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자율주행은 도로 위의 차량 및 주행과 관련된 두 가지 필수 요소인 편의성과 안전을 개선하기 위해 시작되었다. 이를 지원하기 위해 다양한 유형의 센싱 기술을 결합해 시스템 기능을 제공하는 첨단 센서 양식 등이 사용되고 있다.

완전 자율주행을 위한 이러한 변화는 현재 SAE 인터내셔널에서 정의한 레벨 2 및 그 이상의 자율주행이 적용된 차량을 생산하는 업계와 함께 시작됐다. 이를 위해 초음파(Ultrasonic), 레이더(Radar), 라이다(LiDAR) 및 비전(Vision)의 4가지 중요한 센싱 기술을 도입하고, 이들 기술을 더욱 폭넓게 구현해야만 했다.  4 가지 기술 중에서도 라이다는 가장 적게 이해되고 잘 보급되지 않은 기술이지만, 라이다의 고유 기능은 첨단 운전자 보조 시스템인 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 경험에 매우 중요한 역할을 한다.

완전 자율주행 차량은 20개가 넘는 개별 레이더 시스템을 필요로 하지만 기본적으로 레이더는 공간 분해능(spatial resolution)의 한계로 애플리케이션에 사용되기엔 여전히 어렵다. 라이다의 경우는 고해상도 깊이 맵을 제공할 수 있다는 점에서 레이더보다 훨씬 능가하는 특징을 제공한다.  우리가 물체를 분류하고 식별하는 것 외에 물체의 존재를 감지하는 안전 시스템에 가까워질수록 이러한 특징은 더욱 중요하다.

이미지 센서 기반의 비전 시스템은 센서 제품군에서 최고 해상도를 제공하지만, 야간에는 주변광이 부족해 사용하기 어렵다. 반대로, 라이다 시스템은 자체 광원을 생성해 부족한 주변광의 영향을 덜 받는다. 또한 라이다는 기본적으로 깊이 정보를 제공하는 반면, 이미지 센서 기반의 비전 시스템은 장면의 2D 뷰를 보는 데에 그치며 입체 배열에 기반해 깊이를 간접적으로 계산하므로 정확도가 낮다.

라이다의 이해

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라이다 기술이 ADAS 애플리케이션에 제공하는 기능을 최대한 활용하려면 라이다의 작동 방식부터 이해해야 한다. 라이다의 이름에서 알 수 있듯이, 이 기술은 거리와 범위를 감지하기 위해 빛을 사용한다. 구체적으로, 직선거리에 있는 물체에서 광원을 튕겨내면서 방출된 빛이 센서로 돌아오기까지 걸리는 시간을 측정한다. 상위 수준에서 이는 비행 시간(ToF)이라 불리며, 물체까지의 대략적인 거리와 같이 규모가 큰 대상을 측정하거나 얼굴의 3차원적 특징과 같이 매우 세밀한 규모를 측정하는 등 다양한 수준의 해상도에서 사용할 수 있다.

깊이 감지는 다양한 방법으로 가능하며, 각각은 고유의 장점이 있다. 각 방식은 ToF와 함께 2개의 이미지 센서를 사용해 입체 시야를 모방(Emulation)하는 것, 구조화된 빛을 사용해 물체에 의한 왜곡을 측정하는 것, 그리고 픽셀 수준의 위상 검출 등을 포함한다(그림 1).

그림 1: 깊이 감지(depth perception)에 대한 기술적 접근법

ToF에는 직접(direct) 기술과 간접(indirect) 기술이 있다. 직접 ToF(dToF)의 경우 특정한 온/오프(ON/OFF) 주기 갖는 광원을 패턴에 펄스하는 방식으로 사용된다.  이러한 온/오프 주기를 통해 수신기는 광원이 켜지는 시간과 반사된 빛이 감지되는 시간의 차이를 감지할 수 있다. 간접 ToF를 사용하면 광원이 사인파로 계속 방출되며, 거리를 계산하기 위해 광원과 반사된 신호 사이의 위상 차이가 측정된다. 두 방법 모두 빛이 방출기에서 나와 검출기에 도착하는 데 걸리는 시간을 통해 직접적 또는 간접적으로 거리 데이터를 제공한다.

dToF를 이용해 거리 데이터를 분석하는 것이 비교적 간단하며, 한 번의 빛 방출로도 가능하지만 횟수가 반복될수록 기능이 더욱 향상된다. 또한, 주기적으로 펄스되는 빛을 활용하면 라이다 시스템의 범위가 상당 수준 넓어지지만 광자 포착에 사용되는 센서가 해당 모드에서 작동 가능해야 한다. 이는 펄스된 dToF가 단일 방출을 사용하는 dToF보다 복잡하지만 간접 ToF보다는 덜 복잡하다는 의미이기도 하다. 또 다른 중요한 고려대상은 동작 파장이다. 동작 파장은 성능과 시스템 적용 방법에도 영향을 미칠 수 있다(그림 2).

그림 2: dToF 시스템에 사용되는 파장 종류

그림 2처럼 약 905nm의 근적외선(NIR) 파장에서 작동하는 센서는 좋은 타협점을 제공한다. 비와 햇빛에 노출된 애플리케이션에서 NIR은 감쇠 및 간섭과 관련해 적당한 수준의 성능을 제공한다. 즉, 자동차 애플리케이션에서는 NIR에 민감한 센서를 선택하는 것이 가장 좋다.

라이다 센서 기술

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실리콘에서의 광자 감지는 일반적으로 포토다이오드를 통해 구현된다. 실리콘에 의해 쉽게 흡수되는 광자는 P-N 접합부에서 전자-정공쌍(electron-hole pair)을 형성한다. 광자가 생성한 전하 캐리어는 접점에 역 바이어스를 적용해 채널에서 전류를 흐르게 할 것이다.

바이어스가 충분히 높으면 전하 운반체는 충격 이온화를 자극하는 데 필요한 운동 에너지를 생성한다. 이온화는 더욱 많은 전하 캐리어를 방출하며 이는 적합한 조건에서 바이어스가 가해진 실리콘 영역 전체에 퍼지면서 항복(breakdown)을 초래하는데, 이를 통해 실리콘의 전도성이 매우 높아진다. 이러한 과정은 가이거(Geiger) 방전 또는 애벌런치(avalanche)로 불리며 이를 가능케 하는 디바이스를 단일 광자 애벌런치 다이오드(single photon avalanche diode, SPAD)라고 한다.

SPAD는 비선형 전이 방식을 사용하기 때문에 선형 모드 및 항복전압 이하에서 작동하는 기존 애벌런치 포토다이오드보다 높은 이득을 제공한다. 이는 SPAD가 단일 광자로 구성된 반사 신호를 감지할 수 있기 때문에 더 나은 성능을 제공할 수 있음을 의미한다. 또한, 라이다 시스템의 감지 범위를 확장하고 더 먼 거리에 있는 낮은 반사율의 물체를 "볼" 수 있도록 한다.

온세미는 실리콘 포토멀티플라이어(SiPM)를 개발해 이러한 접근 방식을 한 단계 더 발전시켰다. 이는 이진 스위치처럼 작동하는 개별 SPAD 센서들을 병렬로 통합한다. 어레이의 집계된 출력을 통해 광 신호의 상대적인 강도(intensity)를 계산할 수 있다. 또한 SiPM 어레이의 각 SPAD에 세 번째 캐패시컬 커플링 단자를 구현함으로써 반응성을 더욱 높일 수 있다. 빠른 응답 출력은 센서의 응답 타이밍을 측정하는 데 필요한 데이터를 전달한다.

오토모티브 라이다의 구현

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수율이 높은 대용량 포토다이오드 기반 센서를 제조하는 능력은 라이다 시장을 확대하는 핵심이다. 온세미의 SiPM 센서는 NIR에 최적화됐으며, 905nm의 고감도와 106의 단일 광자 이득을 제공한다. 더불어, 30V의 비교적 낮은 바이어스 전압으로 작동하면서 빠른 복구 시간을 통해 우수한 대역폭을 제공하도록 설계됐다.

이러한 기능들은 SiPM을 기술적으로 오토모티브 분야에 적합하게 만들지만, 동시에 상업적으로도 활용할 수 있어야 한다. 높은 가격은 라이다의 폭넓은 dToF 채택에 있어 주요 진입장벽 중 하나이지만, 이는 다음 두 가지 방법으로 해결되고 있다. 첫째, 보완 금속 산화물 반도체(CMOS) 공정을 사용해 센서 어레이의 단가를 최적화하고 있다. 둘째, 온세미는 생산중인 센서의 균일성을 향상하기 위한 제조 공정을 개발해 센서의 비용 효율을 높이고 있다. 이는 훨씬 더 높은 품질과 더불어 최적화된 비용 구조를 지원한다.

결론

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라이다 기술은 자동차 산업의 기반을 이루고 있다. 온세미는 효과적이고 실행 가능한 솔리드 스테이트 센싱(solid-state sensing) 기술로 많은 진입장벽을 해소하면서 라이다의 광범위한 채택을 가속화하고 있다.

SiPM 기술은 더 낮은 전력으로 보다 작은 시스템을 구현하게 될 것이다. 이로써 오늘날 사용되는 시스템보다 작은 차세대 라이다 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 궁극적으로 이러한 시스템은 차량 구조의 일부가 될 수 있을 만큼 충분히 작기 때문에 방해 요소는 줄이고 신뢰성은 더욱 높인다.

자율 주행 차량은 초음파, 레이더 및 비전과 같이 이미 널리 보급된 다중 센싱 방식을 요구하고 있지만 자율성 수준이 높아지면서 라이다 또한 중요한 기술로 자리잡을 것이다. 온세미는 현재 SiPM 솔루션 개발에 투자함으로써 자동차 OEM을 위한 선도적인 시스템 공급업체의 입지를 강화하고 있으며, 완전한 5단계 자율주행을 향해 전진하고 있다.

글/ 조셉 노타로(Joseph Notaro), 온세미(onsemi) 글로벌 오토모티브 전략 및 비즈니스 개발 담당 부사장