이번 글에서는 라이다 시스템 설계에서 주요 고려사항 중 하나인 비용에 대한 점과 향후 도전과제에 대해 알아본다.
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☞ 오토모티브 라이다(LiDAR) 기술을 둘러싼 파장 대논쟁 ①
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라이다 시스템에 적용된 기술 및 다양한 파장을 사용하는 경우에 대한 함의점과 더불어, 비용 또한 중요한 논의 대상이다. 앞서 말했듯 NIR 라이다에 사용되는 센서는 반도체의 최저 비용을 가능케 하는 CMOS 실리콘 파운드리의 공정에서 나온다.
또한, 이러한 센서는 현재 파운드리에서 쉽게 사용할 수 있는 적층 다이(stacked die) 기술을 사용해 센서와 CMOS 판독 논리를 하나의 칩으로 통합시킬 수 있으므로 신호 체인(signal chain)을 더욱 줄이고 비용을 절감시킨다.
반대로 SWIR 센서는 고비용의 InGaAs와 같은 III/V 반도체 파운드리와 저비용의 SWIR 센서를 판독 논리와 더 쉽게 통합하는 새로운 하이브리드 실리콘-게르마늄(Ge-Si) 기술을 사용한다.
기술적 성숙단계에 도달하더라도 비용이 기존 CMOS 실리콘 대비 5배 이상 높을 것으로 추정된다.
레이저 측면에서는 NIR 시스템의 레이저 칩을 만드는 데 사용되는 GaAs 웨이퍼와 SWIR 시스템의 레이저 칩을 만드는 InGaAs 웨이퍼의 크기 차이가 다시 비용 격차(cost disparity)로 이어지며, NIR 시스템이 훨씬 더 쉽게 이용할 수 있는 공급업체 기반을 갖춘 VCSEL을 사용할 수 있다는 점도 더욱 낮은 가격 통합에 기여한다.
위의 요소들을 종합해 IHS마킷(IHS Markit)이 분석한 결과에 따르면, 센서나 레이저 등의 구성요소가 같을 때 SWIR 시스템의 비용은 NIR 시스템 대비 10배에서 100배 정도 더 높다.
NIR 시스템의 센서와 레이저를 합친 평균 부품 비용은 2019년 채널당 4~20달러에서 2025년까지 2~10달러로 감소할 것으로 추산됐다. 이에 반해 SWIR 시스템의 평균 부품 비용은 2019년 채널당 275달러로, 2025년까지 채널당 155달러로 감소할 것으로 예측됐다.
이러한 비용 차이는 단일 포인트 채널의 수직 배열이 여전히 필요하기 때문에 1D 스캔 방식을 사용하더라도 라이다 시스템이 여러 채널로 구성된다는 점을 고려하면 엄청난 것이다.
라이다 시장의 상황 역시 SWIR 기반 시스템에 유리하지 않다. 자율주행 시장은 5년 전 시장에서 기대했던 만큼 빠르게 도약하지 못했고, 라이다가 필수인 레벨4와 레벨5급 자율주행 시스템이 광범위하게 보급되려면 수년이나 남았다.
한편, 라이다를 활용하는 산업·로보틱스 시장은 비용에 대해 더욱 민감해진 반면 SWIR 시스템의 초고성능을 필요로 하지 않아 이러한 제조업체들은 생산량을 늘려 부품 비용을 낮출 방법이 없다.
즉, 생산량이 상승해야 비용이 낮아짐에도 불구하고, 생산량 증대를 위해서는 낮은 비용이 필요한 상황인 것이다. 이는 “닭이 먼저인가 달걀이 먼저인가”와 같은 문제이다.
라이다 기술 및 NIR 시스템과 SWIR 시스템 간의 차이점을 자세히 살펴본 결과, 오늘날 라이다 시스템 대부분이 NIR 파장을 사용하는 이유는 분명해졌다.
미래 전망을 완전히 확신할 수는 없지만 생태계 공급업체의 비용과 가용성은 핵심 요소이고, CMOS 실리콘의 기술 이점과 규모의 경제로 인해 NIR 기반 시스템의 비용은 항상 더 낮을 것이 분명하다.
또한, SWIR은 보다 먼 거리의 측정을 위한 라이다 시스템을 지원하긴 하지만 NIR 기반 라이다는 시장에서 기대하는 차량 장거리 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 첨단 ADAS와 자율주행에서 필요한 중단거리 구성에서도 탁월한 성능을 보인다.
오늘날 자동차 시장에서 NIR 기반 라이다가 대량생산되는 상황은 이 기술이 상용화되고 입증된 것임을 보여주지만, 그 기반이 강화되고 시장에서 승자와 패자가 가려지기까지는 여전히 시간이 걸릴 것이다.
20세기 초 자동차 산업에는 30개의 제조업체가 있었고 이후 10년간 거의 500개까지 늘어났지만 그 후 불과 몇 년 만에 제조업체의 대부분이 사라졌다. 올해 말이면 라이다 제조업체에서도 이와 유사한 변화가 생길 수 있을 것이다.
글: 바흐만 하지(Bahman Hadji) / 오토모티브 센싱사업부 디렉터 / 온세미
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