인간의 생활에 없어서는 안될 자동차는 항상 사고의 위험에 노출되어 있다. 운전자는 안전 운전을 위해서 주변 상황을 정확히 인지하고 판단하여 차량을 제어해야 하는데, 최근 차량의 다기능화와 교통량 증가, 운전자의 고령화, 여성화, 장거리 및 야간 운전의 증가에 따라 운전자 부담이 커지고 있다. 이로 인해 운전자의 부하 경감과 편리성 향상을 위해 대표적으로 지능형 차량 안전 기술을 적용한 첨단 안전 차량(Advanced Safety Vehicle, ASV)의 필요성이 크게 대두되고 있다.
ASV의 궁극적인 목적을 이루기 위해서는 센서를 활용한 기술이 필수인데, 본고에서는 ASV에 사용되고 있는 전/후방 및 측방의 주행 환경 인식에 사용되는 밀리미터파 레이더와 비전 센서의 기술 동향을 알아보고자 한다.
밀리미터파 레이더

ASV는 초기 초음파 센서를 사용한 PAS (Parking Assist System)와 비전 센서를 이용한 후방 카메라에서 레이더를 이용한 차간거리경보장치(Adaptive Cruise Control, ACC), 영상인식 카메라를 이용한 차선이탈경보장치(Lane Departure Warning System, LDWS) 등에 적용을 목표로 고성능 주행 환경 인식 센서의 개발이 진행되고 있다.
차량용 밀리미터파 레이더에는 77 GHz와 24 GHz 대역의 레이더가 적용되고 있으며, 77 GHz 레이더의 경우 감지 각도는 좁지만 원거리 감지가 가능하여 ACC 등에 주로 사용된다(그림 2). 24 GHz 레이더는 감지 각도는 넓지만 근거리 감지만 가능하여 BSD (Blind Spot Detection)와 Stop & Go에 주로 사용된다.
전 구간 차간 거리제어 장치인 Full Speed ACC와 충돌을 피할 수 없는 경우 안전벨트를 감아올려 피해를 경감하는 Pre-Clash Safety에는 원거리 및 근거리를 모두 감지해야 하기 때문에 77 GHz 레이더와 24 GHz 레이더가 함께 사용된다(그림 3).
현대자동차의 제네시스에 SCC(Smart Cruise Control)라는 이름으로 77 GHz 레이더를 장착한 ACC가 2008년 초 시장에 출시되었다.
레이더의 동작 원리는 선행 차량에 77 GHz 또는 24 GHz 전파를 발사하고 대상물에서 반사되어 돌아온 전파의 도달 지연 시간을 측정하여 원하는 정보를 습득하는 것이다. 즉 선행차에서 반사되어 되돌아온 전파는 도플러 효과에 의한 전자파 도달 지연 현상이 발생하게 되는데, 이러한 지연 시간을 측정하여 계산함으로써 선행 차량과의 거리 및 상대 속도를 파악할 수 있다. 또한 레이더 내부의 안테나를 어레이 형태로 만들어 동작시키면 선행차의 상대 위치, 각도 등도 파악이 가능하다(그림 4).

기술의 진화
최근 기술 동향을 살펴보면 전기적인 스캔 방식을 사용, 원거리와 근거리가 동시에 가능한 메커니즘으로 개발 방향이 선회하고 있다. 예를 들면, 사용 주파수가 77 GHz이면서 근거리 감지(감지 영역이 150도)가 가능한 제품이 개발되어 출시를 눈앞에 두고 있으며 24 GHz 레이더도 원거리 감지가 가능한 제품의 개발이 완료 단계에 있다. 이에 따라 주파수와 감지 영역으로 구분되었던 레이더의 구분이 없어지고 있다. 또한 기존 제품과는 다른 주파수 영역을 사용하는 White Noise Radar에 대한 연구 개발도 활발히 이루어지고 있다.
국내에서도 역시 이와 관련된 전파 법규가 최근 제정되어 시장 성장의 기반이 마련되었으나, 해외에 비해 주파수 개발 기반이 취약하기 때문에 다양한 차량용 레이더 개발을 위한 주파수 연구가 제반되어야 할 것이다
그 외에 LIDAR(Laser Radar)는 2차원 스캔 시스템을 이용하여 높은 인식 성능과 저비용, 밀리미터파 레이더에 비해 모터 스캔 방식을 채용하여 넓은 영역의 스캔이 가능한 장점을 갖고 시장을 넓혀 가고 있다(그림 5). LIDAR 기반의 ACC는 1997년 렉서스(LS400)에 최초로 적용되었다. 또한 3차원 스캔 방식의 LIDAR도 개발 중에 있으며, 이 제품은 수평 감지 영역이 360도, 수직 감지 영역이 26.8도까지 가능한 제품이다. 감지 특성은 초 당 백만 개의 포인트와 15프레임의 데이터 값 처리가 가능하여 카메라 영상 처리에 준하는 고해상도(High Definition) 성능을 자랑한다. 하지만 LIDAR는 안개, 눈, 비 등에 의한 레이저 산란 및 외란에 의한 오동작, 오인식 문제를 해결해야 하는 숙제가 남아 있다.

비전 센서

비전 센서는 크게 운전자가 볼 수 없는 차량 주변의 사각 지역을 보여주는 모니터링 및 이미지 프로세싱(Image Processing) 기술을 적용하여 차선이나 물체를 감지할 수 있는 영상인식에 주로 사용되고 있다.
모니터링용 카메라에는 최근 많은 차량에 적용되고 있는 전, 후방 카메라가 대표적이다. 후방 카메라는 후진 주차 시 운전자에게 후방 시계를 확보해 주어 보다 안전하고 편리한 주차를 가능하게 하며, 전방 카메라는 전방 사각 지역의 양 측면 시계를 확보해 주어 골목길이나 사거리 운행 시 인명 보호 및 접촉 사고를 예방할 수 있도록 해준다(그림 6).
초기 모니터링용 카메라에는 주로 VGA급 CCD(Charge Coupled Device) 이미지센서와 100~130도의 렌즈가 적용되었으나, CCD 이미지센서는 차량용 동작온도 범위 (-40℃~+85℃)를 만족하지 못하고 프리즘 타입의 전방 카메라는 좌우의 조도에 따른 빛 번짐 현상이 발생하는 문제점이 있다.
최근에는 차량 주행 중 또는 주차 시 운전자가 보다 편리하게 차량 주변을 모니터링 할 수 있도록 사각 지역을 모두 커버할 수 있는 180도 앵글 이상의 어안 렌즈(Fisheye Lens)가 적용되고 있다. 어안 렌즈는 영상 왜곡이 심한데, 이를 왜곡 보정 이미지 프로세싱을 통해 전방 카메라는 양 코너 영상(Corner View)을, 후방 카메라는 평면적인 시각으로 보여주는 왜곡 보정 영상(Undistortion View) 및 위에서 내려다 본 모습의 탑뷰(Top-View or Birds Eye View) 영상 등을 제공한다.
최근 인피니티 EX35에는 차량의 전방, 후방, 좌우 사이드미러 아래쪽에 180도 앵글의 카메라 4개를 장착하여 차량 주변 360도를 모니터링 할 수 있는 어라운드 뷰 모니터(Around View Monitor)가 적용되었다. 어라운드 뷰 기술은 카메라 4개의 영상을 실시간 탑뷰 변환하고 합성하여 운전자에게 차량 주변 사방의 사각 없는 영상을 제공하여 안전하고 정확한 주차를 가능하게 한다(그림 7).
영상인식 카메라에는 차선을 감지하여 차선 이탈 시 경보하는 LDWS와 차선을 따라 주행하는 차선유지장치(Lane Keeping Assist System, LKAS), 후측방의 차량을 감지하여 위험 시 경보하는 후측방 경보장치(Blind Spot Detection System, BSD), 교통표지판 인식장치(Traffic Sign Recognition System, TSR), 보행자 감지장치(Pedestrian Recognition System, PRS), 야간 시야 확보용 라이트 비전(Night Vision) 등에 사용되는 카메라가 대표적이다(그림 8).

CMOS 이미지센서
CCD 이미지센서는 스미어 현상(태양 등의 강한 광원을 촬영한 경우 흰색 띠 모양이 발생하는 현상)이 나타나는데, LDWS용 이미지센서로 사용했을 경우 이를 차선으로 오인식 하는 문제가 발생할 수 있다.
CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이미지센서는 스미어 현상이 없고 동작 온도범위를 만족하여 영상인식 카메라용 이미지 센서로 많이 사용되고 있다. 그러나 빛이 강하여 쉐도우와 하이라이트의 차이가 큰 환경에서 쉐도우에 기준을 맞추면 하이라이트가 하얗게 날아가고 하이라이트에 기준을 맞추면 쉐도우는 까맣게 묻혀 버리게 된다. WDR(Wide Dynamic Range) CMOS 이미지센서는 자동으로 쉐도우와 하이라이트의 차이를 줄여 하이라이트가 날아가지 않도록, 그리고 쉐도우가 묻히지 않도록 해준다(그림 9).
이와 같이 이미지센서의 성능이 향상되고 이미지 프로세싱 기술이 발전함에 따라 기존 레이더가 사용되던 BSD에도 영상인식 카메라가 적용되고 있다(그림 10). 영상인식 카메라는 미래 지능형 자동차의 중요 부품으로 자리를 잡아가고 있으며 자동차 메이커들은 여러 응용 제품을 개발하고 있다.

지능화와 퓨전

ASV에 대한 운전자의 요구가 높아짐에 따라, 주행 환경 인식 센서를 적용한 차량의 수요도 자연스럽게 증가하고 있다. 그림 11은 이러한 시장 요구에 따른 주행 환경 인식 센서의 시장 추이를 보여주고 있다.
사람의 오감을 대신할 주행 환경 인식 센서는 날씨 등 복잡한 외적 요인에도 정확하게 동작해야 하기 때문에 고도의 인식 기술이 요구되며, 센서의 인식 성능을 높이기 위해 2개 이상의 센서를 함께 사용하여 상호 단점을 보완하는 센서 퓨전으로 개발 방향이 전환되고 있다. 즉, 레이더와 카메라의 결합을 통해 주행 환경에서 감지되는 선행 차량과 오토바이, 보행자, 교통표지판 등의 인식률을 높여가고 있다. 또한 차량 내에 IMU(Inertial Measurement Sensor)를 이용하여 실시간으로 차량의 동역학적인 움직임을 분석하여, 레이더나 카메라가 감지할 수 없는 위험 등을 보완하는 기술적 결합도 많은 연구가 수행되고 있다. 이제 이러한 주행 환경 인식 센서의 지능화로, 사람이 운전하지 않는 완전 자동 주행 시스템이 우리 눈앞에 다가와 있는 것에 대해 어느 누구도 의심하는 사람은 없을 것이다.