miliai/pbl02
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KIM SU BO committed 2026-10-06 13:23:42 +09:00
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@@ -1,584 +0,0 @@
{
"version": "1.0.0",
"exportedAt": "2026-09-30T14:10:00.000Z",
"id": "PRC07",
"title": "데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool",
"category": "군수업무/부품국산화",
"level": 3,
"durationDays": 5,
"requiredHours": 27.0,
"status": "COMPLETED",
"isRecommended": false,
"summary": "<h4>프로젝트에서 해결해야 하는 문제</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 분석하여 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool을(를) 위한 핵심 데이터와 분석 모델/절차를 구축하고, 실전 운용 시 발생할 수 있는 오류·불확실성 및 실무 병목을 검증·보정하여 효과적인 의사결정 및 업무 효율화를 달성하는 체계를 구현한다.</p><h4>학습 목표</h4><p>무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의부터 데이터 수집/전처리, 핵심 알고리즘 및 분석 모델 구현, 신뢰도 평가 엔진, 전술/업무 대시보드 및 지휘 통제 인터페이스, 인간 개입(HITL) 의사결정 워크플로우, 가상 스트레스/부하 검증 및 AAR 사후검토 피드백까지 전 과정을 아우르는 실전형 End-to-End 파이프라인을 완성한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 등 실무 환경에서 요구되는 데이터 기반 부품 국산화 후보 자동추천 Tool 과제를 수행하여, 실시간 데이터 수집부터 분석, 검증, 시각화 및 의사결정 지원에 이르는 전 과정을 체계적으로 학습하고 개발한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의</p></li><li><p>국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현</p></li><li><p>공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현</p></li><li><p>NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화</p></li><li><p>공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발</p></li><li><p>부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현</p></li><li><p>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계</p></li><li><p>지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션</p></li><li><p>AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정</p></li><li><p>무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성</p></li></ul>",
"deliverables": [
"docs/prc07_as_is_to_be_spec.md (필수)",
"src/connectors/prc07_data_loader.py (필수)",
"src/engine/prc07_rule_engine.py (필수)",
"src/ai/prc07_intelligence_module.py (필수)",
"src/ui/prc07_app.py (필수)",
"src/utils/prc07_validator.py (필수)",
"src/workflow/prc07_approval_system.py (필수)",
"src/pipeline/prc07_batch_runner.py (필수)",
"docs/prc07_uat_feedback_report.md (필수)",
"dist/prc07_package/ (필수)",
"README.md (필수)",
"docs/prc07_final_manual.md (필수)"
],
"constraints": "<h4>AI 분석 결과와 인간 의사결정자 판단의 구분</h4><ul><li><p>AI 모델의 단독 판단만으로 최종 결심을 내리지 않으며, 반드시 인간 개입(HITL) 승인 및 검토 절차를 거친다.</p></li><li><p>오탐 및 미탐 가능성을 고려하여 다차원 신뢰도 점수(Confidence Score)와 불확실성 지표를 함께 제공한다.</p></li></ul><h4>군사 보안 및 실전 데이터 취급 원칙</h4><ul><li><p>실제 작전 기밀 및 아군 부대/장비의 민감 정보는 사용하지 않으며, 가상 시뮬레이션 및 공개 교육용 데이터셋을 활용한다.</p></li><li><p>군수업무 및 부품국산화 공개 사례를 기반으로 환경을 모의하되 비인가 장비 제원은 사용하지 않는다.</p></li></ul><h4>시스템 신뢰성 및 안전 실패(Fail-safe) 보장</h4><ul><li><p>통신 장애나 데이터 결손 등 극한 환경에서도 시스템 다운 없이 안전 실패(Fail-safe) 기준을 만족해야 한다.</p></li><li><p>오경보율(FAR) 및 데이터 왜곡을 통제하여 실무자의 인지 부하를 최소화한다.</p></li></ul>",
"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 스키마, 전처리 파이프라인, 분석/탐지 모델, UI/문서, HITL 워크플로우, 테스트 코드가 정상 동작하는가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오류 필터링 및 신뢰도/우선순위 산출 기준이 전술적/실무적/수학적 근거와 부합하는가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 데이터 스키마부터 전처리, 분석, UI, HITL, AAR 피드백까지 파이프라인이 유기적으로 연동되는가?</p></li><li><p><strong>완성도:</strong> 정량적 평가 지표와 정성적 평가 기준을 충족하는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 필수 미션을 순차적으로 완수하여 최종 End-to-End 통합 파이프라인과 브리핑 패키지를 완성하고 회귀/통합 테스트를 통과해야 최종 PASS이다.</p>",
"prerequisites": "생성형 AI 및 데이터 분석 기초, 군수업무/부품국산화 실무 절차에 대한 기본 이해",
"refFiles": [],
"refText": "",
"projectSkills": [
{
"skillId": "competency_AI_문제해결역량_1._문제_분석",
"level": 3,
"category": "AI 문제해결역량",
"subCategory": "1. 문제 분석"
},
{
"skillId": "competency_AI_문제해결역량_2._대안_도출",
"level": 3,
"category": "AI 문제해결역량",
"subCategory": "2. 대안 도출"
},
{
"skillId": "competency_AI_비판적사고역량_1._결과_검증",
"level": 3,
"category": "AI 비판적사고역량",
"subCategory": "1. 결과 검증"
},
{
"skillId": "competency_AI활용역량_1._AI_도구_활용",
"level": 3,
"category": "AI활용역량",
"subCategory": "1. AI 도구 활용"
},
{
"skillId": "competency_AI활용역량_2._프롬프트_설계",
"level": 2,
"category": "AI활용역량",
"subCategory": "2. 프롬프트 설계"
}
],
"prerequisiteVods": [],
"missions": [
{
"id": "PRC07_M01",
"sequence": 1,
"title": "무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의",
"durationHours": 1.5,
"overview": "<p><strong>무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의</strong></p><p>무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마를 정의한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마를 정의한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `docs/prc07_as_is_to_be_spec.md`</p></li><li><p>검증 및 완료: 실무 프로세스와의 일치성 검증 및 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마를 정의한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 초급, 복잡도: 낮음, 진행률: 10%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `docs/prc07_as_is_to_be_spec.md`</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"docs/prc07_as_is_to_be_spec.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`docs/prc07_as_is_to_be_spec.md`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 실무 프로세스와의 일치성 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 업무 담당자 권한별 요구사항 반영</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"docs/prc07_as_is_to_be_spec.md (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>업무 담당자 권한별 요구사항 반영을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`docs/prc07_as_is_to_be_spec.md`)이 지정된 경로에 생성되고 실무 프로세스와의 일치성 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 프로세스와의 일치성 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 초급 / 낮음 (진행률: 10%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출</p></li><li><p>정성적 기준: 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: 실무 프로세스와의 일치성 검증</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M02",
"sequence": 2,
"title": "국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현",
"durationHours": 2.0,
"overview": "<p><strong>국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현</strong></p><p>공급업체 데이터 정제 및 부품 단종 공고 파싱 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>공급업체 데이터 정제 및 부품 단종 공고 파싱 전처리 모듈을 구현한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/connectors/prc07_data_loader.py` 및 스키마 정의서</p></li><li><p>검증 및 완료: 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트 및 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>공급업체 데이터 정제 및 부품 단종 공고 파싱 전처리 모듈을 구현한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 초급~중급, 복잡도: 보통, 진행률: 20%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/connectors/prc07_data_loader.py` 및 스키마 정의서</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"src/connectors/prc07_data_loader.py"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/connectors/prc07_data_loader.py` 및 스키마 정의서</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"src/connectors/prc07_data_loader.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/connectors/prc07_data_loader.py` 및 스키마 정의서)이 지정된 경로에 생성되고 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 초급~중급 / 보통 (진행률: 20%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%</p></li><li><p>정성적 기준: 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성</p></li><li><p>검증 방법 통과: 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M03",
"sequence": 3,
"title": "공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현",
"durationHours": 2.5,
"overview": "<p><strong>공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현</strong></p><p>공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 조달 위험 스크리닝 알고리즘을 구현한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 조달 위험 스크리닝 알고리즘을 구현한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/engine/prc07_rule_engine.py`</p></li><li><p>검증 및 완료: 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증 및 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 조달 위험 스크리닝 알고리즘을 구현한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 중급, 복잡도: 보통, 진행률: 30%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/engine/prc07_rule_engine.py`</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"src/engine/prc07_rule_engine.py"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/engine/prc07_rule_engine.py`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"src/engine/prc07_rule_engine.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/engine/prc07_rule_engine.py`)이 지정된 경로에 생성되고 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급 / 보통 (진행률: 30%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하</p></li><li><p>정성적 기준: 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과</p></li><li><p>검증 방법 통과: 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M04",
"sequence": 4,
"title": "NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p><strong>NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화</strong></p><p>지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델을 고도화한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델을 고도화한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/ai/prc07_intelligence_module.py`</p></li><li><p>검증 및 완료: 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증 및 AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델을 고도화한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 중급~고급, 복잡도: 높음, 진행률: 40%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/ai/prc07_intelligence_module.py`</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"src/ai/prc07_intelligence_module.py"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/ai/prc07_intelligence_module.py`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"NLP",
"Python"
],
"deliverables": [
"src/ai/prc07_intelligence_module.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 추천/분류 정확도 85% 이상 달성</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(추천/분류 정확도 85% 이상 달성)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/ai/prc07_intelligence_module.py`)이 지정된 경로에 생성되고 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급~고급 / 높음 (진행률: 40%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 추천/분류 정확도 85% 이상 달성</p></li><li><p>정성적 기준: 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M05",
"sequence": 5,
"title": "공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p><strong>공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발</strong></p><p>공급망 붕괴 위험도 및 조기경보 산출 엔진을 개발한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>공급망 붕괴 위험도 및 조기경보 산출 엔진을 개발한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/ui/prc07_app.py`</p></li><li><p>검증 및 완료: 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트 및 UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>공급망 붕괴 위험도 및 조기경보 산출 엔진을 개발한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 중급, 복잡도: 보통, 진행률: 50%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/ui/prc07_app.py`</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"src/ui/prc07_app.py"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/ui/prc07_app.py`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"src/ui/prc07_app.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/ui/prc07_app.py`)이 지정된 경로에 생성되고 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급 / 보통 (진행률: 50%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료</p></li><li><p>정성적 기준: 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인</p></li><li><p>검증 방법 통과: 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M06",
"sequence": 6,
"title": "부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현",
"durationHours": 2.5,
"overview": "<p><strong>부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현</strong></p><p>부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 대시보드를 구현한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 대시보드를 구현한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/utils/prc07_validator.py` 및 에러 핸들러</p></li><li><p>검증 및 완료: 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트 및 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 대시보드를 구현한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 중급~고급, 복잡도: 보통, 진행률: 60%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/utils/prc07_validator.py` 및 에러 핸들러</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"src/utils/prc07_validator.py"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/utils/prc07_validator.py` 및 에러 핸들러</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"src/utils/prc07_validator.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/utils/prc07_validator.py` 및 에러 핸들러)이 지정된 경로에 생성되고 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급~고급 / 보통 (진행률: 60%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%</p></li><li><p>정성적 기준: 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성</p></li><li><p>검증 방법 통과: 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M07",
"sequence": 7,
"title": "추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p><strong>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계</strong></p><p>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인 HITL 워크플로우를 설계한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인 HITL 워크플로우를 설계한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/workflow/prc07_approval_system.py`</p></li><li><p>검증 및 완료: 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트 및 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인 HITL 워크플로우를 설계한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 70%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/workflow/prc07_approval_system.py`</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"src/workflow/prc07_approval_system.py"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/workflow/prc07_approval_system.py`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"HITL",
"Python"
],
"deliverables": [
"src/workflow/prc07_approval_system.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/workflow/prc07_approval_system.py`)이 지정된 경로에 생성되고 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>권한별 접근 제어(RBAC) 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 고급 / 높음 (진행률: 70%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%</p></li><li><p>정성적 기준: 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현</p></li><li><p>검증 방법 통과: 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M08",
"sequence": 8,
"title": "지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션",
"durationHours": 3.5,
"overview": "<p><strong>지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션</strong></p><p>글로벌 공급망 차단 모의 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>글로벌 공급망 차단 모의 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/pipeline/prc07_batch_runner.py`</p></li><li><p>검증 및 완료: 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션 및 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>글로벌 공급망 차단 모의 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 80%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/pipeline/prc07_batch_runner.py`</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"src/pipeline/prc07_batch_runner.py"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/pipeline/prc07_batch_runner.py`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"src/pipeline/prc07_batch_runner.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/pipeline/prc07_batch_runner.py`)이 지정된 경로에 생성되고 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 고급 / 높음 (진행률: 80%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상</p></li><li><p>정성적 기준: 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인</p></li><li><p>검증 방법 통과: 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M09",
"sequence": 9,
"title": "AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p><strong>AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정</strong></p><p>AAR 기반 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>AAR 기반 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `docs/prc07_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역</p></li><li><p>검증 및 완료: 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트 및 UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>AAR 기반 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 90%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `docs/prc07_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"docs/prc07_uat_feedback_report.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`docs/prc07_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"docs/prc07_uat_feedback_report.md (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`docs/prc07_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역)이 지정된 경로에 생성되고 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 고급 / 높음 (진행률: 90%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료</p></li><li><p>정성적 기준: 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
},
{
"id": "PRC07_M10",
"sequence": 10,
"title": "무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p><strong>무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성</strong></p><p>무기체계 부품 조달 위험 조기경보 및 대체 공급선 추천 도구를 완성한다.</p>",
"objectives": "<h3>소개</h3><p>군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>무기체계 부품 조달 위험 조기경보 및 대체 공급선 추천 도구를 완성한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `dist/prc07_package/`, `README.md`, `docs/prc07_final_manual.md`</p></li><li><p>검증 및 완료: Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트 및 최종 배포본 생성 및 검수 완료</p></li></ul>",
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>무기체계 부품 조달 위험 조기경보 및 대체 공급선 추천 도구를 완성한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 군수업무 및 부품국산화</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> AI 활용형 (난이도: 최고급, 복잡도: 종합, 진행률: 100%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `dist/prc07_package/`, `README.md`, `docs/prc07_final_manual.md`</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"dist/prc07_package/",
"README.md",
"docs/prc07_final_manual.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`dist/prc07_package/`, `README.md`, `docs/prc07_final_manual.md`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성</p></li></ul>",
"techStack": [
"군수업무",
"부품국산화",
"Python"
],
"deliverables": [
"dist/prc07_package/ (필수)",
"README.md (필수)",
"docs/prc07_final_manual.md (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 최종 배포본 생성 및 검수 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`dist/prc07_package/`, `README.md`, `docs/prc07_final_manual.md`)이 지정된 경로에 생성되고 Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 최고급 / 종합 (진행률: 100%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%</p></li><li><p>정성적 기준: 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 최종 배포본 생성 및 검수 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트</p></li></ul>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
],
"rules": [
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
],
"forbid": [
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
]
},
"guideSteps": []
}
]
}