A Study on the Creation of Scientific Visualization for the Public

일반인을 대상으로 하는 과학 시각화 제작 연구

Abstract

This paper presents an extended scientific visualization for the public over the scientific visualization targeting for scientists. Our scientific visualization pursues both transmission of scientific information and good-looking visuals. First of all, we examine a tendency to produce scientific images that make the public understand science, even though they are not professional scientists. As a result, we can find several cases that actively generate scientific visualizations for the public. Among them, several research institutes possess own production studio. As the production of scientific images is a convergence field combined of art and science, cooperation between artists and scientists is necessary. Therefore, in-depth communication between them is essential at the planning stage. Moreover, continuous feedbacks between two groups in the production stage, the next stage of the planning, make the scientific visualization to perfection. In this paper, we present 2 modeling methods that are easily encountered during producing scientific visualizations and shading and rendering methods for generating photorealistic images. The concept of an extended scientific visualization that we present shows a new vision of the scientific visualization field.

1. 서 론

인간이 예로부터 그려왔던 그림이라는 표현양식에는 다양한 목적이 존재해 왔다. 눈으로부터 인식되는 이미지를 기록에 남기기 위함이거나 혹은 온전한 미적인 의미로써 장식적인 목적 등 다양한 그림의 목적이 존재해 왔는데, 그 중 하나가 설명에 대한 목적으로 무엇에 대해 그려냄으로써 설명하는 도구로서의 역할을 수행하였다. 이는 특히 과거 레오나르도 다빈치의 드로잉에서 많이 드러나는데, 화가이자 발명가였던 그는 Fig. 1의 그림처럼 자신이 구상한 발명품을 설계도면과도 같은 자세한 이미지 기록들을 통해 후세에 남겼다. 이처럼 정보를 기록하고 설명하기 위한 이미지 제작은 오랜 역사를 가지고 있으며, 이미지를 통해 설명하는 방법은 현대에 와서도 종종 쓰이고 있다.

Fig. 1.Leonardo da Vinci: Wing.

특히 과학 분야에서 그림을 이용한 설명 기법들을 많이 사용하는데, 복잡한 과학적 사실을 한눈에 설명하기란 쉽지 않은 일이기 때문에 더욱 그림의 힘을 빌리게 된다. 이 기법은 과학 시각화라고 불리며 복잡한 과학적인 내용들을 글을 이용해 설명하는 것 보다 쉽게 한눈에 알아볼 수 있게 해준다는 장점이 있어 과학 분야에서 더욱 그림은 큰 역할을 하고 있다고 볼 수 있다. 특히 인간의 시야로 볼 수 없는 미시의 세계와 거시의 세계를 설명하기 위해서는 그림을 통한 설명이 필수적이라고 볼 수 있다. 근래에는 컴퓨터 그래픽의 발전으로 인해 더욱 생동감 넘치게 과학적인 내용을 시각화함으로써 설명할 수 있게 되었다.

과학 시각화는 과학 정보들을 과학자들이 쉽게 이해할 수 있도록 시각화 하는 작업을 일컫는다[1]. 그러나 최근에는 일반인들을 대상으로 하는 과학 시각화 작업이 많이 나타나고 있으며, 넓은 범위로는 우리가 쉽게 볼 수 있는 뉴스에 나오는 기상 데이터의 구름의 움직임을 표현한 것도 과학 시각화의 일종으로 제작되었다고 볼 수 있다. 과학 시각화는 컴퓨터 그래픽의 일부분으로 보는 견해가 많이 있으나, 외적으로는 시각적인 것을 추구하고 그 내용적인 측면에서는 특정 과학 분야에 대한 전문적인 지식이 결합되어야 하기 때문에 예술과 과학이 결합된 융합 학문으로 보는 것이 더 적절하며, 사실을 바탕으로 하는 과학을 설명하는 것이 목적이다 보니 미적인 측면 보다 실용적인 측면이 강화되어왔다. 그러나 최근에는 미적인 측면을 더욱 강화시켜 정보 전달과 이미지 자체의 아름다움, 이 두 마리 토끼를 동시에 잡으려고 하는 경향이 많이 보이며, 특히 일반인을 상대로 하는 이미지인 경우 더욱 그러한 경향을 많이 보인다.

본 논문은 사실적인 내용을 바탕으로 하는 과학 정보 전달의 목적을 가지고 있으며 동시에 미적인 측면 역시 강조하는 방향으로의 과학 시각화에 관한 연구이다. 특히 과학 잡지의 표지 디자인(Fig. 2 (a), (b)), 환자를 상대로 하는 광고 이미지(Fig. 2 (c)), 프로젝트 수주를 위한 컨셉 이미지(Fig. 2 (d), (e)) 등의 꼭 그 분야의 전문가가 아니더라도 일반인이 이해할 수 있어야하는 대중적인 목적을 가진 이미지 제작에서는 두 측면을 만족시키고자 하는 경향이 두드러지는데, 그러한 취지에 맞는 과학 이미지 제작에 관한 연구이다. 본 연구는 이처럼 미적인 측면과 과학적인 측면 두 가지 방향을 동시에 충족하는 과학 이미지에 대해 소개하고, 그에 관한 제작 사례들을 살펴봄으로써 실제 제작 방법을 알아보도록 한다.

Fig. 2.Scientific visualization examples for the public.

 

2. 관련연구

2.1 과학 연구를 위한 시각화

최초의 3D 과학 시각화는 1874년에 찰흙으로 제작된 Maxwell의 열역학 표면 모델(Maxwell's thermodynamic surface)로 본다[2](Fig. 3 (a)). 비록 현대에서 흔히 볼 수 있는 과학 시각화와 같이 컴퓨터 그래픽을 이용한 시각화는 아니지만, x축에는 부피, y축에는 엔트로피, z축으로는 에너지를 표현한 근대식 과학 시각화 모델이었다. 우리가 흔히 알고 있는 컴퓨터 그래픽을 이용한 과학 시각화는 90년대 이후 컴퓨터 그래픽 기술이 발달하면서부터 시작된다. 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 과학 데이터를 시각적으로 손쉽게 인지고자 하는 노력에 활력이 붙었으며, 이는 Nielson, Brodlie et al., Wright의 저서에 이 과정들이 잘 정리되어 있다[3-5]. 그러나 이 저서들에서는 주로 과학자들의 편의를 위한 기술들로써 데이터의 색상 매핑 방식이나 스칼라 혹은 벡터 타입의 데이터를 분류 하는 법 등 과학자와 같이 전문적인 지식을 가진 사람들만 볼 수 있는 이미지 제작을 대상으로 하고 있다.

Fig. 3.Maxwell's thermodynamic surface sculptured by clay, (a), and molecular rendering image created by VisIt, (b).

과학자들을 위한 시각화는 주로 과학자들의 편의를 위한 시각화 기술에 대한 연구로 과학적 연구 결과를 효율적으로 가시화 하는데 초점을 맞추고 있다. 예를 들면, 초신성의 폭발을 시뮬레이션 해 본다던지, 예측된 기후 변화를 만들어 본다던지 등의 내용을 시각적으로 인지할 수 있도록 스트림라인(Streamline)이나 볼륨 렌더링(Volume rendering)을 통해 표현하는 것이다. 이런 연구들은 순수 과학을 연구하는 연구소에서 개념적으로 도출된 연구 결과를 시각화하기 위해서 진행하는 경우가 많이 있는데, 로렌스 리버모어 국립연구소(Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL))가 제공하는 여러 과학 시각화 이미지가 이러한 경우에 속한다[6]. 또한 과학 시각화를 전문으로 다루고 있는 IEEE Visualization[7]나 EuroVis[8]와 같은 컨퍼런스의 연구들 역시 이 분야에 속한다고 볼 수 있으며, Avizo, MeVisLab, VisIt과 같은 소프트웨어들은 의료나 화학 등 각 분야에 맞는 과학자들의 연구 결과를 손쉽게 볼 수 있는 과학 시각화 기술을 제공한다(Fig. 3 (b)).

과학자들을 중심으로 하는 연구 경향은 국내에서도 크게 다르지 않다. 생명 과학 분야에서는 방대한 양의 데이터를 직관적으로 다루어야 하는 경우가 자주 발생한다. 유전자 정보나 단백질의 데이터를 보거나 그들 사이의 상호작용을 연구하는 경우 이들 관계를 시각화 하는 시스템은 필수적이다. Choi et al.과 Cho et al.의 과학 시각화 연구는 과학자들이 필요로 하는 복잡한 데이터를 시각화 했다는 점에서 주목할 만하나 아쉽게도 대중적인 목적의 시각화에는 부합하지 못했다[9,10]. 기상 분야에서도 비슷한 관점의 연구 사례가 발견되는데, Jeong and Kimn의 해수유동의 시각화 연구가 그러하다[11]. 다행히 Kim et al.의 연구에서는 조금 다른 관점의 시스템이 개발되었는데, 기상 분야는 일상생활과 맞닿아 있는 부분이 많은 만큼 일반 국민들도 쉽게 이용할 수 있도록 웹 기반의 폭풍, 해일 시각화를 제시하였다[12]. Park and Han의 연구에서는 증강현실을 기반으로 대중을 대상으로 하는 자기장 시각화 시스템이 제시되었는데[13], 기존의 슈퍼컴퓨터, 워크스테이션 등의 고가의 장비에서 구동되던 과학 시각화가 어느덧 핸드폰과 같은 대중적이고 새로운 플랫폼을 대상으로 하여 설계되고 있음을 알 수 있다.

Park and Han의 핸드폰 기반의 자기장 시각화처럼 새로운 플랫폼을 기반으로 하는 과학시각화 연구는 시카고에 위치한 일리노이 대학교의 Electronic Visualization Laboratory(EVL)에서 매우 활발히 진행되고 있다. 이 연구실은 멀티 디스플레이를 활용한 과학 시각화 연구를 주도적으로 개발해 왔는데, CAVE 2와 같은 가상현실 디스플레이를 이용한 시스템을 선보이면서 몰입도 높은 과학 시각화 시스템을 구축했다. OmegaDesk, Mars Curiosity, Gold Nanoparticle, Constellation 등 이들이 개발한 기술들은 연구적으로 큰 가치가 있으며 미래지향적인 비전을 보여주고 있고, 개발된 기술 중 몇몇은 대중들도 쉽게 이해할 수 있는 과학 시각화 시스템으로 개발되었다. 하지만 여전히 이런 고가의 장비를 쉽게 접할 수 없는 만큼 과학자들과 일반인의 벽은 존재한다고 볼 수 있다.

2.2 과학 이미지 제작 선행 연구

최근에는 연구적인 측면을 넘어서 일반인을 상대로 하는 과학 시각화가 많은 관심을 받고 있다. 대중의 지적인 호기심을 채워주기 위한 과학 잡지나 다큐멘터리 영상물, 광고, 혹은 논문 출판을 위한 표지 디자인까지 그 적용 범위는 광범위 하다. 이 과학 시각화는 과학 정보의 전달뿐 아니라 미적인 측면까지 강화시켜 좀 더 보기 좋은 이미지를 제작함으로써 대중의 이목을 끌고 정보의 사실성을 높이고 있다.

미국 항공 우주국인 NASA는 그동안 지속적으로 축적된 과학 데이터를 보여주기 위한 과학 시각화의 중요성을 미리 깨달았다.사실 NASA 내부에서는 과학자들이 사용하는 툴이 존재하지만, 과학자들에게 특화되어 있는 툴로 데이터가 매우 복잡하고 그 양도 너무 방대해서 일반인들이 이해할 수 있는 수준은 아니다. 그래서 NASA의 고더드 우주 비행 센터에는 Scientific Visualization Studio(SVS)가 있어 과학 연구 및 탐사와 그에 대한 성취를 시각화 해 주는 일을 하고 있다[15]. SVS는 NASA 과학자들과 긴밀히 연결되어서 협업을 하며 과학 시각화를 위해서는 수집된 데이터가 모두 투명하게 서로 공개되어 아티스트가 접근 가능하게 되어있고 진행된 연구에서 발견된 문제나 한계점 같이 민감한 사안에 대해서도 투명성을 가지도록 되어 있다. SVS 아티스트들은 이 정보를 바탕으로 헐리우드 컴퓨터 애니메이션 스튜디오에서 하는 작업처럼 영화와 같은 고품질의 컴퓨터 그래픽 영상을 제작하게 된다. Fig. 4은 SVS에서 제작한 NASA의 달 탐사선에 대한 스토리보드와 제작 영상으로 달 탐사 미션(Lunar Reconnaissance Orbiter)에 대한 내용을 대중들이 쉽게 이해할 수 있는 과학 시각화로 만들었다.

Fig. 4.The storyboard and visualization of Nasa's Lunar Reconnaissance Orbiter mission.

일리노이 대학교(University of Illinois at Urbana- Champaign)의 벡크먼 연구소(Beckman Institute)에서도 NASA의 SVS와 비슷한 서비스를 제공하는 시각화 연구실을 찾을 수 있었다[16]. Visualization Laboratory은 벡크먼 연구소의 Imaging Technology Group(ITG) 중 하나의 부서로 과학 이미지 제작에 관한 전반적인 사항을 지원하고 있다. 3D 스캐닝, 3D 프린팅, 촬영 등의 서비스를 추가적으로 제공한다는 점이 SVS와는 차이가 있지만, Fig. 5에서 볼 수 있듯 과학 연구 결과에 관한 이미지들을 효과적으로 제작함으로써 과학적인 내용을 한눈에 쉽게 볼 수 있도록 하는 서비스를 제공하고 있다. SVS나 ITG에서 제작하는 이미지들은 앞서 말한 과학 정보 전달의 목적을 가지고 있으며 동시에 미적인 측면 역시 강조하는 방향으로의 과학 이미지 제작 연구라는 방향에 부합되는 것들로 Fig. 3 (b)와 같이 VisIt을 이용해서 제작하는 시각화와는 차이가 있음을 알 수 있다.

Fig. 5.Images generated by Imaging Technology Group(ITG) at Beckman Institute.

일반인을 위한 과학 시각화는 영화 <인터스텔라>에서도 찾아볼 수 있다. 이 영화는 제작 당시부터 물리학자 Kip Thorne의 1988년에 발표된 웜홀(Wormhole)을 이용한 항성간(Interstellar)의 이동 이론을 바탕으로 만들어 졌다[17]. 웜홀이나 블랙홀과 같이 영화 안에서 표현되어야 할 물리적인 현상들에 대하여 감독과 Kip Thorne은 현대 우주 물리학 이론을 바탕으로 사실적으로 표현하고자 하였고, 이는 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 시각적으로 아름답게 표현이 되었다. 그 결과 영화 개봉과 동시에 영화에서 사용된 우주 물리학 이론들은 크게 대중적인 관심을 이끌어 내게 되었으며, 블랙홀의 중력 렌즈 현상 및 제작과정에 대해 설명하는 유투브 동영상 조회수는 2014년 12월 40만 건을 넘어서게 되었다[18]. 이처럼 시각적인 아름다움이 내제된 과학 시각화는 그 과학적인 내용을 잘 모르는 일반인들에게도 찬사를 받게 하며 오히려 궁금증을 유발시켜 관심을 유도하게 한다.

 

3. 과학 이미지의 기획

과학 이미지를 제작하는 주된 이유들 중 많은 경우는 말하고자 하는 과학적 사실을 실제 육안으로 인식시키기 어렵기 때문이다. 대부분의 결과물들이 과학자들만 알 수 있는 경우로써 실험 데이터 수치로 나타나는 경우, 현미경을 통해서 관찰이 가능한 경우, 반응이 일어났는지에 대해 형광 염료로 알아보는 경우 등등 관련 분야의 지식이 있어야만 알 수 있는 경우가 대다수이다. 또한 실제 육안으로 인식 가능하더라도 보는 사람을 고려하여 다시 제작되는 경우도 있는데, 특히 의학 분야인 경우 그런 일이 자주 일어나게 된다(Fig. 2 (c)). 사실 치료하는 과정은 촬영이 가능하지만 수술 중에 나타날 수밖에 없는 피나 잘려진 살점 등은 보는 사람으로 하여금 눈살을 찌푸리게 만들 수밖에 없으며, 말하고자 하는 바가 정확하게 다가오지 않을 수 있다. 따라서 이러한 경우 과학적 사실을 정확하게 전달하면서 이미지를 더 아름답게 제작하고자 과학 이미지를 기획하게 된다.

일반적인 이미지 기획과 과학 이미지 기획의 가장 큰 차이점은 과학자들과의 협업이라고 할 수 있다. 과학자와 아티스트간의 협업은 이미지 기획을 시작할 때부터 일어난다. 이미지를 기획함에 있어 중요한 것들 중 하나는 무엇을 그리는가라고 할 수 있는데, 주로 내용을 알고 있는 과학자들이 자신들의 머릿속에 담겨 있는 과학적 컨셉을 제시하고 아티스트들이 그것을 바탕으로 시각화된 이미지를 제작하게 된다. 그렇기 때문에 기획 단계에서 구체적인 이미지 컨셉을 잡기 위해서 과학자들과 아티스트들의 심도 깊은 대화는 필수적이다. 그러나 사실 아티스트의 입장에서 과학자들과 회의를 진행하다보면 이미지를 바라보는 시각이 놀랄 만큼 다른 것을 경험할 수 있다. 아티스트들은 과학적 사실을 바탕으로 하되 색상이나 구도와 같은 미적 요소들에서는 최대한 아름답게 보이도록 구성하고자 하나, 과학자들은 시각적인 조화로움은 간과하고 과학적 정보만 정확하게 이미지에 넣으려고 하는 경향이 종종 있다. 예를 들면, 아티스트가 이미지가 아름답게 보이도록 하기 위해 원근법을 적용하여 오브젝트의 구도를 배치했는데, 과학자들의 눈에는 원근법 자체가 과학 정보를 전달하는 데는 쓸모가 없는 것으로 보여 심심하고 평면적인 이미지를 고집한다던지 하는 등의 사소한 의견 충돌이 왕왕 일어나게 된다.

협업에 있어 심도 깊은 대화가 중요한 또 다른 이유는 표현하고자 하는 과학적 컨셉이 이를 그려야 하는 아티스트에게 이해하기가 쉽지 않기 때문이다. 과학 이미지를 제작한다는 것은 말이나 글로만 이해시키기보다 이미지로 이해시키는 것이 효율적이고 쉽기 때문에 제작하는 것인데, 이를 제작하기 위해서 아티스트들은 과학적 컨셉을 말이나 글로 이야기를 전달받아야 한다. 보통의 과학자들은 연구 내용이나 과학적 정보를 자신들에게 익숙한 전문 용어를 통해 전달하게 된다. 자신의 분야에서 오랫동안 연구해 온 과학자들은 이렇게 내용을 전달하면 아티스트들이 그려낼 수 있을 것이라고 생각할 수도 있겠지만, 현실적으로 해당 분야에 대한 이해 없이는 제공되는 내용을 통해서 과학적 컨셉을 만들어 내기란 아티스트에게 어려운 일이다. 따라서 말이나 글로 된 컨셉을 제공받은 후에는 그와 관련된 여러 이미지를 주고받으면서 각자 머릿속에 그려진 컨셉을 하나로 구체화 시키는 작업이 꼭 필요하게 된다. 즉, 과학적으로 정확한 내용을 담고 있으며, 시각적으로도 조화로우며, 과학자들과 아티스트들 모두 만족하는 과학 이미지를 제작하기 위해서는 기획 단계에서의 심도 깊은 대화가 꼭 필요하게 된다.

아티스트와 과학자의 과학 이미지 계획이 어느 정도 마무리 되면, 러프하게 그려진 컨셉 이미지가 만들어 지게 된다. Fig. 6은 본 연구자가 과학자들과 피드백을 주고받으면서 제작한 과학 이미지로 Fig. 6 (a)는 컨셉 이미지이고 이를 바탕으로 Fig. 6 (b)가 제작되었다. 컨셉 이미지는 최대한 구체적으로 만들어지게 되며, 전체적인 구도, 오브젝트의 형태, 색상 등 각 이미지 구성 요소들을 최대한 상세하게 지정을 한 후 이후 단계를 진행하게 된다. 이는 기획 단계에서 최대한 명확한 그림을 제시해야 이미지 제작이 끝난 이후에 다시 여러 번 수정해야 하는 불상사를 막을 수 있기 때문이다. 또한 그렇기 때문에 제작하는 기간 사이에도 자주 과학자들과 회의를 가짐으로써 이미지가 과학적으로 정확한 내용을 담고 있는지 확인해야만 한다.

Fig. 6.A rough concept image, (a), and a final scientific image, (b).

 

4. 과학 이미지의 제작 과정

과학 이미지 제작도 일반적인 3D 애니메이션 제작과정을 크게 벗어나지는 않는다. 기본적인 3D 애니메이션 프로세스는 모델링(Modeling) - 쉐이딩(Shading) - 애니메이션(Animation) - 렌더링(Rendering)으로 볼 수 있으며[19], 본 연구의 여러 사례들도 이 과정을 통해 제작되었다. 단, 본 연구에서는 움직임이 없는 이미지를 다루고 있어서 애니메이션 부분을 진행하지는 않았지만, 과학 시각화를 영상으로 제작하는 다른 사례에서는 애니메이션 단계가 존재한다고 할 수 있겠다. 또한 과학적 사실들을 정확하게 그려내야 하기 때문에 제작을 진행하면서 중간에 관련 과학자들과 잦은 피드백을 주고받았다.

4.1 모델링(Modeling)

프로덕션 파이프라인의 첫 과정인 모델링은 3D 공간상에서 가상의 물체를 만드는 것을 말한다. 본 연구의 제작 사례들은 기획 단계에서 과학자들과 논의한 작품 컨셉을 바탕으로 3D 모델링을 진행하였으며, 일반적인 모델링 방법인 기하학적인 모델링 방법을 이용하여 제작하였다. 기하학적 모델링은 폴리곤 방식, 넙스 방식, 서브디비전 방식으로 나눠질 수 있는데, 최종적으로 만들어야 할 모델의 형태를 바탕으로 제작 방식을 선택하였다. 또한 노말 매핑이나 디스플레이스먼트 매핑처럼 텍스처링 방법을 이용하여 만드는 것이 적절하다고 판단되었을 경우에는 기하학적 모델링 제작 방식만 고수하지 않고 적극적으로 텍스처링 방법들을 적용함으로써 더 좋은 모델을 제작하고자 하였다. Fig. 7 (a)는 기하학적 모델링 방법만으로 만들어진 결과물이며 Fig. 7 (b)은 텍스처링 방법을 추가적으로 사용함으로써 회색의 탄소 샌드위치의 질감을 더욱 살아나게 한 결과물이다. 모델링 단계에서 사용한 프로그램은 Autodesk사의 Maya를 사용하였으며 이후 쉐이딩 및 렌더링 단계에서도 이 프로그램을 기본적으로 사용하였다.

Fig. 7.3D modeling example utilizing polygon and NURBS method, (a), and another example utilizing polygon and displacement mapping method, (b).

모델링 작업을 진행하다보면 때때로 복잡한 형태의 모델을 만들어야 할 경우가 생기게 된다. 특히 과학적 이론을 바탕으로 기획된 모델이기 때문에 복잡하면서 규칙성이 있는 오브젝트를 모델링 하게 되는 경우를 자주 접하게 된다. 물론 이러한 경우를 접하게 되더라도 기존의 방식대로 오브젝트의 버텍스(Vertex)를 하나씩 수정함으로써 모델링해도 되지만, 아무래도 좀 더 빠르고 손쉬우며 정확한 형태의 모델링을 할 수 있는 방법을 고려하게 된다. 본 논문에서는 이처럼 규칙적으로 반복되는 패턴이 존재하는 모델링에 대한 사례를 두 가지 살펴보고, 효율적으로 모델링 할 수 있는 방법을 각각 Autodesk Maya의 기능을 이용하는 방법과 Python을 이용하는 방법으로 나누어 제시한다.

4.1.1 DNA 모델링

DNA는 세포의 핵 안에서 생물의 유전 정보를 저장하는 물질로 이중 나선 구조로 이루어 져 있다. 나선이란 3차원 공간에서 이루어진 곡선으로 용수철과 같은 모양을 일컫는데, 이 나선이 이중으로 이루어 져 있는 것을 이중 나선 구조라고 한다. 생명 과학 분야의 과학 이미지를 제작할 때에는 이러한 나선 구조를 만들어야 하는 경우가 잦다. 특정 패턴이 보이는 나선 구조는 아티스트가 일일이 버텍스를 이동시켜 만들기 보다는 획일적인 모양을 만들기 쉬운 컴퓨터 알고리즘을 이용해서 만드는 것이 더 적합하다. 나선 구조는 Maya의 ‘create animation snapshot’기능을 이용하여 만들 수 있는데, 이 기능은 원하는 시간 동안 움직이는 오브젝트의 자취를 생성해 주는 기능이다. 만드는 방법은 다음과 같다. 먼저 나선 구조로 만들 오브젝트를 원하는 반지름만큼 원점(0,0)에서 이동시키고, 피봇(Pivot)을 원점(0,0)으로 지정해 준 후, 애니메이션 키를 지정한다. 그리고 원하는 프레임으로 이동하여 오브젝트의 회전(Rotation)값을 변경하고 애니메이션 키를 지정해 준 후 ‘create animation snapshot’기능을 적용하면 두 애니메이션 키 사이의 오브젝트의 자취를 생성시켜 준다. 이후 목표하는 나선 모양에 따라 몇몇의 옵션을 바꿔 준다던지, 다른 후처리들을 통해 완성함으로써 나선 모양의 오브젝트를 생성한다. 본 연구에서 제작된 Fig. 8의 이미지와 Fig. 2 (b)의 나선형 오브젝트들은 모두 해당 방법을 이용하여 만들어졌다.

Fig. 8.Helix structure of DNA, (a), and wire-frame image made by‘create animation snapshot’method in Maya, (b).

4.1.2 그래핀(Graphene) 모델링

두 번째 살펴보게 될 모델링 사례는 나노 기술 분야의 그래핀이다. 그래핀은 현재 각광 받고 있는 꿈의 신소재로써 얇고 가벼워 휘어짐이 가능하며 반도체적인 특성을 가지고 있어 차세대 전자 재료의 유력한 후보로 기대되고 있는 물질이다. 그래핀은 독특한 고유의 분자 구조를 가지고 있는데, Fig. 9 (a)의 그림처럼 탄소 원자로 이루어진 정육각형들이 모여서 2차원의 벌집모양을 이루고 있어 매우 안정적인 분자 구조로 존재할 수 있는 특징이 있다. 본 연구에서는 그래핀의 패턴을 분석하여 Fig. 9 (b)에서 보이는 것과 같이 전체 그래핀을 만들기 위한 최소한의 지오메트리 요소를 추출하여 이 요소를 복사 및 붙여넣기를 통해서 큰 그래핀 판을 무한대로 생성할 수 있게 하였다. Fig. 2 (e)의 배경에 있는 그래핀 판은 이 방법을 통해 만들어졌다.

Fig. 9.Graphene modeling.

그래핀은 휘어짐이 가능한 특징이 있기 때문에 휘어진 모양을 만들어야 할 경우가 있는데, 이때는 평평한 판을 만드는 경우보다 더 복잡해진다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 Python을 이용한 알고리즘을 생성하여 적용하였다. 정육각형은 각 변의 길이가 같으며 각 내각은 120도를 이루고 있으며 각 변을 1이라 가정했을 때 일직선으로 마주보는 점 a와 a’의 길이는 이다(Fig. 9 (c)). 이런 길이적인 특성을 염두 해 두고 먼저 그래핀의 전체 모양을 표현하기 위해 수작업으로 Fig. 9. (e)에 보이는 것과 같이 2차원의 평면을 모델링 하였다. 단, 평면의 가로세로 비율은 1.5 : 으로 지정해 만든다. 이 평면의 버텍스를 따라 Fig. (b)의 지오메트리 요소가 배치되게 되는데, 가로 방향으로는 한 칸씩 이동하면서 요소를 복사하고 세로 방향으로는 두 칸씩 이동하면서 요소를 복사한다. 수작업으로 모델링된 평면의 각 버텍스 간의 각도가 일정하지 않기 때문에 먼저 구를 평면의 버텍스를 기준으로 생성하고, 이후 원기둥을 구의 위치를 바탕으로 회전시켜 각도를 맞추어서 생성하는 방식을 사용하였다. 마지막으로 평면 밖으로 나온 부분은 지움으로써 그래핀을 완성하였다. 이 알고리즘은 Fig. 9 (d)에 도식화하였다. Fig. 9 (f)는 Fig. 9 (e)의 평면을 바탕으로 본 알고리즘을 통해 만들어진 자유롭게 휘어진 그래핀 면이며 Fig. 2 (a)의 배경에 보이는 그래핀이 렌더링 된 결과이다. 이 알고리즘은 수작업으로 모델링 된 2차원 평면을 바탕으로 제작되기 때문에 평면의 각 버텍스 간의 길이가 일정하지 않을 경우 지오메트리 요소들 간의 연결이 부드럽지 않을 수 있는 단점을 지니고 있으나 각 그래핀 요소를 하나씩 수작업으로 모델링 하는 것 보다 빠르고 쉽게 만들 수 있는 장점이 있다.

4.2 쉐이딩 및 렌더링(Shading & Rendering)

모델링 단계에서 만들어 진 오브젝트들은 색깔 및 재질을 부여하기 위하여 쉐이딩 단계를 거치게 된다. 본 연구에서는 쉐이딩 단계에서 이미지를 통해 재질의 특성을 지정하는 텍스쳐링(Texturing) 단계도 같이 진행을 하였으나, 프로덕션 파이프라인에서 엄밀히 말하고자 할 때는 텍스쳐링 단계를 따로 나누기도 한다. 쉐이딩 단계에서는 과학 이미지 기획 단계에서 세워진 컨셉에 바탕으로 하여 쉐이더(Shader)를 구상하게 되며, 이 역시 과학적 사실에 근거하고 있는지 확인하기 위해 과학자들과 여러 번의 피드백을 주고받으며 완성하게 된다.

각 오브젝트에 쉐이딩을 지정해 준 후에는 사람이 시각적으로 인지 가능한 이미지로 그려내기 위한 과정인 렌더링 단계를 진행하게 된다. 이 단계에서는 렌더링 알고리즘을 수행하게 되는데, 이 때 빛과 쉐이더와의 관계가 중요하며 어떤 알고리즘을 사용하느냐에 따라 이미지의 결과가 많이 달라지게 된다. 과학 이미지 제작에는 주로 사실적인 렌더링(Photorealistic Rendering) 방법을 사용하게 되는데, 과학적인 이론을 설명할 때 이미지 역시 사실성을 추구하기 때문이다[1]. 따라서 본 연구의 제작 사례들은 글로벌 일루미네이션(Global Illumination) 렌더링 방법을 적용한 사실적인 이미지 제작을 추구하였다.

글로벌 일루미네이션 렌더링을 지원하는 상용 렌더러(Renderer)는 Mental ray, V-ray, Maxwell, RenderMan 등등 다양하게 존재하며, 현재까지 출시되고 있는 대부분의 렌더러는 품질이 좋아 실제와 흡사한 이미지를 충분히 그려내고 있다. 본 연구에서는 특정 렌더러를 이용하고자 하는 목적이 있지는 않았지만, 기본적으로 Autodesk사의 Maya 프로그램을 이용한 파이프라인을 따라가고 있었기 때문에, Maya에서 쉽게 구동 가능한 Mental ray, Maxwell, Maya Software를 이용하여 이미지를 제작하였다. 또한 위의 렌더러가 제공하는 고급 쉐이딩 기법인 BSSRDF (Bidirectional Surface Scattering Distribution Function) 기능을 제공하는 쉐이더를 이용함으로써 렌더링 알고리즘과 상호관계성을 높여 사실적인 재질 표현을 하고자 하였다.

3D 오브젝트들은 필요시 그룹으로 나뉘어져 레이어 렌더링(Layer Rendering)을 하거나 패스 렌더링(Pass Rendering)을 해서 이미지로 그려지게 되고 최종적으로 합성과정을 거치게 된다. 특히 이미지에 글자를 넣어 부연설명을 해야 하는 경우에는 합성과정이 필수적으로 들어가게 된다. 뿐만 아니라 렌더링 된 결과에 색보정이 추가되면 더 좋은 품질의 과학 이미지 결과물을 얻을 수도 있게 된다. 이렇게 제작된 이미지들은 최종적으로 인쇄나 배포과정을 거쳐 대중들에게 선보이게 된다.

 

5. 결 론

본 연구는 일반인들을 대상으로 하는 과학 시각화에 대한 연구로써, 과학 정보 전달의 목적을 가지고 있는 동시에 미적인 측면 역시 강조하는 방향으로의 과학 시각화 연구를 다루었다. 먼저, 그 분야의 전문가가 아닌 일반인이 이해할 수 있는 대중적인 목적을 가진 과학 이미지 제작에 대한 경향을 살펴보았다. 그 결과 과학 시각화 제작에 대한 필요성을 느낀 외국의 몇몇 연구소에서는 자체 스튜디오를 가지고 있을 만큼 활발히 제작되고 있음을 찾아볼 수 있었다. 과학 이미지 제작은 외적으로는 시각적인 아름다움을 추구하고 그 내용적인 측면에서는 특정 과학 분야에 대한 전문적인 지식이 결합되어야 하는 예술과 과학이 결합된 융합 학문이다. 그렇기 때문에 기획 단계에서 아티스트와 과학자들의 협업이 매우 중요하다. 하지만 아티스트와 과학자는 이미지를 바라보는 시각에 차이가 있으며, 과학자들이 제시하는 전문적인 과학적 정보가 이를 그려야 하는 아티스트에게는 이해하기가 쉽지 않다. 따라서 과학적으로 정확한 내용을 담고 있으며, 시각적인 만족감을 주는 과학 이미지를 제작하기 위해서는 기획 단계에서의 심도 깊은 대화가 꼭 필요하다. 또한 두 그룹간의 피드백은 이후 제작 단계에서도 지속되어야 완성도 높은 과학 시각화를 만들 수 있게 된다. 협의를 통해 기획된 컨셉은 제작 단계를 거치게 되는데, 본 연구에서는 과학 시각화 제작 단계에서 흔히 볼 수 있는 규칙성이 보이는 모델링에 대한 사례 2가지 살펴보았으며, 사실적인 이미지를 얻기 위해 사용된 기법도 알아봤다.

하지만 본 연구의 과학 이미지 제작 방법 역시 한계점은 존재한다. 과학 시각화는 융합적인 성격으로 인해 과학자와 아티스트 간의 심도 깊은 대화를 강조하였는데, 사실 이 방법은 개개인의 커뮤니케이션 스킬에 크게 영향을 받는다. 따라서 이를 보완하고자 과학 데이터를 공유하여 제작하는 시스템을 제안해보고자 한다. 과학자들이 실험 단계에서 얻어진 볼륨 데이터나 3D 데이터를 가지고 있다면, 기획 단계에서 이 정보를 활용하여 간략하게 자동으로 컨셉을 그려주는 방법으로 그리고자 하는 구도나 테마를 미리 프리셋으로 지정하여 사용하는 방법이다. 과학 시각화를 위한 툴로 제작된 것은 아니지만 Hsu et. al.의 멀티스케일 렌더링 기법[20]이 이와 비슷한 기술이며, 이러한 시스템이 개발된다면 과학자와 아티스트 간의 시각 차이를 줄일 수 있을 것이다. 또한 이 방법은 이후 모델링 단계에서도 적극 활용함으로써 제작 시간을 단축시켜 줄 것이다.

여기서 다루었던 과학 시각화는 3D 툴을 이용해서 제작하였지만 결국 결과물은 2D 이미지 도메인으로 나타나게 된다. 그러다보니 담아야 할 이야기가 많거나 복잡한 경우 이미지 한 장으로 모두 소화할 수 없는 경우가 있다. 이 문제는 단지 과학 이미지 제작에 관한 문제로 보기 보다는 이미지가 가지는 한계점이라고 볼 수 있는데, 최근 다양한 플랫폼을 타고 인터랙티브 이미지가 많이 제작되어 이미지 한 장에 여러 내용을 넣음으로써 대중과 다각적인 소통을 꾀하고 있다. 이러한 플랫폼을 적극 활용한다면 복잡하고 어려운 과학 내용이 좀 더 대중에게 친숙하게 다가갈 수 있을 것이며, 과학 시각화의 대중화가 더 확산될 수 있으리라 기대한다.