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@@ -589,7 +589,7 @@ def analyze_scenario(scenario):
             response = client.chat.completions.create(
                 model="gpt-4-1106-preview",
                 messages=messages,
-                max_tokens=500,
+                max_tokens=1000,
                 temperature=0.7
             )
             
@@ -697,13 +697,63 @@ def combine_videos(video_paths, output_path):
 
 def merge_section_videos(section1, section2, section3, section4, section5):
     """섹션 비디오들을 하나로 결합"""
-    videos = [section1, section2, section3, section4, section5]
+    videos = []
     
-    if not all(videos):
-        raise gr.Error("모든 섹션의 영상이 먼저 생성되어야 합니다.")
+    # 각 섹션 비디오 확인 및 처리
+    for i, video_path in enumerate([section1, section2, section3, section4, section5], 1):
+        if video_path:
+            if os.path.exists(video_path):
+                try:
+                    # 비디오 파일 검증
+                    cap = cv2.VideoCapture(video_path)
+                    if cap.isOpened():
+                        videos.append(video_path)
+                        cap.release()
+                    else:
+                        raise gr.Error(f"섹션 {i}의 영상 파일이 손상되었거나 읽을 수 없습니다.")
+                except Exception as e:
+                    raise gr.Error(f"섹션 {i} 영상 처리 중 오류: {str(e)}")
+            else:
+                raise gr.Error(f"섹션 {i}의 영상 파일을 찾을 수 없습니다.")
+        else:
+            raise gr.Error(f"섹션 {i}의 영상이 없습니다.")
     
-    output_path = tempfile.mktemp(suffix=".mp4")
-    return combine_videos(videos, output_path)
+    if not videos:
+        raise gr.Error("결합할 영상이 없습니다.")
+    
+    try:
+        output_path = tempfile.mktemp(suffix=".mp4")
+        
+        # 첫 번째 비디오의 속성 가져오기
+        cap = cv2.VideoCapture(videos[0])
+        fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
+        width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
+        height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
+        cap.release()
+
+        # 출력 비디오 설정
+        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
+        out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
+
+        # 각 비디오 순차적으로 결합
+        for video_path in videos:
+            cap = cv2.VideoCapture(video_path)
+            while True:
+                ret, frame = cap.read()
+                if not ret:
+                    break
+                # 프레임 크기가 다른 경우 리사이즈
+                if frame.shape[:2] != (height, width):
+                    frame = cv2.resize(frame, (width, height))
+                out.write(frame)
+            cap.release()
+
+        out.release()
+        print(f"Successfully merged {len(videos)} videos")
+        return output_path
+        
+    except Exception as e:
+        raise gr.Error(f"비디오 결합 중 오류 발생: {e}")
 
 
 # Gradio Interface Definition