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@@ -113,7 +113,7 @@ def predict_and_plot(velocity, temperature, precipitation, humidity):
         cleaning_times = calculate_cleaning_time(time_intervals, simulated_contamination_levels)
 
         # Lidar names
-        lidar_names = ['앞/좌', '앞/우', '좌', '우', '지붕', '뒤']
+        lidar_names = ['앞/왼쪽', '앞/오른쪽', '왼쪽', '오른쪽', '지붕', '뒤']
 
         # Plot the graph
         fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
@@ -124,8 +124,8 @@ def predict_and_plot(velocity, temperature, precipitation, humidity):
             if i < len(cleaning_times):
                 ax.scatter(cleaning_times[i], 0.4, color='k')  # Mark the cleaning time point
 
-        ax.set_title('각 라이다의 시간 경과에 따른 오염 수준')
-        ax.set_xlabel('시간(초)')
+        ax.set_title('각 LiDAR에 대한 시간 경과에 따른 오염 수준')
+        ax.set_xlabel('시간 (초)')
         ax.set_ylabel('오염 수준')
         ax.legend()
         ax.grid(True)
@@ -139,7 +139,7 @@ def predict_and_plot(velocity, temperature, precipitation, humidity):
         return [plot_output] + contamination_output + gradients_output + cleaning_time_output
 
     except Exception as e:
-        print(f"그라디오 인터페이스에서 오류 발생: {e}")
+        print(f"Gradio 인터페이스 오류 발생: {e}")
         return [plt.figure()] + ["오류"] * 18
 
 inputs = [
@@ -150,35 +150,35 @@ inputs = [
 ]
 
 contamination_outputs = [
-    gr.Textbox(label="앞/좌 오염"),
-    gr.Textbox(label="앞/우 오염"),
-    gr.Textbox(label="좌 오염"),
-    gr.Textbox(label="우 오염"),
-    gr.Textbox(label="지붕 오염"),
-    gr.Textbox(label="뒤 오염")
+    gr.Textbox(label="앞 왼쪽 오염도"),
+    gr.Textbox(label="앞 오른쪽 오염도"),
+    gr.Textbox(label="왼쪽 오염도"),
+    gr.Textbox(label="오른쪽 오염도"),
+    gr.Textbox(label="지붕 오염도"),
+    gr.Textbox(label="뒤 오염도")
 ]
 
 gradients_outputs = [
-    gr.Textbox(label="앞/좌 기울기"),
-    gr.Textbox(label="앞/우 기울기"),
-    gr.Textbox(label="좌 기울기"),
-    gr.Textbox(label="우 기울기"),
+    gr.Textbox(label="앞 왼쪽 기울기"),
+    gr.Textbox(label="앞 오른쪽 기울기"),
+    gr.Textbox(label="왼쪽 기울기"),
+    gr.Textbox(label="오른쪽 기울기"),
     gr.Textbox(label="지붕 기울기"),
     gr.Textbox(label="뒤 기울기")
 ]
 
 cleaning_time_outputs = [
-    gr.Textbox(label="앞/좌 청소 시간"),
-    gr.Textbox(label="앞/우 청소 시간"),
-    gr.Textbox(label="좌 청소 시간"),
-    gr.Textbox(label="우 청소 시간"),
+    gr.Textbox(label="앞 왼쪽 청소 시간"),
+    gr.Textbox(label="앞 오른쪽 청소 시간"),
+    gr.Textbox(label="왼쪽 청소 시간"),
+    gr.Textbox(label="오른쪽 청소 시간"),
     gr.Textbox(label="지붕 청소 시간"),
     gr.Textbox(label="뒤 청소 시간")
 ]
 
 with gr.Blocks(css=".column-container {height: 100%; display: flex; flex-direction: column; justify-content: space-between;}") as demo:
-    gr.Markdown("<h1 style='text-align: center;'>환경 요인 기반 오염, 기울기 및 청소 시간 예측</h1>")
-    gr.Markdown("이 애플리케이션은 속도, 온도, 강수량 및 습도와 같은 환경 요인에 따라 자동차의 LiDAR 시스템의 다양한 부분에 대한 오염 수준, 기울기 및 청소 시간을 예측합니다.")
+    gr.Markdown("<h1 style='text-align: center;'>환경 요인 기반 오염도, 기울기 및 청소 시간 예측</h1>")
+    gr.Markdown("이 애플리케이션은 속도, 온도, 강수량 및 습도와 같은 환경 요인을 기반으로 자동차의 LiDAR 시스템의 다양한 부위에 대한 오염도, 기울기 및 청소 시간을 예측합니다.")
     
     # Top Section: Inputs and Car Image
     with gr.Row():
@@ -187,7 +187,7 @@ with gr.Blocks(css=".column-container {height: 100%; display: flex; flex-directi
             for inp in inputs:
                 inp.render()
             submit_button = gr.Button(value="제출", variant="primary")
-            clear_button = gr.Button(value="지우기")
+            clear_button = gr.Button(value="초기화")
 
         with gr.Column(scale=1):
             gr.Markdown("### LiDAR 위치")
@@ -196,7 +196,7 @@ with gr.Blocks(css=".column-container {height: 100%; display: flex; flex-directi
     # Bottom Section: Outputs (Three columns)
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=2):
-            gr.Markdown("### 오염 예측")
+            gr.Markdown("### 오염도 예측")
             for out in contamination_outputs:
                 out.render()
 
@@ -212,7 +212,7 @@ with gr.Blocks(css=".column-container {height: 100%; display: flex; flex-directi
 
     # Graph below the outputs
     with gr.Row():
-        plot_output = gr.Plot(label="시간 경과에 따른 오염 수준")
+        plot_output = gr.Plot(label="시간 경과에 따른 오염도")
 
     submit_button.click(
         fn=predict_and_plot,