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Feb 18, 2024

새로운 Sony a6700 미러리스 APS를 검토합니다.

4년 만에 소니는 마침내 이 새로운 APS-C 카메라를 출시했습니다. 완전히 새로운 디자인의 a6700입니다. 피사체를 식별하고 추적하는 새로운 AI 엔진이 특징입니다. 불행하게도 Sony는 몇 가지 다른 개선 사항을 적용하는 것을 잊어버렸습니다.

새로운 Sony a6700을 통해 APS-C 미러리스 카메라 제품군은 마침내 대부분의 경우 최신 버전이 되었습니다. 업그레이드를 완료할 몇 가지 사항이 있지만 현재 대부분의 최신 기술과 기능을 사용할 수 있으며, 그 중 하나는 광범위한 피사체를 인식하고 추적하는 AI 엔진입니다.

또한 카메라 본체는 새로운 디자인의 이점을 얻었습니다. 이 카메라는 지금까지 사용해 본 어떤 Sony 카메라보다 인체공학적입니다. 완벽하지는 않지만 이 작은 카메라를 즐겁게 사용하기에는 충분합니다.

인터넷 구석구석에서 찾을 수 있지만 더 중요한 사양 목록을 추가했습니다.

APS-C 센서를 사용하면 a6700의 카메라 본체가 풀프레임 형제에 비해 훨씬 작아질 수 있습니다. 렌즈를 제외하고 크기는 12.2 x 6.9 x 6.4cm에 불과하며, 배터리를 포함해 무게는 493g입니다.

작은 크기에도 불구하고 바디 디자인이 잘 되어 있고 그립감이 좋습니다. 대부분의 버튼과 다이얼은 신중하게 고려한 위치에 배치되어 있습니다. 셔터 버튼 바로 아래 그립에도 다이얼이 있는데, 이는 이전 모델에 비해 크게 개선되었습니다. 불행히도 조이스틱은 아직 없습니다.

이전 모델과 이번 신형 모델의 전체적인 디자인 차이 외에도 버튼의 품질도 더 좋아졌습니다. 뒷면의 다이얼에 있는 버튼에도 여전히 동일한 문제가 발생합니다. 다이얼을 돌리는 동안 너무 쉽게 눌려집니다.

이제 LCD 화면이 완전히 연결되어 동영상 블로거에게 좋은 소식이 되었습니다. 안타깝게도 화면 해상도는 변경되지 않았습니다. 여전히 1.04 메가픽셀입니다. 전자 뷰파인더는 사소한 업데이트만 받았습니다. 해상도는 이전 제품과 비교하여 변경되지 않았지만 이제 높은 새로 고침 빈도 설정을 사용할 수 있습니다.

이 카메라에는 마이크로 HDMI 포트 옆에 UHS-II SD 카드 슬롯 1개, PD USB-C 포트, 헤드폰 잭 및 마이크 잭이 있습니다. 핫슈에는 다기능 커넥터도 있습니다. 사용 가능한 최상의 비디오 옵션으로 녹화하려면 V90 등급 메모리 카드가 필요합니다. 해당 비디오 품질이 필요하지 않은 경우에는 속도가 느린 카드를 문제 없이 사용할 수 있습니다.

a6700은 대형 NP-FZ100 배터리로 구동됩니다. CIPA 표준에 따라 최대 570프레임을 촬영할 수 있습니다. Sony는 카메라 구입 시 배터리 충전기를 제공하지 않으며, 카메라 내 배터리를 충전하기 위한 PD-USB-C 케이블도 제공하지 않습니다. 아는 것이 중요합니다.

이 글을 쓰는 시점에서 Lightroom Classic은 아직 Sony a6700의 Raw 파일을 지원하지 않습니다. 따라서 포스트에서 그림자를 높이는 기능을 확인하기 위해 원본 영상을 볼 수는 없습니다.

따라서 지금은 카메라 내 JPEG 이미지로 제한되어 있으며 보기에는 좋습니다. 나는 모든 최신 카메라가 그런 점에서 좋은 성능을 발휘한다고 생각합니다. 하지만 ISO 성능을 확인할 수 있고 그렇게 했습니다.

ISO 800 이하의 모든 ISO 값은 훌륭해 보입니다. ISO 800 이상에서는 소음 수준이나 소음 감소 문제가 분명해집니다. ISO 3,200은 여전히 ​​허용 가능하다고 생각합니다. ISO 6,400을 넘으면 화질이 나빠집니다. 카메라는 확장 ISO 102,400까지 사용할 수 있지만 ISO 25,600 이상에서는 결과를 사용할 수 없습니다.

자동 초점 설정 가능성은 처음에는 압도적일 수 있습니다. 사용 가능한 7가지 자동 초점 영역뿐만 아니라 피사체 선택 및 모든 특정 피사체에 대한 사용자 정의도 가능합니다. 가능성에 뛰어들어 시도해야 합니다. 시간이 많이 걸릴 수 있지만 노력할 가치가 있습니다.

Sony는 Sony a7R V에 처음 등장한 피사체 인식 및 추적을 위한 AI 엔진을 추가했습니다. 더 나은 자동 초점 성능을 위한 기계 학습을 약속하지만 몇 가지 이상한 동작을 발견했습니다.

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