pbl02/scenario_md/SUP02-보급·재산·시효관리_시효관리-군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리/SUP02-보급·재산·시효관리_시효관리-군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리.md

**군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리**

난 이 도 **중급**

| **프로젝트 목표** | 군수품 중에는 정비 주기와 사용 가능 기한이 정해져 있어 시효를 넘기거나 정비 시점을 놓치면 손실이 생기는 품목이 많다. 이 과제는 시효성 품목의 잔여일 관리 문제를 시간 한도가 있는 장비·부품의 잔여 수명(RUL) 관리와 시효성 부품 키트의 선입선출(FEFO) 재고 통제로 연결해 다룬다. 가상 장비 보유 현황의 운용 시간, 환경, 정비 이력으로 생존 분석 기반 수명 모델을 만들고, 정비창 능력·예산·키트 유효기간 제약 아래 12개월 계획정비 일정을 추천한다. 일정 확정과 도태 건의는 군수지휘관 승인 절차로 두고, 대규모 부하 시험, AAR 재보정, 자동 재학습 파이프라인까지 완성해 손실을 줄이는 재고·정비 통제 도구를 만든다. |
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| **유의사항** | 모든 장비·부대·키트 로트·수치는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 부대, 장비 제원, 재고 수량, 군수 코드, 정보체계는 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 정비 일정 추천과 도태 건의는 판단 보조이며 확정은 군수지휘관 승인(도태는 재정 담당 포함)과 지휘계통에 따른다. 비용 단가와 ROI 입력값은 교육용 가정값이다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다. |
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**1단계. 장비 수명 데이터셋 정의 및 환경 가중 정제**

| **미션 1. 장비 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력 및 창정비 주기 데이터셋 스키마 설계** [초급 · 1.5시간] | **미션 1. 장비 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력 및 창정비 주기 데이터셋 스키마 설계** [초급 · 1.5시간] |
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| **목표** | 가상 장비 보유 현황의 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력, 창정비 주기 데이터셋 스키마를 설계하고, 시효성 부품 키트 로트 스키마를 함께 정의한다. |
| **수행** | 장비 식별, 부대, 운용 환경, 누적 운용시간, 창정비 후 운용시간, 기동거리, 일 가동률, 계획·비계획 정비 횟수, 점검 마모 비율과 고장 라벨의 필드·허용값을 정한다. 시효성 부품 키트는 로트 번호, 수량, 유효기간 필드로 정의해 정비 예정일에 유효기간이 부족한 키트를 쓸 수 없다는 규칙을 둔다. 데이터 사전과 실제 생성 데이터의 컬럼을 대조하고 검증기에 오류 6종을 주입해 검출 여부를 시험한다. 정비 소요 접수부터 정비 결과 환류까지 업무 프로세스를 단계별 담당·입력·산출·소요시간으로 정리한다. |
| **산출물** | `docs/sup02_logistics_domain_spec.md` 및 데이터 딕셔너리 |
| **평가** | **[필수] 프로세스 맵·피처 정의** — 업무 프로세스 맵이 작성되고 예측 피처 후보가 20개 이상 정의되며, 데이터 사전과 실제 컬럼의 누락이 0건이고 주입 오류 6종이 모두 검출되는가. 실무 정비 업무 흐름과의 일치성과 분석 목표의 명확성이 설명되는가. |

| **미션 2. 운용 환경(험지/염분/혹한) 가중치 반영 및 장비 노후화 지표 전처리 모듈 구현** [초급~중급 · 2시간] | **미션 2. 운용 환경(험지/염분/혹한) 가중치 반영 및 장비 노후화 지표 전처리 모듈 구현** [초급~중급 · 2시간] |
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| **목표** | 운용 환경(험지·염분·혹한) 가중치를 반영한 노후화 지표 전처리 모듈을 구현한다. |
| **수행** | 오류를 주입한 오염 데이터에 환경 표기 통일, 중복 제거, 부호·단위 오류 보정, 결측 보정 등 정제 규칙을 순서대로 적용하고 처리 건수를 로그로 남긴다. 환경 가중치를 곱한 환경 가중 운용시간과 노후 지수를 산출한다. 긴급 운용 기록과 비계획 정비는 이상치로 삭제하지 않고 예외로 표시해 보존한다. 정합성 검증 8항목과 원본 대비 복원 정확도, 전후 기술통계를 확인한다. |
| **산출물** | `src/etl/sup02_data_cleansing.py` 및 정제 품질 보고서 |
| **평가** | **[필수] 정제 규칙·정합성** — 정제 규칙 10종 이상이 적용되고 정합성 검증 통과율이 100%인가. 긴급 운용·비계획 정비 기록이 삭제 없이 보존되고 보정 값에 추정 표시가 있어 타당성이 설명되는가. |

**2단계. 선형 Baseline EDA 및 생존 분석 모델**

| **미션 3. 선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) 계산 Baseline 알고리즘 구현** [중급 · 2.5시간] | **미션 3. 선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) 계산 Baseline 알고리즘 구현** [중급 · 2.5시간] |
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| **목표** | 선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) Baseline을 구현하고 EDA로 오차 요인을 찾는다. |
| **수행** | 규정 주기에서 창정비 후 운용시간을 빼고 일 가동률로 나눠 잔여 수명을 계산한다. 생존 장비의 오차를 환경, 가동률, 비계획 정비율, 점검 마모 조건별로 나누어 편향 방향을 확인한다. Baseline 오차와의 스피어만 상관과 p-value로 유의한 피처를 고르고 가설검정과 파레토 분석을 수행한다. 시각화 차트 8종 이상을 만들어 핵심 발견을 정리한다. |
| **산출물** | `notebooks/sup02_eda_analysis.ipynb` 및 EDA 요약 리포트 |
| **평가** | **[필수] Baseline·EDA** — EDA 차트 8종 이상이 생성되고 유의한 상관 피처 5개 이상이 도출되는가. 환경별 편향 방향 등 군수 의사결정에 직관적인 인사이트가 제시되는가. |

| **미션 4. 생존 분석(Weibull/Cox) 기반 장비/부품 고장 확률 곡선 및 기대수명 예측 모델 고도화** [중급 · 3시간] | **미션 4. 생존 분석(Weibull/Cox) 기반 장비/부품 고장 확률 곡선 및 기대수명 예측 모델 고도화** [중급 · 3시간] |
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| **목표** | 와이블 AFT와 Cox 비례위험 모형으로 고장 확률 곡선과 기대수명을 예측한다. |
| **수행** | 생존 분석 라이브러리를 쓰지 않고 scipy로 와이블 AFT와 Cox 모형을 직접 구현한다. 고장 장비와 중도절단 장비를 함께 학습하고 환경별 수명비와 위험비를 해석한다. 창정비 후 운용시간별 누적 고장 확률 곡선과 B10 수명, 1년 내 고장 확률 보정표를 만든다. 숨은 정답 수명으로 기대수명 MAPE와 C-index를 평가한다. |
| **산출물** | `src/features/sup02_feature_engineering.py` 및 기준 모델 |
| **평가** | **[선택] 생존 분석·기대수명** — 파생 피처 10개 이상이 생성되고 기대수명 MAPE가 25% 이하인가. 환경이 가혹할수록 수명이 짧아지는 해석이 군수 실무에서 납득 가능한가. |

**3단계. 계획정비 일정 추천 엔진 및 노후도 대시보드**

| **미션 5. 예산 및 정비창 능력 연계 최적 계획정비(Overhaul) 일정 추천 엔진 개발** [중급~고급 · 3.5시간] | **미션 5. 예산 및 정비창 능력 연계 최적 계획정비(Overhaul) 일정 추천 엔진 개발** [중급~고급 · 3.5시간] |
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| **목표** | 예산과 정비창 능력을 연계한 12개월 계획정비 일정 추천 엔진을 개발한다. |
| **수행** | 와이블 AFT와 점검 마모 피처를 쓰는 GBR을 앙상블해 잔여 수명을 예측하고 선형 감가상각 기준과 비교한다. 월별 정비창 능력과 월 예산, 시효성 키트 유효기간(선입선출, 14일 여유)을 제약으로 scipy 정수계획으로 정비 월을 배정한다. 규정 주기 고정 일정과 탐욕 배정을 같은 제약에서 비교하고 비용과 비계획 고장을 계산한다. |
| **산출물** | `src/models/sup02_advanced_model.py` |
| **평가** | **[필수] 추천 엔진 성능** — 기준 모델 대비 MAE·RMSE가 20% 이상 개선되고 R2가 0.85 이상인가. 환경·가동률별로 예측이 안정적이고 일정이 능력·예산·키트 제약을 지키는가. |

| **미션 6. 부대별 장비 노후도 현황 및 권장 정비 캘린더 대시보드 구현** [중급~고급 · 3시간] | **미션 6. 부대별 장비 노후도 현황 및 권장 정비 캘린더 대시보드 구현** [중급~고급 · 3시간] |
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| **목표** | 부대별 장비 노후도 현황과 권장 정비 캘린더 대시보드를 구현하고 예측 근거를 설명한다. |
| **수행** | 부대별 장비 수, 평균 노후 지수, 평균 예측 잔여 수명, 고위험 비율을 집계한다. 부대와 월로 나눈 권장 정비 캘린더를 만든다. 평균 장비 대비 변화량을 요인군으로 합산하는 방식으로 장비별 기여도 상위 3개 요인을 구한다. 위험 상위 장비는 자연어 설명으로 출력한다. |
| **산출물** | `src/explainability/sup02_xai_explainer.py` 및 XAI 리포트 |
| **평가** | **[선택] 대시보드·설명** — 장비별 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률이 100%인가. 정비계획관이 신뢰하고 조치할 수 있도록 설명이 명확한가. |

**4단계. 군수지휘관 승인 체계 및 1만 대 부하 시험**

| **미션 7. 정비 일정 확정 및 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차 설계** [고급 · 3.5시간] | **미션 7. 정비 일정 확정 및 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차 설계** [고급 · 3.5시간] |
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| **목표** | 정비 일정 확정과 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차를 설계하고 비용 절감 효과를 검증한다. |
| **수행** | 관행 일정 대비 제안 일정의 12개월 비용을 평상, 정비창 능력 감소, 예산 삭감, 키트 재고 부족, 가동률 상승 등 시나리오별로 비교하고 백테스트와 민감도를 확인한다. AI 추천안은 모두 검토대기로 등록하고 역할별 권한으로 승인을 제한하며, 도태 건의는 군수지휘관과 재정 담당의 2단계 결재로 한다. 권한 우회 10건을 시험하고 해시 체인 감사 로그의 위변조를 검출한다. |
| **산출물** | `src/optimization/sup02_simulator.py` |
| **평가** | **[필수] HITL 승인·비용 절감** — 최적화 적용 시 비용이 15% 이상 절감되고 자동 승인이 0건이며 권한 우회가 100% 차단되는가. 현실적 제약 반영도와 시나리오별 대안 제시가 적절한가. |

| **미션 8. 전체 군단 보유 장비 1만대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 테스트** [고급 · 3시간] | **미션 8. 전체 군단 보유 장비 1만대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 테스트** [고급 · 3시간] |
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| **목표** | 보유 장비 1만 대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 시험과 경보 정확도 시험을 수행한다. |
| **수행** | 보유 장비 1천~10만 대 규모에서 피처 생성, 수명 예측, 일정 배정, 대시보드 집계 시간을 잰다. 예측 잔여 수명이 기준보다 짧은 장비를 경보로 정하고 여유일별 정확도·재현율·정밀도를 비교한다. 결측, 환경 오기재, 단위 오류를 주입해 경보 성능 저하를 확인하고 정수계획 풀이 시간을 후보 수별로 측정한다. |
| **산출물** | `src/dashboard/sup02_app.py` (Streamlit/Dash 등) |
| **평가** | **[선택] 부하·경보 정확도** — 1만 대 기준 대시보드 로딩이 2초 이내이고 경보 정확도가 95% 이상인가. 재현율과 정밀도를 함께 보며 오류가 겹칠 때의 성능 저하와 대응이 설명되는가. |

**5단계. AAR 재보정 및 통합 패키지**

| **미션 9. AAR 기반 수명 예측 오차 분석 및 환경 가중치 파라미터 재보정** [고급 · 3시간] | **미션 9. AAR 기반 수명 예측 오차 분석 및 환경 가중치 파라미터 재보정** [고급 · 3시간] |
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| **목표** | AAR로 수명 예측 오차를 분석하고 환경 가중치를 재보정해 ROI를 산출한다. |
| **수행** | 운영 장비의 예측 오차를 환경, 가동률, 비계획 정비율별로 나누고 큰 오차의 원인을 분류한다. 비음수 최소제곱으로 환경 가중치 행렬을 재보정하고 보류 장비로 검증한다. 변화율이 큰 가중치는 정비계획관 검토와 군수지휘관 승인 뒤 적용한다. 비용 절감액, 가동 중단일수 단축률, 투자 회수 기간을 계산하고 민감도를 분석한다. |
| **산출물** | `reports/sup02_roi_analysis.md` |
| **평가** | **[필수] AAR 재보정·ROI** — 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 지표가 산출되고 민감도가 포함되는가. 가정값과 산식이 객관적이어서 재정·기획 부서를 설득할 수 있는가. |

| **미션 10. 장비 노후도 기반 기대수명 예측 및 계획정비 추천 시스템 통합 완성** [최고급 · 3.5시간] | **미션 10. 장비 노후도 기반 기대수명 예측 및 계획정비 추천 시스템 통합 완성** [최고급 · 3.5시간] |
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| **목표** | 기대수명 예측과 계획정비 추천 시스템을 통합 실행하고 운영 문서와 자동 재학습 파이프라인을 완성한다. |
| **수행** | 보유 현황 갱신, 정합성 검증, 분포 변화(PSI) 점검, 챔피언/챌린저 재학습, 수명 예측, 12개월 정비 일정 추천을 한 번에 실행한다. 일정·긴급 점검·도태 후보는 승인대기로 분리한다. 운영 문서 12개 항목 완비율과 인터페이스 명세를 출력하고 자체 점검 8항목과 브리핑 요약을 만든다. |
| **산출물** | `docs/sup02_operations_guide.md` 및 `pipeline/sup02_retrain.py` |
| **평가** | **[필수] 통합·재학습** — 자동 재학습 파이프라인이 정상 실행되고 운영 문서가 100% 완비되며 자체 점검이 모두 PASS인가. 확정은 승인 절차를 거치고 운영 지속 가능성과 정보체계 연동 용이성이 설명되는가. |

**최종 판정**

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

최종 판정 결과 : ( PASS / FAIL )

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