과 업 지 시 서

용 역 명	AI 기반 국민생활안전 데이터 분석 및 연구 기획 플랫폼 구축
주관기관	한국과학기술한림원

2025. 09.

Ⅰ		용역 개요

1. 용 역 명 : AI 기반 국민생활안전 데이터 분석 및 연구 기획 플랫폼 구축

2. 과업 개요

□ 목적

- 실시간 안전 이슈 모니터링을 통한 선제적 정책 대응 체계 구축

- AI 기반 연구 문서 자동 생성을 통한 연구 기획 프로세스 혁신

- 법률 검토 자동화를 통한 연구 과제 리스크 최소화

□ 기간 : 계약체결일 ~ 2026년 9월 30일까지

※후속지원 3개월

※단, 한국과학기술한림원의 방침 또는 사업내용 변경, 수행기관 중간평가 미달 또는 불가항력 등의 사유 발생시 사업기간은 변경될 수 있음

□ 규모 : 총 육억 원 (부가세 포함)

□ 과업 범위

구분	내용
시스템 구축 범위	• 안전 분야 데이터 수집 및 키워드 추출 시스템 • 안전 분야 문서 자동 생성 시스템 (이슈브리프, 문제정의서) • 연구 지원 분석 시스템 (법률검토, 선행연구분석) • 통합 관리 시스템 및 대시보드
데이터 구축 범위	• 기존 지식 자산 활용 (문제정의서 128건, 이슈브리프 226건) • 법률 데이터베이스 (식약처, 환경부, 건설교통부 관련 법령) • 외부 연계 데이터 (NTIS 최근 3-4년 연구자료) • 실시간 수집 데이터 (뉴스, SNS, 검색 트렌드)
기술적 구현 범위	• 클라우드 기반 인프라 구축 • AI 모델 개발 (자연어 처리, 문서 생성, 법률 분석) • 외부 시스템 연계 (NTIS API, 기존 웹사이트) • 사용자 인터페이스 (웹 기반 통합 플랫폼)

Ⅱ		과업 내용

1. 세부 과업 내용

가. 안전 분야 데이터 수집 및 키워드 추출 시스템

- 사업 내용

(1) 구축 목적: 다양한 데이터 소스로부터 안전 관련 이슈를 모니터링하여 선제적 정책 대응 지원

(2) 처리 방식: 최신 데이터 수집 및 AI 기반 분석을 통한 키워드 추출

(3) 처리 규모: 일일 뉴스 10,000건 이상, SNS 데이터 50,000건 이상 처리

(4) 분석 주기: 실시간 수집, 일 2회 종합 분석 리포트 생성

(5) 품질 기준: 데이터 정확성 95% 이상, 완전성 98% 이상 달성

- 세부 수행범위

(1) 데이터 수집 시스템 구축

주요 언론사 뉴스 사이트 실시간 크롤링 시스템 구축

SNS 데이터 수집 시스템 구축

포털 사이트 검색 트렌드 데이터 수집 API 연동

다양한 문서 포맷 지원 (PDF, hwp, DOCX, HTML 등)

수집 데이터 품질 관리 및 중복 제거 시스템 구축

(2) AI 기반 키워드 추출 및 분석

토픽 모델링(LDA, BERT 기반) 알고리즘 적용

키워드 네트워크 및 트렌드 분석 시스템 구축

안전 관련 키워드 자동 분류 및 우선순위 결정 시스템

이슈 급등/급락 감지 및 긴급도 평가 시스템

나. 안전 분야 문서 자동 생성 시스템

나-1. 이슈브리프 자동 생성 시스템

- 사업 내용

(1) 구축목적: 추출된 키워드를 기반으로 이슈브리프 문서 자동 생성

(2) 생성방식: 기존 이슈브리프 문서 데이터 학습 기반 AI 모델 활용

(3) 생성주기: 주요 이슈 발생 시 원클릭 문서 생성, 정기 주간 리포트 생성

(4) 품질기준: 기존 이슈브리프 대비 95% 이상 품질 달성

- 세부 수행범위

(1) AI 모델 학습 및 구축

다양한 문서 포맷(PDF, hwp, DOCX, PPTX 등)에 대해 파싱을 지원해야 함

문서 청킹을 할 때 헤딩레벨은 원본 문서의 구성대로 계층구조로 청킹할 수 있도록 반드시 지원해야 함

문서 헤딩을 계층별로 인식을 해서 그 단위로 문서 청킹이 가능해야 하고 청킹된 문서의 길이가 길 때는 정해진 길이와 중첩구간에 따라 자동으로 청킹도 될 수 있어야 함

파싱한 문서는 파싱 결과에 대해서 정확성 신뢰도를 검증 할 수 있는 모델을 필수적으로 제공해야 함 (정답세트가 없는 경우도 정확성 신뢰도 측정이 가능해야 함)

문서 파싱의 경우 NID(Nomailized Information Distance) 0.9 이상을 충족해야 함

한림원 고유 문체 및 구조 학습을 위한 AI 모델 개발이 되어야 함

대규모 언어모델 기반 문서 생성 시스템 구축

(2) 문서 구조화 및 자동 생성

배경, 현황, 분석, 시사점 섹션별 자동 생성

관련 통계 및 데이터 자동 삽입 시스템

참고문헌 및 관련 자료 자동 생성

(3) 시각화 및 차트 생성

키워드 네트워크 그래프 자동 생성

통계 데이터 기반 차트 및 그래프 자동 생성

다양한 형식 지원(PDF, DOCX, HTML)

나-2. AI 기반 문제정의서 작성 시스템

- 사업 내용

(1) 구축목적: 한림원 연구진 대상 문제정의서 초안 자동 작성 지원

(2) 입력방식: 추출된 키워드 기반 또는 직접 연구 주제 입력

(3) 활용데이터: 문제정의서, 이슈브리프, NTIS 연구 자료 및 주요 부처 법률

(4) 품질기준: 자료 검색 시 유사도 알고리즘 기준 85% 정확도 달성

- 세부 수행범위

(1) 연구 주제 분석 및 처리

자연어 기반 연구 주제 입력 지원

자동 추출 키워드 시스템 연계 지원

유사 주제 추천

(2) Vector DB 기반 통합 검색 시스템

최근 3-4년 NTIS 연구자료 데이터 수집 및 구축

문제정의서, 이슈브리프, NTIS 연구 자료 데이터 및 법률 기반 벡터 DB 구축

주기적인 모니터링을 통한 최신 데이터 수집 및 지속적인 DB 업데이트

연구 주제 입력 시 의미적 유사도 알고리즘 기반 종합 자료 검색 반환

(3) AI 기반 문제정의서 초안 문서 생성

수집한 문제정의서 학습 및 문서 형식, 구조 등 활용

연구 배경, 필요성 등 섹션별 초안 자동 생성

참고문헌 자동 생성

(4) 웹 기반 문서 편집기

문서 편집 기능 제공

변경 이력 관리

협업 기능 지원

나-3. 연구 과제 기반 법률 검토 시스템

- 사업 내용

(1) 구축 목적: 연구 과제 기획 시 관련 법률 검토를 통한 사전 리스크 방지

(2) 적용 범위: 식약처, 환경부, 건설교통부 등 주요 부처별 법령 데이터

(3) 정확도 목표: 과제 검색 시 법령 제약사항 검토 정확도 90% 이상 달성

- 세부 수행범위

(1) 법률 데이터베이스 구축

식약처, 환경부, 건설교통부 관련 법령 수집 및 구축

법령 개정 사항 모니터링 및 업데이트 시스템

법령 간 연관성 분석 및 매핑 시스템

(2) AI 기반 법률 분석 엔진

벡터 DB와 법령 텍스트 데이터 기반 하이브리드 검색 시스템(구축사례시연 필수)

연구 과제 분석 및 법령 매칭 시스템

규제 충돌 가능성 사전 분석 시스템

(3) 제약사항 도출 및 경고 시스템

규제 위반 가능성 사전 경고 시스템

제약사항 상세 내용 및 근거 조문 제공

(4) 사용자 인터페이스 및 접근성

웹 기반 통합 인터페이스 제공 및 대화형 챗봇 형태의 인터페이스 지원

자연어 질의응답 시스템을 통한 법률 상세 검토 기능

직관적 UI/UX 설계 및 사용자 친화적 인터페이스 제공

다. 통합 플랫폼 서비스

- 사업 내용

(1) 구축 목적: 한림원 연구진 대상 통합 플랫폼 서비스 제공

(2) 서비스 방식: SaaS 기반 통합 플랫폼

- 세부 수행범위

(1) 안전 분야 워크플로우 관리

연구 주제 입력 → 종합 분석 → 문제정의서 생성 프로세스

키워드 추출 → 이슈브리프 문서 생성 → 문제정의서 작성 프로세스

프로세스별 진행 상황 모니터링

업무 흐름 자동화 지원

(2) 사용자 관리

한림원 내부 연구진 계정 관리

권한별 접근 제어

사용 이력 관리

보안 및 개인정보 보호 체계 구축

(3) 대시보드

실시간 키워드 트렌드 모니터링

문서 생성 현황 및 이용 통계 제공

서비스 사용 통계 제공

2. 시스템 요구사항

가. 클라우드 기반 인프라 구축

- 기본 요구사항

퍼블릭 클라우드 기반 구축 (AWS, Azure, GCP 중 선택)

마이크로서비스 아키텍처 기반 설계

컨테이너 기반 배포 환경 구축 (Docker, Kubernetes)

향후 대국민 챗봇 서비스 확장 지원 가능한 아키텍처

- 성능 및 확장성

자동 확장(Auto-scaling) 지원 및 고가용성 보장

로드 밸런싱 시스템 구축

대용량 데이터 처리 지원

API 게이트웨이 및 서비스 메시 구축

실시간 데이터 스트리밍 처리 파이프라인 지원

- 기술 스택 및 환경

(1) 개발 언어 및 프레임워크

Backend: Python (FastAPI), Java (Spring Boot)

Frontend: React, TypeScript

AI/ML: Python (TensorFlow, PyTorch)

데이터 처리: Apache Spark, Kafka

(2) 개발 도구

IDE: VSCode, IntelliJ IDEA

버전 관리: Git

CI/CD: Jenkins, GitLab CI/CD

컨테이너: Docker

(3) 운영 환경

클라우드 서비스: AWS/Azure/GCP

로드 밸런서: Application Load Balancer

CDN: CloudFront 또는 동급

모니터링: Prometheus, Grafana

- 데이터 처리 및 저장 요구사항

대용량 데이터 처리를 위한 분산 처리 시스템

데이터 백업 및 복구 체계 구축

나. 품질 관리 및 성능 최적화

- 품질 관리 체계

(1) 품질 목표

키워드 추출 정확도: 95% 이상

문서 생성 품질: 기존 문서 대비 95% 이상

법률 검토 정확도: 90% 이상

시스템 가용률: 99.5% 이상

(2) 테스트 및 검증

단위 테스트, 통합 테스트, 시스템 테스트 수행

성능 테스트 및 부하 테스트 실시

사용자 수용 테스트 및 피드백 반영

보안 테스트 및 취약점 분석

- 성능 최적화

(1) 응답 시간 최적화

일반 조회: 3초 이내

AI 분석: 30초 이내

문서 생성: 60초 이내

대시보드 로딩: 2초 이내

(2) 처리량 최적화

동시 사용자 30명 지원

일일 처리 건수 1,000건 이상

대용량 데이터 배치 처리 시간 단축

실시간 데이터 처리 지연 최소화

- 백업 및 복구

(1) 백업 정책

일일 자동 백업

지역간 복제

증분 백업 및 전체 백업 조합

(2) 복구 목표

RTO(복구 목표 시간): 4시간 이내

RPO(복구 목표 지점): 1시간 이내

데이터 손실 최소화

다. 보안 요구사항

- 접근 통제

(1) 네트워크 접근 제어

한림원 내부 IP 대역에서만 접근 허용

VPN 또는 전용선을 통한 보안 연결

방화벽 및 침입 탐지 시스템 구축

운영계 및 개발계 분리

(2) 사용자 인증 및 권한 관리

사용자 인증 및 권한 관리

사용자별 권한 등급 관리 (관리자/일반사용자/열람사용자)

2차 인증 적용 (OTP 또는 인증서)

세션 관리 및 자동 로그아웃 기능

- 데이터 보안

(1) 암호화

전송 구간 암호화 (TLS 1.2 이상)

저장 데이터 암호화 (AES-256)

데이터베이스 컬럼 단위 암호화

(2) 개인정보 보호

개인정보 마스킹 처리

개인정보 처리 로그 관리

개인정보 보호법, 생성형 AI 활용 보안가이드 및 기타 금융권에 준하는 AI 보안 가이드 준수

NER을 통한 개인정보 차단 기능 필수

- 보안 관리

(1) 보안 모니터링

보안 로그 수집 및 분석

실시간 보안 이벤트 모니터링

이상 행위 탐지 및 알림

(2) 보안 운영

정기 보안 점검 (분기 1회)

침해사고 대응 절차 수립

보안 교육 및 인식 제고

라. 데이터 요구사항

- 데이터 수집

(1) 수집 규모

일일 뉴스 데이터: 10,000건 이상

SNS 데이터: 50,000건 이상

검색 트렌드: 상위 1,000개 키워드

(2) 수집 주기

뉴스 데이터: 실시간 (10분 주기)

SNS 데이터: 일 2회

검색 트렌드: 일 1회

- 데이터 품질

(1) 품질 기준

정확성: 95% 이상

완전성: 98% 이상

적시성: 실시간 ~ 24시간 이내

(2) 품질 관리

데이터 검증 및 정제 프로세스

중복 데이터 제거 및 표준화

데이터 품질 모니터링 대시보드

- 데이터 보존

(1) 보존 정책

원시 데이터: 1년

분석 결과: 3년

보고서: 영구 보존

※중요사항: 파란색 표시

구 분	내 용
이슈 발굴을 위한 데이터 수집 시스템 구축	⦁언론사 뉴스 기사 실시간 크롤링 및 수집 (5종 이상 언론사, 1시간 이하 간격, 일자별/제목/주요 내용/유사도 기반 검색 가능) - 과거 2개년 기사 일일 수집을 통한 과거/현재 이슈 비교 가능 ⦁주요 공공기관 SNS 글(포스트) 수집 및 관리 (대통령실, 정부 부처의 페이스북, 트위터, 인스타그램 등, 일자별/내용/유사도 기반 검색 가능) ⦁국가과학기술지식정보서비스(NTIS) 과제 데이터 수집 및 관리 (국가 R&D 및 위탁/공동연구 과제의 메타 정보, 논문, 특허, 연구보고서 메타 정보, 최근 10년 이내 데이터 대상) ⦁수집 데이터 품질 관리 및 중복 제거 시스템 구축 - 다양한 문서 포맷(PDF, hwp, DOCX, PPTX 등) 파싱 지원
자연어 검색 특화 DB 구축	⦁단어 및 문장을 (예, 벡터 임베딩하여) 저장 관리하는 DB 구성 및 관리 ⦁DB는 본 과제에서 사용하는 클라우드 상 구축 (예, 오픈소스 vector DB 또는 관리형 DB 활용 고려) ⦁(예, Vector) DB 기반 통합 검색 시스템 구축
AI기반 키워드/토픽 분석, 이슈 도출	⦁키워드 및 토픽 분석 (기사별 주제어/핵심 키워드 도출) - 개별 글에 대한 주제어, 키워드 추출 및 의미적 요약본 제공 - 사용 기술 후보: 형태소 분석기(Mecab, Okt 등), TF-IDF, LDA, BERTopic, NER - 추가 기능: 키워드 네트워크 분석, 토픽별 기사량 변화 추이 시계열 시각화 ⦁이슈 도출: 개별 토픽 및 기사 군집화 분석을 통해 이슈 항목 도출 및 국민생활안전 7개 분과로 분류 (분류 어려울 시 '기타' 분류) - 군집화 분석 제공 (관련/유사 기사 그룹화, 이슈별 묶음 제공) - 도출된 이슈 항목 화면 제시 및 관리 - 이슈 급등/급락 감지 및 긴급도 평가 시스템
AI기반 이슈브리프 초안 자동 생성 및 리뷰	⦁이슈브리프 초안 자동 생성: 도출된 이슈 항목에 대해 생성형 AI 기반으로 이슈의 현황, 주요 이슈, 원인, 영향, 대응 방안 포함 - 주요 내용 : 현황(무엇이 일어났는가?), 주요 이슈(핵심 문제는 무엇인가?), 원인(왜 발생했나?), 영향(어떤 피해·영향이 있었나?), 대응방안(지금 무엇을 해야 하나?) - 대규모 언어모델 기반 문서 생성 시스템 구축: 문서 자동 생성 기능 (승인된 문서 PDF 내보내기) ⦁이슈브리프 리뷰: AI 자동 생성 초안을 관리자가 리뷰, 수정, 승인 가능 - 초안 수정, 의견 추가, 하이라이트 기능 - AI 생성 내용과 원본 데이터(뉴스, SNS 등) 교차 확인 기능 - 생성/수정/최종 승인 이력 관리 제공 - 문서 구조화 및 자동 생성 (배경, 현황, 분석, 시사점 섹션별 자동 생성, 관련 통계/데이터/참고문헌 자동 삽입) - 시각화 및 차트 생성 (키워드 네트워크 그래프, 통계 데이터 기반 차트/그래프 자동 생성, 다양한 형식 지원)
AI기반 문제정의서 초안 자동 생성 및 리뷰	⦁문제정의서 초안 자동 생성 : 기 도출된 이슈브리프 항목 기반으로 문제 정의서 작성 (생성형 AI 활용) - 이슈 내용을 기반으로 유사성이 높은 관련 국가 R&D과제 (NTIS 등록된 과제) 자동 검색 및 메타 정보 포함 - 문서 생성 기능 (승인된 문서 PDF 내보내기) - 수집한 문제정의서 학습 및 문서 형식, 구조 등 활용 - 연구 배경, 필요성 등 섹션별 초안 자동 생성 및 참고문헌 자동 생성 ⦁웹 기반 문서 편집기 제공 (문서 편집, 변경 이력 관리, 협업 기능) - AI가 자동 생성한 초안을 관리자가 리뷰, 수정, 승인 가능 - 생성/수정/승인 이력 관리 제공
사용자 페이지, 관리자 페이지 구축	⦁사용자 계정 관련 기능: 가입(이메일 기반), 로그인/로그아웃, 프로필 보고/수정, 비밀번호 수정/찾기 ⦁관리자 기능 페이지: 유저 가입 승인, 유저 목록 조회, 각 유저 사용 현황 조회 ⦁이슈 분석 페이지: 기사 목록 조회/관리/검색, 국가과제 조회/관리/검색 (NTIS 등록 과제), 이슈 항목 목록/세부 내용 페이지 ⦁시각화 페이지: 이슈 도출 과정에서 사용된 분석 결과 시각화 ⦁문서 검토 및 생성 페이지: 이슈 브리프 검토 및 pdf 문서 생성, 문제 정의서 검토 및 pdf 문서 생성 ⦁웹 대시보드: 키워드, 이슈, 지역, 시간별 검색/필터, 지도/시계열/네트워크 시각화 ⦁사용자별 맞춤 뷰 설계: 연구자, 정책 담당자, 데이터 관리자, 시민단체별 맞춤 화면 ⦁관리자용 인터페이스: 데이터 관리, 분석 결과 검토, AI 모델 관리, 시스템 업데이트
문제정의서 자동화 고도화	⦁현황, 원인, 영향, 해결방안, 관련 법/제도/연구자료 연계 ⦁법령/제도/정책 DB (API/크롤링) 연계, 핵심 규정/가이드라인 자동 추출 ⦁NTIS 연구과제 최근 3~4년 데이터, 법제처/식약처/환경부 등 주요 법제도 API 연계 ⦁전문가/시민 피드백(패널, 설문, SNS 반응) 자동 학습 연계 ⦁법률 데이터베이스 구축 (식약처, 환경부, 건설교통부 관련 법령 수집/구축, 법령 개정 사항 모니터링 및 업데이트, 법령 간 연관성 분석 및 매핑) ⦁제약사항 도출 및 경고 시스템 (규제 위반 가능성 사전 경고, 제약사항 상세 내용 및 근거 조문 제공) ⦁사용자 인터페이스 및 접근성 (웹 기반 통합 인터페이스, 대화형 챗봇 형태 인터페이스 지원, 자연어 질의응답 시스템을 통한 법률 상세 검토 기능, 직관적 UI/UX 설계)

□ 세부과업내용

3. 기타

□ 제외 사항 : 물리적 서버 및 하드웨어 구축

□ 한국과학기술한림원 국민생활안전종합지원단은 2단계(2027년~2029년)에 추가개발 및 사후관리에 대한 용역 계획을 가지고 있음

- 대국민 챗봇 서비스 구현, 기존 웹사이트 시스템 통합 등

4. 성과 및 운영

□ 과업범위 : 공고문과 과업지시서에서 상세 내용 확인

- 주관기관과 수행기관이 협의가 되는 경우, 상세 내용 변경 가능함

□ 과업성과 : 최종 성과보고서 제출

- 성과보고서와 성과품으로 제출

- 최종 성과보고서는 제출 1개월 전에 초안을 사전보고하여 주관기관 담당자가 승인하여야 하며, 승인된 내용으로 최종 성과보고서가 작성·제출되어야 함

□ (필수) 운영에 관한 사항

- 개발 착수월부터 2개월 단위로 필수적으로 중간보고가 이루어져야 하며, 주관기관에서 필요시 추가보고를 요청할 수 있으며 수행기관은 이에 성실히 응해야 함

- 중간보고는 주관기관과 수행기관이 협의하여 보고서 혹은 개발현황을 확인가능한 형태로 추진함