부처협업 기반 AI확산 사업

신규과제

공모 안내서

2024. 3.

	목 차
Ⅰ. 사업 개요 1. 추진배경 및 필요성 2. 사업 목표 3. 추진근거 및 관련규정 4. 사업내용 5. 추진체계 및 주요역할 6. 사업 추진절차 Ⅱ. 사업 지원내용 1. 지원내용 2. 사업신청 및 접수 3. 문의처 Ⅲ. 사업 선정방안 1. 평가절차 2. 평가방법 및 기준 3. 기타 유의사항

Ⅰ
사업 개요

1		추진배경 및 필요성

① (보훈복지분과) AI기반 개인맞춤형 보훈재가복지솔루션 개발 및 실증

ㅇ 국가보훈대상자는 ‘23년 12월 기준 832,098명*, 평균 71.2세로 전체의 약 66.9%가 70대 이상

ㅇ 65세 이상의 독거ㆍ노인성질환 보훈대상자 가정에 가사, 건강관리, 편의지원 등재가복지서비스를 제공 중이나 수동적 서비스에 그침

- (복지 사각지대 발생) 재가복지대상자는 평균연령 86.8세로(90세 이상자도 3,400여 명) 초고령ㆍ독거ㆍ노인성질환이 대부분임에도  주 1～3회 2시간의 서비스를 제공하여 상시적 관리 불가

- (고독사 대처 미흡) 재가보훈실무관(舊 보훈섬김이)의 방문 돌봄에도 불구하고, 국가유공자 중 무연고 사망자 증가 추세

※ 무연고 사망자 수 : ’18년 17명 ⇒ ‘22년 32명으로 증가, “최근 5년간 108명의 유공자 홀로 고립된 채 사망” (2023.04.11. 세계일보)

ㅇ (전주기 관리) 재가복지서비스 대상자 자료 정보화 및 상시 관리로 대상자 생애 전반을 보살피고, 개인 질환 상태 맞춤형 건강관리를 지원하며, 국가유공자의 마지막 가시는 길까지 예우에 소홀함이 없도록 AI를 활용하여 “보훈대상자 맞춤형 재가복지서비스” 제공 요구

② (재난안전분과) AI기반 드론 인명구조·수색시스템 개발 및 실증

ㅇ 국내‧외 인명구조 드론 시장규모는 `19년 대비 `25년까지 연평균 약 45.4% 성장 전망

- 국민은 기존 인명구조 현실‧기술 한계를 인식하고 정부의 인명구조시스템 고도화에 대한 목소리를 높이는 상황에서 데이터‧AI를 활용한 인명구조 드론이 대안으로 거론

ㅇ 산악사고, 수난사고, 초고층 빌딩 사고 등 재난 현장에서 인명구조 드론의 역할 및 중요도에 대한 인식이 높아지고 있음

- 산악사고 및 수난사고의 경우 범위가 넓고 다양한 이동 경로가 존재하여 사고 발생 시 요구조자 발견이 어려워 골든타임을 지나 발견되는 경우가 발생

- 소방청 및 시‧도 소방본부에서 현재 드론을 활용한 인명구조 활동을 시행하고 있지만, 전문인력 부족과 영상을 실제 육안으로 확인하기 때문에 요구조자 발견에 어려움 상존

ㅇ AI융합, 빅데이터 기반 드론 인명구조 솔루션을 활용한 신속한 요구조자 수색 및 구조활동으로 부족한 운영인력을 보완하고 업무적 피로감 및 책임감을 경감

- 신속‧정확한 요구조자 수색‧구조로 인명피해 감소가 가능할 것으로 기대

③ (공정거래분과) AI융합 약관심사플랫폼 개발 및 실증

ㅇ 공정위는 「약관규제에 관한 법률」에 따라 불공정 약관 조항을 심사, 시정토록 하여 건전한 거래 질서 확립과 소비자 보호 업무를 수행

ㅇ 한정된 약관심사인력이 다량의 민원 처리에 업무역량이 집중되면서 파급효과가 큰 개별 약관에 대한 심사 및 시정을 위한 업무수행이 어려운 상황 ⇨ 약관심사의 전문성 저하, 약관 민원처리 지연 등 이슈 존재

ㅇ 공정위 약관심사 업무에 AI를 적용한 약관심사시스템을 도입하여 불공정한 조항을 신속하게 탐지하고, 내실 있는 심사를 통해 소비자의 권익 보호가 절실히 필요

④ (응급의료분과) AI기반 중증 외상 전주기 케어시스템 개발 및 실증

ㅇ 중증외상환자는 사고 발생 시점부터 1시간 내 50% 이상 사망, 3시간 이내에 약 80% 이상 정도의 사망 발생 추이를 보여, 사고 발생 시점으로부터 빠른 소생술 실시의 중요성이 매우 강조되고 있는 상황

ㅇ 환자 이송 과정에서 실시간 정보(환자 상태, 사용 가능 병상수 등) 공유 제한 등 다양한 이유로 이송 지연 사례 다수 발생

ㅇ 의료기관 도착 후 수혈 및 지혈 처치 등 환자에게 적합한 소생술 실시까지 약 2시간 이상의 시간이 소요

- 국내 전체 외상센터 평균 174.7분 소요

* 보건복지부, 2022년 권역외상센터 평가결과

ㅇ 환자 이송 및 소생 시스템 개선을 통해 중증외상환자의 골든아워를 확보하고, 국내 예방 가능 외상 사망률을 줄임으로써 국가 차원의 고도화된 AI 서비스 기반 사회안전망 구축 필요

⑤ (의료장비분과) AI융합 특수의료장비 영상품질검사 플랫폼 개발 및 실증

ㅇ 특수의료장비(CT, MRI, 유방촬영용장치)를 설치하면 정기적으로 품질관리 검사를 받아야 함(의료법 제38조 제2항, 특수의료장비의 설치 및 운영에 관한 규칙)

- 국민이 안전하고 질 높은 진료를 받게 되는 기반을 마련하고, 중복촬영의 감소로 인하여 의료비의 과잉 지출을 방지하려는 목적으로 품질관리검사제도를 시행 중임

- 현재 품질관리검사기관*이 특수의료장비 품질관리검사의 기준**에 따라 업무를 시행 중

* 보건복지부장관이 정하는 바에 따라 품질관리검사기관으로 등록하여, 품질관리검사업무를 위탁받아 수행 중

** 특수의료장비의 설치 및 운영에 관한 규칙 별표 3

ㅇ 최근 낮은 품질관리검사 결과 부적합률(0.3% 이하)과 높은 중고장비 사용률로 인해 품질관리검사 제도에 대한 신뢰가 하락함

* 품질관리검사는 품질관리검사기관의 검사위원이 영상을 판독하여 수행함, 영상 검사 특성상 검사 위원의 전문적인 판단이 개입되므로 검사 신청 의료기관과 품질관리검사기관의 의견 차이로 인한 분쟁이 발생할 수 있음

* 품질관리검사기관의 공정한 검사 수행을 위해 수탁기관인 보건복지부의 관리 감독이 강화될 필요

ㅇ 현재 인공지능 기술은 의료영상을 분석하고, 패턴을 인식하는데 이미 상당한 수준에 이르러, 의료영상의 품질관리 검사에 인공지능 기술을 적용하여 검사의 객관성과 검사제도의 신뢰성 확보 필요

* AI기반의 체계적인 품질관리검사로 특수의료장비 영상품질을 제고하여 정확한 진료 제공 및 재촬영 감소

⑥ (수산물분과) AI기반 마른김 품질 등급 판별 솔루션 개발 및 실증

ㅇ 우리나라는 마른김 생산량 세계 1위 국가이지만 유일하게 마른김 거래소가 없으며, 마른김 등급 기준 부재로 계통출하가 힘들어 국제 경쟁력 확보에 어려움이 있음

- 한국 김 산업의 국제적 경쟁력을 높이기 위해 국내 김 품질 등급제를 마련하여 일부 운영되고 있으나 등급제가 실질적으로 운영되지 않고 있음

- 현재는 마른김 거래는 기업들간의 가격결정에 따른 거래로 가격설정에 대한 마찰과 더불어 고품질 마른김이 저평가되어 있음

ㅇ 김산업은 생산 및 취업 유발효과가 타 품목에 비해 높아 고부가가치 산업으로 육성 필요

* 「김산업의 육성 및 지원에 관한 법률」제정(’20.12.22.) 및 시행(‘21.12.23.)

*  제1차 김산업 진흥 기본계획 수립(‘21.08.)

ㅇ 김산업 진흥 기본계획(‘23~’27) 및 시행계획(‘24)에 따라 마른김등급제 도입 필요

* 김 품종별로 등급제와 단일 품종에 대한 용도별 기준을 마련(‘24년)

ㅇ 인공지능을 활용한 마른김 등급기준 마련을 통해 김산업 선도 국가로 발돋움하여 국제 마른김 거래 시 국제시장 경쟁력 강화 필요

⑦ (교통안전분과) 교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션 개발 및 실증

ㅇ 국제적으로 교통안전을 강화하고 교통사고 사망자 감축목표*를 달성하기 위해 인공지능 등을 교통안전 정책에 활용할 것을 권장(‘21, OECD 국제교통포럼)

* ’30년까지 ‘20년 대비 50% 이상 감축(UN,’20), ‘21년 대비 ’27년까지 50% 이상 감축(국가교통안전기본계획)

- 한편, 우리나라 교통안전은 OECD 중하위권에 머물고 있어 교통사고 사망자 획기적 감축 등 교통안전을 위해 인공지능 등 신기술 적극 도입하여 활용 필요

ㅇ 현재 교통안전 관리체계는 교통사고 발생 이후 원인조사 등의 장시간 행정절차를 통해 교통사고 다발구간 지정과 같이 ’사후‘에 현장 개선

* 교통사고 다발구간 등은 전문가회의, 민원접수, 설문 등을 통해 주관적 판단으로 교통개선 지점을 선정

- 기존 ’사후‘ 관리체계에서 인공지능을 활용하여 기존에 파악하지 못했던 위험지점을 파악하고 지점별 맞춤형 솔루션 제공을 통해 선제적으로 대응하는 ’사전‘ 위험요인 제거 체계로의 안전관리 패러다임 전환 필요

⑧ (국토분과) AI기반 국토 변화탐지 솔루션 개발 및 실증

ㅇ 국토지리정보원은 「공간정보 구축 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 국토변화를 탐지, 최신 국가기본도*를 구축하여 정보제공서비스 수행 중

* 국가기본도: 행정과 민간에서 사용하는 가장 기본이 되는 국가에서 만든 지도

ㅇ 국토자원 관리, 물류․교통시스템의 최적화 등 효율적인 국토관리 및 관련 행정업무* 지원을 위하여 국토변화 정보를 신속․정확하게 수집․갱신․제공하는 국토변화정보서비스에 인공지능기술 도입 필요

* 건물 신축/철거, 불법건축물 판독, 도로 신설/확장 등 지물 변화, 홍수/산사태 등 재난재해로 발생한 지형 변화탐지, 녹지/태양광 패널/국공유지 모니터링 등 다양한 행정업무

- 국토변화 탐지 항공사진, 국토지리정보원 운영 인공위성 데이터를 활용한 AI기반 국토변화자동탐지솔루션 도입으로 예산절감, 수작업의 휴먼에러 및 작업기간 단축 필요

※ 넓은 면적의 국토변화 탐지 방법으로 과거와 최신의 항공사진을 비교, 변화추적을 100% 수작업으로 진행하며 매년 200억원의 예산이 소요

ㅇ 현행 수치지형도(연1회 갱신), 인터넷지도(월단위 갱신)가 효율적 국토관리 및 신속․정확한 국토변화 최신 정보를 제공하며, 실시간 국토변화 파악과 향후 변화에 대한 신속한 예측 및 데이터 기반 의사결정을 위하여 AI솔루션을 활용한 최신 지형정보 확보로 고정밀 수치지도의 자동 갱신 및 변화 추적 필요

⑨ (환경분과) AI 빛공해 이미지 분석 솔루션 개발 및 실증

ㅇ환경부는 과도한 야간 인공조명 사용에 의한 빛공해 위해(危害) 방지를 위해「인공조명에 의한 빛공해 방지법(약칭:빛공해방지법)」제정*(‘12)

- 조명 종류․사용량 급증에도 빛공해 평가 인력․예산의 한계로 현행 빛공해환경영향평가가 대상 조명중 일부만 평가하는 실정

* 17개 광역자치단체에 3년마다 1회 이상 빛공해환경영향평가를 실시, 보고 규정

ㅇ ①빛공해환경영향평가는 측정(영상 혹은 이미지), 결과분석, 측정 DB가공/생산/관리 과정 90% 이상이 수작업에 의존 ②빛공해 평가결과(약 6만 건 이상)와 메타데이터*(휘도 이미지 포함 37종의 메타데이터 220만 건)가 단순통계분석에만 사용 ③과도한 인공조명, 광고조명 등의 급증으로 수면방해, 농작물 피해** 속출로 빛공해 민원***증가하나 현행 방식으로는 빛공해 발생지별 관리 및 국민체감 빛환경 개선 효과 도출이 어려움

* 빛공해환경영향평가 메타데이터 : 대상지 정보, 용도지역, 조명환경관리구역, 조명 종류, 측정자 및 환경 정보, 평가 결과, 야간 도시 경관 이미지, 야간 휘도 이미지 등

** 빛공해 수면장애 피해: 유방암, 전립선암 및 성인병 발병률 증가(다수연구논문), 경제적 손실 11조원, 1인당연간생산성저하시간 773.84시간(대한수명학회,2018)

*** 민원발생: (’14～‘18) 연평균 발생량 5,730건, (’19～’22) 연평균 발생량 7,204건

ㅇ 효율적인 빛공해환경영향평가 시행으로 실효성있는 빛공해저감정책 수립 및 빛공해 민원 사전 대응 필요

* 빛공해 분석업무 자동화, 측정 이미지 시각화 및 측정지점 이력관리, 지역별 빛공해 변화추적 등 빛공해 저감업무 효율성 개선

* 과도한 인공조명 민원 대응 GIS 정보 및 이미지 내 조명의 자동 탐지로 민원 처리시간 단축 등 국민 체감 AI 서비스 제공 기반 마련

⑩ (고용분과) AI기반 구인‧구직 통합지원 솔루션 개발 및 실증

ㅇ 급변하는 노동시장에서 구인기업의 인재채용 및 구직자의 취업과정의 일자리 미스매치로 인해 구인기업‧구직자 모두 엄청난 사회적 비용을 부담하고 있으며 매년 증가하는 추세

ㅇ 아울러, 허위구인으로 인해 구직자들이 취업활동을 위해 들인 시간‧비용과 노력이 낭비되고, 채용플랫폼에 대한 불신으로 연결되는 등 심각한 사회문제 야기

ㅇ 한편, 구인난을 겪고 있는 구인기업들도 구인공고에 제시한 임금, 직무경력에 맞지 않는 구직자, 구직의사가 없는 허위‧형식적 구직자 등으로 인해 이력서 검토, 면접준비 등에 상당한 시간과 비용을 불필요하게 소모

ㅇ 구직자에게는 허위구인 차단으로 믿을 수 있는 구인정보를 제공하고, 구인기업에는 구인공고 작성지원, 채용확률 예측을 통한 맞춤형 서비스, 인재추천을 통해 채용비용 절감 및 일자리 미스매치를 해소하는 인공지능 기반 구인‧구직 통합지원 솔루션 필요

2		사업 목표

□ 국민적 체감도가 높고, 사회·경제적 파급효과가 뛰어난 AI융합 솔루션을 부처 간 협력을 통해 확산·적용하여 AI 생태계 경쟁력 기반 마련

3		추진근거 및 관련규정

□ 추진근거

ㅇ 정보통신산업진흥법 제5조(정보통신산업 진흥계획)

ㅇ 정보통신산업진흥법 제27조(사업)

ㅇ 정보통신산업진흥법 제28조(재원)

ㅇ 정보통신 진흥 및 융합 활성화 등에 관한 특별법 제32조(정보통신융합 등 기술·서비스 개발 등의 지원)

□ 추진경위

ㅇ 지능정보사회 중장기 종합대책 (16.12, 정보통신전략위원회)

ㅇ 4차산업혁명대응계획 (17.11, 4차산업혁명위원회)

ㅇ 인공지능 R&D 전략 발표 (18.5, 4차산업혁명위원회)

ㅇ 인공지능(AI) 국가전략 발표 (19.12, 과학기술정보통신부)

ㅇ 윤석열정부 110대 국정과제 발표 (22.5, 대통령직인수위원회)

ㅇ 대한민국 디지털 전략 발표 (22.9, 관계부처합동)

ㅇ 인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획 (23.1, 과학기술정보통신부)

□ 관련규정

ㅇ 정보통신진흥기금 운용관리규정

ㅇ 기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침

ㅇ 기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침

ㅇ 기금사업 수행상황 및 정산 보고 등에 관한 지침

ㅇ 기금사업 성과관리 및 활용 등에 관한 지침

ㅇ 기금사업 점검계획 등에 관한 지침

ㅇ 기금사업 결과 평가 등에 관한 지침

ㅇ NIPA 지원사업 관리요령

ㅇ 공공재정 부정청구 금지 및 부정이익 환수 등에 관한 법률

ㅇ 이 규정에 정의되지 않은 항목에 한하여「국가연구개발혁신법」준용

※ 본 사업은 정보통신진흥기금 비R&D 사업이고, 기술료 납부대상이 아니며, 간접비 편성 불가함

4		사업내용

□ 추진방향

① (보훈복지분과) 재가복지서비스 데이터를 활용하여 연령, 개인의 건강 특성 등을 고려한 보훈대상자 수요맞춤형 건강관리 지원 솔루션 개발ㆍ실증 지원

② (재난안전분과) 소방 드론 영상 및 출동 데이터 활용하여 산악·빌딩 등 재난 현장의 요구조자 수색 및 인명구조 AI 솔루션 개발 및 실증 지원

③ (공정거래분과) 민원신고서, 약관, 심사자료 등 약관 데이터에 AI를 융합하여 약관을 심사할 수 있는 약관심사 플랫폼 개발 및 실증

④ (응급의료분과) 국가응급의료정보망(NEDIS), 외상등록체계(KTDB) 등 데이터에 AI를 융합하여 중증외상환자의 골든아워 확보를 위한 AI플랫폼 개발 및 실증

⑤ (의료장비분과) 의료영상 품질검사 데이터에 AI를 융합하여 AI융합 특수의료장비 영상품질검사 플랫폼 개발 및 실증

⑥ (수산물분과) 김 외관영상, 영양도 및 화학성분 등 데이터에 AI를 융합하여 AI기반의 마른김 품질 등급 판정 솔루션 개발 및 실증

⑦ (교통안전분과) 교통사고, 운전자 운전행태, 도로공간정보 등 데이터에 AI를 융합하여 교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션 개발 및 실증

⑧ (국토분과) 항공사진 등 데이터에 AI를 융합하여 국토변화 탐지 가능한 AI 솔루션 개발 및 실증

⑨ (환경분과) 빛공해환경영향평가를 통해 축적된 데이터에 AI를 융합하여 일상생활 속 빛공해 저감을 위한 AI 빛공해 이미지 분석 솔루션 개발 및 실증

⑩ (고용분과) 구인기업 및 구직자 정보 등 학습데이터를 활용하여 구인‧구직 통합지원 AI 솔루션 개발 및 실증 지원

□ 추진방법

ㅇ 분과 별 1개 컨소시엄 선정

구 분	내 용
지원대상	AI·ICT 전문기업 컨소시엄
지원기간	‘24년 협약일~’26.12.31(3년 지원) (연차평가결과, 사업성과도 등에 따라 3개연도 계속지원여부 결정)
사업비 총액	분과별 15억원 내외 (‘24~26년까지 3년간 매년 15억원 내외)
협력부처	① 보훈복지분과(국가보훈부, 지방보훈지청) ② 재난안전분과(소방청, 울산소방본부) ③ 공정거래분과(공정거래위원회) ④ 응급의료분과(보건복지부, 국립중앙의료원) ⑤ 의료장비분과(보건복지부) ⑥ 수산물분과(해양수산부, 한국해양수산개발원) ⑦ 교통안전분과(국토교통부, 한국교통안전공단) ⑧ 국토분과(국토교통부, 국토지리정보원) ⑨ 환경분과(환경부, 한국환경공단) ⑩ 고용분과(고용노동부, 한국고용정보원)

* (일정) 과제공모‧협약(3월∼5월), 수행(협약월∼‘26.12.31)

* (선정) 분과별 1개 컨소시엄(컨소시엄은 3개 이상 중소기업 또는 중견기업 등으로 구성. 필요에 따라 학교/연구소 등 비영리기관 등도 참여 가능, 대기업 참여 불가)

* (협약) 선정된 사업수행기관, 협력부처 포함 3자간 협약 체결

* 컨소시엄 구성 세부요건 등은 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

□ 주요 사업내용

① (보훈복지분과) AI기반 개인맞춤형 보훈재가복지솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(국가보훈부, 지방보훈지청) 보유 데이터 및 보훈대상자의 라이프로그 등 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습데이터 구축

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습 데이터를 기반으로 AI솔루션 개발·실증 및 즉각적으로 활용할 수 있도록 재가복지서비스 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

② (재난안전분과) AI기반 드론 인명구조·수색시스템 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(소방청, 울산소방본부) 보유 데이터 및 현장 수집 데이터 등을 수집·가공하여 지정 장소에 학습데이터 구축

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 AI솔루션 개발·실증 및 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장(울산소방본부) 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

③ (공정거래분과) AI융합 약관심사플랫폼 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(공정거래위원회)가 보유한 약관민원 및 심사자료 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습데이터 구축

- 약관심사플랫폼 구축 이후 同 시스템을 통해 학습데이터를 자동으로 수집하고 재학습할 수 있는 체계 구현

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 약관민원 업무를 신속하게 처리하고 약관심사를 전문적으로 처리할 수 있도록 지원하는 AI기반 약관심사플랫폼 개발·실증 및 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

④ (응급의료분과) AI기반 중증 외상 전주기 케어시스템 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(보건복지부, 국립중앙의료원) 보유 데이터 및 수행기관 자체 확보 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습데이터 구축

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 AI솔루션 개발·실증 및 의료현장에 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

⑤ (의료장비분과) AI융합 특수의료장비 영상품질검사 플랫폼 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(보건복지부) 보유 데이터 및 수행기관 자체 확보 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습데이터 구축

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 AI솔루션 개발·실증 및 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

⑥ (수산물분과) AI기반 마른김 품질 등급 판별 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(해양수산부, 한국해양수산개발원) 보유 데이터 및 수행기관 자체 확보 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습데이터 구축

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 AI솔루션 개발·실증 및 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

ㅇ (품질 등급 기준 마련) 기존 데이터 및 생성을 토대로 객관적인 김 품질 등급 판정을 위한 표준 품질등급 판정 지표 및 시스템 개발

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

⑦ (교통안전분과) 교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(국토교통부, 한국교통안전공단) 보유 데이터 및 수행기관 자체 확보 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습데이터 구축

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 AI솔루션 개발·실증 및 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

⑧ (국토분과) AI기반 국토 변화탐지 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(국토교통부, 국토지리정보원) 보유 데이터 및 수행기관 자체 확보 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습 데이터 구축

- 구축되는 플랫폼은 학습데이터를 자동으로 재학습 할 수 있는 체계 구현

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 국토변화 탐지를 신속․정확하게 처리할 수 있도록 AI솔루션 개발·실증하고 국토변화 탐지 실무에 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

⑨ (환경분과) AI 빛공해 이미지 분석 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(환경부, 한국환경공단) 보유 데이터 및 수행기관 자체 확보 데이터를 수집·가공하여 지정장소에 학습데이터 구축

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 구축한 학습·검증 데이터를 기반으로 AI솔루션 개발·실증 및 즉각적으로 활용할 수 있도록 현장 적용

- AI솔루션 현장 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

⑩ (고용분과) AI기반 구인‧구직 통합지원 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(고용노동부) 보유 데이터 및 사업수행기관 자체 확보 데이터를 사업수행기관이 구축한 지정장소에서 학습·가공

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 학습데이터 기반 구인구직 AI솔루션 개발, 공공부문 적용(워크넷 등)을 위한 실증 및 현장적용

- 4대과제(허위구인 차단, 구인공고 작성지원, 채용확률 예측, 인재추천) AI솔루션 실증 완료 후 피드백을 통한 고도화 및 확산방안 마련

※ 분과별 세부 사업내용 ’Ⅱ.사업 지원내용-1.지원내용‘ 참고

5		추진 체계 및 주요 역할

			주무부처
			과학기술정보통신부
			전담기관
			정보통신산업진흥원
평가위원회 및 공인시험기관					협력부처(1분과)			...	협력부처(10분과)
					국가보훈부				고용노동부
사업수행기관(1분과)			...			사업수행기관(10분과)
1개 컨소시엄 (주관·참여)						1개 컨소시엄 (주관·참여)

구 분	주 요 업 무
과학기술정보통신부 (주무부처)	ｏ 사업추진전략 및 기본계획 수립 ｏ 新수요 창출형 인공지능 융합 프로젝트 시행 계획 총괄
정보통신산업진흥원 (전담기관)	ｏ 사업 세부계획 수립 및 추진 ｏ 지원사업 공모 및 협약 ｏ 사업관리, 예산집행 및 정산, 성과평가
국가보훈부, 고용노동부 등 (협력부처*) * 협력기관 포함	ｏ 과제 수행 요구사항 및 의견 제시 ｏ AI솔루션 개발에 필요한 보유 데이터 시설 등 제공 (협력부처 포함 3자간 협약 체결) ｏ AI솔루션 활용 및 성과확산
평가위원회	ｏ 세부사업계획 및 지원사업 제안서 심의 ｏ 사업 평가, 세부내용 검토, 우선순위 부여 등 심의 ｏ 사업비 산정의 적정성 검토
공인시험기관	ｏ AI 솔루션 성능 평가
주관, 참여기관 (사업수행기관)	ｏ 인공지능 솔루션 개발·실증 및 적용 ｏ 사업수행계획에 따른 세부사항 추진 ｏ 과제 진행현황 및 결과보고

* 협력부처 : ①보훈복지분과(국가보훈부, 지방보훈지청) ②재난안전분과(소방청, 울산소방본부) ③공정거래분과(공정거래위원회) ④응급의료분과(보건복지부, 국립중앙의료원) ⑤의료장비분과(보건복지부) ⑥수산물분과(해양수산부, 한국해양수산개발원) ⑦교통안전분과(국토교통부, 한국교통안전공단) ⑧국토분과(국토교통부, 국토지리정보원) ⑨환경분과(환경부, 한국환경공단) ⑩고용분과(고용노동부, 한국고용정보원)

6		사업 추진절차

지원과제 공모 (‘24. 3월)		ㆍ전담기관(NIPA) * 지원과제 개요, 지원자격, 지원대상, 지원내용 등 공고
과제신청서 접수(‘24. 4월)		ㆍ지원기관 → 전담기관(NIPA)
과제 선정평가(‘24. 5월~6월) 및 사업자 확정 통보(‘24. 5월~6월)		ㆍ전담기관(NIPA) * 발표평가 * 사업계획서 검토 등 종합심의를 통해 지원기관(기업 등 사업수행기관) 확정
협약체결 및 지원금 교부 (‘24. 5월~6월)		ㆍ전담기관(NIPA) → 사업수행기관(주관기관, 참여기관) * 지원금 교부 1차(6월), 2차(3분기), 3차(4분기) 예정
과제 수행(‘24. 협약월~12월)		ㆍ사업수행기관(주관기관, 참여기관)
중간보고 및 진도점검 (‘24. 7월~9월)		ㆍ전담기관(NIPA) → 사업수행기관(주관/참여기관) * 사업수행기관이 전단기관에 중간보고(~7.15) * 사업수행기관에 대한 현장실태조사 등 중간점검 실시
과제 결과보고 (‘24. 12월)		ㆍ사업수행기관(주관기관, 참여기관) → 전담기관(NIPA) * 종료 후 2주 이내 최종결과보고서 제출 및 결과물 시연
1차년도 결과평가(‘24. 12월)		ㆍ전담기관(NIPA) → 사업수행기관(주관기관, 참여기관)
사업비 정산 (‘25. 2월)		ㆍ전담기관(NIPA) → 사업수행기관(주관기관, 참여기관) * 종료 후 2개월 이내 사업비 사용실적 보고 및 정산 * 종료 후 3개월 이내 사업비 정산금 반납

* 상기 일정은 1차년도 사업 추진일정이며, 추진과정에서 변동될 수 있음

Ⅱ
사업 지원내용

1		지원내용

구 분	주요내용 요약
공모방식	ㅇ 지정공모
지원대상	ㅇ 부처 협력을 통해 AI융합 솔루션을 개발·적용·확산 할 수 있는 AI전문기업 등 컨소시엄 10개 * 각 분과별 1개 컨소시엄 (구성 등은 다음페이지의 세부내용 참조) ㅇ 법인 AI전문기업 등으로 컨소시엄을 구성하여 사업 수행 * (AI, ICT전문기업) 주관·참여기관으로서, 최소 3개 이상 중소·중견기업 참여, AI솔루션 개발·실증 후 현장 적용 * 협력부처, 협력기관은 컨소시엄에 포함하지 않고, 3자 협약 추진 * 사업수행기관(주관, 참여)에만 예산을 지원하고, 협력부처 및 협력기관에는 예산지원 불가 * 주관 및 참여기관은 타 컨소시엄에 중복지원 불가
지원분야	ㅇ 10개 분과 중 택일 * ①보훈복지분과 ②재난안전분과 ③공정거래분과 ④응급의료분과 ⑤의료장비분과 ⑥수산물분과 ⑦교통안전분과 ⑧국토분과 ⑨환경분과 ⑩고용분과
지원기간	ㅇ 2024.협약월 ∼ 2026.12.31. (3개 연도) * 회계연도 단위로 협약하고, 추진 상황에 따라 변경 가능 * 연차평가결과, 사업성과도 등에 따라 3개연도 계속지원 여부 결정
지원규모	ㅇ 컨소시엄별 ‘24년 국비 15억원 내외 (’25~‘26년 국비는 정부 예산현황에 따름) ㅇ 10개 컨소시엄 선정(컨소시엄 당 인공지능 전문기업 3개사 이상)
지원조건	ㅇ 정부출연금 지원 : 법인 중소기업(총사업비의 75% 이내), 중견기업(총사업비의 70% 이내), 비영리기관(총사업비의 100% 이내), 대기업 참여 불가 ㅇ 인공지능데이터 활용 시 개인정보보호법 등 관련 법령을 준수해야 함
지원내용	ㅇ AI융합 솔루션 개발, 실증, 현장적용 및 확산 * 협력부처 및 협력기관의 요구사항을 반영한 AI솔루션 개발·실증·현장적용 및 확산 * AI융합 솔루션 개발 후 성능평가(공인기관을 통해 성적서 등 발급·제출) * AI 신뢰성 검인증 必 * AI 솔루션의 안정적 정착 및 운영을 위해 사업 종료 후 1년 이상 무상유지보수 * AI 솔루션 적용 완료 후 검증보고서 제출 ㅇ 분과별 세부 사업수행 내용 참조

□ 지원대상

ㅇ 부처 협력을 통해 AI융합 솔루션을 개발·적용·확산 할 수 있는 AI전문기업 등 컨소시엄 10개

* 각 분과별 1개 컨소시엄

* 법인 AI전문기업 등으로 컨소시엄을 구성하여 사업 수행

* 협력부처, 협력기관은 컨소시엄에 포함하지 않고, 3자 협약 추진

* 사업수행기관(주관, 참여)에만 예산을 지원하고, 협력부처 및 협력기관에는 예산지원 불가

◆ 지원분야별 컨소시엄 구성 요건

분과	구분	자격요건	기관수	주요역할
① 보훈복지분과 ⑩ 고용분과	주관기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI융합솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	2개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI융합 솔루션 개발·실증 및 현장적용
② 재난안전분과 ③ 공정거래분과 ⑤ 의료장비분과	주관기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI융합솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	2개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI융합 솔루션 개발·실증 및 현장적용 (대학/연구소 참여불가)
④ 응급의료분과	주관기관	의료법 제3조제2항제3호에 따른 병원급 이상의 의료기관 (단, 위 의료기관을 보유한 대학의 산학협력단으로 지원도 가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI융합솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	3개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI융합 솔루션 개발·실증 및 현장적용
⑥ 수산물분과	주관기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI융합솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	2개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI융합 솔루션 개발·실증 및 현장적용 (대학 참여불가)
⑦ 교통안전분과	주관기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI융합솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	2개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI융합 솔루션 개발·실증 및 현장적용 (법인만 참여 가능)
		도로교통 엔지니어링 기업 (교통안전법 제39조에 의거 교통안전진단기관(도로)으로 등록된 자이면서 엔지니어링산업진흥법 제21조에 따라 엔지니어링 사업 분야 신고를 필한자(동법 시행령 [별표1] 건설부문 내 ‘교통’과 ‘도로/공항’ 동시 해당자))	1개 이상 (*필수)
⑧ 국토분과	주관기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI융합솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	2개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI융합 솔루션 개발·실증 및 현장적용 (법인만 참여 가능)
		영상처리전문기업 (국토교통부에 관련법 의거하여 영상처리업으로 등록되어 있는 기관/기업)	1개 이상 (*필수)
⑨ 환경분과	주관기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI융합솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	2개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI융합 솔루션 개발·실증 및 현장적용
		빛공해검사기관 (환경부가 지정한 빛공해 측정 전문기관/기업)	1개 이상 (*필수)

* 참여기관에 자격요건·주요역할 등 제한사항 외의 기관(대학/연구소 등)·기업도 추가로 참여 가능

◆ 컨소시엄별 요구사항

구분	요구사항
주관기관	ㅇ 컨소시엄 총괄책임자는 50%(참여율)이상 참여하여야 함
참여기관	ㅇ 사업종료 후 AI바우처 사업의 AI공급기업에 등록해야 함(주관기업 포함) * 국내 AI 공급기업 법인만 등록 가능하여 대학, 연구소, 기관 등은 등록 불가
지원분야	ㅇ 10개 분과 중 1개 분과에만 지원 가능 ㅇ 주관기관 및 참여기관은 타 컨소시엄에 중복지원 불가
기타	ㅇ 컨소시엄은 1차년도에 협력부처에 AI융합 솔루션을 개발·실증 및 현장적용하여야 하고, 2·3차년도에 이를 고도화하여 현장에서 운영해야 함 ㅇ 매년 공인기관을 통해 AI융합 솔루션의 성능평가 성적서를 제출해야 함 ㅇ AI 신뢰성 검인증 관련, 가이드라인에 맞추어 공인기관을 통해 검인증 받아야 함 ㅇ 컨소시엄은 사업종료 후 협력부처에 실증한 AI융합 솔루션에 대해 1년간 무상 유지관리 해야 함

□ 지원내용

ㅇ 지원규모

구 분	부처협업 기반 AI확산 지원
사업비	ㅇ ‘24년 15억원 내외 (’25~‘26년 예산은 정부예산 상황에 따름) * 1개 컨소시엄 당 국비 15억원/년 내외 * 민간기업은 지원조건에 따라 총사업비(국비+민간부담금) 대비 민간부담금(현물, 현금)을 부담해야 함 * ‘25년, ’26년 예산규모를 동일하게 지원예정이나, 정부예산 현황에 따라 예산규모, 과업 등 변경 가능 * 연차평가결과, 사업성과도 등에 따라 3개연도 계속지원여부 결정 * (총 사업비 규모) 협약체결에 따라 전담기관에서 지급하는 사업비는 주무부처(과학기술정보통신부)의 예산 상황, 전담기관이 지급받는 사업비의 조정 등에 따라 변동(감액) 될 수 있으며, 이에 관한 구체적인 사항은 본 사업 협약서에 포함 예정
선정 컨소시엄 수	ㅇ 10개 컨소시엄 선정 * 과제별 1개 컨소시엄 선정

ㅇ 지원기간

- ‘24. 협약월 ∼ ’26. 12. 31

* 공모절차 추진상황에 따라 변경 가능

* (1차년도) ‘24.협약월∼’24.12.31 / (2차년도) ‘25.1.1∼’25.12.31 / (3차년도) ‘26.1.1∼’26.12.31

* 연차평가결과, 사업성과도 등에 따라 3개연도 계속지원 여부 결정

□ 지원분야 (10개 중 택일)

① (보훈복지분과) AI기반 개인맞춤형 보훈재가복지솔루션 개발 및 실증

② (재난안전분과) AI기반 드론 인명구조·수색시스템 개발 및 실증

③ (공정거래분과) AI융합 약관심사플랫폼 개발 및 실증

④ (응급의료분과) AI기반 중증 외상 전주기 케어시스템 개발 및 실증

⑤ (의료장비분과) AI융합 특수의료장비 영상품질검사 플랫폼 개발 및 실증

⑥ (수산물분과) AI기반 마른김 품질 등급 판별 솔루션 개발 및 실증

⑦ (교통안전분과) 교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션 개발 및 실증

⑧ (국토분과) AI기반 국토 변화탐지 솔루션 개발 및 실증

⑨ (환경분과) AI 빛공해 이미지 분석 솔루션 개발 및 실증

⑩ (고용분과) AI기반 구인‧구직 통합지원 솔루션 개발 및 실증

□ 분과별 사업수행 내용

① (보훈복지분과) AI기반 개인맞춤형 보훈재가복지솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(국가보훈부, 지방보훈지청)가 보유한 재가복지 관련 자료 등 학습데이터 수집 및 가공

- 협력부처 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 협력부처에서 제공하는 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 개인정보보호법 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

* 필요시 보건의료데이터, 개인 건강관리 데이터 등을 법적 문제없이 안전하게 활용할 수 있도록 데이터 안심활용센터, 데이터 안심구역 연계 등 조치 필요

<협력부처 보유데이터 현황>

데이터명	상세내용(데이터 구성 등)	수량	보유주체
재가복지서비스 신청서, 복지․건강실태 세부기준표, 케어일지	생활 실태, 건강 실태, 케어일지	132,000건(8,800명*15항목)	- 지방보훈관서
건강관련 데이터	의료비, 의료서비스 등	- 8,800명의 데이터 ※ 이중 과제 개시 후 개인정보 제공 동의자의 데이터 활용 가능	한국보훈복지의료공단
보훈대상자 생활실태 조사	사회관계, 경제기반, 실태조사 등	- ‘국가보훈대상자 생활실태조사’ 3건 보고서 및 Raw 데이터 ※ 관련 법에 따라 2015, 2018, 2021년 연구 및 발간	- 국가보훈부

※ AI 개발 및 학습용으로 개인동의 및 비식별화 가공하여 제공·활용

- (수기 자료 처리) 케어일지 등 수기 작성된 문서는 글자 검출/분할/인식/분류를 통해 AI 학습에 필요한 형태로 가공, 저장

* 인식률 향상을 위해 작성 담당자별 필체 패턴 학습 및 반영 기능 개발

<비정형 문자 추출저장 예시>

수기 자료	▶	문자 인식 및 저장

- (연계데이터) AI 서비스 개발·실증을 위한 라이프로그 데이터* 등 연계 데이터 취득·가공하여 AI 학습데이터 추가 구축(필요시)

* 보훈대상자 주거환경 기반의 비접촉식 라이프로그 데이터 수집 필요

※ 평균 연령대가 높은 보훈대상자에게 신체 접촉식 장비는 불편함과 부담감을 줄 수 있으므로 주거공간에 비접촉식 시스템 적용 필요

< 연계 데이터 예시 >

데이터	내용	비고
보훈대상자	보훈대상자 라이프로그 및 건강관리 데이터 수집 * 개인정보동의 기반의 수집 계획 및 체계 필수 지방보훈관서의 지원업무 기반 데이터 수집 보훈대상자 주거환경 기반 라이프로그 데이터 수집 * 비접촉 센서 기반 생체 데이터 (3종 이상), 환경 데이터 (7종 이상) ** (생체데이터 예시) 심박수, 호흡수 등, (환경 데이터 예시) 온습도, 조도 등	AI 개발 및 실증 활용
재가보훈실무관	설문조사 기반 재가보훈실무관 실태조사 및 DB구축 보훈대상자 관리 및 재가서비스 관련 경험, 제공자 건강정보, 자격 등의 데이터
가족돌봄제공자	설문조사 기반 가족돌봄제공자 실태조사 및 DB구축 보훈대상자 돌봄 상황, 신체적 정신적 부담, 지원필요영역 및 수요 조사
보훈 정책	국가보훈부의 보훈서비스 관련 정책, 프로그램, 캠페인 정보 등
지역사회 안전망	응급체계, 보안, 복지 등의 데이터 구축/연계

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 재가복지 데이터에 AI를 융합하여, AI 학습데이터 수집·관리 자동화, AI모델관리, AI재학습 등 보훈재가복지서비스 업무를 전반적으로 관리하기 위한 AI솔루션 개발·실증 및 현장 적용

- (AI재학습을 위한 관리자모드) 지속적인 학습을 위해 국가보훈부 제공 데이터 등 자동 레이블링 및 인공지능 재학습 등 관리페이지 구축

- (건강관리 서비스) 보훈대상자 보유질환 정보, 복약관련 정보, 병원 이용횟수․이용내역, 라이프로그 데이터, 노인생활용품 지원사항 등을 바탕으로 임상근거 기반 건강관리 AI 서비스 제공

* 보훈대상자 개인별 맞춤형 일상생활 건강관리 및 건강증진 서비스 제공 매칭 연계 등 AI 서비스 개발

* 보훈대상자/돌봄제공자의 효율적인 관리와 임상 근거 기반 의사 결정 지원 서비스 개발

* 건강관리 체계 구축을 위해 다양한 디지털 헬스케어 플랫폼 연동 가능

< 건강관리 서비스 기능 예시 >

구분	세부내용(예시)
보훈대상자 개인맞춤형 AI 건강관리 서비스	o 보훈대상자 맞춤형 일상생활/건강관리 플랫폼 구축 및 건강증진 서비스 제공 매칭 * 만성질환, 수면, 운동관리, 활동 감지 등으로 주거환경 개선 유도 가능 o 개인별 맞춤형 건강관리 서비스 제공 : 재가보훈실무관 업무의 능동적 지원 - 지역별․질환별 이용 병원 추천(보훈병원, 위탁병원, 일반병원 등) - 정신건강, 만성질환, 운동 관리, 수면케어 등의 연령대 맞춤형 임상(의학) 기반의 중재 컨텐츠(식이요법 정보, 운동 정보, 생활환경(미세먼지 등) 정보 등) 제공 - 복약 관련 알람, 복약 시 유의사항 등 제공 o 개인 안전을 위한 생활환경 모니터링 및 알람 서비스 - 고독사 방지 등을 위한 응급알람 체계 지원

- (수요자 매칭 서비스) 보훈대상자/돌봄제공자 연계 서비스 제공

* 대상자 실태조사, 보훈대상자 선호도, 재가서비스 경험 등의 데이터 기반 보훈대상자와 돌봄제공자 간 연계 서비스 개발

* 대상자 상황에 따른 일정 주기별 서비스 내용 변경 요청 시 탄력적 반영

* (기타) 보훈대상자 실태에 따른 맞춤형 지원 제도, 차량 이용, 주거환경 개선 등 보훈 정책/서비스 관련 정보 제공

< 수요자 매칭 서비스 기능 예시 >

구분

세부내용(예시)

보훈대상자 재가복지 AI 매칭 서비스

o AI/ICT 기술 기반의 보훈대상자/재가 보훈실무관 매칭 서비스 제공 ⇒ 서비스 및 건강관리(예방, 예측) 효율 향상

- 인력 단순 배정 및 가사도움 중심 등 획일화된 서비스에서 벗어나 프로파일링*기반의 AI 매칭을 통한 차별화된 서비스 제공

* 질환, 건강상태 등 보훈대상자에 대한 정보가 재가보훈실무관에게 충분히 전달될 수 있도록 하는 체계 구축

o 재가복지대상자의 음성에 의한 요구사항을 AI가 담당 실무관 모바일로 자동 전송

o 주간/월간 단위로 대상자 상황에 맞는 서비스 요구 시 탄력적․즉각적 대응

<기존 서비스 체계>

요구사항	제공형태	비 고
방문돌봄(가사)	방문(서비스)	1회 2시간
장보기․심부름	대행(서비스)
외출․병원동행	동행(서비스)	산책, 문화활동 등
노인생활용품	물품(서비스)	23종
기초생활지원	생활(서비스)	반찬, 세탁
기 타	기타(서비스)	방역, 소독 등

o 맞춤형 지원제도 정보 제공 서비스 : 수혜사각지대 발생 방지

- (연계시스템) 개발 AI 서비스와 국가보훈부 e-보비스(찾아가는 보훈시스템)에 연계, 기능 추가 등 개발

< 연계시스템 기능 예시 >

구분	세부내용(예시)
재가복지 AI서비스 연계시스템	o AI 솔루션 대상시스템(국가보훈부 보유) 연계 o 재가복지대상자 관련 데이터 저장·관리 - e-보비스 시스템의 기존 대상자 정보에 케어일지 등 AI 수집 정보를 융합 o 대상자 요청사항이 실무관의 업무용 휴대폰으로 실시간 전송(모바일 활용) o 재가보훈실무관 모바일을 통한 케어일지 작성 지원 o 지역별/질환별 이용 가능 병원 정보(보훈병원, 위탁병원, 일반병원) 매칭 o 라이프로그 기반의 건강상태 모니터링 및 알람 등의 o 실무관 교육용 컨텐츠 탑재 : 노인복지 관련 컨텐츠 등 o 재가보훈실무관의 안전한 근무환경 보호기능 : 위기 상황 알람 시스템이나 녹음 기능 등

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 재가보훈복지 서비스 시 활용될 수 있도록 AI기반 개인맞춤형 보훈재가복지서비스 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 지방보훈청(충청, 강원 등 추후 협의)에서 지정하는 재가보훈복지 서비스 대상 가구

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(보훈복지·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ 데이터 수집 종류 및 텍스트 영역 인식 정확도 85%, 텍스트 및 정보화 정확도 85%	8종 이상/ 85% 이상
	ㅇ 보훈대상자/돌봄제공자 매칭건수 및 만족도	15건 이상/ 80% 이상
	ㅇ 건강관리 추천도 정확성	70% 이상
2차년	ㅇ 데이터 수집 종류 및 텍스트 영역 인식 정확도 90%, 텍스트 및 정보화 정확도 90%	9종 이상/ 90% 이상
	ㅇ 보훈대상자/돌봄제공자 매칭건수 및 만족도	20건 이상/ 85% 이상
	ㅇ 건강관리 추천도 정확성	80% 이상
3차년	ㅇ 데이터 수집 종류 및 텍스트 영역 인식 정확도 95%, 텍스트 및 정보화 정확도 95	10종 이상/ 95% 이상
	ㅇ 보훈대상자/돌봄제공자 매칭건수 및 만족도	25건 이상/ 90% 이상
	ㅇ 건강관리 추천도 정확성	90% 이상

② (재난안전분과) AI기반 드론 인명구조·수색시스템 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 협력부처(소방청, 울산소방본부)가 보유한 소방 119신고, 소방 드론영상 자료 등 학습데이터 수집 및 가공

- 협력부처 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 수행기관은 협력부처 인근 보안시설을 갖춘 장소를 확보하여 데이터 가공·학습

* 개인정보보호법 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

< 부처보유 데이터 현황 >

사업연도	자료 연도	수요기관 제공			수행기관 구축
		구조출동	드론영상	출동차량 영상	AI학습자료
1차 (’24년)	2021	약 110만 건	-	-	수행기관 AI학습용 데이터 셋 구축
	2022	약 80만 건	-	-
	2023	약 75만 건	약 370GB	약 2,000GB
2차 (’25년)	2024	약 100만 건	미정, 추정치 300GB	미정, 추정치 2,000GB	수행기관 AI학습용 데이터 셋 구축
3차 (’26년)	2025	약 100만 건	미정, 추정치 300GB	미정, 추정치 2,000GB	수행기관 AI학습용 데이터 셋 구축

< 데이터 예시 >

데이터 형태 (텍스트 DB, 보고서 )	데이터 형태 (영상, 이미지)
구조출동데이터	드론·출동차량 영상 데이터

- (데이터 추가 확보) 수행기관은 드론으로 실증환경(산림, 수변 등)을 활용한 데이터 추가 확보 방안을 마련하여 학습데이터 구축

수집방식	드론(GPS 센서, 열화상 및 기타정보 촬영 카메라 포함)
수집정보	요구조자 위치 및 상태정보 등
수집방안	o 촬영 대상지 선정*(드론 촬영 대상지 주변 보안시설 유무 확인 필수) * 협력부처 및 협력기관에서 일부 제공하나, 필요 시 자체 구축 가능 o 산림 및 수변 요구조자 행동 시나리오 설정 후 드론 촬영 * 시나리오는 추후 협력기관과 협의하여 결정 o 영상 데이터는 비식별화하여 개인정보보호 관련 문제가 없도록 가공

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 실증지역의 지형, 기후, 사고 발생 이력 데이터 등과 재난 현장에서 수집되는 이미지 및 영상 데이터셋의 AI 학습을 통해 실 환경 요구조자 위치 예측 및 발견, 상태 판단, 수색경로 추천, 자율비행을 지원하는 AI솔루션 개발·실증 및 현장 적용

- (객체인식) 산림, 화재 등으로 인한 시야 제한 환경 등 다양한 환경에서 요구조자를 식별할 수 있는 객체인식 AI 개발

< 인명구조 객체인식 AI 솔루션 기능 예시 >

구분	세부내용(예시)
인명구조 객체인식 AI 솔루션 기능	o 열화상 및 고해상도 이미지 처리 기술을 통합하여, 다양한 환경(밤/낮, 산악 및 수상(호수, 강 등) 지역, 화재 현장 등) 환경에서 요구조자 식별 o 이미지 처리 기술을 사용하여, 요구조자 시각적 특징(자세, 움직임, 위치) 식별 o 열화상 이미지에서 요구조자의 생명 징후(예: 체온 등) 식별 o 다양한 환경(산악, 수상 등)에서의 실시간 환경변화(날씨, 밤/낮 등)에서의 효과적인 객체 인식 기능 * 화재 현장의 특수한 환경(연기, 열, 가시성 제한 등)을 고려한 객체 인식 * 높고 밀집된 도시 환경에서 요구조자 탐색 및 구조에 특화된 객체 인식 * 기타 효과적인 인명구조를 위한 객체인식 기능 등

< 요구조자 객체 인식 예시 >

< AI 학습 데이터 (예시) >

< 요구조자 객체 인식 (예시) >

- (경로예측) 밤/낮, 산악 및 수상 지역, 화재 현장 등 다양한 환경에서 요구조자 사고 위험지역, 요구조자의 이동 경로 등 예측 AI 개발

< 인명구조 경로예측 AI 솔루션 기능 예시 >

구분	세부내용(예시)
인명구조 경로예측 AI 솔루션 기능	o 지리정보시스템(GIS) 및 사고 발생 데이터를 활용하여, 사고가 자주 발생하는 지역과 접근 가능한 보도 경로 지도화 o 다양한 데이터 기반*으로 잠재적 위험지역(제한구역 등) 식별, 수색 우선순위 지역 결정, 요구조자 이동경로 예측, 수색 경로 추천 등 기능 * 기상, 낮/밤 등 환경 데이터, 과거/현재 사고데이터, 드론 촬영 데이터 등 o 환경 변화에 따른 최적 수색 경로 실시간 조정 기능 o 다수의(2대 이상) 드론 간 상호 정보 공유를 통한 수색 및 경로 예측 기능 o 기타 효과적인 인명구조를 위한 요구조자 경로예측 기능 등

< 요구조자 이동 경로 예측 예시 >

< AI 학습 데이터 (예시) >

< 요구조자 이동 경로 예측 (예시) >

< AI 학습 데이터 (예시) >

< 요구조자 이동 경로 예측 (예시) >

- (자율비행) 다중 드론의 동시 영상으로 환경적 변화 및 수색 상황에 맞게 요구조자를 정확하게 식별하고 실시간 분석할 수 있는 자율비행 AI 개발

< 인명구조 자율비행 AI 솔루션 기능 예시 >

구분	세부내용(예시)
인명구조 자율비행 AI 솔루션 기능	o 다중 드론의 개별 임무 계획 및 영상 데이터 수집 등 편대비행을 위한 다중 드론 제어 기능 o 드론 취득 영상 데이터를 활용하여 실시간 환경변화 분석 및 요구조자 식별, 드론의 자율비행 기능 연계로 데이터 수집 및 처리 과정 최적화 o 동적인 수색 상황에 최적화된 경로를 따라 신속한 요구조자 식별 및 위치 추적 등이 가능한 드론 자율비행 기능 * 드론이 실시간으로 환경변화에 적응하여 효율적인 경로를 능동적으로 조정 등 o 기타 효과적인 인명구조를 위한 드론 자율비행 기능 등

< 다중 드론 편대비행 및 자율비행 예시 >

< 편대비행 드론 (예시) >

< 자율비행 드론 (예시) >

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 소방청이 인력 구조 활동 시 활용될 수 있도록 소방청 유관 시스템 간 연계하여 AI기반 드론 인명구조·수색 시스템 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 울산소방본부

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(드론·인명구조·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ (객체식별) 시야제한 있는(산림 등)/없는(강, 호수 등) 지역 요구조자 객체 식별 정확도 달성	40% 80%
	ㅇ (자율비행) 자동착륙 오차 범위 및 음영지역 비행 오차 범위 정확도	5m/6m 이내
	ㅇ (경로예측) 요구조자 이동 경로 예측 오차 범위 반경	500m 이내
2차년	ㅇ (객체식별) 시야제한 있는 지역(산림 등) 요구조자 객체 식별 정확도 달성	50% 85%
	ㅇ (자율비행) 자동착륙 오차 범위 및 음영지역 비행 오차 범위 정확도	3m/4m 이내
	ㅇ (경로예측) 요구조자 이동 경로 예측 오차 범위 반경	250m 이내
3차년	ㅇ (객체식별) 시야제한 있는 지역(산림 등) 요구조자 객체 식별 정확도 달성	70% 90%
	ㅇ (자율비행) 자동착륙 오차 범위 및 음영지역 비행 오차 범위 정확도	1m/2m 이내
	ㅇ (경로예측) 요구조자 이동 경로 예측 오차 범위 반경	100m 이내

③ (공정거래분과) AI융합 약관심사플랫폼 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) AI융합 약관심사플랫폼 개발을 위해 협력부처(공정거래위원회)가 보유한 민원신고서, 약관, 심사 관련 자료 등 학습데이터 수집 및 가공

- 협력부처 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 공정거래위원회에서 제공하는 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

<공정거래위원회 보유데이터 현황>

데이터명	타입	데이터 상세	건수
민원신고서 (국민신문고)	비정형	신고인, 피신고인, 신고내용	15,000건
약관 (시정 전/후)	비정형	약관명, 제정일자, 약관조문, 사업자명	전수조사 필요
표준약관	비정형	약관명, 제정일자, 약관조문	77건
검토보고서, 심사보고서	비정형	사건번호, 신고인, 피신고인, 위반유형, 조치유형, 심사내용	4,194건

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 약관심사 데이터에 AI를 융합하여, AI 학습데이터 수집·관리 자동화, AI모델관리, AI재학습 등 약관심사 업무를 전반적으로 관리하기 위한 멀티모달(텍스트, 이미지, 음성 데이터 인식·처리)이 가능한 AI 약관심사플랫폼 개발·실증 및 현장 적용

- 급격한 AI기술 발전에 따라 고성능 신규 AI모델을 유연하게 적용할 수 있는 표준화된 개발환경, SW구조, DB구조 적용

1) 민원 신고지원 솔루션

- 민원인이 약관 관련 민원을 전자적으로 접수하는 시스템을 설치하여 추가학습데이터를 수집하고 AI모델 재학습에 활용하는 체계 구현

- 분류모델을 적용하여 신고내용과 유사한 사례를 추천하여 신고요건을 충족한 신고를 유도하여 불필요한 행정력 낭비를 방지하고 요건을 충족하지 못한 내용은 민원을 신청하지 않는 프로세스 구현

- 심사결과를 회신하는 기능을 추가하여 심사결과에 대한 피드백을 받아 학습데이터로 활용

- 최종적으로, 약관관련 민원신고시 민원인이 신고내용을 요건에 맞게 작성하도록 지원하는 AI서비스 확장

- 위원회 민원추천시스템과 연계하여 약관민원이나 심사신청 건을 약관심사플랫폼으로 수신하고 처리결과를 회신

- 사건처리시스템과 연계하여 심사결과 사건으로 처리해야 하는 건은 사건처리시스템으로 이송하는 기능 구현

2) 약관심사 지원 솔루션

- 접수된 약관민원을 담당자가 신속하게 처리할 수 있도록 지원하는 AI모델을 적용한 약관심사시스템 구축

- 민원인이나 유관기관으로 부터 접수된 약관의 내용을 분석하여 신고내용과 심사대상 약관을 유형별로 분류하고 불공정한 조문과 문장을 탐색한 후 개선문장을 생성하는 모델 적용

- 연간 5천여 건에 달하는 금융약관 심사를 전자적으로 처리할 수 있도록 금융위-공정위 간 연계시스템을 구축하고 약관심사 지원 솔루션을 금융약관심사업무에 활용

- 법령개정, 산업의 변화에 따라 변경되는 사항을 보고서작성지원 모델에 적용 하여 최신성을 유지하고 문서의 완성도를 높이기 위해 새로 작성된 문서를 벡터화 한 DB로 저장하여 활용

- 약관심사 업무 프로세스 전반을 자동화하는 AI기반 약관심사플랫폼 구축 및 공정거래위원회 내 현장 적용

3) 사업자의 불공정약관 자진시정 지원 솔루션

- 사업자가 자신의 약관에서 공정성을 스스로 점검하고 불공정한 조문이나 문장을 사업자가 자진시정하도록 유도하는 기능 구현

- 불공정한 조문이나 문장을 표준약관 및 개선후 약관을 학습한 모델을 적용하여 개선된 문장을 생성하여 사업자가 활용할 수 있는 서비스 구현

- 사업자가 약관을 적극적으로 시정을 유도할 수 있도록, 점검한 약관과 유사한 민원 및 처분사례를 같이 제공

<약관심사플랫폼 구성도(안)>

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 공정거래위원회가 약관심사 시 활용될 수 있도록 AI융합 약관심사플랫폼 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 공정거래위원회

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(공정거래·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ 민원인용 약관분류 정확도	90% 이상
2차년	ㅇ 민원인용 약관분류 정확도 ㅇ 심사지원용 분류 정확도	95% 이상 90% 이상
3차년	ㅇ 심사지원용 분류 정확도 ㅇ 기업용 약관분류 및 추천 정확도	95% 이상 95% 이상

④ (응급의료분과) AI기반 중증 외상 전주기 케어시스템 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 전주기 인공지능 외상치료 플랫폼을 구축하고 실증하기 위해 협력부처(보건복지부, 국립중앙의료원) 보유 외상환자 정보 및 의료기관 음성·영상데이터 등 학습데이터 수집 및 가공

- 보건복지부는 응급의료기관과 권역외상센터에서 전송된 NEDIS(국가응급의료정보망)와 KTDB(외상등록체계) 데이터를 보유하고 있으며, 중앙응급의료센터에 국가응급의료자료를 제공 신청하여 심의 후 암호화 처리된 자료를 활용하여 데이터 가공·학습

- 협력부처 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 보건복지부에서 제공하는 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 개인정보보호법 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

<보건복지부 보유데이터 현황>

구분	데이터 항목	데이터 상세	형태
NEDIS	응급환자 진료내역	의료기관 정보, 인구통계학적 정보, 손상관련 정보	C or N
	응급실 내 정보	응급환자 검사/처치/수술 내역, 응급환자 퇴실 진단 내역, 응급환자 전문의 진료내역	C or N
	입원시정보 (응급실 경유포함)	응급환자 입원 후 검사/처치/수술 내역 응급환자 퇴원 진단 내역	C or N
KTDB	외상환자 진료내역	추가 인구통계학적 정보, 추가 손상 관련 정보, 병원 전 정보, 외상센터 진료 정보, GCS 정보	C or N
	외상팀 활성화 정보	외상팀 활성화 정보	C or N
	AIS 정보내역	최종 AIS 내역, 최종 ISS 내역	C or N
	영상검사/수술(시술)/인공호흡기/기관내 삽관 내역	영상검사 시행 일시, 수술 일시, 중환자실 입퇴실 내역, 일반병동 입퇴실 내역, 인공호흡기 부착/제거, 최초 수혈 처방 내역, 수혈량 내역	C or N
	사망진단 정보내역	사망일시 및 사망 진단 내역	C or N

* C : character, N : Number

- (의료기관 자체 데이터) 권역외상센터는 24시간 365일 상시 중증외상환자의 이송 요청 및 의료 지도를 위한 외상 핫라인 운영으로 인한 사고 현장에서 외상센터 간의 음성데이터 및 외상환자 의료영상 검사의 데이터를 자체보유하고 있어 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 후 비식별화 처리된 자료를 활용하여 데이터 학습·가공

구분	데이터 항목	데이터 상세	형태
병원전단계	사고 현장 내 정보	인구통계학적 정보, 사고 현장 정보, 인계점, 병원 도착 예정 시간	음성데이터
	응급 처치 내역	의료 지도 내역, 119구급대원 현장 응급 처치 내역, 닥터헬기 내 진료 내역	음성데이터
병원단계	소생실 내 응급처치 내역	생체신호, 육안영상 및 의료영상(X-Ray, CT, MRI 등), 의료영상 검사 결과	영상데이터
	의료 영상 검사 내역	응급환자 의료영상(X-Ray, CT, MRI 등)	영상데이터

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 국가응급의료정보망(NEDIS), 외상등록체계(KTDB) 등 데이터에 AI를 융합하여 중증외상환자의 골든아워 확보를 위한 AI플랫폼 개발·실증 및 현장적용

- (병원도착 전 단계 AI솔루션) 권역외상센터로의 닥터헬기 요청 음성(현장 출동 119구급대원의 신고)에서 AI 기반 음성인식 기술을 활용하여 사고 현장을 파악할 수 있는 키워드를 파악하고, 닥터헬기 출동 여부 및 의약품 선별 등 최종 치료 계획에 대한 의료진의 결정 지원 등 기술 개발·실증 및 현장적용

<음성인식 기반 병원 전 단계 AI 기술 개발>

* (개발기술 예시) 음성인식 기반 병원 전 단계 AI 기술

① 사고 상황(교통사고, 낙상 등) 분석·확인 및 환자 중증도(부위, 부상정도 등) 예측

② 사고 현장 위치 확인 및 환자 인계점(헬기 착륙지점) 제안

③ 닥터헬기 출동여부 및 치료 대응(의약품, 기기 등) 준비 예측

- (병원도착 후 단계 AI솔루션) AI 기반 영상인식(X-Ray, CT, MRI 등) 기술을 활용하여 출혈 부위 및 출혈량 분석, 장기 세분화(Segmentation)를 통한 손상된 신체를 조기 파악 등 최종 치료 계획 수립에 대한 의료진의 결정 지원 기술 개발·실증 및 현장적용

< 영상인식 기반 병원 단계 AI 기술 개발 >

* (개발기술 예시) 영상인식 기반 병원 단계 AI 기술

① 소생실 내부에서 시행하는 응급 처치에 대한 의무기록 자동화

② 육안영상 및 의료영상(X-Ray, CT, MRI 등)을 AI가 분석하여 손상된 신체를 조기 파악하고 중증도를 예측하여 최종 치료 방법 결정 지원

③ AI 정량분석 기술 기반으로 손상된 장기의 중증도 예측 및 자동 점수화 체계 개발

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 보건복지부(권역외상센터)가 중증환자 발생 시 활용될 수 있도록 AI기반 중증 외상 전주기 케어시스템 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 주관기관인 「의료법」제3조제2항제3호에 근거한 병원급 이상의 의료기관

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(의료·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ (병원전단계) 헬기 인계점 선정 예측 정확도 ㅇ (병원전단계) 현장 중증도 예측 정확도 ㅇ (병원도착후 단계) 중증도 예측 정확도 ㅇ (병원도착후 단계) 최종 치료방법 예측 정확도	80% 이상 80% 이상 80% 이상 80% 이상
2차년	ㅇ (병원전단계) 헬기 인계점 선정 예측 정확도 ㅇ (병원전단계) 현장 중증도 예측 정확도 ㅇ (병원도착후 단계) 중증도 예측 정확도 ㅇ (병원도착후 단계) 최종 치료방법 예측 정확도 ㅇ 사고발생 신고에서 외상센터로 이송시간	85% 이상 85% 이상 85% 이상 85% 이상 40분 이내
3차년	ㅇ (병원전단계) 헬기 인계점 선정 예측 정확도 ㅇ (병원전단계) 현장 중증도 예측 정확도 ㅇ (병원도착후 단계) 중증도 예측 정확도 ㅇ (병원도착후 단계) 최종 치료방법 예측 정확도 ㅇ 사고발생 신고에서 외상센터로 이송시간	95% 이상 95% 이상 95% 이상 95% 이상 30분 이내

⑤ (의료장비분과) AI융합 특수의료장비 영상품질검사 플랫폼 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) AI융합 특수의료장비 영상품질검사 플랫폼 개발을 위해 협력부처(보건복지부)가 보유한 의료영상, 검사 관련 자료 등 학습데이터 수집 및 가공

- 협력부처 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 보건복지부에서 제공하는 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 개인정보보호법 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

<협력부처 보유데이터 현황>

장비 구분	장비 대수	영상 구분		장비당 최소 수집 영상 수	3년간 수집 영상 수
Mammo	3,700	팬텀 영상		3	11,100
		임상 영상	고밀도	4	14,800
			저밀도	4	14,800
소 계					40,700
CT	2,150	팬텀 영상		8	51,600
		임상 영상	두부	500	1,075,000
			흉부	300	645,000
			저선량 흉부	200	430,000
			복부(간)	400	860,000
소 계					3,061,600
MRI	1,950	팬텀 영상		40	234,000
		임상 영상	두부	1,000	1,950,000
			척추	400	780,000
			관절	400	780,000
			몸통(간, 유방)	800	1,560,000
소 계					5,304,000
총 계					8,406,300
영상 데이터 총계(데이터 제거율 20% 계산)					6,725,040

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 의료영상, 검사 등 데이터에 AI를 융합하여, 의료기관이 제출한 영상의 품질검사를 위한 AI플랫폼 개발·실증 및 현장적용

- (AI재학습을 위한 관리자기능) 지속적인 학습을 위해 품질관리검사기관이 업로드한 영상 가명화 처리, 데이터 자동 레이블링 및 인공지능 재학습 등 관리페이지 구축

- (품질관리 검사업무 기록) 품질관리검사기관의 검사 업무수행 기록 기능(검사별 수행 검사위원 본인인증, 검사 항목별 점수 부여 및 결과 처리 시각 기록) 등

- (품질 검사 결과 판정) 품질관리검사기관 검사업무 수행 시 활용 할 수 있도록 AI솔루션의 영상 품질검사 결과 판정(소속 검사위원이 검사 항목별 점수 부여한 이후, AI솔루션이 평가한 항목별 결과를 참고하여 품질관리검사기관은 최종 검사 결과 처리)

<영상 품질 평가 예시>

출력화면에 AI 평가 근거 출력
▼

- (품질검사 관리자 기능) 품질관리검사기관의 검사 업무수행 기록을 확인하고 품질관리검사기관과 AI솔루션 처리 결과를 대조하여 비교할 수 있는 관리자(복지부)페이지 구축

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 보건복지부가 특수의료장비 영상 품질검사 시 활용될 수 있도록 AI융합 특수의료장비 영상품질검사 플랫폼의 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 보건복지부에 품질관리검사기관으로 등록된 기관

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(의료장비·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ 영상 품질검사 결과판정 정확도	85% 이상
2차년	ㅇ 영상 품질검사 결과판정 정확도	90% 이상
3차년	ㅇ 영상 품질검사 결과판정 정확도	95% 이상

⑥ (수산물분과) AI기반 마른김 품질 등급 판별 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) AI기반 마른김 품질 등급 판별 솔루션 개발을 위해 협력부처(해양수산부, 한국해양수산개발원)가 보유한 김 영상, 영양도, 화학성분 등 학습데이터 수집 및 가공

- 협력부처 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 해양수산부 등에서 제공하는 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

- 해수부 소속 국립수산과학원에서 수행 중인 수산식품 영양성분 분석업무*와 연계, 김 품질기준 설정을 위한 영양성분 DB를 구축하고 있어 정보 제공 가능

* 「수산식품산업법」 제23조, 동법 시행령 제18조에 따른 수산식품성분 조사 업무

<협력부처(국립수산과학원) 보유데이터 현황>

데이터명	타입	데이터 상세	용량
김 품종별(물김) 영양성분	정형	모무늬돌김, 방사무늬김의 영양성분 분석 결과	1MB
마른김 영양성분	정형	마른김의 영양성분 분석 결과	1MB
김 가공품 영양성분	정형	조미김, 김밥용김의 영양성분 분석 결과	1MB

* 한국해양수산개발원(KMI) 수산업관측센터 정보 제공

* 「김산업법」 시행령 제17조에 따라 김산업 실태조사, 김산업종합정보시스템 구축‧운영에 관한 업무를 위탁하고 있으며, 김 생산량, 가격, 수출실적, 재고량, 시설량 파악 가능

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 김 영상 등 데이터에 AI를 융합하여 마른김 품질 등급 판별 AI솔루션 개발·실증 및 현장적용

- (마른김 특징점 분석) 김 품질기준 설정을 위한 영양성분 DB(해수부제공)를 바탕으로 마른김의 표준 기준(수분, 회분, 단백질 등)을 종합 분석하고, 이 데이터를 인공지능 모델이 다시 분석하여 각각의 데이터에서 얻은 정보를 통합, 상호 보완적인 특징을 고려하여 김의 등급 판정 기능 개발

- (마른김 품질 등급 기준 마련) 마른김 표준 기준을 세분화할 수 있는 대표지표 성분(ex 단백질 함량) 또는 추가 생성 데이터(ex 성상에 따른 지표 변화, 지표 간 상관성 분석 등)를 통한 최종 등급 기준 마련

- (AI 품질 등급 판별 및 신속 분류 시스템) 지속적인 학습을 통하여 물질 함량 또는 이미지에 따라 AI가 추론(색상, 수분, 단백질 함량 등)하여 김의 등급을 판별하는 기능 개발

* (참고) 국제표준 KS H6025마른김의 표준 기준

항목	기준
	재래김		개량김		돌김
	특급	고급	특급	고급	특급	고급
성상	고유의 색택과 향미 및 조직감을 가지고 이미, 이취 및 이물이 없어야 하며, 표 3의 채점 기준에 따라 채점한 결과 특급은 전 항목 모두 4점 이상이어야 하며, 고급은 전 항목 모두 3점 이상이어야 한다.
수분(%)	12.0 이하
회분(%)	9.0 이하	9.5 이하	9.0 이하	9.5 이하	9.0 이하	9.5 이하
조단백질(%)	35.0 이상	30.0 이상	35.0 이상	30.0 이상	35.0 이상	30.0 이상
무거운 이물(%)	0.15 이하	0.30 이하	0.15 이하	0.30 이하	0.15 이하	0.30 이하
크기(mm)	길이 265±5 폭 190±5		길이 265±5 폭 190±5		길이 265±5 폭 190±5
중량(g/속)	240~280		250~300		240~280
구멍기 (개수/장)	10 mm 이상인 것이 없어야 한다.		없어야 한다.	10 이하	10 mm 이상인 것이 없어야 한다.

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 해수부에서 지원하는 마른김거래소 시스템과 연동하여 활용될 수 있도록 솔루션 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 마른김거래소(추후 변동 가능)

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련(적용 시 협력부처와 협의 필요)

<마른김 품질 검사 및 유통 관리 시스템>

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(수산물·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ 마른김 분석 정확도 ㅇ 마른김 품질 등급 판별 정확도	85% 이상 85% 이상
2차년	ㅇ 마른김 분석 정확도 ㅇ 마른김 품질 등급 판별 정확도	90% 이상 90% 이상
3차년	ㅇ 마른김 분석 정확도 ㅇ 마른김 품질 등급 판별 정확도	95% 이상 95% 이상

⑦ (교통안전분과) 교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션 개발을 위해 협력부처(국토교통부, 한국교통안전공단)가 보유한 교통사고·운행행태·도로·기상·교통소통 등 학습데이터 수집 및 가공

- 협력부처 보유 데이터 등은 관련 규정에 따라 보안·관리하며 지정된 장소에서 데이터 가공·학습

* 개인정보보호법 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

<수집 대상 데이터 현황>

데이터명	타입	데이터 상세	건수	용량
교통사고 특성 정보	정형	교통사고 발생 위치정보, 원인정보 등 교통사고 정보	약 20만건/년	700MB
운행기록 및 위험운전행동정보	정형	운행궤적정보, 위험운전행동정보 등 차량 운행정보	약 6억건/년	20TB
도로시설 및 기하구조 정보	정형	도로시설정보, 기하구조정보 등 도로 공간정보	약 10만건	100MB
표준노드링크 정보	정형	도로 표준노드정보, 표준링크정보	약 20만건	-
기상 및 기후 이력정보	정형	기상 이력정보, 재해재난 Open API 등	기상정보 1식/년	25GB
교통 소통정보	비정형	CCTV 영상, 이미지 정보 등	1식/년	3TB

* 수집 대상 데이터의 종류, 용량 등은 추가될 수 있음

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 교통사고·운전행태·기상·교통소통 등 교통안전 관련 데이터에 AI를 융합하여 교통사고 위험도를 예측하고 이를 토대로 사고 예방 솔루션을 도출하는 솔루션 개발·실증 및 현장 적용

- (영상기반 교통상황 검지 솔루션) 도로 CCTV 등 영상데이터 기반 인공지능 영상·이미지 인식 기술을 통한 실시간 교통상황 검지 솔루션 개발 및 실증

- (교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션)‘교통사고 위험도 분석 – 사고위험 요인 도출 – 맞춤형 개선안  제시’자동화 솔루션 개발 및 실증

1) 영상기반 교통상황 검지 솔루션

- 국토청 ITS 교통정보 등 실시간 지점별 CCTV 영상 데이터* 활용하여 도로 혼잡(차량 밀도 등), 도로 상태(포트홀 발생 등), 기상 상태(눈·비, 주간·야간 등), 실시간 발생 이벤트(도로 공사, 행사 등) 등 교통운영 관리 활용 정보 생성 및 교통상황 검지 기능 구현

* 차량번호 등 개인정보처리를 위한 영상 스틸컷 이미지 블러처리 후 가공 및 데이터 추출

- 생성 정보를 국토청·경찰청 등 관리자 대상 교통소통 관련 신규정보로 제공하여 교통운영관리에 활용할 수 있도록 서비스 구현

- 교통사고 위험도 예측 및 사전 예방 솔루션 개발 시 데이터 학습 등을 위한 융합데이터로서 활용

<CCTV기반 생성정보 활용 예시>

2) 교통사고 위험도 예측 및 사전예방 솔루션

- (교통사고 위험도 분석 기능) 사고 발생 위험도 및 위험순위를 제시하는 교통사고 위험도 분석 및 예측 기능

<교통사고 위험도 분석 예시>

교통사고 위험순위

1.

- 지점 주소

....

2.

- 지점 주소

....

...

00지점 현황
교통사고 발생현황	위험운전행동 건수
시설 현황	기상현황

해당 지점(링크) 선택 시 분석된 데이터 표출

- (사고위험 요인 도출 기능) 위험지점에 대한 사고 발생 위험요인 제시(인적요인, 시설요인, 환경요인 등)

<사고위험 요인 도출 예시>

위험요인 분석결과

1.

- 지점 주소: ~~~

위험요인 분석 내용

.....

- (맞춤형 개선안 제시 기능) 지점별 데이터(교통사고 발생유형, 도로시설 유무 등) 기반 해당 지점 상황에 맞는 사고 예방 대책 제시 자동화

* 개선안은 한국교통안전공단의 교통안전특별실태조사 개선 내용 등을 참고해 다양한 교통사고 발생 케이스별, 위험요인별 맞춤형 개선안 체계 구축 필요

<맞춤형 개선안 제공 예시>

(단기안)

000

000

(중장기안)

000

000.

예) 해당 지점은 차대차 중앙선 침범 위험이 있고, 중앙분리대가 없는 지점으로 단기안으로 중앙분리대 설치(평균 소요 예산, 기간 등), 장기안으로 도로선형 개선 제안 등

- (기타 기능) 분석 데이터 표출, 주기별·위험지점별 분석보고서 자동 생성, 개선 이력 관리, 효과분석 DB 관리 등 기능 개발

- (활용) 도로관리자 대상 교통사고 사전 대응체계 구축을 통해 고위험 지점의 위험요인 및 개선안 등 솔루션 활용 안전활동(현장점검 및 도로교통시설 개선·단속·교육·홍보)을 시행하고 사업 시행 효과 분석(교통사고 사망자 수 감소 등 개선율 비교)

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 국토교통부 산하 지방국토관리청(서울, 원주, 대전, 부산, 익산)이 관리하는 일반국도 대상 위험요인 사전제거 등 교통 운영 관리에 활용될 수 있도록 솔루션 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 국토교통부 산하 지방국토관리청이 관리하는 일반국도(추후 변동 가능)

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련(적용 시 협력부처와 협의 필요)

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(교통·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ 교통상황 검지모델 정확도 ㅇ 위험도 예측모델 정확도	80% 이상 85% 이상
2차년	ㅇ 교통상황 검지모델 정확도 ㅇ 위험도 예측모델 정확도	87% 이상 87% 이상
3차년	ㅇ 교통상황 검지모델 정확도 ㅇ 위험도 예측모델 정확도	90% 이상 90% 이상

⑧ (국토분과) AI기반 국토 변화탐지 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 우리 국토 디지털지도 갱신을 위해 협력부처(국토교통부, 국토지리정보원)에 정기적(매일~매년)으로 수집되는 멀티센서(항공, 위성, 드론) 영상과 기초자료의 가공

- 국토지리정보원 보유 데이터 중 보안관리 규정에 따라 관리가 필요한 데이터는 국토지리정보원에서 제공 또는 관련 규정에 따라 관리되는 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

<협력부처 보유데이터 현황>

데이터명	타입	데이터 상세	보유 현황
수치지형도 v1.0	dwg	남한 전 지역을 대상으로 제작, 갱신된 도형 형태의 디지털 지형도(1/1,000, 1/5,000 등)	11TB
수치지형도 v2.0	shp	남한 전 지역을 대상으로 제작, 갱신된 도형 및 속성 형태의 디지털 지형도(1/1,000, 1/5,000 등)	11TB
항공사진	tif	남한 내 촬영가능 지역을 대상으로 항공기를 통해 취득한 고해상도(12cm 등) 항공사진 및 항공 삼각측량 성과 등	1,279 TB
항공 정사영상	tif	남한 내 촬영가능 지역을 대상으로 항공기를 통해 취득한 고해상도(12cm 등) 항공사진의 ‘정사보정’을 거친 정사영상 등	115 TB
국토 위성영상	tif	한반도 지역을 대상으로 국토위성(CAS-500)을 통해 취득한 고해상도(50cm) 위성영상	100 TB
국가기본도 db	gdb, shp	남한 전 지역을 대상으로 제작, 갱신된 연속된 형태의 디지털 지형도(1/5,000)	10TB

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) AI 기술을 활용, 멀티센서(위성, 항공, 드론) 기반의 광역적 변화를 탐지하고 기존의 획일화된 갱신주기를 탈피하여 디지털지도의 최신성과 확장성 지원할 수 있는 국토변화탐지 AI솔루션 개발 및 실증

AI 국토 변화탐지 솔루션

● 국토지리정보원이 제공하는 기초자료(영상 및 위치정보)로부터 광역적 변화탐지 및 디지털지도 최신성 확보를 위해 전통적 기법(항공영상)의 한계를 극복하는 멀티센서 기반의 AI 변화탐지 기술 구현

① (AI 변화탐지 학습데이터 구축) 주요 변화 대상별 변화탐지 분류체계 수립 및 변화탐지 결과 분석을 통한 분류체계, 구축 방식 검증

- 주요 변화객체(건물/도로/지형 등)에 대한 변화탐지 분류체계 구축

- 결과분석을 통한 변화탐지 분류체계 및 학습데이터 구축방식 적정성 검증

※ 예) 건물변화(신축, 철거, 갱신, 수선)의 세분화된 분류체계 구축으로 다양한 행정업무에 활용

② (변화탐지 AI 데이터 관리프로그램 개발) 다양한 형식의 변화탐지 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 AI기반 자동 관리프로그램 개발

※ (주요기능) 원시데이터(영상, 위치, 지도, 포인트클라우드등) 관리, AI기반 위치/시간/객체 기준의 영상 자동 관리․검색, 대상 지역의 변화탐지 대상 데이터 추천․검색, 공개 위성 영상 크롤링

<그림 1> 학습데이터 구축 (예시)

③ (고정밀 실감형 정사영상 생성 자동화 모듈 개발) 변화탐지를 위해 실감형 정사영상 생성의 신속성 및 정확도를 높여 활용성 확대

※ 기준데이터와 매칭을 통한 GCP 자동 매칭 알고리즘,  자동 생성 GCP를 이용한 영상 지오레퍼런싱 알고리즘, 정밀 지오레퍼런싱 결과를 이용한 실감정사영상 생성

<그림 3> 실감형정사영상(기복변위보정)

<그림 2> 기존 정사영상(기복변위발생)

<그림 4> GCP 자동 매칭 적용 후                   <그림 5> GCP 자동 매칭 적용 전

④ (변화탐지 알고리즘 개발 및 검증) 센서, 변화탐지 대상에 따른 AI 변화탐지 모델 개발 및 후처리 알고리즘 개발

- 센서(위성/항공/드론), 대상(건물/도로/지형), 비교(영상:영상, 영상:지도, 포인트클라우드:포인트클라우드)에 따른 AI 변화탐지 모델 개발(총 27종)

⑤ (변화탐지 알고리즘 검증) 제시한 알고리즘 구현 및 테스트, 구현된 후처리 알고리즘의 성능 향상 결과 도출

- 변화탐지 결과 통합, 아웃라이어 제거 등 변화탐지 최적화를 위한 후처리 알고리즘 개발, 변화탐지 알고리즘 구현, 테스트 및 고도화

⑥ (변화탐지 정보제공서비스) 변화탐지 알고리즘을 플랫폼에서 원활하게 구동하여 플랫폼 구축 시 GIS기반 추론 결과 시각화 정보제공

- 영상취득/관리기관(국토지리정보원)을 통해 확보한 멀티센서 영상의 분석 변화탐지 결과를 디지털지도 관계기관에 배포

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 국토교통부(국토지리정보원)가 제공하는 국토변화정보서비스에 활용될 수 있도록 솔루션 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 국토교통부 산하 국토지리정보원의 국토변화정보서비스

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련(적용 시 협력부처와 협의 필요)

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(측량·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ 국토변화 탐지 알고리즘 정확도	80% 이상
2차년	ㅇ 영상 클러스터링 정확도 ㅇ 국토변화 탐지 알고리즘 정확도	80% 이상 85% 이상
3차년	ㅇ 영상 클러스터링 정확도 ㅇ 국토변화 탐지 알고리즘 정확도	90% 이상 90% 이상

⑨ (환경분과) AI 빛공해 이미지 분석 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) AI 빛공해 이미지 분석 솔루션 개발을 위해 협력부처(환경부, 한국환경공단)가 보유한 빛공해환경영향평가, 휘도 등 학습데이터 수집 및 가공

- 협력부처 보유 데이터 활용 시 협력부처가 제시하는 정보보안 관련 규정, 관리체계를 준수하여야 함

* 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리 방안 마련

<협력부처 보유데이터 현황>

데이터명	타입	데이터 상세	건수	용량
빛공해환경영향평가	정형	휘도 이미지를 분석한 결과의 빛공해 환경영향평가 메타데이터	약 70만건	25GB
휘도 측정 이미지	비정형	휘도 측정 이미지 *메타데이터와 매칭 작업 필요	약 3만건	2TB
신규 빛공해환경영향평가	비정형	휘도 측정 이미지 및 메타데이터 *과업 기간 내 신규 수집	약 6만건	10TB

ㅇ (AI솔루션 개발·실증)  다(多)기종 측정 야간 조명 휘도 이미지 데이터 표준화 솔루션, 이미지 데이터에 AI 비전 프로세싱을 융합한 빛공해 분석업무 자동화 솔루션, 분석자료의 빛공해지도화 솔루션 개발 등 빛공해환경영향평가에 적용 가능한 솔루션 개발 및 실증

① 다(多)기종 측정 야간 조명 휘도 이미지 데이터 표준화 솔루션

- 빛공해 이미지 측정을 위한 다(多) 기종 측정기기 이미지 데이터 호환가능한 추출 헤더 파일 생성 및 파싱(Parsing) 프로세스 개발

② AI 빛공해 이미지분석솔루션

- (이미지 정제) 중복 측정 혹은 근거리에서 측정된 유사이미지 제거 및 다수의 이미지 중 휘도 분석이 필요한 유효 이미지 선별

중복‧유사 이미지 제거 (예시)		유효 이미지 선별 (예시)

- (이미지 가공) 수집된 이미지 데이터 내 개인 식별정보(보행자 얼굴, 차량 번호판, 연락처 등)를 자동 마스킹, 제거하여 개인정보보호법 위법 요소 차단

이미지 데이터 개인정보 비식별화 처리 (예시)

-	(대상 조명 탐지) 다수 조명이 포함된 이미지 내 각각의 대상 조명을 분리, 각 조명의 종류 자동 분류

※ 야간 측정 이미지에서 대상 조명을 분리하고, 조명 종류 분석

대상 조명 탐지, 조명 종류 분류 (예시)
	▶

- (대상 조명 휘도 분석) 탐지된 모든 대상 조명의 발광표면 휘도를 자동분석하여 결과값 도출, 문자 인식 결과와 헤더 정보를 연계하여 빛방사허용기준 초과 여부 판단 솔루션 개발

※ 빛방사허용기준은 조명 종류 및 조명환경관리구역에 따라 차등 적용되므로, 이를 포함한 헤더 정보를 연동하여 초과 여부 판단

휘도 자동 분석 (예시)

- (AI 머신러닝 알고리즘 개발) 빛공해 이미지 학습 및 현장 적용을 통해 지속적으로 학습하여 스스로 발전할 수 있도록 머신러닝 알고리즘을 개발하고, 솔루션을 통한 이미지 분석 결과에 대한 신뢰도 평가 결과 제시

③ AI 빛공해 이미지 지도화 솔루션

- 최종 분석된 빛공해 이미지를 빛공해 지도로 시각화할 수 있는 솔루션 개발(‘23년 환경부에서 시범 구축한 빛공해 지도 플랫폼 참조)

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 환경부의 빛공해환경영향평가 시에 활용될 수 있도록 솔루션 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션 실증 완료 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 환경부의 빛공해환경영향평가(추후 협의)

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련(적용 시 협력부처와 협의 필요)

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(환경·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업 내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

<성과지표 예시>

연차	성과지표	목표치
1차년	ㅇ 중복‧유사 이미지 검지 정확도(%) ㅇ 대상조명 탐지 및 조명 분류 정확도(%) ㅇ 조명 이미지 분석 시간 ※ 현재 수기로 대상 조명 100개 지점 당 발광표면휘도 분석 시간 : 50시간	85% 이상 80% 이상 75% 단축
2차년	ㅇ 중복‧유사 이미지 검지 정확도(%) ㅇ 대상조명 탐지 및 조명 분류 정확도(%) ㅇ 조명 이미지 분석 시간	90% 이상 90% 이상 80% 단축
3차년	ㅇ 중복‧유사 이미지 검지 정확도(%) ㅇ 대상조명 탐지 및 조명 분류 정확도(%) ㅇ 조명 이미지 분석 시간	95% 이상 95% 이상 83% 단축

⑩ (고용분과) AI기반 구인‧구직 통합지원 솔루션 개발 및 실증

ㅇ (데이터 수집·가공) 워크넷 구인공고, 구직신청 등 협력부처(고용노동부, 한국고용정보원)가 보유한 고용관련 데이터 등 학습데이터 수집 및 가공

* 협력부처/기관이 제공하는 데이터는 외부반출이 불가능하며 협력부처/기관 보안규정 및 가이드라인에 따라 장소구축 및 데이터 가공·학습 수행 → CCTV, 지문인식, 전용회선 구축 등 초기 구축비(전용회선 등) 약 5백만원, 보안장비 관련 월 임대료 약 3백만원 산정 필요

<협력부처 보유 데이터 현황>

* 비정형 데이터 타입은 디지털화 되어있으며 이외 AI솔루션 개발을 위한 데이터는 사업수행기관이 직접 수집 가능한 데이터만 사용가능(별도 데이터 구매는 지원하지 않음)

4대 과제명	데이터명	타입	최소 학습 필요건수
허위구인 차단	모니터링 결과	정형	약 9십만건
	모니터링 오류 내용	비정형/정형	약 9백만건
	워크넷 구인공고	비정형/정형	약 3백만건
구인공고 작성지원	워크넷 구인공고	비정형/정형	약 3백만건
	한국산업인력공단 NCS	비정형	약 1만3천건
	직업사전	비정형	약 6만건
	직무온톨로지	반정형	약 4천만개 키워드
채용확률 예측	워크넷 구인공고	비정형/정형	약 3백만건
	워크넷 구직신청	정형	약 9백만건
	워크넷 이력서	비정형/정형	약 2백만건
	워크넷 자기소개서	비정형/정형	약 1백7십만건
	고용보험 취득 이력	정형	약 1천7백만건
	직업훈련 수강 이력	정형	약 2백만건
	자격 취득 이력	정형	약 1백5십만건
인재추천	워크넷 구인공고	비정형/정형	약 3백만건
	워크넷 구직신청	정형	약 9백만건
	워크넷 이력서	비정형/정형	약 2백만건
	워크넷 자기소개서	비정형/정형	약 1백7십만건
	고용보험 취득 이력	정형	약 1천7백만건
	직무온톨로지	반정형	약 4천만개 키워드

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) AI 기반 ① 허위구인 차단, ② 구인공고 작성, ③ 채용확률 예측, ④ 인재 추천 솔루션 개발 및 공공부문 적용(워크넷 둥)을 위한 실증 및 확산 수행

* AI솔루션 개발내용(4대과제)은 수행상황, 협력부처/기관의 요구사항 등에 따라 협의를 통해 세부내용 변동 가능

<AI솔루션 도입 전·후 대비표 요약(예시)>

4대과제명	기존	AI솔루션 도입 후
허위구인 차단	허위구인 모니터링단을 통해 허위구인 직접 차단	모니터링단의 허위 구인공고 여부 및 허위구인 판단 근거 제공
구인공고 작성	해당없음	구인기업에게 구인공고 키워드, 기본사항을 간단하게 입력하면 구인공고 자동 생성
채용확률 예측	해당없음	구인기업의 채용확률과 근거 제시를 통해 고용센터에서 구인기업에게 맞춤형 서비스 및 컨설팅 제공
인재추천	더 워크(the work) 활용, 인재매칭을 위한 추천만 가능	구인기업에게 인재추천 및 추천사유 요약제공

① (허위구인 차단) 워크넷 구인공고의 45개* 허위구인 점검항목, 허위 구인공고 필터링 키워드**, 거짓 구인공고 신고목록 등을 분석하여 허위구인을 판별·차단하는 AI 허위구인 검증모델을 구축

* 허위구인 점검항목: 성별, 연령, 개인정보, 종교, 직종 등

** 허위구인 필터링 키워드: 토킹바, 수강생, 선입금, 아르바이트, 투잡 등

② (구인공고 작성지원) 구인기업이 구인조건, 키워드 등을 입력 시 구인공고 자동 작성을 지원하는 AI 구인공고 작성모델을 구축

→ 다양한 산업, 직무, 경력에 맞는 구인공고 콘텐츠를 추천하고 적합한 구인공고를 선택하여 편집할 수 있도록 기능 구현

→ 구인기업이 입력한 정보를 기반으로 자동으로 문장을 완성하고, 문법 및 표현상의 오류를 교정

→ 각 직무에 대한 키워드를 분석하여 해당 직무구인공고에 적합한 키워드를 추천

→ 작성된 구인공고를 분석하여 문맥에 맞는 문장 조언 및 자격요건에 대한 설명이 부족한 경우, 강화할 수 있는 문장 제안

③ (채용확률 예측) 구인기업의 구인공고, 구직자의 입사지원조건(임금, 복지, 근무지 등), 구인‧구직현황 등을 분석하여 구인기업의 채용확률 예측모델 구측

→ 구인기업의 채용조건을 최적화하는 방안을 제시할 수 있도록 구인기업의 채용확률에 영향을 미치는 핵심요소를 도출하고 채용확률 제공

→ 채용확률 예측을 통해 구인기업이 요구하는 자격 조건이 너무 높거나 낮은 경우, 경쟁력 있는 구직자들의 지원을 유도하기 위해 조건을 조정하는 등의 전략을 제안

④ (인재 추천) 구직자 적합도 분석* 등 구인공고에 최적의 인재를 추천하는 AI 모델을 구축하고 이력서 요약 및 인재추천 이유를 제공하는 서비스 구축

* 구인공고의 제시임금-구직자의 희망임금 적합도, 근무예정지-희망근무지 적합도 등

<인재추천 서비스 제공방식(안)>

구인기업의 2개월 내 채용확률	맞춤형 고용서비스 내용
	귀사의 채용공고와 해당 구직자와 전체 적합도는 65% 수준이며 그중 직무능력 적합도 80%로 가장 높게 나타났습니다.

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 고용노동부 구인·구직 지원 서비스(워크넷 내외부 시스템 등)에 활용될 수 있도록 솔루션 현장적용 및 개선방안 마련

* 사용자 만족도 조사 실시 후 AI솔루션 반영 및 고도화

* AI솔루션의 안정적 적용·운영을 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수

* AI솔루션은 실증 후 공인시험기관을 통해 검증보고서 제출

* 솔루션 적용처 : 고용노동부 구인·구직 지원 서비스(워크넷 내외부 시스템 등 추후 협의 예정)

* 협력부처와 협의하여 현장적용 방안 마련(적용 시 협력부처와 협의 필요) → ex) (1, 2차년도) 워크넷 내부시스템(고용안정전산망), (3차년도) 워크넷 외부시스템(대국민 서비스) 적용

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(고용·AI분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 목표) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 달성할 연차별 주요 과업내용 및 목표를 구체적·정량적으로 제안해야 함

* 연차별 추진목표 및 성과지표는 사업수행기관 선정 후 협약 당사자 간 협의에 따라 세부내용 변동 가능성 있음

<연차별 추진목표(예시)>

구분	주요내용
1차년도	o 데이터 제공 및 4대과제 데이터 학습 테스트베드 환경 구축 o 허위구인 차단/인재추천 모델 구축, 성능평가 및 실증 o 구인공고 작성지원/채용확률 예측 모델 개념검증(초기개발)
2차년도	o 허위구인 차단/인재추천 모델 고도화, 성능평가 및 실증 o 구인공고 작성지원/채용확률 예측 모델 구축, 성능평가 및 실증
3차년도	o 구인공고 작성지원/채용확률 모델 고도화, 성능평가 및 실증 o 4대과제* 통합 고도화를 통한 구인·구직 통합지원 솔루션 구축 및 워크넷 적용·확산 * 허위구인 차단, 채용확률 예측, 구인공고 작성지원, 인재추천

<성과지표(예시)>

* 성과지표의 성능은 공인시험기관을 이용해 검증해야하며 구체적인 방법 및 내용은 추후 협력부처/기관과 협의를 통해 변동 가능하며 추가 성과지표 제시 가능

성과지표	주요내용	목표치
허위구인 판독률	허위구인 판독 건 중 실제 허위구인 판독률	1차년도	70% 이상
		2차년도	80% 이상
		3차년도	90% 이상
입사제안률	인재추천건 중 구인기업의 입사제안률	1차년도	70% 이상
		2차년도	80% 이상
		3차년도	90% 이상
채용확률 정확도	2개월 내 구인기업의 실제 채용 정확도	1차년도	-
		2차년도	80% 이상
		3차년도	90% 이상

□ 지원조건

ㅇ (민간매칭) 사업에 참여하는 기관(컨소시엄)은 총사업비 중 정부출연금을 제외한 비용에 대해 민간매칭(현금+현물)을 하여야 함

- 정부출연금은 심의위원회의 사업비 심의 결과에 따라 변경 가능

- 중소‧중견 AI·ICT기업은 현금·현물로 민간 매칭을 하여야 함

◆ 총사업비 = 정부출연금 + 민간부담금 (현금 + 현물)

* 정부출연금 : 사업수행기관이 지원받는 금액 총계

* 민간부담금 : 사업수행기관이 부담하는 현금과 현물의 총계

◆ 출연금 등 지원기준 및 민간부담금 중 현금·현물부담 기준 (해당 시)

1. 출연금 등 지원기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우	그 외(학교 등)의 경우
연도별 해당 수행기관 총 사업비의 75% 이내	연도별 해당 수행기관 총 사업비의 70% 이내	연도별 해당 수행기관 총 사업비의 50% 이내	연도별 해당 수행기관 사업비의 100% 이내

2. 민간부담금중 현금부담 기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우	그 외의 경우
연도별 해당 수행기관 민간부담금의 10% 이상	연도별 해당 수행기관 민간부담금의 13% 이상	연도별 해당 수행기관 민간부담금의 15% 이상	필요시 부담

3. 민간부담금 중 현물은 사업수행기관의 인건비로만 계상 가능

※ 현금으로 부담하는 민간부담금은 국비 지급 전까지 부담을 완료해야함

※ 국가연구개발혁신법 시행령[대통령령 제34174호] 별표1에 따라 총 사업비 대비 민간부담금 현물 및 현금 부담

◆ 기업규모 구분 (중소․중견․대기업 구분은 다음의 법에서 정한 기준을 따름)

1. "중소기업"이라 함은「중소기업기본법」제2조제1항(같은 법 시행령 제3조에 따른 기업) 및 동법 제2조제3항에 따른 기업을 말한다.

2. "중견기업"이라 함은「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제2조제1호의 요건을 모두 갖춘 기업을 말한다.

3. "대기업"이라 함은「독점규제 및 공정거래에 관한 법률」제14조제1항에 따른 상호출자제한 기업 집단에 속하는 기업을 말한다.

* 정부출연금은 사업비 검토·조정위원회에서 필수 사업비에 대해 검토·조정 후 확정

* 기술료 및 간접비 : 해당사항 없음

□ 결과물 귀속

ㅇ 사업 결과로 발생하는 구축 장비, 시설 및 시작품, 보고서 판권 등 모든 유·무형적 결과물은 사업수행기관(주관, 참여)이 소유하는 것을 원칙으로 하며, 협력부처에서 제공한 데이터를 근간으로 하는 결과물의 소유권 및 활용(사용)에 관한 사항은 별도로 정함

* 추후 협약 시 유·무형적 결과물의 소유 및 활용에 대한 사항을 반영한 ‘공동 과제수행 계약서’를 제출하거나 사업계획서(결과물의 귀속)에 반영해야 함

* 협력부처 또는 협력기관에 적용한 결과물은 그 사용권(활용)이 협력부처 또는 협력기관에 있음

* 협력부처 또는 협력기관이 제공한 데이터, 가공데이터 등은 협력부처 또는 협력기관에 소유권이 있음

- 사업수행기관은 본 사업의 산출물이 사업화 및 해외 수출에 활용되도록 노력해야 하며, 성과활용과 관련하여 NIPA에 적극 협조해야 함

□ 성과목표 공통

ㅇ (일자리) 사업수행기관은 본 사업을 수행하면서 추진할 고용 창출 계획을 과제신청 시 제안해야 함

* 별도 양식 송부

<주요 일자리 창출 지표 계획(안)>

구분	일자리수	구분		가입률
총 일자리	명	평균 4대 보험 가입률	고용보험	%
신규 채용수	명		건강보험	%
정규직 수	명		국민연금	%
청년(만18~34세) 직원 수	명		산재보험	%

□ 신청 제외대상

ㅇ 접수마감일 현재 국가연구개발사업에 참여 제한의 적용을 받고 있는 기관(기업), 대표자, 과제책임자는 과제 신청이 불가함

ㅇ 접수마감일 현재 조달청 부정당제재 적용을 받고 있는 기관(기업), 대표자는 과제 신청이 불가함

ㅇ 과제 선정 및 확정 이후라도 아래 사항 발생 시 과제 선정 취소 가능

- 신청기관이 민간부담금 확보 등의 약속사항을 불이행한 경우

- 신청기관의 귀책사유로 협약추진이 지연되어 과제 종료 시한 이내에 과제 완료가 곤란한 경우

- 타기관의 IPR(지식재산권)에 저촉되어 과제 수행이 불가능한 경우

- 동일하거나 유사한 과업내용으로 타 정부과제를 기수행했거나 수행 중인 경우

- 동일하거나 유사한 과업내용으로 타 정부과제와 동시에 선정된 경우

- 사업 여건 변동으로 사업 수행이 불필요하거나 곤란한 경우

- 기타 정부의 사정으로 관련 사업의 추진이 중단된 경우 등

ㅇ 사전 지원 제외 대상

구분	평가대상 배제
검토 기준	1. 기업의 부도 2. 세무당국에 의하여 국세, 지방세 등의 체납처분을 받은 경우(다만, 회생인가 받은 기업, 중소기업진흥공단 등으로부터 재창업자금을 지원 받은 기업은 예외) 3. 민사집행법에 기하여 채무불이행자명부에 등재되거나, 은행연합회 등 신용정보집중기관에 채무불이행자로 등록된 경우(다만, 회생인가 받은 기업, 중소기업진흥공단 등으로부터 재창업자금을 지원 받은 기업 등 정부ㆍ공공기관으로부터 재기지원 필요성을 인정받은 기업은 예외) 4. 파산ㆍ회생절차ㆍ개인회생절차의 개시 신청이 이루어진 경우(다만, 법원의 인가를 받은 회생계획 또는 변제계획에 따른 채무변제를 정상적으로 이행하고 있는 경우는 예외로 한다.) 5. 최근년도 결산보고서 상 결산 기준 자본전액잠식인 경우. 다만, 다음 각 목의 해당되는 경우는 예외로 한다. 가. 대표이사가 「청년기본법」제3조제1호에 해당되는 경우 나. 재무제표 상 한국채택국제회계기준 적용에 따른 상환전환우선주를 일반기업회계기준으로 변환하여 자본으로 인정할 때 자본전액잠식이 아닌 경우 6. 외부감사 기업의 경우 최근년도 결산감사 의견이 "의견거절" 또는 "부적정"인 경우 7. 사업자 등이 제출한 사업수행계획서가 거짓이나 허위 등으로 판명한 경우 8. 그 밖에 전담기관의 장이 평가대상에 포함하는 것이 적정하지 아니하다고 판단한 신청 사업자 등의 경우
조치	∙ 주관기관, 주관기관대표자의 경우 - 지정공모 : 탈락처리 - 자유공모 : 해당과제 지원제외 처리 ∙ 총괄책임자, 참여기관, 참여기관대표자의 경우 - 주관기관에 총괄책임자, 참여기관의 교체 또는 제외를 요청할 수 있으며, 교체 또는 제외가 되지 않을 경우 탈락 또는 지원제외로 처리 ∙ 접수마감일 이후 사전지원제외 기준에 해당하게 된 때에는 해당 과제의 선정을 취소할 수 있으며, 필요한 경우 평가위원회에서 제외 여부를 심의할 수 있다.

2		사업신청 및 접수

□ 사업계획(신청)서 전산접수 안내

ㅇ 사업계획(신청)서 다운로드 후 작성

- 정보통신산업진흥원 홈페이지(www.nipa.kr) 사업공고 → 부처협업 기반 AI확산 지원과제 공고 → ‘사업계획서 작성안내 및 제출서류(양식)’ 다운로드 후 작성 및 전산접수로 신청

ㅇ 전산 접수 마감시한 : 2024. 4. 25(목) 15:00 까지

* 전산 접수 마감시한일 15일 전부터 전산접수 가능

- 정보통신산업진흥원(www.nipa.kr) 홈페이지 하단 [NIPA 관련 웹사이트] → NIPA 사업관리시스템(SMART) → 총괄책임자 회원가입 및 로그인 → 전산접수

※ 단독 응모된 경우에도 접수 컨소시엄만을 대상으로 선정평가를 실시

□ 사업계획(신청)서 전산 접수 시 유의사항 안내

	<사업계획(신청)서 전산 접수 시 유의사항>
o 사업계획(신청)서 접수 시 회원가입은 반드시 대표 주관기관 총괄책임자 명의로 가입 o 전산 접수를 통해 접수번호를 부여받아야 하며, 입력내용은 사업계획(신청)서와 동일하게 작성 o 전산 접수 이전에 반드시 신청 절차 및 사업 안내 등을 숙지하시고 전산입력 화면에 있는 매뉴얼을 참고하시어 안내에 따라 전산 접수 진행 o 전산 접수는 사업계획(신청)서 최종본 및 제출 서류를 업로드한 후, 최종 ‘제출’이 되어야 마무리되며 최종 ‘제출’이 이루어지지 않을 경우, 접수가 완료되지 않음 (*반드시 별첨의 “전산 접수 매뉴얼”을 숙지) ※ 마감시한 이후엔 접수가 불가하며, 마감시한에 접수가 집중될 경우 접수가 원활하게 진행되지 않을 수 있으므로 가급적 접수마감 1~2일 전까지 접수완료 요망 ※ 전산 시스템 문의 : ☎ 070-5151-8239

□ 제출서류 : 사업계획(신청)서 및 제출서류

필수 제출 서류 목록		필수 제출 대상
구분	양식 제공	기업	대학	기타 비영리
1. 사업계획서	○	○	○	○
2. 사업자등록증 또는 법인등기부등본	X	○	○	○
3. 사업수행기관(주관,참여)의 참여의사 확인서	○	○	○	○
4. (최근 3년) 재무제표 (‘21년~’23년) * ‘23년 재무제표 부재시(’20년~‘22년)	X	○	X	X
5. 중소․중견기업 확인서	X	○	X	X
6. 과제 참여인력의 참여확인서	○	○	○	○
7. 과제 참여자 개인정보 수집·이용·제공 동의서	○	○	○	○
8. 인공지능(AI) 개인정보보호 자율점검표	○	○	○	○
9. 국세‧지방세 완납 증명서 또는 세금분납계획서	X	○	X	X
10. 현금·현물 출자(납입) 확약서	○	○	X	X
11. 과제 신청 자격요건 사전 자기점검표	○	○	○	○
12. AI·데이터 중복지원 방지 확약서	○	○	○	○
13. 평가항목 참조표	○	주관기관
14. 유사과제 검색결과서	X	주관기관
15. 발표자료	X	주관기관

※ 모든 서류는 스캔하여 PDF파일로 전산접수 함 (원본대조필 불필요, 주관기관이 제출)

※ 필수 제출서류 일부라도 누락 시 평가전 사전 제외 조치

※ 위 제출서류는 사업자 선정에 필요한 최소한의 서류로 선정이 확정된 기업(기관)은 추후 협약 시 추가 서류를 요청할 수 있음 (협약 시 보증보험증권, 4대보험사업장 가입자 명부, 청렴이행각서, 보안서약서 등 제출)

3		문의처

구분		담당자 (이메일)	TEL
사업 관련	①②분과	AI확산팀 윤후성 수석 (husung@nipa.kr)	043-931-5024
		AI확산팀 김윤하 책임 (yuna@nipa.kr)	043-931-5032
	③④⑤⑥분과	AI확산팀 김영부 수석 (kyb@nipa.kr)	043-931-5021
		AI확산팀 이현아 선임 (hy66@nipa.kr)	043-931-5034
	⑦⑧⑨분과	AI확산팀 박선영 수석 (sypark@nipa.kr)	043-931-5022
		AI확산팀 차효정 선임 (chahj@nipa.kr)	043-931-5025
	⑩분과	AI확산팀 김대원 수석 (dwkim@nipa.kr)	043-931-5031
		AI확산팀 허영준 책임 (pomdf@nipa.kr)	043-931-5028
전산접수 관련		스마트시스템 유지보수팀 (smart@nipa.kr)	070-5151-8239

Ⅲ
사업 선정방안

1		평가 절차

□ 선정절차

ㅇ 사업계획서의 적합성(사전) 검토 및 선정 평가(평가위원회)를 통해 후보 선정 후, 사업비 심의·조정(사업비심의·조정위원회)을 통해 최종 확정

적합성(사전) 검토		선정 평가(발표) (평가위원회) (* 필요시 서면평가)		사업비 심의·조정 (사업비심의·조정위원회)
신청서류 및 지원 자격조건 검토를 통한 평가 대상 확정		사업 타당성, 내용의 부합성, 수행능력 등 평가를 통해 심의대상 과제 선정		평가결과를 종합하여 최종 지원대상 및 세부예산내역 확정

* 과제 선정 이후에라도 허위자료 제출 및 자격 조건 미달 시, 과제 선정이 취소될 수 있음

2		평가 방법 및 기준

□ 적합성 검토

ㅇ (개요) 사업계획서 등 제출서류 적정성, 참여제한 여부 등 지원 자격조건에 대한 적합성 검토

ㅇ (평가대상) 접수 완료 과제

ㅇ (검토방법) 사업계획(신청)서, 첨부․제출 서류 검토 및 참여제한 여부 등 국가과학기술종합정보시스템을 통한 NIPA 내부검토

ㅇ (주요 검토항목) 신청자격, 신청서류, 사업비 산정, 참여제한, 중복성 등과 관련 규정 준수 여부를 검토

* 적합성 검토 결과, 중대 문제(사전지원 제외 대상, 제출서류 미제출 등) 발견 과제는 평가대상에서 제외

□ 선정평가

ㅇ (개요) 발표평가를 통해 지원 대상 과제 선정

* 평가대상 과제수가 선정과제수의 3배수 초과일 경우 서면평가를 통해 발표평가 대상 확정(평가점수 산출, 평가위원, 평가기준은 발표평가와 동일) 가능

ㅇ (평가대상) 적합성 검토 통과 과제

ㅇ (평가방법) 총괄책임자 발표 등을 통해 평가기준에 따라 평가 실시

- 평가점수 산출은 위원별 평가점수 중 최고‧최저점수를 제외한 나머지 평가점수를 산술 평균하며 소수점 다섯번째자리 이하 반올림하여 소수점 네째자리까지 산정

* 세부내용은 NIPA 평가편람에 따름

* 발표평가 결과는 우리원 홈페이지에 공지하고, 총괄책임자에게 이메일 등으로 개별 통지

ㅇ (평가위원) 관련 분야 외부전문가 7인 내외

ㅇ (평가기준) 수행방법의 적정성, 추진체계, 사업내용 등 평가

<평가기준(안)>

분류	평가항목	세부 평가 기준	배점
사업 타당성 (25)	목적 부합성	ㆍ사업 이해도, 추진방향, 성과목표, 기대성과의 명확성 및 적정성 - 과제 및 추진 목적의 적절성과 필요성 - 사업에 대한 이해도 및 명확성 - 목표 수준의 명확성 및 설정 목표의 도전성	10
	사업수행 역량	ㆍ추진 조직, 체계, 컨소시엄 참여기관 간 역할 등의 적절성 - 참여기관·인력의 전문성, 참여기관의 실적 및 경영상태 등 - 컨소시엄 구성의 적절성, 참여기관 역할의 적절성 - 참여기관의 사업 수행 의지 적극성 및 구체성	15
사업 경쟁력 (40)	사업 전략 우수성	ㆍ인공지능 기술개발 추진목표 및 전략의 우수성 및 실현가능성 - 인공지능 기술개발 전략의 구체적 방안에 대한 우수성 및 실현가능성 - 인공지능 기술개발 전략에 따른 세부 추진방안의 적절성	15
	기술개발 우수성	ㆍ인공지능 기술개발 적절성 및 우수성 - 인공지능 기술개발 전략에 따른 세부 추진방안의 적절성 및 실현가능성 - 인공지능 기술개발 예상 결과물의 우수성	25
적용 및 확산 가능성 (15)	적용 가능성	ㆍ인공지능 기술개발 결과물의 현장 적용 가능성 - 인공지능 기술개발 결과물의 현장적용 추진 전략의 구체성, 적절성 및 우수성 및 활용 방안의 적절성	10
	확산 가능성	ㆍ인공지능 기술개발 결과물의 확산 가능성 - 인공지능 기술개발 이후의 타산업, 해외진출 등 확산 가능성 및 적절성	5
사업관리 (15)	사업관리 적정성	ㆍ일정, 산출물, 보안, 사업비 등 관리 적정성 - 일정에 따른 산출물, 취득한 자료·정보에 대한 보안 관리의 적절성 - 민간부담금 매칭, 사업비 구성 및 운영 적정성	5
	품질관리 우수성	ㆍ산출물의 품질관리 구체성 및 우수성 - 산출물의 구체성 및 우수성, 객관적 확보 방안 적정성 - 산출물의 품질보증활동에 대한 구체성, 실현 가능성	10
일자리 창출 (5)	일자리 창출	ㆍ고용 현황, 일자리 확대, 일자리 창출 계획 우수성 - 고용현황(정규직 비율 등), 일자리 확대 및 처우 개선 노력 등 - 본 과제를 통한 일자리 창출 계획 여부 등	5
총점			100

* 동점자 발생 시 분류와 평가항목 상 배점이 높은 항목의 고득점 순으로 순위 확정

- 분류의 고배점 항목에 대해 고득점 순(사업경쟁력>사업타당성>적용및확산가능성+사업관리>일자리창출)으로 하고, 이후에도 동점일 경우, 분류 내 평가항목 중 고득점 순으로 순위 확정

□ 사업비 심의·조정

ㅇ (개요) 발표평가 결과(순위)에 따라 최종 지원과제 및 예산내역 확정

ㅇ (심의·조정대상) 발표평가를 통해 선정된 심의과제

ㅇ (심의·조정방법) 과제평가위원회의 발표평가 결과를 토대로 과제 사업 범위 및 예산조정(안)을 확정한 후, 최종 지원과제로 확정

ㅇ (심의·조정위원) 회계사 및 민간 전문가 등 총 3~5인 내외로 구성

3		기타 유의사항

□ 사업비 편성시 유의사항

ㅇ 사업수행기관(주관,참여)소속 참여 인력(기존,신규)의 인건비는「기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침」에 따라 산정

ㅇ 운영비(차량비, 복리후생비, 기타 운영비), 민간이전은 기본적으로 편성 불가

ㅇ 사업비 편성 시 인건비를 포함하여 각 비목별 편성한도는 없음

* 단, 심의(심의․조정)위원회 및 정보통신산업진흥원 전담부서의 검토 후 비목별 편성금액을 수정 요구할 수 있음

ㅇ 컨소시엄 내 각 기관별 사업비 배정 규모는 기관별 역할, 과제의 특성 등에 따라 컨소시엄 자체 협의를 통하여 배정

ㅇ 자산취득비 중 범용성 장비(PC,노트북,프린터,복사기 등)는 구입을 지양하고 사업기간동안 임차하여 사용(임차료에 편성)

* 단, 신규인력의 PC/노트북은 자산취득비로 구매가 가능하며, 구매수량은 신규인력의 참여율 및 참여기간에 근거하여 편성

ㅇ 사업수행기관 간의 자기거래 또는 기관 소속 인력과의 거래(현물제외) 불가

□ 사업비 지급 및 관리

ㅇ 정부출연금을 받는 모든 사업수행기관은 사업비(정부출연금)를 별도의 계좌로 관리 (* 통장 사본은 최종 선정된 기관만 추후 제출)

- 사업비 집행은 사업비카드 사용, 은행 간 계좌이체 등을 통해 투명하게 진행

- 사업비 집행내역은 관련 증빙자료와 함께 관리해야 하며, 추후 정산 요구 시 제출

* 사업비는 실소요금액으로 편성해야 하며, 정보통신산업진흥원은 소요 금액의 적정성 확인을 위하여 비교견적서 등 관련 서류를 요구할 수 있음

ㅇ 협약 시 정부출연금에 대한 이행(보증)보증보험증권을 제출하여야 함

* 단, 국가, 지방자치단체, 「공공기관의 운영에 관한 법률」에 따른 공공기관 중 공기업과 준정부기관 등은 보증금지급각서로 대체 가능

ㅇ 사업수행기관(주관기관 및 참여기관)이 타기업·기관과 계약을 체결하고자 할 경우, 계약 방법 및 절차 등은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률에 따라 계약을 체결하고 집행하여야 함

* 기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침 [별표1]’ 참조

ㅇ 편성된 사업비로 과제에 필요한 데이터 구매는 불가함

- 데이터 구축사업, AI바우처 지원사업 등 정부지원사업으로 기구축한 데이터를 재구축 하거나 중복 구축하는 등에 대한 데이터 구축비용은 지원 불가

ㅇ 과제평가위원회 또는 사업비검토·조정위원회 등의 의견에 따라 최종 사업비(정부출연금 등)는 축소․조정 및 비목별 추가/변경/삭제될 수 있으며, 이 경우 사업비 내역을 수정하여 제출하여야 함

ㅇ 현금 사업비 집행은 민간부담금을 우선하여 집행해야 하고 현금 사업비 잔액이 발생한 경우 비율정산하여 반납함(국비:민간부담금)

□ 협약체결 및 사업 수행기간

ㅇ 사업수행기관(주관ㆍ참여기관)은 선정결과 통보 후 1개월 이내에 정보통신산업진흥원과 협약 체결

* 정당한 사유 없이 선정 통보일로부터 1개월 이내에 협약을 체결하지 않는 경우에 해당 과제의 선정을 취소할 수 있음

ㅇ 사업 수행기간 : ‘24.협약월부터 ∼‘24.12.31일까지 (1차년도)

‘25.1.1일부터 ∼‘25.12.31일까지 (2차년도)

‘26.1.1일부터 ∼‘26.12.31일까지 (3차년도)

* 연차평가결과, 사업성과도 등에 따라 3개연도 계속지원여부 결정

□ 개인정보보호 (개인정보 데이터 활용 컨소시엄의 경우)

ㅇ 본 사업 관련 개인정보를 처리한 기업·기관은 개인정보보호 관련 법령·고시, 지침·고시 해설, 가이드·자율점검 등 제반의무*를 준수해야 하며 법·규정 위반時 발생되는 손해에 대해서는 해당 기업·기관에 모든 민·형사상 책임이 있음

* 개인정보 수집･활용･제공 등 의무사항 外 윤리 준수의무를 포괄하며 개인정보보호위원회(www.pipc.go.kr)와 개인정보보호포털(www.privacy.go.kr)에 공개된 지침 및 가이드 준수

ㅇ 사업계획서 內 개인정보보호 관리방안*을 포함하고 개인정보보호위원회 ‘인공지능 개인정보보호 자율점검표’에 따른 점검결과를 과제 신청 시 제출

* 개인정보 활용과제인 경우 개인정보 활용이유, 목적 외 사용 금지 위반 여부, 위탁처리 또는 제3자 제공 여부, 개인정보 영향평가 대상 여부, 가명처리 필요 여부와 개인정보/민감정보/가명정보/익명정보 현황 등을 사업계획서 내에 구체적으로 작성하여 제출

ㅇ 특히, 개인정보 위탁, 개인정보 영향평가 대상, 가명처리 필요 時 관련 규정의 이행·점검·조치방안과 법률 검토내용 등을 사업계획서에 필수 제출해야 함

* 데이터 성격에 따라 비식별화 등 처리를 하더라도 활용이 불가능한 경우가 있기 때문에 해당하는 경우 사전 법률검토 반드시 필요

ㅇ 개인정보 등 민감정보 해당 시 협력부처 또는 협력기관에서 비식별화 처리 후 기업에게 제공 가능하며, 이를 수행기관에 위탁할 경우 개인정보처리위수탁 계약 필수 및 절차에 따라 홈페이지 등에 게시하여야 함

ㅇ 선정 컨소시엄은 개인정보보호관리자(담당자)를 지정해야 하며 담당자는 협약 前 개인정보보호와 보안 교육을 필수 이수하여 협약 時 교육결과를 제출해야 함

ㅇ 전담기관이 지정한 전문가(개인정보 전문가, 법률전문가 등으로 구성)를 통해 사업 점검 時 개인정보 현황점검에 적극적으로 협조해야 함

ㅇ 과제 점검 시 사업수행계획서에 포함된 개인정보관련 법규정 이행과 관리현황을 검토하여 미흡사항이 식별되어 보완 요구 시 조치해야 함

ㅇ 개인정보보호와 관련된 이슈가 발생한 경우 즉시 전담기관에 통보해야 하며 전담기관의 개인정보보호관리 관련 현황조사 등에 협조해야 함

ㅇ 개인정보 데이터 파기, 결과물 內 개인정보 포함, 개인정보 영향평가 대상, 개인정보 공개 등에 해당하는 경우 사업결과서 內 점검결과를 제출해야 함

ㅇ 개인정보보호 법규정 위반 時 심의를 통해 제재가 확정된 경우 사업참여가 제한될 수 있고 사업비 환수 외에 사법당국 고발조치가 있을 수 있음

□ 기타

ㅇ 사업수행과제 종료 후 운영방안 및 성과확산 방안을 제안해야 함

ㅇ 주관(참여)기관은 관련분야 법‧제도 개선 및 활성화 등을 위해 과학기술정보통신부 및 정보통신산업진흥원 등에 적극 협조해야 함

ㅇ 본 사업을 수행하면서 추진할 고용 창출 계획을 과제 신청 시 제안해야 함

ㅇ 주관(참여)기관은 사업 참여 및 결과물 활용시 개인정보보호 등에 만전을 기하기 위한 조치(예, 개인정보보호 보험 가입 등)를 취해야 하며 이로 발생하는 문제에 대하여 민형사상 책임을 질 의무가 있음

ㅇ 투명한 사업비 관리 및 원활한 사업 운영 등을 위해 KCA(관리기관) 및 NIPA(전담기관)는 사업비관리시스템, 사업관리시스템 등을 운영 할 수 있음

ㅇ AI 시스템 개발시 “신뢰할 수 있는 인공지능 개발안내서(2023. TTA)”에 따라 개발해야 하며 아래 고위험군에 해당 시 신뢰할 수 있는 인공지능 개발 안내서 준수 여부를 검증할 수 있는 전문인증기관을 통해 검인증을 수행해야 함

* 고위험군 :  에너지·교통, 원자력, 응급서비스, 의료기기, 생체정보, 채용·대출·평가, 공공활용 등의 분야

* 검인증 비용은 지원금에서 부담 가능

ㅇ (총 사업비 규모) 협약체결에 따라 전담기관에서 지급하는 사업비는 주무부처(과학기술정보통신부)의 예산 상황, 전담기관이 지급받는 사업비의 조정 등에 따라 변동(감액) 될 수 있으며, 이에 관한 구체적인 사항은 본 사업 협약서에 포함 예정

ㅇ 본 과제를 수행하는 사업수행기관은 수행과제의 데이터 취득, 가공, 학습 등 데이터 관련 비용을 타 사업과 중복하여 신청·사용 할수 없음. 전담기관은 중복성 검토가 필요하다고 판단될 경우 사업의 투입인력, 데이터, AI학습 등 자료를 요구할 수 있으며, 사업수행기관은 지정양식에 따라 제출하여야 함

* 과제신청시 AI․데이터 중복지원 방지 확약서 필수 제출

ㅇ 전담기관의 장은 사업수행기관의 사업비 중복 신청․사용 등 중복 수혜 가능성이 있을 경우 이를 심의할 수 있으며 심의결과 해당 기관이 과제를 수행하는 것이 부적합 하다고 판단하는 경우, 해당 수행기관을 주관기관 또는 참여기관에서 배제할 수 있음

ㅇ 전담기관의 장은 사업수행기관이 사업을 수행하는 과정에서 데이터 관련 비용의 중복 수혜 등 부정행위로 인한 제재 등의 사실이 확인된 경우 동 사업에 참여를 제한할 수 있으며, 관련 규정에 따라 동 사업 사업비 집행 중지, 협약 해약, 허위(중복) 청구에 따른 환수 등을 처분할 수 있음

※ 관련 규정

- 기금사업 관련 규정*에 따라 발견 즉시 사업비 집행을 중지토록 하고 정밀 점검을 통해 협약 해약여부 판단

* ‘기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침’ 제12조제1항제4호

- (사업 종료후) 허위서류 제출은 「공공재정환수법」 제2조제6호 ‘허위청구’*에 해당 됨에 따라 적법한 환수 및 제재부가금 부과 처분 가능

* 「공공재정 부정청구 금지 및 부정이익 환수 등에 관한 법률」 제2조제6호가목