[R26BK01731641] 한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 구축

===== 1. 입찰공고문.pdf =====
한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 구축 사업

• 제안서는 제안 요청사항을 최대한 충족하여 "제안서 작성 목차"에서 명시한 순서에 따라

각각 세분하여 작성

1. 입찰개요
1) 사 업 명 : 한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 구축
2) 사업 기간 : 계약일로부터 ～ 2027년 12월 31일

• 제출된 제안서의 내용은 변경할 수 없음
• 필요시 제안사에 대하여 추가 제안 또는 추가 자료를 요청할 수 있으며,

그에 따라 제출된 자료는 제안서와 동일한 효력을 가짐

• 이외, 세부 작성지침은 제안 요청서 참고

• 구축 기간 : 계약일로부터 ~ 2026년 11월 31일
• 운영 기간 : 2026년 12월 1일 ~ 2027년 12월 31일(12개월)

5) 제출서류(제안서, 입찰서류) 3) 입찰방법 : 공개경쟁입찰 - 제안서 전체본 4) 예정가격(VAT 포함)

• 본교 소정양식 및 기관별 소정양식 일체의 입찰서류

• 구축 비용(초기구축에 필요한 일회성 금액, 모듈1 + 모듈2) : 12,000,000원
• 운영 비용(서비스 운영에 필요한 금액) : 10,000,000원

4. 낙찰자 공고 : 개별 연락

5) 사업수행범위
모듈 1) 학사·입학 안내 AI 챗봇 서비스 구축(PoC) 및 운영
모듈 2) 업무규정·매뉴얼 정합성 확인 및 검색 AI 챗봇 구축(PoC) 및 운영
6) 낙찰자 선정방법 : 기술·운영·가격 역량을 종합 평가하여 평가결과에 따른 순위대로 우선협상
자 선정 후 협상에 의한 계약체결
2. 입찰참가자격
가. 제안업체는 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제43조(협상에 의한 계약체결)
규정에 의한 입찰참가 자격을 갖추어야 한다.
나. 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제12조 및 동법시행규칙
제14조(입찰참가 자격요건의 증명)에 의한 소정의 자격을 갖추어야 한다.

5. 입찰무효 : 다음 각 호에 해당하는 입찰은 무효로 한다.
1) 입찰 참가 자격이 없는 자가 한 입찰
2) 대리권이 없는 자가 한 입찰
3) 소정일시까지 소정의 입찰 보증금을 납부하지 아니하고 한 입찰
4) 제안서 및 입찰서가 소정 일시 및 장소에 도착하지 아니한 입찰
5) 동일 사항에 대하여 동일인이 2인 이상 대리하거나 2통 이상 입찰서를 제출한 입찰
6) 입찰서의 입찰 금액 중 중요한 부분이 불명하거나 정정한 후 날인을 누락한 입찰
7) 담합하거나 타인의 경쟁 참가를 방해한 자의 입찰
8) 입찰자의 기명날인이 없는 입찰
9) 입찰보증금이 입찰금액에 미치지 못하는 경우

다. 제안업체는 입찰 등록 마감일 현재 부정당업체로 지정되지 아니한 업체이어야 한다.

10) 본교에서 요구하는 입찰구비서류를 제출하지 않은 업체

라. 입찰 참여 조건

11) 기타 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률시행령 제39조

• 최근 3년 이내 AI/챗봇 또는 소프트웨어 개발 분야 유사 구축 실적 3건 이상

(입찰서의 제출, 접수 및 입찰의 무효) 및 객관적인 무효사유가 있는 업체

• LLM API 기반 RAG 챗봇 개발 경험 보유 업체 (제안서 내 증빙 필수)
• 서비스 SLA(Service Level Agreement) 제시 가능 업체
• 개인정보보호법 준수 및 관련 보안 정책 수립 가능 업체

3. 제출안내
1) 일정

• 제안서제출 : 2026. 09. 28. 14시까지

6. 이행(입찰)보증보험증권 제출

• 입찰금액 10/100 이상의 이행보증보험증권을 입찰신청 마감일시까지 제출하여야 함.

7. 선급금이행보증보험 제출

• 계약 체결 시 선금 대금 지급에 대한 보증을 위하여, 구축 계약금액의 50%(금 6,000,000

원)에 해당하는 선금급이행보증보험 증권을 SGI 서울보증을 통해 발급받아 제출하여야 함.

2) 문의

• 입찰 관련 : 한양사이버대학교 인사총무팀 김용석 과장(02-2290-0103)
• 사업 관련 : 한양사이버대학교 AX사업단 박서희 직원(02-2290-0883)

3) 제출 : 온라인제출(www.ebiz4U.co.kr)
4) 작성요령

• 제안서와 별도로 입찰서 작성하여 제출

8. 유의사항
1) 입찰을 원하는 업체는 입찰공고문 및 제안요청서 등을 확인하여야 하며 확인하지 아니한 책
임은 전적으로 입찰참가자에게 있음.
2) 제출된 자료는 반환하지 않음.
3）입찰 사이트에 등록된 담당자 정보(연락처, 이메일 등)를 반드시 최신 상태로 유지

2026년 09월 15일 한양사이버대학교 총장 ===== 2. 제안요청서.hwp ===== 한양사이버대학교 AI 챗봇 구축 사업 제 안 요 청 서 2026. 9. AX사업단 목 차 Ⅰ. 사업개요 1. 사업명 3 2. 추진목적 3 3. 추진내용 3 4. 사업기간 및 금액 3 5. 입찰방법 3 Ⅱ. 사업수행 범위 및 조건 1. 사업수행 요구사항 4

2. 사업수행 범위
4

3. 사업추진 세부 일정 및 예산
11

4. 계약 및 사업수행 조건
13

Ⅲ. 제안 요구 사항

1. 제안사 사업현황
15

2. 사업수행 부문 15 3. 기타사항 16 Ⅳ. 제안 일반 사항 1. 입찰참가 자격 17 2. 제안 일반사항 17 3. 제안업체 평가방법 18 4. 협상적격업체 선정 19 Ⅴ. 제안 안내 1. 일반사항 20 2. 제안서 작성지침 20 3. 제안서 제출 22 4. 제안서 작성 양식 24 [붙임서식] Ⅰ. 사업개요

1. 사업명 : 한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 구축사업
(이하 ‘본 사업’)

2. 추진 목적

가. AI 기반 학사·입학 및 교내 규정 안내 체계 구축을 통한 정보 접근성 향상

나. 규정·지침 간 정합성 확인을 통한 행정업무의 정확성 제고 및 업무 부담 완화

다. 이용자 질문에 신속하고 일관된 답변 제공

3. 추진 내용

가. 모듈 1) 학사·입학 안내 AI 챗봇 서비스 구축 및 운영
적용 채널: 본교 홈페이지 및 입학 안내 사이트 하단 플로팅 위젯

나. 모듈 2) 업무규정·매뉴얼 정합성 확인 검색 AI 챗봇 서비스 구축 및 운영
적용 채널: 교직원 전용 웹페이지(한사대로) 챗봇 화면 및 위젯 UI·API

4. 사업기간 및 금액

가. 사업기간 : 계약일로부터 ～ 2027년 12월 31일

• 구축 기간 : 계약일로부터 ~ 2026년 11월 31일

• 운영 기간 : 2026년 12월 ~ 서비스 개시일로부터 1년

※ 본교 홈페이지 개편으로 인하여 운영 기간을 조기 종료할 수 있음.

나. 총 가격 (VAT 포함) 22,000,000원

• 구축비 (모듈1 + 모듈2 합산한 초기 챗봇 구축 비용) : 12,000,000원

• 운영비 (LLM API · 호스팅· 유지보수 포함, 실제 토큰 사용량에 따른 비용 정산)

: 약 10,000,000원

※ 제안사는 구축비와 운영비를 구분하여 견적서를 제출하여야 함.

5. 입찰방법 : 공개경쟁입찰

배점 기준(100점) : 기술평가(80점) + 유사실적평가(10점) + 가격평가(10점)

※ 기술·운영·가격 역량을 종합 평가하여 우선협상자 선정 예정임.

Ⅱ. 사업수행 범위 및 조건 1. 사업수행 요구사항

사업 요구사항은 한양사이버대학교의 학사·입학 및 교내 규정·지침 정합성 안내 AI 챗봇 구축사업에 있어 최소 요구사항이며, 제안사는 진보된 서비스 제공을 위해 제시된 요구사항 이상의 방안들을 제안할 수 있습니다.

2. 사업수행 범위 모듈 1) 학사·입학 안내 AI 챗봇

가. 커버리지 도메인
모듈 1의 PoC 챗봇 지식 도메인은 다음과 같음.

도메인 세부 항목 입학 안내

입학 자격, 전형 유형(수시/정시/상시), 제출 서류, 등록금, 전형 일정

학과 및 학부

3개 단과대, 2개 학부 등(45개 학과 구성, 공과/경영/인문/디자인/스푸마토 등)

수강신청

신청 방법·기간, 학점 제한 기준, 수강 변경·취소, 재수강 규정

성적 관리

성적 체계(A+~F), 결시원 신청절차, 성적확인 기간 등

졸업 요건

최소 이수학점, 이수 영역 구성, 조기졸업, 졸업논문·시험 등

학적 관리

휴학·복학·자퇴·제적·재입학·전과 신청 방법 및 유의사항

장학금

성적우수/가계곤란/직장인특별/국가장학금 등 종류 및 신청 절차

온라인 수강방법

학생포털 접속, 강의 수강 방법, 진도율 기준, 모바일 앱 이용방법

학사 일정

1·2학기 주요 일정(수강신청, 개강, 중·기말고사, 성적발표)

주요 링크·연락처

학생포털, 도서관, 취업지원, 입학처, 각 담당부서 연결 정보

나. 필수 기능 요구사항

1) AI 기반 자연어 질의응답 (RAG 또는 그래프 RAG 아키텍처)

• LLM + RAG 구조를 적용하여 지식베이스 기반으로 정확한 답변 생성
• 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반 검색으로 질문 의도 파악
• 정보 출처(원본 페이지 링크) 표시 의무화하여 허위 정보 방지
• 한국어 전용 최적화 (한국어 형태소 분석, 대학 용어 특화 처리)

2) 지식베이스 구성 및 관리

• 첨부 문서(학사안내 지식베이스) 기반 초기 KB 구성
• 관리자 콘솔에서 지식베이스 문서 업로드·수정·삭제 가능 (비개발자 운영 가능 수준)
• 매 학기 학사일정·장학금·등록금 정보 업데이트 시 재학습/재색인 없이 문서 교체만으로 반영
• 복수 문서 형식 지원: Markdown(.md), PDF, Word(.docx) 등
• 외부 검증되지 않은 데이터 크롤링 금지

3) 대화 UI 및 UX

• 본교 홈페이지 및 입학 사이트 하단 우측 플로팅 버튼(위젯) 형태로 삽입
• PC·모바일 반응형(Responsive) 디자인, 한양사이버대학교 CI 적용
• 빠른 질문 버튼(Quick Reply): '수강 신청 방법', '장학금 신청' 등 상위 빈출 질문 6~10개 제공
• "이렇게 물어보세요"로 질문 팁 제공, "이런 내용은 불가해요"로 불가항목 나열
• 제공되지 않은 정보 질문 시 관련 부서로 전화 문의 유도
• 대화 히스토리 유지: 동일 세션 내 이전 대화 문맥 참조 가능 (다중 턴 대화)
• 민감정보 탐지 후 대처, 이용자 여정 관리를 위한 로그 기록 및 분석
• 3개 이상 다국어 지원

4) 관리자 대시보드

• 실시간 대화 로그 조회 (질문 유형, 응대 결과, 이용자 만족도)
• 일/주/월별 질문 통계: TOP 10 질문 유형, 미응대 질문 비율 확인
• 지식베이스 문서 관리: 업로드·수정·삭제·버전 이력
• 챗봇 응답 수동 수정(피드백 반영) 기능 — 오답 발생 시 즉각 보정 가능

다. 권장 기능 요구사항

1) 다국어 지원

• 한국어 기본, 영어 전환 옵션 (외국인 유학생 및 재외국민 지원자 대응)

2) 감정 분석 및 에스컬레이션

• 이용자 메시지에서 불만·긴급 신호 감지 시 자동 인적 응대 전환 안내, 운영 시간 내 실시간 채팅 연결(카카오톡)

3) 인기 질문 추천 / FAQ

• 세션 시작 시 현재 시점에 많은 질문 TOP 3 자동 노출 (예: 수강신청 기간 중 '수강신청 방법' 우선 노출)

라. 향후 기능 (PoC 이후 로드맵) — '27년 하반기

• 학생 포털 로그인 연동하여 개인화된 수강·성적 정보 조회
• 카카오톡 채널 챗봇 연동, 음성 입력(STT) 지원
• 각종 서류발급 기능 안내 등 포함

마. 비기능 요구사항 항목 요구 수준 응답 속도

사용자 질의 후 최초 토큰 출력까지 1분 이내, 스트리밍 응답 지원

가용성

연간 가동률 99.5% 이상 (월 최대 허용 다운타임 약 3.6시간)

확장성

동시접속 최대 100세션 이상 처리 가능 (수강신청 기간 트래픽 급증 대응)

보안

개인정보 비처리 원칙: 이름·학번·주민번호 등 민감정보 수집 금지 / HTTPS 적용 필수 / 대화 로그 암호화 저장 / 국내 데이터센터 또는 국내 클라우드 리전 사용 권장

정확도

지식베이스 내 질문에 대한 정답률 95% 이상 (초기 운영 기준, 피드백 반영 후 지속 개선)

답변 근거

모든 답변에 출처 문서명 또는 원본 링크 병기 (Hallucination 최소화)

운영성

비개발자(학사행정 담당자)가 지식베이스 문서를 직접 업로드·수정·삭제 가능한 관리자 UI 제공

유지보수

월 1회 이상 정기 점검, 긴급 장애 발생 시 4시간 이내 임시 복구, 24시간 이내 완전 복구

접근성

WCAG 2.1 AA 수준 준수 권고, 스크린리더 기본 지원

이식성

홈페이지 전면 개편 시 신규 도메인·플랫폼으로 챗봇 이전이 용이한 모듈형 구조 설계

바. 기술 아키텍처 요구사항

제안사는 아래 권장 사항을 참고하되 동등 수준 이상의 대안 기술 스택을 제시할 수 있으며 이 경우 채택 사유·비교 근거를 명확히 제안서에 기술하여야 함.

계층 권장 기술 비고 LLM 엔진

GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet 이상급 API

한국어 성능 검증 필수 RAG 프레임워크 LangChain / LlamaIndex 문서 분할(Chunking) 전략 명시 벡터 DB

Pinecone / Chroma / Weaviate / pgvector

검색 정밀도(Recall) 지표 제시 임베딩 모델

text-embedding-3-small 이상 또는 한국어 특화 모델

한국어 의미 유사도 성능 명시 백엔드

Python(FastAPI/Django) / Node.js

REST API 또는 WebSocket 프론트엔드

React / Vue.js 기반 위젯 (iframe 또는 스크립트 임베드)

홈페이지 코드 수정 최소화 인프라

AWS / GCP / Azure (국내 리전) 또는 NCP(네이버 클라우드)

국내 데이터 처리 권고 관리자 UI 웹 기반 어드민 콘솔 (별도 설치 불필요) 비개발자 운영 가능 수준

사. 시스템 연계 요구사항

• 홈페이지 삽입: 스크립트 태그(<script>) 1줄 삽입 또는 iframe 방식으로 기존 홈페이지 수정 최소화
• HTTPS 적용: SSL 인증서 제공업체 포함 보안 채널 구성
• 모니터링: 서비스 업타임·응답속도·오류율 모니터링 대시보드 기본 제공 (Grafana 또는 동급)
• 백업: 지식베이스 및 대화 로그 일 1회 이상 자동 백업, 30일 이상 보관

아. 보안 요구사항

• 개인정보보호법(PIPA) 준수: 이름·연락처·학번 등 개인정보 수집 차단 프롬프트 설계
• 입력값 검증(Input Validation): Prompt Injection 공격 방어 로직 적용
• 관리자 콘솔 2단계 인증(2FA) 또는 SSO 연동 지원
• 대화 로그 저장 시 이용자 식별 불가 수준 비식별화 처리
• 국가정보원 「클라우드 보안 인증(CSAP)」 인증 클라우드 또는 동급 보안 수준 사용 권고

모듈 2) 교내 규정·지침 정합성 확인 챗봇

가. 커버리지 도메인
모듈 2의 PoC 챗봇 지식 도메인은 다음과 같음.

도메인 세부 항목 학칙 학교 정관, 학칙 총칙 등 최상위 자치 규범 교내 규정

인사 규정, 복무 규정, 회계 규정, 계약 사무 처리 기준, 예산 집행 지침 등

부서간 지침

총무·기획·교무 등 부서 간 업무 협조·처리 지침

관련 법령

고등교육법, 사립학교법, 개인정보보호법 등 상위 법령 및 시행령·시행규칙

정합성 점검 대상

학칙-규정-지침-법령 간 매핑 관계, 개정 이력 대비 하위 규범 갱신 현황

주요 연락처

규정별 주관 부서 및 담당자 연락처 (제공 불가 정보 문의 유도용)

나. 필수 기능 요구사항

1) AI 기반 자연어 질의응답(RAG 아키텍처)

• LLM + RAG 구조를 적용하여 발주처 제공 학칙·규정·지침·법령 PDF 지식베이스 기반으로 정확한 답변 생성
• 단순 키워드 매칭이 아닌 의미 기반 검색으로 질문 의도 파악
• 정보 출처(법령명·학칙 조항·규정명·지침명 및 조항 번호, 원본 링크) 표시 의무화
• 한국어 전용 최적화 (한국어 형태소 분석, 행정·규정 용어 특화 처리)

2) 규정·학칙·지침·법령 정합성 확인 기능

• 학칙·규정·부서간 지침·관련 법령 간 매핑 관계 등록·관리
• 법령·학칙·규정 개정본 업로드 시 관련 하위 규정·지침과의 상충·불일치 후보 항목 자동 탐지 및 목록 제시 (최신 데이터를 우선으로 처리, 금액·기한·절차 등 상이 항목 중심)
• 탐지 결과에 근거 조항(법령·학칙·규정·지침 각 조문 위치)을 병기하여 담당자가 직접 최종 확인·판단할 수 있도록 지원 (자동 수정은 범위 외)
• 정합성 점검 결과를 관리자 대시보드에서 조회 및 목록 내보내기 지원
• 사용자 질의 시 관련 법령·학칙·규정·지침 내용이 상이한 경우 각 문서 내용을 함께 제시하고 상충 가능성을 안내

3) 지식베이스 구성 및 관리

• 발주처 제공 PDF 문서(학칙, 규정집, 부서 간 지침, 관련 법령) 기반 초기 KB 구성

• 관리자 콘솔에서 지식베이스 문서 업로드·수정·삭제 가능
• 법령·학칙·규정·지침 개정 시 재학습·재색인 없이 문서 교체로 즉시 반영
• 지식베이스 문서 버전 이력 관리
• 외부 검증되지 않은 데이터 크롤링 금지

4) 대화 UI 및 UX

• 교직원 전용 웹 페이지 챗봇 화면 및 위젯 UI·API 제공
• PC 웹 브라우저 우선 개발, 한양사이버대학교 CI 적용
• 빠른 질문 버튼(Quick Reply): '출장비 정산 절차', '수의계약 한도', '성적 정정 기한' 등 상위 빈출 질문 6~10개 제공
• "이렇게 물어보세요"로 질문 팁 제공, "이런 내용은 불가해요"로 불가항목 나열
• 제공되지 않은 정보 질문 시 규정별 주관 부서 연락처 안내로 문의 유도
• 대화 컨텍스트 유지: 동일 세션 내 최근 3쌍 대화 기억 (다중 턴 대화)
• 민감정보 입력 자제 안내: 챗봇 시작 화면 또는 고정 안내 문구로 개인정보 입력 자제 안내

5) 관리자 대시보드

• 실시간 대화 로그 조회 (질문 유형, 응대 결과)
• 일/주/월별 질문 통계: TOP 10 질문 유형, 미응대 질문 비율 확인
• 지식베이스 문서 관리: 업로드·수정·삭제·버전 이력
• 정합성 점검 현황: 상충 후보 항목 수, 확인 완료·미확인 항목 구분 조회

다. 권장 기능 요구사항

1) 정기 정합성 점검 리포트

• 월 1회 규정·학칙·지침 정합성 점검 결과 리포트 자동 생성

2) 규정 개정 전후 비교 뷰

• 동일 규정의 개정 전·후 버전 조항 단위 비교 표시

3) 부서별 지식베이스 분류

• 규정·지침 문서를 주관 부서별로 분류·태깅하여 검색 범위 필터 제공

라. 향후 기능 (PoC 이후 로드맵) — '27년 하반기

• 그룹웨어·포털 등 내부 시스템 연계 및 로그인 연동 기반 개인화 응대
• 대화 이력 저장(채팅창 표시)
• 챗봇 응답 수동 수정(피드백 반영) 기능 고도화
• 카카오톡 등 메신저 채널 연동, 감정 분석/에스컬레이션
• 모바일 반응형 디자인 적용, 영어 등 다국어 지원

마. 비기능 요구사항 항목 요구 수준 응답 속도

사용자 질의 후 최초 토큰 출력까지 1분 이내, 스트리밍 응답 지원

가용성

연간 가동률 99.5% 이상 (월 최대 허용 다운타임 약 3.6시간)

확장성

동시접속 최대 100세션 이상 처리 가능 (학기 초·감사 대비 기간 트래픽 대응)

보안

개인정보 비처리 원칙: 이름·학번·주민번호 등 민감정보 수집 금지 / HTTPS 적용 필수 / 대화 로그 암호화 저장 / 국내 데이터센터 또는 국내 클라우드 리전 사용 권장 / 교직원 외 외부 접근 차단(접근 제어) 적용

정확도

지식베이스 내 질문에 대한 정답률 95% 이상 (초기 운영 기준, 지식베이스 갱신을 통해 지속 개선)

답변 근거

모든 답변에 출처 문서명·조항 또는 원본 링크 병기 (Hallucination 최소화)

운영성

비개발자(행정 담당자)가 지식베이스 문서를 직접 업로드·수정·삭제 가능한 관리자 UI 제공

유지보수

월 1회 이상 정기 점검, 긴급 장애 발생 시 4시간 이내 임시 복구, 24시간 이내 완전 복구

이식성

내부 시스템 연계 고도화 시 신규 플랫폼으로 챗봇 이전이 용이한 모듈형 구조 설계

바. 기술 아키텍처 요구사항

제안사는 아래 권장 사항을 참고하되 동등 수준 이상의 대안 기술 스택을 제시할 수 있으며 이 경우 채택 사유·비교 근거를 명확히 제안서에 기술하여야 함.

계층 권장 기술 비고 LLM 엔진

GPT-4o / Claude Sonnet 이상급 API

한국어 성능 검증 필수 RAG 프레임워크 LangChain / LlamaIndex 문서 분할(Chunking) 전략 명시 벡터 DB

Pinecone / Chroma / Weaviate / pgvector

검색 정밀도(Recall) 지표 제시 임베딩 모델

text-embedding-3-small 이상 또는
한국어 특화 모델

한국어 의미 유사도 성능 명시 백엔드

Python(FastAPI/Django) / Node.js

REST API 또는 WebSocket 프론트엔드

React / Vue.js 기반 위젯 (iframe 또는 스크립트 임베드)

기존 페이지 코드 수정 최소화 인프라

AWS / GCP / Azure (국내 리전) 또는 NCP

국내 데이터 처리 권고 관리자 UI 웹 기반 어드민 콘솔 (별도 설치 불필요) 비개발자 운영 가능 수준

사. 시스템 연계 요구사항

• 홈페이지 삽입: 스크립트 태그(<script>) 1줄 삽입 또는 iframe 방식으로 기존 홈페이지 수정 최소화
• HTTPS 적용: SSL 인증서 제공업체 포함 보안 채널 구성
• 접근 제어: 교직원 외 외부 접근 차단 방안 제시 (IP 제한, 접속 코드 등 PoC 수준 방안 가능)
• 모니터링: 서비스 업타임·응답속도·오류율 모니터링 대시보드 기본 제공 (Grafana 또는 동급)
• 백업: 지식베이스 및 대화 로그 일 1회 이상 자동 백업, 30일 이상 보관

아. 보안 요구사항

• 개인정보보호법(PIPA) 준수: 이름·연락처·학번 등 개인정보 수집 차단 프롬프트 설계
• 내부 문서 보안: 지식베이스 문서 및 대화 로그의 외부 유출 방지 방안 명시 (LLM API 전송 데이터의 학습 미사용 옵션 포함)
• 입력값 검증(Input Validation): Prompt Injection 공격 방어 로직 적용
• 관리자 콘솔 2단계 인증(2FA) 또는 SSO 연동 지원
• 대화 로그 저장 시 이용자 식별 불가 수준 비식별화 처리
• 국가정보원 「클라우드 보안 인증(CSAP)」 인증 클라우드 또는 동급 보안 수준 사용 권고

3. 사업추진 세부 일정 및 예산 가. 사업추진 일정 단계 세부 내용 완료 목표 시점 검토

발주처 검토: 수집 자료 및 요구사항 재확인, 지식베이스 범위·정합성 매핑 기준 확정

2026년 10월까지 업체 설계 및 개발

제안사 시스템 아키텍처 설계, RAG 파이프라인·정합성 탐지 로직·위젯·관리자 대시보드 개발

2026년 11월
중순까지

테스트(UAT)

발주처 담당자·이용자 대표 대상 사용자 수용 테스트, 오답·오탐 수집 및 지식베이스 보정

2026년 11월 말까지 서비스 시작

정식 배포, 운영 가이드 교육, 안정화 모니터링 개시

2026년 12월부터 나. 운영(유지보수) 단계 유지보수 기간

서비스 개시일(2026년 12월)로부터 약 1년간

월간 활동

이용 통계 보고서 제출(질문 유형 분석, Fallback 비율, 이용자 만족도), 모듈2 정합성 점검 리포트 주기적으로 제출, 지식베이스 정기 점검·업데이트

학기·분기별 활동

학사일정·장학금·등록금 등 정보 업데이트, 신규 FAQ 추가, 규정 개정 반영 현황 점검, KB 재정비

연간 활동

서비스 성과 종합 평가, 홈페이지 개편/내부 시스템 연계 고도화 로드맵 업데이트

다. 세부 예산

1) 사업 총 예산 (22,000,000원)
본 사업의 운영 기간을 약 1년으로 가정할 경우, 구축비와 운영비를 합산한 총 사업비(참고)는 아래와 같음.

항목 산정 방식 금액(원)

구축비
(1회성)

개발·구축 예산 12,000,000원

운영비
(1년)

대략 월 850,000원 × 12개월
(토큰 사용량에 따라 변동 가능)

약 10,000,000원 총 사업비(부가세 포함) 약 22,000,000원

2) 개발·구축 예산 (12,000,000원)
아래 예산은 참고용 항목이며 제안사는 실제 구성 방안에 따른 세부 내역(모듈별 안분 포함)을 제출하여야 함.

No 항목 적용 모듈 단가(원) 수량 소계(원) 1 요구사항 분석 및 아키텍처 설계 공통 일식 1식 (제안사 산정) 2 RAG 파이프라인 및 챗봇 엔진 개발 공통 일식 1식 (제안사 산정) 3 프론트엔드 위젯 개발 (CI 적용) 모듈1·2 각 일식 1식 (제안사 산정) 4 관리자 대시보드 개발 공통 일식 1식 (제안사 산정) 5 규정·학칙·지침 정합성 확인 기능 개발 모듈2 일식 1식 (제안사 산정) 6

초기 지식베이스 구축 — 모듈1(문서 정제·색인)

모듈1 일식 1식 (제안사 산정) 7

초기 지식베이스 구축 — 모듈2(문서 정제·색인·매핑)

모듈2 일식 1식 (제안사 산정) 8 테스트 및 배포, 운영 교육 공통 일식 1식 (제안사 산정) 합계 (부가세 포함) 12,000,000원 이내

3) 운영 예산 (10,000,000원 이내)
아래 예산은 참고용 항목이며 운영비는 LLM API 토큰 사용량(질의 건수·응답 길이 등)에 따라 실비 범위 내에서 변동될 수 있음. 제안사는 모듈1·모듈2 간 운영비 월별 배분 내역(LLM API 비용, 인프라 비용, 입력·출력 토큰당 단가, 예상 월간 토큰 사용량 및 예상 비용)을 구분하여 세부 내역으로 제출하여야 함.

No. 항목 비고 1 LLM API 사용료

GPT-4o 또는 동급 모델 API 호출 비용, 입력·출력 토큰당 단가, 예상 월간 토큰 사용량 및 예상 비용
(모듈1·2 예상 질의 수 기반 산정, 토큰 사용량에 따라 변동 가능)

2 클라우드 인프라 비용

서버, 벡터 DB, 스토리지, 네트워크 트래픽 포함

3 유지보수 및 기술지원

월 정기 점검, 긴급 장애 대응, 지식베이스·정합성 점검 지원

4 모니터링 도구 사용료

업타임·성능 모니터링 SaaS 또는 자체 구축 비용

합계 (부가세 포함) 10,000,000원 이내 (변동 가능) 4. 계약 및 사업수행 조건 가. 계약 조건

1) 구축비(금 12,000,000원)는 착수금 50%를 계약 체결 시 지급하고 잔금 50%는 최종 시연 및 평가셋 결과보고 후 검수 완료 시 지급하는 것으로 한다.

2) 운영비(금 10,000,000원)는 월별 토큰 사용량에 따라 산정하여 지급하는 것으로 한다.

3) 계약 체결 시 선금 대금 지급에 대한 보증을 위하여, 구축비의 50%(금 6,000,000원)에 해당하는 선금급이행보증보험 증권을 SGI 서울보증을 통해 발급받아 발주처에 제출하여야 한다.

4) 구축 완료 후 소스코드 및 데이터 전체는 발주처로 귀속되며 SaaS형 솔루션 활용 시 예외 사항을 협의할 수 있다.

5) SLA 3개월 연속 미달 또는 중대 보안 사고 발생 시 발주처는 즉시 계약 해지를 요구할 수 있다.

6) 계약 종료 시 대화 로그·지식베이스 데이터 전략 발주처에 반환, 제안사 서버 내 완전 삭제 확인서를 제출한다.

7) 제안사는 최종 납품일로부터 1년간 무상 하자 보수를 보증한다.

나. 일반 조건

1) 최종 선정된 제안사는 선정 결과를 통보 받은 날부터 10일 이내에 계약체결에 응하여야 한다.

2) 용역수행에 대한 업무추진 진행사항을 주간, 월간 단위로 제출하며, 중요사항이 발생한 경우에는 즉시 보고하여야 한다.

다. 사업 수행 운용 조건

1) 제안사는 챗봇 구축·운영에 차질이 없도록 사업수행 일정을 수립해야 한다.

라. 조직 및 인력 투입 조건

1) 용역수행책임자(PM)는 주관사업자 소속의 총괄책임자로서 본 용역의 전반적인 사항에 대하여 책임질 수 있어야 한다.

2) AI 관련 챗봇 서비스 프로젝트 경험이 있는 전담 인력으로 구성한다.

3) 발주자의 교체투입 요청 또는 특별한 사유(사직, 장기병가 등)가 없는 한 인력 교체는 불가하며 수주자는 투입인력의 변동사항이 발생할 경우에는 15일 이전에 발주자의 승인을 받아야 한다.

4) 교체인력의 인계 및 인수기간은 최소 10일 이상으로 하며, 인계 및 인수 완료 시 인수인계확인서를 제출하여 발주자의 승인을 받아야 한다.

5) 인계/인수기간 동안 교체인력에 대한 인건비는 별도로 지급하지 않는다.

Ⅲ. 제안 요구 사항 1. 제안사 사업현황

가. 제안사 사업현황 : 제안사의 연혁, 사업현황 소개

나. 유사 사업 프로젝트 수행 경험

1) 유사 사업 수행 건수 및 매출규모, 역할

2) 유사 사업 개발 사례 소개

• 대학·공공기관 도입 사례, 방대한 도메인 지식 처리 경험

3) 자체 인력 및 관련 기술 보유 여부

다. AI 기술 및 서비스 분야 차별적 보유 역량

1) 본 사업 및 향후 한양사이버대학교의 AI 선도대학을 위해 제공할 수 있는 제안사의 차별적 보유 역량(실현 가능한 역량만 기술할 것)

2) RAG 기반 검색·챗팅, 다양한 파일/언어 학습, UI 커스터마이징 제시

2. 사업수행 부문

가. 사업 범위 분석
– 챗봇 모듈 1, 2의 주요 사용자 및 이용 환경 분석
– 모듈별 제공 자료와 지식베이스의 범위, 데이터 구조 및 관리방안 제시
– 향후 서비스 확장 가능성을 고려한 구축방안 제시

나. 서비스 제공 환경

다. 솔루션 아키텍처
– 챗봇 모듈 1, 2의 자료를 구분·관리하여 지식베이스 구성
– 전용 클라우드형 또는 하이브리드형 구조, API/SDK 구성
– 문서 등록·수정·삭제 및 변경사항 반영이 용이한 모듈형 구조 설계

• 개인정보와 내부 문서의 외부 유출을 방지할 수 있는 보안 구조 적용

라. 보안 및 개인정보 보호

전용 환경에서의 지식 저장과 결과 데이터의 대학 서버 저장, 정보 유출 방지 및 자료 폐기

마. 유지보수

검수 이후 원격 장애 처리, 운영 중 발견된 오류의 즉각 수정, 개발팀 대상 기술 이전 및 교육 수행

바. 사업수행 조직 - 조직 구성방안 및 투입인력 계획 3. 기타사항

가. 제안사는 상기 제안요청 내용 외에 본 사업에 필요하다고 판단되는 사항과 관련하여 아이디어를 제시할 수 있다.

나. 제안사는 본 제안요청서에 제시된 사항 이외에 보다 효과적이고 성공적인 개발사업에 필요한 방법 및 개선안 등을 자유롭게 제안할 수 있다.

Ⅳ. 제안 일반 사항 1. 입찰참가 자격

가. 제안업체는 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제43조(협상에 의한 계약체결) 규정에 의한 입찰참가 자격을 갖추어야 한다.

나. 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제12조 및 동법시행규칙
제14조(입찰참가 자격요건의 증명)에 의한 소정의 자격을 갖추어야 한다.

다. 제안업체는 입찰 등록 마감일 현재 부정당업체로 지정되지 아니한 업체이어야 한다.

라. 입찰 참여 조건
– 최근 3년 이내 AI/챗봇 또는 소프트웨어 개발 분야 유사 구축 실적 3건 이상

• LLM API 기반 RAG 챗봇 개발 경험 보유 업체 (제안서 내 증빙 필수)
• 서비스 SLA(Service Level Agreement) 제시 가능 업체
• 개인정보보호법 준수 및 관련 보안 정책 수립 가능 업체

2. 제안 일반사항 가. 사업자 결정 방식

1) 제안서 및 가격 평가에 의하여 우선협상 대상업체를 선정한다.

2) 선정된 사업자는 본교에서 발주한 본 사업 관리 책임을 진다.

나. 기밀유지

1) 본 제안요청서의 모든 내용과 제공된 양식은 한양사이버대학교의 자산으로서 제안서 작성을 목적으로 제공된 것이므로 한양사이버대학교의 사전 허가 없이 외부 유출 또는 배포하는 행위를 금하며, 목적 이외의 용도로 사용될 수 없다. 또한 본 제안요청서 외에 제안 과정에서 모든 구두 또는 서면상 정보는 기밀로 간주해 제안요청서와 동일하게 취급하여야 하며 기밀유지를 위한 비밀유지각서(붙임서식 8호)를 제출하여야 한다.

다. 추가 제안 요청

1) 본 제안 요청 이외에 제안 과정 중, 본교 요청에 따라 추가 제안 요청이 있을 수 있다. 이에 대한 내용은 추가 요청 사항 발생 시 각 제안사 대표를 통해 세부 요청 사항을 전달한다. 또한, 각 제안사는 본교의 제안 요청 이외에 언제든지 담당자를 통해 제안 과정 중 추가 정보를 제공하거나 제안할 수 있다.

3. 제안업체 평가방법 가. 평가기준

1) 협상대상 업체를 선정하기 위한 평가는 기술능력평가(80점)와 유사구축 실적(10점), 입찰가격평가(10점)로 구분하여 평가한다.

2) 기술능력평가는 나. 기술평가항목 및 배점 에 의거 실시한다.

3) 평가에 대한 세부기준과 평가점수는 공개하지 아니하며, 제안업체는 평가결과에 대하여 이의를 제기할 수 없으며 평가승복 확약각서(붙임서식 9호)를 제출하여야 한다.

나. 기술평가항목 및 배점 구분 평가 항목 배점 세부 평가 기준 기술능력평가 (80) 기술력 및 아키텍처 30점

RAG 설계 완성도, LLM 선택 적합성, 한국어 성능, 보안 설계

UI/UX 품질 15점

위젯 디자인, CI 반영, 반응형, 접근성, 사용 편의성

구현 계획 및 일정 15점

WBS 구체성, 12월 중순 서비스 시작 납기 가능성, 리스크 대응 계획

유지보수 및 운영 계획 20점

SLA 수준, 장애 대응 체계, 지식베이스 업데이트 용이성

유사실적평가(10) 유사 구축 실적 10점

AI/챗봇 구축 실적 수·규모, 교육기관 또는 공공기관 실적 우대

가격평가 (10) 예산 10점 예산 투명성 및 적정성 합계 100점 ※ 80점 이상 합격 4. 협상적격업체 선정

가. 종합평가점수(기술능력평가 + 유사실적평가 + 입찰가격평가)에 따라 협상대상 업체의 순위를 결정하며 종합평가점수가 80점 미만인 업체는 협상대상 업체에서 제외한다.

나. 종합평가점수가 동점일 경우 기술능력평가 점수가 높은 업체를 상순위로 하고 기술능력평가 점수도 동점이면 기술능력평가 중 배점이 큰 평가항목의 점수가 높은 업체를 상순위로 한다.

다. 상순위 업체와 협상이 이루어지면 하순위 업체와의 협상은 생략한다.

Ⅴ. 제안 안내 1. 일반사항

가. 제안업체는 한양사이버대학교 AI 챗봇 서비스 도입 및 구축 제반사항을 충분히 인지한 후 제안하여야 한다.

나. 제출된 제안서 및 관련 자료는 일체 반환하지 아니하며, 본 제안을 위하여 소요되는 일체의 비용은 제안업체의 부담으로 한다.

다. 제안업체는 제안서의 내용이 허위 또는 이행 불가능한 내용으로 작성된 사실이 발견된 경우 일체의 책임을 져야한다.

라. 제안사는 사업수행과정에서 발생하는 안전사고 및 이에 따른 보상 등 제반사항에 대하여 모든 책임을 진다.

마. 제안서 및 관련 자료로 제출된 모든 문서에 대하여는 업체의 이익을 보호하기 위하여 본 용역 사업자선정 이외의 목적으로 사용하지 아니한다.

바. 본 사업에 참여하는 업체는 담합하여 제안할 수 없으며, 담합사실이 발견될 경우 독점규제 및 공정거래에 관한 법률 제4장(제19조∼22조)에 의거 불이익을 당할 수 있다.

사. 기타 규정되지 아니한 사항은 발주자의 유권해석에 따른다.

2. 제안서 작성 지침 가. 입찰서 작성방법

1) 제안업체는 제안서와 별도로 입찰서를 작성하여야 한다.

2) 입찰서는 부가가치세를 포함한 원화 금액으로 기재하여야 한다.

나. 제안서 작성 방법

1) 제안서는 제안요청서에서 요구하는 모든 사항이 기술되어야 하며 향상된 내용으로 제안할 수 있다.

2) 제안서의 구성은 제안서 작성 목차 에서 명시한 순서에 따라 각각 세분하여 누락 없이 작성하여야 한다.

3) 기술적인 설명자료 및 제안서의 내용을 객관적으로 입증하기 위한 관련 자료의 내용이 많을 경우 첨부자료에 포함하여 작성하여야 한다.

4) 제안내용 중 참고문헌을 활용하는 경우 참고문헌 목록을 첨부하고 인용부분을 명시하여야 한다.

5) 제안서는 표지와 목차를 제외한 각 면(쪽)에는 일련번호를 부여한다.

6) 제안서는 50쪽을 넘지 않고 PDF 형태로 제출한다.

7) 제안서 내용이 부적합하거나 미이행 또는 조건부 이행하는 것으로 작성하여서는 아니 된다.(발주자는 계약시 제안 이행확약서를 요청할 수 있다.)

8) 제안서 내용 중 용역수행사항은 “～를 한다 , ～를 하겠다” 등의 명확한 용어로 표현하여야 하며 기재 항목의 누락 또는 추상적 표현(예시 : ～ 할 수 있다, ～ 가능하다, ～ 권고한다 등)으로 제안된 경우 제안조건 미수용으로 간주하여 감점처리 할 수 있다.

9) 제안서 2. 사업 수행 부문에 RAG 설계 방식 (Chunking 전략, Embedding 모델, 검색 알고리즘, UI/UX 시안 등) 상세 기술하여야 한다.

10) 제안서 2. 사업 수행 부문에 모듈2 정합성 확인 기능의 구현 방식(문서 매핑, 상충 탐지 로직, 오탐 관리 방안) 상세 기술하여야 한다.

11) 제안서 2. 사업 수행 부문에 한국어 성능 검증 결과 또는 테스트 계획이 포함되어야 한다.

12) 제안서 2. 사업 수행 부문에 추후 본교 홈페이지 전면 개편 또는 내부 시스템 연계 고도화 이후 전환 로드맵 및 데이터 마이그레이션 방안이 포함되어야 한다.

13) 제안서 2. 사업 수행 부문에 제안사가 보유한 솔루션(SaaS형 포함) 활용 시 소스코드 귀속 여부 및 데이터 소유권 명확히 기재하여야 한다.

14) 제안서 2. 사업 수행 부문에 견적서를 산정할 때 제안사는 구축과 서비스 운영에 적용할 LLM의 모델명, 입력·출력 토큰당 단가, 예상 월간 토큰 사용량 및 예상 비용 등을 구분하여 제시하여야 한다. 복수 모델을 사용하는 경우 모델별 단가와 적용 기능을 각각 기재하고, 환율·API 제공사의 가격정책 변경 등에 따른 단가 조정 기준도 함께 제시하여야 한다.

15) 제안서 2.5. 문서 작성 가이드에는 모듈 1, 모듈 2 데이터 제공 부서에 제공할 학습 데이터 작성 방법을 제시하여야 한다.

16) 제출된 제안서의 기재내용은 발주자가 동의하지 아니하는 한 수정, 삭제, 추가할 수 없으며 제출된 서류 기재사항 누락과 기재내용이 상이함에 따른 불이익은 제안업체가 감수하여야 한다.

17) 제안요청서에서 제시된 서식은 변경하여 기재할 수 없으며 별도로 제출되는 모든 참조자료는 증빙자료가 제시되어야 한다.

18) 제안서는 ‘4. 제안서 작성 양식’을 참조하여 작성한다.

19) 위의 사항이 지켜지지 아니하고 제출될 경우 발생된 불이익은 제안업체가 감수하여야 한다.

3. 제안서 제출

가. 온라인 제출 (www.ebiz4u.co.kr 회원 가입 후 등록)

1) 본교 소정양식 ◦ 입찰서(【붙임서식5호】참조) 1부 ◦ 사용인감계(【붙임서식6호】 참조) 1부 ◦ 비밀유지각서(【붙임서식8호】참조) 1부

◦ 평가 승복 확약각서(【붙임서식9호】참조) 1부

2) 기관별 소정양식 ◦ 제안서(발표자료) 1부 ◦ 이행(입찰)보증보험증권 1부 ◦ 사업자등록증(사본) 1부 ◦ 법인인감증명서 1부 ◦ 법인등기부등본 1부

◦ 위임장 및 재직증명서(대표이사가 직접 투찰한 경우 생략 가능) 각 1부

◦ 최근 3년간 국세, 지방세, 부가세 완납증명서 각 1부

◦ 최근 1년 신용평가등급확인서

◦ 입찰참가자격 관련 실적증빙서류(사본) 1부

최근 3년 이내 AI/챗봇 또는 소프트웨어 개발 분야 유사 구축 실적 3건 이상
증빙되어야 함.

나. 오프라인 제출자료(방문접수만 가능)

1) 제안서 및 관련서류는 온라인 제출만 가능하지만, 용량초과 등으로

업로드가 불가한 경우에는 서류마감일 전까지 USB 제출 가능 (※ 제안서는 용량 축소본을 온라인으로 반드시 제출하여야 하며, 원본 파일은 USB로 제출 가능)

2) 제 출 처 : 한양사이버대학교 총무처 인사총무팀

가) 주소 : 서울시 성동구 왕십리로 220 한양사이버대학교 사이버2관 3층

나) 문의 :

① 계약 관련사항 : 한양사이버대학교 인사총무팀 김용석 과장

☏ 02-2290-0103

② 과업 관련사항 : 한양사이버대학교 AX사업단 박서희 직원

☏ 02-2290-0883 다. 제안서 설명회

1) 제안서 평가를 위하여 제안서 설명회를 실시하며 제안서 설명회 일정은 제안서 제출 마감 후 제안업체별로 별도 통보한다.

2) 제안서 설명회는 제안서의 이행PM이 발표하는 것을 원칙으로 하며, 발표 내용과 제안서의 내용이 상이할 경우에는 평가위원회의 동의를 얻어 감점 처리할 수 있으며 이 경우 제안서를 우선한다.

라. 제안서의 효력

1) 제안서에 제시된 내용과 발주자 요구에 의하여 수정, 보완, 변경된 제안내용은 계약서에 명시하지 아니하더라도 계약서와 동일한 효력을 갖는다. 다만, 계약서에 명시된 경우는 계약서가 우선한다.

2) 발주자는 필요시 제안업체에 대하여 추가 제안 또는 자료를 요구할 수 있으며, 이에 따라 제출된 자료는 제안서와 동일한 효력을 갖는다.

4. 제안서 작성 양식 1. 제안사 …(이하 생략 — 전문은 첨부파일 참조)