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레티나 디스플레이 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
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기술 정보[편집]
각주[편집]
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‘레티나 디스플레이’가 대체 뭐지?
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애플 레티나 디스플레이란?? 개념과 이점.
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Retina 디스플레이 사용하기 – Apple 지원 (KR)
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Retina 디스플레이가 탑재된 Mac 컴퓨터
Retina 디스플레이가 탑재된 Apple 외장 디스플레이
디스플레이 해상도 변경하기
Retina 디스플레이에서 앱 사용하기
Retina 디스플레이에서 Boot Camp 및 Windows 사용하기
Apple Footer
´«±¸Á¶ : ·¹Æ¼³ª Retina ÇØ»ó·ÂÀÇ ºñ¹Ð
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애플이 말하는 레티나 ( Retina ) 디스플레이의 의미… : 네이버 블로그
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레티나 : 롯데ON
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‘레티나 디스플레이’가 대체 뭐지?
“오, 레티나 디스플레이를 탑재했다구요? 대단하네요” “그런데 레티나 디스플레이가 뭔가요?”
애플이 자사의 제품 발표 행사 WWDC 2012에서 레티나 디스플레이(Retina Display)를 적용한 신형 맥북 프로를 발표했다. 레티나 디스플레이란 애플이 제창한 마케팅 용어로, 애플을 비롯해 모든 매체에서 레티나 디스플레이가 신형 맥북 프로의 가장 큰 특징이라고 입을 모았다. 그러나 정작 레티나 디스플레이란 무엇인가에 대한 명쾌한 해답은 없다. 애플 스스로 레티나 디스플레이라고 칭할만한 뭔가 확실한 기준이 있지 않을까?
맨 처음 생각해볼 수 있는 기준은 ‘해상도’다. 그러나 해상도는 레티나 디스플레이의 기준이 아니다. 애플은 해상도 960×480의 ‘아이폰4’ 및 ‘아이폰4S’, 해상도 2,048×1,536의 ‘뉴아이패드’, 해상도 2,880×1,800의 ‘맥북 프로 레티나 디스플레이(이것이 신형 맥북 프로의 정식 이름이다)’ 등 다양한 제품에 레티나 디스플레이를 탑재했다고 밝혔다. 제품마다 해상도가 제 각각인 점을 감안하면 일단 해상도는 레티나 디스플레이의 기준이 아니라는 것을 알 수 있다.
그 다음 생각해볼 수 있는 기준은 ‘인치당 화소수(PPI, Pixel Per Inch)’다. 인치당 화소수란 PC나 스마트폰의 화면이 얼마나 선명한지 나타내는 단위이다. TV, 모니터, 스마트폰 등의 화면을 확대하면 빨간색, 녹색, 파란색으로 발광하는 수많은 화소(Pixel)가 보인다. 이 화소가 1인치의 대각선 길이를 가진 사각형 내에 얼마나 밀집돼 있는지 알려주는 단위를 인치당 화소수라고 하며, 인치당 화소수의 수치가 높을수록 화면이 더 선명하다. DPI(Dot Per Inch)라고도 한다.
그러나 인치당 화소수도 정답은 아니다. 과거에는 인치당 화소수가 정답이었다. 2년전 스티브 잡스 애플 전 CEO가 WWDC 2010에서 레티나 디스플레이라는 화두를 처음으로 제시했다. 당시 스티브 잡스는 인치당 화소수가 300PPI를 넘으면 인간의 망막(Retina)으로 화면 내의 화소를 볼 수 없다고 밝히며, 인치당 화소수가 326PPI에 달하는 아이폰4를 소개했다. 즉, 인치당 화소수가 300PPI가 넘어가면 레티나 디스플레이라는 것이다.
‘레티나 디스플레이’가 대체 뭐지? (1)
그러나 이러한 기준은 인치당 화소수가 264PPI인 뉴아이패드가 등장하면서 여지없이 무너졌다. 애플은 뉴아이패드를 소개하면서 레티나 디스플레이의 기준은 300PPI가 아니라, ‘화면과 눈이 떨어져있는 거리를 기준으로 화면 내의 화소를 볼 수 없으면 레티나 디스플레이’라고 그 기준을 변경했다. 이러한 변경을 두고 일각에서는 화면과 눈간의 거리를 책정하는 기준이 너무 자의적이며, 거실에 있는 HDTV도 떨어져서 보면 화소가 보이지 않으니 레티나 디스플레이인 것 아니냐고 지적했다.
더군다나 이번에 등장한 맥북 프로 레티나 디스플레이의 인치당 화소수는 220PPI 내외다. 처음의 기준과는 상당한 거리가 있는 셈이다. 사용자 입장에서 좀 더 확실히 이해할 수 있는 정의는 없는 것일까?
레티나 디스플레이, 정의는 불분명하지만 2가지 공통점은 있다
애플에서 공식적으로 밝힌 기준은 아니지만, 현재 레티나 디스플레이를 탑재한 제품들은 2가지 공통점이 있다. 바로 기존의 화면 크기를 유지한 채로 해상도만 4배로 증가시킨 것. 그리고 해상도를 4배 증가시켰음에도 불구하고 화면 내 정보량이 기존 제품과 동일하다는 것이다. 이 2가지 공통점이야 말로 레티나 디스플레이의 참된 정의라고 부를만하다.
정보량이란?
정보량이란 어떤 사건을 접했을 때 사용자가 얻는 정보의 크기를 의미한다. 따라서 화면 내 정보량이란 사용자가 PC 화면을 보고 PC로부터 얻을 수 있는 정보의 총량을 뜻한다. 기존에는 해상도가 증가하면 화면 내 정보량도 증가한다는 것이 통념이었다. 화면 크기를 유지하면서 정보량만 늘리면, 화면 내에 표시되는 글자나 이미지의 크기가 줄어들 수밖에 없다.
첫 번째 요소를 살펴보자. 아이폰3GS는 3.5인치의 화면 크기 및 480×320 해상도를 갖추고 있었다. 후속작 아이폰4는 3.5인치라는 화면 크기는 그대로 유지했지만, 해상도는 960×640으로 4배 늘어났다. 아이패드 역시 마찬가지다. 아이패드2는 9.7인치의 화면 크기 및 1,024×768의 해상도를 갖췄지만 후속작 뉴아이패드는 화면 크기는 그대로 유지하고 해상도만 2,048×1,536으로 변경됐다. 이번에 등장한 맥북 프로도 예외는 아니다. 기존의 맥북 프로 15인치 제품과 맥북 프로 레티나 디스플레이의 화면 크기는 동일하지만 해상도는 1,440×900에서 2,880×1,800으로 4배 증가했다.
이제 두 번째 요소를 확인해보자. 윈도 기반 PC는 일반적으로 해상도가 늘어나면 글자나 이미지 또는 아이콘의 크기가 줄어드는 대신, 한 화면에 표시되는 정보량이 늘어난다. 이러한 점은 웹 페이지를 열고 해상도를 변경해보면 확실히 느낄 수 있다. 그러나 아이폰4는 아이폰3GS보다 해상도가 4배 높음에도 불구하고 아이콘의 크기 및 배치가 변함이 없다. 웹 페이지를 열면 볼 수 있는 정보량도 아이폰3GS때와 동일하다. 대신 화면은 4배 선명해졌다.
제목을 입력하세요. (4)
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즉, 윈도 기반 PC는 해상도를 증가시키면 화면 내 정보량이 늘어나지만, 레티나 디스플레이를 탑재한 기기는 해상도를 증가시키면 글자나 이미지가 훨씬 선명해진다는 것이다. 뉴아이패드의 경우도 이와 동일하다. 뉴아이패드로 웹 페이지를 열어보면 (2,048×1,536 수준이 아닌) 1,024×768 해상도 수준의 정보량이 표시되지만, 글자나 이미지는 아이패드2보다 훨씬 선명하다.
제목을 입력하세요. (3)
이러한 개념은 맥북 프로 레티나 디스플레이도 동일하게 이어받았다. 다만 맥북 프로 레티나 디스플레이는 모바일 운영체제인 iOS가 아닌 PC용 운영체제 OS X를 사용하기에 화면 내 정보량을 좀더 세밀하게 설정할 수 있다.
맥북 프로 레티나 디스플레이의 경우 해상도는 2,880×1,800이지만, (윈도 기반 PC를 기준으로) 1,440×900 수준의 화면 내 정보량을 표시하도록 기본 설정돼 있다. 또한 사용자가 원한다면 화면 내 정보량의 수준을 1,024×600, 1,280×800, 1,680×1,050, 1,920×1,200 가운데 선택할 수도 있다. 화면 내 정보량의 수준을 줄일수록 글자 및 이미지는 훨씬 선명해진다. 이게 바로 맥북 프로 레티나 디스플레이가 다른 노트북과 차별화되는 가장 큰 차이점이다.
제목을 입력하세요. (2)
레티나 디스플레이는 애플의 제품과 타사의 제품을 구분하는 가장 큰 요소다. 타사 제품은 화면 내 정보량을 증가시키는데 중점을 두었지만, 레티나 디스플레이를 탑재한 애플의 제품은 보다 선명한 글자 및 이미지를 보여주는데 중점을 뒀다. 이러한 애플의 전략은 모바일 시장에서 주효했고, 많은 이들이 애플의 전략을 벤치마킹했다. 마침내 애플은 레티나 디스플레이라는 전략을 PC시장에 끌어들였다. 애플의 전략이 PC시장에 어떤 변화를 가져올지 지켜볼 일이다.
글 / IT동아 강일용([email protected])
애플 레티나 디스플레이란?? 개념과 이점.
애플 레티나 디스플레이란?? 개념과 이점.
애플은 자신들의 제품들을 소개할 때 마케팅 자료에서 ‘레티나 디스플레이’라는 용어를 자주 사용하는데, 정확히 레티나 디 스플레이는 어떤 의미일까요?그리고 왜 이렇게 많은 종류의 디스플레이가 이 이름을 가지고 있을까요??
🔗관련 : LCD디스플레이와 LED디스플레이 차이점 정리
‘레티나 디스플레이’라는 용어는 애플이 지어낸 것이기 때문에 애플이 ‘레티나’ 품질이라고 여기는 어떤 제품에도 적용될 수 있습니다. 2010년 iPhone 4가 출시되었을 때 처음 등장 레티나 디스플레이에 대해 스티브 잡스(Steve Jobs)는 326ppi( 인치당 픽셀 수 )에서 장치를 사용하는 동안 개별 픽셀을 구별할 수 없다고 말했습니다 .
이는 애플이 마케팅에서 사용하는 ‘레티나’라는 용어의 정의에 가장 근접한 것이빈다. 애플이 현재 제조하는 스마트폰, 태블릿, 컴퓨터는 모두 ‘레티나’ 디스플레이를 탑재하고 있으며 일부는 ‘슈퍼 레티나’ 이상의 자격을 갖춘 디스플레이 기술과 패널을 사용중입니다.
여러분은 아마 이 장치들이 해상도가 각각 크게 다라드는것에 대해 궁금할 수있습니다. 아이폰12는 460ppi인 반면 M1 MacBook Air는 227ppi입니다. 이렇게 차이가 나는 두 디스플레이는 어떻게 똑같이 ‘레티나’라는 이름을 가질 수 있을까요?
답은 장치를 사용할 때 장치와 얼마나 멀리 떨어져 사용하느냐에 있습니다.
애플은 아이폰과 같은 소형 폼팩터 장치를 사용할 때보다 맥북 에어나 아이맥, 등을 사용할 때 훨씬 멀리 떨어져 앉게 될 것으로 기대하고 있습니다. 책상에 앉아 화면을 볼 때 화소를 눈으로 식별 할 수없다면 애플에서는 ‘레티나’ 에 맞는 품질을 갖추었다고 생각합니다.
이를 통해 우리는 레티나가 적정 거리에서 거리에서 픽셀을 개별적으로 구별할 수 없다는 것을 알 수있습니다. 애플은 이후 모바일 기기용으로 ‘슈퍼레티나’나 ‘레티나 HD’와 같은 접두사와 접미사를 붙였지만 대부분의 맥 모델들은 여전히 ‘레티나 디스플레이’라는 이름을 갖고 출하되고 있습니다.
레티나 디스플레이는 어떤 이점을 가지고 있을까?
레티나로 분류되는 화소 밀도가 높은 디스플레이는 사용자에게 보다 쾌적한 경험을 제공합니다. 개별 픽셀을 볼 수 없다는 것은 이미지와 텍스트가 선명하고 깔끔하다는 것이고 매우 가까이 가지 않는 한 들쭉날쭉한 가장자리가 거의 보이지 않는다는 것을 의미합니다.
이를 위해서 MacOS는 이미지의 세부정보의 리소스를 4배 (가로2배 세로2배)더 사용하도록 사용자 인터페이스를 조정해야합니다. 또한 너무 작게 표시되지 않도록 아이콘들을 더 크게 확대해야합니다.
레티나 디스플레이의 사용은 여러분들의 작품을 더 좋게 만들지는 않겠지만, 기기를 사용하는 시간을 조금 더 즐겁게 만들 것입니다.
디스플레이 기술 이해
사실 ‘레티나’라는 개념의 단어는 애플이 만들어낸 용어이기 때문에 다른 제조업체에서는 각각의 용어를 사용하고있습니다.
예를 들어 삼성은 디지타이저가 내장된 OLED 패널을 묘사할 때 ‘슈퍼 AMOLED 디스플레이’를 즐겨 사용하고있습니다.
[ 함께 볼만한 글 ]이상으로 포스팅을 마치겠습니다
앞으로 더 다양한
짜달시리 중요하진 않지만 알아두면 어딘가엔 쓸 내용으로 찾아뵙겠습니다.
감사합니다
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눈구조 : 레티나 Retina 해상력의 비밀
감각 ≫ 시각 ≫ 구조, 감각, 감지
시각 Eye
눈 eye 구조
– 눈구조 : 레티나
– 수용체 : 로돕신 = 옵신+레티날
– 시신경 : oculomotor
– 시각 : 다양한 눈, 시각의 형태
– 눈은 센서의 수는 1200만 + 600만개 이나 뇌로 전달되는 것은 1/126인 100만에 불과하다
우리가 보는 세상은 매우 선명하다. 일반 카메라의 성능보다 훨씬 뛰어나 보인다. 요즘 카메라가 2,000만 화소를 넘고 요즘 유행하는 선명한 디스플레이가 레티나(=눈의 망막)라고 하니 눈의 해상력이 매우 높으리라 기대할 것이다. 보통 레티나 디스플레이가 인치당 300화소 이상을 자랑하니 우리의 눈이 1억 화소가 넘을 것이라 기대하는 것이다. 하지만 전혀 아니다. 놀랍게도 우리 눈은 100만 화소에 불과하다. 망막에 존재하는 막대기 형태의 간상체(Rod)는 약 1억 2천만 개이고 원뿔 모양의 추상체(Cone)는 약 600만 개 정도인데 그게 무슨 엉터리 소리냐 하겠지만 100만 화소가 맞다. 그것은 빛 수용체 숫자이고 모든 감각 수용체는 1차 연합을 하여 뇌로 전달되는데 1억 2천 600만 개가 그대로 뇌로 전달되는 것이 아니고 여러 개가 한 개로 모여서 전달되며 연합 이후 실제 전달되는 신경세포는 100만 개에 불과하다. 평균 간상체 120개와 추상체 6개가 1개로 모여서 정보를 1/126로 줄여서 전달하는 것이다.
– 그런데도 1억 화소보다 선명하다
그러면 우리의 눈은 도대체 어떻게 불과 100만 화소에 불과한 해상력으로 수천만 화소의 카메라보다 선명한 영상을 보여주는 것일까? 이것 또한 눈의 놀라운 뉴로그래픽 능력이라는 것이 나의 주장이다. 이 현상을 이해하는 실마리는 눈의 시각 수용체의 배치가 균일하지 않다는 것에서 출발한다. 눈의 가장 중심을 ‘중심와’라고 하는데 아주 작은 중심와 부분만 우리가 기대하는 레티나 해상력이고 나머지 부위는 형편없는 해상력인 셈이다. 즉 추상체는 대부분 중심와에 있고 이곳의 추상체는 거의 1:1로 신경절에 연결되어 뇌로 전달된다. 망막에서 중심와는 0.01%이지만 해당되는 시각피질은 8~10%로 다른 부위보다 1,000배 선명하다.
나머지 부위의 정보는 최소한 126개 이상의 수용체의 결과가 1개로 축소되므로 해상력이 뚝 떨어지는 것이다. 카메라 센서가 우리 눈의 수용체 배치처럼 되어있다면 우리는 사진의 아주 가운데 부분만 선명하고 나머지 부분은 뿌옇게 보이는 결과물을 얻게 될 것이다.
그리고 실제 우리 눈도 가운데 부분만 선명하고 주위는 뿌연 결과물을 본다. 믿기지 않으면 아래 그림을 보면 된다. 중앙에 있는 ●에 시선을 고정하고 눈을 움직이지 않고 가능한 많은 글자를 읽으려고 해보라. 좌우 몇 글자만 읽을 수 있을 것이다. 보통의 책읽기가 그렇다. 책 전체를 선명하게 본다고 생각하지만 주시하는 단어만 선명하게 보인다. 몇 글자 옆만 해도 흐릿하여 다른 단어는 읽을 수가 없다. 다른 단어를 읽을 수 있는 것은 눈동자를 움직였기 때문이다. 그런데 우리는 눈동자가 움직였다는 것 즉, 선명한 영상 부위가 움직인다는 것을 전혀 눈치 채지 못할 정도로 선명함과 흐릿함의 경계가 없다. 정말 놀라운 뉴로그래픽 능력이다.
– 결국 시각은 CG이다
눈으로 보는 것은 카메라의 결과가 아니라 그것을 바탕으로 만들어진 CG, 뇌에서 만들어진 뉴로 그래픽인 것이다
벡터 방식이라 아무리 축소 확장해도 선명하다
요즘 카메라가 비약적으로 발전하고 있다
AWB, 고계조 ….
긍국의 카메라 기술은 인식일 것이다. 센서에 감각되는 세상을 사람처럼 인지하여 CG로 재구성한다면
불량화소 자동보상 ….
화소수와 아무런 상관없는 놀라운 영상을 보여줄 것이다
휴대폰의 작은 센서로로 DSLR 보다 훨씬 놀라운 영상을 보여줄 것이다
자료 내용
– 지능형 화이트밸런스, Dynamic Range
요즘 나온 카메라는 센서의 성능과 그래픽 처리 엔진이 워낙 좋아져서 자동으로 설정하고 찍어도 어지간하면 잘 나온다. 하지만 예전에는 사진을 제대로 찍기 위해서는 상당한 공부가 필요했다. 햇빛이 풍부한 낮에는 사진이 잘 나오지만 형광등이나 백열등에서는 눈에 보이는 장면을 사진으로 담지 못했다. 억지로 사진을 찍어도 눈으로 보이는 것과 전혀 다른 색상이 나오는 경우가 많았다. 우리 눈으로 보면 흰색은 항상 흰색인데 카메라는 상황에 따라 흰색이 달라지는 것이다.
대부분은 카메라가 부족하기 때문이라고 생각하겠지만 사실은 정반대다. 카메라는 있는 그대로를 보여준 정직한 화면이고, 우리 눈에 빼어난 이미지 조작 장치가 있는 것이다. 햇빛은 아침, 한낮, 저녁 모두 다르고 조명도 광원에 따라 다르다. 따라서 흰색이 빛에 따라 달라져야 정상인 것이다. 그런데 우리 뇌는 빛의 상황에 맞추어 언제나 흰색은 흰색으로 피부색은 피부색으로 보이게 한다. 예전의 카메라에는 조명을 감안하여 이미지를 조정해주는 장치가 없어서 빛에 반응한 결과물 그대로 정직하게 찍혔고 흰색이 조명에 따라 누르스름하거나 붉게 찍혔다. 요즘 카메라는 이것을 보정해주는 오토 화이트 밸런스 기능이 있다. 빛의 조명에 따라 결과물을 보정하여 흰색을 흰색으로 보이게 하는 것이다.
우리 눈의 화이트 밸런스 기능은 탁월하다. 카메라는 우리 눈을 흉내 내서 화면상의 가장 밝은 부분을 찾아 흰색 부분을 설정해주고, 이를 기준으로 다른 색깔들은 상대적인 균형을 설정해주는 것에 불과하다. 우리 뇌는 대상물에서 순식간에 흰색으로 보여야할 물건을 찾는다. 그리고 그것을 흰색으로 나오도록 보정하는 순간 다른 색들도 자동으로 보정된다. 우리 눈의 자동 색상(흰색) 보정(밸런스)능력을 흉내 내어 카메라에 구현된 것이 오토 화이트 밸런스(AUTO White Balance) 기능이지만 아직은 우리 눈에 미치지 못한다. 이정도 수준도 카메라 회사에서 정말 많은 연구를 거듭한 결과지만 말이다. 인간처럼 물체를 인식하는 기능까지 갖추어야 카메라의 화이트 밸런스 능력은 완성되었다 할 수 있을 것이다.
– 역상처리, 화이트밸런스, 손 떨림 방지, 감각채움은 시각이 뉴로그래픽이라 가능한 것이다
우리의 시각이 최신형 슈퍼컴퓨터를 능가하는 고성능 그래픽이라는 것은 최근의 카메라 기술과 비교해도 쉽게 알 수 있다. 최근 애플사는 휴대폰을 개발하면서 소프트웨어를 통해 카메라 기능을 많이 향상시켰다고 한다. 그 기술의 기반은 물체인식기술이다. 사진이든 실제든 우리가 가장 관심 있게 보는 것이 사람의 얼굴이므로 얼굴이 자연스럽게 나오게 처리하는 것이 중요하다. 휴대폰에서도 얼굴인식 기능을 이용해 얼굴을 기준으로 화이트밸런스와 역광을 처리한다. 그리고 주변의 밝기와 대비색을 읽어서 다이내믹 톤 맵핑도 한다. 이미지의 너무 밝은 부분이나 어두운 부분이 없도록 한다.
소프트웨어적 흔들림 보정 시스템도 이용된다고 한다. 내부적으로 여러 장의 사진을 계속 찍으면서 물체를 인식하여 사람 위주로 각각에서 노출과 선예도 면에서 가장 좋은 부분을 골라내 흔들림이 보정된 최종 결과물을 만들어내는 방식이다. 이론적으로 흔들린 얼굴을 1초 뒤에 찍은 더 선명한 얼굴로 바꿀 수 있다는 얘기다. 심지어 촬영자의 움직임과 피사체의 움직임을 모두 반영하여 보정한다고 한다. 휴대폰의 CPU와 메모리 용량 그리고 소프트웨어 기술이 발전하여 가능해진 방법이다. 이런 기술로 카메라 기술이 우리 시각의 뉴로그래픽 능력을 많이 따라왔지만 아직 한참 멀었다. 아직 불변 표상 처리능력이 많이 떨어지기 때문이다.
시각이 불변 표상을 지향하는 뉴로그래픽이라는 것을 알면 우리의 극심한 안구 도약 운동과 눈 깜박임에도 왜 우리가 보는 세상은 그렇게 흔들리지 않는지 알 수 있다. 뇌에서 그린 그림은 사실 우리의 시각보다 훨씬 넓은 범위의 심상이고 그중에 눈이 바라보는 곳을 적당히 보여주기 때문이다. 감각 채움은 단순히 잔상이 아니다. 능동적인 불변 표상의 유지에 가깝다. 우리의 뇌는 부족한 정보의 채워 넣기의 귀재다. 꿩의 꽁지만 보고도 꿩의 몸통까지 떠올리듯, 없는 것은 조그만 힌트만 있어도 그것의 불변 표상을 유추해 통째로 떠올린다. 모자란 정보를 쉽게 채워 넣는 것이다. 어쩌면 두뇌는 제멋대로 이미지 만들기가 기본 모드이고 이를 억압하는 것이 옵션인지도 모른다. 그래서 우리는 두뇌의 이 부지런한 이미지 창조(채워 넣기)를 막을 수 있는 방법이 별로 없다. 필요하면 무조건 발생한다. 우리가 끊어진 스냅사진의 연속을 영화처럼 동영상으로 볼 수 있는 것도, 밖에 나가서 움직이는 버스나 행인이 움직임이 뚝뚝 끊어지지 않고 자연스럽게 보이는 것도 이 감각 채움 덕분이다. 그리고 이 감각 채움도 시각이 뉴로그래픽이라 가능한 일이다.
– 뇌는 두개골이라는 어두컴컴한 감옥 속에 갇혀 있는 1.5kg짜리 고깃덩어립니다.
김대식 교수
그런데 뇌가 머리 안에 있다 보니까 뇌가 직접 현실을 느끼는 것이 아니라 눈·코·귀 같은 오감(五感)을 통해서 세상에 대한 정보가 뇌로 들어옵니다. 문제는 다양한 이유 때문에 우리의 오감이 공학적으로 잘못 설계된 기계들이란 점입니다.
시간상 눈에 대해서만 설명을 해드릴게요. 공학자로서 볼 때 눈은 정말 잘못 디자인된 기계입니다. 공학자가 눈을 설계했다면 당연히 빛에 반응을 보이는 세포를 빛과 가장 가까운 곳에 둬야 하겠죠. 그런데 불행하게도 진화 과정에서 인간 등 대부분 동물 망막은 뒤집힌 상태로 진화했습니다. 빛을 감지하는 광(光) 수용 세포들은 빛이 들어오는 방향이 아닌 망막 후반부에 위치해 있어요. 그 사이엔 수많은 세포층과 망막 내부 혈관이 있어서 바깥세상에서 들어오는 영상에는 어쩔 수 없이 수많은 그림자가 생깁니다. 엄청나게 많은 혈관의 그림자가 마치 거미줄같이 보이게 되겠죠.
그런데 왜 우리 눈에는 그게 안 보일까? 뇌가 그 그림자들은 바깥세상에서 들어오는 것이 아니라 내 눈 안에 있는 혈관이라는 걸 알고 지워버리는 겁니다. 근데 어떻게 알고 지워버릴까? 알고 보니까 알고리즘을 씁니다. 영상과 영상 간의 차이 값을 계산하는 겁니다. 수학적으로는 미분을 계산하는 거예요.
바깥세상에 있는 물체들은 변하잖아요. 막 뛰어다니는 호랑이를 생각해 보세요. 호랑이가 위치를 바꾸기 때문에 현재 우리 눈에 나타난 영상에서 1초 전 영상을 빼주면 차이 값이 생기겠죠. 그러나 혈관의 위치는 변하지 않아요. 혈관 빼기 혈관 하면 그냥 0이 돼버려요. 뇌의 중요한 알고리즘 중 하나는 변화가 없으면 존재하지 않는다고 생각하는 겁니다.
이 얘기를 하는 이유는 우리의 눈·코·귀가 완벽하다면 그냥 뇌가 세상을 믿으면 되지만, 우리의 센서들이 너무 많은 문제를 가지고 있기 때문에 뇌는 항상 해석을 한다는 겁니다. 즉, 본다는 것, 지각하는 것, 인식하는 것은 항상 해석입니다. 있는 그대로 세상을 본다는 것 자체가 존재할 수가 없다는 거죠.
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