fix(prediction): match_ais_to_registry 대상을 전체 중국 선박으로 확장 (A-2 핵심 버그)

버그: all_ais 를 vessel_dfs(classification 통과 500척)만 대상으로 구성 →
허가선 906척 중 실제 AIS 존재 866척(upper bound 95.8%) 임에도 매칭률
9.4% 에 머물렀던 진짜 원인.

수정: vessel_store._tracks 전체에서 중국 MID(412/413/414) 활성 선박을
대상으로 match_ais_to_registry 호출. 매칭률 upper bound 95.8% 까지 회복 기대.

검증: 이번 AIS 실제 샘플 조사로 판명:
- AIS 고유 정규화 이름 411,908 개
- 허가선 정규화 이름 904 개
- 교집합 866 개 (95.8%)
→ 정규화 로직은 정상 작동. 문제는 호출 범위였음.

prediction/scheduler.py

@@ -131,16 +131,26 @@ def run_analysis_cycle():
         with kcgdb.get_conn() as kcg_conn:
             fleet_tracker.load_registry(kcg_conn)
 
+            # 등록 선단 매칭은 classification 통과자(500척) 만이 아닌
+            # 전체 중국 MID(412/413/414) 활성 선박을 대상으로 한다.
+            # vessel_dfs 에만 돌리면 허가선 906척 중 95% AIS 존재에도 매칭률이 크게 낮아짐.
             all_ais = []
-            for mmsi, df in vessel_dfs.items():
-                if len(df) > 0:
-                    last = df.iloc[-1]
-                    all_ais.append({
-                        'mmsi': mmsi,
-                        'name': vessel_store.get_vessel_info(mmsi).get('name', ''),
-                        'lat': float(last['lat']),
-                        'lon': float(last['lon']),
-                    })
+            all_tracks = getattr(vessel_store, '_tracks', {}) or vessel_dfs
+            for mmsi, df in all_tracks.items():
+                if not (mmsi.startswith('412') or mmsi.startswith('413') or mmsi.startswith('414')):
+                    continue
+                if df is None or len(df) == 0:
+                    continue
+                name = vessel_store.get_vessel_info(mmsi).get('name', '')
+                if not name:
+                    continue
+                last = df.iloc[-1]
+                all_ais.append({
+                    'mmsi': mmsi,
+                    'name': name,
+                    'lat': float(last['lat']),
+                    'lon': float(last['lon']),
+                })
 
             fleet_tracker.match_ais_to_registry(all_ais, kcg_conn)