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2e5d55a27f fix(prediction): dark 판정에 한국 AIS 수신 영역 필터 추가
16:00 cron 1차 분석 결과, lightweight path가 6,500척 중 5,250척(80%)을
dark로 판정. 좌표 검증 결과 모두 30~37°N/122~125°E (동중국해/서해)로
한국 AIS 수신소 도달 한계 영역에 위치하여 정상 운항 중에도 20~24h 통째로
수신이 끊기는 자연 gap이 발생.

핫픽스: lightweight path에서 dark 판정 직후 마지막 위치가
북위 32~39.5, 동경 124~132 (한반도 + EEZ + 접속수역 여유 포함) 밖이면
dark를 False로 강제. 한국 측 관심 영역의 dark 탐지는 그대로 유지.

근본 개편(STATIONARY 정박 필터, 진입 후 단절 패턴, gap 임계값 재조정 등)은
12시간 추적 데이터 수집 후 내일 진행.
2026-04-08 16:11:02 +09:00
0a4d023c76 fix(prediction): output 5종 이상 정상화 (stats/event/lightweight)
5가지 출력 이상 동시 해결:

1. stats_aggregator (이상 1, 5)
   - aggregate_hourly에 by_category, by_zone JSON 집계 추가
   - hour_start를 KST 기준으로 변경 (대시보드 표기와 boundary 일치)

2. event_generator 룰 정리 (이상 2, 3, 4)
   - critical_risk 임계값 90→70 (risk.py CRITICAL 분류와 일치)
   - territorial_sea_violation, contiguous_zone_high_risk, special_zone_entry 신설
     (실측 zone_code: TERRITORIAL_SEA/CONTIGUOUS_ZONE/ZONE_*)
   - 잘못된 NLL/SPECIAL_FISHING_* 룰 제거
   - HIGH_RISK_VESSEL 신규 카테고리 (50~69 MEDIUM, 70+ CRITICAL)
   - break 제거: 한 분석결과가 여러 카테고리에 동시 매칭 가능

3. dedup window prime 분산 (이상 5)
   - 30/60/120/360분 → 33/67/127/367분
   - 5분 사이클 boundary와 LCM 회피하여 정시 일제 만료 패턴 완화

4. lightweight path 신호 보강 (이상 2, 3, 4 근본 해결)
   - vessel_store._tracks의 24h 누적 궤적으로 dark/spoof/speed_jump 산출
   - 6,500 vessels(전체 93%)의 is_dark, spoofing_score가 비로소 채워짐
   - compute_lightweight_risk_score에 dark gap, spoofing 가점 추가
     (max 60→100 가능, CRITICAL 도달 가능)

시간 처리 원칙 적용:
- DB 컬럼은 모두 timestamptz 확인 완료
- aggregate_hourly KST aware datetime 사용
- pandas Timestamp는 source-internal 비교만 (안전)
2026-04-08 15:18:18 +09:00
474e672683 feat: S3 prediction 신규 출력 모듈 5종 + scheduler 통합
분석 사이클 완료 후 자동 실행되는 출력 파이프라인:
- event_generator: 분석결과 → 이벤트 자동 생성 (7개 룰, 카테고리별 dedup)
- violation_classifier: 위반 유형 라벨링 (EEZ/DARK/MMSI/TRANSSHIP/GEAR/RISK)
- kpi_writer: 실시간 KPI 6개 갱신 (오늘 기준 카운트)
- stats_aggregator: hourly/daily/monthly 사전 집계 (UPSERT)
- alert_dispatcher: CRITICAL/HIGH 이벤트 자동 알림 생성

scheduler.py에 출력 모듈 통합 (분석 8단계 완료 후 실행, non-fatal)
DB 연동 테스트 통과 (alerts 8건 생성, KPI tracking_active=2)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-07 13:00:50 +09:00
e2fc355b2c feat: S2 prediction 분석 엔진 모노레포 이식
iran prediction 47개 Python 파일을 prediction/ 디렉토리로 복제:
- algorithms/ 14개 분석 알고리즘 (어구추론, 다크베셀, 스푸핑, 환적, 위험도 등)
- pipeline/ 7단계 분류 파이프라인
- cache/vessel_store (24h 슬라이딩 윈도우)
- db/ 어댑터 (snpdb 원본조회, kcgdb 결과저장)
- chat/ AI 채팅 (Ollama, 후순위)
- data/ 정적 데이터 (기선, 특정어업수역 GeoJSON)

config.py를 kcgaidb로 재구성 (DB명, 사용자, 비밀번호)
DB 연결 검증 완료 (kcgaidb 37개 테이블 접근 확인)
Makefile에 dev-prediction / dev-all 타겟 추가
CLAUDE.md에 prediction 섹션 추가

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-07 12:56:51 +09:00