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+import gradio as gr
+import numpy as np
+import tensorflow as tf
+from tensorflow.keras.preprocessing import image
+
+# 모델 로드 (파일명 수정)
+model = tf.keras.models.load_model("cell_organelle_classifier.keras")
+
+# 모델의 class_indices 순서에 맞춘 리스트 (오타 수정 포함)
+class_names = ['class_ER', 'class_chloroplast', 'class_golgi', 'class_mitochondria']
+
+# 한글 라벨 매핑
+kor_label_map = {
+    'class_ER': '소포체',
+    'class_chloroplast': '엽록체',
+    'class_golgi': '골지체',
+    'class_mitochondria': '미토콘드리아'
+}
+
+# 관련 기사 링크 (클래스명 키도 수정)
+related_links = {
+    'class_mitochondria': [
+        "https://biz.chosun.com/science-chosun/medicine-health/2025/06/26/LWAWZ4KCDFB4NHXRPNSXZO4BZ4/",
+        "https://www.joongang.co.kr/article/25326557"
+    ],
+    'class_ER': [
+        "https://www.snu.ac.kr/research/highlights?md=v&bbsidx=155485",
+        "https://m.dongascience.com/news.php?idx=68985"
+    ],
+    'class_golgi': [
+        "https://www.chosun.com/economy/science/2024/07/16/YS7Q7BVSM7G5H7SSPUPFSTWH2I/",
+        "https://www.snu.ac.kr/snunow/press?md=v&bbsidx=149578"
+    ],
+    'class_chloroplast': [
+        "https://www.fnewstv.com/news/newsview.php?ncode=1065602102008791&dt=m",
+        "https://www.hani.co.kr/arti/opinion/column/1205729.html"
+    ]
+}
+
+def classify_image(img):
+    img = img.resize((224, 224))
+    img_array = image.img_to_array(img) / 255.0
+    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
+    pred = model.predict(img_array)
+    pred_class = np.argmax(pred[0])
+    pred_label = class_names[pred_class]
+    pred_label_kor = kor_label_map.get(pred_label, pred_label)
+    confidence = pred[0][pred_class] * 100
+    links = related_links[pred_label]
+
+    result = f"🔬 예측 결과: {pred_label_kor} ({confidence:.2f}%)\n\n🔗 관련 기사:\n" + "\n".join(links)
+    return result
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=classify_image,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    outputs="text",
+    title="세포소기관 분류기🔬 | 엽록체, 미토콘드리아, 소포체, 골지체 분류",
+    description="이미지를 업로드하면 어떤 세포소기관인지 분류하고 관련 기사를 보여줍니다."
+)
+
+demo.launch()