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AI 태그는 「무엇이 찍혔나」 가 아니라 「편집에서 어떻게 쓰나」 로 나눈다 — 사진 · 영상 4,341개에 12축

가족 영상을 만들다 소재 고르기에서 막혀 태그 체계를 바꿨다 — 그리고 절반은 눈으로 고쳤다

가족 사진 · 영상으로 성장 영상을 만들다가, 시간 대부분이 편집이 아니라 소재 고르기에 들어갔다. 파일은 4,341개(사진 3,989 · 영상 352, 2017~2026년)였다.

기존 태그는 전부 「무엇이 찍혔나」 였다. 아이, 음식, 바다. 그런데 편집하면서 실제로 필요했던 질문은 달랐다. 오프닝에 깔 넓은 풍경 컷이 있나. 자막을 얹을 빈 공간이 있는 컷은 어느 건가. 흔들린 컷을 먼저 거를 수 있나.

그래서 태그를 「편집에서 어디에 쓰나」 로 다시 짰다. 이 글을 읽으면 사진 · 영상에 AI 태그를 붙일 때 어떤 축으로 나누면 소재 고르기가 빨라지는지, AI 가 붙인 태그를 왜 꼭 눈으로 봐야 하는지 알 수 있다.

「무엇이」 에서 「어디에」 로

What's in itWhere it goes in the editchildfoodsea2022Openingwide + sharp + landscapeCaption spaceempty top or bottomCut firstblurry, darkEndingperson in sceneryre-axisSearch tags find photos. Edit tags pick cuts.

사진 앱의 기본 분류(인물 · 장소 · 사물)는 찾기용이다. 「바다에서 찍은 사진」 을 찾을 때 좋다. 편집할 때는 「자막을 얹을 수 있는 와이드 컷」 처럼 쓰임새로 찾게 된다. 둘은 겹치지 않는다. 기본 분류는 그대로 두고 편집용 축을 하나 더 얹었다.

모든 태그는 축:값 형식의 macOS Finder 태그다. 축은 12개.

축 태그 예 편집에서 쓰는 곳 판정 방법
구도 구도:클로즈업 구도:와이드 컷 크기의 리듬 얼굴 · 몸 박스의 높이 비율
배치 배치:왼쪽/중앙/오른쪽 전환 방향, 앞뒤 컷 잇기 얼굴 중심 · 주목 영역
여백 여백:위/아래 자막 자리 주목 영역 바깥의 빈 비율
시선 시선:정면/왼쪽/오른쪽 시선 맞추기 얼굴의 좌우 회전(yaw)
품질 품질:선명/흔들림/어두움 먼저 거르기 가장자리 세기, 밝기 분포
색 · 빛 색:따뜻 빛:야간 그레이딩 톤 맞추기 평균 색, 주조색, 촬영 시각
시간 계절:봄 시간대:저녁 하루 · 계절 흐름 EXIF 시각
형식 형식:세로 쇼츠 · 릴스 가로세로 비율
영상 촬영:슬로모션 길이:롱테이크 슬로 구간 fps, 길이
소리 소리:웃음소리/말/음악 원본 소리를 살릴 컷 macOS SoundAnalysis
용도 용도:오프닝/엔딩/자막배경 바로 꺼내 쓰는 후보 위 축의 조합
기본 장소:바다 연도:2022 무엇이 찍혔나 Vision 장면 분류

용도 태그는 다른 축을 조합해 만든다. 용도:오프닝 = 설정샷(장소를 보여 주는 넓은 컷) + 선명 + 가로. 용도:자막배경 = 와이드 + 위 · 아래 여백.

전부 로컬에서 돌렸다. Vision(얼굴 · 몸 · 수평선 · 주목 영역 · 장면 분류), CoreImage, SoundAnalysis, ffprobe. 외부 API 는 한 번도 부르지 않았다. 가족 사진이라 처음부터 정한 조건이었다. 결과는 파일당 평균 9.6개, 태그 종류 88개.

절반은 눈으로 고쳤다

태그마다 14장씩 표본을 뽑아 직접 봤다. 첫 규칙 그대로 쓸 수 있는 건 많지 않았다.

태그 첫 규칙 문제 고친 뒤
앵글:더치 수평선 8° 이상 실내 오검출, 옆으로 저장된 사진이 대부분 폐기
용도:엔딩 오후 + 따뜻한 색 + 풍경 따뜻한 실내 조명을 노을로 착각 (음식 사진이 엔딩 후보) 기준을 바꿔 10/14
품질:흔들림 기종별 하위 12% 큰 얼굴은 피부가 매끈해 흐린 걸로 오판 큰 얼굴 제외
표정:웃음 얼굴 하나라도 웃으면 배경의 작은 얼굴, 조각상 얼굴 가장 큰 얼굴의 50% 이상 크기만 → 15/18
용도:오프닝 풍경 라벨 음식 · 동물이 섞임 음식 · 동물 제외
시선:왼쪽/오른쪽 yaw ≠ 0 살짝 돌린 얼굴까지 yaw 절댓값 0.6 이상만

앵글:더치 는 아예 버렸다. 기울어진 구도를 찾으려던 건데, 걸린 건 대부분 EXIF 방향 정보 없이 옆으로 누운 채 저장된 사진이었다. 이런 사진을 자동으로 가려내는 건 아직 못 했다.

여백 · 색 계열은 아직 표본 검증을 안 했다. 그래서 정확도 숫자는 적지 않는다.

기존 태그를 지우지 않기

Finder 에서 원래 색 태그가 붙어 있던 파일도 있었다. 태그는 파일의 확장 속성(xattr)에 들어 있어서 통째로 덮어쓰면 기존 태그가 날아간다. 원본은 그대로 두고 뒤에 덧붙였다. 적용한 뒤 4,341개를 전수 재검증해서 새 태그 누락 0, 기존 태그 유실 0 을 확인했다.

카메라 움직임(팬 · 트래킹 · 핸드헬드)은 아직 축에 없다. 영상 분석을 넣으면 그건 다음 편에서 다룬다.

사진 · 영상 아카이브에 AI 분류를 붙이거나 사내 자료를 이런 식으로 정리하고 싶다면 negabaro 에 물어봐도 된다 (문의).

핵심 개념

1

편집에서 던지는 질문(오프닝 · 자막 자리 · 거를 컷)부터 적고 축을 만든다

2

모든 태그를 `축:값` 으로 — 정렬과 조합이 쉬워진다

3

용도 태그는 다른 축의 조합으로 만든다

4

태그마다 표본을 눈으로 본다 — 첫 규칙은 대개 틀린다

5

기존 태그(xattr)는 덮어쓰지 말고 덧붙인다

사용 사례

가족 · 행사 영상 편집 전 소재 고르기 사내 사진 · 영상 아카이브를 외부 전송 없이 분류하기
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