diff --git "a/app-BACKUP-LAST.py" "b/app-BACKUP-LAST.py"
deleted file mode 100644--- "a/app-BACKUP-LAST.py"
+++ /dev/null
@@ -1,2332 +0,0 @@
-import os
-import json
-import re
-import logging
-import requests
-import markdown
-import time
-import io
-import random
-import hashlib
-from datetime import datetime
-from dataclasses import dataclass
-from itertools import combinations, product
-from typing import Iterator
-
-import streamlit as st
-import pandas as pd
-import PyPDF2 # For handling PDF files
-from collections import Counter
-
-from openai import OpenAI, APIError, APITimeoutError
-from gradio_client import Client
-from kaggle.api.kaggle_api_extended import KaggleApi
-import tempfile
-import glob
-import shutil
-
-# ─── 추가된 라이브러리(절대 누락 금지) ───────────────────────────────
-import pyarrow.parquet as pq
-from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
-from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
-
-# ─── 네트워크 안정화용 라이브러리 ──────────────────────────────────────
-import httpx
-from httpx import RemoteProtocolError
-
-# ▸ backoff 모듈이 없으면 즉석에서 대체 구현
-try:
- import backoff
-except ImportError:
- logging.warning("`backoff` 모듈이 없어 간단 대체 데코레이터를 사용합니다.")
-
- def _simple_backoff_on_exception(exceptions, *args, **kwargs):
- """
- 가벼운 지수(backoff=2^n) 재시도 데코레이터.
- backoff.on_exception API의 필수 인자만 흉내냅니다.
- - exceptions : 재시도 대상 예외(tuple 또는 단일)
- - max_tries : kwargs 로 지정(기본 3)
- - base : kwargs 로 지정(기본 2, 지수 배수)
- 기타 인자는 무시합니다.
- """
- max_tries = kwargs.get("max_tries", 3)
- base = kwargs.get("base", 2)
-
- def decorator(fn):
- def wrapper(*f_args, **f_kwargs):
- attempt = 0
- while True:
- try:
- return fn(*f_args, **f_kwargs)
- except exceptions as e:
- attempt += 1
- if attempt >= max_tries:
- raise
- sleep = base ** attempt
- logging.info(
- f"[retry {attempt}/{max_tries}] {fn.__name__} -> {e} … {sleep}s 대기"
- )
- time.sleep(sleep)
- return wrapper
- return decorator
-
- class _DummyBackoff:
- on_exception = _simple_backoff_on_exception
-
- backoff = _DummyBackoff()
-
-
-# ─────────────────────────────── Environment Variables / Constants ─────────────────────────
-
-OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
-BRAVE_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY", "") # Brave Search API
-KAGGLE_USERNAME = os.getenv("KAGGLE_USERNAME", "")
-KAGGLE_KEY = os.getenv("KAGGLE_KEY", "")
-KAGGLE_API_KEY = KAGGLE_KEY
-
-if not (KAGGLE_USERNAME and KAGGLE_KEY):
- raise RuntimeError("⚠️ KAGGLE_USERNAME과 KAGGLE_KEY 환경변수를 먼저 설정하세요.")
-
-os.environ["KAGGLE_USERNAME"] = KAGGLE_USERNAME
-os.environ["KAGGLE_KEY"] = KAGGLE_KEY
-
-BRAVE_ENDPOINT = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
-IMAGE_API_URL = "http://211.233.58.201:7896" # 예시 이미지 생성용 API
-MAX_TOKENS = 7999 # 안전한 토큰 한도
-
-# ─────────────────────────────── Logging ───────────────────────────────
-logging.basicConfig(
- level=logging.INFO,
- format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
-)
-
-
-# ─────────────────────────────── 군사(밀리터리) 전술 데이터셋 로드 ─────────────────
-@st.cache_resource
-def load_military_dataset():
- """
- mil.parquet (index, scenario_description, attack_reasoning, defense_reasoning)
- """
- path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "mil.parquet")
- if not os.path.exists(path):
- logging.warning("mil.parquet not found – military support disabled.")
- return None
- try:
- df = pq.read_table(path).to_pandas()
- return df
- except Exception as e:
- logging.error(f"Failed to read mil.parquet: {e}")
- return None
-
-MIL_DF = load_military_dataset()
-
-def is_military_query(text: str) -> bool:
- """군사/전술 관련 키워드가 등장하면 True 반환"""
- kw = [
- "군사", "전술", "전투", "전쟁", "작전", "무기", "병력",
- "military", "tactic", "warfare", "battle", "operation"
- ]
- return any(k.lower() in text.lower() for k in kw)
-
-def military_search(query: str, top_k: int = 3):
- """
- mil.parquet의 scenario_description 열과 코사인 유사도 분석하여
- query와 가장 유사한 상위 시나리오를 반환
- """
- if MIL_DF is None:
- return []
- try:
- corpus = MIL_DF["scenario_description"].tolist()
- vec = TfidfVectorizer().fit_transform([query] + corpus)
- sims = cosine_similarity(vec[0:1], vec[1:]).flatten()
- top_idx = sims.argsort()[-top_k:][::-1]
- return MIL_DF.iloc[top_idx][[
- "scenario_description",
- "attack_reasoning",
- "defense_reasoning"
- ]].to_dict("records")
- except Exception as e:
- logging.error(f"military_search error: {e}")
- return []
-
-# ─────────────────────────────── Kaggle Datasets ────────────────────────
-KAGGLE_DATASETS = {
- "general_business": {
- "ref": "mohammadgharaei77/largest-2000-global-companies",
- "title": "Largest 2000 Global Companies",
- "subtitle": "Comprehensive data about the world's largest companies",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/mohammadgharaei77/largest-2000-global-companies",
- "keywords": ["business", "company", "corporation", "enterprise", "global", "비즈니스", "기업", "회사", "글로벌", "기업가치"]
- },
- "global_development": {
- "ref": "michaelmatta0/global-development-indicators-2000-2020",
- "title": "Global Development Indicators (2000-2020)",
- "subtitle": "Economic and social indicators for countries worldwide",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/michaelmatta0/global-development-indicators-2000-2020",
- "keywords": ["development", "economy", "global", "indicators", "social", "경제", "발전", "지표", "사회", "국가", "글로벌"]
- },
- "startup_ideas": {
- "ref": "rohitsahoo/100-startup-ideas",
- "title": "Startup Idea Generator Dataset",
- "subtitle": "A variety of startup ideas",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/rohitsahoo/100-startup-ideas",
- "keywords": ["startup", "innovation", "business idea", "entrepreneurship", "스타트업", "창업", "혁신", "아이디어", "기업가"]
- },
- "legal_terms": {
- "ref": "gu05087/korean-legal-terms",
- "title": "Korean Legal Terms",
- "subtitle": "Database of Korean legal terminology",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/gu05087/korean-legal-terms",
- "keywords": ["legal", "law", "terms", "korean", "legislation", "법률", "법적", "한국", "용어", "규제"]
- },
- "billionaires": {
- "ref": "vincentcampanaro/forbes-worlds-billionaires-list-2024",
- "title": "Forbes World's Billionaires List 2024",
- "subtitle": "Comprehensive data on the world's wealthiest individuals",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/vincentcampanaro/forbes-worlds-billionaires-list-2024",
- "keywords": ["billionaire", "wealth", "rich", "forbes", "finance", "부자", "억만장자", "포브스", "부", "재테크"]
- },
- "financial_news": {
- "ref": "thedevastator/uncovering-financial-insights-with-the-reuters-2",
- "title": "Reuters Financial News Insights",
- "subtitle": "Financial news and market analysis from Reuters",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/uncovering-financial-insights-with-the-reuters-2",
- "keywords": ["finance", "market", "stock", "investment", "news", "금융", "시장", "주식", "투자", "뉴스"]
- },
- "ecommerce": {
- "ref": "oleksiimartusiuk/80000-products-e-commerce-data-clean",
- "title": "80,000 Products E-Commerce Data",
- "subtitle": "Clean dataset of e-commerce products information",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/oleksiimartusiuk/80000-products-e-commerce-data-clean",
- "keywords": ["ecommerce", "product", "retail", "shopping", "online", "이커머스", "제품", "소매", "쇼핑", "온라인"]
- },
- "world_development_indicators": {
- "ref": "georgejdinicola/world-bank-indicators",
- "title": "World Development Indicators",
- "subtitle": "Long-run socio-economic indicators for 200+ countries",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/georgejdinicola/world-bank-indicators",
- "keywords": [
- "wdi", "macro", "economy", "gdp", "population",
- "개발지표", "거시경제", "세계은행", "경제지표", "인구"
- ]
- },
- "commodity_prices": {
- "ref": "debashish311601/commodity-prices",
- "title": "Commodity Prices (2000-2023)",
- "subtitle": "Daily prices for crude oil, gold, grains, metals, etc.",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/debashish311601/commodity-prices",
- "keywords": [
- "commodity", "oil", "gold", "raw material", "price",
- "원자재", "유가", "금", "가격", "시장"
- ]
- },
- "world_trade": {
- "ref": "muhammadtalhaawan/world-export-and-import-dataset",
- "title": "World Export & Import Dataset",
- "subtitle": "34-year historical trade flows by country & product",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/muhammadtalhaawan/world-export-and-import-dataset",
- "keywords": [
- "trade", "export", "import", "commerce", "flow",
- "무역", "수출", "수입", "국제교역", "관세"
- ]
- },
- "us_business_reports": {
- "ref": "census/business-and-industry-reports",
- "title": "US Business & Industry Reports",
- "subtitle": "Key monthly economic indicators from the US Census Bureau",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/census/business-and-industry-reports",
- "keywords": [
- "us", "economy", "retail sales", "construction", "manufacturing",
- "미국", "경제지표", "소매판매", "산업생산", "건설"
- ]
- },
- "us_industrial_production": {
- "ref": "federalreserve/industrial-production-index",
- "title": "Industrial Production Index (US)",
- "subtitle": "Monthly Fed index for manufacturing, mining & utilities",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/federalreserve/industrial-production-index",
- "keywords": [
- "industry", "production", "index", "fed", "us",
- "산업생산", "제조업", "미국", "경기", "지수"
- ]
- },
- "us_stock_market": {
- "ref": "borismarjanovic/price-volume-data-for-all-us-stocks-etfs",
- "title": "Huge Stock Market Dataset",
- "subtitle": "Historical prices & volumes for all US stocks and ETFs",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/borismarjanovic/price-volume-data-for-all-us-stocks-etfs",
- "keywords": [
- "stock", "market", "finance", "equity", "price",
- "주식", "미국증시", "시세", "ETF", "데이터"
- ]
- },
- "company_financials": {
- "ref": "rish59/financial-statements-of-major-companies2009-2023",
- "title": "Financial Statements of Major Companies (2009-2023)",
- "subtitle": "15-year income sheet & balance sheet data for global firms",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/rish59/financial-statements-of-major-companies2009-2023",
- "keywords": [
- "financials", "income", "balance sheet", "cashflow",
- "재무제표", "매출", "수익성", "기업재무", "포트폴리오"
- ]
- },
- "startup_investments": {
- "ref": "justinas/startup-investments",
- "title": "Crunchbase Startup Investments",
- "subtitle": "Funding rounds & investor info for global startups",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/justinas/startup-investments",
- "keywords": [
- "startup", "venture", "funding", "crunchbase",
- "투자", "VC", "스타트업", "라운드", "신규진입"
- ]
- },
- "global_energy": {
- "ref": "atharvasoundankar/global-energy-consumption-2000-2024",
- "title": "Global Energy Consumption (2000-2024)",
- "subtitle": "Country-level energy usage by source & sector",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/atharvasoundankar/global-energy-consumption-2000-2024",
- "keywords": [
- "energy", "consumption", "renewable", "oil", "utility",
- "에너지", "소비", "재생에너지", "전력수요", "화석연료"
- ]
- },
- "co2_emissions": {
- "ref": "ulrikthygepedersen/co2-emissions-by-country",
- "title": "CO₂ Emissions by Country",
- "subtitle": "Annual CO₂ emissions & per-capita data since 1960s",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/ulrikthygepedersen/co2-emissions-by-country",
- "keywords": [
- "co2", "emission", "climate", "environment", "carbon",
- "탄소배출", "기후변화", "환경", "온실가스", "지속가능"
- ]
- },
- "crop_climate": {
- "ref": "thedevastator/the-relationship-between-crop-production-and-cli",
- "title": "Crop Production & Climate Change",
- "subtitle": "Yield & area stats for wheat, corn, rice, soybean vs climate",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/thedevastator/the-relationship-between-crop-production-and-cli",
- "keywords": [
- "agriculture", "crop", "climate", "yield", "food",
- "농업", "작물", "기후", "수확량", "식품"
- ]
- },
- "esg_ratings": {
- "ref": "alistairking/public-company-esg-ratings-dataset",
- "title": "Public Company ESG Ratings",
- "subtitle": "Environment, Social & Governance scores for listed firms",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/alistairking/public-company-esg-ratings-dataset",
- "keywords": [
- "esg", "sustainability", "governance", "csr",
- "환경", "사회", "지배구조", "지속가능", "평가"
- ]
- },
- "global_health": {
- "ref": "malaiarasugraj/global-health-statistics",
- "title": "Global Health Statistics",
- "subtitle": "Comprehensive health indicators & disease prevalence by country",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/malaiarasugraj/global-health-statistics",
- "keywords": [
- "health", "disease", "life expectancy", "WHO",
- "보건", "질병", "기대수명", "의료", "공중보건"
- ]
- },
- "housing_market": {
- "ref": "atharvasoundankar/global-housing-market-analysis-2015-2024",
- "title": "Global Housing Market Analysis (2015-2024)",
- "subtitle": "House price index, mortgage rates, rent data by country",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/atharvasoundankar/global-housing-market-analysis-2015-2024",
- "keywords": [
- "housing", "real estate", "price index", "mortgage",
- "부동산", "주택가격", "임대료", "시장", "금리"
- ]
- },
- "pharma_sales": {
- "ref": "milanzdravkovic/pharma-sales-data",
- "title": "Pharma Sales Data (2014-2019)",
- "subtitle": "600k sales records across 8 ATC drug categories",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/milanzdravkovic/pharma-sales-data",
- "keywords": [
- "pharma", "sales", "drug", "healthcare", "medicine",
- "제약", "의약품", "매출", "헬스케어", "시장"
- ]
- },
- "ev_sales": {
- "ref": "muhammadehsan000/global-electric-vehicle-sales-data-2010-2024",
- "title": "Global EV Sales Data (2010-2024)",
- "subtitle": "Electric vehicle unit sales by region & model year",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/muhammadehsan000/global-electric-vehicle-sales-data-2010-2024",
- "keywords": [
- "ev", "electric vehicle", "automotive", "mobility",
- "전기차", "판매량", "자동차산업", "친환경모빌리티", "시장성장"
- ]
- },
- "hr_attrition": {
- "ref": "pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset",
- "title": "IBM HR Analytics: Attrition & Performance",
- "subtitle": "Employee demographics, satisfaction & attrition flags",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset",
- "keywords": [
- "hr", "attrition", "employee", "people analytics",
- "인사", "이직률", "직원", "HR분석", "조직관리"
- ]
- },
- "employee_satisfaction": {
- "ref": "redpen12/employees-satisfaction-analysis",
- "title": "Employee Satisfaction Survey Data",
- "subtitle": "Department-level survey scores on satisfaction & engagement",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/redpen12/employees-satisfaction-analysis",
- "keywords": [
- "satisfaction", "engagement", "survey", "workplace",
- "직원만족도", "조직문화", "설문", "근무환경", "HR"
- ]
- },
- "world_bank_indicators": {
- "ref": "georgejdinicola/world-bank-indicators",
- "title": "World Bank Indicators by Topic (1960-Present)",
- "subtitle": "Macro-economic, 사회·인구 통계 등 200+개국 장기 시계열 지표",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/georgejdinicola/world-bank-indicators",
- "keywords": ["world bank", "development", "economy", "global", "indicator", "세계은행", "경제", "지표", "개발", "거시"]
- },
- "physical_chem_properties": {
- "ref": "ivanyakovlevg/physical-and-chemical-properties-of-substances",
- "title": "Physical & Chemical Properties of Substances",
- "subtitle": "8만여 화합물의 물리·화학 특성 및 분류 정보",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/ivanyakovlevg/physical-and-chemical-properties-of-substances",
- "keywords": ["chemistry", "materials", "property", "substance", "화학", "물성", "소재", "데이터", "R&D"]
- },
- "global_weather_repository": {
- "ref": "nelgiriyewithana/global-weather-repository",
- "title": "Global Weather Repository",
- "subtitle": "전 세계 기상 관측치(기온·강수·풍속 등) 일별 업데이트",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/global-weather-repository",
- "keywords": ["weather", "climate", "meteorology", "global", "forecast", "기상", "날씨", "기후", "관측", "환경"]
- },
- "amazon_best_seller_softwares": {
- "ref": "kaverappa/amazon-best-seller-softwares",
- "title": "Amazon Best Seller – Software Category",
- "subtitle": "아마존 소프트웨어 베스트셀러 순위 및 리뷰 데이터",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/kaverappa/amazon-best-seller-softwares",
- "keywords": ["amazon", "e-commerce", "software", "review", "ranking", "아마존", "이커머스", "소프트웨어", "베스트셀러", "리뷰"]
- },
- "world_stock_prices": {
- "ref": "nelgiriyewithana/world-stock-prices-daily-updating",
- "title": "World Stock Prices (Daily Updating)",
- "subtitle": "30,000여 글로벌 상장사의 일간 주가·시총·섹터 정보 실시간 갱신",
- "url": "https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/world-stock-prices-daily-updating",
- "keywords": ["stock", "finance", "market", "equity", "price", "글로벌", "주가", "금융", "시장", "투자"]
- }
-}
-
-SUN_TZU_STRATEGIES = [
- {"계": "만천과해", "요약": "평범한 척, 몰래 진행", "조건": "상대가 지켜보고 있을 때", "행동": "루틴·평온함 과시", "목적": "경계 무력화", "예시": "규제기관 눈치 보는 신사업 파일럿"},
- {"계": "위위구조", "요약": "뒤통수 치면 포위 풀린다", "조건": "우리 측이 압박받을 때", "행동": "적 본진 급습", "목적": "압박 해소", "예시": "경쟁사 핵심 고객 뺏기"},
- {"계": "차도살인", "요약": "내 손 더럽히지 마", "조건": "직접 공격 부담", "행동": "제3자 활용", "목적": "책임 전가", "예시": "언론을 통한 경쟁사 비판"},
- {"계": "이일대우", "요약": "우리가 쉬면 적이 지친다", "조건": "상대가 과로 중", "행동": "버티며 체력 보존", "목적": "역전 타이밍 확보", "예시": "협상 지연 후 헐값 인수"},
- {"계": "진화타겁", "요약": "불날 때 주워 담기", "조건": "시장 혼란·위기", "행동": "저가 매수", "목적": "저비용 고이익", "예시": "금융위기 때 우량자산 매입"},
- {"계": "성동격서", "요약": "소음은 왼쪽, 공격은 오른쪽", "조건": "정면 방어 견고", "행동": "가짜 신호 → 우회", "목적": "방어 분산", "예시": "신제품 A 홍보, 실제는 B 확장"},
- {"계": "무중생유", "요약": "없는 것도 있는 척", "조건": "자원 부족", "행동": "허세·연막", "목적": "상대 혼란", "예시": "스타트업 과장 로드맵"},
- {"계": "암도진창", "요약": "뒷문으로 돌아가라", "조건": "우회로 존재", "행동": "비밀 루트 침투", "목적": "허를 찌름", "예시": "관세 피해 제3국 생산"},
- {"계": "격안관화", "요약": "남 싸움 구경", "조건": "두 경쟁자 충돌", "행동": "관망", "목적": "둘 다 소모", "예시": "플랫폼 전쟁 중 중립 유지"},
- {"계": "소리장도", "요약": "웃으며 칼 숨기기", "조건": "친밀 분위기", "행동": "우호 제스처 후 기습", "목적": "경계 붕괴", "예시": "합작 후 핵심 기술 탈취"},
- {"계": "이대도강", "요약": "덜 중요한 걸 내줘라", "조건": "뭔가 잃었을 때", "행동": "부속 희생", "목적": "핵심 보호", "예시": "제품 라인 하나 단종"},
- {"계": "순수견양", "요약": "방치된 것 챙기기", "조건": "경계 허술", "행동": "자연스럽게 수집", "목적": "무혈 이득", "예시": "공공 API 데이터 긁기"},
- {"계": "타초경사", "요약": "풀 쳐서 뱀 나온다", "조건": "적이 숨을 때", "행동": "일부러 소란", "목적": "위치 노출", "예시": "이사회 반대파 의중 파악"},
- {"계": "차시환혼", "요약": "죽은 카드 재활용", "조건": "폐기 자원", "행동": "리브랜딩", "목적": "새 전력 확보", "예시": "실패 앱 재출시"},
- {"계": "조호이산", "요약": "호랑이 산 밖으로", "조건": "강적 거점", "행동": "유인 이동", "목적": "빈집 공략", "예시": "경쟁 VC 행사 유도 후 딜 선점"},
- {"계": "욕금고종", "요약": "잡으려면 놓아줘라", "조건": "인재·적 포획", "행동": "일부러 풀어줌", "목적": "저항 약화", "예시": "핵심 인재 재계약 유도"},
- {"계": "포전인옥", "요약": "벽돌 던져 옥 얻기", "조건": "큰 보상 필요", "행동": "작은 미끼", "목적": "참여 유도", "예시": "무료 → 유료 전환"},
- {"계": "금적금왕", "요약": "도둑 잡으려면 두목부터", "조건": "조직 복잡", "행동": "수뇌 공격", "목적": "조직 붕괴", "예시": "최대 주주 지분 매입"},
- {"계": "부저이지", "요약": "가마 밑 불 끄기", "조건": "적 의존성 존재", "행동": "보급 차단", "목적": "전력 급감", "예시": "핵심 공급업체 선점"},
- {"계": "혼수모어", "요약": "물 흐려 놓고 낚시", "조건": "판세 불투명", "행동": "혼탁 유지", "목적": "어부지리", "예시": "입법 지연 로비"},
- {"계": "금선탈각", "요약": "허물 벗고 도망", "조건": "추적 심함", "행동": "외피만 남김", "목적": "추적 무효", "예시": "부실 자회사 떼어내기"},
- {"계": "관문잡적", "요약": "문 닫고 잡아라", "조건": "퇴로 예측", "행동": "출구 봉쇄", "목적": "완전 포획", "예시": "락업 조항으로 지분 매집"},
- {"계": "원교근공", "요약": "먼 데와 친해지고 가까운 데 친다", "조건": "다국 간 경쟁", "행동": "원거리 동맹", "목적": "단계적 확장", "예시": "원거리 FTA 체결 후 인근 M&A"},
- {"계": "가도벌괵", "요약": "길 빌려 공격", "조건": "중간 세력 장벽", "행동": "통로 명분 → 제압", "목적": "장애 제거", "예시": "총판 빌미 시장 진입"},
- {"계": "투량환주", "요약": "들보 몰래 바꿔치기", "조건": "감시 존재", "행동": "내부 교체", "목적": "인식 왜곡", "예시": "백엔드 갈아끼우기"},
- {"계": "지상매괴", "요약": "뽕나무 가리켜 회초리 욕", "조건": "직접 비판 곤란", "행동": "제3자 지적", "목적": "메시지 전달", "예시": "싱크탱크 보고서 압박"},
- {"계": "가치불전", "요약": "바보 연기", "조건": "상대 의심 많음", "행동": "일부러 허술", "목적": "방심 유도", "예시": "저평가 가이던스"},
- {"계": "상옥추제", "요약": "사다리 걷어차기", "조건": "길 열어준 뒤", "행동": "퇴로 차단", "목적": "고립", "예시": "투자자 초청 후 정보 차단"},
- {"계": "수상개화", "요약": "나무에 꽃 핀 척", "조건": "실력 부족", "행동": "외형 부풀림", "목적": "영향력 확대", "예시": "MOU ·공동 로고 홍보"},
- {"계": "반객위주", "요약": "손님에서 주인으로", "조건": "부차적 위치", "행동": "주도권 장악", "목적": "역전 지휘", "예시": "플랫폼 입점사 자체 마켓"},
- {"계": "미인계", "요약": "매력으로 판단 흐리기", "조건": "유혹 가능", "행동": "감정·매력 활용", "목적": "결정 왜곡", "예시": "지역 투자로 정치인 호감 얻기"},
- {"계": "공성계", "요약": "텅 빈 성문 열어놓기", "조건": "병력 부족", "행동": "과감히 공개", "목적": "상대 의심", "예시": "내부자료 전면 공개"},
- {"계": "반간계", "요약": "가짜 스파이 역이용", "조건": "내부 불신 요소", "행동": "교란 정보", "목적": "분열", "예시": "경쟁사에 가짜 루머"},
- {"계": "고육계", "요약": "살 내주고 뼈 취하기", "조건": "신뢰 상실", "행동": "스스로 손실", "목적": "진정성 증명", "예시": "CEO 보너스 반납"},
- {"계": "연환계", "요약": "사슬로 한꺼번에", "조건": "복수 대상 다수", "행동": "연결 묶기", "목적": "효율 타격", "예시": "패키지 제재안"},
- {"계": "주위상계", "요약": "도망이 상책", "조건": "승산 없음", "행동": "즉시 후퇴", "목적": "손실 최소·재기", "예시": "적자 시장 철수"}
-]
-
-physical_transformation_categories = {
- "센서 기능": [
- # 기존 항목 유지
- "시각 센서", "시각 감지", "청각 센서", "청각 감지", "촉각 센서", "촉각 감지",
- "미각 센서", "미각 감지", "후각 센서", "후각 감지", "온도 센서", "온도 감지",
- "습도 센서", "습도 감지", "압력 센서", "압력 감지", "가속도 센서", "가속도 감지",
- "회전 센서", "회전 감지", "근접 센서", "근접 감지", "위치 센서", "위치 감지",
- "운동 센서", "운동 감지", "가스 센서", "가스 감지", "적외선 센서", "적외선 감지",
- "자외선 센서", "자외선 감지", "방사선 센서", "방사선 감지", "자기장 센서", "자기장 감지",
- "전기장 센서", "전기장 감지", "화학물질 센서", "화학물질 감지", "생체신호 센서", "생체신호 감지",
- "진동 센서", "진동 감지", "소음 센서", "소음 감지", "빛 세기 센서", "빛 세기 감지",
- "빛 파장 센서", "빛 파장 감지", "기울기 센서", "기울기 감지", "pH 센서", "pH 감지",
- "전류 센서", "전류 감지", "전압 센서", "전압 감지", "이미지 센서", "이미지 감지",
- "거리 센서", "거리 감지", "깊이 센서", "깊이 감지", "중력 센서", "중력 감지",
- "속도 센서", "속도 감지", "흐름 센서", "흐름 감지", "수위 센서", "수위 감지",
- "탁도 센서", "탁도 감지", "염도 센서", "염도 감지", "금속 감지", "압전 센서",
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- "심박 센서", "심박 감지", "혈압 센서", "혈압 감지", "LAN", "WIFI", "블루투스", "생체 인증",
- # 추가 항목
- "다중 스펙트럼 센서", "다중 스펙트럼 감지", "깊이 인식 센서", "깊이 인식 감지",
- "퀀텀 센서", "퀀텀 감지", "웨어러블 센서", "웨어러블 감지", "바이오마커 센서", "바이오마커 감지",
- "임베디드 센서", "임베디드 감지", "IoT 센서 네트워크", "스트레인 센서", "스트레인 감지",
- "경도/연도 센서", "경도/연도 감지", "5G/6G 연결성", "NFC", "��자암호화 통신",
- "스마트 먼지 센서", "환경 센서 그리드", "신경형태학적 센서", "두뇌-기계 인터페이스"
- ],
- "크기와 형태 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "부피 늘어남", "부피 줄어듦", "길이 늘어남", "길이 줄어듦", "너비 늘어남", "너비 줄어남",
- "높이 늘어남", "높이 줄어듦", "밀도 변화", "무게 증가", "무게 감소", "모양 변형",
- "상태 변화", "불균등 변형", "복잡한 형태 변형", "비틀림", "꼬임", "불균일한 확장",
- "불균일한 축소", "모서리 둥글게", "모서리 날카롭게", "깨짐", "갈라짐", "여러 조각 나눠짐",
- "물 저항", "먼지 저항", "찌그러짐", "복원", "접힘", "펼쳐짐", "압착", "팽창",
- "늘어남", "수축", "구겨짐", "평평해짐", "뭉개짐", "단단해짐", "말림", "펴짐",
- "꺾임", "구부러짐",
- # 추가 항목
- "4D 프린팅 변형", "형상 기억", "프랙탈 변화", "자가 조립", "자가 복구",
- "기하학적 변환", "모듈화", "스마트 직물 변형", "매트릭스 구조 변형", "프로그래머블 변형",
- "미시 스케일 변형", "거시 스케일 변형", "이방성 변형", "등방성 변형", "선택적 강성 변화",
- "변형률 감응 구조", "형태학적 계산", "위상 변화", "경도 변화", "부드러움 변화"
- ],
- "표면 및 외관 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "색상 변화", "질감 변화", "투명 변화", "불투명 변화", "반짝임 변화", "무광 변화",
- "빛 반사 정도 변화", "무늬 변화", "각도에 따른 색상 변화", "빛에 따른 색상 변화",
- "온도에 따른 색상 변화", "홀로그램 효과", "표면 각도별 빛 반사", "표면 모양 변형",
- "초미세 표면 구조 변화", "자가 세정 효과", "얼룩 생성", "패턴 생성", "흐림 변화",
- "선명함 변화", "광택 변화", "윤기 변화", "색조 변화", "채도 변화", "발광",
- "형광", "빛 산란 효과", "빛 흡수 변화", "반투명 효과", "그림자 효과 변화",
- "자외선 반응 변화", "야광 효과",
- # 추가 항목
- "생체모방 표면", "프로그래머블 질감", "촉각 피드백 표면", "열 반응성 표면",
- "초소수성/초친수성 표면", "스마트 코팅", "마찰 계수 변화", "도금 효과", "위장 효과",
- "양자점 효과", "메타표면 효과", "나노 구조화 표면", "전기변색 효과", "광변색 효과",
- "압력변색 효과", "자기변색 효과", "항균 표면", "공기역학적 표면", "자기정렬 패턴",
- "부착성 변화", "선택적 접착성"
- ],
- "물질의 상태 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "고체 전환", "액체 전환", "기체 전환", "결정화", "용해", "산화", "부식",
- "딱딱해짐", "부드러워짐", "특수 상태 전환", "무정형 전환", "결정형 전환", "성분 분리",
- "미세 입자 형성", "미세 입자 분해", "젤 형성", "젤 풀어짐", "준안정 상태 변화",
- "분자 자가 정렬", "분자 자가 분해", "상태변화 지연 현상", "녹음", "굳음",
- "증발", "응축", "승화", "증착", "침전", "부유", "분산", "응집",
- "건조", "습윤", "팽윤", "수축", "동결", "해동", "풍화", "침식",
- "충전", "방전", "결합", "분리", "발효", "부패",
- # 추가 항목
- "초임계 상태 전환", "양자 상태 전환", "메타물질 상태 변화", "프로그래머블 물질 변화",
- "소프트 로봇 물질 변화", "4D 프린팅 물질 변화", "바이오하이브리드 물질 변화",
- "자가 조직화 물질", "자가 순환 물질", "자가 치유 물질", "생분해성 전환",
- "양자얽힘 상태", "위상학적 상태 변화", "비선형 물질 변화", "재료 피로 변화",
- "스마트 유체 상태", "자극 반응성 상태", "형상기억 합금 상태", "초전도 상태"
- ],
- "움직임 특성 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "가속", "감속", "일정 속도 유지", "진동", "진동 감소", "부딪힘", "튕김",
- "회전 속도 증가", "회전 속도 감소", "회전 방향 변화", "불규칙 움직임", "멈췄다", "미끄러지는 현상",
- "공진", "반공진", "유체 속 저항 변화", "유체 속 양력 변화", "움직임 저항 변화",
- "복합 진동 움직임", "특수 유체 속 움직임", "회전-이동 연계 움직임", "관성 정지",
- "충격 흡수", "충격 전달", "운동량 보존", "마찰력 변화", "관성 탈출", "불안정 균형",
- "동적 안정성", "흔들림 감쇠", "경로 예측성", "회피 움직임",
- # 추가 항목
- "복합 운동학", "임의의 움직임", "재귀적 움직임", "흉내내는 움직임", "학습된 움���임",
- "자율적 움직임", "군집 움직임", "비선형 움직임", "양자 움직임", "초음파 움직임",
- "비대칭 움직임", "스토캐스틱 움직임", "카오스 움직임", "소프트 로보틱스 움직임",
- "생체모방 움직임", "변형 기반 이동", "유체력학적 추진", "자기장 유도 이동",
- "계층적 움직임 제어", "적응형 움직임 패턴"
- ],
- "구조적 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "부품 추가", "부품 제거", "조립", "분해", "접기", "펴기", "변형", "원상복구",
- "최적 구조 변화", "자가 재배열", "자연 패턴 형성", "자연 패턴 소멸", "규칙적 패턴 변화",
- "모듈식 변형", "복잡성 증가 구조", "원래 모양 기억 효과", "시간에 따른 형태 변화",
- "부분 제거", "부분 교체", "결합", "분리", "분할", "통합", "중첩", "겹침",
- "내부 구조 변화", "외부 구조 변화", "중심축 이동", "균형점 변화", "계층 구조 변화",
- "지지 구조 변화", "응력 분산 구조", "충격 흡수 구조", "그리드 구조 변화", "매트릭스 구조 변화",
- "상호 연결성 변화",
- # 추가 항목
- "텐세그리티 구조 변화", "바이오닉 구조", "메타물질 구조", "다중 안정 구조", "자가 진화 구조",
- "자가 학습 구조", "생체모방 구조", "프랙탈 구조", "계층적 구조화", "에너지 흡수 구조",
- "에너지 변환 구조", "적응형 구조", "위상 최적화", "다공성 구조", "기능적 경사 구조",
- "다중 재료 구조", "초경량 구조", "초고강도 구조", "다기능성 구조", "내결함성 구조"
- ],
- "공간 이동": [
- # 기존 항목 유지
- "앞 이동", "뒤 이동", "좌 이동", "우 이동", "위 이동", "아래 이동",
- "세로축 회전(고개 끄덕임)", "가로축 회전(고개 젓기)", "길이축 회전(옆으로 기울임)", "원 운동",
- "나선형 이동", "관성에 의한 미끄러짐", "회전축 변화", "불규칙 회전", "흔들림 운동",
- "포물선 이동", "무중력 부유", "수면 위 부유", "점프", "도약", "슬라이딩", "롤링",
- "자유 낙하", "왕복 운동", "탄성 튕김", "관통", "회피 움직임", "지그재그 이동", "스윙 운동",
- # 추가 항목
- "양자 이동", "차원 간 이동", "가상 공간 이동", "증강 공간 이동", "무인 이동",
- "군집 이동", "경로 최적화 이동", "상황 인식 이동", "생태계 통합 이동", "바이오닉 이동",
- "미시 스케일 이동", "매크로 스케일 이동", "변형 기반 이동", "자기장 유도 이동",
- "로봇 스웜 이동", "다중 지형 적응 이동", "유체동역학적 이동", "자기 추진", "텔레포트 효과",
- "지능형 경로 탐색"
- ],
- "시간 관련 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "노화", "풍화", "마모", "부식", "색 바램", "변색", "손상", "회복",
- "수명 주기 변화", "사용자 상호작용에 따른 적응", "학습 기반 형태 최적화", "시간에 따른 물성 변화",
- "집단 기억 효과", "문화적 의미 변화", "지연 반응", "이전 상태 의존 변화", "점진적 시간 변화",
- "진화적 변화", "주기적 재생", "계절 변화 적응", "생체리듬 변화", "생애 주기 단계",
- "성장", "퇴화", "자가 복구", "자가 재생", "자연 순환 적응", "지속성", "일시성",
- "기억 효과", "지연된 작용", "누적 효과",
- # 추가 항목
- "시간 지연 효과", "예측 기반 변화", "학습 기반 변화", "인지적 시간 변화",
- "시간 압축 경험", "시간 확장 경험", "시간적 패턴 감지", "시간적 패턴 생성",
- "계절 인식 변화", "생체 시계 동기화", "시간 기반 프로그래밍", "연대기적 데이터 구조",
- "디지털 노화", "인공 연대기", "시간적 에이징 시뮬레이션", "기능적 수명주기",
- "사용 패턴 적응", "사용자 타임라인 통합", "예측 유지보수", "자가 최적화 타이밍"
- ],
- "빛과 시각 효과": [
- # 기존 항목 유지
- "발광", "소등", "빛 투과", "빛 차단", "빛 산란", "빛 집중", "색상 스펙트럼 변화",
- "빛 회절", "빛 간섭", "홀로그램 생성", "레이저 효과", "빛 편광", "형광", "인광",
- "자외선 발광", "적외선 발광", "광학적 착시", "빛 굴절", "그림자 생성", "그림자 제거",
- "색수차 효과", "무지개 효과", "글로우 효과", "플래시 효과", "조명 패턴", "빔 효과",
- "광 필터 효과", "빛의 방향성 변화", "투영 효과", "빛 감지", "빛 반응", "광도 변화",
- # 추가 항목
- "양자 발광", "메타 광학 효과", "프로그래머블 광학", "시야각 변화", "생체발광 모방",
- "광역학 효과", "퍼셉션 변화 효과", "맥스웰리안 뷰", "광 컴퓨팅 효과", "광유전학 효과",
- "생체 광학 모방", "비선형 광학 효과", "구조색 변화", "자가 발광", "광 결정 효과",
- "양자점 방출", "나노 발광체", "증강 광학", "투명 디스플레이 효과", "광학 위장"
- ],
- "소리와 진동 효과": [
- # 기존 항목 유지
- "소리 발생", "소리 소멸", "음 높낮이 변화", "음량 변화", "음색 변화", "공명",
- "반공명", "음향 진동", "초음파 발생", "저음파 발생", "소리 집중", "소리 분산",
- "음향 반사", "음향 흡수", "음향 도플러 효과", "음파 간섭", "음향 공진", "진동 패턴 변화",
- "타악 효과", "음향 피드백", "음향 차폐", "음향 증폭", "소리 지향성", "소리 왜곡",
- "비트 생성", "배음 생성", "주파수 변조", "음향 충격파", "음향 필터링",
- # 추가 항목
- "메타 음향 효과", "방향성 음향", "3D 음향 효과", "생체음향 모방", "상황별 음향 변화",
- "음향 위장", "음향 투명화", "음향 렌즈", "양자 음향 효과", "초저주파 효과",
- "초고주파 효과", "음파 에너지 수확", "자가 조절 공명", "음향 홀로그래피",
- "공간 음향 매핑", "선택적 음향 필터링", "지향성 초음파", "음파 촉각 피드백",
- "기능적 음향 표면", "구조 공진 조절"
- ],
- "열 관련 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "온도 상승", "온도 하강", "열 팽창", "열 수축", "열 전달", "열 차단", "압력 상승",
- "압력 하강", "열 변화에 따른 자화", "엔트로피 변화", "열전기 효과", "자기장에 의한 열 변화",
- "상태 변화 중 열 저장", "상태 변화 중 열 방출", "열 스트레스 발생", "열 스트레스 해소",
- "급격한 온도 변화 영향", "복사 냉각", "복사 가열", "발열", "흡열", "열 분포 변화",
- "열 반사", "열 흡수", "냉각 응축", "열 활성화", "열 변색", "열 팽창 계수 변화",
- "열 안정성 변화", "내열성", "내한성", "자가 발열", "열적 평형", "열적 불균형",
- "열적 변형", "열 분산", "열 집중",
- # 추가 항목
- "열전 효과", "열광 효과", "프로그래머블 열 특성", "상변화 냉각", "상변화 가열",
- "열 유도 기억", "열 광학 효과", "열 음향 효과", "열 기계 효과", "열 화학 반응",
- "양자 열역학 효과", "근적외선 열 효과", "열 조절 표면", "열흐름 제어", "열 방출 최적화",
- "열 캡처 최적화", "자가 조절 온도", "열 스위칭", "열 포커싱", "상변화 재료 활용"
- ],
- "전기 및 자기 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "자성 생성", "자성 소멸", "전하량 증가", "전하량 감소", "전기장 생성", "전기장 소멸",
- "자기장 생성", "자기장 소멸", "초전도 상태 전환", "강유전체 특성 변화", "양자 상태 변화",
- "플라즈마 형성", "플라즈마 소멸", "스핀파 전달", "빛에 의한 전기 발생", "압력에 의한 전기 발생",
- "자기장 내 전류 변화", "전기 저항 변화", "전기 전도성 변화", "정전기 발생", "정전기 방전",
- "전자기 유도", "전자기파 방출", "전자기파 흡수", "전기 용량 변화", "자기 이력 현상",
- "전기적 분극", "전자 흐름 방향 변화", "전기적 공명", "전기적 차폐", "전기적 노출",
- "자기 차폐", "자기 노출", "자기장 정렬", "유선(Wire)", "무선(Wireless)",
- # 추가 항목
- "양자 자성", "스핀트로닉스 효과", "마그네토일렉트릭 효과", "토폴로지컬 절연체 특성",
- "초전도 양자 효과", "쿨롱 차단 효과", "조셉슨 효과", "홀 효과 변화", "전자기 투명성",
- "자기 카이랄리티", "전자기 메타표면", "무선 전력 전송", "자기유변학적 효과",
- "전자기 에너지 수확", "전자기 재구성", "퀀텀 터널링", "전자기 차폐", "전자파 흡수 재료",
- "전자 스핀 제어", "고속 스위칭 자성"
- ],
- "화학적 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "표면 코팅 변화", "물질 성분 변화", "화학 반응 변화", "촉매 작용 시작/중단",
- "빛에 의한 화학 반응", "전기에 의한 화학 반응", "단분자막 형성", "분자 수준 구조 변화",
- "생체 모방 표면 변화", "환경 반응형 물질 변화", "주기적 화학 반응", "산화", "환원",
- "고분자화", "물 분해", "화합", "방사선 영향", "산-염기 반응", "중화 반응",
- "이온화", "화학적 흡착/탈착", "촉매 효율 변화", "효소 활성 변화", "발색 반응",
- "pH 변화", "화학적 평형 ��동", "결합 형성/분해", "용해도 변화",
- # 추가 항목
- "프로그래머블 화학 반응", "자가 촉매 반응", "클릭 케미스트리", "광화학 반응",
- "전기화학 반응", "초분자 화학 반응", "동적 공유 결합", "바이오오쏘고널 화학",
- "화학적 컴퓨팅", "화학적 감지", "화학적 통신", "화학적 기억", "선택적 촉매",
- "메커노케미컬 반응", "에너지 전환 반응", "자기조립 화학", "변화 감지 화학",
- "화학적 패턴 형성", "화학적 습도 조절", "화학적 정화"
- ],
- "생물학적 변화": [
- # 기존 항목 유지
- "성장/위축", "세포 분열/사멸", "생물 발광", "신진대사 변화", "면역 반응",
- "호르몬 분비", "신경 반응", "유전적 발현", "적응/진화", "생체리듬 변화",
- "재생/치유", "노화/성숙", "생체 모방 변화", "바이오필름 형성", "생물학적 분해",
- "효소 활성화/비활성화", "생물학적 신호 전달", "스트레스 반응", "체온 조절", "생물학적 시계 변화",
- "세포외 기질 변화", "생체 역학적 반응", "세포 운동성", "세포 극성 변화", "영양 상태 변화",
- # 추가 항목
- "합성 생물학 반응", "생물학적 컴퓨팅", "오가노이드 발달", "인공 조직 발달",
- "생체적합성 변화", "면역학적 응답 제어", "후성유전학적 변화", "생물학적 리듬 조절",
- "신경가소성 효과", "세포외 기질 리모델링", "체세포 리프로그래밍", "생체활성 표면 상호작용",
- "생물학적 자가조립", "미생물군집 조절", "생물복합체 형성", "생체 프린팅",
- "바이오하이브리드 시스템", "세포 분화 조절", "생체신호 증폭", "생화학적 기억 형성"
- ],
- "환경 상호작용": [
- # 기존 항목 유지
- "온도 반응", "습도 반응", "기압 반응", "중력 반응", "자기장 반응",
- "빛 반응", "소리 반응", "화학 물질 감지", "기계적 자극 감지", "전기 자극 반응",
- "방사선 반응", "진동 감지", "pH 반응", "용매 반응", "기체 교환",
- "환경 오염 반응", "날씨 반응", "계절 반응", "일주기 반응", "생태계 상호작용",
- "공생/경쟁 반응", "포식/피식 관계", "군집 형성", "영역 설정", "이주 패턴", "정착 패턴",
- # 추가 항목
- "탄소 포집 및 변환", "생태계 복원 효과", "생물다양성 증진", "순환 경제 상호작용",
- "도시 환경 통합", "스마트 환경 감지", "재생 가능 에너지 연계", "물 순환 상호작용",
- "대기 질 상호작용", "자연 기반 솔루션 통합", "재해 복원력 증진", "기후 변화 적응",
- "환경 정보 네트워크", "생태계 서비스 증진", "자원 순환 최적화", "생태계 균형 유지",
- "환경적 자가 수정", "지속가능한 자원 관리", "생태계 건강 모니터링", "생태 교란 방지"
- ],
- "비즈니스 아이디어": [
- # 기존 항목 유지
- "시장 재정의/신규 시장 개척",
- "비즈니스 모델 혁신/디지털 전환",
- "고객 경험 혁신/서비스 혁신",
- "협력 및 파트너십 강화/생태계 구축",
- "글로벌 확장/지역화 전략",
- "운영 효율성 증대/원가 절감",
- "브랜드 리포지셔닝/이미지 전환",
- "지속 가능한 성장/사회적 가치 창출",
- "데이터 기반 의사결정/AI 도입",
- "신기술 융합/혁신 투자",
- # 추가 항목
- "탄소중립 비즈니스 모델",
- "순환경제 비즈니스 모델",
- "구독 경제 모델",
- "플랫폼 비즈니스 모델",
- "블록체인 기반 비즈니스",
- "메타버스 비즈니스 통합",
- "인간-AI 협업 모델",
- "개인화된 맞춤형 제품/서비스",
- "탈중앙화 자율조직(DAO)",
- "임팩트 투자 모델",
- "사회적 가치 창출 비즈니스",
- "게이미피케이션 비즈니스 모델",
- "프로슈머 참여 모델",
- "지역 기반 마이크로 비즈니스",
- "웰빙/웰니스 중심 비즈니스"
- ],
-
- # 새로운 카테고리 추가
-
- "사용자 인터페이스 및 상호작용": [
- "제스처 인식", "제스처 제어", "음성 인식", "음성 제어", "시선 추적", "시선 제어",
- "촉각 피드백", "햅틱 인터페이스", "뇌-컴퓨터 인터페이스", "증강 현실 인터페이스",
- "가상 현실 인터페이스", "혼합 현실 인터페이스", "주변 인텔리전스", "상황 인식 인터페이스",
- "자연어 처리 인터페이스", "생체인식 인증", "다중 모달 인터페이스", "암묵적 상호작용",
- "명시적 상호작용", "인지적 부하 최소���", "지능형 적응 인터페이스", "감정 인식 인터페이스",
- "소셜 인터페이스", "공간 인터페이스", "신체 증강 인터페이스", "피부 인터페이스",
- "안구 내 인터페이스", "신경 인터페이스", "근전도 인터페이스", "후각 인터페이스"
- ],
-
- "데이터 및 정보 변환": [
- "데이터 시각화", "데이터 청각화", "데이터 촉각화", "실시간 분석", "예측 분석",
- "처방적 분석", "데이터 압축", "데이터 암호화", "데이터 익명화", "데이터 증강",
- "에지 컴퓨팅", "분산 데이터 처리", "양자 데이터 처리", "디지털 트윈", "시맨틱 매핑",
- "정보 필터링", "데이터 표준화", "데이터 융합", "데이터 마이닝", "패턴 인식",
- "비정형 데이터 처리", "실시간 의사결정", "데이터 맥락화", "데이터 품질 향상",
- "데이터 스토리텔링", "셀프 서비스 분석", "예지 분석", "행동 분석", "인지 분석"
- ],
-
- "인지 및 심리적 변화": [
- "주의력 조절", "주의 전환", "공간 인지 변화", "시간 인지 변화", "기억 향상", "기억 조절",
- "정서 변화", "감정 조절", "학습 경험 최적화", "의사결정 지원", "인지 부하 관리",
- "플로우 상태 유도", "창의성 증진", "스트레스 관리", "미적 경험 향상", "자기 인식 증진",
- "동기 부여 최적화", "행동 변화 유도", "인지 편향 감소", "명상 상태 유도", "집중력 향상",
- "마음챙김 유도", "공감 능력 향상", "자아 확장 경험", "윤리적 판단 지원", "인지적 유연성 향상",
- "문제 해결 능력 증진", "학습 전이 촉진", "인지적 증강", "심미적 인식 향상"
- ],
-
- "에너지 변환 및 관리": [
- "에너지 하베스팅", "에너지 저장", "에너지 변환", "에너지 효율 최적화", "분산 에너지 관리",
- "마이크로그리드 통합", "탄소중립 에너지 사용", "재생 에너지 통합", "에너지 자급자족",
- "지능형 에너지 관리", "수요 대응 에너지 제어", "온보드 에너지 생성", "에너지 재활용",
- "에너지 최소화", "제로 에너지 시스템", "열전기 변환", "태양 에너지 변환", "압전 에너지 변환",
- "동작 에너지 변환", "바이오매스 에너지", "수소 에너지 시스템", "유기 태양전지",
- "양자점 태양전지", "고체 배터리", "슈퍼커패시터", "에너지 인터넷", "양방향 그리드"
- ],
-
- "지속가능성 및 환경 영향": [
- "생분해성", "생태복원성", "탄소발자국 저감", "자원 효율성", "수명주기 최적화",
- "순환 설계", "업사이클링 용이성", "폐기물 최소화", "물 효율성", "독성 물질 제거",
- "환경복원 기능", "생태계 서비스 제공", "기후 회복력", "재생 가능 소재 사용", "환경 모니터링 기능",
- "자연 기반 솔루션", "탄소 포집", "환경 정화", "생태계 건강 증진", "식량-에너지-물 넥서스",
- "도시 생태 통합", "녹색 인프라", "블루 인프라", "자원 순환", "자원 공유",
- "재사용성", "수리 가능성", "모듈식 설계", "제로 웨이스트 디자인", "친환경 소재"
- ],
-
- "보안 및 프라이버시": [
- "자가 암호화", "생체인증 보안", "다요소 인증", "탈중앙화 신원 관리", "제로 트러스트 보안",
- "프라이버시 보존 계산", "동형 암호화", "양자 내성 보안", "자가 복구 보안", "행동 기반 보안",
- "물리적 보안 기능", "디지털 워터마킹", "익명화 기능", "프라이버시 필터링", "선택적 정보 공개",
- "블록체인 보안", "인증 메커니즘", "권한 관리", "침입 감지", "침입 방지", "보안 감사",
- "데이터 손실 방지", "버전 관리", "보안 백업", "안전한 복구", "이상 감지", "위협 인텔리전스",
- "취약점 관리", "에지 보안", "안티바이러스", "안티멀웨어"
- ],
-
- "사회적 상호작용 및 협업": [
- "소셜 신호 증폭", "집단 지성 지원", "협업 최적화", "사회적 연결 향상", "커뮤니티 형성 지원",
- "공유 경험 생성", "사회적 학습 촉진", "사회적 관계 가시화", "신뢰 구축 메커니즘",
- "사회적 역할 조정", "문화적 맥락 인식", "언어적 장벽 극복", "포용적 디자인 적용",
- "사회적 영향 증진", "윤리적 상호작용 지원", "책임감 있는 AI", "분산 협업", "원격 협업",
- "크라우드소싱", "공동 창작", "개방형 혁신", "사회적 기업가정신", "행동 변화 디자인",
- "사회적 자본 구축", "공공 참여 증진", "시민 과학", "디지털 포용성", "세대 간 협력"
- ],
-
- "미학 및 감성 경험": [
- "감정 유발 디자인", "미적 만족도 최적화", "감각적 풍요로움", "조화와 균형 경험",
- "개인화된 미적 경험", "문화적 공명", "서사적 경험 디자인", "놀라움과 발견 요소",
- "시간적 미학 변화", "다감각 경험 통합", "감성 기억 형성", "미적 지속성과 변화",
- "예술적 표현 지원", "의미 생성 경험", "상징적 가치 부여", "미적 정체성", "창의적 표현",
- "스토리텔링 요소", "감성적 인텔리전스", "감각 간 시너지", "문화적 표현", "감정적 반응 유도",
- "심미적 패턴 인식", "조형적 언어", "감성적 연결", "예술적 상호작용", "정서적 공명",
- "미적 만족감", "웰빙 디자인", "치유적 경험"
- ]
-}
-
-# ──────────────────────────────── 프레임워크 분석 함수들 ─────────────────────────
-SWOT_FRAMEWORK = {
- "strengths": {
- "title": "강점 (Strengths)",
- "description": "내부적 긍정 요소 - 조직이 가진 경쟁 우위 요소",
- "prompt_keywords": ["강점", "장점", "우위", "역량", "자산", "전문성", "strength", "advantage"]
- },
- "weaknesses": {
- "title": "약점 (Weaknesses)",
- "description": "내부적 부정 요소 - 개선이 필요한 내부 한계",
- "prompt_keywords": ["약점", "단점", "부족", "한계", "취약점", "weakness", "limitation", "deficit"]
- },
- "opportunities": {
- "title": "기회 (Opportunities)",
- "description": "외부적 긍정 요소 - 활용 가능한 외부 환경 변화",
- "prompt_keywords": ["기회", "가능성", "트렌드", "변화", "성장", "opportunity", "trend", "potential"]
- },
- "threats": {
- "title": "위협 (Threats)",
- "description": "외부적 부정 요소 - 대응이 필요한 외부 위험 요소",
- "prompt_keywords": ["위협", "리스크", "경쟁", "위험", "장벽", "threat", "risk", "competition", "barrier"]
- }
-}
-
-PORTER_FRAMEWORK = {
- "rivalry": {
- "title": "기존 경쟁자 간의 경쟁",
- "description": "동일 산업 내 경쟁 강도 분석",
- "prompt_keywords": ["경쟁", "경쟁사", "시장점유율", "가격경쟁", "competition", "rival", "market share"]
- },
- "new_entrants": {
- "title": "신규 진입자의 위협",
- "description": "새로운 기업의 시장 진입 난이도 분석",
- "prompt_keywords": ["진입장벽", "신규", "스타트업", "entry barrier", "newcomer", "startup"]
- },
- "substitutes": {
- "title": "대체재의 위협",
- "description": "대체 가능한 제품/서비스의 위협 분석",
- "prompt_keywords": ["대체재", "대안", "substitute", "alternative", "replacement"]
- },
- "buyer_power": {
- "title": "구매자의 교섭력",
- "description": "고객의 가격 협상력 분석",
- "prompt_keywords": ["고객", "구매자", "가격민감도", "협상력", "customer", "buyer power"]
- },
- "supplier_power": {
- "title": "공급자의 교섭력",
- "description": "공급업체의 가격/조건 협상력 분석",
- "prompt_keywords": ["공급자", "벤더", "원재료", "supplier", "vendor", "raw material"]
- }
-}
-
-BCG_FRAMEWORK = {
- "stars": {
- "title": "스타 (Stars)",
- "description": "높은 성장률, 높은 시장점유율 - 추가 투자 필요",
- "prompt_keywords": ["성장", "점유율", "중점", "투자", "star", "growth", "investment"]
- },
- "cash_cows": {
- "title": "현금젖소 (Cash Cows)",
- "description": "낮은 성장률, 높은 시장점유율 - 현금흐름 창출",
- "prompt_keywords": ["안정", "수익", "현금", "전통", "cash cow", "profit", "mature"]
- },
- "question_marks": {
- "title": "물음표 (Question Marks)",
- "description": "높은 성장률, 낮은 시장점유율 - 선택적 투자/철수",
- "prompt_keywords": ["가능성", "위험", "불확실", "잠재", "question mark", "uncertain", "potential"]
- },
- "dogs": {
- "title": "개 (Dogs)",
- "description": "낮은 성장률, 낮은 시장점유율 - 철수 고려",
- "prompt_keywords": ["회수", "철수", "저성장", "비효율", "dog", "divest", "low growth"]
- }
-}
-
-BUSINESS_FRAMEWORKS = {
- "sunzi": "손자병법 36계",
- "swot": "SWOT 분석",
- "porter": "Porter의 5 Forces",
- "bcg": "BCG 매트릭스"
-}
-
-@dataclass
-class Category:
- """통일된 카테고리 및 항목 구조"""
- name_ko: str
- name_en: str
- tags: list[str]
- items: list[str]
-
-def analyze_with_swot(prompt: str) -> dict:
- prompt_lower = prompt.lower()
- results = {}
- for category, info in SWOT_FRAMEWORK.items():
- score = sum(1 for keyword in info["prompt_keywords"] if keyword.lower() in prompt_lower)
- keywords = []
- for keyword in info["prompt_keywords"]:
- if keyword.lower() in prompt_lower:
- pattern = f".{{0,15}}{keyword}.{{0,15}}"
- matches = re.findall(pattern, prompt_lower, re.IGNORECASE)
- for match in matches[:2]:
- keywords.append(match.strip())
- results[category] = {
- "title": info["title"],
- "description": info["description"],
- "score": score,
- "keywords": keywords[:5]
- }
- return results
-
-def analyze_with_porter(prompt: str) -> dict:
- prompt_lower = prompt.lower()
- results = {}
- for category, info in PORTER_FRAMEWORK.items():
- score = sum(1 for keyword in info["prompt_keywords"] if keyword.lower() in prompt_lower)
- keywords = []
- for keyword in info["prompt_keywords"]:
- if keyword.lower() in prompt_lower:
- pattern = f".{{0,15}}{keyword}.{{0,15}}"
- matches = re.findall(pattern, prompt_lower, re.IGNORECASE)
- for match in matches[:2]:
- keywords.append(match.strip())
- results[category] = {
- "title": info["title"],
- "description": info["description"],
- "score": score,
- "keywords": keywords[:5]
- }
- return results
-
-def analyze_with_bcg(prompt: str) -> dict:
- prompt_lower = prompt.lower()
- results = {}
- for category, info in BCG_FRAMEWORK.items():
- score = sum(1 for keyword in info["prompt_keywords"] if keyword.lower() in prompt_lower)
- keywords = []
- for keyword in info["prompt_keywords"]:
- if keyword.lower() in prompt_lower:
- pattern = f".{{0,15}}{keyword}.{{0,15}}"
- matches = re.findall(pattern, prompt_lower, re.IGNORECASE)
- for match in matches[:2]:
- keywords.append(match.strip())
- results[category] = {
- "title": info["title"],
- "description": info["description"],
- "score": score,
- "keywords": keywords[:5]
- }
- return results
-
-def format_business_framework_analysis(framework_type: str, analysis_result: dict) -> str:
- if not analysis_result:
- return ""
- titles = {
- 'swot': '# SWOT 분석 결과',
- 'porter': '# Porter의 5 Forces 분석 결과',
- 'bcg': '# BCG 매트릭스 분석 결과'
- }
- md = f"{titles.get(framework_type, '# 경영 프레임워크 분석')}\n\n"
- md += "각 요소별 텍스트 분석 점수와 관련 키워드입니다.\n\n"
- for category, info in analysis_result.items():
- md += f"## {info['title']}\n\n"
- md += f"{info['description']}\n\n"
- md += f"**관련성 점수**: {info['score']}\n\n"
- if info['keywords']:
- md += "**관련 키워드 및 컨텍스트**:\n"
- for keyword in info['keywords']:
- md += f"- *{keyword}*\n"
- md += "\n"
- else:
- md += "관련 키워드가 발견되지 않았습니다.\n\n"
- return md
-
-# ──────────────────────────────── 마크다운 → HTML 변환 ─────────────────────────
-def md_to_html(md_text: str, title: str = "Output") -> str:
- html_content = markdown.markdown(
- md_text,
- extensions=['tables', 'fenced_code', 'codehilite']
- )
- return f"""
-
-
-
- {title}
-
-
-
- {html_content}
-
-
-
-
-"""
-
-# ──────────────────────────────── 업로드 파일 처리 함수 ─────────────────────
-def process_text_file(uploaded_file):
- try:
- content = uploaded_file.read().decode('utf-8')
- return f"""# 업로드된 텍스트 파일: {uploaded_file.name}
-
-{content}
-"""
- except Exception as e:
- logging.error(f"텍스트 파일 처리 오류: {str(e)}")
- return f"**Error processing {uploaded_file.name}**: {str(e)}"
-
-def process_csv_file(uploaded_file):
- try:
- df = pd.read_csv(uploaded_file)
- return f"""# 업로드된 CSV 파일: {uploaded_file.name}
-
-## 기본 정보
-- 행 수: {df.shape[0]}
-- 열 수: {df.shape[1]}
-- 열 이름: {', '.join(df.columns.tolist())}
-
-## 첫 5행 데이터 미리보기
-{df.head(5).to_markdown(index=False)}
-
-## 기본 통계
-{df.describe().to_markdown()}
-"""
- except Exception as e:
- logging.error(f"CSV 파일 처리 오류: {str(e)}")
- return f"**Error processing {uploaded_file.name}**: {str(e)}"
-
-def process_pdf_file(uploaded_file):
- try:
- file_bytes = uploaded_file.read()
- pdf_file = io.BytesIO(file_bytes)
- reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file, strict=False)
-
- pages_preview = []
- for page_num in range(min(5, len(reader.pages))):
- page = reader.pages[page_num]
- pages_preview.append(f"--- Page {page_num+1} ---\n{page.extract_text()}")
-
- preview_text = "\n\n".join(pages_preview)
- return f"""# 업로드된 PDF 파일: {uploaded_file.name}
-
-## 기본 정보
-- 총 페이지 수: {len(reader.pages)}
-
-## 처음 5개 페이지 내용 미리보기
-{preview_text}
-"""
- except Exception as e:
- logging.error(f"PDF 파일 처리 오류: {str(e)}")
- return f"**Error processing {uploaded_file.name}**: {str(e)}"
-
-def process_uploaded_files(uploaded_files):
- """Process all uploaded files and return their content as markdown."""
- if not uploaded_files:
- return ""
- file_contents = []
- for file in uploaded_files:
- try:
- ext = file.name.split('.')[-1].lower()
- if ext == 'txt':
- file_contents.append(process_text_file(file))
- file.seek(0)
- elif ext == 'csv':
- file_contents.append(process_csv_file(file))
- file.seek(0)
- elif ext == 'pdf':
- file_contents.append(process_pdf_file(file))
- file.seek(0)
- else:
- file_contents.append(
- f"# Unsupported file: {file.name}\n\nThis file type is not supported for processing."
- )
- except Exception as e:
- logging.error(f"파일 처리 오류 {file.name}: {str(e)}")
- file_contents.append(f"# Error processing file: {file.name}\n\n{str(e)}")
-
- return "\n\n# 사용자 업로드 파일 분석\n\n" + "\n\n---\n\n".join(file_contents)
-
-# ──────────────────────────────── 이미지 생성 함수 ──────────────────────
-def generate_image(prompt: str):
- if not prompt:
- return None, None
- try:
- clean_prompt = prompt.strip("\"'").strip()
- if len(clean_prompt) < 3:
- return None, None
- logging.info(f"Sending image generation request with prompt: {clean_prompt}")
-
- res = Client(IMAGE_API_URL).predict(
- prompt=clean_prompt,
- width=768,
- height=768,
- guidance=3.5,
- inference_steps=30,
- seed=3,
- do_img2img=False,
- init_image=None,
- image2image_strength=0.8,
- resize_img=True,
- api_name="/generate_image"
- )
- if res and len(res) >= 2 and res[0]:
- logging.info("Successfully received image data")
- return res[0], clean_prompt
- else:
- logging.warning(f"Invalid response format from image API: {res}")
- return None, None
- except Exception as e:
- logging.error(f"Image generation error: {str(e)}", exc_info=True)
- return None, None
-
-# ──────────────────────────────── Kaggle API 관련 ───────────────────────
-@st.cache_resource
-def check_kaggle_availability():
- if not KAGGLE_API_KEY:
- logging.warning("Kaggle API를 사용할 수 없습니다. (KAGGLE_KEY가 비어 있음)")
- return False
- return True
-
-def extract_kaggle_search_keywords(prompt, top=3):
- clean_text = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', prompt.lower())
- stop_words = {
- 'the', 'a', 'an', 'in', 'on', 'at', 'of', 'for', 'to', 'by',
- '와', '과', '은', '는', '이', '가', '을', '를', '에', '에서', '으로'
- }
- words = [word for word in clean_text.split() if word not in stop_words and len(word) > 1]
- word_freq = Counter(words)
- top_words = [word for word, _ in word_freq.most_common(top)]
- if not top_words and words:
- top_words = words[:min(top, len(words))]
- return " ".join(top_words)
-
-def search_kaggle_datasets(query: str, top: int = 5) -> list[dict]:
- if not query:
- return []
- q_tokens = set(re.findall(r'[a-zA-Z가-힣]{2,}', query.lower()))
- scored = []
- for ds in KAGGLE_DATASETS.values():
- tokens = set(t.lower() for t in ds["keywords"])
- score = len(q_tokens & tokens)
- title_hit = any(tok in ds["title"].lower() for tok in q_tokens)
- sub_hit = any(tok in ds["subtitle"].lower() for tok in q_tokens)
- if title_hit:
- score += 2
- if sub_hit:
- score += 1
- if score > 0:
- scored.append((score, ds))
- scored.sort(key=lambda x: (-x[0], x[1]["ref"]))
- return [ds for _, ds in scored[:top]]
-
-@st.cache_data
-def download_and_analyze_dataset(dataset_ref: str, max_rows: int = 1000):
- if not (os.getenv("KAGGLE_USERNAME") and os.getenv("KAGGLE_KEY")):
- return "Kaggle API 인증정보가 없습니다."
- api = KaggleApi()
- api.authenticate()
- tmpdir = tempfile.mkdtemp()
- try:
- api.dataset_download_files(dataset_ref, path=tmpdir, unzip=True)
- except Exception as e:
- logging.error(f"Dataset download failed ({dataset_ref}): {e}")
- shutil.rmtree(tmpdir)
- return f"데이터셋 다운로드 오류: {e}"
-
- csv_files = glob.glob(f"{tmpdir}/**/*.csv", recursive=True)
- if not csv_files:
- shutil.rmtree(tmpdir)
- return "CSV 파일을 찾을 수 없습니다."
-
- try:
- df = pd.read_csv(csv_files[0], nrows=max_rows)
- analysis = {
- "shape": df.shape,
- "columns": df.columns.tolist(),
- "head": df.head().to_dict("records"),
- "describe": df.describe().to_dict(),
- "missing_values": df.isnull().sum().to_dict()
- }
- except Exception as e:
- analysis = f"CSV 파싱 오류: {e}"
-
- shutil.rmtree(tmpdir)
- return analysis
-
-def format_kaggle_analysis_markdown_multi(analyses: list[dict]) -> str:
- """
- 여러 Kaggle 데이터셋(최대 3개) 메타‧분석 결과를 한꺼번에 마크다운으로 반환
- analyses = [ {"meta": {...}, "analysis": {... or str}}, ... ]
- """
- if not analyses:
- return "# Kaggle 데이터셋\n\n관련 데이터셋을 찾을 수 없습니다.\n\n"
- md = "# Kaggle 데이터셋 분석 결과\n\n"
- md += "다음 데이터셋을 검토하여 아이디어 형성에 참고하세요.\n\n"
- for i, item in enumerate(analyses, 1):
- ds = item["meta"]
- ana = item["analysis"]
- md += f"## {i}. {ds['title']}\n\n"
- md += f"{ds['subtitle']}\n\n"
- md += f"- **참조** : {ds['ref']}\n"
- md += f"- **URL** : [{ds['url']}]({ds['url']})\n\n"
- if isinstance(ana, dict):
- md += f"**행 × 열** : {ana['shape'][0]} × {ana['shape'][1]}\n\n"
- md += "미리보기 & 통계 (펼치기)
\n\n"
- try:
- md += pd.DataFrame(ana["head"]).to_markdown(index=False) + "\n\n"
- except:
- pass
- try:
- md += pd.DataFrame(ana["describe"]).to_markdown() + "\n\n"
- except:
- pass
- md += "