htlee
71d607e499
- Python: 1h/6h 듀얼 스냅샷 생성 (polygon_builder), 1h 멤버 기반 일치율 후보 (gear_correlation) - DB: resolution 컬럼 추가 (011_polygon_resolution.sql) - Backend: resolution 필드 지원 (DTO/Service/Controller) - Frontend: 6h identity 레이어 독립 구현 (폴리곤/아이콘/라벨/항적/센터) - 리플레이 컨트롤러: 프로그레스바 통합, 1h/6h 스냅샷 표시, A-B 구간 반복 - 리치 툴팁: 클릭 고정 + 멤버 호버 강조 + 선박/어구/모델 소속 표시 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
539 lines
20 KiB
Python
539 lines
20 KiB
Python
"""선단/어구그룹 폴리곤 생성기.
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프론트엔드 FleetClusterLayer.tsx의 어구그룹 탐지 + convexHull/padPolygon 로직을
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Python으로 이관한다. Shapely 라이브러리로 폴리곤 생성.
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"""
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from __future__ import annotations
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import logging
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import math
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import re
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from datetime import datetime, timezone
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from typing import Optional
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from zoneinfo import ZoneInfo
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import pandas as pd
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try:
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from shapely.geometry import MultiPoint, Point
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from shapely import wkt as shapely_wkt
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_SHAPELY_AVAILABLE = True
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except ImportError:
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_SHAPELY_AVAILABLE = False
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from algorithms.location import classify_zone
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# 어구 이름 패턴 — _ 필수 (공백만으로는 어구 미판정, fleet_tracker.py와 동일)
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GEAR_PATTERN = re.compile(r'^(.+?)_(?=\S*\d)\S+(?:[_ ]\S*)*[_ ]*$|^(\d+)$')
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MAX_DIST_DEG = 0.15 # ~10NM
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STALE_SEC = 21600 # 6시간 (어구 P75 갭 3.5h, P90 갭 8h 커버) — 그룹 멤버 탐색용
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DISPLAY_STALE_SEC = 3600 # 1시간 — 폴리곤 스냅샷 노출 기준 (프론트엔드 초기 로드 minutes=60과 동기화)
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# time_bucket(적재시간) 기반 필터링 — AIS 원본 timestamp는 부표 시계 오류로 부정확할 수 있음
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FLEET_BUFFER_DEG = 0.02
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GEAR_BUFFER_DEG = 0.01
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MIN_GEAR_GROUP_SIZE = 2 # 최소 어구 수 (비허가 구역 외)
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_KST = ZoneInfo('Asia/Seoul')
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def _get_time_bucket_age(mmsi: str, all_positions: dict, now: datetime) -> float:
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"""MMSI의 time_bucket 기반 age(초) 반환. 실패 시 inf."""
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pos = all_positions.get(mmsi)
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tb = pos.get('time_bucket') if pos else None
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if tb is None:
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return float('inf')
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try:
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tb_dt = pd.Timestamp(tb)
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if tb_dt.tzinfo is None:
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tb_dt = tb_dt.tz_localize(_KST).tz_convert(timezone.utc)
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return (now - tb_dt.to_pydatetime()).total_seconds()
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except Exception:
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return float('inf')
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# 수역 내 어구 색상, 수역 외 어구 색상
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_COLOR_GEAR_IN_ZONE = '#ef4444'
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_COLOR_GEAR_OUT_ZONE = '#f97316'
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# classify_zone이 수역 내로 판정하는 zone 값 목록
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_IN_ZONE_PREFIXES = ('ZONE_',)
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def _is_in_zone(zone_info: dict) -> bool:
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"""classify_zone 결과가 특정어업수역 내인지 판별."""
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zone = zone_info.get('zone', '')
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return any(zone.startswith(prefix) for prefix in _IN_ZONE_PREFIXES)
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def _cluster_color(seed: int) -> str:
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|
"""프론트 clusterColor(id) 이관 — hsl({(seed * 137) % 360}, 80%, 55%)."""
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h = (seed * 137) % 360
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return f'hsl({h}, 80%, 55%)'
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def compute_area_sq_nm(polygon, center_lat: float) -> float:
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"""Shapely Polygon의 면적(degrees²) → 제곱 해리 변환.
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1도 위도 ≈ 60 NM, 1도 경도 ≈ 60 * cos(lat) NM
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sq_nm = area_deg2 * 60 * 60 * cos(center_lat_rad)
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"""
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area_deg2 = polygon.area
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center_lat_rad = math.radians(center_lat)
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|
sq_nm = area_deg2 * 60.0 * 60.0 * math.cos(center_lat_rad)
|
|
return round(sq_nm, 4)
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|
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|
def build_group_polygon(
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points: list[tuple[float, float]],
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buffer_deg: float,
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) -> tuple[Optional[str], Optional[str], float, float, float]:
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|
"""좌표 목록으로 버퍼 폴리곤을 생성한다.
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|
|
Args:
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points: (lon, lat) 좌표 목록 — Shapely (x, y) 순서.
|
|
buffer_deg: 버퍼 크기(도).
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Returns:
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(polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, center_lat, center_lon)
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|
— polygon_wkt/center_wkt: ST_GeomFromText에 사용할 WKT 문자열.
|
|
— 좌표가 없거나 Shapely 미설치 시 (None, None, 0.0, 0.0, 0.0).
|
|
"""
|
|
if not _SHAPELY_AVAILABLE:
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|
logger.warning('shapely 미설치 — build_group_polygon 건너뜀')
|
|
return None, None, 0.0, 0.0, 0.0
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|
|
|
if not points:
|
|
return None, None, 0.0, 0.0, 0.0
|
|
|
|
if len(points) == 1:
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geom = Point(points[0]).buffer(buffer_deg)
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elif len(points) == 2:
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# LineString → buffer로 Polygon 생성
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from shapely.geometry import LineString
|
|
geom = LineString(points).buffer(buffer_deg)
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|
else:
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# 3점 이상 → convex_hull → buffer
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geom = MultiPoint(points).convex_hull.buffer(buffer_deg)
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|
|
# 중심 계산
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centroid = geom.centroid
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center_lon = centroid.x
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center_lat = centroid.y
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area_sq_nm = compute_area_sq_nm(geom, center_lat)
|
|
polygon_wkt = shapely_wkt.dumps(geom, rounding_precision=6)
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center_wkt = f'POINT({center_lon:.6f} {center_lat:.6f})'
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|
return polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, center_lat, center_lon
|
|
|
|
|
|
def detect_gear_groups(
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vessel_store,
|
|
now: Optional[datetime] = None,
|
|
) -> list[dict]:
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|
"""어구 이름 패턴으로 어구그룹을 탐지한다.
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프론트엔드 FleetClusterLayer.tsx gearGroupMap useMemo 로직 이관.
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|
전체 AIS 선박(vessel_store._tracks)에서 어구 패턴을 탐지한다.
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Args:
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|
vessel_store: VesselStore — get_all_latest_positions() + get_vessel_info().
|
|
now: 기준 시각 (None이면 UTC now).
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|
Returns:
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|
[{parent_name, parent_mmsi, members: [{mmsi, name, lat, lon, sog, cog}]}]
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|
"""
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|
if now is None:
|
|
now = datetime.now(timezone.utc)
|
|
|
|
# 전체 선박의 최신 위치 가져오기
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all_positions = vessel_store.get_all_latest_positions()
|
|
|
|
# 선박명 → mmsi 맵 (모선 탐색용, 어구 패턴이 아닌 선박만)
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|
# 정규화 키(공백 제거) + 원본 이름 모두 등록
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|
name_to_mmsi: dict[str, str] = {}
|
|
for mmsi, pos in all_positions.items():
|
|
name = (pos.get('name') or '').strip()
|
|
if name and not GEAR_PATTERN.match(name):
|
|
name_to_mmsi[name] = mmsi
|
|
name_to_mmsi[name.replace(' ', '')] = mmsi
|
|
|
|
# parent 이름 정규화 — 공백 제거 후 같은 모선은 하나로 통합
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def _normalize_parent(raw: str) -> str:
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|
return raw.replace(' ', '')
|
|
|
|
# 1단계: 같은 모선명 어구 수집 (60분 이내만, 공백 정규화)
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|
raw_groups: dict[str, list[dict]] = {}
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|
parent_display: dict[str, str] = {} # normalized → 대표 원본 이름
|
|
for mmsi, pos in all_positions.items():
|
|
name = (pos.get('name') or '').strip()
|
|
if not name:
|
|
continue
|
|
|
|
# staleness 체크
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ts = pos.get('timestamp')
|
|
if ts is not None:
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|
if isinstance(ts, datetime):
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|
last_dt = ts if ts.tzinfo is not None else ts.replace(tzinfo=timezone.utc)
|
|
else:
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|
try:
|
|
last_dt = pd.Timestamp(ts).to_pydatetime()
|
|
if last_dt.tzinfo is None:
|
|
last_dt = last_dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
|
|
except Exception:
|
|
continue
|
|
age_sec = (now - last_dt).total_seconds()
|
|
if age_sec > STALE_SEC:
|
|
continue
|
|
|
|
m = GEAR_PATTERN.match(name)
|
|
if not m:
|
|
continue
|
|
|
|
# 한국 국적 선박(MMSI 440/441)은 어구 AIS 미사용 → 제외
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|
if mmsi.startswith('440') or mmsi.startswith('441'):
|
|
continue
|
|
|
|
parent_raw = (m.group(1) or name).strip()
|
|
parent_key = _normalize_parent(parent_raw)
|
|
# 대표 이름: 공백 없는 버전 우선 (더 정규화된 형태)
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|
if parent_key not in parent_display or ' ' not in parent_raw:
|
|
parent_display[parent_key] = parent_raw
|
|
entry = {
|
|
'mmsi': mmsi,
|
|
'name': name,
|
|
'lat': pos['lat'],
|
|
'lon': pos['lon'],
|
|
'sog': pos.get('sog', 0),
|
|
'cog': pos.get('cog', 0),
|
|
'timestamp': ts,
|
|
}
|
|
raw_groups.setdefault(parent_key, []).append(entry)
|
|
|
|
# 2단계: 연결 기반 서브 클러스터링 (각 어구가 클러스터 내 최소 1개와 MAX_DIST_DEG 이내)
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|
# 같은 parent 이름이라도 거리가 먼 어구들은 별도 서브그룹으로 분리
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|
results: list[dict] = []
|
|
for parent_key, gears in raw_groups.items():
|
|
parent_mmsi = name_to_mmsi.get(parent_key)
|
|
display_name = parent_display.get(parent_key, parent_key)
|
|
|
|
if not gears:
|
|
continue
|
|
|
|
# 모선 위치 (있으면 시드 포인트로 활용)
|
|
seed_lat: Optional[float] = None
|
|
seed_lon: Optional[float] = None
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|
if parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
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|
p = all_positions[parent_mmsi]
|
|
seed_lat, seed_lon = p['lat'], p['lon']
|
|
|
|
# 연결 기반 클러스터링 (Union-Find 방식)
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|
n = len(gears)
|
|
parent_uf = list(range(n))
|
|
|
|
def find(x: int) -> int:
|
|
while parent_uf[x] != x:
|
|
parent_uf[x] = parent_uf[parent_uf[x]]
|
|
x = parent_uf[x]
|
|
return x
|
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|
def union(a: int, b: int) -> None:
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|
ra, rb = find(a), find(b)
|
|
if ra != rb:
|
|
parent_uf[ra] = rb
|
|
|
|
for i in range(n):
|
|
for j in range(i + 1, n):
|
|
if (abs(gears[i]['lat'] - gears[j]['lat']) <= MAX_DIST_DEG
|
|
and abs(gears[i]['lon'] - gears[j]['lon']) <= MAX_DIST_DEG):
|
|
union(i, j)
|
|
|
|
# 클러스터별 그룹화
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clusters: dict[int, list[int]] = {}
|
|
for i in range(n):
|
|
clusters.setdefault(find(i), []).append(i)
|
|
|
|
# 모선이 있으면 모선과 가장 가까운 클러스터에 연결 (MAX_DIST_DEG 이내만)
|
|
seed_cluster_root: Optional[int] = None
|
|
if seed_lat is not None and seed_lon is not None:
|
|
best_dist = float('inf')
|
|
for root, idxs in clusters.items():
|
|
for i in idxs:
|
|
d = abs(gears[i]['lat'] - seed_lat) + abs(gears[i]['lon'] - seed_lon)
|
|
if d < best_dist:
|
|
best_dist = d
|
|
seed_cluster_root = root
|
|
# 모선이 어느 클러스터와도 MAX_DIST_DEG 초과 → 연결하지 않음
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|
if best_dist > MAX_DIST_DEG * 2:
|
|
seed_cluster_root = None
|
|
|
|
# 클러스터마다 서브그룹 생성 (최소 2개 이상이거나 모선 포함)
|
|
for ci, (root, idxs) in enumerate(clusters.items()):
|
|
has_seed = (root == seed_cluster_root)
|
|
if len(idxs) < 2 and not has_seed:
|
|
continue
|
|
|
|
members = [
|
|
{'mmsi': gears[i]['mmsi'], 'name': gears[i]['name'],
|
|
'lat': gears[i]['lat'], 'lon': gears[i]['lon'],
|
|
'sog': gears[i]['sog'], 'cog': gears[i]['cog']}
|
|
for i in idxs
|
|
]
|
|
|
|
# group_key는 항상 원본명 유지, 서브클러스터는 별도 ID로 구분
|
|
sub_cluster_id = 0 if len(clusters) == 1 else (ci + 1)
|
|
sub_mmsi = parent_mmsi if has_seed else None
|
|
|
|
results.append({
|
|
'parent_name': display_name,
|
|
'parent_key': parent_key,
|
|
'parent_mmsi': sub_mmsi,
|
|
'sub_cluster_id': sub_cluster_id,
|
|
'members': members,
|
|
})
|
|
|
|
# 3단계: 동일 parent_key 서브그룹 간 근접 병합 (거리 이내 시)
|
|
# prefix 기반 병합은 과도한 그룹화 유발 → 동일 키만 병합
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|
def _groups_nearby(a: dict, b: dict) -> bool:
|
|
for ma in a['members']:
|
|
for mb in b['members']:
|
|
if abs(ma['lat'] - mb['lat']) <= MAX_DIST_DEG and abs(ma['lon'] - mb['lon']) <= MAX_DIST_DEG:
|
|
return True
|
|
return False
|
|
|
|
merged: list[dict] = []
|
|
skip: set[int] = set()
|
|
results.sort(key=lambda g: len(g['members']), reverse=True)
|
|
for i, big in enumerate(results):
|
|
if i in skip:
|
|
continue
|
|
for j, small in enumerate(results):
|
|
if j <= i or j in skip:
|
|
continue
|
|
# 동일 parent_key만 병합 (prefix 매칭 제거 — 과도한 병합 방지)
|
|
if big['parent_key'] == small['parent_key'] and _groups_nearby(big, small):
|
|
existing_mmsis = {m['mmsi'] for m in big['members']}
|
|
for m in small['members']:
|
|
if m['mmsi'] not in existing_mmsis:
|
|
big['members'].append(m)
|
|
existing_mmsis.add(m['mmsi'])
|
|
if not big['parent_mmsi'] and small['parent_mmsi']:
|
|
big['parent_mmsi'] = small['parent_mmsi']
|
|
big['sub_cluster_id'] = 0 # 병합됨 → 단일 클러스터
|
|
skip.add(j)
|
|
del big['parent_key']
|
|
merged.append(big)
|
|
|
|
return merged
|
|
|
|
|
|
def build_all_group_snapshots(
|
|
vessel_store,
|
|
company_vessels: dict[int, list[str]],
|
|
companies: dict[int, dict],
|
|
) -> list[dict]:
|
|
"""선단(FLEET) + 어구그룹(GEAR) 폴리곤 스냅샷을 생성한다.
|
|
|
|
Shapely 미설치 시 빈 리스트를 반환한다.
|
|
|
|
Args:
|
|
vessel_store: VesselStore — get_all_latest_positions() + get_vessel_info().
|
|
company_vessels: {company_id: [mmsi_list]}.
|
|
companies: {id: {name_cn, name_en}}.
|
|
|
|
Returns:
|
|
DB INSERT용 dict 목록.
|
|
"""
|
|
if not _SHAPELY_AVAILABLE:
|
|
logger.warning('shapely 미설치 — build_all_group_snapshots 빈 리스트 반환')
|
|
return []
|
|
|
|
now = datetime.now(timezone.utc)
|
|
snapshots: list[dict] = []
|
|
all_positions = vessel_store.get_all_latest_positions()
|
|
|
|
# ── FLEET 타입: company_vessels 순회 ──────────────────────────
|
|
for company_id, mmsi_list in company_vessels.items():
|
|
company_info = companies.get(company_id, {})
|
|
group_label = company_info.get('name_cn') or company_info.get('name_en') or str(company_id)
|
|
|
|
# 각 선박의 최신 좌표 추출
|
|
points: list[tuple[float, float]] = []
|
|
members: list[dict] = []
|
|
|
|
for mmsi in mmsi_list:
|
|
pos = all_positions.get(mmsi)
|
|
if not pos:
|
|
continue
|
|
lat = pos['lat']
|
|
lon = pos['lon']
|
|
sog = pos.get('sog', 0)
|
|
cog = pos.get('cog', 0)
|
|
points.append((lon, lat))
|
|
members.append({
|
|
'mmsi': mmsi,
|
|
'name': pos.get('name', ''),
|
|
'lat': lat,
|
|
'lon': lon,
|
|
'sog': sog,
|
|
'cog': cog,
|
|
'role': 'LEADER' if mmsi == mmsi_list[0] else 'MEMBER',
|
|
'isParent': False,
|
|
})
|
|
|
|
newest_age = min(
|
|
(_get_time_bucket_age(m['mmsi'], all_positions, now) for m in members),
|
|
default=float('inf'),
|
|
)
|
|
# 2척 미만 또는 최근 적재가 DISPLAY_STALE_SEC 초과 → 폴리곤 미생성
|
|
if len(points) < 2 or newest_age > DISPLAY_STALE_SEC:
|
|
continue
|
|
|
|
polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, center_lat, center_lon = build_group_polygon(
|
|
points, FLEET_BUFFER_DEG
|
|
)
|
|
|
|
snapshots.append({
|
|
'group_type': 'FLEET',
|
|
'group_key': str(company_id),
|
|
'group_label': group_label,
|
|
'snapshot_time': now,
|
|
'polygon_wkt': polygon_wkt,
|
|
'center_wkt': center_wkt,
|
|
'area_sq_nm': area_sq_nm,
|
|
'member_count': len(members),
|
|
'zone_id': None,
|
|
'zone_name': None,
|
|
'members': members,
|
|
'color': _cluster_color(company_id),
|
|
})
|
|
|
|
# ── GEAR 타입: detect_gear_groups 결과 → 1h/6h 듀얼 스냅샷 ────
|
|
gear_groups = detect_gear_groups(vessel_store, now=now)
|
|
|
|
for group in gear_groups:
|
|
parent_name: str = group['parent_name']
|
|
parent_mmsi: Optional[str] = group['parent_mmsi']
|
|
gear_members: list[dict] = group['members'] # 6h STALE 기반 전체 멤버
|
|
|
|
if not gear_members:
|
|
continue
|
|
|
|
# ── 1h 활성 멤버 필터 ──
|
|
display_members_1h = [
|
|
gm for gm in gear_members
|
|
if _get_time_bucket_age(gm.get('mmsi'), all_positions, now) <= DISPLAY_STALE_SEC
|
|
]
|
|
# fallback: 1h < 2이면 time_bucket 최신 2개 유지 (폴리곤 형태 보존)
|
|
if len(display_members_1h) < 2 and len(gear_members) >= 2:
|
|
sorted_by_age = sorted(
|
|
gear_members,
|
|
key=lambda gm: _get_time_bucket_age(gm.get('mmsi'), all_positions, now),
|
|
)
|
|
display_members_1h = sorted_by_age[:2]
|
|
|
|
# ── 6h 전체 멤버 노출 조건: 최신 적재가 STALE_SEC 이내 ──
|
|
newest_age_6h = min(
|
|
(_get_time_bucket_age(gm.get('mmsi'), all_positions, now) for gm in gear_members),
|
|
default=float('inf'),
|
|
)
|
|
display_members_6h = gear_members
|
|
|
|
# ── resolution별 스냅샷 생성 ──
|
|
for resolution, members_for_snap in [('1h', display_members_1h), ('6h', display_members_6h)]:
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if len(members_for_snap) < 2:
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continue
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# 6h: 최신 적재가 STALE_SEC(6h) 초과 시 스킵
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if resolution == '6h' and newest_age_6h > STALE_SEC:
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continue
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# 수역 분류: anchor(모선 or 첫 멤버) 위치 기준
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anchor_lat: Optional[float] = None
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anchor_lon: Optional[float] = None
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if parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
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parent_pos = all_positions[parent_mmsi]
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anchor_lat = parent_pos['lat']
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anchor_lon = parent_pos['lon']
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if anchor_lat is None and members_for_snap:
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anchor_lat = members_for_snap[0]['lat']
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anchor_lon = members_for_snap[0]['lon']
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if anchor_lat is None:
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continue
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zone_info = classify_zone(float(anchor_lat), float(anchor_lon))
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in_zone = _is_in_zone(zone_info)
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zone_id = zone_info.get('zone') if in_zone else None
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zone_name = zone_info.get('zone_name') if in_zone else None
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# 비허가(수역 외) 어구: MIN_GEAR_GROUP_SIZE 미만 제외
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if not in_zone and len(members_for_snap) < MIN_GEAR_GROUP_SIZE:
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continue
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# 폴리곤 points: 멤버 좌표 + 모선 좌표 (근접 시에만)
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points = [(g['lon'], g['lat']) for g in members_for_snap]
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parent_nearby = False
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if parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
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parent_pos = all_positions[parent_mmsi]
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p_lon, p_lat = parent_pos['lon'], parent_pos['lat']
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if any(abs(g['lat'] - p_lat) <= MAX_DIST_DEG * 2
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and abs(g['lon'] - p_lon) <= MAX_DIST_DEG * 2 for g in members_for_snap):
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if (p_lon, p_lat) not in points:
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points.append((p_lon, p_lat))
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parent_nearby = True
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polygon_wkt, center_wkt, area_sq_nm, _clat, _clon = build_group_polygon(
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points, GEAR_BUFFER_DEG
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)
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# members JSONB 구성
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members_out: list[dict] = []
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if parent_nearby and parent_mmsi and parent_mmsi in all_positions:
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parent_pos = all_positions[parent_mmsi]
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members_out.append({
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'mmsi': parent_mmsi,
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'name': parent_name,
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'lat': parent_pos['lat'],
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'lon': parent_pos['lon'],
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'sog': parent_pos.get('sog', 0),
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|
'cog': parent_pos.get('cog', 0),
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'role': 'PARENT',
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'isParent': True,
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})
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for g in members_for_snap:
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members_out.append({
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'mmsi': g['mmsi'],
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'name': g['name'],
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|
'lat': g['lat'],
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'lon': g['lon'],
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'sog': g['sog'],
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'cog': g['cog'],
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'role': 'GEAR',
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'isParent': False,
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|
})
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color = _COLOR_GEAR_IN_ZONE if in_zone else _COLOR_GEAR_OUT_ZONE
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snapshots.append({
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'group_type': 'GEAR_IN_ZONE' if in_zone else 'GEAR_OUT_ZONE',
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|
'group_key': parent_name,
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|
'group_label': parent_name,
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|
'sub_cluster_id': group.get('sub_cluster_id', 0),
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|
'resolution': resolution,
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'snapshot_time': now,
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'polygon_wkt': polygon_wkt,
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|
'center_wkt': center_wkt,
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|
'area_sq_nm': area_sq_nm,
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|
'member_count': len(members_out),
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|
'zone_id': zone_id,
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|
'zone_name': zone_name,
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|
'members': members_out,
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|
'color': color,
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|
})
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return snapshots
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