초격차 스타트업 프로젝트(추경)

모두의 챌린지 AX – 버티컬, LLM 분야 협업과제 수행계획서

1. 일반현황

신청과제명			※ 공고문에 명시된 수요기업의 '협업 세부 과제'가 아닌, 귀사가 본 챌린지를 통해 실제 개발 및 사업화하고자 하는 ‘구체적인 제안 솔루션명’ 기재(아이템명 불가)
기업명											창업일
대표자명											생년월일
사업자 형태			□ 개인			□ 법인					사업장 소재지		경기도 성남시
GPU 사용 희망 여부			□ 필요			□ 불필요					GPU 사용규모 (협약기간내)		00장
GPU 사용 목적
주요성과(’25년 기준)			매출		000억원			고용			000명	누적투자				000억원
산업재산권 확보			구분		실용신안					특허					디자인
			출원		00건					00건					00건
			등록		00건					00건					00건
국내·외 인증			인증명						취득일자					취득기관
연락처			성명 및 직책						연락처					이메일
			대표자		000 대표
			담당자		000 과장
신청기업 인력 구성 현황(신청자 본인 제외 공동·각자대표 포함) ※ 채용이 완료된 모든 임·직원 현황을 작성하고 참여율은 본 과제 투입비율 기준으로 작성
연번	성명	직위		담당 업무			보유역량(경력 및 학력 등)										참여율
1	OOO	공동대표		S/W 개발 총괄			컴퓨터공학과 교수 재직(00년)
2		대리		해외 영업			OO학 전공, 관련 경력(00년 이상)
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2. 협업과제 신청현황(협업 세부 과제 기준 1개 과제에 한하여 신청가능)

가. 버티컬 분야
1. LG전자 ※ 희망과제에 ‘■’ 표시
구분	협업 세부 과제
B2C용 실내 공조 특화 AI 솔루션	□ 고객 쾌적성 평가 / 학습 챗봇 개발
	□ 고객 발화 및 간단한 질문 기반 개인 온열 선호 프로파일링
	□ 실시간 사용자 행동 기반 암묵적 피드백 인식 AI * 다양한 사용자의 불만 신호에 대한 AI 패턴 인식 및 학습 데이터화 기술
B2B용 빌딩 및 특수 공조 특화 AI 솔루션	□ 자사의 시스템 에어컨과 제어기 활용한 AI 콘텐츠 개발
	□ 빌딩 공조 통합 에너지 저감 솔루션
	□ 영상 촬영을 통한 원격 지원 및 서비스 에이전트 솔루션
AI 공간 케어 솔루션	□ 다수의 이동형/고정형 디바이스 플랫폼 통합화 및 최적 운전 시행
	□ 센서 데이터와 사용자 행동 데이터 AI 연계 분석
	□ 객체 / 상황 이상 패턴 감지를 통한 AI 공기질 제어 기술
	□ AI 데이터 기반 사용자(사람, 사물, 펫 등) 개인화 케어 기술
2. 퀄컴 ※ 희망과제에 ‘■’ 표시
구분	협업 세부 과제
홈 AI 허브 솔루션	□ 로컬 LLM 기반 오프라인 음성 인식 및 스마트홈 기기 제어 시스템 구현
	□ 다양한 IoT 기기 데이터를 자율 분석·연계하는 에이전틱 허브 개발
	□ 듀얼 브레인 아키텍처와 NPU 활용 차세대 스마트홈 AI 서비스 제안
지능형 로봇 솔루션	□ Visual SLAM* 및 경로 최적화 기반 자율주행 로봇 시스템 구현 * Visual Simultaneous Localization And Mapping : 카메라로 주변을 보면서 현재 위치를 파악하고 지도를 만드는 기술
	□ 골격 추적·센서 인식을 활용한 사용자 추종형 서비스 로봇 개발
	□ 38 TOPS* NPU와 MCU 제어를 결합한 차세대 로보틱스 기술 제안 * 38 Tera Operations Per Second : 초당 38조 번 수준의 AI 연산을 처리할 수 있는 성능
산업 AI 비전 솔루션	□ 엣지 AI 기반 실시간 결함 탐지 및 품질 검사 시스템 구현
	□ 카메라 피드 분석 기반 재고 모니터링 및 자동 재입고 솔루션
	□ 산업현장 문제 해결을 위한 AI 비전 알고리즘 및 시스템 제안
공공 안전 AI 솔루션	□ 개인보호장비 착용·위험 행동·침입 감지를 위한 지능형 안전 모니터링 구현
	□ 음성·손동작 기반 비접촉 공공기기 제어 및 안내 시스템 개발
	□ 온디바이스 AI 기반 공공 안전·교통·복지 서비스 솔루션 제안
나. LLM 분야
1. LG AI 연구원 ※ 희망과제에 ‘■’ 표시(과제의 세부 과제 모두 이행 필요)
구분	협업 세부 과제
STT 모델 고도화	□ 음성 회의록 시스템 고도화를 위한 실 회의실 환경 다화자 음성 학습 데이터 구축 ① 실 회의실 환경 기반 다화자 STT* 학습데이터 구축(다양한 회의실 규모‧마이크 배치‧잔향 조건 포함) * Speech-to-Text : 음성데이터를 텍스트로 변환하는 기술 ② 화자 분리(Speaker Diarization) 학습을 위한 발화 구간 및 화자 라벨링 데이터 구축 ③ Trainging Feedback* 반영한 오류 패턴 기반 데이터 정비 및 난이도 분포 조정 * AI 모델 학습 과정에서 도출된 성능 및 오류 개선 피드백
전력망 최적화 Agent 개발	□ 전력망의 최적화를 위한 Agent 개발 PoC ① 재생에너지 등 복잡한 전력시스템의 수집된 데이터 검토 협력 ② 데이터 간 연결성 분석 ③ LG AI 연구원의 예측 모델 기반 최적화 Agent 공동 개발
LLM ERP NL2SQL 성능 고도화	□ Multi-step* 행동 계획(Planning), 물체탐색, 선택, 상태이해 학습데이터 구축 * 여러 단계의 연속된 의사결정과 행동을 수행하도록 학습시키기 위한 구조 ① VendingBench* v2 타겟 학습데이터 구축 * AI가 여러 단계에 걸쳐 스스로 판단하고 행동하는 능력을 학습·평가하기 위한 데이터 구축
이상거래, 부정, 사기 행위 탐지 서비스 개발	□ 결제 정보의 이상을 감지하는 서비스 개발 ① 결제 정보 이상 Case 공유 및 분류 ② 분류 Case set 별 학습데이터 생성 ③ LG AI 연구원의 Tabular* 모델 및 LLM 매칭 서비스 공동 개발 * 표(Table) 형태의 정형 데이터(Tabular Data)를 처리하는 AI 모델
특정 도메인 sLLM 경량화 및 서빙 환경 검증	□ 압축한 EXAONE 기반 sLLM 활용 산업현장 GPU 환경에서 배포/검증 테스트베드 구축 ① 계열사 현장 GPU 환경(RTX 계열 등) 기준 서빙 파이프라인 구축 및 벤치마크(처리량, 지연시간, 메모리) ② 공개 도메인 특화 벤치마크(PIQA, SciQ 등)* 기준 압축 전후 정확도 비교 측정 * AI 모델이 얼마나 정확하게 추론·이해·질문응답을 수행하는지 평가하는 테스트셋 ③ 서빙 최적화 가이드 및 배포 문서 산출
산업 도메인 특화 Tool Learning* 및 Agentic AI PoC * 외부 도구를 이해·활용 하도록 학습·연계하는 기술	□ 제조·산업 도메인 특화 sLLM의 외부 시스템 호출 및 작업 수행 흐름 학습·검증과 온프레미스 에이전트 AI 시스템 실증 ① 제조·장비 도메인 tool calling* 데이터 생성 및 trajectory** 학습 지원 * AI가 제조·장비 시스템 기능을 호출·활용하는 기능 ** AI가 목표를 해결하기 위해 수행한 단계별 작업 흐름 ② 이상 감지→원인 분석→조치 제안 Agent 플로우 구현(LangGraph* 기반) * LLM 에이전트 작업 흐름을 그래프 구조로 설계·제어하는 프레임워크 ③ 데모 UI + verifier loop* 포함 현장 검증 환경 구성 * AI의 결과 검증 및 오류 수정·재시도하는 반복 검증 구조
자연어 및 시뮬 레이션 기반 학습 플랫폼 구축	□ 자연어 기반 다양한 시뮬레이션 학습 환경 제공 ① AI Task*별 시뮬레이션 설계 * AI가 수행해야 하는 개별 업무·기능·작업 단위 ② 시뮬레이션 학습 환경 구축 ③ 가상화된 자율 디바이스 시뮬레이션 내 탑재
VLM 실환경 질의응답(QA) 대응 체계 구축	□ 사이버 보안 환경 기반 Agent 행동 데이터 구축 ① CyberGym* 타겟 학습데이터 구축 - 주로 장기 실행(Long-horizon) 가능한 보안 문제 구축 * AI의 사이버 보안 문제 해결 능력을 훈련·평가하는 가상 실습 환경
VLM 실환경 질의응답(QA) 대응 체계 구축	□ RealWorldQA* 대응 Spatial/Visual Reasoning** 데이터 구축 * 실제 환경 이미지·공간 정보 이해 및 질문에 답하는 능력 평가 벤치마크, 데이터셋 ** 이미지나 공간 정보를 보고 위치·방향·관계 등을 이해하고 추론하는 능력 ① 한국 실환경 중심의 VLM 데이터 구축 ② 간판, 메뉴판, 안내문, 복잡한 실내 환경 등 실제 생활 환경 포함 ③ 공간 이해(Spatial Understanding), OCR, 시각적 추론(Visual Reasoning), 물체 관계 이해 데이터 확보
LLM Agent 성능 향상 데이터셋 구축	□ Robotics/Embodied AI* 벤치마크 대응 데이터 구축 * AI가 로봇 등 실제 또는 가상 환경 속에서 직접 보고, 판단하고, 행동하는 기술 ① Navigation*, Manipulation**, Multimodal Instruction*** 데이터 포함 * 이동 경로를 인식하고 목표 위치까지 이동하는 능력 ** 물체를 집거나 옮기는 등 직접 조작하는 능력 *** 텍스트·음성·이미지 등 다양한 정보를 함께 이해해 명령을 수행하는 능력 ② ERQA(Embodied Reasoning Question Answering)* 타겟 학습데이터 구축 * AI의 실제 환경 기반 시각·공간 추론 및 질의응답 능력을 평가하는 기준, 테스트
2. 오라클 ※ 희망과제에 ‘■’ 표시
구분	협업 세부 과제
기업 콘텐츠 및 마케팅 특화 LLM Agent	□ 제품소개서, SNS 콘텐츠 등 생성형 콘텐츠 제작플랫폼 제공
	□ 고객군별 맞춤형 마케팅 메시지 자동 생성 솔루션 제공
	□ 브랜드 운영기분 기반 콘텐츠 검수·승인 워크플로우 제공
	□ OCI GenerativeAI* 기반 콘텐츠 생성, 저장, 배포 통합 플랫폼 제공 * 오라클의 클라우드 플랫폼 기반 생성형 AI 서비스
금융산업 특화 LLM Agent	□ 신용리스크, 연체 가능성, 부도 위험 예측 AI 솔루션 제공
	□ 이상 거래 및 금융사기 탐지 AI 플랫폼 제공
	□ 규제보고서 자동 작성 및 컴플라이언스 검토 플랫폼 제공
	□ OCI* 기반 금융데이터 분석, AI 모델 관리·감사 추적 플랫폼 제공 * Oracle Cloud Infrastructure
스마트 팩토리 특화 LLM Agent	□ 공정데이터 기반 제품 불량률 예측 및 원인 분석 플랫폼 제공
	□ 설비 센서 데이터 기반 예지보전 AI 솔루션 제공
	□ 생산 일정, 설비가동률 등을 고려한 제조운영 최적화 솔루션 제공
	□ OCI Data Lakehouse기반 제조데이터 수집, 분석, 운영 플랫폼 제공
헬스케어 특화 LLM Agent	□ 환자 위험도 예측 및 진료 우선순위 추천 AI 솔루션 제공
	□ 의료문서 요약, 진료기록 자동정리, 의학정보 검색 플랫폼 제공
	□ 병원 운영데이터 기반 병상, 인력, 진료일정 최적화 솔루션 제공
	□ OCI 기반 의료 데이터 비식별화·분석, AI 모델 운영플랫폼 제공
개인화 추천 특화 LLM Agent	□ 고객행동 분석 기반 상품 및 서비스 추천 AI 플랫폼 제공
	□ 고객이탈 가능성 예측 및 유지전략 추천 솔루션 제공
	□ 고객 생애가치(LTV) 예측 및 타겟 마케팅 최적화 플랫폼 제공
	□ OCI 기반 고객 데이터 통합, 분석, 추천 모델 운영 플랫폼 제공
공급망 관리 및 물류 특화 LLM Age	□ 재고 수요 예측 및 자동 발주 추천 AI 플랫폼 제공
	□ 배송 경로, 운송 비용, 물류 소요기간 최적화 솔루션 제공
	□ 공급망 지연, 품절, 원가 변동 리스크 예측 플랫폼 제공
	□ OCI Data Lakehouse 기반 물류 데이터 통합 분석 플랫폼 제공
교육 특화 LLM Agent	□ 학습 이력, 직무 정보 기반 개인별 맞춤교육 추천 플랫폼 제공
	□ AI 기반 학습 성과 예측 및 교육 효과 분석 솔루션 제공
	□ 직무별 필요 역량 진단 및 개인별 역량 개발 로드맵 추천 플랫폼 제공
	□ OCI 기반 교육 데이터 통합, 분석, AI 모델 운영 플랫폼 제공
보안 특화 LLM Agent	□ 이상 로그인, 권한 오남용, 내부자 위협 탐지 AI 솔루션 제공
	□ 네트워크 트래픽 및 보안로그 기반 침해 징후 탐지플랫폼 제공
	□ AI 기반 보안 이벤트 우선순위 분류 및 대응 자동화 플랫폼 제공
	□ OCI 보안 서비스와 연계한 통합 보안 분석, 관제 플랫폼 제공
HR 특화 LLM Agent	□ 직원 이탈 가능성 예측 및 유지전략 추천 AI 솔루션 제공
	□ 채용 서류 분석, 후보자 매칭, 면접평가 지원 플랫폼 제공
	□ 직무 역량 분석 및 개인별 교육, 경력 개발 추천 솔루션 제공
	□ OCI기반 HR 데이터 통합 분석 및 AI 모델 운영 플랫폼 제공
3. 네이버클라우드 ※ 희망과제에 ‘■’ 표시
구분	협업 세부 과제
제조사 + AI Agent ❶	□ 이차전지 도메인 특화 임베딩 모델 개발 (배터리 소재·공정·평가 전문용어 사전 학습 필요)
	□ Hybrid RAG 기반 연구 노트 자동 초안 생성 기능 개발
	□ 연구 노트 규정 준수 자동 검증 체계 구현
	□ 중앙집중식 문서 관리 및 유사 연구 검색 Agent 시스템 구축
	□ 클라우드 LLM 및 온프레미스 보안형 LLM 운영환경 Agent 구현
제조사 + AI Agent ❷	□ MES*, POP** 생산·품질 데이터 연계, AI Agent 활용 기반 마련 * MES(Manufacturing Execution System, 제조실행시스템) ** POP(Point of Production, 생산시점관리)
	□ MES, QMS* 공정·품질 관리 특화 LLM 학습 및 최적화 방안 분석 * QMS(Quality Management System, 품질관리시스템)
	□ MES, POP 생산 계획·물류 관리 자동화 및 의사결정 지원
	□ 데이터 기반 AI Agent 성능 개선, 신규 공정·품질 요구사항 반영, 지속적 진화 구조 마련
	□ 현장 중심 AI Agent 인터페이스 최적화 및 사용자 교육/확산 방안 수립
제조사 + AI Agent ❸	□ 제조 특화 생성형 문서 검색·답변 AI Agent RAG 개발
	□ 생산·품질 데이터 기반 RAG 검색 구현
	□ 근거 기반 요약·리포트 자동 생성
	□ 권한 기반 검색 및 데이터 보안 체계 적용
	□ 사내 ERP·문서 연계 파일럿 검증(업무 적용성 중심 PoC 검증)
제조사 + AI Agent ❹	□ LLM 기반 하네스 엔지니어링 도입
	□ 기존 사내 시스템(ERP, MES, 그룹웨어) 연계 AI Agent 탑재
	□ 제조현장 특화 AI Agent(AI 챗봇, 정기 보고서) 2종 도입/검증
	□ 사내 처리 기반 완벽 보안 LLM 운영환경
제조사 + AI Agent ❺	□ Vision AI 기반 제조 공정 작업 현황 분석 기술 개발
	□ Hybrid RAG 기반 제조 현장 지식검색 및 안전·공정 분석 기술
	□ 로컬 LLM 기반 현황 관리 분석 및 의사결정 지원 시스템 개발
제조사 + AI Agent ❻	□ 기구축 솔루션(ERP, MES, SCM* 등)의 정형데이터(DBMS**)의 자연어 조회 및 가시화 * SCM : 공급망관리, ** DBMS : 데이터베이스관리시스템
	□ 제조 정형데이터 기반 예측 및 분석(구매/발주/판매/생산/단가)
	□ 비정형데이터(전자문서)에 대한 RAG/VECTOR화 후 자연어 요청에 의한 문서양식(계약서, 견적서, 기안서) 생성
제조사 + AI Agent ❼	□ BOM 데이터 구조 분석 및 표준화 모듈 개발
	□ 도면(2D/3D) 자동 파싱 및 형상·속성 추출 엔진 개발
	□ 자재명세서(BOM)-도면 간 일치성 검증 LLM 모델 개발
	□ 오류 탐지 및 수정 제안 RAG 시스템 구축
	□ 검증 결과 리포팅 및 보안형 운영환경 구현
제조사 + AI Agent ❽	□ 슬러지 수집기 운전 상태 영상 분석 AI 및 운영지원 최적화 Agent
	□ 비전/LLM 기반 하수처리장 내 AI 안전관리 시스템 개발
4. KT ※ 희망과제에 ‘■’ 표시(과제의 세부 과제 모두 이행 필요)
구분	협업 세부 과제
통신서비스 Agent	□ KT AI 모델(믿:음) 기반 MyK 요금 설계 AI Agent 개발 ① 고객 자연어 발화를 상품 검색·추천에 최적화된 질의로 변환하고, RAG·History·장기메모리 기반 LLM 발화 이해 정확도 고도화 기술 ② 고객 상담 이력, 선호 조건, 세션 발화 정보 기반 반복 질문 최소화 및 개인별 맞춤형 상품·요금 설계를 추천하는 기술개발 ③ Memory 기반 상담 이력과 조건 정보 활용 상품 조합, 예상 요금 실시간 시뮬레이션 및 상담 재개, 조건 변경, 대안 비교 지원하는 상담 연속성 최적화 기술개발
교육 Agent	□ Edu AI Agent 기반 공교육 학생 맞춤형 학습 도우미 서비스 개발 ① 교과·성취 기준 기반 학습 맥락과 학습자 이해 수준을 분석하는 공교육 특화 AI Agent 개발 ② 학습자 수준에 맞춘 다양한 설명과 예시·보충 콘텐츠를 자동 생성하는 질문 맞춤형 학습 콘텐츠 제공 기능 구현 ③ 학습 질문에 대한 실시간 질의응답과 사고 과정 중심의 단계적 설명 기능 구현 ④ 학습 이력 기반 학습 흐름 관리와 복습·다음 학습 단계 안내를 지원하는 자기주도 학습 기능 구현
법률 Agent	□ KT AI모델(믿:음) 기반 사용자 의도분석을 통한 전문 법률 답변 Agent 개발 ① LLM 특성에 맞는 프롬프트 생성과 사용자 의도 기반 프롬프트 재작성 기술개발 ② 단기·장기 기억 기반 문맥 저장·검색과 멀티 에이전트 간 기억 공유·갱신을 지원하는 문맥 관리 기술개발 ③ 사용자 의도 기반 시스템 라우팅과 자동화된 평가·피드백 기반 워크플로우 생성 기술개발
특허 업무 Agent	□ KT 특허 발명 업무 어시스턴트 AI Agent 개발 ① 멀티모달 기반 아이디어 분석과 선행 특허 검색·유사도 분석을 통해 특허 출원 가능성과 차별화 방향을 신속 검토하는 기술개발 ② 대화형 질의응답 기반 발명 정보 추출과 명세서 검증 지원을 통해 직무 발명신고서 작성을 지원하는 발명 구체화 기술개발 ③ 사내 발명 시스템 연계 UI 최적화와 텍스트·시각 요소의 표현 체계 일관성을 구현하는 사용자 UI 디자인 기술개발
5. 업스테이지 ※ 희망과제에 ‘■’ 표시(과제의 세부 과제 모두 이행 필요)
구분	협업 세부 과제
교육 특화 LLM Agent ❶	□ Solar LLM 기반 소크라틱(Socratic)* 학습 AI 튜터 Agent 개발 * 질문과 대화를 반복하면서 학습자가 스스로 사고하고 답을 찾도록 유도하는 방식 ① 학습자 의도·오개념 진단 모델 개발 ② 소크라틱 발문 생성 엔진 개발 ③ 개인화 학습 이력 기반 RAG 시스템 구축
교육 특화 LLM Agent ❷	□ 업스테이지 Solar 및 Document Parse* 기반 RAG 자동 채점·피드백 Agent * 문서를 AI가 읽고 이해할 수 있게 분석·구조화하는 기술 ① 채점 기준 기반 지식베이스 구축 ② 답안 전처리 및 문항 매칭 모듈 개발 ③ 근거 기반 항목별 채점 엔진 개발

3. 협업과제 개요

3-1) 협업과제 소개

※ 협업과제 제안 배경, 제품(서비스) 개요, 주요 기능 및 성능 등을 작성  ※삭제 후 제출

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3-2) 협업과제 기술 경쟁력

※ 보유기술 혁신·우수성, 경쟁기술 대비 차별성, 완성 수준 등을 작성   ※삭제 후 제출

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4. 협업과제 추진 전략 및 계획

4-1) 협업 목표 및 추진전략

※ 협업과제 설정 목표와 목표 달성을 위한 추진전략 등 작성  ※삭제 후 제출

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4-2) 팀 구성 및 활용계획

※ 협업과제 수행을 위한 팀 구성 계획 및 역할, 팀원 역량 등 활용계획 등을 작성  ※삭제 후 제출

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4-3) 협업과제 수행계획

※ 제품(서비스) 개발계획 및 해결능력, 수요기관 협업방안, PoC 수행계획 등을 작성  ※삭제 후 제출

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5. 협업과제 사업성 및 기대효과

5-1) 협업과제 사업성

※ 협업과제 수행 후 목표시장, 수요기관에 미치는 영향 등 사업성 관련 내용 작성  ※삭제 후 제출

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5-2) 확장·지속 가능성

※ 협업과제 파급효과 및 지속 가능성 등을 작성   ※삭제 후 제출

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6. GPU 활용계획

※ 수행계획서 1.일반현황 - GPU 사용 희망여부 항목 ‘필요’ 체크한 기업에 한하여 작성

6-1) GPU 활용 필수성

※ 제안 과제 서비스 구현에 GPU 활용이 필수 인프라인지에 대해 작성  ※삭제 후 제출

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6-2) GPU 활용 타당성

※ 제안 과제 수행에 GPU 사용에 대한 기술적 타당성 작성  ※삭제 후 제출

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6-3) GPU 활용에 따른 기대효과

※ GPU 활용 시 성능, 비용, 보안 측면 등 명확한 개선 또는 경쟁우위 등 기대되는 효과에 대해 작성  ※삭제 후 제출

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7. 사업비 집행계획

※ 지원 예정인 PoC 소요비용 1억원(현금) 기준으로 작성, 협업과제 수행에 필요한 시험·인증비, SW 구입비, 기자재 구입비, 인건비 등   ※삭제 후 제출

항목	산출근거	사용금액(원)
시험·인증비	0000 신뢰성 테스트를 위한 비용	5,000,000
외주용역비	설계도 검증 및 수정 등을 위한 전문업체 용역비	7,000,000
SW 구입비
합 계		100,000,000