TED2010
Blaise Agüera y Arcas: Augmented-reality maps
블레이즈 아궤라 이 아카스의 증강현실 지도 시연
Filmed:
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TED2010에서 블레이즈 아궤라 이 아카스는 사람들로 하여금 놀라움을 금치 못하게 했던 시연을 통해 마이크로소프트의 새로운 증강현실 지도 기술을 선보입니다.
Blaise Agüera y Arcas - Software architect
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio
Blaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
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About a year and a half ago,
0
0
2000
대략 1년 반쯤 전
00:17
Stephen Lawler, who also gave a talk
1
2000
3000
2007년에 이곳 TED에서
00:20
here at TED in 2007 on Virtual Earth,
2
5000
2000
버츄얼 어스에 대해 발표했던 스테판 라울러가
00:22
brought me over to become the architect of Bing Maps,
3
7000
4000
저를 데리고 가서 마이크로소프트의 온라인 지도 서비스인
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which is Microsoft's online-mapping effort.
4
11000
3000
빙 맵스의 아키텍트의 자리를 마련해 주었습니다.
00:29
In the past two and a half, we've been very hard at work
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14000
2000
지난 2년 반 동안, 우리는 매우 열심히 일하며
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on redefining the way maps work online.
6
16000
4000
온라인 상에서 지도가 작동하는 방식을 재정의하려고 애썼습니다.
00:35
And we really are seeing this in very different terms
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20000
2000
그리고 우리는 정말로 기존의
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from the kind of mapping and direction site
8
22000
2000
지도 및 길찾기 사이트와는 매우 다른 관점으로
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that one is used to.
9
24000
2000
접근하려고 노력했습니다.
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So, the first thing that you might notice about the mapping site
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26000
2000
여러분이 우리의 지도 사이트에서 처음 발견할 수 있는 것은,
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is just the fluidity of the zooming and the panning,
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28000
2000
매우 매끄럽게 확대 축소와 좌우 이동이 이루어진다는 것인데,
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which, if you're familiar at all with Seadragon,
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30000
2000
이것은 여러분이 알고 있을지도 모르는
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that's where it comes from.
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32000
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시드래곤에서 온 기술입니다.
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Mapping is, of course,
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34000
2000
물론 지도 기술은
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not just about cartography,
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36000
2000
지도 제작술에 대한 것만은 아닙니다.
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it's also about imagery.
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38000
2000
지도 기술은 이미지와도 관련이 있습니다.
00:55
So, as we zoom-in beyond a certain level
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40000
3000
따라서, 특정 레벨 이상으로 확대를 하게 되면
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this resolves into a kind of Sim City-like
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43000
3000
심시티 화면과 같이 45도 각도에서 보는
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virtual view at 45 degrees.
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46000
2000
가상 뷰로 바뀌게 됩니다.
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This can be viewed from any of the cardinal directions
20
48000
2000
이 뷰에서는 동서남북 네 방향 어디에서나
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to show you the 3D structure of the city, all the facades.
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50000
3000
도시의 3차원 구조 및 건물의 모든 면을 볼 수 있습니다.
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Now, we see this space, this three-dimensional environment,
22
53000
6000
여기서 우리는 이 공간, 이 3차원 환경을
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as being a canvas on which
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59000
3000
각종 애플리케이션을 적용해볼 수 있는
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all sorts of applications can play out,
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62000
6000
캔버스처럼 바라보고자 합니다.
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and map's directions are really just one of them.
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68000
3000
지도의 길찾기 기능은 그 중의 하나일 뿐입니다.
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If you click on this, you'll see
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71000
3000
이 곳을 클릭하면
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some of the ones that we've put out, just in the past couple of months
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74000
3000
여러분은 우리가 서비스를 시작한 이후 몇 달이 안되는 기간 동안 만든
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since we've launched.
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77000
2000
애플리케이션을 확인할 수 있습니다.
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So, for example, a couple of days after the disaster in Haiti,
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79000
2000
예를 들어, 아이티 참사가 발생하고 며칠 후에
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we had an earthquake map that showed
30
81000
2000
우리는 지진이 나기 전과 후의 비교 사진을 하늘에서 찍은
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before and after pictures from the sky.
31
83000
2000
지진 지도를 만들었습니다.
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This wonderful one which I don't have time to show you
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85000
2000
시간이 없어서 여러분께 보여드리지는 못하지만 이 멋진 애플리케이션은
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is taking hyper-local blogs in real time
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87000
3000
실시간으로 초지역 블로그 정보를 가져와서
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and mapping those stories, those entries
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90000
2000
해당 블로그 글을
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to the places that are referred to on the blogs.
35
92000
2000
그 글에서 언급하고 있는 장소와 연결시켜줍니다.
01:49
It's wonderful.
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94000
3000
정말 멋진 애플리케이션입니다.
01:52
But I'm going to show you some more candy sort of stuff.
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97000
3000
하지만 저는 좀 더 흥미로운 것들을 여러분께 소개해 드리고자 합니다.
01:55
So, we see the imagery, of course,
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100000
4000
우리는 물론 이미지에 대한 관점을
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not stopping at the sky.
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104000
3000
하늘에서 내려다보는 것에서 멈추지 않았습니다.
02:02
These little green bubbles represent
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107000
3000
이 작은 녹색 원들은
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photosynths that users have made.
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110000
2000
사용자들이 만든 포토신스 이미지들입니다.
02:07
I'm not going to dive into them either, but photosynths are integrated into the map.
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112000
3000
이 것 또한 자세히 설명하지는 않겠지만, 포토신스 기술도 지도와 연계되어 있습니다.
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Everything that's cased in blue
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115000
2000
파란색으로 둘러싸여 있는 곳은
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is an area where we've taken imagery on the ground as well.
44
117000
5000
우리가 지상에서 사진을 찍은 영역을 나타내주고 있습니다.
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And so, when you fly down --
45
122000
2000
따라서 아래쪽으로 내려가보면 --
02:19
(Applause)
46
124000
2000
(박수)
02:21
Thank you. When you fly down to the ground,
47
126000
2000
감사합니다. 지상으로 내려가 보면,
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and you see this kind of panoramic imagery,
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128000
3000
이와 같은 파노라마 이미지를 볼 수 있는데,
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the first thing that you might notice is that it's not just a picture,
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131000
4000
여러분이 처음으로 발견할 수 있는 것은 이것이 그냥 사진이 아니라는 점입니다.
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there's just as much three-dimensional understanding of this environment
50
135000
3000
위에서 내려다 본 이미지에서 얻을 수 있는 3차원 환경에 대한 인식이
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as there is of the three-dimensional city from above,
51
138000
3000
여기에서도 거의 동일하게 이루어집니다.
02:36
so if I click on something to get a closer view of it,
52
141000
4000
더 자세히 보기 위해 무언가를 클릭했을 때
02:40
then, the fact that that transition looks as it does,
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145000
3000
다음과 같은 화면 전환이 일어날 수 있는 것은
02:43
is a function of all of that geometry,
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148000
2000
모델의 기하학적 구조 및
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all of that 3D understanding behind this model.
55
150000
4000
3차원 정보에 대한 이해가 있기 때문에 가능한 일입니다.
02:49
Now, I'll show you a fun app
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154000
3000
이제 제가 재미있는 애플리케이션 하나를 보여드리겠습니다.
02:52
that -- we've been working on a collaboration with our friends at Flickr.
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157000
7000
이 것은 플리커에 있는 친구들과 같이 작업한 결과입니다.
02:59
This takes Flickr, georegistered imagery
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164000
3000
이 애플리케이션은 플리커에 올라가 있는 위치 정보가 등록되어 있는 사진을 사용하여
03:02
and uses photosynth-like processes
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167000
3000
포토신스와 비슷한 과정을 거쳐서
03:05
to connect that imagery to our imagery, so --
60
170000
4000
그 사진을 우리가 가진 사진들과 연결하였습니다.
03:09
I'm not sure if that's the one I actually meant to pull up, but --
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174000
3000
이 사진이 제가 보여드리려고 했던 사진은 아닌 것 같은데, 어쨌든 --
03:12
(Laughter)
62
177000
3000
(웃음)
03:15
But notice -- this is, of course, a popular tourist site,
63
180000
4000
주목해서 보시면, 이곳은 물론 유명한 관광지이고,
03:19
and there are lots of photos around here,
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184000
2000
이 주위에는 매우 많은 사진들이 등록되어 있는데,
03:21
and these photos are all taken at different times.
65
186000
3000
이 사진들은 모두 다른 시간에 찍은 사진들 입니다.
03:24
So this one was taken around five.
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189000
2000
이 사진은 대략 5시 경에 찍은 사진입니다.
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So that's the Flickr photo,
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191000
2000
이것이 플리커 사진이고
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that's our imagery.
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193000
2000
이것이 우리의 사진입니다.
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So you really see how this kind of crowd-sourced imagery
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195000
3000
따라서 여러분은 이와 같은 크라우드소싱된 이미지가
03:33
is integrating, in a very deep way, into the map itself.
70
198000
3000
어떻게 지도 자체와 매우 긴밀하게 연계되는지 볼 수 있습니다.
03:36
(Applause)
71
201000
2000
(박수)
03:38
Thank you.
72
203000
2000
감사합니다.
03:40
(Applause)
73
205000
2000
(박수)
03:42
There are several reasons why this is interesting
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207000
2000
이것이 왜 흥미로운지에 대한 여러 가지 이유가 있는데
03:44
and one of them, of course, is time travel.
75
209000
2000
그 중 하나는 물론 시간 여행입니다.
03:46
And I'm not going to show you some of the wonderful historic imagery in here,
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211000
2000
저는 오래 전에 이 장소에서 찍은 멋진 이미지들을 보여드리지는 않을 것입니다.
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but there are some with horses and carriages and so on as well.
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213000
3000
말과 마차가 다닐 때 찍은 사진이 몇 장 있기는 하지만 말입니다.
03:51
But what's cool about this is that, not only is it augmenting
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216000
3000
하지만 이 기술의 흥미로운 점은, 이것이 단순히
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this visual representation of the world
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219000
2000
사용자들로부터 전해지는 정보를 사용해서
03:56
with things that are coming in from users,
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221000
3000
세상을 시각적으로 표현하는 방법을 증대시키고 있는 것 뿐만 아니라,
03:59
but it also is the foundation for augmented reality,
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224000
4000
증강 현실의 토대가 되고 있다는 점입니다.
04:03
and that's something that I'll be showing you more of in just a moment.
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228000
3000
그리고 그것을 곧 여러분께 보여드리고자 합니다.
04:06
Now I just made a transition indoors. That's also interesting.
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231000
4000
지금 저는 실내로 위치를 이동했습니다. 이것 역시 흥미롭습니다.
04:10
OK, notice there's now a roof above us.
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235000
2000
좋아요, 이제 우리 위에 지붕이 있는 것을 보세요.
04:12
We're inside the Pike Place Market.
85
237000
3000
우리는 파이크 플레이스 마켓 안에 와 있습니다.
04:15
And this is something that we're able to do with a backpack camera,
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240000
2000
이것은 배낭 카메라만으로도 가능한 기술입니다.
04:17
so, we're now not only imaging in the street
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242000
4000
따라서 우리는 자동차 지붕 위에 설치한 카메라로
04:21
with this camera on tops of cars,
88
246000
2000
거리에서만 사진을 찍는 것이 아니라,
04:23
but we're also imaging inside.
89
248000
4000
실내에서도 사진을 찍을 수 있습니다.
04:27
And from here, we're able to do the same sorts of registration,
90
252000
5000
그리고 여기에서 우리는 정지 영상 뿐만 아니라 비디오에 대해서도
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not only of still images, but also of video.
91
257000
4000
동일한 일치화 과정을 수행할 수 있게 되었습니다.
04:36
So this is something that we're now going to try
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261000
2000
이제 우리는 처음으로
04:38
for the first time, live,
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263000
2000
이것을 생중계로 시도해 보려고 합니다.
04:40
and this is really, truly, very frightening.
94
265000
3000
이거 정말 진심으로 걱정되는군요.
04:43
(Laughter)
95
268000
2000
(웃음)
04:46
OK.
96
271000
2000
좋아요.
04:48
(Ringing)
97
273000
2000
(통화 연결 중)
04:50
All right, guys, are you there?
98
275000
2000
자, 얘들아, 거기 있니?
04:52
(Noise)
99
277000
2000
(잡음)
04:54
All right. I'm hitting it. I'm punching play.
100
279000
2000
자, 지금 누른다. 지금 재생할께.
04:56
I'm live. All right. There we go.
101
281000
2000
지금 생중계 중이야. 자, 시작합니다.
04:58
So, these are our friends in Pike Place Market, the lab.
102
283000
5000
파이크 플레이스 마켓에 가 있는 연구소 친구들 입니다.
05:03
(Applause)
103
288000
8000
(박수)
05:12
So they're broadcasting this live.
104
297000
2000
이 친구들이 이 화면을 실시간으로 방송하고 있습니다.
05:14
OK, George, can you pan back over to the corner market?
105
299000
4000
오케이, 조지, 뒤쪽 코너 마켓쪽으로 돌아줄래?
05:18
Because I want to show points of interest.
106
303000
4000
관심 지점들을 보여드리고 싶어서 그래.
05:22
No, no. The other way.
107
307000
3000
아니, 아니. 반대쪽으로.
05:25
Yeah, yeah, back to the corner, back to the corner.
108
310000
2000
그래, 그래, 다시 코너 마켓 쪽으로. 코너 마켓 쪽으로.
05:27
I don't want to see you guys yet.
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312000
3000
아직 너희들을 보고 싶지 않은데.
05:31
OK, OK, back to the corner, back to the corner, back to the corner.
110
316000
6000
좋아. 좋아. 다시 코너로. 코너 쪽으로. 코너로.
05:37
OK, never mind.
111
322000
2000
됐어, 신경 쓰지 마.
05:40
What I wanted to show you was these points of interest
112
325000
2000
제가 여러분께 보여드리고 싶었던 것은
05:42
over here on top of the image
113
327000
2000
여기 이미지 위에 보이는 관심 지점들 입니다.
05:44
because what that gives you a sense of is the way,
114
329000
2000
왜냐하면 그 곳에서 여러분은
05:46
if you're actually on the spot,
115
331000
2000
여러분이 실제로 그 지점에 가 있는 것처럼 느낄 수 있을 것이기 때문입니다.
05:48
you can think about this --
116
333000
2000
여러분은 이 것을
05:50
this is taking a step in addition to augmented reality.
117
335000
3000
증강 현실에서 한 단계 더 나아간 것으로 생각할 수 있을 것입니다.
05:53
What the hell are you guys -- oh, sorry.
118
338000
2000
너희 도대체 뭐하는 -- 아, 죄송합니다.
05:55
(Laughter)
119
340000
3000
(웃음)
05:58
We're doing two different --
120
343000
3000
우리는 두 가지의 다른 ...
06:01
OK, I'm hanging up now.
121
346000
3000
자. 나 이제 끊는다.
06:04
We're doing two different things here.
122
349000
2000
우리는 여기에서 두 가지의 다른 것들을 시도하고 있습니다.
06:06
One of them is to take that real ...
123
351000
2000
그 중 하나는 실시간 ...
06:08
(Laughter)
124
353000
7000
(웃음)
06:15
All right, let me just take a moment and thank the team.
125
360000
3000
좋아요, 지금 잠깐 우리 팀에게 감사의 인사를 전하고 싶습니다.
06:18
They've done a fantastic job of pulling this together.
126
363000
2000
이들은 훌륭하게 이 일들을 해냈습니다.
06:20
(Applause)
127
365000
2000
(박수)
06:22
I'm going to abandon them now and walk back outside.
128
367000
3000
저는 이제 저들을 떠나서 바깥으로 돌아 나가겠습니다.
06:25
And while I walk outside, I'll just mention that
129
370000
3000
나가는 중에 한가지를 언급하자면
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here we're using this for telepresence,
130
373000
2000
여기서 우리는 이 기술을 텔레프레전스에 활용하고 있지만,
06:30
but you can equally well use this
131
375000
2000
여러분은 이 기술을 동일하게
06:32
on the spot, for augmented reality.
132
377000
2000
현장에서 증강 현실로도 활용할 수 있습니다.
06:34
When you use it on the spot, it means that
133
379000
2000
현장에서 이 기술을 사용하게 된다는 것은
06:36
you're able to bring all of that metadata
134
381000
2000
여러분이 세상에 존재하는 모든 메타데이터 및
06:38
and information about the world to you.
135
383000
2000
정보를 활용할 수 있게 되는 것입니다.
06:40
So here, we're taking the extra step of also broadcasting it.
136
385000
2000
여기서 우리는 한 단계 더 나아가 정보를 중계하는 단계에 이르렀습니다.
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That was being broadcast, by the way, on a 4G network
137
387000
3000
참, 방금 전 영상은 마켓으로부터 4G 네트워크로
06:45
from the market.
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390000
3000
중계된 영상입니다.
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All right, and now there's one last TED talk
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좋아요, 이제 지난 몇 년 동안 마이크로소프트가
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that Microsoft has given in the past several years.
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TEDTalk에서 발표했던 것이 하나 남았습니다.
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And that's Curtis Wong, WorldWide Telescope.
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그 것은 커티스 웡의 WorldWide 망원경 입니다.
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So, we're going to head over to the dumpsters,
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이제 쓰레기통 쪽으로 이동해 보면,
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where it's traditional, after a long day at the market,
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마켓에서 긴 하루를 보낸 후에 휴식을 취하러 가는 것이 일반적인데,
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to go out for a break, but also stare up at the sky.
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하늘을 올려다 보기도 하죠.
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This is the integration
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이것이 바로 WorldWide 망원경과
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of WorldWide Telescope into our maps.
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우리 지도가 결합된 결과입니다.
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(Applause)
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(박수)
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This is the current -- thank you --
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이것은 현재 -- 감사합니다 --
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this is the current time. If we scrub the time,
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이 것은 현재 시간인데, 시계를 문질러 보면
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then we can see how the sky will look at different times,
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다른 시간에 하늘이 어떻게 보이는지 볼 수 있습니다.
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and we can get all of this very detailed
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그리고 우리는 다른 시간, 다른 날짜에 대한
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information about different times, different dates:
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매우 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.
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Let's move the moon a little higher in the sky,
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달을 좀 더 하늘 높은 곳으로 이동시켜 보겠습니다.
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maybe change the date.
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날짜를 바꾸면 될 것 같은데요.
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I would like to kind of zoom in on the moon.
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달을 확대해서 보고 싶은데요.
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So, this is an astronomically complete
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이 것은 천문학적으로 완전히
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representation of the sky
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묘사된 하늘이고
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integrated right into the Earth.
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지구와 바로 통합되어 있습니다.
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All right now, I've overrun my time,
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자, 시간이 다 지났네요,
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so I've got to stop.
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여기에서 멈추도록 하겠습니다.
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Thank you all very much.
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여러분, 대단히 감사합니다.
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(Applause)
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(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Blaise Agüera y Arcas - Software architectBlaise Agüera y Arcas works on machine learning at Google. Previously a Distinguished Engineer at Microsoft, he has worked on augmented reality, mapping, wearable computing and natural user interfaces.
Why you should listen
Blaise Agüera y Arcas is principal scientist at Google, where he leads a team working on machine intelligence for mobile devices. His group works extensively with deep neural nets for machine perception and distributed learning, and it also investigates so-called "connectomics" research, assessing maps of connections within the brain.
Agüera y Arcas' background is as multidimensional as the visions he helps create. In the 1990s, he authored patents on both video compression and 3D visualization techniques, and in 2001, he made an influential computational discovery that cast doubt on Gutenberg's role as the father of movable type.
He also created Seadragon (acquired by Microsoft in 2006), the visualization technology that gives Photosynth its amazingly smooth digital rendering and zoom capabilities. Photosynth itself is a vastly powerful piece of software capable of taking a wide variety of images, analyzing them for similarities, and grafting them together into an interactive three-dimensional space. This seamless patchwork of images can be viewed via multiple angles and magnifications, allowing us to look around corners or “fly” in for a (much) closer look. Simply put, it could utterly transform the way we experience digital images.
He joined Microsoft when Seadragon was acquired by Live Labs in 2006. Shortly after the acquisition of Seadragon, Agüera y Arcas directed his team in a collaboration with Microsoft Research and the University of Washington, leading to the first public previews of Photosynth several months later. His TED Talk on Seadragon and Photosynth in 2007 is rated one of TED's "most jaw-dropping." He returned to TED in 2010 to demo Bing’s augmented reality maps.
Fun fact: According to the author, Agüera y Arcas is the inspiration for the character Elgin in the 2012 best-selling novel Where'd You Go, Bernadette?
Blaise Agüera y Arcas | Speaker | TED.com