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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "AMM02",
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"title": "AI 기반 탄약 저장 최적화 모델",
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"category": "탄약·특수물자",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 28.5,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>탄약 저장고는 공간이 한정되어 있고 품목마다 함께 둘 수 없는 제약이 있어, 앞으로 얼마나 소모되고 얼마나 자주 반출될지를 알아야 입고 위치와 재보급 순서를 합리적으로 정할 수 있다. 그러나 작전 단계별 고정 기준 소모율(CSR)만으로 계획하면 교전 강도가 낮은 날은 과잉 재고가 쌓이고 높은 날은 긴급 재보급이 반복되어 저장 공간과 작업 동선이 낭비된다. 본 프로젝트는 교육용 가상 부대·가상 품목·가상 저장고 자료를 코드로 만들어, 탄약·유류 소모율 데이터 정의와 전처리, CSR 기반 Baseline과 탐색적 분석, 적 저항·화력 계획을 반영한 소모량 예측, 보급 수준(DOS) 연계 재보급 산출, 작전 지도 대시보드와 설명가능성, 저장 배치 최적화와 군수참모 결재선(HITL), 7일 고강도 스트레스 시험, AAR 기반 소모 계수 재보정을 단계별로 구현한다. 최종 목표는 예측 소모량을 근거로 재보급 소요와 저장 위치를 함께 제안해 저장 효율과 작업 동선을 개선하고, 불출·대체 탄종·재배치는 군수참모가 근거를 확인해 결정하도록 지원하는 통합 시뮬레이터를 완성하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"docs/amm02_logistics_domain_spec.md (필수)",
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"데이터 딕셔너리 (필수)",
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"src/etl/amm02_data_cleansing.py (필수)",
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"정제 품질 보고서 (필수)",
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"notebooks/amm02_eda_analysis.ipynb (필수)",
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"EDA 요약 리포트 (필수)"
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],
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"constraints": "<h4>부대 보안 및 개인정보 보호</h4><ul><li><p>실제 부대 편성, 위치, 작전 일정, 군번·성명 등 민감 군사보안 및 개인식별정보는 절대 외부 AI에 입력하지 않는다.</p></li><li><p>모든 실습에는 제공된 교육용 가상 데이터셋 및 시뮬레이션 표본만을 활용한다.</p></li></ul><h4>AI 결과와 인간 최종 판단의 구분 (HITL 원칙)</h4><ul><li><p>AI 모델이 제안한 분석값이나 탐지 결과는 참고 지표이며, 최종 승인·보류·교전·배치 명령은 사람이 확정한다.</p></li><li><p>모든 부대·품목·저장고·소모 계수·단가는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 탄약 제원, 소모율, 저장 기준, 안전거리, 부대 보유량은 사용하지 않는다. 저장고 혼적 제한과 저장칸 용량은 학습용 가상 계수이며 실제 탄약 저장·취급은 관련 규정과 담당 부서 지침에 따른다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 재보급 우선순위, 대체 탄종 불출, 저장 재배치는 모두 군수참모 결재 후 집행하며, 비용·시간 효과는 가정 단가로 계산한 상대 비교값으로 예산 근거로 쓰지 않는다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
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"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 전처리, 모델 구현, 검증 지표 산출, HITL 워크플로우 증거가 명확한가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오경보/미탐 방지, 신뢰도 등급화, 파라미터 튜닝의 군사적·논리적 근거가 타당한가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 앞 미션의 스키마·전처리가 뒤 미션의 예측·대시보드·AAR 재보정에 정상 연계되는가?</p></li><li><p><strong>안전성:</strong> 보안 규정 준수, 극단 과부하 상황에서의 Fail-safe 복원력이 확보되었는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 미션 전체에서 요구되는 필수([필수]) 평가 기준을 모두 PASS해야 프로젝트 최종 PASS로 판정한다.</p>",
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"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 탄약·특수물자 데이터 분석 기초",
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"refFiles": [],
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"refText": "",
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"projectSkills": [
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_탄약·특수물자_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "탄약·특수물자 문제분석"
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},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_탄약·특수물자_대안도출",
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"level": 2,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "탄약·특수물자 대안도출"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
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"level": 3,
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"category": "데이터분석검증",
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"subCategory": "AI 결과 검증"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
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"level": 2,
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"category": "AI활용역량",
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"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
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"level": 3,
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"category": "전술의사결정",
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"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
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}
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],
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"prerequisiteVods": [],
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"missions": [
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{
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"id": "AMM02_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "작전 단계별 탄약(구경별) 및 유류(항공유/경유) 기준 소모율(CSR) 데이터 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>작전 단계별 가상 탄약(탄종 A~D)·유류(항공유/경유) 기준 소모율(CSR) 데이터 규격과 업무 프로세스 맵, 데이터 딕셔너리를 정의한다.</p>",
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"objectives": "<p>일일 소모 보고 수집부터 소모량 산출, 보급 수준(DOS) 계산, 재보급 결재, 가상 저장고 입고·배치까지 업무 흐름을 5단계로 정리한다. 식별·작전·품목·소모·재고·저장·관리 7개 그룹으로 필드 20개 이상을 정의하고 범위·형식·허용값 규칙을 붙인다. 품목 코드는 국방 표준 군수 코드 형식을 모사한 가상 코드로 두고, 가상 샘플을 검증기로 점검한 뒤 오류를 일부러 넣어 검출되는지 확인한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>작전 단계별 탄약 및 유류 기준 소모율(CSR) 데이터 규격을 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>작전 단계별 가상 탄약(탄종 A~D)·유류(항공유/경유) 기준 소모율(CSR) 데이터 규격과 업무 프로세스 맵, 데이터 딕셔너리를 정의한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>일일 소모 보고 수집부터 소모량 산출, 보급 수준(DOS) 계산, 재보급 결재, 가상 저장고 입고·배치까지 업무 흐름을 5단계로 정리하고 규격화하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/amm02_logistics_domain_spec.md 및 데이터 딕셔너리</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/AMM02/amm02_m01_dataset.json",
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"/uploads/AMM02/amm02_m01_sample.md"
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],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m01_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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"techStack": [
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"탄약·특수물자",
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"데이터분석형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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],
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"deliverables": [
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"docs/amm02_logistics_domain_spec.md (필수)",
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"데이터 딕셔너리 (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[작전 단계별 탄약(구경별) 및 유류(항공유/경유) 기준 소모율(CSR) 데이터 정의] 요구된 핵심 성능 기준(업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의 기준을 충족하고 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성이 논리적으로 검증되었으며 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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"REQUIRED"
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],
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"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의</p></li><li><p>진행 기준: 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인</p></li><li><p>검증 방법: 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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||||
],
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||||
"rules": [
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||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
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||||
"forbid": [
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||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
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]
|
||||
},
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||||
"guideSteps": [
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||||
{
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"step": 1,
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||||
"problem": "M1 코드를 실행해 업무 프로세스 맵 5단계와 데이터 딕셔너리(7개 그룹)를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 업무 프로세스 맵 5단계와 데이터 딕셔너리(7개 그룹)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 업무 프로세스 맵 5단계와 데이터 딕셔너리(7개 그룹)를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건 주입 오류 6건(허용값·자료형·범위·누락·형식·분류 불일치) 모두 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 업무 프로세스 맵 5단계와 데이터 딕셔너리(7개 그룹)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 업무 프로세스 맵 5단계와 데이터 딕셔너리(7개 그룹)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건 주입 오류 6건(허용값·자료형·범위·누락·형식·분류 불일치) 모두 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
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||||
"problem": "정상 샘플 검증 결과와 오류 주입 6건이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정상 샘플 검증 결과와 오류 주입 6건이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정상 샘플 검증 결과와 오류 주입 6건이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건 주입 오류 6건(허용값·자료형·범위·누락·형식·분류 불일치) 모두 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정상 샘플 검증 결과와 오류 주입 6건이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정상 샘플 검증 결과와 오류 주입 6건이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건 주입 오류 6건(허용값·자료형·범위·누락·형식·분류 불일치) 모두 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "가상 CSR 계수표에서 작전 단계별 차이를 읽고 분석 목표(소모 예측·재보급·저장 배치)를...",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>가상 CSR 계수표에서 작전 단계별 차이를 읽고 분석 목표(소모 예측·재보급·저장 배치)를 한 문단으로 쓴다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>가상 CSR 계수표에서 작전 단계별 차이를 읽고 분석 목표(소모 예측·재보급·저장 배치)를 한 문단으로 쓴다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건 주입 오류 6건(허용값·자료형·범위·누락·형식·분류 불일치) 모두 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>가상 CSR 계수표에서 작전 단계별 차이를 읽고 분석 목표(소모 예측·재보급·저장 배치)를 한 문단으로 쓴다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>가상 CSR 계수표에서 작전 단계별 차이를 읽고 분석 목표(소모 예측·재보급·저장 배치)를 한 문단으로 쓴다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건 주입 오류 6건(허용값·자료형·범위·누락·형식·분류 불일치) 모두 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>저장 그룹에 '저장칸 온도 상태(temp_state: normal/high)' 필드를 추가하고 허용값 밖 값을 넣어 검출되는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "AMM02_M02",
|
||||
"sequence": 2,
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||||
"title": "부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수 정규화 및 소모량 산출 전처리 모듈 구현",
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||||
"durationHours": 2.0,
|
||||
"overview": "<p>부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수를 정제·정규화하고 병력 100명당 환산 소모율을 산출하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>중복 기록 제거, 표기 통일, 백분율·자릿수 오기 보정, 음수·이상치 결측 처리, KNN 결측 보정 등 정제 규칙 10종을 적용한다. 긴급 불출 같은 군수 예외 기록은 삭제하지 않고 표시해 보존한다. 정제 전후 기술통계를 비교하고 정합성 검증 항목 10개를 모두 통과하는지 확인한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수 정규화 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수를 정제·정규화하고 병력 100명당 환산 소모율을 산출하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>중복 기록 제거, 표기 통일, 백분율·자릿수 오기 보정, 음수·이상치 결측 처리, KNN 결측 보정 등 정제 규칙 10종을 적용 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/etl/amm02_data_cleansing.py 및 정제 품질 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/AMM02/amm02_m02_dataset.json",
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"/uploads/AMM02/amm02_m02_sample.md"
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m02_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
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"탄약·특수물자",
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"데이터분석형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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"deliverables": [
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"src/etl/amm02_data_cleansing.py (필수)",
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"정제 품질 보고서 (필수)"
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"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수 정규화 및 소모량 산출 전처리 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100% 기준을 충족하고 ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성이 논리적으로 검증되었으며 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%</p></li><li><p>진행 기준: ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축</p></li><li><p>검증 방법: 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) 원천 732건 -> 정제 720건, 긴급 불출 13건 보존</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) 원천 732건 -> 정제 720건, 긴급 불출 13건 보존)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "정제 전후 기술통계표에서 병력 규모·교전 강도·이동 거리의 최대값 변화를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정제 전후 기술통계표에서 병력 규모·교전 강도·이동 거리의 최대값 변화를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정제 전후 기술통계표에서 병력 규모·교전 강도·이동 거리의 최대값 변화를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) 원천 732건 -> 정제 720건, 긴급 불출 13건 보존</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정제 전후 기술통계표에서 병력 규모·교전 강도·이동 거리의 최대값 변화를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정제 전후 기술통계표에서 병력 규모·교전 강도·이동 거리의 최대값 변화를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) 원천 732건 -> 정제 720건, 긴급 불출 13건 보존)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "긴급 불출 예외 기록이 삭제되지 않고 보존된 건수를 기록한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>긴급 불출 예외 기록이 삭제되지 않고 보존된 건수를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>긴급 불출 예외 기록이 삭제되지 않고 보존된 건수를 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) 원천 732건 -> 정제 720건, 긴급 불출 13건 보존</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>긴급 불출 예외 기록이 삭제되지 않고 보존된 건수를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>긴급 불출 예외 기록이 삭제되지 않고 보존된 건수를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) 원천 732건 -> 정제 720건, 긴급 불출 13건 보존)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>R07 이동 거리 이상치 기준(150km)을 100km로 바꿔 결측 처리 건수와 정제 후 평균 변화를 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "AMM02_M03",
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||||
"sequence": 3,
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||||
"title": "교전 일수 기반 1차 탄약/유류 기본 소모량 계산 Baseline 알고리즘 구현",
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||||
"durationHours": 2.5,
|
||||
"overview": "<p>교전 일수 x 작전 단계별 CSR x 병력 규모로 1차 탄약·유류 기본 소모량을 계산하는 Baseline 알고리즘을 구현하고 탐색적 분석으로 한계를 찾는다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>부대별 90일 계획량과 실제 소모량을 비교하고 품목별 일일 MAPE를 계산한다. EDA 차트 8종을 만들고 교전 강도·적 저항·화력 임무 등과 환산 소모율의 상관계수와 p-value를 검정한다. 부대x품목 조합을 ABC(파레토) 분석해 상위 20% 핵심 관리 대상을 식별한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>교전 일수 기반 1차 탄약/유류 기본 소모량 계산 Baseline 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>교전 일수 x 작전 단계별 CSR x 병력 규모로 1차 탄약·유류 기본 소모량을 계산하는 Baseline 알고리즘을 구현하고 탐색적 분석으로 한계를 찾는다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>부대별 90일 계획량과 실제 소모량을 비교하고 품목별 일일 MAPE 산출하고 모델에 적용하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>notebooks/amm02_eda_analysis.ipynb 및 EDA 요약 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m03_dataset.json",
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m03_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m03_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
|
||||
"탄약·특수물자",
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||||
"데이터분석형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"notebooks/amm02_eda_analysis.ipynb (필수)",
|
||||
"EDA 요약 리포트 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[교전 일수 기반 1차 탄약/유류 기본 소모량 계산 Baseline 알고리즘 구현] 요구된 핵심 성능 기준(EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출 기준을 충족하고 EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준이 논리적으로 검증되었으며 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출</p></li><li><p>진행 기준: EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화</p></li><li><p>검증 방법: 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M3 코드를 실행해 부대별 90일 계획(Baseline)과 실제 소모량, 오차율을 확인한다...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 부대별 90일 계획(Baseline)과 실제 소모량, 오차율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 부대별 90일 계획(Baseline)과 실제 소모량, 오차율을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9% 유의미한 상관 변수 6개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 부대별 90일 계획(Baseline)과 실제 소모량, 오차율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 부대별 90일 계획(Baseline)과 실제 소모량, 오차율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9% 유의미한 상관 변수 6개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "상관·유의성 표에서 유의미한 변수와 그렇지 않은 변수를 구분한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>상관·유의성 표에서 유의미한 변수와 그렇지 않은 변수를 구분한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>상관·유의성 표에서 유의미한 변수와 그렇지 않은 변수를 구분한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9% 유의미한 상관 변수 6개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>상관·유의성 표에서 유의미한 변수와 그렇지 않은 변수를 구분한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>상관·유의성 표에서 유의미한 변수와 그렇지 않은 변수를 구분한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9% 유의미한 상관 변수 6개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "ABC 분석 결과 A등급 조합과 EDA 차트 8종의 핵심 발견점을 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>ABC 분석 결과 A등급 조합과 EDA 차트 8종의 핵심 발견점을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>ABC 분석 결과 A등급 조합과 EDA 차트 8종의 핵심 발견점을 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9% 유의미한 상관 변수 6개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>ABC 분석 결과 A등급 조합과 EDA 차트 8종의 핵심 발견점을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>ABC 분석 결과 A등급 조합과 EDA 차트 8종의 핵심 발견점을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9% 유의미한 상관 변수 6개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>ABC 분석 기준을 상위 20%에서 상위 30%로 바꿔 A등급 조합 수와 소모량 점유율 변화를 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "AMM02_M04",
|
||||
"sequence": 4,
|
||||
"title": "적 저항 수준 및 화력 운용 계획 연계 일자별 소모량 시계열 예측 모델 고도화",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>적 저항 수준(전일 실적)과 화력 운용 계획을 연계한 파생 피처로 일자별 소모량 시계열 예측 모델을 고도화한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>전일·최근 평균 소모 비율, CSR 계수, 교전 중 화력 계획, 적 저항 추세 등 사전에 알 수 있는 정보만으로 파생 피처 10개 이상을 만든다. CSR 기준량 대비 보정 계수를 예측하는 모델을 시계열 교차검증(5폴드)으로 평가해 Baseline과 비교한다. 피처 중요도로 제거 후보를 고른다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>작전 계획 연계 일자별 소모량 시계열 예측 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>적 저항 수준(전일 실적)과 화력 운용 계획을 연계한 파생 피처로 일자별 소모량 시계열 예측 모델을 고도화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>전일·최근 평균 소모 비율, CSR 계수, 교전 중 화력 계획, 적 저항 추세 등 사전에 알 수 있는 정보만으로 파생 피처 10개 이상 작성하여 원인을 분석하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/features/amm02_feature_engineering.py 및 기준 모델</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m04_dataset.json",
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||||
"/uploads/AMM02/amm02_m04_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m04_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"탄약·특수물자",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
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],
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||||
"deliverables": [
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"src/features/amm02_feature_engineering.py (필수)",
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||||
"기준 모델 (필수)"
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||||
],
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"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[적 저항 수준 및 화력 운용 계획 연계 일자별 소모량 시계열 예측 모델 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성 기준을 충족하고 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성이 논리적으로 검증되었으며 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성</p></li><li><p>진행 기준: 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출</p></li><li><p>검증 방법: 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
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||||
"problem": "M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 폴드별 MAPE를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 폴드별 MAPE를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 폴드별 MAPE를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하) 중요도 상위: roll3, resist_lag1, csr_base</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 폴드별 MAPE를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 폴드별 MAPE를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하) 중요도 상위: roll3, resist_lag1, csr_base)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "품목별 검증 MAPE에서 Baseline과 모델의 차이가 큰 품목을 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>품목별 검증 MAPE에서 Baseline과 모델의 차이가 큰 품목을 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>품목별 검증 MAPE에서 Baseline과 모델의 차이가 큰 품목을 찾는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하) 중요도 상위: roll3, resist_lag1, csr_base</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>품목별 검증 MAPE에서 Baseline과 모델의 차이가 큰 품목을 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>품목별 검증 MAPE에서 Baseline과 모델의 차이가 큰 품목을 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하) 중요도 상위: roll3, resist_lag1, csr_base)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "피처 중요도 상위 6개와 제거 후보를 기록한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>피처 중요도 상위 6개와 제거 후보를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>피처 중요도 상위 6개와 제거 후보를 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하) 중요도 상위: roll3, resist_lag1, csr_base</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>피처 중요도 상위 6개와 제거 후보를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>피처 중요도 상위 6개와 제거 후보를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하) 중요도 상위: roll3, resist_lag1, csr_base)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>제거 후보 피처(lag2, ph_* 등)를 FEATS에서 빼고 다시 실행해 MAPE 변화를 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "AMM02_M05",
|
||||
"sequence": 5,
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||||
"title": "부대별 일일 보급 수준(DOS) 연계 긴급 재보급 소요 산출 엔진 개발",
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||||
"durationHours": 3.5,
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||||
"overview": "<p>앙상블 예측 모델과 보유량으로 부대·품목별 보급 수준(DOS)을 계산해 긴급 재보급 소요를 산출하는 엔진을 개발한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>GBR과 랜덤포레스트를 앙상블하고 가중치는 학습 기간 안의 검증 구간으로만 고른다. Hold-out 기간에서 Baseline 대비 오차율(MAE/RMSE) 개선과 R2를 계산하고, 사전 정보가 없는 긴급 불출 급증의 영향을 분리해 본다. 예측 소모량으로 DOS를 계산해 긴급·주의·정상을 판정하고 목표 DOS까지의 재보급량을 산출한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>보급 수준(DOS) 연계 긴급 재보급 소요 산출 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>앙상블 예측 모델과 보유량으로 부대·품목별 보급 수준(DOS)을 계산해 긴급 재보급 소요를 산출하는 엔진을 개발한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>GBR과 랜덤포레스트를 앙상블하고 가중치는 학습 기간 안의 검증 구간으로만 고른다 과정을 진행하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/models/amm02_advanced_model.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m05_dataset.json",
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m05_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m05_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"탄약·특수물자",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/models/amm02_advanced_model.py (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[부대별 일일 보급 수준(DOS) 연계 긴급 재보급 소요 산출 엔진 개발] 요구된 핵심 성능 기준(기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상 기준을 충족하고 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성이 논리적으로 검증되었으며 Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상</p></li><li><p>진행 기준: 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장</p></li><li><p>검증 방법: Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
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"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M5 코드를 실행해 Hold-out 성능표(Baseline·단일 GBR·앙상블)를 확인한다...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 Hold-out 성능표(Baseline·단일 GBR·앙상블)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 Hold-out 성능표(Baseline·단일 GBR·앙상블)를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상) R2 전체 0.827(미달), 정상 소모 0.966(달성), 긴급 판정 일치율 95.8%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 Hold-out 성능표(Baseline·단일 GBR·앙상블)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 Hold-out 성능표(Baseline·단일 GBR·앙상블)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상) R2 전체 0.827(미달), 정상 소모 0.966(달성), 긴급 판정 일치율 95.8%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "R2를 전체와 정상 소모(긴급 불출 제외)로 나눠 본 이유를 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>R2를 전체와 정상 소모(긴급 불출 제외)로 나눠 본 이유를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>R2를 전체와 정상 소모(긴급 불출 제외)로 나눠 본 이유를 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상) R2 전체 0.827(미달), 정상 소모 0.966(달성), 긴급 판정 일치율 95.8%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>R2를 전체와 정상 소모(긴급 불출 제외)로 나눠 본 이유를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>R2를 전체와 정상 소모(긴급 불출 제외)로 나눠 본 이유를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상) R2 전체 0.827(미달), 정상 소모 0.966(달성), 긴급 판정 일치율 95.8%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "75일 재보급 소요표에서 긴급·주의 판정과 재보급량 계산 방법을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>75일 재보급 소요표에서 긴급·주의 판정과 재보급량 계산 방법을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>75일 재보급 소요표에서 긴급·주의 판정과 재보급량 계산 방법을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상) R2 전체 0.827(미달), 정상 소모 0.966(달성), 긴급 판정 일치율 95.8%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>75일 재보급 소요표에서 긴급·주의 판정과 재보급량 계산 방법을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>75일 재보급 소요표에서 긴급·주의 판정과 재보급량 계산 방법을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상) R2 전체 0.827(미달), 정상 소모 0.966(달성), 긴급 판정 일치율 95.8%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>DOS_ALERT를 2.0에서 1.5로 바꿔 긴급 건수와 판정 일치율 변화를 기록한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "AMM02_M06",
|
||||
"sequence": 6,
|
||||
"title": "작전 지도 연계 탄약/유류 소모 예측 및 재보급 소요 가시화 대시보드 구현",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>가상 작전 지도에 부대별 탄약·유류 예측 소모와 보급 상태를 표시하고, 예측 건마다 기여도 상위 3개 인자와 자연어 설명을 자동 생성한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>가상 격자 좌표 지도에 부대별 예측 소모량과 교전 여부를 표시한다. 각 피처를 기준값으로 바꿨을 때의 예측 변화(대체값 비교)로 건별 기여도를 계산해 상위 3개 인자를 뽑고, 요약 그림과 건별 기여도 그림(SHAP summary·waterfall 대체)을 만든다. '전일 적 저항 수준(-13%)'처럼 군수 담당자가 바로 읽을 수 있는 설명문을 만든다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>작전 지도 연계 탄약/유류 소모 예측 및 재보급 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>가상 작전 지도에 부대별 탄약·유류 예측 소모와 보급 상태를 표시하고, 예측 건마다 기여도 상위 3개 인자와 자연어 설명을 자동 생성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상 격자 좌표 지도에 부대별 예측 소모량과 교전 여부를 표시 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/explainability/amm02_xai_explainer.py 및 XAI 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m06_dataset.json",
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m06_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m06_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
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||||
"탄약·특수물자",
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||||
"데이터분석형",
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||||
"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
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||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/explainability/amm02_xai_explainer.py (필수)",
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||||
"XAI 리포트 (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[작전 지도 연계 탄약/유류 소모 예측 및 재보급 소요 가시화 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100% 기준을 충족하고 SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성이 논리적으로 검증되었으며 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%</p></li><li><p>진행 기준: SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성</p></li><li><p>검증 방법: 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 부대별 설명문을 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 부대별 설명문을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 부대별 설명문을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건) 설명 정합성 상관 0.91, 평균 기여도 1위 전일 적 저항 수준</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 부대별 설명문을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 부대별 설명문을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건) 설명 정합성 상관 0.91, 평균 기여도 1위 전일 적 저항 수준)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "설명문에 자주 나오는 인자(전일 적 저항 수준 등)가 왜 중요한지 토의한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>설명문에 자주 나오는 인자(전일 적 저항 수준 등)가 왜 중요한지 토의한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>설명문에 자주 나오는 인자(전일 적 저항 수준 등)가 왜 중요한지 토의한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건) 설명 정합성 상관 0.91, 평균 기여도 1위 전일 적 저항 수준</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>설명문에 자주 나오는 인자(전일 적 저항 수준 등)가 왜 중요한지 토의한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>설명문에 자주 나오는 인자(전일 적 저항 수준 등)가 왜 중요한지 토의한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건) 설명 정합성 상관 0.91, 평균 기여도 1위 전일 적 저항 수준)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "가상 작전 지도와 waterfall 형식 그림을 보고 한 부대의 소모 예측 근거를 설명한다...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>가상 작전 지도와 waterfall 형식 그림을 보고 한 부대의 소모 예측 근거를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>가상 작전 지도와 waterfall 형식 그림을 보고 한 부대의 소모 예측 근거를 설명한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건) 설명 정합성 상관 0.91, 평균 기여도 1위 전일 적 저항 수준</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>가상 작전 지도와 waterfall 형식 그림을 보고 한 부대의 소모 예측 근거를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>가상 작전 지도와 waterfall 형식 그림을 보고 한 부대의 소모 예측 근거를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건) 설명 정합성 상관 0.91, 평균 기여도 1위 전일 적 저항 수준)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>기준일 D를 41에서 20(준비·공격 초기)으로 바꿔 주요 원인 인자가 어떻게 달라지는지 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "AMM02_M07",
|
||||
"sequence": 7,
|
||||
"title": "보급 우선순위 지정 및 대체 탄종 불출을 위한 군수참모 HITL 결재선 설계",
|
||||
"durationHours": 3.5,
|
||||
"overview": "<p>가상 저장고 배치를 최적화하고, 재배치·긴급 재보급 우선순위·대체 탄종 불출 제안을 군수참모 결재선(HITL)으로 처리하는 시뮬레이터를 설계한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>저장칸 용량·현재 점유·가상 혼적 제한을 제약으로 두고 반출 빈도 x 동선 거리와 공간낭비를 최소화하는 할당 문제(정수계획)를 풀어 현행(입고순) 배치와 작업비용·공간낭비율·위치점수를 비교한다. 돌발 수요 민감도와 대안배치(2·3안)를 제시한다. 모든 제안은 결재 대기로 시작해 승인·수정·반려·무응답을 사유와 함께 해시 체인 감사 로그에 남기고 결재 없는 집행이 0건인지 점검한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>보급 우선순위 지정을 위한 군수참모 HITL 결재선을 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>가상 저장고 배치를 최적화하고, 재배치·긴급 재보급 우선순위·대체 탄종 불출 제안을 군수참모 결재선(HITL)으로 처리하는 시뮬레이터를 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>저장칸 용량·현재 점유·가상 혼적 제한을 제약으로 두고 반출 빈도 x 동선 거리와 공간낭비를 최소화하는 할당 문제(정수계획)를 풀어 현행(입고순) 배치와 작업비용·공간낭비율·위치점수를 비교 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/optimization/amm02_simulator.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m07_dataset.json",
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m07_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m07_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"탄약·특수물자",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/optimization/amm02_simulator.py (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[보급 우선순위 지정 및 대체 탄종 불출을 위한 군수참모 HITL 결재선 설계] 요구된 핵심 성능 기준(최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상 기준을 충족하고 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성이 논리적으로 검증되었으며 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상</p></li><li><p>진행 기준: 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료</p></li><li><p>검증 방법: 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M7 코드를 실행해 현행(입고순)과 최적화 배치의 작업동선·공간낭비율·위치점수를 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 현행(입고순)과 최적화 배치의 작업동선·공간낭비율·위치점수를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 현행(입고순)과 최적화 배치의 작업동선·공간낭비율·위치점수를 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9 제안 9건, 결재 없는 집행 0건, 변조 검출 성공</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 현행(입고순)과 최적화 배치의 작업동선·공간낭비율·위치점수를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 현행(입고순)과 최적화 배치의 작업동선·공간낭비율·위치점수를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9 제안 9건, 결재 없는 집행 0건, 변조 검출 성공)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "대안배치와 돌발 수요 민감도 결과를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>대안배치와 돌발 수요 민감도 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>대안배치와 돌발 수요 민감도 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9 제안 9건, 결재 없는 집행 0건, 변조 검출 성공</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>대안배치와 돌발 수요 민감도 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>대안배치와 돌발 수요 민감도 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9 제안 9건, 결재 없는 집행 0건, 변조 검출 성공)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
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||||
"problem": "결재 결과표에서 승인·수정·반려·무응답 처리와 감사 로그 무결성·변조 검출을 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>결재 결과표에서 승인·수정·반려·무응답 처리와 감사 로그 무결성·변조 검출을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>결재 결과표에서 승인·수정·반려·무응답 처리와 감사 로그 무결성·변조 검출을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9 제안 9건, 결재 없는 집행 0건, 변조 검출 성공</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>결재 결과표에서 승인·수정·반려·무응답 처리와 감사 로그 무결성·변조 검출을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>결재 결과표에서 승인·수정·반려·무응답 처리와 감사 로그 무결성·변조 검출을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9 제안 9건, 결재 없는 집행 0건, 변조 검출 성공)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>_store의 optimize 함수 lam(공간낭비 가중치)을 8에서 0으로 바꿔 작업동선과 공간낭비율의 상충관계를 기록한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
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||||
{
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||||
"id": "AMM02_M08",
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||||
"sequence": 8,
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||||
"title": "7일간 고강도 전면전 모의 탄약/유류 소모량 극한 스트레스 시뮬레이션",
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||||
"durationHours": 3.0,
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||||
"overview": "<p>7일간 고강도 전면전(가상) 상황에서 소모량과 보유량을 일일 모의하고 재보급 경보 대시보드의 성능을 극한 조건에서 검증한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>가상 부대 8개의 마지막 7일을 고강도 공격 단계로 바꿔 소모·보유량을 모의한다. 보고 누락·보고 지연·긴급 수요 급증과 그 복합을 주입하고, 부대 수 10배 부하로 대시보드 갱신 시간을 측정한다. 경보 정확도와 부족 탐지율을 함께 보고 경보 안전계수에 따른 상충관계를 정리한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>7일간 전면전 모의 탄약/유류 소모량 스트레스 시뮬레이션을 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>7일간 고강도 전면전(가상) 상황에서 소모량과 보유량을 일일 모의하고 재보급 경보 대시보드의 성능을 극한 조건에서 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상 부대 8개의 마지막 7일을 고강도 공격 단계로 바꿔 소모·보유량을 모의 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/dashboard/amm02_app.py (Streamlit/Dash 등)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m08_dataset.json",
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||||
"/uploads/AMM02/amm02_m08_sample.md"
|
||||
],
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||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m08_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
|
||||
"탄약·특수물자",
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"데이터분석형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
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||||
],
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||||
"deliverables": [
|
||||
"src/dashboard/amm02_app.py (Streamlit/Dash 등) (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[7일간 고강도 전면전 모의 탄약/유류 소모량 극한 스트레스 시뮬레이션] 요구된 핵심 성능 기준(대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상 기준을 충족하고 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX) 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)이 논리적으로 검증되었으며 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증</p></li><li><p>검증 방법: 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M8 코드를 실행해 오류 주입 시나리오 5종의 경보 정확도와 부족 탐지율을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 오류 주입 시나리오 5종의 경보 정확도와 부족 탐지율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 오류 주입 시나리오 5종의 경보 정확도와 부족 탐지율을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초) 7일 탄약 총소모 예측 오차 -0.2%, 안전계수 x1.1 시 탐지율 90%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 오류 주입 시나리오 5종의 경보 정확도와 부족 탐지율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 오류 주입 시나리오 5종의 경보 정확도와 부족 탐지율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초) 7일 탄약 총소모 예측 오차 -0.2%, 안전계수 x1.1 시 탐지율 90%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "부대 80개 부하 시험의 대시보드 갱신 시간을 기록한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>부대 80개 부하 시험의 대시보드 갱신 시간을 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>부대 80개 부하 시험의 대시보드 갱신 시간을 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초) 7일 탄약 총소모 예측 오차 -0.2%, 안전계수 x1.1 시 탐지율 90%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>부대 80개 부하 시험의 대시보드 갱신 시간을 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>부대 80개 부하 시험의 대시보드 갱신 시간을 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초) 7일 탄약 총소모 예측 오차 -0.2%, 안전계수 x1.1 시 탐지율 90%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "경보 안전계수(x1.0/x1.1/x1.2)에 따른 정확도와 탐지율의 상충관계를 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>경보 안전계수(x1.0/x1.1/x1.2)에 따른 정확도와 탐지율의 상충관계를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>경보 안전계수(x1.0/x1.1/x1.2)에 따른 정확도와 탐지율의 상충관계를 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초) 7일 탄약 총소모 예측 오차 -0.2%, 안전계수 x1.1 시 탐지율 90%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>경보 안전계수(x1.0/x1.1/x1.2)에 따른 정확도와 탐지율의 상충관계를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>경보 안전계수(x1.0/x1.1/x1.2)에 따른 정확도와 탐지율의 상충관계를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초) 7일 탄약 총소모 예측 오차 -0.2%, 안전계수 x1.1 시 탐지율 90%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>inject의 보고 누락 비율을 30%로 올려 경보 정확도가 어떻게 변하는지 확인하고 보완 방안을 쓴다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "AMM02_M09",
|
||||
"sequence": 9,
|
||||
"title": "AAR 기반 소모량 예측치와 실사격 결과 간 편차 분석 및 소모 계수 재보정",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>AAR 자료로 CSR 계획치와 실소모 결과의 편차를 분석하고 소모 계수를 재보정해 도입 효과를 산출한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>작전 단계·품목·교전 강도 구간별로 실제/계획 비율을 분석해 편차 원인을 찾는다. 표본 수에 따라 축소 추정한 보정 계수로 재보정하고 다음 훈련 자료로 검증한다. 같은 충족 수준(95%)에서 비용 지수, 저장고 반출 작업시간, 긴급 재보급 횟수 3대 효과 지표를 산출하고 단가 민감도와 단기·중기·장기 로드맵을 정리한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 소모량 예측 편차를 분석하고 소모 계수를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR 자료로 CSR 계획치와 실소모 결과의 편차를 분석하고 소모 계수를 재보정해 도입 효과를 산출한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>작전 단계·품목·교전 강도 구간별로 실제/계획 비율을 분석해 편차 원인을 찾는다 과정을 진행하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>reports/amm02_roi_analysis.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m09_dataset.json",
|
||||
"/uploads/AMM02/amm02_m09_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m09_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"탄약·특수물자",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"reports/amm02_roi_analysis.md (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 소모량 예측치와 실사격 결과 간 편차 분석 및 소모 계수 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출 기준을 충족하고 ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력이 논리적으로 검증되었으며 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출</p></li><li><p>진행 기준: ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록</p></li><li><p>검증 방법: 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M9 코드를 실행해 단계 x 품목별 실제/계획 비율과 교전 강도별 편차를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 단계 x 품목별 실제/계획 비율과 교전 강도별 편차를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 단계 x 품목별 실제/계획 비율과 교전 강도별 편차를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5% 비용 지수 12% 절감, 반출 작업시간 21% 단축, 긴급 재보급 횟수 유지(283->284회)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 단계 x 품목별 실제/계획 비율과 교전 강도별 편차를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 단계 x 품목별 실제/계획 비율과 교전 강도별 편차를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5% 비용 지수 12% 절감, 반출 작업시간 21% 단축, 긴급 재보급 횟수 유지(283->284회))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 2,
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"problem": "재보정 계수로 다음 훈련 자료의 MAPE가 얼마나 개선되는지 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재보정 계수로 다음 훈련 자료의 MAPE가 얼마나 개선되는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재보정 계수로 다음 훈련 자료의 MAPE가 얼마나 개선되는지 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5% 비용 지수 12% 절감, 반출 작업시간 21% 단축, 긴급 재보급 횟수 유지(283->284회)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재보정 계수로 다음 훈련 자료의 MAPE가 얼마나 개선되는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재보정 계수로 다음 훈련 자료의 MAPE가 얼마나 개선되는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5% 비용 지수 12% 절감, 반출 작업시간 21% 단축, 긴급 재보급 횟수 유지(283->284회))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
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||||
},
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{
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"step": 3,
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||||
"problem": "3대 효과 지표와 민감도 표, 도입 로드맵을 보고 효과 분석서를 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>3대 효과 지표와 민감도 표, 도입 로드맵을 보고 효과 분석서를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>3대 효과 지표와 민감도 표, 도입 로드맵을 보고 효과 분석서를 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5% 비용 지수 12% 절감, 반출 작업시간 21% 단축, 긴급 재보급 횟수 유지(283->284회)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>3대 효과 지표와 민감도 표, 도입 로드맵을 보고 효과 분석서를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>3대 효과 지표와 민감도 표, 도입 로드맵을 보고 효과 분석서를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5% 비용 지수 12% 절감, 반출 작업시간 21% 단축, 긴급 재보급 횟수 유지(283->284회))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
},
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||||
{
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||||
"step": 4,
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||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>SHRINK_K를 20에서 100으로 바꿔 재보정 강도를 낮추면 검증 MAPE와 비용 절감률이 어떻게 달라지는지 기록한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
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||||
}
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||||
]
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||||
},
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||||
{
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||||
"id": "AMM02_M10",
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||||
"sequence": 10,
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||||
"title": "탄약/유류 소모량 예측 및 전술 재보급 계획 수립 시뮬레이터 통합 완성",
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"durationHours": 3.5,
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||||
"overview": "<p>소모량 예측부터 재보급 계획, 저장 배치, 결재 대기열, 재학습까지 한 번에 실행하는 통합 시뮬레이터를 완성한다.</p>",
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"objectives": "<p>자료 생성·정합성 점검, 운영 모델과 재학습 모델 비교 후 교체 결정, DOS 기반 재보급 계획, 저장 배치 최적화, 결재 대기열 등록을 한 흐름으로 실행한다. 운영 가이드 10개 장과 가상 체계 연계 메시지 규격을 출력하고 자체 점검표로 완비 여부를 확인한다. 결과를 4줄 브리핑으로 요약한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>탄약/유류 소모량 예측 및 전술 재보급 계획 수립 시뮬레이터를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>소모량 예측부터 재보급 계획, 저장 배치, 결재 대기열, 재학습까지 한 번에 실행하는 통합 시뮬레이터를 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>자료 생성·정합성 점검, 운영 모델과 재학습 모델 비교 후 교체 결정, DOS 기반 재보급 계획, 저장 배치 최적화, 결재 대기열 등록을 한 흐름으로 실행 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/amm02_operations_guide.md 및 pipeline/amm02_retrain.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
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||||
"/uploads/AMM02/amm02_m10_dataset.json",
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||||
"/uploads/AMM02/amm02_m10_sample.md"
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||||
],
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||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/AMM02/amm02_m10_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
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||||
"탄약·특수물자",
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"데이터분석형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
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||||
],
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||||
"deliverables": [
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"docs/amm02_operations_guide.md (필수)",
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"pipeline/amm02_retrain.py (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[탄약/유류 소모량 예측 및 전술 재보급 계획 수립 시뮬레이터 통합 완성] 요구된 핵심 성능 기준(자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비 기준을 충족하고 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성이 논리적으로 검증되었으며 End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
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||||
"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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"REQUIRED"
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||||
],
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||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비</p></li><li><p>진행 기준: 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성</p></li><li><p>검증 방법: End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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||||
],
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||||
"rules": [
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||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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||||
],
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||||
"forbid": [
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||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
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{
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||||
"step": 1,
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||||
"problem": "M10 코드를 실행해 [1]~[7] 단계 결과를 순서대로 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 [1]~[7] 단계 결과를 순서대로 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 [1]~[7] 단계 결과를 순서대로 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 [1]~[7] 단계 결과를 순서대로 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 [1]~[7] 단계 결과를 순서대로 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "재학습 모델(v2)과 운영 모델(v1) 비교 결과와 교체 판단 이유를 기록한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재학습 모델(v2)과 운영 모델(v1) 비교 결과와 교체 판단 이유를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재학습 모델(v2)과 운영 모델(v1) 비교 결과와 교체 판단 이유를 기록한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재학습 모델(v2)과 운영 모델(v1) 비교 결과와 교체 판단 이유를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재학습 모델(v2)과 운영 모델(v1) 비교 결과와 교체 판단 이유를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 위 단계 결과와 일치하는지 대조한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 위 단계 결과와 일치하는지 대조한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 위 단계 결과와 일치하는지 대조한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 위 단계 결과와 일치하는지 대조한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 위 단계 결과와 일치하는지 대조한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>PLAN_DAY를 85에서 70으로 바꿔 재보급 계획과 저장 배치 결과가 어떻게 달라지는지 브리핑 요약으로 작성한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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}
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}
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