879 lines
126 KiB
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{
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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "OPS04",
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"title": "샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 대시보드 모의 구현",
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"category": "작전·전투 수행",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 27.5,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>러시아-우크라이나 전쟁에서는 저속 자폭무인기와 고속 순항형 비행체가 여러 방향에서 동시에 들어오는 포화 공격이 반복되면서, 짧은 시간 안에 어떤 항적을 먼저 볼지 정하는 방공 상황판단의 부담이 커졌다. 본 프로젝트에서는 가상 방어지역과 가상 자산, 추상 범주의 가상 비행체를 코드로 만들어 경보 데이터 규격 정의, 다중 센서 메시지 전처리, 거리·도달 예상시간(TTI) 기반 Baseline 순위, 자산 가치·위협 유사도를 결합한 다차원 평가, 신뢰도 등급과 권고 대응 순위, 지휘관용 대시보드, 인간 개입(HITL) 승인 절차, 포화 부하 시험, AAR 재보정, 최종 통합까지 단계별로 구현한다. 위협 점수는 실제 무기 제원이 아닌 거리·도달시간·자산 가치 기반의 추상 모델로만 계산한다. 최종 목표는 긴급 표적을 놓치지 않으면서 기만체·스푸핑에 의한 오경보를 줄이고, 모든 대응 순위가 '권고'로서 지휘관 승인을 거치도록 설계하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"data/schema/ops04_input_schema.json (필수)",
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"docs/ops04_data_spec.md (필수)",
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"src/preprocess/ops04_preprocessor.py (필수)",
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"전처리 전후 데이터셋 (필수)",
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"src/models/ops04_baseline_model.py (필수)",
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"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
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],
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"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 비행체·자산·좌표·수치는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 무기 제원·사거리·탄도, 부대명, 위치, 방공 전력 정보는 사용하지 않는다. 비행체 유형은 '저속 무인기형·고속 순항형·기만체' 같은 추상 범주로만 다룬다. 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력과 부대 내 촬영은 금지한다. 산출되는 대응 순위는 판단 보조용 '권고'이며 자동 실행·자동 승인은 없고, 실제 교전 여부는 교전수칙과 지휘계통에 따른다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
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"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>",
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"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 작전·전투 수행 데이터 분석 기초",
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"refFiles": [],
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"refText": "",
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"projectSkills": [
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_작전·전투 수행_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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|
"subCategory": "작전·전투 수행 문제분석"
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|
},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_작전·전투 수행_대안도출",
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|
"level": 2,
|
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"category": "군특화문제해결",
|
|
"subCategory": "작전·전투 수행 대안도출"
|
|
},
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{
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"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
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"level": 3,
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"category": "데이터분석검증",
|
|
"subCategory": "AI 결과 검증"
|
|
},
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{
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"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
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"level": 2,
|
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"category": "AI활용역량",
|
|
"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
|
},
|
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{
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
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|
"level": 3,
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|
"category": "전술의사결정",
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|
"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
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|
}
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|
],
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"prerequisiteVods": [],
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"missions": [
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{
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"id": "OPS04_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "샤헤드 자폭드론 및 순항미사일 복합 비행 특성 분석 및 포화경보 데이터 규격 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>포화경보 상황에서 센서가 보내는 항적 메시지의 핵심 속성을 정의하고, 잘못된 메시지를 걸러내는 검증기를 만든다.</p>",
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"objectives": "<p>항적 ID, 센서, 시각, 위치, 고도, 속도, 방위, 접근 방향, 유형 추정, 위협 가중 등급 필드를 정하고 기상·위치오차·통신지연을 전술 파라미터로 보완한다. 실제 무기 제원(탄두 위력 등)은 추상 '위협 가중 등급(1~3)'으로 대체한다. 가상 샘플 20건을 검증하고 형식·허용값·범위·누락·미정의 필드 오류 5종을 일부러 넣어 검출 여부를 확인한 뒤 명세서로 정리한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>샤헤드-136 자폭드론 및 순항미사일 동시 침투 전술을 분석하여 비행 속도, 고도, 탄두 위력, 표적 접근 방향 등 포화경보 핵심 속성 데이터 규격을 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>포화경보 상황에서 센서가 보내는 항적 메시지의 핵심 속성을 정의하고, 잘못된 메시지를 걸러내는 검증기를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>항적 ID, 센서, 시각, 위치, 고도, 속도, 방위, 접근 방향, 유형 추정, 위협 가중 등급 필드를 정하고 기상·위치오차·통신지연을 전술 파라미터로 보완 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>data/schema/ops04_input_schema.json 및 docs/ops04_data_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/OPS04/ops04_m01_dataset.json",
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"/uploads/OPS04/ops04_m01_sample.md"
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|
],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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>",
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"techStack": [
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"작전·전투 수행",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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|
],
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"deliverables": [
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|
"data/schema/ops04_input_schema.json (필수)",
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"docs/ops04_data_spec.md (필수)"
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|
],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[샤헤드 자폭드론 및 순항미사일 복합 비행 특성 분석 및 포화경보 데이터 규격 정의] 요구된 핵심 성능 기준(스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건 기준을 충족하고 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 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>누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 작전·전투 수행 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>작전·전투 수행 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성이 논리적으로 검증되었으며 JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 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>"
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|
],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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"REQUIRED"
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],
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"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 작전·전투 수행 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료</p></li><li><p>검증 방법: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 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>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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|
],
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"rules": [
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|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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|
],
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|
"forbid": [
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|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
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|
{
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"step": 1,
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"problem": "M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 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>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5/5 검출 스키마 15개 필드 정의 완성도 100%, 미정의 필드(warhead_kg)는 차단됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5/5 검출 스키마 15개 필드 정의 완성도 100%, 미정의 필드(warhead_kg)는 차단됨)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,
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|
"problem": "오류 주입 5종이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오류 주입 5종이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오류 주입 5종이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 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>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5/5 검출 스키마 15개 필드 정의 완성도 100%, 미정의 필드(warhead_kg)는 차단됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오류 주입 5종이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>오류 주입 5종이 각각 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5/5 검출 스키마 15개 필드 정의 완성도 100%, 미정의 필드(warhead_kg)는 차단됨)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": "데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 포함되었는지 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 포함되었는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 포함되었는지 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>정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5/5 검출 스키마 15개 필드 정의 완성도 100%, 미정의 필드(warhead_kg)는 차단됨</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 포함되었는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 포함되었는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 샘플 오류 0건, 주입 오류 5/5 검출 스키마 15개 필드 정의 완성도 100%, 미정의 필드(warhead_kg)는 차단됨)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>SCHEMA에 표적 수(group_size, 1~50) 필드를 추가하고 범위를 벗어난 값을 넣어 검출되는지 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": "OPS04_M02",
|
|
"sequence": 2,
|
|
"title": "다방향 동시 침투 항적 데이터 정제 및 센서별 경보 메시지 큐잉 전처리 구현",
|
|
"durationHours": 2.0,
|
|
"overview": "<p>여러 방향·여러 센서에서 동시에 들어오는 경보 메시지를 시각 순으로 정렬하고 중복·잡음을 걸러내는 전처리 파이프라인을 만든다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>센서별 큐에 쌓인 메시지를 각각 정렬한 뒤 k-way 병합으로 타임스탬프 순서를 맞춘다. 같은 센서의 재전송 중복과 약한 신호의 반사파 유령 항적을 제거하고, 같은 항적·같은 1초 창의 보고를 센서 간 융합한다. 보고 속도에 비해 위치가 비정상적으로 도약하는 스푸핑 항적을 격리하고 센서 단절 구간을 표시한 뒤, 처리 속도와 오류율을 채점용 정답 라벨로 측정한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>다방향에서 동시 유입되는 대량의 경보 메시지를 타임스탬프 순으로 정제하고 센서별 중복 메시지를 큐잉하는 실시간 데이터 전처리 파이프라인을 구축한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>여러 방향·여러 센서에서 동시에 들어오는 경보 메시지를 시각 순으로 정렬하고 중복·잡음을 걸러내는 전처리 파이프라인을 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>센서별 큐에 쌓인 메시지를 각각 정렬한 뒤 k-way 병합으로 타임스탬프 순서를 맞춘다 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/preprocess/ops04_preprocessor.py 및 전처리 전후 데이터셋</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m02_dataset.json",
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m02_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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": [
|
|
"작전·전투 수행",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/preprocess/ops04_preprocessor.py (필수)",
|
|
"전처리 전후 데이터셋 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[다방향 동시 침투 항적 데이터 정제 및 센서별 경보 메시지 큐잉 전처리 구현] 요구된 핵심 성능 기준(데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0% 기준을 충족하고 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 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>전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성이 논리적으로 검증되었으며 pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인를 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> 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%</p></li><li><p>진행 기준: 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과</p></li><li><p>검증 방법: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인</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 전처리 전 메시지 유형별 건수를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 전처리 전 메시지 유형별 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 전처리 전 메시지 유형별 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>메시지 8,100건 -> 융합 보고 3,530건, 오류율 0.00% 중복 612, 반사파 103 제거, 스푸핑 항적 6개 격리, 정렬 위반 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 전처리 전 메시지 유형별 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 전처리 전 메시지 유형별 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(메시지 8,100건 -> 융합 보고 3,530건, 오류율 0.00% 중복 612, 반사파 103 제거, 스푸핑 항적 6개 격리, 정렬 위반 0건)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": "중복·반사파·스푸핑·센서 단절 처리 건수를 기록한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>중복·반사파·스푸핑·센서 단절 처리 건수를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>중복·반사파·스푸핑·센서 단절 처리 건수를 기록한다.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>메시지 8,100건 -> 융합 보고 3,530건, 오류율 0.00% 중복 612, 반사파 103 제거, 스푸핑 항적 6개 격리, 정렬 위반 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>중복·반사파·스푸핑·센서 단절 처리 건수를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>중복·반사파·스푸핑·센서 단절 처리 건수를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(메시지 8,100건 -> 융합 보고 3,530건, 오류율 0.00% 중복 612, 반사파 103 제거, 스푸핑 항적 6개 격리, 정렬 위반 0건)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": "처리 속도와 오류율이 목표를 넘는지 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>처리 속도와 오류율이 목표를 넘는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>처리 속도와 오류율이 목표를 넘는지 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>메시지 8,100건 -> 융합 보고 3,530건, 오류율 0.00% 중복 612, 반사파 103 제거, 스푸핑 항적 6개 격리, 정렬 위반 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>처리 속도와 오류율이 목표를 넘는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>처리 속도와 오류율이 목표를 넘는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(메시지 8,100건 -> 융합 보고 3,530건, 오류율 0.00% 중복 612, 반사파 103 제거, 스푸핑 항적 6개 격리, 정렬 위반 0건)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>preprocess의 snr_min을 0.25에서 0.45로 올려 실행하고, 정상 메시지 오삭제가 생기는지와 그 이유를 설명한다.</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": "OPS04_M03",
|
|
"sequence": 3,
|
|
"title": "속도·고도·접근 방위각 기반 1차 공중위협 우선순위 산정 알고리즘 구현",
|
|
"durationHours": 2.5,
|
|
"overview": "<p>방어 자산까지의 거리와 잔여 도달 예상시간(TTI)만으로 1차 위협 순위를 정렬하는 투명한 Baseline을 만든다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>각 항적의 최근접점(CPA)이 가상 자산 반경 1.5 km 안을 지나는지 계산하고, 해당 자산까지의 도달 예상시간을 구해 짧은 순으로 정렬한다. 도달 예상시간 600초 이내를 '긴급'으로 판정하고 실제 긴급 여부와 비교해 정확도, 상위 10개 순위 일치율, 유형별 오경보를 정리한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>방어 거점까지의 거리, 잔여 도달 시간, 접근 속도를 바탕으로 1차 위협 순위를 정렬하는 Baseline 랭킹 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>방어 자산까지의 거리와 잔여 도달 예상시간(TTI)만으로 1차 위협 순위를 정렬하는 투명한 Baseline을 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>각 항적의 최근접점(CPA)이 가상 자산 반경 1.5 km 안을 지나는지 계산하고, 해당 자산까지의 도달 예상시간을 구해 짧은 순으로 정렬 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/models/ops04_baseline_model.py 및 기본 추론 결과 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m03_dataset.json",
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m03_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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": [
|
|
"작전·전투 수행",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/models/ops04_baseline_model.py (필수)",
|
|
"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[속도·고도·접근 방위각 기반 1차 공중위협 우선순위 산정 알고리즘 구현] 요구된 핵심 성능 기준(기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성 기준을 충족하고 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 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>판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성이 논리적으로 검증되었으며 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교를 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> 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성</p></li><li><p>검증 방법: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교</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 상위 10개 위협 순위표를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 상위 10개 위협 순위표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 상위 10개 위협 순위표를 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>긴급 판정 정확도 90.0% (목표 75% 이상 달성) 오경보 8건, 대부분 기만체(decoy 7건)에서 발생</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 상위 10개 위협 순위표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 상위 10개 위협 순위표를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(긴급 판정 정확도 90.0% (목표 75% 이상 달성) 오경보 8건, 대부분 기만체(decoy 7건)에서 발생)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": "유형별 판정 결과에서 오경보가 어느 유형에서 나오는지 찾는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>유형별 판정 결과에서 오경보가 어느 유형에서 나오는지 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>유형별 판정 결과에서 오경보가 어느 유형에서 나오는지 찾는다.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>긴급 판정 정확도 90.0% (목표 75% 이상 달성) 오경보 8건, 대부분 기만체(decoy 7건)에서 발생</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>유형별 판정 결과에서 오경보가 어느 유형에서 나오는지 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>유형별 판정 결과에서 오경보가 어느 유형에서 나오는지 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(긴급 판정 정확도 90.0% (목표 75% 이상 달성) 오경보 8건, 대부분 기만체(decoy 7건)에서 발생)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": "그래프에서 도달시간 600초 기준선과 실제 긴급 표적을 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>그래프에서 도달시간 600초 기준선과 실제 긴급 표적을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>그래프에서 도달시간 600초 기준선과 실제 긴급 표적을 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>긴급 판정 정확도 90.0% (목표 75% 이상 달성) 오경보 8건, 대부분 기만체(decoy 7건)에서 발생</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>그래프에서 도달시간 600초 기준선과 실제 긴급 표적을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>그래프에서 도달시간 600초 기준선과 실제 긴급 표적을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(긴급 판정 정확도 90.0% (목표 75% 이상 달성) 오경보 8건, 대부분 기만체(decoy 7건)에서 발생)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>TTI_URGENT를 600에서 300으로 바꿔 정확도와 오경보 변화를 기록하고, 임계값 선택의 장단점을 적는다.</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": "OPS04_M04",
|
|
"sequence": 4,
|
|
"title": "핵심 방어자산(지휘소·인프라) 거리 및 도달 예상 시간(TTI) 연계 다차원 위협 평가 고도화",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>자산 방호 가치, 자산별 도달 예상시간, 위협 유사도를 결합해 우선순위를 동적으로 다시 계산하는 다차원 평가 모델로 고도화한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>자산 가치 x exp(-TTI/300)로 자산별 위협을 구하고, 반사강도·신호 변동·센서 합의·민간 응답 신호로 학습한 위협 유사도 분류기를 곱한다. 보고 속도 대비 위치 도약이 큰 항적은 스푸핑 의심으로 분리한다. 시험 상황 3개에서 Baseline과 재현율·정밀도·기만체 오판을 비교하고, 10초 경과 후 순위가 다시 계산되는지 확인한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>핵심 방어자산(지휘소, 레이더, 탄약창)의 방호 가치와 표적 도달 예상 시간(TTI)을 결합하여 복합 위협 우선순위를 동적으로 재계산하는 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>자산 방호 가치, 자산별 도달 예상시간, 위협 유사도를 결합해 우선순위를 동적으로 다시 계산하는 다차원 평가 모델로 고도화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>자산 가치 x exp(-TTI/300)로 자산별 위협을 구하고, 반사강도·신호 변동·센서 합의·민간 응답 신호로 학습한 위협 유사도 분류기를 곱 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/models/ops04_advanced_detector.py 및 예외 탐지 테스트 결과</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m04_dataset.json",
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m04_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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": [
|
|
"작전·전투 수행",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/models/ops04_advanced_detector.py (필수)",
|
|
"예외 탐지 테스트 결과 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[핵심 방어자산(지휘소·인프라) 거리 및 도달 예상 시간(TTI) 연계 다차원 위협 평가 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하 기준을 충족하고 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 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>오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성이 논리적으로 검증되었으며 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 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>"
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|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
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|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 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>",
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|
"aiGuidelines": {
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|
"allow": [
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|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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|
],
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|
"rules": [
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|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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|
"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": [
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|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M4 코드를 실행해 Baseline과 고도화 모델의 재현율·정밀도를 비교한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 고도화 모델의 재현율·정밀도를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 고도화 모델의 재현율·정밀도를 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>고도화 재현율 평균 98.9%, 처리 지연 수 ms (목표 200ms 이하) 기만·스푸핑 오판 0건, 스푸핑 의심 6/6건 격리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 고도화 모델의 재현율·정밀도를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 Baseline과 고도화 모델의 재현율·정밀도를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(고도화 재현율 평균 98.9%, 처리 지연 수 ms (목표 200ms 이하) 기만·스푸핑 오판 0건, 스푸핑 의심 6/6건 격리)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": "기만·스푸핑 오판 건수 변화를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기만·스푸핑 오판 건수 변화를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>기만·스푸핑 오판 건수 변화를 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>고도화 재현율 평균 98.9%, 처리 지연 수 ms (목표 200ms 이하) 기만·스푸핑 오판 0건, 스푸핑 의심 6/6건 격리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>기만·스푸핑 오판 건수 변화를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>기만·스푸핑 오판 건수 변화를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(고도화 재현율 평균 98.9%, 처리 지연 수 ms (목표 200ms 이하) 기만·스푸핑 오판 0건, 스푸핑 의심 6/6건 격리)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": []
|
|
},
|
|
{
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|
"step": 3,
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|
"problem": "10초 경과 후 상위 5개의 도달시간과 점수가 다시 계산되는지 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>10초 경과 후 상위 5개의 도달시간과 점수가 다시 계산되는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>10초 경과 후 상위 5개의 도달시간과 점수가 다시 계산되는지 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>고도화 재현율 평균 98.9%, 처리 지연 수 ms (목표 200ms 이하) 기만·스푸핑 오판 0건, 스푸핑 의심 6/6건 격리</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>10초 경과 후 상위 5개의 도달시간과 점수가 다시 계산되는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>10초 경과 후 상위 5개의 도달시간과 점수가 다시 계산되는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(고도화 재현율 평균 98.9%, 처리 지연 수 ms (목표 200ms 이하) 기만·스푸핑 오판 0건, 스푸핑 의심 6/6건 격리)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",
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|
"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>advanced_rank의 jump_max를 2.0에서 1.1로 낮춰 정상 항적까지 스푸핑으로 잘못 격리되는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS04_M05",
|
|
"sequence": 5,
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|
"title": "방공 유도무기 교전 우선순위 랭킹 및 복합 신뢰도 지수 산출 모듈 구현",
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|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>복합 신뢰도 지수와 High/Med/Low 등급으로 오경보를 줄이고, 가상 대응 자원 상황을 반영한 '권고' 대응 순위를 만든다.</p>",
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|
"objectives": "<p>위협 유사도, 센서 합의, 신호 안정성, 운동학 일관성을 가중 합산해 신뢰도 지수를 만들고 등급 기준을 정한다. Low 등급은 경보를 보류해 Baseline 대비 오경보율 감축률을 계산하고, 측정 잡음을 넣어 20회 반복할 때 등급이 유지되는 비율로 일관성을 확인한다. 가상 대응 자원의 잔여 수량과 가정 대응 점수(추상값)로 권고 순위를 만들되 모든 항목을 '승인 대기'로 둔다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>방공 포대별 잔여 요격 미사일 수량 및 교전 가능 확률을 반영하여 최적 대응 순위 및 복합 위협 신뢰도 지수를 산출하는 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>복합 신뢰도 지수와 High/Med/Low 등급으로 오경보를 줄이고, 가상 대응 자원 상황을 반영한 '권고' 대응 순위를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>위협 유사도, 센서 합의, 신호 안정성, 운동학 일관성을 가중 합산해 신뢰도 지수를 만들고 등급 기준을 정 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/verification/ops04_confidence_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m05_dataset.json",
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m05_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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>",
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|
"techStack": [
|
|
"작전·전투 수행",
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|
"코딩형",
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|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/verification/ops04_confidence_engine.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[방공 유도무기 교전 우선순위 랭킹 및 복합 신뢰도 지수 산출 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상 기준을 충족하고 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 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>신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 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> 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 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 오경보율 감축률과 등급 일관성을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 오경보율 감축률과 등급 일관성을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 오경보율 감축률과 등급 일관성을 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>오경보율 13.9% -> 0.0%, 감축률 100%, 등급 일관성 99.4% 경보 31건 모두 '승인 대기', 자원 부족 상급 보고 권고 13건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 오경보율 감축률과 등급 일관성을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 오경보율 감축률과 등급 일관성을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오경보율 13.9% -> 0.0%, 감축률 100%, 등급 일관성 99.4% 경보 31건 모두 '승인 대기', 자원 부족 상급 보고 권고 13건)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": "유형별 등급 교차표에서 기만체·스푸핑이 Low로 내려갔는지 본다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>유형별 등급 교차표에서 기만체·스푸핑이 Low로 내려갔는지 본다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>유형별 등급 교차표에서 기만체·스푸핑이 Low로 내려갔는지 본다.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>오경보율 13.9% -> 0.0%, 감축률 100%, 등급 일관성 99.4% 경보 31건 모두 '승인 대기', 자원 부족 상급 보고 권고 13건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>유형별 등급 교차표에서 기만체·스푸핑이 Low로 내려갔는지 본다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>유형별 등급 교차표에서 기만체·스푸핑이 Low로 내려갔는지 본다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오경보율 13.9% -> 0.0%, 감축률 100%, 등급 일관성 99.4% 경보 31건 모두 '승인 대기', 자원 부족 상급 보고 권고 13건)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": "권고 대응 순위표와 자원 부족으로 상급 보고 권고된 건수를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>권고 대응 순위표와 자원 부족으로 상급 보고 권고된 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>권고 대응 순위표와 자원 부족으로 상급 보고 권고된 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>오경보율 13.9% -> 0.0%, 감축률 100%, 등급 일관성 99.4% 경보 31건 모두 '승인 대기', 자원 부족 상급 보고 권고 13건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>권고 대응 순위표와 자원 부족으로 상급 보고 권고된 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>권고 대응 순위표와 자원 부족으로 상급 보고 권고된 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오경보율 13.9% -> 0.0%, 감축률 100%, 등급 일관성 99.4% 경보 31건 모두 '승인 대기', 자원 부족 상급 보고 권고 13건)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>GRADE의 High 기준을 0.70에서 0.85로 올려 등급 분포와 일관성이 어떻게 변하는지 기록한다.</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": "OPS04_M06",
|
|
"sequence": 6,
|
|
"title": "방공 지휘관 결심 지원을 위한 실시간 포화경보 우선순위 대시보드 구현",
|
|
"durationHours": 2.5,
|
|
"overview": "<p>포화 상황에서 먼저 확인할 표적과 대응 자원 현황을 한 화면에 보여 주는 지휘관용 대시보드를 만든다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>가상 방어지역 지도에 항적을 우선순위 색(P1 180초 이내, P2 600초 이내, 스푸핑 의심)으로 표시하고, 도달시간 분포와 가상 대응 자원 잔여 현황을 고정 배치한다. 1초 주기 갱신 10회를 모의해 갱신 처리시간과 목록 조회 응답시간을 측정한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>포화 공격 상황에서 가장 먼저 요격해야 할 표적 목록과 방공망 대응 현황을 직관적으로 표출하는 포화경보 우선순위 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>포화 상황에서 먼저 확인할 표적과 대응 자원 현황을 한 화면에 보여 주는 지휘관용 대시보드를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>가상 방어지역 지도에 항적을 우선순위 색(P1 180초 이내, P2 600초 이내, 스푸핑 의심)으로 표시하고, 도달시간 분포와 가상 대응 자원 잔여 현황을 고정 배치 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/ops04_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
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|
"materials": [
|
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"/uploads/OPS04/ops04_m06_dataset.json",
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|
"/uploads/OPS04/ops04_m06_sample.md"
|
|
],
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|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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>",
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|
"techStack": [
|
|
"작전·전투 수행",
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"코딩형",
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|
"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
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|
"HITL 검증"
|
|
],
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"deliverables": [
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"src/ui/ops04_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트) (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[방공 지휘관 결심 지원을 위한 실시간 포화경보 우선순위 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내 기준을 충족하고 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동을 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>야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도이 논리적으로 검증되었으며 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 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>"
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|
],
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"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
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|
"REQUIRED"
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|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내</p></li><li><p>진행 기준: 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동</p></li><li><p>검증 방법: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 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>",
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|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
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|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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|
],
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|
"rules": [
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|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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|
"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",
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|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
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|
"step": 1,
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|
"problem": "M6 코드를 실행해 갱신 처리시간과 조회 응답시간을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 갱신 처리시간과 조회 응답시간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 갱신 처리시간과 조회 응답시간을 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>갱신 처리 수십 ms 이내, 조회 응답 수 ms (목표 달성) P1 13건, P2 20건, 스푸핑 의심 6건 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 갱신 처리시간과 조회 응답시간을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 갱신 처리시간과 조회 응답시간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(갱신 처리 수십 ms 이내, 조회 응답 수 ms (목표 달성) P1 13건, P2 20건, 스푸핑 의심 6건 표시)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": "대시보드 지도에서 P1(빨강) 표적과 지향 자산을 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>대시보드 지도에서 P1(빨강) 표적과 지향 자산을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>대시보드 지도에서 P1(빨강) 표적과 지향 자산을 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>갱신 처리 수십 ms 이내, 조회 응답 수 ms (목표 달성) P1 13건, P2 20건, 스푸핑 의심 6건 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>대시보드 지도에서 P1(빨강) 표적과 지향 자산을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>대시보드 지도에서 P1(빨강) 표적과 지향 자산을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(갱신 처리 수십 ms 이내, 조회 응답 수 ms (목표 달성) P1 13건, P2 20건, 스푸핑 의심 6건 표시)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": "도달시간 분포와 자원 현황 영역이 한눈에 읽히는지 동료와 평가한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>도달시간 분포와 자원 현황 영역이 한눈에 읽히는지 동료와 평가한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>도달시간 분포와 자원 현황 영역이 한눈에 읽히는지 동료와 평가한다.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>갱신 처리 수십 ms 이내, 조회 응답 수 ms (목표 달성) P1 13건, P2 20건, 스푸핑 의심 6건 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>도달시간 분포와 자원 현황 영역이 한눈에 읽히는지 동료와 평가한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도달시간 분포와 자원 현황 영역이 한눈에 읽히는지 동료와 평가한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(갱신 처리 수십 ms 이내, 조회 응답 수 ms (목표 달성) P1 13건, P2 20건, 스푸핑 의심 6건 표시)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>P1 기준(180초)을 120초로 바꾸고, 지휘관이 먼저 볼 표적 수가 어떻게 달라지는지 기록한다.</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": "OPS04_M07",
|
|
"sequence": 7,
|
|
"title": "자동 할당된 교전 순위 재조정 및 긴급 수동 전환을 위한 HITL 승인 절차 설계",
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|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>자동 계산된 대응 순위를 지휘관이 승인·보류·반려·순위 변경하고, 긴급 시 수동 통제로 전환하는 HITL 절차를 만든다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>AI는 권고만 하고, 운용자는 보류·반려, 지휘관은 승인·순위 변경·수동 전환 권한을 갖도록 역할을 나눈다. 근거가 짧거나 권한이 없거나 이미 종결된 조치는 거부하되 거부 시도까지 해시 체인 감사 로그에 남긴다. 보류 기한을 넘기면 자동 승인하지 않고 상신하며, 대기시간·로깅 성공률·위·변조 검출을 확인한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>자동 계산된 요격 우선순위를 방공 지휘관이 전술적 판단에 따라 긴급 수동 변경하고 승인하는 HITL 교전 통제 워크플로우를 연계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>자동 계산된 대응 순위를 지휘관이 승인·보류·반려·순위 변경하고, 긴급 시 수동 통제로 전환하는 HITL 절차를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>AI는 권고만 하고, 운용자는 보류·반려, 지휘관은 승인·순위 변경·수동 전환 권한을 갖도록 역할을 나눈다 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/hitl/ops04_approval_workflow.py 및 docs/ops04_hitl_guide.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m07_dataset.json",
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m07_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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": [
|
|
"작전·전투 수행",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/hitl/ops04_approval_workflow.py (필수)",
|
|
"docs/ops04_hitl_guide.md (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[자동 할당된 교전 순위 재조정 및 긴급 수동 전환을 위한 HITL 승인 절차 설계] 요구된 핵심 성능 기준(인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100% 기준을 충족하고 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증을 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>검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성이 논리적으로 검증되었으며 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 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> 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증</p></li><li><p>검증 방법: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 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": "M7 코드를 실행해 시나리오의 각 조치가 OK 또는 거부되는 이유를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 시나리오의 각 조치가 OK 또는 거부되는 이유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오의 각 조치가 OK 또는 거부되는 이유를 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>조치 시도 11건 로깅 성공률 100%, 자동 승인 0건 거부 4건(권한·근거·Low 등급·중복), 위·변조 검출(4번 기록)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오의 각 조치가 OK 또는 거부되는 이유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오의 각 조치가 OK 또는 거부되는 이유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(조치 시도 11건 로깅 성공률 100%, 자동 승인 0건 거부 4건(권한·근거·Low 등급·중복), 위·변조 검출(4번 기록))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": "검토 대기열에서 상신된 보류 항목이 맨 위로 오는지 본다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>검토 대기열에서 상신된 보류 항목이 맨 위로 오는지 본다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>검토 대기열에서 상신된 보류 항목이 맨 위로 오는지 본다.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>조치 시도 11건 로깅 성공률 100%, 자동 승인 0건 거부 4건(권한·근거·Low 등급·중복), 위·변조 검출(4번 기록)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>검토 대기열에서 상신된 보류 항목이 맨 위로 오는지 본다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>검토 대기열에서 상신된 보류 항목이 맨 위로 오는지 본다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(조치 시도 11건 로깅 성공률 100%, 자동 승인 0건 거부 4건(권한·근거·Low 등급·중복), 위·변조 검출(4번 기록))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": "감사 로그 위·변조 시험 결과를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>감사 로그 위·변조 시험 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>감사 로그 위·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>조치 시도 11건 로깅 성공률 100%, 자동 승인 0건 거부 4건(권한·근거·Low 등급·중복), 위·변조 검출(4번 기록)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>감사 로그 위·변조 시험 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>감사 로그 위·변조 시험 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(조치 시도 11건 로깅 성공률 100%, 자동 승인 0건 거부 4건(권한·근거·Low 등급·중복), 위·변조 검출(4번 기록))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>scenario에 운용자(OPR-09)가 MODE(수동 전환)를 시도하는 줄을 추가하고, 거부와 로그 기록이 되는지 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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|
]
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|
},
|
|
{
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|
"id": "OPS04_M08",
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|
"sequence": 8,
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|
"title": "100기 이상 동시 포화 공격 가상 전장 모의 부하 테스트 및 처리 지연 검증",
|
|
"durationHours": 3.5,
|
|
"overview": "<p>100기 이상이 동시에 들어오는 포화 상황에서 시스템이 멈추거나 데이터를 잃지 않는지 검증한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>평시 100기에서 600기(500% 증가)까지 단계적으로 늘리며 손상 메시지·중복·순서 뒤섞임을 주입한다. 모든 메시지를 결과·격리·중복 중 하나로 계수해 유실을 확인하고, 시간 예산을 넘으면 도달시간 순 정렬만 하는 기능 축소 모드로 전환되는지 시험한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>수백 발의 드론/미사일 동시 유입 모의 스트레스 테스트를 수행하여 시스템 병목 구간을 프로파일링하고 실시간 처리 성능을 검증한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>100기 이상이 동시에 들어오는 포화 상황에서 시스템이 멈추거나 데이터를 잃지 않는지 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>평시 100기에서 600기(500% 증가)까지 단계적으로 늘리며 손상 메시지·중복·순서 뒤섞임 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>tests/ops04_stress_test.py 및 스트레스 테스트 분석 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m08_dataset.json",
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m08_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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>",
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|
"techStack": [
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|
"작전·전투 수행",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
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|
"tests/ops04_stress_test.py (필수)",
|
|
"스트레스 테스트 분석 보고서 (필수)"
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|
],
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|
"evaluationKeys": [
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[100기 이상 동시 포화 공격 가상 전장 모의 부하 테스트 및 처리 지연 검증] 요구된 핵심 성능 기준(동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0% 기준을 충족하고 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 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>병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성이 논리적으로 검증되었으며 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 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> 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%</p></li><li><p>진행 기준: 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료</p></li><li><p>검증 방법: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 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": "M8 코드를 실행해 부하 단계별 처리시간·격리·중복·유실을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 부하 단계별 처리시간·격리·중복·유실을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 부하 단계별 처리시간·격리·중복·유실을 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>100->600기(500% 증가) 다운 0건, 유실률 0.00% 예산 0.1ms 강제 시 기능 축소 전환, 긴급 표적 197건 중 누락 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 부하 단계별 처리시간·격리·중복·유실을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 부하 단계별 처리시간·격리·중복·유실을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(100->600기(500% 증가) 다운 0건, 유실률 0.00% 예산 0.1ms 강제 시 기능 축소 전환, 긴급 표적 197건 중 누락 0건)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": "Fail-safe 시험에서 기능 축소 전환과 긴급 표적 누락 여부를 본다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>Fail-safe 시험에서 기능 축소 전환과 긴급 표적 누락 여부를 본다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>Fail-safe 시험에서 기능 축소 전환과 긴급 표적 누락 여부를 본다.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>100->600기(500% 증가) 다운 0건, 유실률 0.00% 예산 0.1ms 강제 시 기능 축소 전환, 긴급 표적 197건 중 누락 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>Fail-safe 시험에서 기능 축소 전환과 긴급 표적 누락 여부를 본다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>Fail-safe 시험에서 기능 축소 전환과 긴급 표적 누락 여부를 본다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(100->600기(500% 증가) 다운 0건, 유실률 0.00% 예산 0.1ms 강제 시 기능 축소 전환, 긴급 표적 197건 중 누락 0건)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": "그래프에서 처리시간이 예산선 아래인지 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>그래프에서 처리시간이 예산선 아래인지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>그래프에서 처리시간이 예산선 아래인지 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>100->600기(500% 증가) 다운 0건, 유실률 0.00% 예산 0.1ms 강제 시 기능 축소 전환, 긴급 표적 197건 중 누락 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>그래프에서 처리시간이 예산선 아래인지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>그래프에서 처리시간이 예산선 아래인지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(100->600기(500% 증가) 다운 0건, 유실률 0.00% 예산 0.1ms 강제 시 기능 축소 전환, 긴급 표적 197건 중 누락 0건)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>inject의 손상 비율을 5%에서 30%로 올려 격리 건수와 유실률이 어떻게 되는지 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": "OPS04_M09",
|
|
"sequence": 9,
|
|
"title": "AAR 기반 방공 요격 순위 판정 오류 분석 및 위협 가중치 매트릭스 재보정",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>AAR로 순위 판정 오류의 원인을 분류하고 위협 가중치 매트릭스를 재보정한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>도달시간만 반영한 초기 가중치로 가상 상황을 판정해 오류를 '비위협 과대 판정, 스푸핑 미격리, 등급 경계 오차'로 분류한다. 학습용 상황에서 위협 유사도 지수·스푸핑 감점·임계값을 격자 탐색하고, AAR 지적 오류 재발이 적은 값을 채택한다. 학습에 쓰지 않은 시험 상황에서 정확도 변화를 확인하고 조정값을 YAML로 정리한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 사후검토를 통해 요격 순위 산정 지연 및 가치 평가 오류 사례를 분석하고 위협 가중치 매트릭스를 역환류 수정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR로 순위 판정 오류의 원인을 분류하고 위협 가중치 매트릭스를 재보정한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>도달시간만 반영한 초기 가중치로 가상 상황을 판정해 오류를 '비위협 과대 판정, 스푸핑 미격리, 등급 경계 오차'로 분류 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/ops04_aar_report.md 및 configs/ops04_tuned_params.yaml</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m09_dataset.json",
|
|
"/uploads/OPS04/ops04_m09_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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": [
|
|
"작전·전투 수행",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"docs/ops04_aar_report.md (필수)",
|
|
"configs/ops04_tuned_params.yaml (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 방공 요격 순위 판정 오류 분석 및 위협 가중치 매트릭스 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건 기준을 충족하고 AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 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>지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교를 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> 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교</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 초기 가중치의 오류 원인별 건수를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 초기 가중치의 오류 원인별 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 초기 가중치의 오류 원인별 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>시험 상황 정확도 84.9% -> 95.3% (+10.5%p, 목표 달성) AAR 지적 오류 재발 1건(근거리 기만체) -> 미달, 운용자 확인 대책 기록</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 가중치의 오류 원인별 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 가중치의 오류 원인별 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시험 상황 정확도 84.9% -> 95.3% (+10.5%p, 목표 달성) AAR 지적 오류 재발 1건(근거리 기만체) -> 미달, 운용자 확인 대책 기록)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": "재보정 전후 시험 상황 정확도를 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재보정 전후 시험 상황 정확도를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재보정 전후 시험 상황 정확도를 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>시험 상황 정확도 84.9% -> 95.3% (+10.5%p, 목표 달성) AAR 지적 오류 재발 1건(근거리 기만체) -> 미달, 운용자 확인 대책 기록</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재보정 전후 시험 상황 정확도를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재보정 전후 시험 상황 정확도를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시험 상황 정확도 84.9% -> 95.3% (+10.5%p, 목표 달성) AAR 지적 오류 재발 1건(근거리 기만체) -> 미달, 운용자 확인 대책 기록)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": "재발 사례와 운용 대책 문구를 확인하고 YAML 출력을 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재발 사례와 운용 대책 문구를 확인하고 YAML 출력을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재발 사례와 운용 대책 문구를 확인하고 YAML 출력을 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>시험 상황 정확도 84.9% -> 95.3% (+10.5%p, 목표 달성) AAR 지적 오류 재발 1건(근거리 기만체) -> 미달, 운용자 확인 대책 기록</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재발 사례와 운용 대책 문구를 확인하고 YAML 출력을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재발 사례와 운용 대책 문구를 확인하고 YAML 출력을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시험 상황 정확도 84.9% -> 95.3% (+10.5%p, 목표 달성) AAR 지적 오류 재발 1건(근거리 기만체) -> 미달, 운용자 확인 대책 기록)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>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 4,
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"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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"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>격자에 w_cls 1.5를 추가하거나 허용 폭(0.005)을 넓혀 재발 0건이 되는지, 그때 시험 정확도는 어떻게 되는지 기록한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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}
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]
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},
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{
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"id": "OPS04_M10",
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"sequence": 10,
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"title": "샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 시스템 최종 통합 및 방공작전 브리핑 패키지 완성",
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"durationHours": 3.5,
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"overview": "<p>전체 파이프라인을 통합해 실행·자체 점검하고 지휘관 결심 지원용 브리핑 패키지를 완성한다.</p>",
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"objectives": "<p>검증·전처리, 다차원 평가(재보정값), 신뢰도 등급, 권고 순위, 승인 대기열을 한 파일로 묶어 가상 상황 5개를 처리한다. 손상 격리, 스푸핑 경보 0건, 자동 승인 0건, 재현율, 처리 시간, 함수 커버리지를 자체 점검하고 결과를 상황판과 브리핑 요약으로 정리한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 시스템을 최종 통합하고 지휘관 결심 지원용 실전 브리핑 패키지와 운영 매뉴얼을 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>전체 파이프라인을 통합해 실행·자체 점검하고 지휘관 결심 지원용 브리핑 패키지를 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>검증·전처리, 다차원 평가(재보정값), 신뢰도 등급, 권고 순위, 승인 대기열을 한 파일로 묶어 가상 상황 5개를 처리 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/main_ops04.py, README.md, docs/ops04_final_report.pdf(md)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/OPS04/ops04_m10_dataset.json",
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"/uploads/OPS04/ops04_m10_sample.md"
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],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/OPS04/ops04_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>",
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"techStack": [
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"작전·전투 수행",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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],
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"deliverables": [
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"src/main_ops04.py, README.md, docs/ops04_final_report.pdf(md) (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[샤헤드·미사일 포화경보 우선순위 시스템 최종 통합 및 방공작전 브리핑 패키지 완성] 요구된 핵심 성능 기준(End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 기준을 충족하고 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 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>타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과이 논리적으로 검증되었으며 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 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>"
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],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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"REQUIRED"
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],
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"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 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>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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],
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"rules": [
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"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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],
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"forbid": [
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"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
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]
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|
},
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|
"guideSteps": [
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{
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"step": 1,
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"problem": "M10 코드를 실행해 5개 상황 통합 결과를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 5개 상황 통합 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 5개 상황 통합 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>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 5개 상황 통합 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 5개 상황 통합 결과를 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>",
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|
"attachments": []
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|
},
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|
{
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|
"step": 2,
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|
"problem": "자체 점검 7개 항목의 PASS/FAIL을 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검 7개 항목의 PASS/FAIL을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검 7개 항목의 PASS/FAIL을 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>자체 점검 7개 항목의 PASS/FAIL을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검 7개 항목의 PASS/FAIL을 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>",
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|
"attachments": []
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|
},
|
|
{
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|
"step": 3,
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|
"problem": "브리핑 요약 5개 항목을 실행 결과 수치와 대조한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>브리핑 요약 5개 항목을 실행 결과 수치와 대조한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>브리핑 요약 5개 항목을 실행 결과 수치와 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>브리핑 요약 5개 항목을 실행 결과 수치와 대조한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>브리핑 요약 5개 항목을 실행 결과 수치와 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>",
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|
"attachments": []
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|
},
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|
{
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|
"step": 4,
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|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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"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>CONFIG의 w_spoof를 0.0으로 바꿔 실행하고 '스푸핑 의심 항적 경보 0건' 점검이 어떻게 되는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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}
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}
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