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@@ -64,21 +64,53 @@ class LLMCollaborativeSystem:
 사용자 질문: {user_query}
 
 이 질문에 대해:
-1. 전체적인 접근 방향과 프레임워크를 제시하세요
-2. 핵심 요소와 고려사항을 구조화하여 설명하세요
-3. 이 주제에 대해 조사가 필요한 5-7개의 구체적인 키워드나 검색어를 제시하세요
+1. 문제의 본질과 핵심 요구사항을 파악하세요
+2. 해결을 위한 전략적 프레임워크를 수립하세요
+3. 창조자 AI가 혁신적인 아이디어를 낼 수 있도록 문제의 맥락과 제약사항을 명확히 정의하세요
+4. 성공 기준과 목표를 구체적으로 제시하세요"""
+    
+    def create_creator_prompt(self, user_query: str, supervisor_guidance: str) -> str:
+        """창조자 AI 프롬프트 생성"""
+        return f"""당신은 혁신적이고 창의적인 아이디어를 생성하는 창조자 AI입니다.
+
+사용자 질문: {user_query}
+
+감독자 AI의 분석:
+{supervisor_guidance}
+
+위 분석을 바탕으로:
+1. 기존 방식을 뛰어넘는 혁신적인 해결 방안 5-7개를 제시하세요
+2. 각 아이디어의 독창성과 잠재적 영향력을 설명하세요
+3. 실현 가능성과 함께 필요한 리소스를 개략적으로 제시하세요
+4. 아이디어 간의 시너지 효과나 결합 가능성을 탐색하세요
+5. 미래 지향적이고 파괴적인 혁신 요소를 포함하세요"""
+    
+    def create_supervisor_ideation_review_prompt(self, user_query: str, creator_ideas: str) -> str:
+        """감독자 AI의 아이디어 검토 및 조사 지시 프롬프트"""
+        return f"""당신은 거시적 관점에서 분석하고 지도하는 감독자 AI입니다.
+
+사용자 질문: {user_query}
+
+창조자 AI가 제시한 혁신적 아이디어들:
+{creator_ideas}
+
+이 아이디어들을 검토하고:
+1. 각 아이디어의 전략적 가치와 실현 가능성을 평가하세요
+2. 가장 유망한 3-4개 아이디어를 선별하고 그 이유를 설명하세요
+3. 선별된 아이디어에 대해 조사가 필요한 구체적인 키워드나 검색어를 제시하세요
+4. 조사 시 중점적으로 확인해야 할 사항들을 명시하세요
 
 키워드는 다음 형식으로 제시하세요:
 [검색 키워드]: 키워드1, 키워드2, 키워드3, 키워드4, 키워드5"""
     
     def create_researcher_prompt(self, user_query: str, supervisor_guidance: str, search_results: Dict[str, List[Dict]]) -> str:
-        """조사자 AI 프롬프트 생성"""
+        """조사자 AI 프롬프트 생성 (기존 코드 재사용)"""
         search_summary = ""
         all_results = []
         
         for keyword, results in search_results.items():
             search_summary += f"\n\n**{keyword}에 대한 검색 결과:**\n"
-            for i, result in enumerate(results[:10], 1):  # 상위 10개만 표시
+            for i, result in enumerate(results[:10], 1):
                 search_summary += f"{i}. {result.get('title', 'N/A')} (신뢰도: {result.get('credibility_score', 0):.2f})\n"
                 search_summary += f"   - {result.get('description', 'N/A')}\n"
                 search_summary += f"   - 출처: {result.get('url', 'N/A')}\n"
@@ -87,12 +119,11 @@ class LLMCollaborativeSystem:
                 
                 all_results.extend(results)
         
-        # 모순 감지
         contradictions = self.detect_contradictions(all_results)
         contradiction_text = ""
         if contradictions:
             contradiction_text = "\n\n**발견된 정보 모순:**\n"
-            for cont in contradictions[:3]:  # 최대 3개만 표시
+            for cont in contradictions[:3]:
                 contradiction_text += f"- {cont['type']}: {cont['source1']} vs {cont['source2']}\n"
         
         return f"""당신은 정보를 조사하고 정리하는 조사자 AI입니다.
@@ -109,84 +140,137 @@ class LLMCollaborativeSystem:
 위 검색 결과를 바탕으로:
 1. 각 키워드별로 중요한 정보를 정리하세요
 2. 신뢰할 수 있는 출처(신뢰도 0.7 이상)를 우선적으로 참고하세요
-3. 출처를 명확히 표기하여 실행자 AI가 검증할 수 있도록 하세요
-4. 정보의 모순이 있다면 양쪽 관점을 모두 제시하세요
-5. 최신 트렌드나 중요한 통계가 있다면 강조하세요
-6. 신뢰도가 낮은 정보는 주의 표시와 함께 포함하세요"""
+3. 실제 구현 사례나 성공 사례를 중점적으로 찾아 정리하세요
+4. 기술적 실현 가능성과 필요한 리소스 정보를 포함하세요
+5. 최신 트렌드와 미래 전망을 강조하세요"""
     
-    def create_supervisor_execution_prompt(self, user_query: str, research_summary: str) -> str:
+    def create_evaluator_research_prompt(self, user_query: str, creator_ideas: str, research_summary: str) -> str:
+        """평가자 AI의 조사 결과 평가 프롬프트"""
+        return f"""당신은 객관적이고 비판적인 시각으로 평가하는 평가자 AI입니다.
+
+사용자 질문: {user_query}
+
+창조자 AI의 아이디어:
+{creator_ideas}
+
+조사자 AI의 조사 결과:
+{research_summary}
+
+위 내용을 종합적으로 평가하여:
+1. 각 아이디어의 실현 가능성을 1-10점으로 평가하고 근거를 제시하세요
+2. 예상되는 리스크와 장애물을 구체적으로 분석하세요
+3. ROI(투자 대비 효과)를 예측하고 우선순위를 제안하세요
+4. 조사 결과의 신뢰성과 충분성을 평가하세요
+5. 추가로 필요한 정보나 검증 사항을 제시하세요
+6. 최종적으로 가장 실행 가능한 2-3개 방안을 추천하세요"""
+    
+    def create_supervisor_execution_prompt(self, user_query: str, evaluator_assessment: str) -> str:
         """감독자 AI의 실행 지시 프롬프트"""
         return f"""당신은 거시적 관점에서 분석하고 지도하는 감독자 AI입니다.
 
 사용자 질문: {user_query}
 
-조사자 AI가 정리한 조사 내용:
-{research_summary}
+평가자 AI의 종합 평가:
+{evaluator_assessment}
 
-위 조사 내용을 기반으로 실행자 AI에게 아주 구체적인 지시를 내려주세요:
-1. 조사된 정보를 어떻게 활용할지 명확히 지시하세요
-2. 실행 가능한 단계별 작업을 구체적으로 제시하세요
-3. 각 단계에서 참고해야 할 조사 내용을 명시하세요
-4. 예상되는 결과물의 형태를 구체적으로 설명하세요"""
+평가 결과를 바탕으로 실행자 AI에게 구체적인 지시를 내려주세요:
+1. 평가자가 추천한 방안들을 어떻게 구현할지 단계별로 명시하세요
+2. 각 단계의 구체적인 작업 내용과 예상 소요 시간을 제시하세요
+3. 리스크 대응 방안을 각 단계별로 준비하세요
+4. 성과 측정 지표와 마일스톤을 명확히 정의하세요
+5. 필요한 리소스와 협력 체계를 구체화하세요"""
     
-    def create_executor_prompt(self, user_query: str, supervisor_guidance: str, research_summary: str) -> str:
+    def create_executor_prompt(self, user_query: str, supervisor_guidance: str, full_context: str) -> str:
         """실행자 AI 프롬프트 생성"""
         return f"""당신은 세부적인 내용을 구현하는 실행자 AI입니다.
 
 사용자 질문: {user_query}
 
-조사자 AI가 정리한 조사 내용:
-{research_summary}
+전체 맥락 (아이디어, 조사, 평가):
+{full_context}
 
 감독자 AI의 구체적인 지시:
 {supervisor_guidance}
 
-위 조사 내용과 지시사항을 바탕으로:
-1. 조사된 정보를 적극 활용하여 구체적인 실행 계획을 작성하세요
-2. 각 단계별로 참고한 조사 내용을 명시하세요
-3. 실제로 적용 가능한 구체적인 방법론을 제시하세요
-4. 예상되는 성과와 측정 방법을 포함하세요"""
+위 모든 정보를 바탕으로:
+1. 즉시 실행 가능한 구체적인 행동 계획을 작성하세요
+2. 각 작업의 상세한 실행 방법과 필요 도구를 명시하세요
+3. 예상되는 결과물과 산출물을 구체적으로 설명하세요
+4. 단계별 체크리스트와 검증 방법을 포함하세요
+5. 실제 코드, 템플릿, 프로세스 등 즉시 사용 가능한 자료를 제공하세요"""
+    
+    def create_evaluator_execution_prompt(self, user_query: str, executor_plan: str) -> str:
+        """평가자 AI의 실행 계획 평가 프롬프트"""
+        return f"""당신은 객관적이고 비판적인 시각으로 평가하는 평가자 AI입니다.
+
+사용자 질문: {user_query}
+
+실행자 AI의 실행 계획:
+{executor_plan}
+
+이 실행 계획을 평가하여:
+1. 계획의 완성도와 실행 가능성을 평가하세요 (1-10점)
+2. 누락된 요소나 개선이 필요한 부분을 구체적으로 지적하세요
+3. 예상되는 실행 상의 문제점과 해결 방안을 제시하세요
+4. 성공 가능성을 높이기 위한 추가 제안을 하세요
+5. 최종 점검 사항과 품질 기준을 제시하세요"""
+    
+    def create_supervisor_final_prompt(self, user_query: str, evaluator_feedback: str) -> str:
+        """감독자 AI의 최종 지시 프롬프트"""
+        return f"""당신은 거시적 관점에서 분석하고 지도하는 감독자 AI입니다.
+
+사용자 질문: {user_query}
+
+평가자 AI의 실행 계획 평가:
+{evaluator_feedback}
+
+평가 내용을 바탕으로:
+1. 실행자 AI가 반드시 보완해야 할 핵심 사항을 명확히 지시하세요
+2. 최종 품질 기준과 완성도 요구사항을 제시하세요
+3. 즉시 실행 가능한 형태로 만들기 위한 구체적인 개선 방향을 제시하세요
+4. 성공적인 실행을 위한 핵심 성공 요인을 강조하세요"""
     
-    def create_executor_final_prompt(self, user_query: str, initial_response: str, supervisor_feedback: str, research_summary: str) -> str:
+    def create_executor_final_prompt(self, user_query: str, initial_plan: str, supervisor_final_guidance: str, full_context: str) -> str:
         """실행자 AI 최종 보고서 프롬프트"""
         return f"""당신은 세부적인 내용을 구현하는 실행자 AI입니다.
 
 사용자 질문: {user_query}
 
-조사자 AI의 조사 내용:
-{research_summary}
+전체 협업 맥락:
+{full_context}
+
+당신의 초기 실행 계획:
+{initial_plan}
 
-당신의 초기 답변:
-{initial_response}
+감독자 AI의 최종 지시사항:
+{supervisor_final_guidance}
 
-감독자 AI의 피드백 및 개선사항:
-{supervisor_feedback}
+모든 피드백을 완전히 반영하여 즉시 실행 가능한 최종 솔루션을 작성하세요:
+1. 모든 개선사항을 반영한 완성된 실행 계획
+2. 구체적인 실행 도구, 코드, 템플릿 제공
+3. 단계별 실행 가이드와 체크리스트
+4. 예상 결과와 성과 측정 방법
+5. 리스크 대응 계획과 문제 해결 가이드
+6. 지속적 개선을 위한 모니터링 체계
 
-위 피드백을 완전히 반영하여 최종 보고서를 작성하세요:
-1. 감독자의 모든 개선사항을 반영하세요
-2. 조사 내용을 더욱 구체적으로 활용하세요
-3. 실행 가능성을 높이는 세부 계획을 포함하세요
-4. 명확한 결론과 다음 단계를 제시하세요
-5. 전문적이고 완성도 높은 최종 보고서 형식으로 작성하세요"""
+**반드시 실용적이고 즉시 적용 가능한 형태로 작성하세요.**"""
     
     def extract_keywords(self, supervisor_response: str) -> List[str]:
-        """감독자 응답에서 키워드 추출"""
+        """감독자 응답에서 키워드 추출 (기존 코드 재사용)"""
         keywords = []
         
-        # [검색 키워드]: 형식으로 키워드 찾기
         keyword_match = re.search(r'\[검색 키워드\]:\s*(.+)', supervisor_response, re.IGNORECASE)
         if keyword_match:
             keyword_str = keyword_match.group(1)
             keywords = [k.strip() for k in keyword_str.split(',') if k.strip()]
         
-        # 키워드가 없으면 기본 키워드 생성
         if not keywords:
             keywords = ["best practices", "implementation guide", "case studies", "latest trends", "success factors"]
         
-        return keywords[:7]  # 최대 7개로 제한
+        return keywords[:7]
     
     def generate_synonyms(self, keyword: str) -> List[str]:
-        """키워드의 동의어/유사어 생성"""
+        """키워드의 동의어/유사어 생성 (기존 코드 재사용)"""
         synonyms = {
             "optimization": ["improvement", "enhancement", "efficiency", "tuning"],
             "performance": ["speed", "efficiency", "throughput", "latency"],
@@ -197,33 +281,30 @@ class LLMCollaborativeSystem:
             "best practices": ["proven methods", "industry standards", "guidelines", "recommendations"],
             "trends": ["developments", "innovations", "emerging", "future"],
             "machine learning": ["ML", "AI", "deep learning", "neural networks"],
-            "프로젝트": ["project", "사업", "업무", "작업"]
+            "프로젝트": ["project", "사업", "업무", "작업"],
+            "innovation": ["disruption", "breakthrough", "transformation", "revolution"],
+            "solution": ["approach", "method", "system", "framework"]
         }
         
-        # 키워드 정규화
         keyword_lower = keyword.lower()
         
-        # 직접 매칭되는 동의어가 있으면 반환
         if keyword_lower in synonyms:
-            return synonyms[keyword_lower][:2]  # 최대 2개
+            return synonyms[keyword_lower][:2]
         
-        # 부분 매칭 확인
         for key, values in synonyms.items():
             if key in keyword_lower or keyword_lower in key:
                 return values[:2]
         
-        # 동의어가 없으면 빈 리스트
         return []
     
     def calculate_credibility_score(self, result: Dict) -> float:
-        """검색 결과의 신뢰도 점수 계산 (0-1)"""
-        score = 0.5  # 기본 점수
+        """검색 결과의 신뢰도 점수 계산 (기존 코드 재사용)"""
+        score = 0.5
         
         url = result.get('url', '')
         title = result.get('title', '')
         description = result.get('description', '')
         
-        # URL 기반 점수
         trusted_domains = [
             '.edu', '.gov', '.org', 'wikipedia.org', 'nature.com', 
             'sciencedirect.com', 'ieee.org', 'acm.org', 'springer.com',
@@ -235,31 +316,26 @@ class LLMCollaborativeSystem:
                 score += 0.2
                 break
         
-        # HTTPS 사용 여부
         if url.startswith('https://'):
             score += 0.1
         
-        # 제목과 설명의 길이 (너무 짧으면 신뢰도 감소)
         if len(title) > 20:
             score += 0.05
         if len(description) > 50:
             score += 0.05
         
-        # 광고/스팸 키워드 체크
         spam_keywords = ['buy now', 'sale', 'discount', 'click here', '100% free']
         if any(spam in (title + description).lower() for spam in spam_keywords):
             score -= 0.3
         
-        # 날짜 정보가 있으면 가산점
         if any(year in description for year in ['2024', '2023', '2022']):
             score += 0.1
         
-        return max(0, min(1, score))  # 0-1 범위로 제한
+        return max(0, min(1, score))
     
     def fetch_url_content(self, url: str, max_length: int = 2000) -> str:
-        """URL에서 콘텐츠 추출"""
+        """URL에서 콘텐츠 추출 (기존 코드 재사용)"""
         try:
-            # User-Agent 설정
             headers = {
                 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
             }
@@ -271,19 +347,15 @@ class LLMCollaborativeSystem:
                 
             soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
             
-            # 스크립트와 스타일 제거
             for script in soup(["script", "style"]):
                 script.decompose()
             
-            # 본문 텍스트 추출
             text = soup.get_text()
             
-            # 공백 정리
             lines = (line.strip() for line in text.splitlines())
             chunks = (phrase.strip() for line in lines for phrase in line.split("  "))
             text = ' '.join(chunk for chunk in chunks if chunk)
             
-            # 길이 제한
             if len(text) > max_length:
                 text = text[:max_length] + "..."
             
@@ -294,10 +366,9 @@ class LLMCollaborativeSystem:
             return ""
     
     def detect_contradictions(self, results: List[Dict]) -> List[Dict]:
-        """검색 결과 간 모순 감지"""
+        """검색 결과 간 모순 감지 (기존 코드 재사용)"""
         contradictions = []
         
-        # 간단한 모순 감지 패턴
         opposite_pairs = [
             ("increase", "decrease"),
             ("improve", "worsen"),
@@ -308,18 +379,15 @@ class LLMCollaborativeSystem:
             ("growth", "decline")
         ]
         
-        # 결과들을 비교
         for i in range(len(results)):
             for j in range(i + 1, len(results)):
                 desc1 = results[i].get('description', '').lower()
                 desc2 = results[j].get('description', '').lower()
                 
-                # 반대 개념이 포함되어 있는지 확인
                 for word1, word2 in opposite_pairs:
                     if (word1 in desc1 and word2 in desc2) or (word2 in desc1 and word1 in desc2):
-                        # 같은 주제에 대해 반대 의견인지 확인
                         common_words = set(desc1.split()) & set(desc2.split())
-                        if len(common_words) > 5:  # 공통 단어가 5개 이상이면 같은 주제로 간주
+                        if len(common_words) > 5:
                             contradictions.append({
                                 'source1': results[i]['url'],
                                 'source2': results[j]['url'],
@@ -331,9 +399,8 @@ class LLMCollaborativeSystem:
         return contradictions
     
     def brave_search(self, query: str) -> List[Dict]:
-        """Brave Search API 호출"""
+        """Brave Search API 호출 (기존 코드 재사용)"""
         if self.test_mode or self.bapi_token == "YOUR_BRAVE_API_TOKEN":
-            # 테스트 모드에서는 시뮬레이션된 결과 반환
             test_results = []
             for i in range(5):
                 test_results.append({
@@ -347,9 +414,9 @@ class LLMCollaborativeSystem:
         try:
             params = {
                 "q": query,
-                "count": 20,  # 20개로 증가
+                "count": 20,
                 "safesearch": "moderate",
-                "freshness": "pw"  # Past week for recent results
+                "freshness": "pw"
             }
             
             response = requests.get(
@@ -369,11 +436,9 @@ class LLMCollaborativeSystem:
                         "url": item.get("url", ""),
                         "published": item.get("published", "")
                     }
-                    # 신뢰도 점수 계산
                     result["credibility_score"] = self.calculate_credibility_score(result)
                     results.append(result)
                 
-                # 신뢰도 점수 기준으로 정렬
                 results.sort(key=lambda x: x['credibility_score'], reverse=True)
                 return results
             else:
@@ -395,333 +460,732 @@ class LLMCollaborativeSystem:
     def call_llm_streaming(self, messages: List[Dict[str, str]], role: str) -> Generator[str, None, None]:
         """스트리밍 LLM API 호출"""
         
-        # 테스트 모드
         if self.test_mode:
             logger.info(f"테스트 모드 스트리밍 - Role: {role}")
             test_responses = {
                 "supervisor_initial": """이 질문에 대한 거시적 분석을 제시하겠습니다.
 
-1. **핵심 개념 파악**
-   - 질문의 본질적 요소를 심층 분석합니다
-   - 관련된 주요 이론과 원칙을 검토합니다
-   - 다양한 관점에서의 접근 방법을 ��려합니다
+**1. 문제의 본질 파악**
+사용자는 실용적이고 즉시 적용 가능한 해결책을 원하고 있습니다. 단순한 이론이나 개념이 아닌, 실제로 구현 가능한 구체적인 방안이 필요합니다.
 
-2. **전략적 접근 방향**
-   - 체계적이고 단계별 해결 방안을 수립합니다
-   - 장단기 목표를 명확히 설정합니다
-   - 리스크 요인과 대응 방안을 마련합니다
+**2. 전략적 프레임워크**
+- 단기 목표: 즉시 실행 가능한 quick win 솔루션 도출
+- 중기 목표: 지속 가능한 개선 체계 구축
+- 장기 목표: 혁신적 변화를 통한 경쟁 우위 확보
 
-3. **기대 효과와 과제**
-   - 예상되는 긍정적 성과를 분석합니다
-   - 잠재적 도전 과제를 식별합니다
-   - 지속가능한 발전 방향을 제시합니다
+**3. 제약사항 및 맥락**
+- 기존 리소스와 인프라 활용 극대화
+- 최소한의 투자로 최대 효과 달성
+- 실무진이 바로 이해하고 실행할 수 있는 수준
 
-[검색 키워드]: machine learning optimization, performance improvement strategies, model efficiency techniques, hyperparameter tuning best practices, latest ML trends 2024""",
+**4. 성공 기준**
+- 측정 가능한 개선 지표 (30% 이상 향상)
+- 3개월 내 가시적 성과 달성
+- ROI 200% 이상 달성""",
                 
-                "researcher": """조사 결과를 종합하여 다음과 같이 정리했습니다.
-
-**1. Machine Learning Optimization (신뢰도 높음)**
-- 최신 연구에 따르면 모델 최적화의 핵심은 아키텍처 설계와 훈련 전략의 균형입니다 (신뢰도: 0.85)
-- AutoML 도구들이 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하여 효율성을 크게 향상시킵니다 (신뢰도: 0.82)
-- 출처: ML Conference 2024 (https://mlconf2024.org), Google Research (https://research.google)
-- 동의어 검색 결과: "ML improvement", "AI optimization"에서 추가 정보 확인
-
-**2. Performance Improvement Strategies (신뢰도 높음)**
-- 데이터 품질 개선이 모델 성능 향상의 80%를 차지한다는 연구 결과 (신뢰도: 0.90)
-- 앙상블 기법과 전이학습이 주요 성능 개선 방법으로 입증됨 (신뢰도: 0.78)
-- 출처: Stanford AI Lab (https://ai.stanford.edu), MIT CSAIL (https://csail.mit.edu)
-- 벤치마크: ImageNet에서 95% 이상의 정확도 달성 사례
-
-**3. Model Efficiency Techniques (신뢰도 중간)**
-- 모델 경량화(Pruning, Quantization)로 추론 속도 10배 향상 가능 (신뢰도: 0.75)
-- Knowledge Distillation으로 모델 크기 90% 감소, 성능 유지 (신뢰도: 0.72)
-- 출처: ArXiv 논문 (https://arxiv.org/abs/2023.xxxxx)
-- ⚠️ 주의: 일부 소스는 5-7배 향상만을 보고하여 정보 상충 존재
-
-**4. 실제 적용 사례 (신뢰도 높음)**
-- Netflix: 추천 시스템 개선으로 사용자 만족도 35% 향상 (신뢰도: 0.88)
-- Tesla: 실시간 객체 인식 속도 50% 개선 (신뢰도: 0.80)
-- OpenAI: GPT 모델 효율성 개선으로 비용 70% 절감 (신뢰도: 0.85)
-- 출처: 각 기업 공식 블로그 및 기술 발표 자료
-
-**발견된 정보 모순:**
-1. 모델 압축률: 일부는 90% 압축 가능하다고 주장하나, 다른 소스는 70%가 한계라고 명시
-2. 성능 향상 폭: 10배 vs 5-7배 향상에 대한 의견 차이 존재
-3. 권장사항: 실제 적용 시 보수적인 수치(5-7배)를 기준으로 계획 수립 권장
-
-**핵심 인사이트:**
-- 최신 트렌드는 효율성과 성능의 균형에 초점
-- 2024년 들어 Sparse Models와 MoE(Mixture of Experts) 기법이 부상
-- 실무 적용 시 단계별 검증이 성공의 핵심""",
+                "creator": """혁신적인 아이디어를 제시하겠습니다.
+
+**🚀 아이디어 1: AI 기반 자동 최적화 시스템**
+- 독창성: 머신러닝이 스스로 시스템을 개선하는 자가 진화 시스템
+- 영향력: 인간 개입 없이 24/7 성능 향상, 90% 효율성 증가 가능
+- 필요 리소스: 클라우드 컴퓨팅, ML 엔지니어 1명
+- 실현 가능성: 8/10
+
+**💡 아이디어 2: 크라우드소싱 혁신 플랫폼**
+- 독창성: 전 직원이 참여하는 실시간 개선 아이디어 시장
+- 영향력: 집단 지성 활용으로 혁신 속도 10배 가속
+- 필요 리소스: 웹 플랫폼, 인센티브 예산
+- 실현 가능성: 9/10
+
+**🔄 아이디어 3: 디지털 트윈 시뮬레이션**
+- 독창성: 가상 환경에서 모든 시나리오를 사전 테스트
+- 영향력: 리스크 80% 감소, 실패 비용 제로화
+- 필요 리소스: 시뮬레이션 소프트웨어, 데이터 분석가
+- 실현 가능성: 7/10
+
+**🌐 아이디어 4: 블록체인 기반 프로세스 자동화**
+- 독창성: 신뢰 기반 자동 실행 스마트 컨트랙트
+- 영향력: 중개 비용 제거, 처리 시간 95% 단축
+- 필요 리소스: 블록체인 개발자, 네트워크 인프라
+- 실현 가능성: 6/10
+
+**🧬 아이디어 5: 생체모방 알고리즘 적용**
+- 독��성: 자연의 최적화 원리를 비즈니스에 적용
+- 영향력: 예측 불가능한 환경에서도 적응력 극대화
+- 필요 리소스: R&D 팀, 실험 환경
+- 실현 가능성: 5/10
+
+**시너지 효과**
+아이디어 1+2 결합: AI가 크라우드소싱 아이디어를 자동 평가하고 구현
+아이디어 3+4 결합: 블록체인으로 검증된 디지털 트윈 결과 자동 실행""",
+                
+                "supervisor_ideation_review": """창조자 AI의 아이디어를 검토한 결과입니다.
+
+**전략적 평가**
+1. AI 기반 자동 최적화 시스템 - ⭐⭐⭐⭐⭐
+   - 즉시 실행 가능하고 ROI가 명확함
+   - 기존 인프라 활용 가능
+
+2. 크라우드소싱 혁신 플랫폼 - ⭐⭐⭐⭐⭐
+   - 조직 문화 개선과 혁신 동시 달성
+   - 빠른 구현과 낮은 리스크
+
+3. 디지털 트윈 시뮬레이션 - ⭐⭐⭐⭐
+   - 중장기적 가치가 높음
+   - 초기 투자 대비 효과 검증 필요
+
+**선별된 아이디어**
+1, 2, 3번 아이디어를 중심으로 진행 권장
+
+**조사 필요 사항**
+- 성공 사례와 구현 방법론
+- 필요 기술 스택과 도구
+- 예상 비용과 ROI 데이터
+- 산업별 적용 사례
+
+[검색 키워드]: AI automation implementation case studies, crowdsourcing innovation platform examples, digital twin ROI analysis, machine learning optimization tools, employee innovation engagement systems""",
                 
-                "supervisor_execution": """조사 내용을 바탕으로 실행자 AI에게 다음과 같이 구체적으로 지시합니다.
-
-**1단계: 현재 모델 진단 (1주차)**
-- 조사된 벤치마크 기준으로 현재 모델 성능 평가
-- Netflix 사례를 참고하여 주요 병목 지점 식별
-- AutoML 도구를 활용한 초기 최적화 가능성 탐색
-
-**2단계: 데이터 품질 개선 (2-3주차)**
-- 조사 결과의 "80% 규칙"에 따라 데이터 정제 우선 실행
-- 데이터 증강 기법 적용 (조사된 최신 기법 활용)
-- A/B 테스트로 개선 효과 측정
-
-**3단계: 모델 최적화 구현 (4-6주차)**
-- Knowledge Distillation 적용하여 모델 경량화
-- 조사된 Pruning 기법으로 추론 속도 개선
-- Tesla 사례의 실시간 처리 최적화 기법 벤치마킹
-
-**4단계: 성과 검증 및 배포 (7-8주차)**
-- OpenAI 사례의 비용 절감 지표 적용
-- 조사된 성능 지표로 개선율 측정
-- 단계적 배포 전략 수립""",
+                "researcher": """조사 결과를 종합하여 보고합니다.
+
+**1. AI 자동 최적화 시스템 구현 사례 (신뢰도 0.92)**
+- Google: AutoML로 모델 성능 40% 개선, 개발 시간 90% 단축
+- Netflix: 실시간 최적화로 스트리밍 품질 35% 향상
+- 구현 도구: TensorFlow Extended, AutoKeras, H2O.ai
+- 평균 ROI: 6개월 내 250%
+- 출처: Google AI Blog, Netflix Tech Blog
+
+**2. 크라우드소싱 혁신 플랫폼 성공 사례 (신뢰도 0.88)**
+- P&G Connect+Develop: 외부 혁신으로 R&D 생산성 60% 향상
+- Lego Ideas: 고객 아이디어로 신제품 출시 주기 50% 단축
+- 플랫폼: IdeaScale, Brightidea, Spigit
+- 평균 참여율: 직원의 75%
+- 출처: Harvard Business Review, MIT Sloan Review
+
+**3. 디지털 트윈 ROI 분석 (신뢰도 0.85)**
+- GE: 예측 정비로 다운타임 20% 감소, 연간 $1.6B 절감
+- Siemens: 제품 개발 주기 50% 단축
+- 필요 기술: Azure Digital Twins, AWS IoT TwinMaker
+- 초기 투자 회수: 평균 18개월
+- 출처: Gartner Report 2024, IDC Research
+
+**4. 실제 구현 가이드 (신뢰도 0.90)**
+- 단계별 구현 로드맵 확보
+- 오픈소스 도구 목록 및 비용 분석
+- 필요 인력: 프로젝트당 3-5명
+- 구현 기간: 3-6개월
+
+**5. 최신 트렌드 (신뢰도 0.87)**
+- 2024년 AI 자동화가 주류로 부상
+- Low-code/No-code 플랫폼으로 진입 장벽 낮아짐
+- Edge AI로 실시간 최적화 가능
+- 출처: McKinsey Digital Report 2024
+
+**핵심 인사이트**
+- 세 가지 아이디어 모두 검증된 성공 사례 존재
+- 투자 대비 효과가 명확히 입증됨
+- 기술적 구현 장벽이 낮아지고 있음
+- 빠른 실행이 경쟁 우위의 핵심""",
                 
-                "executor": """감독자의 지시와 조사 내용을 기반으로 구체적인 실행 계획을 수립합니다.
-
-**1단계: 현재 모델 진단 (1주차)**
-- 월요일-화요일: MLflow를 사용한 현재 모델 메트릭 수집
-  * 조사 결과 참고: Netflix가 사용한 핵심 지표 (정확도, 지연시간, 처리량)
-- 수요일-목요일: AutoML 도구 (Optuna, Ray Tune) 설정 및 초기 실행
-  * 조사된 best practice에 따라 search space 정의
-- 금요일: 진단 보고서 작성 및 개선 우선순위 결정
-
-**2단계: 데이터 품질 개선 (2-3주차)**
-- 데이터 정제 파이프라인 구축
-  * 조사 결과의 "80% 규칙" 적용: 누락값, 이상치, 레이블 오류 처리
-  * 코드 예시: `data_quality_pipeline.py` 구현
-- 데이터 증강 구현
-  * 최신 기법 적용: MixUp, CutMix, AutoAugment
-  * 검증 데이터셋으로 효과 측정 (목표: 15% 성능 향상)
-
-**3단계: 모델 최적화 구현 (4-6주차)**
-- Knowledge Distillation 구현
-  * Teacher 모델: 현재 대규모 모델
-  * Student 모델: 90% 작은 크기 목표 (조사 결과 기반)
-  * 구현 프레임워크: PyTorch/TensorFlow
-- Pruning 및 Quantization 적용
-  * 구조적 pruning으로 50% 파라미터 제거
-  * INT8 quantization으로 추가 4배 속도 향상
-  * Tesla 사례 참고: TensorRT 최적화 적용
-
-**4단계: 성과 검증 및 배포 (7-8주차)**
-- 성과 지표 측정
-  * 추론 속도: 목표 10배 향상 (조사 결과 기반)
-  * 정확도 손실: 최대 2% 이내 유지
-  * 비용 절감: 70% 목표 (OpenAI 사례 참고)
-- 배포 전략
-  * A/B 테스트: 10% 트래픽으로 시작
-  * 모니터링: Prometheus + Grafana 대시보드
-  * 롤백 계획: 성능 저하 시 자동 롤백
-
-**예상 결과물**
-- 최적화된 모델 (크기 90% 감소, 속도 10배 향상)
-- 상세 성능 벤치마크 보고서
-- 프로덕션 배포 가이드 및 모니터링 대시보드
-- 재현 가능한 최적화 파이프라인 코드""",
+                "evaluator_research": """조사 결과를 객관적으로 평가합니다.
+
+**실현 가능성 평가**
+1. AI 자동 최적화 시스템: 9/10
+   - 근거: 다수의 성공 사례, 명확한 ROI, 기술 성숙도 높음
+   - 리스크: 초기 데이터 품질, 내부 저항
+   - ROI 예측: 6개월 내 250% (조사 결과 검증됨)
+
+2. 크라우드소싱 혁신 플랫폼: 9/10
+   - 근거: 즉시 구현 가능, 낮은 기술 장벽
+   - 리스크: 참여도 저하, 아이디어 품질 관리
+   - ROI 예측: 1년 내 180%
+
+3. 디지털 트윈: 7/10
+   - 근거: 높은 잠재력, 장기적 가치
+   - 리스크: 초기 투자 규모, 기술 복잡도
+   - ROI 예측: 18개월 내 200%
+
+**조사 신뢰성 평가**
+- 출처 신뢰도: 평균 0.88 (매우 높음)
+- 정보 충분성: 85% (실행에 충분)
+- 추가 필요 정보: 산업별 세부 사례, 실패 요인 분석
+
+**최종 추천**
+1순위: AI 자동 최적화 + 크라우드소싱 통합 접근
+- 두 방안을 결합하여 시너지 극대화
+- 단계적 구현으로 리스크 최소화
+- 3개월 내 가시적 성과 가능
+
+2순위: 디지털 트윈 (중장기 프로젝트로 병행)""",
                 
-                "supervisor_review": """실행자 AI의 계획을 검토한 결과, 조사 내용이 잘 반영되었습니다. 다음과 같은 개선사항을 제안합니다.
+                "supervisor_execution": """평가 결과를 바탕으로 구체적인 실행 지시를 내립니다.
+
+**통합 실행 전략**
+AI 자동 최적화와 크라우드소싱을 결합한 "지능형 혁신 시스템" 구축
+
+**1단계: 기반 구축 (1-2주차)**
+- AI 자동 최적화 파일럿 프로젝트 선정
+- 크라우드소싱 플랫폼 도구 선정 (IdeaScale 추천)
+- 프로젝트팀 구성: PM 1명, ML 엔지니어 2명, 플랫폼 관리자 1명
+- 초기 예산: $50,000
+
+**2단계: 파일럿 실행 (3-6주차)**
+- 선정 부서에서 AI 최적화 테스트
+- 전사 아이디어 공모 시작
+- 주간 성과 측정 및 조정
+- 리스크: 데이터 품질 → 대응: 데이터 정제 자동화
+
+**3단계: 통합 및 확장 (7-12주차)**
+- AI가 크라우드소싱 아이디어 자동 평가
+- 최우수 아이디어 자동 시뮬레이션
+- 단계적 전사 확대
+- 성과 지표: 효율성 30% 향상, 혁신 아이디어 100개/월
+
+**리스크 대응 계획**
+- 기술적 문제: 24/7 모니터링, 롤백 계획
+- 참여 저조: 게임화, 인센티브 강화
+- 품질 이슈: AI 기반 품질 검증
+
+**성과 측정**
+- 주간: 시스템 성능, 참여율
+- 월간: ROI, 혁신 지표
+- 분기: 전략적 영향 평가""",
+                
+                "executor": """즉시 실행 가능한 구체적 계획을 제시합니다.
+
+**🚀 1주차: 킥오프 및 환경 구축**
+
+월요일-화요일: 프로젝트팀 구성 및 환경 설정
+```python
+# AI 최적화 환경 설정 스크립트
+import tensorflow as tf
+from tensorflow import keras
+import autokeras as ak
+
+# 자동 최적화 파이프라인 설정
+class AutoOptimizer:
+    def __init__(self):
+        self.model = ak.AutoModel(
+            project_name='auto_optimization',
+            max_trials=100
+        )
+    
+    def optimize(self, data):
+        # 자동 하이퍼파라미터 튜닝
+        self.model.fit(data['X'], data['y'])
+        return self.model.evaluate(data['X_test'], data['y_test'])
+```
+
+수요일-금요일: 크라우드소싱 플랫폼 구축
+- IdeaScale 계정 설정 및 커스터마이징
+- 직원 온보딩 자료 작성
+- 평가 기준 및 보상 체계 수립
+
+**📊 2-3주차: 파일럿 프로그램 실행**
+
+데이터 수집 및 AI 모델 훈련:
+```python
+# 실시간 성능 모니터링 대시보드
+import dash
+import plotly.graph_objs as go
+
+app = dash.Dash(__name__)
+app.layout = html.Div([
+    dcc.Graph(id='live-performance'),
+    dcc.Interval(id='graph-update', interval=1000)
+])
+
+@app.callback(Output('live-performance', 'figure'),
+              [Input('graph-update', 'n_intervals')])
+def update_metrics(n):
+    # 실시간 성능 지표 업데이트
+    return create_performance_dashboard()
+```
+
+크라우드소싱 캠페인 런칭:
+- 첫 주 챌린지: "효율성 10% 개선 아이디어"
+- 일일 리더보드 및 포인트 시스템
+- AI 자동 아이디어 분류 및 초기 평가
+
+**🔧 4-6주차: 통합 시스템 구현**
+
+AI-크라우드소싱 통합 모듈:
+```python
+class InnovationEngine:
+    def __init__(self):
+        self.ai_evaluator = AIIdeaEvaluator()
+        self.crowd_platform = CrowdsourcingPlatform()
+    
+    def process_idea(self, idea):
+        # 1. AI 초기 평가
+        score = self.ai_evaluator.evaluate(idea)
+        
+        # 2. 유망 아이디어 자동 시뮬레이션
+        if score > 0.7:
+            simulation_result = self.run_simulation(idea)
+            
+        # 3. 실행 우선순위 자동 배정
+        return self.prioritize_execution(idea, score, simulation_result)
+```
+
+**📈 예상 산출물**
+1. 구동 가능한 AI 최적화 시스템
+2. 활성화된 크라우드소싱 플랫폼  
+3. 통합 대시보드 및 분석 도구
+4. 첫 달 목표: 50개 아이디어, 5개 구현, 15% 효율성 개선""",
+                
+                "evaluator_execution": """실행 계획을 평가합니다.
+
+**계획 완성도: 8.5/10**
 
 **강점**
-- 조사된 사례들(Netflix, Tesla, OpenAI)이 각 단계에 적절히 활용됨
-- 구체적인 도구와 기법이 명시되어 실행 가능성이 높음
-- 측정 가능한 목표가 조사 결과를 기반으로 설정됨
+- 즉시 실행 가능한 코드와 구체적 일정 제공
+- 단계별 명확한 목표와 산출물 정의
+- 기술 스택이 검증되고 실용적임
 
 **개선 필요사항**
-1. **리스크 관리 강화**
-   - 각 단계별 실패 시나리오와 대응 방안 추가 필요
-   - 기술적 문제 발생 시 백업 계획 수립
-   
-2. **비용 분석 구체화**
-   - OpenAI 사례의 70% 절감을 위한 구체적인 비용 계산
-   - ROI 분석 및 투자 대비 효과 측정 방법
-   
-3. **팀 협업 체계화**
-   - 데이터 과학자, ML 엔지니어, DevOps 간 역할 분담 명확화
-   - 주간 진행 상황 공유 및 이슈 트래킹 프로세스
-
-**추가 권장사항**
-- 최신 연구 동향 모니터링 체계 구축
-- 경쟁사 벤치마킹을 위한 정기적인 조사 프로세스
-- 내부 지식 공유를 위한 문서화 및 세미나 계획
-- 실패 사례에서 배운 교훈을 축적하는 시스템 구축""",
+1. 데이터 보안 및 프라이버시 대책 미흡
+   - 추가 필요: GDPR 준수 체크리스트, 데이터 암호화 방안
+
+2. 변화 관리 계획 부족
+   - 추가 필요: 직원 교육 프로그램, 저항 관리 전략
+
+3. 백업 및 복구 계획 누락
+   - 추가 필요: 시스템 장애 시 BCP, 데이터 백업 주기
+
+**실행 상 예상 문제점**
+1. 초기 데이터 부족 → 해결: 합성 데이터 생성 또는 전이학습
+2. 직원 참여 저조 → 해결: 챔피언 그룹 육성, 조기 성공 사례 홍보
+3. 기술 통합 복잡도 → 해결: 마이크로서비스 아키텍처 채택
+
+**추가 제안**
+- A/B 테스트 프레임워크 구축
+- 실패 시 빠른 피벗을 위한 의사결정 체계
+- 외부 전문가 자문단 구성
+- 경쟁사 벤치마킹 정기 실시
+
+**품질 기준**
+- 코드 커버리지 80% 이상
+- 응답 시간 200ms 이하
+- 시스템 가용성 99.9%
+- 사용자 만족도 4.5/5 이상""",
+                
+                "supervisor_final": """평가를 바탕으로 최종 개선 지시를 내립니다.
+
+**필수 보완 사항**
+
+1. **보안 및 컴플라이언스 강화**
+   - GDPR/CCPA 준수 체크리스트 즉시 작성
+   - 전체 데이터 플로우 암호화 구현
+   - 접근 권한 관리 시스템 구축
+
+2. **변화 관리 프로그램 추가**
+   - 1주차에 전직원 타운홀 미팅 실시
+   - 부서별 챔피언 선정 및 인센티브 제공
+   - 주간 성공 사례 공유 세션 운영
+
+3. **리스크 관리 체계 구축**
+   - 24/7 모니터링 대시보드 구현
+   - 자동 롤백 시스템 구축
+   - 핫라인 및 긴급 대응팀 구성
+
+**품질 보증 요구사항**
+- 모든 코드는 peer review 필수
+- 자동화된 테스트 커버리지 85% 이상
+- 일일 스탠드업으로 진행상황 체크
+
+**성공을 위한 핵심 요소**
+1. 경영진의 visible한 지원과 참여
+2. Quick win 사례를 통한 모멘텀 구축
+3. 지속적인 개선과 빠른 피드백 루프
+4. 투명한 성과 공유와 보상
+
+**최종 목표**
+- 3개월 내 ROI 150% 달성
+- 직원 참여율 80% 이상
+- 시스템 안정성 99.9% 유지""",
                 
-                "executor_final": """감독자 AI의 피드백을 완전히 반영하여 최종 실행 보고��를 작성합니다.
+                "executor_final": """모든 피드백을 반영한 최종 실행 가능 솔루션입니다.
 
-# 🎯 기계학습 모델 성능 향상 최종 실행 보고서
+# 🎯 지능형 혁신 시스템 구축 - 최종 실행 가이드
 
 ## 📋 Executive Summary
-본 보고서는 웹 검색을 통해 수집된 최신 사례와 감독자 AI의 전략적 지침을 바탕으로, 8주간의 체계적인 모델 최적화 프로젝트를 제시합니다. 목표는 모델 크기 90% 감소, 추론 속도 10배 향상, 운영 비용 70% 절감입니다.
+AI 자동 최적화와 크라우드소싱을 통합한 혁신 시스템으로 3개월 내 효율성 30% 향상, ROI 150% 달성을 목표로 합니다.
 
-## 📊 1단계: 현재 모델 진단 및 베이스라인 설정 (1주차)
+## 🚀 1주차: 보안 강화된 프로젝트 시작
 
-### 실행 계획
-**월-화요일: 성능 메트릭 수집**
-- MLflow를 통한 현재 모델 전체 분석
-- Netflix 사례 기반 핵심 지표: 정확도(92%), 지연시간(45ms), 처리량(1,000 req/s)
-- 리소스 사용량: GPU 메모리 8GB, 추론 시 CPU 사용률 85%
+### Day 1-2: 킥오프 및 보안 체계 구축
+```python
+# 보안 강화된 데이터 처리 파이프라인
+from cryptography.fernet import Fernet
+import hashlib
+from datetime import datetime
 
-**수-목요일: AutoML 초기 탐색**
-- Optuna로 하이퍼파라미터 최적화 (200회 시도)
-- Ray Tune으로 분산 학습 환경 구축
-- 초기 개선 가능성: 15-20% 성능 향상 예상
+class SecureDataPipeline:
+    def __init__(self):
+        self.key = Fernet.generate_key()
+        self.cipher = Fernet(self.key)
+        self.audit_log = []
+    
+    def process_data(self, data, user_id):
+        # GDPR 준수 암호화
+        encrypted = self.cipher.encrypt(data.encode())
+        
+        # 감사 로그
+        self.audit_log.append({
+            'user': user_id,
+            'action': 'data_process',
+            'timestamp': datetime.now(),
+            'data_hash': hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()
+        })
+        
+        return self.run_optimization(encrypted)
+    
+    def run_optimization(self, encrypted_data):
+        # 암호화된 상태에서 처리
+        decrypted = self.cipher.decrypt(encrypted_data)
+        # AI 최적화 로직
+        return optimized_result
+```
 
-**금요일: 진단 보고서 및 리스크 분석**
-- 주요 병목: 모델 크기(2.5GB), 배치 처리 비효율성
-- 리스크: 데이터 드리프트, 하드웨어 제약
-- 백업 계획: 클라우드 GPU 인스턴스 확보
+### Day 3: 전직원 타운홀 미팅
+**어젠다 (1시간)**
+1. 비전 공유: CEO 발표 (10분)
+2. 시스템 소개: 프로젝트 리더 (20분)
+3. 혜택 설명: 직원 관점에서 (15분)
+4. Q&A 및 피드백 (15분)
+
+**변화 관리 자료**
+```markdown
+# 직원을 위한 혁신 시스템 가이드
+
+## 당신에게 주는 혜택
+✅ 아이디어가 즉시 실행됩니다
+✅ 기여도에 따른 명확한 보상
+✅ 반복 업무 자동화로 창의적 업무 집중
+✅ 실시간 성과 확인 가능
+
+## 참여 방법 (3단계)
+1. 플랫폼 로그인 → 아이디어 제출
+2. AI가 자동 평가 → 24시간 내 피드백
+3. 실행 및 보상 → 포인트/보너스 지급
+```
 
-### 예상 산출물
-- 상세 성능 베이스라인 문서
-- 개선 기회 우선순위 매트릭스
-- 리스크 레지스터 및 대응 계획
+### Day 4-5: 기술 인프라 구축
+```python
+# 통합 모니터링 대시보드
+import dash
+import plotly.graph_objs as go
+from dash import dcc, html, Input, Output
+import pandas as pd
 
-## 📊 2단계: 데이터 품질 개선 (2-3주차)
+class MonitoringDashboard:
+    def __init__(self):
+        self.app = dash.Dash(__name__)
+        self.setup_layout()
+        self.setup_callbacks()
+    
+    def setup_layout(self):
+        self.app.layout = html.Div([
+            html.H1("지능형 혁신 시스템 대시보드"),
+            
+            # 실시간 KPI
+            html.Div([
+                dcc.Graph(id='efficiency-gauge'),
+                dcc.Graph(id='participation-rate'),
+                dcc.Graph(id='roi-tracker'),
+                dcc.Graph(id='system-health')
+            ], style={'display': 'flex'}),
+            
+            # 알림 시스템
+            html.Div(id='alerts', className='alert-box'),
+            
+            # 자동 업데이트
+            dcc.Interval(id='interval', interval=5000)
+        ])
+    
+    def setup_callbacks(self):
+        @self.app.callback(
+            [Output('efficiency-gauge', 'figure'),
+             Output('alerts', 'children')],
+            [Input('interval', 'n_intervals')]
+        )
+        def update_dashboard(n):
+            # 실시간 메트릭 수집
+            metrics = self.collect_metrics()
+            
+            # 임계값 체크 및 알림
+            alerts = self.check_thresholds(metrics)
+            
+            return self.create_gauge(metrics['efficiency']), alerts
+```
 
-### 실행 계획
-**2주차: 데이터 정제 파이프라인**
+## 📊 2-3주차: 스마트 파일럿 프로그램
+
+### 크라우드소싱 게임화 시스템
 ```python
-# data_quality_pipeline.py 주요 구성
-class DataQualityPipeline:
+class GamificationEngine:
     def __init__(self):
-        self.validators = [
-            MissingValueHandler(threshold=0.05),
-            OutlierDetector(method='isolation_forest'),
-            LabelConsistencyChecker(),
-            DataDriftMonitor()
-        ]
+        self.levels = {
+            'Novice': 0,
+            'Contributor': 100,
+            'Innovator': 500,
+            'Champion': 1000,
+            'Legend': 5000
+        }
+        self.badges = {
+            'first_idea': '첫 아이디어',
+            'week_streak': '주간 연속 참여',
+            'top_rated': '최고 평점',
+            'implemented': '아이디어 실행됨'
+        }
+    
+    def process_contribution(self, user_id, idea):
+        points = self.calculate_points(idea)
+        badges = self.check_badges(user_id, idea)
+        level_up = self.check_level_up(user_id, points)
+        
+        # 실시간 알림
+        if level_up:
+            self.notify_achievement(user_id, level_up)
+        
+        return {
+            'points': points,
+            'badges': badges,
+            'level': self.get_user_level(user_id),
+            'ranking': self.get_ranking(user_id)
+        }
+```
+
+### AI 평가 및 시뮬레이션 엔진
+```python
+class AIInnovationEvaluator:
+    def __init__(self):
+        self.models = {
+            'feasibility': self.load_model('feasibility_model.h5'),
+            'impact': self.load_model('impact_model.h5'),
+            'cost': self.load_model('cost_model.h5')
+        }
     
-    def process(self, data):
-        # 80% 규칙 적용: 데이터 품질이 성능의 80% 결정
-        for validator in self.validators:
-            data = validator.transform(data)
-            self.log_metrics(validator.get_stats())
-        return data
+    def evaluate_idea(self, idea_text, metadata):
+        # NLP 처리
+        features = self.extract_features(idea_text)
+        
+        # 다차원 평가
+        scores = {
+            'feasibility': self.models['feasibility'].predict(features),
+            'impact': self.models['impact'].predict(features),
+            'cost_efficiency': self.models['cost'].predict(features),
+            'innovation_index': self.calculate_innovation(features)
+        }
+        
+        # 자동 시뮬레이션 트리거
+        if scores['feasibility'] > 0.7 and scores['impact'] > 0.8:
+            simulation_result = self.run_simulation(idea_text, metadata)
+            scores['simulation'] = simulation_result
+        
+        return self.generate_report(scores, idea_text)
 ```
 
-**3주차: 고급 데이터 증강**
-- MixUp: 15% 정확도 향상 예상
-- CutMix: 경계 검출 성능 20% 개선
-- AutoAugment: 자동 최적 증강 정책 탐색
-- A/B 테스트: 각 기법별 효과 측정
-
-### 리스크 대응
-- 데이터 품질 저하 시: 롤백 메커니즘 구현
-- 증강 과적합 방지: 검증셋 분리 및 교차 검증
-
-### 예상 산출물
-- 자동화된 데이터 품질 파이프라인
-- 데이터 품질 대시보드 (Grafana)
-- 15% 이상 성능 향상 검증 보고서
-
-## 📊 3단계: 모델 최적화 구현 (4-6주차)
-
-### 실행 계획
-**4-5주차: Knowledge Distillation**
-- Teacher 모델: 현재 2.5GB 모델
-- Student 모델 아키텍처:
-  * 파라미터 수: 250M → 25M (90% 감소)
-  * 레이어 수: 24 → 6
-  * Hidden dimension: 1024 → 256
-- 훈련 전략:
-  * Temperature: 5.0
-  * Alpha (KD loss weight): 0.7
-  * 훈련 에폭: 50
-
-**6주차: Pruning & Quantization**
-- 구조적 Pruning:
-  * Magnitude 기반 50% 채널 제거
-  * Fine-tuning: 10 에폭
-- INT8 Quantization:
-  * Post-training quantization
-  * Calibration dataset: 1,000 샘플
-- TensorRT 최적화 (Tesla 사례 적용):
-  * FP16 추론 활성화
-  * 동적 배치 최적화
-
-### 팀 협업 체계
-- ML 엔지니어: 모델 아키텍처 및 훈련
-- DevOps: 인프라 및 배포 파이프라인
-- 데이터 과학자: 성능 분석 및 검증
-- 주간 스탠드업 미팅 및 Jira 이슈 트래킹
-
-### 예상 산출물
-- 최적화된 모델 체크포인트
-- 성능 벤치마크 상세 보고서
-- 모델 변환 자동화 스크립트
-
-## 📊 4단계: 성과 검증 및 프로덕션 배포 (7-8주차)
-
-### 실행 계획
-**7주차: 종합 성능 검증**
-- 성능 지표 달성도:
-  * 추론 속도: 45ms → 4.5ms (10배 향상) ✓
-  * 모델 크기: 2.5GB → 250MB (90% 감소) ✓
-  * 정확도 손실: 92% → 90.5% (1.5% 손실) ✓
-- 비용 분석:
-  * GPU 인스턴스: $2,000/월 → $600/월
-  * 처리량 증가로 인한 서버 수 감소: 10대 → 3대
-  * 총 비용 절감: 70% 달성 ✓
-
-**8주차: 단계적 배포**
-- Canary 배포:
-  * 1일차: 1% 트래픽
-  * 3일차: 10% 트래픽
-  * 7일차: 50% 트래픽
-  * 14일차: 100% 전환
-- 모니터링 설정:
-  * Prometheus + Grafana 대시보드
-  * 알림 임계값: 지연시간 >10ms, 오류율 >0.1%
-- 롤백 계획:
-  * 자동 롤백 트리거 설정
-  * Blue-Green 배포로 즉시 전환 가능
-
-### ROI 분석
-- 초기 투자: $50,000 (인건비 + 인프라)
-- 월간 절감액: $14,000
-- 투자 회수 기간: 3.6개월
-- 1년 순이익: $118,000
-
-### 예상 산출물
-- 프로덕션 배포 완료
-- 실시간 모니터링 대시보드
-- ROI 분석 보고서
-- 운영 가이드 문서
-
-## 📈 지속적 개선 계획
-
-### 모니터링 및 유지보수
-- 월간 성능 리뷰 미팅
-- 분기별 재훈련 계획
-- 신기술 도입 검토 (Sparse Models, MoE)
-
-### 지식 공유
-- 내부 기술 세미나 (월 1회)
-- 외부 컨퍼런스 발표 준비
-- 오픈소스 기여 계획
-
-### 차기 프로젝트
-- 엣지 디바이스 배포 최적화
-- 연합 학습(Federated Learning) 도입
-- AutoML 플랫폼 구축
-
-## 📝 결론
-본 프로젝트는 최신 연구 결과와 업계 베스트 프랙티스를 적용하여, 8주 만에 모델 성능을 획기적으로 개선하고 운영 비용을 70% 절감하는 성과를 달성할 것으로 예상됩니다. 체계적인 접근과 리스크 관리, 그리고 지속적인 개선 계획을 통해 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
+## 🔧 4-6주차: 고급 통합 및 최적화
+
+### 자동 실행 파이프라인
+```python
+class AutoExecutionPipeline:
+    def __init__(self):
+        self.executor = TaskExecutor()
+        self.validator = ResultValidator()
+        self.rollback = RollbackManager()
+    
+    def execute_approved_idea(self, idea_id):
+        try:
+            # 실행 계획 생성
+            plan = self.create_execution_plan(idea_id)
+            
+            # 단계별 실행 with 체크포인트
+            for step in plan.steps:
+                result = self.executor.execute(step)
+                
+                if not self.validator.validate(result):
+                    self.rollback.restore_checkpoint(step.checkpoint)
+                    return self.handle_failure(step, result)
+                
+                # 실시간 진행상황 업데이트
+                self.update_progress(idea_id, step.completion_rate)
+            
+            return self.finalize_execution(idea_id)
+            
+        except Exception as e:
+            self.emergency_rollback(idea_id)
+            self.alert_team(e)
+```
+
+### 지속적 개선 시스템
+```python
+class ContinuousImprovement:
+    def __init__(self):
+        self.ml_pipeline = MLPipeline()
+        self.feedback_loop = FeedbackLoop()
+        
+    def daily_optimization(self):
+        # 매일 자정 실행
+        performance_data = self.collect_daily_metrics()
+        
+        # 모델 재훈련
+        self.ml_pipeline.retrain(performance_data)
+        
+        # A/B 테스트 자동 설정
+        experiments = self.design_experiments(performance_data)
+        
+        for exp in experiments:
+            self.run_ab_test(exp)
+        
+        # 인사이트 생성
+        insights = self.generate_insights(performance_data)
+        self.distribute_report(insights)
+```
+
+## 📈 성과 측정 및 보고 체계
+
+### 실시간 KPI 대시보드
+```python
+kpi_metrics = {
+    'efficiency_gain': {
+        'current': 0,
+        'target': 30,
+        'unit': '%'
+    },
+    'participation_rate': {
+        'current': 0,
+        'target': 80,
+        'unit': '%'
+    },
+    'ideas_per_month': {
+        'current': 0,
+        'target': 100,
+        'unit': 'count'
+    },
+    'roi': {
+        'current': 0,
+        'target': 150,
+        'unit': '%'
+    },
+    'system_uptime': {
+        'current': 0,
+        'target': 99.9,
+        'unit': '%'
+    }
+}
+
+# 자동 보고서 생성
+def generate_weekly_report():
+    report = f"""
+    # 주간 성과 보고서 - {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}
+    
+    ## 핵심 성과
+    - 효율성 향상: {kpi_metrics['efficiency_gain']['current']}%
+    - 직원 참여율: {kpi_metrics['participation_rate']['current']}%
+    - 제출된 아이디어: {kpi_metrics['ideas_per_month']['current']}개
+    - ROI: {kpi_metrics['roi']['current']}%
+    
+    ## 주요 성공 사례
+    {get_success_stories()}
+    
+    ## 다음 주 계획
+    {get_next_week_plan()}
+    """
+    return report
+```
+
+## 🛡️ 리스크 관리 및 비상 계획
+
+### 자동 백업 및 복구
+```bash
+#!/bin/bash
+# 시간별 자동 백업 스크립트
+BACKUP_DIR="/secure/backups/$(date +%Y%m%d)"
+mkdir -p $BACKUP_DIR
+
+# 데이터베이스 백업
+pg_dump -U postgres innovation_db > $BACKUP_DIR/db_backup_$(date +%H%M).sql
+
+# 애플리케이션 상태 백업
+kubectl get all --all-namespaces -o yaml > $BACKUP_DIR/k8s_state_$(date +%H%M).yaml
+
+# S3 업로드 (암호화)
+aws s3 cp $BACKUP_DIR s3://innovation-backups/ --recursive --sse
+```
+
+### 24/7 모니터링 및 알림
+```python
+class AlertingSystem:
+    def __init__(self):
+        self.thresholds = {
+            'response_time': 200,  # ms
+            'error_rate': 0.01,    # 1%
+            'cpu_usage': 80,       # %
+            'participation_drop': 20  # %
+        }
+        
+    def monitor(self):
+        while True:
+            metrics = self.collect_metrics()
+            
+            for metric, value in metrics.items():
+                if self.is_threshold_breached(metric, value):
+                    self.trigger_alert(metric, value)
+                    self.auto_remediate(metric)
+            
+            time.sleep(60)  # 1분마다 체크
+```
+
+## 🎯 최종 체크리스트
+
+### Week 1 완료 사항
+- [ ] 보안 인프라 구축 완료
+- [ ] 전직원 타운홀 미팅 실시
+- [ ] 챔피언 그룹 선정
+- [ ] 기본 시스템 배포
+
+### Week 2-3 완료 사항
+- [ ] 파일럿 부서 선정 및 시작
+- [ ] 첫 아이디어 캠페인 런칭
+- [ ] AI 평가 시스템 가동
+- [ ] 첫 quick win 달성
+
+### Week 4-6 완료 사항
+- [ ] 전사 확대 시작
+- [ ] 자동화 파이프라인 완성
+- [ ] KPI 목표 50% 달성
+- [ ] 첫 ROI 리포트 작성
+
+## 💡 성공을 위한 팁
+1. 매일 아침 5분 스탠드업 미팅
+2. 주간 성공 사례 전사 공유
+3. 월간 혁신 어워드 시상
+4. 분기별 해커톤 개최
 
 ---
-*작성일: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}*
-*작성자: 협력적 AI 시스템 (감독자, 조사자, 실행자 AI)*"""
+*이 시스템은 지속적으로 진화합니다. 피드백은 innovation@company.com으로!*"""
             }
             
-            # 프롬프트 내용에 따라 적절한 응답 선택
-            if role == "supervisor" and "조사자 AI가 정리한" in messages[0]["content"]:
+            # 역할과 프롬프트에 따라 적절한 응답 선택
+            if role == "supervisor" and "창조자 AI가 제시한" in messages[0]["content"]:
+                response = test_responses["supervisor_ideation_review"]
+            elif role == "supervisor" and "평가자 AI의 종합 평가" in messages[0]["content"]:
                 response = test_responses["supervisor_execution"]
-            elif role == "supervisor" and messages[0]["content"].find("실행자 AI의 답변") > -1:
-                response = test_responses["supervisor_review"]
+            elif role == "supervisor" and "평가자 AI의 실행 계획 평가" in messages[0]["content"]:
+                response = test_responses["supervisor_final"]
             elif role == "supervisor":
                 response = test_responses["supervisor_initial"]
+            elif role == "creator":
+                response = test_responses["creator"]
             elif role == "researcher":
                 response = test_responses["researcher"]
-            elif role == "executor" and "최종 보고서" in messages[0]["content"]:
+            elif role == "evaluator" and "조사자 AI의 조사 결과" in messages[0]["content"]:
+                response = test_responses["evaluator_research"]
+            elif role == "evaluator":
+                response = test_responses["evaluator_execution"]
+            elif role == "executor" and "최종 솔루션" in messages[0]["content"]:
                 response = test_responses["executor_final"]
             else:
                 response = test_responses["executor"]
@@ -729,11 +1193,13 @@ class DataQualityPipeline:
             yield from self.simulate_streaming(response, role)
             return
         
-        # 실제 API 호출
+        # 실제 API 호출 (기존 코드와 동일)
         try:
             system_prompts = {
                 "supervisor": "당신은 거시적 관점에서 분석하고 지도하는 감독자 AI입니다.",
+                "creator": "당신은 혁신적이고 창의적인 아이디어를 생성하는 창조자 AI입니다.",
                 "researcher": "당신은 정보를 조사하고 체계적으로 정리하는 조사자 AI입니다.",
+                "evaluator": "당신은 객관적이고 비판적인 시각으로 평가하는 평가자 AI입니다.",
                 "executor": "당신은 세부적인 내용을 구현하는 실행자 AI입니다."
             }
             
@@ -794,21 +1260,26 @@ class DataQualityPipeline:
 # 시스템 인스턴스 생성
 llm_system = LLMCollaborativeSystem()
 
-# 내부 히스토리 관리 (UI에는 표시하지 않음)
+# 내부 히스토리 관리
 internal_history = []
 
 def process_query_streaming(user_query: str):
-    """스트리밍을 지원하는 쿼리 처리"""
+    """향상된 협업 프로세스를 통한 쿼리 처리"""
     global internal_history
     
     if not user_query:
-        return "", "", "", "", "❌ 질문을 입력해주세요."
+        return "", "", "", "", "", "❌ 질문을 입력해주세요."
     
-    conversation_log = []
-    all_responses = {"supervisor": [], "researcher": [], "executor": []}
+    all_responses = {
+        "supervisor": [],
+        "creator": [],
+        "researcher": [],
+        "evaluator": [],
+        "executor": []
+    }
     
     try:
-        # 1단계: 감독자 AI 초기 분석 및 키워드 추출
+        # 1단계: 감독자 AI 초기 분석
         supervisor_prompt = llm_system.create_supervisor_initial_prompt(user_query)
         supervisor_initial_response = ""
         
@@ -819,31 +1290,60 @@ def process_query_streaming(user_query: str):
         ):
             supervisor_initial_response += chunk
             supervisor_text = f"[초기 분석] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{supervisor_initial_response}"
-            yield supervisor_text, "", "", "", "🔄 감독자 AI가 분석 중..."
+            yield supervisor_text, "", "", "", "", "🔄 감독자 AI가 분석 중..."
         
         all_responses["supervisor"].append(supervisor_initial_response)
         
+        # 2단계: 창조자 AI 혁신적 아이디어 생성
+        creator_prompt = llm_system.create_creator_prompt(user_query, supervisor_initial_response)
+        creator_response = ""
+        
+        creator_text = "[혁신 아이디어] 🔄 생성 중...\n"
+        for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": creator_prompt}], 
+            "creator"
+        ):
+            creator_response += chunk
+            creator_text = f"[혁신 아이디어] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{creator_response}"
+            yield supervisor_text, creator_text, "", "", "", "💡 창조자 AI가 아이디어 생성 중..."
+        
+        all_responses["creator"].append(creator_response)
+        
+        # 3단계: 감독자 AI 아이디어 검토 및 조사 지시
+        supervisor_review_prompt = llm_system.create_supervisor_ideation_review_prompt(user_query, creator_response)
+        supervisor_review_response = ""
+        
+        supervisor_text += "\n\n---\n\n[아이디어 검토] 🔄 생성 중...\n"
+        for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": supervisor_review_prompt}], 
+            "supervisor"
+        ):
+            supervisor_review_response += chunk
+            temp_text = f"{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[아이디어 검토] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{supervisor_review_response}"
+            supervisor_text = f"[초기 분석] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{temp_text}"
+            yield supervisor_text, creator_text, "", "", "", "🎯 감독자 AI가 검토 중..."
+        
+        all_responses["supervisor"].append(supervisor_review_response)
+        
         # 키워드 추출
-        keywords = llm_system.extract_keywords(supervisor_initial_response)
+        keywords = llm_system.extract_keywords(supervisor_review_response)
         logger.info(f"추출된 키워드: {keywords}")
         
-        # 2단계: 브레이브 검색 수행
+        # 4단계: 브레이브 검색 수행
         researcher_text = "[웹 검색] 🔍 검색 중...\n"
-        yield supervisor_text, researcher_text, "", "", "🔍 웹 검색 수행 중..."
+        yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, "", "", "🔍 웹 검색 수행 중..."
         
         search_results = {}
         total_search_count = 0
         
-        # 원래 키워드로 검색
         for keyword in keywords:
             results = llm_system.brave_search(keyword)
             if results:
                 search_results[keyword] = results
                 total_search_count += len(results)
                 researcher_text += f"✓ '{keyword}' 검색 완료 ({len(results)}개 결과)\n"
-                yield supervisor_text, researcher_text, "", "", f"🔍 '{keyword}' 검색 중..."
+                yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, "", "", f"🔍 '{keyword}' 검색 중..."
             
-            # 동의어로 추가 검색
             synonyms = llm_system.generate_synonyms(keyword)
             for synonym in synonyms:
                 syn_results = llm_system.brave_search(f"{keyword} {synonym}")
@@ -851,31 +1351,12 @@ def process_query_streaming(user_query: str):
                     search_results[f"{keyword} ({synonym})"] = syn_results
                     total_search_count += len(syn_results)
                     researcher_text += f"✓ 동의어 '{synonym}' 검색 완료 ({len(syn_results)}개 결과)\n"
-                    yield supervisor_text, researcher_text, "", "", f"🔍 동의어 '{synonym}' 검색 중..."
+                    yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, "", "", f"🔍 동의어 '{synonym}' 검색 중..."
         
         researcher_text += f"\n📊 총 {total_search_count}개의 검색 결과 수집 완료\n"
         
-        # URL 콘텐츠 가져오기 (상위 3개)
-        researcher_text += "\n[콘텐츠 분석] 📖 주요 웹페이지 내용 분석 중...\n"
-        yield supervisor_text, researcher_text, "", "", "📖 웹페이지 내용 분석 중..."
-        
-        content_analyzed = 0
-        for keyword, results in search_results.items():
-            for result in results[:2]:  # 각 키워드당 상��� 2개만
-                if content_analyzed >= 5:  # 총 5개까지만
-                    break
-                    
-                url = result.get('url', '')
-                if url and result.get('credibility_score', 0) >= 0.7:
-                    content = llm_system.fetch_url_content(url)
-                    if content:
-                        result['content_preview'] = content[:500]  # 미리보기 저장
-                        content_analyzed += 1
-                        researcher_text += f"✓ 콘텐츠 분석 완료: {url[:50]}...\n"
-                        yield supervisor_text, researcher_text, "", "", f"📖 분석 중: {url[:30]}..."
-        
-        # 3단계: 조사자 AI가 검색 결과 정리
-        researcher_prompt = llm_system.create_researcher_prompt(user_query, supervisor_initial_response, search_results)
+        # 5단계: 조사자 AI가 검색 결과 정리
+        researcher_prompt = llm_system.create_researcher_prompt(user_query, supervisor_review_response, search_results)
         researcher_response = ""
         
         researcher_text = "[조사 결과 정리] 🔄 생성 중...\n"
@@ -885,134 +1366,188 @@ def process_query_streaming(user_query: str):
         ):
             researcher_response += chunk
             researcher_text = f"[조사 결과 정리] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{researcher_response}"
-            yield supervisor_text, researcher_text, "", "", "📝 조사자 AI가 정리 중..."
+            yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, "", "", "📝 조사자 AI가 정리 중..."
         
         all_responses["researcher"].append(researcher_response)
         
-        # 4단계: 감독자 AI가 조사 내용 기반으로 실행 지시
-        supervisor_execution_prompt = llm_system.create_supervisor_execution_prompt(user_query, researcher_response)
+        # 6단계: 평가자 AI가 조사 결과 평가
+        evaluator_research_prompt = llm_system.create_evaluator_research_prompt(
+            user_query, creator_response, researcher_response
+        )
+        evaluator_research_response = ""
+        
+        evaluator_text = "[조사 결과 평가] 🔄 생성 중...\n"
+        for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": evaluator_research_prompt}], 
+            "evaluator"
+        ):
+            evaluator_research_response += chunk
+            evaluator_text = f"[조사 결과 평가] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{evaluator_research_response}"
+            yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, evaluator_text, "", "⚖️ 평가자 AI가 평가 중..."
+        
+        all_responses["evaluator"].append(evaluator_research_response)
+        
+        # 7단계: 감독자 AI가 실행 지시
+        supervisor_execution_prompt = llm_system.create_supervisor_execution_prompt(
+            user_query, evaluator_research_response
+        )
         supervisor_execution_response = ""
         
-        supervisor_text += "\n\n---\n\n[실행 지시] 🔄 생성 중...\n"
+        supervisor_text = f"{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[아이디어 검토] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][1]}\n\n---\n\n[실행 지시] 🔄 생성 중...\n"
         for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": supervisor_execution_prompt}], 
             "supervisor"
         ):
             supervisor_execution_response += chunk
-            temp_text = f"{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[실행 지시] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{supervisor_execution_response}"
+            temp_text = f"{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[아이디어 검토] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][1]}\n\n---\n\n[실행 지시] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{supervisor_execution_response}"
             supervisor_text = f"[초기 분석] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{temp_text}"
-            yield supervisor_text, researcher_text, "", "", "🎯 감독자 AI가 지시 중..."
+            yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, evaluator_text, "", "🎯 감독자 AI가 지시 중..."
         
         all_responses["supervisor"].append(supervisor_execution_response)
         
-        # 5단계: 실행자 AI가 조사 내용과 지시를 기반으로 초기 구현
-        executor_prompt = llm_system.create_executor_prompt(user_query, supervisor_execution_response, researcher_response)
+        # 8단계: 실행자 AI가 초기 실행 계획 수립
+        full_context = f"""
+창조자 AI의 아이디어:
+{creator_response}
+
+조사자 AI의 조사 결과:
+{researcher_response}
+
+평가자 AI의 평가:
+{evaluator_research_response}
+"""
+        
+        executor_prompt = llm_system.create_executor_prompt(
+            user_query, supervisor_execution_response, full_context
+        )
         executor_response = ""
         
-        executor_text = "[초기 구현] 🔄 ��성 중...\n"
+        executor_text = "[초기 실행 계획] 🔄 생성 중...\n"
         for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": executor_prompt}], 
             "executor"
         ):
             executor_response += chunk
-            executor_text = f"[초기 구현] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{executor_response}"
-            yield supervisor_text, researcher_text, executor_text, "", "🔧 실행자 AI가 구현 중..."
+            executor_text = f"[초기 실행 계획] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{executor_response}"
+            yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, evaluator_text, executor_text, "🔧 실행자 AI가 계획 중..."
         
         all_responses["executor"].append(executor_response)
         
-        # 6단계: 감독자 AI 검토 및 피드백
-        review_prompt = f"""당신은 거시적 관점에서 분석하고 지도하는 감독자 AI입니다.
-
-사용자 질문: {user_query}
-
-실행자 AI의 답변:
-{executor_response}
-
-이 답변을 검토하고 개선점과 추가 고려사항을 제시해주세요. 구체적이고 실행 가능한 개선 방안을 제시하세요."""
+        # 9단계: 평가자 AI가 실행 계획 평가
+        evaluator_execution_prompt = llm_system.create_evaluator_execution_prompt(
+            user_query, executor_response
+        )
+        evaluator_execution_response = ""
         
-        review_response = ""
-        supervisor_text = f"[초기 분석] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[실행 지시] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][1]}\n\n---\n\n[검토 및 피드백] 🔄 생성 중...\n"
+        evaluator_text += "\n\n---\n\n[실행 계획 평가] 🔄 생성 중...\n"
+        for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": evaluator_execution_prompt}], 
+            "evaluator"
+        ):
+            evaluator_execution_response += chunk
+            temp_text = f"{all_responses['evaluator'][0]}\n\n---\n\n[실행 계획 평가] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{evaluator_execution_response}"
+            evaluator_text = f"[조사 결과 평가] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{temp_text}"
+            yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, evaluator_text, executor_text, "⚖️ 평가자 AI가 검증 중..."
         
+        all_responses["evaluator"].append(evaluator_execution_response)
+        
+        # 10단계: 감독자 AI 최종 지시
+        supervisor_final_prompt = llm_system.create_supervisor_final_prompt(
+            user_query, evaluator_execution_response
+        )
+        supervisor_final_response = ""
+        
+        supervisor_text = f"{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[아이디어 검토] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][1]}\n\n---\n\n[실행 지시] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][2]}\n\n---\n\n[최종 지시] 🔄 생성 중...\n"
         for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
-            [{"role": "user", "content": review_prompt}], 
+            [{"role": "user", "content": supervisor_final_prompt}], 
             "supervisor"
         ):
-            review_response += chunk
-            temp_text = f"{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[실행 지시] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][1]}\n\n---\n\n[검토 및 피드백] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{review_response}"
+            supervisor_final_response += chunk
+            temp_text = f"{all_responses['supervisor'][0]}\n\n---\n\n[아이디어 검토] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][1]}\n\n---\n\n[실행 지시] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['supervisor'][2]}\n\n---\n\n[최종 지시] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{supervisor_final_response}"
             supervisor_text = f"[초기 분석] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{temp_text}"
-            yield supervisor_text, researcher_text, executor_text, "", "🔄 감독자 AI가 검토 중..."
+            yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, evaluator_text, executor_text, "🎯 감독자 AI가 최종 검토 중..."
         
-        all_responses["supervisor"].append(review_response)
+        all_responses["supervisor"].append(supervisor_final_response)
         
-        # 7단계: 실행자 AI 최종 보고서 (피드백 반영)
-        final_executor_prompt = llm_system.create_executor_final_prompt(
-            user_query, 
-            executor_response, 
-            review_response, 
-            researcher_response
+        # 11단계: 실행자 AI 최종 솔루션
+        executor_final_prompt = llm_system.create_executor_final_prompt(
+            user_query, executor_response, supervisor_final_response, full_context
         )
         final_executor_response = ""
         
-        executor_text += "\n\n---\n\n[최종 보고서] 🔄 작성 중...\n"
+        executor_text += "\n\n---\n\n[최종 실행 솔루션] 🔄 작성 중...\n"
         for chunk in llm_system.call_llm_streaming(
-            [{"role": "user", "content": final_executor_prompt}], 
+            [{"role": "user", "content": executor_final_prompt}], 
             "executor"
         ):
             final_executor_response += chunk
-            temp_text = f"[초기 구현] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['executor'][0]}\n\n---\n\n[최종 보고서] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{final_executor_response}"
+            temp_text = f"[초기 실행 계획] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{all_responses['executor'][0]}\n\n---\n\n[최종 실행 솔루션] - {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}\n{final_executor_response}"
             executor_text = temp_text
-            yield supervisor_text, researcher_text, executor_text, "", "📄 최종 보고서 작성 중..."
+            yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, evaluator_text, executor_text, "📄 최종 솔루션 작성 중..."
         
         all_responses["executor"].append(final_executor_response)
         
-        # 최종 결과 생성 (최종 보고서를 메인으로)
-        final_summary = f"""## 🎯 최종 종합 보고서
+        # 최종 결과 생성
+        final_summary = f"""## 🎯 최적화된 실용적 문제 해결 보고서
 
 ### 📌 사용자 질문
 {user_query}
 
-### 📄 최종 보고서 (실행자 AI - 피드백 반영)
+### 🚀 최종 실행 솔루션
 {final_executor_response}
 
 ---
 
 <details>
-<summary>📋 전체 협력 과정 보기</summary>
+<summary>📋 전체 협력 프로세스 보기</summary>
 
-#### 🔍 거시적 분석 (감독자 AI)
+#### 1️⃣ 거시적 분석 (감독자 AI)
 {all_responses['supervisor'][0]}
 
-#### 📚 조사 결과 (조사자 AI)
-{researcher_response}
+#### 2️⃣ 혁신적 아이디어 (창조자 AI)
+{all_responses['creator'][0]}
 
-#### 🎯 실행 지시 (감독자 AI)
+#### 3️⃣ 아이디어 검토 및 조사 지시 (감독자 AI)
 {all_responses['supervisor'][1]}
 
-#### 💡 초기 구현 (실행자 AI)
-{executor_response}
+#### 4️⃣ 조사 결과 (조사자 AI)
+{all_responses['researcher'][0]}
+
+#### 5️⃣ 조사 결과 평가 (평가자 AI)
+{all_responses['evaluator'][0]}
 
-#### ✨ 검토 및 개선사항 (감독자 AI)
-{review_response}
+#### 6️⃣ 실행 지시 (감독자 AI)
+{all_responses['supervisor'][2]}
+
+#### 7️⃣ 초기 실행 계획 (실행자 AI)
+{all_responses['executor'][0]}
+
+#### 8️⃣ 실행 계획 평가 (평가자 AI)
+{all_responses['evaluator'][1]}
+
+#### 9️⃣ 최종 지시 (감독자 AI)
+{all_responses['supervisor'][3]}
 
 </details>
 
 ---
-*이 보고서는 웹 검색을 통한 최신 정보와 AI들의 협력, 그리고 피드백 반영을 통해 작성되었습니다.*"""
+*이 보고서는 5개 AI의 협력적 프로세스를 통해 최적화된 실용적 해결책을 제공합니다.*
+*프로세스: 감독 → 창조 → 감독 → 조사 → 평가 → 감독 → 실행 → 평가 → 감독 → 실행*"""
         
-        # 내부 히스토리 업데이트 (UI에는 표시하지 않음)
         internal_history.append((user_query, final_summary))
         
-        yield supervisor_text, researcher_text, executor_text, final_summary, "✅ 최종 보고서 완성!"
+        # 최종 마크다운 반환
+        yield supervisor_text, creator_text, researcher_text, evaluator_text, executor_text, final_summary
         
     except Exception as e:
         error_msg = f"❌ 처리 중 오류: {str(e)}"
-        yield "", "", "", error_msg, error_msg
+        yield "", "", "", "", "", error_msg
 
 def clear_all():
     """모든 내용 초기화"""
     global internal_history
     internal_history = []
-    return "", "", "", "", "🔄 초기화되었습니다."
+    return "", "", "", "", "", "🔄 초기화되었습니다."
 
 # Gradio 인터페이스
 css = """
@@ -1021,22 +1556,31 @@ css = """
 }
 .supervisor-box textarea {
     border-left: 4px solid #667eea !important;
-    padding-left: 10px !important;
+    background-color: #f3f4f6 !important;
+}
+.creator-box textarea {
+    border-left: 4px solid #f59e0b !important;
+    background-color: #fffbeb !important;
 }
 .researcher-box textarea {
     border-left: 4px solid #10b981 !important;
-    padding-left: 10px !important;
+    background-color: #ecfdf5 !important;
+}
+.evaluator-box textarea {
+    border-left: 4px solid #ef4444 !important;
+    background-color: #fef2f2 !important;
 }
 .executor-box textarea {
     border-left: 4px solid #764ba2 !important;
-    padding-left: 10px !important;
+    background-color: #faf5ff !important;
 }
 """
 
-with gr.Blocks(title="협력적 LLM 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css) as app:
+with gr.Blocks(title="최적화된 협력적 LLM 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css) as app:
     gr.Markdown(
-        f"""
-        # 🤝 협력적 LLM 시스템 (조사자 ��함 + 피드백 반영)
+        """
+        # 🚀 최적화된 최고의 실용적 문제 해결자
+        ### 5개 AI의 협력적 프로세스: 감독 → 창조 → 감독 → 조사 → 평가 → 감독 → 실행 → 평가 → 감독 → 실행
         """
     )
     
@@ -1044,17 +1588,16 @@ with gr.Blocks(title="협력적 LLM 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css)
     with gr.Row():
         with gr.Column():
             gr.Markdown("""
-            ## 🚀 강화된 조사 기능
-            - **20개 검색 결과**: 더 많은 정보 수집
-            - **동의어 검색**: 관련 정보 확장 탐색
-            - **신뢰도 점수**: 0-1 점수로 출처 평가
-            - **웹페이지 분석**: 주요 URL 콘텐츠 직접 확인
-            - **모순 감지**: 상충하는 정보 자동 식별
+            ## 🎯 향상된 기능
+            - **창조자 AI**: 혁신적이고 파괴적인 아이디어 생성
+            - **평가자 AI**: 객관적이고 비판적인 검증 및 평가
+            - **강화된 프로세스**: 11단계 협력적 문제 해결
+            - **실용성 극대화**: 즉시 실행 가능한 솔루션 제공
             """)
             
             user_input = gr.Textbox(
                 label="질문 입력",
-                placeholder="예: 기계학습 모델의 성능을 향상시키는 방법은?",
+                placeholder="예: 우리 회사의 고객 만족도를 획기적으로 향상시킬 수 있는 혁신적인 방법은?",
                 lines=3
             )
             
@@ -1069,57 +1612,108 @@ with gr.Blocks(title="협력적 LLM 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css)
                 max_lines=1
             )
     
-    # 최종 결과
+    # 최종 결과 (상단에 크게 표시)
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            with gr.Accordion("📊 최종 종합 결과", open=True):
+            with gr.Accordion("📊 최종 실행 솔루션", open=True):
                 final_output = gr.Markdown(
-                    value="*질문을 입력하면 결과가 여기에 표시됩니다.*"
+                    value="*질문을 입력하면 최종 솔루션이 여기에 표시됩니다.*"
                 )
     
-    # AI 출력들 - 한 줄에 나란히 배치
+    # AI 출력들 - 2줄로 배치
+    # 첫 번째 줄: 감독자, 창조자, 조사자
     with gr.Row():
-        # 감독자 AI 출력
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🧠 감독자 AI (거시적 분석)")
+            gr.Markdown("### 🧠 감독자 AI (전략적 지휘)")
             supervisor_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=20,
-                max_lines=25,
+                lines=15,
+                max_lines=20,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["supervisor-box"]
             )
         
-        # 조사자 AI 출력
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🔍 조사자 AI (웹 검색 & 정리)")
+            gr.Markdown("### 💡 창조자 AI (혁신적 아이디어)")
+            creator_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=15,
+                max_lines=20,
+                interactive=False,
+                elem_classes=["creator-box"]
+            )
+        
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 🔍 조사자 AI (정보 수집)")
             researcher_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=20,
-                max_lines=25,
+                lines=15,
+                max_lines=20,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["researcher-box"]
             )
+    
+    # 두 번째 줄: 평가자, 실행자
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### ⚖️ 평가자 AI (객관적 평가)")
+            evaluator_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=15,
+                max_lines=20,
+                interactive=False,
+                elem_classes=["evaluator-box"]
+            )
         
-        # 실행자 AI 출력
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 👁️ 실행자 AI (미시적 구현)")
+            gr.Markdown("### 🔧 실행자 AI (실용적 구현)")
             executor_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=20,
-                max_lines=25,
+                lines=15,
+                max_lines=20,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["executor-box"]
             )
     
+    # 프로세스 다이어그램
+    gr.Markdown("""
+    ---
+    ### 🔄 협업 프로세스 흐름도
+    ```
+    사용자 질문
+         ↓
+    [1] 감독자 AI (초기 분석)
+         ↓
+    [2] 창조자 AI (혁신 아이디어)
+         ↓
+    [3] 감독자 AI (아이디어 검토)
+         ↓
+    [4] 조사자 AI (웹 검색 & 정리)
+         ↓
+    [5] 평가자 AI (조사 결과 평가)
+         ↓
+    [6] 감독자 AI (��행 지시)
+         ↓
+    [7] 실행자 AI (초기 계획)
+         ↓
+    [8] 평가자 AI (계획 평가)
+         ↓
+    [9] 감독자 AI (최종 지시)
+         ↓
+    [10] 실행자 AI (최종 솔루션)
+         ↓
+    최적화된 실용적 해결책
+    ```
+    """)
+    
     # 예제
     gr.Examples(
         examples=[
-            "기계학습 모델의 성능을 향상시키는 최신 방법은?",
-            "2024년 효과적인 프로젝트 관리 도구와 전략은?",
-            "지속 가능한 비즈니스 모델의 최신 트렌드는?",
-            "최신 데이터 시각화 도구와 기법은?",
-            "원격 팀의 생산성을 높이는 검증된 방법은?"
+            "우리 회사의 고객 만족도를 획기적으로 향상시킬 수 있는 혁신적인 방법은?",
+            "원격 근무 환경에서 팀 생산성을 2배로 높이는 구체적인 전략은?",
+            "스타트업이 6개월 내에 수익을 3배 늘릴 수 있는 실행 가능한 방법은?",
+            "기존 제품을 완전히 혁신하여 시장을 선도할 수 있는 아이디어는?",
+            "AI를 활용해 운영 비용을 50% 절감하는 실질적인 방안은?"
         ],
         inputs=user_input,
         label="💡 예제 질문"
@@ -1129,7 +1723,7 @@ with gr.Blocks(title="협력적 LLM 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css)
     submit_btn.click(
         fn=process_query_streaming,
         inputs=[user_input],
-        outputs=[supervisor_output, researcher_output, executor_output, final_output, status_text]
+        outputs=[supervisor_output, creator_output, researcher_output, evaluator_output, executor_output, final_output]
     ).then(
         fn=lambda: "",
         outputs=[user_input]
@@ -1138,7 +1732,7 @@ with gr.Blocks(title="협력적 LLM 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css)
     user_input.submit(
         fn=process_query_streaming,
         inputs=[user_input],
-        outputs=[supervisor_output, researcher_output, executor_output, final_output, status_text]
+        outputs=[supervisor_output, creator_output, researcher_output, evaluator_output, executor_output, final_output]
     ).then(
         fn=lambda: "",
         outputs=[user_input]
@@ -1146,12 +1740,11 @@ with gr.Blocks(title="협력적 LLM 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css)
     
     clear_btn.click(
         fn=clear_all,
-        outputs=[supervisor_output, researcher_output, executor_output, final_output, status_text]
+        outputs=[supervisor_output, creator_output, researcher_output, evaluator_output, executor_output, status_text]
     )
-    
 
 if __name__ == "__main__":
-    app.queue()  # 스트리밍을 위한 큐 활성화
+    app.queue()
     app.launch(
         server_name="0.0.0.0",
         server_port=7860,