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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>
60 lines
1.6 KiB
Python
60 lines
1.6 KiB
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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