[자율주행 시리즈 5편] 완전자율주행을 위한 노력(하드웨어편) – 센서 밸류체인 / V2X / 센서전망

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자율주행 시리즈 1~4편은 전체적인 자율주행의 미래와 배경 등 큰 흐름을 정리하고 향후 5~Final편은 보다 구체적인 가치사슬과 관련된 기업들을 정리할 계획이다. 이번 제5탄에서는, 특히 차에 장착되는 센서에 대해 조사하고, 그 센서를 자율 주행에 어떻게 활용하는지, 그리고 어느 아이템이 돈이 되는지에 대해 조사해 보자.​

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카메라(Camera)는 모든 센서를 통틀어 높은 해상도를 가지며 물체 식별 능력이 뛰어나다. 다만 날이 개고 해가 지지 않을 때 뿐이다. 실제로 완성도만 높이면 좋은 센서가 카메라다. 카메라는 오래전부터 써온 센서라서 단가도 충분히 선탠하고, 남의 눈처럼 직접 보고 파악할 수 있기 때문입니다. 자율주행의 선두주자인 테슬라도 이를 알고 있기 때문에 카메라를 8대 동원해서 360도 전방위로 3D 영상을 만들어 자율주행에 활용하고 있습니다. 다만 날씨에 민감해 밤이 본인의 눈과 비가 세차게 내리던 도로 환경이 햇볕을 강하게 반사시킬 경우 인식률이 떨어질 위험성은 여전히 극복해야 할 과제다. 테슬라의 자율주행 문제도 대부분 태양 난반사에 의한 센서 오작동 때문인 것으로 알려졌다.​

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위의 사진처럼 카메라 센서는 일정한 범위 내의 의미가 있는 정보를 인식할 것입니다. 차선, 도로 형상은 라인 형태로 차량, 장애물, 간판 등은 네모난 박스 형태로 인식한 후에 AI가 이 데이터를 바탕으로 자율 주행 경로를 자결할 것입니다. 실제 테슬라 자율주행 영상을 통해 어떤 감정인지 알아보자.

이처럼 테슬라식 자율주행은 진행된다. 앞으로 자율 주행의 발전 방향은 테슬라처럼 카메라 수도 늘고 과인 고해상도 점점 높아지는 방향으로 발전하면서 360도 입체 영상을 확보해 자율 주행의 정확도를 높이는 방식이 될 것입니다. 현재 반자율주행 적용차량: LV2/보통 어라운드뷰 360도 옵션차량/카메라 4대 LV3 수준의 자율주행: 카메라 4~6대 LV4~5 수준의 자율주행: 카메라 8대 이상

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카메라 밸류 체인은 위와 같아. “주로 옴니비전, 온세미컨덕터로 칩을 만들고 리드하는 신호처리는 모빌 아이 80%로 독점하며 최종 통합은 잘 알려진 보쉬, 콘티넨탈, 델파이 등 자동차 물품업체가 합니다.

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국내 기업들은 엠시넥스 세코닉스 칩스앤미디어 동운아자신텍 디지털옵틱 에이치엔티 만도 삼성전기 LG이노텍 등이 있다.

레이더(Radar) 전자기파를 발사해 반사신호를 분석해 물건의 거리, 방향, 속도를 감지하는 센서다. 장점은 빛의 양이 과도한 날씨에 상관없이 눈, 비가 오는 환경, 깜깜한 밤에도 센서가 정확하다. 탐지거리도 비교적 길고 넓은 범위를 짧게 감지하는 저주파 레이더와 좁은 범위를 멀리까지 감지하는 고주파 레이더가 있습니다. 주로 전방에는 고주파 레이더가 측후방에는 저주파 레이더가 활용된다. 단점은 해상도가 낮아 사물을 판별하기에는 턱없이 부족하다. 저가에 현존하는 반자율 주행 차량에 널리 사용되고 있습니다. ​

앞차와의 거리, 속도조절하는 크루즈 컨트롤, 차선변경 등 현재 반자율주행옵션이 장착된 차량에서 표준으로 볼 수 있다. 주차 시 급한 일에 접근할 때 브레이크를 밟아 상당한 ADAS 기능 등에 활용되는 센서로 보면 돼. ​

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테슬라의 경우 고가의 라임을 최소화하면서 카메라의 단점(악천후, 야간 시야 확보 어려움)을 극복하기 위해 가장 중요한 전방에 멀리까지 감지가 가능한 고주파 레이더를 하나 장착하고 있어.​

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레이더 칩은 독일의 인피니온과 스위스의 ST마이크론이 거의 80%를 차지하고 있으며 모듈과 시스템 통합으로 보쉬, 콘티넨 마스크, 발레오, 헤라 등이 있다.​

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국내 대기업으로는 만도, 현대모비스 정도고 비상장으로 비트센싱이라는 회사가 있다.

“라이더(Lidar)레이더와 잘못은 안 됩니다. 라이더는 레이저를 발사해 거리, 방향, 속도, 온도를 감지하는 센서로 레이더와 비슷하지만 전자기파가 아닌 레이저를 사용한다는 점이 다릅니다. 파장이 아니라 레이저 때문에 더 정교하다. 즉, 장점은 카메라의 다 sound로 높은 해상도의 실현이 가능하고(정교), 길고 넓은 범위에서 인식이 가능하다. 다만 본래 태생이 우주선의 정교한 컨트롤&우주정거장 도킹을 위한 기술에서 시작됐기 때문에 가격이 매우 비싸다. 따라서 라이더를 주력으로 자율 주행을 개발하는 웨이모, 엔비디아 등의 회사는 라이입니다. 단가를 낮추는 것이 화제가 돼.<라이예요>는 카메라도 아닌데 어떻게 정교한 영상을 얻을까요? 구글 웨이모는 왜 ‘라이’로 자율 주행을 개발합니까? 어려운 말보다 아래 영상을 보면 금방 이해할 수 있을 것 같다.>

상기의 영상은, 실제로 Lidar 기반의 자율 주행을 개발하는 SLAM의 실제의 모습이었다. 딱 봐도 장비 가격이 너무 비싼 것 같지 않나? 원래 우주선의 초미세 위치제어를 위한 기술부터 시작해 다운그레이드시켜 단가를 아침 일찍부터 자동차에 적용하는 기술이라 당연히 그래야 한다.

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그렇기에 아직 부피가 크니까 소형화하는 것도 화제다. 라이더 센서의 절대 강자는 벨로다인으로 현재 차량용 라이더를 거의 독점하고 있으며, 아직 가격이 7,000~8,000달러로 비싸다. 상용화를 위해서는 1,000달러 이하로 낮춰야 합니다. 최근에는 Solid Lidar 방식으로 종래의 Lidar를 최대한으로 다운그레이드 시켜 1,000 달러 레벨로 하는 일정한 성과를 나타내고 있어.

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라임니다 칩은 오슬람, 인피니온, 트레일미본이 주를 이루고 모듈은 벨로다인의 독주, 시스템 통합은 콘티넨탈, 덴소, 등이 과점하고 있다.

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국내 기업은 이스라엘 국방부 소속 조사원이 설립한 것입니다. 전문작은 기업이 이노비즈를 인수한 네이버와 삼성전자, 만도에서 자사 라이더니더를 개발하고 있다. 아마 삼성전자는 전장사업팀에서 현대차와 협력해 만드는 것 같다.

초소음파 센서(Ultrasonic) 초소음파 센서는 매우 짧은 거리(5m)에 대해 물체를 탐지하는 센서다. 탐지거리도 짧고 해상도도 낮지만 차량에 초근접하는 물체를 저렴한 가격에 탐지하기에는 매우 효율적이어서 현재에도 많이 사용되고 있습니다. 주로 주차보조용 및 저속에서 발생하는 근접행사에 활용되며, 차량 전방위, 후방위에 장착되어 있습니다.​

센서는 보쉬, 무라타, 발레 등의 업체가 있으며 한국에는 따로 없다.

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V2X는 차량(V)과 통신하는 모든 주체(X)를 의미합니다. 결론적으로 완전 자율주행을 위해서는 차량과 인근의 다양한 인프라와 주체가 상호 데이터를 주고받을 필요가 있다는 뜻이었다.그래서 발생할 수 있는 글재 이벤트를 사전에 피할 수 있는 확률이 높기 때문이다. 이를 위해서는 5G가 필수다.

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물론 V2X가 정답인지는 아직 알 수 없어. 아래쪽 내 방향일 뿐이야. 일례로 테슬라는 참가하지 않고 자주적으로 하고 있다. 어쨌든, 차량 간, 보행자와, 신호기, 교통 인프라 등 등교 합격에 관한 모든 주체가 서로 데이터를 교환하고 문 화를 예방하고 자율 주행의 완성도를 높인다는 시스템이다.

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V2X의 가장 큰 장점은 사각지대의 먼 거리에서 오는 위험 이벤트도 미리 알 수 있게 하는 것이었다. (위 표 참조) 예를 들어 보이지 않는 먼 거리에서 문제가 발생한 경우 V2X가 적용된 차량은 수Km 전적을 미리 알고 그 지면을 피할 수 있다. 이처럼 상호작용하면서 자율주행의 완성도를 높일 수 있다는 것이다.​

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5GAA(5G Automotive Association) 상기와 같은 V2X 기술은 한 회사에서 독자적으로 개발하는 것이 아니라 글로벌 대기업이 협력하고 있다. 5GAA는 미래의 이동수단과 통신서비스를 결합하고 솔루션을 개발하는 협회로 2016년도에 결성되었습니다. 국내에서는 삼성전자, SK텔레콤, KT등이 참가하고 있으며, 글로벌 대기업으로는 BMW, Daimler, Volkswagen, Intel, AT&T 등 각국의 자동차, 통신, IT업체가 참여하고 있다.

그럼 앞으로 자율 주행의 고도화에 따른 센서는 방향으로 발전하게 되는 것입니까? 이것이 투자가에게 핵심이 되지 않을까 생각해. 크게 테슬라방식과 구글웨이모방식 두가지로 너무 과하게 보면 좋을것 같고 개인적으로는 테슬라방식으로 발전함과 동시에 양방향으로 발전한다고 봐. 자세한 내용은 뒤, 테슬라 센서 방식 테슬라는 Lidar를 높고 비효율적인 장비로 보고, 카메라를 통해 사람의 눈처럼 인식하는 자율주행 방식을 택했습니다. 센서를 보면 전방위 8개의 카메라가 있고 360도 사각지대가 없어 모든 영역을 커버하고 있으며 카메라의 최대 단점인 악천후, 일석시야를 보완하기 위해 전방에는 레이더 센서를 1개 부착했다. 그리고 전방위, 후방위 근접에는 초음파 센서 12개를 잘게 넣어 보강했습니다.

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구글 웨이모 센서 방식의 구글은 Lidar 중심이다. 앞서 말했듯이, Lidar는 마치 카메라로 찍은 것처럼 전방위로 영상을 얻을 수 있어. 물론 실제 눈으로 본 것과는 다르다. 위의 영상과 같이 열영상 카메라와 같은 느낌으로 보여. 악천후, night 보다 유리하다는 것 이외에는 높고 해상도도 카메라보다 떨어진다. 이런 이유로 테슬라는 라이더를 사용하지 않지만 구글뿐 아니라 대부분의 완성차 업체들은 라이더도 함께 활용하려 하고 있다. 이러한 이유로, 구글은 Lidar 5개, 레이더 1개, 서라운드 카메라 1개, 카메라 1개로 센서를 구성했습니다.

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아마 미래에 카메라 방식을 택할 테슬라가 해답에 근접하겠지만 제한된 지상에서 제한된 반자율 주행 수준의 대중차에서는 여전히 라에서도 부분적으로 사용돼 과도기를 거칠 것으로 보입니다. ​

하지만 라이예요는 아무리 봐도 너희들은 끔찍해 보인다. 소비자는 아마 위와 함께 머리에 혹을 달고 과인온차를 구입하고 싶지 않을 것이다. 테슬라보다 자율주행이 더 나아지는 것도 아니고 오히려 완성도가 moning인데 혹시까지 달아야 할 차를 소비자가 구매하겠는가. 자동차는 디자인도 매우 중요하다고 생각해. 최근의 개발자들은 너희의 기술에만 매몰되어 있는 것이 아닌가.나는 그래서 테슬라가 해답에 가깝다고 생각해.

결국 핵심은 이거 아니니? 그리고 어느 센서가 돈이 되고 우리는 어디에 투자해야 하느냐는 얘기였다. 위의 줄거리는 가장 새로운 스토리를 위한 배경지식이었다. 우리는 왜 자율 주행 센서에 주목해야 할까. 아래 표를 보자.

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자율주행의 완성도를 높이기 위해서는 두 가지가 필요하다. 1. AI 소프트웨어의 고도화(기반 하드웨어도) 2.AI가 의사결정을 하는데 필요한 ‘양질적 아날로그 데이터’. 바로 이 양질의 아날로그 데이터를 위해 각종 센서도 고도화해야 하므로 자율주행 레벨이 올라갈수록 단가도 올라갈 수밖에 없다.​

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물론 2030년대를 지나면 단가는 moning이 될 것이다. 당연히 자율주행이 완성된 후에는 단가를 moning 춰야 하기 때문이다.그러나 지금은 2020년에 자율 주행화의 초입이 되어 있는 것입니다. 그래서 먼 미래를 보게 되고, 바로 눈앞에서 항상 자신 있는 센서와 올라가는 단가에 주목해야 해.​

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자율주행발전에따른센서의예상개수인데위표와같이카메라도항상-그렇듯이레이더도항상-그렇듯이나는일어나지않을것입니다. 이미 언급했듯이 테슬라 방식의 자율주행을 개발하는 쪽은 별로 Lidar를 사용하지 않고, 구글 방식으로 개발하는 쪽은 카메라의 수를 줄이고 Lidar의 수를 항상 – 그랬던 것 같습니다.그 중에서도 어떤 센서에 집중해야 할까요?모든 차량에 공통되어 언제나-그랬듯이 자신은 센서에 자신이 있다. 즉석에서 카메라 센서. 이전 차량은 후방카메라 한 대밖에 없었다. 그리고 ‘어라운드 뷰’라는 옵션이 탑재되면서 카메라는 4개가 됐어. 전방 1개, 사이드미러 2개, 후방 1개 등 총 4개의 카메라 영상을 조합해 주차 시 자신의 좁은 길에서 360도 영상을 지원해 사각지대를 볼 수 있도록 했다. 그리고 최근 제네시스 G80 출시를 보면 실내 카메라도 생겼다. 운전자가 술술 운전하는 것을 파악하는 센서다. 이제부터는?

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자율주행을 위해 고해상도 카메라만큼 좋은 센서는 없다. Lidar도 개발중이지만, 아직 반자율 주행→완전 자율 주행으로 옮기는 과도기에 대중적으로 탑재되는 것은 어렵다. 조사 단계는 소수의 차량에만 장착될 것으로 보인다. 반면 카메라 센서는 최신차 4대에서 6대~8대, 그리고 그 이상으로 거의 매일 날아갈 확률이 매우 높다. 또, 구역의 카메라도 화질을 높여 3 D원근감을 확보하기 위해서, 스마트폰과 같이 듀얼, 트리플 카메라로 장착될 가능성도 있다. 그렇게 되면 자동차용 카메라는 15대에서 20대까지 거의 매일 날아갈 수 있게 되었다

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결론적으로 투자자 입장에서 보면 1. 카메라센서-테슬라식이든 웨이모식이든 모든 차량에서 자율주행&안전을 위해 증가세 2. 레이더센서-현재도 자주 사용되고 있으며, 채용증가세 3. 라데스센서-아직 자율주행 연구용 차량만 쓰이고 있어 대중화에는 가끔 필요하며 3위 4.자신마지-집과 저렴하고 돈도 없고 국내에 별다른 중견기업도 없으며 이렇게 요약할 수 있습니다. 다행히 카메라 센서는 국내 관련 중견기업이 많다. 돈이 되는 종목을 잘 찾아보자.

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