Codex Lab 환경(iran-airstrike-replay-codex)에서 검증 완료된
어구 모선 자동 추론 + 검토 워크플로우 전체를 이식.
## Python (prediction/)
- gear_parent_inference(1,428줄): 다층 점수 모델 (correlation + name + track + prior bonus)
- gear_parent_episode(631줄): Episode 연속성 (Jaccard + 공간거리)
- gear_name_rules: 모선 이름 정규화 + 4자 미만 필터
- scheduler: 추론 호출 단계 추가 (4.8)
- fleet_tracker/kcgdb: SQL qualified_table() 동적화
- gear_correlation: timestamp 필드 추가
## DB (database/migration/ 012~015)
- 후보 스냅샷, resolution, episode, 라벨 세션, 제외 관리 테이블 9개 + VIEW 2개
## Backend (Java)
- 12개 DTO/Controller (ParentInferenceWorkflowController 등)
- GroupPolygonService: parent_resolution LEFT JOIN + 15개 API 메서드
## Frontend
- ParentReviewPanel: 모선 검토 대시보드
- vesselAnalysis: 10개 신규 API 함수 + 6개 타입
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- DB migration 009: group_polygon_snapshots 테이블 (PostGIS geometry)
- polygon_builder.py: Shapely 기반 convex hull + buffer 폴리곤 생성
- scheduler.py: 5분 주기 분석 사이클에 폴리곤 생성 Step 4.5 통합
- fleet_tracker.py: get_company_vessels() 메서드 추가
- kcgdb.py: save_group_snapshots(), cleanup_group_snapshots() 추가
- requirements.txt: shapely>=2.0 추가
