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 import gradio as gr
 
 def calculate_mbti(*answers):
-    # MBTI 유형별 점수 계산 로직
-    # 예시로, 각 답변은 특정 MBTI 지표에 점수를 부여합니다.
+    # MBTI 유형별 점수를 계산하기 위한 딕셔너리 초기화
     scores = {"E": 0, "I": 0, "S": 0, "N": 0, "T": 0, "F": 0, "J": 0, "P": 0}
+    # 사용자의 응답을 기반으로 점수 계산
     for answer in answers:
         if answer in scores:
             scores[answer] += 1
     
-    # 가장 높은 점수를 받은 MBTI 유형 결정
-    mbti_type = max(scores, key=scores.get)
+    # 가장 높은 점수를 가진 MBTI 유형 결정
+    mbti_type = ""
+    for dimension in ["EI", "SN", "TF", "JP"]:
+        if scores[dimension[0]] >= scores[dimension[1]]:
+            mbti_type += dimension[0]
+        else:
+            mbti_type += dimension[1]
     
-    # MBTI 유형에 따른 해석 제공
+    # MBTI 유형에 대한 간단한 해석 제공
     interpretations = {
-        "E": "외향적",
-        "I": "내향적",
-        # 나머지 유형에 대한 해석 추가...
+        "ISTJ": "실용적이고 신중함",
+        "ISFJ": "세심하고 따뜻함",
+        "INFJ": "직관적이고 섬세함",
+        "INTJ": "전략적이고 독창적임",
+        # 나머지 MBTI 유형에 대한 해석 추가...
     }
     
-    return f"당신의 MBTI 유형은 {mbti_type}입니다. {interpretations[mbti_type]} 성향을 가지고 있습니다."
+    # 사용자의 MBTI 유형과 해석 반환
+    return f"당신의 MBTI 유형은 {mbti_type}입니다. {interpretations.get(mbti_type, '해석 준비중')}."
 
+# 질문 목록 생성
 questions = [
-    gr.inputs.Radio(["E", "I"], label="1. 새로운 사람들을 만날 때 기분이 어떠신가요?"),
-    gr.inputs.Radio(["S", "N"], label="2. 문제를 해결할 때 직관을 더 따르시나요, 아니면 구체적인 사실을 더 중시하시나요?"),
-    # 나머지 질문 추가...
+    gr.Radio(["E", "I"], label="1. 새로운 사람들을 만날 때 기분이 어떠신가요?"),
+    gr.Radio(["S", "N"], label="2. 문제를 해결할 때 직관을 더 따르시나요, 아니면 구체적인 사실을 더 중시하시나요?"),
+    gr.Radio(["T", "F"], label="3. 결정을 내릴 때 논리와 이성을 더 중시하시나요, 아니면 사람들의 감정과 가치를 더 중시하시나요?"),
+    gr.Radio(["J", "P"], label="4. 계획을 세우고 그 계획에 따라 일하는 것을 선호하시나요, 아니면 유연하고 즉흥적인 것을 선호하시나요?"),
+    # 추가 질문 필요 시 여기에 추가
 ]
 
+# Gradio 인터페이스 생성 및 실행
 iface = gr.Interface(fn=calculate_mbti, inputs=questions, outputs="text", title="MBTI 진단 테스트")
 iface.launch()