구조 분리 테스트

npc_social_network/npc/npc_emotion.py

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+# 감정 상태, 감정 업데이트, decay 처리
+# portfolio/npc_social_network/npc/npc_emotion.py
+
+class EmotionManager:
+    def __init__(self, emotion_state, decay_rate):
+        # 고차원 감정 상태 (GoEmotions 기반)
+        self.emotion_state = emotion_state
+        # 감정별 회복 속도 (ms 단위가 아닌 단위당 감소 속도)
+        self.decay_rate = decay_rate
+        # 내부: float 감정 수치 관리용 버퍼
+        self._emotion_buffer = {emo: 0.0 for cat in emotion_state for emo in emotion_state[cat]}
+        for cat in emotion_state:
+            for emo in emotion_state[cat]:
+                self._emotion_buffer[emo] = float(emotion_state[cat][emo])
+
+    # 특정 감정을 감정 상태에 반영 (카테고리 기반)
+    def update_emotion(self, emotion: str, strength: float = 1.0):
+        if emotion in self._emotion_buffer:
+            self._emotion_buffer[emotion] += strength
+            self._emotion_buffer[emotion] = max(0.0, self._emotion_buffer[emotion])     # 최소값을 0으로 고정
+
+    # 시간이 지남에 따라 모든 감정이 서서히 감소
+    def decay_emotion(self):
+        for emo in self._emotion_buffer:
+            rate = self.decay_rate.get(emo, 1.0)
+            self._emotion_buffer[emo] = max(0.0, self._emotion_buffer[emo] - rate)      # 최소값을 0으로 고정
+
+    # 정수 기반 출력용 감정 상태 반환
+    def get_state(self):
+        return {cat: {emo: int(self._emotion_buffer[emo]) for emo in emos} for cat, emos in self.emotion_state.items()}
+    
+    # 현재 가장 강한 감정 반환 (전체 감정 중 최댓값 1개)
+    def get_dominant_emotion(self):
+        return max(self._emotion_buffer.items(), key=lambda x: x[1], default=(None, 0.0))[0]
+    
+    def get_buffer(self):
+        return self._emotion_buffer.copy()