OEM 업체들이 순수 성능 지표 외에 고려해야 할 사항은 무엇일까요?
소개
2026년에는 자동차 산업에서 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템) 인지 아키텍처가 단일 센서 중심에서 다중 센서 융합 중심으로 전환될 것입니다. OEM 업체들은 인지 시스템을 설계할 때 성능, 비용, 생산 안정성, 기능 안전성, 그리고 모든 기상 조건에서의 신뢰성을 고려해야 합니다. 이러한 맥락에서 융합 우선 접근 방식은 대규모 L2/L2+ 시스템 및 고수준 자율 주행 기능에 적합한 전략으로 부상하고 있습니다. 특히 4D 영상 레이더는 카메라를 대체하는 것이 아니라, 인지 시스템의 안정성을 확보하고 모든 조건에서 중복성을 제공하는 데 매우 중요합니다.
레이더, 카메라 및 융합 기술을 기반으로 한 시스템 설계.
카메라 우선
카메라는 높은 해상도와 풍부한 의미론적 이해 능력을 바탕으로 차선 표시, 교통 표지판, 다양한 물체를 정확하게 인식할 수 있어 인지 과정에서 여전히 필수적인 요소입니다. 그러나 카메라는 조명 조건, 비, 안개, 눈, 가림 현상 등에 매우 민감합니다. 특히 저조도 환경이나 악천후에서는 깊이 추정이 불안정해집니다. 차선 유지 및 교통 표지판 인식과 같은 초기 L1/L2 기능은 카메라 중심 접근 방식에 크게 의존했지만, 운영 설계 영역(ODD)이 더욱 복잡해짐에 따라 카메라만을 이용한 시스템은 한계를 드러내고 있습니다.
레이더 우선
까다로운 환경에서 레이더는 뚜렷한 이점을 제공합니다. 레이더는 거리와 속도를 직접 측정할 뿐만 아니라, 4D 이미징 레이더는 고도 데이터를 통합하여 고해상도 포인트 클라우드를 생성함으로써 정확한 장거리 탐지 및 동적 객체 추적을 가능하게 합니다. 레이더는 비, 안개, 야간 또는 먼지가 많은 환경에서도 우수한 성능을 발휘합니다. 기존 레이더는 객체 분류 및 의미론적 이해 측면에서 한계가 있지만, 인공지능 알고리즘과 결합하면 자동 비상 제동(AEB), 적응형 크루즈 컨트롤(ACC), 저속 도심 주행과 같은 기능에 안정적인 지원을 제공할 수 있습니다.
융합 우선
최신 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)는 초기(특징 수준), 중간 수준, 후기(객체 수준) 단계 모두에서 심층적인 카메라-레이더 융합 기술에 점점 더 의존하고 있습니다. 카메라는 상세한 의미론적 및 외형적 정보를 제공하고, 레이더는 악조건에서도 안정성과 중복성을 보장합니다. 이러한 융합 접근 방식은 측면 오차를 줄이고 평균 정밀도(mAP)를 높여 전반적인 인식 정확도와 견고성을 향상시킵니다. 융합 우선 시스템은 360° 커버리지, 기능 안전성 및 확장성을 제공하며, 대량 생산되는 L2+ ADAS의 표준이 되었습니다. 하지만 ODD(객체-데이터 밀도) 제약으로 인해 단일 센서 접근 방식은 효율적인 확장이 어렵습니다.
대량 생산되는 ADAS에서 레이더 이중화가 표준이 된 이유는 무엇일까요?
레이더 이중화는 L2/L2+ 이상의 시스템에서 표준이 되었으며, 일반적으로 전방 장거리 레이더와 측면 또는 단거리 레이더(차량당 3~6개)를 결합합니다. 주요 동인은 다음과 같습니다.
기능 안전 및 중복성
Euro NCAP, GSR, NHTSA 및 ISO 26262 규정은 모두 단일 센서 고장에 대비하여 독립적인 센서 채널을 요구합니다. 레이더는 독립적인 감지 경로를 제공하여 검증 노력을 크게 줄이는 동시에 위급 상황에서 안전한 대체 시스템을 보장합니다.
모든 기상 조건 및 시나리오에서 뛰어난 내구성을 자랑합니다.
밀리미터파 레이더는 비, 안개, 눈, 저조도 환경을 투과하여 카메라와 라이다(LiDAR)가 제대로 작동하지 못하는 환경에서도 정확한 탐지 및 속도 추적을 가능하게 합니다. 연구에 따르면 레이더가 통합된 시스템은 악천후 조건에서 훨씬 더 높은 신뢰성을 보여줍니다.
비용 효율성 및 확장성
레이더 기술은 성숙 단계에 접어들었고 가격도 저렴하며(LiDAR보다 훨씬 저렴함), 이중화를 통해 시스템 신뢰성을 높이면서도 자재비용을 크게 증가시키지 않습니다. 이는 고속도로 주행 보조나 교통 체증 보조와 같은 레벨 2+ 기능에서 더 높은 수준의 자동화로의 발전을 용이하게 합니다.
시장 동향
2025~2026년까지 OEM 업체들은 인지 안정성 확보를 위한 핵심 요소로 레이더 이중화 기술을 널리 활용할 것입니다. 중국 정부의 2025년 MIIT 레벨2 ADAS 표준을 비롯한 관련 규정들이 이러한 추세를 가속화하고 있습니다.
비, 안개, 야간 및 가림 현상에서 4D 레이더의 공학적 가치
높이 차원을 추가하여 고해상도 포인트 클라우드를 생성하는 4D 이미징 레이더는 실제 ODD(Outdoor Detection and Detector)에 상당한 이점을 제공합니다. 밀리미터파 신호는 비, 안개 또는 눈으로 인한 광학적 간섭을 투과할 수 있어 카메라와 LiDAR가 자주 실패하는 환경에서도 안정적인 포인트 클라우드, 거리 및 속도 측정을 가능하게 합니다. 저조도 또는 야간 환경에서도 레이더 성능은 일관되게 유지되어 야간 시야 자동 긴급 제동(AEB)과 같은 기능을 구현할 수 있습니다. 또한 먼지나 앞 차량과 같은 부분적인 가림막을 투과하여 최대 200~300미터의 장거리 추적 및 물체 분리가 가능합니다. 이러한 기능 덕분에 4D 레이더는 안정적인 인식을 위해 필수적이며, AEB, 차선 변경 보조 및 도심 NOA(Noise Outreach Assistant) 기능을 구현하는 데 기여합니다.
투자수익률(ROI), 생산 안정성 및 장기 공급을 기반으로 한 레이더 선택
OEM 업체는 사양서 이상의 관점에서 레이더를 평가하고 전체 수명주기 가치에 초점을 맞춰야 합니다. 낮은 단위 비용과 중복성은 검증 및 사고 위험을 줄이는 동시에 L2+/L3 기능으로의 비용 효율적인 확장을 가능하게 합니다. 성숙한 공급망은 대량 생산과 현지 제조를 보장하여 공급 위험을 줄입니다. 4D 레이더 기술의 확장성과 다중 공급업체 전략은 공급망 불확실성을 완화하면서 미래의 고수준 자동화 기능을 보장합니다.
자주 묻는 질문
Q1: 레이더를 고속 자율 주행에 사용할 수 있습니까?
레이더 우선 접근 방식은 불충분합니다. 고속 주행 시나리오에서는 의미론적 정보와 신뢰성을 제공하기 위해 카메라와의 심층적인 융합이 필수적입니다. 레이더 우선 자동화는 저속 주행 시나리오, 복잡한 도심 환경 및 악천후 조건에 더 적합합니다.
Q2: 4D 레이더가 카메라를 완전히 대체할까요?
레이더는 거리, 속도 및 견고성 측면에서 우수하며, 카메라는 의미론적 및 분류 정보를 제공합니다. 합의된 접근 방식은 상호 보완적인 응용 프로그램을 사용하는 것입니다.
질문 3: 레이더 이중화로 인해 비용이 크게 증가합니까?
초기 비용은 약간 증가하지만, 컴퓨팅 요구량 감소, 검증 노력 감소, 사고 위험 감소로 인해 장기적인 투자 수익률이 높아집니다. 대량 생산 단계에서는 비용이 빠르게 희석됩니다.
Q4: 제조업체는 레이더 공급업체를 어떻게 선정해야 할까요?
생산 안정성, 장기 공급 보장, 기능 안전 인증(예: ASIL-B/D), 현지 지원, 4D 영상 촬영 기능 및 핵융합 아키텍처와의 호환성을 우선시해야 합니다.