htlee bbbc326e38 refactor: FleetClusterLayer 10파일 분리 + deck.gl 리플레이 기반 구축 FleetClusterLayer.tsx 2357줄 → 10개 파일 분리: - fleetClusterTypes/Utils/Constants: 타입, 기하 함수, 모델 상수 - useFleetClusterGeoJson: 27개 useMemo GeoJSON 훅 - FleetClusterMapLayers: MapLibre Source/Layer JSX - CorrelationPanel/HistoryReplayController: 패널 서브컴포넌트 - GearGroupSection/FleetGearListPanel: 좌측 목록 (DRY) - FleetClusterLayer: 오케스트레이터 524줄 deck.gl + Zustand 리플레이 기반 (Phase 0~2): - zustand 5.0.12, @deck.gl/geo-layers 9.2.11 설치 - gearReplayStore: Zustand + rAF 애니메이션 루프 - gearReplayPreprocess: TripsLayer 전처리 + cursor O(1) 보간 - useGearReplayLayers: deck.gl 레이어 빌더 (10fps 스로틀) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>		2026-03-31 07:44:07 +09:00
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algorithms	refactor: FleetClusterLayer 10파일 분리 + deck.gl 리플레이 기반 구축	2026-03-31 07:44:07 +09:00
cache	refactor: FleetClusterLayer 10파일 분리 + deck.gl 리플레이 기반 구축	2026-03-31 07:44:07 +09:00
chat	feat: 어구 연관성 멀티모델 패턴 추적 시스템 (Phase 1 Core)	2026-03-30 10:36:43 +09:00
data	feat: 특정어업수역 Ⅰ~Ⅳ 폴리곤 기반 수역 분류 — 경도 하드코딩 → point-in-polygon 교체	2026-03-20 12:47:29 +09:00
db	feat: 어구 연관성 멀티모델 패턴 추적 시스템 (Phase 1 Core)	2026-03-30 10:36:43 +09:00
models	perf: 렌더링 성능 최적화 + 환적 Python 이관 + 중국어선감시 통합 (#158 )	2026-03-23 13:16:24 +09:00
pipeline	fix: 분석 파이프라인 정확도 개선 + 캐시 증분 갱신 + TTS 프록시	2026-03-25 06:48:27 +09:00
scripts	feat: 선단 등록 DB + 어망/어구 정체성 추적 시스템	2026-03-20 18:07:15 +09:00
config.py	feat(chat): Ollama Qwen3 기반 AI 해양분석 채팅 구축	2026-03-26 09:03:05 +09:00
env.example	feat(chat): Ollama Qwen3 기반 AI 해양분석 채팅 구축	2026-03-26 09:03:05 +09:00
fleet_tracker.py	refactor: FleetClusterLayer 10파일 분리 + deck.gl 리플레이 기반 구축	2026-03-31 07:44:07 +09:00
main.py	refactor: FleetClusterLayer 10파일 분리 + deck.gl 리플레이 기반 구축	2026-03-31 07:44:07 +09:00
README.md	feat: 백엔드 Spring Boot + DB 스키마 + Python 분석서버 스켈레톤	2026-03-17 13:54:58 +09:00
requirements.txt	feat(chat): Ollama Qwen3 기반 AI 해양분석 채팅 구축	2026-03-26 09:03:05 +09:00
scheduler.py	refactor: FleetClusterLayer 10파일 분리 + deck.gl 리플레이 기반 구축	2026-03-31 07:44:07 +09:00

README.md

KCG Prediction Service

FastAPI 기반 예측 서비스 (향후 구현 예정)

실행

cd prediction
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8000

엔드포인트

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