스마트한 세상을 위한 레이다의 이미지화

bitsensing Jae-Eun Lee         비트센싱 이 재 은 대표 

올 CES에서도 자율주행과 관련해 ‘라이다’와 ‘4D 이미징 레이다(Imaging Radar)’는 주요 토픽 중 하나였다. 1월 말 토종 4D 이미징 레이다 스타트업 ‘비트센싱’의 이재은 대표와 만났다. 이 대표와의 이야기는 ‘왜 비트센싱이 모빌리티 기업들이 모인 웨스트 홀이 아닌 노스 홀에 위치했는지’에서부터 시작됐다. 

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr

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Q. 올 CES에서는 부스가 웨스트홀에 있지 않았죠? 자동차 부문에선 이미 어느 정도 성과를 이뤘다고 판단한 건가요? 
A. “스마트시티와 디지털 헬스케어의 경계에 부스를 차렸습니다. 저희는 자동차가 포함된 모빌리티, 스마트시티, 웰니스의 세 부분으로 접근 중이고 이게 딱 맞는 방향이라고 생각했습니다. 밀리터리가 중심이던 레이다가 자동차의 핵심이 됐고, 이제는 다른 시장으로 침투하고 있습니다. 

오토모티브는 시작 단계입니다. 하지만 저희는 이미 티어 2로서 시장에 진입할 수 있는 상황에 있다고 판단하고 있고, 기술력을 인정받았다는 데 큰 의미를 두고 있습니다. 

저희는 레이다 시스템을 정말 잘한다고 자부합니다. 요즘은 레이다를 처음부터 끝까지 해본 사람이 드물거든요. 미국, 독일, 일본 등은 30년 전에 밀리터리 전문가들이 자동차로 넘어갔고 지금은 은퇴한 사람들도 많습니다. 저는 만도에서 2008년에 레이다 개발을 시작해 2014년에 양산한 경험을 갖고 있는데, 이것은 세계적으로도 유례가 없는 속도일 뿐만 아니라, 제대로 된 관련 팀, 전문가 없이 완전히 밑바닥부터 양산까지 해낸 것이었습니다. 지금 그 핵심 설계자들이 비트센싱에 있습니다. 



Q. 비트센싱이라면 차량용 ‘4D 이미징 레이다’라고 여기고 있는데, 이게 회사의 시작이 아닌거죠?
A. 네. 4D 이미징 레이다를 해야겠다는 생각은 했지만, 처음부터 한 건 아니에요. 시작은 스마트 시티(인프라) 분야였고 이를 준비하는 과정에서 시드 투자를 받으면서 본격적으로 4D 이미징 레이다를 시작한 것입니다. 왜냐면, 레이다를 한다면 투자를 좀 크게 받아 장기간 개발, 비즈니스를 끌고 갈 수 있어야 하는데, 저희 같은 신생 스타트업, 그것도 국내에서 테크 스타트업이 큰돈을 투자받기란 쉽지 않거든요. 공동 창립자이자 현재 각자대표인 이성진 대표가 본래 인프라 부문에서 활동해왔는데, 스마트시티에서 먼저 ‘캐시 카우(Cash Cow)’를 만들고 자동차에 진입하자는 의견이었습니다. 이것이 적중했다고 봅니다. 



Q. 회사가 창립된 2018년이면, 저희도 알베이(Arbe)와 같은 이미징 레이다 스타트업을 소개하기 시작하던 때였던 것 같아요. 
A. 아! 비트센싱은 알베이, 운더(Uhnder)와 같은 스타트업이나 NXP, TI(Texas Instrument), 인피니언(Infineon)과 같은 이미징 레이다 칩셋 회사와 직접 경쟁 관계에 있지 않아요. 메타웨이브(Metawave), 오큘라이(Qculii) 젠다(Zendar)와 같은 레이다 시스템, 안테나, 레이돔, 신호 처리 F/W 설계 개발사입니다. 쉽게 말해 이미징 레이다 시스템을 구성하려면 주요 부품인 RFIC를 다루는데, 저희는 이런 칩셋을 검토하고 적용해 애플리케이션에 최적화된 솔루션을 선정하고 시스템을 만드는 것입니다. 이번 CES에서 저희는 운더와 파트너십을 맺기도 했습니다. 



 

Q. 묻지 않을 수 없는 게, 왜 이미징 레이다여야 합니까?
A. 레이다의 가장 큰 장점은 모든 날씨 상황에서 안정적으로 볼 수 있다는 것입니다. 카메라나 라이다(Lidar)는 짙은 안개나, 눈보라, 악천후에서는 매우 취약하죠. 

2020년 대만에서 발생한 테슬라 오토 파일럿 사고를 보면 4차선 도로에서 직진 주행하던 테슬라가 전방에 전복돼 있는 트럭을 감지하지 못해 발생했습니다. 해당 테슬라 차량에는 카메라 비전과 2D 레이다가 장착돼 있었는데 카메라 비전은 트럭의 흰색 도장과 하늘을 구분하지 못했던 것으로 보이고 기본적으로 2D 레이다는 높이 정보를 정확하게 감지 못하기 때문에 통과가 가능한 표지판 혹은 고가도로로 판단한 것 같습니다. 즉, 해당 차량의 오토파일럿 시스템은 도로에 정지해있던 트럭을 정확하게 잡아냈어야 했는데 비전 중심의 판단과 2D 레이다의 물체 인식 한계로 그게 미숙했던 것으로 보입니다.

4D 이미징 레이다는 전방 환경을 3D로 감지하고 1D 속도 정보까지 측정하기 때문에 추돌 가능성이 있는 정지돼있는 사물, 혹은 움직이고 있는 개별 물체의 존재, 그리고 높이를 포함한 각 대상체에 대한 더욱 정밀한 감지와 구분, 더 나아가 현재 운항 속도를 감안했을 때, 추돌까지 남아있는 거리 등 차량을 중심으로 도로 위에서 발생하고 있는 각종 상황과 관련 정보를 면밀하게 감지해 처리할 수 있습니다. 만일 해당 차량에 이미징 레이다가 장착되어 있었다면 사고는 일어나지 않았을 거에요.

라이다나 카메라 센서가 날씨에 영향을 받는다는 것도 굉장히 중요한 이슈입니다. 생각해보세요. 날씨가 좋을 때는 자율주행 데모가 잘 됩니다. 하지만 실제 서비스까지 안 되는 것은 에지케이스를 풀지 못하기 때문입니다. 이런 한계를 이미징 레이다로 풀어야 합니다. 
또, 악천후에서의 비교뿐만 아니라 비용 측면에서도 라이다는 한참 고가입니다. 라이다 진영에서는 ‘양산을 시작했다, 비용도 크게 낮아졌다’라고 말하지만, 그것만 가지고 자율주행을 할 수 있는 게 아닙니다. 게다가 제한적인 자율주행으로는 시장이 커질 수 없기 때문에 결국은 자율주행차가 4D 이미징 레이다와 함께 모든 상황에 대응할 수 있어야 합니다. 

4D 이미징 레이다는 라이다와 같은 포인트 클라우드를 제공하면서 속도 정보까지 감지합니다. 차량의 길이를 추정해 차량 종류까지 식별할 수 있고 어느 정도의 사람, 강아지와 같은 형태도 나오면서 색상으로 높이를 표시할 수 있습니다. 비트센싱은 이미 작년에 실차 데모를 통해 티어 1과 양산 계약을 체결했습니다. 



Q. 192채널 레이다죠? 그러면 포인트가 얼마나 찍히는 건가요? 그리고 시스템 디자인이 비트센싱의 핵심 역량인만큼 이에 대해서도 좀 말씀해주세요.
A. 포인트 수는 사실 시야 영역을 몇도 단위로 할 것이냐에 따라 다르게 나옵니다. 비트센싱은 약 1만 개 정도 찍어주고 있습니다. 
비트센싱은 4개 칩을 캐스 케이딩해 192개 가상 안테나 채널(4Chips * 3Tx * 4Rx)을 구현합니다. 저희는 이 채널들을 공간적으로, 평면적으로 잘 배열하는 어레이 설계(Antenna Array)를 직접함으로써 레이다 신호의 배분과 인식에 최적화된 시그널 프로세싱을 해 고해상도의 감지 성능을 구현하고 있습니다. 

칩을 많이 연결한다고, 채널 수가 무조건 많다고 성능이 좋아지는 것도 아니고 양산차에 적용할 수 있는 것도 아닙니다. 다시 말해 중요한 것은 잘게 쪼개서 잘 볼 수 있도록 안테나 배열을 최적화하는 겁니다. 물리적으로 192개를 정직하게 늘어놓으면 좋은 해상도, 촘촘한 포인트를 만들 수 없습니다. 좋은 성능을 구현할 수 있는 192개 가상 채널을 만들려고 하면 모듈레이션과 결합해야 합니다. 실제 주행 상황에 적합한 송수신 신호 디자인, 안테나 어레이를 적절하게 조합해 시스템 디자인을 잘 해야합니다. 

비트센싱은 이처럼 자율주행 기술과 관련된 차세대 레이다 기술을 최적화하며 발전시켜가고 있습니다. 그런데 이것만큼 중요한 것은 주요 구성원들이 실제로 차량용 레이다를 양산하며 공도에서 발생할 수 있는 필드 이슈를 경험하고 이를 해결해본 노하우를 가지고 있다는 점입니다. 차량은 연구실에서 주행하는 것이 아니라 실제 현실 세계에서 주행한다는 점을 생각한다면 이는 비트센싱과 다른 회사를 구분하는 중요한 차별점 중 하나입니다. 





Q. 양산 경험, 필드 이슈는 어떤 것들이 있을까요?
A. 필드에 나가면 정말 많은 문제가 발생합니다. 많은 연구실에서 오랫동안 레이다 연구가 이뤄지지만 이런 것들이 양산으로 연결되지 못하는 이유가 필드 이슈를 풀지 못하기 때문입니다. 

만도에서의 경험을 말하자면, 예를 들면, 나뭇가지, 수풀이 우거질 때 이것이 자동차로 인식되거나 철제 터널을 지날 때 레이다 신호가 사라지기도 합니다. 또 아무것도 없어 오히려 뭔가 가려져 있다는 경고가 뜨는 사막 주행처럼 정말 다양한 문제가 발생합니다. 이런 이슈들을 경험하고 풀어내는 기술과 노하우를 갖추는 것이 중요합니다. 이 밖에도 ADAS(Advanced Driver Assistance System)의 보급화로 도로에 레이다가 많아지면 상호간섭 문제가 발생할 수 있어 이를 회피토록 하는 것, EOL(End-of-Line)에서의 수율, 레이다의 검증, 보정 등의 다양한 요소도 중요합니다. 이처럼 레이다 시스템은 대단히 넓은 분야를 포함하기 때문에 굉장히 다양한 요소들에 대해 신경을 써야 합니다. 신뢰할 수 있는 고성능 레이다 기술을 만들기 위해서 양산 경험은 필수입니다.



Q. 시그널 프로세싱과 같은 소프트웨어 역량은 어떤가요? 
A. 일단 레이다 시그널 프로세싱을 할 수 있는 곳이 드뭅니다. 레이다 신호 자체가 대단히 특이해 그냥 보면 노이즈와 같지만, 이것을 시그널 프로세싱을 통해 여러 단계를 거치면 사물들이 살아납니다. 그 사이에서는 오경고(False Alarm), 고스트 타깃(Ghost Target)과 같은 에러도 잘 걸러내야 합니다. 또, 포인트만 나타내는 게 아니라 이를 형상화해 인지하거나 차량 등을 트래킹하기 위한 알고리즘도 필요합니다. 

라이다와 비교한다면, 라이다는 센서에서 포인트 클라우드를 내주고 끝입니다. 그걸 받아 티어 1, OEM, 혹은 제3의 회사가 ‘인지(Perception)’를 별도로 합니다. 그런데 레이다는 처음부터 끝까지 연결을 안 해놓으면 안 됩니다. 프로세싱을 어떻게 할 건지에 따라서 시스템 디자인이 달라지기 때문입니다. 



Q. 근데, 이미징 레이다는 아직 양산 사례가 없죠? 라이다 대비 늦는 것은 아닌가요?
A. 운더의 칩을 사용한 마그나(Magna)의 이미징 레이다가 피스커 오션(Fisker Ocean)에 들어갑니다. 중요한 것은 얼마 전까지 모두가 라이다를 말했지만 이제 글로벌 트렌드가 이미징 레이다로 바뀌고 있다는 것입니다. 시장성 측면에서도 라이다의 성장 예측 곡선의 기울기는 낮아지고 있습니다. 저희에게는 누가 먼저 했다는 것이 중요한 게 아니라, 커지는 시장의 일부가 된다는 게 의미가 있습니다. 

저는 오히려 자동차에서도 라이다가 늦다고 생각합니다. 이미징 레이다는 기존 레이다의 진화입니다. 레이다는 오래전부터 자동차에 양산 적용되면서 시험, 테스트를 겪었습니다. 하지만 라이다는 이제부터입니다. 솔리드 스테이트가 시작되고 있는데, 안정성을 검증하는데 시간이 걸릴 것이고, 2~3년 있다가 내구성을 비롯한 품질 이슈도 거쳐야만 합니다. 

아까도 말씀드렸지만, 기존에 라이다와 함께 접근하던 자율주행이 막혀 있지요? 예전에는 모두가 라이다는 있어야 한다고 말했습니다. 라이다가 없어도 된다는 것을 뒷받침할 근거가 부족했고 대형 회사들이 이미 라이다에 투자하고 있었기 때문입니다. 하지만 저는 그때도 라이다 없이 이미징 레이다로 가야 한다고 주장하면서 라이다가 충분히 작고 비용이 내려간다면 리던던시(Redundancy) 측면에서도 함께 갈 수 있다고 생각했습니다. 

라이다는 옵션이에요. 이미징 레이다가 현재 자율주행의 한계를 풀 수 있는 솔루션입니다. 이미징 레이다는 조만간 양산될 것이고 자율주행 레벨 3와 함께 점점 올라갈 것입니다.



Q. 차량당 이미징 레이다를 몇 개나 장착할까요? 센서 퓨전은 어떻게 이뤄질까요? 
A. 회사마다 다른데요. 개인적으로 비용을 고려하면 이미징 레이다를 전방에 하나 달고 전통적인 코너 레이다를 4개 달아 시작할 것이라고 봅니다. 레이다는 카메라와 함께 들어가야 합니다. 서로 상호보완적인 성질이 있거든요. 하지만 카메라와 라이다만으로는 구멍이 생깁니다. 

  Q. 스마트시티 부문이 시작이셨다고요? 
A. 자율주행이랑 스마트시티는 분리할 수 없습니다. 자율주행차가 돌아다니는 공간이 스마트 시티이고, 자율주행차가 운행하기 시작하면 이들은 기존 차들과 함께 도로를 공유할 것입니다. 그러니까 모든 차량이 서로 안전하게 효율적으로 운행하려면 인프라 부문이 준비돼야 합니다. 센싱을 하고 그 정보를 공유해야 합니다. 

사실 이건 오래된 C-ITS, V2X 등에 대한 이야기입니다. 하지만 통신 규격 표준화가 된다고 해서 되는 게 아니죠. 저희는 여기에 필요한 컨텐츠를 제공하고 있습니다. 도로에 300미터의 장거리를 볼 수 있는 레이다를 달아 차량의 움직임을 실시간으로 모니터링하면서 그 정보를 통해 교통 시스템이 바뀌도록 지원할 솔루션이죠. 지금 국내에서는 해당 솔루션으로 다양한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 예를 들어 제주도에서 레이다 센싱 기반 교차로들을 연결해 교통 흐름을 실시간으로 파악하고 이를 통해 신호 시스템에 실시간으로 적용하고 있습니다. 



Q. 이미 노변에 카메라가 달려있고 라이다도 들어오고 있잖아요.
A. 카메라만으로는 실제 스마트 교통 인프라를 만들 수는 없습니다. 자동화가 안 되기 때문에 사람이 일일이 지켜보고 있어야 하고, 자동화를 하려면 카메라 영상, 딥 러닝에 대한 전송과 컴퓨팅, 서버 비용 등을 모두 갖추고 있어야 하기 때문에 비용 측면에서는 배보다 배꼽이 더 큰 셈이죠. 

일부 교차로에 라이다가 적용되는 경우도 있는데, 이것은 보행자, 자전거 등 움직임을 감지하는 데는 좋지만, 빛에 의해 성능이 좌우되고 내구성 문제도 있습니다. 악천후에서는 무용지물이죠. 

비트센싱은 2년 전 판교에 레이다를 적용하면서 자율주행 실증 챌린지에 참여해 1등을 차지하며 가능성을 인정받았습니다. 비트센싱의 C-ITS를 위한 AI-Radar는 카메라, 레이다, GPU가 결합된 제품으로 실시간으로 차선, 차량 카운팅, 평균 속도 등 데이터를 제공함으로써 교통 시스템의 진정한 효율화에 기여할 수 있습니다. 지금은 도로교통공단과 MOU를 맺어 실증 사업을 진행 중입니다. 



Q. 비트센싱이 이 분야의 개척자는 아니지만 뭔가 특별함이 있는 것이죠?
A. 교통 인프라 부문의 레이다는 20~30년 전부터 독일 등에서 먼저 해온 회사들이 있습니다. 하지만 최근 저희 모델과 샘플 비교를 했는데 저희 성능이 훨씬 우수하게 나왔습니다. 그렇기 때문에 국내뿐만 아니라 해외에서도 저희 솔루션에 대한 반응이 커지고 있습니다. 예를 들어 이탈리아 등 유럽, 인도 진출을 앞두고 있습니다. 

앞서 이야기했듯이 레이다와 카메라의 조합은 대단히 좋습니다. 자동차 솔루션은 프로토타입만 센서 퓨전을 진행했지만(자동차는 카메라를 티어 1이나 OEM이 하고 있기 때문), 교통 인프라 제품에는 양산 모델도 카메라와의 센서 퓨전을 통한 엣지 컴퓨팅을 하고 있습니다. 레이다로는 장거리 감지, 악천후에서의 안정성, 연속적인 데이터를 제공하고, 카메라는 물체 식별을 지원해 하나의 솔루션으로 8차선 감지, 300 m 장거리 감지, 256개 물체 동시 감지 등 강력한 성능을 제공하죠. 

더 나아가서 설치 이후 강풍이나 외부 흔들림에 의해 정렬이 틀어졌을 때도 자동으로 리포지셔닝하는 제품 컨셉에 대한 특허도 취득해 올해부터 적용하려 하고 있습니다. 






Q. 레이다가 차량 내 탑승자 감지에도 이용되는데 이에 대한 제품도 있죠?
A. 차내에서 방치된 아이들이 질식사하는 등의 사고를 방지하기 위해 시작된 것이었습니다. 처음엔 초음파 센서나 기존의 24GHz 레이다로는 대역폭이 너무 작아 정밀 센싱이 불가능했었습니다. 하지만 이후 시간이 지나면서 60GHz 칩셋이 나왔고, 이에 빠르게 대응하면서 인피니언의 칩셋으로 데모를 하고 반응이 매우 좋아 파트너로 선정됐습니다. 

현재 전 세계적으로 디지털 헬스케어, 슬립테크 분야가 굉장히 유망한데, 저희 60GHz 레이다 성능이 너무 좋아 이 시장에서의 가능성을 봤습니다. 
오늘날의 수면 다원 검사는 매우 복잡한 센서와 와이어를 차고 8시간 동안만의 측정을 진행하기 때문에 결과값이 부정확할 수 있습니다. 웨어러블 기기의 경우에는 따로 저녁에 충전해야 하기도 하고 자면서 기기가 뒤틀릴 수가 있고 무언가를 차고 자는 것을 싫어하는 사람들이 많아 수면 측정이 어렵습니다. 하지만 저희 센서는 벽이나 천장에 한 번 설치하면 별도로 뭔가를 차고 있지 않아도 호흡 측정, 수면 분석, 수면 관리, 병증예측, 낙상 감지 등을 할 수 있습니다. 따로 조작해야 할 것도 없기 때문에 일상생활을 하기만 해도 데이터가 쌓이는 것이죠. 

비트센싱은 이미 여러 병원, 기관과 함께 레이다를 설치하고 양질의 데이터를 받아 분석하고 있는데 올해 말이면 3,000건 이상의 데이터와 지속적으로 수집되는 데이터를 통해 사용자의 실시간 건강 상태, 수면의 질, 병증예측에 대한 유의미한 정보를 도출해 건강한 삶을 위한 생활패턴을 추천할 수 있게 될 것입니다. 더 나아가 이를 통해 자율주행 시대의 차내 헬스케어에도 적용할 수 있습니다.
이번 CES에서 저희 웰니스 솔루션에 대한 반응이 매우 좋았고 일본, 폴란드, 싱가포르 등과 POC가 논의되고 있습니다. 

 

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비트센싱 
2018년 1월 창립한 비트센싱은 4D 이미징 레이다 기술 스타트업이다. 만도 출신 2명(이재은 CEO, 임해승 CTO는 만도에서 전 세계 5번째 차량용 77GHz 레이다를 개발하고 도합 6,000만 대 이상 양산 기록을 보유하고 있다)을 포함해 4명으로 시작한 회사는 현재 50명이 근무한다. 스마트시티 부문에서 매출이 성장하며 지난해 처음 매출 30억 원을 넘겼고 올해 더 큰 기대를 하고 있다. 누적 투자유치액은 지난 라운드 140억 원을 포함해 280억 원을 기록 중이다. 이중 만도로부터 2020년 이후 세 차례 투자를 받았다. 

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