2025년도 초거대AI 확산 생태계 조성  사업(3차) 공고문

2025. 6월

< 목  차 >

1. 지원목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	7

4. 사업 요구 사항	11

5. 사업 추진체계 및 절차 등	23

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	25

7. 주요 추진일정(안)	29

(붙임)초거대AI 확산 생태계 조성 사업 세부 과제별 요구사항	30

과학기술정보통신부 공고 제2025-0641호

2025년도 초거대AI 확산 생태계 조성사업(3차) 공고

과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 AI 성능 향상 및 서비스 개발을 위한 초거대AI 확산 생태계 조성사업(3차)을 공고하오니 참여를 희망하는 기업･기관은 신청하여 주시기 바랍니다.

2025년 6월 12일

과학기술정보통신부 장관

한국지능정보사회진흥원 원장

1		지원목적 및 배경

□ 지원 배경

ㅇ 우리나라는 세계에서 3번째 LLM을 개발한 국가로 빅테크에 뒤떨어지지 않는 생성형 AI 모델, 우수한 경량화 AI 모델·서비스 보유 등 충분한 저력 보유

ㅇ 하지만, 빅테크 기업과의 자본·기술 격차로 오픈AI 모델 독점 등 양극화가 발생하여 국내 강점을 지닌 특화 영역을 선점하는 전략으로 차별화 필요

ㅇ 최근, 딥시크의 등장으로 저비용·고효율 AI 모델* 개발의 기회가 열리며, 국내에서도 추론 성능 강화 등 국내 AI 기술 발전 방안 도모 시급

※ 딥시크 v3(24.12월), 딥시크 r1(25.1월), Manus AI에이전트(25.3월)

□ 지원 목적

ㅇ 디지털 전환의 핵심 자원이자 AI서비스 경쟁력 제고의 관건이 되는 초거대AI 데이터 구축·개방을 통해 AI 생태계 조성 및 일상화 실현

- 모든 분야의 AI 도입 확산과 기술 발전을 선도할 수 있는 대규모 데이터 확보 및 민간 데이터 구축 사업 촉진

- 체계적인 데이터 자원을 확보하여 AI용 데이터 부족 문제를 해소하고 국내 기업·기관 등의 AI 도입·개발에 대한 진입장벽 완화

- 고품질·대규모 AI 데이터를 구축·개방하여 초거대AI 발전 기반 조성을 통해 세계 최고의 AI강국(AI G3) 실현 도모

⇨ AI 산업에서 주도권을 가질 수 있도록 우리나라가 강점이 있는 분야를 중심으로 전문·특화 영역을 선점 및 저비용·고효율 성능 고도화에 필요한 버티컬 AI 데이터 구축 추진

2		지원사업 주요내용

□ 공고 및 접수 기간 : ’25. 6. 12(목)∼ 7. 15(화)

※ 컨소시엄 구성 등 일부 일정은 상이하므로 25페이지 필히 참조

□ 지원 기간 : 협약일로부터 ～ ’25. 12. 31.

□ 지원 대상 : 기업, 대학, 공공기관, 정부·지자체, 협회, 개인사업자 등

□ 지원 규모 : 총 2,180백만원 (3차 : 5종 데이터)

ㅇ (지원규모) 정부지원금 420백만원∼500백만원 수준(과제목록 6페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의‧조정에 따라 일부 조정될 수 있음

※ 자유공모과제 4종은 품질인증비용 5백만원 추가 책정하여 신청

ㅇ (지정/자유 공모) 2개 분야(5종 데이터) / 5개 수행기관 선정․지원

※ 2025년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

▸ (수행기관) 주관기관 + 참여기관

▸ (주관기관) 과제를 주관하여 수행하는 대표 기관(기업)

▸ (참여기관) 주관기관과 공동으로 해당 과제에 참여하여 사업을 수행하는 기관(기업)

▸ (수요기관) 과제에 참여하여 과제수행의 결과 발생하는 유‧무형의 결과물 또는 서비스 수요자로서 이용하거나 활용하는 기관(기업)으로 정부출연금 지원 없이 과제에 참여

□ 지원 조건

ㅇ 초거대AI 데이터 구축 역량을 갖춘 2개 이상(수요기관 제외)의 기업ㆍ기관이 컨소시엄 형태로 수행기관 구성 필수

※ 초거대AI 학습에 필요한 다량의 비라벨링 데이터 중심으로 구축하되, 미세조정에 필요한 라벨링 데이터를 추가하는 형태로 추진

ㅇ 주관기관 또는 참여기관 자격으로 최대 1개 분야(과제)에 지원 가능(주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가)

※ 1개 기업‧기관은 최대 1개 분야에 지원 가능함. 예시) 주관기관 또는 참여기관 자격으로 1개까지 지원 가능

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1. 카메라 워크 등 애니메이션 데이터)에 주관기관이나 참여기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

※ 주관기관 또는 참여기관 자격으로 다수 분야에 참여 시 참여 한도인 총 1개 분야 접수 완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수된 지원은 모두 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

※ 수요기관은 동일 분야에 중복하여 참여 가능(수요기관 참여확인서 필수 제출)

※ (주의) 2025년 초거대AI 확산 생태계 조성사업 1, 2차 공모에 신청한 제안서를 3차 공모에 재신청할 수 없음

ㅇ (주의요망) 2024년 초거대AI 확산 생태계 조성사업 과제 최종평가 결과가 “매우 미흡” 등급 과제의 주관 및 참여기관은 평가배제(기준일자 : 분야별 제안서 접수 마감일)

※ 불이익을 받지 않도록 컨소시엄 구성 및 제안서 접수 이전에 반드시 확인 필요하며 특히 대학의 산학협력단, 다수 과제 참여기관 등은 주의 필요

< 신청 시 유의사항 >

▸ 대학은 교내 다수 연구실 등이 동일 분야에 주관 또는 참여기관으로 중복참여 하거나 총 1개 분야 초과 신청에 주의

- 대학은 산학협력단 명의 신청이 원칙이고 산학협력단이 없는 대학만 학교법인 명의로 신청

▸ 동일 분야 내 중복 지원 또는 최대 지원 가능 분야 수를 초과한 기업･기관이 주관 기관으로 참여한 경우 수행기관 공모신청 전체가 무효이며, 참여기관으로 참여한 경우 해당 기업･기관에 대해서만 무효로 처리 하고 그 참여 비율(예산분담비율) 만큼 평가시 감점

▸ 한국정보통신기술협회(TTA) 등 초거대AI 데이터 품질검증 전문기관은 참여 불가

▸ 총괄책임자는 초거대AI 확산 생태계 조성사업 수행중 타사업(NIA 및 외부기관) 중복 투입 불가, 참여인력의 경우 중복투입이 가능하나 한국지능정보사회진흥원의 타사업 및 외부기관의 사업을 포함하여 참여율 100% 초과 불가

▸ 퇴사 등 구체적인 사유 없이 수행기관 총괄책임자 변경 불가

▸ 전담기관(NIA)의 사업수행 중 개인정보보호법을 위반하여 전담기관(NIA) 사업 참여 제재 처분 중인 사업자는 지원 불가

▸ ChatGPT 등 생성형 모델을 이용한 증강 데이터 제안 불가

□ 민간부담금 부담

ㅇ 국가연구개발혁신법 시행령 제19조(연구개발비의 지원과 부담)에 따라 수행기관은 민간부담금을 부담

< 정부지원금 지원기준 및 민간부담금 중 현금부담 기준 >

▸ 정부지원금 지원기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우
해당 수행기관 총 사업비의 75%이하	해당 수행기관 총 사업비의 70% 이하	해당 수행기관 총 사업비의 50% 이하

▸ 민간부담금 중 현금부담 기준

중소기업인 경우	중견기업*인 경우	공기업, 대기업인 경우
해당 수행기관 민간부담금의 10% 이상	해당 수행기관 민간부담금의 13% 이상	해당 수행기관 민간부담금의 15% 이상

※ 비영리 기관(대학, 공공기관, 정부·지자체, 협회 등)의 경우 정부지원금 100% 지원

* 「중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」시행령 제7조에 따라 산정한 평균 매출액 등이 3천억원 미만인 중견기업은 중소기업 수준으로 민간부담금 중 현금부담 가능

□ 정부 지원금 지급

ㅇ 정부 지원금은 수행기관으로 참여한 모든 주관･참여기관에 분배됨을 원칙으로 함

ㅇ 정부지원금은 과제수행에 지장이 없는 범위 내에서 분할 지급

ㅇ 예산 등 정책상의 변동이 발생할 경우 협약금액이 감액 등 조정(최대 25%내외)될 수 있으며, 이 경우 과제조정을 통해 변동된 협약금액에 따라 구축량 등을 조정할 수 있음

□ 관련 규정

ㅇ 정보통신진흥기금 운용·관리규정(과학기술정보통신부고시)

ㅇ 기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

※ (주의요망) 9조 2항을 참고하여 평가배제(완전자본잠식 등) 대상여부를 반드시 확인

ㅇ ICT 예산 정책 협의체 운영 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 결과 평가 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 성과관리 및 활용 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 수행상황 및 정산 보고 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 점검계획 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

※ 상기 규정 등은 과학기술정보통신부 정보통신신흥기금 운용‧관리 규정 및 부속 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침

※ (주의요망) ICT기금사업 및 연구개발사업 관리지침 제20조 감점기준 확인

※ 상기 지침 등은 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 참여기관 선정평가 세부운영지침

ㅇ 초거대 인공지능 생태계 조성 사업 관리지침

※ 상기 지침 등은 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

< 지원 과제 목록 >

□ 지정/자유 공모 2개 분야(5종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인

구분	연번	분야(과제)	데이터 (종)	수행 기관	예산* (억원)	요구사항 (페이지)
미디어· 콘텐츠	1	카메라워크 등 애니메이션 데이터	1	1	5	33
자유 주제	2	인공지능 신기술 선도 데이터 ※ Physical AI, 추론형 AI, 공간 컴퓨팅 등	4	4	각 4.2억	-

※ 현재 제시된 예산은 최대 범위이며, 과제조정위원회 등을 통해 조정될 수 있음

※ 2025년도 예산 상황 변화에 따라 선정 규모 및 평가 일정 등은 변경될 수 있음

※ 자유주제 공모과제 4종은 사업비 지원액 4.2억에 품질인증비용 5백만원을 추가 책정하여 사업비 집행계획을 제출해야하며, 데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법에 의거 과학기술정보통신부로부터 지정된 데이터 품질 인증기관으로부터 품질인증비용에 대한 견적서를 발급받아 사업수행계획서와 함께 제출

※ (주의) 구축 데이터는 AI-Hub에 누구나 다운로드 가능한 완전 공개를 원칙으로 하며, 별도 안심존 개방을 필요로하는 데이터(IRB, DRB 등을 요구하는 의료분야 민감정보 등) 제안할 수 없음 (단, 완전 공개가 가능한 합성데이터, 데이터 수집 대상인 환자 등으로부터 데이터의 AI허브 일반 공개를 사전 동의 받은 전향적 데이터는 제외)

3		수행기관 선정방안 및 평가기준 등

□ 수행기관 선정 및 사업계획서 평가

ㅇ (사전검토) 사업수행계획서, 제출서류 및 자격요건 사전검토

- 기한 내 접수 완료된 과제에 대해 사업수행계획서의 구비요건, 자격요건 등을 제출서류를 통해 사전검토하고 평가 대상 선정

※ 사전검토는 「기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침」 제9조를 기준으로 실시

※ 단, 비영리 기관 및 공기업(공사)은 제9조 2항을 적용하지 아니함

ㅇ (사업계획서 평가) 평가위원회의 구성 및 운영은 한국지능정보사회진흥원(이하 한국지능정보원) 관련 규정에 따라 시행

- 평가위원은 수행기관의 사업계획서를 사전에 검토하고 피평가자의 프레젠테이션 발표 및 질의응답을 통해 평가(발표 : 15분 내외, 질의응답 : 10분 내외)

※ 발표 시간은 수행기관 접수 결과에 따라 일부 조정 될 수 있음

- 수행기관 총괄책임자가 발표하는 것이 원칙이며 총괄책임자 발표가 불가능할 경우 서면으로 평가

- 평가점수 산출은 위원별 평가점수 중 최고․최저 점수를 제외한 나머지 점수를 평균하며 소수점 넷째 자리까지 산정(다섯째 자리에서 반올림)

※ 동점자 발생 시 평가표의 ‘데이터 구축 내용의 적합성 항목’의 배점 상위자, ‘품질목표 및 품질관리방안의 적정성’의 배점 상위자를 차례대로 우선 선정

- 발표자료는 수행계획서 접수 시 제출한 자료 범위 내에서 활용 가능

※ 제안서 접수기간 마감 후, 자료 수정제출, 추가 제출, 동영상 사용 불가

ㅇ (수행기관 선정) 평가결과 적합(70점 이상)인 과제에 대해 평가점수 순으로 순위를 부여하고 우수 수행기관을 선정 후 심의‧조정 실시

※ 사업수행계획서에 제안 분야 번호(연번) 및 분야명 반드시 명기

※ 평가점수 70점 미만인 수행기관은 선정될 수 없음

- 지정공모 데이터(연번 1번) 분야는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 상위 평가점수를 획득한 분야당 1개 수행기관을 우선지원 대상으로 선정

- 자유공모 데이터(연번 2번) 분야는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 상위 평가점수를 획득한 4개 수행기관을 우선지원 대상으로 선정

※ 자유공모 데이터는 AI허브(https://www.aihub.or.kr)에 공개된 데이터 등 기 추진 데이터와 중복·유사 배제 및 차별성 등을 종합적으로 검토하여 제안 필요

□ 평가 기준

< 평가 기준 >

구분	평가항목 및 기준	배점
과제 목표의 타당성 (9)	o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성	5
	o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성	4
데이터 구축 내용의 적합성 (33)	o 초거대AI 데이터 확보 계획의 적정성 - 원천 데이터 확보 방안의 타당성 및 적극성 - 법적 현안에 대한 사전검토 및 대응방안 적정성 - 특성에 맞는 신기술 활용 등을 통한 효율적 구축 노력	8
	o 원천 데이터 등의 확보에 대한 사전준비 충분성 - 데이터의 권리확보를 위한 계약, 협약, MOU 등 관련 사전 준비의 적정성(계약서, 협약서, 심의결과 등 증빙 확인) - 데이터 수집 등을 위한 장비 확보의 충분성 - 세부 데이터별 포트폴리오(샘플 데이터) 적정성	9
	o 초거대AI 데이터 구축 방안의 우수성 - 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성 - 데이터의 구축 공정(획득/수집, 정제, 가공) 단계의 절차 및 방법 적정성	10
	o 초거대AI 데이터 개인정보 조치 방안 적정성 - 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성 - 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성	6
품질목표 및 품질관리방안의 적정성 (21)	o 초거대AI 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 초거대AI 데이터 품질지표 및 목표의 타당성 - 수행기관의 초거대AI 데이터 품질관리 역량 - 수행기관의 품질관리체계(조직/인력/절차/품질기준/도구 등) 준비도 및 구체성	9
	o 초거대AI 데이터 품질관리 방안의 적정성 - 초거대AI 데이터의 품질관리(품질 자가점검 등) 및 확보 방안의 구체성	12
인공지능 기술역량 (11)	o 초거대AI 데이터 응용서비스 개발 우수성 - 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성	6
	o 초거대AI 데이터 저작도구 활용 적정성 - 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등 - 라벨링 기술 활용 수준 및 적정성	5
사업 추진체계 및 추진역량 (16)	o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성 - 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성 - 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성 - AI 응용개발 기업･기관의 개발 역량 - 수요기관의 실질적 산출물 활용 계획 타당성	6
	o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도 - 초거대AI 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등 - 데이터 구축 사전 준비 우수성 * 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지식재산권 등의 확보 여부	4
	o 주관기관/참여기관 사업추진 적합성 - 부정행위 관련 사법기관 기소․ 수사 등 기관의 준법성 - 사업수행 기관 재무 상태 건정성	4
	o 비상상황, 재난 발생 시 비상대책 및 교육계획의 적절성 - 안전관리 및 비상상황 대응 준비 사항, 매뉴얼 개발 등 - 비상시 데이터 구축 관련 참여 인력 교육 방법 o 사업장 안전 및 근로자 보호조치 등에 대한 안전관리 매뉴얼, 교육계획 등 재난·안전관리의 적정성	2
성과, 홍보, 지원방안 적정성 (3)	o 초거대AI 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성 - 초거대AI 데이터 홍보, 데이터 활용 및 사업화 방안 등 o 데이터 하자보수 방안, 중장기 성과 창출 방안의 적정성 등	3
참여인력 처우개선, 상생 협력 및 사회적 가치구현 (7)	o 시니어 은퇴자(해당 분야 전문가), 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출 및 고용안정 제공 수준 - 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시	4
	o 참여인력 확보 및 운영 방안, 교육, 급여 수준, 처우, 성장지원방안 등의 계획의 구체성 및 적정성 - 건전한 근로 여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성 - 작업자에 대한 계약방법(계약서 등), 비용 지급방식, 지급 시기, 지급기준, 작업량 증빙 등 운영 방안의 적정성 o 인공지능 윤리 준수 노력 및 적정성	3
평가 점수(합계)		100
부정당업자 여부 (감점 –30)	o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치 중인 업체	-30

□ 과제조정위원회 심의‧조정 및 수행계획서 확정

ㅇ 우선 지원 대상 수행기관은 한국지능정보원 관리지침에 따라 과제조정위원회에서 수행내용, 예산의 적정성 등을 종합적으로 검토하고 사업계획에 대해 조정 가능

- 우선 지원 대상 수행기관은 과제조정위원회에서 검토한 사항을 수행계획서에 반영하고, 한국지능정보원은 과제조정위원회에서 검토ㆍ조정한 사항의 반영 여부를 확인하고 협약 체결

ㅇ 우선 지원 대상 수행기관은 심의․조정결과를 합리적인 이유 없이 거부하는 경우 협약을 포기하는 것으로 간주하고 후보 과제 중 평가점수의 차순위 수행기관에 지원 가능

- 우선 지원 대상 수행기관은 통보받은 과제조정위원회의 조정결과에 대해 이의신청을 할 수 있으며 ICT기금사업 및 연구개발사업관리 지침에 따라 처리

ㅇ ‘19~’23년 인공지능 학습용 데이터 구축사업 및 24년 초거대AI 확산 생태계 조성사업에서 수행한 사업수행계획서의 표절이 의심되는 경우(표절 검증 도구 등 활용) 과제조정위원회의 심의 결과에 따라 협약 체결이 거부될 수 있음

- 다만, 과제조정위원회에서 내용의 중복 등이 경미 하다고 판단하는 경우 사업수행계획서의 조정을 요청할 수 있음

ㅇ 과제조정위원회에서 표절로 판단하였거나, 의견을 제시하여 조정을 요청하였음에도 불구하고 합리적인 이유 없이 이를 거부하는 경우 후보 과제 중 평가점수의 차순위 수행기관에 지원할 수 있음

4		사업 요구 사항

□ 데이터 구축에 관한 사항

ㅇ 초거대AI 데이터 구축 공정(방법, 절차 등)이 포함된 초거대AI 데이터 구축 계획서(이하 구축 계획서)를 세부 데이터별로 작성하여 제안서 신청 시 제출(신청 서식 붙임 1)

- 구축 계획서는 ‘AI허브(www.aihub.or.kr)’에 공개한 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5’를 참조하여 작성

※ ‘AI허브/커뮤니티/품질가이드’ 공지사항의 'AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5' 내 ‘제2권. AI 데이터 구축 가이드 v3.5’ 참조

- 수행기관의 구축 역량 확인을 위해 세부 데이터별 샘플 데이터(포트폴리오)를 데이터 구축 계획서에 포함시켜 제출

※ 샘플데이터는 실제 구축할 비라벨링데이터 또는 원본 데이터(예: 사진)와 가공데이터로 구성·제출

- 최종 선정 시, 기 제출한 구축 계획서는 과제조정위원회와 한국지능정보원이 검토한 추가사항 등을 반영하여 최종적으로 확정한 후 사업 수행의 기준 문서로 활용

ㅇ 수행기관은 인공지능(AI) 학습(Training)에 적합한 형태와 내용의 비라벨링데이터 또는 원천 데이터 및 가공 데이터를 수집･제작 구축하여 누구나 사용할 수 있도록 AI허브를 통해 공개

※ 세부적인 데이터 요구사항은 과제별 제안요구내용 ‘붙임’을 참조

ㅇ 데이터의 요구사항에 대한 부합성과 초기 품질을 확인하기 위한 초기데이터(5~10%)는 협약후 2개월 이내에 구축해야 하며 중간 데이터(30%이상)는 중간점검 실시 이전 제출해야 함

- 구축한 데이터를 활용한 1-Cycle 자가점검* 계획 및 결과 추가 제출

※ 1-Cycle 자가점검 : 데이터 구축 비율에 따라 전 공정(획득/수집→정제→가공→학습)을 반복적으로 점검하여 데이터 품질 확보 및 보완을 시행하는 애자일 방식의 자가 점검 프로세스

※ 초기데이터 1-Cycle(5～10%) 및 중간데이터 자가점검(30%)은 필수 시행

ㅇ 최종 품질검증용 제반문서 및 데이터(100%)는 25년 10월말까지 제출 필요

ㅇ 데이터 최종 품질검증을 통해 도출된 결과와 내역에 따라 최종 품질 개선 또는 보완 조치를 하여야 하며, 이 모든 결과는 최종결과평가에 반영 예정

- 최종 품질검증 미달성 시, 별도 예산으로 제3자 품질검사업체를 통한 재검사를 필수 시행하며 검사 결과를 제출하여야 함

※ 최종 데이터 제출 시기는 필요에 따라 조정될 수 있음

ㅇ 구축한 데이터의 품질 및 유효성 검증을 위한 인공지능 모델 및 알고리즘 개발 필수

- AI 응용 서비스 개발 역량을 보유한 수행기관이 구축 데이터를 활용한 인공지능 모델 및 알고리즘 개발

※ 단, 인공지능 모델의 개발방법, 검증지표, 성능 목표는 계획서에 구체적으로 명시

ㅇ 초거대AI 데이터는 객체기반 검색이 가능하도록 개념적 객체맵을 구성하고, 디렉토리 형식으로 구조화하여 제출

□ 데이터 품질에 관한 사항

ㅇ 초거대AI 데이터 구축사업 품질관리 계획서(이하 품질관리 계획서)를 세부 데이터별로 작성하여 신청 시 제출(신청 서식 붙임 2)

- 품질관리 계획서는 ‘AI허브(www.aihub.or.kr)’에 공개한 ‘AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5’를 참조하여 작성

※ ‘AI허브/커뮤니티/품질가이드’ 공지사항의 'AI 데이터 품질관리 가이드라인 v3.5' 내
‘제1권 AI 데이터 품질관리 가이드 v3.5’ 및 ‘제3권 생성형AI 품질관리 가이드 v2.0’ 참조

- 선정 평가시 제출한 품질관리 계획서는 과제조정위원회와 한국지능정보원의 검토 사항을 반영하여 수정 확정한 후, 사업 수행을 위한 품질관리 및 검증의 기준 문서로 활용

- 초거대AI 데이터의 최종 산출물(데이터, AI 모델 등)의 객관적 품질지표와 정량목표를 정의하고 품질관리 계획서에 명시하여 제출

※ 품질지표 및 목표값은 과제조정위원회 검토를 통해 조정될 수 있음

- 품질관리 총괄 책임자를 지정하고 자체 품질검사를 위한 품질관리 조직* 구성·운영 필수

※ 품질관리 총괄 책임자, 실무 책임자, 품질자문위원회, 데이터 획득/수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 구축 단계별 품질 관리 조직, 구축 데이터의 품질 검사 조직 등을 포함

- 데이터 품질 검사를 위한 기준과 검사 절차를 마련하고 자체 품질점검 실시 후 오류 데이터에 대해서는 보완하여 제출

- 데이터 구축에 참여하는 모든 작업자를 대상으로 데이터 품질 확보를 위한 사전 품질관리 교육을 반드시 실시하여야 함

※ 품질관리 교육은 참여인원 전체를 대상으로 하는 기본교육과 품질검사 실무자를 대상으로 하는 실무교육 등을 포함하여 교육계획 마련 및 추진

ㅇ 한국지능정보원 및 품질검증기관(TTA 등)의 중간점검 및 최종 산출물의 품질검증 활동에 적극적으로 협조

※ 품질검증지표는 과제조정위원회 및 품질검증기관(TTA 등) 검토를 통해 완료

- 수행기관은 품질검증기관(TTA 등)의 데이터 품질검증 수행 및 품질검증에 필요한 환경 및 도구 등을 제공하고 구축된 데이터의 상시 모니터링(온라인 서버 접속 등)이 가능한 방법을 제공

- 점검 단계에서 품질에 대한 조정과 중요한 문제점에 대한 의견이 있을 경우 수행기관은 외부 전문기관의 컨설팅 등을 통해 검토․조치

□ 참여인력에 관한 사항

ㅇ 작업자의 권익 보호 방안, 적정 임금 제공 방안 등을 사업 수행계획서에 제시

※ 신규 인력은 ’25.1.1 이후 입사자부터 인정하고 정규직ㆍ계약직 무관

※ 직접 고용 인력(정규직, 계약직)은 4대 사회보험 가입 필수

※ 상근형태로 참여하는 단기 인력은 크라우드소싱 인건비가 아닌 일용직 비목에 계상

※ 크라우드소싱 작업자와 근로계약 체결방법, 임금 지급기준 및 방법 등에 대해 과제 조정 시 검토ㆍ확정 및 적용하며 NIA의 “크라우드워커 업무위탁 계약서” 및 “개인정보 수집·이용 및 제3자 제공에 관한 동의서(크라우드 워커)” 양식 사용

ㅇ 크라우드소싱 작업자를 활용하는 경우 일부 작업자에게 업무가 집중되거나, 적정 수준 이상의 고액 인건비가 지급되지 않도록 주의

※ 사업별로 크라우드소싱 작업자 인건비 상정을 위한 자체 기준 및 단가 범위를 사업계획서에 포함하여 제출

※ 구축 단계별 건당 소요 시간 및 단가 산정 필요(필요시 소요 시간 기준으로 산정)

- 크라우드소싱 작업자의 업무 실적을 객관적으로 확인가능한 증빙자료(시스템 로그 등) 필수 확보 및 제출(증빙하지 못하는 경우 불인정)

□ 공개 및 성과 확산에 관한 사항

ㅇ AI 허브에 개방된 데이터로 학습시킨 제3자(민간기업, 연구기관, 대학 등)의 AI모델은 상업적(산업적) 이용이 가능해야 함(필수)

ㅇ 본 사업의 결과물인 초거대AI 데이터, 모델 및 알고리즘 소스, 활용 가이드라인 및 매뉴얼 등은 한국지능정보원이 요구하는 방법에 따라 AI 허브에 개방(필수)

※ 본사업으로 구축된 데이터는 공공누리 제2유형에 따른 자유로운 이용권리*를 허용

* 공공누리 제2유형 : 저작물의 출처를 표시하고 저작물의 변경(재가공) 및 배포가 가능하나 상업적 이용은 금지

- 초거대AI 데이터(원천데이터, 가공데이터 등), 알고리즘 및 모델 등 산출물 일체는 개방

- 초거대AI 데이터 구축을 위해 수집한 원시데이터는 수행기관에서 5년간 보관하고 한국지능정보원에서 요청시 제출 필요(필수)

- 최종 데이터는 학습(Training), 검증(Validation), 시험(Test) 데이터로 구분하여 제출하고 기본 비율은 8 : 1 : 1로 제출

※ 과제의 특성에 따라 비율은 변경할 수 있음

- 모든 사업 결과물은 사업 종료 1개월 전까지 한국지능정보원에 제출하고 검토 의견에 대해 보완 후 사업 종료 시까지 최종 제출

- 데이터별 설명서(양식 별도 제공), 데이터별 활용 교육 영상(데이터 1종당 1개) 개별 제작 후,  AI 허브에 개방 필수

ㅇ 필요시 수행기관은 초거대AI 데이터를 활용한 경진대회를 과제조정위원회의 검토 및 확정을 거쳐 개최 가능

ㅇ 홍보 활동(보도자료 및 인터뷰, 광고 활동) 시 지원사업의 사업명, 과제명, 기관 명칭 사용 필수

- 모든 홍보 자료(카드뉴스, 동영상, 포스터 등)에 한국지능정보사회진흥원 로고를 삽입

※ 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 초거대AI 확산 생태계 조성 사업임을 필히 명기

※ 사업 수행기간 중 홍보 활동은 NIA 사전 협의 권장

□ 법적권리에 관한 사항

ㅇ AI허브에 개방한 데이터는 공공누리 제2유형에 따른 비상업적 수정 및 재배포가 가능해야 함(필수)

※ 공공누리 제2유형 : 출처 표시 필요, 비상업적 용도로만 이용 가능, 변형 등 2차적 저작물 작성 가능

ㅇ 본 사업을 통해 구축된 데이터를 제3자가 재가공 등의 처리 후 판매하는 등 상업적(산업적)으로 이용하려는 경우 데이터 구축 주관 및 참여기관은 별도 합의를 실시할 수 있음(계약 체결 및 관련 대가 지급 등)

ㅇ 지식재산권, 초상권, 개인정보보호 등에 적법하고, AI허브에서 공개, 배포, 활용에 문제가 없는 원천 데이터를 확보하여 데이터 구축

※ 원시데이터 등의 확보를 위해 활용할 개인정보수집･활용 동의서, 초상권 이용 동의서, 저작권 계약서는 한국지능정보원에서 제공하는 양식 및 가이드라인을 활용(신청 서식 11, 12, 13)

- 데이터의 개인정보(얼굴, 번호판 등), 국가보안사항(공간정보, 위치정보 등) 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 비식별화 조치

- 협약 이전에 데이터 수집, 가공, 공개와 관련한 법적사항에 대한 법률 검토 결과 등의 제출 및 과제조정위원회의 사전 검토 필수

- 구매 및 협약 등을 통해 원시 데이터 등을 확보하는 경우 제안서 접수 시 증빙자료(계약서, 협약서, MOU, 데이터 제공동의서 등) 제출

※ 뷰티헬스 데이터의 경우, 선정평가시 IRB 또는 DRB 신청서를 제출하고, 과제조정기간 중 결과서 제출 필수

* “원시데이터”란, 기계학습을 목적으로 최초 단계에서 수집 또는 생성한 음성, 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터로 전처리를 거치지 않은 데이터를 말함

- 데이터 구축 및 AI 개발에 활용되는 모든 콘텐츠(이미지, 영상, 음성 등)와 데이터는 법률에 의거한 적법한 방법으로 수집ㆍ확보되어야 하며, 관련된 법률상 분쟁에 대해서는 수행기관에서 일체의 책임을 부담

- 수행기관이 계약을 수행함에 있어 제3자의 특허권 또는 저작권, 지재권, 초상권, 개인정보 등을 침해하여 손해배상 청구소송 등이 제기되면 수행기관에서 피해자 측에 소송 결과에 따라 합의 배상

ㅇ 수행기관은 사업 추진과정에서 취득한 기술 등 성과의 확산, 활용성 제고, 지식재산권 확보 및 관리 등에 필요한 조치를 강구

- 본 과제 수행 산출물(원시 데이터 포함) 및 실적 자료는 과제 종료 후 5년간 보존해야 하며 한국지능정보원에서 요청 시 제출

ㅇ 초거대AI 데이터 중 수행기관이 이번 사업 참여 이전에 직접 구축하여 보유하고 있거나, 데이터에 대한 소유권을 기 확보하고 있는 원천 데이터(영상, 이미지, 음성 등)를 동 사업에서 활용가능하나 해당 데이터의 수집 및 사용 비용을 동 사업비에 책정할 수 없음

※ 기존에 구축한 데이터 구축 비용을 동 사업에 포함하여 정산 등을 하는 경우, 거짓이나 그 밖의 부정한 방법으로 공공재정에 손해를 입히는 부정 청구로 해석

□ 개인정보보호 및 관리에 관한 사항

ㅇ 데이터 구축에 개인정보가 포함 되는지 여부와 이를 포함하는 경우 반드시 개인정보의 구체적인 사항을 사업수행계획서에 포함

ㅇ 개인정보를 활용하는 경우, 개인정보보호법 상의 의무․권고사항에 대해 사전점검 및 법률 자문을 실시하고 그 결과를 사업수행계획서에 포함

※ 인공지능 개인정보보호 자율점검표(개인정보위, ‘21.5)에 따른 자가 점검을 실시하고 그 결과를 과제조정위원회에서 제출 및 검토

ㅇ 개인정보보호 및 관리를 위한 이행․점검‧조치 방안을 사업수행계획서에 구체적으로 제시

※ 개인정보 비식별화를 시행하는 경우 개인정보보호위원회의 “가명정보 처리 가이드라인” 및 “비정형데이터 가명처리 기준(2024.2)” 준수

※ 사업 착수 이전에는 “비정형데이터 개인식별 위험성 검토 체크리스트“를 활용하여 사전 검토후 해당 위험을 낮추기 위한 적절한 조치 필요(가명정보 처리 가이드라인 참고)

※ 과제 종료후 최종 평가시 “비정형데이터 가명처리 결과에 대한 자체 검증 결과서”를 최종보고서에 포함하여 제출 필요(해당 과제만 작성)

ㅇ 수행기관(주관기관, 참여기관) 담당자는 사업착수단계에서 한국지능정보원에서 시행하는 개인정보보호 교육 필수 이수

ㅇ 개인정보보호법의 심각한 위반사항 발생시 관련 법령 및 규정에 따라 협약 해지, 사업참여제한 등의 불이익을 받을 수 있음

□ 보완조치 요구사항

ㅇ 외부 품질검증 지적사항, 사후 발견된 데이터 누락 및 오류사항 등에 대한 조치 계획을 마련하여 제출하고 그에 따른 보완 조치 결과 또한 제출하여야 하며 최소 5년 보완 의무 수행 필수

- 외부 품질검증 지적, 오류사항에 대해 보완된 데이터는 필요에 따라 전담기관과 협의 후 별도 예산으로 제3자 품질검사업체를 통한 품질검사를 시행하고 검사 결과 또한 제출하여야 함

※ 협약체결 시 별도의 보완조치기간 및 방법에 대한 조항을 협약서에 포함

< 신청 시 유의 사항 >

* 수행기관(주관 및 참여)은 NIA, NIPA, K-DATA의 지원사업간 중복‧유사 과제(20년 과제부터 해당)를 통한 수혜를 받지 않도록 사업참여 신청 시 주의하여야 함. NIA는 사업계획, 추진내용 및 결과물에 대해 사전 및 사후 중복‧유사성 검토를 시행할 수 있으며 중복성이 확인될 시 선정 배제 또는 협약 취소를 할 수 있음

ㅇ 본 사업에 참여한 수행기관이 각종 정부지원사업(데이터 바우처, AI 바우처, AI+X 등)을 통해 타 기관이나 기업 등에 기구축하여 제공한 데이터를 재활용한 것이 확인될 경우 재활용 데이터는 불인정, 협약 취소, 향후 과제참여 불가 등 제재를 받을 수 있음

※ 거짓이나 그 밖의 부정한 방법으로 공공재정에 손해를 입히는 경우, 부정 청구로 해석

□ 사업관리 요구사항

ㅇ 일반적 사업관리 추진현황은 주간(격주)/월간 보고와 필요에 따라 수시보고로 진행하고 착수보고회, 중간점검, 최종결과평가를 실시

- 사업 수행 중 중간 결과물(중간보고서), 최종 결과물(최종결과 보고서)을 확인하기 위해 현장실사 등을 통해 진행상황 점검

- 최종 결과보고서, 정산보고서 및 증빙자료는 사업종료 후 30일 이내 제출

※ 각종 보고서의 제출 시기는 사업관리 상 필요에 따라 조정될 수 있음

ㅇ 데이터 수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 초거대AI 데이터 구축은 수행기관(주관기관, 참여기관)에서 직접 수행하는 것이 원칙

- 다만, 수행기관이 아닌 외부 기관의 용역을 통해 데이터 구축 등을 할 경우에는 제안 단계에서부터 사업수행계획서에 용역 계획을 사전에 수립하여 제출하고 과제조정위원회에서 조정한 범위 내에서 가능

- 위탁용역비는 정부지원금에서 위탁용역비를 뺀 사업비의 40% 이내로 산정

※ 위탁용역·장비 구매 등 발주 시 ‘국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률‘을 준용하여 사업비 집행

< 위탁용역비 산정 기준 >

▸ 위탁용역비 = 정부지원금 X 약 28.57%(7분의2) 이내

- 정부지원금이 1억원일 경우 0.2857억원 이내 편성

※ 주관/참여 기관별 산정(컨소시엄 전체 정부지원금의 28.57%를 의미하지 않음)

※ 위탁용역비는 최소로 편성해야 하며 총사업비의 10% 이상인 경우 과제조정위원회에서 조정될 수 있음

ㅇ 과제 추진기간 중 과제목표 등 추진 상의 중대한 계획 변경이 있을 경우 정해진 절차에 따라 한국지능정보원에 사전 신청 및 승인 후 시행 가능

ㅇ 참여인력 변경에 관한 사항은 한국지능정보원과 사전 협의 필수

□ 사업비 산정 및 정산에 관한 사항

ㅇ 사업비는 정보통신진흥기금운용관리 규정(과학기술정보통신부 고시)과 부속 지침 등에 따라 산정

※ 동 사업은 비R&D 사업으로 간접비를 책정할 수 없음

- 사업비는 과제조정위원회에서 예산산출 적정성 검토 후 최종 확정

- 사업비(정부지원금 및 민간부담금 현금)는 다른 용도의 자금과 분리하여 전용 계좌 관리․운영하며 해당 계좌와 연결된 사업비 카드 또는 계좌이체 등을 통해 투명하게 집행

- 사업비 집행내역은 관련 증빙자료와 함께 관리하고 점검·정산 시 제출

※ 집행 내역은 즉시 KCA 사업관리시스템(PIMS)에 등록하여 상시 관리해야 하며 부실입력, 증빙자료 미흡시 정산 등에서 불이익을 받을 수 있음

※ 사업비 사용 증빙은 5년간 보관하고 한국지능정보원이 요구 시 제출

ㅇ 투입인력은 정부지원금으로 인건비를 전액 반영할 수 있음

※ 중앙정부, 지방자치단체 등으로부터 인건비 및 경상운영비를 100% 지원받는 기관 등은 현금 산정불가

※ 신규 인력의 인건비는 경력 등을 고려하여 수행기관 급여기준에 준하여 산정하되 통계청 기준 임금근로자 월평균 소득의 3배를 넘지 않아야 함. 단, 초과자는 이에 대한 사유 및 증빙 제출 필수

ㅇ 크라우드소싱 작업자 인건비는 반드시 예산항목 중 ‘일용임금’에 산정

- 크라우드소싱 작업자의 대가는 과제종료 전에 집행된 부분만 인정

ㅇ 참여인력(크라우드 소싱 포함)은 원칙상 국내거주 대한민국 국적자로 제한

- 단, 외국어를 모국어로 하는 해외 거주 외국인이 언어(음성, 자연어 등)와 관련된 데이터 구축 등을 위해 참여가 불가피한 경우, 과제조정위원회가 조정한 범위 내에서 사전 승인을 받아 참여 가능

※ 해당 참여 외국인의 신원, 계좌, 입금현황 등 예산집행의 투명한 증빙이 가능한 외국인에 한함

- 국내 거주 외국인(유학생 연구원 등)의 참여가 불가피한 경우 과제조정위원회에서 조정한 범위 내에서 참여 가능

ㅇ 고가의 장비 구매 및 자산취득은 최소화하고 임차 권고

※ GPU 장비 구입 불인정, 클라우드 컴퓨팅 자원 임차를 원칙으로 함

※ 구매가 필요한 경우 과제조정위원회를 통해 조정한 범위 내에서 구매 가능

ㅇ 자사 개발 솔루션의 현물 출자, 다수 과제 참여시 자산의 중복 현물 출자는 불인정

ㅇ 정보통신기금 등 정부지원사업을 통해 획득한 자산은 현물 불인정

ㅇ 한국지능정보원의 승인이 필요한 사업비 변경 또는 사용에 대해 사전 승인 절차를 거치지 않고 집행한 경우 사업비 불인정

ㅇ 사업비의 집행내역 검토 및 정산은 정보통신진흥기금 운용·관리규정(과학기술정보통신부고시) 및 부속지침, 2025년 예산안 편성 및 기금운용계획안 작성 및 세부지침을 준용

※ 상기 규정 등은 과학기술정보통신부 정보통신진흥기금 운용‧관리 규정 및 부속 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

ㅇ 수행기관은 사업비 사용실적을 사업종료일로부터 30일 이내에 별도로 정하는 서식에 따라 한국지능정보원에 제출

- 사업비 정산결과 사용잔액이 있거나 사업비를 부당하게 집행한 경우 해당 금액 중 출연금 지분에 해당하는 금액은 환수(사업비 사용 증빙은 5년간 보관)

- 사업비 정산은 한국지능정보원이 지정한 전문회계법인을 통하여 위탁 진행하며 사업비 정산 비용은 주관기관에서 부담(사업비에 산정 필수)

※ ‘기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침’ 참조하여 주관기관에서 일괄 산정

※ 주관기관의 예산 편성이 어려운 경우 과제조정위원회 승인 필요

ㅇ 사업비의 부정청구 또는 편취한 경우 차년도 사업의 선정 평가대상에서 배제할 수 있음

□ 기타

ㅇ 「기금사업 결과 평가 등에 관한 지침」에 의한 최종결과평가 결과가 ‘매우미흡’인 경우 차년도 동일 사업 선정 평가대상에서 배제할 수 있음(차년도 포함 2년 이내)

ㅇ 과제 참여 인원은 과제 수행 중 취득한 모든 결과물을 한국지능정보원의 승인 없이는 외부에 제공 또는 다른 용도로 활용 금지

- 수행과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출, 자료 유출 등의 보안사고를 방지를 위한 보안정책을 수립

ㅇ 수행과정에서 천재지변, 전염병 등 불가항력적인 상황에 따라 과업 범위를 전부 또는 일부를 변경하거나 협약 해약 가능

o 제안사는 사업추진 기간 내(사업 종료 1개월 이전까지) NIA가 제공하는 AI윤리 교육을 필수로 이수하여야 함

- 단, NIA 제공 교육 이외에 이에 준하는 AI윤리교육을 이수할 경우 별도의 증빙자료를 제출하여 대체 가능함

※ 사업관리자(PM) 및 참여인력 전체가 이수하여야 하며, 참여인력 변경시 1개월 이전 변경된 자는 교육 대상자에 해당됨

o 안전조치 및 보건 조치

- 분임 안전보건 책임자는 사업장의 환경을 고려하여 소속 근로자와 관계 수급인 근로자의 산업재해를 예방하는 데 필요한 안전조치 및 보건 조치에 대한 사업주의 이행을 확인하여야 함

5		사업 추진체계 및 절차 등

□ 사업 추진체계

			과학기술정보통신부
과제조정위원회			한국지능정보사회진흥원			품질검인증기관
			수행기관 (주관기관, 참여기관)

□ 주요 역할

구분	주요 역할
과학기술 정보통신부	· 사업 기본계획 및 추진전략 수립 · 사업예산 확보 및 전담기관 배정
한국지능정보사회진흥원	· 사업 세부계획 수립 및 시행 지원 · 수행기관 선정 계획 수립 및 지원 · 사업 성과관리 및 홍보 지원
과제조정 위원회	· 사업수행계획 검토, 과제비 내역, 규모, 참여인력, 장비, 위탁계획 등의 적정성 검토 및 과제조정의견 작성 및 제출 ※ AI 및 데이터 관련 기관‧기업, 민간 전문가 등으로 구성
품질검인증 기관	· 초거대AI 데이터에 대한 다양성, 품질, 유효성 검증 수행 · 초거대AI 데이터 품질관리, 검증 교육 실시
수행기관 (주관, 참여)	· 초거대AI 데이터 구축 및 개방 · 초거대AI 데이터 활용한 AI응용모델 개발 및 제공 · 구축 데이터의 스타트업, 중소기업, 연구자, 학생 등 활용지원 · 데이터 활용 성과 창출 및 지속적 성과관리 및 보고

□ 추진 절차

사업 공고	(과학기술정보통신부)	과학기술정보통신부 및 한국지능정보원 홈페이지
↓
제안서 접수	(수행기관 → 한국지능정보원)	제안서 접수, 평가 준비
↓
과제신청서 접수 및 적합성 검토	(한국지능정보원)	과제 신청서의 적합성 검토
↓
제안서 평가	(평가위원회)	위원회 구성, 과제 제안내용 평가
↓
과제 심의‧조정	(조정위원회)	과제 보완 의견을 제시하고, 적정 예산규모를 심의‧확정
↓
수행계획서(보완) 제출	(수행기관)	조정‧보완된 수행계획서 제출
↓
협약체결	(한국지능정보원 ↔ 수행기관)	수행기관별 과제 협약
↓
사업비 지급	(한국지능정보원)	사업 지원금 집행
↓
사업 수행	(수행기관)	수행기관별 과제 수행
↓
사업 중간보고	(수행기관)	중간 추진실적 보고
↓
사업 결과보고 및 정산	(수행기관)	추진결과 보고 및 집행예산 정산
↓
수행결과 최종평가	(최종결과 평가위원회)	평가위원회에서 수행결과 평가

6		제안서 접수 및 방법, 서류 등

▸ 규격 착오 또는 규정의 미숙지 등으로 수행기관이 협약을 체결하지 않거나 협약을 체결하고 불이행하는 경우 향후 일정기간 동안 “한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침”에 의하여 공모사업에 참여제재를 받을수 있음

□ 접수 기간

분야 (과제)	접수기간	컨소시엄 구성	제안서 접수
			온라인
1~2번	‘25.6.12(목)~7.15(화)	~7.14(월) 18:00시한	~7.15(화) 10:00시한

※ 다수 분야에 참여 시 참여한도인 1개 분야는 접수완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수는 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

□ 접수방법

ㅇ 수행기관 구성 접수 : 디지털제안서 통합관리시스템(propose.nia.or.kr)

- 수행기관 등록 시 주관기관의 인증서로 등록하고 참여기관은 해당 컨소시엄 구성 마감시한까지 참여기관 인증서로 개별 승인하여야 등록 완료

- 마감시한까지 인증서로 등록한 기관까지만 인정하고 마감 시한 이후에는 구성 내용 추가, 삭제 등 변경 불가

- 제안서(과제수행계획서) 제출시점 보다 수행기관 구성 접수 마감 시한이 우선하므로 주의(접수기간 필히 확인)

ㅇ 수행계획서 온라인 접수 : 디지털제안서 통합관리시스템(propose.nia.or.kr)

- 온라인 접수는 주관기관의 인증서로 등록하고 참여기관의 정보(사업자등록번호)와 사업비(정부출연금+민간부담금) 등을 등록

- PC 및 네트워크 등 사용자 환경에 따라 관련 서류 제출의 어려움이 발생할 수 있으므로 수행계획서는 최소 3일 전 사전 제출 권장

- 컨소시엄 구성 및 제안서접수는 온라인 제출만 인정

< 디지털제안서통합관리시스템(DPMS) 안내 >

▸ 한국지능정보사회진흥원이 공모하는 사업은 아래의 시스템을 이용하고 있습니다.

- 공고 게시 장소 : 과학기술정보통신부 홈페이지(www.msit.go.kr)

한국지능정보사회진흥원 홈페이지(www.nia.or.kr)

- 제안서 및 기타등록서류 제출 : DPMS(http://propose.nia.or.kr)

▸ DPMS는 한국지능정보사회진흥원이 공모, 제안서 평가 등의 계약사무에 있어 활용하도록 구축한 제안서 접수 및 평가 시스템입니다.

- 기존처럼 두꺼운 종이제안서를 몇 권씩 제본하고, 수많은 서류를 지참하여 현장에 방문하실 필요 없이 파일형태(PDF)로 변환하시어 DPMS에 접속하여 전송하시면 됩니다.

- DPMS 로그인은 반드시 사업자용 범용공인인증서를 통해서만 가능합니다.

□ 제출서류 : 별도 첨부 서식 활용

ㅇ 초거대AI 확산 생태계 조성 사업 수행계획서 및 발표자료 각 1부

- 초거대AI 데이터 구축 계획서 1부

- 초거대AI 데이터 품질관리 계획서 1부

ㅇ 사업자등록증 사본(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부

ㅇ 법인등기부등본 및 인감증명서(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부

ㅇ 참여기관, 수요기관 참여의사 확인서 각 1부

ㅇ 자격요건 자가점검표(주관기관, 참여기관 포함) 1부(서식 파일 참조)

ㅇ 최근 1년 재무제표, 국세 및 지방세 납입증명서(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부

※ (주의요망) 직전년도 재무제표 미제출 또는 완전자본잠식 등에 해당하는 경우 평가배제 등 불이익을 받을 수 있음(컨소시엄 구성 및 공고 접수 이전에 확인 필요)

※ 추후 협약체결 확정시 필요한 서류를 제출하여야 하며 기타 필요한 서류를 함께 요청할 수 있음

□ 선정평가 장소 및 일정(안)

ㅇ 장소 : 한국지능정보사회진흥원 (대구본원)

ㅇ 일정 : 7월 28일부터 실시 예정(기관 개별 통보)

※ 평가일정 확인 방법 : NIA 제안서 접수시스템(propose.nia.or.kr) → 평가 → 평가일정

□ 유의사항

ㅇ 제안서 마감 이후 수행계획서 및 발표자료 변경은 불가

ㅇ 공모에 필요한 모든 파일은 PDF 형식 단일파일로 각각 만들어 한개의 파일로 제출하고 제안서 마감 이후 발표자료 및 수행계획서 변경, 추가 제출은 불가능

ㅇ 공모에 필요한 모든 사항(공고서, 관련 규정 및 지침 등)에 대하여 공모 전에 확인·숙지하고 확인·숙지하지 못한 책임은 수행기관에게 있음

ㅇ 마감일시까지 디지털제안서통합관리시스템에 수행계획서 미제출 또는 첨부파일의 하자(오류)가있을 경우 제출하지 않은 것으로 간주

- 단, 발표자료 등 미제출시에는 수행계획서로 평가

ㅇ 중복참여에 따른 공모 무효에 관하여는 공고서, 국가를 당사자로하는 계약에 관한 법률 시행규칙 제44조(입찰무효) 준용하여 처리

※ 중복구성의 판단 기준은 법인번호, 법인대표자의 동일성이며, 개인사업자의 경우 사업자등록증상 대표자의 동일성, 고유번호증의 경우 고유번호증의 대표자의 동일성

ㅇ 제출된 수행계획서 등 제출물 일체는 반환하지 않음

□ 선정평가 결과 확인

ㅇ 제안발표일 기준 최대 2일 이후 시스템 통해 결과 확인 가능

※ NIA 제안서 접수시스템(propose.nia.or.kr) → 평가 → 평가결과

※ 단, 해당 영역(구분) 전체 평가완료 후 결과 공개됨

□ 문의사항 : 한국지능정보사회진흥원

ㅇ 사업 내용 및 예산, 접수시스템

- Helpdesk : 070-4119-8517, 070-4119-8518

- AI허브(www.aihub.or.kr) 게시판(고객지원>문의하기>25년 초거대AI 확산 생태계 사업 문의)을 통해 온라인 문의

ㅇ 공모 : 053-230-1174, 1196 (재무관리팀)

ㅇ 평가 일정 : 053-230-1180 (재무관리팀)

7		주요 추진일정(안)

ㅇ ’25. 7월 : 공모신청서 접수 마감, 과제평가

ㅇ ’25. 8월 : 과제 심의‧조정 및 협약체결

ㅇ ’25. 8월 : 사업착수, 데이터 구축 관련 교육 및 품질기준 검토

ㅇ ’25. 9월 : 과제별 중간 현장 점검

ㅇ ’25. 10월 : 데이터 품질 지표 및 목표 검토‧확정, 데이터 제출

ㅇ ’25. 11월 : 데이터 품질검증 실시(TTA 등)

ㅇ ’25. 12월~’26. 1월 : 과제별 최종 산출물 제출 및 최종 평가

ㅇ ’26. 2월~ : 데이터 등 품질보완 후 개방

※ 추진일정은 일부 변경될 수 있음

붙 임		초거대AI 확산 생태계 조성 사업 세부 과제별 요구사항(RFP)

항목	요구사항
데이터 권리획득	• AI 허브 및 안심존 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없어야 함 • 데이터의 수집이 동의 기반인 경우 대상자 설명문에 데이터 제공 및 관리에 방안에 대해 자세히 기술 ※ 뷰티헬스 등의 전향적 수집인 경우 관련 법령에 따라, 대상자에 개인정보 활용 동의서를 징구하고, “구축된 데이터는 AI-Hub(안심존)를 통하여 신청자에 공유”될 것임을 확인 • 원천데이터를 구매 및 협약 등을 통해 확보하는 경우 제안 시 증빙자료(계약서, 협약서, MOU, 데이터 제공동의서 등) 제출 ※ 국방, 교육, 법률 분야 등에서 데이터 획득 및 향후 개방시 정부부처 유관 기관 협조가 필요한 경우, 제안 시 협의 결과에 대한 증빙자료 필수 제출 • 원천데이터 확보 시 원저작자의 동의 필수 확인 ※ 2차저작물 허용 포함 등 AI허브 공개 및 활용 시 이슈가 없도록 해야하며, 원저작자 동의에 대한 증빙 자료 필수 • 원천데이터를 활용하여 데이터를 생성하는 합성데이터 사업은 원천데이터 권리 확보 내용을 제시 ※ 원천데이터 구축 주관기관의 데이터 공유 허락과 별도 제공을 명시하는 공식적인 문서 제시
윤리적·법제도적 문제 해결	• 데이터 구축 시 비윤리적 내용 배제를 위한 방안 제시 • 지식재산권, 개인정보보호, 특허권, 초상권 등 데이터 공개를 위한 권리 및 법제도적 문제 해결방안 제시 • 인간을 대상으로 하는 과제는 IRB(기관생명윤리위원회) 승인과 DRB(데이터심의위원회) 승인을 비롯한 적법한 절차·정책에 따른 원천데이터 확보방안 제시 * 뷰티헬스 데이터의 경우 과제조정시 IRB 심의 결과를 제시
비식별화 방안	• 데이터에 개인정보(얼굴, 번호판 등), 국가보안사항(공간정보, 위치정보 등) 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 등 비식별화 조치 방안 제시 ※ 국가보안사항은 관련 보안지침을 확인하고, AI허브정책에 따라 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 데이터 관리·활용 방안 제시
가명처리 및 익명처리	• 개인정보보호위원회의 '가명정보 처리 가이드라인' 및 '보건의료 데이터 활용 가이드라인' 등 관련된 최신 가이드라인 준수
데이터 유사도 관리	• 원천데이터를 구매·가공하지 않고 신규 구축 시 데이터 간 중복 또는 유사한 내용으로 구축되지 않도록 방지 대책 마련 • 자연어처리 분야에서 사용하는 문장/대화 간 유사도 측정(Cosine similarity, Jaccard Index 등)을 활용하여 중복적 문장 필터링 필수
통번역	• 통번역 품질 검증방안 필수 제시 - 품질 검수 시 번역문을 역번역하여 원문과 유사도 측정하는 프로세스 필수 포함(한→영 번역 시 영어 번역문을 한국어로 역번역하여 검수) • 통번역 과제는 통번역 전문기관을 포함하여 컨소시엄 구성 • 통번역 경력, 공인시험 성적 등 정량적 지표를 마련하고 우수한 전문 통번역가 선발 • 통번역문 검수 프로세스 포함(2인 이상 크로스체크 / 가능한 외부 기관을 통한 2차 이상 검수 등) • 통번역 품질 기준에 대한 정량적 기준 마련(베이스 모델 대비 일정 비율 향상 / 절대적인 기준점 이상 등) • 컨소시엄 내 정제 및 가공에 대한 통합관리 플랫폼 마련 ※ 컨소시엄 내에서 별도 플랫폼 활용은 지양
원천데이터 적정성	• 원천데이터 수집 시 주제와 관련된 적절한 데이터만 수집 필수 문장 단위로 데이터 수집 시, 문서 또는 도서 단위 분류를 통해 문장 단위에서는 해당 분야에 적합하지 않은 경우 등을 방지
데이터 구축량	• 수행계획서에 목표 데이터 구축량에 대한 명확한 제시 이미지, 영상, 음성 등 세부 데이터별로 각 과업에 맞는 구축 목표량 및 측정 단위(OO장, OO시간, OO문장 등)를 반드시 제시 텍스트가 포함된 데이터의 경우, 목표 데이터 구축량과 더불어 어절 기준 토큰 수량에 대한 환산량도 함께 제시 ※ 측정 산식 : 1문장 = 평균 10토큰(어절) 생성형 AI모델을 통해 생성‧합성하여 새로 생산한 데이터(텍스트 및 이미지, 영상 등)은 수행기관이 구축하여야 하는 데이터 목표 수량에 포함할 수 없음 ※ 단, 합성데이터 구축이 사업 목적인 과제는 제외

□ 공통사항

□ 데이터 특성별 요구사항(지정/자유 공모 모두 해당)

① 추론형AI 학습 데이터 : 초거대 모델의 추론(Reasoning) 능력 학습을 위해 논리적인 사고와 구조화된 단계를 통해 답변 및 행동을 도출하는 CoT* 데이터 구축

* CoT(Chain of Thought) : 문제 해결 또는 질문에 답할 때 단계별 추론 과정을 설명하며 답변을 생성하는 방식

※ 단답식이 아닌 복합적인 추론을 요구하는 문제를 만들고, 각 추론 단계별로 최적화된 사고 과정을 선별 후 작성하여 답변까지 도출하는 적절한 방안과 이를 검증하는 방안을 제시

※ CoT 데이터는 각 과제별 특성*에 맞추어 질문, 답변을 구성하고 전문적인 지식이나 고도의 추론 과정이 포함되도록 사람이 작성한 CoT 기반의 데이터로 구축할 것

* LMM 데이터 과제의 Multi-modal CoT, 로봇 데이터 과제의 Embodied CoT를 통한 Robotic Control 등

② Physical AI 학습 데이터 : 물리 환경을 관찰, 물리 현상과 법칙을 이해하고 물리 정합성을 기반으로 콘텐츠를 생성하거나 실제·가상 환경에서 시뮬레이션 조작 가능하도록 학습하기 위해 구축된 데이터

※ 시공간적 동역학, 물리 상호작용, 센서-엑추에이터 연동정보 등 포함한 고차원 멀티모달 데이터

※ 물리적 현상이 포함된 가상의 데이터(자율주행차, 로봇 데이터 등)를 생성할 수 있는 AI 모델을 위한 학습 데이터

③ 공간컴퓨팅 AI 학습 데이터 : 사용자의 위치, 시점, 주변 환경을 인지하고 상호작용 하도록 1인칭 시점(Egocentric View), VR·AR 환경의 영상(2D·3D), 음성, 동작, 텍스트 등 멀티모달 형태로 구축된 데이터

※ VR·AR 환경에서 사용자 시점으로 수행된 작업의 동작, 영상, 음성의 정밀한 동기화 데이터

※ 1인칭 시점의 특성을 반영하여 사용자의 실제 행동, 의도 및 자연스러운 상호작용 패턴 예측을 위한 데이터

④ 초거대 멀티모달모델(LMM) 학습 데이터 : 여러 Modality를 함께 활용한 학습 또는 Cross-Modality 등을 위한 학습 데이터 구축

※ 초거대 멀티모달모델(LMM) 학습 데이터는 각 모달리티의 데이터를 함께 활용하여 AI모델 학습할 수 있도록 데이터셋을 구성하는 적절한 방안과 이를 검증하는 방안을 제시

④ 합성데이터 : 영상, 이미지, 자연어, 음성 등 실제 데이터를 기반으로 동일한 데이터 분포와 특성 등을 가지도록 인위적으로 생성한 데이터

데이터 번호	데이터 명	심층데이터	LLM	LMM	합성	비고
		추론
1	카메라워크 등 애니메이션 데이터	-	-	○	-	버츄얼영상
2	인공지능 신기술 선도 데이터 (Physical AI, 추론형 AI, 공간 컴퓨팅 등)					자유 주제
	인공지능 신기술 선도 데이터 (Physical AI, 추론형 AI, 공간 컴퓨팅 등)					자유 주제
	인공지능 신기술 선도 데이터 (Physical AI, 추론형 AI, 공간 컴퓨팅 등)					자유 주제
	인공지능 신기술 선도 데이터 (Physical AI, 추론형 AI, 공간 컴퓨팅 등)					자유 주제

구분		미디어·콘텐츠
과제1		카메라 워크 등 애니메이션 데이터
데이터1		[LMM] 카메라 워크 등 애니메이션 데이터

1. 데이터 개요

o 데이터 정의

- 한국 드라마, 영화, 광고 등 영상 콘텐츠에서 요소 데이터(카메라 움직임, 장면 구도, 배우의 움직임)를 정량적으로 추출하고 맥락 데이터를 텍스트화하여 매칭시킨 애니메이션 데이터

※ 애니메이션은 영상 콘텐츠에서 카메라 움직임, 장면 구도, 배우의 움직임과 같은 시각적 요소를 데이터화하여, 이를 기반으로 3D 엔진(Unreal, Unity, Blender 등)에서 재현 가능한 형태로 가공된 시각적 데이터와 동작 데이터

o 데이터 구성

- (원천데이터) 영화/드라마/광고 등에서 추출된 HD 해상도, 30fps, 3초 이상의 영상 데이터 10,000건 이상

※ 저작권 동의를 받은 영상 또는 공정 이용 원칙에 따른 영상 데이터

- (가공데이터①) 각 원천데이터 영상에서 추출된 6DOF 카메라 워크 데이터 10,000개 이상

※ SLAM, SfM, Optical Flow 및 PoseNet과 같은 딥러닝 기반 모델을 활용하여 카메라의 이동, 회전, 줌 등 6축 정보를 정확히 추출

※ 영상당 최소 1개의 카메라 경로(애니메이션 트랙) 추출. 단, 카메라 동작이 복잡한 경우 장면별 다중 카메라 워크를 정의하여 다양한 경로 확보 가능

- (가공데이터②) 각 영상데이터 내 객체의 상대적 3차원 위치 및 동작, 표정에 대한 애니메이션 데이터 10,000개 이상
※ 제안사가 명확히 방법론 제시 (예. SMPL(Skinned Multi-Person Linear Model)을 활용하여       정밀한 3D 위치 및 동작 데이터 생성)

- (가공데이터③) 각 영상에 대한 설명문(동작/맥락 등)으로 구성된 텍스트 데이터 5문장(50토큰) 이상
※ 객체의 동작 및 카메라 기법을 분석하여 분류 라벨링

o AI 임무(task)

- 장면 맥락에 대한 텍스트로부터 연관된 장면에 대한 카메라 워크, 배우 위치 및 애니메이션 정보를 생성

※ 제안사에서는 제시된 AI임무를 필수 포함하여, 추가 제시 가능

2. 데이터 수집

항목	요구사항
데이터 수집 세부 요구사항	• 다음 사항을 포함한 원천데이터 수집 절차, 방안 등 제시 - 영화/드라마/광고 등에서 추출한 영상 데이터 (최소 3초 이상 숏클립, 10,000건 이상) - 최소 HD이상의 해상도, 30fps 이상의 품질 확보 - 맥락이 중간에 끊기지 않는 하나의 씬 단위 구성 - 장면 내 대사, 동작, 카메라 기법 등 원천 데이터와 관련된 추가 텍스트 데이터 추가 수집 • 데이터 품질을 위한 원천데이터 수집 방안 제시 - 다양한 콘셉트(영화, 광고, 브이로그 등)와 촬영 기법(팬, 틸트, 줌, 스테디캠 등)을 포함하여 균형 잡힌 한국 영상 데이터 확보 방안 - 각 퍼포먼스의 핵심 장면 선정 및 영상 클립 추출 기준 마련 - 영상 내 자막, 오버레이 그래픽 등 영상 분석 방행 요소 제거 방안 - HD 이상 고품질 데이터 확보 및 품질 검수를 위한 방안 - 영상 내 노이즈 제거, 프레임 손실 방지 및 통일된 포맷(코덱)으로 변환 방안 • 원천데이터 수집을 위한 절차, 저작권 해결 방안 등 제시 - 저작권 문제가 없는 영상 데이터 확보 방안 - AI 허브 정책에 따라 개방이 가능하도록 권리 획득 필수 ※ AI 데이터로 학습한 AI 모델은 상업적·비상업적 활용 가능 • 그 이외의 데이터 수집을 위한 절차, 장소, 조직, 기준 등이 포함된 수집 계획 제시
데이터 전처리 세부 요구사항	• 데이터 전처리를 위한 도구(HW, SW), 조직 구성, 기준 등을 포함한 구체적 계획을 제시

※ (필수) 데이터 구축 예상 비용 및 비용산출 근거자료를 제출해야 함

※ (예시)는 필수사항이 아니며, 최적의 데이터 구성을 만족하기 위한 방안을 제시

3. 데이터 가공

항목	요구사항
데이터 가공 세부 요구사항	• 각 원천데이터 영상에서 추출된 6DoF 카메라 워크 데이터 10,000개 이상 - 영상 내 배경환경과의 상대적 움직임을 계산하여 카메라의 3차원 위치 변화 및 각도 변화 값을 추출 - FOV 등 카메라 파라미터 정보 추출 가능한 것들 함께 추출 - 프레임 별 정보를 csv/json 파일 혹은 fbx 파일 형태로 저장 • 각 영상데이터 내 객체의 상대적 3차원 위치 및 동작, 표정에 대한 애니메이션 데이터 10,000개 이상 - OpenPose, MediaPipe 등을 활용하여 전신 주요 관절(팔, 다리, 허리 등)의 움직임 데이터를 추출하여 모션 분석 - Face Mesh, dlib 등 얼굴 랜드마크 추적 모델로 눈코입 등 주요 위치를 식별하여 움직임 정보를 추출 - 프레임별 정보를 애니메이션 키프레임 데이터화 하여 csv/json 파일 혹은 fbx 파일 형태로 동작/얼굴 개별 저장 • 각 영상에 대한 동작 설명문 텍스트 데이터 5문장(50토큰 이상) - 해당 동작을 설명하는 고품질의 맥락 설명문 데이터 구축을 위한 방안 제시 ※ 유효성 검증 시, Text to Motion이 가능하도록 캡셔닝 되어야 함 - 클립별 맥락 자료 json 파일로 저장
메타데이터 요구사항	• 데이터 품질 검수를 위한 방안 제시 - 3D 게임엔진(예: Unity, Unreal Engine)을 활용하여 영상 데이터를 재현하고, 원본 영상과의 유사도를 정량적으로 비교·검증 - OpenPose, Face Mesh 등의 기술을 적용하여 신체 동작 및 표정 데이터를 분석하고, 실제 연기 및 움직임과의 정합성을 정확도 평가 모델을 통해 검증 • 기타 명시되지 않은 사항은 데이터 구축 목적을 달성할 수 있도록 메타데이터를 구체화하여 제시