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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>
27 lines
660 B
Python
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660 B
Python
SOG_STATIONARY_MAX = 1.0
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SOG_FISHING_MAX = 5.0
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SOG_SAILING_MIN = 5.0
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VESSEL_SOG_PROFILE = {
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'TRAWL': {'min': 1.5, 'max': 4.5, 'mean': 2.8, 'cog_var': 'high'},
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'PURSE': {'min': 2.0, 'max': 5.0, 'mean': 3.5, 'cog_var': 'circular'},
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'LONGLINE': {'min': 0.5, 'max': 3.0, 'mean': 1.8, 'cog_var': 'low'},
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'TRAP': {'min': 0.0, 'max': 2.0, 'mean': 0.8, 'cog_var': 'very_low'},
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}
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RESAMPLE_INTERVAL_MIN = 4
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BIRCH_THRESHOLD = 0.35
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BIRCH_BRANCHING = 50
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MIN_CLUSTER_SIZE = 5
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MMSI_DIGITS = 9
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MAX_VESSEL_LENGTH = 300
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MAX_SOG_KNOTS = 30.0
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MIN_TRAJ_POINTS = 100
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KR_BOUNDS = {
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'lat_min': 32.0, 'lat_max': 39.0,
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'lon_min': 124.0, 'lon_max': 132.0,
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}
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