완전 자율주행차 시대가 다가오면서 라이다(LiDAR)와 레이더(Radar)의 경쟁은 자율주행 기술의 미래를 결정짓고 있습니다. 두 기술 모두 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)에 필수적이지만, 각각 고유한 강점과 한계를 가지고 있습니다.
MarketsandMarkets 보고서에 따르면 글로벌 자동차 라이다 시장은 2024년 11억 9천만 달러에서 2030년 95억 9천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 고해상도 3D 매핑 수요에 힘입어 연평균 성장률(CAGR) 41.6%를 기록하고 있습니다. 반면 자동차 레이더 시장은 2024년 66억 달러에서 2030년 336억 달러로 확대될 전망이며, 저렴한 비용과 우수한 기상 적응력 덕분에 CAGR 31.1%를 기록하고 있습니다.
이 글에서는 라이다와 레이더의 작동 원리를 살펴보고, 장점과 한계를 비교하며, 자율주행차에서의 실제 활용 사례를 탐구하고 있습니다. 한 기술이 다른 기술을 앞설 수 있을지, 아니면 미래의 자율주행차가 두 기술의 결합에 의존하게 될지 살펴보고 있습니다. 지금 바로 라이다 vs 레이더 자율주행차 경쟁을 확인하고 있습니다.
더 알아보기: 자율주행차 트렌드와 미래 전망
| 특징 | 라이다 | 레이더 |
| 작동 원리 | 레이저 빔(빛)을 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정합니다. | 전파를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정합니다. |
| 파동 유형 | 레이저(빛 파동) | 전파 |
| 파장 | 짧음 (나노미터 단위) | 김 (센티미터 ~ 미터 단위) |
| 해상도 능력 | 높음 | 낮음 |
| 탐지 거리 | 짧음 ~ 중간 | 김 |
| 정확도 | 높음 | 낮음 |
| 기상 조건 영향 | 폭우, 안개, 눈에 영향을 받습니다. | 기상 조건에 덜 영향을 받습니다. |
| 비용 | 높음 | 낮음 |
| 데이터 출력 | 고밀도 3D 포인트 클라우드 | 거리, 속도, 방향 정보 |
| 자율주행차 활용 | 객체 탐지, 지도 작성, 위치 추정, 보행자 탐지 | 장거리 객체 탐지, 어댑티브 크루즈 컨트롤, 사각지대 모니터링 |
라이다란 무엇입니까?
라이다 작동 원리
LiDAR는 ‘빛 탐지 및 거리 측정(라이트 디텍션 앤드 레인징)’의 약자로, 레이저 펄스를 이용해 물체까지의 거리를 측정하는 원격 탐지 기술입니다. 레이저 펄스를 방출하고 반사된 빛이 돌아오는 시간을 측정하여 그 정보를 바탕으로 물체까지의 거리를 계산합니다. 이러한 방식을 비행 시간(Time-of-Flight) 측정이라고 합니다.
레이저 펄스를 빠르게 주위 환경에 스캔함으로써, LiDAR는 주변 환경의 3차원 지도를 생성하고 물체의 형태, 크기, 위치에 대한 매우 정밀한 정보를 제공합니다.
라이다란 무엇입니까?
자율주행차에서 사용되는 대표적인 라이다 유형
1.기계식 라이다 (Mechanical LiDAR) 자율주행에 가장 먼저 사용된 라이다 형태로, 회전하는 거울과 레이저를 이용해 360도 시야를 제공합니다. 하지만 크고 무거워 다른 유형에 비해 데이터 수집 속도가 느린 경향이 있습니다.
2.솔리드 스테이트 라이다 (Solid-state LiDAR) 움직이는 부품 대신 전자식 스캐닝(광위상 배열 또는 마이크로 미러)을 사용하여 내구성이 높고 비용이 저렴합니다. 다양한 구현 방식이 있으며 대표적으로 다음과 같습니다:
- MEMS 라이다 (Microelectromechanical Systems LiDAR): 전기 신호로 정밀하게 움직이는 작은 거울을 사용해 레이저 빔을 조정합니다.
- 플래시 라이다 (Flash LiDAR): 카메라 플래시처럼 단일 레이저 펄스로 전체 장면을 비추고, 고감도 센서 배열로 반사광을 포착합니다. 즉각적인 3D 이미징이 가능하지만 거리와 해상도에 제한이 있을 수 있습니다.
- FMCW 라이다 (Frequency-Modulated Continuous Wave LiDAR): 주파수가 시간에 따라 변조되는 연속 레이저 빔을 송출합니다. 송출된 빛과 수신된 빛의 주파수 차이를 분석하여 물체까지의 거리를 계산합니다.
레이더란 무엇입니까?
레이더 작동 원리
레이더(Radar, 전파 탐지 및 거리 측정)는 빛 대신 전파를 사용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정하는 또 다른 센싱 기술입니다.
레이더 시스템은 전파 신호를 방출하고, 이 신호가 경로상의 물체에 부딪혀 반사되면 센서가 이를 수신합니다. 이러한 데이터를 통해 물체까지의 거리, 속도, 방향을 계산할 수 있으며, 나아가 물체의 미래 이동 및 궤적을 예측하는 데 활용됩니다.
라이다와 달리, 레이더는 악천후의 영향을 덜 받는 장점이 있습니다.
레이더란 무엇입니까?
자율주행차에서 사용되는 대표적인 레이더 유형
- 임펄스 레이더 (Impulse RADAR) 짧은 전파 펄스를 발사하고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 물체까지의 거리를 계산합니다. 구현이 비교적 간단하지만 신호 간섭에 취약할 수 있습니다.
- FMCW 레이더 (Frequency-Modulated Continuous Wave RADAR) 자동차 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 레이더 유형입니다. 시간에 따라 주파수가 변조된 연속 신호를 송출하며, 송출 신호와 수신 신호의 주파수 차이를 분석해 물체의 거리와 상대 속도를 동시에 측정합니다.
- 4D 이미징 레이더 (4D Imaging RADAR) 기존 레이더보다 발전된 형태로, 거리·속도·각도 정보뿐만 아니라 고도 데이터까지 제공합니다. 다중 안테나와 정교한 신호 처리 기술을 활용해 더욱 포괄적인 4D 환경 이미지를 생성하며, 추적 및 탐지 성능을 향상시킵니다. 악천후와 복잡한 환경에서도 인식 능력을 강화하기 때문에 자율주행차에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다.
라이다와 레이더의 주요 차이점
라이다와 레이더는 자율주행에서 핵심적인 센싱 기술이지만, 서로 다른 특성을 가지고 있어 용도에 따라 적합성이 달라집니다. 아래 측면에서 라이다 vs 레이더의 차이점을 비교합니다.
라이다와 레이더의 주요 차이점
파장
가장 큰 차이는 사용하는 전자기파 종류에 있습니다.
라이다는 주로 근적외선 또는 가시광선 영역(나노미터 단위 파장)의 빛을 사용합니다. 이러한 짧은 파장은 매우 정밀한 측정과 세밀한 객체 인식을 가능하게 합니다.
반면 레이더(Radar)는 전파(밀리미터~미터 단위 파장)를 사용합니다. 긴 파장은 대기 간섭에 덜 민감하지만, 해상도가 낮아지는 단점이 있습니다.
해상도 성능
라이다는 짧은 파장의 빛을 사용하기 때문에 환경의 정밀한 3차원 포인트 클라우드를 생성하여 더 높은 해상도를 달성할 수 있습니다. 라이다는 물체의 형태와 크기를 매우 정확하게 탐지할 수 있습니다.
레이더는 물체를 탐지하고 거리를 측정하는 데 매우 효과적이지만, 세밀한 부분을 포착하는 데는 어려움이 있습니다. 해상도가 낮기 때문에 라이다만큼 정밀하게 물체를 분류하기는 어렵습니다.
탐지 거리
최신 라이다 시스템은 최대 200미터까지 물체를 탐지할 수 있는 반면, 레이더는 전파를 사용하여 250미터 이상 떨어진 물체를 탐지할 수 있습니다. 이러한 긴 탐지 거리는 고속도로 주행 상황에서 유용하며, 자율주행 차량이 먼 장애물에 충분히 대응할 시간을 제공합니다.
하지만 탐지 거리는 유일한 요소가 아니며, 해당 범위 내에서 수신되는 데이터의 품질 또한 동일하게 중요합니다. 즉, 레이더 시스템이 긴 탐지 거리를 가지고 있더라도 수신 데이터의 품질이 낮으면 목표를 정확하게 탐지하고 추적할 수 없습니다.
기상 조건
레이더는 빛을 사용하는 라이다와 달리 전파를 사용하기 때문에 악천후의 영향을 훨씬 덜 받는다는 장점이 있습니다.
라이다의 성능은 폭우, 안개, 눈, 먼지와 같은 대기 교란에 크게 영향을 받습니다. 이러한 조건은 라이다가 사용하는 레이저 빔을 산란시키거나 흡수하여 성능을 저하시킬 수 있습니다.
반면, 레이더는 더 긴 파장의 전파를 활용합니다. 이 전파는 안개와 약한 비를 비교적 쉽게 관통할 수 있어, 라이다의 성능이 약화되는 상황에서도 레이더는 기능을 유지할 수 있습니다.
데이터 출력
라이다(LiDAR)는 주변 환경을 표현하기 위해 고밀도 3D 포인트 클라우드 형태의 방대한 데이터를 생성합니다. 반면 레이더(Radar)는 거리, 속도, 방향 정보를 제공하며, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같은 기능에 활용됩니다.
이러한 데이터 특성의 차이는 자율주행차의 시스템 아키텍처와 처리 요구사항에 직접적인 영향을 줍니다.
비용
과거에는 라이다 시스템이 레이더 시스템보다 훨씬 더 비쌌습니다.
이 높은 비용은 자율주행 차량에서 라이다의 광범위한 도입을 가로막는 주요 장벽이었습니다.
하지만 제조 및 기술 발전으로 인해 라이다의 비용은 점차 낮아지고 있습니다. 여전히 일반적으로 레이더보다 비싸지만, 가격 격차는 점점 줄어들고 있습니다.
레이더는 특히 고해상도가 핵심 요소가 아닌 응용 분야에서 더 비용 효율적인 해결책으로 남아 있습니다.
자율주행 차량에서는 라이다와 레이더가 종종 센서 융합 시스템에서 함께 사용됩니다. 이러한 조합은 자율주행 시스템의 전반적인 안전성과 신뢰성을 향상시키며, 자율주행 기술 경쟁의 발전을 가속화하는 데 기여합니다.
자율주행에서 라이다와 레이더의 실제 활용
자율주행차에서 라이다 활용
라이다는 주변 환경의 고해상도 3D 지도를 제공하여 자율주행차 인식에 중요한 역할을 합니다. 정밀한 거리 측정과 고해상도 포인트 클라우드를 통해 다음과 같은 기능을 지원합니다:
장애물 탐지: 장애물과 차량을 추적하여 안전 거리를 유지합니다.
도로 표지판 인식: 도로 표지판, 신호등, 도로 표시를 식별합니다.
교통 분석: 실제 교통 상황을 분석합니다.
차선 인식: 도로 차선을 정밀하게 탐지합니다.
위험 분석: 실시간으로 위험 요소를 인식합니다.
또한 라이다는 정밀 위치 추정 기능에 기여하여 차량이 지도화된 환경 내에서 정확한 위치를 파악할 수 있도록 합니다.
자율주행차에서 레이더 활용
레이더는 특히 악천후 상황에서 장거리 객체 탐지에 사용됩니다. 거리와 상대 속도를 정밀하게 측정할 수 있어 다음과 같은 핵심 기능에 필수적입니다:
- 어댑티브 크루즈 컨트롤
- 충돌 회피
- 사각지대 모니터링
- 긴급 제동
레이더는 라이다보다 해상도는 낮지만, 열악한 환경에서도 안정적인 성능을 발휘하여 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)에 신뢰할 수 있는 데이터를 제공합니다.
라이다에 필요한 데이터 라벨링 유형
라이다는 3D 포인트 클라우드를 생성하여 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)가 도로에서 안전한 예측과 결정을 내릴 수 있도록 시각적 데이터 환경을 구축합니다. 따라서 고품질 데이터셋이 필수적입니다.
라이다에 필요한 데이터 라벨링 유형
라이다에 필요한 대표적인 데이터 라벨링 유형
- 3D 바운딩 박스
- 시맨틱 세그멘테이션
- 인스턴스 세그멘테이션
- 포인트 레벨 어노테이션
- 궤적 어노테이션
더 알아보기:LiDAR 데이터 라벨링: 현재 분석 및 시장 동향
각 어노테이션 유형은 프로젝트별로 다른 요구사항을 충족하며, 대규모 프로젝트와 수년에 걸친 장기 일정에 기여합니다.
가장 적합하고 효과적인 어노테이션 프로젝트를 선택하기 위해 라이다(LiDAR) 공급업체는 계약을 체결하기 전에 신중한 조사가 필요합니다.
자동차 업계 리더가 더 자세한 정보를 원한다면, 자동차 산업 데이터 어노테이션 프로젝트를 9년 이상 수행한 전문가의 조언을 받아보시기 바랍니다.
더 알아보기: 자동차 산업에서 데이터 라벨링의 중요한 역할에 대한 알아보기
자율주행차 경쟁에서 라이다와 레이더에 대한 자주 묻는 질문
1. 라이다와 레이더 중 어느 것이 더 좋습니까?
ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)에서 라이다와 레이더는 각각 다른 강점을 가지고 있으며, 차량 안전 요구에 맞게 활용됩니다.
라이다: 레이저 빔을 사용하여 빛이 반사되어 돌아오는 시간을 기반으로 거리를 측정합니다. 고해상도·고정확도 데이터를 제공하여 정밀한 객체 탐지, 지도 작성, 위치 추정, 보행자 인식에 적합합니다. 짧은 파장을 사용해 세밀한 정보를 포착하고 고밀도 3D 포인트 클라우드를 생성합니다. 그러나 비·안개·눈 등 악천후에서는 성능이 저하될 수 있으며 비용이 더 높습니다.
레이더: 전파를 사용하여 물체를 탐지하고 반사 시간을 측정합니다. 해상도는 낮지만 긴 파장을 사용해 장거리 탐지가 가능하며, 악천후에서도 안정적으로 작동합니다. 어댑티브 크루즈 컨트롤, 사각지대 모니터링, 장거리 안전 기능에 널리 활용됩니다. 비용이 라이다보다 저렴하지만 데이터는 거리·속도·방향 중심으로 세밀함은 부족합니다.
결론적으로, ADAS의 특정 요구사항에 따라 선택이 달라지며, 많은 자동차 제조업체는 라이다와 레이더를 결합한 센서 융합 방식을 채택해 성능·거리·비용을 균형 있게 맞추고 있습니다.
2. 라이다 비용은 앞으로 더 저렴해집니까?
네, 라이다 비용은 앞으로 감소할 가능성이 큽니다. 주요 요인은 다음과 같습니다:
- 솔리드 스테이트 라이다 개발: 기계식 라이다보다 대량 생산 시 훨씬 저렴합니다.
- 생산량 증가: 자율주행차 수요 증가로 대량 생산이 가능해집니다.
- 경쟁 시장: 다수의 라이다 기업 경쟁으로 가격 인하가 촉진됩니다.
3. 자율주행차가 라이다 또는 레이더 한 가지 기술만 의존할 수 있습니까?
아닙니다. 자율주행은 한 가지 기술만으로는 안전하지 않습니다. 각 기술은 다른 기능을 제공하기 때문에 단일 센서에 의존하는 것은 위험합니다. 자율주행차는 라이다의 고해상도 데이터와 레이더의 악천후 대응 능력을 결합한 센서 융합(sensor fusion) 방식을 사용하여 인식 시스템의 안전성과 신뢰성을 높입니다.
4. 라이다 기술의 한계는 무엇입니까?
라이다는 해상도와 정확도가 높지만, 악천후·강한 반사 표면·저반사 물체에서 성능이 저하됩니다. 또한 고성능 라이다 시스템은 비용이 비쌉니다.
5. 레이더 기술의 한계는 무엇입니까?
레이더는 라이다에 비해 해상도가 낮아 환경의 세밀한 지도를 작성하기 어렵습니다. 또한 다중 경로 반사(multipath reflections)로 인해 신호가 여러 표면에서 반사되면 오차가 발생할 수 있으며, 정지된 물체 탐지에도 한계가 있습니다(도플러 효과 기반 탐지).
6. 자율주행에서 라이다와 레이더 기술의 미래 트렌드는 무엇입니까?
라이다의 미래는 더 저렴하고, 고체화(Solid-state)된 시스템으로 발전하며, 더 높은 해상도와 극한 기상 조건에서도 향상된 성능을 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 레이더의 미래는 더 높은 해상도의 4D 이미징 레이더와 고급 신호 처리 기술을 통해 물체 분류 성능을 개선하고 오탐(false positives)을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다.
두 기술 모두 인식 능력의 지속적인 발전이 예상되며, 이는 자율주행 차량 경쟁을 가속화하는 데 기여할 것입니다.
자율주행차를 위한 강력한 동맹: 라이다와 레이더
라이다와 레이더는 완전한 자율주행을 향한 여정에서 각각 고유한 강점과 약점을 가지고 있습니다. 테슬라와 같은 일부 기업은 카메라 및 레이더 기반 시스템을 우선시하는 반면, 웨이모)와 같은 기업은 라이다의 정밀성을 활용합니다.
그러나 자율주행의 미래는 어느 한 기술이 다른 기술을 대체하는 것이 아니라, 하이브리드 접근 방식에 달려 있습니다. 라이다와 레이더의 강점을 결합하면 보다 포괄적인 인식 시스템을 구축할 수 있으며, 이는 더 안전하고 효율적인 자율주행을 가능하게 합니다.
무엇보다도, 이러한 고품질 라이다 및 레이더 솔루션 개발은 정확하고 고품질의 데이터 어노테이션에 크게 의존합니다. 이 과정은 AI 모델이 센서 데이터를 정확하게 해석하고 올바른 주행 결정을 내릴 수 있도록 훈련하는 데 필수적입니다.
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