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- V029: kcg.fishery_permit_cn 신규 테이블(연단위, permit_year+permit_no 복합 유니크) + fleet_vessels permit_year/fishery_code 컬럼 - load_fishery_permit_cn.py: xls → DB 적재 스크립트, 906척 + 497 신청인사 upsert - G-04/G-05/G-06 Dead code 해결: classify_gear_violations 호출 연결, dir() 버그 제거 - find_pair_candidates: bbox 1차 + 궤적 유사도(location/sog_corr/cog_alignment) 2차, role 가점 - spoofing 산식 교체: 1시간 윈도우 + teleport 절대 가점 + extreme 50kn 단독 0.6 확정 - transshipment 선종 완화: shipTy 부분일치 + 412* FISHING 간주 - gear_code DB write 경로 신설 + fleet_tracker API 3개 추가 - cron 스크립트: fishery_permit/pair_type/fleet_role 신규 섹션
266 lines
10 KiB
Python
266 lines
10 KiB
Python
"""
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어구 위반 G코드 분류 프레임워크 (DAR-03)
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G-01: 허가수역 외 조업 (zone-gear mismatch)
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G-04: MMSI 조작 의심 (gear signal on/off cycling)
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G-05: 어구 인위적 이동 (fixed gear drift > threshold)
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G-06: 쌍끌이 공조 조업 (pair trawl — from pair_trawl.py)
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G-02 (금어기), G-03 (미등록 어구)은 외부 데이터 필요하여 보류.
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"""
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import math
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import logging
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from typing import Optional
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import pandas as pd
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# G-code score weights
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G01_SCORE = 15 # 비허가 수역 조업
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G04_SCORE = 10 # MMSI 조작 의심
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G05_SCORE = 5 # 고정어구 인위적 이동
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G06_SCORE = 20 # 쌍끌이 공조 탐지
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# G-04 thresholds
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SIGNAL_CYCLING_GAP_MIN = 30 # minutes
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SIGNAL_CYCLING_MIN_COUNT = 2
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# G-05 thresholds
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GEAR_DRIFT_THRESHOLD_NM = 0.270 # ≈ 500m (DAR-03 스펙, 조류 보정 전)
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# Fixed gear types (stow net, gillnet, trap)
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FIXED_GEAR_TYPES = {'GN', 'TRAP', 'FYK', 'FPO', 'GNS', 'GND'}
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def _haversine_nm(lat1: float, lon1: float, lat2: float, lon2: float) -> float:
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"""두 좌표 간 거리 (해리) — Haversine 공식."""
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R = 3440.065
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dlat = math.radians(lat2 - lat1)
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dlon = math.radians(lon2 - lon1)
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a = (
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math.sin(dlat / 2) ** 2
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+ math.cos(math.radians(lat1)) * math.cos(math.radians(lat2)) * math.sin(dlon / 2) ** 2
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|
)
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return 2 * R * math.asin(min(1.0, math.sqrt(a)))
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def _detect_signal_cycling(
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gear_episodes: list[dict],
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threshold_min: int = SIGNAL_CYCLING_GAP_MIN,
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) -> tuple[bool, int]:
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"""gear_identity_log 에피소드 간 간격 분석.
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연속 에피소드 사이의 오프라인 gap이 threshold_min 이하인 횟수를 계산한다.
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인위적으로 신호를 껐다 켜는 MMSI 조작 패턴을 탐지하기 위해 사용한다.
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Args:
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gear_episodes: [{'first_seen_at': datetime, 'last_seen_at': datetime}, ...]
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first_seen_at 오름차순 정렬된 에피소드 목록.
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threshold_min: 조작 의심 gap 상한 (분). 기본값 SIGNAL_CYCLING_GAP_MIN.
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Returns:
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(is_cycling, cycling_count) 튜플.
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cycling_count >= SIGNAL_CYCLING_MIN_COUNT 이면 is_cycling = True.
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"""
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if len(gear_episodes) < 2:
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return False, 0
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try:
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sorted_episodes = sorted(gear_episodes, key=lambda e: e['first_seen_at'])
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|
except (KeyError, TypeError) as exc:
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|
logger.warning('gear_episodes 정렬 실패: %s', exc)
|
|
return False, 0
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|
cycling_count = 0
|
|
for i in range(1, len(sorted_episodes)):
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prev_end = sorted_episodes[i - 1].get('last_seen_at')
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|
curr_start = sorted_episodes[i].get('first_seen_at')
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|
if prev_end is None or curr_start is None:
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continue
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|
try:
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|
gap_sec = (curr_start - prev_end).total_seconds()
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|
except AttributeError:
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# datetime 객체가 아닌 경우 무시
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continue
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gap_min = gap_sec / 60.0
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|
if 0 < gap_min <= threshold_min:
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cycling_count += 1
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return cycling_count >= SIGNAL_CYCLING_MIN_COUNT, cycling_count
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def _detect_gear_drift(
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positions: list[tuple[float, float]],
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|
threshold_nm: float = GEAR_DRIFT_THRESHOLD_NM,
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) -> dict:
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"""연속 위치 간 haversine 거리 합산으로 고정어구 이동 탐지.
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|
조류에 의한 자연 이동은 보정하지 않으며, 보수적 임계값(0.405NM ≈ 750m)으로
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인위적 이동만 탐지한다.
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|
Args:
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positions: [(lat, lon), ...] 순서 보장된 위치 목록.
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|
threshold_nm: 이동 탐지 임계값 (해리). 기본값 GEAR_DRIFT_THRESHOLD_NM.
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Returns:
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{
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|
'drift_detected': bool,
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|
'drift_nm': float, # 총 누적 이동 거리 (해리)
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|
'tidal_corrected': bool, # 조류 보정 여부 (현재 항상 False)
|
|
}
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|
"""
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if len(positions) < 2:
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|
return {'drift_detected': False, 'drift_nm': 0.0, 'tidal_corrected': False}
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|
total_drift_nm = 0.0
|
|
for i in range(1, len(positions)):
|
|
lat1, lon1 = positions[i - 1]
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|
lat2, lon2 = positions[i]
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|
try:
|
|
total_drift_nm += _haversine_nm(lat1, lon1, lat2, lon2)
|
|
except (TypeError, ValueError) as exc:
|
|
logger.warning('gear drift 거리 계산 실패 (index %d): %s', i, exc)
|
|
continue
|
|
|
|
drift_nm = round(total_drift_nm, 4)
|
|
return {
|
|
'drift_detected': drift_nm > threshold_nm,
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|
'drift_nm': drift_nm,
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|
'tidal_corrected': False,
|
|
}
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|
|
|
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def classify_gear_violations(
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mmsi: str,
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|
gear_type: str,
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|
zone_info: dict,
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|
df_vessel: Optional[pd.DataFrame],
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|
pair_result: Optional[dict],
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|
is_permitted: bool,
|
|
gear_episodes: Optional[list[dict]] = None,
|
|
gear_positions: Optional[list[tuple[float, float]]] = None,
|
|
) -> dict:
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|
"""어구 위반 G코드 분류 메인 함수 (DAR-03).
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DAR-03 규격에 따라 G-01/G-04/G-05/G-06 위반 코드를 평가하고
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종합 점수 및 판정 결과를 반환한다.
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Args:
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mmsi: 선박 MMSI 식별자.
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gear_type: 어구 유형 코드 (예: 'GN', 'PS', 'PT').
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zone_info: 수역 정보 dict. classify_zone() 반환 형식과 동일.
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- 'zone': str (예: 'ZONE_I', 'TERRITORIAL_SEA')
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|
- 'allowed_gears': list[str] (허가 어구 목록, ZONE_* 에만 존재)
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df_vessel: 선박 AIS 이력 DataFrame (현재 내부 사용 없음, 향후 확장 대비).
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|
pair_result: pair_trawl 알고리즘 결과 dict.
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- 'pair_detected': bool
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|
- 'sync_duration_min': float
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|
- 'mean_separation_nm': float
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|
- 'pair_mmsi': str
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|
- 'g_codes': list[str] (선택)
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|
is_permitted: 선박의 해역 입어 허가 여부 (현재 참조 전용, G-01과 독립 판정).
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|
gear_episodes: 어구 신호 에피소드 목록. G-04 평가에 사용.
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|
[{'first_seen_at': datetime, 'last_seen_at': datetime}, ...]
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gear_positions: 어구 위치 목록 [(lat, lon), ...]. G-05 평가에 사용.
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Returns:
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{
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|
'g_codes': list[str], # 탐지된 G코드 목록 (예: ['G-01', 'G-06'])
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|
'gear_judgment': str, # 최고 우선순위 판정 레이블
|
|
'evidence': dict, # G코드별 근거 데이터
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|
'gear_violation_score': int, # 위반 점수 합계
|
|
}
|
|
|
|
판정 우선순위: ZONE_VIOLATION > PAIR_TRAWL > GEAR_MISMATCH > '' (정상)
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|
"""
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|
g_codes: list[str] = []
|
|
evidence: dict = {}
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|
score = 0
|
|
judgment = ''
|
|
|
|
# ── G-01: 허가수역 외 조업 ─────────────────────────────────────
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|
zone = zone_info.get('zone', '')
|
|
if zone.startswith('ZONE_'):
|
|
allowed_gears: list[str] = zone_info.get('allowed_gears', [])
|
|
if allowed_gears and gear_type not in allowed_gears:
|
|
g_codes.append('G-01')
|
|
score += G01_SCORE
|
|
evidence['G-01'] = {
|
|
'zone': zone,
|
|
'gear': gear_type,
|
|
'allowed': allowed_gears,
|
|
}
|
|
judgment = 'ZONE_VIOLATION'
|
|
logger.debug(
|
|
'G-01 탐지 [mmsi=%s] zone=%s gear=%s allowed=%s',
|
|
mmsi, zone, gear_type, allowed_gears,
|
|
)
|
|
|
|
# ── G-04: MMSI 조작 의심 (고정어구 신호 on/off 반복) ───────────
|
|
if gear_episodes is not None and gear_type in FIXED_GEAR_TYPES:
|
|
try:
|
|
is_cycling, cycling_count = _detect_signal_cycling(gear_episodes)
|
|
except Exception as exc:
|
|
logger.error('G-04 평가 실패 [mmsi=%s]: %s', mmsi, exc)
|
|
is_cycling, cycling_count = False, 0
|
|
|
|
if is_cycling:
|
|
g_codes.append('G-04')
|
|
score += G04_SCORE
|
|
evidence['G-04'] = {
|
|
'cycling_count': cycling_count,
|
|
'threshold_min': SIGNAL_CYCLING_GAP_MIN,
|
|
}
|
|
if not judgment:
|
|
judgment = 'GEAR_MISMATCH'
|
|
logger.debug(
|
|
'G-04 탐지 [mmsi=%s] cycling_count=%d', mmsi, cycling_count,
|
|
)
|
|
|
|
# ── G-05: 고정어구 인위적 이동 ────────────────────────────────
|
|
if gear_positions is not None and gear_type in FIXED_GEAR_TYPES:
|
|
try:
|
|
drift_result = _detect_gear_drift(gear_positions)
|
|
except Exception as exc:
|
|
logger.error('G-05 평가 실패 [mmsi=%s]: %s', mmsi, exc)
|
|
drift_result = {'drift_detected': False, 'drift_nm': 0.0, 'tidal_corrected': False}
|
|
|
|
if drift_result['drift_detected']:
|
|
g_codes.append('G-05')
|
|
score += G05_SCORE
|
|
evidence['G-05'] = drift_result
|
|
if not judgment:
|
|
judgment = 'GEAR_MISMATCH'
|
|
logger.debug(
|
|
'G-05 탐지 [mmsi=%s] drift_nm=%.4f', mmsi, drift_result['drift_nm'],
|
|
)
|
|
|
|
# ── G-06: 쌍끌이 공조 조업 ────────────────────────────────────
|
|
if pair_result and pair_result.get('pair_detected'):
|
|
g_codes.append('G-06')
|
|
score += G06_SCORE
|
|
evidence['G-06'] = {
|
|
'sync_duration_min': pair_result.get('sync_duration_min'),
|
|
'mean_separation_nm': pair_result.get('mean_separation_nm'),
|
|
'pair_mmsi': pair_result.get('pair_mmsi'),
|
|
}
|
|
# pair_result 내 추가 g_codes (예: 'P-01') 병합
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|
extra_codes: list[str] = pair_result.get('g_codes', [])
|
|
for code in extra_codes:
|
|
if code not in g_codes:
|
|
g_codes.append(code)
|
|
if not judgment:
|
|
judgment = 'PAIR_TRAWL'
|
|
logger.debug(
|
|
'G-06 탐지 [mmsi=%s] pair_mmsi=%s sync_min=%s',
|
|
mmsi, pair_result.get('pair_mmsi'), pair_result.get('sync_duration_min'),
|
|
)
|
|
|
|
return {
|
|
'g_codes': g_codes,
|
|
'gear_judgment': judgment,
|
|
'evidence': evidence,
|
|
'gear_violation_score': score,
|
|
}
|