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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "MNT10",
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"title": "AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형",
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"category": "장비정비·수리부속",
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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>야전에서 장비가 고장 나면 이동정비반이 얼마나 빨리 도착해 고치느냐가 부대 전투력 회복 속도를 좌우하지만, 가까운 정비반부터 보내는 방식은 요청이 몰리는 지역의 정비반에 부하를 집중시키고 핵심 장비를 뒤로 미루는 문제가 있다. 본 프로젝트는 정비인력의 부하율과 공정 균형을 데이터로 예측·관리하는 것을 목표로, 교육용 가상 지역의 긴급 정비 요청과 이동정비반 자료를 코드로 만들어 분석한다. 요청 데이터 스키마 정의, 정비반 상태 자료 정제, 거리 기준 Baseline과 탐색적 분석, 중요도·정비 소요시간·이동 경로를 종합한 우선순위 엔진, 출동 지연 위험도와 현장 수리 가능성 점수, 관제 대시보드와 설명가능성, 정비대대장 승인(HITL) 시뮬레이터, 동시 다발 요청 스트레스 시험, AAR 가중치 재튜닝과 효과 산출, 재학습을 포함한 통합 도구까지 단계별로 구현한다. 최종 목표는 핵심 장비의 가동중단 시간을 줄이면서 정비반 간 부하를 고르게 하고, 출동 순서 변경과 재배치는 지휘관이 근거를 보고 결정하도록 지원하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"docs/mnt10_logistics_domain_spec.md (필수)",
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"데이터 딕셔너리 (필수)",
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"src/etl/mnt10_data_cleansing.py (필수)",
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"정제 품질 보고서 (필수)",
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"notebooks/mnt10_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 요청·정비반·좌표·시간·비용 단가는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 부대명, 위치, 장비 제원, 정비 실적은 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 우선순위·배정 결과는 판단 보조 정보이며 출동 순서 변경과 정비반 재배치는 정비대대장이 승인한다. 비용 절감액 등 금액은 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 장비정비·수리부속 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_장비정비·수리부속_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "장비정비·수리부속 문제분석"
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},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_장비정비·수리부속_대안도출",
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"level": 2,
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||||
"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "장비정비·수리부속 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",
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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": "MNT10_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "야전 긴급 정비 요청(고장 위치, 장비 중요도, 고장 유형) 데이터셋 스키마 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>야전 긴급 정비 요청(고장 위치, 장비 중요도, 고장 유형)과 이동정비반 상태 자료의 스키마, 데이터 딕셔너리, 업무 프로세스 맵을 정의한다.</p>",
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"objectives": "<p>요청 접수부터 배정·출동·정비·복귀·실적 입력까지 업무 흐름을 단계별로 정리하고, 요청·정비반·결과 세 묶음으로 피처 20개 이상을 정의한다. 예측 대상(표준 정비시간, 출동 지연, 현장 수리 가능성, 정비반 부하율)을 명확히 하고, 장비 식별코드·보급 분류군은 국방 표준 코드 형식을 모사한 가상 코드로 둔다. 가상 샘플을 검증기로 점검하고 오류를 일부러 넣어 검출되는지 확인한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>야전 긴급 정비 요청(고장 위치, 장비 중요도) 데이터 스키마를 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>야전 긴급 정비 요청(고장 위치, 장비 중요도, 고장 유형)과 이동정비반 상태 자료의 스키마, 데이터 딕셔너리, 업무 프로세스 맵을 정의한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>요청 접수부터 배정·출동·정비·복귀·실적 입력까지 업무 흐름을 단계별로 정리하고, 요청·정비반·결과 세 묶음으로 피처 20개 이상 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>docs/mnt10_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/MNT10/mnt10_m01_dataset.json",
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"/uploads/MNT10/mnt10_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/MNT10/mnt10_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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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"장비정비·수리부속",
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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/mnt10_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>[야전 긴급 정비 요청(고장 위치, 장비 중요도, 고장 유형) 데이터셋 스키마 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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||||
],
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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 데이터 딕셔너리(요청·정비반·결과)와 피처 수를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 데이터 딕셔너리(요청·정비반·결과)와 피처 수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 데이터 딕셔너리(요청·정비반·결과)와 피처 수를 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>피처 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건 주입 오류 5건(범위·형식·허용값·누락·자료형) 모두 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 데이터 딕셔너리(요청·정비반·결과)와 피처 수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 데이터 딕셔너리(요청·정비반·결과)와 피처 수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(피처 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건 주입 오류 5건(범위·형식·허용값·누락·자료형) 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>",
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||||
"attachments": []
|
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},
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{
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"step": 2,
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||||
"problem": "업무 프로세스 맵의 단계별 담당·입력·출력을 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>업무 프로세스 맵의 단계별 담당·입력·출력을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>업무 프로세스 맵의 단계별 담당·입력·출력을 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>피처 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건 주입 오류 5건(범위·형식·허용값·누락·자료형) 모두 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>업무 프로세스 맵의 단계별 담당·입력·출력을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>업무 프로세스 맵의 단계별 담당·입력·출력을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(피처 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건 주입 오류 5건(범위·형식·허용값·누락·자료형) 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,
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||||
"problem": "오류 주입 결과에서 각 오류가 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오류 주입 결과에서 각 오류가 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오류 주입 결과에서 각 오류가 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>피처 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건 주입 오류 5건(범위·형식·허용값·누락·자료형) 모두 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오류 주입 결과에서 각 오류가 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 결과에서 각 오류가 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(피처 24개(목표 20개 이상), 정상 샘플 20건 오류 0건 주입 오류 5건(범위·형식·허용값·누락·자료형) 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>요청 묶음에 '요청 부대 가용 정비공 수(unit_mechanics, 0~20)' 필드를 추가하고 범위 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": "MNT10_M02",
|
||||
"sequence": 2,
|
||||
"title": "이동정비반 보유 장비/공구 및 출동 가능 상태 정보 전처리 모듈 구현",
|
||||
"durationHours": 2.0,
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||||
"overview": "<p>이동정비반의 보유 장비·공구·인력·출동 가능 상태 로그를 정제하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>중복 보고 제거, 정비반 ID·상태값·시각 표기 통일, 연료 단위 통일, 불가능한 인원·음수 공구 수량 결측 처리, 좌표 이상값 보간, KNN 결측 보정 등 정제 규칙 10종을 적용한다. 긴급 불출처럼 이상값처럼 보이지만 실제 군수 예외인 기록은 지우지 않고 표시만 한다. 정제 전후 기술통계와 정합성 검증 결과를 비교한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>이동정비반 보유 장비 및 출동 가능 상태 정보 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>이동정비반의 보유 장비·공구·인력·출동 가능 상태 로그를 정제하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>중복 보고 제거, 정비반 ID·상태값·시각 표기 통일, 연료 단위 통일, 불가능한 인원·음수 공구 수량 결측 처리, 좌표 이상값 보간, 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/mnt10_data_cleansing.py 및 정제 품질 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m02_dataset.json",
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m02_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/etl/mnt10_data_cleansing.py (필수)",
|
||||
"정제 품질 보고서 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[이동정비반 보유 장비/공구 및 출동 가능 상태 정보 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>",
|
||||
"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": "M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종별 처리 건수를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종별 처리 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종별 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>정합성 검증 10/10 통과(통과율 100%) 중복 12건 제거, 긴급 불출 예외 15건 보존</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종별 처리 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종별 처리 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정합성 검증 10/10 통과(통과율 100%) 중복 12건 제거, 긴급 불출 예외 15건 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": "R10(긴급 불출 보존)이 일반 이상값과 어떻게 구분되는지 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>R10(긴급 불출 보존)이 일반 이상값과 어떻게 구분되는지 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>R10(긴급 불출 보존)이 일반 이상값과 어떻게 구분되는지 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>정합성 검증 10/10 통과(통과율 100%) 중복 12건 제거, 긴급 불출 예외 15건 보존</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>R10(긴급 불출 보존)이 일반 이상값과 어떻게 구분되는지 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>R10(긴급 불출 보존)이 일반 이상값과 어떻게 구분되는지 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정합성 검증 10/10 통과(통과율 100%) 중복 12건 제거, 긴급 불출 예외 15건 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": "정제 전후 기술통계 표로 인원·연료·좌표의 변화를 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정제 전후 기술통계 표로 인원·연료·좌표의 변화를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정제 전후 기술통계 표로 인원·연료·좌표의 변화를 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>정합성 검증 10/10 통과(통과율 100%) 중복 12건 제거, 긴급 불출 예외 15건 보존</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정제 전후 기술통계 표로 인원·연료·좌표의 변화를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정제 전후 기술통계 표로 인원·연료·좌표의 변화를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정합성 검증 10/10 통과(통과율 100%) 중복 12건 제거, 긴급 불출 예외 15건 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>KNNImputer의 이웃 수를 바꿔(예: 5 → 2) 보정값과 정제 후 평균이 어떻게 달라지는지 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": "MNT10_M03",
|
||||
"sequence": 3,
|
||||
"title": "거리 기준 1차 이동정비반 배정 Baseline 알고리즘 구현",
|
||||
"durationHours": 2.5,
|
||||
"overview": "<p>거리 기준 1차 이동정비반 배정 Baseline(접수 순서 + 최근접 정비반)을 구현하고 탐색적 분석으로 출동 지연과 부하 불균형의 원인을 찾는다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>가상 30일 요청을 Baseline으로 배정·모의해 정비반별 부하율, 도착시간, 이동시간을 산출한다. 도착시간 분포, 정비반 부하, 요청 위치 등 EDA 차트 8종 이상을 그리고, 출동 지연과 피처의 상관계수와 p-value로 유의한 요인을 고른다. 장비·고장 조합의 파레토(ABC) 분석으로 핵심 관리 대상을 식별한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>거리 기준 1차 이동정비반 배정 Baseline 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>거리 기준 1차 이동정비반 배정 Baseline(접수 순서 + 최근접 정비반)을 구현하고 탐색적 분석으로 출동 지연과 부하 불균형의 원인을 찾는다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상 30일 요청을 Baseline으로 배정·모의해 정비반별 부하율, 도착시간, 이동시간을 산출 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>notebooks/mnt10_eda_analysis.ipynb 및 EDA 요약 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m03_dataset.json",
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m03_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
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||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"notebooks/mnt10_eda_analysis.ipynb (필수)",
|
||||
"EDA 요약 리포트 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[거리 기준 1차 이동정비반 배정 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 Baseline의 도착시간·부하율·이동시간을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 도착시간·부하율·이동시간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 도착시간·부하율·이동시간을 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 핵심장비 평균 도착 3.13h, MT5 평균 부하율 1.36 유의 피처 5개, EDA 차트 8종</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 도착시간·부하율·이동시간을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 도착시간·부하율·이동시간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline 핵심장비 평균 도착 3.13h, MT5 평균 부하율 1.36 유의 피처 5개, 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": "EDA 차트 8종에서 정비반 부하 집중과 지연 분포를 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>EDA 차트 8종에서 정비반 부하 집중과 지연 분포를 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>EDA 차트 8종에서 정비반 부하 집중과 지연 분포를 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>Baseline 핵심장비 평균 도착 3.13h, MT5 평균 부하율 1.36 유의 피처 5개, EDA 차트 8종</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>EDA 차트 8종에서 정비반 부하 집중과 지연 분포를 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>EDA 차트 8종에서 정비반 부하 집중과 지연 분포를 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline 핵심장비 평균 도착 3.13h, MT5 평균 부하율 1.36 유의 피처 5개, 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": "상관분석과 파레토 A등급으로 핵심 발견점 3가지를 쓴다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>상관분석과 파레토 A등급으로 핵심 발견점 3가지를 쓴다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>상관분석과 파레토 A등급으로 핵심 발견점 3가지를 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>Baseline 핵심장비 평균 도착 3.13h, MT5 평균 부하율 1.36 유의 피처 5개, EDA 차트 8종</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>상관분석과 파레토 A등급으로 핵심 발견점 3가지를 쓴다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>상관분석과 파레토 A등급으로 핵심 발견점 3가지를 쓴다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline 핵심장비 평균 도착 3.13h, MT5 평균 부하율 1.36 유의 피처 5개, 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>make_requests의 per_day를 14로 늘려 Baseline의 과부하 일수와 지연 상관이 어떻게 변하는지 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": "MNT10_M04",
|
||||
"sequence": 4,
|
||||
"title": "장비 작전 중요도, 정비 소요 시간, 이동 경로를 종합한 최적 출동 우선순위 추천 엔진 고도화",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>장비 작전 중요도, 예측 정비 소요시간, 이동 경로(도착 예상시각), 정비반 부하를 종합한 출동 우선순위 추천 엔진을 만든다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>접수 시점에 알 수 있는 정보만으로 파생 피처 10개 이상을 만들고 정비 소요시간 예측 모델을 시계열 교차검증(MAPE)으로 평가한다. 예측 정비시간·중요도·대기시간으로 우선순위 점수를 만들고, 도착 예상시각과 당일 부하를 고려해 정비반을 고른다. Baseline 대비 핵심장비 도착시간과 부하율 편차를 비교하고 피처 중요도로 차원 축소 후보를 고른다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>작전 중요도와 이동 경로를 종합한 최적 출동 우선순위 추천 엔진을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>장비 작전 중요도, 예측 정비 소요시간, 이동 경로(도착 예상시각), 정비반 부하를 종합한 출동 우선순위 추천 엔진을 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>접수 시점에 알 수 있는 정보만으로 파생 피처 10개 이상을 만들고 정비 소요시간 예측 모델을 시계열 교차검증(MAPE)으로 평가하고 성능을 비교하는</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/mnt10_feature_engineering.py 및 기준 모델</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m04_dataset.json",
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m04_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
|
||||
"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/mnt10_feature_engineering.py (필수)",
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||||
"기준 모델 (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[장비 작전 중요도, 정비 소요 시간, 이동 경로를 종합한 최적 출동 우선순위 추천 엔진 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>"
|
||||
],
|
||||
"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>",
|
||||
"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": "M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 MAPE를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 MAPE를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 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 18개, 평균 MAPE 12.5%(목표 25% 이하) 핵심장비 평균 도착 38.7% 단축, 부하율 편차 0.365 → 0.143</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 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 MAPE를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 18개, 평균 MAPE 12.5%(목표 25% 이하) 핵심장비 평균 도착 38.7% 단축, 부하율 편차 0.365 → 0.143)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": "Baseline과 추천 엔진의 비교표에서 핵심장비 도착시간·부하율 편차·총 이동을 비교한다...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>Baseline과 추천 엔진의 비교표에서 핵심장비 도착시간·부하율 편차·총 이동을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Baseline과 추천 엔진의 비교표에서 핵심장비 도착시간·부하율 편차·총 이동을 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>파생 피처 18개, 평균 MAPE 12.5%(목표 25% 이하) 핵심장비 평균 도착 38.7% 단축, 부하율 편차 0.365 → 0.143</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Baseline과 추천 엔진의 비교표에서 핵심장비 도착시간·부하율 편차·총 이동을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>Baseline과 추천 엔진의 비교표에서 핵심장비 도착시간·부하율 편차·총 이동을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 18개, 평균 MAPE 12.5%(목표 25% 이하) 핵심장비 평균 도착 38.7% 단축, 부하율 편차 0.365 → 0.143)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": "추천 예시 표로 우선순위 점수가 어떻게 정해졌는지 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>추천 예시 표로 우선순위 점수가 어떻게 정해졌는지 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>추천 예시 표로 우선순위 점수가 어떻게 정해졌는지 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>파생 피처 18개, 평균 MAPE 12.5%(목표 25% 이하) 핵심장비 평균 도착 38.7% 단축, 부하율 편차 0.365 → 0.143</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>추천 예시 표로 우선순위 점수가 어떻게 정해졌는지 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>추천 예시 표로 우선순위 점수가 어떻게 정해졌는지 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 18개, 평균 MAPE 12.5%(목표 25% 이하) 핵심장비 평균 도착 38.7% 단축, 부하율 편차 0.365 → 0.143)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>W0의 balance를 0으로 바꿔 부하율 편차와 총 이동시간이 어떻게 달라지는지 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": "MNT10_M05",
|
||||
"sequence": 5,
|
||||
"title": "출동 지연 위험도 및 현장 수리 가능성 신뢰도 점수 산출 모듈 개발",
|
||||
"durationHours": 3.5,
|
||||
"overview": "<p>출동 지연 위험도와 현장 수리 가능성을 점수로 산출하는 모듈을 개발한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>접수~도착 시간을 앙상블 회귀(GBM+RandomForest)로 예측해 거리 기반 기준모델과 Hold-out 기간에서 MAE·RMSE·R2를 비교한다. 예측 지연을 낮음·주의·높음 등급으로 나눠 실제 지연 비율을 확인한다. 현장 수리 가능성을 확률로 산출하고 AUC·Brier 점수와 구간별 실제 비율로 신뢰도 점수의 보정 상태를 검증한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>출동 지연 위험도 및 현장 수리 가능성 신뢰도 점수 모듈을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>출동 지연 위험도와 현장 수리 가능성을 점수로 산출하는 모듈을 개발한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>접수~도착 시간을 앙상블 회귀(GBM+RandomForest)로 예측해 거리 기반 기준모델과 Hold-out 기간에서 MAE·RMSE·R2를 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/models/mnt10_advanced_model.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m05_dataset.json",
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m05_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/models/mnt10_advanced_model.py (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[출동 지연 위험도 및 현장 수리 가능성 신뢰도 점수 산출 모듈 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": [
|
||||
"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 기준모델과 앙상블의 MAE·RMSE·R2를 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 기준모델과 앙상블의 MAE·RMSE·R2를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 기준모델과 앙상블의 MAE·RMSE·R2를 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>MAE 83.9%·RMSE 82.4% 개선, R2 0.975 현장 수리 AUC 0.762, 구간별 실제 비율 0.34 → 0.63 → 0.83</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 기준모델과 앙상블의 MAE·RMSE·R2를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 기준모델과 앙상블의 MAE·RMSE·R2를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(MAE 83.9%·RMSE 82.4% 개선, R2 0.975 현장 수리 AUC 0.762, 구간별 실제 비율 0.34 → 0.63 → 0.83)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": "지연 위험도 등급별 실제 지연 비율을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>지연 위험도 등급별 실제 지연 비율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>지연 위험도 등급별 실제 지연 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>MAE 83.9%·RMSE 82.4% 개선, R2 0.975 현장 수리 AUC 0.762, 구간별 실제 비율 0.34 → 0.63 → 0.83</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>지연 위험도 등급별 실제 지연 비율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>지연 위험도 등급별 실제 지연 비율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(MAE 83.9%·RMSE 82.4% 개선, R2 0.975 현장 수리 AUC 0.762, 구간별 실제 비율 0.34 → 0.63 → 0.83)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": "현장 수리 가능성 점수 구간별 실제 비율로 보정 상태를 판단한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>현장 수리 가능성 점수 구간별 실제 비율로 보정 상태를 판단한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>현장 수리 가능성 점수 구간별 실제 비율로 보정 상태를 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>MAE 83.9%·RMSE 82.4% 개선, R2 0.975 현장 수리 AUC 0.762, 구간별 실제 비율 0.34 → 0.63 → 0.83</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>현장 수리 가능성 점수 구간별 실제 비율로 보정 상태를 판단한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>현장 수리 가능성 점수 구간별 실제 비율로 보정 상태를 판단한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(MAE 83.9%·RMSE 82.4% 개선, R2 0.975 현장 수리 AUC 0.762, 구간별 실제 비율 0.34 → 0.63 → 0.83)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>앙상블 비율(GBM:RF)을 0.7:0.3으로 바꾸고 Hold-out 성능 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": "MNT10_M06",
|
||||
"sequence": 6,
|
||||
"title": "야전 정비 요청 현황 및 이동정비반 관제 대시보드 UI 구현",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>정비 요청 현황과 이동정비반 상태를 보여 주는 관제 대시보드를 만들고, 예측마다 근거를 설명하는 설명가능성(XAI) 기능을 붙인다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>요청·정비반 지도, 정비반 부하율, 중요도별 대기 요청, 일별·중요도별 도착시간, 예측 워터폴 그림으로 관제 화면을 구성한다. 피처를 배경 값으로 바꿨을 때 예측이 얼마나 달라지는지로 국소 기여도를 계산해(SHAP 근사) 모든 요청의 상위 3개 인자를 자동 산출한다. 이를 '예상 정비 10.8h(평균 대비 +6.7h), 영향 요인: …' 같은 자연어 설명으로 만들고 과부하 경보를 표시한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>야전 정비 요청 현황 및 이동정비반 관제 대시보드 UI를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>정비 요청 현황과 이동정비반 상태를 보여 주는 관제 대시보드를 만들고, 예측마다 근거를 설명하는 설명가능성(XAI) 기능을 붙인다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>요청·정비반 지도, 정비반 부하율, 중요도별 대기 요청, 일별·중요도별 도착시간, 예측 워터폴 그림으로 관제 화면을 구성 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/mnt10_xai_explainer.py 및 XAI 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m06_dataset.json",
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m06_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/explainability/mnt10_xai_explainer.py (필수)",
|
||||
"XAI 리포트 (필수)"
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],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[야전 정비 요청 현황 및 이동정비반 관제 대시보드 UI 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>",
|
||||
"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 산출 시간을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 산출 시간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 산출 시간을 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%(356건) 구성요소 6종, 22일차 전 정비반 과부하 경보</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 산출 시간을 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 산출 시간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 인자 자동 산출률 100%(356건) 구성요소 6종, 22일차 전 정비반 과부하 경보)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": "대시보드 6개 그림에서 과부하 정비반과 핵심장비 대기 요청을 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>대시보드 6개 그림에서 과부하 정비반과 핵심장비 대기 요청을 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>대시보드 6개 그림에서 과부하 정비반과 핵심장비 대기 요청을 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>상위 3개 인자 자동 산출률 100%(356건) 구성요소 6종, 22일차 전 정비반 과부하 경보</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>대시보드 6개 그림에서 과부하 정비반과 핵심장비 대기 요청을 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>대시보드 6개 그림에서 과부하 정비반과 핵심장비 대기 요청을 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 인자 자동 산출률 100%(356건) 구성요소 6종, 22일차 전 정비반 과부하 경보)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": "자연어 설명 예시를 읽고 정비 담당자가 취할 조치를 적는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자연어 설명 예시를 읽고 정비 담당자가 취할 조치를 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자연어 설명 예시를 읽고 정비 담당자가 취할 조치를 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>상위 3개 인자 자동 산출률 100%(356건) 구성요소 6종, 22일차 전 정비반 과부하 경보</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자연어 설명 예시를 읽고 정비 담당자가 취할 조치를 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자연어 설명 예시를 읽고 정비 담당자가 취할 조치를 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 인자 자동 산출률 100%(356건) 구성요소 6종, 22일차 전 정비반 과부하 경보)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>배경 표본 수(Xh.sample 30)를 10으로 줄여 설명이 얼마나 달라지는지, 계산 시간과의 교환 관계를 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": "MNT10_M07",
|
||||
"sequence": 7,
|
||||
"title": "긴급 출동 순서 변경 및 정비반 재배치를 위한 정비대대장 HITL 승인 체계 설계",
|
||||
"durationHours": 3.5,
|
||||
"overview": "<p>긴급 출동 순서 변경과 정비반 재배치를 정수계획(할당 문제)으로 제안하고, 정비대대장 승인을 거쳐야만 적용되는 HITL 승인 체계를 시뮬레이터로 설계한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>배정 주기마다 기본 계획(접수 순서·최근접)과 할당 최적화 제안을 비교해, 다르고 기대 이득이 있으면 승인 대기열에 올린다. 모의 정비대대장은 구역 이탈·이득 크기를 근거로 승인·반려하고, 무응답이면 기본 계획을 유지한다. 모든 제안·결정을 해시 체인 감사 로그에 남기고, 기본 계획 대비 가동중단 비용 절감률과 승인 지연·요청 급증에 대한 민감도를 분석한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>출동 순서 변경을 위한 정비대대장 HITL 승인 체계를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>긴급 출동 순서 변경과 정비반 재배치를 정수계획(할당 문제)으로 제안하고, 정비대대장 승인을 거쳐야만 적용되는 HITL 승인 체계를 시뮬레이터로 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>배정 주기마다 기본 계획(접수 순서·최근접)과 할당 최적화 제안을 비교해, 다르고 기대 이득이 있으면 승인 대기열에 올린다 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/optimization/mnt10_simulator.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m07_dataset.json",
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m07_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/optimization/mnt10_simulator.py (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[긴급 출동 순서 변경 및 정비반 재배치를 위한 정비대대장 HITL 승인 체계 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 기본 계획·HITL·전부 적용(비교용)의 비용지수를 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 기본 계획·HITL·전부 적용(비교용)의 비용지수를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 기본 계획·HITL·전부 적용(비교용)의 비용지수를 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>가동중단 비용 19.1% 절감(목표 15% 이상), 자동 승인 0건 결정 로깅률 100%, 감사 로그 변조 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 기본 계획·HITL·전부 적용(비교용)의 비용지수를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 기본 계획·HITL·전부 적용(비교용)의 비용지수를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(가동중단 비용 19.1% 절감(목표 15% 이상), 자동 승인 0건 결정 로깅률 100%, 감사 로그 변조 탐지)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": "변경 제안의 승인·반려·무응답 건수와 반려 사유를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>변경 제안의 승인·반려·무응답 건수와 반려 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>변경 제안의 승인·반려·무응답 건수와 반려 사유를 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>가동중단 비용 19.1% 절감(목표 15% 이상), 자동 승인 0건 결정 로깅률 100%, 감사 로그 변조 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>변경 제안의 승인·반려·무응답 건수와 반려 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>변경 제안의 승인·반려·무응답 건수와 반려 사유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(가동중단 비용 19.1% 절감(목표 15% 이상), 자동 승인 0건 결정 로깅률 100%, 감사 로그 변조 탐지)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": "승인 지연 민감도와 요청 급증 시나리오 결과를 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>승인 지연 민감도와 요청 급증 시나리오 결과를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>승인 지연 민감도와 요청 급증 시나리오 결과를 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>가동중단 비용 19.1% 절감(목표 15% 이상), 자동 승인 0건 결정 로깅률 100%, 감사 로그 변조 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>승인 지연 민감도와 요청 급증 시나리오 결과를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>승인 지연 민감도와 요청 급증 시나리오 결과를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(가동중단 비용 19.1% 절감(목표 15% 이상), 자동 승인 0건 결정 로깅률 100%, 감사 로그 변조 탐지)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>commander의 구역 이탈 기준을 45km에서 30km로 줄여 승인 건수와 비용 절감률이 어떻게 바뀌는지 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": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"id": "MNT10_M08",
|
||||
"sequence": 8,
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||||
"title": "동시 20개소 긴급 정비 요청 발생 모의 출동 스케줄링 스트레스 테스트",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>동시 20개소 긴급 정비 요청이 한꺼번에 들어오는 상황에서 출동 스케줄링과 관제 화면이 제때 동작하는지 스트레스 시험한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>동시 20·40·60개소 요청, 정비반 1개 출동 불가, 손상 요청 데이터를 주입하고 할당 최적화로 배정한다. 스케줄링과 대시보드 생성 시간, '핵심장비 4시간 내 도착 불가' 경보의 정확도(예상 대비 실제 도착), 요청 유실 여부, 필터 조회 응답을 측정한다. 손상 요청은 수동 확인 목록으로 넘기고, 처리 지연 시 규칙 기반 즉시 배정으로 전환하는 기능 축소 기준을 정한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>동시 20개소 긴급 정비 요청 발생 모의 스트레스 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>동시 20개소 긴급 정비 요청이 한꺼번에 들어오는 상황에서 출동 스케줄링과 관제 화면이 제때 동작하는지 스트레스 시험한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>동시 20·40·60개소 요청, 정비반 1개 출동 불가, 손상 요청 데이터를 주입하고 할당 최적화로 배정 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/mnt10_app.py (Streamlit/Dash 등)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m08_dataset.json",
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||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m08_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
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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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||||
"src/dashboard/mnt10_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>[동시 20개소 긴급 정비 요청 발생 모의 출동 스케줄링 스트레스 테스트] 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",
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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> 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",
|
||||
"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,
|
||||
"problem": "M8 코드를 실행해 4개 상황(20·40·60개소, 정비반 불가, 손상 데이터)의 결과표를...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 4개 상황(20·40·60개소, 정비반 불가, 손상 데이터)의 결과표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 4개 상황(20·40·60개소, 정비반 불가, 손상 데이터)의 결과표를 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>동시 20개소 처리+화면 약 0.2~0.3초(목표 2초 이내), 경보 정확도 100% 전 상황 유실 0건, 손상 요청 수동 확인 분리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 4개 상황(20·40·60개소, 정비반 불가, 손상 데이터)의 결과표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 4개 상황(20·40·60개소, 정비반 불가, 손상 데이터)의 결과표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(동시 20개소 처리+화면 약 0.2~0.3초(목표 2초 이내), 경보 정확도 100% 전 상황 유실 0건, 손상 요청 수동 확인 분리)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": "처리+화면 시간, 경보 정확도, 유실 건수를 목표와 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>처리+화면 시간, 경보 정확도, 유실 건수를 목표와 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>처리+화면 시간, 경보 정확도, 유실 건수를 목표와 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>동시 20개소 처리+화면 약 0.2~0.3초(목표 2초 이내), 경보 정확도 100% 전 상황 유실 0건, 손상 요청 수동 확인 분리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>처리+화면 시간, 경보 정확도, 유실 건수를 목표와 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>처리+화면 시간, 경보 정확도, 유실 건수를 목표와 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(동시 20개소 처리+화면 약 0.2~0.3초(목표 2초 이내), 경보 정확도 100% 전 상황 유실 0건, 손상 요청 수동 확인 분리)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": "놓친 경보·헛경보 원인과 기능 축소 운용 기준을 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>놓친 경보·헛경보 원인과 기능 축소 운용 기준을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>놓친 경보·헛경보 원인과 기능 축소 운용 기준을 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>동시 20개소 처리+화면 약 0.2~0.3초(목표 2초 이내), 경보 정확도 100% 전 상황 유실 0건, 손상 요청 수동 확인 분리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>놓친 경보·헛경보 원인과 기능 축소 운용 기준을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>놓친 경보·헛경보 원인과 기능 축소 운용 기준을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(동시 20개소 처리+화면 약 0.2~0.3초(목표 2초 이내), 경보 정확도 100% 전 상황 유실 0건, 손상 요청 수동 확인 분리)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>ALERT_H를 3시간으로 줄여 경보 수와 경보 정확도가 어떻게 변하는지 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": "MNT10_M09",
|
||||
"sequence": 9,
|
||||
"title": "AAR 기반 출동 우선순위 배정 오류 분석 및 가중치 매트릭스 재튜닝",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>출동 우선순위 배정 결과를 AAR로 검토해 오류 원인을 분석하고, 가중치 매트릭스를 재튜닝해 도입 효과를 정량 지표로 산출한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>핵심장비 도착 4시간 초과 사례를 정비반 부하 집중·원거리 배정·도로·기상 지연·배정 주기 대기로 분류한다. 과거 기간에서 가중치 조합을 탐색해 재튜닝하고 평가 기간에서 Baseline·현행·재튜닝을 비교한다. 가동중단 비용 절감액(가상 단가), 핵심장비 도착시간 단축률, 정비인력 초과근무 변화의 3대 지표와 단계별 도입 로드맵을 정리한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 출동 우선순위 배정 오류를 분석하고 가중치를 재튜닝한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>출동 우선순위 배정 결과를 AAR로 검토해 오류 원인을 분석하고, 가중치 매트릭스를 재튜닝해 도입 효과를 정량 지표로 산출한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>핵심장비 도착 4시간 초과 사례를 정비반 부하 집중·원거리 배정·도로·기상 지연·배정 주기 대기로 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>reports/mnt10_roi_analysis.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m09_dataset.json",
|
||||
"/uploads/MNT10/mnt10_m09_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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": [
|
||||
"장비정비·수리부속",
|
||||
"데이터분석형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"reports/mnt10_roi_analysis.md (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 출동 우선순위 배정 오류 분석 및 가중치 매트릭스 재튜닝] 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 핵심장비 4시간 초과 사례와 원인 분류를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 핵심장비 4시간 초과 사례와 원인 분류를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 핵심장비 4시간 초과 사례와 원인 분류를 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>4시간 초과 8건, 원인 전부 정비반 부하 집중 절감액 15,317만원(가상), 도착 40.2% 단축, 초과근무 146인·h 감소</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 핵심장비 4시간 초과 사례와 원인 분류를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 핵심장비 4시간 초과 사례와 원인 분류를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(4시간 초과 8건, 원인 전부 정비반 부하 집중 절감액 15,317만원(가상), 도착 40.2% 단축, 초과근무 146인·h 감소)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": "Baseline·현행·재튜닝 비교표로 가중치 재튜닝 효과를 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>Baseline·현행·재튜닝 비교표로 가중치 재튜닝 효과를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Baseline·현행·재튜닝 비교표로 가중치 재튜닝 효과를 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>4시간 초과 8건, 원인 전부 정비반 부하 집중 절감액 15,317만원(가상), 도착 40.2% 단축, 초과근무 146인·h 감소</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Baseline·현행·재튜닝 비교표로 가중치 재튜닝 효과를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>Baseline·현행·재튜닝 비교표로 가중치 재튜닝 효과를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(4시간 초과 8건, 원인 전부 정비반 부하 집중 절감액 15,317만원(가상), 도착 40.2% 단축, 초과근무 146인·h 감소)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": "3대 정량 효과 지표와 AAR 결론(운영 조치)을 ROI 보고서에 옮긴다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>3대 정량 효과 지표와 AAR 결론(운영 조치)을 ROI 보고서에 옮긴다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>3대 정량 효과 지표와 AAR 결론(운영 조치)을 ROI 보고서에 옮긴다.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>4시간 초과 8건, 원인 전부 정비반 부하 집중 절감액 15,317만원(가상), 도착 40.2% 단축, 초과근무 146인·h 감소</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>3대 정량 효과 지표와 AAR 결론(운영 조치)을 ROI 보고서에 옮긴다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>3대 정량 효과 지표와 AAR 결론(운영 조치)을 ROI 보고서에 옮긴다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(4시간 초과 8건, 원인 전부 정비반 부하 집중 절감액 15,317만원(가상), 도착 40.2% 단축, 초과근무 146인·h 감소)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": 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>PRICE의 차량 운행 단가를 5에서 20으로 올려 재튜닝된 가중치가 어떻게 달라지는지 확인한다.</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": "MNT10_M10",
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"sequence": 10,
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"title": "야전 이동정비반 긴급 출동 우선순위 배정 및 경로 최적화 도구 통합 완성",
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"durationHours": 3.5,
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"overview": "<p>요청 검증부터 예측 모델 재학습, 우선순위 배정, 승인 대상 선별, 부하 경보까지 야전 이동정비반 출동 도구를 통합하고 운영 문서를 완비한다.</p>",
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"objectives": "<p>신규 실적으로 도전자 모델을 학습해 챔피언 모델과 검증 MAPE를 비교한 뒤 교체 여부를 정하는 자동 재학습 파이프라인을 구현한다. 재튜닝 가중치로 다음 달 요청을 배정하고, 손상 요청 분리·모델 장애 시 표준시간표 대체·자동 승인 0건 등을 자체 점검한다. 운영 지침서 장별 작성 여부를 점검하고 정비대대장 브리핑 요약과 국방 군수 정보체계 연동 방향을 출력한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>야전 이동정비반 긴급 출동 우선순위 배정 및 경로 최적화 도구를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>요청 검증부터 예측 모델 재학습, 우선순위 배정, 승인 대상 선별, 부하 경보까지 야전 이동정비반 출동 도구를 통합하고 운영 문서를 완비한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>신규 실적으로 도전자 모델을 학습해 챔피언 모델과 검증 MAPE를 비교한 뒤 교체 여부를 정하는 자동 재학습 파이프라인 구현하고 동작을 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 2개 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/mnt10_operations_guide.md 및 pipeline/mnt10_retrain.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/MNT10/mnt10_m10_dataset.json",
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"/uploads/MNT10/mnt10_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/MNT10/mnt10_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MNT10/mnt10_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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"장비정비·수리부속",
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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/mnt10_operations_guide.md (필수)",
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"pipeline/mnt10_retrain.py (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[야전 이동정비반 긴급 출동 우선순위 배정 및 경로 최적화 도구 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>",
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"<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"
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||||
]
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||||
},
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||||
"guideSteps": [
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{
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"step": 1,
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"problem": "( )",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>( )</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>( )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>( ) 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>( ) 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": []
|
||||
},
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||||
{
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||||
"step": 2,
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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>CONFIG의 retrain_tolerance를 0으로 바꾸고, 도전자가 근소하게 나쁠 때 교체되지 않는지 확인한다.</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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