기니까 천천히 읽어

그러니까 궁극적인 목적은 특정 장치를 모사=시뮬레이션을 하려는 거야

원래 장치가 비싸거나 사용하기 복잡하거나 비싸거나 하니까

여러 가지 방법이 있는데 그 중 IR은 정말 강력하지만 자기가 할 수 있는 것만 할 수 있는 못하는 건 아예 못하는 기술이야

왜 그러냐면 IR은 선형성을 측정한 것이기 때문이야

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IR은 impulse response, 장치에 impulse 입력을 주었을 때 어떻게 반응(출력)하는가를 말하는 거야

impulse 입력은 총 소리, 박수 소리, 풍선 터지는 소리 같은 매우 짧은 순간의 신호야

세기를 측정한다면 계속 0이다가 한 순간만 3 같은 값을 가지는 신호지

거기에 대한 출력을 측정해보면

0으로 시작해서 쑥 솟구쳐 올라갔다가

천천히(?) 진동하면서 떨어져서 다시 0에 도달하는 그런 그림이 나와

왜 그러냐하면 신호가 장치를 통과하면서 특정한 방식으로 지연되기 때문인데

스피커를 예로 들면 유닛이 0 위치에서 0.5 위치로 바로 가지 못하고 (또 그 반대에도) 시간이 걸리기 때문이고, 

톤 서킷이라면 저항과 커패시터에 전하가 쌓이고 흐르는 데 이런저런 영향을 받기 때문이겠지

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하지만 현실적으로는 IR을 측정할 때 저렇게 장치를 힘들게 하는 극단적인 신호를 쓰진 않아

대신 이론적으로 동일한 역할을 할 수 있으면서 훨씬 다루기 쉬운 다른 신호를 쓰는데

대충 white noise와 sine sweep이 있어

white noise는 입력을 한 번 주는 대신 지속적으로 준다고 생각하면 되고

sine sweep은 주파수가 점점 증가(나 감소)하는 신호인데

놀라운 건 이미 말했듯이 얘네가 impulse 입력을 완전히 대체할 수 있다는 거야

어째서 그런지는 복잡하니까 넘어가고

중요한 건 impulse response = impuse 입력에 대한 시간에 따른 출력 값이

frequency respone = 주파수 응답 = 입력의 주파수에 따른 출력의 세기(=진폭 응답)과 지연된 정도(=위상 응답)와 완전히 똑같은 정보를 가지고 있다는 거야

사실은 사람의 귀에 중요하게 들리는 건 주파수에 따른 세기의 차이인데

어차피 측정을 하면 진폭 응답과 위상 응답이 모두 나오고

그걸 실제로 사용할때는 IR로 바꿔서 사용하는 게 편리한 점이 있어서 그렇게 써

길게 얘기했지만 결론적으로 IR이 할 수 있는 건

귀에 중요하게 들리는 진폭 응답을 재현하는 거고 그 점에서는 완벽해

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그렇다면 IR이 하지 못하는 건 뭘까

위에서 이미 말했듯이 IR은 사실 한 가지 입력에 대한 응답 하나만을 측정한 거야

그런데 많은 장치들은 그것만으로 기술하기엔 끔찍하게 복잡한 장치야

0에서 0.5가 되었다가 다시 0이 되는 입력 신호를 다시 생각해보자

여기서 얻어진 출력의 결과를

0에서 1이 되었다가 다시 0이 되는 입력에도 사용할 수 있을까?

그러니까, 아까의 출력을 2배한 출력이 나올까?

어느 정도는 그렇지

그럼 0에서 10이 되었다가 다시 0이 되는 입력에는?

3 4 5 4 3 4 5 4 를 반복하는 입력에는?

모두 답은 "어느 정도는"이겠지

이걸 좀 더 잘 정립한 선형성이라는 개념이 있어

장치의 입력이 바뀐 정도에 비례하게 출력이 변하는 경우를 선형적이라고 해

예를 들어 1->4이고 2->7이라면 3->10이고 4->13일 것을 알 수 있는 경우지

(거의) 모든 장치는 당연하게도 선형성과 비선형성을 모두 가지고 있어

하지만 쓸만한 많은 장치들은 대체로 선형적이지

예를 들면 보통의 스피커는 입력이 커지면 커진대로, 두 개의 소리를 섞어보내면 섞인대로 잘 재생하는 거의 선형적인 장치이지만

입력이 너무 커진다거나 하면 고장나는 비선형성을 가지고 있어

디스토션 페달은 반대로 입력 신호를 키우거나 더하거나 하면 완전히 다른 소리를 만들어내는, 비선형성을 팍팍 집어넣어주는 장치지

그러나 거기서도 약간의 선형성을 찾을 수는 있겠지만

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그런데 놀랍게도(?) 사실은 장치의 IR이 그 장치의 선형성 그 자체야

그러니까 impulse 입력에 대한 응답 한번을 측정하는 것만으로 선형성을 모두 나타내기에 충분하고

그 장치의 선형성을 모사=시뮬레이션 하려고 보면

IR이 모든 정보를 담고 있는 이론적으로 가장 완벽한 기술이라는 거지

하지만 실제로는 IR 자체가 완벽한 기술은 아니지

그 가장 큰 이유는 물론 위에서 언급한 비선형성 때문이고

또 다른 이유는 왜 그 IR이 나왔는지 알 수 없다는 거야

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그게 무슨 말이냐 하면

결국 IR 하나는 장치의 한 상태의 선형성을 그대로 기록한 건데

그말인즉 오직 그 상태를 모사하는 데만 쓸 수 있고

조금이라도 (비선형적으로) 다른 상태를 원한다면 다른 IR을 써야 해

그러니까 IR이 아니라 IR팩을 파는 거지

또 그러니까 스피커 같은 것에만 쓰이는 이유가 있지

스피커 캐비닛은 바뀔 수 있는 변수가 적은 편이니까 IR 몇개 찍으면 대략 따라할 수 있다 이거야

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하지만 그렇다고 해서 절대로 IR을 무시하면 안돼

이미 위에서 얘기한 것처럼 사람 귀에는 주파수 응답이 가장 중요하고

그건 선형적이니까

예를 들면 Axe-Fx의 톤 매치

이건 레퍼런스를 넣으면 거기에 맞게 EQ해주는 건데

그것만으로도 다들 레퍼런스 톤하고 아주 비슷해졌다고 말하지

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그렇다면 다른 모사 기술들은 어떠냐?

IR처럼 입력->출력 사이의 관계를 그대로 기록하는 게 아니고 "모델링"을 해

그러니까 입력이 어떤 과정들을 거쳐서 어떤 결과가 되는지 그 과정 자체를 따라하려고 노력한단 말이야

예를 들어 OD-1은 op amp를 통한 증폭과, 그 증폭과정에서 다이오드를 사용한 클리핑으로

진공관 프리앰프의 오버드라이브를 따라하려고 하는 물건이지

스프링 리버브 페달에 들어있는 리버브 모듈은 딜레이와 EQ 등등을 이리저리 섞어서 진짜 스프링 리버브를 따라하는 물건이고

Axe-Fx는 (나는 알 도리가 없는) 어떤 복잡한 방식으로 앰프 캐비닛 페달 등등을 따라할 거고

이 방법의 가장 큰 단점은 절대로 원본의 모든(모든) 요소를 시뮬레이션 할 수는 없다는 거고

가장 큰 장점은 IR처럼 선형적일 필요도 없고, IR처럼 한 상태에서만 써먹을 수 있는 것도 아니야

예를 들어 테이프 딜레이를 디지털로 "잘" 모사했다면, 테이프가 늘어지거나 헤드를 움직인다거나 하는 것도 (비교적) 쉽게 모사할 수 있겠지

원본의 과정 자체에 대한 분석을 조금 덜 하고

이렇게 하면 (왜인지 모르지만) 원본하고 비슷한 소리가 나더라하는 방식으로 따라할 수도 있겠지

사실 원본을 모사하는 모든 기술들은 이 겉모습 따라하기와 과정에 대한 깊은 분석 사이의 적당한 균형에 있지

IR은 (선형성을 모사하는 데 있어서는) 이 어째서인지 모르고 따라하기의 끝판왕이고

예를 들면 OD-1이 하는 것처럼 op amp가 증폭하는 과정에서 다이오드 클리핑을 넣어 진공관을 따라할 수도 있지만

진공관이 내는 소리가 짝수 배음이 많다는 걸 알아내서 배음만 넣게 할 수도 있고

아니면 디지털로 진공관에 걸리는 전압과 흐르는 전류를 모델링 할 수도 있고

아니면 진공관의 극마다의 전하 하나하나를 모델링 할 수도 있겠지 

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대세는 디지털 모델링인데

왜냐면 디지털 기술이 매우 싸고 매우 정확하고 매우 편리하니까 (사실 싸니까 편리하지)

사실 옛날 디지털 기술들을 보면 처참하지 (디지털 신스 같은 거)

그때는 디지털 기술이 비쌌고 많은 걸 할 수도 없고 다양한 걸 할 수도 없었으니까

그런데 요즘은 초등학교에 굴러다니는 아두이노로도 상상하는 대로 만들어 낼 수 있고

데스크탑으로는 모든 걸 할 수 있어

요즘 디지털 기술의 강력함은 그 범용성에 있어서 그 이전의 전자회로들처럼 작동방식이 정해져 있는 게 아니고

프로그래머가 생각하는 대로 짜넣을 수가 있으니까

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어쨌든 모든 멀펙터가 디지털 모델링을 하지

멀펙터는 프로그래머가 짜넣은 이펙터의 모델(시뮬레이션)들을 여러 개씩 돌리는 물건인데

여기서 핵심은 "프로그래머가 짜넣은"이야

그러니까 내가 펜더 블루스 주니어를 디지털 모델링 한다고 치면

일단 회로도랑 진공관, 스피커 등 개별 부품의 특성 같은 것들을 찾아보고

작동을 이해해서 프로토타입 모델을 만든 다음

원본과 최대한 비슷한 소리가 날 때까지 이리저리 손보는 일을 하겠지

분석을 얼마나 깊고 넓게 하느냐, 그리고 얼마나 비슷해져야 만족하느냐는 나의 실력과 마음가짐에 달렸고

그게 디지털 모델링의 수준을 좌우하겠지

결국 만드는 사람의 손에 달렸어

프랙탈도 그렇고 힐릭스도 그래

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하지만 켐퍼는 달라

이름부터 Kemper profiling amp고

켐퍼는 rig를 프로파일링하는 방식으로 작동해

어떻게? 다양한 신호를 보내서 어떻게 반응하는지 봐서, 선형성뿐만이 아니라 비선형성까지도 프로파일링 하는거야

어떻게? 정확히 알려져 있지는 않지만, 내부에 앰프+스피커+마이크의 일반적인 모델이 있는 것으로 추정해 (뇌피셜이란 얘기야)

그리고 입력->출력을 열심히 분석해서 그 일반적 모델의 여러 변수들을 자기가 들은 것에 맞게 이리저리 맞추겠지

사실 이건 그냥 앰프 시뮬을 만들 때도 하는 일인데

하지만 그건 사람이 구조에 대한 정보를 가지고 귀로 들어가면서 변수를 조정하고

켐퍼는 일반적인 모델을 사용하고 컴퓨터가 변수를 조정한다는 점이 다르지

입력->출력만 가지고 모델을 최적화하는 거니까 원본에 대해 전혀 '알' 필요가 없다는 장점이 있지만

어떤 비선형성은 이 '일반적'인 모델로 따라하기 힘들 수 있다는 단점이 있지

예를 들면 튜브 스크리머™은 공식적으로 켐퍼로 프로파일링하기 어려운 페달이야 

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그럼 Quad Cortex는?

얘는 켐퍼가 쓰는 '일반적'인 앰프+스피커+마이크 모델보다도 더욱 일반적인 모델을 사용(한다고 주장)해

어떤 모델이냐면 현대 인공지능의 절대 강자인 인공 신경망이야

인공 신경망이 정확히 뭘 하는 거인지는 알아서 찾아보고

중요한 건 매우매우매우매우매우매우 일반적/범용적이라는 거야

처음에 특성이 전혀 없는 상태에서 출발해서 학습을 하면서 원하는 모델에 가깝게 최적화를 하는 건데

간단한 학습 알고리즘만 가지고서도 매우 복잡한 비선형성을 아주 정확하게 묘사할 수 있어

하지만 큰 단점은 학습에는 매우 많은 계산 능력이 필요하고, 사용하는데에도 꽤 필요하다는 거지

그래서 최근에서야 각광받고 있는 거고

그래서 Quad Cortex는 켐퍼 따위보다는 확실히 강력한 DSP를 쓰고 있지

제조사는 사람이 하는 것처럼 "듣는다"는 개소리를 지껄이고는 있는데 그런 건 신경쓸 필요없고

인공 신경망으로 머신러닝을 하는 게 맞다면 이론적으론 켐퍼보다는 더 다양한 종류의 소리들을 모사할 수 있을 거야

하지만 더 다양한 걸 모델링 할 수 있다는 거지 원본과 더 비슷하다는 건 절대 아니야

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요약.

그래서 뭐가 좋다는 거임?

내가 어떻게 알아

나는 앰프도 없고 IR도 없고 멀펙터도 없어