2018년도 지식서비스 산업핵심기술개발사업 신규지원 대상과제 안내문

1. 사업개요

□ 사업목적

○ 국가 성장전략에 기반한 지식서비스 분야 핵심·원천기술 개발 지원을 통해 제조업과 서비스산업의 역량강화 및 경쟁력 동반향상

- 서비스의 과학화‧IT융합화, 지식화를 통해 기존 산업(제조업‧서비스업)을 고도화하고 서비스 新산업을 창출하기 위한 핵심기술개발 지원

□ 지원대상분야

○ 제조서비스융합

- 제조업(기술, 제품)과 서비스를 융합한 제조업 서비스화 기술과 제조업의 생산성 향상 및 고부가가치를 위한 서비스 핵심 기술

○ 서비스 산업 융합·고도화

- 컨설팅, 유통·물류 등 旣존재하는 서비스산업 고도화, 서비스 산업간 융합을 통한 새로운 서비스(산업) 창출을 위한 기술

2. ‘18년 신규지원 대상과제

□ 공고예산 : 96억원

□ 신규지원 대상과제(RFP/품목) : 9개

사업분야	순번	과제명	주관기관	18년 지원규모	총 수행기간	기술료	과제유형			과제특징
							가	나	다
지식서비스	1	AI 기반의 수요 반응형 주거용 스마트 에너지관리 지원 시스템 개발	중소·중견 기업	8	24	징수	일반	혁신제품	지정공모	디자인연계 표준연계
	2	유통상품 지식뱅크 구축 및 상품정보 품질관리 서비스 시스템 개발	비영리 기관	10	36	비 징수	일반	혁신제품	지정공모	표준연계
	3	VR·AR 기반의 유통 서비스를 위한 3D 상품 데이터 제작 서비스 시스템 개발	중소·중견 기업	10	48	징수	일반	혁신제품	지정공모
	4	AI 기반의 상품 이미지 분석을 통한 맞춤형 상품 추천 및 위조상품 선별 기술 개발	중소·중견 기업	6	36	징수	일반	혁신제품	지정공모	디자인연계
	5	맞춤형 생산 및 유통관리를 위한 구매정보 빅데이터 기반의 구매행태 분석 및 예측 시스템 개발	중소·중견 기업	8	36	징수	일반	혁신제품	지정공모	초고난도
	6	지능정보기술 기반의 제조혁신 및 최적운영 지원 시스템의 지식베이스 프레임워크 설계 개발	제한없음	4	24	비 징수	일반	원천기술	품목지정	초고난도 표준연계
	7	제조 서비스화 비즈니스 모델 기반의 창의적 지식서비스 시스템 개발	중소·중견 기업	24	24	징수	일반	혁신제품	품목지정	디자인연계 복수지원
	8	사이버물리시스템(CPS) 기반의 제조자원 운영지원 서비스 시스템 개발	중소·중견 기업	8	36	징수	일반	혁신제품	품목지정	초고난도
	9	[BI연계형]창의적 비즈니스 아이디어(BI) 기반의 융합 新서비스 비즈니스 모델(BM)발굴 및 기술개발	중소·중견 기업	18	30	징수	일반	혁신제품	품목지정	디자인연계 경쟁형R&D

* 지원대상 과제별 과제제안요구서(RFP)는 하단 내용 참조

* 과제제안요구서(RFP) 내용의 총사업비 및 총수행기간은 평가위원회에서 조정 가능함

○ 기술료 비징수 : 정부출연금 100%까지 지원가능하며 수행 결과에 대해서는 공개하여야 함

○ 기술료 징수 : 영리기관이 반드시 수행기관으로서 과제에 참여해야 함

○ 디자인연계 : 디자인 전문회사 등 전문 기관에 의한 연구개발 세부내용이 사업계획서에 포함되어야 함

○ 표준연계 : 사업계획서 내에 표준화 관련 연구내용이 포함되어야 함

○ 경쟁형 R&D : 선정평가를 통해 복수의 수행기관(n배수)을 선정·지원할 수 있으며, 이 경우 단계평가 등을 통해 계속 수행기관 1개 과제를 최종 선별함

○ 복수지원(7번 품목) : BM이 유망한 제안에 대해 복수(2개 이상)과제 지원 가능

○ 9번 품목(BI연계형)

- 별도의 BI연계용 개념계획서와 사업계획서 양식을 사용해야하며 개념계획서를 2월 27일(화) 까지 제출하여야 함

* 개념계획서(BI연계용) 접수(~2.27)→개념계획서(BI연계용) 평가(3월)→사업계획서(BI연계용) 접수(4월)→사업계획서(BI연계용) 평가(5월)→협약체결 및 정부출연금 지원(6월)

- ‘18년도 18개 과제 이내 선정 예정이며, 1단계는 6개월/기술료 비징수/그랜트형 과제임

- 1단계 BM개발 완료 후 비교상대평가 등을 통해 2단계 지원여부 결정 예정

- 별도의 BI연계용 평가항목을 사용

<개념계획서(BI연계용) 평가항목>

평가항목(비중)	세부항목
목표 및 필요성(30)	▪ 비즈니스모델 목표와 내용(10) : 목표도전성, 구성적절성 ▪ 비즈니스모델 개발 필요성(20) : 지원타당성, 분야적절성, 개발당위성, 시장부합성
특성(20)	▪ 비즈니스모델 혁신성(10) : 혁신성 ▪ 비즈니스모델 차별성(10) : 차별성
개발전략(30)	▪ 비즈니스모델 개발방법(10) : 개발방법의 적합성 ▪ 위험극복방법(10) : 위험극복전략의 타당성 ▪ 연구역량(10) : 제안기관의 연구 인프라 및 역량
기대효과(20)	▪ 사업화계획(10) : 사업화효과 ▪ 파급효과(10) : 기술, 경제, 사회적 파급효과

<사업계획서(BI연계용) 평가항목>

평가항목(비중)	세부항목
도전성(20)	▪ 비즈니스모델과 개발목표의 도전성(10) ▪ 비즈니스모델과 개발목표의 실현가능성(10)
창의성(30)	▪ 비즈니스모델과 개발방법의 창의성(10) ▪ 비즈니스모델과 개발방법의 혁신성(10) ▪ 서비스디자인과 개발방법의 연계성(10)
연구역량(20)	▪ 총괄책임자 및 연구팀 연구역량(20)
사업성(30)	▪비즈니스모델과 개발결과의 실용화 가능성(10) ▪비즈니스모델과 개발결과의 시장 진입 가능성(10) ▪비즈니스모델과 개발결과의 경제성(10)

- 상세 내용은 하단 9번 RFP 내용 참조

○ RFP 별 과제신청기한 및 제출서류

구분	온라인 접수마감	제출서류
RFP 1~5(지정공모)	2018. 2. 7(수) 18:00까지	사업계획서, 첨부 서류 등
RFP 6~8(품목지정)	2018. 1. 30(화) 18:00까지	개념계획서, 첨부 서류 등
RFP 9(품목지정-BI연계형)	2018. 2. 27(화) 18:00까지	개념계획서(BI연계용), 첨부 서류 등

3. 사업별 특이사항

○ 지식서비스 산업핵심기술개발사업은 국가과학기술심의회 의결에 따른 “혁신도약형 R&D사업”의 산업통상자원부 지정사업임

4. 문의처

과제제안요구서(RFP)		과제접수/신규평가 일정/절차
담당부서	연락처(053-718-내선번호)	담당부서	연락처(053-718-내선번호)
지식서비스PD	8263, 8229	바이오나노융합팀	8240

[첨부1] 지식서비스 산업핵심기술개발사업 지원지원 대상 RFP/품목

[첨부2] 지식서비스 산업핵심기술개발사업 신규과제 실무작업반 명단

[첨부1] 지식서비스 산업핵심기술개발사업 지원지원 대상 RFP/품목

관리번호

2018-지식서비스-일반-지정-1

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

□ 원천기술  ■ 혁신제품

부가가치/

사후관리 서비스

융합유형

□ 신제품형  ■ 고부가가치형 □ 해당 없음

해당여부

□ 특허연계  ■ 표준연계     ■ 디자인연계    □ 글로벌 R&D

□ 초고난도  □ 경쟁형 R&D  □ Buy R&D

과제명

AI 기반의 수요 반응형 주거용 스마트 에너지관리 지원 시스템 개발

1. 필요성

ㅇ 미래 에너지 환경 개선을 위한 정부의 신재생 에너지 활용률 20%(현재 4%) 제고 정책에 따라 구체적인 실현기술의 개발을 위한 정책적인 지원 필요

- 에너지 관리를 위한 스마트 미터기·에너지저장장치(ESS) 등 관련 기술과 서비스는 사용자 관점의 수용성 부족으로 활성화 미진

* 신기후협약체제와 탈원전, Eco-flation 등 글로벌 환경의 변화에 대응하는 맞춤형 시스템 시급

ㅇ 스마트미터를 통해 전력정보를 제공하는 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 시스템은 사용자의 생활 패턴과 연계성이 약하고, 초기 투자비용이 높아 에너지 관리에 확대 적용하기에 한계가 있음

- 영국·독일 등 선진국은 에너지 서비스를 민영화 하면서 개인 삶의 맥락을 고려한 맞춤형 서비스를 도입하고 있음

* 독일의 글로벌 에너지기업 Eㆍon 社는 2013년 서비스 디자인을 도입하고, 고객맞춤형 서비스를 영국, 스웨덴, 중동지역 등으로 확대 중

[사례] 독일 Yellow Strom(스마트 전기 계량기) : 정보전달체계를 사용자 중심으로 디자인 개선 - 구글 파워키터 프로그램과 연동으로 계량기별 트위터를 배정하고 실시간 에너지 소모량을 시각화 하여 에너지 절감효과를 확인시켜 주는 서비스 도입

- 에너지 기술의 수용성 부족으로 에너지 서비스에 대한 문제의식과 효과에 대한 고객의 인식이 부족하여 환경오염 에너지 활용 저감 정책에 걸림돌로 작용

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : AI 기반의 에너지 소비 패턴 및 환경 분석을 통한 고객수요 맞춤형 주거 에너지관리 지원 서비스 모델 및 시스템 개발  (TRL :  [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)

ㅇ 주거생활 유형별 AI기반 에너지관리 서비스 시스템 프레임워크 개발

- 에너지 관리 서비스 로드맵 개발 : 생산→중계→배분→선택 기반의 로드맵 도출, 서비스 단계별 AI기반 수요반응 요소추출 및 에너지 소비 Pain point 발굴

- 에너지 관리 서비스 시스템 지식베이스 프레임워크 : 에너지 소비 패턴/환경 및 공급 서비스 분석, 에너지 관리 의사결정 지원 체계

- 에너지 관리 서비스 표준 참조모델 도출

ㅇ 주거생활 에너지관리 지원 서비스 디자인 개발

- BM, 가치, 시장, 프로세스, 시나리오, 사업화 전략, UI/UX

· B2B 중심의 가정관리 및 공급관리 시스템 연계 모델

· B2C 수준 고객맞춤형 에너지공급 선택 서비스 모델

· C2B 개념의 에너지 절감 보상체계 및 환류 서비스 모델

ㅇ 주거생활 유형별 AI기반 에너지관리 지원 서비스 시스템 개발

- 스마트 미터기 기반의 에너지 사용기기별 관리체계

- 실시간 개인·제품·시설별 에너지 소비패턴 정보전달 및 상호작용을 위한 UX 디자인

- 실시간 데이터 기반의 전력제어 시스템 및 에너지 공급체계와의 연동 기술

- 에너지 관리 서비스 지식베이스 구축 및 인터페이스 개발

ㅇ AI기반 주거용 에너지관리 지원 시스템 개발과 서비스 적용 및 검증

- 에너지 공급기관과 연계한 적용지구 및 가구를 선정 및 적용

- 공공·민간융합 사업모델 사업화 대상 발굴 및 검증 참여

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	주거환경 유형별 에너지서비스 로드맵	개	≥ 5	NA	NA
2	에너지수요 모니터링 체계 및 구현기술	개	≥ 5	NA	NA
3	디바이스 정보기반 이벤트 탐지율	%	≥ 90	85	80% (미, 오브젝트 비디오)
4	AI기반 에너지관리 시스템의 편의성*	-	제시할 것	NA	NA
5	에너지 소비 절감 비율	%	≥ 20	NA	NA
6	에너지관리 서비스 적용사례	개	≥ 1	NA	NA
7	서비스 참조모델 단체 또는 국가 표준 제정	개	≥ 1	NA	NA

* 사용자 관점의 수용성 학인을 위한 평가 지표 및 기준을 제시

※ 구체적인 사업화 모델(BM)을 제시할 것 : 컨소시움 구성(개발자·사업자·사용자 포함), 서비스 시나리오, 목표 시장, 영업 전략, 수익창출 전략 등

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	가구유형에 적합한 AI 기술의 자가 분석 추천기술	6	SW	시뮬레이션
2	에너지수요 통합 모니터링 기술	7	SW	공인인증기관

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 24개월 이내  (1차년도 개발기간 : 9개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘18년 8억원 이내(총 정부출연금 20억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2018-지식서비스-일반-지정-2

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

□ 원천기술  ■ 혁신제품

유통/물류/마케팅 서비스

부가가치/사후관리 서비스

융합유형

□ 신제품형  ■ 고부가가치형 □ 해당 없음

해당여부

□ 특허연계  ■ 표준연계     □ 디자인연계    □ 글로벌 R&D

□ 초고난도  □ 경쟁형 R&D  □ Buy R&D

과제명

유통상품 지식뱅크 구축 및 상품정보 품질관리 서비스 시스템 개발

1. 필요성

ㅇ 상품정보의 투명성 및 활용성 제고를 위한 환경 조성과 소비자 권익보호를 위하여 유통시장 상품정보의 신뢰성 제고 필요

- 양질의 상품정보를 통한 소비자와의 관계 형성을 원하는 제조기업의 니즈와 믿을 수 있는 상품정보를 통해 원하는 상품을 구매하려는 소비자의 니즈 충족 필요

ㅇ 4차 산업혁명 시대로 진입하면서 지능정보기술의 도입을 통한 유통산업 발전을 위하여 표준화된 유통상품 정보 인프라 구축 시급

- 유통업계는 빅데이터·AI·VR/AR 등 4차 산업혁명 지능정보기술 도입을 위한 가장 필요한 조건으로 “표준화된 상품정보 DB의 확보”를 지적(2017.2.1. 산업부 장관주재 유통업계 CEO간담회)

ㅇ 유통물류 산업의 공영을 위한 정보 인프라로서 표준화된 유통상품 지식뱅크 구축 및 상품정보 품질관리 역량 확보를 위한 정책적인 지원 필요

- 대중소 유통업체를 비롯한 개별기업*들이 표준화된 상품정보 지식뱅크 구축과 데이터 공유를 통한 서비스 개발을 독자적으로 진행하는 것은 사실상 불가능

* 유통관련업체: 모바일 유통서비스, 유통빅데이터 분석, AI/AR/VR 기술융합 서비스 개발업체 등

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 상품 출시부터 소비까지 상품 라이프사이클에서 필요한 상품정보 데이터의 표준화된 수집·관리와 공유를 지원하는 정보서비스 시스템 개발 (TRL :  [시작] 7단계〜[종료] 8단계)

ㅇ 제조사 제품정보 연계 유통상품 통합 정보 서비스 지식베이스 프레임워크 설계 및 표준화

- 서비스 디자인 : 유통 연관 산업(제조·유통·IT·A/S 등) 기업과의 오픈 플랫폼기반 유통정보 서비스 BM, 가치, 프로세스, 시나리오, 환경

- 지식베이스 설계 : 상품정보 분류/항목 정의, 항목별 등록규칙, 상품 및 관련 데이터 검색 알고리즘 설계·개발, 상품정보 수요자 지향적 DB 모델링

- 빅데이터 관리체계 표준 설계 : 데이터 수집, 저장, 클린징, 비정형 데이터 관리 모델

ㅇ 유통상품 정보공유 및 품질관리 핵심 요소기술 개발

- 정보공유 : 상품출시부터 소비까지 유통단계별 상품정보 수요자와의 정보연계 기술

- 품질관리 : 상품 유통단계별 품질보증 관계자와의 정보공유 체계

- 글로벌 연계 : 타국가 상품정보 DB플랫폼과의 상호연계체계 구축

ㅇ 유통상품 지식베이스 구축

- 상품 기본정보 및 형상인식 AI용 상품이미지 마스터 제작

- 상품 부가정보 : 소비자 구매정보, 제조사 상품정보, 유통사 매출정보, A/S 반납정보, 사용후기, 상품연관도, 검색어 색인, 자연어처리 정보 등

ㅇ 유통상품 지식뱅크 서비스 시스템* 구축 및 실증

- 유통사 시스템 연계 및 실시간 데이터 공유(대·중·소형 유통매장 대상)

- 빅데이터 분석, AI, VR/AR 서비스 등과의 실 데이터 연동

※ 정확한 상품정보를 1회 등록으로, 유통사 등 필요한 모든 사용자에게 전달하는 체계

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	유통상품 지식베이스 구축	건	≥ 1,000,000	10,000,0001	15,000,0002
2	유통 상품정보 연계 (제조-유통-매장)	업체/매장	≥ 12/24,320	(大)39/(小)81,1073	NA
3	글로벌 데이터 공유	건	≥ 1,000,000	NA	NA
4	데이터 정확도 확인 주기	개월	≥ 6개월	≥ 12개월	≥ 12개월
5	유통상품 정보 관리체계 표준화	개	≥ 1	NA	NA

* 주 : 1. 국내 유통망에 매년 유통되는 상품 건수

2. 아마존에서 매년 유통되는 상품 건수

3. 대형마트: 6, 백화점: 7, 편의점: 6, 온라인: 20, 슈퍼마켓(매장): 9,649, 중소식품소매업(매장): 71,458

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	상품정보 품질관리 기술	9	상품정보 품질관리 기능	실서비스
2	상품정보 공유 기술	9	오픈 API 서비스	실서비스
3	글로벌 상품정보 공유	9	글로벌 상품정보공유 서비스	실서비스

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 36개월 (1차년도 개발기간 : 9개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘18년 10억원 (총 정부출연금 24억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 비영리기관(국내 유통물류산업 관련 공공성 있는 기관)

ㅇ 기술료 징수여부 : 비징수

관리번호

2018-지식서비스-일반-지정-3

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

□ 원천기술  ■ 혁신제품

유통/물류/마케팅 서비스

융합유형

□ 신제품형  ■ 고부가가치형 □ 해당 없음

해당여부

□ 특허연계  □ 표준연계     □ 디자인연계    □ 글로벌 R&D

□ 초고난도  □ 경쟁형 R&D  □ Buy R&D

과제명

VR·AR 기반의 유통 서비스를 위한 3D 상품 데이터 제작 서비스 시스템 개발

1. 필요성

ㅇ 가상현실 등 지능정보기술 도입을 통한 유통 서비스 혁신 확산을 위하여 3D 콘텐츠 제작 기술 개발을 위한 정책적인 지원 필요

- 정확한 3D 형상·색상·재질 정보를 바탕으로 상품 간 상호연계성 분석으로 상품추천의 정확도를 높인 VR·AR 커머스 서비스의 고속 성장

- 3D 상품 콘텐츠 데이터뱅크 부재로 유통 VR·AR 커머스 서비스 확산에 걸림돌

ㅇ VR·AR 커머스 시장 대응을 위하여 유통사 및 제조사가 공동으로 활용할 수 있는 3D 상품 콘텐츠 제작 지원 서비스 기술 및 시스템 개발을 위한 정책적인 지원 필요

- 3D 콘텐츠는 데이터 사이즈가 크고, 가시화에 소요되는 컴퓨팅 비용이 높으며, 모든 방향에서 관찰이 가능하므로 데이터뱅크 구축을 위해 특화된 3D 상품 콘텐츠 제작 기술 필요

- 가상스토어·재고관리·모조품 단속 등 유통산업 뿐 아니라 가상현실 전 영역에 걸쳐 잠재 시장이 크므로, 기술 확보를 통해 글로벌 시장 선도 가능

- 국내 기업은 자금 및 기술력 부족으로 VR․AR 유통(상품) 콘텐츠 제작 기술 수준이 낮고 서비스 개발 비용도 높아 대부분 해외 솔루션에 의존

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 3D상품 데이터 제작 기술 등 VR·AR 유통서비스 플랫폼을 개발하고, VR·AR기반의 유통채널을 구현/운영/검증 (TRL :  [시작] 4단계〜[종료] 7단계)

ㅇ VR·AR기반 3D 상품 콘텐츠 제작 서비스 프레임워크 설계

- 서비스 디자인 : 유통 프로세스, 유통/쇼핑 시나리오, UI/UX 등

- 3D상품 콘텐츠 제작 서비스 시스템 아키텍쳐 설계 : HW, SW, 지식베이스

- VR·AR기반 3D상품 콘텐츠 디자인

ㅇ VR·AR 기반의 3D 상품 콘텐츠 제작 지원 서비스 기술 및 플랫폼 개발

- 범용 센서(RGB±D)를 통한 상품 3D 모델링 기술

- 템플릿·DB기반 3D객체모델을 통한 복합정보* 내장 3D 상품 지능유통 객체화

* 3D상품의 색상/질감/착용감/연관/추천상품/프로모션/인터랙션/시뮬레이션 등을 포함

- 상품 특성 인지·추출 기술

- 빅데이터 구축 및 선호 상품 실시간 검색 기술

- 적응 전환형 스토어 그래픽 서비스 기술

- 상품의 가상체험 및 시뮬레이션 구현을 위한 프레임워크 개발

ㅇ VR·AR기반 유통서비스 테스트베드 구현 및 시범 운영․검증

- 유통사 및 제조사와 연계한 시범 서비스 개발/운영/검증

* VR·AR기술 기반의 시범매장을 구축·운영하여 소비자 검증

* 시범서비스 개발/운영/검증/사업화 및 기술확산을 위한 협력 네트워크 구축·운영

ㅇ 개발목표 :

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	VR·AR기반 유통 시범서비스 개발 (유통·제조사 연계)	종	≥ 4	1 (스코넥엔터테인먼트)	1 (미, 이베이)
2	3D 상품콘텐츠 제작 지원 기술이 지원하는 상품 종류수	종	≥ 40	5	NA
3	3D 상품데이터 콘텐츠 모델링 정확도*(범용장비)	mm	≤ 2.0	NA	1.5 (미, 카네기멜런 대)
4	유통상품 DB와 연계한 3D 상품데이터 제작 플랫폼 및 데이터 뱅크 구축	개	≥ 1	NA	NA
5	3D 상품 콘텐츠 특성 인지 및 유사도 측정 정확도	%	≥ 90	NA	90 (미, Univ. of California)
6	VR·AR 및 유통사/제조사 협력 네트워크 구축(참여기업 수)	개	≥ 50	NA	NA

* 3D 상품데이터 콘텐츠 모델링 정확도는 실제 상품과 3D모델링 데이터를 비교했을 때, 기하학적인 오차범위를 의미함

※ 구체적인 사업화 모델(BM)을 제시할 것 : 컨소시움 구성(개발자·사업자·사용자 포함), 서비스 시나리오, 목표 시장, 영업 전략, 수익창출 전략 등

ㅇ TRL 핵심기술요소 (CTE) :

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	VR·AR기반 유통 시범서비스 기술	7	상품탐색, 구매 등을 포함한 유통서비스(SW/콘텐츠 등)	외부평가 (소비자연구 등)
2	3D 상품 고화질 재구성 기술	7	카메라 장비 세팅 가이드, 고화질 재구성 SW, SW를 통해 구성된 3D 상품 데이터뱅크	범용기기를 통한 실 데모 시연
3	3D 상품데이터 콘텐츠 모델링 기술	7	3D 상품데이터 모델링 SW, SW를 통해 구성된 3D 콘텐츠	범용기기를 통한 실 데모 시연

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 48개월 이내  (1차년도 개발기간 : 9개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘18년 10억원 이내(총 정부출연금 56억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2018-지식서비스-일반-지정-4

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

□ 원천기술  ■ 혁신제품

유통/물류/마케팅

서비스

융합유형

□ 신제품형  ■ 고부가가치형 □ 해당 없음

해당여부

□ 특허연계  □ 표준연계     ■ 디자인연계    □ 글로벌 R&D

□ 초고난도  □ 경쟁형 R&D  □ Buy R&D

과제명

AI 기반의 상품 이미지 분석을 통한 맞춤형 상품추천 및 위조상품 선별 기술 개발

1. 필요성

ㅇ 온라인 커머스에서 상품 이미지 분석을 통한 고객 감성파악과 맞춤형 상품추천 서비스의 중요도가 증가하면서 유통산업에서 AI를 활용한 상품 이미지 분석 기술 확보가 시급

- AI를 활용하여 상품 이미지 분류 속도·정확도와 상품추천 만족도 제고가 필요하나 개발비용이 높고 관련 기업들이 영세하여 해외 솔루션과 데이터에 대한 의존도 심화

· 아마존, 구글 등 인공지능 플랫폼 개발 기업의 이미지 분석 투자 확대

- 해외 유통사 대비 서비스 경쟁력 확보를 위해 국내 온라인 유통사들이 자사의 상품이미지를 이용한 데이터 자산화와 맞춤형 서비스 경쟁력을 쉽게 확보할 수 있는 서비스 플랫폼 필요

· 해외 직구 비중과 디자인 민감도가 높은 품목을 취급하는 국내의 의류, 잡화 등 중소형 온라인 유통업체들은 2만 여개임

ㅇ 또한, 상품 이미지 분석기술을 이용해 육안에 의존하는 위조상품 식별의 정확도를 높이고 비용을 절감할 수 있는 위조상품 선별기술 개발 필요

- 연간 2억 건이 넘는 유통 상품들의 위조여부 판단을 위해 가격·품명·판매자 정보화 함께 이미지 식별이 중요하나 관련 분석/매칭 기술* 부재

* 판매자가 ID, 상품명 등을 변경하면 기존 방법으로는 파악이 어려우나 위조상품 판매에 사용되는 이미지는 부분 변조를 통해 재사용되고 있는 점을 감안하여 변조여부를 자동으로 검출해 내는 기술

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : AI 기반의 상품이미지 분석 및 디자인 관여형 상품 속성에 대한 지식베이스 구축과 맞춤형 상품 추천 및 위조상품 선별 기술과 시스템 개발(TRL : [시작] 4단계〜[종료] 7단계)

ㅇ AI 기반의 상품이미지 분석 및 디자인 관여형 상품 속성(감성 등)에 대한 지식베이스와 맞춤형 상품 추천을 위한 요소기술 개발

- 상품이미지 기반의 디자인 관여형 상품 속성 분석을 위한 AI 모델 설계

· 상품군의 디자인 및 복합적 요소에 대한 분류 체계 마련

· AI 모델 학습을 위한 속성별 DB 구축 : 성별, 카테고리, 색상, 패턴, 디자인, 느낌 등

· 분류된 상품군별 예측 가능한 AI 모델 학습/생성과 AI 모델로부터 추출된 정보의 정확도 분석 시스템 개발

- 지식베이스기반 맞춤형 상품 추천을 위한 요소기술 개발

· AI 모델로부터 추출된 속성 정보를 기반으로 DB 내 상품을 정의하고 정의된 속성 정보 및 이미지에서 추출된 피쳐정보를 기반으로 상품 자동 추천이 가능한 색인·검색 기술 개발

- 상품 데이터의 전송/연동/분석/결과검색을 위한 온디맨드 형 API 개발

ㅇ 상품 이미지 분석을 통한 위조상품 선별 핵심 요소기술 및 시스템 개발

- 상품 이미지 내 영상정보 추출․요약기술 개발 및 벡터검색․검증기술 개발

- 위조 상품 선별 지원 시스템 개발

ㅇ 온라인 유통 플랫폼 연동 및 검증

- 상품 자동 추천 및 위조상품 선별 시스템 검증을 위한 테스트베드 구축 및 검증

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성 목표	국내최고 수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	이미지 분류 정확도	%	≥ 86.5	82.8% (포항공대)1)	86.5% (터, Middle East Technical Univ)2)
2	유사 상품 추천 정확도	%	≥ 85.3	72.7% (오드컨셉)3)	85.3% (아일랜드 Dubline City Univ./스페인 Univ. Politecnica de Catalunya)
3	요약 벡터 간 매칭 시간	ms	≤ 6.2	NA	36.2ms (프랑스, INRIA)
4	요약 벡터 매칭 정확도	Recall@100	≥ 0.51	NA	0.51 (프랑스, INRIA)
5	시스템 검증 적용 사례	건	≥ 20	NA	NA

* 1) http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=1

2) http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=1

3) Paris Landmark Datasets, 자사 신경망 기반 검색 솔루션

4)~5) H. J´egou, M. Douze, and C. Schmid, “"Product quantization for nearest neighbor search,”" Trans. PAMI, vol. 33, pp. 117–-128, Jan. 2011

※ 구체적인 사업화 모델(BM)을 제시할 것 : 컨소시움 구성(개발자·사업자·사용자), 서비스 시나리오, 목표 시장, 확보 가능한 대형 및 중소형 유통업체 영업 채널, 수익창출 전략 등

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	이미지 분류 기술	7	이미지 내에서 상품들을 탐색하고, 각 상품들의 분류를 추측하는 기술	실험실(테스트베드)
2	유사/동일 이미지 검색/추천 기술	7	이미지 분류/추출 기술로 얻은 데이터 기반의 AI 추천 기술	실험실(테스트베드)
3	벡터 요약 및 검색 기술	7	이미지 변조에 대응하는 영상정보 요약, 검색 기술	실험실(테스트베드)

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 36월 이내  (1차년도 개발기간 : 9개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘18년 6억원 이내(총 정부출연금 30억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호

2018-지식서비스-일반-지정-5

기술

분류

중분류Ⅰ

중분류Ⅱ

과제성격

□ 원천기술  ■ 혁신제품

유통/물류/마케팅

서비스

융합유형

□ 신제품형  ■ 고부가가치형 □ 해당 없음

해당여부

□ 특허연계  □ 표준연계     □ 디자인연계    □ 글로벌 R&D

■ 초고난도  □ 경쟁형 R&D  □ Buy R&D

과제명

맞춤형 생산 및 유통관리를 위한 구매정보 빅데이터 기반의 구매행태 분석 및 예측 시스템 개발

1. 필요성

ㅇ 세계적으로 고객 구매정보 빅데이터의 구축 및 분석을 통한 타겟 마케팅이 활성화되고 있으나 국내 중소 유통업계는 관련 빅데이터 및 전문 분석기술 부족으로 활용이 미진

- 유통 빅데이터 서비스의 핵심인 구매정보의 수집채널은 증가했으나 유통 빅데이터 산업 생태계 조성에 필수적인 지속적인 데이터의 수집과 분석을 지원하는 구매정보 분석 서비스 부족으로 관련 산업 육성에 애로점으로 작용

- 자체 해결이 가능한 일부 대기업들을 제외한 전국 대다수 40만 개의 생산기업과 100만 개의 유통기업 및 소상공인(점포)들은 활용 미진

- 국내 유사 서비스는 사용자 패널 데이터(설문 등)를 기반으로 생산시장을 예측할 수 있는 데이터 마케팅 서비스가 있으며, 닐슨코리아(글로벌기업의 국내법인)가 독점

ㅇ 온·오프라인 구매정보 시스템의 접근성과 가용성 향상을 위하여 구매정보 데이터 분석 서비스 기술 개발을 위한 정책적인 지원 필요

- 전국의 중소 생산기업과 유통기업 및 소상공인(점포)들에게 시장조사 데이터를 제공함으로써 해외 글로벌 기업이 독점한 국내 데이터 마케팅 시장을 대체하고, 연간 400조 원의 상품시장 경쟁력 확보 가능

- AI 기반의 빅데이터 구축 및 분석 서비스를 통하여 연간 180조 시장의 AI 산업의 경쟁력 확보 가능

2. 연구목표

ㅇ 최종목표 : 고객 구매정보 빅데이터의 수집·정비·공유와 AI 기반의 구매행태 분석 및 예측 지원 서비스 시스템 개발  (TRL : [시작] 4단계〜[종료] 8단계)

ㅇ AI 기반의 구매행태 분석 및 예측 지원 서비스 지식베이스 프레임워크 설계

- 서비스 디자인 : BM, 가치, 전략, 프로세스, 시나리오

- 구매행태 분석 및 예측 지원 지식베이스 설계 : 분석 및 예측 모델, 알고리즘, 소요 데이터, 아키텍처

- 고객 구매정보* 빅데이터 관리 체계 설계 : 데이터 수집·분류·정비·분석·공유

* 구매정보 : 온라인으로 제공되는 소비자의 개인 영수증(매장정보, 바코드, 상품명, 가격, 수량 등) 데이터 (예시) 마트, 백화점, 체인슈퍼, 편의점, 온라인 쇼핑몰 등의 온라인영수증

ㅇ 고객 구매행태 분석 및 예측 지원 지식베이스 구현

- 구매행태 분석 및 예측 지원 AI 알고리즘 라이브러리 개발

- 데이터기반 AI 지식학습을 위한 데이터 가공, 지식 검증 및 보완 기술 개발

- 구매정보 빅데이터기반 구매행태 분석 및 예측 지식베이스 구축

ㅇ 구매정보 빅데이터 관리 시스템 구축

- 구매정보 빅데이터 관리체계 개발 : 데이터 수집, 분류, 학습, 운영, 성능 검증

- 빅데이터의 수집을 위한 개방형 시스템 개발

- 정형·비정형 데이터의 변환 및 가공기술 개발

- 구매정보 활용을 위한 중소 유통사 클라이언트 개발

ㅇ 구매행태 분석 및 예측 지원 서비스 시스템 구현 및 검증

- 중소 유통체인 대상의 구매행태 분석 및 예측 서비스 시스템 구현, 적용 및 검증

- 데이터 개방형 API 공개를 통해 외부 컴포넌트 적용 및 검증

- 중소 유통사용 클라이언트 실증 적용 검증 (중소유통사 POS 포함 )

ㅇ 개발목표

핵심 기술/제품 성능지표		단위	달성목표	국내최고 수준	세계최고수준 (보유국, 기업/기관명)
1	모바일앱 사용자 편의성 (패널사용자 만족도,사용자 평점)	%	[eqn: GEQ] 80	NA	NA
2	구매행태 학습 예측 정확도	%	[eqn: GEQ] 85	NA1)	93 (미국, MS)
3	고정형 데이터 패널2)	명	[eqn: GEQ] 300,000	50,000 (닐슨코리아)	1,500,000 (미, 슬라이스닷컴)
4	상품기준 카탈로그3) 구축 수	개	[eqn: GEQ] 800,000	400,000 (링크아즈텍)	5,000,000 (미, 아마존)
5	실증 서비스 개발 사례	건	[eqn: GEQ] 2	NA	NA

* 1) 국내 개발된 85% 수준 기술이 존재하나(ETRI) 관련 기능에 적용하기에는 어려움

2) 데이터를 지속적으로 제공해 주는 소비자 개인(통계회사 패널수준은 통상 3,000~5,000명)

3) 상품의 표준화 정보로서, 이 표준 정보가 많이 확보될수록 데이터 분석과 성능 향상에 도움이 됨. 바코드와 같은 코드값에 더하여 상품별 속성값(용량,타입,포장,색상,친환경,사이즈 등) 등 추가정보를 포함하고 있음. 카탈로그 구축 수는 이러한 유니크한 상품정보의 수를 말함.

※ 구체적인 사업화 모델(BM)을 제시할 것 : 컨소시움 구성(개발자·사업자·사용자(중소 유통사 등) 포함), 서비스 시나리오, 목표 시장, 영업 전략, 수익창출 전략 등

ㅇ TRL 핵심기술요소(CTE)

핵심 기술요소		최종단계	생산수준 또는 결과물	시험평가 환경
1	유통 및 생산기업에 특화된 빅데이터 구축 시스템	7	SW	현장실사
2	소비자 구매정보에 기반한 구매행태 예측 시스템	8	SW	한국DB진흥원의 데이터품질인증

3. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 36개월 이내  (1차년도 개발기간 : 9개월)

ㅇ 정부출연금 : ‘18년 8억원 이내(총 정부출연금 30억원 이내)

ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호	2018-지식서비스-일반-품목-6			기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
과제성격	■ 원천기술 □ 혁신제품				연구개발 / 엔지니어링 서비스	부가가치/ 사후관리서비스
융합유형	□ 신제품형 ■ 고부가가치형 □ 해당 없음
해당여부	□ 특허연계 ■ 표준연계 □ 디자인연계 □ 글로벌 R&D ■ 초고난도 □ 경쟁형 R&D □ Buy R&D
품목명		지능정보기술 기반의 제조혁신 및 최적운영 지원 시스템의 지식베이스 프레임워크 설계 개발 (TRL : [시작] 3단계〜[종료] 5단계)
1. 개념
□ 개념 ㅇ 4차 산업혁명 지능정보기술을 활용한 데이터기반 최적 의사결정 기술 중심의 제조혁신 및 최적운영 지원 시스템의 지식베이스 프레임워크 기준모델 설계 패키지 개발 □ 개발내용 ㅇ 제조혁신 및 최적운영 지원 서비스 디자인 개발 - 서비스 BM 도출 : BM, 가치, 시장분석, 사업전략 수립 - 서비스 디자인 : 프로세스, 시나리오, 지원 시스템, 운영환경, UI/UX ㅇ 데이터기반 제조혁신 및 최적운영 지원 서비스 지식베이스 프레임워크 설계 - 제조혁신 및 최적운영 관련 문제 유형 도출 및 정의 - 문제 유형별 의사결정 구조 설계 : 해석모델, 소요 데이터, 가용 데이터기준 대안 모델 정의 및 설계 - 제조 빅데이터 구축 및 운영 전략 - 제조혁신 및 최적운영 기술 로드맵 도출 - 데이터기반 제조 최적 의사결정 지식베이스 프레임워크 참조모델 제정(단체 또는 국가표준)
2. 지원 필요성
ㅇ (기술성) 다양한 분야/규모의 제조기업에 대해 제조 경쟁력 확보를 위한 서비스 발굴, 해당 제조기업의 상태 진단 결과와 데이터 가용 수준에 따라 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기술적 기반 마련 필요 ㅇ (경제성) ’15년 제조 운영지원 SW 세계시장 규모는 1,339억 달러로 추정되며 향후 3년 내에 1,705억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되지만 국산 SW의 기술 경쟁력은 선진국 대비 약 70% 수준임 ㅇ (정책성) 정부 주도하에 다양한 제조업체를 대상으로 전체 제조 프로세스의 효율적 운영 지원을 통한 제조 경쟁력 확보 및 SW 원천 기술력 확보를 위한 정책적 지원 필요
3. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 24개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월) ㅇ 정부출연금 : ‘18년 4억원 이내(총 정부출연금 10억원 이내) ㅇ 주관기관 : 제한없음 ㅇ 기술료 징수여부 : 비징수

관리번호	2018-지식서비스-일반-품목-7			기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
과제성격	□ 원천기술 ■ 혁신제품				연구개발/ 엔지니어링 서비스	부가가치/ 사후관리서비스
융합유형	■ 신제품형 □ 고부가가치형 □ 해당 없음
해당여부	□ 특허연계 □ 표준연계 ■ 디자인연계 □ 글로벌 R&D □ 초고난도 □ 경쟁형 R&D □ Buy R&D
품목명		제조 서비스화 비즈니스 모델 기반의 창의적 지식서비스 시스템 개발 (TRL : [시작] 3단계 〜 [종료] 7단계)
1. 개념
□ 개념 ㅇ 제조-서비스 융합을 통한 제조업 경쟁력 향상과 신규 유망 서비스 창출을 위하여 제품에 내재한 서비스적 가치에 기반한 고부가가치의 서비스 비즈니스 모델을 발굴하고, 이의 실현을 지원하는 서비스 시스템의 개발 * 제품 제조기업의 확장 서비스 BM 개발 * 서비스 기업의 제품 융합 서비스 BM 개발 □ 개발내용 ㅇ 제조 서비스화 개념의 창의적 유망 비즈니스 모델(BM) 발굴 - 제조-서비스 융합 BM 도출 : BM, 시장, 가치, 사업화 전략 - 서비스 디자인 : 구성, 프로세스, 시나리오, 운영환경, UI/UX ㅇ 제시된 BM 실행을 위한 서비스 지원 시스템 설계 - 서비스 제공자 관점의 전달/운영 시스템, 서비스 사용자 관점의 활용 시스템 - 서비스 시스템 지식베이스 프레임워크 설계 - 사용자 중심의 UI/UX ㅇ BM 실행 서비스 시스템 개발 및 검증 - 사업 모델의 타당성 및 사업성과 서비스 시스템의 사용성 ※ 구체적인 사업화 모델(BM)을 제시할 것 : 컨소시움 구성(개발자·사업자·사용자 포함), 서비스 시나리오, 목표 시장, 영업 전략, 수익창출 전략 등
2. 지원 필요성
ㅇ (기술성) 성장 한계에 직면한 국내 제조산업의 경쟁력 강화를 위해서 제조·제품과 서비스 융합을 통해 새로운 고부가가치 서비스를 창출하는 제조 서비스화 기술역량 확보 시급 - 단순 제조분야 보다 디자인·컨텐츠·유통·관제·예지보전 등 차별화 가능성이 높은 창의적 서비스 융합 BM 발굴과 서비스 실행 기술개발 시급 - GE 등 해외 선진기업들의 설비 예지보전 등 제조 서비스의 사업화 선점으로 국내 기술 경쟁력 확보 시급 ㅇ (경제성) 제조 서비스화를 위한 제조기업들의 창의적 소프트파워 역량 향상과 기업 간 상생협력을 촉진하는 산업생태계 조성을 위한 정책적인 지원 필요 - 고부가가치 제조-서비스 융합 서비스의 창출 역량이 부족한 중소기업의 경쟁력향상 지원 필요 - 고가 완제품 생산역량이 우수한 대기업과 창의적 서비스 아이디어를 보유한 중소기업 간 상생협력 모델 지원을 통한 시장 확대 · AI, 빅데이터 등 첨단 ICT 융합을 통한 고부가가치 서비스 창출 유도 · 창의적 BM및 관련 서비스 시스템의 선도적 개발을 통해 수출시장 개척 ㅇ (정책성) 제조업 경쟁력 향상 및 고도화를 위하여 유망한 고부가가치 서비스 융합 BM의 발굴과 관련 서비스 시스템의 개발을 위한 정책적인 지원 필요 - FTA 확대와 글로벌 제조경쟁 가속화에 따라 한계에 도달한 국내 제조산업의 서비스 융합을 통한 고부가가치 산업으로의 고도화 유도 시급
3. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 24개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월) ㅇ 정부출연금 : ‘18년 8억원 이내*(총 정부출연금 20억원 이내) * ‘18년 선정 기업 총 지원금은 24억원 이내(전체개발기간 60억원 이내 지원) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수 * BM이 유망한 제안에 대해서는 복수(2개 이상)로 지원 가능

관리번호	2018-지식서비스-일반-품목-8			기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
과제성격	□ 원천기술 ■ 혁신제품				연구개발/ 엔지니어링 서비스	부가가치/ 사후관리서비스
융합유형	□ 신제품형 ■ 고부가가치형 □ 해당 없음
해당여부	□ 특허연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ 글로벌 R&D ■ 초고난도 □ 경쟁형 R&D □ Buy R&D
품목명		사이버물리시스템(CPS) 기반의 제조자원 운영 지원 서비스 시스템 개발 (TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)
1. 개념
□ 개념 ㅇ 다양한 제조 데이터를 기반으로 실제 제조자원과 동기화되는 사이버물리시스템(CPS)의 생성과, 이를 이용한 제조자원의 운영계획 수립 및 관리를 지원하는 기술 및 서비스 시스템 개발 □ 개발내용 ㅇ CPS 기반의 제조자원 운영 및 관리 지원 서비스 시스템 프레임워크 개발 - 서비스 디자인 : BM, 프로세스, 시나리오, 운영환경 - 서비스 지식베이스 프레임워크 설계 : 해결문제, 모델, 소요 데이터, 성능지표 - CPS기반 제조자원 운영 요소기술 설계 : CPS 개발/운영기술, 시스템 아키텍처 ㅇ CPS 기반의 제조자원 운영 및 관리 지원 서비스 기술 및 시스템 개발 및 검증 - 서비스 지식베이스 프레임워크 기반의 요소기술 및 시스템 개발 - 시범적용 및 검증 : 구체적인 시범적용 대상 제시(2건 이상) ※ 구체적인 사업화 모델(BM)을 제시할 것 : 컨소시움 구성(개발자·사업자·사용자 포함), 서비스 시나리오, 목표 시장, 영업 전략, 수익창출 전략 등
2. 지원 필요성
ㅇ 설비·자재·에너지 등 제조자원의 효율적인 계획 수립 및 운영을 위하여 제조현장 생산 데이터의 실시간 수집과 분석을 통해 제조자원에 대한 가시화, 모니터링과 효율적인 운영을 지원하는 혁신기술 필요 - 사이버물리시스템(CPS: Cyber Physical System)은 컴퓨터와 제조공정·설비·인력과 같은 물리시스템을 네트워크로 통합하여 자율적으로 제어하는 지능형 생산시스템의 구축 기술로 주목 ㅇ 제조 스마트화의 핵심기술로서의 CPS 뿐 아니라 향후 의료·교통·국방 등 전 분야에 적용이 확산될 CPS의 핵심기술역량 확보를 위한 정책적인 지원 필요 - 기업의 자체 개발에 따른 기술·자금역량 부족과 시장접근 한계로 제조산업 경쟁력 향상 차원에서 관련 핵심기술 개발과 보급을 위한 정책적인 지원 필요 ㅇ 독일·미국 등 선진국은 CPS를 제조혁신의 핵심기술로 인식하고 적극적인 기술개발 투자 추진 - 제조업 등 전통산업과 IT를 결합, CPS을 통한 스마트공장 구현으로 생산성 향상과 신 부가가치 창출 기대
3. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 36개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월) ㅇ 정부출연금 : ‘18년 8억원 이내(총 정부출연금 30억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

관리번호	2018-지식서비스-일반-품목-9			기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
과제성격	□ 원천기술 ■ 혁신제품				연구개발 /엔지니어링 서비스 경영전략/금융/무역서비스 인적자원역량개발서비스 유통물류/마케팅서비스 부가가치/사후관리서비스
융합유형	■ 신제품형 □ 고부가가치형 □ 해당 없음
해당여부	□ 특허연계 □ 표준연계 ■ 디자인연계 □ 글로벌 R&D □ 초고난도 ■ 경쟁형 R&D □ Buy R&D
품목명		[BI연계형] 창의적 비즈니스 아이디어(BI) 기반의 융합 新서비스 비즈니스 모델(BM) 발굴 및 기술 개발 (TRL : [시작] 4단계〜[종료] 7단계)
1. 개념
□ 개념 ㅇ 창의적인 고부가가치 유망 지식서비스 비즈니스 아이디어(Business Idea, 이하 BI)에 기초한 서비스 비즈니스 모델(Business Model, 이하 BM) 도출 및 실행 기술 개발 □ 지원가능 분야*(10개) 1. 건강생활, 2. 안전환경, 3. 제조혁신, 4. 교통편의, 5. 생활편의, 6. e-러닝, 7. 가사편의, 8. 스마트 오피스, 9. 경제생활, 10. 에너지 효율화 * 과제신청 시 1개 지원 분야를 선택하여 지원해야함 □ 개발내용 ㅇ (1단계) 유망 융합 지식서비스 BM 발굴(6개월) - 서비스 디자인 : BM 발굴, 시장분석, 사업전략 수립(특허회피 포함) - 서비스 시스템 설계 : 요소기술, 아키텍처, 기술개발 전략 - 서비스 BM 특허 출원 ㅇ (2단계) 서비스 BM 실행기술 개발 및 사업화(2년 이내) - 전략에 근거한 기술개발 및 시장진입 추진 □ 지원 조건 ㅇ (경쟁형 수행방식 도입) 10개 지원가능 분야별 최대 2개 기관을 선정하여 BM 개발을 경쟁형으로 수행토록 함으로써 융합新서비스 창출 및 사업화 성과 극대화 도모(1단계 R&D는 20개* 기업 이내 지원 예정, ‘19년 7월부터 6개월) * 지원 분야별로 유망한 BI 제안이 없을 경우, 선정하지 않을 수 있음 - (특허분석 비용 지원) BM 개발 시 ‘특허분석’을 필수로 추진하여야 하며, 이에 소요되는 비용 50%(과제당 약 1,500만원)를 ｢정부R&D 특허기술동향 조사사업｣을 통해 지원 ㅇ (1단계-2단계 연계) 1단계 BM개발 완료 후 비교상대평가 등을 통해 2단계 지원여부 결정(2단계 R&D는 10개 기업 지원 예정, `19년) □ 유의사항 ㅇ 1단계(BM개발)는 BM 개발, 경제성 분석, 특허분석 단계임을 고려하여 연구시설·장비 및 재료비, 간접비(단 지식재산권 출원·등록비는 제외)는 계상 및 사용할 수 없음을 원칙으로 함 ㅇ 1단계(BM개발)는 산업기술혁신사업 공통운영요령 제2조제1항제39호의 “그랜트형 과제”에 해당하며, 산업기술혁신사업 사업비 산정, 관리 및 사용, 정산에 관한 요령 제16조제3항제4호에 따라 수행기관은 자체정산 결과보고서를 제출함으로써 사업비 사용실적보고서의 제출을 갈음할 수 있음 ㅇ 과제 신청 시 1단계(BM개발, 6개월)만 작성하여 제출하고, 2단계는 비교상대평가 후 계속수행으로 판정된 과제에 한하여 추후 작성함. 따라서 1단계 신청과제명은 “~~ 서비스를 위한 BM모델 개발”로 작성을 권고함* * 과제명 예시) 환자의 운동능력 저하를 방지하는 서비스 BM모델 개발
2. 지원 필요성
ㅇ 4차 산업혁명 시대 진입에 따라 빅데이터, AI, IoT 등 최신 지능정보기술과 제조 및 서비스 기술 융합을 통한 새로운 고부가가치 지식서비스 BM의 발굴 및 육성을 통한 신시장 창출 지원 필요 - 창의적·도전적 비즈니스 아이디어를 바탕으로 기존 제품·산업(제조업·서비스업 등)에 IT, 컨설팅, 교육 등 서비스 요소를 융합하여 새로운 고부가가치 서비스 BM의 발굴과 서비스 실행을 위한 기술적 기반 마련 필요 - 창의·혁신성 관점에서 서비스의 파급효과가 크고 실현 가능성이 높은 아이디어의 발굴 지원(단순 제품개발 및 기존 상용서비스 개발제외) ㅇ 기존 R&D 트랙과 차별화된 프로세스를 적용함으로써 시장(사용자) 중심의 유망 BM 발굴과 사업화 극대화 도모 * 연구자의 창의성·자율성이 발휘될 수 있도록 BM 개발 단계(1단계)에 ‘그랜트(Grant)型 지원방식’ 적용(자유주제 제시, 정산 간소화 절차 적용, 사용액 보고로 대체)
3. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간* : 30개월 이내 (1단계 개발기간 : 6개월) * ‘18년 과제시작일은 7월 이후로 하여, 1단계(1차년도) 6개월 지원 예정 ㅇ 정부출연금 : ‘18년 1억원 이내(총 정부출연금 15억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수(1단계는 비징수)

[첨부2] 지식서비스 산업핵심기술개발사업 신규과제 실무작업반 명단

순 번	과 제 명	실무작업반
		성명	소속	직위
1	AI 기반의 수요반응형 주거용 스마트 에너지 관리 지원 시스템 개발	강필현 문수경 정성무	한국디자인진흥원 ㈜유니웹스 한국교육학술정보원	실장 수석 연구위원
2	유통상품 지식뱅크 구축 및 상품정보 품질관리 서비스 시스템 개발	최윤희 장윤석 송병준	전자정보통신산업진흥원 한국항공대학교 ㈜한국무역정보통신	센터장 교수 팀장
3	VR·AR 기반의 유통 서비스를 위한 3D 상품 데이터 제작 서비스 시스템 개발	박영충 최윤희 이재원 송병준	전자부품연구원 전자정보통신산업진흥원 (재)부산테크노파크 ㈜한국무역정보통신	센터장 센터장 센터장 팀장
4	AI 기반의 상품 이미지 분석을 통한 맞춤형 상품 추천 및 위조상품 선별 기술 개발	박재홍 최윤희 송병준	한양대학교 전자정보통신산업진흥원 ㈜한국무역정보통신	교수 센터장 팀장
5	맞춤형 생산 및 유통관리를 위한 구매정보 빅데이터 기반의 구매행태 분석 및 예측 시스템 개발	이재원 최윤희 송병준	(재)부산테크노파크 전자정보통신산업진흥원 ㈜한국무역정보통신	센터장 센터장 팀장
6	지능정보기술 기반의 제조혁신 및 최적운영 지원 시스템의 지식베이스 프레임워크 설계 개발	지명인 송동호	전자통신연구원 ㈜소프트온넷	박사 대표
7	제조 서비스화 비즈니스 모델 기반의 창의적 지식서비스 시스템 개발	김돈정 장윤석 송병준	SK텔레콤 한국항공대학교 ㈜한국무역정보통신	팀장 교수 팀장
8	사이버물리시스템(CPS) 기반의 제조자원 운영지원 서비스 시스템 개발	송병준 장윤석	㈜한국무역정보통신 한국항공대학교	팀장 교수
9	[BI연계형]창의적 비즈니스 아이디어(BI) 기반의 융합 新서비스 비즈니스 모델(BM)발굴 및 기술개발	-	-	-