2026년

공공AX 프로젝트 사업 신규과제 공모안내서

2026. 02.

	목 차
Ⅰ. 사업 개요 1. 추진배경 및 필요성 2 2. 추진근거 및 관련규정 2 3. 사업 목적 및 내용 3 4. 추진체계 및 주요역할 4 5. 사업 추진절차 5 Ⅱ. 사업 지원내용 1. 지원내용 7 2. 분과별 사업수행 내용 13 3. 사업신청 및 접수 79 4. 문의처 81 Ⅲ. 사업 선정방안 1. 평가절차 83 2. 평가방법 및 기준 83 3. 기타 유의사항 85

Ⅰ
사업 개요

1		추진배경 및 필요성

ㅇ 다양한 정부부처에서 활용 가능한 AI 기술을 발굴·확산하여 국민 AI 체감 제고 등 AX 선도 지원

ㅇ 민관협업으로 다양한 분야에서 활용 가능한 AI 솔루션을 확보하고 국내 AI 기술 경쟁력을 강화하여 對 글로벌 AI 입지 확보 필요

ㅇ 우수한 AI 기술 및 공공 AI 적용 레퍼런스 등을 기반으로 민간, 글로벌 등 AI 보급·확산을 통한 AI 산업 성장 가속화 필요

2		추진근거 및 관련규정

□ 추진근거

ㅇ 정보통신산업진흥법 제5조(정보통신산업 진흥계획), 제27조(사업), 제28조(재원)

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

□ 추진경위

ㅇ 대한민국 디지털 전략 발표 (22.9, 관계부처합동)

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

ㅇ 전국민 AI 일상화 실행계획(23.9, 관계부처합동)

ㅇ AI컴퓨팅인프라 확충을 통한 국가 AI역량 강화 방안(25.2, 관계부처 합동)

ㅇ「AI 민생 10대 프로젝트」추진방안(25.11, 관계부처 합동)

□ 관련규정

ㅇ 정보통신산업진흥원 지원사업 관리요령

ㅇ 공공재정 부정청구 금지 및 부정이익 환수 등에 관한 법률

ㅇ 정보통신진흥기금 운용·관리규정 및 부속지침 준용

* 기금사업 점검계획 등에 관한 지침, 기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침, 기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침, 기금사업 결과 평가 등에 관한 지침, 기금사업 성과관리 및 활용 등에 관한 지침, 기금사업 수행상황 및 정산 보고 등에 관한 지침

ㅇ 위 규정에 정의되지 않은 항목에 한하여「국가연구개발혁신법」준용

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

3		사업 목적 및 내용

□ 사업목적

ㅇ 공공부문에 AI를 선도적으로 접목함으로써 공공서비스 혁신, 국민의 AI일상화 및 공공 분야의 AI 대전환(AX) 가속화 실현

□ 사업내용

ㅇ 민관협력을 통해 국민이 체감할 수 있는 공공부문 AX를 위한 AI 솔루션을 개발·실증하여 부처 현장 적용 추진

- (데이터 가공·활용) 협업부처 보유 데이터 및 사업수행기관 자체 확보 데이터를 이용하여 학습데이터 구축

- (AI 개발·실증) 구축한 데이터를 기반으로 국민이 체감할 수 있는 서비스에 대한 협업부처의 요구사항 등이 포함된 AI 솔루션 개발·고도화 및 실증

- (현장적용) 공공분야 효율화 및 AI 대전환(AX)을 위해 AI 솔루션 실증 후 수요부처 현장에 적용 추진

< 2026년 공공AX 프로젝트 신규과제 분과 >

순번	분과명	과제명	협업부처 (협업기관)
1	농축산물	AI agent 기반 농축산물 알뜰 소비 정보 서비스 플랫폼 구축	농림축산식품부 (한국농수산식품유통공사)
2	창업정보	AI 기반 소상공인 창업·경영 컨설팅 솔루션 개발 및 실증	중소벤처기업부 (소상공인진흥공단)
3	국가유산	AI 기반 국가유산 해설 솔루션 개발 및 실증	국가유산청
4	해상안전	항공 채증영상 기반 AI 「Deep Blue Eye」개발 및 실증	해양경찰청
5	식의약품	인체적용제품 AI 안전 지킴이 솔루션 개발 및 실증	식품의약품안전처
6	국세정보	AI 국세상담 시스템 개발 및 실증	국세청
7	경찰민원	AI기반 ｢모두의 경찰관｣ 개발 및 실증	경찰청
8	인허가	AI 기반 통합인허가 사전진단 서비스 개발·실증	국토교통부

※ 분과별 세부 사업내용은 ’Ⅱ.사업 지원내용-2.분과별 사업수행 내용‘ 참고

4		추진체계 및 주요역할

			주무부처
			과학기술정보통신부
			전담기관
			정보통신산업진흥원
평가위원회, 공인시험기관 등					협업부처(1분과)			...	협업부처(8분과)
					농림축산식품부				국토교통부
사업수행기관(1분과)			...			사업수행기관(8분과)
1개 컨소시엄 (주관·참여)						1개 컨소시엄 (주관·참여)

구 분	주 요 업 무
과학기술정보통신부 (주무부처)	ｏ 공공AX 프로젝트 사업 시행 총괄 ｏ 사업추진전략 및 기본계획 수립
정보통신산업진흥원 (전담기관)	ｏ 사업 세부계획 수립 및 추진 ｏ 지원사업 추진, 과제 공모 및 협약 ｏ 사업관리, 예산집행 및 정산, 성과평가
농림축산식품부 등 (협업부처*) * 협업기관 포함	ｏ 과제 수행 요구사항 및 의견 제시 ｏ AI 솔루션 개발에 필요한 보유 데이터 및 시설 등 제공 (협업부처 포함 3자간 협약 체결할 수 있음) ｏ AI 솔루션 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 등
주관, 참여기관 (사업수행기관)	ｏ 인공지능 솔루션 개발·실증 및 적용 ｏ 사업수행계획에 따른 세부사항 추진 ｏ 과제 진행현황 및 결과보고

* 협업부처 : ①농축산물분과(농림축산식품부) ②창업정보분과(중소벤처기업부) ③국가유산분과(국가유산청) ④해상안전분과(해양경찰청) ⑤식의약품분과(식품의약품안전처) ⑥국세정보분과(국세청) ⑦경찰민원분과(경찰청) ⑧인허가분과(국토교통부)

5		사업 추진절차

지원과제 공모 (‘26. 2월)		ㆍ전담기관(NIPA) * 지원과제 개요, 지원자격, 지원대상, 지원내용 등 공고
과제신청서 접수(~‘26. 3월)		ㆍ사업수행기관(주관기관, 참여기관) → 전담기관(NIPA)
과제 선정평가 및 사업자 확정 통보(‘26. 3~4월)		ㆍ전담기관(NIPA) * 발표평가(필요 시 서면평가 추진) 및 지원기관(기업 등 사업수행기관) 확정
협약체결 및 지원금 교부 (‘26. 4~5월)		ㆍ전담기관(NIPA) → 사업수행기관(주관기관, 참여기관) * 지원금 교부 1차(5월), 2차(8월), 3차(10월) 예정
과제 수행(‘26. 협약월~12월)		ㆍ사업수행기관(주관기관, 참여기관)
중간 진도점검 (~‘26. 11월)		ㆍ전담기관(NIPA) → 사업수행기관(주관/참여기관) * 사업수행기관에 대한 현장실태조사 등 중간점검 실시
과제 결과보고 (‘26. 12월)		ㆍ사업수행기관(주관기관, 참여기관) → 전담기관(NIPA) * 최종결과보고서 제출 및 결과물 시연
1차년도 연차평가(‘26. 12월)		ㆍ전담기관(NIPA) → 사업수행기관(주관기관, 참여기관)
사업비 정산 (~‘27. 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

□ 지원개요

구  분

주요내용 요약

공모방식

ㅇ 지정공모

지원기간

ㅇ 2026.협약월 ∼ 2027.12.31. (최대 2개 연도)

* 연차평가 결과에 따라 2차년도 계속지원 여부를 결정(60점 미만 과제는 2차년도 지원중단 가능)

* 매년 연차협약을 체결하여 추진

지원규모

ㅇ 컨소시엄별 ‘26년 국비 지원금은 ①~④분과 12.5억원, ⑤~⑧분과 40억원 이내

* 27년 국비는 정부 예산상황에 따름

ㅇ 8개 컨소시엄 선정(컨소시엄 당 2개 이상의 기업으로 구성)

지원분야

ㅇ 8개 분과 중 택일

* ①농축산물분과 ②창업정보분과 ③국가유산분과 ④해상안전분과
⑤식의약품분과 ⑥국세정보분과 ⑦경찰민원분과 ⑧인허가분과

지원대상

ㅇ 부처 협업을 통해 AI 솔루션을 개발·적용·확산 할 수 있는 AI·ICT 전문기업 컨소시엄 8개 (※ ①~④분과는 대기업 참여 불가)

* 각 분과별 1개 컨소시엄 (구성 등은 다음페이지 이후의 세부내용(p.9) 참조)

- 사업수행기관(주관, 참여)에만 예산을 지원하고, 협업부처 및 협업기관에는 예산지원 불가

- 1개 기관(기업 포함)은 1개 분과에만 신청 가능(중복신청 불가)

* 주관/참여기관 어떤 형태로든 1개 분과를 초과하여 신청할 수 없음

지원조건

ㅇ 사업수행기관(컨소시엄)은 총사업비 중 정부출연금 제외 비용에 대해 민간매칭(현금+현물) 필수 (*총사업비 = 정부출연금 + 민간부담금(현금+현물))

ㅇ 데이터 활용 시 개인정보보호법 등 관련 법령을 준수해야 함

ㅇ AI 솔루션 개발 추진 시, 대국민 서비스 제공에 적합한 한국어 처리 능력, 보안성 및 정보 보호 역량, 신속한 유지보수 역량 등 지속적 운영 가능성을 종합적으로 고려한 AI 모델 활용 권고

ㅇ 개발되는 AI 솔루션의 서비스 제공을 위한 NPU 활용 권고

지원내용

ㅇ 협업부처 및 협업기관의 요구사항을 반영한 AI 솔루션 개발, 실증 및 현장적용

* AI관련법에 해당 시 AI 신뢰성 검인증 必

* 협업부처(기관)의 요구사항을 반영한 AI솔루션 개발·실증·현장적용 및 확산

* AI융합 솔루션 개발 후 성능평가(공인기관을 통해 성적서 등 발급·제출)

* AI 솔루션의 안정적 정착 및 운영을 위해 사업 종료 후 1년 이상 무상유지보수

ㅇ 분과별 세부 사업수행 내용 참조(Ⅱ.사업지원내용-2.분과별 사업수행 내용)

ㅇ 일부 과제의 경우, AI허브에 학습용 데이터를 연계·개방할 수 있음

□ 지원기간

ㅇ 2026.협약월 ~ 2027.12.31

* 공모절차 추진상황에 따라 변경 가능

* (1차년도) ‘26.협약월∼’26.12.31 / (2차년도) ‘27.1.1∼’27.12.31

* 매년 협약을 체결하며 연차평가 결과 등에 따라 2차년도 계속지원 여부를 결정 (60점 미만 과제는 2차년도 지원중단 가능)

□ 지원규모

구 분	공공AX 프로젝트 지원
사업비	ㅇ ‘26년 지원과제 컨소시엄별 ①~④분과 12.5억원, ⑤~⑧분과 40억원 이내 * 사업 수행기관(컨소시엄)은 지원조건에 따라 총사업비(국비+민간부담금) 대비 민간부담금(현물, 현금)을 부담해야 함 * ’27년 예산은 ‘26년과 동일규모로 지원예정이나, 정부예산 상황 및 사업 추진 환경 등에 따라 예산규모, 과업 등 변동 가능
선정 컨소시엄 수	ㅇ 총 8개 컨소시엄 선정 * 분과별 1개 컨소시엄 선정

□ 지원분야 (8개 중 택일)

① (농축산물분과) AI agent 기반 농축산물 알뜰 소비 정보 서비스 플랫폼 구축

② (창업정보분과) AI 기반 소상공인 창업·경영 컨설팅 솔루션 개발 및 실증

③ (국가유산분과) AI 기반 국가유산 해설 솔루션 개발 및 실증

④ (해상안전분과) 항공 채증영상 기반 AI 「Deep Blue Eye」개발 및 실증

⑤ (식의약품분과) 인체적용제품 AI 안전 지킴이 솔루션 개발 및 실증

⑥ (국세정보분과) AI 국세상담 시스템 개발 및 실증

⑦ (경찰민원분과) AI기반 ｢모두의 경찰관｣ 개발 및 실증

⑧ (인허가분과) AI 기반 통합인허가 사전진단 서비스 개발·실증

□ 지원대상

ㅇ 부처협업을 통해 AI 솔루션을 개발·실증하고, 적용·확산 할 수 있는 AI·ICT 전문기업 등 컨소시엄 8개(각 분과별 1개 컨소시엄)

* 국내 법인 AI·ICT전문기업 등으로 컨소시엄을 구성하여 사업 수행

* 협업부처, 협업기관은 컨소시엄에 포함하지 않음

* 사업수행기관(주관, 참여)에만 예산을 지원하고, 협업부처 및 협업기관에는 예산지원 불가

◆ 지원분야별 컨소시엄 구성 요건

분과	구분	자격요건	기관수	주요역할
① (농축산물분과) ② (창업정보분과)③ (국가유산분과)④ (해상안전분과)	주관기관	AI 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI 솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견기업 (법인만 참여가능)	1개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI 솔루션 개발·실증·적용·확산 (대학/연구소 참여불가)
⑤ (식의약품분과) ⑥ (국세정보분과)⑦ (경찰민원분과)⑧ (인허가분과)	주관기관	AI 중소·중견·대기업 (법인만 참여가능)	1개 (*필수)	사업 전체를 총괄적으로 수행하며, AI 솔루션 개발·실증·적용·확산
	참여기관	AI·ICT 중소·중견·대기업 (법인만 참여가능)	1개 이상 (*필수)	주관기관과 협력하여 AI 솔루션 개발·실증·적용·확산 (대학/연구소 참여불가)

※ 모든 분과에서 1개의 컨소시엄에는 2개 이상의 기업 참여 필수

◆ 컨소시엄별 요구사항

구분	요구사항
주관기관	ㅇ 컨소시엄 총괄책임자는 30%(참여율)이상 참여하여야 함 ㅇ 모든 분과의 주관기관은 AI 모델(또는 AI 솔루션)을 기 보유하고 있는 AI 분야의 기업이어야 함
지원분야	ㅇ 8개 분과 중 1개 분과에만 지원 가능 ㅇ 1개 기관(기업 포함)은 주관/참여기관 어떤 형태로든 1개 분과를 초과하여 신청할 수 없음 * 자회사와 계열사 등 특수관계인에 해당하는 경우, 다른 과제의 사업수행기관으로 참여 불가(특수관계인의 범위는 독점규제 및 공정거래에 관한 법률에 따름)
공통	ㅇ 공인기관을 통해 AI 솔루션의 성능평가 성적서를 제출해야 함 ㅇ 컨소시엄은 사업종료 후 협업부처에 적용한 AI 솔루션에 대해 1년간 무상 유지관리 해야 함 ㅇ 일부 과제의 경우, 전담기관 등의 요청에 따라 AI허브에 학습용 데이터를 연계·개방할 수 있으며 이때 협조하여야 함 ㅇ 협업부처(기관)의 요구사항을 반영한 AI솔루션 개발·실증·현장적용 및 확산해야 함 ㅇ AI관련법에 해당하는 과제는 AI 신뢰성 검인증을 받아야 함

□ 지원조건

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

- 정부출연금은 심의위원회의 사업비 심의 결과 등에 따라 변경 가능

◆ 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 (초기중견기업 포함)	중견기업인 경우	대기업 및 공기업인 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 (초기중견기업 포함)	중견기업인 경우	대기업 및 공기업인 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 제35948호] 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. "초기중견기업"이라 함은 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」 제7조에 따른 매출액 등이 3천억원 미만인 중견기업을 말한다.

4. “공기업”이라 함은 「공공기관의 운영에 관한 법률」 제5조제4항제1호에 따른 공기업 및 「지방공기업법」에 따른 지방직영기업ㆍ지방공사ㆍ지방공단

5. “대기업‘이라 함은 위 1호부터 4호까지의 기업에 해당하지 않는 기업

* 단, 본사업에 참여하고자 하는 대기업의 경우, 매출액 8천억원 미만인 대기업만 참여 가능(중소 소프트웨어사업자의 사업 참여 지원에 관한 지침(과학기술정보통신부고시) 제2조, 제3조에 따름)

* 단, 상호출자제한기업집단에 속하는 기업은 사업 참여 금지(소프트웨어 진흥법 제48조제4호에 따름)

* 기술료 및 간접비 : 해당사항 없음

ㅇ 데이터 활용 시 개인정보보호법 등 관련 법령을 준수해야 함

ㅇ AI 솔루션 개발 추진 시, 대국민 서비스 제공에 적합한 한국어 처리 능력, 보안성 및 정보 보호 역량, 신속한 유지보수 역량 등 지속적 운영 가능성을 종합적으로 고려하여 AI 모델 활용 권고

ㅇ 개발되는 AI 솔루션의 서비스 제공을 위한 NPU 활용 권고

□ 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, 협업부처에서 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 사업계획서(결과물의 귀속)에 반영해야 함

* 협업부처 또는 협업기관에 적용한 결과물은 그 사용권(활용)이 협업부처 또는 협업기관에 있음

* 협업부처 또는 협업기관이 제공한 데이터, 가공데이터 등은 협업부처 또는 협업기관에 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		분과별 사업수행 내용

① (농축산물) AI agent 기반 농축산물 알뜰 소비 정보 서비스 플랫폼 구축

□ 추진배경 및 필요성

ㅇ 이상기후, 작황 등 농축산물 생산량 변동 심화에 따른 물가 급변과 구매패턴별 가격 다양화로 소비자의 합리적인 소비계획 수립 어려움

ㅇ 현재 공공영역* 농축산물 가격 정보 제공 중이나 전국 평균 가격 위주 가격정보로 공시하여 소비자들의 구매 의사결정에 영향력 미미함

* 농축산물 유통정보 시스템(KAMIS) : 90여개 품목 농·축·수산물 도·소매가격 제공

□ 추진 목적

ㅇ 농축산물 가격에 대한 소비자의 정보 접근성 제고 및 합리적인 소비 의사결정 지원을 위해 농축산물 가격 정보 통합 제공 서비스 구현

ㅇ AI 에이전트를 활용하여 가격 비교, 선호 반영 최적 구매처 제시, 레시피 연계 식재료 추천 등 국민 체감형 서비스 제공

□ 주요 사업내용

ㅇ (데이터 수집․가공) 협업부처(농림축산식품부, 한국농수산식품유통공사) 보유 농축산물 소매가격, 축산물 종합정보 및 매장 POS․비정형․온라인 가격정보 수집․가공

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 생성형 AI 기반 농축산물 가격 비교․최적 구매처 추천 및 사용자 맞춤형 기능 제공 AI 에이전트 개발

- (이용자 맞춤형 서비스) ① (판매자) 유통채널·지역별 시장가격 제공, 판매가 분석․전략적 홍보 지원 ② (소비자) 검색·구매 및 결제 이력 관리, 영수증 등록 및 가계부 작성 등 합리적 소비활동 지원

- (인프라구축) ① 클라우드네이티브 인프라 및 기술 적용, 마이크로서비스아키텍처(MSA) 서비스 구성으로 기술적 유연성 확보 ② 농축산물 가격 관련 정보 실시간 수집을 위한 데이터 파이프라인 설계·설치

ㅇ (AI솔루션 현장적용) ’26년 시범운영으로 서비스 검증, ‘27년 전국 확산

□ 세부 사업내용  ※공모안내서 기반 더 나은 서비스 구축 아이디어를 포함하여 사업 제안

1차년도 : 서비스 구축·개시

(추진목표) ‘26년 9월 내 ‘소비정보 플랫폼’ 시범 출시(5개 지역)

※ 1. ‘26년 서비스 구축·개시 여부, 성능·품질 등 평가를 통해 사업 지속 여부 결정 예정

2. 농축산물유통정보(KAMIS), 축산물유통정보(여기고기 앱) 등 기반 서비스 범주 설계·구축

□ AI 기반 데이터 표준화 및 확보

업무구분	주요 내용	세부 내용
표준화	AI 활용 농축산물 표준코드 기반 데이터 정규화 추진	• 유통사·매장별 상이한 상품정보체계를 AI 활용 효율적 분류·변환 * 일반적으로 상품명 필드에 모든 상품 데이터(품목, 단위, 규격 등) 기록
		• 품목·등급·포장·판매 단위 등 상품 세부 정보 구조화 및 농축산물 표준코드 매핑으로 상품 비교, 가격 통계 활용성 제고 * 구조화된 가격 데이터 표준을 정립하고 메타 등 표준관리 체계 설계·제공 필요
수집·확보	가격, 중량, 당도, 포장 형태 등 정보 확보 체계 구축	• 대형마트, 로컬푸드 직매장, 중소형 마트(SSM) 등 주요 유통업체별 가격 관리시스템(POS) 등과 연계(오픈 API 등) * 소비자단체 의견수렴 등을 통해 제공 데이터 범위 확대될 수 있음
		• 농축산물 할인 정보(할인 전단, 행사 SNS 등) 활용 AI 기반 이미지 분석(OCR)을 통한 가격정보 구조화·수집
		• 주요 온라인 채널별 농축산물 판매 데이터 추출(크롤링)을 통해 온라인 가격 수집, 오프라인 가격과 비교 등 통합 관리
		• aT 보유 데이터 등 활용 전통시장 판매가격 수집
		• 소비자 구매 영수증 인증을 통한 가격 수집 기능 마련
		• 축산물의 경우 ‘여기고기 앱’과 연계
		• 이 외 추가로 발굴 가능한 농축산물 가격 데이터 확보 방안 마련

< (예시) 대형마트·SSM 등 상품 정보 관리 현황 >

상품명(POS 데이터)	대분류	중분류	소분류	세분류
(로컬푸드)양배추/122g/1통	채소류	엽경채류	로컬푸드	양배추
(D-2전용)/깐마늘(통마늘/꼭지제거)/200g/팩/전처리	채소류	조미채소류	마늘	깐마늘
(D-2전용)/깐마늘(통마늘/꼭지제거)/80g/봉/전처리	채소류	조미채소류	마늘	깐마늘
(GAP)실속사과 2kg/봉지/특/국산	과일	과실류	사과	사과(기타)

□ AI 서비스 구축 및 기능 개발

업무 구분	주요 내용
생성형 AI 기반 농축산물 가격 비교 및 최적 구매처 추천	• 판매처별(소비자 위치 주변 대형마트, 로컬푸드 직매장, 전통시장, SSM, 온라인 몰 등) 주요 농축산물 가격 정보 제공 * GPS 정보 기반 소비자 주변 매장 위치, 품목별 가격 정보 시각화 지도 제공 ** 가격 정보 외에 중량, 포장 상태, 당도, 산지 등 부가 정보 추가 제공
	• 맛·당도 등 소비자 선호 반영 ‘장보기 목록’ 입력 □ AI가 총 구매 비용 등 종합분석. 최적 구매처 추천 * (예) 사과 5kg 박스(11brix 이상), 양파 1kg 3개 소포장(산지 전남), 수박 6kg 1통(산지 함안) 등 장보기 목록에 선호도 반영 기능 탑재
	• “사과 어디로 가서 살까?”와 같은 사용자의 자연어 질문에 AI가 이를 해석하고 정확한 데이터를 추출하는 대화형 인터페이스 구현
AI 기반 사용자별 맞춤 기능 제공으로 국민 체감 서비스 발굴·개발	• (판매자) 할인 행사 등록·안내 등 전략적 홍보 창구 마련
	• (소비자) 플랫폼을 통한 검색·구매 이력 관리, 영수증 등록을 통한 가계부 작성 등 합리적 소비활동 지원 기능 구현 * 서비스 활성화를 목표로 플랫폼 내에 사용자별 맞춤형 기능 제안 및 개발
2차년도 플랫폼 기능 고도화를 위한 기술 검증	• 소비자 선호·성향 반영 레시피·식재료 추천 등 사전 검증

< (예시) 서비스 화면 >

품목 : 수박 / 추가 기준 선택 : 6kg 이상, 11Brix 이상, 산지 무관 / 0월 00일 기준
★ 전국 평균 도매 가격 : 26,000원 - 서울 26,000원, 대구 28,000원, ··· ★ 전국 평균 소매 가격 : 30,000원 - 최고 : 32,000원(☆☆지역 00마트), 최저 : 28,000원(△△지역 ##마트) ★ 판매처 유형별 평균 가격 - 대형마트 30,000원, 하나로마트 29,000원, 슈퍼마켓 31,000원, 온라인 28,000원, ···	☆☆ 지역 판매처별 가격(지도)

소비자 위치 기반 농축산물 가격 지도 제공	할인 행사, 최적 구매처 추천 등 상세 정보제공

□ AI 플랫폼 인프라 구축

업무구분	주요 내용
실시간 가격 정보 수집을 위한 데이터 파이프라인 설계·설치	• 판매처로부터의 데이터 수집(실시간 또는 일단위) 방안 수립 * 웹, SNS, 할인 전단, 레시피 등 다양한 정보수집 방식 정의(크롤링, API 등) ** 축산물의 경우 기존 ‘여기고기 앱’ 시스템과의 연계를 통한 수집 방안 마련
	• 수집 → 정제 → 표준화 → 적재(DB화) → AI 분석 등 Data Flow 설계
	• API Gateway를 통한 데이터 파이프라인 장애감지 등 통합 관리
유연성·확장성을 갖춘 클라우드 네이티브(Cloud-Native) 기반 구축	• 고도화·확장에 용이한 클라우드 네이티브 인프라·기술 적용
	• 마이크로서비스아키텍처(MSA) 서비스 구성으로 기술적 유연성 확보
	• AI 플랫폼이 지향하는 기술적 구조 기반 정보 보안체계 마련 * AI 플랫폼 지향점 : ① 개방형 ② 유연성 ③ 안정성 ④ 확장성

< (예시) 인프라 구성도 > ※ 구성도는 예시로 공모 선정 후 확정

2차년도 : 서비스 확장·고도화

(추진목표) ‘27년 전국 확산 및 대국민 서비스로의 기능 고도화

□ 데이터 수집·검증·제공 고도화

업무구분	주요내용	세부 내용
수집 확장	참여 지역·매장 확대, 앱 제공 서비스 고도화 등을 위한 다각적 정보 수집 체계 구축	• 정보 수집 범위 확대 - 대상 지역 전국으로 확대 - 동네 청과물 가게 등 중소형 매장 참여 제고 인센티브 마련 등
		• 레시피·식재료 추천을 위한 데이터 수집 - 블로그, 유튜브 등 소비자 선호·성향 반영 레시피 제공
		• 현장 가격 데이터 커버리지(Coverage) 확대 - 할인행사 홍보 판매자 가격 등록 및 소비자 검증·신고* 체계 고도화 등 * 구매 영수증 인증을 통한 가격 상이 품목 신고 기능 마련 등
		• 맛·품질·등급 등 초개인화 서비스 부가정보 확보방안 마련
검증 고도화	수집 데이터 신뢰도 제고를 위한 검증체계 구축	• aT KAMIS 조사 체계 연계 데이터 검증 방안 수립 - 연계 자동화 데이터(POS/API), 조사·신고 데이터 교차검증 등
제공 확산	공공·민간 등 다양한 이해당사자가 참여 가능한 데이터 제공·활용 시스템 구현	• 범용성, 용이성, 보안성 등 확보 인터페이스(API 등) 구성 - 대형마트, 중소형 마켓*, 공공기관 등 참여 주체별 특성반영 * 동네 청과물 가게 등 독립적인 POS 시스템 이용 소매점 등

※ 해외 선진사례 분석을 통해 데이터 수집·검증·제공 통합체계 기획·설계

< 해외 데이터수집 사례(싱가포르, Price Kaki) >

구분	수집 방식	수집 주체	수집 데이터	수집 주기	검증방식	역할/의미
① 유통사 직접 제공	POS 등 연계	대형·SSM	판매가, 행사/할인가, 규격 등	일별·주별	조사원·신고 정보와 교차검증	핵심 데이터 소스정확도·최신성 확보
② 현장 조사	매장 방문 후 모바일 입력	정부/위탁 조사원	실제 진열 가격, 행사 적용 여부	주기적 (표본)	POS 데이터와 비교	검증 + 보완 수단, 신뢰성 담보
③ 온라인몰 가격 수집	공식 온라인몰/API 연계	유통사	온라인 판매가, 행사 정보	수시/주기	현장·POS 데이터와 비교	오프라인 보조용 온라인가격 반영
④ 비협약 소매점 보완	조사원 조사	조사원	소형마트, 개인매장가격	비정기	재조사·표본 검증	커버리지 확대
⑤ 공공 데이터	정부 통계/분류 체계	정부	품목 분류, 통계 기준	정기	내부 기준 활용	가격 비교 기준선
⑥ 국민 신고 데이터	앱/웹 신고	국민	가격 불일치 정보, 사진	수시	자동검증 + 조사원 확인	품질 검증 트리거

□ AI 서비스 확장·고도화

※ 1차년도 시범사업 성과 분석 후 개선과제 추가 발굴

업무 구분	주요 내용
데이터 기반 AI 플랫폼 성능·기능 강화	• 블로그, 유튜브 등 활용 소비자 선호 반영 레시피 추천 및 이와 연계한 식재료 및 최적 구매처 제시 등 플랫폼 기능 고도화
	• 사용자 구매 이력, 검색패턴, 선호 식재료 등 분석을 통해 개인 맞춤형 식단 제시, 제철 농축산물 등 알뜰 대체재료 추천 기능 마련
AI 플랫폼 연계 공공·민간 의사결정 지원 및 부가가치 창출	• 소비자가 자주 소비하는 주요 농축산물 대상 전국 최고·최저·평균 도·소매 가격, 지역별·업체별 가격 등 물가 동향 분석
	• 민간기업 서비스와 연계한 국민 체감 서비스 발굴·협력 * (예시) 네이버·공공배달앱 등 서비스 연계를 통한 지역마트 배달지원 · (현행) 유선으로 지역마트 배달예약 → 매장별 특정시간에 배달 · (개선) 플랫폼 기반 매장별 소비자 장바구니 기능 제공 → 장바구니 등록 및 배달요청
	• 공공데이터 융복합을 통한 공공서비스 고도화, 정책사업 안내·홍보 * 국민 건강검진 연계 AI 맞춤 식단제공 / 할인지원 품목 등 소비정책 내용 AI 제공

※ 서비스 고도화 방향에 맞는 창의적인 아이디어 발굴 및 구현계획 수립

< 서비스 고도화 방향 >

구분	핵심 서비스	AI 역할
데이터 인텔리전스	• 농축산물 가격정보 통합 데이터 구축 • 비정형데이터 표준화 및 품목 정규화 • 가격비교·차이 분석, 지역 체감 물가지수 생성 • 지역 단위 가격지표 기반 분석	• 정제 데이터 → 농수축산물 표준코드 매핑 • 도소매 가격 비교 분석 및 이상치 탐지 • 수요·공급·가격 트렌드 분석 • 정책 의사결정용 데이터 품질 향상
소비자 맞춤형 AI 서비스	• AI 기술 기반 소비자가격 자동 수집 • 가격비교 및 최저가 탐색 • 위치 기반으로 근거리 최저가 마트추천 • 개인 소비패턴·선호 기반 식재료·식단 추천	• 개인화 추천(가격·거리·선호 기반) • 장바구니 비용 비교·최적 구매처 탐색 • 지도 기반 최적 경로 안내 • 국민 생활비 절감·합리적 소비 확산
대화형 소비·유통 어시스턴트	• LLM 기반 가격·유통 질의응답 예)“사과 대체식품?”, “강남에서 감자 가장 싼 곳?” 등 • 가격비교·최저가, 추천·체감물가 등 대화로 안내 • 음성·텍스트 인터페이스 제공	• RAG 기반 정보검색 + 자연어 이해 • OCR·KAMIS·POI 데이터 통합 탐색 • 비전문사용자 접근성 확대 • 고령층·초보 사용자도 쉽게 사용 가능
정책·시장 인사이트	• 소비자가+도매가+지역 가격변동 분석 • 지역별 가격 차이·체감물가 분석 • 품목별 수급·유통 흐름 분석 • 주/월 단위 정책용·시장 모니터링 대시보드	• 시계열예측·이상치 탐지·수급 분석 • 정책 요약·보고서 자동생성(LLM 활용) • 정부·지방정부 가격 안정정책 지원

□ AI 플랫폼 운영체계 마련

ㅇ 지속 가능한 플랫폼 클라우드 네이티브 운영체계 확립

- 전국으로의 서비스 확산을 위한 유연한 인프라 환경 구축·운영

- 데이터 수집·제공 및 정규화 처리 등 지능형 데이터 파이프라인 구현

- 단계별 서비스 개시에 따른 비용 최적화 기반 플랫폼 인프라 설계·운영

< 단계별 플랫폼 구축·운영 로드맵 >

[1단계] AI 농축산물 알뜰 소비정보 플랫폼개발 및 시범 출시(’26.下)	[2단계] 서비스 전국 확대 및 고도화(‘27)
▶ 핵심 목표 • 주요 유통업체별 농축산물 가격 데이터 확보 • AI agent 기반 소비 플랫폼(앱) 개발·출시 ▶ 핵심 서비스 • 주요 유통업체 농축산물 가격 정보 제공 • 소비자 선호·성향 반영한 최적 구매처 추천 ▶ 기술 적용 • 사용자 대화기억․의도분석통한 AI에이전틱 기반 최적 구매처 제안 • LBS 기반 지역 최저가 추천 서비스 본격화 • 데이터·AI 거버넌스 및 준법 체계 적용 ▶ 주요 사용자 • 일반 소비자, 유통매장, 개인판매점 ▶ AI 활용 수준 • LLM + ML 기반 개인화 추천 • 예측 모델 기반 AI 소비 조언 서비스	▶ 핵심 목표 • 시범 운영 결과 분석 후 기능 고도화 • 민간·유통사·지자체·정부 모두 활용 가능한 가격·유통 정보 생태계 구축 ▶ 핵심 서비스 • 레시피 및 이와 연계한 식재료 추천 • 주요 농축산물 물가 동향 분석 • 민간 POS 및 공공데이터 기반 Data API 제공 ▶ 기술 적용 • AI 데이터 허브 구축(POS+온라인+비정형 OCR+민간·공공 데이터 융복합 등) • MLOps환경에서 모델 학습·검증·배포자동화 • 클라우드네이티브기반 대규모 연동 아키텍처 ▶ 주요 사용자 • + 정부·지방정부·공공기관 등 ▶ AI 활용 수준 • AI 분석·예측 기반 지능형 농식품 생태계 플랫폼

< (예시) 목표 구성도 > ※ 구성도는 예시로 공모 선정 후 확정

< AI 솔루션 현장 적용 >

ㅇ ’26년 시범 운영을 통해 서비스 검증, ‘27년 이후 전국 확산

1차년도	플랫폼 구축· 시범운영	인구수, 매장 수, 유통업체 협조 가능성 등 고려하여 시범지역 선정(’26.상반기, 5개 지역 예정)
2차년도	권역 확대·고도화	이용자 피드백 등 시범운영 결과 토대로 플랫폼 기능 보완을 거쳐 서비스 지역 전국으로 확대

< 자문위원회 운영 >

ㅇ 대형마트, 로컬푸드 직매장, SSM, 전통시장, 유사 서비스 제공기관, 소비자단체, 개발업체 등이 참여하는 실무협의체 구성·운영

- 농축산물 가격, 중량, 당도 등 데이터 협력체계 구축, 시스템 상호 연계 방안 협의, 소비자가 원하는 데이터 조사 등 수행

< 사업 성과 목표 >

ㅇ 소비자가 자주 소비하는 주요 농축산물 가격 정보 접근성 제고를 통해 장바구니 부담 완화 및 합리적인 소비 의사결정 지원 강화

< 연차별 추진 목표(안) >

구 분	주 요 내 용
1차년도	• (인프라) 클라우드네이티브 기반 플랫폼 구축, 데이터 수집 채널 확보·DB화 • (AI 기술) 가격 등 정보 비교, 위치 기반 최적 구매처 추천, 물가 동향 분석 등 주요 플랫폼 기능 개발·실증(5개 지역 시범 운영)
2차년도	• (인프라) 머신러닝 운영(MLOps) 등 플랫폼 고도화, 플랫폼 가격검증 체계 마련 • (AI 기술) 레시피 연계 식재료 추천, 대체 식재료 제시 등 기능 고도화, 전국 대상 정식 서비스 오픈, 오픈 API 등 데이터 연계 인터페이스 제공

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요내용	목표치
		1차년도	2차년도
가격 데이터 연계·확보 수량	지역별 기준 대형유통업체 POS데이터 연계율	100% (시범지역)	80% (전국단위)
가격 데이터 정확도	플랫폼 제공 가격, 현장 실사 가격 간 일치율	95% (시범지역)	90% (전국단위)

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

② (창업정보) AI 기반 소상공인 창업·경영 컨설팅 솔루션 개발 및 실증

□ 추진배경 및 필요성

□ 국정과제 61, 다시 일어서는 소상공인, 활기 도는 골목상권(중기부)

ㅇ (유망소상공인 육성) 소상공인 AI·디지털 지원, 맞춤형 교육 제공, 민간 투자 연계 등 혁신적인 소상공인을 발굴하여 스케일업까지 체계적인 지원

ㅇ ’22년 중소기업 통계 기준, 소상공인은 전체 기업수의 95.1%, 종사자수 45.9%, 매출액 17.0%로 국가 경제적으로 매우 중요

- 서민경제의 터전으로 국민경제의 실핏줄 역할을 담당하여, 생존 자체가 국가의 복지부담을 억제하는 안전판이자 지역경제의 선순환 고리

ㅇ 기업생멸행정통계(국가데이터처)의 신생기업 생존율 기준, 5년 지속 기업은 불과 31~35%로 10개 기업체 중 6개 이상이 5년 이후 폐업

- ’23년 소상공인 실태조사 결과, ‘경영방법’은 소상공인 창업에 있어, 가장 어려운 ‘자금조달’, ‘입지선정’과 함께 주요 애로요인 TOP3에 해당

ㅇ 공단에서는 준비된 창업 및 경영안정을 위해 상권정보·사업장별 경영진단을 제공하는 ‘빅데이터플랫폼 (소상공인365)’ 운영 중

- 국세청, 행안부 등 20개 기관과 협업을 통해 64종의 데이터를 연계·융합하여 상권정보 및 경영진단 정보서비스 제공중이나,

상권분석	경영진단	트렌드	소상공인 통계	AI 정책정보

- 주로 노년층으로 구성된 소상공인의 정보 이해의 편의성은 다소 한계

ㅇ 개인 사업장 내·외부 데이터를 바탕으로, AI 학습용 기초 데이터셋을 구축하고, AI 기반 개인별 맞춤형 컨설팅 제공 필요

□ 추진 목적

ㅇ 소상공인 개별 상황에 맞는 AI 기반 맞춤형 컨설팅 제공을 통해, 소상공인 디지털 격차 해소 및 데이터 기반 경영 지원

□ 서비스 현황

ㅇ (내가게 경영진단) 상권 내 동종업체 분석을 통해 사업체 경영
진단*, 경영상태 개선에 필요한 정보 제공 중

* 내 가게의 경쟁력, 생존 가능성, 성장 전망, 고객 관심도 등을 수치화하여 제공

- 내 가게 상권 인기 메뉴, SNS 키워드, 유형별 인구, 배달 현황, 방문 고객 유형 등 사업장 경영·운영에 참고 할만한 데이터 제공

□ 목표 서비스(안)

ㅇ (데이터 시각화 통계 제공) 사업장 카드매출, VAN 결제 승인내역, POS 메뉴·매출 등 사업장 경영 상태 종합 요약 통계 제공

< 데이터 시각화 통계 서비스(안) >

(예시) 카드사/통신사/VAN 또는 POS 기반 메뉴별 판매량 데이터를 분석하여, 데이터 현황 통계 제공 (표출) "지난달(‘25년 1월)보다 월별 총 매출액은 12% 감소하였으나, ’아메리카노‘ 판매액이 30% 증가하였습니다. ’카페라떼‘의 경우 25% 감소하여, 판매량이 급감하였습니다.

ㅇ (경영 컨설팅 보고서 제공) LMM 기반의 업종추천, 메뉴 및 단가, 운영시간 제안 등 AI 기반 경영전략을 제안하고, 보고서 추출 기능 제공

- 주변 상가의 교통, 인구, 매출 등 데이터 기반으로 AI가 업종·상품 등 상권 트렌드 및 아이템·단가·영업시간 등 경영전략 제안

< 경영 컨설팅 보고서 구성(안) >

목차(안)*	0	표지	규격	총 7~8 page 내외
	1	매출분석	디자인	인포그래픽 중심의 깔끔한 디자인
	2	업종분석	솔루션	Oz report 활용
	3	인구분석	필수기능	AI 기반 텍스트 자동 생성
	4	비교분석		분석 및 이력 저장
	5	경영전략		보고서 출력(pdf)

* 상기 내용은 예시(안)이며, 협업기관(소상공인시장진흥공단)과 협의 가능

** 1~4번 - 현황진단, 5번 – 경영전략 제안으로 구성

□ 세부 사업내용

ㅇ (데이터 분석‧가공 및 구축) 데이터 구조 분석, 신뢰성 검증 및 데이터 표준화 등을 수행하여 최적의 AI 학습 데이터셋 구축

① (데이터 특성 분석) 소상공인 빅데이터 플랫폼(“소상공인365”) 통합DB 및 수행기관 데이터(카드･POS･VAN 등 실거래 결제내역 등) 구조 분석

< 부처 보유 데이터 현황 >

데이터명	수량	형태	데이터 상세
상가업소	2,376만건	정형 DB	전국 사업장 현황 데이터(사업장 개업, 폐업, 이전 등)
인구현황	254,859만건		유동, 주거, 직장 인구(연령대, 성별, 시간대, 요일)
교통정보	102만건		버스정류장, 지하철 위치정보
매출정보	9,776만건		카드사 매출액(성별, 연령대, 시간대)
배달현황	6,139만건		배달 현황정보(시간대, 성별, 연령, 요일, 메뉴)
정책지원 수혜이력	2,308만건		소상공인시장진흥공단 지원사업 정책 수혜정보

* 위 현황은 제공가능한 수량이며, 과제 추진 시 활용 데이터 수량은 협의하여 조정 가능

** AI 솔루션 성능 고도화 등을 위해 수행기관 자체 수집 데이터 활용 가능

② (신뢰성 검증) 교차 검증, 이상치 탐지, 정합성 검증 등을 통해 데이터 오류를 사전에 검증하여 데이터 신뢰성을 확보

< 신뢰성 검증 방법(예시) >

구분	설명
교차 검증	분석모델 결과값과 실데이터간의 차이를 비교·대조하여 누락되거나 중복된 매출 보정
이상치 탐지	매출액이 0원이거나 특정 시간대 비정상적인 결제 내역 등 탐지
정합성 검증	컬럼 구성 항목의 논리적 일관성, 필수값 누락(금액, 업종코드 등) 여부 등 검증

③ (데이터 표준화) 분석 결과를 바탕으로, 시·공간 단위를 통일하고, 동의어 사전, 텍스트 유사성 검증 등 데이터 표준화* 단계를 거쳐 최적의 AI 학습용 데이터셋(소상공인 경영 DB) 구축

* (예시) 업소별 특수 메뉴명 변환 (‘아아’,‘ICE아메’ → ‘아메리카노’로 변환), 특수 메뉴별 속성 태깅 (시그니처, 시즌한정, 프리미엄 등 메뉴별 특성 부여)

ㅇ (AI 분석 모델링 개발·실증) 구축된 AI 학습용 데이터셋을 기반으로 분석 모델링을 설계·구축하고, 정량·정성 실증

① (분석 모델링 설계 및 구축) 이용자 유형(업종·창업여부 등)에 따른 경영진단 시나리오를 구성하고, 이를 바탕으로 정량적 지표(파생변수)를 도출 및 경영전략 알고리즘 구현

< AI 분석 솔루션 예시(안) >

구분		설명
1	상권입지분석모델	입지 내 집객력을 수치화하고, 경쟁업소 대비 위치적 강·약점 분석
2	수요예측모델	시간대별·요일별 고객수요 예측, 인력배치, 영업시간 최적화 제안
3	고객 특성 분석 모델	매장의 핵심 타깃 고객 후보군 정의, 후보군별 마케팅 전략 제시
4	배달 최적화 분석모델	배달 집중 시간대 예측하고, 주요 배달권역이 어디인지 설정
5	메뉴 트렌드 모델	소상공인 사업장별 뜨는 메뉴, 트렌드를 분석하여 제안
6	경영 상태 진단 모델	경영상태 점수화/등급화(양호·주의·위험 등)하여 진단 정보 제공
7	생존 예측 모델	단기 매출변화/위험도/성장가능성을 예측하고 제안
8	재무 진단 모델	이용자 동의기반 하에 재무흐름정보를 파악하여, 비용 구조를 추정(임대료/인건비 등), 손익분기점 추정, 현금흐름 리스크, 자금소요 예측 등 재무관점 의사결정
9	경영전략 추천 모델	각 모델 분석 결과를 종합하여, 사업장별 경영전략을 제안

* 데이터 수급 및 서비스 구현 등을 고려하여 수행기관과 협의하에 변경 가능

** ‘26년까지 AI분석 솔루션 설계·개발을 완료하고 관련보고서 제출이 필요

② (분석 모델링 실증 및 개선·고도화) 구축된 모델링의 정량(성능 및 실효성), 정성(현장수용성) 효과 측정을 위해 실증대상, 기간, 비교군, 지표를 정의하여 측정방법 설계 및 검증

* 각 모델링의 정량적인 성능·수치 뿐만 아니라 결과값의 추출 근거, 설명 만족도, 타당성 등 종합적으로 고려한 결과를 반영하여 분석 모델 고도화

③ (소상공인 AI 창업·경영 서비스 제공) 구축된  데이터셋, 고도화된 모델링을 기반으로 AI 기반 컨설팅 서비스 제공

□ 기타사항

ㅇ (데이터 보안 관리) 관련 법령 준수 및 데이터 유형에 따라 관리

- (공공데이터)「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」제3조, 제27조에 근거하여 공익적 목적의 데이터로 활용 가능

- (민간데이터) 민간데이터는 공단과 별도 협의된 데이터에 한하여 활용 가능하며, 외부반출 불가

- (공통사항) 데이터 가공 및 활용은 기관과 협의한 장소(대전)를 활용하여 데이터 가공 및 학습이 가능하며, 보안 관련 법령*을 준수

* 「개인정보 보호법」 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리방안 마련

ㅇ (사전 테스트) 개발 모델을 소상공인365에 반영하여, 소상공인·예비창업자·컨설턴트를 대상으로  테스트 실시 및 만족도 조사 수행

ㅇ (AI솔루션 현장적용) ‘27년 상반기까지 대국민 서비스 오픈이 가능 하도록 사전 테스트 결과를 반영 및 분석 모델 고도화 수행

* 본 솔루션은 민간 클라우드를 활용하여 운영할 예정이며, 소상공인365(https://bigdata.sbiz.or.kr/)를 통해 ‘27년 상반기까지 AI솔루션의 현장 적용 및 운영 추진예정

** ‘26년까지 소상공인 365 서비스 업종 중 음식업(중분류 기준 43개 업종)을 대상으로 사전테스트 및 베타서비스 운영을 진행하고 ‘27년 상반기까지 소상공인 365 서비스 업종(중분류 기준 247개 업종)을 대상으로 현장적용 및 서비스 운영 추진예정

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(소상공인·컨설턴트·창업·AI 분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

* 모델링 성능 및 결과값에 대한 면밀한 검토를 위해 각 분야별 전문가 풀(POOL)을 활용하여, 실증단 구성 및 운영(컨설턴트, 소상공인, AI 외부전문가 등)

ㅇ (서비스 오픈 만족도 조사 및 후속지원) 서비스 오픈(~’27.上) 이후, 이용자 만족도 조사 실시 후 미비점 AI 솔루션 반영 및 고도화

- 서비스 이용 확산를 위해 내부 임직원 대상 서비스 활용 교육 수행 지원

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

<연차별 추진목표(안)>

구분	주요내용
1차년도	o 수집 데이터 표준화, 데이터 확보를 통한 AI 학습 기반 데이터 셋 구성 o AI 컨설팅 분석 모델링 설계 및 실증단(자문위원회) 구성 및 운영 o AI 서비스 운영을 위한 인프라 구축 및 제반사항 점검 o 서비스 오픈 전 사전테스트 운영 o POS데이터 기반 음식업종 대상 모델(특화, 범용) 개발
2차년도	o 서비스 개발 완료에 따른 시범운영 (베타테스트) 이행 o 소상공인 경쟁력 강화를 위한 AI 경영 컨설팅 서비스 오픈(~‘27.上) o 음식업종 모델 고도화 o 도소매, 서비스 업종 등 소상공인365 서비스 업종 대상 모델 개발

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요 내용	목표치
		1차년도	2차년도
데이터 가공 건수	협업부처(기관) 제공 혹은 자체수집 데이터 수집 및 가공 건수(DB set)	6	1
AI모델링 정확도 및 성능	(상권입지분석모델) 추천입지의 매출분포가 고매출(시군구 기준 상위 30%이내 지역) 지역에 포함될 확률	60% 이상	75% 이상
	(수요예측모델) MAPE(예측매출-실제매출*) / 실제매출* * (실제매출) POS 데이터 및 카드기반 현금 추정 매출액	30% 이내	20% 이내
	(고객 특성 분석모델) 실루엣계수(고객 군집이 서로 겹치지 않고 명확히 나뉘는지)	0.5 이내	0.4 이내
	(배달 최적화 분석모델) 모델이 예측한 배달 집중지역의 주문 건수	60% 이상	80% 이상
	(메뉴 트렌드 모델) Sales Correlation (추천 트렌드 메뉴와 실제 매장 내 유사 카테고리 매출 추이)	0.5 이내	0.6 이내
	(경영 상태 진단 모델) Z-score Consistency(동일 상권 내 유사 업종과 비교했을 때, 모델의 진단 결과가 실제와 일치하는 비율)	70% 이상	85% 이상
	(생존 예측 모델) Recall(실제 폐업하거나 매출이 급감한 점포를 잡아낸 비율), C-Index(예측된 생존 시간과 실제 생존시간의 서열 일치도)	0.6 이상	0.7 이상
	(재무진단 모델) 정확도(재무전문가 작성한 답안과 생성 리포트의 논리적 일치율)	0.4 이상	0.5 이상
	(경영전략 추천 모델) 정확도(분석 결과의 방향성과 추진 전략의 일치율)	0.7 이상	0.8 이상
시스템 활용 만족도	대국민 만족도 조사	70점 이상 *베타 서비스	80점 이상 *본 서비스

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

③ (국가유산) AI 기반 국가유산 해설 솔루션 개발 및 실증

□ 추진배경 및 필요성

ㅇ 해외 생성형 AI는 대량의 국가유산 학습데이터가 필요하나 학습을 위한 국가유산 데이터 확보 없이 서비스 중에 있어 국가유산 왜곡현상이 심화

	< 해외 생성형 AI 국가유산 왜곡 사례 >
“석굴사라진 석굴암? 생성형 AI, K-문화유산 왜곡 심화”(동아일보, ‘25.10.16일자) 석굴암 첨성대 등 AI 왜곡된 이미지 생성 [실제 첨성대] [AI 이미지] [실제 수막새] [AI 이미지]

ㅇ 국가유산 현장 안내판은 텍스트 위주의 어려운 용어 등으로 이해가 어렵고, 외국인 관광객들은 언어 장벽 및 특정 시간대와 주요 국가유산에 한정된 해설 제공에 따라 국가유산을 제대로 이해하고 감상할 수 있는 기회 부족

- 현재의 제한적인 오프라인 서비스의 단점을 보완하여, 수요자별(내외국인, 연구자, 어린이, 전문가 등) 맞춤형 AI 해설 서비스 제공으로 국가유산 향유 기회를 보장함

* 국정과제(전략8) 함께 누리는 창의적 문화국가 <(국정104)전국민이 누리고 세계인과 소통하는 K-컬쳐> 실천과제(3) 국가유산 보존·전승 통한 국가브랜드 강화에 포함

□ 추진 목적

ㅇ (역사 왜곡방지 및 K-문화콘텐츠 확산) 국가유산청이 보유한 신뢰도가 검증된 원천데이터를 바탕으로 고품질 국가유산 AI데이터를 제공(개방)하여 역사왜곡 방지 및 K-heritage 문화콘텐츠 확산을 통한 역사 정체성 확립

ㅇ (국가유산 향유 확대) 수요자별(내외국인, 연구자, 어린이, 전문가 등) 맞춤형 AI 해설서비스 제공 및 사회적 약자에 대한 음성 해설기능 구현을 통한 국가유산 향유 기회 보장

ㅇ (국내 관광활성화 및 일자리창출) 24시간 접근 가능한 AI 해설과 개인맞춤형 정보제공으로 관광객의 향유기회 확대 및 국가유산 주변 상권 활성화를 통한 고용 창출

ㅇ (공공부문 서비스 확대) 초중고교, 전국 박물관 및 도서관등 역사교육 연계 AI 기반 대화형 학습 지원 등 다양한 서비스 모델 구현 확산

<국가유산 AI 해설사 서비스 목표 개념도>

□ 세부 사업내용

ㅇ (데이터 수집‧가공 및 구축) 국가유산청 자체 보유 데이터 등 AI 솔루션 학습에 필요한 데이터를 수집·정제·가공하여 학습/참조 데이터 구축 및 검증

- 학습데이터 구축 시 데이터 표준화·정제 및 메타데이터 관리체계 수립

<국가유산포털 서비스 내 보유 데이터 현황>

데이터명		수량	형태	데이터 상세
국가 유산	기본정보	15,682	DB	국가유산 기본정보(유형, 분류, 소재지, 시대, 소유자 등) 및 국가유산 설명자료 등 정형데이터
	이미지	96,138	이미지	국가유산별 사진 자료 및 기증 자료
	동영상	2,181	mp4	국가유산 관련 동영상
	도면	120,984	jpg	설계도면 이미지
국가유산 안내판		3,088	DB, 이미지	국가유산 안내판 정보(종목, 명칭, 안내판 종류, 설치년도, 설명, 소재지 등) 및 안내판 이미지
국가유산 간행물		6,127	pdf	국가유산청 발간 보고서(연구보고서 등)
기록유산		1,247	DB	서지,해제,원문이미지,원문텍스트,국역정보 등
국가유산 용어사전		6,671	DB	국가유산관련 용어사전
합계		252,118

* 학습 데이터는 텍스트, 이미지 데이터 유형을 기본 대상으로 하고, 음원, 영상, 도면 유형의 데이터는 대용량, AI학습 기준 수립 필요성을 감안해 대상 범위 협의 계획

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

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 생성형 AI 및 Agent 기술을 활용하여 국가유산 AI 해설사 솔루션 개발‧실증

① (국가유산 해설사 대화형 AI 솔루션) 국가유산 현장에서 사용자의 질문(텍스트, 음성, 이미지)에 즉시 응답하며, 개인의 관심사나 이전 방문 기록을 바탕으로 맞춤형* 해설(스토리텔링) 제공

* 일화, 시대 맥락 등을 포함한 스토리텔링 기반 해설을 지향하고 관련된 다른 국가유산에 대해서도 추가 정보를 제공

- 문화해설사가 안내하는 것처럼 사용자별 각자의 관심사에 맞는 정보 선별하고 사진, 동영상 등을 활용 역사적 배경, 건축 양식, 예술적 가치 등 국가유산 핵심 정보 요약 설명 제공

- 일반 관람객용 / 어린이용 / 전문가용 / 사회적 약자용 설명 등 질문에 따라 설명의 깊이를 조절하여 제공

* 대상 연령과 이해 수준에 따라 난이도를 조절하는 학습자 상호작용 방식의 교감형 튜터 기술을 활용한 국가유산 해설기능 제공필요

ㅇ 사회적약자 범위 : 청각/시각 장애인, 고령
- 청각장애인: 국가유산 설명을 텍스트 형식으로 제공

- 시각장애인: 서비스 페이지 진입 전, 따로 시각장애인 전용으로 접속 할 수 있는

루트를 만들어 페이지 진입 시 바로 음성지원을 통해 서비스 제공

<예시> 시각장애인용 서비스 진입 시
- 서비스: “국가유산청 AI, AI 유사니입니다. 궁금하신 국가유산에 대해 말씀해주세요!”

- 사용자: “경복궁의 역사를 말해주세요”

- 서비스: “(경복궁 역사에 대한 해설을 음성으로 제공)”

- 고령 : 최소한의 루트로 국가유산을 둘러 볼 수 있는 최단 관광 루트 제공

② (다국어 번역 자동생성 AI 솔루션) 글로벌 사용자 접근성 및 편의성 제고를 위하여 한국어, 영어, 중국어, 일본어 4개 언어 중심의 번역 및 검색 자동 생성

- 정보 왜곡을 최소화하기 위해 국내 주요 장소, 사물, 문화, 유산 등에 대한 도메인 용어집 구축 및 활용

* 다국어 입·출력 텍스트와 대조하여 사전 구축된 도메인 용어집에 따라 정확한 용어로 사용자에게 제공될 수 있도록 구현

** 어려운 용어 등을 외국인이 이해하기 쉽게 현대적 언어로 의역하여 정보의 왜곡 방지 및 문화적 갭을 보완 구현하도록 노력

③ (국가유산 관광 루트 AI 솔루션) 주변정보(문화기관, 행사일정, 음식점 등) 제공 및 관심사나 방문기록 기반 사용자 맞춤형 관광 루트 제안

* 국가유산 위치 및 행사목록 등은 개방된 국가유산청 Open API 데이터, 문화기관, 음식점 등은 지방행정 인허가 개방데이터(https://www.localdata.go.kr/) 등을 활용

- 국내·외 지도/경로 API 서비스와 연동을 통해 사용자에게 추천 경로 및 경로 탐색 제공하고 실시간 상황(GIS데이터 등)을 반영한 자동 루트 재구성 기능 구현 필요

* Google Map, Naver Map API 등 상용 API 서비스 연계를 고려하고, 관광 루트 AI 솔루션 개발을 위한 유산 관광 지도-실제 지도 매핑 추진 필요

- 출발/도착, 다중 경유지, 경로 대안(최단/최속/최저비용/최소환승), 도보/대중교통/차량/자전거 모드 등의 기능 제공 필요

- 경로상 존재하는 국가유산 추천 사유 등을 제공하여 국가유산 학습기반 지식 내비게이션 서비스 기능 제공

* 경로 및 추천은 어린이용 등 사용자의 특성, 관심사 및 연령을 고려하여 구성

<예시>

	ㅇ 이 코스는 광화문을 시작으로 근정전–경회루–향원정을 순차적으로 이동하며 조선 왕실의 공적 공간 → 연회 공간 → 휴식 공간으로 이어지는 궁궐의 공간 흐름을 자연스럽게 이해할 수 있도록 구성되었습니다. ㅇ 이동 동선이 효율적이며, 주요 국가유산을 한 번에 감상할 수 있어 1시간 30분 내에 핵심 관람이 가능한 코스입니다.
추천 경로 생성 (AI)	경로 추천(AI)

④ (기반 기술 및 시스템 구축 요건) Hybrid RAG 및 Multi-Agent 기술을 활용하여 실제 현장에서 검증 가능한 국가유산 AI솔루션 도출

- 모든 서비스는 민간 클라우드망 및 폐쇄망 환경 동시 작동하도록 Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션 환경에서 마이크로서비스 구조로 구성

- RAG 검색, 지도 검색, 번역, STT/TTS 등 다양한 Agent를 구축하고 이를 유기적으로 연계한 Multi-Agent 시스템 구축 필요

* AI Agent 세부 관리 기능, 프롬프트 관리 및 버전 관리 기능 등, 대시보드, 모니터링, 플레이그라운드, 데이터 관리, AI Agent 대화 기록 관리 등 포함

- 혼합형 지식데이터베이스를 기반으로 답변의 근거와 역사적 맥락 추론 성능을 동시에 확보하는 데이터 인프라를 구축

- 위험 답변 차단을 위한 다중 가드레일(LLM기반, 컨텐츠 필터링, 규칙 기반 가드레일 등) 시스템 구축 필요

ㅇ (AI솔루션 현장적용) ’26년 하반기까지 경복궁에 대한 현장적용을 완료하며, ’27년까지 사업대상(4대궁, 종묘 및 조선왕릉) 현장적용 완료

* 현장적용 전 내부인원 등으로 사전테스트를 추진하고 개선사항 반영

- (’26년) 경복궁을 방문하는 실제 관광객을 대상으로 현장적용(대화형 국가유산 해설사 및 다국어 번역 자동생성 솔루션 대상) 추진

- (’27년) 경복궁을 포함한 4대궁, 종묘 및 조선왕릉을 대상으로 실제 관광객을 대상으로 현장적용(모든 AI솔루션을 대상) 추진

* ‘27년 하반기까지 국가유산포털(https://www.heritage.go.kr) 서비스와의 연계를 통해 대국민 서비스 단계로 전환하며, 안정적인 대규모 서비스 제공을 위해 민간 클라우드 인프라를 활용해 운영 추진 예정

ㅇ (자문위원회 운영) 국가유산 AI 학습데이터 검증, AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(국가유산, 번역, AI 등) 자문위원회 구성 및 운영

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

<연차별 추진 목표(안)>

구분	주요내용
1차년도	ㅇ 데이터 수집·가공 및 학습데이터 구축 10만건 ㅇ 국가유산 AI 해설사 초기 서비스 모델 개발 및 실증, 시범 서비스 운영 ㅇ 1차년도 구현 대상 국가유산 목록 * 4대궁(경복궁, 창덕궁, 창경궁, 덕수궁) 및 종묘 / 경복궁의 경우 현장적용 추진 * 관련 국가유산 총 150개(4대궁 100개, 종묘 50개)
2차년도	ㅇ 데이터 수집·가공 및 학습데이터 구축 및 고도화 20만건 ㅇ 2차년도 구현 대상 국가유산 목록(현장적용 추진) * 창덕궁, 창경궁, 덕수궁, 종묘 순차적 서비스 오픈 * 조선왕릉(고양 서삼릉 포함 총 17개 왕릉) ㅇ 국가유산 AI 해설사 서비스 추가 개발 및 개선 ㅇ 국가유산포털 서비스 연동 및 클라우드 시범 적용 후 정식 서비스 운영 ㅇ 서비스 대상 국가유산 단계적 확대 구축(권역별 국가유산 선정)

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요내용	목표치
		1차년도	2차년도
데이터 가공건수	국가유산 AI 해설사 솔루션 개발을 위한 데이터 수집‧가공 및 학습데이터 구축 건수	10만건	20만건
AI 솔루션 모델 설계 및 개발	(1차년도) ① 국가유산 해설사 대화형 AI 솔루션 ② 다국어 번역 자동생성 AI 솔루션 (2차년도) ③ 국가유산 관광 루트 AI 솔루션	2건	1건
AI 솔루션 모델 성능	지식베이스 검색 정확도	85%	90%
	다국어 번역에 정확도	85%	90%
	답변 정확도	85%	90%
	가드레일 탐지 정확도 (위험한 프롬프트/답변 중 차단해야 할 것을 정확히 차단한 비율(%))	85%	90%
사용자 만족도	사용자 대상 국가유산 AI 해설사 서비스 만족도	80점 이상	85점 이상

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

④ (해상안전) 항공 채증영상 기반 AI 「Deep Blue Eye」개발 및 실증

□ 추진배경 및 필요성

ㅇ 대한민국 무역의 99% 이상이 해상운송에 의존하며, 바다는 경제의 동맥이자 풍부한 어자원과 해양에너지 등 무한한 가능성 보유

- 특히 새정부 수립 후 북극항로 개척, 국민 안전 등 해양 중요성 증대

국정 56 북극항로 시대를 주도하는 K-해양강국 건설

국정 76 흔들림 없는 해양주권, 안전하고 청정한 우리바다

대통령님 말씀 “기본이 튼튼한 사회를 구축해 국민의 삶도 빈틈없이 지켜내겠습니다.” <취임 100일 기념사>

ㅇ 하지만 마약 밀반입, 밀입국 등 보이지 않는 위협은 더욱 복잡·은밀하게 진화하고 있으며, 연평균 3,870건의 사고는 국민 안전 위협

선박 코카인 단속(1조원대)	보령 해상 밀입국 검거(22명)	돌고래호 전복(22명 사망)	대성호 화재(12명 사망)

ㅇ 속도가 느린 함정만으로는 국토의 4.5배 달하는 바다를 지킬 수 없어 전국 10개 해양경찰 항공대에 26대 항공기를 배치․운용 중

- 매일 7~8회의 항공순찰을 실시하며 첨단 영상감시장비를 활용하여 각종 위협요소를 조기에 탐지하고 대응하기 위해 노력

		⦁주요임무 : 해양안전순찰, 해양사고 수색․구조 해양범죄 감시·단속, 해양주권수호 등 ⦁임무장비 : 열영상카메라, 레이다

ㅇ 1회 비행시 사진 500장, 영상 50개 이상 등 광범위한 현장 정보를 수집하지만, 인간 인지능력 한계로 원활한 안전·경비 임무에 한계

	불법 단속 수만척의 선박이 밀집한 해역에서 ➊밀입국, ➋불법 중국어선, ➌안보 위협 등을 식별하기 위해서는 ‘초고정밀 식별수단’ 필요
	인명 구조 1분 1초가 경각에 달린 현장에 도착하더라도, 광활한 바다에서 조난자를 찾는 것은 ‘모래밭에서 바늘 찾기’ 처럼 어려운 상황
	해양 환경 고수온으로 국민 안전과 생계를 위협하는 ➊유해성 적조, ➋해파리, ➌괭생이 모자반 등을 항공 촬영하여 사전 제거 필요

▷ 국토 4.5배의 광활한 우리 관할 해역에 대한 효율적 불법단속 및 인명구조를 위해 온디바이스(엣지컴퓨팅) 기반 AI 장비‧기술도입 시급

□ 추진 목적

항공기가 순찰하며 촬영하는 영상을 AI가 선명하게 처리·분석하여 ➊불법 판단, ➋요구조자 발견, ➌오염물질 식별 ⇒ 「Deep Blue Eye」* AI 개발

* 푸른 바다(Blue Sea)를 꿰뚫어 보는 AI의 눈을 의미하며, 항공기의 고해상도 영상 분석과 인공지능의 심층 학습(Deep Learning)을 동시에 연상시킴

+ 레이다 ‧ AIS 정보원 융합

ㅇ 첨단 AI기술에 기반한 해양 범죄 단속체계 구축, 인명구조 골든타임 확보, 해양 환경위협 선제 대응 추진

□ 세부 사업내용

ㅇ (데이터 수집‧가공 및 구축) 선박데이터 및 상황별 영상데이터는 해양경찰청이 임무 중 확보한 영상 등 자료와 사업추진업체에서 인터넷 등을 통해 수집된 자료를 토대로 학습데이터 구축 추진

- 학습 데이터 구축 시 ➊국내어선, ➋국외어선(中‧日), ➌화물선, ➍레저선박, ➎여객선, ❻관공선 등 분류 및 표준화 체계 수립*

* 선박의 종류별 분류와 상태별 분류는 해양경찰과 사업추진업체에서 선정한 전문가 그룹이 협의하여 분류 추진

- 선박의 행태(항해, 표류, 정박 등)별 분류와 선박 상태별 위협(정상-불법-사고) 분류하여 분석

- 중국어선 선종에 따른 허가기간‧조업가능 해역은 좌표형태로 별도 데이터 제공‧구축

- 중국어선 허가선박, 불법 전력 데이터는 별도 엑셀파일 형식 등으로 제공하여 기본 데이터로 활용

* 불법 전력 등 데이터를 법적 문제없이 활용할 수 있도록 보안 등 제반사항 조치 필요

- 해양경찰 항공 촬영 데이터는 영상‧사진 등으로 제공 가능하며 AI 솔루션에서 활용할 수 있는 형태로 증강처리 등 실시

- 해양경찰청 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 사전 협의한 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 「개인정보 보호법」 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리방안 마련

< 해양경찰청 보유 데이터 현황 >

데이터명	타입	데이터 상세	건수	용량
항공 순찰 결과	보고서	임무 중 발견한 해양 물표를 정의	10,000건 이상	-
항공 촬영 사진	이미지	임무 중 촬영한 선박, 해양오염, 해상 표류자 등	50,000건 이상	100GB
항공 촬영 영상	영상	임무 중 녹화한 영상	10,000건 이상	1,000GB
* AI 분석 데이터 분류 기준을 정립하고, 기존 보유 데이터 제공 후 학습에 필요한 추가 영상‧사진을 촬영 예정 (특히, 형태별 해상 표류자 영상‧사진은 가상 표류자 환경을 만들고 항공기에서 촬영하여 제공) * 기타, 해양 관련 기관(국립수산과학원, 한국해양교통안전공단 등) 협조를 통해 선박 및 환경 이미지 확보 예정 * 中 어선 허가선박, 불법 전력 선박, 각종 AIS 정보, 조업 허가구역 좌표 등 데이터 별도 제공

ㅇ (AI 솔루션 개발·실증) 항공기가 순찰하며 촬영하는 영상을 AI가 선명하게 처리·분석하여 ➊불법 판단, ➋요구조자 발견, ➌오염물질 식별

① 항공기 내 ‘온디바이스(엣지 컴퓨팅)’ 장비 개발(HW)

- 항공기 열영상장비의 영상 소스‧레이다‧AIS 정보를 엣지 컴퓨팅 장비에 연결하고 AI 프로그램으로 실시간‧초저지연 영상 처리

* 보안 데이터를 원격으로 전송하지 않고 로컬에서만 처리

- 항공기 내 진동, 안전 등을 준수하여 엣지 컴퓨팅 장비를 구축하여야 하며, NPU 등 칩셋은 AI프로그램 지연이 없고 저전력으로 작동할 수 있도록 구성(AI 프로그램과 엣지 컴퓨팅 장비의 최적화)

- 엣지 컴퓨팅 장비는 모니터와 파워팩으로 구성되는 소규모 패키지 형태로, 각각의 정보원을 손쉽게 연결할 수 있도록 구성(범용성)

* 향후 함정 등 다양한 환경에 「Deep Blue Eye」 AI를 연결하여 활용하는 등 확대

- 모니터는 항공기 내 설치 면적, 진동, 전탐사의 식별 용이성 등을 감안하여 주사율, 크기 등 최적화(필요시 현장 맞춤형 거치대 설치)

- 파워팩(배터리)은 엣지 컴퓨팅 장비가 3시간(헬기 3h, 비행기 5h) 이상 작동할 수 있고, 항공기 內 안전 관련 규정에 적합하도록 구성

* 필요시 파워팩 병렬 연결 가능하며, 항공기에 230V 전원이 있는 경우 활용 가능

② 온디바이스(엣지 컴퓨팅)에서 작동하는 AI 프로그램 개발(SW)

- 항공기 촬영 영상+레이다+AIS 정보를 융합하고, 실시간 분석*하여 ➊불법 판단, ➋요구조자 발견, ➌오염물질 식별이 가능한 AI 구축

* 선박 외형 및 선체 표식 문자 인식, 선박의 분포 형태 및 선박 이동속도‧항적, 선박 내 사람‧물건 등(오염물질 : 적조, 괭생이모자반, 유류, 쓰레기)

- 영상정보와 다중 정보를 결합하고, AI가 영상 배율에 따라 지연없이 맞춤형 분석할 수 있도록 구성

* 자동모드 탐색을 위한 항공기 루트 자동 산출 기능 제공

	<와이드 샷> - 선박, 사람(요구조자)을 바운딩 박스 처리 - 하단에 숫자로 카운팅 - 레이다, AIS 정보 결합 표출(의아 선박 식별)

	<미들 샷> - 선박, 사람(요구조자)을 바운딩 박스 처리 - 레이다, AIS 정보 결합 표출 - 해당 배율에서 선종 분석이 가능할 경우, 각 박스 위에 선종을 분류 - 해상에 사람이 확인된 경우, 빨간색 바운딩 박싱 하고 경고음 제공

	<내로우 샷> - 선박, 사람(요구조자)를 바운딩 박스 처리 - 레이다‧AIS 정보, 타겟 좌표(tLat, tLon)에 선종을 결합하고, 상태(조업‧표류‧이동)에 따른 불법 판단(OCR 활용) - 선체 내의 사람은 빨간색 바운딩 박싱 (경고음 X, 행동 분석)

	<슈퍼내로우 샷> - 선박, 사람(요구조자)를 바운딩 박스 처리 - 레이다‧AIS 정보, 타겟 좌표(tLat, tLon)에 선종을 결합하고, 상태(조업‧표류‧이동)에 따른 불법 판단(OCR 활용) - 선명에 박싱을 하고, OCR 판독 및 국문번역 ⤷ 허가 여부 및 불법 이력 표출(융합 분석)

	<환경 분석> - 대상 : 적조, 괭생이모자반, 유류 - 분포 범위를 초록색 라인으로 표시 (면적 계산 기능 탑재) * 오염물질은 광범위 분포하므로 와이드샷 등 가능

- 선박 선종은 ➊국내어선, ➋국외어선(中‧日), ➌화물선, ➍레저선박, ➎여객선, ❻관공선 등으로 분류하여 AI 분석 솔루션 적용

대분류	중분류	소분류	비고(AIS‧레이다 정보 결합)
국내어선	-	트롤	‘표류’, ‘이동’, ‘조업’ 상태분류
		외끌이 저인망
		쌍끌이 저인망
		안강망
		자망
		통발
		선망
		채낚기
		연승
		낚시어선
국외어선	중국	타망	‘표류’, ‘이동’, ‘조업’ 상태분류 ⇒ 타겟 위치에 따른 불법 판단 ⇒ 허가 유무 판단 ⇒ 재범 이력 정보 제공
		타하망
		위망(선망)
		등광조망(우조)
		유망
		운반선
		범장망
	일본	채낚기	‘표류’, ‘이동’, ‘조업’ 상태분류
		연승
		선망
		저인망
화물선	-	컨테이너
		액화가스	LNG‧LPG 포함
		벌크선
		자동차 운반선
		원유선
레저선박	-	모터보트
		세일링 요트
		제트스키
		고무보트
여객선	-	유람선
		여객선
		크루즈
관공선	한국	해양조사선, 군함 등	보안 등 가능한 범위 시행
	중국
	일본
	미국

* 선박분류는 사업추진업체에서 전문가의 자문을 받아 분류하되, 해양경찰과 협의하여 확정

- 영상분석은 실시간, 초저지연으로 처리될 수 있도록 ‘AI프로그램 ↔ 엣지 컴퓨팅’ 장비를 최적화로 개발(레이다‧AIS 정보 융합)

- 선박 정보를 빅데이터화하여 허가 유무, 재범 여부 실시간 확인

	⦁불법중국어선 등 각종 국내외 선박의 선체에 표시된 선명 정보를 AI를 활용하여 자동식별하고, 한국어로 번역·디지털화하는 기능 탑재 ⦁불법 관련 빅데이터를 비교하여 재범 여부를 즉시 확인

* 선명, 허가판 번호에 대한 목록 제공 예정

- 환경분석 대상은 ‘적조’, ‘괭생이 모자반’, ‘유류’이며, 색상 특성을 알고리즘화하여 대상을 분석하고, 위치‧면적을 GIS 지도에 표출

적조	괭생이 모자반	유류 오염

- 사람의 경우, 선박 내에 있을 때에는 개별 바운딩 박스를 하고, 해상 표류자는 점멸형 바운딩 박스와 경보*를 발생하도록 구성

* 엣지 컴퓨팅 장비 내 스피커 설치, 임무자가 경보를 확인하고 Mute 처리 가능

		⦁실제 항공수색 현장에서는 다양한 물체, 선박, 안개 등으로 요구조자를 쉽게 발견하기 곤란(좌측 사진) ⦁요구조자의 행동패턴, 형태 사진을 AI에 학습시켜 신속하게 발견·구조(우측 사진)

- 안개․강수․역광(逆光) 등으로 흐릿해진 채증영상을 실시간 선명하게 처리하여 고해상도 영상으로 개선하는 AI 알고리즘 적용

- 항공기 기존 장착장비(EO/IR, 레이다, AIS) 특징에 맞추어 분석 가능하도록 구축

- 영상 녹화‧재생이 가능해야하며, 인식‧식별된 영상 객체에 대한 표적 추적(표적 ID 유지) 기능 부여

- 분석된 영상을 임무자가 확인*하면 사진‧위치 등 보고서 형태로 자동 저장이 되고, 비행 종료 후 데이터를 추출할 수 있도록 구성

* 엣지 컴퓨팅 장치에 설치된 입력장치 활용(ex. 키보드 ‘엔터키’ 입력, 별도 버튼 등)

- 추출된 자료를 ‘항공 순찰 결과보고서’와 영상으로 첨부하고, 메인 GPU 서버의 AI를 다시 강화학습 시킬 수 있도록 구성

* 강화 학습된 AI는 일정 기간(분기‧반기 등)마다 엣지 컴퓨팅 장비에 재탑재

- 최신 전자해도 및 해경 주제도 등 통합 공간정보(GIS)를 별도 구축하여, 채증 사진을 지도에 표출하고 사용자가 확인 가능하도록 구성

* 공간정보 레이어(해양 경계선, 금지구역 등) 및 객체 선택 표출 등 GIS설정 기능

** 지도/영상/재현 모드 및 화면 분할 모드 지원

*** 영상속에 인식된 물체는 지리좌표(경위도 도분초 단위)로 표출이 되어야 하며, 식별된 정보(선명, 위협 종류 등)와 결합되어 자동 저장되어야 함.

**** 촬영된 영상은 Geo-mapping 기능 제공

③ 현장 정보를 분석하고 빅데이터화 할 수 있는 AI가속기 서버 구축

- AI 개발 시에는 영상 자료를 학습하고, 개발 완료 후에는 빅데이터 취합‧관리 및 강화학습을 할 수 있는 메인 AI 가속기 서버 구축

* GPU 칩셋, 500TB 이상 저장공간 확보(해양경찰청 내 서버 공간 활용)

- 각 항공기에서 활용하는 엣지 컴퓨팅 장치의 자료를 메인 서버에 저장하여 데이터화하고, 다시 강화 학습할 수 있는 시스템 구성

* 통신이 제약되는 항공 특성을 고려하여, 임무 중에는 분석 장비내 저장을 기본으로 하되 임무 종료 후 데이터 저장 서버로 전송 구조

- 항공 임무 데이터를 저장하고 이력을 조회할 수 있도록 구축

- 서버는 해양경찰청 보안 관련 규정에 따라 취약점이 없어야하며, 모델 업데이트 및 성능 모니터링을 위한 관리 기능 구현

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 항공기 안전을 최우선으로 하여 기존 장비에 영향을 주지 않는 범위 내에서 진행하며, 기종별 특성을 반영한 엣지 컴퓨팅 장비 설치 후 정상작동 확인 및 개선*

* 장비를 활용하는 임무자의 의견 반영

** 장비 및 AI는 `27년 3월까지 설치하여 현장 적용 추진(이후 개선보완)

< 엣지 컴퓨팅 장비 설치 대상 항공기 >

항공대	항공기	현재 설치된 장비			엣지 컴퓨팅 소요
김포	챌린져(B701)	레이다	열영상장비	AIS	1대
	CN-235(B703)	레이다	열영상장비	AIS	1대
	CN-235(B706)	레이다	열영상장비	AIS	1대
무안	C-212(B702)	-	열영상장비	AIS	1대
	CN-235(B704)	레이다	열영상장비	AIS	1대
	CN-235(B705)	레이다	열영상장비	AIS	1대
인천	AW-139(B517)	-	열영상장비	AIS	1대
	AW-139(B518)	-	열영상장비	AIS	1대
목포	S-92(B520)	레이다	열영상장비	AIS	1대
	S-92(B525)	레이다	열영상장비	AIS	1대
여수	팬더(B512)	-	열영상장비	AIS	-
	팬더(B513)	-	열영상장비	AIS	-
군산	카모프(B502)	-	-	AIS	-
	카모프(B509)	-	-	AIS	-
	흰수리(B528)	레이다	열영상장비	AIS	1대
부산	흰수리(B522)	레이다	열영상장비	AIS	1대
	S-92(B524)	레이다	열영상장비	AIS	1대
양양	팬더(B510)	-	열영상장비	AIS	-
	흰수리(B522)	레이다	열영상장비	AIS	1대
	흰수리(B527)	레이다	열영상장비	AIS	1대
포항	팬더(B514)	-	열영상장비	AIS	-
	팬더(B515)	-	열영상장비	AIS	-
	카모프(B508)	-	-	AIS	-
제주	카모프(B507)	-	-	AIS	-
	흰수리(B521)	레이다	열영상장비	AIS	1대
	흰수리(B526)	레이다	열영상장비	AIS	1대
예비 보유	장비 고장시 예비용, 함정‧상황실 등 확대 테스트				3대
총계					20대

- 영상 소스를 실시간으로 지연없이 작동할 수 있도록 최적화

- 향후 항공분야 뿐만 아니라 해양경찰 함정 등 다양한 분야에서 장비를 설치하여 손쉽게 활용할 수 있도록 범용성 검증

- 항공기의 레이다‧열영상장비‧AIS는 각각 연결선‧단자 등이 상이하므로 그에 맞는 케이블 등을 구비하여 엣지 컴퓨팅 장비에 연결

* 기존 항공기 장비에 맞춘 최적화는 AI 개발 기관의 책임이며, 개발 기관 공모 확정 후 항공기별 전수조사를 거친 후 추진 필요

ㅇ (자문위원회 운영) AI 솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(VLM, 서버, GIS 분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

* 항공 전탐사‧조종사 등 현장 직원으로 구성된 T/F 운영 병행

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

<연차별 추진목표(안)>

구분	주요내용
1차년도	o 항공기 기존 장비 전수조사 및 탑재형 온디바이스(엣지 컴퓨팅) 설계‧개발 - AI 알고리즘 개발과 연계하여 최적화 고려 o 데이터 수집·가공 및 학습데이터 구축, AI 학습·개발 등 초기 인프라 구축 o 현장 운용성을 고려한 AI 분석 기능 시범 적용 및 기초 성능 검증 o 해상 표류자, 해양 오염 등 학습에 필요한 각종 영상 자료 추가 확보
2차년도	o 현장 의견을 반영하여 엣지 컴퓨팅 장비 최적화(반응성, 바운딩 박스 표출 등) o 데이터 수집·가공 및 학습데이터 구축 및 고도화, 구축 인프라 운영 등 o 확보된 항공 임무 데이터를 활용한 AI 분석 기능 안정화 o 항공 임무 결과 공유 및 사후 분석 체계 정착 o EEZ 중국어선 불법 조업 단속 및 해상 구조 임무에 대한 실제 적용‧검증 ⇒ 개선 o AI 솔루션 성능평가, 서비스 연계 및 확장 기능 개발 등

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요내용	목표치
		1차년도	2차년도
선종 판단 정확도	• 선종 분류, 선박 상태 판단	80%	95%
요구조자 발견 정확도	• 요구조자 식별 정확도	80%	95%
오염물질 식별 정확도	• 적조, 괭생이모자반, 유류, 쓰레기 식별(분포 범위 마킹, 면적 계산) 정확도	80%	95%
불법 이력 판단	• 선명을 디지털화하여 허가 유무를 판독하고, 불법 이력 등 조회	80%	95%
채증 사진 지도 표출	• 사진 및 위치, 촬영 시각의 정확도 • 검색 기능 탑재	80%	95%
보고서 작성 정확도	• 채증사진에 대한 설명의 정확도 • 작성된 보고서를 AI 가속기 서버에 재학습	75%	95%

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

⑤ (식의약품) 인체적용제품 AI 안전 지킴이 솔루션 개발 및 실증

□ 추진배경 및 필요성

ㅇ 매일 사용하는 인체적용제품에 대한 안전·위생 문제는 지속 발생하여 국민은 위해 식품, 의약품 등에 노출될 우려가 존재함

※ “인체적용제품”이란 사람이 섭취ㆍ투여ㆍ접촉ㆍ흡입 등을 함으로써 인체에 직접 영향을 줄 수 있는 식품·의약품·의료기기·화장품 등 (인체적용제품위해성평가법 제2조)

ㅇ 식품, 의약품 등에 대한 궁금사항 및 제품 정보가 여러 포털에 분산되어 제공되어 있어, 국민의 정보 접근에 불편과 한계가 있음

ㅇ 건강·안전관련 식의약품에 대한 국민의 관심이 고조되어 가고 있으나 국민의 궁금사항을 신속히 해결하기 위한 인력·시간 한계 존재

□ 추진 목적

ㅇ 단일 창구를 통해 필요한 식품, 의약품 관련 정보를 쉽고 신속하게 확인할 수 있는 통합적 정보 제공 체계 마련

ㅇ 생성형 AI 기반의 인체적용제품 안전 맞춤형 제공 솔루션을 구축하여 신뢰성 있는 식의약 안전 정보 확산하여 국민 생명·사회 안전망 강화 도모

* (1년차) LLM·RAG 기반 AI 모델 및 멀티모달 기술 개발(시범서비스 가능한 상태)

(2년차) 모바일 앱 개발, 웹 서비스 구축 및 제공

□ 세부 사업내용

ㅇ (데이터 수집‧가공 및 구축) 인체적용제품(8종)에 대한 공개 정보를 통합·가공하여 AI 학습데이터 구축 및 LLM 기반의 RAG DB 구축

* 식품, 건강기능식품, 수입식품, 의약품, 의료기기, 화장품, 의약외품, 위생용품

* 개인정보보호, 데이터 공개 관련 법령 등 준수

- (AI 학습용 데이터) 인체적용제품 관련 데이터*를 점검하여 누구나 활용할 수 있는 AI 학습에 용이한 데이터 및 메타데이터 구축

< 데이터 보유현황 >

데이터명	타입	데이터 상세	건수
수입식품/건강기능 식품 등 식품 데이터	정형	제품 상세정보, 행정처분 결과, 기준 규격정보 등	460백만
의약품 데이터	정형	의약품 제품 상세정보, 인허가(특허)정보, 생산·수입실적 정보, 부작용정보 등	140백만
의료기기 데이터	정형	의료기기 제품 품목정보, 품목별 유통정보 등	290백만
화장품/위생용품 데이터	정형	화장품/위생용품 품목 정보, 제조판매 정보 등	10백만
보도자료, 법령정보, 크롤링 정보 등	비정형	보도자료, 법령정보(지침서, 안내서 등), 논문정보, 식약처 관련 사이트, 타기관 공공데이터정보 등	100만(page/출처)

* 데이터 수집·구축 등 협의·조정 가능

ㅇ (지속가능한 데이터 관리 서비스) 정형·비정형 데이터 및 모델에 대한 최신정보 업데이트 가능한 체계 마련

* 사업종료 후 식약처가 지속 운영할 수 있도록 데이터·모델·서버 등 이관 방안마련 필수

ㅇ (AI 솔루션 개발·실증) 정확한 제품정보 통합검색 및 대국민·업계 안전 사용 및 제품 위해 정보 제공을 위한 솔루션 개발 및 실증

* 기초모델은 식약처와 협의하여 인증된 LLM모델 활용

RAG 기반의 AI모델 및 멀티모달 기술 개발

<목표 서비스>

- (제품 풀스토리 제공, 풀스토리 AI) 식품, 의약품, 의료기기, 화장품 등*에 대한 공개 가능한 전주기 정보를 신속하게 통합·설명(서식 30종)

* 8종(의약품, 의약외품, 화장품, 의료기기, 건강기능식품, 수입식품, 위생용품, 식품)

※ AI기반 제공정보의 신뢰성 확보를 위해 질문의도에 따른 답변결과 서식 설정

➩ 30종(개별·복합 정보 관련(식약처 서식 제공 25종, 사업수행기관 서식 제안 5종)

예) (개별) 제품 설명 요약서, 성분 설명 요약서, 기업 설명 요약서, 용어정의서(법령-건기제품이란?,GMP란?)

(융·복합) 제품 간 상충정보 요약서, 동일성분 사용 제품 요약서, 동일기업 여러제품 리콜·위해정보

- (진위확인, 팩트AI) 인체적용제품에 대한 진위확인이 필요한 정보를 식의약 특화 RAG　DB와 매칭하여 정보 확인 지원(유사도 분석)

- (위해 히스토리 제공 세이프AI) 제품·성분 위해정보를 찾아서 안내하고, 시간에 따른 히스토리 정보 등에 대한 요약 제공

* 개별 출처 사이트 안내 및 해당페이지 내용 요약

- (국민 안전생활 가이드 라이프센스AI) 내가 하루·일주일 동안 사용하는 인체적용제품들을 입력하면 제품간 상충되는 제품, 시너지 제품, 사용상 주의사항, 안전생활 관련 맞춤형 정보 제공

자료

구조화된 추출 결과(예시)

인체적용제품 사용리스트

아침: 구운계란, 녹용이 든 한약, 철분제

점심: 구내식당

저녁: 세라*으로 안마

o 하루 사용 음식·제품 안전 체크

제품별 안내사항

o 상충 제품 조합 등

조합	이유
녹용 한약↔철분제	한약 성분이 철분 흡수에 영향 가능
녹용 한약↔안마	혈액순환 및 열감↑
:

o 오늘 기준 건강생활 팁

- (오늘의 픽정보 인포 픽AI) 사용자들이 많이 검색*한 제품·성분의 풀스토리** 정보, 식약처가 알리고 싶은 정보***를 발굴하여 주기적으로 자동작성·공지

* 식약처 지정 사이트 1곳(데이터포털 및 식약처 홈페이지, 인체적용 솔루션 등) 검색 1순위

** 제품 및 성분 설명, 기업 설명, 행정처분 이력 등

*** 5년내 특허종료 의약품 목록, New 허가·승인받은 제품, 장수제품, 인증제품 등

- (관리자 서비스) 인체적용 제품 AI 안전 지킴이 솔루션 사용 통계현황 및 사용량관리 등을 포함한 관리자 서비스 구현

ㅇ (AI솔루션 현장적용) 솔루션이 모바일 앱 및 웹서비스에 호환 가능하도록 도입·활용하기 위한 현장적용 및 개선방안 마련

- AI 서비스 연계를 위한 HW·SW 구축 운영

- 아래의 내용을 포함하여 현장적용을 위한 이슈사항 정리 및 개선

(신뢰성) 솔루션에 대한 만족도 조사 실시 및 솔루션 개선 방안 마련

(지속가능성·호환성) 향후 서비스 지속 운영을 위한 설명서 등 산출물 제출(식약처 AI사업 가이드 참조), AI솔루션 기능별 현장적용 방안 마련(1년 무상 유지보수)

- 현장적용 확산을 위한 대국민·내부직원 대상 설명회 및 홍보물 제작 등 홍보활동

ㅇ (자문위원회 운영) 과제 성과 제고 및 AI 서비스 개발 동향·방향 설정을 위해 분야별 전문가(식의약·데이터·AI 등) 자문위원회 구성 및 운영

ㅇ (사업 성과 목표)

<연차별 추진목표(안)>

구분	연차별 주요내용
1차 년도	o 데이터 학습 환경 구축 o 의약품, 의약외품, 화장품, 의료기기, 건강기능식품, 수입식품 등 데이터 수집·가공·구축·학습 o 제품 풀스토리 및 진위확인(2종) 및 시범운영
2차 년도	o 위생용품, 식품 등 데이터 수집 수집·가공·구축·학습 o 서비스 지원 솔루션 고도화 및 현장 적용 o 위해 히스토리, 국민안전생활가이드, 오늘의 픽정보, 관리자 서비스(4종)

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요 내용	목표치
		1차년도	2차년도
데이터 가공 건수	데이터 수집 및 튜닝 건수	40만건	100만건
데이터 판독의 정확도	분야별(의약품 등)·서비스별 AI 학습자료 판독의 정확도의 평균	80% 이상	90% 이상
AI 솔루션 개발·실증	전체 서비스 개시(관리자서비스 포함)	2종	4종
AI서비스 답변 신뢰성	제품 풀스토리 제공, 진위확인(2종)	85% 이상	90% 이상
	위해히스토리, 국민안전생활가이드, 오늘의 픽정보(3종)	80%	90% 이상

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

⑥ (국세정보) AI 국세상담 시스템 개발 및 실증

□ 추진배경 및 필요성

ㅇ 상담 연결에 어려움을 겪는 납세자를 위해 AI 전화상담 시범 서비스 제공( ’24.5월) 민간 클라우드를 활용한 생성형 AI 홈택스 챗봇 시범 서비스 운영 중( ’26.1월)

- ➊AI 전화상담 제공으로 통화 성공률을 98%까지 올리는 성과 창출, ➋생성형 AI 홈택스 챗봇을 통해 다양하고 깊이 있는 답변 제공 기대

< ’24년 5월 (시나리오 기반) AI 전화상담 처리현황 >

구 분	2023년	2024년	증감률
통화 성공률	26%	98%	72%p↑
상담 건수	56만건	142만건	2.5배↑
동시 상담 가능 인원	250명	1,250명	5배↑

➊ 이러한 노력에도 단순‧반복적인 상담에 특화된 시나리오 기반 AI 전화상담으로는 납세자의 개별적이고 복잡한 질문에 한계

- 세무서‧국세상담센터 및 세무 전문가의 상담을 받지 못하는 소규모 영세납세자 등의 개별적이고 복잡한 상황에 대한 전화상담 사각지대 발생

➋ 기존 시나리오 기반의 홈택스 챗봇에 생성형 AI를 접목하여 폭넓고 깊이 있는 상담 제공에 대한 기대가 있으나,

- 민간 클라우드 기반 서비스로 국세청 보유한 납세자의 세금정보 접근이 제한되어 챗봇 상담 시 납세자의 개별적인 답변 제공에 한계

ㅇ 이러한 現 상담 서비스의 한계 극복을 위해 On-premise 기반의 생성형 상담 인프라 구축을 통한 생성형 상담 서비스 개발 환경을 마련하여,

- 생성형 AI 전화상담 서비스 개발 및 민간 클라우드에 구축된 생성형 챗봇을 내부로 이관, 시나리오 기반 AI 전화상담을 생성형으로 전환하고 세금정보를 활용한 개별적이고 깊이 있는 답변제공 필요

□ 추진 목적

ㅇ 내부 AI상담 전용 인프라 구축을 통해 민간 클라우드에 구축된 생성형 챗봇을 내부 이관‧활용하고 AI 전화상담을 생성형으로 전환

- 과세정보를 활용한 대화형 개인 맞춤형 상담 서비스를 개발‧제공하여 생성형 AI 국세상담 서비스를 완성하여 국세상담 사각지대 해소 ⇒ 상담편의 극대화

□ 세부 사업내용

ㅇ (데이터 수집‧가공 및 구축) 국세상담센터, 국세청 홈페이지 등 내부 검증 과정을 거쳐 외부에 공개된 자료를 수집하여 학습용 데이터셋 구축

< 주요 데이터 요약 정의 >
데이터명	수량	형태	데이터 상세
국세청 상담 매뉴얼	총 10,000 page	hwp,pdf,txt 등	세목별 소관부서에서 작성한 상담 메뉴얼
자주 묻는 상담 사례			국세상담센터 및 소관부서 작성파일
자주 묻는 Q&A			국세상담센터 작성파일
상담분야 관련 법, 시행령, 시행규칙 등			국세법령정보 시스템
상담 분야 관련 판례 등			국세법령정보 시스템
상담 분야 관련 고시, 훈령, 기본통칙 세법 집행 기준 등			국세법령 정보시스템
국세상담센터 상담 녹취 파일			실제 음성 상담 내용이 담긴 녹취 파일

- 학습용 데이터 셋은 정형화된 엑셀 기반의 매뉴얼 데이터 및 다양한 비정형 원천 데이터를 데이터 구축 파이프라인을 통하여 구축

< 학습용 데이터 셋 구축 파이프라인 (예시) >|

- 국세청 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 사전 협의한 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 「개인정보 보호법」 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리방안 마련

ㅇ (과세정보) 대화형 개인 맞춤형 상담에 활용되는 세금자료는 개인 인증을 완료한 납세자의 자료에 한해 API 형태의 연계를 통해 활용하며, 국정원 및 개인정보보호위원회의 개인정보 보호 절차 준수 필수

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) ➊내부 구축형 생성형 AI 시스템을 구축하고, ➋생성형 AI 챗봇을 내부 시스템으로 이관, ➌시나리오 기반의 AI 전화상담을 생성형 기반으로 전환하여 생성형 AI 국세상담 개발‧실증

< 생성형 AI 국세상담 목표 시스템 (안) >

➊ 내부 구축형 생성형 AI 시스템 구축(On-premise 시스템)

- (AI 통합운영 시스템) 생성형 AI 서비스 관리, AI 인프라 및 조직 운영을 위한 생성형 AI 거버넌스 전략 수립 등 시스템 구축

- (무중단 서비스) 생성형 AI 홈택스 챗봇 및 생성형 AI 전화상담 서비스의 무중단 대응*이 가능한 생성형 AI 인프라 구축

* 트래픽 증가, 장애 발생 등 이슈 상황 발생 시 자동으로 컨테이너 재기동, 노드 재배치 등을 통한 무중단 서비스 지원 필요

① 생성형 AI 서비스 운영을 위한 AI 가속기 등 고성능 인프라 설계 및 구축

② 자체 AI 인프라 확보를 통해 생성형 AI 기술의 지속적인 고도화 및 업무 영역 확장

- (인프라 구축·운영) 내부 AI 시스템을 운영하기 위해 국정자원에 하드웨어* 개별 입주 및 개발에 필요한 소프트웨어** 구축 필요

* 광주 국정자원 정보자원 기술기준을 충족하는 하드웨어 설치 필요

** HW·SW의 세부 도입 관련해서는 국세청과 별도 협의 필요

- 과세자료 활용 맞춤형 상담 보안강화를 위한 정보보안체계 구축

* 가드레일 정교화, 개인정보 필터링, 개인정보영향평가, 보안취약점, 소스코드 취약점 분석 등 수행

- (운영 효율화) 안정적 자원 관리 및 AI 서비스의 고가용성을 위한 컨테이너 기반 운영환경(쿠버네티스(Kubernates) 등) 플랫폼 기반으로 자원 효율성 제고

- 상담 정확도 향상을 위해 신고안내 매뉴얼, 실무 상담자료, 국세 법령정보 등 외부에 공개된 자료를 활용하여 AI 시스템* 구축

* RAG 시스템 : 검증된 최신 자료를 구축‧답변 생성에 활용하여 오류를 최소화 하는 시스템

- (통합 AI 시스템 관리) 생성형 AI 홈택스 챗봇과 생성형 AI 전화상담에 동시 활용 가능한 AI 시스템을 구축, 통합된 데이터 환경으로 제공하여 데이터 정합성 및 사용자 문의의 중앙 관제 가능성 확보

- (내부 시스템 연계) 국세통합시스템(NTIS)과 생성형 AI를 유기적으로 잇는 통합 인터페이스 아키텍처를 구축하여 내부 데이터를 AI가 학습·활용할 수 있도록 최적화하는 연계 파이프라인 개발

- (내부직원 업무 지원) 세법 및 판례 문서 등을 RAG 기반으로 조회하고, 관련 사례 및 활용 예시를 대화형으로 제공*하는 AI 어시스턴트 개발

* 국세통합시스템 정보와 연계하여 데이터 제공 범위, 접근 권한관리 등 제공

- (성능테스트 진행) 사용자가 급증한 상황에서도 끊김 없는 서비스 제공을 위해 성능테스트를 수행하여 고가용성과 안정적인 리소스 관리체계 구축

➋ 생성형 AI 홈택스 챗봇 시스템 이관하여 서비스 구축

- 민간 클라우드 기반 구축된 생성형 AI 홈택스 챗봇 시스템을 온프레미스 기반 환경으로 이관*

< * 데이터 및 서비스 이관 대상 >

구분	항목	상세 내용
데이터	GraphDB	ArangoDB 기반의 국세 지식그래프(약 16.5만개 Entity, 약 10만개 Relation), 국세 법령 데이터
	VectorDB	약 6700페이지 분량의 상담 매뉴얼(4개 세목) 기반의 Chunk Data 1.6만개
	운영DB	PostgreSQL로 구축된 챗봇 관리 및 운영DB(Postgraphile 연동)
	모니터링DB	Prometheus에 구축된 시스템 모니터링 로그 데이터
	Storage	Object Storage에 구축된 원본 데이터 및 Markdown 포맷 텍스트 데이터
	매뉴얼 데이터	제작된 4개 세목 2,000여개 항목의 홈택스 활용 매뉴얼
서비스	챗봇 서비스	AI Agent 기반 챗봇 관리 솔루션 제공, 데이터 파이프라인, GraphDB, VectorDB 지원
	챗봇 관리 시스템
	AI 기반 데이터 파이프라인	데이터 수집 · 가공 · 적재를 담당하는 데이터 처리 파이프라인 이관

- 기존 민간 클라우드 기반 챗봇의 단계적 이관 계획을 수립하여 서비스 중단 없이 연속성 확보

- 온프레미스 전환 후에도 국민이 불편 없이 서비스를 이용할 수 있도록 병행운영 및 품질 검증 절차를 병행 추진

ⅰ. (시스템) 국세청 내부망 환경에 최적화된 생성형 AI 인프라 내 이관 및 홈택스 및 국세상담센터 시스템과 연계

ⅱ. (데이터) 기존 민간 클라우드에 저장된 상담 데이터·법령정보·응답기록 등을 안전하게 이전하고, 데이터 무결성과 품질 검증 절차 수행

- 외부 서비스 의존도를 제거하고, 국세청 자체 기술력과 인프라를 활용해 내부망에서의 신속한 데이터 접근과 일관된 학습관리로 상담 품질 및 응답속도 개선을 통한 지속 가능한 AI 상담체계 구축

- 현재 데스크톱 환경에서만 제공되는 생성형 AI 홈택스 챗봇 페이지를 모바일 환경에서도 동일하게 이용 가능하도록 확장

➌ 생성형 AI 전화상담 시스템 구축

- (연계 시스템) 세무서 전화 시스템, 국세상담센터 전화 시스템*, 생성형 AI 전화상담 시스템 등 전화상담 시스템 전체를 연계한 연결형 시스템 구현

* 현재 국세상담센터 및 세무서 전화시스템은 각 부서 사업단에서 관리하고 있어 자체 연계시스템 개발 및 테스트 가능

- (지능형 상담) 기존 AI 전화상담의 답변 생성 기반인 질문·답변 시나리오를 생성형 AI 상담으로 전환, 사전 정의된 답변 범위를 넘어 납세자의 질문 맥락 파악을 통한 유연하고 폭넓은 상담 제공

* AI 전화상담의 답변생성 기반인 질문‧답변 시나리오를 LLM으로 대체하여 단순‧반복 답변에서 깊이 있고 폭넓은 답변을 제공

- (음성 특화 서비스) 전화상담에 특화된 음성 친화적인 구어체 및 빠른 정보 제공에 초점을 둔 음성상담 서비스 제공

- (상담품질 확보) 세무서 대표전화 및 직원 개별 전화에 AI 상담 기능을 연계하여, 직원 부재나 통화 중에도 일정 수준 이상의 상담 서비스를 제공

➍ (기타1) 초 개인화 서비스 제공 (’27년~)

- (국세정보 연계 체계 구축) 로그인한 납세자의 명시적 동의 절차를 기반으로 국세청 보유 국세정보*(신고·납부·환급 등)를 안전하게 불러와 챗봇 및 전화상담 서비스와의 연계

* 종합소득세, 연말정산 등 단일 세목 정보부터 시작하여 늘려나갈 예정

- (통합인증 구축) 생성형 AI를 활용한 맞춤형 상담 외에도 통합인증(SSO) 기반의 보안 체계를 구축하여 홈택스 등 외부 서비스로의 안전한 연결 제공

- (개인정보 보호) 온프레미스 환경에서 생성형AI에 특화된 가드레일 등 선제적 대응을 통해 개인정보 보호 및 접근 통제 강화

- (개인화 알고리즘 설계) AI 에이전트(Agent) 등을 적용, 납세자의 세무 활동 및 질의 이력을 분석, 신고유형별 안내 등 맞춤형 상담 제공

➎ (기타2) 국세 상담 공공 API 제공

- 생성형 AI 국세상담 시스템에 축적된 데이터의 공개 가능 여부를 식별, 공공성과 재활용성이 높은 영역을 중심으로 공개 대상 데이터 선별

- 공개 대상 데이터를 법령 데이터, 통계 데이터 등으로 세분화하고, 개인정보 등 민감정보 완전 제거 등을 통한 데이터 표준 수립

- 공공데이터 포털 등 공공 API 포털과 연계하여 민간과 연구기관 등이 재활용할 수 있도록 데이터를 공공 API 형태로 제공

- 사용자의 질문을 입력받아 관련된 세법 등을 매핑하여 반환하는 질의-법령 매핑 API 서비스를 공공데이터 포털 등 외부에 개방

- 법령 개정 등에 따른 API 버전 관리를 통해 누구나 정확한 세법 조항에 빠르게 접근할 수 있는 기반 마련

ㅇ (AI솔루션 현장적용) ➊홈택스(손택스)를 통한 생성형 챗봇 상담 서비스 및 ➋세무서 전화 및 국세상담센터 전화 시스템을 통한 생성형 AI 전화상담 서비스 제공

- (’26년) 생성형 AI를 이용한 전화상담 시범운영(1차년도말까지 현장적용하고, 2차년도 1월부터 국민대상 시범서비스 가능하도록 구축해야 함)

- (’27년) 생성형 AI 상담 분야 확대 및 개인 맞춤형 상담 시범운영

< AI 솔루션 현장적용 (안) >

ㅇ (자문위원회 운영) 개발방향, 사업성과 제고 추진을 위해 국세상담센터 전문가, 홈택스 자문단 등 내‧외부 전문가로 구성된 자문위원회 운영

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

<연차별 추진목표(안)>

구분	주요내용
1차년도	o 내부 구축형 생성형 AI 인프라 구축 o 생성형 기반 홈택스 챗봇 ⇒ 내부 AI 인프라 환경으로 이관 o AI 전화상담 ⇒ 생성형 AI 전화상담으로 전환 (1개 분야 시범 서비스)
2차년도	o 생성형 AI 전화상담 서비스 분야 확대 (추가 3개분야) o 대화형 개인 맞춤 상담 서비스 시범 제공(1개분야) o 세법 질문 등 내부직원의 업무를 지원하는 서비스 제공

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요내용	목표치
		1차년도	2차년도
사용자 서비스 만족도	문자 발송 시스템 또는 홈택스 설문페이지 등을 활용하여 AI 전화상담 사용자에게 서비스 만족도 조사(0~100점)	70	80
상담 대응 정확도 (챗봇)	납세자가 채팅으로 질문한 내용 중 임의로 추출한 내용에 대해 정답유무를 확인하고 (정답 개수/전체 개수)로 점수 추출	80	95
상담 대응 정확도 (전화상담)	납세자가 음성으로 질문한 내용 중 임의로 추출한 내용에 대해 정답유무를 확인하고 (정답 개수/전체 개수)로 점수 추출	80	95
개인화 서비스 답변 정확도	납세자 개인별 맞춤형 상담 질문 중 100건을 추출하여 정답유무를 확인하고 (정답 개수/전체 개수)로 점수 추출	80	95

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

⑦ (경찰민원) AI기반 ｢모두의 경찰관｣ 개발 및 실증

□ 추진배경 및 필요성

ㅇ 경찰은 법정민원, 사이버조회·신청 등을 합쳐 연간 3억 7천여건의 민원을 처리 중이며 국민 일상과 밀접한 교통, 생활안전 등 102종의 민원분야 담당

ㅇ 기존에는 경찰민원 사이트(22개)와 APP이 산재되어 접근성이 떨어졌고, 이를 개선하고자 ’25년 사이트 통폐합(경찰민원24 홈서비스 사업) 완료

- 민원분야의 획기적인 AI 서비스 개발, 제공할 수 있는 인프라*가 마련됨

* 경찰관은 폴넷(내부망 통합포털)·업무용 모바일폰 등의 관리자 페이지에 접속해 담당 민원을 처리, 결과알림

‘24년 기준 경찰청 접수 민원 건수(112신고건수 제외)

경찰민원24 홈서비스*(온라인)
합계		자체 서비스									연계 서비스(8개 시스템)
		범죄이용전화, 계좌번호조회		사이버범죄 신고 3종	불법유해 정보 신고	분실물 신고		순찰신청	손실보상청구		교통관련			경비업신고 14종 (경비업시스템)	지문사전등록 4종(안전드림)		기타 11종 (4개시스템)
											조회 16종 (교통민원24)	발급12종 (TCS)
350,806,543		244,501,499		229,404	187,333	169,436		406	220		103,481,483	1,854,092		62,492	309,080		11,098
	온라인(정부공통), 전화, 오프라인 접수창구										경찰민원24 링크 연계**(온라인)
	서류접수민원 (국민신문고, 청원)		교통공익신고 (안전신문고)		비긴급민원상담 (182콜센터)		민원실접수 (총 280개소)				범죄경력조회 (회보서발급시스템)		면허관련신청 3종 (공단시스템)			화약류신고 2종 (총포화약시스템)
	563,548		3,607,633		1,773,925		4,669,766				10,433,920		1,817,212			61,666

* ’24년 개별 사이트 제공 서비스를 현재 시점 기준(통폐합 완료) 재편집   ** 데이터 연계 없이 링크만 제공

ㅇ 특히, AI 챗봇·에이전트를 통해 ▵단순 문의사항 즉시 답변 ▵방대한 민원분야 중 알맞은 접수창구 안내 ▵민원서식 작성 등을 지원하고,

- AI 비전기술과 융합한 분실물 탐색 지원, 공익신고 접수 지원 및 경찰법령 · 규정 질의답변 제공 등 국민 체감 서비스 개발, 제공 필요

ㅇ 또한, 경찰 내부에서 ▵민원답변서 초안 작성 ▵공익신고 처리 지원 ▵182전화상담 어드바이저 등 신속 · 정확한 민원처리를 지원하고,

- 법령 · 판례 · 매뉴얼 기반 경찰관 업무지원 AI 어시스턴트 개발, 제공 필요

□ 추진 목적

ㅇ 경찰민원 접수·작성·응대 지원 및 정보제공하는 대국민 AI 솔루션과 민원처리 및 경찰관 업무지원하는 경찰내부 AI 솔루션 개발, 도입

□ 세부 사업내용

ㅇ (데이터 수집‧가공 및 구축) 치안 행정의 특수성과 안전한 관리 필요성을 반영한 고품질학습 데이터셋 및 도메인 특화 지식 DB 구축

- 경찰 민원·법령·매뉴얼 등 분산된 치안 데이터를 안전하게 연계·수집

- 경찰청 보유 데이터는 외부반출 불가하며, 사전 협의한 장소를 활용하여 데이터 가공·학습

* 「개인정보 보호법」 등을 준수하고, 데이터 유출이 발생하지 않도록 보안·관리방안 마련

- LLM 학습·평가에 활용 가능한 고품질 데이터셋, 경찰 특화 지식 DB 구축

< 부처보유 데이터 현황 >

구분	타입	데이터명	데이터 상세	수량 (건수)	활용방법* <AI솔루션 구현(안)의 ②-, 학습데이터 구축 및 특화모델 개발>
민원 답변	HWP	경찰민원24 자주묻는 질문	경찰민원24의 유형별 표준 답변 생성 기준점 마련	129	용도 : 대국민 서비스/경찰관 서비스 모범답안 대응 판단 학습용 대화형 시나리오
		민원답변 표준양식		170
	PPT	경찰민원24 민원안내 서식		138
	파일별상이(텍스트)	국민신문고	교통, 수사 등 실제 민원 사례 및 답변 패턴 학습	559,585 (1년치)
	음성데이터	182콜센터 상담이력	민원 의도 분류 및 대화 맥락 학습용 핵심 데이터	3,000만 (STT,비식별화 필요)
	HWP	국가인권위 표준답변	국가인권위 진정 유형별 표준, 실제 권고·진단 내용으로, 인권 진정에 대한 표준 답변 학습용 핵심 데이터	83
		인권위 권고		230건 (최근5년)
		인권진단자료		214건
법령, 판례	RAG DB (임베딩파일)	법제처 기반 법령 판례	KICS AI 학습 시 활용된 판례 데이터(RAG)	15,254	용도 : 대국민 서비스/경찰관 서비스 RAG 기반 임베딩
	JSON	국가법령정보센터	대법원 판례 위주, 모든 법령	87,784
				27,409
경찰 매뉴얼	RAG DB (임베딩파일)	매뉴얼, 지침	경찰 내부 절차, 매뉴얼 지식 활용 시 RAG로 활용	2,069	용도 : 경찰관 서비스 경찰 지식 그래프 DB RAG 기반 임베딩 대응 판단 학습용
	RAG DB (임베딩파일)	참고문헌, 발간자료		2,081
	JSON	Q&A		17,449
교통	이미지 (jpg 등)	교통법규 위반(AI HUB)	교통 위반 상황 이미지 학습을 통한 교통민원 처리 멀티모달 기반 마련	1,490,000	용도 : 대국민 서비스/경찰관 서비스 모범답안 대응 판단 학습용

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 모두의 경찰관은 ①독립된 언어모델 기반 에이전트 시스템 1식을 중심으로, ②대국민용 인터페이스 2식(경찰민원24 홈서비스 제공 UI 1식, 182 콜센터 시스템 제공 UI 1식)과 ③경찰관용 인터페이스 2식(경찰청 내부망 폴넷 제공 UI 1식, 경찰민원 24 관리자 페이지 제공 UI 1식)으로 구성

<민원 단계별 서비스 구성*(안) 및 사례(현장답변)>

<대국민용 챗봇의 답변 생성 원칙>

- (민원 명확화) 민원 내용이 불명확한 경우 대화를 통해 구체화하고, 요약 및 구조화된 민원 내용을 민원인에게 제시하여 내용의 정합성을 확인받은 후, 시스템 처리 가능 여부(즉시답변, 접수창구안내, 민원 서식 작성 지원 등)를 판별

- (응답 생성 및 검증) 처리 가능한 민원에 대해 최적의 답변을 생성하고, 전송 전 답변의 정확도와 적정성을 자동 검증하여 정확하고 안전한 응답을 제공

- (투명성 및 신뢰성 확보) 모든 응답 시 생성형 AI에 의한 답변임과 AI 답변의 특성을 안내하고 정보의 오류 가능성에 대한 고지 문구 등을 포함

- (사용자 경험의 완결성 확보) 부적절한 응답 판정시, 내부 재귀적 개선을 통해 응답 품질의 실시간 향상을 수행하고, 해결이 어려운 민원에 대해서는 대화형 에이전트 외에 대안적 해결방안을 안내

① 대형 언어모델 기반 『치안 특화 에이전트 시스템』구축

- (민원 처리 자동화 및 표준 연계 인터페이스) ‘자동 민원 접수, 처리, 알림’ 기능의 구현을 위해, 기존 민원 처리 시스템*의 데이터를 LLM 기반 에이전트가 실시간으로 읽고 쓸 수 있도록 표준 연결 방식을 도입

* 경찰민원24홈서비스·182콜센터 상담 시스템·폴넷·경찰민원24 내부 관리자 페이지

- (언어모델 기반 서비스 운영·고도화 플랫폼) LLM 기반 서비스의 지속적 운영과 고도화를 위해, 데이터·모델·자원 할당·에이전트 구성 등 전주기 LLMOps를 통합적으로 지원하는 플랫폼 스튜디오 관리환경을 구축하여 다양한 모델과 에이전틱 워크플로우를 효율적으로 관리·운영·공유할 수 있는 기반 제공

1) <모델·자원·에이전트 통합 관리> 모델 선택 및 등록, 추가 학습(Fine-tuning), 추론 자원 할당, 에이전트 구성 요소를 일관된 관리 체계로 제공할 수 있어야 함

2) <모델 카탈로그> 다양한 상용·자체 모델을 카탈로그 형태로 관리하고, 용도별 모델 선택 및 추가 학습을 지원함으로써 서비스 요구에 따른 신속한 모델 적용과 교체가 가능해야 함

3) <운영·개발 메뉴 통합 제공> 모델 카탈로그, 플레이그라운드, 인스트럭션 관리, 모델 학습, RAG 구성, 성능 평가, 에이전트 빌더 등 LLM 개발·운영에 필요한 핵심 기능을 단일 관리환경에서 제공하여야 함

4) <에이전트 빌더 제공> 업무 목적에 맞는 커스텀 챗봇 및 에이전트를 손쉽게 생성·배포·공유할 수 있는 에이전트 빌더 기능을 제공하여야 함

- (내·외부망 통합된 인프라 구축·운영) 대국민용(외부망) 경찰관용(내부망)의 통합 서비스를 위해, 국자원에 하드웨어 개별 입주하고, 대민망·행정망에 각각 분리 後 망연계로 연동된 시스템 구축 필요(아래 설치 장소 案 참조)

설치장소 案	(1안) 2차년도에 광주센터 개별 입주		(2안) 경찰청 기존 빅데이터플랫폼 인프라 활용
	1-1	1-2
(1차년도) ‘26.5~12.	사업수행사 전용 서버에 테스트베드 구축	치안정책연구소 서버실에 테스트베드 구축	광주센터 경찰청 빅데이터 플랫폼의 기존 환경을 활용, 모두의 경찰관 시스템 설계에 맞게 추가 구축 또는 통합
(2차년도) ‘27.1~12.	국자원(국가정보자원관리원) 광주 센터에 개별 입주 방식으로 서버 이관		서버(GPU 등) 확충을 포함한 운영 환경 안정화
고려사항	[공통] 테스트 구축 시 구비된 서버를 그대로 국자원에 반입하는 것이 가능한지 확인 필요 국자원의 요구 하드웨어 스펙(전기요구사항, 보안사항 포함)에 맞게 미리 준비 해야 함 - 1년차 상반기 내 광주센터 입주 신청 필요(1년이상 소요) - 광주센터 개별 입주가 거부될 가능성 있음 - 구축 이후 별도 유지보수 운영관리 예산 필요		기존에 있는 A100 서버(24장) 중 일부 사용 가능하나, H100, 200, B200 등과 병렬구성 불가능할 수 있음 기존 장비 교체가 아니라면, 새 장비 추가는 사실상 신규 개별 입주와 다르지 않을 수 있음(국자원 담당자 확인 필요)
	[1-1] Private Cloud에 데이터를 반출하여 모델 학습 하는 것의 적절성에 따라 불가 판단 받을 수 있음	[1-2] 연구소 소규모 서버실 특성상 자원·설비 한계가능성(e.g. 대규모 네트워크 라우팅 장비부재/전력부족)

- 상담·분석의 정확도 및 안전성 향상을 위해, [ AI솔루션 구현(안)]의 예시와 같이 i)최종 응답 전달 前 검증 프로세스, ii)실제 상담자료·매뉴얼·법령 데이터 등에 기반한 치안특화 추가 학습(RAG, 파인튜닝 등) 필요

② 대국민용 인터페이스 2식 개발

- (경찰민원 24홈서비스 고도화) 치안 특화 에이전트 시스템을 활용한『경찰민원 24 챗봇서비스』를 구축하고, 아래와 같은 기능을 동작하도록 개발

ⓐ단순 문의사항 즉시 답변 민원인이 챗봇에 문의한 내용 중 즉시 답변가능한 것으로 판단된 단순 문의사항은 챗봇이 즉시 답변, 궁금증 해소

ⓑ접수창구 안내 지원 문의내용이 정식 민원 접수가 필요한 것으로 판단된 경우, 해당 내용에 대한 적절한 접수 창구를 안내하여(링크 연계 등) 소관 시스템(경찰민원24, 교통민원24, 국민신문고 등)에 도달할 수 있도록 지원

ⓒ민원서식 작성 지원 민원 접수 과정에서 특정 서식의 문서 작성이 필요할 경우, 대화내용을 기반으로 해당 서식에 필요한 내용을 자동으로 작성·추천하여 접수 과정을 지원

ⓓ분실물 탐색 지원 분실물을 검색하거나, 챗봇에 유실물 사진을 업로드 하면 멀티모달 모델 기반 알고리즘으로 습득물 DB에서 일치 가능성이 높은 물품 목록을 유사도 점수와 함께 제시, 추후 유사 물품 등록 시 자동 알림

ⓔ공익신고 접수 지원 공익신고 접수를 위해, 민원인이 첨부한 이미지와 텍스트를 분석하여 향후 법규 위반 가능성 예측과 정식 접수에 필요한 관련 법률조항·판례 식별 등의 기초적인 법률 분석 결과 제공

ⓕ자율방범대 지원 자율방범대 업무 중 방범대원(95,763명)이 자율방범대 관계법령, 규정 질의 시 챗봇이 즉시 답변

ⓖ경비업 지원 경비업관리 업무 중 종사자(215,242명)가 경비업 관계법령, 규정 질의 시 챗봇이 즉시 답변

- (182 상담 시스템 고도화) 치안 특화 에이전트 시스템을 활용하여, 보이는 ARS 및 상담원의 업무용 화면에서 음성 민원을 STT로 변환한 뒤 상담을 지원하는『182 챗봇』을 구축하고, 아래와 같은 기능을 동작하도록 개발

※경찰민원24 챗봇과 동일한 기본 상담 기능인 ⓐ,ⓑ 포함

ⓗ전화상담 어드바이저 추가 챗봇이 1차 응대를 수행하였음에도 상담원 연결 요청 시, 상담원이 상담어드바이저 기능을 통해 매뉴얼·관련 법령·처리 가이드를 실시간으로 추천 받아 상담 품질과 처리 효율을 동시에 향상

③ 경찰관용 인터페이스 2식 개발

- (경찰관용 생성형 AI 시스템 구축) 치안 특화 에이전트 시스템을 활용하여『경찰관용 AI Assistant』를 구축하고, 아래와 같은 기능을 동작하도록 개발

ⓘ교통민원 처리 지원 입력된 교통 민원(텍스트, 이미지, 영상)에 대해, 교통 위반 사진·영상 등 법규 위반 여부 검토에 따른 AI의 1차적인 법규 기준 위반 가능성을 분석·추천하고, 담당자가 최종 검토하여 과태료 부과 등 적절한 행정 처리를 수행할 수 있도록 지원

ⓙ법령·판례·매뉴얼 기반 에이전트 경찰 내부망 포털에서 경찰의 업무 특성에 맞게 최신 LLM 학습 기법을 적용한 대화형 지식 보조 에이전트로, 법령·판례·매뉴얼을 기반으로 능동적 검색과 맥락적 답변을 제공하여, 경찰 지식에 한해서는 상용 LLM을 대체할 수 있는 수준의 실무 지원 수행

ⓚ현장경찰 업무 지원 경찰 업무용 폴리폰의 모바일 어플리케이션에서 이미지·음성·텍스트 질의를 지원하는 대화형 지식 보조 에이전트를 제공하여, 법령·판례·매뉴얼 및 지역경찰 실무 매뉴얼을 통합적으로 검색·추론하고, 현장 상황에 즉시 적용 가능한 맥락적 답변을 제공함으로써 실질적인 현장 대응 역량 강화

ⓛ답변필요 민원처리 지원 입력된 민원을 자동 분석하여 동일·유사 민원을 그룹화하고, 민원 유형별 모범 답변 양식과 예시에 기반한 답변 초안을 생성함과 동시에 관련 절차·판례·매뉴얼을 자동 추천하여 담당자의 민원 처리 업무를 효율적으로 지원

- (민원 처리 담당자용 AI 분석 기능 개발) 치안 특화 에이전트 시스템을 활용하여, 기존 경찰민원24 업무 관리자 페이지에 AI 자동 분석 기능을 추가하고, 아래와 같은 기능을 동작하도록 개발

ⓛ답변필요 민원처리 지원 국민신문고 등 정식 창구를 통해 접수된 민원이경찰 내부 담당자용 관리 페이지에 전달되는 과정에서, 자동으로 입력된 민원을 분석하여 동일·유사 민원을 그룹화하고, 민원 유형별 모범 답변 양식과 예시에 기반한 답변 초안을 생성함과 동시에 관련 절차·판례·매뉴얼을 자동 추천하여 담당자의 민원 처리 업무를 효율적으로 지원

ㅇ (AI솔루션 현장적용)

- 솔루션 적용 대상 : 경찰청 소속 모든 경찰관서 및 국민

- 경찰청이 지정하는 기능 順으로 단계적 실증 후 全 기능 확대

- 실사용자 만족도 조사 실시 후 미비점 AI솔루션 반영 및 고도화

- AI솔루션 핵심기능은 공인시험기관을 통해 시험성적서를 필수 제출하고 이를 성능평가 목표로 설정하여 평가 시 반영, 추후 실증을 통해 현장적용(‘27년 상반기내)

- 시스템 이해도 향상과 현장 적용을 위한 시스템 사용자 대상 및 관리자 대상  AI 솔루션 활용 교육 (추후 현장 적용 매뉴얼 및 교육자료 제공)

- 협업부처와 협의, 현장적용 세부방안 마련 (안정적 운용 위해 사업 종료 후 1년 무상 유지보수)

- 대규모 학습·추론용 연산 장비* 구매와, 해당 AI 가속기의 성능을 충분히 활용하고 병목 현상을 방지하기 위한 CPU, 메모리, 고속 스토리지, 고대역폭 네트워크 등 부가 하드웨어를 동급 사양으로 연계 구축

* 아래 표와 같이, 학습(10B~20B 규모 LLM을 학습한다고 가정), 추론(13B급 모델 1종으로만 서비스하는 기준의 벤치마크에 따를 때, H200 GPU 1대당 약 160명 동시 사용자 처리 가능) 규모와 최대 동시접속자 수(약 2,000명)을 고려했을 때, 최소 16대 이상의 H200 GPU 사양을 필요로 함, 위 산정 수치는 최소 요구 사항이며, 수행사는 협업부처와 협의하에 위와 유사한 고려사항(사용인원, 성능에 적합한 모델 규모)을 포함하여 적정한 사양의 서버구매 범위를 선정할 수 있음

구분	사용 목적	모델 규모	산정 기준	필요 사양 규모(최소)
학습	모델 파인튜닝	10B~20B	LoRA/PEFT 기반 파인튜닝~풀파인튜닝 포함 안정적 학습이 가능한지 고려	H200급 GPU 4대
추론	실시간 민원 처리	13B	H200 1대당 동시 사용자 160명 가능	12.5대(2,000 ÷ 160)
	여유분 포함	13B	장애 대응·피크 변동성 고려(약 20%)	H200급 GPU 20대
합계				총 24대 (여유분 제외 시 16대)

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 국내외 전문가(치안·AI 등)로 구성된 자문위원회 운영

- 각 분야별 경험이 있는 현장 전문가 위주로 구성된 현장 자문단을 필수 구성하고, 개발 중에도 솔루션 내 기능에 필수적으로 자문단의 의견을 반영할 수 있도록 상시 운영·소통 체계를 도입

* 만족도·추가 의견 등에 대해 국민·경찰관 대상 VoC 반영(시기별 설문조사 등)

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

<연차별 추진목표>

구분	주요내용
1차년도	- (데이터) 경찰 민원·법령·매뉴얼 등 내부 데이터의 안전한 연계·수집 체계와, 가명처리 및 법·윤리적 검증을 거친 학습데이터 및 경찰 지식 DB의 1차 구축 - (모델) 치안 도메인 적용을 위한 기본 파운데이션 모델 선정 및 대화형 에이전트·대응판단 에이전트 학습을 위한 초기 파인튜닝 등 수행 - (시스템) 독립된 언어모델 기반 공통 엔진 1식을 중심으로 경찰민원24 및 182콜센터와 연계되는 외부망 인터페이스, 경찰 내부망 기반 경찰관용 인터페이스 기본 기능 구축 - (기능) 일부 기능을 대상으로 시범 적용을 통해 유효성·안전성 검증
2차년도	- (데이터) 구축 데이터를 기반으로 수집·가공·적재 체계를 고도화하고, 절차 변경·판례 업데이트·사용자 피드백을 반영할 수 있는 학습데이터의 지속적 갱신·확장 체계 구축 - (모델) 고도화된 학습 데이터를 반영하여 치안 특화 파운데이션 모델 및 대화형·대응판단 에이전트의 성능 고도화와 지속 학습·모델 교체가 가능한 운영 구조 확립 - (시스템) 실제 서비스 이용량 및 국자원의 요구 스펙을 반영, AI 가속기·서버·스토리지·네트워크를 포함한 완제품 형태의 언어모델 기반 공통 엔진 1식 구축 및 경찰 내·외부 연계 시스템과의 연계 구조 고도화 - (기능) 모든 필수 기능을 대상으로 실증 범위를 확대하고, 국민 및 경찰관 대상 실사용자 검증을 통해 서비스 안정성·완성도를 확보한 후 전면 적용 기반 마련

* AI 가속기자원은 본 사업을 통해 구매 예정이고, 사업수행기관은 제공되는 경찰 내부망 서버 구축 가능 장소에 온프레미스 형태로 구축해야 함. 단, AI 가속기 자원 구매조달 시기 등 상황 변경에 따라, 국가 정보망 등의 보안 지침에 위배되지 않는 범위 내에서 ‘학습 방법, 시기, 장소’는 협업부처와의 논의 後 변경될 수 있음

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요내용	목표치
		1차년도	2차년도
민원 의도 분류 정확도	민원의 大분류 정확도(단순문의 즉시 답변, 접수 창구 안내, 서식 작성 지원, 대안 제시) 측정	90% 이상	95% 이상
단순문의사항 챗봇 응대 만족도	단순문의 사항 응대로 종료된 사용자에 대해 민원 해결 기여도, 상호작용 만족도 등 복수 기준을 이용한 사용자 만족도(0-100점) 측정	85점 이상	95점 이상
접수창구 안내 정확도	주어진 민원 시나리오(100건)에 대해 서비스의 상세 종류(예 면허재발급, 갱신 등)를 분류하고, 관련 접수 창구(링크, 신청 방법)를 안내한 내용의 정확도 측정	90% 이상	95% 이상
민원 신청 보조 만족도	주어진 민원 시나리오(100건)에 대해 민원인과의 대화를 통해 정리한 민원 내용, 안내한 신청 방법·민원 서식 작성 방법의 정확도, 민원 해결 기여도 등을 측정	85점 이상	95점 이상
분실물 탐색 정확도	주어진 테스트용 분실물 이미지(100건)를 입력했을 때 추천된 유사 분실물(Top5) 중에 동일한 분실물이 있는 지 여부를 측정	90% 이상	95% 이상
교통법규위반 판단 정확도	테스트용 교통 위반 관련 이미지(100건)를 입력했을 때 정확한 법규 판단 여부 측정	90% 이상	95% 이상
민원 답변 초안 작성 만족도	주어진 민원 시나리오(100건)에 대해 자동으로 생성된 답변 초안을 실제 답변으로 채택할 것인지 여부에 따라 만족도 측정	85점 이상	95점 이상
182 민원에 대한 매뉴얼, 법령 가이드 만족도	실시간 상담으로 접수되는 민원 시나리오(100건)에 대해 자동으로 추천된 매뉴얼, 법령 가이드 내용의 만족도(근거 일치도, 문제 해결 완성도 등 복수 기준을 이용한 상담사 만족도(0-100점) 측정)	85점 이상	95점 이상
경찰관 내부 지식 보조 만족도	경찰관의 업무 처리 지원을 위해 제기된 질문(100건)에 대하여 답변으로 도출된 법령·판례·업무 지식의 만족도(근거 일치도, 문제 해결 완성도, 업무 활용성 등 복수 기준을 이용한 이용자 만족도(0-100점) 측정	85점 이상	95점 이상
현장경찰 업무지원 만족도	업무용 폰을 이용해 현장에서 질의한 것을 가정했을 때 답변 신속성, 현장 활용성 등 복수 기준을 이용한 사용자 만족도 측정 (0-100점)	85점 이상	95점 이상
LLMOps 플랫폼 서비스 만족도	LLMOps 플랫폼 사용자에 대해 편의성, 업무 활용성, 공유 용이성 등 복수 기준을 이용한 사용자 서비스 만족도 측정(0-100점)	85점 이상	95점 이상

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

[ AI솔루션 구현(안, 예시)]

※ ⓛ~③은 솔루션 개발을 위해 필요하다고 판단되는 필수 기술 및 언어모델 개발 방법(모델 선정, 학습데이터 구축)을 협업부처의 의견에 따라 구현안으로 나열한 것으로, 제안사의 효율적인 제안에 따라 구조와 방식이 변경될 수 있음. 단, 각 열거된 기능들*은 제안에 필수적으로 포함이 되어야 함

* ①-ⓐ ~ ③-ⓓ 등 각 솔루션 내 서비스를 완성하기 위해 아래 열거된 태스크, 기능, 데이터 구축 방법 등을 의미

<서비스 기본 개념도(안)>

ⓛ (에이전트) 대화형·대응판단 에이전트 개발

대화형 에이전트 개발

<목표 및 중점 추진 사항>

▸ (목표) 대화형 인터페이스만으로 국민과 경찰관에게 적절한 민원 처리 관련 적절한 응답을 안내 해주는 것을 기본 목표로 함

▸ (필수포함동작) 치안 특화 파운데이션 모델을 사용하되, 응답의 안전성을 보장하기 위해 대응판단 에이전트의 필터링 기능으로부터 응답의 적정성 여부를 점검 받는 기능을 탑재하여, 적절한 응답 타겟에게 안전한 응답을 전송

▸ (구현 모델) 하위 기능은 크게 ‘대국민용’과 ‘내부 경찰관용’으로 나뉘며, 이는 개별모델 형식으로도 독립적으로 기능할 수 있어야 함

<대국민>

- (ⓐ개별 시스템별 데이터 유형 처리(멀티모달)) 통화 음성 기반 자동 상담 등 사회적 약자를 고려한 음성 기반 인식 및 생성(실시간 STT 후 음성 합성), 교통 민원에서의 이미지·영상 기반 제보 인식(자동 캡셔닝, 분류) 기능

- (ⓑ메뉴 및 서비스 안내) 모두의 경찰관에서 가능한 서비스 설명, 제출 민원의 처리 절차 설명, 접수한 민원에 대해 플랫폼 사용 방법 설명

- (ⓒ궁금한 사항 친절한 즉시 답변) 즉시 답변 가능한 민원에 대해 매뉴얼, 법령, 민원 절차 지식 등을 활용해 즉시 답변 기능

- (ⓓ개별 경찰 시스템 연계 및 알림 기능) 접수 민원 또는 답변 자료를 개별 경찰 시스템과 상호 연계하고, 이를 국민에게 알림할 수 있는 기능

- (ⓔ특정 민원 양식 자동 작성 및 접수 지원) 챗봇은 멀티턴 대화를 통해 입력받은 내용(보충이 필요한 내용 식별을 통한 LLM의 재질문 포함)을 민원 양식에 따른 구조화된 신청서나 정확한 민원 분류에 필요한 구조화된 민원 형태로 변환하고, 국민이 멀티턴 방식의 AI 서비스를 직접 활용(질의 입력, 필요 서류 입력 등) 하여 정리된 민원요청서(가칭)을 생성하고 최종 확인 후 직접 제출하도록 안내하거나, 자동 접수를 도와줄 수 있는 기능

- (ⓕ형사법 정보 제공을 위한 통합 검색·분석) 사실관계 전제 ‘법률사무’ 취급 등 위법의 소지가 없는 범위 내로, 교통 이미지의 법규 위반 가능성 식별·특수관계인 법률 정보 제공·단순 판례 정보 제공 등 기초적인 법률 분석결과를 제공하여 국민의 경찰관련 형사법 정보 접근 편의성을 높여주는 기능

<내부>

- (ⓖ업무가이드) 접수된 민원에 따른 업무처리 규정·절차를 담당자에게 제시

- (ⓗ능동적 검색) 업무 처리에 필요한 법령, 판례, 매뉴얼 통합 검색 기능

- (ⓘ자동화된 검색추천) 접수된 민원 처리에 필요한 법령, 판례, 유사사건(이미지)을 자동으로 검색 및 추천, 요약 서비스 제공하여 담당자 업무 보조

- (ⓙ민원처리 서류 초안 생성) 민원 종류별로 정해진 모범 답변 양식과 예시에 따라, 접수된 민원에 대한 적절한 답변을 포함한 ‘양식별 채워야 할 내용’을 자동으로 작성하여 초안 생성하고, 담당자가 검토. 필요한 경우 담당자가 시스템 프롬프트 및 하이퍼파라미터(예 : temperature, max_token)를 조정해 커스터마이징된 에이전트를 생성, 활용 가능해야 함

※ 旣 생성, 활용한 에이전트와 분석 결과는 재사용과 내부 직원 간 링크·콘텐츠 공유가 가능

- (ⓚ반복 민원 일괄 처리) 동일한 내용으로 반복 접수된 민원에 대해 자동 그룹핑하고, 생성된 답변을 담당자 검토 하에 일괄 처리

- (ⓛ법규위반 검토 결과 추천) 교통 위반 사진 등 법규 위반 검토가 필요한 민원 종류에 대해 AI가 1차적으로 법규 위반 분석 결과를 추천하고, 담당자가 최종 검토하여 과태료 등 적절한 처리 수행 지원

- (ⓜ대화형 경찰 지식 보조*) LLM의 최신 학습 기법을 경찰의 추론·분석 업무에 맞게 도입, 상용 서비스(ChatGPT 등)를 대체할 수 있는 수준의 지식 보조

* 기능별 우선순위 또는 개발 중 도출되는 내부 아이디어 등을 적극 고려하여, 협업부처와의 협의에 따라 별도로 제공되는 LLM 학습 알고리즘(단계별 생성 과정 등을 반영한 학습용 데이터나 도메인 특화 추론에 필요한 특수한 지시문, RAG 방법 등)을 모델 학습에 포함할 수 있어야 함 (예 : 旣 개발된 국가인권위 권고, 국가인권위 진정 유형별 표준 답변을 학습한 ‘진정 표준답변 초안 생성’ 모델)

대응 판단 에이전트 개발

- (ⓝ필요조치별 민원 유형 분류) 처리 가능한 민원 여부 판단, 112 상황실 연계 필요 민원, 즉시답변 가능 여부의 판단, 개별 경찰 연계시스템 결정, 상담사 연결 필요(182, 예를 들어 기타로 분류되는 민원) 등을 분류

- (ⓞ부적절 내용 검증 모듈(Verification 레이어)) 악의적 질문과 공격, 에이전트의 부적절 답변에 대해 검증하고, 수정 필요 사항에 대해 식별

- (ⓟ부적절 내용 탐지 시의 대응 기능) 유저의 부적절 질문에 대한 차단, 에이전트의 부적절 답변에 대한 재작성 지시 등의 정책 운영

② (AI 모델) 파운데이션 모델 개발

<데이터 수집·가공> 경찰 민원 데이터의 안전한 연계·수집 체계 구축

- ⓐ 민원 상담·법령·매뉴얼 등 연계 대상 경찰 시스템에서 제공될 수 있는 원천 데이터의 종합 정리와 허브형 메타데이터 표준화 관리체계 수립

- ⓑ 시스템별 제공 가능 데이터를 DB-to-DB 체계로 주기적 전송 받고, 메타데이터 표준화 스키마에 따라 지속 관리할 수 있는 체계 구축

- ⓒ 제공 데이터의 개인정보(이름, 주민번호 등)를 논리적 무결성* 유지하도록 가명처리하고, 데이터 활용상 법적**·윤리적 안전성*** 확보하는 방안 구축

* 엔티티 무결성 : 민원 신청->처리의 연속성이 유지된 맥락 기반의 학습을 위해, 동일 민원으로 연결된 데이터에서 식별된 엔티티가 동일한 정보로 대체될 것

** 법적 활용성 보장 : 개인정보보호법, 112신고처리법, 형사절차전자화법 등 치안 데이터 관련 법령을 모두 준수하고 통합 유지 관리방안을 마련

*** 편향·유해 정보의 제거 : 레이블 불균형, 주관적 표현, 차별적 서술 등 편향 및 유해 정보가 포함되지 않도록 단계별 사전 점검 기준 정의하고 체계적 보정

- ⓓ 비정형 문서(HWP, PDF, 이미지 등)의 기계 가독형 변환(OCR) 및 구조화

<데이터 구축> 경찰 민원 데이터의 에이전트 학습·평가용 데이터셋* 구축

①경찰 지식 그래프 DB	대화형 에이전트 학습, 평가용
②RAG 기반 임베딩용
③모범답안 데이터
④대응판단 학습용 데이터셋	대응판단 에이전트 학습, 평가용
⑤대화형 시나리오 데이터	멀티 에이전트(대응판단, 대화, 연계) 종합 평가용

* (1) 보안 등급에 따라, 대국민 서비스용과 경찰관 서비스용 지식 DB 가 분리되어야 함 (2) 학습의 종류는 각 시스템별로 연계되어야 하는 기능

- ⓔ 지식 체계, 민원 처리 절차, 법령·업무 프로세스 등 LLM이 경찰 업무 전반 구조와 연계 관계를 종합 이해할 수 있는 경찰 지식 그래프 DB 구축

- ⓕ 변화하는 절차·판례 정보 등에 사실 오류 없이 대응할 수 있도록 실시간 업데이트가 가능한 RAG 기반 임베딩용 지식 문서 정제

- ⓖ 로컬모델의 파인튜닝·선호도 기반 강화학습이 가능하도록 지시문 활용 데이터 변환·사용자 피드백이 반영된 모범답안 데이터의 별도 관리*

* 법적 제약으로 실데이터 활용이 어려운 경우, 실제 기반 모범 답변을 참고한 시나리오 기반 증강 데이터를 구축하고 품질 검증 체계를 마련, 고품질 예제 데이터셋 확보 및 이를 기반으로 한 모델의 주기적 재학습 수행 가능 구조 마련

- ⓗ 질문으로 입력된 대화 맥락 속 유저의 자연어 질의에 대해, 답변 가능 여부·처리민원의 종류·업무 분야·긴급신고 연계 필요성 등을 1차 판단할 수 있는 대응 판단 학습용 데이터셋 구축

- ⓘ ‘경찰관이 시민을 친절히 상대하는’ 관점에서, 다중턴의 자연스러운 대화와 모든 민원 목표 달성(답변 거부, 필요한 정보 재요청, 궁금한 내용 답변, 접수 요청 등) 처리의 학습, 평가가 가능한 대화형 시나리오 데이터 구축

치안 특화 파운데이션 모델 확보, 개발

- ⓙ 정량화된 근거(라이센스 비용, 멀티모달 가능 여부, 치안 도메인에서의 zero-shot 답변 정확도 등) 기반으로 치안 특화 파운데이션 모델 개발을 위한 기본 모델 선정

- ⓚ 치안 특화 파운데이션 모델은 모두의 경찰관 에이전트 내의 의사결정 과정의 핵심인 언어모델을 구현하기 위한 기본 모델로, 학습 데이터는 ▵경찰청에서 제공하는 데이터 ▵성능 고도화 등을 위해 수행기관에서 자체 수집하는 데이터(예 : 하급심 판례 데이터) 사용

- ⓛ 완성된 시스템에서 최초 파인튜닝한 버전을 상용화한 이후, 학습데이터 변경에 따라 지속가능한 학습·모델 교체 구조를 유지해야 함

③ (시스템 연계) 연계용 에이전트 개발

- (ⓐ연계 시스템과의 정보 송·수신) 접수된 민원을 처리하기 위해, 대화 에이전트로부터 전달된 정보를 연계 시스템과 통신하여 정보전달·취득

- (ⓑ연계 표준 수립*) 연계 가능한 모든 시스템에 대해, 대화형 민원 요청을 에이전트가 자동 연계할 수 있도록 사용자 질의로부터 도출된 요청 정보를 모든 시스템에 표준화된 메시지로 전달하고 취득할 수 있도록 통신 표준과 연계 데이터 구조 체계화

* MCP 서버, 공통 API 방식 등 자원 효율 및 보안 고려하여 조정 가능

- (ⓒ데이터 저장·관리) 민원 접수 요청에 따라 실시간으로 경찰 시스템과 연동한 정보 일체를 관리하며, 이를 정책에 따라 개별 유저·민원유형별로 임시저장·영구보존·삭제 등 조치

<시스템 DB 구조에 따른 연계용 에이전트의 민원접수 처리·관리 예시*>

* 사업 추진 과정에서 필요한 DB 목록과 구조는 수정, 보완하여 개발 필요

에이전트는 유저 요청·처리관리 DB를 통해 대화에이전트에서 접수된 민원의 현황을 실시간으로 관리하며, 연계된 경찰 시스템으로부터 적절한 응답을 받은 뒤 이를 결과로 다시 저장함. 종료된 모든 민원 처리 결과는 History DB에 별도로 저장

- (ⓓ답변 채택률 기반의 학습데이터 적재) 민원 처리 과정 중 담당자가 AI 초안을 ‘채택’ 했거나, 민원인이 ‘만족도’를 표시한 여부에 따라 대화에이전트의 생성 텍스트의 품질을 수준별로 저장

⑧ (인허가) AI 기반 통합인허가 사전진단 서비스 개발·실증

□ 추진배경 및 필요성

ㅇ 매년 축구장 약 1.8만 개 규모에 달하는 농지와 산지가 택지·공장·도로 등으로 전용되는 개발사업이 지속적으로 발생 中

※ ‘24년 산지전용 면적5,352ha(임업통계연보), 농지전용 건수10만건, 면적6,703ha (data.go.kr), 1ha = 10,000m2 = 축구장 1.4개 면적

- 하지만, 토지·건축 민원은 복잡한 민원 절차로 부처별·시스템별로 분산되어, 국민은 전문가에게 의뢰하거나 시도 자체를 포기

※ (사례) 지목이 임야인 땅에 전원주택을 건축하고자 하는 경우

필요민원		1. 산지전용허가	→	2. 개발행위허가	→	3. 토지이동	→	4. 건축신고
소관법률		산지관리법		국토계획법		공간정보관리법		건축법
시스템		산e랑		IPSS		일사편리		세움터
담당		녹지과		도시계획과		지적과		건축과

ㅇ 토지, 건축물 특성 정보를 자동 분석·판단하여 국민 스스로 인허가 절차를 진행할 수 있도록 민원 절차와 가능여부 제공 필요

- 2D·3D 공간정보 기반 대상 부지의 입지 조건, 각종 규제 현황 및 과거 인허가 내역을 AI로 분석하여 모사(시뮬레이션)할 수 있는 지능형 민원 사전진단 서비스 구현

ㅇ 국민의 이용 편의성을 높이기 위하여, 원하는 토지 검색 및 사전진단 서비스를 모바일 환경에서 제공 필요

□ 추진 목적

ㅇ 토지 특성과 이용 목적을 반영하여 국민 스스로 개발 가능 여부를 사전에 확인할 수 있는 AI 기반 인허가 사전진단 서비스 개발·실증

□ 세부 사업내용

ㅇ (데이터 수집‧가공 및 학습데이터셋 구축) 토지, 건축물 관련 민원처리 이력 데이터, 관련 법령·규정, 항공사진 등 학습데이터 수집 및 가공

- 부처별로 분산된 각종 토지, 건축물 관련 민원처리 이력정보를 정보시스템 연계로 수집하여 활용

※ 수집되는 민원처리 이력정보에 승인된 정보만 존재하고, 승인 불가(불허, 반려) 사례는 없으므로, 수행기관은 증강기법을 이용하여 인허가 실패 사례 학습데이터 구축 필요

- 민원 관련 법령, 행정규칙 및 조례 등은 국가법령정보센터를 통해 수집하고, 데이터 형태에 따라 OCR 문자 변환 처리 후 활용

< 부처보유 학습대상 데이터 현황 >

소관부처	데이터명	총데이터 건수	형태	데이터 상세
농림축산식품부 농지과	농지전용 처리이력	103,584건 (‘24)	정형데이터 (DB)	□ 처리일자, 소재지 지번, 허가구분, 농지전용목적, 전용하려는 농지, 농지보전부담금납부, 사업예정부지면적, 사업기간 등
산림청	산지전용 처리이력	378,058건 (‘22.7 ~ ’26.1)	정형데이터 (DB)	□ 처리일자, 소재지 지번, 허가구분, 산지전용목적, 전용대상산지, 대체산림자원조성비납부, 변경전후 등
국토교통부 도시정책과	행위허가 처리이력	2,151,417건 (‘15~’24)	정형데이터 (DB)	□ 처리일자, 소재지 지번, 지목, 용도지역, 용도지구, 공작물설치, 토지형질변경, 토석채취, 토지분할, 물건적치, 개발행위목적, 사업기간 등
국토교통부 도로관리과	도로점용허가 처리이력	101,264건 (‘21.1 ~ ’26.1)	정형데이터 (DB)	□ 허가구분, 허가번호, 도로명(노선번호), 도로종류, 위치정보, 관할행정기관, 차로·보도구분, 점용목적, 점용시설유형, 점용면적, 점용길이, 점용기간, 점용방식 등
국토교통부 공간정보제도과	토지이동 처리이력	74,092,204건 (전체)	정형데이터 (DB)	□ 이동 유형, 이동사유, 소재지, 지번, 면적, 형상 변화, 지목변경 전·후, 변경 사유, 이용현황 등
국토교통부 건축정책과	건축인허가 처리이력 (허가/신고, 신축)	1,759,315건 (‘11~’25)	정형데이터 (DB)	□ 처리일자, 소재지 지번, 허가구분, 지목, 대지면적, 건축면적, 연면적, 건폐율, 용적률, 주용도, 기타용도, 구조, 지붕, 용도지역, 용도지구, 용도구역 등
산업통산자원부 입지총괄과	공장인허가 처리이력 (개별입지)	147,354건 (전체)	정형데이터 (DB)	□ 처리일자, 소재지 지번, 지목, 용도지역, 생산품, 업종, 분류번호, 공장부지면적, 제조시설면적, 부대시설면적 등
법제처	법률정보	약 1,000건	비정형데이터 (Text, PDF)	□ 법률, 시행령, 시행규칙, 행정규칙, 조례 등 인허가 관련 법령데이터
국토교통부	항공영상	30,000건	이미지(TIFF)	□ 필지 내 농작물 경작 여부, 건축물 존재 여부, 수목밀도를 학습할 수 있는 이미지 데이터

※ 필요시 수행기관이 개방데이터(공공데이터포털 등)를 활용하여 토지, 건축물 특성 관련 데이터 추가 수집 및 활용

ㅇ (AI솔루션 개발·실증) 디지털트윈 기반 입지조건 시각화, 국민의 사용목적에 맞는 개발가능 여부 사전진단 및 민원안내 서비스 구현

< 서비스 절차도 >

① 디지털트윈 기반 통합인허가 사전진단 플랫폼 개발*

- (공간정보 통합 및 시각화) 디지털트윈 기반 지상 및 지하 2D/3D 공간정보의 입체적 입지조건 시각화, 규제 중첩 시각화, 상세정보 통합조회, 자연어 입력으로 검색 및 공간정보 제어

* (2D) 국토관리/지역개발, 농림/해양/수산, 도로/교통/물류, 문화/체육/관광, 사회복지, 산업/중소기업, 공공행정, 재난방재/공공안전, 항공영상(과거포함), 환경/자연/기후 관련 공간정보 조회

* (3D) 정밀지형도, 건축물, 시설물, 지하시설물(필지 이격거리) 공간정보 조회

* 필지별 토지개발 규제중첩 및 강도를 컬러스케일로 시각화

* 필지별 토지정보, 건물정보, 부동산가격정보, 규제사항 등 요약 및 상세정보 제공

* 자연어 입력방식으로 공간정보 제어 기능(위치 검색, 줌, 이동, 거리, 면적, 길찾기, 로드뷰, 레이어 온/오프 등) 실행

- (이용가능 토지검색) 사용자 이용 목적에 맞는 토지 검색, 규제강도에 따른 시각 구분, 위치별 허용 가능 용도 확인

- (필지별 사전진단) 필지별 이용 목적 자연어 입력, 사전진단 AI 워크플로우에 따른 단계별 생성정보 시각화, 사전점검 결과에 따른 민원별 수수료, 처리기간, 신청방법, 소관부서 등 상세안내 정보 제공, 사전진단 종합 보고서 생성

- (3D 시뮬레이션) 행위허가, 도로개설, 건축물 등 지능형 3D 시뮬레이션, 표준공사비 및 공사기간 산정, 공장설립 사전진단 서비스 연계

- (행정정보 연계) 공간정보 시각화, 필지별 통합정보 제공, 인허가 사전진단 기준정보 활용을 위한 토지, 건축 대장정보 및 2D·3D 공간정보 연계

※ KGeo플랫폼을 연계를 통하여 대장정보, 2D/3D 공간정보 수집

구분	주요내용
대장 속성정보	토지(임야)대장, 건축물대장, 농지원부, 농업경영체, 부동산가격 등
2D 공간정보	지적도, 토지이용계획도, 도시계획도, 정비사업구역, 지형도, 도로명주소, 정사영상, 도로, 토지피복도 등
3D 공간정보	정밀지형도, 건축물, 시설물(교량, 터널 등), 지하시설물(상하수도, 전력, 가스, 통신, 난방)

- (민원창구 연계) 정부24, 세움터, IPSS, 산e랑, 건설인허가, 부동산 일원화 등 온라인 민원창구 링크 및 서비스 연계*

* 개별 부동산 온라인 민원창구에서 사전진단 서비스 접속을 위한 연계 링크 제공

* 인허가 사전진단 서비스와 개별 온라인 민원 시스템의 연동을 원하는 기관이 활용할 수 있는 민원 입력정보를 전달하고, 사전진단 결과를 수신하여 활용할 수 있도록 연동 API 개발

- (인프라 구축·운영) 행정정보 연계, 통합 DB 구축 및 시스템 보안 규정을 고려하여 국가 행정망 내 온프레미스 환경으로 사전진단 AI 서비스 구축

* (서비스 개발) 서비스 개발을 위하여 수행기관은 보안요건을 갖춘 별도의 사업장을 임대하여 개발 환경(시설 및 장비 등)을 구축해야 함

* (서비스 실증·운영) 국토교통부 국가공간정보통합플랫폼(K-GeoP, 국정자원관리원 광주센터) 인프라를 활용하고 자원부족 시 민관협력클라우드서비스(PPP)를 이용하여 추가 자원 확보

K-GeoP 인프라 활용 대상	PPP 자원 확보 필요
WEB, WAS, DBMS	GPU, 검색, 데이터노드, RAG/API서버

※ 서비스 개발(필요시) 및 실증을 위한 PPP 클라우드 이용료 등은 수행기관 부담, 3차년도 이후 PPP 클라우드 이용료는 국토교통부에서 부담하여 서비스 운영

※ 통합인허가 사전진단 플랫폼 개발 시 국토교통부가 구축한 디지털트윈 국토플랫폼(국가공간정보통합플랫폼, 브이월드)의 데이터·서비스를 최대한 활용

※ 사업수행자는 국토교통부 보안업무규칙 제54조(외부용역 발주시 보안대책)을 준용하여 적용

② 사전진단 AI 에이전트

- (사전진단 AI 에이전트) 토지 특성(속성, 이미지), 법령, 규제사항, 유사 인허가 이력 정보로 국민이 원하는 용도로 개발이 가능한지 사전진단 정보 및 민원절차, 개선안, 소요기간 등 민원안내 정보 제공

* 인허가 가능 여부 추론을 위하여 관계 부처가 제공한 민원 이력 정보로 AI 모델을 학습

* 인허가 가능 여부는 최신법령·조례 기준이 구조화된 판정기준 정보 및 토지 이용 목적, 규제사항, 토지특성 자료를 종합하여 AI가 추론

* 법령·조례 개정 사항은 판정기준 정보의 갱신을 통해 모델 재학습 없이 즉시 판정에 반영되도록 설계

* 사전진단은 학습 기반의 추론으로 수행하고, RAG는 관련 법령·조례·유사 인허가 이력을 검색·참조하여 판정 결과에 대한 검증 및 근거 정보를 제공하는 데 활용

* 추론 중심 구조와 RAG 보조 구조를 분리하여 판정의 정확성, 설명의 신뢰성, 제도 변경 대응성을 동시에 확보하는 AI에이전트 구조로 구축

‘26년 목표: 질문하면 민원가능 여부, 법적 근거 및 민원절차 정보 생성

’27년 목표: 공간정보 기반으로 판단하고 3D 결과물 생성

- (AI모델 관리 MLOps) 모델 버전관리, 학습데이터 관리, 데이터 품질관리, 프롬프트 및 템플릿 관리, 학습/배포 자동화 파이프라인

* 모델 변경 이력 추적 및 운영 안정성 확보를 위하여, AI 모델은 버전 단위로 관리

* 학습데이터 신뢰성 및 재현성 확보를 위하여, 출처·적용 시점·유형별로 관리하고 데이터 변경 이력을 체계적으로 유지

* 데이터 품질은 정합성·완전성·중복 여부 기준으로 사전 검증하며 품질 기준 미달 데이터는 학습에서 제외

* 프롬프트 및 응답 템플릿은 업무유형별로 표준화하고 변경이력 관리

* 모델 학습·검증·배포 과정은 자동화된 파이프라인으로 구성하되 운영 반영 전 사전 검증 및 승인 절차를 거치도록 설계

* 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 문제 발생 시 이전 버전으로 즉시 전환 가능한 관리체계 구축

※ 무상유지보수(1년) 기간 종료 후, 협업부처에서 자체적으로 기능 추가 및 개선 등의 유지관리가 가능하도록 개발하여야 함

③ 지도제어 AI 에이전트

- (의도 분류) 질문이 단순 질의인지, 인허가 사전진단인지, 3D 시뮬레이션 요청인지 등을 파악

- (역질문 생성) 질문에서 필수 정보(위치, 용도, 규모)를 파악하고 누락된 항목은 역질문을 통해서 수집

- (지도 제어) 사용자의 자연어 명령을 GIS 제어기능 호출로 변환하여 위치이동, 줌, 필지 선택, 영역분석, 레이어 표시 등 자동화

④ 3D 시뮬레이션 AI 에이전트

- 필지별 사전진단 결과를 3D 생성 파라미터로 변환하여 건축물·도로·지형 피처를 자동 생성

- 사용자 질의를 이해하여 디지털트윈 환경에서 자동 배치 및 경관·일조·고도·토량 등 3D 공간분석을 목적에 맞게 수행

- 시뮬레이션 결과를 OGC 표준 기반 2D·3D 공간정보 서비스 및 API 형태로 제공

- 사전진단 결과의 해석, 3D 생성·분석의 선택적 수행, 사용자 요구에 따른 반복 재구성을 자동화하기 위해 AI 에이전트 기반 구축

ㅇ (AI솔루션 현장적용) ‘26년 4개 시군구 실증 후 ’27년 서비스 고도화 및 전국 서비스 오픈

- (‘26년 하반기) 10개 시범 시군구* 중 광역, 도시, 농어촌, 도농복합 특성의 시군구를 선정하여 대국민 대상의 단계별 시범 서비스 실증 및 개선을 추진

* 시범 시군구(10개) : 강원 평창군, 강원 철원군, 경기 파주시, 전남 강진군, 전남 곡성군, 강원 원주시, 전남 나주시, 전북 정읍시, 경기 오산시, 충북 진천군

※ 1차 서비스 오픈(실증 4개) : 2026.12월 ~ 2027.5월

- (‘27년 상반기) 10개 시범 시군구 대상 시범 서비스 오픈 및 개선

※ 2차 서비스 오픈(시범 10개) : 2027.6월 ~ 2027.11월

- (‘27년 하반기) 전국 자치단체 대국민 서비스 오픈 및 모바일 서비스, 공무원 서비스 개시*

* 민원인이 자치단체에 방문하여 상담 시 공무원이 활용할 수 있는  행정망용 사전진단 서비스 창구, 공무원 사용자관리 및 인증 기능 제공

※ 3차 서비스 오픈(전국) : 2027.12월~

ㅇ (자문위원회 운영) AI솔루션 개발 방향, 사업 성과제고 추진을 위해 전문가(토지·건축 개발 분야 등) 자문위원회 구성 및 운영

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

<연차별 추진목표(안)>

구분	주요내용
1차년도	ㅇ 디지털트윈 기반 사전진단 플랫폼 개발 ㅇ 사전진단 AI 모델 및 관리체계(MLOps) 개발(속성기반) ㅇ 사전진단 3D시뮬레이션 서비스 개발 ㅇ 데이터 수집·가공 및 학습데이터 구축 ㅇ 개발 및 실증 인프라 구축 ㅇ 서비스 실증(4개 자치단체, 대국민)
2차년도	ㅇ 디지털트윈 기반 사전진단 플랫폼 확대(공무원, 모바일, 민원창구 연계) ㅇ 사전진단 AI 모델 고도화(멀티모달) ㅇ 이용가능 토지 검색 서비스 개발 ※ 1차년도 개발된 필지별 사전진단 서비스를 기반으로 검색 범위 내 이용가능 토지 검색 기능으로 고도화 ㅇ 데이터 수집·가공 및 학습데이터 구축 확대 ㅇ 운영 인프라 증설 ㅇ 서비스 오픈(전국, 대국민/공무원, 모바일)

< 성과지표(예시) >

성과지표	주요내용	목표치
		1차년도	2차년도
AI 사전진단 정확도	개발 가능여부 분석결과 정확도* * 승인 / 조건부승인 / 불허(승인불가) * 오판정으로 인한 국민 피해를 예방하기 위하여, 불확실성이 존재하는 경우는 리스크를 최소화하기 위한 보수적인 판단에 따른 정확도 * 예를 들어, 불확실한 가능인 경우는 승인불가로 판정결과 제시 및 담당자 문의 필요 단서 제공 ※ 학습되지 않은 인허가 처리내역를 이용하여 사전진단 후 결과 분석	85%	95%
AI 사전진단 일관성	동일 입력에 대해 동일 사전진단 분석결과를 도출하는 비율	95%	98%

* 상기 성과지표를 포함(필수)하여 서비스의 성능을 객관적으로 확인할 수 있는 성과지표 및 타당한 목표치들을 제시할 것

* 상기 성과지표와 동일한 취지의 전문적인 다른 측정 방법이 있다면 대체 제시 가능함

* 성과지표 중 AI솔루션 관련 성능지표는 공인시험기관을 통해 검증해야하며, 성과지표·평가방법 및 내용 등은 추후 협업부처와 협의를 통해 변경 가능

3		사업신청 및 접수

□ 사업계획(신청)서 전산접수 안내

ㅇ 사업계획(신청)서 다운로드 후 작성

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

ㅇ 전산 접수 마감시한 : 2026.03.16(월) 14:00까지

* 전산 접수 마감시한일 15일 전부터 전산접수 가능

- 정보통신산업진흥원(www.nipa.kr) 홈페이지 하단 [NIPA 관련 웹사이트] → NIPA 사업관리시스템(NXT) → 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 자격요건, 컨소시엄별 요구사항 등을 숙지하시고 NIPA 사업관리시스템 공지사항에 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 제출(접수)서류

필수 제출 서류 목록		필수 제출 대상
구분	양식 제공	기업	연구소 등 기타 비영리
1. 사업계획서	○	○	○
2. 사업자등록증 및 법인등기부등본	X	○	○
3. 사업수행기관(주관,참여)의 참여의사 확인서	○	○	○
4. (최근 3년) 표준재무제표 (‘23년~’25년) * ‘25년 표준재무제표 부재시(’22년~‘24년) * 재무상태표 + 손익계산서	X	○	X
5. 중소·중견·대기업 확인서	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
10. 현금·현물 출자(납입) 확약서	○	○	X
11. 과제 신청 자격요건 사전 자기점검표	○	○	○
12. AI·데이터 중복지원 방지 확약서	○	○	○
13. 평가항목 참조표	○	주관기관
14. 유사과제 검색결과서	X	주관기관
15. 발표자료(20분 발표 분량)	X	주관기관

※ 모든 서류는 위 제출서류 목록에 따라 폴더 또는 파일명을 정리하여 제출(전체 압축파일 또는 시스템 제출항목에 업로드)

※ 필수 제출서류 일부라도 누락 시 선정 제외될 수 있음

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

※ 제출서류 제출 시 주민등록번호 뒷자리 전체 또는 뒤의6자리는 마스킹하고 제출 요망

※ 중소·중견기업 확인서, 국세·지방세 완납 증명서 등은 유효기간내 발급서류이어야 함

※ 공모접수 시 제출(접수)한 발표자료로 선정평가 진행(발표 20분)

4		문의처

구분		담당자 (이메일)	TEL
사업 관련	①분과	AI활용확산팀 박선영 수석 (sypark@nipa.kr)	043-931-5022
	②③분과	AI활용확산팀 이종근 책임 (jklee01@nipa.kr)	043-931-5027
	④⑥⑦분과	AI활용확산팀 김영부 수석 (kyb@nipa.kr) AI활용확산팀 김진희 책임 (kimjh0141@nipa.kr)	043-931-5021 043-931-5029
	⑤분과	AI활용확산팀 김대원 수석 (dwkim@nipa.kr)	043-931-5031
	⑧분과	AI활용확산팀 심재성 수석 (climbsky@nipa.kr)	043-931-5023
협업부처	①분과	농림축산식품부 박성용 사무관 (sungyong2610@korea.kr) 한국농수산식품유통공사 윤건영 차장 (gy@at.or.kr)	044-201-2295 061-800-8860
	②분과	소상공인진흥공단 최현용 대리 (chy2021@semas.or.kr)	042-363-7547
	③분과	국가유산청 임채석 주무관 (archivist04@korea.kr)	042-481-3154
	④분과	해양경찰청 박승훈 경감 (engman1982p@korea.kr)	032-835-2377
	⑤분과	식품의약품안전처 박찬영 사무관 (cksdudi@korea.kr)	043-719-1625
	⑥분과	국세청 김태형 팀장 (kth0301@nts.go.kr)	044-204-4462
	⑦분과	경찰청 김희두 경감 (heedou123@police.go.kr)	02-3150-0245
	⑧분과	국토교통부 박일웅 사무관 (ajapto@korea.kr)	044-201-3457
전산접수 관련		NXT시스템 유지보수팀 (nxt_support@nipa.kr)	070-5151-8239

Ⅲ
사업 선정방안

1		평가절차

□ 선정절차

ㅇ 사업계획서의 적합성(사전) 검토 및 선정 평가(평가위원회)를 통해 지원대상 과제 선정

공모과제 접수		적합성(사전) 검토		선정 평가(발표) (평가위원회) (* 필요시 서면평가)
공모 마감일시 기준 접수 완료		신청서류 및 지원 자격조건 검토를 통한 평가 대상 확정		사업 타당성, 내용의 부합성, 수행능력 등 평가를 통해 과제 선정

* 필요시 사업비 검토·조정 위원회를 통해 사업 및 사업비 적정성을 심의할 수 있음

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

2		평가방법 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 선정에서 제외될 수 있음

□ 선정평가

ㅇ (개요) 발표평가를 통해 지원 대상 과제 선정(60점 이상 과제 중)

* 분과별 평가대상 과제수가 선정과제수의 5배수 초과일 경우 서면평가(평가점수 산출, 평가위원 선정방법,평가기준 등은 발표평가와 동일)를 할 수 있고, 서면평가를 통해 발표평가 대상을 확정할 수 있음

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 넷째자리까지 산정

* 세부내용은 NIPA 평가편람에 따름

* 발표평가 결과는 우리원 홈페이지에 공지하고, 평가결과 선정된 과제의 경우에 한하여 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	ㆍAI 기술개발 추진목표 및 전략의 우수성 및 실현가능성 - AI 기술개발 전략의 구체적 방안에 대한 우수성 및 실현가능성 - AI 기술개발 전략에 따른 세부 추진방안의 적절성	15
	기술개발 우수성	ㆍAI 기술개발 적절성 및 우수성 - AI 기술개발 전략에 따른 세부 추진방안의 적절성 및 실현가능성 - AI 기술개발 예상 결과물의 우수성 - AI 모델 활용 시 한국어 처리 능력, 보안성 및 정보 보호 역량, 신속한 유지보수 역량 등 활용 계획의 적절성 및 실현가능성	25
적용 및 확산 가능성 (15)	적용 가능성	ㆍAI 기술개발 결과물의 현장 적용 가능성 - AI 기술개발 결과물의 현장적용 추진 전략의 구체성, 적절성 및 우수성 및 활용 방안의 적절성	10
	확산 가능성	ㆍAI 기술개발 결과물의 확산 가능성 - AI 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 - 과거 개인정보보호법 위반, 실증랩(안심존) 보안규정 위반 등 여부	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 평가항목 상 배점이 높은 항목의 고득점 순으로 순위 확정

- 평가항목의 고배점 항목에 대해 고득점 순(기술개발우수성>사업수행역량/사업전략우수성>목적부합성/적용가능성/품질관리우수성>확산가능성/사업관리적정성/일자리창출)으로 순위 확정

□ 사업비 심의·조정 (필요시)

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+민간부담금)를 별도의 계좌로 관리 (* 통장사본은 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

- 사업 수행기관은 집행 잔액과 불인정액 발생 시 사업 종료 후 3개월 이내 반납하여야 함

ㅇ 협약 후 사업비 신청 시 정부출연금에 대한 지급(이행)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 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

* 선정된 사업수행기관, 협업부처(또는 협업기관) 포함 3자간 협약 체결할 수 있음

ㅇ 사업 수행기간 : 2026.협약월 ∼ 2026.12.31일까지 (1차년도)

2027.1.1일부터 ∼ 2027.12.31일까지 (2차년도)

* 매년 협약을 체결하며 연차평가 결과 등에 따라 2차년도 계속지원 여부를 결정 (60점 미만 과제는 2차년도 지원중단 가능)

□ 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 협업부처 또는 협업기관에서 비식별화 처리 후 기업에게 제공 가능하며, 이를 수행기관에 위탁할 경우 개인정보처리위수탁 계약 필수 및 절차에 따라 홈페이지 등에 게시하여야 함

ㅇ 선정 컨소시엄은 수행기관 별 개인정보 보호책임자를 지정해야 하며 개인정보 보호책임자 및 개인정보를 다루는 업무 담당자는 협약 前 개인정보보호와 보안 교육을 필수 이수하여 협약 時 교육결과를 제출해야 함

* 단, 사정에 의해 협약 時 미제출한 경우 협약기간 內에는 필수 이수해야 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 사업 수행기관은 관련분야 법‧제도 개선 및 활성화 등을 위해 과학기술정보통신부 및 정보통신산업진흥원 등의 요청에 적극 협조해야 함

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

ㅇ 사업 수행기관은 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 NIPA(전담기관)는 사업비관리시스템, 사업관리시스템 등을 운영 할 수 있음

ㅇ 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 따름

ㅇ 본 과제를 수행하는 사업수행기관은 수행과제의 데이터 취득, 가공, 학습 등 데이터 관련 비용을 타 사업과 중복하여 신청·사용할 수 없음

- 전담기관은 중복성 검토가 필요하다고 판단될 경우 사업의 투입인력, 데이터, AI학습 등 자료를 요구할 수 있으며, 사업 수행기관은 지정양식에 따라 제출하여야 함

※ 과제신청시 AI·데이터 중복지원 방지 확약서 필수 제출

ㅇ 학습용데이터 AI허브 연계 및 개방에 대한 사항

- 사업 수행기관은 전담기관의 요청 시, 본 사업으로 인해 구축된 학습용 데이터 중 가능한 데이터에 한하여 AI 허브에 연계 및 개방하도록 필요한 노력을 하여야 하며, 구체적인 절차와 방안은 협의 추진

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*을 준용함에 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

ㅇ 공개데이터를 사용하는 경우와 서비스 등 개발 및 운영 시 오픈소스를 활용하는 경우 저작권, 라이선스 등의 법적 문제가 발생하지 않아야 함