Micro Four Thirds 및 A.I.: Olympus 개발자와의 Q&A

새로운 Olympus M.Zuiko 12-100mm F4.0 IS Pro에 대한 전체 리뷰를 읽어보세요..

올림푸스는 지난해 소비자 중심의 카메라 하나만 출시했다. E-PL9, 다른 세 브랜드가 풀프레임 미러리스에 도전하여 쇼를 훔쳤습니다. 올림푸스는 이제 마이크로 포서드 시스템이 상대적으로 소형 센서 형식 더 큰 APS-C 및 풀프레임 센서의 해상도와 이미지 품질에 종종 미치지 못하는 문제는 2019년에도 여전히 관련이 있습니다. 새로운 플래그십 카메라로 바로 그 일을 하는 것을 목표로 하고 있습니다. OM-D E-M1X.

더 많은 올림푸스 적용 범위

• 삼각대를 사용하면 올림푸스의 최신 카메라가 흔들리지 않는 안정성을 제공합니다.
  
• 올림푸스 사수는 곧 1,000mm 렌즈와 무선 플래시 기능을 갖게 될 것입니다
• Olympus PEN E-PL9를 통해 현대적인 4K 비디오에 복고풍 디자인이 더해졌습니다.
• 올림푸스 M. Zuiko F1.2 Pro 렌즈는 Micro Four Thirds에 생명이 남아 있음을 증명합니다.

내부 센서는 이전에 사용된 것과 동일하지만 OM-D E-M1 마크 II, 새로운 3,000달러짜리 카메라에는 듀얼 프로세서, 이미지 안정화 시스템 등 올림푸스 최초의 여러 기능이 포함되어 있습니다. 최대 7.5스톱의 흔들림 감소 등급, DSLR과 경쟁할 수 있도록 설계된 자동 초점 시스템, 내장형 수직 배터리 꽉 붙잡음. 원본 이미지 품질이 부족할 수 있지만 속도와 성능이 보완됩니다.

듀얼 프로세서는 또한 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 자동 초점 시스템을 지원하는 업계의 또 다른 주요 이정표를 지원합니다. 이는 차량 대신 운전자의 헬멧을 인식하고 초점을 맞추는 모터스포츠 촬영 시 주로 유용합니다. (기차와 비행기도 인식할 수 있습니다.)

그렇다면 OM-D E-M1X를 만드는 과정은 무엇이었으며 올림푸스는 다음으로 어디로 향하고 있을까요? 이를 알아보기 위해 Digital Trends는 실제로 Olympus 카메라를 만드는 일부 사람들과 이야기를 나눴습니다. 총괄 관리자 Eliji Shirota, 팀 리더이자 자동 초점 전문가 Tetsuo Kikuchi, 선임 감독자이자 딥 러닝 전문가 Hisashi 요네야마. 인터뷰는 영업 및 마케팅 부사장인 무라타 아키히토(Akihito Murata)가 번역했으며, 아래 내용은 명확성을 위해 편집되었습니다.

설계

디지털 트렌드: Olympus가 이 카메라에 듀얼 프로세서를 탑재하기로 결정한 이유는 무엇입니까?

시로타 에이지: 첫 번째 출발점은 신뢰성입니다. 우리는 최고의 신뢰성을 창출하는 방법에 대해 고민했고 그 답 중 하나는 카메라에 두 개의 엔진을 장착하는 것이었습니다.

듀얼 프로세서에 장착하려면 내장 그립이 필요했나요? 추가 액세서리 대신 그립을 통합하기로 결정한 이유는 무엇입니까?

시로타 에이지: 이 모델에서 우리에게 가장 중요한 것은 최고의 신뢰성입니다. [만약] 별도의 그립과 커넥터가 있다면, 중간에 그런 종류의 부품이 있으면 궁극적인 신뢰성을 얻을 수 없습니다. 우리는 믿을 수 있는 카메라를 만들 수 있지만, 궁극적인 신뢰성을 위해서는 이런 종류의 것이 통합되어야 합니다.

또 다른 이유는 우리가 많은 전문 사진가들과 이야기를 나누었고 실제로 많은 전문 사진가들이 카메라를 사용하는 방식을 관찰했기 때문입니다. 많은 사진가들은 수직 위치를 사용했으며 아무것도 보지 않고 카메라를 조작했습니다.

이를 달성하려면 [수직으로 촬영할 때] 버튼과 셔터 릴리스의 위치가 정확히 동일해야 합니다. 이를 달성하려면 모든 것을 같은 위치에 유지하기 위해 그립을 통합해야 했습니다.

이전 카메라로는 안정화가 더 이상 좋아질 수 없다고 Olympus는 말했습니다. 하지만 실제로는 그랬습니다. 안정화가 7.5스톱보다 좋아질 수 있습니까?

시로타 에이지: 우리가 소개했을 때 E-M1 마크 II, 우리는 모든 것을 다했다고 생각했습니다 지구의 자전을 설명하는 것 외에는. 하지만 다른 모든 요소를 ​​제거함으로써 최대 7.5[스톱]을 달성할 수 있었습니다.

이제 마지막으로 지구의 자전을 제거하지 않고서는 올림푸스뿐만 아니라 다른 어떤 브랜드도 더 이상 올라갈 수 없습니다. 따라서 귀하의 질문에 대답하자면, 우리는 지구의 자전 외에 다른 모든 요소를 ​​제거하는 데 성공했습니다. 우리는 이것이 세계에서 가장 강력한 IS라고 확신합니다.

E-M1X를 설계할 때 어떤 어려움이 있었나요?

시로타 에이지: 우선, 듀얼 엔진을 설계합니다. 우리가 그렇게 한 것은 이번이 처음이고 두 엔진을 하나로 묶는 것은 어려운 일이었습니다. 두 번째는 기능이 아니라 전문가들의 요구사항을 모두 반영한다는 점이다. 새로운 모델을 소개하는 데 시간이 걸렸습니다. 지난번에 새로운 모델을 선보인 지 꽤 시간이 지났습니다. 하지만 이번에는 전문 사진가들의 카메라 요구 사항을 듣는 데 사용되었습니다. 자동 초점은 그 중 하나였습니다.

E-M1X에는 또 어떤 큰 기능이 있나요?

시로타 에이지: 휴대용 고해상도 사진은 우리에게 큰 성과입니다. 우리는 그것을 달성하기 위해 악수를 사용하기도 합니다. 기술적인 관점에서 볼 때 이것은 큰 성과입니다. 이를 통해 사용자는 큰 센서 없이도 작은 카메라를 휴대할 수 있습니다. 그것은 큰 성과입니다.

자동 초점

E-M1X의 자동 초점 시스템에는 어떤 새로운 기능이 있나요?

키쿠치 테츠오:동영상 기능에는 위상차 검출 자동 초점을 사용합니다. 우리는 자동 초점 시스템을 더욱 정확하게 만드는 새로운 시스템 제어 방법을 사용합니다. 매우 구체적으로 말하자면, 과거에는 자동 초점이 배경으로만 이동하는 경우가 있었습니다. 이 새로운 자동 초점 시스템을 사용하여 초점이 물체와 함께 쌓이는 것을 확인했습니다. 이는 이전 E-M1 시리즈보다 더 정확합니다.

저조도에서 AF 시스템의 등급은 무엇입니까?

키쿠치 테츠오: 센서 자체는 동일하지만 새로운 알고리즘으로 더욱 정확한 자동 초점을 구현하기 위해 다른 접근 방식을 취했습니다. 그 결과, 저조도 조건이 이전 모델보다 훨씬 개선되었습니다.

이번에는 9포인트 자동 초점을 강조하고 싶습니다. 우리의 목표는 DSLR과 동일한 정확도를 갖는 것이었습니다. 우리는 이 새로운 모델을 통해 이를 달성했다고 믿습니다. 비결은 9포인트 자동 초점 [모드]를 사용하는 것입니다. 연속 자동 초점을 사용하면 초점이 항상 안정적이지는 않은 경우가 있습니다. 때로는 초점이 여기저기서 아주 작은 일이지만 전문가에게는 매우 중요합니다.

자동 초점이 항상 중앙에 있도록 알고리즘을 조정했습니다. 이는 우리가 적용한 매우 구체적인 조정입니다.

9포인트 AF와 연속 오토포커스를 사용해 보면 이전 모델과 달라진 점을 느낄 수 있습니다.

DSLR 수준의 성능을 구현하는 기술은 무엇입니까?

키쿠치 테츠오: 자세한 내용은 설명할 수 없습니다. 기밀 사항입니다. 그러나 우리가 말할 수 있는 것은 이것이 매우 새로운 알고리즘이며 센서 우선 자동 초점과의 결합으로 이 자동 초점 시스템이 매우 정확하다는 것입니다.

딥러닝

딥러닝 시스템을 어떻게 트레이닝했나요?

요네야마 히사시: 카메라 안에서 하는 게 아니고, 높은 사양의 컴퓨터를 사용했어요. 카테고리당 10,000개의 이미지를 사용했습니다.

예를 들어, 자동차라고 하면 Formula 1, NASCAR 등 자동차의 모양이 다양합니다. 유형별로 시스템이 해당 자동차를 인식하도록 실행할 수 있도록 시스템에 수천 개의 이미지를 제공합니다. 이 정보는 고사양 노트북에 입력된 후 카메라로 전송됩니다.

그럼 자동차의 다양한 부분을 인식하기 위해 해당 이미지에 손으로 라벨을 붙였나요?

요네야마 히사시: 예.

추적 시스템을 개발하면서 겪은 어려움에는 어떤 것이 있었나요?

요네야마 히사시: 가장 큰 과제는 시스템이 모델을 얼마나 정확하게 감지할 수 있는지였습니다. 예를 들어, 다양한 유형의 배경과 여러 유형의 자동차가 있습니다.

우리는 시스템이 자동차를 인식하고 자동차와 [운전자의] 헬멧에 정확하게 초점을 맞추는지 확인해야 했습니다. 그러기 위해서는 이미지를 많이 주어야 하는데 그게 가장 큰 과제였어요.

딥 러닝에는 일반적으로 많은 컴퓨터 성능이 필요합니다. 카메라에 모든 것을 어떻게 담았나요?

요네야마 히사시: 알고리즘을 만들려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 이 부분은 카메라에서 하는 것이 아니고 PC에서 따로 진행합니다. 알고리즘을 만들기 위해 데이터를 얻고 알고리즘을 카메라에 전송하면 그렇게 많은 양의 데이터가 필요하지 않습니다. 카메라는 알고리즘을 사용합니다.

미래의 카메라에서 더 많은 딥러닝 알고리즘을 사용할 수 있다고 보시나요?

요네야마 히사시: 네, 추가 카메라에도 이 기술을 적용하는 것을 고려하고 있습니다. 그러나 현재의 과제는 이 카메라에 두 개의 엔진이 있다는 것입니다. 이 알고리즘을 실행하려면 큰 힘이 필요하고, 모든 모델이 이를 달성할 수는 없기 때문에 어떤 모델이 이 기술을 수용할지 고려해야 합니다. 하지만 대답은 '그렇다'입니다.

무라타 아키히토: 이 기술을 최대한 활용하려면 매우 강력한 엔진이 필요하다는 점을 덧붙이고 싶습니다. 두 개의 엔진이 없으면 이를 달성하기가 매우 어렵습니다. 그렇기 때문에 일부 브랜드에서는 딥러닝 기술 중 일부를 사용하지만 현재는 해당 데이터를 완전히 활용하는 것이 불가능합니다. 이것이 바로 올림푸스가 현재 자동차, 기차, 비행기에 딥러닝 기술을 활용하는 유일한 회사인 이유입니다.

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