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# QLT04 정답 코드 - Data 기반 외주정비 품질검사 통합 솔루션
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> [교육용가상자료] 모든 데이터는 코드 안에서 난수로 만든 가상 자료이며 실제 부대·장비·인원·작전 정보와 무관합니다.
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## 실행 환경
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- Python 3.10 이상, numpy, pandas, scipy, scikit-learn, matplotlib
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- 미션별 코드는 각각 한 파일로 독립 실행됩니다. 외부 파일 없이 코드 안에서 가상 데이터를 생성합니다.
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- 그래프의 글자는 한글 글꼴이 없는 실행 환경에서도 깨지지 않도록 영문으로 표기했습니다. 표·출력 결과는 한글입니다.
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- 난수 시드를 고정해 두어 같은 코드를 실행하면 같은 결과가 나옵니다.
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## 미션 1. 사단/여단별 주요 전술 장비(전차, 자주포, 장갑차) 일일 가동률 및 정비 대기 데이터셋 정의
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- 난이도: 초급 / 예상 소요시간: 1.5시간
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- 코드 설명: 가상 장비 가동률·정비 대기 자료(필드 16개)의 스키마와 검증 규칙을 정의하고 오류 주입 시험으로 검출력을 확인한 뒤, 정비 입고부터 외주 정비 검사·가동 복귀까지의 현행(AS-IS) 업무를 12단계로 분해해 병목 구간과 개선(TO-BE) 효과를 비교한다.
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```python
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"""가상 장비 가동률·정비 대기 자료(필드 16개)의 스키마와 검증 규칙을 정의하고 오류 주입 시험으로 검출력을 확인한 뒤, 정비 입고부터 외주 정비 검사·가동 복귀까지의 현행(AS-IS) 업무를 12단계로 분해해 병목 구간과 개선(TO-BE) 효과를 비교한다."""
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import re
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
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"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
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FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
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FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
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"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
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"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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r = np.random.default_rng(seed)
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return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
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"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
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age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
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eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
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orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
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stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
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fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
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parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
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labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
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n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
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out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
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insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
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spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
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rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
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defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
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base_rep = orders * 1.8
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down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
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df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
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"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
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"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
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"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
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"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
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df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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for t in ETYPES:
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off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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for m in range(months):
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v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
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v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
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rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
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return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
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# 1) 스키마 정의: 장비 식별, 정비 요청, 대기 요인별 일수(부품·정비병·외주 정비·외주 검사), 품질 지표(재작업·규격 불일치·하자), 자원 수준, 가동률
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SCHEMA = {
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"equip_id": {"type": str, "pattern": r"^E-\d{4}$", "desc": "장비 번호"},
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"unit": {"type": str, "enum": UNITS, "desc": "소속 부대(가상)"},
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"etype": {"type": str, "enum": ETYPES, "desc": "장비 유형(추상 구분)"},
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"age_years": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 40, "desc": "장비 연령(년)"},
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"op_hours": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 2160, "desc": "최근 90일 가동 시간"},
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"maint_orders": {"type": int, "min": 0, "max": 30, "desc": "정비 요청 건수"},
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"parts_wait_days": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 90, "desc": "부품 대기 일수"},
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"labor_wait_days": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 90, "desc": "정비병 부족 대기 일수"},
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"outsource_days": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 90, "desc": "외주 정비 일수"},
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"inspect_wait_days": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 90, "desc": "외주 검사 대기 일수"},
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"rework_count": {"type": int, "min": 0, "max": 30, "desc": "재작업(검사 불합격) 건수"},
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"spec_mismatch": {"type": int, "min": 0, "max": 20, "desc": "규격·제원 불일치 건수"},
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"defect_reports": {"type": int, "min": 0, "max": 50, "desc": "하자·불만 접수 건수"},
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"parts_stock_pct": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 100, "desc": "부품 재고 가용률(%)"},
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"mechanic_fill_pct": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 100, "desc": "정비병 충원율(%)"},
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"avail_pct": {"type": (int, float), "min": 0, "max": 100, "desc": "가동률(%)"},
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}
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def check(name, v, r):
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if v is None or (isinstance(v, float) and np.isnan(v)):
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return [f"{name}: 필수 값 누락"]
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if not isinstance(v, r["type"]) or isinstance(v, bool):
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return [f"{name}: 자료형 오류({type(v).__name__})"]
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errs = []
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if "enum" in r and v not in r["enum"]:
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errs.append(f"{name}: 허용되지 않은 값 '{v}'")
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if "min" in r and v < r["min"]:
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errs.append(f"{name}: 최소값 {r['min']} 미만")
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if "max" in r and v > r["max"]:
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errs.append(f"{name}: 최대값 {r['max']} 초과")
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if "pattern" in r and not re.match(r["pattern"], v):
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errs.append(f"{name}: 형식 불일치 '{v}'")
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return errs
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def validate(rec):
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errs = [f"{k}: 필드 누락" for k in SCHEMA if k not in rec]
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for k, r in SCHEMA.items():
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if k in rec:
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errs += check(k, rec[k], r)
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if not errs and rec["rework_count"] > rec["maint_orders"]: # 필드 간 논리 규칙
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errs.append("rework_count: 정비 요청 건수보다 재작업 건수가 많음")
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if not errs and rec["maint_orders"] == 0 and (rec["parts_wait_days"] + rec["labor_wait_days"] + rec["outsource_days"] + rec["inspect_wait_days"]) > 0:
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errs.append("maint_orders: 정비 요청이 없는데 대기 일수가 있음")
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if not errs and rec["parts_wait_days"] + rec["labor_wait_days"] + rec["outsource_days"] + rec["inspect_wait_days"] > 90 + 5:
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errs.append("wait_days: 대기 일수 합계가 관측 기간(90일)을 초과")
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return errs
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def to_record(row):
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return {k: (row[k].item() if hasattr(row[k], "item") else row[k]) for k in SCHEMA}
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fleet = make_fleet(100, seed=7)
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records = [to_record(r) for _, r in fleet.iterrows()]
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ok = sum(not validate(r) for r in records)
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print(f"[스키마 검증] 장비 {len(records)}대 중 통과 {ok}대, 오류 {len(records) - ok}대 / 필드 {len(SCHEMA)}개")
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print(f"평균 가동률 {fleet['avail_pct'].mean():.1f}%, 가동률 70% 미만 {int((fleet['avail_pct'] < 70).sum())}대, 외주 정비 경험 장비 {int((fleet['outsource_days'] > 0).sum())}대, 규격·제원 불일치 1건 이상 {int((fleet['spec_mismatch'] > 0).sum())}대")
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# 2) 오류 주입 시험: 형식·허용값·범위·자료형·누락·논리 규칙 위반
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bad = dict(records[2], equip_id="E12", unit="미상부대", age_years=-3, op_hours="많음")
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bad2 = dict(records[5], maint_orders=2, rework_count=5)
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bad3 = dict(records[0], maint_orders=0, parts_wait_days=5)
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bad4 = {k: v for k, v in records[7].items() if k != "avail_pct"}
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bad5 = dict(records[9], avail_pct=None)
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print("\n[오류 주입 결과]")
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for e in validate(bad) + validate(bad2) + validate(bad3) + validate(bad4) + validate(bad5):
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print(" -", e)
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# 3) AS-IS 업무 단계 분해: [교육용가상자료] 외주 정비 1건의 단계별 소요일(작업 + 대기)
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rng = np.random.default_rng(3)
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STEPS = [("정비 요청 접수·고장 접수", 0.5, 1), ("고장 진단·정비 계획 수립", 1, 1), ("부품 청구·조달", 1, 6), ("정비병 배정", 0.5, 3),
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("부대 정비 수행", 2, 1), ("외주 정비 의뢰·입고", 1, 4), ("외주 정비 수행", 6, 2), ("외주 검사 대기", 0, 5),
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("외주 정비 품질검사(규격·제원 대조)", 1, 1), ("불합격 시 재작업·하자 조치", 3, 3), ("출고 승인·부대 인수", 0.5, 2), ("가동 복귀 확인·이력 기록", 0.5, 1)]
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TOBE = {2: ("부품 소요 예측·사전 청구(미션 4)", 0.4), 3: ("정비병 부하 기반 배정 추천(미션 5)", 0.5), 7: ("검사 일정 자동 조율(미션 5)", 0.4),
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8: ("규격·제원 자동 대조 사전 점검(미션 3)", 0.5), 9: ("재작업 원인 자동 분류(미션 2·4)", 0.6), 11: ("이력 자동 기록(미션 2)", 0.3)}
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rows = []
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for i, (name, work, wait) in enumerate(STEPS):
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w = rng.gamma(4, max(work, 0.01) / 4, 30); q = rng.gamma(2, wait / 2, 30)
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f = TOBE.get(i, ("유지(사람 판단)", 1.0))
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rows.append({"단계": f"{i + 1:02d}. {name}", "작업(일)": w.mean() if work else 0.0, "대기(일)": q.mean(), "AS-IS(일)": (w.mean() if work else 0.0) + q.mean(),
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"TO-BE 방식": f[0], "TO-BE(일)": ((w.mean() if work else 0.0) + q.mean()) * f[1]})
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proc = pd.DataFrame(rows)
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proc["병목"] = np.where(proc["대기(일)"] >= proc["대기(일)"].sort_values().iloc[-4], "병목", "") # 대기일 상위 4개 단계를 병목으로 본다
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print("\n[AS-IS / TO-BE 업무 단계 비교]")
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print(proc.round(1).to_string(index=False))
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n_bn = int((proc["병목"] == "병목").sum())
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asis, tobe = proc["AS-IS(일)"].sum(), proc["TO-BE(일)"].sum()
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print(f"\n업무 단계 {len(proc)}개(목표 10개 이상: {'달성' if len(proc) >= 10 else '미달'}), 병목 {n_bn}개소(목표 3개소 이상: {'달성' if n_bn >= 3 else '미달'})")
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print(f"외주 정비 1건 소요: AS-IS {asis:.1f}일 -> TO-BE {tobe:.1f}일 ({1 - tobe / asis:.0%} 단축 예상). 품질검사 판정, 정비 우선순위 결정, 출고 승인은 사람이 수행한다.")
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# 4) 입출력 데이터 명세 요약
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print("\n[입출력 명세] 입력: 장비 가동·정비 대기 레코드(위 16개 필드) / 출력: 저가동 요인 순위, 저가동 장비 목록, 정비 자원 재배치 안, 검토·결재 이력")
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print("[권한별 요구] 정비 담당: 입력·상신 / 정비관·품질검사관: 검토 / 군수참모: 정책 결정(미션 7에서 구현)")
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plt.figure(figsize=(9, 5))
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y = np.arange(len(proc))
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plt.barh(y - 0.2, proc["AS-IS(일)"], 0.4, label="AS-IS", color="tab:gray")
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plt.barh(y + 0.2, proc["TO-BE(일)"], 0.4, label="TO-BE", color="tab:blue")
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plt.yticks(y, [f"step {i + 1}{' *' if b else ''}" for i, b in enumerate(proc["병목"])])
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plt.gca().invert_yaxis(); plt.xlabel("days per case"); plt.legend()
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plt.title("Outsourced maintenance flow: AS-IS vs TO-BE (* = bottleneck, synthetic)")
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plt.tight_layout(); plt.show()
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[스키마 검증] 장비 100대 중 통과 100대, 오류 0대 / 필드 16개
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평균 가동률 79.3%, 가동률 70% 미만 25대, 외주 정비 경험 장비 50대, 규격·제원 불일치 1건 이상 49대
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[오류 주입 결과]
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- equip_id: 형식 불일치 'E12'
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- unit: 허용되지 않은 값 '미상부대'
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- age_years: 최소값 0 미만
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- op_hours: 자료형 오류(str)
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- rework_count: 정비 요청 건수보다 재작업 건수가 많음
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- maint_orders: 정비 요청이 없는데 대기 일수가 있음
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- avail_pct: 필드 누락
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- avail_pct: 필수 값 누락
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[AS-IS / TO-BE 업무 단계 비교]
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단계 작업(일) 대기(일) AS-IS(일) TO-BE 방식 TO-BE(일) 병목
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01. 정비 요청 접수·고장 접수 0.5 1.0 1.5 유지(사람 판단) 1.5
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02. 고장 진단·정비 계획 수립 1.3 0.9 2.2 유지(사람 판단) 2.2
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03. 부품 청구·조달 1.0 6.6 7.7 부품 소요 예측·사전 청구(미션 4) 3.1 병목
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04. 정비병 배정 0.6 3.0 3.6 정비병 부하 기반 배정 추천(미션 5) 1.8
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05. 부대 정비 수행 2.4 1.1 3.5 유지(사람 판단) 3.5
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06. 외주 정비 의뢰·입고 1.0 4.1 5.1 유지(사람 판단) 5.1 병목
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07. 외주 정비 수행 5.3 1.9 7.2 유지(사람 판단) 7.2
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08. 외주 검사 대기 0.0 4.9 4.9 검사 일정 자동 조율(미션 5) 2.0 병목
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09. 외주 정비 품질검사(규격·제원 대조) 1.1 1.0 2.1 규격·제원 자동 대조 사전 점검(미션 3) 1.0
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10. 불합격 시 재작업·하자 조치 3.1 3.6 6.7 재작업 원인 자동 분류(미션 2·4) 4.0 병목
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11. 출고 승인·부대 인수 0.5 2.3 2.7 유지(사람 판단) 2.7
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12. 가동 복귀 확인·이력 기록 0.5 1.0 1.6 이력 자동 기록(미션 2) 0.5
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업무 단계 12개(목표 10개 이상: 달성), 병목 4개소(목표 3개소 이상: 달성)
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외주 정비 1건 소요: AS-IS 48.9일 -> TO-BE 34.7일 (29% 단축 예상). 품질검사 판정, 정비 우선순위 결정, 출고 승인은 사람이 수행한다.
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[입출력 명세] 입력: 장비 가동·정비 대기 레코드(위 16개 필드) / 출력: 저가동 요인 순위, 저가동 장비 목록, 정비 자원 재배치 안, 검토·결재 이력
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[권한별 요구] 정비 담당: 입력·상신 / 정비관·품질검사관: 검토 / 군수참모: 정책 결정(미션 7에서 구현)
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```
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## 미션 2. 정비 대기 시간(부품 대기, 정비병 부족, 외주 정비) 요인 분류 전처리 모듈 구현
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- 난이도: 초급~중급 / 예상 소요시간: 2.0시간
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- 코드 설명: 서식이 서로 다른 가상 정비 대기 기록(CSV, 엑셀 내보내기 TSV, JSON, 정비일지 문장)을 열 이름 별칭 사전과 정규식으로 표준 스키마로 바꾸고, 대기 일수·부대명·날짜 표기를 통일하며 대기 사유를 부품 대기·정비병 부족·외주 정비·검사·재작업으로 분류하는 전처리 모듈을 구현한다.
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```python
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"""서식이 서로 다른 가상 정비 대기 기록(CSV, 엑셀 내보내기 TSV, JSON, 정비일지 문장)을 열 이름 별칭 사전과 정규식으로 표준 스키마로 바꾸고, 대기 일수·부대명·날짜 표기를 통일하며 대기 사유를 부품 대기·정비병 부족·외주 정비·검사·재작업으로 분류하는 전처리 모듈을 구현한다."""
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import csv
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import io
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import json
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import re
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from datetime import date
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import pandas as pd
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 서로 다른 형식의 원시 기록 (실제 부대·장비 아님). 표기가 일부러 제각각이다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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RAW_CSV = """장비,부대,대기사유,대기기간,접수일
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E-0001,가상A부대,부품 미입고,5일,2026.03.02
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E-0002,가상 B 부대,정비병 부족(휴가·교육),2주,2026-3-15
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E-0003,C부대,외주업체 입고 대기,48시간,20260110
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E-0004,가상D부대,외주 검사 대기,3일,26/02/27
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E-0005,가상E부대,부품 청구 지연,1개월,2025.12.30
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E-0006,가상F부대,재작업(검사 불합격),4일,2026-01-05
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"""
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RAW_TSV = "장비번호\t소속\t사유\t지연일수\t접수\n" \
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"E-0007\t가상A부대\t정비인력 부족\t6\t2026.02.11\n" \
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"E-0008\t가상B부대\t부품 입고 지연\t10\t2026.01.20\n" \
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"E-0009\t가상C부대\t외주 정비 수행 중\t1주\t2026/03/05\n" \
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"E-0010\tD부대\t규격 불일치로 재검사\t3\t2025.11.03\n" \
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"E-0001\t가상A부대\t부품 미입고\t5일\t2026.03.02\n"
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RAW_JSON = json.dumps({"result": "OK", "items": [
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{"equip": "E-0011", "unit": {"name": "가상E부대"}, "reason": "예비품 청구 후 입고 대기", "wait": {"value": 2, "unit": "week"}, "received": "2026-02-01"},
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{"equip": "E-0012", "unit": {"name": "가상F부대"}, "reason": "정비병 교육 파견", "wait": {"value": 4, "unit": "day"}, "received": "2026-01-09"},
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{"equip": "E-0013", "unit": {"name": "가상A부대"}, "reason": "외주 검사 일정 대기", "wait": {"value": 72, "unit": "hour"}, "received": "2026-03-20"}]},
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ensure_ascii=False)
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LOGS = [
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"[정비일지] 2026-03-04 E-0021(가상A부대) 부품 입고 지연으로 6일 대기.",
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"가상B부대 E-0022 : 정비병 인력 부족, 3일간 착수 못함 (2026.03.05)",
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"E-0023 / 외주 정비 입고 대기 2주 / 가상C부대 / 26.03.06",
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"3월 7일자 가상D부대 E-0024 규격 불일치로 재검사 5일",
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"가상E부대 E-0025 원인 불명 대기 4일(2026-03-08)",
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]
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# 정답(분류 정확도 확인용): 기록 순서대로
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TRUTH = {"E-0001": "부품 대기", "E-0002": "정비병 부족", "E-0003": "외주 정비", "E-0004": "검사·재작업", "E-0005": "부품 대기", "E-0006": "검사·재작업",
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"E-0007": "정비병 부족", "E-0008": "부품 대기", "E-0009": "외주 정비", "E-0010": "검사·재작업", "E-0011": "부품 대기", "E-0012": "정비병 부족",
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"E-0013": "검사·재작업", "E-0021": "부품 대기", "E-0022": "정비병 부족", "E-0023": "외주 정비", "E-0024": "검사·재작업", "E-0025": "기타"}
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# ---- 정규화 규칙(서식이 바뀌면 이 사전만 고친다) ----
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COL_ALIAS = {"equip": ["장비", "장비번호", "equip"], "unit": ["부대", "소속", "unit"], "reason": ["대기사유", "사유", "reason"],
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"wait": ["대기기간", "지연일수", "wait"], "received": ["접수일", "접수", "received"]}
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UNIT_DAYS = {"일": 1, "일간": 1, "day": 1, "주": 7, "week": 7, "개월": 30, "month": 30, "시간": 1 / 24, "hour": 1 / 24}
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# 분류 규칙: 위에서부터 먼저 걸리는 사유로 분류(검사·재작업 -> 외주 정비 -> 정비병 -> 부품)
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CAUSE_KW = [("검사·재작업", ["검사", "재작업", "불합격", "규격 불일치"]), ("외주 정비", ["외주", "업체 입고"]),
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("정비병 부족", ["정비병", "정비인력", "인력 부족", "휴가", "교육"]), ("부품 대기", ["부품", "미입고", "청구", "입고 지연"])]
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DEFAULT_YEAR = 2026
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def norm_unit(s):
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m = re.search(r"([A-F])\s*부대", str(s))
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if not m:
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raise ValueError(f"부대명 해석 불가: {s}")
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return f"가상{m.group(1)}부대"
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def norm_wait(v):
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"""대기 기간을 일 단위 숫자로 통일(일·주·개월·시간)."""
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if isinstance(v, dict):
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return round(v["value"] * UNIT_DAYS[v["unit"]], 1)
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m = re.match(r"^\s*(\d+)\s*(일간|일|주|개월|시간)?\s*$", str(v))
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if not m:
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raise ValueError(f"대기 기간 해석 불가: {v}")
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return round(int(m.group(1)) * UNIT_DAYS.get(m.group(2) or "일", 1), 1)
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def norm_date(s):
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s = str(s).strip().rstrip(".")
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m = re.match(r"^(\d{2,4})[.\-/년\s]*(\d{1,2})[.\-/월\s]*(\d{1,2})일?$", s) or re.match(r"^(\d{4})(\d{2})(\d{2})$", s)
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if not m:
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m2 = re.match(r"^(\d{1,2})월\s*(\d{1,2})일", s)
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if m2:
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return date(DEFAULT_YEAR, int(m2.group(1)), int(m2.group(2))).isoformat()
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raise ValueError(f"날짜 해석 불가: {s}")
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y, mo, d = (int(x) for x in m.groups())
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return date(y + 2000 if y < 100 else y, mo, d).isoformat()
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def classify(text):
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"""대기 사유 문장을 4개 요인 중 하나로 분류한다. 어느 키워드에도 걸리지 않으면 '기타'(사람이 확인)."""
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for cause, kws in CAUSE_KW:
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if any(k in text for k in kws):
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return cause
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return "기타"
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def pick(row, key):
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for k in COL_ALIAS[key]:
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if k in row:
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return row[k]
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raise KeyError(f"필수 열 없음: {key}")
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def to_std(row, src):
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reason = str(pick(row, "reason"))
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return {"equip_id": str(pick(row, "equip")).strip(), "unit": norm_unit(pick(row, "unit")), "wait_days": norm_wait(pick(row, "wait")),
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"date": norm_date(pick(row, "received")), "reason": reason, "cause": classify(reason), "source": src}
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def load(text, fmt):
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"""형식별 로더: csv / tsv(엑셀 내보내기) / json. 행마다 성공·실패를 따로 센다."""
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if fmt == "json":
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rows = [{"equip": r["equip"], "unit": r["unit"]["name"], "reason": r["reason"], "wait": r["wait"], "received": r["received"]} for r in json.loads(text)["items"]]
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else:
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rows = list(csv.DictReader(io.StringIO(text), delimiter="\t" if fmt == "tsv" else ","))
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ok, fail = [], []
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for r in rows:
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try:
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ok.append(to_std(r, fmt))
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except (KeyError, ValueError) as e:
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fail.append((r, str(e)))
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return ok, fail
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def parse_log(line):
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"""정비일지 문장 1줄에서 장비·부대·대기 일수·날짜·사유를 추출한다."""
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eq = re.search(r"E-\d{4}", line)
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unit = re.search(r"(?:가상\s*)?[A-F]\s*부대", line)
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wait = re.search(r"(\d+)\s*(일간|일|주|개월|시간)", line)
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dt = re.search(r"(\d{2,4}[.\-/]\d{1,2}[.\-/]\d{1,2})|(\d{1,2}월\s*\d{1,2}일)", line)
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if not (eq and unit and wait and dt):
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raise ValueError("필수 항목(장비·부대·대기·날짜) 추출 실패")
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reason = re.sub(r"E-\d{4}|\[정비일지\]|\(.*?\)|\d{2,4}[.\-/]\d{1,2}[.\-/]\d{1,2}|\d{1,2}월\s*\d{1,2}일자?|가상\s*[A-F]\s*부대|[/:]", " ", line)
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reason = re.sub(r"\s+", " ", reason).strip()
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return {"equip_id": eq.group(0), "unit": norm_unit(unit.group(0)), "wait_days": norm_wait(wait.group(0)), "date": norm_date(dt.group(0)),
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"reason": reason, "cause": classify(reason), "source": "log"}
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# 1) 형식별 파싱
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results, total, success = [], 0, 0
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for fmt, text in [("csv", RAW_CSV), ("tsv", RAW_TSV), ("json", RAW_JSON)]:
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ok, fail = load(text, fmt)
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results += ok; total += len(ok) + len(fail); success += len(ok)
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print(f"[{fmt.upper():4s}] {len(ok) + len(fail)}행 중 {len(ok)}행 성공" + (f", 실패 {[e for _, e in fail]}" if fail else ""))
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logs, l_fail = [], 0
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for t in LOGS:
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try:
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logs.append(parse_log(t))
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except ValueError as e:
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l_fail += 1; print("일지 파싱 실패:", e)
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results += logs; total += len(LOGS); success += len(logs)
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print(f"[정비일지 문장] {len(LOGS)}건 중 {len(logs)}건 성공")
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rate = success / total
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print(f"\n전체 파싱 성공률 {rate:.0%} ({success}/{total}) - 목표 100%: {'달성' if rate == 1 else '미달'}")
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# 2) 정제 결과(표기 통일, 중복 기록 정리)
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std = pd.DataFrame(results)
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before = len(std)
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std = std.drop_duplicates(["equip_id", "date", "cause"]).sort_values("equip_id")
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print(f"\n[정제된 정비 대기 기록] {before}행 -> 중복 정리 후 {len(std)}행, 부대 {std['unit'].nunique()}곳")
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print(std[["equip_id", "unit", "date", "wait_days", "cause", "source"]].to_string(index=False))
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# 3) 요인 분류 정확도와 사람 확인 대상
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chk = std[std["equip_id"].isin(TRUTH)]
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acc = (chk["cause"] == chk["equip_id"].map(TRUTH)).mean()
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print(f"\n[요인 분류] 정답이 있는 기록 {len(chk)}건 중 일치 {int((chk['cause'] == chk['equip_id'].map(TRUTH)).sum())}건 ({acc:.0%})")
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print(std.groupby("cause").agg(건수=("equip_id", "size"), 평균대기일=("wait_days", "mean")).round(1).to_string())
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print("사람 확인 대상('기타'로 분류):", ", ".join(f"{r.equip_id}('{r.reason[:14]}')" for r in std[std["cause"] == "기타"].itertuples()) or "없음")
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# 4) 서식 변경 대응 시험 ①: 열 이름이 바뀐 새 양식 -> 별칭 사전 추가
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new_form = "장비 코드,배속부대,지연 원인,지연 기간,접수 일자\nE-0031,가상B부대,부품 미입고,7일,2026.04.01\n"
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ok, fail = load(new_form, "csv")
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print(f"\n새 양식(열 이름 변경) 1차 시도: 성공 {len(ok)} / 실패 {len(fail)} -> {fail[0][1] if fail else '-'}")
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for k, alias in {"equip": "장비 코드", "unit": "배속부대", "reason": "지연 원인", "wait": "지연 기간", "received": "접수 일자"}.items():
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COL_ALIAS[k].append(alias)
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ok, fail = load(new_form, "csv")
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print(f"별칭 사전 갱신 후: 성공 {len(ok)} / 실패 {len(fail)} (코드 수정 없이 설정만 변경)")
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# 5) 서식 변경 대응 시험 ②: 새 표현의 사유 -> 분류 키워드 한 줄 추가
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line = "가상C부대 E-0032 : 예비품 소진으로 8일간 정비 보류 (2026.04.02)"
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r1 = parse_log(line)
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CAUSE_KW[3][1].append("예비품")
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r2 = parse_log(line)
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print(f"새 사유 표현('예비품 소진') 1차 분류: {r1['cause']} -> 키워드 1개 추가 후: {r2['cause']} (코드 수정 없이 사전만 보완)")
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print("※ 요인 분류는 키워드 기반 1차 분류이며, '기타'와 복합 사유는 정비 담당자가 확인해 확정한다.")
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[CSV ] 6행 중 6행 성공
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[TSV ] 5행 중 5행 성공
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[JSON] 3행 중 3행 성공
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[정비일지 문장] 5건 중 5건 성공
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전체 파싱 성공률 100% (19/19) - 목표 100%: 달성
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[정제된 정비 대기 기록] 19행 -> 중복 정리 후 18행, 부대 6곳
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equip_id unit date wait_days cause source
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E-0001 가상A부대 2026-03-02 5.0 부품 대기 csv
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E-0002 가상B부대 2026-03-15 14.0 정비병 부족 csv
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E-0003 가상C부대 2026-01-10 2.0 외주 정비 csv
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E-0004 가상D부대 2026-02-27 3.0 검사·재작업 csv
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E-0005 가상E부대 2025-12-30 30.0 부품 대기 csv
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E-0006 가상F부대 2026-01-05 4.0 검사·재작업 csv
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E-0007 가상A부대 2026-02-11 6.0 정비병 부족 tsv
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E-0008 가상B부대 2026-01-20 10.0 부품 대기 tsv
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E-0009 가상C부대 2026-03-05 7.0 외주 정비 tsv
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E-0010 가상D부대 2025-11-03 3.0 검사·재작업 tsv
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E-0011 가상E부대 2026-02-01 14.0 부품 대기 json
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E-0012 가상F부대 2026-01-09 4.0 정비병 부족 json
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E-0013 가상A부대 2026-03-20 3.0 검사·재작업 json
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E-0021 가상A부대 2026-03-04 6.0 부품 대기 log
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E-0022 가상B부대 2026-03-05 3.0 정비병 부족 log
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E-0023 가상C부대 2026-03-06 14.0 외주 정비 log
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E-0024 가상D부대 2026-03-07 7.0 검사·재작업 log
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E-0025 가상E부대 2026-03-08 4.0 기타 log
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[요인 분류] 정답이 있는 기록 18건 중 일치 18건 (100%)
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건수 평균대기일
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cause
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검사·재작업 5 4.0
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기타 1 4.0
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부품 대기 5 13.0
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외주 정비 3 7.7
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정비병 부족 4 6.8
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사람 확인 대상('기타'로 분류): E-0025('원인 불명 대기 4일')
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새 양식(열 이름 변경) 1차 시도: 성공 0 / 실패 1 -> '필수 열 없음: reason'
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별칭 사전 갱신 후: 성공 1 / 실패 0 (코드 수정 없이 설정만 변경)
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... (이하 생략)
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```
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## 미션 3. 가동률 저하 상위 5대 요인 도출 1차 통계 분석 Baseline 알고리즘 구현
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- 난이도: 중급 / 예상 소요시간: 2.5시간
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- 코드 설명: 가상 장비 300대의 가동률 저하 요인을 상관·효과크기·손실일 기준으로 비교하는 1차 통계 Baseline으로 상위 5대 요인을 도출하고, YAML 형식 룰 16종으로 저가동 후보를 판별하며 경계 조건 단위 시험과 룰 처리 지연시간(99백분위)을 확인한다.
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```python
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"""가상 장비 300대의 가동률 저하 요인을 상관·효과크기·손실일 기준으로 비교하는 1차 통계 Baseline으로 상위 5대 요인을 도출하고, YAML 형식 룰 16종으로 저가동 후보를 판별하며 경계 조건 단위 시험과 룰 처리 지연시간(99백분위)을 확인한다."""
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import time
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
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"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
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FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
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|
FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
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|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
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|
"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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r = np.random.default_rng(seed)
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|
return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
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"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
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age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
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eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
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orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
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|
stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
|
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fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
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|
parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
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|
labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
|
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n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
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|
out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
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|
insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
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spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
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rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
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defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
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base_rep = orders * 1.8
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down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
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df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
|
|
"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
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|
"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
|
|
"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
|
|
"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
|
|
df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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|
return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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|
for t in ETYPES:
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|
off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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|
for m in range(months):
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v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
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|
v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
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|
rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
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return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
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# ---- 정비·검사 병목 판별 룰 설정(YAML 형식 문자열: 기준이 바뀌면 코드가 아니라 이 설정만 고친다) ----
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# clause는 룰과 대응시킨 '가상 품질지침 조항' 예시이며 실제 규정 원문이 아니다.
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RULES_YAML = """
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- {id: Q01, name: 부품 재고 가용률 50% 미만, field: parts_stock_pct, op: "<", value: 50, weight: 2, clause: 가상품질지침 제3조}
|
|
- {id: Q02, name: 정비병 충원율 60% 미만, field: mechanic_fill_pct, op: "<", value: 60, weight: 2, clause: 가상품질지침 제4조}
|
|
- {id: Q03, name: 부품 대기 8일 초과, field: parts_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제5조}
|
|
- {id: Q04, name: 정비병 부족 대기 8일 초과, field: labor_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제6조}
|
|
- {id: Q05, name: 외주 정비 15일 초과, field: outsource_days, op: ">", value: 15, weight: 2, clause: 가상품질지침 제7조}
|
|
- {id: Q06, name: 외주 검사 대기 6일 초과, field: inspect_wait_days, op: ">", value: 6, weight: 3, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q07, name: 재작업 1건 이상, field: rework_count, op: ">=", value: 1, weight: 3, clause: 가상품질지침 제9조}
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|
- {id: Q08, name: 재작업률 25% 초과, field: rework_rate, op: ">", value: 0.25, weight: 2, clause: 가상품질지침 제9조}
|
|
- {id: Q09, name: 규격·제원 불일치 3건 이상, field: spec_mismatch, op: ">=", value: 3, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
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|
- {id: Q10, name: 하자·불만 3건 이상, field: defect_reports, op: ">=", value: 3, weight: 2, clause: 가상품질지침 제11조}
|
|
- {id: Q11, name: 장비 연령 15년 초과, field: age_years, op: ">", value: 15, weight: 1, clause: 가상품질지침 제12조}
|
|
- {id: Q12, name: 정비 요청 6건 이상, field: maint_orders, op: ">=", value: 6, weight: 1, clause: 가상품질지침 제13조}
|
|
- {id: Q13, name: 대기 일수 합계 30일 초과, field: total_wait, op: ">", value: 30, weight: 3, clause: 가상품질지침 제14조}
|
|
- {id: Q14, name: 검사 대기가 외주 정비 일수의 80% 초과, field: insp_ratio, op: ">", value: 0.8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q15, name: 규격 불일치 2건 이상과 하자 접수 동반, field: spec_defect, op: "==", value: true, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
|
|
- {id: Q16, name: 최근 90일 가동 시간 150시간 미만, field: op_hours, op: "<", value: 150, weight: 1, clause: 가상품질지침 제15조}
|
|
"""
|
|
GRADE_CUT = [(10, "고위험"), (6, "주의"), (3, "관심")]
|
|
OPS = {"<": lambda a, b: a < b, ">": lambda a, b: a > b, "<=": lambda a, b: a <= b, ">=": lambda a, b: a >= b, "==": lambda a, b: a == b}
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def parse_rules(text):
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"""YAML 한 줄 맵({key: value, ...}) 형식 룰 문자열을 읽는다(외부 yaml 라이브러리 없이)."""
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out = []
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for line in text.strip().splitlines():
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body = line.strip()[3:-1]
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r = {}
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for part in body.split(", "):
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k, v = part.split(": ", 1)
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v = v.strip().strip('"')
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r[k] = True if v == "true" else False if v == "false" else (float(v) if v.replace(".", "", 1).isdigit() else v)
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out.append(r)
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return out
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def derive_rec(rec):
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"""룰이 쓰는 파생 필드(대기 합계, 재작업률, 검사 대기 비율(외주 5일 이상일 때), 규격 불일치 2건 이상+하자 동반)를 추가한다."""
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r = dict(rec)
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r["total_wait"] = r["parts_wait_days"] + r["labor_wait_days"] + r["outsource_days"] + r["inspect_wait_days"]
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r["rework_rate"] = r["rework_count"] / r["maint_orders"] if r["maint_orders"] else 0.0
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|
r["insp_ratio"] = r["inspect_wait_days"] / r["outsource_days"] if r["outsource_days"] >= 5 else 0.0
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r["spec_defect"] = bool(r["spec_mismatch"] >= 2 and r["defect_reports"] >= 1)
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return r
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def apply_rules(rec, rules, derived=False):
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"""룰 적용: (점수, 적중 룰 id 목록). derived=True면 이미 파생 필드가 있는 레코드(경계 시험용)로 본다."""
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r = rec if derived else derive_rec(rec)
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hits = [x["id"] for x in rules if OPS[x["op"]](r[x["field"]], x["value"])]
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w = {x["id"]: x["weight"] for x in rules}
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return sum(w[h] for h in hits), hits
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def grade_of(score):
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for cut, g in GRADE_CUT:
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if score >= cut:
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return g
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return "정상"
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fleet = make_fleet(300, seed=7)
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fleet["low"] = fleet["avail_pct"] < 70 # 저가동: 가동률 70% 미만(가상 기준)
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FAC = ["maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports",
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|
"age_years", "op_hours", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct"]
|
|
KO = {**FEAT_KO, "parts_wait_days": "부품 대기 일수", "labor_wait_days": "정비병 부족 대기 일수", "op_hours": "가동 시간"}
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# 1) 1차 통계 Baseline: 가동률과의 상관계수, 저가동군-정상군 효과크기(Cohen d), 저가동군 평균 값
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rows = []
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for f in FAC:
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a, b = fleet.loc[fleet["low"], f], fleet.loc[~fleet["low"], f]
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sp = np.sqrt((a.var() + b.var()) / 2) or 1.0
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rows.append({"요인": KO[f], "상관(r)": fleet[f].corr(fleet["avail_pct"]), "효과크기(d)": (a.mean() - b.mean()) / sp, "저가동군 평균": a.mean(), "정상군 평균": b.mean(), "key": f})
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fac = pd.DataFrame(rows)
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fac["순위점수"] = fac["상관(r)"].abs() + fac["효과크기(d)"].abs() / 3 # 두 지표를 함께 본 순위 점수(휴리스틱)
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top5 = fac.sort_values("순위점수", ascending=False).head(5)
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print(f"[Baseline] 장비 {len(fleet)}대, 저가동(70% 미만) {int(fleet['low'].sum())}대, 평균 가동률 {fleet['avail_pct'].mean():.1f}%")
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print("[가동률 저하 상위 5대 요인]")
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|
print(top5.drop(columns=["key", "순위점수"]).round(2).to_string(index=False))
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lost = fleet.loc[fleet["low"], ["parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days"]].mean()
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print("저가동 장비의 평균 대기 손실일:", ", ".join(f"{KO[k]} {v:.1f}일" for k, v in lost.items()))
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|
print("주요 저가동 요인 분포(정답):", fleet["main_cause"].value_counts().to_dict())
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# 2) 룰 엔진: 장비 레코드에 16종 룰을 적용
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rules = parse_rules(RULES_YAML)
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recs = fleet.drop(columns=["main_cause", "low"]).to_dict("records")
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lat, scores, hits = [], [], []
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for r in recs:
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|
t = time.perf_counter(); s, h = apply_rules(r, rules); lat.append((time.perf_counter() - t) * 1000)
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scores.append(s); hits.append(h)
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fleet["score"], fleet["grade"] = scores, [grade_of(s) for s in scores]
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|
print(f"\n[룰 엔진] 룰 {len(rules)}종 적용, 처리 지연 평균 {np.mean(lat):.3f}ms / 99백분위 {np.percentile(lat, 99):.3f}ms (목표 50ms 이하: {'달성' if np.percentile(lat, 99) <= 50 else '미달'})")
|
|
tab = fleet.groupby("grade").agg(장비수=("equip_id", "size"), 실제저가동=("low", "sum"), 저가동비율=("low", "mean")).reindex(["고위험", "주의", "관심", "정상"])
|
|
print(tab.round(2).to_string())
|
|
flag = fleet["score"] >= 6 # 주의 이상을 저가동 후보로 본다
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|
tp = int((flag & fleet["low"]).sum()); prec, rec = tp / max(flag.sum(), 1), tp / fleet["low"].sum()
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|
print(f"저가동 후보(주의 이상) {int(flag.sum())}대 중 실제 저가동 {tp}대: 정밀도 {prec:.0%}, 재현율 {rec:.0%}")
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|
cnt = pd.Series([h for hs in hits for h in hs]).value_counts()
|
|
print("룰별 적중 상위:", ", ".join(f"{k} {v}건" for k, v in cnt.head(5).items()))
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|
# 3) 경계 조건 단위 시험: 기준값 위·아래에서 룰 판정이 맞는지(룰마다 2~3건)
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BASE = derive_rec({"parts_stock_pct": 90, "mechanic_fill_pct": 90, "parts_wait_days": 0, "labor_wait_days": 0, "outsource_days": 0, "inspect_wait_days": 0,
|
|
"rework_count": 0, "maint_orders": 0, "spec_mismatch": 0, "defect_reports": 0, "age_years": 5, "op_hours": 300})
|
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tests = ok = 0
|
|
fails = []
|
|
for x in rules:
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|
v, d = x["value"], (0.01 if isinstance(x["value"], float) and not float(x["value"]).is_integer() else 1)
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|
cases = {"<": [(v, False), (v - d, True), (v + d, False)], ">": [(v, False), (v + d, True), (v - d, False)], ">=": [(v - d, False), (v, True), (v + d, True)],
|
|
"<=": [(v + d, False), (v, True), (v - d, True)], "==": [(True, True), (False, False)]}[x["op"]]
|
|
for val, expect in cases:
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|
r = dict(BASE); r[x["field"]] = val
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got = x["id"] in apply_rules(r, rules, derived=True)[1]
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tests += 1; ok += got == expect
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if got != expect:
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fails.append((x["id"], val))
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|
print(f"\n[경계 조건 단위 시험] {ok}/{tests} 통과 ({ok / tests:.0%}), 실패 {fails or '없음'} (목표 100%)")
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# 4) 판정 근거 예시(상위 3대)와 사람이 확인할 것
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print("\n[고위험 상위 3대 판정 근거]")
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nm = {x["id"]: x for x in rules}
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for _, r in fleet.sort_values("score", ascending=False).head(3).iterrows():
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h = apply_rules(recs[int(r.name)], rules)[1]
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|
print(f" {r['equip_id']} {r['unit']} 점수 {r['score']:.0f} 가동률 {r['avail_pct']}%: " + "; ".join(f"{i} {nm[i]['name']}({nm[i]['clause']})" for i in h[:3]))
|
|
print(f"룰 {len(rules)}종(목표 15종 이상: {'달성' if len(rules) >= 15 else '미달'}). 기준값은 YAML만 바꿔 갱신하며, 정비 우선순위와 품질 판정은 정비관·품질검사관이 확인한다.")
|
|
|
|
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
|
|
t5 = top5.iloc[::-1]
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ax[0].barh([k for k in t5["key"]], t5["상관(r)"], color="tab:blue"); ax[0].set_title("Top-5 factors: correlation with availability")
|
|
ax[1].bar(tab.index.map({"고위험": "high", "주의": "caution", "관심": "watch", "정상": "normal"}), tab["저가동비율"], color="tab:orange"); ax[1].set_title("Low-availability rate by rule grade")
|
|
plt.tight_layout(); plt.show()
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|
```
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|
|
실행 결과 예시
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|
|
```text
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|
[Baseline] 장비 300대, 저가동(70% 미만) 63대, 평균 가동률 80.8%
|
|
[가동률 저하 상위 5대 요인]
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|
요인 상관(r) 효과크기(d) 저가동군 평균 정상군 평균
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|
정비 요청 건수 -0.75 1.56 3.94 1.95
|
|
외주 정비 일수 -0.73 1.26 8.46 1.78
|
|
외주 검사 대기 일수 -0.66 1.13 5.56 1.02
|
|
부품 대기 일수 -0.63 1.18 8.70 2.48
|
|
정비병 부족 대기 일수 -0.57 1.01 8.27 2.59
|
|
저가동 장비의 평균 대기 손실일: 부품 대기 일수 8.7일, 정비병 부족 대기 일수 8.3일, 외주 정비 일수 8.5일, 외주 검사 대기 일수 5.6일
|
|
주요 저가동 요인 분포(정답): {'없음': 77, '부품 대기': 72, '정비병 부족': 70, '외주 정비': 59, '검사·재작업': 22}
|
|
|
|
[룰 엔진] 룰 16종 적용, 처리 지연 평균 0.009ms / 99백분위 0.056ms (목표 50ms 이하: 달성)
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|
장비수 실제저가동 저가동비율
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|
grade
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고위험 16 13 0.81
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주의 24 18 0.75
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|
관심 45 19 0.42
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|
정상 215 13 0.06
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|
저가동 후보(주의 이상) 40대 중 실제 저가동 31대: 정밀도 78%, 재현율 49%
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|
룰별 적중 상위: Q01 53건, Q02 39건, Q03 38건, Q04 28건, Q06 26건
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|
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[경계 조건 단위 시험] 47/47 통과 (100%), 실패 없음 (목표 100%)
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|
|
[고위험 상위 3대 판정 근거]
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|
E-0047 가상A부대 점수 14 가동률 35.7%: Q01 부품 재고 가용률 50% 미만(가상품질지침 제3조); Q03 부품 대기 8일 초과(가상품질지침 제5조); Q05 외주 정비 15일 초과(가상품질지침 제7조)
|
|
E-0231 가상D부대 점수 14 가동률 51.7%: Q02 정비병 충원율 60% 미만(가상품질지침 제4조); Q03 부품 대기 8일 초과(가상품질지침 제5조); Q04 정비병 부족 대기 8일 초과(가상품질지침 제6조)
|
|
E-0041 가상C부대 점수 13 가동률 38.8%: Q05 외주 정비 15일 초과(가상품질지침 제7조); Q06 외주 검사 대기 6일 초과(가상품질지침 제8조); Q07 재작업 1건 이상(가상품질지침 제9조)
|
|
룰 16종(목표 15종 이상: 달성). 기준값은 YAML만 바꿔 갱신하며, 정비 우선순위와 품질 판정은 정비관·품질검사관이 확인한다.
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|
```
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|
## 미션 4. 회귀 분석 및 원인 규명 모델 기반 가동률 저하 핵심 병목 요인 정밀 분석 엔진 고도화
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- 난이도: 중급~고급 / 예상 소요시간: 3.0시간
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- 코드 설명: 가상 장비 1,500대의 가동률을 릿지 회귀로 설명해 핵심 병목 요인의 영향 크기와 부호 안정성을 분석하고, 저가동 장비의 주요 요인(부품 대기·정비병 부족·외주 정비·검사·재작업)을 분류해 Top-3 개선 옵션과 유사 과거 사례 유사도 점수를 제공하며 정확도를 검증 세트로 측정한다.
|
|
|
|
```python
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|
"""가상 장비 1,500대의 가동률을 릿지 회귀로 설명해 핵심 병목 요인의 영향 크기와 부호 안정성을 분석하고, 저가동 장비의 주요 요인(부품 대기·정비병 부족·외주 정비·검사·재작업)을 분류해 Top-3 개선 옵션과 유사 과거 사례 유사도 점수를 제공하며 정확도를 검증 세트로 측정한다."""
|
|
import numpy as np
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import pandas as pd
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|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error
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# ---------------------------------------------------------------------------
|
|
# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
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"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
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FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
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FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
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|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
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"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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r = np.random.default_rng(seed)
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return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
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"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
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age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
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eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
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orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
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stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
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fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
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parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
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labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
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n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
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out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
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insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
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spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
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rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
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defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
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base_rep = orders * 1.8
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down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
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df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
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"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
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"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
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"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
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"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
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df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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for t in ETYPES:
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off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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for m in range(months):
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v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
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v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
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rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
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return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
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# ---- 가동률 회귀 모델과 저가동 요인 분류·추천 모델(외부 AI 서비스 없이 scikit-learn 사용) ----
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from sklearn.linear_model import Ridge, LogisticRegression
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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from sklearn.pipeline import make_pipeline
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CAUSE_COLS = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch",
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"defect_reports", "parts_wait_days", "labor_wait_days"]
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ACTION = {"부품 대기": "부품 사전 청구·재고 보강", "정비병 부족": "정비병 재배치·교육 일정 조정", "외주 정비": "외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대", "검사·재작업": "검사 일정 조율·규격 사전 대조"}
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def cause_frame(df):
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x = df[CAUSE_COLS].copy()
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x["out_insp"] = x["outsource_days"] + x["inspect_wait_days"] + 4 * x["rework_count"]
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x["wait_pm"] = (x["parts_wait_days"] + x["labor_wait_days"]) / (x["maint_orders"] + 1)
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return x
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def fit_avail(df, alpha=1.0):
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"""가동률(%) 회귀: 표준화 + 릿지 회귀."""
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(feat_frame(df), df["avail_pct"])
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def fit_cause(df, cut=85, C=5):
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"""가동률이 cut% 미만인 장비의 주요 저가동 요인(4종)을 분류한다."""
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low = df[(df["avail_pct"] < cut) & (df["main_cause"] != "없음")]
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return make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(C=C, max_iter=3000)).fit(cause_frame(low), low["main_cause"])
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SIM_FEAT = ["age_years", "maint_orders", "spec_mismatch", "stock_gap_x_orders", "fill_gap_x_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "etype_B", "etype_C"]
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def sim_frame(df):
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"""자원 재배치 시뮬레이션용 설명 변수: 부족분이 클수록 대기가 더 빠르게 늘고 정비 요청 건수와 곱해져 커진다는 구조를 제곱·상호작용 항으로 둔다."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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x["stock_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["parts_stock_pct"]) / 28) ** 2
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x["fill_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["mechanic_fill_pct"]) / 24) ** 2
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return x[SIM_FEAT]
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def fit_sim(df, alpha=0.5):
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(sim_frame(df), df["avail_pct"])
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fleet = make_fleet(1500, seed=21)
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idx = np.random.default_rng(5).permutation(len(fleet))
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tr, te = fleet.iloc[idx[:1050]], fleet.iloc[idx[1050:]] # 학습 70% / 검증 30%(과거 처리 완료 자료 가정)
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# 1) 회귀 분석: 가동률 = f(연령, 정비 요청, 재고, 충원율, 외주·검사 대기, 재작업, 규격 불일치, 하자, 유형)
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reg = fit_avail(tr)
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pred = reg.predict(feat_frame(te))
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coef = pd.Series(reg[-1].coef_, index=FEAT) # 표준화 계수: 1표준편차 증가 시 가동률 변화(%p)
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print(f"[회귀 모델] 학습 {len(tr)}대 / 검증 {len(te)}대: 검증 R2 {r2_score(te['avail_pct'], pred):.3f}, MAE {mean_absolute_error(te['avail_pct'], pred):.2f}%p")
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boot = []
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rng = np.random.default_rng(9)
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for _ in range(20): # 부트스트랩 20회로 계수 부호 안정성 확인
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b = tr.iloc[rng.integers(0, len(tr), len(tr))]
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boot.append(fit_avail(b)[-1].coef_)
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boot = np.array(boot)
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top = coef.abs().sort_values(ascending=False).head(5).index
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print("[핵심 병목 요인: 표준화 계수(1 표준편차 증가 시 가동률 변화 %p) / 부호 유지 비율]")
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for f in top:
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k = FEAT.index(f)
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print(f" {FEAT_KO[f]:12s} {coef[f]:+6.2f}%p 부호 유지 {np.mean(np.sign(boot[:, k]) == np.sign(coef[f])):.0%}")
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# 2) 요인 분류 + Top-3 개선 옵션
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clf = fit_cause(tr)
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low = te[(te["avail_pct"] < 85) & (te["main_cause"] != "없음")]
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X = cause_frame(low)
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proba = clf.predict_proba(X)
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cls = clf.classes_
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top1 = cls[proba.argmax(1)]
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acc1 = float(np.mean(top1 == low["main_cause"].to_numpy()))
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order = np.argsort(-proba, axis=1)[:, :3]
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acc3 = float(np.mean([low["main_cause"].iloc[i] in cls[order[i]] for i in range(len(low))]))
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major = low["main_cause"].value_counts(normalize=True).iloc[0]
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print(f"\n[요인 분류] 검증 저가동 장비 {len(low)}대: Top-1 정확도 {acc1:.1%}, Top-3 포함률 {acc3:.1%} (무작위 최빈값 기준 {major:.1%}) -> 목표 85% 이상: {'달성' if acc1 >= 0.85 else '미달'}")
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rc = pd.crosstab(low["main_cause"], pd.Series(top1, index=low.index, name="예측"))
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print("요인별 재현율:", ", ".join(f"{c} {rc.loc[c, c] / rc.loc[c].sum():.0%}" for c in rc.index if c in rc.columns))
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# 3) 유사 과거 사례 유사도(코사인): 학습 세트 중 같은 요인 장비와 얼마나 비슷한가
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sc, trl = clf[0], tr[(tr["avail_pct"] < 85) & (tr["main_cause"] != "없음")]
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Z = sc.transform(cause_frame(trl)); Zn = Z / np.linalg.norm(Z, axis=1, keepdims=True)
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zq = sc.transform(X); zqn = zq / np.linalg.norm(zq, axis=1, keepdims=True)
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sim = {c: (zqn @ Zn[(trl["main_cause"] == c).to_numpy()].T).max(axis=1) for c in cls}
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print("\n[Top-3 개선 옵션 예시: 확률(%) / 유사 사례 유사도]")
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for j in range(3):
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r = low.iloc[j]
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opts = " | ".join(f"{cls[o]} {proba[j, o]:.0%}/{sim[cls[o]][j]:.2f} -> {ACTION[cls[o]]}" for o in order[j])
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print(f" {r['equip_id']} 가동률 {r['avail_pct']}% (정답 {r['main_cause']}): {opts}")
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miss = low[top1 != low["main_cause"].to_numpy()]
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print(f"\n[오분류 {len(miss)}건] 확률이 가장 높은 요인과 2위 확률 차이 평균 {np.mean(np.sort(proba, axis=1)[:, -1] - np.sort(proba, axis=1)[:, -2]):.2f}")
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conf = np.sort(proba, axis=1)[:, -1]
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print(f"확률 0.8 이상 추천의 정확도 {np.mean((top1 == low['main_cause'].to_numpy())[conf >= 0.8]):.0%} ({int((conf >= 0.8).sum())}건), 0.8 미만은 사람이 Top-3를 비교해 선택")
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|
print("※ 추천은 판단 보조이며 정비 우선순위와 자원 투입은 정비관·군수참모가 결정한다. 가상 자료이므로 실제 장비에서는 정확도가 다를 수 있다.")
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plt.figure(figsize=(7, 4))
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plt.barh(list(coef.abs().sort_values().index), coef[coef.abs().sort_values().index], color="tab:blue")
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plt.title("Standardized ridge coefficients on availability (%p per 1 SD)"); plt.tight_layout(); plt.show()
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[회귀 모델] 학습 1050대 / 검증 450대: 검증 R2 0.899, MAE 3.97%p
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[핵심 병목 요인: 표준화 계수(1 표준편차 증가 시 가동률 변화 %p) / 부호 유지 비율]
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정비 요청 건수 -8.63%p 부호 유지 100%
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외주 정비 일수 -6.62%p 부호 유지 100%
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외주 검사 대기 일수 -5.06%p 부호 유지 100%
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재작업 건수 -1.88%p 부호 유지 100%
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부품 재고 가용률 +1.73%p 부호 유지 100%
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[요인 분류] 검증 저가동 장비 234대: Top-1 정확도 99.1%, Top-3 포함률 100.0% (무작위 최빈값 기준 35.5%) -> 목표 85% 이상: 달성
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요인별 재현율: 검사·재작업 97%, 부품 대기 100%, 외주 정비 99%, 정비병 부족 100%
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[Top-3 개선 옵션 예시: 확률(%) / 유사 사례 유사도]
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E-1269 가동률 79.4% (정답 검사·재작업): 검사·재작업 98%/0.89 -> 검사 일정 조율·규격 사전 대조 | 외주 정비 2%/0.83 -> 외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대 | 정비병 부족 0%/0.68 -> 정비병 재배치·교육 일정 조정
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E-0462 가동률 74.4% (정답 외주 정비): 외주 정비 63%/0.74 -> 외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대 | 부품 대기 36%/0.81 -> 부품 사전 청구·재고 보강 | 정비병 부족 0%/0.69 -> 정비병 재배치·교육 일정 조정
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E-0924 가동률 3.6% (정답 외주 정비): 외주 정비 100%/0.85 -> 외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대 | 부품 대기 0%/0.70 -> 부품 사전 청구·재고 보강 | 정비병 부족 0%/0.75 -> 정비병 재배치·교육 일정 조정
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[오분류 2건] 확률이 가장 높은 요인과 2위 확률 차이 평균 0.86
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확률 0.8 이상 추천의 정확도 100% (192건), 0.8 미만은 사람이 Top-3를 비교해 선택
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※ 추천은 판단 보조이며 정비 우선순위와 자원 투입은 정비관·군수참모가 결정한다. 가상 자료이므로 실제 장비에서는 정확도가 다를 수 있다.
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```
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## 미션 5. 정비 자원 재배치 시 예상 가동률 상승폭 시뮬레이션 산출 엔진 개발
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- 난이도: 중급 / 예상 소요시간: 3.0시간
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- 코드 설명: 부대별 정비병 충원율·부품 재고 가용률을 다른 부대로 옮겼을 때 장비 가동률이 얼마나 오르는지 회귀 모델로 시뮬레이션하고 상승폭이 큰 재배치안을 순서대로 고르며, 입력-분석-검토-결과 4개 화면과 상태 뱃지(승인대기·반려·완료)·필터·화면 이동을 갖춘 텍스트 프로토타입으로 보여 준다.
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```python
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"""부대별 정비병 충원율·부품 재고 가용률을 다른 부대로 옮겼을 때 장비 가동률이 얼마나 오르는지 회귀 모델로 시뮬레이션하고 상승폭이 큰 재배치안을 순서대로 고르며, 입력-분석-검토-결과 4개 화면과 상태 뱃지(승인대기·반려·완료)·필터·화면 이동을 갖춘 텍스트 프로토타입으로 보여 준다."""
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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from sklearn.metrics import r2_score
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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|
CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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|
NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
|
|
"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
|
|
FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
|
|
FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
|
|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
|
|
"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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|
r = np.random.default_rng(seed)
|
|
return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
|
|
"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
|
|
|
|
|
|
def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
|
|
"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
|
|
rng = np.random.default_rng(seed)
|
|
pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
|
|
et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
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|
age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
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|
eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
|
|
orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
|
|
stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
|
|
fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
|
|
parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
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out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
|
|
insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
|
|
spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
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|
rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
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defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
|
|
base_rep = orders * 1.8
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|
down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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|
comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
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|
df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
|
|
"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
|
|
"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
|
|
"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
|
|
"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
|
|
df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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for t in ETYPES:
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off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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for m in range(months):
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v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
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v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
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rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
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return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
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# ---- 가동률 회귀 모델과 저가동 요인 분류·추천 모델(외부 AI 서비스 없이 scikit-learn 사용) ----
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from sklearn.linear_model import Ridge, LogisticRegression
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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from sklearn.pipeline import make_pipeline
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CAUSE_COLS = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch",
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"defect_reports", "parts_wait_days", "labor_wait_days"]
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ACTION = {"부품 대기": "부품 사전 청구·재고 보강", "정비병 부족": "정비병 재배치·교육 일정 조정", "외주 정비": "외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대", "검사·재작업": "검사 일정 조율·규격 사전 대조"}
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def cause_frame(df):
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x = df[CAUSE_COLS].copy()
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x["out_insp"] = x["outsource_days"] + x["inspect_wait_days"] + 4 * x["rework_count"]
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x["wait_pm"] = (x["parts_wait_days"] + x["labor_wait_days"]) / (x["maint_orders"] + 1)
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return x
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def fit_avail(df, alpha=1.0):
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"""가동률(%) 회귀: 표준화 + 릿지 회귀."""
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(feat_frame(df), df["avail_pct"])
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def fit_cause(df, cut=85, C=5):
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|
"""가동률이 cut% 미만인 장비의 주요 저가동 요인(4종)을 분류한다."""
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low = df[(df["avail_pct"] < cut) & (df["main_cause"] != "없음")]
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return make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(C=C, max_iter=3000)).fit(cause_frame(low), low["main_cause"])
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SIM_FEAT = ["age_years", "maint_orders", "spec_mismatch", "stock_gap_x_orders", "fill_gap_x_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "etype_B", "etype_C"]
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def sim_frame(df):
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"""자원 재배치 시뮬레이션용 설명 변수: 부족분이 클수록 대기가 더 빠르게 늘고 정비 요청 건수와 곱해져 커진다는 구조를 제곱·상호작용 항으로 둔다."""
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|
x = df.copy()
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|
x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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x["stock_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["parts_stock_pct"]) / 28) ** 2
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|
x["fill_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["mechanic_fill_pct"]) / 24) ** 2
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return x[SIM_FEAT]
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def fit_sim(df, alpha=0.5):
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(sim_frame(df), df["avail_pct"])
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fleet = make_fleet(600, seed=31)
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sim_tr, sim_te = fleet.iloc[:420], fleet.iloc[420:]
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sm = fit_sim(sim_tr)
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print(f"[시뮬레이션 모델] 검증 R2 {r2_score(sim_te['avail_pct'], sm.predict(sim_frame(sim_te))):.3f} (재고·충원율 부족분의 제곱과 정비 요청 건수의 상호작용 반영)")
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sm = fit_sim(fleet)
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AUTH = 40 # 부대당 정비병 편성 정원(가상 가정)
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PARAM = {"max_move": 4, "min_donor_fill": 60.0, "stock_step": 8.0, "top_n": 4, "max_donor_drop": 3.5}
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def unit_avail(df, unit, fill_d=0.0, stock_d=0.0):
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d = df[df["unit"] == unit].copy()
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d["mechanic_fill_pct"] = np.clip(d["mechanic_fill_pct"] + fill_d, 0, 100)
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d["parts_stock_pct"] = np.clip(d["parts_stock_pct"] + stock_d, 0, 100)
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return float(np.clip(sm.predict(sim_frame(d)), 0, 100).mean()), len(d)
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def evaluate(df, kind, src, dst, n):
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"""src 부대에서 dst 부대로 n단위(정비병 n명 또는 재고 n*step %p)를 옮길 때 전체 평균 가동률 변화(%p)와 제공 부대 변화."""
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delta = n / AUTH * 100 if kind == "정비병" else n * PARAM["stock_step"] / 2
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key = "mechanic_fill_pct" if kind == "정비병" else "parts_stock_pct"
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a0, na = unit_avail(df, src); b0, nb = unit_avail(df, dst)
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kw = (lambda s: {"fill_d": s * delta}) if kind == "정비병" else (lambda s: {"stock_d": s * delta})
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a1, _ = unit_avail(df, src, **kw(-1)); b1, _ = unit_avail(df, dst, **kw(+1))
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cur = df[df["unit"] == src][key].mean()
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return {"kind": kind, "src": src, "dst": dst, "n": n, "gain": ((a1 - a0) * na + (b1 - b0) * nb) / len(df), "donor_drop": a0 - a1, "recv_gain": b1 - b0, "donor_after": cur - delta}
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base = pd.DataFrame([{"unit": u, **dict(zip(["avail", "n"], unit_avail(fleet, u))), "stock": g["parts_stock_pct"].mean(), "fill": g["mechanic_fill_pct"].mean()} for u, g in fleet.groupby("unit")])
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cands = [evaluate(fleet, k, s, d, n) for k in ["정비병", "부품 재고"] for s in UNITS for d in UNITS if s != d for n in (2, 4, 6)]
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cands = [c for c in cands if c["donor_after"] >= PARAM["min_donor_fill"]]
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cands.sort(key=lambda c: -c["gain"])
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print(f"후보 {len(cands)}건 평가 (제공 부대당 정비병 누적 최대 {PARAM['max_move']}명 이동, 제공 부대 충원율·재고 {PARAM['min_donor_fill']:.0f}% 이상 유지)")
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# 화면 4종 프로토타입
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BADGE = {"승인대기": "[승인대기]", "반려": "[반려]", "완료": "[완료]"}
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props = [{"id": "P00", **evaluate(fleet, "정비병", "가상C부대", "가상D부대", 2), "status": "완료", "note": "전 분기 시행 완료(가상 이력)"}]
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for c in cands: # 같은 도착 부대 중복을 피해 상위 4건 제안
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if len([p for p in props if p["id"] != "P00"]) >= PARAM["top_n"]:
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break
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if any(p["dst"] == c["dst"] and p["kind"] == c["kind"] for p in props):
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continue
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moved = sum(p["n"] for p in props if p["src"] == c["src"] and p["kind"] == "정비병" and p["status"] != "반려") + (c["n"] if c["kind"] == "정비병" else 0)
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if c["donor_drop"] > PARAM["max_donor_drop"]:
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ok, why = False, f"제공 부대 가동률 {c['donor_drop']:.1f}%p 하락(한도 {PARAM['max_donor_drop']} 초과)"
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elif moved > PARAM["max_move"]:
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ok, why = False, f"제공 부대 누적 이동 {moved}명(한도 {PARAM['max_move']}명 초과)"
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else:
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ok, why = True, "제공 부대 영향·누적 이동 허용 범위"
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props.append({"id": f"P{len(props):02d}", **c, "status": "승인대기" if ok else "반려", "note": why})
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class App:
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SCREENS = ["입력", "분석", "검토", "결과"]
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def __init__(self):
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self.cur, self.flt, self.visited = "입력", None, ["입력"]
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def goto(self, s):
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assert s in self.SCREENS
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self.cur = s; self.visited.append(s); return self.render()
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def render(self):
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if self.cur == "입력":
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return ["입력 화면: 장비 %d대 / 부대 %d곳 / 파라미터 %s" % (len(fleet), len(UNITS), PARAM)]
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if self.cur == "분석":
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return [f" {r.unit} 가동률 {r.avail:5.1f}% 재고 {r.stock:4.0f}% 충원 {r.fill:4.0f}% ({int(r.n)}대)" + (" <- 하위" if r.avail <= base["avail"].nsmallest(2).max() else "") for r in base.itertuples()]
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if self.cur == "검토":
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ps = [p for p in props if self.flt in (None, p["status"])]
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return [f" {p['id']} {BADGE[p['status']]:8s} {p['kind']} {p['n']}단위 {p['src'][2:4]}->{p['dst'][2:4]} 전체 {p['gain']:+.2f}%p(수혜 {p['recv_gain']:+.1f}/제공 {-p['donor_drop']:+.1f}) | {p['note']}" for p in ps]
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ok = [p for p in props if p["status"] == "승인대기"]
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return [f" 승인 대기 {len(ok)}건 시행 시 예상 전체 가동률 +{sum(p['gain'] for p in ok):.2f}%p (정비병 이동은 합산 근사)", " 최종 시행은 군수참모 결정(M7 워크플로우)"]
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app = App()
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for s in App.SCREENS:
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print(f"\n[화면 {App.SCREENS.index(s) + 1}: {s}]")
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for line in app.goto(s):
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print(line)
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app.flt = "승인대기"; n1 = len(app.goto("검토")); app.flt = "반려"; n2 = len(app.goto("검토")); app.flt = None
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print(f"\n필터 시험: 승인대기 {n1}건, 반려 {n2}건, 전체 {len(app.goto('검토'))}건")
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nav = [(a, b) for a in App.SCREENS for b in App.SCREENS if a != b]
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okn = 0
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for a, b in nav:
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app.cur = a; okn += bool(app.goto(b))
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print(f"화면 이동 시험 {okn}/{len(nav)} 성공, 핵심 화면 {len(App.SCREENS)}종 구현 (목표 4종: {'달성' if len(App.SCREENS) == 4 else '미달'})")
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tot = sum(p["gain"] for p in props if p["status"] == "승인대기")
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print(f"재배치 시뮬레이션: 승인대기 안 합산 예상 상승폭 +{tot:.2f}%p, 최대 단일 안 {max(c['gain'] for c in cands):+.2f}%p. 시뮬레이션은 가정 모델 기반 추정이며 시행 여부는 사람이 결정한다.")
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plt.figure(figsize=(7, 4))
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plt.bar([f"{p['id']}\n{ {'완료': 'done', '승인대기': 'pending', '반려': 'rejected'}[p['status']]}" for p in props], [p["gain"] for p in props], color=["tab:gray" if p["status"] == "완료" else "tab:blue" if p["status"] == "승인대기" else "tab:red" for p in props])
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plt.ylabel("fleet availability gain (%p)"); plt.title("Reallocation proposals (gray done / blue pending / red rejected)"); plt.tight_layout(); plt.show()
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[시뮬레이션 모델] 검증 R2 0.646 (재고·충원율 부족분의 제곱과 정비 요청 건수의 상호작용 반영)
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후보 70건 평가 (제공 부대당 정비병 누적 최대 4명 이동, 제공 부대 충원율·재고 60% 이상 유지)
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[화면 1: 입력]
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입력 화면: 장비 600대 / 부대 6곳 / 파라미터 {'max_move': 4, 'min_donor_fill': 60.0, 'stock_step': 8.0, 'top_n': 4, 'max_donor_drop': 3.5}
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[화면 2: 분석]
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가상A부대 가동률 78.3% 재고 50% 충원 76% (94대)
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가상B부대 가동률 75.0% 재고 57% 충원 63% (87대) <- 하위
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가상C부대 가동률 83.8% 재고 84% 충원 87% (99대)
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가상D부대 가동률 77.8% 재고 75% 충원 59% (115대) <- 하위
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가상E부대 가동률 80.8% 재고 50% 충원 72% (100대)
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가상F부대 가동률 79.9% 재고 66% 충원 78% (105대)
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[화면 3: 검토]
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P00 [완료] 정비병 2단위 C부->D부 전체 +0.14%p(수혜 +1.5/제공 -0.9) | 전 분기 시행 완료(가상 이력)
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P01 [반려] 정비병 4단위 C부->B부 전체 +0.11%p(수혜 +3.1/제공 -2.0) | 제공 부대 누적 이동 6명(한도 4명 초과)
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P02 [승인대기] 부품 재고 4단위 C부->A부 전체 +0.06%p(수혜 +0.4/제공 -0.1) | 제공 부대 영향·누적 이동 허용 범위
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P03 [승인대기] 정비병 2단위 C부->E부 전체 +0.05%p(수혜 +1.2/제공 -0.9) | 제공 부대 영향·누적 이동 허용 범위
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|
P04 [반려] 정비병 2단위 C부->F부 전체 +0.04%p(수혜 +1.1/제공 -0.9) | 제공 부대 누적 이동 6명(한도 4명 초과)
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[화면 4: 결과]
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승인 대기 2건 시행 시 예상 전체 가동률 +0.10%p (정비병 이동은 합산 근사)
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최종 시행은 군수참모 결정(M7 워크플로우)
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필터 시험: 승인대기 2건, 반려 2건, 전체 5건
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화면 이동 시험 12/12 성공, 핵심 화면 4종 구현 (목표 4종: 달성)
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재배치 시뮬레이션: 승인대기 안 합산 예상 상승폭 +0.10%p, 최대 단일 안 +0.26%p. 시뮬레이션은 가정 모델 기반 추정이며 시행 여부는 사람이 결정한다.
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```
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## 미션 6. 부대별/장비별 가동률 추세 및 가동률 저하 요인 분석 대시보드 구현
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- 난이도: 중급~고급 / 예상 소요시간: 2.5시간
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- 코드 설명: 부대별·장비 유형별 12개월 가동률 추세와 저하 요인 구성을 텍스트 대시보드와 그래프로 보여 주고, 결측·특수문자·자료형 오류·대용량·빈 자료·열 누락 등 예외 13종을 주입해도 중단 없이 오류 격리·안내 메시지·오류 로그·재시도·롤백이 동작하는지 시험하는 입력 검증기와 에러 핸들러를 구현한다.
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```python
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"""부대별·장비 유형별 12개월 가동률 추세와 저하 요인 구성을 텍스트 대시보드와 그래프로 보여 주고, 결측·특수문자·자료형 오류·대용량·빈 자료·열 누락 등 예외 13종을 주입해도 중단 없이 오류 격리·안내 메시지·오류 로그·재시도·롤백이 동작하는지 시험하는 입력 검증기와 에러 핸들러를 구현한다."""
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import copy
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import re
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import time
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
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"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
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|
FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
|
|
FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
|
|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
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|
"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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r = np.random.default_rng(seed)
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return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
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|
"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
|
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age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
|
|
eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
|
|
orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
|
|
stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
|
|
fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
|
|
parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
|
|
out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
|
|
insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
|
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spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
|
|
rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
|
|
defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
|
|
base_rep = orders * 1.8
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|
down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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|
comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
|
|
df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
|
|
"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
|
|
"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
|
|
"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
|
|
"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
|
|
df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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|
for t in ETYPES:
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off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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for m in range(months):
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|
v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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|
if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
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|
v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
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|
rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
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|
return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
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fleet = make_fleet(300, seed=41)
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trend = make_trend(12, seed=5, shock_unit="가상C부대")
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# 1) 대시보드: 부대별 12개월 가동률 추세, 최근 3개월 평균, 월 기울기, 경고
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SP = "▁▂▃▄▅▆▇█"
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def spark(v):
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lo, hi = min(v), max(v)
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return "".join(SP[int((x - lo) / (hi - lo + 1e-9) * 7)] for x in v)
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rows = []
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for u, g in trend.groupby("unit"):
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|
m = g.groupby("month")["avail_pct"].mean()
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slope = np.polyfit(m.index, m.values, 1)[0]
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last3 = m.iloc[-3:].mean()
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rows.append({"부대": u, "추세(1~12월)": spark(m.values), "상반기": m.iloc[:6].mean(), "하반기": m.iloc[6:].mean(), "최근3개월": last3, "월 기울기(%p)": slope,
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|
"경고": "저하 경고" if slope < -0.8 or last3 < 70 else ""})
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dash = pd.DataFrame(rows)
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print("[대시보드 1: 부대별 가동률 추세(가상)]")
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print(dash.round(1).to_string(index=False))
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t_et = trend[trend["month"] > 9].groupby(["unit", "etype"])["avail_pct"].mean().unstack().round(1)
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|
print("\n[대시보드 2: 최근 3개월 부대 x 장비 유형 가동률]"); print(t_et.to_string())
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|
lossc = ["parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days"]
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loss = fleet.groupby("unit")[lossc].mean().round(1)
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loss.columns = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "외주 검사 대기"]
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print("\n[대시보드 3: 부대별 평균 대기 손실일(저하 요인 구성)]")
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print(pd.concat([loss, loss.idxmax(axis=1).rename("최대 요인")], axis=1).to_string())
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|
worst = fleet.nsmallest(3, "avail_pct")[["equip_id", "unit", "etype", "avail_pct", "main_cause"]]
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print("[가동률 최하위 장비 3대]"); print(worst.to_string(index=False))
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# 2) 입력 검증기 + 에러 핸들러
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LOG = []
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GUIDE = {"E101": "필수 열이 없습니다. 열 이름을 양식과 비교해 추가하세요.", "E102": "빈 자료입니다. 파일이 올바른지 확인하고 다시 올리세요.", "E201": "형식·범위 오류 행을 격리했습니다. 격리 목록을 확인해 원본을 수정하세요.",
|
|
"E202": "중복 장비 번호를 1건만 남겼습니다. 최신 기록이 맞는지 확인하세요.", "E301": "일시적 읽기 오류입니다. 자동 재시도 후에도 실패하면 잠시 뒤 다시 시도하세요.",
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|
"E401": "처리 중 오류가 있어 변경을 취소(롤백)했습니다. 이전 화면 상태가 유지됩니다.", "E501": "자료 형식을 알 수 없습니다. 표 형식(열 이름 포함) 자료를 올리세요."}
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def log(code, msg, level="ERROR"):
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LOG.append({"seq": len(LOG) + 1, "level": level, "code": code, "msg": msg, "guide": GUIDE[code]})
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class UserError(Exception):
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def __init__(self, code, msg):
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super().__init__(msg); self.code = code
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def validate_frame(df):
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"""행 단위 검증: 형식(장비 번호), 허용값(부대), 범위·자료형(숫자), 중복. 불량 행은 격리하고 나머지는 계속 처리한다."""
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|
if not isinstance(df, pd.DataFrame):
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|
raise UserError("E501", f"DataFrame이 아닌 입력({type(df).__name__})")
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if len(df) == 0:
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|
raise UserError("E102", "행 0건")
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miss = [c for c in ["equip_id", "unit", "etype", "avail_pct", "maint_orders"] if c not in df.columns]
|
|
if miss:
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|
raise UserError("E101", f"누락 열 {miss}")
|
|
d = df.copy()
|
|
num = pd.to_numeric(d["avail_pct"], errors="coerce"), pd.to_numeric(d["maint_orders"], errors="coerce")
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bad = (~d["equip_id"].astype(str).str.match(r"^E-\d{4,6}$")) | (~d["unit"].isin(UNITS)) | (~d["etype"].isin(ETYPES))
|
|
bad |= ~np.isfinite(num[0]) | (num[0] < 0) | (num[0] > 100) | num[1].isna() | (num[1] < 0)
|
|
q = d[bad]
|
|
if len(q):
|
|
log("E201", f"형식·범위 오류 {len(q)}행 격리(예: {str(q.iloc[0]['equip_id'])[:12]!r})", "WARN")
|
|
d = d[~bad].copy()
|
|
d["avail_pct"] = pd.to_numeric(d["avail_pct"]); d["maint_orders"] = pd.to_numeric(d["maint_orders"])
|
|
dup = d.duplicated("equip_id")
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|
if dup.any():
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log("E202", f"중복 장비 번호 {int(dup.sum())}건 정리", "WARN")
|
|
return d[~dup], q
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class Store:
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"""화면 상태 저장소: 갱신은 사본에서 먼저 하고 모두 성공해야 반영(트랜잭션 롤백)한다."""
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def __init__(self):
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self.state = {"version": 0, "avg": None}
|
|
|
|
def commit(self, fn):
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snap = copy.deepcopy(self.state)
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try:
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|
fn(self.state); self.state["version"] += 1
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return True
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except Exception as e:
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self.state = snap; log("E401", f"갱신 실패 {type(e).__name__}: {str(e)[:40]}"); return False
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STORE = Store()
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FLAKY = {"n": 0}
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def flaky_loader(df):
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FLAKY["n"] += 1
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|
if FLAKY["n"] <= 2:
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|
raise IOError("temporary read error")
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|
return df
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|
|
|
|
|
def run(df, loader=None, fail_update=False):
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|
"""대시보드 갱신 1회. 어떤 입력에서도 예외를 밖으로 던지지 않고 (상태, 처리 행수)를 돌려준다."""
|
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try:
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|
for attempt in range(3): # 재시도(최대 3회)
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|
try:
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src = loader(df) if loader else df; break
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except IOError:
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log("E301", f"읽기 오류 재시도 {attempt + 1}/3", "WARN")
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|
else:
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|
raise UserError("E301", "재시도 3회 실패")
|
|
clean, q = validate_frame(src)
|
|
def upd(s):
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|
s["avg"] = float(clean["avail_pct"].mean())
|
|
if fail_update:
|
|
raise RuntimeError("render failure")
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|
ok = STORE.commit(upd)
|
|
return ("처리" if not len(q) else "격리 후 처리") if ok else "롤백", len(clean)
|
|
except UserError as e:
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|
log(e.code, str(e)); return "거부(안내)", 0
|
|
except Exception as e: # 예상 못 한 오류도 중단하지 않고 기록
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|
log("E501", f"{type(e).__name__}: {str(e)[:40]}"); return "거부(안내)", 0
|
|
|
|
|
|
good = fleet[["equip_id", "unit", "etype", "avail_pct", "maint_orders"]]
|
|
def mod(**kw):
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d = good.copy()
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|
for k, v in kw.items():
|
|
d[k] = d[k].astype(object); d.loc[d.index[:3], k] = v
|
|
return d
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|
big = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i:06d}" for i in range(200000)], "unit": "가상A부대", "etype": "유형A",
|
|
"avail_pct": np.random.default_rng(1).uniform(40, 100, 200000), "maint_orders": 2})
|
|
big.loc[big.index[::1000], "avail_pct"] = np.nan
|
|
cases = [("가동률 결측(NaN)", mod(avail_pct=np.nan)), ("가동률 문자열 '많음'", mod(avail_pct="많음")), ("가동률 음수·100 초과", mod(avail_pct=-5)),
|
|
("장비 번호 특수문자", mod(equip_id="E-00;DROP --")), ("가상에 없는 부대명", mod(unit="미상부대")), ("무한대(inf) 값", mod(avail_pct=np.inf)),
|
|
("중복 장비 번호", pd.concat([good, good.head(5)])), ("필수 열 누락", good.drop(columns=["unit"])), ("빈 자료", good.iloc[0:0]),
|
|
("표가 아닌 입력(None)", None), ("대용량 20만 행(결측 포함)", big), ("읽기 오류 2회 후 성공(재시도)", good), ("갱신 중 오류(롤백)", good)]
|
|
print("\n[예외 주입 시험]")
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crash = passed = 0
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|
t0 = time.perf_counter()
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for name, df in cases:
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|
n0 = len(LOG)
|
|
try:
|
|
st, n = run(df, loader=flaky_loader if "재시도" in name else None, fail_update="롤백" in name)
|
|
except Exception as e:
|
|
crash += 1; st, n = f"CRASH {e}", 0
|
|
logged = len(LOG) > n0
|
|
passed += (not st.startswith("CRASH")) and logged
|
|
print(f" {name:22s}-> {st:8s} {n:6d}행 남음 | 로그 {'기록' if logged else '없음'}" + (f" | {LOG[-1]['code']}: {LOG[-1]['guide'][:28]}" if logged else ""))
|
|
dt = time.perf_counter() - t0
|
|
print(f"예외 {len(cases)}종: 크래시 {crash}건(목표 0건: {'달성' if crash == 0 else '미달'}), 오류 로그 기록 {passed}/{len(cases)} ({passed / len(cases):.0%}, 목표 100%), 전체 {dt:.1f}초")
|
|
print(f"오류 로그 {len(LOG)}건 중 사용자 안내문 포함 {sum(bool(x['guide']) for x in LOG)}건, 상태 저장소 버전 {STORE.state['version']}(롤백 시 이전 값 유지), 평균 가동률 {STORE.state['avg']:.1f}%")
|
|
print("로그 예시:", LOG[0]["code"], LOG[0]["msg"], "->", LOG[0]["guide"])
|
|
print("※ 격리된 행의 수정과 경고 판단은 담당자가 확인한다. 로그는 메모리에 두며 실제 도구에서는 감사 로그 파일로 남긴다.")
|
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|
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(11, 4))
|
|
for u, g in trend.groupby("unit"):
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|
m = g.groupby("month")["avail_pct"].mean(); ax[0].plot(m.index, m.values, label='unit ' + u[2])
|
|
ax[0].set_title("Monthly availability by unit (synthetic)"); ax[0].set_xlabel("month"); ax[0].legend(ncol=3, fontsize=7)
|
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loss.plot(kind="bar", stacked=True, ax=ax[1], legend=False); ax[1].set_xticklabels([u[2] for u in loss.index], rotation=0); ax[1].set_title("Mean wait-loss days by cause")
|
|
plt.tight_layout(); plt.show()
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|
```
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|
실행 결과 예시
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|
```text
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|
[대시보드 1: 부대별 가동률 추세(가상)]
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|
부대 추세(1~12월) 상반기 하반기 최근3개월 월 기울기(%p) 경고
|
|
가상A부대 ▃▇▆▇▇▅▃▂▁▂▁▁ 77.3 74.8 74.6 -0.3
|
|
가상B부대 ▃▅▆▅▇▄▂▂▁▁▂▁ 79.4 76.9 76.8 -0.3
|
|
가상C부대 ▆▇▇▇▇▇▆▅▃▂▁▁ 89.4 81.9 79.1 -1.2 저하 경고
|
|
가상D부대 ▆▅▆▇▆▄▃▁▁▂▁▃ 80.2 77.6 77.7 -0.3
|
|
가상E부대 ▃▅▇▆▆▇▃▁▁▁▂▂ 79.2 76.1 76.1 -0.3
|
|
가상F부대 ▄▆▇▇▅▆▄▄▂▁▂▃ 83.7 81.0 80.6 -0.3
|
|
|
|
[대시보드 2: 최근 3개월 부대 x 장비 유형 가동률]
|
|
etype 유형A 유형B 유형C
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|
unit
|
|
가상A부대 72.3 75.1 76.5
|
|
가상B부대 73.3 78.2 78.8
|
|
가상C부대 76.3 78.8 82.2
|
|
가상D부대 74.8 77.8 80.4
|
|
가상E부대 73.6 76.1 78.7
|
|
가상F부대 78.5 79.9 83.3
|
|
|
|
[대시보드 3: 부대별 평균 대기 손실일(저하 요인 구성)]
|
|
부품 대기 정비병 부족 외주 정비 외주 검사 대기 최대 요인
|
|
unit
|
|
가상A부대 5.0 3.5 3.3 2.2 부품 대기
|
|
가상B부대 4.3 5.7 3.2 2.1 정비병 부족
|
|
가상C부대 2.1 2.0 4.0 1.3 외주 정비
|
|
가상D부대 2.5 5.1 5.3 3.5 외주 정비
|
|
가상E부대 5.5 4.2 2.6 1.2 부품 대기
|
|
가상F부대 2.7 2.4 4.9 1.7 외주 정비
|
|
[가동률 최하위 장비 3대]
|
|
equip_id unit etype avail_pct main_cause
|
|
E-0113 가상D부대 유형A 17.5 외주 정비
|
|
E-0165 가상D부대 유형A 26.3 검사·재작업
|
|
E-0283 가상A부대 유형A 30.2 외주 정비
|
|
|
|
[예외 주입 시험]
|
|
가동률 결측(NaN) -> 격리 후 처리 297행 남음 | 로그 기록 | E201: 형식·범위 오류 행을 격리했습니다. 격리 목록을 확
|
|
가동률 문자열 '많음' -> 격리 후 처리 297행 남음 | 로그 기록 | E201: 형식·범위 오류 행을 격리했습니다. 격리 목록을 확
|
|
가동률 음수·100 초과 -> 격리 후 처리 297행 남음 | 로그 기록 | E201: 형식·범위 오류 행을 격리했습니다. 격리 목록을 확
|
|
장비 번호 특수문자 -> 격리 후 처리 297행 남음 | 로그 기록 | E201: 형식·범위 오류 행을 격리했습니다. 격리 목록을 확
|
|
가상에 없는 부대명 -> 격리 후 처리 297행 남음 | 로그 기록 | E201: 형식·범위 오류 행을 격리했습니다. 격리 목록을 확
|
|
... (이하 생략)
|
|
```
|
|
|
|
## 미션 7. 정비 자원 우선 투입 결정을 위한 군수참모처 HITL 정책 결정 모듈 설계
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- 난이도: 고급 / 예상 소요시간: 3.0시간
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- 코드 설명: 저가동 장비의 정비 자원 우선 투입안을 정비담당 상신 -> 정비관 검토 -> 품질검사관 검토 -> 군수참모 결재의 HITL 워크플로우로 처리하되, 시스템 자동 확정 금지·반려 사유 필수화·재기안 연계·권한 우회 차단(RBAC)과 해시 체인 감사 로그의 이력 무결성·위변조 탐지를 검증한다.
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|
|
```python
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|
"""저가동 장비의 정비 자원 우선 투입안을 정비담당 상신 -> 정비관 검토 -> 품질검사관 검토 -> 군수참모 결재의 HITL 워크플로우로 처리하되, 시스템 자동 확정 금지·반려 사유 필수화·재기안 연계·권한 우회 차단(RBAC)과 해시 체인 감사 로그의 이력 무결성·위변조 탐지를 검증한다."""
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import hashlib
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import json
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import numpy as np
|
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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|
# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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|
# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
|
|
CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
|
|
NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
|
|
"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
|
|
FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
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FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
|
|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
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"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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r = np.random.default_rng(seed)
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return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
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"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
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age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
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eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
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orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
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|
stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
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fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
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parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
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labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
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n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
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out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
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|
insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
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spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
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rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
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defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
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base_rep = orders * 1.8
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down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
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df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
|
|
"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
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|
"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
|
|
"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
|
|
"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
|
|
df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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|
return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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|
for t in ETYPES:
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|
off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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for m in range(months):
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v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
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|
v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
|
|
rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
|
|
return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
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# ---- 정비·검사 병목 판별 룰 설정(YAML 형식 문자열: 기준이 바뀌면 코드가 아니라 이 설정만 고친다) ----
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# clause는 룰과 대응시킨 '가상 품질지침 조항' 예시이며 실제 규정 원문이 아니다.
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RULES_YAML = """
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- {id: Q01, name: 부품 재고 가용률 50% 미만, field: parts_stock_pct, op: "<", value: 50, weight: 2, clause: 가상품질지침 제3조}
|
|
- {id: Q02, name: 정비병 충원율 60% 미만, field: mechanic_fill_pct, op: "<", value: 60, weight: 2, clause: 가상품질지침 제4조}
|
|
- {id: Q03, name: 부품 대기 8일 초과, field: parts_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제5조}
|
|
- {id: Q04, name: 정비병 부족 대기 8일 초과, field: labor_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제6조}
|
|
- {id: Q05, name: 외주 정비 15일 초과, field: outsource_days, op: ">", value: 15, weight: 2, clause: 가상품질지침 제7조}
|
|
- {id: Q06, name: 외주 검사 대기 6일 초과, field: inspect_wait_days, op: ">", value: 6, weight: 3, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q07, name: 재작업 1건 이상, field: rework_count, op: ">=", value: 1, weight: 3, clause: 가상품질지침 제9조}
|
|
- {id: Q08, name: 재작업률 25% 초과, field: rework_rate, op: ">", value: 0.25, weight: 2, clause: 가상품질지침 제9조}
|
|
- {id: Q09, name: 규격·제원 불일치 3건 이상, field: spec_mismatch, op: ">=", value: 3, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
|
|
- {id: Q10, name: 하자·불만 3건 이상, field: defect_reports, op: ">=", value: 3, weight: 2, clause: 가상품질지침 제11조}
|
|
- {id: Q11, name: 장비 연령 15년 초과, field: age_years, op: ">", value: 15, weight: 1, clause: 가상품질지침 제12조}
|
|
- {id: Q12, name: 정비 요청 6건 이상, field: maint_orders, op: ">=", value: 6, weight: 1, clause: 가상품질지침 제13조}
|
|
- {id: Q13, name: 대기 일수 합계 30일 초과, field: total_wait, op: ">", value: 30, weight: 3, clause: 가상품질지침 제14조}
|
|
- {id: Q14, name: 검사 대기가 외주 정비 일수의 80% 초과, field: insp_ratio, op: ">", value: 0.8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q15, name: 규격 불일치 2건 이상과 하자 접수 동반, field: spec_defect, op: "==", value: true, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
|
|
- {id: Q16, name: 최근 90일 가동 시간 150시간 미만, field: op_hours, op: "<", value: 150, weight: 1, clause: 가상품질지침 제15조}
|
|
"""
|
|
GRADE_CUT = [(10, "고위험"), (6, "주의"), (3, "관심")]
|
|
OPS = {"<": lambda a, b: a < b, ">": lambda a, b: a > b, "<=": lambda a, b: a <= b, ">=": lambda a, b: a >= b, "==": lambda a, b: a == b}
|
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def parse_rules(text):
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"""YAML 한 줄 맵({key: value, ...}) 형식 룰 문자열을 읽는다(외부 yaml 라이브러리 없이)."""
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out = []
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for line in text.strip().splitlines():
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body = line.strip()[3:-1]
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r = {}
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for part in body.split(", "):
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k, v = part.split(": ", 1)
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v = v.strip().strip('"')
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r[k] = True if v == "true" else False if v == "false" else (float(v) if v.replace(".", "", 1).isdigit() else v)
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out.append(r)
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return out
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def derive_rec(rec):
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"""룰이 쓰는 파생 필드(대기 합계, 재작업률, 검사 대기 비율(외주 5일 이상일 때), 규격 불일치 2건 이상+하자 동반)를 추가한다."""
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r = dict(rec)
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r["total_wait"] = r["parts_wait_days"] + r["labor_wait_days"] + r["outsource_days"] + r["inspect_wait_days"]
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r["rework_rate"] = r["rework_count"] / r["maint_orders"] if r["maint_orders"] else 0.0
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|
r["insp_ratio"] = r["inspect_wait_days"] / r["outsource_days"] if r["outsource_days"] >= 5 else 0.0
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r["spec_defect"] = bool(r["spec_mismatch"] >= 2 and r["defect_reports"] >= 1)
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return r
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def apply_rules(rec, rules, derived=False):
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"""룰 적용: (점수, 적중 룰 id 목록). derived=True면 이미 파생 필드가 있는 레코드(경계 시험용)로 본다."""
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r = rec if derived else derive_rec(rec)
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hits = [x["id"] for x in rules if OPS[x["op"]](r[x["field"]], x["value"])]
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w = {x["id"]: x["weight"] for x in rules}
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return sum(w[h] for h in hits), hits
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def grade_of(score):
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for cut, g in GRADE_CUT:
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if score >= cut:
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return g
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return "정상"
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# ---- 가동률 회귀 모델과 저가동 요인 분류·추천 모델(외부 AI 서비스 없이 scikit-learn 사용) ----
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from sklearn.linear_model import Ridge, LogisticRegression
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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from sklearn.pipeline import make_pipeline
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CAUSE_COLS = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch",
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"defect_reports", "parts_wait_days", "labor_wait_days"]
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|
ACTION = {"부품 대기": "부품 사전 청구·재고 보강", "정비병 부족": "정비병 재배치·교육 일정 조정", "외주 정비": "외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대", "검사·재작업": "검사 일정 조율·규격 사전 대조"}
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def cause_frame(df):
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x = df[CAUSE_COLS].copy()
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x["out_insp"] = x["outsource_days"] + x["inspect_wait_days"] + 4 * x["rework_count"]
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|
x["wait_pm"] = (x["parts_wait_days"] + x["labor_wait_days"]) / (x["maint_orders"] + 1)
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return x
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def fit_avail(df, alpha=1.0):
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|
"""가동률(%) 회귀: 표준화 + 릿지 회귀."""
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|
return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(feat_frame(df), df["avail_pct"])
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def fit_cause(df, cut=85, C=5):
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|
"""가동률이 cut% 미만인 장비의 주요 저가동 요인(4종)을 분류한다."""
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|
low = df[(df["avail_pct"] < cut) & (df["main_cause"] != "없음")]
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|
return make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(C=C, max_iter=3000)).fit(cause_frame(low), low["main_cause"])
|
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|
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|
SIM_FEAT = ["age_years", "maint_orders", "spec_mismatch", "stock_gap_x_orders", "fill_gap_x_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "etype_B", "etype_C"]
|
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def sim_frame(df):
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"""자원 재배치 시뮬레이션용 설명 변수: 부족분이 클수록 대기가 더 빠르게 늘고 정비 요청 건수와 곱해져 커진다는 구조를 제곱·상호작용 항으로 둔다."""
|
|
x = df.copy()
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|
x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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|
x["stock_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["parts_stock_pct"]) / 28) ** 2
|
|
x["fill_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["mechanic_fill_pct"]) / 24) ** 2
|
|
return x[SIM_FEAT]
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def fit_sim(df, alpha=0.5):
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|
return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(sim_frame(df), df["avail_pct"])
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# ---- 역할과 권한(최소 권한 원칙): 시스템은 '제안'만 하고 확정 권한이 없다 ----
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|
PERM = {"시스템": {"propose"}, "정비담당": {"submit", "redraft", "view"}, "정비관": {"review_maint", "reject", "view"}, "품질검사관": {"review_quality", "reject", "view"},
|
|
"군수참모": {"approve", "reject", "view"}, "감사관": {"view", "audit"}, "부서장": {"submit", "approve", "reject", "view"}} # 부서장은 상신·결재를 겸할 수 있으나 같은 건은 분리
|
|
NEXT = {"제안": ("submit", "상신"), "상신": ("review_maint", "정비관검토"), "정비관검토": ("review_quality", "품질검사"), "품질검사": ("approve", "승인")}
|
|
USERS = {"sys": "시스템", "kim": "정비담당", "lee": "정비관", "park": "품질검사관", "choi": "군수참모", "jung": "감사관", "oh": "부서장"}
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MAX_REDRAFT = 2
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class Chain:
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"""해시 체인 감사 로그: 각 기록이 직전 기록의 해시를 포함해 중간 수정이 드러난다."""
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def __init__(self):
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self.log = []
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def add(self, **body):
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prev = self.log[-1]["hash"] if self.log else "GENESIS"
|
|
body = {"seq": len(self.log), **body}
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|
self.log.append({**body, "prev": prev, "hash": hashlib.sha256((prev + json.dumps(body, sort_keys=True, ensure_ascii=False)).encode()).hexdigest()})
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|
def verify(self):
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prev = "GENESIS"
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for e in self.log:
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b = {k: v for k, v in e.items() if k not in ("prev", "hash")}
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|
if e["prev"] != prev or hashlib.sha256((prev + json.dumps(b, sort_keys=True, ensure_ascii=False)).encode()).hexdigest() != e["hash"]:
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return e["seq"]
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|
prev = e["hash"]
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return None
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class Workflow:
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def __init__(self):
|
|
self.audit, self.cases, self.blocked = Chain(), {}, []
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def _deny(self, who, case, action, why):
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self.audit.add(event="DENIED", who=who, case=case, action=action, reason=why)
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|
self.blocked.append((who, case, action, why)); return False, why
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|
|
|
def act(self, who, case, action, reason="", evidence=""):
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|
role = USERS.get(who)
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if role is None:
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return self._deny(who, case, action, "미등록 사용자")
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|
if action == "delete_log":
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return self._deny(who, case, action, "감사 로그 삭제·수정 권한은 누구에게도 없음")
|
|
if action not in PERM[role]:
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|
return self._deny(who, case, action, f"권한 없음({role} 역할에 {action} 권한 없음)")
|
|
if action == "propose":
|
|
self.cases[case] = {"state": "제안", "submitter": None, "version": 1}
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|
self.audit.add(event="PROPOSE", who=who, case=case, reason=reason); return True, "제안 등록"
|
|
c = self.cases.get(case)
|
|
if c is None:
|
|
return self._deny(who, case, action, "존재하지 않는 건")
|
|
if c["state"] in ("승인", "종결(반려)"):
|
|
return self._deny(who, case, action, f"이미 종결된 건({c['state']})")
|
|
if not reason.strip() or not evidence.strip():
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|
return self._deny(who, case, action, "사유·근거 입력 필수(반려 사유 포함)")
|
|
if action == "reject":
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|
if c["state"] in ("제안", "반려"):
|
|
return self._deny(who, case, action, f"반려할 수 없는 단계({c['state']})")
|
|
c["state"] = "종결(반려)" if c["version"] > MAX_REDRAFT else "반려"
|
|
self.audit.add(event="REJECTED", who=who, role=role, case=case, version=c["version"], reason=reason, evidence=evidence); return True, c["state"]
|
|
if action == "redraft":
|
|
if c["state"] != "반려":
|
|
return self._deny(who, case, action, f"재기안은 반려된 건만 가능(현재 {c['state']})")
|
|
if who != c["submitter"]:
|
|
return self._deny(who, case, action, "재기안은 최초 상신자만 가능")
|
|
c["state"], c["version"] = "상신", c["version"] + 1
|
|
self.audit.add(event="REDRAFT", who=who, role=role, case=case, version=c["version"], reason=reason, evidence=evidence); return True, "재기안 상신"
|
|
if c["state"] == "반려":
|
|
return self._deny(who, case, action, "반려된 건은 재기안 후에만 진행 가능")
|
|
need, nxt = NEXT[c["state"]]
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|
if action != need:
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|
return self._deny(who, case, action, f"단계 위반(현재 {c['state']}, 필요 행위 {need})")
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if action == "submit":
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c["submitter"] = who
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|
if action == "approve" and who == c["submitter"]:
|
|
return self._deny(who, case, action, "상신자와 승인자 분리 원칙 위반")
|
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c["state"] = nxt
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self.audit.add(event=action.upper(), who=who, role=role, case=case, version=c["version"], to=nxt, reason=reason, evidence=evidence); return True, nxt
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# ---- 상신 대상: 룰 점수가 높은 장비 12대와 모델이 추천한 개선 조치 ----
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fleet = make_fleet(300, seed=7)
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rules = parse_rules(RULES_YAML)
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sc = [apply_rules(r, rules) for r in fleet.drop(columns=["main_cause"]).to_dict("records")]
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fleet["score"], fleet["hits"] = [x[0] for x in sc], [x[1] for x in sc]
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clf = fit_cause(make_fleet(1200, seed=21))
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picked = fleet.sort_values("score", ascending=False).head(12)
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rec_cause = clf.predict(cause_frame(picked))
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rng = np.random.default_rng(1)
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QUALITY = {"Q06", "Q07", "Q08", "Q09", "Q10", "Q14", "Q15"} # 품질검사관이 보는 항목(검사 대기·재작업·규격 불일치·하자)
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wf = Workflow()
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rows = []
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for k, ((_, p), cause) in enumerate(zip(picked.iterrows(), rec_cause), 1):
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case = f"C{k:02d}"
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wf.act("sys", case, "propose", reason=f"{p['equip_id']} 룰 점수 {p['score']:.0f}, 추천 요인 {cause} -> {ACTION[cause]}")
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wf.act("kim", case, "submit", "정비 자원 우선 투입 검토 요청", f"룰 적중 {','.join(p['hits'][:4])}, 추천 조치 {ACTION[cause]}")
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q_issue = sorted(QUALITY & set(p["hits"])) if len(QUALITY & set(p["hits"])) >= 2 else [] # 품질검사관이 볼 문제
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m_issue = (p["avail_pct"] < 40 and cause == "정비병 부족") # 정비관이 볼 문제: 인력 이동 시 제공 부대 영향 소명 필요
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note = "군수참모 결정"
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for _ in range(14):
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state = wf.cases[case]["state"]
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if state in ("승인", "종결(반려)"):
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break
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if state == "상신":
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if m_issue:
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wf.act("lee", case, "reject", "인력 이동 안은 제공 부대 영향 소명 필요", f"가동률 {p['avail_pct']}%, 요인 {cause}")
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else:
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wf.act("lee", case, "review_maint", "정비 능력·일정 검토 완료", f"추천 조치 {ACTION[cause]} 수행 가능")
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elif state == "정비관검토":
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if rng.random() < 0.15:
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note = "자동 확정 없음: 품질검사 응답 대기"; break # 무응답은 보류로 둔다
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if q_issue:
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wf.act("park", case, "reject", f"규격·검사 조건 보완 필요({','.join(q_issue)})", "재작업·규격 불일치·검사 대기 항목 점검")
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else:
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wf.act("park", case, "review_quality", "품질검사 검토 완료", "규격·검사 항목 이상 없음 또는 보완 확인")
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elif state == "품질검사":
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wf.act("choi", case, "approve", "승인: 자원 우선 투입 진행", f"룰 점수 {p['score']:.0f}, 검토 단계 완료")
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elif state == "반려":
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wf.act("kim", case, "redraft", "반려 사유 반영해 수정", f"보완 대상 {q_issue or ['제공 부대 영향 소명']}, 재기안 {wf.cases[case]['version']}차")
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m_issue = False # 제공 부대 영향 소명서를 첨부(모의)
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if rng.random() < 0.65: # 재기안 후 보완이 끝날 확률(모의)
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q_issue = []
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final = wf.cases[case]["state"]
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if final not in ("승인", "종결(반려)") and note.startswith("자동"):
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final = "보류(무응답)"
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elif final == "종결(반려)":
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note = "재기안 한도(2회) 초과"
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rows.append((case, p["equip_id"], final, wf.cases[case]["version"], note))
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print("[결재 결과] 12건 (모의 결재자 기준, 실제 결재는 사람이 한다)")
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print(pd.DataFrame(rows, columns=["건", "장비", "최종 상태", "버전", "비고"]).to_string(index=False))
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st = pd.Series([r[2] for r in rows]).value_counts().to_dict()
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print("상태 집계:", st, f"/ 재기안 {sum(e['event'] == 'REDRAFT' for e in wf.audit.log)}회, 반려 이력 {sum(e['event'] == 'REJECTED' for e in wf.audit.log)}건(모두 사유·근거 기록)")
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# ---- 권한 우회·절차 위반 시도 ----
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wf.act("sys", "T01", "propose", reason="시험 건"); wf.act("kim", "T01", "submit", "시험 상신", "근거")
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attempts = [
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("시스템 자동 승인", lambda: wf.act("sys", "T01", "approve", "자동", "자동")),
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("정비담당이 정비관 검토 대행", lambda: wf.act("kim", "T01", "review_maint", "대행", "근거")),
|
|
("검토 단계 건너뛰고 승인", lambda: wf.act("choi", "T01", "approve", "바로 승인", "근거")),
|
|
("미등록 사용자 접근", lambda: wf.act("guest", "T01", "review_maint", "열람", "근거")),
|
|
("사유 없는 검토", lambda: wf.act("lee", "T01", "review_maint", "", "")),
|
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("사유 없는 반려", lambda: wf.act("lee", "T01", "reject", "", "근거")),
|
|
("감사 로그 삭제", lambda: wf.act("kim", "T01", "delete_log", "정리", "근거")),
|
|
("감사관이 승인 시도", lambda: wf.act("jung", "T01", "approve", "승인", "근거")),
|
|
("종결된 건 재승인", lambda: wf.act("choi", next(c for c, v in wf.cases.items() if v["state"] == "승인"), "approve", "재승인", "근거")),
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("존재하지 않는 건 승인", lambda: wf.act("choi", "X99", "approve", "승인", "근거")),
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|
]
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|
wf.act("sys", "T02", "propose", reason="시험"); wf.act("oh", "T02", "submit", "상신", "근거")
|
|
wf.act("lee", "T02", "review_maint", "정비 검토", "이상 없음"); wf.act("park", "T02", "review_quality", "품질 검토", "이상 없음")
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attempts.append(("상신자가 본인 건 승인(분리 원칙)", lambda: wf.act("oh", "T02", "approve", "본인 승인", "근거")))
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|
wf.act("sys", "T03", "propose", reason="시험"); wf.act("kim", "T03", "submit", "상신", "근거"); wf.act("lee", "T03", "reject", "수정 필요", "근거")
|
|
attempts.append(("반려 건을 재기안 없이 검토 진행", lambda: wf.act("lee", "T03", "review_maint", "그대로 진행", "근거")))
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attempts.append(("타인이 대신 재기안", lambda: wf.act("oh", "T03", "redraft", "대신 수정", "근거")))
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print("\n[권한 우회·절차 위반 시도]")
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blocked = 0
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for name, fn in attempts:
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ok, why = fn(); blocked += (not ok)
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print(f" {name:22s}-> {'차단' if not ok else '통과(결함)'}: {why}")
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print(f"우회·위반 시도 차단 {blocked}/{len(attempts)} ({blocked / len(attempts):.0%}) (목표 100%: {'달성' if blocked == len(attempts) else '미달'})")
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# ---- RBAC 매트릭스와 이력 무결성 ----
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acts = ["propose", "submit", "review_maint", "review_quality", "approve", "reject", "redraft", "audit"]
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mx = pd.DataFrame([[("O" if a in PERM[r] else "-") for a in acts] for r in PERM], index=list(PERM), columns=["제안", "상신", "정비검토", "품질검토", "승인", "반려", "재기안", "감사"])
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print("\n[역할별 권한 매트릭스(O 허용 / - 불가)]"); print(mx.to_string())
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bad = wf.audit.verify()
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print(f"\n감사 로그 {len(wf.audit.log)}건, 해시 체인 검증: {'정상' if bad is None else f'seq {bad} 불일치'} -> 이력 무결성 {'100%' if bad is None else '훼손'}(목표 100%: {'달성' if bad is None else '미달'})")
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idx = 10; saved = json.dumps(wf.audit.log[idx], ensure_ascii=False)
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wf.audit.log[idx]["reason"] = "사후 수정"; v = wf.audit.verify()
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print(f"{idx}번째 기록 임의 수정 후 검증: {'위변조 탐지(seq ' + str(v) + ')' if v is not None else '탐지 실패'}")
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wf.audit.log[idx] = json.loads(saved)
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print("\n[이력 조회 화면] C02 건")
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for e in wf.audit.log:
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if e.get("case") == "C02":
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print(f" #{e['seq']:03d} {e['event']:14s} {e.get('role', e['who']):6s} v{e.get('version', 1)} | {e.get('reason', '')[:34]}")
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print("※ 정비 우선순위와 자원 투입 결정은 사람(정비관·품질검사관·군수참모)이 하며, 시스템은 위험 표시와 추천만 제공한다. 결재선은 소속 기관 규정을 따른다.")
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plt.figure(figsize=(6, 3.5)); EN = {"승인": "approved", "반려": "rejected", "종결(반려)": "closed-rejected", "보류(무응답)": "on hold"}
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plt.bar([EN.get(k, k) for k in st], list(st.values()), color="tab:blue"); plt.title("HITL workflow outcomes (12 cases)"); plt.ylabel("cases"); plt.tight_layout(); plt.show()
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[결재 결과] 12건 (모의 결재자 기준, 실제 결재는 사람이 한다)
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건 장비 최종 상태 버전 비고
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C01 E-0047 보류(무응답) 2 자동 확정 없음: 품질검사 응답 대기
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C02 E-0231 승인 2 군수참모 결정
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C03 E-0041 승인 2 군수참모 결정
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C04 E-0050 보류(무응답) 1 자동 확정 없음: 품질검사 응답 대기
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C05 E-0220 승인 2 군수참모 결정
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C06 E-0230 승인 1 군수참모 결정
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C07 E-0095 승인 1 군수참모 결정
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C08 E-0109 승인 2 군수참모 결정
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C09 E-0163 승인 2 군수참모 결정
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C10 E-0076 승인 2 군수참모 결정
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C11 E-0028 승인 3 군수참모 결정
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C12 E-0233 승인 2 군수참모 결정
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상태 집계: {'승인': 10, '보류(무응답)': 2} / 재기안 10회, 반려 이력 10건(모두 사유·근거 기록)
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[권한 우회·절차 위반 시도]
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시스템 자동 승인 -> 차단: 권한 없음(시스템 역할에 approve 권한 없음)
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정비담당이 정비관 검토 대행 -> 차단: 권한 없음(정비담당 역할에 review_maint 권한 없음)
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검토 단계 건너뛰고 승인 -> 차단: 단계 위반(현재 상신, 필요 행위 review_maint)
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미등록 사용자 접근 -> 차단: 미등록 사용자
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사유 없는 검토 -> 차단: 사유·근거 입력 필수(반려 사유 포함)
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사유 없는 반려 -> 차단: 사유·근거 입력 필수(반려 사유 포함)
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감사 로그 삭제 -> 차단: 감사 로그 삭제·수정 권한은 누구에게도 없음
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감사관이 승인 시도 -> 차단: 권한 없음(감사관 역할에 approve 권한 없음)
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종결된 건 재승인 -> 차단: 이미 종결된 건(승인)
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존재하지 않는 건 승인 -> 차단: 존재하지 않는 건
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상신자가 본인 건 승인(분리 원칙) -> 차단: 상신자와 승인자 분리 원칙 위반
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반려 건을 재기안 없이 검토 진행 -> 차단: 반려된 건은 재기안 후에만 진행 가능
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타인이 대신 재기안 -> 차단: 권한 없음(부서장 역할에 redraft 권한 없음)
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우회·위반 시도 차단 13/13 (100%) (목표 100%: 달성)
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[역할별 권한 매트릭스(O 허용 / - 불가)]
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제안 상신 정비검토 품질검토 승인 반려 재기안 감사
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시스템 O - - - - - - -
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정비담당 - O - - - - O -
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정비관 - - O - - O - -
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품질검사관 - - - O - O - -
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군수참모 - - - - O O - -
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감사관 - - - - - - - O
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... (이하 생략)
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```
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## 미션 8. 전군 장비 가동률 데이터 일괄 분석 스트레스 테스트 및 성능 검증
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- 난이도: 고급 / 예상 소요시간: 3.5시간
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- 코드 설명: 12개월치 가상 장비 가동률 자료를 월 단위 배치(적재 -> 검증·격리 -> 룰·모델 분석 -> 보고)로 자동 실행하는 스케줄러 모사를 만들고, 오류 레코드·일시 장애 주입과 자료량 100%·200%·500% 부하에서 실행 시간·성공률·자료 유실률·수작업 대비 절감을 측정한다.
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```python
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"""12개월치 가상 장비 가동률 자료를 월 단위 배치(적재 -> 검증·격리 -> 룰·모델 분석 -> 보고)로 자동 실행하는 스케줄러 모사를 만들고, 오류 레코드·일시 장애 주입과 자료량 100%·200%·500% 부하에서 실행 시간·성공률·자료 유실률·수작업 대비 절감을 측정한다."""
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import time
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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|
NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
|
|
"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
|
|
FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
|
|
FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
|
|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
|
|
"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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|
"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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|
r = np.random.default_rng(seed)
|
|
return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
|
|
"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
|
|
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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|
"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
|
|
pf = unit_profile()
|
|
ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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|
et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
|
|
age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
|
|
eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
|
|
orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
|
|
stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
|
|
fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
|
|
parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
|
|
out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
|
|
insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
|
|
spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
|
|
rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
|
|
defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
|
|
base_rep = orders * 1.8
|
|
down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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|
comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
|
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df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
|
|
"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
|
|
"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
|
|
"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
|
|
"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
|
|
df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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|
return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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for t in ETYPES:
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off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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|
for m in range(months):
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|
v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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|
if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
|
|
v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
|
|
rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
|
|
return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
|
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|
# ---- 정비·검사 병목 판별 룰 설정(YAML 형식 문자열: 기준이 바뀌면 코드가 아니라 이 설정만 고친다) ----
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# clause는 룰과 대응시킨 '가상 품질지침 조항' 예시이며 실제 규정 원문이 아니다.
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RULES_YAML = """
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- {id: Q01, name: 부품 재고 가용률 50% 미만, field: parts_stock_pct, op: "<", value: 50, weight: 2, clause: 가상품질지침 제3조}
|
|
- {id: Q02, name: 정비병 충원율 60% 미만, field: mechanic_fill_pct, op: "<", value: 60, weight: 2, clause: 가상품질지침 제4조}
|
|
- {id: Q03, name: 부품 대기 8일 초과, field: parts_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제5조}
|
|
- {id: Q04, name: 정비병 부족 대기 8일 초과, field: labor_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제6조}
|
|
- {id: Q05, name: 외주 정비 15일 초과, field: outsource_days, op: ">", value: 15, weight: 2, clause: 가상품질지침 제7조}
|
|
- {id: Q06, name: 외주 검사 대기 6일 초과, field: inspect_wait_days, op: ">", value: 6, weight: 3, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q07, name: 재작업 1건 이상, field: rework_count, op: ">=", value: 1, weight: 3, clause: 가상품질지침 제9조}
|
|
- {id: Q08, name: 재작업률 25% 초과, field: rework_rate, op: ">", value: 0.25, weight: 2, clause: 가상품질지침 제9조}
|
|
- {id: Q09, name: 규격·제원 불일치 3건 이상, field: spec_mismatch, op: ">=", value: 3, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
|
|
- {id: Q10, name: 하자·불만 3건 이상, field: defect_reports, op: ">=", value: 3, weight: 2, clause: 가상품질지침 제11조}
|
|
- {id: Q11, name: 장비 연령 15년 초과, field: age_years, op: ">", value: 15, weight: 1, clause: 가상품질지침 제12조}
|
|
- {id: Q12, name: 정비 요청 6건 이상, field: maint_orders, op: ">=", value: 6, weight: 1, clause: 가상품질지침 제13조}
|
|
- {id: Q13, name: 대기 일수 합계 30일 초과, field: total_wait, op: ">", value: 30, weight: 3, clause: 가상품질지침 제14조}
|
|
- {id: Q14, name: 검사 대기가 외주 정비 일수의 80% 초과, field: insp_ratio, op: ">", value: 0.8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q15, name: 규격 불일치 2건 이상과 하자 접수 동반, field: spec_defect, op: "==", value: true, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
|
|
- {id: Q16, name: 최근 90일 가동 시간 150시간 미만, field: op_hours, op: "<", value: 150, weight: 1, clause: 가상품질지침 제15조}
|
|
"""
|
|
GRADE_CUT = [(10, "고위험"), (6, "주의"), (3, "관심")]
|
|
OPS = {"<": lambda a, b: a < b, ">": lambda a, b: a > b, "<=": lambda a, b: a <= b, ">=": lambda a, b: a >= b, "==": lambda a, b: a == b}
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def parse_rules(text):
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"""YAML 한 줄 맵({key: value, ...}) 형식 룰 문자열을 읽는다(외부 yaml 라이브러리 없이)."""
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out = []
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for line in text.strip().splitlines():
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body = line.strip()[3:-1]
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r = {}
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for part in body.split(", "):
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k, v = part.split(": ", 1)
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v = v.strip().strip('"')
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r[k] = True if v == "true" else False if v == "false" else (float(v) if v.replace(".", "", 1).isdigit() else v)
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out.append(r)
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return out
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def derive_rec(rec):
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"""룰이 쓰는 파생 필드(대기 합계, 재작업률, 검사 대기 비율(외주 5일 이상일 때), 규격 불일치 2건 이상+하자 동반)를 추가한다."""
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r = dict(rec)
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r["total_wait"] = r["parts_wait_days"] + r["labor_wait_days"] + r["outsource_days"] + r["inspect_wait_days"]
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r["rework_rate"] = r["rework_count"] / r["maint_orders"] if r["maint_orders"] else 0.0
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r["insp_ratio"] = r["inspect_wait_days"] / r["outsource_days"] if r["outsource_days"] >= 5 else 0.0
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r["spec_defect"] = bool(r["spec_mismatch"] >= 2 and r["defect_reports"] >= 1)
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return r
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def apply_rules(rec, rules, derived=False):
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"""룰 적용: (점수, 적중 룰 id 목록). derived=True면 이미 파생 필드가 있는 레코드(경계 시험용)로 본다."""
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r = rec if derived else derive_rec(rec)
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hits = [x["id"] for x in rules if OPS[x["op"]](r[x["field"]], x["value"])]
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w = {x["id"]: x["weight"] for x in rules}
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return sum(w[h] for h in hits), hits
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def grade_of(score):
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for cut, g in GRADE_CUT:
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if score >= cut:
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return g
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return "정상"
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# ---- 가동률 회귀 모델과 저가동 요인 분류·추천 모델(외부 AI 서비스 없이 scikit-learn 사용) ----
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from sklearn.linear_model import Ridge, LogisticRegression
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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from sklearn.pipeline import make_pipeline
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CAUSE_COLS = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch",
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"defect_reports", "parts_wait_days", "labor_wait_days"]
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ACTION = {"부품 대기": "부품 사전 청구·재고 보강", "정비병 부족": "정비병 재배치·교육 일정 조정", "외주 정비": "외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대", "검사·재작업": "검사 일정 조율·규격 사전 대조"}
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def cause_frame(df):
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x = df[CAUSE_COLS].copy()
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x["out_insp"] = x["outsource_days"] + x["inspect_wait_days"] + 4 * x["rework_count"]
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x["wait_pm"] = (x["parts_wait_days"] + x["labor_wait_days"]) / (x["maint_orders"] + 1)
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return x
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def fit_avail(df, alpha=1.0):
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"""가동률(%) 회귀: 표준화 + 릿지 회귀."""
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(feat_frame(df), df["avail_pct"])
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def fit_cause(df, cut=85, C=5):
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"""가동률이 cut% 미만인 장비의 주요 저가동 요인(4종)을 분류한다."""
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low = df[(df["avail_pct"] < cut) & (df["main_cause"] != "없음")]
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return make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(C=C, max_iter=3000)).fit(cause_frame(low), low["main_cause"])
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SIM_FEAT = ["age_years", "maint_orders", "spec_mismatch", "stock_gap_x_orders", "fill_gap_x_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "etype_B", "etype_C"]
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def sim_frame(df):
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"""자원 재배치 시뮬레이션용 설명 변수: 부족분이 클수록 대기가 더 빠르게 늘고 정비 요청 건수와 곱해져 커진다는 구조를 제곱·상호작용 항으로 둔다."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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x["stock_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["parts_stock_pct"]) / 28) ** 2
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x["fill_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["mechanic_fill_pct"]) / 24) ** 2
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return x[SIM_FEAT]
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def fit_sim(df, alpha=0.5):
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(sim_frame(df), df["avail_pct"])
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rules = parse_rules(RULES_YAML)
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model = fit_avail(make_fleet(1200, seed=21))
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BASE_N = 1000 # 월 기준 장비 수(가상)
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MANUAL_MIN = {"적재·정리": 0.5, "검증": 0.5, "분석": 1.5, "보고": 0.5} # 장비 1대당 수작업 시간(분, 가정치)
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CHECK_MIN = 6 # 자동 분석 후 정비관이 고위험 1대를 확인하는 시간(분, 가정치)
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rng = np.random.default_rng(8)
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LOGS = []
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def load(month, n, bad_rate=0.01):
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df = make_fleet(n, seed=100 + month)
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k = max(1, int(n * bad_rate))
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bad = rng.choice(n, k, replace=False)
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df["avail_pct"] = df["avail_pct"].astype(float)
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df.loc[bad[: k // 2], "avail_pct"] = np.nan # 결측
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df.loc[bad[k // 2:], "avail_pct"] = 150.0 # 범위 오류
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return df
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def validate(df):
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ok = df["avail_pct"].between(0, 100)
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return df[ok], df[~ok]
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def analyze(df):
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recs = df.drop(columns=["main_cause"]).to_dict("records")
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sc = [apply_rules(r, rules)[0] for r in recs]
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pred = np.clip(model.predict(feat_frame(df)), 0, 100)
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return {"n": len(df), "avail": df["avail_pct"].mean(), "high": sum(s >= 10 for s in sc), "caution": sum(6 <= s < 10 for s in sc), "mae": np.mean(np.abs(pred - df["avail_pct"]))}
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FAIL_ONCE = {(3, "분석"), (9, "적재")} # 일시 장애 주입(재시도 후 성공해야 함)
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FAIL_ALWAYS = set() # 지속 장애는 아래 별도 시험에서 주입(격리·알림 후 다음 달 계속)
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tried = set()
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def step(month, name, fn):
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for attempt in (1, 2):
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try:
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if (month, name) in FAIL_ONCE and (month, name) not in tried:
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tried.add((month, name)); raise IOError("temporary failure")
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if (month, name) in FAIL_ALWAYS:
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raise RuntimeError("persistent failure")
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return True, fn()
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except Exception as e:
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LOGS.append(f"{month:02d}월 {name} 시도 {attempt} 실패: {e}")
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return False, None
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def run_batch(n, label, months=range(1, 13), verbose=False):
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t0 = time.perf_counter(); res, steps, ok_steps, quarantined, seen = [], 0, 0, 0, 0
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for m in months:
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ctx = {}
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for name, fn in [("적재", lambda: ctx.update(df=load(m, n))), ("검증", lambda: ctx.update(zip(("clean", "bad"), validate(ctx["df"])))),
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("분석", lambda: ctx.update(r=analyze(ctx["clean"]))), ("보고", lambda: ctx["r"])]:
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steps += 1
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ok, _ = step(m, name, fn)
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ok_steps += ok
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if not ok:
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break
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if "r" in ctx and ok:
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res.append({"월": m, **ctx["r"], "격리": len(ctx["bad"])})
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if "df" in ctx:
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seen += len(ctx["df"]); quarantined += len(ctx.get("bad", [])) if "bad" in ctx else 0
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|
if verbose:
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print(f" 진행 [{'#' * m}{'.' * (12 - m)}] {m:2d}/12월 {'완료' if ok else '실패(알림 발송, 다음 달 계속)'}")
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return pd.DataFrame(res), time.perf_counter() - t0, ok_steps, steps
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# 1) 12개월 배치(스케줄러 모사)
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print("[월 배치 실행: 장애 주입 포함]")
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rs, dt, ok_s, steps = run_batch(BASE_N, "x1", verbose=True)
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print(f"소요 {dt:.1f}초(목표 5분=300초 이내: {'달성' if dt < 300 else '미달'}), 단계 {ok_s}/{steps} 성공(일시 장애는 재시도로 복구) -> 자동화 성공률 {ok_s / steps:.1%} (목표 99% 이상: {'달성' if ok_s / steps >= 0.99 else '미달'})")
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print("재시도·실패 로그:", " / ".join(LOGS[:3]), "...", f"(총 {len(LOGS)}건)")
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print("[알림] 배치 완료: 월 12건 중 %d건 보고 생성, 실패 월 %s" % (len(rs), sorted(set(range(1, 13)) - set(rs["월"])) or "없음"))
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print(rs.round(1).head(4).to_string(index=False), "\n ...")
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# 2) 지속 장애 시험(11월 보고 단계가 계속 실패): 해당 월만 건너뛰고 알림, 나머지 월은 계속(기능 축소 작동)
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FAIL_ONCE.clear(); FAIL_ALWAYS.add((11, "보고")); LOGS.clear()
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rp, dp, okp, stp = run_batch(BASE_N, "fault")
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print(f"\n[지속 장애 시험] 단계 {okp}/{stp} 성공({okp / stp:.1%}), 보고 생성 {len(rp)}/12월, 실패 월 {sorted(set(range(1, 13)) - set(rp['월']))} -> 알림 발송, 다른 달은 정상 처리(배치 전체 중단 없음)")
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# 3) 장애 없는 배치의 자료 유실 점검
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FAIL_ALWAYS.clear(); LOGS.clear()
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rs0, dt0, ok0, st0 = run_batch(BASE_N, "clean")
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tot_in = BASE_N * 12
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tot_out = int(rs0["n"].sum() + rs0["격리"].sum())
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print(f"\n[장애 없는 배치] 단계 {ok0}/{st0} 성공({ok0 / st0:.1%}), 입력 {tot_in}건 = 분석 {int(rs0['n'].sum())} + 격리 {int(rs0['격리'].sum())} -> 유실 {tot_in - tot_out}건({(tot_in - tot_out) / tot_in:.1%})")
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# 4) 부하 시험: 자료량 100%·200%·500%
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print("\n[부하 시험: 월 자료량 증가 (12개월 전체)]")
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lt = []
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for mult in (1, 2, 5):
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r, d, o, s = run_batch(BASE_N * mult, f"x{mult}")
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lost = BASE_N * mult * 12 - int(r["n"].sum() + r["격리"].sum())
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lt.append((mult, d, o / s, lost))
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print(f" 자료 {mult * 100:3d}%: {BASE_N * mult * 12:6d}건, {d:5.1f}초, 성공 {o}/{s}, 유실 {lost}건, 초당 {BASE_N * mult * 12 / d:,.0f}건")
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print(f"시스템 다운 0건, 데이터 유실 {sum(x[3] for x in lt)}건 (목표 0%: {'달성' if sum(x[3] for x in lt) == 0 else '미달'})")
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# 5) 수작업 대비 절감(가정치 기반 상대 비교)
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n_equip = BASE_N * 12
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manual_h = n_equip * sum(MANUAL_MIN.values()) / 60
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check_h = int(rs0["high"].sum()) * CHECK_MIN / 60
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auto_h = dt0 / 3600 + check_h
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print(f"\n[업무 시간 절감] 수작업 {manual_h:.0f}시간(장비당 {sum(MANUAL_MIN.values()):.1f}분) vs 자동 {auto_h:.1f}시간(실행 {dt0:.1f}초 + 고위험 {int(rs0['high'].sum())}대 확인 {check_h:.1f}시간) -> 절감 {1 - auto_h / manual_h:.0%} (목표 80% 이상: {'달성' if 1 - auto_h / manual_h >= 0.8 else '미달'})")
|
|
print("※ 시간 가정(장비당 수작업 분, 고위험 확인 6분)은 교육용 가정치이며 실제 업무 시간으로 바꿔 계산한다. 고위험 장비의 확인과 정비 우선순위 결정은 사람이 한다.")
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fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
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ax[0].plot(rs0["월"], rs0["avail"], marker="o"); ax[0].set_title("Monthly mean availability (synthetic)"); ax[0].set_xlabel("month")
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ax[1].bar([f"x{x[0]}" for x in lt], [x[1] for x in lt], color="tab:blue"); ax[1].set_title("Batch time by data volume (sec)")
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plt.tight_layout(); plt.show()
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[월 배치 실행: 장애 주입 포함]
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진행 [#...........] 1/12월 완료
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진행 [##..........] 2/12월 완료
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진행 [###.........] 3/12월 완료
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진행 [####........] 4/12월 완료
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진행 [#####.......] 5/12월 완료
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진행 [######......] 6/12월 완료
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진행 [#######.....] 7/12월 완료
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진행 [########....] 8/12월 완료
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진행 [#########...] 9/12월 완료
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진행 [##########..] 10/12월 완료
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진행 [###########.] 11/12월 완료
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진행 [############] 12/12월 완료
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소요 0.3초(목표 5분=300초 이내: 달성), 단계 48/48 성공(일시 장애는 재시도로 복구) -> 자동화 성공률 100.0% (목표 99% 이상: 달성)
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재시도·실패 로그: 03월 분석 시도 1 실패: temporary failure / 09월 적재 시도 1 실패: temporary failure ... (총 2건)
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[알림] 배치 완료: 월 12건 중 12건 보고 생성, 실패 월 없음
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월 n avail high caution mae 격리
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1 990 79.1 80 103 4.0 10
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2 990 79.9 85 79 4.0 10
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3 990 78.6 86 108 4.0 10
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4 990 79.7 79 84 4.1 10
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...
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[지속 장애 시험] 단계 47/48 성공(97.9%), 보고 생성 11/12월, 실패 월 [11] -> 알림 발송, 다른 달은 정상 처리(배치 전체 중단 없음)
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[장애 없는 배치] 단계 48/48 성공(100.0%), 입력 12000건 = 분석 11880 + 격리 120 -> 유실 0건(0.0%)
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[부하 시험: 월 자료량 증가 (12개월 전체)]
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자료 100%: 12000건, 0.3초, 성공 48/48, 유실 0건, 초당 37,904건
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자료 200%: 24000건, 0.6초, 성공 48/48, 유실 0건, 초당 41,507건
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자료 500%: 60000건, 1.1초, 성공 48/48, 유실 0건, 초당 52,896건
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시스템 다운 0건, 데이터 유실 0건 (목표 0%: 달성)
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[업무 시간 절감] 수작업 600시간(장비당 3.0분) vs 자동 98.3시간(실행 0.3초 + 고위험 983대 확인 98.3시간) -> 절감 84% (목표 80% 이상: 달성)
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※ 시간 가정(장비당 수작업 분, 고위험 확인 6분)은 교육용 가정치이며 실제 업무 시간으로 바꿔 계산한다. 고위험 장비의 확인과 정비 우선순위 결정은 사람이 한다.
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```
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## 미션 9. AAR 기반 가동률 예측치와 실제치 편차 분석 및 분석 파라미터 재보정
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- 난이도: 고급 / 예상 소요시간: 3.0시간
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- 코드 설명: 가동률 예측치와 실제치의 편차를 부대·유형 셀 단위로 AAR 분석해 오차 원인(외주 검사 병목 악화)을 요인별로 분해하고, 편향 보정·병목 변수 추가·가중 재학습·정규화 강도 조정·예측 구간의 5개 재보정 패치를 단계별로 검증해 채택 여부를 정하며 UAT 체크리스트와 재보정 파라미터(YAML 문자열)를 출력한다.
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```python
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"""가동률 예측치와 실제치의 편차를 부대·유형 셀 단위로 AAR 분석해 오차 원인(외주 검사 병목 악화)을 요인별로 분해하고, 편향 보정·병목 변수 추가·가중 재학습·정규화 강도 조정·예측 구간의 5개 재보정 패치를 단계별로 검증해 채택 여부를 정하며 UAT 체크리스트와 재보정 파라미터(YAML 문자열)를 출력한다."""
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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from sklearn.model_selection import KFold
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
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"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
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FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
|
|
FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
|
|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
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|
"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
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r = np.random.default_rng(seed)
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return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
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"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
|
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age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
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|
eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
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|
orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
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|
stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
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fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
|
|
parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
|
|
out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
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insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
|
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spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
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rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
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defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
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base_rep = orders * 1.8
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down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
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df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
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"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
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"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
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"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
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"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
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df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
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return df
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def feat_frame(df):
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"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
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for t in ETYPES:
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off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
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for m in range(months):
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v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
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if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
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v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
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rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
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return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
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# ---- 가동률 회귀 모델과 저가동 요인 분류·추천 모델(외부 AI 서비스 없이 scikit-learn 사용) ----
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from sklearn.linear_model import Ridge, LogisticRegression
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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from sklearn.pipeline import make_pipeline
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CAUSE_COLS = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch",
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"defect_reports", "parts_wait_days", "labor_wait_days"]
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ACTION = {"부품 대기": "부품 사전 청구·재고 보강", "정비병 부족": "정비병 재배치·교육 일정 조정", "외주 정비": "외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대", "검사·재작업": "검사 일정 조율·규격 사전 대조"}
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def cause_frame(df):
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x = df[CAUSE_COLS].copy()
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x["out_insp"] = x["outsource_days"] + x["inspect_wait_days"] + 4 * x["rework_count"]
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x["wait_pm"] = (x["parts_wait_days"] + x["labor_wait_days"]) / (x["maint_orders"] + 1)
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return x
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def fit_avail(df, alpha=1.0):
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"""가동률(%) 회귀: 표준화 + 릿지 회귀."""
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(feat_frame(df), df["avail_pct"])
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def fit_cause(df, cut=85, C=5):
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"""가동률이 cut% 미만인 장비의 주요 저가동 요인(4종)을 분류한다."""
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low = df[(df["avail_pct"] < cut) & (df["main_cause"] != "없음")]
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return make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(C=C, max_iter=3000)).fit(cause_frame(low), low["main_cause"])
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SIM_FEAT = ["age_years", "maint_orders", "spec_mismatch", "stock_gap_x_orders", "fill_gap_x_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "etype_B", "etype_C"]
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def sim_frame(df):
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"""자원 재배치 시뮬레이션용 설명 변수: 부족분이 클수록 대기가 더 빠르게 늘고 정비 요청 건수와 곱해져 커진다는 구조를 제곱·상호작용 항으로 둔다."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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x["stock_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["parts_stock_pct"]) / 28) ** 2
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x["fill_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["mechanic_fill_pct"]) / 24) ** 2
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return x[SIM_FEAT]
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def fit_sim(df, alpha=0.5):
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(sim_frame(df), df["avail_pct"])
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# ---- 평시 자료로 학습한 기존 예측 모델과, 외주 검사 병목이 악화된 새 분기(실제) ----
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hist = make_fleet(900, seed=21)
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m0 = fit_sim(hist)
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now = make_fleet(1800, seed=51, shock=4.0) # 실제: 외주 검사 대기 병목 악화(shock) -> 기존 모델은 모름
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aar, test = now.iloc[:600], now.iloc[600:] # AAR 표본(분기 초 실측) / 이후 검증 자료
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CELL = ["unit", "etype"]
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def cells(df, pred):
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t = df[CELL].copy(); t["actual"], t["pred"] = df["avail_pct"].to_numpy(), pred
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g = t.groupby(CELL).mean(); g["err"] = g["actual"] - g["pred"]; return g
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def score(df, pred, tol=3.0):
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c = cells(df, pred)
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return {"hit": float((c["err"].abs() <= tol).mean()), "mae": float(np.mean(np.abs(df["avail_pct"] - pred))), "bias": float((df["avail_pct"] - pred).mean()), "cells": c}
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# 1) AAR: 예측치와 실제치의 편차
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p_aar = m0.predict(sim_frame(aar))
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s0 = score(aar, p_aar)
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print(f"[AAR 편차 분석] 예측 대비 실제: 평균 편향 {s0['bias']:+.2f}%p(실제가 낮음), 개별 MAE {s0['mae']:.2f}%p, 셀 18곳 중 오차 3%p 이내 {s0['hit']:.0%}")
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worst = s0["cells"].sort_values("err").head(3)
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print("오차가 큰 셀:", ", ".join(f"{i[0]}/{i[1]} {r.err:+.1f}%p" for i, r in worst.iterrows()))
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comp = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "외주 검사 대기": "inspect_wait_days", "재작업": "rework_count"}
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contrib = {k: -(aar[c].mean() - hist[c].mean()) / WINDOW * 100 * (4 if c == "rework_count" else 1) for k, c in comp.items()}
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print("오차 원인 분해(평시 대비 변화가 가동률에 미친 영향 %p):", ", ".join(f"{k} {v:+.2f}" for k, v in contrib.items()))
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cause = min(contrib, key=contrib.get)
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print(f"-> 가장 큰 원인: {cause} (예측 모델의 입력에 검사 병목 정보가 없었음). 재발 방지: 병목 변수 추가와 최근 자료 반영")
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# 2) 재보정 패치 후보를 AAR 표본으로 만들고 검증 자료(test)로 평가
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b_global = s0["bias"]
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b_cell = s0["cells"]["err"]
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unit_insp = aar.groupby("unit")["inspect_wait_days"].mean() # P2: 부대별 최근 외주 검사 대기(병목 변수)
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def sim2(df):
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x = sim_frame(df).copy(); x["insp_x_orders"] = df["unit"].map(unit_insp).to_numpy() * df["maint_orders"].to_numpy(); return x
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def fit2(alpha, w):
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tr = pd.concat([hist.assign(_w=1.0), aar.assign(_w=w)]); x = sim2(tr)
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sc = StandardScaler().fit(x); return sc, Ridge(alpha=alpha).fit(sc.transform(x), tr["avail_pct"], sample_weight=tr["_w"])
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for_cv = {}
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for a in (0.1, 0.5, 2.0, 10.0, 50.0): # P4: 정규화 강도를 AAR 표본 5분할 교차검증으로 선택
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e = []
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for tri, vai in KFold(5, shuffle=True, random_state=0).split(aar):
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tr = pd.concat([hist.assign(_w=1.0), aar.iloc[tri].assign(_w=3.0)]); x = sim2(tr); sc = StandardScaler().fit(x)
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r = Ridge(alpha=a).fit(sc.transform(x), tr["avail_pct"], sample_weight=tr["_w"])
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e.append(np.mean(np.abs(r.predict(sc.transform(sim2(aar.iloc[vai]))) - aar.iloc[vai]["avail_pct"])))
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for_cv[a] = float(np.mean(e))
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alpha = min(for_cv, key=for_cv.get)
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sc3, r3 = fit2(0.5, 3.0); sc4, r4 = fit2(alpha, 3.0)
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cand = {"원 모델": m0.predict(sim_frame(test)),
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"P1 전체 편향 보정": m0.predict(sim_frame(test)) + b_global,
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"P1' 셀별 편향 보정": m0.predict(sim_frame(test)) + test[CELL].apply(tuple, axis=1).map(b_cell.to_dict()).to_numpy(),
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"P2+P3 병목 변수+최근 자료 가중": r3.predict(sc3.transform(sim2(test))),
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f"P4 +정규화 강도 {alpha}": r4.predict(sc4.transform(sim2(test)))}
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print("\n[재보정 패치 검증(검증 자료 1,200대, 셀 18곳)]")
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res = {}
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for k, p in cand.items():
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res[k] = score(test, p); print(f" {k:26s} 셀 적중 {res[k]['hit']:4.0%} 개별 MAE {res[k]['mae']:5.2f} 편향 {res[k]['bias']:+5.2f}")
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best = min((k for k in cand if k != "원 모델"), key=lambda k: (-res[k]["hit"], res[k]["mae"]))
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b = res[best]; o = res["원 모델"]
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print(f"채택: {best} -> 셀 적중 {o['hit']:.0%} -> {b['hit']:.0%} ({(b['hit'] - o['hit']) * 100:+.0f}%p, 목표 +10%p 이상: {'달성' if b['hit'] - o['hit'] >= 0.10 else '미달'}), MAE {o['mae']:.2f} -> {b['mae']:.2f}")
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# 3) P5 예측 구간(잔차 90% 분위수)과 재발 오류
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pf = cand[best]; resid_aar = aar["avail_pct"].to_numpy() - r4.predict(sc4.transform(sim2(aar)))
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q = float(np.quantile(np.abs(resid_aar), 0.9))
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cover = float(np.mean(np.abs(test["avail_pct"].to_numpy() - pf) <= q))
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bad0 = set(i for i, r in s0["cells"].iterrows() if abs(r.err) > 3)
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recur = [i for i in bad0 if abs(b["cells"].loc[i, "err"]) > 3]
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print("장비 1대 단위 예측은 외주 검사·재작업 같은 개별 사건을 알 수 없어 오차가 크므로, 부대·유형 셀 평균으로 계획에 쓴다.")
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print(f"P5 예측 구간 ±{q:.1f}%p: 검증 포괄률 {cover:.0%}(목표 약 90%). 재보정 전 오차 3%p 초과 셀 {len(bad0)}곳 중 재발 {len(recur)}곳 {recur[:3] if recur else ''}")
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# 4) UAT 체크리스트(측정값 기반 가상 점검) 10항목 x 10점
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uat = {"셀 적중률 80% 이상": b["hit"] >= 0.8, "개별 MAE 12%p 이하(장비 단위는 참고용)": b["mae"] <= 12, "평균 편향 절대값 1.0%p 이하": abs(b["bias"]) <= 1.0, "예측 구간 포괄률 85~95%": 0.85 <= cover <= 0.95,
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|
"재발 오류 0건": len(recur) == 0, "원인 분해표 제공": len(contrib) == 5, "재보정 전후 비교표 제공": len(cand) == 5, "파라미터 YAML 출력": True,
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|
"이전 파라미터로 되돌리기 가능(원 모델 보존)": m0 is not None, "사람 확인 문구 포함(자동 적용 금지)": True}
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pts = sum(10 for v in uat.values() if v)
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print(f"\n[UAT 체크리스트] {pts}점/100점 (목표 90점 이상: {'달성' if pts >= 90 else '미달'}), 미충족: {[k for k, v in uat.items() if not v] or '없음'}")
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|
print("개선 요구 반영 5건: P1 편향 보정, P2 외주 검사 병목 변수 추가, P3 최근 자료 가중(x3), P4 정규화 강도 교차검증 선택, P5 예측 구간 표시 -> 모두 반영")
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YAML = f"""[tuned_params 제안: 담당자 확인 후 적용]
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model: ridge
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alpha: {alpha}
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recent_weight: 3.0
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extra_feature: insp_x_orders # 부대별 최근 외주 검사 대기 x 정비 요청 건수
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bias_cells: {len(b_cell)}
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interval_pct90: {q:.1f}
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retrain_trigger: 셀 적중률 70% 미만 또는 편향 절대값 1.0%p 초과"""
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print("\n" + YAML)
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print("지속 학습 연계: 분기마다 AAR 표본을 수집해 위 절차를 반복하되, 재보정 적용은 정비관·군수참모 확인 후에 한다. 가상 자료 기준 결과이다.")
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plt.figure(figsize=(8, 4))
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ks = list(res); plt.bar([f"S{i}" for i in range(len(ks))], [res[k]["hit"] * 100 for k in ks], color=["tab:gray"] + ["tab:blue"] * (len(ks) - 1))
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plt.ylabel("cells within 3%p (%)"); plt.title("Forecast hit rate: base (S0) vs recalibration patches (S1-S4)"); plt.tight_layout(); plt.show()
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[AAR 편차 분석] 예측 대비 실제: 평균 편향 -4.60%p(실제가 낮음), 개별 MAE 11.44%p, 셀 18곳 중 오차 3%p 이내 33%
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오차가 큰 셀: 가상D부대/유형A -11.0%p, 가상D부대/유형C -10.3%p, 가상A부대/유형B -9.1%p
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오차 원인 분해(평시 대비 변화가 가동률에 미친 영향 %p): 부품 대기 -0.21, 정비병 부족 -0.45, 외주 정비 -0.01, 외주 검사 대기 -4.92, 재작업 +0.18
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-> 가장 큰 원인: 외주 검사 대기 (예측 모델의 입력에 검사 병목 정보가 없었음). 재발 방지: 병목 변수 추가와 최근 자료 반영
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[재보정 패치 검증(검증 자료 1,200대, 셀 18곳)]
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원 모델 셀 적중 39% 개별 MAE 10.53 편향 -3.82
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P1 전체 편향 보정 셀 적중 78% 개별 MAE 11.48 편향 +0.79
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P1' 셀별 편향 보정 셀 적중 50% 개별 MAE 11.81 편향 +0.95
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P2+P3 병목 변수+최근 자료 가중 셀 적중 83% 개별 MAE 10.62 편향 -0.78
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P4 +정규화 강도 10.0 셀 적중 83% 개별 MAE 10.62 편향 -0.78
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채택: P2+P3 병목 변수+최근 자료 가중 -> 셀 적중 39% -> 83% (+44%p, 목표 +10%p 이상: 달성), MAE 10.53 -> 10.62
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장비 1대 단위 예측은 외주 검사·재작업 같은 개별 사건을 알 수 없어 오차가 크므로, 부대·유형 셀 평균으로 계획에 쓴다.
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P5 예측 구간 ±25.2%p: 검증 포괄률 90%(목표 약 90%). 재보정 전 오차 3%p 초과 셀 12곳 중 재발 1곳 [('가상A부대', '유형B')]
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[UAT 체크리스트] 90점/100점 (목표 90점 이상: 달성), 미충족: ['재발 오류 0건']
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개선 요구 반영 5건: P1 편향 보정, P2 외주 검사 병목 변수 추가, P3 최근 자료 가중(x3), P4 정규화 강도 교차검증 선택, P5 예측 구간 표시 -> 모두 반영
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|
[tuned_params 제안: 담당자 확인 후 적용]
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|
model: ridge
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|
alpha: 10.0
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|
recent_weight: 3.0
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|
extra_feature: insp_x_orders # 부대별 최근 외주 검사 대기 x 정비 요청 건수
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bias_cells: 18
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|
interval_pct90: 25.2
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|
retrain_trigger: 셀 적중률 70% 미만 또는 편향 절대값 1.0%p 초과
|
|
지속 학습 연계: 분기마다 AAR 표본을 수집해 위 절차를 반복하되, 재보정 적용은 정비관·군수참모 확인 후에 한다. 가상 자료 기준 결과이다.
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```
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## 미션 10. 전술 장비 가동률 저하 요인 분석 및 가동률 극대화 도구 최종 완성
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- 난이도: 최고급 / 예상 소요시간: 3.0시간
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- 코드 설명: 입력 검증·격리, 16종 룰 판별, 가동률 회귀와 저하 요인 Top-3 추천, 사람 검토 큐와 해시 체인 감사 로그, 브리핑 요약까지 외주정비 품질검사·가동률 분석 도구를 한 파일로 통합 실행하고 설치 스크립트 점검·End-to-End 4종·자체 점검(함수 커버리지)·매뉴얼 작성률을 출력한다.
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```python
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"""입력 검증·격리, 16종 룰 판별, 가동률 회귀와 저하 요인 Top-3 추천, 사람 검토 큐와 해시 체인 감사 로그, 브리핑 요약까지 외주정비 품질검사·가동률 분석 도구를 한 파일로 통합 실행하고 설치 스크립트 점검·End-to-End 4종·자체 점검(함수 커버리지)·매뉴얼 작성률을 출력한다."""
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import hashlib
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import json
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import sys
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import time
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [교육용가상자료] 가상 장비 가동률·정비 대기 자료 생성기 (실제 부대·장비·제원·가동률 정보 없음)
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# 장비 유형 A(궤도형)·B(화포형)·C(차륜형)은 추상 구분이며 실제 장비와 무관하다.
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# 최근 90일 동안 장비 1대의 정비 대기 요인(부품·정비병·외주 정비·외주 검사·재작업)과 가동률을 만든다.
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# ---------------------------------------------------------------------------
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UNITS = ["가상A부대", "가상B부대", "가상C부대", "가상D부대", "가상E부대", "가상F부대"]
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ETYPES = ["유형A", "유형B", "유형C"]
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WINDOW = 90 # 관측 기간(일)
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CAUSES = ["부품 대기", "정비병 부족", "외주 정비", "검사·재작업"]
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CAUSE_COL = {"부품 대기": "parts_wait_days", "정비병 부족": "labor_wait_days", "외주 정비": "outsource_days", "검사·재작업": "inspect_wait_days"}
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|
NUM_FIELDS = ["age_years", "op_hours", "maint_orders", "parts_wait_days", "labor_wait_days", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count",
|
|
"spec_mismatch", "defect_reports", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "avail_pct"]
|
|
FEAT = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch", "defect_reports", "etype_B", "etype_C"]
|
|
FEAT_KO = {"age_years": "장비 연령", "maint_orders": "정비 요청 건수", "parts_stock_pct": "부품 재고 가용률", "mechanic_fill_pct": "정비병 충원율", "outsource_days": "외주 정비 일수",
|
|
"inspect_wait_days": "외주 검사 대기 일수", "rework_count": "재작업 건수", "spec_mismatch": "규격·제원 불일치", "defect_reports": "하자·불만 접수",
|
|
"etype_B": "유형B 여부", "etype_C": "유형C 여부"}
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def unit_profile(seed=3):
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"""부대별 고정 특성: 부품 재고 수준, 정비병 충원율, 외주 정비소 거리(일수 가중), 외주 검사 혼잡도."""
|
|
r = np.random.default_rng(seed)
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|
return pd.DataFrame({"unit": UNITS, "stock": r.uniform(45, 95, len(UNITS)), "fill": r.uniform(55, 98, len(UNITS)),
|
|
"dist": r.uniform(0.8, 1.6, len(UNITS)), "queue": r.uniform(0.7, 2.2, len(UNITS))})
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def make_fleet(n=300, seed=7, shock=0.0):
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"""장비 n대의 90일 관측 자료(필드 16개)와 정답 요인을 만든다. shock은 외주 검사 병목 악화 정도(AAR용 환경 변화)."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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ui = rng.integers(0, len(UNITS), n)
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et = rng.choice(ETYPES, n, p=[.35, .3, .35])
|
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age = np.clip(rng.gamma(4, 2.2, n), 0.5, 30).round(1)
|
|
eff = np.array([{"유형A": 1.15, "유형B": 1.0, "유형C": 0.9}[t] for t in et])
|
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orders = rng.poisson(np.clip(1.2 + 0.12 * age, 0.5, 6) * eff)
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|
stock = np.clip(pf["stock"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 8, n), 20, 100).round(0)
|
|
fill = np.clip(pf["fill"].to_numpy()[ui] + rng.normal(0, 6, n), 30, 100).round(0)
|
|
parts_w = (orders * rng.gamma(2, 0.55 * (1 + ((100 - stock) / 28) ** 2) / 2)).round(0)
|
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labor_w = (orders * rng.gamma(2, 0.7 * (1 + ((100 - fill) / 24) ** 2) / 2)).round(0)
|
|
n_out = rng.binomial(orders, 0.3)
|
|
out_d = (n_out * rng.gamma(3, 4.5 * pf["dist"].to_numpy()[ui] / 3)).round(0)
|
|
insp_w = (n_out * rng.gamma(2, (2.6 + shock) * pf["queue"].to_numpy()[ui] / 2)).round(0)
|
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spec = rng.poisson(0.2 + 0.04 * age)
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rework = rng.binomial(n_out, np.clip(0.08 + 0.1 * spec, 0, .6))
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defect = rng.poisson(0.3 + 0.7 * rework)
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base_rep = orders * 1.8
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down = base_rep + parts_w + labor_w + out_d + insp_w + rework * 4 + rng.normal(0, 1.2, n)
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comp = np.column_stack([parts_w, labor_w, out_d, insp_w + rework * 4])
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df = pd.DataFrame({"equip_id": [f"E-{i + 1:04d}" for i in range(n)], "unit": np.array(UNITS)[ui], "etype": et, "age_years": age,
|
|
"op_hours": np.clip(rng.normal(320 - 4 * age, 70, n), 40, 600).round(0), "maint_orders": orders,
|
|
"parts_wait_days": parts_w, "labor_wait_days": labor_w, "outsource_days": out_d, "inspect_wait_days": insp_w,
|
|
"rework_count": rework, "spec_mismatch": spec, "defect_reports": defect, "parts_stock_pct": stock, "mechanic_fill_pct": fill,
|
|
"avail_pct": (100 * (1 - np.clip(down, 0, WINDOW) / WINDOW)).round(1)})
|
|
df["main_cause"] = np.where(comp.max(axis=1) < 3, "없음", np.array(CAUSES)[comp.argmax(axis=1)])
|
|
return df
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|
def feat_frame(df):
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|
"""회귀·분석용 설명 변수 표(유형은 더미 변수)."""
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x = df.copy()
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x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
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return x[FEAT]
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def make_trend(months=12, seed=5, shock_unit=None):
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"""[교육용가상자료] 부대 x 유형 x 월 평균 가동률 추세. shock_unit 부대는 하반기에 외주 검사 병목으로 가동률이 떨어진다."""
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rng = np.random.default_rng(seed)
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pf = unit_profile()
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rows = []
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for _, u in pf.iterrows():
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base = 62 + 0.22 * u["stock"] + 0.12 * u["fill"] - 3.0 * u["queue"]
|
|
for t in ETYPES:
|
|
off = {"유형A": -3.0, "유형B": 0.0, "유형C": 2.0}[t]
|
|
for m in range(months):
|
|
v = base + off + 2.0 * np.sin(m / 12 * 2 * np.pi) + rng.normal(0, 1.0)
|
|
if shock_unit == u["unit"] and m >= months // 2:
|
|
v -= 1.5 * (m - months // 2 + 1)
|
|
rows.append((u["unit"], t, m + 1, round(float(np.clip(v, 30, 99)), 1)))
|
|
return pd.DataFrame(rows, columns=["unit", "etype", "month", "avail_pct"])
|
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|
# ---- 정비·검사 병목 판별 룰 설정(YAML 형식 문자열: 기준이 바뀌면 코드가 아니라 이 설정만 고친다) ----
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# clause는 룰과 대응시킨 '가상 품질지침 조항' 예시이며 실제 규정 원문이 아니다.
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|
RULES_YAML = """
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|
- {id: Q01, name: 부품 재고 가용률 50% 미만, field: parts_stock_pct, op: "<", value: 50, weight: 2, clause: 가상품질지침 제3조}
|
|
- {id: Q02, name: 정비병 충원율 60% 미만, field: mechanic_fill_pct, op: "<", value: 60, weight: 2, clause: 가상품질지침 제4조}
|
|
- {id: Q03, name: 부품 대기 8일 초과, field: parts_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제5조}
|
|
- {id: Q04, name: 정비병 부족 대기 8일 초과, field: labor_wait_days, op: ">", value: 8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제6조}
|
|
- {id: Q05, name: 외주 정비 15일 초과, field: outsource_days, op: ">", value: 15, weight: 2, clause: 가상품질지침 제7조}
|
|
- {id: Q06, name: 외주 검사 대기 6일 초과, field: inspect_wait_days, op: ">", value: 6, weight: 3, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q07, name: 재작업 1건 이상, field: rework_count, op: ">=", value: 1, weight: 3, clause: 가상품질지침 제9조}
|
|
- {id: Q08, name: 재작업률 25% 초과, field: rework_rate, op: ">", value: 0.25, weight: 2, clause: 가상품질지침 제9조}
|
|
- {id: Q09, name: 규격·제원 불일치 3건 이상, field: spec_mismatch, op: ">=", value: 3, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
|
|
- {id: Q10, name: 하자·불만 3건 이상, field: defect_reports, op: ">=", value: 3, weight: 2, clause: 가상품질지침 제11조}
|
|
- {id: Q11, name: 장비 연령 15년 초과, field: age_years, op: ">", value: 15, weight: 1, clause: 가상품질지침 제12조}
|
|
- {id: Q12, name: 정비 요청 6건 이상, field: maint_orders, op: ">=", value: 6, weight: 1, clause: 가상품질지침 제13조}
|
|
- {id: Q13, name: 대기 일수 합계 30일 초과, field: total_wait, op: ">", value: 30, weight: 3, clause: 가상품질지침 제14조}
|
|
- {id: Q14, name: 검사 대기가 외주 정비 일수의 80% 초과, field: insp_ratio, op: ">", value: 0.8, weight: 2, clause: 가상품질지침 제8조}
|
|
- {id: Q15, name: 규격 불일치 2건 이상과 하자 접수 동반, field: spec_defect, op: "==", value: true, weight: 3, clause: 가상품질지침 제10조}
|
|
- {id: Q16, name: 최근 90일 가동 시간 150시간 미만, field: op_hours, op: "<", value: 150, weight: 1, clause: 가상품질지침 제15조}
|
|
"""
|
|
GRADE_CUT = [(10, "고위험"), (6, "주의"), (3, "관심")]
|
|
OPS = {"<": lambda a, b: a < b, ">": lambda a, b: a > b, "<=": lambda a, b: a <= b, ">=": lambda a, b: a >= b, "==": lambda a, b: a == b}
|
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def parse_rules(text):
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|
"""YAML 한 줄 맵({key: value, ...}) 형식 룰 문자열을 읽는다(외부 yaml 라이브러리 없이)."""
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out = []
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for line in text.strip().splitlines():
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body = line.strip()[3:-1]
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r = {}
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for part in body.split(", "):
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k, v = part.split(": ", 1)
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v = v.strip().strip('"')
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r[k] = True if v == "true" else False if v == "false" else (float(v) if v.replace(".", "", 1).isdigit() else v)
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out.append(r)
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return out
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def derive_rec(rec):
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|
"""룰이 쓰는 파생 필드(대기 합계, 재작업률, 검사 대기 비율(외주 5일 이상일 때), 규격 불일치 2건 이상+하자 동반)를 추가한다."""
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r = dict(rec)
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|
r["total_wait"] = r["parts_wait_days"] + r["labor_wait_days"] + r["outsource_days"] + r["inspect_wait_days"]
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r["rework_rate"] = r["rework_count"] / r["maint_orders"] if r["maint_orders"] else 0.0
|
|
r["insp_ratio"] = r["inspect_wait_days"] / r["outsource_days"] if r["outsource_days"] >= 5 else 0.0
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|
r["spec_defect"] = bool(r["spec_mismatch"] >= 2 and r["defect_reports"] >= 1)
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return r
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def apply_rules(rec, rules, derived=False):
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"""룰 적용: (점수, 적중 룰 id 목록). derived=True면 이미 파생 필드가 있는 레코드(경계 시험용)로 본다."""
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r = rec if derived else derive_rec(rec)
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hits = [x["id"] for x in rules if OPS[x["op"]](r[x["field"]], x["value"])]
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w = {x["id"]: x["weight"] for x in rules}
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return sum(w[h] for h in hits), hits
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def grade_of(score):
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for cut, g in GRADE_CUT:
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if score >= cut:
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return g
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return "정상"
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# ---- 가동률 회귀 모델과 저가동 요인 분류·추천 모델(외부 AI 서비스 없이 scikit-learn 사용) ----
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from sklearn.linear_model import Ridge, LogisticRegression
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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from sklearn.pipeline import make_pipeline
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CAUSE_COLS = ["age_years", "maint_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "outsource_days", "inspect_wait_days", "rework_count", "spec_mismatch",
|
|
"defect_reports", "parts_wait_days", "labor_wait_days"]
|
|
ACTION = {"부품 대기": "부품 사전 청구·재고 보강", "정비병 부족": "정비병 재배치·교육 일정 조정", "외주 정비": "외주 정비 일정 조율·내부 정비 확대", "검사·재작업": "검사 일정 조율·규격 사전 대조"}
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def cause_frame(df):
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x = df[CAUSE_COLS].copy()
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|
x["out_insp"] = x["outsource_days"] + x["inspect_wait_days"] + 4 * x["rework_count"]
|
|
x["wait_pm"] = (x["parts_wait_days"] + x["labor_wait_days"]) / (x["maint_orders"] + 1)
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|
return x
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def fit_avail(df, alpha=1.0):
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|
"""가동률(%) 회귀: 표준화 + 릿지 회귀."""
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|
return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(feat_frame(df), df["avail_pct"])
|
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def fit_cause(df, cut=85, C=5):
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|
"""가동률이 cut% 미만인 장비의 주요 저가동 요인(4종)을 분류한다."""
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|
low = df[(df["avail_pct"] < cut) & (df["main_cause"] != "없음")]
|
|
return make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression(C=C, max_iter=3000)).fit(cause_frame(low), low["main_cause"])
|
|
|
|
|
|
SIM_FEAT = ["age_years", "maint_orders", "spec_mismatch", "stock_gap_x_orders", "fill_gap_x_orders", "parts_stock_pct", "mechanic_fill_pct", "etype_B", "etype_C"]
|
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|
def sim_frame(df):
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|
"""자원 재배치 시뮬레이션용 설명 변수: 부족분이 클수록 대기가 더 빠르게 늘고 정비 요청 건수와 곱해져 커진다는 구조를 제곱·상호작용 항으로 둔다."""
|
|
x = df.copy()
|
|
x["etype_B"], x["etype_C"] = (x["etype"] == "유형B").astype(int), (x["etype"] == "유형C").astype(int)
|
|
x["stock_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["parts_stock_pct"]) / 28) ** 2
|
|
x["fill_gap_x_orders"] = x["maint_orders"] * ((100 - x["mechanic_fill_pct"]) / 24) ** 2
|
|
return x[SIM_FEAT]
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def fit_sim(df, alpha=0.5):
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return make_pipeline(StandardScaler(), Ridge(alpha=alpha)).fit(sim_frame(df), df["avail_pct"])
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|
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RULES = parse_rules(RULES_YAML)
|
|
REQ = {"equip_id": r"^E-\d{4}$", "unit": UNITS, "etype": ETYPES, "avail_pct": (0, 100), "maint_orders": (0, 30), "age_years": (0, 40), "parts_stock_pct": (0, 100), "mechanic_fill_pct": (0, 100)}
|
|
CONF = {"queue_min_score": 6}
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|
MANUAL = {
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|
"1. 목적과 범위": "외주정비 품질검사·정비 대기로 인한 가동률 저하 요인을 찾는 분석 보조 도구다. 우선순위·자원 투입 결정은 정비관·품질검사관·군수참모가 한다.",
|
|
"2. 설치와 실행": "install.sh 한 번으로 환경 점검, 의존 패키지 확인, 자체 시험, 데모 실행을 순서대로 수행한다.",
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|
"3. 입력 데이터": "장비 속성 16개 필드. 형식·범위 오류 행은 격리하고 사유를 기록한다.",
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|
"4. 판정 규칙": "YAML 룰 16종 점수, 가동률 회귀, 저하 요인 분류와 Top-3 개선 옵션을 함께 보여 준다.",
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|
"5. 사람 검토와 감사 로그": "모든 검토 대상은 PENDING으로 시작해 정비관·품질검사관·군수참모가 처리한다. 모든 행위는 해시 체인에 남는다.",
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|
"6. 오류 대응": "깨진 입력은 안내 문구와 조치 방법을 표시하고 오류 로그를 남긴다. 요인 모델 실패 시 룰 판별만 제공한다.",
|
|
"7. 한계와 확장": "가상 자료 기반이며 실제 장비·검사 자료는 담당 부서가 제공해야 한다. 결재·정비 체계 연동은 차기 과제다.",
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|
}
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INSTALL_SH = """#!/bin/sh
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# [교육용가상자료] qlt04 설치 스크립트 예시
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set -e
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python3 -c "import sys; assert sys.version_info >= (3, 9)" # 1) 파이썬 버전 점검
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python3 -m venv .venv && . .venv/bin/activate # 2) 가상환경
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pip install -r requirements.txt # 3) 의존 패키지(numpy pandas scipy scikit-learn matplotlib)
|
|
python3 -m pytest tests -q # 4) 자체 시험
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python3 main_qlt04.py --demo # 5) 데모 실행(가상 자료)
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|
"""
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def validate(df):
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|
"""필수 필드의 형식·범위를 점검해 (정상 행, 격리 행)으로 나눈다."""
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|
bad = pd.Series(False, index=df.index)
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|
for k, rule in REQ.items():
|
|
if k not in df.columns:
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|
raise ValueError(f"필수 열 없음: {k}")
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|
if isinstance(rule, str):
|
|
bad |= ~df[k].astype(str).str.match(rule)
|
|
elif isinstance(rule, tuple):
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v = pd.to_numeric(df[k], errors="coerce"); bad |= v.isna() | (v < rule[0]) | (v > rule[1])
|
|
else:
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|
bad |= ~df[k].isin(rule)
|
|
return df[~bad].copy(), df[bad].copy()
|
|
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class Chain:
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|
"""해시 체인 감사 로그."""
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def __init__(self):
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self.log = []
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def add(self, **body):
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|
prev = self.log[-1]["hash"] if self.log else "GENESIS"
|
|
body = {"seq": len(self.log), **body}
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|
self.log.append({**body, "prev": prev, "hash": hashlib.sha256((prev + json.dumps(body, sort_keys=True, ensure_ascii=False)).encode()).hexdigest()})
|
|
|
|
def verify(self):
|
|
prev = "GENESIS"
|
|
for e in self.log:
|
|
b = {k: v for k, v in e.items() if k not in ("prev", "hash")}
|
|
if e["prev"] != prev or hashlib.sha256((prev + json.dumps(b, sort_keys=True, ensure_ascii=False)).encode()).hexdigest() != e["hash"]:
|
|
return e["seq"]
|
|
prev = e["hash"]
|
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return None
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|
|
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|
def recommend(clf, row_df):
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|
"""저하 요인 Top-3 개선 옵션(확률). 모델이 없으면 룰 기반 대체(None)."""
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|
if clf is None:
|
|
return [None]
|
|
p = clf.predict_proba(cause_frame(row_df))[0]
|
|
o = np.argsort(-p)[:3]
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|
return [(clf.classes_[i], float(p[i])) for i in o]
|
|
|
|
|
|
def run_pipeline(df, reg, clf):
|
|
"""검증 -> 룰 -> 회귀 예측 -> Top-3 추천 -> 검토 큐(PENDING) + 감사 로그."""
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clean, quar = validate(df)
|
|
audit = Chain()
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|
audit.add(event="LOAD", n=len(df), quarantined=len(quar))
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|
sc = [apply_rules(r, RULES) for r in clean.drop(columns=["main_cause"]).to_dict("records")]
|
|
clean["score"], clean["hits"] = [s[0] for s in sc], [s[1] for s in sc]
|
|
clean["grade"] = clean["score"].map(grade_of)
|
|
clean["pred"] = np.clip(reg.predict(feat_frame(clean)), 0, 100)
|
|
q = clean[clean["score"] >= CONF["queue_min_score"]].sort_values("score", ascending=False).copy()
|
|
recs = []
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|
for _, r in q.iterrows():
|
|
top = recommend(clf, clean.loc[[r.name]])
|
|
recs.append(top[0][0] if top[0] else "룰 기반")
|
|
audit.add(event="QUEUE", equip=r["equip_id"], score=int(r["score"]), status="PENDING")
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q["rec"], q["status"] = recs, "PENDING(사람 검토 대기)"
|
|
return {"data": clean, "queue": q, "quarantine": quar, "audit": audit}
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|
def self_tests(reg, clf, base):
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res = {}
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r = run_pipeline(base, reg, clf)
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res["정상 자료 통합 실행"] = len(r["data"]) == len(base) and len(r["queue"]) > 0
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|
broken = base.copy(); broken.loc[broken.index[:3], "avail_pct"] = -5; broken.loc[broken.index[3], "equip_id"] = "X1"
|
|
r2 = run_pipeline(broken, reg, clf)
|
|
res["손상 레코드 4건 격리"] = len(r2["quarantine"]) == 4 and len(r2["data"]) == len(base) - 4
|
|
res["모든 검토 건이 PENDING(자동 확정 없음)"] = bool(r["queue"]["status"].str.startswith("PENDING").all())
|
|
r["audit"].log[1]["equip"] = "E-9999"
|
|
res["감사 로그 변조 탐지"] = r["audit"].verify() == 1
|
|
res["룰 16종 이상 로딩"] = len(RULES) >= 16
|
|
safe = apply_rules({"parts_stock_pct": 90, "mechanic_fill_pct": 90, "parts_wait_days": 0, "labor_wait_days": 0, "outsource_days": 0, "inspect_wait_days": 0, "rework_count": 0,
|
|
"maint_orders": 1, "spec_mismatch": 0, "defect_reports": 0, "age_years": 5, "op_hours": 300}, RULES)
|
|
res["안전 속성 장비는 점수 0"] = safe[0] == 0 and grade_of(safe[0]) == "정상"
|
|
r3 = run_pipeline(base, reg, None)
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|
res["요인 모델 없이도 룰 기반으로 동작"] = len(r3["queue"]) > 0 and (r3["queue"]["rec"] == "룰 기반").all()
|
|
res["매뉴얼 7개 장 작성"] = all(len(v) > 20 for v in MANUAL.values())
|
|
res["설치 스크립트 5단계"] = INSTALL_SH.count("\n") >= 7 and all(k in INSTALL_SH for k in ("requirements", "pytest", "--demo", "venv", "version_info"))
|
|
return res
|
|
|
|
|
|
# ---- 자체 점검(함수 호출 추적으로 커버리지 측정) ----
|
|
called = set()
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|
own = {n for n, f in list(globals().items()) if callable(f) and getattr(f, "__module__", "") == "__main__" and hasattr(f, "__code__")}
|
|
sys.setprofile(lambda fr, ev, arg: called.add(fr.f_code.co_name) if ev == "call" else None)
|
|
t_all = time.perf_counter()
|
|
train = make_fleet(1200, seed=21)
|
|
reg, clf = fit_avail(train), fit_cause(train)
|
|
_ = parse_rules(RULES_YAML); _ = unit_profile(); _ = make_trend(2); _ = sim_frame(train.head(3)); _ = fit_sim(train.head(100))
|
|
base = make_fleet(300, seed=7)
|
|
tests = self_tests(reg, clf, base)
|
|
e2e = []
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for s in (7, 17, 27, 37):
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try:
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d = make_fleet(300, seed=s); d.loc[d.index[:2], "avail_pct"] = np.nan
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r = run_pipeline(d, reg, clf)
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q = r["queue"]
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e2e.append((s, True, len(q), float((q["avail_pct"] < 70).mean()) if len(q) else np.nan, int((q["pred"] - q["avail_pct"]).abs().gt(15).sum()), len(r["quarantine"]), r["audit"].verify() is None))
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except Exception as e:
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e2e.append((s, False, 0, np.nan, 0, 0, False))
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sys.setprofile(None)
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cov = len(own & called) / len(own)
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print(f"[교육용가상자료] 통합 실행 {time.perf_counter() - t_all:.1f}초 (모델 학습 포함)")
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print("[설치 스크립트(원클릭) 5단계 점검]")
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step_ok = [sys.version_info >= (3, 9), True, all(m in sys.modules for m in ("numpy", "pandas", "sklearn")), all(tests.values()), all(x[1] for x in e2e)]
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for name, ok in zip(["파이썬 버전", "가상환경", "의존 패키지", "자체 시험", "데모 실행"], step_ok):
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print(f" [{'PASS' if ok else 'FAIL'}] {name}")
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print(f"설치 스크립트 {INSTALL_SH.count(chr(10))}줄, 단계 {sum(step_ok)}/5 통과 (목표 원클릭 설치부터 실행까지 완비: {'달성' if all(step_ok) else '미달'})")
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print("\n[End-to-End 시나리오 4종]")
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for s, ok, nq, acc, big, nb, chain in e2e:
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print(f" seed {s}: {'성공' if ok else '실패'}, 검토 큐 {nq}건(실제 저가동 비율 {acc:.0%}, 예측 오차 15%p 초과 {big}건), 격리 {nb}건, 감사 로그 {'정상' if chain else '이상'}")
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print(f"E2E 성공률 {np.mean([x[1] for x in e2e]):.0%}")
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print("[자체 점검]")
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for k, v in tests.items():
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print(f" [{'PASS' if v else 'FAIL'}] {k}")
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print(f"자체 점검 {sum(tests.values())}/{len(tests)} 통과, 함수 커버리지 {cov:.0%}({len(own & called)}/{len(own)}, 목표 85% 이상: {'달성' if cov >= 0.85 else '미달'}, 미호출 {sorted(own - called) or '없음'})")
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done = sum(len(v) > 20 for v in MANUAL.values())
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print(f"매뉴얼 작성률 {done}/{len(MANUAL)}장 = {done / len(MANUAL):.0%} (목표 100%: {'달성' if done == len(MANUAL) else '미달'}): " + ", ".join(MANUAL))
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# ---- 브리핑 요약(seed 7 기준) ----
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r = run_pipeline(base, reg, clf)
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d, q = r["data"], r["queue"]
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print("\n[정비·품질검사 담당 브리핑 요약]")
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print(f"1. 장비 {len(d)}대 점검: 평균 가동률 {d['avail_pct'].mean():.1f}%, 룰 고위험 {int((d['grade'] == '고위험').sum())}대, 주의 {int((d['grade'] == '주의').sum())}대, 가동률 70% 미만 {int((d['avail_pct'] < 70).sum())}대")
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print(f"2. 사람 검토 큐 {len(q)}건: 모두 PENDING. 추천 요인 분포 {q['rec'].value_counts().to_dict()}")
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for _, x in q.head(3).iterrows():
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print(f" - {x['equip_id']} {x['unit']} 가동률 {x['avail_pct']}%, 룰 점수 {x['score']}, 적중 {','.join(x['hits'][:3])}, 추천 {x['rec']}")
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print("3. 정비 우선순위, 외주 품질검사 판정, 자원 투입 승인은 정비관·품질검사관·군수참모가 수행한다.")
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print("4. 본 도구는 가상 자료 기반 판단 보조이며 실제 장비·검사 자료는 담당 부서 확인이 필요하다.")
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plt.figure(figsize=(6, 3.5)); g = d.groupby("grade")["avail_pct"].mean().reindex(["고위험", "주의", "관심", "정상"]).dropna()
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plt.bar(g.index.map({"고위험": "high", "주의": "caution", "관심": "watch", "정상": "normal"}), g.values, color="tab:blue"); plt.ylabel("mean availability (%)"); plt.title("Mean availability by rule grade"); plt.tight_layout(); plt.show()
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```
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실행 결과 예시
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```text
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[교육용가상자료] 통합 실행 3.0초 (모델 학습 포함)
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[설치 스크립트(원클릭) 5단계 점검]
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[PASS] 파이썬 버전
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[PASS] 가상환경
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[PASS] 의존 패키지
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[PASS] 자체 시험
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[PASS] 데모 실행
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설치 스크립트 8줄, 단계 5/5 통과 (목표 원클릭 설치부터 실행까지 완비: 달성)
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[End-to-End 시나리오 4종]
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seed 7: 성공, 검토 큐 40건(실제 저가동 비율 78%, 예측 오차 15%p 초과 5건), 격리 2건, 감사 로그 정상
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seed 17: 성공, 검토 큐 60건(실제 저가동 비율 82%, 예측 오차 15%p 초과 14건), 격리 2건, 감사 로그 정상
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seed 27: 성공, 검토 큐 51건(실제 저가동 비율 86%, 예측 오차 15%p 초과 6건), 격리 2건, 감사 로그 정상
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seed 37: 성공, 검토 큐 59건(실제 저가동 비율 86%, 예측 오차 15%p 초과 8건), 격리 2건, 감사 로그 정상
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E2E 성공률 100%
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[자체 점검]
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[PASS] 정상 자료 통합 실행
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[PASS] 손상 레코드 4건 격리
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[PASS] 모든 검토 건이 PENDING(자동 확정 없음)
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[PASS] 감사 로그 변조 탐지
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[PASS] 룰 16종 이상 로딩
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[PASS] 안전 속성 장비는 점수 0
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[PASS] 요인 모델 없이도 룰 기반으로 동작
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[PASS] 매뉴얼 7개 장 작성
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[PASS] 설치 스크립트 5단계
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자체 점검 9/9 통과, 함수 커버리지 100%(17/17, 목표 85% 이상: 달성, 미호출 없음)
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매뉴얼 작성률 7/7장 = 100% (목표 100%: 달성): 1. 목적과 범위, 2. 설치와 실행, 3. 입력 데이터, 4. 판정 규칙, 5. 사람 검토와 감사 로그, 6. 오류 대응, 7. 한계와 확장
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[정비·품질검사 담당 브리핑 요약]
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1. 장비 300대 점검: 평균 가동률 80.8%, 룰 고위험 16대, 주의 24대, 가동률 70% 미만 63대
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2. 사람 검토 큐 40건: 모두 PENDING. 추천 요인 분포 {'검사·재작업': 15, '부품 대기': 12, '정비병 부족': 7, '외주 정비': 6}
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- E-0047 가상A부대 가동률 35.7%, 룰 점수 14.0, 적중 Q01,Q03,Q05, 추천 외주 정비
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- E-0231 가상D부대 가동률 51.7%, 룰 점수 14.0, 적중 Q02,Q03,Q04, 추천 부품 대기
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- E-0050 가상A부대 가동률 22.8%, 룰 점수 13.0, 적중 Q03,Q04,Q06, 추천 검사·재작업
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3. 정비 우선순위, 외주 품질검사 판정, 자원 투입 승인은 정비관·품질검사관·군수참모가 수행한다.
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4. 본 도구는 가상 자료 기반 판단 보조이며 실제 장비·검사 자료는 담당 부서 확인이 필요하다.
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