일단 여러 가지 방법을 사용해보고 있는데, 가장 단순한 방법이 그나마 봐줄 만하게 나옴.

그래도 여전히 그리드와는 거리가 있음.

이거는 여러 가지 측면에서 중요하거든.

1. 그리드 인식.

인공지능이 알아서 그리드를 인식할 수 있으면 해당 좌표점에서 필요한 데이터에 접근할 수가 있게 되겠지. 전체를 훑지 않더라도 부분으로 인식해서 전체로 넓혀갈 수 있게 됨.

따라서 속도가 무진장 빨라질 거임.

그런데 같은 홈페이지라도 페이지 별 용도에 따라서 그리드가 다름.

상위 객체를 무작정 탐색해서 해보자니 한계가 뚜렷함.

Rx Means 알고리즘은 비정형에서는 상당히 괜찮게는 나옴.

워낙 단순하니까  잘 잡아내긴 하지.

네이버도 나름 잘 잡아내기는 하지만 공식블로그를 보니까 부분으로만 잡아냄. 덩어리를 인식할 수 있는 걸 생각해야 되는데,

이때 계층 탐색에서 벗어난 방법으로 접근해야 될 거 같은데.

그래서 HTML을 통채로 이미지를 떼어내면 어떨까 하는 생각으로 접근해보고 있음.

스샷을 일단 1:1 비율로 뽑아내면 어떨까.

각 요소의 좌표점이야 가지고 있으니, 이 좌표점과 1:1 대응이 되도록 해 보면 어떨까.

문제는 픽셀 덩어리를 객체로 인식하게 하려면

추가적으로 내가 알아야 되는 정보 + 비용이 많이 들겠지. 여기서 비용은 브라우저에서 감당이 안 될 듯.

방식을 좀 더 단순화하는 게 좋을 텐데.

브라우저에 있는 계층, 탐색, 좌표, 돔 이미지 추출.

기본 재료들은 충분할 거 같은데.

여기서 추가적인 로직과 적절한 알고리즘만 찾아내면 될 것도 같은데.

그러면 나머지는 노가다가 될 텐데 말이지.