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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "ISR01",
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"title": "공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가",
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"category": "정보·감시·정찰(ISR)",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 27.5,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>러시아-우크라이나 전쟁에서는 상용·공개 위성영상이 대량으로 공개되면서 영상에서 장비와 차량을 빠르게 분류하는 능력과 함께, 위장막·수목 차폐·구름·모의 위장 표적 때문에 생기는 오판독을 걸러내는 능력이 중요해졌다. 본 프로젝트에서는 실제 위성영상 대신 코드로 만든 교육용 합성 영상(광학·SAR 한 쌍)을 사용해 메타데이터 스키마 정의, 해상도·구름·방위 정규화 전처리, Baseline 분류, 은폐 조건 대응 정밀 분류, 신뢰도 점수와 오분류 필터, 식별 확률 지도 화면, 고가치 표적 판독 승인(HITL), 대량 타일 부하 시험, AAR 재보정, 최종 통합까지 단계별로 구현한다. 최종 목표는 모델 정확도를 조건별로 정직하게 평가하고, 확신이 낮거나 중요한 식별 결과는 반드시 영상분석관의 판독을 거치도록 설계하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"data/schema/isr01_input_schema.json (필수)",
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"docs/isr01_data_spec.md (필수)",
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"src/preprocess/isr01_preprocessor.py (필수)",
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"전처리 전후 데이터셋 (필수)",
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"src/models/isr01_baseline_model.py (필수)",
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"기본 추론 결과 보고서 (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 영상은 코드 안에서 추상 도형으로 만든 교육용 합성 자료이며 실제 위성영상, 촬영 위치, 부대명, 장비 제원은 사용하지 않는다. 도형의 길이·포신 등은 분류 학습을 위한 가상 치수로 실제 장비와 무관하다. 부대 내 촬영이나 부대 자료·영상의 외부 AI 서비스 입력은 금지하며, 공개 영상을 실습에 쓰더라도 출처·라이선스를 확인한다. 식별 결과와 신뢰도 등급은 판독 보조 정보이며 최종 판독과 활용 판단은 영상분석관 검토와 지휘계통을 따른다. 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 정보·감시·정찰(ISR) 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_정보·감시·정찰(ISR)_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "정보·감시·정찰(ISR) 문제분석"
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},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_정보·감시·정찰(ISR)_대안도출",
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"level": 2,
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||||
"category": "군특화문제해결",
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||||
"subCategory": "정보·감시·정찰(ISR) 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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||||
"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
|
||||
"level": 2,
|
||||
"category": "AI활용역량",
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||||
"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
||||
},
|
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{
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||||
"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
|
||||
"level": 3,
|
||||
"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": "ISR01_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "상용 위성(광학/SAR) 영상 특성 분석 및 군용 장비/차량 메타데이터 규격 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>공개·상용 광학 및 SAR 위성영상의 해상도, 촬영 조건, 출처 메타데이터와 군용 장비·차량(전차, 자주포, 트럭) 분류 기준을 정리해 데이터셋 스키마와 검증기를 만든다.</p>",
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"objectives": "<p>영상 출처(제공처·라이선스·촬영 시각), 센서(광학/SAR, 지상 해상도, 비스듬 촬영 각도, 태양 고도, 구름 비율), 전술 파라미터(기상, 위치 오차, 전달 지연), 객체 라벨(기종, 위치, 방위, 은폐 상태, 판독 상태) 필드를 정의한다. 라벨은 자동 초안('auto_draft')으로 생성되고 영상분석관 판독 후에만 'analyst_verified'가 되도록 한다. 가상 샘플 20건을 검증하고 형식·허용값·범위·누락 오류 5종을 일부러 넣어 모두 검출되는지 확인한 뒤 명세서로 정리한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>오픈소스 광학 및 SAR 위성영상의 해상도, 메타데이터, 군용 장비/차량(전차, 자주포, 트럭) 분류 기준을 분석하고 데이터셋 스키마를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>공개·상용 광학 및 SAR 위성영상의 해상도, 촬영 조건, 출처 메타데이터와 군용 장비·차량(전차, 자주포, 트럭) 분류 기준을 정리해 데이터셋 스키마와 검증기를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>영상 출처(제공처·라이선스·촬영 시각), 센서(광학/SAR, 지상 해상도, 비스듬 촬영 각도, 태양 고도, 구름 비율), 전술 파라미터(기상, 위치 오차, 전달 지연), 객체 라벨(기종, 위치, 방위, 은폐 상태, 판독 상태) 필드 정의하고 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>data/schema/isr01_input_schema.json 및 docs/isr01_data_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/ISR01/isr01_m01_dataset.json",
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"/uploads/ISR01/isr01_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/ISR01/isr01_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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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"정보·감시·정찰(ISR)",
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"코딩형",
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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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"data/schema/isr01_input_schema.json (필수)",
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||||
"docs/isr01_data_spec.md (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[상용 위성(광학/SAR) 영상 특성 분석 및 군용 장비/차량 메타데이터 규격 정의] 요구된 핵심 성능 기준(스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건 기준을 충족하고 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 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>누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 정보·감시·정찰(ISR) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정보·감시·정찰(ISR) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성이 논리적으로 검증되었으며 JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트를 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> 정보·감시·정찰(ISR) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료</p></li><li><p>검증 방법: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트</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"
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||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
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{
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"step": 1,
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"problem": "M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 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>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 17개 명세, 기종 분류 기준 5종 정리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 17개 명세, 기종 분류 기준 5종 정리)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": 2,
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"problem": "오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오류 주입 결과 5건이 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>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 17개 명세, 기종 분류 기준 5종 정리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 17개 명세, 기종 분류 기준 5종 정리)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": 3,
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||||
"problem": "출력된 기종 분류 기준과 라벨 status(auto_draft/analyst_verifie...",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>출력된 기종 분류 기준과 라벨 status(auto_draft/analyst_verified)의 의미를 명세서에 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>출력된 기종 분류 기준과 라벨 status(auto_draft/analyst_verified)의 의미를 명세서에 적는다.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>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 17개 명세, 기종 분류 기준 5종 정리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>출력된 기종 분류 기준과 라벨 status(auto_draft/analyst_verified)의 의미를 명세서에 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>출력된 기종 분류 기준과 라벨 status(auto_draft/analyst_verified)의 의미를 명세서에 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 17개 명세, 기종 분류 기준 5종 정리)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>SCHEMA의 sensor에 촬영 방위각(azimuth_deg, 0~360) 필드를 추가하고, 범위를 벗어난 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": "ISR01_M02",
|
||||
"sequence": 2,
|
||||
"title": "위성영상 해상도 표준화, 구름 차폐 제거 및 방위/스케일 정규화 전처리 모듈 구현",
|
||||
"durationHours": 2.0,
|
||||
"overview": "<p>구름 차폐, 비스듬 촬영 왜곡, 해상도 차이, 결측 픽셀을 보정하고 객체 방위와 축척을 정규화하는 위성영상 전처리 파이프라인을 구축한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>지상 해상도와 촬영 각도 메타데이터로 영상을 표준 해상도(0.5m/픽셀, 가상 기준)로 재표본화하고, 광학에서 밝고 매끈하지만 SAR에는 반사가 없는 영역을 구름으로 찾아 배경값으로 채운다. 결측 픽셀을 보정하고, 객체 마스크의 주축을 구해 가로 방향으로 회전한 뒤 0~1로 정규화한다. 처리 속도와 오류율, 조건별 구름 픽셀 감소와 방위 정규화 성공률을 측정하고 단위 테스트 5종으로 정합성을 확인한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>구름 차폐, 그림자 왜곡, 위성 촬영 각도에 따른 기하학적 왜곡을 보정하고 영상 해상도를 표준화하는 전처리 파이프라인을 구축한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>구름 차폐, 비스듬 촬영 왜곡, 해상도 차이, 결측 픽셀을 보정하고 객체 방위와 축척을 정규화하는 위성영상 전처리 파이프라인을 구축한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>지상 해상도와 촬영 각도 메타데이터로 영상을 표준 해상도(0.5m/픽셀, 가상 기준)로 재표본화하고, 광학에서 밝고 매끈하지만 SAR에는 반사가 없는 영역을 구름으로 찾아 배경값으로 채운다 과정을 진행하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 5개 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/preprocess/isr01_preprocessor.py 및 전처리 전후 데이터셋</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m02_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m02_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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": [
|
||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/preprocess/isr01_preprocessor.py (필수)",
|
||||
"전처리 전후 데이터셋 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[위성영상 해상도 표준화, 구름 차폐 제거 및 방위/스케일 정규화 전처리 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0% 기준을 충족하고 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과을 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>전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성이 논리적으로 검증되었으며 pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인를 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> 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%</p></li><li><p>진행 기준: 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과</p></li><li><p>검증 방법: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인</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": "M2 코드를 실행해 처리 속도, 오류율, 결측치 보정율을 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 처리 속도, 오류율, 결측치 보정율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도, 오류율, 결측치 보정율을 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>처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도, 오류율, 결측치 보정율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도, 오류율, 결측치 보정율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과)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": "조건별 표에서 구름 조건의 밝은 픽셀이 얼마나 줄었는지, 방위 정규화가 어느 조건에서 약한...",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>조건별 표에서 구름 조건의 밝은 픽셀이 얼마나 줄었는지, 방위 정규화가 어느 조건에서 약한지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>조건별 표에서 구름 조건의 밝은 픽셀이 얼마나 줄었는지, 방위 정규화가 어느 조건에서 약한지 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>처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>조건별 표에서 구름 조건의 밝은 픽셀이 얼마나 줄었는지, 방위 정규화가 어느 조건에서 약한지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>조건별 표에서 구름 조건의 밝은 픽셀이 얼마나 줄었는지, 방위 정규화가 어느 조건에서 약한지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과)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": 3,
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||||
"problem": "SAR를 함께 쓰면 밝은 민간 차량을 구름으로 오인하지 않는 이유를 설명한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>SAR를 함께 쓰면 밝은 민간 차량을 구름으로 오인하지 않는 이유를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>SAR를 함께 쓰면 밝은 민간 차량을 구름으로 오인하지 않는 이유를 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>처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>SAR를 함께 쓰면 밝은 민간 차량을 구름으로 오인하지 않는 이유를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>SAR를 함께 쓰면 밝은 민간 차량을 구름으로 오인하지 않는 이유를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과)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,
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||||
"problem": "단위 테스트 5종 통과 여부를 기록한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>단위 테스트 5종 통과 여부를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>단위 테스트 5종 통과 여부를 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>처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>단위 테스트 5종 통과 여부를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>단위 테스트 5종 통과 여부를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000건/초 이상(예시 1,395장/초), 오류율 0%, 결측 보정율 100% 구름 픽셀 25.1% -> 2.1%, 단위 테스트 5/5 통과)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": 5,
|
||||
"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>cloud_mask의 밝기 기준 185를 210으로 바꾸면 구름 조건 결과가 어떻게 변하는지 확인하고, 주간·흐림·저조도 조건별 권장 기준을 제안한다.</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": "ISR01_M03",
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||||
"sequence": 3,
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||||
"title": "위성영상 내 기갑/포병 장비 객체 탐지 Baseline CNN/Vision 모델 구현",
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||||
"durationHours": 2.5,
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||||
"overview": "<p>위성영상 속 주요 군용 장비와 차량을 1차 식별하는 Baseline 합성곱(CNN) 방식 분류 모델을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>Sobel·Laplacian·대각선·평균 필터로 이루어진 합성곱 필터 뱅크, ReLU, 최대 풀링으로 간이 CNN 특징을 만들고 로지스틱 회귀 분류기를 학습한다. 규제 강도를 검증 자료로 1차 조정하고, 은폐 없는 기본 시험셋에서 정확도·혼동행렬·1장당 판단 시간을 측정한다. 위장막·수목 차폐·저해상도 조건에서 정확도가 얼마나 떨어지는지 확인해 한계를 정리한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>위성영상 내 주요 군용 장비 및 차량 객체를 1차 식별하는 Baseline 합성곱 신경망(CNN) 기반 분류 모델을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>위성영상 속 주요 군용 장비와 차량을 1차 식별하는 Baseline 합성곱(CNN) 방식 분류 모델을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>Sobel·Laplacian·대각선·평균 필터로 이루어진 합성곱 필터 뱅크, ReLU, 최대 풀링으로 간이 CNN 특징을 만들고 로지스틱 회귀 분류기를 학습 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/models/isr01_baseline_model.py 및 기본 추론 결과 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m03_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m03_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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": [
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||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
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||||
"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/models/isr01_baseline_model.py (필수)",
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||||
"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[위성영상 내 기갑/포병 장비 객체 탐지 Baseline CNN/Vision 모델 구현] 요구된 핵심 성능 기준(기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성 기준을 충족하고 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성을 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>판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성이 논리적으로 검증되었으며 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교를 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> 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성</p></li><li><p>검증 방법: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교</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 규제 강도(C) 선택 과정과 기본 시험셋 정확도를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 규제 강도(C) 선택 과정과 기본 시험셋 정확도를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 규제 강도(C) 선택 과정과 기본 시험셋 정확도를 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>기본 시험셋 정확도 75% 이상(예시 96.5%) 은폐 조건 정확도 0.25~0.61로 한계 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 규제 강도(C) 선택 과정과 기본 시험셋 정확도를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 규제 강도(C) 선택 과정과 기본 시험셋 정확도를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(기본 시험셋 정확도 75% 이상(예시 96.5%) 은폐 조건 정확도 0.25~0.61로 한계 확인)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": "혼동행렬에서 가장 많이 틀린 기종 쌍을 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>혼동행렬에서 가장 많이 틀린 기종 쌍을 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>혼동행렬에서 가장 많이 틀린 기종 쌍을 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>기본 시험셋 정확도 75% 이상(예시 96.5%) 은폐 조건 정확도 0.25~0.61로 한계 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>혼동행렬에서 가장 많이 틀린 기종 쌍을 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>혼동행렬에서 가장 많이 틀린 기종 쌍을 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(기본 시험셋 정확도 75% 이상(예시 96.5%) 은폐 조건 정확도 0.25~0.61로 한계 확인)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": "은폐 조건 정확도가 크게 떨어지는 이유를 필터 반응 그림으로 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>은폐 조건 정확도가 크게 떨어지는 이유를 필터 반응 그림으로 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>은폐 조건 정확도가 크게 떨어지는 이유를 필터 반응 그림으로 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>기본 시험셋 정확도 75% 이상(예시 96.5%) 은폐 조건 정확도 0.25~0.61로 한계 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>은폐 조건 정확도가 크게 떨어지는 이유를 필터 반응 그림으로 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>은폐 조건 정확도가 크게 떨어지는 이유를 필터 반응 그림으로 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(기본 시험셋 정확도 75% 이상(예시 96.5%) 은폐 조건 정확도 0.25~0.61로 한계 확인)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>KERNELS에 다른 방향의 필터(예: 가로선 검출 [[-1,-1,-1],[2,2,2],[-1,-1,-1]])를 추가해 기본·은폐 조건 정확도가 어떻게 바뀌는지 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": "ISR01_M04",
|
||||
"sequence": 4,
|
||||
"title": "위장막/차폐 환경 하 군용 장비 미세 특징 추출 및 정밀 객체분류 모델 고도화",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>위장막 설치, 수목 차폐, 부분 은폐 상태의 장비에서도 기종을 식별하도록 미세 특징을 추출하는 정밀 분류 모델로 고도화한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>객체 모양(전체 길이·차체 길이·포신 돌출·포탑 위치), 윤곽 방향 히스토그램(HOG), 위장막과 구름에 강한 SAR 반사 통계, 투영 윤곽 특징을 결합하고 은폐 조건 10종을 섞은 증강 자료로 랜덤 포레스트를 학습한다. 조건 10종별 군용 장비 기종 식별 재현율과 1장당 처리 지연을 측정하고, 혼동이 많은 기종 쌍과 중요 특징을 분석해 특징 공간 개선 방향을 정리한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>위장막 설치, 수목 차폐, 부분 은폐 상태의 군용 장비 미세 특징을 추출하여 객체분류 정확도를 극대화하는 정밀 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>위장막 설치, 수목 차폐, 부분 은폐 상태의 장비에서도 기종을 식별하도록 미세 특징을 추출하는 정밀 분류 모델로 고도화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>객체 모양(전체 길이·차체 길이·포신 돌출·포탑 위치), 윤곽 방향 히스토그램(HOG), 위장막과 구름에 강한 SAR 반사 통계, 투영 윤곽 특징을 결합하고 은폐 조건 10종을 섞은 증강 자료로 랜덤 포레스트를 학습 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/models/isr01_advanced_detector.py 및 예외 탐지 테스트 결과</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m04_dataset.json",
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||||
"/uploads/ISR01/isr01_m04_sample.md"
|
||||
],
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||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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>",
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||||
"techStack": [
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"정보·감시·정찰(ISR)",
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"코딩형",
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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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||||
"src/models/isr01_advanced_detector.py (필수)",
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||||
"예외 탐지 테스트 결과 (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[위장막/차폐 환경 하 군용 장비 미세 특징 추출 및 정밀 객체분류 모델 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하 기준을 충족하고 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과을 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>오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성이 논리적으로 검증되었으며 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 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",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 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": "M4 코드를 실행해 Baseline과 정밀 모델의 기종 식별 재현율·정확도를 비교한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 정밀 모델의 기종 식별 재현율·정확도를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 정밀 모델의 기종 식별 재현율·정확도를 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>군용 기종 식별 재현율 85% 이상(예시 97.3%), 1장당 200ms 이하 은폐 조건 10종 통과, 최약 조건은 저해상도(0.87)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 정밀 모델의 기종 식별 재현율·정확도를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 정밀 모델의 기종 식별 재현율·정확도를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(군용 기종 식별 재현율 85% 이상(예시 97.3%), 1장당 200ms 이하 은폐 조건 10종 통과, 최약 조건은 저해상도(0.87))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": "은폐 조건 10종 표에서 가장 약한 조건을 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>은폐 조건 10종 표에서 가장 약한 조건을 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>은폐 조건 10종 표에서 가장 약한 조건을 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>군용 기종 식별 재현율 85% 이상(예시 97.3%), 1장당 200ms 이하 은폐 조건 10종 통과, 최약 조건은 저해상도(0.87)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>은폐 조건 10종 표에서 가장 약한 조건을 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>은폐 조건 10종 표에서 가장 약한 조건을 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(군용 기종 식별 재현율 85% 이상(예시 97.3%), 1장당 200ms 이하 은폐 조건 10종 통과, 최약 조건은 저해상도(0.87))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": "중요 특징 상위 목록을 보고 SAR 특징이 왜 중요한지 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>중요 특징 상위 목록을 보고 SAR 특징이 왜 중요한지 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>중요 특징 상위 목록을 보고 SAR 특징이 왜 중요한지 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>군용 기종 식별 재현율 85% 이상(예시 97.3%), 1장당 200ms 이하 은폐 조건 10종 통과, 최약 조건은 저해상도(0.87)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>중요 특징 상위 목록을 보고 SAR 특징이 왜 중요한지 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>중요 특징 상위 목록을 보고 SAR 특징이 왜 중요한지 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(군용 기종 식별 재현율 85% 이상(예시 97.3%), 1장당 200ms 이하 은폐 조건 10종 통과, 최약 조건은 저해상도(0.87))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>학습 자료를 맑은 조건만(scen=(\"clean\",))으로 바꿔 다시 학습하면 조건별 재현율이 어떻게 떨어지는지 확인하고 증강 학습의 효과를 설명한다.</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": "ISR01_M05",
|
||||
"sequence": 5,
|
||||
"title": "위성 촬영 각도/그림자 영향에 따른 객체분류 신뢰도 점수 산출 및 오분류 필터 구현",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>센서 해상도 한계, 촬영 각도, 태양 고도(그림자), 구름 영향을 반영해 분류 결과의 신뢰도 점수를 계산하고 오분류를 걸러내는 엔진을 개발한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>분류 확률의 최댓값·차이·엔트로피와 구름 비율, 해상도, 촬영 각도, 태양 고도, SAR 반사 세기를 품질 지표로 삼아 별도 보정 자료에서 '분류가 맞을 확률'을 학습하고 그 계수를 신뢰도 가중치 매트릭스로 공개한다. High만 자동 보고하고 Medium·Low는 판독 보류로 돌려 기존 방식과 오분류율을 비교하며, ROC-AUC, 임계값 민감도, 픽셀 잡음에 대한 등급 일관성을 확인한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>위성 센서의 해상도 한계 및 기상 영향을 반영하여 장비 분류 결과에 대한 신뢰도 점수를 계산하고 오분류를 필터링하는 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>센서 해상도 한계, 촬영 각도, 태양 고도(그림자), 구름 영향을 반영해 분류 결과의 신뢰도 점수를 계산하고 오분류를 걸러내는 엔진을 개발한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>분류 확률의 최댓값·차이·엔트로피와 구름 비율, 해상도, 촬영 각도, 태양 고도, SAR 반사 세기를 품질 지표로 삼아 별도 보정 자료에서 '분류가 맞을 확률'을 학습하고 그 계수를 신뢰도 가중치 매트릭스로 공개 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/verification/isr01_confidence_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m05_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m05_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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": [
|
||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/verification/isr01_confidence_engine.py (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[위성 촬영 각도/그림자 영향에 따른 객체분류 신뢰도 점수 산출 및 오분류 필터 구현] 요구된 핵심 성능 기준(오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상 기준을 충족하고 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 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>신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트를 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> 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트</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": "M5 코드를 실행해 신뢰도 가중치 매트릭스를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 신뢰도 가중치 매트릭스를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 신뢰도 가중치 매트릭스를 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>오분류율 감축 40% 이상(예시 3.2% -> 0.6%, 82.5% 감축) 등급 일관성 90% 이상(예시 98.5%), ROC-AUC 0.961</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 신뢰도 가중치 매트릭스를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 신뢰도 가중치 매트릭스를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오분류율 감축 40% 이상(예시 3.2% -> 0.6%, 82.5% 감축) 등급 일관성 90% 이상(예시 98.5%), ROC-AUC 0.961)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": "기존 방식과 엔진의 오분류율, 판독 보류 건수를 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기존 방식과 엔진의 오분류율, 판독 보류 건수를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>기존 방식과 엔진의 오분류율, 판독 보류 건수를 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>오분류율 감축 40% 이상(예시 3.2% -> 0.6%, 82.5% 감축) 등급 일관성 90% 이상(예시 98.5%), ROC-AUC 0.961</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>기존 방식과 엔진의 오분류율, 판독 보류 건수를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>기존 방식과 엔진의 오분류율, 판독 보류 건수를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오분류율 감축 40% 이상(예시 3.2% -> 0.6%, 82.5% 감축) 등급 일관성 90% 이상(예시 98.5%), ROC-AUC 0.961)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": "등급별 실제 정답률과 임계값 민감도 표를 보고 High 기준의 타당성을 판단한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>등급별 실제 정답률과 임계값 민감도 표를 보고 High 기준의 타당성을 판단한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>등급별 실제 정답률과 임계값 민감도 표를 보고 High 기준의 타당성을 판단한다.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>오분류율 감축 40% 이상(예시 3.2% -> 0.6%, 82.5% 감축) 등급 일관성 90% 이상(예시 98.5%), ROC-AUC 0.961</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>등급별 실제 정답률과 임계값 민감도 표를 보고 High 기준의 타당성을 판단한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>등급별 실제 정답률과 임계값 민감도 표를 보고 High 기준의 타당성을 판단한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오분류율 감축 40% 이상(예시 3.2% -> 0.6%, 82.5% 감축) 등급 일관성 90% 이상(예시 98.5%), ROC-AUC 0.961)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>grade() 함수의 High 기준을 0.95로 올리면 자동 보고와 판독 보류 건수가 어떻게 바뀌는지 확인하고, 판독관 인원을 고려한 적정 기준을 토의한다.</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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||||
"id": "ISR01_M06",
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||||
"sequence": 6,
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||||
"title": "위성영상 표적 탐지 위치 및 식별 확률 지도(Heatmap) 가시화 UI 구현",
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||||
"durationHours": 2.5,
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||||
"overview": "<p>식별된 장비의 위치·기종·식별 확률과 집결지 밀집도를 지도에 겹쳐 보여 주는 위성 ISR 영상분석 화면을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>가상 광역 영상(타일 10x10)을 한 줄씩 받아 판독하는 갱신 흐름을 모의하고 처리시간을 잰다. 식별 결과를 기종별 표식과 확률 크기로 겹쳐 그리고, 군용 식별 위치를 확률로 가중해 밀집도 지도(Heatmap)를 만든다. 기종별 현황과 식별 확률 분포를 더해 4개 구성요소를 야간 작전용 어두운 화면으로 표시하고, 확률이 낮은 순으로 분석관 우선 확인 목록을 출력한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>식별된 장비의 위치, 기종, 신뢰도 및 집결지 밀집도를 지도상에 오버레이 표시하는 위성 ISR 영상분석 인터페이스를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>식별된 장비의 위치·기종·식별 확률과 집결지 밀집도를 지도에 겹쳐 보여 주는 위성 ISR 영상분석 화면을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상 광역 영상(타일 10x10)을 한 줄씩 받아 판독하는 갱신 흐름을 모의하고 처리시간을 잰다 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/ui/isr01_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m06_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m06_sample.md"
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||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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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||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
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||||
"코딩형",
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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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||||
"src/ui/isr01_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트) (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[위성영상 표적 탐지 위치 및 식별 확률 지도(Heatmap) 가시화 UI 구현] 요구된 핵심 성능 기준(화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내 기준을 충족하고 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동을 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>야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도이 논리적으로 검증되었으며 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 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",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내</p></li><li><p>진행 기준: 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동</p></li><li><p>검증 방법: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 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": [
|
||||
{
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||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M6 코드를 실행해 타일 갱신 처리시간과 식별 목록을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 타일 갱신 처리시간과 식별 목록을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 타일 갱신 처리시간과 식별 목록을 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>타일 한 줄 갱신 100ms 이내(예시 33ms), 렌더링 1초 이내 시각화 구성요소 4종, 실제 객체 17건 모두 식별</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 타일 갱신 처리시간과 식별 목록을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 타일 갱신 처리시간과 식별 목록을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(타일 한 줄 갱신 100ms 이내(예시 33ms), 렌더링 1초 이내 시각화 구성요소 4종, 실제 객체 17건 모두 식별)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": "분석 화면의 4개 구성요소(식별 오버레이, 밀집도, 기종 현황, 확률 분포)를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>분석 화면의 4개 구성요소(식별 오버레이, 밀집도, 기종 현황, 확률 분포)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>분석 화면의 4개 구성요소(식별 오버레이, 밀집도, 기종 현황, 확률 분포)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>타일 한 줄 갱신 100ms 이내(예시 33ms), 렌더링 1초 이내 시각화 구성요소 4종, 실제 객체 17건 모두 식별</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>분석 화면의 4개 구성요소(식별 오버레이, 밀집도, 기종 현황, 확률 분포)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>분석 화면의 4개 구성요소(식별 오버레이, 밀집도, 기종 현황, 확률 분포)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(타일 한 줄 갱신 100ms 이내(예시 33ms), 렌더링 1초 이내 시각화 구성요소 4종, 실제 객체 17건 모두 식별)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": "식별확률이 낮은 대상이 어떤 조건에서 나왔는지 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>식별확률이 낮은 대상이 어떤 조건에서 나왔는지 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>식별확률이 낮은 대상이 어떤 조건에서 나왔는지 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>타일 한 줄 갱신 100ms 이내(예시 33ms), 렌더링 1초 이내 시각화 구성요소 4종, 실제 객체 17건 모두 식별</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>식별확률이 낮은 대상이 어떤 조건에서 나왔는지 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>식별확률이 낮은 대상이 어떤 조건에서 나왔는지 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(타일 한 줄 갱신 100ms 이내(예시 33ms), 렌더링 1초 이내 시각화 구성요소 4종, 실제 객체 17건 모두 식별)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>밀집도 계산의 가우시안 폭(24)을 12로 줄이면 밀집 지점 표시가 어떻게 바뀌는지 확인하고, 분석관 인지 부하를 줄이는 화면 개선안을 제시한다.</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": "ISR01_M07",
|
||||
"sequence": 7,
|
||||
"title": "고가치 표적(HVT) 식별 시 영상분석관 최종 판독(HITL) 및 교차 검증 절차 설계",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>고가치 표적(HVT) 후보가 식별되면 영상분석관이 고해상도 확대 판독과 교차 검증을 거쳐 최종 승인하는 HITL 판독 워크플로우를 설계한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>모델 식별 결과는 모두 판독 대기로 등록하고 HVT 후보를 우선 정렬한다. 확대 판독 기록 없이는 승인할 수 없게 하고, HVT는 다른 출처(SAR·다른 촬영 회차) 교차 검증이 일치하고 서로 다른 분석관 2인이 판독해야 승인되도록 한다. 모델·시스템 명의의 자동 확정을 차단하고 근거 기록을 강제하며, 보류 기한이 지나면 선임 판독관에게 상신한다. 지휘관 피드백까지 해시 체인 감사 로그에 남기고 위·변조를 검출한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>고가치 군용 장비 식별 시 영상 판독관이 고해상도 확대 및 교차 검증을 통해 최종 승인하는 HITL 판독 워크플로우를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>고가치 표적(HVT) 후보가 식별되면 영상분석관이 고해상도 확대 판독과 교차 검증을 거쳐 최종 승인하는 HITL 판독 워크플로우를 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>모델 식별 결과는 모두 판독 대기로 등록하고 HVT 후보를 우선 정렬 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/hitl/isr01_approval_workflow.py 및 docs/isr01_hitl_guide.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m07_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m07_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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": [
|
||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/hitl/isr01_approval_workflow.py (필수)",
|
||||
"docs/isr01_hitl_guide.md (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[고가치 표적(HVT) 식별 시 영상분석관 최종 판독(HITL) 및 교차 검증 절차 설계] 요구된 핵심 성능 기준(인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100% 기준을 충족하고 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 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>검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성이 논리적으로 검증되었으며 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 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> 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증</p></li><li><p>검증 방법: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 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>",
|
||||
"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 HVT 우선 판독 순서와 차단된 규칙 위반 사례를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 HVT 우선 판독 순서와 차단된 규칙 위반 사례를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 HVT 우선 판독 순서와 차단된 규칙 위반 사례를 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>자동 승인 0건, 규칙 위반 5건 차단(자동 확정·확대 판독 전 승인·허용 외 조치·교차 검증 전 승인·1인 승인) 로깅 성공률 100%, 변조 위치(6번째 기록) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 HVT 우선 판독 순서와 차단된 규칙 위반 사례를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 HVT 우선 판독 순서와 차단된 규칙 위반 사례를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 승인 0건, 규칙 위반 5건 차단(자동 확정·확대 판독 전 승인·허용 외 조치·교차 검증 전 승인·1인 승인) 로깅 성공률 100%, 변조 위치(6번째 기록) 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": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "교차 검증 불일치(IMG0103)가 보류 후 상신되는 흐름을 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>교차 검증 불일치(IMG0103)가 보류 후 상신되는 흐름을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>교차 검증 불일치(IMG0103)가 보류 후 상신되는 흐름을 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>자동 승인 0건, 규칙 위반 5건 차단(자동 확정·확대 판독 전 승인·허용 외 조치·교차 검증 전 승인·1인 승인) 로깅 성공률 100%, 변조 위치(6번째 기록) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>교차 검증 불일치(IMG0103)가 보류 후 상신되는 흐름을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>교차 검증 불일치(IMG0103)가 보류 후 상신되는 흐름을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 승인 0건, 규칙 위반 5건 차단(자동 확정·확대 판독 전 승인·허용 외 조치·교차 검증 전 승인·1인 승인) 로깅 성공률 100%, 변조 위치(6번째 기록) 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": "HVT 2인 판독이 동작하는지, 감사 로그 변조가 검출되는지 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>HVT 2인 판독이 동작하는지, 감사 로그 변조가 검출되는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>HVT 2인 판독이 동작하는지, 감사 로그 변조가 검출되는지 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>자동 승인 0건, 규칙 위반 5건 차단(자동 확정·확대 판독 전 승인·허용 외 조치·교차 검증 전 승인·1인 승인) 로깅 성공률 100%, 변조 위치(6번째 기록) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>HVT 2인 판독이 동작하는지, 감사 로그 변조가 검출되는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>HVT 2인 판독이 동작하는지, 감사 로그 변조가 검출되는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 승인 0건, 규칙 위반 5건 차단(자동 확정·확대 판독 전 승인·허용 외 조치·교차 검증 전 승인·1인 승인) 로깅 성공률 100%, 변조 위치(6번째 기록) 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>HVT_TYPES에 'tank'를 추가하면 판독 순서와 2인 판독 부담이 어떻게 바뀌는지 확인하고, 지휘관 피드백 입력 양식(필수 항목)을 설계한다.</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": "ISR01_M08",
|
||||
"sequence": 8,
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||||
"title": "악기상 및 저해상도 위성영상 대량 배치 처리 스트레스 테스트 및 한계치 도출",
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||||
"durationHours": 3.5,
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||||
"overview": "<p>대면적 위성영상 타일을 대량 배치로 처리해 추론 병목과 처리 한계치, 기능 축소 작동을 검증한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>평시 대비 500% 증가한 타일, 악기상·저해상도 타일, 손상 타일(잘림·전송 오류·빈 영상) 혼입, 처리 예산 부족 상황을 가상으로 주입한다. 수신·처리·격리 건수를 대조해 유실 여부를 확인하고, 같은 배치를 반복 처리하며 메모리 증가를 추적한다. 단계별 누적 시간으로 병목을 찾고, 예산을 넘기면 정밀 분류를 미루고 '객체 유무'만 먼저 표시하는 기능 축소 모드를 확인한다. 측정 처리량으로 시간당 처리 가능 면적을 환산한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>대면적 위성영상 타일 대량 배치 처리 시뮬레이션을 수행하여 시스템의 추론 병목 및 처리 한계치를 검증한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>대면적 위성영상 타일을 대량 배치로 처리해 추론 병목과 처리 한계치, 기능 축소 작동을 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>평시 대비 500% 증가한 타일, 악기상·저해상도 타일, 손상 타일(잘림·전송 오류·빈 영상) 혼입, 처리 예산 부족 상황을 가상으로 주입하여 처리 지연 및 복원력을 시험하는</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>tests/isr01_stress_test.py 및 스트레스 테스트 분석 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m08_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m08_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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": [
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||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
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||||
"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"tests/isr01_stress_test.py (필수)",
|
||||
"스트레스 테스트 분석 보고서 (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[악기상 및 저해상도 위성영상 대량 배치 처리 스트레스 테스트 및 한계치 도출] 요구된 핵심 성능 기준(동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0% 기준을 충족하고 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 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>병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성이 논리적으로 검증되었으며 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 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",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%</p></li><li><p>진행 기준: 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료</p></li><li><p>검증 방법: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 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",
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||||
"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 상황별 수신·처리·격리·유실·다운을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 상황별 수신·처리·격리·유실·다운을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 상황별 수신·처리·격리·유실·다운을 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>모든 상황 다운 0건, 유실률 0%(손상 타일 31장 격리) 메모리 증가 5MB 이내, 병목은 전처리·특징 단계, 성능저하 모드 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 상황별 수신·처리·격리·유실·다운을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 상황별 수신·처리·격리·유실·다운을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(모든 상황 다운 0건, 유실률 0%(손상 타일 31장 격리) 메모리 증가 5MB 이내, 병목은 전처리·특징 단계, 성능저하 모드 표시)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": "메모리 반복 측정과 병목 구간 비율을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>메모리 반복 측정과 병목 구간 비율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>메모리 반복 측정과 병목 구간 비율을 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>모든 상황 다운 0건, 유실률 0%(손상 타일 31장 격리) 메모리 증가 5MB 이내, 병목은 전처리·특징 단계, 성능저하 모드 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>메모리 반복 측정과 병목 구간 비율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>메모리 반복 측정과 병목 구간 비율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(모든 상황 다운 0건, 유실률 0%(손상 타일 31장 격리) 메모리 증가 5MB 이내, 병목은 전처리·특징 단계, 성능저하 모드 표시)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": "처리 예산 부족 시 정밀분류 지연(기능 축소) 표시를 확인하고 처리 한계치 환산값을 기록한...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>처리 예산 부족 시 정밀분류 지연(기능 축소) 표시를 확인하고 처리 한계치 환산값을 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>처리 예산 부족 시 정밀분류 지연(기능 축소) 표시를 확인하고 처리 한계치 환산값을 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>모든 상황 다운 0건, 유실률 0%(손상 타일 31장 격리) 메모리 증가 5MB 이내, 병목은 전처리·특징 단계, 성능저하 모드 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>처리 예산 부족 시 정밀분류 지연(기능 축소) 표시를 확인하고 처리 한계치 환산값을 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>처리 예산 부족 시 정밀분류 지연(기능 축소) 표시를 확인하고 처리 한계치 환산값을 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(모든 상황 다운 0건, 유실률 0%(손상 타일 31장 격리) 메모리 증가 5MB 이내, 병목은 전처리·특징 단계, 성능저하 모드 표시)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>처리 예산(150ms)을 50ms로 줄여 정밀분류 지연 건수를 확인하고, 시간당 목표 면적을 처리하기 위해 필요한 코어 수를 계산한다.</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": "ISR01_M09",
|
||||
"sequence": 9,
|
||||
"title": "AAR 기반 모의 위장 표적 오판독 사례 분석 및 객체분류 모델 파라미터 재보정",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>AAR 사후검토로 모의 위장 표적 오판독 사례를 분석하고 분류 모델의 특징 가중치와 판정 임계값을 재보정한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>모의 위장 표적이 섞인 판독 훈련 결과를 AAR 일지로 정리하고 오판독을 원인(모의 표적 오판독, 기종 혼동과 조건)별로 분류한다. 모의 표적과 실제 장비의 SAR 반사 차이를 근거로 원인을 규명하고, 모의 표적 학습 추가 여부와 SAR-광학 일치성 임계값을 격자 탐색해 종합 정확도가 가장 높은 설정을 고른다. 별도 자료로 회귀 시험을 하고 재발 오류와 남은 과제를 정리한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 사후검토를 통해 모의 위장 장비 오판독 사례를 분석하고 비전 모델의 특징 추출 가중치와 임계값을 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR 사후검토로 모의 위장 표적 오판독 사례를 분석하고 분류 모델의 특징 가중치와 판정 임계값을 재보정한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>모의 위장 표적이 섞인 판독 훈련 결과를 AAR 일지로 정리하고 오판독을 원인(모의 표적 오판독, 기종 혼동과 조건)별로 분류 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/isr01_aar_report.md 및 configs/isr01_tuned_params.yaml</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m09_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m09_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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": [
|
||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"docs/isr01_aar_report.md (필수)",
|
||||
"configs/isr01_tuned_params.yaml (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 모의 위장 표적 오판독 사례 분석 및 객체분류 모델 파라미터 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건 기준을 충족하고 AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과을 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>지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교를 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",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
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||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교</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"
|
||||
],
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||||
"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."
|
||||
],
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||||
"forbid": [
|
||||
"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": "M9 코드를 실행해 초기 설정의 AAR 일지(오판독 원인별 건수)를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 AAR 일지(오판독 원인별 건수)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 AAR 일지(오판독 원인별 건수)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>원인별 오판독 분류 완료, 종합 정확도 +10%p 이상(예시 0.786 -> 0.990) 회귀 시험 0.790 -> 0.984, 재발 5건(위장·구름 조건 기종 혼동)과 대책 제시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 AAR 일지(오판독 원인별 건수)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 AAR 일지(오판독 원인별 건수)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(원인별 오판독 분류 완료, 종합 정확도 +10%p 이상(예시 0.786 -> 0.990) 회귀 시험 0.790 -> 0.984, 재발 5건(위장·구름 조건 기종 혼동)과 대책 제시)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": "모의 표적과 실제 장비의 SAR 반사 차이를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>모의 표적과 실제 장비의 SAR 반사 차이를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>모의 표적과 실제 장비의 SAR 반사 차이를 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>원인별 오판독 분류 완료, 종합 정확도 +10%p 이상(예시 0.786 -> 0.990) 회귀 시험 0.790 -> 0.984, 재발 5건(위장·구름 조건 기종 혼동)과 대책 제시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>모의 표적과 실제 장비의 SAR 반사 차이를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>모의 표적과 실제 장비의 SAR 반사 차이를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(원인별 오판독 분류 완료, 종합 정확도 +10%p 이상(예시 0.786 -> 0.990) 회귀 시험 0.790 -> 0.984, 재발 5건(위장·구름 조건 기종 혼동)과 대책 제시)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": "격자 탐색 결과와 재보정 전후 정확도, 회귀 시험, 재발 오류를 비교한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>격자 탐색 결과와 재보정 전후 정확도, 회귀 시험, 재발 오류를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>격자 탐색 결과와 재보정 전후 정확도, 회귀 시험, 재발 오류를 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>원인별 오판독 분류 완료, 종합 정확도 +10%p 이상(예시 0.786 -> 0.990) 회귀 시험 0.790 -> 0.984, 재발 5건(위장·구름 조건 기종 혼동)과 대책 제시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>격자 탐색 결과와 재보정 전후 정확도, 회귀 시험, 재발 오류를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>격자 탐색 결과와 재보정 전후 정확도, 회귀 시험, 재발 오류를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(원인별 오판독 분류 완료, 종합 정확도 +10%p 이상(예시 0.786 -> 0.990) 회귀 시험 0.790 -> 0.984, 재발 5건(위장·구름 조건 기종 혼동)과 대책 제시)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>decide()의 SAR 일치성 규칙을 '모의표적 미학습' 모델에 적용하도록 바꾸고(예: civil 판정에도 적용) 정확도가 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": "ISR01_M10",
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||||
"sequence": 10,
|
||||
"title": "공개 위성영상 장비 객체분류 시스템 통합 및 전략 ISR 평가 브리핑 패키지 완성",
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||||
"durationHours": 3.5,
|
||||
"overview": "<p>메타데이터 검증부터 전처리, 정밀 분류, 신뢰도 엔진, 판독 대기열, 분석 화면까지 시스템을 통합 검증하고 전략 ISR 평가 브리핑 패키지를 완성한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>재보정 설정으로 전체 과정을 한 번에 실행하는 통합 코드를 완성하고 손상 타일과 메타데이터 오류가 자동 차단되는지 확인한다. 정확도·기종 식별 재현율·모의 표적 적발·자동 승인 여부·감사 로그 무결성·처리 지연·기능 커버리지 자체 점검을 모두 통과시키고, 처리 현황·성능·판독 대기·신뢰도의 의미·한계와 인접 체계 연동 방향을 담은 브리핑 요약과 사용자 가이드를 작성한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>공개 위성영상 장비 객체분류 시스템을 최종 통합 검증하고 전략 정보 판단용 브리핑 패키지를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>메타데이터 검증부터 전처리, 정밀 분류, 신뢰도 엔진, 판독 대기열, 분석 화면까지 시스템을 통합 검증하고 전략 ISR 평가 브리핑 패키지를 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>재보정 설정으로 전체 과정을 한 번에 실행하는 통합 코드를 완성하고 손상 타일과 메타데이터 오류가 자동 차단되는지 확인하고 유효성을 점검하는</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/main_isr01.py, README.md, docs/isr01_final_report.pdf(md)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m10_dataset.json",
|
||||
"/uploads/ISR01/isr01_m10_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/ISR01/isr01_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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||||
"정보·감시·정찰(ISR)",
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||||
"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/main_isr01.py, README.md, docs/isr01_final_report.pdf(md) (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[공개 위성영상 장비 객체분류 시스템 통합 및 전략 ISR 평가 브리핑 패키지 완성] 요구된 핵심 성능 기준(End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 기준을 충족하고 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 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>타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과이 논리적으로 검증되었으며 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 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> 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 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": "M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목이 모두 PASS인지 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목이 모두 PASS인지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목이 모두 PASS인지 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 자체 점검 10개 항목이 모두 PASS인지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목이 모두 PASS인지 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": "손상 타일·메타데이터 오류 차단과 기능 커버리지를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>손상 타일·메타데이터 오류 차단과 기능 커버리지를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>손상 타일·메타데이터 오류 차단과 기능 커버리지를 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>손상 타일·메타데이터 오류 차단과 기능 커버리지를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>손상 타일·메타데이터 오류 차단과 기능 커버리지를 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": 3,
|
||||
"problem": "브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 전략 ISR 평가 브리핑 자료와 인접 체계 연동 확장 방...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 전략 ISR 평가 브리핑 자료와 인접 체계 연동 확장 방안을 작성한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 전략 ISR 평가 브리핑 자료와 인접 체계 연동 확장 방안을 작성한다.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>브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 전략 ISR 평가 브리핑 자료와 인접 체계 연동 확장 방안을 작성한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 전략 ISR 평가 브리핑 자료와 인접 체계 연동 확장 방안을 작성한다. 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>CONFIG의 train_with_decoy를 False로 바꿔 실행하고 어떤 점검 항목이 실패하는지 확인해 브리핑의 '한계' 항목에 반영한다.</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": []
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||||
}
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]
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}
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]
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}
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