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PROPOSAL
초안
교육
B2B,B2G

Univ.GPT — 대학 전용 생성형 AI 서비스

대학교 자체 LLM 구축 기반으로 학생·교직원·교수진 전원의 AI 접근 형평성을 확보하고, 교내 문서 RAG와 범용 AI Worker를 통해 교육·행정·연구 전 영역의 생산성을 높이는 대학 전용 통합 GenAI 서비스

§1. 자료 정보

소개

## 제안 배경 생성형 AI 기술의 급속한 발전으로 대학 교육 환경에서 AI 활용이 필수화되는 가운데, 학생들의 개인 AI 구독 여부에 따른 학습 격차가 심화되고 있습니다. 일부 학생은 ChatGPT, Midjourney 등에 월 $30~$70을 지출하는 반면, 구독하지 못한 학생은 AI 도구 접근 자체가 불가능한 형평성 문제가 발생하고 있습니다. 대학은 학생·교직원·교수진 전 구성원에게 통합된 AI 환경을 제공하고, 교내 데이터 기반의 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 구축할 필요성이 높아지고 있습니다. KT는 Azure OpenAI 기반의 대학 전용 GenAI 플랫폼 Univ.GPT를 통해 이러한 수요에 대응합니다. ## 고객 Pain Point 대학의 생성형 AI 도입 과정에서 다음과 같은 주요 Pain Point가 확인됩니다. ① 형평성: ChatGPT 구독 여부에 따라 학생 간 학습 질 격차 발생 — 월 $30~$70 수준의 개인 AI 구독 부담. ② 관리 효율성: 기존 챗봇 시스템은 시나리오 기반으로 데이터 업데이트 시 개발자 수준 개입 필수, 유지보수 비용·시간 과다 소모. ③ 유연성 한계: 사전 정의된 시나리오 기반 답변으로 데이터 업데이트마다 시나리오를 수동 추가·수정해야 하는 번거로움. ④ 사용자 경험 한계: 자연어 인식 불가, 키워드 외 검색 어려움, 미해결 문의의 전화·내방 전환으로 교직원 업무 부담 증가. ⑤ 정확성·신뢰성: 오류 없는 신뢰 가능한 데이터 분석 결과 생성 필요. ⑥ 데이터 활용: 학생·교직원 AI 활용 데이터 DB화 및 교과 과정 반영 체계 부재. ## 솔루션 구성 Univ.GPT는 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어집니다. ① 교내GPT (CORE): Azure OpenAI 기반 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 교내 문서(기숙사 규정·교직원 휴가 지침·경비 청구 절차 등)를 검색·응답 생성. 카테고리별 권한 관리로 정보 보안 및 데이터 최신성 확보. 관리자가 개발자 개입 없이 직접 문서 업로드·인덱싱 가능. ② AI Worker (CORE): 학습 도우미(브레인스토밍·번역·코딩·과제 초안 생성), 외부 검색(Bing 기반 최신 정보 검색), 이미지 생성(DALL-E 3), 문서 도우미(개인 문서 RAG)의 4가지 기능 통합 제공. ③ 관리자 포탈 (ADDON): 문서 업로드·인덱싱·질문 로그 확인·사용 현황 관리 기능 제공. 전체 시스템은 Azure OpenAI(GPT-4, GPT-4o, o1) 위에서 운영되며 KT Region 전용 데이터 보호 환경 제공. ## 도입 효과 생성형 AI 플랫폼 도입으로 대학 전 구성원의 생산성 향상이 기대됩니다. ① 학생 학습 효율 향상: AI 기반 학습 지원으로 AI 접근 형평성 확보 및 학습 효율 증대. ② 교직원 업무 효율 향상: 반복 업무 자동화, 문서 작성·검토·요약 시간 절감, 교내 민원 대응 효율화로 업무 부담 감소. ③ 교수·학술진 연구 효율 향상: 연구 자료 분석·요약, 논문 및 보고서 초안 작성 지원으로 연구 생산성 제고. ④ 비용 절감: ChatGPT Plus 개인 구독 총비용(30,000원/월 × 13,200명 = 396,000,000원/월) 대비 기관 라이선스 도입 시 총비용 절감 기대. ## 일정·단계 Univ.GPT 도입 프로세스가 자료에 언급되어 있으나 구체적인 Phase 및 단계별 일정은 본 자료에 명시되지 않았습니다. 제안 협의 후 대학별 환경에 맞는 도입 일정을 수립합니다. (BM 검수 시 입력) ## 요금·가격 모델 월정액(Subscription) 기반 기관 라이선스 모델로 제공됩니다. A대학 기준 예시(학생 13,200명)에서 ChatGPT Plus 개인 구독 총비용(396,000,000원/월) 대비 Univ.GPT 기관 도입 시 실질 비용 절감 효과가 제시되어 있습니다. 구체적인 단가는 TBD로 BM 검수 시 확정 예정입니다. ## 고객 사례·레퍼런스 A대학 기반 가격 비교 시뮬레이션(13,200명 규모)이 자료에 포함되어 있으나, 구체적인 도입 완료 레퍼런스 사례는 본 자료에 명시되지 않았습니다.

셀링 포인트 (6)

  • 학생 AI 접근 형평성 해소 — 개인 구독 여부 무관하게 전교생 동일 AI 환경 제공
  • 교내 문서 RAG 기반 신뢰 가능한 응답 생성 (개발자 개입 없이 관리자 직접 운영)
  • AI Worker 4종 통합 제공 — 학습 도우미·외부 검색(Bing)·이미지 생성(DALL-E 3)·문서 도우미
  • Azure OpenAI 기반 GPT-4, GPT-4o, o1 최신 모델 지원
  • KT Region 전용 데이터 보호 환경으로 교내 데이터 보안 확보
  • ChatGPT Plus 개인 구독 대비 기관 라이선스 총비용 절감 효과

타깃 페르소나 (6)

  • 대학 IT 담당자
  • 교무처장
  • 학생처장
  • 연구처장
  • 대학 CIO
  • 교육혁신팀 담당자

기능 블록 (6)

교내GPT — 내부 문서 기반 RAG 검색

관리자가 업로드한 교내 문서를 RAG 방식으로 검색·응답 생성. 카테고리별 권한 관리로 정보 보안 및 최신성 확보. 개발자 개입 없이 관리자가 직접 문서 업로드·인덱싱 가능. 기숙사 이용 규정, 교직원 휴가 지침, 경비 청구 절차 등 교내 문서 즉시 활용.

AI Worker — 학습 도우미 (OpenAI)

브레인스토밍, 번역, 코딩, 과제·에세이 초안 생성에 활용. 보고서 작성, 문서 요약, 엑셀 함수 추천, 계약서 검토 등 학업·업무 전반 지원.

AI Worker — 외부 검색 (Bing)

Bing 연동으로 최신 온라인 콘텐츠 검색·활용. 키워드 검색, 시장 트렌드 기초 분석, 뉴스 등 최신 정보 조회 가능. 추천 검색, 최신 뉴스 기반 답변 생성.

AI Worker — 이미지 생성 (DALL-E 3)

사용자 프롬프트에 따른 이미지 생성. 클립아트, 실사·3D 그림, 애니메이션 이미지 등 다양한 형태 지원.

AI Worker — 문서 도우미 (개인 문서 RAG)

개인 문서 파일 첨부 후 질의응답(RAG). IR 자료 요약, 문서 검토, 파일 요약 및 번역 등 개인 업무 활용.

관리자 포탈

교내 문서 업로드·인덱싱, 질문 로그 확인, 사용 현황 관리 기능 제공. 비개발자도 직접 운영 가능한 UI로 관리 비용 최소화.

스펙 표 (8)

기반 AI 플랫폼Azure OpenAI (Microsoft)
지원 언어 모델GPT-4, GPT-4o, o1
데이터 보호 환경KT Region 전용 (외부 데이터 학습 X)
내부 문서 검색 방식RAG (Retrieval-Augmented Generation)
권한 관리카테고리별 접근 권한 설정
외부 검색 엔진Bing
이미지 생성 모델DALL-E 3
가격 비교 기준ChatGPT Plus 30,000원/월/인 × 13,200명 = 396,000,000원/월 대비

다이어그램 (3)

Univ.GPT 시스템 아키텍처 — Azure OpenAI 기반 교내GPT·AI Worker·관리자 포탈 구성도

architecture

(이미지 미연결)

AS-IS vs Univ.GPT 비교 — 기존 시나리오 기반 챗봇 대비 Univ.GPT 차별점

comparison

(이미지 미연결)

Univ.GPT vs 개인 구독 가격 비교 — A대학 13,200명 기준 비용 시뮬레이션

comparison

(이미지 미연결)

§2. 가격·일정·ROI·효과

BM 검수 후 노출 (PreSales 이상). 검수 미완 = "BM 검수 중" 라벨

가격

BM 검수 중

일정

BM 검수 중

기대 ROI

BM 검수 중

제안 규모

BM 검수 중

제안 기간

BM 검수 중

수주 결과

BM 검수 중

§3. 연관 상품 (1)

원본 자료 (1)

  • S39OD-F002. Univ.GPT 상품 제안서_v1.1_20250319.json
    JSON
    F002. Univ.GPT 상품 제안서_v1.1_20250319.json
최종 수정: 2026. 5. 26.