Update app.py

app.py

@@ -1,8 +1,13 @@
 # app.py
 
 import gradio as gr
+import pandas as pd
+import matplotlib.pyplot as plt
+import json
+from io import BytesIO
+import base64
 
-# TCI 유형 데이터
+# TCI_TYPES 데이터 (기존에 정의한 내용과 통합)
 TCI_TYPES = {
     "Type1": {
         "name": "활동적인 도전자",
@@ -69,7 +74,7 @@ TCI_TYPES = {
     }
 }
 
-# 질문 리스트
+# 질문 리스트 (TCI-RS)
 QUESTIONS = [
     "1. 쉬운 일보다는 도전적인 일이 더 좋다.",
     "2. 나를 좋지 않게 대했던 사람들과도 친하게 지낸다.",
@@ -84,7 +89,7 @@ QUESTIONS = [
     "11. 어려움에 처했거나 뭔가를 필요로 하는 사람이 있을 때 도움을 준다.",
     "12. 처음 만난 사람과도 편안하게 대화하고 내 의견을 이야기할 수 있다.",
     "13. 새로운 일에 마음이 쉽게 동해서 당장 시도해 보고 싶어진다.",
-    "14. 다른 아무 것도 눈에 들어오지 않을 정도로 어떤 일에 몰입하요, 때로 딴 세계에 있는 듯 보일 때가 있다.",
+    "14. 다른 아무 것도 눈에 들어오지 않을 정도로 어떤 일에 몰입하여, 때로 딴 세계에 있는 듯 보일 때가 있다.",
     "15. 종종 나 자신에게 불만을 느낀다.",
     "16. 내 생각을 받아들이지 않는 사람들을 참아내기가 힘들다.",
     "17. 낯선 사람을 만날 때, 매우 수줍어하며 위축된다.",
@@ -97,9 +102,7 @@ QUESTIONS = [
 # 선택지
 OPTIONS = ["매우 그렇다", "그렇다", "보통이다", "아니다", "매우 아니다"]
 
-# 질문과 TCI 유형 매핑 (예시)
-# 실제 TCI 이론에 따라 질문과 유형을 정확히 매핑해야 합니다.
-# 여기서는 예시로 임의로 매핑하였습니다.
+# 질문과 TCI 유형 매핑 (실제 TCI 이론에 따라 조정 필요)
 QUESTION_TYPE_MAPPING = {
     0: "Type1",
     1: "Type6",
@@ -142,7 +145,174 @@ def calculate_tci(responses):
     selected_type = max(percentages, key=percentages.get)
     return selected_type, percentages[selected_type]
 
-def get_results(*responses):
+def generate_report(tci_data):
+    개인정보 = tci_data["개인정보"]
+    프로파일 = tci_data["TCI_RS_프로파일"]
+    하위척도 = tci_data["TCI_RS_하위척도"]
+    
+    # 개인 정보 섹션
+    personal_info = f"""
+    ## 개인 정보
+    - **이름**: {개인정보['이름']}
+    - **개인 고유번호**: {개인정보['개인고유번호']}
+    - **성별**: {개인정보['성별']}
+    - **연령**: {개인정보['연령']}
+    - **소속기관 1**: {개인정보['소속기관1']}
+    - **소속기관 2**: {개인정보['소속기관2']}
+    - **규준집단**: {개인정보['규준집단']}
+    - **무응답수**: {개인정보['무응답수']}
+    """
+
+    # 기질 섹션
+    temperament = "## 기질\n"
+    for key, value in 프로파일["기질"].items():
+        temperament += f"- **{key}**: 원점수={value['원점수']}, T점수={value['T점수']}, 백분위={value['백분위']}\n"
+
+    # 성격 섹션
+    personality = "## 성격\n"
+    for key, value in 프로파일["성격"].items():
+        personality += f"- **{key}**: 원점수={value['원점수']}, T점수={value['T점수']}, 백분위={value['백분위']}\n"
+
+    # 하위척도 섹션
+    subscales = "## TCI-RS 하위척도\n"
+    for scale, subscale_data in 하위척도.items():
+        subscales += f"### {scale}\n"
+        df = pd.DataFrame.from_dict(subscale_data, orient='index')
+        df = df.reset_index().rename(columns={"index": "하위척도", "원점수": "원점수", "규준집단_M": "규준집단 M", "SD": "표준편차", "특성": "특성"})
+        subscales += df.to_markdown(index=False) + "\n\n"
+
+    # 전체 보고서
+    report = personal_info + "\n" + temperament + "\n" + personality + "\n" + subscales
+    return report
+
+def plot_scores(tci_data):
+    scales = []
+    scores = []
+    for scale, data in tci_data["TCI_RS_프로파일"]["기질"].items():
+        scales.append(scale)
+        scores.append(data["백분위"])
+    for scale, data in tci_data["TCI_RS_프로파일"]["성격"].items():
+        scales.append(scale)
+        scores.append(data["백분위"])
+    
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    bars = plt.bar(scales, scores, color='skyblue')
+    plt.xlabel('척도')
+    plt.ylabel('백분위 점수')
+    plt.title('TCI-RS 척도 백분위 점수')
+    plt.ylim(0, 100)
+    plt.axhline(y=30, color='red', linestyle='--', label='30 이하: 낮음')
+    plt.axhline(y=70, color='green', linestyle='--', label='70 이상: 높음')
+    plt.legend()
+    plt.xticks(rotation=45)
+    
+    # 각 막대 위에 점수 표시
+    for bar in bars:
+        yval = bar.get_height()
+        plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2.0, yval + 1, f'{yval}', ha='center', va='bottom')
+    
+    plt.tight_layout()
+    
+    # 그래프를 이미지로 저장하지 않고 BytesIO를 사용하여 메모리에 저장
+    buf = BytesIO()
+    plt.savefig(buf, format='png')
+    buf.seek(0)
+    plt.close()
+    
+    # Gradio��서 직접 이미지를 사용할 수 있도록 base64로 인코딩
+    image_base64 = base64.b64encode(buf.read()).decode()
+    image_data = f"data:image/png;base64,{image_base64}"
+    
+    return image_data
+
+def display_profile(tci_data_json):
+    try:
+        tci_data = json.loads(tci_data_json)
+    except json.JSONDecodeError:
+        return "유효한 JSON 형식이 아닙니다. 다시 시도해주세요.", None
+
+    report = generate_report(tci_data)
+    image = plot_scores(tci_data)
+    
+    return report, image
+
+def main():
+    with gr.Blocks() as demo:
+        gr.Markdown("# TCI-RS 프로파일 보고서")
+        gr.Markdown("아래에 TCI-RS 프로파일 데이터를 JSON 형식으로 입력해주세요.\n\n**예시 JSON 데이터**\n```json\n" + json.dumps({
+            "개인정보": {
+                "이름": "홍길동",
+                "개인고유번호": 123,
+                "성별": "남자",
+                "연령": "만 20 세",
+                "소속기관1": "마음사랑",
+                "소속기관2": "",
+                "규준집단": "일반성인",
+                "무응답수": 0
+            },
+            "TCI_RS_프로파일": {
+                "기질": {
+                    "자극추구(NS)": {"원점수": 34, "T점수": 57, "백분위": 74},
+                    "위험회피(HA)": {"원점수": 40, "T점수": 55, "백분위": 66},
+                    "사회적 민감성(RD)": {"원점수": 41, "T점수": 48, "백분위": 39},
+                    "인내력(PS)": {"원점수": 32, "T점수": 38, "백분위": 11}
+                },
+                "성격": {
+                    "자율성(SD)": {"원점수": 47, "T점수": 49, "백분위": 44},
+                    "연대감(CO)": {"원점수": 43, "T점수": 35, "백분위": 5},
+                    "자기초월(ST)": {"원점수": 27, "T점수": 51, "백분위": 56},
+                    "자율성+연대감(SC)": {"원점수": 90, "T점수": 41, "백분위": 18}
+                }
+            },
+            "TCI_RS_하위척도": {
+                "자극추구(NS)": {
+                    "NS1": {"원점수": 9, "규준집단_M": 9.5, "SD": 3.2, "특성": "관습적안정성 탐색적흥분"},
+                    "NS2": {"원점수": 7, "규준집단_M": 7.0, "SD": 3.3, "특성": "심사숙고 충동성"},
+                    "NS3": {"원점수": 9, "규준집단_M": 6.0, "SD": 3.2, "특성": "절제 무절제"},
+                    "NS4": {"원점수": 9, "규준집단_M": 5.2, "SD": 3.2, "특성": "질서정연 자유분방"}
+                },
+                "위험회피(HA)": {
+                    "HA1": {"원점수": 8, "규준집단_M": 7.8, "SD": 4.1, "특성": "낙천성 예기불안"},
+                    "HA2": {"원점수": 9, "규준집단_M": 9.9, "SD": 3.0, "특성": "(낮은)불확실성에대한두려움 (높은)불확실성에대한두려움"},
+                    "HA3": {"원점수": 12, "규준집단_M": 8.7, "SD": 3.6, "특성": "(낮은)낯선사람에대한수줍음 (높은)낯선사람에대한수줍음"},
+                    "HA4": {"원점수": 11, "규준집단_M": 8.7, "SD": 3.4, "특성": "활기넘침 쉽게지침"}
+                },
+                "사회적 민감성(RD)": {
+                    "RD1": {"원점수": 8, "규준집단_M": 11.1, "SD": 2.9, "특성": "(낮은)정서적감수성 (높은)정서적감수성"},
+                    "RD2": {"원점수": 10, "규준집단_M": 10.5, "SD": 3.0, "특성": "(낮은)정서적개방성 (높은)정서적개방성"},
+                    "RD3": {"원점수": 13, "규준집단_M": 11.6, "SD": 3.3, "특성": "거리두기 친밀감"},
+                    "RD4": {"원점수": 10, "규준집단_M": 9.4, "SD": 2.6, "특성": "독립 의존"}
+                },
+                "인내력(PS)": {
+                    "PS1": {"원점수": 12, "규준집단_M": 12.7, "SD": 3.0, "특성": "(낮은)근면 (높은)근면"},
+                    "PS2": {"원점수": 6, "규준집단_M": 10.7, "SD": 3.0, "특성": "(낮은)끈기 (높은)끈기"},
+                    "PS3": {"원점수": 7, "규준집단_M": 10.4, "SD": 3.7, "특성": "(낮은)성취에대한야망 (높은)성취에대한야망"},
+                    "PS4": {"원점수": 7, "규준집단_M": 9.9, "SD": 3.5, "특성": "(낮은)완벽주의 (높은)완벽주의"}
+                },
+                "자율성(SD)": {
+                    "SD1": {"원점수": 12, "규준집단_M": 12.7, "SD": 2.9, "특성": "(낮은)책임감 (높은)책임감"},
+                    "SD2": {"원점수": 12, "규준집단_M": 11.6, "SD": 3.1, "특성": "(낮은)목적의식 (높은)목적의식"},
+                    "SD3": {"원점수": 6, "규준집단_M": 6.8, "SD": 1.9, "특성": "(낮은)유능감 (높은)유능감"},
+                    "SD4": {"원점수": 5, "규준집단_M": 4.2, "SD": 1.7, "특성": "(낮은)자기수용 (높은)자기수용"},
+                    "SD5": {"원점수": 12, "규준집단_M": 12.5, "SD": 3.2, "특성": "(낮은)자기일치 (높은)자기일치"}
+                },
+                "연대감(CO)": {
+                    "CO1": {"원점수": 11, "규준집단_M": 12.6, "SD": 2.8, "특성": "(낮은)타인수용 (높은)타인수용"},
+                    "CO2": {"원점수": 6, "규준집단_M": 9.6, "SD": 2.5, "특성": "(낮은)공감 (높은)공감"},
+                    "CO3": {"원점수": 7, "규준집단_M": 9.9, "SD": 2.5, "특성": "(낮은)이타성 (높은)이타성"},
+                    "CO4": {"원점수": 9, "규준집단_M": 8.9, "SD": 2.6, "특성": "(낮은)관대함 (높은)관대함"},
+                    "CO5": {"원점수": 10, "규준집단_M": 15.1, "SD": 2.5, "특성": "(낮은)공평 (높은)공평"}
+                },
+                "자기초월(ST)": {
+                    "ST1": {"원점수": 10, "규준집단_M": 9.1, "SD": 4.0, "특성": "자의식 창조적자기망각"},
+                    "ST2": {"원점수": 8, "규준집단_M": 7.4, "SD": 4.1, "특성": "(낮은)우주만물과의일체감 (높은)우주만물과의일체감"},
+                    "ST3": {"원점수": 9, "규준집단_M": 9.2, "SD": 5.4, "특성": "합리적유물론 영성수용"}
+                }
+            }
+        }
+    }
+
+def calculate_tci_from_responses(responses):
     selected_type, percentage = calculate_tci(responses)
     type_info = TCI_TYPES[selected_type]
     
@@ -157,19 +327,409 @@ def get_results(*responses):
     }
     return result
 
+def generate_report(tci_data):
+    개인정보 = tci_data["개인정보"]
+    프로파일 = tci_data["TCI_RS_프로파일"]
+    하위척도 = tci_data["TCI_RS_하위척도"]
+    
+    # 개인 정보 섹션
+    personal_info = f"""
+    ## 개인 정보
+    - **이름**: {개인정보['이름']}
+    - **개인 고유번호**: {개인정보['개인고유번호']}
+    - **성별**: {개인정보['성별']}
+    - **연령**: {개인정보['연령']}
+    - **소속기관 1**: {개인정보['소속기관1']}
+    - **소속기관 2**: {개인정보['소속기관2']}
+    - **규준집단**: {개인정보['규준집단']}
+    - **무응답수**: {개인정보['무응답수']}
+    """
+
+    # 기질 섹션
+    temperament = "## 기질\n"
+    for key, value in 프로파일["기질"].items():
+        temperament += f"- **{key}**: 원점수={value['원점수']}, T점수={value['T점수']}, 백분위={value['백분위']}\n"
+
+    # 성격 섹션
+    personality = "## 성격\n"
+    for key, value in 프로파일["성격"].items():
+        personality += f"- **{key}**: 원점수={value['원점수']}, T점수={value['T점수']}, 백분위={value['백분위']}\n"
+
+    # 하위척도 섹션
+    subscales = "## TCI-RS 하위척도\n"
+    for scale, subscale_data in 하위척도.items():
+        subscales += f"### {scale}\n"
+        df = pd.DataFrame.from_dict(subscale_data, orient='index')
+        df = df.reset_index().rename(columns={"index": "하위척도", "원점수": "원점수", "규준집단_M": "규준집단 M", "SD": "표준편차", "특성": "특성"})
+        subscales += df.to_markdown(index=False) + "\n\n"
+
+    # 전체 보고서
+    report = personal_info + "\n" + temperament + "\n" + personality + "\n" + subscales
+    return report
+
+def plot_scores(tci_data):
+    scales = []
+    scores = []
+    for scale, data in tci_data["TCI_RS_프로파일"]["기질"].items():
+        scales.append(scale)
+        scores.append(data["백분위"])
+    for scale, data in tci_data["TCI_RS_프로파일"]["성격"].items():
+        scales.append(scale)
+        scores.append(data["백분위"])
+    
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    bars = plt.bar(scales, scores, color='skyblue')
+    plt.xlabel('척도')
+    plt.ylabel('백분위 점수')
+    plt.title('TCI-RS 척도 백분위 점수')
+    plt.ylim(0, 100)
+    plt.axhline(y=30, color='red', linestyle='--', label='30 이하: 낮음')
+    plt.axhline(y=70, color='green', linestyle='--', label='70 이상: 높음')
+    plt.legend()
+    plt.xticks(rotation=45)
+    
+    # 각 막대 위에 점수 표시
+    for bar in bars:
+        yval = bar.get_height()
+        plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2.0, yval + 1, f'{yval}', ha='center', va='bottom')
+    
+    plt.tight_layout()
+    
+    # 그래프를 이미지로 저장하지 않고 BytesIO를 사용하여 메모리에 저장
+    buf = BytesIO()
+    plt.savefig(buf, format='png')
+    buf.seek(0)
+    plt.close()
+    
+    # Gradio에서 직접 이미지를 사용할 수 있도록 base64로 인코딩
+    image_base64 = base64.b64encode(buf.read()).decode()
+    image_data = f"data:image/png;base64,{image_base64}"
+    
+    return image_data
+
+def display_profile(tci_data_json):
+    try:
+        tci_data = json.loads(tci_data_json)
+    except json.JSONDecodeError:
+        return "유효한 JSON 형식이 아닙니다. 다시 시도해주세요.", None
+
+    report = generate_report(tci_data)
+    image = plot_scores(tci_data)
+    
+    return report, image
+
 def main():
     with gr.Blocks() as demo:
-        gr.Markdown("# TCI 기질 분석기")
-        gr.Markdown("아래 질문에 답변해 주세요.")
-        with gr.Column():
-            inputs = []
-            for question in QUESTIONS:
-                response = gr.Radio(label=question, choices=OPTIONS, type="index")
-                inputs.append(response)
-            submit = gr.Button("결과 보기")
-        output = gr.JSON()
+        gr.Markdown("# TCI-RS 프로파일 보고서")
+        gr.Markdown("아래에 TCI-RS 프로파일 데이터를 JSON 형식으로 입력해주세요.\n\n**예시 JSON 데이터**\n```json\n" + json.dumps({
+            "개인정보": {
+                "이름": "홍길동",
+                "개인고유번호": 123,
+                "성별": "남자",
+                "연령": "만 20 세",
+                "소속기관1": "마음사랑",
+                "소속기관2": "",
+                "규준집단": "일반성인",
+                "무응답수": 0
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+                },
+                "성격": {
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+                }
+            },
+            "TCI_RS_하위척도": {
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+                },
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+                },
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+                "연대감(CO)": {
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+            }
+        }, ensure_ascii=False, indent=4) + "\n```")
+        
+        input_json = gr.Textbox(
+            label="TCI-RS 데이터 (JSON)",
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+                        "사회적 민감성(RD)": {"원점수": 41, "T점수": 48, "백분위": 39},
+                        "인내력(PS)": {"원점수": 32, "T점수": 38, "백분위": 11}
+                    },
+                    "성격": {
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+                    "위험회피(HA)": {
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+                    "사회적 민감성(RD)": {
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+                    },
+                    "인내력(PS)": {
+                        "PS1": {"원점수": 12, "규준집단_M": 12.7, "SD": 3.0, "특성": "(낮은)근면 (높은)근면"},
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+                    "자율성(SD)": {
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+        input_json = gr.Textbox(
+            label="TCI-RS 데이터 (JSON)",
+            lines=15,
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+                    }
+                },
+                "TCI_RS_하위척도": {
+                    "자극추구(NS)": {
+                        "NS1": {"원점수": 9, "규준집단_M": 9.5, "SD": 3.2, "특성": "관습적안정성 탐색적흥분"},
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