FSR센서 Autocalibration 펌웨어 및 AI 알고리즘 개발

FSR 압력센서를 자동 보정하고 무게를 추정하는 ESP32 펌웨어와 AI 모델을 개발하는 2,600만원 규모 연구용역이다. 계약일부터 1.5개월 안에 펌웨어·AI 모델·데이터셋·API와 검증 자료를 낸다.

온도·습도·노화에 따른 FSR 출력 변동을 현장에서 자동 보정하고, 별도 기준추 조작 없이 무게를 정확히 추정한다.

계약일부터 1.5개월. 제안서에 세부 WBS를 넣어야 한다.

ESP32와 ESP-IDF 또는 Arduino Core v2.x, FreeRTOS, Python scikit-learn 또는 TensorFlow Lite, MySQL, Spring Boot REST API를 쓴다.

새 장비 납품보다 ESP32 기반 펌웨어와 4채널 FSR 배열을 대상으로 한다. 기준추 측정과 0~50°C·20~80% 습도 시험 환경이 필요하다.

책임연구원은 관련 경력 3년 이상이어야 한다. 임베디드·AI·IoT 유사실적과 역할별 투입공수를 제안서에 제시한다.

펌웨어 소스·빌드와 Flash 절차, 학습 스크립트·TFLite 모델·정확도 보고서, DB 덤프·API 명세, 테스트·최종보고서와 운영 매뉴얼을 낸다.

세부 입찰자격은 RFP에서 명시하지 않았다. 나라장터 연구용역 공고의 별도 공고 조건을 함께 확인해야 한다.

기술평가 90점, 가격 10점이며 알고리즘 수준 25점과 유사실적 20점 비중이 크다. 정성 가점 15점이 별도로 있다.

짧은 기간 안에 데이터 수집, 펌웨어·AI 개발, API 연동과 통합시험을 같이 끝내야 한다.

RMSE 0.5kg 이하와 100ms 이내 온디바이스 추론, 72시간 드리프트 시험을 함께 만족해야 한다. 소스·모델·문서의 IP는 발주기관에 귀속되고 12개월 하자보수도 맡는다.