AI통계분류시스템 유지관리 사업(2026) - 편집 역사

Admin: /* 사업내용 */

2026-03-02T11:52:12Z

사업내용

Admin: /* 사업내용 */

2026-03-02T11:51:30Z

사업내용

Admin: /* 사업내용 */

2026-03-02T11:51:15Z

사업내용

Admin: /* 외부링크 */

2026-03-02T11:45:30Z

외부링크

Admin: 새 문서: {{infobox |title = AI통계분류시스템 유지관리 사업(2026) |label1 = KOS 유형 |data1 = 분류체계 |label2 = 관련 KOS |data2 = |label3 = 수요기관 |data3 = 국...

2026-03-02T11:45:18Z

새 문서: {{infobox |title = AI통계분류시스템 유지관리 사업(2026) |label1 = KOS 유형 |data1 = 분류체계 |label2 = 관련 KOS |data2 = |label3 = 수요기관 |data3 = 국...

새 문서

{{infobox
|title = [[AI통계분류시스템 유지관리 사업(2026)]]
|label1 = KOS 유형
|data1 = 분류체계
|label2 = 관련 KOS
|data2 =
|label3 = 수요기관
|data3 = 국가데이터연구원(국가데이터처)
|label4 = 공고기관
|data4 = 조달청 대전지방조달청
|label5 = 사업목적
|data5 = KOS 유지보수
|label6 = 사업년도
|data6 = 2025
|label7 = 사업기간
|data7 = 12개월
|label8 = 사업예산
|data8 = 216,130천원
|label9 = 사업ID
|data9 = RFP-3-294
}}

==사업개요==

'''사업명'''

AI통계분류시스템 유지관리 사업(2026) 
([[AI statistical classification system maintenance project(2026)]])

'''사업 세부목적'''

ㅇ 디지털 전환 시대의 대용량 통계자료 처리 체계 고도화 ㅇ 통계생산 전 과정의 효율성 극대화 및 비용 절감 ㅇ AI 기술 활용을 통한 통계분류 정확도 및 적시성 확보 ㅇ 통계조사 적용 범위 확대를 통한 AI 활용 극대화 ㅇ 대용량 동시 처리를 위한 시스템 성능 최적화 시급 ㅇ 데이터 기반 성과관리를 통한 투명한 행정 구현 ㅇ 실사부서 맞춤형 지원으로 통계생산 현장 애로사항 해소

'''사업기간 및 예산'''

- 사업기간 : 계약체결일로부터 12개월

- 소요예산 : 216,130천원

==사업내용==

'''과업 내용'''

ㅇ AI 통계분류시스템 운영·유지관리
· 기존 9개 조사 + 가계동향조사 포함 총 10개 조사 지원
· 단건·다건·배치 처리 방식의 분류 API 안정적 제공
· 대량 동시 요청 처리 및 응답속도 3초 이내 개선
· GPU 클러스터 기반 부하 분산 및 API Gateway 트래픽 관리

ㅇ 통계 용어사전 및 검색 서비스 운영
· 검색엔진 최적화 및 통계 어휘지식 데이터 현행화
· 시소러스 관리 강화 및 검색 정확도 개선
· 국가데이터처 연계 서비스 상시 모니터링 및 30분 이내 장애 대응

ㅇ 가계동향조사 신규 서비스 운영
· COICOP-K 기반 목적별 소비지출 AI 분류 모델 운영
· 전자가계부·면접가계부 데이터 월 70만건 자동 분류
· 영수증 OCR 인식 후 COICOP-K 코드 자동 변환(월 3천건, 정확도 85% 이상)
· AI 분류 신뢰도 기반 우선검토 항목 자동 추출 및 일괄 수정 기능 제공

ㅇ AI 분류 모델 생명주기 통합 관리
· 산업·직업·공종·HSCODE 등 기존 9종 모델 지속 개선
· 가계동향조사 전용 COICOP-K 모델 신규 운영
· 연간 100만건 이상 학습데이터 구축 및 분기별 품질 평가
· MLOps 기반 학습·평가·배포 자동화 및 평균 정확도 87% 이상 유지

ㅇ 시스템 성능 및 성과관리 강화
· API 응답시간·처리량·오류율 실시간 모니터링 대시보드 구축
· 모델별·조사별 정확도 개선 추이 자동 리포팅
· 월간·분기별 성과 보고서 자동 생성 및 목표 달성도 추적

ㅇ 정보자원 인프라 운영·관리
· Kubernetes 기반 컨테이너 운영 환경 구축
· GPU(A100) 클러스터 최적화 운영

ㅇ 상설 업무협의 및 지원체계 운영
· 월 1회 정기 협의체 및 긴급 대응 핫라인 운영
· 월간 운영보고 및 분기별 성과 분석·개선사항 도출

'''수행 방법'''

ㅇ 클라우드 네이티브 아키텍처 기반 확장형 시스템 운영

ㅇ GPU 클러스터 및 부하분산 기술을 통한 고성능 처리 구현

ㅇ MLOps 자동화 파이프라인 기반 모델 지속 개선

ㅇ 학습데이터 정제·품질관리 프로세스 상시 운영

ㅇ 실시간 모니터링 및 성과지표 기반 운영관리 체계 확립

ㅇ 실사부서 요구사항 반영을 위한 정기 협의 및 기술지원

'''주요 산출물'''

ㅇ 10개 통계조사 지원 AI 분류 API 운영 결과

ㅇ COICOP-K 기반 가계동향조사 자동분류 시스템

ㅇ 영수증 OCR 연계 자동분류 기능 및 정확도 검증 결과

ㅇ AI 모델 성능평가 및 품질관리 보고서

ㅇ 실시간 모니터링 대시보드 및 성과 자동 리포트 체계

ㅇ 월간 운영보고서 및 분기별 성과 분석 자료

(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)

==관련정보==
'''1. KOS 메타정보'''

- (없음)

'''2. 결과보고서'''

- (없음)

'''3. 관련 RFP'''

- (없음)

==분류정보==
{| class="wikitable"
|-
! rowspan="2" | [[:분류:BRM|BRM]]
| [[:분류:J005(BRM)|J005]] || 산업·통상·중소기업>산업기술지원
|-
| [[:분류:K002(BRM)|K002]] || 일반공공행정>국가통계
|-
! rowspan="1" | [[:분류:KDC|KDC]]
| [[:분류:310(KDC)|310]] || 통계자료
|-
! rowspan="1" | [[:분류:DDC|DDC]]
| [[:분류:310(DDC)|310]] || Collections of general statistics
|-
! rowspan="1" | [[:분류:ILC|ILC]]
| [[:분류:yamo(ILC)|yamo]] || statistical analysis
|}

==외부링크==

[[Category:사업제안요청서]]
[[Category:KOS 유지보수]]
[[Category:분류체계(RFP)]]
[[Category:J005(BRM)]]
[[Category:K002(BRM)]]
[[Category:310(KDC)]]
[[Category:310(DDC)]]
[[Category:yamo(ILC)]]
[[Category:국가데이터연구원(국가데이터처)(RFP)]]

@@ 43번째 줄: / 43번째 줄: @@
 ㅇ AI 통계분류시스템 운영·유지관리<br/>
-· 기존 9개 조사 + 가계동향조사 포함 총 10개 조사 지원
+ㅇ 통계 용어사전 및 검색 서비스 운영<br/>
-· 단건·다건·배치 처리 방식의 분류 API 안정적 제공
+· 검색엔진 최적화 및 통계 어휘지식 데이터 현행화<br/>
-· 대량 동시 요청 처리 및 응답속도 3초 이내 개선
+· 시소러스 관리 강화 및 검색 정확도 개선<br/>
-· GPU 클러스터 기반 부하 분산 및 API Gateway 트래픽 관리
+· 국가데이터처 연계 서비스 상시 모니터링 및 30분 이내 장애 대응<br/>
-ㅇ 통계 용어사전 및 검색 서비스 운영
+ㅇ 가계동향조사 신규 서비스 운영<br/>
-· 검색엔진 최적화 및 통계 어휘지식 데이터 현행화
+· COICOP-K 기반 목적별 소비지출 AI 분류 모델 운영<br/>
-· 시소러스 관리 강화 및 검색 정확도 개선
+· 전자가계부·면접가계부 데이터 월 70만건 자동 분류<br/>
-· 국가데이터처 연계 서비스 상시 모니터링 및 30분 이내 장애 대응
+· 영수증 OCR 인식 후 COICOP-K 코드 자동 변환(월 3천건, 정확도 85% 이상)<br/>
-ㅇ 가계동향조사 신규 서비스 운영
+ㅇ AI 분류 모델 생명주기 통합 관리<br/>
-· COICOP-K 기반 목적별 소비지출 AI 분류 모델 운영
+· 산업·직업·공종·HSCODE 등 기존 9종 모델 지속 개선<br/>
-· 전자가계부·면접가계부 데이터 월 70만건 자동 분류
+· 가계동향조사 전용 COICOP-K 모델 신규 운영<br/>
-· 영수증 OCR 인식 후 COICOP-K 코드 자동 변환(월 3천건, 정확도 85% 이상)
+· 연간 100만건 이상 학습데이터 구축 및 분기별 품질 평가<br/>
-· AI 분류 신뢰도 기반 우선검토 항목 자동 추출 및 일괄 수정 기능 제공
+· MLOps 기반 학습·평가·배포 자동화 및 평균 정확도 87% 이상 유지<br/>
-ㅇ AI 분류 모델 생명주기 통합 관리
+ㅇ 시스템 성능 및 성과관리 강화<br/>
-· 산업·직업·공종·HSCODE 등 기존 9종 모델 지속 개선
+· API 응답시간·처리량·오류율 실시간 모니터링 대시보드 구축<br/>
-· 가계동향조사 전용 COICOP-K 모델 신규 운영
+· 모델별·조사별 정확도 개선 추이 자동 리포팅<br/>
-· 연간 100만건 이상 학습데이터 구축 및 분기별 품질 평가
+· 월간·분기별 성과 보고서 자동 생성 및 목표 달성도 추적<br/>
-ㅇ 시스템 성능 및 성과관리 강화
+ㅇ 정보자원 인프라 운영·관리<br/>
-· API 응답시간·처리량·오류율 실시간 모니터링 대시보드 구축
+· Kubernetes 기반 컨테이너 운영 환경 구축<br/>
-· 모델별·조사별 정확도 개선 추이 자동 리포팅
+· GPU(A100) 클러스터 최적화 운영<br/>
-ㅇ 정보자원 인프라 운영·관리
+ㅇ 상설 업무협의 및 지원체계 운영<br/>
-· Kubernetes 기반 컨테이너 운영 환경 구축
+· 월 1회 정기 협의체 및 긴급 대응 핫라인 운영<br/>
-· GPU(A100) 클러스터 최적화 운영
+· 월간 운영보고 및 분기별 성과 분석·개선사항 도출<br/>
 '''수행 방법'''

← 이전 판		2026년 3월 2일 (월) 11:51 판
107번째 줄:		107번째 줄:

	(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)		(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)
−

	==관련정보==		==관련정보==

@@ 150번째 줄: / 150번째 줄: @@
 [[Category:310(DDC)]]
 [[Category:yamo(ILC)]]
-[[Category:국가데이터연구원(국가데이터처)(RFP)]]
+[[Category:국가데이터연구원(RFP)]]