[광학] 레이저(Laser)와 라이다(LiDAR) 기술의 발전

 

광학은 매우 다양하고 넓은 분야에서 방대한 내용으로 다루어지면서 흥미로운 연구 주제가 많다. 그중에서도 주목받고 있는 분야들에 관해 이야기 해보자면 비선형 광학(Nonlinear Optics), 다른 포스팅에서 다루었던 광학에서 양자 얽힘과 양자 정보 기술, 초고해상도를 가지는 이미지 처리 기술과 그에 대한 응용, 또한 오늘 다룰 레이저 기술에서 혁신을 가져온 메타 물질과 인공 광학 물질과 레이저 및 라이다 기술, 그리고 마지막으로 생체 조직과의 상호작용으로 생체의학의 연구에 크게 기여하고 있는 광학을 이용한 생체의학 이미지 처리 등이 있다. 이처럼 광학은 매우 광활한 분야에서 연구되고 이용 및 응용되고 있는데, 오늘은 이 중에서도 레이저 및 라이다 기술에 대해서 포스팅해 보겠다. 아래 링크는 이전에 작성한 양자 얽힘과 양자 정보 기술에 대한 게시물이다.

 레이저와 라이다 기술은 빛을 사용하여 "정밀한 거리"를 측정하고, 관측하고자 하는 물체의 위치를 파악해 내는 기술로 주로 자율 주행, 원격 탐사, 의료 그리고 환경 모니터링까지 매우 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히 레이저가 발명된 이후, 라이다 기술이 동시에 빠르게 발전하게 되면서 해당 연구와 응용 범위 그리고 성능까지 급격히 향상할 수 있는 계기가 되었다. 먼저 레이저는 Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation의 초성을 딴 약자로, 일반 태양 빛이나 백열등과 같은 광원과는 다르게 "특정 파장"의 빛을 증폭하고, 공진 구조를 거쳐 특정 방향으로 발산시키는 기술을 말한다. 레이저는 잠시 언급했듯 양자 역학적인 원리에 기반하여 만들어지는데, 특정 파장으로 조절된 레이저 빛은 매우 높은 에너지가 집약되고, 집중적으로 에너지를 전달할 수 있다는 점에서 일반 빛과 크게 구분된다. 1960년 레이저가 처음 발명된 이후 오늘날까지 고출력 레이저, 펨토초 레이저 그리고 레이저 냉각과 같은 고도로 발전한 레이저 기술들은 다양한 산업 분야에 걸쳐서 오늘날 필수적인 기술로 자리 잡고 있다.

 라이다는 Light Detection and Ranging의 초성을 딴 약자로, 앞에서 언급한 레이저의 펄스를 이용하여 특정 물체와의 거리를 측정하는 "원격 탐사 기술"이라고 이해하면 된다. 이러한 라이다 시스템은 주로 레이저 송신기나 수신기 혹은 타이밍 장치로 구성되어 있는데, 레이저 빔(beam)을 목표로 하는 목표물에 발사하고, 발사된 빔이 목표물에 도달한 후 반사되어 돌아오는 시간(timed pulse)을 계산하여 원하는 목표물까지의 거리, 형태 그리고 위치까지 파악할 수 있는 기술이다. 이는 시간과 위치를 높은 정확도로 계산함으로써, 고해상도의 3D 지도를 생성할 수도 있다. 라이다 기술에서 사용되는 광원은 주로 적외선이나 가시광선 파장 대역을 이용하며, 거리와 목표물의 성질에 따라서 적절한 파장을 선택적으로 사용하기도 한다. 라이다 기술이 처음으로 이용되었을 시기에는 주로 항공기나 위성을 이용한 지형 조사에 이용되었는데, 최근의 기술은 주로 소형화, 비용 절감이 가능해지면서 라이다 기술은 다양한 이동형 장치에 탑재할 수 있다는 장점이 두드러지면서 오늘날 주목받고 있는 자율주행, 드론, 그리고 로봇 내부의 핵심 센서로 자리 잡게 되었다. 조금 더 자세히 설명해 보자면, 먼저 초기 라이다는 무게가 무겁고, 비용이 많이 든다는 단점이 있었다.

그러나 반도체 기반의 MEMS 라이다가 개발됨을 기점으로 하여 소형화와 경량화가 가능해진 것이다. 이에 따라 라이다는 자동차, 로봇, 그리고 드론 등에 쉽게 장착할 수 있는 형태로 개발되어 많은 분야에 적용되고 있다. 또한 고성능의 라이다는 수백, 수천만 개의 포인트 클라우드(point cloud)를 생성하여 고정밀의 3D 지도를 만들어낼 수 있다. 이러한 3D 지도는 자율주행에 적용되는데, 자율주행 차량이 주변의 환경을 인식 및 파악하고, 장애물을 피하는 데 필수적인 기술로 사용되고 있다. 최신 라이다 기술은 긴 범위를 감지 및 탐지하고, 높은 정확도에 따라 목표로 하는 목표물을 인식할 수 있다. 이러한 범위와 정확도의 향상은 자율주행, 군사용 드론 및 스마트 시티에 적용되는 보안 시스템 등에 필수적으로 적용된다. 라이다의 주요 응용 분야에 대해 좀 더 자세하게 설명해 보자면, 먼저 라이다는 자율주행 차량이 주변의 환경을 3D로 스캔 및 파악하고, 도로 위의 장애물이나 다른 차량을 실시간으로 탐지한다.

이와 동시에 정확한 거리와 위치 데이터를 바탕으로 자율주행 기술이 경로 계획을 세우고 안전한 운행을 돕는 것이다. 드론에 장착되는 라이다는 주로 기후 모니터링이나 산림 관리와 같은 농업 기술, 혹은 건설 등에서 사용되고 있는데, 이는 지형과 물체의 고도 데이터를 수집하는 데 이용된다. 또한, 구조물의 손상 여부를 면밀하게 감지할 수 있기 때문에 유지보수 작업에도 활용되고 있다. 또 라이다를 이용해 도시의 고해상도 3D 지도를 제작할 수 있는데, 이는 건축 설계와 도로와 기반 시설 관리 또 도시 계획에 활용되고 있기도 하다. 마지막으로 라이다는 기후 연구나 해양학, 또 산림 관리 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 대기 중에 포함된 오염 물질의 농도, 혹은 식물의 밀도와 생장 상태를 라이다 기술을 통해 측정할 수 있기 때문에 환경 변화 모니터링에 아주 유용하게 사용되고 있다고 한다.

 그러나 이러한 라이다 기술도 단점이 존재하는데, 대표적으로 언급되는 문제점은 바로 라이다가 날씨의 영향을 받기 쉽다는 점이다. 또 비용이 초기에 비해 절감된 것은 사실이나, 여전히 비용이 높은 편이다. 고밀도의 포인트 클라우드 데이터는 처리하는 데 많은 컴퓨팅 자원이 필요한 것도 단점으로 언급되는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 라이다와 카메라 그리고 레이더 등의 다른 센서와 융합하는 센서 퓨전을 활용하는 방식이 연구되고 있다고 한다. 또한 인공지능과 머신러닝 기술을 이용하여 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 해석하는 기술도 개발되고 있다.

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