마감
연구개발

2026년도 해양수산 융합형 전문인력양성사업(1내역: 한국형 씨그랜트) 신규과제 선정계획 공고

오픈 플랫폼 기반 주요 TAC 수산어종 해양 Cube 연구센터

부처|해양수산부
·전문기관|해양수산과학기술진흥원

주요 정보

지원 유형
연구개발
핵심 키워드
해양데이터 분석 플랫폼수산·해양 디지털전환연구개발(R&D)
사업 규모
148.8억 원
지원금
110억 원
지원 가능 기관
대기업중견기업중소기업대학 연구실국공립/민간 연구기관의료기관
공고 등록일
2026-01-28
공고 마감일
2026-03-03
신청 기간
마감
2026-01-28 ~ 2026-03-03

과제 요약

이 과제는 주요 TAC(총허용어획량) 어종의 지속적 자원 관리를 위해 해양 데이터 기반 오픈 플랫폼과 분석 체계를 구축하는 5년간의 R&D 프로젝트입니다. 데이터웨어하우스, 시각화, OLAP 분석, 자원량 평가 기술을 단계적으로 개발하며 해양수산 분야 전문인력도 함께 양성합니다. 총 110억 원 규모의 정부 R&D로 대학이 주관하며 기업·연구기관 참여가 가능합니다. 해양데이터, AI·ICT, 수산자원 평가 분야 기업·기관에게 적합한 프로젝트입니다.

요건 충족도?/4

지원 가능 기관 유형대기업, 중견기업, 중소기업, 대학 연구실, 국공립/민간 연구기관, 의료기관
지원 가능 소재지전국
지원 가능 매출액 / 사업연수-/-
부설 연구소 필요 유무불필요

지원 요건

기업부설연구소 요건
불필요
컨소시엄 여부
필수
컨소시엄 구조
산·학·지자체 --- 지자체-대학-기업 --- 산·학·연 --- 산·학
과제 수행 이력 요건
국가연구개발사업 참여제한 기간 중인 연구책임자·기관은 신청 불가

과제 개요

1사업 개요 및 배경

해양수산 융합형 전문인력양성사업은 지역 해양수산 현안 해결과 전문 연구인력 양성을 위해 추진되는 국가 R&D 프로그램입니다. 기존 씨그랜트 사업의 지역별 성과 불균형과 산업 현장 활용성 부족을 보완하고, 기후변화·해양보호·신산업 수요 증대로 증가한 실증 기반 연구와 전문인력 요구에 대응합니다. 대학을 중심으로 지자체·기업·연구기관이 함께 참여할 수 있으며, 현장형 연구개발과 지역 인재 양성을 연계한 것이 올해 공모의 특징입니다. 이를 통해 해양수산 기술의 실용화와 산업 생태계 강화를 목표로 합니다.

2과제 목표

본 과제의 목표는 주요 TAC 어종의 자원량을 정확하게 평가하고 적정 어획량을 제시할 수 있는 해양 데이터 기반 분석 플랫폼을 구축하는 것입니다. 이를 위해 데이터웨어하우스, 데이터마트, 시각화 서비스, OLAP 분석, 생태계 먹이망 분석, 자원량 추정 모델 등을 단계적으로 개발합니다. 또한 기관 간 데이터 공유·표준화를 추진해 활용성을 높이고, ICT·빅데이터 기반의 해양수산 전문 인력을 체계적으로 양성합니다. 최종적으로는 디지털 기반의 자원관리 의사결정 지원 플랫폼을 구축하여 산업 및 정책 현장 활용을 목표로 합니다.

3과제 내용

이 과제는 해양수산 분야의 지속 가능한 자원관리를 위해 데이터를 기반으로 한 분석 플랫폼을 구축하는 장기 R&D 프로젝트입니다. 5년 동안 데이터 수집·통합부터 분석·평가·표준화까지 단계적으로 완성도를 높이는 연구가 수행됩니다. 주요 세부 내용은 다음과 같습니다. 1. 1차년도: 해양 Cube 기반 데이터웨어하우스 구축 - 해양·수산 분야 원천데이터 통합 및 저장 체계 개발 - TAC 어종 관련 환경·생물자원 데이터 모델링 및 Cube 설계 - 분석용 데이터마트(Data Mart) 구성 2. 2차년도: 교육·연구 공유 시스템 및 시각화 서비스 개발 - 대학·기업·기관 간 공동 활용을 위한 연구·교육 공유 시나리오 구축 - TAC 주요 어종을 중심으로 한 분석·예측 서비스 모델 개발 - 해양공간 정보 기반 시각화 서비스 체계 구축 3. 3차년도: OLAP 기반 온라인 분석 처리 시스템 구축 - OLAP 분석 시나리오 설계 및 서비스 구현 - 해양 생태계 먹이망 구조 분석 및 에너지 흐름 모델 개발 - 온라인 분석 서비스 운영 체계 마련 4. 4차년도: TAC 어종 자원평가 및 어획량 추정 모델 개발 - TAC 주요 어종 자원량 평가 및 적정 어획량 산출 - 다양한 어획 관리 시나리오 검증 - 산업 및 정책 적용 가능한 자원평가 모델 개발 5. 5차년도: 표준화·검증 및 플랫폼 고도화 - 참여기관 간 시스템 공유·검증 절차 수행 - 데이터 및 프로세스 표준화 도출 - 사용자 중심 UI·UX 개선 및 플랫폼 완성도 향상 이 프로젝트는 해양데이터 수집·분석 기술뿐 아니라 공동 활용 인프라 구축, 교육·인력양성 기능까지 포함하고 있어 해양·수산·AI·데이터 기업 및 기관이 참여하기에 적합한 구조입니다.

과제 세부 내용

공모 유형
본공고
과제 기간
2026 ~ 2030 (총 5년)
사업 규모
148.8억 원
지원금
110억 원
지원 내용

연구기간 2026~2030(5년). 연구비 지원범위: 총 11,000백만 원(정부지원) / 연차별 2,200백만 원(2026~2030).

기관 분담률
- 제19조제1항제1호 연구개발기관: 정부지원비율 75% 이하 / 기관부담현금비율 10% 이상 - 제19조제1항제2호 연구개발기관(매출 3,000억원 미만): 정부지원비율 70% 이하 / 기관부담현금비율 10% 이상 - 제19조제1항제2호 연구개발기관(매출 3,000억원 이상): 정부지원비율 70% 이하 / 기관부담현금비율 13% 이상 - 제19조제1항제3호·제4호 연구개발기관: 정부지원비율 50% 이하 / 기관부담현금비율 15% 이상 - 정부지원연구개발비를 받지 않는 기관: 기관부담 전액 현물 부담 가능
기타 세부 사항
[기술료] 인력양성사업으로 기술료 비징수
[성과 인정] 성과는 범부처통합연구지원시스템 또는 성과관리전담기관 등록 시 인정
[보안과제] 보안 필요 연구는 별도 분류 기준에 따름
[평가기준] 센터 지정 필요성, 운영목표, 연구목표, 추진체계, 역량, 인력양성 등 총점 100점 기준으로 평가하며 60점 미만은 탈락
[성과관리] 매년 정기평가를 실시하며 종료연차에는 종합평가를 수행
[최종 성과물] 고중량 양식장 물류 이송 로봇 및 시스템 개발과 성능 입증, 양식장 시설 모니터링·청소·급이 무인화를 위한 복합 로봇 및 청소 툴 개발과 프로그램 최적화
[성과지표] 성과지표1: 양식장 로봇 모델 설계도 및 시제품 5건 / 성과지표2: 고중량 물류 이송 로봇 등 상용화 3건 / 성과지표3: 수조 청소 및 양식장 상태 모니터링·시설보수 관련 논문 4건
[주요 연구내용(요약)] ① 백신 자동접종·물류이송·급이 등 작업지원 로봇 개발 ② 수조 청소·시설보수·환경모니터링 로봇 및 무인관리 시스템 개발 ③ 로봇-기자재 연동 및 통합제어 SW 개발 ④ 테스트베드 구축을 통한 성능 검증
[성과지표(예시)] 성과지표1: 디지털트윈 친환경 에너지설비·기계 플랫폼 활용 참여어가 30개 / 성과지표2: 친환경 에너지설비·기계 특허 6건 / 성과지표3: 디지털트윈 구현 및 최적화 전기료 절감율 50%
[정책/시장 근거(발췌)] 양식어업 전기요금 급증(예: 2021년 kWh당 36.9원→2025년 68.6원, 86% 증가) 및 육상양식어가 전기료 부담 증가를 배경으로 에너지 통합 모니터링·예측제어 필요성을 제시.
[성과지표(문서 제시)] 성과지표1: 수산전문 인력양성 50명 이상 / 성과지표2: SCI급 논문 15건 이상 / 성과지표3: 기술이전 2건 이상
[핵심기술별 연구기간(표 4-24)] 배양육 기반 차세대 수산식품 원료 제조기술(2026~2030, 5년), AI 기반 스마트 수산식품 가공·제조(2027~2030, 4년), AI 기반 유통 및 식량 공급망(2027~2030, 4년), 국민별 맞춤형 추천 및 분배(2026~2030, 5년), 전문인력 양성(2026~2030, 5년)
[최종 성과물] 양식 데이터 융합 지능형 분석 모델링 SW, 수산양식 전주기 양식데이터 공통 규격 및 디지털 프로파일, 스마트양식장 엣지 협업 및 허브 클라우드 시범 운영, 디지털트윈 시뮬레이션 기반 최적 의사결정 지원 분석·예측 SW.
[성과지표] ① 양식데이터 및 디지털 표준화 5건 ② 디지털트윈 기반 양식장 현장 재현 일치율 90.0% ③ 엣지 클라우드 환경의 양식 설비 제어 등 SW 등록 20건.
[핵심기술 및 기간] AI 기반 고령친화형 수산식품 제조(26~30, 5년) / 고령친화 연하 보조식(27~29, 3년) / AI 기반 유통 최적화·실시간 품질관리(26~30, 5년) / 국제 기준 기능성 수산식품·수출전략(27~30, 3년) / 인력양성(26~30, 5년).
[성과지표(예시)] 석·박사 인력양성 50명, 5종 이상 고령친화형 수산식품 개발, 국제학술지(SCI급) 논문 15편 이상.
[선행연구 대비 차별성] 기존 기능성 소재 발굴/가공·기능성 평가 중심 연구와 달리, AI·빅데이터 기반 건강데이터 분석을 통한 맞춤형 설계, 스마트팩토리·3D 바이오프린팅 기반 공정, 블록체인 기반 유통이력 및 실시간 품질관리까지 포함.
[연차별 연구내용(요약)] 1차년도 DW/데이터 통합·저장체계 및 Data Mart 구축 → 2차년도 교육·연구 공유 시나리오 및 TAC 어종 서비스 모델/시각화 체계 구축 → 3차년도 OLAP 시나리오·서비스 구축 및 먹이망/에너지흐름 분석 → 4차년도 TAC 어종 자원평가·적정어획량 추정 및 관리 시나리오 검증 → 5차년도 기관 간 공유·검증, UI/UX 개선, 데이터/프로세스 표준화.
[기대효과(요약)] 빅데이터 기반 자원분석으로 조업 효율성 향상 및 부가가치 창출, 수산자원 평가 분야의 디지털 전환 촉진, 어획규제/자원관리 정책 수립 근거 제공.
[성과지표(문서 제시)] SCI급 논문 15건 이상, 특허 출원 및 등록 10건 이상, 기술이전 3건 이상, 석·박사 인력양성 50명 이상, 취업률(최종) 90%.
[핵심 정량목표(연구내용 내 제시)] 정밀 절단 정확도 95% 이상, 생산 효율성 30% 향상, 품질관리 효율성 25% 향상, 3D프린팅 제작속도 50% 이상 단축 및 영양설계 정확성 95% 이상, AI 챗봇 추천 정확성 90% 이상.
[성과지표] 광기반 양식어업 디지털 기자재 상용화 6건, 광·영상 융합 기자재/시스템 성능 평가·검증 지원 10건, 지능형 양식어업 영상·이미지 기자재 SW 20건.
[주요 기술 로드맵(성과물 예시)] 광복합 수질관리 일체형 장비, 영양염 자동분석 광센서, 하이브리드 UV 수처리 시스템, 다중분광 기반 유해조류 탐지 카메라, 어종별 생육반응 DB, 지능형 사육환경 통합 시스템, 복합 환경센서 성능검증 매뉴얼, 광영상 기반 행동분석 장비, 암수판별 영상시스템, 미세플라스틱 계측 장비 등을 2026~2030년 단계 개발·실증.
[공모 및 과제 기본정보] 전문기관: 해양수산과학기술진흥원(KIMST). 내역사업명: 수산·자동(수산양식). 공모방식: 지정공모. 주관연구개발기관 유형: 대학. 연구개발단계: 기초·응용. 해양수산과학기술 분류: 수산양식–증양식–양식시설/자 (FSC–FSC01–FSC0105).
[주요 성과지표(발췌)] 전문인력양성(석·박사 배출 44명 이상, 해양수산 취업자 29명 이상, 교육프로그램 5건 이상, 만족도 84점 이상/역량향상도 10% 이상), 기술개발(디지털트윈 모델링 SW등록 3건 이상, 시제품 실증 1건 이상, 양식환경 가상화 관련 1종), 우수성(mrnIF 최소평균 73.46 이상(SCI 4건 이상), 특허 SMART 최소평균 3.3% 이상(등록 5건 이상)), 원가절감 17.4% 이상, 프로세스 개선 만족도 3.4점 이상, 정책 활용도 2건 이상.
[주요 정량 성과지표(최소요구조건)] 전문인력양성: 석·박사 배출 38명 이상, 해양수산 취업자 26명 이상, 교육프로그램 5건 이상, 교육훈련 만족도 84점 이상 및 역량 향상도 10% 이상. 기술개발: 시제품 2건 이상, 3D 프린팅 시스템 1건, 수산 대체 원료 생산 공정 1건. 연구우수성: 논문 mrnIF 최소평균 73.46 이상(SCI 4건 이상), 특허 SMART 최소평균 3.3% 이상(특허등록 5건 이상).
[연구개발성과물(핵심기술) 구성] AI·로봇 기반 자율 제조 및 품질제어, AI 융합 맞춤형 수산식품 3D 프린팅 및 큐레이션 플랫폼, 미래형 원료(세포배양 기반) 생산 공정 및 자율화, 자율제조 전문인력 양성 실습 교육 패키지 개발.
[성과지표] 석·박사 배출 44명, 해양수산 취업자 30명, 교육 프로그램 5건 이상, 만족도 84점 이상, 위험상황 대응 시스템 2건 이상, 자동화 시스템 2건 이상, 형식승인 기준 2건 이상, 가상조업 SW 2건 이상, SCI 논문 mrnIF 73.46 이상, 특허 5건 이상.
[주요 성과지표(인력/교육)] 석·박사 배출 38명 이상(10억원당 10명 산출), 취업자 26명 이상(취업률 70% 이상 산출), 교육프로그램 5건 이상(산학연 연계 교과목 신규 개발), 교육훈련 만족도 84점 이상 및 역량향상도 10% 이상
[주요 성과지표(R&D/플랫폼)] 해양환경 모니터링 센서 3종 이상 개발 및 현장적용 테스트 완료, 이미지 기반 종동정/생체량 추정 알고리즘 정확도 85% 이상, 실측데이터 적용 자원평가모델 예측오차 15% 이상 개선, 표준화 개방형 해양정보 플랫폼 5건 이상, DW 시스템 설계 및 통합자료 구축 1식, 해양데이터 온라인 분석서비스 3종 이상
[연구개발 우수성 지표] 논문 mrnIF 최소평균 73.46 이상(SCI 4건 이상), 특허 비율 최소 평균 3.3% 이상(특허등록 5건 이상)
[성과지표] 석·박사 148명, 취업 104명, SCI 84건 등 최소 성과 목표 제시
기타 지원 조건
[지자체 부담금] 지자체는 당해연도 정부출연연구개발비의 30% 이상 매칭(2027년부터 적용)
[청년인력 채용] 영리기관 포함 시 정부지원금 5억원당 청년인력 1명 신규채용 및 1년 이상 고용 유지
[학생인건비] 대학 참여 시 학생인건비를 정부출연연구개발비의 30% 이상 계상해야 함
[신진연구자 참여 의무] 신진연구자를 필수 참여시키고 정부출연금의 30% 이상을 신진연구자에게 의무 배정
[지자체 매칭] 지자체 사업비 매칭(정부출연금의 30%)이 필수
[주관기관 요건] RFP 체크박스 기준 주관기관은 대학으로 표기됨(참여기관은 제한없음).
[지자체 매칭 및 컨소시엄 의무] 지자체-대학-기업 컨소시엄 구성 및 지자체 사업비 매칭(정부출연금의 30%) 의무화
[주관기관 요건] RFP 상 주관기관은 '대학'으로 지정되며, 참여기관은 제한없음으로 표기됨.
[주관기관 요건] 주관기관은 대학으로 명시되어 있으며, 참여기관은 제한없음으로 기재됨.
[데이터/성과 공개·등록] 생산되는 데이터·알고리즘·소스코드 등 연구개발 결과물은 국가 활용을 위해 해양수산부 해양환경정보포털(MEIS)에 등록하고, 공개범위/여부는 해양수산부와 협의하여 결정해야 함.
[연구데이터 관리(DMP)] 해양수산과학기술육성법 및 R&D 규정에 따라 연구데이터가 생성되는 경우 연구데이터관리계획서(DMP)를 해양수산 R&D 지식정보시스템(바다봄)에 제출해야 하며, 주관/공동기관별 제출이 필요함.
[공동활용 원칙] 구축되는 연구 인프라 및 연구데이터는 공동 활용을 원칙으로 함.
[채용연계 최소기간] 국내외 기업 대상 채용연계를 실시하는 경우 석·박사 연구원의 연구수행 연속성 제고를 위해 최소 실시기간을 6개월 이상으로 책정해야 하며, 근로계약서/재직증명서 등 증빙을 요구함.
[성과 인정 기준일] 과학기술 전문 인재양성 지표(석·박사 배출인력) 성과는 ’31년 2월 실적까지 인정됨.
[데이터/성과 공개·등록] 본 과제로 생산되는 데이터·알고리즘·소스코드 등 연구개발 결과물은 해양수산부 해양환경정보포털(MEIS)에 등록해야 하며, 제공 범위/공개 여부는 해양수산부와 협의하여 결정.
[연구데이터 관리] 해양수산과학기술육성법 제13조 등에 따라 연구데이터가 생성되는 경우 DMP(Data Management Plan)를 해양수산R&D지식정보시스템(바다봄, https://badabom.go.kr)에 주관/공동기관별 제출해야 함.
[공동활용 원칙] 해양수산과학기술육성법(연구개발성과 활용촉진 및 정보관리 등) 근거에 따라 연구 인프라 및 연구데이터는 공동 활용을 원칙으로 함.
[채용연계 요건] 국내외 기업 대상 채용연계를 실시하는 경우 석·박사 연구원의 R&D 연속성 제고를 위해 최소 실시 기간을 6개월 이상으로 책정해야 하며(근로계약서/재직증명서 등 증빙).
[성과 인정 시점(인재양성)] 과학기술 전문 인재양성 지표(석·박사 배출인력) 실적은 ’31년 2월 실적까지 인정.
[성과지표 설정 규정] 연구개발기관은 표준 성과지표(6차) 안내에 따라 전체 성과지표 중 질적지표를 60% 이상으로 설정해야 함.
[제출/접수 방식] 연차별 연구개발목표 및 정량 성과목표/지표와 연차별 소요예산을 연구개발계획서에 제시해야 하며, 연구개발과제별로 개별 접수해야 함.
[데이터·성과 제출] 연구데이터 및 소스코드 등 모든 결과물은 MEIS 및 관련 시스템에 등록해야 함.
[DMP 제출] 연구데이터 관리계획서(DMP) 제출 필수.
[채용연계 조건] 석박사 연구원의 채용연계 시 최소 6개월 이상 근로계약 필요.
[데이터/성과 공개·등록] 생산되는 데이터·알고리즘·소스코드 등 모든 연구개발 결과물은 국가적 활용을 위해 해양수산부 해양환경정보포털(MEIS)에 등록해야 하며, 제공 자료 범위·공개여부는 해양수산부와 협의하여 결정해야 함
[연구데이터 관리(DMP)] 해양수산과학기술육성법 및 연구데이터 생성 시 의무에 따라 DMP(Data Management Plan)를 해양수산R&D지식정보시스템(바다봄, https://badabom.go.kr)으로 제출해야 하며, 연구데이터 생성 기관(주관/공동)별로 제출 필요
[인프라·데이터 공동활용] 해양수산과학기술육성법 제11조(성과 활용촉진) 및 제13조(정보의 수립·관리 등)에 따라 구축 인프라 및 연구데이터는 공동 활용을 원칙으로 함
[성과지표/성과관리] 제시된 최종성과물·성과지표는 최소요구조건 가이드라인이며 추가/구체화 가능; 또한 표준 성과지표(6차) 안내서에 따라 전체 성과지표 중 질적지표를 60% 이상으로 설정해야 함
[채용연계 운영조건] 국내외 기업 대상 채용연계를 실시하는 경우 석·박사 연구원의 R&D 연속성 제고를 위해 최소 실시기간 6개월 이상으로 책정해야 하며, 근로계약서/재직증명서 등 증빙 필요
[성과 인정시점] 과학기술 전문인재양성 지표(석·박사 배출인력) 실적은 ’31년 2월 실적까지 인정
[접수 방식] 연구개발과제별로 개별 접수해야 함
[지자체 매칭] 지자체는 당해연도 정부출연연구개발비의 30% 이상 매칭(2027년부터 적용)
[청년인력 채용] 영리기관은 정부지원금 5억원당 청년인력 1명 신규채용 및 1년 이상 고용 유지
[학생인건비 비율] 대학 참여기관은 학생 인건비를 정부출연연구개발비의 30% 이상 계상
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