(2025년 경상남도 RISE 사업)AI 기반 낙상예측 프로그램 개발연구 용역

1. 사업 개요

본 사업은 경상남도 RISE 사업의 5‑2‑1 과제로, 농어촌 고령자를 대상으로 AI 기반 낙상예측 기술을 개발하고 모바일 애플리케이션 형태로 현장 적용하는 것을 목표로 합니다. 구체적으로는 MediaPipe 기반 보행 데이터 수집·분석 모듈, 낙상 위험 예측 알고리즘, 고령자 맞춤 피드백 앱 시제품을 구현·시범 적용하고, 하동군 5개 마을에서 실증 검증을 통해 기술 효용성을 확인함과 동시에 지속 가능한 운영·관리 체계와 학술·정책적 파급효과를 창출합니다. 수행 기간은 2025‑12‑01 ~ 2026‑04‑30(총 5개월), 총 사업비는 ₩50,000,000(부가세 포함) 입니다.

2. 주요 자격요건

• AI·영상분석 기술 전문성: MediaPipe, TensorFlow 등 AI 프레임워크를 활용한 인체 자세·보행 분석 경험 보유
• 모바일 앱 개발 역량: 안드로이드 기반 실시간 분석·시각화 모듈 개발 이력
• 데이터 보안·개인정보 보호 능력: 영상·데이터 비식별화·암호화 등 개인정보 보호 기술 적용 가능
• 현장 협업 능력: 월 1회 이상 농어촌 현장 방문, 노인 대상 실증 테스트 및 피드백 수집 가능한 인력 구성
• 품질관리·보고 역량: 과업 관리 프로세스, 중간·최종 보고회 운영 경험, 산출물 문서화 능력 보유
• 책임운영체계: 프로젝트 책임자·기술 담당자 지정, 일정·성과관리 시스템 구축 가능 여부
• 기술평가(80%)·가격평가(20%) 종합: 위 모든 항목을 포함한 종합 평가 기준 충족

3. 핵심 기술·물품 요구사항

• MediaPipe Pose 기반 관절 33키포인트 추출 및 시계열 데이터 정제 모듈
• 보행 지표 분석: 보폭, 보행속도, 대칭성, 스웨이(sway) 등 낙상위험 요인 탐지
• AI 모델: LSTM·CNN‑RNN 기반 딥러닝 알고리즘과 통계모델과의 비교 실험
• 모바일 앱: 안드로이드용 시제품, 고령자 친화 UI/UX(대형 아이콘, 명도 대비, 음성 안내), 실시간 위험도 예측 및 리포트 자동생성
• 관리자 대시보드: 보건소·전문가용 그룹별 위험도 모니터링 기능
• 현장 실증: 하동군 5개 마을 시범 적용, 월 1회 현장 점검·사용자 피드백 수집
• 데이터 보안: 온디바이스 처리 원칙, 영상 데이터 비식별화·암호화, 개인정보 보호
• 오픈소스 라이선스 준수: MediaPipe, TensorFlow 등 오픈소스 프레임워크 사용 의무
• 산출물: 컬러 인쇄본 10부, 1TB 외장하드에 저장, 최종 종합보고서 포함

4. 주의사항

• 상표·상용 앱명: 비교·참조용 예시로만 사용, 제3자 상표권 침해 금지
• 오픈소스 라이선스: MediaPipe, TensorFlow 등 오픈소스 라이선스 준수 필요
• 영상·개인정보 처리: 온디바이스 처리 원칙에 따라 익명화·비식별화 조치 필수
• 제출 서류: 입찰 참가 신청서, 사업자등록증 사본, 최근 3년간 수행 실적 이력서, 현장 방문·수행 계획서, 서약서·확약서 등
• 소유권 귀속: 모든 결과 산출물 및 관련 서류는 가야대학교에 귀속되며, 소유권 양도 각서 필요
• 계약 후 절차: 착수보고회, 중간·최종 점검 회의 일정에 따른 참여 및 보고 의무
• 예산·일정 관리: 초과 집행·지연 시 페널티 적용 가능, 검수·승인 전 배포 금지
• 법적·윤리적 준수: 개인정보 보호법, 영상 데이터 활용 규정, 현장 실증 윤리 가이드라인 준수

위 내용이 입찰 참여 시 반드시 검토해야 할 핵심 포인트입니다.