879 lines
126 KiB
JSON
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JSON
{
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"version": "1.0.0",
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"exportedAt": "2026-10-08T00:00:00.000Z",
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"id": "TRN01",
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"title": "드론 시뮬레이터 비행로그 기반 숙련도 분석기",
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"category": "교육·훈련",
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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": "",
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"objectives": "<p>러시아-우크라이나 전쟁에서는 소형 드론 조종 인력을 짧은 기간에 대량으로 양성해야 했고, 시뮬레이터 훈련에서 누가 어떤 조작 약점을 가지고 있는지 빠르게 찾아 개인별로 보완하는 일이 전투력 유지의 관건이 되었다. 본 프로젝트에서는 교육용 가상 드론 시뮬레이터 비행로그(경로 비행, 호버링, 돌발 장애물 회피, 비상 착륙)를 코드로 직접 만들어, 로그 스키마 정의, 잡음·결측 전처리, 경로 이탈도·호버링 안정성 기반 Baseline 채점, 장애물 반응·착륙 속도를 반영한 정밀 평가 엔진, 조작 습관 분석과 신뢰도 등급, 3D 재생 대시보드, 교관 HITL 평가 인터페이스, 대량 배치 스트레스 시험, AAR 재튜닝, 최종 통합까지 숙련도 분석기를 단계별로 구현한다. 최종 목표는 교관 평가와 일치하는 객관적 숙련도 지표와 개인별 피드백을 제공하되, 등급과 재교육 결정은 교관이 근거를 기록해 확정하도록 설계하는 것이다.</p>",
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"deliverables": [
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"data/schema/trn01_input_schema.json (필수)",
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"docs/trn01_data_spec.md (필수)",
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"src/preprocess/trn01_preprocessor.py (필수)",
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"전처리 전후 데이터셋 (필수)",
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"src/models/trn01_baseline_model.py (필수)",
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"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
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],
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"constraints": "<h4>부대 보안 및 개인정보 보호</h4><ul><li><p>실제 부대 편성, 위치, 작전 일정, 군번·성명 등 민감 군사보안 및 개인식별정보는 절대 외부 AI에 입력하지 않는다.</p></li><li><p>모든 실습에는 제공된 교육용 가상 데이터셋 및 시뮬레이션 표본만을 활용한다.</p></li></ul><h4>AI 결과와 인간 최종 판단의 구분 (HITL 원칙)</h4><ul><li><p>AI 모델이 제안한 분석값이나 탐지 결과는 참고 지표이며, 최종 승인·보류·교전·배치 명령은 사람이 확정한다.</p></li><li><p>모든 비행로그·조종자·점수는 코드 안에서 만든 교육용 가상 자료이며, 조종자는 가명 ID(P001~)로만 표기하고 실제 훈련생 정보, 부대명, 장비 제원은 사용하지 않는다. 부대 자료의 외부 AI 서비스 입력과 부대 내 촬영은 금지한다. AI 숙련도 점수는 교관 판단을 돕는 참고 자료이며 인사·자격 결정의 단독 근거로 쓰지 않고, 재교육 지정·자격 보류는 교관이 근거를 기록하고 두 번째 교관이 확인한 뒤 확정한다. 미션별 정답 코드는 각각 한 파일로 독립 실행된다.</p></li></ul>",
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"evalSummary": "<h4>공통 PASS/FAIL 판정 원칙</h4><ul><li><p><strong>수행 증거:</strong> 요구된 데이터 전처리, 모델 구현, 검증 지표 산출, HITL 워크플로우 증거가 명확한가?</p></li><li><p><strong>판단 근거:</strong> 오경보/미탐 방지, 신뢰도 등급화, 파라미터 튜닝의 군사적·논리적 근거가 타당한가?</p></li><li><p><strong>앞뒤 연결성:</strong> 앞 미션의 스키마·전처리가 뒤 미션의 예측·대시보드·AAR 재보정에 정상 연계되는가?</p></li><li><p><strong>안전성:</strong> 보안 규정 준수, 극단 과부하 상황에서의 Fail-safe 복원력이 확보되었는가?</p></li></ul><h4>프로젝트 완료 조건</h4><p>10개 미션 전체에서 요구되는 필수([필수]) 평가 기준을 모두 PASS해야 프로젝트 최종 PASS로 판정한다.</p>",
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"prerequisites": "기본 프로그래밍 지식 및 교육·훈련 데이터 분석 기초",
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"refFiles": [],
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"refText": "",
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"projectSkills": [
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_교육·훈련_문제분석",
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"level": 3,
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"category": "군특화문제해결",
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|
"subCategory": "교육·훈련 문제분석"
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|
},
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{
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"skillId": "competency_군특화문제해결_교육·훈련_대안도출",
|
|
"level": 2,
|
|
"category": "군특화문제해결",
|
|
"subCategory": "교육·훈련 대안도출"
|
|
},
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{
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"skillId": "competency_데이터분석검증_결과검증",
|
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"level": 3,
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"category": "데이터분석검증",
|
|
"subCategory": "AI 결과 검증"
|
|
},
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{
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"skillId": "competency_AI활용역량_도구활용",
|
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"level": 2,
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"category": "AI활용역량",
|
|
"subCategory": "AI 도구 및 모델 활용"
|
|
},
|
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{
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"skillId": "competency_전술의사결정_인간검토",
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|
"level": 3,
|
|
"category": "전술의사결정",
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|
"subCategory": "HITL 인간 검토 및 책임분계"
|
|
}
|
|
],
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"prerequisiteVods": [],
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"missions": [
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{
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"id": "TRN01_M01",
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"sequence": 1,
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|
"title": "드론 조종 시뮬레이터 비행로그(스틱 조작, 자세각, 고도 유지, 경로 오차) 데이터 스키마 정의",
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"durationHours": 1.5,
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"overview": "<p>드론 조종 시뮬레이터 비행로그(스틱 조작, 자세각, 고도, 위치·목표 경로)와 비행 세션 메타데이터의 스키마를 정의하고 잘못된 로그를 걸러내는 검증기를 만든다.</p>",
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"objectives": "<p>세션(가명 조종자 ID, 코스, 기록 주기, 비행 시간), 전술 파라미터(비행 조건, 풍속, GPS 오차, 영상 지연), 레코드(스틱 3축, 자세각, 고도, 위치·목표) 필드와 허용 범위를 정의한다. 가상 세션 20건을 검증하고 실명형 ID, 허용되지 않은 조건, 누락 필드, 스틱 범위 초과, 시각 중복 오류를 넣어 검증기가 모두 잡아내는지 확인한 뒤 명세서로 정리한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>드론 조종 시뮬레이터 비행로그(스틱 조작, 자세각, 고도 유지 오차) 데이터 스키마를 정의한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>드론 조종 시뮬레이터 비행로그(스틱 조작, 자세각, 고도, 위치·목표 경로)와 비행 세션 메타데이터의 스키마를 정의하고 잘못된 로그를 걸러내는 검증기를 만든다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>세션(가명 조종자 ID, 코스, 기록 주기, 비행 시간), 전술 파라미터(비행 조건, 풍속, GPS 오차, 영상 지연), 레코드(스틱 3축, 자세각, 고도, 위치·목표) 필드와 허용 범위 정의하고 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>data/schema/trn01_input_schema.json 및 docs/trn01_data_spec.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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|
"materials": [
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|
"/uploads/TRN01/trn01_m01_dataset.json",
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|
"/uploads/TRN01/trn01_m01_sample.md"
|
|
],
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|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m01_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m01_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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"techStack": [
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"교육·훈련",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
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|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"data/schema/trn01_input_schema.json (필수)",
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|
"docs/trn01_data_spec.md (필수)"
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|
],
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"evaluationKeys": [
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[드론 조종 시뮬레이터 비행로그(스틱 조작, 자세각, 고도 유지, 경로 오차) 데이터 스키마 정의] 요구된 핵심 성능 기준(스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건 기준을 충족하고 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 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>누락된 전술 파라미터(기상, 위치오차, 통신지연 등) 보완을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 교육·훈련 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>교육·훈련 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성이 논리적으로 검증되었으며 JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
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|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
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|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 교육·훈련 실무 및 러시아-우크라이나 전쟁 전장 환경과의 군사적 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 스키마 필드 정의 완성도 100%, 샘플 데이터 검증 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: 입력 데이터 유효성 검증 스크립트 통과 및 명세서 문서화 완료</p></li><li><p>검증 방법: JSON Schema 검증 도구 및 샘플 데이터 파싱 단위 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"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",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
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|
{
|
|
"step": 1,
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|
"problem": "M1 코드를 실행해 정상 세션 20건의 검증 결과를 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M1 코드를 실행해 정상 세션 20건의 검증 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M1 코드를 실행해 정상 세션 20건의 검증 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 세션 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 조종자 ID는 가명 형식(P001~)만 허용</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 세션 20건의 검증 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M1 코드를 실행해 정상 세션 20건의 검증 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 세션 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 조종자 ID는 가명 형식(P001~)만 허용)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": "오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>정상 세션 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 조종자 ID는 가명 형식(P001~)만 허용</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>오류 주입 결과 5건이 어떤 규칙에 걸렸는지 표로 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 세션 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 조종자 ID는 가명 형식(P001~)만 허용)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": "데이터 명세 요약표에서 전술 파라미터(조건·풍속·GPS 오차·영상 지연)가 포함됐는지 확인...",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>데이터 명세 요약표에서 전술 파라미터(조건·풍속·GPS 오차·영상 지연)가 포함됐는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>데이터 명세 요약표에서 전술 파라미터(조건·풍속·GPS 오차·영상 지연)가 포함됐는지 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>정상 세션 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 조종자 ID는 가명 형식(P001~)만 허용</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 전술 파라미터(조건·풍속·GPS 오차·영상 지연)가 포함됐는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>데이터 명세 요약표에서 전술 파라미터(조건·풍속·GPS 오차·영상 지연)가 포함됐는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(정상 세션 20건 오류 0건, 주입 오류 5종 모두 검출 조종자 ID는 가명 형식(P001~)만 허용)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>SCHEMA의 tactical 그룹에 시정(visibility_m, 0~10000) 필드를 추가하고 범위를 벗어난 값을 넣어 검출되는지 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": "TRN01_M02",
|
|
"sequence": 2,
|
|
"title": "시계열 비행 궤적 데이터 정제 및 이상 조작 노이즈 필터링 전처리 구현",
|
|
"durationHours": 2.0,
|
|
"overview": "<p>시계열 비행로그의 시각 중복·역행, GPS 튐, 센서 단절, 스틱 PWM 원시값을 정리하는 전처리 모듈을 구현한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>10Hz 격자로 시각을 정렬하고 중복을 제거한 뒤, 스틱 PWM(1000~2000us)을 -1~1로 정규화하고 중립 데드밴드를 적용한다. Hampel 필터로 GPS 튐을 제거하고 단절 구간을 보간하며, 주간·야간·돌풍 조건별로 이상치 임계값을 달리 적용해 처리 속도와 위치 오차 개선을 비교하고 단위 테스트 5종을 통과시킨다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>시계열 비행 궤적 노이즈를 필터링하고 스틱 조작 데이터를 정규화하는 전처리 모듈을 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>시계열 비행로그의 시각 중복·역행, GPS 튐, 센서 단절, 스틱 PWM 원시값을 정리하는 전처리 모듈을 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>10Hz 격자로 시각을 정렬하고 중복을 제거한 뒤, 스틱 PWM(1000~2000us)을 -1~1로 정규화하고 중립 데드밴드를 적용 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/preprocess/trn01_preprocessor.py 및 전처리 전후 데이터셋</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m02_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m02_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m02_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_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": [
|
|
"교육·훈련",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/preprocess/trn01_preprocessor.py (필수)",
|
|
"전처리 전후 데이터셋 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[시계열 비행 궤적 데이터 정제 및 이상 조작 노이즈 필터링 전처리 구현] 요구된 핵심 성능 기준(데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0% 기준을 충족하고 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>전술 상황별(주간/야간/악천후) 맞춤형 노이즈 제거 임계값 동적 조정을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성이 논리적으로 검증되었으며 pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인를 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> 전술 환경 특유의 노이즈(스푸핑, 반사파, 센서 단절 등) 제거 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 데이터 정제 처리 속도 1,000건/초 이상, 전처리 오류율 0%</p></li><li><p>진행 기준: 정제 파이프라인 자동화 및 단위 테스트 케이스 5종 통과</p></li><li><p>검증 방법: pytest 기반 전처리 정합성 테스트 및 결측치 보정율 확인</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
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|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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|
],
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|
"forbid": [
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|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
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|
{
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|
"step": 1,
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"problem": "M2 코드를 실행해 처리 속도와 결측 보정율을 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 결측 보정율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 결측 보정율을 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>처리 속도 1,000건/초 이상(예시 약 9만 레코드/초), 오류 0건 결측 보정율 100%, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 결측 보정율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M2 코드를 실행해 처리 속도와 결측 보정율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000건/초 이상(예시 약 9만 레코드/초), 오류 0건 결측 보정율 100%, 단위 테스트 5/5 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
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|
"step": 2,
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|
"problem": "조건별 전처리 효과표에서 위치 오차가 얼마나 줄었는지 비교한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>조건별 전처리 효과표에서 위치 오차가 얼마나 줄었는지 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>조건별 전처리 효과표에서 위치 오차가 얼마나 줄었는지 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>처리 속도 1,000건/초 이상(예시 약 9만 레코드/초), 오류 0건 결측 보정율 100%, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>조건별 전처리 효과표에서 위치 오차가 얼마나 줄었는지 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>조건별 전처리 효과표에서 위치 오차가 얼마나 줄었는지 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000건/초 이상(예시 약 9만 레코드/초), 오류 0건 결측 보정율 100%, 단위 테스트 5/5 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "전후 비교 그림에서 튐 값과 단절 구간이 처리된 모습을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>전후 비교 그림에서 튐 값과 단절 구간이 처리된 모습을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>전후 비교 그림에서 튐 값과 단절 구간이 처리된 모습을 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>처리 속도 1,000건/초 이상(예시 약 9만 레코드/초), 오류 0건 결측 보정율 100%, 단위 테스트 5/5 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>전후 비교 그림에서 튐 값과 단절 구간이 처리된 모습을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>전후 비교 그림에서 튐 값과 단절 구간이 처리된 모습을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(처리 속도 1,000건/초 이상(예시 약 9만 레코드/초), 오류 0건 결측 보정율 100%, 단위 테스트 5/5 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>HAMPEL_K의 gust 값을 3.0으로 낮추면 돌풍 조건의 이상치 수와 위치 오차가 어떻게 바뀌는지 확인하고, 실제 급기동이 지워질 위험을 토의한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "TRN01_M03",
|
|
"sequence": 3,
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|
"title": "비행 경로 이탈도 및 호버링 안정성 계산 1차 숙련도 채점 Baseline 알고리즘 구현",
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|
"durationHours": 2.5,
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|
"overview": "<p>비행 경로 이탈도와 호버링 안정성, 고도 유지 오차로 1차 숙련도 점수와 등급(A/B/C)을 계산하는 Baseline 채점 알고리즘을 개발한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>경로 RMSE, 호버링 평균 이탈·흔들림, 고도 오차를 조건별로 표준화하고 기준 집단으로 가중치를 1차 튜닝해 0~100점 채점식을 만든다. 평가용 조종자 비행에서 교관 등급과의 일치율, 점수 오차, 채점 지연을 재고, 조건 표준화 유무를 비교하며 Baseline이 놓치는 부분(돌발 상황 대응)을 혼동표로 분석한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>비행 경로 이탈도 및 호버링 안정성 기반 1차 숙련도 채점 Baseline 알고리즘을 개발한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>비행 경로 이탈도와 호버링 안정성, 고도 유지 오차로 1차 숙련도 점수와 등급(A/B/C)을 계산하는 Baseline 채점 알고리즘을 개발한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>경로 RMSE, 호버링 평균 이탈·흔들림, 고도 오차를 조건별로 표준화하고 기준 집단으로 가중치를 1차 튜닝해 0~100점 채점식 작성하여 원인을 분석하는</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/trn01_baseline_model.py 및 기본 추론 결과 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m03_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m03_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m03_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m03_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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|
"techStack": [
|
|
"교육·훈련",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/models/trn01_baseline_model.py (필수)",
|
|
"기본 추론 결과 보고서 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[비행 경로 이탈도 및 호버링 안정성 계산 1차 숙련도 채점 Baseline 알고리즘 구현] 요구된 핵심 성능 기준(기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성 기준을 충족하고 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>판단 지연시간 최적화 및 휴리스틱 가중치 1차 튜닝을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성이 논리적으로 검증되었으며 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교를 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> 알고리즘의 논리적 흐름 및 군사적 판단 기준의 투명성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 기본 데이터셋 대상 탐지/처리 정확도 75% 이상 달성</p></li><li><p>진행 기준: 단위 기능 동작 확인 및 기본 시나리오 실행 로그 생성</p></li><li><p>검증 방법: 기준 벤치마크 데이터셋 대상 추론 결과 오차율 비교</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 채점식 가중치와 등급 일치율을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M3 코드를 실행해 채점식 가중치와 등급 일치율을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M3 코드를 실행해 채점식 가중치와 등급 일치율을 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>등급 일치율 75% 이상(예시 75.8%), 점수 평균 오차 5.3점 가장 많은 오류: 교관 C -> Baseline B(돌발 대응 미반영)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 채점식 가중치와 등급 일치율을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M3 코드를 실행해 채점식 가중치와 등급 일치율을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(등급 일치율 75% 이상(예시 75.8%), 점수 평균 오차 5.3점 가장 많은 오류: 교관 C -> Baseline B(돌발 대응 미반영))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": "조건 표준화 유무에 따른 조건별 정확도를 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>조건 표준화 유무에 따른 조건별 정확도를 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>조건 표준화 유무에 따른 조건별 정확도를 비교한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>등급 일치율 75% 이상(예시 75.8%), 점수 평균 오차 5.3점 가장 많은 오류: 교관 C -> Baseline B(돌발 대응 미반영)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>조건 표준화 유무에 따른 조건별 정확도를 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>조건 표준화 유무에 따른 조건별 정확도를 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(등급 일치율 75% 이상(예시 75.8%), 점수 평균 오차 5.3점 가장 많은 오류: 교관 C -> Baseline B(돌발 대응 미반영))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": "혼동표에서 가장 많은 오류 유형과 그 원인을 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>혼동표에서 가장 많은 오류 유형과 그 원인을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>혼동표에서 가장 많은 오류 유형과 그 원인을 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>등급 일치율 75% 이상(예시 75.8%), 점수 평균 오차 5.3점 가장 많은 오류: 교관 C -> Baseline B(돌발 대응 미반영)</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>혼동표에서 가장 많은 오류 유형과 그 원인을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>혼동표에서 가장 많은 오류 유형과 그 원인을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(등급 일치율 75% 이상(예시 75.8%), 점수 평균 오차 5.3점 가장 많은 오류: 교관 C -> Baseline B(돌발 대응 미반영))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>BASE_F에서 alt_err를 빼고 다시 실행해 일치율 변화를 보고, 고도 유지 오차가 숙련도를 얼마나 설명하는지 토의한다.</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": "TRN01_M04",
|
|
"sequence": 4,
|
|
"title": "돌발 장애물 회피 및 비상 착륙 반응 속도 기반 정밀 숙련도 평가 엔진 고도화",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>돌발 장애물 회피 반응과 비상 착륙 접지 속도, 자세 한계, 급조작·과보정 특징을 반영한 정밀 숙련도 평가 엔진으로 고도화한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>장애물 출현 후 스틱 반응시간과 2.5초 후 회피 거리, 접지 직전 하강 속도, 자세 35도 초과 시간, 스틱 변화율, 회피 후 초과 이동을 특징으로 추가하고 위험 조작 사건(장애물 근접·경착륙·자세 한계) 탐지 규칙을 만든다. 주간·야간·돌풍, 장애물 방향, 영상 지연을 조합한 복합 시나리오 10종에서 탐지 재현율, 오탐 패턴, 등급 일치율, 로그당 처리 지연을 측정한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>돌발 장애물 회피 및 비상 착륙 반응 속도를 반영한 정밀 숙련도 평가 엔진을 고도화한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>돌발 장애물 회피 반응과 비상 착륙 접지 속도, 자세 한계, 급조작·과보정 특징을 반영한 정밀 숙련도 평가 엔진으로 고도화한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>장애물 출현 후 스틱 반응시간과 2.5초 후 회피 거리, 접지 직전 하강 속도, 자세 35도 초과 시간, 스틱 변화율, 회피 후 초과 이동을 특징으로 추가하고 위험 조작 사건(장애물 근접·경착륙·자세 한계) 탐지 규칙 작성하여 원인을 분석하는</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/trn01_advanced_detector.py 및 예외 탐지 테스트 결과</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m04_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m04_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m04_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_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": [
|
|
"교육·훈련",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/models/trn01_advanced_detector.py (필수)",
|
|
"예외 탐지 테스트 결과 (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[돌발 장애물 회피 및 비상 착륙 반응 속도 기반 정밀 숙련도 평가 엔진 고도화] 요구된 핵심 성능 기준(복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하 기준을 충족하고 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>오경보(False Alarm) 유발 패턴 식별 및 특징 공간(Feature Space) 재설계을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성이 논리적으로 검증되었으며 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 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> 기만/교란 공격에 대한 방어 로직의 현실성 및 신뢰성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 복합 위협 탐지 재현율(Recall) 85% 이상, 처리 지연 200ms 이하</p></li><li><p>진행 기준: 복합 위협 시나리오 10종에 대한 탐지 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 합성 위협 데이터셋 주입 시 이상치 탐지 정확도 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": "M4 코드를 실행해 10개 시나리오의 위험 사건 탐지 결과를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M4 코드를 실행해 10개 시나리오의 위험 사건 탐지 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M4 코드를 실행해 10개 시나리오의 위험 사건 탐지 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>위험 조작 사건 탐지 재현율 85% 이상(예시 97.8%), 로그당 1ms 미만 등급 일치율 Baseline 74.0% -> 고도화 77.8%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 10개 시나리오의 위험 사건 탐지 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M4 코드를 실행해 10개 시나리오의 위험 사건 탐지 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(위험 조작 사건 탐지 재현율 85% 이상(예시 97.8%), 로그당 1ms 미만 등급 일치율 Baseline 74.0% -> 고도화 77.8%)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": "사건별 재현율과 오탐 수에서 오탐이 많은 사건을 찾는다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>사건별 재현율과 오탐 수에서 오탐이 많은 사건을 찾는다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>사건별 재현율과 오탐 수에서 오탐이 많은 사건을 찾는다.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>위험 조작 사건 탐지 재현율 85% 이상(예시 97.8%), 로그당 1ms 미만 등급 일치율 Baseline 74.0% -> 고도화 77.8%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>사건별 재현율과 오탐 수에서 오탐이 많은 사건을 찾는다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>사건별 재현율과 오탐 수에서 오탐이 많은 사건을 찾는다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(위험 조작 사건 탐지 재현율 85% 이상(예시 97.8%), 로그당 1ms 미만 등급 일치율 Baseline 74.0% -> 고도화 77.8%)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": "엔진 가중치에서 점수를 크게 깎는 특징을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>엔진 가중치에서 점수를 크게 깎는 특징을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>엔진 가중치에서 점수를 크게 깎는 특징을 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>위험 조작 사건 탐지 재현율 85% 이상(예시 97.8%), 로그당 1ms 미만 등급 일치율 Baseline 74.0% -> 고도화 77.8%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>엔진 가중치에서 점수를 크게 깎는 특징을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>엔진 가중치에서 점수를 크게 깎는 특징을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(위험 조작 사건 탐지 재현율 85% 이상(예시 97.8%), 로그당 1ms 미만 등급 일치율 Baseline 74.0% -> 고도화 77.8%)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>RULES의 경착륙 기준(touch_vz 2.0)을 1.6으로 낮추면 재현율과 오탐이 어떻게 바뀌는지 표로 정리한다.</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": "TRN01_M05",
|
|
"sequence": 5,
|
|
"title": "조종자별 조작 습관(급조작, 과보정) 분석 및 신뢰도 등급 산출 모듈 개발",
|
|
"durationHours": 3.0,
|
|
"overview": "<p>조종자별 조작 습관(급조작, 과보정)을 분석하고 여러 비행을 묶어 숙련도 등급과 신뢰도 등급(High/Medium/Low)을 산출한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>같은 조건의 습관 없는 조종자 대비 스틱 변화율과 회피 후 초과 이동으로 습관을 판정한다. 조종자당 비행 6회의 점수를 묶어 등급을 내고 부트스트랩으로 같은 등급이 나올 확률을 신뢰도로 삼는다. 비행 1회 Baseline 점수로 재교육 대상을 지정하던 방식과 오지정률·재현율을 비교하고, ROC-AUC, 기준점수 민감도, 일부 비행만 썼을 때의 등급 일관성과 불확실성을 확인한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>조종자별 조작 습관(급조작, 과보정)을 분석하고 숙련도 등급 및 신뢰도 점수를 산출한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>조종자별 조작 습관(급조작, 과보정)을 분석하고 여러 비행을 묶어 숙련도 등급과 신뢰도 등급(High/Medium/Low)을 산출한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>같은 조건의 습관 없는 조종자 대비 스틱 변화율과 회피 후 초과 이동으로 습관 판정하고 정확도를 측정하는</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/verification/trn01_confidence_engine.py</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m05_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m05_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m05_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_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": [
|
|
"교육·훈련",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/verification/trn01_confidence_engine.py (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[조종자별 조작 습관(급조작, 과보정) 분석 및 신뢰도 등급 산출 모듈 개발] 요구된 핵심 성능 기준(오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상 기준을 충족하고 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>신뢰도 가중치 매트릭스 재조정 및 불확실성 지표 시각화 지원을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트를 통한 무결성이 확인되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>비현실적인 가정을 적용했거나 오류 원인에 대한 정성적 설명 근거가 부족한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>교차 검증 데이터를 보강하고 지휘관/실무자 관점의 해석 근거를 명시한다.</p>"
|
|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 신뢰도 등급(High/Med/Low) 부여 기준의 군사적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 오경보율(FAR) 40% 이상 감축, 신뢰도 스코어 산출 일관성 90% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 오경보 필터링 전후 비교 지표 산출 및 통합 테스트 완료</p></li><li><p>검증 방법: ROC-AUC 곡선 분석 및 임계값 민감도 테스트</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
|
|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
|
|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M5 코드를 실행해 습관 판정 정확도를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M5 코드를 실행해 습관 판정 정확도를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M5 코드를 실행해 습관 판정 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>오지정률 71.0% 감축(목표 40%), 등급 일관성 97.6% 습관 판정 정확도 급조작 95%·과보정 88%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 습관 판정 정확도를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M5 코드를 실행해 습관 판정 정확도를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오지정률 71.0% 감축(목표 40%), 등급 일관성 97.6% 습관 판정 정확도 급조작 95%·과보정 88%)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": "기존 방식과 엔진의 재교육 지정 오지정률·재현율을 비교한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기존 방식과 엔진의 재교육 지정 오지정률·재현율을 비교한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>기존 방식과 엔진의 재교육 지정 오지정률·재현율을 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>오지정률 71.0% 감축(목표 40%), 등급 일관성 97.6% 습관 판정 정확도 급조작 95%·과보정 88%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>기존 방식과 엔진의 재교육 지정 오지정률·재현율을 비교한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>기존 방식과 엔진의 재교육 지정 오지정률·재현율을 비교한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오지정률 71.0% 감축(목표 40%), 등급 일관성 97.6% 습관 판정 정확도 급조작 95%·과보정 88%)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": "기준점수 민감도와 등급 일관성, 신뢰등급 분포를 해석한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기준점수 민감도와 등급 일관성, 신뢰등급 분포를 해석한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>기준점수 민감도와 등급 일관성, 신뢰등급 분포를 해석한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>오지정률 71.0% 감축(목표 40%), 등급 일관성 97.6% 습관 판정 정확도 급조작 95%·과보정 88%</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>기준점수 민감도와 등급 일관성, 신뢰등급 분포를 해석한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>기준점수 민감도와 등급 일관성, 신뢰등급 분포를 해석한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(오지정률 71.0% 감축(목표 40%), 등급 일관성 97.6% 습관 판정 정확도 급조작 95%·과보정 88%)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>재교육 기준점수를 55에서 60으로 올리면 지정 인원과 오지정률이 어떻게 바뀌는지 확인하고, 교육 자원과 안전을 고려한 기준을 토의한다.</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": "TRN01_M06",
|
|
"sequence": 6,
|
|
"title": "조종자 비행 궤적 3D 재생 및 취약 구간 하이라이트 분석 대시보드 구현",
|
|
"durationHours": 2.5,
|
|
"overview": "<p>조종자 비행 궤적을 3D로 재생하고 취약 구간을 강조하는 분석 대시보드를 구현한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>경로 이탈 3m 초과, 자세 30도 초과, 급조작 구간을 취약 구간으로 찾아 3D 궤적에 붉게 표시하고, 비행 단계별 경로 이탈 추이, 스틱 입력, 동료 대비 약점 프로필을 함께 보여 준다. 재생 1초마다 지표를 갱신하는 처리시간을 재고 야간 모드 화면과 취약 구간 목록을 만든다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>조종자 비행 궤적 3D 재생 및 취약 구간 하이라이트 분석 대시보드를 구현한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>조종자 비행 궤적을 3D로 재생하고 취약 구간을 강조하는 분석 대시보드를 구현한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>경로 이탈 3m 초과, 자세 30도 초과, 급조작 구간을 취약 구간으로 찾아 3D 궤적에 붉게 표시하고, 비행 단계별 경로 이탈 추이, 스틱 입력, 동료 대비 약점 프로필을 함께 보여 준다 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/ui/trn01_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m06_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m06_sample.md"
|
|
],
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|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m06_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_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>",
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|
"techStack": [
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|
"교육·훈련",
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"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
|
|
],
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"deliverables": [
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"src/ui/trn01_dashboard.py (또는 웹 UI 컴포넌트) (필수)"
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],
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"evaluationKeys": [
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|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[조종자 비행 궤적 3D 재생 및 취약 구간 하이라이트 분석 대시보드 구현] 요구된 핵심 성능 기준(화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내 기준을 충족하고 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동을 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>야간 작전 모드(Dark mode) 및 긴급 경보 하이라이트 UI 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도이 논리적으로 검증되었으며 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 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>"
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|
],
|
|
"evaluationTypes": [
|
|
"REQUIRED",
|
|
"REQUIRED"
|
|
],
|
|
"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 전술 작전 상황판으로서의 직관성 및 인지 부하 감소도</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 화면 갱신 주기 1초 이내, UI 응답성 100ms 이내</p></li><li><p>진행 기준: 주요 지표 시각화 컴포넌트 4종 이상 렌더링 및 실시간 데이터 연동</p></li><li><p>검증 방법: 사용자 인터랙션 테스트 및 모의 데이터 스트림 렌더링 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
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|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
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|
"step": 1,
|
|
"problem": "M6 코드를 실행해 재생 갱신 처리시간을 확인한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M6 코드를 실행해 재생 갱신 처리시간을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M6 코드를 실행해 재생 갱신 처리시간을 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>갱신 처리시간 100ms 이내(예시 평균 1ms 미만) 구성요소 4종(3D 궤적·경로 이탈·스틱 입력·약점 프로필) 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 재생 갱신 처리시간을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M6 코드를 실행해 재생 갱신 처리시간을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(갱신 처리시간 100ms 이내(예시 평균 1ms 미만) 구성요소 4종(3D 궤적·경로 이탈·스틱 입력·약점 프로필) 표시)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "취약 구간 목록과 단계별 취약 시간을 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>취약 구간 목록과 단계별 취약 시간을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>취약 구간 목록과 단계별 취약 시간을 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>갱신 처리시간 100ms 이내(예시 평균 1ms 미만) 구성요소 4종(3D 궤적·경로 이탈·스틱 입력·약점 프로필) 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>취약 구간 목록과 단계별 취약 시간을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>취약 구간 목록과 단계별 취약 시간을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(갱신 처리시간 100ms 이내(예시 평균 1ms 미만) 구성요소 4종(3D 궤적·경로 이탈·스틱 입력·약점 프로필) 표시)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "대시보드의 3D 궤적과 약점 프로필로 조종자에게 줄 피드백 3가지를 정한다.",
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|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>대시보드의 3D 궤적과 약점 프로필로 조종자에게 줄 피드백 3가지를 정한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>대시보드의 3D 궤적과 약점 프로필로 조종자에게 줄 피드백 3가지를 정한다.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>갱신 처리시간 100ms 이내(예시 평균 1ms 미만) 구성요소 4종(3D 궤적·경로 이탈·스틱 입력·약점 프로필) 표시</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>대시보드의 3D 궤적과 약점 프로필로 조종자에게 줄 피드백 3가지를 정한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>대시보드의 3D 궤적과 약점 프로필로 조종자에게 줄 피드백 3가지를 정한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(갱신 처리시간 100ms 이내(예시 평균 1ms 미만) 구성요소 4종(3D 궤적·경로 이탈·스틱 입력·약점 프로필) 표시)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>weak_flags()의 경로 이탈 기준을 3m에서 5m로 바꾸면 취약 구간 수가 어떻게 바뀌는지 확인하고 돌풍 비행에 맞는 기준을 제안한다.</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": "TRN01_M07",
|
|
"sequence": 7,
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|
"title": "교관이 직접 조종자 성향을 진단하고 피드백을 입력하는 HITL 평가 인터페이스 설계",
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|
"durationHours": 3.0,
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|
"overview": "<p>교관이 AI 제안 등급과 조작 성향 진단을 직접 확인·수정하고 피드백을 입력하는 HITL 평가 인터페이스를 설계한다.</p>",
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"objectives": "<p>AI 제안은 항상 검토 대기로 등록하고 신뢰도가 낮은 제안과 C 등급을 먼저 보도록 순서를 정한다. 확정·수정·추가 비행·재교육 지정·자격 보류 조치에 교관 ID와 진단 근거를 강제하고, 불리한 결정은 더 자세한 근거와 다른 교관의 두 번째 확인을 요구한다. 모든 제안·결정을 해시 체인 감사 로그에 기록해 위·변조를 검출하고 조종자 피드백 양식을 만든다.</p>",
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|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>교관이 직접 조종자 성향을 진단하고 피드백을 입력하는 HITL 평가 인터페이스를 설계한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>교관이 AI 제안 등급과 조작 성향 진단을 직접 확인·수정하고 피드백을 입력하는 HITL 평가 인터페이스를 설계한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>AI 제안은 항상 검토 대기로 등록하고 신뢰도가 낮은 제안과 C 등급을 먼저 보도록 순서를 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>src/hitl/trn01_approval_workflow.py 및 docs/trn01_hitl_guide.md</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m07_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m07_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m07_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_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": [
|
|
"교육·훈련",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"src/hitl/trn01_approval_workflow.py (필수)",
|
|
"docs/trn01_hitl_guide.md (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[교관이 직접 조종자 성향을 진단하고 피드백을 입력하는 HITL 평가 인터페이스 설계] 요구된 핵심 성능 기준(인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100% 기준을 충족하고 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 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>검토 우선순위 큐잉 알고리즘 개선 및 지휘관 피드백 입력 폼 추가을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성이 논리적으로 검증되었으며 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 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> 지휘 책임 분계선 명확화 및 성급한 자동 단정 방지 체계 부합성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 인간 검토 큐(Queue) 대기시간 및 승인/반려 처리 로깅 성공률 100%</p></li><li><p>진행 기준: 승인/반려 인터페이스 동작 및 감사 로그(Audit Log) 생성 검증</p></li><li><p>검증 방법: 모의 조작자 승인/반려 시뮬레이션 및 데이터 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": "M7 코드를 실행해 검토 순서와 AI 확정 건수(0건)를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 AI 확정 건수(0건)를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 AI 확정 건수(0건)를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>AI 자동 확정 0건, 규칙 위반 6건 차단 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째 기록) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 AI 확정 건수(0건)를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M7 코드를 실행해 검토 순서와 AI 확정 건수(0건)를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(AI 자동 확정 0건, 규칙 위반 6건 차단 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째 기록) 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "차단된 규칙 위반 결정 6건과 차단 사유를 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>차단된 규칙 위반 결정 6건과 차단 사유를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>차단된 규칙 위반 결정 6건과 차단 사유를 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>AI 자동 확정 0건, 규칙 위반 6건 차단 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째 기록) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>차단된 규칙 위반 결정 6건과 차단 사유를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>차단된 규칙 위반 결정 6건과 차단 사유를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(AI 자동 확정 0건, 규칙 위반 6건 차단 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째 기록) 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "자격 보류의 2단계 확인 과정과 감사 로그 변조 검출 결과를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>자격 보류의 2단계 확인 과정과 감사 로그 변조 검출 결과를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>자격 보류의 2단계 확인 과정과 감사 로그 변조 검출 결과를 확인한다.에 필요한 데이터셋과 입력 파라미터를 준비한다.</p></li><li><p>정답 코드 및 모듈을 실행하여 중간 출력 결과를 도출한다.</p></li><li><p>출력된 지표와 로그가 기준 조건을 만족하는지 대조·검증한다.</p></li></ol><h4>핵심 확인 지표</h4><blockquote><p>AI 자동 확정 0건, 규칙 위반 6건 차단 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째 기록) 검출</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>자격 보류의 2단계 확인 과정과 감사 로그 변조 검출 결과를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>자격 보류의 2단계 확인 과정과 감사 로그 변조 검출 결과를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(AI 자동 확정 0건, 규칙 위반 6건 차단 로깅 성공률 100%, 변조 위치(8번째 기록) 검출)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>재교육 지정(RETRAIN)에도 두 번째 교관 확인을 요구하도록 바꿀지 토의하고, 교관 업무량과 공정성 측면의 장단점을 정리한다.</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": "TRN01_M08",
|
|
"sequence": 8,
|
|
"title": "100명 조종자 대량 비행로그 배치 분석 스트레스 테스트 및 성능 프로파일링",
|
|
"durationHours": 3.5,
|
|
"overview": "<p>조종자 100명의 대량 비행로그 배치 분석에서 처리량 증가와 손상 로그, 처리 중 예외 상황에 대한 복원력을 검증한다.</p>",
|
|
"objectives": "<p>평시 100건, 100명 x 5회 500건, 500% 증가 600건, 손상 로그 5% 혼입, 묶음 처리 예외 상황을 주입한다. 로그별 검증으로 손상 로그를 사유와 함께 격리하고, 묶음 처리 실패 시 1건씩 처리로 기능을 축소한다. 다운 여부, 로그 유실(채점+격리=전체), 처리량, 메모리 누수, 병목 함수를 측정하고 개선안을 제시한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>100명 조종자의 대량 비행로그 배치 분석 스트레스 테스트를 수행한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>조종자 100명의 대량 비행로그 배치 분석에서 처리량 증가와 손상 로그, 처리 중 예외 상황에 대한 복원력을 검증한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>평시 100건, 100명 x 5회 500건, 500% 증가 600건, 손상 로그 5% 혼입, 묶음 처리 예외 상황 주입하여 처리 지연 및 복원력을 시험하는</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>tests/trn01_stress_test.py 및 스트레스 테스트 분석 보고서</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m08_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m08_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m08_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_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>",
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|
"techStack": [
|
|
"교육·훈련",
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|
"코딩형",
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|
"데이터 전처리",
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|
"알고리즘 구현",
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|
"HITL 검증"
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|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"tests/trn01_stress_test.py (필수)",
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|
"스트레스 테스트 분석 보고서 (필수)"
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|
],
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|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[100명 조종자 대량 비행로그 배치 분석 스트레스 테스트 및 성능 프로파일링] 요구된 핵심 성능 기준(동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0% 기준을 충족하고 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 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>병목 함수 최적화, 비동기 큐 처리 적용 및 자원 할당 개선을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성이 논리적으로 검증되었으며 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 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> 극단 상황에서의 안전 실패(Fail-safe) 및 기능 축소 작동 적절성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: 동시 트래픽 500% 증가 시 시스템 다운 0건, 데이터 유실률 0%</p></li><li><p>진행 기준: 대량 시뮬레이션 부하 주입 테스트 통과 및 병목 구간 프로파일링 완료</p></li><li><p>검증 방법: 부하 테스트 도구를 통한 처리량(Throughput) 및 메모리 누수 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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|
"aiGuidelines": {
|
|
"allow": [
|
|
"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
|
|
"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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|
"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
|
|
],
|
|
"rules": [
|
|
"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
|
|
"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
|
|
"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
|
|
],
|
|
"forbid": [
|
|
"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
|
|
"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
|
|
"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
|
|
]
|
|
},
|
|
"guideSteps": [
|
|
{
|
|
"step": 1,
|
|
"problem": "M8 코드를 실행해 상황별 채점·격리·유실·다운을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M8 코드를 실행해 상황별 채점·격리·유실·다운을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M8 코드를 실행해 상황별 채점·격리·유실·다운을 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>모든 상황 다운 0건, 로그 유실 0건(채점+격리=전체) 손상 로그 30건 전부 격리, 예외 시 기능 축소 1회</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 상황별 채점·격리·유실·다운을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M8 코드를 실행해 상황별 채점·격리·유실·다운을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(모든 상황 다운 0건, 로그 유실 0건(채점+격리=전체) 손상 로그 30건 전부 격리, 예외 시 기능 축소 1회)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": "격리 사유가 주입한 손상 유형과 맞는지 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>격리 사유가 주입한 손상 유형과 맞는지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>격리 사유가 주입한 손상 유형과 맞는지 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>모든 상황 다운 0건, 로그 유실 0건(채점+격리=전체) 손상 로그 30건 전부 격리, 예외 시 기능 축소 1회</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>격리 사유가 주입한 손상 유형과 맞는지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>격리 사유가 주입한 손상 유형과 맞는지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(모든 상황 다운 0건, 로그 유실 0건(채점+격리=전체) 손상 로그 30건 전부 격리, 예외 시 기능 축소 1회)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": "묶음 예외 상황의 처리량 감소와 병목 함수를 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>묶음 예외 상황의 처리량 감소와 병목 함수를 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>묶음 예외 상황의 처리량 감소와 병목 함수를 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>모든 상황 다운 0건, 로그 유실 0건(채점+격리=전체) 손상 로그 30건 전부 격리, 예외 시 기능 축소 1회</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>묶음 예외 상황의 처리량 감소와 병목 함수를 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>묶음 예외 상황의 처리량 감소와 병목 함수를 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(모든 상황 다운 0건, 로그 유실 0건(채점+격리=전체) 손상 로그 30건 전부 격리, 예외 시 기능 축소 1회)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>run_batch()의 chunk를 100에서 20으로 줄이면 처리량과 예외 시 손실 범위가 어떻게 달라지는지 비교한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
}
|
|
]
|
|
},
|
|
{
|
|
"id": "TRN01_M09",
|
|
"sequence": 9,
|
|
"title": "AAR 기반 교관 평가 점수와 AI 숙련도 점수 간 편차 분석 및 가중치 재튜닝",
|
|
"durationHours": 3.0,
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|
"overview": "<p>AAR로 교관 평가 점수와 AI 점수의 편차를 분석해 원인을 규명하고 채점 가중치를 재튜닝한다.</p>",
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|
"objectives": "<p>주간 비행만으로 맞춘 초기 AI를 한 기수 훈련에 적용해 조건별·위험 사건 수별·습관별 편차를 분해하고 원인을 정리한다. 특징 구성, 조건 표준화 여부, 규제 강도를 기수 내 교차검증으로 격자 탐색해 재튜닝값을 고르고, 학습에 쓰지 않은 새 기수 2개로 회귀 테스트하며 반복 불일치의 특성을 확인한다.</p>",
|
|
"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>AAR 기반 교관 평가 점수와 AI 점수 간 편차를 분석하고 가중치를 재보정한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>AAR로 교관 평가 점수와 AI 점수의 편차를 분석해 원인을 규명하고 채점 가중치를 재튜닝한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>주간 비행만으로 맞춘 초기 AI를 한 기수 훈련에 적용해 조건별·위험 사건 수별·습관별 편차를 분해하고 원인 정리하고 규격화하는</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/trn01_aar_report.md 및 configs/trn01_tuned_params.yaml</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
|
|
"attachments": [],
|
|
"materials": [
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m09_dataset.json",
|
|
"/uploads/TRN01/trn01_m09_sample.md"
|
|
],
|
|
"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m09_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_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": [
|
|
"교육·훈련",
|
|
"코딩형",
|
|
"데이터 전처리",
|
|
"알고리즘 구현",
|
|
"HITL 검증"
|
|
],
|
|
"deliverables": [
|
|
"docs/trn01_aar_report.md (필수)",
|
|
"configs/trn01_tuned_params.yaml (필수)"
|
|
],
|
|
"evaluationKeys": [
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[AAR 기반 교관 평가 점수와 AI 숙련도 점수 간 편차 분석 및 가중치 재튜닝] 요구된 핵심 성능 기준(AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건 기준을 충족하고 AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>지속적 학습(Continual Learning) 파이프라인 연계 방안 수립을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
|
|
"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성이 논리적으로 검증되었으며 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교를 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> 오류 원인 규명의 객관성 및 개선 조치의 논리적 타당성</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: AAR 피드백 적용 후 종합 정확도 10%p 이상 향상, 재발 오류 0건</p></li><li><p>진행 기준: AAR 보고서 작성 및 파라미터 튜닝 전후 회귀 테스트 통과</p></li><li><p>검증 방법: 회귀 테스트(Regression Test) 스위트 전체 자동 실행 및 비교</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 초기 AI의 일치율과 편차 원인 분해를 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M9 코드를 실행해 초기 AI의 일치율과 편차 원인 분해를 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M9 코드를 실행해 초기 AI의 일치율과 편차 원인 분해를 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>초기 일치율 47.5%, 돌풍 비행 평균 -40점 과소평가 원인 규명 재튜닝 후 평균 +42.9%p 향상, 회귀 테스트 2/2 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 AI의 일치율과 편차 원인 분해를 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M9 코드를 실행해 초기 AI의 일치율과 편차 원인 분해를 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(초기 일치율 47.5%, 돌풍 비행 평균 -40점 과소평가 원인 규명 재튜닝 후 평균 +42.9%p 향상, 회귀 테스트 2/2 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 2,
|
|
"problem": "격자 탐색 상위 조합과 선택된 재튜닝값을 확인한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>격자 탐색 상위 조합과 선택된 재튜닝값을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>격자 탐색 상위 조합과 선택된 재튜닝값을 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>초기 일치율 47.5%, 돌풍 비행 평균 -40점 과소평가 원인 규명 재튜닝 후 평균 +42.9%p 향상, 회귀 테스트 2/2 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>격자 탐색 상위 조합과 선택된 재튜닝값을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>격자 탐색 상위 조합과 선택된 재튜닝값을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(초기 일치율 47.5%, 돌풍 비행 평균 -40점 과소평가 원인 규명 재튜닝 후 평균 +42.9%p 향상, 회귀 테스트 2/2 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 3,
|
|
"problem": "새 기수 2개 회귀 테스트 결과와 반복 불일치의 특성을 정리한다.",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>새 기수 2개 회귀 테스트 결과와 반복 불일치의 특성을 정리한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>새 기수 2개 회귀 테스트 결과와 반복 불일치의 특성을 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>초기 일치율 47.5%, 돌풍 비행 평균 -40점 과소평가 원인 규명 재튜닝 후 평균 +42.9%p 향상, 회귀 테스트 2/2 통과</p></blockquote><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>새 기수 2개 회귀 테스트 결과와 반복 불일치의 특성을 정리한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
|
|
"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>새 기수 2개 회귀 테스트 결과와 반복 불일치의 특성을 정리한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(초기 일치율 47.5%, 돌풍 비행 평균 -40점 과소평가 원인 규명 재튜닝 후 평균 +42.9%p 향상, 회귀 테스트 2/2 통과)를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
|
|
"attachments": []
|
|
},
|
|
{
|
|
"step": 4,
|
|
"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
|
|
"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>격자에서 조건 표준화를 False로 고정하면 어떤 조합이 선택되고 돌풍 비행 편차가 얼마나 남는지 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": "TRN01_M10",
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"sequence": 10,
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"title": "드론 비행로그 숙련도 분석 시스템 통합 및 교육훈련 브리핑 패키지 완성",
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"durationHours": 3.5,
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"overview": "<p>로그 검증부터 전처리, 특징 추출, 재튜닝 엔진, 위험 조작 탐지, 조종자 등급·신뢰도, 교관 검토 대기열, 대시보드까지 통합하고 교육훈련 브리핑 패키지를 완성한다.</p>",
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"objectives": "<p>재튜닝 파라미터로 신규 기수 로그를 한 번에 분석하는 통합 코드를 완성하고 손상 로그가 격리되는지 확인한다. 로그 유실, 결측, 비행·조종자 등급 일치율, 위험 사건 재현율, 처리 지연, AI 확정 여부, 함수 커버리지 등 자체 점검 항목을 모두 통과시키고, 결과·재교육 검토 대상·운용 유의사항·한계와 연동 확장 방향을 담은 브리핑 요약과 배포용 설명서를 작성한다.</p>",
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"scenario": "<h4>미션 배경 및 당위성</h4><p>드론 비행로그 숙련도 분석 시스템 통합 패키지 및 교육훈련 브리핑 보고서를 완성한다. 실제 전술 현장에서는 단순 탐지에 그치지 않고 신속한 위협 판단과 신뢰도 높은 의사결정이 필수적이므로, <strong>로그 검증부터 전처리, 특징 추출, 재튜닝 엔진, 위험 조작 탐지, 조종자 등급·신뢰도, 교관 검토 대기열, 대시보드까지 통합하고 교육훈련 브리핑 패키지를 완성한다.</strong> 과업을 완수하여 오판을 방지하고 작전 대응력을 극대화해야 합니다.</p><p>이 문제를 해결하기 위해 본 미션에서는 <strong>재튜닝 파라미터로 신규 기수 로그를 한 번에 분석하는 통합 코드를 완성하고 손상 로그가 격리되는지 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/main_trn01.py, README.md, docs/trn01_final_report.pdf(md)</code> 형태의 결과물을 완성한다.</p>",
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"attachments": [],
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"materials": [
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"/uploads/TRN01/trn01_m10_dataset.json",
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"/uploads/TRN01/trn01_m10_sample.md"
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],
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"materialText": "<p><strong>미션 실습 자료</strong></p><ul><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m10_dataset.json\">가상 데이터셋 샘플 (JSON)</a></li><li><a target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\" href=\"/uploads/TRN01/trn01_m10_sample.md\">실습 및 검증 가이드 (MD)</a></li></ul><p><strong>활용 주의</strong>: 제공된 교육용 가상 데이터만 사용하며 실제 군사 비밀 및 개인정보는 입력하지 않습니다.</p>",
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"techStack": [
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"교육·훈련",
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"코딩형",
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"데이터 전처리",
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"알고리즘 구현",
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"HITL 검증"
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"deliverables": [
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"src/main_trn01.py, README.md, docs/trn01_final_report.pdf(md) (필수)"
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"evaluationKeys": [
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[드론 비행로그 숙련도 분석 시스템 통합 및 교육훈련 브리핑 패키지 완성] 요구된 핵심 성능 기준(End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상)을 완벽히 달성하였는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상 기준을 충족하고 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료을 만족하는 실행 결과 및 로그가 제출되었다.</p><h4>보완이 필요한 상태</h4><p>정량적 지표가 기준치에 미달하거나 실행 로그에서 예외/결측 오류가 발생한 경우.</p><h4>보완 방법</h4><p>타 부대/인접 체계와의 연동 인터페이스(API) 확장 로드맵 제시을 적용하여 파라미터를 보정하고 단위 테스트를 재수행한다.</p>",
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"<h4>평가 질문 (PASS/FAIL)</h4><p><strong>[정성적 타당성] 군사적 현실성 및 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과 관점의 타당성이 확보되었는가?</strong></p><h4>PASS 증거</h4><p>군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과이 논리적으로 검증되었으며 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 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>"
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],
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"evaluationTypes": [
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"REQUIRED",
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"REQUIRED"
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],
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"evaluationText": "<h4>미션 판정</h4><p><strong>평가 구분:</strong> 필수</p><p><strong>핵심 평가영역:</strong> 군 실무 즉시 도입 가능성, 운용 신뢰도 및 전략적 기대효과</p><h4>미션 PASS 조건</h4><ul><li><p>정량 기준: End-to-End 통합 파이프라인 실행 성공률 100%, 테스트 커버리지 85% 이상</p></li><li><p>진행 기준: 원클릭 실행 스크립트 동작 확인 및 최종 발표 산출물 작성 완료</p></li><li><p>검증 방법: 최종 검증 위원회(평가관) 모의 시연 및 전체 기능 통합 검증</p></li></ul><h4>채점자 판정 메모</h4><blockquote><p>단순 코드 실행 여부뿐만 아니라 출력된 수치와 근거 자료가 군 실무 요구사항에 부합하는지 면밀히 확인한다.</p></blockquote>",
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"aiGuidelines": {
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"allow": [
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"데이터 전처리 알고리즘 및 정규화 서식 추천받기",
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"이상치 탐지 및 모델 파라미터 튜닝 아이디어 제안받기",
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"대시보드 UI 컴포넌트 코드 및 시각화 서식 생성하기"
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],
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"rules": [
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"최종 판정 및 지휘 결심은 학습자가 직접 수행한다.",
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"실제 군사 비밀이나 개인 식별 정보는 입력하지 않는다.",
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"AI의 출력 결과를 맹신하지 않고 반드시 단위 테스트로 검증한다."
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],
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"forbid": [
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"실제 군사 작전/인사 비밀 데이터를 AI에 입력하기",
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"검증 없이 AI가 생성한 코드를 그대로 제출하기",
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"단정적인 자동 결심 결과를 인간 검토 없이 확정하기"
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]
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},
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"guideSteps": [
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"step": 1,
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"problem": "M10 코드를 실행해 자체 점검 항목이 모두 PASS인지 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 항목이 모두 PASS인지 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 항목이 모두 PASS인지 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 자체 점검 항목이 모두 PASS인지 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>M10 코드를 실행해 자체 점검 항목이 모두 PASS인지 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 2,
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"problem": "손상 로그 2건이 격리된 것을 확인한다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>손상 로그 2건이 격리된 것을 확인한다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>손상 로그 2건이 격리된 것을 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>손상 로그 2건이 격리된 것을 확인한다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>손상 로그 2건이 격리된 것을 확인한다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 3,
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"problem": "출력된 브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 교육훈련 브리핑 자료를 만든다.",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>출력된 브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 교육훈련 브리핑 자료를 만든다.</p><h4>해야 할 일</h4><ol><li><p>출력된 브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 교육훈련 브리핑 자료를 만든다.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>출력된 브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 교육훈련 브리핑 자료를 만든다. 실행 결과 및 검증 로그</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>출력된 브리핑 요약을 바탕으로 5분 분량 교육훈련 브리핑 자료를 만든다. 과정이 정상적으로 수행되고 오류 없이 완료되었다.</p></li><li><p>요구된 핵심 성능 지표(( ))를 충족하였다.</p></li></ul><h4>보완이 필요한 경우</h4><ul><li><p>실행 중 오류가 발생했거나 필수 검증 지표가 누락된 경우 재실행하여 보완한다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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},
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{
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"step": 4,
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"problem": "도전 과제 및 파라미터 튜닝 최적화",
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"activity": "<h4>이 단계의 역할</h4><p>기본 파이프라인 수행 후 심화 튜닝 및 조건 변경을 통해 최적화 역량을 다진다.</p><h4>해야 할 일</h4><p>CONFIG의 ridge_alpha를 0.1로 바꾸고 make_dataset 대신 주간 자료만으로 엔진을 맞춰 실행한 뒤 재튜닝값과의 차이를 브리핑에 추가한다.</p><h4>학습자가 제출해야 하는 내용</h4><ul><li><p>파라미터 변경 전후 비교 분석 메모 및 최종 최적화 결과</p></li></ul>",
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"evalText": "<h4>PASS 기준</h4><ul><li><p>도전 과제 변경 사항이 논리적으로 타당하며 결과 변화 이유를 명확히 기술하였다.</p></li></ul>",
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"attachments": []
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}
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