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복문화주의 이데올로기에서는 각 집단의 문화가 독립적으로 존재하지 않고 다른 집단의 문화와 전통으로부터도 영향을 받는다고 본다. 모든 문화와 사람들은 다양한 집단 간의 역사적, 현대적 상호작용의 산물이며, 교차하는 역사에 의해 깊이 연결되어 있다고 개념화된다. 이 이데올로기는 다양한 인종 및 민족 집단의 존재를 인정하고 집단 간의 연결된 역사, 과거 및 전통, 그리고 상호 영향에 초점을 맞춘 역사가들의 작업에 기반하여 발전되었다. 예를 들어 역사학자 로빈 켈리는 "우리 모두, 즉 우리 모두는 유럽, 아프리카, 아메리카 원주민, 심지어 아시아의 과거의 상속자이다. 비록 우리가 이 모든 대륙으로 우리의 혈통을 정확히 추적할 수는 없을지라도"라고 쓰며 인종 간 공유된 과거를 강조한다. 마찬가지로 역사학자 비제이 프라샤드는 쿵푸의 역사적 뿌리에 대한 논의에서 쿵푸가 아시아의 고유한 문화적 산물로 여겨지지만 아프리카 문화의 영향을 크게 받았으며 세계의 여러 문화로부터 영향을 받으면서 진화했다고 보여준다. 따라서 복문화주의는 서로 다른 인종 집단 간의 상호 작용과 연결에 더 많은 주의를 기울인다. 동화와 색맹과는 달리, 복문화주의는 자신의 고유한 사회 집단 정체성을 포기하거나 지배적인 문화에 동화될 것을 요구하지 않는다. 다문화주의와는 달리 집단 간 차이를 인식하고 각 집단의 가치를 보존하는 것 외에도 복문화주의는 더 나아가 한 집단의 정체성과 다른 집단의 정체성 간의 상호 연결성을 강조하는 데 초점을 맞춘다.
집단 간 태도 및 평등 지지.
복문화주의에 대한 사회 심리학 연구는 집단 간 태도 및 사회 평등 지지에 일반적으로 긍정적인 효과를 시사한다. 복문화주의는 사회적 지배 및 계층에 대한 지지 감소, 집단 간 접촉에 대한 더 큰 의지, 그리고 적극적 우대조치와 같은 사회 평등을 촉진하는 공공 정책 및 기관에 대한 더 큰 지지와 관련이 있는 것으로 밝혀졌다. 또한 소수 집단에 대한 개선되고 더 긍정적인 집단 간 태도와도 관련이 있다. 지배 집단 참가자들이 복문화주의를 더 지지했을 때, 그들은 LGBTQ 커뮤니티에 대한 부정적인 태도가 적고 성적 편견이 적었다. 또한 예비 증거는 다수 집단과 소수 집단 모두 이 이데올로기를 지지할 가능성이 동일하다는 것을 시사한다. 연구 결과는 복문화주의 이데올로기가 사회 평등에 대한 더 큰 지지, 다양성과 차이에 대한 더 큰 관심과 편안함, 그리고 더 낮은 평가 편향으로 이어질 수 있음을 나타낸다.
변화 및 외래 사상에 대한 개방성.
복문화주의가 집단 간 관계에서 더 많은 긍정성을 촉진하는 한 가지 이유는 복문화주의가 다른 문화에 대해 배우려는 더 큰 의지를 장려하고 자신의 문화를 비판하고 변화시키는 데 개방적일 수 있기 때문이다. 결과적으로 연구는 복문화주의가 문화 통합을 강조하는 문제에 대한 창의성을 촉진하며, 이는 외래 사상 포함에 대한 더 큰 성향에 의해 주도되는 효과라는 것을 발견했다. 반면 색맹은 문화 간의 연관성이 필요한 문제 해결 작업에서 창의성을 손상시켰다.
잠재적 약점.
복문화주의와 관련된 몇 가지 잠재적인 문제가 있다. 복문화주의는 집단 구성원이 각자의 내집단이 가치 있게 여기는 문화적 전통과 속성이 경시된다고 인식하게 할 수 있다. 사람들이 이러한 가치에 대한 자신의 내집단 기여가 외집단보다 크다고 생각할 때, 그들은 외집단을 상호 연결된 것보다 더 이탈적이라고 볼 수 있으며, 이는 집단 간 조화에 부정적인 영향을 미칠 수 있다(내집단 투사 모델 참조). 이 이데올로기에 대한 연구가 초기 단계에 있기 때문에 복문화주의의 약점과 그것이 어떻게 반발을 초래할 수 있는지에 대한 추가적인 조사가 필요하다.
브라우니 포인트(Brownie points)는 현대적 사용에서 가상의 사회적 통화로, 선한 행동을 하거나 다른 사람의 눈에 호감을 얻음으로써 획득할 수 있다.
어원 추측.
걸가이딩.
일반적인 어원은 브라우니 (주니어 걸 가이드/걸 스카우트)가 선행으로 얻는 메리트 배지 또는 6점을 빗댄 것이다. 브라우니는 집안일을 돕는 신화적인 엘프의 한 종류에서 이름을 따왔다.
갈색 스탬프.
제2차 세계 대전 후 미국에서 많은 상점이 사용한 인기 있는 마케팅 방식은 구매 시 스탬프를 배포하는 것이었다. 제공되는 스탬프의 수는 구매 금액에 따라 달랐다. 고객은 이 스탬프를 모아 나중에 가전제품으로 교환했다. 이 스탬프 중 가장 초기의 것은 갈색이었으며 "갈색 스탬프" 또는 "갈색 포인트"로 알려졌다. 구매와 이 "갈색 포인트" 수집의 관계는 좋은 일을 하고 (지역 판매업체 지원) 보너스 (가치 있는 스탬프)를 얻는 것과 같았다. 이 "브라우니 포인트" 수집이 결국 현대적인 사용으로 발전했다고 전해진다. 브라우니포인트라는 용어는 오늘날 뉴질랜드 전력 회사와 선물 서비스에 의해 비즈니스 마케팅 방식으로 여전히 사용되고 있다.
조지 R. 브라운.
또 다른 제안된 어원은 이 용어가 19세기 미국 철도 관리자 조지 R. 브라운의 이름에서 파생되었다는 것이다. 그는 1886년에 뉴욕 주의 폴 브룩 철도에서 철도 직원들을 위한 공로 및 징계 시스템을 고안했는데, 이는 당시 혁신적인 시스템이었다. 그의 시스템에 대한 설명은 철도 저널에 실렸고, 많은 주요 미국 철도 회사에서 채택했다. 미국 철도 직원들은 곧 구어체로 "브라우니 포인트"를 언급하기 시작했고, 어떤 시점에는 이 용어가 일반적인 어휘로 들어갔다.
커티스 퍼블리싱.
1930년대, 커티스 퍼블리싱은 새터데이 이브닝 포스트와 레이디스 홈 저널을 포함한 여러 잡지를 발행했다. 이 잡지는 주로 소년들을 통해 주거 지역에서 구독자를 모집하는 배달 네트워크를 통해 배포되었다. 소년들은 소액의 수수료를 받았고, 특정 판매 목표를 달성하면 회사 scrip을 벌 수 있었다. 녹색과 갈색 바우처로 구성된 이 스크립은 "그리니"와 "브라우니"라고 불렸다. 브라우니 하나는 그리니 다섯 개와 같았다. 그리니와 브라우니는 회사 카탈로그의 상품으로 교환할 수 있었다.
분뇨적.
옥스포드 영어사전은 이 표현이 미국 군대 속어에서 아첨꾼, 즉 "브라운노저"를 뜻하는 것에서 파생되었을 수도 있다고 추측하면서, 브라우니의 보상 시스템에서 유래했다는 일반적인 어원도 언급한다. "브라운노저"라는 의미의 "브라우니"라는 용어는 1940년대에 사용되었다. 이 용어는 이와 관련된 분뇨적(scatological) 속어와의 일치로 인해 추진력을 얻었다는 이야기가 있다.
옥스포드 영어사전에 실린 가장 초기 출판 인용문은 1963년 (아메리칸 스피치 저널에 보고됨)으로 거슬러 올라가지만, 이 용어는 사실 다소 더 오래되었다. 1950년대 신문에 자주 등장하는 것은 1951년까지 거슬러 올라가며, "로스앤젤레스 타임즈"의 한 남자가 브라우니 포인트라는 용어로 아내의 호감을 얻는 것에 대해 이야기한다.
송평뢰명()
LEDA 2821816(4C +71.07)은 큰곰자리에 위치한 퀘이사이다. 지구로부터 약 10억 7,000만 광년 떨여져 있으며, 제트를 방출한다.
엔비디아 실드 TV(Nvidia Shield TV, 실드 안드로이드 TV 또는 엔비디아 실드)는 엔비디아가 실드 브랜드의 안드로이드 장치의 일부로 생산한 안드로이드 TV 기반의 디지털 미디어 플레이어이다. 2015년 5월에 처음 출시된 실드는 처음에는 엔비디아에 의해 다운로드된 게임을 플레이하고 호환되는 PC에서 로컬 네트워크를 통해 게임을 스트리밍하거나 지포스 나우 구독 서비스를 통해 스트리밍하는 기능을 강조하면서 마이크로콘솔로 마케팅되었다. 다른 모든 안드로이드 TV 장치와 마찬가지로 앱을 사용하여 다양한 소스에서 콘텐츠를 스트리밍할 수도 있으며 4K 해상도 비디오도 지원한다. 두 가지 모델로 생산되며, 두 번째인 실드 TV 프로 모델은 주로 내부 저장 공간이 늘어난 것이 특징이다.
2017년에 엔비디아는 16GB 실드의 새로 고침 버전을 출시했는데, 이 버전은 마이크로SD 및 적외선 지원을 제거하고 더 작은 폼 팩터를 가지고 있으며, 업데이트된 컨트롤러와 함께 제공되며, 하드웨어는 원래 모델과 동일하다. 2019년에는 엔비디아가 업그레이드된 프로세서로 실드 TV 라인업을 새로 고치고, 기본 모델을 더 작은 폼 팩터와 더 적은 내부 저장 공간으로 개정했다.
실드는 엔비디아의 테그라 X1 시스템 온 칩을 사용하며, ARM Cortex-A57 중앙 처리 장치와 엔비디아의 맥스웰 마이크로아키텍처 그래픽 처리 장치를 기반으로 하며 3GB의 램을 갖추고 있다. 이 장치는 HEVC로 인코딩된 비디오를 지원하는 HDMI 2.0 출력 포트를 통해 60FPS에서 4K 해상도 출력을 지원한다. 실드는 16GB의 내부 플래시 메모리 또는 500GB의 하드 드라이브를 포함할 수 있으며, microSD 카드 또는 이동식 저장 장치를 통해 확장 가능하다. 500GB 하드 드라이브가 장착된 2015년 및 2017년 실드 모델은 실드 프로(Shield Pro)로 판매된다. 두 개의 USB 포트가 포함되어 있다. 인터넷 연결을 위해 기가비트 이더넷 및 802.11ac 와이파이를 지원한다. 콘솔은 하나의 무선 컨트롤러와 함께 제공된다. 음성 제어 기능과 헤드폰 잭이 있는 무선 마이크로 USB 충전식 리모컨은 별도로 판매되지만 더 이상 공식 채널에서 구매할 수 없다.
실드는 안드로이드 TV를 실행한다. 장치에 최적화 및 포팅된 게임은 별도의 실드 스토어 앱을 통해 제공된다. 이 장치는 엔비디아의 주문형 구독 클라우드 게임 서비스인 지포스 나우(구 엔비디아 GRID)와 GeForce Experience 애플리케이션을 통해 지원되는 엔비디아 그래픽 카드의 GameStream 기능을 사용하여 로컬 컴퓨터에서 게임을 스트리밍할 수도 있다. 네이티브 안드로이드 게임 및 게임 스트리밍 외에도 레트로 게임 에뮬레이션은 엔비디아 실드 TV에서 인기가 있다.
2017년 1월 16일, 엔비디아는 안드로이드 7.0 "누가" 기반의 실드 익스피리언스 업그레이드 5.0을 발표했다. 이는 업데이트된 2017년 모델의 소프트웨어 기능을 추가하며, 4K 비디오용 HDR 지원, 새로운 앱(아마존 비디오 포함), 스마트싱스 통합, 구글 어시스턴트 지원, 새로운 엔비디아 게임 인터페이스 등을 포함한다. 구글 어시스턴트 지원은 새로운 실드 컨트롤러가 필요하다. 2018년 6월, 엔비디아는 안드로이드 8.0 "오레오"로 업데이트를 출시했다.
2021년 6월 23일, 안드로이드 TV를 구글 TV로 업데이트하면서 2019년 버전의 엔비디아 실드 TV 및 엔비디아 실드 TV 프로에서 구글 스테이디어를 사용할 수 있게 되었다.
2017 버전.
2017년 1월 16일, 엔비디아는 16GB 실드의 새로 고침 버전을 공개했다. 마이크로SD 슬롯은 없지만 크기가 더 작아진 수정된 폼 팩터를 가지고 있으며, 실드 익스피리언스 업그레이드 5.0과 함께 제공된다. 헤드폰 잭이 없고 교체 가능한 CR2032 배터리를 사용하는 수정된 블루투스 리모컨과 항상 켜져 있는 마이크가 있는 업데이트된 컨트롤러가 이제 함께 제공된다. 2017년 모델은 2015년 모델과 동일한 테그라 X1 시스템 온 칩을 포함한다. 2017년 실드는 원래의 16GB 버전을 대체했다.
2019 버전.
2019년 10월 28일, 엔비디아는 두 가지 새로운 실드 TV 모델을 공개했다. 두 모델 모두 테그라 X1+ 시스템 온 칩을 사용하며, 안드로이드 9.0 "파이"와 함께 제공되고, 돌비 애트모스 및 돌비 비전을 지원하며, 재설계된 리모컨과 고화질 비디오를 4K 해상도로 업스케일링할 수 있는 새로운 "AI 향상" 업스케일링 시스템을 포함한다. 새로운 기본 모델은 셋톱박스 스타일이 아닌 원통형 폼 팩터를 사용하며, 2GB의 램과 8GB의 플래시 메모리를 갖추고 있으며, 마이크로SD 카드를 통해 확장 가능하다(USB 포트 대신). 실드 TV 프로는 이전 모델과 동일한 셋톱박스 폼 팩터를 사용하며, 3GB의 램, 16GB의 플래시 메모리, 그리고 두 개의 풀 사이즈 USB 3.0 포트를 포함한다. 게임패드는 더 이상 포함되지 않는다.
제바스티안 쾨버(, 1979년 5월 28일~)는 독일의 전직 권투 선수이다. 그는 2000년 하계 올림픽에서 남자 헤비급 동메달을 획득했으며 세계 선수권 대회에서 동메달 1개, 유럽 선수권 대회에서 동메달 1개를 획득했다.
스탠더드 앤드 푸어스 100 또는 줄여서 S&amp;P 100은 스탠더드 앤드 푸어스(Standard &amp; Poor's)가 유지하는 미국 주식의 주가 지수이다.
S&amp;P 100은 S&amp;P 500 및 S&amp;P 1500의 하위 집합이며 S&amp;P 500에서 가장 크고 잘 알려진 기업들의 주식을 보유하고 있다. 그러나 S&amp;P 100은 알파벳의 두 가지 다른 주식 종류를 보유하고 있어 실제로 101개의 더 큰 미국 기업 주식을 포함하고 있다.
S&amp;P 100의 구성 종목은 부문 균형을 위해 선택되었으며 2024년 12월 현재 S&amp;P 500 시가총액의 약 71%와 미국 주식 시장 시가총액의 61%를 차지한다.
S&amp;P 100에 대한 지수 옵션은 종목코드 "OEX"로 거래된다. 이러한 옵션의 인기로 인해 투자자들은 종종 해당 종목코드로 지수를 지칭한다.
1983년 CBOE는 자체 지수인 CBOE 100을 기반으로 최초의 지수 옵션을 만들었다.
1993년 CBOE는 S&amp;P 100 옵션 가격을 기반으로 계산되는 시카고 옵션 거래소 시장 변동성 지수(VIX)를 만들었다(당시 이들은 가장 많이 거래되는 지수 옵션이었다). 그런 다음 2003년에 S&amp;P 500을 기반으로 변경했다.
S&amp;P 100의 평균 유동 시가총액은 S&amp;P 500 시가총액의 3배가 넘는다 (2017년 1월 기준 1350억 달러 대 400억 달러). 따라서 대형주 지수보다 크다. S&amp;P 100 내 기업들의 "시그마"는 일반적으로 S&amp;P 500의 "시그마"보다 작으므로 S&amp;P 100의 해당 변동성이 더 낮다. 그러나 두 지수 간의 상관 관계는 매우 높다.
이 지수는 상장지수펀드 iShares S&amp;P 100 인덱스()로 추적된다.
연간 수익률.
다음 표는 1975년 이후 S&amp;P 100의 가격 수익률을 보여준다.
하이브리드 그래픽스 주식회사(Hybrid Graphics Ltd.), 흔히 하이브리드 그래픽스(Hybrid Graphics)로 알려져 있는 이 회사는 1994년부터 2007년까지 핀란드, 헬싱키에서 활동했던 그래픽 소프트웨어 기술 회사이다. 2006년 엔비디아에 인수된 후, 하이브리드 그래픽스는 현재 엔비디아 코퍼레이션의 헬싱키 지사이다.
2000년까지 하이브리드는 컴퓨터 게임용 미들웨어 솔루션으로 널리 알려졌다. 하이브리드의 또 다른 사업 부문은 3D 그래픽을 사용한 이미지 제작으로, 이 사업은 2004년에 페이크 그래픽스 주식회사로 분사되었다. 당시 회사의 가장 중요한 제품은 OpenGL 기반 그래픽스 라이브러리 SurRender 3D (1996–2000)였다. 2000년에 하이브리드는 스타 워즈 갤럭시(Star Wars Galaxies) 및 에버퀘스트 II를 포함한 많은 MMORPG에서 사용되는 dPVS(동적 가시 세트) 가시성 최적화 미들웨어를 출시했다. 2006년 dPVS 기술은 움브라 소프트웨어 주식회사에 인수되었다.
하이브리드 그래픽스는 크로노스 그룹 및 자바 커뮤니티 프로세스의 컨텍스트에서 OpenGL ES 및 OpenVG 모바일 그래픽 API의 최초 상용 구현을 제공했으며, M3G (JSR-184) 자바 표준 개발에 적극적으로 참여했다. 하이브리드는 또한 SIGGRAPH에 발표된 여러 논문을 포함하여 컴퓨터 그래픽에 대한 학술 연구를 후원했다.
도고 마사미치(東郷正路)는 메이지 시대에 활약한 해군 군인으로, 최종 계급은 해군 중장이다. 청일 전쟁과 러일 전쟁에서의 활약 그리고 교육자 및 지도자로서의 공적이 큰 인물이다. 그의 생애는 일본 근대 해군 발전사와 함께하였다.
토마스 리처드 카퍼(Thomas Richard Carper, 1947년 1월 23일 ~ )은 미국의 정치인이다.
루돌프 크라이(, 1977년 12월 5일~)는 체코의 전직 권투 선수이다. 그는 2000년 하계 올림픽에서 남자 라이트헤비급 은메달을 획득했으며 세계 선수권 대회에서 동메달 1개를 획득했다.
경로 추적 또는 패스 트레이싱(path tracing)은 컴퓨터 그래픽스에서 물체, 복셀, 그리고 참여 매개체와 빛이 상호작용하는 방식을 시뮬레이션하여 현실적인 (물리적으로 타당한) 이미지를 생성하는 렌더링 알고리즘이다.
이 광선 추적 기술은 몬테카를로 방법을 사용하여 글로벌 일루미네이션을 정확하게 모델링하고, 다양한 표면 특성을 시뮬레이션하며, 사진기 시스템에서 관찰 가능한 다양한 효과를 포착한다. 예를 들어 렌즈의 광학 특성 (예: 피사계 심도 및 보케) 또는 셔터 속도의 영향 (예: 모션 블러 및 노출) 등이 있다. 물리 기반 렌더링과 빛 전달 모델을 통합함으로써 사실적인 결과를 얻을 수 있지만, 상당한 컴퓨팅 성능이 필요하다. 특히 복잡한 장면에서는 VRAM/RAM 용량 및 메모리 대역폭으로 인해 성능이 제한되는 경우가 많으며, 실용적인 사용을 위해 노이즈 제거 기술이 필요하다. 또한 GIGO 원칙이 적용된다. 즉, 부정확한 장면 데이터, 낮은 품질의 기하학적 모델, 낮은 품질의 재질, 또는 잘못된 렌더링 설정은 렌더링 정밀도에 관계없이 최종 출력에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
정확성, 편향되지 않은 특성, 그리고 알고리즘적 단순성 덕분에 경로 추적은 다른 렌더링 알고리즘의 품질을 테스트할 때 참조 이미지를 생성하는 데 일반적으로 사용된다. 근본적으로 이 알고리즘은 물체 표면의 한 지점에 도달하는 빛을 적분한다. 이 조도는 표면 반사 함수(BRDF)에 의해 수정되어 카메라에서 볼 때 최종 이미지에 기여하는 빛의 양을 결정한다. 이 적분 과정은 출력 이미지의 모든 화소에 대해 반복되어 각 화소의 상세한 평가를 보장한다. 화소당 샘플(spp) 수는 최종 렌더링의 세부 수준과 품질을 결정하며, 일반적으로 샘플 수가 많을수록 이미지 선명도가 향상된다. 렌더링 성능은 종종 초당 메가 샘플(Ms/sec)로 측정되며, 이는 초당 처리할 수 있는 수백만 개의 샘플 수를 반영하여 렌더링 속도에 직접적인 영향을 미친다. 양방향 경로 추적 및 메트로폴리스 빛 전달과 같은 경로 추적의 여러 변형이 개발되어 다양한 유형의 장면에서 효율성을 향상시키고 노이즈를 줄이며 수렴 속도를 높인다.
렌더링 방정식과 컴퓨터 그래픽스에서의 사용은 1986년 제임스 카지야에 의해 발표되었다. 경로 추적은 당시 렌더링 방정식의 적분에 대한 수치적 해법을 찾는 알고리즘으로 소개되었다. 10년 후 라포르튠은 양방향 경로 추적을 포함한 많은 개선 사항을 제안했다.
어려운 장면에서 성능을 향상시키기 위해 이전에 찾은 경로를 변형하는 방법인 메트로폴리스 빛 전달은 1997년 에릭 비치와 레오니다스 기바스에 의해 소개되었다.
최근에는 CPU와 GPU가 이미지를 더 빠르게 렌더링할 수 있을 정도로 강력해져 경로 추적 알고리즘에 대한 관심이 더 넓게 퍼졌다. 팀 퍼셀은 2002년 GPU에서 실행되는 첫 번째 글로벌 일루미네이션 알고리즘을 발표했다. 2009년 2월, 엔비디아의 오스틴 로비슨은 GPU에서 실행되는 상용 경로 추적의 첫 번째 구현을 시연했고, 2009년 8월 블라디미르 코일라조프의 구현과 같은 다른 구현들이 뒤따랐다. 이는 CUDA와 OpenCL과 같은 GPGPU 프로그래밍 툴킷과 OptiX와 같은 GPU 광선 추적 SDK의 발전으로 가능해졌다.
경로 추적은 영화 산업에서 중요한 역할을 해왔다. 이전 영화들은 CG 시각 효과와 애니메이션을 제작하기 위해 스캔라인 렌더링에 의존했다. 1998년, 블루 스카이 스튜디오는 자사의 독자적인 CGI 스튜디오 경로 추적 렌더러를 사용하여 아카데미상 수상 단편 영화 버니를 렌더링했으며, 여기에는 부드러운 그림자와 간접 조명 효과가 특징이었다. 소니 픽처스 이미지워크스의 몬스터 하우스는 2006년에 상용 아놀드 렌더러를 사용하여 전적으로 경로 추적으로 렌더링된 첫 번째 장편 애니메이션 영화였다. 또한 월트 디즈니 애니메이션 스튜디오는 2014년 빅 히어로 제작 이후 자사의 최적화된 경로 추적기인 하이페리온(Hyperion)을 사용해왔다. 픽사 애니메이션 스튜디오도 상용 렌더맨 렌더러에 경로 추적을 채택했다.
카지야의 렌더링 방정식은 광학의 세 가지 특정 원칙을 따른다. 글로벌 일루미네이션 원칙, 등가 원칙(반사된 빛은 방출된 빛과 동일하다), 그리고 방향 원칙(반사된 빛과 산란된 빛은 방향을 갖는다).
실제 세계에서 물체와 표면은 빛을 반사하기 때문에 보인다. 이 반사된 빛은 차례로 다른 물체를 비춘다. 이 간단한 관찰에서 두 가지 원칙이 뒤따른다.
I. 주어진 실내 장면에서 방 안의 모든 물체는 다른 모든 물체에 조명을 기여해야 한다.
II. 둘째, 광원에서 방출된 조명과 표면에서 반사된 조명 사이에는 구분이 없다.
1984년에 발명된 상당히 다른 방법인 라디오서티는 두 원칙 모두에 충실했다. 그러나 라디오서티는 표면에 떨어지는 총 조도를 표면을 떠나는 균일한 휘도와 관련시켰다. 이는 모든 표면이 람베르트, 또는 "완벽하게 확산된" 상태가 되도록 강제했다. 라디오서티가 도입될 때 많은 주목을 받았지만, 완벽하게 확산된 표면은 실제 세계에 존재하지 않는다. 표면에서 산란은 입사 방향과 출사 방향 모두에 의존한다는 사실은 양방향반사도분포함수 (BRDF)의 핵심 원칙이다. 이 방향 의존성은 1990년대 내내 중요한 아이디어의 발표로 이어진 연구의 초점이었는데, 방향을 고려하는 것은 데스크톱 컴퓨터에서 계산 시간을 급격히 증가시키는 대가를 항상 치렀기 때문이다. 원칙 III이 뒤따른다.
III. 표면에서 나오는 조명은 들어오는 조명의 입사 방향과 샘플링되는 출사 방향의 어떤 함수인 특정 방향으로 산란되어야 한다.
카지야의 방정식은 이 세 가지 원칙을 완전하게 요약한 것이며, 방정식의 해를 근사하는 경로 추적은 구현에서 이 원칙에 충실하다. 카지야의 방정식의 초점이 아닌 다른 광학 원칙들이 있으며, 따라서 알고리즘에 의해 종종 어렵거나 잘못 시뮬레이션된다. 경로 추적은 세 가지 원칙에 포함되지 않은 광학 현상으로 인해 혼란을 겪는다. 예를 들어,
다음 의사코드는 순진한 경로 추적을 수행하는 절차이다. TracePath 함수는 가속 경로만 고려되는 픽셀의 단일 샘플을 계산한다.
Color TracePath(Ray ray, count depth) {
if (depth &gt;= MaxDepth) {
return Black; // Bounced enough times.
ray.FindNearestObject();
if (ray.hitSomething == false) {
return Black; // Nothing was hit.
Material material = ray.thingHit-&gt;material;
Color emittance = material.emittance;
// Pick a random direction from here and keep going.
Ray newRay;
newRay.origin = ray.pointWhereObjWasHit;
// This is NOT a cosine-weighted distribution!
newRay.direction = RandomUnitVectorInHemisphereOf(ray.normalWhereObjWasHit);
// Probability of the newRay
const float p = 1 / (2 * PI);
// Compute the BRDF for this ray (assuming Lambertian reflection)
float cos_theta = DotProduct(newRay.direction, ray.normalWhereObjWasHit);
Color BRDF = material.reflectance / PI;
// Recursively trace reflected light sources.
Color incoming = TracePath(newRay, depth + 1);
// Apply the Rendering Equation here.
return emittance + (BRDF * incoming * cos_theta / p);
void Render(Image finalImage, count numSamples) {
foreach (pixel in finalImage) {
foreach (i in numSamples) {
Ray r = camera.generateRay(pixel);
pixel.color += TracePath(r, 0);
pixel.color /= numSamples; // Average samples.
모든 샘플은 평균되어 출력 색상을 얻는다. 법선의 반구에서 항상 무작위 광선을 샘플링하는 이 방법은 완벽하게 확산된 표면에만 잘 작동한다는 점에 유의해야 한다. 다른 재질의 경우 일반적으로 중요도 샘플링, 즉 BRDF 분포에 따라 새로운 광선을 확률적으로 선택해야 한다. 예를 들어, 완벽하게 반사되는(거울) 재질은 위의 방법으로 작동하지 않는다. 이는 복사휘도가 반사될 수 있는 유일한 광선인 올바른 반사된 광선이 될 확률이 0이기 때문이다. 이러한 상황에서는 몬테카를로 적분에 따라 샘플링 방식의 확률 밀도 함수로 반사율을 나누어야 한다(위의 순진한 경우에는 특정 샘플링 방식이 없으므로 PDF는 formula_1이 된다).
에너지 보존을 보장하기 위해 고려해야 할 다른 사항들이 있다. 특히 순진한 경우 확산 BRDF의 반사율은 formula_2를 초과해서는 안 된다. 그렇지 않으면 물체가 받는 빛보다 더 많은 빛을 반사한다(그러나 이는 사용된 샘플링 방식에 따라 다르며 정확하게 하기가 어려울 수 있다).
양방향 경로 추적.
적분을 샘플링하는 것은 다음 두 가지 별개의 접근 방식 중 하나로 수행할 수 있다.
두 경우 모두 분산을 줄이기 위해 '다음 이벤트 추정'이라는 기술을 사용할 수 있다. 이 기술은 경로가 우연히 도달하기를 기다리는 대신 중요한 특징('광선 추적'의 경우 카메라, '역방향 경로 추적'의 경우 광원)을 직접 샘플링하는 방식으로 작동한다. 이 기술은 일반적으로 효과적이지만, 반사 또는 거의 반사되는 BRDF가 있을 때는 덜 유용해진다. '역방향 경로 추적'의 경우 확산 표면과 상호 작용한 다음 반사 표면에서 반사되어 광원에 도달하는 코스틱 경로에 대해 높은 분산을 생성한다. '다음 이벤트 추정'은 이 반사 상호 작용이 중간에 있기 때문에 확산 표면에서 직접 이러한 경로를 샘플링하는 데 사용할 수 없다. 마찬가지로 빛이 반사될 수 있는 방향이 하나뿐이기 때문에 반사 표면에서 경로를 샘플링하는 데 사용할 수 없다. '광선 추적'은 경로가 카메라에 도달하기 전에 반사 표면과 상호 작용할 때 유사한 문제가 발생한다. 이러한 상황이 훨씬 더 흔하고 노이즈가 심하거나 완전히 검은색인 유리 물체가 시각적으로 매우 방해가 되기 때문에 실제로는 '역방향 경로 추적'만이 단방향 경로 추적에 사용되는 유일한 방법이다.
양방향 경로 추적은 두 가지 접근 방식을 결합하고 단일 방법보다 낮은 분산을 생성할 수 있는 알고리즘을 제공한다. 각 샘플에 대해 광원에서 하나, 카메라에서 하나씩 두 개의 경로가 독립적으로 추적된다. 이는 하나의 경로의 각 정점을 다른 경로의 모든 정점에 직접 연결할 수 있는 일련의 가능한 샘플링 전략을 생성한다. 원래의 '광선 추적' 및 '역방향 경로 추적' 알고리즘은 모두 이러한 전략의 특수한 경우이다. '광선 추적'의 경우 카메라 경로의 정점을 광선 경로의 첫 번째 정점에 직접 연결하는 것이다. '역방향 경로 추적'의 경우 광선 경로의 정점을 카메라 경로의 첫 번째 정점에 연결하는 것이다. 또한 중간 정점이 연결되는 완전히 새로운 여러 샘플링 전략이 있다. 다중 중요도 샘플링을 사용하여 이러한 모든 샘플링 전략에 가중치를 부여하면 각 샘플에 더 많은 작업이 필요하더라도 단방향 경로 추적보다 더 빠르게 수렴할 수 있는 새로운 샘플러가 생성된다. 이는 코스틱 또는 주로 간접 조명으로 조명되는 장면에 특히 효과적이다.
경로 추적기는 지속적으로 이미지의 화소를 샘플링한다. 이미지는 픽셀당 몇 개의 샘플, 아마도 100개만으로도 인식할 수 있게 된다. 그러나 이미지가 "수렴"하고 허용 가능한 수준으로 노이즈를 줄이려면 대부분의 이미지에 대해 일반적으로 약 5000개의 샘플이 필요하며, 병리학적 경우에는 훨씬 더 많은 샘플이 필요하다. 노이즈는 특히 애니메이션에서 문제가 되며, 원치 않는 "필름 그레인" 품질의 무작위 반점을 제공한다.
경로 추적에서 핵심적인 성능 병목은 광선을 캐스팅하는 복잡한 기하학적 계산이다. 중요도 샘플링은 표면 지점에서 나가는 휘도에 올바르게 수렴하면서도 장면을 통해 더 적은 광선을 캐스팅하도록 동기화된 기술이다. 이는 어쨌든 휘도가 더 높았을 방향으로 더 많은 광선을 캐스팅함으로써 수행된다. 특정 방향으로 캐스팅된 광선의 밀도가 해당 방향의 기여도 강도와 일치하면 결과는 동일하지만 실제로 캐스팅된 광선은 훨씬 적다. 중요도 샘플링은 광선 밀도를 람베르트의 코사인 법칙과 일치시키는 데 사용되며 BRDF와도 일치시키는 데 사용된다.
메트로폴리스 빛 전달은 더 적은 샘플로 더 낮은 노이즈 이미지를 생성할 수 있다. 이 알고리즘은 빛이 이상한 복도나 작은 구멍을 통과하여 카메라가 보고 있는 장면의 부분에 도달해야 하는 장면에서 더 빠른 수렴을 얻기 위해 만들어졌다. 또한 코스틱이 있는 병리학적 상황을 올바르게 렌더링하는 데에도 유망함을 보여주었다. 무작위 경로를 생성하는 대신 기존 경로의 약간의 변형으로 새로운 샘플링 경로가 생성된다. 이런 의미에서 이 알고리즘은 광원에서 카메라까지의 성공적인 경로를 "기억"한다.
산란 분포 함수.
표면의 반사 속성(양, 방향, 색상)은 BRDF를 사용하여 모델링된다. 투과된 빛(물체를 통과하는 빛)에 해당하는 것은 BSDF이다. 경로 추적기는 복잡하고 신중하게 모델링되거나 측정된 분포 함수를 완전히 활용할 수 있으며, 이는 물체의 외관("재질", "텍스처", 또는 컴퓨터 그래픽스 용어로 "셰이딩")을 제어한다.
도고 야스시(東郷安)는 메이지 시대부터 쇼와 시대까지 활약한 일본의 사업가, 정치인, 화족이다. 귀족원 남작 의원을 지냈다.
후쿠이번사이자 해군 장교였던 도고 마사미치의 장남으로 태어났으며, 1906년 부친의 사망으로 가문을 계승하고, 이듬해 부친의 공로로 남작위를 받았다.
그는 일본의 실업계와 정계에서 폭넓게 활약하였다.
이미지 기반 조명(Image-based lighting, 이미지 기반 라이팅, IBL)은 3차원 렌더링 기술로, 실제 세계의 빛 정보를 영상으로 포착하는 것을 포함하며, 일반적으로 360도 카메라를 사용하여 포착한다. 이 이미지는 환경 매핑과 유사하게 돔 또는 구체에 투영되며, 이를 사용하여 장면 내 객체의 조명을 시뮬레이션한다. 이를 통해 기존 렌더링 기술을 사용하여 조명을 정확하게 모델링하는 대신, 매우 상세한 실제 세계 조명을 사용하여 장면을 밝힐 수 있다.
이미지 기반 조명은 일반적으로 더 큰 현실감을 위해 고대비 해상도 영상을 사용하지만, 이것이 보편적인 것은 아니다.
Fxguide에 따르면, "거의 모든 현대 렌더링 소프트웨어는 어떤 종류의 이미지 기반 조명을 제공하지만, 시스템에 사용되는 정확한 용어는 다를 수 있다."
영화 제작에서는 이미지 기반 조명을 사용하며, 몬스터 대학교, 위대한 개츠비, 아이언맨 2와 같은 영화에서 볼 수 있다.
카메라 기술자와 VFX 슈퍼바이저가 때때로 "윅매니아(wickmania)"라고 부르는 한 가지 참조 캡처 기술은 물리적 세트에서 두 개의 작은 구체(하나는 무광택, 다른 하나는 빛 반사 재료)의 영상을 촬영하는 것을 포함한다. 이것은 동일한 조명 조건에서 실제 객체 또는 캐릭터와 상호 작용하는 애니메이션 객체 또는 캐릭터에 IBL이 나중에 적용될 때 사용된다.
이미지 기반 조명은 일부 비디오 게임에서도 사용되는데, 비디오 게임 콘솔 및 개인용 컴퓨터가 이 기술을 사용하여 실시간으로 장면을 렌더링하기 위한 계산 리소스를 갖기 시작했기 때문이다. 이 기술은 다음에서 사용된다.
이미지 기반 조명은 크라이텍의 크라이엔진 비디오 게임 엔진의 내장 기능이기도 하다.
마쓰다이라 요리아키(まつだいら よりあき)
사진술에서 노출값(Exposure value, EV)은 카메라의 셔터 속도와 조리개 값의 조합을 나타내는 수치이다. 동일한 노출을 제공하는 모든 조합(어떤 고정된 장면 휘도에 대해)은 동일한 EV를 갖는다. 노출값은 또한 사진 노출 스케일의 간격을 나타내는 데 사용되며, 1 EV의 차이는 표준 2의 거듭제곱 노출 단계에 해당하며, 일반적으로 스탑이라고 한다.
EV 개념은 1950년대 독일 셔터 제조업체 프리드리히 데켈이 개발했다(Gebele 1958; Ray 2000, 318). 이 개념의 의도는 셔터 속도와 조리개 값의 조합(예: 에서 1/125초)을 단일 숫자(예: 15)로 대체하여 동일한 카메라 노출 설정을 선택하는 과정을 단순화하는 것이었다.
일부 조리개 셔터가 장착된 렌즈에서는 셔터와 조리개 조작을 연결하여 하나를 변경하면 다른 하나가 자동으로 조정되어 동일한 노출을 유지하도록 함으로써 프로세스가 더욱 단순화되었다. 이는 셔터 속도와 조리개의 효과 및 둘 사이의 관계에 대한 이해가 제한적인 초보자에게 특히 유용했다. 하지만 모션을 멈추기 위해 셔터 속도를 선택하거나 피사계 심도를 위해 조리개 값을 선택할 수 있는 숙련된 사진가에게도 유용했는데, 정신적 계산 없이 더 빠르게 조정할 수 있고 조정 시 오류 가능성을 줄일 수 있었기 때문이다.
이 개념은 유럽에서 광 값 시스템(LVS)으로 알려졌고, 미국에서 카메라에 이러한 기능이 도입되면서 일반적으로 노출 값 시스템(EVS)으로 알려졌다(Desfor 1957).
기계적 고려 사항 때문에 셔터와 조리개의 연결은 조리개 셔터가 있는 렌즈로 제한되었다. 그러나 다양한 자동 노출 모드가 이제 포컬플레인 셔터가 있는 카메라에서 거의 동일한 효과를 내도록 작동한다.
적절한 EV는 장면 휘도와 감광 속도에 의해 결정되었다. 시스템은 필터, 노출 보정 및 기타 변수에 대한 조정도 포함하도록 의도되었다. 이러한 모든 요소가 포함되면 이렇게 결정된 단일 번호를 전송하여 카메라를 설정할 수 있다.
노출값은 다양한 방식으로 표기되었다. ASA 및 ANSI 표준에서는 수량 기호 "E"v를 사용했는데, 아래 첨자 "v"는 로그 값을 나타냈다. 이 기호는 ISO 표준에서도 계속 사용되지만, 약어 EV가 다른 곳에서는 더 흔하게 사용된다. Exif 표준은 Ev를 사용한다(CIPA 2016).
동일한 EV를 갖는 모든 카메라 설정이 명목상 동일한 노출을 제공하지만, 반드시 동일한 사진을 제공하는 것은 아니다. 조리개 값(상대 조리개)은 피사계 심도를 결정하고, 셔터 속도(노출 시간)는 모션 블러의 양을 결정한다. 이는 오른쪽의 두 이미지(및 긴 노출 시간에서 이차 효과로, 감광 매체가 상반 법칙 역행을 나타낼 수 있으며, 이는 필름에서의 복사조도에 따른 감광 속도 변화임)로 설명된다.
노출값은 (Ray 2000, 318)에 의해 정의된 밑수 2 로그 스케일이다.
두 번째 줄은 첫 번째 줄에 로그의 나눗셈 항등식을 적용한 것이다.
EV 0은 1 초의 노출 시간과 의 조리개 값에 해당한다.
EV를 알면 표 1에 표시된 대로 노출 시간과 조리개 값의 조합을 선택하는 데 사용할 수 있다.
노출값에서 1씩 증가할 때마다 노출이 한 "스텝"(또는 더 일반적으로 한 "스탑") 변경되며, 즉 노출 시간을 절반으로 줄이거나 조리개 면적을 절반으로 줄이거나 이러한 변경의 조합으로 노출이 절반으로 줄어든다. 더 밝은 조명 조건이나 더 낮은 ISO 속도에서는 더 큰 노출 값이 적합하다.
카메라 설정 vs 광도 노출.
"노출값"은 카메라 설정의 조합을 나타내는 것으로, (Ray 2000, 310)에 의해 주어진 광도 노출(aka photometric exposure)과는 다르다.
조도 "E"는 조리개 값으로 제어되지만 장면 휘도에도 따라 달라진다. 혼란을 피하기 위해 일부 저자(Ray 2000, 310)는 카메라 설정의 조합을 나타내기 위해 카메라 노출이라는 용어를 사용했다. 1964년 카메라 자동 노출 제어에 관한 ASA 표준인 ASA PH2.15-1964는 동일한 접근 방식을 취했으며, 더 설명적인 용어인 카메라 노출 설정을 사용했다.
사진가들 사이에서 일반적인 관행은 그럼에도 불구하고 카메라 설정과 광도 노출을 모두 나타내기 위해 "노출"이라는 용어를 사용하는 것이다.
카메라 설정과 광도 노출의 관계.
이미지 평면 조도는 조리개의 면적에 직접 비례하며, 따라서 렌즈 조리개 값의 제곱에 반비례한다. 따라서
일정한 조명 조건에서, 비율 "t"/"N"2가 일정하면 노출은 일정하다. 예를 들어, 조리개 값이 변경되면 등가 노출 시간은 다음 식으로부터 결정할 수 있다.
이 계산을 정신적으로 수행하는 것은 대부분의 사진가에게 지루한 작업이지만, 노출계의 계산 다이얼(Ray 2000, 318) 또는 독립형 계산기의 유사한 다이얼로 쉽게 해결할 수 있다. 카메라 제어 장치에 멈춤쇠가 있는 경우, 하나의 제어 장치를 조정할 때 단계를 세고 다른 제어 장치를 조정할 때 등가 단계를 세어 일정한 노출을 유지할 수 있다.
카메라 설정 표현: EV.
"t"/"N"2 비율은 단일 값으로 노출 시간과 조리개 값의 등가 조합을 나타내는 데 사용될 수 있다. 그러나 일반 사진에서 사용되는 많은 이러한 조합에 대해 이 비율은 분모가 큰 소수 값을 제공한다. 이는 표기상 불편하며 기억하기 어렵다. 이 비율을 뒤집고 밑수 2 로그를 취하면 수량 "E"v를 정의할 수 있다.
카메라 노출이 2의 거듭제곱 단계로 변경될 때 선형 순서로 진행되는 값을 얻는다. 예를 들어, 1초와 로 시작하여 노출을 줄이면
간단한 순서가 나온다.
마지막 두 값은 ISO 100 속도 이미징 매체를 야외 사진에 사용할 때 자주 적용된다.
이 시스템은 EV로 보정된 노출계(또는 테이블)를 사용하여 카메라 설정을 EV로 설정할 수 있는 카메라, 특히 셔터와 조리개가 연동된 카메라를 사용할 때 가장 큰 이점을 제공한다. 적절한 노출은 카메라에서 쉽게 설정할 수 있으며, 등가 설정 중에서 선택하는 것은 하나의 제어 장치를 조정함으로써 이루어진다.
현재 카메라는 EV를 직접 설정할 수 없으며, 자동 노출 제어 기능이 있는 카메라는 일반적으로 EV의 필요성을 제거한다. 그럼에도 불구하고 EV는 노출계에서 권장 노출 설정(권장 노출 표)을 노출 계산기(또는 카메라 설정 표)로 전송할 때 유용할 수 있다.
카메라 설정의 지표로서 EV.
카메라 설정의 지표로 사용되는 EV는 셔터 속도와 조리개 설정의 실제 조합에 해당한다. 실제 EV가 조명 수준과 ISO 속도에 의해 권장되는 EV와 일치할 때 이러한 설정은 "올바른" 노출을 제공해야 한다.
EV와 조명 조건의 관계.
"올바른" 노출은 주어진 조명 조건과 ISO 속도에 "권장되는" 조리개 값과 노출 시간이 일치할 때 얻어진다. 그 관계는 ISO 2720:1974에서 규정된 노출 방정식에 의해 주어진다.
노출 방정식의 오른쪽에 적용된 노출 값은
의 일반적인 값이 사용되면 에 대한 노출 값 0 (예: 의 조리개와 1초의 셔터 시간)은 ()의 휘도에 해당한다. EV = 15 ( ())의 휘도인 "서니 16 법칙" 양의 빛에서 휘도는 ()이다.
카메라 설정은 입사광 측정값에서도 결정할 수 있다. 이에 대한 노출 방정식은 다음과 같다.
노출 값 측면에서 오른쪽은 다음과 같다.
노출 방정식의 왼쪽 측면에 적용될 때 EV는 카메라 설정의 실제 조합을 나타낸다. 오른쪽 측면에 적용될 때 EV는 명목상 "올바른" 노출을 제공하는 데 필요한 카메라 설정의 조합을 나타낸다. EV와 휘도 또는 조도의 형식적인 관계에는 한계가 있다. 일반적으로 주간 야외 장면에는 잘 작동하지만, 야간 도심 스카이라인과 같이 매우 이례적인 휘도 분포를 가진 장면에는 덜 적용된다. 이러한 상황에서는 사진의 주관적인 평가를 통해 결정된 EV가 휘도 또는 조도에 대한 형식적인 고려보다 종종 최상의 사진을 얻는 데 더 적합하다.
주어진 휘도와 필름 속도에 대해 더 큰 EV는 더 적은 노출을 초래하고, 고정 노출(즉, 고정된 카메라 설정)의 경우
더 큰 EV는 더 큰 휘도 또는 조도에 해당한다.
조도는 평면 센서를 사용하여 측정한다. 의 일반적인 값이 사용된다면, 에 대한 EV 0 (예: 의 조리개와 1초의 셔터 시간)은 ()의 조도에 해당한다. EV = 15 (햇볕 16 법칙)에서 조도는 ()이다. 일반 사진 촬영에서는 입사광 측정값이 일반적으로 반구형 센서로 측정된다. 이 측정값은 조도와 의미 있게 관련될 수 없다.
일반 사진 촬영에서는 입사광 측정값이 일반적으로 반구형 센서로 측정된다. 이 측정값은 조도와 의미 있게 관련될 수 없다.
노출계 보정은 노출계 문서에 자세히 설명되어 있다.
표로 정리된 노출 값.
노출계가 항상 사용 가능한 것은 아니며, 비정상적인 조명 분포를 가진 일부 장면에서 노출을 결정하기 위해 노출계를 사용하는 것이 어려울 수 있다. 그러나 자연광과 인공 조명이 있는 많은 장면은 예측 가능하므로 종종 표에 정리된 값에서 합리적인 정확도로 노출을 결정할 수 있다.
표 2의 노출 값은 합리적인 일반 지침이지만 주의해서 사용해야 한다. 단순화를 위해 가장 가까운 정수로 반올림되었으며, 파생된 ANSI 노출 가이드에 설명된 수많은 고려 사항은 생략되었다. 또한 색상 변화 또는 상반 법칙 역행은 고려되지 않았다. 표에 정리된 노출 값의 올바른 사용법은 ANSI 노출 가이드 ANSI PH2.7-1986에 자세히 설명되어 있다.
표 2의 노출 값은 ISO 100 속도("EV100") 기준이다. 다른 ISO 속도 formula_10에 대해서는 해당 속도가 ISO 100보다 큰 노출 단계 수만큼 노출 값(노출 감소)을 증가시킨다. 즉, 형식적으로는
예를 들어, ISO 400 속도는 ISO 100보다 두 단계 더 크다.
ISO 400 속도 이미징 매체를 사용하여 야외 야간 스포츠를 촬영하려면 표 2에서 "야간 스포츠"(ISO 100에서 EV 9)를 찾고 2를 더하여 을 얻는다.
ISO 속도가 낮으면 속도가 ISO 100보다 작은 노출 단계 수만큼 노출 값을 감소시킨다(노출 증가). 예를 들어, ISO 50 속도는 ISO 100보다 한 단계 낮다.
ISO 50 속도 이미징 매체를 사용하여 흐린 하늘을 배경으로 무지개를 촬영하려면 표 2에서 "무지개-흐린 하늘 배경"(EV 14)을 찾고 1을 빼서 을 얻는다.
ISO 속도 보정 방정식은 EV100에 대해서도 풀 수 있다.
예를 들어, ISO 400 필름을 사용하고 카메라를 EV 11로 설정하면 야간 스포츠를 EV100 = 9의 조명 수준에서 촬영할 수 있다. 이는 위에서 반대 방향으로 계산한 예와 일치한다. 이 계산을 구현한 온라인 계산기는 dpreview.com에서 이용 가능했다.
카메라에서 EV 설정.
대부분의 카메라에서는 EV를 카메라 설정으로 직접 전송하는 방법이 없다. 그러나 일부 보이그랜더 및 브라운 모델 또는 사진의 코닥 포니 II와 같은 일부 카메라는 노출 값의 직접 설정을 허용했다.
롤라이(롤라이플렉스, 롤라이코드 모델) 및 핫셀블라드의 일부 중형 카메라는 렌즈에 EV를 설정할 수 있도록 했다. 설정된 EV는 잠금하여 셔터와 조리개 설정을 연결할 수 있었으므로, 셔터 속도나 조리개를 조정하면 다른 하나가 해당 조정을 수행하여 일정한 노출을 유지할 수 있었다(Ray 2000, 318). 일부 렌즈에서는 잠금이 선택 사항이었으므로 사진가는 상황에 따라 선호하는 작업 방식을 선택할 수 있었다. 일부 측정기 및 카메라에서 EV 사용법은 아담스 (1981, 39)가 간략하게 설명하고 있다. 그는 경우에 따라 측정기에서 제공하는 EV 표시가 필름 속도에 따라 조정되어야 할 수도 있다고 언급한다.
EV로 노출 보정.
많은 최신 카메라에서 노출 보정이 가능하며, 보통 EV 단위로 표기한다(Ray 2000, 316). 이 맥락에서 EV는 표시된 노출과 설정된 노출의 '차이'를 의미한다. 예를 들어, +1 EV(또는 +1 스텝)의 노출 보정은 더 긴 노출 시간을 사용하거나 더 작은 조리개 값을 사용하여 노출을 증가시키는 것을 의미한다.
노출 보정의 의미는 EV 스케일 자체의 의미와 반대이다. 노출의 '증가'는 EV의 '감소'에 해당하므로 +1 EV의 노출 보정은 더 작은 EV를 초래한다. 반대로, -1 EV의 노출 보정은 더 큰 EV를 초래한다. 예를 들어, 정상보다 밝은 피사체의 측정값에서 EV 16이 표시되고 피사체를 적절하게 표현하기 위해 +1 EV의 노출 보정이 적용되면 최종 카메라 설정은 EV 15에 해당한다.
노출계 EV 표시.
일부 노출계(예: 펜탁스 스팟 측광기)는 ISO 100에서 직접 EV로 표시한다. 다른 측정기, 특히 디지털 모델은 선택한 ISO 속도에 대한 EV를 표시할 수 있다. 대부분의 경우 이 차이는 관련이 없다. 펜탁스 측정기의 경우 카메라 설정은 일반적으로 노출 계산기를 사용하여 결정되며, 대부분의 디지털 측정기는 셔터 속도와 조리개 값을 직접 표시한다.
최근 들어, 많은 웹사이트의 글에서 ISO 100에서의 EV를 나타내기 위해 "광 값"(LV)을 사용하고 있다. 그러나 이 용어는 표준 기관에서 유래한 것이 아니며, 여러 가지 상충되는 정의를 가지고 있다.
EV와 APEX.
1960년 ASA 표준인 ASA PH2.5-1960에서 제안된 "사진 노출의 가산 시스템"(APEX)은 노출 방정식의 모든 수량에 밑수 2 로그를 취하여 노출 방정식의 적용을 단순한 덧셈과 뺄셈으로 축소함으로써 노출값의 개념을 확장했다. 노출 값 측면에서 노출 방정식의 왼쪽은 다음과 같다.
여기서 Av (조리개 값) 및 Tv (시간 값)는 다음과 같이 정의된다.
다음과 함께
Av 및 Tv는 각각 및 1초에서의 스탑 수를 나타낸다.
APEX를 사용하려면 조리개 및 셔터 제어 장치에 로그 표기가 필요했지만, 이러한 표기는 소비자용 카메라에 통합되지 않았다. APEX가 제안된 직후 대부분의 카메라에 내장 노출계가 포함되면서 노출 방정식 사용의 필요성이 사라졌고, APEX는 실제 거의 사용되지 않았다.
최종 사용자에게는 거의 관심이 없지만, APEX는 Exif 표준에서 부분적으로 부활하여 APEX 값을 사용하여 노출 데이터를 저장하도록 요구하고 있다. 자세한 내용은 Exif에서 APEX 값 사용을 참조하십시오.
휘도 및 조도 측정으로서의 EV.
주어진 ISO 속도와 측광 보정 상수에 대해 노출 값과 휘도(또는 조도) 사이에는 직접적인 관계가 있다. 엄밀히 말하면 EV는 휘도 또는 조도의 측정값이 아니다. 오히려 EV는 주어진 ISO 속도를 가진 카메라가 명목상 올바른 노출을 얻기 위해 표시된 EV를 사용하는 휘도(또는 조도)에 해당한다. 그럼에도 불구하고 사진 장비 제조업체들 사이에서는 측광 범위(Ray 2000, 318) 또는 자동 초점 감도를 지정할 때처럼 ISO 100 속도에 대한 휘도를 EV로 표현하는 것이 일반적인 관행이다. 그리고 이 관행은 오래전부터 확립되어 있다. (Ray 2002, 592)는 Ulffers (1968)를 초기 사례로 인용한다. 엄밀히 말하면 측광 보정 상수와 ISO 속도를 명시해야 하지만, 이는 거의 이루어지지 않는다.
반사광 보정 상수 K의 값은 제조업체마다 약간씩 다르다. 일반적인 선택은 12.5(캐논, 니콘, 마미야)이다. 를 사용하면 ISO 100에서 EV와 휘도 L 사이의 관계는 다음과 같다.
이 관계를 기반으로 하는 다양한 EV 값에서의 휘도 값은 표 3에 나와 있다. 이 관계를 사용하면 EV로 표시되는 반사광 노출계를 사용하여 휘도를 결정할 수 있다.
휘도와 마찬가지로 사진 장비 제조업체들 사이에서는 측광 범위를 지정할 때 ISO 100 속도에 대한 조도를 EV로 표현하는 것이 일반적인 관행이다.
입사광 노출계의 상황은 반사광 노출계보다 더 복잡하다. 왜냐하면 보정 상수 C는 센서 유형에 따라 달라지기 때문이다. 평면(코사인 반응) 및 반구형(심장형 반응)의 두 가지 센서 유형이 일반적이다. 조도는 평면 센서로 측정한다. C의 일반적인 값은 럭스 단위의 조도에서 250이다. 을 사용하면 ISO 100에서 EV와 조도 E 사이의 관계는 다음과 같다.
이 관계를 기반으로 하는 다양한 EV 값에서의 조도 값은 오른쪽 표에 나와 있다. 이 관계를 사용하면 EV로 표시되는 입사광 노출계를 사용하여 조도를 결정할 수 있다.
조도 측정은 평평한 피사체에 대한 적절한 노출을 나타낼 수 있지만, 많은 요소가 평평하지 않고 카메라에 대해 다양한 방향으로 있는 일반적인 장면에는 덜 유용하다. 실제 사진 노출을 결정하는 데 반구형 센서가 더 효과적이라는 것이 입증되었다. 반구형 센서를 사용하면 럭스 단위의 조도에서 C의 일반적인 값은 320(미놀타)에서 340(세코닉) 사이이다. 조도를 느슨하게 해석한다면 반구형 센서로 측정된 값은 "장면 조도"를 나타낸다.
버니(Bunny)는 1998년 크리스 웨지가 감독하고 블루 스카이 스튜디오가 제작한 미국의 단편 애니메이션 영화이다.
이 영화는 2002년에 출시된 아이스 에이지의 오리지널 2디스크 특별판 DVD에 수록되었고 2006년 아이스 에이지 2 개봉에 맞춰 재발매된 "슈퍼 쿨 에디션"에도 수록되었다.
이 영화는 랜싱 캠벨의 엉클 위길리 삽화에 영향을 받았으며, 톰 웨이츠와 캐슬린 브레넌이 작곡한 음악이 삽입되었다.
버니는 1998년 아카데미 단편 애니메이션상을 수상했으며 아르스 일렉트로니카 대상에서 골든 니카상을 수상했다.