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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>
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Python
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Python
from dataclasses import dataclass, field
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from typing import List, Dict
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import pandas as pd
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@dataclass
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class AISPoint:
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mmsi: str
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ts: pd.Timestamp
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lat: float
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lon: float
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sog: float
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cog: float
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state: str = 'UNKNOWN'
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@dataclass
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class VesselTrajectory:
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mmsi: str
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points: List[AISPoint] = field(default_factory=list)
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vessel_type: str = 'UNKNOWN'
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cluster_id: int = -1
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season: str = 'UNKNOWN'
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fishing_pct: float = 0.0
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features: Dict = field(default_factory=dict)
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@dataclass
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class ClassificationResult:
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mmsi: str
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vessel_type: str
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confidence: float
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dominant_state: str
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fishing_pct: float
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cluster_id: int
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season: str
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feature_vector: Dict
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