새해가 왔고, 연휴입니다. 수업이 없지요.
아이맥 370기가 하드에 이리저리 들어있는 사적인 사진들 만 장과 작업을 위해 찍은 사진 만 장, 작업물로 된 이미지 삼천개와 오백개의 포트폴리오용 이미지 파일들에게 괜히 시비를 걸고 씨름을 합니다.
스냅사진들도 매일 늘어나고, 그중에는 그냥 찍은 사진도 있고, 뭔가에 참고하려고 찍은 것들도 있고, 현재 프로젝트에 필요한 사진들도 있습니다.
어떤 파일들은 어떤 폴더에 있어야 하며 어떤 것들을 어떤 프로그램에서 관리해야 정리가 될지.
평소에 대충 찾아서 있으면 쓰다가 없으면 말다가 하던것이, 정리를 하려고 보면 불가능해 보이기도 하고 어차피 다시 어지러질것 같아서 시작도 잘 안합니다.
지금까지는 finder, adobe bridge, iphoto, leap 같은 것들이 제 머리를 더욱 복잡하게 해주고 있었고, google desktop은 시스템을 바보로 만들다가 제거되었습니다.
여기에 또 shoebox를 살까 deep을 살까 망설이며 트라이얼버전을 트라이해보다가 돈은 없고 번들은 안나오고..
슈박스나 딥이 도움을 줄 수 있을지 아직 잘 모르겠으나 그 프로그램들 자체는 재미있는것 같아서 약간의 비교를 해볼까 합니다. 각각 고유의 방식으로 데이터를 관리합니다.
우선 iPhoto : 단순 트리구조 + 키워드
iPhoto는 우선 사진들을 날짜에 의한 폴더 구조로 분류하고, iPhoto library 안에 있는 최하위 폴더들은 UI에서 Events 메뉴에 수평적으로 나열됩니다.
각각의 이벤트 커버이미지에 마우스를 올리면 포함된 사진이 팍팍 넘어가는 편리한 기능도 제공하지요.
사용자는 (당연히) 모든 사진들에 키워드를 달 수 있고, 키워드는 (당연히) OS의 기본 검색기능인 Spotlight에서도 이용될 수 있습니다.
iPhoto는 키워드에 의한 분류는 따로 제공하지 않지만, 사용자는 smart folder 기능을 통해서 비교적 다양하게 원하는 분류를 만들어 낼 수 있습니다.
예를 들면 ‘프랑스’와 ‘독일’이라는 키워드를 포함하는 사진들의 폴더를 만들거나, ‘여행’과 ‘2008년’과 ‘나’를 포함하는 폴더를 만들 수 있지요. 혹은 사진들이 갖고있는 exif 정보를 이용해서 ‘아이폰 카메라’로 찍은 사진 중 ‘2007년’의 사진을 모을 수도 있습니다.
그러나 일시적 검색을 위해 새로운 스마트 폴더를 만들어야 하는 경우에는 절차가 번거롭거나 가능성이 한정적일 수 있어서 앨범을 만드는 용도로만 쓰고 있습니다. 다음 버전에서는 보다 직관적이고 유연한 분류 방법이 제시되기를 기대해 봅니다.
Shoebox : 멀티 카테고리
Kava Soft의 Shoebox는 iPhoto의, 그리고 Finder의 기본적인 트리 구조에서 한 단계 나아간 구조를 보여줍니다.
Shoebox는 Finder같은 폴더 브라우징도 지원하지만, 이와는 별개로 복수의 카테고리 시스템을 지원함으로써 하나의 사진이 여러 개의 폴더에 들어 있는 것과 같은 구조를 제공하지요.
예를 들어 어떤 사진은 “2008년 > 12월 > 31일”과 같은 날짜별 폴더에 속해 있기도 하고, “아시아 > 한국 > 서울” 과 같은 장소별 폴더에 속해 있기도 하면서 동시에 “사물 > 자동차 > 버스” 와 같은 피사체 종류에 의한 폴더에 들어있기도 합니다.
사용자는 필요에 따라 다양한 위계를 만들 수 있고, Kava Soft의 홈페이지에서 미리 만들어진 카테고리들을 다운받을 수도 있습니다.
이런 다중의 위계 구조에서 하나의 파일은 컴퓨터 안의 어느 한 곳에만 존재하지만, 무수한 연결들에 의해 무수한 분류 아래에 놓일 수 있게 됩니다. 결국 전체 라이브러리는 사용자의 필요에 따라 다양한 방식으로 분류될 수 있고, 정보의 실제 위치는 더이상 알 수 없거나 중요하지 않게 됩니다. 그들의 연결 방식만이 의미를 가질 뿐이죠.
카테고리들은 spotlight와 직접 호환되지는 않지만, 카테고리 이름을 spotlight 키워드로 일괄 변환하는 기능이 제공되고, 반대로 기존의 키워드를 카테고리로 가져올 수도 있습니다.
Deep : 멀티 태그
Ironic Software의 새로운 이미지 검색 툴 Deep은 심플한 구조에 편의성이 더 강조되어 있는듯 합니다.
이 프로그램은 우선 컴퓨터 내의 모든 이미지 파일에서 키워드, 태그, 색상정보, 파일의 위치, 파일타입, 크기, 형태 등의 정보를 자동으로 수집하여 모든 것을 태그화 합니다.
사용자는 이 중에서 원하는 항목들을 클릭함으로써 검색 결과를 좁혀 나갈 수 있습니다.
예를 들어, 붉은 갈색톤의 사진 중에서 ‘16:9’ 비율인 사진을 골라내거나 그 중에서 ‘서울’이라는 키워드를 검색할 수 있지요. 또는 확장자가 ‘gif’ 이면서 ‘icon’이라는 태그를 가진 ‘작은’ 크기의 파일을 찾게 할 수 있습니다.
Deep은 사진들을 원래 위치에 두고 자신만의 데이터베이스로 가져오지 않습니다. 단지 그 사진들의 특성을 모아서 필터링을 통한 검색 결과만을 제공하지요.
이 프로그램에서도 파일들은 기본적인 폴더 구조 아래 위치하지만, 그 위치라는 것은 파일이 가진 수많은 태그 정보 중의 하나로써의 의미만 가지며, 제시된 특성들을 모두 가지고 있는 파일들만이 우리에게 모습을 드러냅니다.
개인적으로 이 프로그램의 컨셉이 가장 마음에 드는데, 앞으로 더 발전할 수 있을것 같습니다. 다만 제 파일들에 태그나 키워드가 별로 달려있지 않아서 완벽한 활용은 아직이었고,, 어떻게 보면 실제 사용에는 Shoebox가 더 명쾌할 수 있는데, 테스트 중에 몇번이나 비정상 종료가 되더군요. 왜그런지는 모르겠습니다.
