카메라로 모퉁이 너머를 보다
-
0:01 - 0:02미래에는
-
0:02 - 0:06자율 주행차가 더 안전해지고
믿음직해질 것입니다. -
0:06 - 0:07이를 위해서는
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0:07 - 0:10자동차가 인간보다
빠르게 반응할 수 있는 -
0:10 - 0:11기술이 필요합니다.
-
0:11 - 0:15인간보다 운전을 잘하는
알고리즘이 필요하며 -
0:15 - 0:19인간보다 더욱 잘 볼 수 있는
카메라가 필요합니다. -
0:20 - 0:25자율주행차가 무작정
코너를 돈다고 가정했을 때, -
0:25 - 0:26다른 차가 다가오거나
-
0:26 - 0:29어린 아이가 도로로
뛰어드는 일이 있기도 하죠. -
0:29 - 0:33다행히도, 미래의 차는
뛰어난 성능을 갖고 있는데 -
0:33 - 0:37모퉁이를 볼 수 있는 카메라로
잠재적 위험을 발견합니다. -
0:38 - 0:40지난 수년간 스탠포드 대학의
-
0:40 - 0:42컴퓨터 영상 연구실에서
박사 과정을 밟으며 -
0:42 - 0:45카메라의 성능에 대해 연구해왔습니다.
-
0:45 - 0:48카메라가 모퉁이에
감춰진 물체를 감지하거나 -
0:48 - 0:51시야를 벗어난 물체를
감지할 수 있는지 말이죠. -
0:51 - 0:55카메라로 무엇을 볼 수 있는지
하나의 예시를 들겠습니다. -
0:55 - 0:57실험은 야외에서 진행되었는데
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0:57 - 1:01카메라 레이저로 건물의 벽을
스캔하고 있으며 -
1:01 - 1:03포착하려는 장면은
-
1:03 - 1:06커튼 뒤 모퉁이에 가려져 있습니다.
-
1:06 - 1:09그래서 카메라 시스템으로는
직접적으로 볼 수 없습니다. -
1:10 - 1:11그렇지만 어떻게든
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1:11 - 1:15카메라는 이 장면을
3차원 입체로 볼 수 있죠. -
1:16 - 1:17어떻게 가능했을까요?
-
1:17 - 1:20여기 카메라 시스템에
그 비밀이 있습니다. -
1:20 - 1:24보시면 고속 카메라의
한 종류라고 생각하실 텐데, -
1:24 - 1:27초당 1000개의 프레임이나
-
1:27 - 1:30초당 100만 개의 프레임이 아니라
-
1:30 - 1:32초당 1조 개의 프레임을 작동시킵니다.
-
1:33 - 1:38굉장히 빨라서 빛 자체의
움직임도 파악할 수 있죠. -
1:39 - 1:42빛이 얼마나 빠르게 움직이는지
예시를 보여드릴게요. -
1:42 - 1:47음속의 속도보다 3배나
더 빠르게 움직일 수 있는 -
1:47 - 1:49만화 속 재빠른 수퍼히어로와
그 속도를 비교해보죠. -
1:50 - 1:54빛의 진동수는 1초에 33억 개 또는
-
1:54 - 1:5633억 분의 1초 인데
-
1:56 - 1:581미터를 이동하는 속도죠.
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1:58 - 2:00동시에
-
2:00 - 2:04수퍼히어로가 움직인 거리는
인간 머리카락 너비보다 짧죠. -
2:05 - 2:06매우 빠른 속도입니다.
-
2:06 - 2:09그러나 센티미터 미만으로
움직이는 빛의 속도를 -
2:09 - 2:12파악하고 싶다면
더 빠르게 이미지화 해야죠. -
2:13 - 2:15우리 카메라 시스템은
50조 분의 1초 또는 -
2:15 - 2:191초에 50조개의 프레임으로
-
2:19 - 2:21광자를 포착할 수 있습니다.
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2:22 - 2:24이 울트라 고속카메라로
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2:24 - 2:28짧은 빛의 진동을 보내는
레이저와 비교해 보면 -
2:29 - 2:31각 진동은 이 벽으로 이동하고
-
2:31 - 2:33일부는 카메라를 향해
뒤로 흩어집니다. -
2:33 - 2:37또한 모퉁이에 숨겨진 물체로
빛을 흩어 되돌아오게 하려고 -
2:37 - 2:39벽을 이용하기도 하죠.
-
2:39 - 2:42벽면 위 각각 다른 위치로부터
-
2:42 - 2:44각 광자의 도착 횟수를
포착하기 위해 -
2:44 - 2:46측정을 수없이 반복하여
-
2:46 - 2:49마침내 이 수치를 알아냈고,
초당 1조 개의 프레임의 -
2:49 - 2:52영상을 만들 수 있었죠.
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2:52 - 2:55우리 눈에는 평범한 벽으로 보이지만
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2:55 - 3:00초당 1조 개의 프레임으로
굉장한 걸 볼 수 있습니다. -
3:00 - 3:05숨겨진 사물에서 흩어지고
다시 벽면으로 뿌려지는 -
3:05 - 3:07빛의 파동을 발견할 수 있죠.
-
3:07 - 3:10또한 각 파동은 숨겨진 사물이 보낸
-
3:10 - 3:12정보를 전달합니다.
-
3:12 - 3:14이를 통해 수치를 파악하고
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3:14 - 3:17재현 알고리즘으로 보내어
-
3:17 - 3:20숨겨진 장면을 3D 입체로
복원할 수 있습니다. -
3:21 - 3:25다음으로 포착된 실내 장면의
예시를 보여드릴 텐데요, -
3:25 - 3:28이번에는 다양한
숨겨진 사물의 모습입니다. -
3:28 - 3:30사물들의 형태는 각기 다르기 때문에
-
3:30 - 3:32빛 또한 다르게 반사됩니다.
-
3:32 - 3:36여기 빛나는 용 동상은
미러 디스코 볼과 -
3:36 - 3:38빛이 다르게 반사됩니다.
-
3:38 - 3:41원반을 든 사람 동상
또한 다르게 반사됩니다. -
3:41 - 3:443차원 입체로 시각화하여
반사된 빛에 따른 -
3:44 - 3:48차이를 발견할 수 있었어요.
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3:48 - 3:51비디오 프레임을 촬영하고
각 프레임을 합쳐보았죠. -
3:51 - 3:55여기에서 시간은 이 큐브의
깊이의 차원을 의미하죠. -
3:56 - 3:59이 빛나는 점들은
디스코 볼의 각 측면에 -
3:59 - 4:02비춰진 빛의 반사점이며,
-
4:02 - 4:04시간이 지남에 따라 벽면에 흩어졌죠.
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4:04 - 4:08가장 빨리 도착한 빛의 줄기는
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4:08 - 4:12벽면에 가장 가까운
용 동상에서 나왔고, -
4:12 - 4:16책장과 다른 동상에서 반사된 빛으로부터
-
4:16 - 4:17다른 빛줄기가 나왔죠.
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4:18 - 4:22이제 이 수치를 프레임 단위의 영상으로
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4:22 - 4:23시각화 할 수 있습니다.
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4:23 - 4:25분산된 빛을 바로 확인할 수 있죠.
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4:25 - 4:30다시, 벽에서 가장 가까운
용에서 이루어지는 빛반사를 보죠. -
4:30 - 4:34또 디스코 볼과
책장의 다른 물체에서 -
4:34 - 4:37나오는 밝은 점들도 보입니다.
-
4:37 - 4:41그리고 동상에서 반사된
빛의 파동을 볼 수 있어요. -
4:42 - 4:45벽면을 비추는 빛의 각 파동은
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4:45 - 4:49초당 1조 번 지속되는
불꽃과도 같습니다. -
4:54 - 4:57이 사물들이 빛을
각 다르게 반사하더라도 -
4:57 - 5:00여전히 형태를 재건할 수 있습니다.
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5:00 - 5:02이것이 모퉁이에서 보이는 모습인데요,
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5:04 - 5:07결과가 조금 다르게 나온
예시를 보여드리고자 합니다. -
5:07 - 5:10이 영상에서 저는
빛을 반사하는 수트를 입고 -
5:10 - 5:15카메라는 초당 4번의 비율로
벽을 스캔하고 있습니다. -
5:15 - 5:16저 옷은 빛을 반사하므로
-
5:16 - 5:19실제로 많은 수의 광자를
포착할 수 있어서 -
5:19 - 5:23제가 어디에 있고
무엇을 하는지 알 수 있죠. -
5:23 - 5:26카메라가 실제로 저를
포착하지 못하더라도 말이죠. -
5:26 - 5:30벽에서 제 수트로 흩어지고
다시 벽과 카메라로 -
5:30 - 5:32흩어진 광자들을 포착하면서
-
5:32 - 5:36실시간으로 간접적인 영상을
캡처할 수 있습니다. -
5:37 - 5:40이러한 실제적인 비가시적 이미지화가
-
5:40 - 5:44자율주행차 등의 분야에
유용하게 쓰일 겁니다. -
5:44 - 5:46또한 우리 몸의 작은 부분들을
-
5:46 - 5:50살펴보는 생의학 분야에서도 마찬가지죠.
-
5:50 - 5:53또한 다른 행성을 탐사하고자
이용되는 로봇에 -
5:53 - 5:56유사한 카메라 시스템을
적용할 수 있습니다. -
5:57 - 6:00처음에 모퉁이 너머를
보는 것에 대해 말씀드렸는데 -
6:00 - 6:02오늘 여러분께 보여드린
기술은 불과 2년 전에는 -
6:02 - 6:03불가능했던 것이었죠.
-
6:03 - 6:07한 예로, 우리는 밖에 숨겨진
방만한 크기의 거대한 장면을 -
6:07 - 6:09실시간으로 이미지화할 수 있죠.
-
6:09 - 6:14이를 실제적 기술로 제작해
커다란 발전을 이루었는데 -
6:14 - 6:16언젠가 차에서도 볼 수 있을 겁니다.
-
6:16 - 6:19그러나 여전히 과제가 남아있습니다.
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6:19 - 6:23예를 들면 매우 적은 광자로 거리가 먼
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6:23 - 6:26숨겨진 장면을 약하고
눈에 안전한 레이저 빛으로 -
6:26 - 6:29시각화하는 것이 가능할까요?
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6:30 - 6:32또한 모퉁이에서 한 번이 아니라
-
6:32 - 6:34더 많은 횟수로 흩어지는
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6:34 - 6:37광자에서 이미지를 파악할 수 있을까?
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6:37 - 6:41우리의 크고 무거운 카메라 시제품을
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6:41 - 6:44작게 축소하여 생의학 분야나
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6:44 - 6:45주택 방범 시스템의
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6:45 - 6:48발전에 유용하게 쓰일 수 있을까요?
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6:48 - 6:54아니면 이 새로운 영상기법을
다른 곳에 적용할 수 있을까요? -
6:54 - 6:56저는 이 흥미로운 기술이
-
6:56 - 6:59아직 생소한 다른 분야에도
유용하게 쓰여질 것이라고 -
6:59 - 7:00생각하고 있습니다.
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7:00 - 7:02또한 현재 미래의 자율주행차는
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7:02 - 7:05우리에게 먼 이야기로 느껴지겠지만
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7:05 - 7:07이미 기술이 발전되어
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7:07 - 7:09더욱 안전하고 똑똑한
차를 제작할 수 있습니다. -
7:10 - 7:13또한 과학적 발견과 혁명은
빠른 속도로 이루어지므로 -
7:13 - 7:16우리가 모르는 새롭고 흥미로운 기술을
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7:16 - 7:18모퉁이 너머에서 발견할 수도 있습니다.
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7:19 - 7:22(박수)
- Title:
- 카메라로 모퉁이 너머를 보다
- Speaker:
- 데이비드 린델(David Lindell)
- Description:
-
자율주행차의 안전 운행을 위해서는 시야를 벗어나는 물체 등 장애물을 피하는 능력이 필요합니다. 이를 위해, 전기 엔지니어 데이비드 린델은 인간의 시력보다 더 좋은 기술이 필요함을 설명합니다. 모퉁이에 숨겨진 물체를 탐지하는 고속 카메라의 유용하고 다양한 잠재력을 증명해주는 획기적인 기술 데모를 탐구해 봅시다.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 07:34
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