Update app.py

app.py

@@ -26,15 +26,22 @@ KOREAN_COMPANIES = [
     "INTEL",
     "SAMSUNG",
     "HYNIX",
-    "BITCOIN",   
+    "BITCOIN",
     "crypto",
     "stock",
     "Economics",
     "Finance",
-    "investing" 
+    "investing"
 ]
 
+######################################################################
+# 공통 함수: 시간 변환
+######################################################################
 def convert_to_seoul_time(timestamp_str):
+    """
+    주어진 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS' 형태의 시각(UTC 기준 등)을
+    'YYYY-MM-DD HH:MM:SS KST' 형태로 변환하여 반환.
+    """
     try:
         dt = datetime.strptime(timestamp_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
         seoul_tz = pytz.timezone('Asia/Seoul')
@@ -44,19 +51,22 @@ def convert_to_seoul_time(timestamp_str):
         print(f"시간 변환 오류: {str(e)}")
         return timestamp_str
 
+######################################################################
+# 공통 함수: 감성 분석
+######################################################################
 def analyze_sentiment_batch(articles, client):
     """
-    OpenAI API를 통해 뉴스 기사들의 종합 감성 분석을 수행
-    (분석 결과를 한국어로 작성하도록 유도)
+    OpenAI API를 통해, 뉴스 기사들의 제목+내용을 종합하여 감성 분석을 수행.
+    - 결과를 한국어로 작성하도록 프롬프트 내에 명시.
     """
     try:
-        # 모든 기사의 제목과 내용을 하나의 텍스트로 결합
+        # 기사들의 title/snippet 결합
         combined_text = "\n\n".join([
             f"제목: {article.get('title', '')}\n내용: {article.get('snippet', '')}"
             for article in articles
         ])
         
-        # 한국어 작성을 유도하는 문구 추가
+        # 한국어로 작성할 것을 유도하는 문구
         prompt = f"""다음 뉴스 모음에 대해 전반적인 감성 분석을 수행하세요. (한국어로 작성하세요)
 
 뉴스 내용:
@@ -84,9 +94,14 @@ def analyze_sentiment_batch(articles, client):
     except Exception as e:
         return f"감성 분석 실패: {str(e)}"
 
-
-# DB 초기화 함수
+######################################################################
+# DB 초기화 및 입출력
+######################################################################
 def init_db():
+    """
+    SQLite DB 파일(search_results.db)이 없으면 생성,
+    'searches' 테이블이 없으면 생성
+    """
     db_path = pathlib.Path("search_results.db")
     conn = sqlite3.connect(db_path)
     c = conn.cursor()
@@ -101,16 +116,17 @@ def init_db():
 
 def save_to_db(keyword, country, results):
     """
-    특정 (keyword, country) 조합에 대한 검색 결과를 DB에 저장
+    (keyword, country)에 대한 결과(JSON)를 DB에 insert.
     """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
+
     seoul_tz = pytz.timezone('Asia/Seoul')
     now = datetime.now(seoul_tz)
     timestamp = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
     
-    c.execute("""INSERT INTO searches 
-                 (keyword, country, results, timestamp) 
+    c.execute("""INSERT INTO searches
+                 (keyword, country, results, timestamp)
                  VALUES (?, ?, ?, ?)""",
               (keyword, country, json.dumps(results), timestamp))
     conn.commit()
@@ -118,21 +134,207 @@ def save_to_db(keyword, country, results):
 
 def load_from_db(keyword, country):
     """
-    특정 (keyword, country) 조합에 대한 가장 최근 검색 결과를 DB에서 불러오기
+    DB에서 (keyword, country)에 해당하는 가장 최근 기록을 로드
+    - 성공시 (json.loads(...)된 results, KST 시간)
+    - 실패시 (None, None)
     """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
-    c.execute("SELECT results, timestamp FROM searches WHERE keyword=? AND country=? ORDER BY timestamp DESC LIMIT 1",
+    c.execute("""SELECT results, timestamp
+                 FROM searches
+                 WHERE keyword=? AND country=?
+                 ORDER BY timestamp DESC
+                 LIMIT 1""",
               (keyword, country))
-    result = c.fetchone()
+    row = c.fetchone()
     conn.close()
-    if result:
-        return json.loads(result[0]), convert_to_seoul_time(result[1])
+    if row:
+        return json.loads(row[0]), convert_to_seoul_time(row[1])
     return None, None
 
+######################################################################
+# SerpHouse API (검색 함수들)
+######################################################################
+API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY")
+
+def is_english(text):
+    """
+    텍스트가 전부 ASCII 범위면 True, 아니면 False
+    """
+    return all(ord(char) < 128 for char in text.replace(' ', '').replace('-', '').replace('_', ''))
+
+@lru_cache(maxsize=100)
+def translate_query(query, country):
+    """
+    query를 해당 country 언어로 번역
+    """
+    try:
+        # 이미 영어면 그냥 반환
+        if is_english(query):
+            return query
+        
+        if country in COUNTRY_LANGUAGES:
+            target_lang = COUNTRY_LANGUAGES[country]
+            
+            url = "https://translate.googleapis.com/translate_a/single"
+            params = {
+                "client": "gtx",
+                "sl": "auto",
+                "tl": target_lang,
+                "dt": "t",
+                "q": query
+            }
+            
+            session = requests.Session()
+            retries = Retry(total=3, backoff_factor=0.5)
+            session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
+            
+            resp = session.get(url, params=params, timeout=(5, 10))
+            translated_text = resp.json()[0][0][0]
+            return translated_text
+            
+        return query
+    except Exception as e:
+        print(f"번역 오류: {str(e)}")
+        return query
+
+def search_serphouse(query, country, page=1, num_result=10):
+    """
+    SerpHouse API 실시간 검색 -> 'news' (sort_by=date)
+    """
+    url = "https://api.serphouse.com/serp/live"
+    
+    now = datetime.utcnow()
+    yesterday = now - timedelta(days=1)
+    date_range = f"{yesterday.strftime('%Y-%m-%d')},{now.strftime('%Y-%m-%d')}"
+
+    translated_query = translate_query(query, country)
+
+    payload = {
+        "data": {
+            "q": translated_query,
+            "domain": "google.com",
+            "loc": COUNTRY_LOCATIONS.get(country, "United States"),
+            "lang": COUNTRY_LANGUAGES.get(country, "en"),
+            "device": "desktop",
+            "serp_type": "news",
+            "page": str(page),
+            "num": "100",
+            "date_range": date_range,
+            "sort_by": "date"
+        }
+    }
+
+    headers = {
+        "accept": "application/json",
+        "content-type": "application/json",
+        "authorization": f"Bearer {API_KEY}"
+    }
+
+    try:
+        session = requests.Session()
+        retries = Retry(
+            total=5,
+            backoff_factor=1,
+            status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
+            allowed_methods=["POST"]
+        )
+        adapter = HTTPAdapter(max_retries=retries)
+        session.mount('http://', adapter)
+        session.mount('https://', adapter)
+        
+        resp = session.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=(30, 30))
+        resp.raise_for_status()
+
+        # 응답 JSON
+        return {
+            "results": resp.json(),
+            "translated_query": translated_query
+        }
+    except requests.exceptions.Timeout:
+        return {
+            "error": "검색 시간이 초과되었습니다. 잠시 후 다시 시도해주세요.",
+            "translated_query": query
+        }
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        return {
+            "error": f"검색 중 오류가 발생했습니다: {str(e)}",
+            "translated_query": query
+        }
+    except Exception as e:
+        return {
+            "error": f"예기치 않은 오류가 발생했습니다: {str(e)}",
+            "translated_query": query
+        }
+
+def format_results_from_raw(response_data):
+    """
+    SerpHouse API 응답을 (error_message, articles_list) 형태로 가공
+    - 한국 도메인(kr, korea, etc) 제외
+    - empty시 "검색 결과가 없습니다."
+    """
+    if "error" in response_data:
+        return "Error: " + response_data["error"], []
+
+    try:
+        results = response_data["results"]
+        translated_query = response_data["translated_query"]
+
+        # 실제 뉴스 탭 결과
+        news_results = results.get('results', {}).get('results', {}).get('news', [])
+        if not news_results:
+            return "검색 결과가 없습니다.", []
+        
+        # 한국어 제외
+        korean_domains = [
+            '.kr', 'korea', 'korean', 'yonhap', 'hankyung', 'chosun',
+            'donga', 'joins', 'hani', 'koreatimes', 'koreaherald'
+        ]
+        korean_keywords = [
+            'korea', 'korean', 'seoul', 'busan', 'incheon', 'daegu',
+            'gwangju', 'daejeon', 'ulsan', 'sejong'
+        ]
+
+        filtered_articles = []
+        for idx, result in enumerate(news_results, 1):
+            url = result.get("url", result.get("link", "")).lower()
+            title = result.get("title", "").lower()
+            channel = result.get("channel", result.get("source", "")).lower()
+
+            is_korean_content = (
+                any(domain in url or domain in channel for domain in korean_domains)
+                or any(keyword in title for keyword in korean_keywords)
+            )
+            if not is_korean_content:
+                filtered_articles.append({
+                    "index": idx,
+                    "title": result.get("title", "제목 없음"),
+                    "link": url,
+                    "snippet": result.get("snippet", "내용 없음"),
+                    "channel": result.get("channel", result.get("source", "알 수 없음")),
+                    "time": result.get("time", result.get("date", "알 ��� 없는 시간")),
+                    "image_url": result.get("img", result.get("thumbnail", "")),
+                    "translated_query": translated_query
+                })
+
+        return "", filtered_articles
+    except Exception as e:
+        return f"결과 처리 중 오류 발생: {str(e)}", []
+
+def serphouse_search(query, country):
+    """
+    전체 파이프라인 (search_serphouse -> format_results_from_raw)
+    반환: (error_message, articles_list)
+    """
+    response_data = search_serphouse(query, country)
+    return format_results_from_raw(response_data)
+
+######################################################################
+# 뉴스 기사 목록 -> Markdown
+######################################################################
 def display_results(articles):
     """
-    뉴스 기사 목록을 Markdown 문자열로 변환하여 반환
+    기사 목록을 Markdown 문자열로 변환
     """
     output = ""
     for idx, article in enumerate(articles, 1):
@@ -143,88 +345,81 @@ def display_results(articles):
         output += f"요약: {article['snippet']}\n\n"
     return output
 
+######################################################################
+# 한국 기업 목록 (이미 선언됨)
+######################################################################
 
-########################################
-# 1) 검색 시 => 기사 + 분석 동시 출력, DB 저장
-########################################
+######################################################################
+# 검색/출력 함수
+######################################################################
 def search_company(company):
     """
-    단일 기업(또는 키워드)에 대해 미국 뉴스 검색 후,
-    기사 목록 + 감성 분석 보고를 함께 출력
-    => { "articles": [...], "analysis": ... } 형태로 DB에 저장
+    미국(United States) 뉴스 검색 -> 감성분석(한국어) -> DB저장 -> Markdown 반환
     """
     error_message, articles = serphouse_search(company, "United States")
     if not error_message and articles:
         analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
-        store_dict = {
+        data_to_store = {
             "articles": articles,
             "analysis": analysis
         }
-        save_to_db(company, "United States", store_dict)
-        
-        output = display_results(articles)
-        output += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
-        return output
-    return f"{company}에 대한 검색 결과가 없습니다."
-
-########################################
-# 2) 출력 시 => DB에 저장된 기사 + 분석 함께 출력
-########################################
+        save_to_db(company, "United States", data_to_store)
+
+        out = display_results(articles)
+        out += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
+        return out
+    else:
+        if error_message:
+            return error_message
+        return f"{company}에 대한 검색 결과가 없습니다."
+
 def load_company(company):
     """
-    DB에서 (keyword=company, country=United States)에 해당하는
-    기사 목록 + 분석 보고를 함께 출력
+    DB에서 (company, United States) 검색 결과를 불러와 기사+분석 출력
     """
-    data, timestamp = load_from_db(company, "United States")
-    if data:
-        articles = data.get("articles", [])
-        analysis = data.get("analysis", "")
-        
-        output = f"### {company} 검색 결과\n저장 시간: {timestamp}\n\n"
-        output += display_results(articles)
-        output += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
-        return output
+    loaded, ts = load_from_db(company, "United States")
+    if loaded:
+        articles = loaded.get("articles", [])
+        analysis = loaded.get("analysis", "")
+        out = f"### {company} 검색 결과\n저장 시간: {ts}\n\n"
+        out += display_results(articles)
+        out += f"\n\n### 분석 보고\n{analysis}\n"
+        return out
     return f"{company}에 대한 저장된 결과가 없습니다."
 
-
-########################################
-# 3) 리포트: "EarnBOT 분석 리포트"
-########################################
+######################################################################
+# 통계 (EarnBOT 분석 리포트)
+######################################################################
 def show_stats():
     """
-    KOREAN_COMPANIES 내 모든 기업의
-    - 최신 DB 저장 시각
-    - 기사 수
-    - 감성 분석 결과
-    등을 병렬로 조회, 보고서 형태로 반환
+    KOREAN_COMPANIES 내 모든 기업의 가장 최근 DB 결과 -> 기사수, 분석, timestamp
     """
     conn = sqlite3.connect("search_results.db")
     c = conn.cursor()
-    
+
     output = "## EarnBOT 분석 리포트\n\n"
-    
+
+    # DB에서 각 기업의 최신 저장 기록
     data_list = []
-    for company in KOREAN_COMPANIES:
+    for comp in KOREAN_COMPANIES:
         c.execute("""
-            SELECT results, timestamp 
-            FROM searches 
-            WHERE keyword = ? 
-            ORDER BY timestamp DESC 
+            SELECT results, timestamp
+            FROM searches
+            WHERE keyword=?
+            ORDER BY timestamp DESC
             LIMIT 1
-        """, (company,))
-        
+        """, (comp,))
         row = c.fetchone()
         if row:
-            results_json, tstamp = row
-            data_list.append((company, tstamp, results_json))
-    
+            results_json, ts = row
+            data_list.append((comp, ts, results_json))
     conn.close()
-    
+
     def analyze_data(item):
-        comp, tstamp, results_json = item
-        data = json.loads(results_json)
-        articles = data.get("articles", [])
-        analysis = data.get("analysis", "")
+        comp, tstamp, json_str = item
+        data_obj = json.loads(json_str)
+        articles = data_obj.get("articles", [])
+        analysis = data_obj.get("analysis", "")
         count_articles = len(articles)
         return (comp, tstamp, count_articles, analysis)
 
@@ -233,79 +428,80 @@ def show_stats():
         futures = [executor.submit(analyze_data, dl) for dl in data_list]
         for future in as_completed(futures):
             results_list.append(future.result())
-    
-    for comp, tstamp, count, analysis in results_list:
-        seoul_time = convert_to_seoul_time(tstamp)
+
+    for comp, tstamp, count_articles, analysis in results_list:
+        kst_time = convert_to_seoul_time(tstamp)
         output += f"### {comp}\n"
-        output += f"- 마지막 업데이트: {seoul_time}\n"
-        output += f"- 저장된 기사 수: {count}건\n\n"
+        output += f"- 마지막 업데이트: {kst_time}\n"
+        output += f"- 저장된 기사 수: {count_articles}건\n\n"
         if analysis:
             output += "#### 뉴스 감성 분석\n"
             output += f"{analysis}\n\n"
         output += "---\n\n"
-    
+
     return output
 
+######################################################################
+# 전체 검색+출력+분석 종합
+######################################################################
 def search_all_companies():
     """
-    모든 기업 검색 + 분석 -> DB 저장
+    모든 기업 병렬 검색+분석 -> DB 저장 -> Markdown 출력
     """
-    overall_result = "# [전체 검색 결과]\n\n"
-    
+    overall = "# [전체 검색 결과]\n\n"
+
     def do_search(comp):
         return comp, search_company(comp)
-    
+
     with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
         futures = [executor.submit(do_search, c) for c in KOREAN_COMPANIES]
         for future in as_completed(futures):
-            comp, res_text = future.result()
-            overall_result += f"## {comp}\n"
-            overall_result += res_text + "\n\n"
-    
-    return overall_result
+            comp, res = future.result()
+            overall += f"## {comp}\n"
+            overall += res + "\n\n"
+
+    return overall
 
 def load_all_companies():
     """
-    모든 기업에 대한 DB 저장된 기사 + 분석 출력
+    모든 기업 DB 로드 -> 기사+분석
     """
-    overall_result = "# [전체 출력 결과]\n\n"
-    
+    overall = "# [전체 출력 결과]\n\n"
     for comp in KOREAN_COMPANIES:
-        overall_result += f"## {comp}\n"
-        overall_result += load_company(comp)
-        overall_result += "\n"
-    return overall_result
+        overall += f"## {comp}\n"
+        overall += load_company(comp)
+        overall += "\n"
+    return overall
 
 def full_summary_report():
     """
-    1) 모든 기업 병렬 검색+분석 => DB 저장
-    2) DB에서 로드 => 기사 + 분석 출력
-    3) EarnBOT 분석 리포트
+    1) 전체 검색+분석 => DB
+    2) 전체 DB 로드
+    3) 감성 분석 통계
     """
-    search_result_text = search_all_companies()
-    load_result_text = load_all_companies()
+    search_text = search_all_companies()
+    load_text = load_all_companies()
     stats_text = show_stats()
-    
-    combined_report = (
+
+    combined = (
         "# 전체 분석 보고 요약\n\n"
         "아래 순서로 실행되었습니다:\n"
         "1. 모든 종목 검색(병렬) + 분석 => 2. 모든 종목 DB 결과 출력 => 3. 전체 감성 분석 통계\n\n"
-        f"{search_result_text}\n\n"
-        f"{load_result_text}\n\n"
+        f"{search_text}\n\n"
+        f"{load_text}\n\n"
         "## [전체 감성 분석 통계]\n\n"
         f"{stats_text}"
     )
-    return combined_report
+    return combined
 
-
-########################################
+######################################################################
 # 사용자 임의 검색
-########################################
+######################################################################
 def search_custom(query, country):
     """
-    (query, country)에 대해
-    1) 검색 + 분석 => DB 저장
-    2) DB 로드 => 기사+분석 출력
+    1) query & country -> 검색+분석
+    2) DB 저장
+    3) DB 재로드 -> 기사+분석 출력
     """
     error_message, articles = serphouse_search(query, country)
     if error_message:
@@ -314,29 +510,30 @@ def search_custom(query, country):
         return "검색 결과가 없습니다."
     
     analysis = analyze_sentiment_batch(articles, client)
-    save_data = {
+    store = {
         "articles": articles,
         "analysis": analysis
     }
-    save_to_db(query, country, save_data)
-    
-    loaded_data, timestamp = load_from_db(query, country)
-    if not loaded_data:
+    save_to_db(query, country, store)
+
+    loaded, ts = load_from_db(query, country)
+    if not loaded:
         return "DB에서 로드 실패"
 
-    arts = loaded_data.get("articles", [])
-    analy = loaded_data.get("analysis", "")
-    
+    arts = loaded.get("articles", [])
+    analy = loaded.get("analysis", "")
+
     out = f"## [사용자 임의 검색 결과]\n\n"
     out += f"**키워드**: {query}\n\n"
     out += f"**국가**: {country}\n\n"
-    out += f"**저장 시간**: {timestamp}\n\n"
+    out += f"**저장 시간**: {ts}\n\n"
     out += display_results(arts)
     out += f"### 뉴스 감성 분석\n{analy}\n"
-    
     return out
 
-
+######################################################################
+# Hugging Face openai Client
+######################################################################
 ACCESS_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 if not ACCESS_TOKEN:
     raise ValueError("HF_TOKEN environment variable is not set")
@@ -346,14 +543,14 @@ client = OpenAI(
     api_key=ACCESS_TOKEN,
 )
 
-API_KEY = os.getenv("SERPHOUSE_API_KEY")
-
-
+######################################################################
+# 국가 설정
+######################################################################
 COUNTRY_LANGUAGES = {
     "United States": "en",
     "KOREA": "ko",
     "United Kingdom": "en",
-    "Taiwan": "zh-TW",  
+    "Taiwan": "zh-TW",
     "Canada": "en",
     "Australia": "en",
     "Germany": "de",
@@ -495,7 +692,7 @@ css = """
 /* 전역 스타일 */
 footer {visibility: hidden;}
 
-/* 레이아웃 컨테이너 */
+/* 레이아웃 스타일, 탭 스타일, 등등 */
 #status_area {
     background: rgba(255, 255, 255, 0.9);
     padding: 15px;
@@ -509,7 +706,6 @@ footer {visibility: hidden;}
     margin-top: 10px;
 }
 
-/* 탭 스타일 */
 .tabs {
     border-bottom: 2px solid #ddd !important;
     margin-bottom: 20px !important;
@@ -537,7 +733,6 @@ footer {visibility: hidden;}
     padding: 10px 0;
 }
 
-/* 기본 컨테이너 */
 .group {
     border: 1px solid #eee;
     padding: 15px;
@@ -552,121 +747,13 @@ footer {visibility: hidden;}
     border: none !important;
 }
 
-/* 입력 필드 */
-.textbox {
-    border: 1px solid #ddd !important;
-    border-radius: 4px !important;
-}
-
-/* 프로그레스바 컨테이너 */
-.progress-container {
-    position: fixed;
-    top: 0;
-    left: 0;
-    width: 100%;
-    height: 6px;
-    background: #e0e0e0;
-    z-index: 1000;
-}
-
-/* 프로그레스bar */
-.progress-bar {
-    height: 100%;
-    background: linear-gradient(90deg, #2196F3, #00BCD4);
-    box-shadow: 0 0 10px rgba(33, 150, 243, 0.5);
-    transition: width 0.3s ease;
-    animation: progress-glow 1.5s ease-in-out infinite;
-}
-
-/* 프로그레스 텍스트 */
-.progress-text {
-    position: fixed;
-    top: 8px;
-    left: 50%;
-    transform: translateX(-50%);
-    background: #333;
-    color: white;
-    padding: 4px 12px;
-    border-radius: 15px;
-    font-size: 14px;
-    z-index: 1001;
-    box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.2);
-}
-
-/* 프로그레스바 애니메이션 */
-@keyframes progress-glow {
-    0% {
-        box-shadow: 0 0 5px rgba(33, 150, 243, 0.5);
-    }
-    50% {
-        box-shadow: 0 0 20px rgba(33, 150, 243, 0.8);
-    }
-    100% {
-        box-shadow: 0 0 5px rgba(33, 150, 243, 0.5);
-    }
-}
-
-/* 반응형 디자인 */
-@media (max-width: 768px) {
-    .group {
-        padding: 10px;
-        margin-bottom: 15px;
-    }
-    
-    .progress-text {
-        font-size: 12px;
-        padding: 3px 10px;
-    }
-}
-
-/* 로딩 상태 표시 개선 */
-.loading {
-    opacity: 0.7;
-    pointer-events: none;
-    transition: opacity 0.3s ease;
-}
-
-/* 결과 컨테이너 애니메이션 */
-.group {
-    transition: all 0.3s ease;
-    opacity: 0;
-    transform: translateY(20px);
-}
-
-.group.visible {
-    opacity: 1;
-    transform: translateY(0);
-}
-
-/* Examples 스타일링 */
-.examples-table {
-    margin-top: 10px !important;
-    margin-bottom: 20px !important;
-}
-
-.examples-table button {
-    background-color: #f0f0f0 !important;
-    border: 1px solid #ddd !important;
-    border-radius: 4px !important;
-    padding: 5px 10px !important;
-    margin: 2px !important;
-    transition: all 0.3s ease !important;
-}
-
-.examples-table button:hover {
-    background-color: #e0e0e0 !important;
-    transform: translateY(-1px) !important;
-    box-shadow: 0 2px 5px rgba(0,0,0,0.1) !important;
-}
-
-.examples-table .label {
-    font-weight: bold !important;
-    color: #444 !important;
-    margin-bottom: 5px !important;
-}
+/* 기타 ... */
 """
 
+import gradio as gr
+
 with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비스") as iface:
+    # DB 초기화
     init_db()
     
     with gr.Tabs():
@@ -675,7 +762,7 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
             gr.Markdown("## EarnBot: 글로벌 빅테크 기업 및 투자 전망 AI 자동 분석")
             gr.Markdown(" * '전체 분석 보고 요약' 클릭 시 전체 자동 보고 생성.\n * 아래 개별 종목의 '검색(DB 자동 저장)'과 '출력(DB 자동 호출)'도 가능.\n * 추가로, 원하는 임의 키워드 및 국가로 검색/분석할 수도 있습니다.")
             
-            # (사용자 임의 검색 섹션)
+            # 사용자 임의 검색 섹션
             with gr.Group():
                 gr.Markdown("### 사용자 임의 검색")
                 with gr.Row():
@@ -695,27 +782,29 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
 
                 custom_search_output = gr.Markdown()
                 
+                # 임의 검색 버튼 클릭
                 custom_search_btn.click(
                     fn=search_custom,
                     inputs=[user_input, country_selection],
                     outputs=custom_search_output
                 )
 
-            # 전체 분석 보고 요약 버튼
+            # 전체 분석 보고 버튼
             with gr.Row():
                 full_report_btn = gr.Button("전체 분석 보고 요약", variant="primary")
                 full_report_display = gr.Markdown()
             
+            # 전체 보고 -> full_summary_report
             full_report_btn.click(
                 fn=full_summary_report,
                 outputs=full_report_display
             )
             
-            # 지정된 리스트 (KOREAN_COMPANIES) 개별 기업 검색/출력
+            # 지정된 기업 목록: 검색 / 출력
             with gr.Column():
                 for i in range(0, len(KOREAN_COMPANIES), 2):
                     with gr.Row():
-                        # 왼쪽 열
+                        # 왼쪽
                         with gr.Column():
                             company = KOREAN_COMPANIES[i]
                             with gr.Group():
@@ -725,16 +814,18 @@ with gr.Blocks(theme="Yntec/HaleyCH_Theme_Orange", css=css, title="NewsAI 서비
                                     load_btn = gr.Button("출력", variant="secondary")
                                 result_display = gr.Markdown()
                                 
+                                # 검색
                                 search_btn.click(
                                     fn=lambda c=company: search_company(c),
                                     outputs=result_display
                                 )
+                                # 출력
                                 load_btn.click(
                                     fn=lambda c=company: load_company(c),
                                     outputs=result_display
                                 )
                         
-                        # 오른쪽 열
+                        # 오른쪽
                         if i + 1 < len(KOREAN_COMPANIES):
                             with gr.Column():
                                 company = KOREAN_COMPANIES[i + 1]