<aside> <img src="/icons/list_gray.svg" alt="/icons/list_gray.svg" width="40px" />

목차

</aside>

Value Noise의 중첩

프랙탈 노이즈는 새로운 종류의 노이즈가 아니라, 앞서 만든 Value Noise (1D/2D)  같은 기본 노이즈 함수를 여러 번 중첩시키는 '기법'입니다. 이 기법의 핵심은 각기 다른 **주파수(Frequency)**와 **진폭(Amplitude)**을 가진 노이즈 층(Layer), 즉 **옥타브(Octave)**를 반복해서 더해주는 것입니다.

주요 개념

• 옥타브 (Octave): 중첩되는 각 노이즈 층을 의미합니다. 옥타브가 많을수록 노이즈는 더 세밀하고 복잡해집니다.
• 주파수 (Frequency): 노이즈 패턴의 촘촘함, 즉 '확대/축소' 정도를 결정합니다.
• 진폭 (Amplitude): 노이즈의 높낮이, 즉 '강도'나 '영향력'을 결정합니다.
• 라쿠나리티 (Lacunarity): 다음 옥타브로 넘어갈 때 주파수를 얼마나 증가시킬지에 대한 배율입니다. 보통 2.0을 사용하며, 이는 각 층이 이전 층보다 두 배 더 촘촘해짐을 의미합니다.
• 게인 (Gain / Persistence): 다음 옥타브로 넘어갈 때 진폭을 얼마나 감소시킬지에 대한 배율입니다. 보통 0.5를 사용하며, 이는 각 층의 영향력이 절반으로 줄어듦을 의미합니다.

파동의 중첩 (Superposition)

위에서 보았듯이, Value Noise를 중첩하는 기법은 다른 개념으로 치환하자면, 파동의 중첩으로 볼 수 있습니다. 때문에, 기본적인 구조를 이해하기 위해서 가장 직관적으로 알기 쉬운 사인파의 중첩을 통해서 프랙탈 노이즈를 이해해보도록 합시다.

녹화_2025_08_06_01_30_50_226.mp4