===== 1_입찰공고문_제조공정로봇활용실로봇AI데이터수집용역_제한경쟁(소기업소상공인).pdf =====
서울대학교 산학협력단 공고 관악용역 2026-067(PA202602279)
※ 제안서 기술평가 후 개찰 예정으로 기술평가 기간에 따라 개찰일자가 변경 가능
마. 우선협상
: 2026. 10. 23.(금) 11:00 이후 예정
※ 기술 및 가격 종합점수에 따라 우선협상대상자 순으로 협상(일정은 별도 통지)
용 역 입 찰 공 고 [긴급]
4. 입찰참가자격
본 공고 계획은「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」의 2천만원 초과 공
아래의 각호에 모두 해당하는 자로서 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법
개입찰 원칙에 의하여 산학협력단이 나라장터 입찰공고 및 계약을 대행하는 건으로, 제
률」시행령 제12조 및 동법 시행규칙 제14조 규정에 따라 경쟁입찰의 참가자격을 갖
안요청서(과업지시서) 상의 용역 수행에 관한 구체적인 내용 및 이행결과의 확인 등은
수요기관인 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터에 있음을 알려드리오니 착오 없으시기
바랍니다.
춘 자로서, 입찰등록 마감일시까지 필요서류를 갖추어 입찰 등록한 자
가. 나라장터(국가종합전자조달시스템)에 경쟁입찰 참가자격을 등록한 자로서, 「국가
를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제12조 및 동법 시행규칙 제14조에
따른 경쟁입찰 참가자격을 갖춘 자
나. 입찰공고일 기준으로 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제76
1. 입찰에 부치는 사항
가. 사 업 명 : 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
나. 사업기간 : 계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(협의 후 조정 가능)
다. 사업내용 : 붙임 제안요청서 참조
라. 사업예산 : 99,000,000원(부가가치세 포함)
※ 입찰금액은 반드시 부가세 포함 금액으로 제출하며, 낙찰자가 면세사업자인 경우 낙찰금액
에서 부가가치세 상당액을 차감한 금액을 계약금액으로 함
조의 규정에 의한 부정당업자로 입찰참가를 제한받은 자는 제외
※ 공동수급(하도급) 허용여부
- 공동수급 및 하도급을 허용하지 않음.
5. 제출서류 안내(우편접수)
가. 접수기간: 2026. 10. 12.(월) 19:00 ~ 2026. 10. 23.(금) 10:00
나 접수방법: 우편 제출(이메일 및 직접제출 불가, 공휴일(토·일요일)은 접수 불가,
업무시간(18시 까지)에 한함)
2. 입찰 및 계약방법
가. 일반경쟁(총액)입찰, 협상에 의한 계약, 청렴계약제 시행 대상, 비예가로서 사업
다. 제출장소: (08826) 서울시 관악구 관악로1 서울대학교 303동 457호
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터 담당자 서정연(☎02-880-2467)
예산 범위 내에서 계약
나. 협상이 성립된 후 5일 이내에 계약을 체결하여야 하며 협상기준가격 당해 사
업 예산 이하로서 협상대상자가 제안한 가격으로 함
나. 계약 발주자: 서울대학교산학협력단(실수요자: 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터)
라. 제출서류 목록
① 사업자등록증 1부
② 법인 인감증명서 1부 (입찰참가등록일 기준 3개월 이내 발급)
③ 법인 등기부등본 1부 (입찰참가등록일 기준 3개월 이내 발급)
④ 기타 입찰참가자격을 증명하는 서류
3. 입찰진행 일정
가. 전자입찰 개시 및 마감
: 2026. 10. 12.(월) 19:00 ~ 2026. 10. 23.(금) 10:00
※ 가격 전자입찰 시, 입찰금액의 세부산출내역★★을 꼭 첨부(G2B)해주시기 바랍니다.
※ 가격입찰은 전자입찰로만 가능하며, 전자입찰로 가격입찰 한 업체만이 직접 제안서를
: 2026. 10. 12.(월) 19:00 ~ 2026. 10. 23.(금) 10:00
※ 4. 제출서류 안내 참조(제안서는 우편으로 제출)
다. 제안서 기술평가
⑥ 기술능력평가(정량적평가) 제안서 및 증빙자료철 2부(담당자평가용)
* 증빙자료 : 참여인력 재직증명서, 4대보험가입 확인서, 실적계약서/세금
계산서사본, 감사보고서 등
제출할 수 있음 나. 제안서 및 서류제출 기간 ⑤ 제안서 7부
: 2026. 10. 23.(금) 11:00 이후 예정
라. 전자입찰 개찰 일시 및 장소 : 2026. 10. 23.(금) 11:00 이후, 입찰담당자 PC
※ 유의사항 : 작성방법은 “제안요청서” 참조
※ 가격투찰은 전자입찰로 진행하며, 제안서 접수는 우편접수만 가능
※ 제안서 제출 전에 나라장터를 통하여 가격을 투찰하시기 바랍니다.
※ 제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들 요청 시
설명회를 개최할 수 있음
6. 낙찰자 선정방법
가. “협상에 의한 계약”으로 제안서 기술평가 점수(80%)와 입찰가격
평가점수(20%) 를 합산하여 고득점 순서에 따라 결정하며, 협상적격자로 선정
후 협상결과에 따라 낙찰자 선정
나. 제안서를 제출받아 제안평가(가격평가 20%, 제안서 기술평가 80%)
다. 기술능력평가와 가격평가로 구분하여 종합 평가를 실시하되
그 비중은 기술능력평가 80%와 가격평가 20%로 함.
라. 종합평점(100점) = 기술능력평가(80점)+입찰가격평가(20점)
9. 청렴계약 이행각서 제출
가. 본 입찰에 참가하는 모든 업체는 청렴계약이행각서를 제출한 것으로 간주합니다.
나. 최종낙찰자로 선정된 업체는 계약 체결시에 서울대학교 산학협력단에「청렴계
약 이행각서」를 제출하여야 합니다.
10. 계약이행보증금 납부 및 귀속
가. 선정업체는 계약 후 1주일 이내에 계약금액 15%에 해당하는 금액을 (서울대학교
산학협력단) 보증금으로 납부해야 함.
나. 보증금은 보증증권 제출로 갈음 할 수 있음.
마. 기술능력평가는 평가항목별 배점을 5개 등급으로 20% 차이를 두고 100%에서
20%까지 평정하며 최고점수와 최저점수를 제외한 나머지위원의 평가점수를 합
산하여 평가함
11. 기타사항
가. 입찰공고 : 나라장터(www.g2b.go.kr)
바. 합산점수가 동일한 제안자가 2인 이상일 경우 기술능력 평가점수가 높은 제안
나. 본 입찰은 국가종합전자조달시스템(www.g2b.go.kr)으로 진행되므로 입찰에 참가
자를 선순위자로 하고, 기술능력 평가점수도 동일한 경우에는 기술능력의 세부
하고자 하는 자는 반드시 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률, 동법 시행령
평가항목 중 배점이 큰 항목에서 높은 점수를 얻은 자를 협상대상자로 선정함.
및 시행규칙 등의 입찰관련 법령, 입찰공고문, 제안요청서, 용역계약일반조건, 용
사. 제안관련 설명회는 개최하지 않는 것을 원칙으로 하나, 평가위원들의 요청 시
역계약특수조건, 국가종합전자조달시스템 전자입찰특별유의서, 국가종합전자조달
설명회를 개최할 수 있음.
시스템 입찰자 이용약관, 청렴계약입찰특별유의서, 기타 입찰에 필요한 모든 사
아. 낙찰자가 협의과정에서 포기하는 경우에는 차순위자를 협상대상자로 함.
항을 입찰 전에 완전히 숙지하고 입찰에 참가하여야 하며, 숙지하지 못하여 발생
자. 본 사업은 예정가격을 작성하지 않는 비예가로서, 업체 입찰가격이 사업예산을
하는 책임은 입찰참가자에게 있음.
초과한 경우에는 가격협상 시 사업예산을 기준가격으로 하여 동 가격 이하로
가격협상을 진행하며, 가격협상이 결렬될 경우에는 차순위자를 협상대상자로
선정
차. 제안서를 평가한 선정위원, 평가 관련 자료 및 그 세부결과 등은 개인정보 및
영업비밀의 사유 등으로 원칙적으로 공개하지 아니함.
다. 조달청의 경쟁입찰 참가자격 등록은 수시로 가능하며, 입찰 참가 시 입찰서 제출
마감일 전일까지 등록하여야 함.
라. 입찰참가희망업체가 전산장비 준비 부족 등의 사유로 전자입찰등록 및 투찰이
곤란한 경우에는 입찰마감 24시간 이전에 조달청 정부조달콜센터(1588-0800)로
장애해결을 위해 문의하시길 바라며, 장애발생에도 불구하고 조달청 정부조달콜
센터로 문의하지 않아 발생되는 모든 책임은 입찰참가자에 있음.
7. 입찰보증금
가. 입찰보증금은 면제하되 입찰보증금 납부확약 내용이 명기된 전자입찰서 제출
로 입찰금액의 100분의 5를 납부한 것으로 간주
나. 입찰보증금의 국고귀속 등에 관하여는 국가계약법시행령 제37조 및 제38조에
의함
마. 본 용역입찰의 낙찰자는 근로자와 고용계약을 체결할 경우 최저임금법 제10조
1항의 규정에 의하여 노동부장관이 고시한 최저임금액 미만으로 계약할 수 없습
니다.
바. 이 공고문과 제안요청서 등 내용 상 상이한 내용이 발생할 경우 제안요청서를
우선으로 적용하고, 특별히 언급되지 아니한 사항은 「국가를 당사자로 하는
계약에 관한 법률」시행령 및 「협상에 의한 계약체결기준」 등에 의함
8. 입찰의 무효
국가를당사자로하는계약에관한법률시행령 제39조 제4항, 동법시행규칙 제44조, 용역
입찰유의서 제12조에 해당하는 입찰은 무효입니다.
11. 문의사항
- 제안서 관련사항 : 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터 담당자 서정연(☎02-880-2467)
- 입찰 / 계약사항 : 서울대학교산학협력단 연구지원부 (☎02-880-2122)
위와 같이 공고 합니다.
2026. 10. 12.
서울대학교 산학협력단
===== 2_제안요청서_제조공정로봇활용실로봇AI데이터수집용역_보완(2026-10-07).pdf =====
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
제안요청서
제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
용역 구분 연구비 재원 용역 / 협상에 의한 계약 발주기관 서울대학교 산학협력단 실수요기관 서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터 용역기간
계약체결일로부터 2026. 12. 22.까지(세부 일정은 착수보고 시 확정)
사업예산
입찰공고문에 따름(부가가치세 포함 총액 기준)
작성일 2026. 09.
※ 본 제안요청서는 입찰공고문과 함께 적용되며, 입찰공고문과 상이한 사항은 제안요청서 및 계약조건이 우선한다.
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
목차
1. 용역 개요
2. 추진 배경 및 필요성
3. 과업 목표와 기본 방향
4. 과업 범위
5. 세부 기술 요구사항
6. 데이터 수량 및 검수 기준
7. 산출물 및 납품 형식
8. 추진 일정 및 보고체계
9. 제안서 작성 및 제출 요구사항
10. 평가 방법 및 배점
11. 계약·보안·지식재산권 관련 요구사항
붙임 1. 제안서 목차(안)
붙임 2. 데이터 필드 목록(안)
붙임 3. 산출물 검수 체크리스트
붙임 4. 참고 레퍼런스
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
1. 용역 개요
과업명
제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
로봇 제조 조립 모사 태스크에서 접촉력 정보를 포함한 멀티모달 데이터의 수집, 정제, 시간·공간
과업 목적
정렬, 표준화, 데이터셋 패키징까지 연결되는 반복 가능한 데이터 수집·구축 파이프라인을
구축하고 이를 검증하는 것
대상 분야
핵심 태스크
Physical AI, AI 휴머노이드/로봇 파운데이션 모델, contact-rich manipulation, 조립 작업,
imitation learning, robot learning benchmark
기어 조립 태스크(제조 조립 공정을 모사하여 기어의 파지·이송·삽입·치합을 수행하는 접촉 조립
태스크)
데이터 수집·구축 파이프라인,
다중센서 실로봇 데이터셋,
접촉력 표현 이미지 데이터,
주요 산출물
LeRobot 호환 데이터 패키지,
데이터 검수(누락 확인) 리포트,
데이터셋 패키징 자료,
하드웨어 환경 구성·운영 명세 및 별도 산출내역,
최종보고서
계약 방식
협상에 의한 계약(세부 사항은 입찰공고문에 따름)
2. 추진 배경 및 필요성
AI 휴머노이드 기술혁신센터 구축 사업은 휴머노이드 AI 개발을 위한 실세계 및 시뮬레이션 학습 인프라, 표준화 데이터셋, 실증
환경, 기술협력 네트워크를 구축하는 기반구축 사업이다. 본 용역은 해당 사업 중 데이터 인프라 구축과 실증 데이터 확보를 위한
핵심 과업으로서, 기구축 데이터 수집·구축 체계를 접촉 기반 조립 작업과 접촉력 modality 로 확장하는 과업에 해당한다.
센터의 데이터 과업은 일회성 데이터 수집이 아니라, 반복 가능한 데이터 생산 체계의 구축이다. 특히 실제 환경을 모사한
훈련장에서 실제 로봇으로 획득한 접촉 데이터는 시뮬레이션으로 재현하기 어려운 물리 상호작용 정보를 제공하여 시뮬레이션
데이터를 보완하는 데 중요하다. 따라서 본 용역은 데이터 수집량 자체뿐 아니라 수집-정제-정렬-검수로 이어지는 데이터
생산·구축 파이프라인을 산출물로 확보하는 것을 우선한다.
2.1 센터 사업과의 연계
•
실제 환경을 모사한 로봇 활용 훈련장 기반 조립 데이터 수집 확대를 위한 데이터 파이프라인 확장
•
기구축 데이터 형식·수집 절차와 호환되는 접촉력 포함 조립 데이터셋 구축
•
실로봇 접촉 데이터와 향후 시뮬레이션 데이터의 통합 활용을 위한 공통 schema 확장
•
Hugging Face, GitHub 등 공개 플랫폼 연계를 통한 공개 연구 데이터셋 및 benchmark 기반 조성
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
2.2 본 용역의 핵심 문제의식
구분
목적
단순 데이터 수집 용역
정해진 수량의 episode 또는 영상 확보
본 용역에서 요구하는 방향
Physical AI 모델 구축에 재사용 가능한 데이터 수집·구축
파이프라인 확보
데이터 원천 영상 및 로봇 로그 중심
접촉력·영상 정보의 시간·공간 정렬,
정제·annotation·metadata·버전관리가 포함된 학습
가능 데이터
검수 수집 완료 여부 중심
데이터 누락·결손 확인, annotation 일관성, episode
유효율 관리
센터 자산 데이터 파일 중심
schema, pipeline code, loader, 검수 script,
protocol, 데이터셋 패키지, 운영 문서가 남는 구조
3. 과업 목표와 기본 방향
3.1 최종 목표
본 과업의 최종 목표는 실제 환경을 모사한 로봇 조립 환경에서 접촉력 정보를 포함한 반복 가능한 데이터 생산·검증 체계를
구축하고, 이를 기어 조립 태스크 데이터셋으로 검증하는 것이다. 수행기관은 아래의 폐루프를 실제 산출물로 구현하여야 한다.
단계
1. 수집
2. 정제
주요 기능 핵심 산출
로봇 한 팔 teleoperation, 실로봇 rollout, 선택적
원천 robot/sensor/action 로그, episode
human/UMI 보조 수집 manifest 등
멀티카메라, 로봇 상태, gripper, 손목·툴팁 F/T sensor,
멀티모달 dataset, 접촉력 표현 이미지 등
action command 의 시간·공간 정렬 및 접촉력 표현 이미지
생성
3. 표준화
공개 로봇 데이터 포맷 호환 schema 설계 및 변환
LeRobot 호환 package, raw archive, schema
문서 등
4. 검수
데이터 누락·결손 자동 확인 및 표본 수동 검수
검수(누락 확인) script, 검수 리포트 등
5. 패키징 연구용 데이터셋 패키지 구성
dataset card, README, 공개 준비 자료 등
3.2 기본 방향
•
기준 태스크는 제조 조립 공정을 모사하는 기어 조립 작업으로 구성한다.
•
과업은 고난도 오지 dexterous manipulation 보다 신뢰성 있는 2 지 그리퍼 기반 한 팔 접촉 조립 및 데이터 파이프라인
완결성에 집중한다.
•
로봇 데이터, 다중 시점 RGB 영상, 손목·툴팁 F/T, gripper state, action command, 접촉력 표현 이미지,
task/subtask language annotation 을 포함하는 multimodal dataset 을 지향한다.
•
F/T 데이터는 영상 frame 기준으로 시간 정렬하고, 접촉 발생 위치·크기·방향을 영상 좌표계에 표현하여 시각 정보와
접촉력 정보가 공간적으로 연계되도록 한다.
•
최종 데이터셋은 LeRobot 호환 형식과 원천 보존(raw archive) 형식을 함께 제공하여 공개 연구와 후속 확장성을 동시에
확보한다.
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터 •
제안자는 하드웨어 환경 및 총액 산출 근거를 제시하여야 한다.
•
모든 센서 스트림은 공통 clock 기준 timestamp 로 기록하고, 스트림 간 동기화 오차를 측정·보고한다(목표 오차 1 frame,
약 33ms 이내). 카메라 intrinsic/extrinsic 캘리브레이션 결과와 로봇 base·end-effector·툴팁·카메라 좌표계의 변환
관계(TF)를 문서화하여 제공한다.
4. 과업 범위
4.1 과업 범위 총괄
번호
과업 상세 내용 A 프로젝트 착수 및 상세 설계
착수회의, 상세 일정, 장비/시설/인력 계획 확정
B 기어 조립 태스크 설계
task board/fixture/기어 부품/부품 초기 위치함 설계 및 BOM, subtask 구조, 성공·실패
기준, variation 정의
C 로봇 수집 및 하드웨어 환경 구성
7 자유도급 로봇팔(휴머노이드 또는 협동로봇) 또는 동등 이상 플랫폼, 2 지 그리퍼, 손목 F/T
sensor, 툴팁 F/T sensor, wrist RGB camera, head 또는 외부 RGB camera, leaderarm/teleop 또는 동등 방식, 로깅 PC/storage, 작업셀·fixture·부품·안전환경 구성
D 데이터 수집·구축 파이프라인
수집, 정제, 센서 간 시간 동기화, 접촉력 표현 이미지 생성, schema 변환, 데이터 누락 확인
구현
검수, annotation, dataset builder, versioning, loader 구현
E 검증용 실로봇 데이터셋 생성
최소 수량 기준을 충족하는 valid episode 수집, 성공/실패 데이터 구분, metadata 및
F 데이터셋 패키징 G 보고 및 인수인계
language annotation
LeRobot 호환 package, dataset card, README, sample loader, GitHub/Hugging
Face 공개 준비 자료
착수/최종 보고, 기술문서, 운영 매뉴얼, 코드·데이터 인수인계 세션, 하드웨어 인계 및
발주기관 시설 세팅·시운전
4.2 과업에서 제외되는 사항
•
상용 수준의 범용 로봇 파운데이션 모델 신규 개발, 대규모 사전학습, 상시 leaderboard 운영 시스템 구축은 기본 범위에
포함하지 않는다.
•
개인정보 또는 저작권 문제가 있는 외부 영상·데이터의 무단 활용은 허용하지 않는다.
5. 세부 기술 요구사항
5.1 기준 로봇·센서 구성
제안자는 아래 기준 사양을 충족하는 로봇 한 팔 조립 데이터 수집 환경 및 하드웨어 운영 방안을 제안하여야 한다.
•
하드웨어 구성은 데이터 파이프라인 검증을 위한 실증 환경을 의미하며, 특정 장비의 납품을 일률적으로 강제하지 않는다.
•
수집되는 데이터는 위 구성의 주 작업 팔만으로 수행된 것이어야 하며, 다른 팔의 동작이 포함된 episode 는 기본 수량에
산입하지 않는다.
항목
로봇
기준 요구사항 비고
7 자유도급 로봇팔 1 식(휴머노이드 또는 협동로봇) 또는 동등 이상. 한 팔
제안자는 로봇 모델, 제어 주기,
단독으로 기어 조립 작업을 수행할 수 있어야 함
workspace, payload 를 제시
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
항목
그리퍼
기준 요구사항 비고
2 지 전동 그리퍼. 기어 파지·이송·삽입·치합 작업에 적합하고 개폐 상태 및
툴팁 F/T sensor 장착 구조 제시
command logging 가능
F/T sensor
손목 F/T sensor 1 식 이상 및 그리퍼 툴팁 다축 F/T sensor. 힘·토크 raw
정격, sampling rate 제시
data 제공
Wrist camera
손목 RGB camera 3 식 이상. 근접 조작 및 파지 물체 자세 관찰이 가능한 시점
RealSense D405/D435 급 포함
또는 동등 이상 참조. 근접 조작
특성상 depth 신뢰도가 낮으므로
depth 제공은 필수로 하지
않으며, 접촉 정보는 툴팁·손목
F/T 데이터로 확보한다
Head/third-person
head 또는 외부 시점 RGB camera 1 식 이상
RealSense D435 급 또는 동등 camera 이상 참조 Teleoperation
한 팔 leader-follower, GELLO-class leader-arm, VR, exoskeleton 등
데이터 로깅
멀티카메라 영상, robot state, action, gripper, 손목·툴팁 F/T, 접촉력 표현
핵심 데이터는 실제 로봇
state/action 과 연결되어야 함
이미지, annotation 을 저장할 수 있는 PC/서버 및 storage
작업셀·fixture·부품
기어 조립 태스크 수행을 위한 작업대, task board, 축(shaft) 고정 fixture,
기어 부품, 부품 초기 위치함 등 반복 수집 가능한 물리 환경 구성
5.2 데이터 수집 방식
데이터 수집은 실제 로봇 기반 demonstration 으로 수행하여야 한다. human/UMI 보조 수집은 기본 수량과 별도로 제안할 수
있으나 기본 검수 수량에는 산입하지 않는다.
데이터 유형
Demonstration
정의 필수 라벨
숙련 operator 가 teleoperation 또는 동등 방식으로 성공 수행한
demo, success, 실로봇 조작 episode
operator_id/pseudonym,
task/subtask
Failure episode
실패 원인을 분석하기 위해 보존하는 실패 또는 불완전 episode
terminal state, safety flag
Human/UMI
사람 동작, handheld device, UMI-like 방식으로 수집한 보조
source type, retargeting 여부,
auxiliary (선택) 데이터 action 생성 방식
데이터 유형 비율 기준
기본 검수 수량은 100% 실제 로봇 state/action 을 포함하는 실로봇 demonstration 또는 rollout 이어야 한다. human/UMI
auxiliary 데이터는 기본 수량에 산입하지 않으며, 보조 자료로 제출하는 경우 데이터 유형을 구분하여 라벨링한다.
5.3 기어 조립 태스크 설계
기준 태스크는 제조 조립 공정의 기어 조립을 모사하는 부품 기반 한 팔 접촉 조립 작업으로 한다. task board 에 사전 고정된
축(shaft)에 기어를 삽입하고 인접 기어와의 치합(맞물림)을 완성하는 작업을 기본으로 하며, 국내 구매 가능한 기어 및 조립
부품, fixture, 부품 초기 위치함 등을 사용하여 반복 가능하고 공개 데이터셋 가치가 있는 task 를 구성할 수 있다.
항목
태스크 구조
요구사항
서로 다른 기어 구성을 갖는 2 개 이상의 high-level task 를 정의하고, 전체 과업 기준 최소 4 개 이상의
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
항목
요구사항
subtask 를 포함한다. 예: 기어 탐색/접근, grasp, 이송, 축 정렬·삽입, 치합, 확인 동작.
부품 구성
high-level task 별 복수의 기어로 구성하며, 모든 기어의 조립 완료 시 기어 간 치합이 성립하도록 구성한다.
공차와 난이도
축-기어 보어 간 끼워맞춤과 기어 위상 정렬이 요구되는 접촉 기반 조립을 대상으로 한다. 삽입·치합 과정의
접촉력이 손목·툴팁 F/T 데이터로 관찰되어야 하며, 과도한 접촉력 및 충돌에 대한 안전 리스크를 관리하여야
한다.
Variation
기어 초기 위치와 함께 기어 구조 종류·기어 크기를 포함하여 3 종 이상의 variation 축을 정의한다. 접촉 조작
학습에 대한 기여도가 낮은 색상 등 외형 변주는 기본 축으로 산입하지 않는다. 각 축의 수준과 범위는 상세설계
단계에서 발주기관과 확정한다.
성공 기준
episode 종료 시 대상 기어가 모두 지정 축에 삽입되고 인접 기어와 치합된 상태이며, 안전 이벤트 없이 완료된
경우 성공으로 본다. 정량 기준(삽입 깊이, 치합·회전 전달 여부 등)은 상세설계 단계에서 발주기관과 확정한다.
실패 기준
grasp miss, slip/drop, wrong part, 축 삽입 실패, 치합 실패(jamming 포함), timeout, collision/safety
stop, task sequence violation, excessive intervention 등을 실패로 정의하고 라벨링한다.
공개성
저작권·영업비밀·개인정보 문제가 없는 부품과 환경을 사용하여 공개 연구 데이터셋으로 배포 가능하도록
설계한다.
5.4 데이터 schema 및 포맷
최종 데이터셋은 LeRobot v3.0 호환 또는 발주기관이 승인한 로봇 데이터셋 포맷으로 제공하여야 한다. 공개 포맷에서 손실될
수 있는 원천 정보는 raw archive 와 metadata 확장 파일로 보존하여야 한다.
구분
필수 요구사항 원천 보존
raw sensor stream, robot log, 손목·툴팁 F/T log, annotation, manifest 를 재처리 가능한 구조로 보존
공개 포맷
LeRobot 호환 dataset package, dataset card, README, 제공
식별자 체계
episode_id, task_id, subtask_id, object_id, layout_id, operator/session_id, collection_date,
data_version
로봇 상태
joint position/velocity/effort 또는 torque, end-effector pose, gripper state, action command
멀티모달 센서
head 또는 외부 시점 RGB image, wrist RGB image(3 시점 이상), 손목·툴팁 F/T data
접촉력 표현 이미지
데이터셋에 포함된 영상과 동일한 주기로 각 영상 frame 에 대응하는 접촉력 표현 이미지를 생성·제공. 접촉
발생 위치 등 접촉 정보를 영상 좌표계에 표시해야 함. 대상 시점과 표현 방식은 상세설계 시 발주기관과 확정
Annotation
task/subtask language annotation, success/failure
버전관리
raw/cleaned/annotated/released dataset version, 검수 version
6. 데이터 수량 및 검수 기준
6.1 최소 데이터 수량 기준
아래 기준은 가격 산정 및 검수를 위한 최소 기준이다. 본 용역의 episode 는 단위 동작이 아닌 high-level task 전체 조립
완료를 1 건으로 산정하므로, 제안자는 태스크 난이도, episode 길이, episode 당 단위작업 수, 장비 구성, 수집 방식에 따라
발주기관과 협의하여 수량 기준을 조정하거나 동등 환산 기준을 제안할 수 있다.
항목
최소 기준 설명 High-level task 2 개 이상 기어 조립 태스크 기준 Subtask 4 개 이상
task/subtask boundary 와 language annotation 제공
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
항목
최소 기준 Variation 축 3 종 이상 Valid episode 800 건 이상
설명
기어 초기 위치·기어 구조 종류·기어 크기 등. 색상 등 외형 변주는 기본 축으로
산입하지 않음
high-level task 별 400 건 이상. 1 episode 는 해당 task 의 전체 기어 조립
완료까지를 1 건으로 하며, 검수 통과 및 metadata/annotation 완료
episode 기준. episode 길이 및 episode 당 단위작업 수에 따라 발주기관과
협의하여 조정 가능
성공 demonstration Valid episode 의 85% 이상 학습에 활용 가능한 성공 episode 실패 episode Valid episode 의 10% 이상
실패 유형 보존용. 실패 상황에 대한 유형 분류(라벨링)를 포함한다. 안전상
15% 이하 불가 시 사유와 대체 지표 제시 접촉력 표현 이미지 대상 영상 frame 과 1:1 대응
대상 시점 영상과 동일 주기로 생성, 대응 frame 누락 없음
검증/평가 episode Valid episode 의 10% 이상 검증용 episode
6.2 데이터 수집 조건
항목
요구사항 Frame rate
영상은 RGB 30fps 기준으로 수집·제공한다. 다른 frame rate 를 사용하는 경우 학습 활용성, 저장 용량을
설명하고 발주기관 승인을 받아야 한다.
Robot state/action
30Hz 이상을 기준으로 한다. 발주기관과 협의 가능하다.
F/T data
손목·툴팁 F/T sensor 는 사용 센서가 지원하는 최대 샘플링 레이트로 수집·보존한다. 제안자는 사용 예정
센서의 모델명과 최대 샘플링 레이트를 제안서에 제시하여야 한다.
Data loss
결측 frame, 불완전 episode, sensor dropout 은 검출하고 기록한다.
6.3 검수 원칙
•
본 용역의 검수는 데이터의 누락·결손 여부를 자동으로 확인하는 수준을 기본으로 한다. 수행기관은 필수 스트림·접촉력
표현 이미지·annotation 의 누락과 함께 스트림 간 동기화 오차 및 F/T 이상치를 검출하는 검수 스크립트를 제공하고, 그
결과를 리포트로 정리한다.
7. 산출물 및 납품 형식
7.1 산출물 목록
구분
산출물 D1 착수계획서 및 상세 납품 형식 검수 기준 PDF/DOCX
계약 후 7 일 이내 제출, 역할·일정·위험관리 포함
Task 설계서 및 부품 PDF/DOCX,
기어·축·fixture·부품 초기 위치함, variation, 성공·실패 기준 포함
BOM 사진/CAD/도면
일정표
D2
가능 D3 데이터 수집 및 PDF/DOCX 하드웨어 환경 구성
로봇, gripper, 손목·툴팁 F/T, camera, logging, safety 계획과 하드웨어 포함. 동기화 오차 측정 결과,
카메라 캘리브레이션 및 좌표계(TF) 문서 포함
문서
D4
데이터 파이프라인 Git repository
수집/변환/검수 관련 코드와 README 제공
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구분
D5
D6
산출물 납품 형식 코드 또는 압축파일 Raw dataset 저장매체 또는 archive 보안 전송 Cleaned/validated LeRobot 호환 dataset package 및 확장
검수 기준
원천 로그, 영상, sensor 등 포함
최소 수량·품질 기준 충족, train/val/test split 포함
metadata
D7
D8
데이터 검수(누락 PDF/DOCX, 확인) 리포트 CSV/JSON 데이터셋 패키징 자료 dataset card,
episode validity, annotation 누락 포함
Hugging Face/GitHub 공개 준비 가능 수준
README,
sample loader,
license draft
D9
D10 최종보고서 및 PDF/DOCX,
전체 산출물 요약, 운영 매뉴얼, 후속 확장 로드맵 포함
인수인계 자료 발표자료 하드웨어 환경 PDF/DOCX 및
장비별 모델·수량·용도 등 하드웨어 재구성 기준. 인계 품목의 모델·수량·시리얼과 발주기관 시설 시운전
구성·운영 보고서 XLSX 가능 결과 포함 및 인계 목록
7.2 데이터 납품 구조
수행기관은 raw, cleaned, released 세 계층을 구분하여 납품하여야 한다. 예시 directory 구조는 다음과 같다.
/dataset_project/
00_docs/
# protocol, schema, dataset card, checks report
01_raw/
# raw camera/robot/F/T logs, session manifests
02_cleaned/ # validated episode data
03_released_lerobot/
04_annotations/
05_splits/
# LeRobot-compatible release package
# task/subtask/failure labels
# train/val/test split and leakage checks
06_checks/
# checks scripts, results, reports
7.3 공개·배포 준비
•
공개 데이터셋 패키지는 Hugging Face Dataset 또는 이에 준하는 공개 연구 플랫폼에 업로드 가능한 구조로 정리한다.
실제 공개 시점과 공개 범위는 발주기관이 최종 결정한다.
•
GitHub 공개용 README, 환경설치 방법 등을 제공한다.
•
dataset card 에는 데이터 수집 환경, sensor 구성, task 정의, limitations, license draft, citation draft,
ethical/safety note 를 포함한다.
•
얼굴, 개인정보, 제 3 자 영업비밀, 저작권 제한 자료가 포함되지 않도록 수집 환경과 공개 범위를 설계한다.
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서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
8. 추진 일정 및 보고체계
8.1 추진 일정(안)
단계
기간 착수 주요 내용 계약 후 1 주 이내 주요 산출
착수회의, 과업 세부범위·장비·인력·일정 확정, 하드웨어
D1
비용·소유권·사용권 기준 확정
상세 설계
착수 직후
task/BOM/fixture, data schema, 접촉력 표현 이미지 정의,
D2, D3 초안
검수 기준, 파이프라인 설계
수집환경
상세 설계 후
robot/sensor/teleop/logging 통합, 하드웨어 환경
구축·파일럿 파일럿 data, 검수 결과
구성·검수, pilot 20 episode 이상
본 수집 1 차 파일럿 완료 후
core demonstration data 수집, annotation, 검수 반복
중간 dataset, 중간보고 본 수집 2 차·정제 본 수집 1 차 후
target 수량 확보, cleaned dataset, release package 구성
D5, D6, D7 최종 납품 2026. 12. 22.까지
최종보고, 하드웨어·코드·데이터 인수인계, 발주기관 시설
D4~D10 최종본 세팅·시운전, 검수 대응
8.2 보고체계
•
착수보고: 계약 후 7 일 이내. 상세 수행계획, risk register, 산출물 목록, 일정표 제출.
•
중간점검: 파일럿 종료 시 샘플 episode, 동기화 오차, 접촉력 표현 이미지 결과를 공유한다(온라인 가능).
•
최종보고: 모든 산출물, 데이터 통계, 검수 결과, 공개 패키지 점검.
•
필요 시 발주기관은 현장 또는 온라인 점검, sample episode 재생, 검수 결과 시연, loader 실행 시연을 요청할 수 있다.
9. 제안서 작성 및 제출 요구사항
9.1 제안서 기본 원칙
•
제안자는 본 제안요청서의 최소 요구사항을 모두 충족하는 수행방안을 제시하여야 한다.
•
제안서에는 장비 구성, 수집 방식, data schema, 검수, annotation, 인력, 일정, 산출물, 가격 산출 전제가 서로 일관되게
제시되어야 한다.
•
제안자가 동등 이상 대체 장비·포맷·수집 방식을 제안하는 경우, 기준 사양과의 차이, 장단점, 가격 영향, 검수 가능성을
명확히 설명하여야 한다.
•
제안서에 포함된 추가 제안은 사업예산 범위 내에서 수행 가능한 내용이어야 하며, 기본 과업 수행을 저해하지 않아야 한다.
9.2 제안서에 반드시 포함할 사항
번호
항목 작성 내용 1 과업 이해도
Physical AI 데이터 수집·구축 파이프라인에 대한 이해, 본 과업의 핵심 리스크와 해결 방향
2 수행기관 역량
참여인력(로봇 데이터 수집 경험 포함), 역할분담, 보유/활용 가능 장비
3 태스크 설계
기어 조립 task, 부품·fixture·variation, 성공/실패 기준
4 수집환경 구성
로봇, gripper, 손목·툴팁 F/T, cameras, teleop, logging PC, safety, facility 등
5 데이터 파이프라인
수집, 정제, schema, 검수(누락 확인), versioning, loader, release workflow 등
6 데이터 수량 계획
episode 수, 시간, frame 수, 검수 통과율, 수집 인력 운영 계획
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서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
번호
항목 작성 내용 7 데이터 검수
데이터 누락·결손 자동 확인 항목, annotation 누락 점검
8 산출물·일정
deliverable 별 제출 시기, 검수 방법, 인수인계 계획
9 보안·IP·공개
데이터 권리, 공개 가능성, 개인정보/저작권 관리, 오픈소스 라이선스
10 가격 산출 전제
인건비, 로봇/시설 사용료, 하드웨어 구매·임차·사용료, 장비·소모품, annotation, compute,
문서화, 기타 직접비 구분 등
11 하드웨어 환경 구성 하드웨어 구성
10. 평가 방법 및 배점
본 용역은 협상에 의한 계약 방식을 전제로 하며, 기술능력평가와 입찰가격평가를 합산하여 협상대상자를 결정한다. 세부 절차는
입찰공고문 및 서울대학교 산학협력단 안내에 따른다.
10.1 평가 배점 총괄
구분
배점 평가 내용 기술능력평가 80 점 정성평가 80 점 입찰가격평가 20 점
입찰가격 평점 산식은 입찰공고문 및 관련 기준에 따름
합계 100 점 기술능력평가와 가격평가 합산
10.2 기술능력평가 세부 배점(안)
평가영역
정성평가 세부 항목 참여인력 전문성 배점 15 평가 관점
로봇제어, 데이터 엔지니어링, ML/robot learning, annotation/검수
담당자 역량
정성평가 수행 기반 및 안정성 10
실제 환경을 모사한 로봇 활용 훈련장 보유·활용 가능성, 하드웨어 확보
및 비용 산출 근거, 사업수행 안정성, 일정 대응력
정성평가 과업 이해도 및 추진전략 11
데이터 수집이 아닌 데이터 수집·구축 파이프라인 확보라는 목표
이해도
정성평가 태스크 설계 및 수집환경 구성 11 정성평가 데이터 파이프라인 설계 11 정성평가 데이터 표준화 및 공개 패키징 11 정성평가 데이터 검수 및 annotation 11
기어 조립 task, 로봇팔, 2 지 그리퍼, 손목·툴팁 F/T, 멀티카메라,
teleop, 하드웨어 환경 구성·운영 계획의 구체성
수집-정제-schema-검수-versioning-release workflow 의
완결성
LeRobot 호환성, raw 보존, metadata, dataset card,
GitHub/Hugging Face 준비성
데이터 누락·결손 자동 확인, language annotation
10.3 협상 및 제안 발표
•
제안평가위원회는 필요 시 제안발표 또는 온라인 질의응답을 실시할 수 있다.
•
제안자는 제안발표에서 sample pipeline architecture, 수집환경 구성도, 데이터 schema 예시, 접촉력 표현 이미지 예시,
검수(누락 확인) 항목을 설명할 수 있어야 한다.
•
협상 과정에서 발주기관은 제안 내용의 범위, 산출물, 데이터 수량, 일정, 가격 산출 내역을 조정할 수 있다.
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서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
11. 계약·보안·지식재산권 관련 요구사항
11.1 데이터 및 산출물 권리
•
본 용역으로 수집·생성·정제된 원천 데이터, annotation, metadata, 검수 결과, 공개 패키지, 보고서 등 산출물은
발주기관의 연구·교육·공개·2 차가공·학습·평가·배포 목적 활용이 가능하여야 한다.
•
수행기관이 기존에 보유한 범용 tool, library, platform, proprietary module 은 사전 보유 IP 로 인정될 수 있으나, 본
용역 산출물의 재현·검수·공개에 필요한 범위의 사용권과 실행 환경(코드 환경)을 제공하여야 한다.
•
공개 예정 코드와 데이터에 포함되는 오픈소스 라이선스, 제 3 자 저작권, 모델 라이선스, 데이터 라이선스는 수행기관이
사전에 검토하고 발주기관에 고지하여야 한다.
•
최종 공개 여부, 공개 시점, 공개 범위, citation, license 문구는 발주기관이 최종 결정한다.
•
인계 대상 하드웨어의 소유권은 인계 시 발주기관에 귀속되며, 수행기관은 해당 하드웨어의 도면·펌웨어 설정·드라이버
정보를 함께 제공한다.
11.2 보안 및 개인정보
•
수행기관은 과업 수행 중 취득한 발주기관의 미공개 정보, 연구자료, 계정, 장비 접근정보를 제 3 자에게 공개하거나 목적
외로 사용하여서는 안 된다.
•
데이터 수집 환경에는 원칙적으로 식별 가능한 인물 얼굴, 개인정보, 제 3 자 영업비밀, 비공개 산업공정 정보가 포함되지
않도록 한다.
•
수행기관이 해외 시설 또는 외주 annotation/검수 인력을 활용하는 경우 데이터 이전·접근·보안관리 방안을 제안서에
명시해야 한다.
11.3 하자보완 및 유지지원
•
최종 검수 후 30 일 이내 발견되는 산출물 누락, 코드 실행 오류, metadata 결함, 공개 패키지 오류는 수행기관이 무상
보완한다.
•
수행기관은 인수인계 후 발주기관 담당자가 loader 와 검수 script 를 실행할 수 있도록 1 회 이상의 온라인 기술지원 세션을
제공한다.
•
하자보완 범위는 계약 산출물의 재현성·무결성 확보에 한하며, 발주기관의 신규 과업 또는 추가 데이터 수집 요청은 별도
협의 대상으로 한다.
11.4 대금 지급
•
계약금액의 50%는 선금으로, 나머지 50%는 잔금으로 지급한다.
•
선금은 계약 체결 후 수행기관이 청구하는 경우 지급하며, 수행기관은 청구 시 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률
시행령 제 37 조제 2 항에 따른 보증서 등(선금 보증보험증권 등)과 선금 사용 및 반환 조건 이행 확약서를 제출하여야 한다.
•
잔금은 과업 완료 후 발주기관의 최종 검수를 마친 뒤 수행기관의 청구에 따라 지급한다.
•
선금의 사용·정산·반환 등 이 요청서에서 정하지 않은 사항은 일반용역계약특수조건 및 정부 입찰·계약 집행기준에 따른다.
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서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
붙임 1. 제안서 목차(안)
I. 제안 개요
1. 제안 목적 및 범위 이해
2. Physical AI 데이터 수집·구축 파이프라인 추진전략
II. 수행기관 일반 현황
1. 기관/기업 개요
2. 보유 장비·시설·인력 현황
III. 기술 제안
1. 기어 조립 태스크 설계안
2. 로봇·그리퍼·센서·teleop 구성안
3. 데이터 수집 계획 및 throughput 산정
4. 데이터 schema 및 LeRobot 호환 계획
5. 정제·검수·annotation 계획
6. 공개 데이터셋 패키징 계획
IV. 사업관리 계획
1. 조직 및 인력 투입계획
2. 일정 및 milestone
V. 산출물 및 인수인계 계획
VI. 가격 산출 전제 및 세부 산출내역(하드웨어 환경 별도 항목 포함)
붙임 2. 데이터 필드 목록(안)
분류
Episode metadata
필드 예시
episode_id, task_id, subtask_id, collection_date, session_id, operator_id/pseudonym,
data_version, split
Task metadata
task_name, instruction, subtask_sequence, object_list, layout_id, variation_id, success_criteria
Robot state
joint_position, joint_velocity, joint_effort, ee_pose, ee_velocity
Action
action_type, target_pose, delta_pose, gripper_command, teleop_command, policy_command
Gripper
gripper_width, gripper_force/current, open_close_state, contact flag if available
F/T
wrist_force_xyz, wrist_torque_xyz, tooltip_force_xyz, tooltip_torque_xyz
Vision
camera_id, rgb_frame, contact_image_frame, resolution, frame_rate
Annotation
task_label, subtask_label, natural_language_instruction, success/failure, failure_mode
Quality
valid_flag, dropped_frame_count, missing_field, validation_error
붙임 3. 산출물 검수 체크리스트
검수 항목
Task 설계 확인 내용
기어/축/BOM/fixture/variation/성공·실패 기준이 문서화되었는가
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
판정 적합/보완
서울대학교 휴머노이드 AI 로봇 센터
검수 항목
확인 내용 수집환경 판정
로봇, 그리퍼, 손목·툴팁 F/T, camera, teleop, logging, safety 구성 문서가 있고,
적합/보완
하드웨어 포함/제외·소유권·사용료 기준이 명시되었는가
하드웨어 구성
데이터 획득한 하드웨어의 재현성이 잘 명시되었는지
적합/보완 수량
valid episode, 성공 demo, 실패 episode, 유효 시간, frame 수가 최소 기준을
적합/보완
충족하는가
Schema
LeRobot 호환 package, raw archive 가 모두 제공되었는가
적합/보완 Annotation
task/subtask/language/success/failure 가 누락 없이 제공되었는가
적합/보완 검수 스크립트
데이터 누락·결손 자동 확인 script 가 실행 가능하고 결함 episode 추적이 가능한가
적합/보완 Loader
sample loader 가 무작위 episode 를 정상 로드하고 visualization 가능 예시가 있는가
적합/보완 공개 패키지
dataset card, README, license draft, GitHub/Hugging Face 공개 준비자료가
적합/보완
있는가
인수인계
운영 매뉴얼과 인수인계 세션이 완료되었는가 적합/보완
붙임 4. 참고 레퍼런스
아래 자료는 태스크 컨셉, 장비 구성, 센서 시점, 공개 데이터 포맷을 이해하기 위한 참고자료이며, 특정 제조사·기관·제품을 지정하는
조건이 아니다. 제안자는 동등 이상 또는 대체 가능한 구성을 제안할 수 있다.
구분
참고 URL 조립 태스크 보드 참고(NIST
https://www.nist.gov/el/intelligent-systems-division-73500/robotic-
Assembly Task Board)
grasping-and-manipulation-assembly/assembly
LeRobot v3.0 데이터셋 포맷 참고
https://huggingface.co/docs/lerobot/lerobot-dataset-v3
LeRobot 공개 로봇 데이터셋 및 센서
https://huggingface.co/spaces/lerobot/robot-folding#sensors
시점 참고
제안요청서(과업지시서 포함) - 제조공정 로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수집 용역
===== 6_긴급입찰사유서_제조공정로봇활용실로봇AI데이터수집용역.pdf =====
긴급입찰 사유서
□ 과업개요
○ 과업명 제조공정 로봇 활용 실로봇 데이터 수집 용역
○ 사업비 구천구백만원(₩99,000,000, 부가가치세 포함)
○ 과업기간 계약체결일로부터
까지
:
AI : : 2026. 12. 22. □ 긴급입찰 사유
○ 법적근거 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」
:
제35조 제4항 제2호
국가계약법 시행령 제35조 제4항
지방계약법 시행령 제35조 제4항
1. 제20조제2항에 따른 재공고입찰의 경우
2. 다른 국가사업과 연계되어 일정조정을 위하여
불가피한 경우
3. 긴급한 행사 또는 긴급한 재해예방·복구 등을
위하여 필요한 경우
4. 그 밖에 제2호 및 제3호에 준하는 경우
2. 국가 또는 지방자치단체의 재정정책상 예산의
조기집행을 위하여 필요한 경우
3. 국가사업 또는 지방자치단체의 다른 사업과 연계
되어 사업의 일정조정을 위하여 불가피한 경우
4. 긴급한 행사 또는 긴급한 재해 예방·복구 등을
위하여 필요한 경우
5. 그 밖에 제2호 또는 제3호에 준하는 경우로서
입찰을 긴급히 입찰공고를 할 필요가 있는 경우
○ 본 용역은 산업통상자원부 국가연구개발사업 「AI 휴머노이드 로봇
기술혁신 센터 구축」(과제번호 RS-2025-25460896, 2025. 9. 1. ~
2029. 12. 31.)의 2차년도(2026. 3. 1. ~ 2026. 12. 31.) 사업비로 집행
되는 건으로, 해당 국가사업의 연차 수행일정 및 연구기간 내 집
행·정산 일정과 직접 연계되어 있음
○ 본 용역은 선행 용역(「양팔 협동로봇 활용 실로봇 AI 데이터 수
집」, 2026. 9. 9. ~ 12. 7.)과 단계별로 분리하여 발주하는 후속 용역
으로, 연구개발계획서상 용역기간(2026. 9. 30. ~ 11. 30.) 대비 과업
규격 확정 및 기초금액 조사 등으로 착수가 지연되었으며, 2차년도
연구기간(2026. 12. 31.) 내 과업 완료·검수를 위하여 과업 종료일을
2026. 12. 22.로 정함에 따라 입찰 절차가 지연될수록 실제 수행기간
이 줄어들어 과업의 정상 수행에 차질이 우려됨
○ 또한 본 용역의 산출물(데이터셋)은 본 국가사업의 2차년도 연차 실
적과 연계되어 있어, 국가사업의 일정 조정을 위하여 사전규격 공개
기간 등 입찰 절차 기간의 단축이 불가피함
○ 입찰 절차 기간을 단축하더라도 사전규격 공개를 통해 과업 규격이
사전에 공개되어 입찰 참가 희망 업체가 제안 준비에 필요한 기간을
확보할 수 있고, 나라장터 전자입찰 및 제안서 제출 절차는 그대로
유지되므로 입찰의 경쟁성 확보와 국가연구개발사업 수행에 지장이
없을 것으로 판단됨
☞ 긴급입찰을 통해 국가연구개발사업의 연차 일정 및 차년도 연
구기간 내 예산 집행·정산에 차질이 없도록 본 용역을 이행하고
2
자 함 2026년 10월 1일 연구책임자: 김 영 오 (인)