app.py

import os
import json
import numpy as np
import librosa
from datetime import datetime
from flask import Flask, send_from_directory, render_template
import gradio as gr
from transformers import pipeline
import requests
from dotenv import load_dotenv

# 환경변수 로드
load_dotenv()

# 상수 정의
WELCOME_MESSAGE = """
# 디지털 굿판에 오신 것을 환영합니다

이곳은 현대 도시 속에서 잊혀진 전통 굿의 정수를 담아낸 디지털 의례의 공간입니다. 
이곳에서는 사람들의 목소리와 감정을 통해 영적 교감을 나누고, 자연과 도시의 에너지가 연결됩니다.

"""

ONCHEON_STORY = """
## 생명의 공간 ‘온천천’ 🌌

온천천의 물줄기는 신성한 금샘에서 시작됩니다. 금샘은 생명과 창조의 원천이며, 천상의 생명이 지상에서 숨을 틔우는 자리입니다. 

도시의 소음 속에서도 신성한 생명력을 느껴보세요. 이곳에서 영적인 교감을 경험하며, 자연과 하나 되는 순간을 맞이해 보시기 바랍니다
 
이 프로젝트는 부산광역시 동래구 ‘온천장역’ 에서 금정구 ‘장전역’을 잇는 구간의 온천천 산책로의 사운드 스케이프를  기반으로 제작 되었습니다.

산책로를 따라 걸으며 본 프로젝트 체험 시 보다 몰입된 경험이 가능합니다.  
"""

# Flask 앱 초기화
app = Flask(__name__)

# 환경변수 로드
load_dotenv()

# Flask 라우트
@app.route('/static/<path:path>')
def serve_static(path):
    return send_from_directory('static', path)

@app.route('/assets/<path:path>')
def serve_assets(path):
    try:
        if path.endswith('.mp3'):
            return send_from_directory('assets', path, mimetype='audio/mpeg')
        return send_from_directory('assets', path)
    except Exception as e:
        print(f"Asset serving error: {e}")
        return f"Error serving asset: {path}", 404
        
@app.route('/wishes/<path:path>')
def serve_wishes(path):
    return send_from_directory('data/wishes', path)


class SimpleDB:
    def __init__(self, reflections_path="data/reflections.json", wishes_path="data/wishes.json"):
        self.reflections_path = reflections_path
        self.wishes_path = wishes_path
        os.makedirs('data', exist_ok=True)
        self.reflections = self._load_json(reflections_path)
        self.wishes = self._load_json(wishes_path)

    def _load_json(self, file_path):
        if not os.path.exists(file_path):
            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump([], f, ensure_ascii=False, indent=2)
        try:
            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                return json.load(f)
        except Exception as e:
            print(f"Error loading {file_path}: {e}")
            return []

    def save_reflection(self, name, reflection, sentiment, timestamp=None):
        if timestamp is None:
            timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        
        reflection_data = {
            "timestamp": timestamp,
            "name": name,
            "reflection": reflection,
            "sentiment": sentiment
        }
        
        self.reflections.append(reflection_data)
        self._save_json(self.reflections_path, self.reflections)
        return True

    def save_wish(self, name, wish, emotion_data=None, timestamp=None):
        if timestamp is None:
            timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        wish_data = {
            "name": name,
            "wish": wish,
            "emotion": emotion_data,
            "timestamp": timestamp
        }
        self.wishes.append(wish_data)
        self._save_json(self.wishes_path, self.wishes)
        return True

    def _save_json(self, file_path, data):
        try:
            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
            return True
        except Exception as e:
            print(f"Error saving to {file_path}: {e}")
            return False

    def get_all_reflections(self):
        return sorted(self.reflections, key=lambda x: x["timestamp"], reverse=True)

    def get_all_wishes(self):
        return self.wishes

# API 설정
HF_API_TOKEN = os.getenv("roots", "")
if not HF_API_TOKEN:
    print("Warning: HuggingFace API token not found. Some features may be limited.")

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
headers = {"Authorization": f"Bearer {HF_API_TOKEN}"} if HF_API_TOKEN else {}

# AI 모델 초기화
try:
    speech_recognizer = pipeline(
        "automatic-speech-recognition",
        model="kresnik/wav2vec2-large-xlsr-korean"
    )
    text_analyzer = pipeline(
        "sentiment-analysis",
        model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
    )
except Exception as e:
    print(f"Error initializing AI models: {e}")
    speech_recognizer = None
    text_analyzer = None

# 필요한 디렉토리 생성
os.makedirs("generated_images", exist_ok=True)

# 음성 분석 관련 함수들
def calculate_baseline_features(audio_data):
    try:
        if isinstance(audio_data, tuple):
            sr, y = audio_data
            y = y.astype(np.float32)
        elif isinstance(audio_data, str):
            y, sr = librosa.load(audio_data, sr=16000)
        else:
            print("Unsupported audio format")
            return None

        if len(y) == 0:
            print("Empty audio data")
            return None

        features = {
            "energy": float(np.mean(librosa.feature.rms(y=y))),
            "tempo": float(librosa.feature.tempo(y=y, sr=sr)[0]),
            "pitch": float(np.mean(librosa.feature.zero_crossing_rate(y=y))),
            "volume": float(np.mean(np.abs(y))),
            "mfcc": librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13).mean(axis=1).tolist()
        }
        return features
    except Exception as e:
        print(f"Error calculating baseline: {str(e)}")
        return None

def map_acoustic_to_emotion(features, baseline_features=None):
    if features is None:
        return {
            "primary": "알 수 없음",
            "intensity": 0,
            "confidence": 0.0,
            "secondary": "",
            "characteristics": ["음성 분석 실패"],
            "details": {
                "energy_level": "0%",
                "speech_rate": "알 수 없음",
                "pitch_variation": "알 수 없음",
                "voice_volume": "알 수 없음"
            }
        }

    energy_norm = min(features["energy"] * 100, 100)
    tempo_norm = min(features["tempo"] / 200, 1)
    pitch_norm = min(features["pitch"] * 2, 1)

    if baseline_features:
        if baseline_features["energy"] > 0 and baseline_features["tempo"] > 0 and baseline_features["pitch"] > 0:
            energy_norm = (features["energy"] / baseline_features["energy"]) * 50
            tempo_norm = (features["tempo"] / baseline_features["tempo"])
            pitch_norm = (features["pitch"] / baseline_features["pitch"])

    emotions = {
        "primary": "",
        "intensity": energy_norm,
        "confidence": 0.0,
        "secondary": "",
        "characteristics": []
    }

    # 감정 매핑 로직
    if energy_norm > 70:
        if tempo_norm > 0.6:
            emotions["primary"] = "기쁨/열정"
            emotions["characteristics"].append("빠르고 활기찬 말하기 패턴")
        else:
            emotions["primary"] = "분노/강조"
            emotions["characteristics"].append("강한 음성 강도")
        emotions["confidence"] = energy_norm / 100
    elif pitch_norm > 0.6:
        if energy_norm > 50:
            emotions["primary"] = "놀람/흥분"
            emotions["characteristics"].append("높은 음고와 강한 강세")
        else:
            emotions["primary"] = "관심/호기심"
            emotions["characteristics"].append("음고 변화가 큼")
        emotions["confidence"] = pitch_norm
    elif energy_norm < 30:
        if tempo_norm < 0.4:
            emotions["primary"] = "슬픔/우울"
            emotions["characteristics"].append("느리고 약한 음성")
        else:
            emotions["primary"] = "피로/무기력"
            emotions["characteristics"].append("낮은 에너지 레벨")
        emotions["confidence"] = (30 - energy_norm) / 30
    else:
        if tempo_norm > 0.5:
            emotions["primary"] = "평온/안정"
            emotions["characteristics"].append("균형잡힌 말하기 패턴")
        else:
            emotions["primary"] = "차분/진지"
            emotions["characteristics"].append("안정적인 음성 특성")
        emotions["confidence"] = 0.5

    emotions["details"] = {
        "energy_level": f"{energy_norm:.1f}%",
        "speech_rate": f"{'빠름' if tempo_norm > 0.6 else '보통' if tempo_norm > 0.4 else '느림'}",
        "pitch_variation": f"{'높음' if pitch_norm > 0.6 else '보통' if pitch_norm > 0.3 else '낮음'}",
        "voice_volume": f"{'큼' if features['volume'] > 0.7 else '보통' if features['volume'] > 0.3 else '작음'}"
    }

    return emotions

def analyze_voice(audio_data, state):
    if audio_data is None:
        return state, "음성을 먼저 녹음해주세요.", "", "", ""

    try:
        sr, y = audio_data
        y = y.astype(np.float32)
        
        if len(y) == 0:
            return state, "음성이 감지되지 않았습니다.", "", "", ""

        acoustic_features = calculate_baseline_features((sr, y))
        if acoustic_features is None:
            return state, "음성 분석에 실패했습니다.", "", "", ""

        # 음성 인식
        if speech_recognizer:
            try:
                transcription = speech_recognizer({"sampling_rate": sr, "raw": y.astype(np.float32)})
                text = transcription["text"]
            except Exception as e:
                print(f"Speech recognition error: {e}")
                text = "음성 인식 실패"
        else:
            text = "음성 인식 모델을 불러올 수 없습니다."

        # 음성 감정 분석
        voice_emotion = map_acoustic_to_emotion(acoustic_features, state.get("baseline_features"))

        # 텍스트 감정 분석
        if text_analyzer and text:
            try:
                text_sentiment = text_analyzer(text)[0]
                text_result = f"텍스트 감정 분석: {text_sentiment['label']} (점수: {text_sentiment['score']:.2f})"
            except Exception as e:
                print(f"Text analysis error: {e}")
                text_sentiment = {"label": "unknown", "score": 0.0}
                text_result = "텍스트 감정 분석 실패"
        else:
            text_sentiment = {"label": "unknown", "score": 0.0}
            text_result = "텍스트 감정 분석을 수행할 수 없습니다."

        voice_result = (
            f"음성 감정: {voice_emotion['primary']} "
            f"(강도: {voice_emotion['intensity']:.1f}%, 신뢰도: {voice_emotion['confidence']:.2f})\n"
            f"특징: {', '.join(voice_emotion['characteristics'])}\n"
            f"상세 분석:\n"
            f"- 에너지 레벨: {voice_emotion['details']['energy_level']}\n"
            f"- 말하기 속도: {voice_emotion['details']['speech_rate']}\n"
            f"- 음높이 변화: {voice_emotion['details']['pitch_variation']}\n"
            f"- 음성 크기: {voice_emotion['details']['voice_volume']}"
        )

        # 프롬프트 생성
        prompt = generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment)
        state = {**state, "final_prompt": prompt}

        return state, text, voice_result, text_result, prompt

    except Exception as e:
        print(f"Error in analyze_voice: {str(e)}")
        return state, f"오류 발생: {str(e)}", "", "", ""


def generate_detailed_prompt(text, emotions, text_sentiment):
    emotion_colors = {
        "기쁨/열정": "밝은 노랑과 따뜻한 주황색",
        "분노/강조": "강렬한 빨강과 짙은 검정",
        "놀람/흥분": "선명한 파랑과 밝은 보라",
        "관심/호기심": "연한 하늘색과 민트색",
        "슬픔/우울": "어두운 파랑과 회색",
        "피로/무기력": "탁한 갈색과 짙은 회색",
        "평온/안정": "부드러운 초록과 베이지",
        "차분/진지": "차분한 남색과 깊은 보라"
    }

    abstract_elements = {
        "기쁨/열정": "상승하는 나선형과 빛나는 입자들",
        "분노/강조": "날카로운 지그재그와 폭발하는 형태",
        "놀람/흥분": "물결치는 동심원과 반짝이는 점들",
        "관심/호기심": "부드럽게 흐르는 곡선과 floating shapes",
        "슬픔/우울": "하강하는 흐름과 흐릿한 그림자",
        "피로/무기력": "느리게 흐르는 물결과 흐려지는 형태",
        "평온/안정": "부드러운 원형과 조화로운 기하학적 패턴",
        "차분/진지": "균형잡힌 수직선과 안정적인 구조"
    }

    prompt = f"minimalistic abstract art, {emotion_colors.get(emotions['primary'], '자연스러운 색상')} color scheme, "
    prompt += f"{abstract_elements.get(emotions['primary'], '유기적 형태')}, "
    prompt += "korean traditional patterns, ethereal atmosphere, sacred geometry, "
    prompt += "flowing energy, mystical aura, no human figures, no faces, "
    prompt += "digital art, high detail, luminescent effects. "
    prompt += "negative prompt: photorealistic, human, face, figurative, text, letters, "
    prompt += "--ar 2:3 --s 750 --q 2"

    return prompt

def generate_image_from_prompt(prompt):
    if not prompt:
        print("No prompt provided")
        return None

    try:
        response = requests.post(
            API_URL,
            headers=headers,
            json={
                "inputs": prompt,
                "parameters": {
                    "negative_prompt": "ugly, blurry, poor quality, distorted",
                    "num_inference_steps": 30,
                    "guidance_scale": 7.5
                }
            }
        )

        if response.status_code == 200:
            timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
            image_path = f"generated_images/image_{timestamp}.png"
            os.makedirs("generated_images", exist_ok=True)
            
            with open(image_path, "wb") as f:
                f.write(response.content)
            
            return image_path
        else:
            print(f"Error: {response.status_code}")
            print(f"Response: {response.text}")
            return None
    except Exception as e:
        print(f"Error generating image: {str(e)}")
        return None
        
def create_pwa_files():
    """PWA 필요 파일들 생성"""
    # manifest.json 생성
    manifest_path = 'static/manifest.json'
    if not os.path.exists(manifest_path):
        manifest_data = {
            "name": "디지털 굿판",
            "short_name": "디지털 굿판",
            "description": "현대 도시 속 디지털 의례 공간",
            "start_url": "/",
            "display": "standalone",
            "background_color": "#ffffff",
            "theme_color": "#000000",
            "orientation": "portrait",
            "icons": [
                {
                    "src": "/static/icons/icon-72x72.png",
                    "sizes": "72x72",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                },
                {
                    "src": "/static/icons/icon-96x96.png",
                    "sizes": "96x96",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                },
                {
                    "src": "/static/icons/icon-128x128.png",
                    "sizes": "128x128",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                },
                {
                    "src": "/static/icons/icon-144x144.png",
                    "sizes": "144x144",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                },
                {
                    "src": "/static/icons/icon-152x152.png",
                    "sizes": "152x152",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                },
                {
                    "src": "/static/icons/icon-192x192.png",
                    "sizes": "192x192",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                },
                {
                    "src": "/static/icons/icon-384x384.png",
                    "sizes": "384x384",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                },
                {
                    "src": "/static/icons/icon-512x512.png",
                    "sizes": "512x512",
                    "type": "image/png",
                    "purpose": "any maskable"
                }
            ]
        }
        with open(manifest_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(manifest_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    # service-worker.js 생성
    sw_path = 'static/service-worker.js'
    if not os.path.exists(sw_path):
        with open(sw_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write('''
// 캐시 이름 설정
const CACHE_NAME = 'digital-gutpan-v1';

// 캐시할 파일 목록
const urlsToCache = [
  '/',
  '/static/icons/icon-72x72.png',
  '/static/icons/icon-96x96.png',
  '/static/icons/icon-128x128.png',
  '/static/icons/icon-144x144.png',
  '/static/icons/icon-152x152.png',
  '/static/icons/icon-192x192.png',
  '/static/icons/icon-384x384.png',
  '/static/icons/icon-512x512.png',
  '/assets/main_music.mp3'
];

// 서비스 워커 설치 시
self.addEventListener('install', event => {
  event.waitUntil(
    caches.open(CACHE_NAME)
      .then(cache => cache.addAll(urlsToCache))
      .then(() => self.skipWaiting())
  );
});

// 서비스 워커 활성화 시
self.addEventListener('activate', event => {
  event.waitUntil(
    caches.keys().then(cacheNames => {
      return Promise.all(
        cacheNames.map(cacheName => {
          if (cacheName !== CACHE_NAME) {
            return caches.delete(cacheName);
          }
        })
      );
    }).then(() => self.clients.claim())
  );
});

// 네트워크 요청 처리
self.addEventListener('fetch', event => {
  event.respondWith(
    caches.match(event.request)
      .then(response => {
        if (response) {
          return response;
        }
        return fetch(event.request);
      })
  );
});
            '''.strip())

    # index.html 파일에 화면 꺼짐 방지 스크립트 추가
    index_path = 'templates/index.html'
    if not os.path.exists(index_path):
        with open(index_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write('''<!DOCTYPE html>
<html lang="ko">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no">
    <title>디지털 굿판</title>
    <link rel="manifest" href="/manifest.json">
    <meta name="theme-color" content="#000000">
    <meta name="apple-mobile-web-app-capable" content="yes">
    <meta name="apple-mobile-web-app-status-bar-style" content="black">
    <meta name="apple-mobile-web-app-title" content="디지털 굿판">
    <link rel="apple-touch-icon" href="/static/icons/icon-152x152.png">
    <script>
        // 화면 꺼짐 방지
        async function preventSleep() {
            try {
                if ('wakeLock' in navigator) {
                    const wakeLock = await navigator.wakeLock.request('screen');
                    console.log('화면 켜짐 유지 활성화');
                    
                    document.addEventListener('visibilitychange', async () => {
                        if (document.visibilityState === 'visible') {
                            await preventSleep();
                        }
                    });
                }
            } catch (err) {
                console.log('화면 켜짐 유지 실패:', err);
            }
        }

        // 서비스 워커 등록
        if ('serviceWorker' in navigator) {
            window.addEventListener('load', async () => {
                try {
                    const registration = await navigator.serviceWorker.register('/service-worker.js');
                    console.log('ServiceWorker 등록 성공:', registration.scope);
                    await preventSleep();
                } catch (err) {
                    console.log('ServiceWorker 등록 실패:', err);
                }
            });
        }
    </script>
</head>
<body>
    <div id="gradio-app"></div>
</body>
</html>''')

def safe_state_update(state, updates):
    try:
        new_state = {**state, **updates}
        # 중요 상태값 검증
        if "user_name" in updates:
            new_state["user_name"] = str(updates["user_name"]).strip() or "익명"
        if "baseline_features" in updates:
            if updates["baseline_features"] is None:
                return state  # baseline이 None이면 상태 업데이트 하지 않음
        return new_state
    except Exception as e:
        print(f"State update error: {e}")
        return state

def create_interface():
    db = SimpleDB()
    import base64
    
    # initial_state 정의
    initial_state = {
        "user_name": "",
        "baseline_features": None,
        "reflections": [],
        "wish": None,
        "final_prompt": "",
        "image_path": None,
        "current_tab": 0
    }
    
    def encode_image_to_base64(image_path):
        try:
            with open(image_path, "rb") as img_file:
                return base64.b64encode(img_file.read()).decode()
        except Exception as e:
            print(f"이미지 로딩 에러 ({image_path}): {e}")
            return ""
    
    # 로고 이미지 인코딩
    mobile_logo = encode_image_to_base64("static/DIGITAL_GUTPAN_LOGO_m.png")
    desktop_logo = encode_image_to_base64("static/DIGITAL_GUTPAN_LOGO_w.png")
    main_image = encode_image_to_base64("static/main-image.png")

    if not mobile_logo or not desktop_logo:
        logo_html = """
            <div style="text-align: center; padding: 20px;">
                <h1 style="font-size: 24px;">디지털 굿판</h1>
            </div>
        """
    else:
        logo_html = f"""
            <img class="mobile-logo" src="data:image/png;base64,{mobile_logo}" alt="디지털 굿판 로고 모바일">
            <img class="desktop-logo" src="data:image/png;base64,{desktop_logo}" alt="디지털 굿판 로고 데스크톱">
        """

    main_image_html = f"""
    <div class="main-image-container">
        <img src="data:image/png;base64,{main_image}" alt="디지털 굿판 메인 이미지" class="main-image">
    </div>
    """

    css = """
        /* 전체 컨테이너 width 제한 */
        .gradio-container {
            margin: 0 auto !important;
            max-width: 800px !important;
            padding: 1rem !important;
        }

        /* 모바일 뷰 */
        @media (max-width: 600px) {
            .mobile-logo { 
                display: none !important; 
            }
            .desktop-logo {
                display: block !important;
                width: 100%;
                height: auto;
                max-width: 800px;
                margin: 0 auto;
            }
            .main-image {
                width: 100%;
                max-width: 100%;
            }
        }
        
        /* 데스크톱 뷰 (601px 이상) */
        @media (min-width: 601px) {
            .main-image {
                width: 600px;
                max-width: 600px;
            }
            .container { padding: 10px !important; }
            .gradio-row { 
                flex-direction: column !important;
                gap: 10px !important;
            }
            .gradio-button { 
                width: 100% !important; 
                margin: 5px 0 !important;
                min-height: 44px !important;
            }
            .gradio-textbox { width: 100% !important; }
            .gradio-audio { width: 100% !important; }
            .gradio-image { width: 100% !important; }
            #audio-recorder { width: 100% !important; }
            #result-image { width: 100% !important; }
            .gradio-dataframe {
                overflow-x: auto !important;
                max-width: 100% !important;
            }
        }
        
        /* 데스크톱 뷰 */
        @media (min-width: 601px) {
            .logo-container { 
                padding: 20px 0;
                width: 100%;
                max-width: 800px;
                margin: 0 auto;
            }
            .desktop-logo { 
                display: none !important; 
            }
            .mobile-logo {
                display: block !important;
                width: 100% !important;
                height: auto !important;
                max-width: 300px !important;
                margin: 0 auto !important;
            }
            /* 데스크탑에서 2단 컬럼 레이아웃 보완 */
            .gradio-row {
                gap: 20px !important;
            }
            .gradio-row > .gradio-column {
                flex: 1 !important;
                min-width: 0 !important;
            }
        }
    
        /* 전반적인 UI 개선 */
        .gradio-button {
            transition: all 0.3s ease;
            border-radius: 8px !important;
        }
       .main-image-container {
            width: 100%;
             margin: 0 auto 2rem auto;
            text-align: center;
        }

        .main-image {
            width: 100%;
            height: auto;
             max-width: 100%;
            display: block;
            margin: 0 auto;
         }

        .gradio-button:active {
            transform: scale(0.98);
        }
        
        /* 컴포넌트 간격 조정 */
        .gradio-column > *:not(:last-child) {
            margin-bottom: 1rem !important;
        }
        
        /* 데이터프레임 스타일링 */
        .gradio-dataframe {
            border: 1px solid #e0e0e0;
            border-radius: 8px;
            overflow: hidden;
        }
        
        /* 오디오 플레이어 컨테이너 */
        .audio-player-container {
            max-width: 800px;
            margin: 20px auto;
            padding: 0 1rem;
        }
        .audio-player {
            margin: 20px auto;
            width: 100%;
            max-width: 300px;
        
        /* 탭 스타일링 */
        .tabs {
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto;
        }
        
        /* 마크다운 컨텐츠 */
        .markdown-content {
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto;
            padding: 0 1rem;
        }
        
        /* 이미지 컨테이너 */
        .gradio-image {
            border-radius: 8px;
            overflow: hidden;
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto;
        }

        .blessing-status-box {
            min-height: 200px !important;
            max-height: 300px !important;
            overflow-y: auto !important;
            padding: 15px !important;
            border: 1px solid #ddd !important;
            border-radius: 8px !important;
            background-color: #f8f9fa !important;
            margin: 10px 0 !important;
        }
        
        .blessing-status-box {
            min-height: 250px !important;
            max-height: 400px !important;
            overflow-y: auto !important;
            padding: 20px !important;
            border: 1px solid #ddd !important;
            border-radius: 12px !important;
            background-color: #f8f9fa !important;
            margin: 15px 0 !important;
            font-size: 16px !important;
            line-height: 1.6 !important;
        }
        
        .blessing-status-box h3 {
            color: #2a5d8f !important;
            margin-bottom: 15px !important;
        }
        
        .blessing-status-box strong {
            color: #4a90e2 !important;
        }
        }
    """

    with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft(), css=css) as app:
        state = gr.State(value=initial_state)
        processing_status = gr.State("") 
        with gr.Column(elem_classes="logo-container"):
            gr.HTML(logo_html)

        with gr.Tabs(selected=0) as tabs:
            # 입장 탭 (축원 포함)
            with gr.TabItem("입장") as tab_entrance:
                gr.HTML(main_image_html)

                # 1단계: 첫 화면
                welcome_section = gr.Column(visible=True)
                with welcome_section:
                    gr.Markdown(WELCOME_MESSAGE)
                    name_input = gr.Textbox(
                        label="이름을 알려주세요",
                        placeholder="이름을 입력해주세요",
                        interactive=True
                    )
                    name_submit_btn = gr.Button("축원의식 준비하기", variant="primary")
            
                # 2단계: 세계관 설명
                story_section = gr.Column(visible=False)
                with story_section:
                    gr.Markdown(ONCHEON_STORY)
                    continue_btn = gr.Button("축원의식 시작하기", variant="primary")
            
                # 3단계: 축원 의식
                blessing_section = gr.Column(visible=False)
                with blessing_section:
                    gr.Markdown("### 축원의식을 시작하겠습니다")
                    gr.Markdown("""
                    축원 문장을 읽어주세요:
                    '명짐 복짐 짊어지고 안가태평하시기를 비도발원 축원 드립니다'
                    """)
                    
                    # 축원 문장 녹음하기
                    baseline_audio = gr.Audio(
                        label="축원 문장 녹음하기",
                        sources=["microphone"],
                        type="numpy",
                        streaming=False
                    )
                    
                    # 분석 버튼을 바로 녹음기 아래에 배치
                    set_baseline_btn = gr.Button("축원문 분석하기", variant="primary")
                    
                    # 상태 표시창 - 분석 결과 표시
                    blessing_status = gr.Markdown(
                        value="축원 문장을 녹음한 후 분석하기 버튼을 눌러주세요.", 
                        elem_id="blessing-status",
                        elem_classes="blessing-status-box"
                    )

                # 4단계: 굿판 입장 안내
                entry_guide_section = gr.Column(visible=False)
                with entry_guide_section:
                    gr.Markdown("## 굿판으로 입장하기")
                    gr.Markdown("""
                    굿판에 들어가기 전에 마음을 고요히 하고 신과 연결될 준비를 하세요.

                    이 경험은 부산 동래구 온천장역에서 시작하여, 온천천을 따라 신화적 공간과 연결될 수 있도록 설계되었습니다. 
                    특히 이곳에서 시작하면 온천천의 자연스러운 소리와 금샘의 생명력을 더욱 깊이 느낄 수 있습니다. 
                    온천천을 따라 걷다 보면, 금샘과 연결된 물의 정화 에너지가 스며들며 신성을 느끼게 될 것입니다.
                    
                    본격적인 의식을 시작하기 전, 마음을 정화하고 감각을 열어 경험에 몰입할 준비를 마치세요. 

                    **청신 의식을 시작하려면 아래 버튼을 눌러주세요.**
                    """)
                    enter_btn = gr.Button("청신 의식 시작하기", variant="primary")

            with gr.TabItem("청신") as tab_listen:
                gr.Markdown("## 청신 - 신을 부르기 위한 정화 의식")
                gr.Markdown("""
                **청신(淸神)** 단계는 신을 부르는 의식으로, 정화와 연결의 의미를 담고 있습니다. 
                이 단계에서는 참여자가 도시의 번잡함에서 벗어나 내면의 고요함을 찾고 신성과의 교감을 시작하게 됩니다.

                본격적인 의식을 시작하기 전, 마음을 정화하고 감각을 열어 경험에 몰입할 준비를 마치세요
                
                **보다 몰입된 경험을 위해**  
                이 경험은 부산 동래구 온천장역에서 시작하여, 금정구 장전역까지 온천천을 따라 신화적 공간과 연결될 수 있도록 설계되었습니다. 
                특히 이곳에서 시작하면 온천천의 자연스러운 소리와 금샘의 생명력을 더욱 깊이 느낄 수 있습니다. 
                온천천을 따라 걷다 보면, 금샘과 연결된 물의 정화 에너지가 스며들며 신성을 느끼게 될 것입니다.
            
                청신 단계의 목적은 참여자들이 자연과 신화적 요소를 통해 감각을 깨우고 자신의 감정을 정화하며, 초자연적 존재와 소통할 준비를 하는 데 있습니다. 
                특히 온천천의 물소리와 자연의 소리는 신을 부르는 소리처럼 참여자의 마음을 고요하게 하고, 금샘 신화의 정화와 생명력의 상징성을 통해 신을 맞이할 준비를 갖추게 합니다.
                
                **이제 음악을 들으며 감정을 기록해보세요.**  
                음악을 통해 내면의 평온을 되찾고, 이 과정에서 느껴지는 감정과 생각들을 자유롭게 적어보세요. 이 기록은 이후 과정에서 소망과 의식을 구체화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
                """)
                
                # 커스텀 오디오 플레이어
                gr.Markdown("## 聽身, 請神 (몸의 소리를 듣고 신을 청하다) ")
                gr.HTML("""
                <div class="soundcloud-container">
                    <iframe 
                        width="100%" 
                        height="166" 
                        scrolling="no" 
                        frameborder="no" 
                        allow="autoplay" 
                        src="https://w.soundcloud.com/player/?url=https%3A//soundcloud.com/9arage/demo&color=%23ff5500&auto_play=true&hide_related=true&show_comments=false&show_user=false&show_reposts=false&show_teaser=false"
                    ></iframe>
                </div>
                <style>
                    .soundcloud-container {
                        width: 100%;
                        max-width: 800px;
                        margin: 20px auto;
                        border-radius: 12px;
                        overflow: hidden;
                    }
                </style>
                """)
                                                                    
                with gr.Column():
                    reflection_input = gr.Textbox(
                        label="기록과 함께 마음의 번잡함을 내려놓으세요. 본 정보는 저장되지 않습니다.",
                        lines=3,
                        max_lines=5
                    )
                    save_btn = gr.Button("기록 남기기", variant="secondary")
                    reflections_display = gr.Dataframe(
                        headers=["시간", "감상", "감정 분석"],
                        label="기록된 감상들",
                        value=[],
                        interactive=False,
                        wrap=True,
                        row_count=(5, "dynamic")
                    )

            # 기원 탭
            with gr.TabItem("기원") as tab_wish:
                gr.Markdown("## 기원 - 소망을 천명하고 신에게 바라는 의식체")
                gr.Markdown("""
                '기원' 단계에서는 참여자가 산책로를 걷는 동안 자신의 감정과 내면을 인식하고, 마음속 소망을 음성으로 표현합니다. 
                입에서 나오는 소리는 단순한 음성이 아니라, 신령이나 자연에 자신의 진정한 소망과 감정을 전달하는 중요한 발화입니다.
                
                이제 당신의 소망을 음성으로 발화해보세요. 이 발화는 신과의 의식적인 소통의 일부로, 
                참여자의 소망이 신성의 영역에 닿을 수 있도록 돕습니다.
                
                마음속에서 떠오르는 바람을 말해보세요. 이 과정은 소망을 명확하게 정리하고, 
                당신의 감정과 바람을 외부로 표현하는 강력한 의식적 행동이 될 것입니다.
                """)
                status_display = gr.Markdown("", visible=False)  # 상태 표시용 컴포넌트
                
                with gr.Row():
                    with gr.Column():
                        voice_input = gr.Audio(
                            label="당신의 소원을 말해주세요",
                            sources=["microphone"],
                            type="numpy",
                            streaming=False,
                            elem_id="voice-input"  # elem_id 추가
                        )
                        with gr.Row():
                            clear_btn = gr.Button("녹음 지우기", variant="secondary")
                            analyze_btn = gr.Button("소원 분석하기", variant="primary")
                    
                    with gr.Column():
                        transcribed_text = gr.Textbox(
                            label="인식된 텍스트",
                            interactive=False
                        )
                        voice_emotion = gr.Textbox(
                            label="음성 감정 분석",
                            interactive=False
                        )
                        text_emotion = gr.Textbox(
                            label="텍스트 감정 분석",
                            interactive=False
                        )

            # 송신 탭
            with gr.TabItem("송신") as tab_send:
                gr.Markdown("## 송신 - 신과 내 마음을 보내다")
                gr.Markdown("""
                송신 단계는 참여자가 내면의 소망을 더욱 구체화하여 외부로 전달하는 중요한 과정입니다.
                이 과정에서, 발화된 언어와 감정이 담긴 소망은 시각적 이미지로 표현됩니다..

                아래 버튼을 눌러 자신의 소망을 그림으로 그려 보세요.
                이 그림은 발화된 감정의 흐름과 참여자의 소망을 상징적으로 담아내어 눈에 보이는 형상으로 재현됩니다.
                생성된 이미지를 통해 내면의 바람이 어떻게 구체화되는지 경험하고,
                당신의 소망이 전해지는 과정을 시각적으로 확인해 보세요.

                """)
                final_prompt = gr.Textbox(
                    label="생성된 프롬프트",
                    interactive=False,
                    lines=3
                )
                generate_btn = gr.Button("마음의 그림 그리기", variant="primary")
                result_image = gr.Image(
                    label="생성된 이미지",
                    show_download_button=True
                )
            
                gr.Markdown("## 온천천에 전하고 싶은 소원을 남겨주세요")
                final_reflection = gr.Textbox(
                    label="소원",
                    placeholder="당신의 소원을 한 줄로 남겨주세요...",
                    max_lines=3
                )
                save_final_btn = gr.Button("소원 전하기", variant="primary")
                gr.Markdown("""
                💫 여러분의 소원은 11월 25일 온천천 벽면에 설치될 소원나무에 전시될 예정입니다.
                따뜻한 마음을 담아 작성해주세요.
                """)
                wishes_display = gr.Dataframe(
                    headers=["시간", "소원", "이름"],
                    label="기록된 소원들",
                    value=[],
                    interactive=False,
                    wrap=True
                )
            with gr.TabItem("프로젝트 소개") as tab_intro:
                gr.HTML(main_image_html)
                gr.Markdown("""
                # 디지털 굿판
                ‘디지털 굿판’은 부산문화재단의 지원으로 루츠리딤이 제작한 다원예술 프로젝트입니다.
                
                본 사업은 전통 굿의 요소와 현대 기술을 결합해 참여자들이 자연과 깊이 연결되며 내면을 탐색하고 치유하는 경험을 제공합니다.
                금샘과 온천천의 생명 창조 신화를 배경으로, 참여자들은 자연의 소리에 귀를 기울이고, 신화에 몰입하며, 감정을 표현하는 과정에서 개인적 및 공동체적 치유의 여정을 걷습니다.
                
                AI와 사운드스케이프 같은 현대 기술, 장소성, 신화적 요소가 어우러져 삶과 예술, 자연과 기술이 조화를 이루는 체험 공간을 창조합니다.


                # 청신-정화
                청신(정화) 단계에서는 온천천을 따라 자연의 소리와 신화적 요소가 어우러진 사운드스케이프를 경험하게 됩니다. 
                루츠리딤이 제작한 이 음악은 금샘에서 시작해 바다로 이어지는 길 동안 자연에서 들려오는 다양한 소리들을 수집하여, 현대 음악과 전통 굿의 리듬을 조화롭게 결합하여 탄생한 곡입니다.
                참여자들은 온천천 산책로를 걸으며 자연이 내는 소리와 전통적인 굿의 리듬을 통해 내면의 번잡함을 정화하고, 신화 속 금샘의 정화 의미를 느끼며 자신을 치유하는 경험을 하게 됩니다.
               
                # 윤리조항
                
                이 프로젝트는 현대 사회의 삶에 대한 근본적인 질문을 던지며 새로운 문화적 지향점을 모색합니다.
                본 프로젝트에서 기록된 정보 중 ‘송신’ 단계의 ‘소원전하기’를  제외한 모든 과정의 정보는(목소리,감상 등) 별도로 저장되지 않으며 AI 학습이나 외부 공유에 사용되지 않습니다.

                - **기획**: 루츠리딤, 전승아
                - **음악**: 루츠리딤 (이광혁)
                - **미디어아트**: 송지훈
                """)                

        # 이벤트 핸들러들
        def handle_name_submit(name, state):
            if not name.strip():
                return (
                    gr.update(visible=True),
                    gr.update(visible=False),
                    gr.update(visible=False),
                    gr.update(visible=False),
                    state
                )
            state = safe_state_update(state, {"user_name": name})
            return (
                gr.update(visible=False),
                gr.update(visible=True),
                gr.update(visible=False),
                gr.update(visible=False),
                state
            )
        
        def handle_continue():
            return (
                gr.update(visible=False),
                gr.update(visible=False),
                gr.update(visible=True),
                gr.update(visible=False)
            )
        
        def handle_blessing_complete(audio, state):
            if audio is None:
                return state, "축원 문장을 먼저 녹음해주세요."
            
            try:
                sr, y = audio
                features = calculate_baseline_features((sr, y))
                
                if features:
                    state = safe_state_update(state, {"baseline_features": features})
                    detailed_msg = f"""
        ### 축원 분석이 완료되었습니다
        
        **음성 특성 분석:**
        - 음성 강도: {features['energy']:.2f}
        - 음성 속도: {features['tempo']:.2f}
        - 음성 높낮이: {features['pitch']:.2f}
        - 음성 크기: {features['volume']:.2f}
        
        축원이 완료되었습니다. 이제 청신 탭으로 이동하여 의식을 진행해주세요.
                    """
                    return state, detailed_msg
                    
                return state, "분석에 실패했습니다. 다시 시도해주세요."
                
            except Exception as e:
                return state, f"오류가 발생했습니다: {str(e)}"
        
        # 이벤트 연결 수정
        set_baseline_btn.click(
            fn=handle_blessing_complete,
            inputs=[baseline_audio, state],
            outputs=[state, blessing_status]
        )
                
        def handle_enter():
            return gr.update(selected=1)  # 청신 탭으로 이동

        def handle_start():
            return gr.update(visible=False), gr.update(visible=True)

        def handle_baseline(audio, current_state):
            if audio is None:
                return current_state, "음성을 먼저 녹음해주세요.", gr.update(selected=0)
            
            try:
                sr, y = audio
                y = y.astype(np.float32)
                features = calculate_baseline_features((sr, y))
                if features:
                    current_state = safe_state_update(current_state, {
                        "baseline_features": features,
                        "current_tab": 1
                    })
                    return current_state, "기준점이 설정되었습니다. 청신 탭으로 이동합니다.", gr.update(selected=1)
                return current_state, "기준점 설정에 실패했습니다. 다시 시도해주세요.", gr.update(selected=0)
            except Exception as e:
                print(f"Baseline error: {str(e)}")
                return current_state, "오류가 발생했습니다. 다시 시도해주세요.", gr.update(selected=0)

        def move_to_chungshin():
            return gr.Tabs.update(selected="청신")
        
        def handle_save_reflection(text, state):
            if not text.strip():
                return state, []
            
            try:
                current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                name = state.get("user_name", "익명")
                
                if text_analyzer:
                    sentiment = text_analyzer(text)[0]
                    sentiment_text = f"{sentiment['label']} ({sentiment['score']:.2f})"
                else:
                    sentiment_text = "분석 불가"
        
                # DB에 저장
                db.save_reflection(name, text, sentiment_text)
                
                # 화면에는 현재 사용자의 입력만 표시
                return state, [[current_time, text, sentiment_text]]
        
            except Exception as e:
                print(f"Error saving reflection: {e}")
                return state, []

        def save_reflection_fixed(text, state):
            if not text.strip():
                return state, []
            
            try:
                current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                name = state.get("user_name", "익명")
                
                if text_analyzer:
                    sentiment = text_analyzer(text)[0]
                    sentiment_text = f"{sentiment['label']} ({sentiment['score']:.2f})"
                else:
                    sentiment_text = "분석 불가"
        
                # DB에 저장
                db.save_reflection(name, text, sentiment_text)
                
                # 현재 사용자의 감상만 표시
                return state, [[current_time, text, sentiment_text]]
                
            except Exception as e:
                print(f"Error saving reflection: {e}")
                return state, []

        def handle_save_wish(text, state):
            if not text.strip():
                return "소원을 입력해주세요.", []
            
            try:
                name = state.get("user_name", "익명")
                db.save_wish(name, text)
                wishes = db.get_all_wishes()
                wish_display_data = [
                    [wish["timestamp"], wish["wish"], wish["name"]]
                    for wish in wishes
                ]
                return "소원이 저장되었습니다.", wish_display_data
            except Exception as e:
                print(f"Error saving wish: {e}")
                return "오류가 발생했습니다.", []
                
        def safe_analyze_voice(audio_data, state):
            if audio_data is None:
                return (
                    state,
                    "음성을 먼저 녹음해주세요.",
                    "",
                    "",
                    "",
                    "분석 준비 중..."
                )
        
            try:
                # 상태 업데이트
                status_msg = "음성 분석 중..."
        
                # 음성 데이터 전처리
                sr, y = audio_data
                if len(y) == 0:
                    return (
                        state,
                        "음성이 감지되지 않았습니다.",
                        "",
                        "",
                        "",
                        "분석 실패"
                    )
        
                status_msg = "음성 특성 분석 중..."
                acoustic_features = calculate_baseline_features((sr, y))
        
                status_msg = "음성 인식 중..."
                new_state, text, voice_result, text_result, prompt = analyze_voice(audio_data, state)
        
                status_msg = "분석 완료"
                return (
                    new_state,
                    text,
                    voice_result,
                    text_result,
                    prompt,
                    status_msg
                )
        
            except Exception as e:
                print(f"Voice analysis error: {str(e)}")
                return (
                    state,
                    "음성 분석 중 오류가 발생했습니다. 다시 시도해주세요.",
                    "",
                    "",
                    "",
                    "분석 실패"
                )
        # 이벤트 연결
        name_submit_btn.click(
            fn=handle_name_submit,
            inputs=[name_input, state],
            outputs=[welcome_section, story_section, blessing_section, entry_guide_section, state]
        )

        continue_btn.click(
            fn=handle_continue,
            outputs=[story_section, welcome_section, blessing_section, entry_guide_section]
        )

        set_baseline_btn.click(
            fn=handle_blessing_complete,
            inputs=[baseline_audio, state],
            outputs=[state, blessing_status]
        )
        
        continue_to_next.click(
            fn=lambda: (gr.update(selected=1)),
            outputs=[tabs]
        )

        enter_btn.click(
            fn=lambda: gr.update(selected=1),  # 인덱스로 변경
            outputs=tabs
        )

        save_btn.click(
            fn=save_reflection_fixed,
            inputs=[reflection_input, state],
            outputs=[state, reflections_display]
        )

        clear_btn.click(
            fn=lambda: None,
            outputs=[voice_input]
        )

        analyze_btn.click(
            fn=safe_analyze_voice,
            inputs=[voice_input, state],
            outputs=[state, transcribed_text, voice_emotion, text_emotion, final_prompt, status_display]
        )

        generate_btn.click(
            fn=generate_image_from_prompt,
            inputs=[final_prompt],
            outputs=[result_image]
        )

        save_final_btn.click(
            fn=handle_save_wish,
            inputs=[final_reflection, state],
            outputs=[blessing_status, wishes_display]  # baseline_status -> blessing_status
        )
        
    return app

if __name__ == "__main__":
    audio_path = os.path.join('assets', 'main_music.mp3')
    if os.path.exists(audio_path):
        print(f"✅ Audio file found: {audio_path}")
        print(f"   Size: {os.path.getsize(audio_path)} bytes")
        print(f"   Absolute path: {os.path.abspath(audio_path)}")
    else:
        print(f"❌ Audio file not found: {audio_path}")
    sw_content = """
    const CACHE_NAME = 'digital-gutpan-v2';
    const urlsToCache = [
        '/',
        '/assets/main_music.mp3',
        '/static/icons/icon-72x72.png',
        '/static/icons/icon-96x96.png',
        '/static/icons/icon-128x128.png',
        '/static/icons/icon-144x144.png',
        '/static/icons/icon-152x152.png',
        '/static/icons/icon-192x192.png',
        '/static/icons/icon-384x384.png',
        '/static/icons/icon-512x512.png'
    ];

    self.addEventListener('install', event => {
        event.waitUntil(
            caches.open(CACHE_NAME)
                .then(cache => {
                    console.log('Opened cache');
                    return cache.addAll(urlsToCache);
                })
                .then(() => self.skipWaiting())
        );
    });

    self.addEventListener('activate', event => {
        event.waitUntil(
            caches.keys().then(cacheNames => {
                return Promise.all(
                    cacheNames.map(cacheName => {
                        if (cacheName !== CACHE_NAME) {
                            return caches.delete(cacheName);
                        }
                    })
                );
            }).then(() => self.clients.claim())
        );
    });

    self.addEventListener('fetch', event => {
        event.respondWith(
            caches.match(event.request)
                .then(response => {
                    if (response) {
                        return response;
                    }
                    
                    return fetch(event.request).then(
                        response => {
                            if(!response || response.status !== 200 || response.type !== 'basic') {
                                return response;
                            }
                            
                            const responseToCache = response.clone();
                            
                            caches.open(CACHE_NAME)
                                .then(cache => {
                                    cache.put(event.request, responseToCache);
                                });
                                
                            return response;
                        }
                    );
                })
        );
    });
    """
    
    # 서비스 워커 파일 생성
    with open('static/service-worker.js', 'w') as f:
        f.write(sw_content)

    # Gradio 앱 실행
    demo = create_interface()
    demo.queue().launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=True,
        debug=True,
        show_error=True,
        height=None,
        width="100%"
    )