4천 개인 줄 알았던 팩이 27781개였다 — 오픈크랩이 데이터를 묶는 법

밤 9시 20분, 한 참여자가 유튜브 영상에서 들은 숫자를 놓고 헷갈려했다. 온톨로지팩이 4천 개라는데, 그게 실제로 코딩까지 마친 프로젝트 수를 뜻하는지 궁금해했다.

"실제로 코딩하면서 만든 프로젝트가 4천 개가 넘는다는 건가요?"

오픈크랩을 운영하는 개발자가 정정에 나섰다. 실제 숫자는 훨씬 컸다.

"아니네요 27781개"

팩 하나가 만들어지는 과정

이 숫자는 유저 한 명이 가진 프로젝트 수가 아니라, 오픈크랩 유저 전체가 만들거나 공유한 팩의 총합이었다. 개발자는 팩이 만들어지는 과정을 직접 풀어놓았다. 마케팅 자료가 PDF·엑셀·이미지처럼 흩어진 문서로 존재한다고 가정하면, 그 문서들을 파싱하고 청킹한 뒤 벡터임베딩과 그래프RAG 를 거쳐 온톨로지 문법으로 패키징한 결과물이 팩 하나가 된다는 설명이었다.

"그 문서들을 파싱하고 청킹하고 벡터임베딩 그래프RAG한 후에 온톨로지 문법에 따라 목적에 맞게 패키징한 팩이 한개가 생깁니다"

이렇게 만들어진 팩은 오픈크랩 서버에 인제스트되고, 리모트 MCP 를 통해 유저의 AI 와 연결돼 활용된다. 방장이 예시로 든 사례는 준공사진 1000장을 팩으로 묶은 '푸르지오 이미지팩'이었다. 이 팩을 활용하면 실제 준공사진과 흡사한 데이터 기반 이미지를 생성할 수 있다고 설명했다.

유저마다 갈리는 보유량

숫자가 커지자 참여자들 사이에서 자연스레 비교가 이어졌다. 한 참여자는 자신의 팩 수를 확인해보더니 놀랐다.

"아 아ㅣ네 566개네"

또 다른 참여자는 이보다 훨씬 많은 3000개가 넘는 팩을 보유한 것으로 언급됐다. 팩의 수는 단순히 많고 적음의 문제가 아니라, 그 유저가 어떤 목적으로 데이터를 얼마나 지속적으로 온톨로지화해왔는지를 보여주는 지표에 가까웠다. 방장은 이 참여자가 오픈크랩으로 직접 룩북을 만든 사례를 화면으로 공유하며 설명을 이어갔다. 왼쪽은 실물 모델이 입은 옷 사진, 오른쪽은 그 팩을 활용해 새로 생성한 이미지였다.

준공사진이든 룩북이든 원리는 같았다. 흩어진 원본 데이터를 온톨로지 구조로 다시 묶어두면, 그 팩을 다시 꺼내 쓸 때마다 원본에 가까운 결과물을 재현할 수 있다는 것이다. 방 안에서 지켜보던 다른 참여자들은 그 결과물의 완성도에 놀라움을 표했다.

시사점

하루에 1000개씩 늘어난다는 팩의 증가 속도는, 개별 유저가 만든 온톨로지 데이터가 개인 서랍을 넘어 공유 자산으로 쌓이고 있다는 뜻이기도 하다. 4천 개라는 오해에서 27781개라는 실측으로 정정된 그 순간이, 오픈크랩이 단순한 이미지 생성 도구가 아니라 데이터를 구조화해 재사용하는 인프라로 이해되기 시작한 지점이었다.