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

기지 CCTV 드론·비인가 접근 객체 탐지 프로토타입

난 이 도 고급

프로젝트 목표

미국-이란 전쟁에서는 소형 드론과 차량·인원의 접근 시도가 기지 외곽 경계의 주요 위협으로 부각되었고, 많은 CCTV 화면에서 실제 침입과 수목 흔들림·야생동물을 빠르게 구분하는 일이 시설·방호 업무의 핵심이 되었다. 본 프로젝트에서는 교육용 가상 CCTV 영상을 코드로 직접 그려, 영상 데이터 스키마 정의, 조도·기상 전처리와 경계구역(ROI) 설정, 울타리 접근 객체 탐지 Baseline, 소형 드론·위장 침입자 식별 고도화, 오경보 필터와 신뢰도 점수, 다채널 관제 상황판, 경계병 육안 확인 중심의 HITL 승인, 악천후·다지점 동시 침입 스트레스 시험, AAR 재보정, 최종 통합까지 비인가 접근 탐지 프로토타입을 단계별로 구현한다. 최종 목표는 침입 객체를 놓치지 않으면서 오경보를 줄이고, 경보 해제와 출동 결심은 반드시 사람이 확인하도록 설계하는 것이다.

유의사항	모든 영상·라벨·수치는 코드 안에서 도형으로 그린 교육용 가상 자료이며 실제 CCTV 영상, 부대명, 위치, 시설 배치, 장비 제원은 사용하지 않는다. 부대 내 촬영이나 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력은 금지한다. 상황판 경보와 HITL 절차는 판단 보조를 위한 학습용 모의이며, 실제 경보 해제·출동·대응은 경계 규정과 지휘계통에 따른다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.

1단계. CCTV 영상 데이터 정의 및 전처리

미션 1. 군사기지 CCTV 영상 규격 분석 및 비인가 침입 객체(드론/차량/인원) 데이터셋 정의 [초급 · 1.5시간]	미션 1. 군사기지 CCTV 영상 규격 분석 및 비인가 침입 객체(드론/차량/인원) 데이터셋 정의 [초급 · 1.5시간]
목표	기지 외곽 고정 CCTV 영상의 규격과 비인가 침입 객체(드론·차량·인원) 라벨 구조를 정의하고, 잘못된 데이터를 걸러내는 검증기를 만든다.
수행	인원, 차량, 드론을 침입 대상으로, 동물과 조류를 오경보 유발 대상으로 정해 클래스 체계를 세우고 카메라(해상도, fps), 전술 파라미터(기상, 바람, 위치오차, 통신지연), 경계구역 행 범위, 바운딩 박스 라벨 필드를 담은 스키마를 작성한다. 합성 시퀀스에서 가상 샘플 20건을 만들어 검증하고, 형식·범위·누락·허용값·논리 오류를 일부러 넣어 검증기가 모두 잡아내는지 확인한 뒤 명세서로 정리한다.
산출물	data/schema/sec01_input_schema.json, docs/sec01_data_spec.md
평가	[필수] 데이터 구조화·검증 — 스키마 필드 정의 완성도 100%, 정상 샘플 검증 오류 0건, 주입한 오류 5종을 모두 검출하고 누락되기 쉬운 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연)를 보완했는가.

미션 2. 주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 필터링 및 침입 경계구역(ROI) 설정 전처리 구현 [초급~중급 · 2시간]	미션 2. 주/야간 조도 변화 보정, 기상 잡음 필터링 및 침입 경계구역(ROI) 설정 전처리 구현 [초급~중급 · 2시간]
목표	주야간 조도 변화, 비·잡음, 센서 단절이 섞인 CCTV 영상을 조건별로 보정하고 울타리 경계구역(ROI)을 설정하는 전처리 모듈을 구현한다.
수행	센서 단절(전 화면 0) 프레임을 직전 프레임으로 대체하고, 백분위 신장으로 조도를 맞추며, 비 조건에서는 3x3 중앙값으로 빗줄기를 줄이고, 하늘과 울타리 접근 지면 띠를 경계구역 마스크로 설정한다. 처리 속도(프레임/초)와 오류 수를 재고, 단위 테스트 5종을 작성해 통과시키며, 조건별 전처리 전후 탐지 F1과 ROI 적용 효과를 비교한다.
산출물	src/preprocess/sec01_preprocessor.py, 전처리 전후 비교표
평가	[필수] 전처리 구현·효과 검증 — 처리 속도 1,000프레임/초 이상, 전처리 오류 0건, 단위 테스트 5종 통과, 비 조건과 센서 단절 상황에서 탐지 F1이 개선되었는가.

2단계. 탐지 Baseline 구현 및 복합 침입 탐지 고도화

미션 3. 기지 외곽 울타리 접근 객체 탐지 Baseline 비전 모델 구현 [중급 · 2.5시간]	미션 3. 기지 외곽 울타리 접근 객체 탐지 Baseline 비전 모델 구현 [중급 · 2.5시간]
목표	울타리 접근 객체를 1차로 감지하는 규칙 기반 Baseline 비전 모델을 구현하고 판단 기준을 투명하게 기록한다.
수행	학습한 배경과의 차이를 잡음 수준의 4배(MAD 기준)로 이진화하고 연결 영역을 객체 후보로 만든 뒤, 위치(하늘/지면)·크기·종횡비 규칙으로 인원·차량·드론을 분류한다. 경계구역 안 침입 객체만 경보로 올리며, 합성 시퀀스 40개에서 정체·조건별 판정표와 정확도, 오경보 원인을 집계해 Baseline의 한계를 정리한다.
산출물	src/models/sec01_baseline_model.py, 기본 추론 결과 보고서
평가	[필수] Baseline 구현·성능 측정 — 기본 데이터셋 침입 객체 탐지·분류 정확도 75% 이상, 판단 규칙과 한계(수목·동물 오경보, 저대비 객체)를 수치로 설명했는가.

미션 4. 저고도 침투 소형 드론 및 은폐 침입자 정밀 식별 복합 비전 모델 고도화 [중급 · 3시간]	미션 4. 저고도 침투 소형 드론 및 은폐 침입자 정밀 식별 복합 비전 모델 고도화 [중급 · 3시간]
목표	저고도 소형 드론과 위장(저대비) 침입자까지 식별하도록 프레임 간 추적과 궤적 특징 기반 복합 탐지 모델로 고도화한다.
수행	하늘 영역 민감도를 높인 탐지로 소형 객체를 살리고, 최근접 이웃 추적으로 궤적을 만들어 크기·종횡비·속도·직진성·대비 특징을 계산한 뒤 랜덤포레스트로 분류한다. 일반 시험셋과 위장·소형 시험셋에서 객체 단위 재현율을 Baseline과 비교하고, 프레임당 처리 지연을 측정하며 한 프레임 섬광 같은 기만 신호를 지속 조건으로 거르는 방식을 점검한다.
산출물	src/models/sec01_advanced_detector.py, 예외 탐지 테스트 결과
평가	[선택] 복합 탐지 고도화 — 복합 위협(위장·소형 포함) 탐지 재현율 85% 이상, 프레임당 처리 지연 200ms 이하, 기만·교란 신호에 대한 방어 로직을 설명했는가.

3단계. 오경보 필터링 및 다채널 관제 가시화

미션 5. 수목 흔들림/야생동물 오경보 필터링 및 침입 위험 신뢰도 점수 엔진 개발 [중급~고급 · 3시간]	미션 5. 수목 흔들림/야생동물 오경보 필터링 및 침입 위험 신뢰도 점수 엔진 개발 [중급~고급 · 3시간]
목표	수목 흔들림과 야생동물·조류로 인한 오경보를 걸러내고 침입 위험 신뢰도 점수와 등급을 산출하는 엔진을 개발한다.
수행	궤적 특징으로 로지스틱 회귀 기반 침입 확률을 계산해 0.8 이상 High, 0.5 이상 Medium, 그 미만 Low 등급을 부여한다. 움직이면 모두 경보로 보는 기존 방식과 오경보율을 비교하고, 강풍 시험셋과 ROC-AUC, 임계값 민감도, 특징 흔들림에 대한 등급 일관성을 확인하며 점수에 기여한 특징을 함께 출력한다.
산출물	src/verification/sec01_confidence_engine.py
평가	[필수] 오경보 필터·신뢰도 엔진 — 기존 방식 대비 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 등급 일관성 90% 이상, 등급 부여 기준과 판단 근거를 설명했는가.

미션 6. CCTV 다채널 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 대시보드 구현 [중급 · 2.5시간]	미션 6. CCTV 다채널 실시간 침입 경보 및 침투 경로 추적 대시보드 구현 [중급 · 2.5시간]
목표	다채널 CCTV의 침입 경보와 침투 경로를 한 화면에 보여 주는 관제 상황판을 구현한다.
수행	6개 채널의 합성 영상을 틱 단위로 처리해 채널 상태(경보·주시·정상), 침입 객체 궤적, 경보 목록을 갱신한다. 틱당 갱신 처리시간과 화면 렌더링 시간을 재고, 원시 탐지 건수를 경보 항목으로 요약해 운용자 인지 부하를 줄이는 방식을 확인하며, 경보 채널을 색 테두리와 궤적선으로 강조한다.
산출물	src/ui/sec01_dashboard.py
평가	[선택] 관제 상황판 구현 — 6채널 갱신 처리 1초 이내, UI 응답 100ms 이내(데이터 갱신 기준, 렌더링 시간은 별도 기록), 경보 우선 정렬과 항목 요약으로 직관성을 확보했는가.

4단계. 인간 확인 승인 체계 및 복원력 검증

미션 7. 경계병 육안 확인 및 경보 해제/출동 결심을 위한 HITL 승인 워크플로우 설계 [고급 · 3시간]	미션 7. 경계병 육안 확인 및 경보 해제/출동 결심을 위한 HITL 승인 워크플로우 설계 [고급 · 3시간]
목표	경보를 경계병이 육안으로 확인한 뒤 경보 해제·출동 결심 요청·보류를 결정하는 인간 개입(HITL) 승인 워크플로우를 설계한다.
수행	AI 경보는 점수와 무관하게 검토 대기로 등록하고 등급·점수 순으로 검토 순서를 정한다. 해제·출동 요청·보류 시 담당자 ID, 역할, 근거를 강제하고(High 등급 해제는 당직 지휘관만, Medium 이상 해제는 근거 15자 이상), 출동은 경계병 요청 후 당직 지휘관 승인 2단계로 나눈다. 보류 기한을 넘기면 자동 처리 대신 상신하며, 모든 결정은 해시 체인 감사 로그에 남기고 위·변조를 검출해 본다.
산출물	src/hitl/sec01_approval_workflow.py, docs/sec01_hitl_guide.md
평가	[필수] 인간 확인·책임 추적 — 자동 해제·자동 출동 0건, 규칙 위반 결정 차단, 대기시간과 승인/반려 로깅 성공률 100%, 책임 분계선을 명확히 하고 감사 로그 위·변조를 검출했는가.

미션 8. 야간 악천후 및 다지점 동시 침입 상황 모의 CCTV 영상 스트레스 테스트 [고급 · 3.5시간]	미션 8. 야간 악천후 및 다지점 동시 침입 상황 모의 CCTV 영상 스트레스 테스트 [고급 · 3.5시간]
목표	야간 악천후와 다지점 동시 침입 상황에서 CCTV 채널 수를 크게 늘려도 시스템이 멈추지 않고 경보를 잃지 않는지 시험한다.
수행	야간·비·안개 영상에 침입 객체 3개씩을 넣은 채널을 평시 6개에서 최대 36개(트래픽 500% 증가)까지 늘리고, 프레임 손실, 센서 두절, 처리 오류, 전송 손실을 주입한다. 정밀 처리 용량을 넘는 채널은 기능 축소 모드로 돌리고, 센서 두절과 오류는 정상이 아니라 감시 공백 경보로 기록하며, 전송 실패한 경보는 재전송하여 유실 여부를 확인한다.
산출물	tests/sec01_stress_test.py, 스트레스 테스트 분석 보고서
평가	[선택] 스트레스·안전 실패 검증 — 채널 6배(트래픽 500% 증가) 시 시스템 다운 0건, 경보 유실률 0%, 기능 축소 모드와 감시 공백 경보 등 안전 실패 동작이 적절한가.

5단계. 사후검토 재보정 및 최종 통합

미션 9. AAR 기반 오경보 유발 객체 분석 및 경계구역 탐지 감도 파라미터 재보정 [고급 · 3시간]	미션 9. AAR 기반 오경보 유발 객체 분석 및 경계구역 탐지 감도 파라미터 재보정 [고급 · 3시간]
목표	AAR(사후검토)로 오경보 원인을 분석하고 경계구역 탐지 감도 파라미터를 재보정한다.
수행	초기 설정(k=3.0, 경보 임계값 0.3)의 모의 운용 결과에서 오경보를 수목·동물·조류와 기상·구역별로 분류하고 미탐 원인을 구분한다. 탐지 감도 k, 최소 지속 프레임, 경보 임계값을 격자 탐색해 오경보율 15% 이하·재현율 85% 이상 제약 안에서 재발이 가장 적고 F1이 높은 조합을 고르며, 개선 전후 비교와 재발 오류 수를 yaml 파라미터와 함께 정리한다.
산출물	docs/sec01_aar_report.md, configs/sec01_tuned_params.yaml
평가	[필수] AAR 분석·재보정 — AAR 반영 후 종합 정확도(F1) 10%p 이상 향상, 같은 시퀀스·같은 원인의 재발 오류 0건을 목표로 하되 남은 재발 사례는 원인과 함께 기록했는가.

미션 10. 기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템 통합 및 시설 방호 브리핑 패키지 완성 [최고급 · 3.5시간]	미션 10. 기지 CCTV 비인가 접근 탐지 시스템 통합 및 시설 방호 브리핑 패키지 완성 [최고급 · 3.5시간]
목표	데이터 검증부터 전처리, 탐지, 신뢰도, HITL, 상황판, 재보정값 적용까지 전체 파이프라인을 통합하고 시설 방호 브리핑 패키지를 완성한다.
수행	재보정 파라미터로 전체 과정을 한 번에 실행하는 통합 코드를 완성하고 손상 데이터와 센서 단절 프레임이 자동 처리되는지 확인한다. 재현율·오경보율·처리시간·자동 해제 여부·감사 로그 무결성과 핵심 모듈 실행 라인 커버리지를 자체 점검 항목으로 모두 통과시키고, 성능·경보 현황·운용 유의사항·한계를 담은 브리핑 요약과 배포용 설명서를 작성한다.
산출물	src/main_sec01.py, README.md, docs/sec01_final_report.pdf(md)
평가	[필수] 통합·브리핑 — 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 자체 점검 10개 항목 전부 통과(실행 라인 커버리지 85% 이상 포함), 브리핑 수치가 실행 결과와 일치하는가.

최종 판정

판정 기준 : 모든 필수 항목([필수])에서 PASS를 받아야 최종 PASS로 인정한다.

최종 판정 결과 : ( PASS / FAIL )

평가 의견 : (필수 항목 중 하나라도 FAIL인 경우 사유를 기재한다.)