‘신시사이저’에 대한 워크샵: DCT 신시사이징 I에서 살펴본 대로, JPEG의 이미지 압축과정은 여러 주파수의 합성을 통해 형상 이미지를 생성해낼 수 있는 잠재성을 가지고 있다. 이 프로젝트는 JPEG 압축에서 사용되는 DCT 원리를 역으로 응용해 이미지를 합성한다.

DCT 신시사이저 1.0은 네 가지 DCT 블록을 격자 형태로 배열한 8×8 해상도의 형상 이미지를 합성한다.¹ 사용자가 내보낼 수 있는 PNG 이미지는 1000×1000 픽셀로 리샘플링된 비트맵 이미지이며, 주파수 구조의 연속적인 시각화를 위한 보간 처리가 적용된다.

각 블록의 셀은 X-Y의 형식으로 표현되는데, 이는 각각 가로 방향의 주파수와 세로 방향의 주파수의 진동 횟수를 나타낸다. 예를 들어 ‘1-0’은 ‘3-0’보다 가로 방향의 주파수의 진동 횟수가 낮고, ‘0-1’은 ‘0-3’보다 세로 방향의 주파수의 진동 횟수가 낮다. 주파수의 진동 횟수가 높아질수록, 가로와 세로 방향의 주파수가 서로 섞일수록 점점 더 복잡한 형태가 나타난다. 이것은 다시말해 DCT 원리로 만들어진 이미지에서 고주파 영역의 계수가 높아질수록 복잡성이 올라간다는 의미다. 

본래 JPEG의 압축 원리는 이러한 고주파 영역의 값을 단순화 하는 방향으로 이루어진다. 이미지 압축 효율을 높이기 위해서는 복잡한 형상을 얼버무려야 한다는 뜻이다. 하지만 내가 DCT 신시사이징 원리를 다루는 목적은 그 반대에 가깝다. 여기서 복잡한 형상은 효율적으로 제거할 대상이 아니라 새로운 가능성을 품은 잠재성의 대상이다. 이에따라 DCT 신시사이저 1.0가 만들어내는 모호하고 흐릿한 형상들은 울리포적 알고리즘을 거친 잠재이미지가 된다.

1. JPEG 방식으로 압축된 이미지는 8×8 픽셀의 블록들로 구성되며, 각각의 블록은 좌측 상단을 기준으로 전체 이미지를 가득 채우는 수만큼 이어진다. ↩