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@@ -291,6 +291,7 @@ def analyze_voice(audio_data, state):
 
 
 def generate_detailed_prompt(text, emotions, text_sentiment):
+    # 기존 감정 매핑 유지
     emotion_colors = {
         "기쁨/열정": "밝은 노랑과 따뜻한 주황색",
         "분노/강조": "강렬한 빨강과 짙은 검정",
@@ -313,8 +314,29 @@ def generate_detailed_prompt(text, emotions, text_sentiment):
         "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')}, "
+    # 텍스트에서 주요 감정 키워드 추출
+    text_emotions = text_sentiment["label"].lower().split(", ")
+    emotion_keywords = set()
+    for emotion in text_emotions:
+        for key in emotion_colors.keys():
+            if emotion in key.lower():
+                emotion_keywords.add(key)
+    
+    # 기본 프롬프트 구성
+    prompt = f"minimalistic abstract art, "
+    
+    # 주요 감정 색상과 요소 통합
+    colors = []
+    elements = []
+    for emotion in emotion_keywords:
+        if emotion in emotion_colors:
+            colors.append(emotion_colors[emotion])
+            elements.append(abstract_elements[emotion])
+    
+    prompt += f"{', '.join(colors) if colors else emotion_colors[emotions['primary']]} color scheme, "
+    prompt += f"{', '.join(elements) if elements else abstract_elements[emotions['primary']]}, "
+    
+    # 기본 요소 추가
     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. "
@@ -779,7 +801,7 @@ def create_interface():
     initial_state = {
         "user_name": "",
         "baseline_features": None,
-        "reflections": [],
+        "reflections": [],  # 여기에 사용자의 모든 기록을 누적
         "wish": None,
         "final_prompt": "",
         "image_path": None,
@@ -1638,17 +1660,35 @@ def create_interface():
                 current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
                 name = state.get("user_name", "익명")
                 
+                # 감정 분석
                 if text_analyzer:
                     sentiment = text_analyzer(text)[0]
                     sentiment_text = f"{sentiment['label']} ({sentiment['score']:.2f})"
                 else:
                     sentiment_text = "분석 불가"
         
+                # 현재 사용자의 기존 reflections 가져오기
+                if "reflections" not in state:
+                    state["reflections"] = []
+                
+                # 새로운 reflection 추가
+                new_reflection = {
+                    "timestamp": current_time,
+                    "text": text,
+                    "sentiment": sentiment_text
+                }
+                state["reflections"].append(new_reflection)
+                
                 # DB에 저장
                 db.save_reflection(name, text, sentiment_text)
                 
-                # 화면에는 현재 사용자의 입력만 표시
-                return state, [[current_time, text, sentiment_text]]
+                # 화면에 표시할 데이터 생성 (현재 사용자의 모든 기록)
+                display_data = [
+                    [r["timestamp"], r["text"], r["sentiment"]]
+                    for r in state["reflections"]
+                ]
+                
+                return state, display_data
         
             except Exception as e:
                 print(f"Error saving reflection: {e}")
@@ -1697,57 +1737,46 @@ def create_interface():
                 
         def safe_analyze_voice(audio_data, state):
             if audio_data is None:
-                return (
-                    state,
-                    "음성을 먼저 녹음해주세요.",
-                    "",
-                    "",
-                    "",
-                    "분석 준비 중..."
-                )
+                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"
-                    )
+                    return state, "음성이 감지되지 않았습니다.", "", "", "", "분석 실패"
         
-                status_msg = "음성 특성 분석 중..."
+                # 음성 특성 분석
                 acoustic_features = calculate_baseline_features((sr, y))
-        
-                status_msg = "음성 인식 중..."
+                
+                # 기존 분석 함수 호출
                 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
-                )
+                
+                # 청신 단계의 누적된 기록들을 프롬프트에 통합
+                if "reflections" in new_state:
+                    accumulated_emotions = []
+                    accumulated_texts = []
+                    
+                    for reflection in new_state["reflections"]:
+                        accumulated_texts.append(reflection["text"])
+                        if "sentiment" in reflection:
+                            accumulated_emotions.append(reflection["sentiment"])
+                    
+                    # 프롬프트 생성 시 누적된 감정과 텍스트 반영
+                    enhanced_prompt = generate_detailed_prompt(
+                        text=f"{text} || Previous reflections: {' | '.join(accumulated_texts)}",
+                        emotions=map_acoustic_to_emotion(acoustic_features, new_state.get("baseline_features")),
+                        text_sentiment={"label": ", ".join(accumulated_emotions), "score": 1.0}
+                    )
+                    
+                    return new_state, text, voice_result, text_result, enhanced_prompt, "분석 완료"
+                    
+                return new_state, text, voice_result, text_result, prompt, "분석 완료"
         
             except Exception as e:
                 print(f"Voice analysis error: {str(e)}")
-                return (
-                    state,
-                    "음성 분석 중 오류가 발생했습니다. 다시 시도해주세요.",
-                    "",
-                    "",
-                    "",
-                    "분석 실패"
-                )
+                return state, "음성 분석 중 오류가 발생했습니다.", "", "", "", "분석 실패"
+
         # 이벤트 연결
         name_submit_btn.click(
             fn=handle_name_submit,