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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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1.6 KiB
Python
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Python
import pandas as pd
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from algorithms.location import haversine_nm
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GAP_SUSPICIOUS_SEC = 1800 # 30분
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GAP_HIGH_SUSPICIOUS_SEC = 3600 # 1시간
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GAP_VIOLATION_SEC = 86400 # 24시간
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def detect_ais_gaps(df_vessel: pd.DataFrame) -> list[dict]:
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"""AIS 수신 기록에서 소실 구간 추출."""
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if len(df_vessel) < 2:
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return []
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gaps = []
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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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prev_ts = pd.Timestamp(prev['timestamp'])
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curr_ts = pd.Timestamp(curr['timestamp'])
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gap_sec = (curr_ts - prev_ts).total_seconds()
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if gap_sec < GAP_SUSPICIOUS_SEC:
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continue
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disp = haversine_nm(
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prev['lat'], prev['lon'],
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curr['lat'], curr['lon'],
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)
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if gap_sec >= GAP_VIOLATION_SEC:
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severity = 'VIOLATION'
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elif gap_sec >= GAP_HIGH_SUSPICIOUS_SEC:
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severity = 'HIGH_SUSPICIOUS'
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else:
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severity = 'SUSPICIOUS'
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gaps.append({
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'gap_sec': int(gap_sec),
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'gap_min': round(gap_sec / 60, 1),
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'displacement_nm': round(disp, 2),
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'severity': severity,
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})
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return gaps
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def is_dark_vessel(df_vessel: pd.DataFrame) -> tuple[bool, int]:
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"""다크베셀 여부 판정.
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Returns: (is_dark, max_gap_duration_min)
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"""
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gaps = detect_ais_gaps(df_vessel)
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if not gaps:
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return False, 0
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max_gap_min = max(g['gap_min'] for g in gaps)
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is_dark = max_gap_min >= 30 # 30분 이상 소실
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return is_dark, int(max_gap_min)
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