴 체계와 UI 일관성을 유지하면서 신규 기능을 통합해야 함. • 세부 내용 〇 주요 기능은 3클릭 이내에 도달할 수 있어야 함 〇 사용자 역할에 따라 첫 화면이 자동 설정(역할 자동 랜딩)되어야 함 〇 상태 표시는 색·아이콘·텍스트를 함께 사용해야 함 SIR-002 · 웹 표준, 웹 호환성 및 접근성 준수 • 정의: 전 화면은 웹 표준·호환성·접근성 기준을 준수해야 함. • 세부 내용 〇 WCAG 2.1 AA 및 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침 2.1을 준수해야 함 (명도 대비 4.5:1, 키보드 전 기능 사용, 스크린리더 라벨, 200% 확대) 〇 반응형으로 구현하며 주요 브라우저·운영체제에서 정상 동작해야 함 SIR-003 · 사용자별 화면 구성 및 디자인 • 정의: 사용자 유형별 UX 원칙에 따라 화면을 구성해야 함. • 세부 내용 - 17 - 〇 학생(유학생 포함): 모바일 퍼스트, 위젯 커스터마이징, 자연어(AI 튜터) 보조 진입 〇 교수: 조기경보 화면 기본 랜딩, 위험도순 정렬, 1클릭 개입 〇 기업 실무자: 마법사형 온보딩(5분 이내), 전문용어 배제, 모바일 원터치 승인 〇 사업단 관리자: 관제 첫 화면, 전 지표 드릴다운, 자연어 보고서 생성 〇 UI 언어는 한국어 단일로 하며, 유학생 대상 문구는 '쉬운 한국어' 원칙을 적용해야 함 • 산출 정보: 화면설계서, 디자인 가이드 SIR-004 · 학사행정시스템 성적 일괄연동 • 정의: 학사행정시스템의 성적·이수 데이터를 DX-SPARK에 일괄(배치) 연동해야 함. • 세부 내용 〇 학사시스템을 정본으로 하고, DX-SPARK는 참조·활용본으로 운영해야 함 (DX-SPARK에서 학사 정본 데이터를 수정하지 않음) 〇 연동 방식(API, DB Link, 파일 등)과 범위는 착수 후 학사시스템 운영 주체와 사전 점검하여 확정해야 함 〇 온프레미스 구간 및 민감정보 전송에 대한 보안 사전 점검을 수행해야 함 〇 연동 실패 시 재처리 및 정합성 검증 기능을 제공해야 함 SIR-005 · LMS·CDP 및 1차년도 시스템 연계 • 정의: 1차년도 구축 시스템(LMS·CDP·유학생 통합지원·데이터레이크)과의 연계를 유지·확장해야 함. • 세부 내용 〇 1차년도 인터페이스 규격(RESTful API, JSON, OAuth2.0/JWT, TLS 1.2 이상)을 준수해야 함 〇 교과 데이터가 CDP 포트폴리오·로드맵에 자동 반영되어야 함 SIR-006 · 알림 채널 연계 • 정의: 이벤트 기반 알림을 다채널로 발송해야 함. • 세부 내용 〇 메일·문자·앱 푸시·카카오 알림톡 채널을 지원해야 함 〇 사용자별 수신 채널 선택과 발송 이력 관리를 제공해야 함

SIR-007 · 외부 채용·정부지원사업·산학협력 플랫폼 연계 • 정의: 외부 채용정보, 정부지원사업 정보, 산학협력 데이터를 연계해야 함. • 세부 내용 〇 채용 공고·고용 통계(HRD-Net 등) 데이터를 JD 매칭에 활용할 수 있도록 연계해야 함 〇 정부지원사업 공고를 수집하여 기업 프로파일과 요건 매칭(S7)에 활용해야 함 - 18 - 〇 외부 데이터 이용 시 이용 약관·라이선스를 준수해야 함 5) 보안 요구사항 SER-001 · 개인정보 및 민감정보 암호화 저장 • 정의: 개인정보 및 민감정보는 AES-256 수준으로 암호화 저장하고 키는 KMS로 관리해야 함. • 세부 내용 〇 벡터 저장소·AI 로그·백업본에도 동일한 암호화 정책을 적용해야 함 SER-002 · 역할·페르소나 기반 접근 제어 • 정의: 역할(RBAC)에 더해 과업·관계·페르소나 기반 접근 제어를 적용해야 함. • 세부 내용 〇 학생·교수·직원·관리자·기업 등 페르소나별 접근 정책을 정의해야 함 〇 교수는 담당 학생 등 관계가 있는 범위에서만 민감정보를 조회할 수 있어야 함 〇 RAG 검색 결과에도 사용자 권한이 동일하게 적용되어, 권한 밖 문서가 답변 근거로 사용되지 않아야 함 〇 최소 권한 원칙을 준수하고, 권한 변경은 관리자 승인 하에 수행해야 함 SER-003 · 데이터 전송 구간 암호화(SSL/TLS) • 정의: 모든 데이터 전송 구간은 TLS 1.2 이상으로 암호화해야 함. • 세부 내용 〇 온프레미스–클라우드, 모델 서빙, 외부 연계 구간을 모두 포함해야 함 SER-004 · 보안 로그 수집 및 감사 • 정의: 보안 관련 로그를 수집하고 이상 행위를 탐지해야 함. • 세부 내용 〇 민감정보 접근, 데이터 승인·등급 변경, 융합 질의 실행에 대한 감사로그를 전 구간 기록해야 함 〇 로그는 5년 이상 보관하며, 위변조 방지를 위한 무결성 검증 체계를 갖추어야 함 SER-005 · 생성형 AI 보안 • 정의: 생성형 AI 기능에 대한 입력·출력 보안 통제를 적용해야 함. • 세부 내용 〇 프롬프트 인젝션, 탈옥 시도, 개인정보 유출 시도를 탐지·차단해야 함 〇 답변 출력 전 개인정보·부적절 표현 필터링을 적용해야 함 - 19 - 〇 외부 상용 AI 서비스를 사용하는 경우 학내 데이터가 외부 모델 학습에 사용되지 않음을 보증해야 함 SER-006 · 기업 데이터 격리 및 승인 통제 • 정의: 기업 데이터는 기업 전용 영역에 격리하고, 소유권·통제권은 기업이 유지해야 함. • 세부 내용 〇 기업별 암호화 키를 분리하고, 태그 기반 권한을 기업 계정으로 한정해야 함 〇 T1 데이터는 학생측에 노출되지 않아야 하며, T2 승인 시에만 캡스톤 등에 활용해야 함 〇 데이터 사용 요청은 범위를 명시하고 기업 서명을 받아야 함

6) 품질 요구사항 QUR-001 · 유지보수성(Maintenance) 확보 • 정의: 1차년도 기준(모듈화, CI/CD, 형상관리)을 유지하고 AI 구성요소를 포함하여 적용해야 함. • 세부 내용 〇 프롬프트·가드레일 정책, 모델, 임베딩 설정을 버전 관리해야 함 QUR-002 · 확장성(Scalability) 보장 • 정의: 이용자·데이터·기업 참여 증가 시 성능 저하 없이 확장 가능해야 함. • 세부 내용 〇 sLLM 교체 및 파인튜닝 전환(3차년도)을 고려하여 모델 교체가 가능한 구조로 설계해야 함 QUR-003 · AI 신뢰성(Reliability) 및 설명가능성 검증 • 정의: AI 추천·예측·답변의 정확성·일관성·공정성·설명가능성을 검증해야 함. • 세부 내용 〇 답변·추천·위험도 판정의 근거를 사용자에게 제시해야 함 〇 학습·참조 데이터의 편향 여부를 점검하고 결과를 보고해야 함 〇 사용자 피드백과 로그를 통해 지속적으로 개선해야 함 QUR-004 · AI 단계 전환 판단 기준 준수 • 정의: AI 기능의 확장·착수는 사전 정의된 판단 임계값에 따라 결정해야 함. • 세부 내용 〇 예측 재현율 60% 미만 또는 표준화 지연 시 예측 확장을 보류하고 데이터 품질 개선에 우선 투입해야 함 - 20 - 〇 생성형 AI(sLLM·RAG) 서비스 개시는 표준화·거버넌스 요건 충족 이후로 한정해야 함 〇 개입 후 잔존율이 개선되지 않으면 개입 프로토콜 재설계를 대학에 제안해야 함

7) 테스트 요구사항 TER-001 · 테스트 일반사항 • 정의: 1차년도 테스트 일반사항을 준수하며, 개발 초기부터 완료까지 지속적으로 테 스트를 수행해야 함. TER-002 · 테스트 유형 및 환경 구축 • 정의: 단위·통합·시스템·성능·보안 테스트를 수행하고, 테스트 환경은 사업자가 확보해야 함. • 세부 내용 〇 생성형 AI 기능에 대한 부하 테스트와 보안(프롬프트 인젝션 등) 테스트를 포함해야 함 TER-003 · 인수 테스트 및 실사용 검증(UAT) • 정의: 교수·학생·직원·기업 사용자가 참여하는 실사용 검증을 수행해야 함. • 세부 내용 〇 UAT 계획(참여자, 시나리오, 판정 기준)을 사전에 대학 승인을 받아 수행해야 함 〇 도출된 문제점은 수정·보완 후 최종 회귀 테스트를 수행해야 함 〇 요구사항별 적합/부적합 판정이 가능해야 함 TER-004 · 테스트 계획의 수립 및 이행 • 정의: 테스트 종류별 목적·방법·데이터·주체·기준을 수립하여 이행해야 함. • 세부 내용 〇 실제 데이터(오류 데이터 포함)로 테스트하되, 개인정보는 비식별 처리된 데이터를 사용해야 함 TER-005 · 백업 복구 테스트 • 정의: 데이터레이크·벡터 저장소·모델 레지스트리를 포함한 백업·복구를 구현하고 실효성을 검증해야 함. TER-006 · RAG 답변 품질 반복 검증 • 정의: 정답셋을 기준으로 RAG 답변 품질을 반복 검증해야 함. • 세부 내용 〇 답변 품질 평가 기준과 정답셋을 대학과 협의하여 구축해야 함 - 21 - 〇 모델·프롬프트·참조 데이터 변경 시마다 회귀 평가를 수행하고 결과를 보고해야 함 • 산출 정보: 답변 품질 평가 기준서, 정답셋, 품질 검증 결과서

8) 시스템 장비 구성 요구사항 ECR-001 · 클라우드 인프라 확장 사양 정의 • 정의: 1차년도 클라우드(AWS) 인프라를 확장하여 AI 서빙·벡터 저장소 환경을 구성해야 함. • 세부 내용 〇 sLLM 서빙 환경(GPU 노드 또는 관리형 모델 서비스), 벡터 저장소, 임베딩 처리 환경의 사양과 선정 근거를 제안해야 함 〇 기업 데이터 전용 영역, 승인공유 및 융합 질의 환경을 구성해야 함 〇 1차년도 계약 클라우드 서비스를 변경하는 경우 대학의 사전 승인을 받아야 함 〇 월별 클라우드 예상 비용(AI 사용량 포함)을 제안해야 함 ECR-002 · 클라우드 서비스 운영 및 관리 • 정의: 24시간×365일 모니터링 체계와 사용량 통계를 제공해야 함. • 세부 내용 〇 AI 호출량·토큰 사용량·비용을 모니터링하고 임계치 알림을 제공해야 함 〇 장애 복구 후 24시간 이내 원인 분석보고서를 제출해야 함 ECR-003 · 클라우드 보안 • 정의: 1차년도 클라우드 보안 요구사항을 유지하고, AI·기업 데이터 영역까지 적용해야 함. ECR-004 · 온프레미스–클라우드 연계 관리 • 정의: 온프레미스(보안 데이터)와 클라우드 간 연계 요건을 점검·관리해야 함. • 세부 내용 〇 학사 연동 및 민감정보 처리 구간에 대한 보안 사전 점검 결과를 착수 단계에서 보고해야 함 〇 온프레미스 서버 자원과 클라우드 자원을 통합 모니터링해야 함

9) 제약사항 COR-001 · 표준화 지침 사항 • 정의: 개인정보 보호법, 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침 2.1, 전자정부 웹 표준, 웹 응용프로그램 개발 보안 가이드 등을 준수해야 함. • 세부 내용 〇 인공지능 관련 법령 및 정부의 생성형 AI 활용 보안 가이드라인을 준수해야 함 - 22 - COR-002 · 콘텐츠 저작권 및 지식재산권 관리 • 정의: 1차년도 기준을 준수하며, 제3자 권리 침해 시 사업자가 모든 책임을 짐. • 세부 내용 〇 sLLM·오픈소스 모델 및 라이브러리의 라이선스를 명시하고 상업적 이용 가능 여부를 확인해야 함 〇 사업자 보유 솔루션을 결합하는 경우 적용 범위·라이선스·운영 모델을 대학과 사전 협의하여 확정해야 함 COR-003 · 과업 범위 및 1차년도 연속성 • 정의: 1차년도 구축 자산을 유지하며 고도화해야 하고, 3차년도 이관 항목은 본 과업에서 제외함. • 세부 내용 〇 1차년도 산출물(데이터 표준 정의서, 아키텍처, 화면설계서 등)을 기준으로 갱신해야 함 〇 1차년도 서비스는 고도화 기간 중 중단 없이 운영되어야 함 〇 제외 범위: 학사 성적 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 파인튜닝 전면 전환 10) 프로젝트 관리 요구사항 PMR-001 · 프로젝트 관리 일반사항 • 정의: 프로젝트 관리방법론과 착수·통제·종료 단계별 관리방안을 제시해야 함. • 세부 내용 〇 Preproduction·Production·Postproduction 단계별 업무를 카테고리화하고 체크리스트 방식으로 진척을 관리해야 함 〇 업무별 책임 배분(RASCI: 실무책임·최종승인·지원·자문·통보)을 정의하되, 업무당 최종 승인자(A)는 1인으로 해야 함 PMR-002 · 수행조직 및 인력 구성 • 정의: 수행조직의 구성·역할·책임을 명확히 제시하고, 인력 변경은 대학과 사전 협의해야 함. • 세부 내용 〇 기획·PM·채널관리·프론트엔드·백엔드·AI·인프라·QA 역할별 투입 인력을 제시해야 함 〇 공동수급 또는 하도급으로 수행하는 경우 참여사별 수행 범위와 협업 채널을 명시해야 함 〇 PM은 특별한 사정이 없는 한 변경할 수 없으며, 변경 시 1주 이상의 인수인계 기간을 가져야 함 - 23 - • 산출 정보: 과업수행계획서, 인력 변경 요청서·승인서 PMR-003 · 프로젝트 일정 방안 • 정의: 주관기관이 제시한 추진 일정을 참고하여 전체·세부 일정을 제시하고, 주간·월간 보고를 수행해야 함. • 세부 내용 〇 1차년도 보고 체계(주간·월간·착수·중간·완료·기타 보고)를 따름 〇 목업·중간 산출물은 대학에 공유하여 피드백을 회수하고 우선순위를 반영해야 함 PMR-004 · 프로젝트 산출물 관리 방안

• 정의: 단계별 산출물을 작성·제출해야 함. • 세부 내용 〇 착수: 과업수행계획서(착수일로부터 10일 이내), 상세 추진 일정표, 보안 서약서 〇 설계: 1차년도 성과분석 보고서, 개발 범위 정의서, sLLM 구현계획서, 데이터 스키마·연계 설계서, 거버넌스·접근권한 설계서, 화면설계서·목업, 테스트 계획서 〇 개발: RAG 엔진 설계서, 프롬프트·가드레일 정책서, 답변 품질 평가 기준서·정답셋 〇 완료: 테스트·UAT 결과서, 운영(관리자)·사용자 매뉴얼, 2차년도 성과·ANCHOR 지표 보고서, 3차년도 계획(안), 보안 확약서 〇 산출물의 내용·제출 시기·수량은 협의를 거쳐 조정할 수 있음 • 산출 정보: 정기보고서(주간·월간), 착수·중간·완료 보고서, 기타 보고서 PMR-005 · 검사·검수 방안 • 정의: 요구사항별 이행 실적을 기준으로 검수하며, 시정 요구 시 보완 후 재검수를 받아야 함. • 세부 내용 〇 AI 기능은 PER-004 품질 기준 충족 여부를 검수 항목에 포함해야 함 PMR-006 · 리스크 관리 방안 • 정의: 보안·일정·품질·장애 리스크의 예방 및 대응 방안을 제시해야 함. • 세부 내용 〇 학사 연동 방식 미확정, sLLM 품질 미달, 예측 재현율 미달, 기업 참여 저조 등 2차년도 고유 리스크와 대응 방안(Plan A/B 포함)을 제시해야 함 • 산출 정보: 리스크 관리 계획서 PMR-007 · 성과지표 관리 및 차년도 계획 • 정의: 2차년도 성과를 ANCHOR 성과지표와 연계하여 정리하고, 3차년도 계획을 수립해야 함. • 세부 내용 - 24 - 〇 대시보드 질의·리포트를 성과지표와 직접 연결하여 지표를 산출해야 함 〇 3차년도 이관 항목(학사 실시간 연동, 산학협력 sLLM, 심리 데이터 AI 심층 분석, sLLM 교체·파인튜닝 전환 등)의 설계안을 제시해야 함 • 산출 정보: 2차년도 성과 보고서, 3차년도 계획(안)

11) 프로젝트 지원 요구사항 PSR-001 · 프로젝트 지원 일반 • 정의: 1차년도 기준을 준수하며, 학사·행정 관련 기획·설계는 대학과 상호 협력하 여 결정해야 함. PSR-002 · 장애 관리 및 하자 보수 • 정의: 장애 관리 체계를 운영하고, 검수 완료일로부터 12개월간 무상 하자보수를 수행해야 함. • 세부 내용 〇 소프트웨어 진흥법에 따른 하자담보책임을 지며, 하자보수는 평일 09:00~18:00을 기준으로 함 〇 AI 답변 품질 저하, 가드레일 오작동도 하자보수 범위에 포함해야 함 • 산출 정보: 하자보수 계획서 PSR-003 · 교육 및 운영지원 • 정의: 사용자·관리자 교육과 운영지원을 수행해야 함. • 세부 내용 〇 교육 대상은 관리자, 교수, 학생, 기업 담당자로 하며, 일정·장소·교재는 대학과 협의하여 결정함 〇 관리자 대상 AI 운영(참조 데이터 갱신, 가드레일 관리, 품질 모니터링) 교육을 포함해야 함 • 산출 정보: 교육계획서, 운영매뉴얼(사용자·관리자용) PSR-004 · AI 서비스 운영 지원 • 정의: 운영 전환 이후 AI 서비스 품질을 유지하기 위한 운영 지원을 수행해야 함. • 세부 내용 〇 RAG 참조 데이터(진로·역량·기업정보) 최신화 지원 절차를 제시해야 함 〇 sLLM 모델 성능·비용 재평가 결과를 보고해야 함 〇 사용자 피드백 기반 가드레일 보정을 지원해야 함

4. 기타 과업지시서에 대한 문의사항은 아래로 문의해 주시기 바랍니다. • 담당부서 : 산학협력단 • 연 락 처 : 051-330-7178 - 25 - === 붙임 1. [입찰공고] 2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화.hwp ===

2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화(긴급)

공고 : 부산과학기술대학교 산학협력단 26-15 2025년 구축한 데이터레이크·통합 플랫폼 위에 정규학사(교과) 데이터를 통합하고, sLLM· RAG로 학생 전주기 기능을 지능화하며, 산업체 포털을 열어 교육·산업 환류 구조를 완성하는 것을 목적으로 하는 위한‘2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화’용역 입찰을 공고하오니 역량 있는 업체들의 많은 관심과 참여바랍니다. 1. 사 업 명 : 2026년 ANCHOR 사업 DX-SPARK 온라인 플랫폼 고도화(긴급) 2. 발 주 자 : 부산과학기술대학교 산학협력단 3. 입찰방법 : 제한경쟁입찰(협상에 의한 계약) 4. 사업개요 가. 사업내용 1) 정규학사 데이터 통합 및 교과 확대 - 학점·이수·성적·교육·출결 등 정규학사 데이터의 데이터레이크 통합 및 성적 일괄연동(배치) - 1차년도 비교과 기능의 교과 맥락 커스터마이징, 교과·비교과 통합 대시보드 운영

2) 축적 데이터의 AI 전환(sLLM·RAG) - sLLM 선정·서빙, 임베딩·벡터 저장소, RAG 엔진 코어, 프롬프트·가드레일 구축 - AI 튜터·진로취업 챗봇 RAG 고도화, 포트폴리오 요약·추천, 대시보드 자연어 질의 - 위기학생 조기경보(위험도 산정 및 개입 관리) 3) 학사시스템 연동 및 인프라 확장 - 온프레미스–클라우드 연계 요건 및 보안 사전 점검, 벡터 저장소·모델 연동 환경 구성 4) 데이터 거버넌스 및 통합 환류 - 역할·페르소나 기반 접근통제, 민감정보 뷰 분리, ANCHOR 성과지표 연계, 부서별 데이터 환류 관리 5) 산업체 포털 및 산학 데이터 연계 - 산업체 포털(온보딩·요구 등록), 기업 서비스 스토어(S1~S10), 기업 데이터레이크 및 승인공유 - 학교·기업 데이터 융합 질의, AI 교과 분석, 산학 교류 광장, 산학 성과·AX 확산 관리 ※ 세부과업 내용 제안요청서 및 과업지시서 참조 나. 사업기간 : 계약일 ~ 2027. 1. 31. 다. 사업예산 : 금 사억사천이백팔십만원 (￦442,800,000원. VAT포함) 5. 낙찰자 선정 가. 제안서 심사 후 협상에 의한 계약 체결 ※ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 제10조 및 소프트웨어 진흥법 제20조 에 따라 협상에 의한 계약 체결방법 적용

참가자격

나. 협상에 따라 선정된 업체(자)에 일괄 발주 다. 순위별 협상절차를 거쳐 최종 업체 결정 라. 공동수급은 허용하나 하도급은 불허함 6. 입찰 참가 자격 가. 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 제1항 및 제76조의 규정에 의하여 참가 자격을 갖춘 사업자로 입찰참가 등록을 필한 자 나. 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조에 의거 직접생산확인증명서(세부품명: 정보시스템개발서비스_8111159901 또는 세부품명: 패키지소프트웨어개발 및 도입서비스_8111159801)를 소지한 기업 (입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 함) 다. 과업수행의 개발기간, 콘텐츠의 품질 유지 측면에서 접근성 효율화 및 지속 가능한 사후관리를 위해 본사의 소재지가 부산인 소프트웨어 사업자여야 하며, 본사 소재지가 타 지역일 경우 지사·지점 소재만으로는 참가 자격으로 인정되지 않음. 라. 본 과업은 20억 원 미만의 과업으로 「소프트웨어 진흥법」 제48조 제2항 및 「중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침」에 따라 대기업인 소프트웨어사업자는 입찰에 참여할 수 없음. 7. 공동수급 및 하도급 가. 공동수급 : 공동이행방식 또는 분담이행방식으로 구성원 2개사 이내 허용. 대표사를 지정하고 공동수급표준협정서를 제출하여야 함