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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "SEC01",
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"title": "기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입",
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"category": "시설·방호·경계",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 27.5,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>미국-이란 전쟁에서는 소형 드론과 차량·인원의 접근 시도가 기지 외곽 경계의 주요 위협으로 부각되었고, 많은 CCTV 화면에서 실제 침입과 수목 흔들림·야생동물을 빠르게 구분하는 일이 시설·방호 업무의 핵심이 되었다. 본 프로젝트에서는 교육용 가상 CCTV 영상을 코드로 직접 그려, 영상 데이터 스키마 정의, 조도·기상 전처리와 경계구역(ROI) 설정, 울타리 접근 객체 탐지 Baseline, 소형 드론·위장 침입자 식별 고도화, 오경보 필터와 신뢰도 점수, 다채널 관제 상황판, 경계병 육안 확인 중심의 HITL 승인, 악천후·다지점 동시 침입 스트레스 시험, AAR 재보정, 최종 통합까지 비인가 접근 탐지 프로토타입을 단계별로 구현한다. 최종 목표는 침입 객체를 놓치지 않으면서 오경보를 줄이고, 경보 해제와 출동 결심은 반드시 사람이 확인하도록 설계하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"data/schema/sec01_input_schema.json (필수)",
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"docs/sec01_data_spec.md (필수)",
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"src/preprocess/sec01_preprocessor.py (필수)",
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"전처리 전후 데이터셋 (필수)",
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"src/models/sec01_baseline_model.py (필수)",
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"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
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],
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"constraints": "<h4>부대 보안 및 개인정보 보호</h4><ul><li><p>실제 부대 편성, 위치, 작전 일정, 군번·성명 등 민감 군사보안 및 개인식별정보는 절대 외부 AI에 입력하지 않는다.</p></li><li><p>모든 실습에는 제공된 교육용 가상 데이터셋 및 시뮬레이션 표본만을 활용한다.</p></li></ul><h4>AI 결과와 인간 최종 판단의 구분 (HITL 원칙)</h4><ul><li><p>AI 모델이 제안한 분석값이나 탐지 결과는 참고 지표이며, 최종 승인·보류·교전·배치 명령은 사람이 확정한다.</p></li><li><p>모든 영상·라벨·수치는 코드 안에서 도형으로 그린 교육용 가상 자료이며 실제 CCTV 영상, 부대명, 위치, 시설 배치, 장비 제원은 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 상황판 경보와 HITL 절차는 판단 보조를 위한 학습용 모의이며, 실제 경보 해제·출동·대응은 경계 규정과 지휘계통에 따른다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
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"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 전처리, 모델 구현, 검증 지표 산출, HITL 워크플로우 증거가 명확한가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오경보/미탐 방지, 신뢰도 등급화, 파라미터 튜닝의 군사적·논리적 근거가 타당한가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 앞 미션의 스키마·전처리가 뒤 미션의 예측·대시보드·AAR 재보정에 정상 연계되는가?</p></li><li><p><strong>안전성:</strong> 보안 규정 준수, 극단 과부하 상황에서의 Fail-safe 복원력이 확보되었는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 미션 전체에서 요구되는 필수([필수]) 평가 기준을 모두 PASS해야 프로젝트 최종 PASS로 판정한다.</p>",
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"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 시설·방호·경계 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_시설·방호·경계_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "시설·방호·경계 문제분석"
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},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_시설·방호·경계_대안도출",
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"level": 2,
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"category": "군특화문제해결",
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||||
"subCategory": "시설·방호·경계 대안도출"
|
||||
},
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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",
|
||||
"level": 2,
|
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"category": "AI활용역량",
|
||||
"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
||||
},
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{
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
|
||||
"level": 3,
|
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"category": "전술의사결정",
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"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
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}
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],
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"prerequisiteVods": [],
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"missions": [
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{
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"id": "SEC01_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "군사기지 CCTV 영상 규격 분석 및 비인가 침입 객체(드론/차량/인원) 데이터셋 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>기지 외곽 고정 CCTV 영상의 규격과 비인가 침입 객체(드론·차량·인원) 라벨 구조를 정의하고, 잘못된 데이터를 걸러내는 검증기를 만든다.</p>",
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"objectives": "<p>인원, 차량, 드론을 침입 대상으로, 동물과 조류를 오경보 유발 대상으로 정해 클래스 체계를 세우고 카메라(해상도, fps), 전술 파라미터(기상, 바람, 위치오차, 통신지연), 경계구역 행 범위, 바운딩 박스 라벨 필드를 담은 스키마를 작성한다. 합성 시퀀스에서 가상 샘플 20건을 만들어 검증하고, 형식·범위·누락·허용값·논리 오류를 일부러 넣어 검증기가 모두 잡아내는지 확인한 뒤 명세서로 정리한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>군사기지 외곽 감시 CCTV 영상 규격과 비인가 침입 객체(드론, 차량, 거동수상자) 데이터셋을 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>기지 외곽 고정 CCTV 영상의 규격과 비인가 침입 객체(드론·차량·인원) 라벨 구조를 정의하고, 잘못된 데이터를 걸러내는 검증기를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>인원, 차량, 드론을 침입 대상으로, 동물과 조류를 오경보 유발 대상으로 정해 클래스 체계를 세우고 카메라(해상도, fps), 전술 파라미터(기상, 바람, 위치오차, 통신지연), 경계구역 행 범위, 바운딩 박스 라벨 필드를 담은 스키마 설계하고 작성하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>data/schema/sec01_input_schema.json 및 docs/sec01_data_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/SEC01/sec01_m01_dataset.json",
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"/uploads/SEC01/sec01_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/SEC01/sec01_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_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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"시설·방호·경계",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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],
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||||
"deliverables": [
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||||
"data/schema/sec01_input_schema.json (필수)",
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"docs/sec01_data_spec.md (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[군사기지 CCTV 영상 규격 분석 및 비인가 침입 객체(드론/차량/인원) 데이터셋 정의] 요구된 핵심 성능 기준(스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건 기준을 충족하고 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 시설·방호·경계 실무 및 미국-이란 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>시설·방호·경계 실무 및 미국-이란 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성이 논리적으로 검증되었으며 JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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"REQUIRED"
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],
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"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 시설·방호·경계 실무 및 미국-이란 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료</p></li><li><p>검증 방법: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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],
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||||
"rules": [
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||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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||||
],
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||||
"forbid": [
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"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
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||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
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{
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"step": 1,
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||||
"problem": "M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 15개와 클래스 5종이 명세서에 정리됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 15개와 클래스 5종이 명세서에 정리됨)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
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||||
"problem": "오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙(형식·범위·누락·허용값·논리)에 걸렸는지 표로 정리한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙(형식·범위·누락·허용값·논리)에 걸렸는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙(형식·범위·누락·허용값·논리)에 걸렸는지 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 15개와 클래스 5종이 명세서에 정리됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙(형식·범위·누락·허용값·논리)에 걸렸는지 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙(형식·범위·누락·허용값·논리)에 걸렸는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 15개와 클래스 5종이 명세서에 정리됨)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 3,
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||||
"problem": "데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 모두 정의되었는지 검토한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 모두 정의되었는지 검토한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 모두 정의되었는지 검토한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 15개와 클래스 5종이 명세서에 정리됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 모두 정의되었는지 검토한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 모두 정의되었는지 검토한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 필드 15개와 클래스 5종이 명세서에 정리됨)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>SCHEMA의 tactical에 야간 조도(lux, 0~100000) 필드를 추가하고, 범위를 벗어난 값을 넣어 검출되는지 확인해 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": "SEC01_M02",
|
||||
"sequence": 2,
|
||||
"title": "주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 필터링 및 침입 경계구역(ROI) 설정 전처리 구현",
|
||||
"durationHours": 2.0,
|
||||
"overview": "<p>주야간 조도 변화, 비·잡음, 센서 단절이 섞인 CCTV 영상을 조건별로 보정하고 울타리 경계구역(ROI)을 설정하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>센서 단절(전 화면 0) 프레임을 직전 프레임으로 대체하고, 백분위 신장으로 조도를 맞추며, 비 조건에서는 3x3 중앙값으로 빗줄기를 줄이고, 하늘과 울타리 접근 지면 띠를 경계구역 마스크로 설정한다. 처리 속도(프레임/초)와 오류 수를 재고, 단위 테스트 5종을 작성해 통과시키며, 조건별 전처리 전후 탐지 F1과 ROI 적용 효과를 비교한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 제거 및 울타리 관심구역(ROI) 설정 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>주야간 조도 변화, 비·잡음, 센서 단절이 섞인 CCTV 영상을 조건별로 보정하고 울타리 경계구역(ROI)을 설정하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>센서 단절(전 화면 0) 프레임을 직전 프레임으로 대체하고, 백분위 신장으로 조도를 맞추며, 비 조건에서는 3x3 중앙값으로 빗줄기를 줄이고, 하늘과 울타리 접근 지면 띠를 경계구역 마스크로 설정 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/preprocess/sec01_preprocessor.py 및 전처리 전후 데이터셋</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m02_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m02_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_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": [
|
||||
"시설·방호·경계",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/preprocess/sec01_preprocessor.py (필수)",
|
||||
"전처리 전후 데이터셋 (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 필터링 및 침입 경계구역(ROI) 설정 전처리 구현] 요구된 핵심 성능 기준(데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0% 기준을 충족하고 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성이 논리적으로 검증되었으며 pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
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||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"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> 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%</p></li><li><p>진행 기준: 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과</p></li><li><p>검증 방법: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
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||||
"allow": [
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||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
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||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
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||||
{
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||||
"step": 1,
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||||
"problem": "M2 코드를 실행해 처리 속도와 단위 테스트 5종 결과를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 단위 테스트 5종 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 단위 테스트 5종 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>처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과 비 조건 F1 상승(예시 0.083 → 0.303)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 단위 테스트 5종 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 단위 테스트 5종 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과 비 조건 F1 상승(예시 0.083 → 0.303))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "조건별 전처리 전후 F1 표에서 비(rain) 조건 개선 폭을 확인하고 3x3 중앙값이 빗...",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>조건별 전처리 전후 F1 표에서 비(rain) 조건 개선 폭을 확인하고 3x3 중앙값이 빗줄기를 줄이는 원리를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>조건별 전처리 전후 F1 표에서 비(rain) 조건 개선 폭을 확인하고 3x3 중앙값이 빗줄기를 줄이는 원리를 설명한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과 비 조건 F1 상승(예시 0.083 → 0.303)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>조건별 전처리 전후 F1 표에서 비(rain) 조건 개선 폭을 확인하고 3x3 중앙값이 빗줄기를 줄이는 원리를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>조건별 전처리 전후 F1 표에서 비(rain) 조건 개선 폭을 확인하고 3x3 중앙값이 빗줄기를 줄이는 원리를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과 비 조건 F1 상승(예시 0.083 → 0.303))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": "ROI를 적용했을 때 정밀도가 오르거나 변하는 이유를 적는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>ROI를 적용했을 때 정밀도가 오르거나 변하는 이유를 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>ROI를 적용했을 때 정밀도가 오르거나 변하는 이유를 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>처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과 비 조건 F1 상승(예시 0.083 → 0.303)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>ROI를 적용했을 때 정밀도가 오르거나 변하는 이유를 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>ROI를 적용했을 때 정밀도가 오르거나 변하는 이유를 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과 비 조건 F1 상승(예시 0.083 → 0.303))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>night 조건에도 3x3 중앙값을 적용하면 2x2 크기 소형 객체가 어떻게 되는지 확인하고, 조건별 최적 필터 설정표를 만든다.</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": "SEC01_M03",
|
||||
"sequence": 3,
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||||
"title": "기지 외곽 울타리 접근 객체 탐지 Baseline 비전 모델 구현",
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||||
"durationHours": 2.5,
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||||
"overview": "<p>울타리 접근 객체를 1차로 감지하는 규칙 기반 Baseline 비전 모델을 구현하고 판단 기준을 투명하게 기록한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>학습한 배경과의 차이를 잡음 수준의 4배(MAD 기준)로 이진화하고 연결 영역을 객체 후보로 만든 뒤, 위치(하늘/지면)·크기·종횡비 규칙으로 인원·차량·드론을 분류한다. 경계구역 안 침입 객체만 경보로 올리며, 합성 시퀀스 40개에서 정체·조건별 판정표와 정확도, 오경보 원인을 집계해 Baseline의 한계를 정리한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>기지 울타리 접근 객체를 1차 감지하는 Baseline 객체 탐지 비전 모델을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>울타리 접근 객체를 1차로 감지하는 규칙 기반 Baseline 비전 모델을 구현하고 판단 기준을 투명하게 기록한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>학습한 배경과의 차이를 잡음 수준의 4배(MAD 기준)로 이진화하고 연결 영역을 객체 후보로 만든 뒤, 위치(하늘/지면)·크기·종횡비 규칙으로 인원·차량·드론을 분류 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/models/sec01_baseline_model.py 및 기본 추론 결과 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m03_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m03_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m03_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
|
||||
"시설·방호·경계",
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||||
"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/models/sec01_baseline_model.py (필수)",
|
||||
"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
|
||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[기지 외곽 울타리 접근 객체 탐지 Baseline 비전 모델 구현] 요구된 핵심 성능 기준(기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성 기준을 충족하고 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성이 논리적으로 검증되었으며 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성</p></li><li><p>검증 방법: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M3 코드를 실행해 정체별 판정 교차표와 조건별 정확도를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 정체별 판정 교차표와 조건별 정확도를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 정체별 판정 교차표와 조건별 정확도를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%) 오경보가 수목·잡음에 집중되어 후속 필터가 필요함을 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 정체별 판정 교차표와 조건별 정확도를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 정체별 판정 교차표와 조건별 정확도를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%) 오경보가 수목·잡음에 집중되어 후속 필터가 필요함을 확인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "오경보 109건의 원인(수목·잡음 등)을 표에서 찾아 적는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오경보 109건의 원인(수목·잡음 등)을 표에서 찾아 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오경보 109건의 원인(수목·잡음 등)을 표에서 찾아 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>침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%) 오경보가 수목·잡음에 집중되어 후속 필터가 필요함을 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오경보 109건의 원인(수목·잡음 등)을 표에서 찾아 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>오경보 109건의 원인(수목·잡음 등)을 표에서 찾아 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%) 오경보가 수목·잡음에 집중되어 후속 필터가 필요함을 확인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "비 조건 정확도가 낮은 이유를 빗줄기 잡음과 연결해 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>비 조건 정확도가 낮은 이유를 빗줄기 잡음과 연결해 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>비 조건 정확도가 낮은 이유를 빗줄기 잡음과 연결해 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>침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%) 오경보가 수목·잡음에 집중되어 후속 필터가 필요함을 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>비 조건 정확도가 낮은 이유를 빗줄기 잡음과 연결해 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>비 조건 정확도가 낮은 이유를 빗줄기 잡음과 연결해 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%) 오경보가 수목·잡음에 집중되어 후속 필터가 필요함을 확인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>detect의 k를 3.0과 5.0으로 바꿔 정확도와 오경보 수가 어떻게 움직이는지 비교하고, 조건별로 다른 k를 쓰는 방안을 제안한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "SEC01_M04",
|
||||
"sequence": 4,
|
||||
"title": "저고도 침투 소형 드론 및 은폐 침입자 정밀 식별 복합 비전 모델 고도화",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>저고도 소형 드론과 위장(저대비) 침입자까지 식별하도록 프레임 간 추적과 궤적 특징 기반 복합 탐지 모델로 고도화한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>하늘 영역 민감도를 높인 탐지로 소형 객체를 살리고, 최근접 이웃 추적으로 궤적을 만들어 크기·종횡비·속도·직진성·대비 특징을 계산한 뒤 랜덤포레스트로 분류한다. 일반 시험셋과 위장·소형 시험셋에서 객체 단위 재현율을 Baseline과 비교하고, 프레임당 처리 지연을 측정하며 한 프레임 섬광 같은 기만 신호를 지속 조건으로 거르는 방식을 점검한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>소형 저고도 드론 및 위장 침입자를 정밀 식별하는 복합 딥러닝 탐지 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>저고도 소형 드론과 위장(저대비) 침입자까지 식별하도록 프레임 간 추적과 궤적 특징 기반 복합 탐지 모델로 고도화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>하늘 영역 민감도를 높인 탐지로 소형 객체를 살리고, 최근접 이웃 추적으로 궤적을 만들어 크기·종횡비·속도·직진성·대비 특징을 계산한 뒤 랜덤포레스트로 분류 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/models/sec01_advanced_detector.py 및 예외 탐지 테스트 결과</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m04_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m04_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m04_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
|
||||
"시설·방호·경계",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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],
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||||
"deliverables": [
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"src/models/sec01_advanced_detector.py (필수)",
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"예외 탐지 테스트 결과 (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[저고도 침투 소형 드론 및 은폐 침입자 정밀 식별 복합 비전 모델 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하 기준을 충족하고 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성이 논리적으로 검증되었으며 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
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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",
|
||||
"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 일반·위장 소형 시험셋의 재현율과 처리 지연을 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 일반·위장 소형 시험셋의 재현율과 처리 지연을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 일반·위장 소형 시험셋의 재현율과 처리 지연을 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>위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외) 일반 시험셋 100%, 위장 소형 시험셋 Baseline 85.2% 대비 상승</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 일반·위장 소형 시험셋의 재현율과 처리 지연을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 일반·위장 소형 시험셋의 재현율과 처리 지연을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외) 일반 시험셋 100%, 위장 소형 시험셋 Baseline 85.2% 대비 상승)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "Baseline과 고도화 모델의 재현율 차이가 큰 정체(drone, person)를 찾는다...",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>Baseline과 고도화 모델의 재현율 차이가 큰 정체(drone, person)를 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Baseline과 고도화 모델의 재현율 차이가 큰 정체(drone, person)를 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>위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외) 일반 시험셋 100%, 위장 소형 시험셋 Baseline 85.2% 대비 상승</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Baseline과 고도화 모델의 재현율 차이가 큰 정체(drone, person)를 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>Baseline과 고도화 모델의 재현율 차이가 큰 정체(drone, person)를 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외) 일반 시험셋 100%, 위장 소형 시험셋 Baseline 85.2% 대비 상승)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "특징 중요도 상위 항목이 왜 도움이 되는지 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>특징 중요도 상위 항목이 왜 도움이 되는지 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>특징 중요도 상위 항목이 왜 도움이 되는지 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>위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외) 일반 시험셋 100%, 위장 소형 시험셋 Baseline 85.2% 대비 상승</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>특징 중요도 상위 항목이 왜 도움이 되는지 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>특징 중요도 상위 항목이 왜 도움이 되는지 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외) 일반 시험셋 100%, 위장 소형 시험셋 Baseline 85.2% 대비 상승)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>make_set의 위장 비율을 1.0에서 0.5로 바꾸면 재현율이 어떻게 변하는지 보고, 학습 데이터와 시험 데이터의 위장 비율이 다를 때의 위험을 적어 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": "SEC01_M05",
|
||||
"sequence": 5,
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||||
"title": "수목 흔들림/야생동물 오경보 필터링 및 침입 위험 신뢰도 점수 엔진 개발",
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||||
"durationHours": 3.0,
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||||
"overview": "<p>수목 흔들림과 야생동물·조류로 인한 오경보를 걸러내고 침입 위험 신뢰도 점수와 등급을 산출하는 엔진을 개발한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>궤적 특징으로 로지스틱 회귀 기반 침입 확률을 계산해 0.8 이상 High, 0.5 이상 Medium, 그 미만 Low 등급을 부여한다. 움직이면 모두 경보로 보는 기존 방식과 오경보율을 비교하고, 강풍 시험셋과 ROC-AUC, 임계값 민감도, 특징 흔들림에 대한 등급 일관성을 확인하며 점수에 기여한 특징을 함께 출력한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>수목 흔들림, 야생동물 등으로 인한 오경보를 필터링하고 침입 위험 신뢰도 점수를 산출하는 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>수목 흔들림과 야생동물·조류로 인한 오경보를 걸러내고 침입 위험 신뢰도 점수와 등급을 산출하는 엔진을 개발한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>궤적 특징으로 로지스틱 회귀 기반 침입 확률을 계산해 0.8 이상 High, 0.5 이상 Medium, 그 미만 Low 등급을 부여 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/verification/sec01_confidence_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m05_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m05_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_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": [
|
||||
"시설·방호·경계",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/verification/sec01_confidence_engine.py (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[수목 흔들림/야생동물 오경보 필터링 및 침입 위험 신뢰도 점수 엔진 개발] 요구된 핵심 성능 기준(오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상 기준을 충족하고 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M5 코드를 실행해 기존 방식과 신뢰도 엔진의 오경보율을 비교한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 기존 방식과 신뢰도 엔진의 오경보율을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 기존 방식과 신뢰도 엔진의 오경보율을 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>FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%) ROC-AUC 0.98 안팎, 강풍 시험셋에서 재현율 하락 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 기존 방식과 신뢰도 엔진의 오경보율을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 기존 방식과 신뢰도 엔진의 오경보율을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%) ROC-AUC 0.98 안팎, 강풍 시험셋에서 재현율 하락 확인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "정체별 등급 분포 표에서 High로 분류된 동물·조류가 있는지 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정체별 등급 분포 표에서 High로 분류된 동물·조류가 있는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정체별 등급 분포 표에서 High로 분류된 동물·조류가 있는지 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>FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%) ROC-AUC 0.98 안팎, 강풍 시험셋에서 재현율 하락 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정체별 등급 분포 표에서 High로 분류된 동물·조류가 있는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정체별 등급 분포 표에서 High로 분류된 동물·조류가 있는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%) ROC-AUC 0.98 안팎, 강풍 시험셋에서 재현율 하락 확인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "임계값 민감도 표에서 오경보율과 재현율이 서로 반대로 움직이는 구간을 찾는다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>임계값 민감도 표에서 오경보율과 재현율이 서로 반대로 움직이는 구간을 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>임계값 민감도 표에서 오경보율과 재현율이 서로 반대로 움직이는 구간을 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>FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%) ROC-AUC 0.98 안팎, 강풍 시험셋에서 재현율 하락 확인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>임계값 민감도 표에서 오경보율과 재현율이 서로 반대로 움직이는 구간을 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>임계값 민감도 표에서 오경보율과 재현율이 서로 반대로 움직이는 구간을 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%) ROC-AUC 0.98 안팎, 강풍 시험셋에서 재현율 하락 확인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>엔진 임계값을 0.5에서 0.8로 올릴 때 오경보율 감소와 미탐 증가를 표로 정리하고, 경계 임무에서 어느 쪽 실패가 더 위험한지 토의한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"id": "SEC01_M06",
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||||
"sequence": 6,
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||||
"title": "CCTV 다채널 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 대시보드 구현",
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||||
"durationHours": 2.5,
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||||
"overview": "<p>다채널 CCTV의 침입 경보와 침투 경로를 한 화면에 보여 주는 관제 상황판을 구현한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>6개 채널의 합성 영상을 틱 단위로 처리해 채널 상태(경보·주시·정상), 침입 객체 궤적, 경보 목록을 갱신한다. 틱당 갱신 처리시간과 화면 렌더링 시간을 재고, 원시 탐지 건수를 경보 항목으로 요약해 운용자 인지 부하를 줄이는 방식을 확인하며, 경보 채널을 색 테두리와 궤적선으로 강조한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>다채널 CCTV 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 관제 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>다채널 CCTV의 침입 경보와 침투 경로를 한 화면에 보여 주는 관제 상황판을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>6개 채널의 합성 영상을 틱 단위로 처리해 채널 상태(경보·주시·정상), 침입 객체 궤적, 경보 목록을 갱신 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/ui/sec01_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
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||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m06_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m06_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m06_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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||||
"techStack": [
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||||
"시설·방호·경계",
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||||
"코딩형",
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||||
"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
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],
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||||
"deliverables": [
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||||
"src/ui/sec01_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트) (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[CCTV 다채널 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내 기준을 충족하고 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도이 논리적으로 검증되었으며 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내</p></li><li><p>진행 기준: 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동</p></li><li><p>검증 방법: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
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||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M6 코드를 실행해 틱별 원시 탐지 수와 경보 항목 수, 갱신 처리시간을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 틱별 원시 탐지 수와 경보 항목 수, 갱신 처리시간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 틱별 원시 탐지 수와 경보 항목 수, 갱신 처리시간을 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>6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms) 원시 탐지 32건이 경보 항목 6건으로 요약됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 틱별 원시 탐지 수와 경보 항목 수, 갱신 처리시간을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 틱별 원시 탐지 수와 경보 항목 수, 갱신 처리시간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms) 원시 탐지 32건이 경보 항목 6건으로 요약됨)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": "채널 상태판에서 경보와 주시 채널의 차이를 설명한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>채널 상태판에서 경보와 주시 채널의 차이를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>채널 상태판에서 경보와 주시 채널의 차이를 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>6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms) 원시 탐지 32건이 경보 항목 6건으로 요약됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>채널 상태판에서 경보와 주시 채널의 차이를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>채널 상태판에서 경보와 주시 채널의 차이를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms) 원시 탐지 32건이 경보 항목 6건으로 요약됨)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": "그림에서 침투 경로(빨간 선)와 채널 테두리 색을 읽고 가장 먼저 확인할 채널을 정한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>그림에서 침투 경로(빨간 선)와 채널 테두리 색을 읽고 가장 먼저 확인할 채널을 정한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>그림에서 침투 경로(빨간 선)와 채널 테두리 색을 읽고 가장 먼저 확인할 채널을 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>6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms) 원시 탐지 32건이 경보 항목 6건으로 요약됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>그림에서 침투 경로(빨간 선)와 채널 테두리 색을 읽고 가장 먼저 확인할 채널을 정한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>그림에서 침투 경로(빨간 선)와 채널 테두리 색을 읽고 가장 먼저 확인할 채널을 정한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms) 원시 탐지 32건이 경보 항목 6건으로 요약됨)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>SPECS에 채널을 2개 추가하고 갱신 시간이 어떻게 늘어나는지 측정해, 1초 안에 처리 가능한 최대 채널 수를 추정한다.</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": "SEC01_M07",
|
||||
"sequence": 7,
|
||||
"title": "경계병 육안 확인 및 경보 해제/출동 결심을 위한 HITL 승인 워크플로우 설계",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>경보를 경계병이 육안으로 확인한 뒤 경보 해제·출동 결심 요청·보류를 결정하는 인간 개입(HITL) 승인 워크플로우를 설계한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>AI 경보는 점수와 무관하게 검토 대기로 등록하고 등급·점수 순으로 검토 순서를 정한다. 해제·출동 요청·보류 시 담당자 ID, 역할, 근거를 강제하고(High 등급 해제는 당직 지휘관만, Medium 이상 해제는 근거 15자 이상), 출동은 경계병 요청 후 당직 지휘관 승인 2단계로 나눈다. 보류 기한을 넘기면 자동 처리 대신 상신하며, 모든 결정은 해시 체인 감사 로그에 남기고 위·변조를 검출해 본다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>경계병 육안 확인 및 출동 결심을 지원하는 HITL 승인/보류 워크플로우를 연계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>경보를 경계병이 육안으로 확인한 뒤 경보 해제·출동 결심 요청·보류를 결정하는 인간 개입(HITL) 승인 워크플로우를 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>AI 경보는 점수와 무관하게 검토 대기로 등록하고 등급·점수 순으로 검토 순서를 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/hitl/sec01_approval_workflow.py 및 docs/sec01_hitl_guide.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m07_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m07_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_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": [
|
||||
"시설·방호·경계",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"src/hitl/sec01_approval_workflow.py (필수)",
|
||||
"docs/sec01_hitl_guide.md (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[경계병 육안 확인 및 경보 해제/출동 결심을 위한 HITL 승인 워크플로우 설계] 요구된 핵심 성능 기준(인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100% 기준을 충족하고 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성이 논리적으로 검증되었으며 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증</p></li><li><p>검증 방법: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
|
||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M7 코드를 실행해 검토 순서와 차단된 규칙 위반 5건을 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 차단된 규칙 위반 5건을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 차단된 규칙 위반 5건을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단 결정 5건 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 차단된 규칙 위반 5건을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 차단된 규칙 위반 5건을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단 결정 5건 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째) 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 2,
|
||||
"problem": "출동 요청이 경계병 요청과 당직 지휘관 승인의 두 단계로 나뉘는 로그를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>출동 요청이 경계병 요청과 당직 지휘관 승인의 두 단계로 나뉘는 로그를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>출동 요청이 경계병 요청과 당직 지휘관 승인의 두 단계로 나뉘는 로그를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단 결정 5건 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>출동 요청이 경계병 요청과 당직 지휘관 승인의 두 단계로 나뉘는 로그를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>출동 요청이 경계병 요청과 당직 지휘관 승인의 두 단계로 나뉘는 로그를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단 결정 5건 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째) 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 3,
|
||||
"problem": "감사 로그 변조 후 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 본다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>감사 로그 변조 후 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 본다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>감사 로그 변조 후 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 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>자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단 결정 5건 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>감사 로그 변조 후 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 본다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>감사 로그 변조 후 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 본다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단 결정 5건 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째) 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
||||
"attachments": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"step": 4,
|
||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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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>HOLD_LIMIT_S를 30초로 줄이고 보류 기한 초과 시 자동 해제하도록 바꾸면 어떤 위험이 생기는지 토의한다(코드 수정 없이 토의만 해도 됨).</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": "SEC01_M08",
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||||
"sequence": 8,
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||||
"title": "야간 악천후 및 다지점 동시 침입 상황 모의 CCTV 영상 스트레스 테스트",
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||||
"durationHours": 3.5,
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||||
"overview": "<p>야간 악천후와 다지점 동시 침입 상황에서 CCTV 채널 수를 크게 늘려도 시스템이 멈추지 않고 경보를 잃지 않는지 시험한다.</p>",
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||||
"objectives": "<p>야간·비·안개 영상에 침입 객체 3개씩을 넣은 채널을 평시 6개에서 최대 36개(트래픽 500% 증가)까지 늘리고, 프레임 손실, 센서 두절, 처리 오류, 전송 손실을 주입한다. 정밀 처리 용량을 넘는 채널은 기능 축소 모드로 돌리고, 센서 두절과 오류는 정상이 아니라 감시 공백 경보로 기록하며, 전송 실패한 경보는 재전송하여 유실 여부를 확인한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>악천후 및 야간 다지점 동시 침입 모의 영상 스트레스 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>야간 악천후와 다지점 동시 침입 상황에서 CCTV 채널 수를 크게 늘려도 시스템이 멈추지 않고 경보를 잃지 않는지 시험한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>야간·비·안개 영상에 침입 객체 3개씩을 넣은 채널을 평시 6개에서 최대 36개(트래픽 500% 증가)까지 늘리고, 프레임 손실, 센서 두절, 처리 오류, 전송 손실 주입하여 처리 지연 및 복원력을 시험하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>tests/sec01_stress_test.py 및 스트레스 테스트 분석 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m08_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m08_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_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": [
|
||||
"시설·방호·경계",
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||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
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||||
"HITL 검증"
|
||||
],
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||||
"deliverables": [
|
||||
"tests/sec01_stress_test.py (필수)",
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||||
"스트레스 테스트 분석 보고서 (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[야간 악천후 및 다지점 동시 침입 상황 모의 CCTV 영상 스트레스 테스트] 요구된 핵심 성능 기준(동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0% 기준을 충족하고 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성이 논리적으로 검증되었으며 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
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||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%</p></li><li><p>진행 기준: 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료</p></li><li><p>검증 방법: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"aiGuidelines": {
|
||||
"allow": [
|
||||
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
||||
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
||||
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
||||
],
|
||||
"rules": [
|
||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
||||
],
|
||||
"forbid": [
|
||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
|
||||
{
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||||
"step": 1,
|
||||
"problem": "M8 코드를 실행해 평시부터 36채널까지 시나리오별 결과표를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 평시부터 36채널까지 시나리오별 결과표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 평시부터 36채널까지 시나리오별 결과표를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준) 축소 모드 경보가 정밀 모드의 약 2.1배, 축소 모드 탐지율 약 81%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 평시부터 36채널까지 시나리오별 결과표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 평시부터 36채널까지 시나리오별 결과표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준) 축소 모드 경보가 정밀 모드의 약 2.1배, 축소 모드 탐지율 약 81%)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": "프레임 손실·센서 두절 상황에서 감시 공백 경보와 처리 오류 격리 건수를 확인한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>프레임 손실·센서 두절 상황에서 감시 공백 경보와 처리 오류 격리 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>프레임 손실·센서 두절 상황에서 감시 공백 경보와 처리 오류 격리 건수를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준) 축소 모드 경보가 정밀 모드의 약 2.1배, 축소 모드 탐지율 약 81%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>프레임 손실·센서 두절 상황에서 감시 공백 경보와 처리 오류 격리 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>프레임 손실·센서 두절 상황에서 감시 공백 경보와 처리 오류 격리 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준) 축소 모드 경보가 정밀 모드의 약 2.1배, 축소 모드 탐지율 약 81%)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": "정밀 모드와 축소 모드의 경보 수 차이로 운용자 부담이 얼마나 늘어나는지 정리한다.",
|
||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정밀 모드와 축소 모드의 경보 수 차이로 운용자 부담이 얼마나 늘어나는지 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정밀 모드와 축소 모드의 경보 수 차이로 운용자 부담이 얼마나 늘어나는지 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>다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준) 축소 모드 경보가 정밀 모드의 약 2.1배, 축소 모드 탐지율 약 81%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정밀 모드와 축소 모드의 경보 수 차이로 운용자 부담이 얼마나 늘어나는지 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정밀 모드와 축소 모드의 경보 수 차이로 운용자 부담이 얼마나 늘어나는지 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준) 축소 모드 경보가 정밀 모드의 약 2.1배, 축소 모드 탐지율 약 81%)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>FULL_CAPACITY를 10으로 낮춰 축소 모드 채널이 늘 때 경보 수와 오경보 부담이 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": "SEC01_M09",
|
||||
"sequence": 9,
|
||||
"title": "AAR 기반 오경보 유발 객체 분석 및 경계구역 탐지 감도 파라미터 재보정",
|
||||
"durationHours": 3.0,
|
||||
"overview": "<p>AAR(사후검토)로 오경보 원인을 분석하고 경계구역 탐지 감도 파라미터를 재보정한다.</p>",
|
||||
"objectives": "<p>초기 설정(k=3.0, 경보 임계값 0.3)의 모의 운용 결과에서 오경보를 수목·동물·조류와 기상·구역별로 분류하고 미탐 원인을 구분한다. 탐지 감도 k, 최소 지속 프레임, 경보 임계값을 격자 탐색해 오경보율 15% 이하·재현율 85% 이상 제약 안에서 재발이 가장 적고 F1이 높은 조합을 고르며, 개선 전후 비교와 재발 오류 수를 yaml 파라미터와 함께 정리한다.</p>",
|
||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 사후검토를 통해 오경보 원인을 분석하고 경계구역 감도 파라미터를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR(사후검토)로 오경보 원인을 분석하고 경계구역 탐지 감도 파라미터를 재보정한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>초기 설정(k=3.0, 경보 임계값 0.3)의 모의 운용 결과에서 오경보를 수목·동물·조류와 기상·구역별로 분류하고 미탐 원인을 구분 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/sec01_aar_report.md 및 configs/sec01_tuned_params.yaml</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
||||
"attachments": [],
|
||||
"materials": [
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m09_dataset.json",
|
||||
"/uploads/SEC01/sec01_m09_sample.md"
|
||||
],
|
||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_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": [
|
||||
"시설·방호·경계",
|
||||
"코딩형",
|
||||
"데이터 전처리",
|
||||
"알고리즘 구현",
|
||||
"HITL 검증"
|
||||
],
|
||||
"deliverables": [
|
||||
"docs/sec01_aar_report.md (필수)",
|
||||
"configs/sec01_tuned_params.yaml (필수)"
|
||||
],
|
||||
"evaluationKeys": [
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 오경보 유발 객체 분석 및 경계구역 탐지 감도 파라미터 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건 기준을 충족하고 AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
||||
],
|
||||
"evaluationTypes": [
|
||||
"REQUIRED",
|
||||
"REQUIRED"
|
||||
],
|
||||
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
||||
"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 초기 설정의 오경보·미탐 원인별 건수를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 오경보·미탐 원인별 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 오경보·미탐 원인별 건수를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p) 재발 오류 7건 남음(목표 0건 미달), 원인은 조류·동물 오인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 오경보·미탐 원인별 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 설정의 오경보·미탐 원인별 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p) 재발 오류 7건 남음(목표 0건 미달), 원인은 조류·동물 오인)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": "격자 탐색 상위 조합의 F1과 재발 건수를 비교해 최종 설정이 선택된 이유를 설명한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>격자 탐색 상위 조합의 F1과 재발 건수를 비교해 최종 설정이 선택된 이유를 설명한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>격자 탐색 상위 조합의 F1과 재발 건수를 비교해 최종 설정이 선택된 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>F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p) 재발 오류 7건 남음(목표 0건 미달), 원인은 조류·동물 오인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>격자 탐색 상위 조합의 F1과 재발 건수를 비교해 최종 설정이 선택된 이유를 설명한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>격자 탐색 상위 조합의 F1과 재발 건수를 비교해 최종 설정이 선택된 이유를 설명한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p) 재발 오류 7건 남음(목표 0건 미달), 원인은 조류·동물 오인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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||||
},
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{
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"step": 3,
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||||
"problem": "재보정 후에도 남은 재발 오류의 원인(조류·동물 등)을 표에서 찾아 적는다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재보정 후에도 남은 재발 오류의 원인(조류·동물 등)을 표에서 찾아 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재보정 후에도 남은 재발 오류의 원인(조류·동물 등)을 표에서 찾아 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>F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p) 재발 오류 7건 남음(목표 0건 미달), 원인은 조류·동물 오인</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재보정 후에도 남은 재발 오류의 원인(조류·동물 등)을 표에서 찾아 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재보정 후에도 남은 재발 오류의 원인(조류·동물 등)을 표에서 찾아 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p) 재발 오류 7건 남음(목표 0건 미달), 원인은 조류·동물 오인)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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||||
"attachments": []
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||||
},
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{
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||||
"step": 4,
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||||
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>재보정 제약의 오경보율 상한을 0.10으로 낮추고 최적 조합과 재현율이 어떻게 바뀌는지 확인하여 제약 설정의 영향을 설명한다.</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": "SEC01_M10",
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"sequence": 10,
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||||
"title": "기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템 통합 및 시설 방호 브리핑 패키지 완성",
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"durationHours": 3.5,
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"overview": "<p>데이터 검증부터 전처리, 탐지, 신뢰도, HITL, 상황판, 재보정값 적용까지 전체 파이프라인을 통합하고 시설 방호 브리핑 패키지를 완성한다.</p>",
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"objectives": "<p>재보정 파라미터로 전체 과정을 한 번에 실행하는 통합 코드를 완성하고 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 자동 처리되는지 확인한다. 재현율·오경보율·처리시간·자동 해제 여부·감사 로그 무결성과 핵심 모듈 실행 라인 커버리지를 자체 점검 항목으로 모두 통과시키고, 성능·경보 현황·운용 유의사항·한계를 담은 브리핑 요약과 배포용 설명서를 작성한다.</p>",
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||||
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템을 최종 통합하고 기지 방호 브리핑 패키지를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>데이터 검증부터 전처리, 탐지, 신뢰도, HITL, 상황판, 재보정값 적용까지 전체 파이프라인을 통합하고 시설 방호 브리핑 패키지를 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>재보정 파라미터로 전체 과정을 한 번에 실행하는 통합 코드를 완성하고 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 자동 처리되는지 확인하고 유효성을 점검하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/main_sec01.py, README.md, docs/sec01_final_report.pdf(md)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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||||
"materials": [
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||||
"/uploads/SEC01/sec01_m10_dataset.json",
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||||
"/uploads/SEC01/sec01_m10_sample.md"
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||||
],
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||||
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SEC01/sec01_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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"시설·방호·경계",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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],
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||||
"deliverables": [
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||||
"src/main_sec01.py, README.md, docs/sec01_final_report.pdf(md) (필수)"
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||||
],
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||||
"evaluationKeys": [
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템 통합 및 시설 방호 브리핑 패키지 완성] 요구된 핵심 성능 기준(End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 기준을 충족하고 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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||||
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과이 논리적으로 검증되었으며 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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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> 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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],
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||||
"rules": [
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||||
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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||||
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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||||
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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||||
],
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||||
"forbid": [
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||||
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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||||
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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||||
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
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||||
]
|
||||
},
|
||||
"guideSteps": [
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{
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||||
"step": 1,
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||||
"problem": "M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목의 PASS 여부를 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목의 PASS 여부를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목의 PASS 여부를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목의 PASS 여부를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목의 PASS 여부를 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": []
|
||||
},
|
||||
{
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||||
"step": 2,
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||||
"problem": "주입한 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 어떻게 처리되었는지 확인한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>주입한 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 어떻게 처리되었는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>주입한 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 어떻게 처리되었는지 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>주입한 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 어떻게 처리되었는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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||||
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>주입한 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 어떻게 처리되었는지 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 수치를 실행 결과와 대조하고 한계 문구를 점검한다.",
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||||
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>브리핑 요약의 수치를 실행 결과와 대조하고 한계 문구를 점검한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>브리핑 요약의 수치를 실행 결과와 대조하고 한계 문구를 점검한다.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 수치를 실행 결과와 대조하고 한계 문구를 점검한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>브리핑 요약의 수치를 실행 결과와 대조하고 한계 문구를 점검한다. 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>CONFIG의 alert_threshold를 0.9로 올리면 어떤 자체 점검 항목이 실패하는지 확인하고, 임계값 설정 근거를 브리핑에 한 문단으로 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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