kcg-ai-monitoring/prediction/algorithms/risk.py
htlee 8f5152fc02 feat(prediction): Phase 2 PoC 2~5 — gear_violation/transshipment/risk/pair_trawl
런타임 override 완성 (params 인자 + 내부 상수 교체):
- gear_violation_g01_g06 (GEAR, tier 4)
  · G01~G06 점수 + signal_cycling(gap_min/min_count)
  · gear_drift_threshold_nm + fixed_gear_types + fishery_code_allowed_gear
  · _detect_signal_cycling_count 도입 (기존 _detect_signal_cycling 보존)

카탈로그 + 관찰 (DEFAULT_PARAMS 노출 + Adapter 집계, 런타임 교체는 후속 PR):
- transshipment_5stage (TRANSSHIP, tier 4) — 5단계 필터 임계
- risk_composite (META, tier 3) — 경량+파이프라인 가중치
- pair_trawl_tier (GEAR, tier 4) — STRONG/PROBABLE/SUSPECT 임계

각 모델 공통:
- prediction/algorithms/*.py: DEFAULT_PARAMS 상수 추가
- models_core/registered/*_model.py: BaseDetectionModel Adapter
- models_core/seeds/v1_<model>.sql: DRAFT seed (호출자 트랜잭션 제어)
- tests/test_<model>_params.py: Python ↔ 모듈 상수 ↔ seed SQL 정적 일치 검증

통합 seed: models_core/seeds/v1_phase2_all.sql (\i 로 5 모델 일괄 시드)

검증:
- 30/30 테스트 통과 (Phase 1-2 15 + dark 5 + Phase 2 신규 10)
- 운영 DB 5 모델 개별 + 일괄 seed dry-run 통과 (BEGIN/ROLLBACK 격리)
- 5 모델 모두 tier/category 정렬 확인: dark_suspicion(3) / risk_composite(3) /
  gear_violation_g01_g06(4) / pair_trawl_tier(4) / transshipment_5stage(4)

후속:
- transshipment/risk/pair_trawl 런타임 override 활성화 (헬퍼 params 전파)
- Phase 3 백엔드 API (DetectionModelController + 승격 엔드포인트)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-20 10:11:16 +09:00

227 lines
7.0 KiB
Python

from typing import Optional, Tuple
import pandas as pd
from algorithms.location import classify_zone
from algorithms.fishing_pattern import detect_fishing_segments, detect_trawl_uturn
from algorithms.dark_vessel import detect_ais_gaps
from algorithms.spoofing import detect_teleportation
# Phase 2 PoC #4 — risk_composite 카탈로그 등록용 params snapshot.
# 현 런타임은 모듈 레벨 상수/inline 숫자를 직접 사용하며, 운영자 UI 에서
# 주요 가중치·임계를 조회·튜닝할 수 있도록 DB 에 노출한다. 런타임 override
# 는 후속 리팩토링 PR 에서 compute_lightweight_risk_score / compute_vessel_risk_score
# 에 params 인자 전파를 완성하면서 활성화된다.
RISK_COMPOSITE_DEFAULT_PARAMS: dict = {
'tier_thresholds': {'critical': 70, 'high': 50, 'medium': 30},
# 경량(파이프라인 미통과) 경로 — compute_lightweight_risk_score
'lightweight_weights': {
'territorial_sea': 40,
'contiguous_zone': 15,
'zone_unpermitted': 25,
'eez_lt12nm': 15,
'eez_lt24nm': 8,
'dark_suspicion_multiplier': 0.3,
'dark_gap_720_min': 25,
'dark_gap_180_min': 20,
'dark_gap_60_min': 15,
'dark_gap_30_min': 8,
'spoofing_gt07': 15,
'spoofing_gt05': 8,
'unpermitted_alone': 15,
'unpermitted_with_suspicion': 8,
'repeat_gte5': 10,
'repeat_gte2': 5,
},
# 파이프라인 통과(정밀) 경로 — compute_vessel_risk_score
'pipeline_weights': {
'territorial_sea': 40,
'contiguous_zone': 10,
'zone_unpermitted': 25,
'territorial_fishing': 20,
'fishing_segments_any': 5,
'trawl_uturn': 10,
'teleportation': 20,
'speed_jumps_ge3': 10,
'speed_jumps_ge1': 5,
'critical_gaps_ge60': 15,
'any_gaps': 5,
'unpermitted': 20,
},
'dark_suspicion_fallback_gap_min': {
'very_long_720': 720,
'long_180': 180,
'mid_60': 60,
'short_30': 30,
},
'spoofing_thresholds': {'high_0.7': 0.7, 'medium_0.5': 0.5},
'eez_proximity_nm': {'inner_12': 12, 'outer_24': 24},
'repeat_thresholds': {'h24_high': 5, 'h24_low': 2},
}
def compute_lightweight_risk_score(
zone_info: dict,
sog: float,
is_permitted: Optional[bool] = None,
is_dark: bool = False,
gap_duration_min: int = 0,
spoofing_score: float = 0.0,
dark_suspicion_score: int = 0,
dist_from_baseline_nm: float = 999.0,
dark_history_24h: int = 0,
) -> Tuple[int, str]:
"""위치·허가·다크/스푸핑 기반 경량 위험도 (파이프라인 미통과 선박용).
compute_dark_suspicion 의 패턴 기반 0~100 점수를 직접 반영해 해상도를 높인다.
이중계산 방지: dark_suspicion_score 는 이미 무허가/반복을 포함하므로 dark_suspicion_score > 0
인 경우 허가/반복 가산을 축소한다.
임계값 70/50/30 은 pipeline path(compute_vessel_risk_score)와 동일.
Returns: (risk_score, risk_level)
"""
score = 0
# 1. 위치 기반 (최대 40점) — EEZ 외 기선 근접도 추가
zone = zone_info.get('zone', '')
if zone == 'TERRITORIAL_SEA':
score += 40
elif zone == 'CONTIGUOUS_ZONE':
score += 15
elif zone.startswith('ZONE_'):
if is_permitted is not None and not is_permitted:
score += 25
elif zone == 'EEZ_OR_BEYOND':
# EEZ 외라도 기선 근접 시 가산 (공해·외해 분산)
if dist_from_baseline_nm < 12:
score += 15
elif dist_from_baseline_nm < 24:
score += 8
# 2. 다크 베셀 (최대 30점) — dark_suspicion_score 우선
if is_dark:
if dark_suspicion_score >= 1:
# compute_dark_suspicion 이 산출한 패턴 기반 의심도 반영
score += min(30, round(dark_suspicion_score * 0.3))
else:
# fallback: gap 길이만 기준
if gap_duration_min >= 720:
score += 25
elif gap_duration_min >= 180:
score += 20
elif gap_duration_min >= 60:
score += 15
elif gap_duration_min >= 30:
score += 8
# 3. 스푸핑 (최대 15점) — 현재 중국 선박은 거의 0 (별도 PR 에서 산출 로직 재설계 예정)
if spoofing_score > 0.7:
score += 15
elif spoofing_score > 0.5:
score += 8
# 4. 허가 이력 (최대 15점) — 이중계산 방지
if is_permitted is not None and not is_permitted:
# dark_suspicion_score 에 이미 무허가 +10 반영됨 → 축소
score += 8 if dark_suspicion_score > 0 else 15
# 5. 반복 이력 (최대 10점) — dark_suspicion_score 미반영 케이스만
if dark_suspicion_score == 0 and dark_history_24h > 0:
if dark_history_24h >= 5:
score += 10
elif dark_history_24h >= 2:
score += 5
score = min(score, 100)
if score >= 70:
level = 'CRITICAL'
elif score >= 50:
level = 'HIGH'
elif score >= 30:
level = 'MEDIUM'
else:
level = 'LOW'
return score, level
def compute_vessel_risk_score(
mmsi: str,
df_vessel: pd.DataFrame,
zone_info: Optional[dict] = None,
is_permitted: Optional[bool] = None,
) -> Tuple[int, str]:
"""선박별 종합 위반 위험도 (0~100점).
Returns: (risk_score, risk_level)
"""
if len(df_vessel) == 0:
return 0, 'LOW'
score = 0
# 1. 위치 기반 (최대 40점)
if zone_info is None:
last = df_vessel.iloc[-1]
zone_info = classify_zone(last['lat'], last['lon'])
zone = zone_info.get('zone', '')
if zone == 'TERRITORIAL_SEA':
score += 40
elif zone == 'CONTIGUOUS_ZONE':
score += 10
elif zone.startswith('ZONE_'):
# 특정어업수역 내 — 무허가면 가산
if is_permitted is not None and not is_permitted:
score += 25
# 2. 조업 행위 (최대 30점)
segs = detect_fishing_segments(df_vessel)
ts_fishing = [s for s in segs if s.get('in_territorial_sea')]
if ts_fishing:
score += 20
elif segs:
score += 5
uturn = detect_trawl_uturn(df_vessel)
if uturn.get('trawl_suspected'):
score += 10
# 3. AIS 조작 (최대 35점)
teleports = detect_teleportation(df_vessel)
if teleports:
score += 20
from algorithms.spoofing import count_speed_jumps
jumps = count_speed_jumps(df_vessel)
if jumps >= 3:
score += 10
elif jumps >= 1:
score += 5
gaps = detect_ais_gaps(df_vessel)
critical_gaps = [g for g in gaps if g['gap_min'] >= 60]
if critical_gaps:
score += 15
elif gaps:
score += 5
# 4. 허가 이력 (최대 20점)
if is_permitted is not None and not is_permitted:
score += 20
score = min(score, 100)
if score >= 70:
level = 'CRITICAL'
elif score >= 50:
level = 'HIGH'
elif score >= 30:
level = 'MEDIUM'
else:
level = 'LOW'
return score, level