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feat(backend): 워크플로우 연결 Step 1 — 백엔드 기반 확장
...
- V018 마이그레이션: prediction_events.features JSONB 컬럼 추가
- VesselAnalysis 직접 조회 API 5개 신설 (/api/analysis/*)
- vessels 목록 (필터: mmsi, zone, riskLevel, isDark)
- vessels/{mmsi} 최신 분석 (features 포함)
- vessels/{mmsi}/history 분석 이력
- dark 베셀 목록 (MMSI 중복 제거)
- transship 의심 목록
- PredictionEvent entity에 features JSONB 필드 추가
- EnforcementController vesselMmsi 필터 파라미터 추가
- event_generator.py INSERT에 features 컬럼 추가
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-09 10:43:53 +09:00
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feat(prediction): dark 의심 점수화 + transship 베테랑 관점 재설계
...
12h 누적 분석 결과 dark/transship이 운영 불가 수준으로 판정되어
탐지 철학을 근본부터 전환.
## dark 재설계: 넓은 탐지 + 의도적 OFF 의심 점수화
기존 "필터 제외" 방식에서 "넓게 기록 + 점수 산출 + 등급별 알람"으로 전환.
해경 베테랑 관점의 8가지 패턴을 가점 합산하여 0~100점 산출.
- P1 이동 중 OFF (gap 직전 SOG > 2kn)
- P2 민감 수역 경계 근처 OFF (영해/접속수역/특정조업수역)
- P3 반복 이력 (7일 내 재발) — 가장 강력
- P4 gap 후 이동거리 비정상 (은폐 이동)
- P5 주간 조업 시간 OFF
- P6 gap 직전 이상 행동 (teleport/급변)
- P7 무허가 선박 가점
- P8 장기 gap (3h/6h 구간별)
- 감점: gap 시작 위치가 한국 AIS 수신 커버리지 밖
완전 제외:
- 어구 AIS (GEAR_PATTERN 매칭, fleet_tracker SSOT)
- 한국 선박 (MMSI 440*, 441*) — 해경 관할 아님
등급: CRITICAL(70+) / HIGH(50~69) / WATCH(30~49) / NONE
이벤트는 HIGH 이상만 생성 (WATCH는 DB 저장만).
신규 함수:
- algorithms/dark_vessel.py: analyze_dark_pattern, compute_dark_suspicion
- scheduler.py: _is_dark_excluded, _fetch_dark_history (사이클당 1회 7일 이력 일괄 조회)
pipeline path + lightweight path 모두 동일 로직 적용.
결과는 features JSONB에 {dark_suspicion_score, dark_patterns,
dark_tier, dark_history_7d, dark_history_24h, gap_start_*} 저장.
## transship 재설계: 베테랑 함정근무자 기준
한정된 함정 자원으로 단속 출동을 결정할 수 있는 신뢰도 확보.
상수 재조정:
- SOG_THRESHOLD_KN: 2.0 → 1.0 (완전 정박만)
- PROXIMITY_DEG: 0.001 → 0.0007 (~77m)
- SUSPECT_DURATION_MIN: 60 → 45 (gap tolerance 있음)
- PAIR_EXPIRY_MIN: 120 → 180
- GAP_TOLERANCE_CYCLES: 2 신규 (GPS 노이즈 완화)
필수 조건 (모두 충족):
- 한국 EEZ 관할 수역 이내
- 환적 불가 선종 제외 (passenger/military/tanker/pilot/tug/sar)
- 어구 AIS 양쪽 제외
- 45분 이상 지속 (miss_count 2 사이클까지 용인)
점수 체계 (base 40):
- 야간(KST 20~04): +15
- 무허가 가점: +20
- COG 편차 > 45°: +20 (나란히 가는 선단 배제)
- 지속 ≥ 90분: +20
- 영해/접속수역 위치: +15
등급: CRITICAL(90+) / HIGH(70~89) / WATCH(50~69)
WATCH는 저장 없이 로그만. HIGH/CRITICAL만 이벤트.
pair_history 구조 확장:
- 기존: {(a,b): datetime}
- 신규: {(a,b): {'first_seen', 'last_seen', 'miss_count', 'last_lat/lon/cog_a/cog_b'}}
- miss_count > GAP_TOLERANCE_CYCLES면 삭제 (즉시 리셋 아님)
## event_generator 룰 교체
- dark_vessel_long 룰 제거 → dark_critical, dark_high (features.dark_tier 기반)
- transship 룰 제거 → transship_critical, transship_high (features.transship_tier 기반)
- DEDUP: ILLEGAL_TRANSSHIP 67→181, DARK_VESSEL 127→131, ZONE_DEPARTURE 127→89
## 공통 정리
- scheduler.py의 _gear_re 삭제, fleet_tracker.GEAR_PATTERN 단일 SSOT로 통합
2026-04-09 07:42:15 +09:00
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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
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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
