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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>
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513 B
Python
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Python
"""어구 parent name 정규화/필터 규칙."""
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from __future__ import annotations
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from typing import Optional
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_TRACKABLE_PARENT_MIN_LENGTH = 4
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_REMOVE_TOKENS = (' ', '_', '-', '%')
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def normalize_parent_name(name: Optional[str]) -> str:
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value = (name or '').upper().strip()
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for token in _REMOVE_TOKENS:
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value = value.replace(token, '')
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return value
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def is_trackable_parent_name(name: Optional[str]) -> bool:
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return len(normalize_parent_name(name)) >= _TRACKABLE_PARENT_MIN_LENGTH
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