Project brief
프로젝트 내용
[프로젝트 개요]
- 스마트횡단보도 시스템 SW개발 (HW제외)
[프로젝트 배경 및 목표]
- 도로변에 설치되는 Edge단 장치(SBC + AI가속기)에서 CCTV 카메라(1~4채널) 영상을 AI 모델로 실시간 분석하여 보행자 및 차량의 위험상황(객체검출, ROI 침범, 이상 행동패턴)을 검출하고, 안내스피커 및 안내전광판을 통해 즉각적으로 경고를 전달하는 지능형 횡단보도 안전시스템을 구축하고자 합니다. 검출된 위험상황 정보(발생일시, 스틸이미지, 전후 5초 순간영상, 객체 종류/수)는 Edge 로컬에 특정기간 저장됨과 동시에 AWS 기반 원격 관제서버로 업로드되어야 하며, 관제서버는 다수의 Edge 장비를 통합 모니터링·제어할 수 있는 웹 기반 관제 플랫폼으로 구현되어야 합니다. 본 프로젝트는 HW(함체, 카메라, 통신모듈 등)를 제외한 순수 SW 개발 용역이며, Edge단 SW, AWS 관제서버 SW, 관제 웹 대시보드 전 영역의 설계·개발·검증을 목표로 합니다.
[과업 범위]
1.수행 범위
- 상세 기획: 기능정의서, 화면정의서, SW구조설명서 작성
- UI/UX 디자인: Edge 현장 로컬 웹 GUI 및 AWS 통합 관제 대시보드 디자인
- 프런트엔드/Client 개발: Edge 현장 로컬 웹 GUI, AWS 관제 웹 대시보드
- 백엔드 개발: Edge단 AI 추론 및 제어 SW, AWS RESTful API 백엔드
- 서버/DB/인프라 구성: AWS 서버, DB, S3 연동 구성
2.상세 기능 요구 사항
2-1. AI 비전 엔진 (Edge)
- 카메라 수량 지정 및 대응: 현장별로 카메라를 1~4대 범위에서 설정 가능하며, 설정값에 따라 처리 영상채널 수 및 저장/표시 데이터 수 자동 대응
- 다채널 영상 처리: 1~4채널 CCTV 영상을 끊김 없이 실시간 수신 및 관리
- 고속 AI 추론: AI가속기 기반 차량 및 보행자 실시간 감지·추적 (채널당 최소 15FPS 이상)
- 구역별 위험 감지: 지정된 다각형(ROI) 영역 내 침범 및 무단횡단 등 위험상황 감지 시 이벤트 데이터 생성
- 무중단 모델 업데이트: 시스템 재부팅 없이 AI 모델 실시간 교체(Hot-Swap) 지원
2-2. 메인 통합 제어 및 현장 HW 제어 (Edge)
- 종합 위험 판단: 각 카메라별 영상분석 결과 및 행동패턴을 종합하여 위험상황 판단
- 전광판 연동 제어: 위험상황 발생 시 안내 문구 실시간 표출 및 통신 관리
- IP 스피커 음성 안내: 위험상황 발생 시 경고 및 안내 음성 자동 송출
- 경광등 물리 제어: 위험상황 발생 시 Custom I/O 보드 연동을 통한 경광등 On/Off 제어
2-3. 현장 ROI 설정 로컬 웹 GUI (Edge)
- 웹 기반 관리 화면: 현장 작업자가 노트북이나 태블릿으로 쉽게 접속할 수 있는 로컬 웹 GUI 제공
- 감지 구역(ROI) 설정: 실시간 카메라 영상 위에 마우스 드래그로 차량 및 보행자 감지영역 설정 및 저장
- 시스템 상태 모니터링: 카메라 연결, NPU/CPU/RAM 상태, LTE 통신 상태 등 주요 장비 현황 실시간 표시
2-4. 클라우드 연동 및 LTE 통신 예외 처리 (Edge)
- 클라우드 데이터 전송: 위험상황 이벤트 발생 시 시간, 위치, 객체 종류/수, 캡처 이미지 정보를 Local DB에 저장하고 실시간으로 클라우드에 전송
- 통신 장애 대응: LTE 통신 단선 시 데이터를 로컬에 임시 저장하고, 복구 시 유실 없이 순차 재전송
2-5. 원격 OTA 배포 Agent 및 Safety Watchdog (Edge)
- 안전한 원격 배포: 소스코드 및 AI 모델 다운로드 시 검증 단계를 거쳐 안전하게 업데이트 적용
- 장애 시 자동 롤백: 업데이트 이후 시스템 오류나 구동 실패 발생 시 이전 정상 버전으로 자동 원복
- 프로세스 자가 치유: 주요 프로그램의 Deadlock 상태를 실시간 감지하여 해당 프로세스나 시스템 자동 재시작
2-6. 이벤트 수신 및 파싱 모듈 (AWS)
- 카메라 수량 대응: 각 현장 Edge 장비에서 설정한 카메라 수에 맞게 대응하는 UI 구현 및 데이터 저장처리 구현
- 실시간 데이터 수집: 각 현장의 위험상황 정보(시각, 장소, 유형)를 24시간 중단 없이 실시간 수신
- 데이터 검증 및 저장: 수신한 위험상황 데이터의 무결성을 검증하고 데이터베이스에 안전하게 자동 저장
2-7. 관제 시스템 RESTful API 백엔드 (AWS)
- 모니터링 데이터 제공: 실시간 위험상황 이벤트 목록 및 장소별·기간별(일/월) 통계 데이터 제공
- 장비 상태 조회 및 원격 제어: 현장 Edge 장비(전광판, 스피커) 상태 확인 및 필요 시 원격 수동 경고 방송 명령 기능
2-8. 통합 관제 웹 대시보드 (AWS)
- 실시간 위험 알림: 위험상황 발생 시 경보음과 함께 현장 캡처 사진 및 상세 정보가 즉시 화면에 팝업되는 대시보드
- 지도 기반 장비 모니터링: 디지털 지도 위에 전국 현장 위치를 표시하고 장비의 정상 작동 및 장애 상태 실시간 시각화
- 통계 분석 및 데이터 추출: 현장별·시간대별 위험상황 발생 추이 차트 제공 및 통계 데이터 엑셀 다운로드 기능
2-9. 현장 캡처 및 영상 클립 관리자 (AWS, S3 연동)
- 검출자료 클라우드 저장: 위험상황 검출 당시의 고화질 이미지와 짧은 영상(.mp4)을 클라우드에 안전하게 보관
- 실시간 미디어 스트리밍: 관제 화면에서 이벤트 클릭 시 저장된 증거 영상과 사진을 지연 없이 즉시 재생
2-10. 원격 업데이트 및 배포 관리자 (AWS)
- 버전 및 파일 통합 관리: 새로 학습된 AI 모델과 수정된 프로그램 소스코드를 클라우드에 업로드하고 버전별로 체계적으로 관리
- 실시간 업데이트 알림: 신규 버전 등록 시 현장 장비가 이를 감지하고 다운로드할 수 있도록 알림 제공
- 타겟별 원격 배포 제어: 특정 현장(장비 ID)만 지정한 테스트 배포 또는 전국 모든 현장 일괄 배포 제어 기능
2-11. 현장 장비 상태 감시 및 헬스체크 (AWS)
- 보안망 기반 장비 상태 감시: VPN을 통해 현장 Edge 장비와 주기적으로 신호를 주고받으며 네트워크 및 장비 상태 실시간 감시
- 장애 즉시 경고 통보: 현장 Edge 장비 다운, 카메라 통신 단절, LTE 라우터 장애 등 발생 시 관제 화면에 실시간 경고 팝업 송출
[기술/제조 스택]
- Edge단: Linux OS 기반 SBC(Single Board Computer) + AI가속기 모듈(HAILO-8 등), YOLO 등 객체검출 모델, CCTV 카메라 1~4대 연동, LTE/WiFi 통신모듈, 안내스피커/안내전광판 연동(POE, RS-485, GPIO 등)
- 클라우드: AWS 기반 관제서버(EC2, RDS, S3 등) 상기는 참고 스택이며, 세부 아키텍처 및 구체적인 기술 스택은 제안사의 경험을 바탕으로 제안 바랍니다.
[주요 일정]
- 희망 착수일: 협의 후 결정
- 최종 오픈(납품) 희망일: 착수 후 약 4개월 이내
[지원 자격 및 우대 사항]
1.지원 자격
- Edge AI(임베디드 Linux, AI가속기 연동) 개발 경험 보유
- AWS 기반 클라우드 서버/백엔드 개발 경험 보유
2.우대 사항
- YOLO 등 객체검출 모델 최적화 및 Edge 배포 경험
- OTA 업데이트 및 Fail-Safe(자동 롤백) 시스템 개발 경험
- 관제/모니터링 대시보드(지도 기반 UI 등) 개발 경험
[산출물]
- 기능정의서, 화면정의서
- SW구조설명서 및 SW설명서
- SW소스코드 전체
- AI모델(YOLO 등) 컴파일 모델 파일
- 사용된 패키지 및 라이브러리 목록 파일
- 개발환경구축가이드 문서
[계약 관련 특이 사항]
- 본 프로젝트는 HW(함체, 카메라, 통신모듈 등)를 제외한 순수 SW 개발 용역으로, HW 부품 및 조립 관련 비용은 본 계약 범위에서 제외되며 별도 협의 사항입니다. 개발사는 최종 검수 시 모든 소스코드(Git Repository 포함), Build 스크립트, AI 변환 파이프라인 문서 일체를 양도해야 하며, 최종 검수 통과일로부터 최소 12개월간 무상 하자보수(버그 수정)를 제공해야 합니다. 또한 의뢰사 PM이 주관하는 HW-SW 통합 시험 및 현장 테스트에 최소 6개월간 지정 인력을 동반 참석시켜 디버깅을 수행해야 하며, 매주 1회 진행업무현황을 의뢰사 PM에게 공유하고 필요 시 질의에 응대해야합니다.