품 명

AI 자율주행자동차 실습장치

부 서

교육정보부

설치장소

AI실습실

수 량

5대

용 도

실 습 용

1. 장비 특징(Feature)

가. 본 장비는 데이터 수집, 데이터 전처리, 인공지능 모델 생성, 인공지능 모델 추론검증을 직접 수행하여 모빌리티 기반의 인공지능 기능을 만드는 실습을 하기 위한 것이다.

나. 실제 자동차 주행 차선과 유사한 형태(검정색 도로, 양쪽 흰색차선)을 인공지능 모델이 추론할 수 있도 록 데이터수집, 데이터전처리, 데이터학습, 인공지능모델 생성의 단계별 예제를 제공해야 한다.

다. 교통안전표지판은 도로교통법 시행규칙의 종류와 이미지를 동일하게 제작하여 제공해야 한다.

라. 지시 교통안전표지판을 인공지능 모델이 추론할 수 있도록 데이터수집, 데이터전처리, 데이터학습, 인공 지능모델 생성의 단계별 예제를 제공해야 한다.

마. 신호등을 인공지능 모델이 추론할 수 있도록 데이터수집, 데이터전처리, 데이터학습, 인공지능모델 생성 의 단계별 예제를 제공해야 한다.

바. 주의 교통안전표지판을 인공지능 모델이 추론할 수 있도록 데이터수집, 데이터전처리, 데이터학습, 인공 지능모델 생성의 단계별 예제를 제공해야 한다.

사. 사람, 동물, 차량을 인공지능 모델이 추론할 수 있도록 데이터수집, 데이터전처리, 데이터학습, 인공지 능모델 생성의 단계별 예제를 제공해야 한다.

아. 차선, 지시 교통안전표지판, 신호등, 주의 교통안전표지판, 사람, 동물, 차량 외에 학습자가 추론의 대 상을 추가할 수 있어야 한다.

자. 인공지능 모델 생성은 분류(Classification) 알고리즘과 객체감지(Object Detection) 알고리즘을 사용하 여 실습할 수 있도록 예제를 제공하여야 한다.

차. AI Block Editor를 제공하여 별도 TEXT코딩 없이 인공지능 학습, 추론, 모델생성, 모델 활용을 위한 하 드웨어 제어 펌웨어 제작이 가능해야 한다.

카. AI Block Editor는 PC에서는 물론 동일 프로젝트를 PC없이 AI Edge System에서 독립적으로 동작이 가능 해야 한다.

2. 규격 및 사양(Specification)

가. NVIDIA CUDA 라이브러리

나. Google TensorFlow 적용

다. Jupyter Notebook 사용 가능

라. Pandas 라이브러리 적용

마. Keras 라이브러리 적용

바. Numpy 라이브러리 적용

사. Block Coding Editor 구동 및 원격 접속 가능

아. 4-Wheel Type 조향장치적용

자. 소형 폼 팩터 SOM(System-on-Module)으로 엣지에 슈퍼컴퓨터 성능을 제공

차. 최대 21TOPS의 가속 컴퓨팅이 최신 뉴럴 네트워크를 병렬로 실행하고 여러 개의 고해상도 센서에서 전 송되는 데이터를 처리하는 데 필요한 성능을 제공

카. 고속 CSI 및 PCIe에서 저속 I2C 및 GPIO에 이르는 풍부한 IO 세트

타. AI 성능

1) 21 TOPS

파. GPU

1) NVIDIA Volta™ 아키텍처

2) 384개 NVIDIA® CUDA® 코어 및 48개 Tensor 코어 장착

하. CPU

1) 6코어 NVIDIA Carmel ARM®v8.2 64비트 CPU

2) 6MB L2 + 4MB L3

거. DLA

1) 2개의 NVDLA 엔진

너. 비전 가속기

1) 7-Way VLIW 비전 프로세서

더. 메모리

1) 8GB 128비트 LPDDR4x 51.2GB/s

러. 스토리지

1) micro SD 32GB

머. 동영상 인코드

1) 2x 4Kp30 | 6x 1080p 60 | 14x 1080p30(H.265/H.264)

버. 동영상 디코드

1) 2x 4Kp60 | 4x 4Kp30 | 12x 1080p60 | 32x 1080p30(H.265)

2) 2x 4Kp30 | 6x 1080p60 |16x 1080p30(H.264)

서. 카메라 입력

1) 2개의 MIPI CSI-2 PHY 레인

어. 연결성

1) 기가비트 이더넷, M.2 키 E(WiFi/BT 포함), M.2 키 M(NVMe)

저. 디스플레이

1) HDMI 및 DP

처. USB

1) 4개의 USB 3.1, USB 2.0 Micro-B

커. 기타

1) GPIO, I2C, I2S, SPI, UART

터. Input Module

1) 전방감지센서

2) Switch

3) Camera

퍼. Wireless Communication

1) USB Wi-Fi

허. Power Battery

고. Output Module

1) Display LCD

2) PWM Module

가) 전조등 LED 2ea

나) Buzzer

다) Servo Motor

3) Motor Module

가) DC Motor 2ea

4) Audio

가) Speaker

노. Block Coding Editor

1) 인공지능 학습, 모델생성, 추론검증, 인공지능 모델활용 펌웨어 제작을 위한 소프트웨어

2) 한글 및 영문 인터페이스 제공

3) NVIDIA CUDA 라이브러리 연동 가능

4) Google TensorFlow 연동 가능

5) Pandas 라이브러리 연동 가능

6) Keras 라이브러리 연동 가능

7) Numpy 라이브러리 연동 가능

8) 인공지능 분류기능 코딩블록 제공

가) 학습 블록 (Training)

a) 학습 데이터의 위치를 지정하는 블록

b) 이미지 분류 학습 알고리즘을 지정하는 블록

c) 사전 학습 모델을 선택하는 블록

d) 전처리 옵션을 선택하는 블록

e) 하이퍼 파라미터 옵션을 지정하는 블록

f) 이미지 분류 학습 시작 블록

나) 추론 블록 (Inference)

a) 이미지 분류 학습 모델을 로드하는 블록

b) 학습 모델에서 대상 이미지를 추론하는 블록

c) 추론 결과에서 분류된 클래스의 이름 가져오는 블록

d) 추론 결과에서 분류된 클래스의 정확도 가져오는 블록

e) 추론 결과에서 분류된 클래스의 이름 테스트 블록

f) 이미지 분류 추론 결과를 화면에 표시하는 블록

다) 최적화 블록 (Optimization)

a) 이미지 분류 모델을 최적화 하는 블록

9) 인공지능 객체감지기능 코딩블록 제공

가) 학습 데이터 제작 블록 (Generate Taining Data)

a) 학습 데이터 제작 블록

나) 학습 블록 (Taining)

a) 학습 데이터의 위치를 지정하는 블록

b) 이미지 분류 학습 알고리즘을 지정하는 블록

c) 사전 학습 모델을 선택하는 블록

d) 하이퍼 파라미터 옵션을 지정하는 블록

e) 전처리 옵션을 선택하는 블록

f) 객체 감지 학습 시작 블록

다) 추론 그래프 생성 블록( Freeze Inference)

a) 학습 모델로부터 추론할 수 있는 형태의 그래프로 생성하는 블록

라) 추론 (Inference)

a) 객체 감지 학습 모델을 로드하는 블록

b) 추론할 때 특정 클래스는 감지되지 않도록 하는 블록

c) 학습 모델에서 대상 이미지를 추론하는 블록

d) 감지된 객체의 리스트를 가져오는 블록

e) 감지된 객체의 수를 가져오는 블록

f) 감지된 특정 객체의 수를 가져오는 블록

g) 객체 감지 모델에서 감지할 수 있는 클래스 목록을 가져오는 블록

h) 감지된 객체에 대한 정보를 가져오는 블록

객체에 대한 클래스 이름

객체에 대한 클래스 번호

객체에 대한 인식 정확도

객체에 대한 좌측 상단 X 좌표

객체에 대한 좌측 상단 Y 좌표

객체에 대한 우측 하단 X 좌표

객체에 대한 우측 하단 Y 좌표

객체에 대한 중심점 X 좌표

객체에 대한 중심점 Y 좌표

객체에 대한 가로 너비

객체에 대한 세로 높이

I) 객체 감지 추론 결과를 화면에 표시하는 블록

10) 인공지능 음성인식기능 코딩블록 제공

가) 구글 어시스턴트 모듈 불러오는 블록

나) 이벤트 핸들러 등록 블록

다) 음성 녹음 시작 및 구글 어시스턴트 실행 블록

라) 녹음된 메시지를 가져오는 블록

마) 질문에 대한 답변을 스피커에 재생하고, 이벤트 핸들러를 발생시키는 블록

11) 자율주행자동차 차선인식기능 코딩블록 제공

가) 학습 블록 (Training)

a) 학습 데이터의 위치를 지정하는 블록

b) 사전 학습 모델을 선택하는 블록

c) 전처리 옵션을 선택하는 블록

d) 하이퍼 파라미터 옵션을 지정하는 블록

e) AI 차선 인식 학습 시작 블록

나) 추론 (Inference)

a) AI 차선 인식 학습 모델을 로드하는 블록

b) 추론 시 전처리 옵션을 선택하는 블록

c) 학습 모델에서 대상 이미지를 추론하는 블록

d) 추론 결과에서 차선 인식에 대한 X, Y 좌표값 가져오는 블록

e) 추론 결과에서 정지선의 인식률 가져오는 블록

f) AI 차선 인식 추론 결과를 이미지로 가져오는 블록

g) AI 차선 인식 추론 결과를 화면에 표시하는 블록

다) 최적화 블록 (Optimization)

a) 이미지 분류 모델을 최적화 하는 블록

12) 코딩블록 사용시 Python코드 자동 변환 기능

13) 코딩블록 사용시 XML코드 자동 변환 기능

14) 드실행 확인용 Console Window 제공

15) 입력영상 인공지능 추론 결과 영상 Window 제공

16) PC 환경에서 코딩 가능

17) AI Edge System에서 직접 코딩 가능

18) PC 연결 없이 AI Edge System에서 독립적 동작 가능

19) PC 연결 없이 AI Edge System에서 실시간 인공지능 추론 결과를 활용할 수 있는 하드웨어 제어용 펌웨어 제작 가능

20) 로직회로 코딩블록 제공

21)반복문 코딩블록 제공

22) 수학계산식 코딩블록 제공

23) 텍스트 코딩블록 제공

24)리스트 활용 코딩블록 제공

25) 색상 활용 코딩블록 제공

26)변수선언 코딩블록 제공

27) 하드웨어 GPIO 코딩블록 제공

28) 카메라 IO 코딩블록 제공

29) 프로젝트 생성, 저장, 불러오기, 삭제 기능

30) 코딩블록 센터 맞추기 기능

31) 코딩블록 확대보기 기능

32) 코딩블록 축소보기 기능

3. 부대부품(Accessories)

가. 배터리충전기 : 1개

나. MicroSD card : 1개

다. 교재 : AI 실습교재P.pdf

라. AI학습용 예제 데이터 셋 및 AI활용 예제소스 : 온라인 다운로드 링크 제공

4. 기타 조건(Remarks)

가. 납품 설치는 계약 후 45일 이내에 이루어져야 한다.

나. 설치 및 교육은 계약자 또는 입찰자에 의해 무상으로 이루어져야 한다.

다. 제품의 설치 및 시동은 입찰자 또는 공급자의 책임 하에 수행되어야 한다.

라. 제품의 수리는 입찰자 또는 공급자의 책임 하에 수행되어야 한다.

마. 최초 테스트 작동 후 1년 동안 무상 보증하여야 한다.

5. 기술이전교육

가. 장비의 명칭, 특징, 운용방법, A/S방법 등의 이론 교육을 실시하고 장비 작동방법과 실무테스트를 실시

나. 교육장소: 본교에 장비가 납품된 지정장소

다. 교육내용 및 기간: 협의에 의해 결정

6. 검수 및 사후관리

가. 입찰참여 업체는 사전에 충분히 특징, 규격 공급부속품 등을 충분히 검토 숙지한 후 참여하여 납품시 불 이득이 발생하지 않도록 하며, 숙지 미비로 학교 요구 내용과 상이 할 경우 검수 불가함.

나. 무상 보수 기간은 설치 가동 후 1년으로 하고 A/S기간 내에 기계에 이상이 있을 시에는 수리비 전액을 무상으로 함.

다. 고장 접수 후 24시간 이내에 정비보수를 시작하여 36시간 이내에 정상 가동하여 교육에 차질이 없도록 함.

라. 무상보수기간 이후의 고장수리는 실비의 부품비용만 지불하는 조건으로 보수가 계속적으로 이루어져야함.

마. 납품 장비의 품질 및 사후 확실한 A/S를 보증하기 위하여 제조원이거나 또는 제조원이 인정하는 판매원에서 납품함.

바. 계약 대상자는 계약 시 제조사의 공급확약서를 제출하고 물품을 납품할 시에는 물품 규격서에 만족하는 정품(유사물품 배제)을 납품하여야 하며, 기술 카다로그 원본을 함께 제출함.

사. 본 사양서에 명기되지 않은 사항이나 단종된 제품 등의 사유가 있을 경우 우리 학교와 납품업체가 합의하 여 동등 이상제품으로 처리하며, 합의가 되지 않을 때는 우리 학교 측의 해석에 따름.

품 명

인공지능자율주행자동차

실습트랙장치

부 서

교육정보부

설치장소

AI실습실

수 량

1대

용 도

실 습 용

1. 규격 및 사양(Specification)

가. 크기 : 4,400(L)× 3,900(W)× 200(H)mm 이상(수요부 협의 후 변경 가능)

나. 주행구간

1) 직선주행 구간

2) 곡선주행 구간

3) 교차로 구간

4) 신호등 및 횡단보도 구간

다. 도로표시

1) 실선표시

2) 교차로 점선표시

3) 횡단보도 표시

4) 정지선 표시

라. 자동 신호등 장치

1) Red, Yellow, Green LED로 구성

2) 신호등 변경 인터벌 조정 가능

마. 돌발객체 장치

1) 제어장치에 의해 돌발객체 돌출 및 복귀 동작

2) 사람, 동물, 자동차 객체로 구성

바. 자동 표지판 장치

1) 좌회전 & 우회전 표지판 장치

2) 좌회전 & 직진 표지판 장치

사. 일반 표지판 장치 2EA

1) 정지 표지판

2) 보행자 주의 표지판

2. 기타 조건(Remarks)

가. 납품 설치는 계약 후 45일 이내에 이루어져야 한다.

나. 설치 및 교육은 계약자 또는 입찰자에 의해 무상으로 이루어져야 한다.

다. 제품의 설치 및 시동은 입찰자 또는 공급자의 책임 하에 수행되어야 한다.

라. 제품의 수리는 입찰자 또는 공급자의 책임 하에 수행되어야 한다.

마. 최초 테스트 작동 후 1년 동안 무상 보증하여야 한다.

3. 기술이전교육

가. 장비의 명칭, 특징, 운용방법, A/S방법 등의 이론 교육을 실시하고 장비 작동방법과 실무테스트를 실시

나. 교육장소: 본교에 장비가 납품된 지정장소

다. 교육내용 및 기간: 협의에 의해 결정

4. 검수 및 사후관리

가. 입찰참여 업체는 사전에 충분히 특징, 규격 공급부속품 등을 충분히 검토 숙지한 후 참여하여 납품시 불 이득이 발생하지 않도록 하며, 숙지 미비로 학교 요구 내용과 상이 할 경우 검수 불가함.

나. 무상 보수 기간은 설치 가동 후 1년으로 하고 A/S기간 내에 기계에 이상이 있을 시에는 수리비 전액을 무상으로 함.

다. 고장 접수 후 24시간 이내에 정비보수를 시작하여 36시간 이내에 정상 가동하여 교육에 차질이 없도록 함.

라. 무상보수기간 이후의 고장수리는 실비의 부품비용만 지불하는 조건으로 보수가 계속적으로 이루어져야함.

마. 납품 장비의 품질 및 사후 확실한 A/S를 보증하기 위하여 제조원이거나 또는 제조원이 인정하는 판매원에서 납품함.

바. 계약 대상자는 계약 시 제조사의 공급확약서를 제출하고 물품을 납품할 시에는 물품 규격서에 만족하는 정품(유사물품 배제)을 납품하여야 하며, 기술 카다로그 원본을 함께 제출함.

사. 본 사양서에 명기되지 않은 사항이나 단종된 제품 등의 사유가 있을 경우 우리 학교와 납품업체가 합의하 여 동등 이상제품으로 처리하며, 합의가 되지 않을 때는 우리 학교 측의 해석에 따름.