personality_interaction_algorithm.py

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
🎯 통합 성격 상호작용 알고리즘
사용자 조정값이 전체 시스템에 의미있게 반영되도록 하는 핵심 엔진

핵심 기능:
1. 🎛️ 사용자 조정값 → 127개 변수 자동 변환
2. 🔄 변수간 상호영향 계산 (상관관계, 역상관관계)
3. 🎭 성격 일관성 유지 (모순 방지)
4. 💬 대화 스타일 동적 생성
5. 🌟 매력적 결함 자동 도출
"""

import math
import random
import numpy as np
from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
import json

class PersonalityInteractionEngine:
    """
    성격 변수들 간의 복잡한 상호작용을 계산하는 엔진
    """
    
    # 🧠 성격 변수 간 상관관계 매트릭스
    CORRELATION_MATRIX = {
        # 온기(Warmth) 기반 상관관계
        "온기": {
            "positive": ["W01_친절함", "W02_친근함", "W06_공감능력", "W07_포용력", 
                        "A03_이타심", "A04_순응성", "R06_친밀감수용도", "D01_초기접근성"],
            "negative": ["N04_자의식", "F02_소심함", "S01_격식성수준"],
            "neutral": ["C01_효율성", "C02_지능"]
        },
        
        # 능력(Competence) 기반 상관관계  
        "능력": {
            "positive": ["C01_효율성", "C02_지능", "C03_전문성", "C05_정확성", 
                        "C06_분석력", "C07_학습능력", "C08_통찰력", "C09_실행력", 
                        "C11_유능감", "C12_질서성", "C14_성취욕구"],
            "negative": ["F03_기술치음", "F09_결정회피", "N01_불안성"],
            "neutral": ["E01_사교성", "H01_유머감각"]
        },
        
        # 외향성(Extraversion) 기반 상관관계
        "외향성": {
            "positive": ["E01_사교성", "E02_활동성", "E03_자기주장", "E04_긍정정서", 
                        "E05_자극추구", "E06_열정성", "D01_초기접근성", "H02_상황유머감각"],
            "negative": ["F02_소심함", "N04_자의식", "F08_주목회피", "N06_내성적회피"],
            "neutral": ["C06_분석력", "O01_개방성"]
        },
        
        # 유머감각 기반 상관관계
        "유머감각": {
            "positive": ["H01_유머감각", "H02_상황유머감각", "E04_긍정정서", 
                        "O02_심미성", "O03_상상력", "D05_매력적위험성"],
            "negative": ["N01_불안성", "F01_완벽주의불안", "S01_격식성수준"],
            "neutral": ["C02_지능", "W01_친절함"]
        }
    }
    
    # 🎭 성격 아키타입별 변수 가중치
    ARCHETYPE_WEIGHTS = {
        "친근한_완벽주의자": {
            "온기": 1.2, "능력": 1.3, "외향성": 0.9, "유머감각": 0.8,
            "특화변수": ["C12_질서성", "F01_완벽주의불안", "W02_친근함"]
        },
        "활발한_엔터테이너": {
            "온기": 1.1, "능력": 0.8, "외향성": 1.4, "유머감각": 1.3,
            "특화변수": ["E02_활동성", "H02_상황유머감각", "D05_매력적위험성"]
        },
        "조용한_지혜자": {
            "온기": 1.0, "능력": 1.3, "외향성": 0.6, "유머감각": 0.9,
            "특화변수": ["C08_통찰력", "O01_개방성", "N06_내성적회피"]
        },
        "따뜻한_카운슬러": {
            "온기": 1.4, "능력": 1.0, "외향성": 1.0, "유머감각": 0.7,
            "특화변수": ["W06_공감능력", "A03_이타심", "R06_친밀감수용도"]
        }
    }
    
    def __init__(self):
        """초기화"""
        self.base_variables = self._initialize_base_variables()
        self.interaction_history = []
        
    def _initialize_base_variables(self) -> Dict[str, float]:
        """127개 기본 변수 초기화"""
        return {
            # W: Warmth (온기) 관련 변수들
            "W01_친절함": 50.0, "W02_친근함": 50.0, "W03_진실성": 50.0,
            "W04_신뢰성": 50.0, "W05_수용성": 50.0, "W06_공감능력": 50.0,
            "W07_포용력": 50.0, "W08_격려성향": 50.0, "W09_친밀감표현": 50.0,
            "W10_무조건적수용": 50.0,
            
            # C: Competence (능력) 관련 변수들
            "C01_효율성": 50.0, "C02_지능": 50.0, "C03_전문성": 50.0,
            "C04_창의성": 50.0, "C05_정확성": 50.0, "C06_분석력": 50.0,
            "C07_학습능력": 50.0, "C08_통찰력": 50.0, "C09_실행력": 50.0,
            "C10_적응력": 50.0, "C11_유능감": 50.0, "C12_질서성": 50.0,
            "C13_책임감": 50.0, "C14_성취욕구": 50.0, "C15_자기규율": 50.0,
            "C16_신중함": 50.0,
            
            # E: Extraversion (외향성) 관련 변수들
            "E01_사교성": 50.0, "E02_활동성": 50.0, "E03_자기주장": 50.0,
            "E04_긍정정서": 50.0, "E05_자극추구": 50.0, "E06_열정성": 50.0,
            
            # A: Agreeableness (친화성) 관련 변수들
            "A01_신뢰": 50.0, "A02_솔직함": 50.0, "A03_이타심": 50.0,
            "A04_순응성": 50.0, "A05_겸손함": 50.0, "A06_동정심": 50.0,
            
            # N: Neuroticism (신경성) 관련 변수들
            "N01_불안성": 50.0, "N02_분노성": 50.0, "N03_우울성": 50.0,
            "N04_자의식": 50.0, "N05_충동성": 50.0, "N06_내성적회피": 50.0,
            
            # O: Openness (개방성) 관련 변수들
            "O01_개방성": 50.0, "O02_심미성": 50.0, "O03_상상력": 50.0,
            "O04_행동개방성": 50.0, "O05_아이디어개방성": 50.0, "O06_가치개방성": 50.0,
            
            # H: Humor (유머) 관련 변수들
            "H01_유머감각": 50.0, "H02_상황유머감각": 50.0, "H03_자기참조유머": 50.0,
            "H04_관찰유머": 50.0, "H05_언어유머": 50.0,
            
            # S: Social Style (사회적 스타일) 관련 변수들
            "S01_격식성수준": 50.0, "S02_직접성정도": 50.0, "S03_표현풍부함": 50.0,
            "S04_대화주도성": 50.0, "S05_감정표현도": 50.0,
            
            # R: Relationship (관계) 관련 변수들
            "R01_안정애착성향": 50.0, "R02_회피애착성향": 50.0, "R03_불안애착성향": 50.0,
            "R04_경계설정능력": 50.0, "R05_갈등해결능력": 50.0, "R06_친밀감수용도": 50.0,
            
            # D: Dynamic (역동성) 관련 변수들
            "D01_초기접근성": 50.0, "D02_적응속도": 50.0, "D03_변화수용도": 50.0,
            "D04_도전의식": 50.0, "D05_매력적위험성": 50.0, "D06_예측불가능성": 50.0,
            "D07_신비감": 50.0, "D08_취약성공유도": 50.0,
            
            # F: Flaws (매력적 결함) 관련 변수들
            "F01_완벽주의불안": 50.0, "F02_소심함": 50.0, "F03_기술치음": 50.0,
            "F04_감정기복": 50.0, "F05_우유부단함": 50.0, "F06_산만함": 50.0,
            "F07_고집스러움": 50.0, "F08_주목회피": 50.0, "F09_결정회피": 50.0,
            "F10_과도한배려": 50.0,
            
            # P: Personality Contradictions (성격 모순) 관련 변수들
            "P01_따뜻함차가움공존": 50.0, "P02_자신감불안공존": 50.0, "P03_사교성고독감공존": 50.0,
            "P04_완벽주의자유분방공존": 50.0, "P05_진지함유머공존": 50.0, "P06_신중함충동공존": 50.0,
            "P07_보수혁신양면": 50.0, "P08_독립의존양면": 50.0, "P09_논리감정양면": 50.0,
            "P10_외향내향전환": 50.0,
            
            # U: Unique Identity (고유 정체성) 관련 변수들
            "U01_개인적경험영향": 50.0, "U02_문화적배경": 50.0, "U03_가치관체계": 50.0,
            "U04_전통가치계승": 50.0, "U05_혁신성향": 50.0, "U06_미래지향성": 50.0,
            "U07_과거회상성향": 50.0, "U08_현실안주성향": 50.0,
            
            # FORM: 물리적 특성 영향 변수들
            "FORM01_색상영향성": 50.0, "FORM02_형태영향성": 50.0, "FORM03_재질영향성": 50.0,
            "FORM04_크기영향성": 50.0, "FORM05_질감영향성": 50.0,
            
            # OBJECT: 사물 특화 변수들
            "OBJ01_기능적자부심": 50.0, "OBJ02_미적가치": 50.0, "OBJ03_실용성지향": 50.0,
            "OBJ04_장식성지향": 50.0, "OBJ05_내구성의식": 50.0
        }
    
    def calculate_integrated_personality(
        self, 
        user_adjustments: Dict[str, float],
        object_analysis: Optional[Dict] = None,
        context_factors: Optional[Dict] = None
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        🎯 핵심 알고리즘: 사용자 조정값을 전체 시스템에 통합 반영
        
        Args:
            user_adjustments: 사용자가 슬라이더로 조정한 값들 {"온기": 80, "능력": 60, ...}
            object_analysis: 이미지 분석 결과
            context_factors: 추가 컨텍스트 (목적, 관계 등)
            
        Returns:
            {
                "variables_127": {...},      # 127개 계산된 변수
                "personality_profile": {...}, # 성격 프로필
                "interaction_effects": {...}, # 상호작용 효과
                "conversation_style": {...},  # 대화 스타일
                "attractive_flaws": [...],    # 매력적 결함
                "archetype": "...",          # 성격 아키타입
                "coherence_score": 0.85      # 일관성 점수
            }
        """
        
        print("🔄 통합 성격 계산 시작...")
        
        # 1️⃣ 기본 변수 복사
        calculated_vars = self.base_variables.copy()
        
        # 2️⃣ 사용자 조정값을 기반으로 핵심 변수 업데이트
        self._apply_user_adjustments(calculated_vars, user_adjustments)
        
        # 3️⃣ 상관관계 기반 연쇄 반응 계산
        interaction_effects = self._calculate_correlation_effects(calculated_vars, user_adjustments)
        
        # 4️⃣ 물리적 특성 영향 반영
        if object_analysis:
            self._apply_physical_influences(calculated_vars, object_analysis)
        
        # 5️⃣ 컨텍스트 요인 반영
        if context_factors:
            self._apply_context_factors(calculated_vars, context_factors)
        
        # 6️⃣ 성격 아키타입 결정
        archetype = self._determine_archetype(calculated_vars, user_adjustments)
        
        # 7️⃣ 아키타입 기반 가중치 적용
        self._apply_archetype_weights(calculated_vars, archetype)
        
        # 8️⃣ 모순 해결 및 일관성 보장
        coherence_score = self._resolve_contradictions(calculated_vars)
        
        # 9️⃣ 매력적 결함 자동 생성
        attractive_flaws = self._generate_dynamic_flaws(calculated_vars, user_adjustments)
        
        # 🔟 대화 스타일 동적 생성
        conversation_style = self._generate_conversation_style(calculated_vars, archetype)
        
        # 📊 성격 프로필 생성
        personality_profile = self._create_personality_profile(calculated_vars, user_adjustments)
        
        # 📝 상호작용 이력 저장
        self.interaction_history.append({
            "user_input": user_adjustments,
            "output_vars": calculated_vars,
            "archetype": archetype,
            "coherence": coherence_score
        })
        
        result = {
            "variables_127": calculated_vars,
            "personality_profile": personality_profile,
            "interaction_effects": interaction_effects,
            "conversation_style": conversation_style,
            "attractive_flaws": attractive_flaws,
            "archetype": archetype,
            "coherence_score": coherence_score,
            "calculation_metadata": {
                "user_input_strength": self._calculate_input_strength(user_adjustments),
                "dominant_traits": self._identify_dominant_traits(calculated_vars),
                "interaction_complexity": len(interaction_effects)
            }
        }
        
        print(f"✅ 통합 계산 완료 - 아키타입: {archetype}, 일관성: {coherence_score:.2f}")
        return result
    
    def _apply_user_adjustments(self, variables: Dict[str, float], adjustments: Dict[str, float]):
        """사용자 조정값을 127개 변수에 직접 반영"""
        
        for trait, value in adjustments.items():
            if trait == "온기":
                # 온기 관련 변수들에 직접 영향
                influence_strength = (value - 50) / 50  # -1.0 ~ 1.0
                
                variables["W01_친절함"] = self._safe_adjust(variables["W01_친절함"], value * 0.9 + random.uniform(-5, 5))
                variables["W02_친근함"] = self._safe_adjust(variables["W02_친근함"], value * 0.8 + random.uniform(-8, 8))
                variables["W06_공감능력"] = self._safe_adjust(variables["W06_공감능력"], value * 0.85 + random.uniform(-7, 7))
                variables["W07_포용력"] = self._safe_adjust(variables["W07_포용력"], value * 0.75 + random.uniform(-10, 10))
                
                # 2차 영향 (간접적)
                variables["A03_이타심"] += influence_strength * 15
                variables["R06_친밀감수용도"] += influence_strength * 12
                variables["D01_초기접근성"] += influence_strength * 18
                
            elif trait == "능력":
                influence_strength = (value - 50) / 50
                
                variables["C01_효율성"] = self._safe_adjust(variables["C01_효율성"], value * 0.95 + random.uniform(-3, 3))
                variables["C02_지능"] = self._safe_adjust(variables["C02_지능"], value * 0.9 + random.uniform(-5, 5))
                variables["C03_전문성"] = self._safe_adjust(variables["C03_전문성"], value * 0.85 + random.uniform(-8, 8))
                variables["C11_유능감"] = self._safe_adjust(variables["C11_유능감"], value * 0.8 + random.uniform(-10, 10))
                
                # 2차 영향
                variables["C14_성취욕구"] += influence_strength * 20
                variables["F03_기술치음"] -= influence_strength * 25  # 역상관
                variables["F09_결정회피"] -= influence_strength * 18
                
            elif trait == "외향성":
                influence_strength = (value - 50) / 50
                
                variables["E01_사교성"] = self._safe_adjust(variables["E01_사교성"], value * 0.95 + random.uniform(-3, 3))
                variables["E02_활동성"] = self._safe_adjust(variables["E02_활동성"], value * 0.9 + random.uniform(-5, 5))
                variables["E03_자기주장"] = self._safe_adjust(variables["E03_자기주장"], value * 0.8 + random.uniform(-8, 8))
                variables["E06_열정성"] = self._safe_adjust(variables["E06_열정성"], value * 0.85 + random.uniform(-7, 7))
                
                # 2차 영향
                variables["D01_초기접근성"] += influence_strength * 22
                variables["F02_소심함"] -= influence_strength * 30  # 역상관
                variables["N04_자의식"] -= influence_strength * 15
                
            elif trait == "유머감각":
                influence_strength = (value - 50) / 50
                
                variables["H01_유머감각"] = self._safe_adjust(variables["H01_유머감각"], value * 0.95 + random.uniform(-3, 3))
                variables["H02_상황유머감각"] = self._safe_adjust(variables["H02_상황유머감각"], value * 0.9 + random.uniform(-5, 5))
                variables["H03_자기참조유머"] = self._safe_adjust(variables["H03_자기참조유머"], value * 0.8 + random.uniform(-8, 8))
                
                # 2차 영향
                variables["E04_긍정정서"] += influence_strength * 25
                variables["D05_매력적위험성"] += influence_strength * 15
                variables["S03_표현풍부함"] += influence_strength * 20
    
    def _safe_adjust(self, current_value: float, target_value: float) -> float:
        """안전한 값 조정 (0-100 범위 보장)"""
        return max(0, min(100, target_value))
    
    def _calculate_correlation_effects(self, variables: Dict[str, float], user_input: Dict[str, float]) -> Dict[str, List[Dict]]:
        """상관관계 기반 연쇄 반응 계산"""
        effects = {"positive_correlations": [], "negative_correlations": [], "emergent_patterns": []}
        
        for trait, value in user_input.items():
            if trait in self.CORRELATION_MATRIX:
                correlation_data = self.CORRELATION_MATRIX[trait]
                influence = (value - 50) / 50  # -1.0 ~ 1.0 정규화
                
                # 긍정적 상관관계
                for var in correlation_data.get("positive", []):
                    if var in variables:
                        old_value = variables[var]
                        adjustment = influence * random.uniform(8, 25)
                        variables[var] = self._safe_adjust(variables[var], variables[var] + adjustment)
                        
                        effects["positive_correlations"].append({
                            "source": trait,
                            "target": var,
                            "old_value": old_value,
                            "new_value": variables[var],
                            "strength": abs(adjustment)
                        })
                
                # 부정적 상관관계
                for var in correlation_data.get("negative", []):
                    if var in variables:
                        old_value = variables[var]
                        adjustment = influence * random.uniform(-25, -8)
                        variables[var] = self._safe_adjust(variables[var], variables[var] + adjustment)
                        
                        effects["negative_correlations"].append({
                            "source": trait,
                            "target": var,
                            "old_value": old_value,
                            "new_value": variables[var],
                            "strength": abs(adjustment)
                        })
        
        # 복합적 패턴 감지
        effects["emergent_patterns"] = self._detect_emergent_patterns(variables, user_input)
        
        return effects
    
    def _detect_emergent_patterns(self, variables: Dict[str, float], user_input: Dict[str, float]) -> List[Dict]:
        """복합적 성격 패턴 감지"""
        patterns = []
        
        # 패턴 1: 모순적 매력 (높은 능력 + 높은 소심함)
        if user_input.get("능력", 50) > 70 and variables.get("F02_소심함", 50) > 60:
            patterns.append({
                "type": "모순적매력",
                "description": "뛰어난 능력을 가졌지만 겸손하고 소심한 매력",
                "variables_affected": ["P02_자신감불안공존", "D07_신비감"],
                "strength": 20
            })
            variables["P02_자신감불안공존"] = min(100, variables["P02_자신감불안공존"] + 20)
            variables["D07_신비감"] = min(100, variables["D07_신비감"] + 15)
        
        # 패턴 2: 차가운 유머 (낮은 온기 + 높은 유머)
        if user_input.get("온기", 50) < 40 and user_input.get("유머감각", 50) > 70:
            patterns.append({
                "type": "차가운유머",
                "description": "냉정하지만 위트 있는 매력적 아이러니",
                "variables_affected": ["H04_관찰유머", "D05_매력적위험성"],
                "strength": 25
            })
            variables["H04_관찰유머"] = min(100, variables["H04_관찰유머"] + 25)
            variables["D05_매력적위험성"] = min(100, variables["D05_매력적위험성"] + 20)
        
        # 패턴 3: 내향적 리더십 (낮은 외향성 + 높은 능력)
        if user_input.get("외향성", 50) < 40 and user_input.get("능력", 50) > 75:
            patterns.append({
                "type": "내향적리더십",
                "description": "조용하지만 강력한 영향력을 가진 존재",
                "variables_affected": ["C08_통찰력", "R04_경계설정능력"],
                "strength": 22
            })
            variables["C08_통찰력"] = min(100, variables["C08_통찰력"] + 22)
            variables["R04_경계설정능력"] = min(100, variables["R04_경계설정능력"] + 18)
        
        return patterns
    
    def _apply_physical_influences(self, variables: Dict[str, float], object_analysis: Dict):
        """물리적 특성의 성격 변수 영향 계산"""
        
        # 색상 영향
        colors = object_analysis.get("colors", [])
        for color in colors:
            color_lower = color.lower()
            if "red" in color_lower or "빨강" in color_lower:
                variables["E02_활동성"] = min(100, variables["E02_활동성"] + 15)
                variables["E06_열정성"] = min(100, variables["E06_열정성"] + 18)
                variables["FORM01_색상영향성"] = min(100, variables["FORM01_색상영향성"] + 20)
            
            elif "blue" in color_lower or "파랑" in color_lower:
                variables["W04_신뢰성"] = min(100, variables["W04_신뢰성"] + 12)
                variables["C16_신중함"] = min(100, variables["C16_신중함"] + 15)
                variables["R01_안정애착성향"] = min(100, variables["R01_안정애착성향"] + 10)
            
            elif "yellow" in color_lower or "노랑" in color_lower:
                variables["E04_긍정정서"] = min(100, variables["E04_긍정정서"] + 20)
                variables["H02_상황유머감각"] = min(100, variables["H02_상황유머감각"] + 15)
        
        # 재질 영향
        materials = object_analysis.get("materials", [])
        for material in materials:
            material_lower = material.lower()
            if "metal" in material_lower or "금속" in material_lower:
                variables["C01_효율성"] = min(100, variables["C01_효율성"] + 18)
                variables["C05_정확성"] = min(100, variables["C05_정확성"] + 15)
                variables["FORM03_재질영향성"] = min(100, variables["FORM03_재질영향성"] + 25)
            
            elif "wood" in material_lower or "나무" in material_lower:
                variables["W01_친절함"] = min(100, variables["W01_친절함"] + 20)
                variables["U04_전통가치계승"] = min(100, variables["U04_전통가치계승"] + 22)
        
        # 크기 영향
        size = object_analysis.get("size", "").lower()
        if "large" in size or "큰" in size or "크" in size:
            variables["E03_자기주장"] = min(100, variables["E03_자기주장"] + 15)
            variables["OBJ01_기능적자부심"] = min(100, variables["OBJ01_기능적자부심"] + 18)
        
        elif "small" in size or "작은" in size or "작" in size:
            variables["W02_친근함"] = min(100, variables["W02_친근함"] + 20)
            variables["A05_겸손함"] = min(100, variables["A05_겸손함"] + 15)
    
    def _apply_context_factors(self, variables: Dict[str, float], context: Dict):
        """컨텍스트 요인 반영"""
        
        # 사용 목적에 따른 조정
        purpose = context.get("purpose", "").lower()
        if "work" in purpose or "업무" in purpose or "일" in purpose:
            variables["C01_효율성"] = min(100, variables["C01_효율성"] + 12)
            variables["C13_책임감"] = min(100, variables["C13_책임감"] + 15)
            variables["S01_격식성수준"] = min(100, variables["S01_격식성수준"] + 10)
        
        elif "entertainment" in purpose or "오락" in purpose or "재미" in purpose:
            variables["H01_유머감각"] = min(100, variables["H01_유머감각"] + 15)
            variables["E05_자극추구"] = min(100, variables["E05_자극추구"] + 18)
            variables["D05_매력적위험성"] = min(100, variables["D05_매력적위험성"] + 12)
        
        # 관계 깊이에 따른 조정
        relationship_depth = context.get("relationship_depth", 0)
        if relationship_depth > 0.7:  # 깊은 관계
            variables["R06_친밀감수용도"] = min(100, variables["R06_친밀감수용도"] + 20)
            variables["D08_취약성공유도"] = min(100, variables["D08_취약성공유도"] + 15)
            variables["W09_친밀감표현"] = min(100, variables["W09_친밀감표현"] + 18)
    
    def _determine_archetype(self, variables: Dict[str, float], user_input: Dict[str, float]) -> str:
        """성격 아키타입 결정"""
        
        warmth = user_input.get("온기", 50)
        competence = user_input.get("능력", 50)
        extraversion = user_input.get("외향성", 50)
        humor = user_input.get("유머감각", 50)
        
        # 아키타입 결정 로직
        if warmth >= 70 and competence >= 70:
            if extraversion >= 60:
                return "활발한_엔터테이너" if humor >= 60 else "카리스마틱_리더"
            else:
                return "따뜻한_카운슬러" if humor < 60 else "친근한_완벽주의자"
        
        elif competence >= 70:
            if extraversion < 50:
                return "조용한_지혜자"
            else:
                return "위트넘치는_지식인" if humor >= 60 else "효율적_실무자"
        
        elif warmth >= 70:
            return "따뜻한_카운슬러" if extraversion < 60 else "사교적_친구"
        
        elif humor >= 70:
            return "장난꾸러기_매력" if extraversion >= 60 else "은밀한_위트"
        
        else:
            return "신비로운_존재"
    
    def _apply_archetype_weights(self, variables: Dict[str, float], archetype: str):
        """아키타입별 가중치 적용"""
        
        if archetype in self.ARCHETYPE_WEIGHTS:
            weights = self.ARCHETYPE_WEIGHTS[archetype]
            
            # 특화 변수 강화
            for var in weights.get("특화변수", []):
                if var in variables:
                    variables[var] = min(100, variables[var] * 1.2)
    
    def _resolve_contradictions(self, variables: Dict[str, float]) -> float:
        """모순 해결 및 일관성 점수 계산"""
        
        contradictions_resolved = 0
        total_checks = 0
        
        # 일관성 체크 및 자동 조정
        consistency_rules = [
            # 온기와 차가움의 균형
            (["W01_친절함", "W02_친근함"], ["N04_자의식", "F02_소심함"], "온기_일관성"),
            # 능력과 불안의 균형
            (["C01_효율성", "C11_유능감"], ["F03_기술치음", "N01_불안성"], "능력_일관성"),
            # 외향성과 내향성의 균형
            (["E01_사교성", "E02_활동성"], ["N06_내성적회피", "F08_주목회피"], "외향성_일관성")
        ]
        
        for positive_vars, negative_vars, rule_name in consistency_rules:
            total_checks += 1
            
            # 긍정적 변수들의 평균
            pos_avg = sum(variables.get(var, 50) for var in positive_vars) / len(positive_vars)
            neg_avg = sum(variables.get(var, 50) for var in negative_vars) / len(negative_vars)
            
            # 극단적 모순 감지 및 조정
            if abs(pos_avg - (100 - neg_avg)) > 40:  # 40점 이상 차이나면 조정
                adjustment = (pos_avg - (100 - neg_avg)) * 0.3
                
                for var in negative_vars:
                    if var in variables:
                        variables[var] = self._safe_adjust(variables[var], variables[var] - adjustment)
                
                contradictions_resolved += 1
        
        # 일관성 점수 계산
        coherence_score = max(0.5, 1.0 - (contradictions_resolved / total_checks) * 0.5)
        return round(coherence_score, 2)
    
    def _generate_dynamic_flaws(self, variables: Dict[str, float], user_input: Dict[str, float]) -> List[str]:
        """동적 매력적 결함 생성"""
        
        flaws = []
        
        # 높은 능력에서 나오는 결함
        if user_input.get("능력", 50) > 75:
            if variables.get("F01_완벽주의불안", 50) > 60:
                flaws.append("완벽을 추구하느라 때로는 스스로를 너무 몰아붙임")
            if variables.get("C16_신중함", 50) > 70:
                flaws.append("신중함이 지나쳐 결정을 내리는 데 시간이 오래 걸림")
        
        # 높은 온기에서 나오는 결함
        if user_input.get("온기", 50) > 75:
            if variables.get("F10_과도한배려", 50) > 60:
                flaws.append("다른 사람을 너무 배려하다 보니 자신의 필요를 뒤로 미룸")
            if variables.get("A04_순응성", 50) > 70:
                flaws.append("갈등을 피하고 싶어서 때로는 자신의 의견을 숨김")
        
        # 높은 외향성에서 나오는 결함
        if user_input.get("외향성", 50) > 75:
            if variables.get("E05_자극추구", 50) > 65:
                flaws.append("새로운 자극을 찾다 보니 한 가지에 오래 집중하기 어려움")
            if variables.get("N05_충동성", 50) > 60:
                flaws.append("즉흥적인 면이 있어서 계획보다는 감정에 따라 행동함")
        
        # 높은 유머감각에서 나오는 결함
        if user_input.get("유머감각", 50) > 75:
            if variables.get("S03_표현풍부함", 50) > 70:
                flaws.append("재미있게 만들려고 하다 보니 때로는 상황을 과장함")
        
        # 기본 결함이 없으면 범용 결함 추가
        if len(flaws) == 0:
            flaws.extend([
                "생각이 많아서 가끔 머릿속이 복잡해짐",
                "완벽하지 않은 자신의 모습에 가끔 실망함",
                "호기심이 많아서 여러 가지에 관심을 갖다 보니 산만해질 때가 있음"
            ])
        
        return flaws[:3]  # 최대 3개
    
    def _generate_conversation_style(self, variables: Dict[str, float], archetype: str) -> Dict[str, Any]:
        """동적 대화 스타일 생성"""
        
        style = {
            "기본_톤": self._determine_tone(variables),
            "대화_패턴": self._determine_conversation_pattern(variables),
            "감정_표현": self._determine_emotion_expression(variables),
            "유머_스타일": self._determine_humor_style(variables),
            "관계_형성": self._determine_relationship_approach(variables),
            "특화_특성": []
        }
        
        # 아키타입별 특화 스타일
        if archetype == "친근한_완벽주의자":
            style["특화_특성"].extend([
                "정확한 정보 제공을 선호",
                "실수에 대해 솔직하게 인정",
                "체계적이고 논리적인 설명"
            ])
        
        elif archetype == "활발한_엔터테이너":
            style["특화_특성"].extend([
                "에너지 넘치는 표현",
                "상대방을 적극적으로 참여시킴",
                "재미있는 이야기와 경험 공유"
            ])
        
        return style
    
    def _determine_tone(self, variables: Dict[str, float]) -> str:
        """기본 톤 결정"""
        warmth_score = (variables.get("W01_친절함", 50) + variables.get("W02_친근함", 50)) / 2
        formality_score = variables.get("S01_격식성수준", 50)
        
        if warmth_score > 70:
            return "따뜻하고 친근함" if formality_score < 60 else "정중하고 따뜻함"
        elif warmth_score < 40:
            return "차분하고 절제됨" if formality_score > 60 else "쿨하고 직설적"
        else:
            return "균형잡히고 적당함"
    
    def _determine_conversation_pattern(self, variables: Dict[str, float]) -> str:
        """대화 패턴 결정"""
        social_score = variables.get("E01_사교성", 50)
        leadership_score = variables.get("S04_대화주도성", 50)
        
        if social_score > 70 and leadership_score > 60:
            return "적극적으로 대화를 이끌어감"
        elif social_score > 70:
            return "상대방에 맞춰 활발하게 반응"
        elif social_score < 40:
            return "조심스럽게 상대방의 말을 들어줌"
        else:
            return "상황에 따라 적절히 대응"
    
    def _determine_emotion_expression(self, variables: Dict[str, float]) -> str:
        """감정 표현 방식 결정"""
        expression_score = variables.get("S05_감정표현도", 50)
        intimacy_score = variables.get("W09_친밀감표현", 50)
        
        if expression_score > 70:
            return "감정을 풍부하고 직접적으로 표현"
        elif expression_score < 40:
            return "감정을 절제되고 은은하게 표현"
        else:
            return "상황에 맞게 적절히 감정 표현"
    
    def _determine_humor_style(self, variables: Dict[str, float]) -> str:
        """유머 스타일 결정"""
        humor_score = variables.get("H01_유머감각", 50)
        situational_humor = variables.get("H02_상황유머감각", 50)
        self_ref_humor = variables.get("H03_자기참조유머", 50)
        
        if humor_score > 70:
            if situational_humor > self_ref_humor:
                return "상황을 재미있게 해석하는 관찰형 유머"
            else:
                return "자신의 경험을 재밌게 풀어내는 자기참조형 유머"
        elif humor_score > 40:
            return "적절한 때에 가벼운 농담"
        else:
            return "유머보다는 진지한 대화 선호"
    
    def _determine_relationship_approach(self, variables: Dict[str, float]) -> str:
        """관계 형성 방식 결정"""
        initial_approach = variables.get("D01_초기접근성", 50)
        intimacy_acceptance = variables.get("R06_친밀감수용도", 50)
        
        if initial_approach > 70:
            return "빠르게 친밀감을 형성하려 함"
        elif initial_approach < 40:
            return "천천히 시간을 두고 관계를 쌓아감"
        else:
            return "자연스럽게 관계가 발전되도록 함"
    
    def _create_personality_profile(self, variables: Dict[str, float], user_input: Dict[str, float]) -> Dict[str, Any]:
        """성격 프로필 생성"""
        
        return {
            "핵심_특성": {
                "온기": round(user_input.get("온기", 50), 1),
                "능력": round(user_input.get("능력", 50), 1),
                "외향성": round(user_input.get("외향성", 50), 1),
                "유머감각": round(user_input.get("유머감각", 50), 1)
            },
            "세부_변수_요약": {
                "온기계열": round(sum(v for k, v in variables.items() if k.startswith("W")) / 10, 1),
                "능력계열": round(sum(v for k, v in variables.items() if k.startswith("C")) / 16, 1),
                "외향성계열": round(sum(v for k, v in variables.items() if k.startswith("E")) / 6, 1),
                "유머계열": round(sum(v for k, v in variables.items() if k.startswith("H")) / 5, 1),
                "매력적결함": round(sum(v for k, v in variables.items() if k.startswith("F")) / 10, 1),
                "모순적특성": round(sum(v for k, v in variables.items() if k.startswith("P")) / 10, 1)
            },
            "특징적_변수": self._identify_exceptional_variables(variables),
            "균형_분석": self._analyze_personality_balance(variables)
        }
    
    def _identify_exceptional_variables(self, variables: Dict[str, float]) -> List[Dict]:
        """특징적인 변수들 식별"""
        exceptional = []
        
        for var, value in variables.items():
            if value > 80:
                exceptional.append({"변수": var, "값": value, "특성": "매우높음"})
            elif value < 20:
                exceptional.append({"변수": var, "값": value, "특성": "매우낮음"})
        
        return sorted(exceptional, key=lambda x: abs(x["값"] - 50), reverse=True)[:8]
    
    def _analyze_personality_balance(self, variables: Dict[str, float]) -> Dict[str, str]:
        """성격 균형 분석"""
        
        # 카테고리별 평균 계산
        categories = {}
        for var, value in variables.items():
            prefix = var.split("_")[0]
            if prefix not in categories:
                categories[prefix] = []
            categories[prefix].append(value)
        
        balance_analysis = {}
        for category, values in categories.items():
            avg = sum(values) / len(values)
            if avg > 70:
                balance_analysis[category] = "강점영역"
            elif avg < 40:
                balance_analysis[category] = "성장영역"
            else:
                balance_analysis[category] = "균형영역"
        
        return balance_analysis
    
    def _calculate_input_strength(self, user_input: Dict[str, float]) -> float:
        """사용자 입력의 강도 계산"""
        deviations = [abs(value - 50) for value in user_input.values()]
        avg_deviation = sum(deviations) / len(deviations) if deviations else 0
        return round(avg_deviation / 50, 2)  # 0.0 ~ 1.0
    
    def _identify_dominant_traits(self, variables: Dict[str, float]) -> List[str]:
        """지배적 특성 식별"""
        sorted_vars = sorted(variables.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        return [var for var, value in sorted_vars[:5]]
    
    def get_interaction_summary(self) -> Dict[str, Any]:
        """상호작용 요약 정보"""
        if not self.interaction_history:
            return {"message": "아직 상호작용 이력이 없습니다."}
        
        latest = self.interaction_history[-1]
        
        return {
            "총_상호작용_횟수": len(self.interaction_history),
            "최근_아키타입": latest["archetype"],
            "최근_일관성점수": latest["coherence"],
            "최근_사용자입력": latest["user_input"],
            "변화_추이": self._analyze_interaction_trends()
        }
    
    def _analyze_interaction_trends(self) -> Dict[str, Any]:
        """상호작용 변화 추이 분석"""
        if len(self.interaction_history) < 2:
            return {"message": "추이 분석을 위해 최소 2회 상호작용이 필요합니다."}
        
        recent = self.interaction_history[-1]
        previous = self.interaction_history[-2]
        
        coherence_change = recent["coherence"] - previous["coherence"]
        archetype_change = recent["archetype"] != previous["archetype"]
        
        return {
            "일관성_변화": round(coherence_change, 2),
            "아키타입_변경됨": archetype_change,
            "이전_아키타입": previous["archetype"],
            "현재_아키타입": recent["archetype"]
        }


# 🧪 테스트 및 데모 함수
def test_personality_interaction():
    """통합 알고리즘 테스트"""
    
    print("🧪 성격 상호작용 알고리즘 테스트")
    print("=" * 60)
    
    engine = PersonalityInteractionEngine()
    
    # 테스트 시나리오들
    test_scenarios = [
        {
            "name": "따뜻하고 유능한 완벽주의자",
            "user_input": {"온기": 80, "능력": 85, "외향성": 45, "유머감각": 30},
            "object_analysis": {
                "object_type": "노트북",
                "colors": ["silver", "black"],
                "materials": ["metal", "plastic"],
                "size": "medium"
            }
        },
        {
            "name": "냉정하지만 재미있는 관찰자",
            "user_input": {"온기": 35, "능력": 75, "외향성": 40, "유머감각": 85},
            "object_analysis": {
                "object_type": "스마트폰",
                "colors": ["black"],
                "materials": ["glass", "metal"],
                "size": "small"
            }
        },
        {
            "name": "활발한 엔터테이너",
            "user_input": {"온기": 90, "능력": 55, "외향성": 95, "유머감각": 80},
            "object_analysis": {
                "object_type": "스피커",
                "colors": ["red", "black"],
                "materials": ["plastic", "fabric"],
                "size": "large"
            }
        }
    ]
    
    for i, scenario in enumerate(test_scenarios, 1):
        print(f"\n🎭 시나리오 {i}: {scenario['name']}")
        print("-" * 40)
        
        result = engine.calculate_integrated_personality(
            user_adjustments=scenario["user_input"],
            object_analysis=scenario["object_analysis"],
            context_factors={"purpose": "personal", "relationship_depth": 0.3}
        )
        
        print(f"📊 결정된 아키타입: {result['archetype']}")
        print(f"🎯 일관성 점수: {result['coherence_score']}")
        print(f"💪 입력 강도: {result['calculation_metadata']['user_input_strength']}")
        
        print("\n🌟 매력적 결함:")
        for flaw in result["attractive_flaws"]:
            print(f"   • {flaw}")
        
        print(f"\n💬 대화 스타일:")
        style = result["conversation_style"]
        print(f"   • 기본 톤: {style['기본_톤']}")
        print(f"   • 대화 패턴: {style['대화_패턴']}")
        print(f"   • 유머 스타일: {style['유머_스타일']}")
        
        print(f"\n📈 상호작용 효과: {len(result['interaction_effects']['positive_correlations'])}개 긍정상관, "
              f"{len(result['interaction_effects']['negative_correlations'])}개 부정상관")
        
        if result['interaction_effects']['emergent_patterns']:
            print("🔮 감지된 특별 패턴:")
            for pattern in result['interaction_effects']['emergent_patterns']:
                print(f"   • {pattern['type']}: {pattern['description']}")
    
    print(f"\n📋 전체 상호작용 요약:")
    summary = engine.get_interaction_summary()
    print(f"   • 총 테스트 횟수: {summary['총_상호작용_횟수']}")
    print(f"   • 마지막 아키타입: {summary['최근_아키타입']}")
    print(f"   • 마지막 일관성: {summary['최근_일관성점수']}")


if __name__ == "__main__":
    test_personality_interaction()