기계/조선

계측과 제어_Vol.59 No.5 특집 (p297~299)

LiDAR와 Lidar 연구∙기술의 공세와 융합
Hard Target과 Soft Target을 계측하는 기술과 과제

1. 머리말

차량용 라이다(LiDAR)가 자주 이슈가 되는 시대가 되었다. 구글카가 라이다를 차량에 탑재해 거리의 3D 데이터를 수집한 것을 시작으로, 라이다라는 단어는 전문용어에서 일상 속에서 널리 사용되는 단어가 되었다. 라이다는 레이저 레이다라고도 불린다. 레이다(Radar)가 마이크로파를 이용한 무선 송수신 기술인데 반해, 라이다는 빛을 이용한다. 레이저 펄스를 송출해 대상에 반사∙산란(散亂)되어 되돌아오기까지의 시간을 계측함으로써 거리와 반사∙산란체의 상태를 측정한다.

라이다는 적함까지의 거리를 측정하는 기술(측거: Range Finder)로서 연구가 시작되었다. 초기에는 탐조등(Searchlight)이 이용되기도 했지만, 레이저가 발명되면서 레이저의 지향성과 단색성, 강도가 라이다의 기술 향상에 크게 기여하게 되었다. 얼마 안 있어 목표물까지의 측거 신호 간에 발생하는 불확정 신호가 주목 받게 되었고, 대기로부터의 에코인 것이 확인되었다. 이후, 측거 기술로서의 라이다와 기상∙환경 계측기술로서의 라이다가 각각 발전하게 되었다.

원래 라이다는 Light Detection and Ranging의 약자이지만, 위와 같은 경위로 표기에 차이를 나타냈다. 측거 기술로서의 라이다의 대부분은 LiDAR로 표기, 기상∙환경 계측은 Lidar로 표기하는 경우가 많다. 하지만 이번 특집에서는 LIDAR(3.1 위성탑재용), LiDAR(3.2 차량용), ToF(TOF Time of Flight)센서(3.3 산업용)로 표현했으며, 기상∙환경 계측에서는 Lidar로 통일시켰다(3.4~3.7). 이번 특집에서는 소속된 분야의 저자들의 의견을 받아들여 각각의 표기를 그대로 사용했다. 레이저도 일본물리학회, 응용물리학회, 레이저학회는 レ-ザ-(레이저-)로, 조명학회, 레이저가공학회에서는 レ-ザ(레이저)로 표기한다. 서적 제목으로도レ-ザ(레이저)로 표기하는 경우가 많다. 전장(電場)∙자장(이학)이 전계∙자계(공학)가 되는 것처럼, 분야나 업계에서 분리해 사용하는 것도 각각의 경위를 나타낼 수 있어 좋다고 생각된다.

2 LiDAR와 Lidar

이번 특집에서는 측거 기술과 기상∙환경 계측 기술을 대상에 따라 엮었으며, 각각 하드 타깃과 소프트 타깃을 계측하는 기술로서 특집을 구성했다. 하드 타깃용 라이다(LiDAR)는 측거에서 시작해 공간 파악, 안전을 위한 주변 감시, 더 나아가 자동 조종, 제어 어시스트 등, 그 이점과 보급 범위는 확대되고 있다. 측거 자체는 정점 관측이지만, 송수신 방향을 스캔함으로써 2D, 3D 공간을 파악한다. 장치가 차량에 탑재됨으로써 주변 감시로 발전, 자동 조종과 안전을 위한 조종 어시스트 기술로 이어졌다. 또한 이전부터 산업용도에서는 제조 현장에서 성형물의 정밀도 감시와 물체 검지에 ToF 센서가 많이 이용되어왔지만, 이 센서 기술도 발전해 철길 건널목 장애물 검지에도 응용되고 있다. 단순히 계측 범위 및 분해능의 향상뿐만 아니라 안전성과 장애물 검지 기능도 도입되었다. 고해상화(Improved resolution), 고속화는 차량용의 소형화 및 저렴화와 함께 복잡한 대상물의 인식 및 식별로도 용도가 확대, 임업과 농업으로의 응용도 추진되고 있다.

한편, 기상∙환경 계측용 라이다(Lidar)는 대기나 특정 가스, 바람 등과 같은 기상∙환경 인자를 원격으로 계측하는 기술로서 발전했다. 측거와의 차이는 대상이 되는 대기나 가스 등은 공간에 분포되어 있다는 점이다. 이 때문에 검지되는 신호는 특정 거리로부터의 반사가 아닌 공간 속 시선 방향에서 각각 되돌아오는 것을 시분할(Timesharing)된 메모리 상에서 평균화하거나 적산해 계측한다. 타깃이 되는 기상∙환경 인자는 다양한 크기, 상태에서 대기를 부유하기 때문에 대상에 따라 계측하는 광학 인자는 달라진다. 산란 입자가 큰 먼지와 에어졸을 대상으로 하는 경우는 미산란(Mie-Scattering), 특정 분자를 통한 계측을 시행할 때에는 레일리산란(Rayleigh scattering), 특정 가스의 호흡 파장을 목표로 계측하는 차분(差分) 호흡법, 입자의 운동을 파악하는 도플러(Doppler) 계측 등이 있다. 각각의 대상에 맞춰 파장과 사출 강도를 변경. 수광(受光) 시 강한 산란광 강도가 생기는 경우에는 아날로그 계측(신호 강도에 비례한 계측), 미약광의 경우에는 포톤카운팅(Photon counting) 계측(신호 수에 대응한 카운트 계측)을 선택한다.

이 두 가지 라이다는 각각 다른 관점에서 발전해왔기 때문에 서로 공동된 Time of Flight 측정이기도 하지만, 기기 구성에서 계측 범위, 과제가 크게 다르다.

3. 이번 특집의 개요

이번 특집에서는 3.1~3.3이 하드타깃용 라이다, 3.4~3.7을 소프트타깃용 라이다로 해설 기사를 구성, 4건의 사례 소개로 구성했다.

3.1 해설: 위성 탑재 LIDAR
지바(千葉)공업대학 혹성탐사연구센터의 치아키(千秋) 교수 팀은 소행성 탐사기 ‘하야부사2’의 측거용 레이저 고도계 LIDAR에 관련된 사양 및 오퍼레이션 모드에 대해 설명해주셨다. 또한 새로운 시도로서 더스트 카운트 모드에 대해서도 소개해주셨다. 이것은 측거용 LIDAR를 이용한 더스트 계측 알고리즘에 대한 것으로, 실제 데이터와 함께 계측 사례도 소개되었다. ‘하야부사2’가 4년이라는 극히 짧은 기간 동안 새로운 시도에 도전한 상황을 높이 평가했다.

한편, 아이즈(会津)대학 우주정보과학연구센터의 히라타(平田) 교수는 소행성 탐사기 ‘하야부사’에서 LIDAR를 이용한 궤도 결정 방법과 과제에 관해 상세히 설명. 50km에서 50m까지 넓은 범위를 커버하고, 형태가 복잡한 소행성 위에서의 위치정보를 취득하는 과제와 재추정 방법에 관해 설명해주셨다. 이것은 지금까지 지상에서 방향을 정하거나, 수평면을 가정할 수 있는 라이다의 위치정보 취득과는 다른 관점의 것으로, 성과가 크다.

3.2 해설: 차량용 LiDAR
게이오기주쿠대학의 오마에(大前) 교수는 자율주행 기술에 응용한 차량용 LiDAR의 자기위치 측정에 관해 설명해주셨다. 오마에 교수는 이 분야의 1인자로, 많은 지식과 실험 데이터를 보유하고 있다. 구체적인 사례와 함께 자율주행에서의 안전성 평가 및 운전 제어에 대해 상세하게 기제되어 있다. 측거를 통해 수집되는 정보의 가능성을 느끼게 해주는 내용이다.

같은 차량용 라이다이지만, 소형화를 위한 새로운 디텍터(SPAD; Single Photon Avalanche Photo Diode)에 대한 소개와 전자 스캔(기계부품이 필요 없는 광집적 회로를 이용한 광주사(光走査)장치)에 대해서는 도요타(豊田)중앙연구소의 이노우에(井上) 씨에게 설명을 부탁 드렸다. 차량용 라이다는 소형화와 저가격화의 상용 경쟁이 진행 중으로, 이번 설명은 그 최선단에 위치해있다. 반도체 프로세스로 만들어지는 LiDAR는 가까운 미래의 일상적 기술로 보급되는데 크게 기여할 것으로 보인다.

3.3 해설: 산업용 LiDAR
미쓰비시덴키(三菱電機)의 이마시로(今城) 씨는 산업 응용의 관점에서 TOF 센서로서의 응용에 대해 설명해주셨다. ETC용 차량∙차축 검출 과제는 실용을 고려한 기술의 집대성으로, 센서 배치와 차종으로의 대응 등, 구체적인 과제와 해결책이 설명되어 있다. 본 내용은 산업 응용의 관점에서 매우 광범위한 분야∙대상에 적용할 수 있는 것으로서 응용 범위가 넓다.

또한 지바대학 대학원 원예학 연구과의 가토(加藤) 교수는 산업의 다른 관점에서 삼림 리모트 센싱을 위한 LiDAR기술에 대해 설명해주셨다. 지상에서 또는 무인항공기(UAV Unmanned Aerial Vehicle)에서의 LiDAR 이용의 장점이 기재되어 있다. 최근에야 비로소 국내에서도 지리정보시스템(GIS Geographic Information System)이 부각되고 있다. 삼림 상황 관리 및 추정에 LiDAR 데이터를 이용함으로써 다양한 GIS에 기여할 수 있을 것으로 예상된다는 내용이다.

3.4 해설: 식물 형광 LiDAR
신슈(信州)대학의 사토(薺藤) 교수는 동일한 식물을 대상으로 한 계측을 레이저 유기 형광 계측(LIFS Laser Induced Fluorescence Spectrum)으로서 파악하는 방법에 대해 설명해주셨다. 엽록소의 증감을 잎의 성장과 함께 평가하고, 더 나아가 하천 수질 평가와 꽃가루 계측으로 응용되고 있다. 설명 내용은 향후 전망과 기술 보급의 장애물에 대한 시사 등으로 풍부하다.

3.5 해설: 대기 Lidar
국립환경연구소의 스기모토(杉本) 씨는 대기 에어졸 계측용 LiDAR에 대해 설명해주셨다. 소프트 타깃 용도로서는 그야말로 ‘왕도(王道)’의 내용으로, 스기모토 씨는 이 분야의 1인자이다. 지금까지의 지식을 바탕으로 한 내용으로, 라이다 네트워크 AD-NET(Asian Dust and aerosol lidar Network)와 아시아를 중심으로 한 황사 예보도 스기모토 씨가 중심이 되어 추진하고 있다. 기술적 측면에서의 장치의 발전에 관한 내용에서는 HSRL(High Spectral Resolution Lidar)에 대한 그의 깊은 통찰이 나타나있다.

3.6 해설: 가스 계측용 Lidar
도쿄도립대학 대학원의 시바타(柴田) 교수는 차분 호흡 라이다(DIAL Differential Absorption Lidar)를 이용한 저층 대기의 오존∙수증기 계측에 대해 설명해주셨다. 라이다를 이용한 계측 대상 가스의 정량 계측이 상세하게 기재되어 있다. 측정을 안정화하기 위한 기술에 관해서도 정리되어 있으며 구체적인 측정 사례도 많이 소개되어 있다.

3.7 해설: 바람 Lidar
도플러 라이다(Doppler Lidar)를 이용한 바람 계측에 관해서는 미쓰비시덴키의 다나카(田中) 씨 등이 설명해주셨다. 다나카 씨를 포함한 저자들은 국내 유일의 도플러 라이다 제조사인 미쓰비시덴키에서 지금까지 소형∙대형 도플러 라이다를 개발, 상용화했다. 본 해설에는 개발한 라이다의 사양을 정리, 그 특징이 기제되어 있다. 환경보전과 방재∙감재(減災) 사회로의 기여도 테마로 다루었다.

3.8 사례 소개
사례 소개에서는 구체적인 라이다 장치를 취급하는 기업에게 소개를 부탁 드렸다.

주식회사 토리마티스는 현재 수중 LiDAR 프로젝트를 추진하고 있는 곳으로, 그 사례를 소개해주었다. 수중에서의 파장 선택 및 기기 구성, 적용 방법 등이 정확하게 기제되어 있다.

주식회사 IR시스템은 광학식 운저고도계(雲底高度計, Ceilometer)를 취급하고 있다. 이 기술은 공항에서의 운저고도 정보를 수집하는데 있어 큰 점유율을 차지한다. 화산재 및 모래 먼지 돌풍의 계측 사례, 운저고도계 네트워크에 관련된 사례도 소개되었다.

에코세이키(英弘精機)는 오랜 기간 도플러 라이다를 취급해왔다. 에코세이키가 소개한 도플러 라이다는 2007년부터 제품화된 제품으로, 지금까지 많은 사례를 가지고 있다. 그 중 실용에 관한 사례가 소개되었다.

시바타(柴田)과학은 3.5의 국립환경연구소가 개발한 라이다를 제품화해 지금에 이르렀다. 그 성능과 안전성은 정평이 나있어 현재 많은 기관들이 이용하고 있다. 사례 소개에서는 그 기본 사양과 활용이 기재되어 있다.

4 총론 정리

이번 특집은 두 가지 라이다의 관점에서 새롭게 그 원리, 발전과 과제를 살펴보고, 앞으로의 지침을 찾아내는 것을 목적으로 했다. 라이다의 표기 하나에서도 분야 별 차이와 경위를 간파할 수 있다는 점은 새로운 발견이었다.

해설을 집필한 저자들은 모두 현재 해당 분야의 제일선에서 활약하고 있는 분들로, 해설 내용은 새로운 정보, 시사, 전망으로 가득하다. 이 자리를 빌어 감사의 말씀을 올리고 싶다.

작년에는 제 37회 레이저센싱심포지엄(레이저센싱학회)이 개최되었다. 본래, 이 심포지엄은 소프트 타깃용 라이다 연구회로, 지금까지 하드 타깃용 라이다의 연구자∙개발자와는 교류가 없었다. 이를 의식해 작년에는 특별히 차량용 LiDAR의 특별 강연을 개최했다. 그 반향은 컸고, 문의나 정보를 요구하는 목소리가 많았다. 같은 기술이지만 제각각 발전해온 LiDAR와 Lidar. 최근에는 쌍방의 융합 기술도 나오기 시작하고 있다. 3.1의 ‘하야부사2’ 레이저 고도계 가격 절감과 채굴 현장에서의 작업 환경 계측 시 먼지 제거, 운저고도계 등이 사례로 다뤄졌다. 앞으로 기술 교류는 더욱 견고해질 것이며 경계도 사라지게 될 것이다.

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