===== 1. 입찰공고_재공고.pdf =====
입 찰 공 고
1. 입찰건명 : 경희사이버대학교 AI 강의 교안 제작 시스템 및 생성형 AI 구축 용역 업체 선정 (제2026-4호)
2. 입찰방법 : 제한경쟁입찰
3. 낙찰방식 : 제안평가 심사 후 우선협상에 의한 계약(아래 내용 참조)
4. 사업예산금액 : 72,000,000원 이내(VAT 포함)
※ 본 예산은 소프트웨어 개발 용역 및 프라이빗 AI 구축(LLM·벡터 데이터베이스 서버 구성 포함)을 포괄함
5. 사업기간 : 계약체결일로부터 3개월
6. 입찰일정
구분
입찰공고 일시 2026.09.04.(금) 장소
본교 홈페이지 및
나라장터 홈페이지
사업설명회 입찰등록 기술평가PT (제안서 제출) (제안서 발표) 2026.09.09(수) 2026.09.14.(월) 11:00 11:00 마감 경희사이버대학교 경희사이버대학교 네오르네상스관 네오르네상스관 303-1호(예정) 301-1호 사무처 2026.09.16.(수) 평가결과발표 2026.09.17.(목)
추후 결정 및
통보예정
-
※ 입찰 등록 및 평가 일시 및 장소는 제반 사정에 따라 변경될 수 있으며 개별 연락 안내함
※ 사업설명회 참가한 업체만 입찰 등록 가능
※ 입찰등록 서류는 기한 내에 제안사가 직접 제출하여야 함(우편접수 불가)
7. 입찰참가자격(*아래의 모든 자격을 충족해야 함)
가. 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제12조(경쟁입찰의 참가자격) 및 동법시행규칙 제
14조에 의한 유자격자로 소정의 등록을 필한 업체
나. 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 제27조 및 동법 시행령 제76조(부정당업자의 입찰 참가
자격 제한)에 의거 제한받지 않는 업체
다. 공고일 기준으로 최근 3년 내 단일실적 2억 이상(VAT포함)의 대학 및 정부·공공기관 H/W·S/W 납품
실적을 보유한 업체(완료 실적 기준)
라. 소프트웨어산업진흥법 제24조에 의한 소프트웨어사업(컴퓨터관련서비스 사업)의 신고를 필한 업체
마. 입찰공고일 현재 청산.합병.매각 등 정리절차 중이거나 계획 중인 사업자와 부도.화의.워크아웃
(대상 또는 진행 중인 업체) 또는 회생절차(신청 중 포함) 중인 사업자는 참가할 수 없음
바. 입찰공고일 현재 국세 및 지방세 완납한 업체로 부정당 업체 제재가 없는 업체
사. 낙찰 후 계약 체결과 동시에 사업 진행이 가능한 업체
8. 사업설명회
가. 일시 및 장소 : 입찰일정 참조
나. 구비서류, 지참물 : 재직증명서, 위임장(대표자가 아닌 경우), 신분증(원본 지참)
※ 사업설명회 불참 시, 입찰 등록 불가
9. 입찰 등록
가. 등록신청서 제출 일시 및 장소 : 입찰일정 참조
나. 구비서류 및 지참물 (직접 제출해야 하며 등록된 서류는 일체 반환하지 않음)
1) 입찰참가신청서 1부(*첨부 파일), 참가자 유의사항 1부(*첨부 파일), 청렴계약이행서약서 1부(*첨부
파일)
2) 제안서 10부(제안요청서 참조)
※ 등록시 제출하는 자료가 평가자료가 됨
3) 가격 제안서 1부(*밀봉 후 사용인감 날인 별도 제출)
4) 사업자등록증 사본
5) 법인등기부등본(입찰 공고일 이후 발행)
6) 법인인감증명서(입찰 공고일 이후 발행), 사용인감계, 사용인감
7) 국세, 지방세 납세증명서(입찰 공고일 이후 발행)
8) 소프트웨어사업자신고확인서
9) 신용평가등급확인서
10) 전년도 표준재무제표증명원
11) 실적 증빙 서류
※ 수행실적증명서(발주처 또는 한국소프트웨어산업협회, 조달청 발행 원본) 및 계약서, 세금계산서 등
12) 재직증명서, 위임장(대표자가 아닌 경우), 신분증(원본 지참, 사본 제출)
13) 입찰보증금 : 이행(입찰)보증보험증권으로 제출
- 보증금액 : 사업예산의 5%
- 보증기간 : 입찰등록일 이전부터 입찰등록일로부터 30일 이후
- 피보험자 : 경희사이버대학교(입찰주관 기관으로 표시)
- 고유번호증 : 204-82-05544 / 경희사이버대학교
※ 낙찰된 업체가 정당한 사유 없이 계약을 체결하지 않을 경우, 입찰보증금은 본교에 귀속함
11. 입찰(평가) 및 우선협상대상자 선정
가. 일시 및 장소 : 입찰일정 참조
나. 구비서류 및 지참물 : 별도 안내
다. 제안발표시간 : 업체당 30분 내외(제안발표 20분, 질의응답 10분)
라. 평가 : 기술평가(90점) + 가격평가(10점) → (별첨)제안요청서 참고
마. 우선협상대상자 선정 및 계약 체결
1) 기술+가격평가 합산 최고점수를 받은 업체를 우선협상 대상자로 선정하고, 협상이 성립되면 협상
결과를 반영한 사업수행계획서를 제출하고 계약을 체결함
※ 우선협상 대상자와 협상이 성립되지 않으면, 순차적으로 차순위 업체와 협상을 실시함
2) 기술평가점수가 배점한도(90점)의 85%(77점) 미만인 업체는 우선협상 대상자 선정이 불가함
3) 기술평가점수 77점(90점 만점) 이상인 업체가 없는 경우에는 유찰 처리함
4) 사업예산을 초과하는 금액으로 제안한 경우, 기술평가 없이 탈락 처리함
5) 사업예산 이하의 금액으로 가격 제안한 업체가 없는 경우에는 유찰 처리함
6) 입찰참가자격에 결격사항이 있는 업체는 기술평가 없이 탈락 처리함
12. 입찰 무효
가. 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률시행령 제39조(입찰서의 제출·접수 및 입찰의 무효)에 의한
무효 사유가 있는 업체
나. 입찰공고 입찰참가자격 기준에 총족하지 않는 업체
다. 사업 안내서에 요청한 내용과 업체에서 제출한 구비서류가 부합되지 않는 경우
라. 제안 내용의 전부 또는 일부에 대하여 담합한 사실이 발견되거나 담합하였다고 판단되는 업체
13. 문의처
가. 과업 관련 : 미디어개발처 시스템운영개발팀 (02-3299-8811, [email protected])
나. 입찰 관련 : 사무처 인사총무팀 (02-3299-8771, [email protected])
2026년 09월 04일 경희사이버대학교 사무처장
입찰참가신청서
※ 아래사항 중 해당되는 경우에만 기재하시기 바랍니다.
신 처리기한 : 즉시 상호 또는 법인명칭 전 화 번 호 사업자등록번호 법인등록번호
청
대
인 표 자 주 소 입 입 찰 (지 명)
개
요
입 생 년 월 일 찰 찰 공 고 제2026-4호
번 호
건
명 입 찰 일 자
경희사이버대학교 AI 강의 교안 제작 시스템 및 생성형 AI 구축 용역 업체 선정
․보증금률 : 5 % (이상)
입 납 부
보
금
원정(￦ ) ․보증금납부방법 : 이행(입찰)보증보험증권
찰
증
․보 증 액 : 금
․사
납 부 면 제
및 지 약 급 확 유: 해당 없음
․본인은 낙찰 후 계약 미체결 시 귀교에 낙찰금액에 해당하는 소정의 입찰보증금을
현금으로 납부할 것을 확약합니다.
대
본 입찰에 관한 일체의 권한을 다음의 자에게 위임 본 입찰에 사용할 인감을 다음과 같이 신고합니다.
리
인 합니다.
․
사 성
명:
용 생 년 월 일:
사용인감 :
인
핸드폰 번호:
감
본인은 위의 번호로 공고한 귀교의 일반경쟁입찰에 참가하고자 입찰유의서 및 입찰공고사항을
모두 승낙하고 별첨서류를 첨부하여 입찰참가신청을 합니다.
붙임서류: 공고로써 정한 서류
2026.
.
.
신청인
경희사이버대학교 사무처장 귀하 대표자 성명 (인)
입찰 참가 자 유의사 항
1. 입찰 참가 업체는 본교에서 제시한 공고문, 사업안내서(제안요청서) 등 제반 모든 사항을
충분히 검토, 숙지하고 입찰에 참가하며, 이를 인정하지 못하여 발생하는 모든 책임은 참가
업체에게 있다.
2. 입찰 참가업체는 낙찰되는 경우, 입찰 등록시 제출한 제안서와 추가로 제시한 모든 내용을
포함한 용역을 제공해야 함을 유념하여야 하며, 사업자로 선정될 경우 계약서의 일부가 될
것임을 확약하고 본교의 요구사항에 부합하는 용역을 제공하여야 한다.
3. 제안서 제출과 평가에 있어 본교가 결정한 평가내용, 방법 및 평가결과를 수용하고 제안서
평가와 관련하여 추후 이의도 제기하지 않아야 한다.
4. 제안서에 기재내용과 제출서류가 허위로 판명될 경우 적격대상업체에서 제외 및 최종 선정
후에도 무효가 되어도 이의를 제기하지 않는다.
5. 사업자로 선정될 경우 본 제안서가 계약서의 일부가 될 것임을 확약한다.
6. 입찰 및 계약진행에 있어 제안요청서 외 내용과 관련해서는 본교의 입찰 계약담당 직원의
의견에 따라 진행함에 이의를 제기하지 않는다.
7. 사업대상자(낙찰업체)는 본교에서 지정한 날짜 안에 계약을 체결하여야 하며, 불응시 이행
입찰보증금은 본교에 귀속 후 차순위 계약 대상자와 계약을 체결하는데 이의를 제기하지
않는다.
8. 입찰참가 신청서를 제출한 후 정당한 사유 없이 입찰에 참가하지 아니한 자는 해당 입찰
건(재공고입찰, 수의계약 등)에 대하여 포기한 것으로 간주한다.
9. 본교에 제출한 입찰 관련 제반 서류는 반환하지 아니한다.
상기의 내용에 대하여 숙지하였으며 어떠한 이의도 없음을 확인합니다.
2026년 월 일
업체명 :
주 소 :
대표자 :
(인) 경희사이버대학교 사무처장 귀하
청렴계약 이행 서약서
당사는 부패 없는 투명한 기업경영과 공정한 행정이 사회발전과 국가 경쟁력에 중요한 관건이 됨을 깊이 인
식하며, 국제적으로도 OECD뇌물방지 협약이 발효되고 부패기업 및 국가에 대한 제재가 강화되는 추세에 맞
추어 청렴계약제 시행 취지에 적극 호응하여 입찰에 참여함에 있어 당사 임직원과 대리인은
1. 입찰가격의 유지나 특정인의 낙찰을 위한 담합을 하거나 다른 업체와 협정, 결의, 합의하여 입찰의 자유
경쟁을 부당하게 저해하는 일체의 불공정한 행위를 하지 않겠습니다. 이를 위반하여 경쟁입찰에 있어서
특정인의 낙찰을 위하여 담합을 주도한 것이 사실로 드러날 경우 조달청에서 시행하는 입찰에 입찰참가자
격제한 처분을 받은 날로부터 1년 이상 2년 이하 동안 참가하지 않겠으며, 경쟁입찰에 있어서 입찰자간에
서로 상의하여 미리 입찰가격 협정을 주도하거나 특정인의 낙찰을 위하여 담합을 한 사실이 드러날 경우
조달청이 시행하는 입찰에 입찰참가자격제한 처분을 받은 날로부터 6개월 이상 1년 이하 동안 참여하지
않고, 위와 같이 담합 등 불공정행위를 한 사실이 드러날 경우 독점규제 및 공정거래에 관한 법률에 따라 공
정거래위원회에 고발하여 과징금 등을 부과토록 하는데 일체 이의를 제기하지 않겠습니다.
2. 입찰, 계약체결 및 계약이행 과정에서 발주사에게 직․간접적으로 금품․향응 등의 뇌물이나 부당한 이익을
제공하지 않겠습니다. 이를 위반하여 입찰, 계약의 체결 또는 계약이행과 관련하여 발주사에게 뇌물을 제
공함으로써 입찰에 유리하게 되어 계약이 체결되었거나 계약이행 과정에서 편의를 받아 부실하게 이행한
사실이 드러날 경우에는 조달청이 발주하는 입찰에 입찰참가자격제한 처분을 받은 날로부터 2년 동안 참
가하지 않겠으며, 입찰 및 계약조건이 입찰자 및 낙찰자에게 유리하게 되도록 하거나, 계약이행을 부실하게
할 목적으로 발주사에게 뇌물을 제공한 사실이 드러날 경우에는 조달청이 시행하는 입찰에 입찰참가자격제
한 처분을 받은 날로부터 1년 동안 참가하지 않고, 입찰, 계약체결 및 계약이행과 관련하여 발주사에게 뇌
물을 제공한 사실이 드러날 경우에는 조달청이 시행하는 입찰에 입찰참가자격제한 처분을 받은 날로부터 6
개월 동안 참가하지 않겠습니다.
3. 입찰, 계약체결 및 계약이행과 관련하여 발주사에게 뇌물을 제공한 사실이 드러날 경우에는 계약체결 이전의
경우에는 낙찰자결정 취소, 계약이행 전에는 계약취소, 계약이행 이후에는 당해계약의 전체 또는 일부 계약을
해지하여도 감수하겠으며 민․형사상 이의를 제기하지 않겠습니다.
4. 회사 임․직원이 발주사에게 뇌물을 제공하거나 담합 등 불공정 행위를 하지 않도록 하는 회사윤리강령과
내부비리 제보자에 대해서도 일체의 불이익처분을 하지 않는 사규를 제정토록 노력하겠습니다.
위 청렴계약이행서약은 상호신뢰를 바탕으로 한 약속으로서 반드시 지킬 것이며, 낙찰자로 결정될 시 본 서
약내용을 그대로 계약특수조건으로 계약하여 이행하고, 입찰참가자격제한, 계약해지 등 기획재정부의 조치와
관련하여 당사가 기획재정부를 상대로 손해배상을 청구하거나 당사를 배제하는 입찰에 관하여 민․형사상 이의
를 제기하지 않을 것을 서약합니다.
2026년 서 약 자 월 : 일 대표 경희사이버대학교 총장 귀하
※ 가격평가용 가격제안서 [가격산출근거표와 같이 밀봉하여 제출]
가 격 제 안 서 입 찰 건 명
경희사이버대학교 AI 강의 교안 제작 시스템 및 생성형 AI 구축 용역 업
체 선정(제2026-4호)
발 주 기 관 경희사이버대학교 사 업 기 간 계약일로부터 3개월 일금 ( )원
제 안 금 액
( ￦
- ) 상기 금액으로 가격 제안서를 제출합니다. 붙 임 : 가격 산출 근거 2026년 월 일 제안 업체명 : (인)
경희사이버대학교 사무처장 귀하
※ 가격산출근거표(세부산출근거표)는 자체 양식사용하여 작성
===== 2. 제안요청서.pdf =====
경희사이버대학교
AI 강의 교안 제작 시스템 및
생성형 AI 구축
제 안 요 청 서
2026. 08. 경 희 사 이 버 대 학 교 목 차 Ⅰ. 사업 개요
Ⅱ. 제안요청 내용
1. 용역수행 범위
2. 용역수행 내용
3. 요구사항 목록표
4. 용역수행 조건
Ⅲ. 제안서 작성 요령
Ⅳ. 제안서 평가 Ⅴ. 일반 사항 2
Ⅰ. 사업 개요
1. 사업명 : AI 강의 교안 제작 시스템 및 생성형 AI 구축
2. 사업기간 : 계약일로부터 3개월
3. 사업예산 : 72,000,000원 이내(VAT 포함)
○ 금 72,000,000원 이내(부가가치세 및 제경비 포함)
- 본 예산은 소프트웨어 개발 용역 및 프라이빗 AI 구축(LLM·벡터 데
이터베이스 서버 구성 포함)을 포괄한다.
4. 사업 추진 목적
○ 교수자의 강의 원고로부터 강의 교안(스토리보드·슬라이드)을 자동 생성하는
AI 강의 교안 자동화 시스템을 구축하여, 교안 제작 단계별 소요 시간과
외주 의존도를 획기적으로 절감한다.
○ 본교가 보유한 검증된 강의 교안을 벡터 데이터베이스로 구축하고, 이를 최
우선으로 참조하여 근거에 기반한 교안을 생성함으로써 일관성 있는 고품
질 교안 제작 체계를 확립한다.
○ 대학 전용 프라이빗 AI(Private AI)를 학습관리시스템(LMS)와 연동하여, 강의
정보 기반 AI 학습 조교, 지능형 채점·피드백, 강의 품질 환류(CQI) 체계를
구현한다.
○ 학습 데이터가 외부 상용 AI의 학습에 사용되지 않는 폐쇄형 구축을 통해
대학의 데이터를 보호하고, AI 전환(AX)을 선도한다.
○ 콘텐츠개발관리시스템(CDMS) 및 학습관리시스템(LMS)과 유기적으로 연동
하여 제작-배포-환류의 선순환 프로세스를 구축한다.
5. 입찰 및 계약방법
○ 「제한경쟁입찰」과 「협상에 의한 계약 체결」
3
Ⅱ. 제안요청 내용
1. 용역수행 범위
본 사업은 AI 강의 교안 자동화와 대학 전용 프라이빗 AI 기반 교육환경
고도화를 목적으로 하며, 신규 개발 기능과 기 운영 중인 시스템(CDMS·LMS·
학사행정 등)이 유기적으로 연동되도록 구축하여야 한다. 내부 시스템뿐 아
니라 외부 연계 시스템에 대한 연동을 지원하여야 하며, 모든 AI 구성요소는
대학 내 폐쇄형 환경에서 운영 가능하여야 한다.
구분
강의 교안
AI 자동화
프라이빗
AI 교육환경
AI 학습분석·
강의품질 환류
대상 주요 개발 내용
AI 강의 교안
제작 시스템
- 동영상, 문서, 음성 등 다양한 포맷 입력 기능 개발
- 스토리보드 자동 설계 및 마스터 템플릿 적용
강의자료
벡터 DB
- 기존 강의 교안 자료 파싱
- AI 근거기반 생성형 엔진 및 환각 검증 엔진 구축
프라이빗
AI 학습 조교
- 강의계획서 및 교안 학습 기반의 맥락형 질의응답(Q&A)
구현
- LMS UI/UX 연동 전용 개발
지능형
채점·피드백
- 유사 답안 그룹핑 및 서술형 문항 AI 채점 초안 생성
- 교수자 검토가 결합된 하이브리드 피드백 UI/UX 개발
AI-LMS
학습분석시스템
- 정형 및 비정형 학습데이터 통합 분석
- 학습부진 예측
- LMS 및 학생지원시스템 연계 개발
2. 용역수행 내용
가. AI 강의 교안 제작 시스템 개발
- 교수자의 강의 원고(동영상·PPT·문서·음성)를 입력받아 강의 교안을
자동 생성하는 시스템 개발
- 본교가 보유한 강의 교안 벡터 DB를 최우선으로 참조하여 교육 내
4
용에 적합한 스토리보드를 자동 설계
- 계열·학과별 마스터 디자인 템플릿을 자동 매핑하고, 원본 디자인을
보존하면서 편집이 가능한 교안(PPT)으로 산출
- 프롬프트 기반 교안 수정 및 검수 절차를 거쳐 CDMS와 자동 연동
나. 강의자료 벡터 지식베이스 및 근거기반 생성 엔진 개발
- 강의 교안·강의자료(PDF·HWP·DOC·PPT·이미지 등)를 파싱·임베딩하여
벡터 데이터베이스 구축
- 벡터검색과 전문검색을 결합한 하이브리드 검색 및 재순위(Re-ranking)
기능 개발
- AI 생성 결과에 대한 원문 인용(근거) 부착 및 환각(사실 불일치) 검
증 기능 개발
다. 프라이빗 AI 학습조교 개발
- 강의계획서·교안 등을 학습한 AI 조교가 맥락을 이해하는 실시간 질
의응답을 제공하도록 개발
- 답변에 근거(출처)를 표시하고, 자료에 없는 내용은 임의로 생성하지
않도록 구현
- 멀티턴 대화·대화이력 관리 및 과목 단위 지식 범위 제어 기능 개발
라. 지능형 채점·피드백 개발
- 논술형 과제·시험에 대한 유사 답안 자동 그룹핑 및 AI 초안 기반
채점 지원 기능 개발
- AI 채점 결과에 교수자 검토를 결합하여 일관성 있는 하이브리드
피드백 제공
마. AI LMS 학습분석 및 강의 품질 환류 개발
- 출석·수강률·성적·강의평가·Q&A 등 정형·비정형 학습데이터를 통합
분석하여 학습부진·이탈 위험군을 조기 식별
- AI 운영코치를 통해 강의 취약구간과 개선 전략을 자동 도출하고,
통합 시각화 대시보드로 제공
- 분석 결과를 학생지원시스템(상담·멘토링)과 자동 연계
5
바. 프라이빗 AI 인프라 구축 및 연동
- 대학 내부에 LLM·임베딩·벡터 DB 서버를 구축하여 외부 API 의존
없이 폐쇄형으로 운영 가능하도록 구성
- 기 운영 중인 CDMS·LMS·학사행정시스템과의 연동 인터페이스 개발
및 데이터 거버넌스 체계 수립
※ 사업의 범위는 본교 사정에 따라 협의하여 조정될 수 있음
6 3. 요구사항 목록표 구 분 시스템(코드)
요구사항 명칭
SFR-ACAS-001 AI 강의 교안 자동생성 시스템 일반사항
SFR-ACAS-002 원고 입력 및 멀티포맷 수집
SFR-ACAS-003 근거기반 스토리보드 자동 설계
SFR-ACAS-004 마스터 디자인 템플릿 자동 적용
AI 강의 교안 SFR-ACAS-005 지능형 콘텐츠 자동 자동생성 시스템 생성(수식·표·도해·이미지) (ACAS)
SFR-ACAS-006 편집 가능 교안 산출
SFR-ACAS-007 프롬프트 기반 교안 수정 및 검수
SFR-ACAS-008 AI 품질 검수 및 교차 검수
SFR-ACAS-009 강의 스크립트 자동 생성
SFR-ACAS-010 교안 버전 관리 및 변경 이력
SFR-VKB-001 벡터 지식베이스 - 일반사항
SFR-VKB-002 강의자료 수집·정규화 및 파싱
강의자료 벡터 SFR-VKB-003 임베딩 및 벡터 인덱싱 지식베이스
SFR-VKB-004 하이브리드 검색 및 재순위
(VKB)
SFR-VKB-005 근거기반 생성 및 인용
SFR-VKB-006 환각 검증 및 정합성 관리
기능 요구사항
SFR-VKB-007 도메인 특화 모델 학습 기반 마련
(SFR)
SFR-AITA-001 프라이빗 AI 학습조교 - 일반사항
SFR-AITA-002 맥락기반 질의응답(Context-Aware
Q&A)
프라이빗 AI
SFR-AITA-003 근거·출처 표시 및 원문 뷰어
학습조교
SFR-AITA-004 멀티턴 대화 및 이력 관리
(AITA)
SFR-AITA-005 과목 단위 지식 범위 제어
SFR-AITA-006 스트리밍 응답 및 접근성
SFR-AITA-007 학습위기 지표 기반 자동 넛지
SFR-AITA-008 피드백 수집 및 강의개선 환류
SFR-AGRD-001 지능형 채점·피드백 - 일반사항
SFR-AGRD-002 유사 답안 자동 그룹핑
지능형
SFR-AGRD-003 서술형 AI 채점 초안 및 근거 제시
채점·피드백
SFR-AGRD-004 하이브리드 피드백(교수자 검토
(AGRD)
결합)
SFR-AGRD-005 채점 이력 및 일관성 관리
AI 학습분석·
SFR-ALAS-001 AI 학습분석 - 일반사항
강의품질 환류
SFR-ALAS-002 정형·비정형 학습데이터 통합 수집
(ALAS)
SFR-ALAS-003 학습부진·이탈 예측 세그먼트
7 구 분 시스템(코드)
요구사항 명칭
SFR-ALAS-004 AI 운영코치 기반 강의개선
SFR-ALAS-005 통합 시각화 대시보드
SFR-ALAS-006 학생지원시스템 연계
PER-001 성능요건
PER-002 교안 생성 처리시간
성능 요구사항
PER-003 AI 학습조교 응답시간
PER-004 근거 검색 정확도
(PER)
PER-005 동시 사용자 및 처리량
PER-006 근거 정합성(환각) 목표
INR-001 사용자 인터페이스
INR-002 UI/UX 구현
인터페이스
INR-003 웹 표준·호환성 및 접근성 요구사항
INR-004 CDMS 연동
INR-005 LMS/GLMS 연동
(INR)
INR-006 표준 연동 인터페이스(API)
INR-007 계정 연동 및 통합 인증(SSO)
DAR-001 데이터 표준
DAR-002 벡터·학습 데이터 관리체계
데이터 요구사항 DAR-003 데이터 정합성 검증 (DAR)
DAR-004 데이터 보안 및 암호화
DAR-005 데이터 주권 및 외부 반출 통제
TER-001 테스트
테스트 요구사항
TER-002 단위테스트
TER-003 통합/인수 테스트
(TER)
TER-004 AI 품질·성능 테스트
SER-001 보안
보안 요구사항 SER-002 프로젝트 보안 요건 (SER)
SER-003 AI 보안 및 데이터 거버넌스
QUR-001 품질관리
품질 요구사항 QUR-002 품질보증 (QUR) QUR-003 AI 산출물 품질 기준 제약사항 COR-001 구축 형태 및 인프라 제약 (COR)
COR-002 표준 및 법적 제약사항
PMR-001 프로젝트 관리
PMR-002 핵심인력 자격요건
사업관리 PMR-003 개발방법론 요구사항 PMR-004 시스템 매뉴얼 (PMR)
PMR-005 프로젝트 일정관리
PMR-006 프로젝트 사업수행
PMR-007 위험 및 이슈 관리
8 구 분 시스템(코드)
요구사항 명칭
PMR-008 참여인력 보안서약 및 책임
PMR-009 지식재산권
PMR-010 프로젝트 보안 일반 요건
프로젝트지원 PSR-001 정기 보고회 요구사항
PSR-002 하자보수
PSR-003 교육 및 기술이전
(PSR) 9
4. 용역수행 조건
가. 기능 요구사항
■ AI 강의 교안 자동생성 시스템 (ACAS)
요구사항 분류
기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-001
요구사항 명칭
정의
AI 강의 교안 자동생성 시스템 - 일반사항
AI 강의 교안 자동생성 시스템 일반 기능 정의
▪ 교수자의 강의 원고를 입력받아 스토리보드 설계, 디자인 적용, 검수, CDMS
연동에 이르는 교안 제작 전 과정을 자동화하는 시스템을 구축하여야 한다.
요구사항
상세설명
▪ 교안 생성은 AI가 무작위로 산출하는 방식이 아니라, 본교가 보유한 검증된
세부
강의 교안을 최우선으로 참조하여 일관성 있는 결과를 생성하는 방식으로
내용
구현하여야 한다.
▪ 전 과정은 본교 내부 인력이 자립적으로 운용할 수 있도록 관리자 화면과
매뉴얼을 제공하여야 하며, 외주 의존도를 해소할 수 있어야 한다.
▪ 모든 생성·수정 이력은 저장·추적이 가능하여야 한다.
산출정보 시스템 설계서, 화면 정의서
관련 요구사항
요구사항 분류
기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-002
요구사항 명칭
정의
원고 입력 및 멀티포맷 수집
다양한 형식의 강의 원고 입력 및 자동 수집 기능 정의
▪ 동영상 강의로부터 음성을 인식(STT)하여 자막·텍스트를 추출하고, 구간별
타임스탬프를 함께 산출할 수 있어야 한다.
요구사항
상세설명
▪ 여러 파일 포맷(PDF, HWP, DOC/DOCX, PPT/PPTX, TXT 등)을 업로드하여 교안
세부
내용
초안으로 입력·분석할 수 있어야 한다.
▪ 한글(HWP) 문서에 대한 파싱을 지원하여야 하며, 텍스트·표·이미지 구조를
인식할 수 있어야 한다.
▪ 입력 원고는 텍스트·이미지·문맥 단위로 구조화되어 후속 스토리보드 설계에
활용될 수 있어야 한다.
산출정보 인터페이스 정의서 관련 요구사항 SFR-VKB-002 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-003 요구사항 명칭 근거기반 스토리보드 자동 설계 10 정의
벡터 DB 참조 기반 스토리보드 자동 설계 기능 정의
▪ 교수자가 강의 초안을 입력하면 AI가 핵심 키워드와 문맥을 분석하고, 강의
교안 벡터 DB를 참조하여 교육 내용에 가장 적합한 스토리보드를 자동으로
요구사항
상세설명
설계하여야 한다.
세부
▪ 스토리보드는 차시·슬라이드 단위로 구성되며, 각 슬라이드가 어떤 원문
구간에서 도출되었는지 추적(근거)이 가능하여야 한다.
내용
▪ 설계된 스토리보드에 대해 교수설계자 검수 및 교수자 1차 검수 절차를
지원하여야 한다.
▪ 스토리보드 산출 결과는 후속 디자인 공정으로 이관될 수 있어야 한다.
산출정보
스토리보드 산출물 관련 요구사항 SFR-VKB-005 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-004
요구사항 명칭
정의
마스터 디자인 템플릿 자동 적용
계열·학과별 마스터 템플릿 자동 매핑 기능 정의
▪
공학계열(도식·데이터 중심), 인문·예술계열(텍스트·이미지 중심),
경상계열(차트·그래프 중심) 등 상황에 맞는 마스터 템플릿을 적용할 수 있어야
한다.
요구사항
상세설명
▪ 기 보유한 본교 표준 디자인(PPT) 템플릿을 업로드하면, 배경·텍스트 영역
세부
좌표·서체·색상 등 디자인 요소를 자동으로 분석·추출하여 템플릿으로 등록할 수
내용
있어야 한다.
▪ 스토리보드 내용을 분석하여 마스터 템플릿 중 가장 적합한 레이아웃과
디자인 요소를 자동으로 선택·매칭하여야 한다.
▪ 학과·과목별로 서로 다른 템플릿·디자인 토큰(주색·강조색·서체)을 설정·관리할
수 있어야 한다.
산출정보 디자인 가이드, 템플릿 정의서 관련 요구사항 SFR-ACAS-006 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-005 요구사항 명칭
지능형 콘텐츠 자동 생성(수식·표·도해·이미지)
11 정의
슬라이드 구성요소별 자동 생성 및 검증 기능 정의
▪ 교안 슬라이드에 필요한 수식, 표, 도해(다이어그램), 이미지를 콘텐츠 유형별로
자동 생성할 수 있어야 한다.
▪ 수식은 표준 수식 표기(LaTeX 등)로 생성하고 렌더링 유효성을 검증하며, 표는
요구사항
상세설명
행·열 구조의 정합성을 검증하여야 한다.
세부
▪ 도해는 표준 표기(순서도·시퀀스·관계도 등)로 생성하고 문법 유효성을
내용
검증하여야 한다.
▪ 각 구성요소는 생성 후 자동 검증에 실패할 경우 재생성(자가수정) 절차를
수행하여, 결과물의 정확성을 확보하여야 한다.
▪ 이미지 생성 시 슬라이드 내용과의 적합성을 자동 평가하고, 생성 수량에 대한
정책(슬라이드·교안 단위 상한)을 관리할 수 있어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-ACAS-006 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-006
요구사항 명칭
정의
편집 가능 교안 산출
원본 디자인 보존 및 편집 가능한 교안 산출 기능 정의
▪ 생성된 교안은 배경 디자인(마스터 슬라이드)을 그대로 보존하면서도, 텍스트와
이미지는 교수자가 직접 편집할 수 있는 편집 가능(PPT) 형태로 산출하여야
한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ 배경 디자인 계층은 임의 이동·변형이 되지 않도록 보호(잠금)하고,
텍스트·이미지 계층은 편집이 가능한 구조로 산출하여야 한다.
▪ 이미지 기반의 편집 불가능한 산출물(전체 이미지 슬라이드)만 제공하는
방식은 인정하지 아니한다.
▪ 교안은 편집 가능 문서(PPT) 및 웹(HTML) 미리보기, 문서(DOCX) 형태로
출력할 수 있어야 한다.
산출정보 교안 산출물, 출력 규격서 관련 요구사항 SFR-ACAS-004 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-007
요구사항 명칭
정의
프롬프트 기반 교안 수정 및 검수
자연어 프롬프트 기반 교안 편집 및 검수 기능 정의
▪ 1차 생성된 교안에 대하여 텍스트·이미지 수정이 필요한 경우, 자연어
프롬프트 입력을 통해 교안 내용을 편집할 수 있어야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ 슬라이드 단위의 텍스트 직접 편집, 서식(굵게·기울임·색상·크기·정렬) 변경,
슬라이드 순서 변경·추가·삭제가 가능하여야 한다.
▪ 모든 편집은 이력으로 관리되며, 편집 주체(AI/교수자)를 구분하여 감사로그로
기록하여야 한다.
▪ 검수가 완료된 교안은 CDMS와 자동 연동되어 등록될 수 있어야 한다.
산출정보 기능 명세서 12 관련 요구사항 SFR-ACAS-010, INR-004 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-008
요구사항 명칭
정의
AI 품질 검수 및 교차 검수
생성 교안 품질 자동 평가 및 교차 검수 기능 정의
▪ 생성된 교안(슬라이드)에 대하여 레이아웃·가독성·이미지 배치·색상 대비 등을
요구사항
상세설명
자동 평가하고, 중대한 문제 발생 시 재작업하는 절차를 지원하여야 한다.
세부
▪ 학습목표 달성도·내용 정확성·교육학적 적절성·어조·문법·이미지 적절성 등 다면
내용
항목에 대한 검수 결과를 제공하여야 한다.
▪ 검수 결과는 승인·수정권고·반려 등 상태로 관리되고, 이력으로 저장되어야
한다.
산출정보 품질검수 결과서 관련 요구사항 SFR-ACAS-007 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-009
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
강의 스크립트 자동 생성
교안 기반 강의 스크립트 자동 생성 기능 정의
▪ 완성된 교안(슬라이드)을 기반으로 차시·슬라이드별 강의 스크립트를 자동
생성할 수 있어야 한다.
세부
내용
▪ 생성된 스크립트는 교수자가 수정할 수 있으며, 교안과 함께 버전으로
관리되어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-ACAS-010 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ACAS-010
요구사항 명칭
정의
교안 버전 관리 및 변경 이력
교안 산출물 버전·이력 관리 기능 정의
▪ 교안은 생성·수정 시마다 버전으로 저장되며, 임의 버전으로 조회·복원할 수
요구사항
상세설명
있어야 한다.
세부
내용
▪ 변경 이력에는 변경 시각·주체·유형이 포함되어야 하며, 감사 추적이
가능하여야 한다.
▪ LMS에서 강의 수강 중 발생한 오류·수정 사항이 CDMS를 통해 접수되면, 본
시스템을 통해 교안을 수정할 수 있도록 연계하여야 한다.
산출정보
관련 요구사항
기능 명세서
SFR-ACAS-007, INR-005
13
■ 강의자료 벡터 지식베이스 및 근거기반 생성 엔진 (VKB)
요구사항 분류
기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-VKB-001
요구사항 명칭
정의
벡터 지식베이스 - 일반사항
강의 교안 벡터 데이터베이스 일반 기능 정의
▪ 본교가 보유한 강의 교안·강의자료를 AI로 학습·색인하여 벡터 데이터베이스로
요구사항
상세설명
구축하여야 한다.
세부
▪ 벡터 데이터베이스는 본교 내부에 구축·운영되어야 하며, 외부 상용 벡터
내용
서비스에 의존하지 않고 폐쇄형으로 운영 가능하여야 한다.
▪ 지식베이스는 신규 자료의 추가·변경 시 증분 색인이 가능하여야 하며, 변경
통지에 따라 영향 범위를 갱신할 수 있어야 한다.
산출정보 데이터베이스 설계서 관련 요구사항 COR-001, DAR-002 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-VKB-002
요구사항 명칭
정의
강의자료 수집·정규화 및 파싱
멀티포맷 자료 파싱 및 의미단위 정규화 기능 정의
▪
PDF·Word·Excel·PowerPoint·HWP·이미지
등 다양한 포맷의 강의자료를 문서·이미지에 대해서는
파싱하여 텍스트·표·도해·이미지를 추출할 수 있어야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ 표는 구조(행·열)를 보존하여 색인하고, 스캔
광학문자인식(OCR)을 적용할 수 있어야 한다.
▪ 추출된 내용은 문단·표·그림 등 공통 의미단위로 정규화되고, 각 단위는
출처(파일·페이지·위치) 정보를 부착하여야 한다.
▪ 문서는 표제(heading) 경계를 존중하여 적정 크기로 분할(청킹)되어야 한다.
산출정보 데이터 정의서 관련 요구사항 SFR-ACAS-002 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-VKB-003
요구사항 명칭
정의
임베딩 및 벡터 인덱싱
자료 임베딩 및 벡터 색인 기능 정의
▪ 정규화된 자료는 임베딩 모델을 통해 벡터로 변환되어 색인되어야 하며,
임베딩 모델은 본교 내부에서 서빙 가능하여야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ 한국어를 포함한 다국어를 단일 임베딩 체계로 처리할 수 있어야 한다.
▪ 벡터 색인은 근사최근접(예: HNSW 등) 인덱스를 사용하여 대용량에서도 응답
성능을 확보하여야 한다.
▪ 이미지·표 등 비텍스트 요소에 대한 검색이 가능하도록 색인 체계를
구성하여야 한다.
산출정보
관련 요구사항
데이터베이스 설계서
PER-004
14 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-VKB-004
요구사항 명칭
정의
하이브리드 검색 및 재순위
벡터·전문 결합 검색 및 재순위 기능 정의
▪ 의미 기반 벡터검색과 키워드 기반 전문검색(Full-Text Search)을 결합한
요구사항
상세설명
하이브리드 검색을 제공하여야 한다.
세부
내용
▪ 두 검색 결과를 순위융합(예: RRF 등) 방식으로 통합하고, 교차 인코더 등
재순위(Re-ranking) 단계를 통해 상위 결과의 정확도를 향상시켜야 한다.
▪ 재순위 모델은 본교 내부(로컬)에서 구동 가능하여야 하며, 외부 전송 없이
처리되어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 PER-004 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-VKB-005
요구사항 명칭
정의
근거기반 생성 및 인용
검색 근거에 기반한 생성 및 출처 인용 기능 정의
▪ AI가 생성하는 교안·답변은 검색된 근거(원문)에 기반하여 생성되어야 하며,
요구사항
상세설명
근거가 되는 원문의 출처(파일·페이지·위치)를 인용으로 표시할 수 있어야 한다.
세부
내용
▪ 근거가 부족한 경우 임의로 내용을 생성(환각)하지 않고, 근거 부족을
명시하거나 답변을 보류하는 방식으로 동작하여야 한다.
▪ 표·수치에 대한 집계·계산은 임의 생성이 아니라 원본 데이터에 기반한
결정론적 방식으로 산출되고, 그 근거를 함께 제시하여야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-VKB-006, QUR-003 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-VKB-006
요구사항 명칭
정의
환각 검증 및 정합성 관리
생성 결과의 근거 정합성 자동 검증 기능 정의
▪ AI 생성 결과에 포함된 참조·인용이 실제 원문에 존재하는지 자동 대조하여,
근거 정합성 등급(예: 근거확인·부분확인·근거없음·환각의심 등)을 부여할 수
요구사항
상세설명
세부
내용
있어야 한다.
▪ 근거 정합성 검증은 시스템이 자동으로 수행하여야 하며, 검증 결과(근거
일치율·환각 비율 등)를 정량 지표로 산출·제공하여야 한다.
▪ 제안사는 자사 솔루션의 근거 일치율 및 환각 비율에 대한 측정 방법론과
실측 결과를 제안서에 제시하여야 한다.
산출정보 검증 방법론서, 정합성 검증 결과서 관련 요구사항 PER-006, TER-004 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-VKB-007 요구사항 명칭 도메인 특화 모델 학습 기반 마련 15 정의
대학 전용 도메인 특화 모델 학습(파인튜닝) 기반 정의
▪ 근거 정합성이 검증된 산출물을 학습 데이터로 활용하여, 대학 전용 도메인
요구사항
상세설명
특화 모델(예: LoRA 등 파라미터 효율적 미세조정)을 학습할 수 있는
세부
내용
파이프라인 및 인프라 설계를 제시하여야 한다.
▪ 학습 데이터의 구성·정제·검증 절차와 학습 결과의 품질 관리 방안을
제시하여야 한다.
▪ 본 항목은 폐쇄형 환경 내에서 수행 가능하도록 설계하여야 한다.
산출정보 모델 학습 설계서 관련 요구사항 COR-001, SER-003
■ 프라이빗 AI 학습조교 (AITA)
요구사항 분류
기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-001
요구사항 명칭
정의
프라이빗 AI 학습조교 - 일반사항
프라이빗 AI 학습조교 일반 기능 정의
▪ 강의계획서·교안 등 강의 정보를 학습한 AI 조교가 학습자·교수자에게 실시간
요구사항
상세설명
질의응답을 제공하여야 한다.
세부
내용
▪ AI 학습조교는 대학 전용 프라이빗 AI로 구축되어, 학습 데이터가 외부 상용
AI의 학습에 사용되지 않도록 하여야 한다.
▪ LMS와 연동되어 학습자가 강의 수강 중 자연스럽게 이용할 수 있도록 전용
UI/UX로 제공되어야 한다.
산출정보 시스템 설계서 관련 요구사항 SER-003, INR-005 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-002
요구사항 명칭
정의
맥락기반 질의응답(Context-Aware Q&A)
강의 맥락을 이해하는 질의응답 기능 정의
▪ 해당 강의·차시의 맥락을 이해하여 질문에 응답하는 맥락기반 질의응답을
요구사항
상세설명
제공하여야 한다.
세부
내용
▪ 학습자의 질문 의도가 불명확한 경우, 되묻기(추가 질문)를 통해 명확화한 후
답변할 수 있어야 한다.
▪ 단순·반복 질문은 자동으로 응대하고, 심층 질문은 교수자에게 전달·필터링할
수 있어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-VKB-005 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-003 요구사항 명칭 근거·출처 표시 및 원문 뷰어 16 정의
답변 근거 표시 및 원문 확인 기능 정의
▪ AI 학습조교의 답변에는 근거가 된 자료의 출처를 함께 표시하고, 해당 출처를
요구사항
상세설명
세부
내용
클릭하면 원문(PDF·문서·표 등)을 확인할 수 있는 뷰어를 제공하여야 한다.
▪ 자료에 근거가 없는 경우 임의로 답변을 생성하지 않고, 근거가 없음을 안내할
수 있어야 한다.
▪ 답변에 사용된 강의 영상 구간을 추천·링크로 제공할 수 있어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-VKB-005 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-004
요구사항 명칭
정의
멀티턴 대화 및 이력 관리
연속 대화 및 대화 이력 관리 기능 정의
▪ 이전 대화 맥락을 유지하는 멀티턴 대화를 지원하여야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ 대화 이력은 사용자별로 저장·조회·검색이 가능하여야 하며,
감사(누가·언제·무엇을 질의)가 가능하여야 한다.
▪ 답변 생성은 스트리밍 방식으로 제공하고, 생성 중단·재생성을 지원하여야
한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 PER-003 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-005
요구사항 명칭
정의
과목 단위 지식 범위 제어
과목·프로젝트 단위 지식 범위 제어 기능 정의
▪ 질의응답의 지식 범위를 과목(강좌) 단위로 제한·확장할 수 있어야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ 학습자에게 배정된 과목의 지식만을 대상으로 답변하도록 접근 범위를 통제할
수 있어야 한다.
▪ 개인 학습자료를 별도 영역으로 등록하여 개인 범위에서만 활용할 수 있도록
격리하여야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SER-001 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-006
요구사항 명칭
정의
스트리밍 응답 및 접근성
응답 표시 방식 및 접근성 기능 정의
▪ 답변은 실시간 스트리밍으로 표시하고, 한국어·영어 등 표시 언어를 사용자가
요구사항
상세설명
세부
내용
선택할 수 있어야 한다.
▪ 글자 크기 조절 등 가독성 향상 기능과 음성 입력(받아쓰기) 기능을
제공하여야 한다.
▪ 웹 접근성 지침을 준수하여 구현하여야 한다.
산출정보
관련 요구사항
기능 명세서
INR-003
17 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-007
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
학습위기 지표 기반 자동 넛지
학습위기 감지 기반 자동 안내 기능 정의
▪ 학습 참여·질의 패턴 등 학습위기 지표를 기반으로 학습자에게 자동
세부
내용
안내(넛지)를 제공할 수 있어야 한다.
▪ 교수자에게는 지능형 질문 필터링 및 강의 분석 보고서를 제공할 수 있어야
한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-ALAS-003 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AITA-008
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
피드백 수집 및 강의개선 환류
응답 피드백 수집 및 개선 환류 기능 정의
▪ 학습자는 답변에 대한 만족·불만족 및 사유(근거 없음·사실 오류·부적합 검색
세부
내용
등)를 피드백할 수 있어야 한다.
▪ 수집된 피드백은 분석되어 지식베이스·프롬프트 개선 및 강의 개선에 활용될
수 있어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-ALAS-004
■ 지능형 채점·피드백 (AGRD)
요구사항 분류
기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AGRD-001
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
지능형 채점·피드백 - 일반사항
지능형 채점·피드백 일반 기능 정의
▪ 논술형 과제·시험에 대한 채점·피드백을 지원하는 기능을 개발하여야 한다.
세부
내용
▪ AI는 채점을 보조하며, 최종 판단은 교수자가 수행하는 하이브리드 방식으로
구현하여야 한다.
▪ 채점 대상 데이터는 폐쇄형 환경에서 처리되어 외부로 유출되지 않아야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SER-003 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AGRD-002
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
유사 답안 자동 그룹핑
유사 답안 군집화 기능 정의
▪ 다수의 서술형 답안을 의미 유사도에 따라 자동으로 그룹핑하여, 유사 답안을
일괄 검토할 수 있어야 한다.
▪ 그룹별 대표 답안 및 편차를 제시하여 채점 일관성을 높일 수 있어야 한다.
18 산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-VKB-003 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AGRD-003
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
서술형 AI 채점 초안 및 근거 제시
서술형 채점 초안 생성 및 근거 제시 기능 정의
▪ 채점 기준(루브릭)에 따라 서술형 답안에 대한 채점 초안과 피드백 초안을
생성할 수 있어야 한다.
▪ 채점 근거를 답안 내 해당 부분과 연계하여 제시할 수 있어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-VKB-005 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AGRD-004 요구사항 명칭 하이브리드 피드백(교수자 검토 결합) 정의 교수자 검토 결합 피드백 기능 정의
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ AI 채점·피드백 초안에 교수자의 검토·수정을 결합하여 최종 피드백을 확정할
수 있어야 한다.
▪ 교수자의 수정 내역은 이력으로 관리되어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-AGRD-005 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-AGRD-005
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
관련 요구사항
채점 이력 및 일관성 관리
채점 이력 및 일관성 관리 기능 정의
▪ 채점 결과·수정 이력을 저장하고, 채점자 간·시점 간 일관성 점검을 지원하여야
한다.
▪ 채점 결과가 학사행정·LMS 성적 모듈의 기준에 맞게 연동될 수 있어야 한다.
기능 명세서
INR-005
■ AI 학습분석 및 강의품질 환류 (ALAS)
요구사항 분류
기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ALAS-001
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
AI 학습분석 - 일반사항
AI 학습분석 시스템 일반 기능 정의
▪ 학습 활동 데이터를 실시간 수집·분석하여 학습부진·이탈 위험군을 선제적으로
세부
내용
식별·관리하는 기능을 개발하여야 한다.
▪ 분석 결과는 강의 개선과 개별 지도에 즉시 반영될 수 있도록 대시보드 및
연계 기능으로 제공하여야 한다.
19 산출정보 시스템 설계서
관련 요구사항
요구사항 분류
기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ALAS-002
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
정형·비정형 학습데이터 통합 수집
학습데이터 통합 수집·연동 기능 정의
▪ 출석·수강률·성적 등 정형 데이터와 강의평가·질의응답(Q&A) 등 비정형
세부
내용
데이터를 통합 수집·분석할 수 있어야 한다.
▪ 학습관리시스템 등 유관 시스템과 표준 인터페이스(API)로 연동하여 데이터를
수집하여야 한다.
산출정보 인터페이스 정의서 관련 요구사항 INR-006 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ALAS-003
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
학습부진·이탈 예측 세그먼트
학습자 유형 분류 및 예측 기능 정의
▪ 정형·비정형 데이터를 결합하여 학습자 유형을 자동 분류하고, 학습부진·이탈
징후를 실시간으로 감지할 수 있어야 한다.
▪ 위험 유형별 맞춤 개입 전략(알림·멘토링·상담 등)을 제안할 수 있어야 한다.
분석 모델 정의서
관련 요구사항 SFR-ALAS-006 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ALAS-004
요구사항 명칭
정의
AI 운영코치 기반 강의개선
강의 취약구간 분석 및 개선전략 도출 기능 정의
▪ 강의평가·질의응답 데이터를 분석하여 강의 취약구간과 학습 난이도 문제를
요구사항
상세설명
세부
내용
자동으로 탐지할 수 있어야 한다.
▪ 즉시 적용 가능한 강의 개선 전략·운영 가이드를 교수자에게 자동으로 제공할
수 있어야 한다.
▪ 지속적 품질 개선(CQI) 환류 보고서를 자동으로 생성할 수 있어야 한다.
산출정보 기능 명세서 관련 요구사항 SFR-AITA-008 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ALAS-005
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
통합 시각화 대시보드
학습데이터 통합 시각화 대시보드 기능 정의
▪ 학습현황·학습유형·피드백 결과를 통합 시각화하고, 자퇴 예상·학습부진 학생을
세부
내용
실시간으로 모니터링할 수 있어야 한다.
▪ 대시보드 내에서 메시지 발송·상담 요청 등 즉각적 개입이 가능하여야 한다.
▪ 분석 리포트 및 데이터 조회 기능을 제공하여야 한다.
산출정보 화면 정의서 20 관련 요구사항 SFR-ALAS-006 요구사항 분류 기능 요구사항 요구사항 고유번호 SFR-ALAS-006
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
관련 요구사항
학생지원시스템 연계
학습분석 결과와 학생지원 연계 기능 정의
▪ 학습분석 결과에 따라 상담·멘토링·알림 등 학생지원 프로그램을 자동으로
연계할 수 있어야 한다.
▪ 지원 대상자 자동 선별·관리 및 지원 이력 통합 관리가 가능하여야 한다.
인터페이스 정의서
INR-005
나. 성능 요구사항(PER)
요구사항 분류
성능 요구사항 요구사항 고유번호 PER-001 요구사항 명칭 성능요건
정의
요구사항
상세설명
성능요건 일반사항
▪ 사업대상 시스템의 성능을 고려한 개발 방안을 제시하여야 한다.
세부
▪ 대상 시스템에 대한 안정적 운영지원 및 사용자 지원 방안을 제시하여야 한다.
내용
▪ 시스템 개발 중 로그 또는 도구를 이용하여 성능 상태를 모니터링할 수
있도록 하여, 성능상 문제를 사전에 파악·조치한 후 오픈하여야 한다.
산출정보 성능시험결과서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
성능 요구사항
PER-002
교안 생성 처리시간
강의 교안 자동 생성 처리시간 목표
▪ 표준 1개 차시 분량의 교안(슬라이드 30매 내외) 자동 생성은 입력 완료 후
요구사항
상세설명
세부
내용
30분 이내에 완료됨을 목표로 한다.
▪ 1시간 분량 동영상의 음성 인식(STT)은 15분 이내 처리를 목표로 한다.
▪ [예외] 대용량 입력, 다수 이미지 자동 생성 등 사전 안내된 작업은
미적용한다.
산출정보 성능시험결과서 관련 요구사항 SFR-ACAS-001 요구사항 분류 성능 요구사항
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
PER-003
AI 학습조교 응답시간
21
정의
요구사항
상세설명
AI 학습조교 응답시간 목표
▪ AI 학습조교의 답변은 스트리밍 방식으로 제공하며, 첫 응답(첫 토큰)은 요청
세부
내용
후 3초 이내 표시됨을 목표로 한다.
▪ 일반 페이지의 화면 표시는 요청 후 3초 이내에 완료됨을 목표로 한다.
▪ [예외] 대량 데이터 질의, 대형 이미지·영상 포함 페이지는 미적용한다.
산출정보 성능시험결과서 관련 요구사항 SFR-AITA-004 요구사항 분류 성능 요구사항
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
PER-004
근거 검색 정확도
지식베이스 검색 정확도 목표
▪ 질의에 대한 상위 5건 검색 결과의 관련도(hit@5)는 80% 이상을 목표로 한다.
▪ 검색 정확도는 본교가 제공하는 표본 질의셋에 대하여 측정·검증할 수 있어야
하며, 측정 방법론을 함께 제시하여야 한다.
산출정보 성능시험결과서 관련 요구사항 SFR-VKB-004 요구사항 분류 성능 요구사항
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
PER-005
동시 사용자 및 처리량
동시 접속 및 처리량 목표
▪ AI 학습조교·교안 시스템은 평균적으로 동시 사용자 500명 이상을 지원하고
요구사항
상세설명
세부
내용
성능 저하가 발생하지 않도록 하여야 한다.
▪ 교안 생성 작업은 다중 요청을 대기열(queue)로 처리하고, 병렬 처리로
처리량을 확보하여야 한다.
▪ [예외] 동시 사용자 용량의 90%를 초과하는 경우는 미적용한다.
산출정보 성능시험결과서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
성능 요구사항
PER-006
근거 정합성(환각) 목표
AI 산출물 근거 정합성 목표
▪ AI가 생성한 교안·답변의 인용(근거)은 실제 원문과 대조하여 근거 일치율 95%
요구사항
상세설명
세부
내용
이상을 목표로 한다.
▪ 근거 없이 생성된(환각) 문장 비율에 대한 목표치와 측정 방법을 제시하고,
실측 결과를 제출하여야 한다.
▪ 목표 미달 시 원인 분석 및 개선 방안을 제시하여야 한다.
산출정보
관련 요구사항
정합성 검증 결과서
SFR-VKB-006
22
다. 인터페이스 요구사항(INR)
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
인터페이스 요구사항
INR-001
사용자 인터페이스
편리한 사용자 인터페이스 구현
▪
요구사항
상세설명
세부
내용
효율성·일관성·사용편리성을 위한 개발표준 인터페이스 방안을 정하여
시스템을 구현하여야 한다.
▪ 화면 레이아웃 표준화, 코드화 등 중복 최소화와 입력 편의성을 고려하여야
한다.
▪ 모든 관리자·교수자·학습자 화면은 완전한 한글 인터페이스로 제공하여야 한다.
산출정보 디자인 가이드
관련 요구사항
요구사항 분류
인터페이스 요구사항 요구사항 고유번호 INR-002 요구사항 명칭 UI/UX 구현 정의
사용자 편의성을 위한 UI/UX 구현
▪ 사용자 경험을 고려한 UX를 설계하여 정확한 내용 전달이 가능한 메뉴를
요구사항
상세설명
세부
내용
개발하여야 한다.
▪ 콘텐츠에 집중할 수 있는 UI 설계를 통해 높은 가독성을 제공하여야 한다.
▪ 교수자가 기본 프롬프트를 옵션별로 쉽게 선택·입력할 수 있도록 UI/UX를
설계하여야 한다.
산출정보 디자인 가이드
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
인터페이스 요구사항
INR-003
웹 표준·호환성 및 접근성
웹 표준·호환성 및 접근성 준수
▪ 웹페이지 문자 부호화는 UTF-8로 지정하고, 표준 HTML·CSS·Script 문법 및
요구사항
상세설명
세부
내용
DOM을 준수하여야 한다.
▪ Windows, Android, iOS 기본 브라우저에서의 서비스 이용을 보장하여야 한다.
▪ 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침(KWCAG 2.1)에 따라 구축하고,
프로그램으로 검증하여야 한다.
산출정보 웹 표준·크로스브라우징·접근성 결과 보고서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
인터페이스 요구사항
INR-004
CDMS 연동
23 심사 정의
콘텐츠개발관리시스템 연동 기능 정의
▪ 검수가 완료된 교안이 콘텐츠개발관리시스템(CDMS)에 자동 등록될 수 있도록
요구사항
상세설명
연동 인터페이스를 개발하여야 한다.
세부
내용
▪ CDMS에 등록된 교안이 학습관리시스템(LMS)으로 연동되어 개설될 수 있어야
한다.
▪ LMS의 수정 요청 사항이 CDMS를 경유하여 교안 시스템으로 환류되는 순환
구조를 구현하여야 한다.
산출정보 인터페이스 정의서 관련 요구사항 SFR-ACAS-010 요구사항 분류 인터페이스 요구사항
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
INR-005
LMS/GLMS 연동
학습관리시스템 연동 기능 정의
▪ AI 학습조교·채점·학습분석 기능이 학습관리시스템(LMS·GLMS)에 연동되어
요구사항
상세설명
세부
내용
제공될 수 있어야 한다.
▪ 개설강의·수강자·평가·성적 데이터를 표준 인터페이스로 연동하여야 한다.
▪ 표준 학습관리시스템(예: Moodle 등) 연동 방식을 제시하고, 본교 시스템과의
연동 방안을 구체화하여야 한다.
산출정보 인터페이스 정의서 관련 요구사항 INR-006 요구사항 분류 인터페이스 요구사항 요구사항 고유번호 INR-006 요구사항 명칭 표준 연동 인터페이스(API) 정의
표준 연동 인터페이스 제공
▪ 시스템 간 정보 연계를 위해 표준 REST API 기반의 연동 인터페이스를
요구사항
상세설명
제공하여야 한다.
세부
내용
▪ 정보 공유가 필요한 경우 상호 시스템의 성능·영향도를 분석하여 연동
방식·주기를 정의하여야 한다.
▪ 외부 도구·에이전트 연동을 위한 표준 연동 규격(예: MCP 등)을 지원하는 것을
권장한다.
산출정보 인터페이스 정의서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
인터페이스 요구사항
INR-007
계정 연동 및 통합 인증(SSO)
계정 연동 및 통합 인증 기능 정의
▪ 본교 포털·학사 계정과 연동하여 학사/학생 사용자가 통합 인증(SSO)으로
세부
내용
접근할 수 있어야 한다.
▪ 사용자·그룹별 권한을 부여하고, 인증에 다중요소인증(MFA)을 적용할 수
있어야 한다.
산출정보 인터페이스 정의서 24 관련 요구사항 SER-001
라. 데이터 요구사항(DAR)
요구사항 분류
데이터 요구사항 요구사항 고유번호 DAR-001 요구사항 명칭 데이터 표준
정의
요구사항
상세설명
데이터 표준 준수
▪ 구축 시스템과 관련된 분야별 표준 여부를 검토한 후 데이터베이스 설계 표준
세부
내용
및 가이드에 따라 표준화하여야 한다.
▪ 현행 업무시스템을 분석하여 데이터 요건을 도출하고, 향후 업무 변동에 따른
확장성을 반영하여야 한다.
산출정보 테이블 정의서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
데이터 요구사항
DAR-002
벡터·학습 데이터 관리체계
벡터·학습 데이터 관리체계 수립
▪ 강의자료 벡터 데이터, 대화·질의 이력, 학습분석 데이터에 대한 수집·보관·폐기
세부
내용
관리체계를 수립하여야 한다.
▪ 데이터의 메타데이터를 작성하고 표준화·현행화 방안을 제시하여야 한다.
▪ 내·외부 연계 데이터의 정합성이 유지되도록 관리 방안을 제시하여야 한다.
산출정보 데이터 관리 방안서 관련 요구사항 SFR-VKB-001 요구사항 분류 데이터 요구사항 요구사항 고유번호 DAR-003 요구사항 명칭 데이터 정합성 검증 정의
데이터 정합성 검증
▪ 데이터 수집·이관 시 관리 지침을 준용하여 최종 데이터에 대한 정합성을
요구사항
상세설명
검증하여야 한다.
세부
내용
▪ 데이터 연계 시 정합성을 점검하고, 로그 관리 데이터베이스를 통한 로그
관리를 수행하여야 한다.
▪ 외부 파일(Excel·Text 등) 업로드 시 항목오류 및 정합성 검사를 수행하여야
한다.
산출정보 데이터검증계획서, 데이터검증결과서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
데이터 요구사항
DAR-004
데이터 보안 및 암호화
25 정의
필수(민감)정보에 대한 암호화 처리
▪ 주관기관이 지정한 정보(필드)에 대하여 개인정보보호법 및 정보보안지침을
요구사항
상세설명
세부
내용
충족하는 암호화 기법을 적용하여야 한다.
▪ 암호화키 기반의 데이터 암호화 방법을 제시하고, 암호화키의 분리 보관·관리
방안을 포함하여야 한다.
▪ 암·복호화 처리 시 데이터베이스 성능 저하가 발생하지 않도록 하여야 한다.
산출정보
데이터 암호화 계획서(암호화키 관리 방안 포함)
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
데이터 요구사항
DAR-005
데이터 주권 및 외부 반출 통제
학습 데이터의 외부 반출·학습 이용 통제
▪ 본교의 강의자료·학습 데이터·개인정보는 대학 내부에 저장·처리되어야 하며,
외부 상용 AI 서비스의 모델 학습에 사용되지 않아야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ AI 처리 과정에서 데이터가 대학 외부로 전송되지 않도록 폐쇄형 구조로
구현하여야 하며, 불가피한 외부 연동이 있는 경우 그 범위·항목·통제 방안을
명시하여야 한다.
▪ 데이터의 소유권은 본교에 귀속되며, 사업 종료 후 관련 데이터·모델의
반납·이관 방안을 제시하여야 한다.
산출정보
관련 요구사항
데이터 거버넌스 계획서
COR-001, SER-003
마. 테스트 요구사항(TER)
요구사항 분류
테스트 요구사항 요구사항 고유번호 TER-001 요구사항 명칭 테스트 정의
테스트 방안 및 수행 일반사항
▪ 개발 초기부터 완료까지 지속적인 테스트와 보완을 통해 요구사항이 모두
요구사항
상세설명
세부
내용
충족되도록 설계하여야 한다.
▪ 테스트 단계별 수행방법·절차·조직·역할·점검사항·적합/부적합 기준·조치방안
계획을 수립하여야 한다.
▪ 단위/통합/성능/부하/장애/복구/인수 등 시나리오를 작성하여야 한다.
산출정보 테스트 계획서
관련 요구사항
요구사항 분류
테스트 요구사항 요구사항 고유번호 TER-002 요구사항 명칭 단위테스트 26
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
단위테스트 진행 및 결과 분석
▪ 프로그램 기본 단위별 테스트 수행절차·조직·일정·환경·평가기준을 구체적으로
수립하여야 한다.
▪ 결함 유형·심각도·발견 추세·시험 커버리지를 분석하여야 한다.
단위테스트 결과서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
테스트 요구사항
TER-003
통합/인수 테스트
통합·인수 테스트 진행 및 결과 분석
▪ 단위테스트가 완료된 프로그램을 대상으로 기능·성능 요구사항 및 설계사양
요구사항
상세설명
세부
내용
충족 여부를 검증하여야 한다.
▪ 대외기관·유관 시스템 연계 및 업무 흐름을 검증하여야 한다.
▪ 요구사항별 적합/부적합 판정이 가능하도록 테스트를 수행하고 테스트
데이터를 준비하여야 한다.
산출정보 통합/인수 테스트 결과서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
테스트 요구사항
TER-004
AI 품질·성능 테스트
AI 산출물 품질 및 성능 테스트
▪ AI 생성 결과의 근거 일치율·환각 비율·검색 정확도(hit@k) 등 품질 지표를
요구사항
상세설명
정량 측정하는 테스트를 수행하여야 한다.
세부
내용
▪ 본교가 제공하는 표본 데이터(교안·질의셋)에 대한 실측을 통해 목표 달성
여부를 검증하여야 한다.
▪ 실제 운영과 동일한 환경에서 성능·부하 테스트를 진행하고, 이슈 정리 및
개선 작업을 수행하여야 한다.
산출정보
관련 요구사항
AI 품질·성능 테스트 결과서
PER-006, SFR-VKB-006
바. 보안 요구사항(SER)
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
보안 요구사항
SER-001
보안
27 정의
보안 준수
▪ 사업에 투입되는 인력·장비 등의 보안관리 계획을 수립하여야 하며, 취득한
자료·정보를 주관기관 승인 없이 외부에 유출·누설할 수 없다.
▪ 보조기억매체(USB 등) 이용 금지, 백신 설치, 화면보호기·패스워드 설정 등
요구사항
상세설명
물리·기술적 보안 지침을 준수하여야 한다.
세부
내용
▪ 비인가 접근 차단을 위해 사용자·그룹별 접근권한을 차등 부여하고, 웹 응용
보안취약점(OWASP Top 10 등)을 제거하여야 한다.
▪ 개인정보 등 민감정보는 암·복호화하여 사용하며, 암호화 모듈은 국가정보원
검증필 모듈을 사용하여야 한다.
▪ 참여인력은 사업 투입 전 보안확약서·보안서약서를 제출하고, 정보보호 교육
및 수시 보안점검에 응하여야 한다.
산출정보 보안서약서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
보안 요구사항
SER-002
프로젝트 보안 요건
프로젝트 수행 보안 요건
▪ 데이터 및 장비의 무결성·가용성 유지를 위한 백업 계획을 수립·이행하고, 사고
요구사항
상세설명
세부
내용
발생 시 적시 복구가 가능하도록 관리체계를 마련하여야 한다.
▪ 정보보호 관련 지침(과학기술정보통신부 고시) 및 소프트웨어 개발보안
가이드(행정안전부)를 준용하여 개발하여야 한다.
▪ 사업 종료 후 관련 자료를 모두 반납하여야 한다.
산출정보 보안 계획서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
보안 요구사항
SER-003
AI 보안 및 데이터 거버넌스
프라이빗 AI 보안 및 데이터 거버넌스
▪ 모든 AI 구성요소(LLM·임베딩·벡터 DB·재순위 모델 등)는 대학 내부 폐쇄형
환경에서 구동 가능하여야 하며, 외부 상용 AI API에 학습 데이터가 전송되지
않아야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ AI 활용 가이드라인(학생용·교수용)을 수립하고, 부정행위 판단 기준·검토 책임
등 운영 지침을 마련하여야 한다.
▪ AI 산출물에 대한 저작권·개인정보·윤리적 활용 범위를 명문화하여 법적
안전성을 확보하여야 한다.
▪ AI 처리 이력(질의·응답·근거·모델)에 대한 로그를 남겨 감사·추적이 가능하여야
한다.
산출정보
관련 요구사항
AI 데이터 거버넌스 지침
DAR-005, COR-001
28
사. 품질 요구사항(QUR)
요구사항 분류
품질 요구사항 요구사항 고유번호 QUR-001 요구사항 명칭 품질관리 정의
품질관리 준수
▪
요구사항
상세설명
세부
내용
개발 시스템은 연중무휴(24시간·365일) 안정적으로 운영될 수 있도록
구축하여야 한다.
▪ 에러복구·장애대책 등 신뢰성 있는 서비스 환경을 제공하고, 하자보수
용이성·상호운영성·이식성을 보장하여야 한다.
▪ 사용자 접근제어·인증 무결성 등 기본 보안사항을 충족하여야 한다.
산출정보 사업수행계획서
관련 요구사항
요구사항 분류
품질 요구사항 요구사항 고유번호 QUR-002 요구사항 명칭 품질보증 정의
품질보증 활동 수행
▪ 구축 시스템의 품질을 보증하기 위한 단계별 활동계획을 수립·제출하여야
요구사항
상세설명
한다.
세부
내용
▪ 단계별로 제출되는 모든 공식 산출물은 품질보증 담당자의 사전검토를 거쳐
제출하여야 한다.
▪ 분석·설계 단계에서 확정된 기능·성능목표에 부합하도록 구축하고, 시스템을
최적화하여야 한다.
산출정보 품질보증활동계획서·결과서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
품질 요구사항
QUR-003
AI 산출물 품질 기준
AI 산출물의 품질 기준 및 관리
▪ AI가 생성한 교안·답변·채점 초안 등 산출물의 정확성·근거성·일관성에 대한
요구사항
상세설명
품질 기준을 정의하고 관리하여야 한다.
세부
내용
▪ AI 산출물은 반드시 교수자·담당자의 검토(휴먼 인 더 루프)를 거쳐 최종
확정되는 절차를 마련하여야 한다.
▪ 품질 지표(근거 일치율·환각 비율 등)를 주기적으로 측정하고 개선 활동을
수행하여야 한다.
산출정보 AI 품질관리 계획서 관련 요구사항 SFR-VKB-006, PER-006 29
아. 제약사항(COR)
요구사항 분류
제약사항 요구사항 고유번호 COR-001
요구사항 명칭
정의
구축 형태 및 인프라 제약
온프레미스(폐쇄형) 구축 및 인프라 제약
▪ 본 사업의 AI 시스템은 대학 내부에 구축하는 온프레미스(폐쇄형)를 원칙으로
하며, 외부 클라우드 상용 AI 구독에만 의존하는 구축 형태는 인정하지
아니한다.
요구사항
상세설명
▪ LLM·임베딩·벡터 데이터베이스·재순위 모델 등은 본교가 제공·구축하는 서버(예:
세부
다중 코어 CPU, 대용량 메모리, GPU 및 대용량 저장장치)에서 구동 가능하도록
내용
구성하여야 한다.
▪ 제안사는 본 사업 범위 내 서버(LLM·벡터 DB 서버) 구성 방안과 자원 산정
근거를 제시하여야 한다.
▪ 오픈소스 기반 구성 시 라이선스 준수 및 상용 수준의 성능 확보 방안을
제시하여야 한다.
산출정보 시스템 구성도, 인프라 산정서 관련 요구사항 SER-003, DAR-005 요구사항 분류 제약사항 요구사항 고유번호 COR-002
요구사항 명칭
정의
표준 및 법적 제약사항
표준 및 법적 제약사항 준수
▪ 개인정보보호법 및 시행령 등 관련 법령·지침을 준수하여야 한다.
요구사항
상세설명
세부
내용
▪ 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침(KWCAG 2.1) 및 전자정부 웹사이트 품질관리
지침을 준수하여야 한다.
▪ 개발 전 과정에 소프트웨어 개발보안(시큐어 코딩)을 적용하여야 한다.
▪ 생성형 AI 활용에 관한 저작권·개인정보·윤리 준칙을 준수하여야 한다.
산출정보 시스템 개발가이드 관련 요구사항
자. 사업관리 요구사항(PMR)
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
프로젝트 관리
PMR-001
프로젝트 관리
프로젝트 관리사항 정의
▪ 제안사는 사업의 착수부터 완료까지 전 과정에 대한 프로젝트 관리 방안을
제시하여야 한다.
▪ 사업 범위·일정·품질·위험·의사소통 관리 방안을 포함하여야 한다.
사업수행계획서
30
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
프로젝트 관리
PMR-002
핵심인력 자격요건
핵심인력 구성 및 자격요건
▪
본교 시스템(CDMS·LMS·학사행정)을 파악하고 이에 상응하는 최소한의
인력으로 구성하여야 한다.
▪ 핵심인력에는 대규모 언어모델(LLM) 기반 응용 개발, 검색증강생성(RAG)·벡터
데이터베이스 구축, 온프레미스(폐쇄형) AI 모델 서빙 구축 경험을 보유한
요구사항
상세설명
세부
내용
인력을 포함하여야 한다.
▪ AI 에이전트 오케스트레이션(다단계 파이프라인) 및 문서 자동화(교안·문서
생성) 개발 경험을 보유한 인력을 포함하여야 한다.
▪ 제안 시 핵심인력의 이력·수행실적·보유기술을 객관적 증빙과 함께 제시하여야
하며, 제안서 상의 핵심인력은 본교의 승인 없이 임의로 교체할 수 없다.
▪ 핵심인력 기준으로 50%를 초과하여 교체될 경우 계약조건 위반 및 계약 목적
달성 불가로 간주하여 계약을 해지할 수 있다.
산출정보 인력투입계획서, 이력사항
관련 요구사항
요구사항 분류
프로젝트 관리 요구사항 고유번호 PMR-003 요구사항 명칭 개발방법론
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
개발방법론 적용
▪
사업 특성에 적합한 개발방법론의 절차·프로세스·산출물을 정의하여
수행하여야 한다.
▪ 사업 규모·기간을 고려하여 주관기관과 협의하여 산출물을 조정할 수 있다.
사업수행계획서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
프로젝트 관리
PMR-004
시스템 매뉴얼
시스템 매뉴얼 제공
▪ 관리자·운영자·사용자(교수자·학습자) 매뉴얼을 제공하여야 한다.
▪ AI 활용 강의제작 매뉴얼 및 프롬프트 가이드를 포함하여 본교 인력의 자립
운용을 지원하여야 한다.
시스템 매뉴얼
관련 요구사항 PSR-003 요구사항 분류 프로젝트 관리
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
PMR-005
프로젝트 일정관리
31
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
프로젝트 일정관리
▪ 계약체결일로부터 14일 이내에 사업수행계획서(착수보고서)를 작성·제출하여야
한다.
▪ 사업 종료 이전에 최종 산출물로서 완료보고서를 작성·제출하여야 한다.
사업수행계획서, 완료보고서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
프로젝트 관리
PMR-006
요구사항 명칭 프로젝트 사업수행 정의 프로젝트 사업수행
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
▪ 제안 내용을 충실히 보완하기 위하여 변경이 필요한 사항은 상호협의 하에
변경·추가할 수 있다.
▪ 본교의 정당한 요구에 성실히 응하여야 한다.
사업수행계획서
관련 요구사항
요구사항 분류
요구사항 고유번호
프로젝트 관리
PMR-007
요구사항 명칭 위험 및 이슈 관리 정의 위험 및 이슈 관리
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
▪ 사업 수행 중 발생 가능한 위험·이슈를 식별하고 대응 방안을 수립·관리하여야
한다.
▪ 위험·이슈는 정기 보고 시 보고하여야 한다.
위험관리대장
관련 요구사항 PSR-001 요구사항 분류 프로젝트 관리 요구사항 고유번호 PMR-008 요구사항 명칭 참여인력 보안서약 및 책임 정의 참여인력 보안서약 및 책임
요구사항
상세설명
▪ 참여인력은 사업 투입 전 보안서약서를 제출하여야 하며, 보안사고 발생 시
세부
내용
관련 법령 및 계약에 따라 책임을 진다.
▪ 누출금지 대상정보 유출 시 국가계약법령에 따라 부정당업자 제재 등의
조치를 받을 수 있다.
산출정보 보안서약서 관련 요구사항 SER-001 요구사항 분류 프로젝트 관리 요구사항 고유번호 PMR-009 요구사항 명칭 지식재산권 32
정의
요구사항
상세설명
지식재산권 관리
▪ 본 사업으로 개발된 산출물·데이터의 지식재산권 귀속은 용역계약 일반조건에
세부
내용
준용한다.
▪ 구축된 지식베이스·학습 데이터 및 그로부터 파생된 모델의 소유권은 본교에
귀속됨을 원칙으로 한다.
산출정보 지식재산권 확인서 관련 요구사항 DAR-005 요구사항 분류 프로젝트 관리 요구사항 고유번호 PMR-010 요구사항 명칭 프로젝트 보안 일반 요건 정의 프로젝트 보안 일반 요건
요구사항
상세설명
세부
내용
산출정보
관련 요구사항
▪ 사업 수행 전 기간에 걸쳐 보안관리 체계를 유지하고, 본교의 보안 점검에
응하여야 한다.
▪ 보안사고 예방을 위한 자체 보안교육을 주기적으로 실시하여야 한다.
보안 계획서
SER-001
차. 프로젝트지원 요구사항(PSR)
요구사항 분류
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
요구사항
상세설명
세부
내용
프로젝트지원 요구사항
PSR-001
정기 보고회
정기 보고회 운영
▪ 착수·중간·완료 등 주요 단계별 보고회를 실시하고, 필요 시 주간·월간 진척
보고를 수행하여야 한다.
▪ 보고회에는 진척현황·이슈·위험·품질 지표를 포함하여야 한다.
산출정보 보고 자료 관련 요구사항 PMR-007 요구사항 분류 프로젝트지원 요구사항 요구사항 고유번호 PSR-002 요구사항 명칭 하자보수 정의
하자보수 개념 정의
▪ 자체 개발한 소프트웨어를 포함한 전 시스템의 무상 하자보수 기간은
요구사항
상세설명
세부
내용
검사·검수 완료일로부터 12개월로 한다.
▪ 무상 하자보수 지원방안(지원범위·지원방법·지원인원)을 제시하여야 한다.
▪ 결함·하자 발견 시 신속히(장애 등급별 기준에 따라) 조치하여 문제를
해결하여야 한다.
산출정보 하자보수 계획서
관련 요구사항
요구사항 분류
프로젝트지원 요구사항 33
요구사항 고유번호
요구사항 명칭
정의
PSR-003
교육 및 기술이전
교육 및 기술이전 방안
▪ 시스템 운영·감시·보안·비상복구 등 운영에 필요한 기술이전 계획을 제시하여야
요구사항
상세설명
한다.
세부
내용
▪ 본교 인력이 교안 제작·AI 운영·지식베이스 관리를 자체 수행할 수 있도록
교육을 실시하여야 한다.
▪ 기술이전 교육은 문서·실습을 포함하여 자체 유지보수 능력 배양을 목표로
한다.
산출정보
관련 요구사항
교육 및 기술이전 계획서
PMR-004
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Ⅲ. 제안서 작성 요령
1. 제안서의 효력
○ 제안서에 제시된 내용과 발주자 요구에 의하여 수정·보완·변경된 제안내용은
계약서에 명시하지 아니하더라도 계약서와 동일한 효력을 갖는다. 다만, 계
약서에 명시된 경우는 계약서가 우선한다.
○ 발주기관은 필요 시 제안사에 대하여 자료를 요구할 수 있으며, 이에 따라
제출된 자료는 제안서와 동일한 효력을 갖는다.
2. 제안서 작성지침
○ 제안은 제안요청사항 및 제안서 작성요령을 최대한 충족하도록 작성하여야
한다.
○ 제안서 내용을 객관적으로 입증할 수 있는 관련 자료는 제안서의 별첨으로
제출하여야 한다.
○ 제안서 크기는 A4 규격으로 하며, 제안서는 한글(HWP) 및 MS-PowerPoint
작성을 원칙으로 한다. 사용된 영문 약어에 대하여는 약어표를 제공하여야
한다.
○ 제안서의 내용은 명확한 용어로 표현하고, 계량화가 가능한 것은 계량화하
여야 한다.
○ 제안서의 모든 내용은 객관적으로 입증할 수 있어야 하며, 그 내용이 허위
로 확인될 경우 또는 입증요구에 입증하지 못하는 경우는 평가 대상에서
제외된다.
○ 제안서의 각 요구사항에 대한 응답으로 '할 수 있다', '가능하다', '동의한다',
'고려하고 있다' 등과 같은 표현은 평가 시 불가능한 것으로 본다.
○ 제안 분량은 단면 기준 150page 이내로 한다.
3. 제안서 유의사항
○ 본교는 협상 시 추가 자료를 요구할 수 있으며, 제출된 자료(기술평가를 위
한 제안설명 및 답변자료 포함)는 제안서와 동일한 효력을 가진다.
○ 본교는 기술평가를 위하여 제안 솔루션의 실제 동작에 대한 시연(PoC)을 요
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구할 수 있으며, 제안사는 본교가 제공하는 표본 자료(교안·질의셋)에 대하
여 근거기반 생성·근거 표시·환각 검증 등 핵심 기능의 실증을 제시하여야
한다.
○ 제안서와 기타 구비서류를 검토하여 미비업체는 상황에 따라 실격·감점 등
의 조치를 취하고 그 결과를 기술평가 점수에 반영할 수 있다.
○ 제안서 평가는 본교의 평가기준에 의하며, 제안사는 기술평가 결과에 대하
여 이의를 제기할 수 없고 세부 평가항목 및 결과는 공개하지 아니한다.
○ 제안요청서·제안서·계약서에 대하여 해석상 이견이 발생할 경우 제안사의 견
해보다 본교의 해석을 따른다.
○ 계약 후에도 제안 내용이 허위로 작성된 사실이 발견되거나 제안된 내용을
충족시키지 못할 경우 제안업체는 일체의 손해배상 책임을 진다.
○ 제출된 제안서 및 관련 자료는 일체 반환하지 아니하며, 제안에 소요되는
비용은 제안사가 부담한다.
4. 제안서 목차
○ Ⅰ. 사업 이해 및 추진방안
- 사업 목표 및 범위 이해
- 추진 전략 및 방법론
○ Ⅱ. 기술 부문
- AI 강의 교안 자동생성
- 벡터 지식베이스 및 근거기반 생성
- 프라이빗 AI 학습조교·채점·학습분석
- 연동(CDMS·LMS) 및 인프라 구성
○ Ⅲ. 사업 수행 부문
- 수행 조직 및 인력
- 일정 및 관리
- 품질·보안 관리
○ Ⅳ. 성능 및 품질
- 성능·정합성 목표 및 실증
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- 테스트 방안
○ Ⅴ. 프로젝트 관리 및 지원
- 위험·이슈 관리
- 하자보수·교육·기술이전
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Ⅳ. 제안서 평가
1. 평가 방법
○ 제안서 평가는 기술평가와 가격평가로 구분하며, 기술평가 90점·가격평가
10점의 비율로 합산하여 종합 평가한다.
○ 가격 평가
최저입찰가격
평점 = 입찰가격평가배점한도 × (
) 해당입찰가격
○ 기술 평가를 위해 위원장을 포함한 5인 내외로 평가위원회 구성한다.
○ 기술평가는 제안서·제안설명·시연(PoC) 결과를 종합하여 평가하며, 기술평가
점수가 배점의 일정 기준(예: 85% 이상) 미만인 경우 협상 대상에서 제외할
수 있다.
○ 기술평가 합계 점수에서 최상위 점수와 최하위 점수를 1개씩을 제외하고
합계 점수를 합산하여 평균(최상위 점수 또는 최하위 점수가 2개 이상 존재
할 경우 1개 점수만 제외)한다.
○ 종합 평가 점수가 동점일 경우 기술평가 점수가 높은 순서, 제안금액
이 낮은 순서로 순위를 산정하며, 위와 같은 방법으로도 동점이 발생
할 경우 평가위원이 논의하여 순위를 선정한다.
○ 평가와 관련한 점수는 단계별로 소수점 셋째 자리에서 반올림하여 둘
째 자리 사용한다.
○ 평가 결과 협상 적격자를 선정하고, 협상에 의한 계약 절차에 따라 계약을
체결한다.
○ 평가위원 명단, 평가결과, 협상 결과는 공개하지 않으며 이의를 제기할 수
없다.
2. 기술평가 항목 및 배점
평가부문
사업 이해도
세부 평가항목
§ 사업 목표·범위 이해도
§ 추진 전략의 적정성
§ 제안서 작성의 충실도
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배점
10
비고
평가부문
AI 강의 교안
자동화
기술
근거 기반 생성
/
성능
/
품질
·환각 검증
프라이빗 AI
·데이터 주권
LMS 연계 기능
사업 수행 역량 세부 평가항목 배점
§ 근거 기반 스토리보드 설계
§ 편집 가능 교안 산출
§ 템플릿 자동화
§ 지능형 콘텐츠 생성의 완성도 및 실증
25
§ 근거 인용·출처 표시
§ 환각 정합성 검증 방법론 및 실측 결과
§ 검색 정확도
20
§ 온프레미스(폐쇄형) 구축
§ 외부 미전송 구조
§ 데이터 거버넌스
§ 도메인 특화 모델 학습 기반
15
§ AI 학습조교·지능형 채점·학습분석
§ CDMS·LMS 연동
10
§ 핵심 인력 자격·수행 실적
§ 조직·일정·품질·보안 관리
10 비고
Ⅴ. 일반 사항
○ 본 제안요청서의 전체 또는 일부 내용은 제안서 제출 이외의 목적으로 사
용될 수 없으며, 본 사업 수주 경쟁을 통해 획득한 정보는 본교의 서면 승
인 없이 외부에 유출할 수 없다.
○ 본 사업의 범위·예산·일정은 본교 사정에 따라 변동될 수 있으며, 세부 사항
은 계약 및 착수 단계에서 협의하여 확정한다.
○ 본 제안요청서에 명시되지 않은 사항은 본교의 계약 규정 및 관련 법령에
따른다.
○ 제안사는 본 사업의 수행을 위하여 필요한 인·허가 및 라이선스를 적법하게
확보하여야 한다.
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