우수조달물품(무인교통감시장치, 2024075) 제3자단가계약

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• ●_260506_우수제품 규격서(2024075)_(주)아이티코어스.hwpx · 공고규격서
• 20260901_계약조건및유의사항.zip · 공고규격서

공고 개요

각 수요기관 · 교통·ITS 장비

낙찰업체

주식회사 아이티코어스

낙찰단가

302,032,000원 · 낙찰률 100%

낙찰하한율

-

참가

1곳 · 개찰 09/17(목)

요약 AI 요약

이륜차를 포함한 모든 차량의 속도·신호·버스전용차로 위반을 단속하는 무인교통단속시스템을 구축하는 사업입니다. 차종별 구분 단속과 인공지능 기반의 차량 인식 기술을 구현하는 것이 목적입니다.

• 승용, 승합, 버스, 화물차, 이륜차 등 6종 차종 구분 단속
• 레이더와 카메라 좌표 정합을 통한 정확한 위반 차량 추출
• CPU 환경에서 구동 가능한 차종 구분, 번호 인식, 안전모 착용 식별 인공지능 기술
• 전면, 후면 또는 양면 단속 운영 체계 구축
• 차량 크기별 맞춤형 고지서 이미지 생성 기능
• 번호인식카메라, 레이더, 제어기, 운영소프트웨어(ITSens V1.0) 등 하드웨어 및 소프트웨어 일체 납품

사업 내용 · 이 공고에 든 일

중심 · 무인교통감시장치 제조·공급

물품 › 안전·보안·방재 › 교통·ITS 장비

차종별 구분단속이 가능한 무인교통단속시스템(번호인식카메라·레이더·제어기·운영SW 일체)을 제조·납품하는 물품 공고다.

• 번호인식카메라·전동줌렌즈·LED조명·레이더·팬틸트·제어기·EMU·함체·누전차단기·서지보호기 등 구성품 일체
• 운영프로그램(ITSens V1.0) 및 IP카메라(IBZ-HS273-04)
• 속도종합폴·신호종합폴·안내·예고·속도표지판 등 부속물
• 현장설치(조립2) 및 시운전조건부 성능 입증
• 납품일로부터 2년 하자보증 및 A/S
• 포장·표시(K마크·KC·TTA 표시)
• 전문기관검사 수검 협조

참가 자격 · 제한

업종제한

제한 없음

지역제한

제한 없음

공동수급

공동수급불허

입찰참가 제한

모름

실적경쟁 · PQ

모름

국제입찰

국내입찰

제출 방법

전자시담

입찰 일정

가격

추정가격

372,900,372원

배정예산

410,190,409원

부가세

37,290,037원

예정가격 방식

단일예가

납품

품명

무인교통감시장치 (4617168501)

수량

1 식

납품

계약 후 90일

인도조건

설치까지 · 현장설치도

제조물품

모름

세부품명 등록

등록 필요

공고 정보

공고종류

등록공고 (일반공고)

게시일

09/16(수)

공고번호

R26BK01729673-000

참조번호

-

공고기관

조달청

수요기관

각 수요기관

계약방법

수의계약

낙찰방법

수의시담

계약유형

제3자단가계약

예정가격 방식

단일예가

추정가격

372,900,372원

배정예산

410,190,409원

사전규격번호

-

재공고

아니오

출처

나라장터

문서 발췌

1. 개요 1.1 적용범위 본 규격은 이륜차를 포함한 모든 차량의 속도위반, 신호위반, 버스전용차로 위반 등 도로상의 교통법규 위반차량을 단속하는 방법에 대한 것으로 “차종별 구분단속이 가능한 무인교통단속시스템”의 구조, 재료, 성능 및 시험방법 등에 대하여 규정한다. 1.2 특징(특허 제10-2505067호) 가. 승용, 승합, 버스, 소형화물, 대형화물, 이륜차 등의 차종을 구분하여 단속 나. 고속 도로 내 일반차량과 화물차량의 규정 속도위반을 구분하여 단속 다. 레이더를 이용하여 차량을 검지하고 차량의 속도위반 여부 판단 라. 설치 환경 및 운영 조건에 따라 한 대의 시스템으로 전면, 후면 또는 양면 단속 시스템으로 운영 마. 딥러닝 최적화 기술을 적용하여 GPU가 없는 CPU 환경에서 차종 구분, 차량번호 인식, 안전모 착용 구분 등의 다양한 인공지능 기술 운영 바. 레이더 좌표와 카메라 영상좌표 정합 기술을 이용하여 레이더에서 검지 된 차량의 위치를 카메라 영상 내 차량의 위치에 맵핑하여 정확한 위반차량 구분

2. 규격 2.1 제원 가. 무인교통감시장치(4617168501)

2.2 품질기준 제품의 전 모델은 본 규격에 기재한 모든 사항을 만족하며 이외의 사항에 대해서는 보유한 모든 기술 및 품질인증의 시험기준, 한국산업표준(KS F 4918 : 2019 등) 등 국내·외 표준규격에 관한 규정을 만족해야 한다. 가. 완제품

∎공공기관용 IP카메라 보안 성능품질 TTA Verified 인증 기준(TCP-2012/R05:2021) ∎시험 대상 1) IP 카메라 : IBZ-HS273-04, TTA 인증품(TTA-V-22-138) 2) Firmware(S/W) Version : AS3L_SWU1_V1.0.0.14 ∎주요 시험장비 사양 1) 보안 기능 시험기 모델 : 영상보안시스템(CCTV) 보안 기능 시험기, 제조사 : ㈜서브 2) 네트워크 프로토콜 분석기 모델 : Wireshark, 제조사 : Wireshark Foundation ∎보안기능 시험 환경도 나. 영상 보안 시스템용 IP카메라(IBZ-HS273-04)

3. 구성, 재료 본 제품은 규격서에 의하여 제작하고 사양에 명기되지 않은 사항은 보유한 모든 기술 및 품질인증의 시험기준, K마크인증(PC12024-057), GS인증, 한국산업표준, ｢전파법｣ 등 국내·외 표준규격에 적합하도록 제작한다. 3.1 자재구성표

3.2 주요 자재 소요량

[적용 사진]

안성시 공도초교 앞

4.2 제품구조 가. 제품구조 나. 제품의 구성

<속도 단속장치 구성도>

<신호 단속장치 구성도>

4.3 마감 및 외관 가. 제품의 외관은 균열이 없어야 하고, 내부에 침입한 벌레, 먼지 등에 의하여 사용상 영향이 없는 구조여야 한다. 나. 설치 후 진동, 충격 등에 의하여 접촉 불량, 탈락 등의 문제가 생기지 않는 구조여야 한다. 다. 포장 마감 시 외부 이물질 유입이 없도록 완전하게 밀봉한다. 라. 제품의 품질기준 및 성능이 품질기준에 적합하여야 한다. 5. 제조 및 가공 제조공정도에 따라 공정별로 공정관리 및 중간검사 기준을 사내 표준으로 정하고 완제품의 품질 수준이 자사 제품 표준에 적합하도록 적정하게 관리하고 모델별, 공정별 상세 내용을 기록·관리하여야 한다. 가. 카메라부, 함체부, 부대설비는 한국산업표준(KS F 4925, KS F 4918), K마크 인증(PC12024) 등 우수제품 지정 시 모든 기술 및 품질인증의 시험기준 등에 의거하여 설계, 제작되어야 한다. 나. 통상 사용 시 안전하고 사람과 주변 환경에 어떠한 위험도 주지 않도록 설계, 제조되어야 한다. 다. 제품 제조에 사용되는 원자재는 당사 수입품 검사기준에 합격한 원자재를 사용하여야 한다. 라. 현장 적용 시 당사의 시방서 규정에 의하여 활용, 관리되어야 하며, 단계별 적용 완료 후 제조사로부터 품질 확인을 받는다.

마. 제조 공정상의 관리 및 검사 사항은 아래에 따른다.

[제조공정표]

6. 기능 및 성능 6.1 기능 (특허 제10-2505067) 가. 딥러닝 기술을 이용하여 승용, 승합, 소형트럭, 대형트럭, 버스, 이륜차의 6종의 차종을 구분하여 차종별 구분단속 나. 레이더와 카메라 간 좌표 정합 기술을 이용하여 레이더에서 검지 된 차량의 위치를 카메라 영상에서 정확하게 추출하여 오단속 방지 다. 딥러닝 모델 최적화 기술을 적용하여 GPU가 없는 환경에서 차량번호 인식, 차량추적, 차종 구분, 안전모 미착용 식별 등 다양한 딥러닝 모델 운영 라. 차량의 크기에 맞는 맞춤형 고지서 이미지 생성 6.2 성능 및 검사방법 가. K마크(PC12024-057) 성능인증 등 우수제품 지정 시 모든 기술 및 품질인증의 시험기준 등에 따른 시험방법과 기준을 만족하고 상기 2.1항 및 2.2항에 만족하여야 한다. 나. 검사방법 (1) 매회 납품하는 양을 1 Lot로 하며, 검사물의 크기 및 구성 방법, 시료의 크기 및 채취 방법은 KS Q 1003(랜덤 샘플링 검사방법)에 따른다. (2) 검사방법은 상기 시험방법에 따라 시험하여 전 항목이 합격하면 그 Lot는 합격으로 한다. (3) 완제품의 색상, 겉모양, 균열, 흠 및 표면처리 등은 육안으로 검사하며 겉모양 검사는 전수에 대하여 적용하고, 치수는 기구를 이용하여 측정하여야 한다. 6.3 성능시험방법 6.3.1 겉모양

가. 시험방법 (1) 통상 사용 상태에서 위험이 발생할 우려가 없으며 모양이 바르고 조립 및 각 부의 마무리가 양호하고 동작이 원활하여야 한다. (2) 사용 중 조작자를 손상시킬 우려가 있는 거친 표면, 날카로운 모서리 및 가장자리는 없어야 한다. 6.3.2 교통신호 상태 검지 가. 시험방법 (1) 가상신호 발생기를 이용하여, 가상 신호등의 신호를 변경하고 제어장치가 정상적으로 수신하여 표시하는지 확인한다. 6.3.3 신호위반/속도위반 구분단속 가. 시험방법 (1) 가상신호 발생기를 이용하여, 적색신호일 때 신호위반 단속 여부를 확인한다. (2) 녹색신호일 때 속도위반 단속 여부를 확인한다. 6.3.4 교통신호 오류 검지 가. 시험방법 (1) 가상신호 발생기를 이용하여, 교통신호가 정상일 때 신호위반 단속 여부를 확인한다. (2) 고장일 때 속도위반 단속 여부를 확인한다. 6.3.5 보조 영상 확보 가. 시험방법 (1) 보조 영상은 위반차량을 육안으로 확인할 수 있는 해상도 확보 (2) 첫 번째 보조 영상은 위반차량이 정지선(또는 횡단보도)을 통과한 지점(단속 영상 촬영 지점과 동일)이어야 하고, 마지막 영상은 위반차량이 교차로를 완전히 통과한 장면이 되도록 확보(※교차로 중앙 통과) 6.3.6 조명 점검

가. 시험방법 (1) 제어프로그램에서 조명제어 시 정상적으로 On/Off 기능이 작동되는지 확인한다. 6.3.7 팬틸트 제어 가. 시험방법 (1) 제어프로그램에서 팬틸트 제어 시 정상적으로 팬틸트 제어(상/하/좌/우)가 되는지 확인한다. 6.3.8 렌즈 제어 가. 시험방법 (1) 제어프로그램에서 렌즈 제어 시 정상적으로 전동렌즈 제어(줌, 포커스)가 되는지 확인한다. 6.3.9 속도정확도 가. 시험방법 (1) 위반차량의 단속 속도와 기준 장비(속도)의 속도를 비교하여 속도정확도를 측정한다. (2) 속도오차(km/h) = 단속속도(단속장비) - 기준속도(속도기준장비) (3) 속도오차율(%) = [(단속속도 - 기준속도) / 기준속도] × 100 나. 판단 방법 (1) 속도정확도는 아래 기준(속도 정확도 오차)에 따름

6.3.10 위반차량 단속률 가. 시험방법 (1) 위반 사항별(속도위반, 신호‧차로위반) 단속 대상 차량을 판별하고 차량번호판을 인식하여 단속한 차량 또는 위반차량이 단속되어야 한다. (2) 산출식 = [단속 차량수 / (단속 대상 차량수 - 비정상 차량수)] * 100 ※ 비정상차량 : 번호판 가려짐 등으로 단속이 불가능한 차량 나. 판단 방법 (1) 위반차량을 포함한 총 통과 차량의 번호 인식률은 90% 이상이어야 한다. 6.3.11 통과차량 번호 인식률 가. 시험방법 (1) 위반차량을 포함한 총 통과 차량의 차량번호판 인식률을 프로그램 통계정보와 통과 차량 영상을 통한 통계 데이터로 산출하여 확인한다. (2) 산출식 = [인식 차량수 / (총 검지 차량수 - 비정상 차량수)] * 100 ※ 주행속도 : 10km/h 미만 차량은 제외 나. 판단 방법 (1) 위반차량을 포함한 총 통과 차량의 차량번호판 인식률이 90% 이상이어야 한다. 6.3.12 단속 차량번호 인식 오류율 가. 시험방법 (1) 위반차량으로 단속한 모든 단속 차량 중 차량번호판 전체를 정확하게 판독하지 못한 차량을 확인한다. (2) 산출식 = [오인식된 차량수 / 통과 차량 수(출력 차량수)] *100

나. 판단 방법 (1) 위반차량으로 단속한 모든 단속 차량 중(출력 차량) 차량번호판 전체를 정확하게 판독하지 못한 차량이 1.5% 미만이어야 한다. 6.3.13 신호 단속 오류율 가. 시험방법 (1) 단속데이터 중 신호위반 오단속, 교차로 트래킹 오류의 개수를 확인한다. (2) 산출식 = [신호 오단속 차량수 / 단속 차량수] *100 ※ 주행속도 : 10km/h 미만 차량은 제외 나. 판단 방법 (1) 단속 차량(출력 차량)수에서 신호위반으로 오단속된 차량의 오류율이 0%이어야 한다. 6.3.14 과속 단속 오류율 가. 시험방법 (1) 과속 단속 차량 중 위반 대상이 아닌 차량을 잘못 단속할 비율을 확인한다. (2) 산출식 = [과속 오단속 차량수 / 단속 차량수] *100 나. 판단 방법 (1) 과속 위반으로 오단속된 차량의 오류율이 2% 미만이어야 한다. 6.3.15 안전모 구분율 가. 시험방법 (1) 통과 차량으로 촬영된 이륜차의 안전모 구분율을 프로그램 통계정보와 통과 차량 영상을 통한 통계 데이터로 산출하여 확인한다. (2) 산출식 = [안전모 정인식(구분) 차량수 / 단속 차량수] * 100 나. 판단 방법 (1) 통과 차량으로 촬영된 이륜차 중 안전모 착용 구분율이 90% 이상이어야 한다. 6.3.15 차종 구분율

가. 시험방법 (1) 위반차량으로 단속된 차량의 차종 구분율을 프로그램 통계정보와 통과 차량 영상을 통한 통계 데이터로 산출하여 확인한다. (2) 산출식 = [정인식 차종구분 차량수 / 단속 차량수] * 100 나. 판단 방법 (1) 위반차량으로 단속된 차량의 차종(승용, 승합, 버스, 소형화물, 대형화물, 이륜차) 구분이 95% 이상이어야 한다. 6.3.16 레이더와 영상좌표 매칭률 가. 시험방법 (1) 통과 차량으로 촬영된 영상에서 영상 내 차량의 위치에 레이더 좌표가 표기되었는지 확인한다. (2) 산출식 = [좌표 매칭 성공 차량 / 레이더 검지 차량] * 100 나. 판단 방법 (1) 레이더와 인식 카메라의 영상좌표가 매칭되어 레이더에서 검지한 차량의 위치 좌표가 인식 카메라 영상의 차량 위치에 표기되어야 하고, 정확도는 95% 이상 이어야 한다. 6.3.17 내수성 가. 시험방법 (1) 제어기 함체, 카메라 하우징, 보조 카메라를 정상적으로 놓고 수직에서 60º 각도로 전 부위에 약 10분간 물을 뿌린다. (2) 제어기와 살수 기구 간의 이격거리는 0.2m 이상, 살수량은 약 (10~20)mm/min으로 한다. 나. 판단 방법 (1) 함체, 카메라 하우징, 보조 카메라 내부에 잔류수분이 없어야 한다. 6.3.18 내구력

가. 시험방법 (1) 시험기기를 5m/s2의 가속력을 갖는 진폭으로 각 면에 대하여 공진주파수로 1시간 동안 진동시킨다. (2) 하나 이상의 공진주파수가 시험주파수 범위 내에 존재하면 1시간의 시험시간을 공진주파수들 사이에서 나눈다. 나. 판단 방법 (1) 시스템 동작에 이상이 없어야 한다. 7. 하자보증 : 납품 ‧ 설치일로부터 2년 보증기간 내 제작자의 설계 및 제작 과오로 하자 발생 시 제작자 부담으로 즉시 보수 및 교환하며, 사용자 잘못으로 인한 하자가 발생할 시 사용자의 부담으로 한다. 8. 포장 및 표시 8.1 포장 가. 본 제품의 크기와 무게를 감안하여 운반 또는 적재 시 손상이 발생하지 않도록 구성품별로 보호할 수 있는 박스 등을 이용한 적절한 방법으로 포장하여 운반되어야 하며, 완제품으로 포장된 상태에서 기후, 직사광선, 표면오염, 부식 및 설치 현장의 장비 등 피해가 없도록 보관한다. 나. 제품의 무게 등을 감안하여 운반 또는 적재 시 손상이나 부식이 발생하지 않도록 적정한 방법으로 개별 및 박스의 포장을 하여야 한다.

다음 사항을 제품의 보기 쉬운 곳에 쉽게 지워지지 않는 방법으로 명료하고 견고하게 표시하여야 한다. (단, 순번에 따라 표시하지 않고 관련 규정에 따라 별도 표시 가능) 8.3 납품 시 준수 의무 가. 우수조달물품으로 지정된 물품을 계약 규격과 다르게 납품할 경우(계약 대상 품목보다 고가ㆍ고급 사양을 납품 또는 대체 납품 시에도 포함) 계약상대자는 부정당업자로 제재 처분(입찰참가자격제한 등) 대상이 되는 등 불이익을 당할 수 있으니 관련 규정을 숙지 후 계약을 이행하여야 합니다. 나. 「국가 정보보안 기본지침」제23조(영상정보처리기기 도입) 및 제89조(영상정보처리기기 보안)에 따라 해당 영상감시장치(CCTV 등)에 대한 한국정보통신기술협회(TTA) 인증 제품을 납품하여야 한다. 9. 적용자료 특허