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@@ -409,9 +409,429 @@ SUN_TZU_STRATEGIES = [
     {"계": "주위상계", "요약": "도망이 상책", "조건": "승산 없음", "행동": "즉시 후퇴", "목적": "손실 최소·재기", "예시": "적자 시장 철수"}
 ]
-# (생략 없이 모든 카테고리 딕셔너리 유지 — 너무 길어도 변경 금지)
 # ──────────────────────────────── 프레임워크 분석 함수들 ─────────────────────────
 @dataclass
 class Category:
     """통일된 카테고리 및 항목 구조"""
@@ -420,17 +840,826 @@ class Category:
     tags: list[str]
     items: list[str]
-# (SWOT, PORTER, BCG 등 기존 딕셔너리 그대로 유지)
-SWOT_FRAMEWORK = { ... }  # 생략 없이 원본 그대로
-PORTER_FRAMEWORK = { ... }
-BCG_FRAMEWORK = { ... }
-BUSINESS_FRAMEWORKS = {
-    "sunzi": "손자병법 36계",
-    "swot": "SWOT 분석",
-    "porter": "Porter의 5 Forces",
-    "bcg": "BCG 매트릭스"
-}
 # ──────────────────────────────── (중간 부분 생략 없이) ──────────────────────────
 def get_idea_system_prompt(selected_category: str | None = None,
@@ -498,133 +1727,110 @@ def get_idea_system_prompt(selected_category: str | None = None,
 @st.cache_data(ttl=3600)
 def brave_search(query: str, count: int = 20):
-    # (원본 코드 그대로)
     if not BRAVE_KEY:
         raise RuntimeError("⚠️ SERPHOUSE_API_KEY (Brave API Key) 환경 변수가 비어있습니다.")
-    ...
 def mock_results(query: str) -> str:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
 def do_web_search(query: str) -> str:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def generate_image(prompt: str):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-@st.cache_resource
-def check_kaggle_availability():
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def extract_kaggle_search_keywords(prompt, top=3):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def search_kaggle_datasets(query: str, top: int = 5) -> list[dict]:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-@st.cache_data
-def download_and_analyze_dataset(dataset_ref: str, max_rows: int = 1000):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def format_kaggle_analysis_markdown_multi(analyses: list[dict]) -> str:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def analyze_with_swot(prompt: str) -> dict:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def analyze_with_porter(prompt: str) -> dict:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def analyze_with_bcg(prompt: str) -> dict:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def format_business_framework_analysis(framework_type: str, analysis_result: dict) -> str:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def md_to_html(md_text: str, title: str = "Output") -> str:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def process_text_file(uploaded_file):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def process_csv_file(uploaded_file):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def process_pdf_file(uploaded_file):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def process_uploaded_files(uploaded_files):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def identify_decision_purpose(prompt: str) -> dict:
-    # (원본 코드 그대로, 이름만 "디자인/발명 목적 식별"로 쓰지만 내부 로직 동일)
-    ...
-def keywords(text: str, top: int = 8) -> str:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def compute_relevance_scores(prompt: str, categories: list[Category]) -> dict:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def compute_score(weight: int, impact: int, confidence: float) -> float:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def generate_comparison_matrix(
-    categories: list[Category],
-    relevance_scores: dict = None,
-    max_depth: int = 3,
-    max_combinations: int = 100,
-    relevance_threshold: float = 0.2
-) -> list[tuple]:
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def smart_weight(cat_name, item, relevance, global_cnt, T):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-def generate_random_comparison_matrix(
-    categories: list[Category],
-    relevance_scores: dict | None = None,
-    k_cat=(8, 12),
-    n_item=(6, 10),
-    depth_range=(3, 6),
-    max_combos=1000,
-    seed: int | None = None,
-    T: float = 1.3,
-):
-    # (원본 코드 그대로)
-    ...
-# PHYS_CATEGORIES = [...] (원본 카테고리 리스트 그대로)
-PHYS_CATEGORIES: list[Category] = [
-    # (원본: 센서 기능, 크기/형태 변화, ... + 새 카테고리들 전부)
-    ...
-]
-# ──────────────────────────────── 메인 Streamlit 앱 ──────────────────────
 def idea_generator_app():
     st.title("Ilúvatar(일루바타르) : Creative Design & Invention AI")
     st.caption("이 시스템은 빅데이터를 자율적으로 수집·분석하여, 복합적인 디자인/발명 아이디어를 제안합니다.")
@@ -670,6 +1876,8 @@ def idea_generator_app():
             sb.error("⚠️ KAGGLE_KEY not set.")
             st.session_state.kaggle_enabled = False
     # 예시 주제
     example_topics = {
         "example1": "스마트홈에서 사용할 차세대 가전제품 발명 아이디어",
@@ -782,7 +1990,6 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
     with st.chat_message("user"):
         st.markdown(prompt)
-    # 중복 답변 방지
     for i in range(len(st.session_state.messages) - 1):
         if (st.session_state.messages[i]["role"] == "user"
             and st.session_state.messages[i]["content"] == prompt
@@ -801,7 +2008,7 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
             selected_cat = st.session_state.get("category_focus", None)
             selected_frameworks = st.session_state.get("selected_frameworks", [])
-            # 강화된 시스템 프롬프트를 사용
             sys_prompt = get_idea_system_prompt(
                 selected_category=selected_cat,
                 selected_frameworks=selected_frameworks
@@ -901,7 +2108,6 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                 T=T,
             )
-            # 예시 매트릭스 (디버그용, 최종 답변에 붙임)
             combos_table = "| 조합 | 가중치 | 영향도 | 신뢰도 | 총점 |\n|------|--------|--------|--------|-----|\n"
             for w, imp, conf, tot, cmb in combos:
                 combo_str = " + ".join(f"{c[0]}-{c[1]}" for c in cmb)
@@ -917,7 +2123,7 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                 for c, s in decision_purpose['constraints']:
                     purpose_info += f"- **{c}** (관련성: {s})\n"
-            # (프레임워크 결과: 필요 시)
             framework_contents = []
             for fw in selected_frameworks:
                 if fw == "swot":
@@ -930,7 +2136,8 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
                     bcg_res = analyze_with_bcg(prompt)
                     framework_contents.append(format_business_framework_analysis("bcg", bcg_res))
                 elif fw == "sunzi":
-                    # 생략 (원한다면 손자병법 분석도 가능)
                     pass
             if framework_contents:
@@ -961,12 +2168,9 @@ def process_input(prompt: str, uploaded_files):
             stream_placeholder.markdown(full_response)
             status.update(label="Invention ideas created!", state="complete")
-            # 이미지 생성 (자동)
             img_data = img_caption = None
             if st.session_state.generate_image and full_response:
-                # 정규식으로 "### 이미지 프롬프트" 구문을 찾아 이미지 생성
-                # 여러 개가 있을 수 있으므로, 대표 1개만 생성하거나
-                # (여기서는 편의상 첫 번째만)
                 match = re.search(r"###\s*이미지\s*프롬프트\s*\n+([^\n]+)", full_response, re.I)
                 if not match:
                     match = re.search(r"Image\s+Prompt\s*[:\-]\s*([^\n]+)", full_response, re.I)

     {"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",
+        "압전 감지", "광전 센서", "광전 감지", "열전대 센서", "열전대 감지", "홀 효과 센서",
+        "홀 효과 감지", "초음파 센서", "초음파 감지", "레이더 센서", "레이더 감지",
+        "라이다 센서", "라이다 감지", "터치 센서", "터치 감지", "제스처 센서", "제스처 감지",
+        "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", "양자암호화 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", "반��명 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 움직임",
+        "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 이동", "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 최소화", "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"""
     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"""<!DOCTYPE html>
+<html>
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <title>{title}</title>
+    <style>
+        body {{
+            font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, Helvetica, Arial, sans-serif;
+            line-height: 1.6;
+            color: #333;
+            max-width: 800px;
+            margin: 0 auto;
+            padding: 20px;
+        }}
+        h1, h2, h3, h4, h5, h6 {{
+            margin-top: 24px;
+            margin-bottom: 16px;
+            font-weight: 600;
+            line-height: 1.25;
+        }}
+        h1 {{ font-size: 2em; color: #0366d6; }}
+        h2 {{ font-size: 1.5em; color: #0366d6; border-bottom: 1px solid #eaecef; padding-bottom: .3em; }}
+        h3 {{ font-size: 1.25em; color: #0366d6; }}
+        p, ul, ol {{ margin-bottom: 16px; }}
+        a {{ color: #0366d6; text-decoration: none; }}
+        a:hover {{ text-decoration: underline; }}
+        code {{
+            font-family: SFMono-Regular, Consolas, "Liberation Mono", Menlo, monospace;
+            background-color: rgba(27, 31, 35, 0.05);
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+            font-size: 85%;
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+        }}
+        pre {{
+            background-color: #f6f8fa;
+            border-radius: 3px;
+            font-size: 85%;
+            line-height: 1.45;
+            overflow: auto;
+            padding: 16px;
+        }}
+        pre code {{
+            background-color: transparent;
+            padding: 0;
+        }}
+        blockquote {{
+            border-left: 4px solid #dfe2e5;
+            color: #6a737d;
+            margin: 0;
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+        }}
+        table {{
+            border-collapse: collapse;
+            width: 100%;
+            margin-bottom: 16px;
+        }}
+        table th, table td {{
+            border: 1px solid #dfe2e5;
+            padding: 6px 13px;
+        }}
+        table th {{
+            background-color: #f6f8fa;
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+        }}
+        img {{
+            max-width: 100%;
+            height: auto;
+        }}
+        hr {{
+            border: 0;
+            height: 1px;
+            background-color: #dfe2e5;
+            margin: 24px 0;
+        }}
+    </style>
+</head>
+<body>
+    {html_content}
+    <hr>
+    <footer>
+        <p><small>Generated: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} |
+        Created by <a href="https://discord.gg/openfreeai" target="_blank">VIDraft</a>
+        </small></p>
+    </footer>
+</body>
+</html>
+"""
+# ──────────────────────────────── 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 += "<details><summary>미리보기 & 통계 (펼치기)</summary>\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 += "</details>\n\n"
+        else:
+            md += f"{ana}\n\n"
+        md += "---\n\n"
+    return md
+# ──────────────────────────────── OpenAI Client ──────────────────────────
+@st.cache_resource
+def get_openai_client():
+    if not OPENAI_API_KEY:
+        raise RuntimeError("⚠️ OPENAI_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.")
+    return OpenAI(
+        api_key=OPENAI_API_KEY,
+        timeout=60.0,
+        max_retries=3
+    )
+# ──────────────────────────────── 의사결정 목적/제약 식별 (이제 디자인/발명 목적) ─────────────────────
+def identify_decision_purpose(prompt: str) -> dict:
+    """
+    디자인/발명과 관련된 주요 목적이나 제약을 대략적으로 식별.
+    (기존의 의사결정 목적/제약 식별 로직을 재활용하되,
+     design/invention 관련 키워드도 추가로 고려할 수 있음.)
+    """
+    purpose_patterns = {
+        'cost_reduction': [r'비용(\s*절감)?', r'예산', r'효율', r'저렴', r'경제', r'cost', r'saving', r'budget'],
+        'innovation': [r'혁신', r'새로운', r'창의', r'개발', r'발명', r'innovation', r'creative', r'develop'],
+        'risk_management': [r'위험', r'리스크', r'안전', r'예방', r'대비', r'risk', r'safety', r'prevent'],
+        'growth': [r'성장', r'확장', r'증가', r'확대', r'매출', r'growth', r'expand', r'increase', r'scale'],
+        'customer': [r'고객', r'사용자', r'만족', r'경험', r'서비스', r'customer', r'user', r'experience']
+    }
+    constraint_patterns = {
+        'time': [r'시간', r'빠르게', r'긴급', r'마감', r'기한', r'time', r'deadline', r'urgent'],
+        'budget': [r'저예산', r'자금', r'투자', r'재정', r'budget', r'finance', r'fund', r'investment'],
+        'resources': [r'자원', r'인력', r'장비', r'제한', r'resource', r'staff', r'equipment', r'limited'],
+        'regulation': [r'규제', r'법률', r'규정', r'준수', r'법적', r'regulation', r'legal', r'compliance']
+    }
+    purpose_scores = {}
+    for purpose, patterns in purpose_patterns.items():
+        score = sum(1 for pattern in patterns if re.search(pattern, prompt, re.IGNORECASE))
+        if score > 0:
+            purpose_scores[purpose] = score
+    constraint_scores = {}
+    for constraint, patterns in constraint_patterns.items():
+        score = sum(1 for pattern in patterns if re.search(pattern, prompt, re.IGNORECASE))
+        if score > 0:
+            constraint_scores[constraint] = score
+    main_purposes = sorted(purpose_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:2]
+    main_constraints = sorted(constraint_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:2]
+    return {
+        'purposes': main_purposes,
+        'constraints': main_constraints,
+        'all_purpose_scores': purpose_scores,
+        'all_constraint_scores': constraint_scores
+    }
+# ──────────────────────────────── 카테고리 유틸 ─────────────────────────
+def keywords(text: str, top: int = 8) -> str:
+    words = re.findall(r'\b[a-zA-Z가-힣]{2,}\b', text.lower())
+    stopwords = {
+        'the', 'a', 'an', 'of', 'to', 'in', 'for', 'on', 'by', 'and', 'is', 'are', 'was', 'were',
+        'be', 'been', 'being', 'with', 'as', 'at', 'that', 'this', 'these', 'those', 'from', 'not',
+        '이', '그', '저', '것', '수', '등', '를', '을', '에', '에서', '그리고', '하는', '있는', '것은',
+        '있다', '그것', '또한', '또', '및', '이런', '그런', '무엇', '어떤', '많은', '한', '두', '몇'
+    }
+    words = [word for word in words if word not in stopwords]
+    word_freq = {}
+    for word in words:
+        word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
+    sorted_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+    top_words = [word for word, _ in sorted_words[:top]]
+    return ' '.join(top_words)
+def compute_relevance_scores(prompt: str, categories: list[Category]) -> dict:
+    """
+    디자인/발명 관점에서, 입력 프롬프트가 어떤 카테고리의 항목들과 관련성이 높은지 스코어링.
+    """
+    prompt_lower = prompt.lower()
+    prompt_tokens = set(re.findall(r'\b[a-zA-Z가-힣]{2,}\b', prompt_lower))
+    purpose_keywords = {
+        'cost_reduction': ['비용', '절감', '효율', '예산', 'cost', 'saving', 'budget', 'efficiency'],
+        'innovation': ['혁신', '창의', '신규', '개발', 'innovation', 'creative', 'novel', 'development', '발명', '디자인'],
+        'risk_management': ['위험', '리스크', '관리', '예방', 'risk', 'management', 'prevention', 'mitigation'],
+        'growth': ['성장', '확장', '증가', '규모', 'growth', 'expansion', 'increase', 'scale'],
+        'customer': ['사용자', '고객', '만족', '경험', 'user', 'customer', 'satisfaction', 'experience']
+    }
+    purpose_scores = {}
+    for purpose, keywords_ in purpose_keywords.items():
+        score = sum(1 for kw in keywords_ if kw in prompt_lower)
+        if score > 0:
+            purpose_scores[purpose] = score
+    main_purpose = max(purpose_scores.items(), key=lambda x: x[1])[0] if purpose_scores else None
+    relevance_scores = {}
+    for category in categories:
+        cat_score = sum(1 for tag in category.tags if tag in prompt_lower) * 0.5
+        if category.name_ko in prompt or category.name_en.lower() in prompt_lower:
+            cat_score += 1
+        # 약간의 목적별 가중치 적용
+        if main_purpose:
+            purpose_category_weights = {
+                'cost_reduction': {
+            # 기존 항목
+                    '구조적 변화': 1.5, '화학적 변화': 1.3, '비즈니스 아이디어': 1.5,
+                    'Structural Change': 1.5, 'Chemical Change': 1.3, 'Business Ideas': 1.5,
+        # 추가 항목
+                    '에너지 변환 및 관리': 1.6, '데이터 및 정보 변환': 1.4, '지속가능성 및 환경 영향': 1.3,
+                    'Energy Conversion and Management': 1.6, 'Data and Information Transformation': 1.4,
+                    'Sustainability and Environmental Impact': 1.3
+                },
+                'innovation': {
+                    # 기존 항목
+                    '센서 기능': 1.5, '표면 및 외관 변화': 1.3, '비즈니스 아이디어': 1.5,
+                    'Sensor Functions': 1.5, 'Surface and Appearance Change': 1.3, 'Business Ideas': 1.5,
+        # 추가 항목
+                    '사용자 인터페이스 및 상호작용': 1.6, '데이터 및 정보 변환': 1.4, '인지 및 심리적 변화': 1.3,
+                    'User Interface and Interaction': 1.6, 'Data and Information Transformation': 1.4,
+                    'Cognitive and Psychological Changes': 1.3
+                },
+                'risk_management': {
+        # 기존 항목
+                    '환경 상호작용': 1.5, '시간 관련 변화': 1.3, '비즈니스 아이디어': 1.4,
+                    'Environmental Interaction': 1.5, 'Time-Related Change': 1.3, 'Business Ideas': 1.4,
+                # 추가 항목
+                    '보안 및 프라이버시': 1.7, '지속가능성 및 환경 영향': 1.5, '데이터 및 정보 변환': 1.4,
+                    'Security and Privacy': 1.7, 'Sustainability and Environmental Impact': 1.5,
+                    'Data and Information Transformation': 1.4
+                },
+                'growth': {
+        # 기존 항목
+                    '크기와 형태 변화': 1.4, '비즈니스 아이디어': 1.6, '구조적 변화': 1.3,
+                    'Size and Shape Change': 1.4, 'Business Ideas': 1.6, 'Structural Change': 1.3,
+        # 추가 항목
+                    '사회적 상호작용 및 협업': 1.5, '데이터 및 정보 변환': 1.4, '사용자 인터페이스 및 상호작용': 1.3,
+                    'Social Interaction and Collaboration': 1.5, 'Data and Information Transformation': 1.4,
+                    'User Interface and Interaction': 1.3
+                },
+                'customer': {
+        # 기존 항목
+                    '표면 및 외관 변화': 1.5, '센서 기능': 1.4, '빛과 시각 효과': 1.3, '비즈니스 아이디어': 1.4,
+                    'Surface and Appearance Change': 1.5, 'Sensor Functions': 1.4,
+                    'Light and Visual Effects': 1.3, 'Business Ideas': 1.4,
+                # 추가 항목
+                    '사용자 인터페이스 및 상호작용': 1.7, '미학 및 감성 경험': 1.6, '인지 및 심리적 변화': 1.5,
+                    '사회적 상호작용 및 협업': 1.4,
+                    'User Interface and Interaction': 1.7, 'Aesthetics and Emotional Experience': 1.6,
+                    'Cognitive and Psychological Changes': 1.5, 'Social Interaction and Collaboration': 1.4
+                }
+            }
+            if category.name_ko in purpose_category_weights.get(main_purpose, {}):
+                cat_score *= purpose_category_weights[main_purpose][category.name_ko]
+            elif category.name_en in purpose_category_weights.get(main_purpose, {}):
+                cat_score *= purpose_category_weights[main_purpose][category.name_en]
+        # 항목별 토큰 매칭
+        for item in category.items:
+            item_score = cat_score
+            item_tokens = set(re.findall(r'\b[a-zA-Z가-힣]{2,}\b', item.lower()))
+            matches = item_tokens.intersection(prompt_tokens)
+            if matches:
+                item_score += len(matches) * 0.3
+            if item_score > 0:
+                relevance_scores[(category.name_ko, item)] = item_score
+    return relevance_scores
+def compute_score(weight: int, impact: int, confidence: float) -> float:
+    return round(weight * impact * confidence, 2)
+def generate_comparison_matrix(
+    categories: list[Category],
+    relevance_scores: dict = None,
+    max_depth: int = 3,
+    max_combinations: int = 100,
+    relevance_threshold: float = 0.2
+) -> list[tuple]:
+    """
+    여러 카테고리의 요소를 복합적으로 조합한 '아이디어' 후보를 뽑아내는 매트릭스.
+    (본래 의사결정 매트릭스였으나, 디자인/발명에 맞게 재활용)
+    """
+    if relevance_scores is None:
+        pool = [(c.name_ko, item) for c in categories for item in c.items]
+        basic_combos = []
+        for depth in range(2, max_depth + 1):
+            for combo in combinations(pool, depth):
+                basic_combos.append((1, 1, 1.0, 1.0, combo))
+                if len(basic_combos) >= max_combinations:
+                    break
+        return basic_combos[:max_combinations]
+    filtered_pool = [
+        (cat, item) for (cat, item), score in relevance_scores.items()
+        if score >= relevance_threshold
+    ]
+    if not filtered_pool:
+        pool = [(c.name_ko, i) for c in categories for i in c.items]
+        if len(pool) > 200:
+            import random
+            filtered_pool = random.sample(pool, 200)
+        else:
+            filtered_pool = pool
+    evaluated_combinations = []
+    for depth in range(2, max_depth + 1):
+        for combo in combinations(filtered_pool, depth):
+            if len({item[0] for item in combo}) == depth:
+                combo_relevance = sum(relevance_scores.get((item[0], item[1]), 0) for item in combo) / depth
+                weight = min(5, max(1, int(combo_relevance * 2)))
+                impact = min(5, depth)
+                confidence = min(1.0, combo_relevance / 2.5)
+                total_score = compute_score(weight, impact, confidence)
+                evaluated_combinations.append((weight, impact, confidence, total_score, combo))
+    evaluated_combinations.sort(key=lambda x: x[3], reverse=True)
+    return evaluated_combinations[:max_combinations]
+# ──────────────────────────────── Diverse Matrix Generator ────────────────────
+def smart_weight(cat_name, item, relevance, global_cnt, T):
+    rare_boost = 1 / (global_cnt.get(item, 0) + 0.5)
+    noise = random.random() ** (1 / T)  # T가 클수록 noise가 1에 가까움
+    relevance_weight = 1 - (T - 0.1) / 3.0
+    return ((relevance * relevance_weight) + 0.1) * rare_boost * noise
+def generate_random_comparison_matrix(
+    categories: list[Category],
+    relevance_scores: dict | None = None,
+    k_cat=(8, 12),
+    n_item=(6, 10),
+    depth_range=(3, 6),
+    max_combos=1000,
+    seed: int | None = None,
+    T: float = 1.3,
+):
+    """
+    다양성 있게 여러 카테고리/항목들을 조합하여 무작위 매트릭스를 생성.
+    (디자인/발명 아이디어 확장 시 유용)
+    """
+    if seed is None:
+        seed = random.randrange(2 ** 32)
+    random.seed(seed)
+    if "GLOBAL_PICK_COUNT" not in st.session_state:
+        st.session_state.GLOBAL_PICK_COUNT = {}
+    global_cnt = st.session_state.GLOBAL_PICK_COUNT
+    k = random.randint(*k_cat)
+    sampled_cats = random.sample(categories, k)
+    pool = []
+    for cat in sampled_cats:
+        items   = cat.items
+        weights = [
+            smart_weight(
+                cat.name_ko,
+                it,
+                relevance_scores.get((cat.name_ko, it), 0.05) if relevance_scores else 0.05,
+                global_cnt,
+                T
+            )
+            for it in items
+        ]
+        n = min(len(items), random.randint(*n_item))
+        sampled_items = random.choices(items, weights=weights, k=n)
+        for it in sampled_items:
+            global_cnt[it] = global_cnt.get(it, 0) + 1
+            pool.append((cat.name_ko, it))
+    combos = []
+    for d in range(depth_range[0], depth_range[1] + 1):
+        for combo in combinations(pool, d):
+            if len({c for c, _ in combo}) != d:
+                continue
+            w = sum(relevance_scores.get((c, i), 0.2) if relevance_scores else 1 for c, i in combo) / d
+            imp  = d
+            conf = 0.5 + random.random() * 0.5
+            total = compute_score(w, imp, conf)
+            combos.append((w, imp, conf, total, combo))
+    combos.sort(key=lambda x: x[3], reverse=True)
+    return combos[:max_combos]
+# ──────────────────────────────── PHYS_CATEGORIES ────────────────────────
+PHYS_CATEGORIES: list[Category] = [
+    # 기존 카테고리 유지
+    Category(
+        name_ko="센서 기능",
+        name_en="Sensor Functions",
+        tags=["sensor", "detection", "감지"],
+        items=physical_transformation_categories["센서 기능"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="크기와 형태 변화",
+        name_en="Size and Shape Change",
+        tags=["shape", "geometry", "크기"],
+        items=physical_transformation_categories["크기와 형태 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="표면 및 외관 변화",
+        name_en="Surface and Appearance Change",
+        tags=["surface", "appearance", "표면"],
+        items=physical_transformation_categories["표면 및 외관 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="물질의 상태 변화",
+        name_en="Material State Change",
+        tags=["material", "state", "상태"],
+        items=physical_transformation_categories["물질의 상태 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="움직임 특성 변화",
+        name_en="Movement Characteristics Change",
+        tags=["motion", "dynamics", "움직임"],
+        items=physical_transformation_categories["움직임 특성 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="구조적 변화",
+        name_en="Structural Change",
+        tags=["structure", "form", "구조"],
+        items=physical_transformation_categories["구조적 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="공간 이동",
+        name_en="Spatial Movement",
+        tags=["movement", "space", "이동"],
+        items=physical_transformation_categories["공간 이동"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="시간 관련 변화",
+        name_en="Time-Related Change",
+        tags=["time", "aging", "시간"],
+        items=physical_transformation_categories["시간 관련 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="빛과 시각 효과",
+        name_en="Light and Visual Effects",
+        tags=["light", "visual", "빛"],
+        items=physical_transformation_categories["빛과 시각 효과"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="소리와 진동 효과",
+        name_en="Sound and Vibration Effects",
+        tags=["sound", "vibration", "소리"],
+        items=physical_transformation_categories["소리와 진동 효과"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="열 관련 변화",
+        name_en="Thermal Changes",
+        tags=["heat", "thermal", "온도"],
+        items=physical_transformation_categories["열 관련 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="전기 및 자기 변화",
+        name_en="Electrical and Magnetic Changes",
+        tags=["electric", "magnetic", "전기"],
+        items=physical_transformation_categories["전기 및 자기 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="화학적 변화",
+        name_en="Chemical Change",
+        tags=["chemical", "reaction", "화학"],
+        items=physical_transformation_categories["화학적 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="생물학적 변화",
+        name_en="Biological Change",
+        tags=["bio", "living", "생물"],
+        items=physical_transformation_categories["생물학적 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="환경 상호작용",
+        name_en="Environmental Interaction",
+        tags=["environment", "interaction", "환경"],
+        items=physical_transformation_categories["환경 상호작용"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="비즈니스 아이디어",
+        name_en="Business Ideas",
+        tags=["business", "idea", "비즈니스"],
+        items=physical_transformation_categories["비즈니스 아이디어"]
+    ),
+    # 새로 추가된 카테고리
+    Category(
+        name_ko="사용자 인터페이스 및 상호작용",
+        name_en="User Interface and Interaction",
+        tags=["interface", "interaction", "인터페이스"],
+        items=physical_transformation_categories["사용자 인터페이스 및 상호작용"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="데이터 및 정보 변환",
+        name_en="Data and Information Transformation",
+        tags=["data", "information", "데이터"],
+        items=physical_transformation_categories["데이터 및 정보 변환"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="인지 및 심리적 변화",
+        name_en="Cognitive and Psychological Changes",
+        tags=["cognitive", "psychology", "인지"],
+        items=physical_transformation_categories["인지 및 심리적 변화"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="에너지 변환 및 관리",
+        name_en="Energy Conversion and Management",
+        tags=["energy", "power", "에너지"],
+        items=physical_transformation_categories["에너지 변환 및 관리"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="지속가능성 및 환경 영향",
+        name_en="Sustainability and Environmental Impact",
+        tags=["sustainability", "eco", "지속가능"],
+        items=physical_transformation_categories["지속가능성 및 환경 영향"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="보안 및 프라이버시",
+        name_en="Security and Privacy",
+        tags=["security", "privacy", "보안"],
+        items=physical_transformation_categories["보안 및 프라이버시"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="사회적 상호작용 및 협업",
+        name_en="Social Interaction and Collaboration",
+        tags=["social", "collaboration", "협업"],
+        items=physical_transformation_categories["사회적 상호작용 및 협업"]
+    ),
+    Category(
+        name_ko="미학 및 감성 경험",
+        name_en="Aesthetics and Emotional Experience",
+        tags=["aesthetics", "emotion", "감성"],
+        items=physical_transformation_categories["미학 및 감성 경험"]
+    )
+]
 # ──────────────────────────────── (중간 부분 생략 없이) ──────────────────────────
 def get_idea_system_prompt(selected_category: str | None = None,
 @st.cache_data(ttl=3600)
 def brave_search(query: str, count: int = 20):
     if not BRAVE_KEY:
         raise RuntimeError("⚠️ SERPHOUSE_API_KEY (Brave API Key) 환경 변수가 비어있습니다.")
+    headers = {
+        "Accept": "application/json",
+        "Accept-Encoding": "gzip",
+        "X-Subscription-Token": BRAVE_KEY
+    }
+    params = {"q": query, "count": str(count)}
+    for attempt in range(3):
+        try:
+            r = requests.get(BRAVE_ENDPOINT, headers=headers, params=params, timeout=15)
+            r.raise_for_status()
+            data = r.json()
+            raw = data.get("web", {}).get("results") or data.get("results", [])
+            if not raw:
+                raise ValueError("No search results found.")
+            arts = []
+            for i, res in enumerate(raw[:count], 1):
+                url = res.get("url", res.get("link", ""))
+                host = re.sub(r"https?://(www\.)?", "", url).split("/")[0]
+                arts.append({
+                    "index": i,
+                    "title": res.get("title", "No title"),
+                    "link": url,
+                    "snippet": res.get("description", res.get("text", "No snippet")),
+                    "displayed_link": host
+                })
+            return arts
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"Brave search failure (attempt {attempt+1}/3): {e}")
+            time.sleep(1)
+    return []
 def mock_results(query: str) -> str:
+    ts = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    return (
+        f"# Fallback Search Content (Generated: {ts})\n\n"
+        f"The web search API request failed. Please generate the invention/design ideas based on '{query}' using general knowledge.\n\n"
+        f"You may consider aspects such as:\n\n"
+        f"- Basic concept or definition of {query}\n"
+        f"- Potential expansions or improvements\n"
+        f"- Category-based transformations\n\n"
+        f"Note: This is fallback text, not real-time data.\n\n"
+    )
 def do_web_search(query: str) -> str:
+    try:
+        arts = brave_search(query, 20)
+        if not arts:
+            logging.warning("No search results from Brave. Using fallback.")
+            return mock_results(query)
+        hdr = "# Web Search Results\nUse the information below to spark new design/invention insights.\n\n"
+        body = "\n".join(
+            f"### Result {a['index']}: {a['title']}\n\n{a['snippet']}\n\n**Source**: [{a['displayed_link']}]({a['link']})\n\n---\n"
+            for a in arts
+        )
+        return hdr + body
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Web search process failed: {str(e)}")
+        return mock_results(query)
+# ──────────────────────────────── (신규) 디자인/발명 아이디어 처리 함수 ─────────────────
+def process_invention_ideas(keyword: str):
+    """
+    (이전에는 별도 버튼/프롬프트가 있었으나,
+     이제 메인 프롬프트로 일원화되어 사실상 사용되지 않을 수도 있음.)
+    """
+    if not keyword.strip():
+        st.warning("키워드를 입력하세요.")
+        return
+    st.info(f"디자인/발명 아이디어 생성 중... (키워드: **{keyword}**)")
+    # 모든 카테고리와 항목을 리스트업
+    categories_text = []
+    for cat_name, items in physical_transformation_categories.items():
+        joined_items = ", ".join(items)
+        categories_text.append(f"- {cat_name}: {joined_items}")
+    categories_joined = "\n".join(categories_text)
+    prompt = f"""
+당신은 디자인/발명 전문가입니다.
+키워드: "{keyword}"
+아래는 카테고리+항목 목록입니다.
+{categories_joined}
+이 키워드를 각 항목과 결합한 아이디어를 생각하고,
+타당한 것과 배제할 것을 분류하여 마크다운으로 출력하세요.
+"""
+    try:
+        client = get_openai_client()
+        with st.spinner("Generating invention ideas..."):
+            response = client.chat.completions.create(
+                model="gpt-4.1-mini",
+                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+                temperature=0.9,
+                max_tokens=2500,
+            )
+        result_text = response.choices[0].message.content
+        st.markdown(result_text)
+    except Exception as e:
+        st.error(f"오류 발생: {e}")
+# ──────────────────────────────── Streamlit 메인 앱 ──────────────────────
 def idea_generator_app():
     st.title("Ilúvatar(일루바타르) : Creative Design & Invention AI")
     st.caption("이 시스템은 빅데이터를 자율적으로 수집·분석하여, 복합적인 디자인/발명 아이디어를 제안합니다.")
             sb.error("⚠️ KAGGLE_KEY not set.")
             st.session_state.kaggle_enabled = False
+    # (디자인/발명용 사이드바 항목은 삭제됨, 메인 prompt에서 처리)
     # 예시 주제
     example_topics = {
         "example1": "스마트홈에서 사용할 차세대 가전제품 발명 아이디어",
     with st.chat_message("user"):
         st.markdown(prompt)
     for i in range(len(st.session_state.messages) - 1):
         if (st.session_state.messages[i]["role"] == "user"
             and st.session_state.messages[i]["content"] == prompt
             selected_cat = st.session_state.get("category_focus", None)
             selected_frameworks = st.session_state.get("selected_frameworks", [])
+            # 목적이 "디자인/발명"이므로, system prompt 변경
             sys_prompt = get_idea_system_prompt(
                 selected_category=selected_cat,
                 selected_frameworks=selected_frameworks
                 T=T,
             )
             combos_table = "| 조합 | 가중치 | 영향도 | 신뢰도 | 총점 |\n|------|--------|--------|--------|-----|\n"
             for w, imp, conf, tot, cmb in combos:
                 combo_str = " + ".join(f"{c[0]}-{c[1]}" for c in cmb)
                 for c, s in decision_purpose['constraints']:
                     purpose_info += f"- **{c}** (관련성: {s})\n"
+            # 프레임워크 적용 결과 (현재 목적이 디자인/발명 -> 선택적으로 표시)
             framework_contents = []
             for fw in selected_frameworks:
                 if fw == "swot":
                     bcg_res = analyze_with_bcg(prompt)
                     framework_contents.append(format_business_framework_analysis("bcg", bcg_res))
                 elif fw == "sunzi":
+                    # 손자병법 예시
+                    # (실제로는 별도 로직이 필요하나 여기선 생략)
                     pass
             if framework_contents:
             stream_placeholder.markdown(full_response)
             status.update(label="Invention ideas created!", state="complete")
+            # 이미지 생성
             img_data = img_caption = None
             if st.session_state.generate_image and full_response:
                 match = re.search(r"###\s*이미지\s*프롬프트\s*\n+([^\n]+)", full_response, re.I)
                 if not match:
                     match = re.search(r"Image\s+Prompt\s*[:\-]\s*([^\n]+)", full_response, re.I)