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시험기간에 공부하기싫어서 써보는 raw는 무엇인가
게시물ID : photolec_72짧은주소 복사하기
작성자 : 연유넣은빙수
추천 : 12
조회수 : 1541회
댓글수 : 12개
등록시간 : 2015/06/15 00:42:47
여기저기 인터넷에서 주워 들은 내용을 제가 이해한것으로 썻던거에요.
사진동아리에서 발표한 내용이었는데 그때 했던거 옮겨봅니다.
정확하지 않을 수도 있어요.. ㅠ잘못된게 있으면 알려주세요ㅠㅠ
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슬라이드1.JPG
 사진을 찍는건 피사체에서 원하는 이미지를 뽑아내는 거라고 생각합니다. (개인적인 생각이에요)
구도를 결정하고 노출을 결정하고 하는게 원하는 이미지를 위해서 하는 것처럼 후보정 역시 그 연장선상에 있어요.
다만 사진을 찍기 전에 하냐 후에하냐의 차이죠

자동으로 찍은 사진이 원하는 대로 나온다면 자동으로 찍으면 되고 
Av가 원하는대로 나오면 Av로 찍고
M이 좋으면 M으로 찍으면 되고
그거로 만족하면 후보정 할 필요없는거고 
나는 그것만으로 부족하다 싶으면 후보정 하면 되는거에여
중요한건 "원하는" 이미지로 가는거죠
슬라이드2.JPG
필름시절에도 후보정이 있었어요. 부분적으로 밝게,어둡게 하고 심지어는 턱도 깎았습니다.
다만 디지털 사진의 후보정과는 좀 다른 방식이죠. 아날로그와 디지털은 다르니까요
이게 직접적으로 영향을 끼치진 않지만 이해에 바탕이 됩니당
디지털사진은 필름과 다르게 무한정 확대할 수가 없어요
최소의 단위가 픽셀 입니다. 확대했을대 보이는 저 네모칸 하나가 픽셀 하난데, 이 픽셀하나에는 위치와 색이 "숫자"로 써있습니다.
위에서 몇번째줄 왼쪽에서 몇번째줄 빨강 몇 그린 몇 블루 몇 이런식으로요. 
슬라이드3.JPG
후보정으로 색을 바꾼다는건
채도나 활기 커브 등등의 도구를 이용해서 다른 색으로 바꾼단건데..
슬라이드4.JPG
예를들어서 3을 9로 만드는 방법에는 여러가지가 있겠죠
6을 더하거나, 3을 곱하거나,제곱을 하거나.. 방법은 수없이 많아요.

이것처럼 색(을 나타내는 숫자)을 다른 색(을 나타내는 숫자)으로 만드는 방법도 엄청 많죠.
결국 3을 9로 만드는것 처럼 '원래 색'의 숫자를 '원하는 색'의 숫자로 바꾸면 되니까요

채도나 활기 커브 등등이 앞에서의 +6,X3,^2 등등의 역할을 하는거에요
(정확히 곱하기 몇 더하기 몇..을 한다 라고는 못하지만) 실제로 숫자를 계산해서요.
슬라이드5.JPG
그런데 만약에 3이 아니라 4에 같은걸 적용하면 어떻게 될까요?
3은 뭘하든 9가 됐지만
4의 경우엔 어떤 방법을 했냐에 따라 결과가 다르게 나옵니다.
슬라이드6.JPG
색의 경우도 마찬가지입니다.
네 경우 모두 처음의 왼쪽의 황토색?을 똑같은 붉은색으로 만든거에요.
이때 어떤 툴을 썻냐에 따라서 오른쪽색은 각각 다른 색이 되었습니다.

이건 곧 실제로 보정을 할때 어떤 툴을 썻냐에 따라 사진 전체 색감이 확 달라진다는 거에요.
예를들어서 인물의 얼굴색을 맞추는데, 얼굴색은 똑같지만 어떤걸 이용했냐에 따라서 주의 배경은 색이 다 달라질거란 거죠.

따라서 결론은
전체적인 색을 고려해서 뭘 이용해서 보정해야 겠다 라는 판단을 해야합니다 . 이건 경험으로밖엔..
슬라이드7.JPG
어떤 특정 색만 보고 맞추는데 결국엔 전체가 영향을 받고 (어쩌면 헝클어지기까지) 하는게 큐브로 비유 되기도해요.

큐브를 맞출때 가장 쉬운건 분해해서 원하는 대로 재조립하는 것인것 처럼

보정할때도 가장 마음 편한건 영역 선택해서 그부분만 바꾸는거에요.

다만 보정의 가장 높은 경지는 보정을 했는데 아무도 모르는 거에요.
티가 안나게 해야한다는 거죠.
그런면에서 영역선택을 이용해서 하는건 정말 정말 어려워요. 많은 노력이 필요한 스킬이에요.

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사실 정석은
사진을 찍을때부터 원하는 이미지를 구상해놓고
그거에 맞춰서 사진을 찍고

보정을 할때도 이순서로 이 수치를 이정도 하고 저수치를 저정도로 해서 하면 되겠다
가 이미 머릿속에 그려진 뒤에 그걸 따라서 하는게 맞아요.


근데 그거야 이상적인거고..ㅠㅠ 괴수들이나 그렇게하지..

이걸 쓰면 이렇게 되지 않을..까? 하는 느낌적인 느낌에서 출발한다고 생각합니다..
얻어걸리는 것도 실력이니까요 ㅎㅎㅎ.
슬라이드8.JPG
raw의 사전적 의미입니다. 그럼 뭐가 가공되지 않은거고 뭐가 가공된건가여
슬라이드9.JPG
카메라의 이미지 센서는 빛을 전기적인 신호로 변환합니다.
보통 캐논 보급기 카메라가 "14bit" 라고 하는데 이게 RGB를 각각 2의 14승 의 단계로 기록한다는 걸 말해요.

즉 빨간색이 아예 없을때부터 가장 많을때를 약 16000단계로 나눠서 기록한다는거죠.
초록색도 16000, 파란색도 16000.

이걸 그대로 버리지 않고 저장한게 RAW
어느정도 버리고 저장한게 JPG 에요.

왜버리고 얼마나 버리나요?
슬라이드10.JPG
컴퓨터는 대부분의 모니터는 RGB를 각각 256단계 밖에 "표현"하지 못해요.
빨강을 예를 들면 
빨강이 아예 없으면 0이고 빨간색이 max면 255가 되는거에요.

이게 얼마나 차이가 나냐 하면
컴퓨터모니터에서는 한단계 차이인걸, 카메라 센서는 그 한단계를 무려 64단계로 구분해서 기록한 거죠.

반대로 말하면 암만 카메라 센서가 16000단계 x 16000단계 x 16000단계 기록해봤자 컴퓨터모니터에선 표현이 256단계 x 256단계 x 256단계가 한계인거에요.
그래서 "에이 어짜피 보지도 못하는거 버려버리자" 하면서 카메라 자체에서 16000단계를 256단계로 줄여버린게 JPG로 저장하는겁니다.

그럼 컴퓨터로 raw파일을 어떻게 보느냐?
RAW로 저장한걸 불러올땐 컴퓨터가 그걸 다 계산해서 모니터의 256단계에 맞게 보여줍니다.
가장 가까운 단계로 반올림 하듯이 보여주는거에요.
실제로는 16000단계 그대로 이지만여.



 "읭? 근데 그럼 JPG로 저장하나 RAW로 저장하나 결국에 보게되는게 256단계인건 똑같은거 아냐?"

맞아요. 보정안하면 RAW로 저장하나 JPG로 저장하나 똑같아요.
용량만 약8배(그 이상) 더 먹는 차이밖에 없어요.
(근데 엄밀히 정확히 말하면 안똑같음..ㅠ 엄밀히 말하면..)

raw의 존재가치는 보정에 있습니다.
슬라이드11.JPG
예를 들어 RAW에 (124+31/64),(124+32/64) 두 색이 나란히 붙어있다고 합시다.
이걸 보정 없이 그냥 보면
raw로 찍던 jpg로 찍던 둘다 그냥 124,125로 두 경우 모두 똑같이 보여요.

근데 보정을 하게 되면 (예시에선 (?-123) X 64 를 했습니다.)
raw로 찍은건 95,96  jpg로찍은건 64,128이 돼버리죠.

실제 보정이었다면 원랜 비슷해서 구분하기도 힘든 색이
jpg의 경우엔 경계가 쩍쩍 갈라지겠죠.

보정할때 픽셀 깨지는게 이런 이유로 깨지는거에영

반면에 raw는 거의 그대로 유지가 돼죠
이걸 "보정관용도가 좋다" 라고 합니담.
슬라이드12.JPG
또 한가지 다른 이유는
만약 (100+1/64),(100+20/64) 두색을 찍었을 경우에
raw일땐 차이가 있지만, jpg는 둘다 100,100으로 똑같이 저장해버립니다.
엄연히 다른색인데 ! 같은 색으로 저장해버린다니!
같은 색가지고 아무리 보정해봤자 새로운 같은색이 될뿐이에여.
만약 raw라면 적절한 보정을 통해서 두 색간의 구분이 가능하겠죠

이게 체감이 큰 경우가 밝아서 255,255,255 된부분이랑 어두워서 0,0,0된부분입니다.

예를들어서 꽤나 밝은부분에서 윤곽선이 거의 안보일때
raw의 경우 윤곽선의 안과 밖이 어느정도 차이가 쪼오오오금( 23/64만큼 이라던지..)이라도 있어서 살릴 수 있는 확률이 있을 수 있지만
jpg의 경우엔 얄짤없이 255,255,255로 똑같아서 못살리니까여.

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꼭 raw로 찍으실 필요는 없어요.

위에서 raw가 짱짱맨이라는 듯이 얘기하긴 했는데 jpg도 어느정도의 보정관용도는 있고, 
애초에 원하는 이미지에 맞게 카메라를 잘 조작했다면 보정이 필요 없겠죠.

실제로 많은 굇수분들이 jpg로"만" 찍고 계십니다.

raw로 찍는다고 잘찍는 사람이고 jpg로 찍는다고 못찍는사람인거 절대 아닙니다.
보정 없이 jpg로만 찍어도 원하는 이미지 건지는게
 보정까지 해서 겨우겨우 건지는것보다 훨씬 어려운거니까요.

결국 맨 앞에서 얘기했지만 자기가 원하는 이미지가 가장 중요합니다.
raw도, 보정도 결국 원하는 사진 얻기 위한 방법중 하나지 꼭 거쳐야 하는 관문은 아니에요




참고 : http://ran.innori.com/
픽토그램 출처 : https://thenounproject.com – Pascual Bilotta
Aaron Dodson
Eugene Maksymchuk

ps.저블로그는 저한테 참 많이 도움된 블로그에요 . 지금도 짬짬이 들어가서 여러번 읽고 있구요. 좋은글들 되게 많습니다. 
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