owndi 님의 블로그

OWNDI Book: 카톡을 통한 북마크 관리 앱

owndi — Sun, 7 Jun 2026 00:23:57 +0900

매번 카톡 나에게 보내기로 링크를 보내놓고 잊어버리시나요?

좋은 글을 발견했을 때, 나중에 읽고 싶은 자료를 봤을 때, 언젠가 다시 찾아봐야 할 페이지를 만났을 때.

우리는 자주 카카오톡을 엽니다.
그리고 익숙하게 나에게 보내기로 링크를 보냅니다. (사실 제가 그래요 )

“나중에 봐야지.”
“이건 저장해둬야지.”
“언젠가 필요할 것 같아.”

하지만 조금만 시간이 지나도 다시 찾기가 어렵습니다..
검색어가 기억나지 않으면 다시 찾기 어렵고,
링크를 보냈다는 사실조차 잊어버릴 때도 많습니다.

그래서 만들었습니다.

owndi book은 카카오톡 나에게 보낸 링크를 자동으로 읽어와,
내 북마크로 정리해주는 로컬 중심 북마크 앱입니다.

카톡에 보내면, 북마크가 됩니다

owndi book의 가장 중요한 기능은 단순합니다.

그저 카카오톡에서 나에게 링크를 보냅니다.
그러면 owndi book이 그 URL을 읽어와 북마크에 자동으로 추가합니다.

별도의 확장 프로그램을 설치하지 않아도 됩니다.
브라우저마다 저장 버튼을 찾을 필요도 없습니다.
앱을 열고 직접 제목과 URL을 입력하지 않아도 됩니다.

평소 하던 방식 그대로,
카톡 나에게 보내기만 하면 됩니다.

저장된 링크는 owndi book 안에서 제목, URL, 메모, 태그, 폴더 기준으로 다시 찾을 수 있습니다.

참고로 현재 Windows 에서만 가능하며, PC 에 PC 카톡이 설치되어 있고, 로그인 된 상태에서만 가능합니다.

연동하면 "나에게 보내기" 한 링크들이 추가되는것을 볼 수 있습니다.

“나에게 보내기”는 편하지만, 정리는 어렵습니다

카카오톡 나에게 보내기는 많은 사람들이 이미 사용하는 임시 저장소입니다.

문제는 그 다음입니다.

링크, 메모, 이미지, 파일, 대화가 한곳에 섞입니다.
나중에 다시 보려고 보낸 링크가 다른 메시지 사이로 밀려납니다.
어떤 링크였는지 기억나지 않으면 검색도 어렵습니다.

owndi book은 이 흐름을 바꾸고 싶었습니다.

카톡은 그대로 사용하되,
링크는 북마크 앱에서 정리되도록.

보내는 습관은 바꾸지 않고,
찾는 경험만 더 좋아지도록.

내 기기 안에 저장되는 로컬 중심 북마크 & AI 검색

owndi book은 owndi의 방향처럼 로컬 우선을 기반으로 합니다.

카카오톡 연동 정보와 북마크 데이터는 기본적으로 사용자의 기기 안에 저장됩니다.

카카오톡 연동 정보가 저희 서버에 저장되지 않습니다.

PC 에 설치 된 카카오톡 앱에서 정보를 가져옵니다.

기술적으로는,
- 카카오톡 로그인은 로컬에서 카카오톡 서버와 직접 진행합니다. (처음 연동시 1회만 필요합니다.)
- 로그인 과정에서 생성 된 access_token, refresh_token 등은 폐기됩니다. 다른 파라미터만 사용됩니다.
- 해당 파라미터와 PC 데이터를 기반으로 DB 암호키 파생이 필요한데 이 부분은 부득이하게 owndi 서버에서 진행합니다. (1회)
- 사용자 정보나 원본 값은 보내지 않고 연산에 필요한 일부 바이너리 데이터들만 주고받습니다.

또한 AI 검색을 기본으로 지원합니다.

https://huggingface.co/dragonkue/multilingual-e5-small-ko-v2 모델을 기반으로 북마크 정보를 임베딩하고,
임베딩을 통한 의미 검색이 가능합니다.

이 또한 로컬에서 동작하며, 클라우드 AI 을 사용하지 않습니다.

(이를 위해 처음에 카톡 연동 시 많은 링크를 임베딩 하며 CPU 사용량이 잠시 올라갈 수 있습니다. 놀라지 마세요!)

Chrome 방문기록에서도 찾을 수 있습니다

owndi book은 카카오톡 자동 저장뿐 아니라
Chrome 방문기록 검색 연동도 제공합니다.

방문했던 페이지를 다시 찾고 싶은데 링크가 기억나지 않을 때,
브라우저 기록을 뒤지는 대신 owndi book 안에서 검색할 수 있습니다.

북마크로 저장한 링크와 방문기록을 함께 활용하면,
“분명히 봤는데 어디였지?”라는 순간을 줄일 수 있습니다.

사실 이 부분은 좀 더 개선이 필요한게,, 가능하면 내용으로 찾게 하고 싶은데 현재 URL, Title 만 지원합니다.

북마크처럼 opengrpah 을 모두 읽어서 저장할 수는 있겠으나 좀 비효율적인 측면이 있어서 고민 중입니다.

북마크를 다시 찾기 쉽게

owndi book에서는 저장된 링크를 폴더, 태그, 메모로 정리할 수 있습니다.

예를 들어 이런 식으로 사용할 수 있습니다.

카카오톡으로 받은 글은 자동으로 카카오톡 폴더에 저장
아직 분류하지 않은 링크는 미지정으로 관리
중요한 링크는 즐겨찾기에 추가
나중에 검색하기 쉽도록 메모와 태그 입력

많은 기능을 억지로 앞세우기보다,
“저장한 링크를 다시 찾는다”는 기본 경험에 집중했습니다.

지금 시작해보세요

링크 저장은 이미 하고 계실지도 모릅니다.

다만 지금까지는 카카오톡 대화방 안에 흩어져 있었을 뿐입니다.

owndi book은 그 링크들을
다시 찾을 수 있는 북마크로 바꿔줍니다.

카톡에 보내면, 북마크가 됩니다.

owndi book과 함께
나에게 보낸 링크를 잊어버리지 않는 방식으로 저장해보세요.

다운로드: https://github.com/owndi-app/book-info/releases/tag/v0.0.1

Release v0.0.1 · owndi-app/book-info

VC 재배포 패키지가 없으시다면 먼저 https://aka.ms/vc14/vc_redist.x64.exe 을 설치해 주세요.

github.com

버그/이슈/질문은 https://github.com/owndi-app/book-info/issues 을 이용해 주세요.

owndi: 나의 데이터와 AI는 나의 기기에서 시작됩니다

owndi — Fri, 15 May 2026 19:46:11 +0900

우리가 매일 사용하는 소프트웨어는 점점 더 편리해지고 있습니다. 여러 기기에서 같은 데이터를 보고, 팀과 쉽게 공유하고, AI의 도움을 받아 더 빠르게 정리하고 판단할 수 있습니다. 하지만 그 편리함의 이면에는 중요한 질문이 남아 있습니다.

내 데이터는 지금 어디에 있고, 누가 접근할 수 있을까요?
AI가 내 데이터를 다룰 때, 그 데이터는 어디까지 전달되고 있을까요?

owndi는 이 질문에서 시작한 브랜드입니다.

owndi는 own device, 즉 “나의 기기”를 의미합니다. 우리는 사용자의 데이터가 기본적으로 클라우드 어딘가에 먼저 저장되는 것이 아니라, 사용자가 소유한 기기 안에서 먼저 안전하게 다뤄져야 한다고 믿습니다.

로컬 우선 소프트웨어

owndi가 지향하는 방향은 로컬 우선 소프트웨어 개발입니다.

로컬 우선 소프트웨어란

사용자의 주요 데이터와 프로그램 동작이 클라우드 서버가 아니라 사용자의 기기 안에 우선적으로 존재하는 방식을 말합니다. 인터넷 연결이 없어도 핵심 기능을 사용할 수 있고, 데이터의 원본 또한 사용자의 기기에 머무릅니다.

기존의 많은 서비스는 사용자가 입력한 데이터를 서버에 저장하고, 서버를 중심으로 기능과 동기화가 이루어집니다. 물론 이 방식은 편리합니다. 하지만 데이터가 클라우드에 보호 없이 저장되거나, 서비스 제공자의 정책과 인프라에 지나치게 의존하게 되는 문제도 함께 발생합니다.

owndi는 이 흐름에 다른 선택지를 제안합니다.
사용자의 데이터는 사용자의 것입니다. 그리고 그 데이터에 대한 통제권 역시 사용자에게 있어야 합니다.

로컬 기반 AI

AI는 앞으로 대부분의 소프트웨어 경험에 자연스럽게 스며들 것입니다. 문서를 요약하고, 정보를 찾아주고, 사용자의 맥락을 이해해 더 나은 선택을 도와주는 기능은 점점 더 중요해지고 있습니다.

하지만 AI가 유용해질수록 또 다른 질문도 커집니다.

AI가 똑똑해지기 위해 내 모든 데이터를 서버로 보내야 할까요?

owndi는 그렇지 않은 방향을 고민합니다. 우리는 가능한 한 사용자의 기기 안에서 AI가 동작하고, 사용자의 데이터가 로컬 환경을 중심으로 처리되는 경험을 지향합니다. 데이터가 먼저 서버로 올라가고, 그곳에서 분석되고, 다시 결과가 내려오는 구조가 아니라, 사용자의 기기 안에서 데이터와 AI가 최대한 가까이 머무르는 구조를 추구합니다.

물론 모든 AI 기능을 완전히 로컬에서 처리하기 어려운 경우도 있을 수 있습니다. 검색, 동기화, 대규모 연산 등 서버의 도움이 필요한 영역이 존재합니다. 그 경우에도 owndi는 사용자의 원본 데이터가 그대로 노출되는 방식을 기본값으로 삼지 않습니다.

서버 측 인덱싱이 필요한 경우에도 데이터는 난독화된 상태에서 처리되는 구조를 목표로 하고 있습니다.

서버가 더 나은 검색과 동기화를 돕더라도, 사용자의 민감한 데이터 내용을 그대로 이해하거나 열람할 수 없어야 한다는 원칙을 중요하게 생각합니다.

이와 관련된 로컬 기반 AI 구조, 난독화된 서버 측 인덱싱 방식, 그리고 실제 제품에서의 구현 방향은 앞으로 기술 블로그를 통해 자세히 공유할 예정입니다.

아, 어쩌면 AI 기능을 로컬에서 처리하는게 장점이 될 수도 있습니다. 필요한 정보를 서버에 올리지 않더라도 이미 내 PC 에는 저장되어 있으니까요.

데이터 보호가 먼저된 설계

우리는 데이터 보호를 단순히 “보안 기능”의 문제가 아니라, 제품 설계의 출발점으로 봅니다.

owndi가 추구하는 데이터 주권은 사용자가 자신의 데이터를 어디에 저장할지, 어떻게 사용할지, 누구와 공유할지에 대해 더 많은 통제권을 갖는 것입니다. 데이터가 서비스 제공자의 서버에 먼저 모이고, 그 이후에 사용자가 접근 권한을 부여받는 구조가 아니라, 사용자의 기기와 사용자의 선택이 중심이 되는 구조를 만들고자 합니다.

이러한 접근은 조금 더 느리고 조심스러울 수 있습니다. 하지만 우리는 장기적으로 더 신뢰할 수 있는 소프트웨어는 사용자의 데이터를 함부로 가져가지 않는 소프트웨어라고 생각합니다.

클라우드 동기화, 그러나 다른 방식으로

여러 기기 간 동기화는 현대적인 소프트웨어에서 중요한 기능입니다. owndi 역시 데이터 동기화를 위한 클라우드 서비스를 준비하고 있습니다.

다만 우리가 만들고자 하는 클라우드는 데이터를 그대로 맡기는 공간이 아닙니다. 사용자의 데이터는 암호화된 상태로 동기화되며, 비밀번호와 같은 민감한 정보는 TLS로 보호되는 전송 구간에서조차 서버로 보내지지 않는 구조를 목표로 합니다.

즉, 서버는 데이터를 보관하고 전달하는 역할을 하지만, 그 내용을 이해하거나 복호화할 수 없어야 합니다. 사용자는 클라우드의 편리함을 누리면서도 데이터의 실질적인 통제권을 유지할 수 있어야 합니다.

구체적인 암호화 방식과 동기화 구조, 비밀번호를 서버로 전송하지 않는 인증 설계에 대해서도 앞으로 기술 블로그를 통해 더 자세히 공유할 예정입니다.

우리가 만들고 싶은 소프트웨어

owndi는 단순히 하나의 제품이나 기능을 넘어, 소프트웨어가 사용자의 데이터를 대하는 태도에 대한 제안입니다.

편리함을 위해 모든 것을 클라우드에 맡기고, AI를 위해 모든 데이터를 서버로 보내는 방식이 당연해진 시대에, 우리는 다시 묻고 싶습니다.

꼭 모든 데이터가 서버에 먼저 저장되어야 할까요?
AI가 유용해지기 위해 사용자의 데이터를 포기해야 할까요?
클라우드는 소유권을 빼앗는 공간이 아니라, 안전하게 이어주는 도구가 될 수는 없을까요?

owndi는 이 질문들에 대한 답을 제품으로 만들어가고 있습니다.

- 나의 데이터가 나의 기기에서 시작되는 소프트웨어.
- AI가 사용자를 돕되, 사용자의 데이터 주권을 침해하지 않는 소프트웨어.
- 사용자의 통제권과 신뢰를 중심에 둔 소프트웨어.

그것이 owndi가 만들어가고자 하는 방향입니다.