WhisperTrail: AI 기반 자연 일지 앱

내가 만든 것 (What I Built)

WhisperTrail은 우리 화면 밖의 세상과 다시 연결되는 작은 발걸음입니다.

이 앱은 AI 기반 자연 일지 웹 애플리케이션으로, 사람들이 산책을 하고 주변 환경을 관찰하며 평소에 무심히 지나치기 쉬운 작은 것들을 알아차리도록 장려합니다.

작동 방식은 다음과 같습니다:

WhisperTrail은 속도를 늦추고, 야외에서 더 많은 시간을 보내며, 주변 세상을 알아차리는 습관을 만들고 싶은 누구에게나 디자인되었습니다.

목표는 앱 사용 시간을 늘리는 것이 아닙니다. 기술을 약간 활용하여 화면으로부터 멀어지는 시간을 장려하는 것입니다.

저는 HTML, CSS, JavaScript, 그리고 Vite를 사용하여 WhisperTrail을 만들었습니다.

핵심 AI 기능은 Transformers.js와 오픈 모델인 Xenova/vit-gpt2-image-captioning을 사용하여 브라우저에서 사진에 대한 캡션을 직접 생성합니다.

별도의 호스팅된 이미지 캡션 추론 API에 의존하는 대신, 이 앱은 사용자의 브라우저 내에서 모델을 실행합니다. 생성된 캡션은 사용자가 작성한 관찰 내용과 결합되어 자연 일지 경험을 만듭니다.

또한 IndexedDB를 사용하여 로컬 필드 저널을 구현하여 사용자들이 브라우저에 자신들의 자연 순간들을 저장할 수 있도록 했습니다.

초기 모델 다운로드에는 인터넷 연결이 필요할 수 있으므로, 이 앱 전체가 완전히 오프라인으로 작동한다고 주장하지는 않습니다.

이 프로젝트를 구축하면서 오픈소스 AI가 실제 웹 애플리케이션에 어떻게 통합될 수 있는지 탐구할 수 있었고, 동시에 경험을 현실 세계에 집중시킬 수 있었습니다.

WhisperTrail에게 오픈 혁신은 AI가 단순히 폐쇄적인 API를 통해 접근하는 것이 아니라, 개발자들이 실험하고 이해하며 적응할 수 있는 무언가여야 하기 때문에 중요합니다.

오픈 모델과 Transformers.js 라이브러리를 사용함으로써 별도의 호스팅된 이미지 캡셔닝 서비스에 의존하지 않고 브라우저에서 이미지 캡셔닝을 실행하는 방법을 얻었습니다.

이 접근 방식은 또한 WhisperTrail이 사진을 별도의 이미지 캡셔닝 API로 전송할 필요가 없다는 것을 의미합니다. 필드 저널(field journal) 역시 순간들을 브라우저에 로컬로 저장합니다.

오픈 도구들은 실험을 더 쉽게 만들고, 개발자들에게 다양한 모델을 탐색하고 자신들의 필요에 맞춰 경험을 구축할 수 있는 더 많은 유연성을 제공합니다.

가장 중요한 것은 WhisperTrail이 사람들을 온라인 상태로 유지하는 것 이상의 목적으로 AI를 사용한다는 점입니다. 바로 그들이 화면 밖의 세상을 알아차리고, 탐험하며, 감사하게 여기도록 돕는 것입니다.

WhisperTrail을 구축하면서 오픈소스 AI 모델을 웹 앱에 통합하는 방법, 브라우저 기반 추론(inference)으로 작업하는 방법, 그리고 사용자가 만든 항목들을 로컬로 저장하는 방법을 이해할 수 있었습니다.

또한 저에게 기술에 대해 다르게 생각하도록 도전했습니다. 모든 유용한 앱이 화면 시간을 극대화할 필요는 없다는 것입니다.

때로는 휴대폰을 내려놓고 밖에 나가도록 장려하는 경험 자체가 최고의 경험일 때가 있습니다. 🌱