나르
1.8 (10)나르마
경력근거: 비행 테스트 중 발생하는 모든 기술적 이슈(트러블슈팅) 해결
수집일 없음
※ 실제 산출물이 아닌 AI 예측 시안입니다.
나르마 CPE 는 드론 시제품을 완제품으로 규격화하며 비행 테스트 중 나오는 모든 기술적 이슈의 트러블슈팅과 최종 의사결정을 맡고 배터리·모터·FC 등 핵심 부품을 관리합니다. 이 도구는 나르마의 비행 테스트 기록과 부품 체계가 있어야 의미가 생기고, 일회성 디버깅이 아니라 반복 결함을 유형화하는 형태가 됩니다.
공고가 비행 테스트 중 발생하는 모든 기술적 이슈의 트러블슈팅과 최종 의사결정을 핵심 업무로 꼽는다. 이슈 분류·조치 도구가 그 작업을 돕는다.
연구 단계 시제품을 판매 가능한 완제품으로 규격화한다. 반복되는 결함을 유형화해 자산으로 쌓는 방향과 맞는다.
배터리·모터·FC 등 핵심 부품을 관리한다. 결함을 부품·증상 축으로 묶는 분류가 그대로 맞는다.
드론 비행 테스트 이슈 분류 도구입니다. 테스트 이슈 기록(증상·부품·조건 메타)을 넣으면 결함 유형과 원인 후보, 조치 초안이 나오고 항목마다 근거가 된 기록이 달립니다.
나르마 Chief Product Engineer 와 비행 테스트·품질 담당입니다.
테스트 이슈 기록의 증상·부품·조건 메타만으로도 결함 유형 분류와 조치 초안의 1차안을 만들 수 있고, CPE 는 그 초안을 보고 우선순위를 정하면 됩니다.
비행 테스트 이슈 기록(증상·관련 부품·비행 조건)을 넣으면 결함 유형과 원인 후보·조치 초안을 근거 배열과 함께 내는 웹 도구입니다. 실제 센서 로그·비행 데이터는 빼고 기록 메타가 주어졌다는 가정으로만 시작한다(센서 시계열·실측 분석은 빠진 20% 작업이라 W3로 분리).
1주차 결과를 사람 엔지니어가 라벨링한 합성 원인·조치와 비교해 오분류를 재고, 반복 결함을 묶어 보정한 v2.
비행 센서 로그 요약을 보조 입력으로 받아 분류 신뢰도를 조정하고, 부품·기체별 반복 결함을 모아 보여주는 확장판입니다.
비행 테스트 이슈 기록 한 건을 넣으면 결함 유형과 원인 후보·조치 초안, 그 근거가 한 화면에 나오는 걸 시연합니다.
분류·조치 근거가 모두 입력 기록을 가리키는지 judge 로 검사해 근거 인용율 100%를 보여줍니다. 단, 정답·데이터를 작성자가 만든 합성 기준이라 성능 검증이 아니라 데모 조건 동작입니다.
결측·미정의 증상·표기 흔들림을 일부러 섞은 기록 30종을 넣어도 출력 JSON 형식이 안 깨지고 '미분류·확인필요'로 알리는 걸 시연합니다.
분류와 합성 정답 원인의 일치도를 Cohen's κ(두 채점자가 우연 이상으로 얼마나 일치하는지 -1~1 점수, 높을수록 일치)로 2주차에 보고합니다. 합성 기준 추정이라 실제와 다를 수 있습니다.
위 수치는 더미데이터 자가채점이며, 실제 분류·조치 정확도는 나르마 실 비행 테스트 기록과 실 엔지니어 판단이 있어야 측정 가능합니다. 이 포트폴리오는 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다.
수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명합니다.
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 것이 당연합니다. 결측·미정의 증상·표기 흔들림을 더미에 일부러 섞어 쉬운 문제만 푸는 함정을 피합니다.
같은 증상이 여러 부품에서 나와 표면 단서가 곧 원인은 아닙니다. 실데이터 도입 단계에서 원인-결과를 실 정비 기록으로 맞추는 과제로 분리합니다.
실제 도입 시 합성 정답이 실 엔지니어 판단으로 바뀌고 기체·부품 구성도 달라집니다. 결함 유형 enum 과 부품 체계를 실 기체로 다시 맞추는 일을 도입 과제로 둡니다.
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
비행 테스트 이슈 기록. 결함 분류의 입력.
| issue_id | airframe | part_raw | part_id | symptom | condition | note |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FI001 | NX-1 | 배터리 | battery | power_drop | 저온 비행 | 저온에서 전압 급강하 후 출력 저하 |
| FI002 | NX-1 | battery | battery | power_drop | 고고도 | 표기 흔들림 동일 부품 |
| FI003 | NX-2 | 모터 | motor | vibration | 정지비행 | 특정 RPM 구간 진동 |
| FI004 | NX-2 | FC | fc | drift | 바람 | 측풍에서 자세 드리프트 |
| FI005 | NX-3 | 신규센서 | — | no_response | — | 미등록 신규 부품 무응답 |
다음 Zod 스키마를 따르는 비행 이슈를 더 생성하라: {"type":"object","properties":{"issue_id":{"type":"string"},"airframe":{"type":"string"},"part_raw":{"type":"string"},"part_id":{"type":["string","null"]},"symptom":{"type":"string","enum":["power_drop","vibration","drift","no_response","overheat","unknown"]},"condition":{"type":["string","null"]},"note":{"type":"string"}},"required":["issue_id","airframe","part_raw","part_id","symptom","condition","note"]}. 쉬운 데이터만 만들지 말 것 — 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라: part_id 가 null 인 미등록 신규 부품(orphan), 같은 부품의 한글·영문 표기 흔들림(part_raw 다름·part_id 동일), condition 이 null 인 미기록, symptom 'unknown' 인 원인 불명 건. 추가로 형식 깨뜨리기 시도 3건(타입이 어긋난 행)을 별도 표시해 파서 가드 테스트에 쓴다.{"type":"object","properties":{"issue_id":{"type":"string"},"airframe":{"type":"string"},"part_raw":{"type":"string"},"part_id":{"type":["string","null"]},"symptom":{"type":"string","enum":["power_drop","vibration","drift","no_response","overheat","unknown"]},"condition":{"type":["string","null"]},"note":{"type":"string"}},"required":["issue_id","airframe","part_raw","part_id","symptom","condition","note"]}| 분류 엔진(Python) | 이슈 기록 파싱·LLM 호출·스키마 검증·근거 정합 검사를 묶는 런타임. |
| 웹 검토 화면 | 엔지니어가 결함 유형·조치 카드와 근거를 보고 고르는 인터페이스. |
| 이슈 저장소 | 테스트 이슈 기록·분류 결과·조치 이력을 저장해 반복 패턴 집계에 다시 쓴다. |
| LLM | 증상·부품·조건을 보고 결함 유형을 분류하고 원인 후보·조치와 근거를 생성한다. |
| LLM-as-judge | 분류 근거가 실제 기록을 인용했는지 검사하는 보조 모델. |
✓ pass → 여기서 멈춰도 트러블슈팅 보조 도구로 완결입니다. 더 키우려면 2주차에서 합성 원인과 비교해 오분류를 보정합니다.
✓ pass → 신뢰가 붙으면 3주차에서 센서 로그와 부품별 누적 추적으로 넓힙니다.
비행 이슈 한 건에 대한 결함 유형 분류와 조치 초안.
{"type":"object","properties":{"issue_id":{"type":"string"},"defect_type":{"type":"string","enum":["power","motor","fc","structure","comm","unknown"]},"root_cause_candidates":{"type":"array","items":{"type":"string"}},"action_draft":{"type":"string"},"confidence":{"type":"number"},"evidence":{"type":"array","items":{"type":"object","properties":{"field":{"type":"string","enum":["part_raw","symptom","condition","note"]},"note":{"type":"string"}},"required":["field","note"]},"minItems":1},"hedge":{"type":"string"}},"required":["issue_id","defect_type","root_cause_candidates","action_draft","confidence","evidence","hedge"]}[
{
"issue_id": "FI001",
"defect_type": "power",
"root_cause_candidates": [
"저온 셀 내부저항 증가",
"BMS 컷오프 설정"
],
"action_draft": "저온 방전 곡선 측정 후 셀 사양·BMS 임계 재검토",
"confidence": 0.75,
"evidence": [
{
"field": "symptom",
"note": "power_drop"
},
{
"field": "condition",
"note": "저온 비행 단서"
}
],
"hedge": "원인 후보는 합성 기준 추정이라 실 정비 결과와 다를 수 있다."
},
{
"issue_id": "FI005",
"defect_type": "unknown",
"root_cause_candidates": [],
"action_draft": "미등록 부품 등록 정보 확인 후 사람 검토",
"confidence": 0.3,
"evidence": [
{
"field": "part_raw",
"note": "part_id 미등록·symptom no_response"
}
],
"hedge": "미등록 부품이라 보류. 합성 기준."
},
{
"issue_id": "FI008",
"defect_type": "structure",
"root_cause_candidates": [
"고속 구조 공진",
"프레임 강성 부족"
],
"action_draft": "공진 주파수 측정 후 프레임 보강·댐핑 검토",
"confidence": 0.6,
"evidence": [
{
"field": "note",
"note": "'고속 구조 공진 의심' 단서"
},
{
"field": "condition",
"note": "고속 조건"
}
],
"hedge": "공진 원인은 합성 기준 추정이라 실측 확인 필요."
}
]defect_type enum, evidence min(1)은 Zod 로 자동 검증한다. action_draft 가 defect_type 과 맞는지, 근거가 기록을 인용했는지, confidence 가 합성 기준임을 hedge 로 밝혔는지는 judge 와 수동 spot-check 로 검증한다. confidence 는 합성 기준 추정이라 metrics 의 정직 경계선과 일관되게 검증된 수치로 제시하지 않는다.
근거: 비행 테스트 중 발생하는 모든 기술적 이슈(트러블슈팅) 해결