데이터최적화 (2) 썸네일형 리스트형 [데이터 최적화] 이미지 리사이징의 과학: 보간법이 화질을 바꾸는 이유 이미지 크기를 줄이거나 키울 때 생기는 픽셀 깨짐과 흐림은 실수가 아니라 보간법(Interpolation)이 픽셀을 재계산하는 방식의 차이에서 발생합니다. 이 글은 최근접 이웃(Nearest Neighbor), 쌍선형(Bilinear), 쌍입방(Bicubic) 보간법이 각각 어떤 원리로 픽셀을 만들고 버리는지 설명하고 디지털 드로잉 수익화 작업(이모티콘, 스티커, 굿즈, 썸네일)에서 어떤 선택이 품질 리스크를 줄이는지 데이터 관점으로 정리합니다.리사이징은 픽셀 재생성저는 프로크리에이트로 만든 작업물을 미리캔버스에 올리거나 이모티콘 규격에 맞춰 사이즈를 조정하거나 굿즈 인쇄용으로 크기를 다시 잡는 과정에서 화질이 무너지는 경험을 반복했습니다. 화면에서는 또렷했던 선이 계단처럼 보이거나 경계가 흐려지거나 색.. [데이터 최적화] iPad RAM이 프로크리에이트 레이어 제한을 결정하는 구조: 캔버스 픽셀 수와 메모리의 수학적 관계 프로크리에이트의 레이어 최대 개수는 기기 성능이 좋다와 나쁘다 같은 감각이 아니라 iPad의 RAM(메모리) 용량과 캔버스의 총 픽셀 수가 만드는 계산 결과에 가깝습니다. 이 글은 iPad 모델별 RAM 차이가 레이어 제한 수치에 어떻게 반영되는지 그리고 해상도와 DPI와 픽셀 수가 레이어 개수를 줄이거나 늘리는 구조적 이유를 정리합니다. 수익화 작업에서 캔버스 설계가 왜 작업 편의가 아니라 데이터 예산 편성인지 디버깅 관점으로 설명합니다.레이어 제한 경고는 메모리 예산 초과저는 처음에 레이어 제한 경고를 보면 iPad가 느려졌거나, 제가 레이어를 너무 많이 써서 생긴 단순한 문제라고 생각했습니다. 그래서 레이어를 합치거나(병합) 캔버스를 다시 만들면서 임시로 넘겼습니다. 그런데 수익화 작업을 하다 보니.. 이전 1 다음
