Meowfolio: 길거리에서 만난 고양이들을 위한 AI 스크랩북을 만들다
요약
Meowfolio는 사용자가 만난 길거리 고양이들을 위한 개인적인 브라우저 기반 스크랩북입니다. 오픈 웨이트 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 사진 속에서 고양이를 탐지하고, 각 고양이에게 이름을 붙여 개별적인 '만남 기록' 페이지를 생성합니다. 이를 통해 일상 속의 작은 만남들이 체계적으로 기억되고 보존될 수 있습니다.
핵심 포인트
- 오픈 웨이트 컴퓨터 비전 기술을 활용한 스크랩북 제작
- 사진 촬영 시 AI가 고양이를 탐지하고 개체화함
- 고양이별로 이름과 연대기적 만남 기록이 저장됨
- 개인적인 기억 보존에 초점을 맞춘 프로젝트
이 글은 Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 1: Touch Grass에 제출하는 내용입니다.
제가 만든 것
고양이를 '보는' 것과 고양이를 '아는' 것 사이에는 차이가 있습니다.
처음 만난 것은 그저 가게 밖에 앉아 있는 오렌지색 고양이일 뿐입니다. 다음번에는 그 얼굴을 알아보게 됩니다. 결국, 거리를 걸어갈 때마다 그것을 찾기 시작합니다.
그리고 어느 순간, 이 무작위 동네 고양이가 당신의 일과 일부가 됩니다.
저는 그 아이디어가 마음에 들었습니다.
이번 주 Touch Grass 챌린지를 위해, 저는 실제로 밖에 나갔을 때 우리가 알아차리는 작은 것들을 중심으로 무언가를 만들고 싶었습니다. 또 다른 생산성 대시보드나 피트니스 트래커, 또는 AI 챗봇이 아닙니다.
좀 더 개인적인 것이요.
그래서 Meowfolio를 만들었습니다.
Meowfolio는 사용자가 만난 길거리 고양이들을 위한 사적인 브라우저 기반 스크랩북이며, 브라우저 내에서 로컬로 구동되는 오픈 웨이트 컴퓨터 비전(computer vision) 기술을 활용합니다.

아이디어는 간단합니다. 모든 동네 고양이는 당신의 기억 속에 작은 페이지를 가질 자격이 있습니다.
사진을 찍으면 AI가 고양이를 찾아내고, 이름을 붙여주며, 그 만남을 저장합니다. 다음에 그 고양이를 만나면, 그 프로필에 또 다른 목격 기록을 추가할 수 있습니다.
시간이 지나면서, 이러한 평범한 만남들은 당신이 만난 동물들의 개인적인 스크랩북이 됩니다.
그 모습은 다음과 같습니다:
- 밖으로 나가 고양이를 만나보세요. 휴대폰 카메라로 사진을 찍거나 기존 사진을 선택합니다.
- AI가 고양이를 찾게 하세요. 오픈 웨이트(open-weight) 객체 탐지 모델이 사진 속에서 고양이를 찾아냅니다. 여러 마리가 있다면, 기록할 고양이를 직접 선택할 수 있습니다.
- 새로운 친구에게 이름을 지어주세요. 새로운 프로필을 만들거나 발견한 내용을 이미 저장된 고양이와 수동으로 연결합니다.
- 기억을 간직하세요. 원본 사진, 날짜, 선택적 메모, 그리고 선택적 위치 정보를 저장합니다.
- 언젠가 다시 오세요. 고양이의 프로필을 열어 모든 만남을 다시 돌아볼 수 있습니다.
각 고양이는 연대기적인 기록과 사진이 담긴 자신만의 스크랩북 페이지를 갖게 됩니다.

나의 Meowfolio 컬렉션. 모든 고양이는 브라우저에 비공개로 저장된 자신만의 작은 인터넷 코너를 갖게 됩니다.
또한, 저장된 사진을 1080×1920 스토리 카드로 변환하는 **스토리 스튜디오(Story Studio)**도 만들었습니다. 세 가지 시각적 테마, 조정 가능한 사진 프레임, 로컬 PNG 내보내기 기능을 제공합니다.
그리고 휴대폰에서 AI 모델을 실행하는 것이 항상 편리하지 않기 때문에, 나중에 사진 저장(Save Photo for Later) 기능이 있습니다. 지금 순간을 포착하고 시간이 날 때 사진을 처리할 수 있습니다.
저는 이 인터페이스가 마치 2003년에 인터넷에서 발견했을 법한 느낌이었으면 좋겠다고 생각했습니다.
그래서 Meowfolio는 분홍색 픽셀 창, 두꺼운 테두리, 구식 버튼, 폴라로이드 스타일의 사진, 그리고 작은 픽셀 고양이 마스코트로 디자인되었습니다.
그 미학은 단순한 장식이 아니었습니다.
스크랩북은 다른 사람들에게는 사소해 보일지라도, 당신에게 중요한 것들을 간직하는 공간처럼 느껴져야 합니다.
고양이가 밖에 나갈 이유입니다. 이 앱은 단지 기억이 살아있는 곳일 뿐입니다.
데모
Meowfolio는 브라우저에서 직접 실행됩니다. 계정을 만들 필요도 없고, 애플리케이션을 설치할 필요도 없으며, API 키를 설정할 필요도 없습니다.
직접 사용해 보기:
- 휴대폰이나 데스크톱에서 Meowfolio를 엽니다.
- 카메라 또는 사진 추가를 선택하고 고양이가 담긴 사진을 선택합니다.
- 고양이 찾기를 누릅니다. 첫 사용 시, 앱이 AI 모델 다운로드를 위해 권한을 요청합니다.
- 로컬 디텍터가 고양이를 찾도록 합니다. 여러 마리의 고양이가 감지되면 원하는 고양이를 선택합니다.
- 고양이 이름을 지정하고 첫 만남을 저장합니다.
- 스크랩북을 열고 고양이의 프로필을 다시 확인합니다.
웹사이트를 새로고침해도 저장된 추억은 동일한 브라우저에 남아 있습니다.
처리되지 않은 사진을 로컬 받은 편지함에 저장하거나, 저장된 고양이에게 다른 만남을 추가하거나, 스토리 카드를 내보내거나, 컬렉션의 개인 백업을 다운로드할 수도 있습니다.
저는 안드로이드 휴대폰에서 엔드투엔드(end-to-end) 애플리케이션을 테스트했으며, 테스트가 성공적으로 완료되었습니다. Meowfolio는 데스크톱에서 시연하기 위해서가 아니라 밖에 나가 탐험하는 동안 사용하도록 만들어졌기 때문에 특히 만족스러운 이정표였습니다.
언급할 만한 한 가지 제한 사항이 있습니다: 첫 모델 다운로드에는 인터넷 접속이 필요합니다. 그 이후로는 브라우저가 캐시된 모델 에셋을 재사용할 수 있지만, 브라우저 캐시는 영원히 유지된다는 보장은 없습니다.
코드
Meowfolio는 오픈 소스이며, 전체 구현은 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
GitHub logo ThunderKhan / meowfolio
외부에서 만나는 고양이들을 위한 사생활 보호 중심의 Y2K 스타일 고양이 스크랩북. 브라우저에서 실행되는 오픈 웨이트(open-weight) AI가 구동합니다. Hacktoberfest의 Touch Grass 챌린지를 위해 제작되었습니다. 🐈

작은 고양이들, 큰 추억.
길거리에서 만난 고양이들을 위한 사적이고 픽셀 핑크색의 스크랩북입니다. 사진 업로드 서버가 아닌 브라우저 내에서 실행되는 실제 오픈 웨이트 컴퓨터 비전 기술로 구동됩니다.
Meowfolio 사용해 보기 ↗ · 작동 방식 · 직접 사용해 보기 · 아키텍처 · 테스트 · Touch Grass 챌린지
거리는 반복되는 캐릭터들로 가득하다
모퉁이 가게 근처에서 보는 고양이가 있습니다. 항상 같은 나무 아래서 잠자는 또 다른 고양이도 있죠. 사진을 찍고, 어떤 것이 무엇이었는지 잊은 채 계속 걸어갑니다.
Meowfolio는 그러한 작은 만남들에게 살아갈 공간을 제공합니다. 산책 중 사진을 찍고, 로컬 AI가 고양이를 찾아내고, 이름을 붙여주고, 발견할 때마다 개인적인 역사를 만들어줍니다.
스크린 타임이 아닌, 발견 기록을 수집하세요.
Meowfolio는 **Hacktoberfest Open-Source AI Challenge · Week 1: Touch Grass**를 위해 제작되었습니다. 이 아이디어는 휴대폰을 내려다보는 행위를 더 보람 있게 만드는 것입니다—그렇지 않게…
Repository: https://github.com/ThunderKhan/meowfolio
Live application: https://mymeowfolio.vercel.app
Release: v0.1.0 — Touch Grass Edition
License: Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0)
해당 Repository에는 애플리케이션 소스, 로컬 AI 파이프라인, 브라우저 저장소 계층(browser storage layer), 모델 평가 결과, 자동화 테스트 및 기술 문서가 포함되어 있습니다.
사용자는 이를 클론하거나, 구현을 검사하거나, 로컬에서 실행하거나, 프로젝트의 오픈소스 라이선스 하에 기반으로 개발할 수 있습니다.
제작 과정 (How I Built It)
Meowfolio는 두 가지 주요 부분으로 구성되어 있습니다: 사진을 이해하는 AI 파이프라인과 만남을 기억하는 스크랩북입니다.
흥미로운 점은 이 둘 다 사용자의 브라우저에서 실행된다는 것입니다.
1. 추론 서버가 필요 없는 실제 컴퓨터 비전 (Real computer vision without an inference server)
저는 두 개의 오픈 가중치 모델(open-weight models)을 사용했습니다:
**YOLOS-tiny**는 객체 탐지(object detection)를 처리합니다. 이미지를 검사하여 고양이가 어디에 있는지 식별합니다.
**DINOv2-small**는 선택된 고양이 자르기(cat crop)에서 시각적 임베딩(visual embeddings)을 생성합니다. Meowfolio는 연구 및 향후 매칭 실험을 위해 정규화된 384차원 표현(normalized 384-dimensional representations)을 만남과 함께 저장합니다.
두 모델 모두 Transformers.js를 통해 실행되며, 전용 Web Worker 내부에서 WebAssembly를 사용합니다.
파이프라인은 다음과 같습니다:
Meowfolio 파이프라인: 오픈 웨이트 AI가 탐지(detection)와 시각 임베딩(visual embeddings)을 처리하고, 인간이 최종 신원 결정(identity decision)을 내립니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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