아이콘 갤러리 사이트와 사이트에는 아이콘의 주된 색상을 직접 입력한 메타데이터가 있다. 이 정보를 이용하면 파란색이나 주황색처럼 비슷한 색의 아이콘을 모아 볼 수 있지만, 2,000개가 넘는 아이콘 가운데 색상 태그가 빠진 항목을 찾기는 쉽지 않았다.
태그를 자동으로 전부 추가하도록 맡기기보다, 색상별로 기존 태그가 있는 아이콘과 태그가 빠졌을 가능성이 있는 아이콘을 나란히 보여주는 도구를 만들기로 했다. 후보를 직접 골라 ID를 복사한 뒤 대화창에 붙여 넣으면, LLM이 해당 아이콘의 메타데이터를 업데이트하는 방식이다.
색상 후보를 찾는 방법으로 LLM은 각 PNG의 색조 히스토그램을 제안했다. 투명 픽셀과 채도가 낮은 회색을 제외하고 나머지를 HSV로 변환한 다음, 남은 픽셀 가운데 주황색 색조 구간(대략 15~45도)에 해당하는 비율을 계산해 순위를 매긴다. 이미 colorId: orange로 표시된 아이콘은 후보에서 제외한다.
이 방식은 아이콘 PNG의 불투명 픽셀을 색상 구간별로 점수화하고, 색상별로 ‘태그 있음’과 ‘태그가 빠졌을 가능성 있음’을 나눠 보여주는 독립형 HTML 페이지를 만든다. 임계값 슬라이더를 움직이면 후보의 범위를 조절할 수 있다. 기준을 낮춰 놓친 아이콘을 더 찾을 때도 있지만, 결과를 보고 해당 색으로 보기 어렵다고 판단하는 경우도 있어 최종 선택은 사람이 한다.
완성된 도구로 색상별 후보를 검토하고, 추가할 아이콘을 선택해 ID를 LLM에 전달한 뒤 메타데이터를 수정했다. 이 작업에 사용한 이미지는 CDN에 호스팅돼 있어, 이미지 주소를 참조하는 .html 파일을 만들고 file:// URL로 직접 열 수 있었다. 번들링이나 트랜스파일링, 웹 서버 없이 HTML, CSS, 페이지 안의 JavaScript와 서버에 있는 이미지만으로 구성했다.
이 경험에서 얻은 점은 목적이 결과물인 메타데이터라면, 이를 만드는 도구는 일회용이어도 충분하다는 것이다. 또 일을 통째로 맡기기보다, 사람이 시각적으로 판단할 수 있도록 맞춤형 도구를 만들게 하는 방식도 가능하다.
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