Maple Timer는 메이플스토리 플레이 화면을 브라우저 안에서 실시간 분석해 스킬 재설치·룬 출현·버프 종료 같은 순간을 놓치지 않게 알려주는 웹 서비스입니다.
- 사용자가 직접 선택한 화면 공유 영역만 분석합니다. 게임 클라이언트, 메모리, 패킷, 키보드/마우스 입력에는 일절 접근하지 않습니다.
- 모든 감지 모델(YOLO 버프 감지, CNN 룬 감지, 숫자 OCR)은 직접 수집·학습한 자체 모델이며, 기본 동작은 온디바이스(WebGPU/WASM)로 실행됩니다.
- 무거운 parser 연산은 원격 인식으로 전용 추론 서버에 오프로드할 수 있어, 저사양·CPU 모드 환경에서도 정밀 감지를 사용할 수 있습니다.
- 설치가 필요 없는 웹앱으로, 브라우저 탭 하나로 동작합니다.
default.mp4
2026-08-09 기준
- 누적 알림 재생 19,506,968회 — 2026-06-22 집계 시작
- 최근 30일(2026-07-10 ~ 2026-08-08) 활성 사용자 23,989명 (GA MAU)
2026-07-26 14:19 (KST) — 실시간 동시 접속 1,000명(최근 30분 기준), 알림 재생 이벤트 30분당 1.7만 회.
핵심은 앱 자체입니다. 화면 공유 한 번으로 아래 파이프라인 전체가 사용자 기기 안에서 돌아갑니다.
flowchart LR
subgraph B["Browser (on-device)"]
direction LR
C["Screen Share<br/>region select · viewport calibration"] --> S["Frame Sampling<br/>per-feature loops"]
S --> W1["Buff-slot Pipeline<br/>YOLO detect → deep matcher"]
S --> W2["Rune Detection<br/>CNN cascade"]
S --> W3["Digit Readers<br/>cooldown · EXP OCR"]
W1 --> J["Judgment Loop<br/>evidence · false-positive gates"]
W2 --> J
W3 --> J
J --> A["Alert Scheduler"]
A --> O1["Sound Alerts"]
A --> O2["PiP Timer"]
J -.-> EV["Evidence Archive<br/>recent frames · decisions"]
EV --> TS["Troubleshooter<br/>sample diagnosis · decision replay"]
EV --> RP["Report Packager"]
end
- 인식 모델은 Web Worker + onnxruntime-web(WebGPU, WASM 폴백)으로 실행됩니다.
- 판정 루프가 프레임 증거를 모아 오탐 게이트를 통과한 것만 알림으로 이어집니다.
위 그림의 Buff-slot Pipeline 한 칸을 열면 이렇게 됩니다. 버프 종료 알림과
스킬 정밀 감지는 사용자가 감지 영역을 지정하지 않아도 동작합니다. 화면에서
버프칸을 스스로 찾아내기 때문입니다.
Parser — 게임 화면에서 서로 붙어 있는 버프칸 덩어리를 낱개 칸으로 분리합니다.
Matcher — 분리된 칸 중 사용자가 등록한 대상만 찾습니다. 버프와 스킬이 같은 Matcher를 씁니다.
Number Recognizer — 찾아낸 칸의 남은 시간을 읽습니다. 이 값이 위 그림의 Judgment Loop로 들어갑니다.
flowchart LR
subgraph CLIENT["Client"]
USER["User"] --> APP["Maple Timer Web App<br/>on-device recognition"]
end
subgraph CF["Cloudflare"]
PAGES["Pages<br/>maple-timer.com"]
FN["Pages Functions<br/>report API"]
ADMIN["Pages<br/>Feedback Desk (admin)"]
BOT["Workers<br/>Discord Bot"]
D1[("D1")]
TUNNEL["Tunnel"]
end
subgraph STUDIO["Mac Studio"]
subgraph BG["Docker — blue/green"]
RT["Router"] --> GW["API Gateway<br/>seat-based node assignment"]
end
subgraph SLOTS_S["Native service — launchd a/b slots"]
SA["slot a<br/>CoreML parser"]
SB["slot b<br/>CoreML parser"]
end
subgraph MON["Monitoring"]
ALLOY1["Alloy"] --> LOKI["Loki"]
PROM["Prometheus"] --> GRAF["Grafana"]
LOKI --> GRAF
end
end
subgraph MINI["Mac mini"]
subgraph SLOTS_M["Native service — launchd a/b slots"]
MA["slot a<br/>CoreML parser"]
MB["slot b<br/>CoreML parser"]
end
ALLOY2["Alloy"]
end
DISCORD["Discord Community"]
OPERATOR["Operator"] -->|"review reports<br/>publish notices"| ADMIN
ADMIN --> FN
APP -->|"load app & ONNX models"| PAGES
APP -->|"send reports"| FN
APP -->|"remote frames · VP8 1 Hz"| TUNNEL
TUNNEL --> RT
GW -->|"admit & infer<br/>(active generation)"| SLOTS_S
GW -->|"admit & infer<br/>via SSH tunnel"| SLOTS_M
BOT --> D1
BOT -->|"issue invite codes<br/>publish patch notes"| DISCORD
BOT -.->|"poll release feed"| PAGES
ALLOY2 -.->|"ship event logs<br/>via SSH tunnel"| LOKI
PROM -.->|scrape| GW
classDef clientZone stroke:#1d6ff2,stroke-width:2px,fill:none
classDef cfZone stroke:#f38020,stroke-width:2px,fill:none
classDef studioZone stroke:#2da44e,stroke-width:2px,fill:none
classDef miniZone stroke:#8250df,stroke-width:2px,fill:none
class CLIENT clientZone
class CF cfZone
class STUDIO studioZone
class MINI miniZone
- 원격 인식은 무거운 parser 연산만 전용 서버로 오프로드하는 선택 기능입니다(초대 코드 기반). 게이트웨이는 각 노드의 실시간 좌석 현황을 보고 배정하며, 노드마다 a/b 두 세대를 함께 띄워 무중단 롤링 업데이트로 교체합니다.
- 두 노드의 이벤트 로그는 Alloy가 라벨을 정제해 Loki로 모으고, Grafana 대시보드에서 함께 조회합니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 스킬 알림 (정밀) | 버프칸을 분석해 솔 야누스·에르다 파운틴 등 설치기 재설치 시점을 감지 |
| 룬 알림 | 미니맵에서 룬 출현을 CNN으로 감지 |
| 사냥 멈춤 알림 | 경험치·쿨타임 변화가 멈추면 알림 |
| 버프 종료 알림 | 유니온의 부·행운, 물약, 경험치 쿠폰 종료 시점 감지 |
| 특수 코어 · 부스터 종료 | 쿨타임/판독 기반 카운트다운 알림 |
| 울티마 스쿼드 알림 | 장비 가방·보스 등장 화면 감지 |
| PiP 타이머 | 게임 위에 항상 떠 있는 소형 타이머 창 |
| 제보 · 트러블슈터 | 감지 결과 제보(동의 기반)와 저장 샘플 진단·판정 리플레이 도구 |
| 원격 인식 | 무거운 parser 연산만 전용 서버로 오프로드 — 저사양·CPU 모드 사용자 지원 (초대 코드 기반) |
| 저장소 | 역할 |
|---|---|
maple-timer | 웹앱 본체 (Cloudflare Pages) |
maple-timer-api | 원격 인식 게이트웨이 · 운영 API (Docker blue/green, 무중단 a/b 롤링) |
maple-timer-remote-recognition | 네이티브 추론 서비스 (CoreML/ONNX, 2노드 좌석 풀) |
maple-timer-discord | 커뮤니티 봇 — 초대 코드 발급, 패치노트 자동 게시, 문의 채널 |
maple-feedback-desk-operational-status | 관리자 웹 — 문의·제보 처리, 운영 공지 편집 |
maple-lab-* | 모델 학습 랩 — 버프 아이콘 추출/매칭, 룬 감지, 쿨다운 OCR |
| 영역 | 기술 |
|---|---|
| Frontend | React, TypeScript, Vite, onnxruntime-web (WebGPU/WASM), Web Workers |
| Edge | Cloudflare Pages · Functions · Workers · D1 |
| Gateway | Node.js, Docker blue/green, 좌석 기반 동적 노드 배정 |
| Native | Python, ONNX Runtime (CoreML), numba 전처리, launchd a/b 슬롯 |
| ML | YOLOv8n 버프 감지, CenterNet/Cascade 룬 감지, 자체 OCR — 전 모델 자체 학습 |
| Observability | Grafana, Loki, Prometheus, Alloy |