<aside> 💡 이번 글의 질문은 '사람이 3D 공간을 인지하는 방식과, 카메라가 3D 공간을 인지하는 방식에는 어떠한 차이가 있나?' 입니다.
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우리는 흔히 3D 물체를 표현하거나 3D 공간 속의 어떠한 관계를 표현할 때 길이와 각도 등을 사용한다. 이러한 표현 방식은 물체의 기하학적 특성을 Euclidean geometry를 통해 설명한 것이다*. Euclidean geometry는 실제 세상을 3D Euclidean space로 모델링하고, 또 직교 좌표계 (cartesian coordinates)를 사용하여 굉장히 직관적으로 공간의 기하학적 관계를 알 수 있다.
(* Euclidean geometry에 대한 굉장히 보편적인 시선에서 설명했기 때문에 수학적 정의와 어긋날 수 있다.)
하지만 사람의 눈은 이 길이와 각도를 정확하게 잴 수 없기 때문에, 3D 공간을 직접적으로 이해하지 않는다. 대신, 우리는 눈을 통해 보이는 2D 이미지를 해석하여 공간을 이해한다. 이 과정을 수학적으로 표현하자면, 3D 공간의 정보를 2D에 투영하는 것 (project) 볼 수 있다. 하지만 모든 투영 과정에는 어떠한 데이터 손실이 포함된다. 눈의 경우 3→2차원축소로 인해 깊이 (depth) 에 대한 정보가 사라진다. 깊이 정보의 손실로 인해 우리는 3D 물체의 길이와 각도를 정확하게 잴 수 없고, 이 때문에 시각적으로 보이는 정보에 Euclidean geometry를 곧바로 적용할 수 없다.
(좌) Euclidean geometry로 이해하는 방법 (우) 눈/카메라가 3D 공간의 정보를 이해하는 방법 3차원 공간의 정보를 2D 공간에 투영해서 이해하고, 이 과정 중 depth 정보가 손실된다.
그렇다면, 우리는 우리 눈 앞에 있는 '큐브 모양'을 어떻게 인지하는걸까?