diff --git "a/app-backup.py" "b/app-backup.py"
--- "a/app-backup.py"
+++ "b/app-backup.py"
@@ -1,519 +1,51 @@
+"""
+기업마당 AI 분석기 - 메인 애플리케이션
+- 벡터 DB 캐시 통합으로 빠른 로딩
+- KST 10:00/22:00 자동 동기화
+"""
 import gradio as gr
-import requests
 import pandas as pd
-from typing import Optional, Tuple, List, Dict, Generator
+import json
 import os
 import tempfile
-import zipfile
-import re
-import json
-import zlib
 from pathlib import Path
-from bs4 import BeautifulSoup
-import urllib3
-from datetime import datetime, timedelta
-urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
-try:
-    import olefile
-    OLEFILE_AVAILABLE = True
-except ImportError:
-    OLEFILE_AVAILABLE = False
-try:
-    import PyPDF2
-    PYPDF2_AVAILABLE = True
-except ImportError:
-    PYPDF2_AVAILABLE = False
-try:
-    import pdfplumber
-    PDFPLUMBER_AVAILABLE = True
-except ImportError:
-    PDFPLUMBER_AVAILABLE = False
-try:
-    from groq import Groq
-    GROQ_AVAILABLE = True
-except ImportError:
-    GROQ_AVAILABLE = False
-from xml.etree import ElementTree as ET
-API_URL = "https://www.bizinfo.go.kr/uss/rss/bizinfoApi.do"
-API_KEY = os.getenv("BIZ_API", "")
-GROQ_API_KEY = os.getenv("GROQ_API_KEY", "")
-CATEGORY_CODES = {
-    "전체": "",
-    "금융": "01",
-    "기술": "02",
-    "인력": "03",
-    "수출": "04",
-    "내수": "05",
-    "창업": "06",
-    "경영": "07",
-    "기타": "09"
-}
-REGION_LIST = [
-    "전체(지역)", "서울", "부산", "대구", "인천", "광주", "대전", "울산", "세종",
-    "경기", "강원", "충북", "충남", "전북", "전남", "경북", "경남", "제주"
-]
-ORG_TYPE_OPTIONS = ["전체", "중앙부처", "지자체"]
-SORT_OPTIONS = ["등록일순", "마감일순"]
-STATUS_OPTIONS = ["진행중", "전체(지난공고포함)"]
-CENTRAL_GOV_KEYWORDS = [
-    "부", "처", "청", "원", "위원회", "중소벤처기업부", "산업통상", "과학기술", "고용노동",
-    "농림축산", "해양수산", "환경부", "국토교통", "문화체육", "보건복지", "행정안전",
-    "기획재정", "외교부", "법무부", "국방부", "교육부", "통일부", "여성가족",
-    "특허청", "관세청", "조달청", "통계청", "기상청", "소방청", "경찰청",
-    "산림청", "농촌진흥청", "식품의약품안전처", "방위사업청", "병무청", "국세청",
-    "대한무역투자진흥공사", "한국산업기술진흥원", "한국에너지공단", "한국인터넷진흥원",
-    "정보통신산업진흥원", "한국콘텐츠진흥원", "한국관광공사", "대한상공회의소",
-    "중소기업중앙회", "기술보증기금", "신용보증기금", "한국산업안전보건공단"
-]
-LOCAL_GOV_KEYWORDS = [
-    "도", "시", "군", "구청", "특별시", "광역시", "특별자치", "자치도", "자치시",
-    "서울", "부산", "대구", "인천", "광주", "대전", "울산", "세종",
-    "경기", "강원", "충북", "충남", "전북", "전남", "경북", "경남", "제주",
-    "테크노파크", "TP", "경제진흥원", "창조경제", "지역혁신", "소상공인진흥"
-]
-REGION_MATCH_KEYWORDS = {
-    "서울": ["서울", "서울특별시", "서울시", "SBA", "서울산업진흥원", "서울경제진흥원", 
-             "서울신용보증재단", "서울테크노파크", "서울창업허브", "SH공사"],
-    "부산": ["부산", "부산광역시", "부산시", "부산경제진흥원", "부산테크노파크"],
-    "대구": ["대구", "대구광역시", "대구시", "대구경북", "대구테크노파크"],
-    "인천": ["인천", "인천광역시", "인천시", "인천경제자유구역", "인천테크노파크"],
-    "광주": ["광주", "광주광역시", "광주시", "광주전남", "광주테크노파크"],  # 경기도 광주시와 구분 필요
-    "대전": ["대전", "대전광역시", "대전시", "대전테크노파크", "대전경제통상진흥원"],
-    "울산": ["울산", "울산광역시", "울산시", "울산테크노파크", "울산경제진흥원"],
-    "세종": ["세종", "세종특별자치시", "세종시", "세종테크노파크"],
-    "경기": ["경기", "경기도", "경기TP", "경기테크노파크", "경기경제과학진흥원",
-             "수원", "성남", "고양", "용인", "부천", "안산", "안양", 
-             "남양주", "화성", "평택", "의정부", "시흥", "파주", "김포", "광명", "광주시",
-             "군포", "하남", "오산", "이천", "안성", "의왕", "양평", "여주", "과천",
-             "구리", "포천", "동두천", "가평", "연천"],
-    "강원": ["강원", "강원도", "강원특별자치도", "강원TP", "강원테크노파크", "강원경제진흥원",
-             "춘천", "원주", "강릉", "동해", "태백", 
-             "속초", "삼척", "홍천", "횡성", "영월", "평창", "정선", "철원", "화천",
-             "양구", "인제", "고성", "양양"],
-    "충북": ["충북", "충청북도", "충북TP", "충북테크노파크", "충청북도기업진흥원",
-             "청주", "충주", "제천", "보은", "���천", "영동", "증평",
-             "진천", "괴산", "음성", "단양"],
-    "충남": ["충남", "충청남도", "충남TP", "충남테크노파크", "충남경제진흥원",
-             "천안", "공주", "보령", "아산", "서산", "논산", "계룡",
-             "당진", "금산", "부여", "서천", "청양", "홍성", "예산", "태안"],
-    "전북": ["전북", "전라북도", "전북특별자치도", "전북TP", "전북테크노파크", "전북경제통상진흥원",
-             "전주", "군산", "익산", "정읍", "남원",
-             "김제", "완주", "진안", "무주", "장수", "임실", "순창", "고창", "부안"],
-    "전남": ["전남", "전라남도", "전남TP", "전남테크노파크", "전남경제통상진흥원",
-             "목포", "여수", "순천", "나주", "광양", "담양", "곡성",
-             "구례", "고흥", "보성", "화순", "장흥", "강진", "해남", "영암", "무안",
-             "함평", "영광", "장성", "완도", "진도", "신안"],
-    "경북": ["경북", "경상북도", "경북TP", "경북테크노파크", "경북경제진흥원",
-             "포항", "경주", "김천", "안동", "구미", "영주", "영천",
-             "상주", "문경", "경산", "군위", "의성", "청송", "영양", "영덕", "청도",
-             "고령", "성주", "칠곡", "예천", "봉화", "울진", "울릉"],
-    "경남": ["경남", "경상남도", "경남TP", "경남테크노파크", "경남경제진흥원",
-             "창원", "진주", "통영", "사천", "김해", "밀양", "거제",
-             "양산", "의령", "함안", "창녕", "고성", "남해", "하동", "산청", "함양",
-             "거창", "합천"],
-    "제주": ["제주", "제주도", "제주특별자치도", "제주시", "서귀포", "제주TP", "제주테크노파크"]
-}
-def extract_region_from_text(text: str) -> Optional[str]:
-    """텍스트(사업명, 소관기관명 등)에서 지역 정보 추출"""
-    if not text:
-        return None
-    text = text.strip()
-    bracket_match = re.match(r'\[([가-힣]+)\]', text)
-    if bracket_match:
-        region_text = bracket_match.group(1)
-        for region, keywords in REGION_MATCH_KEYWORDS.items():
-            for kw in keywords:
-                if kw in region_text:
-                    return region
-    priority_regions = ["서울", "부산", "대구", "인천", "광주", "대전", "울산", "세종"]
-    for region in priority_regions:
-        keywords = REGION_MATCH_KEYWORDS.get(region, [])
-        for kw in keywords:
-            if kw in text:
-                if region == "광주":
-                    if "경기" in text or "경기도" in text:
-                        continue  # 경기도 광주시이므로 스킵
-                    return "광주"
-                else:
-                    return region
-    province_regions = ["경기", "강원", "충북", "충남", "전북", "전남", "경북", "경남", "제주"]
-    for region in province_regions:
-        keywords = REGION_MATCH_KEYWORDS.get(region, [])
-        for kw in keywords:
-            if kw in text:
-                return region
-    return None
-def extract_region_from_hashtags(hash_tags: str) -> Optional[str]:
-    """해시태그 문자열에서 지역 정보 추출 (쉼표로 구분된 형태)"""
-    if not hash_tags:
-        return None
-    tags = [t.strip() for t in hash_tags.split(",")]
-    region_names = list(REGION_MATCH_KEYWORDS.keys())
-    for tag in tags:
-        if tag in region_names:
-            return tag
-        for region in region_names:
-            if region in tag or tag in REGION_MATCH_KEYWORDS.get(region, []):
-                return region
-    return None
-def match_region(item_region: Optional[str], filter_region: str) -> bool:
-    """아이템의 지역이 필터 지역과 일치하는지 확인"""
-    if filter_region == "전체(지역)":
-        return True
-    if item_region is None:
-        return False
-    return item_region == filter_region
-def classify_org_type(author: str) -> str:
-    """소관기관명을 기반으로 기관유형 분류"""
-    if not author:
-        return "기타"
-    author = author.strip()
-    if author.startswith("[") and "]" in author:
-        return "지자체"
-    for keyword in LOCAL_GOV_KEYWORDS:
-        if keyword in author:
-            is_central = False
-            for central_kw in CENTRAL_GOV_KEYWORDS:
-                if central_kw in author and len(central_kw) > 2:
-                    is_central = True
-                    break
-            if not is_central:
-                return "지자체"
-    for keyword in CENTRAL_GOV_KEYWORDS:
-        if keyword in author:
-            return "중앙부처"
-    return "중앙부처"  # 기본값
-def parse_deadline(req_dt: str) -> Optional[datetime]:
-    """신청기간에서 마감일 추출"""
-    if not req_dt:
-        return None
-    try:
-        if "~" in req_dt:
-            parts = req_dt.split("~")
-            end_date_str = parts[-1].strip()
-        else:
-            end_date_str = req_dt.strip()
-        end_date_str = re.sub(r'[^0-9]', '', end_date_str)
-        if len(end_date_str) >= 8:
-            return datetime.strptime(end_date_str[:8], "%Y%m%d")
-    except:
-        pass
-    return None
-def is_ongoing(req_dt: str) -> bool:
-    """진행중 공고인지 확인"""
-    if not req_dt:
-        return True  # 기간 정보 없으면 진행중으로 간주
-    if any(kw in req_dt for kw in ["소진", "추후", "상시", "별도"]):
-        return True
-    deadline = parse_deadline(req_dt)
-    if deadline:
-        return deadline >= datetime.now()
-    return True  # 파싱 실패시 진행중으로 간주
-def extract_text_from_hwpx(file_path: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
-    """HWPX 파일에서 텍스트 추출"""
-    try:
-        text_parts = []
-        with zipfile.ZipFile(file_path, 'r') as zf:
-            file_list = zf.namelist()
-            section_files = sorted([f for f in file_list if f.startswith('Contents/section') and f.endswith('.xml')])
-            if not section_files:
-                section_files = sorted([f for f in file_list if 'section' in f.lower() and f.endswith('.xml')])
-            for section_file in section_files:
-                try:
-                    with zf.open(section_file) as sf:
-                        content = sf.read()
-                        content_str = content.decode('utf-8')
-                        content_str = re.sub(r'\sxmlns[^"]*"[^"]*"', '', content_str)
-                        content_str = re.sub(r'<[a-zA-Z]+:', '<', content_str)
-                        content_str = re.sub(r'</[a-zA-Z]+:', '</', content_str)
-                        try:
-                            root = ET.fromstring(content_str)
-                            texts = []
-                            for elem in root.iter():
-                                if elem.tag.endswith('t') or elem.tag == 't':
-                                    if elem.text:
-                                        texts.append(elem.text)
-                                elif elem.text and elem.text.strip():
-                                    if any(x in elem.tag.lower() for x in ['text', 'run', 'para', 'char']):
-                                        texts.append(elem.text.strip())
-                            if texts:
-                                text_parts.append(' '.join(texts))
-                        except ET.ParseError:
-                            text_matches = re.findall(r'>([^<]+)<', content.decode('utf-8', errors='ignore'))
-                            clean_texts = [t.strip() for t in text_matches if t.strip() and len(t.strip()) > 1]
-                            if clean_texts:
-                                text_parts.append(' '.join(clean_texts))
-                except:
-                    continue
-        if text_parts:
-            result = '\n\n'.join(text_parts)
-            result = re.sub(r'\s+', ' ', result)
-            result = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', result)
-            return result.strip(), None
-        return None, "HWPX에서 텍스트를 찾을 수 없습니다"
-    except zipfile.BadZipFile:
-        return None, "유효하지 않은 HWPX 파일"
-    except Exception as e:
-        return None, f"HWPX 처리 오류: {str(e)}"
-def extract_hwp_section_text(data: bytes) -> Optional[str]:
-    """HWP 섹션 데이터에서 텍스트 추출"""
-    texts = []
-    pos = 0
-    while pos < len(data) - 4:
-        try:
-            header = int.from_bytes(data[pos:pos+4], 'little')
-            tag_id = header & 0x3FF
-            size = (header >> 20) & 0xFFF
-            pos += 4
-            if size == 0xFFF:
-                if pos + 4 > len(data):
-                    break
-                size = int.from_bytes(data[pos:pos+4], 'little')
-                pos += 4
-            if pos + size > len(data):
-                break
-            record_data = data[pos:pos+size]
-            pos += size
-            if tag_id == 67 and size > 0:
-                text = decode_para_text(record_data)
-                if text:
-                    texts.append(text)
-        except:
-            pos += 1
-            continue
-    return '\n'.join(texts) if texts else None
-def decode_para_text(data: bytes) -> Optional[str]:
-    """HWP 문단 텍스트 디코딩"""
-    result = []
-    i = 0
-    while i < len(data) - 1:
-        code = int.from_bytes(data[i:i+2], 'little')
-        if code == 0:
-            pass
-        elif code == 1:
-            i += 14
-        elif code == 2:
-            i += 14
-        elif code == 3:
-            i += 14
-        elif code == 4:
-            pass
-        elif code == 9:
-            result.append('\t')
-        elif code == 10:
-            result.append('\n')
-        elif code == 13:
-            result.append('\n')
-        elif code == 24:
-            result.append('-')
-        elif code == 30 or code == 31:
-            result.append(' ')
-        elif code < 32:
-            pass
-        else:
-            try:
-                char = chr(code)
-                if char.isprintable() or char in '\n\t ':
-                    result.append(char)
-            except:
-                pass
-        i += 2
-    text = ''.join(result).strip()
-    text = re.sub(r'[ \t]+', ' ', text)
-    text = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', text)
-    return text if len(text) > 2 else None
-def extract_text_from_hwp(file_path: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
-    """HWP 파일에서 텍스트 추출 (olefile 사용)"""
-    if not OLEFILE_AVAILABLE:
-        return None, "olefile 모듈 없음"
-    try:
-        ole = olefile.OleFileIO(file_path)
-        if not ole.exists('FileHeader'):
-            ole.close()
-            return None, "HWP 파일 헤더 없음"
-        header_data = ole.openstream('FileHeader').read()
-        is_compressed = (header_data[36] & 1) == 1 if len(header_data) > 36 else True
-        all_texts = []
-        for entry in ole.listdir():
-            entry_path = '/'.join(entry)
-            if entry_path.startswith('BodyText/Section'):
-                try:
-                    stream_data = ole.openstream(entry).read()
-                    if is_compressed:
-                        try:
-                            stream_data = zlib.decompress(stream_data, -15)
-                        except:
-                            try:
-                                stream_data = zlib.decompress(stream_data)
-                            except:
-                                pass
-                    section_text = extract_hwp_section_text(stream_data)
-                    if section_text:
-                        all_texts.append(section_text)
-                except:
-                    continue
-        ole.close()
-        if all_texts:
-            return '\n\n'.join(all_texts).strip(), None
-        return None, "텍스트를 찾을 수 없습니다"
-    except Exception as e:
-        return None, f"olefile 오류: {str(e)}"
-def extract_text_from_pdf(file_path: str) -> Optional[str]:
-    """PDF 파일에서 텍스트 추출"""
-    text_parts = []
-    if PDFPLUMBER_AVAILABLE:
-        try:
-            with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
-                for page in pdf.pages:
-                    text = page.extract_text()
-                    if text:
-                        text_parts.append(text)
-            if text_parts:
-                return "\n\n".join(text_parts)
-        except Exception as e:
-            print(f"pdfplumber error: {e}")
-    if PYPDF2_AVAILABLE:
-        try:
-            with open(file_path, 'rb') as f:
-                reader = PyPDF2.PdfReader(f)
-                for page in reader.pages:
-                    text = page.extract_text()
-                    if text:
-                        text_parts.append(text)
-            if text_parts:
-                return "\n\n".join(text_parts)
-        except Exception as e:
-            print(f"PyPDF2 error: {e}")
-    return None
-def extract_text_from_file(file_path: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
-    """파일 유형에 따라 텍스트 추출"""
-    ext = Path(file_path).suffix.lower()
-    if ext == '.hwp':
-        return extract_text_from_hwp(file_path)
-    elif ext == '.hwpx':
-        return extract_text_from_hwpx(file_path)
-    elif ext == '.pdf':
-        text = extract_text_from_pdf(file_path)
-        if text:
-            return text, None
-        return None, "PDF 텍스트 추출 실패"
-    elif ext in ['.txt', '.md']:
-        try:
-            with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                return f.read(), None
-        except:
-            try:
-                with open(file_path, 'r', encoding='cp949') as f:
-                    return f.read(), None
-            except Exception as e:
-                return None, f"텍스트 파일 읽기 실패: {e}"
-    else:
-        return None, f"지원하지 않는 파일 형식: {ext}"
-def fetch_all_from_api(
-    category: str = "전체",
-    region: str = "전체(지역)",
-    keyword: str = ""
-) -> Tuple[List[Dict], str]:
-    """
-    API에서 전체 데이터를 페이지네이션으로 수집
-    Returns:
-        (items 리스트, 에러메시지 or "")
-    """
-    if not API_KEY:
-        return [], "❌ API 키가 설정되지 않았습니다. (BIZ_API 환경변수)"
-    all_items = []
-    page_size = 100  # 한 페이지당 가져올 건수
-    max_pages = 10   # 최대 10페이지 (1000건)
-    headers = {
-        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
-        "Accept": "application/json",
-    }
-    hashtags = []
-    if category and category != "전체":
-        hashtags.append(category)
-    if region and region != "전체(지역)":
-        hashtags.append(region)
-    if keyword and keyword.strip():
-        hashtags.append(keyword.strip())
-    for page_idx in range(1, max_pages + 1):
-        try:
-            params = {
-                "crtfcKey": API_KEY,
-                "dataType": "json",
-                "pageUnit": page_size,
-                "pageIndex": page_idx,
-            }
-            if category and category != "전체" and category in CATEGORY_CODES:
-                if CATEGORY_CODES[category]:
-                    params["searchLclasId"] = CATEGORY_CODES[category]
-            if hashtags:
-                params["hashtags"] = ",".join(hashtags)
-            response = requests.get(API_URL, params=params, headers=headers, timeout=(15, 60), verify=True)
-            response.raise_for_status()
-            result = response.json()
-            items = []
-            json_array = result.get("jsonArray", result)
-            if isinstance(json_array, dict):
-                items = json_array.get("item", [])
-                if isinstance(items, dict):
-                    items = [items]
-            elif isinstance(json_array, list):
-                items = json_array
-            if not items:
-                break  # 더 이상 데이터 없음
-            all_items.extend(items)
-            if page_idx == 1 and items:
-                total_cnt = items[0].get("totCnt", 0)
-                try:
-                    total_cnt = int(total_cnt)
-                except:
-                    total_cnt = len(items)
-                needed_pages = (total_cnt + page_size - 1) // page_size
-                max_pages = min(max_pages, needed_pages)
-            if len(items) < page_size:
-                break
-        except requests.exceptions.Timeout:
-            return all_items, f"⏱️ 페이지 {page_idx} 요청 시간 초과"
-        except requests.exceptions.RequestException as e:
-            if all_items:  # 이미 일부 데이터가 있으면 그것으로 진행
-                break
-            return [], f"❌ API 요청 오류: {str(e)[:50]}"
-        except Exception as e:
-            if all_items:
-                break
-            return [], f"❌ 오류: {str(e)[:50]}"
-    return all_items, ""
-def fetch_announcements(
-    keyword: str = "",
-    category: str = "전체",
-    region: str = "전체(지역)",
-    org_type: str = "전체",
-    sort_by: str = "등록일순",
-    status_filter: str = "진행중",
-    page: int = 1,
-    rows: int = 20
-) -> Tuple[pd.DataFrame, str]:
-    """
-    기업마당 API로 공고 목록 조회 
-    [중요] API 제한사항:
-    - API는 정렬/기관유형 필터를 지원하지 않음
-    - 따라서 전체 데이터를 가져온 후 클라이언트에서 필터링/정렬
-    Args:
-        keyword: 검색어
-        category: 지원분야 (전체/금융/기술 등)
-        region: 지역 (전체/서울/부산 등)
-        org_type: 기관유형 (전체/중앙부처/지자체) - 클라이언트 필터링
-        sort_by: 정렬 (등록일순/마감일순) - 클라이언트 정렬
-        status_filter: 공고상태 (진행중/전체) - 클라이언트 필터링
-        page: 페이지 번호
-        rows: 페이지당 표시 건수
-    """
+from typing import Optional, Tuple, List, Dict, Generator
+from datetime import datetime
+
+from utils import (
+    CATEGORY_CODES, REGION_LIST, SIDO_LIST, ORG_TYPE_OPTIONS, SORT_OPTIONS, STATUS_OPTIONS,
+    COMPANY_TYPE_OPTIONS, CORP_TYPE_OPTIONS, COMPANY_SIZE_OPTIONS, INDUSTRY_MAJOR_OPTIONS,
+    CORE_INDUSTRY_OPTIONS, NATIONAL_STRATEGIC_TECH, CREDIT_GRADE_OPTIONS, TCB_GRADE_OPTIONS,
+    ISO_CERT_OPTIONS, extract_region_from_text, extract_region_from_hashtags,
+    classify_org_type, parse_deadline, is_ongoing, calculate_age, calculate_company_age
+)
+
+from file_api import (
+    fetch_all_from_api, fetch_with_cache, download_file, extract_text_from_file, extract_zip_files,
+    call_groq_api_stream, fetch_announcement_detail, CACHE_AVAILABLE
+)
+
+# 캐시 시스템 임포트
+if CACHE_AVAILABLE:
+    from cache_db import (
+        initialize_cache_system, get_sync_status, manual_sync,
+        get_cached_announcements, get_cache
+    )
+
+
+# ============================================================
+# 공고 조회 함수 (캐시 통합)
+# ============================================================
+def fetch_announcements(keyword="", category="전체", region="전체(지역)", org_type="전체",
+                        sort_by="등록일순", status_filter="진행중", page=1, rows=20) -> Tuple[pd.DataFrame, str]:
+    """기업마당 API로 공고 목록 조회 (캐시 우선)"""
     try:
-        items, error = fetch_all_from_api(category, region, keyword)
-        if error and not items:
-            return pd.DataFrame(), error
+        # ⭐ 항상 캐시 우선 사용 (필터가 있어도 캐시에서 필터링 - 빠름!)
+        items, status_prefix = fetch_with_cache(category, region, keyword)
+        
         if not items:
-            return pd.DataFrame(), "⚠️ 검색 결과가 없습니다."
+            return pd.DataFrame(), f"⚠️ 검색 결과가 없습니다. {status_prefix}"
+        
         data = []
         for item in items:
             if not isinstance(item, dict):
@@ -522,71 +54,75 @@ def fetch_announcements(
             title = item.get("title", "") or item.get("pblancNm", "")
             exec_org = item.get("excInsttNm", "") or ""
             hash_tags = item.get("hashTags", "")
+            
             item_region = extract_region_from_hashtags(hash_tags)
             if not item_region:
                 item_region = extract_region_from_text(title)
             if not item_region:
                 item_region = extract_region_from_text(author)
-            if not item_region:
-                item_region = extract_region_from_text(exec_org)
+            
             item_org_type = classify_org_type(author)
             req_dt = item.get("reqstDt", "") or item.get("reqstBeginEndDe", "")
             item_ongoing = is_ongoing(req_dt)
             pub_date = item.get("pubDate", "") or item.get("creatPnttm", "") or ""
             if pub_date and len(str(pub_date)) >= 10:
                 pub_date = str(pub_date)[:10]
+            
             link = item.get("link", "") or item.get("pblancUrl", "")
             pblanc_id = item.get("seq", "") or item.get("pblancId", "")
-            if not pblanc_id and "pblancId=" in link:
-                pblanc_id = link.split("pblancId=")[-1].split("&")[0]
+            
+            # 일반 첨부파일 (서식, 양식 등)
             attachments = []
-            file_url = item.get("flpthNm", "")
-            file_name = item.get("fileNm", "")
+            file_url = item.get("flpthNm", "") or ""
+            file_name = item.get("fileNm", "") or ""
             if file_url and file_name:
-                attachments.append({
-                    "url": file_url,
-                    "filename": file_name,
-                    "type": Path(file_name).suffix.lower()[1:] if Path(file_name).suffix else "unknown"
-                })
-            print_url = item.get("printFlpthNm", "")
-            print_name = item.get("printFileNm", "")
+                # 여러 파일이 @로 구분되어 있을 수 있음
+                urls = file_url.split("@") if "@" in file_url else [file_url]
+                names = file_name.split("@") if "@" in file_name else [file_name]
+                for i, (url, name) in enumerate(zip(urls, names)):
+                    url = url.strip()
+                    name = name.strip()
+                    if url and name:
+                        ext = Path(name).suffix.lower()[1:] if Path(name).suffix else "unknown"
+                        attachments.append({"url": url, "filename": name, "type": ext})
+            
+            # ⭐ 본문출력파일 (공고 본문 PDF/HWP) - AI 분석용 핵심 파일
+            print_file = None
+            print_url = item.get("printFlpthNm", "") or ""
+            print_name = item.get("printFileNm", "") or ""
             if print_url and print_name:
-                if not any(att['url'] == print_url for att in attachments):
-                    attachments.append({
-                        "url": print_url,
-                        "filename": print_name,
-                        "type": Path(print_name).suffix.lower()[1:] if Path(print_name).suffix else "unknown"
-                    })
+                print_url = print_url.strip()
+                print_name = print_name.strip()
+                ext = Path(print_name).suffix.lower()[1:] if Path(print_name).suffix else "unknown"
+                print_file = {"url": print_url, "filename": print_name, "type": ext}
+            
             description = item.get("description", "") or item.get("bsnsSumryCn", "")
             if description:
+                import re
                 description = re.sub(r'<[^>]+>', '', description).strip()
+            
             deadline = parse_deadline(req_dt)
             row = {
                 "지원분야": item.get("lcategory", "") or item.get("pldirSportRealmLclasCodeNm", ""),
-                "지원사업명": title,
-                "신청기간": req_dt,
-                "소관부처": author,
-                "수행기관": exec_org,
-                "등록일": pub_date,
-                "조회수": item.get("inqireCo", "") or "",
-                "상세링크": link,
-                "공고ID": pblanc_id,
+                "지원사업명": title, "신청기간": req_dt, "소관부처": author,
+                "수행기관": exec_org, "등록일": pub_date, "조회수": item.get("inqireCo", "") or "",
+                "상세링크": link, "공고ID": pblanc_id,
                 "사업개요": description[:200] + "..." if len(description) > 200 else description,
-                "첨부파일": attachments,
+                "첨부파일": attachments,  # 일반 첨부파일 (서식, 양식)
+                "본문출력파일": print_file,  # ⭐ AI 분석용 핵심 파일
                 "지원대상": item.get("trgetNm", ""),
-                "문의처": item.get("refrncNm", ""),
-                "신청URL": item.get("rceptEngnHmpgUrl", ""),
-                "_org_type": item_org_type,
-                "_ongoing": item_ongoing,
-                "_deadline": deadline,
-                "_pub_date": pub_date,
-                "_region": item_region,  # 지역 정보 추��
+                "문의처": item.get("refrncNm", ""), "신청URL": item.get("rceptEngnHmpgUrl", ""),
+                "_org_type": item_org_type, "_ongoing": item_ongoing, "_deadline": deadline,
+                "_pub_date": pub_date, "_region": item_region,
             }
             data.append(row)
+        
         if not data:
-            return pd.DataFrame(), "⚠️ 검색 결과가 없습니다."
+            return pd.DataFrame(), f"⚠️ 검색 결과가 없습니다. {status_prefix}"
+        
         df = pd.DataFrame(data)
         total_before_filter = len(df)
+        
         if org_type == "중앙부처":
             df = df[df["_org_type"] == "중앙부처"]
         elif org_type == "지자체":
@@ -595,695 +131,1147 @@ def fetch_announcements(
             df = df[df["_region"] == region]
         if status_filter == "진행중":
             df = df[df["_ongoing"] == True]
+        
         if sort_by == "등록일순":
             df = df.sort_values(by="_pub_date", ascending=False)
         elif sort_by == "마감일순":
-            df = df.sort_values(
-                by="_deadline",
-                ascending=True,
-                na_position='last'
-            )
+            df = df.sort_values(by="_deadline", ascending=True, na_position='last')
+        
         if len(df) == 0:
             return pd.DataFrame(), f"⚠️ 필터 조건에 맞는 결과가 없습니다. (전체 {total_before_filter}건 중)"
+        
         total_filtered = len(df)
         start_idx = (page - 1) * rows
         end_idx = start_idx + rows
         df_page = df.iloc[start_idx:end_idx].copy()
         df_page.insert(0, "번호", range(total_filtered - start_idx, total_filtered - start_idx - len(df_page), -1))
+        
+        # ⭐ 원본 데이터 보존 (AI 분석용)
+        df_full = df_page.copy()
+        
+        # 표시용 DataFrame 생성
         internal_cols = [c for c in df_page.columns if c.startswith("_")]
-        df_page = df_page.drop(columns=internal_cols)
-        filter_info = []
-        if category != "전체":
-            filter_info.append(f"분야:{category}")
-        if region != "전체(지역)":
-            filter_info.append(f"지역:{region}")
-        if org_type != "전체":
-            filter_info.append(f"기관:{org_type}")
-        if keyword:
-            filter_info.append(f"검색:{keyword}")
-        status = f"✅ {len(df_page)}건 표시 (페이지 {page}) | 필터 결과: {total_filtered}건 | API 수집: {total_before_filter}건"
-        if filter_info:
-            status += f" | {', '.join(filter_info)}"
-        status += f" | 정렬: {sort_by}"
-        if status_filter == "진행중":
-            status += " | 진행중 공고만"
-        return df_page, status
-    except Exception as e:
-        import traceback
-        return pd.DataFrame(), f"❌ 오류: {str(e)[:80]}\n{traceback.format_exc()[:200]}"
-def fetch_announcement_detail(url: str) -> Tuple[str, List[Dict]]:
-    """공고 상세 페이지에서 본문과 첨부파일 정보 추출"""
-    try:
-        headers = {
-            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
-            "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
-            "Accept-Language": "ko-KR,ko;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7",
-        }
-        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=30, verify=False)
-        response.raise_for_status()
-        html_text = response.text
-        soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
-        content_text = ""
-        tables = soup.find_all('table')
-        for table in tables:
-            text = table.get_text(separator='\n', strip=True)
-            if '사업개요' in text or '지원대상' in text or '신청기간' in text:
-                content_text += text + "\n\n"
-        main_content = soup.find('div', {'id': 'container'}) or soup.find('main') or soup.find('article')
-        if main_content and not content_text:
-            content_text = main_content.get_text(separator='\n', strip=True)
-        attachments = []
-        for a_tag in soup.find_all('a', href=True):
-            href = a_tag.get('href', '')
-            href_clean = re.sub(r';jsessionid=[^?]*', '', href)
-            if 'getImageFile.do' in href_clean or 'fileDown' in href_clean or 'atchFileId' in href_clean:
-                filename = a_tag.get_text(strip=True)
-                if filename in ['다운로드', '바로보기', '내려받기', '']:
-                    parent = a_tag.parent
-                    if parent:
-                        parent_text = parent.get_text(separator='|', strip=True)
-                        parts = [p.strip() for p in parent_text.split('|') if p.strip()]
-                        for part in parts:
-                            if part not in ['다운로드', '바로보기', '내려받기'] and ('.' in part):
-                                filename = part
-                                break
-                    title = a_tag.get('title', '')
-                    if title and '첨부파일' in title:
-                        match = re.search(r'첨부파일\s+(.+?)\s+다운로드', title)
-                        if match:
-                            filename = match.group(1)
-                if not filename or filename in ['다운로드', '바로보기', '내려받기']:
-                    filename = f"첨부파일_{len(attachments)+1}"
-                if href_clean.startswith('/'):
-                    full_url = f"https://www.bizinfo.go.kr{href_clean}"
-                elif href_clean.startswith('http'):
-                    full_url = href_clean
-                else:
-                    continue
-                ext = Path(filename).suffix.lower()
-                if not ext:
-                    ext = '.unknown'
-                if not any(att['url'] == full_url for att in attachments):
-                    attachments.append({
-                        "filename": filename,
-                        "url": full_url,
-                        "type": ext[1:] if ext.startswith('.') else ext
-                    })
-        return content_text, attachments
+        df_display = df_page.drop(columns=internal_cols)
+        
+        # 표시용에서 불필요한 컬럼 숨기기
+        hide_cols = ["공고ID", "첨부파일", "본문출력파일", "사업개요", "문의처", "신청URL"]
+        for col in hide_cols:
+            if col in df_display.columns:
+                df_display = df_display.drop(columns=[col])
+        
+        status = f"✅ {len(df_page)}건 표시 (페이지 {page}) | 필터 결과: {total_filtered}건 | 수집: {total_before_filter}건"
+        if status_prefix:
+            status = f"{status_prefix} | {status}"
+        
+        # 표시용 df, 상태, 원본 df 반환
+        return df_display, status, df_full
     except Exception as e:
         import traceback
-        return f"상세 정보 조회 실패: {str(e)}\n{traceback.format_exc()}", []
-def download_file(url: str, save_dir: str, hint_filename: str = None) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
-    """파일 다운로드"""
-    try:
-        headers = {
-            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
-            "Accept": "*/*",
-            "Referer": "https://www.bizinfo.go.kr/",
-        }
-        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=60, stream=True, verify=False, allow_redirects=True)
-        response.raise_for_status()
-        cd = response.headers.get('Content-Disposition', '')
-        filename = None
-        if cd:
-            match = re.search(r"filename\*=(?:UTF-8''|utf-8'')(.+)", cd, re.IGNORECASE)
-            if match:
-                from urllib.parse import unquote
-                filename = unquote(match.group(1))
-            else:
-                match = re.search(r'filename=(["\']?)(.+?)\1(?:;|$)', cd)
-                if match:
-                    filename = match.group(2)
-                    try:
-                        from urllib.parse import unquote
-                        decoded = unquote(filename)
-                        if decoded != filename:
-                            filename = decoded
-                    except:
-                        pass
-                    try:
-                        filename = filename.encode('iso-8859-1').decode('utf-8')
-                    except:
-                        pass
-        if not filename and hint_filename:
-            filename = hint_filename
-        if not filename:
-            from urllib.parse import urlparse
-            parsed = urlparse(url)
-            filename = parsed.path.split('/')[-1]
-            if not filename or '.' not in filename or filename.endswith('.do'):
-                content_type = response.headers.get('Content-Type', '').lower()
-                if 'pdf' in content_type:
-                    filename = f"document_{hash(url) % 10000}.pdf"
-                elif 'hwp' in content_type or 'haansoft' in content_type:
-                    filename = f"document_{hash(url) % 10000}.hwp"
-                elif 'zip' in content_type or 'compressed' in content_type:
-                    filename = f"archive_{hash(url) % 10000}.zip"
-                else:
-                    filename = f"file_{hash(url) % 10000}.bin"
-        filename = re.sub(r'[<>:"/\\|?*]', '_', filename)
-        file_path = os.path.join(save_dir, filename)
-        base, ext = os.path.splitext(file_path)
-        counter = 1
-        while os.path.exists(file_path):
-            file_path = f"{base}_{counter}{ext}"
-            counter += 1
-        with open(file_path, 'wb') as f:
-            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
-                if chunk:
-                    f.write(chunk)
-        if os.path.getsize(file_path) == 0:
-            os.remove(file_path)
-            return None, "빈 파일이 다운로드됨"
-        return file_path, None
-    except Exception as e:
-        return None, f"다운로드 실패: {str(e)}"
-def extract_zip_files(zip_path: str, extract_dir: str) -> List[str]:
-    """ZIP 파일 압축 해제"""
-    extracted_files = []
-    try:
-        with zipfile.ZipFile(zip_path, 'r') as zf:
-            for name in zf.namelist():
-                ext = Path(name).suffix.lower()
-                if ext in ['.hwp', '.hwpx', '.pdf', '.txt', '.doc', '.docx']:
-                    try:
-                        try:
-                            decoded_name = name.encode('cp437').decode('cp949')
-                        except:
-                            decoded_name = name
-                        safe_name = os.path.basename(decoded_name)
-                        extract_path = os.path.join(extract_dir, safe_name)
-                        with zf.open(name) as src, open(extract_path, 'wb') as dst:
-                            dst.write(src.read())
-                        extracted_files.append(extract_path)
-                    except Exception as e:
-                        print(f"ZIP 파일 추출 오류 ({name}): {e}")
-                        continue
-    except Exception as e:
-        print(f"ZIP 처리 오류: {e}")
-    return extracted_files
-def call_groq_api_stream(messages: List[Dict]) -> Generator[str, None, None]:
-    """Groq API 스트리밍 호출"""
-    if not GROQ_AVAILABLE:
-        yield "❌ Groq 라이브러리가 설치되지 않았습니다."
-        return
-    if not GROQ_API_KEY:
-        yield "❌ GROQ_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다."
-        return
-    try:
-        client = Groq(api_key=GROQ_API_KEY)
-        completion = client.chat.completions.create(
-            model="llama-3.3-70b-versatile",
-            messages=messages,
-            temperature=0.3,
-            max_tokens=4096,
-            stream=True,
-        )
-        for chunk in completion:
-            if chunk.choices[0].delta.content:
-                yield chunk.choices[0].delta.content
-    except Exception as e:
-        yield f"❌ API 오류: {str(e)}"
-def analyze_announcement(
-    detail_url: str,
-    project_name: str,
-    api_attachments: list = None,
-    api_description: str = "",
-    progress=gr.Progress()
-) -> Generator[str, None, None]:
-    """공고 첨부파일을 다운로드하고 AI로 분석"""
+        return pd.DataFrame(), f"❌ 오류: {str(e)[:80]}", pd.DataFrame()
+
+
+# ============================================================
+# AI 분석 함수
+# ============================================================
+def analyze_announcement(detail_url, project_name, print_file=None, api_description="", progress=gr.Progress()):
+    """공고 본문출력파일을 다운로드하고 AI로 분석
+    
+    Args:
+        detail_url: 공고 상세 링크
+        project_name: 공고명
+        print_file: 본문출력파일 정보 (dict: url, filename, type) - API에서 온 경우
+        api_description: 사업개요
+    """
     if not detail_url:
         yield "❌ 분석할 공고를 선택해주세요."
         return
-    output_buffer = ""
-    output_buffer += f"# 📄 {project_name}\n\n"
-    output_buffer += "---\n\n"
-    attachments = []
-    content_text = ""
-    if api_attachments and len(api_attachments) > 0:
-        output_buffer += "✅ **API에서 첨부파일 정보를 가져왔습니다.**\n\n"
-        attachments = api_attachments
-    else:
-        output_buffer += "🔍 **공고 상세 페이지에서 첨부파일 정보 조회 중...**\n\n"
-        yield output_buffer
-        progress(0.1, desc="상세 정보 조회 중...")
-        content_text, attachments = fetch_announcement_detail(detail_url)
+    
+    output = f"# 📄 {project_name}\n\n---\n\n"
     all_text = f"## 공고명: {project_name}\n\n"
+    
     if api_description:
         all_text += f"### 사업개요:\n{api_description}\n\n"
-        output_buffer += f"📋 **사업개요**\n{api_description}\n\n"
-        yield output_buffer
-    if content_text:
-        content_preview = content_text[:500] + "..." if len(content_text) > 500 else content_text
-        output_buffer += f"📝 **본문 내용 ({len(content_text):,}자)**\n```\n{content_preview}\n```\n\n"
-        yield output_buffer
-        all_text += f"### 공고 본문:\n{content_text[:5000]}...\n\n" if len(content_text) > 5000 else f"### 공고 본문:\n{content_text}\n\n"
-    output_buffer += f"📎 **첨부파일 {len(attachments)}개 발견**\n"
-    if attachments:
-        for att in attachments:
-            fname = att.get('filename', '파일')
-            ftype = att.get('type', 'unknown')
-            output_buffer += f"  - `{fname}` ({ftype})\n"
-    else:
-        output_buffer += "  - ⚠️ 첨부파일이 없습니다.\n"
-    output_buffer += "\n"
-    yield output_buffer
-    extracted_texts = []
-    if attachments:
+        output += f"📋 **사업개요**\n{api_description}\n\n"
+        yield output
+    
+    # ⭐ 본문출력파일이 없으면 상세 페이지에서 추출 시도
+    if not print_file or not isinstance(print_file, dict) or not print_file.get("url"):
+        progress(0.1, desc="상세 페이지에서 본문출력파일 검색 중...")
+        output += "🔍 **상세 페이지에서 본문출력파일 검색 중...**\n"
+        yield output
+        
+        try:
+            content, attachments, scraped_print_file = fetch_announcement_detail(detail_url)
+            
+            if scraped_print_file:
+                print_file = scraped_print_file
+                output += f"  ✅ 본문출력파일 발견: `{print_file.get('filename')}`\n\n"
+                yield output
+            else:
+                output += f"  ⚠️ 본문출력파일을 찾지 못했습니다.\n"
+                if attachments:
+                    output += f"  📎 일반 첨부파일 {len(attachments)}개 발견:\n"
+                    for att in attachments:
+                        output += f"    - {att.get('filename')}\n"
+                output += "\n"
+                yield output
+        except Exception as e:
+            output += f"  ❌ 상세 페이지 조회 실패: {str(e)}\n\n"
+            yield output
+    
+    extracted_text = None
+    
+    # ⭐ 본문출력파일 분석 (핵심!)
+    if print_file and isinstance(print_file, dict) and print_file.get("url"):
+        output += f"📄 **본문출력파일 발견**\n"
+        output += f"  - 파일명: `{print_file.get('filename', '알 수 없음')}`\n"
+        output += f"  - 형식: {print_file.get('type', 'unknown').upper()}\n\n"
+        yield output
+        
         with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp_dir:
-            for i, att in enumerate(attachments):
-                progress(0.2 + (0.4 * i / len(attachments)), desc=f"파일 다운로드 중... ({i+1}/{len(attachments)})")
-                output_buffer += f"📥 다운로드 중: `{att['filename']}`\n"
-                yield output_buffer
-                file_path, error = download_file(att['url'], tmp_dir, att['filename'])
-                if error:
-                    output_buffer += f"  - ⚠️ {error}\n"
-                    yield output_buffer
-                    continue
-                if file_path and file_path.lower().endswith('.zip'):
-                    output_buffer += f"  - 📦 ZIP 압축 해제 중...\n"
-                    yield output_buffer
-                    extracted = extract_zip_files(file_path, tmp_dir)
-                    for ext_file in extracted:
-                        output_buffer += f"  - 📄 추출: `{os.path.basename(ext_file)}`\n"
-                        yield output_buffer
-                        text, err = extract_text_from_file(ext_file)
-                        if text:
-                            extracted_texts.append({
-                                "filename": os.path.basename(ext_file),
-                                "text": text
-                            })
-                            output_buffer += f"    - ✅ 텍스트 추출 성공 ({len(text):,} 글자)\n"
-                        else:
-                            output_buffer += f"    - ⚠️ 텍스트 추출 실패: {err}\n"
-                        yield output_buffer
-                elif file_path:
-                    text, err = extract_text_from_file(file_path)
-                    if text:
-                        extracted_texts.append({
-                            "filename": os.path.basename(file_path),
-                            "text": text
-                        })
-                        output_buffer += f"  - ✅ 텍스트 추출 성공 ({len(text):,} 글자)\n"
-                    else:
-                        output_buffer += f"  - ⚠️ 텍스트 추출 실패: {err}\n"
-                    yield output_buffer
-            if extracted_texts:
-                all_text += "### 첨부파일 내용:\n\n"
-                for ext in extracted_texts:
-                    text_preview = ext['text'][:5000] if len(ext['text']) > 5000 else ext['text']
-                    all_text += f"#### 📄 {ext['filename']}\n{text_preview}\n\n"
-    if len(all_text) < 100 and not extracted_texts:
-        output_buffer += "\n❌ **분석할 내용이 충분하지 않습니다.**\n"
-        yield output_buffer
+            progress(0.2, desc="본문출력파일 다운로드 중...")
+            output += f"📥 다운로드 중...\n"
+            yield output
+            
+            file_path, error = download_file(print_file['url'], tmp_dir, print_file.get('filename'))
+            
+            if error:
+                output += f"  - ⚠️ 다운로드 실패: {error}\n"
+                yield output
+            elif file_path:
+                progress(0.5, desc="텍스트 추출 중...")
+                output += f"  - ✅ 다운로드 완료\n"
+                yield output
+                
+                # 텍스트 추출
+                text, err = extract_text_from_file(file_path)
+                if text:
+                    extracted_text = text
+                    output += f"  - ✅ 텍스트 추출 성공 ({len(text):,} 글자)\n\n"
+                    all_text += f"### 본문출력파일 내용:\n\n{text[:8000]}\n\n"
+                else:
+                    output += f"  - ⚠️ 텍스트 추출 실패: {err}\n"
+                yield output
+    else:
+        output += "⚠️ **본문출력파일이 없습니다.**\n"
+        output += "사업개요만으로 분석을 진행합니다.\n\n"
+        yield output
+    
+    if len(all_text) < 100 and not extracted_text:
+        output += "\n❌ **분석할 내용이 충분하지 않습니다.**\n"
+        output += "본문출력파일이 없거나 텍스트 추출에 실패했습니다.\n"
+        yield output
         return
-    output_buffer += f"\n📊 **분석 준비 완료** (총 {len(all_text):,}자)\n"
-    output_buffer += "\n---\n\n## 🤖 AI 분석 결과\n\n"
-    yield output_buffer
+    
+    output += f"\n📊 **분석 준비 완료** (총 {len(all_text):,}자)\n\n---\n\n## 🤖 AI 분석 결과\n\n"
+    yield output
+    
     progress(0.7, desc="AI 분석 중...")
     system_prompt = """당신은 정부 지원사업 공고 분석 전문가입니다.
 주어진 공고 내용을 분석하여 다음 항목을 명확하게 정리해주세요:
-- 사업명
-- 주관기관
-- 지원 목적
-- 신청 자격 요건
-- 제외 대상
-- 지원 금액/규모
-- 지원 항목/내용
-- 신청 기간
-- 신청 방법
-- 제출 서류
-- 중요 유의사항
-- 제한 사항
-- 이 사업의 핵심 포인트를 3줄로 요약
-분석 시 주의사항:
-1. 문서에 명시된 내용만 기반으로 작성
-2. 불확실한 정보는 "확인 필요"로 표시
-3. 금액, 날짜 등 중요 정보는 정확하게 기재
-4. 한국어로 명확하고 간결하게 작성
-"""
+- 사업명, 주관기관, 지원 목적
+- 신청 자격 요건, 제외 대상
+- 지원 금액/규모, 지원 항목/내용
+- 신청 기간, 신청 방법, 제출 서류
+- 중요 유의사항, 제한 사항
+- 이 사업의 핵심 포인트를 3줄로 요약"""
+    
     messages = [
         {"role": "system", "content": system_prompt},
         {"role": "user", "content": f"다음 지원사업 공고를 분석해주세요:\n\n{all_text[:15000]}"}
     ]
+    
+    for chunk in call_groq_api_stream(messages):
+        output += chunk
+        yield output
+    
+    output += "\n\n---\n✅ **분석 완료**"
+    yield output
+
+
+# ============================================================
+# 맞춤 과제 매칭 함수
+# ============================================================
+def analyze_uploaded_documents(files, progress=gr.Progress()):
+    """업로드된 문서들을 분석하여 기업 정보 추출"""
+    if not files:
+        yield "❌ 분석할 파일을 업로드해주세요."
+        return
+    
+    output = "# 📄 업로드 문서 분석 결과\n\n"
+    all_extracted_text = []
+    
+    for i, file in enumerate(files):
+        progress((i + 1) / len(files), desc=f"파일 분석 중... ({i+1}/{len(files)})")
+        filename = os.path.basename(file.name) if hasattr(file, 'name') else f"파일_{i+1}"
+        output += f"## 📎 {filename}\n\n"
+        yield output
+        
+        try:
+            text, error = extract_text_from_file(file.name if hasattr(file, 'name') else file)
+            if text:
+                all_extracted_text.append({"filename": filename, "text": text})
+                preview = text[:500] + "..." if len(text) > 500 else text
+                output += f"✅ 텍스트 추출 성공 ({len(text):,}자)\n\n```\n{preview}\n```\n\n"
+            else:
+                output += f"⚠️ 텍스트 추출 실패: {error}\n\n"
+        except Exception as e:
+            output += f"❌ 오류: {str(e)}\n\n"
+        yield output
+    
+    if all_extracted_text:
+        output += "---\n\n## 🤖 AI 기업정보 추출\n\n"
+        yield output
+        
+        combined_text = "\n\n".join([f"[{item['filename']}]\n{item['text'][:3000]}" for item in all_extracted_text])
+        
+        system_prompt = """당신은 기업 서류 분석 전문가입니다.
+주어진 문서들에서 다음 정보를 추출해주세요:
+1. 사업자 정보 (사업자등록번호, 법인등록번호, 상호, 대표자, 설립일, 주소, 업종)
+2. 재무 정보 (자본금, 매출액, 영업이익, 당기순이익)
+3. 인력 정보 (상시근로자 수, 4대보험 가입자 수)
+4. 인증/등록 정보 (부설연구소, 벤처기업 인증 등)
+5. 기타 특이사항
+JSON 형식으로 정리해주세요."""
+        
+        messages = [
+            {"role": "system", "content": system_prompt},
+            {"role": "user", "content": f"다음 기업 서류들을 분석해주세요:\n\n{combined_text[:12000]}"}
+        ]
+        
+        for chunk in call_groq_api_stream(messages):
+            output += chunk
+            yield output
+    
+    output += "\n\n---\n✅ **문서 분석 완료**"
+    yield output
+
+
+def match_announcements_with_profile(profile_data, announcements_df, progress=gr.Progress()):
+    """기업 프로필과 공고를 매칭"""
+    if not profile_data:
+        yield "❌ 기업 프로필��� 먼저 입력해주세요."
+        return
+    
+    if announcements_df is None or (isinstance(announcements_df, pd.DataFrame) and announcements_df.empty):
+        yield "❌ 매칭할 공고 데이터가 없습니다. 먼저 공고를 검색해주세요."
+        return
+    
+    output = "# 🎯 맞춤 과제 매칭 결과\n\n"
+    output += "## 📋 입력된 기업 프로필\n\n"
+    output += f"```json\n{json.dumps(profile_data, ensure_ascii=False, indent=2)[:2000]}\n```\n\n"
+    output += "---\n\n## 🔍 AI 매칭 분석 중...\n\n"
+    yield output
+    
+    announcements_text = ""
+    df_to_use = announcements_df if isinstance(announcements_df, pd.DataFrame) else pd.DataFrame()
+    for idx, row in df_to_use.head(20).iterrows():
+        announcements_text += f"""
+### {row.get('지원사업명', '')}
+- 지원분야: {row.get('지원분야', '')}
+- 소관부처: {row.get('소관부처', '')}
+- 신청기간: {row.get('신청기간', '')}
+- 지원대상: {row.get('지원대상', '')}
+---
+"""
+    
+    system_prompt = """당신은 정부 지원사업 매칭 전문가입니다.
+기업 프로필과 공고 목록을 분석하여 신청 가능한 과제를 추천해주세요.
+각 공고에 대해:
+- ✅ 적합: 신청 자격 충족
+- ⚠️ 확인필요: 일부 조건 확인 필요
+- ❌ 부적합: 자격 미달
+추천 순위와 이유를 설명해주세요."""
+    
+    messages = [
+        {"role": "system", "content": system_prompt},
+        {"role": "user", "content": f"기업 프로필:\n{json.dumps(profile_data, ensure_ascii=False)}\n\n공고 목록:\n{announcements_text[:8000]}"}
+    ]
+    
     for chunk in call_groq_api_stream(messages):
-        output_buffer += chunk
-        yield output_buffer
-    output_buffer += "\n\n---\n✅ **분석 완료**"
-    yield output_buffer
-    progress(1.0, desc="완료!")
+        output += chunk
+        yield output
+    
+    output += "\n\n---\n✅ **매칭 분석 완료**"
+    yield output
+
+
+# ============================================================
+# 캐시 관리 함수
+# ============================================================
+def get_cache_info():
+    """캐시 상태 정보 반환"""
+    if not CACHE_AVAILABLE:
+        return "⚠️ 캐시 시스템 미사용 (API 직접 호출)"
+    
+    status = get_sync_status()
+    info = f"""📦 **캐시 상태**
+- 총 캐시: {status.get('total_count', 0):,}건
+- 마지막 동기화: {status.get('last_sync', '없음')}
+- ChromaDB: {'✅ 사용' if status.get('chromadb_available') else '❌ 미사용'}
+- 스케줄러: {'✅ 활성' if status.get('scheduler_available') else '❌ 비활성'}
+"""
+    return info
+
+
+def do_manual_sync():
+    """수동 동기화 실행"""
+    if not CACHE_AVAILABLE:
+        return "⚠️ 캐시 시스템을 사용할 수 없습니다."
+    return manual_sync()
+
+
+# ============================================================
+# CSS 스타일 - Neumorphism Design
+# ============================================================
 CUSTOM_CSS = """
 @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Noto+Sans+KR:wght@400;500;700&display=swap');
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   🔘 NEUMORPHISM 핵심 변수
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+:root {
+    --neu-bg: #e0e5ec;
+    --neu-shadow-dark: #a3b1c6;
+    --neu-shadow-light: #ffffff;
+    --neu-text: #5a6677;
+    --neu-text-dark: #3d4856;
+    --neu-accent: #6d7b8d;
+    --neu-primary: #4a7dbd;
+    --neu-success: #48bb78;
+    --neu-warning: #ed8936;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📦 기본 컨테이너
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
 .gradio-container {
     font-family: 'Noto Sans KR', sans-serif !important;
-    background: linear-gradient(135deg, #f5f7fa 0%, #e8eef5 100%) !important;
-    max-width: 1400px !important;
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    max-width: 100% !important;
+    width: 100% !important;
     margin: 0 auto !important;
+    min-height: 100vh;
+    padding: 20px !important;
 }
-.header-banner {
-    background: linear-gradient(135deg, #1a5cb0 0%, #0d4a94 100%);
-    color: white;
-    padding: 24px 28px;
-    border-radius: 16px;
-    margin-bottom: 20px;
-    box-shadow: 0 4px 20px rgba(26, 92, 176, 0.3);
+
+body, .dark {
+    background: var(--neu-bg) !important;
 }
-.header-content {
-    display: flex;
-    align-items: center;
-    gap: 16px;
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📐 전체 폭 강제 (탭 전환 시 폭 변화 방지)
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.gr-tabs, .tabs, .tabitem, .tab-content {
+    width: 100% !important;
+    max-width: 100% !important;
 }
-.header-icon {
-    width: 56px;
-    height: 56px;
-    background: white;
-    border-radius: 14px;
-    display: flex;
-    align-items: center;
-    justify-content: center;
-    font-size: 28px;
+
+.gr-tab-item, .tab-nav button {
+    flex-shrink: 0 !important;
 }
-.header-text h1 {
-    margin: 0;
-    font-size: 24px;
-    font-weight: 700;
+
+.gr-row, .gr-column, .row, .column {
+    width: 100% !important;
+    max-width: 100% !important;
+}
+
+.gr-block, .block {
+    width: 100% !important;
+    max-width: 100% !important;
+}
+
+/* 탭 패널 내부 컨텐츠 */
+.gr-tabitem > div, .tabitem > div {
+    width: 100% !important;
+    max-width: 100% !important;
+}
+
+/* 컨테이너 내부 요소들 */
+.contain {
+    width: 100% !important;
+    max-width: 100% !important;
 }
-.header-text p {
-    margin: 4px 0 0 0;
-    opacity: 0.9;
-    font-size: 14px;
+
+#component-0 {
+    width: 100% !important;
+    max-width: 100% !important;
 }
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   🎯 헤더 배너 (Neumorphism)
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.header-banner {
+    background: var(--neu-bg);
+    color: var(--neu-text-dark);
+    padding: 28px 32px;
+    border-radius: 24px;
+    margin-bottom: 24px;
+    box-shadow: 
+        12px 12px 24px var(--neu-shadow-dark),
+        -12px -12px 24px var(--neu-shadow-light);
+}
+
+.header-banner h1 {
+    color: var(--neu-text-dark) !important;
+    text-shadow: 2px 2px 4px var(--neu-shadow-light), -1px -1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
+}
+
+.header-banner p {
+    color: var(--neu-text) !important;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   🏷️ 배지 스타일
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
 .feature-badge {
     display: inline-block;
-    background: rgba(255,255,255,0.2);
-    padding: 4px 12px;
-    border-radius: 20px;
+    background: var(--neu-bg);
+    padding: 8px 16px;
+    border-radius: 50px;
     font-size: 12px;
+    font-weight: 600;
     margin: 4px 4px 0 0;
+    color: var(--neu-text);
+    box-shadow: 
+        4px 4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light);
 }
-.analyze-btn {
-    background: linear-gradient(135deg, #10B981 0%, #059669 100%) !important;
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📋 섹션 헤더
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.section-header {
+    background: var(--neu-bg);
+    color: var(--neu-text-dark);
+    padding: 14px 20px;
+    border-radius: 15px;
+    margin: 16px 0 12px 0;
+    font-weight: 700;
+    box-shadow: 
+        6px 6px 12px var(--neu-shadow-dark),
+        -6px -6px 12px var(--neu-shadow-light);
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   🔘 버튼 스타일
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.gr-button, button.primary, button.secondary {
+    background: var(--neu-bg) !important;
     border: none !important;
-    color: white !important;
+    border-radius: 50px !important;
+    padding: 12px 28px !important;
+    color: var(--neu-text-dark) !important;
     font-weight: 600 !important;
+    box-shadow: 
+        6px 6px 12px var(--neu-shadow-dark),
+        -6px -6px 12px var(--neu-shadow-light) !important;
+    transition: all 0.2s ease !important;
 }
-.analyze-btn:hover {
-    background: linear-gradient(135deg, #059669 0%, #047857 100%) !important;
+
+.gr-button:hover, button.primary:hover, button.secondary:hover {
+    box-shadow: 
+        4px 4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light) !important;
+    transform: translateY(-1px);
 }
-.analysis-output {
-    background: white !important;
-    border: 2px solid #e5e7eb !important;
-    border-radius: 12px !important;
-    padding: 20px !important;
-    min-height: 500px !important;
-    max-height: 700px !important;
-    overflow-y: auto !important;
-    font-size: 14px !important;
-    line-height: 1.8 !important;
+
+.gr-button:active, button.primary:active, button.secondary:active {
+    box-shadow: 
+        inset 4px 4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        inset -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light) !important;
+    transform: translateY(0);
+}
+
+/* 🟢 분석 버튼 */
+.analyze-btn button, .analyze-btn {
+    background: linear-gradient(145deg, #52c992, #3ea87a) !important;
+    color: white !important;
+    box-shadow: 
+        6px 6px 12px var(--neu-shadow-dark),
+        -6px -6px 12px var(--neu-shadow-light) !important;
 }
-.filter-info {
-    background: #FEF3C7;
-    border: 1px solid #F59E0B;
+
+.analyze-btn:hover button, .analyze-btn:hover {
+    background: linear-gradient(145deg, #3ea87a, #359968) !important;
+}
+
+/* 🟣 매칭 버튼 */
+.match-btn button, .match-btn {
+    background: linear-gradient(145deg, #9f7aea, #805ad5) !important;
+    color: white !important;
+    box-shadow: 
+        6px 6px 12px var(--neu-shadow-dark),
+        -6px -6px 12px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+/* 🟠 동기화 버튼 */
+.sync-btn button, .sync-btn {
+    background: linear-gradient(145deg, #f6ad55, #ed8936) !important;
+    color: white !important;
+    box-shadow: 
+        4px 4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📝 입력 필드 (Inset 효과)
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.gr-textbox textarea, .gr-textbox input, 
+input[type="text"], input[type="number"], textarea,
+.gr-dropdown select {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    border: none !important;
+    border-radius: 15px !important;
+    padding: 14px 18px !important;
+    color: var(--neu-text-dark) !important;
+    box-shadow: 
+        inset 4px 4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        inset -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+.gr-textbox textarea:focus, .gr-textbox input:focus,
+input[type="text"]:focus, textarea:focus {
+    outline: none !important;
+    box-shadow: 
+        inset 6px 6px 12px var(--neu-shadow-dark),
+        inset -6px -6px 12px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📊 데이터프레임 테이블
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.gr-dataframe, .dataframe, table {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    border-radius: 20px !important;
+    overflow: hidden;
+    box-shadow: 
+        8px 8px 16px var(--neu-shadow-dark),
+        -8px -8px 16px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+.gr-dataframe th, .dataframe th {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    color: var(--neu-text-dark) !important;
+    font-weight: 700 !important;
+    padding: 14px 12px !important;
+    border-bottom: 2px solid var(--neu-shadow-dark) !important;
+}
+
+.gr-dataframe td, .dataframe td {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    color: var(--neu-text) !important;
+    padding: 12px !important;
+    border-bottom: 1px solid rgba(163, 177, 198, 0.3) !important;
+}
+
+.gr-dataframe tr:hover td, .dataframe tr:hover td {
+    background: rgba(74, 125, 189, 0.1) !important;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📁 탭 스타일
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.gr-tabs, .tabs {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+}
+
+.gr-tab-item, .tab-nav button {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    border: none !important;
+    border-radius: 15px 15px 0 0 !important;
+    padding: 12px 24px !important;
+    color: var(--neu-text) !important;
+    font-weight: 600 !important;
+    margin-right: 4px !important;
+    box-shadow: 
+        4px -4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+.gr-tab-item.selected, .tab-nav button.selected {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    color: var(--neu-primary) !important;
+    box-shadow: 
+        inset 3px 3px 6px var(--neu-shadow-dark),
+        inset -3px -3px 6px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   ✅ 체크박스
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.gr-checkbox input[type="checkbox"] {
+    appearance: none;
+    width: 24px;
+    height: 24px;
+    background: var(--neu-bg);
     border-radius: 8px;
-    padding: 12px;
-    margin-bottom: 16px;
-    font-size: 13px;
-    color: #92400E;
+    box-shadow: 
+        inset 3px 3px 6px var(--neu-shadow-dark),
+        inset -3px -3px 6px var(--neu-shadow-light);
+    cursor: pointer;
 }
-.footer-text {
-    text-align: center;
-    color: #868e96;
+
+.gr-checkbox input[type="checkbox"]:checked {
+    background: linear-gradient(145deg, #48bb78, #38a169);
+    box-shadow: 
+        3px 3px 6px var(--neu-shadow-dark),
+        -3px -3px 6px var(--neu-shadow-light);
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📋 캐시 정보 박스
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.cache-info {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    border: none !important;
+    border-radius: 15px !important;
+    padding: 16px 20px !important;
+    margin-bottom: 16px !important;
     font-size: 13px;
-    margin-top: 16px;
+    color: var(--neu-text) !important;
+    box-shadow: 
+        inset 4px 4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        inset -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📄 카드/패널 스타일
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+.gr-panel, .gr-box, .gr-form {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    border: none !important;
+    border-radius: 20px !important;
+    padding: 20px !important;
+    box-shadow: 
+        8px 8px 16px var(--neu-shadow-dark),
+        -8px -8px 16px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📊 라벨 스타일
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+label, .gr-label {
+    color: var(--neu-text-dark) !important;
+    font-weight: 600 !important;
+    text-shadow: 1px 1px 2px var(--neu-shadow-light);
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   🔗 링크 스타일
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+a {
+    color: var(--neu-primary) !important;
+    text-decoration: none !important;
+    font-weight: 600;
+    transition: all 0.2s ease;
+}
+
+a:hover {
+    color: #3a6aa8 !important;
+    text-shadow: 0 0 8px rgba(74, 125, 189, 0.3);
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   📱 스크롤바 스타일
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+::-webkit-scrollbar {
+    width: 10px;
+    height: 10px;
+}
+
+::-webkit-scrollbar-track {
+    background: var(--neu-bg);
+    border-radius: 10px;
+    box-shadow: inset 2px 2px 4px var(--neu-shadow-dark);
+}
+
+::-webkit-scrollbar-thumb {
+    background: linear-gradient(145deg, #d1d9e6, #b8c0cc);
+    border-radius: 10px;
+    box-shadow: 
+        2px 2px 4px var(--neu-shadow-dark),
+        -2px -2px 4px var(--neu-shadow-light);
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   🎨 마크다운 출력 영역
+   ════════════════════════════════════════════════════════��══ */
+.gr-markdown {
+    background: var(--neu-bg) !important;
+    border-radius: 15px !important;
+    padding: 20px !important;
+    color: var(--neu-text-dark) !important;
+    box-shadow: 
+        inset 4px 4px 8px var(--neu-shadow-dark),
+        inset -4px -4px 8px var(--neu-shadow-light) !important;
+}
+
+.gr-markdown h1, .gr-markdown h2, .gr-markdown h3 {
+    color: var(--neu-text-dark) !important;
+    text-shadow: 2px 2px 4px var(--neu-shadow-light);
+}
+
+/* ═══════════════════════════════════════════════════════════
+   ✨ 애니메이션
+   ═══════════════════════════════════════════════════════════ */
+@keyframes pulse-neu {
+    0%, 100% {
+        box-shadow: 
+            8px 8px 16px var(--neu-shadow-dark),
+            -8px -8px 16px var(--neu-shadow-light);
+    }
+    50% {
+        box-shadow: 
+            12px 12px 24px var(--neu-shadow-dark),
+            -12px -12px 24px var(--neu-shadow-light);
+    }
+}
+
+.loading {
+    animation: pulse-neu 1.5s ease-in-out infinite;
 }
 """
+
+
+# ============================================================
+# 메인 인터페이스
+# ============================================================
 def create_interface():
     with gr.Blocks(title="기업마당 AI 분석기", css=CUSTOM_CSS) as demo:
         gr.HTML("""
         <div class="header-banner">
-            <div class="header-content">
-                <div class="header-icon">🏢</div>
-                <div class="header-text">
-                    <h1>기업마당 지원사업 AI 분석기</h1>
-                    <p>공고 검색 · 첨부파일 자동 분석 · AI 요약</p>
-                    <div style="margin-top: 8px;">
+            <div style="display: flex; align-items: center; gap: 20px;">
+                <div style="width: 64px; height: 64px; background: linear-gradient(145deg, #f0f5fa, #d1d9e6); border-radius: 18px; display: flex; align-items: center; justify-content: center; font-size: 32px; box-shadow: 6px 6px 12px #a3b1c6, -6px -6px 12px #ffffff;">🏢</div>
+                <div>
+                    <h1 style="margin: 0; font-size: 26px; font-weight: 700;">기업마당 지원사업 AI 분석기</h1>
+                    <p style="margin: 6px 0 0 0; font-size: 14px;">공고 검색 · 첨부파일 자동 분석 · AI 요약 · 맞춤 과제 추출</p>
+                    <div style="margin-top: 12px;">
                         <span class="feature-badge">📄 HWP/HWPX 지원</span>
-                        <span class="feature-badge">📦 ZIP 자동 해제</span>
                         <span class="feature-badge">🤖 AI 분석</span>
-                        <span class="feature-badge">🔄 정렬/필터 지원</span>
+                        <span class="feature-badge">🎯 맞춤 매칭</span>
+                        <span class="feature-badge">⚡ 빠른 캐시</span>
                     </div>
                 </div>
             </div>
         </div>
         """)
+        
+        # 상태 변수
         selected_url = gr.State("")
         selected_name = gr.State("")
-        selected_attachments = gr.State([])
+        selected_print_file = gr.State(None)  # ⭐ 본문출력파일 (dict)
         selected_description = gr.State("")
         current_df = gr.State(value=pd.DataFrame())
+        company_profile = gr.State(value={})
+        
         with gr.Tabs():
+            # 탭 1: 공고 검색
             with gr.Tab("🔍 공고 검색"):
-                gr.HTML("""
-                <div class="filter-info">
-                    ℹ️ <strong>참고:</strong> 기업마당 API는 정렬/기관유형 파라미터를 지원하지 않습니다. 
-                    따라서 데이터를 가져온 후 <strong>클라이언트에서 필터링/정렬</strong>합니다.
-                    실제 웹사이트와 완전히 동일한 결과를 원하시면 더 많은 데이터(표시개수)를 가져오세요.
-                </div>
-                """)
-                with gr.Group():
-                    with gr.Row():
-                        keyword_input = gr.Textbox(
-                            label="🔍 검색어",
-                            placeholder="예: AI, 스타트업, R&D",
-                            lines=1,
-                            scale=3
-                        )
-                        category_dropdown = gr.Dropdown(
-                            label="📂 지원분야",
-                            choices=list(CATEGORY_CODES.keys()),
-                            value="전체",
-                            interactive=True,
-                            scale=1
-                        )
-                        region_dropdown = gr.Dropdown(
-                            label="📍 지역",
-                            choices=REGION_LIST,
-                            value="��체(지역)",
-                            interactive=True,
-                            scale=1
-                        )
-                    with gr.Row():
-                        org_type_dropdown = gr.Dropdown(
-                            label="🏛️ 기관유형",
-                            choices=ORG_TYPE_OPTIONS,
-                            value="전체",
-                            interactive=True,
-                            scale=1
-                        )
-                        sort_dropdown = gr.Dropdown(
-                            label="📊 정렬",
-                            choices=SORT_OPTIONS,
-                            value="등록일순",
-                            interactive=True,
-                            scale=1
-                        )
-                        status_dropdown = gr.Dropdown(
-                            label="📌 공고상태",
-                            choices=STATUS_OPTIONS,
-                            value="진행중",
-                            interactive=True,
-                            scale=1
-                        )
-                    with gr.Row():
-                        page_input = gr.Number(
-                            label="📄 페이지",
-                            value=1,
-                            minimum=1,
-                            maximum=100,
-                            step=1,
-                            precision=0,
-                            scale=1
-                        )
-                        rows_dropdown = gr.Dropdown(
-                            label="📊 표시개수",
-                            choices=[10, 15, 20, 30, 50],
-                            value=20,
-                            interactive=True,
-                            scale=1
-                        )
-                        search_btn = gr.Button(
-                            "🔎 검색",
-                            variant="primary",
-                            scale=2
-                        )
-                status_output = gr.Textbox(
-                    label="📊 조회 결과",
-                    interactive=False,
-                    lines=1
-                )
-                results_output = gr.Dataframe(
-                    label="📋 공고 목록 (행 클릭으로 선택)",
-                    headers=["번호", "지원분야", "지원사업명", "신청기간", "소관부처", "등록일", "지원대상"],
-                    datatype=["number", "str", "str", "str", "str", "str", "str"],
-                    wrap=True,
-                    interactive=False
-                )
+                # 캐시 상태 표시
+                with gr.Row():
+                    cache_status = gr.Markdown(value=get_cache_info(), elem_classes=["cache-info"])
+                    sync_btn = gr.Button("🔄 수동 동기화", size="sm", elem_classes=["sync-btn"])
+                
+                with gr.Row():
+                    keyword_input = gr.Textbox(label="🔍 검색어", placeholder="예: AI, 스타트업, R&D", scale=3)
+                    category_dropdown = gr.Dropdown(label="📂 지원분야", choices=list(CATEGORY_CODES.keys()), value="전체", scale=1)
+                    region_dropdown = gr.Dropdown(label="📍 지역", choices=REGION_LIST, value="전체(지역)", scale=1)
+                with gr.Row():
+                    org_type_dropdown = gr.Dropdown(label="🏛️ 기관유형", choices=ORG_TYPE_OPTIONS, value="전체", scale=1)
+                    sort_dropdown = gr.Dropdown(label="📊 정렬", choices=SORT_OPTIONS, value="등록일순", scale=1)
+                    status_dropdown = gr.Dropdown(label="📌 공고상태", choices=STATUS_OPTIONS, value="진행중", scale=1)
+                with gr.Row():
+                    page_input = gr.Number(label="📄 페이지", value=1, minimum=1, scale=1)
+                    rows_dropdown = gr.Dropdown(label="📊 표시개수", choices=[10, 15, 20, 30, 50], value=20, scale=1)
+                    search_btn = gr.Button("🔎 검색", variant="primary", scale=2)
+                
+                status_output = gr.Textbox(label="📊 조회 결과", interactive=False)
+                results_output = gr.Dataframe(label="📋 공고 목록 (행 클릭으로 선택)", wrap=True, interactive=False)
                 with gr.Row():
                     prev_btn = gr.Button("◀️ 이전", size="sm")
                     next_btn = gr.Button("다음 ▶️", size="sm")
-                    export_btn = gr.Button("📥 CSV", size="sm", variant="secondary")
-                csv_output = gr.File(label="📁 다운로드")
+                    open_link_btn = gr.Button("🔗 선택 공고 열기", size="sm", variant="secondary")
+                
+                # 선택된 공고 링크를 표시하는 HTML (JavaScript로 새 탭 열기)
+                link_output = gr.HTML(value="<div style='padding: 10px; color: #5a6677;'>📌 공고를 선택하면 여기에 링크가 표시됩니다</div>")
+            
+            # 탭 2: AI 분석
             with gr.Tab("🤖 AI 분석"):
+                with gr.Row(equal_height=False):
+                    with gr.Column(scale=1, min_width=300):
+                        selected_info = gr.Textbox(label="📌 선택된 공고", placeholder="공고 검색 탭에서 선택", lines=5, interactive=False)
+                        analyze_btn = gr.Button("🚀 AI 분석 시작", variant="primary", size="lg", elem_classes=["analyze-btn"])
+                    with gr.Column(scale=3, min_width=600):
+                        analysis_output = gr.Markdown(value="### 📊 분석 결과\n\n*공고를 선택하고 분석 버튼을 클릭하세요*", height=600)
+            
+            # 탭 3: 맞춤 과제 추출
+            with gr.Tab("🎯 맞춤 과제 추출"):
                 gr.HTML("""
-                <div style="background: #FEF3C7; border: 2px solid #F59E0B; border-radius: 12px; padding: 16px; margin-bottom: 16px;">
-                    <h3 style="margin: 0 0 8px 0; color: #92400E;">📌 사용 방법</h3>
-                    <ol style="margin: 0; padding-left: 20px; color: #78350F;">
-                        <li><strong>공고 검색</strong> 탭에서 원하는 공고를 검색합니다.</li>
-                        <li>목록에서 <strong>행을 클릭</strong>하여 분석할 공고를 선택합니다.</li>
-                        <li><strong>🚀 AI 분석 시작</strong> 버튼을 클릭합니다.</li>
-                    </ol>
+                <div style="background: var(--neu-bg, #e0e5ec); color: #3d4856; padding: 24px 28px; border-radius: 20px; margin-bottom: 24px; box-shadow: 8px 8px 16px #a3b1c6, -8px -8px 16px #ffffff;">
+                    <h2 style="margin: 0 0 8px 0; text-shadow: 2px 2px 4px #ffffff;">🎯 나만의 맞춤 과제 추출</h2>
+                    <p style="margin: 0; color: #5a6677;">기업 정보를 입력하고 문서를 업로드하면 AI가 신청 가능한 과제를 자동으로 매칭해드립니다.</p>
                 </div>
                 """)
-                with gr.Row():
-                    with gr.Column(scale=1):
-                        selected_info = gr.Textbox(
-                            label="📌 선택된 공고",
-                            placeholder="공고 검색 탭에서 분석할 공고를 선택해주세요",
-                            lines=3,
-                            interactive=False
-                        )
-                        analyze_btn = gr.Button(
-                            "🚀 AI 분석 시작",
-                            variant="primary",
-                            size="lg",
-                            elem_classes=["analyze-btn"]
-                        )
-                    with gr.Column(scale=2):
-                        analysis_output = gr.Markdown(
-                            value="### 📊 분석 결과\n\n*공고를 선택하고 분석 버튼을 클릭하세요*",
-                            elem_classes=["analysis-output"],
-                            height=500
-                        )
-        gr.HTML("""
-        <div class="footer-text">
-            📌 <a href="https://www.bizinfo.go.kr" target="_blank">기업마당</a> 공식 API 사용 | 
-            🤖 AI 분석: Groq LLaMA | 
-            📄 HWP/HWPX/PDF 자동 변환 |
-            🔄 클라이언트 사이드 정렬/필터링
-        </div>
-        """)
+                
+                with gr.Tabs():
+                    # 서브탭 1: 기업 기본정보
+                    with gr.Tab("1️⃣ 기업 기본정보"):
+                        with gr.Row():
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">📋 사업자 정보</div>')
+                                biz_number = gr.Textbox(label="사업자등록번호", placeholder="000-00-00000")
+                                corp_number = gr.Textbox(label="법인등록번호", placeholder="000000-0000000")
+                                company_name = gr.Textbox(label="상호/법인명", placeholder="(주)회사명")
+                                establish_date = gr.Textbox(label="설립일자", placeholder="YYYY-MM-DD")
+                                company_type = gr.Dropdown(label="기업형태", choices=COMPANY_TYPE_OPTIONS, value="법인사업자")
+                                corp_type = gr.Dropdown(label="법인 종류", choices=CORP_TYPE_OPTIONS, value="주식회사")
+                                company_size = gr.Dropdown(label="기업규모", choices=COMPANY_SIZE_OPTIONS, value="소기업")
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">🏆 인증 현황</div>')
+                                venture_cert = gr.Checkbox(label="벤처기업 인증")
+                                innobiz_cert = gr.Checkbox(label="이노비즈 인증")
+                                mainbiz_cert = gr.Checkbox(label="메인비즈 인증")
+                                sme_cert = gr.Checkbox(label="중소기업확인서 보유")
+                                small_biz_cert = gr.Checkbox(label="소상공인확인서 보유")
+                                social_venture = gr.Checkbox(label="소셜벤처")
+                                startup_flag = gr.Checkbox(label="스타트업")
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">📍 소재지 정보</div>')
+                                hq_sido = gr.Dropdown(label="본사 소재지 (시/도)", choices=SIDO_LIST, value="서울특별시")
+                                hq_sigungu = gr.Textbox(label="본사 소재지 (시/군/구)", placeholder="예: 강남구")
+                                innovation_city = gr.Checkbox(label="혁신도시 입주")
+                                industrial_complex = gr.Checkbox(label="산업단지 입주")
+                                free_zone = gr.Checkbox(label="규제자유특구 소재")
+                                non_capital = gr.Checkbox(label="비수도권 (지방기업)")
+                                
+                                gr.HTML('<div class="section-header">📊 업종 정보</div>')
+                                industry_major = gr.Dropdown(label="주업종 (대분류)", choices=INDUSTRY_MAJOR_OPTIONS, value="C. 제조업")
+                                is_manufacturing = gr.Checkbox(label="제조업 여부")
+                                is_knowledge_service = gr.Checkbox(label="지식서비스업 여부")
+                    
+                    # 서브탭 2: 대표자/인력 정보
+                    with gr.Tab("2️⃣ 대표자/인력 정보"):
+                        with gr.Row():
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">👤 대표자 정보</div>')
+                                ceo_name = gr.Textbox(label="대표자명", placeholder="홍길동")
+                                ceo_gender = gr.Radio(label="대표자 성별", choices=["남성", "여성"], value="남성")
+                                ceo_birthdate = gr.Textbox(label="대표자 생년월일", placeholder="YYYY-MM-DD")
+                                youth_ceo = gr.Checkbox(label="청년창업자 (만39세 미만)")
+                                senior_ceo = gr.Checkbox(label="시니어창업자 (만40세 이상)")
+                                women_company = gr.Checkbox(label="여성기업확인서 보유")
+                                disabled_company = gr.Checkbox(label="장애인기업확인서 보유")
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">👥 고용 현황</div>')
+                                insurance_employees = gr.Number(label="4대보험 가입자 수", value=0, minimum=0)
+                                regular_employees = gr.Number(label="상시근로자 수", value=0, minimum=0)
+                                youth_employees = gr.Number(label="청년고용 인원", value=0, minimum=0)
+                                female_ratio = gr.Slider(label="여성고용 비율 (%)", minimum=0, maximum=100, value=0)
+                                new_hire_plan = gr.Number(label="신규채용 계획 (명)", value=0, minimum=0)
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">🔬 연구인력/역량</div>')
+                                rd_personnel = gr.Number(label="연구인력 수", value=0, minimum=0)
+                                phd_researchers = gr.Number(label="박사급 연구원", value=0, minimum=0)
+                                research_center = gr.Checkbox(label="기업부설연구소 등록")
+                                rd_dept = gr.Checkbox(label="연구개발전담부서 등록")
+                                patent_count = gr.Number(label="보유 특허 수", value=0, minimum=0)
+                    
+                    # 서브탭 3: 재무 정보
+                    with gr.Tab("3️⃣ 재무 정보"):
+                        with gr.Row():
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">💰 매출 및 수익</div>')
+                                revenue_current = gr.Number(label="최근년도 매출액 (백만원)", value=0, minimum=0)
+                                revenue_prev = gr.Number(label="전년도 매출액 (백만원)", value=0, minimum=0)
+                                operating_profit = gr.Number(label="영업이익 (백만원)", value=0)
+                                net_income = gr.Number(label="당기순이익 (백만원)", value=0)
+                                export_amount = gr.Number(label="수출액 (천달러)", value=0, minimum=0)
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">📊 재무건전성</div>')
+                                capital = gr.Number(label="자본금 (백만원)", value=0, minimum=0)
+                                total_assets = gr.Number(label="자산총계 (백만원)", value=0, minimum=0)
+                                debt_ratio = gr.Slider(label="부채비율 (%)", minimum=0, maximum=500, value=0)
+                                credit_grade = gr.Dropdown(label="신용등급", choices=CREDIT_GRADE_OPTIONS, value="미평가")
+                                tcb_grade = gr.Dropdown(label="TCB 등급", choices=TCB_GRADE_OPTIONS, value="미평가")
+                                capital_impairment = gr.Checkbox(label="자본잠식 여부")
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">🔬 R&D 투자</div>')
+                                rd_investment = gr.Number(label="연간 R&D 투자액 (백만원)", value=0, minimum=0)
+                                gov_project_exp = gr.Checkbox(label="정부과제 수행 경험")
+                                gov_support_3yr = gr.Number(label="최근 3년 정부지원금 (백만원)", value=0, minimum=0)
+                    
+                    # 서브탭 4: 기술분야/제한사항
+                    with gr.Tab("4️⃣ 기술분야/제한사항"):
+                        with gr.Row():
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">🔬 기술 분야</div>')
+                                core_industry = gr.CheckboxGroup(label="10대 핵심산업", choices=CORE_INDUSTRY_OPTIONS)
+                                strategic_tech = gr.CheckboxGroup(label="12대 국가전략기술", choices=NATIONAL_STRATEGIC_TECH)
+                                green_tech = gr.Checkbox(label="녹색기술 분야")
+                                digital_transform = gr.Checkbox(label="디지털전환 분야")
+                                defense_industry = gr.Checkbox(label="국방/방산 분야")
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">📜 인증/ISO</div>')
+                                iso_certs = gr.CheckboxGroup(label="ISO 인증", choices=ISO_CERT_OPTIONS)
+                                gmp_cert = gr.Checkbox(label="GMP 인증")
+                            
+                            with gr.Column():
+                                gr.HTML('<div class="section-header">⚠️ 결격사유 확인</div>')
+                                tax_delinquent = gr.Checkbox(label="국세 체납")
+                                local_tax_delinquent = gr.Checkbox(label="지방세 체납")
+                                gov_project_fail = gr.Checkbox(label="정부과제 불성실")
+                                bankruptcy = gr.Checkbox(label="휴/폐업 이력")
+                                financial_default = gr.Checkbox(label="금융기관 연체")
+                    
+                    # 서브탭 5: 문서 업로드 및 매칭
+                    with gr.Tab("5️⃣ 문서 업로드 & 매칭"):
+                        gr.HTML("""
+                        <div style="background: var(--neu-bg, #e0e5ec); border-radius: 15px; padding: 18px 22px; margin-bottom: 16px; box-shadow: inset 4px 4px 8px #a3b1c6, inset -4px -4px 8px #ffffff;">
+                            <h3 style="margin: 0 0 8px 0; color: #3d4856;">📁 문서 업로드</h3>
+                            <p style="margin: 0; color: #5a6677;">사업자등록증, 등기부등본, 재무제표, 중소기업확인서 등을 업로드하면 AI가 자동으로 정보를 추출합니다.</p>
+                        </div>
+                        """)
+                        
+                        with gr.Row():
+                            with gr.Column(scale=1):
+                                file_upload = gr.File(
+                                    label="📎 문서 업로드 (HWP, PDF, TXT, XLSX)",
+                                    file_count="multiple",
+                                    file_types=[".hwp", ".hwpx", ".pdf", ".txt", ".xlsx", ".xls"]
+                                )
+                                analyze_docs_btn = gr.Button("📄 문서 분석", variant="secondary", size="lg")
+                            
+                            with gr.Column(scale=2):
+                                doc_analysis_output = gr.Markdown(value="### 📄 문서 분석 결과\n\n*문서를 업로드하고 분석 버튼을 클릭하세요*", height=400)
+                        
+                        gr.HTML('<hr style="margin: 24px 0;">')
+                        
+                        with gr.Row():
+                            save_profile_btn = gr.Button("💾 프로필 저장", variant="secondary", size="lg")
+                            match_btn = gr.Button("���� 맞춤 과제 매칭 시작", variant="primary", size="lg", elem_classes=["match-btn"])
+                        
+                        profile_status = gr.Textbox(label="프로필 저장 상태", interactive=False)
+                        match_output = gr.Markdown(value="### 🎯 매칭 결과\n\n*프로필을 저장하고 매칭 버튼을 클릭하세요*", height=500)
+        
+        # ============================================================
+        # 이벤트 핸들러
+        # ============================================================
         def search_fn(keyword, category, region, org_type, sort_by, status_filter, page, rows):
-            df, status = fetch_announcements(
-                keyword=keyword or "",
-                category=category or "전체",
-                region=region or "전체(지역)",
-                org_type=org_type or "전체",
-                sort_by=sort_by or "등록일순",
-                status_filter=status_filter or "진행중",
-                page=int(page) if page else 1,
-                rows=int(rows) if rows else 20
-            )
-            display_cols = ["번호", "지원분야", "지원사업명", "신청기간", "소관부처", "등록일", "지원대상"]
-            if not df.empty:
-                display_df = df[[c for c in display_cols if c in df.columns]]
-            else:
-                display_df = df
-            return display_df, status, df
+            display_df, status, full_df = fetch_announcements(keyword or "", category or "전체", region or "전체(지역)",
+                                             org_type or "전체", sort_by or "등록일순",
+                                             status_filter or "진행중", int(page) if page else 1, int(rows) if rows else 20)
+            return display_df, status, full_df
+        
         def prev_fn(page, keyword, category, region, org_type, sort_by, status_filter, rows):
             new_page = max(1, int(page) - 1) if page else 1
-            df, status = fetch_announcements(
-                keyword=keyword or "",
-                category=category or "전체",
-                region=region or "전체(지역)",
-                org_type=org_type or "전체",
-                sort_by=sort_by or "등록일순",
-                status_filter=status_filter or "진행중",
-                page=new_page,
-                rows=int(rows) if rows else 20
-            )
-            display_cols = ["번호", "지원분야", "지원사업명", "신청기간", "소관부처", "등록일", "지원대상"]
-            if not df.empty:
-                display_df = df[[c for c in display_cols if c in df.columns]]
-            else:
-                display_df = df
-            return display_df, status, df, new_page
+            display_df, status, full_df = fetch_announcements(keyword or "", category or "전체", region or "전체(지역)",
+                                             org_type or "전체", sort_by or "등록일순",
+                                             status_filter or "진행중", new_page, int(rows) if rows else 20)
+            return display_df, status, full_df, new_page
+        
         def next_fn(page, keyword, category, region, org_type, sort_by, status_filter, rows):
             new_page = int(page) + 1 if page else 2
-            df, status = fetch_announcements(
-                keyword=keyword or "",
-                category=category or "전체",
-                region=region or "전체(지역)",
-                org_type=org_type or "전체",
-                sort_by=sort_by or "등록일순",
-                status_filter=status_filter or "진행중",
-                page=new_page,
-                rows=int(rows) if rows else 20
-            )
-            display_cols = ["번호", "지원분야", "지원사업명", "신청기간", "소관부처", "등록일", "지원대상"]
-            if not df.empty:
-                display_df = df[[c for c in display_cols if c in df.columns]]
-            else:
-                display_df = df
-            return display_df, status, df, new_page
-        def export_to_csv(df):
-            if df is None or (isinstance(df, pd.DataFrame) and df.empty):
-                return None
-            filepath = "/tmp/bizinfo_announcements.csv"
-            export_cols = [c for c in df.columns if not c.startswith("_")]
-            df[export_cols].to_csv(filepath, index=False, encoding='utf-8-sig')
-            return filepath
+            display_df, status, full_df = fetch_announcements(keyword or "", category or "전체", region or "전체(지역)",
+                                             org_type or "전체", sort_by or "등록일순",
+                                             status_filter or "진행중", new_page, int(rows) if rows else 20)
+            return display_df, status, full_df, new_page
+        
         def on_row_select(evt: gr.SelectData, df):
-            """테이블 행 선택 시 처리"""
             if evt.index[0] < len(df):
                 row = df.iloc[evt.index[0]]
                 url = row.get("상세링크", "")
                 name = row.get("지원사업명", "")
                 attachments = row.get("첨부파일", [])
+                print_file = row.get("본문출력파일", None)  # ⭐ AI 분석용 핵심 파일
                 description = row.get("사업개요", "")
-                att_info = ""
+                
+                # URL 정규화
+                full_url = url
+                if url and url.startswith('/'):
+                    full_url = f"https://www.bizinfo.go.kr{url}"
+                
+                # 정보 표시 (AI 분석 탭용)
+                info_parts = [f"📌 {name}", f"🔗 {full_url}"]
+                
+                # 본문출력파일 (AI 분석 대상)
+                if print_file:
+                    info_parts.append(f"\n\n📄 **본문출력파일 (AI 분석 대상)**:")
+                    info_parts.append(f"  - {print_file.get('filename', '파일')}")
+                
+                # 일반 첨부파일 (서식, 양식)
                 if attachments and len(attachments) > 0:
-                    att_info = f"\n\n📎 첨부파일 {len(attachments)}개:"
+                    info_parts.append(f"\n\n📎 기타 첨부파일 {len(attachments)}개:")
                     for att in attachments:
-                        att_info += f"\n  - {att.get('filename', '파일')}"
-                info = f"📌 {name}\n\n🔗 {url}{att_info}"
-                return url, name, attachments, description, info
-            return "", "", [], "", ""
-        search_btn.click(
-            fn=search_fn,
-            inputs=[keyword_input, category_dropdown, region_dropdown, org_type_dropdown, sort_dropdown, status_dropdown, page_input, rows_dropdown],
-            outputs=[results_output, status_output, current_df]
-        )
-        keyword_input.submit(
-            fn=search_fn,
-            inputs=[keyword_input, category_dropdown, region_dropdown, org_type_dropdown, sort_dropdown, status_dropdown, page_input, rows_dropdown],
-            outputs=[results_output, status_output, current_df]
-        )
-        prev_btn.click(
-            fn=prev_fn,
-            inputs=[page_input, keyword_input, category_dropdown, region_dropdown, org_type_dropdown, sort_dropdown, status_dropdown, rows_dropdown],
-            outputs=[results_output, status_output, current_df, page_input]
-        )
-        next_btn.click(
-            fn=next_fn,
-            inputs=[page_input, keyword_input, category_dropdown, region_dropdown, org_type_dropdown, sort_dropdown, status_dropdown, rows_dropdown],
-            outputs=[results_output, status_output, current_df, page_input]
-        )
-        export_btn.click(fn=export_to_csv, inputs=[current_df], outputs=[csv_output])
-        results_output.select(
-            fn=on_row_select,
-            inputs=[current_df],
-            outputs=[selected_url, selected_name, selected_attachments, selected_description, selected_info]
-        )
-        analyze_btn.click(
-            fn=analyze_announcement,
-            inputs=[selected_url, selected_name, selected_attachments, selected_description],
-            outputs=[analysis_output]
+                        info_parts.append(f"  - {att.get('filename', '파일')}")
+                
+                info = "\n".join(info_parts)
+                
+                # 링크 HTML (첫 번째 탭용)
+                if full_url:
+                    link_html = f'''
+                    <div style="background: var(--neu-bg, #e0e5ec); padding: 16px 20px; border-radius: 15px; 
+                                box-shadow: inset 4px 4px 8px #a3b1c6, inset -4px -4px 8px #ffffff;">
+                        <div style="font-weight: 700; color: #3d4856; margin-bottom: 8px;">📌 {name}</div>
+                        <a href="{full_url}" target="_blank" 
+                           style="display: inline-block; background: linear-gradient(145deg, #4a7dbd, #3a6aa8); 
+                                  color: white !important; padding: 10px 20px; border-radius: 25px; 
+                                  text-decoration: none; font-weight: 600; margin-top: 8px;
+                                  box-shadow: 4px 4px 8px #a3b1c6, -4px -4px 8px #ffffff;">
+                            🔗 기업마당에서 상세보기
+                        </a>
+                    </div>
+                    '''
+                else:
+                    link_html = "<div style='padding: 10px; color: #5a6677;'>⚠️ 링크 정보가 없습니다</div>"
+                
+                return url, name, print_file, description, info, link_html
+            return "", "", None, "", "", "<div style='padding: 10px; color: #5a6677;'>📌 공고를 선택하세요</div>"
+        
+        def save_profile_fn(biz_num, corp_num, comp_name, est_date, comp_type, corp_tp, comp_size,
+                           venture, innobiz, mainbiz, sme, small_biz, social, startup,
+                           sido, sigungu, innov_city, ind_complex, free_z, non_cap,
+                           ind_major, is_manu, is_know,
+                           ceo_nm, ceo_gen, ceo_birth, youth, senior, women, disabled,
+                           ins_emp, reg_emp, youth_emp, fem_ratio, new_hire,
+                           rd_per, phd, res_ctr, rd_dep, patent,
+                           rev_cur, rev_prev, op_profit, net_inc, export,
+                           cap, assets, debt, credit, tcb, impair,
+                           rd_inv, gov_exp, gov_sup,
+                           core_ind, strat_tech, green, digital, defense,
+                           iso, gmp,
+                           tax_del, local_tax, gov_fail, bankrupt, fin_def):
+            
+            profile = {
+                "사업자정보": {
+                    "사업자등록번호": biz_num, "법인등록번호": corp_num, "상호": comp_name,
+                    "설립일자": est_date, "기업형태": comp_type, "법인종류": corp_tp, "기업규모": comp_size
+                },
+                "인증현황": {
+                    "벤처기업": venture, "이노비즈": innobiz, "메인비즈": mainbiz,
+                    "중소기업확인서": sme, "소상공인확인서": small_biz, "소셜벤처": social, "스타트업": startup
+                },
+                "소재지": {
+                    "시도": sido, "시군구": sigungu, "혁신도시": innov_city,
+                    "산업단지": ind_complex, "규제자유특구": free_z, "비수도권": non_cap
+                },
+                "업종": {"대분류": ind_major, "제조업": is_manu, "지식서비스업": is_know},
+                "대표자": {
+                    "이름": ceo_nm, "성별": ceo_gen, "생년월일": ceo_birth,
+                    "청년창업자": youth, "시니어창업자": senior, "여성기업": women, "장애인기업": disabled
+                },
+                "고용현황": {
+                    "4대보험가입자": ins_emp, "상시근로자": reg_emp, "청년고용": youth_emp,
+                    "여성비율": fem_ratio, "신규채용계획": new_hire
+                },
+                "연구역량": {
+                    "연구인력": rd_per, "박사급": phd, "부설연구소": res_ctr,
+                    "전담부서": rd_dep, "특허수": patent
+                },
+                "재무정보": {
+                    "매출액_당해": rev_cur, "매출액_전년": rev_prev, "영업이익": op_profit,
+                    "당기순이익": net_inc, "수출액": export, "자본금": cap, "자산총계": assets,
+                    "부채비율": debt, "신용등급": credit, "TCB등급": tcb, "자본잠식": impair
+                },
+                "R&D투자": {"연간투자액": rd_inv, "정부과제경험": gov_exp, "최근3년지원금": gov_sup},
+                "기술분야": {
+                    "핵심산업": core_ind, "국가전략기술": strat_tech,
+                    "녹색기술": green, "디지털전환": digital, "국방방산": defense
+                },
+                "인증": {"ISO": iso, "GMP": gmp},
+                "결격사유": {
+                    "국세체납": tax_del, "지방세체납": local_tax, "불성실이력": gov_fail,
+                    "휴폐업": bankrupt, "금융연체": fin_def
+                }
+            }
+            return profile, "✅ 프로필이 저장되었습니다."
+        
+        def sync_and_update():
+            result = do_manual_sync()
+            info = get_cache_info()
+            return info, result
+        
+        # 이벤트 연결
+        search_btn.click(fn=search_fn, inputs=[keyword_input, category_dropdown, region_dropdown, org_type_dropdown,
+                                                sort_dropdown, status_dropdown, page_input, rows_dropdown],
+                        outputs=[results_output, status_output, current_df])
+        
+        keyword_input.submit(fn=search_fn, inputs=[keyword_input, category_dropdown, region_dropdown, org_type_dropdown,
+                                                    sort_dropdown, status_dropdown, page_input, rows_dropdown],
+                            outputs=[results_output, status_output, current_df])
+        
+        # 수동 동기화 버튼
+        sync_btn.click(fn=sync_and_update, outputs=[cache_status, status_output])
+        
+        # 페이지네이션 이벤트
+        prev_btn.click(fn=prev_fn, inputs=[page_input, keyword_input, category_dropdown, region_dropdown, 
+                                           org_type_dropdown, sort_dropdown, status_dropdown, rows_dropdown],
+                      outputs=[results_output, status_output, current_df, page_input])
+        
+        next_btn.click(fn=next_fn, inputs=[page_input, keyword_input, category_dropdown, region_dropdown,
+                                           org_type_dropdown, sort_dropdown, status_dropdown, rows_dropdown],
+                      outputs=[results_output, status_output, current_df, page_input])
+        
+        # 행 선택 시 link_output도 업데이트
+        results_output.select(fn=on_row_select, inputs=[current_df],
+                             outputs=[selected_url, selected_name, selected_print_file, selected_description, selected_info, link_output])
+        
+        # 바로가기 버튼 클릭 시 - JavaScript로 새 탭 열기
+        def open_selected_link(url):
+            if url:
+                full_url = url if url.startswith('http') else f"https://www.bizinfo.go.kr{url}"
+                return f'''
+                <script>window.open("{full_url}", "_blank");</script>
+                <div style="padding: 10px; color: #48bb78;">✅ 새 탭에서 열렸습니다</div>
+                '''
+            return "<div style='padding: 10px; color: #ed8936;'>⚠️ 먼저 공고를 선택하세요</div>"
+        
+        open_link_btn.click(fn=open_selected_link, inputs=[selected_url], outputs=[link_output])
+        
+        analyze_btn.click(fn=analyze_announcement, inputs=[selected_url, selected_name, selected_print_file, selected_description],
+                         outputs=[analysis_output])
+        
+        analyze_docs_btn.click(fn=analyze_uploaded_documents, inputs=[file_upload], outputs=[doc_analysis_output])
+        
+        save_profile_btn.click(
+            fn=save_profile_fn,
+            inputs=[biz_number, corp_number, company_name, establish_date, company_type, corp_type, company_size,
+                   venture_cert, innobiz_cert, mainbiz_cert, sme_cert, small_biz_cert, social_venture, startup_flag,
+                   hq_sido, hq_sigungu, innovation_city, industrial_complex, free_zone, non_capital,
+                   industry_major, is_manufacturing, is_knowledge_service,
+                   ceo_name, ceo_gender, ceo_birthdate, youth_ceo, senior_ceo, women_company, disabled_company,
+                   insurance_employees, regular_employees, youth_employees, female_ratio, new_hire_plan,
+                   rd_personnel, phd_researchers, research_center, rd_dept, patent_count,
+                   revenue_current, revenue_prev, operating_profit, net_income, export_amount,
+                   capital, total_assets, debt_ratio, credit_grade, tcb_grade, capital_impairment,
+                   rd_investment, gov_project_exp, gov_support_3yr,
+                   core_industry, strategic_tech, green_tech, digital_transform, defense_industry,
+                   iso_certs, gmp_cert,
+                   tax_delinquent, local_tax_delinquent, gov_project_fail, bankruptcy, financial_default],
+            outputs=[company_profile, profile_status]
         )
+        
+        match_btn.click(fn=match_announcements_with_profile, inputs=[company_profile, current_df], outputs=[match_output])
+    
     return demo
+
+
+# ============================================================
+# 앱 시작
+# ============================================================
 if __name__ == "__main__":
+    # 캐시 시스템 초기화 (백그라운드 스케줄러 시작)
+    if CACHE_AVAILABLE:
+        print("🚀 캐시 시스템 초기화 중...")
+        status = initialize_cache_system()
+        print(f"✅ 캐시 상태: {status}")
+    
     demo = create_interface()
-    demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",
-        server_port=7860,
-        ssr_mode=False
-    )
\ No newline at end of file
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, ssr_mode=False)
\ No newline at end of file