위키원
차량용 센서
차량용 센서는 자동차에 탑재되어 차량 내외부 정보를 감지 또는 측정하여 전기적인 신호로 변화하는 장치이다. 차량용 센서는 기계, 전자, 통신, 제어 기술들과 융합하여 자동차의 안전성과 편의성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 전자제어시스템의 핵심부품이라고 할 수 있다. 엔진제어 부분에서 차체자세제어를 위한 ABS(잠김방지제동장치), ESP(차량자세제어장치) 등으로 확대되었고, 에어백을 비롯한 충돌방지용 센서들이 적용되고 있으며, 편의 및 쾌적함을 위한 공조제어와 조명제어 등에 필요한 센서 적용이 점차 확대되고 있다. 최근에는 자율주행 자동차의 더 안전한 운행을 위해 카메라, 라이다, 레이다 등의 센서가 개발되고 있다.
목차
역사
차량용 센서는 1971년 세계 최초로 미국 인텔(Intel) 사의 4비트 마이크로 컴퓨터의 상용화 개발에 성공을 바탕으로 인간이 조작하던 일들을 보조하는 역할은 물론 인간이 추구하는 친환경적 요소까지도 전자제어장치 기술의 접목을 통해 가능하게 되면서 자동차 센서의 적용은 급격히 증가하기 시작했다. 특히 마이크로 컴퓨터의 급속한 발달은 자동차의 성능 향상은 물론 편의성과 안전성, 친환경성 등을 현실로 실현하는 혁신적 계기로 인간의 꿈을 실현해 나가게 되면서 자동차 전자제어시스템 또한 많은 발달을 가져오게 되었다.[1]
특징
차량제어 시스템의 기술발전 방향은 기계적인 제어 시스템에서 전자적인 제어 시스템으로 변화되고 있으며, 이를 효율적으로 수행하기 위해서 각종 전자전기 부품간의 시스템화, 모듈화를 비롯하여 전자부품의 집적화 등이 가속화되고 있다. 이러한 전장 시스템의 정확한 동작 및 기능을 수행하기 위해서는 자동차의 실시간 운행상태 와 각종 물리량을 정확하고 정밀하며 신뢰성 있게 검지하여 정보를 엔진제어장치(ECU)에 전달하여 주는 센서의 역할이 더욱 중요시 되고 있다. 자동차에 사용되고 있는 센서들은 자동차의 열악한 환경에서도 작동해야 하기 때문에 높은 신뢰성이 요구될 뿐만 아니라 다기능, 고성능이면서 가격도 저렴해야 한다는 요구조건을 만족시켜 한다. 차량용 센서는 일반적으로 영하 40도에서 영상 125도의 범위에서 사용된다. 엔진오일 압력센서의 경우 사용 온도 범위가 영상 120도에서 130도 사이이고, 배기가스 센서의 경우는 영상 600도에서 800도의 열악한 환경과 조건에서도 견딜 수 있어야 한다. 특히, 반도체 기술의 발전은 이러한 여러 가지 요구조건을 만족시킬 수 있는 솔루션을 제공할 수 있으며, 미세전자기계시스템(MEMS)에 의해 제작된 반도체 센서들이 개발되면서 소형, 고성능, 저가이면서도 높은 품질의 센서들이 생산되고 있다. MEMS 및 나노 기술과 같은 첨단기술의 활용으로 미세가공기술과 집적회로기술이 발달되어 반도체소자를 센서로 이용하게 됨으로서 검출장치도 소형화, 고밀도화 되어가고 있으며 신호처리 및 네트워크 마이크로컨트롤러 유닛(MCU)이 검지부와 일체형으로 센서를 구성하고 있다. 차량용 센서에 필요로 하는 중요한 특성으로는 감도, 선형도, 안정도 및 신뢰성에 대한 높은 수준의 요구사항을 만족시켜야 하며, 신뢰성 측면에서는 온도와 진동 등과 같은 기계적인 신뢰성 뿐만 아니라 센서의 전자화에 따른 전자파 내성과 정전기 등과 같은 전자기적 신뢰성 또한 동시에 만족시켜야 하는 고신뢰성 특성이 있다.[2]
스마트 센서
자동차용 센서에서는 MEMS 및 NEMS(Nano Electro Mechanical System) 기술이 급속도로 발전하고 있어 센서 기술과 이들이 접목되면서 혁신적인 기술 발전이 전개되어 나갈 것으로 전망된다. 반도체 기술을 이용하게 되면서 센서는 더욱 소형화되어가고 있으며 대량생산에 의해 수율도 좋아져서 원가도 낮아지고 있다. 집적화 기술의 발전은 한 개의 소자에서 여러 가지 가능을 할 수 있는 다기능 소자의 출현을 가져왔다. 여러 가지의 센서 소자와 전자회로, 통신 기능 및 마이크로프로세서까지 일체화된 센서 시스템 반도체 칩이 출현하면서 다기능화되고 지능화 된 스마트 센서는 센서 시스템을 소형화하고 네트워크화 함으로서 자동차의 특정 위치에 장착할 수 있도록 개발되었다. 자동차의 전자화에 따른 다양한 전기전자 시스템은 센서의 신호를 처리하는데 보다 빠른 시간처리 및 메모리가 필요하게 되었다.[3] 이러한 요구사항은 반도체 센서로의 변화와 더불어 마이크로프로세서의 스마트화를 가져오게 하는 계기가 되었다. 자동차 전자화 시스템은 센서, 마이크로컨트롤러 유닛 및 파워반도체로 구성되며 상호관계는 센서는 차량 내외의 정보를 검지해서 마이크로컨트롤러 유닛으로 신호처리를 하여 네트워크를 통해서 관련 엔진제어장치에 신호를 보내면 엔진제어장치에서는 이를 분석한 후 액추에이터의 동작을 조종 제어하여 주도록 하는 경로를 구성하고 있다.[3] 반도체 기술 집적도 향상에 따라 나노 스케일에 이르는 기술이 적용되면서 기존에 불가능하던 기술이 현실화되고 있다. 가스 센서의 경우 종전에는 검지한계가 수십 피피엠(ppm)이었으나 최근 탄소 나노 튜브의 등장으로 만 배 이상 으로 검지능력을 갖추어서 수 피피비(ppb) 까지 측정할 수 있게 되었다. 자동차용 반도체형 센서의 상용화는 엔진제어용 흡기압 센서로부터 시작되어, 지금은 에어백시스템, 내비게이션시스템, 잠김방지제동장치, 차량자세제어장치 등 주로 안전, 편의장치에 다양하게 사용되고 있다. 특히 에어백과 타이어 공기압 경보장치(TPMS)의 장착, 차량자세제어장치의 일반화 등 안전성 향상을 위한 법적 의무 장착은 반도체 센서의 수요를 점차 증가시키고 있다.[2]
고신뢰성
자동차가 안전 메커니즘, 통합시스템, 자동차 솔루션 기능들을 위해 더 많은 전자 장치들을 내장하게 됨에 따라 자동차에서 전자부품의 비중은 점차 증가하고 있다. 이러한 기능들을 구현하기 위하여 20~50개의 엔진제어장치가 사용되고 이들이 대략 70~150개의 센서를 활용해 이 모든 기능들을 수행한다. 그러므로 센서들의 신뢰성은 자동차 전체시스템에 직접적인 영향을 미친다. 자동차용 센서의 신뢰성 측면에서는 다양한 센서 시스템들의 자가진단 능력이 갈수록 더 중요해지고 있다. 센서의 결함을 센서 엘리먼트에서 직접 감지할 수 있다면 엔진제어장치는 어떤 것에 대한 교정 작업을 해야 할지 결정할 수 있는 신뢰성 있는 데이터를 갖게 된다.[3] 시스템의 동작정지 및 비상동작은 안전 관련 시스템에 있어서 특히 중요하다. 차량전장제어시스템에 대한 분석은 이러한 부품들의 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있음을 보여준다. 단순한 전자제어 및 조절부품들은 보다 복잡한 IT 시스템들로 대체되고 있다. 이러한 시스템들에서는 소프트웨어 그리고 엔진제어장치들 간의 상호소통이 새로운 강조점이 되고 있다. 오늘날 차량의 개별 부품들은 10~20개의 서로 다른 데이터 버스들을 통해 상호연결 되어있다. 자동차 내의 많은 기능들이 네트워크 애플리케이션화되어 과거에 보편적이던 하나의 엔진제어장치가 하나의 애플리케이션을 구현하던 구조를 이제는 여러 엔진제어장치들 간에 공유되는 네트워크 기능들이 대체하고 있다. 이러한 시스템의 고장은 임의의 결함들에 의해 야기될 수 있다. 필요한 센서 하나가 고장을 일으킬 경우 이는 관련 엔진제어장치들의 결함 메모리들에 열 가지 이상의 상이한 엔트리들을 야기할 수 있다. 오류 코드가 이처럼 많으므로 과거보다 훨씬 더 상세한 센서 진단 정보를 제공할 필요가 있다. SSC(sensor signal conditioner) IC가 모듈 내에서 센서의 고장을 감지하거나 SSC가 외부의 결함으로 인해 제대로 동작하지 못하는 상태에 처하게 되면 엔진제어장치는 이를 알 수 있어야만 한다. SSC에서 감지 가능한 결함들은 하드 오류와 소프트 오류의 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 하드 오류들은 SSC에서 감지되는 고장들로서, 하드웨어의 문제에 의해 야기된다. 이 경우에는 신호 컨디셔닝이 정지되고 진단모드가 가동된다. 이와는 대조적으로, 소프트 오류의 원인은 항상 분명하지도 않고 연속적이지도 않다. 이런 이유로 소프트 오류에 대한 오류 카운터가 구현되어 오류가 발생하면 카운트가 올라가고, 이 오류가 더 이상 발생하지 않으면 카운트가 내려간다. 그 결과, 소프트 오류의 메시징은 저역통과 필터를 거치고 센서는 소프트 오류가 더 이상 감지되지 않으면 정상동작 상태로 돌아간다. 이러한 모드를 임시 진단 모드(diagnostic mode)라고 한다. 이후 엔진제어장치는 중복 센서나 중요성 점검 등을 이용하여 애플리케이션이 지속적으로 신뢰성 있게 동작할 수 있을지 혹은 오류 메시지와 함께 정지시켜야 할지 여부를 결정한다. 자동차용 안전 관련 센서시스템의 개발은 센서 신호 컨디셔닝 IC를 이용해 크게 단순화시킬 수 있다. 센서의 출력 신호가 거의 100퍼센트 정확함을 보장해 주는 자가진단 기능은 신호 컨디셔닝 단계 그 자체 내에서만 실현 가능하며, 이 같은 기능들은 칩 상에서 구현해야만 한다. 향후 차량용 센서 시스템 IC에서의 자가진단을 통한 고신뢰성기술은 센서 검지부를 비롯하여 네트워크 및 신호처리에까지 확대될 것으로 예측된다.[2]
종류
MEMS 기술 적용 센서
압력센서
압력센서는 기체나 액체의 기본적인 물리량의 하나인 압력을 감지하여 전기신호로 변환시킬 목적으로 사용되는 감지기로 가전제품을 비롯하여 자동차, 생체공학용 의료기, 환경제어와 산업체의 대규모 시스템제어 등에 광범위하게 응용되고 있다. 특히 차량용 압력센서는 파워트레인 제어, 주행안전제어, 보디제어 등 엔진 주변 중심으로 구동계 등에 확장 적용되고 있는 추세이며, 연비 향상, 배기가스 정화, 안정성 향상 목적으로 적용 수량 및 활용도가 급격히 증가되고 있는 핵심 전장 부품이다. 차량용 센서 분야는 최근 지능형 자동차 개발과 더불어 가장 큰 시장규모로 성장하고 있다. 현재 자동차에 적용되는 압력센서는 기계식에서 전자식으로 대부분 전환되었으며, 압력센서는 압력에 의해 변형되는 게이지부, 증폭부, 온도보상부 등으로 구성된다. 차량용 압력센서는 설계 및 제조 공정에서 온도, 진동, 외부의 충격, 전자기파 등의 기본 요구조건을 충족시켜야 한다. 특히 환경 및 안전 관련 규제의 증가로 압력센서를 비롯한 다양한 센서 기술의 발달이 예상된다. 최근에는 마이크로프로세서 분야와 로봇 산업의 발달과 더불어 여러 산업계의 시스템이 자동화됨에 따라 효율적인 제어를 위해서 감지부의 고감도화를 수반하는 고성능화를 요구하고 있으며, 공업계측, 자동제어, 자동차, 전기용품 등에 폭넓게 이용되고 있다. 적용 압력 범위에 따라 저압용, 중압용, 고압용으로 구분될 수 있으며, 중저압용으로 세라믹 압력센서와 실리콘형 압력센서가 적용되고 있다. 최근 저가화, 대량 양산기술 진보에 따라 세라믹형 중압용 압력센서의 차량 적용이 급격히 증가되고 있다.[4] 차량 연료송출압, 에어컨 냉매압력 측정 등 종래 필수적으로 적용되고 있는 압력 측정 시스템에서 온도 정보를 추가 수집하여 원 적용 시스템 제어 활용은 물론, 전자제어유닛(ECU)에서 이들 정보의 타 시스템 제어에 활용하기 위한 기술적 시도가 있어왔고, 최근 온도센서를 복합화한 압력센서가 출시되고 있다. 압력, 온도 등 차량 모듈 제어에 핵심이 되는 이러한 정보의 전자제어유닛 활용을 위해서는 통신 기능이 추가된 신호처리용 집적회로 즉, 에이식(ASIC)의 사용이 필수적이며, 소형화를 통한 센서융합 등 제반 기술의 수평적 개발 및 활성화가 필요할 것이다. 자동차에 적용되는 압력센서는 반도체형으로 전화되었으며 대표적인 것으로는 압저항형 실리콘 센서와 정전 용량형 압력센서가 있다. 압저항형 센서는 실리콘 결정에 응력이 가해지면 저항값이 변화하는 피에조 저항효과의 원리를 이용한 센서로서 이 센서의 특징은 높은 선형성과 주파수 범위의 영향을 받지 않는 히스테리시스 등으로 고저밀도 측정에 적합하다. 정전 용량형 실리콘 센서는 서로 마주보고 있는 전극판의 간격이 외부 응력에 의해 변화하게 되면 전극 간의 정전 용량 변화를 전기신호로 바꿔서 응력을 검출하는 원리를 이용한 방식으로 압저항형에 비하여 온도 특성이 우수하고 고감도인 관계로 미세한 압력 측정에 주로 사용되나 전극의 형성 및 외부회로와의 연결이 복잡한 구조로 되어있어 응답성이 낮은 단점이 있다. MEMS에 의해 생산되는 압저항형 실리콘 센서는 자동차 엔진제어용으로 맵센서가 최초로 상품화되었으며 타이어 압력, 브레이크 압력, 오일 압력 및 에어컨 압력센서 등으로 확산 되고 있다. 흡기 매니폴드 내의 압력 신호 및 엔진 회전수에 의해 공기량을 측정하고 연료와의 적정한 혼합비를 조절하기 위해서 사용되는 맵센서는 엔진 가까운 곳에 위치하기 때문에 고온에 견딜 수 있도록 고온 특성이 좋은 절연막 위에 형성한 반결정 실리콘을 기판으로 한 반도체 구조인 SOI(silicon on insulator) 구조를 사용한다. 엔진실린더 내의 직접 장착되어서 연소되는 압력을 측정하는 연소압 센서는 희박연소(lean burn) 엔진 개발과 더불어 실용화되기 시작했으며, 희박 연소제어로 연비 향상, 배기가스의 정화를 할 수 있는 특징이 있다.[5]
가속도 센서
가속도센서는 물체에 작용하는 가속력, 진동력 및 충격력 등의 동적 힘을 순간적으로 감지할 수 있으므로 자동차, 기차, 항공기 및 선박 등 운송기기와 공장자동화(Factory Automation) 관련 장비 등에 폭 넓게 활용할 수 있다. 특히, 최근에 자동차의 안정도에 관한 관심이 높아지면서 정면 충돌시 운전자와 승객을 보호하기 위한 안전장치로 에어백의 설치를 법규화 하면서 에어백에 들어가는 핵심소자인 자동차용 가속도센서에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 또한 자동차의 안정성, 신뢰성, 안락성, 편의성 향상을 위하여 가속도센서는 전자식 엔진제어시스템, 잠김방지제동장치, 지능형 현가장치, 조향시스템, 자동잠금장치 등의 핵심부품으로 사용되고 있다. 기계식 가속도센서는 구조가 복잡하고 크고 무거우며 양산이 힘들어 신뢰성이 낮고 가격이 높아 그 활용이 제한된다. 반면에 실리콘 가속도센서는 실리콘의 기계적 성질이 우수하고 기존에 확립된 반도체 집적회로 공정기술을 이용함으로써 신뢰성과 양산성이 우수하며, 소자의 소형화, 경량화 및 저가격화가 가능하다는 장점이 있다. 실리콘 가속도센서는 박막형성이 용이한 다결정 실리콘을 표면 마이크로머시닝하여 만든 용량형과 단결정 실리콘 위에 압저항 소자를 제작하고 이를 마이크로머시닝으로 박막 가공하여 만든 압저항형으로 분류할 수 있다.[6] 실리콘 가속도센서는 크게 3가지 부분으로 나누어진다. 가속도 즉, 힘을 받아들이는 실리콘 미세기계 구조부와 힘을 전기적 신호로 바꾸어 주는 변환소자부, 정격출력을 만들어 주는 신호처리부로 구성된다. 미세기계구조물 제작을 위한 마이크로머시닝기술은 집적회로 제조기술을 기반으로 하고 있으나, 공정자체가 반드시 일치하는 것은 아니다. 특히, 영점, 감도, 온도보상 및 자기진단회로가 센서부와 같이 단일 칩에 집적화되는 온칩(On-chip) 센서의 개발추세에 따라 기존의 바이폴라(Bipolar), CMOS, BiCMOS 공정기술과 마이크로머시닝기술의 호환성, 재현성 및 안정성을 유지하는 상호보완적인 공정기술이 강조되고 있다. 양산을 위한 가장 중요한 기술은 실리콘 미세구조를 만드는 미세가공기술이며, 웨이퍼 단위에서 얼마나 균일하고 재현성 있는 실리콘 구조물을 제작할 수 있느냐 하는 것이 기술의 관건이라 할 수 있다. 변환소자부는 감지원리에 따라 압전형, 압저항형, 용량형 등으로 나눌 수 있다. 압전형은 산화아연(ZnO)과 같은 압전물질의 응력에 대한 전기분극을 이용하며, 직류(DC) 가속도의 측정이 불가능한 단점이 있다. 압저항형은 확산에 의한 저항만 형성하면 되므로 다른 센서에 비하여 공정이 간단하며, 선형성 및 주파수 특성이 좋으며 직류가속도의 측정이 가능하다. 정전용량형은 미세구조부의 변위에 의한 정전용량변화를 측정하며, 감도가 높은 반면에 공정이 상대적으로 복잡하다. 주파수 변환 회로가 하나의 칩 내에 실장 되어야 하며, 선형성이 나쁜 단점이 있다. 그중 압저항형 가속도센서는 압전형과 용량형의 중간적인 특성을 나타내고 있으며, 구조 및 신호처리가 단순하고 요구되는 성능을 만족시키면서 저렴한 가격으로 제조할 수 있는 장점이 있다.[7]
각속도 센서
미세구조물 가공기술에 의해 제작된 수정진동자 각속도 센서는 코리올리 효과를 이용하여 이동체 자신이 좌우로 빗나가는 선회 각속도를 감지한다. 이로써 자신이 진행하게 될 진로를 판단하고 진행 방향을 수정, 갱신하면서 바퀴를 굴려 목적지에 도달한다. BEI 자이로칩(gyro chip) 계열의 센서들은 미세가공 기술로 제조된 양단형의 수정음차와 첨단 전자회로로 구성되었으며, 코리올리 효과를 이용하여 선회(Yaw)속도를 감지한다. 자이로칩은 자동차, 항공, 방위산업, 의료기기, 일반 산업계에 걸쳐서 광범위하고 다양하게 응용되고 있다. 자이로칩은 진동 수정음차를 이용하여 각속도를 감지하는 센서이다. 코리올리 효과를 이용함으로써 센서의 세로축에 대한 회전운동이 회전각에 비례하는 직류 전압으로 나타난다.[6] 센서는 단결정 압전수정의 단면 웨이퍼를 화학적으로 처리한 초미세 양단형 수정음차와 이것을 지지하는 구조물로 구성된다. 압전 수정소재의 이용으로 능동 소자가 단순화되어 온도와 경사변화에 대해 뛰어난 안정성을 갖는다. 센서의 능동 부분인 구동빗살들은 진폭이 정밀한 발진회로로 구동되어 높은 진동수로 서로 가까워지고 멀어지는 운동을 지속하게 된다. 각속도센서는 자동차의 능동현가장치 등에 설치되어 자동차 동작의 안정화에 기여한다.[6]
유량 센서
유량은 압력, 온도, 레벨 등과 함께 산업현장에서 가장 많이 측정되는 측정량 중의 하나로, 유량 측정은 가장 측정하기가 까다로우며 측정 방법도 측정 목적 및 액체, 기체, 증기, 유체의 물성에 따라 매우 다양하다. 유량 측정은 다른 측정량과는 달리 직접 유량을 측정하는 방식은 매우 적으며, 다른 물리량을 측정하고 이 측정된 정보로부터 유량을 산출하는 방식이 대부분이다. 예를 들면, 차압유량계는 유량을 직접 측정하는 방식이 아니고 유량센서로부터 발생된 차압을 차압계를 이용하여 측정하고 이 측정된 차압 정보로부터 유량을 적절하게 산출하는 방식이다. 물론 유량을 직접 측정하는 방식도 없는 것은 아니나, 이 또한 다른 물리량을 이용하여 유량을 구한다고 말할 수 있다. 유량을 측정하는 방법에는 매우 많은 종류가 있으며, 유량센서의 종류도 다양하다고 말할 수 있다. 사용되는 유량센서의 종류는 기계식, 전자식 등이 있으며 유량산출을 위한 측정량으로는 열, 차압, 온도, 동압, 회전수, 초음파의 전달시간, 레벨, 유도된 전기, 변이량, 와류 발생 주파수, 힘 등 다양하다. 따라서 유량센서에 대한 기술은 매우 종합적인 기술이라고 말할 수 있다. 산업이 발달함에 따라 유량측정은 온도, 압력, 레벨, 습도 등의 공업계측 중에서 가장 중요한 계측이 되어가고 있다. 그러나 유량측정은 그 대상이 유체로서 정적이 아닌 동적인 관계로 측정이 매우 어렵고 정확도 또한 다른 계측에 비해 낮다고 할 수 있다. 유량센서의 종류는 매우 다양하지만 산업현장에 주로 사용되는 유량센서는 차압식, 면적식, 용적식, 터빈, 전자식, 초음파, 코리올리, 열선형, 와류 유량센서 등 10여종이 있다. 이들 유량센서는 측정원리가 각각 다르고 정확도, 측정범위 등이 달라 유량측정 목적, 유체의 종류, 요구되는 정확도, 측정범위, 경제성을 고려하여 가장 적합한 유량센서를 선정하여야 한다. 선정된 유량센서는 유량센서가 요구하는 설치조건에 맞게 전․후단의 직관부가 잘 형성되고 기포가 생성되지 않는 지점에 설치하여야 한다. 또한 유량센서는 사용환경에 따라 그 특성 변화가 다르므로 일정 주기마다 교정검사를 받아야만 이 측정 오차를 최소화하고 신뢰성을 유지할 수 있다.[6]
자율주행 센서
자율주행 센서는 자차의 위치인식을 위한 센서와 주행 환경에 존재하는 다양한 물체인식을 위한 센서로 구성된다. 위치인식을 위해서는 관성측정센서(IMU), 위성항법센서(GPS), 카메라, 라이다 등이 사용되며, 물체인식을 위해서는 카메라, 라이다, 레이다 등이 사용된다. 자차의 정확한 위치 정보가 획득된다면, 고정밀 자율주행지도를 참조하여 실세계 좌표계에서 전역 경로계획을 세울 수 있다. 전역 경로계획으로 자율주행 하면서 자차의 주행 경로 주변에서 이동하거나 정지된 물체를 인식하여 지역경로계획까지 수립하고, 섀시 시스템의 종/횡방향 제어를 수행함으로써 자율주행이 실행된다. 이상과 같은 자율주행 자동차 시스템 구현을 위해서는 위치인식과 물체인식 기능이 필수적이고, 카메라와 라이다는 두 가지 기능에서 모두 사용되는 센서이므로 활용 범위 측면에서 중요성이 더욱 커지고 있다. 레이다 센서의 경우는 물체인식 기능에 한하여 사용 가능한 센서이나 열악한 주행 환경에서도 가장 신뢰성 있는 데이터를 제공할 수 있기 때문에 첨단운전자 지원시스템(ADAS) 시장에서 지속적으로 매출이 확대되고 있다.[8]
카메라
카메라 센서는 첨단 운전자 지원 시스템 시장에서부터 이미 핵심 센서로 발전하였고, 향후 자율주행 시대에도 가장 큰 시장을 형성할 것으로 예측된다. 의무 장착으로 시장이 확대된 후방 감시 카메라, 모빌아이(Mobileye)가 개척한 다기능 전방카메라, 다임러(Daimler)가 견인하는 스테레오 카메라, 야간 감시 카메라와 운전자 모니터링 카메라까지 다양한 종류와 기능을 가진 카메라가 시장을 형성하고 있고, 자율주행 자동차에는 더 많은 종류의 카메라가 장착될 것으로 전망된다. 자율주행을 위한 카메라 조합은 테슬라(Tesla)의 새로운 오토파일럿 시스템에 장착된 8대 카메라 구조를 살펴봄으로써 향후 발전 방향을 조망할 수 있을 것이다. 테슬라의 오토파일럿은 전방 카메라 3개, 후방카메라 2개가 장착되어 총 8개의 카메라와 레이다, 초음파 센서로 구성되며, 센서 융합 플랫폼은 엔비디아(Nvidia)의 드라이브 PX2를 사용한다. 모빌아이와의 협력 관계를 청산하고 자사의 독자 카메라 솔루션을 개발한 테슬라는 원거리 전방과 360도 주변환경을 카메라 센서만으로 인지한다. 각 카메라의 검출 거리, 화각, 장착 위치 등을 고려하면 개별 카메라가 담당할 인지 기능을 예측할 수 있다. 공개된 정보에 의하면 8개의 카메라 기능이 완성된 것은 아니고, 향후 소프트웨어 버전을 개선하면서 새로운 기능을 추가해 갈 것으로 판단된다. 한편 자율주행 3단계에서는 자율주행 상태에서 운전자의 주의 집중이 요구되므로 운전자 상태 모니터링 기능이 반드시 필요하게 되어서 다양한 기업들이 운전자 모니터링 카메라 제품을 시장에 출시하고 있다.[8]
라이다
자율주행 자동차에서 라이다(Lidar) 센서의 중요성이 부각되면서 기존의 업체들은 저가격화 및 소형화와 함께 자동차 전장 신뢰성이 확보된 양산 제품 개발을 진행하고 있고, 신규업체도 자율주행 자동차 시장에 도전하고 있다. 기존의 연구용 제품들은 대부분 3D 레이저 스캐닝 방식이기 때문에 소형화와 저가격화에 문제가 있었으나, 최근에는 광다이오드(photodiode)의 배열을 통해 광전 변환된 아날로그 신호를 증폭하는 3D 플래시 방식이 소개되면서 자동차 업계에서 양산 개발을 위한 투자를 집중하고 있다. 이베오 오토모티브 시스템즈(Ibeo Automotive Systems)를 인수한 프랑스 기업 발레오(Valeo)가 아우디(Audi) A8 차량에 세계 최초의 양산 레이다인 스카라(SCALA)를 출시할 예정이다. 스카라는 4채널의 스캔 라인으로 구성되며, 145도의 수평화각과 150미터의 거리를 40ms의 속도로 측정할 수 있다. 쿼너지시스템즈(Quanergy Systems), 테트라뷰(TetraVue) 등은 3D 플래시 방식의 라이다를 저가격으로 양산하겠다는 계획을 발표하과 있어서 향후 라이다 센서는 신기술 혁신과 가격 절감이 급격하게 이루어질 것으로 기대되고 있다. 국내에도 라이다 국산화 개발을 위한 정부와 민간투자가 이루어지고 있으나, 아직까지 자율주행 자동차에 적용될 수 있는 수준의 제품이 없어서 선진기업과의 기술격차 극복을 위한 노력이 절실한 상황이다.[8]
레이다
레이다(Radar)는 2x GHz와 7x GHz의 밀리미터 파장을 이용하여 협대역 방식과 초광대역 방식으로 구분되어 검출 거리에 의해서 근거리, 중거리, 원거리 레이다로 나뉜다. 2x GHz 레이다는 주로 사각지대검출, 차선변경지원, 혼잡지역지원, 후방충돌경보 등의 기능을 제공하는 센서로 사용되고, 7x GHz 레이다는 해상도와 검출 거리 측면에서 장점이 있기 때문에 적응순항제어와 자동긴급제동 등에 사용된다. 각 나라의 안전 규제와 신차 안전도 평가 프로그램으로 인해 적응순항제어와 자동긴급제동 등을 위한 레이다 수요는 지속적으로 증가될 것으로 예측된다. 레이다 개발을 위해서 과거에는 밀리미터 파장의 신호처리를 위한 고주파 회로기술이 필요했으나, 최근에는 자동차용 반도체 기업들이 원칩 레이다 솔루션을 제공하고 있어서 저전력, 소형화 가격 절감이 가능하게 되었다. 글로벌 경쟁력을 가진 레이다 센서 기업은 보쉬(Bosch), 콘티넨탈(Continental), 덴소(Denso), 델파이(Delphi), 오토리브(Autoliv) 등이며 국내에서는 만도(Mando)가 유일하게 독자 레이다 개발 능력을 보유하고 있다.[8]
관련 네트워크
자동차에서 센서 부분의 비중은 매년 증가하는 추세에 있다. 센서기술의 중요한 역할은 기본적으로 운전자 또는 전자제어시스템에 검지된 정보를 원하는 시간 내에 제공할 수 있어야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 자동차에는 다양한 센서와 전자시스템이 결합되어 있다. 이런 분산된 센서와 전자시스템을 연결하는 데 사용하는 배선 장치는 엄청난 케이블을 필요로 하게된다. 이로 인해 전체적인 차량 무게가 증가하고 제조비용이 상승하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 모든 센서 시스템을 차량 내에서 한 개 혹은 두 개의 전선으로 구성된 공통 네트워크 버스에 연결하여 사용되고 있다. 자동차용 센서 정보를 제공할 수 있는 네트워크 프로토콜은 정보계와 제어계로 크게 나눌 수 있다. 정보계는 수 십 메가비트(Mbps)에서 수 백 메가비트를 지원하며, 제어계는 수 십 킬로바이트(kbps)에서 수 십 메가비트를 지원한다. 제어계는 전송 속도에 따라 다시 여러 용도로 구분하여 사용된다. 예를 들어 안전계는 수백 케이피에스(kbps)에서 10 메가비트 정도이며, 바디계는 수십 킬로바이트에서 1 메가비트 정도이다. 다양한 프로토콜이 자동차용으로 특별히 고안되어 왔다. 가장 오래되고 잘 알려진 프로토콜은 CAN(캔)이며, 동력발생장치 애플리케이션에는 대부분 고속 CAN(CAN-A)을 사용한다. 차체 애플리케이션에는 저속 CAN(CAN-B)이 주로 사용된다. 달성 가능한 최고 데이터 속도는 1Mbit/s이지만 일반적으로 네트워크는 500kbit/s 이하에서 운영된다. 낮은 전송 속도를 요구하는 비용 효율적인 모듈용으로 개발된 LIN(린) 프로토콜은 이미 널리 사용되고 있다. 이 프로토콜이 지원하는 데이터 속도는 20Kbit/s로 특히 초음파센서, 우적센서, 조도센서 등과 같은 차체 애플리케이션용으로 사용되고 있다. 속도 면에서 볼 때, 플렉스레이(FlexRay)는 CAN 프로토콜과 MOST 프로토콜의 중간쯤에 위치하지만 이중화와 시간동기화 등에 따른 내결함성 기능으로 인해 다른 프로토콜보다 높은 안전성을 갖고 있다. D2B 프로토콜과 그 후속 기술인 MOST 프로토콜은 멀티미디어 애플리케이션용으로 특별히 개발됐으며, 전적으로 멀티미디어 분야에만 사용된다. 이 프로토콜은 센서 등과 같은 분야에 배치하기에는 적절하지 않다. 차량 전자장치들과 센서들이 급속히 늘어남에 따라 상호간에 더욱 빠르고 많은 정보를 교환할 필요성이 대두 되고 있으나, 기존 네트워크 기술로는 만족스러운 통신이 이루어지지 못하게 되어 상호간 통신 속도를 높여주는 고속 차량 네트워크 기술이 등장하고 있다.[2]
LIN
LIN(Local Interconnect Network)은 CAN보다 저렴하면서도 복잡하지 않은 센서, 액추에이터 등의 자동차 애플리케이션 요구를 지원하기 위해 개발되었다. LIN 규격은 LIN 컨소시엄에서 2010년 LIN 2.2 버전을 발표했다. LIN은 안전이 매우 중요시 되지 않는 센서 및 액추에이터 영역에서 시리얼 데이터 교환을 위한 저렴한 통신 프로토콜을 만들기 위하여 주로 물리계층의 설계에 영향을 미쳤다. LIN 클러스터에서 물리적인 신호 전송은 CAN에서 익숙한 차동 신호 전송을 포함하지 않으며 기존의 단일 선이 사용 된다. 이 방법에도 불구하고 노이즈 내성을 충분히 보장하기 위해 버스 레벨을 위한 기준 전압으로 엔진제어장치의 공급전압과 그라운드가 사용된다. LIN 트랜시버는 물리적 버스 인터페이스로 사용된다. 공급전압보다 적어 도 40% 낮은 레벨은 리시버에 의해 논리 “0”으로 해석된다. 리시버들은 적어도 공급 전압보다 60% 높은 레벨을 논리“1”로 해석한다. 최대 데이터 전송속도는 노이즈 방사를 한계 이내로 유지하기 위해 20 kbps로 한정되며, 전선의 길이 최대 40미터까지는 최대 추천 노드 수가 16개이다. 이것은 LIN 사양에서 규정한 LIN 클러스터의 최대 허용 편차를 포함한 노드와 라인의 커패시턴스를 고려하는 것이다. LIN 버스는 초음파센서, 온습도 및 우적센서, 조도센서 등 일반적으로 지능형 센서를 연결하는데 사용된다. 이런 애플리케이션에 있어서, 매우 높은 데이터 전송 속도나 복잡한 고장 관리는 필요하지 않다. 그리고 EMI 특성에 영향이 적은 속도와 성능을 유지하는 것이 최대 20kBit/s의 데이터 전송 속도를 지원하는 이유다. 전송 속도와 전송 매체에 따라 12V 싱글 와이어로 구성된다. LIN은 SCI(Serial Communication Interface)로서 8비트 인터페이스를 기반으로 하며 단일(마스터)와 다중(슬레이브) 개념을 지원한다. SCI 인터페이스는 거의 모든 마이크로컨트롤러나 에이식에서 지원되며, 어떤 소프트웨어나 펌웨어로도 구현할 수 있다. 이로 인해 다른 값비싼 외부 부품을 사용할 필요가 없다. 마스터 노드에서 마스터 및 슬레이브 태스크를 모두 수행하며, LIN 네트워크 내에 마스터를 제외한 노드는 다른 슬레이브를 추가하거나 제거해도 영향을 받지 않는다. 이런 경우에, 단지 필요한 변경은 마스터노드와 관련이 있다. LIN의 특별한 기능은 추가적인 크리스탈이나 공진기 없이 마스터로 슬레이브 노드의 클록 속도를 조정하는 동기화 메커니즘이다. 비용에 민감한 문제로 인해 LIN 슬레이브들은 주파수 허용오차가 최대 14%에 달하는 온칩 레조네이터를 사용할 수 있다. LIN 네트워크가 가능한 센서로서 자동차용 초음파센서가 있다.[2]
CAN
CAN(Controller Area Network)은 자동차 내의 각종 계측제어 장비들 간에 디지털 시리얼 통신을 제공하기 위하여 1988년 보쉬와 인텔에서 개발한 차량용 네트워크 시스템으로, 1993년도에 ISO에서 국제표준 규격으로 제정되었다. 처음 개발된 것은 1986년 로버트 보쉬(Robert Bosch)에 의해서다. 최고 속도 125kBit/s까지의 활용을 위해 ISO 19898로 각각 표준화되었다.[9] CAN은 다른 자동화 통신망에 비해 가격 대비 성능비가 우수하며, 지난 수년간 차량 내의 열악한 환경에서 성공적으로 동작되어 신뢰도가 검증된 통신망이다. CAN은 마스터/슬레이브, 다중 마스터, P2P 등을 지원하는 매우 유연성 있는 네트워크이며 공장의 열악한 환경이나 고온, 충격이나 진동, 노이즈가 많은 환경에서도 높은 신뢰성을 제공한다. CAN에 의해 데이터가 교환될 때 어떠한 스테이션도 주소화 되지 않고 메시지의 내용은 통신망에서 유일하게 존재하는 메시지 식별자에 의해서 정해진다. 식별자는 메시지의 내용뿐 아니라 우선순위도 결정하는데, 이것은 여러 개의 스테이션이 동시에 버스를 액세스하려고 할 때 버스 할당을 위하여 중요하다. CAN에서는 콘텐츠 기반의 어드레싱 구조에 의해 구성의 융통성을 꾀할 수 있으며, 새로운 스테이션이 순수한 수신기라면 어떠한 하드웨어나 소프트웨어의 변경 없이 현존하는 CAN 통신망에 붙일 수 있다. 또한 데이터 전송 프로토콜이 물리적인 도착지의 주소를 필요로 하지 않기 때문에 모듈러 일렉트로닉스(modular electronics)의 개념을 지원하고, 또한 브로드캐스트나 멀티캐스트와 같은 다중수신과 분산처리의 동기화를 허용하여 여러 개의 컨트롤러에서 정보로 필요로 하는 측정값들이 통신망을 통해 전송될 수 있으므로 각각의 컨트롤러가 자신만의 센서를 가지고 있을 필요가 없다. CAN은 멀티 마스터 통신이므로 어느 노드에서도 통신을 개시할 수 있다. 다만 실제로 하나의 버스 상에서 동시에 수행할 수 있는 통신은 하나뿐이다. 각 노드는 버스 상태가 송신 중인지 아닌지를 주기적으로 확인한다. 그리고 버스 상에서 송신이 이루어지지 않는 경우에 통신을 개시하지만, 복수의 노드가 송신을 개시하면 충돌한다. 이때 CAN에서는 조정을 하여 아이디가 작은 것을 우선 송신함으로써 충돌을 피하고 있다.[2] CAN은 오랫동안 자동차의 엔진제어장치를 접속하는 주요 버스 기술로 사용돼 왔다. 하지만 자동차에서 필요한 데이터 전송 속도를 CAN에서는 기대할 수 없는 대상이 개발되자, 이보다 빠른 전송 속도를 갖는 시간 결정적 프로토콜이나 다수의 고장 방지 시리얼 버스 시스템의 개발이 이루어졌다. 예를 들면 TTCAN(Time Triggered CAN) 등이 있다. CAN 네트워크가 가능한 센서로서 자동차용 요레이트센서가 있다.[10]
플렉스레이
플렉스레이(FlexRay)는 비엠더블유(BMW)에서 개발한 통신 시스템인 바이트플라이트(byteflight)를 기반으로 하고 있다. 바이트플라이트 방법은 새로운 버스 시스템의 요구 조건을 만족시키기 위해, 순차 결정(chronological deterministic) 및 결함 허용(Fault Tolerance)에 대한 개선이 이루어졌다. 플렉스레이의 10-Mbit/s 대역폭, 내재된 결함내성 그리고 결정 프로토콜이 적용되었다. 또한, 다중 네트워크 토폴로지도 지원할 수 있도록 만들었다. 확장성을 고려하여 설계된 플렉스레이는 향후 새로운 기술적 요구 사항들에 대해서도 대처 가능할 것으로 보고있다. 플렉스레이는 안전성 고려와 혹독한 작동 환경에 요구되는 강건함, 이중화된 네트워크를 통한 고신뢰성, 동기화된 시간축에 따른 고정밀 등과 같은 특징을 가지고 있다. 네트워크 플렉스레이는 기존 차량용 네트워킹 시스템에 비해 비약적인 발전을 했다. 그러나 IC 설계 관점에서 플렉스레이의 진보된 특징들은 트랜시버와 통신 컨트롤러를 10년 이상 설계해온 엔지니어들의 노하우가 기반이 되고 있다. 따라서 자동차용 시스템 IC 부문은 진입장벽은 높으며, 매우 소수의 IC 회사들만이 시장에 성공적으로 진입한 것이다. 플렉스레이는 최대 대역폭 10Mbit/s로 데이터를 전송하므로 실시간 동작용으로 아주 적합하다. 더욱이 플렉스레이는 버스, 스타, 종속형 스타(cascaded star), 하이브리드 네트워크 토폴로지 등 다수의 네트워크 토폴로지들을 지원한다.[9] 그리고 CAN이 CSMA를 지원하는데 비해 플렉스레이는 TDMA(Time Division Multiple Access)를 지원한다. 따라서 어떤 장치가 버스에 대해 배타적 액세스 권한을 가지고 있는 동안 각 장치는 고정된 시간창(타임 슬롯)을 가지고 있다. 이런 타임 슬롯은 고정된 패턴을 가지고 정의된 간격으로 반복된다. 그래서 TDMA를 이용하면, 데이터가 버스 상에 있는 시간을 정확히 예측할 수 있다. 모든 노드들은 이런 종류의 통신을 적절하게 처리하기 위해 같은 전역 시간을 가지고 있다. 플렉스레이 네트워크가 가능한 센서로서 자동차용 요레이트센서가 있다.[2]
각주
- ↑ 허운행, 〈자동차용 센서 기술동향〉, 《포항산업과학연구원》, 2006-04-10
- ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 연규봉 자동차부품연구원, 〈자동차용 센서 시스템 IC 기술개발 동향 및 고신뢰성 이슈〉, 《전자공학회지》, 2013-06
- ↑ 3.0 3.1 3.2 〈IDEC newsletter MPV(Multi-Project Wafer)〉, 《반도체설계교육센터》, 2016-07
- ↑ 최가현, 정우영, 최정운, 김시동, 민준원, 〈에어컨 냉매압 측정용 정전용량형 압력센서 소자의 전기적 특성 연구〉, 《Journal of Sensor Science and Technology》, 2015-03
- ↑ 최성배, 김원종, 〈차량용 압력센서 기술 및 시장동향〉, 《한국과학기술정보연구원》, 2016-11
- ↑ 6.0 6.1 6.2 6.3 고려대학교 전기전자전파공학부 주병권 교수, 〈MEMS 기술을 적용한 자동차 응용 센서 기술 및 동향〉, 《주간기술동향 통권 1284호》, 2007-02-21
- ↑ 허필선 연구원, 〈차량용 센서 시장 및 개발 동향〉, 《정보통신기술진흥센터》, 2009-06
- ↑ 8.0 8.1 8.2 8.3 충북대학교 기석철 스마트카연구센터장, 산학협력본부 부교수, 〈자율주행차 센서 기술 동향〉, 《미래창조과학부》, 2017-09-10
- ↑ 9.0 9.1 동의대학교 산학협력단, 〈차량내 네트워크에서의 통합 게이트웨이 모니터링 시스템 및 방법〉, 《특허정보넷》, 2011-12-19
- ↑ 윤범진 기자, 〈구원 등판 FlexRay〉, 《AEM》, 2008-02
참고자료
- 허운행, 〈자동차용 센서 기술동향〉, 《포항산업과학연구원》, 2006-04-10
- 고려대학교 전기전자전파공학부 주병권 교수, 〈MEMS 기술을 적용한 자동차 응용 센서 기술 및 동향〉, 《주간기술동향 통권 1284호》, 2007-02-21
- 윤범진 기자, 〈구원 등판 FlexRay〉, 《AEM》, 2008-02
- 허필선 연구원, 〈차량용 센서 시장 및 개발 동향〉, 《정보통신기술진흥센터》, 2009-06
- 동의대학교 산학협력단, 〈차량내 네트워크에서의 통합 게이트웨이 모니터링 시스템 및 방법〉, 《특허정보넷》, 2011-12-19
- 연규봉 자동차부품연구원, 〈자동차용 센서 시스템 IC 기술개발 동향 및 고신뢰성 이슈〉, 《전자공학회지》, 2013-06
- KISTI 사업기회분석실 노현숙, 〈자동차 센서 - 자동차 전장화 가속화로 센서 시장 확대〉, 《디지털밸리뉴스》, 2016-03-08
- 최가현, 정우영, 최정운, 김시동, 민준원, 〈에어컨 냉매압 측정용 정전용량형 압력센서 소자의 전기적 특성 연구〉, 《Journal of Sensor Science and Technology》, 2015-03
- 〈IDEC newsletter MPV(Multi-Project Wafer)〉, 《반도체설계교육센터》, 2016-07
- 최성배, 김원종, 〈차량용 압력센서 기술 및 시장동향〉, 《한국과학기술정보연구원》, 2016-11
- 충북대학교 기석철 스마트카연구센터장, 산학협력본부 부교수, 〈자율주행차 센서 기술 동향〉, 《미래창조과학부》, 2017-09-10
- 〈자동차 센서는 완전히 믿음을 주지 못한다〉, 《이브이포스트》, 2020-07-21
같이 보기
