miliai/pbl02
1
0 Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
3a2308c696f32a3c33eaeab5be52dd89f04fbc32
pbl02/scenario_json/SUP02.json
T
KIM SU BO 350bb92bf9 시나리오 내용 반영
2026-10-08 16:43:48 +09:00

878 lines
123 KiB
JSON
Raw Blame History

{
"version": "1.0.0",
"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
"id": "SUP02",
"title": "군수품 시효성 품목 재고통제·잔여일 관리",
"category": "보급·재산·시효관리",
"level": 2,
"durationDays": 5,
"requiredHours": 28.5,
"status": "COMPLETED",
"isRecommended": false,
"summary": "",
"objectives": "<p>군수품 중에는 정비 주기와 사용 가능 기한이 정해져 있어 시효를 넘기거나 정비 시점을 놓치면 손실이 생기는 품목이 많다. 이 과제는 시효성 품목의 잔여일 관리 문제를 시간 한도가 있는 장비·부품의 잔여 수명(RUL) 관리와 시효성 부품 키트의 선입선출(FEFO) 재고 통제로 연결해 다룬다. 가상 장비 보유 현황의 운용 시간, 환경, 정비 이력으로 생존 분석 기반 수명 모델을 만들고, 정비창 능력·예산·키트 유효기간 제약 아래 12개월 계획정비 일정을 추천한다. 일정 확정과 도태 건의는 군수지휘관 승인 절차로 두고, 대규모 부하 시험, AAR 재보정, 자동 재학습 파이프라인까지 완성해 손실을 줄이는 재고·정비 통제 도구를 만든다.</p>",
"deliverables": [
"docs/sup02_logistics_domain_spec.md (필수)",
"데이터 딕셔너리 (필수)",
"src/etl/sup02_data_cleansing.py (필수)",
"정제 품질 보고서 (필수)",
"notebooks/sup02_eda_analysis.ipynb (필수)",
"EDA 요약 리포트 (필수)"
],
"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 장비·부대·키트 로트·수치는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며 실제 부대, 장비 제원, 재고 수량, 군수 코드, 정보체계는 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 정비 일정 추천과 도태 건의는 판단 보조이며 확정은 군수지휘관 승인(도태는 재정 담당 포함)과 지휘계통에 따른다. 비용 단가와 ROI 입력값은 교육용 가정값이다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
"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>",
"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 보급·재산·시효관리 데이터 분석 기초",
"refFiles": [],
"refText": "",
"projectSkills": [
{
"skillId": "competency_군특화문제해결_보급·재산·시효관리_문제분석",
"level": 2,
"category": "군특화문제해결",
"subCategory": "보급·재산·시효관리 문제분석"
},
{
"skillId": "competency_군특화문제해결_보급·재산·시효관리_대안도출",
"level": 1,
"category": "군특화문제해결",
"subCategory": "보급·재산·시효관리 대안도출"
},
{
"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
"level": 2,
"category": "데이터분석검증",
"subCategory": "AI 결과 검증"
},
{
"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
"level": 1,
"category": "AI활용역량",
"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
},
{
"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
"level": 2,
"category": "전술의사결정",
"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
}
],
"prerequisiteVods": [],
"missions": [
{
"id": "SUP02_M01",
"sequence": 1,
"title": "장비 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력 및 창정비 주기 데이터셋 스키마 설계",
"durationHours": 1.5,
"overview": "<p>가상 장비 보유 현황의 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력, 창정비 주기 데이터셋 스키마를 설계하고, 시효성 부품 키트 로트 스키마를 함께 정의한다.</p>",
"objectives": "<p>장비 식별, 부대, 운용 환경, 누적 운용시간, 창정비 후 운용시간, 기동거리, 일 가동률, 계획·비계획 정비 횟수, 점검 마모 비율과 고장 라벨의 필드·허용값을 정한다. 시효성 부품 키트는 로트 번호, 수량, 유효기간 필드로 정의해 정비 예정일에 유효기간이 부족한 키트를 쓸 수 없다는 규칙을 둔다. 데이터 사전과 실제 생성 데이터의 컬럼을 대조하고 검증기에 오류 6종을 주입해 검출 여부를 시험한다. 정비 소요 접수부터 정비 결과 환류까지 업무 프로세스를 단계별 담당·입력·산출·소요시간으로 정리한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>장비 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력 및 창정비 주기 데이터셋을 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>가상 장비 보유 현황의 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력, 창정비 주기 데이터셋 스키마를 설계하고, 시효성 부품 키트 로트 스키마를 함께 정의한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>장비 식별, 부대, 운용 환경, 누적 운용시간, 창정비 후 운용시간, 기동거리, 일 가동률, 계획·비계획 정비 횟수, 점검 마모 비율과 고장 라벨의 필드·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/sup02_logistics_domain_spec.md 및 데이터 딕셔너리</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m01_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m01_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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>",
"techStack": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"docs/sup02_logistics_domain_spec.md (필수)",
"데이터 딕셔너리 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[장비 운용 시간, 기동 거리, 정비 이력 및 창정비 주기 데이터셋 스키마 설계] 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>",
"<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>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"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>",
"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": "M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다.",
"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 30개 필드, 예측 피처 후보 22개(목표 20개 이상) 사전 누락 컬럼 없음, 주입 오류 6종 중 6종 검출, 프로세스 맵 9단계 250분(가장 긴 단계: 잔여 수명 예측)</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 30개 필드, 예측 피처 후보 22개(목표 20개 이상) 사전 누락 컬럼 없음, 주입 오류 6종 중 6종 검출, 프로세스 맵 9단계 250분(가장 긴 단계: 잔여 수명 예측))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": "검증기에 주입한 오류 6종이 모두 검출되는지 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>검증기에 주입한 오류 6종이 모두 검출되는지 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>검증기에 주입한 오류 6종이 모두 검출되는지 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 30개 필드, 예측 피처 후보 22개(목표 20개 이상) 사전 누락 컬럼 없음, 주입 오류 6종 중 6종 검출, 프로세스 맵 9단계 250분(가장 긴 단계: 잔여 수명 예측)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>검증기에 주입한 오류 6종이 모두 검출되는지 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>검증기에 주입한 오류 6종이 모두 검출되는지 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(데이터 사전 30개 필드, 예측 피처 후보 22개(목표 20개 이상) 사전 누락 컬럼 없음, 주입 오류 6종 중 6종 검출, 프로세스 맵 9단계 250분(가장 긴 단계: 잔여 수명 예측))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": "프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>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 30개 필드, 예측 피처 후보 22개(목표 20개 이상) 사전 누락 컬럼 없음, 주입 오류 6종 중 6종 검출, 프로세스 맵 9단계 250분(가장 긴 단계: 잔여 수명 예측)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(데이터 사전 30개 필드, 예측 피처 후보 22개(목표 20개 이상) 사전 누락 컬럼 없음, 주입 오류 6종 중 6종 검출, 프로세스 맵 9단계 250분(가장 긴 단계: 잔여 수명 예측))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 '예비 부품 재고' 같은 필드를 추가하고 실제 데이터에 없는 필드로 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": "SUP02_M02",
"sequence": 2,
"title": "운용 환경(험지/염분/혹한) 가중치 반영 및 장비 노후화 지표 전처리 모듈 구현",
"durationHours": 2.0,
"overview": "<p>운용 환경(험지·염분·혹한) 가중치를 반영한 노후화 지표 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
"objectives": "<p>오류를 주입한 오염 데이터에 환경 표기 통일, 중복 제거, 부호·단위 오류 보정, 결측 보정 등 정제 규칙을 순서대로 적용하고 처리 건수를 로그로 남긴다. 환경 가중치를 곱한 환경 가중 운용시간과 노후 지수를 산출한다. 긴급 운용 기록과 비계획 정비는 이상치로 삭제하지 않고 예외로 표시해 보존한다. 정합성 검증 8항목과 원본 대비 복원 정확도, 전후 기술통계를 확인한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>운용 환경(험지/염분) 가중치를 반영한 노후화 지표 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>운용 환경(험지·염분·혹한) 가중치를 반영한 노후화 지표 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>오류를 주입한 오염 데이터에 환경 표기 통일, 중복 제거, 부호·단위 오류 보정, 결측 보정 등 정제 규칙을 순서대로 적용하고 처리 건수를 로그로 남긴다 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/etl/sup02_data_cleansing.py 및 정제 품질 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m02_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m02_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/etl/sup02_data_cleansing.py (필수)",
"정제 품질 보고서 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[운용 환경(험지/염분/혹한) 가중치 반영 및 장비 노후화 지표 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>",
"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": "M2 코드를 실행해 정제 규칙 로그의 처리 건수를 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 로그의 처리 건수를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 로그의 처리 건수를 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>정제 규칙 11종 적용(목표 10종 이상), 정합성 검증 통과율 100% 긴급 운용 기록 8행 보존, 격리 1행은 담당자 확인 대기</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 로그의 처리 건수를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 정제 규칙 로그의 처리 건수를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 11종 적용(목표 10종 이상), 정합성 검증 통과율 100% 긴급 운용 기록 8행 보존, 격리 1행은 담당자 확인 대기)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": "정합성 검증 8항목 결과와 복원 정확도를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>정합성 검증 8항목 결과와 복원 정확도를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>정합성 검증 8항목 결과와 복원 정확도를 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 11종 적용(목표 10종 이상), 정합성 검증 통과율 100% 긴급 운용 기록 8행 보존, 격리 1행은 담당자 확인 대기</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>정합성 검증 8항목 결과와 복원 정확도를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>정합성 검증 8항목 결과와 복원 정확도를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 11종 적용(목표 10종 이상), 정합성 검증 통과율 100% 긴급 운용 기록 8행 보존, 격리 1행은 담당자 확인 대기)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": "긴급 운용 기록이 삭제 없이 보존되었는지 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>긴급 운용 기록이 삭제 없이 보존되었는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>긴급 운용 기록이 삭제 없이 보존되었는지 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 11종 적용(목표 10종 이상), 정합성 검증 통과율 100% 긴급 운용 기록 8행 보존, 격리 1행은 담당자 확인 대기</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>긴급 운용 기록이 삭제 없이 보존되었는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>긴급 운용 기록이 삭제 없이 보존되었는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정제 규칙 11종 적용(목표 10종 이상), 정합성 검증 통과율 100% 긴급 운용 기록 8행 보존, 격리 1행은 담당자 확인 대기)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>긴급 운용 판정 기준(일 가동률 12시간)을 바꿔 보존 건수 변화를 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": "SUP02_M03",
"sequence": 3,
"title": "선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) 계산 Baseline 알고리즘 구현",
"durationHours": 2.5,
"overview": "<p>선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) Baseline을 구현하고 EDA로 오차 요인을 찾는다.</p>",
"objectives": "<p>규정 주기에서 창정비 후 운용시간을 빼고 일 가동률로 나눠 잔여 수명을 계산한다. 생존 장비의 오차를 환경, 가동률, 비계획 정비율, 점검 마모 조건별로 나누어 편향 방향을 확인한다. Baseline 오차와의 스피어만 상관과 p-value로 유의한 피처를 고르고 가설검정과 파레토 분석을 수행한다. 시각화 차트 8종 이상을 만들어 핵심 발견을 정리한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) 계산 Baseline 알고리즘을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) Baseline을 구현하고 EDA로 오차 요인을 찾는다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>규정 주기에서 창정비 후 운용시간을 빼고 일 가동률로 나눠 잔여 수명 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>notebooks/sup02_eda_analysis.ipynb 및 EDA 요약 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m03_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m03_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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>",
"techStack": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"notebooks/sup02_eda_analysis.ipynb (필수)",
"EDA 요약 리포트 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[선형 감가상각 기반 1차 잔여 수명(RUL) 계산 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 Baseline의 MAE·MAPE·R2를 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 MAE·MAPE·R2를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 MAE·MAPE·R2를 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 MAE 366일, MAPE 51.8%, R2 0.740 유의한 상관 피처 7개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종 생성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 MAE·MAPE·R2를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 Baseline의 MAE·MAPE·R2를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline MAE 366일, MAPE 51.8%, R2 0.740 유의한 상관 피처 7개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종 생성)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": "환경별 편향 방향이 서로 반대인 이유를 정리한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>환경별 편향 방향이 서로 반대인 이유를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>환경별 편향 방향이 서로 반대인 이유를 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>Baseline MAE 366일, MAPE 51.8%, R2 0.740 유의한 상관 피처 7개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종 생성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>환경별 편향 방향이 서로 반대인 이유를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>환경별 편향 방향이 서로 반대인 이유를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline MAE 366일, MAPE 51.8%, R2 0.740 유의한 상관 피처 7개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종 생성)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": "유의한 상관 피처와 파레토 결과를 기록한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>유의한 상관 피처와 파레토 결과를 기록한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>유의한 상관 피처와 파레토 결과를 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>Baseline MAE 366일, MAPE 51.8%, R2 0.740 유의한 상관 피처 7개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종 생성</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>유의한 상관 피처와 파레토 결과를 기록한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>유의한 상관 피처와 파레토 결과를 기록한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(Baseline MAE 366일, MAPE 51.8%, R2 0.740 유의한 상관 피처 7개(목표 5개 이상), EDA 차트 8종 생성)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>상관 기준(\\</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": "SUP02_M04",
"sequence": 4,
"title": "생존 분석(Weibull/Cox) 기반 장비/부품 고장 확률 곡선 및 기대수명 예측 모델 고도화",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>와이블 AFT와 Cox 비례위험 모형으로 고장 확률 곡선과 기대수명을 예측한다.</p>",
"objectives": "<p>생존 분석 라이브러리를 쓰지 않고 scipy로 와이블 AFT와 Cox 모형을 직접 구현한다. 고장 장비와 중도절단 장비를 함께 학습하고 환경별 수명비와 위험비를 해석한다. 창정비 후 운용시간별 누적 고장 확률 곡선과 B10 수명, 1년 내 고장 확률 보정표를 만든다. 숨은 정답 수명으로 기대수명 MAPE와 C-index를 평가한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>생존 분석 기반 장비/부품 고장 확률 및 기대수명 예측 모델을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>와이블 AFT와 Cox 비례위험 모형으로 고장 확률 곡선과 기대수명을 예측한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>생존 분석 라이브러리를 쓰지 않고 scipy로 와이블 AFT와 Cox 모형을 직접 구현하고 동작을 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/sup02_feature_engineering.py 및 기준 모델</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m04_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m04_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/features/sup02_feature_engineering.py (필수)",
"기준 모델 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[생존 분석(Weibull/Cox) 기반 장비/부품 고장 확률 곡선 및 기대수명 예측 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>",
"<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>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"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>",
"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": "M4 코드를 실행해 와이블 형상 모수와 환경별 수명비를 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 와이블 형상 모수와 환경별 수명비를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 와이블 형상 모수와 환경별 수명비를 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>파생 피처 12개, 와이블 형상 k=10.83 기대수명 MAPE 10.2%(목표 25% 이하), C-index 0.767, 규정 주기 8000h 시점 고장 확률 일반 39%·험지 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 와이블 형상 모수와 환경별 수명비를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 와이블 형상 모수와 환경별 수명비를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 12개, 와이블 형상 k=10.83 기대수명 MAPE 10.2%(목표 25% 이하), C-index 0.767, 규정 주기 8000h 시점 고장 확률 일반 39%·험지 100%)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": "누적 고장 확률표에서 규정 주기 시점의 환경별 확률을 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>누적 고장 확률표에서 규정 주기 시점의 환경별 확률을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>누적 고장 확률표에서 규정 주기 시점의 환경별 확률을 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>파생 피처 12개, 와이블 형상 k=10.83 기대수명 MAPE 10.2%(목표 25% 이하), C-index 0.767, 규정 주기 8000h 시점 고장 확률 일반 39%·험지 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>누적 고장 확률표에서 규정 주기 시점의 환경별 확률을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>누적 고장 확률표에서 규정 주기 시점의 환경별 확률을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 12개, 와이블 형상 k=10.83 기대수명 MAPE 10.2%(목표 25% 이하), C-index 0.767, 규정 주기 8000h 시점 고장 확률 일반 39%·험지 100%)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": "기대수명 MAPE와 C-index를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기대수명 MAPE와 C-index를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>기대수명 MAPE와 C-index를 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>파생 피처 12개, 와이블 형상 k=10.83 기대수명 MAPE 10.2%(목표 25% 이하), C-index 0.767, 규정 주기 8000h 시점 고장 확률 일반 39%·험지 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>기대수명 MAPE와 C-index를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>기대수명 MAPE와 C-index를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(파생 피처 12개, 와이블 형상 k=10.83 기대수명 MAPE 10.2%(목표 25% 이하), C-index 0.767, 규정 주기 8000h 시점 고장 확률 일반 39%·험지 100%)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>규정 주기(CYCLE)를 7000으로 바꿔 고장 확률 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": "SUP02_M05",
"sequence": 5,
"title": "예산 및 정비창 능력 연계 최적 계획정비(Overhaul) 일정 추천 엔진 개발",
"durationHours": 3.5,
"overview": "<p>예산과 정비창 능력을 연계한 12개월 계획정비 일정 추천 엔진을 개발한다.</p>",
"objectives": "<p>와이블 AFT와 점검 마모 피처를 쓰는 GBR을 앙상블해 잔여 수명을 예측하고 선형 감가상각 기준과 비교한다. 월별 정비창 능력과 월 예산, 시효성 키트 유효기간(선입선출, 14일 여유)을 제약으로 scipy 정수계획으로 정비 월을 배정한다. 규정 주기 고정 일정과 탐욕 배정을 같은 제약에서 비교하고 비용과 비계획 고장을 계산한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>정비창 능력 연계 최적 계획정비(Overhaul) 일정 추천 엔진을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>예산과 정비창 능력을 연계한 12개월 계획정비 일정 추천 엔진을 개발한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>와이블 AFT와 점검 마모 피처를 쓰는 GBR을 앙상블해 잔여 수명을 예측하고 선형 감가상각 기준과 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/models/sup02_advanced_model.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m05_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m05_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/models/sup02_advanced_model.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[예산 및 정비창 능력 연계 최적 계획정비(Overhaul) 일정 추천 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 모델별 MAE·R2를 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 모델별 MAE·R2를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 모델별 MAE·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>MAE 개선 40.5%, RMSE 개선 33.6%, R2 0.916 정수계획 안 비용 37.0% 절감, 비계획 고장 47 -> 21대, 키트 유효기간 부족 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 모델별 MAE·R2를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 모델별 MAE·R2를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(MAE 개선 40.5%, RMSE 개선 33.6%, R2 0.916 정수계획 안 비용 37.0% 절감, 비계획 고장 47 -> 21대, 키트 유효기간 부족 0건)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": "일정안 3종의 비용과 비계획 고장을 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>일정안 3종의 비용과 비계획 고장을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>일정안 3종의 비용과 비계획 고장을 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>MAE 개선 40.5%, RMSE 개선 33.6%, R2 0.916 정수계획 안 비용 37.0% 절감, 비계획 고장 47 -> 21대, 키트 유효기간 부족 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>일정안 3종의 비용과 비계획 고장을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>일정안 3종의 비용과 비계획 고장을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(MAE 개선 40.5%, RMSE 개선 33.6%, R2 0.916 정수계획 안 비용 37.0% 절감, 비계획 고장 47 -> 21대, 키트 유효기간 부족 0건)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": "월별 배정이 능력·예산 한도를 지키는지 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>월별 배정이 능력·예산 한도를 지키는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>월별 배정이 능력·예산 한도를 지키는지 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>MAE 개선 40.5%, RMSE 개선 33.6%, R2 0.916 정수계획 안 비용 37.0% 절감, 비계획 고장 47 -> 21대, 키트 유효기간 부족 0건</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>월별 배정이 능력·예산 한도를 지키는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>월별 배정이 능력·예산 한도를 지키는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(MAE 개선 40.5%, RMSE 개선 33.6%, R2 0.916 정수계획 안 비용 37.0% 절감, 비계획 고장 47 -> 21대, 키트 유효기간 부족 0건)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>월 예산(BUDGET_M)을 10000으로 줄여 절감률 변화를 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": "SUP02_M06",
"sequence": 6,
"title": "부대별 장비 노후도 현황 및 권장 정비 캘린더 대시보드 구현",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>부대별 장비 노후도 현황과 권장 정비 캘린더 대시보드를 구현하고 예측 근거를 설명한다.</p>",
"objectives": "<p>부대별 장비 수, 평균 노후 지수, 평균 예측 잔여 수명, 고위험 비율을 집계한다. 부대와 월로 나눈 권장 정비 캘린더를 만든다. 평균 장비 대비 변화량을 요인군으로 합산하는 방식으로 장비별 기여도 상위 3개 요인을 구한다. 위험 상위 장비는 자연어 설명으로 출력한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>부대별 장비 노후도 현황 및 권장 정비 캘린더 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>부대별 장비 노후도 현황과 권장 정비 캘린더 대시보드를 구현하고 예측 근거를 설명한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>부대별 장비 수, 평균 노후 지수, 평균 예측 잔여 수명, 고위험 비율을 집계 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/explainability/sup02_xai_explainer.py 및 XAI 리포트</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m06_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m06_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/explainability/sup02_xai_explainer.py (필수)",
"XAI 리포트 (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[부대별 장비 노후도 현황 및 권장 정비 캘린더 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>",
"<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>"
],
"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>",
"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 부대별 현황표와 정비 캘린더를 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 부대별 현황표와 정비 캘린더를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 부대별 현황표와 정비 캘린더를 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>기여도 상위 3개 요인 자동 산출 601대 중 601대(100%) 고위험 비율 최고 부대 U4(6%), 180일 미만 장비 중 일정 미배정 0대</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 부대별 현황표와 정비 캘린더를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 부대별 현황표와 정비 캘린더를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(기여도 상위 3개 요인 자동 산출 601대 중 601대(100%) 고위험 비율 최고 부대 U4(6%), 180일 미만 장비 중 일정 미배정 0대)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": "위험 상위 장비의 기여 요인을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>위험 상위 장비의 기여 요인을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>위험 상위 장비의 기여 요인을 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>기여도 상위 3개 요인 자동 산출 601대 중 601대(100%) 고위험 비율 최고 부대 U4(6%), 180일 미만 장비 중 일정 미배정 0대</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>위험 상위 장비의 기여 요인을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>위험 상위 장비의 기여 요인을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(기여도 상위 3개 요인 자동 산출 601대 중 601대(100%) 고위험 비율 최고 부대 U4(6%), 180일 미만 장비 중 일정 미배정 0대)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": "자연어 설명 3건을 읽고 조치 사항을 적는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자연어 설명 3건을 읽고 조치 사항을 적는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자연어 설명 3건을 읽고 조치 사항을 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>기여도 상위 3개 요인 자동 산출 601대 중 601대(100%) 고위험 비율 최고 부대 U4(6%), 180일 미만 장비 중 일정 미배정 0대</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자연어 설명 3건을 읽고 조치 사항을 적는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자연어 설명 3건을 읽고 조치 사항을 적는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(기여도 상위 3개 요인 자동 산출 601대 중 601대(100%) 고위험 비율 최고 부대 U4(6%), 180일 미만 장비 중 일정 미배정 0대)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>권장 정비 캘린더를 월 합계가 15대로 제한되도록 능력을 바꿔 본다.</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": "SUP02_M07",
"sequence": 7,
"title": "정비 일정 확정 및 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차 설계",
"durationHours": 3.5,
"overview": "<p>정비 일정 확정과 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차를 설계하고 비용 절감 효과를 검증한다.</p>",
"objectives": "<p>관행 일정 대비 제안 일정의 12개월 비용을 평상, 정비창 능력 감소, 예산 삭감, 키트 재고 부족, 가동률 상승 등 시나리오별로 비교하고 백테스트와 민감도를 확인한다. AI 추천안은 모두 검토대기로 등록하고 역할별 권한으로 승인을 제한하며, 도태 건의는 군수지휘관과 재정 담당의 2단계 결재로 한다. 권한 우회 10건을 시험하고 해시 체인 감사 로그의 위변조를 검출한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>정비 일정 확정을 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>정비 일정 확정과 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차를 설계하고 비용 절감 효과를 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>관행 일정 대비 제안 일정의 12개월 비용을 평상, 정비창 능력 감소, 예산 삭감, 키트 재고 부족, 가동률 상승 등 시나리오별로 비교하고 백테스트와 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/sup02_simulator.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m07_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m07_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/optimization/sup02_simulator.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정비 일정 확정 및 장비 도태 건의를 위한 군수지휘관 HITL 승인 절차 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 절감률을 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 절감률을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 절감률을 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>시나리오 6종 평균 절감 35.3%(최소 32.6%), 백테스트 평균 35.4% 자동 승인 0건, 권한 우회 10건 중 10건 차단, 감사 로그 20건 무결성 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 절감률을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 시나리오별 절감률을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시나리오 6종 평균 절감 35.3%(최소 32.6%), 백테스트 평균 35.4% 자동 승인 0건, 권한 우회 10건 중 10건 차단, 감사 로그 20건 무결성 100%)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": "AI 추천안이 모두 검토대기인지, 도태 건의가 2단계 결재 대상인지 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>AI 추천안이 모두 검토대기인지, 도태 건의가 2단계 결재 대상인지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>AI 추천안이 모두 검토대기인지, 도태 건의가 2단계 결재 대상인지 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 35.3%(최소 32.6%), 백테스트 평균 35.4% 자동 승인 0건, 권한 우회 10건 중 10건 차단, 감사 로그 20건 무결성 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>AI 추천안이 모두 검토대기인지, 도태 건의가 2단계 결재 대상인지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>AI 추천안이 모두 검토대기인지, 도태 건의가 2단계 결재 대상인지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시나리오 6종 평균 절감 35.3%(최소 32.6%), 백테스트 평균 35.4% 자동 승인 0건, 권한 우회 10건 중 10건 차단, 감사 로그 20건 무결성 100%)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": "권한 우회 차단과 감사 로그 위변조 검출을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>권한 우회 차단과 감사 로그 위변조 검출을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>권한 우회 차단과 감사 로그 위변조 검출을 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 35.3%(최소 32.6%), 백테스트 평균 35.4% 자동 승인 0건, 권한 우회 10건 중 10건 차단, 감사 로그 20건 무결성 100%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>권한 우회 차단과 감사 로그 위변조 검출을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>권한 우회 차단과 감사 로그 위변조 검출을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(시나리오 6종 평균 절감 35.3%(최소 32.6%), 백테스트 평균 35.4% 자동 승인 0건, 권한 우회 10건 중 10건 차단, 감사 로그 20건 무결성 100%)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>고장 비용 단가를 절반으로 줄여 절감률이 어떻게 변하는지 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": "SUP02_M08",
"sequence": 8,
"title": "전체 군단 보유 장비 1만대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 테스트",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>보유 장비 1만 대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 시험과 경보 정확도 시험을 수행한다.</p>",
"objectives": "<p>보유 장비 1천~10만 대 규모에서 피처 생성, 수명 예측, 일정 배정, 대시보드 집계 시간을 잰다. 예측 잔여 수명이 기준보다 짧은 장비를 경보로 정하고 여유일별 정확도·재현율·정밀도를 비교한다. 결측, 환경 오기재, 단위 오류를 주입해 경보 성능 저하를 확인하고 정수계획 풀이 시간을 후보 수별로 측정한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>보유 장비 1만대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>보유 장비 1만 대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 시험과 경보 정확도 시험을 수행한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>보유 장비 1천~10만 대 규모에서 피처 생성, 수명 예측, 일정 배정, 대시보드 집계 시간을 잰다 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/dashboard/sup02_app.py (Streamlit/Dash 등)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m08_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m08_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"src/dashboard/sup02_app.py (Streamlit/Dash 등) (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[전체 군단 보유 장비 1만대 수명 일괄 시뮬레이션 부하 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>",
"<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>",
"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": "M8 코드를 실행해 규모별 처리 시간을 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 규모별 처리 시간을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 규모별 처리 시간을 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>1만 대 일괄 처리 0.06초, 대시보드 로딩 0.107초(목표 2초 이내) 경보 정확도 95.5%(재현율 70.9%, 정밀도 67.5%), 복합 오류 시 93.5%(목표 미달)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 규모별 처리 시간을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 규모별 처리 시간을 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(1만 대 일괄 처리 0.06초, 대시보드 로딩 0.107초(목표 2초 이내) 경보 정확도 95.5%(재현율 70.9%, 정밀도 67.5%), 복합 오류 시 93.5%(목표 미달))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": "여유일별 경보 정확도·재현율·정밀도를 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>여유일별 경보 정확도·재현율·정밀도를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>여유일별 경보 정확도·재현율·정밀도를 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>1만 대 일괄 처리 0.06초, 대시보드 로딩 0.107초(목표 2초 이내) 경보 정확도 95.5%(재현율 70.9%, 정밀도 67.5%), 복합 오류 시 93.5%(목표 미달)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>여유일별 경보 정확도·재현율·정밀도를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>여유일별 경보 정확도·재현율·정밀도를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(1만 대 일괄 처리 0.06초, 대시보드 로딩 0.107초(목표 2초 이내) 경보 정확도 95.5%(재현율 70.9%, 정밀도 67.5%), 복합 오류 시 93.5%(목표 미달))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": "오류 주입 조건별 성능을 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오류 주입 조건별 성능을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오류 주입 조건별 성능을 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>1만 대 일괄 처리 0.06초, 대시보드 로딩 0.107초(목표 2초 이내) 경보 정확도 95.5%(재현율 70.9%, 정밀도 67.5%), 복합 오류 시 93.5%(목표 미달)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오류 주입 조건별 성능을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>오류 주입 조건별 성능을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(1만 대 일괄 처리 0.06초, 대시보드 로딩 0.107초(목표 2초 이내) 경보 정확도 95.5%(재현율 70.9%, 정밀도 67.5%), 복합 오류 시 93.5%(목표 미달))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 여유일을 120으로 바꿔 재현율과 오경보 변화를 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": "SUP02_M09",
"sequence": 9,
"title": "AAR 기반 수명 예측 오차 분석 및 환경 가중치 파라미터 재보정",
"durationHours": 3.0,
"overview": "<p>AAR로 수명 예측 오차를 분석하고 환경 가중치를 재보정해 ROI를 산출한다.</p>",
"objectives": "<p>운영 장비의 예측 오차를 환경, 가동률, 비계획 정비율별로 나누고 큰 오차의 원인을 분류한다. 비음수 최소제곱으로 환경 가중치 행렬을 재보정하고 보류 장비로 검증한다. 변화율이 큰 가중치는 정비계획관 검토와 군수지휘관 승인 뒤 적용한다. 비용 절감액, 가동 중단일수 단축률, 투자 회수 기간을 계산하고 민감도를 분석한다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 수명 예측 오차를 분석하고 환경 가중치를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR로 수명 예측 오차를 분석하고 환경 가중치를 재보정해 ROI를 산출한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>운영 장비의 예측 오차를 환경, 가동률, 비계획 정비율별로 나누고 큰 오차의 원인을 분류 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/sup02_roi_analysis.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m09_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m09_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"reports/sup02_roi_analysis.md (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 수명 예측 오차 분석 및 환경 가중치 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 환경별 편향과 오차 원인 분류를 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 환경별 편향과 오차 원인 분류를 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 환경별 편향과 오차 원인 분류를 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>보류 장비 MAE 184.5일 -> 163.1일(11.6% 감소), MAPE 24.5% -> 19.4% 비용 절감액 15,323만원, 가동 중단일수 단축률 15.4%, 투자 회수 9.4개월</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 환경별 편향과 오차 원인 분류를 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 환경별 편향과 오차 원인 분류를 읽는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(보류 장비 MAE 184.5일 -> 163.1일(11.6% 감소), MAPE 24.5% -> 19.4% 비용 절감액 15,323만원, 가동 중단일수 단축률 15.4%, 투자 회수 9.4개월)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 보류 장비 성능을 비교한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>재보정 전후 보류 장비 성능을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>재보정 전후 보류 장비 성능을 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>보류 장비 MAE 184.5일 -> 163.1일(11.6% 감소), MAPE 24.5% -> 19.4% 비용 절감액 15,323만원, 가동 중단일수 단축률 15.4%, 투자 회수 9.4개월</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>재보정 전후 보류 장비 성능을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>재보정 전후 보류 장비 성능을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(보류 장비 MAE 184.5일 -> 163.1일(11.6% 감소), MAPE 24.5% -> 19.4% 비용 절감액 15,323만원, 가동 중단일수 단축률 15.4%, 투자 회수 9.4개월)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": "ROI 3대 지표와 민감도를 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>ROI 3대 지표와 민감도를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>ROI 3대 지표와 민감도를 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>보류 장비 MAE 184.5일 -> 163.1일(11.6% 감소), MAPE 24.5% -> 19.4% 비용 절감액 15,323만원, 가동 중단일수 단축률 15.4%, 투자 회수 9.4개월</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>ROI 3대 지표와 민감도를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>ROI 3대 지표와 민감도를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(보류 장비 MAE 184.5일 -> 163.1일(11.6% 감소), MAPE 24.5% -> 19.4% 비용 절감액 15,323만원, 가동 중단일수 단축률 15.4%, 투자 회수 9.4개월)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>도입비(INV)를 18000으로 바꿔 회수 기간을 계산한다.</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": "SUP02_M10",
"sequence": 10,
"title": "장비 노후도 기반 기대수명 예측 및 계획정비 추천 시스템 통합 완성",
"durationHours": 3.5,
"overview": "<p>기대수명 예측과 계획정비 추천 시스템을 통합 실행하고 운영 문서와 자동 재학습 파이프라인을 완성한다.</p>",
"objectives": "<p>보유 현황 갱신, 정합성 검증, 분포 변화(PSI) 점검, 챔피언/챌린저 재학습, 수명 예측, 12개월 정비 일정 추천을 한 번에 실행한다. 일정·긴급 점검·도태 후보는 승인대기로 분리한다. 운영 문서 12개 항목 완비율과 인터페이스 명세를 출력하고 자체 점검 8항목과 브리핑 요약을 만든다.</p>",
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>장비 노후도 기반 기대수명 예측 및 계획정비 일정 추천 도구를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>기대수명 예측과 계획정비 추천 시스템을 통합 실행하고 운영 문서와 자동 재학습 파이프라인을 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>보유 현황 갱신, 정합성 검증, 분포 변화(PSI) 점검, 챔피언/챌린저 재학습, 수명 예측, 12개월 정비 일정 추천을 한 번에 실행 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/sup02_operations_guide.md 및 pipeline/sup02_retrain.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
"attachments": [],
"materials": [
"/uploads/SUP02/sup02_m10_dataset.json",
"/uploads/SUP02/sup02_m10_sample.md"
],
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/SUP02/sup02_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>",
"techStack": [
"보급·재산·시효관리",
"데이터분석형",
"데이터 전처리",
"알고리즘 구현",
"HITL 검증"
],
"deliverables": [
"docs/sup02_operations_guide.md (필수)",
"pipeline/sup02_retrain.py (필수)"
],
"evaluationKeys": [
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[장비 노후도 기반 기대수명 예측 및 계획정비 추천 시스템 통합 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>",
"<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>"
],
"evaluationTypes": [
"REQUIRED",
"REQUIRED"
],
"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>",
"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": "M10 코드를 실행해 재학습 판정과 12개월 일정을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 재학습 판정과 12개월 일정을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 재학습 판정과 12개월 일정을 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 재학습 판정과 12개월 일정을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 재학습 판정과 12개월 일정을 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": "처리 구분 건수와 자동 확정 0건을 확인한다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>처리 구분 건수와 자동 확정 0건을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>처리 구분 건수와 자동 확정 0건을 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>처리 구분 건수와 자동 확정 0건을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>처리 구분 건수와 자동 확정 0건을 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": 3,
"problem": "자체 점검 8항목과 브리핑 요약을 읽는다.",
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자체 점검 8항목과 브리핑 요약을 읽는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자체 점검 8항목과 브리핑 요약을 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>( )</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자체 점검 8항목과 브리핑 요약을 읽는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자체 점검 8항목과 브리핑 요약을 읽는다. 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",
"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>승격 기준(MAE 3% 개선)을 10%로 올려 판정이 바뀌는지 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": []
}
]
}
]
}
Reference in new issue View Git Blame Copy Permalink