한화시스템, 자율차 부품 생산 추진

황정환 기자

입력2021.09.15 17:26 수정2021.09.16 01:37 지면A15

한화시스템이 자동차 전장 부품 시장에 진출한다. ‘자율주행차의 눈’으로 불리는 나이트비전에 들어가는 차량용 반도체 생산에 나선다.

한화시스템은 15일 서울 장교동 한화빌딩에서 차량용 센서 업체 트루윈과 자동차 전장 부품 생산을 위한 합작투자계약(JVA) 체결식을 열었다고 이날 밝혔다. 합작법인 자본금은 360억원 규모로, 지분은 한화시스템과 트루윈이 51 대 49 비율로 확보한다.

두 회사는 연내 합작법인 설립을 마무리하고 본격적인 제품 개발에 나설 계획이다. 개발 대상은 적외선(IR)센서와 전장센서 등 미세전자기계시스템(MEMS) 차량용 반도체 제품이다. 상대 차량을 식별하기 위한 핵심 부품으로, 2023년 양산이 목표다.

MEMS는 반도체 제조 공정을 응용해 마이크로미터(㎛·1㎛는 100만분의 1m) 크기 초미세 기계부품과 전자회로를 실리콘 기판 위에 집적하는 기술이다. 한화시스템은 대전 유성구에 있는 트루윈 사업장 용지 내에 MEMS 반도체 전용설비(팹)를 구축할 계획이다.

윤석은 한화시스템 미래기술사업부장은 “자율주행차, 수소 전기차 시장이 폭발적으로 성장할 ‘차세대 전장산업’의 태동기를 대비할 것”이라며 “적외선센서 가격을 낮춰 차량용 나이트비전은 물론 스마트폰에도 적용할 수 있도록 해 새로운 시장을 창출하겠다”고 말했다.

황정환 기자 jung@hankyung.com

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[과학과 놀자] 반사돼 돌아오는 빛을 X·Y·Z축 좌표로 인식하는 라이다…자율주행 도로 등 3차원 디지털 세계 구축에 활용

무인주행 자동차의 눈인 '컴퓨터 비전'은 도로 주변에 있는 모든 것을 3차원 데이터로 본다. 이런 첨단 자동차는 정확한 3차원 데이터를 얻기 위해 어떤 기술을 사용할까? 라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging)는 레이저 빛을 물체에 쏘아 반사해 돌아오는 시간으로 정확한 거리와 위치를 측정하는 기술이다. 라이다는 무인자율주행에 필요한 정밀 3차원 디지털 지도를 만들기도 하고, 정밀한 건물 공사에 사용되기도 한다. 최근에는 디지털 트윈에 필요한 3차원 디지털 모형을 만들 때 사용돼 응용 분야가 많아지고 있다. 라이다와 인공지능 기술을 통해 인식하는 3차원 세계라이다는 1961년 레이저가 발명된 직후 개발됐다. 초기 라이다는 대기 측정과 우주 행성 측량 분야에서 사용됐다. 라이다가 사용하는 원리는 물체에 반사된 빛이 되돌아오는 시간을 측정하면 정확한 거리를 얻을 수 있다는 데 있다. 이 아이디어는 1930년 과학자 에드워드 허친슨 신지(Edward Hutchinson Synge)가 탐조등을 사용해 대기 밀도를 조사하기 위한 목적으로 제안했다. 이 연구는 빛을 이용한 원격 측량의 효시가 됐다. 이후, 라이다는 지리 공간, 건설, 광업, 농업과 같이 원격 측량이 필요한 곳에 활용되기 시작했다. 지금은 아이폰(iPhone)에도 라이다가 포함돼 있을 만큼 많은 사람이 사용하고 있다.라이다는 대상물 표면에 빛을 반사해 되돌아온 시간을 거리로 계산한 후, 이 거리를 3차원 좌표들로 변환한다. 3차원 좌표는 3차원 공간에서 X, Y, Z좌표인 포인트(point)로 구성된다. 라이다는 이 포인트의 집합인 포인트 클라우드(cloud)를 짧은 시간에 만들어낼 수 있다. 이 과정을 3차원 스캐닝(scanning)이라고 한다. 라이다는 보통 몇 미터에서 수 킬로미터 범위까지 대상물을 스캐닝할 수 있고, 카메라로 대상물을 측정한 것보다 높은 데이터 정밀도를 가진다.라이다는 부착된 카메라에서 얻은 이미지를 측정한 포인트 클라우드에 투영해 정밀하고 실감있는 3차원 디지털 모델을 생성한다. 이런 기술적 특징으로 인해, 대중적 관심이 높은 메타버스(metaverse)나 디지털 트윈에 실제 3차원 세상을 만들고자 할 때도 이런 기술을 사용한다.라이다는 정밀한 3차원 포인트 클라우드 데이터를 얻는 데 효과적이지만, 이 데이터에서 무엇이 건물이고 도로인지, 무엇이 사람이고 자전거인지 알지 못한다. 3차원 데이터에서 사물을 구분할 수 있다면 이를 이용해 장애물을 정확히 피해 다니는 무인자율자동차, 배송로봇, 드론 등을 개발할 수 있을 것이다. 처음 라이다 기술이 사용될 때는 데이터에서 사물을 구분하는 일을 사람이 눈으로 확인하면서 수작업했다. 하지만 최근에는 사물을 구분하는 작업을 컴퓨터가 알아서 한다.인공지능 기술을 잘 이용하면 우리는 컴퓨터가 3차원 데이터에서 사물을 구분하는 방법을 가르칠 수 있다. 딥러닝(deep learning)으로 알려진 인공지능 기술은 학습용 데이터를 미리 준비해 놓고, 데이터에 무슨 사물이 포함돼 있는지 컴퓨터에 학습시킨다. 학습된 모델을 이용하면 주어진 데이터에 무슨 사물이 어느 위치에 있는지 알 수 있다. 메타버스 등 다양한 분야에서 활용3차원 데이터를 많이 확보할수록, 학습 모델을 만들기 쉬워지고 이를 다양한 목적으로 사용할 수 있다. 미국 국립표준기술연구소(NIST: National Institute of Standards and Technology)는 2018년 도시를 3차원 디지털화하는 포인트 클라우드 시티(city) 프로젝트를 시작했다. 여기서 얻은 데이터는 디지털 도시 지도 구축, 재난재해 모니터링, 로봇 기반 배송 등에 활용된다. 우리나라는 2022년까지 전국 일반국도 정밀도로지도를 구축하기로 했는데, 이는 자율주행에 필요한 데이터를 얻기 위한 목적이다.앞으로는 3차원 데이터를 사용하는 곳이 더욱 많아질 것이다. 이미 10대들은 3차원 디지털 세계에 익숙하다. 젊은이들은 메타버스를 어려운 개념으로 이해하는 것이 아니라 3차원 디지털 세계 속에서 콘텐츠를 즐기고 소통하기를 좋아한다. 스마트폰에 포함된 라이다는 3차원 데이터를 손쉽게 만드는 기폭제가 될 것이다. 영화 ‘메트릭스(The Matrix)’처럼 실감있는 3차원 디지털 세계는 먼 미래가 아닐 수 있다. 라이다는 정밀하고 실감있는 3차원 디지털 세계를 만드는 데 큰 역할을 할 것이다. √ 기억해주세요라이다는 대상물 표면에 빛을 반사해 되돌아온 시간을 거리로 계산한 후, 이 거리를 3차원 좌표들로 변환한다. 3차원 좌표는 3차원 공간에서 X, Y, Z좌표인 포인트(point)로 구성된다. 라이다는 이 포인트의 집합인 포인트 클라우드(cloud)를 짧은 시간에 만들어낼 수 있다. 인공지능 기술을 잘 이용하면 우리는 인간처럼 컴퓨터가 3차원 데이터에서 사물을 구분하는 방법을 가르칠 수 있다.