878 lines
130 KiB
JSON
878 lines
130 KiB
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{
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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "MOV01",
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"title": "데이터 기반 수송 소요예측 Tool",
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"category": "수송·물류·창고",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 28.5,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>수송 소요를 데이터로 예측해 군수 수송계획을 세우는 일은 구간별 통과 용량과 병목을 함께 보아야 정확해진다. 본 프로젝트는 수송 소요예측에서 예측 대상 정의, 시계열·피처 구성, 기준모델 비교, 설명가능성, 업무 임계값, 실적 대조를 익히도록 교육용 가상 노선망 자료를 코드로 만들어 구간별 수송 소요와 지체를 예측한다. 학습자는 병목 데이터 정의, 지체 전처리, BPR 기준 모델, 최대유량 기반 병목 식별과 피처 모델, 우회 소요·유류 산출과 앙상블 모델, 혼잡도 대시보드와 요인 설명, 작전군수관 승인(HITL)과 선형계획 최적화, 3개 구간 동시 차단 스트레스 시험, AAR 재보정과 ROI, 재학습 파이프라인 통합을 차례로 수행한다. 최종 목표는 구간별 소요·지체를 예측해 병목을 사전에 찾고 우회 물량 배분안을 만들되, 우회 명령의 하달 여부는 반드시 사람이 결정하는 수송 소요예측 도구를 완성하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"docs/mov01_logistics_domain_spec.md (필수)",
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"데이터 딕셔너리 (필수)",
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"src/etl/mov01_data_cleansing.py (필수)",
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"정제 품질 보고서 (필수)",
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"notebooks/mov01_eda_analysis.ipynb (필수)",
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"EDA 요약 리포트 (필수)"
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],
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"constraints": "<h4>부대 보안 및 개인정보 보호</h4><ul><li><p>실제 부대 편성, 위치, 작전 일정, 군번·성명 등 민감 군사보안 및 개인식별정보는 절대 외부 AI에 입력하지 않는다.</p></li><li><p>모든 실습에는 제공된 교육용 가상 데이터셋 및 시뮬레이션 표본만을 활용한다.</p></li></ul><h4>AI 결과와 인간 최종 판단의 구분 (HITL 원칙)</h4><ul><li><p>AI 모델이 제안한 분석값이나 탐지 결과는 참고 지표이며, 최종 승인·보류·교전·배치 명령은 사람이 확정한다.</p></li><li><p>모든 노선망·구간 통과량·정비·기상 자료는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 보급로, 지명, 부대, 장비 제원, 작전 정보는 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 봉쇄·우회 모의는 추상 모델로 한정하며 실제 우회 명령과 수송 결심은 지휘계통과 작전군수관 승인에 따른다. 시간·유류 단가와 도입 비용은 교육용 가정값이다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
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"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 전처리, 모델 구현, 검증 지표 산출, HITL 워크플로우 증거가 명확한가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오경보/미탐 방지, 신뢰도 등급화, 파라미터 튜닝의 군사적·논리적 근거가 타당한가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 앞 미션의 스키마·전처리가 뒤 미션의 예측·대시보드·AAR 재보정에 정상 연계되는가?</p></li><li><p><strong>안전성:</strong> 보안 규정 준수, 극단 과부하 상황에서의 Fail-safe 복원력이 확보되었는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 미션 전체에서 요구되는 필수([필수]) 평가 기준을 모두 PASS해야 프로젝트 최종 PASS로 판정한다.</p>",
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"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 수송·물류·창고 데이터 분석 기초",
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"refFiles": [],
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"refText": "",
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"projectSkills": [
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_수송·물류·창고_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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"subCategory": "수송·물류·창고 문제분석"
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|
},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_수송·물류·창고_대안도출",
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|
"level": 2,
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|
"category": "군특화문제해결",
|
|
"subCategory": "수송·물류·창고 대안도출"
|
|
},
|
|
{
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|
"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
|
|
"level": 3,
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|
"category": "데이터분석검증",
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|
"subCategory": "AI 결과 검증"
|
|
},
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{
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"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
|
|
"level": 2,
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|
"category": "AI활용역량",
|
|
"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
|
},
|
|
{
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
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|
"level": 3,
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|
"category": "전술의사결정",
|
|
"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
|
|
}
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|
],
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"prerequisiteVods": [],
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"missions": [
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{
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"id": "MOV01_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>가상 노선망의 교차로·병목(교량·터널) 구간과 통과 능력 데이터를 정의하고, 수송 소요예측 업무 프로세스 맵과 피처 데이터 사전을 만든다.</p>",
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"objectives": "<p>구간 코드, 유형, 연장, 피크시간 통과 용량, 계획 물량, 실제 통과량, 비계획 정비·긴급 불출·우천 여부, 지체 시간의 필드와 허용값을 정한다. 원천 컬럼과 파생 피처를 구분한 데이터 사전을 작성하고 실제 생성 데이터의 컬럼과 대조해 누락을 확인한다. 소요 접수부터 실적 대조까지 업무 프로세스를 단계별 담당·입력·산출·소요시간으로 정리한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>주요 보급로(MSR) 교차로 및 병목 구간 통과 능력 데이터를 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>가상 노선망의 교차로·병목(교량·터널) 구간과 통과 능력 데이터를 정의하고, 수송 소요예측 업무 프로세스 맵과 피처 데이터 사전을 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>구간 코드, 유형, 연장, 피크시간 통과 용량, 계획 물량, 실제 통과량, 비계획 정비·긴급 불출·우천 여부, 지체 시간의 필드와 허용값을 정 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/mov01_logistics_domain_spec.md 및 데이터 딕셔너리</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/MOV01/mov01_m01_dataset.json",
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"/uploads/MOV01/mov01_m01_sample.md"
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|
],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m01_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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"techStack": [
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"수송·물류·창고",
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|
"데이터분석형",
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"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
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|
"HITL 검증"
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|
],
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|
"deliverables": [
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|
"docs/mov01_logistics_domain_spec.md (필수)",
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"데이터 딕셔너리 (필수)"
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|
],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의] 요구된 핵심 성능 기준(업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의 기준을 충족하고 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>국방 표준 군수 코드(NIIN, FSC 등) 체계 반영을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성이 논리적으로 검증되었으며 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
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|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 실무 업무 프로세스와의 일치성 및 분석 목표의 명확성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 프로세스 맵 작성 완료, 필요 피처(Feature) 목록 20개 이상 정의</p></li><li><p>진행 기준: 도메인 분석서 및 데이터 요구명세서 승인</p></li><li><p>검증 방법: 군수 담당 실무자 인터뷰 및 기존 전산체계 데이터 구조 대조</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
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|
"step": 1,
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|
"problem": "M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) 프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) 프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) 프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) 프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
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|
"step": 3,
|
|
"problem": "업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) 프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) 프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>데이터 사전에 '정비 공지 시각' 같은 필드를 하나 추가하고, 실제 데이터에 없는 필드로 대조 결과에 나타나는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV01_M02",
|
|
"sequence": 2,
|
|
"title": "수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현",
|
|
"durationHours": 2.0,
|
|
"overview": "<p>수송량 폭증에 따른 구간별 지체 시간 계산을 위해 오염된 구간 통과 기록을 정제하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>결측, 음수, 단위 오류, 표기 오류, 미등록 구간, 용량 0, 중복을 주입한 가상 기록에 정제 규칙 10종을 순서대로 적용한다. 미등록 구간은 삭제하지 않고 격리하며 비계획 정비·긴급 불출 행은 이상치로 지우지 않고 예외로 보존한다. 지체 시간을 통과시간과 자유주행시간으로 재계산하고 정합성 검증과 전후 기술통계를 비교한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>수송량 폭증에 따른 구간별 지체 시간 계산 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>수송량 폭증에 따른 구간별 지체 시간 계산을 위해 오염된 구간 통과 기록을 정제하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>결측, 음수, 단위 오류, 표기 오류, 미등록 구간, 용량 0, 중복을 주입한 가상 기록에 정제 규칙 10종을 순서대로 적용 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/etl/mov01_data_cleansing.py 및 정제 품질 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m02_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m02_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m02_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
|
|
"데이터분석형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/etl/mov01_data_cleansing.py (필수)",
|
|
"정제 품질 보고서 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100% 기준을 충족하고 ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>자동 결측치 보정 알고리즘(KNN, 계절성 보간 등) 적용을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성이 논리적으로 검증되었으며 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 특수 예외(비계획 정비, 긴급 불출 등) 데이터 보존의 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 데이터 정제 규칙 10종 적용, 데이터 정합성 검증 통과율 100%</p></li><li><p>진행 기준: ETL 파이프라인 구현 및 정제된 마스터 데이터셋 구축</p></li><li><p>검증 방법: 전후 데이터 통계량(기술통계) 비교 및 무결성 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
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|
"step": 1,
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"problem": "M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확...",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% 비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% 비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
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|
"step": 2,
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|
"problem": "정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% 비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% 비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% 비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% 비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>R10(이상치 플래그)의 기준을 IQR 3배에서 1.5배로 바꿔 표시 건수가 어떻게 달라지는지, 예외 행이 삭제되지 않는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV01_M03",
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|
"sequence": 3,
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"title": "구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현",
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"durationHours": 2.5,
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|
"overview": "<p>구간별 통과 용량 기반 BPR 지체 함수로 1차 수송 지체 예측 Baseline을 만들고, EDA로 Baseline의 한계와 핵심 요인을 찾는다.</p>",
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|
"objectives": "<p>계획 물량을 공칭 용량으로 나눈 이용률로 구간 지체를 계산하고 통과시간의 오차를 측정한다. 정비·우천·긴급 불출·폭증 조건별 평균 오차를 비교해 과소예측 조건을 찾는다. 8종 EDA 차트, 지체와의 스피어만 상관·p-value, 정비일 평균 차이 검정, 구간별 지체 파레토를 수행해 핵심 발견점을 정리한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>구간별 통과 용량 기반 BPR 지체 함수로 1차 수송 지체 예측 Baseline을 만들고, EDA로 Baseline의 한계와 핵심 요인을 찾는다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>계획 물량을 공칭 용량으로 나눈 이용률로 구간 지체를 계산하고 통과시간의 오차를 측정 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>notebooks/mov01_eda_analysis.ipynb 및 EDA 요약 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m03_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m03_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m03_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
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|
"데이터분석형",
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|
"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"notebooks/mov01_eda_analysis.ipynb (필수)",
|
|
"EDA 요약 리포트 (필수)"
|
|
],
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|
"evaluationKeys": [
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현] 요구된 핵심 성능 기준(EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출 기준을 충족하고 EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>파레토 분석(ABC 분류)을 통한 상위 20% 핵심 관리 대상 식별을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준이 논리적으로 검증되었으며 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 의사결정에 직관적인 인사이트 제공 수준</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: EDA 시각화 차트 8종 이상 생성, 유의미한 상관관계 피처 5개 이상 도출</p></li><li><p>진행 기준: EDA 노트북 실행 완료 및 핵심 발견점(Key Findings) 문서화</p></li><li><p>검증 방법: 통계적 가설 검정(p-value, 상관계수)을 통한 유의성 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한...",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>BPR 함수의 지수 b를 4.0에서 3.0으로 바꿔 MAPE와 정비일 오차가 어떻게 변하는지 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV01_M04",
|
|
"sequence": 4,
|
|
"title": "네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화",
|
|
"durationHours": 3.0,
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|
"overview": "<p>최대유량(Max-Flow) 알고리즘으로 병목 구간을 사전에 식별하고 구간 폐쇄 시 우회로를 찾으며, 파생 피처 기반 기준 모델을 구축한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>노선망에서 출발지에서 목적지까지의 최대 통과능력과 최소 절단 구간을 구하고 구간별 증설 민감도를 비교한다. 구간 폐쇄 시나리오에서 새 병목, 최대유량 변화, 우회 경로와 평균 통과시간을 계산하고 수요 초과 여부를 판정한다. 파생 피처 14종으로 지체 예측 모델을 학습해 시계열 교차검증으로 MAPE를 측정하고 피처 중요도로 차원 축소 후보를 찾는다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>네트워크 흐름 알고리즘 기반 병목 사전 식별 및 우회로 탐색 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>최대유량(Max-Flow) 알고리즘으로 병목 구간을 사전에 식별하고 구간 폐쇄 시 우회로를 찾으며, 파생 피처 기반 기준 모델을 구축한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>노선망에서 출발지에서 목적지까지의 최대 통과능력과 최소 절단 구간을 구하고 구간별 증설 민감도를 비교 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/features/mov01_feature_engineering.py 및 기준 모델</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m04_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m04_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m04_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
|
|
"데이터분석형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/features/mov01_feature_engineering.py (필수)",
|
|
"기준 모델 (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성 기준을 충족하고 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>피처 중요도(Feature Importance) 분석을 통한 차원 축소을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성이 논리적으로 검증되었으며 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
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"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 실무에서 납득 가능한 피처 설계의 논리성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 파생 피처 10개 이상 생성, 기준 모델 MAPE 25% 이하 달성</p></li><li><p>진행 기준: 피처 파이프라인 및 베이스라인 모델 성능 지표 도출</p></li><li><p>검증 방법: 교차 검증(Time-series Cross Validation)을 통한 과적합 방지</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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|
"aiGuidelines": {
|
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"allow": [
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|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
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|
{
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|
"step": 1,
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|
"problem": "M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>수요 D를 200에서 240으로 올려 A2 폐쇄가 수요 초과로 바뀌는지 확인하고, 이때 필요한 사람의 판단을 기록한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV01_M05",
|
|
"sequence": 5,
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|
"title": "우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발",
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|
"durationHours": 3.5,
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|
"overview": "<p>우회 수송 시 추가 소요 시간과 유류 소모량을 산출하는 엔진을 개발하고, 기준 모델 대비 앙상블 예측 모델의 개선율을 검증한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>증분 배정으로 구간 폐쇄·정비 시나리오별 우회 경로를 구하고 대당 추가 소요 시간, 추가 거리, 추가 유류와 일 추가 유류량을 계산한다. 이용률이 1.0을 넘는 시나리오는 사람의 물량 조정이 필요한 경우로 표시한다. 기준 BPR, GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블을 Hold-out 30일에서 MAE·RMSE·MAPE·R2로 비교하고 정비일·긴급 불출일 같은 불규칙 조건의 오차를 확인한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>우회 수송 시 추가 소요 시간과 유류 소모량을 산출하는 엔진을 개발하고, 기준 모델 대비 앙상블 예측 모델의 개선율을 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>증분 배정으로 구간 폐쇄·정비 시나리오별 우회 경로를 구하고 대당 추가 소요 시간, 추가 거리, 추가 유류와 일 추가 유류량 산출하고 모델에 적용하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/models/mov01_advanced_model.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m05_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m05_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m05_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
|
"techStack": [
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|
"수송·물류·창고",
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|
"데이터분석형",
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|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/models/mov01_advanced_model.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발] 요구된 핵심 성능 기준(기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상 기준을 충족하고 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>앙상블(Ensemble) 기법 적용을 통한 일반화 성능 강화을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성이 논리적으로 검증되었으며 Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 비정형/불규칙 수요에 대한 모델의 적응력 및 예측 안정성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 기준 모델 대비 오차율(MAE/RMSE) 20% 이상 개선, R2 Score 0.85 이상</p></li><li><p>진행 기준: 모델 하이퍼파라미터 튜닝 완료 및 최적 모델 가중치 저장</p></li><li><p>검증 방법: Hold-out 테스트 데이터셋 대상 최종 성능 평가</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다...",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>유류 계수 L_IDLE을 0.08에서 0.16으로 바꿔 시나리오별 추가 유류가 얼마나 변하는지, 우선순위가 바뀌는지 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV01_M06",
|
|
"sequence": 6,
|
|
"title": "전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>보급로 병목 혼잡도와 우회 경로 비교 대시보드를 구현하고, 예측 건마다 기여도 상위 요인을 설명한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>구간별 이용률 히트맵, 오늘의 예측 지체와 경보 기준, 고정 배분 대비 우회 배정 비교, 최악 사례 요인 기여도를 2x2 화면으로 그린다. 요인군(계획 물량, 정비·용량, 우천, 전일 지체, 요일, 구간 특성)을 평균값으로 바꿨을 때의 예측 변화로 건별 기여도를 구하고 상위 3개 요인을 자연어 문장으로 출력한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>보급로 병목 혼잡도와 우회 경로 비교 대시보드를 구현하고, 예측 건마다 기여도 상위 요인을 설명한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>구간별 이용률 히트맵, 오늘의 예측 지체와 경보 기준, 고정 배분 대비 우회 배정 비교, 최악 사례 요인 기여도를 2x2 화면으로 그린다 과정을 진행하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/explainability/mov01_xai_explainer.py 및 XAI 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
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"materials": [
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m06_dataset.json",
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|
"/uploads/MOV01/mov01_m06_sample.md"
|
|
],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m06_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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|
"techStack": [
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"수송·물류·창고",
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"데이터분석형",
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"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
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|
"HITL 검증"
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|
],
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"deliverables": [
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"src/explainability/mov01_xai_explainer.py (필수)",
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|
"XAI 리포트 (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100% 기준을 충족하고 SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>자연어 기반 요약 텍스트(예: '리드타임 증가 원인은 해외 조달 지연') 자동 생성을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성이 논리적으로 검증되었으며 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군수 장교/군무원이 신뢰하고 조치할 수 있는 설명의 명확성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 주요 예측 건당 기여도 상위 3개 인자 자동 산출률 100%</p></li><li><p>진행 기준: SHAP summary plot 및 waterfall plot 생성 파이프라인 완성</p></li><li><p>검증 방법: 실무자 대상 설명 근거 유용성 평가 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
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|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
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|
"step": 1,
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|
"problem": "M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) 우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) 우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) 우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) 우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
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|
"step": 3,
|
|
"problem": "4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) 우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) 우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>경보 기준(5분)을 3분으로 바꿔 상태판의 경보 구간 수가 어떻게 변하는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV01_M07",
|
|
"sequence": 7,
|
|
"title": "우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계",
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|
"durationHours": 3.5,
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|
"overview": "<p>우회 수송 명령의 하달 여부를 작전군수관이 직접 승인·반려하는 인간 개입(HITL) 결재 워크플로우를 설계하고, 선형계획으로 우회 물량 배분을 최적화한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>선형계획(LP)으로 구간 용량 상한 아래에서 경로별 물량을 배분하고 시나리오 6종과 과거 30일 조건에서 고정 배분 대비 비용 절감률을 백테스트하며 돌발 수요 민감도를 확인한다. AI가 만든 우회안은 모두 검토대기로 등록하고, 추가 소요가 크거나 용량이 포화되는 안은 작전군수관과 상급자 2단계 결재를 거치게 한다. 사유 10자 이상, 반려 후 재기안 연결, 승인 후 변경 금지, 권한 우회 시도 10종 차단, 해시 체인 감사 로그를 구현한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 워크플로우를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>우회 수송 명령의 하달 여부를 작전군수관이 직접 승인·반려하는 인간 개입(HITL) 결재 워크플로우를 설계하고, 선형계획으로 우회 물량 배분을 최적화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>선형계획(LP)으로 구간 용량 상한 아래에서 경로별 물량을 배분하고 시나리오 6종과 과거 30일 조건에서 고정 배분 대비 비용 절감률을 백테스트하며 돌발 수요 민감도 확인하고 유효성을 점검하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/optimization/mov01_simulator.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m07_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m07_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m07_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
|
|
"데이터분석형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/optimization/mov01_simulator.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계] 요구된 핵심 성능 기준(최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상 기준을 충족하고 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>돌발 수요(전시 전환 등) 대비 민감도(Sensitivity) 분석 모듈 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성이 논리적으로 검증되었으며 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 현실적 군수 제약조건 반영도 및 시나리오별 대안 제시 적절성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 최적화 적용 시 비용 15% 절감 또는 재고 회전율 20% 향상</p></li><li><p>진행 기준: 선형/정수 계획법(LP/MIP) 최적화 해 도출 및 시뮬레이션 완료</p></li><li><p>검증 방법: 과거 실적 데이터 대비 최적화 결과 비교 백테스팅</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로...",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로그 위·변조가 검출되는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로그 위·변조가 검출되는지 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로그 위·변조가 검출되는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로그 위·변조가 검출되는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
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|
{
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|
"step": 4,
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"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>상급 결재 기준(추가 소요 3분 이상)을 10분으로 바꿔 2단계 결재 대상 문서 수가 어떻게 달라지는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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|
"attachments": []
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|
}
|
|
]
|
|
},
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|
{
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"id": "MOV01_M08",
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"sequence": 8,
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"title": "주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트",
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"durationHours": 3.0,
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"overview": "<p>구간 3개가 동시에 막히는 상황을 모의하는 스트레스 시험으로 노선망의 취약 조합과 대시보드 갱신 성능·경보 정확도를 확인한다.</p>",
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|
"objectives": "<p>구간 10개 중 3개가 동시에 막히는 120개 조합과 3개 축선의 접근 구간 동시 봉쇄를 모의해 단절, 수요 초과, 수용 가능 조합을 분류하고 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 이중화 후보로 제시한다. 대시보드 데이터 갱신(예측, 최대유량, 우회 배정)을 60회 반복해 지연 시간을 재고, 지체 5분 이상 경보의 정확도·재현율·오경보를 측정한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>주요 축선 봉쇄 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>구간 3개가 동시에 막히는 상황을 모의하는 스트레스 시험으로 노선망의 취약 조합과 대시보드 갱신 성능·경보 정확도를 확인한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>구간 10개 중 3개가 동시에 막히는 120개 조합과 3개 축선의 접근 구간 동시 봉쇄를 모의해 단절, 수요 초과, 수용 가능 조합을 분류하고 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 이중화 후보로 제시 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>src/dashboard/mov01_app.py (Streamlit/Dash 등)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
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"materials": [
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|
"/uploads/MOV01/mov01_m08_dataset.json",
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|
"/uploads/MOV01/mov01_m08_sample.md"
|
|
],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m08_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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|
"techStack": [
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|
"수송·물류·창고",
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|
"데이터분석형",
|
|
"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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|
"HITL 검증"
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],
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"deliverables": [
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|
"src/dashboard/mov01_app.py (Streamlit/Dash 등) (필수)"
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|
],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트] 요구된 핵심 성능 기준(대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상 기준을 충족하고 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>보고서 자동 출력(PDF/Excel Export) 기능 탑재을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX) 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)이 논리적으로 검증되었으며 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 의사결정 지원에 최적화된 시각적 위계 및 사용자 경험(UX)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 대시보드 로딩 시간 2초 이내, 경보 발령 정확도 95% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 웹 기반 분석 대시보드 구동 및 실시간 필터링 기능 검증</p></li><li><p>검증 방법: 실제 군수 데이터 연동 화면 테스트 및 UI 동작 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>수요 D를 150에서 100으로 줄이면 수용 가능한 조합이 얼마나 늘어나는지 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV01_M09",
|
|
"sequence": 9,
|
|
"title": "AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정",
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|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>AAR 관점에서 병목 예측 오차를 원인별로 분석하고 도로 통과 용량 파라미터를 재보정하며, 효과를 ROI로 환산한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>기준 BPR의 오차를 정비일, 긴급 불출일, 우천일, 정상일로 나누어 평균 오차를 비교한다. 최소제곱으로 지체 계수, 비선형 지수, 전일 지체 이월 계수, 구간별 유효 용량 배율, 정비·우천 시 용량 배율을 다시 맞추고 검증 15일의 오차를 비교한다. 비용 절감액, 시간 단축률, 경보 포착률 3대 지표를 가정 단가로 환산하고 단가·효과 민감도와 단계별 도입 로드맵을 정리한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 병목 예측 오차를 분석하고 통과 용량을 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR 관점에서 병목 예측 오차를 원인별로 분석하고 도로 통과 용량 파라미터를 재보정하며, 효과를 ROI로 환산한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>기준 BPR의 오차를 정비일, 긴급 불출일, 우천일, 정상일로 나누어 평균 오차를 비교 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>reports/mov01_roi_analysis.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m09_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV01/mov01_m09_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m09_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
|
|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
|
|
"데이터분석형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"reports/mov01_roi_analysis.md (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출 기준을 충족하고 ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>단기/중기/장기 단계별 도입 효과 로드맵 구체화을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력이 논리적으로 검증되었으며 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 추정 산식의 객관성 및 군 재정/군수 기획 부서 설득력</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 비용 절감액, 시간 단축률 등 3대 정량 효과 지표 산출</p></li><li><p>진행 기준: ROI 분석 보고서 완성 및 주요 지표 민감도 분석 수록</p></li><li><p>검증 방법: 회계/기획 기준 모델과의 비교 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 2,
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"problem": "재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 3,
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"problem": "3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>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%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(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%)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 4,
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"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>도입·운영 비용 COST를 2억원에서 4억원으로 바꿔 ROI와 회수 기간이 어떻게 변하는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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}
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]
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},
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{
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"id": "MOV01_M10",
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"sequence": 10,
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"title": "전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성",
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"durationHours": 3.5,
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"overview": "<p>데이터 갱신부터 정합성 검증, 드리프트 점검, 자동 재학습, 7일 소요 예측, 우회 배분, 승인대기 분리까지 한 번에 실행되는 통합 파이프라인을 완성한다.</p>",
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"objectives": "<p>신규 30일 데이터를 추가해 정합성을 검증하고, 기존 모델의 오차로 드리프트를 판단한 뒤 챌린저 모델을 학습해 개선이 3% 이상일 때만 승격한다. 요일·추세·폭증 더미를 쓰는 Ridge로 향후 7일 수송 소요를 예측하고 전주 동요일 기준과 비교하며, 예측 소요를 LP 우회 배분에 넣어 위험·정비일을 작전군수관 승인대기로 분리한다. 운영 문서 완비율, 인터페이스 명세, 자체 점검표, 브리핑 요약을 출력한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>데이터 갱신부터 정합성 검증, 드리프트 점검, 자동 재학습, 7일 소요 예측, 우회 배분, 승인대기 분리까지 한 번에 실행되는 통합 파이프라인을 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>신규 30일 데이터를 추가해 정합성을 검증하고, 기존 모델의 오차로 드리프트를 판단한 뒤 챌린저 모델을 학습해 개선이 3% 이상일 때만 승격 수행하고 검증하는</strong> 실습을 체계적으로 수행합니다.</p><p>학습자는 실습가이드에 제시된 총 4개 세부 활동(기본 기능 구현 ➔ 결과 지표 검증 ➔ 파라미터 튜닝 및 도전과제)을 순차적으로 진행하며 핵심 판정 기준을 달성합니다.</p><p><strong>이번 결과물:</strong> <code>docs/mov01_operations_guide.md 및 pipeline/mov01_retrain.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/MOV01/mov01_m10_dataset.json",
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"/uploads/MOV01/mov01_m10_sample.md"
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],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV01/mov01_m10_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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"techStack": [
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"수송·물류·창고",
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"데이터분석형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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],
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"deliverables": [
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"docs/mov01_operations_guide.md (필수)",
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"pipeline/mov01_retrain.py (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성] 요구된 핵심 성능 기준(자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비 기준을 충족하고 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>차기 국방군수통합정보체계(DELIIS 등) 연계 인터페이스 가이드 수록을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성이 논리적으로 검증되었으며 End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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|
"REQUIRED"
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|
],
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"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 지속 가능한 운영 가능성 및 국방 군수 정보체계와의 연동 용이성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 자동 재학습 파이프라인 정상 실행, 최종 문서 100% 완비</p></li><li><p>진행 기준: 최종 인도물 검수 및 프로젝트 완료 발표자료 완성</p></li><li><p>검증 방법: End-to-End 전체 파이프라인 자동화 실행 및 최종 검수</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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|
],
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"rules": [
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|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
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|
"step": 1,
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|
"problem": "M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
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|
"step": 3,
|
|
"problem": "자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>드리프트 기준 drift_mape를 3.0에서 2.0으로 낮추고 재학습 판정이 어떻게 달라지는지 확인한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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}
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}
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]
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} |