pbl02/scenario_md/SEC01-시설·방호·경계_부대 보안-기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입/SEC01_실습가이드.md

**SEC01 실습가이드 - 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입**

구    분 **실습가이드 [교육용가상자료]**

**1. 실습 개요**

본 실습은 코드로 그린 교육용 가상 CCTV 영상으로 기지 외곽 비인가 접근 탐지 프로토타입을 미션 단위로 구현하는 과정이다. 미션마다 정답 코드(SEC01_정답코드.md)의 해당 코드를 웹 파이썬 실행기에 붙여 넣어 실행하고, 출력된 수치가 평가 기준을 충족하는지 확인한 뒤 파라미터를 바꿔 보는 도전 과제를 수행한다. 미션별 코드는 서로 독립적이어서 어느 미션부터 실행해도 동작한다.

| **과제** | SEC01 기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입 |
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| **난이도·유형** | 고급 / 코딩형 |
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| **예상 소요시간** | 미션 10개, 총 27.5시간 |
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| **준비물** | SEC01_정답코드.md, 웹 파이썬 실행기(numpy·pandas·scipy·scikit-learn·matplotlib 사용 가능), 결과 기록용 문서 |
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**2. 진행 방법**

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

- 실행 결과를 md의 '실행 결과 예시'와 비교한다. 난수 시드가 고정되어 있어 같은 값이 나와야 하며, 처리 시간(ms)만 실행 환경에 따라 달라진다.

- 도전 과제는 코드 상단의 파라미터(임계값 k, 지속 프레임, 경보 기준 등)를 바꿔 다시 실행하고 변화와 이유를 기록한다.

- 그래프 글자는 영문, 표·출력은 한글이다. 한글이 깨지면 실행기 글꼴 문제이며 결과에는 영향이 없다.

- 영상은 모두 코드로 그린 가상 자료다. 실제 부대 영상·시설 배치·위치 정보를 입력하거나 부대 안에서 촬영하지 않는다. 경보 해제·출동 판단은 학습용 모의이며 실제 대응은 경계 규정과 지휘계통에 따른다.

**3. 미션 진행 요약**

| **미션** | **난이도·시간** | **핵심 확인 결과** |
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| **M1. 군사기지 CCTV 영상 규격 분석 및 비인가 침입 객체(드론/차량/인원) 데이터셋 정의** | 초급
1.5시간 | 정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 |
| **M2. 주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 필터링 및 침입 경계구역(ROI) 설정 전처리 구현** | 초급~중급
2시간 | 처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과 |
| **M3. 기지 외곽 울타리 접근 객체 탐지 Baseline 비전 모델 구현** | 중급
2.5시간 | 침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%) |
| **M4. 저고도 침투 소형 드론 및 은폐 침입자 정밀 식별 복합 비전 모델 고도화** | 중급
3시간 | 위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외) |
| **M5. 수목 흔들림/야생동물 오경보 필터링 및 침입 위험 신뢰도 점수 엔진 개발** | 중급~고급
3시간 | FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%) |
| **M6. CCTV 다채널 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 대시보드 구현** | 중급
2.5시간 | 6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms) |
| **M7. 경계병 육안 확인 및 경보 해제/출동 결심을 위한 HITL 승인 워크플로우 설계** | 고급
3시간 | 자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단 |
| **M8. 야간 악천후 및 다지점 동시 침입 상황 모의 CCTV 영상 스트레스 테스트** | 고급
3.5시간 | 다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준) |
| **M9. AAR 기반 오경보 유발 객체 분석 및 경계구역 탐지 감도 파라미터 재보정** | 고급
3시간 | F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p) |
| **M10. 기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템 통합 및 시설 방호 브리핑 패키지 완성** | 최고급
3.5시간 | 자체 점검 10/10 통과, 실행 라인 커버리지 89.1% |

**미션 1. 군사기지 CCTV 영상 규격 분석 및 비인가 침입 객체(드론/차량/인원) 데이터셋 정의**

| **난이도·시간** | 초급 · 1.5시간 |
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| **진행 순서** | 1) M1 코드를 실행해 정상 샘플 20건의 검증 결과를 확인한다.
2) 오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙(형식·범위·누락·허용값·논리)에 걸렸는지 표로 정리한다.
3) 데이터 명세 요약표에서 기상·위치오차·통신지연 필드가 모두 정의되었는지 검토한다. |
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| **확인할 결과** | 정상 샘플 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출
필드 15개와 클래스 5종이 명세서에 정리됨 |
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| **도전 과제** | SCHEMA의 tactical에 야간 조도(lux, 0~100000) 필드를 추가하고, 범위를 벗어난 값을 넣어 검출되는지 확인해 본다. |
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| **제출물** | 스키마 정의 코드, 데이터 명세서(필드·규칙·클래스 정의표) |
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**미션 2. 주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 필터링 및 침입 경계구역(ROI) 설정 전처리 구현**

| **난이도·시간** | 초급~중급 · 2시간 |
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| **진행 순서** | 1) M2 코드를 실행해 처리 속도와 단위 테스트 5종 결과를 확인한다.
2) 조건별 전처리 전후 F1 표에서 비(rain) 조건 개선 폭을 확인하고 3x3 중앙값이 빗줄기를 줄이는 원리를 설명한다.
3) ROI를 적용했을 때 정밀도가 오르거나 변하는 이유를 적는다. |
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| **확인할 결과** | 처리 속도 1,000프레임/초 이상(예시 약 1,900), 오류 0건, 테스트 5/5 통과
비 조건 F1 상승(예시 0.083 → 0.303) |
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| **도전 과제** | night 조건에도 3x3 중앙값을 적용하면 2x2 크기 소형 객체가 어떻게 되는지 확인하고, 조건별 최적 필터 설정표를 만든다. |
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| **제출물** | 전처리 코드, 조건별 전처리 전후 비교표, 전후 비교 그림 |
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**미션 3. 기지 외곽 울타리 접근 객체 탐지 Baseline 비전 모델 구현**

| **난이도·시간** | 중급 · 2.5시간 |
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| **진행 순서** | 1) M3 코드를 실행해 정체별 판정 교차표와 조건별 정확도를 확인한다.
2) 오경보 109건의 원인(수목·잡음 등)을 표에서 찾아 적는다.
3) 비 조건 정확도가 낮은 이유를 빗줄기 잡음과 연결해 설명한다. |
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| **확인할 결과** | 침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상(예시 91.7%)
오경보가 수목·잡음에 집중되어 후속 필터가 필요함을 확인 |
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| **도전 과제** | detect의 k를 3.0과 5.0으로 바꿔 정확도와 오경보 수가 어떻게 움직이는지 비교하고, 조건별로 다른 k를 쓰는 방안을 제안한다. |
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| **제출물** | Baseline 코드, 판단 규칙 요약, 조건별 성능표와 한계 분석 |
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**미션 4. 저고도 침투 소형 드론 및 은폐 침입자 정밀 식별 복합 비전 모델 고도화**

| **난이도·시간** | 중급 · 3시간 |
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| **진행 순서** | 1) M4 코드를 실행해 일반·위장 소형 시험셋의 재현율과 처리 지연을 확인한다.
2) Baseline과 고도화 모델의 재현율 차이가 큰 정체(drone, person)를 찾는다.
3) 특징 중요도 상위 항목이 왜 도움이 되는지 설명한다. |
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| **확인할 결과** | 위장·소형 시험셋 재현율 85% 이상(예시 92.6%), 지연 200ms 이하(예시 25ms 내외)
일반 시험셋 100%, 위장 소형 시험셋 Baseline 85.2% 대비 상승 |
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| **도전 과제** | make_set의 위장 비율을 1.0에서 0.5로 바꾸면 재현율이 어떻게 변하는지 보고, 학습 데이터와 시험 데이터의 위장 비율이 다를 때의 위험을 적어 본다. |
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| **제출물** | 고도화 탐지 코드, 시험셋별 재현율 비교표, 기만 신호 대응 설명 |
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**미션 5. 수목 흔들림/야생동물 오경보 필터링 및 침입 위험 신뢰도 점수 엔진 개발**

| **난이도·시간** | 중급~고급 · 3시간 |
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| **진행 순서** | 1) M5 코드를 실행해 기존 방식과 신뢰도 엔진의 오경보율을 비교한다.
2) 정체별 등급 분포 표에서 High로 분류된 동물·조류가 있는지 확인한다.
3) 임계값 민감도 표에서 오경보율과 재현율이 서로 반대로 움직이는 구간을 찾는다. |
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| **확인할 결과** | FAR 40% 이상 감축(예시 81.3%), 등급 일관성 90% 이상(예시 99%)
ROC-AUC 0.98 안팎, 강풍 시험셋에서 재현율 하락 확인 |
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| **도전 과제** | 엔진 임계값을 0.5에서 0.8로 올릴 때 오경보율 감소와 미탐 증가를 표로 정리하고, 경계 임무에서 어느 쪽 실패가 더 위험한지 토의한다. |
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| **제출물** | 신뢰도 엔진 코드, 등급 부여 기준표, FAR 감축 비교표 |
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**미션 6. CCTV 다채널 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 대시보드 구현**

| **난이도·시간** | 중급 · 2.5시간 |
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| **진행 순서** | 1) M6 코드를 실행해 틱별 원시 탐지 수와 경보 항목 수, 갱신 처리시간을 확인한다.
2) 채널 상태판에서 경보와 주시 채널의 차이를 설명한다.
3) 그림에서 침투 경로(빨간 선)와 채널 테두리 색을 읽고 가장 먼저 확인할 채널을 정한다. |
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| **확인할 결과** | 6채널 갱신 평균 1초 이내(예시 약 21ms)
원시 탐지 32건이 경보 항목 6건으로 요약됨 |
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| **도전 과제** | SPECS에 채널을 2개 추가하고 갱신 시간이 어떻게 늘어나는지 측정해, 1초 안에 처리 가능한 최대 채널 수를 추정한다. |
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| **제출물** | 상황판 코드, 채널 상태표, 상황판 캡처 및 인지 부하 감소 설명 |
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**미션 7. 경계병 육안 확인 및 경보 해제/출동 결심을 위한 HITL 승인 워크플로우 설계**

| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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| **진행 순서** | 1) M7 코드를 실행해 검토 순서와 차단된 규칙 위반 5건을 확인한다.
2) 출동 요청이 경계병 요청과 당직 지휘관 승인의 두 단계로 나뉘는 로그를 확인한다.
3) 감사 로그 변조 후 검증 결과가 어떻게 바뀌는지 본다. |
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| **확인할 결과** | 자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 5건 차단
결정 5건 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째) 검출 |
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| **도전 과제** | HOLD_LIMIT_S를 30초로 줄이고 보류 기한 초과 시 자동 해제하도록 바꾸면 어떤 위험이 생기는지 토의한다(코드 수정 없이 토의만 해도 됨). |
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| **제출물** | 승인 워크플로우 코드, HITL 절차 요약(해제·출동·보류 기준, 역할별 권한, 근거 기록 요건) |
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**미션 8. 야간 악천후 및 다지점 동시 침입 상황 모의 CCTV 영상 스트레스 테스트**

| **난이도·시간** | 고급 · 3.5시간 |
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| **진행 순서** | 1) M8 코드를 실행해 평시부터 36채널까지 시나리오별 결과표를 확인한다.
2) 프레임 손실·센서 두절 상황에서 감시 공백 경보와 처리 오류 격리 건수를 확인한다.
3) 정밀 모드와 축소 모드의 경보 수 차이로 운용자 부담이 얼마나 늘어나는지 정리한다. |
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| **확인할 결과** | 다운 0건, 최대 유실률 0%(36채널 기준)
축소 모드 경보가 정밀 모드의 약 2.1배, 축소 모드 탐지율 약 81% |
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| **도전 과제** | FULL_CAPACITY를 10으로 낮춰 축소 모드 채널이 늘 때 경보 수와 오경보 부담이 어떻게 달라지는지 비교한다. |
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| **제출물** | 스트레스 테스트 코드, 시나리오별 결과표, 안전 실패 설계 요약 |
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**미션 9. AAR 기반 오경보 유발 객체 분석 및 경계구역 탐지 감도 파라미터 재보정**

| **난이도·시간** | 고급 · 3시간 |
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| **진행 순서** | 1) M9 코드를 실행해 초기 설정의 오경보·미탐 원인별 건수를 확인한다.
2) 격자 탐색 상위 조합의 F1과 재발 건수를 비교해 최종 설정이 선택된 이유를 설명한다.
3) 재보정 후에도 남은 재발 오류의 원인(조류·동물 등)을 표에서 찾아 적는다. |
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| **확인할 결과** | F1 10%p 이상 향상(예시 0.716 → 0.939, +22.3%p)
재발 오류 7건 남음(목표 0건 미달), 원인은 조류·동물 오인 |
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| **도전 과제** | 재보정 제약의 오경보율 상한을 0.10으로 낮추고 최적 조합과 재현율이 어떻게 바뀌는지 확인하여 제약 설정의 영향을 설명한다. |
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| **제출물** | AAR 일지 표, 재보정 파라미터 yaml, 개선 전후 비교표, 재발 오류 분석 |
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**미션 10. 기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템 통합 및 시설 방호 브리핑 패키지 완성**

| **난이도·시간** | 최고급 · 3.5시간 |
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| **진행 순서** | 1) M10 코드를 실행해 자체 점검 10개 항목의 PASS 여부를 확인한다.
2) 주입한 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 어떻게 처리되었는지 확인한다.
3) 브리핑 요약의 수치를 실행 결과와 대조하고 한계 문구를 점검한다. |
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| **확인할 결과** | 자체 점검 10/10 통과, 실행 라인 커버리지 89.1%
재현율 90.5%, 오경보율 11.6%, 경보 43건 전량 검토 대기 |
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| **도전 과제** | CONFIG의 alert_threshold를 0.9로 올리면 어떤 자체 점검 항목이 실패하는지 확인하고, 임계값 설정 근거를 브리핑에 한 문단으로 적는다. |
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| **제출물** | 통합 실행 코드, 자체 점검 결과, 시설 방호 브리핑 요약(5분 분량) |
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**4. 최종 점검표**

| **점검 항목** | **확인** |
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| 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·영상·시설 정보를 사용하지 않았다 | ( ) |
| 경보 해제·출동 판단은 사람의 확인과 경계 규정·지휘계통에 따름을 명시했다 | ( ) |