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feat(chat): Ollama Qwen3 기반 AI 해양분석 채팅 구축
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- Ollama Docker(14b/32b) + Redis 컨텍스트 캐싱 + 대화 히스토리
- Python SSE 채팅 엔드포인트 + 사전 쿼리 + Tool Calling
- 도메인 지식(해양법/어업협정/알고리즘) + DB 스키마 가이드
- Frontend SSE 스트리밍 + 타이머 + thinking 접기 + 확장 UI
2026-03-26 09:03:05 +09:00
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feat: 분석 용어/색상 통일 + 경량 분석 + 항적 미니맵
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- AI분석/현장분석/보고서 위험도 용어 통일 (HIGH→WATCH, MEDIUM→MONITOR, LOW→NORMAL)
- 공통 riskMapping.ts: ALERT_COLOR/EMOJI/LEVELS, RISK_TO_ALERT, STATS_KEY_MAP
- deck.gl 오버레이 색상 현장분석 팔레트로 통일
- Python 경량 분석: 파이프라인 미통과 412* 선박에 위치 기반 간이 AnalysisResult 생성
- 현장분석 fallback 제거: classifyStateFallback/classifyFishingZone → Python 결과 전용
- 보고서 위험 평가: Python riskCounts 실데이터 기반으로 전면 교체
- 현장분석 우측 패널: 항적 미니맵 (72시간, fetchVesselTrack API)
- 현장분석 좌측 패널: 위험도 점수 기준 섹션 추가
2026-03-25 12:39:22 +09:00
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fix(prediction): 어구그룹 탐지 — 전체 AIS 선박 대상으로 확장
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- detect_gear_groups: vessel_dfs(분류 대상만) → vessel_store.get_all_latest_positions()(전체 14K선박)
- build_all_group_snapshots: 동일하게 all_positions 기반으로 전환
- vessel_store: get_all_latest_positions() 메서드 추가
- 결과: 0 gear groups → 210 gear groups (GEAR_IN_ZONE 57, GEAR_OUT_ZONE 45)
2026-03-24 14:17:44 +09:00
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feat(prediction): 선단/어구그룹 폴리곤 서버사이드 생성 + PostGIS 저장
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- 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
2026-03-24 13:30:31 +09:00
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perf: 렌더링 성능 최적화 + 환적 Python 이관 + 중국어선감시 통합 ( #158 )
2026-03-23 13:16:24 +09:00
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feat: 선단 등록 DB + 어망/어구 정체성 추적 시스템
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- DB 007: fleet_companies, fleet_vessels, gear_identity_log, fleet_tracking_snapshot
- 906척 선단 구성 데이터 적재 (497개 회사, 279쌍 PT)
- FleetTracker: 등록 선단 ↔ AIS 매칭(NAME_EXACT) + 어구 정체성 추적
- track_similarity.py: DTW 기반 궤적 유사도 (TRACK_SIMILAR 플래그)
- scheduler: fleet_tracker 통합 (기존 assign_fleet_roles 대체)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-20 18:07:15 +09:00
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feat: 선단 탐지를 행동 패턴 매칭으로 전환 + 수역 위험도 가산
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- fleet.py: DBSCAN/그리드 → PT 저인망(2척 3NM 유사속도방향) / PS 선망(3+척 2NM) / FC 환적(0.5NM 저속) 패턴 매칭
- risk.py: 특정어업수역 + 미허가 = +25점
- scheduler.py: cluster_id를 fleet 패턴 결과로 교체
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-20 17:46:10 +09:00
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feat: Python 어선 분류기 + 배포 설정 + 백엔드 모니터링 프록시
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- prediction/: FastAPI 7단계 분류 파이프라인 + 6개 탐지 알고리즘
- snpdb 궤적 조회 → 인메모리 캐시(13K척) → 분류 → kcgdb 저장
- APScheduler 5분 주기, Python 3.9 호환
- 버그 수정: @property last_bucket, SQL INTERVAL 바인딩, rollback, None 가드
- 보안: DB 비밀번호 하드코딩 제거 → env 환경변수 필수
- deploy/kcg-prediction.service: systemd 서비스 (redis-211, 포트 8001)
- deploy.yml: prediction CI/CD 배포 단계 추가 (192.168.1.18:32023)
- backend: PredictionProxyController (health/status/trigger 프록시)
- backend: AppProperties predictionBaseUrl + AuthFilter 인증 예외
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-20 12:10:21 +09:00
