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@@ -190,61 +190,47 @@ def sanitize_sensitive_info(text, keyword_string, replace_word):
     text = re.sub(r"([가-힣]+(대로|로|길))\s?(\d+)(호|번길|가)?", r"\1 ***", text)
     return text
 
-def apply_masking(text, keywords, replace_word):
+# 🔹 마스킹 함수 (정리된 최종본)
+def apply_masking(text, keyword_str, replace_word):
+    """
+    - 키워드 문자열 처리
+    - 이름 태깅
+    - 민감정보 및 키워드 마스킹
+    - 이름 보정
+    - 매핑 테이블 반환
+    """
+    keywords = [kw.strip() for kw in keyword_str.split(",") if kw.strip()]
+
     names = extract_names(text)
-    masked, mapping = refactored_mask_names(text, names)
-    sanitized = sanitize_sensitive_info(masked, keywords, replace_word)
-    sanitized = final_name_remask_exact_only(sanitized, mapping)
-    mapping_table = "\n".join([f"{k} → {v}" for k, v in mapping.items()])
-    return sanitized, mapping_table
+    masked_text, name_mapping = refactored_mask_names(text, names)
 
+    sanitized_text = sanitize_sensitive_info(masked_text, keywords, replace_word)
+    final_text = final_name_remask_exact_only(sanitized_text, name_mapping)
 
+    mapping_table = "\n".join(f"{k} → {v}" for k, v in name_mapping.items())
 
-def apply_masking(text, keyword_str, replacement_str):
-    # 키워드 전처리
-    keywords = [kw.strip() for kw in keyword_str.split(",") if kw.strip()]
-    
-    # 기관명 치환 먼저 실행
-    for kw in keywords:
-        text = text.replace(kw, replacement_str)
+    return final_text, mapping_table
 
-    # 이후 기존 NER 처리 + 민감정보 후처리
-    ner_results = ner_pipeline(text)
-    # ... (이름 치환 등 기존 마스킹 로직 계속)
 
-    return masked_text, name_entity_map
-
-
-# UI
+# 🔹 Gradio UI
 with gr.Blocks() as demo:
     gr.Markdown("""
     🛡️ **민감정보 마스킹 [ver2]**  
     이름 + 민감정보 + 초/중/고 마스킹기 (초성 기반 + 예외 필터 + 후처리 강화)
     """)
+    
     input_text = gr.Textbox(lines=15, label="📅 원본 텍스트 입력")
     keyword_input = gr.Textbox(lines=1, label="기관 키워드 (쉼표 구분)", value="굿네이버스, 사회복지법인 굿네이버스")
     replace_input = gr.Textbox(lines=1, label="치환할 텍스트", value="우리기관")
+    
     run_button = gr.Button("🚀 마스킹 실행")
     masked_output = gr.Textbox(lines=15, label="🔐 마스킹 결과")
     mapping_output = gr.Textbox(lines=10, label="🏷️ 이름 태그 매핑", interactive=False)
 
-    run_button.click(fn=apply_masking, inputs=[input_text, keyword_input, replace_input], outputs=[masked_output, mapping_output])
-
-def apply_masking(text, keyword_str, replacement_str):
-    # 👉 키워드 치환
-    keywords = [kw.strip() for kw in keyword_str.split(",") if kw.strip()]
-    for kw in keywords:
-        text = text.replace(kw, replacement_str)
-
-    # 👉 간단한 민감정보 마스킹 (이메일 앞부분)
-    text = re.sub(r"\b[\w\.-]+@", "******@", text)
-
-    # 👉 이름 태깅 예시 출력 (NER 연결 전 임시 값)
-    name_entity_map = "※ 이름 태깅 예시: 홍길동 → N001"
-
-    return text, name_entity_map
-
-
-
+    run_button.click(
+        fn=apply_masking,
+        inputs=[input_text, keyword_input, replace_input],
+        outputs=[masked_output, mapping_output]
+    )
 
-demo.launch()
+demo.launch()