라이다(LiDAR)란? 정의, 구성 요소, 작동 방식

라이다(LiDAR)란?

LiDAR는 수십 년 동안 다양한 산업에서 중요한 도구로 사용되어 왔습니다. LiDAR 기술은 1960년대 비행기에 장착되어 지형을 스캔하는 용도로 처음 사용되었으며, 1980년대 GPS(Global Positioning System)의 등장으로 3D 모델을 구축하는 데 활용되면서 그 중요성이 더욱 부각되었습니다. 오늘날 LiDAR 기술의 비용이 감소하고 데이터 활용 범위가 넓어지면서, AI와 머신러닝을 접목하여 다양한 혁신의 가능성을 열어가고 있습니다.

라이다(LiDAR)의 정의

LiDAR는 빛을 감지하고 거리를 측정하는 원격 감지 기술로, 레이저 스캐너를 통해 센서와 건물이나 보행자 같은 대상 물체 간의 거리와 크기를 정밀하게 측정정합니다. 라이다와 AI를 결합하면 다양한 분야에서 더욱 빠르고 정확한 결과를 제공하며, 기술의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

라이다(LiDAR) 구성 요소

1. 레이저: 빛의 펄스를 방출하여 건물, 차량, 보행자 등 다양한 대상 물체에 도달하게 합니다. 사용되는 광파는 자외선, 가시광선, 근적외선 중 하나로, LiDAR의 종류에 따라 달라집니다.
2. 스캐너: 레이저가 대상을 스캔하는 속도와 레이저가 도달할 수 있는 거리를 조절합니다.
3. 센서: 빛이 대상에 반사되어 LiDAR 시스템으로 돌아오는 데 걸리는 시간을 측정합니다.
4. GPS: LiDAR 시스템의 위치를 추적하여 대상과의 거리 측정을 정확하게 조절합니다.

라이다(LiDAR) 작동 방식

최신 LiDAR 시스템은 초당 50만 개의 빛 펄스를 방출하며, 이를 통해 생성된 포인트 클라우드를 집계합니다. 포인트 클라우드는 공간에 존재하는 물체를 나타내는 좌표 데이터의 집합으로, 이를 바탕으로 3D 모델을 생성할 수 있습니다.

1. 레이저 펄스 방출: LiDAR가 레이저를 사용하여 짧은 빛의 펄스를 빠르게 방출합니다.
2. 반사 신호 감지: 레이저 빛이 대상 물체에 닿으면 빛이 반사되어 LiDAR 센서로 다시 돌아옵니다.
3. 시간 계산: 레이저가 방출된 순간부터 반사되어 돌아오는 데 걸린 시간을 측정합니다.
4. 포인트 클라우드(Point Cloud) 생성: LiDAR 시스템은 초당 수만~수백만 개의 펄스를 방출하여 다양한 방향에서 데이터를 수집합니다. 이 데이터들은 각각 3D 좌표로 변환되며, 이를 모두 모으면 포인트 클라우드(Point Cloud) 라는 3D 데이터 맵이 형성됩니다.
5. 데이터 처리 및 분석: 수집된 포인트 클라우드는 AI 및 머신러닝 알고리즘을 통해 분석되며, 이를 활용하여 자율주행차에서 보행자를 감지하는 것과 같은 다양한 작업이 수행됩니다.

라이다(LiDAR) 종류

Airborne LiDAR

드론이나 비행기와 같은 비행 장치에 설치되어 지상으로 펄스를 보냅니다. 수심 측정 및 지형 매핑에 사용되는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

1. 수심 라이더: 녹색 빛을 사용하여 수역을 관통하고 깊이를 측정합니다.
2. 지형 라이더: 토지 표면을 매핑하는 데 사용됩니다.

Terrestrial LiDAR

움직이는 차량이나 고정된 삼각대에 설치되어 모든 방향으로 스캔하며, 도로, 보행자, 표지판, 상태 및 인프라를 관찰하는 데 사용됩니다. 모바일과 정적 라이더 두 가지 유형이 있습니다.

1. 모바일 라이더: 기차, 보트 또는 자동차에 설치됩니다. 도로, 보행자, 표지판, 상태 및 기타 관련 인프라를 관찰하는 데 적합합니다.
2. 정적 라이더: 지상의 한 지점에 고정되어 주변 지역이나 건물 내부와 같은 특정 지형을 스캔합니다.

라이다(LiDAR)와 레이더(Radar)의 차이

라이다와 레이저는 모두 원격 감지 기술로, 물체를 탐지하고 거리를 측정하는 데 사용되지만, 그 작동 원리와 특성이 다릅니다. 라이다는 가시광선, 자외선, 근적외선을 포함한 레이저를를 사용하여 파장이 짧고 정밀도가 높습니다. 이에 따라 라이다는 3D 맵과 같은 정밀한 측정이 필요한 작업에 활용됩니다. 반면 전자기파를 사용하는 레이더는는 파장이 길어 긴 거리를 탐지할 수 있지만, 정밀도가 라이다에 비해 낮습니다.

AI와 라이다(LiDAR)

AI와 LiDAR의 상호작용은 지속적으로 발전하며, 두 기술은 서로를 보완하고 있습니다. LiDAR는 3D 포인트 데이터를 수집해 포인트 클라우드를 생성하고, AI는 이를 분석하여 의미 있는 정보를 추출합니다. 일반적으로 LiDAR는 초당 10,000~200,000개의 펄스를 방출하며, 하나의 레이저 펄스에서 여러 번의 반사를 감지할 수 있습니다. 이렇게 수집된 데이터는 AI 모델을 활용해 처리되며, 지형도 생성 등 다양한 환경 분석에 활용됩니다. 과거에는 LiDAR 데이터를 분석하기 위해 주요 개체를 수동으로 라벨링해야 했으며, 이는 많은 시간과 전문 지식을 필요로 하는 복잡한 작업이었습니다. 그러나 컴퓨터 비전과 이미지 처리 기술이 발전하면서 AI가 라벨링 과정을 자동화하게 되었고, 이로 인해 데이터 처리의 효율성이 크게 향상되었습니다. 현재 AI는 구조화되지 않은 데이터를 효과적으로 처리하고, 차량이나 인프라와 같은 주요 개체를 정확히 식별하여 추가 분석에 필요한 정보를 제공합니다. AI의 발전으로 더욱 정밀하고 최신의 3D 모델을 제작할 수 있는 능력이 강화되었으며, 이에 따라 AI는 다양한 산업 분야에서 점점 더 중요한 역할을 수행하고 있습니다.

라이다(LiDAR) 적용 사례

실제 응용 분야에서는 건축, 제조, 해양학, 3D 프린팅, 가상현실 등 다양한 산업에서 LiDAR가 필수적인 역할을 하고 있습니다. 이러한 다양한 분야에서 AI와 결합된 라이더의 주요 응용 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.

1. 자율주행 자동차

자율주행차는 미래의 주행 표준이 될 전망이지만, 이를 위해서는 주변 환경을 정확하게 이해하는 기술이 필요합니다. AI 기반 LiDAR는 주변 지역을 스캔하고 3D 모델을 생성하여 RADAR 및 카메라 데이터와 결합하여 차량이 실시간으로 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 이때, 라이더는 안전을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

2. 농업

농업 분야에서는 드론에 장착된 AI 기반 LiDAR 시스템을 사용하여 들판의 지형을 신속하게 매핑합니다. 이 지도는 고도와 햇빛 노출을 고려하여 작물을 효율적으로 관리하고, 비료와 살충제를 효과적으로 분포시키는 데 도움이 됩니다. 농부들은 또한 이를 통해 작물 수확량을 추적할 수 있습니다.

3. 군사 및 건설 안전

군사에서는 수십 년 동안 LiDAR를 국경 정찰 및 의심스러운 물체 식별에 활용해 왔습니다. 또한 AI 기술을 통해 환경을 자율적으로 조사하고 위험한 작업 현장에서 자율 로봇이 작업자를 보호하는 데도 활용할 수 있습니다.

AI와 LiDAR 간의 협업은 컴퓨팅 능력 발전과 AI에 대한 투자로 더욱 강화되고 있습니다. 이러한 혁신은 다양한 분야에 걸쳐 우리의 삶을 혁신하며, AI 기반의 미래에 대한 새로운 경험을 형성하게 될 것입니다

라이다(LiDAR)의 한계

• 날씨에 따른 성능 저하: LiDAR는 레이저를 사용하기 때문에 안개, 비, 눈, 먼지 같은 기상 조건에서 신호가 약해질 수 있습니다. 특히, 물방울이나 먼지 입자가 레이저 빛을 산란시키면서 데이터의 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• 거리에 따른 성능 저하: LiDAR는 일반적으로 200~300m 범위 내에서 최적의 성능을 발휘하지만, 레이더에 비해 탐지 가능한 최대 거리가 짧습니다. 장거리 탐지가 필요한 경우에서는 레이더와 함께 사용해야 합니다.
• 높은 비용: LiDAR 센서는 비용이 높으며, 자율주행차나 정밀 측량용 라이다의 경우, 단일 장비 가격이 수천만 원~수억 원에 이를 수 있습니다.
• 데이터 처리의 복잡성: LiDAR는 초당 수십만~수백만 개의 포인트 데이터를 생성하기 때문에 데이터 처리 및 저장이 복잡합니다.
• 정보 부족: LiDAR는 거리와 형태 정보를 제공하지만, 색상이나 텍스처(표면의 질감) 정보를 직접 제공하지 않습니다. 카메라와 함께 사용해야 더 정밀한 환경 인식이 가능합니다.

라이다(LiDAR) 한계 극복 방법

공간 컴퓨팅 애플리케이션

LiDAR를 이용하면 스캔한 개체와 환경의 3D 정보에 접근할 수 있습니다. 이는 특히 공간 정보가 중요한 경우 다양한 애플리케이션에서 기회를 창출합니다. 예를 들어, 소매업에서는 재고 관리에 활용되며, 건설 중에는 품질 보증과 계획 비교에 사용될 수 있습니다. 또한, 자동차 회사는 도로 위의 물체를 감지하여 ADAS(고급 운전자 지원 시스템) 애플리케이션을 개선하기 위해 LiDAR를 도입하고 있습니다. 최근에는 스마트폰에서도 LiDAR가 사용되어, iPhone 12 Pro에서는 전경과 배경을 분리하고 사진 모드에서 더 집중된 사진을 촬영할 수 있습니다. 이러한 응용은 다양한 산업 분야에 적용될 수 있습니다.

3D 딥러닝을 활용한 공간 컴퓨팅 향상

다양한 산업에서는 3D 스캔 데이터를 효과적으로 분석하기 위해 딥러닝 기술을 적용하고 있습니다. 기존 AI는 2D 이미지 분석에 강점을 가지고 있지만, 최신 기술은 3D 데이터도 실시간으로 처리하면서 적은 메모리 공간으로 높은 성능을 유지할 수 있습니다. 이러한 기술은 LiDAR와 AI의 결합을 더욱 발전시키는 핵심 요소가 될 것입니다.

에펜의 LiDAR 솔루션

에펜은 25년 이상의 경험을 바탕으로 데이터 수집과 가공 서비스를 제공합니다. 에펜의 지능형 어노테이션 플랫폼은 최신 LiDAR, PLSS, 그리고 컴퓨터 비전 및 머신러닝을 지원하는 전문 도구를 갖추고 있습니다. 특히, 에펜의 다중 모드 컴퓨터 비전 ML 도구는 자율주행 자동차를 비롯한 다양한 프로젝트에서 세계 수준의 AI 개발을 돕습니다. 높은 정밀도와 속도를 자랑하는 에펜의 플랫폼과 서비스는 대량의 고품질 라벨링 데이터를 신속하게 확장하여 고객의 AI 모델 훈련을 효과적으로 지원합니다.