프로젝트 개요
PCS-ESS(전력변환장치·에너지저장장치) 설비에 부착된 멀티센서에서 수집되는 시계열 데이터를 학습해 이상징후를 검출·분류하고 위험도를 예측하는 AI 시스템을 개발합니다. 임계값 초과 후 경보하는 사후 대응 방식이 아니라, 센서 간 상관관계와 변화 추세를 분석해 사고 이전 단계에서 선제적으로 예지진단하는 것이 목표입니다. 화면(UI)은 본 과업에 포함되지 않으며, AI 판정 결과를 외부 시스템이 사용할 수 있도록 인터페이스 형태로 제공합니다.
프로젝트 배경 및 목표
- 절연저항, 부분방전(TEV), 아크, 누설전류, 온도, 상대습도 6종 센서가 서로 다른 주기로 데이터를 생성하며, 이를 단일 모델에서 통합 분석해야 합니다.
- 정상(0)·주의(1)·위험(2) 3단계 라벨을 활용한 지도학습 기반 다변량 분류·예측 모델을 개발하고, 학습 라벨 3단계를 운영정책의 4단계 표시등급으로 매핑합니다.
- AI 판정 결과는 WEB 통합 모니터링 시스템으로 전달되며, 이상이 심화되면 PCS-ESS 보호연동 장치로 경보·보호동작 트리거 신호를 출력합니다.
- 검출 정확도, 조기 감지시간, 보호연동 응답시간에 대한 정량 목표가 설정되어 있으며, GS 인증 및 공인시험 대응이 과업에 포함됩니다.
과업 범위
1. 수행 범위 (요약)
- 기획: AI 요구사항정의서, 성능 기준선 및 시험조건, 시스템 아키텍처 설계서, 연계 인터페이스 명세, 데이터 수집·라벨링 방향 제안서
- 개발: 데이터 수집·정제·특징추출 파이프라인, 학습·검증·추론 시스템, 실시간 추론 서비스, 보호연동 신호 출력, 외부 시스템 연동 인터페이스, 모델 운영·재학습 자동화
- 연구: 이상징후 검출·분류 모델, 위험도 산정 알고리즘, 추세 기반 조기탐지 알고리즘, 성능 목표 도달을 위한 반복 개선
- 검수: 통합시험 시나리오 수립 및 수행, 성능지표 검증·재시험, GS 인증 및 공인시험 대응자료 작성, 산출물 이중 백업
발주기관 및 타 수행 주체가 담당하는 범위
2. 상세 기능 요구사항 (첨부된 과업지시서, 개발계획서 필독)
① 요구사항 정의 및 데이터 수집 체계 설계
- 예측 대상, 판정 단위, 운영 모드, 경보 정책, 성능 산식 및 시험조건을 포함한 AI 요구사항 기준선 정의
- 학습·추론 환경을 포함한 AI 시스템 아키텍처 제안서 및 상세설계서 작성
- 6종 센서의 항목명·단위·측정범위·수집주기·결측처리 기준을 정의한 센서 맵 및 데이터 사전
- 센서-게이트웨이-전송구간-클라우드 DB 수집 구조, 시간동기화, 장치·채널 식별체계, 재전송 및 중복방지 방식 설계
- 데이터 품질관리 규칙 및 품질등급·검수 샘플링·수집률 산정 기준, 조건별 수집 시나리오, 라벨링 가이드, 원천/가공/학습 데이터 분리 저장·보안·백업 체계
② 데이터 처리 파이프라인
- 멀티센서 시계열 데이터 수신 및 적재, 서로 다른 수집주기의 시간동기화 및 중복 제거
- 결측·이상값·센서오류·단위불일치·시간역전 자동 검출 및 정제 처리
- 부분방전·아크 등 이벤트성 신호의 1초 단위 피크·카운트·에너지·지속시간 특징값 추출
- 센서 간 상관관계, 변화율, 누적 패턴을 반영한 시계열 윈도우링 및 특징벡터 생성
- 학습데이터셋 버전관리 및 시간축 기준 Train/Validation/Test 분리
③ AI 이상징후 검출·진단 모델 개발
- 규칙기반 기준모델과 통계·머신러닝·시계열 모델 후보를 비교하고 정확도·조기탐지·오탐률·추론지연을 함께 고려한 최종 구조 선정
- 멀티모달 센서 시계열 통합 학습 기반 다변량 분류·예측 모델 개발
- 센서별 상태와 센서 간 상관관계·변화율·누적패턴을 반영한 위험도 확률 및 상태 산출
- 판독 구간의 추세를 분석해 사고 이전 단계를 예측하는 조기탐지 알고리즘
- 혼동행렬 및 오탐·미탐 분석에 기반한 성능 목표 도달 반복 개선
④ 실시간 추론 및 시스템 연계
- 모델 버전, 입력 스키마, 타임아웃, 장애 시 대체판정, 로그 및 재현정보를 포함하는 실시간 추론 서비스
- AI 학습 라벨 3단계를 운영정책 4단계로 매핑하는 임계값 및 예외규칙 적용
- 이상 심화 시 보호연동 장치로 경보·보호동작 트리거 신호 출력
- WEB 시스템 연동 인터페이스를 통한 판정등급, 위험도, 예지메시지, 모델 버전, 판정근거 제공
- 센서 게이트웨이, 보호연동 장치, WEB 시스템 간 데이터·제어 인터페이스 명세 작성 및 추론 이력·판정근거 저장·조회
⑤ 모델 운영 및 성능 관리
- 학습 실행, 실험 추적, 모델 레지스트리, 재학습 트리거를 포함한 모델 학습 자동화 파이프라인
- 데이터 및 모델 드리프트 모니터링과 재학습 절차 수립
- 정밀도·재현율·F1, 오탐·미탐, 조기탐지시간을 산출하는 성능평가 자동화
⑥ 성능 검증 및 인증 지원
- 통신지연, 데이터누락, 센서고장, 모델오류, 서버장애, 복구 상황을 포함한 통합시험 시나리오 수립 및 결과 증적
- 시험계획서, 시험케이스, 테스트데이터, 실행로그, 결함·조치 이력 작성
- 제품설명서, 기능명세서, 아키텍처·인터페이스·DB 설계서, 매뉴얼 및 요구사항 추적표 작성
- 인증기관·공인시험기관 질의 대응, 재현환경 구성, 결함 수정·재빌드·재시험 지원
- 전체 소스, 모델 파일, 설치본, 시험증적의 이중 백업 및 복구시험, 월간 진도보고 및 단계별 중간·최종보고
기술 스택
- 언어·프레임워크: Python 기반 개발을 전제로 하며, 학습 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)와 모델 계열(트리계열, 시계열 딥러닝 등)은 성능 목표 달성에 적합한 구성으로 제안 요청
- 추론 서비스: REST API 형태의 실시간 추론 서비스 (FastAPI, Flask 등 자유 제안)
- 데이터 저장: 시계열 데이터 저장소 및 학습데이터 버전관리 방식 제안 요청
- 배포·운영: 컨테이너 기반 배포(Docker 등), 모델·소스·설정 버전관리
- 학습 인프라: GPU 자원 구성안 및 폐쇄망 운영 가능 여부를 포함한 제안 요청
지원 자격 및 우대 사항
1. 지원 자격
- 다변량 시계열 데이터 기반 이상탐지 또는 예측 모델 개발 및 상용 적용 경험
- 학습·검증·추론 파이프라인 구축 및 실시간 추론 서비스 운영 경험
- 모델 버전관리, 재학습 자동화, 성능 모니터링 등 MLOps 구축 경험
- 정량 성능지표가 계약 조건으로 설정된 프로젝트의 수행 및 검증 경험
2. 우대 사항
- 전력·에너지 설비, ESS/PCS, 배전반 등 산업 설비 데이터 분석 경험
- 센서 게이트웨이 또는 산업용 제어·보호 장치와의 인터페이스 연동 경험
- GS 인증 또는 공인시험기관 시험 대응 및 관련 문서 작성 경험
- 폐쇄망 환경에서의 AI 시스템 구축 및 운영 경험
산출물
- 학습·검증·추론 전체 소스코드 및 실행 환경 구성 파일
- 학습된 모델 파일, 모델카드, 성능평가 및 오류분석 보고서
- 데이터 수집·라벨링 방향 제안서, 요구사항정의서, 시스템 아키텍처 설계서
- API 명세, DB 스키마, 연계 인터페이스 명세서
- 배포 패키지, 설치·복구·롤백 절차, 운영 매뉴얼
- 통합시험계획·케이스·결과, 요구사항 추적표, 결함·조치 이력, 성능 증적
- GS 인증 및 공인시험 지원자료, 소스·빌드·설치·시험증적 이중 백업본
- 월간 진도보고서, 단계별 중간보고서, 최종보고서
유지보수
- 유지보수 범위·조건(대응 범위·기간·비용 등)은 계약 시 협의합니다. AI 모델은 운영 데이터 변화에 따라 성능이 변동하므로, 재학습 및 성능 재검증의 포함 여부를 제안서에 명시해 주시기 바랍니다.
계약 관련 특이사항
- 발주처 과업 일정은 2026년 9월부터 2027년 9월까지 예정되어 있으며, 1차년도 기준모델 개발과 2차년도 고도화로 구분해 수행합니다. 단계별 수행을 제안하는 경우 단계별 견적을 병기해 주시기 바랍니다.
- 학습용 데이터는 발주기관이 수집·라벨링해 제공합니다. 데이터의 제공 시점·수량·품질에 대해 제안서에서 전제한 조건을 명시해 주시기 바랍니다.
- 검출 정확도, 조기 감지시간, 보호연동 응답시간에 대한 정량 목표가 설정되어 있습니다. 목표 미달 시 원인분석·보완개발·재시험의 수행 범위와 회차 조건을 견적에 명시해 주시기 바랍니다.
- WEB 통합 모니터링 시스템은 별도 수행 주체가 개발합니다. 인터페이스 규격 협의 및 통합시험 참여 범위를 제안에 포함해 주시기 바랍니다.
- 센서 게이트웨이 및 보호연동 장치의 통신 규격은 하드웨어 공급 주체와 협의해 확정합니다. 규격 미확정 구간에 대한 전제와 대응 방안을 제안해 주시기 바랍니다.
- GPU 학습 인프라의 조달 주체와 폐쇄망 운영 요건에 따라 구성이 달라집니다. 해당 조건별 구성안과 소요 자원을 제안에 포함해 주시기 바랍니다.
- GS 인증은 발주기관이 신청하며, 수행사는 대응자료 작성·기술지원·산출물 백업을 담당합니다.
- 구현상 제약이나 대안이 필요한 항목이 있으면 견적서에 그 내용과 대안을 함께 명시해 주시기 바랍니다.
※ 원문 그대로 표시했습니다. 전체 내용은 원본 공고에서 확인하세요.