📋 세션 정보

• 회차: 9 / 15 — Day 3 두 번째 세션
• 카테고리: rfp-workshop (실전·실습)
• 분량: 본문 66 슬라이드 + 이미지 2장
• 강의 시간: 120분
• 강사: 박수현 — 젠아이랩스(GenAI Labs) CEO / CTO

🎯 핵심 메시지

RFP는 두꺼운 종이 묶음이 아니라 TA가 분해·정량화·물리화해야 하는 입력 명세서다. 9단계 절차 + 5대 아키텍트 매트릭스 + 5종 카테고리로 어떤 RFP에도 동일한 절차로 대응한다.

🧭 학습 목표

1. RFP·RFI·RFQ·과업지시서(TOR)의 차이와 발주 절차를 설명한다
2. 한국 공공·민간 발주 절차(나라장터·조달청 자체 계약·OnBid·SBA)와 평가 방식(기술·가격·협상에 의한 계약·2단계 가격입찰·종합심사·최저가)을 인용한다
3. 9단계 분석 절차(메타 → 요구사항 → NFR → As-Is → 매트릭스 → TA Deep-dive → 일정 → 위험 → 산출물)를 적용한다
4. 5대 아키텍트 매트릭스(EA·BA·SA·DA·TA)로 RFP 책임 분담을 도출한다
5. 5종 카테고리(LMS·e-Commerce·EMR·운영유지·ITS)의 특성·산정 키·주의점을 도출한다
6. 실전 RFP 5종 표본(강릉 ITS·전주대·서울시립대·명지대·동원과기대)의 학습 포인트·우선 순서를 확정한다

Part A. RFP 문서의 본질 (8~10장)

• RFP·RFI·RFQ·TOR 비교
• 공공·민간 RFP 차이
• 발주 절차 · 입찰 방식
• 평가 방식 · 자격 요건

Part B. RFP 분석 9단계 절차 (20~25장)

• 단계 1: 사업 메타 추출
• 단계 2: 요구사항 분류·코딩
• 단계 3: NFR 정량화
• 단계 4: As-Is 추정·발주처 질의
• 단계 5: 5대 아키텍트 매트릭스
• 단계 6: TA Deep-dive 정량 산정
• 단계 7: 이행 일정·임계 경로
• 단계 8: 위험 등록부·SOP·SLA
• 단계 9: 산출물 패키지·10년 TCO

Part C. 사례 5종 카테고리 (15~20장)

• LMS · 쇼핑몰 · EMR · 운영유지 · ITS

Part D. 샘플 데이터·도구 (10~12장)

• 샘플 데이터 양식 · Excel/Notion/Confluence
• 다이어그램·AI 도구·HWP/HWPX 변환
• 검색 키워드·채널

Part E. 5종 케이스 안내 (8~10장)

• 강릉 ITS · 전주대 · 서울시립대 · 명지대 · 동원과기대
• 학습 포인트 매트릭스

Part F. 실전 적용·산출물 (8~10장)

• 체크리스트 · 자주 놓치는 7가지
• 사전 협의 안건 10종
• 계약 단계 산출물 · 학습 정리

🏛️ 채널별 발주 주체

• 조달청 나라장터(g2b.go.kr): 국가기관·지자체·공공기관 중 조달청 위임 계약
• 자체 계약: 각 기관 자체 계약 부서 (대학 구매팀·정보통신원, 일부 공공기관·지자체)
• OnBid (한국자산관리공사): 공공자산 매각·임대 위주
• SBA (서울산업진흥원): 서울시 중소기업 사업

📌 사업 규모별 채널

• 5천만원 미만: 수의계약 가능
• 5천만~1억: 제한경쟁 일반화
• 1억 이상: 일반경쟁 + 협상에 의한 계약
• 국제입찰: 50만 SDR 초과(약 ₩8.7억), WTO 정부조달협정(GPA) 적용

📅 표준 일정 (협상에 의한 계약)

📊 평가 가중치 패턴 (협상에 의한 계약)

🎯 기술평가 세부 항목 (한국 공공 표준)

• 사업 이해도 (10~15)
• 추진 전략·방법론 (10~15)
• 시스템 설계 (20~30) ⭐ TA 핵심
• 보안·품질·관리 (15~25)
• 조직·인력 (10~15)
• 기대 효과 (5~10)

💰 가격 평가 공식 (협상에 의한 계약)

가격 점수 = (최저가 / 제안가) × 가격 배점

예: 배점 10점, 예가 10억 - 8억 제안 → (8/8) × 10 = 10점 (최저) - 9억 제안 → (8/9) × 10 = 8.89점 - 10억 제안 → (8/10) × 10 = 8.0점

🤝 협상 단계

1. 기술평가 점수 85% 이상 → 협상 적격
2. 가격 개찰 → 종합점수 1위 → 우선협상대상자 선정
3. 협상에서 기술·가격·일정·SLA 조정
4. 합의 도달 → 계약 체결, 결렬 → 차순위 협상

🏆 실적 요건

• 유사 실적: 최근 3년·5년 누계 금액
• 단일 실적: 1건 최소 금액 (예: 5억 이상 1건)
• 도메인 실적: ITS·LMS·EMR 등 동종
• 고객사 등급: 공공·대기업·중견
• 증빙: 계약서·완료확인서·세금계산서

📜 면허·인증 요건

• 소프트웨어사업자 신고 (소프트웨어진흥법)
• 정보통신공사업 면허 (NW 시공 시)
• ISO 9001 / ISO 14001 / ISO 27001
• GS인증·NEP·NET (자체 솔루션)
• CMMI Level 3 이상 (대형 SI)
• 공공SW사업 영향평가 통과

💰 재무 요건

• 자본금 (예: 5억 이상)
• 연간 매출 (예: 20억 이상 3년 평균)
• 부채비율 200% 이하
• 신용평가 등급 BBB 이상
• 국세·지방세 완납 증명
• 4대보험 완납 증명

👥 인력·조직 요건

• 기술자 수 — 정보처리·정보통신·전기 등
• 특급·고급 기술자 최소 인원 (소프트웨어기술자 등급)
• 자격증 보유 인원 (정보관리기술사·정보처리기사·CISSP·PMP)
• 조직도·이력서·재직증명서
• 하도급 계획서 (대가의 50% 이하)

📋 추출 대상 (12개 항목)

1. 발주처 — 정식 명칭·부서·담당자
2. 사업명 — 정식 명칭·약칭
3. 예산 — VAT 포함/제외·부속 협약 별도
4. 기간 — 착수~준공·검수·하자보수
5. 입찰 방식 — 일반/제한/수의/협상
6. 평가 비중 — 기술/가격/협상 적격선
7. 자격 요건 — 실적/면허/재무/인증
8. 법적 근거 — 관련 법령·시행규칙·고시
9. 외부 연계 — 상위 시스템·제3자
10. 제출 양식 — 분량·서식·매수 제한
11. 사전설명회 일정 — 참석 여부·질의 마감
12. 하자보수·지체상금 — 율·기간

🔎 RFP 내 위치

• 표지·1~5쪽: 사업명·발주처·예산·기간
• 별첨 입찰공고서: 입찰 방식·평가·자격·일정
• 과업지시서 1~3쪽: 사업 개요·범위·법적 근거
• 부속서: 제출 양식·서식·계약 조항

🛠️ 도구

• 요약 1페이지 (Notion·Confluence·MS Word)
• 5종 케이스 표준 메타 양식 (메타 양식 예시 슬라이드 참조)
• 나라장터 공고 메타 복사·붙여넣기

⚠️ 자주 누락되는 항목

• VAT 포함/제외 (10% 차이)
• 협약 별도 항목 (예: 강릉 ITS의 모토브 ₩15억)

🏷️ 10종 요구사항 코드 (본 강의 자체 코딩 체계)

⚠️ 아래 10종 코드는 한국·국제 업계 공식 표준이 아니라, 본 강의에서 RFP 분석을 가르치기 위해 자체 정의한 분류 체계다. 현장에서는 회사·발주처마다 다른 코드 체계를 쓰며, 본 강의 코드는 그 다양한 체계를 한 번에 학습하기 위한 교육용 통합 골격이다.

📐 코딩 절차

1. RFP 본문을 형광펜으로 표시한다 (3색) - 🟡 기능 (SFR·SIR·DAR) - 🟢 비기능 (PER·SER·QUR·PSR) - 🔴 제약 (ECR·COR·PMR)
2. 각 문장에 코드 번호를 부여한다 (예: SFR-001)
3. Excel·Notion에 옮겨 요구사항 추적 매트릭스(RTM)를 작성한다
4. 각 요구사항에 출처 페이지·문단을 기재한다
5. 중복·모순을 식별해 발주처 질의 항목으로 이관한다

🛠️ 도구

• Excel RTM (행: 요구사항, 열: 코드·출처·상태·산출물 매핑)
• Confluence Requirements Tracker
• Jira·Polarion (대형 SI)

📐 NFR 4대 축 + 정량값

🎯 NFR 추출 절차

1. RFP 본문 숫자가 들어간 모든 문장 추출
2. 단위 표준화 (%, ms, MB, Mbps)
3. RFP 명시 vs TA 가정 분리 표기
4. 가정값은 출처·근거 함께 기록
5. 발주처 질의 시 가정값 합의 확인

📊 SLA 등급 산정 예

• 99% = 월 7.2시간 다운 (낮음)
• 99.9% = 월 43분 (표준)
• 99.99% = 월 4.3분 (금융·의료)
• 99.999% = 월 26초 (통신·항공)
• 99.9999% = 월 2.6초 (군사·우주)

🏚️ As-Is 추정 7~10 항목

🔎 발주처 질의 양식

질의서 (Q&A) — RFP 사전설명회·서면 질의 - 질의 번호·페이지·문구·질의 내용·기한 - 답변은 모든 입찰자에게 공개 (공정성)

📋 질의 우선순위

1. 자격 요건 모호 (즉시)
2. 물량·범위 모호 (1주 내)
3. NFR 미명시 (산정 직전)
4. 외부 연계 사양 (설계 직전)
5. 검수 기준 (제안서 작성 시)

🎯 질의의 가치

• 답변은 계약 효력을 갖는다
• 모호한 RFP의 보완 수단이다
• 경쟁사도 동일한 답변을 받는다

🎯 삽화의 세 가지 관전 포인트

1. TA가 중앙·5각형의 중심 - 5대 매트릭스의 정체성을 한 장으로 시각화
2. 입력 화살표 4개 (표준·KPI·API·데이터) - 각각 EA·BA·SA·DA가 TA에게 흘려보내는 정보
3. 출력 화살표 3개 (BOM·산정서·SOP) - TA가 만들어 다음 단계로 전달하는 산출물

🧭 TA 관점의 활용

• 5각형 삽화는 단순한 도식이 아니라 RFP 분석 1주차 합의서의 시각 모델 — 회의실 벽에 인쇄해 붙여둘 수 있는 한 장
• 신입 TA가 5각형의 중심에 자신의 이름을 적어 책임 경계를 인식하는 도구로 활용
• 4개 입력(EA·BA·SA·DA)이 빠진 채 TA가 단독으로 BOM을 그리기 시작하면, 사후 입력값이 들어오는 시점에 전면 재산정

🎯 TA Deep-dive 7개 축

1. 서버 사이징 (CPU·RAM·디스크) - TPS·동접·세션 → CPU 코어 - JVM Heap·DB Buffer → RAM
2. 스토리지 산정 (용량·IOPS·대역) - 데이터 양 × 보관 × 백업 세대 - 워크로드 → IOPS·Latency
3. 네트워크 설계 (대역·토폴로지·HA) - 코어/액세스 분리 - VRRP·MLAG·ECMP·VLAN
4. 보안 설계 (망분리·암호·로깅) - 운영·관리·DMZ 3망 - KCMVP·CC 인증 매핑

5. HA·DR (이중화·DR 사이트) - SLA → HA 패턴 (N+1·2N·Active-Active) - RPO·RTO → DR 4단계
6. 운영·관찰성 (NMS·APM·SIEM) - 메트릭·로그·트레이스 3축 - 24/7 vs 9-6 vs On-call
7. BOM·라이센스 (벤더·코어·노드) - 단가 × 수량 × 옵션 - 5년/10년 유지보수

📐 산정 절차

• 가정값 명시 → 공식 → 결과 → 마진
• 마진: 평상시 30%·피크 100%·확장 20%

🖥️ HCI 2노드 산정

가정값 - 가상 서버 수: 통합관리(2) + AI 예측(2) + 영상수집(2) + DB(2) + 관제(2) = 10 VM - 평균 VM 스펙: 8 vCore · 32 GB RAM · 200 GB - 마진 30% (Failover) - vSAN 효율 80%

계산 - 총 vCore = 10 × 8 × 1.3 = 104 vCore - 노드 2개 분산 → 노드당 52 vCore - CPU: Xeon Gold 6448Y (32C/64T) × 2소켓 = 64C/128T → 충분 - RAM: 10 × 32 × 1.3 = 416 GB → 노드당 256 GB - 스토리지: (10 × 200 × 1.3) / 0.8 = 3.25 TB → vSAN 6 TB

🌐 자가망 6km 산정

가정값 - 노드 41개 (현장 41) + 코어 1 - 노드당 트래픽: HD 영상 4Mbps × 3ch + 데이터 3M = 15 Mbps - 코어 동시 = 41 × 15 = 615 Mbps - 마진 50% (피크·확장)

결과 - 코어 회선: 1G 광 × 2 (Active-Active) - 액세스: 1G 광 × 1 (단일 노드) - 광케이블: 24코어 SM (12 사용 + 12 예비) - 스위치: 코어 L3 24P × 2 (VRRP) + 액세스 RT 8P × 41 - 광커넥터 LC/SC, SFP SR/LR

📅 표준 마일스톤

🔁 임계 경로 (Critical Path)

• 장기 lead time 우선 발주
• 광케이블·HCI·GPU: 8~12주
• 토목 인허가: 4~8주
• 선·후행 관계
• 자가망 → HCI 통신 시험
• GPU 입고 → AI 모델 학습 → 운영
• 자원 평준화
• 협력사 인력 피크 분산
• 현장 작업 우천 일정 마진

🛠️ 도구

• MS Project·Smartsheet·Asana
• Gantt·CPM·자원 히스토그램

⚠️ 위험 등록부 (Risk Register)

📋 SOP 4종 + SLA

SOP 1. 변경관리 — CR·CAB·롤백 2. 장애 대응 — 등급·에스컬레이션 3. 백업·복구 — 정책·검증 4. 침해 대응 — 탐지·격리·복구

SLA 등급

📦 8대 산출물 패키지

📑 제안서 10대 목차

사업이해도·추진전략·아키텍처·NW·서버·보안·백업·운영·일정·인력·기대효과

💰 10년 TCO 산정

구축 (CapEx): 1년차 - HW·SW·NW·라이센스 - 토목·전기·통신 시공 - 컨설팅·설계·시험·교육

운영 (OpEx): 2~10년차 - 유지보수 (HW 8~15%·SW 18~25%) - 인건비 (운영 인력·당직) - 전력·냉각·DC 코로케이션 - 라이센스 갱신 (3~5년) - 클라우드 사용료 (IaaS·백업)

교체 (Refresh): 5년차·10년차 - HW 교체 (5년) - 대규모 업그레이드 (10년)

📊 SLA 등급별 비용·복잡도

🎯 등급 결정 트리

1. 고객사 SLA 요구 = 시작점
2. 법규 (의료법·금융규정) = 최소선
3. TCO 한도 = 상한선
4. 운영 인력 가용성 = 현실선

💰 SLA 위반 페널티 구조

표준 페널티 = SLA 미달율 × 월 운영비 × 페널티 계수

예: 월 1억, SLA 99.9% 약정, 실측 99.7% (0.2% 미달) - 페널티 계수 10x → 1억 × 0.2% × 10 = 200만원

📋 SLA 보고서 표준 항목

• 가용성 측정값 (Uptime/Downtime)
• 장애 건수·등급별
• MTBF·MTTR
• 응답 시간 통계 (P50·P95·P99)
• 페널티 산정 근거
• 개선 계획·재발 방지

📑 1~5: 사업 이해·전략

1. 사업 이해도 - 발주처 사업·정책·법적근거 이해 - 본 사업의 가치·필요성
2. 추진 전략 - 핵심 가치 제안 - 차별화 포인트 3~5개
3. 추진 방법론 - 프로젝트 방법론·표준
4. 시스템 아키텍처 - 전체·논리·물리·계층
5. 세부 설계 - 응용·NW·서버·DB·보안

📑 6~10: 운영·관리·기대

6. 백업·DR·HA - 보안 6도메인·HA·DR
7. 품질·시험·검수 - 단위·통합·시범·인수
8. 이행 일정·관리 - 마일스톤·CPM·자원
9. 조직·인력·자격 - 조직도·이력서·자격증
10. 기대 효과·교육·이관
    • KPI·교육·인수인계·하자

평가 가중치 매핑

• 1·2·3 = 사업 이해 (15~25%)
• 4·5·6 = 기술 (40~50%)
• 7·8·9 = 관리 (15~20%)
• 10 = 기대 (5~10%)

📋 특성

• 사용자: 학생 + 교수 + 조교 + 관리자
• 부하 패턴: 학기 시작 5배 폭증, 시험 기간 동영상 폭주
• 콘텐츠: 동영상·과제·게시판·평가
• 외부 연계: 학사·도서관·결제·SSO

🧮 핵심 산정

• 동접률 5~10% × 학생 수
• 학생당 분당 요청 10~20건
• 동영상 평균 500MB
• 시험 피크 평상시 × 3~5

⚠️ 주의점

• 시험 부정 방지·녹화·생체 인증
• 동영상 CDN 별도 산정
• 학기 종료 후 부하 0 → 클라우드 burst 검토

🔎 사례 RFP 검색 키워드

• "LMS 구축" "학습관리시스템"
• "차세대 LMS" "AI LMS"
• "스마트 캠퍼스" "교육정보시스템"
• "원격강의 플랫폼"

📂 본 세션 표본 RFP

• 서울시립대 LMS (₩2.915억, 83p, 90일)
• 명지대 AI LMS (88p, GPU·RAG)
• 동원과기대 통합 (₩1.5억, 44p, 60일)

🛠️ 대표 솔루션

• Moodle · Canvas · Blackboard
• LearnX · 한국형 LMS (Class.U·Learn.U)
• 동영상: Vimeo·Kollus·CDN

🧮 가정값

• 학생 10,000 + 교수 300 = 10,300
• 동접률 5% = 515명
• 분당 요청 20건
• 학기당 강의 2,000개
• 동영상 평균 500MB

📊 산정

• 분당 요청 = 515 × 20 = 10,300건
• TPS = 10,300 ÷ 60 ≈ 171 TPS
• 피크 마진 ×3 = 513 TPS

🖥️ 인프라

• WEB 2대 / WAS 2대 / DB 2대 (M-S)
• Redis 2대 (세션·캐시)
• NVR·CDN (동영상 전담)
• 동영상 4 TB + 백업 12 TB = 16 TB

📑 샘플 이벤트 로그

{
  "student_id": "20250001",
  "course_id": "CS101",
  "event": "video_play",
  "ts": "2026-03-02T10:01:22"
}

• 1건 ≈ 150 bytes
• 일 ≈ 82,400건
• 5년 + 30세대 백업 ≈ 30 GB

📑 강의 메타

{
  "course_id": "CS101",
  "title": "운영체제 입문",
  "video_count": 16,
  "total_size_mb": 8400
}

• 학기당 2,000건 × 2KB = 4 MB

📋 특성

• 사용자: B2C 대규모·익명·결제
• 부하 패턴: 타임세일·블랙프라이데이 10~50배
• 핵심 기능: 카트·결제·재고·배송·리뷰
• 외부 연계: PG·SMS·택배·검색

🧮 핵심 산정

• 동접률 5% × DAU
• 평균 TPS × 피크 5~10배
• 재고·결제 = 단일 진실의 원천 (DB)
• Redis 세션·카트 캐시

⚠️ 주의점

• 결제 = PG 위임 (PCI DSS 우회)
• 재고 트랜잭션 정합성
• CDN·이미지 최적화
• 클라우드 burst (피크 임시 확장)

🔎 사례 RFP 검색 키워드

• "쇼핑몰 구축" "e-Commerce 플랫폼"
• "온라인몰 고도화" "옴니채널"
• "이커머스 차세대"
• "스마트 커머스 플랫폼"

📂 본 강의에는 케이스 없음 (자율 학습)

• LinkedIn·SBA·민간 자료 활용
• 검색: "쇼핑몰 RFP filetype:pdf"
• 대표 사례: SSG·11번가·쿠팡 등

🛠️ 대표 솔루션

• 자체 개발 (Spring·Node)
• Magento·Shopify Plus
• 한국: 카페24·고도몰·메이크샵

🧮 가정값

• 회원 50만, DAU 5만
• 동접률 5% = 2,500명
• 분당 요청 10건
• 주문 비율 10%
• 피크 ×5 (타임세일)

📊 산정

• 평균 TPS = 2,500 × 10 ÷ 60 ≈ 416 TPS
• 피크 TPS = 416 × 5 ≈ 2,080 TPS
• 일 주문 = 50,000 × 10% = 5,000건

🖥️ 인프라

• WEB 4대 / WAS 4대 / DB 2대 (M-S)
• Redis 2대 + CDN
• 상품 데이터 5 GB + CDN 이미지
• 주문 데이터 1.8 GB/년 → 9 GB (5년)

📑 주문 트랜잭션

{
  "order_id": "O-2026050100123",
  "user_id": "U-202204-0521",
  "items": [
    {"sku": "P-1001", "qty": 2, "price": 19000}
  ],
  "total": 76000,
  "payment": "card",
  "address_hash": "a8f3..."
}

• 주문 1건 ≈ 1 KB

📑 카트 (Redis 휘발성)

{
  "cart_id": "C-U-202204-0521",
  "items": [{"sku":"P-1001","qty":2}],
  "ttl_seconds": 7200
}

• 카트 1건 ≈ 500 bytes
• 동시 2,500명 × 500B = 1.25 MB → Redis 2 GB 충분

📋 특성

• 사용자: 의사·간호사·외래·입원
• 부하 패턴: 24×7 무중단·근무 시간 집중
• 핵심 기능: 처방·진료·검사·영상(PACS)
• 외부 연계: HIS·LIS·OCS·국민건강보험·심사평가원

🧮 핵심 산정

• 의료진 동접률 40% (근무 시간)
• 분당 요청 30건
• PACS 영상 일 300건 × 50 MB
• 10년 보관 의무 (의료법)

⚠️ 주의점

• 의료법 + 개인정보보호법
• 2주기 EMR 인증 (2025~)
• HL7 / FHIR 표준
• DICOM 영상 압축 불가
• DR 사이트 필수 (가용성 99.99%)

🔎 사례 RFP 검색 키워드

• "EMR 구축" "전자의무기록"
• "차세대 의료정보시스템"
• "PACS 통합" "병원정보시스템"
• "원격의료·디지털 헬스"

📂 본 강의에는 케이스 없음 (자율 학습)

• 한국보건의료정보원 (k-his.or.kr)
• 보건복지부 EMR 인증제
• KHIDI 빅데이터 플랫폼

🛠️ 대표 솔루션

• 자체 개발 (대학병원 중심)
• 평화이즈·이지케어텍·BIT컴퓨터
• 미국: Epic·Cerner

🧮 가정값

• 의사 300 + 간호사 1,000 = 1,300
• 동접률 40% = 520명
• 분당 요청 30건
• 외래 일 3,000명
• PACS 영상 300건 × 50 MB

📊 산정

• TPS = 520 × 30 ÷ 60 = 260 TPS
• 피크 ×2 = 520 TPS

🖥️ 인프라

• WEB 2대 / WAS 4대
• DB Active-Standby + DR 사이트
• EMR DB = 100 GB + 인덱스 50 GB = 300 GB (5년)
• PACS = 300×50MB×365×10년 = 55 TB
• 백업 = 165 TB

📑 진료 기록 (익명화)

{
  "encounter_id": "ENC-2026050100912",
  "patient_id_hash": "p-7a3f...",
  "doctor_id": "D-0142",
  "department": "내과",
  "diagnosis_codes": ["I20.9"],
  "vitals": {"bp_sys": 132, "hr": 78}
}

• 진료 1건 ≈ 3 KB
• 일 3,000 × 3KB × 365 × 10 ≈ 33 GB

📑 PACS DICOM 메타

{
  "study_uid": "1.2.840.113619...",
  "modality": "CT",
  "body_part": "CHEST",
  "instance_count": 256,
  "file_size_mb": 128
}

📋 특성

• 위탁 운영: 기존 시스템의 일상 운영
• 사업 기간: 1년 (3년 단위 갱신)
• SLA: 평일 9-18시 4시간·24×7 1시간
• 시스템 수: 30~50종

🧮 핵심 산정

• 상주 인력 = 4~6명 (PM·운영·개발·DBA·보안)
• 야간 대기 = 1명 (rotation)
• 직급별 단가 × 인월(M/M)
• 자동화 도구 사용 시 절감 근거

⚠️ 주의점

• 티켓 처리 통계 = SLA 근거
• 야간 온콜 수당 별도
• SLA 위반 페널티 5~20%
• 인수인계 30일 표준
• 정보보호 인증 유지 의무

🔎 사례 RFP 검색 키워드

• "정보시스템 통합유지보수"
• "정보시스템 운영" "ITO"
• "전산 위탁운영"
• "Help Desk 운영"

📂 본 세션 표본 RFP

• 전주대 유지보수 (₩1.665억, 45p, 12개월)

🛠️ 대표 도구

• 티켓: Jira Service Mgmt·ServiceNow·OTRS
• CMDB: ServiceNow·iTop
• 모니터링: Zabbix·Datadog·SCOM
• ITSM: BMC Remedy·CA

🎯 역할 분담

• PM — 고객 인터페이스·월간 보고·SLA
• 운영팀 — 일상 운영·티켓·패치
• 개발팀 — 변경 요청·소규모 개선
• DBA — DB 튜닝·백업·복구
• 보안 — 보안 점검·로그·취약점

📅 SLA 등급

📋 특성

• 현장: IoT 단말·CCTV·VMS·신호제어
• 전송: 자가망 (광케이블) + 백홀
• 센터: 통합관제·AI 분석·빅데이터
• 외부: 상위 플랫폼·시민 앱

🧮 핵심 산정

• 단말 수 × 주기 = 일 이벤트
• IoT 페이로드 300~500 bytes
• 자가망 코어 트래픽 = 노드 × 단말 트래픽
• CCTV 영상 별도 NVR/오브젝트

⚠️ 주의점

• 토목·전기·통신 공사 면허 필요
• 풍하중·낙뢰·서지 보호
• 자가망 인허가 (도로점용)
• 시계열 DB (InfluxDB·TimescaleDB)
• 라이프사이클 (원시 → 집계 → 폐기)

🔎 사례 RFP 검색 키워드

• "지능형교통체계 ITS"
• "스마트시티" "스마트도로"
• "통합관제센터 CCTV"
• "자율주행 인프라"

📂 본 세션 표본 RFP

• 강릉 ITS (₩68.97억, 163p, 12개월) — ITS 종합 표본

🛠️ 대표 솔루션

• 신호제어: 비츠로테크·KT·LG CNS
• 통합관제: 한컴·이노그리드·다산정보기술
• AI 분석: 자체 모델·NVIDIA Metropolis

🚌 차량 위치 (5초 주기)

{
  "vehicle_id": "BUS-102",
  "lat": 37.751,
  "lng": 128.876,
  "speed_kmh": 52,
  "heading": 95,
  "ts": "2026-05-01T12:01:22"
}

• 1건 ≈ 500 bytes
• 일 40대 × 17,280건 = 691,200건
• 연 ≈ 126 GB

🚶 횡단보도 센서 (1초)

{
  "crossing_id": "CR-008",
  "pedestrian_count": 4,
  "vehicle_count": 2,
  "phase": "red",
  "ts": "2026-05-01T12:01:22"
}

• 1건 ≈ 300 bytes
• 일 8개 × 86,400 = 691,200건

📹 CCTV 이벤트 (AI 감지)

{
  "camera_id": "CAM-T-035",
  "event": "wrong_way_vehicle",
  "confidence": 0.94,
  "bbox": [120,80,280,200],
  "ts": "2026-05-01T12:01:22"
}

• 1건 ≈ 400 bytes
• 일 약 5,000건 (이벤트만)

📐 표준 공식

상주 인력 = 시스템 수 × 복잡도 계수 ÷ 1인당 관리 한도

• 시스템 수: 30~50종
• 복잡도 계수: 단순 0.5·표준 1.0·복잡 1.5
• 1인당 관리 한도: 8~12 (시스템)

💼 직급별 단가 (월, 2026)

🧮 산정 예 (전주대 유지보수)

가정 - 시스템 38종, 복잡도 1.0 - 1인당 12종 관리

계산 - 인력 = 38 × 1.0 ÷ 12 ≈ 3.2명 → 운영 4명 - + PM 1 + DBA 1 + 보안 1 = 7명 풀세트 - 야간 1명 rotation = +0.3 인월

인건비 - PM 1명 × 900 = 900 - 운영 4명 × 500 = 2,000 - DBA 1명 × 700 = 700 - 보안 1명 × 700 = 700 - 야간 0.3 × 500 = 150 - 합계 ₩4,450만/월 → 연 ₩5.34억

📋 사업 메타

• 발주: 강릉시 ITS추진과
• 사업명: 2025 강릉시 ITS 구축
• 예산: ₩68.97억 + 모토브 ₩15억
• 기간: 12개월
• 분량: 163쪽 RFP
• 평가: 기술 90 + 가격 10

🎯 학습 포인트

• IoT 단말 + AI 추론 + 자가망 6km
• HCI 2노드 vSAN + 영상 80TB
• 환승허브 9 + 스마트횡단보도 8 + VMS
• 국정원 검증필 암호모듈·CC 인증
• 토목·전기·통신 융합
• 5종 중 가장 종합적인 케이스

📐 9단계 적용 난이도

• ① 메타: ★★ (163p에서 추출)
• ② RTM: ★★★★★ (요구사항 200+개)
• ③ NFR: ★★★★ (가용성·자가망·AI)
• ④ As-Is: ★★★ (노후 NMS·기 광케이블)
• ⑤ 매트릭스: ★★★★ (5인 + 토목)
• ⑥ TA Deep-dive: ★★★★★ (NW·HCI·GPU)
• ⑦ 일정: ★★★★ (12개월 압박)
• ⑧ 위험: ★★★★ (2026 세계총회·환경)
• ⑨ 산출물: ★★★★★ (구축형 풀세트)

권장 학습 시간

6주 (장기 deep-dive)

📋 사업 메타

• 발주: 전주대학교 정보전산원
• 사업명: 정보시스템 통합유지보수
• 예산: ₩1.665억 (1년)
• 기간: 12개월 (3년 갱신 옵션)
• 분량: 45쪽 RFP
• 평가: 기술 80 + 가격 20

🎯 학습 포인트

• 운영형 RFP의 표본
• 시스템 30~50종 통합 운영
• 상주 인력 4~6명 + 야간 당직 rotation
• SLA 4등급 + 페널티 5~20%
• 보안 솔루션 8종 통합 관리
• 인수인계 30일 표준

📐 9단계 적용 난이도

• ① 메타: ★★ (간결)
• ② RTM: ★★ (요구 60개 내외)
• ③ NFR: ★★★ (SLA·가용성)
• ④ As-Is: ★★★★★ (운영형 핵심)
• ⑤ 매트릭스: ★★★ (운영 중심)
• ⑥ TA Deep-dive: ★★★ (인력 산정)
• ⑦ 일정: ★★ (운영은 연간)
• ⑧ 위험: ★★★★ (SLA 위반·인력 이탈)
• ⑨ 산출물: ★★★ (운영 SOP 중심)

권장 학습 시간

3~4주 (운영 패턴 학습)

📋 사업 메타

• 발주: 서울시립대학교
• 사업명: 학습관리시스템(LMS) 구축
• 예산: ₩2.915억
• 기간: 90일 (강행)
• 분량: 83쪽 RFP
• 평가: 기술 85 + 가격 15

🎯 학습 포인트

• 단기 구축의 표본
• 학기 시작 전 90일 강행 일정
• LMS Web·WAS·DB·동영상 구성
• 학사·결제·SSO 외부 연계
• 모바일 우선·웹접근성
• 운영 이관 + 사용자 교육

📐 9단계 적용 난이도

• ① 메타: ★★ (간결)
• ② RTM: ★★★ (요구 80개)
• ③ NFR: ★★★ (학기 부하)
• ④ As-Is: ★★★ (기존 LMS 마이그레이션)
• ⑤ 매트릭스: ★★★ (LMS 중심)
• ⑥ TA Deep-dive: ★★★★ (TPS·동영상·CDN)
• ⑦ 일정: ★★★★★ (90일 압박)
• ⑧ 위험: ★★★★ (일정·데이터 마이그)
• ⑨ 산출물: ★★★★ (LMS 풀세트)

권장 학습 시간

4주 (단기 압박 시뮬)

📋 사업 메타

• 발주: 명지대학교
• 사업명: AI 차세대 LMS 구축
• 예산: 비공개·중대형
• 기간: 6~12개월
• 분량: 88쪽 RFP
• 평가: 기술 90 + 가격 10

🎯 학습 포인트

• AI·GPU 케이스의 표본
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 실시간 통번역·자동 채점
• GPU L40S·A100 클러스터
• ISO 27001 인증 의무
• 벡터 DB (pgvector·Milvus)

📐 9단계 적용 난이도

• ① 메타: ★★★ (AI 항목 명세)
• ② RTM: ★★★★ (AI 기능 50+)
• ③ NFR: ★★★★★ (AI 응답·정확도)
• ④ As-Is: ★★★ (기존 LMS)
• ⑤ 매트릭스: ★★★★ (AI·DA 비중 큼)
• ⑥ TA Deep-dive: ★★★★★ (GPU·벡터DB)
• ⑦ 일정: ★★★ (GPU lead time)
• ⑧ 위험: ★★★★★ (모델 정확도·환각)
• ⑨ 산출물: ★★★★★ (AI 풀세트)

권장 학습 시간

5주 (AI Deep-dive)

📋 사업 메타

• 발주: 동원과학기술대학교
• 사업명: 통합정보시스템 구축
• 예산: ₩1.5억
• 기간: 60일 (극단)
• 분량: 44쪽 RFP
• 평가: 기술 80 + 가격 20

🎯 학습 포인트

• 5개 기간계 통합
• 학사·행정·도서관·포털·재무
• SSO + 표준 코드 통합
• 데이터 마이그레이션
• 60일 극한 일정
• 소규모 + 다영역 통합

📐 9단계 적용 난이도

• ① 메타: ★ (간결)
• ② RTM: ★★★ (5계 통합)
• ③ NFR: ★★ (소규모)
• ④ As-Is: ★★★★★ (5계 분석)
• ⑤ 매트릭스: ★★★★ (DA·SA 비중)
• ⑥ TA Deep-dive: ★★ (소규모)
• ⑦ 일정: ★★★★★ (60일 극단)
• ⑧ 위험: ★★★★★ (마이그·일정)
• ⑨ 산출물: ★★★ (통합)

권장 학습 시간

3주 (소규모 통합 사례)

🥇 표준 순서 (신입~주니어)

1. 전주대 통합유지 (3~4주) — 운영형, 작고 명확
2. 동원과기대 통합 (3주) — 소규모 통합
3. 서울시립대 LMS (4주) — 단기 구축
4. 명지대 AI LMS (5주) — AI 심화
5. 강릉 ITS (6주) — 종합 deep-dive

→ 누적 21~22주 (5~6개월)

🥈 진로 우선 순서

공공 SI 1. 강릉 ITS (구축) 2. 전주대 통합유지 (운영)

교육 SI 1. 동원과기대 (소규모) 2. 서울시립대 LMS (단기) 3. 명지대 AI LMS (AI)

AI/GPU 1. 명지대 AI LMS 2. 강릉 ITS (AI 추론)