https://www.k-startup.go.kr/web/s/TTUSHAfhmL

선정절차 및 평가방법

~6.30.(화): 2차 신청자 접수
~8.28.(금): 내부평가 후 발표대상자 확정
* 제품/서비스 경쟁력, 시장성, 확장성 등 고려
* 평가지표는 모집공고문 참조
~9.4.(금): 발표자료 최종 제출

행사 운영 일정

◦ 일 시 : 2026. 9. 10.(목) 13:00~ 18:00
◦ 장 소 : 서울 (세부장소 추후 안내 예정)
◦ 모집규모 : 10개사 내외
◦ 진행방식:
- 참가기업 10개사 IR 피칭
- 투자분야 전문 평가위원 5인의 심사 및 현장 피드백
- 우수기업 3개사 선정 후 후속투자 연계 지원

참여혜택

◦ 참가기업 전체
- 전문 투자자 및 투자기관 관계자의 IR피칭 및 BM 피드백 진행
- 투자 생태계 관계자 및 기업 대표들과의 자율 네트워킹 기회 제공
◦ 우수 발표기업(3개사)
- 실질 투자 유치를 위한 IR피칭 심화 멘토링 및 컨설팅 기회 제공(2회)
- 행사 참여 AC‧VC 및 투자기관의 후속 투자 검토를 위한 매칭 진행

문의처

- (주)스타에셋파트너스 (02-556-0507 / sap@starasset.co.kr)

참고한 유튜브 영상 : https://youtu.be/maSvsZr4q0U?si=8Leul-x290ii9CEV

챕터 1 : 인공지능의 기원

1. 인공지능의 핵심 능력

- 학습(Learing) : 데이터로부터 패턴을 찾아내는 학습 능력

- 추론(Reasoning) : 정보를 분석하고 논리적 결론을 도출하는 능력

- 적응(Adaptation) : 새로운 상황에 맞춰 행동을 조정하는 능력

- 인식(Recongnition): 다양한 입력을 감지하고 이해하는 능력

- 생성(Generation) : 새로운 출력을 만들어내는 능력

- 통합(Integrration) : 여러 능력을 결합하여 복잡한 작업을 수행하는 능력

2. 튜링테스트

- 1950년 앨런 튜링이 제안한 테스트

- 기계와 인간을 구별할 수 없다면 그 기계는 '생각할 수 있다'라고 판단하는 테스트이다.

2-1. 튜링테스트의 구조

- 심문관 : 응답을 평가하는 심문관

- 기계 참가자 : 인간의 응답을 모방하려는 기계

- 인간 참가자 : 심문관을 설득하려는 인간

3. 인공지능의 구분

- 약한 AI : 특정 작업

- 강한 AI : 인간 수준의 지능

- 초인공지능 : 인간 지능을 초월

4. 인공지능 활용 사례

- 의료, 금융, 교통/운송, 제조, 서비스, 교육

> 각 파트별 사례를 읽어보고 오답 판단

5. 인공지능 3대 구성요소

- 컴퓨팅 파워 : 복잡한 계산을 위한 하드웨어 성능(GPU, 반도체, 데이터 센터 등)

- 알고리즘 : 데이터를 처리하고 학습하는 방법론

- 데이터 : AI 시스템 학습의 근간

6. 인공지능 핵심기술 벤다이어그램

- 인공지능(AI, Artificial Intelligence) : 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술 

   > 머신러닝(ML, Machine Learning) : 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상시키는 기술 및 방법

      > 딥러닝(DL, Depp Learning) : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리
         > 생성형 AI(Generative AI) : 딥러닝 기술을 활용하여 새로운 콘텐츠를 생성해내는 AI

섹션 2 : 인공지능의 주요 패러다임

1) 규칙 기반 시스템 

① IF-THEN 규칙 : "만약 A 라면 B를 수행해라" 간단한 조건-행동구조 (단순 규칙-엘리베이터)

② 전문가 시스템 : 특정 분야 전문가의 지식 규칙 형태로 코드화

- 지식 베이스 : 전문가의 지식과 경험을 저장

- 추론 엔진 : 지식을 활용해 문제를 해결하는 메커니즘

③ 주요 사례 : MYCIN(의료진단), DENDRAL(화학구조분석), PROSPECTOR(지질탐사)

2) 데이터 기반 학습 시스템

- 지도학습

- 비지도학습

- 준지도 학습

3) 환경 상호작용 기반 시스템

- 보상체계 : 에이전트의 행동에 따라 긍정적 또는 부정적 피드백 제공

- 정책최적화 : 보상을 최대화하는 최적의 행동 전략(정책) 학습

- 주요 알고리즘 : Q-learning, SARSA, PPO, A3C

챕터 3 : 다양한 산업 분야의 인공지능 활용 사례

- 금융

- 의료

- 제조업

- 소매/유통

1) 인공지능의 근본적 한계

- 데이터 의존성

- 불확실성 처리

- 일반화 능력

- 인과관계 추론

창업 고민 도 하고 있어서 마케팅, 브랜딩 관련된 책을 고민하다가, 이미 한 번 성공한 기업의 브랜딩 철학이 궁금해서 찾아봄

읽으면서 나에게 effects가 있었던 내용들 기반으로 개인적인 생각을 작성해봄 

->  글 작성하다보니 개인 생각과 책 내용이 구분이 안됨...

#1. 무엇을 하는 회사인가?

- 내부 브랜딩 : 내부 직원들에게 브랜드의 의미를 내재화 하는 것

'우리' 회사 라는 것이 필요하다. 누군가에겐 돈을 벌기 위한 공간에 불과하지만, 같이 일을 하는 입장에서 consensus 를 맞추고 가는게 중요하다. 일을 하는 입장에서 재미있는 일을 하는게 중요하다.

- bussiness가 성공해야 design도 성공함

- 문제를 찾는 것

> 이게 진짜 문제야? ※ 문제를 어떻게 정의하느냐 가 중요함

=> 아주 사소한 성가심을 찾아보면 됨(가려운 것을 긁어주는 것- 고충점 해결)

- OASIS framework

> Observe(관찰) - 문제에 대한 모든 것을 관찰함
> Ask(질문) - 현상(상황)에 대한 질문 

> liSten(경청) - 질문에 대한 답변과 답변에서 파생할 수 있는 질문들
> Insight(통찰력) - 답변에 대한 질문들과, 그 뒤에 따라올 수 있는 back data를 찾는 것

> Suprise(놀라움) - 대단해!

#2. naming and vision

- 회사의 이름에서 회사를 나타낼 수 있어야한다.

- 핵심가치, 서비스제작원칙, 서비스 3대 과제를 정의하라,

> 배민도 처음엔 없었으나 회사의 비전에 대한 질문이 들어올 것 같아서 그 때 부터 고민하기 시작했음

- 서비스의 핵심을 찾는 것을 1page 로 정의하자

#3. 창업가 3대 요소(Idea, Money, Person - 이거 진짜 재미있어 보이는데 같이 하실?)

- 조직 구성의 예(전문가, 유망주, 헌신형)

> 전문가 중심조직 - 실패 1등

> 유망주 중심조직 - 실패 2등

> 헌신형 중심조직 - 생존확률 ↑

  -> 가족, 유대감 위주의 회사

  -> 성장 속도 ↓

  -> 이견을 불편해하며, 합의를 선택함

#4. Pivoting

- 배수의 진을 치지마라 (안되면 바꿔라-pivoting)

- 즐기면서 작은 성장을 만들자(독하게 하면 주변이 힘들다)

#5. Risk

- 리스크는 최대한 피하고, 분산해라

- 정면보단 후측방

#6. 방향성

- (H) 성장하고, 선한 영향력을 가지는 것

- 목적성과 방향성이 같아야함

- 정확한 Fact 기반의 데이터 분석

----> 그 다음에 열정을 추가

- ★이정표를 찍을 수 있는 회사

> 무엇이 더 중요한가. 회사의 핵심가치, 비전은 무엇인가

배민의 핵심 역량?

> 회사만의 시각으로 세상을 바라보는것

-> 평균적 사고가 아닌, 나만의 기준을 세우고, 나만의 목소리에 귀를 기울이는 것

==> 사전적 정의를 찾고, 회사만의 정의를 다시함 예)우리가 생각하는 복지는 무엇인가?

====> 그런걸 계속하다보면 남들도 인정해줌(스타트업이라면 더욱더 그런 시각을 갖춰야 한다)

무수한 코드 수정....

1. 퀄리티 문제

flux-2로 돌렸는데, 퀄리티가 맘에 안든다. 그래서 큰맘먹고 nano-2로 바꿨는데

퀄리티는 좋다.

근데 내가 생각한건 한화이글스의 수리를 모티브로한 디자인인데..... 맘에 들지 않아... 멋있긴한데... 맘에 안들어.....

2. 처음부터 본질적인 부분을 고민하기 시작

여러가지를 확인해본 결과

시장 자체는 죽어있는게 아님, 근데 내가 걱정하는건 다른 것과 차별점이 있는가?

최초 구매부터 재구매까지 이어질 수 있는가? 에 대한 시작-지속성의 문제였음

3. 설문조사를 위한 opensurvey 가입

- 설문조사 진행 필요함(가입만..)

너무 답답해서 밖에 산책하다가 해결책을 찾아냈음

★4. 개인의 맘에 드는 디자인이 중요함 ★

- 아무리 잘 만든 컨텐츠여도, 내가 맘에 들지 않는다면 구매하지 않음

--->> 그럼 너의 취향은????

==> 프롬프트에 개인의 취향을 포함시키는 방향으로 진행하면 개인화가 더 명확해질 것으로 생각됨

> 멋있는것, 귀여운것, 매니악한 것 등 취향이 다 다름 그걸 4가지 결과로 뽑아내기엔 너무 방대하다.

① 사전에 레퍼런스 목업을 준비해서, 취향에 드는 항목을 셀렉함,

② 해당 레퍼런스 자료에 대한 프롬프트 or 태그 값을 main service 프롬트에 적용

③ 개인화 된 result 값 반영(구매확률 ↑)

#TODO 1번 : 이미지 합성 작업 진행

1. png 파일의 배경을 투명화를 시키는 작업을 진행함(근데 Back에 진행해야하는데 Front로 mockup을 연결해놨음-(?))

> 수정하니까 이미지랑 mockup이랑 붙어서 정상적으로 나옴

2. 이번엔 이미지 생성할 때 카메라랑 겹치는 이슈가 있음

> 프롬프트를 수정하기로함

3. 책지피티야 데이터 낋여와

4. 프롬프트에 카메라 영역 프롬프트로 전달해서 이미지 생성하도록 시킴

흠.................. 이게 맞나...................

------------------

배경 유무에 따라서 Needs차이도 있고, 퀄리티 차이가 좀 나는 것 같아서, 배경은 ON/OFF 하기로 했음

그래서 누끼를 따는 모델을 하나더 도입함

바로 프로토타입 따기 진행

그리고 바로 인프라 설정하고, 배포 진행했는데

이상한 애들이 나오는 거임, 그래서 확인해보니, Claude API 과부하로 프롬트 작성하는애가 동작을 안했음(한글 번역도 안됨)

그래서 fallback 모델(sonnet) 추가헀음

---------------

생각해보자

- 케이스 mockup (1차 생성 완료)

- mockup+AI 이미지 합성 완료

주변 사람 반응

- 카메라 모양 더 맞춰야함

- 이미지 퀄리티 올려야할 것 같음(좀더 화려한 내용이 필요하다했음)

잔여 작업(user)

- QC 내용기반으로 mockup이미지 변경, 퀄리티용 프롬프트 진행 필요

- 옵션(그립톡, 무선충전, 색상)에 대한 렌딩 처리

회고용으로 작성하는 블로그글!

중간에 퇴사한 회사 프리일좀 도와주느라 정신없어서, 방향 잃고 좀 방황헀는데

정신차려보니까 엠생도 이런 엠생이 없어서 다시 정신차림! (ESTJ 특 쉬면 지루함)

AI가 말아주는 milestones

# 지금 서비스 올린지 3주정도 지났음(서비스 오픈x)

- User, Admin 페이지 구성했고, AI도 붙여놨음

# 인프라

Service 는 MS Azure로 했고, storage는 MS blob으로 했음

(왜 ms 임? 스파크랩 엑셀러레이팅 신청했는데, azure 지원해준다고해서 그냥 azure로함-연락주세요...)

-  언어는 Next.js, react로 구성했음

-  Github에 배포하면 자동으로 azure에 배포됨

- ORM은 Prisma

- DB는 Neon postgre (Neon은 Serverless Postgres service임-무료임)

# AI

- 전반적으로는 Cluade 사용함(max, opus)

-  이미지 생성 AI는 Fal.ai를 사용하는데 여기서 모델을 선택할 수 있음(모델 학습 있던 것 같은데 못찾겠음)

> 처음에는 flux 1모델을 썼는데 퀄리티가 별로였음

> Flux-2-Pro도 있고 그 안에 text 2 image, image 2 image 로 할 수 있는 세부 모델들이 있음

※ Fal.ai를 선택한 이유? => 금액 저렴해야함, API 지원 가능, 이미지 생성 특화 모델이어야했음

※ 왜 flux로 하느냐? => 제일 저렴함(중요), nano-bna도 선택할 수 있는데 비쌈(flux는 $0.03인데 nano-bna는 $0.08임)

# Issue. 사용자한테 입력받아서 이미지 생성 AI한테 넘기니까 문제가 좀 있음

- 한글 지원 안됨( fal.ai가 API로 사용할때는 한글 안받아줌, Web에서 Playground 할 때는 됨)

- 퀄리티가 너무 떨어짐, 원하는 프레임 구성이 안나옴

# 그래서 저는 문제를 해결하고자! Prompt 노예를 늘렸습니다!

- Claude console에서 따로 API를 요청해서 사용할 수 있음

1. 한글 지원

- 클로드한테 한글 번역하라고 시킴 API로 한글 번역해서 return함

이런식으로 한글 번역하는 애를 따로 만들었음 그리고 규칙도 따로 설정함

2-1. 이미지 퀄리티 문제

- 1차 시도는 관리자가 기본 프롬트를 수정할 수 있도록 하는 방향으로 진행했음(AI 도입 이전)

유저 프롬트 입력 창이 있으니 AI 한테는

예)이미지를 생성해야하는데 $1(옵션 1)을 기반으로 $2(내용)을 바탕으로 $3(추가옵션)을 반영해서 생성하고 $4(사진)을 참조해서 4개이상의 값을 줘!(좀 더 상세하게 쓰긴했음 ㅎㅎ..)

라고 하니까 퀄리티가 똥임

- 모델 자체가 가지고있는 데이터가 적을뿐더러, 매번 유저가 요청하는 프롬트가 명확하지 않음

- 그래서 얘도 AI 시켰음

프롬1번 노예가 한글로 넘겨주면, 얘가 그걸 가공해서 쫙 풀어줌

2-2. 이미지 합성

- 원래는 AI로 이미지를 생성하려고 했는데, 학습 데이터가 부족한건지 프롬트 2노예로 돌려도 안나오길래

- 그냥 mockup으로 합성하는게 제일 깔끔하겠다 싶었음

- 근데 mockup 이미지를 어디서 구하냐!

> AI로 만들었음 (Claude.ai/design - stitch)

와이어프래임 짤라고 챗지랑 제미니만 써봤는데, 클로드 디자인이 html코드로도 떨궈줘서 쓰기 제일 좋았음(지금보니 이것도 반영 작업해야되네)

근데 얘도 좀 멍청해서, 제미니한테 이미지 생성에 필요한 상세한 정보를 md로 넘겨달라해서 던졌는데, 좀 못알아들음...

그래서 일단 대충 맛 만나는 이미지를 쓰기로함...(이미지 생성 AI 추천좀..)

3. 프롬프트 검수 진행

여기서 통과되면 최종적으로 이미지 생성 진행!

프롬트4는 이미지 품질 검증도 할 예정

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#잔여 업무

- 이미지 합성 기능(MVP) 도 붙여야하고, 사진 업로드도 붙여야함

- azure가 DB 읽어오는 속도가 너무 느림.... 구조적인 문제일 것 같음... 나중에 리팩토링을 하던, 스케일업을 하던해야지...

- 관리자 페이지 리팩토링

🚀 [AI 활용 백서] 챗GPT의 가장 강력한 라이벌, '클로드(Claude)' 완벽 가이드: 왜 다들 클로드로 넘어갈까?

요즘 주변에서 "진짜 제대로 된 결과물을 뽑으려면 클로드(Claude)를 써야 해"라는 말, 한 번쯤 들어보셨나요?

챗GPT가 AI 시대를 열었다면, 클로드(Claude)는 우리가 AI를 일상과 업무에 사용하는 방식을 한 차원 끌어올린 '숨은 강자'입니다. 미국 실리콘밸리의 앤스로픽(Anthropic)이라는 기업에서 개발한 이 AI는 현재 전 세계 수많은 헤비 유저들의 최애 툴로 자리 잡고 있습니다.

도대체 클로드가 뭐길래 이렇게 난리인지, 그리고 당장 내 삶에 어떻게 써먹을 수 있는지 가장 쉽고 직관적으로 정리해 드립니다.

🧠 1. 클로드(Claude), 도대체 뭐가 그렇게 특별할까?

AI가 다 거기서 거기 아니냐고요? 클로드를 한 번이라도 써본 사람들은 다음 3가지 압도적인 장점 때문에 다시 돌아가지 못한다고 말합니다.

① "기계 냄새가 안 난다" : 소름 돋게 자연스러운 글쓰기

기존 AI로 블로그 글이나 이메일을 쓰게 해보고, '아, 이건 딱 봐도 번역기 돌린 AI 말투네' 하고 실망하신 적 있으시죠? 클로드의 가장 큰 무기는 바로 '인간보다 더 인간적인 문장력'입니다. 미묘한 뉘앙스, 부드러운 어조, 센스 있는 비유까지 찰떡같이 소화합니다. 정중한 사과 이메일, 통통 튀는 인스타그램 마케팅 문구, 감성적인 에세이까지 어떤 글이든 기가 막히게 써냅니다.

② 책 한 권을 통째로 외우는 '압도적인 기억력'

클로드는 한 번에 읽고 기억할 수 있는 정보의 양(컨텍스트 윈도우)이 어마어마합니다. 수십 장짜리 PDF 논문, 두꺼운 회사 규정집, 혹은 긴 소설 텍스트를 통째로 업로드해도 맥락을 절대 놓치지 않습니다. "이 100페이지짜리 문서에서 30대 여성에게 해당하는 혜택만 3줄로 요약해 줘"라고 하면 단 1초 만에 정확한 답을 찾아냅니다.

③ 눈앞에서 결과물이 뚝딱! 마법 같은 '아티팩트(Artifacts)'

클로드의 하이라이트 기능입니다. AI에게 뭔가를 부탁하면 텍스트로만 답을 주는 게 아니라, 대화창 옆에 아예 완성된 결과물(UI, 표, 다이어그램 등)을 띄워줍니다. 예를 들어 "오늘 섭취한 칼로리를 계산할 수 있는 웹 화면을 짜줘" 혹은 "복잡한 역사를 연도별 타임라인 그래픽으로 그려줘"라고 하면 그 자리에서 눈에 보이는 결과물을 만들어냅니다.

🎯 2. 나에게 맞는 클로드 모델 고르기

클로드에 접속해 보면 여러 가지 모델이 있어서 당황하실 수 있습니다. 딱 이 기준만 기억하세요!

• ⚡ Haiku (하이크): 엄청 빠르고 가볍습니다. 단순한 요약, 빠른 번역, 가벼운 아이디어 스케치에 딱 맞습니다.
• 🌟 Sonnet (소네트): 가장 강력히 추천하는 메인 모델입니다. (현재 3.5 Sonnet). 속도와 지능의 밸런스가 완벽하며, 글쓰기, 코딩, 복잡한 문서 분석 등 99%의 작업에서 최고의 성능을 냅니다. 무조건 이걸 쓰시면 됩니다.
• 👑 Opus (오퍼스): 가장 무겁고 똑똑하지만 속도는 조금 느립니다. 매우 고차원적인 논리 문제나 고난도 추론이 필요할 때만 가끔 꺼내 쓰는 필살기입니다.

🛠️ 3. 지금 당장 클로드 시작하는 법

설치나 복잡한 세팅은 전혀 필요 없습니다. 웹 브라우저만 있으면 누구나 바로 1분 만에 시작할 수 있습니다.

1. 웹사이트 접속: Claude.ai 에 접속합니다.
2. 간편 가입: 구글(Google) 계정 등으로 10초 만에 가입을 완료합니다.
3. 앱 다운로드 (선택): 클로드를 매일 쓰고 싶다면 화면 하단이나 설정에서 Mac/Windows용 데스크톱 앱, 혹은 스마트폰 앱을 다운로드하세요. 접근성이 훨씬 좋아집니다.

🏃‍♂️ 마무리하며: 일단 아무거나 던져보세요!

AI 도구는 눈으로 읽기만 해서는 절대 내 것이 되지 않습니다. 지금 바로 클로드를 켜고, 평소에 귀찮았던 일이나 궁금했던 것을 편하게 물어보세요.

"냉장고에 계란, 양파, 베이컨이 있는데 이걸로 15분 만에 만들 수 있는 자취생용 레시피를 인스타그램 감성으로 써줄래?"

아마 첫 대답을 보는 순간, 여러분도 클로드의 매력에 푹 빠지게 되실 겁니다. 지금 바로 클로드와 함께 똑똑한 하루를 시작해 보세요!

저번 글에서 공공 SI의 전체적인 순서를 훑어봤는데, 오늘은 그중에서도 PM의 '눈치'와 '꼼꼼함'이 가장 필요한 RFP 분석과 과업대비표에 대해 써보려 합니다.

#1 RFP(제안요청서) 분석: 행간을 읽어야 산다

사업자가 공고를 보고 "오, 이거 할만하겠는데?" 싶어서 RFP를 열면 수십, 수백 페이지짜리 문서가 반겨줍니다. 그냥 읽으면 소설책이지만, PM은 여기서 **'독소 조항'**을 찾아내야 합니다.

• 기술 점수 vs 가격 점수: 보통 9:1인데, 가끔 8:2인 곳도 있습니다. 우리 회사가 기술력으로 압살할 수 있는지, 아니면 단가 싸움을 해야 하는지 여기서 사이즈가 나옵니다.
• 투입 인력 제한: 공공은 인력 등급에 예민합니다. "특급 기술자 X명 상주 필수" 같은 조건이 있는데, 정작 회사에 보낼 사람이 없으면 시작부터 꼬이는 겁니다.
• 인프라 및 SW 스펙: RHEL 버전이나 특정 DB, 보안 장비 규격이 딱 정해져 있는 경우가 많습니다. 기존 시스템이랑 안 맞으면 나중에 '호환성 지옥'에 빠지니 미리 체크해야 합니다.

▶ 산출물 > RFP 분석서(내부용)

#2 과업대비표: PM의 방패이자 생존줄

RFP 분석의 정점은 과업대비표 작성입니다. 말 그대로 "기관이 요구한 거(RFP)를 우리가 이렇게 하겠다(제안서)"라고 일대일로 매칭해놓은 표입니다.

• 이거 왜 하나요?: 나중에 사업 끝나갈 때쯤 발주처에서 "이거 왜 안 되어 있어요?"라고 할 때, "과업대비표 보시면 이 항목은 협의 제외였습니다"라고 말할 수 있는 유일한 근거가 됩니다.
• 작성 팁: 요구사항 번호 하나하나에 우리 기능을 매핑합니다. 이때 애매한 것들은 '협의 필요'나 '상세 설계 시 확정' 같은 문구를 잘 써야 합니다. 안 그러면 나중에 다 우리 책임 됩니다.(강조 x100)

※ 제안 단계에서 점수 따려고 "다 됩니다!" 하고 과업대비표에 '수용' 박아버리면, 실제 수행 들어갔을 때 PM은 밤샘 확정입니다... 적절한 밀당이 필요합니다.

▶ 산출물 > 과업대비표

#3 실무자 입장에서 본 RFP의 현실

기관 담당자분들도 기존 RFP를 복붙해서 만드시는 경우가 많다 보니, 가끔 앞뒤가 안 맞거나 이미 단종된 기술을 요구하는 경우도 있습니다.

이럴 땐 당황하지 말고 질의 응답 시간을 활용하거나, 기술 협상 때 명확히 짚고 넘어가야 합니다. "나중에 알아서 해주겠지"라는 생각은 공공 SI판에서는 절대 통하지 않습니다. (내 몸은 내가 지킨다...)

오늘도 바쁜 현대사회에서 살아남는 PM 분들 파이팅입니다.

[공공 SI] 사업의 시작부터 계약까지, 전체 프로세스 훑어보기

감리 시정 조치 수행하고, 프로젝트 마무리 하느라 정신이 없어서 블로그를 한 달 건너 뛰었습니다. (바쁘다 바빠 현대사회)

오늘은 공공 SI 사업이 실제로 어떻게 시작되고, 계약까지 흘러가는지 그 단계를 정리해 보려 합니다.

#0 ISP 사업 (정보화전략계획, 필수 X)

SI 사업을 시작하려면 **'무엇이 문제이고, 무엇을 만들 것인가?'**에 대한 밑그림이 필요합니다. 공공기관 담당자분들은 시스템에 대해 전문적으로 깊게 아시는 분들이 많지 않기 때문에, **ISP(Information Strategy Planning)**를 먼저 발주하여 전문가들의 설계와 자문을 받습니다.

• 수행 내용: AS-IS 시스템 분석, 사용자 요구사항 분석, 인프라 환경 분석 및 목표 시스템 설계 등
• ▶ 산출물: ISP 결과 보고서

#1 사업 발주 (기관)

기관은 ISP 결과를 기반으로 **제안요청서(RFP)**를 작성합니다.

• RFP 작성: 이미 나와 있는 샘플이 많아서, 담당자분들이 기관 특색에 맞는 항목만 수정해서 '복붙' 하기도 합니다. (많이 써보신 분들은 뚝딱 만드십니다.)
• 공고 확인: 조달청 **나라장터(G2B)**에 사전규격 → 본 공고 순으로 올라옵니다.
• 사업자 대응: RFP를 분석해 사업 적합성, Cost, 불합리한 조항 등을 판단합니다. 부당한 항목은 수정을 요청할 수도 있다는데... (실제로 하는 건 본 적 없지만 가능은 하다고 합니다.)
• ▶ 산출물: 제안요청서(RFP)

#2 제안 및 입찰 (사업자)

사업자로 참여하기로 결정했다면, 이제 문서 싸움의 시작입니다.

1. 제안서 작성: 영업, PM, 기획, 개발 PL 등이 붙어서 **발표자료(PPT)**와 정성제안서를 씁니다.
   • Tip: 이때 자료를 잘 만들어두면 나중에 사업수행계획서나 보고 자료로 재활용할 게 많습니다.
   • 주의: 수주 욕심에 무리한 추가 제안을 넣으면? 나중에 수행팀이 죽어납니다. (강조 x10000) 적절한 범위 안에서 제안해야 합니다.
2. 입찰 (가격 투찰): 예산 대비 몇 %로 수행할지 금액을 써냅니다.
   • 보통 점수를 따기 위해 하한선인 80% 근처로 던지고 보기도 하지만, 진짜 실력 있는 회사는 기술 점수에서 압살하기 때문에 금액에 크게 연연하지 않기도 합니다.

• ▶ 산출물: 제안 발표자료, 정성제안서

#3 발표 평가 (심사)

작성한 제안서를 들고 평가위원들 앞에서 발표를 진행합니다.

• 자체 평가: 발주기관이 직접 진행. 투명성을 위해 외부 위원을 일부 섞어서 평가합니다.
• 조달 평가: 조달청 주관으로 진행. 주로 외부 전문가들이 위원으로 참여합니다.

#4 기술 협상 (기관 & 사업자)

우선협상대상자로 선정되면 이제 디테일한 조율에 들어갑니다.

• RFP와 제안서를 펼쳐놓고 수정하거나 추가할 내용을 논의합니다. 이 단계가 원활하게 끝나야 최종 계약으로 넘어갑니다.
• ▶ 산출물: 기술협상서

#5 계약 (최종)

기관의 행정 부서와 사업자 간의 행정 처리가 마무리되면 비로소 사업이 시작됩니다.

• ▶ 산출물: 보안서약서, 각종 각서 및 계약서류

이제 계약까지 했으니 남은 건... 문서의 늪이죠. 다음 글은 본격적인 SI 산출물에 대해서 써보겠습니다~!