WEBVTT

00:00:01.114 --> 00:00:08.716
지난 수 세기동안 현미경은 우리 삶에 
혁명과도 같은 변화를 가져왔습니다.

00:00:08.716 --> 00:00:14.252
현미경은 사물, 생명체, 구조물의
미시적 세계를 우리에게 보여줬습니다.

00:00:14.252 --> 00:00:17.158
너무 작아서 맨눈으로는 
관찰이 불가능했던 것들을 말이죠.

00:00:17.158 --> 00:00:20.177
현미경은 과학과 기술에 
위대한 공헌을 하였습니다.

00:00:20.177 --> 00:00:23.404
오늘 저는 새로운 형태의 
현미경을 소개하고자 합니다.

00:00:23.404 --> 00:00:25.982
변화된 현미경을 말이죠.

00:00:25.982 --> 00:00:28.884
이 현미경은 일반 현미경과 같은
광학렌즈를 쓰지 않습니다.

00:00:28.884 --> 00:00:30.881
광학렌즈는 작은 대상을 확대해 주지만

00:00:30.881 --> 00:00:35.257
이 현미경은 대신 비디오 카메라와 
영상 처리를 이용해서

00:00:35.257 --> 00:00:40.513
사물이나 사람의 매우 미세한 움직임이나
색의 변화를 보여줍니다.

00:00:40.513 --> 00:00:44.355
너무나 미세해서 맨눈으로는 
관찰이 어려운 그러한 변화들 말이죠.

00:00:44.355 --> 00:00:48.475
덕분에 우리는 완전히 다른 눈으로 
세상을 보게 됩니다.

NOTE Paragraph

00:00:48.475 --> 00:00:50.385
색의 변화란 어떤 의미일까요?

00:00:50.385 --> 00:00:53.217
일례로, 피부는 혈액의 흐름에 따라

00:00:53.217 --> 00:00:55.214
매우 미세한 색의 변화를 보입니다.

00:00:55.214 --> 00:00:57.611
하지만 너무 미세한 변화여서

00:00:57.611 --> 00:00:59.674
우리가 다른 사람들이나

00:00:59.674 --> 00:01:01.925
옆에 있는 사람을 볼 때

00:01:01.925 --> 00:01:05.500
피부색이나 얼굴색의 변화를 
느낄 수 없는 것입니다

00:01:05.500 --> 00:01:09.860
여기 스티브의 비디오를 보시면
정지된 사진처럼 보이죠.

00:01:09.860 --> 00:01:13.720
하지만 새롭고 특별한 현미경으로 보면

00:01:13.720 --> 00:01:16.320
갑자기 완전히 다른 이미지를 보게 됩니다

00:01:16.320 --> 00:01:20.250
여러분이 지금 보시는 것은
스티브의 얼굴색 변화인데

00:01:20.250 --> 00:01:24.686
100배로 확대했기 때문에 
비로소 볼 수 있는 것입니다.

00:01:24.686 --> 00:01:27.953
또 실제로 사람의 맥박이
뛰는 것을 볼 수 있습니다.

00:01:27.953 --> 00:01:31.180
스티브의 심장박동 속도 뿐 아니라

00:01:31.180 --> 00:01:36.535
그의 얼굴에 혈액이 흐르는
양상까지 볼 수 있습니다.

00:01:36.544 --> 00:01:39.175
단순히 맥박을 시각화 하는 것이 아니라

00:01:39.175 --> 00:01:42.646
실제로 심장박동을 복원하고

00:01:42.646 --> 00:01:44.439
심장박동을 측정할 수 있습니다.

00:01:44.439 --> 00:01:48.892
일반 카메라로 환자에
접촉하지 않고도 측정할 수 있습니다.

00:01:48.892 --> 00:01:54.509
여기 보시면, 신생아에게서 얻은
맥박과 심장박동수를 알 수 있습니다.

00:01:54.509 --> 00:01:57.390
일반 DSLR 카메라로
찍은 비디오를 통해서 말이죠.

00:01:57.390 --> 00:01:59.206
우리가 얻은 심박동 수치는

00:01:59.206 --> 00:02:04.017
병원의 표준 모니터에서
얻는 수치만큼 정확합니다.

00:02:04.017 --> 00:02:06.659
심지어 우리가 직접 촬영한 영상이 아닌

00:02:06.659 --> 00:02:09.654
다른 영상으로도 근본적으로 가능합니다.

00:02:09.654 --> 00:02:13.555
그래서 영화 '배트맨 비긴즈'의
한 장면을 가져왔습니다.

00:02:13.555 --> 00:02:15.819
크리스찬 베일의 맥박을 보여드리려구요.

00:02:15.819 --> 00:02:17.281
(웃음)

00:02:17.281 --> 00:02:19.404
아마도 분장을 한 상태일 것입니다.

00:02:19.404 --> 00:02:21.357
여기 조명이 좋은 편은 아니지만

00:02:21.357 --> 00:02:24.308
그래도 영상에서 
배우의 맥박을 추출할 수 있습니다.

00:02:24.308 --> 00:02:26.326
심지어 상당히 잘 보입니다.

NOTE Paragraph

00:02:26.326 --> 00:02:28.246
그렇다면 어떻게 이게 가능할까요?

00:02:28.246 --> 00:02:32.844
저희는 기본적으로 영상에서
기록되어 있는 빛의 변화를 분석합니다.

00:02:32.844 --> 00:02:35.115
동영상의 모든 픽셀에서 말이죠.

00:02:35.115 --> 00:02:36.913
그런 뒤 이런 변화들을 증폭시킵니다.

00:02:36.913 --> 00:02:39.075
우리 눈에 보일 만큼 확대하는 것이죠.

00:02:39.075 --> 00:02:40.977
이 과정에서 까다로운 부분은

00:02:40.977 --> 00:02:43.910
우리가 찾는 이런 변화들이
극도로 미세하다는 점입니다.

00:02:43.910 --> 00:02:46.689
따라서 영상에 있는 노이즈에서 
변화를 분리할 때

00:02:46.689 --> 00:02:50.520
매우 주의를 기울여야만 했습니다.

00:02:50.520 --> 00:02:53.515
그래서 우리는 고도의
영상 처리 기술을 이용하여

00:02:53.515 --> 00:02:57.509
영상에 있는 각 픽셀의
정확한 색상 측정값을 알아낸 후

00:02:57.509 --> 00:03:00.179
시간에 따라 색상이 변화하는 양상을 
정확히 측정해 냅니다.

00:03:00.179 --> 00:03:02.872
그리고 그 변화를 증폭시키죠.

00:03:02.872 --> 00:03:06.852
그렇게 해서 이러한 향상된 영상, 
증폭된 영상을 만들어 내는 것입니다.

00:03:06.852 --> 00:03:09.024
이런 변화를 실제로 보여줍니다.

NOTE Paragraph

00:03:09.024 --> 00:03:13.262
색상의 작은 변화만 보여주지 않고

00:03:13.262 --> 00:03:15.503
미세한 움직임도 보여줍니다.

00:03:15.503 --> 00:03:19.079
왜냐하면 우리 카메라에 기록되는 빛이

00:03:19.079 --> 00:03:21.889
대상의 색이 변할 때만 변하지 않고

00:03:21.889 --> 00:03:24.257
그 움직임에도 반응하기 때문입니다.

00:03:24.257 --> 00:03:27.893
제 딸이 생후 2개월일 때입니다.

00:03:27.893 --> 00:03:30.892
3년 전에 제가 찍은 것인데요.

00:03:30.892 --> 00:03:34.100
처음 부모가 되면
아이가 건강한지 확인하고 싶어합니다.

00:03:34.100 --> 00:03:36.642
아이가 숨은 잘 쉬는지, 
또 살아 있는지도 말이죠.

00:03:36.642 --> 00:03:38.784
그래서 저도 아기 모니터를 설치해서

00:03:38.784 --> 00:03:41.253
아이가 잘 때도 볼 수가 있었죠.

00:03:41.253 --> 00:03:44.780
그리고 이것이 보통의 아기
모니터에서 보이는 모습입니다.

00:03:44.780 --> 00:03:48.462
아이가 자는 것 외에 
다른 정보는 딱히 없습니다.

00:03:48.474 --> 00:03:50.078
관찰할 것이 별로 없죠.

00:03:50.078 --> 00:03:52.902
더 유익하고 유용한 정보가 
있다면 더 좋지 않을까요?

00:03:52.902 --> 00:03:55.892
예를 들면 이렇게 해볼 수 있겠죠.

00:03:55.892 --> 00:04:02.248
아이의 움직임을 촬영하고 
삼십 배로 확대해보았습니다.

00:04:02.248 --> 00:04:06.074
그제서야 제 딸이 진짜로 살아서 
숨쉬고 있다는 걸 분명히 알겠더군요.

00:04:06.074 --> 00:04:08.327
(웃음)

00:04:08.327 --> 00:04:10.249
둘을 나란히 놓고 비교해 봅시다.

00:04:10.249 --> 00:04:12.732
다시 보시면 원래의 비디오에서는

00:04:12.732 --> 00:04:14.368
보이는 것이 별로 없죠.

00:04:14.368 --> 00:04:18.075
하지만 움직임을 확대해보면 
숨쉬는 모습이 확실해집니다.

00:04:18.075 --> 00:04:20.145
이로써 새로운 모션 현미경을 통해

00:04:20.145 --> 00:04:23.768
많은 현상들을 밝혀내고
확대할 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.

00:04:23.768 --> 00:04:28.332
몸 속의 정맥과 동맥이 
고동치는 모습도 볼 수 있고

00:04:28.332 --> 00:04:30.960
눈동자가 흔들흔들 하면서

00:04:30.960 --> 00:04:32.847
끊임없이 움직이는 것도 볼 수 있죠.

00:04:32.847 --> 00:04:34.356
이건 사실은 제 눈인데요.

00:04:34.356 --> 00:04:37.421
제 딸이 태어난 직후에 찍어서

00:04:37.421 --> 00:04:41.623
잠을 충분이 자지 못해서 이렇습니다.
(웃음)

00:04:41.623 --> 00:04:44.339
심지어 사람이 가만히 앉아 있을 때 조차

00:04:44.339 --> 00:04:46.383
많은 정보를 얻어 낼 수 있습니다.

00:04:46.383 --> 00:04:49.912
호흡패턴이나 
작은 얼굴 표정에서 말이죠.

00:04:49.912 --> 00:04:51.537
어쩌면 이러한 움직임을 통해

00:04:51.537 --> 00:04:54.691
사람의 생각이나 감정을 
읽어 낼 수도 있습니다.

00:04:54.691 --> 00:04:57.686
또 기계의 미세한 움직임도 
확대할 수 있을 겁니다.

00:04:57.686 --> 00:04:59.501
엔진의 진동처럼 말이죠.

00:04:59.501 --> 00:05:03.193
기술자들이 기계 문제를
발견하고 진단하는데 도움이 될 겁니다.

00:05:03.193 --> 00:05:07.931
건물과 구조물이 어떻게 바람에
흔들리고 힘에 반응하는지 알 수 있죠.

00:05:07.931 --> 00:05:12.512
이것들은 이미 우리 사회가 다양한 
방법으로 측정할 수 있는 것들입니다.

00:05:12.512 --> 00:05:14.965
하지만 이런 움직임을 측정하는 것과

00:05:14.965 --> 00:05:17.691
무슨 일이 일어나는지 실제로 보는 것은

00:05:17.691 --> 00:05:19.795
완전히 다른 것입니다.

NOTE Paragraph

00:05:19.795 --> 00:05:22.836
그리고 이 신기술을 발견한 이래로

00:05:22.836 --> 00:05:26.789
온라인 상에 다른 이들도 이용하고 
실험해 볼 수 있도록 공개했습니다.

00:05:26.789 --> 00:05:28.664
사용 방법은 매우 간단합니다.

00:05:28.664 --> 00:05:30.708
가지고 계신 영상에도 적용 가능합니다.

00:05:30.708 --> 00:05:33.901
'콴타 리서치'의 공동 연구진은 
심지어 웹사이트를 제작했는데

00:05:33.901 --> 00:05:36.579
여기에 영상을 올려
온라인으로 처리할 수 있습니다.

00:05:36.579 --> 00:05:40.395
그렇기 때문에 컴퓨터 공학이나
프로그래밍에 경험이 없을지라도

00:05:40.395 --> 00:05:43.331
손쉽게 이 새로운 현미경을
시험해 볼 수 있습니다.

00:05:43.331 --> 00:05:45.735
다른 사람들의 활용 사례를

00:05:45.735 --> 00:05:48.470
몇 가지 보여드리겠습니다.

NOTE Paragraph

00:05:48.470 --> 00:05:53.787
Tamez85라는 유튜버의 영상인데요.

00:05:53.787 --> 00:05:55.250
누군지는 모르겠지만

00:05:55.250 --> 00:05:57.595
이분이 우리 코드를 이용해서

00:05:57.595 --> 00:06:01.310
임신 중인 복부의 
작은 움직임을 확대했습니다.

00:06:01.310 --> 00:06:02.912
조금 징그럽네요.

00:06:02.912 --> 00:06:04.525
(웃음)

00:06:04.525 --> 00:06:09.486
어떤 이들은 손에 있는 핏줄의 
박동을 확대해 보기도 했습니다.

00:06:09.486 --> 00:06:13.268
그리고 기니피그가 등장하지 않는다면
진정한 과학이라고 할 수 없죠.

00:06:13.268 --> 00:06:16.658
이 기니피그는 티파니라고 하는데

00:06:16.658 --> 00:06:19.607
어떤 유튜버는 녀석이 모션확대경에 찍힌

00:06:19.607 --> 00:06:22.295
지구 최초의 설치류라고 하더군요.

NOTE Paragraph

00:06:22.295 --> 00:06:24.483
이걸로 예술을 할 수도 있습니다.

00:06:24.483 --> 00:06:27.501
한 예일대 디자인과 학생이 
저에게 보내준 영상입니다.

00:06:27.501 --> 00:06:29.638
이 학생은 친구들이 움직이는 방식에

00:06:29.638 --> 00:06:31.160
차이가 있는지 보고 싶었답니다.

00:06:31.160 --> 00:06:35.369
그래서 모두를 부동자세로 서게 한 뒤
그들의 움직임을 확대했습니다.

00:06:35.369 --> 00:06:38.747
마치 사진에서 
생명이 꽃피는 걸 보는 느낌이죠.

00:06:38.747 --> 00:06:41.180
그리고 여기서 진정 의미있는 부분은

00:06:41.180 --> 00:06:43.476
저희는 아무것도 하지 않았다는 겁니다.

00:06:43.476 --> 00:06:47.330
저희는 단지 세상을 보는 새로운 방법,
새로운 도구를 제공했을 뿐이고

00:06:47.330 --> 00:06:52.462
흥미롭고, 새롭고, 창의적인 사용법은
사람들이 발견한 겁니다.

NOTE Paragraph

00:06:52.462 --> 00:06:54.226
하지만 여기서 멈추지 않았습니다.

00:06:54.226 --> 00:06:57.477
이 도구로 우리는 세상을 
새로운 시각으로 볼 뿐 아니라

00:06:57.477 --> 00:06:59.845
우리의 가능성을 재정립하고

00:06:59.845 --> 00:07:03.026
카메라 활용의 한계를 뛰어넘었습니다.

00:07:03.026 --> 00:07:05.255
저희는 과학자로서
의문을 갖기 시작했습니다.

00:07:05.255 --> 00:07:09.040
어떤 종류의 물리적 현상이
작은 움직임을 만들어내는지 말이죠.

00:07:09.040 --> 00:07:11.943
우리 카메라로 측정할 수 있는 
작은 움직임들 말입니다.

00:07:11.943 --> 00:07:15.944
최근엔 소리에 초점을 두고 있습니다.

00:07:15.944 --> 00:07:18.049
소리는 다들 아시듯이

00:07:18.049 --> 00:07:20.232
기압에 영향을 받아 변화합니다.

00:07:20.232 --> 00:07:23.853
기압파가 어떤 물체에 부딪치면
그 안에서 작은 진동이 만들어지는데

00:07:23.853 --> 00:07:26.385
이것을 우리가 듣고 녹음하는 겁니다.

00:07:26.385 --> 00:07:30.053
그런데 소리도 시각적 움직임을
만들어 낸다는 것이 밝혀졌습니다.

00:07:30.053 --> 00:07:32.886
이 움직임은 눈에는 보이지 않습니다.

00:07:32.886 --> 00:07:35.887
그러나 적절한 과정을 거친
카메라로는 볼 수 있습니다.

00:07:35.887 --> 00:07:37.460
두 가지 예가 있습니다.

00:07:37.460 --> 00:07:40.664
제가 엄청난 가창력을 뽐내고 있죠.

00:07:40.664 --> 00:07:42.698
(노래)

00:07:42.698 --> 00:07:44.134
(웃음)

00:07:44.134 --> 00:07:47.120
제가 흥얼거리는 동안
고속촬영한 제 목의 모습입니다.

00:07:47.120 --> 00:07:48.884
다시 비디오를 가만히 보아도

00:07:48.884 --> 00:07:50.960
보이는 것이 별로 없습니다.

00:07:50.960 --> 00:07:55.292
그러나 움직임을 100배 확대하면
모든 움직임과 파문을 볼 수 있습니다.

00:07:55.292 --> 00:07:58.566
소리를 만들어내는 목에서 말이죠.

00:07:58.566 --> 00:08:01.306
이 신호는 모두 저 비디오 
속에 있는 것들입니다.

NOTE Paragraph

00:08:01.306 --> 00:08:03.976
우리는 가수들이 특정 음에 도달하면

00:08:03.976 --> 00:08:05.439
와인잔을 깰 수 있음을 압니다.

00:08:05.439 --> 00:08:07.204
여기 음을 하나 틀어보겠습니다.

00:08:07.204 --> 00:08:09.730
이 음은 와인잔의 
공명주파수 범위 내에 있고,

00:08:09.730 --> 00:08:11.778
옆에 있는 확성기에서 흘러나옵니다.

00:08:11.778 --> 00:08:16.197
음을 틀고 잔의 움직임을 
250배로 확대해 보면

00:08:16.197 --> 00:08:18.535
잔이 소리에 맞춰서
진동하고 공명하는 모습을

00:08:18.535 --> 00:08:22.105
분명하게 볼 수 있습니다.

00:08:22.105 --> 00:08:24.525
우리가 일상생활에서
흔히 보는 광경은 아니지만

00:08:24.525 --> 00:08:28.054
말도 안되는 생각을 하나
떠올리게 해주었습니다.

00:08:28.054 --> 00:08:33.662
이 과정을 역으로 적용해서 비디오에서 
소리를 도출해 낼 수 있지 않을까?

00:08:33.662 --> 00:08:37.697
음파가 물체에서 만들어내는
미세한 진동을 분석해서

00:08:37.697 --> 00:08:42.474
이 진동을 원래의 소리로 
전환 시킬수 있지 않을까?

00:08:42.474 --> 00:08:46.931
이렇게 하면 일상적인 물건들을 
마이크로 바꿀 수 있습니다.

NOTE Paragraph

00:08:46.931 --> 00:08:49.163
그래서 정말 그렇게 해봤죠.

00:08:49.163 --> 00:08:51.979
자, 여기 탁자 위에 
빈 과자봉지가 하나 있습니다.

00:08:51.979 --> 00:08:54.804
이걸 마이크로 바꿔볼게요.

00:08:54.804 --> 00:08:56.395
비디오카메라로 촬영을 해서

00:08:56.395 --> 00:08:59.623
음파가 만들어 낸 
미세한 움직임을 분석할 겁니다.

00:08:59.623 --> 00:09:02.419
이게 바로 저희가 
실험 공간에 틀었던 소리입니다.

NOTE Paragraph

00:09:02.419 --> 00:09:10.013
(음악: "Mary Had a Little Lamb")

NOTE Paragraph

00:09:10.013 --> 00:09:13.032
그리고 이건 저 과자봉지를 
고속촬영한 영상입니다.

00:09:13.032 --> 00:09:14.306
다시 돌려봐도

00:09:14.306 --> 00:09:17.228
그냥 보기만 해서는
저 비디오에서 무슨 일이 일어나는지

00:09:17.228 --> 00:09:18.706
절대 알 수가 없죠.

00:09:18.706 --> 00:09:21.690
그렇지만 여기 이 소리가 바로
저 비디오의 미세한 움직임을

00:09:21.690 --> 00:09:23.873
분석해서 복구한 것입니다.

NOTE Paragraph

00:09:23.873 --> 00:09:27.972
(음악: "Mary Had a Little Lamb")

NOTE Paragraph

00:09:40.985 --> 00:09:42.961
저는 이것을.... 감사합니다.

00:09:42.961 --> 00:09:47.696
(박수)

00:09:49.878 --> 00:09:52.223
저는 이것을 시각 마이크라고 부릅니다.

00:09:52.223 --> 00:09:55.613
실제로 비디오 신호로부터 오디오 
신호를 추출하는 것입니다.

00:09:55.613 --> 00:09:58.794
여기서 움직임의 규모에 대한 
감을 잡게 도와 드리자면

00:09:58.799 --> 00:10:04.135
꽤 큰 소리여야 저 과자봉지를 겨우
1마이크로미터 움직일 수 있습니다.

00:10:04.135 --> 00:10:06.874
1mm의 1000분의 1이죠.

00:10:06.874 --> 00:10:10.435
이렇게 작은 움직임들은 이제
우리가 추출할 수 있게 되었습니다.

00:10:10.435 --> 00:10:13.678
어떻게 빛이 물체에 반사가 되어

00:10:13.678 --> 00:10:15.814
카메라에 기록되는지를 통해서요.

NOTE Paragraph

00:10:15.814 --> 00:10:19.064
다른 대상, 예를 들면 식물로부터
소리를 복원할 수 있습니다.

NOTE Paragraph

00:10:19.064 --> 00:10:27.104
(음악: "Mary Had a Little Lamb")

NOTE Paragraph

00:10:27.104 --> 00:10:29.211
심지어 말소리도 복원할 수 있죠.

00:10:29.211 --> 00:10:31.788
한 사람이 방에서 말을 하고 있습니다.

NOTE Paragraph

00:10:31.788 --> 00:10:35.991
(목소리: 매리는 털이 눈송이 만큼
하얀 어린 양이 한마리 있었는데,)

00:10:35.991 --> 00:10:40.221
(매리가 어디를 가든지, 
그 양은 늘 함께 였죠)

NOTE Paragraph

00:10:40.221 --> 00:10:42.980
이건 저희가 복원한 말소리 입니다.

00:10:42.980 --> 00:10:46.254
아까 과자봉지 영상에서처럼요.

NOTE Paragraph

00:10:46.254 --> 00:10:51.085
(목소리: 매리는 털이 눈송이 만큼
하얀 어린 양이 한마리 있었는데,)

00:10:51.085 --> 00:10:55.944
(매리가 어디를 가든지, 
그 양은 늘 함께 였죠)

NOTE Paragraph

00:10:55.944 --> 00:10:58.290
굳이 이 노래를 고른 이유는

00:10:58.290 --> 00:11:00.413
1877년에 토마스 에디슨이

00:11:00.413 --> 00:11:04.574
자신의 축음기에 녹음한 첫마디가
바로 이것이었기 때문입니다.

00:11:04.574 --> 00:11:07.802
축음기는 역사상
첫 음성 기록장치 였습니다.

00:11:07.802 --> 00:11:11.129
축음기는 기본적으로
소리가 진동판으로 가서

00:11:11.129 --> 00:11:15.208
은박지에 소리를 새겨 넣도록
바늘을 진동시키는 구조입니다.

00:11:15.208 --> 00:11:17.483
이 은박지는 실린더에 감겨 있었죠.

NOTE Paragraph

00:11:17.483 --> 00:11:23.426
에디슨의 축음기로
녹음하고 재생하는 모습입니다.

NOTE Paragraph

00:11:23.426 --> 00:11:26.446
(비디오) 목소리: 
테스팅, 테스팅, 하나 둘 셋.

00:11:26.446 --> 00:11:29.859
(매리는 털이 눈송이 만큼 하얀 
어린 양이 한마리 있었는데,)

00:11:29.859 --> 00:11:33.528
(매리가 어디를 가든지, 
그 양은 늘 함께 였죠.)

00:11:33.528 --> 00:11:36.268
(테스팅, 테스팅, 하나 둘 셋.)

00:11:36.268 --> 00:11:40.424
매리는 털이 눈송이 만큼 하얀 
어린 양이 한마리 있었는데,

00:11:40.424 --> 00:11:45.648
매리가 어디를 가든지, 
그 양은 늘 함께 였죠.

NOTE Paragraph

00:11:45.648 --> 00:11:49.665
그리고 137년이 지난 지금

00:11:49.665 --> 00:11:53.752
우리는 매우 유사한 음질의
소리를 들을 수 있습니다.

00:11:53.752 --> 00:11:57.831
카메라를 통해
진동하는 물체를 보면서 말이죠.

00:11:57.831 --> 00:11:59.765
그것도 심지어 카메라가

00:11:59.765 --> 00:12:03.999
물체에서 4.6m나 멀리,
방음유리 너머에 있어도 가능합니다.

NOTE Paragraph

00:12:03.999 --> 00:12:07.219
이것이 바로 그러한 조건에서 
복원한 소리입니다.

NOTE Paragraph

00:12:07.219 --> 00:12:12.513
목소리: 매리는 털이 눈송이 만큼 
하얀 어린 양이 한마리 있었는데,

00:12:12.513 --> 00:12:17.352
매리가 어디를 가든지, 
그 양은 늘 함께 였죠.

NOTE Paragraph

00:12:17.352 --> 00:12:21.034
처음 떠오르는 활용방법은
물론 도청이겠죠?

00:12:21.034 --> 00:12:24.029
(웃음)

00:12:24.029 --> 00:12:28.085
하지만 다른 식으로도 아주 
유용하게 쓰일 수도 있습니다.

00:12:28.085 --> 00:12:30.415
어쩌면 미래에는 이 기술을 이용해서

00:12:30.415 --> 00:12:33.177
우주 너머의 소리를
복원할 수도 있을겁니다.

00:12:33.177 --> 00:12:36.753
왜냐하면 소리는 우주를 여행하지 
못하지만 빛은 할 수 있으니까요.

NOTE Paragraph

00:12:36.753 --> 00:12:39.637
이 신기술의 활용 가능성에 대한 연구는

00:12:39.637 --> 00:12:42.176
아직 시작에 불과합니다.

00:12:42.176 --> 00:12:45.008
우리가 지금까지 알고 있었지만
눈으로 확인할 수 없었던

00:12:45.008 --> 00:12:48.504
물리적 과정들을 직접 
볼 수 있게 되었습니다.

NOTE Paragraph

00:12:48.504 --> 00:12:49.768
우리 연구팀원들입니다.

00:12:49.768 --> 00:12:52.647
오늘 제가 보여드린 것은
모두 여기 보고계신

00:12:52.647 --> 00:12:54.838
훌륭한 연구진들이 협력한 결과입니다.

00:12:54.838 --> 00:12:58.005
저희 웹사이트에 와보시면 좋겠습니다.


00:12:58.005 --> 00:12:59.451
오셔서 직접 체험해 보시고

00:12:59.451 --> 00:13:02.423
미세한 움직임 세계를 
함께 탐험해 보세요.

NOTE Paragraph

00:13:02.423 --> 00:13:04.048
감사합니다.

NOTE Paragraph

00:13:04.048 --> 00:13:05.302
(박수)