kcg-ai-monitoring/CLAUDE.md
htlee e2fc355b2c feat: S2 prediction 분석 엔진 모노레포 이식
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>
2026-04-07 12:56:51 +09:00

88 lines
3.1 KiB
Markdown

# KCG AI Monitoring (모노레포)
해양경찰청 AI 기반 불법어선 탐지 및 단속 지원 플랫폼
## 모노레포 구조
```
kcg-ai-monitoring/
├── frontend/ # React 19 + TypeScript + Vite (UI)
├── backend/ # Spring Boot 3.x + Java 21 (자체 인증/권한/감사 + 분석 프록시)
├── database/ # PostgreSQL 마이그레이션 (Flyway)
│ └── migration/
├── docs/ # 프로젝트 문서 (SFR, 아키텍처)
├── .claude/ # Claude Code 워크플로우
├── .githooks/ # Git hooks (commit-msg, pre-commit, post-checkout)
└── Makefile # 통합 dev/build 명령
```
## 시스템 구성
```
[Frontend Vite :5173] ──→ [Backend Spring :8080] ──→ [PostgreSQL kcgaidb]
↑ write
[Prediction FastAPI :8001] ──────┘ (5분 주기 분석 결과 저장)
↑ read ↑ read
[SNPDB PostgreSQL] (AIS 원본) [Iran Backend] (레거시 프록시, 선택)
```
- **자체 백엔드**: 인증/권한/감사로그/관리자 + 운영자 의사결정 (확정/제외/학습)
- **iran 백엔드 프록시**: 분석 결과 read-only 참조 (vessel_analysis, group_polygons, correlations)
- **신규 DB (kcgaidb)**: 자체 생산 데이터만 저장, prediction 분석 테이블은 미복사
## 명령어
```bash
make install # 전체 의존성 설치
make dev # 프론트 + 백엔드 동시 실행
make dev-all # 프론트 + 백엔드 + prediction 동시 실행
make dev-frontend # 프론트만
make dev-backend # 백엔드만
make dev-prediction # prediction 분석 엔진만 (FastAPI :8001)
make build # 전체 빌드
make lint # 프론트 lint
make format # 프론트 prettier
```
## 기술 스택
### Frontend (`frontend/`)
- React 19, TypeScript 5.9, Vite 8
- Tailwind CSS 4 + CVA
- MapLibre GL 5 + deck.gl 9 (지도)
- ECharts 6 (차트)
- Zustand 5 (상태관리)
- i18next (ko/en)
- React Router 7
- ESLint 10 + Prettier
### Prediction (`prediction/`) — 분석 엔진
- Python 3.11+, FastAPI, APScheduler
- 14개 알고리즘 (어구 추론, 다크베셀, 스푸핑, 환적, 위험도 등)
- 7단계 분류 파이프라인 (전처리→행동→리샘플→특징→분류→클러스터→계절)
- AIS 원본: SNPDB (5분 증분), 결과: kcgaidb (직접 write)
- prediction과 backend는 DB만 공유 (HTTP 호출 X)
### Backend (`backend/`)
- Spring Boot 3.x + Java 21
- Spring Security + JWT
- PostgreSQL + Flyway
- Caffeine (권한 캐싱)
- 트리 기반 RBAC (wing 패턴)
### Database (`kcgaidb`)
- PostgreSQL
- 사용자: `kcg-app`
- 스키마: `kcg`
## 권한 체계
좌측 탭(메뉴) = 권한 그룹, 내부 패널/액션 = 자식 자원, CRUD 단위 개별 제어.
상세는 `.claude/plans/vast-tinkering-knuth.md` 참조.
## 팀 컨벤션
- 팀 규칙: `.claude/rules/`
- 커밋: Conventional Commits (한국어), `.githooks/commit-msg` 검증
- pre-commit: `frontend/` 디렉토리 기준 TypeScript + ESLint 검증