시나리오 내용 반영

scenario_md/AMM02-탄약·특수물자_저장최적화-AI 기반 탄약 저장 최적화 모델/AMM02_실습가이드.md

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+**AMM02 실습가이드 - AI 기반 탄약 저장 최적화 모델**
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+구    분 **실습가이드 [교육용가상자료]**
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+**1. 실습 개요**
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+본 실습은 교육용 가상 부대·가상 품목·가상 저장고 자료로 탄약·유류 소모량을 예측하고, 그 결과를 재보급 소요와 저장 배치 최적화로 연결하는 과정을 미션 단위로 구현한다. 미션마다 정답 코드(AMM02_정답코드.md)의 해당 코드를 웹 파이썬 실행기에 붙여 넣어 실행하고, 출력된 수치가 평가 기준을 충족하는지 확인한 뒤 파라미터를 바꿔 보는 도전 과제를 수행한다. 미션별 코드는 서로 독립적이어서 어느 미션부터 실행해도 동작한다.
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+| **과제** | AMM02 AI 기반 탄약 저장 최적화 모델 |
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+| **난이도·유형** | 고급 / 데이터분석형 |
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+| **예상 소요시간** | 미션 10개, 총 28.5시간 |
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+| **준비물** | AMM02_정답코드.md, 웹 파이썬 실행기(numpy·pandas·scipy·scikit-learn·matplotlib 사용 가능), 결과 기록용 문서 |
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+**2. 진행 방법**
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+- 정답코드 md에서 해당 미션의 코드 블록 전체를 복사해 실행기에 붙여 넣고 실행한다(부분 복사 시 자료 생성·모델 함수가 빠져 오류가 난다).
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+- 실행 결과를 md의 '실행 결과 예시'와 비교한다. 난수 시드가 고정되어 같은 값이 나오지만, 처리 시간(초)은 실행 환경에 따라 달라진다.
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+- 도전 과제는 코드 상단의 파라미터(DOS 경보 기준, 공간낭비 가중치 lam, 경보 안전계수, 가상 단가 등)를 바꿔 다시 실행하고 변화와 이유를 기록한다.
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+- 그래프 글자는 영문, 표·출력은 한글이다. 한글이 깨지면 실행기 글꼴 문제이며 결과에는 영향이 없다.
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+- 품목·계수·저장고는 모두 가상 값이다. 실제 탄약 제원·소모율·저장 기준·안전거리는 입력하지 않으며, 불출·대체 탄종·재배치는 군수참모 결재 사항이다.
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+**3. 미션 진행 요약**
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+| **미션** | **난이도·시간** | **핵심 확인 결과** |
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+| **M1. 작전 단계별 탄약(구경별) 및 유류(항공유/경유) 기준 소모율(CSR) 데이터 정의** | 초급
+1.5시간 | 필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건 |
+| **M2. 부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수 정규화 및 소모량 산출 전처리 모듈 구현** | 초급~중급
+2시간 | 정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%) |
+| **M3. 교전 일수 기반 1차 탄약/유류 기본 소모량 계산 Baseline 알고리즘 구현** | 중급
+2.5시간 | Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9% |
+| **M4. 적 저항 수준 및 화력 운용 계획 연계 일자별 소모량 시계열 예측 모델 고도화** | 중급
+3시간 | 파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하) |
+| **M5. 부대별 일일 보급 수준(DOS) 연계 긴급 재보급 소요 산출 엔진 개발** | 중급~고급
+3.5시간 | 오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상) |
+| **M6. 작전 지도 연계 탄약/유류 소모 예측 및 재보급 소요 가시화 대시보드 구현** | 중급~고급
+3시간 | 상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건) |
+| **M7. 보급 우선순위 지정 및 대체 탄종 불출을 위한 군수참모 HITL 결재선 설계** | 고급
+3.5시간 | 작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9 |
+| **M8. 7일간 고강도 전면전 모의 탄약/유류 소모량 극한 스트레스 시뮬레이션** | 고급
+3시간 | 경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초) |
+| **M9. AAR 기반 소모량 예측치와 실사격 결과 간 편차 분석 및 소모 계수 재보정** | 고급
+3시간 | 재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5% |
+| **M10. 탄약/유류 소모량 예측 및 전술 재보급 계획 수립 시뮬레이터 통합 완성** | 최고급
+3.5시간 | 자체 점검 7/7 PASS, 운영 가이드 완비율 100% |
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+**미션 1. 작전 단계별 탄약(구경별) 및 유류(항공유/경유) 기준 소모율(CSR) 데이터 정의**
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+| **난이도·시간** | 초급 · 1.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M1 코드를 실행해 업무 프로세스 맵 5단계와 데이터 딕셔너리(7개 그룹)를 확인한다.
+2) 정상 샘플 검증 결과와 오류 주입 6건이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.
+3) 가상 CSR 계수표에서 작전 단계별 차이를 읽고 분석 목표(소모 예측·재보급·저장 배치)를 한 문단으로 쓴다. |
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+| **확인할 결과** | 필드 23개(목표 20개 이상), 정상 샘플 30건 오류 0건
+주입 오류 6건(허용값·자료형·범위·누락·형식·분류 불일치) 모두 검출 |
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+| **도전 과제** | 저장 그룹에 '저장칸 온도 상태(temp_state: normal/high)' 필드를 추가하고 허용값 밖 값을 넣어 검출되는지 확인한다. |
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+| **제출물** | 스키마·딕셔너리 코드, 도메인 분석서(프로세스 맵·분석 목표) |
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+**미션 2. 부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수 정규화 및 소모량 산출 전처리 모듈 구현**
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+| **난이도·시간** | 초급~중급 · 2시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M2 코드를 실행해 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.
+2) 정제 전후 기술통계표에서 병력 규모·교전 강도·이동 거리의 최대값 변화를 확인한다.
+3) 긴급 불출 예외 기록이 삭제되지 않고 보존된 건수를 기록한다. |
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+| **확인할 결과** | 정제 규칙 10종 적용, 정합성 검증 10/10 통과(100%)
+원천 732건 -> 정제 720건, 긴급 불출 13건 보존 |
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+| **도전 과제** | R07 이동 거리 이상치 기준(150km)을 100km로 바꿔 결측 처리 건수와 정제 후 평균 변화를 비교한다. |
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+| **제출물** | 전처리 코드, 정제 품질 보고서(규칙별 처리 건수·전후 통계) |
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+**미션 3. 교전 일수 기반 1차 탄약/유류 기본 소모량 계산 Baseline 알고리즘 구현**
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+| **난이도·시간** | 중급 · 2.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M3 코드를 실행해 부대별 90일 계획(Baseline)과 실제 소모량, 오차율을 확인한다.
+2) 상관·유의성 표에서 유의미한 변수와 그렇지 않은 변수를 구분한다.
+3) ABC 분석 결과 A등급 조합과 EDA 차트 8종의 핵심 발견점을 정리한다. |
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+| **확인할 결과** | Baseline 일일 MAPE 탄약 37.9~43.8%, 유류 16.8~25.9%
+유의미한 상관 변수 6개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종 |
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+| **도전 과제** | ABC 분석 기준을 상위 20%에서 상위 30%로 바꿔 A등급 조합 수와 소모량 점유율 변화를 비교한다. |
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+| **제출물** | EDA 결과(차트 8종), 핵심 발견점 요약 |
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+**미션 4. 적 저항 수준 및 화력 운용 계획 연계 일자별 소모량 시계열 예측 모델 고도화**
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+| **난이도·시간** | 중급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M4 코드를 실행해 파생 피처 수와 시계열 교차검증 폴드별 MAPE를 확인한다.
+2) 품목별 검증 MAPE에서 Baseline과 모델의 차이가 큰 품목을 찾는다.
+3) 피처 중요도 상위 6개와 제거 후보를 기록한다. |
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+| **확인할 결과** | 파생 피처 14개, 평균 MAPE Baseline 33.4% -> 모델 14.9%(목표 25% 이하)
+중요도 상위: roll3, resist_lag1, csr_base |
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+| **도전 과제** | 제거 후보 피처(lag2, ph_* 등)를 FEATS에서 빼고 다시 실행해 MAPE 변화를 비교한다. |
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+| **제출물** | 피처 생성 코드, 교차검증 결과표, 피처 중요도 그림 |
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+**미션 5. 부대별 일일 보급 수준(DOS) 연계 긴급 재보급 소요 산출 엔진 개발**
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+| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M5 코드를 실행해 Hold-out 성능표(Baseline·단일 GBR·앙상블)를 확인한다.
+2) R2를 전체와 정상 소모(긴급 불출 제외)로 나눠 본 이유를 정리한다.
+3) 75일 재보급 소요표에서 긴급·주의 판정과 재보급량 계산 방법을 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 오차율 개선 MAE 66.0%, RMSE 43.2%(목표 20% 이상)
+R2 전체 0.827(미달), 정상 소모 0.966(달성), 긴급 판정 일치율 95.8% |
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+| **도전 과제** | DOS_ALERT를 2.0에서 1.5로 바꿔 긴급 건수와 판정 일치율 변화를 기록한다. |
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+| **제출물** | 앙상블 모델 코드, 성능표, 재보급 소요표 |
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+**미션 6. 작전 지도 연계 탄약/유류 소모 예측 및 재보급 소요 가시화 대시보드 구현**
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+| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M6 코드를 실행해 상위 3개 인자 자동 산출률과 부대별 설명문을 확인한다.
+2) 설명문에 자주 나오는 인자(전일 적 저항 수준 등)가 왜 중요한지 토의한다.
+3) 가상 작전 지도와 waterfall 형식 그림을 보고 한 부대의 소모 예측 근거를 설명한다. |
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+| **확인할 결과** | 상위 3개 인자 자동 산출률 100%(48건)
+설명 정합성 상관 0.91, 평균 기여도 1위 전일 적 저항 수준 |
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+| **도전 과제** | 기준일 D를 41에서 20(준비·공격 초기)으로 바꿔 주요 원인 인자가 어떻게 달라지는지 비교한다. |
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+| **제출물** | 설명 코드, 부대별 설명문, 대시보드 그림 |
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+**미션 7. 보급 우선순위 지정 및 대체 탄종 불출을 위한 군수참모 HITL 결재선 설계**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M7 코드를 실행해 현행(입고순)과 최적화 배치의 작업동선·공간낭비율·위치점수를 비교한다.
+2) 대안배치와 돌발 수요 민감도 결과를 확인한다.
+3) 결재 결과표에서 승인·수정·반려·무응답 처리와 감사 로그 무결성·변조 검출을 확인한다. |
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+| **확인할 결과** | 작업비용 절감률 20.7%(목표 15% 이상), 공간낭비율 0.29 유지, 위치점수 60.2 -> 71.9
+제안 9건, 결재 없는 집행 0건, 변조 검출 성공 |
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+| **도전 과제** | _store의 optimize 함수 lam(공간낭비 가중치)을 8에서 0으로 바꿔 작업동선과 공간낭비율의 상충관계를 기록한다. |
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+| **제출물** | 최적화·결재 시뮬레이터 코드, 배치 비교표, 감사 로그 요약 |
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+**미션 8. 7일간 고강도 전면전 모의 탄약/유류 소모량 극한 스트레스 시뮬레이션**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M8 코드를 실행해 오류 주입 시나리오 5종의 경보 정확도와 부족 탐지율을 확인한다.
+2) 부대 80개 부하 시험의 대시보드 갱신 시간을 기록한다.
+3) 경보 안전계수(x1.0/x1.1/x1.2)에 따른 정확도와 탐지율의 상충관계를 정리한다. |
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+| **확인할 결과** | 경보 정확도 최저 96.1%(목표 95% 이상), 갱신 0.1초 이내(목표 2초)
+7일 탄약 총소모 예측 오차 -0.2%, 안전계수 x1.1 시 탐지율 90% |
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+| **도전 과제** | inject의 보고 누락 비율을 30%로 올려 경보 정확도가 어떻게 변하는지 확인하고 보완 방안을 쓴다. |
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+| **제출물** | 스트레스 시험 코드, 시나리오별 결과표, 안전계수 권고안 |
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+**미션 9. AAR 기반 소모량 예측치와 실사격 결과 간 편차 분석 및 소모 계수 재보정**
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+| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M9 코드를 실행해 단계 x 품목별 실제/계획 비율과 교전 강도별 편차를 확인한다.
+2) 재보정 계수로 다음 훈련 자료의 MAPE가 얼마나 개선되는지 확인한다.
+3) 3대 효과 지표와 민감도 표, 도입 로드맵을 보고 효과 분석서를 정리한다. |
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+| **확인할 결과** | 재보정 검증 MAPE 34.0% -> 14.5%
+비용 지수 12% 절감, 반출 작업시간 21% 단축, 긴급 재보급 횟수 유지(283->284회) |
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+| **도전 과제** | SHRINK_K를 20에서 100으로 바꿔 재보정 강도를 낮추면 검증 MAPE와 비용 절감률이 어떻게 달라지는지 기록한다. |
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+| **제출물** | AAR 분석 코드, 편차 원인 분석, 효과 지표·민감도 표, 로드맵 |
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+**미션 10. 탄약/유류 소모량 예측 및 전술 재보급 계획 수립 시뮬레이터 통합 완성**
+
+| **난이도·시간** | 최고급 · 3.5시간 |
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+| **진행 순서** | 1) M10 코드를 실행해 [1]~[7] 단계 결과를 순서대로 확인한다.
+2) 재학습 모델(v2)과 운영 모델(v1) 비교 결과와 교체 판단 이유를 기록한다.
+3) 자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 위 단계 결과와 일치하는지 대조한다. |
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+| **확인할 결과** | 자체 점검 7/7 PASS, 운영 가이드 완비율 100%
+검증 MAPE v1 13.3%, v2 14.7% -> v1 유지, 긴급 재보급 6건 결재 대기 |
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+| **도전 과제** | PLAN_DAY를 85에서 70으로 바꿔 재보급 계획과 저장 배치 결과가 어떻게 달라지는지 브리핑 요약으로 작성한다. |
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+| **제출물** | 통합 시뮬레이터 코드, 자체 점검표, 브리핑 요약 |
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+**4. 최종 점검표**
+
+| **점검 항목** | **확인** |
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+| 미션 1~10 코드가 모두 오류 없이 실행되었다 | ( ) |
+| 각 미션의 확인할 결과를 기록했다 | ( ) |
+| 도전 과제 결과와 이유를 기록했다 | ( ) |
+| 브리핑 수치가 실행 결과와 일치한다 | ( ) |
+| 실제 탄약 제원·소모율·저장 기준·안전거리를 사용하지 않았다 | ( ) |
+| 불출·대체 탄종·재배치는 군수참모 결재 사항으로 설계했다 | ( ) |