모에(萌え)라는 개념이 2008 이탈리아 국제건축박람회 팜플렛의 3대 키워드 중 하나로 표기될 정도로 중요한 디자인 설계 요소임에도 불구하고, 일반적으로 이를 이해하기 어렵다는 것을 알게 된 것이 최근의 일이다. 어떤 사람에게 특별한 경험이 없다면 모에를 관측 또는 인지하는 것이 극히 어렵다는 것이다.
이에 아래 고찰을 기록하며, 모에에 대하여 경험적이 아닌 이론적으로 접근하여 모에를 정량적으로 정의하는 것으로, 모에의 개념이 일반적으로 널리 인지되기를 기대하고 있다. 또한, 모에에 대해 전개된 수 많은 논쟁이 이 고찰을 기반으로 향후 평화적인 합의점을 찾아갈 수 있기를 희망한다.
모에와 속성
모에를 단순 비교하려 했을 겅우 문제가 되는 것은 속성(모에 요소=moe parameters)이라는 개념이다. 모에에는 속성이 있으므로 한 모에와 다른 모에를 단순 비교해서는 답을 얻을 수 없다. 아래는 이러한 속성을 벡터의 개념으로 옮겨보아, 이들 사이의 비교를 가능하게 하려는 시도에 대한 기록이다.
모에도의 정의
속성에 대한 모에 벡터의 크기를 "모에도"라고 정의한다. 모에도에는 속성도 포함되기 때문에, 다른 속성과 그 크기를 비교할 수 없다. 다른 속성을 비교하는 경우는 스칼라량을 이용한다. 이것은 각각의 속성에 있어서 모에 벡터의 절대치를 구하는 것으로, 서로 다른 모에 속성이 만나도 비교할 수 있다. 이러한 모에 벡터의 절대치를 "절대모에"라고 정의한다.
모에의 상대적인 비교
속성A와 속성B 중에 어느 쪽이 좀 더 모에한지를 비교 할 경우, 한 쪽의 속성을 단위 벡터로 하여 비교할 수 있다. 속성A를 위원장 모에, 속성B를 안경 모에라고 가정하면 다음과 같은 방법으로 비교할 수 있다.
일반적으로는 이 식에 의해서 얻을 수 있는 해를 100으로 나눈 백분율로 표기한다. 이와 같이 상대 비교는 속성간의 공통 성분을 보기에 유효하다.
(a:속성A의 벡터, b:속성B의 벡터, θ:a에 대한 b의 편각)
모에의 합성
To Heart에 등장하는 호시나 토모코(保科智子)를 예로 들겠다. 호시나 토모코로 대표할 수 있는 모에 속성은 다음과 같다.
+ 안경
+ 위원장
+ 땋아서 늘어뜨린 머리카락
+ 칸사이(관서) 사투리
+ 위원장
+ 땋아서 늘어뜨린 머리카락
+ 칸사이(관서) 사투리
이 중, 안경 모에와 위원장 모에의 합성에 대해 생각해보겠다.
두 가지 속성은 궁합이 좋기 때문에 편각(θ)이 작은 즉, 서로 닮은 벡터이다. 이 둘을 합성하는 경우, 보통의 선형대수적 벡터화를 구할 경우 일반적인 개념과 동떨어진 큰 값이 되어 버린다. 여기에 땋아서 늘어뜨린 머리카락 속성을 추가할 경우 아래와 같다.
이와 같이 비슷한 속성만을 열거하는 것만으로는 절대모에값이 커져버리는 문제점이 있다. 이 문제의 원인은 공통된 속성의 가산으로 인한 오차에 있다.
안경 모에에는 위원장 모에와 공통된 속성이 포함되어 있기 때문에, 이 둘을 합성할 경우 공통된 속성의 가산을 제거해야 한다.
더 많은 속성이 있더라도, 아래와 같은 방법으로 합성할 수 있다.
특히, 비슷한 속성을 합성하는 경우, 위 방법을 이용하면 좋은 결과를 얻을 수 있다.
예제
'Navel 스튜디오'는 21세기 초반부터 이미 모에 벡터 표기에 앞장서서 임하고 있다. 이 스튜디오에서 제작한 오프닝 무비에는 실험적이긴 하지만, 각 캐릭터의 속성을 벡터로 표기하고 있다. 아래 'Shuffle!'의 히로인, '후유우 카에데'를 예로 들어보겠다(복잡하지 않기 때문에, 단순 벡터 합성을 3회 실시했다).
토막 과제 : 아래 참고 예시를 보고 스스로 생각해 보자
답안 예시 more..
계속 생각해 볼 것
영국, 프랑스 등 EU와 일본에서는 각각의 속성을 단순 벡터가 아니라 기하학적인 공간으로 범위를 확대하여 파악하는 벡터장의 개념을 응용하는 연구가 진행되고 있다. 앞에서도 예로 들었던 Navel의 경우 이미 많은 연구 성과 얻은 것으로 추정된다.
회전(rotation) :
구배(gradient) :
발산(divergence) :
Navel의 suffle 제작위원모집 문제
Q> 위 벡터를 자연어로 설명하시오.
이와 같이 Navel은 모에 벡터 해석학에 있어 선구적인 존재이다. 회사 이름으로 사용하고 있는 Navel은 벡터 작용 연산자인 Nabla를 그 어원으로 하고 있다는 설도 있다.
사람에게는 각각 기호(Flavor)라는 것이 있으며, 모에의 취향에 있어서도 이는 예외가 아니다. 모에 속성을 벡터로 환산할 때 이것이 큰 문제가 되는 일이 있다. 이것에 대해서는 아래와 같은 유명한 사고 실험의 전례가 있다.
한 미소녀 그림이 있다. 이것을 본 한 명이 '여기에 고양이 귀를 붙이면 모에' 라고 말했다. 또 다른 한 명이 '고양이 귀를 붙이면 엉망이 된다. 모에가 상쇄되어 모에하지 않게 된다' 라고 발언해, 이것을 계기로 논의로 발전, 사랑의 싸움이 되었지만 결국 결론이 나올 수는 없었다.
즉, 어느 속성이 모에인가 그렇지 않은가는 관측자에 의해 결정지어질 수 있는 것이며, '양자모에학'의 세계에서는 이것을 '속성 상태는 모에와 비모에의 계속적인 반복' 이라 설명하고 있다. '관측자에 의해서 관측이 이루어졌을 때 비로소 그것이 모에인가 그렇지 않은가가 분명'해지며, 모에와 비모에 상태가 계속 순환한다는 개념은 통상적으로는 알려져있지 않기 때문에 패러독스가 된다.
이러한 발견은 위 사고 실험으로부터 유례했기에 "슈뢰딩거의 고양이(hypothetical cat)"라 불리고 있다.
참고 문헌 :
벡터의 회전·구배·발산 - 네이버 백과
슈뢰딩거의 고양이 - 한국어 위키피디아
위 영상을 시청한 뒤, '쿄토 애니메이션'의 모에를 백터화 해볼 것.
벡터의 회전·구배·발산 - 네이버 백과
슈뢰딩거의 고양이 - 한국어 위키피디아
탐구 과제
위 영상을 시청한 뒤, '쿄토 애니메이션'의 모에를 백터화 해볼 것.
참고 영화 : 박사가 사랑한 수식(2005)
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