Catchy

Catchy는 갤러리에 쌓여만 가는 스크린샷 · 캡처 이미지를 AI가 자동으로 분류하고 폴더로 정리해 주는 모바일 앱입니다. 캡처한 이미지를 장소 · 일정 · 쇼핑 · 정보성 콘텐츠 등으로 자동 분류하고, 이미지 안에 담긴 장소 · 일정 · 관련 링크를 추출해 지도 · 캘린더 · 바로가기로 연결합니다. 정리된 이미지는 온디바이스 이미지 검색으로 곧바로 다시 찾을 수 있습니다. Flutter 앱과 NestJS API 서버, 운영자용 관리자 웹으로 구성되며 Supabase 와 GCP Cloud Run 위에서 동작합니다.

갤러리에는 나중에 보려고 캡처해 둔 이미지가 수백~수천 장씩 쌓이지만, 정작 필요할 때 찾지 못해 방치됩니다. 수동으로 앨범을 나누는 것은 양이 많아 현실적으로 불가능하고, 이미지 속 정보(가게 위치, 일정, 링크)는 캡처하는 순간 사장됩니다. 새로 캡처된 이미지를 서버에서 자동 분류하고, 카테고리별로 지도 표시 · 네이버 플레이스 연동 · 유튜브 연동 · 쇼핑몰 연동 등 알맞은 액션을 제공해 편의성을 극대화했습니다.

Flutter · NestJS · TypeScript · Supabase · Firebase FCM · pgvector · TFLite · Gemini · GCP Cloud Run · Next.js · AdMob

1. 01

   신규 / 과거 캡처 경계 판정

   갤러리에 이미 쌓인 대량 이미지 중 "이번에 새로 들어온 것"만 안정적으로 구분하는 것이 핵심 과제였습니다.

2. 02

   대량 이미지 처리 성능 · 발열

   수천 장 규모의 이미지를 다루면서 발생하는 렉과 발열을 줄이는 것이 지속적인 과제였습니다.

3. 03

   AI 분류의 비용과 정합성

   분류 원가를 낮추면서도 "실패를 성공으로 처리하지 않는" 판정 체계를 세워, 결제 · 자원 소모가 어긋나지 않도록 설계했습니다.

4. 04

   소모성 결제 신뢰성

   소모성 정리권의 지급 · 차감이 어떤 상황에서도 어긋나지 않도록 서버 검증 기반 결제 처리 구조를 설계했습니다.

5. 05

   온디바이스 검색 파이프라인

   서버 의존을 최소화한 채 기기에서 이미지 의미 검색이 동작하도록, 임베딩과 벡터 검색을 연결하는 구조로 풀었습니다.

2026.05 – 2026.07
스크린샷 정리 · 온디바이스 AI · 모바일 앱