【도해】TOF 이미지 센서란? : 빛을 이용한 거리 측정 이미지 기술

시작하며

TOF(Time-of-Flight) 기술은 빛의 비행 시간을 이용하여 거리를 측정하는 기술입니다. 이 기술은 스마트폰 카메라, AR/VR, 자율주행차, 로봇, 드론 등 자율 동작이 요구되는 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.

현재 TOF 센서의 측정 정밀도는 수 cm에서 최첨단 기술로는 수십 µm에 달하며, 적용 범위는 점점 더 다양해지고 있습니다. 본 기사에서는 TOF 기술의 기본 개념부터 최신 기술 동향, 그리고 실용화 과정에서의 과제까지 폭넓은 독자층을 대상으로 설명합니다.

TOF의 기본 개념

TOF 센서는 빛을 대상에 조사하고, 반사된 빛이 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산합니다. 거리는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

L = (c × TTOF) / 2

L: 거리
c: 빛의 속도 (3×10⁸ m/s)
TTOF: 빛의 비행 시간

주요 방식

주로 다음의 두 가지 방식이 있습니다.

Direct TOF

SPAD(Single Photon Avalanche Diode)를 사용하여 광자를 검출하는 방식입니다. 높은 정밀도의 시간 측정이 가능하지만, 회로 면적이 크고 비용이 많이 들어 특정 용도로 제한적으로 사용될 수 있습니다. 주로 자율주행차나 LiDAR(Light Detection and Ranging)에서 활용됩니다.

Indirect TOF

광원과 센서의 동기화를 통해 광 변조를 이용하고, 위상 차이를 측정하여 거리를 계산하는 방식입니다. 높은 해상도와 면적 효율성을 가지므로 스마트폰이나 가정용 기기 등 다양한 응용 분야에서 채택되고 있습니다.

거리 이미지와 그 활용

거리 이미지란

거리 이미지는 각 픽셀이 물체까지의 거리 정보를 가지는 2차원 데이터입니다. 일반적인 카메라가 밝기나 색상을 기록하는 것과 달리, 거리 이미지는 깊이 정보를 기록한다는 점에서 차별화됩니다. 이러한 이미지 형식은 3D 모델링, 물체 검출, 로봇의 내비게이션 등에서 중요한 역할을 합니다.

거리 이미지의 생성 프로세스

TOF 센서는 빛의 비행 시간을 기반으로 거리를 측정하고, 해당 정보를 픽셀 단위로 이미지화합니다. 이 과정에는 다음의 절차가 포함됩니다:

광원의 조사: 적외선 또는 레이저 광을 물체에 조사합니다.
반사광의 검출: 반사된 빛이 센서로 돌아오는 시간을 측정합니다.
거리 데이터의 계산: 비행 시간을 바탕으로 각 픽셀의 거리를 계산합니다.
이미지화: 픽셀별 거리 데이터를 2차원 이미지로 시각화합니다.

거리 이미지의 특징

고정밀 깊이 정보: 물체의 형태와 위치 관계를 정확하게 파악할 수 있습니다.
실시간성: 일반적인 TOF 센서는 초당 30~60 프레임의 속도로 거리 이미지를 생성할 수 있습니다.
노이즈 저항성: 광원과 동기화된 검출 방식을 통해 주변 광원의 영향을 최소화합니다.

주요 활용 분야

3D 스캔 및 모델링: 건축, 의료, 제조업에서 정밀한 3D 데이터 생성에 활용됩니다.
자율주행: 차량 주변의 물체 및 지형을 상세히 인식합니다.
로보틱스: 자율 이동 로봇의 장애물 회피 및 경로 계획에 사용됩니다.
보안: 인물 인증 및 침입 감지 시스템에 응용됩니다.

TOF 센서의 최신 기술 동향

고해상도화의 도전

1/f 노이즈의 극복

TOF 센서의 정밀도를 높이기 위해서는 1/f 노이즈의 감소가 필수적입니다. 최신 연구에서는 레퍼런스 처리를 도입하여 노이즈의 원인을 특정하고, 상관된 성분을 제거하는 기술이 제안되고 있습니다.

고속 전하 변조와 차지 앰프

고속 전하 변조 기술을 통해 시간 축의 정밀도를 크게 향상시키고 있습니다. 또한, 차지 앰프를 도입하여 비선형성을 제거함으로써 더욱 정밀한 거리 측정이 가능해졌습니다.

다이내믹 레인지의 확대

반사율이 낮은 물체나 거울과 같은 반사체를 정확히 측정하기 위해 센서의 다이내믹 레인지를 넓히는 것이 필요합니다. 포화 검출 회로를 사용하여 강한 반사광에 의한 포화를 방지하고, 약한 반사광도 정확히 측정할 수 있는 기술이 개발되고 있습니다.

측정 범위와 정밀도의 트레이드오프

짧은 펄스 레이저나 온칩 지연 회로를 사용하여 측정 범위와 해상도의 균형을 최적화하는 기술이 발전하고 있습니다.

실용화의 과제와 응용 사례

응용 사례

자율주행차: LiDAR로서 거리 측정에 사용되며, 장애물 검출 및 지도 작성에 기여하고 있습니다.
스마트폰: 인물 사진 모드와 얼굴 인식 기능을 지원하는 기술로 채택되고 있습니다.
로봇 공학: 자율 이동 로봇에서 주변 환경의 정확한 모델링을 실현합니다.

과제

비용 절감: 고정밀 센서는 여전히 고가이므로, 양산화를 위한 비용 절감이 필요합니다.
노이즈 대책: 저노이즈화 기술의 추가적인 발전이 요구됩니다.
소형화: IoT 디바이스 등 다양한 용도에 대응하기 위해 소형화가 과제가 되고 있습니다.

향후 전망

TOF 기술은 앞으로 더욱 진화하며, 다양한 분야에서의 활용이 확대될 것으로 기대됩니다. 특히, 다음과 같은 방향성이 주목받고 있습니다.

고주파 구동과 짧은 펄스 레이저: 해상도 향상을 위한 핵심 기술.
적층형 센서와 후면 조사형 센서: 고감도화와 소형화를 동시에 실현하는 기술.
AI와의 연계: 데이터 분석의 자동화 및 실시간 처리를 가능하게 하는 기술.

맺음말

TOF 센서는 미래의 스마트 디바이스, 자율주행, 로보틱스를 지원하는 핵심 기술로 자리 잡아가고 있습니다. 본 기사를 통해 TOF 기술의 기본부터 최신 동향까지 이해하고, 그 가능성을 느끼실 수 있기를 바랍니다.