875 lines
124 KiB
JSON
875 lines
124 KiB
JSON
{
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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "MOV02",
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"title": "수송지원 실적·비용 가시화 Tool",
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"category": "수송·물류·창고",
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"level": 2,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 27.0,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "",
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"objectives": "<p>NATO 동맹전환사령부(ACT)는 다국적 군수 지원에서 수송 요청부터 도착까지의 시간, 처리 기간, 물동량과 수송능력, 지연 원인을 한 화면에서 보는 물류·수송 성과 가시화를 강조해 왔다. 본 프로젝트는 이 공개 사례를 바탕으로 교육용 가상 도로망과 수송 자산 자료를 코드로 만들어, 수송지원 실적과 비용을 근거로 경로와 자산을 결정하는 과정을 구현한다. 학습자는 자산·도로망 스키마 정의, 도로 파괴·통제 구역 전처리, 다익스트라 Baseline, 위협 회피·적재 효율 추천, 생존확률·정시도착 신뢰도 점수, 관제 대시보드, 수송통제관 승인(HITL), 도로 50곳 차단 스트레스 시험, AAR 재보정, 최종 통합을 차례로 수행한다. 최종 목표는 수송 리드타임과 톤km당 비용을 낮추면서 위험 경로의 강행 여부는 반드시 사람이 결정하도록 하는 수송지원 실적·비용 가시화 도구를 완성하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"docs/mov02_as_is_to_be_spec.md (필수)",
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"src/connectors/mov02_data_loader.py (필수)",
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"스키마 정의서 (필수)",
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"src/engine/mov02_rule_engine.py (필수)",
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"src/ai/mov02_intelligence_module.py (필수)",
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"src/ui/mov02_app.py (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 도로망·자산 제원·위협 구역·수송 기록은 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 부대명, 지명, 보급로, 장비 제원, 작전 정보는 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 위협 구역과 생존확률은 판단 보조를 위한 추상 모델이며, 위험 경로 강행·우회와 실제 수송 결심은 지휘계통에 따른다. 비용 단가와 수작업 소요시간은 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": 2,
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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": 1,
|
|
"category": "군특화문제해결",
|
|
"subCategory": "수송·물류·창고 대안도출"
|
|
},
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{
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"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
|
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"level": 2,
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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": 1,
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"category": "AI활용역량",
|
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"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
|
},
|
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{
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
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|
"level": 2,
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|
"category": "전술의사결정",
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|
"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
|
|
}
|
|
],
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"prerequisiteVods": [],
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"missions": [
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{
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"id": "MOV02_M01",
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"sequence": 1,
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"title": "전장 수송 자산(트럭, 트레일러, 수송기) 제원 및 도로망 네트워크 데이터 스키마 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>트럭·트레일러·수송기의 교육용 가정 제원과 도로망(노드·간선·교량 하중) 데이터 스키마를 정의하고, 수송지원 실적·비용 보고 업무를 AS-IS/TO-BE로 비교한다.</p>",
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"objectives": "<p>자산(적재량·속도·km당 비용), 노드, 간선(거리·도로 등급·교량 하중·통행 여부), 수송 요청의 필드와 허용값을 정한다. 가상 샘플을 만들어 검증기로 형식·범위 오류를 걸러 낸다. 현행 수송 실적·비용 보고 업무를 10단계 이상으로 분해해 단계별 소요시간을 적고, 병목 구간과 자동화 후 TO-BE 절차를 비교표로 정리한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전장 수송 자산(트럭, 트레일러) 제원 및 도로망 데이터 스키마를 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>트럭·트레일러·수송기의 교육용 가정 제원과 도로망(노드·간선·교량 하중) 데이터 스키마를 정의하고, 수송지원 실적·비용 보고 업무를 AS-IS/TO-BE로 비교한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>자산(적재량·속도·km당 비용), 노드, 간선(거리·도로 등급·교량 하중·통행 여부), 수송 요청의 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/mov02_as_is_to_be_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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|
"materials": [
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"/uploads/MOV02/mov02_m01_dataset.json",
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|
"/uploads/MOV02/mov02_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/MOV02/mov02_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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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|
"대시보드·시각화형",
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|
"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
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|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"docs/mov02_as_is_to_be_spec.md (필수)"
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|
],
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|
"evaluationKeys": [
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전장 수송 자산(트럭, 트레일러, 수송기) 제원 및 도로망 네트워크 데이터 스키마 정의] 요구된 핵심 성능 기준(업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출 기준을 충족하고 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 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>업무 담당자 권한별 요구사항 반영을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성이 논리적으로 검증되었으며 실무 프로세스와의 일치성 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> 현행 업무(AS-IS)와 개선 업무(TO-BE) 비교의 명확성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 단계 분해 10단계 이상, 병목 구간 3개소 이상 도출</p></li><li><p>진행 기준: 업무 정의서 및 입출력 데이터 명세 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 실무 프로세스와의 일치성 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": {
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"allow": [
|
|
"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",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M1 코드를 실행해 자산·노드·간선·요청 스키마 필드 수와 가상 샘플 검증 결과를 확인한다...",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 자산·노드·간선·요청 스키마 필드 수와 가상 샘플 검증 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 자산·노드·간선·요청 스키마 필드 수와 가상 샘플 검증 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>업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 1회 처리 AS-IS 395분 -> TO-BE 52분(87% 단축 예상)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 자산·노드·간선·요청 스키마 필드 수와 가상 샘플 검증 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 자산·노드·간선·요청 스키마 필드 수와 가상 샘플 검증 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 1회 처리 AS-IS 395분 -> TO-BE 52분(87% 단축 예상))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": "AS-IS 업무 단계표에서 소요시간이 긴 병목 단계를 표시한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AS-IS 업무 단계표에서 소요시간이 긴 병목 단계를 표시한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AS-IS 업무 단계표에서 소요시간이 긴 병목 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>업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 1회 처리 AS-IS 395분 -> TO-BE 52분(87% 단축 예상)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>AS-IS 업무 단계표에서 소요시간이 긴 병목 단계를 표시한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>AS-IS 업무 단계표에서 소요시간이 긴 병목 단계를 표시한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 1회 처리 AS-IS 395분 -> TO-BE 52분(87% 단축 예상))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": "TO-BE 절차의 단축 시간과 근거를 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>TO-BE 절차의 단축 시간과 근거를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>TO-BE 절차의 단축 시간과 근거를 정리한다.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>업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 1회 처리 AS-IS 395분 -> TO-BE 52분(87% 단축 예상)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>TO-BE 절차의 단축 시간과 근거를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>TO-BE 절차의 단축 시간과 근거를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(업무 단계 12단계, 병목 4개소 도출 1회 처리 AS-IS 395분 -> TO-BE 52분(87% 단축 예상))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>AS-IS 단계에 '수송 요청 접수 후 배차 확인' 단계를 추가하고 소요시간을 바꿔 병목 판정과 단축률이 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>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV02_M02",
|
|
"sequence": 2,
|
|
"title": "도로 파괴, 교량 붕괴, 통제 구역 등 전장 제약 조건 그래프 전처리 모듈 구현",
|
|
"durationHours": 2.0,
|
|
"overview": "<p>도로 파괴, 교량 붕괴·하중 제한, 통제 구역 보고를 여러 형식에서 읽어 도로망 그래프에 반영하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>CSV, 엑셀 내보내기(탭 구분), JSON, 공문 텍스트 형식의 가상 보고서를 각각 파싱해 표준 제약 레코드로 바꾼다. 머리글이 바뀐 양식은 별칭 사전으로 맞추고, 존재하지 않는 구간 번호는 반영을 보류해 확인을 요청한다. 반영 전후 연결 요소 수와 부대별 도달 가능 여부를 비교한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>도로 파괴, 통제 구역 등 전장 제약 조건 그래프 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>도로 파괴, 교량 붕괴·하중 제한, 통제 구역 보고를 여러 형식에서 읽어 도로망 그래프에 반영하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>CSV, 엑셀 내보내기(탭 구분), JSON, 공문 텍스트 형식의 가상 보고서를 각각 파싱해 표준 제약 레코드로 바꾼다 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/connectors/mov02_data_loader.py 및 스키마 정의서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m02_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m02_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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",
|
|
"대시보드·시각화형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/connectors/mov02_data_loader.py (필수)",
|
|
"스키마 정의서 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[도로 파괴, 교량 붕괴, 통제 구역 등 전장 제약 조건 그래프 전처리 모듈 구현] 요구된 핵심 성능 기준(지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100% 기준을 충족하고 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 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>비정형 서식(공문 텍스트 등) 파싱 룰 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성이 논리적으로 검증되었으며 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트를 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> 국방 서식/양식 변경에 대한 유연한 확장성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 지원 파일 포맷(CSV, Excel, JSON 등) 파싱 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 데이터 로더 및 스키마 유효성 검사 모듈 완성</p></li><li><p>검증 방법: 다양한 형태의 샘플 군수 문서 대상 파싱 테스트</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",
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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."
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|
],
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"forbid": [
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|
"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"
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|
]
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|
},
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|
"guideSteps": [
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{
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"step": 1,
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"problem": "M2 코드를 실행해 형식별(CSV·엑셀·JSON·공문) 파싱 성공 여부를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 형식별(CSV·엑셀·JSON·공문) 파싱 성공 여부를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 형식별(CSV·엑셀·JSON·공문) 파싱 성공 여부를 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>파싱 성공률 100%(4개 형식), 제약 레코드 11건 존재하지 않는 구간 E999는 반영 보류 후 확인 요청</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 형식별(CSV·엑셀·JSON·공문) 파싱 성공 여부를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 형식별(CSV·엑셀·JSON·공문) 파싱 성공 여부를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(4개 형식), 제약 레코드 11건 존재하지 않는 구간 E999는 반영 보류 후 확인 요청)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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|
"step": 2,
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|
"problem": "반영 로그에서 반영 보류된 레코드(E999)와 그 사유를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>반영 로그에서 반영 보류된 레코드(E999)와 그 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>반영 로그에서 반영 보류된 레코드(E999)와 그 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>파싱 성공률 100%(4개 형식), 제약 레코드 11건 존재하지 않는 구간 E999는 반영 보류 후 확인 요청</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>반영 로그에서 반영 보류된 레코드(E999)와 그 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>반영 로그에서 반영 보류된 레코드(E999)와 그 사유를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(4개 형식), 제약 레코드 11건 존재하지 않는 구간 E999는 반영 보류 후 확인 요청)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,
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|
"problem": "반영 전후 연결 요소 수와 부대 도달 가능 여부를 비교한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>반영 전후 연결 요소 수와 부대 도달 가능 여부를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>반영 전후 연결 요소 수와 부대 도달 가능 여부를 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>파싱 성공률 100%(4개 형식), 제약 레코드 11건 존재하지 않는 구간 E999는 반영 보류 후 확인 요청</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>반영 전후 연결 요소 수와 부대 도달 가능 여부를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>반영 전후 연결 요소 수와 부대 도달 가능 여부를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파싱 성공률 100%(4개 형식), 제약 레코드 11건 존재하지 않는 구간 E999는 반영 보류 후 확인 요청)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>공문 텍스트에 새 표현(예: '통행 제한')을 넣고 파싱 규칙을 추가해 인식되는지 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": "MOV02_M03",
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|
"sequence": 3,
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|
"title": "다익스트라 기반 최단거리 보급 경로 탐색 1차 Baseline 알고리즘 구현",
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|
"durationHours": 2.5,
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|
"overview": "<p>다익스트라 알고리즘으로 보급소에서 지원 부대까지 최단시간 경로를 찾는 Baseline과 경로 검증 규칙 엔진을 구현한다.</p>",
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|
"objectives": "<p>간선 가중치를 차종별 소요시간으로 두고 통행 불가·하중 초과 구간을 제외해 최단 경로를 구한다. 적재량, 기한, 정비 중 자산, 위협 구역 통과 등 검증 규칙 15종을 설정 문자열로 분리해 코드 수정 없이 바꿀 수 있게 한다. 경계 조건(적재량 한계 정확히 일치, 고립 노드 등) 단위 테스트와 규칙 처리 시간을 측정한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>다익스트라 기반 최단거리 보급 경로 탐색 Baseline 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>다익스트라 알고리즘으로 보급소에서 지원 부대까지 최단시간 경로를 찾는 Baseline과 경로 검증 규칙 엔진을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>간선 가중치를 차종별 소요시간으로 두고 통행 불가·하중 초과 구간을 제외해 최단 경로를 구 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/engine/mov02_rule_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
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|
"/uploads/MOV02/mov02_m03_dataset.json",
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|
"/uploads/MOV02/mov02_m03_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/MOV02/mov02_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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": [
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|
"수송·물류·창고",
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|
"대시보드·시각화형",
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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": [
|
|
"src/engine/mov02_rule_engine.py (필수)"
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|
],
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|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[다익스트라 기반 최단거리 보급 경로 탐색 1차 Baseline 알고리즘 구현] 요구된 핵심 성능 기준(업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하 기준을 충족하고 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과을 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>규정 변경 시 코드 수정 없이 룰을 갱신하는 YAML 설정 분리을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성이 논리적으로 검증되었으며 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 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> 군 규정 및 지침 조항과의 정확한 일치성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 업무 검증 룰 15종 이상 코딩, 룰 처리 지연시간 50ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 룰 엔진 단위 테스트 100% 통과</p></li><li><p>검증 방법: 경계 조건(Boundary condition)에 대한 룰 판정 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.",
|
|
"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 Baseline 최단 경로와 소요시간을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 Baseline 최단 경로와 소요시간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline 최단 경로와 소요시간을 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 규칙 15종, 평균 처리 약 0.1ms(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 경계 조건 단위 테스트 100% 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline 최단 경로와 소요시간을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline 최단 경로와 소요시간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 규칙 15종, 평균 처리 약 0.1ms(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 경계 조건 단위 테스트 100% 통과)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": "규칙 15종 판정 결과와 규칙 처리 시간을 기록한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>규칙 15종 판정 결과와 규칙 처리 시간을 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>규칙 15종 판정 결과와 규칙 처리 시간을 기록한다.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 규칙 15종, 평균 처리 약 0.1ms(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 경계 조건 단위 테스트 100% 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>규칙 15종 판정 결과와 규칙 처리 시간을 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>규칙 15종 판정 결과와 규칙 처리 시간을 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 규칙 15종, 평균 처리 약 0.1ms(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 경계 조건 단위 테스트 100% 통과)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": "경계 조건 단위 테스트 결과(PASS/FAIL)를 표로 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>경계 조건 단위 테스트 결과(PASS/FAIL)를 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>경계 조건 단위 테스트 결과(PASS/FAIL)를 표로 정리한다.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 규칙 15종, 평균 처리 약 0.1ms(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 경계 조건 단위 테스트 100% 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>경계 조건 단위 테스트 결과(PASS/FAIL)를 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>경계 조건 단위 테스트 결과(PASS/FAIL)를 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(검증 규칙 15종, 평균 처리 약 0.1ms(목표 50ms 이하, 환경에 따라 다름) 경계 조건 단위 테스트 100% 통과)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>규칙 설정 문자열에서 기한 여유 기준이나 적재 한계를 바꿔 코드 수정 없이 판정이 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>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV02_M04",
|
|
"sequence": 4,
|
|
"title": "적 위협 반경 회피 및 자산 적재 효율을 고려한 최적 수송 경로 추천 모델 고도화",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>적 위협 반경 회피와 적재 효율(차종 조합)을 함께 고려한 최적 수송 경로 추천 모델로 고도화한다.</p>",
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|
"objectives": "<p>간선 비용에 소요시간과 위협 위험 가중치를 함께 넣고, 과거 수송통제관 승인 사례(가상)로 위험 가중치를 학습한다. 검증 사례에서 통제관 선택과의 Top-1 일치도와 Top-3 포함률을 측정하고, 추천 Top-3와 유사도 점수, 추천 사유를 출력한다. 트럭만 배차할 때와 트레일러 조합 배차의 비용·차량 수를 비교한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>적 위협 반경 회피 및 적재 효율을 고려한 최적 수송 경로 추천 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>적 위협 반경 회피와 적재 효율(차종 조합)을 함께 고려한 최적 수송 경로 추천 모델로 고도화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>간선 비용에 소요시간과 위협 위험 가중치를 함께 넣고, 과거 수송통제관 승인 사례(가상)로 위험 가중치를 학습 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/ai/mov02_intelligence_module.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m04_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m04_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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",
|
|
"대시보드·시각화형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/ai/mov02_intelligence_module.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[적 위협 반경 회피 및 자산 적재 효율을 고려한 최적 수송 경로 추천 모델 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(추천/분류 정확도 85% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추천/분류 정확도 85% 이상 달성 기준을 충족하고 AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 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>추천 결과 상위 Top-3 옵션 및 유사도 점수 제공을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>추천 사유의 합리성 및 실무 수용성이 논리적으로 검증되었으며 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 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> 추천 사유의 합리성 및 실무 수용성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 추천/분류 정확도 85% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: AI 추론 모듈 구현 및 벤치마크 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: 과거 승인/처리 완료 데이터와의 추천 일치도 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",
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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.",
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|
"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": [
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|
{
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"step": 1,
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|
"problem": "M4 코드를 실행해 학습된 위험 가중치와 검증 사례 일치도를 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 학습된 위험 가중치와 검증 사례 일치도를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 학습된 위험 가중치와 검증 사례 일치도를 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>Top-1 일치도 90.0%(Baseline 43.3%), 위험 가중치 w=2.3 차종 조합 배차로 비용 28.2% 절감, 차량 8대 -> 2대</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 학습된 위험 가중치와 검증 사례 일치도를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 학습된 위험 가중치와 검증 사례 일치도를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Top-1 일치도 90.0%(Baseline 43.3%), 위험 가중치 w=2.3 차종 조합 배차로 비용 28.2% 절감, 차량 8대 -> 2대)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": "추천 Top-3 경로의 소요시간·위협 통과·유사도와 추천 사유를 읽는다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>추천 Top-3 경로의 소요시간·위협 통과·유사도와 추천 사유를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>추천 Top-3 경로의 소요시간·위협 통과·유사도와 추천 사유를 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>Top-1 일치도 90.0%(Baseline 43.3%), 위험 가중치 w=2.3 차종 조합 배차로 비용 28.2% 절감, 차량 8대 -> 2대</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>추천 Top-3 경로의 소요시간·위협 통과·유사도와 추천 사유를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>추천 Top-3 경로의 소요시간·위협 통과·유사도와 추천 사유를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Top-1 일치도 90.0%(Baseline 43.3%), 위험 가중치 w=2.3 차종 조합 배차로 비용 28.2% 절감, 차량 8대 -> 2대)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": "트럭만 배차할 때와 차종 조합 배차의 비용·차량 수를 비교한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>트럭만 배차할 때와 차종 조합 배차의 비용·차량 수를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>트럭만 배차할 때와 차종 조합 배차의 비용·차량 수를 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>Top-1 일치도 90.0%(Baseline 43.3%), 위험 가중치 w=2.3 차종 조합 배차로 비용 28.2% 절감, 차량 8대 -> 2대</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>트럭만 배차할 때와 차종 조합 배차의 비용·차량 수를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>트럭만 배차할 때와 차종 조합 배차의 비용·차량 수를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Top-1 일치도 90.0%(Baseline 43.3%), 위험 가중치 w=2.3 차종 조합 배차로 비용 28.2% 절감, 차량 8대 -> 2대)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>위험 가중치 w를 0.5와 5.0으로 고정해 일치도와 추천 경로가 어떻게 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>",
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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": "MOV02_M05",
|
|
"sequence": 5,
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|
"title": "수송선단 생존 확률 및 정시 도착 신뢰도 점수 산출 엔진 개발",
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|
"durationHours": 3.0,
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|
"overview": "<p>후보 경로마다 수송선단 생존확률과 정시 도착 신뢰도를 계산해 0~100점 신뢰도 점수와 등급을 산출하는 엔진을 개발한다.</p>",
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|
"objectives": "<p>위협 구간 통과 수로 생존확률을, 도로 등급·교량 대기·위협 구역 감속을 반영한 몬테카를로 모의로 정시 도착 확률을 구한다. 점수와 등급(신뢰·주의·위험)을 입력-분석-검토-결과 4개 화면으로 나누어 보이고, 상태 뱃지(완료·승인대기·반려)로 걸러 본다. 가상 운행 60건으로 예측 확률의 보정 정도(Brier 점수)를 확인한다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>수송선단 생존 확률 및 정시 도착 신뢰도 점수 산출 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>후보 경로마다 수송선단 생존확률과 정시 도착 신뢰도를 계산해 0~100점 신뢰도 점수와 등급을 산출하는 엔진을 개발한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>위협 구간 통과 수로 생존확률을, 도로 등급·교량 대기·위협 구역 감속을 반영한 몬테카를로 모의로 정시 도착 확률을 구 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/ui/mov02_app.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m05_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m05_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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>",
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|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
|
|
"대시보드·시각화형",
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|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/ui/mov02_app.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[수송선단 생존 확률 및 정시 도착 신뢰도 점수 산출 엔진 개발] 요구된 핵심 성능 기준(핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료 기준을 충족하고 UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인을 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>상태별 뱃지(승인대기, 반려, 완료 등) 및 필터링 기능 강화을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성이 논리적으로 검증되었으며 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트를 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> 군 실무자 친화적 디자인 및 조작 편의성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 핵심 화면 4종(입력-분석-검토-결과) 구현 완료</p></li><li><p>진행 기준: UI 프로토타입 로컬 서버 구동 및 전체 페이지 네비게이션 확인</p></li><li><p>검증 방법: 사용성 평가(UX Walkthrough) 및 인터랙션 테스트</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 후보 경로 4개의 생존확률·정시도착·점수를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 후보 경로 4개의 생존확률·정시도착·점수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 후보 경로 4개의 생존확률·정시도착·점수를 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>추천 R2 경로 95.1점(신뢰), 화면 4종 구현 Brier 점수 0.086(무정보 예측 0.25)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 후보 경로 4개의 생존확률·정시도착·점수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 후보 경로 4개의 생존확률·정시도착·점수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(추천 R2 경로 95.1점(신뢰), 화면 4종 구현 Brier 점수 0.086(무정보 예측 0.25))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": "화면 3의 상태별 필터(완료·승인대기·반려)를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>화면 3의 상태별 필터(완료·승인대기·반려)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>화면 3의 상태별 필터(완료·승인대기·반려)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>추천 R2 경로 95.1점(신뢰), 화면 4종 구현 Brier 점수 0.086(무정보 예측 0.25)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>화면 3의 상태별 필터(완료·승인대기·반려)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>화면 3의 상태별 필터(완료·승인대기·반려)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(추천 R2 경로 95.1점(신뢰), 화면 4종 구현 Brier 점수 0.086(무정보 예측 0.25))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": "정시도착 예측의 Brier 점수와 구간별 예측 대비 실제 정시율을 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정시도착 예측의 Brier 점수와 구간별 예측 대비 실제 정시율을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정시도착 예측의 Brier 점수와 구간별 예측 대비 실제 정시율을 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>추천 R2 경로 95.1점(신뢰), 화면 4종 구현 Brier 점수 0.086(무정보 예측 0.25)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정시도착 예측의 Brier 점수와 구간별 예측 대비 실제 정시율을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정시도착 예측의 Brier 점수와 구간별 예측 대비 실제 정시율을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(추천 R2 경로 95.1점(신뢰), 화면 4종 구현 Brier 점수 0.086(무정보 예측 0.25))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>요청 기한(deadline_min)을 70분과 100분으로 바꿔 점수와 등급, 추천 경로가 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>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "MOV02_M06",
|
|
"sequence": 6,
|
|
"title": "전술 수송 경로 및 자산 배정 현황 가시화 2D/3D 수송 관제 대시보드 구현",
|
|
"durationHours": 2.5,
|
|
"overview": "<p>수송 요청별 자산 배정과 경로를 관제 대시보드로 가시화하고, 입력 검증기와 에러 처리기로 예외 상황에서도 멈추지 않게 한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>요청을 적재량에 맞게 트레일러·트럭에 배정하고 경로 지도, 자산 가동률, 운행 일정(지연 표시), 요청별 비용을 2x2 대시보드로 그린다. 필수 항목 누락, 특수문자, 중복 번호, 단위 포함 문자열, 결측, 음수, 없는 목적지, 수송능력 초과, 도달 불가, 자산 부족의 예외 10종을 주입해 오류 코드와 조치 가이드를 기록한다. 일시 장애 재시도와 부분 배정 롤백, 1만 건 대용량 검증을 확인한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전술 수송 경로 및 자산 배정 현황 가시화 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>수송 요청별 자산 배정과 경로를 관제 대시보드로 가시화하고, 입력 검증기와 에러 처리기로 예외 상황에서도 멈추지 않게 한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>요청을 적재량에 맞게 트레일러·트럭에 배정하고 경로 지도, 자산 가동률, 운행 일정(지연 표시), 요청별 비용을 2x2 대시보드로 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/utils/mov02_validator.py 및 에러 핸들러</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m06_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m06_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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>",
|
|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
|
|
"대시보드·시각화형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/utils/mov02_validator.py (필수)",
|
|
"에러 핸들러 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전술 수송 경로 및 자산 배정 현황 가시화 2D/3D 수송 관제 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100% 기준을 충족하고 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성을 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 복구(Retry) 및 트랜잭션 롤백 메커니즘 적용을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공이 논리적으로 검증되었으며 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트를 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> 사용자에게 알기 쉬운 에러 메시지 및 조치 가이드 제공</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 예외 상황 발생 시 크래시(Crash) 0건, 에러 로그 기록률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 예외 주입 테스트 10종 통과 및 감사 로그 파일 생성</p></li><li><p>검증 방법: 비정상 데이터(결측, 특수문자, 대용량) 스트레스 테스트</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": "M6 코드를 실행해 관제 현황판(요청별 자산·경로·비용)과 대시보드 그래프를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 관제 현황판(요청별 자산·경로·비용)과 대시보드 그래프를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 관제 현황판(요청별 자산·경로·비용)과 대시보드 그래프를 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>예외 10종 모두 검출, 크래시 0건, 로그 기록률 100% 자산 가동률 70%, 총 운행비용 396.9, 지연 예상 1건 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 관제 현황판(요청별 자산·경로·비용)과 대시보드 그래프를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 관제 현황판(요청별 자산·경로·비용)과 대시보드 그래프를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(예외 10종 모두 검출, 크래시 0건, 로그 기록률 100% 자산 가동률 70%, 총 운행비용 396.9, 지연 예상 1건 표시)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": "예외 주입 결과에서 오류 코드별 메시지와 조치 가이드를 읽는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>예외 주입 결과에서 오류 코드별 메시지와 조치 가이드를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>예외 주입 결과에서 오류 코드별 메시지와 조치 가이드를 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>예외 10종 모두 검출, 크래시 0건, 로그 기록률 100% 자산 가동률 70%, 총 운행비용 396.9, 지연 예상 1건 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>예외 주입 결과에서 오류 코드별 메시지와 조치 가이드를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>예외 주입 결과에서 오류 코드별 메시지와 조치 가이드를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(예외 10종 모두 검출, 크래시 0건, 로그 기록률 100% 자산 가동률 70%, 총 운행비용 396.9, 지연 예상 1건 표시)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": "재시도 로그와 롤백 후 사용 중 자산 목록을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재시도 로그와 롤백 후 사용 중 자산 목록을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재시도 로그와 롤백 후 사용 중 자산 목록을 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>예외 10종 모두 검출, 크래시 0건, 로그 기록률 100% 자산 가동률 70%, 총 운행비용 396.9, 지연 예상 1건 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재시도 로그와 롤백 후 사용 중 자산 목록을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재시도 로그와 롤백 후 사용 중 자산 목록을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(예외 10종 모두 검출, 크래시 0건, 로그 기록률 100% 자산 가동률 70%, 총 운행비용 396.9, 지연 예상 1건 표시)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>예외 목록에 '기한이 24시간을 넘는 요청'을 추가하고 검증 규칙과 조치 가이드를 작성해 본다.</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": "MOV02_M07",
|
|
"sequence": 7,
|
|
"title": "위험 경로 강행 또는 우회 결정을 위한 수송통제관 HITL 승인 워크플로우 설계",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>위험 경로 강행 또는 우회를 수송통제관이 직접 승인·반려하는 인간 개입(HITL) 결재 워크플로우를 설계한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>AI가 제안한 경로는 모두 검토대기로 등록하고, 위협 구역을 지나는 강행 경로는 수송통제관과 상급 통제관 2단계 결재를 거치게 한다. 역할별 권한(요청자·통제관·상급 통제관·감사), 사유 10자 이상 필수, 반려 후 재기안 연결, 승인 후 경로 변경 금지 규칙을 둔다. 권한 우회 시도 10종을 넣어 차단 여부를 확인하고, 해시 체인 감사 로그로 이력 위·변조를 검출한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>우회 경로 승인을 위한 수송통제관 HITL 워크플로우를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>위험 경로 강행 또는 우회를 수송통제관이 직접 승인·반려하는 인간 개입(HITL) 결재 워크플로우를 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>AI가 제안한 경로는 모두 검토대기로 등록하고, 위협 구역을 지나는 강행 경로는 수송통제관과 상급 통제관 2단계 결재를 거치게 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/workflow/mov02_approval_system.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m07_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m07_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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",
|
|
"대시보드·시각화형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/workflow/mov02_approval_system.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[위험 경로 강행 또는 우회 결정을 위한 수송통제관 HITL 승인 워크플로우 설계] 요구된 핵심 성능 기준(이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100% 기준을 충족하고 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현을 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>반려 사유 입력 필수화 및 재기안 워크플로우 연계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 보안 규정 및 행정 절차 부합성이 논리적으로 검증되었으며 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트를 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> 군 보안 규정 및 행정 절차 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 이력 기록 무결성 100%, 승인 권한 우회 시도 차단율 100%</p></li><li><p>진행 기준: 결재선 승인/반려 시뮬레이션 및 이력 조회 화면 구현</p></li><li><p>검증 방법: 권한별 접근 제어(RBAC) 테스트</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": [
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|
"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 AI 제안 6건이 모두 검토대기로 등록되었는지 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 AI 제안 6건이 모두 검토대기로 등록되었는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 AI 제안 6건이 모두 검토대기로 등록되었는지 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>자동 승인 0건, 우회 시도 10건 모두 차단(100%) 감사 로그 25건 무결성 100%, 사후 수정 시 5번 기록에서 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 AI 제안 6건이 모두 검토대기로 등록되었는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 AI 제안 6건이 모두 검토대기로 등록되었는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 승인 0건, 우회 시도 10건 모두 차단(100%) 감사 로그 25건 무결성 100%, 사후 수정 시 5번 기록에서 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": "권한 우회 시도 10건의 차단 사유를 표로 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>권한 우회 시도 10건의 차단 사유를 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>권한 우회 시도 10건의 차단 사유를 표로 정리한다.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>자동 승인 0건, 우회 시도 10건 모두 차단(100%) 감사 로그 25건 무결성 100%, 사후 수정 시 5번 기록에서 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>권한 우회 시도 10건의 차단 사유를 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>권한 우회 시도 10건의 차단 사유를 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 승인 0건, 우회 시도 10건 모두 차단(100%) 감사 로그 25건 무결성 100%, 사후 수정 시 5번 기록에서 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": "반려 -> 재기안 이력 조회와 해시 체인 위·변조 검출 결과를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>반려 -> 재기안 이력 조회와 해시 체인 위·변조 검출 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>반려 -> 재기안 이력 조회와 해시 체인 위·변조 검출 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>자동 승인 0건, 우회 시도 10건 모두 차단(100%) 감사 로그 25건 무결성 100%, 사후 수정 시 5번 기록에서 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>반려 -> 재기안 이력 조회와 해시 체인 위·변조 검출 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>반려 -> 재기안 이력 조회와 해시 체인 위·변조 검출 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(자동 승인 0건, 우회 시도 10건 모두 차단(100%) 감사 로그 25건 무결성 100%, 사후 수정 시 5번 기록에서 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": 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>위협 통과 경로를 상급 통제관 없이 통제관 1명만 승인하도록 결재선을 바꾸면 어떤 위험이 생기는지 토의하고 원래 규칙으로 되돌린다.</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": "MOV02_M08",
|
|
"sequence": 8,
|
|
"title": "도로 50곳 동시 차단 모의 대규모 보급 경로 재탐색 스트레스 테스트",
|
|
"durationHours": 3.5,
|
|
"overview": "<p>도로 50곳이 동시에 차단되는 상황을 1년치 일괄 배치로 모의해 보급 경로 재탐색의 성능과 안정성을 시험한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>192개 노드로 확장한 가상 도로망에서 매일 50개 구간을 무작위로 차단하고 365일 x 요청 8건을 자동 재탐색한다. 잘못된 구간 번호와 빈 보고를 주입해 배치가 멈추지 않는지 보고, 진행률과 완료 알림을 출력한다. 실행 시간, 자동화 성공률, 우회로 인한 소요 증가, 수작업 대비 소요 시간을 계산하고 차단 규모(10~150곳)별 한계점을 확인한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>도로 다수 차단 모의 보급 경로 재탐색 스트레스 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>도로 50곳이 동시에 차단되는 상황을 1년치 일괄 배치로 모의해 보급 경로 재탐색의 성능과 안정성을 시험한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>192개 노드로 확장한 가상 도로망에서 매일 50개 구간을 무작위로 차단하고 365일 x 요청 8건을 자동 재탐색 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/pipeline/mov02_batch_runner.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m08_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m08_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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>",
|
|
"techStack": [
|
|
"수송·물류·창고",
|
|
"대시보드·시각화형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
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"src/pipeline/mov02_batch_runner.py (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[도로 50곳 동시 차단 모의 대규모 보급 경로 재탐색 스트레스 테스트] 요구된 핵심 성능 기준(전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상 기준을 충족하고 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인을 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>실행 진행률(Progress bar) 및 완료 시 자동 알림 연동을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과이 논리적으로 검증되었으며 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션를 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> 수작업 대비 업무 소요 시간 80% 이상 절감 효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 전체 배치 파이프라인 실행 시간 5분 이내, 자동화 성공률 99% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 스케줄러 연동 테스트 및 자동 실행 확인</p></li><li><p>검증 방법: 실제 월간 업무 데이터 1년치 일괄 배치 시뮬레이션</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,
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|
"problem": "M8 코드를 실행해 진행률 출력과 완료 알림을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 진행률 출력과 완료 알림을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 진행률 출력과 완료 알림을 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>2,920건 처리 약 2초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100% 수작업 대비 91.7% 절감, 차단 100곳에서 재탐색 성공 84.6%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 진행률 출력과 완료 알림을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 진행률 출력과 완료 알림을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(2,920건 처리 약 2초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100% 수작업 대비 91.7% 절감, 차단 100곳에서 재탐색 성공 84.6%)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": "처리 결과(재탐색 성공·도달 불가)와 자동화 성공률을 기록한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>처리 결과(재탐색 성공·도달 불가)와 자동화 성공률을 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>처리 결과(재탐색 성공·도달 불가)와 자동화 성공률을 기록한다.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>2,920건 처리 약 2초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100% 수작업 대비 91.7% 절감, 차단 100곳에서 재탐색 성공 84.6%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>처리 결과(재탐색 성공·도달 불가)와 자동화 성공률을 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>처리 결과(재탐색 성공·도달 불가)와 자동화 성공률을 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(2,920건 처리 약 2초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100% 수작업 대비 91.7% 절감, 차단 100곳에서 재탐색 성공 84.6%)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": "수작업 대비 절감률과 차단 규모별 한계점 표를 해석한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>수작업 대비 절감률과 차단 규모별 한계점 표를 해석한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>수작업 대비 절감률과 차단 규모별 한계점 표를 해석한다.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>2,920건 처리 약 2초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100% 수작업 대비 91.7% 절감, 차단 100곳에서 재탐색 성공 84.6%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>수작업 대비 절감률과 차단 규모별 한계점 표를 해석한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>수작업 대비 절감률과 차단 규모별 한계점 표를 해석한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(2,920건 처리 약 2초(목표 5분 이내), 자동화 성공률 100% 수작업 대비 91.7% 절감, 차단 100곳에서 재탐색 성공 84.6%)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>N_BLOCK을 80으로, REQ_PER_DAY를 20으로 바꿔 실행 시간과 도달 불가 비율 변화를 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": "MOV02_M09",
|
|
"sequence": 9,
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|
"title": "AAR 기반 수송 지연 사례 분석 및 경로 위험 가중치 파라미터 재보정",
|
|
"durationHours": 3.0,
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|
"overview": "<p>가상 사후검토(AAR) 수송 기록으로 지연 원인을 분석하고, 소요시간 계수와 위협 구역 위험 가중치를 재보정한다.</p>",
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|
"objectives": "<p>AAR 기록 120건의 계획 대비 실제 소요시간을 비교해 비포장 감속, 교량 대기, 위협 구역 검문·감속으로 지연을 분해한다. 학습 80건으로 소요시간 계수를 최소제곱으로 다시 맞추고 검증 40건에서 예측 오차와 기한 초과 판정 정확도를 비교한다. 구역별 피해·중단 보고로 위험 가중치를 베이지안 방식으로 갱신하고, UAT 점검표 점수와 개선 요구 반영 내역을 정리한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 수송 지연 사례를 분석하고 위험 가중치를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>가상 사후검토(AAR) 수송 기록으로 지연 원인을 분석하고, 소요시간 계수와 위협 구역 위험 가중치를 재보정한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>AAR 기록 120건의 계획 대비 실제 소요시간을 비교해 비포장 감속, 교량 대기, 위협 구역 검문·감속으로 지연을 분해 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/mov02_uat_feedback_report.md 및 패치 내역</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m09_dataset.json",
|
|
"/uploads/MOV02/mov02_m09_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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",
|
|
"대시보드·시각화형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"docs/mov02_uat_feedback_report.md (필수)",
|
|
"패치 내역 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 수송 지연 사례 분석 및 경로 위험 가중치 파라미터 재보정] 요구된 핵심 성능 기준(UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료 기준을 충족하고 UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 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>단축키 지원 및 자주 쓰는 설정 템플릿 저장 기능 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성이 논리적으로 검증되었으며 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트를 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> 실무 업무 생산성 기여도 및 현장 적응성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: UAT 체크리스트 만족도 90점 이상, 개선 요구 5건 반영 완료</p></li><li><p>진행 기준: UAT 결과 보고서 작성 및 최종 버그 픽스 완료</p></li><li><p>검증 방법: 실제 업무 시나리오 기반 최종 검수 테스트</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 지연 원인 분해 비중과 지연 상위 사례를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 지연 원인 분해 비중과 지연 상위 사례를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 지연 원인 분해 비중과 지연 상위 사례를 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>예측 MAE 18.1분 -> 5.0분(72% 개선), 기한 초과 판정 50% -> 88% TZ2 위험 가중치 0.188 -> 0.314, UAT 100점, 개선 요구 5건 반영</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 지연 원인 분해 비중과 지연 상위 사례를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 지연 원인 분해 비중과 지연 상위 사례를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(예측 MAE 18.1분 -> 5.0분(72% 개선), 기한 초과 판정 50% -> 88% TZ2 위험 가중치 0.188 -> 0.314, UAT 100점, 개선 요구 5건 반영)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": "재보정 전후 소요시간 계수와 예측 오차, 기한 초과 판정 정확도를 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재보정 전후 소요시간 계수와 예측 오차, 기한 초과 판정 정확도를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재보정 전후 소요시간 계수와 예측 오차, 기한 초과 판정 정확도를 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>예측 MAE 18.1분 -> 5.0분(72% 개선), 기한 초과 판정 50% -> 88% TZ2 위험 가중치 0.188 -> 0.314, UAT 100점, 개선 요구 5건 반영</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재보정 전후 소요시간 계수와 예측 오차, 기한 초과 판정 정확도를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재보정 전후 소요시간 계수와 예측 오차, 기한 초과 판정 정확도를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(예측 MAE 18.1분 -> 5.0분(72% 개선), 기한 초과 판정 50% -> 88% TZ2 위험 가중치 0.188 -> 0.314, UAT 100점, 개선 요구 5건 반영)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": "구역별 위험 가중치 갱신 결과와 UAT 점검표 점수를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>구역별 위험 가중치 갱신 결과와 UAT 점검표 점수를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>구역별 위험 가중치 갱신 결과와 UAT 점검표 점수를 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>예측 MAE 18.1분 -> 5.0분(72% 개선), 기한 초과 판정 50% -> 88% TZ2 위험 가중치 0.188 -> 0.314, UAT 100점, 개선 요구 5건 반영</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>구역별 위험 가중치 갱신 결과와 UAT 점검표 점수를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>구역별 위험 가중치 갱신 결과와 UAT 점검표 점수를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(예측 MAE 18.1분 -> 5.0분(72% 개선), 기한 초과 판정 50% -> 88% TZ2 위험 가중치 0.188 -> 0.314, UAT 100점, 개선 요구 5건 반영)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>사전 강도(20회 상당)를 5와 50으로 바꿔 위험 가중치가 관측에 얼마나 민감하게 반응하는지 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": "MOV02_M10",
|
|
"sequence": 10,
|
|
"title": "전장 수송 자산 동적 배정 및 최적 보급 경로 추천 시스템 최종 완성",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>환경 점검부터 제약 반영, 경로 추천, 자산 동적 배정, 승인 대기 분리, 실적·비용 집계까지 한 번에 실행되는 통합 시스템을 완성한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>하루 동안 시간 차를 두고 들어오는 수송 요청 14건을 가용 시각이 이른 자산부터 배정하고, 재보정된 계수와 위험 가중치로 경로를 고른다. 도로로 갈 수 없는 요청은 공중수송 대안으로, 위험·고비용 건은 통제관 승인대기로 분리한다. 최단시간·트럭 전용 기준선과 수송량, 톤km당 비용, 정시율, 리드타임, 생존확률을 비교하고 자체 점검표, 매뉴얼 목차, 브리핑 요약을 출력한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>전장 수송 자산 동적 배정 및 최적 보급 경로 추천 시스템을 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>환경 점검부터 제약 반영, 경로 추천, 자산 동적 배정, 승인 대기 분리, 실적·비용 집계까지 한 번에 실행되는 통합 시스템을 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>하루 동안 시간 차를 두고 들어오는 수송 요청 14건을 가용 시각이 이른 자산부터 배정하고, 재보정된 계수와 위험 가중치로 경로를 고른다 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>dist/mov02_package/, README.md, docs/mov02_final_manual.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/MOV02/mov02_m10_dataset.json",
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"/uploads/MOV02/mov02_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/MOV02/mov02_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/MOV02/mov02_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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"대시보드·시각화형",
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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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"dist/mov02_package/, README.md, docs/mov02_final_manual.md (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전장 수송 자산 동적 배정 및 최적 보급 경로 추천 시스템 최종 완성] 요구된 핵심 성능 기준(설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100% 기준을 충족하고 최종 배포본 생성 및 검수 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>클라우드/온프레미스 환경별 컨테이너화(Docker) 배포 구성을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치이 논리적으로 검증되었으며 Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트를 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> 상용 소프트웨어 수준의 완성도 및 조직 확산 가치</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 설치부터 실행까지 원클릭 설치 스크립트 완비, 매뉴얼 작성률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 최종 배포본 생성 및 검수 완료</p></li><li><p>검증 방법: Clean 환경에서의 설치 및 초기화 테스트</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."
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],
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"forbid": [
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"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"
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]
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},
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"guideSteps": [
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{
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"step": 1,
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"problem": "M10 코드를 실행해 환경 점검과 기준선·통합 시스템 KPI 비교표를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 환경 점검과 기준선·통합 시스템 KPI 비교표를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 환경 점검과 기준선·통합 시스템 KPI 비교표를 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 환경 점검과 기준선·통합 시스템 KPI 비교표를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 환경 점검과 기준선·통합 시스템 KPI 비교표를 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>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 2,
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"problem": "요청별 배정 결과에서 승인대기로 분리된 건과 사유를 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>요청별 배정 결과에서 승인대기로 분리된 건과 사유를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>요청별 배정 결과에서 승인대기로 분리된 건과 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>요청별 배정 결과에서 승인대기로 분리된 건과 사유를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>요청별 배정 결과에서 승인대기로 분리된 건과 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>",
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"attachments": []
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|
},
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|
{
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"step": 3,
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"problem": "자체 점검 결과와 브리핑 요약 수치가 KPI 표와 일치하는지 대조한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검 결과와 브리핑 요약 수치가 KPI 표와 일치하는지 대조한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검 결과와 브리핑 요약 수치가 KPI 표와 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 점검 결과와 브리핑 요약 수치가 KPI 표와 일치하는지 대조한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검 결과와 브리핑 요약 수치가 KPI 표와 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>",
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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>요청 수를 20건으로 늘리거나 트럭 수를 4대로 줄여 정시율과 비용이 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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