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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>
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3.4 KiB
Python
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Python
import math
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from typing import Dict
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class FeatureExtractor:
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"""
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어선 유형 분류를 위한 특징 벡터 추출
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논문 12 (남중국해 어선 유형 식별) 기반 핵심 피처:
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- 속도 통계 (mean, std, 분위수)
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- 침로 변동성 (COG variance → 선회 패턴)
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- 조업 비율 및 조업 지속 시간
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- 이동 거리 및 해역 커버리지
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- 정박 빈도 (투망/양망 간격 추정)
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"""
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@staticmethod
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def haversine(lat1: float, lon1: float, lat2: float, lon2: float) -> float:
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"""두 좌표 간 거리 (km)"""
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R = 6371.0
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phi1, phi2 = math.radians(lat1), math.radians(lat2)
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dphi = math.radians(lat2 - lat1)
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dlam = math.radians(lon2 - lon1)
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a = math.sin(dphi / 2) ** 2 + math.cos(phi1) * math.cos(phi2) * math.sin(dlam / 2) ** 2
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return R * 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
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def extract(self, df_vessel: pd.DataFrame) -> Dict[str, float]:
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if len(df_vessel) < 10:
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return {}
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sog = df_vessel['sog'].values
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cog = df_vessel['cog'].values
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states = df_vessel['state'].values
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# Speed features
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fishing_sog = sog[states == 'FISHING'] if (states == 'FISHING').any() else np.array([0])
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feat: Dict[str, float] = {
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'sog_mean': float(np.mean(sog)),
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'sog_std': float(np.std(sog)),
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'sog_fishing_mean': float(np.mean(fishing_sog)),
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'sog_fishing_std': float(np.std(fishing_sog)),
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'sog_q25': float(np.percentile(sog, 25)),
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'sog_q75': float(np.percentile(sog, 75)),
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}
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# COG features (선망: 원형, 트롤: 직선왕복, 연승: 부드러운 곡선)
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cog_diff = np.abs(np.diff(np.unwrap(np.radians(cog))))
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feat['cog_change_mean'] = float(np.mean(cog_diff))
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feat['cog_change_std'] = float(np.std(cog_diff))
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feat['cog_circularity'] = float(np.sum(cog_diff > np.pi / 4) / len(cog_diff))
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# State ratios
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n = len(states)
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feat['fishing_pct'] = float((states == 'FISHING').sum() / n)
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feat['stationary_pct'] = float((states == 'STATIONARY').sum() / n)
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feat['sailing_pct'] = float((states == 'SAILING').sum() / n)
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# Stationary events (투망·양망 횟수 추정)
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stationary_events = 0
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prev = None
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for s in states:
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if s == 'STATIONARY' and prev != 'STATIONARY':
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stationary_events += 1
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prev = s
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feat['stationary_events'] = float(stationary_events)
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# Total distance (km)
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lats = df_vessel['lat'].values
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lons = df_vessel['lon'].values
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total_dist = sum(
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self.haversine(lats[i], lons[i], lats[i + 1], lons[i + 1])
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for i in range(len(lats) - 1)
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)
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feat['total_distance_km'] = round(total_dist, 2)
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# Coverage (바운딩 박스 면적 — 근사)
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feat['coverage_deg2'] = round(float(np.ptp(lats)) * float(np.ptp(lons)), 4)
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# Average fishing run length
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fishing_runs = []
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run = 0
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for s in states:
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if s == 'FISHING':
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run += 1
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elif run > 0:
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fishing_runs.append(run)
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run = 0
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if run > 0:
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fishing_runs.append(run)
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feat['fishing_run_mean'] = float(np.mean(fishing_runs)) if fishing_runs else 0.0
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return feat
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