WEBVTT

00:00:01.373 --> 00:00:04.722
사람들은 보통 움직임을
시각적인 것으로 생각합니다.

00:00:05.889 --> 00:00:10.977
만약 제가 지금 말하는 도중 무대를 
가로질러 걷거나 손동작을 취하면

00:00:10.977 --> 00:00:13.238
여러분은 그 움직임을 
볼 수 있습니다.

00:00:14.255 --> 00:00:16.737
하지만 중요한 의미를 갖는 움직임들 중 


00:00:16.737 --> 00:00:20.057
그 크기가 매우 미세해서 우리
눈에 분별하기 어려운 것들도 있습니다.

00:00:20.057 --> 00:00:24.508
우리는 지난 몇 년에 걸쳐
인간이 보지 못하는 이 움직임을

00:00:24.508 --> 00:00:27.865
카메라로는 식별 할 수 있다는 
사실을 알아냈습니다.

NOTE Paragraph

00:00:28.305 --> 00:00:29.856
어떤 것인지 직접 보여드리죠.

00:00:30.717 --> 00:00:34.339
왼쪽 화면은 사람 손목의 동영상입니다.

00:00:34.339 --> 00:00:37.486
오른편에는 잠자는 
아기 동영상이 있어요.

00:00:37.486 --> 00:00:40.632
하지만 이것들이 동영상이라고
말씀드리지 않았다면

00:00:40.632 --> 00:00:44.393
여러분들은 두 개의 보통 사진을
보고 있다고 생각하실 수 있습니다.

00:00:44.393 --> 00:00:46.065
왜냐하면 두 영상 모두

00:00:46.065 --> 00:00:49.112
정지해 있는 것처럼 보이거든요.

00:00:50.175 --> 00:00:54.060
하지만 여기에는 아주 미세한
움직임이 일어나고 있습니다.

00:00:54.060 --> 00:00:56.452
만약 여러분이 왼쪽 사진의 
손목을 만질 수 있다면

00:00:56.452 --> 00:00:58.448
맥박을 느낄 수 있을 것입니다.

00:00:58.448 --> 00:01:00.933
또 만약 오른쪽의 아이를 안아 본다면

00:01:00.933 --> 00:01:03.324
아이가 숨을 쉴 때마다 
가슴이 오르락 내리락

00:01:03.324 --> 00:01:04.714
하는 것을 느낄 수 있을 것입니다.

00:01:05.762 --> 00:01:09.338
보시는 것과 같은 움직임들은
우리에게 중요한 정보를 제공합니다.

00:01:09.338 --> 00:01:12.681
하지만 대부분은 육안으로 
식별하기에 매우 미세합니다.

00:01:12.681 --> 00:01:14.957
그래서 육안으로 관찰하는 대신

00:01:14.957 --> 00:01:17.857
촉각을 통해 직접 만져보고 느낍니다.

NOTE Paragraph

00:01:18.997 --> 00:01:20.262
하지만 몇 년 전

00:01:20.262 --> 00:01:24.667
MIT의 제 동료들이 "모션 마이크로 
스콥" 이라는 걸 개발했습니다.

00:01:24.667 --> 00:01:29.051
이 소프트웨어는 영상의 
미세한 움직임을 찾아내

00:01:29.051 --> 00:01:32.613
우리가 볼 수 있을 만큼의 크기로
그 움직임을 증폭시켜줍니다.

00:01:33.416 --> 00:01:36.899
왼쪽 영상에 이 소프트웨어를
적용해 보면

00:01:36.899 --> 00:01:40.149
손목의 맥박을 눈으로 볼 수 있습니다.

00:01:40.149 --> 00:01:41.844
우리가 만약 이 맥박을 센다면

00:01:41.844 --> 00:01:44.199
이 사람의 심박수를 알아낼 수 있습니다.

00:01:45.095 --> 00:01:48.160
같은 소프트웨어를 
오른쪽 영상에 사용해 보았습니다.

00:01:48.160 --> 00:01:51.387
아이가 숨쉬는 것을 
눈으로 볼 수 있게 해주고,

00:01:51.387 --> 00:01:55.524
직접 만지지 않고도 아기의 호흡을
관찰할 수 있습니다.

NOTE Paragraph

00:01:56.884 --> 00:01:59.962
이러한 기술은 그 영향력이
매우 엄청납니다.

00:01:59.962 --> 00:02:03.539
보통 우리가 촉각을 
통해 느끼는 현상들을

00:02:03.539 --> 00:02:08.076
우회적인 방법인 시각적으로 
경험하게 해주기 때문입니다.

NOTE Paragraph

00:02:08.864 --> 00:02:13.275
몇 년전 저는 이 소프트웨어 
개발자들과 함께 일하기 시작했습니다.

00:02:13.275 --> 00:02:16.632
그리고 미친 것처럼 들리는
일을 시도해 보기로 했습니다.

00:02:16.632 --> 00:02:17.912
"우리가 생각하기에,

00:02:17.922 --> 00:02:22.935
이 소프트웨어를 통해 미동을
시각화하는 것은 매우 멋진 일이며

00:02:22.935 --> 00:02:27.160
이는 다시말해 촉각의 역할을 연장한 
것이라 할 수 있지 않은가.

00:02:27.170 --> 00:02:32.018
그렇다면 이와 같은 기술을 통해
듣는 능력을 확장해보면 어떨까?"

00:02:32.018 --> 00:02:37.173
만약 이 영상 증폭 기술을 이용해
소리의 진동을 촬영 할 수 있다면요?

00:02:37.173 --> 00:02:40.000
소리의 진동 역시 아주 미세한
움직임이라고 할 수 있잖아요.

00:02:40.000 --> 00:02:43.796
그리고 우리가 눈으로 볼 수 있는 것을
소리로 변환해 본다면요?

NOTE Paragraph

00:02:44.056 --> 00:02:46.207
다소 이상한 생각처럼 보이겠네요.

00:02:46.207 --> 00:02:48.793
여러분을 위해 다른 관점으로
설명해 드리겠습니다.

00:02:49.523 --> 00:02:51.171
일반적인 마이크의 원리는

00:02:51.191 --> 00:02:56.220
내부의 진동판의 움직임을
전기신호로 변환하도록 되어있는데

00:02:56.220 --> 00:03:00.358
진동판은 소리에 반응하여
움직이도록 설계되었습니다.

00:03:00.358 --> 00:03:05.065
이 움직임은 기록할 수도 있고
소리로 변환되어 읽히기도 합니다.

00:03:05.065 --> 00:03:09.403
소리는 사물을 진동시킬 수 있지만,

00:03:09.403 --> 00:03:14.883
우리 눈으로는 이 진동이 매우 
미묘하고 빨라서 확인하기 어렵죠.

NOTE Paragraph

00:03:14.883 --> 00:03:18.341
그렇다면 우리가 고속 카메라로
영상을 기록하고

00:03:18.341 --> 00:03:23.477
이 소프트웨어를 이용해 카메라로 찍은
아주 작은 미동을 추출해 낸뒤

00:03:23.487 --> 00:03:28.561
어떤 소리가 그 진동을 만들었는지
분석하면 어떨까요?

00:03:29.249 --> 00:03:35.308
먼거리의 사물을 보는 것 만으로도
소리를 알아낼 수 있도록 해주지 않을까.

00:03:37.080 --> 00:03:39.263
그래서 저희가 시도해 보았습니다.

00:03:39.263 --> 00:03:41.190
이것이 저희가 한 실험 중 하나인데요,

00:03:41.190 --> 00:03:44.139
화면 오른쪽에 화분을 갖다 놓고

00:03:44.139 --> 00:03:46.577
근처의 스피커에 음악을 크게 틀어논 뒤

00:03:46.577 --> 00:03:50.106
고속카메라로 촬영해 보았습니다.

NOTE Paragraph

00:03:50.275 --> 00:03:58.465
(음악 : 떴다떴다 비행기)
-스피커를 통해 음악이 나옴-

NOTE Paragraph

00:03:59.820 --> 00:04:02.644
이것이 저희가 촬영한 영상입니다.

00:04:02.644 --> 00:04:06.568
이 영상은 초당 수천 프레임의 
속도로 기록되었지만,

00:04:06.568 --> 00:04:08.890
여러분이 아주 가까이서 본다 해도

00:04:08.890 --> 00:04:10.841
그냥 가만히 있는

00:04:10.841 --> 00:04:13.906
나뭇잎들만 보이실 겁니다.

00:04:13.906 --> 00:04:19.173
왜냐하면 이 나뭇잎들의 움직인 거리는
마이크로미터 정도로

00:04:19.173 --> 00:04:23.379
1 센티미터의 천분의 일 입니다.

00:04:23.379 --> 00:04:29.215
화면의 1 화소를 백분의 일에서
천분의 일로 나눈 정도입니다.

00:04:29.231 --> 00:04:32.768
그러니 여러분 마음껏 째려보세요.

00:04:32.768 --> 00:04:36.103
그런다해도 이렇게 미세한 움직임은
눈으로 분별하기 어렵습니다.

00:04:37.667 --> 00:04:41.824
하지만 이 작은 움직임은
육안으로는 자각하기 어려운 것이지만

00:04:41.824 --> 00:04:44.633
숫자적으로는 그 의미가
충분히 있는 것으로 드러났어요.

00:04:44.633 --> 00:04:46.635
왜냐하면 제대로 된 알고리듬을 통해

00:04:46.635 --> 00:04:49.752
무음의 정지해 있는 듯한 
동영상을 찍은 뒤

00:04:49.752 --> 00:04:52.769
그 영상으로부터 들으시는 소리를
복원해 낼 수 있었기 때문입니다.

NOTE Paragraph

00:04:52.769 --> 00:05:00.074
(음악: 떴다떴다 비행기)

NOTE Paragraph

00:05:00.074 --> 00:05:05.902
(박수)

NOTE Paragraph

00:05:10.058 --> 00:05:11.997
이것이 어떻게 가능하냐고요?

00:05:11.997 --> 00:05:16.341
이 미세한 움직임을 통해 이렇게나
방대한 정보를 얻을 수 있냐고요?

00:05:16.341 --> 00:05:21.702
이 나뭇잎이 1 마이크로미터만큼
움직인다고 합시다.

00:05:21.702 --> 00:05:26.010
그리고 그것이 천만분의 1 화소만큼의
이미지가 이동했다고 합시다.

00:05:27.269 --> 00:05:29.841
그리 큰 숫자 같지는 않아보입니다.

00:05:29.841 --> 00:05:31.837
하지만 단일 프레임의 비디오는

00:05:31.837 --> 00:05:35.094
백만개에 가까운 화소로 이루어져있고

00:05:35.094 --> 00:05:38.548
전체 영상에 걸쳐 이를 모두 합치면 
우리가 볼 수 있는

00:05:38.548 --> 00:05:40.846
아주 작은 움직임이 됩니다.

00:05:40.846 --> 00:05:43.469
그런후엔 이 천분의 1 화소가

00:05:43.469 --> 00:05:46.244
점층적으로 더해져 어떤
의미있는 움직임으로 바뀝니다.

NOTE Paragraph

00:05:46.870 --> 00:05:50.505
개인적으로는, 우리가 밝혀낸 
이 사실에 대해 몹시 흥분했습니다.

00:05:50.505 --> 00:05:52.825
(웃음)

00:05:52.825 --> 00:05:56.078
하지만 제대로 된 알고리듬을 적용했어도

00:05:56.078 --> 00:05:59.695
아직까지 이 퍼즐의 매우 중요한 조각이
없었습니다.

00:05:59.695 --> 00:06:03.299
보시다 시피 많은 요소들이
언제, 어떻게 이 기술이

00:06:03.299 --> 00:06:05.296
잘 작동할 것인가에 대해 
영향을 끼칩니다.

00:06:05.296 --> 00:06:08.500
측정하려는 사물과 그 거리,

00:06:08.500 --> 00:06:10.894
어떤 카메라와 렌즈를 사용 할 지,

00:06:10.894 --> 00:06:15.835
얼만큼의 빛을 사물에 노출해야 할 지
음향은 얼마나 커야 하는지 말이죠

00:06:15.945 --> 00:06:19.320
그리고 제대로 된 알고리즘을 
이용할지라도

00:06:19.320 --> 00:06:22.710
초기에 실행된 실험에서는 
깊은 주의를 기울여야 했습니다.

00:06:22.710 --> 00:06:25.102
만약 이 중 하나라도 
잘못된 가정이 있었다면

00:06:25.102 --> 00:06:27.470
무엇이 문제인지 알아낼 방법이
없었기 때문입니다.

00:06:27.470 --> 00:06:30.117
아마도 그냥 시끄러운 소음만 
결과물로 얻었겠죠.

00:06:30.117 --> 00:06:33.437
그래서 많은 초기의 실험들은
다음과 같습니다.

00:06:33.437 --> 00:06:35.643
여기 제가 있습니다.

00:06:35.643 --> 00:06:39.683
화면아래 왼쪽에
초고속 카메라가 언뜻 보이시죠

00:06:39.683 --> 00:06:41.866
감자칩 과자봉지를 비추고 있습니다.

00:06:41.866 --> 00:06:44.815
이 모든 것을 비추는 것이
밝은 이 램프 빛입니다.

00:06:44.815 --> 00:06:49.180
제가 말씀드렸듯이 초기 실험에서는 
모든 것에 대해 매우 조심스러웠습니다.

00:06:49.180 --> 00:06:51.688
어떻게 진행되었는지 보여드릴게요.

NOTE Paragraph

00:06:51.688 --> 00:06:55.449
셋, 둘, 하나, 시작

00:06:55.449 --> 00:07:00.836
"떴다 떴다 비행기!
날아라, 날아라! "

NOTE Paragraph

00:07:00.836 --> 00:07:05.336
(웃음)

NOTE Paragraph

00:07:05.336 --> 00:07:08.150
맞아요 이 실험은 정말이지
우스꽝스러워 보입니다.

00:07:08.150 --> 00:07:09.938
(웃음)

00:07:09.938 --> 00:07:12.283
그러니까 저는 과자봉지에다 
대고 소리를 지르고

00:07:12.283 --> 00:07:13.834
(웃음)

00:07:13.834 --> 00:07:15.951
엄청나게 밝은 조명을 쏘아대서

00:07:15.951 --> 00:07:20.560
말 그대로 첫번째 실험한 과자봉지를
녹여버릴 정도였습니다. (웃음)

00:07:20.560 --> 00:07:23.799
하지만 우스꽝스럽게 보이는 만큼

00:07:23.799 --> 00:07:25.587
그것은 매우 중요한 실험이었어요.

00:07:25.587 --> 00:07:28.513
왜냐하면 저희는 음향복원에
성공했기 때문입니다.

NOTE Paragraph

00:07:28.513 --> 00:07:33.225
(오디오) 떳다떳다 비행기!
날아라 날아라!

NOTE Paragraph

00:07:33.225 --> 00:07:36.993
(박수)

NOTE Paragraph

00:07:36.993 --> 00:07:40.024
그리고 이는 정말이지 막대한
중요성을 띕니다.

00:07:40.024 --> 00:07:43.304
왜냐하면 이 실험이 최초로 
무음의 동영상에서

00:07:43.304 --> 00:07:45.765
인간이 말하는 소리를 복원해 
낸 사례이기 때문입니다.

00:07:45.765 --> 00:07:48.156
이 실험을 기반으로

00:07:48.156 --> 00:07:52.027
우리는 점차 실험에 변형을 
시도했습니다.

00:07:52.106 --> 00:07:55.911
다양한 사물을 이용하거나
촬영 거리를 더 멀리 조정하고

00:07:55.911 --> 00:07:59.191
더 적은 양의 빛과
더 작은 소리를 이용하기도 했습니다.

00:07:59.887 --> 00:08:02.761
이 다양한 실험결과들을 분석하며

00:08:02.761 --> 00:08:06.103
이 기법의 허용 한도를 
이해하게 되었습니다.

00:08:06.103 --> 00:08:08.333
왜냐하면 우리가 이 한도를
이해한 뒤에는

00:08:08.333 --> 00:08:10.679
그 허용 한도를 초월해 
볼 수 있기 때문입니다.

NOTE Paragraph

00:08:10.679 --> 00:08:13.510
그래서 다음과 같은
실험을 하게 되었습니다.

00:08:13.510 --> 00:08:16.599
또 다시 저는 과자봉지에다 대고
이야기를 합니다.

00:08:16.599 --> 00:08:21.429
하지만 이번에는 카메라를 
4.5 미터 정도의 거리로 옮기고

00:08:21.429 --> 00:08:24.262
방음이 되는 유리창 뒤에
설치하였습니다.

00:08:24.262 --> 00:08:27.065
빛이라고는 자연광이 전부입니다.

00:08:28.529 --> 00:08:31.324
자 이것이 저희가 찍은 동영상 입니다.

00:08:32.450 --> 00:08:37.009
방음창 안에 있는 과자봉지 옆에서 
들리는 소리는 다음과 같습니다.

NOTE Paragraph

00:08:37.009 --> 00:08:42.047
(오디오) 떳다 떳다 비행기 
날아라 날아라

00:08:42.047 --> 00:08:47.666
높이높이 날아라 우리비행기

NOTE Paragraph

00:08:47.666 --> 00:08:51.683
그리고 이것이 우리가 
방음창 밖에서 찍은

00:08:51.683 --> 00:08:54.028
동영상에서 복원해 낸 음향입니다.

NOTE Paragraph

00:08:54.028 --> 00:08:58.463
(음성) 떴다 떴다 비행기 
날아라 날아라

00:08:58.463 --> 00:09:03.920
높이높이 날아라 우리비행기

NOTE Paragraph

00:09:03.920 --> 00:09:10.421
(박수)

NOTE Paragraph

00:09:10.421 --> 00:09:13.963
이 허용 한도를 추월해보고자
여러가지 다른 방법들도 시도했습니다.

00:09:13.963 --> 00:09:16.251
다음은 좀 더 작은 소리를 
이용한 실험입니다.

00:09:16.251 --> 00:09:19.871
노트북 컴퓨터에 연결한 이어폰을
촬영한 것으로

00:09:19.871 --> 00:09:23.981
저희의 목표는 이어폰에서 흘러나오는
음악을 복원해 내는 것이었습니다.

00:09:23.981 --> 00:09:26.280
물론 플라스틱 이어폰이 찍힌

00:09:26.280 --> 00:09:28.787
이 동영상은 무음입니다.

00:09:28.787 --> 00:09:30.970
이 실험의 결과는 정확도가 매우 높아

00:09:30.970 --> 00:09:33.951
샤잼(Shazam)어플을 통해 음악찾기를 
할 수 있을 정도였어요.

00:09:33.951 --> 00:09:35.842
(웃음)

NOTE Paragraph

00:09:37.191 --> 00:09:47.225
(음악: "언더 프레셔" - 퀸)

NOTE Paragraph

00:09:49.615 --> 00:09:54.584
(박수)

NOTE Paragraph

00:09:54.584 --> 00:09:59.135
다음은 다른 종류의 장비를 사용해서 
허용 한도를 시험해 보기도 했습니다.

00:09:59.135 --> 00:10:01.596
지금까지 제가 보여드린 실험결과들은

00:10:01.596 --> 00:10:03.918
초고속 카메라를 사용한 것인데

00:10:03.918 --> 00:10:06.797
이 카메라는 우리가 가진 
핸드폰 카메라보다

00:10:06.797 --> 00:10:08.724
100 배나 빠른 녹화가 가능합니다.

00:10:08.724 --> 00:10:11.533
하지만 저희는 보통의 카메라를 가지고도

00:10:11.533 --> 00:10:13.763
이를 구현할 수 있는 테크닉을 
알아냈습니다.

00:10:13.763 --> 00:10:17.832
이른바 "롤링셔터"라 불리우는 
효과를 이용한 것인데요

00:10:17.832 --> 00:10:22.630
많은 카메라들이 영상을 한 번에 
한 줄씩 기록합니다.

00:10:22.630 --> 00:10:28.332
만약 한 장면 촬영시 사물이 움직이면

00:10:28.344 --> 00:10:31.061
각 줄 사이 시간차가 생기게 됩니다.

00:10:31.061 --> 00:10:34.218
이 때문에 약간의 인위적 변형이
일어나게 되고

00:10:34.218 --> 00:10:37.701
이것이 동영상 각 프레임에 남아 
기록됩니다.

00:10:37.701 --> 00:10:41.887
우리는 알고리듬을 변형하여
이 인위적 변형을 분석한 결과

00:10:41.887 --> 00:10:46.122
이 동영상으로부터 음향을 
복원해낼 수 있었습니다.

00:10:46.122 --> 00:10:48.034
이것이 저희가 한 실험입니다.

00:10:48.034 --> 00:10:49.729
보시는 것은 사탕봉지이고요

00:10:49.729 --> 00:10:51.470
주변에 있는 스피커에서 큰 소리로

00:10:51.470 --> 00:10:54.442
종전과 같은 "떳다 떳다 비행기" 
음악이 흘러나옵니다.

00:10:54.442 --> 00:10:58.645
하지만 이번에는 시중에서
구입한 일반 카메라를 사용했습니다.

00:10:58.645 --> 00:11:01.819
잠시 후 저희가 복원한 소리를 
들려드릴텐데요

00:11:01.819 --> 00:11:03.869
이번에는 약간 뒤틀린 듯한
소리를 들으실 것입니다.

00:11:03.869 --> 00:11:06.705
하지만 한 번 들어보시고
무슨 음악인지 알 수 있는 지 보세요.

NOTE Paragraph

00:11:07.723 --> 00:11:23.406
(오디오: "떳다떳다 비행기")

NOTE Paragraph

00:11:25.527 --> 00:11:28.992
소리는 뒤틀린 듯하지만
주목하실 점은

00:11:28.992 --> 00:11:33.378

우리가 밖에 나가 하이마트 같은 데서

00:11:33.378 --> 00:11:36.004
손쉽게 구할 수 있는 것들로

00:11:36.004 --> 00:11:39.128
이러한 기술의 구현이 가능하다는
것입니다.

NOTE Paragraph

00:11:39.128 --> 00:11:40.485
그럼 이제

00:11:40.485 --> 00:11:42.459
많은 사람들이 이 실험결과를 보고는

00:11:42.459 --> 00:11:45.872
즉각적으로 "감시카메라"를 떠올립니다.

00:11:45.872 --> 00:11:48.287
네 맞아요.
누군가를 감시하기 위해

00:11:48.287 --> 00:11:52.420
이 기술을 사용한 다는 것을
상상하기란 그리 어렵지 않습니다.

00:11:52.420 --> 00:11:56.367
하지만 현재에도 꽤 수준높은
감시카메라와 장비들이

00:11:56.367 --> 00:11:57.946
많이 있다는 것을 염두에 두십시요.

00:11:57.946 --> 00:12:00.036
사실, 많은 사람들이 레이저를 이용한

00:12:00.036 --> 00:12:02.835
원거리 도청을 
수십년간이나 해왔습니다.

00:12:03.978 --> 00:12:06.003
하지만 여기서 새로운 점

00:12:06.003 --> 00:12:07.443
정말로 다른 점은

00:12:07.448 --> 00:12:11.538
우리는 이제 사물의 진동을 
시각화 할 수 있는 방법이 생겼고

00:12:11.538 --> 00:12:15.071
그 기술이 세상을 다른 눈으로 볼 수
있게 해준다는 겁니다.

00:12:15.071 --> 00:12:20.551
또한 소리를 제어하여 진동을
일으키는 요소가 무엇인지 뿐 아니라

00:12:20.551 --> 00:12:24.480
사물 그 자체의 성질에
대해서도 알 수 있게 해줍니다.

00:12:24.480 --> 00:12:26.548
그래서 저는 한발짝 물러나

NOTE Paragraph

00:12:26.548 --> 00:12:28.558
우리가 동영상을 이용하는 용도가


00:12:28.558 --> 00:12:31.017
어떻게 달라질 수 있는지에 대해 
생각해 보고 싶어요.

00:12:31.017 --> 00:12:34.470
왜냐하면 우리는 주로 어떤 것들을
보기 위해 동영상을 이용하는데

00:12:34.470 --> 00:12:36.792
제가 보여드린 것 처럼 영상을 통해 


00:12:36.792 --> 00:12:38.649
그것이 내는 소리를 
들을 수도 있기 때문입니다.

00:12:38.649 --> 00:12:42.620
하지만 사물의 성질에 대해
알 수 있는 다른 방법이 있습니다.

00:12:42.620 --> 00:12:44.895
바로 직접 작동해 보는 것입니다.

00:12:44.895 --> 00:12:48.436
우리는 사물을 밀기도 붙잡기고 하고
찌르거나 당겨보기도 합니다.

00:12:48.436 --> 00:12:51.187
흔들어보고 어떻게 반응하는지
살피기도 합니다.

00:12:51.187 --> 00:12:55.460
이것은 아직까지도 우리가 
동영상으로 할 수 없는 것입니다.

00:12:55.460 --> 00:12:57.596
적어도 지금까지 알 던 바로는 말이죠.

00:12:57.596 --> 00:12:59.546
자 그럼 새로운 프로젝트를 
보여드리겠습니다.

00:12:59.546 --> 00:13:02.213
이는 몇달전에 나온 아이디어를
기반으로 한 것인데,

00:13:02.213 --> 00:13:05.514
실제로 오늘 처음으로 대중에게
공개하는 것입니다.

00:13:05.514 --> 00:13:10.877
동영상의 미동을 이용한
기본이론을 전제로

00:13:10.877 --> 00:13:15.358
사물이 우리와 상호 작용 하는
방식을 포착한 것인데요,

00:13:15.358 --> 00:13:18.132
이들이 우리에게 어떻게
반응 하는지 알 수 있습니다.

NOTE Paragraph

00:13:19.120 --> 00:13:20.884
이것이 사물입니다.

00:13:20.884 --> 00:13:24.716
이 실험의 경우 사람모양의
철사로 만든 인형입니다.

00:13:24.716 --> 00:13:27.804
일반 카메라로 이 사물을
촬영합니다.

00:13:27.804 --> 00:13:29.928
카메라 자체는 별로 
특이할 것이 없습니다.

00:13:29.928 --> 00:13:32.889
사실 이전에 제 핸드폰 카메라로
실험하기도 했습니다.

00:13:32.889 --> 00:13:35.141
우리는 사물의 진동을 
관찰해 보고자 하는데

00:13:35.141 --> 00:13:36.274
그러기 위해서

00:13:36.274 --> 00:13:39.620
사물이 놓여진 표면을 
세게 두들겨 봅니다.

00:13:39.620 --> 00:13:41.758
촬영하는 동안 말입니다.

NOTE Paragraph

00:13:47.398 --> 00:13:50.839
그렇습니다. 
우리가 표면을 두들기는 동안 찍은

00:13:50.839 --> 00:13:53.205
5초 길이의 일반적인 동영상 입니다.

00:13:53.205 --> 00:13:56.718
진동이 포착된 이 영상을 이용해

00:13:56.718 --> 00:14:01.262
이 사물의 구조와 물질적 특징이
어떤 것인지

00:14:01.262 --> 00:14:06.096
그 정보를 이용하여 직접 사물을 
조작해 볼 수 있습니다.

00:14:12.866 --> 00:14:15.519
자 이것이 우리가 만든 것입니다.

00:14:15.519 --> 00:14:17.748
보시기에는 평범한 사진 같습니다.

00:14:17.748 --> 00:14:20.859
하지만 이것은 사진도 동영상도
아닙니다.

00:14:20.859 --> 00:14:23.227
왜냐하면 지금 제가 
마우스를 갖다대서

00:14:23.227 --> 00:14:26.086
이 사물을 움직여 볼 수 
있기 때문입니다.

00:14:32.936 --> 00:14:34.579
보시는 것은

00:14:34.579 --> 00:14:37.875
이전에는 보지 못했던 
힘을 가할때 이 사물이

00:14:37.875 --> 00:14:42.073
어떻게 반응하는 지를 보여주는 
시뮬레이션입니다.

00:14:42.073 --> 00:14:45.706
오직 5초짜리 일반 동영상을 가지고
만들어낸 것 입니다.

NOTE Paragraph

00:14:47.249 --> 00:14:51.964
(박수)

NOTE Paragraph

00:14:57.421 --> 00:15:00.648
이것은 엄청난 영향력을 지닌
세상을 보는 방법입니다.

00:15:00.648 --> 00:15:02.660
왜냐하면 이로써 사물이
새로운 상황에 대해

00:15:02.660 --> 00:15:05.443
어떻게 반응할지 예측할 수 있게 해주기
때문입니다.

00:15:05.443 --> 00:15:08.916
예를들어 보죠. 
여러분이 낡은 다리를 보고

00:15:08.916 --> 00:15:12.443
자동차로 그 다리를 건널 때에

00:15:12.443 --> 00:15:15.276
그 다리가 잘 버틸지를 
궁금해 할 수 있습니다.

00:15:15.276 --> 00:15:18.480
이러한 질문은 누구라도 
그 답을 알고 싶어 하는 것입니다.

00:15:18.480 --> 00:15:21.980
실제로 운전해서 다리를 
건너기 전에 말입니다.

00:15:21.988 --> 00:15:25.260
물론 앞서 소개해드린 
음원복원 기술처럼

00:15:25.260 --> 00:15:27.722
이 기술에도 한계점이 있겠지만

00:15:27.722 --> 00:15:30.903
우리가 예상치 못한 많은 상황에서도

00:15:30.903 --> 00:15:32.778
이 기술이 작동한다는 것을 
확인하였습니다.

00:15:32.778 --> 00:15:35.546
특히 더 긴 길이의 동영상을 
이용하면 말입니다.

NOTE Paragraph

00:15:35.546 --> 00:15:38.054
보시는 동영상은 제 아파트 앞


00:15:38.054 --> 00:15:40.353
화단을 촬영한 것입니다.

00:15:40.353 --> 00:15:43.441
이 나뭇가지에 그 어떤 것도 
하지 않았습니다.

00:15:43.441 --> 00:15:46.146
1 분정도 길이의 촬영만으로도


00:15:46.146 --> 00:15:49.524
약한 바람에 의한 진동이 포착되었고

00:15:49.524 --> 00:15:53.111
이 화단에 대해 충분한 정보를 얻어
시뮬레이션을 만들어 볼 수 있었습니다.

00:15:55.270 --> 00:16:01.412
(박수)

00:16:01.412 --> 00:16:04.384
영화감독에게 이 이미지를
준다고 상상해 보세요.

00:16:04.384 --> 00:16:06.103
이 장면이 찍히고 난 후에

00:16:06.103 --> 00:16:11.025
바람의 강도와 방향을 
조정할 수 있겠죠.

00:16:12.810 --> 00:16:17.345
보시는 것은 걸려 있는
커튼을 촬영한 것 입니다.

00:16:17.345 --> 00:16:21.474
동영상에는 눈으로 볼 수 있는
큰 움직임이 없습니다.

00:16:21.474 --> 00:16:24.399
하지만 2분짜리 영상을 촬영함으로써

00:16:24.399 --> 00:16:26.837
방안의 자연풍이 만들어내는

00:16:26.837 --> 00:16:31.249
아주 미세한 움직임과 진동을 통해

00:16:31.249 --> 00:16:33.814
다음과 같은 시뮬레이션을
만들 수 있습니다.

NOTE Paragraph

00:16:36.243 --> 00:16:38.609
아이러니하게도

00:16:38.609 --> 00:16:41.697
우리는 이미 가상현실
그래픽을 통해 이런식으로

00:16:41.697 --> 00:16:44.344
직접 조작해 보는 것에 대해 
익숙해져있습니다.

00:16:44.344 --> 00:16:47.641
비디오 게임이나 3D 모델 
같은것이요.

00:16:47.641 --> 00:16:52.045
하지만 현실세계의 실제 사물을


00:16:52.045 --> 00:16:54.862
단순한 동영상을 통해
이러한 정보를 얻어내느 것은

00:16:54.862 --> 00:16:57.705
이전에는 없었던 것으로
매우 큰 잠재력을 지니고 있습니다.

NOTE Paragraph

00:16:58.410 --> 00:17:03.314
자, 여기 이분들은 이 프로젝트에 
애써주신 훌륭한 분들입니다.

00:17:04.057 --> 00:17:09.653
(박수)

NOTE Paragraph

00:17:12.819 --> 00:17:15.876
제가 오늘 보여드린 것은
단지 시작에 불과합니다.

00:17:15.876 --> 00:17:18.099
이러한 영상으로 할 수 있는 일 중


00:17:18.099 --> 00:17:20.961
극히 일부분에 근접했을 뿐입니다.

00:17:20.961 --> 00:17:23.937
이 기술을 통해 우리 주변의 것들을

00:17:23.937 --> 00:17:28.066
새롭게 모색할 수 있는 좀 더 
보편적인 방법을 개발할 것입니다.

00:17:28.066 --> 00:17:29.995
미래에는

00:17:29.995 --> 00:17:32.032
이 기술이 가능케 할

00:17:32.032 --> 00:17:34.418
신나는 모험이 기다리고 있습니다.

NOTE Paragraph

00:17:34.418 --> 00:17:35.585
감사합니다.

NOTE Paragraph

00:17:35.610 --> 00:17:41.717
(박수)