개인 사진 라이브러리를 위한 온디바이스 AI 분류 앱 'PhotoNester' 개발기

핵심 기술: 이 글은 개인 사진 라이브러리를 위한 온디바이스 AI 분류 앱인 'PhotoNester'의 개발 과정을 상세히 다룹니다. 특히 OpenAI의 CLIP 모델을 Core ML 형식으로 변환하여 iOS 기기에서 효율적으로 실행하고, Swift 및 SwiftUI를 활용한 앱 개발 및 App Store 출시 경험을 공유합니다.

기술적 세부사항:
* 문제 정의: 방대한 개인 사진 라이브러리의 비효율적인 관리 문제를 AI 기반 온디바이스 솔루션으로 해결하고자 함.
* 핵심 모델: 시각적 콘텐츠 이해를 위해 OpenAI의 CLIP 모델을 사용했으며, 이를 Core ML 형식으로 변환하여 iOS 기기에서의 성능 최적화.
* 개발 환경: Swift 언어와 SwiftUI 프레임워크를 사용하여 네이티브 앱 UI 구축.
* 성능 최적화: 수천 장의 사진 처리를 위한 배치 처리(100장 단위), 메모리 관리, 진행 상태 시각화 구현.
* 분류 알고리즘: CLIP 임베딩 기반의 비지도 학습 (unsupervised learning) 및 k-means 클러스터링을 활용한 자동 앨범 생성.
* 개인 정보 보호: 모든 처리를 온디바이스에서 진행하여 클라우드 전송 없이 사용자 데이터의 프라이버시를 보장.
* App Store 제출: iPadOS 18.5에서의 충돌 문제 해결 과정 (MPSGraph 백엔드 오류, computeUnits 설정).

개발 임팩트:
* 사용자의 사진 라이브러리를 지능적으로 자동 분류하여 검색 및 관리를 용이하게 함.
* 온디바이스 처리를 통해 뛰어난 성능과 강력한 개인 정보 보호를 제공.
* 실제 App Store 출시 경험을 공유하여 모바일 앱 개발 및 배포의 실질적인 인사이트 제공.

커뮤니티 반응:
* 글의 내용은 특정 커뮤니티 반응을 직접적으로 언급하고 있지 않으나, 개발 과정에서의 어려움(App Store 거부)과 해결 방안을 공유하며 커뮤니티에 기여하려는 의도를 보임.

톤앤매너: 개발자의 경험을 바탕으로 실질적인 기술 구현 과정과 문제 해결 과정을 명확하고 전문적인 어조로 설명하고 있습니다.