<제안요청서>

LLM AI(인공지능)를 활용한 사용자 컨텍스트

기반 맞춤형 뉴스 서머라이징 큐레이션 서비스 솔루션 개발

한국언론진흥재단 디지털미디어서비스 선정사업 개발용역

2024. 5. 9.

Ⅰ. 사업 개요

1. 제안 일반

- 사업명 :  LLM　AI（인공지능)를 활용한 사용자 컨텍스트 기반

맞춤형 뉴스 서머라이징 큐레이션 서비스 솔루션 개발

- 사업기간 : 계약체결일 ~ 2024.10.31

- 사업예산 : 금일억천이백만원 (\112,000,000원. VAT포함)

2. 기획 의도

◦ 개발 동기 및 목적

- 정보 과부하 대응

▪ 현대 사회에서 정보의 양이 폭발적으로 증가하면서 정보 과부하가 심각한 문제로 대두되고 있으며, 사용자는 매일 쏟아지는 뉴스와 데이터 속에서 자신에게 필요한 유용한 정보를 식별하기 어려움

▪ 이에 따라, 사용자가 더 효율적으로 정보를 소비하고, 관련성 높은 콘텐츠에 쉽게 접근할 수 있도록 하여 정보 과부하 문제를 완화하고자 함

◦ 수많은 기사 속 독자가 찾는 ‘그 기사’

- 지난 2월 한 달간 서울경제에서 생산한 온오프라인 기사는 1만 건을 웃돈다. 대한민국 전체 언론으로 넓혀보면 그 양은 기하급수적으로 늘어난다.

- 물론 각 기사마다 나름의 의미가 있겠지만 개별 독자의 입장에선 정보 과잉으로 인한 피로도가 적지 않다. 이렇듯 기사의 홍수는 언론사의 낙후된 검색 시스템과 맞물려 뉴스 소비자가 원하는 정보를 한 눈에 파악하는 것을 오히려 방해한다.

▪ AI 기반 큐레이션을 통해 콘텐츠 제작자와 언론사가 생산한 고품질 뉴스의 가치를        극대화하고, 적합한 독자에게 적시에 전달하여 콘텐츠의 영향력을 증대시킬 수 있음

◦ AI가 추천하고 요약해주는 ‘맞춤형 기사 큐레이션’

- 기본적으로는 당일 생산한 뉴스를 AI에 학습시키고 이를 기반으로 그날 꼭 알아야 할 이슈 몇  가지를 요약해 뉴스 소비자에게 뉴스레터 또는 홈페이지를 통해 전달하는 서비스다. 뉴스 소비자가 제안된 기사를 클릭하거나 관심 이슈를 직접 선택하면 더욱 개인화된 맞춤형 뉴스를 제공한다

- 개인화된 정보 소비 경험 제공

▪ 사용자 개개인의 관심사, 선호도, 생활 패턴은 다양하기 때문에 일률적인 정보 제공 방식은 사용자 만족도를 떨어뜨릴 수 있음

▪ 따라서 사용자 Context와 선호도를 고려한 맞춤형 정보 제공을 통해 개인화된 뉴스 소비 경험을 창출함으로써 사용자의 만족도와 참여도를 높이고자 함

- 뉴스 품질의 가치 극대화

▪ 고품질의 뉴스 콘텐츠를 생성하기 위해서는 상당한 시간과 자원이 소모됨. 하지만, 적절한   대상에게 효과적으로 도달하지 못한다면 그 가치는 충분히 발휘되지 못함

◦ 주 타깃층 (사용고객)

- 시간에 쫓기는 전문가 및 직장인

▪ 바쁜 일정 속에도 업계 동향, 시장 뉴스 등 업무와 관련된 최신 정보를 빠르게 파악할 필요가 있는 계층

▪ 본 서비스를 통해 특정 분야의 정보를 빠르게 제공하여 효율성 극대화 가능

- 최신 정보에 관심이 많은 연구자 및 학생

▪ 학문적, 교육적 목적으로 다양한 분야의 최신 연구 결과나 뉴스를 추적해야 하는 니즈

▪ 본 서비스를 통해 특정 분야의 정보를 정확하게 제공하여 만족도 극대화하고, 현대 사회의 정보 과부하 문제에 효과적으로 대응 가능

- 특정 주제에 관심 있는 일반 대중

▪ 개인별로 상이한 특정 주제(정치, 경제, 과학, 문화예술 등)에 대한 깊은 관심을 가지고, 관련 뉴스와 정보를 지속적으로 찾고자 하는 대중에게 자신의 필요와 관심사에 부합하는 정보를 효율적으로 소비하고, 개인화된 뉴스 경험을 통해 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있도록 도울 수 있음

3 서비스 주요 내용

◦ 사용자 Profiling 및 개인화된 뉴스 피드

- 사용자의 관심사를 기반으로 개인화된 사용자 프로필 생성

- 생성된 프로필의 데이터를 활용하여 개인의 관심사와 맞는 뉴스를 동적으로 큐레이션      하고 제공함

- 사용자는 자신만의 뉴스를 받아볼 수 있고, 관심 있는 분야의 최신 뉴스, 분석 기사, 오피니언 등을 실시간으로 접하면서 참여를 촉진하고 지속적인 기록 활동 장려

◦ Context 인식 기반 뉴스 추천

- 사용자의 일상적 상호작용 데이터(위치, 시간대, 기기 사용 패턴) 등의 Context 정보를  분석하여 상황에 맞는 뉴스 콘텐츠 추천

ex1) 출근 시간: 간략한 뉴스 요약 / 저녁 시간: 깊이 있는 분석 기사 제공

ex2) 아침 출근시(이동시) 뉴스 노출, 앱 가동시 뉴스노출

- 사용자는 자신의 일상 패턴과 상황에 적합한 뉴스 콘텐츠를 자동으로 받아보며 정보 소비의 효율성을 극대화함

◦ Generative AI 기반 뉴스 요약 및 분석

- Generative AI(LLM)의 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용하여 복잡하고 긴 기사의 핵심 내용을 요약하고 중요한 정보 포인트를 강조함

- 관련 뉴스와의 연결점, 배경 정보, 통계 분석 등을 제공하여 사용자의 이해를 도움

- 사용자는 시간을 절약하면서도 중요한 핵심을 빠르게 파악할 수 있으며 추가 분석 정보를 통해 더 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있음

◦ 인터렉티브한 사용자 인터페이스

- 사용자는 뉴스 기사에 대한 반응(좋아요, 싫어요, 공유, 저장 등)을 할 수 있으며, 이러한 상호작용을 통해 피드백 루프를 생성하여 시스템은 사용자의 선호도를 더 정확히 학습하고 개인화하고자 함

◦ 지속적인 학습 및 개선

- 사용자의 상호작용, 선호도 변화, 새로운 뉴스 소비 패턴 등을 지속적으로 수집하여 AI 모델을 주기적으로 학습시키고 서비스를 개선

- 시간이 지날수록 사용자에게 더 정확하고 맞춤화된 뉴스 추천이 가능해짐으로써 사용자 경험이 향상되는 자가 강화 메커니즘 형성

◦ 데이터 보안 및 프라이버시 존중

- 데이터 수집 및 처리 과정에서 프라이버시 보호 규정을 엄격히 준수함으로써 사용자의 개인 정보 보호를 모든 단계에서 최우선으로 고려

4. 기대 효과

◦ 개발 성과로 인한 기대 효과

- 개인화된 정보 소비의 최적화

▪ 사용자는 자신의 관심사와 일정에 맞춘 뉴스를 받아볼 수 있어 정보 소비의 효율성 극대화 가능

▪ 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고 더 많은 정보를 효과적으로 소화할 수 있음

- 정보의 품질 향상 및 접근성 증진

▪ 고품질의 뉴스 요약 및 분석을 통해 사용자는 중요한 뉴스를 빠르게 이해하고, 깊이 있는 분석을 통해 더 넓은 시각을 얻을 수 있음

▪ 정보의 품질을 향상 시키고 다양한 사용자에게 뉴스의 접근성 증진

- 기사를 활용한 2차 콘텐츠 모델 제시

▪ 서울경제의 AI 기사 큐레이션 서비스는 기사를 활용해 2차 콘텐츠로 가공하는 새로운 모델을 업계에 제시할 수 있음

▪ 현재 기사, 특히 문자와 사진으로 이뤄진 신문 기사는 지면 그리고 온라인 표출 외에 2차 콘텐츠로 활용되는 경우가 거의 없음

▪ AI로 이를 간단하게 가공하고 필요에 따라 분류해 적재적소에 공급할 수 있다면 기사의 활용처는 훨씬 넓어질 것임

◦ 공익적・사회적 파급 효과

- 지식의 민주화 및 교육적 기여

▪ 다양한 분야의 뉴스를 쉽고 효율적으로 접할 수 있도록 하여 지식의 민주화에 기여

▪ 사회 구성원의 교육적 수준을 높이고, 정보에 기반한 의사 결정 가능

- 가짜 뉴스 및 부정확한 정보의 필터링

▪ AI 기반의 분석과 검증 기능을 통해 가짜 뉴스 및 부정확한 정보의 확산 방지 가능

▪ 사회적으로 정확한 정보의 유통 촉진 및 공공의 이익 보호

- 사회적 대화와 토론 증진

▪ 다양한 관점과 분석을 제공함으로써 사용자 간의 건설적인 대화와 토론 증진

▪ 사회적 이슈에 대한 폭넓은 이해와 공감대 형성을 가능하게 함

- 쉬운 경제 기사로 대중화 기여 및 진입장벽 해소

▪ 초등학생도 이해할 수 있는 수준으로 써야 하는 것이 기사라고 하지만 지금의 많은 기사, 특히 경제 기사는 대중에게 어렵게 느껴지고 있음

▪ 기사의 핵심을 요약해 제공하고, 해당 기사와 맥락적으로 관련이 있는 기사들을 추천해 준다면 대중들의 뉴스에 대한 진입 장벽을 해소하고 사회적, 경제적 사안을파악하는데 도움이 될 것으로 기대

◦ 언론계 발전 기여도

- 언론 콘텐츠의 가치 극대화

▪ 개인화된 뉴스 서비스를 통해 언론사가 생산한 콘텐츠의 가치를 극대화할 수 있으며, 이는 언론사의 브랜드 가치와 영향력을 증진시킬 수 있음

- 언론사의 수익 모델 다양화

▪ 구독료, 타깃 광고, 프리미엄 콘텐츠 등 다양한 수익모델을 통해 언론사의 경제적기반을 강화하고, 지속 가능한 언론 환경을 조성할 수 있음

- 디지털 혁신을 통한 언론계 경쟁력 강화

▪ 최첨단 기술을 활용한 서비스 개발은 언론계의 디지털 혁신을 촉진하고 글로벌 미디어 환경에서의 경쟁력을 강화함

▪ 개발하려는 서비스는 개인의 정보 소비를 최적화하고 공익적 가치를 증진시키며 언론계의 디지털 전환과 경쟁력 강화에 기여할 수 있음

Ⅱ. 서비스 세부내용

1. 서비스 구성도

2. 서비스 내용

◦ 서비스 구성도 요소와 기능표

구성 요소	기능 설명
1. 사용자 인터페이스	사용자가 서비스와 상호작용하는 프론트엔드. 웹 또는 모바일 앱으로 구현
2. 사용자 프로필 관리	사용자의 관심사, 선호도, 행동 데이터를 관리하고 개인화된 프로필을 유지함
3. 컨텍스트 인식 엔진	사용자의 현재 상황(위치, 시간 등)에 따른 뉴스 노출
4. 뉴스 수집 및 처리 엔진	다양한 출처에서 뉴스를 수집하고, 분류 및 태깅 수행
5. 개인화된 뉴스 추천 시스템	사용자 프로필과 컨텍스트 정보를 기반으로 맞춤형 뉴스를 추천
6. 사용자 상호작용 및 피드백 처리	사용자의 반응(좋아요, 공유 등)을 추적 및 분석하고 피드백을 수집함
7. AI 기반 뉴스 요약 및 분석	뉴스 기사를 요약하고 필요한 분석 정보 제공
8. 데이터 보안 및 프라이버시 관리	사용자 데이터의 보안과 프라이버시 보호
9. 백엔드 서버 및 데이터베이스	모든 데이터 처리와 저장, 서비스 로직을 실행하는 서버 및 데이터베 이스 시스템 구축

◦ 항목별 기능 설명

1. 사용자 인터페이스

- 직관적인 네비게이션 및 사용자 친화적인 디자인 UX/UI 제공

- 개인화된 뉴스 보기, 사용자 설정 접근 용이성

2. 사용자 프로필 관리

- 사용자의 선호도, 관심사, 행동 데이터를 기반으로 프로필 업데이트

▪ PosgreSQL에 저장 및 Elastic Search로 이동하여 알고리즘 로직에 전달

▪ 조회된 데이터를 바탕으로 결과 실시간 리턴

▪ 개인의 프로필과 현재 Context-data를 결합하여 기록 누적 및 반영

3. 컨텍스트 인식 엔진

- 사용자의 주변 상황 및 일상적 상호작용 데이터(시간, 위치, 장소, 날씨, 글 등)을 수집

- 복합 데이터 소스(웨어러블 기기, 음악 스트리밍, 타 앱 등)과의 원활한 통합을 위한 연동 가능

4. 뉴스 수집 및 처리 엔진

- 뉴스 출처로부터 API 기술 활용 및 연동을 통한 최신 뉴스 수집

- Context 인식 엔진에서 분석된 Data를 기반으로 적합한 뉴스 제공

- 자동 분류 및 태깅을 통한 효율적인 뉴스 관리

5. 개인화된 뉴스 추천 시스템

- 사용자 프로파일 및 사용자 반응을 분석하여 AI 알고리즘을 사용한 맞춤형 뉴스 추천

- 사용자의 반응과 피드백 반영한 정확도 개선

6. 사용자 상호작용 및 피드백 처리

- 사용자 반응(좋아요, 공유 등) 추적 및 분석

- 사용자 피드백을 서비스 개선에 활용할 수 있도록 누적 측정

7. AI 기반 뉴스 요약 및 분석

- GPT-4, Gemini와 같은 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM)을 텍스트 생성 도구로서 활용하여 복잡한 뉴스 기사를 간결하게 요약

- 프롬프트(Prompt) 엔지니어링 수행

▪ 사용자의 입력과 맥락 정보를 효과적으로 처리하기 위해 프롬프트를 최적화하고 정제하는 과정을 수행

‣ 프롬프트(prompt)란 생성형 AI가 어떠한 작업을 수행하도록 지시하는 메시지이며, Generative AI는 주어진 프롬프트에 따라 다양한 결과물을 생성

‣ 프롬프트 메시지에는 사용자의 입력값이나 DB에 저장된 데이터 등이 포함됨

▪ 원하는 결과를 보다 정확하게 제어하고, AI모델을 원하는 방향으로 작동시키기 위함

▪ 프롬프트 엔지니어링 항목

① 요청 배경에 대한 설명으로 응답값이 필요한 주제 등을 전달

② 요청값, 응답값에 대한 포맷(JSON)을 지정하여 효율적인 처리를 유도

③ 응답값의 양식 지정 (문체 등)

④ 모호한 응답을 방지하기 위한 구체적인 예시 제공

- 사용자 Context 기반으로 추가 분석 정보 제공으로 뉴스 이해도 향상

8. 데이터 보안 및 프라이버시 관리

- 개인 정보 유출 위험 없는 서비스 제공하여 사용자의 개인 정보 보호를 모든 단계에서 최우선으로 고려

- SSL/TLS와 같은 보안 프로토콜을 통한 데이터 보호 및 암호화, 익명화 처리, 접근 제어 등의 보안 기술을 적용하여 데이터의 안전 보장

9. 백엔드 서버 및 데이터베이스

- 모든 데이터 처리와 저장, 서비스 로직을 실행하는 서버 및 데이터베이스 구축

Ⅲ. 사업수행자 선정

1.  선정방식

◦ 입찰방법 : 공개입찰에 의한 방식

◦ 계약방법 : 심사 후 선정업체 결정 후 협상에 의한 계약

2. 참가 및 계약

◦ 입찰 방법 : 공개입찰에 의한 방식

◦ 계약 방법 : 심사 후 선정업체 결정 후 협상에 의한 계약

3. 입찰 요건 및 자격 요구사항

◦ 소프트웨어사업자 (컴퓨터관련 서비스사업)

◦ AI 또는 빅데이터 관련 프로젝트 경험 업체

4. 제안서 평가방식

◦ 언론진흥재단 선정 심사위원 2인과 발주처 서울경제신문 2인 심사윈원 구성

◦ 협상 적격자의 기술능력평가 점수와 입찰가격평가 점수를 합산

(정성적 평가 80%. 정량적 평가 20%를 합산하여 고득점 순 선정)

◦ 점수 합산은 서울경제신문 심사위원이 진행함

◦ 평가점수가 동일한 경우 정성적 평가 점수가 높은 업체를 선순위로 함

Ⅳ. 입찰 및 제안서 제출

1. 제출처 및 기한

◦ 접수처 : 이메일 접수 (fsd@sedaily.com, derrida@sedaily.com)

◦ 제출기한 : 2024.05.16 18:00 까지

◦ 문의처 : 서울경제신문 미래전략부 02-524-8682

2. 제출서류

◦ 입찰참가 신청서 (첨부양식) 1부

◦ 회사 일반 현황 및 연혁 (첨부양식) 1부

◦ 개인정보 수집 및 이용 동의서 (첨부양식) 1부

◦ 서약서 (첨부양식) 1부

◦ 사업 제안서 1부 (자유롭게 작성)

◦ 가격 제안서 1부 (자유롭게 작성)

◦ 사업자등록증 1부

◦ 법인등기부등본 1부

◦ 2023년도 재무제표 1부

◦ 대기업 협업 계약서 (날인페이지 발췌)

◦ 등록특허 현황 Kipris 캡쳐/인쇄본

◦ R&D과제 수행현황 NTIS 국가연구개발기관 페이지 캡쳐/인쇄본

3. 제안 안내

◦ 심사위원 선정 후 형식과 일정은 별도로 안내

[별지 제1호 서식]

입 찰 참 가 신 청 서 * 아래 사항 중 해당되는 경우에만 기재하시기 바랍니다.						처리기간
						즉 시
신청인	상호 또는 법인명칭			법인등록번호
	주 소			전 화 번 호
	대 표 자			주민등록번호
입찰개요	입 찰 일 자	2024. 05.
	입 찰 건 명	LLM AI를 활용한 사용자 컨텍스트 기반 맞춤형 뉴스 서머라이징 큐레이션 서비스
소스코드	개발 프로그램 소스코드 공개여부	· □ 소스코드 공개 □ 소스코드 비공개
보험	계약이행보증보험	계약시 이행보증보험 제출 □
대 리 인 · 사 용 인 감	본 입찰에 관한 일체의 권한을 다음의 자에게 위임합니다. 성 명 : 주민등록번호 :		본 입찰에 사용할 인감을 다음과 같이 신고합니다. 사용인감 (인)
본인은 귀사의 일반(제한 · 지명)경쟁 입찰에 참가 하고자 귀사에서 정한 공사(물품구매 · 기술용역)입찰유의서 및 입찰공고 사항을 모두 승낙하고 별첨 서류를 첨부하여 입찰참가신청을 합니다. 붙임서류 : 1. 입찰참가자격을 증명하는 서류 사본 각 1통 2. 기타 공고로서 정한 서류 2024. 5 . . 신청인 (인) 서울경제신문 대표이사 귀하

[별지 제2호 서식]

일반현황 및 연혁

회 사 명		대 표 자
사 업 분 야
주 소
전 화 번 호
회사 설립 년도
해 당 부 문 종 사 기 간
해 당 부 문 자격 (허가) 현황
주요 연혁

[별지 제3호 서식]

LLM AI를 활용한 사용자 컨텍스트 기반 맞춤형 뉴스 서머라이징 큐레이션 서비스 개발 입찰지원 개인정보 수집·이용 동의서 등
개인정보 수집·이용 동의	가. 개인정보 수집 이용 목적: 「LLM AI를 활용한 사용자 컨텍스트 기반 맞충형 뉴스 서머라이징 큐레이션 서비스 개발」(이하 ‘입찰’)에서 수집되는 개인정보는 정보 주체의 동의를 얻어 ‘입찰 운영·관리’ 목적으로 이용함. 나. 개인정보 수집 항목: 성명, 전화번호, 이메일 등 제안서 작성 항목 다. 개인정보의 보유·이용기간: 최종 선정사 심사 발표 확정까지 라. 개인정보 수집·이용에 동의하지 않을 권리 및 동의하지 않을 경우의 불이익: 정보주체는 공모에 개인 정보 수집·이용의 동의를 거부할 권리가 있으나 동의하지 않을 경우에는 공모 심사 참여가 불가능해 최종 선정 대상에서 제외될 수 있습니다.
제출물 (제안서) 활용 동의	가. 본인은 모집요강 및 본 동의서를 통하여 입찰 건 내용을 충분히 숙지하였고 이에 맞추어 참가하고자 한다. 나. 본인은 입찰 아이디어의 유일한 저작권자이며, 제3자의 저작권 등 지적재산권 및 기타권리를 침해하지 않았다. 다. 입찰 아이디어는 기존 작품을 표절·모방·각색한 내용으로 타인의 저작권 등 지적재산권의 침해 내용이 아니다. 이로 인한 분쟁이 발생하여 동 지원 사업 목적을 달성하기 어려운 경우 이에 대한 책임은 지원자에게 있다. 라. 내용에 사용되는 이미지 등은 창작권, 저작권이 소멸되었거나 지원자가 이를 해결한 저작물이어야 하며 이에 대한 책임은 지원자에게 있다. 마. 아주경제신문은 선정된 아이디어를 지원자의 동의하에 홈페이지 및 주최 행사에서 홍보 목적 등으로 활용할 수 있다. 바. 잘못된 개인정보로 인한 심사 등 선정 과정의 불이익은 책임지지 않는다.
당사는 서울경제신문의 개발 입찰에 참여하기 위해 작성‧제출한 신청서(붙임자료 포함)와 관련해 상기 모든 내용에 동의합니다. 2024년 5월 일 (제안사명) (대표명) (직인) 서울경제신문사 귀중

[별지 제4호 서식]

서    약    서

서울경제신문의 ‘LLM AI를 활용한 사용자 컨텍스트 기반 맞춤형 뉴스

서머라이징 큐레이션 서비스 개발 용역’ 입찰 참가와 관련해

다음 사항을 준수할 것을 서약합니다.

- 다 음 –

1. 당사는 이번 사업을 통해 개발한 결과물의 소스코드를 깃허브(Github) 등을

통해 공개해 타 언론사 등에서 활용할 수 있도록 할 것을 확약하며 이를

이행하지 않을 경우 서울경제신문에 계약금을 모두 반납할 것임을 서약합니다.

2. 당사는 이번 사업에 활용된 서울경제신문 기사 데이터에 대해 보안을

지키고 사업 종료 후 서울경제신문이 데이터 파기 요청을 할 때 이를 이행할

것임을 확약하며, 기사 데이터 일부가 외부 유출되는 등 보안 문제가 발생할

경우 동아일보가 입은 손해를 배상하고 관계 법령상의 모든 법적책임을 질

것임을 서약합니다.

2024년   5월    일

(제안사명)      (대표명)        (직인)

서울경제신문사 귀중