3축 태깅으로 묵상에 맞는 이미지 자동 추천하기

같은 “시편 23편”이라도 사람마다 떠올리는 이미지가 다르다. 푸른 목초지를 떠올리는 사람도 있고, 잔잔한 물가를 떠올리는 사람도 있다. 208장의 이미지 풀에서 묵상에 가장 어울리는 이미지를 자동으로 골라주는 시스템을 만들었다.

3축 태깅

모든 이미지에 3가지 축으로 태그를 부여했다:

축	설명	예시
Intention (사역 의도)	이 이미지가 전달하는 메시지	comfort, praise, prayer, hope
Subject (비주얼 소재)	실제로 보이는 것	landscape, water, sky, cross, path
Mood (톤&무드)	전체 분위기	warm-golden, cool-serene, soft-tender

하나의 이미지에 여러 태그가 붙을 수 있다. 잔잔한 호수 이미지라면 subject: water, landscape + intention: peace, rest + mood: cool-serene.

매칭 알고리즘

묵상 텍스트에서 한/영 키워드(~120개 매핑)를 추출하고, 스코어링한다:

• 구체적 소재가 있으면: subject×3 + intention×1 + mood×1
• 추상적 묵상이면: intention×2 + mood×2

핵심은 “제일 높은 점수”가 아니라 “정말 어울리는 게 있는가”를 판단하는 것이다:

점수	판정	행동
6+	good	풀에서 추천 (무료)
4-5	partial	풀에서 추천하되 AI 생성도 제안
3-	insufficient	AI 생성 유도

왜 벡터 검색을 안 했나

208장이라 벡터 검색은 과하다. 키워드 매칭이 더 빠르고 정확하다. 이미지가 1,000장+이 되면 벡터로 전환할 계획이다.

이후 업데이트: AI로 생성된 이미지가 풀에 자동 추가되는 파이프라인을 구현했다. 3축 태그도 자동 추출되고, 최근 생성 이미지에는 recency penalty(-2점/24시간)를 적용해서 같은 이미지가 반복 추천되지 않게 했다.

추천된 이미지 6장 중 선택

이 이미지로 저장(무료) 또는 AI로 새 이미지 만들기(만나 1개)