구글 인공지능, 바드(Bard)
구글 인공지능 바드에게 다음 이미지 분석을 요구했습니다. 네이버 나눔 글꼴을 사용하기 위해 폰트 설치 과정에서 비롯된 일이었습니다. 아래와 같이 탐색창을 캡처해서 바드의 이미지 올리는 기능을 이용하여 물었습니다. '아래 이미지를 분석해주세요.;라고
구글 바드의 분석
구글 바드의 분석은 뛰어났습니다. 운영체제는 '윈도우 10'에서 진행됐는데, '윈도우 11'의 탐색기라고 진단했군요. 그것을 제외하고는 거의 완벽한 분석이었습니다.
'다른 답안 보기'는 더 완벽했습니다. 두 번째 답안은 폰트를 리스트 형식으로 제시해서 정리를 했더군요. 두 번째와 세 번째 답에서는 추가 질문을 요구하는 완벽함까지 보이는군요.
세번째 답안
보내주신 이미지는 윈도우 탐색기 창의 스크린숏입니다. 창은 현재 USB 드라이브(H:)에 있는 "NaverNanum SquareNeo" 폴더를 보여줍니다. 폴더에는 5개의 파일이 포함되어 있습니다.
파일은 모두 트루타입 글꼴 파일(.ttf)이며, Nanum SquareNeo 글꼴의 다양한 변형입니다. 파일 이름은 다음과 같습니다.
- Nanum SquareNeo-alt
- NanumSquareNeo-bRg
- NanumSquareNeo-cBd
- NanumSquareNeo-dEb
- NanumSquareNeo-eHv
파일은 모두 2023년 4월 14일에 생성되었으며 크기는 각각 2.072KB에서 2.139KB입니다.
이 이미지는 다음과 같은 내용을 시사합니다.
- 사용자는 Nanum SquareNeo 글꼴을 사용하고 있습니다.
- 사용자는 글꼴의 다양한 변형을 사용하고 있습니다.
- 사용자는 USB 드라이브에 글꼴 파일을 저장하고 있습니다.
이 이미지는 또한 다음과 같은 질문을 제기합니다.
- 사용자는 Nanum SquareNeo 글꼴을 어떤 용도로 사용하고 있습니까?
- 사용자는 글꼴의 다양한 변형을 어떻게 사용하고 있습니까?
- 사용자는 USB 드라이브에 글꼴 파일을 저장하는 이유는 무엇입니까?
이러한 질문에 대한 답은 사용자의 추가 정보가 필요합니다.
추가 질문을 했습니다. '글꼴 이름에 부가된 'alt', 'bRg', 'cBd', 'dEb', 'eHv'는 어떤 의미인가요?'라고.
추가 질문에 대한 답은 '걸작'입니다. 사실 제가 글꼴에 대한 정보를 알아보는 것은 '전자책 편집'을 위해서인데, 내 니즈를 파악한 듯한 답입니다.
글꼴 이름에 부가된 'alt', 'bRg', 'cBd', 'dEb', 'eHv'는 Nanum SquareNeo 글꼴의 다양한 변형을 나타내는 접미사입니다.
'alt'는 "alternate"의 약자로, 기본 글꼴과 다른 특징을 가진 변형을 나타냅니다. Nanum SquareNeo-alt는 기본 글꼴보다 굵은 글꼴입니다.
'bRg'는 "bold Regular"의 약자로, 기본 글꼴과 같은 스타일의 굵은 글꼴을 나타냅니다. Nanum SquareNeo-bRg는 기본 글꼴과 같은 스타일의 굵은 글꼴입니다.
'cBd'는 "condensed Bold"의 약자로, 기본 글꼴보다 좁은 모양의 굵은 글꼴을 나타냅니다. Nanum SquareNeo-cBd는 기본 글꼴보다 좁은 모양의 굵은 글꼴입니다.
'dEb'는 "demibold"의 약자로, 기본 글꼴보다 약간 굵은 글꼴을 나타냅니다. Nanum SquareNeo-dEb는 기본 글꼴보다 약간 굵은 글꼴입니다.
'eHv'는 "extra heavy"의 약자로, 매우 굵은 글꼴을 나타냅니다. Nanum SquareNeo-eHv는 매우 굵은 글꼴입니다.
즉, 이미지에 있는 파일은 다음과 같은 글꼴 변형을 나타냅니다.
Nanum SquareNeo-alt: 기본 글꼴보다 굵은 글꼴
Nanum SquareNeo-bRg: 기본 글꼴과 같은 스타일의 굵은 글꼴
Nanum SquareNeo-cBd: 기본 글꼴보다 좁은 모양의 굵은 글꼴
Nanum SquareNeo-dEb: 기본 글꼴보다 약간 굵은 글꼴
Nanum SquareNeo-eHv: 매우 굵은 글꼴
이러한 변형을 사용하면 사용자는 다양한 용도에 맞는 글꼴을 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 'alt' 변형은 제목이나 강조 표시할 때 사용하기 좋습니다. 'bRg' 변형은 본문이나 텍스트에 사용하기 좋습니다. 'cBd' 변형은 좁은 공간에 사용하기 좋습니다. 'dEb' 변형은 일반 텍스트보다 약간 굵은 느낌을 줄 때 사용하기 좋습니다. 'eHv' 변형은 매우 강렬한 느낌을 줄 때 사용하기 좋습니다.
정리
인공지능 구글 바드의 이미지 분석은 뛰어납니다. 기존의 구글 렌즈와는 다른 차원의 분석입니다. 구글 렌즈가 2차원적 분석이라면, 구글 바드의 이미지 분석은 3차원적 분석입니다.
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