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feat: 폴리곤 히스토리 애니메이션 + 어구 추적 안정화
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- FleetClusterLayer: 12시간 타임라인 기반 폴리곤 재생 애니메이션
- 중심 이동 궤적 (점선) + 어구별 개별 궤적 (실선)
- 가상 어구/선박 아이콘 COG 회전 + 스냅샷 동기화
- 재생 컨트롤러: 재생/일시정지 + 프로그레스 바 (드래그/클릭)
- 신호없음 구간: 마지막 유효 스냅샷 유지 + 회색 점선 표시
- 히스토리 모드 시 현재 강조 레이어 (deck.gl + MapLibre) 숨김
- ESC 키: 히스토리 닫기 + 선택 해제
- polygon_builder: STALE_SEC 3600→21600 (6시간, 어구 P75 갭 3.5h 커버)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-25 07:33:48 +09:00
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fix: 분석 파이프라인 정확도 개선 + 캐시 증분 갱신 + TTS 프록시
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- MIN_TRAJ_POINTS 100→20 (16척→684척, 파이프라인 병목 해소)
- risk.py: SOG 급변 count를 위험도 점수에 반영 (+5/+10)
- spoofing.py: BD09 오프셋 중국 MMSI(412*) 예외 (좌표계 노이즈 제거)
- fishing_pattern.py: 마지막 조업 세그먼트 누락 버그 수정
- VesselAnalysisService: 인메모리 캐시 + 증분 갱신 (warmup 2h → incremental)
- nginx: /api/gtts 프록시 추가 (Google TTS CORS 우회)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-25 06:48:27 +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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fix: 위험도 점수 수역 가산 + 클러스터 그리드 셀 방식 전환
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- risk.py: 특정어업수역(ZONE_I~IV) 내 미허가 어선 +25점 가산
- fleet.py: DBSCAN → 고정 그리드 셀(5NM) 클러스터링 (체인 효과 차단)
- max_cluster_size=20으로 거대 클러스터 방지
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-20 17:38:49 +09:00
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fix: 점수 표시 8000→80 + 강조마커 위치 중앙정렬 + 클러스터 eps 3NM
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- AnalysisStatsPanel: score*100 제거 (이미 0~100 정수)
- KoreaMap: 불법어선 펄스 링 position:relative+absolute로 선박 아이콘 중앙 오버레이
- fleet.py: DBSCAN spatial_eps_nm 10→3 (116척 단일 클러스터 해소)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-20 16:19:31 +09:00
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feat: 특정어업수역 Ⅰ~Ⅳ 폴리곤 기반 수역 분류 — 경도 하드코딩 → point-in-polygon 교체
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Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-03-20 12:47:29 +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
