Stephen Lawler: Look! Up in the sky! It's Virtual Earth!

번역: Eunyoung Lim 검토: Luke Sungho Ahn

What I want to talk to you about today is

제가 오늘 여러분들께 말씀드리고 싶은 것은

virtual worlds, digital globes, the 3-D Web, the Metaverse.

가상 세계, 디지털 글로브, 3차원 웹, 그리고 메타버스입니다.

What does this all mean for us?

저 모든게 우리에게 어떤 의미일까요?

What it means is the Web is going to become an exciting place again.

그건 바로 웹이 다시 흥미로운 공간이 되고 있다는 뜻입니다.

It's going to become super exciting as we transform

웹은 대단히 흥미로워지고 있습니다.

to this highly immersive and interactive world.

그래픽, 컴퓨팅 파워, 낮은 지연율로

With graphics, computing power, low latencies,

웹이 매우 몰입적이거나 인터렉티브한 세계로 바뀌어 가면서요.

these types of applications and possibilities

이런 유형들의 응용 프로그램들과 가능성들을 통해

are going to stream rich data into your lives.

풍부한 데이터를 우리 생활 속으로 불러올 수 있습니다.

So the Virtual Earth initiative, and other types of these initiatives,

버츄얼 어쓰에 대한 계획, 그리고 이런 유형의 프로그램에 대한 계획들은

are all about extending our current search metaphor.

현재의 검색 메타포를 확장시키는 전반에 걸쳐 있습니다.

When you think about it, we're so constrained by browsing the Web,

생각해보면, 우리는 웹을 검색하거나, 주소를 기억하거나,

remembering URLs, saving favorites.

즐겨찾기로 저장하는데 많은 제약이 있습니다.

As we move to search, we rely on the relevance rankings,

검색에 대해서도, 관련도 순위, 웹 일치도,

the Web matching, the index crawling.

인덱스 크라울링(index crawling)에 의존하고 있지만

But we want to use our brain!

우리는 우리 두뇌를 이용하기를 원합니다!

We want to navigate, explore, discover information.

우리는 정보를 항해하고, 탐색하고, 발견하기를 원하죠.

In order to do that, we have to put you as a user back in the driver's seat.

그렇게 하기 위해서, 여러분이 스스로 검색을 주도할 수 있어야 합니다.

We need cooperation between you and the computing network and the computer.

여러분, 그리고 컴퓨팅 네트워크와 컴퓨터간의 협력이 필요한 것이죠.

So what better way to put you back in the driver's seat

검색을 주도할 수 있는 방법 중,

than to put you in the real world that you interact in every day?

매일 상호 작용하는 실제 세계에서 검색하는 것보다 더 좋은 방법이 있을까요?

Why not leverage the learnings that you've been learning your entire life?

일생동안 학습해 온 지식들을 활용해보는 것은 어떨까요?

So Virtual Earth is about starting off

그리하여 버추얼 어쓰는

creating the first digital representation, comprehensive, of the entire world.

최초로 온 세계를 디지털로 표현하기 시작하려 합니다.

What we want to do is mix in all types of data.

우리가 하고 싶은 것은 모든 종류의 데이터를 섞는 것입니다.

Tag it. Attribute it. Metadata. Get the community to add local depth,

태그를 달고, 속성을 정의하고, 메타데이터를 만듭니다. 여기에 커뮤니티를 통해 지역적 깊이를 더하죠.

global perspective, local knowledge.

-- 범세계적 시각, 지역적 관습이요.

So when you think about this problem,

이러한 문제를 생각해보면,

what an enormous undertaking. Where do you begin?

정말 어마어마한 일입니다. 어디서부터 시작해야 할까요?

Well, we collect data from satellites, from airplanes,

저희는 위성, 비행기, 자동차,

from ground vehicles, from people.

그리고 사람들로부터 데이터를 수집합니다.

This process is an engineering problem,

이런 과정은 공학적 문제,

a mechanical problem, a logistical problem, an operational problem.

기계적 문제, 이동상의 문제, 그리고 운영상의 문제입니다.

Here is an example of our aerial camera.

이게 저희 항공 카메라 중 한 가지 유형입니다.

This is panchromatic. It's actually four color cones.

이건 여러 색을 사용하죠. 사실 4 가지 색상 수용기를 가집니다.

In addition, it's multi-spectral.

게다가 멀티스펙트럼입니다.

We collect four gigabits per second of data,

저희는 초당 4 GB의 데이터를 수집합니다.

if you can imagine that kind of data stream coming down.

저런 종류의 데이터를 스트리밍해서 보내려면요.

That's equivalent to a constellation of 12 satellites at highest res capacity.

이건 최고 화질 성능을 가진 12대의 위성 무리와 맞먹습니다.

We fly these airplanes at 5,000 feet in the air.

저희는 5000피트 상공에 이런 비행기들을 띄웁니다;

You can see the camera on the front. We collect multiple viewpoints,

앞쪽에 카메라가 보이시죠. 저희는 여러 관점,

vantage points, angles, textures. We bring all that data back in.

시점, 각도, 질감을 수집합니다. 그런 모든 데이터를 들여오죠.

We sit here -- you know, think about the ground vehicles, the human scale --

여기 앉아서 -- 자동차나 휴먼스케일에 대한 것이요 --

what do you see in person? We need to capture that up close

무엇이 보이시나요? 저희는 그럴 법한 경험을 완성하기 위해

to establish that what it's like-type experience.

그런 것들을 바로 가까이서 카메라에 담아야 합니다.

I bet many of you have seen the Apple commercials,

여러분 중 많은 분들이 애플 광고를 보신 적이 있을 겁니다.

kind of poking at the PC for their brilliance and simplicity.

자신들의 뛰어남이나 심플함을 선전하려고 PC를 놀리는 광고요.

So a little unknown secret is --

근데, 한 가지 알려지지 않은 작은 비밀이 있습니다. --

did you see the one with the guy, he's got the Web cam?

웹캠을 가지고 있는 남자가 나오는 광고도 보셨나요?

The poor PC guy. They're duct taping his head. They're just wrapping it on him.

불쌍한 PC인들은, 머리에 강력 테이프를 두르고 있고, 그냥 자기 몸에 두르고 있죠.

Well, a little unknown secret is his brother actually works on the Virtual Earth team.

알려지지 않은 비밀이란 건 그의 형제들이 사실 버추얼 어쓰 팀에서 일하고 있다는 것이죠.

(Laughter). So they've got a little bit of a sibling rivalry thing going on here.

(웃음) 여기에서처럼 약간의 형제간의 경쟁이 있었나봅니다.

But let me tell you -- it doesn't affect his day job.

여러분께 말씀드리죠 -- 이건 그의 본업에 영향을 주지는 않습니다.

We think a lot of good can come from this technology.

저희는 이런 기술로부터 여러 좋은 것들이 나온다고 생각합니다.

This was after Katrina. We were the first commercial fleet of airplanes

이건 허리케인 카트리나 이후였죠. 저희가 참사 영향 지역으로 보내진

to be cleared into the disaster impact zone.

최초의 상업용 비행기 편대였습니다

We flew the area. We imaged it. We sent in people. We took pictures of interiors,

그 지역을 날아다니면서, 이미지를 만들어, 사람들에게 보내고, 재난 지역의 내부

disaster areas. We helped with the first responders, the search and rescue.

사진을 촬영했습니다. 구조대원을 도와 수색과 구조 활동을 했죠.

Often the first time anyone saw what happened to their house was on Virtual Earth.

버추얼 어쓰로 누구나 자신들 집이 어떻게 되었나를 볼 수 있었습니다.

We made it all freely available on the Web, just to --

저희는 이 모든 것을 무료로 웹에서 사용할 수 있도록 만들었죠. --

it was obviously our chance of helping out with the cause.

확실히 도움을 줄 수 있는 기회였거든요.

When we think about how all this comes together,

어떻게 이런 모든 것들이 합쳐졌는지를 생각해보면,

it's all about software, algorithms and math.

이건 모두 소프트웨어, 알고리즘, 그리고 수학과 관련된 것입니다.

You know, we capture this imagery but to build the 3-D models

이런 영상을 촬영하고, 3차원 모델을 만들고,

we need to do geo-positioning. We need to do geo-registering of the images.

지리적 위치를 파악할 필요가 있습니다. 영상의 지리적 정보 등록이 필요하죠.

We have to bundle adjust them. Find tie points.

이런 영상들을 조정하기 위해 번들링해야 합니다. 묶을 지점을 파악해야죠.

Extract geometry from the images.

영상에서 기하학적 구조를 추출합니다.

This process is a very calculated process.

이러한 처리과정은 매우 계산된 프로세스입니다.

In fact, it was always done manual.

사실, 항상 수동으로 했었죠.

Hollywood would spend millions of dollars to do a small urban corridor

헐리우드에서는 영화에 필요한 소규모 도시의 통로를 작업하는데

for a movie because they'd have to do it manually.

수백만 달러의 비용을 지불합니다. 수작업으로 해왔기 때문이죠.

They'd drive the streets with lasers called LIDAR.

라이다(LIDAR)라 불리는 레이더를 달고 거리를 돌아다녔습니다.

They'd collected information with photos. They'd manually build each building.

사진에서 정보를 수집했죠; 수작업으로 각 건물들을 쌓아 올립니다.

We do this all through software, algorithms and math --

저희는 이런 작업을 모두 소프트웨어, 알고리즘과 수학으로 합니다.

a highly automated pipeline creating these cities.

이런 도시들을 만드는데 매우 자동화된 절차죠.

We took a decimal point off what it cost to build these cities,

저희는 이런 도시를 만드는데 드는 비용을 어림짐작으로 계산하는데,

and that's how we're going to be able to scale this out and make this reality a dream.

이것이 저희가 이런 것들을 척도화하고 현실을 꿈으로 만드는 방법이죠.

We think about the user interface.

저희는 사용자 인터페이스에 대해서도 고려합니다.

What does it mean to look at it from multiple perspectives?

여러 각도에서 사물을 바라보게 된다면 어떤 영향을 끼칠까요?

An ortho-view, a nadir-view. How do you keep the precision of the fidelity of the imagery

정면에서, 저점에서. 어떻게 정밀한 영상을 정확하게 유지할 수 있을까요?

while maintaining the fluidity of the model?

모델의 유동성을 유지하면서요.

I'll wrap up by showing you the --

여러분께 이걸 보여드리면서 마무리하겠습니다. --

this is a brand-new peek I haven't really shown into the lab area of Virtual Earth.

이건 완전히 새로운 건데요, 사실 버추얼 어쓰의 연구소 지역을 보여드린 적이 없네요.

What we're doing is -- people like this a lot,

저희가 하고 있는 것은 -- 사람들이 이걸 많이 좋아하더라구요 --

this bird's eye imagery we work with. It's this high resolution data.

조감도 영상입니다. 매우 고화질의 데이터죠.

But what we've found is they like the fluidity of the 3-D model.

그렇지만 저희가 발견한 건 사람들은 3차원 모델의 유동성을 좋아한다는 것입니다.

A child can navigate with an Xbox controller or a game controller.

어린이들이 엑스박스(Xbox) 컨트롤러, 또는 게임기 컨트롤러로 탐색할 수 있습니다.

So here what we're trying to do is we bring the picture and project it into the 3-D model space.

저희가 하려는 것은 사진을 불러와서 3차원 모델 공간으로 투사하는 것입니다.

You can see all types of resolution. From here, I can slowly pan the image over.

모든 유형의 해상도로 볼 수 있죠. 영상을 천천히 움직일 수 있습니다.

I can get the next image. I can blend and transition.

다음 이미지를 받을 수도 있고, 조합하거나 변환할 수도 있습니다.

By doing this I don't lose the original detail. In fact, I might be recording history.

이렇게 한다고 해서 원본을 잃어버리지는 않습니다. 사실 히스토리를 기록하고 있거든요.

The freshness, the capacity. I can turn this image.

선명함, 용량. 이 영상을 회전시킬 수도 있습니다.

I can look at it from multiple viewpoints and angles.

다양한 시점과 각도에서 볼 수도 있죠.

What we're trying to do is build a virtual world.

저희가 하려는 것은 가상 세계를 만드는 것입니다.

We hope that we can make computing a user model you're familiar with,

저희는 여러분에게 친숙한 사용자 모델을 계산해서 만들어내고,

and really derive insights from you, from all different directions.

여러분으로부터, 여러 다른 방향으로부터 실제로 통찰력을 얻기를 바랍니다.

I thank you very much for your time.

시간을 내주셔서 대단히 감사합니다.

(Applause)

(박수)