pbl02/scenario_md/MNT06-장비정비·수리부속_폐기율-AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델/MNT06-장비정비·수리부속_폐기율-AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델.md

**AI 기반 부품 폐기율 산정·예측 모델**

난 이 도 **고급**

| **프로젝트 목표** | 수리부속의 폐기율이 높으면 정비비용과 재고 부담이 커지고, 조달이 늦어지는 동안 장비는 가동하지 못한다. 폐기가 잦은 부품 가운데 야전에서 3D 프린팅으로 대체 제작할 수 있는 부품을 가려내면 폐기 손실과 조달 대기를 함께 줄일 수 있다. 본 프로젝트는 부품 폐기율의 산정·예측을 대체 제작 타당성 판단과 연결하는 것을 목표로, 교육용 가상 부품 자료(CAD 요약 치수, 금속·폴리머 소재 물성, 사용 하중, 폐기율, 조달 소요일)를 코드로 만들어 분석한다. 데이터 정의와 메쉬·슬라이싱 전처리, 형상 기반 Baseline과 탐색적 분석, 인장강도·피로 수명 예측과 군 규격 부합 신뢰도 점수, 대시보드와 설명가능성, 정비기술관 승인(HITL) 시뮬레이터, 50종 일괄 평가 스트레스 시험, 파괴 시험 대비 AAR 재보정과 효과 산출, 재학습을 포함한 통합 도구까지 단계별로 구현한다. 최종 목표는 폐기 손실이 큰 부품 중 신뢰성이 확인된 대체 제작 후보를 근거와 함께 제시하고, 실제 장착 여부는 정비기술관이 결정하도록 지원하는 것이다. |
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| **유의사항** | 모든 부품·소재 물성·하중·비용 단가는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 부대명, 재고, 부품 제원, 소재 시험 성적서, 군 규격 원문은 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 대체 제작 가능 여부와 신뢰도 점수는 판단 보조 정보이며 실제 장착은 정비기술관의 검토·승인과 실물 시험 후에만 이루어진다. 비용 절감액과 폐기 감소량은 가정 단가와 가정 비율로 계산한 상대 비교값으로 예산 근거로 쓰지 않는다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다. |
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**1단계. 부품 데이터 정의 및 CAD·소재 전처리**

| **미션 1. 3D 프린팅 제작 대상 군수 부품 3D CAD 모델 및 금속/폴리머 소재 물성 데이터 정의** [초급 · 1.5시간] | **미션 1. 3D 프린팅 제작 대상 군수 부품 3D CAD 모델 및 금속/폴리머 소재 물성 데이터 정의** [초급 · 1.5시간] |
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| **목표** | 폐기율이 높은 수리부속 가운데 3D 프린팅 대체 제작 후보의 3D CAD 모델 요약 정보와 금속·폴리머 소재 물성 데이터를 정의한다. |
| **수행** | 폐기 부품 식별부터 CAD 확보, 소재 선정, 제작 가능성 판별, 신뢰성 평가, 정비기술관 승인, 장착 시험, 사후검토까지 업무 흐름을 단계별로 정리하고 부품·CAD·소재·사용 조건·결과 다섯 묶음으로 피처 20개 이상을 정의한다. 예측 대상(월 폐기율, 시험 출력 성공 여부, 인장강도, 군 규격 부합 점수)을 명확히 하고, 부품 식별코드·보급 분류군은 국방 표준 군수 코드 형식을 모사한 가상 코드로 둔다. 가상 샘플을 검증기로 점검하고 오류를 일부러 넣어 검출되는지 확인한다. |
| **산출물** | docs/mnt06_logistics_domain_spec.md, 데이터 딕셔너리 |
| **평가** | **[필수] 도메인·데이터 정의** — 업무 프로세스 맵 작성 완료, 피처 20개 이상 정의, 정상 샘플 검증 오류 0건, 폐기율과 대체 제작 판단의 연결 및 분석 목표가 명확한가. |

| **미션 2. CAD 파일 메쉬 정제, 슬라이싱 데이터 파싱 및 제작 규격 전처리 모듈 구현** [초급~중급 · 2시간] | **미션 2. CAD 파일 메쉬 정제, 슬라이싱 데이터 파싱 및 제작 규격 전처리 모듈 구현** [초급~중급 · 2시간] |
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| **목표** | CAD 메쉬 정제와 슬라이싱 데이터 파싱, 부품 이력 레코드 정제를 수행하는 제작 규격 전처리 모듈을 구현한다. |
| **수행** | 삼각형 메쉬의 NaN 정점·퇴화 삼각형·중복 삼각형을 제거하고 뒤집힌 법선을 바로잡아 부피가 기준과 일치하는지 확인한다. 슬라이싱 출력(G-code류)을 정규식으로 파싱해 층 수·압출량·이송 시간을 계산하고 불량 라인은 격리한다. 부품 이력은 중복 제거, 소재 코드와 단위·날짜 통일, 불가능 값 결측 처리, KNN 보정 등 정제 규칙 10종 이상을 적용하되 긴급 제작 요청처럼 이상값으로 보이지만 실제 군수 예외인 기록은 지우지 않고 표시만 한다. |
| **산출물** | src/etl/mnt06_data_cleansing.py, 정제 품질 보고서 |
| **평가** | **[필수] 메쉬·슬라이싱·이력 정제** — 정제 규칙 10종 이상 적용, 정합성 검증 통과율 100%, 긴급 제작 예외 데이터 보존, 정제 전후 통계와 메쉬 부피 변화가 설명되었는가. |

**2단계. 형상 기반 Baseline 및 강도·피로 신뢰성 예측 고도화**

| **미션 3. 기하학적 형상 기반 1차 3D 프린팅 제작 가능 여부 판별 Baseline 알고리즘 구현** [중급 · 2.5시간] | **미션 3. 기하학적 형상 기반 1차 3D 프린팅 제작 가능 여부 판별 Baseline 알고리즘 구현** [중급 · 2.5시간] |
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| **목표** | 벽두께·돌출 비율·최대 치수 같은 기하학적 형상만으로 3D 프린팅 제작 가능 여부를 1차 판별하는 Baseline 알고리즘을 구현하고 탐색적 분석으로 한계와 핵심 관리 대상을 찾는다. |
| **수행** | 가상 부품 600종에 규칙 기반 판별을 적용해 정확도·정밀도·재현율과 혼동행렬을 구하고, 가능이라 판정했으나 실패한 원인(얇은 나사부, 소재별 최소 벽두께)을 분류한다. 제작 성공 여부와 피처의 상관계수와 p-value로 유의한 요인을 고르고 EDA 차트 8종 이상을 그린다. 부품군·소재 조합의 월 폐기 손실을 파레토(ABC)로 분석해 상위 20% 안팎의 핵심 관리 대상을 식별한다. |
| **산출물** | notebooks/mnt06_eda_analysis.ipynb, EDA 요약 리포트 |
| **평가** | **[필수] 형상 Baseline·탐색적 분석** — EDA 차트 8종 이상, 통계적으로 유의한 피처 5개 이상, Baseline의 한계(소재별 차이·나사부 미반영)와 폐기 손실 상위 조합을 핵심 발견점으로 정리했는가. |

| **미션 4. 유한요소해석(FEA) 연계 야전 부품 인장강도·피로내구도 신뢰성 평가 머신러닝 고도화** [중급 · 3시간] | **미션 4. 유한요소해석(FEA) 연계 야전 부품 인장강도·피로내구도 신뢰성 평가 머신러닝 고도화** [중급 · 3시간] |
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| **목표** | 유한요소해석(FEA)을 간이화한 응력 계산과 소재·공정 지식을 연계해 야전 부품의 인장강도와 피로 수명을 예측하는 신뢰성 평가 머신러닝 모델을 고도화한다. |
| **수행** | 단면적, 구멍·나사부 응력집중, 적층 방향, 충전율, 온도 저하 등으로 파생 피처 10개 이상을 만들고 소재 기준강도 대비 저감 계수를 학습한다. 시험 수행 순서를 지킨 시계열 교차검증으로 기준모델(소재별 평균)과 MAPE를 비교하고 피로 수명 오차를 확인한다. 예측 안전율 1.5 이상 판별의 위험 오판 건수를 점검하고 피처 중요도로 차원 축소 후보를 고른다. |
| **산출물** | src/features/mnt06_feature_engineering.py, 기준 모델 |
| **평가** | **[선택] FEA 연계 신뢰성 예측** — 파생 피처 10개 이상, 인장강도 예측 MAPE 25% 이하, 시계열 교차검증으로 과적합을 점검하고 피처 설계의 논리를 설명했는가. |

**3단계. 군 규격 부합 점수 및 대시보드·설명가능성**

| **미션 5. 긴급 야전 제작 부품의 군사 규격(MIL-STD) 부합성 신뢰도 점수 산출 엔진 개발** [중급~고급 · 3.5시간] | **미션 5. 긴급 야전 제작 부품의 군사 규격(MIL-STD) 부합성 신뢰도 점수 산출 엔진 개발** [중급~고급 · 3.5시간] |
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| **목표** | 긴급 야전 제작 부품의 군 규격 부합성을 0~100점으로 환산하는 신뢰도 점수 산출 엔진을 개발한다(실제 규격 원문 대신 가상 기준 점수 사용). |
| **수행** | 안전율·피로 수명·돌출 위험·소재 인증서를 반영한 가상 부합 점수를 앙상블 회귀(GBM+RandomForest)로 예측해 원 입력 5개 선형 기준모델과 Hold-out에서 MAE·RMSE·R2를 비교한다. 점수를 부적합 의심·보완 필요·조건부·부합 유력 구간으로 나눠 실제 부합률이 단조롭게 증가하는지 확인한다. 두 모델의 의견 차이가 큰 부품을 판정 보류 후보로 표시하고 인증서가 없는 핵심 부품은 점수와 별개로 인증 확보를 요구한다. |
| **산출물** | src/models/mnt06_advanced_model.py |
| **평가** | **[필수] 규격 부합 신뢰도 점수** — 기준모델 대비 MAE/RMSE 20% 이상 개선, R2 0.85 이상, 점수 구간별 실제 부합률이 단조 증가하고 불규칙한 입력에도 예측이 안정적인가. |

| **미션 6. 부품별 제작 소요 시간, 비용 및 신뢰성 평가 결과 가시화 대시보드 구현** [중급~고급 · 3시간] | **미션 6. 부품별 제작 소요 시간, 비용 및 신뢰성 평가 결과 가시화 대시보드 구현** [중급~고급 · 3시간] |
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| **목표** | 부품별 제작 소요 시간, 비용, 신뢰성 점수와 폐기 손실을 보여 주는 대시보드를 만들고 예측마다 근거를 설명하는 설명가능성(XAI) 기능을 붙인다. |
| **수행** | 출력 시간-비용, 출력 대 구매 비용, 점수 분포, 점수-폐기 손실, 우선 후보 5종, 점수 워터폴로 대시보드를 구성한다. 피처를 배경 값으로 바꿨을 때 점수가 얼마나 달라지는지로 국소 기여도를 계산해(SHAP 근사) 모든 부품의 상위 3개 인자를 자동 산출한다. 이를 '부합 점수 54점(평균 대비 -23점), 영향 요인: …' 같은 자연어 설명으로 만들어 정비기술관이 조치(인증서 확보, 충전율 상향 등)를 판단하게 한다. |
| **산출물** | src/explainability/mnt06_xai_explainer.py, XAI 리포트 |
| **평가** | **[선택] 시간·비용·신뢰성 대시보드·XAI** — 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%, 대시보드 구성요소 4종 이상, 설명이 정비 실무자가 조치할 수 있을 만큼 명확한가. |

**4단계. 정비기술관 승인 체계 및 일괄 평가 스트레스 시험**

| **미션 7. 야전 3D 프린팅 부품 실 장착 승인을 위한 정비기술관 HITL 검토 절차 설계** [고급 · 3.5시간] | **미션 7. 야전 3D 프린팅 부품 실 장착 승인을 위한 정비기술관 HITL 검토 절차 설계** [고급 · 3.5시간] |
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| **목표** | 야전 3D 프린팅 부품의 실 장착 승인을 위해 모델 제안이 정비기술관 검토를 거쳐야만 적용되는 HITL 승인 절차를 시뮬레이터로 설계한다. |
| **수행** | 월간 요청마다 점수와 형상 규칙으로 대체 제작을 제안해 승인 대기열에 올리고, 모의 정비기술관은 인증서·점수·장비 점유를 근거로 승인·반려하며 무응답이면 기존 조달을 유지한다. 모든 제안·결정을 해시 체인 감사 로그에 남기고 구매 유지 대비 총비용 절감률을 계산한다. 승인 지연일과 요청 급증에 따른 민감도, 자동 적용(비교용)과의 차이를 분석한다. |
| **산출물** | src/optimization/mnt06_simulator.py |
| **평가** | **[필수] 정비기술관 HITL 승인 체계** — 자동 승인 0건, 결정 로깅률 100%, 감사 로그 변조 탐지, 구매 유지 대비 총비용 15% 이상 절감과 민감도·대안 시나리오를 제시했는가. |

| **미션 8. 복잡 형상 부품 50종 일괄 신뢰성 평가 시뮬레이션 부하 테스트** [고급 · 3시간] | **미션 8. 복잡 형상 부품 50종 일괄 신뢰성 평가 시뮬레이션 부하 테스트** [고급 · 3시간] |
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| **목표** | 복잡 형상 부품 50종(최대 500종)을 일괄 평가하는 상황에서 신뢰성 평가와 대시보드가 제때 동작하는지 부하 테스트한다. |
| **수행** | 복잡 형상 부품 50·100·200·500종 일괄 요청에 손상 레코드와 모델 장애를 주입하고 처리와 화면 생성 시간, 유실 여부, 필터 조회 응답을 측정한다. 신뢰성 미달 경보는 점수 65 미만 경보, 75 이상 정상, 그 사이 판정 보류(수동 확인)로 나눠 확정 판정의 정확도를 측정한다. 손상 레코드는 수동 확인 목록으로 넘기고 모델 장애 시 간이 규칙으로 전환하는 기능 축소 기준을 정한다. |
| **산출물** | src/dashboard/mnt06_app.py(Streamlit/Dash 등), 부하 테스트 결과표 |
| **평가** | **[선택] 일괄 신뢰성 평가 부하 테스트** — 처리+화면 생성 2초 이내, 확정 판정 경보 정확도 95% 이상, 요청 유실 0건, 손상 데이터 분리와 기능 축소 운용 기준을 제시했는가. |

**5단계. AAR 재보정 및 통합 도구 완성**

| **미션 9. AAR 기반 실물 파괴 시험 결과와 3D 모델 예측치 간 오차 분석 및 보정** [고급 · 3시간] | **미션 9. AAR 기반 실물 파괴 시험 결과와 3D 모델 예측치 간 오차 분석 및 보정** [고급 · 3시간] |
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| **목표** | 실물 파괴 시험 결과와 3D 모델 예측 강도의 오차를 AAR로 분석해 원인을 분류하고 보정해 도입 효과를 정량 지표로 산출한다. |
| **수행** | 예측이 실측보다 10% 이상 높았던 위험 사례를 얇은 벽 미충전, 금속 잔류응력, 인증서 없는 소재 편차, 시험 산포로 분류한다. 과거 시험으로 그룹별 보정 계수와 승인 안전율 임계값을 구해 이후 시험에서 MAPE와 위험 승인 비율 변화를 검증한다. 비용 절감액, 공급 시간 단축률, 폐기 감소량(가정 비율)의 3대 지표와 단계별 도입 로드맵을 정리한다. |
| **산출물** | reports/mnt06_roi_analysis.md |
| **평가** | **[필수] AAR 오차 분석·보정·효과 산출** — 3대 정량 효과 지표 산출, 오차 원인 분류의 근거 제시, 보정으로 줄지 않는 원인(시험 산포)과 운영 조치를 구분해 설득력 있게 정리했는가. |

| **미션 10. 3D 프린팅 야전 긴급 부품 제작 타당성 및 신뢰성 평가 도구 최종 완성** [최고급 · 3.5시간] | **미션 10. 3D 프린팅 야전 긴급 부품 제작 타당성 및 신뢰성 평가 도구 최종 완성** [최고급 · 3.5시간] |
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| **목표** | 요청 검증부터 예측 모델 재학습, 안전율·점수 기반 후보 선별, 승인 대기열 생성까지 3D 프린팅 야전 긴급 부품 제작 타당성·신뢰성 평가 도구를 통합하고 운영 문서를 완비한다. |
| **수행** | 신규 파괴 시험으로 도전자 모델을 학습해 챔피언 모델과 검증 MAPE를 비교한 뒤 교체 여부를 정하는 자동 재학습 파이프라인을 구현한다. 다음 분기 요청에서 손상 레코드를 분리하고 후보를 승인 대기열에 올리며 모델 장애 시 간이 규칙 대체, 자동 승인 0건 등을 자체 점검한다. 운영 지침서 장별 작성 여부를 점검하고 정비기술관 브리핑 요약과 국방 군수 정보체계 연동 방향을 출력한다. |
| **산출물** | docs/mnt06_operations_guide.md, pipeline/mnt06_retrain.py |
| **평가** | **[필수] 통합 도구·운영 문서** — 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 자체 점검 전부 통과, 운영 문서 100% 완비, 브리핑 수치가 실행 결과와 일치하는가. |

**최종 판정**

**판정 기준 :** 모든 필수 항목([필수])에서 PASS를 받아야 최종 PASS로 인정한다.

최종 판정 결과 : ( PASS / FAIL )

평가 의견 : (필수 항목 중 하나라도 FAIL인 경우 사유를 기재한다.)