{ "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": "

프로젝트에서 해결해야 하는 문제

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.

학습 목표

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.

", "objectives": "

소개

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.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "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": "

AI 분석 결과와 인간 의사결정자 판단의 구분

군사 보안 및 실전 데이터 취급 원칙

시스템 신뢰성 및 안전 실패(Fail-safe) 보장

", "evalSummary": "

공통 PASS/FAIL 판정 원칙

프로젝트 완료 조건

10개 필수 미션을 순차적으로 완수하여 최종 End-to-End 통합 파이프라인과 브리핑 패키지를 완성하고 회귀/통합 테스트를 통과해야 최종 PASS이다.

", "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": "

무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의

무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마를 정의한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 무기체계 핵심 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마 정의 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

무기체계 부품 공급망(단종 부품, 해외 의존도, 리드타임) 데이터셋 스키마를 정의한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 초급, 복잡도: 낮음, 진행률: 10%)

산출물 및 저장 위치: `docs/prc07_as_is_to_be_spec.md`

", "attachments": [], "materials": [ "docs/prc07_as_is_to_be_spec.md" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "docs/prc07_as_is_to_be_spec.md (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출

PASS 증거

정량적 지표(업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

업무 담당자 권한별 요구사항 반영을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`docs/prc07_as_is_to_be_spec.md`)이 지정된 경로에 생성되고 실무 프로세스와의 일치성 검증를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

실무 프로세스와의 일치성 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 초급 / 낮음 (진행률: 10%)

미션 PASS 조건

", "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": "

국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현

공급업체 데이터 정제 및 부품 단종 공고 파싱 전처리 모듈을 구현한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 국내외 공급업체 데이터 정제, 부품 단종(DMSMS) 공고 파싱 전처리 모듈 구현 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

공급업체 데이터 정제 및 부품 단종 공고 파싱 전처리 모듈을 구현한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 초급~중급, 복잡도: 보통, 진행률: 20%)

산출물 및 저장 위치: `src/connectors/prc07_data_loader.py` 및 스키마 정의서

", "attachments": [], "materials": [ "src/connectors/prc07_data_loader.py" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "src/connectors/prc07_data_loader.py (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%

PASS 증거

정량적 지표(지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`src/connectors/prc07_data_loader.py` 및 스키마 정의서)이 지정된 경로에 생성되고 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 초급~중급 / 보통 (진행률: 20%)

미션 PASS 조건

", "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": "

공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현

공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 조달 위험 스크리닝 알고리즘을 구현한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 1차 조달 위험 스크리닝 알고리즘 구현 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

공급선 단일화 및 납기 지연 이력 기반 조달 위험 스크리닝 알고리즘을 구현한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 중급, 복잡도: 보통, 진행률: 30%)

산출물 및 저장 위치: `src/engine/prc07_rule_engine.py`

", "attachments": [], "materials": [ "src/engine/prc07_rule_engine.py" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "src/engine/prc07_rule_engine.py (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하

PASS 증거

정량적 지표(업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`src/engine/prc07_rule_engine.py`)이 지정된 경로에 생성되고 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 중급 / 보통 (진행률: 30%)

미션 PASS 조건

", "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": "

NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화

지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델을 고도화한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 NLP 및 지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델 고도화 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

지식 그래프 기반 대체 가능 호환 부품(Alternative Parts) 자동 추천 모델을 고도화한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 중급~고급, 복잡도: 높음, 진행률: 40%)

산출물 및 저장 위치: `src/ai/prc07_intelligence_module.py`

", "attachments": [], "materials": [ "src/ai/prc07_intelligence_module.py" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "NLP", "Python" ], "deliverables": [ "src/ai/prc07_intelligence_module.py (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 추천/분류 정확도 85% 이상 달성

PASS 증거

정량적 지표(추천/분류 정확도 85% 이상 달성)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`src/ai/prc07_intelligence_module.py`)이 지정된 경로에 생성되고 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 중급~고급 / 높음 (진행률: 40%)

미션 PASS 조건

", "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": "

공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발

공급망 붕괴 위험도 및 조기경보 산출 엔진을 개발한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 공급망 붕괴 위험도(Supply Chain Risk Score) 및 조기경보 산출 엔진 개발 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

공급망 붕괴 위험도 및 조기경보 산출 엔진을 개발한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 중급, 복잡도: 보통, 진행률: 50%)

산출물 및 저장 위치: `src/ui/prc07_app.py`

", "attachments": [], "materials": [ "src/ui/prc07_app.py" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "src/ui/prc07_app.py (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료

PASS 증거

정량적 지표(핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`src/ui/prc07_app.py`)이 지정된 경로에 생성되고 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 중급 / 보통 (진행률: 50%)

미션 PASS 조건

", "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": "

부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현

부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 대시보드를 구현한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 인터랙티브 대시보드 구현 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

부품 조달 위험 공급망 지도 및 대체선 추천 대시보드를 구현한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 중급~고급, 복잡도: 보통, 진행률: 60%)

산출물 및 저장 위치: `src/utils/prc07_validator.py` 및 에러 핸들러

", "attachments": [], "materials": [ "src/utils/prc07_validator.py" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "src/utils/prc07_validator.py (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%

PASS 증거

정량적 지표(예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`src/utils/prc07_validator.py` 및 에러 핸들러)이 지정된 경로에 생성되고 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 중급~고급 / 보통 (진행률: 60%)

미션 PASS 조건

", "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": "

추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계

추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인 HITL 워크플로우를 설계한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인을 위한 HITL 워크플로우 설계 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

추천된 대체 부품의 규격 적합성 검토 및 조달 승인 HITL 워크플로우를 설계한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 70%)

산출물 및 저장 위치: `src/workflow/prc07_approval_system.py`

", "attachments": [], "materials": [ "src/workflow/prc07_approval_system.py" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "HITL", "Python" ], "deliverables": [ "src/workflow/prc07_approval_system.py (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%

PASS 증거

정량적 지표(이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`src/workflow/prc07_approval_system.py`)이 지정된 경로에 생성되고 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

권한별 접근 제어(RBAC) 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 고급 / 높음 (진행률: 70%)

미션 PASS 조건

", "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": "

지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션

글로벌 공급망 차단 모의 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 지정학적 위기 모의 글로벌 공급망 전면 차단 스트레스 시뮬레이션 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

글로벌 공급망 차단 모의 스트레스 시뮬레이션을 수행한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 80%)

산출물 및 저장 위치: `src/pipeline/prc07_batch_runner.py`

", "attachments": [], "materials": [ "src/pipeline/prc07_batch_runner.py" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "src/pipeline/prc07_batch_runner.py (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상

PASS 증거

정량적 지표(전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`src/pipeline/prc07_batch_runner.py`)이 지정된 경로에 생성되고 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 고급 / 높음 (진행률: 80%)

미션 PASS 조건

", "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": "

AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정

AAR 기반 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 AAR 기반 대체선 오추천 사례 분석 및 부품 유사도 매칭 가중치 재보정 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

AAR 기반 대체선 오추천 사례를 분석하고 매칭 가중치를 재보정한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 90%)

산출물 및 저장 위치: `docs/prc07_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역

", "attachments": [], "materials": [ "docs/prc07_uat_feedback_report.md" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "docs/prc07_uat_feedback_report.md (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료

PASS 증거

정량적 지표(UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`docs/prc07_uat_feedback_report.md` 및 패치 내역)이 지정된 경로에 생성되고 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 고급 / 높음 (진행률: 90%)

미션 PASS 조건

", "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": "

무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성

무기체계 부품 조달 위험 조기경보 및 대체 공급선 추천 도구를 완성한다.

", "objectives": "

소개

군수업무 및 부품국산화 환경을 바탕으로 무기체계 부품 조달 조기경보 및 대체 공급선 추천 시스템 통합 패키지 완성 과제를 수행한다.

학습자가 수행할 핵심 과정

", "scenario": "

미션 배경

무기체계 부품 조달 위험 조기경보 및 대체 공급선 추천 도구를 완성한다.

전쟁/사례 구분: 군수업무 및 부품국산화

학습 유형 및 복잡도: AI 활용형 (난이도: 최고급, 복잡도: 종합, 진행률: 100%)

산출물 및 저장 위치: `dist/prc07_package/`, `README.md`, `docs/prc07_final_manual.md`

", "attachments": [], "materials": [ "dist/prc07_package/", "README.md", "docs/prc07_final_manual.md" ], "materialText": "

미션 산출물 및 저장 위치

검증 및 개선 방안

", "techStack": [ "군수업무", "부품국산화", "Python" ], "deliverables": [ "dist/prc07_package/ (필수)", "README.md (필수)", "docs/prc07_final_manual.md (필수)" ], "evaluationKeys": [ "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정량적 평가] 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%

PASS 증거

정량적 지표(설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.

보완이 필요한 상태

정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.

보완 방법

클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[정성적 평가] 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치 기준을 충족하였는가?

PASS 증거

군수업무 및 부품국산화 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.

보완이 필요한 상태

실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.

보완 방법

실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.

", "

평가 질문 (PASS/FAIL)

[진행 추적 및 완료 기준] 최종 배포본 생성 및 검수 완료을 완수하였는가?

PASS 증거

요구된 산출물(`dist/prc07_package/`, `README.md`, `docs/prc07_final_manual.md`)이 지정된 경로에 생성되고 Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트를 통과하였다.

보완이 필요한 상태

산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.

보완 방법

Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.

" ], "evaluationTypes": [ "REQUIRED", "REQUIRED", "REQUIRED" ], "evaluationText": "

미션 판정

평가 구분: 필수

난이도 / 복잡도: 최고급 / 종합 (진행률: 100%)

미션 PASS 조건

", "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": [] } ] }