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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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2.5 KiB
Python
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Python
import pandas as pd
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from algorithms.location import haversine_nm, bd09_to_wgs84, compute_bd09_offset # noqa: F401
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MAX_FISHING_SPEED_KNOTS = 25.0
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def detect_teleportation(df_vessel: pd.DataFrame,
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max_speed_knots: float = MAX_FISHING_SPEED_KNOTS) -> list[dict]:
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"""연속 AIS 포인트 간 물리적 불가능 이동 탐지."""
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if len(df_vessel) < 2:
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return []
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anomalies = []
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records = df_vessel.sort_values('timestamp').to_dict('records')
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for i in range(1, len(records)):
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prev, curr = records[i - 1], records[i]
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dist_nm = haversine_nm(prev['lat'], prev['lon'], curr['lat'], curr['lon'])
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dt_hours = (
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pd.Timestamp(curr['timestamp']) - pd.Timestamp(prev['timestamp'])
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).total_seconds() / 3600
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if dt_hours <= 0:
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continue
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implied_speed = dist_nm / dt_hours
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if implied_speed > max_speed_knots:
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anomalies.append({
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'idx': i,
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'dist_nm': round(dist_nm, 2),
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'implied_kn': round(implied_speed, 1),
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'type': 'TELEPORTATION',
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'confidence': 'HIGH' if implied_speed > 50 else 'MED',
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})
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return anomalies
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def count_speed_jumps(df_vessel: pd.DataFrame, threshold_knots: float = 10.0) -> int:
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"""연속 SOG 급변 횟수."""
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if len(df_vessel) < 2:
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return 0
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sog = df_vessel['sog'].values
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jumps = 0
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for i in range(1, len(sog)):
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if abs(sog[i] - sog[i - 1]) > threshold_knots:
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jumps += 1
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return jumps
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def compute_spoofing_score(df_vessel: pd.DataFrame) -> float:
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"""종합 GPS 스푸핑 점수 (0~1)."""
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if len(df_vessel) < 2:
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return 0.0
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score = 0.0
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n = len(df_vessel)
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# 순간이동 비율
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teleports = detect_teleportation(df_vessel)
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if teleports:
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score += min(0.4, len(teleports) / n * 10)
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# SOG 급변 비율
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jumps = count_speed_jumps(df_vessel)
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if jumps > 0:
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score += min(0.3, jumps / n * 5)
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# BD09 오프셋 — 중국 선박(412*)은 좌표계 차이로 항상 ~300m이므로 제외
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mmsi_str = str(df_vessel.iloc[0].get('mmsi', '')) if 'mmsi' in df_vessel.columns else ''
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if not mmsi_str.startswith('412'):
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mid_idx = len(df_vessel) // 2
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row = df_vessel.iloc[mid_idx]
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offset = compute_bd09_offset(row['lat'], row['lon'])
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if offset > 300:
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score += 0.3
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elif offset > 100:
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score += 0.1
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return round(min(score, 1.0), 4)
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