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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "PRC07",
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"title": "데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool",
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"category": "조달·계약·국산화",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 27.0,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>무기체계 부품은 해외 의존도가 높고 공급선이 하나뿐이거나 단종(DMSMS) 공고가 나오면 조달이 막히기 쉬운데, 위험 신호를 사람이 문서와 전화로 모으면 국산화 후보를 찾기까지 수개월이 걸린다. 본 프로젝트는 부품 공급망 자료에서 조달 병목과 위험 신호를 찾고 국산화 대체 후보를 자동으로 추천하는 도구를 만드는 과제로, 업무 단계별 병목과 위험 신호 기준, 추천 수정안, 계약 의뢰 근거와 변경 이력, 업무 효과 측정까지 한 흐름으로 구현한다. 교육용 가상 부품 100종과 가상 국가·가상 업체 자료로 공급망 데이터 스키마 정의, 공급업체 자료 정제와 단종 공고 파싱, 룰 기반 조달 위험 스크리닝, 텍스트 유사도와 지식 그래프를 쓴 대체 부품 추천, 붕괴 위험도와 조기경보, 위험 지도 대시보드와 오류 처리, 규격 검토와 승인 HITL 워크플로우, 공급망 차단 스트레스 시험, AAR 가중치 재보정, 통합 패키지까지 단계별로 만든다. 최종 목표는 위험 부품을 조기에 찾아 국산화 후보를 근거와 함께 제시하되, 규격 적합성 판단과 조달 승인은 담당자가 하도록 지원하는 도구를 완성하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"docs/prc07_as_is_to_be_spec.md (필수)",
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"src/connectors/prc07_data_loader.py (필수)",
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"스키마 정의서 (필수)",
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"src/engine/prc07_rule_engine.py (필수)",
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"src/ai/prc07_intelligence_module.py (필수)",
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"src/ui/prc07_app.py (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 부품·업체·국가·단가·납기 자료는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 무기체계, 부품 번호, 업체, 국가, 계약 정보는 사용하지 않는다. 부대·기관 자료의 외부 AI 서비스 입력과 부대 내 촬영은 금지한다. 추천과 위험 점수는 판단 보조 정보이며 규격 적합성 최종 판단, 보안 검토, 조달 승인은 기술검토관·보안담당·승인권자가 수행한다. 룰과 대응시킨 지침 조항은 연결 방식을 보이기 위한 가상 예시이며 실제 규정 원문이 아니다. 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 조달·계약·국산화 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_조달·계약·국산화_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "조달·계약·국산화 문제분석"
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},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_조달·계약·국산화_대안도출",
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"level": 2,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "조달·계약·국산화 대안도출"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
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||||
"level": 3,
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"category": "데이터분석검증",
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"subCategory": "AI 결과 검증"
|
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},
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{
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"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
|
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"level": 2,
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"category": "AI활용역량",
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"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
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},
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{
|
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
|
||||
"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": "PRC07_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 자료의 스키마와 입출력 명세를 정의하고, 현행(AS-IS) 국산화 후보 선정 업무를 단계로 나누어 병목을 찾는다.</p>",
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"objectives": "<p>부품 식별, 공급망(공급선 수, 해외 의존, 리드타임, 납기 지연), 단종 상태(최종구매 잔여 개월), 조달 속성(재고, 수요, 불량률, 수출 허가)을 묶어 필드 16개의 스키마와 검증 규칙을 만든다. 가상 부품 100건을 검증하고 형식·허용값·범위·자료형·논리 규칙 위반 오류를 일부러 넣어 검출되는지 확인한다. 국산화 후보 선정 업무를 12단계로 분해해 단계별 작업일과 대기일을 계산하고, 자동화할 수 있는 단계와 사람이 판단해야 하는 단계를 나눈 TO-BE 안을 비교한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마를 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 자료의 스키마와 입출력 명세를 정의하고, 현행(AS-IS) 국산화 후보 선정 업무를 단계로 나누어 병목을 찾는다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>부품 식별, 공급망(공급선 수, 해외 의존, 리드타임, 납기 지연), 단종 상태(최종구매 잔여 개월), 조달 속성(재고, 수요, 불량률, 수출 허가)을 묶어 필드 16개의 스키마와 검증 규칙 작성하여 원인을 분석하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/prc07_as_is_to_be_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/PRC07/prc07_m01_dataset.json",
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"/uploads/PRC07/prc07_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/PRC07/prc07_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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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"조달·계약·국산화",
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"AI 활용형",
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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/prc07_as_is_to_be_spec.md (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의] 요구된 핵심 성능 기준(업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출 기준을 충족하고 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 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>업무 담당자 권한별 요구사항 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 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성이 논리적으로 검증되었으며 실무 프로세스와의 일치성 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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||||
],
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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> 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출</p></li><li><p>진행 기준: 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 실무 프로세스와의 일치성 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": {
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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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||||
"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.",
|
||||
"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 스키마 검증 결과와 오류 주입 6종 검출 내용을 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 6종 검출 내용을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 6종 검출 내용을 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>업무 단계 12개(목표 10개 이상), 병목 6개소(목표 3개소 이상) 정상 100건 검증 오류 0건, 주입 오류 6종 검출, 소요 89.1일에서 46.3일 예상</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 6종 검출 내용을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 6종 검출 내용을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12개(목표 10개 이상), 병목 6개소(목표 3개소 이상) 정상 100건 검증 오류 0건, 주입 오류 6종 검출, 소요 89.1일에서 46.3일 예상)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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{
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"step": 2,
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"problem": "AS-IS/TO-BE 업무 단계표에서 대기일이 큰 병목 단계를 찾는다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AS-IS/TO-BE 업무 단계표에서 대기일이 큰 병목 단계를 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AS-IS/TO-BE 업무 단계표에서 대기일이 큰 병목 단계를 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>업무 단계 12개(목표 10개 이상), 병목 6개소(목표 3개소 이상) 정상 100건 검증 오류 0건, 주입 오류 6종 검출, 소요 89.1일에서 46.3일 예상</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>AS-IS/TO-BE 업무 단계표에서 대기일이 큰 병목 단계를 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>AS-IS/TO-BE 업무 단계표에서 대기일이 큰 병목 단계를 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12개(목표 10개 이상), 병목 6개소(목표 3개소 이상) 정상 100건 검증 오류 0건, 주입 오류 6종 검출, 소요 89.1일에서 46.3일 예상)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": "사람이 판단해야 하는 단계와 자동화할 단계를 구분해 적는다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>사람이 판단해야 하는 단계와 자동화할 단계를 구분해 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>사람이 판단해야 하는 단계와 자동화할 단계를 구분해 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>업무 단계 12개(목표 10개 이상), 병목 6개소(목표 3개소 이상) 정상 100건 검증 오류 0건, 주입 오류 6종 검출, 소요 89.1일에서 46.3일 예상</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>사람이 판단해야 하는 단계와 자동화할 단계를 구분해 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>사람이 판단해야 하는 단계와 자동화할 단계를 구분해 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12개(목표 10개 이상), 병목 6개소(목표 3개소 이상) 정상 100건 검증 오류 0건, 주입 오류 6종 검출, 소요 89.1일에서 46.3일 예상)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>STEPS 표의 '위험 부품 선정 회의' 대기일을 7일에서 3일로 줄이면 병목 개소 수와 전체 소요일이 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": "PRC07_M02",
|
||||
"sequence": 2,
|
||||
"title": "국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현",
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||||
"durationHours": 2.0,
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||||
"overview": "<p>국내외 공급업체 자료의 표기 차이를 정제하고 서식이 다른 부품 단종(DMSMS) 공고문에서 필요한 항목을 추출하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>CSV, 엑셀 내보내기 형태(탭 구분), JSON 세 형식의 공급업체 자료를 열 이름 별칭 사전으로 하나의 표준 스키마로 바꾸고, 업체명 표기와 국가 코드, 리드타임 단위(일·주·개월·년), 날짜 형식을 통일한다. 서식이 서로 다른 단종 공고문 5건에서 부품번호, 단종일, 최종구매(LTB) 기한, 대체품을 정규식으로 추출한다. 열 이름이 바뀐 새 양식을 넣어 실패를 확인한 뒤 별칭 사전만 고쳐 코드 수정 없이 처리되는지 확인한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>공급업체 데이터 정제 및 부품 단종 공고 파싱 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>국내외 공급업체 자료의 표기 차이를 정제하고 서식이 다른 부품 단종(DMSMS) 공고문에서 필요한 항목을 추출하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>CSV, 엑셀 내보내기 형태(탭 구분), JSON 세 형식의 공급업체 자료를 열 이름 별칭 사전으로 하나의 표준 스키마로 바꾸고, 업체명 표기와 국가 코드, 리드타임 단위(일·주·개월·년), 날짜 형식을 통일 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/connectors/prc07_data_loader.py 및 스키마 정의서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m02_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m02_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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": [
|
||||
"조달·계약·국산화",
|
||||
"AI 활용형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/connectors/prc07_data_loader.py (필수)",
|
||||
"스키마 정의서 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100% 기준을 충족하고 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 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>비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성이 논리적으로 검증되었으며 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 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> 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성</p></li><li><p>검증 방법: 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 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": [
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||||
{
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||||
"step": 1,
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||||
"problem": "M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 단종 공고 추출 결과를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 단종 공고 추출 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 단종 공고 추출 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>파싱 성공률 100%(19/19), 단종 공고 5건 모두 추출 중복 제거 후 13행·업체 9곳, 새 양식은 별칭 추가로 처리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 단종 공고 추출 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 단종 공고 추출 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(19/19), 단종 공고 5건 모두 추출 중복 제거 후 13행·업체 9곳, 새 양식은 별칭 추가로 처리)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": "업체명 표기(주식회사, Inc. 등)가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>업체명 표기(주식회사, Inc. 등)가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>업체명 표기(주식회사, Inc. 등)가 어떻게 통일되는지 정제표에서 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>파싱 성공률 100%(19/19), 단종 공고 5건 모두 추출 중복 제거 후 13행·업체 9곳, 새 양식은 별칭 추가로 처리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>업체명 표기(주식회사, Inc. 등)가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>업체명 표기(주식회사, Inc. 등)가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(19/19), 단종 공고 5건 모두 추출 중복 제거 후 13행·업체 9곳, 새 양식은 별칭 추가로 처리)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": "새 양식 시험에서 실패했다가 별칭 사전 추가 후 성공하는 과정을 설명한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>새 양식 시험에서 실패했다가 별칭 사전 추가 후 성공하는 과정을 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>새 양식 시험에서 실패했다가 별칭 사전 추가 후 성공하는 과정을 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>파싱 성공률 100%(19/19), 단종 공고 5건 모두 추출 중복 제거 후 13행·업체 9곳, 새 양식은 별칭 추가로 처리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>새 양식 시험에서 실패했다가 별칭 사전 추가 후 성공하는 과정을 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>새 양식 시험에서 실패했다가 별칭 사전 추가 후 성공하는 과정을 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(19/19), 단종 공고 5건 모두 추출 중복 제거 후 13행·업체 9곳, 새 양식은 별칭 추가로 처리)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>NOTICES에 '단종일' 대신 '생산 종료 예정'이라고 쓴 공고 한 건을 추가해 실패하는지 보고, 정규식 한 줄을 고쳐 해결한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "PRC07_M03",
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||||
"sequence": 3,
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||||
"title": "공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현",
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||||
"durationHours": 2.5,
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||||
"overview": "<p>공급선 단일화와 납기 지연 이력 등을 점검하는 조달 위험 룰 15종 이상을 코딩해 부품별 1차 스크리닝 등급을 산출한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>단일 공급선, 해외 의존, 리드타임 초과, 납기 지연률, 단종 예고·확정, 최종구매 임박, 단가 급등, 재고 가용기간 부족 등 16종 룰을 YAML 설정으로 두고 가중치 합으로 고위험·주의·관심 등급을 낸다. 각 룰에 가상 지침 조항을 연결해 판정 근거를 보이고, 레코드 1건당 처리 지연시간을 측정한다. 다음 12개월 실제 단절 여부와 등급을 비교해 탐지력을 점검하고, 리드타임 기준을 바꿔 코드 수정 없이 결과가 달라지는지 확인한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 조달 위험 스크리닝 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>공급선 단일화와 납기 지연 이력 등을 점검하는 조달 위험 룰 15종 이상을 코딩해 부품별 1차 스크리닝 등급을 산출한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>단일 공급선, 해외 의존, 리드타임 초과, 납기 지연률, 단종 예고·확정, 최종구매 임박, 단가 급등, 재고 가용기간 부족 등 16종 룰을 YAML 설정으로 두고 가중치 합으로 고위험·주의·관심 등급을 낸다 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/engine/prc07_rule_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m03_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m03_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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>",
|
||||
"techStack": [
|
||||
"조달·계약·국산화",
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||||
"AI 활용형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
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||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/engine/prc07_rule_engine.py (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현] 요구된 핵심 성능 기준(업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하 기준을 충족하고 룰 엔진 단위 테스트 100% 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>규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성이 논리적으로 검증되었으며 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 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 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과</p></li><li><p>검증 방법: 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 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 룰 16종의 적중 건수와 등급 분포를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 룰 16종의 적중 건수와 등급 분포를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 룰 16종의 적중 건수와 등급 분포를 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>룰 16종(목표 15종 이상), 평균 0.021ms·최대 0.075ms(목표 50ms 이하) 고위험 20·주의 38·관심 42, 단절률 60%·39%·29%, 재현율 69%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 룰 16종의 적중 건수와 등급 분포를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 룰 16종의 적중 건수와 등급 분포를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(룰 16종(목표 15종 이상), 평균 0.021ms·최대 0.075ms(목표 50ms 이하) 고위험 20·주의 38·관심 42, 단절률 60%·39%·29%, 재현율 69%)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": "등급별 실제 단절률이 높은 등급일수록 큰지 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>등급별 실제 단절률이 높은 등급일수록 큰지 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>등급별 실제 단절률이 높은 등급일수록 큰지 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>룰 16종(목표 15종 이상), 평균 0.021ms·최대 0.075ms(목표 50ms 이하) 고위험 20·주의 38·관심 42, 단절률 60%·39%·29%, 재현율 69%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>등급별 실제 단절률이 높은 등급일수록 큰지 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>등급별 실제 단절률이 높은 등급일수록 큰지 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(룰 16종(목표 15종 이상), 평균 0.021ms·최대 0.075ms(목표 50ms 이하) 고위험 20·주의 38·관심 42, 단절률 60%·39%·29%, 재현율 69%)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": "상위 5건의 근거 룰을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>상위 5건의 근거 룰을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>상위 5건의 근거 룰을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다.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>룰 16종(목표 15종 이상), 평균 0.021ms·최대 0.075ms(목표 50ms 이하) 고위험 20·주의 38·관심 42, 단절률 60%·39%·29%, 재현율 69%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>상위 5건의 근거 룰을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>상위 5건의 근거 룰을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(룰 16종(목표 15종 이상), 평균 0.021ms·최대 0.075ms(목표 50ms 이하) 고위험 20·주의 38·관심 42, 단절률 60%·39%·29%, 재현율 69%)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>GRADE_CUT의 고위험 기준을 16점에서 12점으로 낮춰(코드 수정 없이 설정값만 변경) 재현율과 정밀도가 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": "PRC07_M04",
|
||||
"sequence": 4,
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||||
"title": "NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>텍스트 유사도와 지식 그래프, 규격 적합성을 결합해 해외 부품별 국산 대체 후보를 추천하고 추천 근거를 제시한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>부품 설명문의 TF-IDF 유사도, 전압·전력·온도·크기·인터페이스 6개 규격 적합성, 동의어를 간선으로 연결한 지식 그래프 이웃 유사도를 가중합해 부품별 Top-3 후보를 만든다. 과거 승인된 국산 대체품을 정답으로 삼아 Top-1·Top-3 정확도를 계산하고, 신호별로 하나씩만 쓸 때와 비교한다. 1순위 오추천 사례를 원인별로 보고 추천 사유 문장(점수 구성과 미충족 규격)을 만든다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>텍스트 유사도와 지식 그래프, 규격 적합성을 결합해 해외 부품별 국산 대체 후보를 추천하고 추천 근거를 제시한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>부품 설명문의 TF-IDF 유사도, 전압·전력·온도·크기·인터페이스 6개 규격 적합성, 동의어를 간선으로 연결한 지식 그래프 이웃 유사도를 가중합해 부품별 Top-3 후보 작성하여 원인을 분석하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/ai/prc07_intelligence_module.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m04_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m04_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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": [
|
||||
"조달·계약·국산화",
|
||||
"AI 활용형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
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],
|
||||
"deliverables": [
|
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"src/ai/prc07_intelligence_module.py (필수)"
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||||
],
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"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(추천/분류 정확도 85% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추천/분류 정확도 85% 이상 달성 기준을 충족하고 AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 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>추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추천 사유의 합리성 및 실무 수용성이 논리적으로 검증되었으며 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 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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||||
],
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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> 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 추천/분류 정확도 85% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 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": [
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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"
|
||||
],
|
||||
"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": [
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{
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||||
"step": 1,
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||||
"problem": "M4 코드를 실행해 신호별 정확도 비교표를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 신호별 정확도 비교표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 신호별 정확도 비교표를 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>Top-1 89.4%·Top-3 97.6%(목표 85% 이상), 텍스트만 쓰면 0% 오추천 9건, 1순위 규격 불일치 후보 비율 1.2%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 신호별 정확도 비교표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 신호별 정확도 비교표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Top-1 89.4%·Top-3 97.6%(목표 85% 이상), 텍스트만 쓰면 0% 오추천 9건, 1순위 규격 불일치 후보 비율 1.2%)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": "텍스트 유사도만 쓸 때 정확도가 낮은 이유를 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>텍스트 유사도만 쓸 때 정확도가 낮은 이유를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>텍스트 유사도만 쓸 때 정확도가 낮은 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>Top-1 89.4%·Top-3 97.6%(목표 85% 이상), 텍스트만 쓰면 0% 오추천 9건, 1순위 규격 불일치 후보 비율 1.2%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>텍스트 유사도만 쓸 때 정확도가 낮은 이유를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>텍스트 유사도만 쓸 때 정확도가 낮은 이유를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Top-1 89.4%·Top-3 97.6%(목표 85% 이상), 텍스트만 쓰면 0% 오추천 9건, 1순위 규격 불일치 후보 비율 1.2%)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": "1순위 오추천 9건의 원인과 추천 사유 문장 예시를 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>1순위 오추천 9건의 원인과 추천 사유 문장 예시를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>1순위 오추천 9건의 원인과 추천 사유 문장 예시를 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>Top-1 89.4%·Top-3 97.6%(목표 85% 이상), 텍스트만 쓰면 0% 오추천 9건, 1순위 규격 불일치 후보 비율 1.2%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>1순위 오추천 9건의 원인과 추천 사유 문장 예시를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>1순위 오추천 9건의 원인과 추천 사유 문장 예시를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Top-1 89.4%·Top-3 97.6%(목표 85% 이상), 텍스트만 쓰면 0% 오추천 9건, 1순위 규격 불일치 후보 비율 1.2%)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>WEIGHTS의 규격 가중치를 0.45에서 0.25로 낮추고 텍스트 가중치를 올려 정확도와 규격 불일치 1순위 비율이 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>",
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||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "PRC07_M05",
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||||
"sequence": 5,
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||||
"title": "공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발",
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||||
"durationHours": 3.0,
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||||
"overview": "<p>공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score)와 월별 지연 추이 기반 조기경보를 산출하는 엔진을 만들고 입력-분석-검토-결과 4개 화면으로 구성한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>공급선 수, 해외 조달, 리드타임, 납기 지연률, 단종 상태 등 12개 지표로 로지스틱 회귀 위험도(0~100점)를 학습하고 별도 가상 부품군에서 AUC와 등급별 실제 단절률을 확인한다. 월별 납기 지연일에 EWMA 관리도를 적용해 지연이 서서히 늘기 시작한 부품을 조기경보하고 감지율·경보 지연·오경보율을 측정한다. 입력 요약, 분석(분포·요인), 검토(경보 부품과 근거), 결과(요약·내보내기)의 4개 화면을 텍스트 패널과 그래프로 구성한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>공급망 붕괴 위험도 및 조기경보 산출 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score)와 월별 지연 추이 기반 조기경보를 산출하는 엔진을 만들고 입력-분석-검토-결과 4개 화면으로 구성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>공급선 수, 해외 조달, 리드타임, 납기 지연률, 단종 상태 등 12개 지표로 로지스틱 회귀 위험도(0~100점)를 학습하고 별도 가상 부품군에서 AUC와 등급별 실제 단절률 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/ui/prc07_app.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m05_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m05_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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": [
|
||||
"조달·계약·국산화",
|
||||
"AI 활용형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/ui/prc07_app.py (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발] 요구된 핵심 성능 기준(핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료 기준을 충족하고 UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인을 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>상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성이 논리적으로 검증되었으며 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 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> 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료</p></li><li><p>진행 기준: UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인</p></li><li><p>검증 방법: 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 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 화면 1~4 패널 출력을 순서대로 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 화면 1~4 패널 출력을 순서대로 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 화면 1~4 패널 출력을 순서대로 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>화면 4종 구현(목표 4종), 위험도 AUC 0.693, 경보 51종 단절률 59% vs 정상 27% 조기경보 감지 100%, 상승 후 평균 1.9개월, 정상 오경보 2.0%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 화면 1~4 패널 출력을 순서대로 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 화면 1~4 패널 출력을 순서대로 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(화면 4종 구현(목표 4종), 위험도 AUC 0.693, 경보 51종 단절률 59% vs 정상 27% 조기경보 감지 100%, 상승 후 평균 1.9개월, 정상 오경보 2.0%)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": "위험도 등급별 실제 단절률과 AUC를 읽고 모델의 한계를 적는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>위험도 등급별 실제 단절률과 AUC를 읽고 모델의 한계를 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>위험도 등급별 실제 단절률과 AUC를 읽고 모델의 한계를 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>화면 4종 구현(목표 4종), 위험도 AUC 0.693, 경보 51종 단절률 59% vs 정상 27% 조기경보 감지 100%, 상승 후 평균 1.9개월, 정상 오경보 2.0%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>위험도 등급별 실제 단절률과 AUC를 읽고 모델의 한계를 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>위험도 등급별 실제 단절률과 AUC를 읽고 모델의 한계를 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(화면 4종 구현(목표 4종), 위험도 AUC 0.693, 경보 51종 단절률 59% vs 정상 27% 조기경보 감지 100%, 상승 후 평균 1.9개월, 정상 오경보 2.0%)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": "조기경보의 감지율·경보 지연·오경보율을 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>조기경보의 감지율·경보 지연·오경보율을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>조기경보의 감지율·경보 지연·오경보율을 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>화면 4종 구현(목표 4종), 위험도 AUC 0.693, 경보 51종 단절률 59% vs 정상 27% 조기경보 감지 100%, 상승 후 평균 1.9개월, 정상 오경보 2.0%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>조기경보의 감지율·경보 지연·오경보율을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>조기경보의 감지율·경보 지연·오경보율을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(화면 4종 구현(목표 4종), 위험도 AUC 0.693, 경보 51종 단절률 59% vs 정상 27% 조기경보 감지 100%, 상승 후 평균 1.9개월, 정상 오경보 2.0%)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>WARN_CUT의 경보 기준을 60점에서 70점으로 올려 경보 부품 수와 단절률이 어떻게 바뀌는지 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": "PRC07_M06",
|
||||
"sequence": 6,
|
||||
"title": "부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현",
|
||||
"durationHours": 2.5,
|
||||
"overview": "<p>부품 조달 위험 공급망 지도와 대체선 추천 대시보드에 입력 검증과 에러 핸들러를 붙여 깨진 입력에도 멈추지 않게 한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>국가와 부품 범주별 평균 위험을 보이는 공급망 지도, 리드타임과 지연률 산점도, 위험 상위 부품의 대체 후보 규격 적합성 패널을 가진 대시보드를 만든다. 입력 읽기와 행 단위 검증기를 두고 문제 행은 격리하며 나머지로 계속 진행한다. 빈 입력, 깨진 JSON, 필수 열 누락, 숫자 열 문자, 음수 값, 극단값 등 16종 입력을 넣어 크래시 0건과 에러 로그 기록, 사용자용 메시지와 조치 안내를 확인한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>부품 조달 위험 공급망 지도와 대체선 추천 대시보드에 입력 검증과 에러 핸들러를 붙여 깨진 입력에도 멈추지 않게 한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>국가와 부품 범주별 평균 위험을 보이는 공급망 지도, 리드타임과 지연률 산점도, 위험 상위 부품의 대체 후보 규격 적합성 패널을 가진 대시보드 작성하여 원인을 분석하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/utils/prc07_validator.py 및 에러 핸들러</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m06_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m06_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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": [
|
||||
"조달·계약·국산화",
|
||||
"AI 활용형",
|
||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/utils/prc07_validator.py (필수)",
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||||
"에러 핸들러 (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100% 기준을 충족하고 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 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>자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공이 논리적으로 검증되었으며 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 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> 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성</p></li><li><p>검증 방법: 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 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": {
|
||||
"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 입력 16종의 처리 결과(OK/안내)를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 입력 16종의 처리 결과(OK/안내)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 입력 16종의 처리 결과(OK/안내)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>크래시 0건, 오류 7건 중 로그 기록 7건(기록률 100%) 행 단위 격리 경고 21건, 조치 가이드 포함 7/7건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 입력 16종의 처리 결과(OK/안내)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 입력 16종의 처리 결과(OK/안내)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(크래시 0건, 오류 7건 중 로그 기록 7건(기록률 100%) 행 단위 격리 경고 21건, 조치 가이드 포함 7/7건)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": "오류 로그와 사용자 안내 문구(조치 가이드)를 읽고 개선할 문구를 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오류 로그와 사용자 안내 문구(조치 가이드)를 읽고 개선할 문구를 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오류 로그와 사용자 안내 문구(조치 가이드)를 읽고 개선할 문구를 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>크래시 0건, 오류 7건 중 로그 기록 7건(기록률 100%) 행 단위 격리 경고 21건, 조치 가이드 포함 7/7건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오류 로그와 사용자 안내 문구(조치 가이드)를 읽고 개선할 문구를 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>오류 로그와 사용자 안내 문구(조치 가이드)를 읽고 개선할 문구를 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(크래시 0건, 오류 7건 중 로그 기록 7건(기록률 100%) 행 단위 격리 경고 21건, 조치 가이드 포함 7/7건)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": "공급망 지도 표에서 위험이 높은 국가·범주 조합을 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>공급망 지도 표에서 위험이 높은 국가·범주 조합을 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>공급망 지도 표에서 위험이 높은 국가·범주 조합을 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>크래시 0건, 오류 7건 중 로그 기록 7건(기록률 100%) 행 단위 격리 경고 21건, 조치 가이드 포함 7/7건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>공급망 지도 표에서 위험이 높은 국가·범주 조합을 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>공급망 지도 표에서 위험이 높은 국가·범주 조합을 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(크래시 0건, 오류 7건 중 로그 기록 7건(기록률 100%) 행 단위 격리 경고 21건, 조치 가이드 포함 7/7건)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>cases에 '리드타임에 빈칸이 섞인 CSV 문자열' 한 종을 더 넣고 어떤 메시지가 나오는지 확인한 뒤 안내 문구를 고쳐 본다.</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": "PRC07_M07",
|
||||
"sequence": 7,
|
||||
"title": "추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토와 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우를 설계하고 이력 무결성과 권한 통제를 검증한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>시스템 제안, 조달담당 상신, 기술검토관 규격 검토, 보안담당 검토, 승인권자 결재의 순서를 상태 기계로 구현하고 역할별 권한을 최소로 둔다. 각 단계는 사유와 근거 입력을 필수로 하고, 필수 규격 미충족이나 보안 확인 미완료 건은 반려하며 무응답은 보류로 두어 자동 확정하지 않는다. 시스템 자동 승인, 단계 건너뛰기, 상신자 본인 승인, 로그 삭제 등 우회 시도 9종이 차단되는지 확인하고 해시 체인 감사 로그의 임의 수정 탐지를 점검한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인 HITL 워크플로우를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토와 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우를 설계하고 이력 무결성과 권한 통제를 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>시스템 제안, 조달담당 상신, 기술검토관 규격 검토, 보안담당 검토, 승인권자 결재의 순서를 상태 기계로 구현하고 역할별 권한을 최소로 둔다 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/workflow/prc07_approval_system.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m07_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m07_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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": [
|
||||
"조달·계약·국산화",
|
||||
"AI 활용형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/workflow/prc07_approval_system.py (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계] 요구된 핵심 성능 기준(이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100% 기준을 충족하고 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현을 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>반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 보안 규정 및 행정 절차 부합성이 논리적으로 검증되었으며 권한별 접근 제어(RBAC) 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> 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%</p></li><li><p>진행 기준: 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현</p></li><li><p>검증 방법: 권한별 접근 제어(RBAC) 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": "M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과(승인·반려·보류)와 사유를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과(승인·반려·보류)와 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과(승인·반려·보류)와 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>승인 8·반려 3·무응답 보류 1(자동 확정 0건) 우회 시도 차단 9/9, 감사 로그 71건 무결성 100%, 변조 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과(승인·반려·보류)와 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과(승인·반려·보류)와 사유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(승인 8·반려 3·무응답 보류 1(자동 확정 0건) 우회 시도 차단 9/9, 감사 로그 71건 무결성 100%, 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": "우회·위반 시도 9종이 어떤 이유로 차단되는지 표로 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>우회·위반 시도 9종이 어떤 이유로 차단되는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>우회·위반 시도 9종이 어떤 이유로 차단되는지 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>승인 8·반려 3·무응답 보류 1(자동 확정 0건) 우회 시도 차단 9/9, 감사 로그 71건 무결성 100%, 변조 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>우회·위반 시도 9종이 어떤 이유로 차단되는지 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>우회·위반 시도 9종이 어떤 이유로 차단되는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(승인 8·반려 3·무응답 보류 1(자동 확정 0건) 우회 시도 차단 9/9, 감사 로그 71건 무결성 100%, 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>",
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||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "감사 로그를 일부러 수정했을 때 탐지되는 위치를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>감사 로그를 일부러 수정했을 때 탐지되는 위치를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>감사 로그를 일부러 수정했을 때 탐지되는 위치를 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>승인 8·반려 3·무응답 보류 1(자동 확정 0건) 우회 시도 차단 9/9, 감사 로그 71건 무결성 100%, 변조 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>감사 로그를 일부러 수정했을 때 탐지되는 위치를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>감사 로그를 일부러 수정했을 때 탐지되는 위치를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(승인 8·반려 3·무응답 보류 1(자동 확정 0건) 우회 시도 차단 9/9, 감사 로그 71건 무결성 100%, 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": []
|
||||
},
|
||||
{
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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>승인 기준을 후보 점수 0.80에서 0.90으로 올려 승인 건수가 어떻게 바뀌는지 보고, 기준이 높을 때 생기는 업무 영향을 적는다.</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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||||
"id": "PRC07_M08",
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||||
"sequence": 8,
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||||
"title": "지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션",
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||||
"durationHours": 3.5,
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||||
"overview": "<p>가상 공급국 전면 차단을 모의한 스트레스 시뮬레이션으로 배치 파이프라인의 실행 시간, 안정성, 업무 시간 절감 효과를 검증한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>평시, 가상국가 A 차단, A+B 차단, 해외 전면 차단 4개 시나리오를 부품 2,000종 규모로 실행해 단절 부품, 국산 대체 후보 보유, 업체 수용량을 고려한 분기 내 착수 가능 건수, 핵심 부품 착수 대기, 재고 90일 미만 단절을 계산한다. 레코드 손상 2%와 일시 오류 3%를 주입해 재시도와 격리로 자동화 성공률을 구하고, 규모를 4,000종까지 늘려 실행 시간을 본다. 시간 예산을 초과하면 후보 탐색을 생략하고 룰 스크리닝만 유지하는 기능 축소 동작을 확인하며, 가정 단가로 수작업 대비 시간 절감을 계산한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>글로벌 공급망 차단 모의 스트레스 시뮬레이션을 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>가상 공급국 전면 차단을 모의한 스트레스 시뮬레이션으로 배치 파이프라인의 실행 시간, 안정성, 업무 시간 절감 효과를 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>평시, 가상국가 A 차단, A+B 차단, 해외 전면 차단 4개 시나리오를 부품 2,000종 규모로 실행해 단절 부품, 국산 대체 후보 보유, 업체 수용량을 고려한 분기 내 착수 가능 건수, 핵심 부품 착수 대기, 재고 90일 미만 단절 산출하고 모델에 적용하는</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/pipeline/prc07_batch_runner.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m08_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m08_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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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||||
"조달·계약·국산화",
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||||
"AI 활용형",
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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/pipeline/prc07_batch_runner.py (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션] 요구된 핵심 성능 기준(전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상 기준을 충족하고 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인을 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>실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과이 논리적으로 검증되었으며 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션를 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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||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인</p></li><li><p>검증 방법: 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션</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",
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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": [
|
||||
{
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||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M8 코드를 실행해 4개 시나리오의 단절 부품과 분기 내 착수 가능 건수를 비교한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 4개 시나리오의 단절 부품과 분기 내 착수 가능 건수를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 4개 시나리오의 단절 부품과 분기 내 착수 가능 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>전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 4개 시나리오의 단절 부품과 분기 내 착수 가능 건수를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 4개 시나리오의 단절 부품과 분기 내 착수 가능 건수를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감)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 격리·재시도·성공률 표를 읽고 자동화 성공률 계산식을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>손상 격리·재시도·성공률 표를 읽고 자동화 성공률 계산식을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>손상 격리·재시도·성공률 표를 읽고 자동화 성공률 계산식을 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>전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>손상 격리·재시도·성공률 표를 읽고 자동화 성공률 계산식을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>손상 격리·재시도·성공률 표를 읽고 자동화 성공률 계산식을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감)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": "시간 예산",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>시간 예산</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>시간 예산에 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>전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>시간 예산 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>시간 예산 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감)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": "01초 시험에서 기능 축소가 작동하는지 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>01초 시험에서 기능 축소가 작동하는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>01초 시험에서 기능 축소가 작동하는지 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>전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>01초 시험에서 기능 축소가 작동하는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>01초 시험에서 기능 축소가 작동하는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(전체 실행 0.5초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100%(목표 99% 이상) 해외 전면 차단 시 단절 1,574종 중 분기 내 착수 420건, 핵심(A) 대기 52건, 수작업 대비 90% 절감)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>VENDOR_CAP을 70에서 140으로 바꿔 분기 내 착수 가능 건수와 핵심 부품 대기가 어떻게 달라지는지 확인한다(수작업·확인 시간 가정도 바꿔 절감률 변화를 본다).</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": "PRC07_M09",
|
||||
"sequence": 9,
|
||||
"title": "AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>AAR로 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정하되 별도 검증 세트로 개선 여부를 확인한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>현장 모의 AAR 세트에서 1순위 오추천을 원인별(후보 충돌, 크기 편차 감점 등)로 분류하고, 가중치 재보정, 정밀 규격 항목 추가, 후보 1:1 배정, 근소 차이 검토 표시를 개선안으로 시험한다. 각 개선안은 AAR 세트로 설계하고 서로 다른 검증 세트에서 확인해 채택·보류·기각을 정한다. UAT 체크리스트 10개 항목을 측정값으로 채점하고 개선 요구 5건의 반영 여부를 점검한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR로 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정하되 별도 검증 세트로 개선 여부를 확인한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>현장 모의 AAR 세트에서 1순위 오추천을 원인별(후보 충돌, 크기 편차 감점 등)로 분류하고, 가중치 재보정, 정밀 규격 항목 추가, 후보 1:1 배정, 근소 차이 검토 표시를 개선안으로 시험 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/prc07_uat_feedback_report.md 및 패치 내역</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m09_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m09_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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": [
|
||||
"조달·계약·국산화",
|
||||
"AI 활용형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"docs/prc07_uat_feedback_report.md (필수)",
|
||||
"패치 내역 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료 기준을 충족하고 UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 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>단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성이 논리적으로 검증되었으며 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 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> 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료</p></li><li><p>진행 기준: UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료</p></li><li><p>검증 방법: 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 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": [
|
||||
"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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||||
"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": "M9 코드를 실행해 오추천 원인 분류와 개선안 비교표를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 오추천 원인 분류와 개선안 비교표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 오추천 원인 분류와 개선안 비교표를 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>검증 세트 Top-1 91.0%에서 98.1%(+7.1%p), 후보 중복 13건에서 0건 UAT 95점(목표 90점 이상), 개선 요구 5건 반영, F1 보류·F2 기각</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 오추천 원인 분류와 개선안 비교표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 오추천 원인 분류와 개선안 비교표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 세트 Top-1 91.0%에서 98.1%(+7.1%p), 후보 중복 13건에서 0건 UAT 95점(목표 90점 이상), 개선 요구 5건 반영, F1 보류·F2 기각)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": "AAR 세트와 검증 세트 결과가 다른 개선안(채택·보류·기각)의 사유를 설명한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AAR 세트와 검증 세트 결과가 다른 개선안(채택·보류·기각)의 사유를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AAR 세트와 검증 세트 결과가 다른 개선안(채택·보류·기각)의 사유를 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>검증 세트 Top-1 91.0%에서 98.1%(+7.1%p), 후보 중복 13건에서 0건 UAT 95점(목표 90점 이상), 개선 요구 5건 반영, F1 보류·F2 기각</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>AAR 세트와 검증 세트 결과가 다른 개선안(채택·보류·기각)의 사유를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>AAR 세트와 검증 세트 결과가 다른 개선안(채택·보류·기각)의 사유를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 세트 Top-1 91.0%에서 98.1%(+7.1%p), 후보 중복 13건에서 0건 UAT 95점(목표 90점 이상), 개선 요구 5건 반영, F1 보류·F2 기각)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": "UAT 점수와 개선 요구 반영 현황을 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>UAT 점수와 개선 요구 반영 현황을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>UAT 점수와 개선 요구 반영 현황을 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>검증 세트 Top-1 91.0%에서 98.1%(+7.1%p), 후보 중복 13건에서 0건 UAT 95점(목표 90점 이상), 개선 요구 5건 반영, F1 보류·F2 기각</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>UAT 점수와 개선 요구 반영 현황을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>UAT 점수와 개선 요구 반영 현황을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 세트 Top-1 91.0%에서 98.1%(+7.1%p), 후보 중복 13건에서 0건 UAT 95점(목표 90점 이상), 개선 요구 5건 반영, F1 보류·F2 기각)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": "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>w2의 정밀 항목 가중치를 0.2에서 0.05로 낮춰 F2가 기각에서 보류로 바뀌는지 확인하고, 개선안은 AAR 세트가 아닌 검증 세트로 판단해야 하는 이유를 적는다.</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": "PRC07_M10",
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||||
"sequence": 10,
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||||
"title": "무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성",
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||||
"durationHours": 3.0,
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||||
"overview": "<p>무기체계 부품 조달 위험 조기경보와 대체 공급선 추천 기능을 하나의 통합 패키지로 완성한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>입력 검증, 룰 스크리닝, 위험도와 조기경보, 대체 후보 추천과 1:1 배정, 검토 큐와 해시 체인 감사 로그를 한 파일의 파이프라인으로 묶는다. 서로 다른 가상 부품군 4종으로 End-to-End 실행과 자체 점검 8항목, 함수 호출 추적 기반 커버리지를 측정하고, 원클릭 설치 스크립트 5단계와 매뉴얼 7개 장의 작성률을 점검한다. 마지막으로 조달 담당자용 브리핑 요약을 출력한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>무기체계 부품 조달 위험 조기경보 및 대체 공급선 추천 도구를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>무기체계 부품 조달 위험 조기경보와 대체 공급선 추천 기능을 하나의 통합 패키지로 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>입력 검증, 룰 스크리닝, 위험도와 조기경보, 대체 후보 추천과 1:1 배정, 검토 큐와 해시 체인 감사 로그를 한 파일의 파이프라인으로 묶는다 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>dist/prc07_package/, README.md, docs/prc07_final_manual.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m10_dataset.json",
|
||||
"/uploads/PRC07/prc07_m10_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/PRC07/prc07_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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||||
"조달·계약·국산화",
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||||
"AI 활용형",
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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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||||
"dist/prc07_package/, README.md, docs/prc07_final_manual.md (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성] 요구된 핵심 성능 기준(설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100% 기준을 충족하고 최종 배포본 생성 및 검수 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>클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치이 논리적으로 검증되었으며 Clean 환경에서의 설치 및 초기화 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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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"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> 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 최종 배포본 생성 및 검수 완료</p></li><li><p>검증 방법: Clean 환경에서의 설치 및 초기화 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": "M10 코드를 실행해 설치 점검 5단계와 End-to-End 4종 결과를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 설치 점검 5단계와 End-to-End 4종 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 설치 점검 5단계와 End-to-End 4종 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>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 설치 점검 5단계와 End-to-End 4종 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 설치 점검 5단계와 End-to-End 4종 결과를 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": "자체 점검 8항목, 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검 8항목, 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검 8항목, 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 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>자체 점검 8항목, 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검 8항목, 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 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 요약의 수치가 실행 결과와 맞는지 대조한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>브리핑 요약의 수치가 실행 결과와 맞는지 대조한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>브리핑 요약의 수치가 실행 결과와 맞는지 대조한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>브리핑 요약의 수치가 실행 결과와 맞는지 대조한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>브리핑 요약의 수치가 실행 결과와 맞는지 대조한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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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>CONF의 queue_min_score를 60에서 75로 올려 검토 큐 크기와 우선 확인 건수가 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>",
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||||
"attachments": []
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}
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}
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}
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