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SidequestLab이 만드는 것 — Display Lab과 북살롱, 두 프로젝트 케이스 스터디

SidequestLab의 두 주력 프로젝트를 소개합니다. 디스플레이 엔지니어를 위한 전문 분석 플랫폼 Display Lab과, 독서 커뮤니티 플랫폼 북살롱이 각각 어떤 문제를 어떻게 해결하는지 구체적으로 풀어봅니다.

SidequestLab은 "다양한 사이드 프로젝트를 통해 가치를 창출하는 실험실"입니다. 그런데 막상 이 문장을 들었을 때 "그래서 뭘 만드는 곳인가요?"라는 질문이 남는다면, 이 글이 도움이 될 것 같습니다.

저희가 지금 가장 집중하는 두 프로젝트를 소개합니다. Display Lab과 북살롱입니다. 두 프로젝트는 완전히 다른 사용자를 위한 완전히 다른 서비스입니다. 그럼에도 불구하고 공통점이 하나 있습니다. 둘 다 "이미 존재하는 비슷한 것들 사이에서 빠진 무언가"를 채우려 한다는 점입니다.

Display Lab: 디스플레이 엔지니어를 위한 전문 분석 플랫폼

문제: 수천만 원짜리 도구와 단순 계산기 사이의 빈자리

디스플레이 산업에서 일하는 연구자나 엔지니어라면 한 번쯤 이런 상황을 겪어봤을 겁니다. 동료가 측정한 시야각 데이터를 분석해야 하는데, 마땅한 도구가 없습니다. 전문 소프트웨어(Fluxim, CalMAN 같은 도구들)는 수천만 원대 라이선스가 필요하고, 그게 없으면 파이썬 스크립트를 직접 짜거나 포기합니다.

그렇다고 웹에서 찾을 수 있는 무료 도구들은 단일 기능의 오래된 계산기 수준입니다. CIE 색좌표를 계산하거나, 색역 면적을 구하는 정도는 가능하지만, 여러 분석을 통합하거나 실제 측정 데이터를 업로드해서 시각화할 수는 없습니다.

저희가 확인한 시장 구도는 이렇습니다.

| 도구 유형 | 가격 | 한계 | |-----------|------|------| | 전문 데스크탑 SW (Fluxim, CalMAN) | 수천만 원/년 | 개인·소규모 팀 접근 불가 | | 파이썬 라이브러리 (colour-science 등) | 무료 | 코딩 필수, 시각화 별도 구현 | | 단순 웹 계산기 | 무료 | 단일 기능, 통합 분석 불가 | | Display Lab | 무료 | 빈 공간 |

이 표의 마지막 행이 저희가 찾은 자리입니다. "전문가가 코딩 없이 브라우저에서 바로 쓸 수 있는, 색과학적으로 정확한 도구."

해결: 8개 모듈, 하나의 플랫폼

Display Lab(https://displaylab.vercel.app)은 현재 8개의 분석 모듈을 제공합니다.

핵심 분석 도구

  • Color Gamut Analyzer: sRGB, DCI-P3, BT.2020, Adobe RGB, NTSC 색역 커버리지를 CIE 1931/1976 색도 다이어그램 위에서 직접 비교
  • Viewing Angle Analyzer: 고니오미터 측정 CSV 데이터를 업로드하면 극좌표 플롯, CIE 색좌표 궤적, ΔE 히트맵을 즉시 시각화
  • Spectrum Analyzer: SPD(분광 분포) 데이터를 입력하면 색좌표를 계산하고 Spectrum-on-Locus 형태로 시각화

계산 및 변환 도구

  • Color Science Calculator: ΔE (CIE76/CIE94/CIEDE2000), CCT/Duv, 좌표 변환 (XYZ↔xyY↔u'v'↔Lab*)
  • Universal Color Space Converter: 10개 색공간(sRGB, Linear sRGB, CIE XYZ, xyY, L*a*b*, L*u*v*, LCH_ab, LCH_uv, HSL, Display P3) 간 변환
  • Panel Technology Comparator: IPS, VA, OLED, Mini-LED, QD-OLED 패널 특성을 레이더 차트로 비교

성능 평가 도구

  • HDR Analyzer: PQ/HLG EOTF 곡선, 톤 매핑 분석, HDR10 메타데이터 처리
  • CRI/TLCI/TM-30 Analyzer: CRI Ra 및 R1~R14 개별 지수, TLCI Qa, TM-30 Rf/Rg 분석

한국어와 영어 인터페이스를 모두 지원하며, 사용자 데이터는 서버로 전송되지 않고 브라우저 안에서만 처리됩니다. "Your data never leaves your browser." 이 원칙은 기술 구현 방식의 결과이기도 하지만, 전문가 도구에서 데이터 프라이버시가 중요하다는 판단에서 나온 것이기도 합니다.

결과: 정확도 우선, 속도는 덤

Display Lab 개발에서 가장 중요하게 생각한 것은 계산 정확도였습니다. ΔE2000 계산은 Sharma et al. (2005) 논문의 34쌍 테스트 데이터로 검증했고, CIE 좌표 변환은 CIE 15:2004 표준 예제를 기준으로 검증했습니다. "대략 맞는" 도구가 아니라, 전문가가 믿고 쓸 수 있는 도구를 만들려면 이 검증 단계가 핵심이었습니다.

처음 두 개 모듈(Color Gamut Analyzer + Color Science Calculator)은 MVP-A로 하루 만에 배포됐고, 시야각 분석기(MVP-B)가 같은 날 추가됐습니다. 이후 이틀 만에 8개 모듈로 확장됐는데, 이 속도는 자사의 이전 프로젝트 ISCV(Spectrum Visualizer)에서 검증한 D3.js 기반 CIE 다이어그램 코드를 재활용할 수 있었기 때문입니다.

Display Lab은 현재 Phase 2-C를 앞두고 있습니다. 디스플레이 데이터베이스 연동, PDF 리포트 생성, API 제공이 예정된 다음 단계입니다. 무료 웹 도구로 시작했지만, 기업 사용자를 위한 Premium 플랜($9.99/월)과 Enterprise 플랜으로 수익화 구조를 설계하고 있습니다.

북살롱: 독서 커뮤니티 플랫폼

문제: 독서가 혼자인 이유

책을 읽고 나면 누군가와 이야기하고 싶어집니다. 그런데 독서 모임을 찾기 어렵고, SNS에 올리면 반응이 없고, 독서 앱들은 기록에만 집중합니다. "책을 함께 읽는 경험"을 온라인에서 구현한 공간이 많지 않습니다.

서평을 쓸 수 있는 플랫폼은 있습니다. 책 정보를 찾을 수 있는 서비스도 있습니다. 하지만 특정 책을 읽은 사람들이 모여서 의견을 나누고, 글에 댓글과 대댓글로 대화를 이어가며, 독서 기록을 함께 공유하는 공간은 찾기 어렵습니다.

북살롱은 그 공간을 만들어보려는 시도입니다.

해결: "다정한 도서관" 브랜딩과 커뮤니티 기능

북살롱(https://booksalon-nine.vercel.app)은 2026년 3월 4일 v1.0.0을 정식 출시했습니다. 개발 시작 약 한 달 만의 출시였습니다.

핵심 기능

북살롱의 기능 구성에서 가장 신경 쓴 부분은 "대화가 이어지는 구조"를 만드는 것이었습니다.

  • 대댓글 시스템: 단순 댓글이 아니라 중첩 댓글(Nested Comment) 구조로 구체적인 대화가 가능합니다. 댓글에 답글을 달고, 그 답글에도 반응할 수 있습니다
  • 독서 기록 관리: 읽고 싶은 책, 읽는 중인 책, 완독한 책을 상태별로 관리하고 배지를 획득할 수 있습니다
  • 포럼 구조: 책별로 토론 공간이 형성되고, 게시글 조회수와 좋아요로 활발한 주제를 파악할 수 있습니다
  • 개인화된 경험: 로그인 시 개인화된 인사 메시지와 독서 현황이 표시됩니다

"다정한 도서관" 디자인 시스템

북살롱의 브랜딩은 "다정한 도서관"입니다. 이 컨셉은 도서관의 차분함과 따뜻함을 함께 표현하기 위해 선택됐습니다.

색상 체계는 OKLCH 색공간 기반으로 설계됐습니다. OKLCH는 인간의 색 지각에 더 가깝게 설계된 색공간으로, 라이트 모드와 다크 모드에서 색상이 일관되게 보이도록 합니다. 세이지 블루를 주색으로, 앰버를 강조색으로, 테라코타를 보조색으로 사용하는 Split-Complementary 조합입니다.

타이포그래피는 마루 부리(브랜드 세리프 서체)와 Pretendard Variable(UI 서체)을 조합했습니다. 마루 부리는 한글 세리프 서체 중 도서관 분위기를 가장 자연스럽게 전달하는 서체였습니다.

기술 기반 강화

서비스 기반에 대해서도 솔직하게 말씀드리겠습니다. 북살롱은 초기에 Firebase로 시작했다가 Supabase로 전면 마이그레이션했습니다. 12개 서비스 파일을 모두 재작성했고, Row Level Security(RLS) 정책을 데이터베이스 레벨에서 설계했습니다. 번들 크기도 927KB에서 278KB로 약 70% 줄였습니다. 이 과정이 쉽지 않았지만, 덕분에 지금은 데이터 보안과 확장성 면에서 훨씬 안정적인 기반 위에 서 있습니다.

결과: v1.0.0과 그 다음

북살롱 v1.0.0 출시까지의 여정은 숫자로도 정리됩니다.

| 지표 | 내용 | |------|------| | QA 검증 | E2E 테스트 33개 시나리오 100% 통과 | | 디자인 적용 | 38개 파일, ~447건 하드코딩 색상 → OKLCH 시맨틱 토큰 교체 | | 번들 최적화 | 초기 번들 927KB → 278KB (약 70% 감소) | | 배포 시점 | 2026년 3월 4일, 태그 v1.0.0 |

v1.0.0 출시 이후 현재 진행 중인 작업은 E2E 테스트 63개 시나리오 전체 검증(BL-153)입니다. 다음 목표는 더 많은 사람이 북살롱에서 책 이야기를 나누는 것입니다.

두 프로젝트가 공통으로 추구하는 것

Display Lab과 북살롱은 표면상 전혀 다른 서비스입니다. 하나는 B2B에 가까운 전문 도구이고, 다른 하나는 일반 사용자를 위한 커뮤니티입니다.

그런데 만들면서 공통적으로 느낀 것이 있습니다. "이미 비슷한 것들이 있는데, 그 사이에 빈 공간이 있다"는 것.

Display Lab은 수천만 원짜리 전문 도구와 단순 무료 계산기 사이의 빈 공간을 채우고 싶었습니다. 북살롱은 독서 기록 앱과 일반 SNS 사이의 빈 공간, 책을 함께 읽는 경험이 자연스럽게 이어지는 공간을 만들고 싶었습니다.

SidequestLab이 앞으로 만들 프로젝트도 같은 질문에서 출발할 것 같습니다. "이미 있는 것들 사이에서, 아직 없는 것은 무엇인가."

Display Lab 사용해보기: https://displaylab.vercel.app

북살롱 방문하기: https://booksalon-nine.vercel.app

피드백이 있으시면 언제든 환영합니다.

SidequestLab 드림