2017년 1월 17일 화요일

[씨너렉스]파일기반 라우드니스(Loudness) 소프트웨어가 필요한 이유는?

안녕하세요?

Loudness: File based or hardware processing?

대부분의 방송국은 실시간(Real Time) 라우드니스(Loudness) 하드웨어 장비만으로 충분하다고 생각하고 계십니다.

따라서, 파일기반 라우드니스(Loudness) 소프트웨어가 왜? 필요한지 알아 보겠습니다.

거의 모든 방송기술 엔지니어들은 라우드니스(Loudness) 실시간 보정과 파일기반 보정에 사이에서 많은 고민을 합니다. 그러나, 이런 고민은 라우드니스(Loudness) 보정(Correction)에 대한 잘못된 이해를 갖고 있기 때문입니다. 하드웨어 실시간 보정과 파일기반 소프트웨어 보정 퀄리티(Quality)가 같을 것이라고 잘못 이해하고 계십니다. 아래는 고객과 흔히 발생되는 내용입니다.

예를들어, 방송국 엔지니어가 저희에게 몇가지 파일을 주시면서 파일을 체크해 달라고 합니다. 저희가 파일을 확인하고 라우드니스 보정을 했을때는 문제가 없습니다. 그래서, 엔지니어에게 왜? 주셨는지요? 파일에 문제가 없습니다라고 되묻습니다. 그러면, 엔지니어는 라우드니스 보정시에 문제가 발생했었다고 얘기하십니다.

Download the Loudness Factbook here

Emotion Systems Loudness Factbook

결론적으로, 하드웨어 실시간 라우드니스 보정 시에는 필요에 따라 오디오가 수정됩니다. 즉, 오리지널(Original) 사운드 디자인을 유지할 수 없습니다.

이 특별한 경우, 조용한 비트 사운드는 밖에서 지저귀는 새 소리조차도 눈에 띄게 들렸음에도 불구하고, 카메라맨의 움직임이 분명한 곳으로 더욱 커졌습니다. 그러나, 하드웨어 라우드니스 프로세싱으로 인해 오디오가 쓸모없게된 audible artifacts가 생겼습니다.

저희가 이 파일을 분석했을때, 전혀 문제가 되지 않는 파일이었습니다. 

eNGINE 혹은 eFF 파일기반 소프트웨어는 Program Loudness를 분석합니다. 예를들어, 오리지널 파일에 true peak 오류가 있다면, 하나의 게이트를 peak 값에 근접하게 생성한 후 gate안에 로컬 attenuation을 적용합니다. 이런 접근방식은 프로세싱을 최소화고, 사운드 디자인을 유지시켜 줍니다.

최종 송출단에만 하드웨어 라우드니스 프로세싱을 하는 경우, 원래 의도하는 사운드 디자인을 유지할 수 없게됩니다. 즉, 프로그램 제작 시 파일기반 라우드니스 소프트웨어를 워크플로우에 적용하여 고퀄리티 사운드를 유지하십시오.


Tnx





[씨너렉스]파일기반 오디오 라우드니스(Loudness) 측정 및 보정 솔루션











2017년 1월 2일 월요일

씨너렉스, 리눅스 기반의 차세대 인메모리 DB 어플라이언스 출시

씨너렉스(www.synerex.kr)는 IBM 및 이슬림코리아와 파트너 계약을 맺고, 리눅스 기반의 차세대 인메모리(In-memory) 데이터베이스(DB) 어플라이언스를 출시했다고 밝혔다.

씨너렉스는 최근 빅데이터 시장에서 화두가 되고 있는 인메모리 분석과 리눅스, 오픈소스 등을 고려하는 고객들을 위해 국산 서버업체인 이슬림코리아(www.eslim.co.kr)의 리눅스 서버와 IBM (www.ibmbluhub.com)의 DB2 BLU 인메모리 DB를 어플라이언스 형태로 패키징된 제품을 출시해 국내 데이터베이스 어플라이언스 시장 공략에 나선다고 설명했다.


합리적인 가격으로 고객 요구에 맞게 제품 공급이 가능해 높은 가격 경쟁력을 갖추었고, 경쟁업체 대비 성능도 높아 기존 업무 성능을 30배 이상 개선할 수 있다고 업체 측은 밝혔다. 특히 빠른 데이터 분석과 대용량 데이터 처리에 매우 적합하다고 덧붙였다.


이 제품은 인메모리 기술을 통해 대량의 병렬처리 지원이 가능하며, 오라클, 포스트그레SQL 등의 데이터베이스와 SQL 호환이 가능해 기존 애플리케이션 이전이 용이하며 변경을 최소화할 수 있다.



씨너렉스 박재덕 이사는 “이번 인메모리 DB 어플라이언스를 통해 수초 이내 10TB 쿼리 수행을 검증했으며, 다가오는 빅데이터 시대에 분석 애플리케이션을 위한 최고의 선택”이라고 말했다. editor@itworld.co.kr