G9의 동체추적 글을 보고 페북보다보니...
이런문서가 있더군요.
내용이 복잡하긴 한데....
컨트라스트AF + DFD AF의 특성상 설정이 복잡하군요.
DSLR의 위상차는 오로지 위상차포인트와의 거리정보만 득할 수 있습니다. 그래서, 위상차 센서를 여러군데 분포시켜 놓고, 가장 가까운 거
리의 피사체를 판별하는 알고리즘을 씁니다. 동체추적시에는 그래서 카메라를 움직여 피사체에 위상차 포인트를 맞춰주는게 중요하고요...
컨트라스트AF는 거리정보를 검출할 수 없고, 컨트라스트차이로 인한 형태정보만 득할 수 있죠. 그래서 촛점이 맞는지 판단을 위해서는 와블링을 합니다. 대신 컨트라스트AF는 형태를 검출할 수 있기 때문에 이 형태가 얼굴인지, 눈인지, 바디인지, 동물인지등을 판별이 가능합니다. 여기에 AI로 통칭되는 딥러닝 기술이 들어갈 여지가 있는거고요.
센서위상차는 형태판별에 컨트라스트AF를 사용하고, 거리판별 및 AF렌즈 이동을 위해 센서위상차 픽셀을 사용합니다. 그래서 센서위상차 픽셀의 갯수와 분포가 중요합니다. 그리고, 형태판별이 된 위치에 위상차포인트가 없을 경우 거리정보를 쓸 수 없습니다.
듀얼픽셀위상차도 역시 형태판별에 컨트라스트AF를 사용하고, 거리측정에 위상차픽셀을 사용합니다. 대신 이쪽은 전체화소가 위상차픽셀이므로, 판별된 물체의 거리를 측정가능하나, 전화소에서 거리정보가 있다보니 프로세싱 파워가 무지막지하게 필요합니다.
DFD AF는 위상차 픽셀없이 렌즈의 보케정보로 거리를 측정하는 방식으로, 위상차 픽셀의 손실이 없기 때문에 화질에 영향을 주지 않는 방식입니다.
형태판별은 당연히 컨트라스트AF이고, 보케검출도 컨트라스트로 판별하기 때문에 컨트라스트AF기반입니다. 다만, 1세대인 GH4의 프로세서에서는 거리판별시 2프레임이 필요했고, 거리측정도 블럭단위로 검출이 가능했는데, 성능상 64 x 36 = 2,304블럭의 거리만 측정이 가능했었습니다.
이후 GH5는 프로세서의 비약적인 성능향상으로 1프레임(위상차와 동일)만으로 거리측정이 가능해졌고, 여기에 블럭도 120 x 68 = 8,160으로 대폭 늘어났습니다. 하지만, DFD 방식은 거리측정 정밀도가 더 정밀해지기 전까지는 물체인식은 컨트라스트AF, 거리측정은 DFD AF, AF합치(?)는 컨트라스트AF로 와블링을 아직 피할수 있는 구조가 아닙니다.
반대로 발전가능성이 더 큰 방식이기도 합니다. 이미 GH5에서는 거리 검출을 1프레임만으로 가능하고, 동체추적시에 DFD만을 사용하고 있으며, DFD에 맞지않는 상황에서만 컨트라스트AF로 촛점합치(? 적절한 단어가 떠오르지 않아서 일본식 단어를 사용합니다.)를 실시하고 있습니다.
동체추적시에 가끔 촛점이 나가는 경우도 DFD의 문제라기보다는 물체인식의 문제로 보이며, 이는 역시 딥러닝의 진화와 함께 더 좋아질것이라 생각됩니다. 그리고 DFD의 정밀도 향상으로 인해 센서위상차만큼의 정밀도로 촛점합치시 컨트라스트AF가 필요없게 된다면, 현재처럼 240Hz를 넘어 480Hz까지 AF 리프레시를 높일 필요가 없이 A9와 동일한 60Hz까지만 해도 AF에 관해서는 전혀 문제가 없는 시스템이 될 가능성이 있는 방식입니다.
뭐 첨에 DFD AF라는걸 발표했을때는 이 정도까지는 생각도 못했지만요.
아무튼 현재로써는 촛점합치가 컨트라스트AF를 기반으로 하기 때문에 상대적 불리함을 여전히 갖고 있습니다만, AF는 개선이 가능한 부분이니 특성을 잘 이해하고 사용하면 충분히 원하는 결과를 얻을 수 있지 않을까 생각합니다.
그리고, 파나소닉을 갈궈서 개선을 지속적인 개선을 요구하죠 뭐... 이미 질러서 돌이킬수 없으니까요...
게다가 파나소닉이 많은 유저들의 센서위상차 요구에도 불구하고 DFD를 계속 미는거 보면 자신있다고 봐도 될듯 싶습니다. 그래서, 더욱더 성능향상 요구를 관철시켜야죠.
잡설은 이만하고 AF 가이드북 링크입니다. 파일이 커서 첨부로는 안들어가지네요.
https://www.panasonic.com/content/dam/Panasonic/Global/Learn-More/l...
★ 워프짱™님의 팝코 앨범 ★
https://photo.popco.net/o2warp
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