2026학년도 양산인공지능고등학교 AI자동제어시스템과 실험실습기자재 구입

계약

요약 AI 요약

양산인공지능고등학교 AI자동제어시스템과의 교육을 위해 피지컬 AI 모델 학습 및 검증을 위한 실험실습 기자재를 구입하는 사업입니다. 가상환경에서 학습시킨 AI 모델을 실제 로봇에 적용하는 Sim2Real 구현 환경을 구축합니다.

• 피지컬AI Sim2Real 모델학습시스템 및 검증 시스템
• 빅데이터 및 인공지능 실습장비(워크스테이션 및 공간 컴퓨팅 장비)
• 양팔 협동형 다관절로봇 및 5지 다관절 덱스처스 그리퍼
• 2족 보행 휴머노이드 로봇 시스템
• 휴대형 양팔 외골격 모션 캡처 컨트롤러(분해조립로봇)
• 로봇 제어 및 AI 모델 학습·추론을 위한 고성능 GPU 컴퓨팅 환경

AI에게 이 공고를 물어볼 때 · ChatGPT · Claude에 이 링크를 함께 주면 공고문과 첨부를 정리한 글을 읽고 답합니다. /ai/projects/R26BK01685658 · 베타 기간 무료

평가 · 배점

협상 대상 기준 · 제안서 평가 후 규격 평가점수 100점 만점에서 85점 이상의 업체를 선정한다.

참가 자격 · 제한

업종제한

제한 없음

지역제한

제한 없음

공동수급

공동수급불허

입찰참가 제한

모름

실적경쟁 · PQ

모름

국제입찰

국내입찰

제출 방법

전자입찰

입찰 일정

가격

추정가격

454,554,545원

배정예산

500,010,000원

기초금액

500,010,000원 (예비가격 -3% ~ +3%)

부가세

45,455,455원

예정가격 방식

복수예가

납품

품명

교육훈련장비 (6010999901)

수량

1 식

납품

계약 후 60일

인도조건

설치까지 · 현장설치도

제조물품

예(직접생산)

세부품명 등록

등록 필요

공고 정보

공고종류

등록공고 (일반공고)

게시일

08/19(수)

공고번호

R26BK01685658-000

참조번호

양산인공지능고등학교 공고 제 2026- 48 호

공고기관

경상남도교육청 양산인공지능고등학교

수요기관

경상남도교육청 양산인공지능고등학교

계약방법

제한경쟁

낙찰방법

규격가격동시입찰

계약유형

총액계약

예정가격 방식

복수예가

추정가격

454,554,545원

배정예산

500,010,000원

사전규격번호

R26BD00261158

재공고

아니오

출처

나라장터

첨부파일

• HWP · [붙임 2] AI자동제어시스템과 실험실습 기자재 구입 제안요청서.hwp · 공고규격서
• HWP · [붙임 3] AI자동제어시스템과 기자재(빅데이터 실습장비1 외 8종)규격서.hwp · 공고규격서
• HWPX · [붙임 1] 2026학년도 양산인공지고등학교 AI자동제어시스템과 실습기자재 구입 입찰 공고문.hwpx · 공고규격서
• PDF · 2026학년도 양산인공지고등학교 AI자동제어시스템과 실습기자재 구입 입찰 공고문.pdf · 공고규격서

첨부 내용을 정리한 글 — 자격 · 배점 · 일정 · 발췌 ›

문서 발췌

과업·요구

참가자격

제 Ⅱ 장 규격관련 사항

1. 선정기준

가. 선정방법 - 규격 ․ 가격동시입찰 (지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령 18조 제3항) 방식으로 선정한다. - 입찰참가자격(자세한 사항은 입찰공고서에 따름) · 국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정에 따라 반드시 전자입찰서 제출 마감일 전일까지 나라장터(G2B 시스템)에 교육훈련장치(세부품명번호 10자리 : 6010999901)를 제조 물품으로 입찰참가 등록한 자 · 중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」 제9조 및 같은 법 시행령 제10조의 규정에 따라 직접생산확인증명서[교육훈련장치(세부품명번호 10자리: 6010999901, 필수특이사항: 자동제어교육실습장비 또는 마이크로프로세서교육실습장비]를 소지한 자. · 「중소기업기본법」 제2조에 따른 중소기업자 또는 「소상공인 보호 및 지원에 관한 법률」 제2조에 따른 소상공인으로서 「중소기업 범위 및 확인에 관한 규정」에 따라 발급된 중소기업ㆍ소상공인 확인서를 소지한 자 나. 규격평가 기준 양산인공지능고등학교 제안서 평가 기준에 따라 평가한다. 다. 업체선정 절차 양산인공지능고등학교는 제안서 평가절차에 의하여 각 제안서 중 종합평가에서 100점 만점에 85점 이상의 업체를 선정한다. 라. 제안서의 평가는 양산인공지능고등학교의 평가기준에 의해 평가하며, 종합 평점은 취득 총점을 평가 위원 수로 나누어 평균점수로 한다 마. 제안서는 공정하게 평가하고 평가결과에 따른 평가점수는 평가위원명을 제외하고 파일형태로 공개할 수 있다. 바. 제안서가 입찰서 및 규격서의 지시사항, 규정 및 기타 사항에 위배되고 적합하지 않을 경우와 입찰 시 제출 서류에서 누락분이나 사실과 상이한 부분이 있을 경우 최저점을 부여한다. 사. 입찰자는 평가의 근거가 되는 자료(제안서)를 성실히 제출하여 정확한 평가를 받을 수 있도록 최선을 다하며, 제출된 제안서는 반환하지 않는다.

배점·평가

3. 제안서 평가항목 및 배점기준

가. 세부평가항목

나. 세부 평가기준 1) 일반부문 평가기준

※ 신용평가등급 배점 기준

1) ｢신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률｣ 제4조 제1항 제1호 또는 ｢자본시장과 금융투자업에 관한 법률｣ 제9조 제26항의 업무를 영위하는 신용정보업자가 입찰공고일 기준 최근 1년 이내에 평가한 회사채·기업어음에 대한 신용평가등급이나 기업신용평가등급으로 유효기간 안에 있는 가장 최근의 신용평가등급으로 평가한다. 2) 합병업체는 합병 후에 평가한 신용평가등급으로 심사하고, 합병 후 신용평가등급이 없는 경우에는 합병대상업체 중 가장 낮은 신용평가등급을 받은 업체의 신용평가등급으로 평가한다. ※ 물품 납품능력 배점 기준

- 수행실적은 해당 사업규모 대비 공고일 기준 최근 3년간 사업수행실적(금액기준)을 합산적용 - 당해장비와 『동등이상 물품』이란 성능, 품질 등이 당해 입찰대상 물품 이상인 것으로서 입찰공고에서 명시한 성능, 품질 등의 조건에 부합되는 경우로 한다. - 수행실적은 당해물품을 납품한 실적증명서를 제출하여야 한다. 단, 공공기관이외의 수행실적은 원본이 확인된 당해물품의 세금계산서, 거래명세서, 계약서 사본 등 증빙서류를 실적증명서에 첨부한 경우에 평가한다. - 제안업체가 제출하는 실적에 대해 동급이상 여부 판정은 평가위원회에서 평가한다. 2) 기술/지식부문 평가기준

3) 관리부문 평가기준

< 제안서 평가표 >

제안업체명 : 평가위원 : (인) ※ 합격 : 85점 이상

과업·요구

<서식 6>

< 평가 결과 집계표 >

☐ 사 업 명 : 양산인공지능고등학교 AI자동제어시스템과 실험실습기자재 구입 □ 평 가 기 관 : 양산인공지능고등학교 □ 평 가 위 원 : 실명 비공개 □ 평 가 점 수

배점·평가

과업·요구

=== [붙임 3] AI자동제어시스템과 기자재(빅데이터 실습장비1 외 8종)규격서.hwp ===

기자재 구입 규격서 (No.1)

가. 장비의 특징 1. 본 장비는 피지컬AI(Physical AI) 연구개발을 위한 빅 데이터 수집 및 검증 통합 실습장비이다. 2. 텔레오퍼레이션(Teleoperation) 장치 기반의 실물 데이터 수집과 시뮬레이션 기반의 AI 모델 검증을 단일 시스템에서 수행할 수 있도록 구성되어야 한다. 3. 모방학습(Imitation Learning) 및 강화학습(Reinforcement Learning)에 필요한 고품질 데이터셋 확보와 학습된 AI 모델의 사전 검증을 목적으로 하며, 이를 통해 실물 장치의 적용 전 안정성을 확보하고 개발 기간을 단축한다. 4. GPU 가속 기반 고성능 연산 시스템을 탑재하여 실시간 물리 시뮬레이션 및 AI 모델 추론을 지원하며, 대용량 센서 데이터의 실시간 처리가 가능해야 한다. 5. 통합 시뮬레이션 환경을 제공하여 데이터 수집부터 모델 검증까지 단일 시스템에서 처리 가능하여야 하며, 실물-가상 환경 간 일관된 워크플로우를 보장해야 한다. 6. 표준 USB/네트워크 인터페이스를 통해 다양한 텔레오퍼레이션 장치 및 로봇 플랫폼과 연동 가능하다. ROS2 및 주요 AI 프레임워크(PyTorch, TensorFlow)와 호환되어야 한다. 7. 텔레옵장치를 이용한 모방학습용 데이터 수집 및 처리 기능을 제공하며, 작업자의 동작 궤적, 관절 각도, 그리퍼 상태, 시각 정보 등을 동기화하여 기록하며, 학습 가능한 형태(HDF5, LeRobot Dataset 등)로 자동 변환·저장이 가능해야 한다.

8. 시뮬레이션을 이용한 모방학습 및 강화학습 모델 검증 기능을 제공하며, 가상환경 내에서 학습된 정책(Policy)의 성능을 정량적으로 평가하고, 도메인 랜덤화(Domain Randomization)를 통한 Sim2Real 검증을 지원할 수 있어야 한다. 9. 피지컬AI 모델 제작이 가능하고, 로봇 제어 프로그램, 덱스처러스 그리퍼(Dexterous Gripper) 제어 프로그램, 하드웨어 펌웨어 제작이 가능한 블록형태의 사용자 인터페이스 기반의 인공지능 저작도구를 제공하여야 한다. 10. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. GPU : GeForce RTX 5060 이상 2. RAM : 32GB 이상 3. Storage : 512GB SSD 이상 4. CPU : Ryzen 5 이상 5. OS : Multi OS (Windows 11 & Ubuntu) 6. Network : 유선 기가비트 이더넷 및 무선랜(Wi-Fi 6) 지원 7. I/O Port : USB 3.0 이상, Display Port 출력 지원 8. Display 장치 : 27인치, 1920x1080(FHD), IPS패널 9. 피지컬AI 연구개발에 필수적인 시뮬레이션 소프트웨어이며, 로보틱스 전용 시뮬레이터로서, 실제 물리 법칙에 기반한 고정밀 시뮬레이션 환경이 설치되어야 한다.

10. 실시간 물리 엔진 미들웨어 기반의 강체 및 연체 동역학 시뮬레이션을 지원하며, GPU 가속 연산을 통해 실시간 수준의 시뮬레이션 처리 속도를 보장하여야 한다. 11. Photo-realistic 수준의 RTX 레이트레이싱 렌더링을 지원하여 실제 환경과 유사한 시각 데이터를 생성할 수 있어야 한다. 12. 다양한 로봇 플랫폼(매니퓰레이터, 모바일 로봇, 휴머노이드 등)의 URDF/USD 모델을 임포트(Import)하여 가상환경에 배치할 수 있는 기능을 제공하여야 한다. 13. ROS2(Robot Operating System)와의 양방향 통신 브릿지를 기본 지원하여 실제 로봇 제어 코드와의 호환성을 제공하여야 한다. 14. Python API를 통한 스크립팅 환경을 제공함으로써 사용자 정의 태스크(Task) 및 환경(Environment) 구성이 가능하여야 하며, Python 3.10 이상의 개발 환경이 함께 설치되어야 한다. 15. GPU 가속 환경을 위해 RTX 5060에 호환되는 최신 그래픽 드라이버가 설치되어야 하며, 딥러닝 연산 가속을 지원하여야 한다. 16. 모방학습 및 강화학습 모델 개발을 위한 주요 AI 프레임워크인 PyTorch 또는 TensorFlow가 GPU 가속이 활성화된 상태로 구동 가능하여야 하며, 강화학습 알고리즘 구현을 위한 학습 라이브러리와의 호환이 가능하고, 모방학습 데이터셋 처리를 위한 표준 라이브러리(LeRobot, HuggingFace Datasets 등)의 설치 및 구동이 가능하여야 한다.

17. 인공지능 저작도구 교육기관 사용자 라이선스 (1) 블록형태의 사용자 인터페이스 (2) 사용자의 블록조합에 따라 해당 기능이 실행파일과 같이 운용 (3) 파이썬 코드 실시간 변환 (4) 인공지능 모델 제작 가능 (5) 로봇 머니퓰레이터 제어 프로그램 제작 가능 (6) 휴머노이드 로봇 핸드 제어 프로그램 제작 가능 (7) 하드웨어 펌웨어 제작 가능 (8) 로봇 모니터링 IoT 연결 프로그램 제작 가능 (9) Windows, Linux OS에서 구동 가능 (10) PC & 임베디드 시스템 운용 가능 (11) AI Edge System 내장 실시간 인공지능 추론 가능 (12) AI Classification Block 1) 학습 블록 (Training) ① 학습 데이터의 위치를 지정하는 블록 ② 이미지 분류 학습 알고리즘을 지정하는 블록 ③ 사전 학습 모델을 선택하는 블록 ④ 전처리 옵션을 선택하는 블록 ⑤ 하이퍼 파라미터 옵션을 지정하는 블록 ⑥ 이미지 분류 학습 시작 블록 2) 추론 블록 (Inference) ① 이미지 분류 학습 모델을 로드하는 블록 ② 학습 모델에서 대상 이미지를 추론하는 블록 ③ 추론 결과에서 분류된 클래스의 이름 가져오는 블록 ④ 추론 결과에서 분류된 클래스의 정확도 가져오는 블록 ⑤ 추론 결과에서 분류된 클래스의 이름 테스트 블록 ⑥ 이미지 분류 추론 결과를 화면에 표시하는 블록 (13) AI Object Detection Block 1) 학습 블록 (Training)

① 학습 데이터의 위치를 지정하는 블록 ② 객체 감지 학습 알고리즘을 지정하는 블록 ③ 사전 학습 모델을 선택하는 블록 ④ 하이퍼 파라미터 옵션을 지정하는 블록 ⑤ 전처리 옵션을 선택하는 블록 ⑥ 객체 감지 학습 시작 블록 2) 추론 그래프 생성 블록( Freeze Inference) ① 학습 모델로부터 추론할 수 있는 형태의 그래프로 생성하는 블록 3) 추론 (Inference) ① 객체 감지 학습 모델을 로드하는 블록 ② 추론할 때 특정 클래스는 감지되지 않도록 하는 블록 ③ 학습 모델에서 대상 이미지를 추론하는 블록 ④ 감지된 객체의 리스트를 가져오는 블록 ⑤ 감지된 객체의 수를 가져오는 블록 ⑥ 감지된 특정 객체의 수를 가져오는 블록 ⑦ 객체 감지 모델에서 감지할 수 있는 클래스 목록을 가져오는 블록 ⑧ 감지지된 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 ① 객체 감지 추론 결과를 화면에 표시하는 블록 1) 최적화 블록 (Optimization) ① 이미지 분류 모델을 최적화 하는 블록 (14) AI Segmentation Block 1) 학습데이터 제작 블록

2) 학습 블록 ① 학습데이터 설정 블록 ② 학습 옵션 설정 블록 ③ 학습 시작 블록 ④ 전처리 옵션 블록 3) 추론 블록 4) 모델 최적화 블록 (15) LSTM 이상검출 Block 1) 이상검출 학습하기 ① 이상검출 데이터 설정 Block ② 이상검출 학습옵션 설정 Block ③ 이상검출 학습 시작하기 Block 2) 이상검출 추론하기 ① 이상검출 모델 블러오기 Block ② 추론하기 Block ③ 클래스에 대한 입력데이터 지정 Block ④ 클래스에 대한 복원데이터 지정 Block ⑤ 클래스에 대해 계산된 이상검출 수치 지정 Block (16) IoT 플랫폼 연결 블록 1) IoT접속 블록 ① 디바이스 ID ② 디바이스 PW ③ 게이트웨이 ID 2) 문자열 데이터 전송 블록 ① 데이터 이름 ② 데이터 값 3) 숫자 데이터 전송 블록 ① 데이터 이름 ② 데이터 값 4) 문자열 데이터 수신 블록 5) 숫자 데이터 수신 블록 6) 마지막 IoT 상태 메시지 가져오기 블록 7) 서버 접속 성공 메시지 출력 블록 8) 서버 접속 실패 메시지 출력 블록 (17) 협업 로봇 제어 블록 1) 로봇 정보 가져오기 블록 2) 로봇 관절 위치 이동 제어 블록 3) 데카르트 위치 직선 이동 제어 블록 4) 데카르트 위치 원호 이동 제어 블록 5) 관절 위치 각도법 블록 6) 관절 위치 라디안 블록 7) TCP(Tool Center Position) 블록 8) 로봇 일시 중지 블록 9) 모션 재개 블록 (18) 2-Finger 그리퍼 제어 블록

1) 로봇 연결 블록 2) 그리퍼 초기화 블록 3) 그리퍼 초기화상태 불러오기 블록 4) 그리퍼 상태 불러오기 블록 5) 그리퍼 Release/Grip 제어 블록 (18) 휴머노이드 로봇 핸드 제어 블록 1) 휴머노이드 로봇 핸드 연결 블록 2) 휴머노이드 로봇 핸드 상태 불러오기 블록 3) 휴머노이드 로봇 핸드 제어 블록 ① 엄지1 (위치, 힘, 속도) ② 검지 (위치, 힘, 속도) ③ 중지 (위치, 힘, 속도) ④ 약지 (위치, 힘, 속도) ⑤ 소지 (위치, 힘, 속도) ⑥ 엄지2 (위치, 힘, 속도) 4) 휴머노이드 로봇 핸드 하드웨어 정보 불러오기 5) 휴머노이드 로봇 핸드 연결 끊기 블록 다. 표준 부속품 1. 세팅 매뉴얼 2. 케이블 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다.

7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.2)

가. 장비의 특징 1. 본 장비는 피지컬AI(Physical AI) 교육 및 실습을 위하여 도입되는 공간 컴퓨팅 기반의 착용형(Wearable) 장비이다. 2. 사용자의 머리, 손, 눈동자의 움직임을 실시간으로 추적하여 가상공간 및 실제공간 상의 로봇 장치를 직관적으로 원격 조작할 수 있는 텔레오퍼레이션(Teleoperation) 인터페이스를 제공할 수 있어야 한다. 3. 본 장비를 착용함으로써 별도의 조이스틱이나 컨트롤러 없이 자신의 손과 손가락의 움직임을 그대로 로봇 머니퓰레이터의 동작으로 전이(Mapping)시킬 수 있어, 모방학습(Imitation Learning)을 위한 고품질 시연 데이터의 수집이 가능해야 한다. 4. 본 장비를 활용한 모방학습을 위한 가상환경 콘텐츠는 ‘빅데이터 실습장비2’를 통해 최초 다운로드 받아 설정 및 사용할 수 있어야 한다. 5. 초고해상도 마이크로 OLED(Micro-OLED) 디스플레이를 양안에 탑재하여 실제 환경과 유사한 수준의 시각 정보를 제공함으로써 원격 조작 시 작업자의 몰입감과 정밀도를 극대할 수 있어야 한다. 6. 본체 외부에는 다수의 고해상도 카메라와 깊이 센서, LiDAR 스캐너가 통합 배치되어 주변 환경의 3차원 정보를 실시간으로 인식하며, 이를 통해 혼합현실(Mixed Reality) 기반의 로봇 제어 환경을 구현할 수 있어야 한다. 7. 내부에 탑재된 적외선 카메라 및 LED 조명을 통하여 사용자의 손 동작(Hand Tracking)과 시선(Eye Tracking)을 외부 장비 없이 정밀하게 추적할 수 있어, 별도의 모션 캡처 시스템 없이도 텔레오퍼레이션 환경을 구축할 수 있어야 한다.

8. 자체 운영체제 및 고성능 시스템온칩(SoC)을 내장한 독립 구동형 장치로서, 외부 PC와의 무선 연동을 통하여 로봇 시뮬레이션 플랫폼과 실시간으로 데이터를 주고받을 수 있어야 한다. 9. 본 장비를 통해 수집된 사용자의 손목 자세(Wrist Pose), 손가락 관절 각도, 시선 정보 등은 모방학습 알고리즘 학습용 데이터셋으로 직접 활용 가능해야 한다. 10. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. 사용자의 머리에 착용하는 고글(Goggle) 형태의 헤드 마운티드 디스플레이(HMD) 본체와 외부 배터리 팩, 착용감 조절을 위한 헤드밴드로 구성되어야 한다. 2. 본체 전면부는 알루미늄 합금 프레임에 곡면 유리 커버가 적용된 구조로서, 외부 충격 및 스크래치로부터 내부 광학·전자 부품을 보호할 수 있어야 한다. 3. 본체 내부에는 양안 디스플레이로서 마이크로 OLED 패널이 적용되어 총 2,300만 화소(23 million pixels) 이상의 초고해상도 영상을 제공하여야 하며, 7.5 마이크론 이하의 픽셀 피치(Pixel Pitch)와 DCI-P3 색역 90% 이상을 지원하여 색재현성이 우수하여야 한다. 4. 저장 용량은 내장 SSD 기준 256GB 이상이어야 하며, 통합 메모리(Unified Memory)는 16GB 이상을 탑재하여 대용량 시뮬레이션 데이터 및 텔레오퍼레이션 영상 스트림을 원활히 처리할 수 있어야 한다.

5. 본체에는 고성능 시스템온칩(SoC)이 탑재되어 영상 처리, 센서 융합, AI 연산을 독립적으로 수행할 수 있어야 한다. 6. 별도의 센서 데이터 처리 전용 보조 칩이 함께 내장되어 다중 센서 입력에 대한 실시간 저지연 처리가 가능하여야 한다. 7. 외부 환경 인식을 위하여 본체 외부에 고해상도 메인 카메라 2개, 하향 카메라 2개, 측면 카메라 2개를 포함한 총 6개 이상의 카메라와 LiDAR 스캐너 및 TrueDepth 깊이 센서가 통합 배치되어야 한다. 8. 사용자의 행동 추적을 위하여 본체 내부에는 손 동작 추적용 적외선 카메라 4개와 적외선 LED 조명, 시선 추적용 고속 카메라 및 LED 조명이 탑재되어야 한다. 9. 자세 및 움직임 인식을 위한 관성측정장치(IMU) 및 플리커 센서, 주변광 센서가 내장되어야 하며, 외부에는 공간 음향(Spatial Audio)을 지원하는 듀얼 드라이버 오디오 포드(Audio Pod)가 좌우에 배치되어야 한다. 10. 무선 연결은 Wi-Fi 6 이상의 무선랜과 블루투스 5.3 이상의 근거리 통신을 지원하여 외부 PC 및 로봇 플랫폼과의 안정적인 데이터 송수신이 가능하여야 한다. 11. 전원 공급은 외장형 배터리 팩 방식으로 약 2시간 이상의 연속 사용을 보장하여야 하며, 사용 중에도 전원 어댑터를 통한 상시 전원 공급이 가능한 구조이어야 한다. 12. 모방학습을 위한 새로운 가상환경 콘텐츠는 ‘빅데이터 실습장비2’를 통해 최초 다운로드 받아 설정 및 사용할 수 있어야 한다.

13. 공간 컴퓨팅 전용 운영체제가 사전 설치되어 납품되어야 하며, 해당 운영체제는 3차원 가상공간 상에서 다중 애플리케이션을 동시에 구동할 수 있는 멀티태스킹 환경을 제공하여야 한다. 14. 본 운영체제는 손 동작(Hand Gesture), 시선(Eye Gaze), 음성 명령을 입력 인터페이스로 활용할 수 있어야 하며, 별도의 외부 컨트롤러 없이 사용자의 신체 동작만으로 모든 시스템 조작이 가능하여야 한다. 15. 손 추적 기능은 26개 이상의 손 관절 좌표를 실시간으로 산출하여 외부 장치로 전송할 수 있어야 하며, 양손의 손목 자세(6-DoF Wrist Pose)와 손가락 관절 각도를 밀리초 단위의 저지연으로 출력할 수 있어야 한다. 16. 외부 PC 또는 워크스테이션과 무선 네트워크를 통해 연동되어, NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab 등 로봇 시뮬레이션 플랫폼으로 손·머리·시선 추적 데이터를 실시간 스트리밍할 수 있는 기능을 제공하여야 한다. 17. 본 장비에서 출력되는 손목 자세 정보는 시뮬레이션 환경 내 가상 로봇의 차분 역기구학(Differential Inverse Kinematics) 제어기에 입력값으로 직접 활용 가능하여야 하며, 이를 통해 사용자의 손 움직임을 로봇 매니퓰레이터의 엔드이펙터 움직임으로 자연스럽게 매핑(Retargeting)할 수 있어야 한다. 18. 외부 카메라를 통해 획득한 사용자 주변의 실제 환경 영상과 시뮬레이션 영상을 혼합현실(MR) 방식으로 합성하여 표시할 수 있는 패스스루(Passthrough) 기능을 지원하여야 한다.

19. 모방학습용 데이터 수집을 위하여 사용자의 시연 동작을 에피소드(Episode) 단위로 기록하고, 각 시점별 손 자세, 시선 위치, 머리 자세, 시각 정보를 시간 동기화하여 저장할 수 있는 기능을 외부 연동 소프트웨어와 함께 제공하여야 한다. 20. 수집된 데이터는 HDF5, LeRobot Dataset, USD 등 모방학습 분야에서 통용되는 표준 데이터셋 포맷으로 변환·저장될 수 있어야 한다. 21. 소프트웨어 개발 환경(SDK)을 통하여 사용자 정의 텔레오퍼레이션 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있어야 하며, Python 및 C++ 기반의 외부 통신 라이브러리(예: WebSocket, gRPC, ROS2 Bridge 등)와의 연동이 가능하여야 한다. 다. 표준 부속품 1. 배터리 2. 전원 어댑터 및 충전 케이블 3. 운용 매뉴얼 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다.

7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.3)

가. 장비의 특징 1. 본 장비는 피지컬AI(Physical AI) 교육 과정에서 활용되는 공간 컴퓨팅 기반 텔레오퍼레이션 장치와 무선 연동하여, 모방학습용 가상환경 콘텐츠를 제작·배포·관리하기 위한 휴대형 시스템이다. 2. 고성능 ARM 기반 시스템온칩(SoC)을 탑재하여 GPU·CPU·신경망 엔진(Neural Engine)이 단일 패키지 내에 통합된 통합 메모리(Unified Memory) 구조를 채택함으로써, 가상환경 렌더링 및 머신러닝 추론 작업을 저전력 환경에서도 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 3. 13인치급 고해상도 디스플레이와 알루미늄 합금 일체형 섀시(Unibody Chassis)를 갖춘 박형(Thin-and-Light) 형태로서, 휴대성과 내구성을 확보하여야 한다. 4. 공간 컴퓨팅 헤드 마운티드 디스플레이(텔레오퍼레이션 장치)와의 무선 가상 디스플레이(Wireless Virtual Display) 기능을 네이티브로 지원하여, 별도의 케이블 연결 없이도 본 장비의 화면 및 개발 환경을 헤드셋 가상공간에 확장 전송할 수 있어야 한다. 5. 본 장비에서 작성·빌드한 가상환경 콘텐츠(시뮬레이션 씬, USD/USDZ 자산, 애플리케이션 등)를 헤드셋 장치로 즉시 배포하고 실시간으로 검증할 수 있어야 한다. 6. 개발자 도구(IDE) 및 3D 콘텐츠 변환 도구를 기본 환경으로 활용할 수 있어, 텔레오퍼레이션 장치 전용 운영체제용 애플리케이션의 빌드·서명·배포 전 과정을 단일 장비에서 수행할 수 있어야 한다.

7. Python, C++, Swift 등 다양한 프로그래밍 언어 기반의 로봇 시뮬레이션 도구 및 모방학습 프레임워크와의 호환성을 확보하고 있으며, 무선랜을 통해 외부 워크스테이션 및 텔레오퍼레이션 장치와 안정적으로 데이터를 송수신할 수 있어야 한다. 8. 모방학습 시연 데이터의 사전 검토, 데이터셋 가공, 가상환경 콘텐츠 패키징 및 배포의 모든 워크플로우를 단일 휴대 단말에서 수행할 수 있도록 설계되어, 피지컬AI 교육 과정에서 강의자 및 교육생의 실습 효율성과 이동성을 용이하게 해야 한다. 9. 무선 환경에서 다수의 텔레오퍼레이션 장치에 가상환경 콘텐츠를 효율적으로 배포·관리할 수 있는 통합 실습 환경을 구축할 수 있어야 한다. 10. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. 13인치급 디스플레이를 탑재한 클램쉘(Clamshell) 구조의 휴대형 컴퓨팅 시스템으로서, 알루미늄 합금 소재의 일체형 섀시를 적용하여 경량성과 내구성을 동시에 확보하여야 한다. 2. 본체의 두께는 약 1.13cm 이하, 무게는 약 1.24kg 이하의 박형·경량 사양을 만족하여야 하며, 별도의 냉각팬 없이 동작하는 무소음(Fanless) 설계를 적용하여 교육 환경에서의 정숙성을 보장하여야 한다. 3. 본체에 탑재되는 프로세서는 ARM 기반 통합 시스템온칩(SoC)으로서, 성능 코어 4개와 효율 코어 6개로 구성된 총 10코어 CPU와 8코어 GPU, 16코어 신경망 엔진(Neural Engine)을 단일 칩에 통합한 구조이어야 한다.

4. GPU는 하드웨어 가속 레이트레이싱(Hardware-accelerated Ray Tracing) 및 Metal 3 그래픽 API를 지원하여 가상환경 콘텐츠의 실시간 3D 렌더링이 가능하여야 한다. 5. 통합 메모리(Unified Memory)는 16GB 이상을 탑재하여 CPU·GPU·신경망 엔진이 공유 메모리 공간을 사용함으로써 데이터 복사 오버헤드 없이 고속 연산을 수행할 수 있어야 하며, 메모리 대역폭은 120GB/s 이상을 만족하여야 한다. 6. 저장장치는 내장 SSD 기준 256GB 이상을 탑재하여 가상환경 콘텐츠 및 데이터셋의 저장이 가능하여야 한다. 7. 디스플레이는 13.6인치급 IPS 방식 LED 백라이트 LCD를 적용하여 2,560×1,664 이상의 해상도와 500 니트(nit) 이상의 최대 휘도, P3 광색역 및 1,000만 색상 표현을 지원하여야 한다. 8. 외부 인터페이스로는 USB-C 포트, MagSafe 방식의 전용 충전 포트, 3.5mm 헤드폰 잭 1개를 기본 탑재하여야 하며, USB-C 포트는 DisplayPort 1.4(HBR3) 출력 및 외부 디스플레이 연결을 지원하여야 한다. 9. 무선 통신은 Wi-Fi 6 이상의 무선랜과 블루투스 5.3 이상의 근거리 통신을 지원하여 텔레오퍼레이션 장치 및 외부 워크스테이션과의 무선 연동이 원활하여야 한다. 10. 입력장치로는 백라이트 내장 한글 키보드와 Force Touch 기능을 지원하는 대형 트랙패드를 탑재하여야 하며, 생체 인증을 위한 지문 인식 센서(Touch ID)가 전원 버튼에 통합 내장되어야 한다.

11. 데스크톱급 UNIX 기반 운영체제가 사전 설치되어 납품되어야 하며, 해당 운영체제는 ARM 아키텍처에 최적화되어 본 장비의 시스템온칩(SoC) 성능을 최대한으로 활용할 수 있어야 한다. 12. 운영체제는 공간 컴퓨팅 헤드 마운티드 디스플레이(텔레오퍼레이션 장치)와의 무선 가상 디스플레이(Virtual Display) 기능을 네이티브로 지원하여, 별도의 케이블 연결 없이도 본 장비의 화면을 헤드셋 가상공간에 4K급 해상도로 확장 전송할 수 있어야 한다. 13. 본 장비와 텔레오퍼레이션 장치 간 클립보드, 파일, 입력장치(키보드·트랙패드)의 연속성(Continuity) 기능이 지원되어 두 장치를 단일 작업 환경처럼 운용할 수 있어야 한다. 14. 통합 개발 환경(IDE)이 설치 가능하여야 하며, 해당 IDE를 통하여 텔레오퍼레이션 장치 전용 공간 컴퓨팅 운영체제용 애플리케이션의 개발·빌드·코드 서명·배포가 가능하여야 한다. 15. 3D 자산을 USD(Universal Scene Description) 및 USDZ 포맷으로 변환·미리보기·편집할 수 있는 3D 콘텐츠 변환 도구(Reality Converter, Reality Composer Pro 등)를 설치하여 운용할 수 있어야 한다. 16. 본 장비의 IDE에는 시뮬레이터 기능이 포함되어, 텔레오퍼레이션 장치 실물 없이도 가상환경 콘텐츠의 동작을 사전 검증할 수 있어야 한다.

17. Python 3.10 이상의 개발 환경을 지원하여야 하며, 모방학습 데이터셋 처리를 위한 주요 라이브러리(NumPy, PyTorch, HDF5, LeRobot 등)의 설치 및 구동이 가능하여야 한다. 18. ROS2 통신 미들웨어 또는 WebSocket·gRPC 기반의 통신 라이브러리를 통해 외부 워크스테이션 및 텔레오퍼레이션 장치와 실시간으로 손 동작·시선·머리 자세 데이터를 송수신할 수 있어야 한다. 19. 무선랜(Wi-Fi 6)을 통한 가상환경 콘텐츠의 무선 배포 기능을 지원하여야 하며, 다수의 텔레오퍼레이션 장치에 동일 콘텐츠를 동시 전송할 수 있는 멀티캐스트 또는 디바이스 관리 기능을 활용할 수 있어야 한다. 20. 가상화 소프트웨어(Parallels Desktop, UTM 등) 또는 컨테이너 환경(Docker)을 설치하여 시뮬레이션 플랫폼이 구동되는 외부 워크스테이션의 원격 데스크톱·SSH 접속 환경을 운용할 수 있어야 한다. 다. 표준 부속품 1. 전원 어댑터 및 충전 케이블 2. 운용 매뉴얼 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다.

5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다. 7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.4)

가. 장비의 특징 1. 본 장비는 피지컬AI(Physical AI) 교육 과정에서 가상환경(시뮬레이션) 상에서 학습 및 사전 검증이 완료된 모방학습·강화학습 모델을 실제 로봇 환경에서 재현·검증하기 위한 Sim-to-Real 배포용 다관절 로봇 시스템이다. 2. 6자유도(6-DoF)의 협동형 다관절 매니퓰레이터(Collaborative Manipulator) 2대를 좌·우 양팔(Bi-manual) 구조로 배치하고, 각 매니퓰레이터의 말단(End-effector)에는 5지(五指) 다관절 덱스처스 그리퍼(Dexterous Gripper)를 장착하여, 인간의 양팔·양손 작업을 모사할 수 있는 양팔 휴머노이드형 로봇 플랫폼으로 구성되어야 한다. 3. 텔레오퍼레이션(Teleoperation) 장치를 통해 수집된 사람의 양손 시연 데이터를 그대로 양팔 매니퓰레이터-덱스처스 그리퍼 조합으로 재현할 수 있도록, 실물 로봇과 가상환경 간의 운동학(Kinematics) 및 자유도(DoF) 매핑이 일치하는 구조로 설계되어야 한다. 4. 매니퓰레이터는 ISO/TS 15066 등 협동로봇 안전 규격을 충족하는 협동형(Collaborative) 사양으로서, 충돌 감지(Collision Detection) 및 자동 정지 기능을 통해 교육생과 동일 공간에서 안전하게 운용될 수 있어야 한다. 5. 덱스처스 그리퍼는 5개의 손가락이 다관절로 구성되어 사람 손의 정밀한 파지(Pinch)·포괄 파지(Power Grasp)·세밀 조작(Dexterous Manipulation) 동작을 재현할 수 있는 구조이어야 한다.

6. 본 장비의 소프트웨어는 실습장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. 로봇 매니퓰레이터(Manipulator) (1) 6자유도(6DoF)를 가지는 수직 다관절 협동형 로봇팔(Collaborative Robot Arm) 구조로서, Sim2Real 배포 및 검증을 위하여 동일 사양의 매니퓰레이터 2대를 좌·우 양팔로 구성하여 납품되어야 한다. (2) 가반하중(Payload)은 5kg 이상이어야 하며, 최대 작업 반경(Reach)은 922mm 이상을 만족하여 양팔 협동 작업 시 충분한 작업 공간을 확보할 수 있어야 한다. (3) 반복정밀도(Repeatability)는 ±0.02mm 수준의 고정밀 사양을 만족하여 가상환경에서 학습된 모델의 미세 동작을 실물에서 정확하게 재현할 수 있어야 한다. (4) ISO/TS 15066 등 협동로봇 안전 규격에 부합하는 협동형 사양이어야 하며, 충돌 감지(Collision Detection), 토크 센싱 기반 안전 정지(Safety Stop), 핸드가이딩(Hand-guiding) 기능을 기본 제공하여 교육생과 동일 공간 내에서 안전하게 운용 가능하여야 한다. (5) 본체의 무게는 약 25kg 이하의 경량 구조이어야 하며, 베이스 마운팅은 바닥, 천장, 벽면 등 다방향 설치가 가능한 구조이어야 한다. (6) 본체의 외피는 IP54 이상의 방진·방수 등급을 만족하여 교육·실습 환경에서 안정적으로 운용 가능하여야 한다. (7) 별도의 컨트롤 박스(Control Box)와 티칭 펜던트(Teach Pendant) 3D 시뮬레이션 소프트웨어를 함께 제공하여, 교육 초기 단계의 직접 교시(Direct Teaching) 및 시퀀스 프로그래밍이 가능하여야 한다. (8) 외부 통신은 이더넷(TCP/IP), Modbus TCP, 디지털·아날로그 I/O 등을 기본 지원하여 외부 워크스테이션 및 텔레오퍼레이션 장치와의 연동이 가능하여야 한다. (9) Python, C++ 기반의 개방형 SDK와 ROS2 패키지를 제공하여야 한다. (10) 실시간 관절 각도·관절 토크·엔드이펙터 자세 등의 상태 정보를 외부로 스트리밍할 수 있는 기능을 통하여, 가상환경과 실물 로봇 간의 Sim2Real Gap 분석 및 정량적 성능 비교가 가능하여야 한다.

2. 로봇 덱스처스 그리퍼(Dexterous Gripper) (1) 매니퓰레이터의 말단(End-effector)에 장착되어 인간의 손과 유사한 정밀 파지 및 다관절 조작을 수행하기 위한 5지(五指) 다관절 휴머노이드형 핸드 구조로서, 양팔 매니퓰레이터에 각각 1개씩 총 2개를 좌·우 대칭 구성으로 납품되어야 한다. (2) 6자유도(6 Active DoF) 이상의 능동 관절을 가지며, 엄지·검지·중지·약지·소지의 5개 손가락이 독립적으로 동작 가능한 구조로서, 사람 손의 정밀 파지(Pinch Grasp)·포괄 파지(Power Grasp)·세밀 조작(Dexterous Manipulation)을 재현할 수 있어야 한다. (3) 그리퍼의 손끝 파지력(Fingertip Force)은 25N 이상, 5지 전체 파지력(Five-Finger Gripping Force)은 80N 이상을 만족하여야 하며, 가반하중(Payload)은 10kg 이상이어야 한다. (4) 1회 파지(개폐) 사이클 타임(Cycle Time)은 0.8초 이하의 고속 응답성을 만족하여, 가상환경에서 학습된 빠른 조작 동작을 실물에서 손실 없이 재현할 수 있어야 한다. (5) 본체의 무게는 약 790g 이하의 경량 구조이어야 하며, 협동형 매니퓰레이터의 5kg 가반하중 범위 내에서 안정적으로 장착·운용 가능하여야 한다. (6) 매니퓰레이터의 말단 마운팅 플랜지에 ISO 표준 또는 제조사 표준 인터페이스로 기계적·전기적 결합이 가능하여야 한다. (7) 외부 통신을 위하여 Ethernet, RS-485 또는 EtherCAT 등 산업 표준 통신 프로토콜을 지원하여야 하며, 각 손가락 관절의 위치·전류·토크 정보를 실시간으로 외부 워크스테이션에 스트리밍할 수 있어야 한다.

다. 표준 부속품 1. 전원 케이블 2. 운용 매뉴얼 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다. 7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.5)

가. 장비의 특징 1. 본 장비는 피지컬AI(Physical AI) 연구개발을 위해 덱스처 그리퍼가 장착된 양팔 로봇의 데이터 수집 및 검증 통합 실습장비이다. 2. 양팔로 구성된 협동형 다관절 로봇의 실시간 동작 제어, 다중 카메라로부터 입력되는 실시간 영상에 대한 객체 감지(Object Detection), 그리고 가상환경에서 학습된 피지컬AI 모델의 실물 추론(Inference)을 단일 노드에서 통합적으로 수행하는 고성능 컴퓨팅 시스템이다. 3. GPU 가속 기반의 딥러닝 추론 환경과 저지연 로봇 제어 환경을 단일 시스템에 통합 구현함으로써, Sim2Real 배포 과정에서 발생하는 학습 모델-제어 시스템 간 통신 오버헤드를 최소화해야 한다. 4. 피지컬AI 시뮬레이션 플랫폼과 동일한 GPU 가속 환경에서 학습된 정책 모델을 그대로 실물 로봇에 배포·실행할 수 있도록, 학습 환경과 동등한 GPU 아키텍처 병렬 컴퓨팅 가속 환경을 제공해야 한다. 5. 양팔 협동로봇(좌·우 매니퓰레이터)과 각 말단의 5지 덱스처스 그리퍼로부터 송수신되는 다채널 제어 신호(관절 각도, 토크, 손가락 관절 각도, 촉각 정보 등)를 실시간으로 처리할 수 있어야 한다. 6. 작업 영역에 설치되는 다수의 RGB-D 카메라로부터 입력되는 고해상도 영상 스트림을 GPU 가속 기반의 객체 감지·자세 추정(Pose Estimation) 모델로 실시간 추론하여, 그 결과를 로봇의 폐루프(Closed-loop) 제어에 즉시 반영할 수 있는 통합 처리 구조를 지원해야 한다.

7. GPU 가속 그래픽 처리 성능을 동시에 보유하고 있어, 로봇이 동작하는 동안 가상환경 시뮬레이션을 병행 실행하여 실물-가상 환경의 동기화된 비교 검증(Digital Twin 기반 검증)이 가능해야 한다. 8. Python·C++·ROS2 기반의 개방형 개발 환경을 제공하여, PyTorch·TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크와 NVIDIA Isaac Sim·Isaac Lab·Isaac ROS 등 피지컬AI 전용 플랫폼을 단일 시스템에서 동시 운용할 수 있어야 한다. 9. 모방학습(Imitation Learning)·강화학습(Reinforcement Learning) 모델의 학습 후 검증, 텔레오퍼레이션 장치로부터의 시연 데이터 실시간 수신·전처리·저장 기능을 지원하여, 피지컬AI 워크플로우의 학습-검증-배포 전 단계를 단일 컴퓨팅 노드에서 수행할 수 있어야 한다. 10. 피지컬AI 모델의 실시간 추론, 양팔 로봇의 동기화 제어, 다중 카메라 영상 인식 등 세 가지 고부하 연산을 안정적으로 통합 수행할 수 있는 실습 환경을 제공해야 한다. 11. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. 데스크탑 워크스테이션(Desktop Workstation) 형태의 본체로 구성되며, 양팔 로봇 제어·실시간 영상 처리·피지컬AI 모델 추론의 동시 수행을 위한 고성능 GPU와 다중 코어 CPU, 대용량 메모리를 통합 탑재하여야 한다.

2. RTX 5060 이상 사양의 GPU를 탑재하여, CUDA 가속 기반의 딥러닝 추론과 실시간 3D 시뮬레이션 렌더링을 동시 처리할 수 있어야 하며, 해당 GPU는 하드웨어 가속 레이트레이싱(RT Core) 및 텐서 코어(Tensor Core)를 지원하여야 한다. 3. CPU는 피지컬AI 시뮬레이션이 가능한 Ryzen5 이상의 다중 코어 프로세서를 탑재하여야 하며, ROS2 기반 다중 노드 통신 및 실시간 제어 루프 처리에 충분한 성능을 보장하여야 한다. 4. 시스템 메모리는 32GB 이상을 탑재하여 모방학습 데이터셋, 멀티 카메라 영상 버퍼, 시뮬레이션 환경 등의 동시 운용에 대응할 수 있어야 한다. 5. 저장장치는 512GB 이상 SSD를 탑재하여 학습 데이터셋의 고속 입출력이 가능하여야 하며, 향후 데이터셋 확장을 위한 추가 저장장치 장착 슬롯을 보유하여야 한다. 6. 본체에는 양팔 로봇(좌·우 매니퓰레이터 및 좌·우 덱스처스 그리퍼) 및 다중 RGB-D 카메라와의 동시 연결을 위하여 USB 3.0 이상의 포트, 기가비트 이더넷(1Gbps) 포트를 기본 탑재하여야 한다. 7. 영상 출력 인터페이스로는 HDMI 및 DisplayPort 출력을 지원하여 듀얼 모니터 구성이 가능하여야 하며, 무선 통신은 Wi-Fi 6 이상의 무선랜과 블루투스 5.0 이상을 지원하여 텔레오퍼레이션 장치 및 외부 워크스테이션과의 무선 연동이 가능하여야 한다.

8. 전원 공급장치는 GPU의 최대 소비전력을 고려하여 80 PLUS Gold 이상 인증의 충분한 정격 용량을 갖추어야 하며, 안정적인 발열 제어를 위한 다중 팬 또는 수랭식 쿨링 시스템을 탑재하여야 한다. 9. Windows11 및 Ubuntu 멀티운영체제가 사전 설치된 상태로 납품되어야 한다. 10. 피지컬AI 가상환경 프로그램이 설치되어 납품되어야 하며, 해당 소프트웨어는 양팔 협동로봇의 디지털 트윈(Digital Twin) 환경 구축과 가상환경 기반 사전 검증, 실물 로봇과의 동기화 시뮬레이션을 지원하여야 한다. 11. 강화학습·모방학습 프레임워크가 함께 설치되어, 가상환경에서 학습된 정책 모델을 실물 로봇에 배포·검증할 수 있는 통합 워크플로우를 제공하여야 하며, cuDNN, TensorRT 등 GPU 가속 추론 라이브러리가 사전 설치되어 즉시 운용 가능한 상태로 제공되어야 한다. 12. 양팔 로봇 제어를 위한 ROS2 미들웨어가 설치되어야 하며, 좌·우 매니퓰레이터 및 좌·우 덱스처스 그리퍼와의 통신을 위한 제조사 공식 ROS2 드라이버 패키지가 함께 구성되어야 한다. 13. 다중 RGB-D 카메라로부터 입력되는 영상 스트림을 GPU 가속 기반으로 실시간 처리할 수 있어야 하며, 이를 위해 OpenCV, NVIDIA Isaac ROS DNN Inference, YOLO 계열 객체 감지 모델 등 영상 인식 라이브러리가 GPU 가속이 활성화된 상태로 구동 가능하여야 한다.

14. Python 3.10 이상의 개발 환경과 PyTorch·TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크가 GPU 가속이 활성화된 상태로 설치되어야 한다. 15. 모방학습 및 강화학습 모델의 학습·검증을 위하여 Stable-Baselines3, RL Games, HuggingFace LeRobot 등 표준 학습 라이브러리의 설치 및 구동이 가능하여야 하며, 모방학습 데이터셋의 표준 포맷(HDF5, Parquet, LeRobot Dataset)에 대한 읽기·쓰기·시각화 기능을 제공하여야 한다. 16. 텔레오퍼레이션 장치 및 가상환경 콘텐츠 배포용 휴대형 컴퓨터로부터 시연 데이터를 실시간 수신·기록할 수 있어야 하며, WebSocket·gRPC·ROS2 Bridge 등 다양한 통신 프로토콜을 통하여 외부 장비와 연동 가능하여야 한다. 17. 양팔 로봇의 동작 제어 루프, 다중 카메라 객체 감지 추론, 피지컬AI 모델 추론을 동시 수행하더라도 안정적인 실시간성을 보장할 수 있도록 멀티스레딩·멀티프로세싱 기반의 병렬 처리 환경을 지원하여야 한다. 다. 표준 부속품 1. 운용 매뉴얼 2. 케이블 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다.

4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다. 7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.6)

가. 장비의 특징 1. 본 시스템은 피지컬AI(Physical AI) 교육 과정에서 양팔로 구성된 협동형 다관절 로봇의 모방학습·강화학습 에피소드를 실물 환경에서 안전하게 실행하고, 가상환경에서 학습된 정책 모델의 Sim2Real 성능을 정량적으로 검증하기 위한 통합 물리 환경이다. 2. 양팔 로봇 본체와 로봇 제어 시스템을 안정적으로 거치할 수 있는 시스템 거치대(System Mounting Rack), 작업 영역의 환경을 다각도에서 매핑하는 환경 매핑 카메라(Environment Mapping Camera)군, 피지컬AI 모델의 추론 결과 및 로봇 상태를 실시간으로 표출하는 모니터링 장비(Real-time Monitoring System)로 구성되어야 한다. 3. 양팔 로봇이 가상환경에서 학습한 에피소드(파지, 이동, 양손 협업, 변화 환경 대응 등)를 실물 작업 공간에서 재현할 수 있도록, 시뮬레이션 환경과 동일한 좌표계·작업 영역·조명 조건을 물리적으로 구현 가능한 표준화된 작업 환경을 제공해야 한다. 4. 시스템 거치대는 양팔 로봇 본체의 좌·우 매니퓰레이터를 정밀한 간격으로 고정하여 인간의 양팔 작업 자세를 모사할 수 있도록 하며, 진동·하중·충돌에 대해 충분한 강성을 보장하는 산업용 알루미늄 프로파일 또는 강철 프레임 구조로 제작되어야 한다. 5. 환경 매핑 카메라는 로봇 엔드이펙터(End-effector) 부착형 카메라, 작업 영역 상단의 천장 카메라, 작업 영역 좌·우 측면 카메라 등 다각도의 시점에서 작업 환경을 동시에 촬영하여 멀티뷰(Multi-view) 영상 데이터를 확보할 수 있어야 하며, 카메라는 RGB 영상과 깊이(Depth) 정보를 동시에 출력하는 RGB-D 방식을 기본으로 하여, 객체 감지·자세 추정·3차원 환경 인식 등 피지컬AI 추론에 필요한 멀티모달 영상 데이터를 실시간으로 제공하여야 한다.

6. 실시간 모니터링 장비는 양팔 로봇의 동작 영상, 다중 카메라 입력 영상, 객체 감지 결과, 피지컬AI 모델의 추론 출력, 가상환경 디지털 트윈 영상을 동시에 표출하여, 교육자 및 학습자가 Sim2Real 검증 과정의 전 단계를 직관적으로 관찰할 수 있도록 지원하여야 한다. 7. 통합 물리 환경(미션부스) 내 안전 운용을 위하여 협동로봇 안전 기준에 부합하는 작업 영역 표시, 비상 정지 장치, 시각적 안전 경고 표시 장치를 기본 구성으로 포함하여야 한다. 8. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. 시스템 거치대 (System Mounting Rack) (1) 양팔 협동로봇 본체와 로봇 제어 시스템을 일체형으로 안정적으로 고정·수용할 수 있는 산업용 프레임 구조물이어야 한다. (2) 거치대 본체는 산업용 알루미늄 프로파일 또는 동등 이상의 강성을 가지는 강철 프레임으로 제작되어야 하며, 양팔 로봇의 좌·우 매니퓰레이터를 사람의 양어깨 간격(약 400~600mm)에 부합하도록 정밀하게 고정할 수 있는 마운팅 플레이트가 상부에 설치되어야 한다. (3) 거치대의 전체 외형 치수는 가로 1,200mm 이상, 세로 800mm 이상, 높이 1,600mm 이상을 만족하여 양팔 로봇이 충분한 작업 반경을 확보할 수 있어야 하며, 거치대 하부에는 로봇 컨트롤 박스 및 통합 컴퓨팅 시스템을 수납할 수 있는 캐비닛 또는 수납 공간이 마련되어야 한다. (외형 치수는 사전에 수요기관 설치장소를 확인하여 이에 맞는 크기로 최종 협의하여 제작해야 한다.) (4) 거치대 하단에는 잠금 기능이 포함된 캐스터(Caster) 4개 이상을 부착하여 미션부스의 이동성과 설치 안정성을 동시에 확보하여야 하며, 거치대 전면에는 작업 영역으로 활용 가능한 작업 테이블이 통합 구성되어야 한다.

2. 환경 매핑 카메라 (Environment Mapping Camera) (1) 멀티뷰 영상 데이터를 동시에 확보할 수 있어야 한다. 1) 로봇 엔드이펙터 부착형 카메라 2대(좌·우 매니퓰레이터 각 1대) 2) 작업 영역 상단 천장 카메라 1대 3) 작업 영역 좌·우 측면 카메라 2대 (2) 각 카메라는 RGB 영상과 깊이(Depth) 정보를 동시에 출력하는 RGB-D 방식의 카메라로서, RGB 해상도 1,920×1,080(Full HD) 이상, 깊이 해상도 1,280×720 이상, 프레임 레이트 30fps 이상을 만족하여야 한다. (3) 엔드이펙터 부착형 카메라는 소형·경량(150g 이하) 사양으로서 매니퓰레이터의 가반하중에 영향을 주지 않는 구조이어야 하며, 표준 카메라 마운트를 통하여 그리퍼 측면 또는 손목부에 견고하게 장착 가능하여야 한다. (4) 상단 및 측면 카메라는 거치대 프레임에 일체형으로 부착되는 조절식 마운팅 암(Mounting Arm)을 통하여 작업 영역을 향한 시점·각도·높이를 정밀하게 조정 가능하여야 하며, 모든 카메라는 USB 3.0 또는 GigE Vision 인터페이스를 통하여 통합 컴퓨팅 시스템과 연결되어 실시간 영상 스트리밍이 가능하여야 한다. 3. 피지컬AI 실시간 모니터링 장비 (Real-time Monitoring System) (1) 27인치 이상 4K UHD(3,840×2,160) 해상도의 디스플레이 모니터 2대 이상으로 구성되어 다중 영상 스트림 및 추론 결과를 동시에 표출할 수 있는 분할 화면(Multi-window) 환경을 제공하여야 한다. (2) 모니터는 거치대 상부 또는 측면에 부착되는 VESA 표준 마운트 암을 통하여 시야각·높이를 자유롭게 조절 가능하여야 하며, HDMI 또는 DisplayPort 인터페이스를 통하여 통합 컴퓨팅 시스템과 직접 연결 가능하여야 한다. (3) 모니터링 화면에는 양팔 로봇의 실시간 동작 영상, 환경 매핑 카메라로부터 입력되는 멀티뷰 영상, 객체 감지·자세 추정 결과 시각화, 피지컬AI 모델의 추론 출력 값, 시뮬레이션 기반 디지털 트윈 영상이 동시에 표출 가능하도록 구성되어야 하며, 작업 성공률·누적 보상값 등 정량적 검증 지표를 실시간 그래프로 표시하는 대시보드 기능을 지원하여야 한다.

4. 조작 인터페이스 등 (1) 양팔 협동로봇 안전 운용 기준에 부합하는 비상 정지(Emergency Stop) 버튼 1개 이상을 거치대 전면 작업자 접근 가능 위치에 설치하여야 한다. (2) 양팔 로봇의 작업 영역을 시각적으로 명확히 표시할 수 있도록 작업 테이블 상부에 안전 영역 표시 라인(테이프 또는 LED 라인)을 부착하여야 한다. (3) 미션부스 내부에는 조명 균일도 확보를 위한 LED 면조명을 1개 이상 설치하여 카메라 영상의 일관성을 보장하여야 하며, 도메인 랜덤화 학습을 위한 조명 조건 변경 기능을 지원하여야 한다. (4) 작업 테이블 배경에는 객체 인식의 정확도 향상을 위하여 배경판을 부착할 수 있는 구조를 마련하여야 하며, 거치대 측면에는 ArUco 또는 AprilTag 마커 부착 위치를 명시하여 카메라-로봇 간 좌표계 캘리브레이션이 용이하도록 하여야 한다. (5) 시스템 거치대, 환경 매핑 카메라, 실시간 모니터링 장비, 안전 부속품 일체가 단일 패키지로 설치·구성된 상태로 납품되어야 하며, 납품 후 양팔 로봇 및 통합 컴퓨팅 시스템과의 연동 검수 시험을 거쳐 정상 동작 여부를 확인할 수 있는 상태로 제공되어야 한다. 다. 표준 부속품 1. 운용 매뉴얼 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다.

3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다. 7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.7)

가. 장비의 특징 1. 피지컬AI(Physical AI) 교육 과정에서 2족 보행 휴머노이드 로봇 플랫폼을 활용하여 피지컬AI 분야의 핵심 이슈(보행 안정성, 균형 제어, 환경 인식, 자기수용감각 기반 학습 등)를 도출하고, 직접 에피소드를 구성·실습할 수 있도록 지원하기 위한 소형 인간형(Humanoid) 보행로봇 시스템이다. 2. 고정형 다관절 매니퓰레이터로는 검증이 불가능한 동적 이동(Dynamic Locomotion), 전신 협응(Whole-body Coordination), 외란 대응(Disturbance Rejection) 등 피지컬AI 고유의 난제를 실물 환경에서 실증적으로 학습할 수 있는 교육 플랫폼이다. 3. 머리·몸통·양팔·양다리로 구성된 전형적인 인간형 구조를 채택하여, 사람의 보행 동작과 상체 작업 동작을 모사할 수 있는 전신 다관절 구동 시스템을 탑재하고 있어야 한다. 4. 고성능 임베디드 컴퓨팅 보드와 관성측정장치(IMU), 깊이 카메라, 옵션 사양의 3D LiDAR 등 다양한 환경 인식 센서를 통하여 외부 인프라 없이 독립적으로 자세 추정·환경 인식·실시간 동작 제어가 가능해야 한다. 5. 보행 제어 알고리즘이 사전 탑재되어 즉시 보행이 가능하며, 별도의 핸드 컨트롤러(리모컨)를 통한 원격 조작과 사용자 정의 학습 정책의 배포·실행을 모두 지원해야 한다. 6. 약 35kg 내외의 경량·소형 사양과 접이식(Foldable) 구조를 채택하여 서로 다른 공간 이동과 보관이 용이하며, 다수의 교육생이 동시에 실습에 활용할 수 있어야 한다.

7. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. 머리부, 몸통부, 양팔, 양다리로 구성된 전형적인 인간형(Humanoid) 구조의 2족 보행 로봇으로서, 직립 시 전체 키 1,270~1,320mm, 폭 450mm, 두께 200mm 내외의 소형·인간 친화형 외형을 만족하여야 한다. 2. 본체의 자중은 배터리 포함 약 35kg 이내의 경량 사양이어야 하며, 보관 및 운반의 편의성을 위해 접이식(Foldable) 구조를 채택하여 접힌 상태에서 컴팩트한 형상으로 축소 가능하여야 한다. 3. 전신 총 23자유도 이상을 만족하여 머리·몸통·양팔·양다리의 자연스러운 협응 동작이 가능하여야 하며, 각 다리는 6자유도 이상, 각 팔은 5자유도 이상의 능동 관절 구동을 지원하여야 한다. 4. 관절 구동기는 최대 120N·m 이상의 관절 토크를 발휘하여 동적 보행 및 외란 대응에 충분한 출력을 보장하여야 하며, 모든 관절은 듀얼 엔코더(Dual Encoder) 방식의 위치 피드백 시스템을 적용하여 정밀한 자세 제어가 가능하여야 한다. 5. 전관절 중공형 전기 배선(Full Joint Hollow Electrical Routing) 구조를 적용하여 외부 케이블 노출을 최소화함으로써 동작 중 케이블 간섭을 방지하여야 한다. 6. 환경 인식을 위하여 본체 머리부 또는 상체에는 RGB-D 깊이 카메라 1대 이상을 기본 탑재하여야 하며, 옵션 사양으로 360° 전방위 인식이 가능한 3D LiDAR 센서를 장착할 수 있는 구조를 지원하여야 한다.

7. 자세 및 동작 제어를 위하여 고정밀 관성측정장치(IMU)가 본체에 내장되어야 하며, 본체 내부에는 보행 제어 및 AI 추론을 위한 자체 임베디드 컴퓨팅 보드가 탑재되어야 한다. 8. 전원 공급은 9,000mAh 이상의 13셀(13-string) 리튬이온 스마트 배터리를 적용하여 약 2시간 이상의 연속 구동을 보장하여야 하며, 배터리는 퀵 릴리즈(Quick Release) 방식으로 신속한 교체가 가능하여야 한다. 9. 충전기는 54V 5A 사양의 전용 충전기를 함께 제공하여야 하며, 본 장비의 운용을 위한 전용 핸드 컨트롤러(리모컨) 1개가 기본 구성품으로 포함되어야 한다. 10. 본체의 냉각 방식은 국소 공랭(Local Air Cooling) 방식을 적용하여 장시간 운용 시에도 안정적인 발열 제어가 가능하여야 한다. 11. 보행 제어(Locomotion Control) 알고리즘과 균형 제어(Balance Control) 알고리즘이 사전 탑재되어야 하며, 납품 즉시 직립·보행·방향 전환·기본 자세 복귀 등 기본 동작이 정상 구동 가능한 상태로 제공되어야 한다. 12. 무선 핸드 컨트롤러를 통하여 보행 방향, 속도, 회전, 정지 등의 원격 조작이 가능하여야 하며, 비상 정지(Emergency Stop) 기능을 핸드 컨트롤러 및 소프트웨어 양쪽에서 지원하여야 한다. 13. 운영체제 및 펌웨어는 제조사가 제공하는 정기 업데이트를 통하여 최신 상태로 유지될 수 있어야 한다.

다. 표준 부속품 1. 운용 매뉴얼 2. 배터리 : 9,000mAh 3. 충전기 : 54V 5A 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다. 7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.8)

가. 장비의 특징 1. 피지컬AI(Physical AI) 교육 과정에서 가상환경(시뮬레이션) 기반 합성 데이터와 텔레오퍼레이션(Teleoperation) 장치로부터 수집된 실물 시연 데이터를 통합 활용하여, 강화학습(Reinforcement Learning) 및 모방학습(Imitation Learning) 기반의 피지컬AI 모델을 제작·학습·검증한 후 실물 로봇에 배포(Sim2Real)하기까지의 전 과정을 단일 노드에서 수행하는 고성능 모델 학습 워크스테이션이다. 2. 가상환경 시뮬레이션, 대규모 강화학습 병렬 환경 구동, 휴머노이드 로봇용 비전-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 기반 파운데이션 모델의 추론 및 미세조정(Fine-tuning) 등 고부하 GPU 연산을 동시 수행할 수 있는 충분한 GPU·CPU·메모리 자원을 통합 탑재하여야 한다. 3. 가상환경 기반의 합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation), 도메인 랜덤화(Domain Randomization), GPU 가속 강화학습 환경의 대규모 병렬 시뮬레이션을 지원하여, 수천 개 이상의 환경을 동시 구동하면서 단시간 내에 강화학습 정책(Policy)을 학습할 수 있는 성능을 제공할 수 있어야 한다. 4. 텔레오퍼레이션 장치로부터 수집된 사람의 양손·전신 시연 데이터를 가상환경에서 자동 증강(Auto-augmentation)하여 소수의 시연으로부터 대규모 모방학습 데이터셋을 생성하는 합성 모션 데이터 생성(Synthetic Motion Generation) 기능을 운용할 수 있어야 한다.

5. 학습이 완료된 피지컬AI 모델은 동일 시뮬레이션 환경 내에서 사전 검증(In-sim Validation)을 수행하여 작업 성공률·누적 보상값·궤적 오차 등의 정량적 지표를 산출할 수 있어야 하며, 검증이 완료된 정책 모델은 동일 통신 프로토콜(DDS, ROS2 등)을 통해 양팔 협동로봇·덱스처스 그리퍼·2족 보행로봇 등 다양한 실물 로봇 플랫폼에 코드 수정 부담을 최소화한 상태로 배포·실행될 수 있어야 한다. 6. 휴머노이드 로봇용 비전-언어-행동(VLA) 기반의 범용 파운데이션 모델(Generalist Foundation Model)을 사전 가중치(Pre-trained Weights) 형태로 활용할 수 있어야 하며, 교육 과정에서 학습자가 직접 자체 태스크 데이터셋으로 해당 모델을 미세조정하여 실물 로봇에 배포할 수 있는 워크플로우를 지원하여야 한다. 7. Python·C++ 기반의 개방형 개발 환경과 ROS2 미들웨어, PyTorch·TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크를 GPU 가속이 활성화된 상태로 통합 운용할 수 있어야 한다. 8. 표준 오픈소스 로봇 학습 플랫폼(HuggingFace LeRobot 등)과 GPU 가속 기반의 피지컬AI 전용 학습 프레임워크를 동시 지원함으로써, 다양한 학습 알고리즘과 데이터셋 포맷에 대한 호환성을 확보하여야 한다. 9. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다.

나. 표준규격 1. 데스크탑 워크스테이션(Desktop Workstation) 형태의 본체로 구성되며, 대규모 강화학습 환경의 병렬 시뮬레이션 및 비전-언어-행동(VLA) 기반 파운데이션 모델의 학습·추론을 동시 수행하기 위한 최고급 사양의 GPU를 탑재하여야 한다. 2. RTX 5090 이상 사양의 GPU를 탑재하여 32GB 이상의 GPU 메모리(VRAM)와 하드웨어 가속 레이트레이싱(RT Core), 텐서 코어(Tensor Core)를 지원함으로써 대규모 모델 학습과 실시간 3D 시뮬레이션 렌더링을 동시에 처리할 수 있어야 한다. 3. CPU는 AMD Ryzen 7 시리즈 이상 또는 이와 동등 이상의 다중 코어 프로세서(8코어 16스레드 이상)를 탑재하여, 다중 시뮬레이션 환경의 병렬 실행 및 데이터 전처리 작업에 충분한 성능을 보장하여야 한다. 4. 시스템 메모리는 32GB 이상을 탑재하여 대용량 학습 데이터셋, 다중 시뮬레이션 환경 버퍼, 파운데이션 모델 가중치의 동시 운용에 대응할 수 있어야 한다. 5. 저장장치는 2TB 이상 SSD를 탑재하여 대용량 모방학습 데이터셋과 모델 체크포인트의 고속 입출력이 가능하여야 하며, 향후 데이터셋 확장을 위한 추가 저장장치 장착 슬롯을 보유하여야 한다. 6. 운영체제는 Windows 11과 Ubuntu 듀얼 부팅 환경 구성 운용이 가능하여야 한다. 7. 외부 로봇 플랫폼 및 텔레오퍼레이션 장치와의 동시 연결을 위하여 USB 3.0 이상의 포트, 기가비트 이더넷(1Gbps) 포트를 기본 탑재하여야 하며, 영상 출력 인터페이스로는 HDMI 및 DisplayPort 출력을 지원하여 듀얼 모니터 구성이 가능하여야 한다.

8. 무선 통신은 Wi-Fi 6 이상의 무선랜과 블루투스 5.0 이상을 지원하여 외부 장비와의 무선 연동이 가능하여야 한다. 9. 본체의 전원 공급장치는 GPU의 최대 소비전력(450W급) 및 시스템 전체 부하를 충분히 수용할 수 있어야 하며, 장시간 학습 작업에 대비한 다중 팬 또는 수랭식 쿨링 시스템을 탑재하여야 한다. 10. GPU 가속 기반의 피지컬AI 전용 시뮬레이션 플랫폼이 사전 설치되어 납품되어야 하며, 해당 플랫폼은 OpenUSD(Universal Scene Description) 기반의 3D 자산 관리, PhysX 기반의 고정밀 강체·연체 동역학 시뮬레이션, RTX 레이트레이싱 기반의 사실적 렌더링을 지원하여야 한다. 11. GPU 가속 기반의 통합 로봇 학습 프레임워크가 함께 설치되어, 강화학습(RL)·모방학습(IL)·Sim2Real 정책 전이 워크플로우를 단일 환경에서 수행할 수 있어야 한다. 12. 해당 학습 프레임워크는 수천 개 이상의 시뮬레이션 환경을 GPU 상에서 병렬로 동시 구동(Massively Parallel Environment)할 수 있어야 하며, 이를 통해 강화학습 정책의 학습 시간을 대폭 단축할 수 있어야 한다. 13. 휴머노이드 및 다관절 로봇을 위한 비전-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 기반의 범용 파운데이션 모델(Generalist Foundation Model)이 사전 가중치 형태로 제공되어야 하며, 해당 모델은 텍스트·이미지·영상·음성·실시간 시연 등 다양한 멀티모달 입력으로부터 로봇의 동작을 출력하는 듀얼 시스템(Dual-system) 아키텍처를 지원하여야 한다.

14. 사용자가 자체 수집한 태스크 데이터셋으로 해당 파운데이션 모델을 미세조정(Fine-tuning)할 수 있는 학습 파이프라인을 제공하여야 하며, 미세조정된 모델은 동일 시뮬레이션 환경 및 실물 로봇에 그대로 배포·실행 가능하여야 한다. 15. 텔레오퍼레이션 장치로부터 수집된 소수의 사람 시연 데이터를 가상환경에서 자동 증강하여 대규모 모방학습 데이터셋을 합성하는 합성 모션 데이터 생성(Synthetic Motion Generation) 기능을 운용할 수 있어야 하며, 이를 통해 데이터 수집 비용을 절감하고 학습 데이터의 다양성을 확보할 수 있어야 한다. 16. 도메인 랜덤화(Domain Randomization) 기법을 통하여 조명·마찰·물체 위치·카메라 시점 등 환경 변수를 자동으로 변화시키며 학습된 정책의 일반화 성능을 검증할 수 있는 기능을 지원하여야 한다. 17. 표준 오픈소스 기반의 로봇 학습 플랫폼(HuggingFace LeRobot, Stable-Baselines3, RL Games 등)이 함께 설치되어, 사용자가 다양한 학습 알고리즘과 데이터셋 포맷을 선택적으로 활용할 수 있어야 한다. 18. 모방학습 데이터셋의 표준 포맷(HDF5, Parquet, LeRobot Dataset 등)에 대한 읽기·쓰기·시각화·재생(Playback) 기능을 제공하여야 하며, 텔레오퍼레이션 장치로부터 수집된 시연 데이터를 표준 포맷으로 자동 변환·저장할 수 있어야 한다.

19. cuDNN, TensorRT 등 GPU 가속 추론·학습 라이브러리가 사전 설치되어 즉시 운용 가능한 상태로 제공되어야 한다. 20. Python 3.10 이상의 개발 환경과 PyTorch·TensorFlow 등 주요 딥러닝 프레임워크가 GPU 가속이 활성화된 상태로 설치되어야 하며, ROS2(Humble 또는 그 이상) 미들웨어와 DDS 기반의 분산 통신 환경이 구성되어야 한다. 21. 학습·검증이 완료된 피지컬AI 모델은 가상환경과 실물 로봇 간 동일한 통신 프로토콜을 통하여 양팔 협동로봇·덱스처스 그리퍼·2족 보행로봇 등 다양한 실물 로봇 플랫폼에 코드 수정 부담을 최소화한 상태로 배포·실행될 수 있어야 한다. 22. 학습 진행 상태, 정책 성능 지표(작업 성공률·누적 보상값·궤적 오차 등), GPU·CPU 자원 사용률 등을 실시간으로 시각화할 수 있는 모니터링 대시보드(TensorBoard, Weights & Biases 등) 환경을 지원하여야 한다. 23. 학습된 모델의 가상환경 내 사전 검증(In-sim Validation) 기능을 지원하여, 실물 로봇에 배포하기 전 작업 성공률·궤적 일관성·안전성 지표를 정량적으로 산출할 수 있어야 한다. 24. 외부 워크스테이션(양팔 로봇 제어용 컴퓨팅 시스템, 텔레오퍼레이션 장치 등)과 네트워크를 통해 연동되어, 분산 학습(Distributed Training) 및 원격 데이터셋 동기화가 가능한 확장형 운용 환경을 지원하여야 한다.

25. 운영체제 및 모든 사전 설치 소프트웨어는 정품 또는 공식 오픈소스 라이선스에 따라 합법적으로 사용 가능한 형태로 제공되어야 한다. 다. 표준 부속품 1. 운용 매뉴얼 2. 전원 케이블 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다. 7. 교육 (1) 교육 시간과 장소는 수요기관과 협의하여 결정한다. (2) 기타 기자재의 운용에 꼭 필요한 경우 수요기관의 의견을 수용한다. (3) 일반 교육 기간은 3일 이상, 인원은 수요기관의 요청에 따른다 (4) 교육에 필요한 제반 경비는 공급자 부담을 원칙으로 한다.

기자재 구입 규격서 (No.9)

가. 장비의 특징 1. 본 장비는 피지컬AI(Physical AI) 교육 과정에서 로봇장치의 모방학습용 시연 데이터를 직관적·정밀하게 수집하기 위한 휴대형 양팔 외골격형(Portable Exoskeleton) 모션 캡처 컨트롤러이다. 2. 사용자의 양 어깨·팔꿈치·손목에 착용 가능한 외골격 구조를 채택하여, 별도의 마커·외부 카메라·모션 캡처 스튜디오 없이도 작업자의 양팔 동작을 1:1 대응(One-to-One Mapping)으로 실시간 측정·기록할 수 있어야 한다. 3. 양팔 합산 12자유도(좌·우 각 6자유도)의 외골격 관절을 통하여 사람의 자연스러운 양팔 움직임을 손실 없이 포착하고, 이를 동일 자유도를 갖는 매니퓰레이터·양팔 협동로봇·복합 모바일 로봇에 즉시 전이(Retargeting)할 수 있는 직관적 텔레오퍼레이션 인터페이스를 제공해야 한다. 4. 모방학습용 시연 데이터 수집(Data Capture), 원격 텔레오퍼레이션(Remote Teleoperation), 종단간 응용 개발(End-to-End Application Development), 로봇 제어 시퀀스 시연(Motion Demonstration), 산업·교육용 로봇의 다관절 조작 실습 등 다양한 용도에 활용될 수 있는 범용성을 갖춘 장비어야 한다. 5. 6축 협동로봇, 양팔 협동로봇, 복합 모바일 로봇, 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼과 호환되어, 단일 컨트롤러만으로 여러 종류의 로봇을 직관적으로 조작할 수 있는 확장형 사용 환경을 제공해야 한다.

6. 12개의 고해상도(4096 분해능) 자기식 엔코더를 통해 100Hz 이상의 고속 데이터 샘플링을 수행하여, 모방학습 모델의 학습 품질을 결정하는 시연 데이터의 정밀도와 시간 해상도를 확보해야 한다. 7. USB 유선 연결, 무선랜, 블루투스 등 다중 통신 인터페이스를 지원하여 외부 컴퓨팅 시스템 및 텔레오퍼레이션 대상 로봇과 유연하게 연동될 수 있으며, 휴대형 설계로 강의실·실습실·현장 등 다양한 환경에서 즉시 운용 가능해야 한다. 8. 양팔 합산 1.5kg 수준의 경량 설계를 적용하여 장시간 착용 시에도 사용자 피로를 최소화하며, 다양한 체형의 교육생이 별도 보정 없이 즉시 착용·운용할 수 있는 인체공학적 구조로 제작되어야 한다. 9. 오픈소스 기반의 SDK 및 개방형 통신 프로토콜을 지원하여, 학습자가 자체 모방학습 파이프라인이나 시뮬레이션 환경에 본 장비의 측정 데이터를 손쉽게 통합할 수 있는 개발 친화적 환경을 제공해야 한다. 10. 본 규격서에 기재되어 있는 일부 소프트웨어의 내용은 장비의 구동을 위해 사용되는 것으로서 독립된 소프트웨어 사업의 대상에 속하지 아니한다. 나. 표준규격 1. 사용자의 양 어깨·팔꿈치·손목 부위에 착용 가능한 좌·우 대칭의 휴대형 양팔 외골격(Portable Bi-arm Exoskeleton) 구조로 제작되어야 하며, 사람의 자연스러운 양팔 움직임을 외부 인프라 없이 측정할 수 있는 일체형 모션 캡처 컨트롤러 형태이어야 한다.

1. 자유도(Degrees of Freedom)는 좌·우 각 6자유도씩 양팔 합산 총 12자유도(12 DoF)를 만족하여, 어깨 관절(3축)·팔꿈치 관절(2축)·손목 관절(1축) 또는 이와 동등한 인체 관절 매핑이 가능한 구조이어야 한다. 1. 각 팔의 도달거리(Arm Reach)는 570mm 이상이어야 하며, 양팔을 좌·우로 벌렸을 때 총 스팬(Total Span)이 1,500mm 이상을 확보하여 성인 평균 양팔 길이에 부합하여야 한다. 1. 각 관절에는 4096 분해능(12-bit) 이상의 고정밀 자기식 엔코더(Magnetic Encoder)가 12개 이상 장착되어, 사용자의 양팔 동작을 0.1° 미만의 분해능으로 정밀하게 측정할 수 있어야 한다. 1. 본 장비의 회전 범위(Rotation Range)는 주요 관절에 대하여 ±180° 이상의 광범위한 가동 범위를 보장하여 사람 팔의 자연스러운 운동 범위를 충분히 포괄하여야 한다. 1. 데이터 샘플링 속도 100Hz 이상의 고속 측정 성능을 만족하여, 모방학습용 시연 데이터의 시간 해상도와 동작 연속성을 충분히 확보할 수 있어야 한다. 1. 외부 통신 인터페이스는 USB 유선 연결, Wi-Fi 무선랜, Bluetooth 무선 통신을 모두 지원하여 외부 컴퓨팅 시스템 및 다양한 로봇 플랫폼과 유연하게 연동 가능하여야 한다. 1. 전원 공급은 8.4V·2A 사양의 전용 전원 공급 장치 또는 충전식 내장 배터리 방식을 적용하여야 하며, 휴대 운용이 가능한 충전 사이클을 보장하여야 한다.

1. 다양한 체형의 교육생을 수용할 수 있도록 어깨 폭·팔 길이의 조절 기능을 갖추어야 하며, 인체공학적 패드·스트랩을 적용하여 안정적인 착용감을 제공하여야 한다. 1. 사용자의 양팔 외골격 관절 각도를 실시간으로 측정·전송할 수 있는 전용 펌웨어가 사전 탑재되어야 하며, 측정된 12자유도의 관절 데이터는 100Hz 이상의 고속 주기로 외부 컴퓨팅 시스템에 스트리밍될 수 있어야 한다. 1. 오픈소스 기반의 SDK는 Python·C++ 기반의 개방형 개발 인터페이스를 지원하여 학습자가 자체 모방학습 파이프라인 및 텔레오퍼레이션 응용을 자유롭게 구현할 수 있어야 한다. 1. ROS(ROS1 또는 ROS2) 미들웨어와의 연동을 위한 드라이버 또는 통신 노드 예제를 제공하여, 다양한 로봇 플랫폼과의 표준화된 연동이 가능하여야 한다. 1. 6축 협동로봇, 양팔 협동로봇, 복합 모바일 로봇, 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼에 대한 실시간 텔레오퍼레이션을 지원하여야 하며, 외골격 관절 각도를 대상 로봇의 매니퓰레이터 관절 공간 또는 작업 공간(Task Space)으로 변환하는 리타게팅(Retargeting) 기능을 SDK 수준에서 제공하여야 한다. 1. 모방학습용 데이터 수집을 위하여 에피소드(Episode) 단위의 시연 동작을 시작·정지·저장할 수 있는 데이터 캡처 모드를 제공하여야 하며, 수집된 시연 데이터는 시간 동기화된 관절 각도·각속도 정보와 함께 표준 데이터셋 포맷(HDF5, Parquet, LeRobot Dataset, CSV 등)으로 변환·저장될 수 있어야 한다.

1. 수집된 시연 데이터의 사후 검토 및 재생(Playback) 기능을 함께 제공하여, 학습 전 데이터 정제 작업이 원활히 이루어질 수 있도록 지원하여야 한다. 1. USB 유선 모드와 Wi-Fi·Bluetooth 무선 모드 간의 즉시 전환 기능을 지원하여, 운용 환경에 따라 사용자가 적절한 통신 방식을 선택할 수 있어야 한다. 본 장비는 다수의 외골격 컨트롤러를 단일 컴퓨팅 시스템에서 동시 인식·운용할 수 있는 다중 디바이스 관리 기능을 지원하여, 다수의 교육생이 동시 실습에 참여할 수 있는 환경을 제공하여야 한다. 1. SDK 예제 코드의 정상 구동, 외골격-로봇 간 텔레오퍼레이션 시연, 시연 데이터의 저장·재생 기능의 정상 동작 여부를 검수 단계에서 확인할 수 있는 상태로 공급되어야 한다. 다. 표준 부속품 1. 운용 매뉴얼 2. 전원 어댑터 및 충전 케이블 라. 설치 및 검수 하자보수 1. 설치 및 검수, 검사 완료는 절차에 의거 필히 완료한다. 2. 낙찰 받은 회사는 필히 본교에 방문하여 실습실의 공간을 확인하고 수업에 차질이 없는 장비를 납품하여야 한다. 3. 납품업체는 설치 요구하는 장소에 본 기자재를 설치한 후 시운전 후 검수한다. 4. 본 사양서에 기술되지 않은 전문적 세부사항은 제작 전 기술협의를 하여야 한다. 5. 납품 설치 일자와 검수 일정은 사전에 학교와 협의하여야 한다. 6. 유지보수 (1) 무상유지 보수기간 : 검수일로부터 1년(무상 보수 기간 내 제품 손상 및 하자가 발생할 시에는 즉시 보수하고, 수리비 전액을 무상으로 한다) (2) 유상보수 : 무상 정비 기간 이후에는 교체 부품의 비용을 지불하며, 수리비용 공임은 경남지역 내 출장비 기준으로 한다. (3) 점검 : 무상유지 보수기간에 수요자 요청 시 무상 점검을 실시한다.

참가자격

2. 입찰 및 계약방식 가. 본 입찰은「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제18조에 따른‘2단계 입찰(규격·가격 동시)’로 규격입찰서(제안서)와 가격입찰서를 동시에 제출하고, 제안서 평가결과 적격업체로 선정된 업체에 한하여 가격개찰을 실시합니다. 나. 규격입찰서(제안서)는 본교에 직접 제출하여야 하고, 가격입찰서는 반드시 G2B(http://g2b.go.kr)의 전자입찰시스템을 이용하여 제출하여야 합니다. 다. 본 입찰은 총액입찰(예정가격 이하 최저가 적용), 전자계약, 청렴서약제 시행 대상입니다. 3. 입찰참가 자격 가. 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」제13조 및 같은 법 시행규칙 제14조의 규정에 따른 자격요건을 갖추고, 같은법 시행령 제92조 규정에 의한 제한사유가 없는 업체이어야 합니다. 나. 국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정에 의하여 G2B분류번호 10자리 6010999901(교육훈련장비)를 제조물품으로 등록한 업체이어야 합니다. ※ 본교에서 제시한 사양대로 납품이 가능한 업체이어야 하며, 붙임파일 미숙지 등으로 인한 책임은 투찰자에게 있으므로 반드시 숙지 및 문의하시어 신중히 투찰하시기 바랍니다. 다. 「중소기업기본법」 제2조에 따른 중기업·소기업 또는 「소상공인기본법」제2조 따른 소상공인으로서 「중소기업 범위 및 확인에 관한 규정」에 따라 발급된 중기업·소기업·소상공인 확인서를 소지한 업체이어야 하며, 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」제9조 및 같은법 시행령 제10조에 따라 직접생산확인증명서[교육훈련장비(세부품명번호: 6010999901), 필수특이사항: 자동제어교육실습장비 또는 마이크로프로세서교육실습장비를 소지한 업체이어야 합니다.

※ <중기업․소기업․소상공인확인서>가 중소기업제품공공구매종합정보망(http://www.smpp.go.kr)에서 확인(전자입찰서 제출마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있는 것이어야 함)이 안될 경우 입찰 참가자격이 없습니다. ※ 직접생산확인증명서는 전자입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 합니다. 라. 본 입찰은 「국가종합전자조달시스템 전자입찰특별유의서」제7조에 따른 신원확인 입찰이 적용되며, 「국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정」제2조 제1항에 따른 개인 인증수단을 이용하여 신원을 확인 받은 후 입찰에 참여하여야 합니다. 마. 조달청에 입찰참가자격등록을 한 자이어야 합니다. 입찰참가자격을 등록하지 않은 자는 국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정(조달청 고시)에 따라 전자입찰서 제출마감일 전일까지 조달청에 입찰참가자격등록을 하여야 합니다. 바. 국가종합전자조달시스템(G2B) 전자입찰 이용자등록을 한 자이어야 합니다. 전자입찰 이용자등록을 하지 않은 자는 지정 공인인증기관의 인증서를 교부 받은 후 조달업체 이용약관에 동의한 다음 국가종합전자조달시스템(G2B)에 이용자등록을 하여야 합니다. 사. 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제31조의5 및 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제93조제1항에 따라 ‘조세포탈 등을 한 자’로서 유죄판결이 확정된 날로부터 2년이 지나지 아니한 자는 입찰에 참여할 수 없습니다.

아. 「지방자치단체를 당사자로하는 계약에 관한 법률」제31조에 따라 ‘부정당업자의 입찰 참가자격 제한’을 받은 자는 제한기간이 지나지 않으면 입찰에 참가할 수 없습니다. 4. 공동계약 본 입찰은 공동도급이 허용되지 않습니다. 5. 과업설명 가. 본 입찰은 현품설명을 생략하고 제안요청서, 규격서 열람으로 갈음합니다. ※ 반드시 제안요청서, 규격서 등을 확인하고 입찰에 참여하여 주시기 바라며, 확인하지 못하여 발생하는 책임은 입찰자에게 있습니다. 나. 현장설치 조건이므로 반드시 현장 상황을 숙지하고 입찰에 참여하시기 바랍니다. 6. 입찰참가신청 및 입찰보증금 가. 조달청 국가종합전자조달시스템(G2B)을 이용하여 전자입찰서를 제출하면 별도의 입찰참가신청을 하지 않아도 됩니다. 나. 모든 입찰 참가자에게 입찰 보증금 납부를 면제하되, 입찰보증금 납부를 확약하는 내용이 포함된 입찰서 제출로 납부를 갈음합니다. 국가종합전자조달시스템(G2B)을 이용하여 제출하는 전자입찰서에는 입찰보증금 납부확약 내용이 포함되어 있습니다. 다. 입찰보증금의 교육비특별회계 귀속은 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제38조에 의한 입찰보증금에 대한 세입조치 사유가 발생한 경우에는 입찰보증금 납부확약 내용에 해당하는 금액을 지체없이 현금으로 납부하여야 합니다. 7. 규격입찰서(제안서) 제출

과업·요구

참가자격

2. 입찰 및 계약방식 가. 본 입찰은「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제18조에 따른‘2단계 입찰(규격·가격 동시)’로 규격입찰서(제안서)와 가격입찰서를 동시에 제출하고, 제안서 평가 결과 적격업체로 선정된 업체에 한하여 가격개찰을 실시합니다. 나. 규격입찰서(제안서)는 본교에 직접 제출하여야 하고, 가격입찰서는 반드시 G2B(http://g2b.go.kr)의 전자입찰시스템을 이용하여 제출하여야 합니다. 다. 본 입찰은 총액입찰(예정가격 이하 최저가 적용), 전자계약, 청렴서약제 시행 대상입니다. 3. 입찰참가 자격 가. 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」제13조 및 같은 법 시행규칙 제14조의 규정에 따른 자격요건을 갖추고, 같은법 시행령 제92조 규정에 의한 제한사유가 없는 업체이어야 합니다. 나. 국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정에 의하여 G2B분류번호 10자리 6010999901(교육훈련 장비)를 제조물품으로 등록한 업체이어야 합니다. ※ 본교에서 제시한 사양대로 납품이 가능한 업체이어야 하며, 붙임파일 미숙지 등으로 인한 책임은 투찰자에게 있으므로 반드시 숙지 및 문의하시어 신중히 투찰하시기 바랍니다. 다. 「중소기업기본법」 제2조에 따른 중기업·소기업 또는 「소상공인기본법」제2조 따른 소상공 인으로서 「중소기업 범위 및 확인에 관한 규정」에 따라 발급된 중기업·소기업·소상공인 확인서를 소지한 업체이어야 하며, 「중소기업제품 구매촉진 및 판로지원에 관한 법률」제9조 및 같은법 시행령 제10조에 따라 직접생산확인증명서[교육훈련장비(세부품명번호: 6010999901), 필수특이사항: 자동제어교육실습장비 또는 마이크로프로세서교육실습장비를 소지한 업체이어야 합니다. - 2 -

※ <중기업․소기업․소상공인확인서>가 중소기업제품공공구매종합정보망(http://www.smpp.go.kr)에서 확인(전자입찰서 제출마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있는 것이어야 함) 이 안될 경우 입찰 참가자격이 없습니다. ※ 직접생산확인증명서는 전자입찰서 제출 마감일 전일까지 발급된 것으로 유효기간 내에 있어야 합니다. 라. 본 입찰은 「국가종합전자조달시스템 전자입찰특별유의서」제7조에 따른 신원확인 입찰이 적용되며, 「국가종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정」제2조 제1항에 따른 개인 인 증수단을 이용하여 신원을 확인 받은 후 입찰에 참여하여야 합니다. 마. 조달청에 입찰참가자격등록을 한 자이어야 합니다. 입찰참가자격을 등록하지 않은 자는 국가 종합전자조달시스템 입찰참가자격등록규정(조달청 고시)에 따라 전자입찰서 제출마감일 전일 까지 조달청에 입찰참가자격등록을 하여야 합니다. 바. 국가종합전자조달시스템(G2B) 전자입찰 이용자등록을 한 자이어야 합니다. 전자입찰 이용자등록을 하지 않은 자는 지정 공인인증기관의 인증서를 교부 받은 후 조달업체 이용약관에 동의한 다 음 국가종합전자조달시스템(G2B)에 이용자등록을 하여야 합니다. 사. 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」 제31조의5 및 「지방자치단체를 당사자 로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제93조제1항에 따라 ‘조세포탈 등을 한 자’로서 유죄 판결이 확정된 날로부터 2년이 지나지 아니한 자는 입찰에 참여할 수 없습니다.

아. 「지방자치단체를 당사자로하는 계약에 관한 법률」제31조에 따라 ‘부정당업자의 입찰 참가 자격 제한’을 받은 자는 제한기간이 지나지 않으면 입찰에 참가할 수 없습니다. 4. 공동계약 본 입찰은 공동도급이 허용되지 않습니다. 5. 과업설명 가. 본 입찰은 현품설명을 생략하고 제안요청서, 규격서 열람으로 갈음합니다. ※ 반드시 제안요청서, 규격서 등을 확인하고 입찰에 참여하여 주시기 바라며, 확인하지 못하여 발생 하는 책임은 입찰자에게 있습니다. 나. 현장설치 조건이므로 반드시 현장 상황을 숙지하고 입찰에 참여하시기 바랍니다. 6. 입찰참가신청 및 입찰보증금 가. 조달청 국가종합전자조달시스템(G2B)을 이용하여 전자입찰서를 제출하면 별도의 입찰참가신청을 하지 않아도 됩니다. 나. 모든 입찰 참가자에게 입찰 보증금 납부를 면제하되, 입찰보증금 납부를 확약하는 내용이 포함된 입찰서 제출로 납부를 갈음합니다. 국가종합전자조달시스템(G2B)을 이용하여 제출하는 전자입찰 서에는 입찰보증금 납부확약 내용이 포함되어 있습니다. - 3 - 다. 입찰보증금의 교육비특별회계 귀속은 「지방자치단체를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행령」 제38조에 의한 입찰보증금에 대한 세입조치 사유가 발생한 경우에는 입찰보증금 납부확약 내용에 해당하는 금액을 지체없이 현금으로 납부하여야 합니다. 7. 규격입찰서(제안서) 제출 가. 제출기간：2026. 8. 20.(목) 09:00 ~ 2026. 9. 9.(수) 11:00