최초 커밋

data/A13.json

@@ -0,0 +1,998 @@
+{
+  "version": "1.0.0",
+  "exportedAt": "2026-09-05T12:00:00.000Z",
+  "id": "A13",
+  "title": "AI 기반 수면·운동·식단 종합 건강 리포트 생성",
+  "category": "건강/정신건강",
+  "level": 1,
+  "durationDays": 5,
+  "requiredHours": 10,
+  "status": "COMPLETED",
+  "isRecommended": false,
+  "summary": "<h4>프로젝트에서 해결해야 하는 문제</h4><p>이 프로젝트는 AI가 일방적으로 작성한 일반론적인 건강 조언이나 진단 결과를 그대로 수용하는 과제가 아니다. 학습자가 불규칙한 병영 생활 속에서 자신의 실제 수면·운동·식단 현황과 목표를 구체적인 분석 조건으로 정의하고, AI에 필요한 데이터를 안전하게 제공한 뒤, AI의 분석 결과를 비판적으로 검토·수정·검증하여 실제로 병영에서 실천 가능한 나만의 맞춤 건강 리포트를 완성하는 것이 핵심이다.</p><h4>학습 목표</h4><p>수면 시간 부족, 불규칙한 식사, 체력 증진 등 병영 생활의 현실적 고민을 바탕으로, AI를 문제 해결 파트너로 활용하여 안전하고 지속 가능한 자기 건강관리 루틴과 재사용 가능한 건강 리포트 프롬프트를 제작한다.</p>",
+  "objectives": "<h3>소개</h3><p>규칙적인 생활이 어려운 병영 환경에서 스스로 건강을 관리하려는 장병을 위해, 수면·운동·식단 데이터를 AI로 분석하고 실천 가능한 개선점을 도출하는 나만의 프롬프트를 만든다. 최종적으로 수치 검증과 병영 적합성이 확보된 맞춤 주간 건강 리포트를 완성한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>수면·운동·식단 생활습관 점검 및 건강 프로필 구조화</p></li><li><p>AI 기본 응답의 한계(일반론, 의료 과잉 조언, 비현실적 제안) 관찰</p></li><li><p>병영 제약과 안전 규칙이 포함된 1차 건강 분석 프롬프트 설계</p></li><li><p>Few-shot(구체적 예시) 기법을 통한 프롬프트 품질 고도화</p></li><li><p>AI 분석 결과에 대한 수치 검증, 비현실적 조언 탈락 및 최종 리포트 확정</p></li><li><p>언제든 새로운 데이터로 갱신 가능한 재사용 프롬프트 템플릿 완성 및 동료 피드백 수렴</p></li></ul>",
+  "deliverables": [
+    "생활습관 점검표와 AI 도구 선정·베이스라인 관찰 기록 (필수)",
+    "수치 검증 및 맞춤 주간 건강 리포트 (필수)",
+    "Role·Constraint·Example·Output Format을 통합한 재사용 가능한 건강 리포트 생성 프롬프트 (필수)",
+    "병영 여건 적용성 및 안전성 점검 체크리스트 (선택)"
+  ],
+  "constraints": "<h4>AI 결과와 학습자 판단을 구분한다</h4><ul><li><p>AI가 그럴듯한 건강 리포트를 생성했다는 사실만으로 PASS하지 않는다.</p></li><li><p>AI가 부적절하거나 비현실적인 식단·운동을 제안해도 학습자가 문제를 발견하고 적절히 수정했다면 수행으로 인정한다.</p></li><li><p>AI 출력만 제출하고 학습자의 비교·판단·수정 증거가 없으면 해당 역량의 수행으로 인정하지 않는다.</p></li></ul><h4>의료 진단 배제 및 안전 원칙</h4><ul><li><p>AI를 의학적 진단이나 질병 치료 목적으로 사용하지 않으며, 생활습관 개선 및 피로 관리 보조 도구로 한정한다.</p></li><li><p>체감 피로도, 수면 시간, 일일 운동량 등 일상 기록만 다루며 민감한 의료 정보는 입력하지 않는다.</p></li><li><p>위험하거나 과도한 단식, 무리한 고강도 운동 제안은 반드시 학습자가 배제하거나 안전한 대안으로 수정한다.</p></li></ul><h4>개인정보 및 부대 보안 준수</h4><ul><li><p>실제 전우의 실명, 소속 부대명, 작전 및 근무 일정 등 보안·개인정보는 외부에 입력하지 않는다.</p></li><li><p>가상 명칭 및 교육용 데이터 표본을 활용하며, 모든 활동은 스마트폰 개인정비시간 범위 내에서 안전하게 수행한다.</p></li></ul>",
+  "evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 점검·조건 정의·프롬프트 실행·비교·수정·검증 과정이 제출물에서 확인되는가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 적합·부적합·선정·제외 판단이 사전에 정한 조건 또는 확인 가능한 병영 여건 근거와 연결되는가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 앞 미션의 건강 프로필·지표가 뒤 미션 프롬프트와 최종 리포트에 실제로 반영되는가?</p></li><li><p><strong>안전성:</strong> 의료 진단 배제, 개인정보 보호, 무리한 운동/식단 배제 원칙이 지켜졌는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>7개 필수 미션에 PASS해야 최종 PASS이다. 미션 4·6·8은 선택 미션이며, 미수행해도 전체 프로젝트 FAIL 사유가 되지 않는다. 다만 미션 7과 10을 수행하여 검증된 건강 리포트와 재사용 프롬프트 최종본을 반드시 완성해야 한다.</p>",
+  "prerequisites": "스마트폰 기본 활용 능력 및 생성형 AI 인터페이스 사용 경험",
+  "refFiles": [],
+  "refText": "",
+  "projectSkills": [
+    {
+      "skillId": "competency_AI_문제해결역량_1._문제_분석",
+      "level": 2,
+      "category": "AI 문제해결역량",
+      "subCategory": "1. 문제 분석"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_AI_문제해결역량_2._대안_도출",
+      "level": 1,
+      "category": "AI 문제해결역량",
+      "subCategory": "2. 대안 도출"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_AI_비판적사고역량_1._결과_검증",
+      "level": 1,
+      "category": "AI 비판적사고역량",
+      "subCategory": "1. 결과 검증"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_AI활용역량_1._AI_도구_활용",
+      "level": 1,
+      "category": "AI활용역량",
+      "subCategory": "1. AI 도구 활용"
+    },
+    {
+      "skillId": "competency_AI활용역량_2._프롬프트_설계",
+      "level": 1,
+      "category": "AI활용역량",
+      "subCategory": "2. 프롬프트 설계"
+    }
+  ],
+  "prerequisiteVods": [],
+  "missions": [
+    {
+      "id": "A13_m01",
+      "sequence": 1,
+      "title": "나의 생활습관과 건강 목표 정리하기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>막연한 건강 고민을 AI가 이해하는 구체적인 분석 조건으로 바꾸기</strong></p><p>AI에게 그저 \"건강해지는 법 알려줘\"라고 질문하면 누구에게나 적용되는 뻔하고 실천하기 어려운 원론적 조언만 받기 쉽습니다. AI로부터 병영 생활에 꼭 맞는 실질적인 건강 피드백을 받으려면, 먼저 나의 수면 시간, 일과 후 운동 여건, 식사 및 간식 습관 등 실제 생활 패턴을 돌아보고 구체적인 데이터로 정리해야 합니다.</p><p>이번 미션에서는 수면·운동·식단 3대 영역의 현황과 병영 제약을 명확히 분류하여, 이후 모든 AI 프롬프트의 기준점이 되는 <code>생활습관 점검표와 건강 프로필</code>을 완성합니다.</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>병영 생활 중 건강 관리에 어려움을 겪는 장병을 위해, 자신의 실제 수면·운동·식단 현황을 파악하고 분석 가능한 건강 프로필을 구성한다. 최종적으로 이후 AI 프롬프트의 입력값이 될 건강 프로필을 완성한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>수면, 운동, 식단 영역별 일상 패턴 및 문제점 점검</p></li><li><p>병영 환경에서 기록 가능한 데이터와 불가능한 제약 조건 분류</p></li><li><p>이번 프로젝트를 통해 개선하고자 하는 핵심 건강 목표 1가지 도출</p></li><li><p>필수·선호·제외 조건의 우선순위 설정 및 건강 프로필 완성</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m01-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>좋은 건강 분석은 복잡한 의학 지식에서 시작하지 않는다. 사용자가 어떤 일과를 보내고 무엇을 바꾸고 싶은지 구체적인 조건을 정의하는 데서 시작한다. 미션 1의 산출물은 이후 모든 AI 프롬프트의 기본 입력값이 되므로, AI를 실행하기 전에 먼저 완성한다.</p><p>이번 미션에서는 막연한 건강 고민을 AI가 분석할 수 있는 조건으로 바꾼다. 이를 위해 서로 다른 역할을 가진 5개 단계를 순서대로 수행하고, 각 단계에서 다음 단계가 사용할 판단 근거를 남긴다. 최종 산출물은 <code>생활습관 점검표와 건강 프로필</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> 규칙적인 생활이 어렵고 피로가 누적되지만, 자신의 생활습관 데이터가 구조화되지 않아 AI에게 무엇을 묻고 개선해야 할지 기준이 없는 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 건강 데이터 요구사항 정의자가 되어 실제 생활 경험에서 건강 상태의 단서를 찾고, 이를 AI가 해석할 수 있는 조건으로 구조화한다.</p><p><strong>제약:</strong> 실제 개인 의료정보나 질병 진단 내용은 입력하지 않는다. '건강해지기', '몸짱 되기'처럼 모호한 목표 대신 관찰 가능한 지표를 사용하며, AI가 제안한 목표를 무비판적으로 채택하지 않는다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>생활습관 점검표와 건강 프로필</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m01-virtual-health-log.md",
+        "/uploads/A13/a13-m01-01-data-scope-constraints.md",
+        "/uploads/A13/a13-m01-02-user-requirements.md",
+        "/uploads/A13/a13-m01-03-data-collection-criteria.md",
+        "/uploads/A13/a13-m01-04-feasibility-review.md",
+        "/uploads/A13/a13-m01-05-health-data-requirements-spec.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 육군 체력검정 기준 및 부대 일과 기본 지침 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://health.kdca.go.kr/\">질병관리청 국가건강정보포털</a> — 청년기 수면·영양·운동 일상 건강 가이드 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 민감 건강 신상 정보 및 부대 정보 입력 금지 원칙 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m01-virtual-health-log.md\">가상 병영 생활 건강 기록 데이터셋 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m01-01-data-scope-constraints.md\">1단계 데이터 수집 범위 및 병영 제약표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m01-02-user-requirements.md\">2단계 사용자 건강 관리 요구사항 정의서 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m01-03-data-collection-criteria.md\">3단계 데이터 수집 기준 및 입력 서식 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m01-04-feasibility-review.md\">4단계 병영 적용 타당성 검토표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m01-05-health-data-requirements-spec.md\">5단계 건강 데이터 요구사항 명세서 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 통증이나 이상 증상이 있을 시 의무대·군의관 진료가 최우선이며, 부대 위치·보직·병력·시설 등 군사 보안 정보와 실제 개인 민감 의료정보는 절대 입력하지 않습니다. 실습에는 제공된 교육용 가상 건강 데이터만 사용합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "건강 데이터 분석",
+        "생활습관 점검",
+        "요구사항 정의",
+        "병영 제약 조건",
+        "건강 프로필 설계"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "수면·운동·식단 일상 경험 및 문제점 기록 (필수)",
+        "영역별 기록 가능 항목 및 병영 제약 분류표 (필수)",
+        "핵심 건강 개선 목표 및 기대 결과 정의서 (필수)",
+        "필수·선호·제외 조건 및 우선순위 정리표 (필수)",
+        "생활습관 점검표와 건강 프로필 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[3대 영역 데이터 분류] 수면·운동·식단 영역에서 병영 환경상 수집 가능한 항목과 수집 불가 항목을 명확히 분리하고 단위를 정의하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>수면(취침/기상 시각), 운동(뜀걸음/푸시업), 식단(배식 섭취/간식) 3대 영역의 측정 지표가 단위(시간, 횟수 등)와 함께 제시되고, 스마트워치 미착용·정밀 칼로리 계산 불가 등 병영 제약이 타당하게 제외되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>3대 영역 중 일부가 누락되었거나, '칼로리 2,300kcal 정밀 계산'처럼 병영 여건상 불가능한 지표를 요구한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>스마트폰 앱이나 수첩으로 매일 5분 이내에 스스로 기록할 수 있는 항목 위주로 지표를 현실화하여 다시 작성한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[핵심 목표와 수치 기준] 포괄적 희망 사항이 아닌, 관찰 가능한 수치 지표가 포함된 단 1가지의 핵심 건강 목표를 도출하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'특급전사 되기' 같은 막연한 표현 대신 '평일 23:00 이전 취침 주 4회 달성 및 3km 15분 주파'와 같이 달성 여부를 검증할 수 있는 행동/수치 기준이 1개의 핵심 목표로 특정되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>목표가 5개 이상 나열되어 집중도가 떨어지거나, 측정 기준이 없는 감상적 문장만 있는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>가장 시급한 문제 1가지를 선정하고, 목표 달성을 확인할 수 있는 구체적인 행동 기준(시간, 횟수)을 덧붙인다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[조건 우선순위와 제약 설정] 필수·선호·제외 조건이 명확히 구분되고, 조건 충돌 시 적용할 타당한 우선순위와 이유가 제시되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>반드시 지킬 필수조건(최소 수면 6.5시간 등), 유연한 선호조건, 금지할 제외조건(외부 배달 식단 등)이 구분되고, 충돌 시 기준(수면 확보 > 운동 강도)과 타당한 이유가 명시되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>모든 조건을 '필수'로 설정하여 비현실적인 상태를 만들었거나, 우선순위 없이 조건들이 서로 상충되는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>병영 생활의 현실적 한계를 고려해 조건을 필수/선호/제외로 재분류하고, 피로 회복과 일과 수행을 기준으로 우선순위를 정한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[종합 건강 프로필 완결성] 앞 단계들의 판단 근거가 빠짐없이 통합되어 AI 프롬프트에 바로 주입 가능한 프로필 양식으로 완성되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기본 여건, 3대 영역 현황, 핵심 목표, 필수/제외조건, 우선순위가 1개 문서에 모순 없이 구조화되어 제3자나 AI가 즉시 이해할 수 있는 규격을 갖추었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>앞선 단계의 내용과 프로필의 내용이 서로 다르거나, 핵심 항목(수면 시간, 운동 시간)이 공란으로 남겨진 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>1단계부터 4단계까지의 내용을 대조하여 누락된 수치를 채우고 양식에 맞추어 단일 문서로 정리한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 생활습관 데이터 분류·단일 핵심 목표 도출·병영 제약 조건화</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(1-1~1-5)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>수면, 운동, 식단 3대 영역의 측정 가능 항목과 병영 여건상 측정 불가 항목이 명확히 분리되었다.</p></li><li><p>막연한 다짐이 아닌 관찰 가능한 수치 지표(시간, 횟수, 척도)가 포함된 단일 핵심 목표 1개가 설정되었다.</p></li><li><p>필수·선호·제외 조건이 구분되고, 조건 간 충돌 시 병영 일과에 기반한 우선순위 기준이 있다.</p></li><li><p>다음 미션에서 AI 프롬프트의 입력값으로 즉시 활용 가능한 '종합 건강 프로필' 1부가 완비되었다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>미션 1은 학습자의 건강 상태 자체(체력 수준, 식습관의 우열)를 평가하지 않는다. AI가 건강 분석에 정확히 활용할 수 있을 만큼 자신의 생활습관과 병영 제약, 목표를 구체적으로 구조화했는지를 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "학습자가 작성한 생활습관 메모에서 빠진 분류 항목이나 점검 질문 추천받기",
+          "수면·운동·식단 데이터를 표 형태로 정리하는 서식 제안받기",
+          "완성한 건강 프로필의 모호하거나 상충되는 조건을 검토하도록 요청하기"
+        ],
+        "rules": [
+          "최종 생활습관 데이터와 목표는 학습자가 실제 경험을 바탕으로 확정한다.",
+          "AI가 제안한 일반적인 목표를 그대로 쓰지 않고 자신의 병영 여건에 맞게 수정한다.",
+          "개인 식별정보나 민감한 질병 병력은 입력하지 않는다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "AI에게 나의 건강 상태와 목표를 대신 결정하게 하기",
+          "실제 생활과 무관한 허구의 데이터를 검토 없이 제출하기",
+          "의료기관 진료가 필요한 질환에 대해 AI 처방을 요구하기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "일상 속 생활습관 문제와 개선 필요성 찾기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>건강 관리는 막연한 다짐보다 실제 생활에서 느끼는 불편함과 피로의 원인을 찾는 데서 시작한다. 이 단계에서는 '건강해지고 싶다'가 아니라 '어떤 생활 습관 때문에 피로를 느끼거나 체력에 한계를 느끼는가'를 찾아 이후 분석 조건의 구체적 근거를 만든다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>최근 일주일 동안 부대 일과 중 가장 피로를 느꼈던 순간이나 체력적 부담을 느낀 경험을 떠올린다.</p></li><li><p>수면(취침/기상 불규칙), 운동(체력 부족, 시간 부족), 식단(PX 간식 과다, 불균형) 중 가장 개선이 시급한 문제점을 1~2가지 적는다.</p></li><li><p>문제가 발생한 구체적인 상황을 기록한다. (예: 일과 후 늦은 시간까지 스마트폰 사용, 체력단련 시간 부족 등)</p></li><li><p>감상적 표현을 한 단계 구체화한다. '피곤하다' 뒤에는 평균 수면 시간이나 피로 시간대를, '체력이 약하다' 뒤에는 뜀걸음 페이스나 푸시업 횟수를 덧붙인다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>가장 불편하거나 개선하고 싶은 건강 문제: [수면 부족 / 체력 저하 / 식습관 불균형]\n그 문제로 인해 겪은 구체적인 상황: [일과 시간 졸음 / 뜀걸음 시 호흡 곤란 / 소화 불량 등]\n문제의 주요 원인으로 생각되는 습관: [취침 전 스마트폰 사용 / 운동 부족 / PX 탄산·과자 섭취]\n관찰 가능한 현재 상태 수치: [평균 수면 시간, 주당 운동 횟수, 간식 빈도 등]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>개선하고 싶은 문제: 일과 후 피로 누적 및 체력검정 뜀걸음 기록 정체<br>구체적 상황: 오후 일과나 훈련 시 집중력이 떨어지고 아침 기상 시 몸이 무거움. 3km 뜀걸음 시 후반부 페이스 급격히 저하.<br>원인 습관: 개인정비시간에 스마트폰을 보느라 23시 30분 넘어 취침. 일과 후 피곤하다는 이유로 체력단련 거르고 PX 냉동식품 섭취.<br>관찰 수치: 평일 평균 수면 5.5시간, 주당 유산소 운동 1회 이하, 주 4회 야식 섭취</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수면·운동·식단 관련 주요 불편 경험 1개 이상</p></li><li><p>불편 경험과 구체적인 생활습관의 연결</p></li><li><p>관찰 가능한 현재 상태 수치(시간, 횟수 등)</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>수면, 운동, 식단 중 명확한 개선 대상과 상황이 구체적으로 기술되어 있다.</p></li><li><p>'그냥 피곤하다' 수준을 넘어 원인 습관과 관찰 가능한 수치(시간, 횟수 등)가 포함되어 있다.</p></li><li><p>의학적 질병 진단이 아닌 일상 생활습관 개선 범위 내의 내용이다.</p></li><li><p>이후 미션의 분석 지표로 전환할 수 있는 기초 정보가 제공된다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'건강해지고 싶다', '살 빼고 싶다'처럼 단편적인 희망만 적고 구체적 습관이나 수치가 없다.</p></li><li><p>경험과 원인 분석 없이 AI가 작성한 일반론적 건강 문장을 그대로 복사했다.</p></li><li><p>부대 보안에 위배되는 작전이나 비인가 시설 정보가 포함되어 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "수면·운동·식단 3대 영역별 관리 신호 분류하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>생활습관 문제에는 수면, 운동, 영양이 복합적으로 얽혀 있다. AI가 데이터를 정확히 분석하게 하려면 3대 영역별로 기록할 수 있는 항목과 병영 환경상 기록하기 어려운 항목을 명확히 분리해야 한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>단계 1-1의 경험에서 수면, 운동, 식단과 관련된 세부 요소들을 추출한다.</p></li><li><p>스마트폰 앱이나 수첩으로 매일 5분 이내에 스스로 기록할 수 있는 항목을 영역별로 1~2개씩 선정한다.</p></li><li><p>스마트워치 미착용, 병영 식당 고정 메뉴 등 현실적으로 측정할 수 없는 제외 항목을 정리한다.</p></li><li><p>각 항목을 AI가 이해할 수 있는 정량 지표(단위, 횟수, 시간)로 변환한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>1. 수면 영역\n - 기록 가능 항목: [취침/기상 시각, 체감 수면 질(1~5점)]\n - 병영 제약/제외 항목: [수면 중 심박수, 렘수면 단계 정밀 측정 불가]\n2. 운동 영역\n - 기록 가능 항목: [뜀걸음 거리/시간, 맨몸운동(푸시업/스쿼트) 세트 수]\n - 병영 제약/제외 항목: [헬스장 고중량 기구 운동, 체지방률 매일 측정 불가]\n3. 식단 영역\n - 기록 가능 항목: [병영 식당 주메뉴 섭취량(밥/국/반찬 잔반 여부), PX 간식 종류]\n - 병영 제약/제외 항목: [정밀 칼로리(kcal) 및 영양소 g 단위 측정 불가]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>1. 수면: 취침 시각(평균 23:40), 기상 시각(06:00), 기상 시 피로도(1~5점 중 2점). 웨어러블 기기가 없으므로 수면 단계 분석은 제외.<br>2. 운동: 연병장 뜀걸음(거리 km, 소요시간 분), 생활관 맨몸운동(푸시업 횟수). 전문 헬스 기구 측정은 제외.<br>3. 식단: 병영 식당 기본 배식(전체 식사 여부), PX 섭취 항목(음료/과자/냉동 여부). 정확한 탄단지 그램(g) 계산은 제외하고 식사 패턴 위주로 기록.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수면, 운동, 식단 3개 영역별 기록 가능 항목 각 1개 이상</p></li><li><p>각 영역별 병영 환경 제약 및 제외 항목</p></li><li><p>각 지표의 단위(시간, 횟수, 척도 등) 명시</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>수면, 운동, 식단 3대 영역이 모두 포함되어 있고 측정 단위가 명확하다.</p></li><li><p>병영 여건을 고려하여 측정 불가능한 항목을 현실적으로 제외했다.</p></li><li><p>기록 항목이 하루 5분 이내로 수집 가능한 실현 가능한 수준이다.</p></li><li><p>단계 1-1의 문제의식과 논리적으로 연결된다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>3대 영역 중 일부 영역(예: 식단만 작성)이 누락되었다.</p></li><li><p>'식단 2,300kcal 정확히 계산', '수면 무호흡 정밀 측정'처럼 병영에서 불가능한 지표를 요구했다.</p></li><li><p>측정 단위(시간, 회, 점수 등) 없이 추상적인 단어만 나열했다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "이번 분석으로 얻고 싶은 핵심 건강 목표 정하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>모든 건강 지표를 한꺼번에 개선하려 하면 실행력이 떨어지고 AI의 분석도 산만해진다. 이 단계에서는 '평소 바라는 점'과 '이번 분석을 통해 집중적으로 바꿀 1가지 핵심 목표'를 구분하여 분석의 초점을 맞춘다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>현재 자신의 병영 일과(개인정비시간, 훈련 주기 등)를 고려할 때 가장 시급하게 개선할 주목적 1가지를 정한다.</p></li><li><p>핵심 목표를 달성했을 때 나타날 관찰 가능한 변화(기대 결과)를 작성한다.</p></li><li><p>보조적으로 함께 관리하고 싶은 보조 목적 1가지를 추가한다.</p></li><li><p>'체력 증진', '피로 회복' 같은 포괄적 표현에 구체적인 행동이나 수치 기준을 덧붙인다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>현재 나의 복무 상황: [일병/상병/병장, 평일 개인정비시간 약 2시간 활용 가능]\n이번 건강 분석의 가장 중요한 핵심 목표: [한 가지 명확한 목표]\n목표 달성을 판단할 수 있는 구체적 기준: [예: 주 3회 3km 완주 / 아침 피로도 4점 이상 유지 등]\n보조 목표: [선택 - 1가지]\n기대하는 주간 실천 변화: [매일 실천할 수 있는 작은 습관 1가지]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>현재 복무 상황: 상병 2호봉, 평일 17:30~20:30 개인정비시간 활용 가능<br>핵심 목표: 일과 후 피로도를 낮추고 3km 뜀걸음 체력을 기르기 위한 '규칙적 수면 및 유산소 루틴 형성'<br>달성 판단 기준: 평일 23:00 이전 취침 주 4회 이상 달성, 3km 뜀걸음 15분 이내 완주<br>보조 목표: 취침 전 PX 야식 섭취 주 2회 이하로 줄이기<br>기대 변화: 아침 기상 시 피로도가 2점에서 4점으로 개선되고 일과 집중도 향상</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>현재 복무 및 개인정비 여건 기술</p></li><li><p>단일 핵심 건강 목표 1개 및 달성 판단 기준</p></li><li><p>보조 목표 및 주간 실천 기대 변화</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>핵심 목표가 1개로 명확히 특정되어 있다.</p></li><li><p>목표 달성 여부를 확인할 수 있는 구체적 행동이나 수치 기준이 포함되어 있다.</p></li><li><p>개인정비시간 등 병영 일과 내에서 실행 가능한 범위로 설정되었다.</p></li><li><p>앞서 분류한 3대 영역의 데이터와 직접 연계된다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'특급전사 되기', '건강해지기'처럼 결과만 있고 실행 기준이 없다.</p></li><li><p>목표를 5개 이상 나열하여 우선순위를 알 수 없다.</p></li><li><p>자신의 병영 여건상 불가능한 목표(예: 매일 3시간 운동)를 설정했다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "필수조건, 선호조건, 제외조건에 우선순위 주기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI에게 모든 건강 요구사항을 똑같이 강하게 요구하면 비현실적인 계획을 제시하거나 중요한 제약을 임의로 무시할 수 있다. 조건의 강도를 나누면 나중에 AI 결과가 어긋났을 때 무엇을 수정할지도 명확해진다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>반드시 지켜야 하는 필수조건을 1~2개 선정한다. (지켜지지 않으면 실천이 불가능한 조건)</p></li><li><p>상황에 따라 유연하게 조정 가능한 선호조건을 작성한다. (부족해도 다른 장점이 있으면 수용 가능)</p></li><li><p>제안에 포함되면 안 되는 제외조건(위험 요인, 비현실적 요인)을 명시한다.</p></li><li><p>조건끼리 충돌할 때 무엇을 우선할지 기준을 정한다. (예: 운동 강도보다 수면 시간 확보를 우선)</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>필수조건 (반드시 반영):\n 1) [예: 평일 취침 시간 최소 6.5시간 이상 보장]\n 2) [예: 개인정비시간 40분 이내로 끝낼 수 있는 운동 루틴]\n선호조건 (가능하면 반영):\n 1) [예: 생활관 안에서 할 수 있는 맨몸 스트레칭 포함]\n 2) [예: 병영 식당 메뉴를 활용한 단백질 보충 팁]\n제외조건 (절대 제안 금지):\n 1) [예: 닭가슴살 도시락 등 외부 배달 식단 구매 권유]\n 2) [예: 일과 시간에 지장을 주는 고강도 무산소 분할 운동]\n충돌 시 우선순위: [수면 시간 확보 > 유산소 운동 > 보조 식단 관리]\n우선순위 결정 이유: [수면이 부족하면 운동 지속과 일과 수행이 모두 무너지기 때문]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>필수조건: 1) 하루 최소 수면 6.5시간 확보(23:00~06:00), 2) 운동 시간은 개인정비 40분 이내<br>선호조건: 1) 연병장 뜀걸음과 생활관 푸시업 조합, 2) PX에서 쉽게 구할 수 있는 간식 대체재(견과류, 저당 우유 등) 추천<br>제외조건: 1) 외부 보충제나 전문 식단 구매 권유 제외, 2) 취침 직전 고강도 운동 제외<br>우선순위: 수면 시간 확보 > 뜀걸음 유산소 > 식단 조절<br>이유: 피로 회복이 선행되어야 뜀걸음 훈련 시 부상을 방지하고 일과를 정상적으로 소화할 수 있음.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>필수조건 1~2개, 선호조건 1~2개, 제외조건 1개 이상</p></li><li><p>조건 충돌 시 적용할 우선순위와 명확한 이유</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>필수·선호·제외 조건이 기능별로 명확히 구분되어 있다.</p></li><li><p>제외조건이 병영 여건(외부 식단 불가, 취침 통제 등)과 현실적으로 맞닿아 있다.</p></li><li><p>조건 간 충돌 시 우선순위와 타당한 이유가 제시되었다.</p></li><li><p>조건의 수가 적절하여 AI가 실현 가능한 계획을 세울 수 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>모든 조건을 '필수'로 지정하여 실현 불가능한 상태를 만들었다.</p></li><li><p>제외조건이 '나쁜 것 제외'처럼 모호하다.</p></li><li><p>우선순위 없이 조건들이 서로 상충된다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 5,
+          "problem": "한눈에 읽히는 종합 건강 프로필 완성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>앞 단계에서 정리한 내용을 그대로 프롬프트에 넣으면 중복되거나 난잡해질 수 있다. 이 단계에서는 AI와 학습자가 한눈에 파악할 수 있는 단일 '종합 건강 프로필' 양식으로 최종 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>단계 1-1부터 1-4까지의 핵심 내용을 취합하고 중복 표현을 다듬는다.</p></li><li><p>기본 정보, 3대 영역 현황, 핵심 목표, 제약 조건, 우선순위 순으로 구조화한다.</p></li><li><p>각 항목을 간결하고 명확한 문장으로 작성한다.</p></li><li><p>이 프로필만 보고도 제3자나 AI가 나의 생활 패턴과 목표를 정확히 이해할 수 있는지 점검한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[나의 병영 종합 건강 프로필]\n1. 기본 여건: [계급/복무여건, 개인정비 가용 시간]\n2. 영역별 현황:\n - 수면: [평균 취침/기상, 체감 피로도]\n - 운동: [주당 운동 빈도, 주 종목, 현재 수준]\n - 식단: [식사 패턴, 간식 습관]\n3. 핵심 개선 목표: [가장 중요한 목표 1가지 및 기준]\n4. 필수조건: [반드시 반영할 1~2가지]\n5. 제외조건: [금지할 1~2가지]\n6. 우선순위: [조건 충돌 시 기준]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>[나의 병영 종합 건강 프로필]<br>1. 기본 여건: 상병, 평일 개인정비시간 17:30~20:30 (운동 가능 시간 40분)<br>2. 영역별 현황:<br> - 수면: 취침 23:30 / 기상 06:00 (평균 6.5시간 미만, 아침 피로도 2/5점)<br> - 운동: 주 1회 뜀걸음 불규칙, 3km 16분대, 푸시업 30회 수준<br> - 식단: 영내 식당 정상 식사, 주 4회 취침 전 PX 냉동/과자 섭취<br>3. 핵심 개선 목표: 평일 23:00 취침 확보를 통한 피로도 개선(4점) 및 3km 15분 이내 주파 체력 형성<br>4. 필수조건: 수면 6.5시간 이상 보장, 일 40분 이내 맨몸/유산소 루틴<br>5. 제외조건: 외부 보충제/도시락 구매 강요 금지, 취침 1시간 전 고강도 운동 금지<br>6. 우선순위: 수면 시간 확보 > 뜀걸음 훈련 > 간식 조절</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>완성된 '종합 건강 프로필' 1부</p></li><li><p>이전 단계들의 핵심 요구조건이 누락되지 않았는지 점검한 결과</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>기본 여건, 3대 영역 현황, 핵심 목표, 필수/제외조건, 우선순위가 1개 문서에 완비되었다.</p></li><li><p>수치와 지표가 구체적이며 모순된 내용이 없다.</p></li><li><p>다음 미션(AI 프롬프트 입력값)으로 즉시 복사하여 활용 가능한 규격이다.</p></li><li><p>단계 1-1부터 1-4의 판단 근거가 일관되게 반영되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>앞 단계 내용을 단순히 길게 복붙하여 핵심 프로필 항목이 한눈에 들어오지 않는다.</p></li><li><p>핵심 목표나 필수조건이 누락되었다.</p></li><li><p>수면 시간이나 운동 시간 등의 기본 수치가 비어 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m02",
+      "sequence": 2,
+      "title": "건강 분석 AI 열어보고 한계 관찰하기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>조건 없는 단순 질문의 한계와 AI 기본 응답의 전형성 관찰하기</strong></p><p>AI에게 구체적인 조건이나 제약 없이 질문하면, 인터넷에 흔히 있는 교과서적 건강 상식이나 군대 현실에 맞지 않는 헬스장 식단·고강도 분할 운동을 제안하기 쉽습니다. 좋은 프롬프트를 만들려면 먼저 조건이 없을 때 AI가 어떤 실수를 하고 어떤 전형적인 답변을 내놓는지 기준선(Baseline)을 확인해야 합니다.</p><p>이번 미션에서는 보안 지침을 준수하며 공개 AI 도구를 실행하고, 단순 질문을 통해 기본 응답의 장점과 한계(일반론, 비현실적 제안, 의료 과잉 조언 등)를 기록한 <code>도구 선정 메모와 기본 응답 관찰 기록</code>을 완성합니다.</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>공개 생성형 AI 도구를 선정하고 군 보안 및 개인정보 지침을 준수한 상태에서 기본 건강 질문을 실행한다. 조건이 없는 상태의 AI 기본 응답 원문을 보관하고 그 한계를 분석하여 향후 프롬프트 개선의 기준점을 마련한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>이용 가능한 생성형 AI 도구 탐색 및 개인정보 보호 수칙 확인</p></li><li><p>조건이 없는 단순 건강 질문(기준선 질문) 작성 및 실행</p></li><li><p>AI의 첫 번째 기본 응답 원문 확보 및 보관</p></li><li><p>미션 1의 건강 프로필 관점에서 기본 응답의 장점과 한계점 분석</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m02-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>처음부터 완벽한 프롬프트를 작성하기는 어렵다. 조건 없는 단순 질문을 먼저 실행해 봐야 AI가 어떤 정보를 임의로 채우고 어떤 비현실적 제안을 하는지 알 수 있다. 이 비교 기준선이 있어야 이후 미션에서 프롬프트가 실제로 개선되었는지 객관적으로 평가할 수 있다.</p><p>이번 미션에서는 AI 도구를 선정하고 안전 수칙을 점검한 뒤 단순 질문의 응답을 분석한다. 최종 산출물은 <code>도구 선정 메모와 기본 응답 관찰 기록</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> AI를 건강 분석에 어떻게 써야 할지 감이 잡히지 않고, 단순 질문 시 나오는 방대한 답변 중 무엇이 문제인지 명확하지 않은 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 비판적 검증자가 되어 AI 도구의 안전성을 점검하고, 기본 응답의 유용한 점과 군 환경 부적합 요소를 식별한다.</p><p><strong>제약:</strong> 실제 개인 의료 데이터나 부대 내부 정보를 입력하지 않는다. 단순 질문 원문과 첫 응답 원문을 편집 없이 그대로 보관한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>도구 선정 메모와 기본 응답 관찰 기록</code>을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m02-virtual-profile-source.md",
+        "/uploads/A13/a13-m02-virtual-health-data-sample.md",
+        "/uploads/A13/a13-m02-01-profile-fields.md",
+        "/uploads/A13/a13-m02-03-profile-structure.md",
+        "/uploads/A13/a13-m02-04-profile-validation-memo.md",
+        "/uploads/A13/a13-m02-05-structured-health-profile.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 병영 생활 건강관리 기본 지침 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 민감 신상정보 입력 금지 원칙 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m02-virtual-profile-source.md\">가상 프로필 기초 데이터셋 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m02-virtual-health-data-sample.md\">가상 건강 데이터 샘플표 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m02-01-profile-fields.md\">1단계 건강 프로필 항목 분류표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m02-03-profile-structure.md\">2단계 건강 프로필 구조안 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m02-04-profile-validation-memo.md\">3단계 프로필 검증 메모 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m02-05-structured-health-profile.md\">4단계 구조화된 종합 건강 프로필 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 건강 프로필 데이터만 사용하며, 부대 비밀이나 실제 개인 의료정보는 입력하지 않습니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "AI Baseline Testing",
+        "Prompt Security",
+        "Output Diagnosis",
+        "Critical Analysis"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "AI 도구 선택 및 이용 조건 확인 메모 (필수)",
+        "입력 가능 정보 및 개인정보 점검표 (필수)",
+        "단순 기준 질문 원문 및 AI 기본 응답 원문 (필수)",
+        "기본 응답 장점 및 한계 관찰 기록 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[보안 준수 및 도구 선정] 개인 식별정보 및 군 보안정보 입력 금지 원칙을 확인하고 이용 가능한 AI 도구를 적절히 선정하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>이름, 소속 부대, 작전 일정 등 민감 정보가 배제되었음을 점검하고, 스마트폰에서 접근 가능하며 한국어 대화 기록 저장이 가능한 도구를 선정한 근거가 제시되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>보안 점검 없이 도구 이름만 나열했거나, 실제 입력 질문에 민감한 개인 신상/부대 정보가 포함된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>입력문에서 개인/부대 정보를 제거하여 일반화하고, 안전 수칙 점검 체크리스트를 보완한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[베이스라인 원문 보존] 세부 조건이 없는 단순 질문과 AI의 최초 응답 원문이 가공 없이 보존되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'군대에서 건강 관리하는 법 알려줘'와 같은 조건 없는 단순 질문과 AI의 첫 번째 응답 텍스트 전체가 이후 비교 기준선(Baseline)으로 온전히 저장되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>AI 응답을 주관적으로 요약하여 원문이 없거나, 처음부터 복잡한 프롬프트를 넣어 기준선 역할을 못 하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>조건이 없는 단순 질문을 한 번 실행하고, AI가 출력한 원문 전체를 복사하여 기록표에 저장한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[기본 응답의 한계 진단] 기본 응답에서 일반론적 조언과 병영 여건에 맞지 않는 비현실적 제안 2가지 이상을 프로필 기준으로 식별하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기본 응답의 장점(기초 상식 제공 등)과 함께, 병영에서 실천 불가능한 요소(외부 헬스장 기구, 특수 식단, 취침 통제 무시 등)를 미션 1 프로필과 대조하여 구체적으로 기록하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>'답변이 길다', '별로다'처럼 단순한 느낌만 적고 병영 여건과의 구체적인 불일치 지점을 짚지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>미션 1의 프로필(개인정비시간, PX 이용, 취침 시간)을 옆에 두고 기본 응답에서 실천할 수 없는 문장을 인용하여 한계점을 기술한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AI 역할 경계 정의] AI에게 맡길 분석 보조 역할과 학습자가 직접 판단·결정할 통제 영역을 구분하여 정의하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'AI는 루틴 아이디어와 서식을 제안하고, 운동 강도와 식단 선택은 나의 병영 여건에 맞춰 내가 결정한다'와 같이 역할 경계가 1문장 이상으로 명확히 정의되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>AI에게 모든 건강 계획 결정을 일임하려 하거나, AI 역할을 전혀 기술하지 않은 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>AI가 도울 수 있는 작업(데이터 정리, 루틴 초안)과 학습자가 결정할 작업(실행 여부, 안전 검증)을 분리하여 작성한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 안전한 AI 도구 활용·조건 없는 베이스라인 응답 관찰·한계점 진단</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(2-1~2-4)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>개인정보 및 부대 보안 수칙을 준수하여 공개 AI 도구를 안전하게 실행했다.</p></li><li><p>조건이 없는 단순 질문 원문과 첫 번째 AI 응답 원문이 누락 없이 보관되었다.</p></li><li><p>미션 1의 건강 프로필 관점에서 기본 응답의 유용한 점과 병영 환경 부적합 한계 2가지 이상을 분석했다.</p></li><li><p>AI의 지원 영역과 학습자 본인이 통제할 결정 영역의 경계를 명확히 수립했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>AI 도구의 브랜드나 최신성 여부를 평가하지 않는다. 세부 조건이 없을 때 AI가 임의로 채워 넣는 전형적인 일반론과 군 환경 부적합 요소(고가 보충제 권유, 고강도 헬스기구 사용 등)를 정확히 짚어냈는지를 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "무료 공개 AI 서비스(ChatGPT, Claude, Wrtn 등) 인터페이스 실행하기",
+          "조건 없는 단순 질문을 입력하고 응답 결과 복사하기",
+          "AI 답변의 구성 요소(운동, 식단, 생활습관) 분석하기"
+        ],
+        "rules": [
+          "첫 응답 원문을 임의로 수정하거나 생략하지 않고 보존한다.",
+          "실제 이름, 부대명, 상세 질병 이력은 입력하지 않는다.",
+          "기본 응답의 한계점을 미션 1의 프로필과 대조하여 기록한다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "조건이 들어간 고도화된 프롬프트를 미션 2에서 미리 실행해 버리기",
+          "AI 응답을 복사하지 않고 가상으로 지어내기",
+          "개인 민감정보를 AI 프롬프트에 입력하기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "건강 분석 AI 도구 선정 및 이용 조건 확인하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>생성형 AI 서비스마다 한국어 지원 수준, 대화 기억력, 표 출력 기능 등이 다릅니다. 이 단계에서는 스마트폰에서 별도 결제 없이 안전하게 사용할 수 있는 도구를 선택하고 사용 환경을 점검합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>현재 스마트폰에서 접속 가능한 공개 AI 도구(ChatGPT, Claude, Wrtn 등) 중 1가지를 선택한다.</p></li><li><p>해당 도구가 한국어 건강/생활습관 대화를 원활히 지원하는지 확인한다.</p></li><li><p>무료 이용 범위와 대화 기록 저장 기능을 확인한다.</p></li><li><p>도구 선정한 이유를 실제 사용할 기능(표 생성, 모바일 편의성 등)과 연결해 기록한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>선정한 AI 도구 이름: [ChatGPT / Claude / Wrtn 등]\n선정 이유: [모바일 웹/앱 접근성, 한국어 응답 품질, 표 출력 용이성 등]\n이용 환경: [스마트폰 웹 브라우저 / 모바일 앱]\n확인한 이용 조건: [무료 버전 사용, 대화 내역 보관 가능 여부]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>선정 도구: ChatGPT (GPT-4o mini 무료 버전)<br>선정 이유: 스마트폰 모바일 브라우저에서 가볍게 구동되며, 표(Table) 형식의 데이터 정리와 한국어 피드백 응답 속도가 우수함.<br>이용 환경: 스마트폰 크롬 브라우저 개인정비시간 접속<br>이용 조건: 무료 계정으로 텍스트 분석 및 주간 계획 수립에 충분함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>선정한 AI 도구 명칭 및 접속 방식</p></li><li><p>선정 이유와 주요 확인 사항 메모</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>선택한 도구의 명칭과 이용 환경이 명시되어 있다.</p></li><li><p>단순히 '유명해서'가 아니라 실제 활용 기능(모바일 접근성, 표 생성 등)과 연결된 선정이유가 있다.</p></li><li><p>개인정비시간에 무료로 안전하게 활용 가능한 도구이다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>도구 이름만 적고 선정 이유나 확인 사항이 없다.</p></li><li><p>군 내 비인가 유료 결제나 보안상 금지된 프로그램을 사용하려 한다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "개인 민감정보 및 군 보안 지침 점검하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>건강 관련 프롬프트를 작성할 때 무심코 본인의 실명, 군번, 부대 위치나 민감한 질병 정보를 입력할 위험이 있습니다. 이 단계에서는 AI에 입력해도 안전한 정보와 절대 입력해서는 안 되는 정보를 분리하여 점검표를 작성합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>입력해서는 안 되는 개인정보(이름, 군번, 소속 부대명, 구체적 훈련 일정)를 확인한다.</p></li><li><p>의학적 진단이 필요한 민감 병력이나 약물 처방 정보는 입력 대상에서 제외한다.</p></li><li><p>입력 가능한 일반화된 정보(가상 명칭, 대략적인 시간, 운동 횟수, 일반 식단)를 정의한다.</p></li><li><p>안전 점검 체크리스트를 작성하여 입력 전 자체 필터링 기준을 세운다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[AI 입력 안전 점검표]\n1. 입력 금지 정보 (위험 요소):\n - 개인정보: [실명, 군번, 생년월일, 연락처]\n - 부대보안: [구체적 부대 고유명칭, 주둔지 위치, 세부 작전/경계근무 시간]\n - 민감의료: [의사 처방 진단명, 복용 의약품 상세명]\n2. 입력 허용 정보 (안전한 일반화 정보):\n - 생활지표: [취침/기상 시각, 체감 피로도 1~5점]\n - 운동기록: [뜀걸음 km, 팔굽혀펴기 회수, 운동 소요시간]\n - 식사기록: [병영 식당 기본 배식 잔반 여부, PX 일반 스낵류]\n3. 안전 수칙 확인: 입력 전 모든 고유명사는 '장병', 'A부대' 등으로 비식별화함. (확인 완료)</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>금지 정보: '제OO사단 OO대대 이지훈 상병', '야간 불침번 02:00~03:30 근무' 등의 실제 정보는 절대 입력하지 않음.<br>허용 정보: '20대 초반 남성 군 장병', '수면 시간 6시간', '개인정비 운동 40분', '3km 뜀걸음 16분' 등 정량화된 수치만 입력함.<br>안전 조치: AI 프롬프트 작성 시 페르소나를 '군 복무 중인 장병'으로만 칭하고 개인 식별정보 완전 배제 확인.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>입력 금지 정보와 허용 정보 분류표</p></li><li><p>개인정보 비식별화 및 보안 점검 서약/메모</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>개인 식별정보, 부대 보안 정보, 민감 의료정보가 금지 항목으로 명확히 식별되어 있다.</p></li><li><p>입력 가능한 일반화된 생활습관 데이터의 범위가 구체적이다.</p></li><li><p>실제 프롬프트 실행 전 보안 필터링 기준이 마련되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>실제 본인의 실명이나 부대 소속이 예시나 입력문에 그대로 노출되어 있다.</p></li><li><p>의료 처방이 필요한 질환을 AI에게 진단받으려는 내용이 포함되어 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "조건 없는 기본 건강 질문 실행 및 응답 원문 보관하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>프롬프트 엔지니어링의 시작은 '조건을 주지 않았을 때 AI가 내놓는 기본값'을 확인하는 것입니다. 의도적으로 단순한 기준 질문을 던져보고 그 결과를 온전히 보관해야 이후 맞춤 프롬프트의 개선 효과를 입증할 수 있습니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>미션 1의 복잡한 조건(제약, 우선순위 등)을 전혀 넣지 않은 가장 단순한 질문을 작성한다.</p></li><li><p>선정한 AI 도구에 질문을 입력하고 실행한다.</p></li><li><p>AI가 생성한 첫 번째 답변 원문을 수정이나 누락 없이 그대로 복사하여 저장한다.</p></li><li><p>실행 일시와 사용한 도구를 함께 기록한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>사용한 단순 기준 질문 원문:\n\"[군인인데 건강 관리하고 싶어. 수면, 운동, 식단 주간 건강 리포트와 관리 루틴 만들어줘.]\"\n\nAI 도구: [도구명] / 실행 일시: [2026-XX-XX]\nAI 기본 응답 원문:\n\"\"\"\n[AI가 출력한 답변 전체를 그대로 복사하여 붙여넣기]\n\"\"\"</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>기준 질문: \"군대에서 피로 풀고 체력 기르고 싶은데 수면, 운동, 식단 어떻게 해야 해? 일주일 건강 리포트와 루틴 짜줘.\"<br>AI 기본 응답 원문 요약(발췌):<br>\"군 복무 중 건강 관리를 위한 주간 가이드입니다.<br>1. 수면: 매일 8시간 이상 숙면을 취하세요. 취침 전 따뜻한 물로 목욕하고 암막 커튼을 치세요.<br>2. 운동: 월/수/금은 헬스장에서 벤치프레스, 스쿼트 등 3분할 웨이트를 1시간 30분씩 하고, 화/목은 인터벌 러닝을 하세요.<br>3. 식단: 매끼 닭가슴살 200g, 고구마, 신선한 샐러드를 섭취하고 단백질 쉐이크를 하루 2번 챙겨드세요...\"</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>의도적으로 단순하게 작성한 기준 질문 원문</p></li><li><p>AI가 출력한 첫 번째 기본 응답 원문 전체</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>세부 조건이 배제된 단순 질문이 작성되었다.</p></li><li><p>AI의 실제 응답 원문이 왜곡 없이 온전하게 보존되어 있다.</p></li><li><p>이후 미션에서 개선 전후 비교가 가능한 형태이다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>미션 1의 세부 조건을 다 넣어서 이미 완성된 프롬프트를 실행했다.</p></li><li><p>AI 응답 원문 없이 '좋은 답변을 받았다'는 소감만 적었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "기본 AI 응답의 장점과 한계(비현실적 제안 등) 관찰하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 응답을 무비판적으로 따르면 병영 생활에서 실천할 수 없습니다. 이 단계에서는 미션 1에서 수립한 '나의 건강 프로필(제약조건, 가용시간 등)'을 기준으로 기본 응답의 쓸모 있는 점과 치명적인 한계점을 조목조목 분석합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>단계 2-3에서 받은 AI 기본 응답을 정독한다.</p></li><li><p>기본 응답 중 일반 상식 차원에서 참고할 만한 장점 1가지를 찾는다.</p></li><li><p>병영 여건에 맞지 않거나 실천 불가능한 한계점(예: 8시간 수면 강요, 닭가슴살 식단 요구, 과도한 운동 시간 등)을 최소 2가지 이상 찾아 이유를 적는다.</p></li><li><p>이를 해결하기 위해 다음 미션 프롬프트에 추가해야 할 필수 지시사항을 메모한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[AI 기본 응답 관찰 및 진단표]\n1. 유용한 점 (장점):\n - [예: 수면, 운동, 식단을 골고루 다루어야 한다는 기본 구조 제시]\n2. 병영 여건상 치명적인 한계점 (단점):\n - 한계점 1: [예: 8시간 수면 및 암막커튼 요구 -> 단체 생활관 소등/기상 통제로 불가능]\n - 한계점 2: [예: 닭가슴살/샐러드 개별 식단 요구 -> 병영 식당 배식 환경상 불가능]\n - 한계점 3: [예: 일 1.5시간 헬스장 운동 요구 -> 평일 개인정비 가용시간 40분 초과]\n3. 프롬프트 개선을 위한 핵심 착안점:\n - [취침 시간 통제, 배식 식단 기반 팁, 40분 이내 맨몸/유산소 제약 추가 필요]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>장점: 수면·운동·식단을 묶어서 균형 있게 관리해야 한다는 방향성을 제시해 줌.<br>한계점 1 (수면): 부대 규정상 06:00 기상인데 8시간 이상 자라는 것은 비현실적임. 필요한 것은 정해진 6.5시간 내에서 수면 질을 높이는 방법임.<br>한계점 2 (식단): 개별 취사나 닭가슴살 식단 구매가 불가능한 병영 환경을 전혀 고려하지 못함.<br>한계점 3 (운동): 90분 헬스장 분할 운동은 일과 후 개인정비시간(운동 가용 40분)에 맞지 않음.<br>개선 착안점: 군 장병의 하루 일과표, 부대 식당 배식 여건, 40분 연병장 뜀걸음 제약을 프롬프트에 반드시 강제해야 함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>기본 응답의 장점 1가지 이상</p></li><li><p>미션 1 프로필에 근거한 구체적 한계점 2가지 이상</p></li><li><p>다음 프롬프트 설계를 위한 개선 착안점 메모</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>장점과 한계점이 명확히 구분되어 있다.</p></li><li><p>한계점이 '그냥 별로다'가 아니라 미션 1의 실제 병영 여건(시간, 배식, 통제 등)과 연결되어 분석되었다.</p></li><li><p>한계점을 해결하기 위한 구체적인 개선 방향이 도출되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>한계점 지적 없이 AI 응답을 100% 긍정적으로만 수용했다.</p></li><li><p>병영 여건과 무관한 지적(예: '글씨체가 마음에 안 든다')만 적었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m03",
+      "sequence": 3,
+      "title": "1차 건강 분석 프롬프트 작성하기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>Role·Task·Constraint를 적용해 실현 가능한 맞춤형 프롬프트 만들기</strong></p><p>AI에게 좋은 답변을 얻으려면 명령어가 명확해야 합니다. 전문가 페르소나(Role), 구체적인 분석 과업(Task), 병영 여건을 반영한 엄격한 제한사항(Constraint), 그리고 한눈에 보기 쉬운 표 출력 형식(Output Format)을 설계해야만 나에게 딱 맞는 건강 리포트를 얻을 수 있습니다.</p><p>이번 미션에서는 미션 1의 건강 프로필과 미션 2의 한계점 분석을 바탕으로, 구조화된 <code>1차 건강 분석 프롬프트</code>를 작성하고 이를 AI에 실행하여 조건 반영 여부를 점검합니다.</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>미션 1의 건강 프로필과 미션 2의 개선점을 반영하여 Role, Task, Constraint, Output Format이 갖춰진 1차 건강 분석 프롬프트를 설계한다. 프롬프트를 실행하고 응답 원문을 확보하여 필수 조건이 제대로 반영되었는지 점검한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>건강 프로필에서 프롬프트에 넣을 핵심 입력 정보 선별</p></li><li><p>전문가 역할(Role) 및 구체적 분석 작업(Task) 정의</p></li><li><p>병영 환경에 맞춘 필수 제약조건(Constraint) 및 출력 양식 지정</p></li><li><p>1차 프롬프트 실행 및 첫 번째 맞춤 리포트 원문 확보</p></li><li><p>초기 요구조건의 반영 여부 자체 점검표 작성</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m03-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>단순 질문으로는 원하는 결과를 얻을 수 없다. AI에게 역할을 부여하고, 내 상황을 입력값으로 주며, 하지 말아야 할 행동을 명확히 제한해야 비로소 쓸모 있는 분석 결과가 나온다.</p><p>이번 미션에서는 프롬프트 핵심 구성요소(RTCO)를 갖춘 1차 건강 분석 프롬프트를 완성하고 실제 응답을 확인한다. 최종 산출물은 <code>1차 건강 분석 프롬프트와 AI 응답, 조건 반영 점검표</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> 건강 프로필은 만들었으나 이를 AI가 정확히 이해할 수 있는 체계적인 프롬프트 문장으로 조합하지 못한 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 프롬프트 설계자가 되어 자신의 조건을 지시문, 제약조건, 출력 형식으로 구조화하여 AI에 전달한다.</p><p><strong>제약:</strong> 개인 식별정보는 넣지 않는다. Role, Task, Constraint, Output Format 영역이 명확히 구분되어야 하며, AI 응답 원문을 반드시 첨부한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>1차 건강 분석 프롬프트, AI 응답, 조건 반영 점검표</code>를 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m03-01-report-components.md",
+        "/uploads/A13/a13-m03-02-report-template.md",
+        "/uploads/A13/a13-m03-03-report-generation-prompt.md",
+        "/uploads/A13/a13-m03-04-report-validation-memo.md",
+        "/uploads/A13/a13-m03-05-weekly-health-report.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 병영 생활 건강관리 지침 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 안전한 프롬프트 작성 지침 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m03-01-report-components.md\">1단계 리포트 구성 항목 목록 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m03-02-report-template.md\">2단계 주간 건강 리포트 서식 초안 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m03-03-report-generation-prompt.md\">3단계 리포트 생성 프롬프트 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m03-04-report-validation-memo.md\">4단계 리포트 검증 메모 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m03-05-weekly-health-report.md\">5단계 주간 건강 리포트 완성본 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 프롬프트에 부대 일정이나 작전 관련 사항을 포함하지 않으며, 역할·제약·출력형식을 명확히 구분합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Prompt Engineering",
+        "Role-Task-Constraint",
+        "Structured Output",
+        "Condition Validation"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "프롬프트 입력 정보 선별 목록 (필수)",
+        "Role(역할) 및 Task(작업) 지시문 (필수)",
+        "Constraint(병영 제약조건) 지시문 (필수)",
+        "Output Format(출력 양식) 및 사실성 규칙 (필수)",
+        "1차 건강 분석 프롬프트 원문 및 AI 응답 원문 (필수)",
+        "필수조건 반영 점검표 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[RTCO 프롬프트 구조화] 역할(Role), 과업(Task), 제약(Constraint), 출력형식(Output)이 기능별로 명확히 구분되어 작성되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전문가 관점 부여(Role), 7일 주간 리포트 생성(Task), 병영 여건 및 비인가 식단 금지(Constraint), 표와 개조식 양식(Output Format)이 누락 없이 체계적으로 구성되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>지시사항이 한 문단으로 뒤섞여 있거나, 제약조건이나 출력형식이 빠져 있어 AI 출력을 통제할 수 없는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>RTCO 4대 영역 블록으로 나누어 각각의 지시 내용을 항목별로 배치하여 재구성한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[건강 프로필 연계성] 미션 1에서 도출한 건강 프로필의 핵심 목표와 필수·선호·제외 조건이 프롬프트에 정확히 주입되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>미션 1의 핵심 목표(수면 루틴 및 3km 뜀걸음), 가용 시간(40분), 제외조건(외부 보충제 금지)이 프롬프트의 상황 입력값과 제약조건으로 일치되게 반영되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>미션 1에서 만든 프로필과 무관한 새로운 조건을 임의로 프롬프트에 넣었거나 핵심 제약이 빠진 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>미션 1의 종합 건강 프로필을 프롬프트의 '사용자 정보' 영역에 정확히 복사·배치한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[1차 리포트 실행 및 보존] 설계된 프롬프트를 실제로 구동하여 생성된 1차 주간 건강 리포트 원문을 확보하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>AI 도구에 프롬프트를 입력하고 출력된 7일간의 주간 건강 리포트 전문이 편집 없이 보존되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>프롬프트만 있고 실제 실행 응답이 없거나, 일부 내용만 잘라내어 제출한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>프롬프트를 실행하여 AI가 생성한 전체 텍스트 응답을 산출물 문서에 그대로 첨부한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[조건 반영 점검표 작성] 1차 리포트가 나의 필수조건과 제외조건을 준수했는지 객관적으로 점검하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>필수조건 2개 이상과 제외조건 1개 이상에 대해 1차 리포트의 반영 위치와 준수 여부를 '반영/미흡'으로 판정하고 근거를 기록하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>결과에 대한 검토 없이 '잘 나왔음'으로 끝내거나 점검표가 누락된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>리포트 속에서 각 조건이 실제로 지켜졌는지 확인하고 불일치하는 지점을 점검표에 표시한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> RTCO 프롬프트 구조화·프로필 조건 주입·1차 리포트 도출 및 점검</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(3-1~3-5)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>Role, Task, Constraint, Output Format 영역이 체계적으로 분리된 1차 프롬프트가 완성되었다.</p></li><li><p>미션 1의 건강 프로필(핵심 목표, 수면/운동/식단 현황, 필수/제외조건)이 프롬프트에 충실히 반영되었다.</p></li><li><p>프롬프트를 실제 실행하여 1차 주간 건강 리포트 응답 원문을 확보했다.</p></li><li><p>필수조건 및 제외조건의 반영 여부를 점검표를 통해 항목별로 확인했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>프롬프트 문장의 유려함이 아니라, 설정한 제약조건(Constraint)과 출력형식(Output Format)이 AI의 답변을 실제로 제어하여 군 환경에 부합하는 리포트를 도출해냈는지를 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "프롬프트 지시문 문장을 매끄럽게 다듬는 표현 제안받기",
+          "출력할 마크다운 표 서식 템플릿 제안받기",
+          "완성된 프롬프트로 1차 건강 리포트 생성하기"
+        ],
+        "rules": [
+          "Role, Task, Constraint를 분리하여 작성한다.",
+          "실행 후 나온 첫 번째 응답 원문을 보관한다.",
+          "미션 1의 프로필 조건이 응답에 반영되었는지 직접 확인한다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "AI에게 프롬프트 전체 작성을 맡기고 검토 없이 실행하기",
+          "제약조건(Constraint) 없이 질문만 던지기",
+          "AI 실행 없이 가상으로 응답 만들어내기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "프롬프트 입력 정보 선별 및 요약하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>미션 1의 프로필에 적힌 모든 줄글을 그대로 넣으면 프롬프트가 길어져 AI가 핵심 조건을 놓칠 수 있습니다. 이 단계에서는 AI가 분석에 반드시 참고해야 할 핵심 데이터만 간결하게 추려냅니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>미션 1의 '종합 건강 프로필'에서 수면, 운동, 식단의 핵심 수치를 확인한다.</p></li><li><p>AI에게 전달할 상황 정보(나이대, 복무 여건, 개인정비시간)를 한 줄로 정리한다.</p></li><li><p>해결해야 할 핵심 문제와 목표를 1~2문장으로 요약한다.</p></li><li><p>불필요한 설명은 빼고 데이터 중심으로 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[AI 전달용 사용자 상황 데이터]\n- 기본 여건: 20대 초반 군 장병, 평일 개인정비 가용 운동시간 40분\n- 수면 현황: 평균 취침 23:30, 기상 06:00 (체감 피로도 2/5점)\n- 운동 현황: 뜀걸음 3km 16분대, 푸시업 30회 (주 1회 이하 불규칙)\n- 식단 현황: 영내 식당 기본 배식, 주 4회 취침 전 PX 야식 섭취\n- 핵심 목표: 23:00 취침 확보로 피로도 개선(4점) 및 3km 15분 주파 체력 형성</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>상황 요약 데이터:<br>• 대상: 대한민국 육군 상병 (일과 후 17:30~20:30 중 40분 운동 가능)<br>• 수면: 평일 6.5시간 미만 취침으로 만성 피로(2점/5점)<br>• 운동: 체력검정 3km 뜀걸음 기록 정체(16분 20초), 주 1회 미만 운동<br>• 식단: 삼시세끼 병영식당 이용, 21시 이후 PX 탄수화물/과자 섭취 빈번<br>• 목표: 평일 수면 질 향상 및 주 3회 40분 맞춤 운동 루틴 수립</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>프롬프트에 주입할 정제된 사용자 상황 요약 데이터 목록</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>미션 1의 핵심 수치(수면시간, 운동수준, 식사패턴)가 누락 없이 요약되었다.</p></li><li><p>줄글 설명이 아닌 불릿 포인트나 키-값 형태로 간결하게 정리되었다.</p></li><li><p>개인 식별정보가 포함되지 않았다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>미션 1 내용과 수치가 다르거나 모순된다.</p></li><li><p>수치 데이터 없이 추상적인 고민만 적었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "Role(역할) 및 Task(작업) 지시문 작성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI에게 어떤 전문가로서 행동해야 하는지(Role)와 무엇을 산출해야 하는지(Task)를 명확히 지정하면 답변의 전문성과 체계성이 크게 향상됩니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AI의 역할을 '군 장병 맞춤형 생활습관 및 피로 관리 전문 코치'로 설정한다.</p></li><li><p>의료 진단자가 아닌 일상 생활습관 코치임을 명시한다.</p></li><li><p>수행해야 할 과업(Task)을 단계별로 지정한다. (1. 현재 생활습관 분석 ➔ 2. 주간 개선 루틴 수립 ➔ 3. 일일 실천 체크리스트 생성)</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[Role (역할)]\n당신은 군 복무 여건과 일과를 깊이 이해하고 있는 \"군 장병 맞춤형 생활습관 및 피로 관리 전문 코치\"입니다. 의학적 진단 대신, 장병이 병영 내에서 스스로 실천할 수 있는 안전하고 과학적인 생활습관 솔루션을 제공합니다.\n\n[Task (수행 과업)]\n제공된 사용자의 수면·운동·식단 데이터를 분석하여 다음 3가지 항목이 포함된 '주간 맞춤 건강 리포트'를 작성하세요:\n1. 3대 영역별 현재 상태 문제점 및 원인 진단\n2. 평일 40분 개인정비시간을 활용한 '주간 실천 루틴 계획'\n3. 일과 중 쉽게 체크할 수 있는 '일일 건강 관리 체크리스트'</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>Role: 너는 대한민국 군 장병의 일과와 병영 환경을 잘 아는 '군 맞춤 건강 피트니스 코치'다. 의학적 치료가 아닌 생활습관과 체력 증진을 돕는다.<br>Task: 아래 제공되는 나의 건강 프로필을 바탕으로,<br>1) 수면 부족과 피로의 핵심 원인 분석<br>2) 평일 40분 연병장 및 생활관 활용 주간 운동/수면 계획표 작성<br>3) PX 간식 조절 및 병영 식당 영양 섭취 실천 가이드 제시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>명확한 페르소나가 담긴 Role 지시문</p></li><li><p>구체적인 3가지 분석 과업이 명시된 Task 지시문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>Role이 단순 전문가가 아닌 '군 장병/병영 환경 특화 코치'로 구체화되어 있다.</p></li><li><p>의료 행위 배제 원칙이 포함되어 있다.</p></li><li><p>Task가 산출해야 할 세부 결과물을 명확히 지시하고 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'너는 AI야', '건강 알려줘'처럼 역할과 과업이 지나치게 모호하다.</p></li><li><p>의료 진단이나 처방을 요구하는 지시문이 포함되어 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "Constraint(병영 제약조건) 지시문 작성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>프롬프트에서 가장 중요한 부분은 하지 말아야 할 것(제약조건)을 강제하는 것입니다. 미션 2에서 발견했던 AI의 비현실적 답변(8시간 수면, 닭가슴살 구매 등)을 원천 차단하는 제약조건을 작성합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>수면 제약: 정등/소등 통제(22:00~06:00) 내에서만 계획할 것, 8시간 이상 수면 강요 금지.</p></li><li><p>운동 제약: 평일 40분 이내 연병장 뜀걸음 및 맨몸운동으로 한정, 고가 헬스 기구 전제 금지.</p></li><li><p>식단 제약: 영내 식당 배식 메뉴 기반 섭취 팁으로 한정, 외부 보충제/도시락 구매 강요 금지.</p></li><li><p>안전 제약: 과도한 절식이나 취침 직전 고강도 운동 금지.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[Constraints (엄격한 제약조건)]\n1. [수면 제약]: 군 복무 특성상 수면 시간은 최대 6.5~7시간(22:30~06:00)으로 제한되므로, 8시간 이상 수면을 요구하지 말고 '수면의 질 향상 팁'에 집중할 것.\n2. [운동 제약]: 평일 운동 시간은 최대 40분을 넘지 않아야 하며, 생활관 맨몸운동과 연병장 뜀걸음만 활용할 것. (고강도 분할 웨이트 기구 운동 제외)\n3. [식단 제약]: 별도의 닭가슴살/다이어트 도시락 구매를 권유하지 말고, 병영 식당 배식 메뉴(단백질 반찬, 밥 양 조절)와 PX 저당/단백질 간식 대체재만 활용할 것.\n4. [안전 제약]: 무리한 1일 1식 등 극단적 식단이나 취침 1시간 전 격렬한 운동은 절대 제안하지 말 것.</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>Constraints:<br>1) 8시간 수면이나 암막커튼 같은 민간 환경 조언 금지. 23시 소등~06시 기상 규정 준수.<br>2) 운동 시간은 일과 후 40분 이내로 제한. 연병장 3km 뜀걸음과 맨몸 푸시업/스쿼트 조합만 허용.<br>3) 외부 음식 배달이나 보충제 구매 권유 금지. 부대 배식과 PX 간식 대체(과자 ➔ 견과류/우유)로만 제안할 것.<br>4) 체력검정 전 무리한 고중량 운동 제외.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수면, 운동, 식단, 안전 4대 영역별 제약조건 지시문 목록</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>미션 2에서 도출한 한계점을 방지하는 제약조건이 빠짐없이 포함되어 있다.</p></li><li><p>수면(시간 한계), 운동(40분/맨몸), 식단(병영 식당 기반)의 현실적 제약이 명시되었다.</p></li><li><p>AI가 모호하게 해석할 수 없도록 금지 사항이 구체적으로 서술되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'적당히 해줘'처럼 제약조건이 정량적이지 않다.</p></li><li><p>병영 여건에 대한 제약이 빠져 있어 민간 기준 답변이 나올 우려가 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "Output Format(출력 양식) 및 사실성 규칙 설정하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI 답변이 줄글로만 길게 나오면 읽기 어렵고 실천하기 힘듭니다. 이 단계에서는 주간 계획을 표(Table) 형태로 정리하고, 각 조언의 실행 이유를 명시하도록 출력 서식을 고정합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>리포트의 전체 목차 구조(1. 진단 요약, 2. 주간 루틴 표, 3. 실천 팁)를 정의한다.</p></li><li><p>주간 계획을 '요일 | 시간 | 수면 관리 | 운동 계획 | 식단 포인트' 형태의 마크다운 표로 출력하도록 지정한다.</p></li><li><p>근거가 불확실한 민간요법이나 과장된 효과는 제외하고 관찰 가능한 지침만 작성하도록 규칙을 둔다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[Output Format (출력 형식)]\n다음 3단계 형식에 맞춰 명확한 마크다운(Markdown)으로 출력하세요:\n\n1. [현재 생활습관 진단 요약]\n - 수면/운동/식단 핵심 문제 원인 (각 1줄 요약)\n\n2. [주간 맞춤 실천 계획표]\n| 요일 | 가용 시간 | 수면 관리 목표 | 운동 루틴 (40분) | 식단/간식 관리 |\n|---|---|---|---|---|\n| 월~금 | 17:30~20:30 | 23:00 취침 루틴 | 3km 뜀걸음 또는 맨몸운동 | PX 간식 대체 실천 |\n| 주말 | 개인정비 | 수면 보충(낮잠 30분) | 가벼운 스트레칭/휴식 | 균형 식사 |\n\n3. [일일 실천 핵심 체크리스트 3가지]\n - 체크리스트 항목 및 실천 이유</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>출력 양식 규칙:<br>• 모든 주간 계획은 한눈에 볼 수 있도록 요일별 표(Table)로 제시할 것.<br>• 각 운동 종목에는 구체적 세트 수와 소요 시간을 병기할 것 (총 40분 이내).<br>• 추상적인 설명은 빼고 실행 행동 위주로 개조식 작성할 것.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>마크다운 표 형식이 포함된 Output Format 명세서</p></li><li><p>답변 길이 및 스타일 지시문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>출력 목차와 마크다운 표(Table) 양식이 명확히 지정되어 있다.</p></li><li><p>장병이 스마트폰 화면에서 한눈에 읽기 쉬운 구조로 설계되었다.</p></li><li><p>각 항목별 필수 포함 정보(시간, 종목, 횟수 등)가 명시되어 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'자세히 써줘'처럼 형식에 대한 구체적 지정이 없다.</p></li><li><p>표 서식 지정 없이 긴 줄글만 요구했다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 5,
+          "problem": "1차 건강 분석 프롬프트 실행 및 조건 반영 점검하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>설계한 Role, Task, Constraints, Output Format, 사용자 데이터를 하나로 조립하여 완성형 1차 프롬프트를 만들고 AI에 실행합니다. 생성된 1차 리포트를 확인하고 필수조건이 제대로 반영되었는지 점검표를 작성합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>앞서 작성한 4개 영역(Role, Task, Constraints, Output Format)과 사용자 데이터를 통합한다.</p></li><li><p>AI 도구에 전체 프롬프트를 입력하고 실행한다.</p></li><li><p>출력된 '1차 맞춤 건강 리포트' 원문을 복사하여 저장한다.</p></li><li><p>미션 1의 필수조건(수면 6.5시간, 40분 운동, 부대 배식 활용 등)이 답변에 실제로 반영되었는지 체크리스트로 확인한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[통합 1차 건강 분석 프롬프트]\n[Role]\n당신은 군 장병 맞춤형 생활습관 및 피로 관리 전문 코치입니다.\n\n[User Data]\n- 대상: 20대 초반 상병 (평일 개인정비 가용시간 40분)\n- 수면: 취침 23:30 / 기상 06:00 (체감 피로도 2점)\n- 운동: 3km 16분대, 푸시업 30회\n- 식단: 병영 식당 배식 이용, 주 4회 야간 PX 과자 섭취\n- 목표: 23:00 취침 및 3km 15분 주파\n\n[Task]\n위 데이터를 분석하여 주간 맞춤 건강 리포트를 작성하세요.\n\n[Constraints]\n1. 8시간 수면 강요 금지 (23:00~06:00 범위 준수)\n2. 운동은 40분 이내 연병장 뜀걸음 및 생활관 맨몸운동으로 제한\n3. 외부 식단/보충제 금지, 부대 배식 및 PX 대체 간식 활용\n\n[Output Format]\n진단 요약, 주간 실천 계획표(마크다운 표), 일일 체크리스트 3가지\n\n---\n[AI 1차 응답 원문 저장]\n(응답 내용 붙여넣기)\n\n[필수조건 반영 점검표]\n1. 40분 이내 운동 제약 반영 여부: [반영됨 / 미반영] - 근거: [ ]\n2. 부대 배식 및 현실적 식단 반영 여부: [반영됨 / 미반영] - 근거: [ ]\n3. 수면 시간 제약 반영 여부: [반영됨 / 미반영] - 근거: [ ]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>통합 프롬프트 실행 완료.<br>AI 1차 응답 확인: 월/수/금 40분 뜀걸음 및 인터벌 루틴, 화/목 생활관 코어 운동, 22:30 스마트폰 반납 후 스트레칭 루틴이 표로 출력됨.<br>점검 결과:<br>• 40분 운동 제약: 충족 (모든 운동이 35~40분 구성으로 반영됨)<br>• 현실적 식단 제약: 충족 (식당 배식 시 단백질 우선 배식 및 PX 견과류 대체 반영됨)<br>• 수면 제약: 대체로 충족 (23:00 취침 목표 제시됨. 단, 주말 늦잠 권유 등 일부 개선 필요 지점 발견)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>완성된 1차 통합 프롬프트 전문</p></li><li><p>AI 1차 응답 원문 전문</p></li><li><p>필수조건 반영 여부 자체 점검표</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>Role, User Data, Task, Constraints, Output Format이 모두 포함된 프롬프트가 실행되었다.</p></li><li><p>실제 AI 응답 원문이 빠짐없이 보존되어 있다.</p></li><li><p>필수조건 반영 여부를 판단한 근거가 구체적으로 작성되었다.</p></li><li><p>미션 2의 기본 응답 대비 실질적으로 개선된 결과물이 도출되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>프롬프트 요소 중 일부(예: 제약조건)가 누락된 채 실행되었다.</p></li><li><p>AI 응답 원문이 없거나 요약문만 제출했다.</p></li><li><p>점검표의 근거 없이 '잘 됨'으로만 표시했다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m04",
+      "sequence": 4,
+      "title": "건강 분석 결과 진단하고 수정하기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>1차 분석 결과의 결함을 진단하고 '문제+유지+변경' 구조로 수정하기 (선택 미션)</strong></p><p>1차 프롬프트로 생성된 결과물이 그럴듯해 보여도 자세히 살펴보면 여전히 주말 일정에 비현실적인 조언이 섞여 있거나, 특정 운동 강도가 너무 높을 수 있습니다. 마음에 들지 않는다고 처음부터 다시 생성하기보다, 잘된 부분은 유지하고 문제 구간만 콕 집어 정밀하게 수정하는 기술이 필요합니다.</p><p>이번 미션에서는 1차 건강 리포트를 객관적 기준표로 진단하고, 단일 문제를 정확히 교정하는 <code>수정 요청 프롬프트와 수정 전후 비교 기록</code>을 완성합니다. (선택 미션)</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>사전 평가 기준표를 바탕으로 1차 건강 리포트의 문제점을 진단하고, '문제 지적 + 유지할 요소 + 변경할 지침' 3단 구조의 수정 프롬프트를 실행하여 전후 변화를 비교 검증한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>건강 리포트 사전 평가 기준표(안전성, 실행성, 정밀성) 작성</p></li><li><p>1차 리포트에서 가장 개선이 필요한 단일 결함 1가지 식별</p></li><li><p>'문제+유지+변경' 구조의 수정 요청 프롬프트 작성 및 실행</p></li><li><p>수정 전후 결과 비교 및 수정 효과 검증</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m04-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>전체 내용을 다 갈아엎는 것은 비효율적이다. AI의 출력 중 유효한 계획은 그대로 유지하면서 어색한 부분만 타겟팅하여 수정할 수 있어야 프롬프트 제어력이 높아진다.</p><p>이번 미션은 선택 미션으로, 1차 결과의 미흡한 점을 진단하고 정밀 수정하는 과정을 훈련한다. 최종 산출물은 <code>진단표, 수정 프롬프트, 수정 전후 비교 기록</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> 1차 리포트가 전반적으로 좋아졌으나, 특정 요일의 운동 구성이 과도하거나 병영 일과와 살짝 어긋나는 지점이 있는 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 품질 검토관이 되어 리포트의 결함을 진단하고 부분 수정을 지시한다.</p><p><strong>제약:</strong> '다시 써줘' 같은 모호한 요청을 금지하고, 반드시 '유지할 부분'과 '고칠 부분'을 분리해 지시한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>진단표, 수정 프롬프트, 수정 전후 비교 기록</code>을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m04-01-quality-criteria.md",
+        "/uploads/A13/a13-m04-02-evaluation-rubric.md",
+        "/uploads/A13/a13-m04-03-evaluation-prompt-scorecard.md",
+        "/uploads/A13/a13-m04-04-scoring-improvements.md",
+        "/uploads/A13/a13-m04-05-quality-evaluation-report.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 병영 생활 및 체력단련 안전 수칙 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — AI 결과 검증 지침 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m04-01-quality-criteria.md\">1단계 품질 기준 정의서 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m04-02-evaluation-rubric.md\">2단계 리포트 평가 루브릭 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m04-03-evaluation-prompt-scorecard.md\">3단계 평가 프롬프트·채점표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m04-04-scoring-improvements.md\">4단계 채점 결과와 개선 의견 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m04-05-quality-evaluation-report.md\">5단계 리포트 품질 평가 보고서 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: AI 초안의 오류를 분석할 때 감정적 비난을 지양하고, 구체적인 수정 지침을 바탕으로 교정합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Output Evaluation",
+        "Iterative Refinement",
+        "Targeted Prompting",
+        "Diff Analysis"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "건강 리포트 사전 평가 기준표 (선택)",
+        "1차 리포트 결함 및 품질 진단표 (선택)",
+        "단일 문제 수정 요청 프롬프트 (선택)",
+        "수정 응답 원문 및 수정 전후 비교 기록 (선택)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[결함 진단의 구체성] 1차 리포트에서 수정이 필요한 부분을 실제 문장/수치 인용과 함께 명확히 짚어냈는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'화요일 운동 시간이 60분으로 초과됨', '취침 30분 전 고강도 인터벌 운동 제안' 등 구체적인 위치와 이유가 진단표에 기록되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>'운동이 힘들다', '마음에 안 든다'처럼 모호한 감상만 있고 구체적 수정 지점이 없는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>1차 리포트에서 병영 일과(40분 한도, 취침 시간)와 충돌하는 요일과 항목을 구체적으로 특정한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[유지/수정 분리 지시] 잘 작성된 요소를 보호하면서 문제가 되는 부분만 핀포인트로 수정하도록 프롬프트를 설계하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'월/수/금 루틴과 전체 양식은 그대로 유지하고, 화/목 운동 시간만 30분 이내 맨몸운동으로 변경하라'와 같이 유지 조건과 변경 조건이 명확히 분리되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>'전체적으로 다시 써줘'라며 기존에 잘 나온 부분까지 임의로 바뀌게 만든 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>유지할 요소를 명시적으로 지정하고 수정할 대상만을 명령문으로 한정한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[수정 전후 대조 검증] 1차 리포트와 2차 수정 리포트를 대조하여 지시사항이 올바르게 반영되었는지 판정하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>수정 전후 비교표를 통해 지시했던 문제가 해결되었는지(해결/미해결), 원치 않는 부작용(다른 요일의 변경 등)이 없는지 항목별로 검증하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>수정 결과만 첨부하고 1차 결과와의 구체적인 차이점 비교가 누락된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>수정 전후 비교표를 작성하여 수정 지시 항목별로 실제 바뀐 문장과 수치를 대조 기록한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 선택</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 리포트 결함 정밀 진단·유지/수정 분리 지시·수정 전후 비교</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(4-1~4-4)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다. (미수행 시에도 프로젝트 전체 FAIL 사유가 되지 않음)</p><ul><li><p>1차 리포트에서 병영 생활과 어긋나는 결함(시간 과다, 비현실적 강도 등)을 구체적 근거와 함께 진단했다.</p></li><li><p>'다시 써줘'를 지양하고 유지할 부분과 수정할 부분을 명확히 나눈 수정 프롬프트를 작성했다.</p></li><li><p>수정 프롬프트를 실행하고 1차 응답과 2차 수정 응답의 차이를 비교표로 정리했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>선택 미션으로, 전면 재작성이 아닌 원하는 부분만 정밀하게 타겟팅하여 교정하는 프롬프트 제어 능력을 중점 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "1차 리포트의 특정 표나 항목을 지정하여 수정 요청하기",
+          "수정 전후의 차이점을 요약하도록 요청하기"
+        ],
+        "rules": [
+          "기존에 잘 작성된 항목을 유지하도록 프롬프트에 명시한다.",
+          "수정할 위치와 구체적인 변경 기준을 제시한다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "구체적 이유 없이 '마음에 안 드니 다시 써줘'라고 요청하기",
+          "수정 요청 시 앞서 세운 제약조건을 해제해 버리기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "건강 리포트 사전 평가 기준표 수립하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기분이나 느낌으로 리포트를 평가하면 무엇이 문제인지 정확히 알 수 없습니다. 객관적인 3대 평가 기준(실행 가능성, 병영 안전성, 구체성)을 먼저 수립합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>실행 가능성: 개인정비 40분 내에 끝낼 수 있는가?</p></li><li><p>병영 안전성: 식단 구매나 무리한 운동 등 비현실적 요소가 없는가?</p></li><li><p>구체성: 요일별 행동과 횟수가 명확히 적혀 있는가?</p></li><li><p>각 기준별 합격/불합격 판정 질문을 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[건강 리포트 품질 평가 기준표]\n1. 실행 가능성: [평일 40분 시간 제한과 생활관 공간 여건을 완벽히 충족하는가?]\n2. 병영 안전성: [외부 식단 강요나 과도한 체력 소모 없이 안전하게 지속 가능한가?]\n3. 계획 구체성: [운동 세트 수, 수면 루틴 행동이 모호하지 않고 명확한가?]\n4. 목표 연계성: [미션 1에서 설정한 뜀걸음 체력 증진 및 피로도 개선에 기여하는가?]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>평가 기준표:<br>• 기준 1 (시간 준수): 모든 평일 운동이 준비운동 포함 40분 이내로 끝나는가?<br>• 기준 2 (식단 적합성): 병영 식당과 PX에서 추가 비용 없이 실천 가능한가?<br>• 기준 3 (피로 관리): 수요일이나 목요일 등 주중 피로 누적을 고려한 휴식/스트레칭이 안배되었는가?</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>건강 리포트 평가 기준 3~4가지와 세부 질문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>실행성, 안전성, 구체성 관점의 평가 기준이 수립되었다.</p></li><li><p>병영 환경에 부합하는 판정 질문이 포함되어 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'재미있는가'처럼 주관적인 기준으로만 구성되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "1차 리포트 항목별 적합성 및 문제점 진단하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>수립한 기준표를 1차 리포트와 대조하여, 어느 요일의 어떤 항목이 기준을 위반했는지 정확한 위치와 원인을 짚어냅니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>1차 리포트의 주간 계획표를 요일별로 검토한다.</p></li><li><p>기준을 충족하여 그대로 유지할 항목을 표시한다.</p></li><li><p>기준에 미달하여 수정이 필요한 단일 결함 1가지를 찾아 원인을 기록한다. (예: 수요일 뜀걸음 5km는 40분 초과 위험 및 피로 유발)</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[1차 리포트 진단 결과표]\n1. 만족스러운 부분 (유지할 영역):\n - [예: 월/금 연병장 인터벌 러닝 3km 루틴 및 취침 전 스트레칭 가이드]\n2. 발견된 문제점 (수정할 영역):\n - 문제 위치: [예: 수요일 운동 루틴]\n - 지적 내용: [수요일에 뜀걸음 5km와 전신 서킷 30분을 동시에 시켜 40분 시간 초과 및 목요일 일과 피로 유발]\n - 위반 기준: [실행 가능성 및 주중 피로 관리 기준 위반]\n3. 구체적 수정 방향: [수요일은 뜀걸음 대신 20분 가벼운 코어 운동 및 폼롤러 스트레칭으로 변경]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>유지 영역: 월/금 연병장 3km 뜀걸음과 화/목 푸시업 루틴은 적절함.<br>문제 영역: 수요일 운동 계획에 '버피 100회 + 뜀걸음 4km'가 배정되어 있어 40분을 훌쩍 넘기고 부상 위험이 큼.<br>수정 방향: 수요일은 주중 피로 회복을 위해 고강도 유산소를 빼고 '생활관 가벼운 맨몸 코어 20분 + 스트레칭 15분'으로 하향 조정 필요.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>유지할 항목과 수정할 문제 항목이 명시된 진단표</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>유지할 부분과 수정할 부분이 명확히 구분되어 있다.</p></li><li><p>문제 지점이 구체적인 요일과 운동 종목으로 특정되었다.</p></li><li><p>수정해야 할 이유가 병영 기준과 연결되어 설명되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'전부 다 마음에 안 든다'처럼 특정 위치 진단이 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "'문제+유지+변경' 구조의 단일 문제 수정 프롬프트 작성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>전체를 새로 쓰게 하면 잘된 부분까지 망가질 수 있습니다. '문제 지적', '유지할 부분', '구체적 변경 지시' 3박자를 갖춘 정밀 수정 프롬프트를 작성합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>진단한 문제를 AI에게 설명한다.</p></li><li><p>월/화/목/금 등 잘된 부분은 그대로 유지하라고 지시한다.</p></li><li><p>수요일 운동 루틴을 20분 코어+15분 스트레칭으로 바꾸어 전체 표를 다시 출력하라고 요청한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[단일 문제 정밀 수정 프롬프트]\n앞서 작성해 준 리포트에서 다음 사항을 수정해 주세요:\n\n1. [문제 지적]: 수요일 계획(버피 100회+4km 러닝)은 40분 제한을 초과하고 주중 피로를 가중시킵니다.\n2. [유지할 부분]: 월/화/목/금의 3km 뜀걸음 및 푸시업 루틴, 취침 전 스트레칭 가이드는 매우 좋으니 그대로 유지하세요.\n3. [변경 지시]: 수요일 운동만 '생활관 맨몸 코어 운동 20분(플랭크, 크런치) + 전신 스트레칭 15분'으로 변경하여 전체 주간 실천 계획표를 다시 마크다운 표로 출력해 주세요.</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>수정 프롬프트 실행:<br>\"작성해 준 주간 계획 중 수요일 루틴을 수정해 줘.<br>- 문제: 수요일 운동량이 너무 과해 40분 내에 끝낼 수 없음.<br>- 유지: 월/금 3km 러닝 및 화/목 상체 루틴, 식단 가이드는 그대로 유지.<br>- 수정: 수요일만 가벼운 코어 운동 20분과 하체 스트레칭 15분으로 교체하여 주간 계획표를 다시 보여줘.\"</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>'문제+유지+변경' 3단 구조가 적용된 수정 프롬프트 원문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>문제 지적, 유지 항목, 변경 지시 3가지 요소가 프롬프트에 모두 포함되어 있다.</p></li><li><p>변경 지시가 구체적인 운동/수면 내용으로 서술되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'수요일 고쳐줘' 한 줄만 적고 유지할 부분이나 구체적 지침이 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "수정 응답 실행 및 수정 전후 비교 기록하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>수정 프롬프트를 실행하여 얻은 결과가 실제로 의도대로 바뀌었는지, 다른 유용한 부분이 훼손되지 않았는지 전후 비교표를 통해 검증합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>수정 프롬프트를 실행하고 수정된 AI 응답을 확보한다.</p></li><li><p>수정 전(1차 리포트)과 수정 후(수정 리포트)의 변경된 부분을 대조한다.</p></li><li><p>지시한 사항이 정확히 반영되었는지, 유지하기로 한 부분이 잘 보존되었는지 확인하고 기록한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[수정 전후 비교 및 검증 기록]\n- 수정 전 (1차본): [수요일: 버피 100회 + 뜀걸음 4km (소요시간 60분 초과, 과도한 피로)]\n- 수정 후 (수정본): [수요일: 플랭크 3세트/크런치 3세트(20분) + 폼롤러 스트레칭(15분), 총 35분]\n- 유지 항목 보존 여부: [월/화/목/금 뜀걸음 및 상체 운동 정상 유지 확인]\n- 최종 평가: [주중 피로 누적을 방지하고 40분 시간 제약을 완벽히 준수하도록 개선됨]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>수정 전후 비교:<br>• 수요일 운동: 과도한 5km 러닝 ➔ 35분 코어/스트레칭 회복 루틴으로 정확히 변경됨.<br>• 월/금 유산소: 3km 뜀걸음 루틴 변함없이 유지됨.<br>• 최종 소감: 단 한 번의 정밀 수정으로 전체 틀을 깨지 않고 원하는 주간 계획을 완성함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수정된 AI 응답 원문</p></li><li><p>수정 전후 비교표 및 개선 평가 메모</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>수정된 AI 응답 원문이 첨부되어 있다.</p></li><li><p>수정 전후의 차이가 구체적으로 비교되어 있다.</p></li><li><p>유지하기로 한 항목의 보존 여부가 확인되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>수정본 원문 없이 '잘 고쳐졌다'고만 적었다.</p></li><li><p>수정 전후 비교가 누락되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m05",
+      "sequence": 5,
+      "title": "구체적 예시(Few-shot)로 프롬프트 다듬기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>모범 예시(Few-shot)를 제공하여 AI 답변의 형식과 구체성을 한 단계 끌어올리기</strong></p><p>지시문만으로는 AI가 출력하는 운동 방법이나 식단 조언의 상세함 수준(세트 수, 휴식 시간, 구체적 행동 팁)을 완전히 통제하기 어렵습니다. 내가 원하는 수준의 구체적인 '모범 작성 예시(Few-shot Example)'를 프롬프트에 직접 포함하면, AI는 그 예시의 구조와 톤앤매너를 학습하여 훨씬 더 정교한 맞춤 리포트를 생성합니다.</p><p>이번 미션에서는 가상의 모범 일일 루틴 예시를 설계하고 이를 프롬프트에 결합하여, 이전 대비 월등히 구체화된 <code>Few-shot 개선 프롬프트 v2와 전후 비교표</code>를 완성합니다.</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>Few-shot(예시 제시) 프롬프팅 기법을 적용하여 AI 답변의 품질과 구체성을 대폭 향상시킨다. 모범 예시를 작성하고 이를 통합한 프롬프트 v2를 실행하여 개선 전후의 효과와 부작용을 점검한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>기존 답변에서 부족했던 구체성 및 형식적 결함 분석</p></li><li><p>출력 형식의 기준이 될 가상의 모범 일일 루틴 Few-shot 예시 작성</p></li><li><p>예시의 내용 복제를 방지하고 형식만 모방하도록 하는 통제 규칙 수립</p></li><li><p>Few-shot 통합 프롬프트 v2 작성 및 AI 실행</p></li><li><p>동일 조건에서 프롬프트 v1 대비 v2의 개선 효과 및 부작용 비교 검증</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m05-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>\"자세히 써줘\"라는 말보다 \"이런 형식으로 써줘\"라며 좋은 예시를 하나 보여주는 것이 백 배 효과적이다. Few-shot 기법은 AI에게 정답의 모범 표본을 보여줌으로써 답변의 깊이와 형식을 단번에 끌어올리는 핵심 프롬프트 기법이다.</p><p>이번 미션에서는 Few-shot 예시를 설계하고 프롬프트 v2를 완성한다. 최종 산출물은 <code>Few-shot 개선 프롬프트 v2, 실행 응답, 전후 비교표</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> AI의 답변이 다소 추상적이거나(예: '적당히 뛰세요', '물을 많이 마시세요'), 세부 운동 세트 수나 구체적 행동 지침이 부족한 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 프롬프트 튜너가 되어 AI에게 학습시킬 모범 예시를 제작하고 지시문을 고도화한다.</p><p><strong>제약:</strong> 예시 속의 특정 수치를 그대로 베끼지 않도록 제어하고, 동일한 사용자 조건에서 전후 차이를 비교해야 한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>Few-shot 개선 프롬프트 v2, 개선 응답, 전후 비교표</code>를 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m05-01-first-prompt-issues.md",
+        "/uploads/A13/a13-m05-02-improvement-plan.md",
+        "/uploads/A13/a13-m05-03-second-prompt.md",
+        "/uploads/A13/a13-m05-04-prompt-comparison.md",
+        "/uploads/A13/a13-m05-05-prompt-improvement-result.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 부대 체력단련 가이드라인 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 안전한 예시 작성 원칙 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m05-01-first-prompt-issues.md\">1단계 1차 프롬프트 문제 목록 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m05-02-improvement-plan.md\">2단계 프롬프트 개선 계획서 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m05-03-second-prompt.md\">3단계 2차 Few-shot 개선 프롬프트 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m05-04-prompt-comparison.md\">4단계 프롬프트 전후 비교표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m05-05-prompt-improvement-result.md\">5단계 프롬프트 개선 결과물 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: Few-shot 모범 예시는 정답을 강요하는 것이 아니라 바람직한 분석 구조와 서식을 안내하는 용도로 설계합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Few-shot Prompting",
+        "Example-driven Control",
+        "Prompt Optimization",
+        "Quality Benchmarking"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "Few-shot 개선 목표 및 교육 요소 정의서 (필수)",
+        "가상 모범 루틴 Few-shot 예시 문장 (필수)",
+        "예시 복제 방지 및 세부 수치 보강 지시문 (필수)",
+        "Few-shot 개선 프롬프트 v2 및 AI 응답 원문 (필수)",
+        "동일 조건 전후 비교표 및 부작용 점검 기록 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[Few-shot 모범 표본 설계] 원하는 답변의 구조와 디테일을 안내하는 고품질 예시 표본을 작성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>단순한 도서/운동 이름 나열이 아니라 '운동명(세트x회수, 쉬는시간), 주의사항, PX 대체 간식' 등 원하는 출력 형식이 담긴 1일치 모범 표본이 프롬프트에 포함되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>예시가 너무 짧아 형식 안내 역할을 못 하거나, 정답 텍스트만 주고 구조 안내가 없는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>내가 AI에게 받고 싶은 가장 이상적인 1일치 루틴 출력 형태를 직접 작성하여 Few-shot 블록에 넣는다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[지침의 실행 구체성] 막연한 상식 문장을 탈피하여 병영에서 바로 실천 가능한 구체적 행동 수치로 개선되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'물을 많이 마시세요', '적당히 뛰세요' 대신 '기상 직후 물 300ml 섭취', '3km 뜀걸음(1km당 5분 30초 페이스 유지)'처럼 실행 기준이 명확해졌다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>Few-shot을 넣었음에도 여전히 추상적인 교과서 조언이 반복되는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>프롬프트 제약조건에 '모든 운동과 식단 조언에는 구체적 수치(횟수, 분, g, 점수)를 명시할 것'을 추가한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[통제된 전후 비교 실험] 동일한 사용자 조건에서 Few-shot 적용 전(v1)과 후(v2)의 출력을 비교 검증하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>사용자 건강 데이터는 똑같이 유지한 채 프롬프트 구조만 개선하여, 답변의 깊이·서식 일치도·실행 가능성 면에서 향상된 점을 비교표로 증명하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>조건을 바꾸어 실행하여 Few-shot의 순수한 효과를 파악할 수 없거나 비교표가 없는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>동일한 미션 1 건강 프로필 데이터를 입력값으로 주고 v1 응답과 v2 응답을 나란히 대조한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[예시 복사 부작용 점검] AI가 예시에 나온 가상 수치를 무비판적으로 복사하지 않고 내 조건에 맞게 조절하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>Few-shot 예시의 수치가 다른 요일이나 다른 목표에 기계적으로 복제되지 않고, 학습자의 체력 수준(3km 16분대)에 맞게 조정되었음을 확인하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>예시에 적힌 푸시업 50개가 모든 요일에 그대로 복사되어 무리한 계획이 된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>'예시의 형식만 참조하고 수치는 사용자의 프로필에 맞게 산출하라'는 지침을 추가한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> Few-shot(모범 예시) 설계·루틴 지침 구체화·통제된 전후 비교</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(5-1~5-5)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>AI에게 원하는 답변의 서식과 깊이를 안내하는 구체적 Few-shot 예시를 설계했다.</p></li><li><p>추상적 조언을 탈피하고 운동 세트 수, 시간, 식단 행동 지침을 구체화한 개선 프롬프트 v2를 완성했다.</p></li><li><p>동일한 사용자 조건에서 1차 응답(v1)과 Few-shot 응답(v2)을 실행하고 전후 차이를 비교 분석했다.</p></li><li><p>AI가 예시 속의 특정 수치를 맹목적으로 베끼지 않고 유연하게 적용했는지 확인했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>Few-shot의 존재 자체만으로 평가하지 않는다. 예시를 통해 AI의 답변이 얼마나 구체적이고 실행 가능한 군 생활 지침으로 탈바꿈했는지를 중점 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "Few-shot 예시의 마크다운 서식을 깔끔하게 다듬기",
+          "개선 프롬프트 v2를 실행하여 고품질 건강 리포트 얻기"
+        ],
+        "rules": [
+          "Few-shot 예시는 '형식 참고용'임을 프롬프트에 명시한다.",
+          "사용자 데이터(미션 1 프로필)는 동일하게 유지한 채 프롬프트만 개선하여 비교한다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "인터넷에서 긁어온 무관한 헬스장 루틴을 그대로 Few-shot으로 넣기",
+          "개선 전후 비교 없이 v2 결과만 제출하기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "Few-shot 개선 목표 및 반영 요소 도출하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>1차 프롬프트(v1) 결과에서 어떤 점이 아쉬웠는지를 명확히 정의해야 어떤 Few-shot 예시를 만들어 제공할지 방향이 결정됩니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>미션 3 또는 미션 4의 결과물에서 여전히 추상적인 부분(예: '스트레칭을 하세요', '푸시업을 하세요')을 찾는다.</p></li><li><p>운동의 세부 구성(준비운동 5분 ➔ 본운동 25분 ➔ 정리운동 10분)과 강도(인터벌 페이스, 세트 간 휴식 시간)를 예시로 보여주기로 목표를 세운다.</p></li><li><p>수면과 식단에서도 구체적인 실천 타이밍(취침 30분 전, 기상 직후 등)을 예시로 제시하기로 정한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[Few-shot 개선 목표 정의서]\n1. 기존 v1 답변의 구체성 한계:\n - 운동: [단순 종목 나열에 그쳐 몇 분 동안 몇 세트를 해야 하는지 모호함]\n - 수면/식단: [취침 전 구체적 행동 순서와 PX 간식 대체 구체명이 부족함]\n2. Few-shot 예시를 통해 학습시킬 핵심 요소:\n - [시간 배분이 포함된 3단계 운동 루틴 구조 (준비-본-정리)]\n - [세트 수, 횟수, 휴식 시간이 명시된 정량적 운동 표기]\n - [시간대별 행동 가이드 (21:30 취침 준비 ➔ 22:00 소등 전 ➔ 06:00 기상)]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>개선 목표:<br>1) 40분 운동을 '워밍업 5분 + 메인 25분 + 쿨다운 10분'으로 쪼개어 정밀 시간표를 제시하도록 유도.<br>2) 푸시업 30회 대신 '15회 x 3세트 (세트 간 휴식 60초)'처럼 세부 실행 지침을 출력하도록 예시 작성.<br>3) 취침 전 루틴을 '21:30 스마트폰 알람 설정 ➔ 22:00 생활관 소등 ➔ 침상 복식호흡 5분'의 단계형으로 출력 유도.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>v1의 구체성 한계 분석 및 Few-shot 반영 목표 목록</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>기존 응답의 구체성 결함이 정확히 분석되었다.</p></li><li><p>Few-shot을 통해 보강하고자 하는 요소(시간 배분, 세트 수, 행동 단계 등)가 명확하다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'그냥 더 좋게 만들기'처럼 목표가 추상적이다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "가상 모범 루틴 Few-shot 예시 작성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI에게 보여줄 '가상의 고품질 모범 답안 1회분'을 직접 작성합니다. 이 예시는 AI가 흉내 낼 기준 규격이 됩니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>가상의 하루(예: 화요일 상체 및 수면 루틴)에 대한 모범 출력 예시를 작성한다.</p></li><li><p>시간 배분(5분/25분/10분), 구체적 세트 수 및 팁, 식단 행동을 정교하게 적는다.</p></li><li><p>너무 길지 않으면서도 필요한 정보가 완벽히 들어간 1개 블록으로 구성한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[Few-shot 모범 예시 (Example)]\n예시 형식:\n### [화요일: 상체 근지구력 & 수면 질 집중 데이]\n1. 운동 루틴 (총 40분):\n - [준비 5분]: 팔/어깨 동적 스트레칭 및 가벼운 제자리 뛰기\n - [본운동 25분]: 생활관 맨몸 상체 3종 서킷\n   • 푸시업: 15회 x 3세트 (휴식 60초)\n   • 딥스(의자/침상 활용): 12회 x 3세트 (휴식 60초)\n   • 플랭크: 45초 x 3세트 (휴식 45초)\n - [정리 10분]: 어깨/가슴 정적 스트레칭 및 폼롤러 근막 이완\n2. 식단 및 간식:\n - 부대 석식: 단백질 반찬(제육/계란 등) 위주 배식, 국물 섭취 줄이기\n - PX 관리: 야간 라면/냉동 섭취 금지 ➔ 저지방 우유 1팩 및 바나나 1개로 대체\n3. 수면 관리 (23:00 취침 목표):\n - 22:30: 스마트폰 사용 종료 및 불침번 근무 확인\n - 22:50: 소등 후 침상에서 4초 들숨-7초 멈춤-8초 날숨 호흡법 5회 반복</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>작성한 Few-shot 예시:<br>위 작성 틀의 구조를 그대로 활용하여, 준비운동-본운동-정리운동의 세부 시간과 횟수, PX 대체 간식 명칭, 22:50 취침 호흡법이 완비된 모범 예시 1건을 완성함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>완성된 가상 모범 루틴 Few-shot 예시 1건</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>시간 배분(분 단위), 운동 세트 수, 식단 및 수면 행동이 완벽히 구조화되어 있다.</p></li><li><p>병영 여건(생활관, 부대 배식, 소등 시간)에 100% 부합하는 현실적 예시이다.</p></li><li><p>AI가 모방할 수 있는 명확한 마크다운 서식을 갖추고 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>예시 내용이 '열심히 운동하기'처럼 여전히 모호하다.</p></li><li><p>헬스장 기구 등 병영에서 불가능한 내용이 예시에 포함되어 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "예시 복제 방지 및 세부 수치 보강 지시문 설계하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI에게 예시를 주면 월요일부터 일요일까지 예시의 '화요일 푸시업'을 그대로 복사해서 채워 넣는 부작용이 생길 수 있습니다. 예시의 '형식과 깊이'만 참고하고 내용은 요일별 목표에 맞게 다양화하도록 제어 지시문을 추가합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Few-shot 예시는 형식 참고용이며, 예시의 내용을 그대로 복사하지 말라는 규칙을 작성한다.</p></li><li><p>요일별로 유산소(뜀걸음), 상체, 하체/코어, 휴식 등 서로 다른 목표를 부여하도록 지시한다.</p></li><li><p>모든 요일의 운동에 준비-본-정리 시간 배분과 구체적 횟수를 반드시 포함하도록 강제한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[Few-shot 활용 제어 지침]\n1. [형식 모방 원칙]: 제공된 Example의 '3단계 시간 배분(준비-본-정리)', '세트/휴식 시간 명시', '시간대별 수면 행동'의 서식과 깊이 수준을 모든 요일에 동일하게 적용하세요.\n2. [내용 복제 금지]: Example의 화요일 운동(푸시업/딥스)을 다른 요일에 그대로 복사하지 마세요. 월/금은 3km 러닝 페이스 조절, 수요일은 코어/회복, 주말은 가벼운 산책 등 요일별 목적에 맞게 내용을 다각화하세요.\n3. [구체성 강제]: 모든 운동 종목에는 반드시 분 단위 시간과 횟수/세트 수를 숫자로 표기하세요.</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>제어 지시문:<br>• 제공된 Few-shot 예시의 '서식과 정밀도'만 학습하고, 실제 운동 종목은 월/수/금(뜀걸음 및 하체), 화/목(상체 및 코어)으로 명확히 구분하여 작성할 것.<br>• '적당히', '충분히' 같은 모호한 수식어 사용을 금지하고 '15분', '3세트'처럼 수치로 명시할 것.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>예시 복제 방지 및 구체성 강제 지시문 명세서</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>예시의 단순 복제를 방지하는 통제 규칙이 명시되어 있다.</p></li><li><p>요일별 운동 다양화와 정량 수치 표기 규칙이 포함되어 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>예시만 덜컥 넣고 복제 방지 지침이 누락되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "Few-shot 개선 프롬프트 v2 작성 및 AI 실행하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기존 1차 프롬프트(v1)에 Few-shot 예시와 제어 지침을 결합하여 업그레이드된 '프롬프트 v2'를 완성하고 AI에 실행합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Role, User Data, Task, Constraints, Few-shot Example, Control Rules, Output Format 순으로 프롬프트 v2를 조립한다.</p></li><li><p>AI 도구에 입력하고 실행한다.</p></li><li><p>생성된 'Few-shot 기반 고품질 맞춤 건강 리포트 v2' 응답 원문을 보관한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[Few-shot 개선 프롬프트 v2 구조]\n- Role: [전문 코치 역할]\n- User Data: [미션 1 이지훈 상병 프로필]\n- Task: [주간 맞춤 건강 리포트 생성]\n- Constraints: [군 환경 필수 제약 4가지]\n- Few-shot Example: [단계 5-2에서 작성한 모범 루틴 예시]\n- Control Rules: [단계 5-3 복제 방지 및 정량 표기 규칙]\n- Output Format: [주간 계획표 마크다운 표 및 일일 체크리스트]\n\n---\n[AI v2 실행 응답 원문 저장]\n(응답 내용 전문 붙여넣기)</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>프롬프트 v2 실행 완료.<br>출력 결과: 월요일부터 일요일까지 모든 요일이 Few-shot 예시의 수준처럼 준비 5분, 본운동 25분(인터벌 뜀걸음 페이스 및 횟수), 정리 10분으로 완벽히 구조화되어 출력됨. 취침 전 호흡법과 PX 대체 간식도 요일별로 정밀하게 제안됨.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Few-shot이 통합된 프롬프트 v2 전문</p></li><li><p>AI v2 응답 원문 전문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>Few-shot 예시와 통제 지침이 포함된 프롬프트 v2가 정상 실행되었다.</p></li><li><p>AI v2 응답 원문이 누락 없이 첨부되었다.</p></li><li><p>v1 대비 각 요일별 계획의 구체성이 현저히 향상되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>v2 프롬프트 전문이나 응답 원문이 빠져 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 5,
+          "problem": "동일 조건 전후 비교표 작성 및 부작용 점검하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>프롬프트 v1과 v2의 결과를 동일한 비교 기준(운동 구체성, 수면 실천성, 식단 현실성 등)으로 대조하여, Few-shot 적용을 통한 실질적 개선 성과와 혹시 발생한 부작용을 객관적으로 입증합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>동일한 사용자 조건에서 v1(개선 전)과 v2(개선 후)의 응답을 나란히 비교한다.</p></li><li><p>비교 항목(시간 배분 구체성, 세트 수 표기, 식단 팁의 현실성 등)별로 차이점을 기록한다.</p></li><li><p>예시의 특정 단어나 숫자가 부자연스럽게 반복되는 부작용이 없는지 점검하고 최종 평가를 내린다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[프롬프트 v1 vs v2 품질 비교 검증표]\n1. 운동 계획 구체성:\n - v1 (개선 전): [\"뜀걸음과 푸시업을 하세요\" 수준의 단순 나열]\n - v2 (개선 후): [\"워밍업 5분 ➔ 3km 뜀걸음 16분 페이스 ➔ 쿨다운 10분\"으로 정량화 완비]\n2. 수면/피로 관리 지침:\n - v1 (개선 전): [\"23시에 일찍 자세요\"의 단순 권고]\n - v2 (개선 후): [\"22:30 스마트폰 반납 ➔ 22:50 침상 복식호흡 5분\"의 단계형 실천 수칙 완비]\n3. 식단/간식 가이드:\n - v1 (개선 전): [\"PX 간식을 줄이세요\"]\n - v2 (개선 후): [\"취침 전 라면 ➔ 저지방 우유 및 아몬드 10알 대체\"의 구체적 품목 제시]\n4. 부작용 점검: [예시의 화요일 운동이 다른 요일에 복제되지 않고 적절히 변형되었는가? -> 양호]\n5. 최종 개선 평가: [Few-shot 도입으로 실천 가능한 행동 중심 리포트로 대폭 업그레이드됨]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>비교 결과 요약:<br>• v1은 요일별 운동 이름만 있어 혼자 운동할 때 막막했으나, v2는 40분의 타임테이블이 분 단위로 나와 있어 스마트폰 타이머를 맞추고 그대로 따라 할 수 있게 됨.<br>• 수면 지침 역시 단순 조언에서 벗어나 22:30부터 06:00까지의 행동 순서가 확립됨.<br>• 부작용 점검 결과 예시 복제 없이 월/수/금 유산소와 화/목 근력이 조화롭게 분배됨.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>v1 대 v2 항목별 상세 비교표</p></li><li><p>부작용 점검 결과 및 최종 종합 평가 메모</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>v1과 v2의 차이점이 최소 3개 이상의 구체적 지표로 비교되어 있다.</p></li><li><p>Few-shot 도입에 따른 품질 향상 근거가 명시되었다.</p></li><li><p>예시 복제 등 잠재적 부작용에 대한 점검 결과가 포함되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'v2가 더 좋다'는 식의 한 줄 소감만 있고 항목별 대조 근거가 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m06",
+      "sequence": 6,
+      "title": "다른 생활 패턴으로 받아보기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>조건 변화가 AI 분석 결과에 미치는 영향을 비교 분석하기 (선택 미션)</strong></p><p>완성된 프롬프트가 정말로 맞춤형인지 확인하려면, 입력 조건(생활 패턴, 근무 형태)을 바꾸었을 때 AI가 그에 맞춰 전혀 다른 현실적 대안을 제시하는지 시험해 보아야 합니다. 예를 들어 '주간 정규 일과자'와 '야간 경계/불침번 교대근무자'의 수면 및 운동 루틴은 완전히 달라져야 합니다.</p><p>이번 미션에서는 서로 다른 가상 페르소나 A(야간근무형)와 B(집중체력증진형)를 프롬프트에 입력하여, 조건 변화에 따른 AI 응답 차이를 비교 분석한 <code>생활 패턴별 추천 결과와 비교 기록</code>을 완성합니다. (선택 미션)</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>서로 다른 생활 패턴 및 건강 목표를 가진 가상 페르소나 2종을 설정하고, 동일한 프롬프트 템플릿에 입력하여 AI 응답이 조건에 따라 어떻게 달라지는지 비교 분석한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>야간근무형(A)과 체력집중형(B) 가상 생활 패턴 정의서 작성</p></li><li><p>동일한 마크다운 표 출력 형식을 고정한 채 조건별 프롬프트 실행</p></li><li><p>패턴 A와 B의 AI 응답 원문 확보 및 수면/운동 루틴 대조</p></li><li><p>조건 변화가 AI 추천에 미친 영향과 프롬프트의 상황 적응력 분석</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m06-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>하나의 고정된 루틴만 만들 수 있는 프롬프트는 상황이 바뀌면 쓸모가 없어진다. 다른 상황 조건을 넣었을 때 AI가 그에 맞는 유연하고 안전한 계획을 도출하는지 검증해야 프롬프트의 범용성과 신뢰성을 확인할 수 있다.</p><p>이번 미션은 선택 미션으로, 두 가지 다른 생활 조건에서 결과를 비교한다. 최종 산출물은 <code>생활 패턴 A·B 정의서, 실행 응답, 영향 분석 기록</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> 현재 만든 프롬프트가 주간 일과자에게는 잘 맞으나, 야간 근무나 특수 훈련 상황에서도 유효하게 작동하는지 검증되지 않은 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 비교 분석관이 되어 조건 변수만을 변경해 두 번 실행하고 그 차이점을 분석한다.</p><p><strong>제약:</strong> 출력 형식을 동일하게 고정하여 오직 사용자 조건 차이로 인한 변화만 순수하게 비교한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>생활 패턴 A·B 정의서, 실행 응답, 영향 분석 기록</code>을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m06-01-persona-cards.md",
+        "/uploads/A13/a13-m06-02-persona-comparison.md",
+        "/uploads/A13/a13-m06-03-personalized-prompts.md",
+        "/uploads/A13/a13-m06-04-customization-validation.md",
+        "/uploads/A13/a13-m06-05-personalized-report-set.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 병영 생활 다양한 복무 여건 지침 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 가상 데이터 기반 실험 원칙 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m06-01-persona-cards.md\">1단계 가상 페르소나 카드 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m06-02-persona-comparison.md\">2단계 페르소나 조건 비교표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m06-03-personalized-prompts.md\">3단계 대상별 맞춤 리포트 프롬프트 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m06-04-customization-validation.md\">4단계 맞춤화 검증 메모 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m06-05-personalized-report-set.md\">5단계 대상별 건강 리포트 묶음 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 두 조건 비교 시 프롬프트의 지시와 출력 서식은 동일하게 고정하고 사용자 조건 변수만 변경합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Comparative Prompting",
+        "Persona Simulation",
+        "Scenario Testing",
+        "Variance Analysis"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "생활 패턴 A·B (야간근무형 vs 체력집중형) 정의서 (선택)",
+        "고정 출력 형식 지시문 (선택)",
+        "패턴 A·B 프롬프트 및 실행 응답 원문 (선택)",
+        "생활 여건 변화에 따른 맞춤 분석 영향 비교표 (선택)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[조건 변수의 명확성] 일과 패턴 A(주간 일과)와 패턴 B(야간 당직/교대)의 상황 조건이 서로 겹치지 않게 정의되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>패턴 A(06:00 기상, 17:30 운동)와 패턴 B(야간 당직 후 08:00 취침, 오후 실내 가벼운 스트레칭)의 가용 시간과 신체 상태가 구체적으로 구분되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>두 조건의 차이가 불분명하거나 조건 정의서가 누락된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>취침/기상 시각과 운동 가능 시간대를 명확히 대조표 형태로 정리한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[실험의 엄밀성 (변수 통제)] 프롬프트의 지시사항과 출력 양식은 동일하게 유지하고 상황 변수만 변경하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>프롬프트 본문은 100% 동일하게 고정하고 오직 `[사용자 복무 상황]` 슬롯의 내용만 바꾸어 각각 실행한 기록이 확인된다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>프롬프트의 지시문이나 형식까지 함께 바꾸어 결과 차이의 원인을 알 수 없는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>프롬프트 템플릿을 고정하고 상황 변수 텍스트만 교체하여 재실행한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[상황별 리포트 적응성 분석] AI가 조건 변화에 따라 안전하고 타당한 계획(낮잠 배치, 운동 강도 완화 등)을 도출했는지 분석하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>야간 근무자에게 무리한 유산소 대신 수면 보충과 피로 회복 스트레칭을 제안했는지 확인하고 그 차이점을 영향 분석서에 기록하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>상황이 바뀌었음에도 AI가 똑같은 주간 운동 루틴을 내놓았는데 이를 지적하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>AI가 야간 근무 특수성을 고려하지 못했다면 프롬프트 제약에 '교대근무 시 수면 우선' 규칙을 보강한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 선택</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 변수 통제 실험·다중 복무 여건(주간/교대) 적응성 분석</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(6-1~6-4)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다. (미수행 시에도 프로젝트 전체 FAIL 사유가 되지 않음)</p><ul><li><p>주간 일과 조건(패턴 A)과 야간 근무/교대 일과 조건(패턴 B)을 명확히 정의했다.</p></li><li><p>프롬프트 본문과 출력 서식은 고정하고 사용자 복무 조건 변수만 변경하여 실행했다.</p></li><li><p>AI가 각 상황의 특성에 맞춰 수면 시간대와 운동 강도를 유연하고 안전하게 조정했는지 비교 분석했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>선택 미션으로, 여러 변수를 동시에 바꾸지 않고 '근무 형태' 변수만 독립적으로 변경하여 프롬프트의 범용성과 적응성을 과학적으로 검증했는지를 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "가상 페르소나 A, B 데이터를 프롬프트에 각각 입력하여 실행하기",
+          "두 결과의 공통점과 차이점 요약 받기"
+        ],
+        "rules": [
+          "프롬프트의 지시문과 출력 서식은 동일하게 유지하고 사용자 데이터만 변경한다.",
+          "두 결과의 차이가 타당한지 학습자가 직접 비교 검토한다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "페르소나 A, B 실행 시 지시문을 제각각 다르게 바꾸어 비교를 무의미하게 만들기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "서로 다른 생활 패턴 페르소나 A·B 정의하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>비교의 목적은 극명하게 다른 조건에서 AI가 얼마나 똑똑하게 적응하는지 보는 것입니다. '야간 불침번/경계근무자(A)'와 '체력검정 특급 목표자(B)'라는 상반된 두 가지 가상 조건을 정의합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>페르소나 A (야간근무형): 주 3회 02:00~04:00 야간 근무, 낮 시간 피로 누적, 분할 수면 필요.</p></li><li><p>페르소나 B (체력집중형): 정상 주간 일과, 뜀걸음 1급/특급 목표, 고강도 인터벌 및 체력단련 중심.</p></li><li><p>두 페르소나의 수면 시간, 운동 목표, 가용시간을 구체적인 숫자로 표로 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[비교용 가상 페르소나 정의서]\n1. 페르소나 A (야간 교대/불침번 근무형):\n - 상황: 주 3회 야간 경계/불침번 근무(02:00~04:00)로 수면이 쪼개짐\n - 수면: 총 수면 5.5시간(단속 수면), 주간 피로도 1/5점\n - 운동 가용시간: 30분 (피로로 인해 가벼운 피로회복 운동 희망)\n - 핵심 목표: 수면 리듬 회복 및 낮 시간 집중력 유지\n2. 페르소나 B (체력 집중 증진형):\n - 상황: 규칙적인 주간 일과(22:30~06:00 완벽 보장)\n - 수면: 총 수면 7.5시간 양호 (피로도 4/5점)\n - 운동 가용시간: 45분 (체력검정 특급 목표)\n - 핵심 목표: 3km 뜀걸음 12분대 진입 및 푸시업 70회 달성</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>비교 대상 선정:<br>• A타입: 불침번으로 수면이 끊겨 피로 회복이 최우선인 동료 장병 상황.<br>• B타입: 체력단련에 몰입하여 기록 단축을 노리는 체력 우수 장병 상황.<br>두 상황의 입력 데이터를 완벽히 분리하여 준비함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>페르소나 A와 B의 세부 조건 비교 정의서</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>두 페르소나의 상황(수면 형태, 운동 목표, 가용시간)이 명확히 대비된다.</p></li><li><p>정량 수치로 정리되어 프롬프트 입력값으로 바로 사용 가능하다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>두 페르소나의 조건이 비슷하여 비교 가치가 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "고정 출력 형식 지시문 설계하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>답변 형식이 달라지면 내용 비교가 어렵습니다. 두 페르소나 모두 동일한 마크다운 표 형식으로 출력되도록 형식을 고정합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>미션 5에서 완성한 출력 양식(진단 요약, 주간 실천 계획표, 일일 체크리스트)을 그대로 복사한다.</p></li><li><p>두 실행 모두 이 서식을 100% 준수하도록 강제하는 문구를 작성한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[고정 출력 형식 지시문]\n\"반드시 다음 3가지 항목의 정형화된 마크다운 양식으로만 답변하세요:\n1. [상황별 핵심 진단 1줄]\n2. [주간 실천 계획표 (요일 | 시간 | 수면 관리 | 운동 루틴 | 식단 팁)]\n3. [일일 실천 체크리스트 3가지]\"</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>고정 서식 설정 완료: 요일별 5개 열을 가진 주간 계획표 마크다운 서식을 통일함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>동일 적용할 고정 출력 형식 지시문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>마크다운 표를 포함한 동일 출력 서식이 확정되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>서식 지정이 누락되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "패턴 A·B 프롬프트 실행 및 응답 원문 수집하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>프롬프트 템플릿에 페르소나 A와 B를 각각 넣어 2회 실행하고 두 개의 응답 원문을 보관합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>프롬프트 템플릿의 User Data에 페르소나 A 데이터를 넣고 실행 ➔ 응답 A 저장.</p></li><li><p>새 대화창을 열고 User Data에 페르소나 B 데이터를 넣고 실행 ➔ 응답 B 저장.</p></li><li><p>두 응답의 원문을 나란히 보관한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[패턴 A 실행 응답 원문 (야간근무형)]\n(응답 A 전문 붙여넣기)\n\n[패턴 B 실행 응답 원문 (체력집중형)]\n(응답 B 전문 붙여넣기)</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>실행 결과:<br>• 응답 A: 야간 근무 날 '오후 20분 낮잠 루틴', '근무 후 가벼운 이완 스트레칭', '카페인 음료 섭취 제한 시간(15시 이전)' 등이 맞춤형으로 도출됨.<br>• 응답 B: 주 4회 고강도 인터벌 러닝 3km(13분 페이스), 고반복 푸시업/풀업 루틴, 단백질 식단 극대화 팁이 도출됨.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>패턴 A와 B의 프롬프트 및 AI 응답 원문 2건</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>두 개의 독립적인 실행 결과 원문이 모두 첨부되어 있다.</p></li><li><p>동일한 서식 아래 서로 다른 맞춤형 내용이 도출되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>한쪽 응답 원문이 누락되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "생활 여건 변화에 따른 맞춤 분석 영향 비교 분석하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>두 결과를 대조하여 조건 변화가 AI 분석에 미친 영향을 분석하고, 프롬프트가 사용자의 상황을 얼마나 잘 반영했는지 종합 평가합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>수면 관리 지침의 차이점을 비교한다. (단속 수면 보충 vs 충분한 숙면 루틴)</p></li><li><p>운동 루틴의 차이점을 비교한다. (회복 스트레칭 위주 vs 기록 단축 인터벌 위주)</p></li><li><p>프롬프트가 조건에 따라 맞춤형으로 작동했음을 결론으로 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[패턴 A vs B 비교 분석표]\n1. 수면 전략 차이:\n - 패턴 A: [불침번 후 수면 부채 해소를 위한 낮잠 20분 및 수면 위생 집중]\n - 패턴 B: [일정한 취침/기상 시간을 통한 신체 회복 주기 최적화]\n2. 운동 루틴 차이:\n - 패턴 A: [부상 방지를 위한 25분 저강도 유산소 및 코어 이완]\n - 패턴 B: [기록 단축을 위한 40분 고강도 인터벌 러닝 및 맨몸 서킷]\n3. 종합 분석 결과:\n - [프롬프트가 사용자 여건(피로도, 근무형태)을 정확히 인지하여 현실적인 대안을 분기하여 출력함을 확인]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>분석 결론: 야간근무형에게는 무리한 운동 대신 피로 관리와 분할 수면을 제시하고, 체력집중형에게는 고강도 훈련을 제시함으로써 프롬프트의 우수한 상황 적응력을 검증함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>패턴 A와 B의 상세 비교표 및 종합 분석 기록</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>수면, 운동, 식단 관점에서 두 결과의 차이점이 논리적으로 분석되었다.</p></li><li><p>프롬프트의 상황 적응성에 대한 타당한 평가가 제시되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>차이점에 대한 분석 없이 '둘 다 좋다'로 끝났다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m07",
+      "sequence": 7,
+      "title": "수치 검증 및 맞춤 건강 리포트 정리하기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>AI가 만든 계획의 수치적 타당성과 안전성을 외부 기준으로 팩트체크하기</strong></p><p>AI가 제안한 운동 시간, 뜀걸음 페이스, 칼로리 추정치나 수면 시간 계산이 겉보기엔 그럴듯해도 실제 계산해 보면 총합이 맞지 않거나 부상 위험이 있는 무리한 수치일 수 있습니다. AI의 분석을 그대로 믿지 않고, 실제 국방 체력검정 기준, 일일 권장 수치와 대조하여 팩트체크하고 비현실적인 조언을 걸러내는 '검증' 과정이 반드시 필요합니다.</p><p>이번 미션에서는 AI 결과를 외부 기준과 수치적으로 대조·검증하고 탈락/선별 규칙을 적용하여, 신뢰할 수 있는 <code>수치 검증된 맞춤 주간 건강 리포트 최종안</code>을 완성합니다.</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>AI가 생성한 건강 리포트의 수치(시간, 횟수, 페이스 등)와 조언을 외부 공인 기준(군 체력검정 기준, 수면 가이드 등)과 대조하여 검증한다. 탈락 규칙을 적용해 비현실적 항목을 제외하고 최종 맞춤 리포트를 완성한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>7일간의 주간 루틴 데이터 통합 및 수치 계산(시간 합계 등) 점검</p></li><li><p>비현실적 조언 및 부상 위험 항목 탈락/보류 선별 규칙 수립</p></li><li><p>외부 확인 경로(육군 체력검정 기준표, 표준 수면 지침 등)를 통한 팩트체크</p></li><li><p>최종 실천할 핵심 행동 3가지 선정 및 근거 기록</p></li><li><p>수치 검증이 완료된 맞춤 주간 건강 리포트 완성본 정리</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m07-scenario-v5.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>AI는 계산 실수를 하거나 비현실적인 훈련 강도를 그럴듯하게 제안(환각)할 수 있다. 학습자가 직접 계산기를 두드려보고 공인 기준과 대조하여 검증해야만 안전사고 없이 실천할 수 있는 진짜 내 리포트가 된다.</p><p>이번 미션에서는 외부 기준을 통한 수치 검증과 선별 작업을 거쳐 최종 리포트를 확정한다. 최종 산출물은 <code>수치 검증된 맞춤 주간 건강 리포트</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> AI가 작성한 리포트의 완성도는 높아졌으나, 제시된 시간 합계나 운동 페이스가 실제로 안전하고 타당한지 수치적 검증이 이루어지지 않은 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 팩트체커 및 안전 검증관이 되어 외부 기준과 대조하고 비현실적 요소를 제거한다.</p><p><strong>제약:</strong> 외부 확인 출처(국방 체력검정 기준 등)를 명시하고, 검증되지 않은 위험한 조언은 최종안에서 반드시 삭제한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>수치 검증된 맞춤 주간 건강 리포트</code>를 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m07-virtual-7day-log.md",
+        "/uploads/A13/a13-m07-01-health-log-table.md",
+        "/uploads/A13/a13-m07-02-analysis-metrics.md",
+        "/uploads/A13/a13-m07-03-analysis-prompt.md",
+        "/uploads/A13/a13-m07-04-analysis-validation.md",
+        "/uploads/A13/a13-m07-05-analysis-report.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 육군 체력검정 합격 기준 및 측정 방법 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.kspo.or.kr/\">국민체육진흥공단 (국민체력100)</a> — 성인 연령대별 체력 백분위 및 권장 운동 부하 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 수치 데이터 안전 처리 원칙 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m07-virtual-7day-log.md\">가상 7일 건강 로그 데이터셋 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m07-01-health-log-table.md\">1단계 7일 건강 로그 표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m07-02-analysis-metrics.md\">2단계 분석 지표 정의서 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m07-03-analysis-prompt.md\">3단계 데이터 분석 프롬프트 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m07-04-analysis-validation.md\">4단계 분석 검증 메모 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m07-05-analysis-report.md\">5단계 가상 건강 데이터 분석 보고서 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: AI가 계산한 수면 시간 합계나 칼로리, 심박수 수치에 계산 오류(환각)가 없는지 외부 공인 기준 및 직접 계산으로 반드시 검증합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Quantitative Fact-checking",
+        "Safety Verification",
+        "Data Validation",
+        "Health Report Finalization"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "주간 루틴 통합 데이터 및 수치 계산 점검표 (필수)",
+        "비현실적 조언 탈락·보류·선정 규칙 (필수)",
+        "외부 기준 대조 수치 검증 기록 (필수)",
+        "최종 3대 영역별 실천 행동 선정 근거 (필수)",
+        "주간 실천 계획 및 일일 체크리스트 (필수)",
+        "수치 검증된 맞춤 주간 건강 리포트 최종안 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[외부 공인 기준 대조] 공인된 체력검정 기준 및 보건 지침과 대조하여 리포트의 안전성을 검토하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>육군 3km 뜀걸음 등급 기준(특급~3급), 1일 권장 수면 시간(7시간 내외) 등 외부 확인 출처가 명시되고 리포트의 운동 강도가 이에 부합하는지 대조되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>외부 기준 없이 학습자의 주관적 느낌만으로 타당하다고 결론 내린 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>국방부 체력검정 기준표나 국민체력100 가이드라인을 참조하여 목표 페이스의 타당성을 검토한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[산술 계산 검증] AI가 제시한 시간 합계, 일일 운동량, 점진적 증량 수치에 계산 오류(환각)가 없는지 검증하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>주간 총 유산소 시간 합계, 수면 시간 합산, 푸시업 총 세트 수 등을 직접 계산하여 AI의 계산 착오를 찾아내고 정정하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>AI가 '하루 30분씩 5일 = 총 200분'처럼 잘못 계산한 수치를 그대로 방치한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>리포트에 포함된 모든 숫자(시간, 횟수, 분)를 직접 덧셈·곱셈하여 계산 오류를 수정한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[비현실적·위험 조언 제거] 관절 부상 위험, 과도한 단식, 영내 불가 요소 등 부적절한 조언을 선별하여 탈락시켰는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>체력 수준에 맞지 않는 급격한 뜀걸음 증량이나 취침 직전 고강도 운동 등 부상 유발 요소를 식별하고 안전한 대체 루틴으로 수정한 이력이 확인된다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>부상 위험이 있는 과훈련 계획을 거르지 않고 그대로 확정안에 포함한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>부상 위험이 있는 동작이나 무리한 일정을 삭제하고 점진적 점핑/휴식일이 보장된 안전 루틴으로 교체한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[최종 건강 리포트 완성도] 검증을 마친 7일 주간 건강 리포트 최종본이 실제 병영에서 바로 실천 가능한 규격으로 완비되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요일별 수면 관리, 40분 이내 운동 루틴, 병영 식당/PX 활용 식단 팁이 수치 검증을 마친 상태로 표와 개조식 형태로 일목요연하게 완성되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>검증 메모만 있고 최종 수정된 리포트 완성본이 빠져 있거나 미완성인 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>수치 검증과 위험 요소 수정을 모두 반영한 최종 주간 건강 리포트 1부를 완성한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 외부 공인 기준 대조·산술 수치 검증·환각 및 위험 요소 제거·최종 리포트 확정</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(7-1~7-6)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>육군 체력검정 기준, 국민체력100 등 공인 외부 기준과 대조하여 운동 강도의 타당성을 검증했다.</p></li><li><p>AI가 제시한 주간 총 운동 시간, 수면 시간 합계, 페이스 수치를 직접 계산하여 산술 오류를 교정했다.</p></li><li><p>부상 위험이 있거나 비현실적인 조언(환각)을 최종안에서 확실히 삭제 또는 안전 대안으로 수정했다.</p></li><li><p>수치 검증과 안전성 확인이 완료된 7일간의 맞춤 주간 건강 리포트 최종본을 확정했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>AI가 작성한 그럴듯한 리포트를 그대로 믿지 않고, 학습자가 직접 계산기를 두드려 수치 오류를 찾아내고 공인 기준과 대조하여 위험 요소를 배제했는지가 핵심 판정 기준이다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "특정 운동 루틴의 총 소요 시간 계산을 AI에 재확인하기",
+          "육군 체력검정 기준 등 공인 수치와의 차이점 정리 요청하기"
+        ],
+        "rules": [
+          "최종 수치와 실천 여부는 학습자가 직접 계산하고 판단하여 확정한다.",
+          "검증되지 않은 민간요법이나 극단적 조언은 과감히 삭제한다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "AI 계산 결과를 검산 없이 그대로 믿고 제출하기",
+          "부상 위험이 있는 과도한 수치를 수정 없이 방치하기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "7일간의 가상 생활 로그 통합 및 수치 계산 점검하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI가 제안한 월요일부터 일요일까지의 주간 계획에서 각 요일별 소요 시간의 합이 정말 40분 이내인지, 주간 총 수면 시간이 계산과 맞는지 수치적으로 합산하고 점검합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>요일별 운동 시간(준비+본+정리)을 더해 40분을 초과하는 요일이 있는지 확인한다.</p></li><li><p>일주일간의 총 수면 시간 및 평균 수면 시간을 직접 계산해 본다.</p></li><li><p>계산이 틀렸거나 시간이 초과된 지점을 찾아 표시한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[주간 수치 검산표]\n- 월요일 운동: 준비 5분 + 3km 러닝 18분 + 쿨다운 10분 = 총 33분 (40분 이내 충족)\n- 화요일 운동: 준비 5분 + 상체 서킷 25분 + 쿨다운 10분 = 총 40분 (충족)\n- 수요일 운동: 준비 5분 + 코어 20분 + 스트레칭 15분 = 총 40분 (충족)\n- 목요일 운동: 준비 5분 + 하체 서킷 25분 + 쿨다운 10분 = 총 40분 (충족)\n- 금요일 운동: 준비 5분 + 3km 러닝 16분 + 쿨다운 10분 = 총 31분 (충족)\n- 주간 평균 수면 계산: (6.5h x 5일 + 7.5h x 2일) / 7일 = 주간 평균 6.78시간 (목표 6.5시간 이상 충족)</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>검산 결과: 모든 평일 운동이 31~40분 사이에 분포하여 개인정비시간 40분 제약을 완벽히 준수함을 확인. 주간 평균 수면도 6.78시간으로 계산 오류 없음 확인.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>요일별 운동 시간 합산 및 주간 평균 수면 검산표</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>모든 요일의 운동 소요 시간이 분 단위로 정확히 합산되었다.</p></li><li><p>수면 시간의 평균 계산이 올바르게 수행되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>수치 검산 없이 '시간 잘 맞음'이라고만 적었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "비현실적 조언 탈락 및 우선 개선 영역 선별 규칙 수립하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI가 제안한 수많은 조언 중 병영 현실에서 지키기 어렵거나 부작용이 있는 항목을 걸러내기 위한 '탈락/선별 기준'을 수립합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>탈락 기준 1: 부대 배식으로 해결 불가능한 특수 식품(예: 아보카도, 연어 등) 권유는 즉시 탈락.</p></li><li><p>탈락 기준 2: 취침 1시간 전 격렬한 타바타 운동 권유는 수면 방해로 탈락.</p></li><li><p>우선선정 기준: 생활관에서 도구 없이 즉시 할 수 있고 수면 질을 높이는 행동 우선 선정.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[조언 선별 및 탈락 규칙]\n1. [즉시 탈락 규칙]:\n - PX 미판매 고가 영양제/특수 식단 요구 시 탈락\n - 생활관 소등 이후(22:00 이후) 불침번 근무 외 활동 요구 시 탈락\n - 뜀걸음 워밍업 생략 조언 탈락 (부상 위험)\n2. [우선 선정 규칙]:\n - 스마트폰 반납 후 침상에서 5분 이내로 가능한 수면 유도 호흡법\n - 3km 체력검정 페이스 조절에 직접 도움되는 인터벌 러닝</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>선별 규칙 적용:<br>• AI의 '취침 전 반신욕 권유' ➔ 생활관 공동 세면장 여건상 불가하므로 '미온수 샤워 및 발목 스트레칭'으로 대체/탈락 처리함.<br>• AI의 '매일 비타민C 2000mg 복용' ➔ 영내 의무대 지침 고려하여 과다 복용 권유 제외.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>조언 선별 및 탈락 규칙 정의서</p></li><li><p>실제 탈락/대체 처리한 항목 메모</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>탈락 및 선정 규칙이 객관적으로 수립되어 있다.</p></li><li><p>병영 여건에 맞지 않는 조언을 실제로 걸러낸 사례가 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>비현실적 조언을 거르지 않고 무조건 다 수용했다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "외부 기준(체력검정 기준표 등) 대조 정량 수치 검증하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI가 제시한 뜀걸음 속도와 푸시업 목표가 실제 육군 체력검정 기준과 부합하는지 신뢰할 수 있는 외부 공식 자료와 대조하여 팩트체크합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>육군 체력검정 기준표(3km 뜀걸음, 팔굽혀펴기, 윗몸일으키기 등급 기준)를 확인한다.</p></li><li><p>AI가 제시한 3km 뜀걸음 페이스(15분 30초 ➔ 15분 00초)가 실제 목표 등급(2급/1급) 기준에 맞는지 대조한다.</p></li><li><p>확인한 외부 출처와 확인 날짜를 기록한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[외부 공인 기준 팩트체크 기록]\n1. 검증 대상 수치: [3km 뜀걸음 목표 시간 15분 00초]\n - 외부 확인 경로: [육군 체력검정 평가 기준표 (남군 20대 초반)]\n - 기준표 내용: [특급 12분 30초 이내 / 1급 13분 30초 / 2급 14분 30초 / 3급 15분 30초]\n - 검증 판정: [현재 16분대(불합격)에서 15분 00초(3급 안정권) 진입 목표는 매우 현실적이고 타당함 확인]\n2. 검증 대상 수치: [푸시업 주간 15회 x 3세트]\n - 외부 확인 경로: [국방 체력단련 기초 가이드라인]\n - 검증 판정: [초심자 근지구력 향상에 적합한 볼륨임을 확인]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>팩트체크 완료:<br>• 육군 체력검정 기준표 대조 결과 3km 15분 완주는 3급(합격선) 도달을 위한 필수 구간임.<br>• AI의 점진적 인터벌 계획(1km 5분 30초 페이스 ➔ 5분 00초 페이스)이 체력검정 기준과 정확히 맞물림을 확인.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>외부 공식 기준 대조 팩트체크 표</p></li><li><p>확인 경로 및 타당성 판정 근거</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>외부 공인 기준(체력검정 기준표 등)과 대조한 내용이 명시되어 있다.</p></li><li><p>수치적 목표의 타당성이 입증되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>외부 확인 근거 없이 '적당해 보임'으로만 작성했다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "수면·운동·식단 3대 영역별 최종 개선 행동 선정하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>검증과 선별을 마친 내용 중, 이번 주간에 내가 '100% 매일 실천할 핵심 행동 3가지'를 최종 확정합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>수면: 취침 30분 전 스마트폰 사용 중단 및 22:50 침상 호흡법.</p></li><li><p>운동: 월/금 연병장 3km 인터벌 러닝 + 화/목 생활관 상체 3종 루틴.</p></li><li><p>식단: PX 야간 냉동식품 섭취 중단 및 단백질 음료/견과류 대체.</p></li><li><p>각 행동의 선정 이유를 자신의 체력 및 피로 개선 목표와 연결해 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[최종 핵심 실천 행동 3가지]\n1. [수면 행동]: 22:30 이후 스마트폰 생활관 반납함 거치 및 22:50 복식호흡 5분 (피로도 4점 달성)\n2. [운동 행동]: 월/수/금 연병장 3km 뜀걸음(인터벌 35분) + 화/목 맨몸 상체 3세트 (체력검정 3급 통과)\n3. [식단 행동]: 21:00 이후 PX 라면/과자 구매 금지, 부대 석식 단백질 반찬 잔반 없이 섭취 (체중/소화 관리)</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>선정 완료: 가장 실천 효과가 높고 병영 통제를 완벽히 준수하는 3대 핵심 행동을 확정함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>3대 영역별 최종 실천 행동 및 선정 근거</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>수면, 운동, 식단 3개 영역별로 1개씩 명확한 실천 행동이 선정되었다.</p></li><li><p>각 행동이 앞선 검증 및 프로필 목표와 직결된다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>일부 영역이 누락되었거나 행동이 모호하다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 5,
+          "problem": "주간 실천 계획표 및 일일 실천 체크리스트 설계하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>확정된 행동들을 요일별 시간표와 일일 체크리스트로 가공하여, 매일 자기 전 스마트폰이나 수첩으로 10초 만에 달성 여부를 체크할 수 있게 만듭니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>월요일부터 일요일까지의 주간 실천 계획표를 최종 점검한다.</p></li><li><p>매일 밤 체크할 3문항 체크리스트를 설계한다. (예: 오늘 23:00 취침을 준비했는가? 40분 운동을 완수했는가? PX 야식을 참았는가?)</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[일일 실천 10초 체크리스트]\n□ 1. [수면]: 22:30 스마트폰을 정리하고 침상 호흡법을 실천했는가? (O/X)\n□ 2. [운동]: 오늘 배정된 40분 루틴(러닝 또는 맨몸운동)을 완수했는가? (O/X)\n□ 3. [식단]: 야간 PX 냉동/과자를 참거나 건강 간식으로 대체했는가? (O/X)\n* 일일 달성률: 3개 충족 시 '특급', 2개 '우수', 1개 이하 '보완 필요'</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>체크리스트 설계: 침상 관물대에 붙여두고 매일 저녁 점호 전 10초 만에 표시할 수 있는 초간단 3문항 체크리스트 구축 완료.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>완성된 일일 실천 체크리스트 양식</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>매일 체크 가능한 3문항 체크리스트가 설계되었다.</p></li><li><p>판정 기준(O/X 및 달성률)이 명확하다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>체크리스트 질문이 너무 길거나 모호하다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 6,
+          "problem": "수치 검증된 맞춤 주간 건강 리포트 완성본 정리하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>1단계부터 5단계까지의 검증과 선별을 마친 최종 결과물을 하나의 완성된 '수치 검증 맞춤 주간 건강 리포트'로 통합 정리합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>기본 프로필, 진단 요약, 검증된 주간 계획표(월~일), 일일 체크리스트를 하나의 마크다운 문서로 취합한다.</p></li><li><p>검증되지 않은 미확인 정보나 가상 예시 문구가 본문에 남아 있지 않은지 최종 점검한다.</p></li><li><p>내일부터 즉시 생활관에서 실천할 수 있는 완성본 형태로 저장한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code># [검증 완료] 이지훈 상병의 병영 맞춤 주간 건강 리포트\n\n## 1. 나의 건강 프로필 & 핵심 목표\n- 대상: 상병 (가용 운동시간 40분)\n- 핵심 목표: 23:00 취침 및 3km 뜀걸음 15분 주파\n\n## 2. 수치 검증된 주간 맞춤 실천 계획표\n| 요일 | 시간 배분 (총 40분) | 운동 루틴 세부 | 식단 및 간식 관리 | 수면 관리 행동 |\n|---|---|---|---|---|\n| 월 | 17:40~18:15 (35분) | 3km 인터벌 뜀걸음 | 식당 배식 단백질 위주 | 22:30 폰 반납, 22:50 호흡 |\n| 화 | 17:40~18:20 (40분) | 상체 맨몸 3종 (푸시업/딥스) | PX 저지방우유/바나나 | 22:50 침상 복식호흡 |\n| 수 | 17:40~18:15 (35분) | 코어 20분 + 스트레칭 15분 | 식당 잔반 줄이기 | 22:50 폼롤러 이완 |\n| 목 | 17:40~18:20 (40분) | 하체 스쿼트/런지 3종 | PX 야식 참기 | 22:50 침상 복식호흡 |\n| 금 | 17:40~18:15 (35분) | 3km 지속주 뜀걸음 | 건강 간식 대체 | 23:00 취침 확보 |\n| 주말 | 개인정비 (자율) | 가벼운 연병장 산책 20분 | 주말 균형 식사 | 주말 낮잠 30분 이내 |\n\n## 3. 일일 실천 3문항 체크리스트\n- [ ] 1. 22:30 스마트폰 정리 및 침상 호흡 실천\n- [ ] 2. 당일 40분 운동 루틴 완수\n- [ ] 3. 야간 PX 간식 조절 성공</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>최종 완성본 통합 완료: 수치 오류 0건, 비현실적 식단/운동 0건, 100% 병영 맞춤형 주간 리포트 최종본 확정.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수치 검증된 맞춤 주간 건강 리포트 최종본 전문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>프로필, 검증된 주간 표, 체크리스트가 완벽히 결합된 완성본이다.</p></li><li><p>모든 요일의 수치와 종목이 검증되었으며 모순이 없다.</p></li><li><p>실제 병영에서 추가 설명 없이 즉시 실천 가능한 상태이다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>앞선 검증 내용이 반영되지 않고 1차 초안이 그대로 제출되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m08",
+      "sequence": 8,
+      "title": "실제 병영 여건 적용성 및 안전성 점검하기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>우천, 훈련, 당직 등 특수 상황에서도 계획이 무너지지 않도록 대체 계획 세우기 (선택 미션)</strong></p><p>완벽한 리포트를 만들었더라도 비가 오거나, 야외 훈련이 있거나, 당직/불침번 근무가 있는 날에는 계획대로 연병장을 뛰기 어렵습니다. 이런 돌발 상황에서 계획 전체를 포기하지 않고 '비가 올 때의 대체 루틴', '피로도가 극심한 날의 최소 루틴' 등 플랜 B(대체 계획)를 마련해 두어야 습관이 끊기지 않습니다.</p><p>이번 미션에서는 병영의 다양한 제약 상황을 시뮬레이션하고, 대체 계획을 보강한 <code>병영 적용성 점검표와 갱신 건강 리포트</code>를 완성합니다. (선택 미션)</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>기상 악화(우천/혹서/혹한), 야외 훈련, 불침번 근무 등 병영 내 특수 상황별 실행 장애 요인을 점검하고, 이에 대응하는 대체 운동 및 수면 계획(플랜 B)을 수립한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>병영 일과 및 부대 시설/자원 활용 가능 경로 점검</p></li><li><p>상황별(우천, 훈련, 당직 등) 실행 장애 요인 분석</p></li><li><p>장애 유형별 실내 대체 루틴 및 최소 유지 기준 수립</p></li><li><p>대체 계획이 반영된 갱신 건강 리포트 완성</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m08-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>군 생활은 변수가 많다. 날씨나 훈련 일정 때문에 하루 이틀 운동을 못하면 작심삼일로 끝나기 쉽다. 미리 대체 계획을 세워두면 어떤 상황에서도 건강 관리 루틴을 안전하게 지속할 수 있다.</p><p>이번 미션은 선택 미션으로, 병영의 특수 상황에 대비한 플랜 B를 구축한다. 최종 산출물은 <code>병영 적용성 점검표와 대체 계획서</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> 주간 계획은 훌륭하나, 우천 시 연병장 사용 불가나 당직 근무 다음 날의 피로 대책이 없는 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 위기 관리자가 되어 예상되는 변수를 사전에 식별하고 대체 행동을 정의한다.</p><p><strong>제약:</strong> 대체 계획 역시 생활관 내부나 복도 등 허용된 공간 내에서 40분 이내로 실행 가능해야 한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>병영 적용성 점검표와 대체 계획서</code>를 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m08-01-integrated-improvement-tasks.md",
+        "/uploads/A13/a13-m08-02-weekly-action-plan.md",
+        "/uploads/A13/a13-m08-03-improvement-prompt.md",
+        "/uploads/A13/a13-m08-04-improvement-review.md",
+        "/uploads/A13/a13-m08-05-integrated-improvement-proposal.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 병영 일과 및 당직/훈련 시 생활 지침 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 군사 보안 규정 준수 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m08-01-integrated-improvement-tasks.md\">1단계 통합 개선 과제 목록 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m08-02-weekly-action-plan.md\">2단계 주간 실천안 초안 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m08-03-improvement-prompt.md\">3단계 종합 개선 제안 프롬프트 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m08-04-improvement-review.md\">4단계 병영 적용성 검토 메모 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m08-05-integrated-improvement-proposal.md\">5단계 종합 건강 개선 제안서 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 부대 훈련 일정이나 기밀 작전 내용은 절대 언급하지 않으며, 우천/당직 등 일반적인 상황 변수 위주로 플랜 B를 구성합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Contingency Planning",
+        "Feasibility Assessment",
+        "Safety Protocol",
+        "Resilience Strategy"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "병영 자원 및 시설 활용 우선순위 정의서 (선택)",
+        "상황별(우천/훈련/근무) 실행 장애 점검표 (선택)",
+        "장애 유형별 대체 계획(Plan B) 및 안전 수칙 (선택)",
+        "대체 계획이 반영된 갱신 건강 리포트 (선택)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[병영 변수 식별] 날씨, 훈련, 당직 등 일상 루틴을 무너뜨리는 병영의 대표적 변수를 현실적으로 도출하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'우천/미세먼지로 연병장 폐쇄', '당직 근무 후 신체 피로 누적' 등 실제 겪을 수 있는 2가지 이상의 상황 변수가 명시되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>단순히 '시간 없음', '귀찮음'처럼 환경 변수가 아닌 태도 문제만 적은 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>날씨, 부대 일정, 시설 통제 등 외적 환경 제약 위주로 변수를 재정의한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[실내 대체 루틴(플랜 B) 설계] 공간 제약 속에서 장비 없이 40분 이내로 수행 가능한 대체 행동을 구체화하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>뜀걸음 불가 시 생활관 매트 위 버피·플랭크·스쿼트 서킷 트레이닝, 당직 후 정적 스트레칭과 30분 조기 취침 등 즉시 실행 가능한 대안이 마련되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>대체 계획이 '운동 쉬기'로 끝나거나 헬스장 기구가 필요한 계획으로 작성된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>생활관 1평 공간에서도 맨몸으로 유산소/근력 자극을 줄 수 있는 루틴으로 대체안을 구성한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[소음 및 안전 수칙 점검] 대체 루틴이 생활관 층간 소음, 부대 취침 규정 등 병영 공동체 수칙에 부합하는지 점검하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>점핑 동작을 무소음 스텝으로 대체하고, 소등 후 운동을 금지하는 등 병영 생활 규정을 준수한 체크리스트 결과가 포함되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>야간 점호 이후나 층간 소음을 유발하는 점핑잭을 실내 루틴에 그대로 넣은 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>층간 소음이 없는 슬로우 버피나 매트 운동으로 교체하고 안전 확인 메모를 작성한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 선택</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 병영 상황 변수(우천/당직/훈련) 대응·실내 대체 계획(플랜 B) 수립</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(8-1~8-4)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다. (미수행 시에도 프로젝트 전체 FAIL 사유가 되지 않음)</p><ul><li><p>우천, 당직 근무, 야간 훈련 등 실제 병영에서 루틴을 방해하는 현실적 변수 2가지 이상을 도출했다.</p></li><li><p>연병장 사용 불가 시 생활관/복도 등 허용 공간에서 40분 이내로 가능한 대체 운동 계획을 수립했다.</p></li><li><p>대체 계획이 부대 소음 규정 및 안전 수칙을 준수하는지 점검했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>선택 미션으로, 계획이 완벽하게 지켜지지 못하는 병영 상황에서 건강 관리를 중단하지 않고 이어갈 수 있는 '현실적인 위기 대처력'을 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "우천 시 생활관 좁은 공간에서 할 수 있는 층간소음 없는 맨몸운동 추천받기",
+          "야간 근무 다음 날의 피로 회복 스트레칭 제안받기"
+        ],
+        "rules": [
+          "생활관 침상 간격, 바닥 소음 등 병영 특수 제약을 지침에 넣는다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "야간 소등 후 비인가 활동이나 위험한 운동을 대체안으로 세우기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "병영 자원 및 시설 활용 우선순위 정의하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>부대 내에서 운동과 휴식에 활용할 수 있는 장소(연병장, 생활관 침상 옆, 체력단련실)와 시간대를 정리하여 활용 우선순위를 세웁니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>평상시 1순위 활용 장소(연병장 트랙, 야외 철봉대)를 정의한다.</p></li><li><p>기상 악화 시 2순위 활용 장소(생활관 매트, 복도)의 공간적 한계를 파악한다.</p></li><li><p>장소별 허용 가능한 운동 종류(점핑 동작 불가, 소음 유발 금지 등)를 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[부대 공간 활용 우선순위표]\n- 1순위 (맑은 날): [연병장 트랙 -> 3km 뜀걸음 및 야외 철봉/평행봉]\n- 2순위 (우천/미세먼지): [생활관 침상 옆 개인 매트 -> 무소음 맨몸 코어 및 스트레칭]\n- 3순위 (피로 누적 시): [침상 내 정적 스트레칭 및 폼롤러 이완]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>공간 정리: 맑은 날은 연병장 3km 뜀걸음을 우선하고, 비가 오면 생활관 바닥 매트에서 소음이 발생하지 않는 플랭크, 슬로우 스쿼트, 스트레칭으로 전환함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>부대 공간 활용 우선순위 및 장소별 제한사항 정리표</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>맑은 날과 악천후 시의 활용 공간이 명확히 구분되어 있다.</p></li><li><p>생활관 소음 등 공동생활 제약이 반영되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>공간 제약에 대한 고려가 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "상황별(우천/훈련/근무) 실행 장애 요인 점검하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>루틴 실천을 가로막는 대표적인 3대 병영 장애 요인(우천, 야외 전술훈련, 불침번/당직)을 식별하고 리포트에 미치는 영향을 분석합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>장애 요인 1 (우천/기상악화): 연병장 뜀걸음 전면 불가.</p></li><li><p>장애 요인 2 (야외 훈련): 개인정비시간 부족 및 극심한 전신 피로.</p></li><li><p>장애 요인 3 (야간 근무): 취침 시간 단절 및 수면 부족.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[병영 장애 요인 및 영향 분석]\n1. 우천/황사 발생 시: [야외 유산소 뜀걸음 3km 실행 불가]\n2. 야외 훈련 주간: [개인정비시간 40분 확보 불가, 고강도 운동 시 부상 위험]\n3. 불침번/경계근무 투입 시: [2시간 수면 단절로 다음 날 운동 집중력 급감]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>장애 요인 식별 완료: 특히 비가 오거나 불침번을 선 다음 날 무리하게 뜀걸음을 뛰다 발목 부상을 입을 위험을 핵심 장애 요인으로 규정함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>3대 병영 장애 요인과 영향 분석서</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>병영 특수 상황 2가지 이상이 현실적으로 식별되었다.</p></li><li><p>각 상황이 수면과 운동에 미치는 영향이 분석되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>장애 요인이 단순 나열에 그쳤다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "장애 유형별 대체 계획(Plan B) 및 안전 수칙 수립하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>장애 요인이 발생했을 때 즉시 교체하여 적용할 '상황별 맞춤 대체 플랜 B'를 수립합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>우천 시 플랜 B: 연병장 러닝 ➔ 생활관 무소음 유산소(제자리 스텝 10분) + 맨몸 서킷 20분 + 폼롤러 10분.</p></li><li><p>훈련/피로 극심 시 플랜 B: 운동 생략 ➔ 전신 스트레칭 15분 후 조기 취침(22:00) 확보.</p></li><li><p>야간 근무 시 플랜 B: 개인정비시간 20분 파워냅(낮잠) + 가벼운 코어 운동.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[상황별 대체 루틴 (Plan B)]\n- [우천 시 실내 대체]: 생활관 제자리 걷기 10분 + 슬로우 버피(점프 없음) 10회 x 3세트 + 플랭크 3세트 + 스트레칭 10분\n- [극심한 피로/훈련일]: 정규 운동 전면 취소 ➔ 침상 전신 이완 스트레칭 15분 후 22:30 조기 수면\n- [불침번 근무 다음 날]: 무산소/유산소 생략 ➔ 낮잠 20분 보충 + 가벼운 식후 산책 15분</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>플랜 B 확정: 비가 오면 생활관 무소음 서킷을 하고, 훈련이나 불침번으로 피곤한 날은 자책하지 않고 '스트레칭+조기 수면'을 정규 대체안으로 인정하여 루틴을 유지함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>상황별 구체적 대체 운동 및 수면 대안(Plan B) 목록</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>우천, 피로 누적 등에 대한 구체적인 실내 대체 행동이 명시되었다.</p></li><li><p>소음 방지 및 부상 방지 안전 수칙이 포함되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'비 오면 쉼'처럼 구체적 대체 행동이 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "대체 계획이 반영된 갱신 건강 리포트 완성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>미션 7의 메인 리포트 하단에 '특수 상황 대처 가이드(Plan B)'를 부록으로 추가하여 어떤 날씨나 일과에도 대처할 수 있는 갱신 리포트를 완성합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>미션 7 최종본 하단에 [특수 상황별 비상 대체 루틴 (Plan B)] 섹션을 추가한다.</p></li><li><p>우천 시 대체표, 피로일 대체 수칙을 삽입한다.</p></li><li><p>갱신된 리포트 전체를 완성본으로 저장한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[갱신 건강 리포트 추가 부록]\n### [부록: 병영 변수 대처를 위한 Plan B 가이드]\n1. 우천/미세먼지 주의보 발령 시:\n - 야외 뜀걸음 ➔ 생활관 무소음 맨몸 서킷(35분)으로 자동 전환\n2. 야간 불침번/경계근무 당일 및 익일:\n - 운동 강도 50% 하향, 개인정비시간 20분 낮잠 보충 필수\n3. 야외 전술훈련 주간:\n - 일일 체크리스트를 '수면 7시간 확보'와 '수분 섭취' 2개 항목으로 간소화하여 지속성 유지</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>갱신 리포트 완성: 메인 주간 계획과 상황별 플랜 B가 유기적으로 결합된 무결점 병영 건강 관리 체계 구축 완료.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Plan B 부록이 추가된 갱신 건강 리포트 전문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>메인 리포트와 Plan B 대체 가이드가 조화롭게 결합되었다.</p></li><li><p>실제 군 생활의 다양한 변수를 커버할 수 있는 유연성을 갖추었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>기존 리포트에 Plan B가 제대로 결합되지 않았다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m09",
+      "sequence": 9,
+      "title": "나만의 종합 건강 리포트 프롬프트 만들기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>언제든 새로운 데이터로 갱신 가능한 재사용 프롬프트 템플릿 v1.0 완성하기</strong></p><p>지금까지의 모든 실험(Role, Task, Constraints, Few-shot 예시, Plan B 지침)을 하나의 표준 템플릿으로 패키징해야 합니다. 내 상태가 바뀌거나(상병 ➔ 병장, 체력 3급 ➔ 1급), 다른 전우가 자신의 건강 관리를 원할 때 입력값(`[ ]` 변수)만 바꾸어 넣으면 즉시 동일한 고품질 리포트를 뽑아낼 수 있는 모듈형 프롬프트가 필요합니다.</p><p>이번 미션에서는 변경 변수와 고정 규칙을 분리하고, 다른 상황에 직접 시험해 보며 검증한 <code>재사용 가능한 종합 건강 리포트 생성 프롬프트 v1.0과 사용 설명서</code>를 완성합니다.</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>미션 1부터 8까지 검증된 모든 프롬프트 자산을 통합하여 재사용 가능한 모듈형 프롬프트 템플릿 v1.0을 제작한다. 입력 변수를 정의하고 새로운 가상 조건에 재사용 시험을 거쳐 범용성을 확보한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>검증된 핵심 지시문, 제약조건, 안전장치 수집 및 정리</p></li><li><p>고정 규칙과 사용자 입력 변수([수면시간], [운동목표] 등)의 완벽한 분리</p></li><li><p>모듈형 통합 건강 리포트 프롬프트 템플릿 v1.0 설계</p></li><li><p>새로운 건강 고민/상황으로 실제 재사용 테스트 실행 및 오류 수정</p></li><li><p>동료 장병도 쉽게 쓸 수 있는 프롬프트 사용 설명서 작성</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m09-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>좋은 프롬프트는 일회용으로 끝나지 않는다. 나중에 내 체력이 올라가 목표가 바뀌거나, 동료 장병에게 추천해 줄 때 대괄호 `[ ]` 안의 내용만 바꾸면 누구나 똑같이 훌륭한 리포트를 얻을 수 있어야 진정한 나만의 AI 도구가 된다.</p><p>이번 미션에서는 재사용 프롬프트 v1.0을 설계하고 재사용 시험을 완료한다. 최종 산출물은 <code>재사용 건강 리포트 프롬프트 v1.0, 재사용 테스트, 사용 설명서</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> 지금까지 만든 프롬프트에 특정 개인 설정(이지훈 상병의 데이터)이 고정되어 있어 다른 조건에서 쓰려면 프롬프트 본문을 일일이 고쳐야 하는 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 프롬프트 아키텍트가 되어 고정 모듈과 변수 모듈을 분리하고 템플릿화한다.</p><p><strong>제약:</strong> 프롬프트 본문에서 특정 개인 데이터를 완전히 제거하고 변수화해야 하며, 새로운 조건으로 실제 실행하여 검증해야 한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>재사용 건강 리포트 프롬프트 v1.0 및 사용 설명서</code>를 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m09-01-coach-role-definition.md",
+        "/uploads/A13/a13-m09-02-coaching-flow-memory.md",
+        "/uploads/A13/a13-m09-03-coach-guidelines.md",
+        "/uploads/A13/a13-m09-04-safety-validation.md",
+        "/uploads/A13/a13-m09-05-ai-health-coach-design.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 병영 건강 코칭 및 멘토링 지침 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — AI 도구 설계 및 안전성 검증 가이드 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m09-01-coach-role-definition.md\">1단계 AI 건강코치 역할 정의서 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m09-02-coaching-flow-memory.md\">2단계 상담 흐름도·기억 항목표 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m09-03-coach-guidelines.md\">3단계 AI 건강코치 지침 명세서 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m09-04-safety-validation.md\">4단계 안전성 검증 메모 샘플 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m09-05-ai-health-coach-design.md\">5단계 AI 건강코치 설계서 샘플 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 개인 식별 정보 없이 누구나 변수 `[ ]`만 입력하면 동일한 품질의 리포트를 얻을 수 있도록 프롬프트를 템플릿화합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Prompt Modularization",
+        "Template Engineering",
+        "Variable Parameterization",
+        "Reusability Testing"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "효과 검증 지시 및 안전장치 수집 목록 (필수)",
+        "입력 변수 정의 및 설명서 (필수)",
+        "모듈형 통합 건강 리포트 프롬프트 템플릿 (필수)",
+        "새로운 상황 재사용 테스트 및 오류 점검 기록 (필수)",
+        "재사용 건강 리포트 프롬프트 v1.0 및 사용 가이드 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[변수 모듈 분리] 특정 개인의 수치나 고유 설정을 본문에서 분리하고 범용 매개변수 `[ ]`로 구조화하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>'이지훈 상병', '3km 16분' 등의 텍스트가 모두 제거되고 `[사용자 계급]`, `[현재 수면시간]`, `[개선 목표]`, `[제외조건]` 형태의 입력 슬롯으로 완벽히 템플릿화되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>프롬프트 본문 곳곳에 특정 개인의 데이터가 여전히 하드코딩되어 남아 있는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>본문 속 개인 데이터를 모두 대괄호 `[ ]` 변수로 바꾸고 입력 가이드 섹션으로 이동시킨다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[핵심 안전·품질 규칙 내장] 의료 진단 배제, 보안 준수, 40분 시간 한도 등 검증된 핵심 제약이 프롬프트에 영구 내장되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>이전 미션들에서 검증된 5대 핵심 제약(의료 진단 불가, 영내 식단 범위 준수, 소음 통제 등)이 Constraint 영역에 표준 규칙으로 탑재되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>프롬프트를 템플릿화하는 과정에서 앞서 구축한 핵심 제약조건이나 서식 규칙이 누락된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>미션 3과 5에서 정립한 필수 제약조건들을 템플릿의 고정 제약 블록에 빠짐없이 복원한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[타인 데이터 재사용 시험] 새로운 가상 페르소나의 조건을 대입하여 프롬프트가 오류 없이 고품질 리포트를 생성하는지 검증하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>템플릿 본문은 한 글자도 수정하지 않고 변수 슬롯에 새로운 데이터(예: 체중 감량이 목표인 일병)를 대입하여 실행한 결과와 성공적인 작동 판정이 확인된다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>재사용 테스트를 거치지 않았거나, 새로운 데이터 입력 시 프롬프트 형식이 깨지는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>새로운 가상 장병 프로필을 대입하여 실제 AI에 실행하고 출력 결과의 서식 일치도를 점검한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[프롬프트 사용 설명서] 동료 장병이 프롬프트를 복사하여 즉시 활용할 수 있도록 작성 가이드를 제공하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>입력 변수 채우는 법, 추천 AI 도구, 보안 유의사항, 원하는 출력 얻는 팁이 포함된 사용자 매뉴얼이 1부 작성되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>프롬프트 코드만 던져두고 타인이 어떻게 써야 하는지 안내가 없는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>변수 입력 예시와 3단계 실행 절차를 정리한 간결한 사용 설명서를 추가한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 프롬프트 템플릿화·변수 분리·안전 규칙 내장·재사용 구동 시험</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(9-1~9-5)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>특정 개인 데이터를 프롬프트 본문에서 완전히 제거하고 대괄호 `[ ]` 형태의 변수 슬롯으로 분리했다.</p></li><li><p>Role, Task, Constraint, Few-shot, Output Format이 모듈화된 재사용 프롬프트 v1.0을 완성했다.</p></li><li><p>새로운 가상 인물의 데이터를 넣어 실제로 재사용 시험을 수행하고 작동 여부를 검증했다.</p></li><li><p>누구나 쉽게 따라 쓸 수 있는 입력 안내 및 주의사항이 담긴 사용 설명서를 작성했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>프롬프트가 한 번 쓰고 버리는 일회용이 아니라, 다른 장병이나 체력이 바뀐 미래의 자신이 조건만 바꿔 입력해도 동일하게 고품질 리포트를 만들어내는 '도구(Tool)'로서의 범용성을 갖추었는지를 평가한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "프롬프트 템플릿의 변수명을 일관성 있게 통일하기",
+          "새로운 가상 조건으로 템플릿을 실행하여 결과 확인하기"
+        ],
+        "rules": [
+          "본문에는 특정 개인 수치를 고정하지 않고 변수화한다.",
+          "재사용 테스트 시 실제 AI 응답을 확인하고 서식 깨짐 여부를 점검한다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "변수 정의 없이 과거의 1차 프롬프트를 그대로 템플릿이라고 제출하기",
+          "재사용 시험 없이 템플릿만 제출하기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "효과 검증된 핵심 지시 및 안전장치 수집하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>미션 3부터 8까지 거치며 가장 효과가 좋았던 프롬프트 부품(지시문, 군 제약조건, Few-shot 예시, Plan B 규칙)을 선별하여 한곳에 모읍니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>역할 지시문: 군 장병 맞춤형 피로 관리 및 체력 증진 전문 코치.</p></li><li><p>핵심 제약조건: 8시간 수면 강요 금지, 40분 시간 제한, 부대 배식/PX 기반 식단.</p></li><li><p>Few-shot 예시: 준비-본-정리 3단계 시간 배분 및 세트 수 표기 서식.</p></li><li><p>출력 서식: 주간 계획표 마크다운 표 + 일일 3문항 체크리스트.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[검증된 프롬프트 자산 수집 목록]\n1. 필수 Role 지시문: [군 일과와 병영 환경을 이해하는 맞춤형 생활습관 코치]\n2. 필수 제약조건 모음:\n - [수면 6.5~7h 통제 준수, 40분 운동 제한, 배식 메뉴 기반, 안전 제일]\n3. 최적 Few-shot 모범 서식:\n - [준비 5분-본 25분-정리 10분 구조, 세트/휴식시간 정량 표기]\n4. 필수 Output 서식:\n - [마크다운 주간 계획표 및 일일 실천 3문항 체크리스트]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>부품 수집 완료: 지금까지 검증된 가장 강력하고 안전한 지침들만 엄선하여 자산화함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수집된 핵심 프롬프트 구성요소 목록</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>역할, 제약, 예시, 출력 서식의 핵심 부품이 빠짐없이 수집되었다.</p></li><li><p>검증된 안전 규칙이 포함되어 있다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>필수 제약조건이 누락되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "사용자 입력 변수 정의 및 설명서 작성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>사용자마다 달라지는 정보(상태, 시간, 목표 등)를 대괄호 `[변수명]`으로 정의하고, 각 변수에 어떤 값을 넣어야 하는지 안내서를 작성합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>필수 입력 변수 5가지 정의: `[사용자_기본여건]`, `[현재_수면현황]`, `[현재_운동현황]`, `[현재_식단현황]`, `[핵심_개선목표]`.</p></li><li><p>선택 입력 변수 2가지 정의: `[가용_운동시간]`, `[선호_운동종목]`.</p></li><li><p>각 변수별 작성 요령과 예시를 설명서로 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[프롬프트 입력 변수 명세서]\n1. [기본_여건]: 나이, 계급, 부대 내 일과 특성 (예: 21세 상병, 주간 일과)\n2. [가용_시간]: 평일 개인정비 중 운동 가능한 시간 (예: 40분)\n3. [수면_현황]: 평균 취침/기상 시각 및 아침 피로도 (예: 23:30~06:00, 2점/5점)\n4. [운동_현황]: 현재 체력 수준 및 주당 운동 횟수 (예: 3km 16분, 주 1회)\n5. [식단_현황]: 식사 및 간식 패턴 (예: 식당 배식, 주 4회 PX 야식)\n6. [핵심_목표]: 가장 개선하고 싶은 목표 1가지 (예: 3km 15분 주파 및 피로도 개선)</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>변수 명세서 작성: 6대 핵심 변수를 정의하여 누구나 자신의 정보만 채워 넣으면 작동하도록 가이드 구축.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>대괄호 입력 변수 정의표 및 작성 가이드</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>5개 이상의 핵심 입력 변수가 대괄호(`[ ]`) 형태로 정의되었다.</p></li><li><p>각 변수별 입력 예시와 설명이 친절하게 작성되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>변수화되지 않고 특정 개인 정보가 프롬프트에 고정되어 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "모듈형 통합 건강 리포트 프롬프트 템플릿 설계하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>수집된 고정 규칙과 입력 변수를 결합하여 완성형 '재사용 프롬프트 템플릿 v1.0'을 제작합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>프롬프트 상단에 변수 입력 영역을 배치한다.</p></li><li><p>중단에 Role, Task, Constraints를 배치한다.</p></li><li><p>하단에 Few-shot Example과 Output Format을 배치한다.</p></li><li><p>완성된 템플릿을 코드 블록으로 깨끗하게 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[재사용 프롬프트 템플릿 v1.0 전문]\n당신은 군 복무 여건을 깊이 이해하는 \"군 장병 맞춤형 생활습관 및 체력 관리 전문 코치\"입니다. 아래 제공되는 [사용자 데이터]를 정밀 분석하여 병영 맞춤 주간 건강 리포트를 작성하세요.\n\n### [사용자 데이터]\n- 기본 여건: [기본_여건]\n- 가용 시간: 평일 운동 [가용_시간] 이내\n- 수면 현황: [수면_현황]\n- 운동 현황: [운동_현황]\n- 식단 현황: [식단_현황]\n- 핵심 목표: [핵심_목표]\n\n### [Constraints (필수 제약조건)]\n1. 부대 통제(소등/기상)를 준수하며, 8시간 수면 강요 금지 (수면 질 개선에 집중)\n2. 평일 운동 시간은 반드시 [가용_시간] 이내로 제한하며, 생활관 맨몸 및 연병장 활용\n3. 외부 보충제/특수 식단 구매 금지, 부대 배식 및 PX 대체 간식 활용\n4. 취침 1시간 전 고강도 운동 금지\n\n### [Few-shot Example (모범 서식)]\n(미션 5의 준비-본-정리 시간 배분 및 정량 세트 표기 서식 참고)\n\n### [Output Format]\n1. [생활습관 진단 요약]\n2. [주간 실천 계획표 (마크다운 표)]\n3. [일일 실천 3문항 체크리스트]\n4. [특수 상황 대처 Plan B (우천/피로 시)]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>템플릿 v1.0 설계 완료: 고정된 개인 정보 없이 완벽한 변수 기반 모듈형 프롬프트 템플릿 구축.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재사용 프롬프트 템플릿 v1.0 전문 코드</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>Role, Variable User Data, Constraints, Few-shot Example, Output Format이 유기적으로 조립되었다.</p></li><li><p>프롬프트 본문에 개인 고유 정보가 전혀 남아있지 않다.</p></li><li><p>다른 사용자나 다른 상황에서도 즉시 재사용 가능한 규격이다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>특정 개인의 고정 수치가 본문에 하드코딩되어 있다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "새로운 상황으로 재사용 테스트 및 오류 점검하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>완성한 템플릿 v1.0에 완전히 새로운 가상 사용자(예: '다이어트 및 체중 감량이 목표인 김 일병')의 데이터를 넣어 실제로 실행해 보고, 서식이 깨지거나 엉뚱한 조언이 나오지 않는지 검증합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>새로운 가상 조건(체중 감량 목표, 가용시간 30분, PX 야식 과다)을 템플릿 변수에 채워 넣는다.</p></li><li><p>AI 도구에 실행하고 응답을 확인한다.</p></li><li><p>서식이 잘 유지되었는지, 30분 시간 제약이 지켜졌는지 점검하고 발견된 오류를 수정한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[재사용 검증 테스트 로그]\n1. 시험 대상 가상 데이터:\n - 기본여건: 20세 일병 / 가용시간: 30분 / 식단: PX 냉동식품 과다 / 목표: 체중 4kg 감량 및 뱃살 관리\n2. 실행 결과 점검:\n - 30분 시간 제약 준수 여부: [30분 맞춤 서킷으로 정상 출력 확인]\n - PX 식단 개선안 타당성: [냉동만두 ➔ 닭가슴살 핫바 및 샐러드 대체 적절]\n - 서식 일관성: [마크다운 표 및 체크리스트 깨짐 없이 정상 출력]\n3. 템플릿 미세 보완 사항: [30분 등 짧은 시간일 때 준비운동 시간을 3분으로 단축하도록 가이드 보강]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>재사용 시험 완료: 체중 감량을 원하는 후임 장병 조건으로 실행한 결과, 30분 무소음 버피 서킷과 저녁 PX 식단 통제 플랜이 완벽하게 생성됨을 검증함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>새로운 조건의 입력 데이터 및 AI 실행 응답 원문</p></li><li><p>재사용 오류 점검 및 템플릿 수정 이력</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>새로운 가상 조건으로 템플릿을 실제 실행한 로그가 있다.</p></li><li><p>서식 유지 여부와 제약조건 준수 여부가 점검되었다.</p></li><li><p>필요한 경우 템플릿 보완 사항이 반영되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>새로운 조건으로 실행한 증거가 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 5,
+          "problem": "재사용 건강 리포트 프롬프트 v1.0 및 사용 가이드 완성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>검증을 마친 최종 프롬프트 템플릿과, 스마트폰 메모장에 저장해 두고 필요할 때마다 꺼내 쓸 수 있는 친절한 '사용 가이드라인'을 패키징합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>최종 프롬프트 템플릿 v1.0을 확정한다.</p></li><li><p>3단계 사용법(1. 변수 입력 ➔ 2. AI 복사/실행 ➔ 3. 리포트 확인)을 작성한다.</p></li><li><p>주의사항(보안, 의료 진단 금지)을 명시한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code># [재사용 프롬프트 v1.0 사용 설명서]\n\n## 1. 프롬프트 목적\n군 장병이 자신의 수면, 운동, 식단 데이터를 입력하여 1분 만에 실천 가능한 주간 건강 리포트와 체크리스트를 얻을 수 있는 표준 템플릿입니다.\n\n## 2. 사용 방법 (3 Step)\n1. 아래 템플릿의 [대괄호] 부분을 자신의 현재 상태에 맞게 수정합니다.\n2. 스마트폰 AI(ChatGPT, Wrtn 등) 대화창에 전체를 복사하여 붙여넣고 전송합니다.\n3. 생성된 주간 표와 체크리스트를 확인하고 일과 후 실천합니다.\n\n## 3. 필수 안전 수칙\n- 본인의 실명이나 부대명을 넣지 마세요.\n- 질병 치료가 필요할 때는 AI 대신 군의관/의무대를 방문하세요.\n\n[최종 프롬프트 템플릿 v1.0 코드]\n(템플릿 전문 첨부)</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>사용 가이드 완성: 동기나 후임 장병에게 프롬프트 텍스트만 전달해도 즉시 사용할 수 있도록 완벽한 매뉴얼 완성.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재사용 건강 리포트 프롬프트 v1.0 및 사용 설명서 최종본</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>프롬프트 템플릿과 사용 설명서가 완벽한 한 세트로 구성되었다.</p></li><li><p>제3자가 추가 설명 없이 즉시 활용 가능한 수준의 친절도를 갖추었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>사용 설명서 없이 프롬프트 코드만 달랑 제출했다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    },
+    {
+      "id": "A13_m10",
+      "sequence": 10,
+      "title": "건강 리포트 세트 완성하고 동료와 공유하기",
+      "durationHours": 1,
+      "overview": "<p><strong>프로젝트 전체 결과물을 집대성하고 동료 피드백을 반영해 최종본 확정하기</strong></p><p>혼자만 보려고 만든 계획은 실천 의지가 약해지기 쉽고, 나만의 시각에 갇혀 병영 생활관의 실제 여건을 놓칠 수 있습니다. 동료 장병에게 리포트를 보여주고 \"이 운동을 생활관에서 실제로 할 수 있을까?\", \"식단 팁이 현실적인가?\" 피드백을 받아 수정하면 계획의 실천력과 완성도가 극대화됩니다.</p><p>이번 미션에서는 초기 문제 정의부터 최종 산출물까지의 추적 연결표를 작성하고, 동료 피드백을 수렴하여 최종 수정한 <code>맞춤 건강 리포트 세트 최종본</code>을 완성합니다.</p>",
+      "objectives": "<h3>소개</h3><p>미션 1부터 9까지의 모든 산출물을 종합하여 일관성을 검증하고, 동료 장병과의 공유 및 피드백을 통해 실천 가능성을 최종 보완한 뒤 완성본을 확정한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>초기 문제 정의 - AI 프롬프트 - 최종 리포트 간 추적 연결표 작성</p></li><li><p>AI 문장을 학습자 자신의 언어와 실천 이유로 재작성</p></li><li><p>사실성, 안전성, 일관성 최종 점검 체크리스트 수행</p></li><li><p>동료 장병 피드백 수렴 및 수정/유지 결정 기록</p></li><li><p>맞춤 건강 리포트 및 재사용 프롬프트 최종 패키지 확정</p></li></ul>",
+      "scenario": "<img class=\"editor-image max-w-full h-auto rounded-lg my-2.5 shadow-sm border border-slate-200/50 block mx-auto\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"/uploads/common/a13-m10-scenario-v3.webp\"><h4>미션 배경</h4><p>PBL 과제의 최종 목적은 단순한 AI 출력이 아니라 '실제 내 삶의 문제를 해결하는 완결된 결과물'을 만드는 것이다. 초기 조건과 최종 결과가 어긋나지 않았는지 추적하고, 동료의 객관적인 피드백을 반영해야 완성도 높은 마무리가 된다.</p><p>이번 미션에서는 전체 과정을 갈무리하고 최종 결과물을 확정한다. 최종 산출물은 <code>맞춤 건강 리포트 최종본, 피드백 수렴 기록, 재사용 프롬프트 세트</code>이다.</p><p><strong>상황:</strong> 모든 미션의 산출물이 개별적으로는 완성되었으나, 전체가 하나로 연결된 최종본으로 통합 정리되지 않은 상태다.</p><p><strong>학습자 역할:</strong> 프로젝트 총괄자가 되어 전체 산출물의 일관성을 검토하고 피드백을 반영해 최종 확정한다.</p><p><strong>제약:</strong> 동료 피드백을 무조건 다 수용하지 않고, 자신의 목표와 충돌하는 의견은 합리적 이유를 들어 거절/유지한다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>맞춤 건강 리포트 최종본, 공유 피드백, 수정 기록</code>을 완성한다.</p>",
+      "attachments": [],
+      "materials": [
+        "/uploads/A13/a13-m01-05-health-data-requirements-spec.md",
+        "/uploads/A13/a13-m03-05-weekly-health-report.md",
+        "/uploads/A13/a13-m07-05-analysis-report.md",
+        "/uploads/A13/a13-m08-05-integrated-improvement-proposal.md",
+        "/uploads/A13/a13-m09-05-ai-health-coach-design.md"
+      ],
+      "materialText": "<p><strong>미션 자료</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://www.mnd.go.kr/\">국방부 대표포털</a> — 병영 생활 건강 증진 종합 계획 확인.</p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"https://m.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS211&amp;mCode=C040020000&amp;nttId=11414\">생성형 AI 개인정보 처리 안내</a> — 프로젝트 최종 결과물 공유 및 보안 검토 지침 확인.</p></li></ul><p><strong>수업용 가상 데이터·제출물 샘플</strong></p><ul><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m01-05-health-data-requirements-spec.md\">미션 1~9 건강 요구사항 명세서 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m03-05-weekly-health-report.md\">주간 건강 리포트 기준 서식 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m07-05-analysis-report.md\">수치 검증 데이터 분석 보고서 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m08-05-integrated-improvement-proposal.md\">종합 건강 개선 제안서 (md)</a></p></li><li><p><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\" class=\"text-indigo-600 underline cursor-pointer\" href=\"/uploads/A13/a13-m09-05-ai-health-coach-design.md\">AI 건강코치 재사용 설계서 (md)</a></p></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 동료 전우와의 공유 시에도 부대 보안 지침을 철저히 준수하며, 타인의 피드백을 주체적으로 선별 반영합니다.</p>",
+      "techStack": [
+        "Deliverable Packaging",
+        "Traceability Matrix",
+        "Peer Review",
+        "Self-Reflection"
+      ],
+      "deliverables": [
+        "초기 건강 고민-최종 리포트 추적 연결표 (필수)",
+        "학습자 언어로 재작성한 행동별 실천 이유서 (필수)",
+        "사실성·일관성·안전성 최종 점검 체크리스트 (필수)",
+        "동료 장병 피드백 수렴 및 수정·유지 결정 기록 (필수)",
+        "맞춤 건강 리포트 및 재사용 프롬프트 최종본 세트 (필수)"
+      ],
+      "evaluationKeys": [
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전체 프로세스 정합성] 미션 1의 문제 정의 및 목표가 미션 7의 최종 리포트와 미션 9의 도구까지 모순 없이 일관되게 연결되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>초기에 설정했던 핵심 목표(피로 완화, 3km 뜀걸음 향상)와 병영 제약이 최종 리포트의 주간 루틴과 재사용 프롬프트의 지침에 100% 일치되게 반영되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>미션 1에서 정한 목표와 최종 리포트의 내용이 서로 딴판이거나 중간 과정의 수정 사항이 최종본에 누락된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>미션 1~9 산출물 통합 목록을 대조하여 목표와 최종 결과물 간의 불일치 요소를 통일한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[동료 피드백의 주체적 선별] 전우의 검토 의견을 비판적으로 분석하여 반영할 항목과 거절할 항목을 근거와 함께 결정하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>동료의 유용한 조언(PX 저당 음료 추천 등)은 채택하고, 내 상황에 맞지 않는 과도한 조언(고중량 웨이트 권유 등)은 합리적 이유를 들어 배제한 피드백 기록표가 확인된다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>피드백을 아무런 검토 없이 100% 수용하여 계획이 왜곡되었거나, 피드백 수렴 기록이 아예 없는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>동료 의견 중 내 목표와 부대 여건에 부합하는 것만 선별 반영하고, 반영하지 않는 이유를 구체적으로 적는다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[최종본 정제 및 가상 흔적 제거] 문서 내에 임시 작업 메모, 미확인 수치, 불필요한 가상 데이터가 남아있지 않도록 정제하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>모든 표와 텍스트가 정식 보고/공유 양식으로 정돈되었으며, 작성 중 발생했던 불완전한 초안 찌꺼기가 깨끗하게 정리되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>'수정 예정', '메모' 등의 임시 텍스트가 최종본에 그대로 남아 있는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>최종 검수 체크리스트를 활용하여 오탈자, 미완성 문장, 불필요한 중간 메모를 모두 삭제한다.</p>",
+        "<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[보안 및 안전 최종 확인] 부대 기밀, 시설 정보, 동료 실명 등 보안 위험 요소가 없음을 최종 검증하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>최종 산출물 전체에서 부대 위치, 편제, 작전 일정, 개인 신상 정보가 완벽히 배제되었음을 확인한 보안 점검 서약이 완료되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>보안 점검이 누락되었거나 부대 내부 정보가 식별 가능한 형태로 노출된 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>최종 결과물 전반을 재검토하여 부대 정보나 개인 식별자를 모두 일반 명칭으로 치환한다.</p>"
+      ],
+      "evaluationTypes": [
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED",
+        "REQUIRED"
+      ],
+      "evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 전체 산출물 종합 완결성·초기 목표 추적성·동료 피드백의 주체적 선별 반영</p><h4>미션 PASS 조건</h4><p>아래 판정 항목과 각 단계(10-1~10-6)의 PASS 기준을 모두 충족해야 미션 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>미션 1의 초기 건강 프로필부터 미션 7의 최종 리포트, 미션 9의 재사용 프롬프트까지 논리적 일관성을 갖추어 통합되었다.</p></li><li><p>동료 장병의 피드백을 수렴하고, 무조건적 수용이 아닌 자신의 목표 기준에 맞게 타당한 이유로 선별 반영했다.</p></li><li><p>최종본에 미확인 수치, 가상 메모, 보안 위반 요소가 남아 있지 않음을 전수 검수했다.</p></li><li><p>수면·운동·식단 종합 건강 리포트 최종 패키지를 완성했다.</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>미션 10의 PASS는 문서의 화려함으로 결정되지 않는다. 1) 사실성 및 수치 검증, 2) 초기 목표와의 정합성, 3) AI 의존을 넘어선 주체적 판단, 4) 재사용 도구로서의 완성도, 5) 피드백 수렴의 타당성이 모두 입증되어야 최종 PASS로 판정한다.</p></blockquote>",
+      "aiGuidelines": {
+        "allow": [
+          "최종 리포트 문서의 마크다운 서식을 깔끔하게 정리하기",
+          "동료 피드백 요약 및 수정안 다듬기"
+        ],
+        "rules": [
+          "최종 실천 결정과 수정 여부는 학습자가 주도적으로 확정한다.",
+          "AI의 원문 표현을 학습자의 실천 언어로 다듬는다."
+        ],
+        "forbid": [
+          "피드백 기록을 허위로 지어내고 검토 없이 제출하기",
+          "최종본에 앞선 미션의 미수정 결함을 그대로 방치하기"
+        ]
+      },
+      "guideSteps": [
+        {
+          "step": 1,
+          "problem": "초기 건강 고민-최종 리포트 추적 연결표 작성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>미션 1에서 내가 처음으로 적었던 불편함과 목표들이 미션 7/8의 최종 리포트에 어떻게 반영되어 해결되었는지 1:1로 매핑하여 일관성을 확인합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>미션 1의 3대 문제점(취침 전 스마트폰, 뜀걸음 16분, PX 야식)을 가져온다.</p></li><li><p>최종 리포트의 해결 방안(22:30 반납 루틴, 40분 인터벌, 간식 대체)을 매칭한다.</p></li><li><p>초기 목표가 최종 결과물에 빠짐없이 반영되었는지 확인한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[초기 문제 - 최종 해결 추적 매트릭스]\n1. [초기 문제 1: 늦은 스마트폰 사용과 수면 부족] ➔ [최종 해결: 22:30 폰 반납함 거치 및 22:50 침상 호흡법]\n2. [초기 문제 2: 3km 뜀걸음 16분 체력 정체] ➔ [최종 해결: 월/금 연병장 35분 인터벌 뜀걸음 및 화/목 상체 서킷]\n3. [초기 문제 3: 주 4회 PX 야간 과자/라면 섭취] ➔ [최종 해결: 부대 석식 단백질 배식 완식 및 PX 저당 두유/아몬드 대체]</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>추적 확인 완료: 미션 1에서 제기한 3대 고민이 최종 리포트의 각 요일별 루틴으로 100% 대응되어 해결책이 마련됨을 검증함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>초기 문제-최종 해결 추적 매트릭스 표</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>미션 1의 초기 조건과 최종 결과물이 1:1로 정확히 연결되어 있다.</p></li><li><p>누락되거나 방향이 달라진 항목이 없다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>초기 문제와 최종 해결책이 서로 맞지 않는다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 2,
+          "problem": "학습자 언어로 재작성한 행동별 실천 이유서 정리하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI가 써준 다소 딱딱한 문장(예: '심폐지구력 강화를 위해 러닝을 수행함')을 내가 진짜 실천하고 싶은 내 말투와 구체적 동기로 다시 씁니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AI의 기계적인 표현을 장병 자신의 생생한 다짐과 실천 이유로 바꾼다.</p></li><li><p>'왜 내가 이 시간에 이 행동을 해야 하는가?'를 나의 언어로 명확히 기록한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[나의 언어로 쓴 실천 다짐]\n- 월/금 뜀걸음: \"다음 달 체력검정에서 꼭 15분 안에 들어와서 특급전사 포상휴가에 한 걸음 다가가기 위해 뛴다.\"\n- 22:30 스마트폰 정리: \"밤에 폰을 붙잡고 있으면 다음 날 오전 일과가 무너진다. 아침에 가뿐하게 일어나기 위해 22:30에 미련 없이 끈다.\"\n- PX 간식 조절: \"스트레스를 야식으로 풀면 다음 날 속이 더부룩하다. 건강하게 몸을 만들기 위해 탄산 대신 저당 음료를 마신다.\"</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>실천 동기 확립: 남이 시켜서 하는 숙제가 아니라 나 자신의 건강과 포상휴가를 위한 진정한 내 계획으로 내면화함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>학습자 자신의 언어로 재작성한 3대 실천 이유서</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>AI의 판에 박힌 문장이 학습자 자신의 실천 언어로 재작성되었다.</p></li><li><p>각 행동에 대한 명확한 개인적 동기가 서술되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>AI 문장을 그대로 복사해 두었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 3,
+          "problem": "사실성·일관성·안전성 최종 점검 체크리스트 수행하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>최종 제출 전 마지막으로 문서에 오류, 비현실적 내용, 안전 위반, 보안 문제가 없는지 전수 검사를 실시합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>사실성: 모든 수치와 계산이 정확한가?</p></li><li><p>안전성: 무리한 단식이나 부상 위험 운동이 없는가? 의료 진단 침범이 없는가?</p></li><li><p>보안성: 부대명이나 개인정보가 완벽히 마스킹되었는가?</p></li><li><p>체크리스트를 작성하고 이상 없음을 확인한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[최종 출하 전 안전 점검 체크리스트]\n- [v] 1. 수치 정확성: 모든 요일 운동 시간이 40분 이내이며 계산 오류가 없음.\n- [v] 2. 안전성/의료 배제: 질병 진단이나 무리한 고강도 조언이 없으며 순수 생활습관 중심임.\n- [v] 3. 현실성: 영내 식당 및 PX에서 100% 실천 가능한 내용으로만 구성됨.\n- [v] 4. 개인정보/보안: 실명, 소속 부대명 등 비식별화 완료됨.</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>체크리스트 전 항목 적합 판정 완료: 결함 0건 확인.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>사실성·안전성·보안성 최종 점검 체크리스트 결과</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>4대 점검 영역(수치, 안전, 현실성, 보안)이 모두 점검되었다.</p></li><li><p>모든 결함이 해소된 상태이다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>체크리스트 수행이 누락되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 4,
+          "problem": "동료 장병 피드백 수렴 및 수정·유지 결정 기록하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>생활관 동기나 전우에게 완성된 리포트를 보여주고 실제 제3자의 눈에서 실천 가능성을 평가받은 뒤, 피드백을 선별하여 반영합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>동료 장병 1명 이상에게 리포트를 공유하고 2~3가지 질문을 던진다. (예: \"이 운동 시간표 생활관에서 할 수 있어 보여?\", \"식단 팁 어때?\")</p></li><li><p>동료의 의견을 수렴하여 기록한다.</p></li><li><p>의견 중 타당한 점은 반영하여 수정하고, 내 목표와 맞지 않는 점은 합리적 근거를 들어 유지하기로 결정한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[동료 장병 피드백 수렴 및 반영 기록]\n- 피드백 제공자: [동기 김OO 상병]\n- 동료의 피드백 내용:\n 1) \"화요일 상체 운동에 딥스가 있는데 생활관 의자가 약해서 위험할 수 있어.\"\n 2) \"주말에 30분 낮잠 자는 건 일과 피로 푸는 데 진짜 도움될 것 같아.\"\n- 학습자의 결정 및 수정 내역:\n 1) [수정 결정]: 의자 딥스 대신 생활관 바닥에서 안전하게 할 수 있는 '파이크 푸시업'으로 종목 교체 반영.\n 2) [유지 결정]: 주말 낮잠 30분 루틴 원안대로 유지.</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>피드백 반영:<br>• 동기 조언에 따라 생활관 가구 파손이나 부상 위험이 있는 의자 딥스를 안전한 맨몸 파이크 푸시업으로 전격 교체함.<br>• 타인의 시각을 통해 미처 생각지 못한 안전 위험을 사전에 완벽히 차단함.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>동료 피드백 내용 및 수정/유지 결정 기록서</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>동료 장병의 구체적 피드백이 기록되어 있다.</p></li><li><p>피드백에 대한 수용(수정) 또는 거절(유지) 결정과 명확한 근거가 제시되었다.</p></li><li><p>실제 수정 사항이 최종본에 반영되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'동료가 좋다고 함' 수준의 단순 총평만 적고 실질적 피드백 검토가 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 5,
+          "problem": "맞춤 건강 리포트 및 재사용 프롬프트 최종본 세트 완성하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>피드백까지 완벽히 반영된 최종 '맞춤 주간 건강 리포트'와 '재사용 프롬프트 v1.0'을 결합하여 최종 패키지 문서를 완성합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>동료 피드백(파이크 푸시업 교체 등)이 반영된 주간 실천 계획표 최종본을 확정한다.</p></li><li><p>재사용 프롬프트 v1.0 및 사용 설명서를 결합한다.</p></li><li><p>제목부터 부록까지 완벽한 구조의 최종본을 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code># [최종 완성본] AI 기반 병영 맞춤 주간 건강 리포트 & 프롬프트 세트\n\n## Part 1. 나의 병영 맞춤 건강 리포트 (최종 확정본)\n1. 생활습관 진단 및 핵심 목표\n2. 피드백 반영 주간 실천 계획표 (마크다운 표)\n3. 일일 실천 3문항 10초 체크리스트\n4. 상황별 비상 대체 루틴 (Plan B)\n\n## Part 2. 재사용 가능한 건강 리포트 생성 프롬프트 v1.0\n1. 프롬프트 사용 가이드라인 (3 Step)\n2. 모듈형 프롬프트 템플릿 코드 블록</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>최종 패키징 완료: Part 1(나만의 맞춤 리포트)과 Part 2(재사용 프롬프트 세트)가 완비된 최종 결과물 완성.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>맞춤 건강 리포트 및 재사용 프롬프트 최종본 세트 전문</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>Part 1(맞춤 리포트 최종본)과 Part 2(재사용 프롬프트 v1.0)가 모두 완비되어 있다.</p></li><li><p>동료 피드백 수정 사항이 본문에 정확히 반영되어 있다.</p></li><li><p>문서 구조와 가독성이 최상급 수준이다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>리포트 최종본 또는 프롬프트 세트 중 일부가 누락되었다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        },
+        {
+          "step": 6,
+          "problem": "향후 지속 가능한 자기 건강관리 루틴 계획 수립하기",
+          "activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>프로젝트가 끝난 후에도 이 리포트와 프롬프트를 바탕으로 실제 군 복무 기간 동안 건강관리를 어떻게 지속하고 업그레이드할 것인지 향후 계획을 수립합니다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>4주 실천 후 체력검정 재측정 계획(3km 뜀걸음 기록 확인)을 세운다.</p></li><li><p>목표 달성 시(3km 15분 도달 시) 프롬프트 v1.0에 새로운 목표(14분 30초)를 넣어 리포트를 갱신할 일정을 잡는다.</p></li><li><p>동료 장병들과 함께하는 '생활관 건강 챌린지' 운영 계획을 정리한다.</p></li></ol><h4>바로 써볼 수 있는 작성 틀</h4><pre><code>[향후 지속 실천 및 갱신 계획]\n1. [4주 실천 로드맵]:\n - 1~2주차: 23:00 취침 습관 안착 및 3km 인터벌 뜀걸음 페이스 적응\n - 3~4주차: 뜀걸음 15분 주파 달성 및 아침 피로도 4점 유지\n2. [정기 갱신 계획]:\n - 매월 마지막 주 일요일, 프롬프트 v1.0을 실행하여 다음 달 훈련 일정에 맞게 주간 계획 갱신\n3. [전우와 함께하는 실천]:\n - 분대원들과 일일 3문항 체크리스트 공유 및 상호 격려 루틴 형성</code></pre><h4>구체적인 예시</h4><blockquote><p><strong>연속 예시: 가상의 학습자 ‘이지훈 상병’이 작성한 내용</strong><br>지속 계획 확정: 1회성 과제에 그치지 않고 전역 때까지 특급전사 달성과 만성 피로 탈출을 위한 평생 건강 관리 습관으로 발전시킴.</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>4주 실천 로드맵 및 프롬프트 정기 갱신 계획서</p></li></ul>",
+          "evalText": "<h4>PASS 기준</h4><p>다음 판정요소를 모두 충족해야 이 단계를 PASS로 판정한다.</p><ul><li><p>4주 실천 로드맵과 프롬프트 재활용 갱신 일정이 포함되어 있다.</p></li><li><p>지속 가능한 자기주도 건강관리 계획이 확립되었다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><p>다음 중 하나에 해당하면 미충족한 항목을 보완한 뒤 다시 제출한다.</p><ul><li><p>'열심히 하겠다'는 다짐만 있고 구체적 로드맵이 없다.</p></li></ul>",
+          "attachments": []
+        }
+      ]
+    }
+  ]
+}

data/missions02.md

@@ -0,0 +1,602 @@
+| 프로젝트 No. | 프로젝트 ID | 프로젝트명                                                   | 분야     | 세부 분야        | 프로젝트 난이도 |     학습 유형     | 전쟁/사례 구분                                                                                                    | 미션 번호 |  미션 ID  | 미션명                                                                                          | 미션 난이도 | 예상 소요시간(h) |  복잡도   | 진행률 | 미션 설명                                                                                                                                                                                 | 산출물 및 저장 위치                                                 | 정량적 평가                                                           | 정성적 평가                                                                                                                                                                    | 진행 추적 및 완료 기준                                             | 검증 방법                                                      | 개선 및 피드백 방안                                                          |
+| :----------: | :---------: | :----------------------------------------------------------- | :------- | :--------------- | :-------------: | :---------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :-------: | :-------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------- | :---------: | :--------------: | :-------: | :----: | :---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------------ | :-------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------- |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | OPS01_M01 | 전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의                |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경을 분석하여 드론 탑재 광학/적외선(EO/IR) 센서 규격, 공중위협 객체(정찰·자폭드론, 순항미사일) 메타데이터 및 바운딩 박스 라벨링 스키마를 설계하고 정의한다. | `data/schema/ops01_input_schema.json` 및 `docs/ops01_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 작전·전투 수행 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                      | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | OPS01_M02 | 적외선·광학(EO/IR) 전장 영상 노이즈 제거 및 기상 왜곡 보정 전처리 모듈 구현                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 전장 악천후(안개, 연막, 강우) 및 센서 진동으로 발생하는 영상 노이즈를 필터링하고 명암비 강화(CLAHE) 및 프레임 정규화 전처리 파이프라인을 구축한다.                                        | `src/preprocess/ops01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | OPS01_M03 | YOLO/규칙 기반 저고도 공중위협 객체 탐지 Baseline 프로토타입 구현                               |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 저고도 공중 비행 객체를 신속하게 1차 식별하기 위한 YOLO 경량 비전 모델 및 규칙 기반 바운딩 박스 추적 Baseline 프로토타입을 구현한다.                                                      | `src/models/ops01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | OPS01_M04 | 군집 드론 및 비행체 기만 비행 패턴 식별 복합 위협 탐지 모델 고도화                              |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 적 군집 드론(Swarm)의 분산 비행, 급강하 자폭 궤적 및 비행체 기만 비행 패턴을 식별하기 위한 다중 객체 딥러닝 탐지 모델을 고도화한다.                                                       | `src/models/ops01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | OPS01_M05 | 조류·민간기 등 오표적 식별 방지 및 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진 구현                 |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 조류, 민간 비행체, 레이더 반사체 등 오표적(False Alarm)을 식별하고 비행체 크기·속도·열 신호 기반 다차원 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진을 개발한다.                               | `src/verification/ops01_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | OPS01_M06 | 실시간 공중위협 경보 및 방공 사격구역 가시화 전술 대시보드 구현                                 |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 및 방공 통제관이 실시간으로 위협 표적의 방위, 고도, 속도, 예상 탄착점을 파악할 수 있는 전술 공중위협 상황판(COP) 대시보드를 구현한다.                                              | `src/ui/ops01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | OPS01_M07 | 긴급 요격 결심 지원을 위한 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우 설계                       |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 자동 탐지된 표적에 대해 오인 사격을 방지하고 긴급 요격 명령을 최종 인가할 수 있는 방공작전관 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우를 연계한다.                                        | `src/hitl/ops01_approval_workflow.py` 및 `docs/ops01_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | OPS01_M08 | 대규모 드론 포화 공격 상황 모의 가상 스트레스 시뮬레이션 및 복원력 테스트                       |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 100기 이상의 드론 포화 공격, 영상 프레임 지연, 통신 패킷 손실 등 극한의 전장 과부하 상황을 가상 주입하여 시스템 탐지 복원력과 처리 지연시간을 검증한다.                                   | `tests/ops01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | OPS01_M09 | AAR 사후검토 기반 미탐·오탐 공중표적 오류 원인 분석 및 파라미터 재보정                          |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 사후검토 일지를 기반으로 모의 교전 중 발생한 미탐 및 오경보 사례의 근본 원인을 분석하고 탐지 임계값과 가중치 파라미터를 역환류(Feedback) 보정한다.                                    | `docs/ops01_aar_report.md` 및 `configs/ops01_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      1       |    OPS01    | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증                   | 전장환경 | 적 탐지          |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | OPS01_M10 | 드론 공중위협 객체 탐지 최종 파이프라인 통합 및 대드론 방어 브리핑 패키지 완성                  |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 데이터 수집부터 전처리, 탐지 모델, UI, HITL, AAR 피드백까지 전체 파이프라인을 통합 빌드하고 야전 방공부대 배포 매뉴얼 및 지휘관 브리핑 패키지를 완성한다.                                 | `src/main_ops01.py`, `README.md`, `docs/ops01_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     1     | OPS02_M01 | 다종 센서(레이더·EO/IR·음향) 연동 규격 분석 및 중복 항적 데이터셋 스키마 설계                   |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 미국-이란 분쟁 등 전술 방공 환경을 분석하여 레이더, EO/IR 광학센서, 음향 탐지기 등 이기종 센서의 데이터 연동 규격과 중복 항적(Track) 통합 스키마를 설계한다.                              | `data/schema/ops02_input_schema.json` 및 `docs/ops02_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 작전·전투 수행 실무 및 미국-이란 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                              | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     2     | OPS02_M02 | 이종 센서 시각 동기화(Time-sync) 및 공간 좌표계(ENU/ECEF) 변환 전처리 구현                      |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 이기종 센서 간의 시각 동기화(Time-sync) 오차를 보정하고 각 센서의 국소 좌표계를 공통 전술 좌표계(ENU/ECEF)로 변환하는 시공간 전처리 모듈을 구현한다.                                      | `src/preprocess/ops02_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     3     | OPS02_M03 | 최단거리 매칭 기반 단일 항적-센서 경보 1차 융합(Fusion) 알고리즘 구현                           |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 최단 거리(Euclidean/Mahalanobis) 매칭 기반으로 동일 비행체에서 발생한 다중 센서 경보를 1차 클러스터링하는 항적 융합(Fusion) Baseline 로직을 개발한다.                                     | `src/models/ops02_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     4     | OPS02_M04 | 칼만 필터(Kalman Filter) 기반 다중 센서 경보 중복 항적 추적 및 궤적 통합 고도화                 |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 확장 칼만 필터(EKF)를 적용하여 센서별 측정 오차를 보정하고 급격한 기동을 수행하는 비행체의 중복 항적을 단일 궤적으로 정밀 추적·통합하는 알고리즘을 고도화한다.                            | `src/models/ops02_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     5     | OPS02_M05 | 센서별 오탐 가중치 반영 및 항적 통합 신뢰도 지수 산출 엔진 개발                                 |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 센서별 신뢰도 가중치와 기상 환경 요인을 반영하여 통합된 항적의 진위 여부 및 융합 신뢰도 지수를 계산하는 엔진을 개발한다.                                                                  | `src/verification/ops02_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     6     | OPS02_M06 | 다중 센서 융합 항적 및 센서별 원시 경보 비교 전술 상황판(COP) 대시보드 구현                     |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 다중 센서의 원시 경보와 융합된 통합 항적을 실시간으로 비교 시각화하여 지휘관의 센서 중복 인지 부하를 줄이는 전술 상황판 대시보드를 구축한다.                                              | `src/ui/ops02_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     7     | OPS02_M07 | 중복 항적 강제 분리 및 통합 확정을 위한 조작관 HITL 검토/승인 체계 구축                         |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 센서 간 상충 정보 발생 시 조작관이 직접 항적 분리, 강제 통합, 추적 보류를 결정할 수 있는 HITL 검토/승인 체계를 구현한다.                                                                  | `src/hitl/ops02_approval_workflow.py` 및 `docs/ops02_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     8     | OPS02_M08 | 다수 센서 통신 단절 및 전자전 재밍 환경 모의 항적 융합 한계치 스트레스 테스트                   |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 일부 레이더 센서 피격 통신 단절 및 전자전 재밍 환경을 가상 시뮬레이션하여 항적 융합 엔진의 결함 허용(Fault-tolerant) 복원력을 테스트한다.                                                 | `tests/ops02_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     9     | OPS02_M09 | AAR 일지 기반 항적 왜곡/분할(Track Split) 오류 분석 및 융합 임계값 최적화                       |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 일지를 분석하여 항적이 둘로 쪼개지는 트랙 분할(Track Split) 및 거짓 항적 오류 사례를 식별하고 융합 임계 파라미터를 재보정한다.                                                        | `docs/ops02_aar_report.md` 및 `configs/ops02_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      2       |    OPS02    | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터                     | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |    10     | OPS02_M10 | 다중 센서 중복 항적 통합 시뮬레이터 최종 빌드 및 통합 방공망 브리핑 패키지 완성                 |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 다중 센서 중복 항적 통합 시뮬레이터 전체 모듈을 통합 검증하고 합동 방공 작전 운용을 위한 브리핑 패키지와 배포 가이드를 완성한다.                                                          | `src/main_ops02.py`, `README.md`, `docs/ops02_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | OPS04_M01 | 샤헤드 자폭드론 및 순항미사일 복합 비행 특성 분석 및 포화경보 데이터 규격 정의                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 샤헤드-136 자폭드론 및 순항미사일 동시 침투 전술을 분석하여 비행 속도, 고도, 탄두 위력, 표적 접근 방향 등 포화경보 핵심 속성 데이터 규격을 정의한다.                                      | `data/schema/ops04_input_schema.json` 및 `docs/ops04_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 작전·전투 수행 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                      | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | OPS04_M02 | 다방향 동시 침투 항적 데이터 정제 및 센서별 경보 메시지 큐잉 전처리 구현                        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 다방향에서 동시 유입되는 대량의 경보 메시지를 타임스탬프 순으로 정제하고 센서별 중복 메시지를 큐잉하는 실시간 데이터 전처리 파이프라인을 구축한다.                                        | `src/preprocess/ops04_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | OPS04_M03 | 속도·고도·접근 방위각 기반 1차 공중위협 우선순위 산정 알고리즘 구현                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 방어 거점까지의 거리, 잔여 도달 시간, 접근 속도를 바탕으로 1차 위협 순위를 정렬하는 Baseline 랭킹 알고리즘을 구현한다.                                                                    | `src/models/ops04_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | OPS04_M04 | 핵심 방어자산(지휘소·인프라) 거리 및 도달 예상 시간(TTI) 연계 다차원 위협 평가 고도화           |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 핵심 방어자산(지휘소, 레이더, 탄약창)의 방호 가치와 표적 도달 예상 시간(TTI)을 결합하여 복합 위협 우선순위를 동적으로 재계산하는 모델을 고도화한다.                                       | `src/models/ops04_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | OPS04_M05 | 방공 유도무기 교전 우선순위 랭킹 및 복합 신뢰도 지수 산출 모듈 구현                             |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 방공 포대별 잔여 요격 미사일 수량 및 교전 가능 확률을 반영하여 최적 대응 순위 및 복합 위협 신뢰도 지수를 산출하는 엔진을 개발한다.                                                        | `src/verification/ops04_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | OPS04_M06 | 방공 지휘관 결심 지원을 위한 실시간 포화경보 우선순위 대시보드 구현                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 포화 공격 상황에서 가장 먼저 요격해야 할 표적 목록과 방공망 대응 현황을 직관적으로 표출하는 포화경보 우선순위 대시보드를 구현한다.                                                        | `src/ui/ops04_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | OPS04_M07 | 자동 할당된 교전 순위 재조정 및 긴급 수동 전환을 위한 HITL 승인 절차 설계                       |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 자동 계산된 요격 우선순위를 방공 지휘관이 전술적 판단에 따라 긴급 수동 변경하고 승인하는 HITL 교전 통제 워크플로우를 연계한다.                                                            | `src/hitl/ops04_approval_workflow.py` 및 `docs/ops04_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | OPS04_M08 | 100기 이상 동시 포화 공격 가상 전장 모의 부하 테스트 및 처리 지연 검증                          |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 수백 발의 드론/미사일 동시 유입 모의 스트레스 테스트를 수행하여 시스템 병목 구간을 프로파일링하고 실시간 처리 성능을 검증한다.                                                            | `tests/ops04_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | OPS04_M09 | AAR 기반 방공 요격 순위 판정 오류 분석 및 위협 가중치 매트릭스 재보정                           |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 사후검토를 통해 요격 순위 산정 지연 및 가치 평가 오류 사례를 분석하고 위협 가중치 매트릭스를 역환류 수정한다.                                                                         | `docs/ops04_aar_report.md` 및 `configs/ops04_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      3       |    OPS04    | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현           | 전장환경 | 상황판단         |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | OPS04_M10 | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 시스템 최종 통합 및 방공작전 브리핑 패키지 완성                 |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 시스템을 최종 통합하고 지휘관 결심 지원용 실전 브리핑 패키지와 운영 매뉴얼을 완성한다.                                                                    | `src/main_ops04.py`, `README.md`, `docs/ops04_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | ISR03_M01 | 상용 및 군용 드론 비행로그(GPS, 속도, 고도, RC제어) 데이터 스키마 및 수집 환경 분석             |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전장에서 노획 및 수집된 상용/군용 드론의 비행로그(GPS 텔레메트리, 속도, 고도, 조종 신호) 데이터 구조를 분석하고 스키마를 정의한다.                                                        | `data/schema/isr03_input_schema.json` 및 `docs/isr03_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 정보·감시·정찰(ISR) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                 | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | ISR03_M02 | 비행로그 내 GPS 스푸핑 왜곡값 보정 및 시계열 텔레메트리 전처리 모듈 구현                        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 비행로그 내의 GPS 스푸핑 및 전자기 간섭에 따른 이상 좌표를 보정하고 시계열 비행 궤적 데이터를 정규화하는 전처리 모듈을 구현한다.                                                          | `src/preprocess/isr03_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | ISR03_M03 | 드론 통상 비행 패턴 정의 및 규칙 기반 이상 비행(급선회·호버링) 탐지 Baseline 구현               |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 통상적인 정찰 비행 패턴을 정의하고 임의 경로 이탈, 급격한 고도 하강 등 이상 궤적을 1차 식별하는 Baseline 규칙 기반 모델을 구현한다.                                                       | `src/models/isr03_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | ISR03_M04 | 비행 패턴 클러스터링 및 머신러닝 기반 은밀 침투 드론 이상 궤적 탐지 모델 고도화                 |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 비행 패턴 클러스터링 및 비지도 머신러닝을 적용하여 은밀 침투 드론의 특이 비행 로그 및 비인가 비행 구역 진입 패턴을 정밀 탐지한다.                                                         | `src/models/isr03_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | ISR03_M05 | 운용 주체(적/아군/민간) 성급한 단정 방지를 위한 불확실성 지표 및 신뢰도 엔진 개발               |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 비행 특성만으로 특정 국가나 부대를 성급하게 단정하지 않도록 분석 불확실성 지표와 다차원 신뢰도 점수를 산출하는 엔진을 개발한다.                                                           | `src/verification/isr03_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | ISR03_M06 | 드론 비행 궤적 시각화 및 이상 패턴 하이라이트 분석 대시보드 구현                                |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 드론의 3D 비행 궤적, 조종 신호 이상 구간, 의심 구역 체류 시간을 지도상에 시각화하는 드론 정보 분석 대시보드를 구축한다.                                                                   | `src/ui/isr03_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | ISR03_M07 | 운용 주체 최종 판정을 위한 정보분석관 심층 검토(HITL) 워크플로우 설계                           |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 드론 이상 징후 분석 결과에 대해 정보분석관이 출처와 로그 무결성을 확인하고 최종 분석 의견을 채택/보류하는 HITL 워크플로우를 설계한다.                                                     | `src/hitl/isr03_approval_workflow.py` 및 `docs/isr03_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | ISR03_M08 | 장거리 전술 비행 대량 로그 주입 시뮬레이션 및 이상 탐지 처리 성능 테스트                        |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 수만 시간 분량의 대규모 드론 비행로그 데이터를 일괄 배치 처리하여 이상 탐지 처리량 및 메모리 안정성을 검증하는 부하 테스트를 수행한다.                                                    | `tests/isr03_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | ISR03_M09 | AAR 기반 비행 이상 오탐·미탐 사례 분석 및 이상 탐지 임계치 최적화                               |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 사후검토를 통해 비행로그 이상치 오탐 사례를 분석하고 정상 비행과 적대 비행의 경계 파라미터를 재보정한다.                                                                              | `docs/isr03_aar_report.md` 및 `configs/isr03_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      4       |    ISR03    | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지           | 전장환경 | 드론 정보 분석   |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | ISR03_M10 | 드론 비행로그 이상 탐지 시스템 통합 검증 및 ISR 정보판단 브리핑 패키지 완성                     |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 드론 비행로그 이상 탐지 시스템을 최종 통합 빌드하고 정보작전 브리핑용 최종 분석 보고서 및 사용자 가이드를 완성한다.                                                                       | `src/main_isr03.py`, `README.md`, `docs/isr03_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | ISR01_M01 | 상용 위성(광학/SAR) 영상 특성 분석 및 군용 장비/차량 메타데이터 규격 정의                       |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 오픈소스 광학 및 SAR 위성영상의 해상도, 메타데이터, 군용 장비/차량(전차, 자주포, 트럭) 분류 기준을 분석하고 데이터셋 스키마를 설계한다.                                                   | `data/schema/isr01_input_schema.json` 및 `docs/isr01_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 정보·감시·정찰(ISR) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                 | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | ISR01_M02 | 위성영상 해상도 표준화, 구름 차폐 제거 및 방위/스케일 정규화 전처리 모듈 구현                   |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 구름 차폐, 그림자 왜곡, 위성 촬영 각도에 따른 기하학적 왜곡을 보정하고 영상 해상도를 표준화하는 전처리 파이프라인을 구축한다.                                                             | `src/preprocess/isr01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | ISR01_M03 | 위성영상 내 기갑/포병 장비 객체 탐지 Baseline CNN/Vision 모델 구현                              |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 위성영상 내 주요 군용 장비 및 차량 객체를 1차 식별하는 Baseline 합성곱 신경망(CNN) 기반 분류 모델을 구현한다.                                                                             | `src/models/isr01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | ISR01_M04 | 위장막/차폐 환경 하 군용 장비 미세 특징 추출 및 정밀 객체분류 모델 고도화                       |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 위장막 설치, 수목 차폐, 부분 은폐 상태의 군용 장비 미세 특징을 추출하여 객체분류 정확도를 극대화하는 정밀 모델을 고도화한다.                                                              | `src/models/isr01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | ISR01_M05 | 위성 촬영 각도/그림자 영향에 따른 객체분류 신뢰도 점수 산출 및 오분류 필터 구현                 |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 위성 센서의 해상도 한계 및 기상 영향을 반영하여 장비 분류 결과에 대한 신뢰도 점수를 계산하고 오분류를 필터링하는 엔진을 개발한다.                                                         | `src/verification/isr01_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | ISR01_M06 | 위성영상 표적 탐지 위치 및 식별 확률 지도(Heatmap) 가시화 UI 구현                               |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 식별된 장비의 위치, 기종, 신뢰도 및 집결지 밀집도를 지도상에 오버레이 표시하는 위성 ISR 영상분석 인터페이스를 구현한다.                                                                   | `src/ui/isr01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | ISR01_M07 | 고가치 표적(HVT) 식별 시 영상분석관 최종 판독(HITL) 및 교차 검증 절차 설계                      |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 고가치 군용 장비 식별 시 영상 판독관이 고해상도 확대 및 교차 검증을 통해 최종 승인하는 HITL 판독 워크플로우를 설계한다.                                                                   | `src/hitl/isr01_approval_workflow.py` 및 `docs/isr01_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | ISR01_M08 | 악기상 및 저해상도 위성영상 대량 배치 처리 스트레스 테스트 및 한계치 도출                       |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 대면적 위성영상 타일 대량 배치 처리 시뮬레이션을 수행하여 시스템의 추론 병목 및 처리 한계치를 검증한다.                                                                                   | `tests/isr01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | ISR01_M09 | AAR 기반 모의 위장 표적 오판독 사례 분석 및 객체분류 모델 파라미터 재보정                       |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 사후검토를 통해 모의 위장 장비 오판독 사례를 분석하고 비전 모델의 특징 추출 가중치와 임계값을 재보정한다.                                                                             | `docs/isr01_aar_report.md` 및 `configs/isr01_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      5       |    ISR01    | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가                 | 전장환경 | 영상정보 분석    |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | ISR01_M10 | 공개 위성영상 장비 객체분류 시스템 통합 및 전략 ISR 평가 브리핑 패키지 완성                     |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 공개 위성영상 장비 객체분류 시스템을 최종 통합 검증하고 전략 정보 판단용 브리핑 패키지를 완성한다.                                                                                        | `src/main_isr01.py`, `README.md`, `docs/isr01_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | ISR08_M01 | 공개 출처(SNS/뉴스) 사진의 메타데이터(EXIF) 및 지형 단서 분석 계획 수립                         |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 소셜 미디어 및 인터넷에 공개된 전장 사진의 메타데이터(EXIF)와 촬영 환경을 분석하고 교차 검증을 위한 기초 데이터셋을 정의한다.                                                             | `docs/isr08_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | ISR08_M02 | OSINT 사진 위치·시간 검증을 위한 표준 체크리스트(Checklist) 및 검증 SOP 작성                    |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 공개 사진의 위치·시간을 검증하기 위한 5단계 표준 점검 항목(Checklist) 및 현장 확인 SOP 초안을 작성한다.                                                                                   | `sop/isr08_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | ISR08_M03 | 태양 그림자 각도(SunCalc), 랜드마크, 도로망 기반 시공간 단서 데이터 수집 및 교차분석            |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 태양 그림자 각도(SunCalc), 랜드마크, 도로 표지판, 지형 형상 등 시공간 단서 데이터를 수집하고 정량적 교차분석 매트릭스를 구성한다.                                                         | `scenarios/isr08_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | ISR08_M04 | 실전 모의 환경에서 1차 사진 위치 추정(Dry-run) 및 시간대 검증 실습                              |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 모의 OSINT 사진을 대상으로 위치 추정 및 촬영 시간대 교차 검증을 수행하는 1차 모의 실습(Dry-run)을 진행한다.                                                                               | `logs/isr08_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | ISR08_M05 | 의도적 사진 변조(메타데이터 삭제, 배경 왜곡, 과거 사진 재탕) 기만 탐지 훈련                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 과거 분쟁 사진 재활용, 메타데이터 위조, 배경 합성 등 의도적 기만 사진을 식별하고 필터링하는 교차 검증 훈련을 수행한다.                                                                    | `docs/isr08_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | ISR08_M06 | 검증 결과 보고서 작성 및 교대 분석관 대상 상황 인계(Handover) 프로토콜 수행                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 검증 결과를 표준 양식으로 작성하고 교대 분석관에게 검증 근거와 미확인 사항을 전달하는 상황 인계(Handover) 프로토콜을 실습한다.                                                            | `reports/isr08_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | ISR08_M07 | 동시 다발적 가짜 뉴스/조작 사진 유입 상황 모의 고부하 검증 스트레스 훈련                        |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 대량의 조작 사진과 속보가 쏟아지는 전훈 상황을 모의하여 신속 검증 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                               | `logs/isr08_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | ISR08_M08 | AAR(사후검토) 회의를 통한 위치 오정정 사례 원인 분석 및 인지 편향 도출                          |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 회의를 통해 위치 오정정 및 인지 편향 사례를 분석하고 검증 과정에서의 오류 발생 원인을 규명한다.                                                                                       | `aar/isr08_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | ISR08_M09 | 피드백을 반영한 변조 사진 재실행(Re-run) 정밀 교차검증 및 오차 보정                             |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 식별된 오류를 바탕으로 변조 사진에 대한 재실행(Re-run) 정밀 교차검증을 수행하고 오차를 보정한다.                                                                                          | `eval/isr08_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      6       |    ISR08    | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습                     | 전장환경 | OSINT 검증       |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | ISR08_M10 | OSINT 위치·시간 검증 표준 실무 지침서(SOP) 및 부대 확산 패키지 완성                             |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 공개 사진 위치·시간 교차검증 표준 매뉴얼(SOP)을 발간하고 부대 전파용 교육 패키지를 완성한다.                                                                                              | `package/isr08_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | ISR02_M01 | 전장 SNS(텔레그램, X 등) 텍스트/이미지 게시물 수집 및 OSINT 원천 데이터셋 정의                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 텔레그램, X 등 전장 SNS에서 수집된 텍스트 및 이미지 게시물 데이터 구조를 분석하고 원천 데이터셋 스키마를 정의한다.                                                                        | `data/schema/isr02_input_schema.json` 및 `docs/isr02_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 정보·감시·정찰(ISR) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                 | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | ISR02_M02 | 게시물 텍스트 불용어 정제, 이미지 해시(pHash) 추출 및 중복 제거 전처리 모듈 구현                |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 텍스트 불용어 제거, 특수문자 정제, 이미지 지각 해시(pHash) 추출을 통해 중복 게시물을 걸러내는 전처리 모듈을 구현한다.                                                                     | `src/preprocess/isr02_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | ISR02_M03 | 게시물 유사도 기반 단순 복제본 탐지 및 1차 출처 분류 Baseline 알고리즘 구현                     |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 게시물 간 텍스트/이미지 유사도 기반으로 단순 복제 및 인용 관계를 판별하는 1차 출처 분류 Baseline 알고리즘을 개발한다.                                                                     | `src/models/isr02_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | ISR02_M04 | 생성형 AI 조작 이미지/텍스트 탐지 및 출처 계정 신뢰도 평가 모델 고도화                          |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 생성형 AI 조작 텍스트/이미지 탐지 알고리즘과 작성자 계정 신뢰도 평가 모델을 결합하여 가짜 뉴스 판별 로직을 고도화한다.                                                                    | `src/models/isr02_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | ISR02_M05 | 가짜 정보(Disinformation) 오분류 방지 및 복합 신뢰도 지수 산출 엔진 개발                        |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 전쟁 심리전(심리 공작) 게시물의 유포 패턴을 분석하고 신뢰도 등급(A~E) 및 종합 신뢰도 점수를 산출하는 엔진을 개발한다.                                                                     | `src/verification/isr02_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | ISR02_M06 | SNS 전쟁 정보 타임라인 및 출처 신뢰도 네트워크 시각화 대시보드 구현                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | SNS 정보의 전파 경로, 출처별 신뢰도 분포, 위험 키워드 트렌드를 실시간 가시화하는 정보전 모니터링 대시보드를 구현한다.                                                                     | `src/ui/isr02_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | ISR02_M07 | 전술적 파급력이 큰 가짜 정보 식별 시 정보관 HITL 긴급 승인/차단 워크플로우 설계                 |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 군사적 파급력이 큰 중요 첩보에 대해 정보관이 원천 출처를 직접 역추적하고 승인/차단하는 HITL 검토 절차를 설계한다.                                                                         | `src/hitl/isr02_approval_workflow.py` 및 `docs/isr02_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | ISR02_M08 | 선전전 폭증 모의 대량 SNS 스트림 데이터 유입 부하 시뮬레이션 테스트                             |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 선전 공작이 집중되는 상황을 모의하여 초당 수천 건의 SNS 게시물 유입 부하 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                      | `tests/isr02_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | ISR02_M09 | AAR 기반 출처 오분류 사례 분석 및 가짜 정보 탐지 룰셋/가중치 재보정                             |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 사후검토를 통해 출처 오분류 사례 및 신종 변조 패턴을 분석하고 탐지 룰셋을 재보정한다.                                                                                                 | `docs/isr02_aar_report.md` 및 `configs/isr02_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      7       |    ISR02    | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류              | 전장환경 | OSINT 분석       |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | ISR02_M10 | SNS 전쟁 게시물 신뢰도 자동 분류 시스템 통합 및 정보전 대응 브리핑 패키지 완성                  |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | SNS 전쟁 게시물 신뢰도 자동 분류 시스템을 최종 통합하고 정보전 대응 브리핑 패키지를 완성한다.                                                                                             | `src/main_isr02.py`, `README.md`, `docs/isr02_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | ISR06_M01 | 다출처(HUMINT, SIGINT, OSINT, IMINT) ISR 첩보 보고서 구조 및 수집 체계 분석                     |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 인간정보(HUMINT), 신호정보(SIGINT), 영상정보(IMINT), 오픈소스정보(OSINT) 다출처 첩보 보고서의 구조와 수집 환경을 분석한다.                                                                | `docs/isr06_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | ISR06_M02 | 다출처 첩보 신뢰도(출처 신뢰성·정보 정확성) 6단계 등급 매트릭스 설계                            |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 출처의 신뢰성(A~F) 및 정보의 정확성(1~6)을 결합한 6×6 다출처 신뢰도 평가 매트릭스를 설계한다.                                                                                             | `framework/isr06_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | ISR06_M03 | 정보 출처별 상충 정보 식별 및 교차검증(Cross-validation) 세부 평가 기준 수립                    |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 서로 상충하는 첩보가 접수되었을 때 우선순위와 검증 기준을 규정한 교차검증(Cross-validation) 세부 지침을 수립한다.                                                                         | `analysis/isr06_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | ISR06_M04 | 단일 출처 단정 방지를 위한 다출처 승인/보류(Hold) 판단 지침서 초안 작성                         |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 단일 출처 정보에 기반한 섣부른 작전 결심을 방지하기 위한 다출처 승인/보류(Hold) 판정 기준서를 작성한다.                                                                                   | `matrix/isr06_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | ISR06_M05 | 가상 전장 복합 시나리오 기반 다출처 ISR 보고서 교차검증 모의 작성 실습                          |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 복합 전장 시나리오 기반으로 다출처 보고서를 교차 분석하고 종합 신뢰도 등급을 부여하는 모의 분석 실습을 수행한다.                                                                          | `sop/isr06_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | ISR06_M06 | 지휘관 브리핑용 ISR 신뢰도 등급화 요약 차트 및 출처 추적 템플릿 제작                            |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 보고용 다출처 교차검증 요약 차트 및 출처별 근거 추적성 보고서 서식을 개발한다.                                                                                                     | `templates/isr06_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | ISR06_M07 | 기만 첩보 주입 상황 모의 교차검증 스트레스 테스트 및 블라인드 검증                              |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 기만 첩보 및 출처 간 모순 정보가 대량 주입되는 가상 스트레스 상황 하에서 분석 신뢰성을 검증한다.                                                                                          | `rubric/isr06_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | ISR06_M08 | AAR을 통한 첩보 불일치 해결 실패 원인 분석 및 교차검증 루브릭 개선                              |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 사후검토를 통해 정보 상충 해결 실패 및 분석관 확증 편향 사례를 분석하고 루브릭을 개선한다.                                                                                            | `reports/isr06_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | ISR06_M09 | 피드백 반영 다출처 보고서 최종 보정 및 정보 판단 신뢰성 검증                                    |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 다출처 교차검증 보고서를 재작성하고 정보 판단의 정확도를 향상시킨다.                                                                                                    | `briefing/isr06_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      8       |    ISR06    | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차                  | 전장환경 | 정보 분석        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | ISR06_M10 | 다출처 ISR 신뢰도 등급화 및 교차검증 실무 표준운용절차(SOP) 완성                                |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급화 및 교차검증 표준운용절차(SOP)를 완성한다.                                                                                                                 | `manual/isr06_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | ISR07_M01 | 감시정찰 자산의 센서별 물리적 관측 한계(사각지대, 악천후, 재밍) 요인 분석                       |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 감시정찰 자산의 센서별 물리적 사각지대, 악천후 취약성, 전자전 방해 등 관측 공백 요인을 분석한다.                                                                                          | `docs/isr07_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | ISR07_M02 | 관측 공백 및 센서 불확실성을 표현하는 정량적/정성적 지표 체계 설계                              |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 센서 한계 상황에서의 불확실성을 정량화하고 정보 판단의 신뢰 구간을 명시하는 지표 체계를 설계한다.                                                                                         | `framework/isr07_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | ISR07_M03 | 센서 한계 상황에서의 무리한 단정적 정보판단 위험성 사례 및 방지 지침 수립                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 센서 미탐이나 결측을 적의 부재로 섣부르게 단정하는 오류를 방지하기 위한 판단 지침서 초안을 작성한다.                                                                                      | `analysis/isr07_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | ISR07_M04 | 관측 공백 영역 식별을 위한 가상 작전지역 센서 커버리지 맵 분석                                  |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 작전 지역 내 센서 커버리지 맵을 분석하고 관측 공백 영역을 명시적으로 도출하는 도상 분석을 실습한다.                                                                                       | `matrix/isr07_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | ISR07_M05 | 정보판단 한계(Limitations of Intelligence) 명시형 지휘관 브리핑 표준 서식 설계                  |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 관측 공백과 센서 한계를 명시한 지휘관 브리핑용 표준 서식(정보판단 한계 기술서)을 개발한다.                                                                                                | `sop/isr07_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | ISR07_M06 | 센서 결측률에 따른 정보 신뢰 수준 3단계(확정/추정/미상) 분류 기준서 작성                        |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 센서 가동률 및 결측 수준에 따른 정보 확신도 3단계(확정/추정/미상) 분류 기준을 수립한다.                                                                                                   | `templates/isr07_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | ISR07_M07 | 센서 고장 및 통신 두절 모의 환경에서의 정보 공백 브리핑 스트레스 훈련                           |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 센서 복합 장애 및 통신 두절 상황을 모의하여 정보 공백 하에서의 판단 브리핑 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                      | `rubric/isr07_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | ISR07_M08 | AAR 사후검토를 통한 과잉 확신(Overconfidence) 판단 오류 도출 및 피드백                          |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR을 통해 과잉 확신(Overconfidence)에 따른 정보 판단 오류 사례를 분석하고 피드백을 도출한다.                                                                                             | `reports/isr07_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | ISR07_M09 | 개선된 정보판단 한계 브리핑 양식 기반 모의 상황 재브리핑 검증                                   |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영한 정보판단 한계 브리핑 양식을 적용하여 모의 브리핑을 재실행하고 타당성을 검증한다.                                                                                          | `briefing/isr07_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      9       |    ISR07    | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑            | 전장환경 | 정보 예측        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | ISR07_M10 | 관측 공백·센서 한계 명시 정보판단 가이드라인 및 실무 적용서 완성                                |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 관측 공백 및 센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑 표준 가이드라인을 최종 완성한다.                                                                                                     | `manual/isr07_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | ISR05_M01 | 원거리 드론·미사일 공격 사례 분석 및 공격 주체 귀속(Attribution) 핵심 요소 정의                 |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 드론 및 미사일 공격 사례를 분석하여 공격 원점, 추진체 잔해, 전자 부품, 비행 항적 등 귀속(Attribution) 판단 요소를 도출한다.                                                               | `docs/isr05_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | ISR05_M02 | 공격 원점, 잔해 부품, 비행 궤적, 선전 매체 주장 등 귀속 증거 분류 체계 수립                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 수집된 물리적 증거, 신호 증거, 디지털 증거의 신뢰도와 증명력을 분류하는 체계를 수립한다.                                                                                                  | `framework/isr05_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | ISR05_M03 | 성급한 적 귀속 단정 방지를 위한 다차원 귀속 증거 매트릭스(Attribution Matrix) 설계              |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 성급한 적 귀속 단정을 방지하기 위한 공격 주체 다차원 근거 매트릭스(Attribution Matrix)를 설계한다.                                                                                        | `analysis/isr05_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | ISR05_M04 | 증거 수준별 가중치 부여 및 귀속 신뢰도 점수 계산 논리 수립                                      |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 증거 수준별 가중치를 설정하고 복합 귀속 신뢰도 점수를 산출하는 판정 논리를 구축한다.                                                                                                      | `matrix/isr05_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | ISR05_M05 | 위장 깃발(False-flag) 및 대리 세력 개입 가능성 배제를 위한 교차검증 항목 도출                   |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 위장 깃발(False-flag) 작전 및 대리 세력(Proxy) 개입 가능성을 체계적으로 검증하는 교차 확인 항목을 도출한다.                                                                               | `sop/isr05_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | ISR05_M06 | 지휘관 보고용 공격 주체 귀속 근거 요약 대시보드 및 브리핑 보고서 서식 작성                      |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 보고용 공격 주체 귀속 근거 요약 대시보드 및 브리핑 서식을 제작한다.                                                                                                                | `templates/isr05_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | ISR05_M07 | 상충되는 잔해 정보 및 불완전한 레이더 궤적 상황 모의 귀속 판단 스트레스 테스트                  |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 상충하는 잔해 증거와 불완전한 레이더 궤적이 주어지는 모의 상황에서 귀속 판단 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                  | `rubric/isr05_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | ISR05_M08 | AAR을 통한 과거 공격 귀속 오판 사례 분석 및 증거 검증 기준 고도화                               |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 사후검토를 통해 과거 귀속 판단 오판 사례를 분석하고 증거 검증 기준을 정밀화한다.                                                                                                      | `reports/isr05_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | ISR05_M09 | 피드백 반영 공격 주체 귀속 매트릭스 튜닝 및 민감도 분석                                         |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 공격 주체 귀속 매트릭스의 임계값과 가중치를 재보정한다.                                                                                                                 | `briefing/isr05_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      10      |    ISR05    | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계                | 전장환경 | 정보 분석        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | ISR05_M10 | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 평가 매트릭스 표준 지침서 최종 완성                             |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계 표준 지침서를 최종 완성한다.                                                                                                                | `manual/isr05_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | OPS05_M01 | 미상 드론 공격 발생 시 전술 작전 관점의 출처 및 운용 주체 검증 요구조건 분석                    |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 미상 드론 공격 발생 시 전술 작전 관점에서 필요한 출처 식별 및 운용 주체 검증 요구사항을 분석한다.                                                                                         | `docs/ops05_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | OPS05_M02 | 드론 침투 경로, 통신 주파수, 발사대 추정 위치 기반 작전 검증 단계 정의                          |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 침투 경로, 통신 주파수, 발사 원점 추정 데이터를 바탕으로 한 작전 검증 단계별 절차를 수립한다.                                                                                             | `framework/ops05_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | OPS05_M03 | 성급한 즉각 대응 사격에 따른 아군 피해 방지를 위한 작전 검증 기준표 작성                        |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 오인 사격 및 부수적 피해를 방지하기 위한 작전 검증 기준표와 안전 수칙을 작성한다.                                                                                                         | `analysis/ops05_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | OPS05_M04 | 아군 드론/적 드론 피아식별(IFF) 불일치 시 조치 절차 및 확인 체크리스트 설계                     |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 피아식별(IFF) 불일치 및 미상 비행체 식별 시 현장 작전 조치 체크리스트를 설계한다.                                                                                                         | `matrix/ops05_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | OPS05_M05 | 작전 통제관 및 정보관 간 실시간 합동 검증 워크플로우 초안 수립                                  |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 작전 통제관과 정보 분석관 간의 실시간 합동 검증 워크플로우를 구축한다.                                                                                                                    | `sop/ops05_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | OPS05_M06 | 지휘소 상황실용 드론 공격 운용 주체 실시간 판정 흐름도 및 브리핑 양식 개발                      |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘소 상황실용 드론 운용 주체 검증 흐름도 및 지휘관 실시간 브리핑 양식을 개발한다.                                                                                                       | `templates/ops05_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | OPS05_M07 | 복수 방향 미상 드론 침투 상황 모의 검증 절차 타임라인 스트레스 훈련                             |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 다중 방향 미상 드론 동시 침투 상황 모의 검증 타임라인 스트레스 훈련을 실시한다.                                                                                                           | `rubric/ops05_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | OPS05_M08 | AAR 회의를 통한 작전 검증 지연 및 오식별 요인 분석                                              |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 작전 검증 지연 및 부처 간 소통 혼선 원인을 분석한다.                                                                                                                      | `reports/ops05_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | OPS05_M09 | 식별 절차 개선안을 반영한 작전 검증 흐름도 재실행 및 타당성 평가                                |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 작전 검증 흐름도를 개선하고 재실행 검증을 수행한다.                                                                                                                     | `briefing/ops05_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      11      |    OPS05    | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계                      | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | OPS05_M10 | 드론 공격 출처 및 운용 주체 작전 검증 표준운용절차(SOP) 최종 완성                               |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 드론 공격 출처 및 운용 주체 작전 검증 표준운용절차(SOP)를 완성한다.                                                                                                                       | `manual/ops05_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | C204_M01  | 전술 무전 음성 통신 환경 분석 및 딥페이크/스푸핑 음성 데이터셋 규격 설계                        |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전술 무전 음성 통신 환경과 생성형 AI 기반 음성 합성(TTS/VC) 스푸핑 위협을 분석하고 데이터셋 규격을 설계한다.                                                                              | `data/schema/c204_input_schema.json` 및 `docs/c204_data_spec.md`    | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 지휘통제(C2) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                        | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | C204_M02  | 무전 잡음(전술 배경소음, 주파수 감쇄) 모델링 및 음향 특징(MFCC/스펙트로그램) 전처리 구현        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 무전기 특유의 주파수 대역 제한 및 전장 소음을 모델링하고 음향 특징(MFCC, 스펙트로그램) 전처리 모듈을 구현한다.                                                                            | `src/preprocess/c204_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋       | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | C204_M03  | 음향 스펙트럼 분석 기반 1차 무전 음성 변조 탐지 Baseline 모델 구현                              |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 음향 스펙트럼 분석 기반 1차 무전 음성 변조 및 위조 탐지 Baseline 모델을 구현한다.                                                                                                         | `src/models/c204_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서        | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | C204_M04  | 음성 합성 인공지능(TTS/VC) 아티팩트 및 위조 음성 판별 딥러닝 탐지 엔진 고도화                   |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 딥러닝 기반 딥페이크 음성 아티팩트 정밀 탐지 및 화자 고유 생체 음향 특징 검증 모델을 고도화한다.                                                                                          | `src/models/c204_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과     | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | C204_M05  | 전장 소음 환경 오탐 방지 및 무전 화자 진위 신뢰도 점수 산출 모듈 구현                           |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 전술 잡음 속에서 오탐을 최소화하고 음성 진위 신뢰도 점수를 산출하는 엔진을 개발한다.                                                                                                      | `src/verification/c204_confidence_engine.py`                        | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | C204_M06  | 실시간 무전 음성 위조 경보 및 스펙트로그램 시각화 C2 보안 인터페이스 구현                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 실시간 음성 스푸핑 경보 및 음향 스펙트로그램 가시화 C2 보안 모니터링 UI를 구현한다.                                                                                                       | `src/ui/c204_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                    | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | C204_M07  | 지휘관 긴급 음성 명령 수신 시 통신관 HITL 2차 육안/청음 검증 절차 설계                          |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 지휘관 긴급 음성 명령 수신 시 통신보안관이 2차 확인 및 암호 인증을 수행하는 HITL 절차를 설계한다.                                                                                         | `src/hitl/c204_approval_workflow.py` 및 `docs/c204_hitl_guide.md`   | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | C204_M08  | 전자전 재밍 및 잡음 혼입 환경 모의 딥페이크 탐지 한계치 스트레스 테스트                         |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 전자전 재밍 및 심한 잡음 혼입 환경을 모의하여 딥페이크 탐지 성능 한계치 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                       | `tests/c204_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서          | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | C204_M09  | AAR 기반 무전 위조 오판정 음성 분석 및 음향 특징 추출 파라미터 재보정                           |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 사후검토를 통해 위조 음성 오판정 사례를 분석하고 모델 파라미터를 재보정한다.                                                                                                          | `docs/c204_aar_report.md` 및 `configs/c204_tuned_params.yaml`       | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      12      |    C204     | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험                          | 전장환경 | 지휘망 보안      |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | C204_M10  | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 시스템 통합 및 C2 음성 보안 브리핑 패키지 완성                   |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 시스템 통합 패키지 및 C2 보안 브리핑 보고서를 완성한다.                                                                                                    | `src/main_c204.py`, `README.md`, `docs/c204_final_report.pdf(md)`   | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | C207_M01  | 전술 지휘통제(C2) 네트워크 메시지 전송 체계 및 변조/위조 위협 요소 분석                         |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전술 지휘통제(C2) 네트워크의 메시지 송수신 프로토콜과 메시지 변조/위조 위협을 분석한다.                                                                                                   | `docs/c207_doc_framework.md` 및 분석 개요서                         | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | C207_M02  | C2 메시지 출처 검증, 해시 무결성 체크 및 타임스탬프 검증 기준 수립                              |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | C2 메시지의 디지털 서명, 해시 무결성 검증, 타임스탬프 유효성 확인 기준을 수립한다.                                                                                                        | `framework/c207_source_reliability_matrix.md`                       | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | C207_M03  | 통신 단절 후 재접속 시 메시지 재전송(Re-transmission) 승인 기준 및 권한 정의                    |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 통신 단절 후 재접속 시 누락 메시지 재전송(Re-transmission) 승인 권한과 절차를 정의한다.                                                                                                   | `analysis/c207_uncertainty_assessment.md`                           | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | C207_M04  | 비인가 지휘명령 수신 시 자동 보류 및 통신보안관 긴급 보고 절차 수립                             |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 비인가 지휘명령 수신 시 자동 차단 및 지휘소 긴급 보고 절차를 수립한다.                                                                                                                    | `matrix/c207_attribution_matrix.xlsx(md)`                           | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | C207_M05  | 상황 단계별(평시/경계/전투) C2 정보 무결성 검증 표준 체크리스트 작성                            |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 상황 단계별(평시/경계/전투) C2 정보 무결성 검증 표준 체크리스트를 작성한다.                                                                                                               | `sop/c207_approval_thresholds_sop.md`                               | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | C207_M06  | 지휘통제 단말용 정보 무결성 상태 표시 및 재전송 승인 결재 양식 설계                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘통제 단말용 메시지 무결성 상태 표시 및 재전송 승인 결재 양식을 개발한다.                                                                                                              | `templates/c207_aar_fact_action_template.md`                        | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | C207_M07  | 대규모 통신 교란 및 위조 지휘명령 주입 상황 모의 무결성 검증 스트레스 훈련                      |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 대규모 통신 교란 및 위조 전문 주입 모의 무결성 검증 스트레스 훈련을 실시한다.                                                                                                             | `rubric/c207_evaluation_rubric.md`                                  | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | C207_M08  | AAR을 통한 가짜 지휘명령 전파 지연 및 누락 원인 분석                                            |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 위조 명령 차단 실패 및 보고 지연 원인을 분석한다.                                                                                                                         | `reports/c207_redteam_critique_report.md`                           | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | C207_M09  | 검증 지연 단축 및 보안 강화를 위한 C2 승인 절차 피드백 보정                                     |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 C2 정보 검증 및 재전송 승인 절차를 보완한다.                                                                                                                            | `briefing/c207_commander_1page_brief.md(pdf)`                       | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      13      |    C207     | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP                     | 전장환경 | 상황 공유        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | C207_M10  | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 표준운용절차(SOP) 최종 완성                                |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 표준운용절차(SOP)를 완성한다.                                                                                                                        | `manual/c207_standard_operational_manual.md`                        | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | C202_M01  | 협대역 전술 무선망(VHF/UHF) 대역폭 제약 조건 분석 및 전술 메시지 구조 정의                      |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 협대역 전술 무전망(VHF/UHF)의 전송 대역폭 제약과 전술 전문(Message) 구조를 분석한다.                                                                                                      | `data/schema/c202_input_schema.json` 및 `docs/c202_data_spec.md`    | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 지휘통제(C2) 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                        | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | C202_M02  | 전술 메시지(전문) 패킷 파싱, 크기 압축 및 헤더 정보 전처리 모듈 구현                            |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 전술 메시지 패킷 파싱, 헤더 압축 및 페이로드 데이터 정규화 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                        | `src/preprocess/c202_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋       | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | C202_M03  | 메시지 긴급도(Flash/Immediate/Priority/Routine) 기반 1차 우선순위 큐(Queue) 구현                |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 전문 긴급도(Flash/Immediate/Priority/Routine) 기반 1차 메시지 우선순위 큐(Queue)를 구현한다.                                                                                              | `src/models/c202_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서        | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | C202_M04  | 전장 상황 및 전송 실패율에 따른 동적 패킷 스케줄링 및 지능형 재전송 알고리즘 구현               |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 동적 채널 상태 및 패킷 손실률에 따라 최적 재전송 간격을 조정하는 지능형 스케줄링 알고리즘을 고도화한다.                                                                                   | `src/models/c202_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과     | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | C202_M05  | 네트워크 혼잡도 기반 전송 성공 확률 및 링크 신뢰도 산출 엔진 개발                               |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 무선 링크 품질 및 혼잡도를 반영하여 전송 성공 확률과 링크 신뢰도를 산출하는 엔진을 개발한다.                                                                                              | `src/verification/c202_confidence_engine.py`                        | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | C202_M06  | 대역폭 사용률, 큐 대기 현황 및 패킷 유실률 실시간 모니터링 UI 구현                              |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 대역폭 사용률, 큐 대기 전문 현황, 패킷 손실률을 실시간 표출하는 통신 관제 UI를 구현한다.                                                                                                  | `src/ui/c202_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                    | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | C202_M07  | 최우선 순위 전문 강제 전송 및 큐 순서 수동 조정을 위한 통신관 HITL 통제 기능 설계               |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 최우선 작전 전문 강제 전송 및 큐 순서 수동 조정을 위한 통신관 HITL 제어 기능을 설계한다.                                                                                                  | `src/hitl/c202_approval_workflow.py` 및 `docs/c202_hitl_guide.md`   | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | C202_M08  | 대역폭 90% 급감 및 대량 전문 폭주 상황 모의 전송 스트레스 시뮬레이션                            |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 대역폭 90% 급감 및 대량 전문 동시 발생 극한 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.                                                                                                               | `tests/c202_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서          | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | C202_M09  | AAR 기반 중요 전문 전송 지연 사례 분석 및 큐 우선순위 가중치 재조정                             |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR을 통해 중요 전문 전송 지연 사례를 분석하고 큐 스케줄링 가중치를 재조정한다.                                                                                                           | `docs/c202_aar_report.md` 및 `configs/c202_tuned_params.yaml`       | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      14      |    C202     | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입          | 전장환경 | 상황 공유        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | C202_M10  | 대역폭 제한 환경 메시지 큐·재전송 시스템 통합 및 전술통신 브리핑 패키지 완성                    |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 시스템 통합 및 배포 가이드를 완성한다.                                                                                                           | `src/main_c202.py`, `README.md`, `docs/c202_final_report.pdf(md)`   | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | C210_M01  | 교대 지휘관 상황인계(Handover) 시나리오 분석 및 핵심 전술 요소 정의                             |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 교대 지휘관 상황인계(Handover) 시 작전 연속성 유지를 위한 핵심 전술 요소를 분석한다.                                                                                                      | `docs/c210_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                 | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | C210_M02  | 인계 항목(작전 경과, 아군 배치, 적 위협, 통신 상태) 표준 점검표(Checklist) 작성                 |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 작전 경과, 아군 배치, 적 위협, 통신망 상태 등 필수 인계 점검표(Checklist)를 작성한다.                                                                                                     | `sop/c210_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                         | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | C210_M03  | 지휘 연속성 유지를 위한 브리핑 자료 구조화 및 사실·미확인 정보 분리 실습                        |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 지휘관 인계 브리핑 자료를 구조화하고 확정 사실과 미확인 첩보를 분리하는 양식을 설계한다.                                                                                                  | `scenarios/c210_msel_scenario.json(md)`                             | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | C210_M04  | 교대 지휘관 1차 모의 상황인계 브리핑(Dry-run) 및 상호 질의응답 실습                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 모의 상황 하에서 교대 지휘관 간 1차 상황인계 브리핑(Dry-run) 및 질의응답을 실습한다.                                                                                                      | `logs/c210_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트            | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | C210_M05  | 인계 과정 중 고의적 정보 누락(미확인 항적, 통신 불량 부대) 탐지 훈련                            |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 인계 과정 중 발생할 수 있는 의도적 정보 누락(미확인 항적 등)을 식별하는 검증 훈련을 수행한다.                                                                                             | `docs/c210_cross_verification_sheet.md`                             | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | C210_M06  | 최종 인계 확인 서명 및 상급 부대 교대 완료 보고 절차 수행                                       |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 최종 인계 확인 서명 및 상급 부대 지휘권 교대 완료 보고 절차를 실습한다.                                                                                                                   | `reports/c210_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지           | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | C210_M07  | 야간 기습 경보 발령 중 긴급 지휘권 인계 상황 모의 스트레스 훈련                                 |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 야간 기습 경보 상황 하 긴급 지휘권 인계 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                         | `logs/c210_stress_drill_results.md`                                 | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | C210_M08  | AAR 사후검토 회의를 통한 인계 누락 및 상황 오인 요인 분석                                       |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 사후검토 회의를 통해 인계 누락 및 상황 오인 사례의 원인을 분석한다.                                                                                                                   | `aar/c210_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스             | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | C210_M09  | 피드백을 반영한 상황인계 브리핑 재실행 및 정보 전달 정확도 측정                                 |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 상황인계 브리핑을 재실행하고 정보 전달 완성도를 측정한다.                                                                                                               | `eval/c210_rerun_performance_comparison.md`                         | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      15      |    C210     | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련                        | 전장환경 | 의사결정         |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | C210_M10  | 교대 지휘관 상황인계 검증 표준 매뉴얼 및 지휘훈련 교재 완성                                     |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 교대 지휘관 상황인계 검증 표준 매뉴얼 및 지휘훈련 교재를 완성한다.                                                                                                                        | `package/c210_standard_training_package.md` 및 교관 지침서          | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     1     | SEC01_M01 | 군사기지 CCTV 영상 규격 분석 및 비인가 침입 객체(드론/차량/인원) 데이터셋 정의                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 군사기지 외곽 감시 CCTV 영상 규격과 비인가 침입 객체(드론, 차량, 거동수상자) 데이터셋을 정의한다.                                                                                         | `data/schema/sec01_input_schema.json` 및 `docs/sec01_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 시설·방호·경계 실무 및 미국-이란 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                              | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     2     | SEC01_M02 | 주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 필터링 및 침입 경계구역(ROI) 설정 전처리 구현                 |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 제거 및 울타리 관심구역(ROI) 설정 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                               | `src/preprocess/sec01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     3     | SEC01_M03 | 기지 외곽 울타리 접근 객체 탐지 Baseline 비전 모델 구현                                         |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 기지 울타리 접근 객체를 1차 감지하는 Baseline 객체 탐지 비전 모델을 구현한다.                                                                                                             | `src/models/sec01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     4     | SEC01_M04 | 저고도 침투 소형 드론 및 은폐 침입자 정밀 식별 복합 비전 모델 고도화                            |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 소형 저고도 드론 및 위장 침입자를 정밀 식별하는 복합 딥러닝 탐지 모델을 고도화한다.                                                                                                       | `src/models/sec01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     5     | SEC01_M05 | 수목 흔들림/야생동물 오경보 필터링 및 침입 위험 신뢰도 점수 엔진 개발                           |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 수목 흔들림, 야생동물 등으로 인한 오경보를 필터링하고 침입 위험 신뢰도 점수를 산출하는 엔진을 개발한다.                                                                                   | `src/verification/sec01_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     6     | SEC01_M06 | CCTV 다채널 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 대시보드 구현                                    |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 다채널 CCTV 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 관제 대시보드를 구현한다.                                                                                                                  | `src/ui/sec01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     7     | SEC01_M07 | 경계병 육안 확인 및 경보 해제/출동 결심을 위한 HITL 승인 워크플로우 설계                        |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 경계병 육안 확인 및 출동 결심을 지원하는 HITL 승인/보류 워크플로우를 연계한다.                                                                                                            | `src/hitl/sec01_approval_workflow.py` 및 `docs/sec01_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     8     | SEC01_M08 | 야간 악천후 및 다지점 동시 침입 상황 모의 CCTV 영상 스트레스 테스트                             |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 악천후 및 야간 다지점 동시 침입 모의 영상 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                     | `tests/sec01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     9     | SEC01_M09 | AAR 기반 오경보 유발 객체 분석 및 경계구역 탐지 감도 파라미터 재보정                            |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 사후검토를 통해 오경보 원인을 분석하고 경계구역 감도 파라미터를 재보정한다.                                                                                                           | `docs/sec01_aar_report.md` 및 `configs/sec01_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      16      |    SEC01    | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입              | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |    10     | SEC01_M10 | 기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템 통합 및 시설 방호 브리핑 패키지 완성                          |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템을 최종 통합하고 기지 방호 브리핑 패키지를 완성한다.                                                                                                     | `src/main_sec01.py`, `README.md`, `docs/sec01_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | SEC08_M01 | 군사시설 대상 드론 침입 유형(정찰/자폭/투하) 분석 및 대응 시나리오 수립                         |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 군사시설 대상 드론 침입 위협(정찰, 폭발물 투하, 자폭) 시나리오와 방호 체계를 분석한다.                                                                                                    | `docs/sec08_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | SEC08_M02 | 드론 침입 경보 발령 시 시설별 방호 단계 및 부서별 행동 요령 체크리스트 작성                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 드론 침입 경보 발령 시 시설별 방호 단계 및 부서별 조치 체크리스트를 작성한다.                                                                                                             | `sop/sec08_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | SEC08_M03 | 경계조, 대공포대, 방호통제실 간 신속 전파 및 역할 분담 체계 수립                                |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 경계조, 대공사격조, 방호통제실 간 신속 전파 및 역할 분담 체계를 수립한다.                                                                                                                 | `scenarios/sec08_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | SEC08_M04 | 모의 드론 침입 경보 발령 및 초동 대응조 현장 출동(Dry-run) 실습                                 |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 모의 드론 침입 경보 발령에 따른 초동 조치 및 현장 출동(Dry-run) 실습을 수행한다.                                                                                                          | `logs/sec08_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | SEC08_M05 | 재밍건 운용, 대피 유도, 지휘소 방호 조치 중 발생 가능한 오류 상황 식별                          |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 재밍건 운용 및 대피 유도 과정에서 발생 가능한 혼선 요인을 식별하고 교차 점검한다.                                                                                                         | `docs/sec08_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | SEC08_M06 | 드론 무력화 후 잔해물 수거 및 폭발물 위험(EOD) 인계 절차 실습                                   |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 드론 무력화 후 잔해물 수거 및 폭발물 처리반(EOD) 인계 절차를 실습한다.                                                                                                                    | `reports/sec08_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | SEC08_M07 | 다수 방향 동시 드론 침입 및 통신 마비 복합 위협 상황 모의 스트레스 훈련                         |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 다방향 동시 침입 및 지휘통신 마비 복합 위기 모의 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                | `logs/sec08_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | SEC08_M08 | AAR 회의를 통한 대응 시간 지연 및 보고 체계 혼선 원인 분석                                      |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 회의를 통해 대응 지연 및 보고 혼선 원인을 분석한다.                                                                                                                                   | `aar/sec08_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | SEC08_M09 | 개선 사항을 반영한 드론 침입 대응 재훈련(Re-run) 및 대응 시간 단축 검증                         |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 개선점을 반영하여 드론 침입 대응 훈련을 재실행하고 대응 시간을 단축한다.                                                                                                                  | `eval/sec08_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      17      |    SEC08    | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련                        | 전장환경 | 부대 보안        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | SEC08_M10 | 군사시설 드론 침입 경보 대응 훈련 표준 지침서(SOP) 최종 완성                                    |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 군사시설 드론 침입 경보 대응 훈련 표준 지침서(SOP)를 완성한다.                                                                                                                            | `package/sec08_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | OPS08_M01 | 야전 부대 드론 경보 상황 분석 및 관측자-지휘자-경계조 역할 정의                                 |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 야전 부대 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 간의 협업 체계 및 역할 요건을 분석한다.                                                                                                       | `docs/ops08_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | OPS08_M02 | 관측자(식별/보고), 지휘자(전파/결심), 경계조(대피/사격) 간 표준 행동 지침서 작성                |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 관측자(식별/보고), 지휘자(전파/결심), 경계조(대피/사격) 표준 행동 지침서를 작성한다.                                                                                                      | `sop/ops08_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | OPS08_M03 | 무전 약어 및 육안 식별 보고 템플릿(방위, 고도, 기종, 속도) 표준화                               |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 방위각, 고도, 기종, 속도 등 표준 무전 보고 템플릿(SALUTE 형식)을 정립한다.                                                                                                                | `scenarios/ops08_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | OPS08_M04 | 가상 드론 경보 발령 시 역할별 초동 조치 및 보고 체계 1차 모의훈련(Dry-run)                      |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 가상 드론 경보 상황에서 역할별 초동 조치 1차 모의훈련(Dry-run)을 실시한다.                                                                                                                | `logs/ops08_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | OPS08_M05 | 잘못된 방위 보고 및 통신 지연 등 인위적 오류 주입 시 교차 확인 훈련                             |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 오인 보고 및 통신 지연 등 인위적 오류 주입 시 교차 확인 절차를 훈련한다.                                                                                                                  | `docs/ops08_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | OPS08_M06 | 대공 사격 구역 할당 및 인접 분대 상황 전파 인계 실습                                            |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 대공 사격 구역 할당 및 인접 분대 전파 인계 프로토콜을 실습한다.                                                                                                                           | `reports/ops08_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | OPS08_M07 | 야간 기습 및 다수 드론 동시 출현 극한 상황 모의 역할분담 스트레스 훈련                          |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 야간 기습 및 다수 드론 출현 모의 역할분담 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                       | `logs/ops08_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | OPS08_M08 | AAR 회의를 통한 보고 지연 및 사격 구역 중복 문제점 분석                                         |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 회의를 통해 보고 지연 및 사격 구역 중복 문제를 분석한다.                                                                                                                              | `aar/ops08_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | OPS08_M09 | 피드백 반영 역할별 보고 및 사격 절차 재훈련을 통한 반응 속도 개선                               |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 역할별 조치 절차를 재훈련하고 반응 속도를 개선한다.                                                                                                                     | `eval/ops08_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      18      |    OPS08    | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련          | 전장환경 | 적 탐지·경계     |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | OPS08_M10 | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 협업 표준운용절차(SOP) 완성                                   |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 협업 표준운용절차(SOP)를 완성한다.                                                                                                                      | `package/ops08_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | TRN08_M01 | 소형 드론 모터 소음 특성 및 육안 실루엣 식별 훈련 목표 수립                                     |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 소형 드론 모터 소음 특성과 비행체 실루엣 육안 식별 훈련 체계를 분석한다.                                                                                                                  | `docs/trn08_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | TRN08_M02 | 드론 소음 음향 특성(주파수 대역) 및 비행 형태별 관측 체크리스트 작성                            |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 드론 주파수 대역 음향 특성 및 비행 형태별 관측 체크리스트를 작성한다.                                                                                                                     | `sop/trn08_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | TRN08_M03 | 거리별 드론 음향 청취 및 실루엣 식별 기초 훈련 교재 및 미디어셋 구성                            |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 거리별 드론 음향 청취 및 실루엣 식별 기초 훈련 교재와 미디어를 구성한다.                                                                                                                  | `scenarios/trn08_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | TRN08_M04 | 야전 모의 환경에서 드론 청취-육안 포착-구두 보고 1차 연계 실습                                  |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 야전 환경 모의 드론 청취-육안 포착-구두 보고 연계 실습을 진행한다.                                                                                                                        | `logs/trn08_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | TRN08_M05 | 민간 비행체 및 조류 오인 상황 주입을 통한 식별 정확도 평가                                      |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 민간 비행체 및 조류 오인 상황을 주입하여 식별 정확도를 평가한다.                                                                                                                          | `docs/trn08_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | TRN08_M06 | 전술 무전기를 활용한 지휘관 앞 즉각 보고(SALUTE 포맷) 인계 훈련                                 |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 무전기를 활용한 지휘관 앞 즉각 보고 및 인계 훈련을 실습한다.                                                                                                                              | `reports/trn08_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | TRN08_M07 | 강한 바람 및 배경 소음 환경 모의 청취 한계 극복 스트레스 훈련                                   |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 배경 소음 및 강풍 환경 모의 청취 한계 극복 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                      | `logs/trn08_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | TRN08_M08 | AAR을 통한 오청/오인 식별 사례 분석 및 청음/식별 요령 보완                                      |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR을 통해 오청 및 오인 식별 사례를 분석하고 식별 요령을 보완한다.                                                                                                                        | `aar/trn08_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | TRN08_M09 | 피드백 반영 드론 청음 및 육안 식별 재평가 훈련 수행                                             |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 드론 청음 및 육안 식별 재평가 훈련을 수행한다.                                                                                                                          | `eval/trn08_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      19      |    TRN08    | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련                      | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | TRN08_M10 | 드론 경보 청취·육안 식별 및 즉각 보고 훈련 교범 최종 완성                                       |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 드론 경보 청취·육안 식별 및 보고 절차 훈련 교범을 완성한다.                                                                                                                               | `package/trn08_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | SEC09_M01 | 군사시설 대피소, 주출입구, 공기 환기구의 방호 취약점 및 위협 요인 분석                          |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 군사시설 대피소, 출입구, 환기구의 방호 취약점 및 위협 요인을 분석한다.                                                                                                                    | `docs/sec09_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | SEC09_M02 | 시설 방호 등급별 현장점검 체크리스트(방폭문, 필터, 차폐막, 감시센서) 작성                       |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 방폭문, 필터, 차폐막, 감시센서 등 시설별 현장점검 체크리스트를 작성한다.                                                                                                                  | `sop/sec09_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | SEC09_M03 | 물리적 균열, 잠금장치 결함, 환기구 이물질 침투 가능성 현장 진단 실습                            |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 물리적 균열, 밀폐 불량, 환기구 이물질 침투 가능성을 현장 진단한다.                                                                                                                        | `scenarios/sec09_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | SEC09_M04 | 1차 현장점검 수행 및 취약점 식별 보고서 작성(Dry-run)                                           |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 1차 현장점검 수행 및 취약점 식별 보고서를 작성(Dry-run)한다.                                                                                                                              | `logs/sec09_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | SEC09_M05 | 모의 화학탄/드론 파편 침투 시뮬레이션 기반 차폐 밀폐성 검증                                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 화학탄/파편 침투 모의 상황 기반 차폐 밀폐성을 검증한다.                                                                                                                                   | `docs/sec09_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | SEC09_M06 | 시설 관리관 앞 긴급 보수 소요 전달 및 인계 브리핑 실습                                          |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 시설 관리관 앞 긴급 보수 소요 인계 브리핑을 실습한다.                                                                                                                                     | `reports/sec09_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | SEC09_M07 | 동시다발적 시설 손상 모의 상황에서의 우선 점검 스트레스 훈련                                    |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 동시다발적 시설 손상 모의 우선 점검 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                             | `logs/sec09_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | SEC09_M08 | AAR 회의를 통한 점검 누락 항목 및 점검관별 판정 편차 분석                                       |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 회의를 통해 점검 누락 항목 및 점검관별 편차를 분석한다.                                                                                                                               | `aar/sec09_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | SEC09_M09 | 피드백을 반영한 재점검(Re-run) 및 긴급 방호 보강 조치 수행                                      |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영한 재점검(Re-run) 및 긴급 방호 보강 조치를 수행한다.                                                                                                                         | `eval/sec09_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      20      |    SEC09    | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습                      | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | SEC09_M10 | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 표준 매뉴얼 최종 완성                                        |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 표준 매뉴얼을 완성한다.                                                                                                                                | `package/sec09_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | SEC06_M01 | 전장 위장막, 모형 기만체(Decoy), 부대 분산 배치의 생존성 효과 분석                              |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 위장막, 모형 기만체(Decoy), 분산 배치의 생존성 효과 분석 프레임워크를 수립한다.                                                                                                           | `docs/sec06_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | SEC06_M02 | 위장·기만·분산 효과성 평가 기준(위성 판독 지연, 피격률 감소 등) 수립                            |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 위성 판독 지연, 피격률 감소 등 기만·차폐 효과성 평가 기준을 수립한다.                                                                                                                     | `framework/sec06_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | SEC06_M03 | 기만체 배치 위치 및 위장막 열화상 차폐 성능 기록 양식 설계                                      |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 기만체 배치 위치 및 열화상 차폐 성능 기록 서식을 설계한다.                                                                                                                                | `analysis/sec06_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | SEC06_M04 | 적 정찰위성 및 드론 감시 모의 상황에서의 기만 효과 측정 기준표 작성                             |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 적 정찰위성 및 드론 감시 모의 상황에서의 기만 효과 측정 기준표를 작성한다.                                                                                                                | `matrix/sec06_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | SEC06_M05 | 가상 배치 시나리오 기반 기만체/차폐 효과 분석 기록서 작성 실습                                  |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 가상 배치 시나리오 기반 기만체/차폐 효과 기록서 작성 실습을 수행한다.                                                                                                                     | `sop/sec06_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | SEC06_M06 | 지휘관 보고용 생존성 향상 정량/정성 평가 보고서 서식 개발                                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 보고용 생존성 향상 종합 평가 보고서 서식을 개발한다.                                                                                                                               | `templates/sec06_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | SEC06_M07 | 적 관측 장비 업그레이드 모의 상황 하 위장 무력화 한계 스트레스 분석                             |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 적 관측 장비 업그레이드 모의 상황 하 위장 무력화 한계 스트레스 분석을 진행한다.                                                                                                           | `rubric/sec06_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | SEC06_M08 | AAR을 통한 위장 노출 및 기만 실패 사례 원인 규명                                                |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 위장 노출 및 기만 실패 사례 원인을 규명한다.                                                                                                                              | `reports/sec06_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | SEC06_M09 | 피드백 반영 기만체 배치 위치 재조정 및 차폐 기록서 보정                                         |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 기만체 배치와 차폐 기록서를 보정한다.                                                                                                                                   | `briefing/sec06_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      21      |    SEC06    | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서                       | 전장환경 | 시설 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | SEC06_M10 | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 및 기록 관리 표준 지침서 완성                                   |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서 표준 지침을 완성한다.                                                                                                                              | `manual/sec06_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | OPS07_M01 | 전장 타격 작전 중 민간인 피해(Collateral Damage) 및 아군 오사 위험 요인 분석                    |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 타격 작전 중 민간인 피해 및 아군 오사 위험 요인을 분석한다.                                                                                                                               | `docs/ops07_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | OPS07_M02 | 작전 수행 중 즉각 임무 보류(Hold) 및 재확인(Re-confirmation) 필수 조건 정의                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 작전 중 즉각 임무 보류(Hold) 및 재확인(Re-confirmation) 필수 조건을 정의한다.                                                                                                             | `framework/ops07_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | OPS07_M03 | 부수적 피해 추정(CDE) 기준 및 인간 최종 승인 권한자 매트릭스 설계                               |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 부수적 피해 추정(CDE) 기준 및 인간 최종 승인 권한자 매트릭스를 설계한다.                                                                                                                  | `analysis/ops07_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | OPS07_M04 | 식별 불확실성 발생 시 임무 중지 및 상급자 재확인 표준 절차서 초안 작성                          |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 식별 불확실성 발생 시 임무 중지 및 상급자 재확인 표준 절차서를 작성한다.                                                                                                                  | `matrix/ops07_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | OPS07_M05 | 가상 시가전 타격 시나리오 기반 임무 보류/재확인 판단 모의 훈련                                  |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 가상 시가전 타격 시나리오 기반 임무 보류/재확인 모의 훈련을 진행한다.                                                                                                                     | `sop/ops07_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | OPS07_M06 | 지휘소 타격 결심 지원용 위험 평가 체크리스트 및 기록 서식 제작                                  |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘소 타격 결심 지원용 위험 평가 체크리스트 및 기록 서식을 제작한다.                                                                                                                     | `templates/ops07_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | OPS07_M07 | 통신 두절 및 시간 압박 상황 모의 타격 결심 딜레마 스트레스 훈련                                 |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 통신 두절 및 시간 압박 상황 모의 타격 결심 딜레마 스트레스 훈련을 실시한다.                                                                                                               | `rubric/ops07_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | OPS07_M08 | AAR 사후검토를 통한 오폭 및 보류 지연 사례 원인 분석                                            |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 사후검토를 통해 오폭 및 보류 지연 사례 원인을 분석한다.                                                                                                                               | `reports/ops07_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | OPS07_M09 | 피드백을 반영한 임무 보류 판정 기준 개선 및 재검증                                              |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 임무 보류 판정 기준을 개선하고 재검증한다.                                                                                                                              | `briefing/ops07_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      22      |    OPS07    | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서              | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | OPS07_M10 | 민간·아군 위험 방지를 위한 임무 보류 및 재확인 기준서 최종 완성                                 |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서를 완성한다.                                                                                                                               | `manual/ops07_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | ADM05_M01 | 전투/훈련 AAR(사후검토) 원시 기록 데이터 구조 및 행정 보고 요구 분석                            |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전투/훈련 AAR 기록 데이터 구조 및 행정 보고 요구사항을 분석한다.                                                                                                                          | `docs/adm05_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | ADM05_M02 | 전장 기록의 3대 핵심 요소(확정 사실, 취해진 조치, 미확인 사항) 분류 기준 수립                   |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 전장 기록의 3대 핵심 요소(확정 사실, 취해진 조치, 미확인 사항) 분류 기준을 수립한다.                                                                                                      | `framework/adm05_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | ADM05_M03 | 불확실한 추측과 확인된 사실을 명확히 구분하는 일일보고서 작성 서식 설계                         |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 추측과 확인된 사실을 분리하는 일일보고서 작성 서식을 설계한다.                                                                                                                            | `analysis/adm05_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | ADM05_M04 | 가상 전장 교전 일지를 바탕으로 사실·조치·미확인 분리 일일보고서 초안 작성                       |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 가상 교전 일지를 바탕으로 사실·조치·미확인 분리 일일보고서 초안을 작성한다.                                                                                                               | `matrix/adm05_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | ADM05_M05 | 중복 기재 및 왜곡 보고 방지를 위한 교차 확인 체크리스트 개발                                    |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 중복 기재 및 왜곡 보고 방지를 위한 교차 확인 체크리스트를 개발한다.                                                                                                                       | `sop/adm05_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | ADM05_M06 | 지휘관 행정 결재 및 상황 공유용 표준 일일보고 템플릿 완성                                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 행정 결재 및 상황 공유용 표준 일일보고 템플릿을 완성한다.                                                                                                                          | `templates/adm05_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | ADM05_M07 | 대량 전투 일지 유입 시 정보 분류 누락 방지 고부하 스트레스 검증                                 |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 대량 전투 일지 유입 시 정보 분류 누락 방지 스트레스 검증을 수행한다.                                                                                                                      | `rubric/adm05_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | ADM05_M08 | AAR 회의를 통한 사실-의견 혼동 보고 사례 분석 및 원인 규명                                      |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 사실-의견 혼동 보고 사례를 분석한다.                                                                                                                                      | `reports/adm05_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | ADM05_M09 | 피드백 반영 보고서 항목 수정 및 지휘관 피드백 재반영                                            |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 보고서 항목을 수정하고 지휘관 피드백을 재반영한다.                                                                                                                      | `briefing/adm05_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      23      |    ADM05    | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서            | 전장환경 | 행정 자동화      |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | ADM05_M10 | AAR 기반 사실·조치·미확인 분리 일일보고서 작성 지침서 최종 완성                                 |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | AAR 기반 사실·조치·미확인 분리 일일보고서 작성 지침서를 완성한다.                                                                                                                         | `manual/adm05_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | TRN06_M01 | 소부대 전술 훈련 AAR 관찰관(Observer Controller)의 평가 체계 분석                               |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 소부대 전술 훈련 AAR 관찰관의 평가 체계 및 목표를 분석한다.                                                                                                                               | `docs/trn06_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | TRN06_M02 | 전술 행동, 의사결정, 팀워크, 보고 절차를 포괄하는 4단계 평가 루브릭 설계                        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 전술 행동, 의사결정, 팀워크, 보고 절차를 포괄하는 4단계 평가 루브릭을 설계한다.                                                                                                           | `framework/trn06_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | TRN06_M03 | 주관적 편향을 배제하고 사실 기반 피드백을 유도하는 관찰 가이드라인 작성                         |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 주관적 편향을 배제하고 사실 기반 피드백을 유도하는 관찰 가이드라인을 작성한다.                                                                                                            | `analysis/trn06_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | TRN06_M04 | 가상 훈련 영상/로그 기반 AAR 루브릭 적용 및 1차 평가지 작성 실습                                |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 가상 훈련 영상/로그 기반 AAR 루브릭 적용 및 1차 평가지 작성을 실습한다.                                                                                                                   | `matrix/trn06_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | TRN06_M05 | 훈련 부대원 대상 강점/약점 피드백 대화 스크립트 및 코칭 가이드 개발                             |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 훈련 부대원 대상 강점/약점 피드백 코칭 가이드를 개발한다.                                                                                                                                 | `sop/trn06_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | TRN06_M06 | 지휘관 보고용 부대 훈련 성과 종합 분석표 및 개선 과제 카드 설계                                 |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 보고용 부대 훈련 성과 종합 분석표를 설계한다.                                                                                                                                      | `templates/trn06_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | TRN06_M07 | 평가자 간 점수 편차 발생 상황 모의 신뢰도 스트레스 테스트                                       |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 평가자 간 점수 편차 발생 상황 모의 신뢰도 스트레스 테스트를 실시한다.                                                                                                                     | `rubric/trn06_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | TRN06_M08 | AAR 회의를 통한 관찰관 주관 개입 사례 분석 및 루브릭 척도 보정                                  |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 관찰관 주관 개입 사례를 분석하고 루브릭 척도를 보정한다.                                                                                                                  | `reports/trn06_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | TRN06_M09 | 피드백을 반영한 모의 AAR 세션 재실행 및 코칭 효과 검증                                          |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영한 모의 AAR 세션을 재실행하고 코칭 효과를 검증한다.                                                                                                                          | `briefing/trn06_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      24      |    TRN06    | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드                         | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | TRN06_M10 | AAR 관찰·평가 루브릭 및 피드백 표준 가이드북 최종 완성                                          |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 표준 가이드북을 완성한다.                                                                                                                                   | `manual/trn06_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | OPS10_M01 | 과거 작전 실패 사례(오경보 발령, 보고 지연, 인계 누락) 시나리오 분석                            |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 오경보 발령, 보고 지연, 인계 누락 등 과거 작전 실패 시나리오를 분석한다.                                                                                                                  | `docs/ops10_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | OPS10_M02 | 3대 핵심 실패 요인의 발생 메커니즘 분석 및 재현 모의 훈련 계획 수립                             |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 3대 핵심 실패 요인의 발생 메커니즘을 분석하고 재현 모의 훈련 계획을 수립한다.                                                                                                             | `sop/ops10_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | OPS10_M03 | 상황실 요원 대상 오경보-지연-누락 복합 발생 시뮬레이션 환경 구축                                |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 상황실 요원 대상 오경보-지연-누락 복합 발생 시뮬레이션 환경을 구축한다.                                                                                                                   | `scenarios/ops10_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | OPS10_M04 | 1차 실패 시나리오 재현 실행(Dry-run) 및 각 단계별 병목 현상 기록                                |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 1차 실패 시나리오 재현 실행(Dry-run) 및 각 단계별 병목 현상을 기록한다.                                                                                                                   | `logs/ops10_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | OPS10_M05 | 실패 발생 즉시 개입하여 조치하는 복구 행동 수칙(Contingency Protocol) 훈련                      |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 실패 발생 즉시 개입하는 복구 행동 수칙(Contingency Protocol)을 훈련한다.                                                                                                                  | `docs/ops10_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | OPS10_M06 | 교대 근무자 간 정확한 상황 재확인 및 수정 보고 인계 실습                                        |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 교대 근무자 간 정확한 상황 재확인 및 수정 보고 인계를 실습한다.                                                                                                                           | `reports/ops10_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | OPS10_M07 | 복합 위협 상황에서의 동시다발적 오류 발생 극한 스트레스 훈련                                    |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 복합 위협 상황에서의 동시다발적 오류 발생 극한 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                  | `logs/ops10_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | OPS10_M08 | AAR 디브리핑을 통한 시스템적 결함 및 휴먼 에러 근본 원인 도출                                   |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 디브리핑을 통해 시스템 결함 및 휴먼 에러 원인을 도출한다.                                                                                                                             | `aar/ops10_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | OPS10_M09 | 재발 방지책을 적용한 동일 시나리오 재실행(Re-run) 및 성공률 측정                                |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 재발 방지책을 적용한 동일 시나리오 재실행(Re-run) 및 성공률을 측정한다.                                                                                                                   | `eval/ops10_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      25      |    OPS10    | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련           | 전장환경 | 상황판단         |      중급       |   실사용·검증형   | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | OPS10_M10 | 작전 오류(오경보·지연·누락) 방지 및 회복 표준운용절차(SOP) 완성                                 |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 작전 오류(오경보·지연·누락) 방지 및 회복 표준운용절차(SOP)를 완성한다.                                                                                                                    | `package/ops10_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | TRN01_M01 | 드론 조종 시뮬레이터 비행로그(스틱 조작, 자세각, 고도 유지, 경로 오차) 데이터 스키마 정의       |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 드론 조종 시뮬레이터 비행로그(스틱 조작, 자세각, 고도 유지 오차) 데이터 스키마를 정의한다.                                                                                                | `data/schema/trn01_input_schema.json` 및 `docs/trn01_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 교육·훈련 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                           | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | TRN01_M02 | 시계열 비행 궤적 데이터 정제 및 이상 조작 노이즈 필터링 전처리 구현                             |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 시계열 비행 궤적 노이즈를 필터링하고 스틱 조작 데이터를 정규화하는 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                | `src/preprocess/trn01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | TRN01_M03 | 비행 경로 이탈도 및 호버링 안정성 계산 1차 숙련도 채점 Baseline 알고리즘 구현                   |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 비행 경로 이탈도 및 호버링 안정성 기반 1차 숙련도 채점 Baseline 알고리즘을 개발한다.                                                                                                      | `src/models/trn01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | TRN01_M04 | 돌발 장애물 회피 및 비상 착륙 반응 속도 기반 정밀 숙련도 평가 엔진 고도화                       |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 돌발 장애물 회피 및 비상 착륙 반응 속도를 반영한 정밀 숙련도 평가 엔진을 고도화한다.                                                                                                      | `src/models/trn01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | TRN01_M05 | 조종자별 조작 습관(급조작, 과보정) 분석 및 신뢰도 등급 산출 모듈 개발                           |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 조종자별 조작 습관(급조작, 과보정)을 분석하고 숙련도 등급 및 신뢰도 점수를 산출한다.                                                                                                      | `src/verification/trn01_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | TRN01_M06 | 조종자 비행 궤적 3D 재생 및 취약 구간 하이라이트 분석 대시보드 구현                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 조종자 비행 궤적 3D 재생 및 취약 구간 하이라이트 분석 대시보드를 구현한다.                                                                                                                | `src/ui/trn01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | TRN01_M07 | 교관이 직접 조종자 성향을 진단하고 피드백을 입력하는 HITL 평가 인터페이스 설계                  |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 교관이 직접 조종자 성향을 진단하고 피드백을 입력하는 HITL 평가 인터페이스를 설계한다.                                                                                                     | `src/hitl/trn01_approval_workflow.py` 및 `docs/trn01_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | TRN01_M08 | 100명 조종자 대량 비행로그 배치 분석 스트레스 테스트 및 성능 프로파일링                         |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 100명 조종자의 대량 비행로그 배치 분석 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                        | `tests/trn01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | TRN01_M09 | AAR 기반 교관 평가 점수와 AI 숙련도 점수 간 편차 분석 및 가중치 재튜닝                          |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 교관 평가 점수와 AI 점수 간 편차를 분석하고 가중치를 재보정한다.                                                                                                                 | `docs/trn01_aar_report.md` 및 `configs/trn01_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      26      |    TRN01    | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | TRN01_M10 | 드론 비행로그 숙련도 분석 시스템 통합 및 교육훈련 브리핑 패키지 완성                            |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 드론 비행로그 숙련도 분석 시스템 통합 패키지 및 교육훈련 브리핑 보고서를 완성한다.                                                                                                        | `src/main_trn01.py`, `README.md`, `docs/trn01_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | TRN03_M01 | 전술 드론 및 순항/탄도미사일 실루엣 이미지(흑백/원거리/다각도) 데이터셋 구축                    |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전술 드론 및 순항/탄도미사일 실루엣 이미지 데이터셋을 구축하고 레이블을 정의한다.                                                                                                         | `data/schema/trn03_input_schema.json` 및 `docs/trn03_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 교육·훈련 실무 및 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                     | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | TRN03_M02 | 이미지 명암 대비 강화, 윤곽선(Edge) 검출 및 크기 정규화 전처리 모듈 구현                        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 명암 대비 강화, 윤곽선(Edge) 검출 및 크기 정규화 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                  | `src/preprocess/trn03_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | TRN03_M03 | 기본 형태 특징 기반 1차 비행체 실루엣 분류 Baseline 모델 구현                                   |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 기본 형태 특징 기반 1차 비행체 실루엣 분류 Baseline 모델을 구현한다.                                                                                                                      | `src/models/trn03_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | TRN03_M04 | 다양한 각도/배경 노이즈 환경 하 전술 드론·미사일 정밀 이미지 분류 딥러닝 고도화                 |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 다양한 각도/배경 노이즈 환경 하 전술 드론·미사일 정밀 이미지 분류 모델을 고도화한다.                                                                                                      | `src/models/trn03_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | TRN03_M05 | 유사 형상 비행체(민간 드론 vs 자폭 드론) 오분류 방지 신뢰도 점수 엔진 구현                      |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 유사 형상 비행체 오분류 방지 신뢰도 점수 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                            | `src/verification/trn03_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | TRN03_M06 | 장병 대상 모바일/웹 대화형 실루엣 식별 학습 앱 UI 프로토타입 구현                               |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 장병 대상 모바일/웹 대화형 실루엣 식별 학습 앱 UI 프로토타입을 구현한다.                                                                                                                  | `src/ui/trn03_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | TRN03_M07 | 학습자 오답 시 정답 실루엣 비교 및 핵심 특징(날개 형상 등) 교관 HITL 해설 모듈 설계             |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 학습자 오답 시 정답 실루엣 비교 및 핵심 특징 해설 HITL 모듈을 설계한다.                                                                                                                   | `src/hitl/trn03_approval_workflow.py` 및 `docs/trn03_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | TRN03_M08 | 다량의 저품질 흐린 실루엣 이미지 분류 스트레스 테스트 및 한계치 검증                            |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 흐린 저품질 실루엣 이미지 대량 분류 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                           | `tests/trn03_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | TRN03_M09 | AAR 기반 장병 다빈도 오답 비행체 분석 및 학습 데이터셋 증강 재학습                              |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 장병 다빈도 오답 비행체 분석 및 학습 데이터를 증강 재학습한다.                                                                                                                   | `docs/trn03_aar_report.md` 및 `configs/trn03_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      27      |    TRN03    | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | TRN03_M10 | 드론·미사일 실루엣 분류 학습앱 최종 패키징 및 부대 교육 배포 가이드 완성                        |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 드론·미사일 실루엣 분류 학습앱 최종 패키징 및 부대 교육 배포 가이드를 완성한다.                                                                                                           | `src/main_trn03.py`, `README.md`, `docs/trn03_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     1     | TRN02_M01 | 방공 식별 및 대드론 교전 수칙 퀴즈 문항 데이터베이스 및 평가 기준 수립                          |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 방공 식별 및 대드론 교전 수칙 퀴즈 문항 데이터베이스 및 평가 기준을 수립한다.                                                                                                             | `data/schema/trn02_input_schema.json` 및 `docs/trn02_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 교육·훈련 실무 및 미국-이란 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                                   | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     2     | TRN02_M02 | 장병 응답 텍스트/선택지 정제 및 시험 답안 파싱 전처리 모듈 구현                                 |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 장병 응답 텍스트/선택지 정제 및 시험 답안 파싱 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                    | `src/preprocess/trn02_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     3     | TRN02_M03 | 선다형 및 단답형 방공 퀴즈 자동 채점 Baseline 로직 구현                                         |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 선다형 및 단답형 방공 퀴즈 자동 채점 Baseline 로직을 구현한다.                                                                                                                            | `src/models/trn02_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     4     | TRN02_M04 | 오답 유형(개념 혼동, 피아 오인, 절차 누락) 자동 분류 및 패턴 분석 엔진 고도화                   |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 오답 유형(개념 혼동, 피아 오인, 절차 누락) 자동 분류 엔진을 고도화한다.                                                                                                                   | `src/models/trn02_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     5     | TRN02_M05 | 개인별/부대별 방공 취약 영역 식별 및 맞춤형 보충 학습 추천 알고리즘 개발                        |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 개인별/부대별 방공 취약 영역 식별 및 맞춤형 보충 학습 추천 알고리즘을 개발한다.                                                                                                           | `src/verification/trn02_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     6     | TRN02_M06 | 부대 방공 지식 수준 통계 및 오답 분포 가시화 교수자 대시보드 구현                               |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 부대 방공 지식 통계 및 오답 분포 가시화 교수자 대시보드를 구현한다.                                                                                                                       | `src/ui/trn02_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     7     | TRN02_M07 | 이의 제기 문항 및 서술형 답변에 대한 교관 수동 채점(HITL) 검토 인터페이스 설계                  |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 이의 제기 문항 및 서술형 답변에 대한 교관 수동 채점(HITL) 인터페이스를 설계한다.                                                                                                          | `src/hitl/trn02_approval_workflow.py` 및 `docs/trn02_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     8     | TRN02_M08 | 전 부대원 동시 응시 모의 대규모 트래픽 채점 부하 테스트 및 최적화                               |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 전 부대원 동시 응시 모의 대규모 트래픽 채점 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                       | `tests/trn02_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |     9     | TRN02_M09 | AAR 기반 문항 변별력 분석 및 난이도별 가중치 파라미터 재보정                                    |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 문항 변별력 분석 및 난이도 가중치 파라미터를 재보정한다.                                                                                                                         | `docs/trn02_aar_report.md` 및 `configs/trn02_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      28      |    TRN02    | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기                 | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |      코딩형       | 미국-이란 전쟁                                                                                                    |    10     | TRN02_M10 | 방공 퀴즈 자동채점 및 오답분석 시스템 통합 최종 운영 패키지 완성                                |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 방공 퀴즈 자동채점 및 오답분석 시스템 통합 최종 운영 패키지를 완성한다.                                                                                                                   | `src/main_trn02.py`, `README.md`, `docs/trn02_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | TRN04_M01 | 러시아-우크라이나 및 중동 분쟁 드론 전훈(소형 FPV, 자폭드론, 전자전) 자료 분석                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 러시아-우크라이나 및 중동 분쟁 드론 전훈 자료를 분석한다.                                                                                                                                 | `docs/trn04_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | TRN04_M02 | 전훈 기반 대드론 전투원 양성을 위한 교육 목표 및 모듈별 커리큘럼 설계                           |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 전훈 기반 대드론 전투원 양성을 위한 교육 목표 및 모듈별 커리큘럼을 설계한다.                                                                                                              | `framework/trn04_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | TRN04_M03 | 초급(식별/보고), 중급(대피/소총사격), 고급(재밍/통합방공) 단계별 교육과정 개발                  |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 초급(식별/보고), 중급(대피/소총사격), 고급(재밍/방공망) 단계별 교육과정을 개발한다.                                                                                                       | `analysis/trn04_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | TRN04_M04 | 실습 및 모의 훈련 중심 교수학습 지도안 및 교관 가이드라인 초안 작성                             |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 실습 및 모의 훈련 중심 교수학습 지도안 및 교관 가이드라인을 작성한다.                                                                                                                     | `matrix/trn04_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | TRN04_M05 | 전훈 반영 시뮬레이터 실습 및 야전 기동 훈련 연계 교육 계획 수립                                 |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 전훈 반영 시뮬레이터 실습 및 야전 기동 훈련 연계 교육 계획을 수립한다.                                                                                                                    | `sop/trn04_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | TRN04_M06 | 지휘관 승인용 드론 대응 교육과정 종합 제안서 및 성과 평가 지표 작성                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 승인용 드론 대응 교육과정 종합 제안서를 작성한다.                                                                                                                                  | `templates/trn04_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | TRN04_M07 | 교관 부족 및 교육 훈련장 제약 상황 모의 교육과정 운영 스트레스 분석                             |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 교관 부족 및 훈련장 제약 상황 모의 교육과정 운영 스트레스 분석을 진행한다.                                                                                                                | `rubric/trn04_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | TRN04_M08 | AAR 회의를 통한 전훈 교육과정 내 비현실적 과목 식별 및 수정                                     |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 비현실적 과목을 식별하고 수정한다.                                                                                                                                        | `reports/trn04_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | TRN04_M09 | 피드백 반영 교육 시간표 및 교재 내용 보정                                                       |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 교육 시간표와 교재 내용을 보정한다.                                                                                                                                     | `briefing/trn04_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      29      |    TRN04    | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계                  | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | TRN04_M10 | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 표준 교육과정 설계서 및 교재 패키지 완성                          |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계서 및 교재 패키지를 완성한다.                                                                                                                  | `manual/trn04_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | TRN10_M01 | 전투현장 전술적 전투사상자 처치(TCCC) 가이드라인 및 모의환자 시나리오 분석                      |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전술적 전투사상자 처치(TCCC) 가이드라인 및 모의환자 시나리오를 분석한다.                                                                                                                  | `docs/trn10_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | TRN10_M02 | Care Under Fire / Tactical Field Care 단계별 처치 체크리스트 작성                               |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | Care Under Fire / Tactical Field Care 단계별 처치 체크리스트를 작성한다.                                                                                                                  | `sop/trn10_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | TRN10_M03 | 모의 지혈대(Tourniquet) 적용, 기도 확보, 긴장성 기흉 처치 실습                                  |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 지혈대 적용, 기도 확보, 긴장성 기흉 처치 실습을 수행한다.                                                                                                                                 | `scenarios/trn10_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | TRN10_M04 | 모의환자 상태 평가 및 전술 사상자 처치 카드(DD Form 1380) 작성(Dry-run)                         |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 모의환자 상태 평가 및 전술 사상자 처치 카드(DD Form 1380)를 작성(Dry-run)한다.                                                                                                            | `logs/trn10_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | TRN10_M05 | 잘못된 약물 투여 및 활력 징후 오기재 등 처치 오류 식별 훈련                                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 처치 오류(약물 오투여 등) 주입 시 식별 및 시정 훈련을 수행한다.                                                                                                                           | `docs/trn10_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | TRN10_M06 | 후송 헬기/의무대(MEDEVAC) 인계를 위한 9-Line MIST 보고 실습                                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 후송 헬기/의무대 인계를 위한 9-Line MIST 보고 실습을 진행한다.                                                                                                                            | `reports/trn10_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | TRN10_M07 | 포격 지속 및 야간 암흑 환경 모의 TCCC 처치 스트레스 훈련                                        |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 포격 지속 및 야간 암흑 환경 모의 TCCC 처치 스트레스 훈련을 실시한다.                                                                                                                      | `logs/trn10_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | TRN10_M08 | AAR 사후검토를 통한 처치 누락 및 인계 보고 오차 원인 분석                                       |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 사후검토를 통해 처치 누락 및 인계 보고 오차 원인을 분석한다.                                                                                                                          | `aar/trn10_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | TRN10_M09 | 피드백을 반영한 TCCC 모의환자 재평가 및 인계 정확도 향상 검증                                   |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 모의환자 재평가 및 인계 훈련을 재실행한다.                                                                                                                              | `eval/trn10_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      30      |    TRN10    | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련                        | 전장환경 | 전투력 향상 교육 |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | TRN10_M10 | TCCC 모의환자 평가 및 의무 인계 훈련 표준 실무 지침서 완성                                      |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련 표준 지침서를 완성한다.                                                                                                                             | `package/trn10_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | WEL07_M01 | 전시 대량 사상자(Mass Casualty, MASCAL) 발생 상황 시나리오 및 의무 체계 분석                    |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전시 대량 사상자(MASCAL) 발생 시나리오 및 의무지원 체계를 분석한다.                                                                                                                       | `docs/wel07_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | WEL07_M02 | 중증도 분류(Triage: 긴급/응급/비응급/지연) 기준표 및 의무기록 양식 설계                         |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 중증도 분류(Triage: 긴급/응급/비응급/지연) 기준표 및 의무기록 양식을 설계한다.                                                                                                            | `sop/wel07_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | WEL07_M03 | 현장 응급처치반, 환자 분류소, 후송반 간 환자 인계 프로세스 수립                                 |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 현장 처치반, 분류소, 후송반 간 환자 인계 프로세스를 수립한다.                                                                                                                             | `scenarios/wel07_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | WEL07_M04 | 모의 대량 부상자 발생 상황 1차 환자 분류 및 처치 기록 실습(Dry-run)                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 모의 대량 부상자 발생 상황 환자 분류 및 처치 기록 1차 실습(Dry-run)을 수행한다.                                                                                                           | `logs/wel07_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | WEL07_M05 | 사상자 식별표 분실 및 우선순위 전도 등 인위적 혼란 상황 대응 훈련                               |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 사상자 식별표 분실 등 혼란 상황 대응 조치를 훈련한다.                                                                                                                                     | `docs/wel07_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | WEL07_M06 | 의무대장 및 상급 병원 앞 실시간 사상자 현황 브리핑 및 후송 인계 실습                            |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 의무대장 및 상급 병원 앞 사상자 현황 브리핑 및 인계를 실습한다.                                                                                                                           | `reports/wel07_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | WEL07_M07 | 의무 물자 고갈 및 후송 자산 부족 극한 상황 모의 스트레스 훈련                                   |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 의무 물자 고갈 및 후송 자산 부족 극한 상황 모의 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                 | `logs/wel07_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | WEL07_M08 | AAR 회의를 통한 분류 오류 및 기록 누락 요인 분석                                                |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 회의를 통해 분류 오류 및 기록 누락 요인을 분석한다.                                                                                                                                   | `aar/wel07_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | WEL07_M09 | 피드백 반영 대량 부상자 분류 및 인계 훈련 재실행                                                |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 대량 부상자 분류 및 인계 훈련을 재실행한다.                                                                                                                             | `eval/wel07_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      31      |    WEL07    | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련            | 전장환경 | 건강 지원        |      고급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | WEL07_M10 | 대량 사상자 발생 시 의무지원 인계 및 기록 관리 표준 매뉴얼 완성                                 |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 대량 부상자 발생 시 의무지원 인계 및 기록 훈련 표준 매뉴얼을 완성한다.                                                                                                                    | `package/wel07_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | WEL01_M01 | 전투원 착용 웨어러블 더미 생체신호(심박수, 체온, 피부전도도) 데이터 규격 정의                   |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전투원 웨어러블 더미 생체신호(심박수, 체온, 피부전도도) 데이터셋을 정의한다.                                                                                                              | `data/schema/wel01_input_schema.json` 및 `docs/wel01_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 장병 복지·지원 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                      | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | WEL01_M02 | 야전 활동 중 발생하는 생체신호 결측치 보정 및 센서 노이즈 필터링 전처리 구현                    |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 야전 활동 중 생체신호 결측치 보정 및 센서 노이즈 필터링 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                           | `src/preprocess/wel01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | WEL01_M03 | 체온-심박수 상관관계 기반 1차 열사병/저체온증 경보 Baseline 모델 구현                           |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 체온-심박수 상관관계 기반 1차 온열/한랭 스트레스 경보 Baseline 모델을 구현한다.                                                                                                           | `src/models/wel01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | WEL01_M04 | 기상 데이터(온·습도, 풍속) 결합 온열/한랭 스트레스 복합 위험도 예측 모델 고도화                 |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 기상 데이터와 결합한 복합 환경 위험도 예측 모델을 고도화한다.                                                                                                                             | `src/models/wel01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | WEL01_M05 | 전투원 신체 조건별 개인화 위험 지수 산출 및 오경보 방지 신뢰도 엔진 개발                        |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 개인화 위험 지수 산출 및 오경보 방지 신뢰도 엔진을 개발한다.                                                                                                                              | `src/verification/wel01_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | WEL01_M06 | 소대장/의무관용 장병 생체 위험 신호 모니터링 및 긴급 경보 대시보드 구현                         |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관/의무관용 장병 생체 위험 신호 모니터링 대시보드를 구현한다.                                                                                                                         | `src/ui/wel01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | WEL01_M07 | 위험 장병 발생 시 군의관 원격 검토 및 임무 배제/휴식 명령 HITL 절차 설계                        |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 위험 장병 발생 시 군의관 원격 검토 및 조치 명령 HITL 절차를 설계한다.                                                                                                                     | `src/hitl/wel01_approval_workflow.py` 및 `docs/wel01_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | WEL01_M08 | 폭염/혹한 야전 기동훈련 모의 대량 생체 데이터 유입 스트레스 부하 테스트                         |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 혹한/폭염 기동훈련 모의 대량 생체 데이터 유입 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                     | `tests/wel01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | WEL01_M09 | AAR 기반 오경보 유발 생체 패턴 분석 및 위험 임계값 파라미터 재보정                              |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 오경보 유발 생체 패턴 분석 및 위험 임계값을 재보정한다.                                                                                                                          | `docs/wel01_aar_report.md` 및 `configs/wel01_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      32      |    WEL01    | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입          | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | WEL01_M10 | 더미 생체신호 기반 온열·한랭 스트레스 경보 시스템 통합 패키지 완성                              |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 시스템 통합 패키지를 완성한다.                                                                                                                   | `src/main_wel01.py`, `README.md`, `docs/wel01_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | WEL03_M01 | 야전 급수원 가상 수질검사 항목(pH, 탁도, 잔류염소, 중금속, 대장균) 데이터셋 정의                |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 야전 급수원 가상 수질검사 항목(pH, 탁도, 잔류염소, 중금속) 데이터셋을 정의한다.                                                                                                           | `data/schema/wel03_input_schema.json` 및 `docs/wel03_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 장병 복지·지원 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                      | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | WEL03_M02 | 수질 센서 결측치 대체 및 시계열 센서 이상치 정제 전처리 모듈 구현                               |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 수질 센서 결측치 대체 및 시계열 이상치 정제 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                       | `src/preprocess/wel03_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | WEL03_M03 | 음용 적합/부적합 판정 1차 기준치 필터링 Baseline 알고리즘 구현                                  |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 음용 적합/부적합 판정 1차 기준치 필터링 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                     | `src/models/wel03_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | WEL03_M04 | 복합 오염원 유입 징후 및 급수 안전도 위험 등급 분류 머신러닝 모델 고도화                        |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 복합 오염원 유입 징후 및 급수 위험 등급 분류 머신러닝 모델을 고도화한다.                                                                                                                  | `src/models/wel03_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | WEL03_M05 | 센서 오류에 의한 단수 오경보 방지 및 수질 안전 신뢰도 지수 산출 모듈 개발                       |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 센서 오류에 의한 단수 오경보 방지 신뢰도 지수 산출 모듈을 개발한다.                                                                                                                       | `src/verification/wel03_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | WEL03_M06 | 야전 급수차 및 정수 시설별 수질 상태 실시간 시각화 대시보드 구현                                |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 야전 급수 시설별 수질 상태 실시간 시각화 대시보드를 구현한다.                                                                                                                             | `src/ui/wel03_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | WEL03_M07 | 수질 위험 경보 발생 시 급수관 긴급 채수 검사 및 급수 중단 HITL 결재선 설계                      |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 수질 위험 경보 발생 시 급수 중단 및 재검사 HITL 결재선을 설계한다.                                                                                                                        | `src/hitl/wel03_approval_workflow.py` 및 `docs/wel03_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | WEL03_M08 | 오염물질 대량 유입 가상 시나리오 부하 테스트 및 경보 반응 시간 검증                             |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 오염물질 대량 유입 가상 시나리오 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                                  | `tests/wel03_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | WEL03_M09 | AAR 기반 수질 이상 오판 사례 분석 및 수질 위험 판단 임계치 재조정                               |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 수질 이상 오판 사례 분석 및 판단 임계치를 재조정한다.                                                                                                                            | `docs/wel03_aar_report.md` 및 `configs/wel03_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      33      |    WEL03    | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드                      | 전장환경 | 건강 지원        |      중급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | WEL03_M10 | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드 시스템 통합 패키지 완성                                 |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드 시스템 통합 패키지를 완성한다.                                                                                                                    | `src/main_wel03.py`, `README.md`, `docs/wel03_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | ADM01_M01 | 부대 인사/편제 데이터(현재원, 결원, 휴가, 환자, 교대주기) 데이터셋 스키마 설계                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 부대 인사 데이터(현재원, 결원, 휴가, 환자, 교대주기) 스키마를 설계한다.                                                                                                                   | `data/schema/adm01_input_schema.json` 및 `docs/adm01_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 행정·인사 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성                                                                                                           | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | ADM01_M02 | 비정형 근무일지 파싱, 결원 사유 분류 및 근무 시간 정규화 전처리 모듈 구현                       |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 근무일지 파싱, 결원 사유 분류 및 근무 시간 정규화 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                 | `src/preprocess/adm01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | ADM01_M03 | 직무별 결원율 및 초과근무 시간 기반 1차 피로도 산출 Baseline 모델 구현                          |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 직무별 결원율 및 초과근무 기반 피로도 산출 Baseline 모델을 구현한다.                                                                                                                      | `src/models/adm01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | ADM01_M04 | 시계열 분석 기반 부서별 향후 3개월 결원 추세 및 보충 필요 인력 예측 모델 고도화                 |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 시계열 분석 기반 향후 3개월 결원 추세 및 보충 필요량 예측 모델을 고도화한다.                                                                                                              | `src/models/adm01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | ADM01_M05 | 인력 부족 위험 지수 산출 및 인사 배치 추천 신뢰도 엔진 개발                                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 인력 부족 위험 지수 산출 및 인사 배치 추천 신뢰도 엔진을 개발한다.                                                                                                                        | `src/verification/adm01_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | ADM01_M06 | 지휘관/인사참모용 부대 근무부하 현황 및 결원 예측 가시화 대시보드 구현                          |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 부대 근무부하 현황 및 결원 예측 가시화 대시보드를 구현한다.                                                                                                                               | `src/ui/adm01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | ADM01_M07 | 인사 보충 우선순위 결정 시 인사관 수동 조정 및 승인(HITL) 워크플로우 설계                       |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 인사 보충 우선순위 결정 시 인사관 수동 조정 및 승인(HITL) 워크플로우를 설계한다.                                                                                                          | `src/hitl/adm01_approval_workflow.py` 및 `docs/adm01_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | ADM01_M08 | 전시 동원 및 대량 결원 발생 상황 모의 인사 예측 스트레스 시뮬레이션                             |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 전시 동원 및 대량 결원 모의 인사 예측 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.                                                                                                                     | `tests/adm01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | ADM01_M09 | AAR 기반 인사 예측 오차 원인 분석 및 인력 예측 가중치 파라미터 재보정                           |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 인사 예측 오차 원인을 분석하고 가중치를 재보정한다.                                                                                                                              | `docs/adm01_aar_report.md` 및 `configs/adm01_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      34      |    ADM01    | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측               | 전장환경 | 인력 관리        |      고급       |      코딩형       | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | ADM01_M10 | 결원·근무부하 추세 대시보드 및 인력 보충 예측 시스템 통합 패키지 완성                           |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 결원·근무부하 추세 대시보드 및 인력 보충 예측 시스템 패키지를 완성한다.                                                                                                                   | `src/main_adm01.py`, `README.md`, `docs/adm01_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | WEL10_M01 | 24시간 교대근무 부대(경계, 지통실)의 교대 패턴 및 피로 누적 요인 분석                           |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 24시간 교대근무 부대의 근무 패턴 및 피로 누적 요인을 분석한다.                                                                                                                            | `docs/wel10_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | WEL10_M02 | 생체 리듬, 연속 야간근무 제한, 최소 휴식 보장 휴식표 점검 체크리스트 작성                       |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 생체 리듬, 연속 야간근무 제한, 최소 휴식 보장 휴식표 점검표를 작성한다.                                                                                                                   | `sop/wel10_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | WEL10_M03 | 부대별 현행 교대근무 편성표 수집 및 피로 누적 취약 구간 도출                                    |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 부대별 현행 교대근무 편성표를 수집하고 취약 구간을 도출한다.                                                                                                                              | `scenarios/wel10_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | WEL10_M04 | 1차 개선 휴식 편성표 작성 및 시뮬레이션 검증 실습(Dry-run)                                      |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 1차 개선 휴식 편성표를 작성하고 시뮬레이션 검증(Dry-run)을 실시한다.                                                                                                                      | `logs/wel10_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | WEL10_M05 | 돌발 결원(환자, 파견) 발생 시 휴식표 붕괴 및 과부하 위험 검증                                   |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 돌발 결원 발생 시 휴식표 붕괴 및 과부하 위험을 검증한다.                                                                                                                                  | `docs/wel10_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | WEL10_M06 | 지휘관 및 당직사관 앞 개편된 휴식표 인계 및 운영 방안 브리핑 실습                               |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 지휘관 및 당직사관 앞 개편된 휴식표 인계 브리핑을 실습한다.                                                                                                                               | `reports/wel10_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | WEL10_M07 | 경계태세 격상 상황 모의 극한 교대근무 스트레스 훈련                                             |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 경계태세 격상 모의 극한 교대근무 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                                | `logs/wel10_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | WEL10_M08 | AAR 워크숍을 통한 장병 피로도 의견 수렴 및 불합리한 휴식표 개선안 도출                          |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 워크숍을 통해 장병 피로도 의견을 수렴하고 개선안을 도출한다.                                                                                                                          | `aar/wel10_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | WEL10_M09 | 피드백 반영 공정 휴식표 재편성 및 부대 적용성 검증                                              |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 공정 휴식표를 재편성하고 적용성을 검증한다.                                                                                                                             | `eval/wel10_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      35      |    WEL10    | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍               | 전장환경 | 생활 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | WEL10_M10 | 교대근무 피로 누적 감소 휴식표 편성 및 운영 가이드북 완성                                       |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 교대근무 피로 누적 감소 휴식표 검증 워크숍 및 가이드북을 완성한다.                                                                                                                        | `package/wel10_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | LOG07_M01 | 야전 군수 보급 프로세스(요청-승인-불출-수령) 및 필수 증빙 문서 체계 분석                        |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 야전 군수 보급 프로세스(요청-승인-불출-수령) 및 증빙 문서 체계를 분석한다.                                                                                                                | `docs/log07_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | LOG07_M02 | 단계별 증빙(청구서, 불출증, 수령증, 사진/서명) 검증 체크리스트 작성                             |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 청구서, 불출증, 수령증 등 단계별 증빙 검증 체크리스트를 작성한다.                                                                                                                         | `sop/log07_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | LOG07_M03 | 보급관, 수송관, 실수령자 간 인계 절차 및 책임 분계선 정의                                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 보급관, 수송관, 실수령자 간 인계 절차 및 책임 분계선을 정의한다.                                                                                                                          | `scenarios/log07_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | LOG07_M04 | 가상 물자(탄약, 유류, 식량) 보급 요청 및 불출 1차 모의훈련(Dry-run)                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 가상 물자 보급 요청 및 불출 1차 모의훈련(Dry-run)을 수행한다.                                                                                                                             | `logs/log07_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | LOG07_M05 | 수량 불일치, 서명 누락, 배송 지연 등 증빙 체인 오류 상황 주입 훈련                              |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 수량 불일치, 서명 누락 등 증빙 체인 오류 주입 훈련을 진행한다.                                                                                                                            | `docs/log07_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | LOG07_M06 | 현장 수령 검수 및 군수정보체계(DELIIS) 전산 등록 인계 실습                                      |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 현장 수령 검수 및 전산 등록 인계 실습을 수행한다.                                                                                                                                         | `reports/log07_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | LOG07_M07 | 통신 두절 및 야간 긴급 보급 모의 증빙 체인 유지 스트레스 훈련                                   |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 통신 두절 및 야간 긴급 보급 모의 증빙 유지 스트레스 훈련을 실시한다.                                                                                                                      | `logs/log07_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | LOG07_M08 | AAR 사후검토 회의를 통한 보급 누락 및 증빙 미비 사례 분석                                       |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR 회의를 통해 보급 누락 및 증빙 미비 사례를 분석한다.                                                                                                                                   | `aar/log07_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | LOG07_M09 | 피드백 반영 간소화된 증빙 체인 재훈련 및 처리 시간 단축 검증                                    |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 간소화된 증빙 체인 재훈련을 수행한다.                                                                                                                                   | `eval/log07_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      36      |    LOG07    | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련                   | 전장환경 | 물자 관리        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | LOG07_M10 | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 표준 실무 훈련 지침서 완성                                    |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 표준 실무 훈련 지침서를 완성한다.                                                                                                                       | `package/log07_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | LOG04_M01 | 소모전 환경에서의 핵심 방어물자(대공미사일, 드론 부품, 방호자재) 소모율 분석                    |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 소모전 환경 하 핵심 방어물자(대공미사일, 드론 부품) 소모율을 분석한다.                                                                                                                    | `docs/log04_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | LOG04_M02 | 부대 임무 중요도, 잔여 보유량, 재보급 리드타임 기반 우선순위 산정 기준 수립                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 부대 중요도, 잔여량, 조달 리드타임 기반 우선순위 산정 기준을 수립한다.                                                                                                                    | `framework/log04_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | LOG04_M03 | 방어물자 고갈 위험 등급 및 긴급 재보급 요청 승인/보류 기준서 초안 작성                          |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 방어물자 고갈 위험 등급 및 재보급 승인/보류 기준서를 작성한다.                                                                                                                            | `analysis/log04_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | LOG04_M04 | 가상 전장 소모 시나리오 기반 물자별 재보급 우선순위 매트릭스 도출 실습                          |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 가상 전장 소모 시나리오 기반 물자별 재보급 우선순위 도출을 실습한다.                                                                                                                      | `matrix/log04_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | LOG04_M05 | 물자 배분 불균형 해소를 위한 군수사령부 배정 원칙 및 대체품 전환 지침 수립                      |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 물자 배분 불균형 해소를 위한 군수 배정 원칙을 수립한다.                                                                                                                                   | `sop/log04_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | LOG04_M06 | 지휘관 결심용 핵심 방어물자 재보급 현황 및 우선순위 브리핑 양식 작성                            |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 결심용 방어물자 재보급 우선순위 브리핑 양식을 작성한다.                                                                                                                            | `templates/log04_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | LOG04_M07 | 수송로 차단 및 물자 80% 고갈 모의 재보급 의사결정 스트레스 훈련                                 |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 수송로 차단 모의 재보급 의사결정 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                                | `rubric/log04_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | LOG04_M08 | AAR 회의를 통한 비효율적 물자 할당 사례 분석 및 우선순위 기준 보정                              |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 비효율적 물자 할당 사례를 분석하고 기준을 보정한다.                                                                                                                       | `reports/log04_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | LOG04_M09 | 피드백 반영 방어물자 재보급 우선순위 기준서 수정 및 정합성 검증                                 |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 재보급 우선순위 기준서를 수정 검증한다.                                                                                                                                 | `briefing/log04_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      37      |    LOG04    | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 전장환경 | 물자 관리        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | LOG04_M10 | 핵심 방어물자 재보급 우선순위 결정 기준서 최종 표준안 완성                                      |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 핵심 방어물자 재보급 우선순위 결정 기준서 최종 표준안을 완성한다.                                                                                                                         | `manual/log04_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | LOG05_M01 | 무인 보급장비(수송 드론, 무인 자율주행 차량) 운용 환경 및 사고 위험 요인 분석                   |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 무인 보급장비(수송 드론, 무인 차량) 운용 환경 및 위험 요인을 분석한다.                                                                                                                    | `docs/log05_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | LOG05_M02 | 투입 전 점검(배터리/유류, 통신 링크, 적재 중량, 기상) 체크리스트 작성                           |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 투입 전 점검(배터리, 통신 링크, 적재 중량, 기상) 체크리스트를 작성한다.                                                                                                                   | `framework/log05_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | LOG05_M03 | 장비 고장, 경로 이탈, 적 공격 시 임무 중지(Abort) 및 자폭/복귀 조건 정의                        |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 장비 고장, 경로 이탈 시 임무 중지(Abort) 및 복귀 조건을 정의한다.                                                                                                                         | `analysis/log05_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | LOG05_M04 | 무인 보급 임무 승인권자(군수참모) 및 원격 조종수 책임 한계 명시                                 |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 무인 보급 임무 승인권자 및 원격 조종수 책임 한계를 명시한다.                                                                                                                              | `matrix/log05_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | LOG05_M05 | 가상 보급로 투입 시나리오 기반 무인 장비 상태 점검 및 승인 실습                                 |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 가상 보급로 투입 시나리오 기반 무인 장비 상태 점검 및 승인을 실습한다.                                                                                                                    | `sop/log05_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | LOG05_M06 | 지휘소용 무인 보급장비 실시간 관제 및 긴급 중지 지침서 서식 개발                                |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘소용 무인 보급 실시간 관제 및 중지 지침서를 개발한다.                                                                                                                                 | `templates/log05_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | LOG05_M07 | 통신 재밍 및 기상 급변 모의 긴급 임무 중지 판단 스트레스 훈련                                   |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 통신 재밍 모의 긴급 임무 중지 판단 스트레스 훈련을 실시한다.                                                                                                                              | `rubric/log05_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | LOG05_M08 | AAR을 통한 무인 보급 실패 사례 분석 및 중지 조건 민감도 재설계                                  |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR을 통해 무인 보급 실패 사례를 분석하고 중지 조건을 재설계한다.                                                                                                                         | `reports/log05_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | LOG05_M09 | 피드백 반영 체크리스트 항목 보완 및 실무 적용성 검증                                            |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 체크리스트 항목을 보완하고 적용성을 검증한다.                                                                                                                           | `briefing/log05_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      38      |    LOG05    | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트          | 전장환경 | 수송 관리        |      중급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | LOG05_M10 | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 표준 체크리스트 완성                                   |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 표준 체크리스트를 완성한다.                                                                                                                      | `manual/log05_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     1     | LOG06_M01 | 야전 긴급 상황에서의 임시 물자 취급, 전투 소모, 현장 폐기 실태 분석                             |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 야전 긴급 상황에서의 임시 물자 취급, 전투 소모, 현장 폐기 실태를 분석한다.                                                                                                                | `docs/log06_doc_framework.md` 및 분석 개요서                        | 분석 대상 문헌/사례 5건 이상 검토, 문서 골격 100% 정의                | 군사 교리 및 전훈 분석의 깊이와 체계성                                                                                                                                         | 문서 작성 기획서 완성 및 분석 방향성 승인                          | 국방/군사 표준 문서 작성 지침 부합성 검증                      | 지휘관 의사결정에 필요한 핵심 의제 중심 목차 재배열                          |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     2     | LOG06_M02 | 임시 영수증, 소모 확인서, 현장 파기 인증 사진 등 증빙 필수 항목 도출                            |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 임시 영수증, 소모 확인서, 파기 사진 등 필수 증빙 항목을 도출한다.                                                                                                                         | `framework/log06_source_reliability_matrix.md`                      | 신뢰도 평가 기준 6단계 완비, 평가 지표 10개 이상 정의                 | 정보 출처 편향(Bias) 방지 및 객관적 평가 기준의 타당성                                                                                                                         | 출처 신뢰도 매트릭스 초안 완성 및 예시 데이터 적용 검증            | 가상 정보 보고서 5종에 대한 등급 부여 일관성 테스트            | 단일 출처 의존 위험 경고 및 교차검증 필수 규칙 명시                          |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     3     | LOG06_M03 | 전투 종료 후 사후 정산(Post-settlement)을 위한 표준 보고 양식(Template) 설계                    |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 전투 종료 후 사후 정산(Post-settlement)을 위한 표준 보고 양식을 설계한다.                                                                                                                 | `analysis/log06_uncertainty_assessment.md`                          | 관측 공백 요인 8개 이상 식별, 불확실성 영향도 매트릭스 도출           | 과도한 확신(Overconfidence) 방지 및 판단 한계 명시의 객관성                                                                                                                    | 불확실성 평가 보고서 및 한계점 브리핑 슬라이드 초안 작성           | 가상 시나리오별 관측 공백 시뮬레이션 대조                      | 불확실성 단계별 대체 수집 수단 및 백업 옵션 제시                             |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     4     | LOG06_M04 | 가상 전투 손실 물자 기록 및 임시 폐기 보고서 작성 실습(Dry-run)                                 |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 가상 전투 손실 물자 기록 및 임시 폐기 보고서 작성을 실습(Dry-run)한다.                                                                                                                    | `matrix/log06_attribution_matrix.xlsx(md)`                          | 귀속 판단 기준 12개 이상 항목화, 근거 가중치 산식 100% 정립           | 국제법적/군사적 귀속 기준 부합성 및 반박 가능성 방어 논리                                                                                                                      | 귀속 근거 매트릭스 완성 및 사례 3종 모의 적용                      | 레드팀(적 모사) 관점에서의 귀속 반박 시뮬레이션                | 정치적/전략적 단정 오류 방지를 위한 최소 증거 요건 설정                      |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     5     | LOG06_M05 | 허위 소모 및 분실 은폐 방지를 위한 지휘관 확인 서명 및 감사 체크리스트 작성                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 허위 소모 방지를 위한 지휘관 확인 서명 및 감사 체크리스트를 작성한다.                                                                                                                     | `sop/log06_approval_thresholds_sop.md`                              | 승인/보류 조건 분기점(Threshold) 100% 명시, 책임자 직책 매핑 완료     | 교전수칙(ROE) 및 인도주의적 법률 기준 준수성                                                                                                                                   | 승인 기준서 완성 및 의사결정 트리(Decision Tree) 다이어그램 작성   | 경계선(Borderline) 사례 5종에 대한 모의 결심 적용 테스트       | 긴급 작전 시 신속 승인 예외 절차 및 사후 감사 규정 보완                      |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     6     | LOG06_M06 | 군수 감사관 앞 사후 정산 서류 제출 및 대면 소명 절차 실습                                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 군수 감사관 앞 사후 정산 서류 제출 및 대면 소명 절차를 실습한다.                                                                                                                          | `templates/log06_aar_fact_action_template.md`                       | 기록 분류 규칙 100% 표준화, 혼동 유발 단어 금지 가이드 포함           | 전장 기록의 무결성 보장 및 사후 분석 용이성                                                                                                                                    | AAR 표준 서식 및 실제 작성 가이드라인 완성                         | 모의 전투 보고서 3종을 해당 서식으로 분리 작성 및 검증         | 행정 부담을 최소화하는 요약형/상세형 듀얼 템플릿 구성                        |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     7     | LOG06_M07 | 대량 물자 유실 및 기록 분실 모의 정산 스트레스 훈련                                             |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 대량 물자 유실 모의 정산 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                                        | `rubric/log06_evaluation_rubric.md`                                 | 평가 영역(5개), 등급(4단계: 탁월/우수/보통/미흡) 기준 정의율 100%     | 평가자의 주관적 편차 최소화 및 피드백의 실질적 개선 유도력                                                                                                                     | 루브릭 완성 및 모의 평가 채점표 예시 작성                          | 복수 평가자 간 채점 일치도(Inter-rater reliability) 검증       | 역량 미달 항목에 대한 맞춤형 보충 학습 코스 연계                             |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     8     | LOG06_M08 | AAR 회의를 통한 정산 누락 및 부정확한 소모 보고 원인 분석                                       |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | AAR 회의를 통해 정산 누락 및 부정확한 보고 원인을 분석한다.                                                                                                                               | `reports/log06_redteam_critique_report.md`                          | 도출된 비판적 쟁점 5건 이상, 반박 및 수정 대안 100% 수립              | 비판의 날카로움과 이를 수용한 문서의 논리적 방어력                                                                                                                             | 레드팀 검토 회의록 작성 및 수정 반영 계획표 수립                   | 레드팀 쟁점별 재반박 및 근거 보강 검증                         | 취약한 전제 조건(Assumptions)에 대한 경고문구 명시                           |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |     9     | LOG06_M09 | 피드백을 반영한 야전 간이 증빙 양식 수정 및 작성 편의성 개선                                    |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 야전 간이 증빙 양식을 수정 보완한다.                                                                                                                                    | `briefing/log06_commander_1page_brief.md(pdf)`                      | 핵심 결심 사항, 위험 요소, 대안 3종이 1페이지(A4) 내 완결             | 가시성, 군사적 간결성(BLUF: Bottom Line Up Front) 준수도                                                                                                                       | 1-Page 브리핑 문서 완성 및 모의 지휘관 브리핑 리허설 완료          | 시간 제한(3분) 내 정보 전달력 및 질의 대응 테스트              | 시각적 다이어그램(신호등 체계 등) 추가를 통한 가독성 극대화                  |
+|      39      |    LOG06    | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차             | 전장환경 | 물자·정비        |      고급       |    문서·분석형    | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란)                                                                      |    10     | LOG06_M10 | 야전 임시 소모·폐기 증빙 및 사후 정산 표준 업무 지침서 완성                                     |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 야전 임시 소모·폐기 증빙 및 사후 정산 표준 업무 지침서를 완성한다.                                                                                                                        | `manual/log06_standard_operational_manual.md`                       | 표준 지침서 총 8개 장 및 부록 100% 완성, 인용 출처 100% 명기          | 군 공식 규정 및 지침서로서의 격식과 신뢰도                                                                                                                                     | 최종 감수 완료 및 실무 부서 회람용 공식 문서 발간                  | 교리/법무/작전 부서 합동 최종 심의 통과                        | 연간 규정 개정 주기 설정 및 실무 의견 수렴 창구 개설                         |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     1     | WEL08_M01 | 신병 훈련소/자대 배속 초기 급식 및 보급품 관련 불만 요인 분석                                   |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 신병 교육 및 자대 배속 초기 급식/보급 관련 불만 요인을 분석한다.                                                                                                                          | `docs/wel08_baseline_assessment.md` 및 훈련 프로파일                | 현장 체크 항목 정의 15개 이상, 역할 분담 매트릭스 100% 매핑           | 전술 상황의 현실성 및 실무 부대 적용 가능성                                                                                                                                    | 훈련 기초 요구사항 정의서 작성 및 평가관 승인 완료                 | 전문가/교관 체크리스트 대조 및 부합성 검증                     | 부대 특성(야전/기지/의무 등)별 환경 변수 보강                                |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     2     | WEL08_M02 | 설문조사, 건의함, 익명 상담 데이터 기반 불만 신호 조기 식별 체크리스트 작성                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 설문조사 및 상담 데이터 기반 불만 신호 조기 식별 체크리스트를 작성한다.                                                                                                                   | `sop/wel08_field_checklist.md` 및 SOP 흐름도                        | SOP 단계별 세부 절차 100% 명시, 필수 안전/보안 조치 포함율 100%       | 절차의 명확성, 간결성 및 긴급 상황에서의 가독성                                                                                                                                | 표준 체크리스트 양식 완성 및 단위 절차 모의 검토                   | 교차 검토를 통한 절차 누락 및 모호성 식별                      | 긴급/일반 모드 분리 및 휴대용 요약 카드(Pocket Guide) 구성                   |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     3     | WEL08_M03 | 급식 정량 미달, 피복 사이즈 미지급 등 초기 불만 징후 탐지 훈련                                  |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 급식 정량 미달, 피복 사이즈 미지급 등 초기 불만 징후 탐지 훈련을 진행한다.                                                                                                                | `scenarios/wel08_msel_scenario.json(md)`                            | 시간대별 주입 사건 10건 이상, 정상/비정상 상황 비율 6:4 구성          | 상황 전개의 개연성 및 훈련 긴장도 유지 적절성                                                                                                                                  | 시나리오 타임라인 및 주입 메시지 템플릿 완성                       | 시나리오 워크스루(Walk-through) 사전 시뮬레이션                | 돌발 변수(통신 두절, 센서 오류, 부상 발생 등) 추가                           |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     4     | WEL08_M04 | 신병 면담 및 급식/보급 현장 확인 1차 모의훈련(Dry-run)                                          |    중급     |       2.5        |   보통    |  40%   | 신병 면담 및 급식/보급 현장 확인 1차 모의훈련(Dry-run)을 수행한다.                                                                                                                        | `logs/wel08_dryrun_execution_log.md` 및 작성된 체크리스트           | SOP 단계 준수율 80% 이상, 보고 지연시간 3분 이내                      | 현장 판단의 정확성 및 보고 양식의 표준화 수준                                                                                                                                  | 1차 Dry-run 완료 및 참여자별 수행 기록지 수합                      | 교관 평가표 기반 1차 수행도 채점                               | 1차 실행 중 발견된 절차 병목 및 혼선 구간 식별                               |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     5     | WEL08_M05 | 불만 은폐 및 지휘관 보고 누락 상황 대응 조치 실습                                               |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 불만 은폐 및 지휘관 보고 누락 상황 대응 조치를 실습한다.                                                                                                                                  | `docs/wel08_cross_verification_sheet.md`                            | 주입된 기만/오경보 식별 성공률 85% 이상                               | 의심 신호 포착 능력 및 교차 확인 근거의 타당성                                                                                                                                 | 교차검증 매트릭스 작성 및 허위 경보 필터링 결과 보고               | 정답 데이터셋과의 대조를 통한 위협/오경보 분류 정확도 검증     | 교차확인 우선순위 규칙 및 불일치 시 보고 경로 정립                           |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     6     | WEL08_M06 | 대대장/중대장 앞 급식·보급 개선 조치 계획 보고 및 인계 실습                                     |  중급~고급  |        3         |   높음    |  60%   | 지휘관 앞 급식·보급 개선 조치 계획 보고 및 인계를 실습한다.                                                                                                                               | `reports/wel08_handover_protocol.md` 및 브리핑 녹취/기록지          | 인계 필수 항목 누락률 0%, 인계 소요 시간 목표(10분 이내) 달성         | 상황 인식의 연속성(Continuity) 유지 및 명확한 질의응답                                                                                                                         | 인계-인수자 상호 서명 완료 및 인계 품질 체크리스트 통과            | 인수자 대상 돌발 상황 퀴즈를 통한 인지 완성도 검증             | 표준 인계 브리핑 템플릿(SBAR 형식 등) 고도화                                 |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     7     | WEL08_M07 | 대규모 급식 사고 및 보급 지연 복합 발생 모의 스트레스 훈련                                      |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 대규모 급식 사고 모의 스트레스 훈련을 진행한다.                                                                                                                                           | `logs/wel08_stress_drill_results.md`                                | 비상 절차 전환 시간 1분 이내, 위험 조치 성공률 90% 이상               | 위기 상황에서의 냉철한 우선순위 판단 및 협업 역량                                                                                                                              | 고난도 시나리오 완수 및 비상 조치 기록 완료                        | 타임라인 기반 조치 적시성 및 군사적 안전 수칙 준수 검증        | 지휘 공백 시 임무형 지휘(Mission Command) 위임 가이드 보완                   |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     8     | WEL08_M08 | AAR을 통한 초기 신호 묵살 사례 분석 및 소통 창구 개선점 도출                                    |    고급     |        3         |   높음    |  80%   | AAR을 통해 초기 신호 묵살 사례를 분석하고 소통 창구를 개선한다.                                                                                                                           | `aar/wel08_aar_session_minutes.md` 및 오류 분석 매트릭스            | 식별된 개선점 5건 이상 도출, 원인 분석 항목별 근거 100% 매핑          | 비난 없는 객관적 원인 규명 및 사실 중심의 토의 문화                                                                                                                            | AAR 회의록 작성 및 핵심 교훈(Lessons Learned) 도출                 | 훈련 녹화/로그 데이터와 참여자 진술 간 팩트체크                | 발견된 취약점에 대한 1차 SOP 수정안 도출                                     |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |     9     | WEL08_M09 | 피드백 반영 신병 급식·보급 불만 조기 조치 시나리오 재실행                                       |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | 피드백을 반영하여 신병 급식·보급 불만 조기 조치 시나리오를 재실행한다.                                                                                                                    | `eval/wel08_rerun_performance_comparison.md`                        | 이전 훈련 대비 조치 시간 30% 단축, 오류 발생률 50% 이상 감소          | 체득화된 행동 절차 숙달도 및 팀 단위 호흡 일치성                                                                                                                               | 재실행 훈련 통과 및 전후 성과 비교표 작성                          | 동일 평가 지표를 활용한 정량적 점수 비교 검증                  | 주기적 숙련도 유지를 위한 보수 교육 주기 정의                                |
+|      40      |    WEL08    | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련          | 전장환경 | 상담 지원        |      중급       |   실사용·검증형   | 러시아-우크라이나 전쟁                                                                                            |    10     | WEL08_M10 | 신병 급식·보급 불만 조기 식별 및 현장 조치 표준 매뉴얼 완성                                     |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 신병 급식·보급 불만 조기 식별 및 현장 조치 표준 매뉴얼을 완성한다.                                                                                                                        | `package/wel08_standard_training_package.md` 및 교관 지침서         | 교안 구성 5개 장(개요-SOP-시나리오-평가루브릭-AAR) 100% 완비          | 교재의 완성도, 시각 자료 활용도 및 군 실무 전파 가치                                                                                                                           | 최종 교안 검수 완료 및 인쇄/배포 가능한 형태의 패키징              | 타 부대 교관/평가관 모의 검토 피드백 반영 검증                 | 연간 교육훈련 계획과의 연계 및 지속적 업데이트 체계 수립                     |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | MNT02_M01 | 야전 정비창 수리부속 청구/출고 이력 및 장비 가동률 데이터셋 스키마 정의                         |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 야전 정비창 수리부속 청구/출고 이력 및 장비 가동률 데이터 스키마를 정의한다.                                                                                                              | `docs/mnt02_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | MNT02_M02 | 결측치 보정, 계절성 수요 분리 및 수리부속 품목코드(NSN) 정제 전처리 모듈 구현                   |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 결측치 보정, 계절성 수요 분리 및 부품코드(NSN) 정제 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                               | `src/etl/mnt02_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | MNT02_M03 | 이동평균 및 지수평활법 기반 1차 부품 소요량 예측 Baseline 알고리즘 구현                         |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 이동평균 기반 1차 부품 소요량 예측 Baseline 알고리즘을 개발한다.                                                                                                                          | `notebooks/mnt02_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | MNT02_M04 | 시계열 머신러닝(Prophet/LSTM) 기반 결전 대비 야전 부품 수요 예측 모델 고도화                    |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 시계열 머신러닝 기반 결전 대비 야전 부품 수요 예측 모델을 고도화한다.                                                                                                                     | `src/features/mnt02_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | MNT02_M05 | 적정 안전재고량 산출 및 결품 위험 지수(Stockout Risk) 엔진 개발                                 |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 적정 안전재고량 산출 및 결품 위험 지수 엔진을 개발한다.                                                                                                                                   | `src/models/mnt02_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | MNT02_M06 | 야전 부품 재고 현황 및 긴급 조달 필요 품목 가시화 대시보드 구현                                 |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 야전 부품 재고 현황 및 긴급 조달 필요 품목 대시보드를 구현한다.                                                                                                                           | `src/explainability/mnt02_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | MNT02_M07 | 부품 발주량 최종 확정을 위한 정비장교 HITL 승인/조정 워크플로우 설계                            |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 부품 발주량 최종 확정을 위한 정비장교 HITL 승인 워크플로우를 설계한다.                                                                                                                    | `src/optimization/mnt02_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | MNT02_M08 | 전시 작전 템포 증가 모의 부품 수요 300% 폭증 시뮬레이션 부하 테스트                             |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 전시 부품 수요 300% 폭증 시뮬레이션 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                               | `src/dashboard/mnt02_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | MNT02_M09 | AAR 기반 부품 과다/과소 재고 예측 오차 분석 및 안전재고 파라미터 재보정                         |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 부품 수요 예측 오차를 분석하고 안전재고 파라미터를 재보정한다.                                                                                                                   | `reports/mnt02_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      41      |    MNT02    | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계                   | 군수업무 | 단종관리         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | MNT02_M10 | AI 기반 야전 정비 부품 수요예측 및 재고최적화 시스템 통합 패키지 완성                           |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | AI 기반 야전 정비 부품 수요 예측 및 재고 최적화 시스템 패키지를 완성한다.                                                                                                                 | `docs/mnt02_operations_guide.md` 및 `pipeline/mnt02_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     1     | DAT10_M01 | 전술 통신 두절 환경에서의 야전 군수 재고 관리 요구사항 분석 및 로컬 DB 스키마 설계              |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 통신 두절 환경에서의 야전 재고 관리 요구사항을 분석하고 로컬 DB 스키마를 설계한다.                                                                                                        | `data/schema/dat10_input_schema.json` 및 `docs/dat10_data_spec.md`  | 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건               | 데이터·자동화·업무플랫폼 실무 및 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 전장 환경과의 군사적 부합성 | 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료        | JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트          | 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완                       |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     2     | DAT10_M02 | 오프라인 데이터 입력 유효성 검증 및 로컬 SQLite 트랜잭션 전처리 모듈 구현                       |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 오프라인 데이터 입력 유효성 검증 및 로컬 트랜잭션 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                 | `src/preprocess/dat10_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋      | 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%               | 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성                                                                                                              | 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과              | pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인         | 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정            |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     3     | DAT10_M03 | 오프라인 단말 간 1차 피어투피어(P2P)/USB 재고 데이터 교환 Baseline 기능 구현                    |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 오프라인 단말 간 피어투피어(P2P) 재고 데이터 교환 Baseline 기능을 구현한다.                                                                                                               | `src/models/dat10_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서       | 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성                     | 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성                                                                                                                            | 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성                | 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교              | 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝                             |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     4     | DAT10_M04 | 네트워크 복구 시 클라우드 중앙 서버와의 양방향 데이터 충돌 해결(CRDT) 동기화 고도화             |    중급     |        3         |   높음    |  40%   | 네트워크 복구 시 중앙 서버와의 양방향 데이터 충돌 해결(CRDT) 동기화를 고도화한다.                                                                                                         | `src/models/dat10_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과    | 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하          | 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성                                                                                                                             | 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과                    | 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증             | 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계        |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     5     | DAT10_M05 | 오프라인 위변조 방지 암호화 해시 및 데이터 무결성 검증 엔진 개발                                |  중급~고급  |        3         |   높음    |  50%   | 오프라인 위변조 방지 암호화 해시 및 데이터 무결성 검증 엔진을 개발한다.                                                                                                                   | `src/verification/dat10_confidence_engine.py`                       | 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상       | 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성                                                                                                                            | 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료              | ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트                      | 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원                   |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     6     | DAT10_M06 | 오프라인/온라인 전환 상태 및 재고 변동 내역 실시간 대시보드 UI 구현                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  60%   | 오프라인/온라인 상태 및 재고 변동 내역 실시간 대시보드 UI를 구현한다.                                                                                                                     | `src/ui/dat10_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)                   | 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내                         | 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도                                                                                                                            | 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동    | 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증       | 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선                    |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     7     | DAT10_M07 | 동기화 충돌 발생 시 군수관 수동 병합(Conflict Resolution) HITL 워크플로우 설계                  |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 동기화 충돌 발생 시 군수관 수동 병합(Conflict Resolution) HITL 워크플로우를 설계한다.                                                                                                     | `src/hitl/dat10_approval_workflow.py` 및 `docs/dat10_hitl_guide.md` | 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%       | 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성                                                                                                                   | 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증        | 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증         | 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가               |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     8     | DAT10_M08 | 7일간 통신 단절 후 대량 재고 트랜잭션 일괄 동기화 스트레스 테스트                               |    고급     |       3.5        | 매우 높음 |  80%   | 7일간 통신 단절 후 대량 재고 트랜잭션 일괄 동기화 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                             | `tests/dat10_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서         | 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%            | 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성                                                                                                                  | 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료 | 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 | 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선                      |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |     9     | DAT10_M09 | AAR 기반 동기화 누락 및 데이터 충돌 사례 분석 및 동기화 룰셋 재튜닝                             |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 동기화 누락 및 데이터 충돌 사례를 분석하고 동기화 룰을 재튜닝한다.                                                                                                               | `docs/dat10_aar_report.md` 및 `configs/dat10_tuned_params.yaml`     | AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건          | 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성                                                                                                                           | AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과             | 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교     | 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립                    |
+|      42      |    DAT10    | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS                     | 군수업무 | 공급망 모니터링  |      고급       |      코딩형       | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 |    10     | DAT10_M10 | 오프라인 동기화 야전 재고 관리 SaaS 최종 패키징 및 야전 배포 가이드 완성                        |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 오프라인 동기화 야전 재고 관리 SaaS 패키징 및 배포 가이드를 완성한다.                                                                                                                     | `src/main_dat10.py`, `README.md`, `docs/dat10_final_report.pdf(md)` | End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 | 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과                                                                                                                       | 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료       | 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증      | 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시                  |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     1     | PRC07_M01 | 무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의                |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마를 정의한다.                                                                                                        | `docs/prc07_as_is_to_be_spec.md`                                    | 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출                 | 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성                                                                                                                              | 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료                        | 실무 프로세스와의 일치성 검증                                  | 업무 담당자 권한별 요구사항 반영                                             |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     2     | PRC07_M02 | 국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현                        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 공급업체 데이터 정제 및 부품 단종 공고 파싱 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                       | `src/connectors/prc07_data_loader.py` 및 스키마 정의서              | 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%                  | 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성                                                                                                                                       | 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성                        | 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트                  | 비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완                                     |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     3     | PRC07_M03 | 공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 조달 위험 스크리닝 알고리즘을 구현한다.                                                                                                              | `src/engine/prc07_rule_engine.py`                                   | 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하               | 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성                                                                                                                                         | 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과                                      | 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증              | 규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리                     |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     4     | PRC07_M04 | NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화            |  중급~고급  |        3         |   높음    |  40%   | 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델을 고도화한다.                                                                                                      | `src/ai/prc07_intelligence_module.py`                               | 추천/분류 정확도 85% 이상 달성                                        | 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성                                                                                                                                              | AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료                          | 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증                | 추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공                                |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     5     | PRC07_M05 | 공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발                          |    중급     |        3         |   보통    |  50%   | 공급망 붕괴 위험도 및 조기경보 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                                      | `src/ui/prc07_app.py`                                               | 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료                          | 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성                                                                                                                                         | UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인        | 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트                 | 상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화                     |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     6     | PRC07_M06 | 부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현                              |  중급~고급  |       2.5        |   보통    |  60%   | 부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 대시보드를 구현한다.                                                                                                                            | `src/utils/prc07_validator.py` 및 에러 핸들러                       | 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%            | 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공                                                                                                                           | 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성                  | 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트          | 자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용                              |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     7     | PRC07_M07 | 추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계                    |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인 HITL 워크플로우를 설계한다.                                                                                                              | `src/workflow/prc07_approval_system.py`                             | 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%                | 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성                                                                                                                                               | 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현                 | 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트                                  | 반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계                              |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     8     | PRC07_M08 | 지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션                                  |    고급     |       3.5        |   높음    |  80%   | 글로벌 공급망 차단 모의 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.                                                                                                                                   | `src/pipeline/prc07_batch_runner.py`                                | 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상       | 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과                                                                                                                                  | 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인                             | 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션               | 실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동                          |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |     9     | PRC07_M09 | AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정                              |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정한다.                                                                                                                          | `docs/prc07_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역                    | UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료              | 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성                                                                                                                                         | UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료                        | 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트                       | 단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가                          |
+|      43      |    PRC07    | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool                   | 군수업무 | 부품국산화       |      고급       |     AI 활용형     | -                                                                                                                 |    10     | PRC07_M10 | 무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성                         |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 무기체계 부품 조달 위험 조기경보 및 대체 공급선 추천 도구를 완성한다.                                                                                                                     | `dist/prc07_package/`, `README.md`, `docs/prc07_final_manual.md`    | 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%       | 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치                                                                                                                                | 최종 배포본 생성 및 검수 완료                                      | Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트                         | 클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성                      |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     1     | PRC01_M01 | 국방 조달 계약서, 입찰 공고문 및 방위사업법 규정 데이터 구조 분석                               |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 국방 조달 계약서, 입찰 공고문 및 방위사업법 규정 데이터 구조를 분석한다.                                                                                                                  | `docs/prc01_as_is_to_be_spec.md`                                    | 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출                 | 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성                                                                                                                              | 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료                        | 실무 프로세스와의 일치성 검증                                  | 업무 담당자 권한별 요구사항 반영                                             |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     2     | PRC01_M02 | 계약서 텍스트 파싱, 불공정 조항 키워드 추출 및 조항별 정규화 전처리 모듈 구현                   |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 계약서 텍스트 파싱, 불공정 조항 키워드 추출 및 정규화 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                             | `src/connectors/prc01_data_loader.py` 및 스키마 정의서              | 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%                  | 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성                                                                                                                                       | 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성                        | 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트                  | 비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완                                     |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     3     | PRC01_M03 | 방위사업 계약 필수 규정 준수 여부 자동 판별 1차 Rule 엔진 구현                                  |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 방위사업 계약 필수 규정 준수 여부 판별 Rule 엔진을 구현한다.                                                                                                                              | `src/engine/prc01_rule_engine.py`                                   | 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하               | 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성                                                                                                                                         | 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과                                      | 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증              | 규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리                     |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     4     | PRC01_M04 | LLM/자연어처리 기반 독소 조항, 납기 지체 위험 문구 자동 식별 모델 고도화                        |  중급~고급  |        3         |   높음    |  40%   | 자연어처리 기반 독소 조항 및 납기 지체 위험 문구 식별 모델을 고도화한다.                                                                                                                  | `src/ai/prc01_intelligence_module.py`                               | 추천/분류 정확도 85% 이상 달성                                        | 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성                                                                                                                                              | AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료                          | 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증                | 추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공                                |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     5     | PRC01_M05 | 계약 위험 점수 산출 및 규정 위반 가능성 신뢰도 지수 엔진 개발                                   |    중급     |        3         |   보통    |  50%   | 계약 위험 점수 산출 및 규정 위반 가능성 신뢰도 엔진을 개발한다.                                                                                                                           | `src/ui/prc01_app.py`                                               | 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료                          | 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성                                                                                                                                         | UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인        | 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트                 | 상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화                     |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     6     | PRC01_M06 | 계약서 조항별 위험도 하이라이트 및 조달 검토 대시보드 구현                                      |  중급~고급  |       2.5        |   보통    |  60%   | 계약서 조항별 위험도 하이라이트 및 조달 검토 대시보드를 구현한다.                                                                                                                         | `src/utils/prc01_validator.py` 및 에러 핸들러                       | 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%            | 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공                                                                                                                           | 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성                  | 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트          | 자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용                              |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     7     | PRC01_M07 | 계약 승인 전 법무/계약관 수동 검토 및 조항 수정 권고 HITL 절차 설계                             |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 계약 승인 전 계약관 수동 검토 및 조항 수정 권고 HITL 절차를 설계한다.                                                                                                                     | `src/workflow/prc01_approval_system.py`                             | 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%                | 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성                                                                                                                                               | 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현                 | 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트                                  | 반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계                              |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     8     | PRC01_M08 | 1,000건 대규모 조달 계약서 일괄 스크리닝 부하 테스트 및 처리 속도 검증                          |    고급     |       3.5        |   높음    |  80%   | 대규모 조달 계약서 일괄 스크리닝 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                                  | `src/pipeline/prc01_batch_runner.py`                                | 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상       | 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과                                                                                                                                  | 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인                             | 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션               | 실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동                          |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |     9     | PRC01_M09 | AAR 기반 규정 위반 미탐 사례 분석 및 조달 룰셋/프롬프트 재보정                                  |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 규정 위반 미탐 사례를 분석하고 조달 룰셋을 재보정한다.                                                                                                                           | `docs/prc01_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역                    | UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료              | 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성                                                                                                                                         | UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료                        | 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트                       | 단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가                          |
+|      44      |    PRC01    | AI 기반 조달계획안 검증 Tool                                 | 군수업무 | 조달계획         |      고급       |   프로토타입형    | -                                                                                                                 |    10     | PRC01_M10 | AI 기반 군수 조달 계약 위험 스크리닝 도구 최종 통합 및 실무 패키지 완성                         |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | AI 기반 군수 조달 계약 위험 스크리닝 도구를 최종 완성한다.                                                                                                                                | `dist/prc01_package/`, `README.md`, `docs/prc01_final_manual.md`    | 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%       | 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치                                                                                                                                | 최종 배포본 생성 및 검수 완료                                      | Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트                         | 클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성                      |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     1     | QLT02_M01 | 군수품 수입/수령 검사 불량 기록(규격 미달, 치수 오차, 외관 결함) 데이터셋 정의                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 군수품 수입/수령 검사 불량 기록(규격 미달, 치수 오차) 데이터셋을 정의한다.                                                                                                                | `docs/qlt02_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     2     | QLT02_M02 | 검사 측정치 결측치 정제, 납품업체별 불량 이력 인코딩 전처리 모듈 구현                           |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 검사 측정치 결측치 정제 및 업체별 불량 이력 인코딩 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                | `src/etl/qlt02_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     3     | QLT02_M03 | 불량률 통계 기반 1차 로트(Lot) 합격/불합격 판정 Baseline 알고리즘 구현                          |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 불량률 통계 기반 로트(Lot) 합격/불합격 판정 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                 | `notebooks/qlt02_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     4     | QLT02_M04 | 다변량 분석 및 머신러닝 기반 은닉 품질 결함 패턴 식별 모델 고도화                               |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 다변량 분석 기반 은닉 품질 결함 패턴 식별 모델을 고도화한다.                                                                                                                              | `src/features/qlt02_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     5     | QLT02_M05 | 로트별 품질 위험 지수(Quality Risk Score) 산출 및 조기경보 엔진 개발                            |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 로트별 품질 위험 지수 산출 및 조기경보 엔진을 개발한다.                                                                                                                                   | `src/models/qlt02_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     6     | QLT02_M06 | 수입 검사 불량 추세 및 고위험 납품업체 모니터링 품질 대시보드 구현                              |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 수입 검사 불량 추세 및 고위험 납품업체 모니터링 대시보드를 구현한다.                                                                                                                      | `src/explainability/qlt02_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     7     | QLT02_M07 | 합부 판정 경계선 품목에 대한 품질 검사관 정밀 재검사(HITL) 워크플로우 설계                      |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 합부 판정 경계선 품목에 대한 검사관 정밀 재검사(HITL) 워크플로우를 설계한다.                                                                                                              | `src/optimization/qlt02_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     8     | QLT02_M08 | 불량 부품 대량 납품 가상 주입 시 조기경보 신속성 스트레스 테스트                                |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 불량 부품 대량 납품 가상 주입 시 조기경보 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                     | `src/dashboard/qlt02_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |     9     | QLT02_M09 | AAR 기반 불량 오판정 사례 분석 및 검사 샘플링 파라미터 재보정                                   |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 불량 오판정 사례를 분석하고 샘플링 파라미터를 재보정한다.                                                                                                                        | `reports/qlt02_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      45      |    QLT02    | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델                        | 군수업무 | 품질예측         |      고급       |   데이터분석형    | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                      |    10     | QLT02_M10 | 군수품 수령 검사 불량 패턴 분석 및 품질 조기경보 시스템 통합 패키지 완성                        |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 군수품 수령 검사 불량 패턴 분석 및 품질 조기경보 시스템을 완성한다.                                                                                                                       | `docs/qlt02_operations_guide.md` 및 `pipeline/qlt02_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     1     | QLT05_M01 | 야전 장비 품질결함보고(QDR, Quality Deficiency Report) 데이터 스키마 분석                       |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 야전 장비 품질결함보고(QDR) 데이터 스키마를 분석한다.                                                                                                                                     | `docs/qlt05_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     2     | QLT05_M02 | 비정형 결함 서술 텍스트 정제, 장비 부위별/결함 유형별 라벨링 전처리 구현                        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 비정형 결함 서술 텍스트 정제 및 부위별/유형별 라벨링 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                              | `src/etl/qlt05_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     3     | QLT05_M03 | 빈도 분석 기반 1차 다발 결함 부품 도출 Baseline 알고리즘 구현                                   |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 빈도 분석 기반 다발 결함 부품 도출 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                          | `notebooks/qlt05_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     4     | QLT05_M04 | 텍스트 임베딩 및 토픽 모델링 기반 장비 구조적 품질 취약점 자동 군집화 모델 고도화               |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 토픽 모델링 기반 장비 구조적 품질 취약점 자동 군집화 모델을 고도화한다.                                                                                                                   | `src/features/qlt05_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     5     | QLT05_M05 | 결함 치명도(Critical/Major/Minor) 기반 종합 품질 취약성 지수 산출 엔진 개발                     |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 결함 치명도 기반 종합 품질 취약성 지수 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                              | `src/models/qlt05_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     6     | QLT05_M06 | 야전 QDR 발생 현황 및 장비 부위별 결함 집중도 히트맵 대시보드 구현                              |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 야전 QDR 발생 현황 및 장비 부위별 결함 히트맵 대시보드를 구현한다.                                                                                                                        | `src/explainability/qlt05_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     7     | QLT05_M07 | 제조사 하자 구상 및 설계 변경 소요 제기를 위한 품질관 HITL 검토 모듈 설계                       |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 설계 변경 소요 제기를 위한 품질관 HITL 검토 모듈을 설계한다.                                                                                                                              | `src/optimization/qlt05_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     8     | QLT05_M08 | 10년치 대용량 야전 QDR 텍스트 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트                                  |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 대용량 야전 QDR 텍스트 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                       | `src/dashboard/qlt05_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |     9     | QLT05_M09 | AAR 기반 결함 원인 오분류 분석 및 텍스트 마이닝 룰셋 재튜닝                                     |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 결함 원인 오분류를 분석하고 마이닝 룰셋을 재튜닝한다.                                                                                                                            | `reports/qlt05_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      46      |    QLT05    | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석                             | 군수업무 | 검사실적         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)                       |    10     | QLT05_M10 | 야전 장비 결함 보고(QDR) 데이터 분석 및 품질 취약점 식별 도구 통합 완성                         |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 야전 장비 결함 보고(QDR) 데이터 분석 및 품질 취약점 식별 도구를 완성한다.                                                                                                                 | `docs/qlt05_operations_guide.md` 및 `pipeline/qlt05_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | SUP02_M01 | 장비 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력 및 창정비 주기 데이터셋 스키마 설계                        |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 장비 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력 및 창정비 주기 데이터셋을 설계한다.                                                                                                                  | `docs/sup02_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | SUP02_M02 | 운용 환경(험지/염분/혹한) 가중치 반영 및 장비 노후화 지표 전처리 모듈 구현                      |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 운용 환경(험지/염분) 가중치를 반영한 노후화 지표 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                  | `src/etl/sup02_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | SUP02_M03 | 선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) 계산 Baseline 알고리즘 구현                               |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) 계산 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                  | `notebooks/sup02_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | SUP02_M04 | 생존 분석(Weibull/Cox) 기반 장비/부품 고장 확률 곡선 및 기대수명 예측 모델 고도화               |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 생존 분석 기반 장비/부품 고장 확률 및 기대수명 예측 모델을 고도화한다.                                                                                                                    | `src/features/sup02_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | SUP02_M05 | 예산 및 정비창 능력 연계 최적 계획정비(Overhaul) 일정 추천 엔진 개발                            |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 정비창 능력 연계 최적 계획정비(Overhaul) 일정 추천 엔진을 개발한다.                                                                                                                       | `src/models/sup02_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | SUP02_M06 | 부대별 장비 노후도 현황 및 권장 정비 캘린더 대시보드 구현                                       |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 부대별 장비 노후도 현황 및 권장 정비 캘린더 대시보드를 구현한다.                                                                                                                          | `src/explainability/sup02_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | SUP02_M07 | 정비 일정 확정 및 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차 설계                          |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 정비 일정 확정을 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차를 설계한다.                                                                                                                               | `src/optimization/sup02_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | SUP02_M08 | 전체 군단 보유 장비 1만대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 테스트                                      |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 보유 장비 1만대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                              | `src/dashboard/sup02_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | SUP02_M09 | AAR 기반 수명 예측 오차 분석 및 환경 가중치 파라미터 재보정                                     |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 수명 예측 오차를 분석하고 환경 가중치를 재보정한다.                                                                                                                              | `reports/sup02_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      47      |    SUP02    | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리                      | 군수업무 | 시효관리         |      중급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | SUP02_M10 | 장비 노후도 기반 기대수명 예측 및 계획정비 추천 시스템 통합 완성                                |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 장비 노후도 기반 기대수명 예측 및 계획정비 일정 추천 도구를 완성한다.                                                                                                                     | `docs/sup02_operations_guide.md` 및 `pipeline/sup02_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | AMM02_M01 | 작전 단계별 탄약(구경별) 및 유류(항공유/경유) 기준 소모율(CSR) 데이터 정의                      |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 작전 단계별 탄약 및 유류 기준 소모율(CSR) 데이터 규격을 정의한다.                                                                                                                         | `docs/amm02_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | AMM02_M02 | 부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수 정규화 및 소모량 산출 전처리 모듈 구현                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 부대 규모, 교전 강도, 이동 거리 변수 정규화 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                       | `src/etl/amm02_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | AMM02_M03 | 교전 일수 기반 1차 탄약/유류 기본 소모량 계산 Baseline 알고리즘 구현                            |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 교전 일수 기반 1차 탄약/유류 기본 소모량 계산 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                               | `notebooks/amm02_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | AMM02_M04 | 적 저항 수준 및 화력 운용 계획 연계 일자별 소모량 시계열 예측 모델 고도화                       |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 작전 계획 연계 일자별 소모량 시계열 예측 모델을 고도화한다.                                                                                                                               | `src/features/amm02_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | AMM02_M05 | 부대별 일일 보급 수준(DOS) 연계 긴급 재보급 소요 산출 엔진 개발                                 |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 보급 수준(DOS) 연계 긴급 재보급 소요 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                                | `src/models/amm02_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | AMM02_M06 | 작전 지도 연계 탄약/유류 소모 예측 및 재보급 소요 가시화 대시보드 구현                          |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 작전 지도 연계 탄약/유류 소모 예측 및 재보급 대시보드를 구현한다.                                                                                                                         | `src/explainability/amm02_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | AMM02_M07 | 보급 우선순위 지정 및 대체 탄종 불출을 위한 군수참모 HITL 결재선 설계                           |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 보급 우선순위 지정을 위한 군수참모 HITL 결재선을 설계한다.                                                                                                                                | `src/optimization/amm02_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | AMM02_M08 | 7일간 고강도 전면전 모의 탄약/유류 소모량 극한 스트레스 시뮬레이션                              |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 7일간 전면전 모의 탄약/유류 소모량 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.                                                                                                                        | `src/dashboard/amm02_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | AMM02_M09 | AAR 기반 소모량 예측치와 실사격 결과 간 편차 분석 및 소모 계수 재보정                           |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 소모량 예측 편차를 분석하고 소모 계수를 재보정한다.                                                                                                                              | `reports/amm02_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      48      |    AMM02    | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델                                | 군수업무 | 저장최적화       |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | AMM02_M10 | 탄약/유류 소모량 예측 및 전술 재보급 계획 수립 시뮬레이터 통합 완성                             |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 탄약/유류 소모량 예측 및 전술 재보급 계획 수립 시뮬레이터를 완성한다.                                                                                                                     | `docs/amm02_operations_guide.md` 및 `pipeline/amm02_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     1     | MOV02_M01 | 전장 수송 자산(트럭, 트레일러, 수송기) 제원 및 도로망 네트워크 데이터 스키마 정의               |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전장 수송 자산(트럭, 트레일러) 제원 및 도로망 데이터 스키마를 정의한다.                                                                                                                   | `docs/mov02_as_is_to_be_spec.md`                                    | 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출                 | 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성                                                                                                                              | 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료                        | 실무 프로세스와의 일치성 검증                                  | 업무 담당자 권한별 요구사항 반영                                             |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     2     | MOV02_M02 | 도로 파괴, 교량 붕괴, 통제 구역 등 전장 제약 조건 그래프 전처리 모듈 구현                       |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 도로 파괴, 통제 구역 등 전장 제약 조건 그래프 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                     | `src/connectors/mov02_data_loader.py` 및 스키마 정의서              | 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%                  | 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성                                                                                                                                       | 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성                        | 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트                  | 비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완                                     |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     3     | MOV02_M03 | 다익스트라 기반 최단거리 보급 경로 탐색 1차 Baseline 알고리즘 구현                              |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 다익스트라 기반 최단거리 보급 경로 탐색 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                     | `src/engine/mov02_rule_engine.py`                                   | 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하               | 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성                                                                                                                                         | 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과                                      | 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증              | 규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리                     |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     4     | MOV02_M04 | 적 위협 반경 회피 및 자산 적재 효율을 고려한 최적 수송 경로 추천 모델 고도화                    |  중급~고급  |        3         |   높음    |  40%   | 적 위협 반경 회피 및 적재 효율을 고려한 최적 수송 경로 추천 모델을 고도화한다.                                                                                                            | `src/ai/mov02_intelligence_module.py`                               | 추천/분류 정확도 85% 이상 달성                                        | 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성                                                                                                                                              | AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료                          | 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증                | 추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공                                |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     5     | MOV02_M05 | 수송선단 생존 확률 및 정시 도착 신뢰도 점수 산출 엔진 개발                                      |    중급     |        3         |   보통    |  50%   | 수송선단 생존 확률 및 정시 도착 신뢰도 점수 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                         | `src/ui/mov02_app.py`                                               | 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료                          | 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성                                                                                                                                         | UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인        | 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트                 | 상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화                     |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     6     | MOV02_M06 | 전술 수송 경로 및 자산 배정 현황 가시화 2D/3D 수송 관제 대시보드 구현                           |  중급~고급  |       2.5        |   보통    |  60%   | 전술 수송 경로 및 자산 배정 현황 가시화 대시보드를 구현한다.                                                                                                                              | `src/utils/mov02_validator.py` 및 에러 핸들러                       | 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%            | 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공                                                                                                                           | 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성                  | 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트          | 자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용                              |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     7     | MOV02_M07 | 위험 경로 강행 또는 우회 결정을 위한 수송통제관 HITL 승인 워크플로우 설계                       |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 우회 경로 승인을 위한 수송통제관 HITL 워크플로우를 설계한다.                                                                                                                              | `src/workflow/mov02_approval_system.py`                             | 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%                | 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성                                                                                                                                               | 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현                 | 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트                                  | 반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계                              |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     8     | MOV02_M08 | 도로 50곳 동시 차단 모의 대규모 보급 경로 재탐색 스트레스 테스트                                |    고급     |       3.5        |   높음    |  80%   | 도로 다수 차단 모의 보급 경로 재탐색 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                          | `src/pipeline/mov02_batch_runner.py`                                | 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상       | 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과                                                                                                                                  | 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인                             | 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션               | 실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동                          |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |     9     | MOV02_M09 | AAR 기반 수송 지연 사례 분석 및 경로 위험 가중치 파라미터 재보정                                |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 수송 지연 사례를 분석하고 위험 가중치를 재보정한다.                                                                                                                              | `docs/mov02_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역                    | UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료              | 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성                                                                                                                                         | UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료                        | 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트                       | 단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가                          |
+|      49      |    MOV02    | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool                               | 군수업무 | 수송성과         |      중급       | 대시보드·시각화형 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)                                                        |    10     | MOV02_M10 | 전장 수송 자산 동적 배정 및 최적 보급 경로 추천 시스템 최종 완성                                |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 전장 수송 자산 동적 배정 및 최적 보급 경로 추천 시스템을 완성한다.                                                                                                                        | `dist/mov02_package/`, `README.md`, `docs/mov02_final_manual.md`    | 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%       | 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치                                                                                                                                | 최종 배포본 생성 및 검수 완료                                      | Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트                         | 클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성                      |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | MOV01_M01 | 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의                |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 주요 보급로(MSR) 교차로 및 병목 구간 통과 능력 데이터를 정의한다.                                                                                                                         | `docs/mov01_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | MOV01_M02 | 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현                        |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 수송량 폭증에 따른 구간별 지체 시간 계산 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                          | `src/etl/mov01_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | MOV01_M03 | 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현                                 |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                           | `notebooks/mov01_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | MOV01_M04 | 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화       |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 네트워크 흐름 알고리즘 기반 병목 사전 식별 및 우회로 탐색 모델을 고도화한다.                                                                                                              | `src/features/mov01_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | MOV01_M05 | 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발                                       |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                          | `src/models/mov01_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | MOV01_M06 | 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현                              |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 대시보드를 구현한다.                                                                                                                                 | `src/explainability/mov01_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | MOV01_M07 | 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계                               |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 워크플로우를 설계한다.                                                                                                                       | `src/optimization/mov01_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | MOV01_M08 | 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트                          |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 주요 축선 봉쇄 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                      | `src/dashboard/mov01_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | MOV01_M09 | AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정                                  |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 병목 예측 오차를 분석하고 통과 용량을 재보정한다.                                                                                                                                | `reports/mov01_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      50      |    MOV01    | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool                               | 군수업무 | 수송수요         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | MOV01_M10 | 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성                          |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구를 완성한다.                                                                                                                         | `docs/mov01_operations_guide.md` 및 `pipeline/mov01_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | MOV06_M01 | 군수 수송선단 GPS 위치, 화물 센서, 통신 상태 텔레메트리 데이터셋 정의                           |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 군수 수송선단 GPS 위치, 화물 센서, 텔레메트리 데이터셋을 정의한다.                                                                                                                        | `docs/mov06_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | MOV06_M02 | 수송 데이터 정제, 비정상 GPS 좌표 보정 및 속도/이동 방향 전처리 모듈 구현                       |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 수송 데이터 정제 및 비정상 GPS 좌표 보정 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                          | `src/etl/mov06_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | MOV06_M03 | 현재 속도 기반 단순 도착 예정 시간(ETA) 계산 Baseline 알고리즘 구현                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 현재 속도 기반 단순 도착 예정 시간(ETA) 계산 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                | `notebooks/mov06_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | MOV06_M04 | 도로 상태, 기상, 적 위협 정체 변수를 반영한 머신러닝 기반 정밀 ETA 예측 모델 고도화             |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 도로 상태, 기상, 정체 변수를 반영한 머신러닝 기반 정밀 ETA 예측 모델을 고도화한다.                                                                                                        | `src/features/mov06_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | MOV06_M05 | 수송선단 경로 이탈 및 불시 정차 감지 신뢰도 경보 엔진 개발                                      |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 수송선단 경로 이탈 및 불시 정차 감지 신뢰도 경보 엔진을 개발한다.                                                                                                                         | `src/models/mov06_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | MOV06_M06 | 실시간 수송선단 위치 추적 및 실시간 ETA 변동 대시보드 UI 구현                                   |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 실시간 수송선단 위치 추적 및 ETA 변동 대시보드 UI를 구현한다.                                                                                                                             | `src/explainability/mov06_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | MOV06_M07 | 도착 지연 경보 발생 시 현장 확인 및 대체 수송 지시를 위한 HITL 절차 설계                        |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 도착 지연 경보 발생 시 현장 확인 및 대체 지시 HITL 절차를 설계한다.                                                                                                                       | `src/optimization/mov06_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | MOV06_M08 | 100개 수송선단 동시 이동 모의 실시간 위치 데이터 스트림 부하 테스트                             |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 100개 수송선단 동시 이동 모의 위치 데이터 스트림 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                  | `src/dashboard/mov06_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | MOV06_M09 | AAR 기반 ETA 예측 오차 분석 및 지연 요인 가중치 매트릭스 재튜닝                                 |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 ETA 예측 오차를 분석하고 가중치를 재튜닝한다.                                                                                                                                    | `reports/mov06_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      51      |    MOV06    | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리                              | 군수업무 | 납품물류         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | MOV06_M10 | 군수품 이동 상태 추적 및 도착 예정 시간(ETA) 예측 시스템 최종 완성                              |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 군수품 이동 상태 추적 및 도착 예정 시간(ETA) 예측 시스템을 완성한다.                                                                                                                      | `docs/mov06_operations_guide.md` 및 `pipeline/mov06_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     1     | QLT04_M01 | 사단/여단별 주요 전술 장비(전차, 자주포, 장갑차) 일일 가동률 및 정비 대기 데이터셋 정의         |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전술 장비(전차, 자주포) 일일 가동률 및 정비 대기 데이터셋을 정의한다.                                                                                                                     | `docs/qlt04_as_is_to_be_spec.md`                                    | 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출                 | 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성                                                                                                                              | 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료                        | 실무 프로세스와의 일치성 검증                                  | 업무 담당자 권한별 요구사항 반영                                             |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     2     | QLT04_M02 | 정비 대기 시간(부품 대기, 정비병 부족, 외주 정비) 요인 분류 전처리 모듈 구현                    |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 정비 대기 시간(부품 대기, 인력 부족) 요인 분류 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                    | `src/connectors/qlt04_data_loader.py` 및 스키마 정의서              | 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%                  | 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성                                                                                                                                       | 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성                        | 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트                  | 비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완                                     |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     3     | QLT04_M03 | 가동률 저하 상위 5대 요인 도출 1차 통계 분석 Baseline 알고리즘 구현                             |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 가동률 저하 상위 요인 도출 1차 통계 분석 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                    | `src/engine/qlt04_rule_engine.py`                                   | 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하               | 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성                                                                                                                                         | 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과                                      | 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증              | 규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리                     |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     4     | QLT04_M04 | 회귀 분석 및 원인 규명 모델 기반 가동률 저하 핵심 병목 요인 정밀 분석 엔진 고도화               |  중급~고급  |        3         |   높음    |  40%   | 회귀 분석 기반 가동률 저하 핵심 병목 요인 정밀 분석 엔진을 고도화한다.                                                                                                                    | `src/ai/qlt04_intelligence_module.py`                               | 추천/분류 정확도 85% 이상 달성                                        | 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성                                                                                                                                              | AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료                          | 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증                | 추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공                                |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     5     | QLT04_M05 | 정비 자원 재배치 시 예상 가동률 상승폭 시뮬레이션 산출 엔진 개발                                |    중급     |        3         |   보통    |  50%   | 정비 자원 재배치 시 예상 가동률 상승폭 시뮬레이션 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                   | `src/ui/qlt04_app.py`                                               | 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료                          | 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성                                                                                                                                         | UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인        | 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트                 | 상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화                     |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     6     | QLT04_M06 | 부대별/장비별 가동률 추세 및 가동률 저하 요인 분석 대시보드 구현                                |  중급~고급  |       2.5        |   보통    |  60%   | 부대별/장비별 가동률 추세 및 저하 요인 분석 대시보드를 구현한다.                                                                                                                          | `src/utils/qlt04_validator.py` 및 에러 핸들러                       | 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%            | 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공                                                                                                                           | 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성                  | 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트          | 자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용                              |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     7     | QLT04_M07 | 정비 자원 우선 투입 결정을 위한 군수참모처 HITL 정책 결정 모듈 설계                             |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 정비 자원 우선 투입 결정을 위한 군수참모처 HITL 정책 결정 모듈을 설계한다.                                                                                                                | `src/workflow/qlt04_approval_system.py`                             | 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%                | 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성                                                                                                                                               | 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현                 | 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트                                  | 반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계                              |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     8     | QLT04_M08 | 전군 장비 가동률 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트 및 성능 검증                                  |    고급     |       3.5        |   높음    |  80%   | 전군 장비 가동률 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                             | `src/pipeline/qlt04_batch_runner.py`                                | 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상       | 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과                                                                                                                                  | 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인                             | 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션               | 실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동                          |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |     9     | QLT04_M09 | AAR 기반 가동률 예측치와 실제치 편차 분석 및 분석 파라미터 재보정                               |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 가동률 예측치와 실제치 편차를 분석하고 파라미터를 재보정한다.                                                                                                                    | `docs/qlt04_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역                    | UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료              | 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성                                                                                                                                         | UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료                        | 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트                       | 단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가                          |
+|      52      |    QLT04    | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션                      | 군수업무 | 외주정비 검사    |      중급       |   프로토타입형    | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서                                          |    10     | QLT04_M10 | 전술 장비 가동률 저하 요인 분석 및 가동률 극대화 도구 최종 완성                                 |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 전술 장비 가동률 저하 요인 분석 및 가동률 극대화 도구를 완성한다.                                                                                                                         | `dist/qlt04_package/`, `README.md`, `docs/qlt04_final_manual.md`    | 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%       | 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치                                                                                                                                | 최종 배포본 생성 및 검수 완료                                      | Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트                         | 클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성                      |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | MNT03_M01 | 전차/장갑차 전자제어장치(ECU) 고장 진단 코드(DTC) 및 정비 매뉴얼 데이터셋 정의                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 전차/장갑차 전자제어장치(ECU) 고장 진단 코드(DTC) 데이터셋을 정의한다.                                                                                                                    | `docs/mnt03_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | MNT03_M02 | DTC 시계열 발생 로그 정제, 동시 발생 코드 정규화 전처리 모듈 구현                               |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | DTC 발생 로그 정제 및 동시 발생 코드 정규화 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                       | `src/etl/mnt03_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | MNT03_M03 | 단일 고장 코드 기반 1차 고장 부품 매핑 Baseline 알고리즘 구현                                   |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 단일 고장 코드 기반 1차 고장 부품 매핑 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                      | `notebooks/mnt03_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | MNT03_M04 | 연관 규칙 마이닝(Apriori/FP-Growth) 기반 다중 DTC 동시 발생 시 근본 원인 예측 모델 고도화       |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 연관 규칙 마이닝 기반 다중 DTC 동시 발생 시 근본 원인 예측 모델을 고도화한다.                                                                                                             | `src/features/mnt03_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | MNT03_M05 | DTC 기반 정비 조치 가이드라인 및 추천 신뢰도 점수 산출 엔진 개발                                |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | DTC 기반 정비 조치 가이드라인 및 추천 신뢰도 점수 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                   | `src/models/mnt03_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | MNT03_M06 | 정비병용 모바일/웹 고장 코드 진단 및 정비 조치 절차 대시보드 구현                               |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 정비병용 모바일/웹 고장 코드 진단 대시보드를 구현한다.                                                                                                                                    | `src/explainability/mnt03_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | MNT03_M07 | 복합 고장 의심 시 숙련 정비관 2차 정밀 진단(HITL) 워크플로우 설계                               |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 복합 고장 의심 시 숙련 정비관 2차 정밀 진단(HITL) 워크플로우를 설계한다.                                                                                                                  | `src/optimization/mnt03_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | MNT03_M08 | 1,000건 동시 다발 고장 코드 주입 시 연관 고장 추론 부하 테스트                                  |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 1,000건 동시 고장 코드 주입 시 연관 고장 추론 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                     | `src/dashboard/mnt03_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | MNT03_M09 | AAR 기반 연관 고장 오진단 사례 분석 및 고장 룰베이스 재튜닝                                     |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 연관 고장 오진단 사례를 분석하고 룰베이스를 재튜닝한다.                                                                                                                          | `reports/mnt03_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      53      |    MNT03    | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별                      | 군수업무 | 고장분석         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | MNT03_M10 | 무기체계 고장 코드(DTC) 기반 연관 고장 예측 및 정비 가이드 도구 완성                            |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 무기체계 고장 코드(DTC) 기반 연관 고장 예측 및 정비 가이드 도구를 완성한다.                                                                                                               | `docs/mnt03_operations_guide.md` 및 `pipeline/mnt03_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | MNT04_M01 | 헬기/기갑 엔진 및 구동계 진동, 온도, 압력 센서 시계열 데이터셋 정의                             |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 헬기/기갑 엔진 진동, 온도, 압력 센서 시계열 데이터셋을 정의한다.                                                                                                                          | `docs/mnt04_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | MNT04_M02 | 고주파 센서 신호 잡음 제거, FFT 변환 및 주요 특징량(RMS, Kurtosis) 전처리 구현                  |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 센서 잡음 제거, FFT 변환 및 주요 특징량(RMS 등) 추출 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                              | `src/etl/mnt04_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | MNT04_M03 | 임계값 초과 기반 1차 센서 이상 징후 감지 Baseline 알고리즘 구현                                 |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 임계값 초과 기반 1차 센서 이상 징후 감지 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                    | `notebooks/mnt04_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | MNT04_M04 | 오토인코더(Autoencoder)/LSTM 기반 미세 진동 변화 감지 예지정비(PdM) 모델 고도화                 |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 오토인코더 기반 미세 진동 변화 감지 예지정비(PdM) 모델을 고도화한다.                                                                                                                      | `src/features/mnt04_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | MNT04_M05 | 부품 고장 임박 시점(RUL) 예측 및 상태 기반 이상 신뢰도 점수 엔진 개발                           |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 부품 고장 임박 시점(RUL) 예측 및 상태 이상 신뢰도 점수 엔진을 개발한다.                                                                                                                   | `src/models/mnt04_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | MNT04_M06 | 장비 센서 상태 실시간 모니터링 및 결함 징후 경보 대시보드 구현                                  |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 장비 센서 상태 실시간 모니터링 및 결함 경보 대시보드를 구현한다.                                                                                                                          | `src/explainability/mnt04_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | MNT04_M07 | 예방 정비 조기 입고 결정을 위한 항공/기갑 검사관 HITL 승인 모듈 설계                            |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 예방 정비 조기 입고 결정을 위한 검사관 HITL 승인 모듈을 설계한다.                                                                                                                         | `src/optimization/mnt04_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | MNT04_M08 | 장시간 비행/기동 센서 데이터 대용량 스트림 주입 스트레스 테스트                                 |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 장시간 기동 센서 데이터 대용량 스트림 주입 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                    | `src/dashboard/mnt04_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | MNT04_M09 | AAR 기반 예지정비 오경보 분석 및 이상 감지 임계 파라미터 재보정                                 |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 예지정비 오경보를 분석하고 임계 파라미터를 재보정한다.                                                                                                                           | `reports/mnt04_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      54      |    MNT04    | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리                     | 군수업무 | PBL 품목관리     |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | MNT04_M10 | 항공/기갑 장비 예지정비(PdM) 센서 데이터 이상 징후 감지 시스템 통합 완성                        |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 항공/기갑 장비 예지정비(PdM) 센서 데이터 이상 징후 감지 시스템을 완성한다.                                                                                                                | `docs/mnt04_operations_guide.md` 및 `pipeline/mnt04_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | MNT10_M01 | 야전 긴급 정비 요청(고장 위치, 장비 중요도, 고장 유형) 데이터셋 스키마 정의                     |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 야전 긴급 정비 요청(고장 위치, 장비 중요도) 데이터 스키마를 정의한다.                                                                                                                     | `docs/mnt10_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | MNT10_M02 | 이동정비반 보유 장비/공구 및 출동 가능 상태 정보 전처리 모듈 구현                               |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 이동정비반 보유 장비 및 출동 가능 상태 정보 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                       | `src/etl/mnt10_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | MNT10_M03 | 거리 기준 1차 이동정비반 배정 Baseline 알고리즘 구현                                            |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 거리 기준 1차 이동정비반 배정 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                               | `notebooks/mnt10_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | MNT10_M04 | 장비 작전 중요도, 정비 소요 시간, 이동 경로를 종합한 최적 출동 우선순위 추천 엔진 고도화        |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 작전 중요도와 이동 경로를 종합한 최적 출동 우선순위 추천 엔진을 고도화한다.                                                                                                               | `src/features/mnt10_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | MNT10_M05 | 출동 지연 위험도 및 현장 수리 가능성 신뢰도 점수 산출 모듈 개발                                 |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 출동 지연 위험도 및 현장 수리 가능성 신뢰도 점수 모듈을 개발한다.                                                                                                                         | `src/models/mnt10_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | MNT10_M06 | 야전 정비 요청 현황 및 이동정비반 관제 대시보드 UI 구현                                         |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 야전 정비 요청 현황 및 이동정비반 관제 대시보드 UI를 구현한다.                                                                                                                            | `src/explainability/mnt10_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | MNT10_M07 | 긴급 출동 순서 변경 및 정비반 재배치를 위한 정비대대장 HITL 승인 체계 설계                      |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 출동 순서 변경을 위한 정비대대장 HITL 승인 체계를 설계한다.                                                                                                                               | `src/optimization/mnt10_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | MNT10_M08 | 동시 20개소 긴급 정비 요청 발생 모의 출동 스케줄링 스트레스 테스트                              |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 동시 20개소 긴급 정비 요청 발생 모의 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                          | `src/dashboard/mnt10_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | MNT10_M09 | AAR 기반 출동 우선순위 배정 오류 분석 및 가중치 매트릭스 재튜닝                                 |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 출동 우선순위 배정 오류를 분석하고 가중치를 재튜닝한다.                                                                                                                          | `reports/mnt10_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      55      |    MNT10    | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형                        | 군수업무 | 정비인력         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | MNT10_M10 | 야전 이동정비반 긴급 출동 우선순위 배정 및 경로 최적화 도구 통합 완성                           |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 야전 이동정비반 긴급 출동 우선순위 배정 및 경로 최적화 도구를 완성한다.                                                                                                                   | `docs/mnt10_operations_guide.md` 및 `pipeline/mnt10_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | MNT06_M01 | 3D 프린팅 제작 대상 군수 부품 3D CAD 모델 및 금속/폴리머 소재 물성 데이터 정의                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 3D 프린팅 대상 군수 부품 3D CAD 모델 및 소재 물성 데이터를 정의한다.                                                                                                                      | `docs/mnt06_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | MNT06_M02 | CAD 파일 메쉬 정제, 슬라이싱 데이터 파싱 및 제작 규격 전처리 모듈 구현                          |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | CAD 메쉬 정제 및 슬라이싱 데이터 파싱 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                             | `src/etl/mnt06_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | MNT06_M03 | 기하학적 형상 기반 1차 3D 프린팅 제작 가능 여부 판별 Baseline 알고리즘 구현                     |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 형상 기반 1차 3D 프린팅 제작 가능 여부 판별 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                 | `notebooks/mnt06_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | MNT06_M04 | 유한요소해석(FEA) 연계 야전 부품 인장강도·피로내구도 신뢰성 평가 머신러닝 고도화                |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 유한요소해석(FEA) 연계 부품 인장강도·내구도 신뢰성 평가 모델을 고도화한다.                                                                                                                | `src/features/mnt06_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | MNT06_M05 | 긴급 야전 제작 부품의 군사 규격(MIL-STD) 부합성 신뢰도 점수 산출 엔진 개발                      |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 야전 제작 부품의 군사 규격(MIL-STD) 부합성 신뢰도 엔진을 개발한다.                                                                                                                        | `src/models/mnt06_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | MNT06_M06 | 부품별 제작 소요 시간, 비용 및 신뢰성 평가 결과 가시화 대시보드 구현                            |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 부품별 제작 소요 시간, 비용 및 신뢰성 평가 가시화 대시보드를 구현한다.                                                                                                                    | `src/explainability/mnt06_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | MNT06_M07 | 야전 3D 프린팅 부품 실 장착 승인을 위한 정비기술관 HITL 검토 절차 설계                          |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 야전 부품 실 장착 승인을 위한 정비기술관 HITL 검토 절차를 설계한다.                                                                                                                       | `src/optimization/mnt06_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | MNT06_M08 | 복잡 형상 부품 50종 일괄 신뢰성 평가 시뮬레이션 부하 테스트                                     |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 복잡 형상 부품 50종 일괄 신뢰성 평가 시뮬레이션 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                   | `src/dashboard/mnt06_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | MNT06_M09 | AAR 기반 실물 파괴 시험 결과와 3D 모델 예측치 간 오차 분석 및 보정                              |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 실물 파괴 시험 결과와 예측치 간 오차를 분석 보정한다.                                                                                                                            | `reports/mnt06_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      56      |    MNT06    | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델                           | 군수업무 | 폐기율           |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | MNT06_M10 | 3D 프린팅 야전 긴급 부품 제작 타당성 및 신뢰성 평가 도구 최종 완성                              |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 3D 프린팅 야전 긴급 부품 제작 타당성 및 신뢰성 평가 도구를 완성한다.                                                                                                                      | `docs/mnt06_operations_guide.md` 및 `pipeline/mnt06_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     1     | QLT03_M01 | 장비 외관 결함(균열, 부식, 파손, 누유) 고해상도 사진 데이터셋 및 라벨링 정의                    |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 장비 외관 결함(균열, 부식, 파손) 사진 데이터셋 및 라벨링을 정의한다.                                                                                                                      | `docs/qlt03_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     2     | QLT03_M02 | 이미지 조도 보정, 해상도 표준화 및 결함 영역(Bounding Box) 전처리 모듈 구현                     |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 조도 보정, 해상도 표준화 및 결함 영역 바운딩 박스 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                 | `src/etl/qlt03_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     3     | QLT03_M03 | 외관 결함 유무 1차 판별 Baseline 비전 모델 구현                                                 |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 외관 결함 유무 1차 판별 Baseline 비전 모델을 구현한다.                                                                                                                                    | `notebooks/qlt03_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     4     | QLT03_M04 | 세그멘테이션(Mask R-CNN) 기반 결함 면적/깊이 정밀 측정 및 손상도 자동 판정 모델 고도화          |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 세그멘테이션 기반 결함 면적/깊이 정밀 측정 및 손상도 자동 판정 모델을 고도화한다.                                                                                                         | `src/features/qlt03_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     5     | QLT03_M05 | 정비 등급(현장정비/야전정비/창정비) 자동 분류 및 판정 신뢰도 지수 산출 엔진 개발                |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 정비 등급(현장/야전/창정비) 자동 분류 및 신뢰도 지수 엔진을 개발한다.                                                                                                                     | `src/models/qlt03_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     6     | QLT03_M06 | 장비 결함 사진 업로드 및 손상 부위 시각화 판정 인터페이스 구현                                  |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 장비 결함 사진 업로드 및 손상 부위 시각화 인터페이스를 구현한다.                                                                                                                          | `src/explainability/qlt03_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     7     | QLT03_M07 | 외관 판정 결과에 대한 검사관 수동 보정 및 최종 정비 등급 HITL 승인 절차 설계                    |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 외관 판정 결과에 대한 검사관 수동 보정 및 HITL 승인 절차를 설계한다.                                                                                                                      | `src/optimization/qlt03_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     8     | QLT03_M08 | 오염물/진흙 혼입 사진 대량 판정 스트레스 테스트 및 한계치 도출                                  |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 오염물 혼입 사진 대량 판정 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                                                    | `src/dashboard/qlt03_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |     9     | QLT03_M09 | AAR 기반 외관 오판 사례 분석 및 컴퓨터 비전 모델 파라미터 재보정                                |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 외관 오판 사례를 분석하고 컴퓨터 비전 파라미터를 재보정한다.                                                                                                                     | `reports/qlt03_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      57      |    QLT03    | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool                         | 군수업무 | 제원검증         |      고급       |   데이터분석형    | -                                                                                                                 |    10     | QLT03_M10 | 장비 결함 사진 기반 AI 외관 검사 및 손상도 자동 판정 도구 통합 완성                             |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 장비 결함 사진 기반 AI 외관 검사 및 손상도 자동 판정 도구를 완성한다.                                                                                                                     | `docs/qlt03_operations_guide.md` 및 `pipeline/qlt03_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     1     | STR01_M01 | 부대별 5대 핵심 보급품(식량, 피복, 유류, 탄약, 수리부속) 재고 및 기준 보급일수(DOS) 스키마 정의 |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 5대 핵심 보급품(식량, 유류, 탄약 등) 재고 및 기준 보급일수(DOS) 스키마를 정의한다.                                                                                                        | `docs/str01_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리            | 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의    | 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성                                                                                                                       | 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인                            | 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조      | 국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영                                  |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     2     | STR01_M02 | 부대별 일일 소모율 정규화 및 재고 변동 데이터 전처리 모듈 구현                                  |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 부대별 일일 소모율 정규화 및 재고 변동 데이터 전처리 모듈을 구현한다.                                                                                                                     | `src/etl/str01_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서               | 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%            | 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성                                                                                                                 | ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축                 | 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증               | 자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용                          |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     3     | STR01_M03 | 단순 잔여 DOS 계산 및 1차 기준 미달 부대 식별 Baseline 알고리즘 구현                            |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 단순 잔여 DOS 계산 및 기준 미달 부대 식별 Baseline 알고리즘을 구현한다.                                                                                                                   | `notebooks/str01_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트             | EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출   | 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준                                                                                                                                    | EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화           | 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증         | 파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별                    |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     4     | STR01_M04 | 작전 템포 변동 및 기상 악화 연계 부대별 결핍 위험 일자(Stockout Date) 정밀 예측 고도화          |    중급     |        3         |   보통    |  40%   | 작전 템포 변동 연계 부대별 결핍 위험 일자(Stockout Date) 정밀 예측을 고도화한다.                                                                                                          | `src/features/str01_feature_engineering.py` 및 기준 모델            | 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성                | 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성                                                                                                                                   | 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출                  | 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지     | 피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소                        |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     5     | STR01_M05 | 결핍 심각도 지수 산출 및 다단계 결핍 조기경보(주의/경계/심각) 엔진 개발                         |  중급~고급  |       3.5        |   높음    |  50%   | 결핍 심각도 지수 산출 및 다단계 결핍 조기경보 엔진을 개발한다.                                                                                                                            | `src/models/str01_advanced_model.py`                                | 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상     | 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성                                                                                                                         | 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장             | Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가                   | 앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화                           |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     6     | STR01_M06 | 군단/사단 관할 부대 보급 수준(DOS) 실시간 현황 지도 및 경보 대시보드 구현                       |  중급~고급  |        3         |   보통    |  60%   | 관할 부대 보급 수준(DOS) 실시간 현황 지도 및 경보 대시보드를 구현한다.                                                                                                                    | `src/explainability/str01_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트           | 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%                  | 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성                                                                                                                       | SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성           | 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증                         | 자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성 |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     7     | STR01_M07 | 결핍 부대 긴급 물자 전환 결정을 위한 군수처장 HITL 승인 워크플로우 설계                         |    고급     |       3.5        |   높음    |  70%   | 결핍 부대 긴급 물자 전환 결정을 위한 군수처장 HITL 승인 워크플로우를 설계한다.                                                                                                            | `src/optimization/str01_simulator.py`                               | 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상                | 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성                                                                                                                     | 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료         | 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅                | 돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가              |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     8     | STR01_M08 | 전면전 발발 모의 전 부대 보급품 동시 급감 스트레스 시뮬레이션                                   |    고급     |        3         |   보통    |  80%   | 전면전 모의 전 부대 보급품 동시 급감 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.                                                                                                                      | `src/dashboard/str01_app.py` (Streamlit/Dash 등)                    | 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상                | 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)                                                                                                                        | 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증              | 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증              | 보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재                                 |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |     9     | STR01_M09 | AAR 기반 결핍 경보 지연 원인 분석 및 경보 임계 파라미터 재보정                                  |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 결핍 경보 지연 원인을 분석하고 임계 파라미터를 재보정한다.                                                                                                                       | `reports/str01_roi_analysis.md`                                     | 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출                   | 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력                                                                                                                            | ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록                 | 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증                              | 단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화                                |
+|      58      |    STR01    | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리                      | 군수업무 | 성과관리         |      중급       |   데이터분석형    | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)                       |    10     | STR01_M10 | 전술 부대 보급 수준(DOS) 실시간 모니터링 및 결핍 경보 시스템 통합 완성                          |   최고급    |       3.5        |   종합    |  100%  | 전술 부대 보급 수준(DOS) 실시간 모니터링 및 결핍 경보 시스템을 완성한다.                                                                                                                  | `docs/str01_operations_guide.md` 및 `pipeline/str01_retrain.py`     | 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비                 | 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성                                                                                                                  | 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성                    | End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수            | 차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록             |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     1     | DAT09_M01 | 이기종 군수 정보체계(DELIIS, 장비정비정보체계, 탄약체계) 데이터 연동 규격 분석                  |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 이기종 군수 정보체계(DELIIS, 장비정비, 탄약체계) 데이터 연동 규격을 분석한다.                                                                                                             | `docs/dat09_as_is_to_be_spec.md`                                    | 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출                 | 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성                                                                                                                              | 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료                        | 실무 프로세스와의 일치성 검증                                  | 업무 담당자 권한별 요구사항 반영                                             |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     2     | DAT09_M02 | 서로 다른 부품코드, 부대코드, 날짜 포맷 통합 및 결측 데이터 전처리 파이프라인 구축              |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 부품코드, 부대코드, 날짜 포맷 통합 및 결측 데이터 전처리 파이프라인을 구축한다.                                                                                                           | `src/connectors/dat09_data_loader.py` 및 스키마 정의서              | 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%                  | 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성                                                                                                                                       | 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성                        | 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트                  | 비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완                                     |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     3     | DAT09_M03 | 통합 데이터베이스 1차 구축 및 핵심 군수 지표 집계 Baseline 쿼리 모듈 구현                       |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 통합 DB 구축 및 핵심 군수 지표 집계 Baseline 쿼리 모듈을 구현한다.                                                                                                                        | `src/engine/dat09_rule_engine.py`                                   | 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하               | 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성                                                                                                                                         | 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과                                      | 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증              | 규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리                     |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     4     | DAT09_M04 | 실시간 데이터 스트리밍(Kafka/CDC) 기반 이기종 데이터 정합성 유지 및 자동 동기화 고도화          |  중급~고급  |        3         |   높음    |  40%   | 실시간 데이터 스트리밍 기반 이기종 데이터 정합성 유지 및 자동 동기화를 고도화한다.                                                                                                        | `src/ai/dat09_intelligence_module.py`                               | 추천/분류 정확도 85% 이상 달성                                        | 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성                                                                                                                                              | AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료                          | 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증                | 추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공                                |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     5     | DAT09_M05 | 체계 간 불일치 데이터 자동 식별 및 데이터 신뢰도 품질 지수 산출 엔진 개발                       |    중급     |        3         |   보통    |  50%   | 체계 간 불일치 데이터 자동 식별 및 품질 신뢰도 지수 산출 엔진을 개발한다.                                                                                                                 | `src/ui/dat09_app.py`                                               | 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료                          | 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성                                                                                                                                         | UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인        | 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트                 | 상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화                     |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     6     | DAT09_M06 | 지휘관 및 군수참모용 통합 군수 상황판(Logistics COP) 실시간 대시보드 구현                       |  중급~고급  |       2.5        |   보통    |  60%   | 지휘관 및 군수참모용 통합 군수 상황판(Logistics COP) 실시간 대시보드를 구현한다.                                                                                                          | `src/utils/dat09_validator.py` 및 에러 핸들러                       | 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%            | 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공                                                                                                                           | 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성                  | 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트          | 자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용                              |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     7     | DAT09_M07 | 체계 간 데이터 충돌 시 마스터 데이터 확정을 위한 데이터관리관 HITL 승인 설계                    |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 데이터 충돌 시 마스터 데이터 확정을 위한 데이터관리관 HITL 승인을 설계한다.                                                                                                               | `src/workflow/dat09_approval_system.py`                             | 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%                | 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성                                                                                                                                               | 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현                 | 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트                                  | 반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계                              |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     8     | DAT09_M08 | 수만 건의 이기종 군수 트랜잭션 동시 유입 시뮬레이션 부하 테스트                                 |    고급     |       3.5        |   높음    |  80%   | 수만 건의 이기종 군수 트랜잭션 동시 유입 부하 테스트를 수행한다.                                                                                                                          | `src/pipeline/dat09_batch_runner.py`                                | 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상       | 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과                                                                                                                                  | 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인                             | 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션               | 실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동                          |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |     9     | DAT09_M09 | AAR 기반 데이터 연동 누락 분석 및 매핑 테이블 파라미터 재튜닝                                   |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 데이터 연동 누락을 분석하고 매핑 파라미터를 재튜닝한다.                                                                                                                          | `docs/dat09_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역                    | UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료              | 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성                                                                                                                                         | UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료                        | 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트                       | 단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가                          |
+|      59      |    DAT09    | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드                        | 군수업무 | 데이터전략       |      중급       | 대시보드·시각화형 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)                                                         |    10     | DAT09_M10 | 이기종 군수 정보체계 데이터 통합 및 실시간 가시화 대시보드 최종 완성                            |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 이기종 군수 정보체계 데이터 통합 및 실시간 가시화 대시보드를 완성한다.                                                                                                                    | `dist/dat09_package/`, `README.md`, `docs/dat09_final_manual.md`    | 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%       | 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치                                                                                                                                | 최종 배포본 생성 및 검수 완료                                      | Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트                         | 클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성                      |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     1     | DAT06_M01 | 군수 월간 결산 항목(물자 불출, 수리부속 소모, 탄약 정산, 장비 가동률) 데이터 구조 분석          |    초급     |       1.5        |   낮음    |  10%   | 군수 월간 결산 항목(물자 불출, 수리부속 소모, 탄약 정산) 데이터 구조를 분석한다.                                                                                                          | `docs/dat06_as_is_to_be_spec.md`                                    | 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출                 | 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성                                                                                                                              | 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료                        | 실무 프로세스와의 일치성 검증                                  | 업무 담당자 권한별 요구사항 반영                                             |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     2     | DAT06_M02 | 다양한 양식의 엑셀/CSV 데이터 자동 파싱, 정합성 검증 및 전처리 파이프라인 구축                  |  초급~중급  |        2         |   보통    |  20%   | 엑셀/CSV 데이터 자동 파싱, 정합성 검증 및 전처리 파이프라인을 구축한다.                                                                                                                   | `src/connectors/dat06_data_loader.py` 및 스키마 정의서              | 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%                  | 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성                                                                                                                                       | 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성                        | 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트                  | 비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완                                     |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     3     | DAT06_M03 | 표준 정산 규칙 기반 1차 월간 결산 집계 및 통계 산출 Baseline 엔진 구현                          |    중급     |       2.5        |   보통    |  30%   | 표준 정산 규칙 기반 1차 월간 결산 집계 Baseline 엔진을 구현한다.                                                                                                                          | `src/engine/dat06_rule_engine.py`                                   | 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하               | 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성                                                                                                                                         | 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과                                      | 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증              | 규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리                     |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     4     | DAT06_M04 | 데이터 이상치(전월 대비 급증 항목) 자동 감지 및 이상 원인 요약 추천 모듈 고도화                 |  중급~고급  |        3         |   높음    |  40%   | 전월 대비 급증 항목 이상치 감지 및 이상 원인 요약 추천 모듈을 고도화한다.                                                                                                                 | `src/ai/dat06_intelligence_module.py`                               | 추천/분류 정확도 85% 이상 달성                                        | 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성                                                                                                                                              | AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료                          | 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증                | 추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공                                |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     5     | DAT06_M05 | 정산 결과의 회계적 일관성 검증 및 신뢰도 검증 엔진 개발                                         |    중급     |        3         |   보통    |  50%   | 정산 결과의 회계적 일관성 검증 및 신뢰도 검증 엔진을 개발한다.                                                                                                                            | `src/ui/dat06_app.py`                                               | 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료                          | 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성                                                                                                                                         | UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인        | 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트                 | 상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화                     |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     6     | DAT06_M06 | 군수 결산 보고서 생성 및 승인/반려 관리 대화형 웹 대시보드 구현                                 |  중급~고급  |       2.5        |   보통    |  60%   | 군수 결산 보고서 생성 및 승인/반려 대화형 웹 대시보드를 구현한다.                                                                                                                         | `src/utils/dat06_validator.py` 및 에러 핸들러                       | 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%            | 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공                                                                                                                           | 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성                  | 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트          | 자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용                              |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     7     | DAT06_M07 | 결산 보고서 최종 발간 전 군수과장/보급관 3단계 HITL 전자 결재선 연계 설계                       |    고급     |        3         |   높음    |  70%   | 결산 보고서 최종 발간 전 군수과장/보급관 3단계 HITL 결재선을 설계한다.                                                                                                                    | `src/workflow/dat06_approval_system.py`                             | 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%                | 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성                                                                                                                                               | 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현                 | 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트                                  | 반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계                              |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     8     | DAT06_M08 | 수십 개 예하 부대 월간 결산 보고서 원클릭 일괄 생성 배치(Batch) 스트레스 테스트                 |    고급     |       3.5        |   높음    |  80%   | 수십 개 예하 부대 월간 결산 보고서 일괄 생성 배치 스트레스 테스트를 수행한다.                                                                                                             | `src/pipeline/dat06_batch_runner.py`                                | 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상       | 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과                                                                                                                                  | 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인                             | 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션               | 실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동                          |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |     9     | DAT06_M09 | AAR 기반 결산 수치 오집계 사례 분석 및 집계 룰셋/템플릿 보정                                    |    고급     |        3         |   높음    |  90%   | AAR 기반 결산 수치 오집계 사례를 분석하고 룰셋을 보정한다.                                                                                                                                | `docs/dat06_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역                    | UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료              | 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성                                                                                                                                         | UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료                        | 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트                       | 단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가                          |
+|      60      |    DAT06    | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화                         | 군수업무 | 사무자동화       |      고급       |   업무자동화형    | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)                                         |    10     | DAT06_M10 | 군수 월간 결산 및 보급 현황 보고서 원클릭 자동 생성 도구 최종 완성                              |   최고급    |        3         |   종합    |  100%  | 군수 월간 결산 및 보급 현황 보고서 원클릭 자동 생성 도구를 완성한다.                                                                                                                      | `dist/dat06_package/`, `README.md`, `docs/dat06_final_manual.md`    | 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%       | 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치                                                                                                                                | 최종 배포본 생성 및 검수 완료                                      | Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트                         | 클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성                      |

data/projectlist02.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+| No. | 분야 | 프로젝트ID | 전쟁 사례 구분 | 군 특화/군수 업무 분야 | 세부 분야 | 프로젝트명 | 난이도 | 학습 구현/수행 유형 | 학습 초점 | 추천 사유 |
+| :---: | :---: | :---: | :--- | :--- | :--- | :--- | :---: | :---: | :--- | :--- |
+| 1 | 전장환경 | OPS01 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 작전·전투 수행 | 적 탐지 | 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증 | 고급 | 코딩형 | 공중위협 객체 탐지 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 드론 영상 객체탐지와 오경보 검증을 함께 다뤄 AI 실전 활용성과 검증 역량을 동시에 학습할 수 있음. |
+| 2 | 전장환경 | OPS02 | 미국-이란 전쟁 | 작전·전투 수행 | 상황판단 | 다중 센서 경보 중복 항적 통합 시뮬레이터 | 고급 | 코딩형 | 중복 항적 통합 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 다중 센서의 중복 경보를 통합하는 문제로 센서융합·상황인식 역량을 다룰 수 있음. |
+| 3 | 전장환경 | OPS04 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 작전·전투 수행 | 상황판단 | 샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현 | 고급 | 코딩형 | 포화경보 우선순위 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 포화경보 상황에서 우선순위를 가시화하여 방공 상황판단과 데이터 기반 의사결정을 학습할 수 있음. |
+| 4 | 전장환경 | ISR03 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 정보·감시·정찰(ISR) | 드론 정보 분석 | 드론 비행로그 패턴 이상 탐지와 운용 주체 단정 방지 | 고급 | 코딩형 | 드론 로그 이상탐지 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 드론 로그 이상탐지와 성급한 귀속 판단 방지를 결합하여 분석 정확성과 판단 한계를 학습할 수 있음. |
+| 5 | 전장환경 | ISR01 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 정보·감시·정찰(ISR) | 영상정보 분석 | 공개 위성영상 장비·차량 객체분류 정확도 평가 | 고급 | 코딩형 | 위성영상 객체분류 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 공개 위성영상 객체분류를 통해 ISR 영상분석과 모델 정확도 평가를 실습할 수 있음. |
+| 6 | 전장환경 | ISR08 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 정보·감시·정찰(ISR) | OSINT 검증 | 공개 사진의 위치·시간 단서 교차확인 실습 | 중급 | 실사용·검증형 | 사진 위치·시간 검증 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 공개 사진의 위치·시간 단서를 교차확인하여 OSINT 검증 절차를 학습할 수 있음. |
+| 7 | 전장환경 | ISR02 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 정보·감시·정찰(ISR) | OSINT 분석 | SNS 전쟁 게시물 중복·변조·출처 신뢰도 자동 분류 | 중급 | 코딩형 | OSINT 출처 분류 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | SNS 정보의 중복·변조·출처 신뢰도를 다뤄 정보전 환경의 AI 검증 역량을 강화할 수 있음. |
+| 8 | 전장환경 | ISR06 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 정보·감시·정찰(ISR) | 정보 분석 | 다출처 ISR 보고서 신뢰도 등급·교차검증 절차 | 중급 | 문서·분석형 | ISR 교차검증 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 다출처 정보를 교차검증하고 신뢰도를 등급화하는 ISR 핵심 분석 절차를 다룸. |
+| 9 | 전장환경 | ISR07 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 정보·감시·정찰(ISR) | 정보 예측 | 관측 공백·센서 한계를 포함한 정보판단 한계 브리핑 | 중급 | 문서·분석형 | 정보판단 한계 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 관측 공백과 센서 한계를 명시하여 AI·센서 결과의 불확실성을 다루는 훈련에 적합함. |
+| 10 | 전장환경 | ISR05 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 정보·감시·정찰(ISR) | 정보 분석 | 드론·미사일 공격 주체 귀속 근거 매트릭스 설계 | 고급 | 문서·분석형 | 공격 주체 귀속 근거 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 공격 주체 귀속 시 근거를 구조화해 단정 오류를 줄이는 분석 훈련으로 차별성이 있음. |
+| 11 | 전장환경 | OPS05 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 작전·전투 수행 | 상황판단 | 드론 공격 출처·운용 주체 검증 절차 설계 | 중급 | 문서·분석형 | 드론 운용 주체 검증 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 드론 공격 출처 검증 절차를 작전 관점에서 설계하여 ISR05와 달리 작전 수행 절차 학습에 초점이 있음. |
+| 12 | 전장환경 | C204 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 지휘통제(C2) | 지휘망 보안 | 무전 음성 스푸핑·딥페이크 탐지 실험 | 고급 | 코딩형 | 음성 스푸핑 탐지 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 음성 스푸핑·딥페이크 탐지를 통해 생성형 AI 시대의 전술통신 신뢰성 문제를 다룰 수 있음. |
+| 13 | 전장환경 | C207 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 지휘통제(C2) | 상황 공유 | C2 정보 무결성·출처 확인·재전송 승인 SOP | 고급 | 문서·분석형 | C2 정보 무결성 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | C2 정보의 출처·무결성·재전송 승인 절차를 체계화하여 지휘통제 신뢰성을 학습할 수 있음. |
+| 14 | 전장환경 | C202 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 지휘통제(C2) | 상황 공유 | 대역폭 제한 시 메시지 우선순위 큐·재전송 프로토타입 | 중급 | 코딩형 | 메시지 우선순위 전송 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 제한된 대역폭에서 메시지 우선순위와 재전송을 구현하여 전술통신 제약을 실습할 수 있음. |
+| 15 | 전장환경 | C210 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 지휘통제(C2) | 의사결정 | 교대 지휘관 상황인계 브리핑 검증 훈련 | 중급 | 실사용·검증형 | 지휘관 상황인계 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 교대 지휘관 인계 과정의 누락·오류 검증을 통해 지휘 연속성과 상황공유 역량을 다룸. |
+| 16 | 전장환경 | SEC01 | 미국-이란 전쟁 | 시설·방호·경계 | 부대 보안 | 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입 | 고급 | 코딩형 | 기지 CCTV 객체탐지 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 기지 CCTV 기반 객체탐지로 AI 영상분석을 시설·경계 업무에 적용하는 대표 과제임. |
+| 17 | 전장환경 | SEC08 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 시설·방호·경계 | 부대 보안 | 군사시설 드론 침입 경보 대응 모의훈련 | 고급 | 실사용·검증형 | 시설 드론 경보 대응 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 드론 침입 경보 이후 대응 절차를 모의훈련하여 탐지 이후의 현장 대응 역량을 다룸. |
+| 18 | 전장환경 | OPS08 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 작전·전투 수행 | 적 탐지·경계 | 드론 경보 시 관측자-지휘자-경계조 역할분담 모의훈련 | 중급 | 실사용·검증형 | 드론 경보 역할분담 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 관측자·지휘자·경계조 역할분담을 통해 드론 경보 상황의 협업과 보고체계를 훈련함. |
+| 19 | 전장환경 | TRN08 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 교육·훈련 | 전투력 향상 교육 | 드론 경보 청취·육안 식별·보고 절차 훈련 | 중급 | 실사용·검증형 | 드론 경보 식별보고 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 청취·육안식별·보고 절차에 집중해 드론 대응의 기초 숙련 훈련으로 활용 가능함. |
+| 20 | 전장환경 | SEC09 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 시설·방호·경계 | 시설 관리 | 대피소·출입구·환기구 방호 현장점검 실습 | 중급 | 실사용·검증형 | 대피·출입구 방호점검 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 대피소·출입구·환기구의 물리적 방호를 점검하여 디지털 과제와 다른 현장형 학습을 제공함. |
+| 21 | 전장환경 | SEC06 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 시설·방호·경계 | 시설 관리 | 기만체·차폐·분산 배치 효과 확인 기록서 | 중급 | 문서·분석형 | 기만·차폐 효과 기록 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 기만·차폐·분산 배치 효과를 기록·검증하여 생존성 향상과 근거 기반 평가를 학습함. |
+| 22 | 전장환경 | OPS07 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 작전·전투 수행 | 상황판단 | 민간·아군 위험을 포함한 임무 보류·재확인 기준서 | 중급 | 문서·분석형 | 임무 보류·재확인 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 민간·아군 위험을 포함한 보류·재확인 기준을 설계하여 인간 최종판단 원칙을 학습함. |
+| 23 | 전장환경 | ADM05 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 행정·인사 | 행정 자동화 | AAR 일지에서 사실·조치·미확인을 분리한 일일보고서 | 중급 | 문서·분석형 | AAR 일일보고 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | AAR 일지의 사실·조치·미확인을 분리하여 전장 기록의 정확성과 행정 활용성을 높이는 과제임. |
+| 24 | 전장환경 | TRN06 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 교육·훈련 | 전투력 향상 교육 | AAR 관찰·평가 루브릭과 피드백 가이드 | 중급 | 문서·분석형 | AAR 평가루브릭 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | AAR 평가 루브릭을 설계해 관찰·평가 기준의 표준화와 피드백 역량을 학습함. |
+| 25 | 전장환경 | OPS10 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 작전·전투 수행 | 상황판단 | AAR에서 오경보·보고지연·인계누락 재현 및 개선 훈련 | 중급 | 실사용·검증형 | AAR 오류 재현 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 오경보·보고지연·인계누락을 재현하고 개선하여 AAR을 실제 작전 개선으로 연결함. |
+| 26 | 전장환경 | TRN01 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 교육·훈련 | 전투력 향상 교육 | 드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기 | 고급 | 코딩형 | 드론 숙련도 분석 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 드론 비행로그를 이용한 숙련도 분석으로 교육데이터 분석과 개인별 피드백을 실습함. |
+| 27 | 전장환경 | TRN03 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 교육·훈련 | 전투력 향상 교육 | 드론·미사일 실루엣 이미지 분류 학습앱 | 중급 | 코딩형 | 실루엣 이미지 학습 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 드론·미사일 실루엣 분류 학습앱 구현으로 이미지 AI와 교육콘텐츠 개발을 결합함. |
+| 28 | 전장환경 | TRN02 | 미국-이란 전쟁 | 교육·훈련 | 전투력 향상 교육 | 방공·드론 식별 퀴즈 자동채점·오답유형 분석기 | 중급 | 코딩형 | 드론 식별 오답분석 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 자동채점과 오답유형 분석을 통해 AI 기반 평가·피드백 체계를 실습할 수 있음. |
+| 29 | 전장환경 | TRN04 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 교육·훈련 | 전투력 향상 교육 | 러우·이란 전훈 기반 드론 대응 교육과정 설계 | 고급 | 문서·분석형 | 드론 전훈 교육과정 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 러우·이란 전훈을 교육과정으로 구조화하여 전훈 분석과 교육설계 역량을 결합함. |
+| 30 | 전장환경 | TRN10 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 교육·훈련 | 전투력 향상 교육 | TCCC 모의환자 평가와 인계 정확도 훈련 | 중급 | 실사용·검증형 | TCCC 기록·인계 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | TCCC 모의환자 평가·인계를 통해 전투의무 절차의 정확성과 기록 품질을 훈련함. |
+| 31 | 전장환경 | WEL07 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 장병 복지·지원 | 건강 지원 | 대량 부상자 발생 모의상황 의무지원 인계·기록 훈련 | 고급 | 실사용·검증형 | 의무지원 인계·기록 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 대량 부상자 상황의 의무지원 인계·기록을 다뤄 TRN10보다 조직적 대응에 초점이 있음. |
+| 32 | 전장환경 | WEL01 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 장병 복지·지원 | 건강 지원 | 더미 생체신호 기반 열·한랭 스트레스 경보 프로토타입 | 중급 | 코딩형 | 열·한랭 스트레스 경보 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 더미 생체신호를 활용해 열·한랭 스트레스 경보를 구현하는 전투원 보호 AI 과제임. |
+| 33 | 전장환경 | WEL03 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 장병 복지·지원 | 건강 지원 | 가상 수질검사 데이터 위험 신호 대시보드 | 중급 | 코딩형 | 수질 위험 신호 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 가상 수질검사 데이터를 분석하여 전장 위생·건강 위험을 데이터로 판단하는 과제임. |
+| 34 | 전장환경 | ADM01 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 행정·인사 | 인력 관리 | 결원·근무부하 추세 대시보드와 보충 필요량 예측 | 고급 | 코딩형 | 결원·근무부하 예측 데이터 구조화·프로토타입 구현·오류 검증·인간 검토 | 결원·근무부하 추세와 보충 필요량을 예측하여 전투력 유지와 인력 데이터 분석을 연결함. |
+| 35 | 전장환경 | WEL10 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 장병 복지·지원 | 생활 지원 | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표 검증 워크숍 | 중급 | 실사용·검증형 | 휴식표 검증 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 교대근무 피로 누적을 줄이는 휴식표를 검증하여 인력 운영과 전투 지속성을 다룸. |
+| 36 | 전장환경 | LOG07 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 군수·보급 | 물자 관리 | 보급요청-승인-불출-수령 증빙 체인 모의훈련 | 중급 | 실사용·검증형 | 보급 증빙 체인 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 보급요청부터 수령까지 증빙 체인을 훈련하여 전장 보급의 추적성과 책임성을 학습함. |
+| 37 | 전장환경 | LOG04 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 군수·보급 | 물자 관리 | 드론·미사일 소모전 대비 핵심 방어물자 재보급 우선순위 기준서 | 고급 | 문서·분석형 | 방어물자 재보급 기준 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 소모전 상황의 핵심 방어물자 재보급 우선순위를 다뤄 전장 군수 의사결정에 적합함. |
+| 38 | 전장환경 | LOG05 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 군수·보급 | 수송 관리 | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건 체크리스트 | 중급 | 문서·분석형 | 무인 보급장비 승인 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 무인 보급장비 투입 전 상태·책임·중지조건을 설계해 무인체계 안전운용을 학습함. |
+| 39 | 전장환경 | LOG06 | 공통·복합 사례 (러시아-우크라이나·미국-이란) | 군수·보급 | 물자·정비 | 노획·출처불명 장비의 격리·안전검사·사용금지 절차 | 고급 | 문서·분석형 | 출처불명 장비 격리 근거 확인·책임 주체·승인/보류 기준·문서화 | 노획·출처불명 장비의 격리와 안전검사를 다뤄 전장 안전·보안 측면에서 독립성이 높음. |
+| 40 | 전장환경 | WEL08 | 러시아-우크라이나 전쟁 | 장병 복지·지원 | 상담 지원 | 동료의 급성 스트레스 신호 발견·전문가 연계 역할훈련 | 중급 | 실사용·검증형 | 스트레스 전문가 연계 역할 수행·현장 체크·교차검증·인계·재실행 개선 | 동료의 급성 스트레스 신호 발견과 전문가 연계를 역할훈련으로 다뤄 전투원 지원 역량을 보완함. |
+| 41 | 군수업무 | MNT02 | - | 장비정비·수리부속 | 단종관리 | AI 기반 지능형 부품 단종위험 분석·대응체계 | 고급 | 데이터분석형 | 업체/품목 공급망 구조·위험사건 분류·모니터링·심각도·대체수단·경보품질 | 부품 단종 위험을 AI로 분석해 공급망 회복탄력성과 정비 지속성을 함께 다룰 수 있음. |
+| 42 | 군수업무 | DAT10 | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구 | 데이터·자동화·업무플랫폼 | 공급망 모니터링 | 데이터 마이닝 기반 공급망 재난 식별 SaaS | 고급 | 코딩형 | 업체/품목 공급망 구조·위험사건 분류·모니터링·심각도·대체수단·경보품질 | 공급망 재난 식별 데이터마이닝 SaaS(방산 공급망 회복력 연구) — 미국 방위산업기반(Defense Industrial Base) 정책연구를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |
+| 43 | 군수업무 | PRC07 | - | 조달·계약·국산화 | 부품국산화 | 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool | 고급 | AI 활용형 | 조달과정 병목·Risk 신호·수정대안·계약의뢰 근거·변경이력·업무효과 측정 | 데이터 기반 국산화 후보 추천으로 공급망 안정과 국산화 의사결정을 연결함. |
+| 44 | 군수업무 | PRC01 | - | 조달·계약·국산화 | 조달계획 | AI 기반 조달계획안 검증 Tool | 고급 | 프로토타입형 | 조달과정 병목·Risk 신호·수정대안·계약의뢰 근거·변경이력·업무효과 측정 | 조달계획안의 오류·위험을 검증하는 대표적인 AI 조달지원 과제로 활용성이 높음. |
+| 45 | 군수업무 | QLT02 | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서 | 품질·규격·검사 | 품질예측 | 규격·구매요구·납기 연계 품질예측 모델 | 고급 | 데이터분석형 | 규격/제원 정합성·검사병목·하자/불만 연결·이상신호·설명근거·품질개선 효과 | 미 국방부 품질예측 모델(규격-구매요구 연계) — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |
+| 46 | 군수업무 | QLT05 | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General) | 품질·규격·검사 | 검사실적 | 외주정비 품질검사 실적·병목 분석 | 중급 | 데이터분석형 | 규격/제원 정합성·검사병목·하자/불만 연결·이상신호·설명근거·품질개선 효과 | 미 국방부 감사실(DoD IG) 외주정비 검사실적 분석 — 미국 국방부 감사실(DoD Inspector General)를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |
+| 47 | 군수업무 | SUP02 | - | 보급·재산·시효관리 | 시효관리 | 군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리 | 중급 | 데이터분석형 | 재산/시효/수요 상태구간·소진/불출 추세·알림·갱신·부대별 비교·손실감소 | 시효성 품목의 잔여일과 재고통제를 다뤄 군수 재고관리의 대표 문제를 학습함. |
+| 48 | 군수업무 | AMM02 | - | 탄약·특수물자 | 저장최적화 | AI 기반 탄약 저장 최적화 모델 | 고급 | 데이터분석형 | 품목/공간 제약·현재점유·공간낭비·위치점수·대안배치·작업동선·저장효율 | 탄약 저장 최적화라는 군 고유 업무에 AI 최적화 기법을 적용하는 차별화된 과제임. |
+| 49 | 군수업무 | MOV02 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT) | 수송·물류·창고 | 수송성과 | 수송지원 실적·비용 가시화 Tool | 중급 | 대시보드·시각화형 | 물류 이벤트 시간축·처리기간·물동량/수송능력·지연원인·관제화면·리드타임 개선 | NATO 물류·수송 성과 가시화 체계 — NATO 동맹전환사령부(ACT)를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |
+| 50 | 군수업무 | MOV01 | - | 수송·물류·창고 | 수송수요 | 데이터 기반 수송 소요예측 Tool | 고급 | 데이터분석형 | 예측대상 정의·시계열/특징 구성·기준모델 비교·설명가능성·업무임계값·실적대조 | 수송 소요를 데이터로 예측하여 군수 수송계획 수립의 핵심 분석 역량을 다룸. |
+| 51 | 군수업무 | MOV06 | - | 수송·물류·창고 | 납품물류 | 납품수요 예측·물류흐름 추적관리 | 고급 | 데이터분석형 | 물류 이벤트 시간축·처리기간·물동량/수송능력·지연원인·관제화면·리드타임 개선 | 납품수요 예측과 물류흐름 추적을 결합하여 end-to-end 물류 가시성을 학습함. |
+| 52 | 군수업무 | QLT04 | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서 | 품질·규격·검사 | 외주정비 검사 | Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션 | 중급 | 프로토타입형 | 규격/제원 정합성·검사병목·하자/불만 연결·이상신호·설명근거·품질개선 효과 | 미 국방부 외주정비 품질검사 통합 솔루션 — 미국 국방부(DoD) 품질보증 부서를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |
+| 53 | 군수업무 | MNT03 | - | 장비정비·수리부속 | 고장분석 | 고장률 분석을 통한 다빈도 고장품목 식별 | 고급 | 데이터분석형 | 고장/정비 이력 연결·정비시점·수리부속 소요·가동률/부하·정비성과 검증 | 고장률 분석으로 다빈도 고장품목을 식별하여 정비 데이터 분석의 기본기를 다룸. |
+| 54 | 군수업무 | MNT04 | - | 장비정비·수리부속 | PBL 품목관리 | 고장실적·수리부속 소모 기반 PBL 품목관리 | 고급 | 데이터분석형 | 고장/정비 이력 연결·정비시점·수리부속 소요·가동률/부하·정비성과 검증 | 고장실적과 수리부속 소모를 연결해 정비와 부품관리의 연계 문제를 학습함. |
+| 55 | 군수업무 | MNT10 | - | 장비정비·수리부속 | 정비인력 | AI 기반 정비인력 부하율 예측·공정균형 | 고급 | 데이터분석형 | 예측대상 정의·시계열/특징 구성·기준모델 비교·설명가능성·업무임계값·실적대조 | 정비인력 부하율과 공정균형을 예측하여 장비뿐 아니라 인력·공정 최적화를 다룸. |
+| 56 | 군수업무 | MNT06 | - | 장비정비·수리부속 | 폐기율 | AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델 | 고급 | 데이터분석형 | 예측대상 정의·시계열/특징 구성·기준모델 비교·설명가능성·업무임계값·실적대조 | 부품 폐기율을 산정·예측하여 정비비용·재고·수명주기 관리에 활용할 수 있음. |
+| 57 | 군수업무 | QLT03 | - | 품질·규격·검사 | 제원검증 | 군수품 제원정보 이상치 자동검증 Tool | 고급 | 데이터분석형 | 규격/제원 정합성·검사병목·하자/불만 연결·이상신호·설명근거·품질개선 효과 | 군수품 제원정보의 이상치를 자동검증하여 데이터 품질과 규격관리 역량을 강화함. |
+| 58 | 군수업무 | STR01 | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller) | 전략·성과·예산관리 | 성과관리 | 데이터 기반 핵심성과지표 추세·목표 관리 | 중급 | 데이터분석형 | 업무지표 정의·계획대비 편차분석·마감위험 가시화·반복집계 경감·성과측정 | 미 국방부 성과관리(Performance Improvement) 지표체계 — 미국 국방부(DoD) 예산실(Comptroller)를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |
+| 59 | 군수업무 | DAT09 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD) | 데이터·자동화·업무플랫폼 | 데이터전략 | 군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드 | 중급 | 대시보드·시각화형 | 데이터 중복 제거·표준키/코드·업무중심 통합·역할별 화면·자동갱신·재사용성 | 미 국방부 군수데이터 전략기획 대시보드 — 미국 국방부(DoD)를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |
+| 60 | 군수업무 | DAT06 | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS) | 데이터·자동화·업무플랫폼 | 사무자동화 | 월간 정산·보고·취합 One-click 자동화 | 고급 | 업무자동화형 | 반복업무 분해·입력/트리거·자동처리 순서·오류복구·실행로그·시간절감 | DFAS(미 국방재무회계국) 업무 자동화(RPA) 사업 — 미국 국방재무회계국(DFAS)를 기반으로 재구성된 과제로, 대한민국 군의 실제 체계·장비·부대 데이터 대신 해외 공개사례 및 교육용 가상데이터를 적용하기 적합함. |

data/rule.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+[projectlist.md](file;file:///d%3A/edunlab/milicontent2/data/projectlist.md) Project Based Learning 을 하기 위한 과제에 해당되어.
+
+다음과 같이 미션을 구성해줘.
+
+1. 프로젝트 목록을 기반으로 과제를 읽어들인다.
+2. 각 프로젝트 과제를 하위 미션 10개로 분할한다. (난이도가 점진적으로 상승하도록 구성)
+3. 각 미션에 대한 설명을 작성한다.
+4. 각 미션을 수행한 후, 결과를 평가할 수 있는 방법을 작성한다. (정량적, 정성적)
+5. 각 미션의 진행 상태를 추적할 수 있는 방법을 작성한다. (체크리스트, 진행률 등)
+6. 각 미션의 난이도를 평가할 수 있는 방법을 작성한다. (시간, 복잡도 등)
+7. 각 미션의 완료 여부를 판단할 수 있는 방법을 작성한다. (테스트, 검증 등)
+8. 각 미션의 결과물을 저장할 수 있는 방법을 작성한다. (파일 저장, 데이터베이스 등)
+9. 각 미션의 결과를 검증할 수 있는 방법을 작성한다. (테스트, 검증 등)
+10. 각 미션의 결과를 개선할 수 있는 방법을 작성한다. (피드백, 수정 등)
+11. 위 미션들을 Spiral Learning 처럼, 하위 미션을 통해 전체 프로젝트를 완성해 나가도록 구성해줘.
+
+각 프로젝트별로 미션을 구성할때 projectlist.md에 있는 설명을 잘 읽고, 하위 미션이 서로 반복되지 않게, 각 프로젝트 과제의 의도를 잘 살려서 미션을 구성해줘.