MOV01 실습가이드 - 데이터 기반 수송 소요예측 Tool
구 분 실습가이드 [교육용가상자료]
1. 실습 개요
본 실습은 교육용 가상 노선망의 구간 통과량 자료로 수송 소요와 병목 지체를 예측하고 우회 물량 배분안을 만드는 수송 소요예측 도구를 미션 단위로 구현하는 과정이다. 미션마다 정답 코드(MOV01_정답코드.md)의 해당 코드를 웹 파이썬 실행기에 붙여 넣어 실행하고, 출력 수치가 평가 기준을 충족하는지 확인한 뒤 파라미터를 바꾸는 도전 과제를 수행한다. 미션별 코드는 서로 독립적이어서 어느 미션부터 실행해도 동작한다.
| 과제 |
MOV01 데이터 기반 수송 소요예측 Tool |
| 준비물 |
MOV01_정답코드.md, 웹 파이썬 실행기(numpy·pandas·scipy·scikit-learn·matplotlib 사용 가능), 결과 기록용 문서 |
2. 진행 방법
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정답코드 md에서 해당 미션의 코드 블록 전체를 복사해 실행기에 붙여 넣고 실행한다(부분 복사 시 가상 노선망 생성 함수가 빠져 오류가 난다).
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실행 결과를 md의 '실행 결과 예시'와 비교한다. 난수 시드가 고정되어 있어 같은 값이 나와야 한다(실행 시간·갱신 지연 수치는 환경에 따라 다르다).
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도전 과제는 코드 상단의 파라미터(수요, 폐쇄 구간, 경보 기준, 단가 등)를 바꿔 다시 실행하고 변화와 이유를 기록한다.
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그래프 글자는 영문, 표·출력은 한글이다. 한글이 깨지면 실행기 글꼴 문제이며 결과에는 영향이 없다. M4·M5·M10은 모델 학습으로 실행에 10초 안팎이 걸릴 수 있다.
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실제 부대 위치·보급로·장비 제원은 입력하지 않는다. 우회·봉쇄 모의는 학습용이며 실제 수송 결심은 지휘계통과 작전군수관 승인에 따른다.
3. 미션 진행 요약
| 미션 |
난이도·시간 |
핵심 확인 결과 |
| M1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의 |
초급 |
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| 1.5시간 |
데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상) |
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| M2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현 |
초급~중급 |
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| 2시간 |
정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100% |
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| M3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현 |
중급 |
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| 2.5시간 |
Baseline 통과시간 MAPE 7.4%, 유의한 상관 피처 14개(목표 5개 이상) |
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| M4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화 |
중급 |
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| 3시간 |
최대유량 290대/시, 병목 A2·B1·C1·X1, A2 폐쇄 시 평균 통과 +4.0분 |
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| M5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발 |
중급~고급 |
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| 3.5시간 |
A2 교량 폐쇄 시 대당 +3.96분, +0.81L(일 485.7L, 가정값) |
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| M6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현 |
중급~고급 |
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| 3시간 |
상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%) |
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| M7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계 |
고급 |
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| 3.5시간 |
시나리오 6종 평균 절감 27.1%, 30일 백테스팅 평균 절감 16.0%(목표 15% 이상) |
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| M8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트 |
고급 |
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| 3시간 |
3개 구간 동시 차단 120조합 중 단절 3, 수요 초과 73, 수용 44 |
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| M9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정 |
고급 |
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| 3시간 |
검증 15일 지체 MAE 1.69분 -> 0.54분(68% 개선), 정비일 오차 -4.73 -> -0.03분 |
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| M10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성 |
최고급 |
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| 3.5시간 |
자체 점검 8/8 PASS, 운영 문서 12/12(100%) |
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미션 1. 전시 주요 보급로(MSR) 교차로, 병목 구간(병목 다리/터널) 및 통과 능력 데이터 정의
| 진행 순서 | 1) M1 코드를 실행해 데이터 사전의 필드 수와 실제 데이터 컬럼 대조 결과를 확인한다.
2) 구간 마스터에서 병목 후보(교량·터널·교차로)와 평시 이용률을 읽는다.
| 3) 업무 프로세스 맵 9단계에서 가장 오래 걸리는 단계를 표시한다. |
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| 확인할 결과 | 데이터 사전 29개 필드, 예측 피처 후보 27개(목표 20개 이상)
| 프로세스 맵 9단계, 현행 합계 260분, 사전 누락 컬럼 없음 |
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| 도전 과제 |
데이터 사전에 '정비 공지 시각' 같은 필드를 하나 추가하고, 실제 데이터에 없는 필드로 대조 결과에 나타나는지 확인한다. |
| 제출물 |
데이터 사전, 구간 마스터 표, 업무 프로세스 맵 |
미션 2. 수송 수량 폭증에 따른 구간별 병목 지체 시간(Delay) 계산 전처리 모듈 구현
| 진행 순서 | 1) M2 코드를 실행해 오염 데이터에 주입된 오류 55건과 정제 규칙 10종의 처리 건수를 확인한다.
2) 정합성 검증 7항목이 모두 PASS인지 확인한다.
| 3) 정비·긴급 불출 예외가 보존되었는지와 전후 기술통계를 비교한다. |
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| 확인할 결과 | 정제 규칙 10종, 정합성 검증 통과율 100%
| 비계획 정비 95건·긴급 불출 87건 보존, 통과량 복원 MAE 0.104대/시 |
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| 도전 과제 |
R10(이상치 플래그)의 기준을 IQR 3배에서 1.5배로 바꿔 표시 건수가 어떻게 달라지는지, 예외 행이 삭제되지 않는지 확인한다. |
| 제출물 |
정제 모듈 코드, 정제 규칙 로그, 정합성 검증 결과, 전후 통계 비교표 |
미션 3. 구간별 통과 용량 기반 1차 수송 지체 예측 Baseline 알고리즘 구현
| 진행 순서 | 1) M3 코드를 실행해 BPR Baseline의 통과시간 MAPE와 조건별 평균 오차를 확인한다.
2) 상관 상위 피처와 p-value, 정비일 평균 차이 검정 결과를 읽는다.
| 3) 파레토 결과와 8종 EDA 차트를 보고 핵심 발견 3가지를 적는다. |
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| 확인할 결과 | Baseline 통과시간 MAPE 7.4%, 유의한 상관 피처 14개(목표 5개 이상)
| 비계획 정비일 평균 오차 -4.87분(과소예측), 상위 20% 구간(A2, A1)이 지체의 33% |
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| 도전 과제 |
BPR 함수의 지수 b를 4.0에서 3.0으로 바꿔 MAPE와 정비일 오차가 어떻게 변하는지 비교한다. |
| 제출물 |
Baseline 코드, 조건별 오차표, 상관 분석표, EDA 차트, 핵심 발견 요약 |
미션 4. 네트워크 흐름(Max-Flow) 알고리즘 기반 병목 발생 지점 사전 식별 및 우회로 탐색 모델 고도화
| 진행 순서 | 1) M4 코드를 실행해 최대 통과능력과 최소 절단(병목) 구간을 확인한다.
2) 구간 폐쇄 시나리오별 새 병목, 최대유량, 평균 통과시간, 수요 대비 판정을 비교한다.
| 3) 시계열 교차검증 4개 폴드의 MAPE와 피처 중요도 상위 5개를 확인한다. |
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| 확인할 결과 | 최대유량 290대/시, 병목 A2·B1·C1·X1, A2 폐쇄 시 평균 통과 +4.0분
| 교차검증 평균 MAPE 3.06%(목표 25% 이하), BPR 대비 폴드마다 개선 |
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| 도전 과제 |
수요 D를 200에서 240으로 올려 A2 폐쇄가 수요 초과로 바뀌는지 확인하고, 이때 필요한 사람의 판단을 기록한다. |
| 제출물 |
병목 식별 코드, 폐쇄 시나리오 표, 교차검증표, 피처 중요도 |
미션 5. 우회 수송 시 추가 소요 시간 및 유류 소모량 산출 엔진 개발
| 진행 순서 | 1) M5 코드를 실행해 시나리오별 추가 소요 시간·거리·유류를 확인한다.
2) 기준(BPR), GBR, 랜덤 포레스트, 앙상블의 MAE·RMSE·MAPE·R2를 비교한다.
| 3) 정비일·긴급 불출일 같은 조건별 MAE에서 모델이 어디서 가장 크게 개선되는지 찾는다. |
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| 확인할 결과 | A2 교량 폐쇄 시 대당 +3.96분, +0.81L(일 485.7L, 가정값)
| 앙상블 MAE 0.475분, 기준 대비 73% 개선, R2 0.983(목표 0.85 이상) |
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| 도전 과제 |
유류 계수 L_IDLE을 0.08에서 0.16으로 바꿔 시나리오별 추가 유류가 얼마나 변하는지, 우선순위가 바뀌는지 비교한다. |
| 제출물 |
우회 엔진 코드, 시나리오별 우회 결과표, 모델 비교표 |
미션 6. 전시 보급로 병목 혼잡도 및 우회 경로 비교 시뮬레이션 대시보드 구현
| 진행 순서 | 1) M6 코드를 실행해 기여도 상위 3개 요인 자동 산출률과 요인군별 평균 기여를 확인한다.
2) 예측 지체 상위 4건의 자연어 설명이 업무적으로 납득되는지 읽는다.
| 3) 4개 패널 대시보드와 우회 경로 비교표(고정 배분 대비 단축률)를 확인한다. |
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| 확인할 결과 | 상위 3개 요인 자동 산출 300건 중 300건(100%)
| 우회 배정이 A2 폐쇄 시 고정 배분 대비 51% 단축(91.4분 -> 44.9분) |
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| 도전 과제 |
경보 기준(5분)을 3분으로 바꿔 상태판의 경보 구간 수가 어떻게 변하는지 확인한다. |
| 제출물 |
설명 모듈 코드, 자연어 설명 목록, 대시보드 화면, 우회 비교표 |
미션 7. 우회로 수송 명령 하달을 위한 작전군수관 HITL 통제 워크플로우 설계
| 진행 순서 | 1) M7 코드를 실행해 시나리오별 고정 배분과 LP 배분의 비용·절감률을 확인한다.
2) 30일 백테스팅 결과와 돌발 수요 민감도를 읽는다.
| 3) AI 우회안 6건이 모두 검토대기인지, 권한 우회 시도 10건이 모두 차단되는지, 감사 로그 위·변조가 검출되는지 확인한다. |
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| 확인할 결과 | 시나리오 6종 평균 절감 27.1%, 30일 백테스팅 평균 절감 16.0%(목표 15% 이상)
| 자동 승인 0건, 권한 우회 차단 10/10(100%), 감사 로그 22건 위·변조 검출 |
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| 도전 과제 |
상급 결재 기준(추가 소요 3분 이상)을 10분으로 바꿔 2단계 결재 대상 문서 수가 어떻게 달라지는지 확인한다. |
| 제출물 |
최적화 코드, 비용 비교표, 백테스팅 결과, 결재 이력, 차단 로그 |
미션 8. 주요 축선 3개 동시 봉쇄 상황 모의 우회 수송 시뮬레이션 스트레스 테스트
| 진행 순서 | 1) M8 코드를 실행해 3개 축선 접근 구간 동시 봉쇄 결과를 확인한다.
2) 120개 조합의 단절·수요 초과·수용 분포와 단절 조합에 자주 등장하는 구간을 읽는다.
| 3) 대시보드 갱신 지연과 경보 정확도·재현율·오경보를 확인한다. |
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| 확인할 결과 | 3개 구간 동시 차단 120조합 중 단절 3, 수요 초과 73, 수용 44
| 갱신 지연 최대 7ms 안팎(환경에 따라 다름, 목표 2초 이내), 경보 정확도 97.0%, 재현율 68% |
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| 도전 과제 |
수요 D를 150에서 100으로 줄이면 수용 가능한 조합이 얼마나 늘어나는지 비교한다. |
| 제출물 |
스트레스 시험 코드, 조합별 결과 요약, 갱신 지연 측정값, 경보 성능표 |
미션 9. AAR 기반 병목 예측 오차 분석 및 도로 통과 용량 파라미터 재보정
| 진행 순서 | 1) M9 코드를 실행해 재보정 전후 검증 구간 지체 MAE와 원인별 평균 오차를 확인한다.
2) 재보정 파라미터와 구간별 유효 용량 배율을 읽는다.
| 3) 3대 정량 효과 지표와 ROI, 민감도 결과를 확인한다. |
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| 확인할 결과 | 검증 15일 지체 MAE 1.69분 -> 0.54분(68% 개선), 정비일 오차 -4.73 -> -0.03분
| 연 절감 3.3억원(가정), 시간 단축 24.6%, 경보 포착률 0% -> 86%, ROI 64.9% |
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| 도전 과제 |
도입·운영 비용 COST를 2억원에서 4억원으로 바꿔 ROI와 회수 기간이 어떻게 변하는지 확인한다. |
| 제출물 |
재보정 코드, 원인별 오차표, 3대 지표, ROI·민감도 분석 |
미션 10. 전시 수송 병목 구간 식별 및 우회 수송 시뮬레이션 도구 통합 패키지 완성
| 진행 순서 | 1) M10 코드를 실행해 데이터 정합성, 드리프트 점검, 챔피언/챌린저 판정 결과를 확인한다.
2) 향후 7일 소요 예측 검증과 우회 배분 계획표에서 승인대기로 분리된 날과 사유를 확인한다.
| 3) 자체 점검표와 브리핑 요약이 계획표 수치와 일치하는지 대조한다. |
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| 확인할 결과 | 자체 점검 8/8 PASS, 운영 문서 12/12(100%)
| 7일 소요 예측 MAPE 3.5%(전주 동요일 4.7%), 승인대기 2건(day 183, 185), 평균 절감 16.9% |
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| 도전 과제 |
드리프트 기준 drift_mape를 3.0에서 2.0으로 낮추고 재학습 판정이 어떻게 달라지는지 확인한다. |
| 제출물 |
통합 파이프라인 코드, 계획표, 자체 점검표, 인터페이스 명세, 브리핑 요약 |
4. 최종 점검표
| 점검 항목 |
확인 |
| 미션 1~10 코드가 모두 오류 없이 실행되었다 |
( ) |
| 각 미션의 확인할 결과를 기록했다 |
( ) |
| 도전 과제 결과와 이유를 기록했다 |
( ) |
| 브리핑 수치가 실행 결과와 일치한다 |
( ) |
| 실제 부대·지명·보급로·장비 제원을 사용하지 않았다 |
( ) |
| 우회 명령은 인간 승인·지휘계통에 따름을 명시했다 |
( ) |