miliai/pbl02
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pbl02/scenario_json/DAT09.json
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KIM SU BO 350bb92bf9 시나리오 내용 반영
2026-10-08 16:43:48 +09:00

875 lines
123 KiB
JSON
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{
"version": "1.0.0",
"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
"id": "DAT09",
"title": "군수데이터 전략기획·환경평가 대시보드",
"category": "데이터·자동화·업무플랫폼",
"level": 2,
"durationDays": 5,
"requiredHours": 27.0,
"status": "COMPLETED",
"isRecommended": false,
"summary": "",
"objectives": "<p>미국 국방부(DoD)는 군수 데이터 전략과 환경 평가를 통해 서로 다른 체계에 흩어진 데이터의 중복을 없애고 표준 키와 코드를 정해 업무 중심으로 통합하려는 접근을 공개해 왔다. 이 사례의 학습 초점은 중복 제거, 표준 키·코드, 업무 중심 통합, 역할별 화면, 자동 갱신, 재사용성이다. 본 프로젝트는 이를 바탕으로 교육용 가상 보급·정비·탄약 체계 3종의 재고 보고를 코드로 만들어 통합 대시보드로 가시화한다. 학습자는 연동 규격 분석, 코드 표준화와 결측 전처리, 통합 저장소와 검증 룰, 변경 이벤트 동기화, 불일치 식별과 품질 지수, 역할별 상황판, 데이터관리관 승인, 대량 트랜잭션 시험, AAR 재튜닝, 최종 통합을 차례로 수행한다. 최종 목표는 마스터 데이터의 확정은 사람이 승인하도록 하면서 이기종 군수 정보를 한 화면에서 보는 통합 군수 상황판을 완성하는 것이다.</p>",
"deliverables": [
"docs/dat09_as_is_to_be_spec.md (필수)",
"src/connectors/dat09_data_loader.py (필수)",
"스키마 정의서 (필수)",
"src/engine/dat09_rule_engine.py (필수)",
"src/ai/dat09_intelligence_module.py (필수)",
"src/ui/dat09_app.py (필수)"
],
"constraints": "<h4>부대 보안 및 개인정보 보호</h4><ul><li><p>실제 부대 편성, 위치, 작전 일정, 군번·성명 등 민감 군사보안 및 개인식별정보는 절대 외부 AI에 입력하지 않는다.</p></li><li><p>모든 실습에는 제공된 교육용 가상 데이터셋 및 시뮬레이션 표본만을 활용한다.</p></li></ul><h4>AI 결과와 인간 최종 판단의 구분 (HITL 원칙)</h4><ul><li><p>AI 모델이 제안한 분석값이나 탐지 결과는 참고 지표이며, 최종 승인·보류·교전·배치 명령은 사람이 확정한다.</p></li><li><p>모든 체계, 부대, 품목, 재고 수량과 코드 형식은 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 군수 정보체계의 명칭·구조·데이터, 부대명, 보유 수량, 작전 정보는 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 스트리밍은 외부 도구 없이 메모리 안의 큐로 모의하며, 마스터 데이터의 확정과 실제 연동은 데이터관리관 승인과 부대 지침에 따른다. 수작업 소요시간과 절감률은 교육용 가정값이다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 전처리, 모델 구현, 검증 지표 산출, HITL 워크플로우 증거가 명확한가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오경보/미탐 방지, 신뢰도 등급화, 파라미터 튜닝의 군사적·논리적 근거가 타당한가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 앞 미션의 스키마·전처리가 뒤 미션의 예측·대시보드·AAR 재보정에 정상 연계되는가?</p></li><li><p><strong>안전성:</strong> 보안 규정 준수, 극단 과부하 상황에서의 Fail-safe 복원력이 확보되었는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 미션 전체에서 요구되는 필수([필수]) 평가 기준을 모두 PASS해야 프로젝트 최종 PASS로 판정한다.</p>",
"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 데이터·자동화·업무플랫폼 데이터 분석 기초",
"refFiles": [],
"refText": "",
"projectSkills": [
{
"skillId": "competency_군특화문제해결_데이터·자동화·업무플랫폼_문제분석",
"level": 2,
"category": "군특화문제해결",
"subCategory": "데이터·자동화·업무플랫폼 문제분석"
},
{
"skillId": "competency_군특화문제해결_데이터·자동화·업무플랫폼_대안도출",
"level": 1,
"category": "군특화문제해결",
"subCategory": "데이터·자동화·업무플랫폼 대안도출"
},
{
"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
"level": 2,
"category": "데이터분석검증",
"subCategory": "AI 결과 검증"
},
{
"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
"level": 1,
"category": "AI활용역량",
"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
},
{
"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
"level": 2,
"category": "전술의사결정",
"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
}
],
"prerequisiteVods": [],
"missions": [
{
"id": "DAT09_M01",
"sequence": 1,
"title": "이기종 군수 정보체계(DELIIS, 장비정비정보체계, 탄약체계) 데이터 연동 규격 분석",
"durationHours": 1.5,
"overview": "<p>이기종 군수 정보체계 3종의 품목코드·부대코드·날짜·수량 연동 규격을 비교 분석하고, 통합 군수 상황 파악 업무를 AS-IS/TO-BE로 비교한다.</p>",
"objectives": "<p>가상의 보급·정비·탄약 체계가 같은 재고를 서로 다른 코드와 날짜 형식으로 보고하는 자료를 코드로 만든다. 체계별 필드 형식, 갱신 주기, 결측 표기를 비교표로 정리하고 코드 변환 규칙이 키로 정확히 되돌아오는지 검증한다. 자료 조회부터 보고 후 수정까지 현행 업무를 10단계 이상으로 분해해 병목 구간을 표시하고 TO-BE 절차와 비교한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>이기종 군수 정보체계(DELIIS, 장비정비, 탄약체계) 데이터 연동 규격을 분석한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>이기종 군수 정보체계 3종의 품목코드·부대코드·날짜·수량 연동 규격을 비교 분석하고, 통합 군수 상황 파악 업무를 AS-IS/TO-BE로 비교한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상의 보급·정비·탄약 체계가 같은 재고를 서로 다른 코드와 날짜 형식으로 보고하는 자료를 코드로 작성하여 원인을 분석하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/dat09_as_is_to_be_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m01_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m01_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m01_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"docs/dat09_as_is_to_be_spec.md (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[이기종 군수 정보체계(DELIIS, 장비정비정보체계, 탄약체계) 데이터 연동 규격 분석] 요구된 핵심 성능 기준(업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출 기준을 충족하고 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>업무 담당자 권한별 요구사항 반영을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성이 논리적으로 검증되었으며 실무 프로세스와의 일치성 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출</p></li><li><p>진행 기준: 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 실무 프로세스와의 일치성 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M1 코드를 실행해 세 체계의 연동 규격 비교표를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 세 체계의 연동 규격 비교표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 세 체계의 연동 규격 비교표를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 상황 파악 AS-IS 550분 -> TO-BE 50분(91% 단축 예상, 가정값)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 세 체계의 연동 규격 비교표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 세 체계의 연동 규격 비교표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 상황 파악 AS-IS 550분 -> TO-BE 50분(91% 단축 예상, 가정값))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "코드 변환 규칙 왕복 검증 결과와 체계 간 불일치 현황을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>코드 변환 규칙 왕복 검증 결과와 체계 간 불일치 현황을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>코드 변환 규칙 왕복 검증 결과와 체계 간 불일치 현황을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 상황 파악 AS-IS 550분 -> TO-BE 50분(91% 단축 예상, 가정값)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>코드 변환 규칙 왕복 검증 결과와 체계 간 불일치 현황을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>코드 변환 규칙 왕복 검증 결과와 체계 간 불일치 현황을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 상황 파악 AS-IS 550분 -> TO-BE 50분(91% 단축 예상, 가정값))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "AS-IS 업무 단계표에서 병목 단계를 표시하고 TO-BE와 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AS-IS 업무 단계표에서 병목 단계를 표시하고 TO-BE와 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AS-IS 업무 단계표에서 병목 단계를 표시하고 TO-BE와 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 상황 파악 AS-IS 550분 -> TO-BE 50분(91% 단축 예상, 가정값)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>AS-IS 업무 단계표에서 병목 단계를 표시하고 TO-BE와 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>AS-IS 업무 단계표에서 병목 단계를 표시하고 TO-BE와 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 상황 파악 AS-IS 550분 -> TO-BE 50분(91% 단축 예상, 가정값))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>AS-IS 단계에 '체계 간 불일치 회의' 단계(60분)를 추가해 병목 판정과 단축률 변화를 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M02",
"sequence": 2,
"title": "서로 다른 부품코드, 부대코드, 날짜 포맷 통합 및 결측 데이터 전처리 파이프라인 구축",
"durationHours": 2.0,
"overview": "<p>체계마다 다른 파일 형식(CSV, JSON, 탭 구분 엑셀 내보내기)과 품목코드·부대코드·날짜 형식을 표준 키로 통합하고 결측 데이터를 전처리하는 파이프라인을 구축한다.</p>",
"objectives": "<p>세 체계의 가상 보고를 메모리 안의 문자열로 만들어 형식별 파서로 읽고, 머리글 별칭 사전으로 양식 변경에 대응한다. 품목·부대 코드와 날짜를 표준 형식으로 바꾸고, 형식 오류 레코드는 반영을 보류한다. 결측값은 다른 체계 값을 바탕으로 후보값을 채우되 확정값이 아님을 표시한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>부품코드, 부대코드, 날짜 포맷 통합 및 결측 데이터 전처리 파이프라인을 구축한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>체계마다 다른 파일 형식(CSV, JSON, 탭 구분 엑셀 내보내기)과 품목코드·부대코드·날짜 형식을 표준 키로 통합하고 결측 데이터를 전처리하는 파이프라인을 구축한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>세 체계의 가상 보고를 메모리 안의 문자열로 만들어 형식별 파서로 읽고, 머리글 별칭 사전으로 양식 변경에 대응 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/connectors/dat09_data_loader.py 및 스키마 정의서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m02_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m02_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m02_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/connectors/dat09_data_loader.py (필수)",
"스키마 정의서 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[서로 다른 부품코드, 부대코드, 날짜 포맷 통합 및 결측 데이터 전처리 파이프라인 구축] 요구된 핵심 성능 기준(지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100% 기준을 충족하고 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성이 논리적으로 검증되었으며 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성</p></li><li><p>검증 방법: 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M2 코드를 실행해 CSV·JSON·탭 구분 3개 형식의 파싱 성공 여부를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 CSV·JSON·탭 구분 3개 형식의 파싱 성공 여부를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·JSON·탭 구분 3개 형식의 파싱 성공 여부를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>파싱 성공률 100%(3개 형식), 표준화 2,160건, 보류 2건 통합 키 720개, 결측 46건 보완(후보값, 확정 아님)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·JSON·탭 구분 3개 형식의 파싱 성공 여부를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 CSV·JSON·탭 구분 3개 형식의 파싱 성공 여부를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(3개 형식), 표준화 2,160건, 보류 2건 통합 키 720개, 결측 46건 보완(후보값, 확정 아님))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "반영 보류된 레코드(형식 오류, 키 범위 밖)와 사유를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>반영 보류된 레코드(형식 오류, 키 범위 밖)와 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>반영 보류된 레코드(형식 오류, 키 범위 밖)와 사유를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>파싱 성공률 100%(3개 형식), 표준화 2,160건, 보류 2건 통합 키 720개, 결측 46건 보완(후보값, 확정 아님)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>반영 보류된 레코드(형식 오류, 키 범위 밖)와 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>반영 보류된 레코드(형식 오류, 키 범위 밖)와 사유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(3개 형식), 표준화 2,160건, 보류 2건 통합 키 720개, 결측 46건 보완(후보값, 확정 아님))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "결측 보완 건수와 보완값이 후보임을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>결측 보완 건수와 보완값이 후보임을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>결측 보완 건수와 보완값이 후보임을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>파싱 성공률 100%(3개 형식), 표준화 2,160건, 보류 2건 통합 키 720개, 결측 46건 보완(후보값, 확정 아님)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>결측 보완 건수와 보완값이 후보임을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>결측 보완 건수와 보완값이 후보임을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(3개 형식), 표준화 2,160건, 보류 2건 통합 키 720개, 결측 46건 보완(후보값, 확정 아님))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>ALIAS에 '출고수량'을 qty의 별칭으로 추가하고 JSON 키 하나를 바꿔 파싱되는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M03",
"sequence": 3,
"title": "통합 데이터베이스 1차 구축 및 핵심 군수 지표 집계 Baseline 쿼리 모듈 구현",
"durationHours": 2.5,
"overview": "<p>세 체계의 표준화 재고를 통합 데이터 저장소에 구축하고, 검증 룰 15종과 핵심 군수 지표 집계 Baseline 쿼리를 구현한다.</p>",
"objectives": "<p>표준화한 2,160건을 하나의 표로 쌓아 통합 저장소로 삼고, 룰 15종을 가상 조항 번호가 붙은 설정 문자열로 분리해 위반 건수와 처리 지연시간을 측정한다. 분류별 재고 합계, 재고 부족 품목, 체계 간 일치율을 구하는 쿼리 함수를 만들고, 경계 조건 단위 테스트를 수행한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>통합 DB 구축 및 핵심 군수 지표 집계 Baseline 쿼리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>세 체계의 표준화 재고를 통합 데이터 저장소에 구축하고, 검증 룰 15종과 핵심 군수 지표 집계 Baseline 쿼리를 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>표준화한 2,160건을 하나의 표로 쌓아 통합 저장소로 삼고, 룰 15종을 가상 조항 번호가 붙은 설정 문자열로 분리해 위반 건수와 처리 지연시간을 측정 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/engine/dat09_rule_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m03_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m03_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m03_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/engine/dat09_rule_engine.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[통합 데이터베이스 1차 구축 및 핵심 군수 지표 집계 Baseline 쿼리 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하 기준을 충족하고 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성이 논리적으로 검증되었으며 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과</p></li><li><p>검증 방법: 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M3 코드를 실행해 룰 15종 위반 건수와 처리 지연시간을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 룰 15종 위반 건수와 처리 지연시간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 룰 15종 위반 건수와 처리 지연시간을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>검증 룰 15종, 위반 107건, 행당 최대 지연 1ms 미만(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 체계 간 일치율 74.0%, 단위 테스트 10/10(100%) 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 룰 15종 위반 건수와 처리 지연시간을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 룰 15종 위반 건수와 처리 지연시간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 룰 15종, 위반 107건, 행당 최대 지연 1ms 미만(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 체계 간 일치율 74.0%, 단위 테스트 10/10(100%) 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "Baseline 쿼리 3개(분류별 재고, 부족 품목, 체계 간 일치율) 결과를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>Baseline 쿼리 3개(분류별 재고, 부족 품목, 체계 간 일치율) 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Baseline 쿼리 3개(분류별 재고, 부족 품목, 체계 간 일치율) 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>검증 룰 15종, 위반 107건, 행당 최대 지연 1ms 미만(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 체계 간 일치율 74.0%, 단위 테스트 10/10(100%) 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Baseline 쿼리 3개(분류별 재고, 부족 품목, 체계 간 일치율) 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>Baseline 쿼리 3개(분류별 재고, 부족 품목, 체계 간 일치율) 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 룰 15종, 위반 107건, 행당 최대 지연 1ms 미만(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 체계 간 일치율 74.0%, 단위 테스트 10/10(100%) 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "경계 조건 단위 테스트 결과를 표로 정리한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>경계 조건 단위 테스트 결과를 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>경계 조건 단위 테스트 결과를 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>검증 룰 15종, 위반 107건, 행당 최대 지연 1ms 미만(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 체계 간 일치율 74.0%, 단위 테스트 10/10(100%) 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>경계 조건 단위 테스트 결과를 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>경계 조건 단위 테스트 결과를 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 룰 15종, 위반 107건, 행당 최대 지연 1ms 미만(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 체계 간 일치율 74.0%, 단위 테스트 10/10(100%) 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>D09의 지연 허용 일수를 3일에서 1일로 바꾸고 위반 건수 변화를 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M04",
"sequence": 4,
"title": "실시간 데이터 스트리밍(Kafka/CDC) 기반 이기종 데이터 정합성 유지 및 자동 동기화 고도화",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>변경 이벤트 스트림(CDC 방식을 메모리에서 모의)으로 체계 간 정합성을 유지하고 불일치 원인을 분류해 마스터 값 후보를 추천하는 모듈을 고도화한다.</p>",
"objectives": "<p>외부 스트리밍 도구 없이 메모리 안의 큐로 변경 이벤트를 만들고, 중복 전송과 순서가 뒤바뀐 오래된 값이 섞인 상태에서 이벤트 ID 중복 제거와 키별 최신 시각 우선 규칙으로 동기화한다. 일괄 스냅샷과 결과가 같은지 검증하고, 불일치를 결측, 단위 오류, 반영 지연, 입력 오류로 분류해 다수값을 마스터 후보로 추천한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>실시간 데이터 스트리밍 기반 이기종 데이터 정합성 유지 및 자동 동기화를 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>변경 이벤트 스트림(CDC 방식을 메모리에서 모의)으로 체계 간 정합성을 유지하고 불일치 원인을 분류해 마스터 값 후보를 추천하는 모듈을 고도화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>외부 스트리밍 도구 없이 메모리 안의 큐로 변경 이벤트를 만들고, 중복 전송과 순서가 뒤바뀐 오래된 값이 섞인 상태에서 이벤트 ID 중복 제거와 키별 최신 시각 우선 규칙으로 동기화 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/ai/dat09_intelligence_module.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m04_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m04_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m04_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/ai/dat09_intelligence_module.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[실시간 데이터 스트리밍(Kafka/CDC) 기반 이기종 데이터 정합성 유지 및 자동 동기화 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(추천/분류 정확도 85% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추천/분류 정확도 85% 이상 달성 기준을 충족하고 AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추천 사유의 합리성 및 실무 수용성이 논리적으로 검증되었으며 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 추천/분류 정확도 85% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M4 코드를 실행해 스트림 동기화 결과와 일괄 스냅샷 일치 여부를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 스트림 동기화 결과와 일괄 스냅샷 일치 여부를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 스트림 동기화 결과와 일괄 스냅샷 일치 여부를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>동기화 결과 일괄 대비 2,160/2,160 일치(100%), 중복 120건·오래된 값 건너뜀 원인 분류 정확도 99.0%, 마스터 후보 정확도 94.7%(목표 85% 이상 달성)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 스트림 동기화 결과와 일괄 스냅샷 일치 여부를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 스트림 동기화 결과와 일괄 스냅샷 일치 여부를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(동기화 결과 일괄 대비 2,160/2,160 일치(100%), 중복 120건·오래된 값 건너뜀 원인 분류 정확도 99.0%, 마스터 후보 정확도 94.7%(목표 85% 이상 달성))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "원인별 분류 혼동표를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>원인별 분류 혼동표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>원인별 분류 혼동표를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>동기화 결과 일괄 대비 2,160/2,160 일치(100%), 중복 120건·오래된 값 건너뜀 원인 분류 정확도 99.0%, 마스터 후보 정확도 94.7%(목표 85% 이상 달성)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>원인별 분류 혼동표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>원인별 분류 혼동표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(동기화 결과 일괄 대비 2,160/2,160 일치(100%), 중복 120건·오래된 값 건너뜀 원인 분류 정확도 99.0%, 마스터 후보 정확도 94.7%(목표 85% 이상 달성))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "마스터 후보 추천 사유 예시를 검토한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>마스터 후보 추천 사유 예시를 검토한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>마스터 후보 추천 사유 예시를 검토한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>동기화 결과 일괄 대비 2,160/2,160 일치(100%), 중복 120건·오래된 값 건너뜀 원인 분류 정확도 99.0%, 마스터 후보 정확도 94.7%(목표 85% 이상 달성)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>마스터 후보 추천 사유 예시를 검토한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>마스터 후보 추천 사유 예시를 검토한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(동기화 결과 일괄 대비 2,160/2,160 일치(100%), 중복 120건·오래된 값 건너뜀 원인 분류 정확도 99.0%, 마스터 후보 정확도 94.7%(목표 85% 이상 달성))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>중복 이벤트를 120건에서 600건으로 늘리고 동기화 결과가 여전히 일치하는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M05",
"sequence": 5,
"title": "체계 간 불일치 데이터 자동 식별 및 데이터 신뢰도 품질 지수 산출 엔진 개발",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>체계 간 불일치 데이터를 자동 식별하고 데이터 품질 지수를 산출하는 엔진을 입력-분석-검토-결과 4개 화면으로 구현한다.</p>",
"objectives": "<p>키별로 세 체계의 값을 비교해 값 불일치와 결측을 식별하고 편차가 큰 건을 우선 검토 대상으로 표시한다. 완전성, 일치성, 적시성, 유효성 4개 차원을 가중 합산해 체계별·부대별 품질 지수를 계산한다. 입력, 분석, 검토, 결과의 4개 화면을 텍스트 화면으로 출력한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>체계 간 불일치 데이터 자동 식별 및 품질 신뢰도 지수 산출 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>체계 간 불일치 데이터를 자동 식별하고 데이터 품질 지수를 산출하는 엔진을 입력-분석-검토-결과 4개 화면으로 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>키별로 세 체계의 값을 비교해 값 불일치와 결측을 식별하고 편차가 큰 건을 우선 검토 대상으로 표시 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/ui/dat09_app.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m05_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m05_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m05_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/ui/dat09_app.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[체계 간 불일치 데이터 자동 식별 및 데이터 신뢰도 품질 지수 산출 엔진 개발] 요구된 핵심 성능 기준(핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료 기준을 충족하고 UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성이 논리적으로 검증되었으며 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료</p></li><li><p>진행 기준: UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인</p></li><li><p>검증 방법: 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M5 코드를 실행해 화면 1(입력)~화면 4(결과) 출력을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 화면 1(입력)~화면 4(결과) 출력을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 화면 1(입력)~화면 4(결과) 출력을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>화면 4종 구현, 불일치 219개(30.4%), 통합 품질 지수 86.3점(보완 필요) 불일치 식별 재현율 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 화면 1(입력)~화면 4(결과) 출력을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 화면 1(입력)~화면 4(결과) 출력을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(화면 4종 구현, 불일치 219개(30.4%), 통합 품질 지수 86.3점(보완 필요) 불일치 식별 재현율 100%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "체계별·부대별 품질 지수 표를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>체계별·부대별 품질 지수 표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>체계별·부대별 품질 지수 표를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>화면 4종 구현, 불일치 219개(30.4%), 통합 품질 지수 86.3점(보완 필요) 불일치 식별 재현율 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>체계별·부대별 품질 지수 표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>체계별·부대별 품질 지수 표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(화면 4종 구현, 불일치 219개(30.4%), 통합 품질 지수 86.3점(보완 필요) 불일치 식별 재현율 100%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "품질 지수가 낮은 부대의 낮은 차원을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>품질 지수가 낮은 부대의 낮은 차원을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>품질 지수가 낮은 부대의 낮은 차원을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>화면 4종 구현, 불일치 219개(30.4%), 통합 품질 지수 86.3점(보완 필요) 불일치 식별 재현율 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>품질 지수가 낮은 부대의 낮은 차원을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>품질 지수가 낮은 부대의 낮은 차원을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(화면 4종 구현, 불일치 219개(30.4%), 통합 품질 지수 86.3점(보완 필요) 불일치 식별 재현율 100%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>WT의 일치성 가중치를 0.4에서 0.2로 낮추고 완전성을 올려 지수 변화를 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M06",
"sequence": 6,
"title": "지휘관 및 군수참모용 통합 군수 상황판(Logistics COP) 실시간 대시보드 구현",
"durationHours": 2.5,
"overview": "<p>지휘관과 군수참모가 보는 통합 군수 상황판(Logistics COP)을 시간별 갱신 방식으로 구현하고, 예외 상황에서도 중단되지 않는 에러 처리를 갖춘다.</p>",
"objectives": "<p>변경 이벤트를 1시간 단위로 반영해 총재고, 분류별 재고, 부족 경보를 갱신하고 지휘관용 요약 화면과 군수참모용 상세 화면을 구분해 보여 준다. 입력 검증기와 에러 핸들러로 필수 항목 누락, 중복 이벤트, 증감량 과대, 재고 음수화, 권한 없는 역할 등 예외 10종을 주입해 크래시 없이 기록하고 조치를 안내한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>지휘관 및 군수참모용 통합 군수 상황판(Logistics COP) 실시간 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>지휘관과 군수참모가 보는 통합 군수 상황판(Logistics COP)을 시간별 갱신 방식으로 구현하고, 예외 상황에서도 중단되지 않는 에러 처리를 갖춘다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>변경 이벤트를 1시간 단위로 반영해 총재고, 분류별 재고, 부족 경보를 갱신하고 지휘관용 요약 화면과 군수참모용 상세 화면을 구분해 보여 준다 과정을 진행하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/utils/dat09_validator.py 및 에러 핸들러</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m06_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m06_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m06_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/utils/dat09_validator.py (필수)",
"에러 핸들러 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[지휘관 및 군수참모용 통합 군수 상황판(Logistics COP) 실시간 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100% 기준을 충족하고 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>자동 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공이 논리적으로 검증되었으며 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성</p></li><li><p>검증 방법: 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M6 코드를 실행해 시간별 지휘관 화면과 군수참모 화면을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 시간별 지휘관 화면과 군수참모 화면을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 시간별 지휘관 화면과 군수참모 화면을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>6시간 갱신, 정상 운영 중 거부 0건 예외 10종 크래시 0건, 에러 로그 기록률 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 시간별 지휘관 화면과 군수참모 화면을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 시간별 지휘관 화면과 군수참모 화면을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(6시간 갱신, 정상 운영 중 거부 0건 예외 10종 크래시 0건, 에러 로그 기록률 100%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "예외 10종 주입 결과의 오류 코드, 메시지, 조치 안내를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>예외 10종 주입 결과의 오류 코드, 메시지, 조치 안내를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>예외 10종 주입 결과의 오류 코드, 메시지, 조치 안내를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>6시간 갱신, 정상 운영 중 거부 0건 예외 10종 크래시 0건, 에러 로그 기록률 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>예외 10종 주입 결과의 오류 코드, 메시지, 조치 안내를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>예외 10종 주입 결과의 오류 코드, 메시지, 조치 안내를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(6시간 갱신, 정상 운영 중 거부 0건 예외 10종 크래시 0건, 에러 로그 기록률 100%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "그래프 4종(분류별 재고 추이, 경보, 부대별 재고, 분포)을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>그래프 4종(분류별 재고 추이, 경보, 부대별 재고, 분포)을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>그래프 4종(분류별 재고 추이, 경보, 부대별 재고, 분포)을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>6시간 갱신, 정상 운영 중 거부 0건 예외 10종 크래시 0건, 에러 로그 기록률 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>그래프 4종(분류별 재고 추이, 경보, 부대별 재고, 분포)을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>그래프 4종(분류별 재고 추이, 경보, 부대별 재고, 분포)을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(6시간 갱신, 정상 운영 중 거부 0건 예외 10종 크래시 0건, 에러 로그 기록률 100%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>경보 기준 LOW를 40에서 80으로 바꿔 경보 건수가 어떻게 달라지는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M07",
"sequence": 7,
"title": "체계 간 데이터 충돌 시 마스터 데이터 확정을 위한 데이터관리관 HITL 승인 설계",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>체계 간 데이터 충돌 시 시스템은 후보만 제안하고 데이터관리관 승인으로만 마스터 데이터를 확정하는 사람 승인 체계를 설계한다.</p>",
"objectives": "<p>충돌 건마다 다수값 후보와 근거를 제안으로 등록하고, 데이터관리관이 근거를 적어 승인하거나 반려하게 한다. 수량 차이가 큰 고영향 건은 군수참모 확인을 먼저 받아야 한다. 자동 확정, 제안자 본인 승인, 권한 없는 역할의 승인 등 우회 시도 10종을 차단하고 모든 처리를 해시 체인 감사 이력에 남겨 변조 시 탐지되는지 확인한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>데이터 충돌 시 마스터 데이터 확정을 위한 데이터관리관 HITL 승인을 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>체계 간 데이터 충돌 시 시스템은 후보만 제안하고 데이터관리관 승인으로만 마스터 데이터를 확정하는 사람 승인 체계를 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>충돌 건마다 다수값 후보와 근거를 제안으로 등록하고, 데이터관리관이 근거를 적어 승인하거나 반려하게 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/workflow/dat09_approval_system.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m07_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m07_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m07_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/workflow/dat09_approval_system.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[체계 간 데이터 충돌 시 마스터 데이터 확정을 위한 데이터관리관 HITL 승인 설계] 요구된 핵심 성능 기준(이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100% 기준을 충족하고 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 보안 규정 및 행정 절차 부합성이 논리적으로 검증되었으며 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%</p></li><li><p>진행 기준: 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현</p></li><li><p>검증 방법: 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M7 코드를 실행해 제안-참모확인-승인 흐름과 확정 건수를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 제안-참모확인-승인 흐름과 확정 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 제안-참모확인-승인 흐름과 확정 건수를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>확정 23건, 반려 1건, 고영향 4건(군수참모 확인), 자동 확정 0건 우회 시도 10건 중 10건 차단(100%), 이력 63/63 무결성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 제안-참모확인-승인 흐름과 확정 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 제안-참모확인-승인 흐름과 확정 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(확정 23건, 반려 1건, 고영향 4건(군수참모 확인), 자동 확정 0건 우회 시도 10건 중 10건 차단(100%), 이력 63/63 무결성)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "우회 시도 10건의 차단 사유를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>우회 시도 10건의 차단 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>우회 시도 10건의 차단 사유를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>확정 23건, 반려 1건, 고영향 4건(군수참모 확인), 자동 확정 0건 우회 시도 10건 중 10건 차단(100%), 이력 63/63 무결성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>우회 시도 10건의 차단 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>우회 시도 10건의 차단 사유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(확정 23건, 반려 1건, 고영향 4건(군수참모 확인), 자동 확정 0건 우회 시도 10건 중 10건 차단(100%), 이력 63/63 무결성)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "해시 체인 검증과 변조 시험 결과를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>해시 체인 검증과 변조 시험 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>해시 체인 검증과 변조 시험 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>확정 23건, 반려 1건, 고영향 4건(군수참모 확인), 자동 확정 0건 우회 시도 10건 중 10건 차단(100%), 이력 63/63 무결성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>해시 체인 검증과 변조 시험 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>해시 체인 검증과 변조 시험 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(확정 23건, 반려 1건, 고영향 4건(군수참모 확인), 자동 확정 0건 우회 시도 10건 중 10건 차단(100%), 이력 63/63 무결성)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>고영향 기준(차이 100 이상)을 50으로 낮춰 군수참모 확인이 필요한 건수가 어떻게 변하는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M08",
"sequence": 8,
"title": "수만 건의 이기종 군수 트랜잭션 동시 유입 시뮬레이션 부하 테스트",
"durationHours": 3.5,
"overview": "<p>세 체계에서 수만 건의 트랜잭션이 뒤섞여 유입되는 상황을 모의해 부하 테스트를 수행한다.</p>",
"objectives": "<p>체계별 코드 형식이 다른 트랜잭션 5천~5만 건을 만들고 중복 1%, 형식 오류 0.4%, 일시 장애를 주입한다. 마이크로 배치로 표준화·중복 제거·오류 격리·반영을 수행하고 규모별 처리 시간, 일괄 계산과의 정합성, 자동화 성공률을 측정한다. 수작업 소요시간 가정값과 비교해 절감률을 계산한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>수만 건의 이기종 군수 트랜잭션 동시 유입 부하 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>세 체계에서 수만 건의 트랜잭션이 뒤섞여 유입되는 상황을 모의해 부하 테스트를 수행한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>체계별 코드 형식이 다른 트랜잭션 5천~5만 건을 만들고 중복 1%, 형식 오류 0.4%, 일시 장애 주입하여 처리 지연 및 복원력을 시험하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/pipeline/dat09_batch_runner.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m08_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m08_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m08_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/pipeline/dat09_batch_runner.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[수만 건의 이기종 군수 트랜잭션 동시 유입 시뮬레이션 부하 테스트] 요구된 핵심 성능 기준(전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상 기준을 충족하고 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과이 논리적으로 검증되었으며 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인</p></li><li><p>검증 방법: 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M8 코드를 실행해 규모별(5천·2만·5만 건) 처리 시간과 처리율을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 규모별(5천·2만·5만 건) 처리 시간과 처리율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 규모별(5천·2만·5만 건) 처리 시간과 처리율을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>50,500건 처리 1~2초(환경에 따라 다름), 자동 처리율 99.60% 일괄 계산과 불일치 0건, 절감 93.5%(가정값), 목표 달성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 규모별(5천·2만·5만 건) 처리 시간과 처리율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 규모별(5천·2만·5만 건) 처리 시간과 처리율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(50,500건 처리 1~2초(환경에 따라 다름), 자동 처리율 99.60% 일괄 계산과 불일치 0건, 절감 93.5%(가정값), 목표 달성)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "일괄 계산과의 정합성 비교 결과를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>일괄 계산과의 정합성 비교 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>일괄 계산과의 정합성 비교 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>50,500건 처리 1~2초(환경에 따라 다름), 자동 처리율 99.60% 일괄 계산과 불일치 0건, 절감 93.5%(가정값), 목표 달성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>일괄 계산과의 정합성 비교 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>일괄 계산과의 정합성 비교 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(50,500건 처리 1~2초(환경에 따라 다름), 자동 처리율 99.60% 일괄 계산과 불일치 0건, 절감 93.5%(가정값), 목표 달성)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "수작업 대비 절감률 계산의 가정값을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>수작업 대비 절감률 계산의 가정값을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>수작업 대비 절감률 계산의 가정값을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>50,500건 처리 1~2초(환경에 따라 다름), 자동 처리율 99.60% 일괄 계산과 불일치 0건, 절감 93.5%(가정값), 목표 달성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수작업 대비 절감률 계산의 가정값을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>수작업 대비 절감률 계산의 가정값을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(50,500건 처리 1~2초(환경에 따라 다름), 자동 처리율 99.60% 일괄 계산과 불일치 0건, 절감 93.5%(가정값), 목표 달성)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>형식 오류 비율을 0.4%에서 2%로 올려 자동화 성공률이 99% 아래로 내려가는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M09",
"sequence": 9,
"title": "AAR 기반 데이터 연동 누락 분석 및 매핑 테이블 파라미터 재튜닝",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>AAR에서 드러난 데이터 연동 누락 5유형을 재현·분석하고 매핑 규칙과 판정 파라미터를 재튜닝한다.</p>",
"objectives": "<p>코드 자릿수, 부대명, 날짜 형식, 결측 표기, 신규 품목의 5유형 변형을 가상 보고에 심어 매핑 v1의 누락을 재현한다. 규칙을 보정한 v2와 허용 오차·허용 지연 일수를 격자 탐색으로 재튜닝한 결과를 가상 정답 대비 F1로 비교하고, 자동 UAT 체크리스트로 재검증한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 데이터 연동 누락을 분석하고 매핑 파라미터를 재튜닝한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR에서 드러난 데이터 연동 누락 5유형을 재현·분석하고 매핑 규칙과 판정 파라미터를 재튜닝한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>코드 자릿수, 부대명, 날짜 형식, 결측 표기, 신규 품목의 5유형 변형을 가상 보고에 심어 매핑 v1의 누락을 재현 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/dat09_uat_feedback_report.md 및 패치 내역</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m09_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m09_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m09_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"docs/dat09_uat_feedback_report.md (필수)",
"패치 내역 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 데이터 연동 누락 분석 및 매핑 테이블 파라미터 재튜닝] 요구된 핵심 성능 기준(UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료 기준을 충족하고 UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성이 논리적으로 검증되었으며 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료</p></li><li><p>진행 기준: UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료</p></li><li><p>검증 방법: 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M9 코드를 실행해 매핑 v1의 누락 5유형과 건수를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 매핑 v1의 누락 5유형과 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 매핑 v1의 누락 5유형과 건수를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>v1 누락 115건 -> v2 0건(신규 품목 15건은 보류) 튜닝 F1 0.738 -> 0.972(허용오차 2%), UAT 19/19항목 통과(100점)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 매핑 v1의 누락 5유형과 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 매핑 v1의 누락 5유형과 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(v1 누락 115건 -> v2 0건(신규 품목 15건은 보류) 튜닝 F1 0.738 -> 0.972(허용오차 2%), UAT 19/19항목 통과(100점))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "v2 보정 후 누락과 신규 품목 보류를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>v2 보정 후 누락과 신규 품목 보류를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>v2 보정 후 누락과 신규 품목 보류를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>v1 누락 115건 -> v2 0건(신규 품목 15건은 보류) 튜닝 F1 0.738 -> 0.972(허용오차 2%), UAT 19/19항목 통과(100점)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>v2 보정 후 누락과 신규 품목 보류를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>v2 보정 후 누락과 신규 품목 보류를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(v1 누락 115건 -> v2 0건(신규 품목 15건은 보류) 튜닝 F1 0.738 -> 0.972(허용오차 2%), UAT 19/19항목 통과(100점))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "파라미터 격자 탐색 결과와 UAT 체크리스트를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>파라미터 격자 탐색 결과와 UAT 체크리스트를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>파라미터 격자 탐색 결과와 UAT 체크리스트를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>v1 누락 115건 -> v2 0건(신규 품목 15건은 보류) 튜닝 F1 0.738 -> 0.972(허용오차 2%), UAT 19/19항목 통과(100점)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 격자 탐색 결과와 UAT 체크리스트를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>파라미터 격자 탐색 결과와 UAT 체크리스트를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(v1 누락 115건 -> v2 0건(신규 품목 15건은 보류) 튜닝 F1 0.738 -> 0.972(허용오차 2%), UAT 19/19항목 통과(100점))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>날짜 형식 변형을 하나 더 만들어(예: YYYY.MM.DD) v1에서 재현하고 v2 패치를 추가한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
},
{
"id": "DAT09_M10",
"sequence": 10,
"title": "이기종 군수 정보체계 데이터 통합 및 실시간 가시화 대시보드 최종 완성",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>수집부터 불일치 식별, 품질 지수, 마스터 승인 대기 분리, 상황판 가시화까지 한 번에 실행되는 통합 군수 상황판 도구를 완성한다.</p>",
"objectives": "<p>환경 점검 후 세 체계 자료를 수집·표준화하고 불일치를 식별해 품질 지수를 계산한다. 마스터 후보는 모두 데이터관리관 승인 대기로 분리해 자동 확정하지 않는다. 분류별·부대별 재고 상황판 그래프와 설치 스크립트 개요, 9장 매뉴얼 목차, 자체 점검표, 브리핑 요약을 출력한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>이기종 군수 정보체계 데이터 통합 및 실시간 가시화 대시보드를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>수집부터 불일치 식별, 품질 지수, 마스터 승인 대기 분리, 상황판 가시화까지 한 번에 실행되는 통합 군수 상황판 도구를 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>환경 점검 후 세 체계 자료를 수집·표준화하고 불일치를 식별해 품질 지수 산출하고 모델에 적용하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>dist/dat09_package/, README.md, docs/dat09_final_manual.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/DAT09/dat09_m10_dataset.json",
"/uploads/DAT09/dat09_m10_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/DAT09/dat09_m10_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
"techStack": [
"데이터·자동화·업무플랫폼",
"대시보드·시각화형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"dist/dat09_package/, README.md, docs/dat09_final_manual.md (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[이기종 군수 정보체계 데이터 통합 및 실시간 가시화 대시보드 최종 완성] 요구된 핵심 성능 기준(설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100% 기준을 충족하고 최종 배포본 생성 및 검수 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치이 논리적으로 검증되었으며 Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 최종 배포본 생성 및 검수 완료</p></li><li><p>검증 방법: Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
"aiGuidelines": {
"allow": [
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
],
"rules": [
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
],
"forbid": [
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
]
},
"guideSteps": [
{
"step": 1,
"problem": "M10 코드를 실행해 환경 점검과 단계별 실행 로그를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 환경 점검과 단계별 실행 로그를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 환경 점검과 단계별 실행 로그를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 환경 점검과 단계별 실행 로그를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 환경 점검과 단계별 실행 로그를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 2,
"problem": "마스터 후보가 모두 승인 대기로 분리되었는지 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>마스터 후보가 모두 승인 대기로 분리되었는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>마스터 후보가 모두 승인 대기로 분리되었는지 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>마스터 후보가 모두 승인 대기로 분리되었는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>마스터 후보가 모두 승인 대기로 분리되었는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 3,
"problem": "자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 출력과 일치하는지 대조한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 출력과 일치하는지 대조한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 출력과 일치하는지 대조한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 출력과 일치하는지 대조한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약 수치가 출력과 일치하는지 대조한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
"attachments": []
},
{
"step": 4,
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>수집 함수에서 일부러 예외를 일으켜 해당 단계만 FAIL로 기록되고 도구가 중단되지 않는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
"attachments": []
}
]
}
]
}
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