자동 초점(AF)은 사진 역사상 가장 중요한 발전 중 하나입니다. 1977년 최초의 자동 초점 카메라인 Konica C35 AF부터 최초의 진정한 자동 초점 ILC인 Minolta Maxxum 7000까지. 수동 초점은 여전히 매크로, 풍경, 빈티지 촬영과 같은 심사숙고가 필요한 장르에서 애호가들이 있지만, 자동 초점은 대부분의 현대 사진가들에게 기본 기대치가 되었습니다.

 

순간적인 표정, 빠르게 움직이는 야생 동물, 영화 같은 비디오 시퀀스를 포착할 때, 자동 초점 시스템은 피사체를 선명하고 반응성 있게, 정확하게 렌더링하도록 설계되었습니다. 그러나 이 편리함 아래에는 카메라 기반 감지 시스템과 렌즈 통합 모터 간의 복잡한 상호 작용이 숨어 있습니다.

 

자동 초점이 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 일부 시스템이 특정 상황에서 뛰어난 반면 다른 시스템은 실패하는지를 이해하려면 카메라가 초점을 결정하는 방법과 렌즈가 그 명령을 물리적으로 실행하는 방법을 모두 탐구해야 합니다. 이 두 구성 요소는 함께 작동하며, 한쪽의 효과는 종종 다른 쪽의 정밀성에 달려 있습니다. 자동 초점은 단일한 것이 아니라, 브랜드마다, 심지어 렌즈마다 다른 광학, 전자, 기계적 프로세스의 계층적 구조입니다.

 

카메라 기반 자동 초점 시스템

자동 초점 방정식의 첫 번째 절반은 카메라 본체 내에서 발생합니다. 이곳에서 시스템은 장면을 분석하고 선명도를 측정하기 위해 다양한 감지 전략을 사용하여 초점을 어디에 맞출지 "결정"합니다.

 

대조 감지 자동 초점

대조 감지는 가장 직관적이고 수학적으로 간단한 자동 초점 방법입니다. 초점을 맞추기 위해 눈을 가늘게 뜨는 원리를 기반으로 작동합니다: 가장 선명한 이미지는 가장 많은 국부 대조를 가진 이미지입니다.

 

이 방법을 사용하는 디지털 카메라에서는 센서가 인접한 픽셀 간의 밝기 차이를 측정하여 대조를 평가합니다. 초점이 변경됨에 따라 대조가 증가하여 정점에 도달합니다. 카메라는 최대 선명도에 도달했다고 판단하고 초점을 멈춥니다. 이 과정은 반복적이며 예측적이지 않으며, 렌즈는 가장 선명한 대조 지점을 확인하기 위해 지나가고 다시 돌아와야 합니다.

 

정지된 상황에서는 매우 정확하지만, 대조 감지는 속도에서 고통받습니다. 렌즈를 어느 방향으로 얼마나 멀리 이동해야 하는지 사전에 알지 못하기 때문에 특히 저조도나 저대조 피사체에서 "사냥"이 발생하여 지연과 초점 순간을 놓칠 수 있습니다. 그러나 이 방법의 정밀성은 정적 피사체, 스튜디오 작업 또는 정확성이 속도보다 우선시되는 비디오 시나리오에서 유용합니다.

 

위상 감지 자동 초점

Photo by Lensrentals

 

위상 감지 자동 초점은 초점을 기하학적 문제로 변환합니다. 대조 감지가 렌즈를 이동한 후 선명도를 평가하는 것과 달리, 위상 감지는 렌즈 이동의 방향과 크기를 사전에 추정하여 이동을 시작하기 전에 계산합니다. 이 선제적 계산은 위상 감지를 훨씬 빠르게 만듭니다.

 

DSLR 시스템에서는 위상 감지가 일반적으로 카메라 본체에 위치한 별도의 AF 모듈을 포함하며, 거울과 빔 스플리터를 사용하여 들어오는 빛의 일부를 전용 센서로 분배합니다. 미러리스 시스템에서는 위상 감지 픽셀이 이미지 센서에 직접 내장되어 있습니다. 이를 통해 카메라는 이미지를 캡처하면서 동시에 초점을 분석할 수 있습니다.

 

시스템은 렌즈의 반대쪽에서 투영된 이미지의 두 버전을 비교하여 작동합니다. 이 두 투영이 위상에 있을 때 이미지는 초점이 맞습니다. 위상이 맞지 않으면 시스템은 즉시 렌즈를 더 가까이 또는 멀리 이동해야 하는지, 그리고 대략 얼마나 이동해야 하는지를 알 수 있습니다. 이 속도와 방향성은 빠르게 움직이는 피사체와 지속적인 자동 초점 추적에 이상적입니다.

 

그러나 DSLR 구성에서는 위상 감지가 보정 오류에 취약합니다. AF 센서와 이미지 센서가 물리적으로 분리되어 있기 때문에 약간의 정렬 불량, 즉 전면 또는 후면 초점이 발생할 수 있습니다. 센서 위상 감지를 사용하는 미러리스 시스템은 이 문제를 크게 해결하여 정확성과 속도를 결합했습니다.

 

하이브리드 자동 초점

대조 감지와 위상 감지의 상호 보완적 강점을 인식하여 많은 제조업체가 이제 이 두 기술을 하이브리드 시스템으로 결합하고 있습니다. 이러한 배열에서는 위상 감지가 초점의 대략적인 추정을 제공하고, 대조 감지가 결과를 정밀하게 조정하여 정확한 선명도를 달성합니다.

 

이 시너지는 사냥을 줄이면서 정확성을 유지하며, 대부분의 현대 미러리스 카메라에서 표준 접근 방식이 되었습니다. 하이브리드 시스템은 특히 비디오 자동 초점에서 효과적이며, 부드러운 전환과 정확한 추적이 필수적입니다. 이러한 기술의 혼합은 고속 스포츠부터 조용한 인터뷰까지 더 넓은 범위의 촬영 시나리오에서 더 나은 성능을 제공합니다.

 

캐논 듀얼 픽셀 자동 초점

 

캐논의 듀얼 픽셀 CMOS 자동 초점(DPAF)은 이미지 센서에 전적으로 의존하는 독특한(그리고 독점적인) 위상 감지 구현입니다. 위상 감지를 위해 선택된 픽셀을 할당하는 대신, 캐논은 센서의 모든 픽셀을 두 개의 포토다이오드로 나눕니다. 이 듀얼 포토다이오드는 각각 약간 다른 각도에서 빛을 수집하여 각 픽셀이 자체 미니어처 위상 감지기로 작동할 수 있게 합니다.

 

거의 모든 픽셀이 이미지 생성과 초점 감지에 관여하기 때문에, DPAF는 거의 100%의 AF 커버리지와 놀랍도록 부드러운 피사체 추적을 가능하게 합니다. 이 시스템은 특히 비디오에서 가치가 있으며, 복잡한 움직임을 통해 피사체를 사냥이나 펄싱 없이 따라갈 수 있는 능력으로 널리 찬사를 받았습니다. 이 때문에 캐논 C 시리즈 시네마 카메라는 다큐멘터리와 리얼리티 TV에서 매우 인기가 있었습니다. 또한 예측할 수 없는 움직임이 포함된 지속적인 초점 시나리오에서 특히 정지 사진에서도 매우 효과적입니다.

During focus, the two light-sensitive areas of each pixel operate independently of each other. Each receives light from the camera’s lens and sends its own electronic signals to a processor. These are gathered and compared (A vs. B). From deviations between the two, Dual Pixel CMOS AF is able to detect whether the area being sampled is already in sharp focus or not | Photo by Canon, U.S.A.

 

 

The A and B sides are independent and each can collect light. When separate information from the A and B sides of groups of pixels is gathered, it can be analyzed and accurately provides sharp focus, during Live View and video recording. | Photo by Canon, U.S.A.

 

캐논은 듀얼 픽셀 CMOS AF II로 이 기술을 계속 개선하여 향상된 객체 인식, 눈 추적, 심지어 동물 감지까지 추가했습니다. DPAF의 강점은 단순히 속도나 정밀성에 있는 것이 아니라, 라이브 녹화 중 초점을 조정하는 유연하고 유기적인 방식에 있습니다. 이는 전통적인 시스템이 역사적으로 달성하기 어려웠던 것입니다.

 

파나소닉의 Depth from Defocus (DFD)

 

파나소닉은 많은 마이크로 포서드 및 초기 풀프레임 모델에서 센서 위상 감지가 부족하여 Depth from Defocus (DFD)라는 완전히 다른 자동 초점 시스템을 개발했습니다. 이 접근 방식은 위상 비교나 대조 평가에만 의존하지 않고 계산 모델링에 의존합니다.

 

DFD는 빠르게 연속적으로 촬영된 두 개의 초점이 맞지 않는 이미지를 분석하여 작동합니다. 이러한 프레임의 흐림 특성을 내장된 렌즈 프로필 데이터베이스와 비교하여 카메라는 피사체 거리와 필요한 렌즈 이동량을 추정합니다. 이 시스템은 순수 대조 감지보다 빠르지만, 비디오 촬영 시 약간의 떨림과 이상한 전환이 발생할 수 있습니다.

DFD drawing based on the GH4 | Photo by Panasonic

 

그러나 렌즈별 데이터에 의존하기 때문에 DFD는 파나소닉의 네이티브 렌즈와 함께 사용할 때 가장 잘 작동합니다. 서드파티 또는 어댑터 렌즈와 함께 사용할 때 결과가 일관되지 않을 수 있습니다. 또한 DFD는 빠른 환경에서 고급 위상 감지 시스템의 정밀도나 추적 성능에 미치지 못합니다(이 때문에 최근 파나소닉 카메라는 하이브리드 감지로 전환했습니다).

 

AI 기반 자동 초점 및 피사체 인식

점점 더 많은 현대 자동 초점 시스템이 인공지능과 얽혀 있습니다. 이러한 시스템은 초점 메트릭뿐만 아니라 패턴 인식 및 예측 학습을 기반으로 특정 피사체(인간 얼굴, 눈, 동물, 차량)를 감지하고 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 시각적 데이터를 분석하고 피사체가 부분적으로 가려져 있거나 예측할 수 없게 움직이는 경우에도 장면의 어느 부분을 선명하게 유지해야 하는지에 대한 상황 인식 결정을 내립니다.

Animal eye AF | Photo by Sony

 

Sony, Canon, Nikon은 모두 플래그십 미러리스 카메라에 고급 피사체 인식 자동 초점 시스템을 사용하고 있습니다. Sony A1, Canon R3, Nikon Z9은 방대한 데이터 세트에서 학습한 머신 러닝 모델을 사용하여 피사체를 형태, 행동, 움직임 패턴으로 식별합니다. 이러한 시스템은 비행 중인 새와 자전거를 타는 사람을 구별할 수 있으며, 실시간으로 초점 영역을 동적으로 조정합니다.

 

AI 자동 초점은 추적을 더 정확하고 직관적으로 만듭니다. 사진가가 타이밍과 구도에 집중할 수 있도록 하여 카메라가 기술적 정밀성을 처리할 것이라고 믿을 수 있게 합니다.

 

렌즈 기반 자동 초점 시스템

카메라가 초점을 맞출 대상을 결정하는 동안 렌즈는 그 결정을 실행하는 책임이 있습니다. 렌즈 내의 자동 초점 모터는 초점 평면을 조정하기 위해 내부 요소를 물리적으로 이동합니다. 이러한 모터는 성능, 소음, 비디오와의 호환성에서 크게 다릅니다.

 

마이크로모터

DC Motor | Photo by Lensrentals

 

마이크로모터—종종 간단한 DC 모터—는 초기 자동 초점 메커니즘을 나타냅니다. 기본 기어 드라이브를 사용하여 원하는 위치로 초점 요소를 천천히 회전시킵니다. 이러한 모터는 특히 입문용 렌즈에서 시끄럽고, 부정확하며, 느립니다. 또한 전체 수동 초점 오버라이드를 지원하지 않으므로 수동으로 전환하려면 스위치를 전환하거나 모터 손상의 위험을 감수해야 합니다.

 

저렴하고 캐주얼 사용자에게는 쓸만하지만, 마이크로모터는 더 발전된 대안으로 대체되었습니다.

 

초음파 모터 (USM, SWM, HSM, SSM)

Photo by Lensrentals

 

초음파 모터는 1990년대에 자동 초점을 혁신했으며 여전히 전문가용 렌즈에서 주류로 남아 있습니다. 이러한 모터는 고주파 초음파 진동을 사용하여 움직임을 구동합니다. Canon의 "USM", Nikon의 "SWM", Sigma의 "HSM", Sony의 "SSM"은 모두 이 원칙의 변형입니다.

 

초음파 모터에는 링 타입과 마이크로 타입의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 링 USM 모터는 더 강력하며 일반적으로 고급 망원 또는 줌 렌즈에 사용됩니다. 마이크로 USM 모터는 더 작고 저렴하지만 덜 효율적입니다.

 

초음파 모터는 속도, 토크, 거의 무음 작동으로 높이 평가