눈구조 : 레티나 Retina 해상력의 비밀

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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


<감각 착각 환각> 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.