2023년도 지식서비스산업기술개발사업 1차 신규지원 대상과제

□ 신규지원 대상과제(품목) 목록 : 18개

(단위 : 백만원, 개월)

내역 사업	순번	과제명	주관연구 개발기관	23년 지원 규모	연구 개발 기간	과제유형			과제 특징
						가	나	다
서비스 핵심 기술 개발	1	디지털트윈 기반 산업현장 자율주행로봇(AMR) 최적화 운영서비스 기술 개발	중소/ 중견	900	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형 융합R&D 국제공동
	2	제조 위험 환경에서의 복합센서 기반 제조안전지원 통합서비스 기술 개발	중소/ 중견	700	27	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형 융합R&D
	3	온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조 결함 검출 솔루션 기술 개발	중소/ 중견	800	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	4	전자부품업종의 글로벌 가치사슬의 동적변화에 대응 가능한 공급망 운영 최적화 서비스 기술 개발	중소/ 중견	700	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형 융합R&D
	5	중소기업을 위한 ESG 경영 컨설턴트 지원 서비스 개발	중소/ 중견	800	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	6	산업용 설비·장비의 유지보수, 수리, 운영(MRO)을 위한 AI 기반 원격 지원 서비스 기술 개발	중소/ 중견	600	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형
서비스 산업 융합 고도화 기술 개발	1	개인공간 소음 문제 해결을 위한 소음 시뮬레이션 기반 개인 맞춤형 소음 완화 기술 및 서비스 개발	중소/ 중견	900	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	2	화학물질 안전관리용 유해성 검증을 지원하기 위한AI 기반 유해성 분석/평가 기술 개발	중소/ 중견	800	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형 융합R&D 국제공동
	3	제약품 관리 전주기 프로세스 최적화를 위한 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 가상화관리 서비스 기술개발	중소/ 중견	700	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형 융합R&D
	4	초소형 전기차의 경쟁력 제고를 위한 클라우드 기반 공용 서비스 및 데이터 공유 기술 개발	중소/ 중견	900	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형 융합R&D
	5	(1세부) 비동기식 업무지원 및 오프라인 사수 기능을 가진 AI 어시스턴트 서비스 개발	중소/ 중견	700	33	병렬	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	6	(2세부) 하이브리드 업무 환경에서의 비동기 업무 크라우드 워커를 위한 근로자 AI 어시스턴트 서비스	중소/ 중견	700	33	병렬	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	7	(3세부) 하이브리드 근무환경에서 감정노동자의 사전 감정보호 및 공감 지원 서비스 기술 개발	중소/ 중견	700	33	병렬	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	8	다양한 광고매체 지원 및 효과검증을 위한 메타버스 기반 마케팅 서비스지원 시스템 개발	중소/ 중견	600	33	일반	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	9	(1세부) 에듀테크 생태계 형성을 위한 지식베이스 구축 및 인텔리전스 서비스 기술 개발	제한 없음	800	33	병렬	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	10	(2세부) 액티브 시니어 생애설계와 자기계발 지원을 위한 런케이션 서비스 개발	중소/ 중견	800	33	병렬	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	11	(3세부) 근로자 직업 재교육을 위한 프로젝트 기반 동료학습 서비스 기술 개발	중소/ 중견	700	33	병렬	혁신 제품	품목 지정	서비스형
	12	(4세부) 집단심리치료, 물리치료 분야 전문가 양성을 위한 다중체험 훈련실습 서비스 기술개발	중소/ 중견	800	33	병렬	혁신 제품	품목 지정	서비스형

[첨부1] 지식서비스산업기술개발사업 지원대상 RFP/품목

[첨부2] 지식서비스산업기술개발사업 신규과제 실무작업반 명단

[첨부1] 지식서비스산업기술개발사업 지원대상 RFP/품목

①

서비스핵심기술개발 내역사업

품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-01			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				제조·엔지니어링서비스				로봇/자동화기계
융합유형	■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 □ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 ■ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	디지털트윈 기반 산업현장 자율주행로봇(AMR) 최적화 운영서비스 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 실-가상 산업현장이 융합된 디지털트윈 환경에서 물리적, 가상의 자율주행로봇(AMR)* 시뮬레이션을 통해 AMR 운영을 최적화하고 실시간 모니터링·제어를 통한 제조 서비스 기술 개발 * Autonomous Mobile Robots : 장애물이나 시설을 스스로 감지하여 이동하는 자율이동 로봇 - 제품형태 : 제조현장 AMR 운영을 위한 디지털트윈 시스템 - 기술형태 : 디지털트윈 기반 실시간 동기화 기술, AMR 자율제어 기술 [산업동향] ㅇ 스마트제조가 확산됨에 따라 유연생산에 따른 공장 내 생산물류 실시간 운영, 대량 제조물류 자동화 등을 위하여 자율적으로 이동하는 자율이동로봇 서비스가 제조 및 물류 현장에 도입되고 있음 ㅇ (해외동향) 아마존은 `12년 로봇 회사(KIVA) 인수 후 물류 로봇에 직접 투자하여 `21년 전 세계 현장에 35만대 이상의 모바일 로봇을 운영하고 있음 ㅇ (국내동향) L사는 물류기업인 C사와 업무협약을 맺고 AMR과 물류센터 내 시설 연동 솔루션, 로봇 제어를 위한 관제 시스템 등 물류 로봇 솔루션을 개발하여 다양한 물류 거점별 최적화된 로봇 운영 프로세스를 구축 중
2. 지원 범위
ㅇ 디지털트윈기반 AMR 자율제어 기술 개발 - AMRs 운영 산업현장 공간 매핑 및 제조정보 동기화 기술 개발 - 물리적, 가상의 AMR이 혼재된 디지털트윈 환경에서 AMRs 운영 시뮬레이션 기술 개발 - 실시간 현장정보에 대응이 가능한 주행로봇의 자율주행(식별, 위치인식, 경로계획, 충돌회피 등) 기술 및 소프트웨어 관리기술 개발 ㅇ AMR 운영·관리를 위한 실시간 모니터링 및 스마트 운영·제어 서비스 개발 - AMR 운영·관리를 위한 실시간 모니터링 기술 개발 - 초저지연 네트워크 기반 AMRs 운영 시스템 기술 개발 - 디지털트윈 기반 AMRs 스마트 운영·제어 및 최적화 서비스 개발 ㅇ 현장 실증 및 비즈니스 모델 제시 - 기술 개발의 효과를 검증할 수 있는 구체적 실증 방안 수립 및 도입효과 제시 - 해외 시장 진출을 위한 현장수요 기반의 비즈니스 모델 제시 * 사업기간 중 총 12개월 이상 해외 산업현장에서 실증 권고
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 자율이동로봇(AMR)의 사업화에는 로봇 기술외에 현장 운용기술이 매우 중요하며, 최근 디지털트윈 기반 스마트 운영제어 기술이 시장경쟁력에 중요한 부분을 차지하고 있어, 시장성요구 기반 자율이동로봇 서비스 핵심기술 확보가 요구 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 산업현장을 자율적으로 이동하는 자율이동로봇 기술과 다양한 이종센서를 이용하여 데이터의 실시간 처리 및 디지털트윈화할 수 있는 핵심기술 확보를 통해 산업현장 AMR 운영 서비스 발굴·확산 * AMR시장은 ‘21년 16억달러에서 ’30년 490억달러 규모로 성장 예상(ABI리서치) ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 자율주행로봇 국내기업들은 제품개발 후 다양한 산업에 적용하고 있으나, 해외 진출을 위한 협력 및 실적(Track Record)이 부족한 상황이며, 이에 대한 정부의 정책지원이 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 9억원 이내, ’24년 12억원 이내, ‘25년 12억원 이내 (총 33억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-02	산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품	제조부가서비스	-
융합유형	□ 산업고도화형 ■ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 □ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	제조 위험 환경에서의 복합센서 기반 제조안전지원 통합서비스 기술 개발	품목코드 (HSK10)	류	호	소호	통계부호
(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 8단계)	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 안전관리가 어려운 제조환경에서 복합센서를 활용하여 다양한 현장의 안전 위험 요소에 대한 실시간 모니터링 및 분석을 통해 안전사고 예방관리가 가능한 서비스 기술 개발 - (제품형태) 복합센서* 기반 안전 위험 요소 실시간 모니터링 및 분석을 통한 지능형 예방· 관리 시스템 * 카메라, 라이다, 소음, 진동 등 센서를 3종 이상 복합적으로 융합 활용하는 센서 - (기술형태) 복합센서 모듈 기술, 안전 분석 기술, 다차원 데이터 학습 기반 고정밀 탐지 및 예측 알고리즘 기술, 스캔데이터 기반 디지털트윈 구축 기술 [산업동향] ㅇ 중대재해처벌법 시행 이후 중대 산업 재해의 근본적인 원인인 휴먼에러* 발생에 영향을 미치는 위험 요인에 대한 위해요소 방지 시스템 필요 * 산업재해의 50~99%는 인간의 실수에 의해 발생(안전저널, `21) ㅇ (해외동향) 글로벌 중대 재해 관리 시장은 연평균 24.2%로 급격한 성장*이 전망되며, 미국의 PTC, Allgeo 등에서는 작업자 안전을 확보하고 개선하기 위한 솔루션 및 플랫폼을 개발 * 2018년 928억 1,110만 달러에서 2025년 4,233억 2,300만 달러로 성장 전망(출처:MarketsandMarkets, ‘20) ㅇ (국내동향) D사는 현장 근로자의 생체신호를 실시간으로 모니터링하고 위험 상황 발생 시 긴급 알림을 송출할 수 있는 중앙관제시스템 개발·운영
2. 지원 범위
ㅇ 제조 안전 지원을 위한 복합센서 및 안전 분석 기술 개발 - 제조 현장의 안전 위험 요소 측정 및 실시간 모니터링을 위한 통신 기능 탑재 복합센서 기술 개발 - 제조환경 및 공정, 노하우 등 작업 현장 지식에 기반한 안전 분석 기술 개발 ㅇ 지능형 산업안전 기술 기반 실시간 제조 안전 서비스 시스템 개발 - 작업 현장의 위험환경 및 작업자 상태의 실시간 모니터링을 위한 다차원 데이터 학습 기반 고정밀 탐지 알고리즘 개발 - 안전 사각지대 제거를 위한 복합센서 기반 위험 상황 예측 기술 개발 - 실제 작업 현장의 위험 요소 분석을 위한 인공지능 모델 개발을 통해 예상되는 중대 재해 유형 및 발생 빈도, 치명도를 예측하고 이에 따른 위험 상황의 판단·경고 등 안전관리 서비스 기술 개발 ㅇ 활용기업 현장 실증을 통한 개발 기술 효과검증 및 대표 사례 발굴 - 기술개발 결과의 적용이 가능한 안전 위험 상황* 제시 (3건) * 떨어짐, 끼임, 부딪힘 등 안전사고 유형을 고려하여 상세 안전 위험 상황을 제안 - 안전 위험 문제 상황에서의 기술개발 결과 효과검증을 위한 실증현장 선정 및 시범 적용을 통한 대표 사례 발굴 - 복합센서 기반 제조 안전 지원 서비스 적용 분야 확대를 위한 사업화 전략 제시 * 제조안전지원서비스 전문인력 양성, 제조기업과 서비스기업간 융합 전문가그룹 운영 등의 방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 측면 - 복잡한 작업 현장 위험 요인의 통합 모니터링을 위해 단순 연동되는 센서들의 통합 관리가 가능한 복합센서 모듈 개발 및 인공지능 기반 지능형 제조 안전 기술 확보 ㅇ 산업/시장적 측면 - 중대 재해 발생확률이 상대적으로 높은 대형 설비산업 제조 현장의 복합적 위험 요소에 대응하기 위한 복합센서 기반 안전 지원 서비스 기술 필요 - 기업의 사회적 책임 강화와 일자리 안전 확보를 통해 근로 생활의 질적 향상에 따른 생산성 향상 및 국가 경쟁력 제고 ㅇ 정부/정책적 측면 - 중대재해처벌법 시행 이후 정부의 산업 재해 방지를 위한 인식 제고 및 제도보완 노력과 함께 고도화된 기술을 적용한 ‘산업재해 예방’에 선제적 대응 가능
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 27개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 6개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 5억원 이내(총 22억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(서비스 활용기업 포함 권고) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-03			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				제조·엔지니어링서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조 결함 검출 솔루션 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 유선 네트워크 설치가 어려운 노후 공장과 같이 통신 및 운용 조건이 열악한 환경에서 대규모 서버 활용 없이 디바이스에서 독립적으로 딥러닝(Deep Learning) 활용 제조 결함 검출을 지원하는 머신비전 솔루션 - 소형 폼팩터, 딥러닝에 효율적인 프로세스* 구조적용, 다양한 인터페이스 지원 등 제조현장 활용이 용이한 디바이스를 기반으로 제조 결함 검출 서비스를 구현하기 위한 개발 환경 및 지원 툴 등 구현 * 일반 GPU(Graphics Processing Unit)보다 에너지 효율 등이 높은 저전력/저발열 프로세스 - 부품 및 부분품 제조 또는 완제품 조립 과정에서 발생할 수 있는 다양한 딥러닝 기반 제조 결합 AI 모델 개발 및 제조 현장의 다양한 장치와 결합하여 제조결함 검출 서비스를 구현하기 위한 온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조결함 검출 통합솔루션 개발 [산업동향] ㅇ 결합 검출의 정확도 및 속도 향상, 인력의 부담 경감을 위해 제조현장에서 딥러닝 기반 머신비전 활용이 확산되고, 온-디바이스 기반 머신비전 활용을 위한 머신비전 카메라 시장도 급격히 성장하고 있음 ㅇ 해외동향 - Cognex(미국), Basler(독일), Omron(일본), Keyence(일본) 등의 선진 기업들이 스마트팩토리와 연계하여 산업별(예: 반도체, 자동차 등)로 특화된 통합 솔루션 서비스 중 ㅇ 국내동향 - S사는 육안검사 비전 검사 통합 솔루션을 개발하였고 해외 기업에 매각 - 중소 제조기업 인공지능 활용 지원을 위한 K플랫폼은 다양한 기업과 협업하여 데이터셋 제공, 분석도구 지원, 분석서비스를 제공
2. 지원 범위
ㅇ 머신비전 활용 제조 결함 검출을 위한 디바이스 개발 - 대규모 데이터 전송 및 서버 활용 없이 독립적으로 딥러닝 기반 제조 결함 검출을 지원하는 머신비전용 보드 또는 모듈 수준 디바이스 개발 - GPU 대비 에너지 효율 및 경제성이 높고, 딥러닝 추론에 최적화된 디바이스(수TOPS*급 머신비전 연산 등), 독립 모듈(또는 보드)로서 적시에 제조현장 서비스 활용이 가능한 디바이스(다양한 통신, 디스플레이 등 인터페이스 및 부가 장치 보유) 개발 * Trillion Operation Per Second ㅇ 개발 환경 및 AI 모델 개발 - 서버급 대규모 프로세스를 이용하여 학습한 AI* 모델을 디바이스로 이식하여 활용할 수 있도록 지원하기 위한 컨버팅툴 등 개발 환경 구현 * 오픈 소스 AI 프레임워크 활용 개발 가능 - 제조현장 맞춤 머신비전 활용 제조 결함 검출을 위한 학습데이터 구축 및 딥러닝 기반 불량품 검출*용 AI 서비스 개발 * 동일 디바이스 활용 제작, 접합, 조립 등 다른 공정의 결함 검출을 위한 AI 서비스 5종 이상 개발 ㅇ 제조현장 적용을 위한 서비스 개발 및 실증 - 제조현장의 다양한 장치 및 시설과 연계하여 온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조 결함 검출을 위한 통합 솔루션 및 서비스 개발 - 노후 제조현장 적용을 위한 교육, 최적화 지원 환경 구현 및 제조 기업이 직접 참여하여 서비스 적용 실증 (3개사 이상) * 제조결함검출서비스 전문인력 양성, 제조기업과 서비스기업간 융합 전문가그룹 운영 등의 방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 제조현장의 특성을 반영한 온-디바이스/엣지AI 기반 불량품 검출 기술이 제조 경쟁력 확보의 핵심 요소로 등장하고 있으나, 국내 기술력이 취약하여 집중 지원이 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 머신비전 시장규모가 지속적으로 성장*하고 있으며, 제조 기업의 경쟁력 강화를 위한 핵심 수단으로 자리매김 하고 있음 * ’21년 110억달러에서 연 7% 비율로 성장해 ’26년 155억달러로 성장 전망 (마켓앤마켓) - 클라우드 서버 기반 AI 시장은 글로벌 플랫폼 기업이 시장을 선점, 독점이 강화되고 있어 국내 중소기업의 신시장 개척을 위해 온-디바이스 AI 기술 개발 지원이 필요 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 제조업 경쟁력 강화를 위해 제조 현장에서 AI 활용 지원이 필요하나, 중소 제조 현장은 통신 환경 등이 열악하여 온-디바이스 기반 AI 기술 개발 지원 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-04	산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품	제조부가서비스	전기전자부품
융합유형	■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 □ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	전자부품업종의 글로벌 가치사슬의 동적변화에 대응가능한 공급망 운영 최적화 서비스 기술 개발	품목코드 (HSK10)	류	호	소호	통계부호
(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 전자부품업종 중소·중견기업의 글로벌 가치사슬의 변화* 발생 시, 공급망 운영목표(KPI)에 따라 운영기준을 자동 조정하여 쉽게 활용할 수 있는 AI 기술 기반 메타 최적화 서비스를 개발 * Global Value Chain 상의 공급처, 자재, 물류 Network, 생산설비, 고객 요구 등과 같이 물리적 공급망 환경의 변경 또는 훼손을 의미 - 제품형태 : 디지털트윈 기반, 전문가 협업 방식 사용자 환경을 통해 공급망 변화에 대응하는 공급망 운영 최적화 솔루션 - 기술형태 : 이벤트 시뮬레이터를 활용, 공급망 운영정책 및 기준을 자동 조정하는 AI 기반의 메타 기술 [산업동향] ㅇ (기술동향) 학습, 인지 등에 있어서 사람의 개입을 최소화 하는 AutoML 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중이며 도메인 추출, Hyper Parameter optimization, 신경망 구조 탐색과 같은 분야에 활용 연구됨 ㅇ (해외동향) 글로벌 APS(Advanced Planning & Scheduling) 기업들은 AI 기술 접목을 활발히 추진 중이며 수요예측, 재고관리 등에서 성공사례도 있으나, 공급망계획 분야는 Rule base 또는 Heuristic 기법에 의존하고 있으며 AI 기술의 활용은 미미한 상황 ㅇ (국내동향) S사는 AI 전문 자회사를 설립하고, 신규공장에 적용을 목표로 AI 기술을 활용하여 생산 환경 변화에 맞춘 공정 파라미터 재조정 기술을 연구 중
2. 지원 범위
ㅇ 디지털트윈 공급망 최적화 서비스 시스템 개발 - 가상의 공급망 모델(물류Network, 설비, 재공/재고, 실적 등)을 생성, 운영하면서 실시간 정보연계를 통해 현장과의 지속적 상태 동기화 - 공급망 동적 변화(예: 설비 Down, 계획대비 실적 차질 등)를 감지, 초고속 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오에 따른 공급망 영향도(실적, 재고, 납기 등) 자동 분석, 평가 - 다양한 학습 전략 및 시나리오를 사용자 협업 방식으로 설정하고, 학습 과정의 모니터링, 학습 결과의 시나리오 간 비교 분석할 수 있는 UI/UX 제공 - 공급망 동적 변화에 대한 영향도 평가를 위한 다중 시나리오 대상 복수 시뮬레이션의 동시, 초고속 실행 엔진 개발 - 공급망 운영기준 자동설정 알고리즘 학습을 위한 AI 연동 멀티코어 시뮬레이션 학습 메카니즘 구현 ㅇ 운영기준 최적화 Meta Learning 알고리즘 개발 - 공급망 운영목표(KPI, Reward)를 최대화하기 위한 운영 기준값 산출 알고리즘 개발 - 다수의 운영기준에 대한 복합 자동설정 연구 및 개발 ㅇ 산업 연계 개발 서비스에 대한 Pilot 적용 및 실증 - 전자부품(반도체 포함) 산업의 2개 이상 기업에 대한 서비스 실증 - 서비스 실증을 위한 내용/절차/일정을 구체적 제시 및 효과성 입증 * 공급망 운영 전문인력 양성, 제조기업과 서비스기업간 융합포럼 운영(년 2회 이상) 등의 방안 제시 - 제조서비스의 글로벌 진출을 목표로 2개 이상 글로벌 presence를 가진 B2B용 Marketplace에 입점을 통한 서비스 검증(예시 : Salesforce Marketplace, Amazon Market place 등)
3. 지원 필요성
o 정책적 측면 - 새로운 기술 및 사업모델에 적극적인 기업과 선진 기술 연구 역량을 가진 학교 또는 연구기관을 연결하여 새로운 신제품 창출 촉진 및 국내 제조업 경쟁력 강화 o 기술적 측면 - 기존 기업의 지능형 제조화, 글로벌 공급망 불안정 심화에 따라 공급망관리 전문가 및 지원 시스템의 필요성은 커지고 있으나, 중소, 중견 기업은 전문가 확보가 점차 어려워지고 있으며 경험에 의존한 공급망 정책 결정이 이뤄지고 있음 o 시장적 측면 - 공급망 계획의 품질을 결정하는 운영 정책과 기준, 파라미터 등이 수작업으로 진행됨에 따라, 급격한 GVC 변화 발생 시 구매선 변경, 생산라인 증설/교체 등의 올바른 결정이 어렵고, 그로 인한 공급망 계획의 정확도와 운영 성과가 저하되는 문제 해결의 요구 급증
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 10억원 이내(총 27억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(실증 제조기업 참여 권고) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-05			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				제조·엔지니어링서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	중소기업을 위한 ESG 경영 컨설턴트 지원 서비스 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 탄소조정국경세, 공급망 실사, ESG 공시 의무화 등에 대응하여 국내 중소기업의 ESG 경영을 촉진/지원하기 위한 맞춤형 전주기* 전문 지원 서비스 및 서비스 지원 통합플랫폼 구축 * 진단, 목표 수립, 실행 모니터링, ESG 보고서 작성 등 [산업동향] ㅇ 기업 ESG 수준 평가 및 인증이 확산되고, 각국 정부뿐만 아니라 글로벌 제조기업이 공급망 ESG 관리를 강화함에 따라 중소기업의 ESG 경영 강화가 중요해지고 있음 ㅇ (해외동향) - MSCI, Bloomburg, CDP, S&P 등이 ESG 평가지표 및 평가기준을 제시하고, Ecovadis, RBA(Responsible Business Alliance), B-Corp 등은 온라인 진단 및 인증 서비스 제공 중 - Apple, BMW, VolksWagen 등 글로벌 제조 기업들은 협력업체(공급망) ESG 관리를 강화ㆍ확대하면서 공급망 기반 ESG 평가도 활성화되고 있음 ㅇ (국내동향) 한국기업지배구조원(KCGS) 등이 기업공시와 미디어 자료를 토대로 900여개의 상장사의 ESG 평가를 실시하고 있으며, 중소기업진흥공단 등이 기업들의 ESG 자가진단을 위한 서비스 제공 * 국내기업 300개社를 대상으로 실시한 'ESG 확산 및 정착을 위한 기업 설문조사' 결과, 국내 중소/중견기업들이 ESG 도입에 많은 어려움을 겪고 있는 것으로 나타남(대한상공회의소, ‘21)
2. 지원 범위
ㅇ 중소기업 ESG 경영 진단지표 및 수준평가 표준화/체계화 개발 - 기존 국내외 진단방법론을 재조합하여 산업 특성, 기업규모, 고객사의 요구사항 등에 따라 유연하게 적용할 수 있는 체계 정의 및 경영 진단 지표 개발 - 글로벌 표준, 업계 권고, 기업 특성 등을 고려한 진단 지표 및 수준 평가 방법 및 한국형 중소기업 맞춤 진단 지표 및 지표별 수준평가 방법 세분화/표준화 ㅇ 업종별/기업별 맞춤형 참조모델 개발 및 지식베이스 구축 - ESG 전문 서비스 기업(중소컨설팅사, 회계, 법률, 무역 등)을 위한 국내외 전주기 ESG 경영 지원 사례 분석, 성과 세분화 및 기업특성별 참조모델 개발 - 업종별/기업별 탄소배출데이터 수집 및 관리 방법론 개발 - 업종, 기업 규모, 공급망 내에서의 위치 등을 고려한 기업 분류 체계화 및 기업 맞춤 ESG 경영 방법론 및 참조모델 지식베이스* 구축 * 다양한 분야 기업의 경영지원에 활용할 수 있도록 다수의 참조모델과 탄소배출데이터 형식화 및 지식베이스 구축 - 수요기업의 특성을 반영한 AI 기반 ESG 참조모델 자동 추출 및 추천, 참조모델 활용 성과 관리를 위한 환류체계* 구축 * 전문 서비스 기업의 성과를 바탕으로 한 참조모델 수정 및 추가 등 ㅇ ESG 경영 컨설턴트 지원 통합 플랫폼 개발 및 실증 - 참조모델 지식베이스 연계 실시간 탄소배출 모니터링 및 수집/분석 지원 기술개발 - 기업별 ESG 진단 방법론 자동 추천 및 선정, 온라인 자동 진단, 진단 결과 저장, 개선 목표 설정, 수행 계획 수립, 수행 과정 모니터링을 일괄 지원 하는 Dash Board* 개발 * 이종디바이스(PC, 스마트폰, VR/AR 등) 지원 데이터 시각화 지원 - 실시간 ESG 진단 지표별 수준 현행화 및 탄소배출 여정의 추적ㆍ예측 시뮬레이션 개발 - GRI Standard 등 공신력 있는 글로벌 가이드라인을 준용 및 표준 서식을 적용을 통한 ESG 보고서 자동 Publishing 기능 개발 - 30개사 이상 적용 실증
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - ESG 부문별 지표가 복잡하고, 각 지표별 수준을 진단하는 기준 역시 법적 요건에 기반하고 있으므로 자연어 처리 기술(NPL) 등 신기술을 활용한 데이터, 정보, 지표 관리가 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - EU의 탄소조정국경세(CDAM) 도입과 공급망 실사법 도입으로 글로벌 공급망에 편입된 국내 제조기업의 적극적인 대응이 필요, 국내 전문서비스 기업의 ESG 지원 역량 강화를 통해 중소기업의 ESG 경영 확산가속화 필요 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 탄소중립 실현이라는 국가적 목표 달성과 중소ㆍ중견기업의 ESG 경영 활성화를 통해 글로벌 공급망 내에서 기업 경쟁력 강화 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내(1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수(비영리기관인 경우 비징수)

품목번호	2023-지식서비스- 서비스핵심기술개발-일반-06			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				제조부가서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	산업용 설비·장비의 유지보수, 수리, 운영(MRO)을 위한 AI 기반 원격 지원 서비스 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 산업용 설비·장비를 위한 인공지능 기반 유지보수, 수리, 운영(MRO*) 기술을 개발하고, 실제 다양한 적용사례 기반의 전문가시스템을 구축하여, 이를 기반으로 현장 엔지니어뿐 아니라 비전문가/초급 사용자를 지원할 수 있는 대화형 원격 서비스 기술 개발 * MRO : Maintenance, Repair, and Operation - 제품형태 : AI 기반 산업용 설비·장비의 MRO 원격 지원 시스템 및 서비스 - 기술형태 : AI 기반 MRO 기술, 사례기반 전문가시스템, 대화형 원격 지원 서비스 기술 [산업동향] ㅇ 국내/외 공급기업의 다양한 플랫폼과 시스템들이 AI 기술을 활용하여 산업용 설비, 장비에 대한 모니터링, 예지보전을 지원하고 있지만, 전체 MRO 기술 관점에서 종합적인 서비스를 정의하고 제공하지는 못하는 실정 ㅇ (해외동향) Dassault Systems, PTC, Siemens, GE 등은 디지털트윈과 AI 기술을 기반으로 설비, 장비의 상태 모니터링 및 예지보전을 지원할 수 있는 기술을 개발하고 플랫폼을 상용화 ㅇ (국내동향) 국내 산업에서는 AI 기반 설비, 장비의 고장진단 및 예지보전 관련 특정 대상과 문제에 대한 기술과 서비스가 개발되고 있으나, MRO 관점에서 토탈 서비스는 제공하고 있지 않음
2. 지원 범위
ㅇ 산업용 설비·장비를 위한 AI 기반 유지보수, 수리, 운영(MRO) 기술 개발 - 산업용 설비·장비(예: 철도차량, 농기계, 금형 등)* 대상 MRO 서비스 개념** 정립 * 산업용 설비·장비의 적용 대상을 구체적 근거 및 필요성과 함께 제시 ** 적용 대상 산업용 설비·장비를 위한 MRO 서비스 개념, 적용 범위 및 필요기술에 대한 제시 - 산업용 설비·장비의 MRO 서비스를 위한 데이터(예: 운영/제어, 로그, 알람 데이터 등) 수집, 저장 및 처리 기술 개발 - 온/오프라인* 데이터를 활용한 산업용 설비·장비의 AI 기반 MRO 서비스 기술 개발 * 실제 설비·장비와 시스템 간 실시간 온라인 데이터 동기화와 파일 등 오프라인 사용자 입력을 통한 데이터 활용 ㅇ AI 기반 MRO 원격 지원 서비스 기술 개발 - 산업용 설비·장비의 MRO 지원 서비스 지능화를 위한 실사례 기반 전문가시스템 구축 - 산업용 설비·장비 엔지니어, 비전문가/초급, 외국인 사용자를 위한 AI 기반 대화형(Interactive) 지원 서비스 기술 개발 - AI 기반 산업용 설비·장비의 MRO 원격 지원 시스템 구축 및 운영 기술 개발 ㅇ AI 기반 산업용 설비·장비의 MRO 원격 지원 시스템과 서비스의 실증 및 효과검증 - 산업용 설비·장비에 대한 적용 시나리오 및 비즈니스 모델 제시 - 적용대상 설비·장비에 대한 시범 적용(3개 이상) 및 정량적/정성적 효과 분석 * 제조지원서비스 전문인력 양성, 제조기업과 서비스기업간 융합 포럼 운영 등의 방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 복잡한 MRO 서비스 분야에 대해 IoT 모니터링, AI 기술을 이용하여 이를 단순화하고, 적은 비용으로 산업용 설비, 장비의 가동률을 높이면서도 사고 예방, 사전 점검을 체계화하는 것이 필요 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - AI와 IoT를 융합한 MRO 서비스를 활용하여 산업용 설비, 장비의 모니터링, 가동률 향상, 이상 발생 시 즉각 대응으로 고객 만족도 제고 * 글로벌 디지털 MRO 시장규모는 2020년 U$685.5 bil.으로 2021년부터 2026년까지 평균 2.3% 성장하여 2026년에 U$787.2 bil.에 이를 것으로 전망(Research and Market.com) ㅇ 정부/정책적 측면 - 국가 인프라 고도화와 인공지능, 디지털 기술 관련 시장, 산업 육성을 위해 정부지원 필요 - 산업용 설비, 장비에 대한 MRO 서비스 기술은 국내 산업의 안정적인 고도화 성장을 위한 기반 제공
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 6억원 이내, ’24년 9억원 이내, ‘25년 9억원 이내(총 24억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(실증 기업 참여 필수) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

②

서비스산업융합고도화 내역사업

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-일반-01			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				제조융합서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	개인공간 소음 문제 해결을 위한 소음 시뮬레이션 기반 개인 맞춤형 소음 완화 기술 및 서비스 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 거주, 사무 공간 등을 포함한 다양한 개인공간에서 발행하는 공간소음을 IoT 기술을 이용하여 측정·분석하고 공간 특성과 개인 소음 민감도에 맞춰 소음 스트레스를 최소화하는 개인 맞춤형 소음 완화(중화) 기술 및 서비스 개발 - 기술형태 : 공간 및 시간 특성에 따른 발생 소음 데이터 수집, 개인 소음 민감도 데이터 수집 및 이를 활용한 소음 스트레스 완화 기술 - 제품형태 : 실시간으로 측정한 소음의 종류와 개인 소음 민감도에 최적화된 개인별 소음 완화(중화) 서비스 [산업동향] ㅇ 인공적으로 소음을 발생시켜 주위의 불쾌한 소음을 인식하지 못하게 하는 사운드 마스킹(sound masking)* 기술은 주로 공공시설(회의실·콜센터·도서관 등)에 적용되고 있으나, 개인화된 공간에서 개인·소음 맞춤형으로 적용된 사례는 없음 * 모든 소리 대역에서 동일하고 일정한 차폐음을 인위적으로 발생시켜서 듣고 싶지 않거나 방해가 될 수 있는 소음들을 인식하지 못하도록 가청 주파수 대역을 제어하는 기술 ※ 사운드마스킹 시스템 시장 : (’20년) 1.3억 달러 → (‘27년 예상) 1.9억 달러 ㅇ (해외동향) 보안, 업무효율 향상, 스트레스 저감 등을 위해 공공시설 소음 완화 수요가 증가하고 있으며, 캠브리지 사운드 매니지먼트, K.R.뮬러 어소시에이츠, 렌코어, 사운드마스크, 어큐마스트社 등이 시장을 점유 ※ (미) 금융서비스현대화법(GLBA), 의료정보보보험(HIPAA) 등에 따라 고객 프라이버시 보호를 위해 금융권업체, 의료시설물에 사운드마스킹 적극 도입 추세 ㅇ (국내동향) A사와 D사는 소음 환경을 수집해 소음의 크기에 맞춰 자동으로 마스킹 레벨을 조절하는 제품을 개발하여 도서관 등 주로 공용 공간에 적용
2. 지원 범위
ㅇ (데이터 수집/분석) 공간·개인 맞춤형 소음 완화 기술개발을 위한 개인 공간 소음 및 개인별 소음민감도 데이터 수집, 지식베이스 구축 - 개인 공간 특성에 따른 소음 데이터 수집 및 특성 분석(필요시, 개인정보 비식별 처리 포함) - 스마트 디바이스와 공간을 연동한 개인 소음 민감도 측정 기술 개발 및 데이터 수집 - 소음 특성별 스트레스 레벨 측정 기술 개발 및 데이터 수집 - 공간 특화 데이터 수집 허브 기술 개발 - 공간 소음 특성에 따른 위치별, 개인별 소음 완화(중화) 방법론 개발 ㅇ (서비스기술 개발) 공간특성에 맞는 개인맞춤형 AI 소음관리 서비스 개발 - 공간 소음 특성에 따른 위치별, 개인별 소음 완화(중화) 기술 개발 - 스마트 디바이스 연동형 개인 맞춤형 소음 완화(중화) 서비스 개발 - 개인 맞춤형 소음 관리 큐레이션 및 지원 서비스 개발 - 공간 특성에 따른 소음 수집 및 완화(중화) 기능을 가진 통합 관리 시스템 개발 ㅇ (활용 및 실증) 실용성 확인을 위한 현장 실증 및 상용제품 개발 - 실공간(공동주택, 공유오피스 등)에서 개발 시스템의 실효성 및 신뢰성 확보를 위한 개인 맞춤형 시스템 구축 및 효과 검증 * 2종류 이상의 공간, 각각 3곳 이상에서의 서비스 실증, 일정/내용/절차를 구체적으로 제시 - 인테리어, 가구, 가전 등과의 융합 서비스를 통한 상용화 방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 소음완화(중화)와 관련된 사운드마스킹 기술은 주로 공공장소, 층고가 높은 건물의 소음 관리를 위해 사용되며 일부 국내 제품과 함께 주로 수입제품이 활용 - 개인공간의 특성과 개인 소음민감도를 고려한 기술은 전 세계적으로 개발된 적이 없어 시장선점을 위해 IoT와 AI가 결합된 공간·개인 맞춤형 소음관리 시스템 개발 필요 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - 공용 공간에 적용하기 위한 사운드마스킹 시스템 시장 성장세 - 코로나 이후 개인공간에 머무는 시간이 길어지고, 하이브리드 근무형태 정착으로 개인공간 소음관리는 삶의 질 및 근무환경 개선의 일환으로서 관련 시장 형성 예상 ㅇ 정부/정책적 지원필요성 - 공동주택 소음 관련 민원*이 지속 발생하고 있고, 하이브리드 근무 확산으로 재택근무자가 늘어나면서 개인공간의 소음 관리 이슈가 커지고 있으나, - 소음 문제는 건축 시 건설 허가 기준만 있을 뿐 입주 후 발생하는 소음에 대한 관리방안이 부재하여 민원 해소를 위한 소음관리 시스템의 개발이 필요함 * 환경 관련 민원 중 소음/진동 관련 민원이 50%이상 차지, 층간소음 피해에 따른 사회적 비용 연간 4,500억 이상 발생
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 9억원 이내, ‘24년 12억 이내, ‘25년 12억 이내(총 33억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(인테리어 또는 가구·가전 기업 참여 권고) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-일반-02			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				경영·마케팅 전략서비스				화학제품
융합유형	□ 산업고도화형 ■ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 □ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 ■ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	화학물질 안전관리용 유해성 검증을 지원하기 위한 AI 기반 유해성 분석/평가 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 다양한 화학제품의 독성실험을 통한 유해성 분석*을 위하여 데이터 기반의 AI 유해성 분석·평가 기술 및 유해성 분석 서비스 개발 * 화학제품안전법, 어린이제품안전특별법 시행 - 제품형태 : 화학물질 유해성 데이터베이스, 신규 화학물질 AI 유해성 예측 시스템 및 서비스 - 기술형태 : 빅데이터 활용 유해성 정보 AI 분석, 신규 화학물질 AI 유해성 예측 기술 [산업동향] ㅇ 유럽과 미국, 일본을 중심으로 화학물질 안전관리기술, 유해성 평가지원 기술 개발에 필요한 빅데이터 구축과 평가 방법에 필요한 모델링 연구개발 추진 중 ㅇ (해외동향) 미국은 Tox21, 유럽의 경우, 통합독성평가기반의 안전성 평가기술 EU-Risk, 혼합물 평가기법, 인공생체칩 등 새로운 화학물질평가방법 개발을 위한 대규모 사업 진행 중 ㅇ (국내동향) 환경부는 원활한 살생물제 승인제도 이행을 위해 산업계가 제도이행을 준비할 수 있도록 유예기간을 두고 있으나, 승인신청방법이 어렵고 복잡하여 승인신청계획서 제출기한을 연장하거나 승인유예기간을 2029년까지로 안내
2. 지원 범위
ㅇ 화학물질 유해성 빅데이터 수집 및 데이터베이스 구축 - 기존 화학물질에 대한 독성 데이터 정규화 및 유해성 데이터 수집 방법 개발 - 화학물질의 데이터 정제를 위한 유해성 항목설정* 및 데이터 품질 등급분류 체계 개발 * 유해성 항목설정 범위: 어린이, 청소년 대상 안전을 우선하는 유해성항목 우선 선정 - 화학물질 유해성 예측을 위한 독성정보 DB 빅데이터 구축 및 통합방안 개발 - 생물내 수용체와의 반응을 결정하는 화학물질의 유해성반응 연관인자 추출 및 데이터베이스 구축 ㅇ 빅데이터 활용 유해성 정보 AI 분석 기술 개발 - 유해성 예측 데이터 기반 AI 학습모델 개발 - 신규 화학물질에 대한 유해성 정보(독성기전 등) AI 분석(평가) 기술 개발 ㅇ 신규 화학물질 AI 유해성 예측 기술 및 서비스 개발 - 신규 화학물질에 대한 유해성 예측정보 및 리포트 생성 시스템 개발 - 신규 화학물질의 유해성예측결과 자동생성 서비스 개발 ㅇ 산업계 활용체계 구축, 현장 실증* - 실제 신규 화학물질의 승인과정에 적용하여 실효성 및 신뢰성 검증 * 실증과 관련하여 일정, 내용, 절차를 구체적으로 제시할 것 - 미국, EU 등의 국내/외 화학물질 규제 적용 방안 연구 - DB활용(미국 Tox21, EU-Risk 등)을 위한 국제공동연구 방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 독성실험의 고비용, 저효율 문제를 해결하기 위해 글로벌 제약회사를 선두로 AI기반 유해성 검증 및 예측기술을 신약개발에 적용하고자 다양한 연구 시도 - 선진국 중심으로 독성관련 빅데이터 구축, DB간 연계학습 기법 등 관련 화학물질에 대한 독성평가기술을 개발 중으로 국내에서도 적극적인 기술개발 필요 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - 미국은 화학물질의 안전한 관리를 목적으로 하는 법규로 독성물질관리법과 이를 개정한 21세기 화학안전법 등의 화학제품 관리를 위한 다양한 법체계로 구성 - EU는 화학물질의 위해성으로부터 인간의 건강 및 환경을 보호하고, 화학산업의 경쟁력을 강화하기 위해 기존 40여개의 화학물질 관련 법규를 통합한 新 화학물질관리제도인 REACH를 전격 도입하여 국내 수출기업의 무역장벽으로 작용 중 ㅇ 정부/정책적 지원필요성 - 가습기 살균제 사건 등으로 인한 국민들이 겪는 케모포비아*를 해소하고, 소비자가 안심하고 사용할 수 있는 제품을 시장에 공급할 수 있는 기반조성 측면에서 중요함 * 화학제품에 대한 두려움이나 거부감을 느끼는 증세
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ‘24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-일반-03			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				경영·마케팅전략서비스				의약바이오
융합유형	□ 산업고도화형 ■ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 □ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	제약품 관리 전주기 프로세스 최적화를 위한 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 가상화관리 서비스 기술개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 지역(도서산간 등)에 산재되어 있는 제약품 스토리지 공간을 디지털트윈을 통해 가상화하고, 시뮬레이션을 통해 제약품 관리 전주기 프로세스*의 효율적 제어․운영과 스토리지 공간운영 최적화함으로써 지역의 원활한 약품공급 및 지역편중 최소화를 지원하는 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 가상화 관리 서비스 기술개발 * 제약품 입고, 보관, 유통, 폐기의 제약품 관리 전주기 프로세스 - 제품형태 : 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 가상화 관리 서비스 - 기술형태 : 제약품 관리 전주기 프로세스 최적화, 시뮬레이션 기반 제약품 스토리지 가상화 관리 기술 [산업동향] ㅇ 코로나19로 인해 전 세계적으로 의료시설과 환자에게 충분한 의약 공급을 강조하고 있으며 의약품, 의료 장비, 스토리지 등 의약관련 제품의 안전한 보관․이송에 대한 관심 증가로 제약 물류 시장 활성화 추세 ㅇ (해외동향) Amgen Inc, CalcMedica 등 많은 의약품의 안전한 보관․이동을 위한 콜드체인 솔루션 확보를 위해 첨단기술을 활용하고 있으며, DHL은 아시아태평양 지역 내 최초의 디지털트윈 물류창고로 첨단기술을 이용해 물류창고 정보를 실시간으로 모니터링하면서 최적의 의사결정을 지원 ㅇ (국내동향) C사는 블록체인 제약물류시스템에 의약품 콜드체인 운영역량을 더해 한 차원 높은 수준의 물류서비스 제공, 풀필먼트 센터 내에 디지털트윈 기반의 시각화 대시보드 시스템을 구현하여 복잡한 물류과정과 다양한 데이터 및 운영지표를 시각화함으로서 원활한 물류 흐름 유지와 축적한 데이터를 활용 셀러별․상품별 재고분석
2. 지원 범위
ㅇ 시뮬레이션 기반의 제약품 관리 전주기 프로세스 및 스토리지 최적화 기술개발 - 디지털트윈 환경 기반 제약품 스토리지 운영․관리데이터 수집 및 현장정보 추출 기술개발 - 제약품 관리 전주기 프로세스에 따른 관리 자산 형식화 기술 및 지식베이스 구축 - 지식베이스 연계 관리 전주기 프로세스 단위 현장지식 자산화 및 관리 기술개발 ㅇ 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 가상화 관리 서비스 기술개발 - 센싱 기반의 물리-가상 스토리지 데이터 연동 및 사용자-공간 인터랙션 기술개발 - 디지털트윈 기반 이종디바이스 연동 시각화 대시보드 기술개발 - 제약품 스토리지 공간운영 최적화 및 관리 프로세스 효율화를 위한 시뮬레이션 기술개발 - 지역 제약물류 정보시스템 연동 지능형 리콜방지* 기술개발 * 재고정보 최적화 및 자동재고 보충, 유통기간 추적 등 기능 제공 - 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 가상화 관리 콘텐츠 및 서비스* 개발(3종 이상) * 프로세스 관리, 스토리지 작업동선/재고배치/설비효율 관리, 설비 모니터링 및 오류 관리 등 ㅇ 제약품 스토리지 가상화 관리 활용체계 구축 및 현장 실증 - 디지털트윈 기반 의약품 물류체인 연계 스토리지 가상화 관리 활용 서비스 구축 - 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 운영․관리 가이드 개발 - 메타버스 기반 제약품 스토리지 가상화 관리 서비스지원 시스템 기능 검증 - 서비스 실증을 위한 내용/절차/일정의 구체적 제시 및 효과성 검증 * 서비스 실증을 위한 제약, 물류, 지식서비스 관련 전문가로 구성된 운영위원회 구성
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 디지털트윈, 메타버스 등 첨단기술을 활용하여 중소 약국의 디지털전환 촉진과 시뮬레이션 기반의 제약품 스토리지 가상화 관리 플랫폼 개발을 통한 기술 집약적 운영․관리 시스템 도입 필요 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - 제약품의 다양화로 인한 물리적 스토리지의 한계를 극복하는 최적화된 풀필먼트 운영으로 서비스 경쟁력 확보 필요 ㅇ 정부/정책적 지원필요성 - 코로나19 이후, 옴니채널이 활성화되면서 제약품 스토리지 운영 및 배송에 대한 경쟁력이 대두되고 있으며, 생물학적 특성을 가지는 제약품에 대한 관리 및 운영을 위한 정책적 지원 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 10억원 이내(총 27억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-일반-04			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원역량개발서비스				자동차/철도차량
융합유형	■ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 □ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	초소형 전기차의 경쟁력 제고를 위한 클라우드 기반 공용 서비스 및 데이터 공유 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 인카(In-Car) 융합서비스 개발이 필요한 초소형 전기차 대상으로 IT 기업 및 서비스 기업과 협업을 용이하게할 수 있는 서비스 탑재 기술 개발을 통하여 중소·중견기업 중심의 서비스 생태계 개발 - 차량 환경에 IT기술을 용이하게 적용할 수 있는 웹기반의 플랫폼 기술을 적용하고 이를 기반으로 다양한 IT 서비스와 융합이 가능한 개방형 형태의 기술 [산업동향] ㅇ 소형 전기차 제조는 중소/중견 기업을 중심으로 B2B/B2C/B2G 등으로 다양하게 진행 중이며, 비대면 배달 산업등의 영향으로 급격하게 성장이 예상되나, 차량의 데이터와 결합할 수 있는 IT 기술 적용은 제한적 ㅇ 해외동향 - 자동차 부품 공급사를 중심으로 하는 COVESA(Connected Vehicle System Alliance)와 일본 업체 중심의 AGL(Automotive Grade Linux) 등이 있으나 중소중견이 적용하기에는 규모가 크고 콘텐츠 유입이 필요한 별도 플랫폼이 필요 - 이스라엘의 오토노모(otonomo)는 차량의 주행 및 운행에 관한 데이터를 수집한 후 재가공해 보험사, 금융사, 운송회사, 응급 서비스 제공업체에게 판매 - 주요 상용차는 대부분 구글의 안드로이드 오토, 애플의 카플레이 등을 지원하고 있지만, 제조사 특성의 서비스 개발의 한계(인증, 비용, 개발기간, 유지비 등) 존재 ㅇ 국내동향 - H사에서 개발자 포털을 운영하여 신생 기업 및 기존의 기업들과의 융합서비스 발굴 및 협력을 도모하고 있으나, 중소·중견 기업의 경우 혁신 및 융합을 이끌어 내기 위한 역량 및 시장규모가 부족함
2. 지원 범위
ㅇ 초소형 전기차 지원 웹기반 공용 서비스 개발 - 표준 기술인 웹기반 서비스(3rd party 연동 및 확장구조 표준화, 콘텐츠 타입 표준화 등)을 활용한 공용화 서비스 개발 - 전기차 전용 차량 관리를 위한 서비스 공용 포털 기술개발 - 전기차 서비스 개발을 위한 시뮬레이터 개발 - 서비스 탑재를 위한 연동 서비스 개발(미디어, 인카페이먼트, Fleet Management 등) ㅇ 데이터 수집/분석 공유기술 개발 - 초소형 전기차 데이터 표준 포맷 개발 및 수집/분석 기술 개발 - 전기차 공용 데이터 활용을 위한 오픈 API 개발 및 활용을 위한 시각화 기술 개발 - 차량 내부 디스플레이 또는 모바일 단말을 통해서 서비스 개발이 가능하도록 개발자 지원 시스템 구축 - 데이터의 개인정보 보안 및 사이버 보안 대응 기술 적용 ㅇ 서비스 실증 - 초소형 전기차를 활용한 서비스 탑재 및 동작 실증을 위한 일정, 내용, 절차를 구체적으로 제시(전기차 1종 이상) - 초소형 전기차 기업(양산차 제조사, Tier1, 플랫폼 개발사 등)을 위한 서비스 시나리오 개발(서비스 2건 이상) * 제조융합서비스 전문인력 양성, 제조기업과 서비스기업간 융합 포럼 운영 등의 방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 외산 플랫폼 기술 및 대규모 투자가 필요한 기술에서 탈피하여 지속적으로 발전하는 웹기반 기술 적용과 사용자 중심의 서비스 기술 개발 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 차량 내 첨단운전자지원시스템(ADAS)에서 자율주행으로 확대되고 있으며, 모빌리티 서비스 또한 양적, 질적 확대와 특히 차량과 융합을 통해 다양한 신규 서비스 창출로 신시장 및 고용 확대 예상 - 기존 제조사의 폐쇄적인 환경에서 벗어나 개방형 형태를 통하여 중소기업간의 융합 및 서비스 소비 시장 확보 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 소형 전기차 모빌리티 시장에서 외산 자동차와 경쟁하기 위해서는 국내의 IT기술을 활용하여 중소중견 전기차의 서비스 경쟁력 확보를 위한 기반 기술을 정부차원에서 지원 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 9억원 이내, ’24년 12억원 이내, ‘25년 12억원 이내(총 33억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(수요기업 참여 필수) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-05	산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품	인적자원역량개발서비스	-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(1세부) 비동기식 업무지원 및 오프라인 사수 기능을 가진 AI 어시스턴트 서비스 개발	품목코드 (HSK10)	류	호	소호	통계부호
(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X
	2세부 품목명	하이브리드 업무 환경에서의 비동기 업무 크라우드 워커를 위한 근로자 AI 어시스턴트 서비스
	3세부 품목명	하이브리드 근무환경에서 감정노동자의 사전 감정보호 및 공감 지원 서비스 기술 개발
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 하이브리드 업무환경*의 확산으로 비동기식 업무방식**이 적용되면서 체계적인 업무진행을 위한 기준업무매뉴얼 생성기술과 비동기식 업무지원을 위한 오프라인의 사수*** 기능을 가진 AI 어시스턴트 서비스 기술 및 총괄관리 업무 * 하이브리드 업무환경이란 대면근무와 함께 재택근무, 원격근무, 유연근무, 워케이션 등의 다양한 근무형태가 병행 운영되는 업무환경 ** 비동기식 업무 방식이란 구성원들이 같은 시간·장소에 근무하지 않는다는 것을 뜻하는 것으로 다른 동료의 업무 시간과 장소와는 상관없이 자신의 일정 내에서 맡은 역할을 수행하는 근무 형태 *** 사수는 직장 같은 팀 내 먼저 입사한 자로 신입사원이 본인이 처리한 일을 확인받아야 할 직속 선임자(상사)를 나타내는 직장용어로 직장 내 업무에 대한 조언을 줄 수 있는 사람을 지칭 [산업동향] ㅇ 비대면 업무방식의 확산으로 사원 면접에서부터 업무진행 방식이 비동기식 업무방식의 디지털화된 형태로 변경되고 있고, 이를 지원하기 위한 다양한 비동기식 커뮤니케이션‧협업도구 및 업무관리‧근태관리 서비스들이 출시되고 있으나, 중소기업에서는 이러한 도구의 효율적 활용에 한계를 지니고 있음 ㅇ 해외 동향 - 데브옵스(DevOps) 전체 라이프사이클을 단일 애플리케이션으로 제공하는 기업인 깃랩(GitLab)*은 68개 국가에 1,300명 이상의 직원을 보유하고 있으며, 깃랩 핸드북이라는 표준운영 매뉴얼을 개발하여 전 세계 흩어져있는 직원들이 비동기식 업무에 체계적으로 움직일 수 있도록 적용되고 있음. 콜센터 형식의 원격근무 디렉터를 통해 신입직원의 직무적응을 도와주는 시스템을 운영 중 * 깃랩의 운영방식은 하버드 비즈니스 스쿨 및 INSEAD의 우수사례가 되어, 주요 기업을 대상으로 원격근무 교육 및 서비스에 대한 표준 체계로 제공되고 있음. ㅇ 국내 동향 - N사는 전 직원의 하이브리드 근무방식 도입을 위해 클라우드 기반 업무 협업 툴인 ‘N웍스’를 도입하여 온라인과 오프라인이 적절히 대응할 수 있도록 진행 중 - S사는 거점오피스를 활용한 ‘WFA(Work From Anywhere)’라는 제도 도입과 클라우드를 기반으로 한 ‘iDesk’ 서비스를 하이브리드 근무에 활용 중
2. 지원 범위
ㅇ 하이브리드업무 과제 총괄관리 업무 수행 - 세부 과제 통합 관리 및 성과교류회/기술전시회 추진 · 각 세부 과제의 진도점검 및 기술공유를 위한 성과교류회, 성과 홍보 및 사업화 연계를 위한 기술전시회 추진(각 연차별 1회 이상) · 다학제 전문가, 서비스기업으로 구성된 융합포럼 구성 및 운영(연 2회 이상) - 세부과제 현장실증 지원 - 병렬 세부과제 통합관리, 구체적 연계방안과 실행계획 제시 ㅇ 비동기식 근무지원을 위한 데이터 수집 및 정제 - 비동기식 근무지원을 위한 업무 데이터(매뉴얼/프로세스/커뮤니케이션 방안 등) 수집·분석 - 비동기식 근무를 위한 디지털 바디랭귀지* 데이터 수집 및 분류체계 개발 * 대면업무시에 몸짓이나 대화, 직장예절 등이 비대면업무에서 화상회의 자세, 업무메일 작성방식 및 채팅 예절 등으로 나타나는 비동기식 업무시 발생되는 행동 - 비동기직 근무지원을 위한 리더십 연구(관계적 측면/소통 측면/업무적 측면) ㅇ 하이브리드 근무지원을 위한 AI 어시스턴트 기술 개발 - 업종 및 기업 규모에 따른 디지털 바디랭귀지를 포함한 기준 업무매뉴얼(프로세스, 커뮤니케이션 방안 포함) 생성기술 개발 - 직원들의 업무 상황 파악을 위한 상황 분석 및 판단 기술 개발 - 신입직원 맞춤형 업무 및 직장분위기 적응을 위한 업무적응 교육기술 개발 - 오프라인 사수 역할을 하는 디지털휴먼 기반 AI 어시스턴트 기술 개발 - 타 시스템 연동을 위한 AI 어시스턴트용 오픈 API 개발 ㅇ AI 어시스턴트 서비스 실증 및 BM 개발 - 비동기식 하이브리드 근무 지원 서비스 개발(기존 협업도구, 커뮤니케이션 도구와의 연동 포함) - 서비스 시나리오 및 실효성 검증방안 제시(3개 기업, 총 30명 이상)
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 면대면 업무방식에서 말과 행동으로 하던 것들이 비대면 업무방식에서는 정규화된 업무매뉴얼, 비동기 커뮤니케이션과 디지털 바디랭귀지가 중요하나, 이를 체계적으로 지원하고 운영하기 위한 업종의 특화된 매뉴얼과 원활한 업무를 지원해주는 가상의 사수와 같은 AI 어시스턴트 기술 개발이 시급 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 대기업의 경우 교육시간과 콜센터 운영을 통한 하이브리드 업무방식을 지원하고 있으나, 스타트업과 중소기업들은 이에 대한 시간과 비용투자가 어려워 운영매뉴얼 기반의 AI 어시스턴트 도입이 필요한 시점으로 시장선점이 중요 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 코로나 사태 이후 재택근무에 돌입했던 기업들의 새로운 근무방식인 하이브리드 근무방식을 적용하기 시작하면서 인프라적으로 부족함이 많은 스타트업 및 중소기업을 위한 AI 어시스턴트 개발의 정부차원의 지원 필요성 증대
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 10억원 이내 (총 27억원 이내(총괄관리 총 5억원 이내)) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-06			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원역량개발서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(2세부) 하이브리드 업무 환경에서의 비동기 업무 크라우드 워커를 위한 근로자 AI 어시스턴트 서비스					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 하이브리드 업무환경(재택근무, 원격근무, 유연근무, 워케이션 등)에서의 비동기 업무 크라우드 워커*를 대상으로 업종별 업무환경 소통, 건강관리 지원을 위한 AI 어시스턴트 서비스 및 가상공간 소통 지원 서비스 * 크라우드 소싱 서비스의 증가와 연계하여 시간과 장소를 구애받지 않고 업무를 보는 사람들을 지칭 - 제품형태 : 가상 업무공간 지원 및 크라우드 업무 및 AI 어시스턴트 서비스 - 기술형태 : 업종별 크라우드 워커 업무환경 수집 및 분석, 업무 지원 AI 어시스턴트 기술 [산업동향] ㅇ 크라우드 워커 작업자 모집, 작업 정의, 라벨링 결과 검수, 작업에 따른 임금 지급 등에 대한 필요성과 서비스 수요는 지속적으로 증가 추세 ㅇ 해외 동향 - 전 세계 크라우드소싱 시장 규모는 2018년 95억 달러에서 2027년에는 1,548억달러까지 연평균 36.5%의 성장률을 보일 것으로 예상(Absolute market insights, 2020) - 유럽연합, 미국, 중국 등 주요국은 국가적으로 크라우드 소싱을 기반으로 데이터 경제의 선두에 서기 위해 전략을 수립하고 정책을 실행 ㅇ 국내 동향 - 명함 공유 R서비스는 사용자가 명함을 사진으로 촬영해서 등록하면, 크라우드소싱 플랫폼에 연결된 작업자들이 해당 명함을 텍스트로 전환해서 제출하는 방식으로 3,500만장의 명함이 등록되어 있음 - A사는 AI 학습 데이터 라벨링 협업 플랫폼으로 자율주행 관련 레벨 3~4 수준의 자율주행차를 위한 데이터를 크라우드 소싱하고 있음
2. 지원 범위
ㅇ 업종별 크라우드 워커 업무환경에 대한 프로세스, 의사소통 방법 수집 및 정의 - 업종별 크라우드 워커 업무환경에 대한 데이터 수집 및 분석 - 업종별 교육 표준 매뉴얼 데이터 수집 및 분석 - 품질관리 기준 및 가이드라인 구축 - 크라우드 워커의 우울증 등 건강상담 지원 및 건강관리 매뉴얼 수집 및 분석 ㅇ 크라우드 워커 품질관리 및 AI 어시스턴트 서비스 기술 개발 - 크라우드 워커의 업무 품질 평가 및 관리 플랫폼 서비스 기술 개발 - 크라우드 워커 인사 및 성과관리 기술 개발 - 업무/품질 지원 중심 AI 어시스턴트 서비스 기술 개발 * 예시 : 크라우드 워커 교육, 업무 평가 및 성과 관리 지원 서비스 - 비동기식 업무 진행을 위한 인공지능 지원 데이터 허브 개발 - 업무별 근무환경 및 업무 패턴 분석을 통한 건강상담 매칭 서비스 개발 ㅇ AI어시스턴트 서비스 실증 및 BM 개발 - 크라우드 워커 품질 및 지원 서비스 실증(총 50명 이상, 5개 이상의 업무) - 실효성 검증을 위한 크라우드 워커 업무 시나리오 및 실증방안 구성 - 병렬 세부과제(1세부, 3세부)와 구체적인 연계방안과 실행계획 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 크라우드 워커의 문제점인 업무 고립 또는 소외감 문제해결을 위하여 인공지능 온라인 협업 기술개발과 일과 생활의 균형을 맞추기 위한 인공지능 업무 시간관리 기술 개발 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 비대면을 테마로 하는 서비스 기술에 대한 수요 증가에 따라, 정부차원의 지원을 통해 기술력 확보 및 시장선점 필요 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 대기업/공공 중심으로 크라우드 워커 인력활용을 하고 있으나, 중소기업으로 확산 시 근로자 관리 지원 가능 - 비대면화 정책에 따른 콘텐츠 서비스 플랫폼 시장의 급성장에 대응하여 혼합 공간 기반 서비스가 사회, 문화, 경제 전반적인 분야로 확산되어 산업 성장의 기반이 되어가는 추세로, 정부 주도의 기회 제공과 지원이 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 10억원 이내(총 27억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(크라우드 소싱 기업 참여 권고) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-07			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원역량개발서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(3세부) 하이브리드 근무환경에서 감정노동자의 사전 감정보호 및 공감 지원 서비스 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 클라우드 콘택트 센터 등 하이브리드 근무환경의 감성노동자(고객응대 서비스, 돌봄서비스 등)의 건전한 고용환경을 유지하기 위한 정신건강을 위협하는 문제를 센싱, 예방하고, 소통 및 공감을 지원하는 서비스 개발 - 제품형태 : 음성인식 인터페이스의 감성노동자 업무 환경 프로세스 수집 및 하이브리드 근무 환경에 적용 가능한 서비스 개발 - 기술형태 : 감정노동자 근무유형에 따른 사전 감정 보호 및 공감 지원 서비스 및 활용 기술 개발 [산업동향] ㅇ 코로나 이후 재택근무에 돌입했던 기업들이 코로나 확산세가 꺾이고 사회적 거리두기를 완화하는 기조에 맞춰 새로운 근무방식을 고민하는 가운데, 감성노동자의 건전한 고용환경을 유지하기 위한 감정노동자의 문제 해결 서비스가 필요 ㅇ 해외 동향 - 미국과 유럽은 직원 복지 및 사회 문제 해결을 위해 원격 근무가 지속해서 확대되고 있으며, 구글, 마이크로소프트, 애플 등의 글로벌 IT 기업들이 개발하는 영상회의, 원격접속, 협업도구 같은 고객 응대 서비스 솔루션들이 보편화되어 활용 중 - 근로자의 상태 확인을 위한 도플러 데이터를 사용하여 손 흔드는 것, 스쿼트, 사이클링, 박수, 런지, 점프 잭과 같은 다양한 활동을 정확하게 분류 ㅇ 국내 동향 - S사 등은 감정노동에 과다하게 노출된 상담사에 대한 컨설팅 및 치유 프로그램을 연계한 IoT 방식의 ‘감성케어 솔루션’을 개발하여 콜센터 상담사들의 감정노동 스트레스를 관리하는 서비스 제공
2. 지원 범위
ㅇ 감정노동자 근무유형에 따른 인공지능 기반 사전 감정 상태를 수집 및 분석 - 다양한 감정노동자 근무 유형별 원천 데이터 확보 및 감정인지 메타 구축 - 감정의 사전 위급상황 context 메타 구축 - 감정 위협 인지를 위한 인공지능 기반의 언어학적 분석, 문장인식 기술 개발 ㅇ 사전 인지를 위한 음성인식 인터페이스의 감정노동자 근무 환경 적용 기술 개발 - 하이브리드 환경에서 발생할 수 있는 감정노동자의 음성인식 인터페이스를 적용할 수 있는 핵심 기술 개발 - 감정 노동자를 위한 화자 인식 기술 및 사전 감정 분류를 위한 기술 개발 - 감정 위협시 대체 가능한 상담 AI 어시스턴트 기술 개발 - 음성인식 인터페이스에서 발생하는 비정형 데이터 허브 구축 환경과 음성인식 환경 구축 기술 개발 ㅇ 감정노동자 근무유형에 따른 인공지능 기반 사전 감정 상태*를 판단하고 대응할 수 있는 기술 개발 - 감정 위협 상담 시 상담원 보호·차단(음성 묵음, 경고 멘트, 상담원 우회 등) 기술 개발 * 예시 : 휴먼 협압, 심박 수 등의 바이탈 사인과 멀티 모달리티 분석 등 ㅇ 개발 기술에 대한 유효성 실증 및 상용화 사례 제시 - 가상비서를 활용한 감정상태 분석 및 대응 서비스 시나리오 제시 - 감정노동자의 멘탈 리스크 유형에 따른 사전 보호 실증 (3개 이상 콜센터 제시) - 병렬 세부과제(1세부, 2세부)와 구체적인 연계방안과 실행계획 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 다양한 센싱 기술을 융복합하여 감정노동자의 정서적 상태를 정확하게 측정하고 그에 대한 적절한 케어 솔루션을 제공하는 미래기술 확보 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 다양한 개별 기술을 보유한 중소업체를 하나의 주제로 엮어 공동 연구를 지원하고 신산업 육성을 지원 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 사업종사 인력의 구조변화 및 산업안전보건법(‘21.10 시행) 등에 따른 감정노동자의 위험관리 및 보호방안 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 10억원 이내(총 27억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(감정노동자 관련 기업 참여 필수) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-일반-08			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				경영·마케팅전략서비스
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
품목명	다양한 광고매체 지원 및 효과검증을 위한 메타버스 기반 마케팅 서비스지원 시스템 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ PPL*, 디지털사이니즈, 옥외광고물 등의 다양한 광고매체 지원과 광고효과성 검증을 위해 실제 광고현장과 광고물을 가상환경으로 트윈화 및 시뮬레이션하고, 실제현장과 가상현장의 실시간 연동 및 직관적 가시화를 통해 효과적 마케팅 서비스를 지원하는 메타버스 기반 마케팅 서비스지원 시스템 개발 * PPL(Product Placement) : 영화나 드라마 등에 상품을 등장시켜 간접적으로 광고하는 마케팅 기법 - 제품형태 : 메타버스 기반 마케팅 서비스지원 시스템 - 기술형태 : 디지털트윈 기반 마케팅 공간 구성, 메타버스 기반 광고효과 검증 시뮬레이션 기술 [산업동향] ㅇ 메타버스가 새로운 미디어로 도약하여 유로 아이템 판매, 기업의 광고와 마케팅, 라이브 엔터테인먼트 등이 주 수익원으로 부상하고 있으며, 메타버스 환경은 마케팅 플랫폼으로 활용되며 새로운 생태계 구축 ㅇ (해외동향) 메타버스3D 게임에서 메타버스 공간 내에 상품을 배치하여 간접광고를 집행하는 방식이 활성화되며, 인 게임 광고만 전문적으로 다루는 기업*의 매출이 증가하는 추세, 메타버스 내 광고효과 측정 기술개발 * 안주(Anzu), 비드스택(Bidstack), 애드버티(Adverty), 프레임플레이(Frameplay) 등 - 나이키는 로블럭스에 나이키랜드를 출범, 디지털쇼룸에서 신상품을 대여하여 착용할 수 있으며 이용자가 제품 개발에 참여하는 기회도 제공할 예정 ㅇ (국내동향) A사의 옴니스토어는 비대면 고객 경험 확장을 위한 선도 사례로, 매장 내 고객경험 및 정보 수집을 위해 다양한 역할을 수행하는 디지털콘텐츠를 배치(쇼윈도 사이니즈, 메이크업 미러, 포토 부스 등)하여 무인 매장에서의 경험을 온라인까지 확장하는 다양한 고객 경험 콘텐츠 제공
2. 지원 범위
ㅇ 다양한 광고매체 지원 및 광고효과 검증 방법론 개발 - 디지털트윈 환경에서 마케팅 자산 형식화 기술 및 지식베이스 구축 - 마케팅 환경 및 이해관계자 특성 반영 마케팅 정보 매칭 및 공간 지능화 기술개발 - 디지털트윈 환경에서 광고효과 검증 방법론 및 평가지표 개발 * 광고효과 검증을 위한 기술요소 및 개발방법론을 구체화하고, 정량적 목표항목으로 제시 - 지식베이스 연계 메타버스 기반 광고효과 검증 모델 개발 ㅇ 메타버스 기반 마케팅 서비스지원 시스템 개발 - 메타버스* 기반 이종디바이스 연동 공간정보 시각화 및 사용자-공간 인터랙션 기술개발 * 기 구축된 메타버스 플랫폼 활용 등 - 광고효과 검증을 위한 시뮬레이션 및 직관적 가시화를 통한 피드백 기술개발 ㅇ 실-가상 연동 마케팅 자산 공통 활용체계 구축 및 현장 실증 - 실-가상 광고현장 연계 마케팅 자산 공동 활용 및 효과검증 서비스 구축 - 메타버스 기반 마케팅 서비스지원 시스템 구축 및 현장 실증* * PPL-커머스, 디지털사이니즈, 옥외광고 중 1개 이상을 대상으로 실증을 위한 내용/절차/일정을 구체적으로 제시 ** 지식서비스 전문인력 양성, 서비스기업/전문가를 비롯한 다학제적 융합 포럼 운영 등의 방안 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 블록체인, 인공지능, 메타버스 등 첨단기술을 활용하여 실효성있는 광고 마케팅 서비스 지원 기술개발 필요 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - 메타버스 생태계가 확대되며 기존 게임 광고 위주로 구현되던 가상공간 내 광고는 업무, 스포츠, 문화, 쇼핑 등 다양한 영역에 접목된 인 월드(In-World) 광고로 확대되고 있으며, 온라인과 오프라인을 연결한 마케팅 O2O를 뛰어넘는 새로운 비즈니스 모델 창출과 미래 소비 트렌드 주도 ㅇ 정부/정책적 지원필요성 - 코로나19의 팬데믹화에 따른 비대면 커머스 솔루션의 확보와 광고마케팅 경쟁력 제고를 위한 정책적 지원 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간: 9개월, 2차년도: 12개월, 3차년도: 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 6억원 이내, ’24년 9억원 이내, ‘25년 9억원 이내(총 24억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-09	산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품	인적자원역량개발서비스	-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(1세부) 에듀테크 생태계 형성을 위한 지식베이스 구축 및 인텔리전스 서비스 기술 개발	품목코드 (HSK10)	류	호	소호	통계부호
(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)	X	X	X	X	X	X	X	X	X	X
	2세부 품목명	액티브 시니어 생애설계와 자기계발 지원을 위한 런케이션 서비스 개발
	3세부 품목명	근로자 직업 재교육을 위한 프로젝트 기반 동료학습 서비스 기술 개발
	4세부 품목명	집단심리치료, 물리치료 분야 전문가 양성을 위한 다중체험 훈련실습 서비스 기술 개발
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 휴먼팩터* 관점에서 에듀테크 인텔리전스 서비스 개발과 에듀테크 지식베이스 구축을 통해 미래형·개방형 교육 생태계 기반 형성 - 국내외 다양한 에듀테크 제품정보·증거정보·기업정보 등을 수집, 지식정보 전달 체계 설계 및 포괄적 지식베이스 구축 - 에듀테크 서비스 내·외부 데이터를 수집하고 분석하여 맞춤화된 에듀테크 제품 추천 및 비즈니스 인텔리전스 서비스 지원 * 인간의 신체적·인지적·감성적·사회적 특성에 대한 과학적 지식을 적용하여 인간의 특성, 능력 및 한계를 요구에 적합하도록 설계 [산업동향] ㅇ (해외동향) 에듀테크 임팩트에 대한 증거를 수집하고, 기업들의 시장가치를 평가하고 비판적인 분석을 하는 Meta-EdTech 개념 등 마켓 인텔리전스 서비스들이 등장 - 네덜란드 딜룸(Dealroom)은 AI 및 알고리즘을 적용한 글로벌 에듀테크 기업 데이터 분석 플랫폼으로 다양한 네트워크를 형성하여 데이터와 지식을 공유 - 미국 홀론(Holon) IQ는 글로벌 에듀테크 리서치 기관으로 시각화 분석엔진을 통해 전세계 오픈소스 마켓리서치 소스와 리포팅을 제공 ㅇ (국내동향) 대학이 생산, 보유, 구독하는 모든 학술 자원들을 공동으로 이용할 수 있는 개발된 학술연구정보서비스는 도입되어 있으나 산업적 측면의 제품·서비스에 대한 에듀테크 생태계는 미구축 - K기관은 대학도서관 소장자료, 석박사 논문, 학술지 논문, 해외 학술지 등 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service, RISS)를 운영
2. 지원 범위
ㅇ 에듀테크 과제 총괄관리 업무 수행 - 에듀테크 분야 휴먼팩터 기반 교수학습 방법론 정의 및 세부과제 공유 - 세부 과제 통합관리 및 성과교류회/기술전시회 추진 · 각 세부 과제의 진도점검 및 기술공유를 위한 성과교류회, 성과 홍보 및 사업화 연계를 위한 기술전시회 추진(연차별 1회 이상) · 에듀테크 생태계 구축을 위한 다학제 전문가(교육공학, ICT, 글로벌 비즈니스 전문가 등)로 구성된 에듀테크 포럼 구성 및 운영(연 2회 이상) - 에듀테크 세부과제 현장 실증, 글로벌 진출 지원 - 세부과제 통합관리 및 개발지원을 위한 추진방안과 구체적인 실행계획 제시 ㅇ 에듀테크 지식베이스 구축 - 에듀테크 제품·서비스 데이터 수집·분석 - 에듀테크 제품·서비스 시장가치 평가·분석 - 에듀테크 제품·서비스에 대한 소비자 평가, 평점 기능 개발 ㅇ 에듀테크 인텔리전스 서비스 개발 및 실증 - 에듀테크 큐레이션, 추천 등 시각화 서비스 기술 개발 - 서비스 실증의 대상/내용/방법/일정 등을 구체적으로 제시하고 비즈모델 개발
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원 필요성 - 에듀테크 생태계의 선진화를 위해 국내외 에듀테크 관련 정보를 수집, 분석하는 지식베이스 구축과 현장에서 활용할 수 있는 미래형 교육훈련 서비스 기술 개발이 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 미래교육 환경에 대응하고 글로벌 경쟁력을 갖춘 에듀테크 마켓-인텔리전스 비즈니스 핵심기술 확보를 통한 교육산업 활성화 기대 ㅇ 정부/정책적 지원 필요성 - 교육의 디지털 대전환을 위해서 사용자에게 검증된 기술을 적용하고, 공급자는 정확한 수요를 기반으로 한 제품 개발을 하고, 투자자 및 정책 입안자는 데이터 기반의 의사결정을 지원하는 서비스 개발 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내 (총 30억원 이내, (총괄관리 5억원 이내)) ㅇ 주관기관 : 제한없음 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수(비영리기관인 경우 비징수)

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-10			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원역량개발서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(2세부) 액티브 시니어 생애설계와 자기계발 지원을 위한 런케이션 서비스 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 액티브시니어(50대 이상)의 휴먼팩터*를 기반으로 은퇴 이후 생애경력을 설계하고 지속적인 학습활동을 통해 액티브시니어들의 사회참여를 유도할 수 있도록 여가활동과 자기계발이 융합된 런케이션* 학습 서비스 기술개발 - 액티브시니어의 고용 수요시장을 기반으로 학습경험을 재설계하고, 현실세계와 가상세계를 융합해 여가와 학습이 결합된 인간중심의 교육․훈련 기술개발 * 인간의 신체적·인지적·감성적·사회적 특성에 대한 과학적 지식을 적용하여 인간의 특성, 능력 및 한계를 요구에 적합하도록 설계 ** Learn+Vacation, 여가와 학습의 결합어로 학교가 아닌 여가를 즐기는 환경에서 기술을 습득하거나 깊이있는 학습을 추구하여 만족스러운 학습경험을 제공하는 새로운 학습 방법 - 제품형태 : 액티브 시니어의 휴먼팩터 반영, 지속적인 여가․학습 병행지원 런케이션 서비스 - 기술형태 : 액티브시니어 휴먼팩터 형식화, 여가․학습 병행지원 지능화 기술 [산업동향] ㅇ 미국, 유럽 등 해외선진국을 중심으로 첨단 디지털기술을 활용한 디지털시니어 케어 기술과 서비스 시장이 급격히 성장하고 있으며, 초고령사회 문제를 해결하는 솔루션으로 부상 ㅇ 해외동향 : EU의 ‘호라이즌 2020’은 고령친화적 생활․업무․환경 구축 프로젝트를 수행, AI시스템과 ICT를 활용하여 고령층 근로자가 직장에서 직면하는 문제를 해결하고, 개별 근로자에게 적합한 업무 환경과 서비스 모델 개발 ㅇ 국내동향 : R사는 액티브시니어를 위한 여가 큐레이션 플랫폼 ‘시소’를 개발, 문화, 여가, 취미 관련된 콘텐츠를 온라인을 통해 소개․제안하고 오프라인에서 직접 체험 서비스 제공
2. 지원 범위
ㅇ 액티브시니어의 휴먼팩터 학습모델 및 학습 데이터 수집·분석 - 액티브시니어의 휴먼팩터를 고려한 자기계발 학습모델 개발 - 학습 데이터* 수집, 저장, 분석, 문제추출 기술 개발 * 예)금융이해력 증진을 위한 정형/비정형 데이터 ㅇ 체험중심 액티브시니어 학습 서비스 개발 - 체험중심 액티브시니어 학습 프레임워크 설계 - 액티브시니어 자기계발을 위한 학습커리큘럼 및 콘텐츠* 개발 * 금융이해력 증진교육 외 1종(은퇴교육, 언어교육, 버킷리스트, 디지털리터러시 등) 이상 커리큘럼 및 콘텐츠를 제시 - 몰입감과 현장감 재현을 위한 체험형 학습 공간 구현 기술 개발 - 이종디바이스* 연동 학습 공간정보 시각화 및 사용자-공간 실시간 인터랙션 기술개발 * PC, 스마트폰, XR기기 등 - 개인별 학습 활동 체험이 가능한 AI 시뮬레이션 기능 개발 ㅇ 학습 활용체계 구축 및 현장 실증 - 교육․훈련 활용 서비스 구축 - 체험형 학습서비스 실증을 위한 학습 공간 구축 및 현장 실증 - 런케이션 서비스 실증을 위한 내용/절차/일정을 구체적 제시 및 효과성 검증 * 성공적인 서비스구현을 위한 교육공학, 훈련 전문가 등 다학제적으로 구성된 운영위원회 구성 - 병렬 세부과제들과 구체적인 연계방안과 실행계획 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 액티브시니어의 신체적․정신적 특성에 최적화된 하이플렉스(HyFlex)* 학습 경험 기술개발 필요 * 학습자의 상황에 따라 다양한 학습내용이나 교수법, 학습 환경을 선택할 수 있는 기회를 주는 학습방법 - 액티브시니어의 기초역량, 인지능력, 신체적 변화 등을 첨단기술을 활용하여 특화 역량분석을 통해 효과적인 재교육을 위한 기술개발과 교육과정 개발․운영 필요 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - 세계적으로 인구 고령화와 저출산 문제 해결을 위한 다양한 디지털 혁신교육 산업 육성 - 런케이션 형태의 교육은 신중년층을 위한 최적의 학습방법으로 소멸되고 있는 지방과 연계하여 자치단체 특화 교육과정 운영을 통해 지역 경제 활성화 가능 ㅇ 정부/정책적 지원필요성 - 급증하는 액티브시니어 세대에 생애경력설계 기회를 제공하고, 여가와 교육의 결합을 통한 자기계발 경험 재설계를 통해 고용확대, 일자리 창출 및 스마트 일상생활을 위한 정책적 지원 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-11			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원역량개발서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(3세부) 근로자 직업 재교육을 위한 프로젝트 기반 동료학습 서비스 기술 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 휴먼팩터를 기반으로 기존 근로자의 리스킬링(re-skilling) 측면에서 AI, 반도체, 로봇 등 미래전략산업 분야에 적합한 인재를 공급하기 위해 교·강사가 없이 지식과 역량, 기술을 자기 주도적으로 학습하고 프로젝트를 통해 동료 간 협업 및 평가가 가능한 직업훈련 서비스 - 제품형태 : 비대면 상황에서도 학습자 상호 간에 공유·소통·협업·평가가 가능한 환경을 구성, 학습 목표를 달성할 수 있도록 콘텐츠를 제공하고 성과를 증빙할 수 있는 직업훈련 서비스 - 기술형태 : 학습자의 지식 추적(Knowledge Tracing)* 딥러닝 모델링 및 학습 데이터, 학습자의 동기부여를 위한 학습기록저장소(LRS)** 구축, AI 기반 학습 코칭 * 지식추적(KT): 학습자의 교육 기록을 활용해 아직 풀지 않은 문제의 정오답을 예측하는 태스크 ** 학습기록저장소(LRS): 학습 활동이 수행되는 다양한 시스템에서 수집한 학습 기록을 저장하는 저장소로서 학습활동 정보수집 표준(Experience API, Caliper 등)을 사용하기 위한 필수 구성요소 [산업동향] ㅇ 최근 심각해지고 있는 인력 수급 문제 및 은퇴자 노후 문제 등 일자리 문제 등을 원활하게 해소(최소화)하고, 미래 신산업 부각에 따른 일자리 패러다임 변화에 적절히 대응하기 위해서 필수 분야에 재취업하는 일자리 재교육이 필수적으로 대두 ㅇ (해외동향) 프랑스 에꼴42를 통해 적극성과 자발성, 상호소통, 프로젝트 기반의 동료학습 방식을 도입, 미국 Leadx는 코치 아만다(Amanda)를 통해서 개인 맞춤형 리더십 코칭 기술을 개발, 중국 Squirrel AI는 적응형 학습 플랫폼을 제공 ㅇ (국내동향) R사는 학습추적 모델을 활용하여 맞춤형 서비스 제공, U사는 개별 학습 습관을 리포트하여 학습자가 스스로 문제 행동을 개선하도록 하고 있음
2. 지원 범위
ㅇ 근로자 재교육을 위한 휴먼팩터 요소 형식화 및 학습 여정 추출 및 생성 - 해당 분야 현장 전문가의 지식 및 경험 등 포함한 휴먼팩터 요소를 형식화 - 이를 기반으로 프로젝트와 미션 중심 교육을 위한 학습 여정을 추출, 생성 및 편집 - 학습자 경험 등으로부터 지식 추적을 위한 학습 데이터 모델링, 이에 다른 역량 및 기술 진단 평가 체계 수립 - 학습활동 정보 수집 표준(Experience API 또는 Caliper 등)을 준용하여 학습 데이터를 취합하고 저장할 수 있는 학습 기록 저장소 구축 - 지식추적을 통한 학습자의 역량, 기술에 맞는 맞춤형 코칭을 위한 알고리즘 - 자동화된 맞춤형 코칭 및 전문가에 의한 오프라인 코칭(전문적인 분야에 필요시)을 제공 - 코칭에 대한 자연어 분석을 역량 및 기술 진단 평가 체계에 연결 ㅇ 프로젝트 기반, 상호 협력 및 평가를 위한 환경 및 도구 개발 - 근로자들 간의 상호 평가 및 교류를 위한 평가 및 소셜 러닝(Social Learning) 솔루션 - 학습 여정을 기반으로 한 코스 구성과 팀 간 진도·평가를 위한 API 체계 및 UI/UX 구성 - 각 근로자별 학습·평가 통계를 구현하는 API 체계 및 UI/UX 구성 - 학습 성과를 확인하고 증명할 수 있는 디지털 인증 기능 제공 - 비대면 환경을 고려하여 학습자의 문제해결에 도움을 제공하는 자연어 기반 학습 콘텐츠 질의응답 시스템 개발 - 효과적인 학습 여정 시각화를 통한 동기 부여 체계 마련 * 각 구성 요소 간의 대량 트래픽, 상호 운용성을 보장하기 위한 아키텍쳐 도입 (MSA 등) ㅇ 서비스 실증 - 미래전략 분야 학습 콘텐츠 생성 및 커리큘럼 제공 - 동료 학습 서비스 실증을 위한 내용/절차/일정을 구체적 제시 및 효과성 검증 * 미래전략 산업 분야를 2개 이상 적용하여 실증 서비스를 제공 ** 실증을 통한 에듀테크 전문인력 양성 방안 제시 - 병렬 세부과제들과 구체적인 연계방안과 실행계획 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 기술적 지원필요성 - 의사결정 지원, 초자동화, 인공지능 공학, 종합적 경험, 생성적 인공지능을 원용하여 AI 기반의 학습 지원 플랫폼이 시급히 필요함 - 교육 분야 학습 추적 체계를 확장하여 인공지능을 통한 맞춤형 교육 체계를 고도화 할 필요가 있음 ㅇ 산업/시장적 지원필요성 - 교육산업 전반의 AI 활용 강화할 필요가 있으며, 이를 위한 데이터를 확보, 활용하는 구조를 만들어 해외 시장 진출의 기반을 마련 ㅇ 정부/정책적 지원필요성 - 심화되는 기술 격차와 인력 수급의 불균형에 따른 재교육을 수행하고, 미래 일자리 공급 체계 마련
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 7억원 이내, ’24년 10억원 이내, ‘25년 10억원 이내(총 정부출연금 27억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2023-지식서비스- 서비스산업융합고도화-병렬-12			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원역량개발서비스				-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 □ 복수형 □ 국가핵심기술 ■ 서비스형 □ 안전과제 □ 탄소중립 □ 국제공동 □ BM형 □ 원스톱형 □ 챌린지형 □ 통합형 □ 실증형
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	(4세부) 집단심리치료, 물리치료 분야 전문가 양성을 위한 다중체험 훈련실습 서비스 기술개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 8단계)						X	X		X	X	X	X	X	X	X	X
1. 개념 및 산업동향
[개념] ㅇ 휴먼팩터*를 기반으로 집단 심리치료, 물리치료 분야 전문가 양성을 위하여 확장가상현실(메타버스)을 활용한 다중체험 훈련실습 서비스 기술 개발 * 인간의 신체적·인지적·감성적·사회적 특성에 대한 과학적 지식을 적용하여 인간의 특성, 능력 및 한계를 요구에 적합하도록 설계 - 기술형태 : 메타버스 기반의 다중 접속형 XR 응용 서비스 기술, 실습형 상호작용 콘텐츠 융합 기술 - 제품형태 : 실습 연계형 다중 콘텐츠, 메타버스 기반의 다중 실습체험형 시스템 [산업동향] ㅇ 센싱 데이터를 활용하여 감성 등의 사용자 반응을 기반으로 하는 비대면 교육/훈련 서비스의 개발이 진행 중 ㅇ (해외동향) 미국 BrainCo는 휴먼팩터 중 뉴로 피드백 기반으로 인간이 인지하지 못하는 초감각 정보와 개인별 상태 및 생체정보를 획득/분석하여, 사용자의 감성/감정 상태를 인지하고, 이에 대응하는 인터랙션 기술을 개발해 집중력/주의력 향상을 위한 교육용/피트니스 솔루션으로 활용 * 예시 : Neuromaker, SiEM Kit, Focus Calm ㅇ (국내동향) - S사 등은 VR/AR 기반 화학안전 대응훈련을 개발하여, 화학사고 및 화학테러 등 실제 경험이 어려운 실습을 VR기반 훈련 솔루션을 개발을 통해 제공 - 사용자 경험의 총체적 정량화와 맞춤형 서비스 등을 제공하기 위해, H기술원에서는 Holistic Quantified Self(HQS)라는 다양한 기기와 센서 등을 통해 취득한 센서 값과 이를 가공한 의미 등을 포함하는 형태의 프레임워크를 제안
2. 지원 범위
ㅇ 집단 심리치료, 물리치료 분야 전문가 양성을 위한 데이터 확보 및 핵심 기술 개발 - 대면·비대면 연계 다중 실습 체험형 학습 모델 설계 * 상호작용을 통해 적극적이고 능동적인 실습이 가능하고 실습 과정중심의 평가가 가능하도록 구현 - 대상 전문가의 휴먼팩터 추출* 기술 개발 * 휴먼팩터 추출을 위한 기술요소 및 개발방법론을 구체적으로 제시하고, 정량적 목표항목으로 제시 - 최적의 사용자 경험과 지식전이를 위한 전문가 데이터 확보 및 지식베이스 구축 ㅇ 다중체험 훈련실습 서비스 개발 - 대면·비대면 연계 실습 체험형 학습커리큘럼 및 콘텐츠 개발 (대상 전문가를 위한 디지털 리터러시 학습 콘텐츠 개발 포함) * 집단 심리치료, 물리치료 분야 중 1개 이상 - 확장가상현실 기반하에 상호작용 실습환경 구축 (필요시 별도 디바이스 활용) - 학습 공간정보 시각화 및 사용자-공간 실시간 인터랙션 기술 개발 - 케어분야 전문가 양성을 위한 학습 서비스 시스템 개발 ㅇ 학습 서비스 실증 및 BM 개발 - 서비스 실증을 위한 내용/절차/일정을 구체적 제시 및 효과성 검증 * 실증을 위해 2개 이상의 대학(전문대학 포함)과 협력, 거버넌스 구축 - 서비스 사업화 및 글로벌 진출 방안 제시 - 병렬 세부과제들과 구체적인 연계방안과 실행계획 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 정책적 지원 필요성 - 실습교육에서 체험형 에듀테크 기술 부족과 콘텐츠 부재가 문제로 제기되고, 대규모 참사 후 치유를 위한 집단심리치료 등 비대면 케어서비스 수요증가에 대응이 필요 ㅇ 산업/시장적 지원 필요성 - 글로벌 케어서비스(간호) 교육은 33조 규모(세계간호사현황보고서, 2020)에 달하고 에듀테크와 연계 시 진입이 가능하고, 全분야 케어서비스 분야로 확산 가능 ㅇ 기술적 지원 필요성 - 대면/비대면 연계 원격 교육의 한계로 인식되는 다중기기 기반의 동시접속 체험 실습분야 교육·학습자간 소통, 학습관리 및 평가를 위한 기술 개발이 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘23년 8억원 이내, ’24년 11억원 이내, ‘25년 11억원 이내(총 정부출연금 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 (관련 학교·연구소 참여 권고) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

[첨부2] 지식서비스산업기술개발사업 신규과제 실무작업반 명단

①

서비스핵심기술개발 내역사업

순번	과 제 명	실무작업반
		성명	소속	직위
1	디지털트윈 기반 산업현장 자율주행로봇(AMR) 최적화 운영서비스 기술 개발	고재진 김현덕	전자기술연구원 첨단정보통신융합산업기술원	수석 원장
2	제조 위험 환경에서의 복합센서 기반 제조안전지원 통합서비스 기술 개발	윤정민 고재진	생산기술연구원 전자기술연구원	팀장 수석
3	온-디바이스 기반 머신비전 활용 제조 결함 검출 솔루션 기술 개발	김현덕 고재진	첨단정보통신융합산업기술원 전자기술연구원	원장 수석
4	전자부품업종의 글로벌 가치사슬의 동적변화에 대응 가능한 공급망 운영 최적화 서비스 기술 개발	송병준 윤정민	한국공학대학교 생산기술연구원	교수 팀장
5	중소기업을 위한 ESG 경영 컨설턴트 지원 서비스 개발	김현덕 윤정민	첨단정보통신융합산업기술원 생산기술연구원	원장 팀장
6	산업용 설비·장비의 유지보수, 수리, 운영(MRO)을 위한 AI 기반 원격 지원 서비스 기술 개발	이주연 송병준	서울과학기술대학교 한국공학대학교	교수 교수

②

서비스산업융합고도화 내역사업

순번	과 제 명	실무작업반
		성명	소속	직위
1	개인공간 소음 문제 해결을 위한 소음 시뮬레이션 기반 개인 맞춤형 소음 완화 기술 및 서비스 개발	진영현 이정헌	한국과학기술기획평가원 경희대학교	센터장 교수
2	화학물질 안전관리용 유해성 검증을 지원하기 위한AI 기반 유해성 분석/평가 기술 개발	고병수 손진호	한국콘텐츠진흥원 ㈜미소정보기술	PD 소장
3	제약품 관리 전주기 프로세스 최적화를 위한 디지털트윈 기반 제약품 스토리지 가상화관리 서비스 기술개발	박영충 홍원기	한국전자기술연구원 (사)한국전자정보통신산업진흥회	센터장 센터장
4	초소형 전기차의 경쟁력 제고를 위한 클라우드 기반 공용 서비스 및 데이터 공유 기술 개발	고병수 진영현	한국콘텐츠진흥원 한국과학기술기획평가원	PD 센터장
5	(1세부) 비동기식 업무지원 및 오프라인 사수 기능을 가진 AI 어시스턴트 서비스 개발	이정헌 손진호	경희대학교 ㈜미소정보기술	교수 소장
6	(2세부) 하이브리드 업무 환경에서의 비동기 업무 크라우드 워커를 위한 근로자 AI 어시스턴트 서비스	이정헌 손진호	경희대학교 ㈜미소정보기술	교수 소장
7	(3세부) 하이브리드 근무환경에서 감정노동자의 사전 감정보호 및 공감 지원 서비스 기술 개발	손진호 유병철	㈜미소정보기술 에이치씨아이컨설팅㈜	소장 대표
8	다양한 광고매체 지원 및 효과검증을 위한 메타버스 기반 마케팅 서비스지원 시스템 개발	박영충 홍원기	한국전자기술연구원 (사)한국전자정보통신산업진흥회	센터장 센터장
9	(1세부) 에듀테크 생태계 형성을 위한 지식베이스 구축 및 인텔리전스 서비스 기술 개발	남희양 조훈	한국열린사이버대학교 서정대학교	교수 교수
10	(2세부) 액티브 시니어 생애설계와 자기계발 지원을 위한 런케이션 서비스 개발	박영충 조훈	한국전자기술연구원 서정대학교	센터장 교수
11	(3세부) 근로자 직업 재교육을 위한 프로젝트 기반 동료학습 서비스 기술 개발	윤기현 김난주	바이칼에이아이 웅진씽크빅	대표 부장
12	(4세부) 집단심리치료, 물리치료 분야 전문가 양성을 위한 다중체험 훈련실습 서비스 기술개발	조훈 윤기현	서정대학교 바이칼에이아이	교수 대표