인공지능 기반 2차전지(배터리) 사용제품 이미지 분류 기술 개발 연구

(과업지시서]

2021. 06

Ⅰ		과업 개요

가. 과 업 명 : 인공지능 기반 2차전지(배터리) 사용제품 이미지 분류 기술 개발 연구

나. 용역범위 : 세부 용역범위는 붙임‘과업지시서’참조

다. 용역기간 : 계약일로부터 165일

라. 배정예산 : 일금 삼천만원정 (￦ 30,000,000, 부가세 별도)

마. 수행기관 선정 : 경쟁입찰 (협상에 의한 계약)

※ 단일기관 응찰 시 재공고 가능. 단, 2회 유찰 시 수의계약 진행 가능

※ 단독 응찰 및 공동수급(컨소시엄) 입찰 가능

- 공동수급 시, 공동수급표준협정서 및 합의각서 작성 필요(서식 참조)

바. 계약금 지급계획

구 분	선급금(30%)	중도금(40%)	잔 금(30%)
지급시기	계약 체결 후 15일 이내	중간보고회 후 15일 이내	용역 완료 후 15일 이내

※ 위 기준으로 계약금을 지급하되, 계약 당사자(기관) 협의에 의해 변경될 수 있음

Ⅱ		추진 일정

가. 일정계획 (공고)

□ 입찰공고 : 2021. 5. 26 ~ 6. 9 (한국전자제품자원순환공제조합 홈페이지)

□ 제안평가 : 2021. 6. 14(월), 14시 (예정)

※ 제안평가는 한국전자제품자원순환공제조합에서 진행 (추후 공지)

※ COVID-19 확산으로 인한 중앙정부의 ‘사회적 거리두기’ 단계 상향시 비대면(서면) 평가로 전환 가능

□ 계약협의 : 2021. 6. 16(수)

□ 계약기간 : 2021. 6. 16 ~ 11. 27, (165일)

※ 세부내용 협의 및 계약체결 일정은 발주처 및 계약상대자의 사정에 따라 변동될 수 있음

Ⅲ		과업 내용

[과업 목적] 폐전기·전자제품 재활용센터에 입고되는 다양한 폐전자제품 중, 2차전지(배터리) 사용제품 선별(분류) 기술 개발 (AI 딥러닝 기반)

가. 연구 대상 제품(폐전기·전자제품 및 2차전지 사용제품)에 대한 사전 문헌/자료조사

① 연구논문, 소프트웨어2) 및 관련 정보의 수집

2) 본 지시서 내 소프트웨어 의미는 파이썬 등을 이용한 코딩/프로그래밍 결과물을 포괄하여 지칭

- 인공지능(딥러닝) 기법을 활용한 전자제품 또는 (제품/물체)이미지 기반 연구자료(논문, 소프트웨어, 알고리즘)의 포괄적 조사 및 정리

- 딥러닝 기반 이미지 분류 연구에 대한 국내·외 동향분석 및 요약

나. 폐전기·전자제품 및 2차전지 사용제품 이미지 수집 및 지원

① 법정 관리 대상3) 폐전기·전자제품 목록 및 특성 분석 (배경지식 확보)

- 관련 법률에 근거하여 법정 관리 대상 제품(49종) 목록화 및 외형 특성 파악

- 법정 관리 대상 제품(49종) 중, 2차전지(배터리) 사용제품 특정4)

3)「전기ㆍ전자제품 및 자동차의 자원순환에 관한 법률」 시행령 [별표 3 참조]

4) 세부 연구대상 제품에 대한 선정을 발주기관과 협의를 거쳐 진행

② 비대상5) 폐전기·전자제품 목록 및 특성 분석 (배경지식 확보)

- 폐전기·전자제품 회수/재활용 단계에서 주로 입고되는 비대상5) 제품 목록화

- 비대상 제품 중, 2차전지(배터리) 사용제품 특정4)

5) 동법 시행령 [별표 3]에 명시되지 않은 제품은 모두 ‘비대상’제품으로 구분

③ 이미지 자료 전처리(테스트)를 위한 샘플 자료 수집 지원6)

- 수집 가능한 연구 대상 이미지 선정 및 샘플 자료 수집방안 마련/검토

6) 연구 대상 이미지 자료는 발주기관에서 추진하는 별도의 용역을 통해 수집 ·제공 예정

6) 다만, 연구 수행사업자가 수집/확보한 일부 이미지 자료들도 유연적으로 사용 가능

· 사전 학습 모델 구축 시, 오픈 소스 데이터 활용 여부 검토7)

7) 본 연구 및 향후 논문투고 시 이미지 사용에 대한 저작권 침해 여부 고려

- 연구대상 이미지 자료수집을 위한 사전협의 및 지원6), 7)

· 수집 대상 이미지 자료에 대한 조건 설정 (발주기관에서 별도 위탁 예정)

· 이미지 규격(Size), 픽셀(Pixel), 그리고 이미지 자료 수량 조건 등

다. 폐전기·전자제품 및 2차전지 사용제품 이미지 전처리

① 폐전기·전자제품 및 2차전지 사용제품 이미지 전처리 및 예비테스트

- 수집된 이미지 자료 전처리 수작업8)

8) 전기·전자제품 이미지 영역과 배경 영역의 분리 등 관련 전처리를 포괄

② 폐전기·전자제품 및 2차전지 사용제품 이미지를 이용한 예비테스트

- 기존 선행연구 자료 및 소프트웨어를 이용하여 이미지 전처리 예비테스트

·기존에 개발되어 공개된 소프트웨어를 활용하여 예비테스트 수행

·예비테스트를 통해 이미지 자료의 보완 또는 재수집 필요성 검토

라. 인공지능(딥러닝) 기반의 객체 검출(Object Detection) 최적 소프트웨어(알고리즘) 검토 및 적용

① CNN (Convolution Neural Network) 기반 우수한 민감도 및 분류 성공률을 보유한 알고리즘 검토

- 다양한 이미지 특징(feature) 추출 알고리즘 적용, 이미지 분류학습 최적 알고리즘 선발 및 검증 테스트

·ResNet, VGG16 & 19, GoogleNet, DenseNet, Inception, MobileNet 등

② One-stage 객체 검출 기술 검토 및 적용

- 기존에 개발/적용된 다양한 Detector 기술을 검토하여 적용 가능성 검토

·YOLO, SSD 등

- 최근 연구 트렌드를 적용한 신규 Detector 기술을 검토하여 적용 가능성 검토

③ 연구대상 이미지 자료(전기·전자제품) 레이블링(labeling)

- 자료 수집단계에서 확보한 전기·전자제품 이미지 레이블링

- 객체 검출 및 Labeling 테스트를 통한 객체 인지 성공률 90% 이상 확보

마. 딥러닝 및 객체 검출 기술기반 최적 이미지 분류 소프트웨어 개발

① 전기·전자제품 이미지 분류를 위한 최적 딥러닝 및 객체 검출 소프트웨어 개발

- 딥러닝 및 객체 검출 기술을 융합한 ‘이미지 분류’ 최적 알고리즘 구현

- 실제 전기·전자제품 이미지 자료를 이용한 학습(Training) 및 검증(Test or validation) 수행9)

9) 학습(training)은 정상 상태(원형보존) 전기·전자제품 이미지 활용하되, 검증은 비정상(폐기/훼손) 전기·전자제품 이미지 활용 예정

·이미지 분류 학습 (Training) 기대 목표치 : 95% 이상

·이미지 분류 검증 (Test or Validation) 기대 목표치 : 90% 이상

② 소프트웨어(알고리즘) 환경 및 변수를 변경하여 최적화 테스트 수행

- 딥러닝(CNN) Layer, Epoch, Weight, Learning Rate, Decay Rate 등에 대한 매개변수 최적화(Parameter Optimization) 수행

- 전기·전자제품 이미지에 대한 batch size 및 batch type의 변경에 따른 최적화 테스트 수행

·상기 환경 및 매개변수 최적화에 대한 과정/결과에 대한 결과물 작성

바. 개발 소프트웨어(알고리즘) 및 추가사항 제출

① 개발 소프트웨어(알고리즘) 제공

- 개발된 소프트웨어(알고리즘)에 대해 발주기관이 활용할 수 있도록 제공

·향후 발주기관에서 응용/추가 연구를 목적으로 알고리즘 구동 및 사용에 대한 기본 교육(메뉴얼 제공) 실시10)

10) 세부적인 교육 방법은 발주기관과 수행사업자 간 협의 예정

② 개발 소프트웨어 구동을 통한 이미지 분류 가시화 구현 지원

- 학습 및 검증 결과물에 대한 가시화(이미지) 알고리즘 개발 및 제공11)

11) 세부적인 이미지 가시화 방안은 발주기관과 수행사업자 간 협의 예정

Ⅳ		과업 수행 일반사항

가. 과업착수 및 과업수행계획서 제출

❍ 계약체결 후 10일 이내에 다음 사항이 포함된 과업수행계획서를 제출하여 발주처의 승인을 받아야 함

- 용역수행 방향, 세부수행계획 내용 및 수행방법

- 용역 세부수행 계획 일정표 및 분야별 참여 인력 편성표

- 용역계약자는 용역수행 중 참여 인력의 변경 및 천재지변 등 불가피한 상황이 발생하여 정상적인 용역수행이 불가능한 경우, 발주기관의 승인을 받아야 함

나. 실적보고 및 보고서의 작성·제출 등

❍ 용역의 적정수행을 위하여 용역 내용의 추진 및 진행 상황을 단계별로 발주기관에 보고하여야 함

형 태		보 고 내 용	비 고
착수보고		∙ 용역 수행방향 및 결과 산출방안보고	계약일로부터 15일 이내
중간보고		∙ 용역 중간 산출물 결과보고	계약일로부터 100일 이내
최종보고		∙ 용역 최종 산출물 결과보고	계약종료일 이전
비정기 보고	회의결과보고	∙ 긴급변경을 요구하는 작업이 발생하거나 발주자가 지정하는 내용 보고	수 시
	수시보고

❍ 본 학술 연구용역의 성과는 최종보고회 심의를 받은 내용을 최종 보완하고, 계약만료 7일 전까지 보고서 초안을 작성하여 발주기관의 승인을 받아 인쇄함

- 최종 성과물 제출방식은 발주처와 사전 협의하여 진행하여야 함

❍ 용역계약자는 발주기관이 용역수행 및 점검에 필요하다고 인정하여 요청할 경우, 관계 전문가가 참석하는 관련 회의 등을 개최하여야 함

❍ 용역수행 기간 중 계획변경사항이 있을 때는 추진 일정에 맞게 계획을 변경하되 중요한 사항에 대하여는 발주기관의 승인을 받아야 함

다. 용역의 수행

❍ 용역수행자가 제출한 일정표나 용역수행내용은 발주기관의 필요에 따라 협의하여 조정할 수 있음

❍ 수행계획의 변경사항이 있을 때는 실정에 맞게 변경하되 연구비 집행 비목, 참여 인력 등 중요사항의 변경은 발주기관의 승인을 받아야 함

❍ 제안요청서에 명기되지 않은 사항이라도 전문가 등의 의견수렴 사항, 검토회의 논의사항 등 발주기관이 필요하다고 인정하는 사항은 용역의 내용에 추가하여 수행하여야 함

라. 하자책임

❍ 용역계약자는 용역 최종보고서로 제출한 용역보고서상의 하자로 인하여 발주기관에 손실을 초래하였을 경우 이에 대한 책임을 지고 손해배상을 하여야 함

마. 보안사항

❍ 용역계약자는 계약기관의 대표 및 용역참여자의 보안각서를 계약체결 시 발주기관에 제출하여야 함

❍ 보안각서는 용역수행계획서에 포함하여 제출하여야 함.

❍ 용역수행과정에 수집․정리된 자료, 최종보고서는 발주기관의 사전승인 없이 타인에게 제공되지 아니하여야 함.

❍ 제출된 각종 자료 및 보고서의 소유권은 발주기관에 귀속되며, 이를 이용하고자 할 경우, 사전에 발주기관의 장에게 승인을 받아야 함.

❍ 보안 사항 외부누설 금지 등 제반 보안규정을 준수하여야 함.

바. 성과품 제출

❍ 용역수행자는 용역 완료(납품) 후에도 본 용역 결과와 관련된 자료요구가 있을 경우 관련 자료를 성실히 제출하여야 함.

❍ 성과품 제출방식은 발주기관과 사전협의를 통해 최종적으로 결정하여야 함

구 분	수 량	비 고
최종보고서	20부	보고서 20부(제본 후 현장제출 ※우편 가능)
소프트웨어	-	소프트웨어(알고리즘) 제공 ※ 연구 과정에 활용된 알고리즘 포함
교육	-	성과품 활용 기초 교육(메뉴얼) ※ 소프트웨어(알고리즘) 구동/활용을 위한 기초교육

사. 제안서 목차 및 작성요령

작성항목(목차)	작 성 방 법
Ⅰ. 제안개요
1. 제안 목적 및 배경 2. 제안 범위 3. 추진 전략 4. 제안의 특징 및 장점	∙ 제안서는 해당 과업의 제안요청 내용을 명확하게 이해하고 본 제안의 목적, 범위, 전제 조건 및 제안의 특징 및 장점을 요약하여 기술
Ⅱ. 제안 업체 일반
1. 일반 현황	∙ 제안기관의 일반현황 및 주요 연혁
2. 조직 및 인원	∙ 제안기관의 조직 및 인원 현황을 제시
3. 주요 사업 실적	∙ 제안 사업과 관련이 있는 주요 사업 실적을 제시
Ⅲ. 사업 수행 부문	∙ 과업수행 내용 제시(과업 내용 참조)
Ⅳ. 사업 관리 방안
1. 추진 계획	∙ 사업 추진 일정, 제출 시기, 예산구성, 보고방안 등을 제시
2. 수행 조직 및 업무 분장	∙ 원활한 사업의 수행을 위한 수행조직을 구성하고 각각의 업무 분장 제시
3. 투입 인력 및 이력 사항	∙ 투입인력에 대한 이력 사항을 기재하고, 특히 부문별 책임자에 대한 이력 사항은 경력과 실적 위주로 구체적으로 기술
4. 지원 및 사후 관리	∙ 연구 완료 후 관련 내용 향후 지원 및 추가 협의 협조 등
Ⅴ. 기타	∙ 위 항목에서 제시되지 않은 기타 내용을 기술

이 상 -