Complete step 9: 감정 행동 시퀀스 구성

npc_social_network/npc/emotion_config.py

@@ -46,13 +46,13 @@ EMOTION_STATE_TEMPLATE = {
 # 감정별 회복 속도 (ms 단위가 아닌 단위당 감소 속도)
 EMOTION_DECAY_RATE = {
 # 기본 정서 (긍정)
-    "joy": 1,           # 기쁨
-    "satisfaction": 1,  # 만족
-    "gratitude": 1,     # 감사
-    "calm": 1,          # 평온
-    "anticipation": 1,  # 기대
-    "pride": 1,         # 자부심
-    "connectedness": 1,  # 유대감
+    "joy": 0.7,           # 기쁨
+    "satisfaction": 0.8,  # 만족
+    "gratitude": 0.4,     # 감사
+    "calm": 0.2,          # 평온
+    "anticipation": 0.6,  # 기대
+    "pride": 0.8,         # 자부심
+    "connectedness": 0.5,  # 유대감
 
 # 기본 정서 (부정) - 느림
     "sadness": 0.2,       # 슬픔
@@ -67,16 +67,16 @@ EMOTION_DECAY_RATE = {
     "jealousy": 0.4,      # 질투
     "shame": 0.4,         # 수치심
     "guilt": 0.4,         # 죄책감
-    "compassion": 1,    # 동정심
-    "awe": 1,           # 경외심
+    "compassion": 0.8,    # 동정심
+    "awe": 0.8,           # 경외심
     "empathy": 1,        # 공감
 
 # 인지적 상태
     "confusion": 0.8,     # 혼란
     "nervousness": 0.7,   # 긴장
     "apathy": 0.4,        # 무관심
-    "excitement": 1.2,    # 흥분
-    "immersion": 1.0,     # 몰입
+    "excitement": 0.9,    # 흥분
+    "immersion": 0.6,     # 몰입
     "skepticism": 0.5,     # 회의
 }
 

npc_social_network/npc/npc_base.py

@@ -42,54 +42,74 @@ class NPC:
         # self.emotion = "neutral"
         # self.personality = {"kind": 0.5, "lazy": 0.2}   # 예시
 
-    # 이동
     def move(self):
+        """
+        이동
+        """
         self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.path)
 
-    # 현재 위치 좌표 반환
     def get_position(self):
+        """
+        현재 위치 좌표 반환
+        """
         return self.path[self.current_index]
     
-    # NPC 이미지 화면에 렌더링
     def draw(self, screen, tile_size):
+        """
+        NPC 이미지 화면에 렌더링
+        """
         x, y = self.get_position()
         screen.blit(self.image, (x * tile_size, y * tile_size))
 
-    # 감정 상태와 직업에 따른 대사 생성 (대표 감정 하나 반영)
     def generate_dialogue(self):
-        dominant = self.emotion.get_dominant_emotion()
-        return self.behavior.perform(self.name, self.job, dominant)
+        """
+        감정 상태와 직업에 따른 복합 행동 시퀀스 기반 대사 생성
+        """
+        composite = self.get_composite_emotion_state(top_n=3)   # 상위 3개 감정 사용
+        return self.behavior.perform_sequence(self.name, self.job, composite)
     
-    # NPC가 새로운 기억을 저장하고 감정 상태에 반영
     def remember(self, content: str, importance: int = 5, emotion: str = None, strength: float = 1.0):
+        """
+        NPC가 새로운 기억을 저장하고 감정 상태에 반영
+        """
         memory = Memory(content=content, importance = importance, emotion=emotion or "neutral")
         self.memory_store.add_memory(memory)
         if emotion:
             self.update_emotion(emotion, strength)  # strength = importance / 5.0으로도 가능
 
-    # 특정 감정을 감정 상태에 반영
     def update_emotion(self, emotion:str, strength: float = 1.0):
+        """
+        특정 감정을 감정 상태에 반영
+        """
         self.emotion.update_emotion(emotion, strength)
         self._emotion_buffer = self.emotion.get_buffer()
 
-    # 시간이 지남에 따라 모든 감정이 서서히 감소
     def decay_emotion(self):
+        """
+        시간이 지남에 따라 모든 감정이 서서히 감소
+        """
         self.emotion.decay_emotion()
         self._emotion_buffer = self.emotion.get_buffer()
 
-    # 저장된 모든 기억(단기+장기)을 리스트로 반환
     def recall(self):
+        """
+        저장된 모든 기억(단기 + 장기)을 리스트로 반환
+        """
         return [m.content for m in self.memory_store.get_all_memories()]
 
-    # 복합 감정 계산 (상위 N개 감정 반환)
     def get_composite_emotion_state(self, top_n: int = 3):
+        """
+        복합 감정 계산 (상위 N개 감정 반환)
+        """
         buffer = self.emotion.get_buffer()  # EmotionManager에서 최신 감정 상태 복사본 가져오기
         sorted_emotions = sorted(buffer.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
         composite = [(emo,round(score, 2)) for emo, score in sorted_emotions[:top_n] if score > 0]
         return composite # 예 [('fear', 2.0), ('anger'), 1.5]
     
-    # 감정 상태 요약 텍스트 생성
     def summarize_emotional_state(self):
+        """
+        감정 상태 요약 텍스트 생성
+        """
         buffer = self.emotion.get_buffer() # EmotionManager에서 최신 감정 상태 복사본 가져오기
         nonzero = [v for v in buffer.values() if v > 0]
         avg_strength = round(sum(nonzero) / len(nonzero), 2) if nonzero else 0.0
@@ -98,13 +118,17 @@ class NPC:
         composite_str = ", ".join(f"{emo}({val})" for emo, val in composite)
         return f"감정 평균 강도: {avg_strength} / 대표 감정: {composite_str if composite else '없음' }"
     
-    # 다른 NPC와 상호작용 시 감정에 따른 관계 변화를 반영
     def interact_with(self, other_npc_name: str, emotion: str, positive: bool):
+        """
+        다른 NPC와 상호작용 시 감정에 따른 관계 변화를 반영
+        """
         delta = self._get_emotion_influence(emotion, positive)
         self.relationships.update_relationship(other_npc_name, delta)
 
-    # 감정과 상호작용의 긍/부정 여부에 따른 관계 변화량 결정
     def _get_emotion_influence(self, emotion: str, positive: bool) -> float:
+        """
+        감정과 상호작용의 긍/부정 여부에 따른 관계 변화량 결정
+        """
         base = 5.0 # 기본 영향력
 
         # 감정 종류별 base 수정
@@ -120,12 +144,16 @@ class NPC:
             # 정의되지 않은 감정 처리
             return 0.0
     
-    # 상대방과의 현재 관계 설명 반환
     def get_relationship_description(self, other_npc_name: str) -> str:
+        """
+        상대방과의 현재 관계 설명 반환
+        """
         return self.relationships.describe_relationship(other_npc_name)
 
-    # 기억이 관계에 미치는 영향 반영
     def reflect_memory_on_relationship(self, other_npc_name:str):
+        """
+        기억이 관계에 미치는 영향 반영
+        """
         # 최근 기억 + 최근 감정을 기반으로 관계 변화량 결정
         memories = self.memory_store.get_all_memories()
         dominant_emotion = self.emotion.get_dominant_emotion()

npc_social_network/npc/npc_behavior.py

@@ -39,19 +39,51 @@ class BehaviorManager:
                         "skepticism": "raise_eyebrow", # 회의 : 의심스러운 듯 눈썹을 찌푸림
         }
 
-    def decide(self, dominant_emotion):
-        return self.mapping.get(dominant_emotion, "idle")
+    def decide_sequence(self, composite_emotions):
+        """
+        복합 감정 상태(composite_emotions: [(emotions, score), ...])에 따른 행동 시퀀스 결정
+        """
+        sequence = []
+        for emo, score in composite_emotions:
+            action = self.mapping.get(emo)
+            if action:
+                sequence.append((action, score))    # (행동, 감정 강도 형태로 저장)
+        return sequence
     
-    def perform(self, name, job, emotion):
-        action = self.decide(emotion)
+    def perform_sequence(self, name, job, composite_emotion):
+        """
+        행동 시퀀스를 텍스트로 구성하여 출력
+        """
+        sequence = self.decide_sequence(composite_emotion)
+        if not sequence:
+            return f"{name}은(는) 특별한 행동을 하지 않습니다."
+        
+        # 행동 텍스트 템플릿
         behavior_lines = {
-            "jump": f"{name}은(는) 기뻐서 깡충 뜁니다!",
-            "shout": f"{name}은(는) 화가 나서 소리를 지릅니다!",
-            "run_away": f"{name}은(는) 무서워 도망갑니다!",
-            "sit_down": f"{name}은(는) 슬퍼서 주저앉습니다....",
-            "wave": f"{name}은(는) 손을 흔듭니다.",
-            "sigh": f"{name}은(는) 한숨을 쉽니다..."
+            "jump": f"기뻐서 깡충 뜁니다.",
+            "shout": f"화가 나서 소리를 지릅니다!",
+            "run_away": f"무서워 도망갑니다!",
+            "sit_down": f"슬퍼서 주저앉습니다....",
+            "wave": f"손을 흔듭니다.",
+            "sigh": f"한숨을 쉽니다...",
+            "thank": f"감사한 마음을 표현합니다.",
+            "console": f"상대방을 따듯하게 위로합니다.",
+            "avoid": f"뒤로 물러서 피하려 합니다.",
+            "show_off": "자랑스러운 모습을 보여줍니다.",
+            # 나머지는 기본 fallback 사용
         }
-        msg = behavior_lines.get(action, f"{name}은(는) {action} 행동을 합니다.")
-        job_line = {"farmer": "밭일도 해야 하겠군요.", "blacksmith": "대장간 불도 지펴야죠."}.get(job, "오늘도 바쁜 하루네요.")
-        return f"{msg} {job_line}"
+
+        # 행동 문장 생성
+        lines = []
+        for action, score in sequence:
+            msg = behavior_lines.get(action, f"{action} 행동을 합니다.")
+            lines.append(f"({round(score,1)}) {msg}")
+
+        # 직업 라인 추가
+        job_line = {
+            "farmer": "밭일도 해야 하겠군요.",
+            "blacksmith": "대장간 불도 지펴야죠.",
+        }.get(job, "오늘도 바쁜 하루네요.")
+
+        # 최종 출력 문장
+        return f"{name} 행동 시퀀스: \n" + "\n".join(lines) + f"\n{job_line}"

test.ipynb

@@ -2881,10 +2881,19 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "execution_count": 3,
    "id": "53c994dd",
    "metadata": {},
-   "outputs": [],
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "로다와의 관계 점수: 9.5\n",
+      "로다와의 관계 설명: 호감 있음\n"
+     ]
+    }
+   ],
    "source": [
     "# 8단계 관계 + 감정 + 기억 연동\n",
     "from npc_social_network.npc.npc_base import NPC\n",
@@ -2906,6 +2915,42 @@
     "print(\"로다와의 관계 점수:\", npc1.relationships.get_relationship(\"로다\"))\n",
     "print(\"로다와의 관계 설명:\", npc1.get_relationship_description(\"로다\"))"
    ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "69387020",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "AttributeError",
+     "evalue": "'BehaviorManager' object has no attribute 'decide'",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[39m",
+      "\u001b[31mAttributeError\u001b[39m                            Traceback (most recent call last)",
+      "\u001b[36mCell\u001b[39m\u001b[36m \u001b[39m\u001b[32mIn[3]\u001b[39m\u001b[32m, line 12\u001b[39m\n\u001b[32m      9\u001b[39m npc.remember(\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33m실망스러운 일 겪음\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m, importance=\u001b[32m8\u001b[39m, emotion=\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[33msadness\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m, strength=\u001b[32m1.8\u001b[39m)\n\u001b[32m     11\u001b[39m \u001b[38;5;66;03m# 복합 감정 기반 행동 시퀀스 출력\u001b[39;00m\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m12\u001b[39m \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(\u001b[43mnpc\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mgenerate_dialogue\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m)\n",
+      "\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32me:\\Git-Repository\\Portfolio\\npc_social_network\\npc\\npc_base.py:69\u001b[39m, in \u001b[36mNPC.generate_dialogue\u001b[39m\u001b[34m(self)\u001b[39m\n\u001b[32m     65\u001b[39m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m     66\u001b[39m \u001b[33;03m감정 상태와 직업에 따른 복합 행동 시퀀스 기반 대사 생성\u001b[39;00m\n\u001b[32m     67\u001b[39m \u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m     68\u001b[39m composite = \u001b[38;5;28mself\u001b[39m.get_composite_emotion_state(top_n=\u001b[32m3\u001b[39m)   \u001b[38;5;66;03m# 상위 3개 감정 사용\u001b[39;00m\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m69\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mbehavior\u001b[49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mperform_sequence\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mname\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mjob\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mcomposite\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
+      "\u001b[36mFile \u001b[39m\u001b[32me:\\Git-Repository\\Portfolio\\npc_social_network\\npc\\npc_behavior.py:57\u001b[39m, in \u001b[36mBehaviorManager.perform_sequence\u001b[39m\u001b[34m(self, name, job, composite_emotion)\u001b[39m\n\u001b[32m     53\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mdef\u001b[39;00m\u001b[38;5;250m \u001b[39m\u001b[34mperform_sequence\u001b[39m(\u001b[38;5;28mself\u001b[39m, name, job, composite_emotion):\n\u001b[32m     54\u001b[39m \u001b[38;5;250m    \u001b[39m\u001b[33;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m     55\u001b[39m \u001b[33;03m    행동 시퀀스를 텍스트로 구성하여 출력\u001b[39;00m\n\u001b[32m     56\u001b[39m \u001b[33;03m    \"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[32m---> \u001b[39m\u001b[32m57\u001b[39m     sequence = \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[43m.\u001b[49m\u001b[43mdecide\u001b[49m(composite_emotion)\n\u001b[32m     58\u001b[39m     \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;129;01mnot\u001b[39;00m sequence:\n\u001b[32m     59\u001b[39m         \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[33mf\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mname\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[33m은(는) 특별한 행동을 하지 않습니다.\u001b[39m\u001b[33m\"\u001b[39m\n",
+      "\u001b[31mAttributeError\u001b[39m: 'BehaviorManager' object has no attribute 'decide'"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "# 9단계 복합 감정 - 행동 시퀀스 구성\n",
+    "from npc_social_network.npc.npc_base import NPC\n",
+    "\n",
+    "npc = NPC(name=\"아린\", job=\"farmer\", path=[(0,0)], image=None)\n",
+    "\n",
+    "# 여러 감정 기억 등록\n",
+    "npc.remember(\"칭찬받아 기쁨\", importance=7, emotion=\"joy\", strength=2.0)\n",
+    "npc.remember(\"동료가 위로함\", importance=8, emotion=\"gratitude\", strength=1.5)\n",
+    "npc.remember(\"실망스러운 일 겪음\", importance=8, emotion=\"sadness\", strength=1.8)\n",
+    "print(npc.get_composite_emotion_state())\n",
+    "\n",
+    "# 복합 감정 기반 행동 시퀀스 출력\n",
+    "print(npc.generate_dialogue())"
+   ]
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