IKN 도시 디오라마 기반 실시간 도시운영 연계 및 기술교육 시스템 구축,운영

과업지시서

IKN 도시 디오라마 기반 실시간 도시운영 연계 및 기술교육 시스템 구축‧운영

2026. 9.

과업지시서

1. 과업건명

○ IKN 도시 디오라마 기반 실시간 도시운영 연계 및 기술교육 시스템 구축‧운영

2. 과업의 목적

○ 본 용역은 우리 연구원이 수행하고 있는 「인도네시아 신수도 스마트시티 협력센터 설립·운영 사업」*의 세부목표 달성을 위해 “IKN 도시 디오라마 기반 실시간 도시운영 연계 및 기술교육 시스템 구축‧운영”을 목적으로 함

* 별첨 1. 「인도네시아 신수도 스마트시티 협력센터 설립·운영 사업」소개자료 참조

3. 과업의 범위

○ IKN 도시 디오라마 기반 실시간 도시운영 연계 및 기술교육 시스템 구축‧운영

4. 과업수행기간

본 과업의 수행기간은 계약일로부터 12개월 이내로 하며, 다음의 경우 그 기간을 조정할 수 있다.

○ 천재지변 등 불가피한 상황이 발생하여 정상적인 과업수행이 어려울 경우

○ 당원 및 원 발주처의 방침 또는 계획변경으로 과업내용이 변경 또는 중단될 경우

○ 계약 당사자의 과업 조기완공 요청 시 당원 및 원 발주처와 협의될 경우

5. 과업내용

5.1 과업의 범위

○ (지리적 범위) 사업 대상지인 인도네시아 신수도(누산타라) 부지는 인도네시아 동쪽에 위치한 칼리만탄섬의 티무르주(Kalimantan Timur)에 입지하며, 이미 조성된 도시인 발릭파판(Balikpapan)과 사마린다(Samarinda) 지역 사이에 위치

○ (공간적 범위) 인도네시아 스마트시티 협력센터는 신수도(누산타라) 행정청사, 관사, 병원이 인근에 위치한 중심부지(KIPP 1A Central Area) Plaza Ceremony 500m 구간

○ (내용적 범위)

1. 현장 데이터 수집

- 위치: 대통령궁 앞 버스정류장~Plaza Ceremony 구간 (약 500m)

- 내용: 공공 Wi-Fi/LiDAR 센서 설치, 보행량·보행 이동특성·교통량 등 데이터 수집

2. 데이터 분석 및 관리

- 내용: 수집 데이터 연계 및 대시보드 개발

- 연계 대상: 인도네시아 신수도청(OIKN) 커맨드센터 관리자

3. 다국어 정보 제공

- 내용: 다국어(한-인니-영) 도슨트 서비스 제공

- 이용 대상: Plaza Ceremony 방문객

4. 교육훈련

- 위치: 인도네시아 스마트시티 협력센터(SCCC) 2층 전시공간 (방문객 동선·입석공간 포함, 약 3m×3m)

- 내용: 교육용 디오라마 설치, Plaza Ceremony 교통정보 수집·분석 기술에 대한 전시 및 기술 교육·훈련 지원

- 이용 대상: SCCC 방문객, 기술교육생, 실무 공무원 등

5.2 과업 세부 내용

○ 데이터 수집 단계

- 대통령궁 앞 버스정류장과 Plaza Ceremony 구간에 Wi-Fi AP 및 LiDAR 장비 총 10식 설치

* ANPR 설치 가능 공간, 경제성 검토 및 시험용 1대 설치단가 산정

** AP, LiDAR, ANPR, Mist Cooling System 등의 추가 공급을 위한 공급 단가표 명기

- 설치된 센서를 활용하여 보행량, 보행이동특성, 교통량. 교통흐름 특성 등 데이터 수집

- 시스템 운영에 필요한 센서, 데이터수집함, 전력 및 통신연결 단자 설치

- 보행 및 교통흐름, 시설 안전성, 유지관리 용이성, 전력·통신망 연결 여건을 종합적으로 고려하여 세부 설치 위치 결정

○ 분석 및 관리 단계

- Plaza Ceremony에서 수집된 데이터를 신수도청(OIKN) 커맨드센터로 실시간 전송 및 연계

- 실시간 시스템 연계에 필요한 기술 정보, 접근권한, 인프라 등은 신수도청(OIKN)에 요청

- ‘실시간 교통상황 대시보드’를 개발하되, 신수도청(OIKN) 커맨드 센터의 운영 의사 결정 지원용 대시보드를 목표로 함

- 데이터의 가용성 및 품질이 허용하는 범위 내에서 보행량, 교통량, 교통흐름 특성, 혼잡도. 주요 이동패턴 등을 실시간으로 제공

- 적절한 개인정보 보호 및 데이터 보안 조치를 적용

- Plaza Ceremony 내 특정시설에 LiDAR수집정보(보행밀도 등), 환경정보(기온 등)에 따라 분사 조정되는 미스트 쿨링 시스템 (Mist Cooling System) 구축

* Mist Cooling System 설치 가능 공간 및 경제성 검토

○ 다국어 정보서비스 개발 단계

- Wi-Fi AP 기반 다국어 스마트 도슨트 서비스 개발

- 별도의 앱 설치 없이 QR코드 스캔 또는 Wi-Fi 접속을 통해 방문객이 서비스를 이용할 수 있도록 함

- 다음 정보를 한국어, 영어, 인도네시아어로 제공

· Plaza Ceremony 소개

· 주요 시설 정보, 보행로, 자전거도로, 버스정류장

· 셔틀버스 도착 정보, 혼잡정보, 안전 이동경로

· 행사정보, 관광정보, 문화정보, 비상 및 재난안전 정보

· 스마트시티 기술 소개

- 위치기반 자동 안내 서비스 구현

- 「한국어-영어-인도네시아어 스마트시티 기술용어집 및 통번역 도구」공급

- 개인을 식별하지 않는 범위 내에서 서비스 이용 현황을 분석하고, 그 통계를 서비스 개선에 활용

- 기술교류, 교육, 훈련시설을 신수도청(OIKN)에 제공

○ 기술교육 및 훈련 단계

- 보행자, 교통데이터 수집, 분석, 관리 전 과정을 포괄하는 기술 교육 프로그램 개발

- ‘센서 운영. 데이터 품질관리, 대시보드 활용, 시스템 유지관리, 보행/교통 정보 해석’ 분야에 대한 실무 교육 제공

- 공동구(MUT) 관리 등을 위한 LiDAR 운영 교육 제공

- 실습 교육용 샘플데이터 제공

5.2 과업 설치 제품 규격(예시)

○ AI 기반3D 다중 라이다 방문객 실시간 관리 및 통계 분석 시스템

- 2대의 3D 라이다 연동을 통해 360°광장 내 보행자 등 최대 1,200개 객체의 동시 감지 및 분류 지원

- 고성능 엣지 컴퓨터ㅜ 서 센서 데이터 병합 후, API 및 MQTT 기반과 동시에 자체 혹은 Cloud 기반의 맞춤형 방문객 통계 시스템 구축 제공

- 엣지 컴퓨터 내 PoE 기능 및 라이다 방수형 PoE Splitter 기본 제공 필수

○ 고정형 3D 라이다 및 내장형 객체 인지 시스템

- 별도 엣지 PC 없이 인지 소프트웨어가 내장된 완전 고정형(Solid-State) 3D 라이다를 적용하여 보행자 및 차량 객체 즉각 감지

- 센서 내장 알고리즘을 통해 보행자 진/출입 카운팅, 차량 과속, 역주행 위반 감지 이벤트를 분석하고, MQTT 단말을 직접 출력하여 MQTT 서버에서 통계 작성

○ 50인치 이상 터치스크린 6대 및 연동 시스템

- 50인치 이상 터치 디스플레이 6대를 정육각형 고정식 자립형 스탠드로 밀착 배치하여 스마트시티 홍보용 멀티 인터랙티브 디스플레이 구성

- 각 패널은 Intel Core i5 이상 사양의 NUC 미니 PC와 1:1 다이렉트 매칭되어 독립적이고 안정적인 고해상도 콘텐츠 구동 환경 지원. 또는 1대의 서버로 6대의 디스플레이를 관리

○ 무선랜 인프라 (Wi-Fi 6 AP 및 컨트롤러)

- IP67 규격의 옥외형 Wi-Fi 6 AP를 적용, 총 3.5Gbps 연결 속도 확보 및 주파수당 최대 512개 단말 동시 수용

- 최대 256개 AP 관리가 가능한 분산형 무선랜 컨트롤러를 통해 네트워크 트래픽 부하 분산 및 시각화 대시보드 기본 제공

- 컨트롤러 혹은 AP에서 SNMP를 통해 Client 정보를 가져와 Map 기반의 통계 자료 제공

- 다보링크의 DVW-604o (엑세스포인트) SC-240 (무선랜컨트롤러) 포함

○ 올인원 미스트 쿨링 시스템

- 야외 구역 쿨링 및 먼지 저감 목적을 위해 펌프, 분사 노즐, UV 차단 호스 등 필수 구동 부속이 모두 포함된 올인원 패키지로 구성

- 현장 수전 연결용 퀵 커넥터 및 피팅류 일체 지원으로 추가 부자재 없이 즉각적인 시스템 조립 및 유연한 노즐 간격으로 세팅

6. 사업추진절차

단계명

phase

세그멘트명

segment

단위업무명

task

수행업무

산출물

기술사양

프로젝트 관리

1. 착수 단계

1) 착수계

착수계 작성 및 제출

착수계

2) 착수보고

착수보고자료 작성 및 보고

착수보고자료

2 진도 관리

1) 월간보고

각 월별 월간보고

월간보고서

2) 최종보고

최종보고서 작성 및 제출

최종보고서

IKN 스마트시티 도시 디오라마 구축

1. 데이터 수집 단계

1) Wi-Fi/LiDAR 센서 10식 설치

- 데이터 수집함, 전력, 통신 단자 등 설치

설치확인서

AP/LiDAR 10식

2) 데이터 수집 관리

- 데이터(보행 밀도) 수집 검증

검수확인서(보행 밀도 정확도 등)

현장장비 유지관리용 시스템 10식

2 분석 및 관리 단계

1) 데이터 분석 및 관리

- 실시간 데이터 전송 연계 및 인파 관리

검수확인서(서비스수준 평가 정확도)

Mist Cooling System 1식

2) 대시보드 개발

- 대시보드 개발 및 시험운영

시험운영확인서

(대시보드에 따른 후속조치)

센터 대시보드 시험운영 시스템 1식

3. 다국어 정보서비스

개발 단계

1) 다국어 스마트 도슨트 서비스

- 위치 기반 자동 안내 서비스 구현

시험운영확인서(다국어 번역 정확도)

다국어 스마트 도슨트 서비스 시스템 1식

4. 기술교육 및 훈련 단계

1) 교육용 디오라마 설치(6 디멘젼 디스플레이)

- 전시용 디스플레이 설치 및 시운전 검증

검수확인서

삼성 또는 LG 50인치 이상 터치스크린 6개

2) 실무교육 개발 및 훈련

- 교육 프로그램 개발 및 샘플데이터 제공

교육 결과보고서(교육 만족도)

실무교육 시스템 1식

7. 과업수행 예정공정표

단계명

phase

세그멘트명

segment

단위업무명

task

일정

‘26.11

‘26.12

‘27.1

‘27.2

‘27.3

‘27.4

‘27.5

‘27.6

‘27.7

‘27.8

‘27.9

‘27.10

프로젝트 관리

1. 착수 단계

1) 착수계/착수보고

2. 진도 관리

1) 월간보고

2) 중간보고/최종보고

IKN 스마트시티 도시 디오라마 구축

1. 데이터 수집 단계

1) Wi-Fi/LiDAR 센서 10식 설치

2) 데이터 수집 및 관리

2 분석 및 관리 단계

1) 데이터 분석 및 관리

2) 대시보드 개발

3. 다국어 정보 서비스 개발 단계

1) 다국어 스마트 도슨트 서비스

4. 기술교육 및 훈련 단계

1) 교육용 디오라마 설치

2) 실무교육 개발 및 훈련

진척률

월간

50%

30%

10%

2%

1%

1%

1%

1%

1%

1%

1%

1%

누계

50%

80%

90%

92%

93%

94%

95%

96%

97%

98%

99%

100%

8. 보고서 작성

○ 착수계

- 착수계는 용역착수일로부터 7일 이내에 제출하여야 함

○ 최종보고서

- 최종보고서(안)은 최종보고회 개최 10일 전에 제출하여야 하며, 발주기관과 협의하여 협의된 내용을 보완․수정하여 최종보고서를 작성하되 모든 성과품 및 보고서는 사전 검토를 받아야 함

9. 성과품 제출

성과품 종류

제출시기

제출부수

- 착수계

- 최종보고서(매뉴얼 등 포함)

- 기타 용역수행 관련 자료(USB)

착수 후 1주 이내

준공 7일 전

준공 시

2 부

2 부

1 식

10. 기타사항(설계변경, 보안대책, 정산조건 등)

1) 설계변경 조건

○ 본 과업수행 중 발주자의 사정에 의하여 일부 계획의 변경이 있는 경우 과업수행자는 발주자의 방침에 따라야 함

○ 본 과업수행 중 제기되는 문제점, 과업내용 등 주요사항과 본 과업지시서상에 명시되어 있지 않은 사항은 발주처와 사전에 협의하여 수행하여야 함

○ 본 과업수행 중 천재지변, 여건변화, 과업내용의 추가 등으로 발주처가 필요하다고 인정할 때에는 설계내용을 변경할 수 있음

○ 설계변경으로 인하여 과업내용, 예산내역의 변경 및 과업기간의 변경 등이 필요할 경우에는 발주처와 협의하여 변경할 수 있음

2) 성과품 권리 및 제한

○ 본 과업수행 중 생산된 모든 자료 및 성과품에 대한 모든 권리는 발주처에 있음

○ 본 과업수행 중 생산된 모든 자료 및 성과품은 본 과업 이외의 여타 목적으로 사용할 수 없으며, 본 과업수행결과를 대내․외에 제공하고자 하는 경우에는 사전에 발주처와 협의하여야 함

○ 본 과업수행 중 각종 회의 시 배포될 자료에 본 과업내용이 포함될 경우에는 필요한 최소한의 부분만 생산하여야 함

○ 과업성과 및 과업진행 과정에서 수집하거나 생성되는 일체의 자료는 과업 완료 즉시 제출하여야 함

○ 과업수행자는 과업완료 후에도 본 용역과 관련된 사항에 대하여 발주처의 과업 보완 등의 요청이 있을 때에는 별도의 용역비 청구 없이 재검토․보완 제출하여야 함

3) 과업진행사항

○ 진행사항 보고

- 주요 용역내용에 대한 성과 도출 시 보고하도록 함

○ 과업수행자는 과업 수행기간 중에 발주처에서 요구하는 자문회의 및 검토회의에 응하여야 함

○ 과업수행자는 보고 시 기간 중 수행한 과업내용과 문제점 및 차기기간 중 수행할 과업 내용을 상세히 보고해야 하며, 당초 예정공정보다 현저히 지연이 생길 때에는 만회 대책을 강구해야 함

○ 과업수행자는 과업 수행 일정에 맞추어 주요사항을 연구원과 협의하고, 과업 추진 내용은 연구원의 요청이 있을 경우 별도로 보고해야 함

4) 보안대책

○ 용역수행자는 과업 착수와 동시에 본 용역에 종사하는 인원으로부터 보안관리 서약서를 징수하여 착수계와 함께 연구원에 제출하여야 하며, 과업수행에 참여한 인원이 교체될 시는 인수인계를 철저히 하여 자료의 외부유출을 방지해야 함

○ 용역성과 보고서 등 관련문서는 사전 보안성을 면밀히 검토하여 내용의 중요도에 따라 적정등급의 비밀 또는 대외비로 분류하고, 연구원에서 정한 보안관계 제규정을 준수함

○ 용역수행에 관련된 모든 자료는 별도 보관하여 보안관리 책임자를 지정하여 관리하며, 지정된 장소에서만 보관해야 함

○ 과업 전반에 걸쳐 보안상 이상이 없도록 하며, 과업수행으로 취득한 사실에 대하여는 철저한 보안을 유지해야 함

○ 용역수행과정에서 각종 회의 시 본 과업내용이 포함된 경우에는 배포할 부수를 감안하여 필요한 부수만 생산하되 회의 종료 후 회수하여 파기해야 함

○ 용역계약자는 용역수행과정에서 발생한 각종자료와 용역성과품은 용역완료 시 전부 납품토록하고, 성과품은 추가로 인쇄하여 보관하지 말아야 함

○ 모든 용역 성과품은 사전 연구원의 서면 승인 없이는 타목적을 위해 사용할 수 없음

○ 용역계약자는 제작과 설치 및 테스트·결과에 대해서 연구원이 정하는 양식에 따라 성과품을 제출하여야 하며, 용역과 관련하여 발생할 수 있는 특허 및 실용신안, 프로그램 등록 등 지적재산권과 관련한 권한은 연구원으로 함

○ 본 과업수행으로 인한 자료 등 본 과업수행과정에서 지득한 내용을 외부로 유출하는 등 임의로 사용하여 국가에 손해를 끼쳤을 경우에는 과업수행자가 이에 대한 손해배상 책임을 짐

5) 기타

○ 본 과업수행과 관련하여 제3자의 특허권 또는 저작권을 침해하였을 경우 모든 책임은 과업수행자가 부담함

○ 발주처가 판단할 때 본 과업을 이행함에 있어 부실․조잡 또는 부당하게 하거나 부정한 행위를 하는 경우 발주처는 계약상대자에게 용역이행대가를 지급하지 않을 수 있음

- 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 제76조에 의거 부정당업자 제재 등을 할 수 있으며, 계약상대자는 이에 이의를 제기할 수 없음

○ 이 사업과 관련하여 발생하는 분쟁 조정은 국가계약법 제28조2에 따라 동법 제29조에 따른 국가계약분쟁조정위원회 조정결정에 따라 해결하는 것으로 정함(동법 제28조에서 정한 이의신청 대상에 해당하는 경우로 한정한다)

○ 하자보수기간은 과업 종료 후 1년까지로 하며, 이 기간 중에 발생되는 제반 문제에 대해서는 성실히 처리하여야 함

○ 기타 계약에 관한 일반조건은 발주처의 표준계약서 기준에 따르도록 함

별첨 1. 「인도네시아 신수도 스마트시티 협력센터 설립·운영 사업」소개자료

1. 과업목적

ㅇ 인도네시아 스마트시티 협력센터 건립을 통한 국내 스마트시티 기술 소개 및 체험의 장을 제공하고, 스마트빌딩 프로토콜을 구축하여 인도네시아의 스마트빌딩 건설 역량 확보에 기여

ㅇ 인도네시아 신도시 스마트시티 마스터플랜 수립을 통해 지속적이고 효율적인 도시 건설을 지원하고, 역량강화 방한연수를 통해 관계자 교육을 실시하는 등 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals, SDGs)에 부합하는 ODA 구현

2. 과업명

ㅇ인도네시아 신수도 스마트시티 협력센터 설립·운영 사업(Establishment and Operation of Smart City Cooperation Center for Indonesian New Capital City)

3. 추진배경

ㅇ 신수도(Ibu Kota Nusantara, IKN) 이전 사업

- 인도네시아 정부는 지역격차를 해소하고 국토균형발전을 도모하고자 2019년에 현 자카르타에 있는 수도를 동칼리만탄 지역으로 이전할 것을 공식 발표

- 인도네시아 정부는 혁신적이고 지속가능한 도시개발을 위해 ‘모두를 위한 세계적 수준의 도시(World-class City for All)’를 비전으로, △국가 정체성의 상징, △세계 최고의 지속가능한 도시, △인도네시아 미래 경제의 동력을 기본 목표로 수립

- 이를 위해 2020년 수도이전 실행기반체계를 마련하고 2022년 신수도 개발 준비에 착수하여, 2045년까지 신수도(Ibu Kota Nusantara, 이하 IKN) 개발을 위한 본격적인 준비작업에 착수

ㅇ 신수도 스마트시티화 목표

- 인도네시아 정부의 신수도 스마트시티화 목표에 따라 스마트시티 구축 관련 세부 마스터플랜이 필요한 상황이며, 스마트빌딩 구축 및 스마트시티 기술 시연, 연계 공간의 마련을 통해 인도네시아의 지속가능한 도시 개발과 미래 성장 동력 발굴 등 시너지 효과 기대

ㅇ 한-인도네시아 협력관계 통한 지식공유기반 구축사업 필요

- 인도네시아 신수도 개발사업이 본격화된 시점에서, 기 구축된 한-인도네시아 협력관계를 기반으로 향후 실질적이고 상생적인 개발사업이 추진될 수 있도록 보다 적극적인 “양국의 신도시 건설에 관한 기술교류를 촉진하는 지식공유기반 구축사업” 추진 필요

4. 과업개요

ㅇ 지리적 범위 : 사업 대상지인 인도네시아 신수도 부지는 인도네시아 동쪽에 위치한 칼리만탄섬의 티무르주(Kalimantan Timur)에 입지하며, 이미 조성된 도시인 발릭파판(Balikpapan)과 사마린다(Samarinda) 지역 사이에 위치

사업대상지 위치

ㅇ 공간적 범위 : 인도네시아 스마트시티 협력센터는 신수도 행정청사, 관사, 병원이 인근에 위치한 중심부지(KIPP 1A Central Area)에 위치

인도네시아 스마트시티 협력센터 위치

ㅇ 내용적 범위 :

- 신수도 스마트시티 마스터플랜 수립

- 신수도 스마트시티 협력센터 설립 및 리빙랩 구축

- 스마트빌딩 프로토콜 구축

- 신수도 스마트시티 관계자 역량강화 실시 등

별첨 2. 도시데이터 관리 역량강화 성과측정을 위한 디지털 문해력 조사

1. 조사개요

ㅇ 조사명: OIKN AP·LiDAR·MUT 현장인프라 관리 디지털 문해력 조사

ㅇ 조사 목적: 교육 전후 참여자의 디지털 기술 이해도와 현장 적용역량 변화를 측정

ㅇ 조사 대상: OIKN 시설·통신·전력·MUT 유지관리 담당자 30인

- 협력기관 기술자

- 대학·직업학교 학생

ㅇ 조사 시점:

- 사전조사: 교육 시작 전

- 사후조사: 교육 종료 직후

- 추적조사: 교육 종료 3~6개월 후 권장

ㅇ 예상 응답시간: 15~20분

ㅇ 응답척도: 5점 척도

- 1점: 전혀 그렇지 않다

- 2점: 그렇지 않다

- 3점: 보통이다

- 4점: 그렇다

- 5점: 매우 그렇다

2. 응답자 기본정보

ㅇ 조사 시점

□ 교육 전 □ 교육 후 □ 교육 3~6개월 후

ㅇ 응답자 구분

□ OIKN 유지관리 담당자

□ 통신·ICT 기술자

□ 전력시설 담당자

□ 상수도시설 담당자

□ MUT·토목시설 담당자

□ 대학생·직업학교 학생

□ 교수·강사

□ 기타: __________

ㅇ 소속기관: ____________________

ㅇ 담당 분야

□ 통신·네트워크 □ LiDAR·센서 □ 전력

□ 상수도 □ 지하공동구 □ 데이터 분석

□ 시설물 유지관리 □ 기타: __________

ㅇ 관련 분야 경력

□ 없음 □ 1년 미만 □ 1~3년 □ 4~6년 □ 7~10년 □ 11년 이상

ㅇ 연령대

□ 20세 미만 □ 20대 □ 30대

□ 40대 □ 50대 □ 60세 이상

ㅇ 최종학력

□ 고등학교 이하 □ 전문대학

□ 대학교 □ 대학원 이상

ㅇ AP 또는 네트워크 장비 사용 경험

□ 없음 □ 기초적 사용 □ 현장 운영 경험 □ 전문적 운영 경험

ㅇ LiDAR 데이터 사용 경험

□ 없음 □ 교육 경험만 있음

□ 데이터 확인 경험 □ 현장 분석 경험

□ 시스템 구축·운영 경험

ㅇ MUT 통합관리 경험

□ 없음 □ 기초적 사용 □ 현장 운영 □ 전문적 운영

ㅇ 개인 식별코드: __________

※ 사전·사후 응답을 연결하되 이름은 수집하지 않는 방식 권장

3. 디지털 문해력 자기평가

A. 디지털 기초역량

번호

설문 문항

1~5점

A1

컴퓨터·태블릿·스마트폰을 이용하여 현장관리 시스템에 접속할 수 있다.

A2

파일, 폴더, 클라우드 저장공간을 체계적으로 관리할 수 있다.

A3

CSV, XLSX, JSON 등 현장 데이터 파일의 기본적인 차이를 이해한다.

A4

데이터의 날짜, 시간, 위치좌표, 장비번호를 확인할 수 있다.

A5

대시보드에서 필요한 지표를 검색하고 조회할 수 있다.

A6

데이터의 표·그래프·지도 정보를 올바르게 해석할 수 있다.

A7

사용자 계정과 비밀번호를 안전하게 관리할 수 있다.

A8

개인정보와 시설보안 정보의 취급 원칙을 알고 있다.

B. AP·통신장비 운영역량

번호

설문 문항

1~5점

B1

AP의 기능과 현장인프라 관리에서의 역할을 설명할 수 있다.

B2

AP의 설치 위치, 통신범위 및 음영구역을 확인할 수 있다.

B3

AP의 전원, 통신 연결 및 작동 상태를 점검할 수 있다.

B4

SSID, 신호세기, 접속기록 등 기본 데이터를 이해할 수 있다.

B5

AP 데이터에서 중복·누락·비정상 값을 찾아낼 수 있다.

B6

장비시간과 서버시간이 일치하는지 확인할 수 있다.

B7

AP 장애가 장비, 전원, 통신망 또는 서버 중 어디에서 발생했는지 구분할 수 있다.

B8

MAC 주소 무작위화가 이용자 수 산정에 미치는 영향을 설명할 수 있다.

B9

AP 데이터로 활동인구, 체류시간, 이동패턴을 산출하는 기본원리를 이해한다.

B10

AP의 장애 내용을 표준양식에 따라 기록하고 보고할 수 있다.

C. LiDAR 운영 및 데이터 분석역량

번호

설문 문항

1~5점

C1

LiDAR의 거리·위치 측정 원리를 설명할 수 있다.

C2

LiDAR의 설치 높이, 방향 및 감지범위를 확인할 수 있다.

C3

점군데이터(Point Cloud)의 기본 의미를 이해한다.

C4

보행자, 차량, 시설물 등 객체분류 결과를 확인할 수 있다.

C5

비, 안개, 먼지, 식생, 장애물이 측정 정확도에 미치는 영향을 이해한다.

C6

LiDAR 데이터의 누락, 중복, 오탐지 및 이상궤적을 찾아낼 수 있다.

C7

탐지구역과 제외구역을 설정하거나 설정 결과를 확인할 수 있다.

C8

LiDAR의 측정값과 현장 육안조사 또는 영상자료를 비교할 수 있다.

C9

LiDAR 데이터로 보행량, 이동속도, 체류시간 및 혼잡도를 확인할 수 있다.

C10

장비 오정렬이나 기준점 이동이 데이터에 미치는 영향을 판단할 수 있다.

D. 데이터 정확도와 품질검증 역량

번호

설문 문항

1~5점

D1

데이터 정확도, 완전성, 일관성, 적시성의 차이를 설명할 수 있다.

D2

데이터 수집주기와 결측시간을 확인할 수 있다.

D3

원자료와 정제·가공된 데이터의 차이를 이해한다.

D4

중복값, 결측값, 범위 초과값 등 이상데이터를 찾아낼 수 있다.

D5

AP와 LiDAR 데이터의 시간 기준을 일치시킬 수 있다.

D6

AP, LiDAR, CCTV 또는 수기계수 결과를 상호 비교할 수 있다.

D7

표본 현장조사를 실시하여 장비 데이터의 정확도를 검증할 수 있다.

D8

오차율, 정확도, 정밀도, 재현율의 기본 의미를 이해한다.

D9

오차가 허용기준을 초과했을 때 재점검 절차를 수행할 수 있다.

D10

데이터 검증결과와 보정내역을 기록·보관할 수 있다.

E. MUT 및 도시기반시설 관리역량

번호

설문 문항

1~5점

E1

MUT 내부의 전력·통신·상수도 시설 구성과 기능을 이해한다.

E2

시설별 센서값과 정상 운영범위를 확인할 수 있다.

E3

전력 이상, 통신 단절, 누수 등 경보의 의미를 해석할 수 있다.

E4

센서 데이터와 실제 현장상태가 일치하는지 확인할 수 있다.

E5

온도, 습도, 수위, 가스, 연기 등 환경데이터를 해석할 수 있다.

E6

전력·통신·상수도 시설 간 장애의 연쇄영향을 이해한다.

E7

이상 발생 시 현장 확인의 우선순위를 결정할 수 있다.

E8

점검결과를 지도나 디지털 시설대장에 입력할 수 있다.

E9

정기점검 데이터로 예방정비 시점을 판단할 수 있다.

E10

비상상황에서 표준운영절차에 따라 조치하고 보고할 수 있다.

F. 데이터 활용 및 문제해결 역량

번호

설문 문항

1~5점

F1

여러 장비의 데이터를 통합하여 현장상황을 판단할 수 있다.

F2

대시보드의 경보가 실제 장애인지 데이터 오류인지 구분할 수 있다.

F3

데이터에 근거하여 장비 점검의 우선순위를 정할 수 있다.

F4

장애 원인에 관한 가설을 세우고 데이터를 통해 확인할 수 있다.

F5

유지관리 결과를 표·그래프·지도로 작성할 수 있다.

F6

분석결과를 관리자나 비전문가에게 쉽게 설명할 수 있다.

F7

반복적으로 발생하는 장애의 원인과 개선방안을 제시할 수 있다.

F8

데이터 분석을 예방적 유지관리와 예산계획에 활용할 수 있다.

F9

새로운 장비나 프로그램의 사용법을 스스로 학습할 수 있다.

F10

현장 문제 해결에 디지털 기술을 적극적으로 활용할 의향이 있다.

4. 객관식 지식평가

ㅇ 사전/사후조사는 동일 문항을 사용하되, 사후조사 시 문항 및 선택지 순서를 변경하여 시행

1. AP의 가장 기본적인 기능은 무엇입니까? (정답: ②)

① 전압을 변환한다

② 무선 단말과 네트워크를 연결한다

③ 상수도 압력을 측정한다

④ LiDAR 점군을 직접 생성한다

2. AP 데이터로 이용자 수를 추정할 때 주의해야 할 사항은? (정답: ②)

① 케이블 색상

② MAC 주소 무작위화와 중복 탐지

③ MUT의 벽 두께

④ 상수도관의 직경

3. LiDAR가 거리를 측정하는 기본원리는? (정답: ②)

① 소리의 크기 측정

② 빛이 물체에 반사되어 돌아오는 시간 측정

③ 전력사용량 측정

④ Wi-Fi 접속자 수 측정

4. 다음 중 LiDAR 정확도에 영향을 줄 수 있는 환경조건은? (정답: ④)

① 비와 안개

② 먼지와 장애물

③ 장비의 설치각도

④ 모두 해당한다

(정답: ④)

5. 데이터 완전성(Completeness)의 의미는? (정답: ②)

① 데이터가 보기 좋게 표현된 정도

② 필요한 데이터가 빠짐없이 수집된 정도

③ 데이터가 암호화된 정도

④ 장비 가격이 적정한 정도

6. 데이터 정확도를 현장에서 검증하는 가장 적절한 방법은? (정답: ③)

① 장비의 표시값을 그대로 신뢰한다

② 센서값을 삭제하고 새로 입력한다

③ 센서 데이터와 수기계수·영상·기준장비 결과를 비교한다

④ 가장 큰 값만 선택한다

7. 장비의 측정시간과 서버시간이 서로 다를 경우 발생할 수 있는 문제는? (정답: ②)

① 장비의 색상이 변한다

② 서로 다른 데이터의 시간대별 비교가 부정확해진다

③ 전력요금이 자동으로 감소한다

④ 장비의 설치높이가 바뀐다

8. 결측값(Missing Value)이란 무엇입니까? (정답: ③)

① 정상범위에 포함된 값

② 중복 저장된 값

③ 수집되어야 하지만 기록되지 않은 값

④ 단위가 표시된 값

9. MUT에서 누수센서 경보가 발생했을 때 가장 먼저 해야 할 일은? (정답: ②)

① 경보를 무조건 삭제한다

② 위치·시간·센서 상태를 확인하고 현장상태를 검증한다

③ 모든 전력시설을 철거한다

④ 데이터를 외부에 공개한다

10. 예방적 유지관리의 가장 중요한 특징은? (정답: ②)

① 고장이 발생한 후에만 수리한다

② 데이터와 점검이력을 이용하여 고장 전에 조치한다

③ 장비를 매년 모두 교체한다

④ 현장기록을 남기지 않는다

5. 실습형 역량평가

ㅇ 설문만으로는 실제 기술 전수 성과를 충분히 증명하기 어렵기 때문에 실습 평가를 병행하는 것을 권장

평가과제

평가내용

배점

AP 상태점검

전원·통신·SSID·신호세기·시간동기화 확인

10

AP 데이터 검증

중복·결측·비정상 접속값 식별

10

LiDAR 상태점검

설치방향·감지범위·가림·오정렬 확인

10

LiDAR 데이터 해석

점군·객체·궤적·오탐지 확인

10

현장 정확도 검증

수기계수와 센서 측정값 비교

15

데이터 품질계산

결측률·오차율·정확도 계산

15

MUT 경보 대응

전력·통신·누수 경보의 원인 판단

10

장애진단

장비·전원·통신·서버 장애 구분

10

결과보고

점검·검증·조치 결과 작성

10

합계

100

ㅇ 평가기준:

- 0점: 수행하지 못함

- 배점의 50%: 설명이나 도움을 받아 수행

- 배점의 80%: 스스로 수행하나 일부 오류 존재

- 배점의 100%: 정확하고 독립적으로 수행하고 결과까지 설명

6. 현장 시나리오 평가

ㅇ 시나리오 1: AP 활동인구 급증

“특정 시간대 AP 기반 이용자 수가 평소보다 세 배 증가했으나 LiDAR 보행자 수에는 큰 변화가 없다.”

ㅇ 질문:

1. 어떤 데이터부터 확인하시겠습니까?

2. 가능한 원인을 세 가지 제시하십시오.

3. 실제 인구 증가인지 데이터 오류인지 어떻게 검증하시겠습니까?

4. 어떤 내용을 유지관리 기록에 남기시겠습니까?

ㅇ 평가요소:

- MAC 무작위화와 중복 여부

- 장비시간·서버시간 확인

- AP 감지범위 변화

- LiDAR·CCTV·수기계수와 비교

- 검증 및 보정내역 기록

ㅇ 시나리오 2: LiDAR 보행자 수 급감

“현장에는 사람이 통행하고 있으나 LiDAR 보행량이 갑자기 70% 감소했다.”

ㅇ 평가요소:

- 전원·통신 상태 확인

- 렌즈 오염 및 장애물 확인

- 장비 설치각도와 감지구역 확인

- 기상조건 확인

- 객체분류 알고리즘 상태 확인

- 기준자료와 비교

ㅇ 시나리오 3: MUT 누수경보 발생

“상수도 구간에서 누수경보가 발생하고 같은 구역의 통신 품질도 저하되었다.”

ㅇ 평가요소:

- 경보 위치·시간 확인

- 복수 센서값 비교

- 현장 안전 확보

- 전력·통신시설에 대한 연쇄영향 판단

- 비상연락 및 보고

- 현장조치 후 데이터 정상화 확인

7. 교육 만족도 및 활용 가능성—사후조사 전용

번호

설문 문항

1~5점

G1

교육목표와 교육내용이 명확했다.

G2

AP 교육이 실제 업무에 도움이 되었다.

G3

LiDAR 교육이 실제 업무에 도움이 되었다.

G4

데이터 정확도 검증 실습이 충분했다.

G5

MUT 시설관리 사례가 현장과 관련성이 높았다.

G6

교육자료와 용어는 이해하기 쉬웠다.

G7

교육 후 장비를 독립적으로 점검할 자신이 생겼다.

G8

교육 후 데이터 오류를 스스로 찾아낼 수 있게 되었다.

G9

교육내용을 동료나 다른 학생에게 설명할 수 있다.

G10

향후 OIKN 현장업무에 교육내용을 활용할 의향이 있다.

ㅇ 서술형 문항:

1. 이번 교육에서 가장 유용했던 내용은 무엇입니까?

2. 여전히 어렵거나 추가교육이 필요한 부분은 무엇입니까?

3. OIKN 현장에 우선 적용하고 싶은 기술은 무엇입니까?

4. AP·LiDAR·MUT 데이터의 신뢰도를 높이기 위한 제안은 무엇입니까?

8. ODA 성과 산정방법

ㅇ 영역별 점수

- 각 영역의 평균점수를 100점으로 환산 : 영역별 점수= {(문항평균−1)/4} ×100

- 권장 가중치는 다음과 같음

평가영역

가중치

디지털 기초역량

10%

AP 운영역량

15%

LiDAR 운영역량

15%

데이터 품질검증

20%

MUT 시설관리

15%

데이터 활용·문제해결

10%

객관식 지식평가

5%

실습평가

10%

합계

100%

ㅇ 교육효과

- 교육효과=사후점수-사전점수

- 향상률(%)={(사후점수−사전점수)/사전점수}×100

- 단, 사전점수가 높은 집단에서는 천장효과가 발생할 수 있으므로 정규화 향상도도 함께 사용할 수 있음

- 정규화 향상도= (사후점수−사전점수)/(100−사전점수)

ㅇ 교육생 개인별 역량등급 부여

종합점수

역량등급

의미

0~39점

Level 1 기초

지속적인 지도 필요

40~59점

Level 2 이해

기본원리 이해, 제한적 수행

60~74점

Level 3 실무

일반적인 업무를 독립 수행

75~89점

Level 4 숙련

오류진단과 데이터 검증 가능

90~100점

Level 5 지도자

타인 교육과 운영개선 주도 가능

9. ODA 핵심 성과지표 제안

ㅇ 사업의 공식 성과지표에는 다음 항목을 반영하는 것이 적절함

ㅇ 자기평가 점수뿐만 아니라 객관식 평가, 현장 실습평가 및 시스템의 결측률, 오류율, 장애 대응시간 등을 함께 활용하여 현장관리 역량과 데이터 신뢰도 향상 여부를 종합적으로 평가

성과지표

산정방법

목표 예시

교육 이수율

수료인원÷등록인원×100

90% 이상

디지털 문해력 향상

사후점수−사전점수

15점 이상

실습평가 합격률

70점 이상 인원÷응시인원

80% 이상

데이터 오류 식별률

정확히 발견한 오류÷제시된 오류

80% 이상

현장 독립수행률

도움 없이 과제를 수행한 인원 비율

70% 이상

여성·청년 참여율

해당 참여자÷전체 참여자

사업목표 설정

현장 적용률

3~6개월 내 업무 적용 인원 비율

70% 이상

지식전파율

동료교육을 실시한 수료자 비율

30% 이상

데이터 결측률 개선

교육 전후 결측률 비교

20% 이상 감소

장비 장애 대응시간

인지부터 복구까지 평균시간

20% 이상 단축