시나리오 내용 반영

2026-10-08 16:43:48 +09:00
1 parent d9287de729
commit 350bb92bf9
@@ -0,0 +1,875 @@
+{
+  "version": "1.0.0",
+  "exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
+  "id": "QLT04",
+  "title": "Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션",
+  "category": "품질·규격·검사",
+  "level": 2,
+  "durationDays": 5,
+  "requiredHours": 27.0,
+  "status": "COMPLETED",
+  "isRecommended": false,
+  "summary": "",
+  "objectives": "<p>외주정비는 정비 대기, 외주 검사 대기, 재작업, 규격·제원 불일치가 겹치면서 장비 가동률을 떨어뜨리지만 요인별 영향이 한눈에 보이지 않아 어디에 정비 자원을 먼저 투입할지 정하기 어렵다. 본 프로젝트는 미 국방부 외주정비 품질보증 사례의 문제의식(규격 정합성·검사 병목·하자 연결)을 교육용 가상 자료로 재구성해, 정비 대기 요인 분류, 저가동 요인 분석, 재배치 시뮬레이션, 추세 대시보드, 사람 검토 워크플로우까지 프로토타입으로 구현하는 과제이다. 가상 장비는 유형 A·B·C와 가상 부대로만 구분하며 실제 장비·부대 자료는 쓰지 않는다. 최종 목표는 가동률 저하 요인과 외주 품질검사 병목을 근거와 함께 보여 주되, 정비 우선순위와 자원 투입 결정은 정비관·품질검사관·군수참모가 하도록 지원하는 도구를 완성하는 것이다.</p>",
+  "deliverables": [
+    "docs/qlt04_as_is_to_be_spec.md (필수)",
+    "src/connectors/qlt04_data_loader.py (필수)",
+    "스키마 정의서 (필수)",
+    "src/engine/qlt04_rule_engine.py (필수)",
+    "src/ai/qlt04_intelligence_module.py (필수)",
+    "src/ui/qlt04_app.py (필수)"
+  ],
+  "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 장비·부대·가동률·검사 자료는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 부대, 장비 제원, 가동률 정보는 사용하지 않는다. 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력과 부대 내 촬영은 금지한다. 분석·추천·시뮬레이션 결과는 판단 보조 정보이며 정비 우선순위, 외주 품질검사 판정, 정비 자원 투입 결정은 정비관·품질검사관·군수참모가 수행한다. 룰과 대응시킨 가상 품질지침 조항은 연결 방식을 보이기 위한 예시이며 실제 규정 원문이 아니다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
+  "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>",
+  "prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 품질·규격·검사 데이터 분석 기초",
+  "refFiles": [],
+  "refText": "",
+  "projectSkills": [
+    {
+      "skillId": "competency_군특화문제해결_품질·규격·검사_문제분석",
+      "level": 2,
+      "category": "군특화문제해결",
+      "subCategory": "품질·규격·검사 문제분석"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_군특화문제해결_품질·규격·검사_대안도출",
+      "level": 1,
+      "category": "군특화문제해결",
+      "subCategory": "품질·규격·검사 대안도출"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
+      "level": 2,
+      "category": "데이터분석검증",
+      "subCategory": "AI 결과 검증"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
+      "level": 1,
+      "category": "AI활용역량",
+      "subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
+      "level": 2,
+      "category": "전술의사결정",
+      "subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
+    }
+  ],
+  "prerequisiteVods": [],
+  "missions": [
+    {
+      "id": "QLT04_M01",
+      "sequence": 1,
+      "title": "사단/여단별 주요 전술 장비(전차, 자주포, 장갑차) 일일 가동률 및 정비 대기 데이터셋 정의",
+      "durationHours": 1.5,
+      "overview": "<p>부대별 전술 장비(유형 A·B·C로 추상화한 가상 장비)의 일일 가동률과 정비 대기 자료의 구조와 입출력 명세를 정의하고, 외주정비 입고부터 품질검사·가동 복귀까지의 현행(AS-IS) 업무를 단계로 나누어 병목을 찾는다.</p>",
+      "objectives": "<p>장비 식별, 정비 요청, 대기 요인별 일수(부품·정비병·외주 정비·외주 검사), 품질 지표(재작업·규격 불일치·하자), 자원 수준, 가동률을 묶어 필드 16개의 스키마와 검증 규칙을 만든다. 가상 장비 100대를 검증하고 형식·허용값·범위·자료형·누락·논리 규칙 위반 오류를 일부러 넣어 검출되는지 확인한다. 외주 정비 1건의 처리 과정을 12단계로 나누어 단계별 작업일과 대기일을 계산하고, 자동화할 단계와 정비관·품질검사관이 판단할 단계를 구분한 TO-BE 안을 비교한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전술 장비(전차, 자주포) 일일 가동률 및 정비 대기 데이터셋을 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>부대별 전술 장비(유형 A·B·C로 추상화한 가상 장비)의 일일 가동률과 정비 대기 자료의 구조와 입출력 명세를 정의하고, 외주정비 입고부터 품질검사·가동 복귀까지의 현행(AS-IS) 업무를 단계로 나누어 병목을 찾는다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>장비 식별, 정비 요청, 대기 요인별 일수(부품·정비병·외주 정비·외주 검사), 품질 지표(재작업·규격 불일치·하자), 자원 수준, 가동률을 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/qlt04_as_is_to_be_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m01_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m01_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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>",
+      "techStack": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "docs/qlt04_as_is_to_be_spec.md (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[사단/여단별 주요 전술 장비(전차, 자주포, 장갑차) 일일 가동률 및 정비 대기 데이터셋 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>",
+        "<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>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "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>",
+      "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": "M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 시험에서 검출된 오류 8건을 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 시험에서 검출된 오류 8건을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 시험에서 검출된 오류 8건을 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 4개소(목표 3개소 이상) 정상 100대 형식 오류 0건, 주입 오류 8건 검출, 외주 정비 1건 48.9일에서 34.7일 예상(29% 단축)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 스키마 검증 결과와 오류 주입 시험에서 검출된 오류 8건을 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 시험에서 검출된 오류 8건을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12개(목표 10개 이상), 병목 4개소(목표 3개소 이상) 정상 100대 형식 오류 0건, 주입 오류 8건 검출, 외주 정비 1건 48.9일에서 34.7일 예상(29% 단축))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": "AS-IS/TO-BE 업무 단계표에서 대기일이 큰 병목 단계를 찾는다.",
+          "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 4개소(목표 3개소 이상) 정상 100대 형식 오류 0건, 주입 오류 8건 검출, 외주 정비 1건 48.9일에서 34.7일 예상(29% 단축)</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 4개소(목표 3개소 이상) 정상 100대 형식 오류 0건, 주입 오류 8건 검출, 외주 정비 1건 48.9일에서 34.7일 예상(29% 단축))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": "정비관·품질검사관이 판단할 단계와 자동화할 단계를 구분해 적는다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정비관·품질검사관이 판단할 단계와 자동화할 단계를 구분해 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정비관·품질검사관이 판단할 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 4개소(목표 3개소 이상) 정상 100대 형식 오류 0건, 주입 오류 8건 검출, 외주 정비 1건 48.9일에서 34.7일 예상(29% 단축)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정비관·품질검사관이 판단할 단계와 자동화할 단계를 구분해 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정비관·품질검사관이 판단할 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 4개소(목표 3개소 이상) 정상 100대 형식 오류 0건, 주입 오류 8건 검출, 외주 정비 1건 48.9일에서 34.7일 예상(29% 단축))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 '외주 검사 대기' 대기일을 5일에서 2일로 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": "QLT04_M02",
+      "sequence": 2,
+      "title": "정비 대기 시간(부품 대기, 정비병 부족, 외주 정비) 요인 분류 전처리 모듈 구현",
+      "durationHours": 2.0,
+      "overview": "<p>서식이 다른 정비 대기 기록(CSV, 엑셀 내보내기, JSON, 정비일지 문장)을 하나의 표준 스키마로 바꾸고 대기 사유를 부품 대기·정비병 부족·외주 정비·검사·재작업으로 분류하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
+      "objectives": "<p>열 이름 별칭 사전으로 CSV, 탭 구분(엑셀 내보내기), JSON 세 형식을 표준 스키마로 바꾸고, 대기 기간(일·주·개월·시간)과 날짜·부대명 표기를 통일한다. 정비일지 문장 5건에서 장비 번호·부대·대기 일수·날짜를 정규식으로 뽑고 사유 키워드로 요인을 분류한다. 열 이름이 바뀐 새 양식과 처음 보는 사유 표현을 넣어 실패를 확인한 뒤 별칭 사전과 키워드 한 줄만 보완해 처리되는지 확인한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>정비 대기 시간(부품 대기, 인력 부족) 요인 분류 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>서식이 다른 정비 대기 기록(CSV, 엑셀 내보내기, JSON, 정비일지 문장)을 하나의 표준 스키마로 바꾸고 대기 사유를 부품 대기·정비병 부족·외주 정비·검사·재작업으로 분류하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>열 이름 별칭 사전으로 CSV, 탭 구분(엑셀 내보내기), JSON 세 형식을 표준 스키마로 바꾸고, 대기 기간(일·주·개월·시간)과 날짜·부대명 표기를 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/qlt04_data_loader.py 및 스키마 정의서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m02_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m02_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "src/connectors/qlt04_data_loader.py (필수)",
+        "스키마 정의서 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정비 대기 시간(부품 대기, 정비병 부족, 외주 정비) 요인 분류 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": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 정비일지 문장 추출 결과를 확인한...",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 정비일지 문장 추출 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 정비일지 문장 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), 중복 정리 후 18건, 요인 분류 18/18 일치 '기타' 1건은 사람 확인, 새 양식은 별칭 추가·새 사유는 키워드 추가로 처리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·탭 구분·JSON 파싱 결과와 정비일지 문장 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 정비일지 문장 추출 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(19/19), 중복 정리 후 18건, 요인 분류 18/18 일치 '기타' 1건은 사람 확인, 새 양식은 별칭 추가·새 사유는 키워드 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": "대기 기간(5일, 2주, 48시간 등)과 날짜 표기가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다...",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>대기 기간(5일, 2주, 48시간 등)과 날짜 표기가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>대기 기간(5일, 2주, 48시간 등)과 날짜 표기가 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), 중복 정리 후 18건, 요인 분류 18/18 일치 '기타' 1건은 사람 확인, 새 양식은 별칭 추가·새 사유는 키워드 추가로 처리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>대기 기간(5일, 2주, 48시간 등)과 날짜 표기가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>대기 기간(5일, 2주, 48시간 등)과 날짜 표기가 어떻게 통일되는지 정제표에서 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(19/19), 중복 정리 후 18건, 요인 분류 18/18 일치 '기타' 1건은 사람 확인, 새 양식은 별칭 추가·새 사유는 키워드 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,
+          "problem": "새 양식·새 사유 표현 시험에서 실패했다가 별칭 사전과 키워드 한 줄 추가 후 성공하는 과...",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>새 양식·새 사유 표현 시험에서 실패했다가 별칭 사전과 키워드 한 줄 추가 후 성공하는 과정을 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>새 양식·새 사유 표현 시험에서 실패했다가 별칭 사전과 키워드 한 줄 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), 중복 정리 후 18건, 요인 분류 18/18 일치 '기타' 1건은 사람 확인, 새 양식은 별칭 추가·새 사유는 키워드 추가로 처리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>새 양식·새 사유 표현 시험에서 실패했다가 별칭 사전과 키워드 한 줄 추가 후 성공하는 과정을 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>새 양식·새 사유 표현 시험에서 실패했다가 별칭 사전과 키워드 한 줄 추가 후 성공하는 과정을 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(19/19), 중복 정리 후 18건, 요인 분류 18/18 일치 '기타' 1건은 사람 확인, 새 양식은 별칭 추가·새 사유는 키워드 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",
+          "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>LOGS에 '검사장비 점검 대기 3일'이라는 문장을 추가해 어떤 요인으로 분류되는지 보고, CAUSE_KW의 키워드를 고쳐 원하는 분류가 되게 한다.</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": "QLT04_M03",
+      "sequence": 3,
+      "title": "가동률 저하 상위 5대 요인 도출 1차 통계 분석 Baseline 알고리즘 구현",
+      "durationHours": 2.5,
+      "overview": "<p>가동률 저하의 상위 5대 요인을 상관·효과크기·손실일로 도출하는 1차 통계 Baseline을 만들고, 정비·검사 병목 판별 룰 15종 이상을 YAML 설정으로 구현해 저가동 후보를 가려낸다.</p>",
+      "objectives": "<p>가상 장비 300대에서 가동률 70% 미만 장비와 나머지의 요인별 평균 차이(효과크기)와 가동률과의 상관을 구해 상위 5개 요인을 정한다. 부품 재고·정비병 충원율·대기 일수·재작업·규격 불일치·하자 접수 등을 기준으로 룰 16종을 YAML 문자열로 쓰고 점수와 등급(고위험·주의·관심·정상)을 계산한다. 룰마다 기준값 위·아래 경계 조건 단위 시험을 돌리고 룰 처리 지연시간을 측정한 뒤, 상위 장비의 적중 룰과 대응 가상 지침 조항을 읽는다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>가동률 저하 상위 요인 도출 1차 통계 분석 Baseline 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>가동률 저하의 상위 5대 요인을 상관·효과크기·손실일로 도출하는 1차 통계 Baseline을 만들고, 정비·검사 병목 판별 룰 15종 이상을 YAML 설정으로 구현해 저가동 후보를 가려낸다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상 장비 300대에서 가동률 70% 미만 장비와 나머지의 요인별 평균 차이(효과크기)와 가동률과의 상관을 구해 상위 5개 요인을 정 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/engine/qlt04_rule_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m03_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m03_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "src/engine/qlt04_rule_engine.py (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[가동률 저하 상위 5대 요인 도출 1차 통계 분석 Baseline 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 상위 5대 요인표와 저가동 장비의 평균 대기 손실일을 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 상위 5대 요인표와 저가동 장비의 평균 대기 손실일을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 상위 5대 요인표와 저가동 장비의 평균 대기 손실일을 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 5요인: 정비 요청 건수·외주 정비·외주 검사 대기·부품 대기·정비병 부족, 룰 16종(목표 15종 이상) 단위 시험 47/47 통과, 지연 99백분위 약 0.03ms(목표 50ms 이하), 고위험 16대 중 저가동 13대(81%)·정상 215대 중 6%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 상위 5대 요인표와 저가동 장비의 평균 대기 손실일을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 상위 5대 요인표와 저가동 장비의 평균 대기 손실일을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 5요인: 정비 요청 건수·외주 정비·외주 검사 대기·부품 대기·정비병 부족, 룰 16종(목표 15종 이상) 단위 시험 47/47 통과, 지연 99백분위 약 0.03ms(목표 50ms 이하), 고위험 16대 중 저가동 13대(81%)·정상 215대 중 6%)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": "룰 16종 적용 결과의 등급별 실제 저가동 비율과 경계 조건 단위 시험 47건 통과 여부를...",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>룰 16종 적용 결과의 등급별 실제 저가동 비율과 경계 조건 단위 시험 47건 통과 여부를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>룰 16종 적용 결과의 등급별 실제 저가동 비율과 경계 조건 단위 시험 47건 통과 여부를 읽는다.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 5요인: 정비 요청 건수·외주 정비·외주 검사 대기·부품 대기·정비병 부족, 룰 16종(목표 15종 이상) 단위 시험 47/47 통과, 지연 99백분위 약 0.03ms(목표 50ms 이하), 고위험 16대 중 저가동 13대(81%)·정상 215대 중 6%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>룰 16종 적용 결과의 등급별 실제 저가동 비율과 경계 조건 단위 시험 47건 통과 여부를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>룰 16종 적용 결과의 등급별 실제 저가동 비율과 경계 조건 단위 시험 47건 통과 여부를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 5요인: 정비 요청 건수·외주 정비·외주 검사 대기·부품 대기·정비병 부족, 룰 16종(목표 15종 이상) 단위 시험 47/47 통과, 지연 99백분위 약 0.03ms(목표 50ms 이하), 고위험 16대 중 저가동 13대(81%)·정상 215대 중 6%)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": "고위험 상위 3대의 적중 룰과 가상 지침 조항을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>고위험 상위 3대의 적중 룰과 가상 지침 조항을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>고위험 상위 3대의 적중 룰과 가상 지침 조항을 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>상위 5요인: 정비 요청 건수·외주 정비·외주 검사 대기·부품 대기·정비병 부족, 룰 16종(목표 15종 이상) 단위 시험 47/47 통과, 지연 99백분위 약 0.03ms(목표 50ms 이하), 고위험 16대 중 저가동 13대(81%)·정상 215대 중 6%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>고위험 상위 3대의 적중 룰과 가상 지침 조항을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>고위험 상위 3대의 적중 룰과 가상 지침 조항을 읽고 사람이 먼저 확인할 순서를 정한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 5요인: 정비 요청 건수·외주 정비·외주 검사 대기·부품 대기·정비병 부족, 룰 16종(목표 15종 이상) 단위 시험 47/47 통과, 지연 99백분위 약 0.03ms(목표 50ms 이하), 고위험 16대 중 저가동 13대(81%)·정상 215대 중 6%)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>RULES_YAML의 Q06 외주 검사 대기 기준을 6일에서 4일로 설정만 바꿔 후보 수와 정밀도·재현율이 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": "QLT04_M04",
+      "sequence": 4,
+      "title": "회귀 분석 및 원인 규명 모델 기반 가동률 저하 핵심 병목 요인 정밀 분석 엔진 고도화",
+      "durationHours": 3.0,
+      "overview": "<p>회귀 분석으로 가동률 저하의 핵심 병목 요인을 정밀 분석하고, 저하 요인을 분류해 Top-3 개선 옵션과 유사 사례 유사도를 제공하는 모델의 정확도를 검증한다.</p>",
+      "objectives": "<p>가상 장비 1,500대를 학습 70%와 검증 30%로 나누고 릿지 회귀로 요인별 표준화 계수를 구한 뒤 부트스트랩 20회로 계수 부호의 안정성을 확인한다. 저가동 장비의 주요 요인을 로지스틱 회귀로 분류해 Top-1 정확도와 Top-3 포함률을 측정한다. 학습 세트의 같은 요인 장비와의 코사인 유사도를 함께 보여 주고, 확률이 낮은 추천은 사람이 Top-3를 비교하도록 표시한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>회귀 분석 기반 가동률 저하 핵심 병목 요인 정밀 분석 엔진을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>회귀 분석으로 가동률 저하의 핵심 병목 요인을 정밀 분석하고, 저하 요인을 분류해 Top-3 개선 옵션과 유사 사례 유사도를 제공하는 모델의 정확도를 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상 장비 1,500대를 학습 70%와 검증 30%로 나누고 릿지 회귀로 요인별 표준화 계수를 구한 뒤 부트스트랩 20회로 계수 부호의 안정성 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/ai/qlt04_intelligence_module.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m04_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m04_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "src/ai/qlt04_intelligence_module.py (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[회귀 분석 및 원인 규명 모델 기반 가동률 저하 핵심 병목 요인 정밀 분석 엔진 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>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "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>",
+      "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 회귀 검증 R2와 요인별 표준화 계수·부호 유지 비율을 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 회귀 검증 R2와 요인별 표준화 계수·부호 유지 비율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 회귀 검증 R2와 요인별 표준화 계수·부호 유지 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>회귀 검증 R2 0.899, 핵심 요인 부호 유지 100% 요인 분류 Top-1 99.1%(목표 85% 이상), Top-3 100%, 확률 0.8 이상 추천 정확도 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 회귀 검증 R2와 요인별 표준화 계수·부호 유지 비율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 회귀 검증 R2와 요인별 표준화 계수·부호 유지 비율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(회귀 검증 R2 0.899, 핵심 요인 부호 유지 100% 요인 분류 Top-1 99.1%(목표 85% 이상), Top-3 100%, 확률 0.8 이상 추천 정확도 100%)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": "요인 분류의 Top-1 정확도와 Top-3 포함률, 요인별 재현율을 읽는다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>요인 분류의 Top-1 정확도와 Top-3 포함률, 요인별 재현율을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>요인 분류의 Top-1 정확도와 Top-3 포함률, 요인별 재현율을 읽는다.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>회귀 검증 R2 0.899, 핵심 요인 부호 유지 100% 요인 분류 Top-1 99.1%(목표 85% 이상), Top-3 100%, 확률 0.8 이상 추천 정확도 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>요인 분류의 Top-1 정확도와 Top-3 포함률, 요인별 재현율을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>요인 분류의 Top-1 정확도와 Top-3 포함률, 요인별 재현율을 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(회귀 검증 R2 0.899, 핵심 요인 부호 유지 100% 요인 분류 Top-1 99.1%(목표 85% 이상), Top-3 100%, 확률 0.8 이상 추천 정확도 100%)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": "Top-3 개선 옵션 예시에서 확률과 유사 사례 유사도가 낮은 추천을 골라 사람이 어떻게 ...",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>Top-3 개선 옵션 예시에서 확률과 유사 사례 유사도가 낮은 추천을 골라 사람이 어떻게 판단할지 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Top-3 개선 옵션 예시에서 확률과 유사 사례 유사도가 낮은 추천을 골라 사람이 어떻게 판단할지 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>회귀 검증 R2 0.899, 핵심 요인 부호 유지 100% 요인 분류 Top-1 99.1%(목표 85% 이상), Top-3 100%, 확률 0.8 이상 추천 정확도 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Top-3 개선 옵션 예시에서 확률과 유사 사례 유사도가 낮은 추천을 골라 사람이 어떻게 판단할지 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>Top-3 개선 옵션 예시에서 확률과 유사 사례 유사도가 낮은 추천을 골라 사람이 어떻게 판단할지 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(회귀 검증 R2 0.899, 핵심 요인 부호 유지 100% 요인 분류 Top-1 99.1%(목표 85% 이상), Top-3 100%, 확률 0.8 이상 추천 정확도 100%)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>fit_cause의 cut(저가동 기준)을 85에서 75로 바꿔 분류 정확도와 대상 장비 수가 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": "QLT04_M05",
+      "sequence": 5,
+      "title": "정비 자원 재배치 시 예상 가동률 상승폭 시뮬레이션 산출 엔진 개발",
+      "durationHours": 3.0,
+      "overview": "<p>정비병과 부품 재고를 부대 사이에서 옮겼을 때 예상 가동률 상승폭을 시뮬레이션하는 엔진을 만들고, 입력-분석-검토-결과 4개 화면의 프로토타입으로 보여 준다.</p>",
+      "objectives": "<p>재고·충원율 부족분의 제곱과 정비 요청 건수의 상호작용을 반영한 회귀 모델을 만들어 검증 R2를 확인한다. 제공 부대에서 수혜 부대로 정비병 2·4·6명 또는 재고를 옮기는 후보 70건의 전체 가동률 변화를 계산하고 제공 부대 영향과 누적 이동 한도로 승인대기·반려를 나눈다. 입력·분석·검토·결과 4개 화면을 텍스트 패널로 구현하고 상태 뱃지, 필터, 화면 이동 12경로를 시험한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>정비 자원 재배치 시 예상 가동률 상승폭 시뮬레이션 산출 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>정비병과 부품 재고를 부대 사이에서 옮겼을 때 예상 가동률 상승폭을 시뮬레이션하는 엔진을 만들고, 입력-분석-검토-결과 4개 화면의 프로토타입으로 보여 준다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>재고·충원율 부족분의 제곱과 정비 요청 건수의 상호작용을 반영한 회귀 모델을 만들어 검증 R2 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/qlt04_app.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m05_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m05_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "src/ui/qlt04_app.py (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정비 자원 재배치 시 예상 가동률 상승폭 시뮬레이션 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"
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+      "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 시뮬레이션 모델 검증 R2와 후보 70건 평가 결과를 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 시뮬레이션 모델 검증 R2와 후보 70건 평가 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 시뮬레이션 모델 검증 R2와 후보 70건 평가 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>시뮬레이션 R2 0.646, 화면 4종 구현, 화면 이동 12/12 성공 승인대기 2건·반려 2건(누적 이동 한도 초과), 승인대기 안 합산 +0.10%p(수혜 부대 최대 +3.1%p)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 시뮬레이션 모델 검증 R2와 후보 70건 평가 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 시뮬레이션 모델 검증 R2와 후보 70건 평가 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시뮬레이션 R2 0.646, 화면 4종 구현, 화면 이동 12/12 성공 승인대기 2건·반려 2건(누적 이동 한도 초과), 승인대기 안 합산 +0.10%p(수혜 부대 최대 +3.1%p))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": "화면 1~4(입력·분석·검토·결과)의 내용과 상태 뱃지(승인대기·반려·완료)를 읽는다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>화면 1~4(입력·분석·검토·결과)의 내용과 상태 뱃지(승인대기·반려·완료)를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>화면 1~4(입력·분석·검토·결과)의 내용과 상태 뱃지(승인대기·반려·완료)를 읽는다.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>시뮬레이션 R2 0.646, 화면 4종 구현, 화면 이동 12/12 성공 승인대기 2건·반려 2건(누적 이동 한도 초과), 승인대기 안 합산 +0.10%p(수혜 부대 최대 +3.1%p)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>화면 1~4(입력·분석·검토·결과)의 내용과 상태 뱃지(승인대기·반려·완료)를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>화면 1~4(입력·분석·검토·결과)의 내용과 상태 뱃지(승인대기·반려·완료)를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시뮬레이션 R2 0.646, 화면 4종 구현, 화면 이동 12/12 성공 승인대기 2건·반려 2건(누적 이동 한도 초과), 승인대기 안 합산 +0.10%p(수혜 부대 최대 +3.1%p))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": "필터 시험과 화면 이동 12경로 결과를 확인하고 반려 사유를 설명한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>필터 시험과 화면 이동 12경로 결과를 확인하고 반려 사유를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>필터 시험과 화면 이동 12경로 결과를 확인하고 반려 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>시뮬레이션 R2 0.646, 화면 4종 구현, 화면 이동 12/12 성공 승인대기 2건·반려 2건(누적 이동 한도 초과), 승인대기 안 합산 +0.10%p(수혜 부대 최대 +3.1%p)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>필터 시험과 화면 이동 12경로 결과를 확인하고 반려 사유를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>필터 시험과 화면 이동 12경로 결과를 확인하고 반려 사유를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시뮬레이션 R2 0.646, 화면 4종 구현, 화면 이동 12/12 성공 승인대기 2건·반려 2건(누적 이동 한도 초과), 승인대기 안 합산 +0.10%p(수혜 부대 최대 +3.1%p))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>PARAM의 max_move를 4에서 6으로 올려 승인대기·반려 건수와 합산 상승폭이 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": "QLT04_M06",
+      "sequence": 6,
+      "title": "부대별/장비별 가동률 추세 및 가동률 저하 요인 분석 대시보드 구현",
+      "durationHours": 2.5,
+      "overview": "<p>부대별·장비 유형별 가동률 추세와 저하 요인을 보여 주는 대시보드를 만들고, 비정상 입력에도 중단되지 않도록 입력 검증기와 에러 핸들러를 갖춘다.</p>",
+      "objectives": "<p>12개월 가상 추세로 부대별 월 기울기, 최근 3개월 평균, 저하 경고와 부대 x 유형 가동률, 대기 손실일 구성을 표와 그래프로 보여 준다. 결측·문자열·범위 오류·특수문자·무한대·중복·열 누락·빈 자료·20만 행 대용량·읽기 오류·갱신 오류 등 예외 13종을 주입해 격리·안내 메시지·오류 로그를 확인한다. 읽기 오류는 3회까지 재시도하고 갱신 실패는 이전 상태로 되돌린다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>부대별/장비별 가동률 추세 및 저하 요인 분석 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>부대별·장비 유형별 가동률 추세와 저하 요인을 보여 주는 대시보드를 만들고, 비정상 입력에도 중단되지 않도록 입력 검증기와 에러 핸들러를 갖춘다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>12개월 가상 추세로 부대별 월 기울기, 최근 3개월 평균, 저하 경고와 부대 x 유형 가동률, 대기 손실일 구성을 표와 그래프로 보여 준다 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/utils/qlt04_validator.py 및 에러 핸들러</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m06_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m06_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "src/utils/qlt04_validator.py (필수)",
+        "에러 핸들러 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[부대별/장비별 가동률 추세 및 가동률 저하 요인 분석 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>",
+      "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 부대별 추세표, 부대 x 유형 가동률, 대기 손실일 구성을 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 부대별 추세표, 부대 x 유형 가동률, 대기 손실일 구성을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 부대별 추세표, 부대 x 유형 가동률, 대기 손실일 구성을 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>저하 경고 1개 부대(가상C, 월 -1.2%p), 예외 13종 크래시 0건 오류 로그 기록 13/13(100%), 로그 14건 모두 안내문 포함, 롤백 시 이전 상태 유지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 부대별 추세표, 부대 x 유형 가동률, 대기 손실일 구성을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 부대별 추세표, 부대 x 유형 가동률, 대기 손실일 구성을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(저하 경고 1개 부대(가상C, 월 -1.2%p), 예외 13종 크래시 0건 오류 로그 기록 13/13(100%), 로그 14건 모두 안내문 포함, 롤백 시 이전 상태 유지)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": "저하 경고가 붙은 부대와 최대 요인을 읽는다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>저하 경고가 붙은 부대와 최대 요인을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>저하 경고가 붙은 부대와 최대 요인을 읽는다.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>저하 경고 1개 부대(가상C, 월 -1.2%p), 예외 13종 크래시 0건 오류 로그 기록 13/13(100%), 로그 14건 모두 안내문 포함, 롤백 시 이전 상태 유지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>저하 경고가 붙은 부대와 최대 요인을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>저하 경고가 붙은 부대와 최대 요인을 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(저하 경고 1개 부대(가상C, 월 -1.2%p), 예외 13종 크래시 0건 오류 로그 기록 13/13(100%), 로그 14건 모두 안내문 포함, 롤백 시 이전 상태 유지)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": "예외 13종 시험에서 처리 결과와 로그·안내문을 확인하고 크래시가 없는지 본다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>예외 13종 시험에서 처리 결과와 로그·안내문을 확인하고 크래시가 없는지 본다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>예외 13종 시험에서 처리 결과와 로그·안내문을 확인하고 크래시가 없는지 본다.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>저하 경고 1개 부대(가상C, 월 -1.2%p), 예외 13종 크래시 0건 오류 로그 기록 13/13(100%), 로그 14건 모두 안내문 포함, 롤백 시 이전 상태 유지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>예외 13종 시험에서 처리 결과와 로그·안내문을 확인하고 크래시가 없는지 본다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>예외 13종 시험에서 처리 결과와 로그·안내문을 확인하고 크래시가 없는지 본다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(저하 경고 1개 부대(가상C, 월 -1.2%p), 예외 13종 크래시 0건 오류 로그 기록 13/13(100%), 로그 14건 모두 안내문 포함, 롤백 시 이전 상태 유지)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 가동률 '101.0' 문자열 값을 가진 행을 추가해 격리·로그 처리를 확인하고, validate_frame의 허용 범위를 바꿔 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": "QLT04_M07",
+      "sequence": 7,
+      "title": "정비 자원 우선 투입 결정을 위한 군수참모처 HITL 정책 결정 모듈 설계",
+      "durationHours": 3.0,
+      "overview": "<p>정비 자원 우선 투입 안을 정비담당-정비관-품질검사관-군수참모 순서로 사람이 검토·결정하는 HITL 워크플로우를 설계하고 권한 통제와 이력 무결성을 검증한다.</p>",
+      "objectives": "<p>역할별 권한(RBAC)과 단계 순서를 정의하고 시스템은 제안만, 확정은 사람만 하도록 만든다. 룰 점수가 높은 장비 12대의 추천 조치를 상신해 검토·반려·재기안·승인 과정을 모의 실행하고 반려 사유와 근거 입력을 필수로 한다. 권한 우회·절차 위반 시도 13종과 로그 임의 수정을 시험해 해시 체인 감사 로그가 차단·탐지하는지 확인한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>정비 자원 우선 투입 결정을 위한 군수참모처 HITL 정책 결정 모듈을 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>정비 자원 우선 투입 안을 정비담당-정비관-품질검사관-군수참모 순서로 사람이 검토·결정하는 HITL 워크플로우를 설계하고 권한 통제와 이력 무결성을 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>역할별 권한(RBAC)과 단계 순서를 정의하고 시스템은 제안만, 확정은 사람만 하도록 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/workflow/qlt04_approval_system.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m07_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m07_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "src/workflow/qlt04_approval_system.py (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정비 자원 우선 투입 결정을 위한 군수참모처 HITL 정책 결정 모듈 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 결과와 상태 집계를 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과와 상태 집계를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과와 상태 집계를 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 10건·보류 2건(자동 확정 없음), 재기안 10회 우회·위반 시도 차단 13/13(100%), 감사 로그 107건 이력 무결성 100%, 임의 수정 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과와 상태 집계를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 12건의 결재 결과와 상태 집계를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(승인 10건·보류 2건(자동 확정 없음), 재기안 10회 우회·위반 시도 차단 13/13(100%), 감사 로그 107건 이력 무결성 100%, 임의 수정 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": "권한 우회·절차 위반 시도 13종이 모두 차단되는지 읽는다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>권한 우회·절차 위반 시도 13종이 모두 차단되는지 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>권한 우회·절차 위반 시도 13종이 모두 차단되는지 읽는다.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 10건·보류 2건(자동 확정 없음), 재기안 10회 우회·위반 시도 차단 13/13(100%), 감사 로그 107건 이력 무결성 100%, 임의 수정 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>권한 우회·절차 위반 시도 13종이 모두 차단되는지 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>권한 우회·절차 위반 시도 13종이 모두 차단되는지 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(승인 10건·보류 2건(자동 확정 없음), 재기안 10회 우회·위반 시도 차단 13/13(100%), 감사 로그 107건 이력 무결성 100%, 임의 수정 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": "권한 매트릭스와 해시 체인 검증, 10번째 기록을 수정했을 때 위변조 탐지 결과를 확인한다...",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>권한 매트릭스와 해시 체인 검증, 10번째 기록을 수정했을 때 위변조 탐지 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>권한 매트릭스와 해시 체인 검증, 10번째 기록을 수정했을 때 위변조 탐지 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>승인 10건·보류 2건(자동 확정 없음), 재기안 10회 우회·위반 시도 차단 13/13(100%), 감사 로그 107건 이력 무결성 100%, 임의 수정 탐지</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>권한 매트릭스와 해시 체인 검증, 10번째 기록을 수정했을 때 위변조 탐지 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>권한 매트릭스와 해시 체인 검증, 10번째 기록을 수정했을 때 위변조 탐지 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(승인 10건·보류 2건(자동 확정 없음), 재기안 10회 우회·위반 시도 차단 13/13(100%), 감사 로그 107건 이력 무결성 100%, 임의 수정 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>MAX_REDRAFT를 2에서 1로 낮추고 종결(반려) 건수가 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": "QLT04_M08",
+      "sequence": 8,
+      "title": "전군 장비 가동률 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트 및 성능 검증",
+      "durationHours": 3.5,
+      "overview": "<p>12개월치 가상 장비 가동률 자료를 월 단위 배치로 일괄 분석하고, 오류·장애 주입과 자료량 500% 부하에서 성능과 안정성을 검증한다.</p>",
+      "objectives": "<p>월 배치를 적재-검증-분석-보고 4단계로 자동 실행하는 스케줄러 모사를 만든다. 오류 레코드 1%와 일시 장애 2건을 주입해 재시도와 격리가 동작하는지 보고, 지속 장애 시 해당 월만 건너뛰고 알림을 내는지 확인한다. 월 자료량 100·200·500%에서 실행 시간·성공률·자료 유실을 측정하고 수작업과 자동 처리의 소요 시간을 가정치로 비교한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전군 장비 가동률 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>12개월치 가상 장비 가동률 자료를 월 단위 배치로 일괄 분석하고, 오류·장애 주입과 자료량 500% 부하에서 성능과 안정성을 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>월 배치를 적재-검증-분석-보고 4단계로 자동 실행하는 스케줄러 모사 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/pipeline/qlt04_batch_runner.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m08_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m08_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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>",
+      "techStack": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "src/pipeline/qlt04_batch_runner.py (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전군 장비 가동률 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트 및 성능 검증] 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>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "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>",
+      "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": "M8 코드를 실행해 월 배치 진행 표시, 재시도 로그, 알림 메시지를 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 월 배치 진행 표시, 재시도 로그, 알림 메시지를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 월 배치 진행 표시, 재시도 로그, 알림 메시지를 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>12개월 배치 48/48 단계 성공(성공률 100%), 소요 1초 미만(목표 5분 이내) 지속 장애 시 47/48(97.9%)이나 배치 중단 없음, 500%에서도 유실 0건, 절감 84%(가정치 기준)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 월 배치 진행 표시, 재시도 로그, 알림 메시지를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 월 배치 진행 표시, 재시도 로그, 알림 메시지를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(12개월 배치 48/48 단계 성공(성공률 100%), 소요 1초 미만(목표 5분 이내) 지속 장애 시 47/48(97.9%)이나 배치 중단 없음, 500%에서도 유실 0건, 절감 84%(가정치 기준))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": "지속 장애 시험에서 해당 월만 건너뛰고 나머지가 처리되는지 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>지속 장애 시험에서 해당 월만 건너뛰고 나머지가 처리되는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>지속 장애 시험에서 해당 월만 건너뛰고 나머지가 처리되는지 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>12개월 배치 48/48 단계 성공(성공률 100%), 소요 1초 미만(목표 5분 이내) 지속 장애 시 47/48(97.9%)이나 배치 중단 없음, 500%에서도 유실 0건, 절감 84%(가정치 기준)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>지속 장애 시험에서 해당 월만 건너뛰고 나머지가 처리되는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>지속 장애 시험에서 해당 월만 건너뛰고 나머지가 처리되는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(12개월 배치 48/48 단계 성공(성공률 100%), 소요 1초 미만(목표 5분 이내) 지속 장애 시 47/48(97.9%)이나 배치 중단 없음, 500%에서도 유실 0건, 절감 84%(가정치 기준))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": "자료량 100·200·500% 시험의 시간·유실과 수작업 대비 절감 계산을 읽는다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자료량 100·200·500% 시험의 시간·유실과 수작업 대비 절감 계산을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자료량 100·200·500% 시험의 시간·유실과 수작업 대비 절감 계산을 읽는다.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>12개월 배치 48/48 단계 성공(성공률 100%), 소요 1초 미만(목표 5분 이내) 지속 장애 시 47/48(97.9%)이나 배치 중단 없음, 500%에서도 유실 0건, 절감 84%(가정치 기준)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자료량 100·200·500% 시험의 시간·유실과 수작업 대비 절감 계산을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자료량 100·200·500% 시험의 시간·유실과 수작업 대비 절감 계산을 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(12개월 배치 48/48 단계 성공(성공률 100%), 소요 1초 미만(목표 5분 이내) 지속 장애 시 47/48(97.9%)이나 배치 중단 없음, 500%에서도 유실 0건, 절감 84%(가정치 기준))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>CHECK_MIN을 6분에서 12분으로 바꿔 절감률이 80% 아래로 내려가는지 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": "QLT04_M09",
+      "sequence": 9,
+      "title": "AAR 기반 가동률 예측치와 실제치 편차 분석 및 분석 파라미터 재보정",
+      "durationHours": 3.0,
+      "overview": "<p>AAR로 가동률 예측치와 실제치의 편차를 분석해 원인을 규명하고, 분석 파라미터를 재보정해 정확도 개선 효과와 UAT 점검 결과를 확인한다.</p>",
+      "objectives": "<p>평시 자료로 학습한 모델의 예측을 외주 검사 병목이 악화된 새 분기 실측과 부대·유형 셀 단위로 비교해 편향과 원인을 요인별로 분해한다. 편향 보정, 병목 변수 추가, 최근 자료 가중 재학습, 정규화 강도 선택, 예측 구간의 5개 패치를 검증 자료로 비교해 채택하고 재발 오류를 센다. 측정값 기반 UAT 체크리스트 10항목과 재보정 파라미터(YAML)를 출력한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 가동률 예측치와 실제치 편차를 분석하고 파라미터를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR로 가동률 예측치와 실제치의 편차를 분석해 원인을 규명하고, 분석 파라미터를 재보정해 정확도 개선 효과와 UAT 점검 결과를 확인한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>평시 자료로 학습한 모델의 예측을 외주 검사 병목이 악화된 새 분기 실측과 부대·유형 셀 단위로 비교해 편향과 원인을 요인별로 분해 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/qlt04_uat_feedback_report.md 및 패치 내역</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m09_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m09_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "docs/qlt04_uat_feedback_report.md (필수)",
+        "패치 내역 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 가동률 예측치와 실제치 편차 분석 및 분석 파라미터 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>",
+      "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 예측 대비 실제 편차와 오류 원인 분해표를 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 예측 대비 실제 편차와 오류 원인 분해표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 예측 대비 실제 편차와 오류 원인 분해표를 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>원인은 외주 검사 대기(-4.92%p), 셀 적중 39%에서 83%(+44%p, 목표 +10%p 이상) UAT 90점(재발 오류 1곳 미충족), 개선 요구 5건 반영, 예측 구간 포괄률 90%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 예측 대비 실제 편차와 오류 원인 분해표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 예측 대비 실제 편차와 오류 원인 분해표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(원인은 외주 검사 대기(-4.92%p), 셀 적중 39%에서 83%(+44%p, 목표 +10%p 이상) UAT 90점(재발 오류 1곳 미충족), 개선 요구 5건 반영, 예측 구간 포괄률 90%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "재보정 패치별 셀 적중률·MAE·편향 비교표를 읽고 채택안을 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재보정 패치별 셀 적중률·MAE·편향 비교표를 읽고 채택안을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재보정 패치별 셀 적중률·MAE·편향 비교표를 읽고 채택안을 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>원인은 외주 검사 대기(-4.92%p), 셀 적중 39%에서 83%(+44%p, 목표 +10%p 이상) UAT 90점(재발 오류 1곳 미충족), 개선 요구 5건 반영, 예측 구간 포괄률 90%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재보정 패치별 셀 적중률·MAE·편향 비교표를 읽고 채택안을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재보정 패치별 셀 적중률·MAE·편향 비교표를 읽고 채택안을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(원인은 외주 검사 대기(-4.92%p), 셀 적중 39%에서 83%(+44%p, 목표 +10%p 이상) UAT 90점(재발 오류 1곳 미충족), 개선 요구 5건 반영, 예측 구간 포괄률 90%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "UAT 체크리스트 점수와 재발 오류, 출력된 파라미터(YAML)를 확인한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>UAT 체크리스트 점수와 재발 오류, 출력된 파라미터(YAML)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>UAT 체크리스트 점수와 재발 오류, 출력된 파라미터(YAML)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>원인은 외주 검사 대기(-4.92%p), 셀 적중 39%에서 83%(+44%p, 목표 +10%p 이상) UAT 90점(재발 오류 1곳 미충족), 개선 요구 5건 반영, 예측 구간 포괄률 90%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>UAT 체크리스트 점수와 재발 오류, 출력된 파라미터(YAML)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>UAT 체크리스트 점수와 재발 오류, 출력된 파라미터(YAML)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(원인은 외주 검사 대기(-4.92%p), 셀 적중 39%에서 83%(+44%p, 목표 +10%p 이상) UAT 90점(재발 오류 1곳 미충족), 개선 요구 5건 반영, 예측 구간 포괄률 90%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>aar 표본 수를 600에서 300으로 줄이고(now.iloc 분할값 변경) 재보정 효과가 얼마나 줄어드는지 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": "QLT04_M10",
+      "sequence": 10,
+      "title": "전술 장비 가동률 저하 요인 분석 및 가동률 극대화 도구 최종 완성",
+      "durationHours": 3.0,
+      "overview": "<p>입력 검증부터 룰 판별, 요인 추천, 사람 검토 큐, 감사 로그, 브리핑까지 하나로 묶은 가동률 저하 요인 분석·극대화 도구를 완성하고 배포 점검을 마친다.</p>",
+      "objectives": "<p>앞 미션의 기능을 통합 파이프라인으로 묶어 설치 스크립트 5단계 점검, 서로 다른 시드 4종의 End-to-End 실행, 자체 점검 9항목과 함수 커버리지를 수행한다. 요인 모델이 없을 때 룰만으로 동작하는지, 손상 레코드를 격리하는지, 감사 로그 변조를 탐지하는지 확인한다. 매뉴얼 7개 장의 작성률과 정비·품질검사 담당용 브리핑 요약을 출력한다.</p>",
+      "scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전술 장비 가동률 저하 요인 분석 및 가동률 극대화 도구를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>입력 검증부터 룰 판별, 요인 추천, 사람 검토 큐, 감사 로그, 브리핑까지 하나로 묶은 가동률 저하 요인 분석·극대화 도구를 완성하고 배포 점검을 마친다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>앞 미션의 기능을 통합 파이프라인으로 묶어 설치 스크립트 5단계 점검, 서로 다른 시드 4종의 End-to-End 실행, 자체 점검 9항목과 함수 커버리지 수행하고 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>dist/qlt04_package/, README.md, docs/qlt04_final_manual.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m10_dataset.json",
+        "/uploads/QLT04/qlt04_m10_sample.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/QLT04/qlt04_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>",
+      "techStack": [
+        "품질·규격·검사",
+        "프로토타입형",
+        "데이터 전처리",
+        "알고리즘 구현",
+        "HITL 검증"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "dist/qlt04_package/, README.md, docs/qlt04_final_manual.md (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전술 장비 가동률 저하 요인 분석 및 가동률 극대화 도구 최종 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>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "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 스크립트 5단계 점검과 End-to-End 시나리오 4종 결과를...",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 설치 스크립트 5단계 점검과 End-to-End 시나리오 4종 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 설치 스크립트 5단계 점검과 End-to-End 시나리오 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 스크립트 5단계 점검과 End-to-End 시나리오 4종 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 설치 스크립트 5단계 점검과 End-to-End 시나리오 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 9항목과 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 읽는다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검 9항목과 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검 9항목과 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 읽는다.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 9항목과 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검 9항목과 함수 커버리지, 매뉴얼 작성률을 읽는다. 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 앞선 출력과 일치하는지 확인하고 사람이 해야 할 일을 정리한다.",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>브리핑 요약의 수치가 앞선 출력과 일치하는지 확인하고 사람이 해야 할 일을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>브리핑 요약의 수치가 앞선 출력과 일치하는지 확인하고 사람이 해야 할 일을 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>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>브리핑 요약의 수치가 앞선 출력과 일치하는지 확인하고 사람이 해야 할 일을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>브리핑 요약의 수치가 앞선 출력과 일치하는지 확인하고 사람이 해야 할 일을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>CONF의 queue_min_score를 6에서 10으로 올려 검토 큐 건수가 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>",
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