카카오 FE, K-means 기반 이미지 색상 추출 라이브러리 사내 배포

카카오 FE 플랫폼 조직이 광고 템플릿의 빈 공간을 채우기 위해 개발한 색상 추출 라이브러리를 사내에 배포했다. 초기에는 광고주에게 별도 색상 등록을 요구하기 전, 이미지 기반 자동 추출로 광고 효과를 검증하는 목적이었다.

K-means Clustering 적용

단순 평균이나 최빈값으로는 다양한 색상이 섞인 이미지에서 자연스러운 대표 색상을 뽑아내기 어려웠다. 이에 K-means Clustering 알고리즘을 적용해 RGB/HSV 값 기준 유사한 픽셀을 그룹화하고, 가장 많은 픽셀이 포함된 군집의 색상을 대표 색상으로 추출했다. 중심점 초기화와 K값 설정을 통해 최적의 결과를 도출했다.

스토리북 활용 및 라이브러리화

디자이너와의 효율적인 소통을 위해 Storybook 기반 테스트 도구를 제작해 색상 추출 옵션을 실시간으로 검증했다. 이후 A/B 테스트로 배경색 채움이 광고 효율에 유의미한 영향을 미침을 확인했고, 이 로직을 다른 팀에서도 재사용할 수 있도록 사내 라이브러리로 패키징하여 배포했다.