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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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Python
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Python
SOG_STATIONARY_MAX = 1.0
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SOG_FISHING_MAX = 5.0
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SOG_SAILING_MIN = 5.0
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VESSEL_SOG_PROFILE = {
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'TRAWL': {'min': 1.5, 'max': 4.5, 'mean': 2.8, 'cog_var': 'high'},
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'PURSE': {'min': 2.0, 'max': 5.0, 'mean': 3.5, 'cog_var': 'circular'},
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'LONGLINE': {'min': 0.5, 'max': 3.0, 'mean': 1.8, 'cog_var': 'low'},
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'TRAP': {'min': 0.0, 'max': 2.0, 'mean': 0.8, 'cog_var': 'very_low'},
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}
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RESAMPLE_INTERVAL_MIN = 4
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BIRCH_THRESHOLD = 0.35
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BIRCH_BRANCHING = 50
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MIN_CLUSTER_SIZE = 5
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MMSI_DIGITS = 9
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MAX_VESSEL_LENGTH = 300
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MAX_SOG_KNOTS = 30.0
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MIN_TRAJ_POINTS = 20
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KR_BOUNDS = {
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'lat_min': 32.0, 'lat_max': 39.0,
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'lon_min': 124.0, 'lon_max': 132.0,
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}
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