입찰 규격서

(항대 25-50호 / GPU 서버 구매)

I. 개    요

1. 구매목적 및 용도

o 첨단분야 혁신융합대학 사업 수행을 위한 고성능 GPU 서버 구축

o 항공·드론혁신융합대학사업단의 항공 및 드론 분야 AI 연산 환경 구축

2. 구매품목 : GPU 서버 구매 (1식)

품목 번호	품목명	주요 규격	수량	납품/설치장소	비고
1	GPU 서버	품목별 세부사항 참조	1식	전자관 2층 실험실	총액입찰

3. 입찰참가자격 및 조건

o “정보통신공사업” 등록 사업자 또는 “소프트웨어사업자 (컴퓨터관련서비스사업)” 신고확인 사업자

o “중소기업” 또는 “소상공인” 확인을 받은 사업자

- 본 사업은 20억원 미만 사업으로 “대기업인 소프트웨어 사업자가 참여할 수 있는 사업금액의 하한(과학기술정보통신부 고시)”고시를 준수하며, 대기업 및 중견기업은 입찰에 참여할 수 없음

o 계약시 입찰품목에 대한 제조사의 정품공급 확약서 및 기술지원 확약서 제출이 가능한 자

o 물품에 대한 납품, 설치, 하자·유지 보수 및 기술지원이 직접 가능한 자 (자사 소속 전문인력 보유)

- 공동계약, 하도급 및 권리양도 불가

o 대학 기 보유 장비, 기 구축 환경과 상호 연동되어 정상작동하여야 함

o 입찰공고된 규격 기준과 일치하는 품목으로 구성되어야 하며, 입찰참가 전 반드시 수요부서에 물품 규격 및 성능을 사전 확인받아야 함

- 동등 이상의 성능과 호환성을 보장하는 원 제조사 완제품이어야 함 (구성품목 일체는 제조사에서 직접 생산된 순정제품으로 하며, 제조사 출고 후 선택품목 개별설치한 조립품 또는 별도 파트 추가한 구성품 불가)

- 단종 등 불가피한 사유로 규격을 변경하여 제안하려는 경우에는 규격·품질·성능이 동등 이상인 품목으로 함

- 규격 확인에 필요한 카탈로그, 제품사양서, 제작시방서, 도면, 사진이나 그 밖에 규격검토에 필요한 증빙서류를 별도로 첨부하여 수요부서에 입증

- 물품규격 확인서(지정서식)에 수요부서 확인 날인 필수

o 수요부서의 물품규격 및 증빙서류 확인 결과, 동등 이상으로 인정되지 않는 경우에는 낙찰 후라도 선정을 취소하며, 입찰자는 이에 대한 이의를 제기할 수 없음

o 계약시 입찰품목에 대한 원 제조사의 정품공급 확약서 및 기술지원 확약서 제출

o 계약 후 1개월 이내 납품

- 제출 견적서에 납기 필수 기재

o 검수완료 후 3년간 무상 하자보수

II. 품목별 세부내역

품목번호

1

품목명

GPU 서버

수량

1식

용도

o 제안한 GPU 서버는 AI 연산 환경을 구축하기 위해 도입되며, 특히 항공 및 드론 분야에서 발생하는 센서 데이터를 실시간으로 처리하고, 이를 바탕으로 자율비행 및 이상 탐지 모델을 고도화하는 데 활용할 예정. 또한, 초거대 언어모델(LLM) 학습 및 추론 성능이 요구되는 연구에서 NVIDIA H200 기반 고성능 GPU서버를 통해 Cloud-native AI 인프라 환경을 구성하고, 효율적인 분산 학습 (학습 및 추론 혼합 스케쥴링) 및 파인튜닝 (파라리터를 스토리지로 오프로딩) 실험을 수행할 예정.

- 항공·드론 영상 데이터를 활용한 객체 탐지 및 상황 인지 AI 모델 학습

- 자율비행 알고리즘의 시뮬레이션 및 강화학습 실험

- LLM을 활용한 항공 교신 자동화, 드론 상태 진단 등 도메인 특화 언어모델 구축

- Cloud 기반 MLOps, LLMOps 환경에서의 실시간 추론 및 분산 학습 실험

- 저비용 LLM 서비스 위한 스토리지 리소스 혼합 활용 연구

- 대학원 및 학부 교육과정에서의 실습용 AI 서버 활용 (예: 모델 병렬화, GPU 클러스터 활용법 등)

o 본 사업은 AI 융합형 인재 양성을 목표로 하며 특히 항공 드론 클라우드 기반의 교육 및 연구를 중심으로 수행하고자 함 해당 교육과정은 초거대 언어모델(LLM) 이론 및 실습 항공 데이터 기반 AI 분석 자율드론을 위한 비전 기반 강화학습, 클라우드 기반 MLOps 및 분산 AI 학습 인프라 실습 등으로 구성됨 따라서 신청장비인 NVIDIA H200 기반 GPU 서버는 이러한 교육 및 연구 과제 수행에 있어 다음과 같은 측면에서 본 사업과 밀접한 연관성을 가짐

- 자율드론 실습 과정에서는 항공 영상 및 센서 데이터를 활용한 객체 탐지 및 경로 최적화 알고리즘을 개발하며 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하고 학습할 수 있는 고성능 GPU 자원이 필요

- LLM 실습 및 파인튜닝 교육 과정에서는 대규모 파라미터를 갖는 모델(BERT, LLaMA 등) 의 실습을 포함하며 이를 위해 HBM3e 메모리 기반의 고대역폭 처리가 가능한 H200 GPU가 필수적

- Cloud 기반 AI 인프라 구성 실습에서는 컨테이너 기반 분산 학습 모델 서빙 환경을 구축하는 과정에서 다수의 GPU를 가상화된 형태로 운영해야 하므로 여러 H200 사용은 활용성을 높이고 성능을 체험할 수 있음

- 따라서 본 장비는 교육과정의 실험 실습을 가능하게 하고 사업의 목적을 실현하는 데 필수적인 기반 인프라임 특히 기존 보유 장비로는 대규모모델 학습, AI 최적화 등 고성능 연산이 요구되는 교육과 연구의 수행이 어려운 상황으로 해당 장비가 꼭 필요

o 활용 계획 및 방법: 생성형 AI 응용 과목을 통해 LLM 서비스뿐 아니라 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 항공 드론의 개발에 활용 가능한 DevOps 방법론을 학습

- 만들어진 AI 모델과 인프라를 리뷰하고 빌드하며 테스트하는 자동화 시스템에 대한 설계를 교육

- 실제 배포와 모니터링을 통해 개선 필요한 부분을 포함한 업그레이드 설계를 실습

- 해당 과목에서는 GPU를 가상화하여 (kubernetes 등 이용) 사용자에게 제공하고 필요에 따라 전체 서비스를 스케쥴링함

- GPU 서버는 AI 및 Cloud 관련 모든 기술에 사용되므로 다른 사업에서도 활용 가능. 예를 들면, GPU 클라우드를 위한 리소스 분배 같은 연구 사업에서 활용할 수 있음

o 활용 계획 및 방법: 딥러닝 실습 과목을 통해 초거대 모델(BERT, LLaMA 등)의 파인튜닝 실습, multi-GPU 분산 학습 실습 (FSDP, DeepSpeed, LoRA 등), 및 튜닝 실험 진행

- 기본적인 딥러닝에 대해 학습하고 이를 거대 모델의 파인 튜닝의 형태로 실습

- NVIDIA GPU 가속 기술 (CUDA, TensorRT, NVLink) 실습, HBM 메모리 최적화 학습

o 공동 활용 계획: 구축 후 내부 GPU 운영 플랫폼 구축을 통해 한국항공대 AI융합대학 연구자들이 사용할 수 있도록 지원

o 활용도 및 지속적 확장 가능성: 구축하고자 하는 GPU 서버는 클라우드 기반의 분산 AI 학습·추론 플랫폼, 드론 영상 기반 AI 모델시뮬레이션, 항공기 정비 데이터 LLM 파인튜닝 실험, 엣지-클라우드 연동형 AI 아키텍처 연구 등 광범위한 분야에서 활용 가능한 범용적인 장비

o 활용 대상 교과목

- 딥러닝 실습: LLM 파인튜닝 실습, 분산 학습(FSDP), TensorRT 추론

- 자율비행 AI 응용: 드론 시뮬레이터 기반 강화학습 (Airsim + PPO/DDPG)

- AI 응용: LLM 서비스와 DevOps 방법론 학습

- AI 프로그래밍 실습: CUDA 병렬 연산, 멀티-GPU 실험

- 그 외 프로젝트 기반 수업 (항공드론 AI 캡스톤 디자인)에서 활용

o 장비 활용 방식

- Kubernetes 기반 멀티 사용자 환경 구성: 서버의 GPU 자원을 균등 활용할 수 있게 신청한 사용자에게 컨테이너를 부여하고 일정 리소스 이상을 사용하지 못하게 함 (throttle 방식)

- 학생들은 JupyterHub 또는 VSCode Remote 환경으로 접속하여 실습 진행

- GPU를 직접 활용할 수 있는 물리적 리소스 할당과 주어진 코드만 실행하는 논리적 리소스 할당으로 활용

- 단계적으로 인프라 활용을 개선해 나갈 예정이며 초기에는 컨테이너 할당 자동화만이 목표 (최종적으로는 스케쥴러와 웹기반 신청에 따른 시스템 확보)

o 장비 운영

- GPU 자원은 시간제 할당 (사용일자) 및 우선순위 기반으로 관리

- 자원 관리는 Slurm 또는 Kubernetes 스케줄러 기반

- 시스템 운용에 문제가 없도록 가상화 기반으로 하며 리소스 분배를 최소화

- 추후 시스템 사용 이력 및 로그를 모니터링 하는 부분 확립

- 사업내 연구/강의 종료 후에도 AI MLOps 교육, 기존 AI융합대학 강의, 캡스톤 프로젝트 등의 강의에 재활용

- 사업 종료 후에도 대학 내 AI융합대학 인프라로 편입하여 지속 활용 따라서 산업체 연계 인턴십 산학공동과제 등에서 실험 인프라로 활용 가능

- NVIDIA 기반 소프트웨어 스택(CUDA, NCCL 등)을 계속적으로 최신화하여 교육·연구에 응용

일반사항

주요 성능

특징

o 고성능 GPU  서버

- 사양

GPU: NVIDIA H200 Tensor Core GPU x 4 (NVIDIA H200NVL, 141GB HBM3e, PCIe 5 600W x 4)

CPU: Intel Xeon 6526Y 또는 동급 (Intel® Xeon 6526Y 16C 2.8G 195W 37.5M)

RAM: 1TB DDR5 (64GB DDR5-4800 RDIMM x 16)

저장장치: 3.84TB SSD 이상 (SSD 2.5" SATA 1.92TB 3D TLC, 5DWPD x 2)

네트워크: 25GbE 이상 (NVLink 포함) (NVLINK Bridge Board for Hopper GPU)

운영형태: 온프레미스 클러스터 및 원격 접속 지원

o 해당 서버는 H200를 탑재한 것이 특징으로 해당 GPU는 대규모 실험 시 H100과 비교하여 연산 성능은 비슷하지만 메모리 용량과 대역폭에서 강점이 있음. 또한 LLM 모델 (llama 3 13B 이상)의 학습과 추론 및 MLOps를 활용한 다중 사용자 병렬처리 환경을 위해 4개 이상의 GPU가 필요해서 사양에 포함시킴

o NVIDIA H200 GPU 기반 서버는 AI 모델 학습 및 추론을 위한 사실상 표준 플랫폼으로 자리잡고 있으며, 동급 성능과 호환성을 갖춘 국산 대체 장비가 부재한 상황임. 또한, 이를 사용하기 위한 소프트웨어 플랫폼도 매우 잘 구축되어 있음 (cuda, 자체 driver, pytorch 연동 등)

o 현재 해당 학과에서는 저가 GPU 장비 (일반 게임용인 RTX 3060 등) 는 보유하고 있지만 A100 이상의 중견 장비는 없음 이러한 저가 GPU 장비는 메모리 부족으로 대규모 모델 학습이 불가하므로 사업의 목적과 일치하지 않음

o 고해상도 영상 센서 기반 드론 시뮬레이션 학습 실시간 추론 및 강화학습 멀티 사용자 클라우드 환경에서의 MLOps 실습을 위해 고용량 (100GB) 이상의 메모리와 대역폭 (3TB/s)를 가진 GPU 4대 이상 필요

- FP8/BF16/TF32 연산 최적화를 통해 기존 A100 대비 최대 2배 이상의 학습 속도

- 141GB GPU 메모리, 4.8TB/s HBM3e 대역폭은 거대 모델 및 실시간 AI 추론에 유리

- NVLink 기반 서버 구조는 4GPU간 고속 통신 및 파이프라인 병렬 처리에 최적

장비 구성

및

세부 규격

o Dual-Root H200 NVL 8-GPU 서버

- Emerald Rapids GPU Server (H200 NVL 141GB HBM3e 4EA)

- SuperMicro 5U Dual-Root 10 PCIe GPUs System

구분

사양

수량

서버모델

- SuperMicro SYS-521GE-TNRT 5U PCIe GPU 서버

1

- 5th/4th Gen Intel®  Xeon® Scalable processor support

- 32 DIMM slots Up to 8TB: 32x 256 GB DRAM Memory Type: 5600MTs ECC DDR5

- AIOM/OCP 3.0 Support

- 13 PCIe Gen 5.0 X16 FHFL Slots

- 8x HOT SWAP 2.5” SATA/SAS (AOC required)

- 8x 2.5" Hot-swap  SATA drive bays

- 8x2.5" Hot-swap  NVMe drive bays

- Up to 8 double-width or 10 single-width GPUs

- CPU-GPU PCIe 5.0 x16 Switch Dual-Root Interconnect

- 10 Hot-Swap Heavy Duty Fans with Optimal Fan Speed Control

서버구조

- 5U 10 GPU 지원, 13개 Full Length PCIe G5 x16 슬롯

섀시

- CSE-418G2TS-R5K40P (4U) 1개

프로세서

- Intel Xeon 6526Y 16Core 2.8G 195W 37.5M CPU 2개

실메모리

- 64GB RDIMM, 5600MT/s, Dual Rank Memory 16개

저장공간

- (OS Drive) SSD 2.5" SATA 960GB 3D TLC, 5DWPD

* 960GB NVMe PCIe4 Hot-plug Enterprise SSD 2개

- (Data Drive) SSD 2.5" SATA 1.92TB 3D TLC, 5DWPD

* 1920GB NVMe PCIe4 Hot-plug Enterprise SSD 2개

가속장치

- NVIDIA H200 NVL 141GB HBM3e 600W GPU 4개

연결구성

- NVLink Bridge Board for Hopper GPU, 4-way

네트워크

- Dual Port 10GbE Base-T, Copper RJ-45 연결

전원장치

- 핫플러그 리던던트 Titanium 2700W 서플라이 4개

원격관리

- Supermicro Server Manager (SSM) 통합관리

기술지원

- Supermicro Server Manager (SSM) 통합관리

- 3년, 7일 x 24시간, 4시간내 온사이트 기술지원

- 플랫폼 연계 구축, 데이터 이관, 검증 및 유지관리

제품보증

- 제조사 정품공급 및 기술지원 확약서 제공

설치 규격

및

기술 지원

o “III. 설치 규격 및 검수 준수사항” 참조

비고

o OS, 케이블 등 서버 구축·운용에 필요한 부대장비 및 부속품 일체 포함

o 설치, 교육, 기술지원 포함

- 계약자 책임 아래 방문 AS 지원해야 함

o 무상보증기간 : 3년

o 성능 보증

III. 설치 규격 및 검수 준수사항

구분	요청사항	비고
저장장치	현재 운영중인 시스템 운영에 가장 효율적인 방법으로 제안하고, 문제가 발생 시 정상 운영에 필요한 H/W, S/W 설치 기술 지원 관련 인력 일체를 제안사 부담으로 제공하여 해결한다. 납품 제품이 본 시스템에 적합하다고 판단되는 근거를 제시하고, 주요기능 및 특징 등 객관적 사양을 제시한다.

구분	요청사항	비고
백업 구성	현재 운영 중인 시스템의 자료를 정밀 분석하여 신규로 도입되는 시스템에서 최적의 상태로 운영되도록 이행계획을 제시한다. 현행 시스템의 데이터 진단 후 데이터 이관 및 백업 구성에 따른 볼륨 추가 작업을 해야 하며, 결과에 따라 데이터 재구축, 테이블 파티션 등 적용할 수 있는 최적의 기술을 반영하여 작업을 진행한다. 시스템의 Down Time을 최소화할 수 있는 백업 볼륨 추가방안과 이관된 데이터의 검증방안을 바탕으로 구축한다. 장비 연동에 대한 검증과 기존 사용자의 업무 연속성을 보장한다. 시스템 연계 및 백업 구성에 대한 기술지원 관련 인력 일체를 제안사 부담으로 제공하여 해결한다.

구분	요청사항	비고
시험운영	시스템 연계 및 백업 구성 관련 시험 운영에서 발견되는 오류나 불합리한 문제점에 대하여 업체는 정상 가동될 수 있도록 즉시 조치하여야 하며, 수정 및 보완 요구 사항이 제기되면 이를 전면 수용하여야 한다. 시험운영 시스템의 안전 및 보안 관리에 대한 비상계획을 마련하여 비상사태에 대비하여야 한다.

구분	요청사항	비고
투입인력	1M/M 이상(중급기술자) 사업 추진상황 보고 사업 일정관리(장비발주, 도입) 시스템 연계 및 실시간 백업 구성 작업 및 검증 설치 및 구축 설치 및 운영 매뉴얼 작성 등

구분	요청사항	비고
시스템 검수	검수 시 발주부서와 각종 시험 운영을 실시하여 요구 항목에 대하여 정상 가동함을 입증하여야 한다. 물품 규격의 확인은 본 시방서의 내역에 따르며, 규격 확인이 어렵거나 미흡한 경우에는 업체가 관련 증빙서류 제출 및 기타 확인 과정을 통하여 이를 입증하여야 한다. 시스템의 안정적인 운영과 기능 구현을 위하여 납품되는 시스템은 최적의 성능 튜닝 작업을 하여야 한다. 납품에 관한 일반사항을 모두 이행하고 정상운영 시 관리 관계자 입회하에 검수하는 것을 원칙으로 한다.

구분	요청사항	비고
하자보수	하자보수 범위는 본 사업에서 도입된 하드웨어로 한다. 무상 하자보수 기간은 본 사업의 최종 검수일로부터 하드웨어 3년으로 한다. 무상 하자보수에는 모든 부품 등 구성품을 포함하는 것으로 한다. 시스템 검수 후 3개월 이내에 3회 이상, 회당 1시간 이상 장애 발생 시 납품 장비 이상의 신규 제품으로 교체 납품하여야 한다. 점검을 실시함에 있어 정비에 필요한 시스템의 점검내역서 결과를 서면으로 제출하여야 한다. 무상 하자보수 기간 동안 매월 방문 점검하여야 한다. 무상 하자보수 기간 동안 시스템에 대한 성능분석 요청 시 무상으로 작업한다. 장애발생 시 반드시 접수 후 4시간 이내에 장애 원인을 규명하여 복구 완료해야 한다. 장애 접수 후 4시간 이후 장애로 인한 진료 및 본교업무에 장애가 있을 시 지체 상금을 지급해야 한다. ❈ 지체 상금 : 물품가 X 2.5/1000 X 지체 시간 (1시간 미만은 절사)

구분	요청사항	비고
장애대책	발생 가능한 장애 요소들을 유형별로 구분하여 제시하고, 장애 시 각 유형별로 복구방안 및 예방대책을 제시하여야 한다.

구분	요청사항	비고
공통	본 과업지시서에 명시되어 있지 않더라도 정상 운영 및 가동되기 위해 당연히 포함되어야 할 세부사항에 대해서는 계약업체가 제시하여 구축하여야 한다. 도입 장비에 대하여 공급사 정품(물품)공급 및 기술지원 확약서를 제출하여야 한다. 계약업체는 납품 장비의 안정적인 운영을 위해 사업과 관련한 제반 사항에 대해 교육을 실시하여야 한다.

IV. 일반사항

1. 유의사항

가. 계약업체는 본 업무를 수행함에 있어 획득하는 일체의 기술 및 자료를 외부로 유출하지 않아야 하며, 만일 감독자의 허락 없이 유출되었을 경우 이에 대한 모든 책임을 진다.

나. 계약업체는 과업을 수행하는 대표자 및 전체 참여자의 보안각서를 제출하여야 한다.

다. 본 과업지시서에 명기되지 않은 사항이더라도 본 용역의 수행 상 꼭 필요하다고 판단하여 추가 과업지시를 할 경우 계약업체는 이에 응하여야 하며, 이때 소요되는 비용은 상호 협의하여 해결한다.

라. 본 과업수행을 수행함에 있어서 과업수행 세부 계획상의 내용에 대한 해석상의 이견이 발생될 경우에는 감독자와 협의하여 해결한다.

마. 본 과업지시서는 과업의 수행을 위한 사항을 규정하였으나 이에 규정되지 아니한 사항은 관련규정에 의거 감독자과 협의하여 수행하여야 한다.

바. 각 단계가 완료된 시점에서 계약업체는 작성된 산출물에 대해 감독자의 검토를 거친 후, 이상이 없을 경우에만 다음 단계의 업무를 수행할 수 있다.

사. 계약업체의 하자로 인하여 발주기관에 손실을 초래했을 때에는 이에 대한 책임을 져야 하며, 원상복구 또는 손해배상을 하여야 한다.

아. 사업 수행과정에서 취득한 자료와 정보에 관하여 사업 수행 중은 물론 사업 완료 후에도 이를 외부에 유출해서는 안 되며, 사업 종료 시 담당자 입회하에 완전 폐기 또는 반납해야 한다.

2. 제출서류

가. 견적서 제출 시 : 납품할 시스템의 상세 명세서 1부

나. 계약 후 5일 이내

1) 착수계

2) 하드웨어 납품 계획서

3) 소프트웨어 작업 계획서

4) 참여인력 보안 서약서 (수행 시)

다. 완료(검수) 시

1) 완료계 및 완료보고서 (장비 설치내역, 사진첩 등)

2) 하드웨어 납품 내역서

3) 소프트웨어 작업 내역서

4) 참여인력 보안 서약서 (종료 시)

3. 계약업체의 의무

가. 사업 수행 중 이상이 있을 시 즉시 그 기능을 정상적으로 복구하고, 담당자에게 통보하여 그 지시에 따라 조치하여야 한다.

나. 계약업체 직원으로 과업 수행을 못 할 경우는 장비 공급사 협력업체의 기술지원을 받아 최대한 빠른 시간 내에 과업수행을 할 수 있도록 하여야 한다.

다. 계약업체는 직원의 업무관리를 위해 근무수칙 교육 등을 수시로 실시하여 안전사고 등이 나지 않도록 철저히 감독을 하고 작업 중에는 언행 및 행동에 주의하여야 한다.

4. 시스템 백업

장애 대비를 위하여 장비현황, 환경파일, 데이터 등 자료의 손실 방지를 위한  백업 및 복구 방안을 마련하여 장애에 대처하여야 한다.

5. 시설물 훼손

이전 및 설치 활동 중 시설물 파괴, 손상 또는 이전 대상 장비 외 타 장비에  장애 유발 시는 담당자에게 즉시 보고하고 신속한 복구를 하여야 하며, 이때  소요되는 비용은 계약업체가 부담으로 한다.

6. 안전관리

가. 계약 이행 중 각종 위험으로부터 계약업체의 책임으로 안전사고 및 재해방지에 특히 유의하여야 하고, 이의 불이행으로 인하여 재해가 발생되는 경우 민‧형사상 책임을 물을 수 없다.

나. 이전 및 설치 작업, 점검 등 모든 작업을 할 때에는 철저한 안전대책을 수립 한 후 작업에 임해야 하며, 안전사고가 발생한 때에는 계약업체 책임 하에 후속 조치를 취하여야 한다.

다. 점검 작업 중 부주의로 인하여 인명피해나 사유재산의 손해발생, 공공시설물의 파손 또는 도난 등에 대하여 계약업체는 전적으로 책임을 지고 배상 또는 보상을 하여야 한다.

7. 보안책임

가. 이전 및 설치를 위하여 계약업체 직원의 인적사항 및 보안서약서를 서면 제출하여야 한다.

나. 이전 및 설치 활동 중 취득한 보안사항과 정보통신시스템 등 모든 정보에 대하여 계약기간 중은 물론 계약 만료 후에도 보안을 유지해야 하고, 해당 자료를 외부로 유출 또는 누설하여서는 안 되며, 이에 따른 문제 발생 시 계약업체는 모든 민‧형사사상의 책임을 지고 보상해야 한다.

8. 변동사항 등의 통보

계약 체결 이후 주소, 대표자, 계좌번호 등의 주요사항이 변경되었을 경우에는 이 를 지체 없이 본교에 통보하여야 하며, 이의 불이행으로 인하여 발생한 손해에 대 하여는 계약업체의 책임으로 한다.

9. 권리의무의 양도금지

계약업체는 서전에 서면 동의 없이 본 계약에 따른 권리, 의무를 타인에게 양도 할 수 없다.

10. 분쟁

가. 본 계약에 관한 이견 발생 시는 한국항공대학교의 해석에 따른다.

나. 사업수행 업체가 제출한 자료가 허위로 판단될 시에 적법조치를 할 수 있다.

다. 사업수행 용역과 관련하여 제3자 및 관련자로부터 문제제기나 청구,  법정소송이 제기될 경우 계약업체는 이에 대한 모든 책임을 진다.

라. 계약상 또는 이와 관련된 분쟁 발생으로 서로 간에 우호적 해결을 할 수 없는 경우 본교에서 정한 법원으로 하며, 관할 법원은 본교의 소재지를 관할하는 법원으로 한다.

마. 본 계약에 따른 분쟁, 법정문제 등 제반 문제가 발생 할 시 본교의 사업수행에 차질이 없도록 사업수행 업체는 제반조치를 취해야 하며, 계약업체가 모든 책임을 진다.

11. 개인정보보호법 준수

가. 개인정보파일의 복사 금지

나. 개인정보의 제3자 제공 금지

다. 개인정보 외부 유출 금지

라. 과업 수행중은 물론 사업이 완료된 이후에도 준수

마. 의무 위반 시 손해배상(모든 민형사상 책임 및 보상)

V. 규격 문의

수요부서	o 산학협력단 / 항공드론혁신융합대학사업단 (박정훈 직원, 02-2075-0608) o Data Processing System Lab

※ 구매·계약 조건

1. 규    격

o 입찰공고된 규격 기준과 일치하는 품목으로 구성되어야 함

- 단종 등 불가피한 사유로 규격을 변경하여 제안하려는 경우에는 규격·품질·성능이 동등 이상인 품목으로 하며, 입찰참가 전 반드시 수요부서에 확인을 받아야 함

o 규격 확인에 필요한 카탈로그, 제품사양서, 제작시방서, 도면, 사진이나 그 밖에 규격검토에 필요한 증빙서류를 별도로 첨부해야 함

- 수요부서의 증빙서류 확인 결과, 동등 이상으로 인정되지 않는 경우에는 낙찰 후라도 선정을 취소하며, 입찰자는 이에 대한 이의를 제기할 수 없음

o 상기 품목은 제조사에서 공급되는 정품이어야 하며, 이를 증명할 수 있도록 계약시 제조사의 정품공급 증명서 및 기술지원(A/S) 확약서를 제출해야 함

o 물품 이외에 부대장비, 부속품, 자재 등 일체도 정품·완제품·신품으로 공급해야 함

o 본 규격서에 포함되어 있지 않을지라도 기본 기능과 성능 유지, 물품 설치에 필요한 사항들은 함께 제공해야 함

2. 납품 및 설치

o 입찰자는 수요부서를 통하여 물품 운영 및 설치에 필요한 제반사항을 숙지한 후 입찰에 참가

o 계약자는 대학 지정 장소로의 물품 운송 및 설치에 책임을 짐 (비용부담 포함)

o 대학 기 보유 장비 및 기 구축 환경과 상호 연동되어 정상작동하여야 함

o 물품 운용에 필요한 전기·통신 부자재의 납품 및 설치, 환경정리를 포함

- 최종 설치안은 계약 후 대학과 협의하여 진행 (계약금액 추가 없음)

o 설치와 관련하여 위 규격에 명시되지 않은 사항은 대학의 의견을 우선으로 반영

o 설치일자와 검수일정은 사전에 대학과 협의

3. 품질보증 및 기술지원

o 입찰자는 물품에 대한 납품, 설치, 하자·유지 보수 및 기술지원이 직접 가능해야 함 (자사 소속 전문인력 보유)

- 공동계약, 하도급 및 권리양도 불가

o 계약자는 계약상의 모든 기능을 100% 보장해야 함

- 적합한 기술자에 의한 설치 및 시험가동을 거쳐 성능이 보증되어야 하며 이와 관련된 비용은 계약자가 부담함

- 시험가동에서 발견되는 오류·결함이나 불합리한 문제점에 대하여 계약자는 정상가동될 수 있도록 즉시 조치하여야 하며, 대학이 수정 및 보완을 요구하면 이를 전면 수용해야 함

- 규격 확인이 어렵거나 미흡한 경우 계약자는 카탈로그, 시험성적서, 그 밖의 관련 증빙서류 제출 및 기타 확인과정을 통해 이를 입증해야 함

- 대학이 요구하면 제조사의 검사원의 입회 아래 제조사의 정품유무 정밀검사를 실시하고 검사 후 산출물(Inspection Marking)을 제출해야 하며 이와 관련된 비용은 계약자가 부담함

o 검수 과정에서 규격·기능 미달, 파손, 가동상 문제로 인한 물품 운용 불가 등의 하자가 확인될 경우 수리는 허용되지 않으며 동일 사양 이상의 신규제품으로 교체해야 함

- 검수 결과, 계약조건을 충족·이행하지 못하는 것으로 최종 판단될 경우 계약자는 납품·설치한 모든 물품을 회수·철거하고 시설을 원상복구해야 하며 그 비용은 계약자의 부담으로 함

o 검수 후 입찰공고문에 명시된 기간 이상 무상 A/S(하자·유지 보수)해야 함

- 무상 A/S기간 중 하자·장애 발생 통보시 4시간 이내에 A/S에 착수하며 조치 필요시 24시간 이내에 방문하여 정상 가동되도록 해야 함

- 무상 A/S기간 중 하자·장애로 부품을 교체할 경우 순정품으로 교체하며, 주요 부품을 설치할 때에는 반드시 대학의 감독 아래 진행해야 함

- 무상 A/S기간 중 동일 하자·장애가 3회 이상 발생하여 대학이 요구할 경우 동급 이상의 신규제품으로 교환 조치해야 하며, 장시간 사용 불가 시 동일 기종으로 대체 설치하여 운용에 지장이 없도록 해야 함

o 기술지원 서비스, 기술이전 및 사용자 교육을 제공해야 함

- 계약자는 숙련된 서비스 엔지니어를 제공해야 하며, 서비스 부품을 적시에 원활히 제공해야 함

- 물품에 대한 사용설명서를 1부 이상 제공하여야 함

- 계약자는 물품 운용 및 경미한 장애 조치 등에 필요한 기술이전을 대학 담당자에게 충실히 이행하여야 하며 대학이 자체 물품운용 및 유지관리 능력을 갖출 수 있도록 교육해야 함

- 향후 대학이 물품 확장, 이설, 교체시 계약자는 이에 적극 지원·협조해야 함

4. 기    타

o 대학의 제안요청 목적·취지 및 내역을 사전에 충분히 파악하여 대학이 사업목적을 완전하게 달성할 수 있어야 함

o 본 규격서에 명시된 모든 사항은 최소한의 사양과 시방만을 규정했으므로 상세히 기술되지 않았거나 누락된 사항에 대하여 관리운영상 문제가 발생하지 않도록 사전조치를 해야 함

o 계약자는 납품·설치 완료시까지 현장에서 발생하는 안전사고와 도난, 파손, 분실 등에 대한 민․형사상 책임을 지며, 계약자의 고의·과실로 대학 또는 제3자에게 제반 손해를 끼칠 경우 그에 상응한 변상을 해야 함

o 본 사업 수행으로 발생하는 저작권, 사용권 또는 특허권 위반 등의 문제에 대해 사전에 검토·조치해야 하며, 이로 인한 문제가 발생할 경우 계약자는 모든 책임을 부담함

o 본 규격서에 명시되지 않은 사항이나 해석의 차이가 있을 경우 대학의 해석을 우선으로 함