600 lines
70 KiB
JSON
600 lines
70 KiB
JSON
{
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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-09-30T14:10:00.000Z",
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"id": "OPS01",
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"title": "드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증",
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"category": "전장환경/적 탐지",
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"level": 3,
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"durationDays": 5,
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"requiredHours": 27.5,
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"status": "COMPLETED",
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"isRecommended": false,
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"summary": "<h4>프로젝트에서 해결해야 하는 문제</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 분석하여 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증을(를) 위한 핵심 데이터와 분석 모델/절차를 구축하고, 실전 운용 시 발생할 수 있는 오류·불확실성 및 실무 병목을 검증·보정하여 효과적인 의사결정 및 업무 효율화를 달성하는 체계를 구현한다.</p><h4>학습 목표</h4><p>전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의부터 데이터 수집/전처리, 핵심 알고리즘 및 분석 모델 구현, 신뢰도 평가 엔진, 전술/업무 대시보드 및 지휘 통제 인터페이스, 인간 개입(HITL) 의사결정 워크플로우, 가상 스트레스/부하 검증 및 AAR 사후검토 피드백까지 전 과정을 아우르는 실전형 End-to-End 파이프라인을 완성한다.</p>",
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"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 등 실무 환경에서 요구되는 드론 영상 공중위협 객체 탐지와 오경보 검증 과제를 수행하여, 실시간 데이터 수집부터 분석, 검증, 시각화 및 의사결정 지원에 이르는 전 과정을 체계적으로 학습하고 개발한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의</p></li><li><p>적외선·광학(EO/IR) 전장 영상 노이즈 제거 및 기상 왜곡 보정 전처리 모듈 구현</p></li><li><p>YOLO/규칙 기반 저고도 공중위협 객체 탐지 Baseline 프로토타입 구현</p></li><li><p>군집 드론 및 비행체 기만 비행 패턴 식별 복합 위협 탐지 모델 고도화</p></li><li><p>조류·민간기 등 오표적 식별 방지 및 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진 구현</p></li><li><p>실시간 공중위협 경보 및 방공 사격구역 가시화 전술 대시보드 구현</p></li><li><p>긴급 요격 결심 지원을 위한 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우 설계</p></li><li><p>대규모 드론 포화 공격 상황 모의 가상 스트레스 시뮬레이션 및 복원력 테스트</p></li><li><p>AAR 사후검토 기반 미탐·오탐 공중표적 오류 원인 분석 및 파라미터 재보정</p></li><li><p>드론 공중위협 객체 탐지 최종 파이프라인 통합 및 대드론 방어 브리핑 패키지 완성</p></li></ul>",
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"deliverables": [
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"data/schema/ops01_input_schema.json (필수)",
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"docs/ops01_data_spec.md (필수)",
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"src/preprocess/ops01_preprocessor.py (필수)",
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"src/models/ops01_baseline_model.py (필수)",
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|
"src/models/ops01_advanced_detector.py (필수)",
|
|
"src/verification/ops01_confidence_engine.py (필수)",
|
|
"src/ui/ops01_dashboard.py (필수)",
|
|
"src/hitl/ops01_approval_workflow.py (필수)",
|
|
"docs/ops01_hitl_guide.md (필수)",
|
|
"tests/ops01_stress_test.py (필수)",
|
|
"docs/ops01_aar_report.md (필수)",
|
|
"configs/ops01_tuned_params.yaml (필수)",
|
|
"src/main_ops01.py (필수)",
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"README.md (필수)",
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"docs/ops01_final_report.pdf(md) (필수)"
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],
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"constraints": "<h4>AI 분석 결과와 인간 의사결정자 판단의 구분</h4><ul><li><p>AI 모델의 단독 판단만으로 최종 결심을 내리지 않으며, 반드시 인간 개입(HITL) 승인 및 검토 절차를 거친다.</p></li><li><p>오탐 및 미탐 가능성을 고려하여 다차원 신뢰도 점수(Confidence Score)와 불확실성 지표를 함께 제공한다.</p></li></ul><h4>군사 보안 및 실전 데이터 취급 원칙</h4><ul><li><p>실제 작전 기밀 및 아군 부대/장비의 민감 정보는 사용하지 않으며, 가상 시뮬레이션 및 공개 교육용 데이터셋을 활용한다.</p></li><li><p>러시아-우크라이나 전쟁 공개 사례를 기반으로 환경을 모의하되 비인가 장비 제원은 사용하지 않는다.</p></li></ul><h4>시스템 신뢰성 및 안전 실패(Fail-safe) 보장</h4><ul><li><p>통신 장애나 데이터 결손 등 극한 환경에서도 시스템 다운 없이 안전 실패(Fail-safe) 기준을 만족해야 한다.</p></li><li><p>오경보율(FAR) 및 데이터 왜곡을 통제하여 실무자의 인지 부하를 최소화한다.</p></li></ul>",
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"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 스키마, 전처리 파이프라인, 분석/탐지 모델, UI/문서, HITL 워크플로우, 테스트 코드가 정상 동작하는가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오류 필터링 및 신뢰도/우선순위 산출 기준이 전술적/실무적/수학적 근거와 부합하는가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 데이터 스키마부터 전처리, 분석, UI, HITL, AAR 피드백까지 파이프라인이 유기적으로 연동되는가?</p></li><li><p><strong>완성도:</strong> 정량적 평가 지표와 정성적 평가 기준을 충족하는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 필수 미션을 순차적으로 완수하여 최종 End-to-End 통합 파이프라인과 브리핑 패키지를 완성하고 회귀/통합 테스트를 통과해야 최종 PASS이다.</p>",
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|
"prerequisites": "Python 프로그래밍 기초, 데이터 처리 및 알고리즘 구현 기본 지식, 전장환경 및 적 탐지 분야에 대한 기본 이해",
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"refFiles": [],
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|
"refText": "",
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|
"projectSkills": [
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|
{
|
|
"skillId": "competency_AI_문제해결역량_1._문제_분석",
|
|
"level": 3,
|
|
"category": "AI 문제해결역량",
|
|
"subCategory": "1. 문제 분석"
|
|
},
|
|
{
|
|
"skillId": "competency_AI_문제해결역량_2._대안_도출",
|
|
"level": 3,
|
|
"category": "AI 문제해결역량",
|
|
"subCategory": "2. 대안 도출"
|
|
},
|
|
{
|
|
"skillId": "competency_AI_비판적사고역량_1._결과_검증",
|
|
"level": 3,
|
|
"category": "AI 비판적사고역량",
|
|
"subCategory": "1. 결과 검증"
|
|
},
|
|
{
|
|
"skillId": "competency_AI활용역량_1._AI_도구_활용",
|
|
"level": 3,
|
|
"category": "AI활용역량",
|
|
"subCategory": "1. AI 도구 활용"
|
|
},
|
|
{
|
|
"skillId": "competency_AI활용역량_2._프롬프트_설계",
|
|
"level": 2,
|
|
"category": "AI활용역량",
|
|
"subCategory": "2. 프롬프트 설계"
|
|
}
|
|
],
|
|
"prerequisiteVods": [],
|
|
"missions": [
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|
{
|
|
"id": "OPS01_M01",
|
|
"sequence": 1,
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|
"title": "전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의",
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|
"durationHours": 1.5,
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|
"overview": "<p><strong>전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의</strong></p><p>러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경을 분석하여 드론 탑재 광학/적외선(EO/IR) 센서 규격, 공중위협 객체(정찰·자폭드론, 순항미사일) 메타데이터 및 바운딩 박스 라벨링 스키마를 설계하고 정의한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 전술 드론 영상 수집 환경 분석 및 공중위협 객체(드론/미사일) 데이터셋 스키마 정의 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경을 분석하여 드론 탑재 광학/적외선(EO/IR) 센서 규격, 공중위협 객체(정찰·자폭드론, 순항미사일) 메타데이터 및 바운딩 박스 라벨링 스키마를 설계하고 정의한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `data/schema/ops01_input_schema.json` 및 `docs/ops01_data_spec.md`</p></li><li><p>검증 및 완료: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트 및 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료</p></li></ul>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경을 분석하여 드론 탑재 광학/적외선(EO/IR) 센서 규격, 공중위협 객체(정찰·자폭드론, 순항미사일) 메타데이터 및 바운딩 박스 라벨링 스키마를 설계하고 정의한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 초급, 복잡도: 낮음, 진행률: 10%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `data/schema/ops01_input_schema.json` 및 `docs/ops01_data_spec.md`</p>",
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|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"data/schema/ops01_input_schema.json",
|
|
"docs/ops01_data_spec.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`data/schema/ops01_input_schema.json` 및 `docs/ops01_data_spec.md`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"드론 영상",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"data/schema/ops01_input_schema.json (필수)",
|
|
"docs/ops01_data_spec.md (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 작전·전투 수행 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`data/schema/ops01_input_schema.json` 및 `docs/ops01_data_spec.md`)이 지정된 경로에 생성되고 JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 초급 / 낮음 (진행률: 10%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건</p></li><li><p>정성적 기준: 작전·전투 수행 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M02",
|
|
"sequence": 2,
|
|
"title": "적외선·광학(EO/IR) 전장 영상 노이즈 제거 및 기상 왜곡 보정 전처리 모듈 구현",
|
|
"durationHours": 2.0,
|
|
"overview": "<p><strong>적외선·광학(EO/IR) 전장 영상 노이즈 제거 및 기상 왜곡 보정 전처리 모듈 구현</strong></p><p>전장 악천후(안개, 연막, 강우) 및 센서 진동으로 발생하는 영상 노이즈를 필터링하고 명암비 강화(CLAHE) 및 프레임 정규화 전처리 파이프라인을 구축한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 적외선·광학(EO/IR) 전장 영상 노이즈 제거 및 기상 왜곡 보정 전처리 모듈 구현 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>전장 악천후(안개, 연막, 강우) 및 센서 진동으로 발생하는 영상 노이즈를 필터링하고 명암비 강화(CLAHE) 및 프레임 정규화 전처리 파이프라인을 구축한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/preprocess/ops01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋</p></li><li><p>검증 및 완료: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인 및 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>전장 악천후(안개, 연막, 강우) 및 센서 진동으로 발생하는 영상 노이즈를 필터링하고 명암비 강화(CLAHE) 및 프레임 정규화 전처리 파이프라인을 구축한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 초급~중급, 복잡도: 보통, 진행률: 20%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/preprocess/ops01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"src/preprocess/ops01_preprocessor.py"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/preprocess/ops01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"CLAHE",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/preprocess/ops01_preprocessor.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/preprocess/ops01_preprocessor.py` 및 전처리 전후 데이터셋)이 지정된 경로에 생성되고 pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 초급~중급 / 보통 (진행률: 20%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%</p></li><li><p>정성적 기준: 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과</p></li><li><p>검증 방법 통과: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M03",
|
|
"sequence": 3,
|
|
"title": "YOLO/규칙 기반 저고도 공중위협 객체 탐지 Baseline 프로토타입 구현",
|
|
"durationHours": 2.5,
|
|
"overview": "<p><strong>YOLO/규칙 기반 저고도 공중위협 객체 탐지 Baseline 프로토타입 구현</strong></p><p>저고도 공중 비행 객체를 신속하게 1차 식별하기 위한 YOLO 경량 비전 모델 및 규칙 기반 바운딩 박스 추적 Baseline 프로토타입을 구현한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 YOLO/규칙 기반 저고도 공중위협 객체 탐지 Baseline 프로토타입 구현 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>저고도 공중 비행 객체를 신속하게 1차 식별하기 위한 YOLO 경량 비전 모델 및 규칙 기반 바운딩 박스 추적 Baseline 프로토타입을 구현한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/models/ops01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서</p></li><li><p>검증 및 완료: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교 및 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>저고도 공중 비행 객체를 신속하게 1차 식별하기 위한 YOLO 경량 비전 모델 및 규칙 기반 바운딩 박스 추적 Baseline 프로토타입을 구현한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 중급, 복잡도: 보통, 진행률: 30%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/models/ops01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"src/models/ops01_baseline_model.py"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/models/ops01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"YOLO",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/models/ops01_baseline_model.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/models/ops01_baseline_model.py` 및 기본 추론 결과 보고서)이 지정된 경로에 생성되고 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급 / 보통 (진행률: 30%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성</p></li><li><p>정성적 기준: 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성</p></li><li><p>검증 방법 통과: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M04",
|
|
"sequence": 4,
|
|
"title": "군집 드론 및 비행체 기만 비행 패턴 식별 복합 위협 탐지 모델 고도화",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p><strong>군집 드론 및 비행체 기만 비행 패턴 식별 복합 위협 탐지 모델 고도화</strong></p><p>적 군집 드론(Swarm)의 분산 비행, 급강하 자폭 궤적 및 비행체 기만 비행 패턴을 식별하기 위한 다중 객체 딥러닝 탐지 모델을 고도화한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 군집 드론 및 비행체 기만 비행 패턴 식별 복합 위협 탐지 모델 고도화 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>적 군집 드론(Swarm)의 분산 비행, 급강하 자폭 궤적 및 비행체 기만 비행 패턴을 식별하기 위한 다중 객체 딥러닝 탐지 모델을 고도화한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/models/ops01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과</p></li><li><p>검증 및 완료: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증 및 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>적 군집 드론(Swarm)의 분산 비행, 급강하 자폭 궤적 및 비행체 기만 비행 패턴을 식별하기 위한 다중 객체 딥러닝 탐지 모델을 고도화한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 중급, 복잡도: 높음, 진행률: 40%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/models/ops01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"src/models/ops01_advanced_detector.py"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/models/ops01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"딥러닝",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/models/ops01_advanced_detector.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/models/ops01_advanced_detector.py` 및 예외 탐지 테스트 결과)이 지정된 경로에 생성되고 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급 / 높음 (진행률: 40%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하</p></li><li><p>정성적 기준: 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법 통과: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 검증</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M05",
|
|
"sequence": 5,
|
|
"title": "조류·민간기 등 오표적 식별 방지 및 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진 구현",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p><strong>조류·민간기 등 오표적 식별 방지 및 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진 구현</strong></p><p>조류, 민간 비행체, 레이더 반사체 등 오표적(False Alarm)을 식별하고 비행체 크기·속도·열 신호 기반 다차원 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진을 개발한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 조류·민간기 등 오표적 식별 방지 및 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진 구현 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>조류, 민간 비행체, 레이더 반사체 등 오표적(False Alarm)을 식별하고 비행체 크기·속도·열 신호 기반 다차원 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진을 개발한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/verification/ops01_confidence_engine.py`</p></li><li><p>검증 및 완료: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트 및 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>조류, 민간 비행체, 레이더 반사체 등 오표적(False Alarm)을 식별하고 비행체 크기·속도·열 신호 기반 다차원 신뢰도 점수(Confidence Score) 산출 엔진을 개발한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 중급~고급, 복잡도: 높음, 진행률: 50%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/verification/ops01_confidence_engine.py`</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"src/verification/ops01_confidence_engine.py"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/verification/ops01_confidence_engine.py`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/verification/ops01_confidence_engine.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/verification/ops01_confidence_engine.py`)이 지정된 경로에 생성되고 ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급~고급 / 높음 (진행률: 50%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상</p></li><li><p>정성적 기준: 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M06",
|
|
"sequence": 6,
|
|
"title": "실시간 공중위협 경보 및 방공 사격구역 가시화 전술 대시보드 구현",
|
|
"durationHours": 2.5,
|
|
"overview": "<p><strong>실시간 공중위협 경보 및 방공 사격구역 가시화 전술 대시보드 구현</strong></p><p>지휘관 및 방공 통제관이 실시간으로 위협 표적의 방위, 고도, 속도, 예상 탄착점을 파악할 수 있는 전술 공중위협 상황판(COP) 대시보드를 구현한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 실시간 공중위협 경보 및 방공 사격구역 가시화 전술 대시보드 구현 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>지휘관 및 방공 통제관이 실시간으로 위협 표적의 방위, 고도, 속도, 예상 탄착점을 파악할 수 있는 전술 공중위협 상황판(COP) 대시보드를 구현한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/ui/ops01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)</p></li><li><p>검증 및 완료: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증 및 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>지휘관 및 방공 통제관이 실시간으로 위협 표적의 방위, 고도, 속도, 예상 탄착점을 파악할 수 있는 전술 공중위협 상황판(COP) 대시보드를 구현한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 중급, 복잡도: 보통, 진행률: 60%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/ui/ops01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"src/ui/ops01_dashboard.py"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/ui/ops01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트)</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"전술 대시보드",
|
|
"COP",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/ui/ops01_dashboard.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/ui/ops01_dashboard.py` (또는 웹 UI 컴포넌트))이 지정된 경로에 생성되고 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 중급 / 보통 (진행률: 60%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내</p></li><li><p>정성적 기준: 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동</p></li><li><p>검증 방법 통과: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M07",
|
|
"sequence": 7,
|
|
"title": "긴급 요격 결심 지원을 위한 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우 설계",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p><strong>긴급 요격 결심 지원을 위한 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우 설계</strong></p><p>자동 탐지된 표적에 대해 오인 사격을 방지하고 긴급 요격 명령을 최종 인가할 수 있는 방공작전관 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우를 연계한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 긴급 요격 결심 지원을 위한 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우 설계 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>자동 탐지된 표적에 대해 오인 사격을 방지하고 긴급 요격 명령을 최종 인가할 수 있는 방공작전관 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우를 연계한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/hitl/ops01_approval_workflow.py` 및 `docs/ops01_hitl_guide.md`</p></li><li><p>검증 및 완료: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증 및 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>자동 탐지된 표적에 대해 오인 사격을 방지하고 긴급 요격 명령을 최종 인가할 수 있는 방공작전관 인간 개입(HITL) 교전 승인/보류 워크플로우를 연계한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 70%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/hitl/ops01_approval_workflow.py` 및 `docs/ops01_hitl_guide.md`</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"src/hitl/ops01_approval_workflow.py",
|
|
"docs/ops01_hitl_guide.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/hitl/ops01_approval_workflow.py` 및 `docs/ops01_hitl_guide.md`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"HITL",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/hitl/ops01_approval_workflow.py (필수)",
|
|
"docs/ops01_hitl_guide.md (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/hitl/ops01_approval_workflow.py` 및 `docs/ops01_hitl_guide.md`)이 지정된 경로에 생성되고 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 고급 / 높음 (진행률: 70%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%</p></li><li><p>정성적 기준: 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증</p></li><li><p>검증 방법 통과: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 무결성 검증</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M08",
|
|
"sequence": 8,
|
|
"title": "대규모 드론 포화 공격 상황 모의 가상 스트레스 시뮬레이션 및 복원력 테스트",
|
|
"durationHours": 3.5,
|
|
"overview": "<p><strong>대규모 드론 포화 공격 상황 모의 가상 스트레스 시뮬레이션 및 복원력 테스트</strong></p><p>100기 이상의 드론 포화 공격, 영상 프레임 지연, 통신 패킷 손실 등 극한의 전장 과부하 상황을 가상 주입하여 시스템 탐지 복원력과 처리 지연시간을 검증한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 대규모 드론 포화 공격 상황 모의 가상 스트레스 시뮬레이션 및 복원력 테스트 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>100기 이상의 드론 포화 공격, 영상 프레임 지연, 통신 패킷 손실 등 극한의 전장 과부하 상황을 가상 주입하여 시스템 탐지 복원력과 처리 지연시간을 검증한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `tests/ops01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서</p></li><li><p>검증 및 완료: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 및 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>100기 이상의 드론 포화 공격, 영상 프레임 지연, 통신 패킷 손실 등 극한의 전장 과부하 상황을 가상 주입하여 시스템 탐지 복원력과 처리 지연시간을 검증한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 고급, 복잡도: 매우 높음, 진행률: 80%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `tests/ops01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"tests/ops01_stress_test.py"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`tests/ops01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"tests/ops01_stress_test.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`tests/ops01_stress_test.py` 및 스트레스 테스트 분석 보고서)이 지정된 경로에 생성되고 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 고급 / 매우 높음 (진행률: 80%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%</p></li><li><p>정성적 기준: 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M09",
|
|
"sequence": 9,
|
|
"title": "AAR 사후검토 기반 미탐·오탐 공중표적 오류 원인 분석 및 파라미터 재보정",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p><strong>AAR 사후검토 기반 미탐·오탐 공중표적 오류 원인 분석 및 파라미터 재보정</strong></p><p>AAR 사후검토 일지를 기반으로 모의 교전 중 발생한 미탐 및 오경보 사례의 근본 원인을 분석하고 탐지 임계값과 가중치 파라미터를 역환류(Feedback) 보정한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 AAR 사후검토 기반 미탐·오탐 공중표적 오류 원인 분석 및 파라미터 재보정 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>AAR 사후검토 일지를 기반으로 모의 교전 중 발생한 미탐 및 오경보 사례의 근본 원인을 분석하고 탐지 임계값과 가중치 파라미터를 역환류(Feedback) 보정한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `docs/ops01_aar_report.md` 및 `configs/ops01_tuned_params.yaml`</p></li><li><p>검증 및 완료: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교 및 AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>AAR 사후검토 일지를 기반으로 모의 교전 중 발생한 미탐 및 오경보 사례의 근본 원인을 분석하고 탐지 임계값과 가중치 파라미터를 역환류(Feedback) 보정한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 고급, 복잡도: 높음, 진행률: 90%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `docs/ops01_aar_report.md` 및 `configs/ops01_tuned_params.yaml`</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"docs/ops01_aar_report.md",
|
|
"configs/ops01_tuned_params.yaml"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`docs/ops01_aar_report.md` 및 `configs/ops01_tuned_params.yaml`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"AAR 사후검토",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"docs/ops01_aar_report.md (필수)",
|
|
"configs/ops01_tuned_params.yaml (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`docs/ops01_aar_report.md` 및 `configs/ops01_tuned_params.yaml`)이 지정된 경로에 생성되고 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>난이도 / 복잡도:</strong> 고급 / 높음 (진행률: 90%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건</p></li><li><p>정성적 기준: 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법 통과: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교</p></li></ul>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
|
|
"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
|
|
"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
|
|
"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
|
|
"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
|
|
"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
|
|
"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "OPS01_M10",
|
|
"sequence": 10,
|
|
"title": "드론 공중위협 객체 탐지 최종 파이프라인 통합 및 대드론 방어 브리핑 패키지 완성",
|
|
"durationHours": 3.5,
|
|
"overview": "<p><strong>드론 공중위협 객체 탐지 최종 파이프라인 통합 및 대드론 방어 브리핑 패키지 완성</strong></p><p>데이터 수집부터 전처리, 탐지 모델, UI, HITL, AAR 피드백까지 전체 파이프라인을 통합 빌드하고 야전 방공부대 배포 매뉴얼 및 지휘관 브리핑 패키지를 완성한다.</p>",
|
|
"objectives": "<h3>소개</h3><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경을 바탕으로 드론 공중위협 객체 탐지 최종 파이프라인 통합 및 대드론 방어 브리핑 패키지 완성 과제를 수행한다.</p><h4>학습자가 수행할 핵심 과정</h4><ul><li><p>데이터 수집부터 전처리, 탐지 모델, UI, HITL, AAR 피드백까지 전체 파이프라인을 통합 빌드하고 야전 방공부대 배포 매뉴얼 및 지휘관 브리핑 패키지를 완성한다.</p></li><li><p>산출물 작성: `src/main_ops01.py`, `README.md`, `docs/ops01_final_report.pdf(md)`</p></li><li><p>검증 및 완료: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증 및 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료</p></li></ul>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경</h4><p>데이터 수집부터 전처리, 탐지 모델, UI, HITL, AAR 피드백까지 전체 파이프라인을 통합 빌드하고 야전 방공부대 배포 매뉴얼 및 지휘관 브리핑 패키지를 완성한다.</p><p><strong>전쟁/사례 구분:</strong> 러시아-우크라이나 전쟁</p><p><strong>학습 유형 및 복잡도:</strong> 코딩형 (난이도: 최고급, 복잡도: 종합, 진행률: 100%)</p><p><strong>산출물 및 저장 위치:</strong> `src/main_ops01.py`, `README.md`, `docs/ops01_final_report.pdf(md)`</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"src/main_ops01.py",
|
|
"README.md",
|
|
"docs/ops01_final_report.pdf(md)"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 산출물 및 저장 위치</strong></p><ul><li><p><code>`src/main_ops01.py`, `README.md`, `docs/ops01_final_report.pdf(md)`</code></p></li></ul><p><strong>검증 및 개선 방안</strong></p><ul><li><p>검증 방법: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증</p></li><li><p>개선 및 피드백 방안: 타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시</p></li></ul>",
|
|
"techStack": [
|
|
"전장환경",
|
|
"적 탐지",
|
|
"HITL",
|
|
"Python"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/main_ops01.py (필수)",
|
|
"README.md (필수)",
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"docs/ops01_final_report.pdf(md) (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정량적 평가] End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>정량적 지표(End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상)를 달성하고 단위 테스트 및 실행 결과가 성공적으로 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 성능 지표가 기준에 미달하거나 실행 중 에러가 발생하는 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시을(를) 적용하여 성능 및 파라미터를 보정한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 평가] 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과 기준을 충족하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>러시아-우크라이나 전쟁 환경 및 작전/군수 실무 요구사항에 부합하는 알고리즘 논리와 타당성이 확보되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>실무 환경에 대한 고려가 부족하거나 판단 기준이 모호한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>실무 환경 변수와 판단 기준을 명세서 및 코드에 보강한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[진행 추적 및 완료 기준] 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료을 완수하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>요구된 산출물(`src/main_ops01.py`, `README.md`, `docs/ops01_final_report.pdf(md)`)이 지정된 경로에 생성되고 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증를 통과하였다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>산출물이 미완성이거나 검증 절차를 통과하지 못한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증 절차를 재수행하여 발견된 결함을 수정하고 문서를 완성한다.</p>"
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],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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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>난이도 / 복잡도:</strong> 최고급 / 종합 (진행률: 100%)</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량적 기준: End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상</p></li><li><p>정성적 기준: 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과</p></li><li><p>진행 추적 및 완료: 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법 통과: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증</p></li></ul>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"환경 분석 및 데이터 전처리 알고리즘 가이드 요청",
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"단위 테스트 및 성능 검증 스크립트 작성 보조",
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"오경보 필터링 및 신뢰도 점수 산출 수식 검토"
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],
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"rules": [
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"군사 기밀 및 실제 부대/기관 민감 정보는 절대 입력하지 않는다.",
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"AI 분석 결과에 대해 최종 인간 검토(HITL) 원칙을 유지한다.",
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"주어진 가상 시뮬레이션 데이터셋과 스키마 규격을 준수한다."
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],
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"forbid": [
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"실제 작전/행정 기밀 데이터 입력",
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"인간 검토 없는 무조건적인 자동 결심 로직 구현",
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"검증되지 않은 임의의 데이터 조작"
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]
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},
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"guideSteps": []
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}
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]
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} |