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MOV01 실습가이드 - 데이터 기반 수송 소요예측 Tool

구 분 실습가이드 [교육용가상자료]

1. 실습 개요

본 실습은 교육용 가상 노선망의 구간 통과량 자료로 수송 소요와 병목 지체를 예측하고 우회 물량 배분안을 만드는 수송 소요예측 도구를 미션 단위로 구현하는 과정이다. 미션마다 정답 코드(MOV01_정답코드.md)의 해당 코드를 웹 파이썬 실행기에 붙여 넣어 실행하고, 출력 수치가 평가 기준을 충족하는지 확인한 뒤 파라미터를 바꾸는 도전 과제를 수행한다. 미션별 코드는 서로 독립적이어서 어느 미션부터 실행해도 동작한다.

과제	MOV01 데이터 기반 수송 소요예측 Tool

난이도·유형	고급 / 데이터분석형

예상 소요시간	미션 10개, 총 28.5시간

준비물	MOV01_정답코드.md, 웹 파이썬 실행기(numpy·pandas·scipy·scikit-learn·matplotlib 사용 가능), 결과 기록용 문서

2. 진행 방법

• 정답코드 md에서 해당 미션의 코드 블록 전체를 복사해 실행기에 붙여 넣고 실행한다(부분 복사 시 가상 노선망 생성 함수가 빠져 오류가 난다).

• 실행 결과를 md의 '실행 결과 예시'와 비교한다. 난수 시드가 고정되어 있어 같은 값이 나와야 한다(실행 시간·갱신 지연 수치는 환경에 따라 다르다).

• 도전 과제는 코드 상단의 파라미터(수요, 폐쇄 구간, 경보 기준, 단가 등)를 바꿔 다시 실행하고 변화와 이유를 기록한다.

• 그래프 글자는 영문, 표·출력은 한글이다. 한글이 깨지면 실행기 글꼴 문제이며 결과에는 영향이 없다. M4·M5·M10은 모델 학습으로 실행에 10초 안팎이 걸릴 수 있다.

• 실제 부대 위치·보급로·장비 제원은 입력하지 않는다. 우회·봉쇄 모의는 학습용이며 실제 수송 결심은 지휘계통과 작전군수관 승인에 따른다.

3. 미션 진행 요약

미션	난이도·시간	핵심 확인 결과
M1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의	초급
1.5시간	데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상)
M2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현	초급~중급
2시간	정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100%
M3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현	중급
2.5시간	Baseline 통과시간 MAPE 7.4%, 유의한 상관 피처 14개(목표 5개 이상)
M4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화	중급
3시간	최대유량 290대/시, 병목 A2·B1·C1·X1, A2 폐쇄 시 평균 통과 +4.0분
M5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발	중급~고급
3.5시간	A2 교량 폐쇄 시 대당 +3.96분, +0.81L(일 485.7L, 가정값)
M6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현	중급~고급
3시간	상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%)
M7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계	고급
3.5시간	시나리오 6종 평균 절감 27.1%, 30일 백테스팅 평균 절감 16.0%(목표 15% 이상)
M8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트	고급
3시간	3개 구간 동시 차단 120조합 중 단절 3, 수요 초과 73, 수용 44
M9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정	고급
3시간	검증 15일 지체 MAE 1.69분 -> 0.54분(68% 개선), 정비일 오차 -4.73 -> -0.03분
M10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성	최고급
3.5시간	자체 점검 8/8 PASS, 운영 문서 12/12(100%)

미션 1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의

난이도·시간	초급 · 1.5시간

| 진행 순서 | 1) M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다. 2) 구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다.

3) 업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다.

| 확인할 결과 | 데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상)

프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음

도전 과제	데이터 사전에 '정비 공지 시각' 같은 필드를 하나 추가하고, 실제 데이터에 없는 필드로 대조 결과에 나타나는지 확인한다.

제출물	데이터 사전, 구간 마스터 표, 업무 프로세스 맵

미션 2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현

난이도·시간	초급~중급 · 2시간

| 진행 순서 | 1) M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다. 2) 정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다.

3) 정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다.

| 확인할 결과 | 정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100%

비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시

도전 과제	R10(이상치 플래그)의 기준을 IQR 3배에서 1.5배로 바꿔 표시 건수가 어떻게 달라지는지, 예외 행이 삭제되지 않는지 확인한다.

제출물	정제 모듈 코드, 정제 규칙 로그, 정합성 검증 결과, 전후 통계 비교표

미션 3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현

난이도·시간	중급 · 2.5시간

| 진행 순서 | 1) M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한다. 2) 상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다.

3) 파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다.

| 확인할 결과 | Baseline 통과시간 MAPE 7.4%, 유의한 상관 피처 14개(목표 5개 이상)

비계획 정비일 평균 오차 -4.87분(과소예측), 상위 20% 구간(A2, A1)이 지체의 33%

도전 과제	BPR 함수의 지수 b를 4.0에서 3.0으로 바꿔 MAPE와 정비일 오차가 어떻게 변하는지 비교한다.

제출물	Baseline 코드, 조건별 오차표, 상관 분석표, EDA 차트, 핵심 발견 요약

미션 4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화

난이도·시간	중급 · 3시간

| 진행 순서 | 1) M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다. 2) 구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다.

3) 시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다.

| 확인할 결과 | 최대유량 290대/시, 병목 A2·B1·C1·X1, A2 폐쇄 시 평균 통과 +4.0분

교차검증 평균 MAPE 3.06%(목표 25% 이하), BPR 대비 폴드마다 개선

도전 과제	수요 D를 200에서 240으로 올려 A2 폐쇄가 수요 초과로 바뀌는지 확인하고, 이때 필요한 사람의 판단을 기록한다.

제출물	병목 식별 코드, 폐쇄 시나리오 표, 교차검증표, 피처 중요도

미션 5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발

난이도·시간	중급~고급 · 3.5시간

| 진행 순서 | 1) M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다. 2) 기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다.

3) 정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다.

| 확인할 결과 | A2 교량 폐쇄 시 대당 +3.96분, +0.81L(일 485.7L, 가정값)

앙상블 MAE 0.475분, 기준 대비 73% 개선, R2 0.983(목표 0.85 이상)

도전 과제	유류 계수 L_IDLE을 0.08에서 0.16으로 바꿔 시나리오별 추가 유류가 얼마나 변하는지, 우선순위가 바뀌는지 비교한다.

제출물	우회 엔진 코드, 시나리오별 우회 결과표, 모델 비교표

미션 6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현

난이도·시간	중급~고급 · 3시간

| 진행 순서 | 1) M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다. 2) 예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다.

3) 4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다.

| 확인할 결과 | 상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%)

우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분)

도전 과제	경보 기준(5분)을 3분으로 바꿔 상태판의 경보 구간 수가 어떻게 변하는지 확인한다.

제출물	설명 모듈 코드, 자연어 설명 목록, 대시보드 화면, 우회 비교표

미션 7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계

난이도·시간	고급 · 3.5시간

| 진행 순서 | 1) M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다. 2) 30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다.

3) AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로그 위·변조가 검출되는지 확인한다.

| 확인할 결과 | 시나리오 6종 평균 절감 27.1%, 30일 백테스팅 평균 절감 16.0%(목표 15% 이상)

자동 승인 0건, 권한 우회 차단 10/10(100%), 감사 로그 22건 위·변조 검출

도전 과제	상급 결재 기준(추가 소요 3분 이상)을 10분으로 바꿔 2단계 결재 대상 문서 수가 어떻게 달라지는지 확인한다.

제출물	최적화 코드, 비용 비교표, 백테스팅 결과, 결재 이력, 차단 로그

미션 8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트

난이도·시간	고급 · 3시간

| 진행 순서 | 1) M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다. 2) 120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다.

3) 대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다.

| 확인할 결과 | 3개 구간 동시 차단 120조합 중 단절 3, 수요 초과 73, 수용 44

갱신 지연 최대 7ms 안팎(환경에 따라 다름, 목표 2초 이내), 경보 정확도 97.0%, 재현율 68%

도전 과제	수요 D를 150에서 100으로 줄이면 수용 가능한 조합이 얼마나 늘어나는지 비교한다.

제출물	스트레스 시험 코드, 조합별 결과 요약, 갱신 지연 측정값, 경보 성능표

미션 9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정

난이도·시간	고급 · 3시간

| 진행 순서 | 1) M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다. 2) 재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다.

3) 3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다.

| 확인할 결과 | 검증 15일 지체 MAE 1.69분 -> 0.54분(68% 개선), 정비일 오차 -4.73 -> -0.03분

연 절감 3.3억원(가정), 시간 단축 24.6%, 경보 포착률 0% -> 86%, ROI 64.9%

도전 과제	도입·운영 비용 COST를 2억원에서 4억원으로 바꿔 ROI와 회수 기간이 어떻게 변하는지 확인한다.

제출물	재보정 코드, 원인별 오차표, 3대 지표, ROI·민감도 분석

미션 10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성

난이도·시간	최고급 · 3.5시간

| 진행 순서 | 1) M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다. 2) 향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다.

3) 자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다.

| 확인할 결과 | 자체 점검 8/8 PASS, 운영 문서 12/12(100%)

7일 소요 예측 MAPE 3.5%(전주 동요일 4.7%), 승인대기 2건(day 183, 185), 평균 절감 16.9%

도전 과제	드리프트 기준 drift_mape를 3.0에서 2.0으로 낮추고 재학습 판정이 어떻게 달라지는지 확인한다.

제출물	통합 파이프라인 코드, 계획표, 자체 점검표, 인터페이스 명세, 브리핑 요약

4. 최종 점검표

점검 항목	확인
미션 1~10 코드가 모두 오류 없이 실행되었다	( )
각 미션의 확인할 결과를 기록했다	( )
도전 과제 결과와 이유를 기록했다	( )
브리핑 수치가 실행 결과와 일치한다	( )
실제 부대·지명·보급로·장비 제원을 사용하지 않았다	( )
우회 명령은 인간 승인·지휘계통에 따름을 명시했다	( )