온프레미스 기반 Multi-modal AI Agent 및 Graph RAG 시스템 구축

「온프레미스 기반 Multi-modal AI Agent 및

Graph RAG 시스템 구축」 제안요청서

2026. 9.

국립금오공과대학교

산학협력단

<목 차>

I. 사업 개요 ········································································································1

1. 사업 개요························································································································1

2. 사업목표 및 필요성·········································································································1

3. 사업 범위························································································································2

II. 제안요청 내용 ·································································································3

1. 사업 내용························································································································3

2. 사업 추진 체계···············································································································9

3. 사업 보고 및 성과물 제출····························································································10

4. 보안사항························································································································11

5. 저작권···························································································································11

III. 제안 일반사항 ·····························································································12

1. 입찰참가자격 ···············································································································12

2. 제안서 제출 및 접수·····································································································13

3. 제안서 평가 및 기준·····································································································14

4. 협상 및 계약체결··········································································································18

5. 유의사항························································································································19

IV. 제안서 작성 안내 ························································································21

1. 제안서 목차··················································································································21

2. 제안서 작성 방법··········································································································22

3. 제안서 규격 및 형식(권장사항) ·····················································································22

4. 제안서의 효력···············································································································23

5. 보안유지························································································································23

6. 기타사항························································································································23

V. 제안 관련 제출서식 ······················································································24

사업 개요 Ⅰ

1. 사업 개요

○ 사업명 : 온프레미스 기반 Multi-modal AI Agent 및 Graph RAG 시스템 구축

(제조기업 C-Level 의사결정 지원)

○ 사업기간 : 계약 체결일로부터 2개월 (협의 가능)

○ 사업예산 : 금95,000,000원(금구천오백만원,부가세 포함)

○ 입찰방식 : 제한경쟁 (기술능력평가 90% + 입찰가격평가 10%)

○ 계약방식 : 협상에 의한 계약

2. 사업목표 및 필요성

가. 사업 목표

○ 제조기업 C-Level 경영진의 신속·정확한 제조·경영 의사결정을 지원하는 사내 맞춤

형 AI 서비스 구축

○ 레거시(ERP·MES·PLM 등) 정형/비정형 데이터를 온톨로지 체계로 수집·구조화하고,

지식그래프와 Vector 검색을 결합한 Graph RAG 기반 질의응답·분석 제공

○ 발주처에서 제공하는 초기 프로토타입(제조기업 의사결정지원 에이전트, MVP)에서

검증된 기능을 운영·확장·보안 관점으로 고도화

나. 사업 필요성

○ 핵심 경영·기술 데이터의 외부 유출 방지를 위해 폐쇄망 우선의 On-Premise 환경

이 필요

○ 문서·설비·재무 등 분산된 정보를 온톨로지로 연결하여 상관관계 기반 의사결정 지원

필요

○ 향후 고난도 분석 시 통제된 조건에서 외부 상용 LLM API를 병용할 수 있는 하이

브리드 확장성 필요

○ 사업 종료 후 사내 운영팀이 자체 유지보수·고도화할 수 있는 Self-contained 체계

필요

- 1 -

다. 사업 목표 개념도

3. 사업 범위

가. Multi-modal AI Agent 및 질의응답

○ 의도파악 → 과제분할 → 데이터 검색 → 결과 종합의 다단계 AI Agent 워크플로우 구축

○ 완전 양방향 멀티모달: (입력) 다양한 포맷 소스 첨부, (출력) 그래프·도표·보고서 자동 생성

나. 데이터 연동 및 지식화

○ 제조 기존 시스템(ERP, MES, PLM, 그룹웨어 등/레거시) 데이터 주기적(일1회,시간

단위) 수집,정제 및 범용 연결 모듈 표준화 구축

*배치(Batch) : 사용자 개입없이 일괄적으로 실행되는 자동 작업.

○ 전사 데이터 온톨로지 컨설팅·설계 및 Graph RAG(Graph DB + Vector) 구현

다. On-Premise 모델 및 확장

○ 사내 GPU 인프라 내 Open sLLM/VLM 구동(양자화·튜닝) + 하이브리드 라우팅 옵션

*하이브리드 라우팅 전환은 수동전환이며, API key 입력 인터페이스 제공.

라. 운영·자동화

○ 정기 자동 브리핑(Daily Briefing), 커스터마이징 최소화 설계, 내장형 매뉴얼·운영도구,

Docker/K8s 컨테이너화

- 2 -

제안요청 내용 Ⅱ

1. 사업 내용

1.1 현행 시스템(제조기업 의사결정지원 에이전트, MVP)

현재 초기 프로토타입 제조기업 의사결정지원 에이전트(MVP)이 개발되어 있으며, 본 사

업은 이를 운영 등급으로 고도화하는 것을 목표로 한다. 제조기업 의사결정지원 에이전트

는 다음 기능을 이미 검증하였다.

○ 채팅형 질의응답 인터페이스 (자연어 질의 → 문서 근거 기반 답변)

○ 문서 라이브러리 / 데이터소스 관리 (Vector: ChromaDB, 정형: SQLite)

○ 문서 기반 분석 리포트 생성 및 KPI 대시보드(전월대비 증감·월별/비율 차트)

○ 지식그래프 시각화 화면 (엔티티·관계 노드/엣지 뷰)

○ 모델 전환: 로컬(ex. Ollama · gemma4-12B-agent) ↔ 외부 API(ex. Claude

Haiku 4.5) — 하이브리드 기초 확보

[그림 1] 제조기업 의사결정지원 에이전트(MVP) 메인 화면 — 문서 라이브러리 · 분석 리포트 · KPI 대시보드 · 모델 전환

① 문서에 태그될 부서 선택 ② 추가할 문서 업로드

③ 검색범위 선택 ④ 지식그래프 추출 모델 선택 및 그래프 갱신

⑤ 색인된 문서 목록 ⑥ 질의 답변 출력 영역

⑦ 레퍼런스 정보영역 ⑧ 질의 입력

⑨ 경영 현황 대시보드 ⑩ 가중치 설정

⑪ 질의 로그

- 3 -

[그림 2] 제조기업 의사결정지원 에이전트(MVP) 지식그래프 시각화 화면

* graph선택(⑦ 레퍼런스 정보영역)시, 새 창에 표출

[그림 3] 하이브리드 라우팅 옵션 화면

* 답변할 모델 선택(⑧ 질의 입력), 기본값: local LLM

[그림 4] 가중치 설정 화면

- 4 -

1.2 고도화 및 신규

본 사업은 프로토타입 수준의 기능을 운영·확장·보안 관점에서 고도화하고, 신규 기능 4종

을 추가한다.

[그림 5] 제조기업 의사결정지원 에이전트 고도화 및 신규기능 방향

구분	기능 영역	제조기업 의사결정지원 에이전트(현행 MVP)	본 사업 (고도화 목표)
고도화	질의응답 / Agent	단발 질의응답 중심	의도파악→과제분할→검색→종합의 다단계 AI Agent
고도화	멀티모달 입력	PDF 등 문서 업로드	PDF·Excel·기술도면(Image/CAD)·공정 그래프/차트 등 멀티포맷
고도화	멀티모달 출력	텍스트 리포트+기본 차트	그래프·도표·연관관계도·정형 보고서 자동 생성
고도화	데이터 연동	수동 문서 업로드	제조 기존 시스템(ERP, MES, PLM, 그룹웨어 등/레거시) 데이터 주 기적(일1회,시간 단위) 수집,정제 + 범용 연결 모듈 표준화 구축
고도화	정기 보고	없음(요청 시 생성)	Daily Briefing: 지정 주기 자동 브리핑 생성·배포
고도화	지식그래프	시각화 뷰 제공	온톨로지 기반 KG 자동 구축·확장 + Graph RAG 결합
고도화	모델 라우팅	로컬↔API 수동 전환	하이브리드 라우팅 + 추상화 레이어
고도화	보안 / 망	미정의	폐쇄망 우선 + 통제형 Egress·RBAC·암호화·감사로그(II-4)
고도화	운영 / 확장	프로토타입	커스터마이징 최소화 설계·Docker/K8s·자체 유지보수 도구
신규	Daily Briefing 정기 자동 브리핑	-	1.2 상세 내용 참고
신규	커스터마이징 최소화 견고 설계	-	1.2 상세 내용 참고
신규	내장형 매뉴얼 및 자체 유지보수	-	1.2 상세 내용 참고
신규	운용모드 설계 / 구현	모드 구분없이 병합	1.2 상세 내용 참고 (사용자 모드, 운영자 모드, 관리자 모드 구분하여 설계/구현)

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1.2.1 완전 양방향 Multi-modal 입출력 [고도화]

○ 입력(멀티포맷 소스 첨부): 텍스트 명령 외 PDF, Excel, 기술 도면(Image/CAD 추

출물), 공정 그래프/차트 파일 등 업로드·분석 지원

*CAD 추출포맷: .DXF, .STP 한정

○ 출력(멀티모달 산출): 요약 보고서(Text)뿐 아니라 데이터 시각화 그래프, 도표, 연관

관계 다이어그램, 정형 보고서를 자동 생성

1.2.2 Legacy 배치 연동 및 범용 연동 모듈 표준화 [고도화]

○ 방식: 사내 레거시(ERP, MES, PLM, 그룹웨어 등)로부터 지정 주기(예: 야간/시간별)

로 시스템에서 추출된 데이터를 import하여 DB 및 지식그래프(KG)에 적재

○ 범용 연동 모듈 표준화 : 납품처가 기존 운용 중인 ERP 등 이기종 시스템의 정보를

파일형태로 가져와 시스템에 포함시킬 수 있도록 규격화된 배치(batch) 연동 방안 제

공(신규 소스 추가 시 최소 설정으로 연결)

*연동방식: API기반이 아닌 파일기반 연동, 레거시 시스템에서 export후 본 시스템

에 import 진행.

○ 데이터 정제·구조화: 온톨로지 규칙에 따라 엔티티·관계를 자동 매핑·변환하는 전처리

알고리즘 구현

○ 증분 수집(CDC): 변경분만 식별 수집하고 배치 시 레거시 운영계 부하를 최소화

1.2.3 전사 데이터 온톨로지 컨설팅 및 설계 [고도화]

수주업체는 발주처가 제공하는 기술문서를 활용하여, 다음 4단계 온톨로지 개발 방법론을

적용하고 고도화를 진행하고, 사내 팀이 자립 운용할 수 있도록 가이드를 제출한다.

1) Domain Discovery : 핵심 질의(Competency Questions) 정의 및 대상 레거

시 범위 확정

2) Conceptual Modeling : 엔티티(제품·공정·설비·매출·고객·자재 등)·속성·관계 정

의

3) Data Mapping & Pipeline Design : 레거시 테이블/컬럼을 노드/엣지에 1:1 /

1:N / N:M 매핑, 배치 추출 쿼리 설계

4) Validation & Refinement : Graph RAG 답변 정확도 평가(1.10 SLA)를 통한

온톨로지 보완

1.2.4 On-Premise LLM & AI Agent (통제형 하이브리드) [고도화]

○ 기본 모드: 외부 통신 없이 사내 GPU 인프라 내에서 동작하는 최신 Open

sLLM/VLM 선정 및 양자화·튜닝

- 6 -

○ AI Agent: 질의 의도 파악 → 과제 분할 → 데이터 검색 → 결과 종합의 C-Level

특화 워크플로우

○ 하이브리드 라우팅(확장): 설정 화면에서 외부 상용 API(OpenAI/Anthropic/Google

등) Key 등록만으로 모델을 스위칭·병용할 수 있는 라우팅 옵션을 추상화 레이어로 사

전 탑재

○ 보안 전제: 하이브리드 모드는 II-4(보안사항)의 통제형 Egress 및 민감/비민감 분

류 거버넌스를 준수하는 조건에서만 동작

1.2.5 Daily Briefing 정기 자동 브리핑 [신규]

○ 지정 주기(매일/주간/월간 등 설정 가능)에 맞추어 최신 레거시·문서 데이터 기반 경

영 브리핑 보고서를 자동 생성

○ 브리핑 내용: 핵심 KPI 변동, 이상 징후, 주요 이슈 요약, 연관 지표 분석 등을 멀

티모달(텍스트+차트)로 구성

○ 생성 보고서는 대시보드 게시 및 (승인된 경로에 한해) 사내 채널로 배포 가능

1.2.6 커스터마이징 최소화 견고 설계 [신규]

○ 고객사별 커스터마이징(신규 원천, 온톨로지 노드, 보고서 양식, 프롬프트 등) 발생

시 코드 재개발을 최소화하도록 설정·플러그인·템플릿 기반의 견고(robust)한 아키텍

처로 설계·구현

○ 변경 지점을 코드가 아닌 구성(Config)/UI로 흡수: 온톨로지 노드 추가, 커넥터 등

록, 브리핑 주기·양식, 라우팅 정책을 UI/설정으로 조정

○ 모듈 간 결합도 최소화 및 인터페이스 표준화로 특정 고객사 요구 반영이 타 모듈에

파급되지 않도록 설계

1.2.7 내장형 매뉴얼 및 자체 유지보수 (Self-contained) [신규]

○ UI 내에서 직관적으로 확인·실행 가능한 인터랙티브 가이드/도움말 기능 제공

○ 사내 IT/운영팀이 모델 재학습, 배치 스케줄 조정, 온톨로지 노드 수정·확장, 커넥터

등록, 외부 API 스위칭 설정을 직접 수행할 수 있도록 파이프라인 및 개발 가이드 제공

○ 핵심적 설정은 관리자 모드로 제공

1.2.8 모드 확장 (신규)

○ 3가지 모드(사용자 모드, 운영자 모드, 관리자 모드) 설계 및 구현

○ 모드별 설계시, 설정 기능 구분하여 배치

* 운영자 모드 : 납품처의 담당관리자가 자가(self) 설정가능한 모드

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관리자 모드 : 유지보수를 위해 발주처(or 수행처) 담당관리자가 설정가능한 모드

1.3 세부 기술 사양

구분	세부 요구사항	비고
인프라 환경	폐쇄망 우선 동작(기본), 하이브리드 시 통제형 Egress 허용	보유 서버 스펙(1.11) 최적화
Legacy 연동	ERP/MES/PLM등 배치 연동 + 범용 연동 모듈 표준화	CDC 지원
온톨로지 컨설팅	경영/제조 데이터 수집 체계 + 수집 체크리스트	전문가 워크숍·맵핑 가이드
모델(LLM/VLM)	Open-source sLLM/VLM + 외부 API 라우팅 옵션	LiteLLM/LangChain 등 표준 IF
Graph RAG	Graph DB + Vector Store 하이브리드	라이선스 검토 필수(II-5)
Daily Briefing	지정 주기 자동 브리핑 생성/배포	스케줄러+리포트 템플릿
UI/UX	C-Level 대시보드 + 멀티모달 채팅	반응형·직관적 UI
운영 도구	배치 모니터링/온톨로지 노드,API Key,Agent 모니터링	사내(납품처) 팀 직접 운용

1.4 성능·품질 수용 기준

아래 기준은 최종 검수 및 잔금 지급의 판정 근거이며, 세부 목표치는 설계 단계에서 발

주기관과 협의하여 확정한다.

항목	측정 지표 / 방법	목표(예시·협의)
답변 만족도	발주처 검증용 질의 입력	≥ 0.80
답변 정확도	RAGAS Faithfulness / Answer Relevancy(평가셋 N문항)	≥ 0.80
첫 토큰 지연(TTFT)	질의→첫 토큰까지(중규모 환경)	≤ 3초
생성 속도	단일 세션 tok/s	≥ 목표치(협의)
동시성	동시 접속 세션 평균 응답 유지 (15tok/s 이상)	3 이하 유지
배치 안정성	배치 성공률/재처리(멱등성)	성공률 ≥ 99%
브리핑 정시성	지정 주기 내 자동 생성 완료	정시 생성

▸ 타깃 서버: Nvidia DGX Spark 기준

1.5 타깃 인프라 스펙 및 확장 요구사항

구분	소규모 단독 환경(1~2인)	중규모 통합 환경(3~10인)
타깃 서버	NVIDIA DGX Spark(독립형 WS)	NVIDIA RTX 5090(단일/다중 GPU — 장수 명시)
메모리 특성	통합메모리 대용량(약 128GB)·저대역폭	VRAM 32GB(GDDR7)·고대역폭
성격	용량 우선/대형 모델 단독/저전력	속도 우선/고속 인터랙티브/동시 처리
권장 모델	7B~14B급 sLLM/Light VLM	14B급 중심(32B는 다중 GPU 전제)

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○ 서빙엔진 최적화(vLLM, TensorRT-LLM 등)시 지정 HW에서의 구동 검증 결과(엔

진·CUDA 버전, 실측 tok/s)를 제안서에 제출

○ 배치 수집 시 질의응답 추론 성능에 영향을 주지 않도록 CPU/GPU 자원 할당 우선

순위 제어

○ 외부 API 사용 시 Endpoint·Key만 설정 화면에서 수정하면 즉시 적용되도록 추상

화 레이어 사전 구축

○ Graph RAG와 LLM/VLM 추론이 동일 서버에서 자원 경합 없이 동작하도록

VRAM Allocator·메모리 관리 최적화

○ 사용자 증설·기능 확장 대비 Docker/Kubernetes 기반 컨테이너 환경으로 구조화하

여 납품

○ SLA(Service Level Agreement) 가능하도록 SLA 컨설팅 제공

- 서비스 수준(SL) 정의

- 체크리스트 생성

2. 사업 추진 체계

2.1 추진 일정 및 마일스톤

단계	주요 활동 / 중간 산출물	시점(누계)
M1. 착수·분석	착수보고, 요구사항 확정, 온톨로지 Domain Discovery	~ 1주
M2. 설계	아키텍처·파이프라인·온톨로지 설계서, 검수기준(SLA) 확정	~ 3주
M3. 구현·연동	LLM/Agent, Graph RAG, ERP Adaptor, 브리핑 기능 구현	~ 8주
M4. 검수·이관	성능(SLA) 검증, 교육 3회, 인수인계, 최종보고	~ 10주

2.2 대금 지급 (예시 / 협의)

○ 선급금: 계약 체결 및 착수계 제출 시 50%

○ 잔금: 최종 검수(SLA 충족) 및 인수인계·문서화 완료 시 50%

2.3 발주기관 및 참여기업의 협조 책무

원활한 수행을 위해 발주기관과 참여기업(데이터 소유 기업)은 아래 사항을 협조하며, 자

료·권한 제공 지연이 사업 일정에 영향을 줄 경우 양측이 협의하여 해당 기간만큼 일정을

조정한다(일방적 귀책으로 보지 아니한다).

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가. 발주기관

○ 참여기업과의 협조 창구 마련

○ 보안 정책·대상 망 세그먼트 등 구축에 필요한 최소 기준 자료를 비밀유지(NDA) 하

에 제공

○ 단계별 검수 인력 및 의사결정 창구 지정, 착수·중간·최종 보고 일정 확정

○ 사업 목표(핵심 질의, Competency Questions) 확정을 위한 내부 협의 지원

다. 제공 시점 및 일정 조정

○ 데이터 명세·인터뷰 대상자: M1(착수 단계) 내 제공을 목표로 함

○ 실데이터/추출본: 기업 보안 승인 절차를 고려하여 M2(설계) 단계 내 제공을 목표로 함

○ 제공 지연 발생 시, 지연 기간만큼 관련 산출물의 일정을 양측 협의로 조정

2.4 인수인계 및 교육

○ 코드 주석, ETL/MLOps/RAG 파이프라인 문서화 및 시스템 내 가이드 페이지 구축

○ 운영교육용 가이드문서 제출 및 발주처 대상 운영교육진행

○ 사내(납품처) 운영팀 대상, 기술 교육 최소 3회 이상(배치 파이프라인 관리, 온톨로

지 수정·확장, 커넥터 등록, 외부 API 전환 포함)

3. 사업 보고 및 성과물 제출

3.1 사업 보고

○ 착수보고(계약 후 2주 이내), 중간보고(M2 완료 시), 최종보고(사업 종료 시)

3.2 성과물(산출물) 제출 목록

1. [착수시점]

a. 사업 수행 계획서

b. 착수보고서/착수계

2. [중간시점]

- 중간보고서

3. [완료시점]

a. 전사(납품처) 온톨로지 컨설팅 가이드문서 및 데이터 수집 체크리스트

b. 시스템 아키텍처, 배치/연동 파이프라인 및 온톨로지 설계서

c. 성능 검증 결과 보고서

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d. 소스코드 전체 및 실행 파일(Git Repository 형태 납품)

- 컨테이너 배포 산출물(Docker/K8s 이미지·매니페스트) 포함

e. 시스템 내 탑재된 전자 매뉴얼(User & Operator & Admin Guide)

- 운용교육용 가이드문서 파일 별도 제출

f. 오픈소스 라이선스 명세서

g. 보안설계서(보안준수확인서)

h. 기술 인수인계 완료 보고서 및 교육 결과 보고서

I. SLA 검수기준 정의서 및 체크리스트

j. 최종 사업 완료 보고서

k. 하자보수 계획서: 검수 완료일로부터 12개월(시스템 오류 수정 및 운용 자문)

4. 보안사항

4.1 망 구조 및 외부 연동

○ 기본은 외부 인터넷 차단(폐쇄망) 동작을 원칙으로 함

○ 하이브리드(외부 API) 모드 활성화 시 지정 도메인만 허용하는 통제형 아웃바운드

(Egress Proxy) 및 DMZ 구간을 별도 설계·적용

○ 외부 통신 구간은 화이트리스트 기반으로 제한하고 그 외 아웃바운드는 차단

4.2 민감/비민감 데이터 라우팅 거버넌스

○ 외부 API 경유 대상(비민감)과 온프레미스 처리 대상(민감)을 분류하는 명시적 규칙

(정책) 정의

○ 분류 판정 로그·감사 추적을 남기고, 오분류 방지를 위한 차단·검토 단계 운영

○ 개인정보·경영기밀 등급 데이터는 기본적으로 외부 전송 금지

4.3 접근통제·암호화·감사

○ 역할 기반 접근통제(RBAC)로 사용자/운영자/관리자 권한 분리

○ 저장(at-rest) 및 전송(in-transit) 데이터 암호화 적용

○ 주요 행위(질의·데이터 접근·설정 변경·외부 라우팅)에 대한 감사 로그 보관

○ 관련 법령(개인정보 보호법 등) 준수 방안을 제안서에 포함

5. 지재권(IP) 및 특허권

○ 본 사업 산출물(소스코드·문서 등)의 지재권은 발주기관에 귀속함

○ 사용된 오픈소스 컴포넌트의 라이선스 목록·조건을 제출하고, 상업·재배포 제약이 있

는 라이선스(GPL/AGPL/SSPL 등)의 영향과 대응 방안을 명시

- 11 -

○ 상용 라이선스(예: Graph DB Enterprise) 비용 발생 시 사업비 포함 여부를 제안서

에 명확히 기재

○ 특허권은 발주처가 특허출원 권한을 가짐, 수행기관이 제안한 내용에 대한 특허출원

의 경우 공동출원함

Ⅲ 제안 일반사항

1. 입찰참가자격

□ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률시행령 제12조 및 동법 시행규칙 제14조의

규정에 의한 자격요건을 갖춘 사업자

□ 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제76조 규정에 의한 제한을 받지

아니한 자

□ 국가종합전자조달시스템 입찰참가자격 등록규정에 따라 조달청에 입찰참가자격 등록을

한 업체

­ 미등록업체는 국가종합전자조달시스템 입찰참가자격 등록규정에 따라 조달청

국가종합전자조달 시스템 홈페이지(http://www.g2b.go.kr)의 이용자 등록 안내에 따라

등록하여야 함

｢국가종합전자조달시스템 등록규정｣에 □ 입찰참가자격 의하여 반드시 나라장터 (G2B)에

입찰서 제출 마감일 전일까지의 소프트웨어사업자(컴퓨터관련서비스업) (업종코드:1468)로

입찰참가자격을 등록한 업체

□ ｢중소기업기본법｣ 제2조에 따른 중소기업자 또는 ｢소상공인 보호 및 지원에 관한 법률｣

제2조에 따른 소상공인으로서 「중소기업 범위 및 확인에 관한 규정」에 따라 발급된

중소기업확인서를 소지한 업체

※ 중소기업확인서가 중소기업제품공공구매종합정보망(http://www.smpp.go.kr)에서

확인이 안될 경우 입찰참가자격이 없음

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□ 입찰참가요건

제조기업에 AI-Agent 서비스 납품 실적 보유 ¡

¡ 제조기업 컨설팅 실적 보유

2. 제안서 제출 및 접수

□ 제출일시 : 입찰공고서 참조

□ 제출방법 : 국가종합전자조달시스템(e-발주시스템)을 통한 온라인 제출

단, 입찰마감 이후 제안서(발표자료 포함) 7부와 제안서(발표자료 포함) 파일이 수록된 ¡

USB를 평가 당일 발주기관에 추가 제출

□ 제안서 평가 및 선정 : 입찰 마감 후, 별도 안내

□ 제안서 제출서류 (모든 서류는 전자문서(PDF) 제출)

제안서 및 발표자료 (한글 또는 파워포인트로 작성) ¡

¡ 사업자등록증 사본, 중소기업확인서 각 1부

등기사항전부증명서 및 인감증명서 각 1부 ¡

납세증명서 및 지방세납세증명서 각 1부 ¡

신용평가등급확인서 1부 ¡

¡ 대차대조표 또는 손익계산서 1부

실적증명서 1부 ¡

입찰대리인인 경우 위임장 및 재직증명서 각 1부 ¡

제안 관련 제출서식의 제반서류(제안서에 별첨으로 포함) ¡

제안업체 일반현황 및 연혁 (서식1) ­

재무현황 (서식2) ­

최근 3년간 주요사업 실적 (서식3) ­

사업수행 조직 및 전문인력현황 (서식4) ­

전문인력 이력사항 (서식5) ­

정략적 평가지표 자가진단표 (서식6) ­

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­ 청렴계약이행서약서 (서식7)

­ 입찰서약서 (서식8)

­ 개인정보 수집 및 활용 동의서 (서식9)

­ 보안서약서 (서식10) ※ 사업착수 후 제출

3. 제안서 평가 및 기준

가. 평가 방법 및 기준

□ 기획재정부 계약예규 『협상에 의한 계약체결기준』 제7조 규정에 따라 평가하되, 서면

혹은 온라인으로 평가할 수 있음

□ 제안서 평가는 기술능력평가와 가격평가를 실시하여 종합평가점수로 산출

¡ 평가비율 : 기술능력평가(90%), 입찰가격평가(10%)

종합평가점수(100점) = 기술능력평가 점수(90점) + 입찰가격평가 점수(10점) ¡

평가점수 동점시 처리 방침 ¡

­ 종합평가 점수가 동점인 경우 기술평가 점수가 높은 업체 선정

기술능력평가 점수도 동일한 경우 배점이 높은 평가항목에서 점수가 높은 업체 선정 ­

□ 기술능력평가는 정량적 평가(20점), 정성적 평가(70점)을 합산(90점)하여 평가

정성적 기술능력평가는 평가위원회를 구성하여 평가하며 평가위원 명단과 구성 방법은 ¡

비공개를 원칙으로함

평가위원은 해당 분야 전문성이 있는 산·학·연·관 관계자 5인 이상으로 구성 ­

­ 평가위원의 개별 평가 결과는 공개하지 않으며, 제안사는 평가결과에 대해 이의를

제기할 수 없음

정성적 기술능력평가 점수는 세부 평가기준에 따라 평가위원이 평가한 점수 중 ¡

최고점수 1개와 최저점수 1개를 제외하고, 100점 기준으로 나머지 점수를

산술평균하여 평가

※ 최고점수 또는 최저점수가 2개 이상인 경우는 하나만 제외

※ 평균 점수 산정결과 소수점 이하의 숫자가 있는 경우에는 소수점 5자리에서

반올림하여 산정

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정량적 기술능력평가 점수는 제안사(입찰참가자)의 제출자료를 근거로 발주기관에서 ¡

산정

□ 입찰가격평가는 가격제안서 개찰 후 입찰가격 평점산식에 의해 산정 평가

□ 제안서류 접수 및 공개

발주기관은 제안서 평가에 필요한 서류가 첨부되지 않았거나 제출된 서류가 ¡

불명확하여 인지할 수 없는 경우, 제안내용에 변경이 없는 경미한 사항에 한하여

보완을 요구할 수 있고, 제출마감 시간까지 보완되지 않을 경우 당초 제안서만으로

평가함

¡ 제안서류 미비로 인한 가접수 업체는 제안서 제출마감 시간까지 보정을 완료하여야

하며, 미보정시 접수를 취소함

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나. 평가항목 및 배점 기준

1) 종합평가 항목 및 배점

항 목			등급심사기준	배점
합 계				100
기술 능력 평가 (90)	정성 평가 (70)	사업이해도	­ 사업의 목적 및 제안의 범위/사업에 대한 이해도 ­ 제안요청서와의 부합성, 제안내용의 적절성, 우수성 ­ 입찰참가업체의 주요 사업영역과 본 사업과의 적합성 ­ AI-Agent 및 오픈소스 기반 LLM에 대한 이해 ­ 사업 성과물(산출물) 활용 방안의 적절성, 우수성	15
		사업수행계획	­ 제안요청서 사업 목표(성능) 달성 가능성 ­ 사업에 대한 추진전략·추진체계의 적절성 ­ 사업에 대한 수행계획·실행방안의 구체성 및 전문성 ­ 제안사의 제안기술에 대한 참신함 및 창의성, 적합성 ­ 제안사의 현장 안전관리 준수 계획의 적절성	30
		사업수행역량	­ 사업수행 조직 및 참여인력투입 계획의 적정성 ­ 참여인력의 사업 추진관련 전문지식 및 경험 보유 여부 ­ AI-Agent 납품 실적 및 개발 경험 보유 여부	15
		사업관리	­ 세부 사업의 단계별 추진일정의 구체성 및 적절성 ­ 발주기관과의 협력체계 및 보고체계의 적절성	10
	정량 평가 (20)	유사사업수행실 적	­ 입찰공고일 기준 최근 3년간 유사사업 수행실적(건수)	10
		경영상태	­ 기업재무구조의 건전성(신용평가등급에 의한 경영상태 평가기준)	5
		전문인력보유현 황	­ 사업수행이 가능한 참여 전문인력 보유 현황	5
입찰가격평가 (10)		­ 기획재정부 계약예규 협상에 의한 계약(국가종합전자조달시스템) 입찰가격 평정산식에 따른 평가		10

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2) 정량적 기술능력평가 기준(20점)

□ 최근 3년간 유사사업 수행실적(10점)

배점기준	4건 이상	3건 이상	2건 이상		1건 이상	0건
평점	10점	8점	6점		4점	2점
		< 수행실적 평가 >
­ 입찰공고일 기준 최근 3년 이내 유사사업 수행실적(용역) 건수를 합산하여 적용 ­ 국가, 지방자치단체, 공공기관, 민간에서 진행한 유사사업 실적으로, 이행이 완료된 실적만을 인정 ­ 단, 민간 계약 실적일 경우 실적증명서 발급이 불가한 경우에 한하여 계약서(사본)와 세금계산서 (사본)를 모두 제출해야 인정함 ※ 실적증명서에 해당인감(또는 사용인감) 날인 필수 ※ 실적에 대한 입증 책임은 심사 대상자가 부담하며 의무를 다하지 않아 실적 확인이 어려운 경우에는 실적을 인정하지 아니함

□ 경영상태 평가(5점) : 신용평가기관 발급 신용등급확인서 기준 평가

평가항목	평가기준			배점
	회사채	기업어음	기업신용
재무구조·경영상태 (미제출 시 0점)	A- 이상	A2- 이상	A- 이상	5.0
	BBB+	A3+	BBB+	4.0
	BBB0	A30	BBB0
	BBB-	A3-	BBB-	3.0
	BB+, BB0	B+	BB+, BB0
	BB-	B0	BB-
	B+, B0, B-	B-	B+, B0, B-	2.0
	CCC+ 이하	C 이하	CCC+ 이하	1.0
	미제출			0
­ 신용평가등급은『신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률』제4조의 업무를 영위하는 신용정보업자가 평가한 회사채(또는 기업어음)에 대한 신용평가등급 또는 기업 신용평가 등급(위의 신용정보업자가 신용평가등급, 등급평가일 및 등급유효기간 등을 명시하여 작성한 ‘신용평가등급 확인서’)을 기준으로 평가하며, 제안서 제출 시 원본 제출 ­ 회사채(또는 기업어음)에 대한 신용평가 등급 또는 기업 신용평가 등급은 입찰공고일 전일 이전에 평가한 것으로서 유효기간 내에 있는 것이어야 함(유효기간 만료일이 입찰공고일인 경우도 인정) ­ 합병한 업체에 대하여는 합병 후 새로운 신용평가등급으로 심사하여야 하며 합병 후의 새로운 신용평가등급이 없는 경우에는 합병대상 업체 중 가장 낮은 신용평가등급을 받은 업체의 신용평가등급으로 심사함

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전문인력 보유현황(5점)

전문인력 보유 4인 이상 3인 2인 1인

배점 5 4 3 2

※ 관련 분야* 2년 이상 경력직, 제안기업 임직원으로 4대 보험 가입자(경력증명서, 재직증명서,

4대 보험 가입증명서 등 제출)

* 관련 분야 :시스템 H/W 및 S/W 개발, 제조/에너지 분야 재직, 인공지능 S/W 개발 등

4. 협상 및 계약체결

가. 협상에 의한 계약체결 기준(기획재정부계약예규 제721호, 2024.9.13.)에 근거하여

협상적격자 선정

나. 협상적격자 및 협상순위의 선정

□ 기술능력평가 점수가 기술능력평가 분야 배점한도의 85% 이상인 자를 협상 적격자로

선정

□ 협상적격자는 별도로 통보하며, 미선정 업체에 대한 통보는 생략 가능함

□ 협상순서는 종합평가 점수의 고득점 순으로 결정하되, 종합평가 점수가 동일한 경우

기술능력평가 점수가 높은 순위자로 하고, 기술능력평가 점수도 동일한 경우에는 배점이

높은 평가항목에서 점수가 높은 업체 선정

□ 협상순서에 의거 순차적으로 협상하여 낙찰자를 결정하고, 협상이 성립된 때에는 다른

협상적격자와 협상을 실시하지 아니함

□ 재공고 입찰을 실시했음에도 단일 응찰로 유찰되는 경우 단일 응찰자와 수의계약을

진행할 수 있음

다. 기술 협상

□ 협상대상자가 제안한 사업내용, 이행방법, 이행일정 등 제안서 내용을 대상으로 협상을

실시하며 협상대상자와 협상을 통해 그 내용의 일부를 조정할 수 있음

□ 다만, 협상대상자에게 당해 사업과 무관한 요구사항을 추가하는 행위, 기술 이전 요구

등 불공정한 요구는 불가함

라. 가격 협상

□ 협상대상자와의 가격협상시 기준가격은 해당 사업예산(예정가격을 작성한 경우에는

예정가격)이하로서 협상대상자가 제안한 가격으로함(숙지 必)

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