[논문]다양한 측정 환경 및 반사 조건에 대한 시각안전 LIDAR 신호 분석

한문현; 최규동; 서홍석; 민봉기

doi:10.3807/kjop.2018.29.5.204

다양한 측정 환경 및 반사 조건에 대한 시각안전 LIDAR 신호 분석
Analysis of Eye-safe LIDAR Signal under Various Measurement Environments and Reflection Conditions 원문보기

한국광학회지 = Korean journal of optics and photonics, v.29 no.5, 2018년, pp.204 - 214

한문현 (과학기술연합대학원대학교 차세대소자공학과) , 최규동 (한국전자통신연구원 ICT소재부품연구소) , 서홍석 (한국전자통신연구원 ICT소재부품연구소) , 민봉기 (과학기술연합대학원대학교 차세대소자공학과)

초록
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LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다. 본 논문에서는 1550 nm 시각안전 광원을 활용한 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 구성하고 다양한 측정 환경, 반사 물질, 물질의 각도에 대한 LIDAR 신호 분석 방법과 결과를 보고한다. 실내, 주간, 야간의 환경에서 25 m 거리에 위치한 5% 알루미늄 반사판과 건물 벽을 활용하여 각 측정 환경에서 반사율이 다른 물질에 대한 신호를 분석하고, 다양한 각도를 갖는 실제 장애물을 고려하여 반사 물질의 각도 변화에 대한 신호 분석도 진행하였다. 이러한 신호 분석은 수신 정보의 신뢰도 판별을 위한 SNR과 거리 정보 정확성의 지표인 타이밍 지터를 활용하여 측정 환경 및 반사 조건과 LIDAR 신호 간의 상관관계 확인이 가능한 장점이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Since LIDAR is advantageous for accurate information acquisition and realization of a high-resolution 3D image based on characteristics that can be precisely measured, it is essential to autonomous navigation systems that require acquisition and judgment of accurate peripheral information without user intervention. Recently, as an autonomous navigation system applying LIDAR has been utilized in human living space, it is necessary to solve the eye-safety problem, and to make reliable judgment through accurate obstacle recognition in various environments. In this paper, we construct a single-shot LIDAR system (SSLs) using a 1550-nm eye-safe light source, and report the analysis method and results of LIDAR signals for various measurement environments, reflective materials, and material angles. We analyze the signals of materials with different reflectance in each measurement environment by using a 5% Al reflector and a building wall located at a distance of 25 m, under indoor, daytime, and nighttime conditions. In addition, signal analysis of the angle change of the material is carried out, considering actual obstacles at various angles. This signal analysis has the merit of possibly confirming the correlation between measurement environment, reflection conditions, and LIDAR signal, by using the SNR to determine the reliability of the received information, and the timing jitter, which is an index of the accuracy of the distance information.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Single-shot LIDAR system structure.
그림 Fig. 2. (a) Peak distribution, and (b) Peak histogram before spline interpolation.
그림 Fig. 3. (a) Peak distribution, and (b) Peak histogram after spline interpolation.
그림 Fig. 4. Measurement material change (Distance: 25 m) (left: wall, center: 5% reflector, right: Al reflector).
그림 Fig. 5. Material change data analysis at indoor. (a) Peak mean, (b) Peak STD, (c) SNR, (d) Timing jitter.
표 Table 1. Material change data at indoor
그림 Fig. 6. Measurement environment change (Distance: 25 m) (left: indoor, center: day, right: night).
그림 Fig. 7. Material and environment change data analysis. (a) SNR, (b) Timing jitter.
표 Table 2. Material and environment change data
그림 Fig. 8. Angle and environment change data analysis (5% reflector). (a) SNR, (b) Timing jitter.
표 Table 3. Angle and environment change data (5% reflector)
그림 Fig. 9. Angle and environment change data analysis (5% reflector). (a) SNR, (b) Timing jitter.
표 Table 4. Angle and environment change data (Al reflector)

AI 본문요약
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문제 정의

또한 LIDAR 신호 크기와 잡음을 이용해 신호 신뢰도를 나타내는 Signal to Noise Ratio (SNR)과 시간 정보를 활용하여 거리 정보를 획득하는 ToF 방법을 이용하는 만큼 시간 정보의 정확성을 나타내는 타이밍 지터에 대한 분석을 진행한다. 더불어 자율 주행 시스템이 다양한 환경에 직면하는 만큼 실내, 실외(주간, 야간) 등의 측정 환경, 5% 램버시안 반사판, 알루미늄 스펙큘라 반사판, 실내/외 벽 등 다양한 반사 물질, 그리고 각도에 따른 신호 특성 분석과 그에 대한 결과를 보고한다.
물체의 위치(거리)와 더불어 반사 물질의 특성 및 측정 환경은 LIDAR 신호를 분석하는데 중요한 역할을 한다. 따라서 본 논문에서는 SSLs를 이용하여 측정 환경 변화와 LIDAR 신호가 반사되는 물체의 반사율, 각도 등이 수신 신호에 미치는 영향을 분석하였다. 측정에는 아스팔트와 같이 반사율이 낮은 물체에 대한 신호 분석과 램버시안(diffuse) 반사 물질에 대한 정보 획득을 위해 균일한 반사율을 나타내는 Labsphere사의 5% 램버시안 반사판, 거울 같이 반사율이 높으나 특정한 시각에서만 신호 획득이 가능한 스펙큘라 반사를 나타내는 알루미늄 반사판, 그리고 실제 회피 및 주행에 있어 장애물로 여겨지는 실내/외 건물 벽을 활용하여 실험을 진행하였다.

제안 방법

다양한 분야에서 활용되는 LIDAR 시스템 수신 신호 특성 분석을 위해 시각안전 파장 대역인 1550 nm 레이저를 활용한 SSLs를 구성하였고, 이를 이용하여 ~25 m 거리에 위치한 다양한 물질(5%, 알루미늄 반사판, 실내/외 벽)과 다양한 환경(실내, 주간, 야간) 및 각도(최대 60도)에 대한 실험을 진행하였다. 또한 본 논문에서는 수신 신호의 정확성을 더하기 위해 제시된 스플라인 보간법과, 표준 편차를 SNR와 타이밍 지터에 활용하여 수신 신호를 분석하였다.
이런 LIDAR가 자율 주행 시스템에 적용되면서 기대하는 부분은 카메라로 측정이 어려운 야간 측정, 그리고 빠른 속도로 주변을 3차원으로 정밀하게 측정하고 정확한 정보를 판단 파트로 전달하여 신뢰성 높은 자율 주행을 구현하는 것이다. 더 나아가 자율 주행 시스템이 직면하는 다양한 환경 및 물질에 대한 정확한 정보 획득과 실시간으로 획득된 정보를 활용하여 고해상도 3차원 영상을 구현하는 것이다. 따라서 최근 3차원 영상 분야에서는 다양한 환경에서 반사율이 낮은 물질 또는 작은 물체에 대해 정확한 인식을 위해서 높은 해상도와 정확도를 확보하기 위한 노력을 기울이고 있다^[5-8].
측정에는 아스팔트와 같이 반사율이 낮은 물체에 대한 신호 분석과 램버시안(diffuse) 반사 물질에 대한 정보 획득을 위해 균일한 반사율을 나타내는 Labsphere사의 5% 램버시안 반사판, 거울 같이 반사율이 높으나 특정한 시각에서만 신호 획득이 가능한 스펙큘라 반사를 나타내는 알루미늄 반사판, 그리고 실제 회피 및 주행에 있어 장애물로 여겨지는 실내/외 건물 벽을 활용하여 실험을 진행하였다. 더불어 바람과 같은 외부 환경에 대한 영향을 비교하기 위한 실내, 주간, 야간 등 환경 변화에 따른 신호 분석과 물체 각도에 따른 영향을 분석하였다.
실제 LIDAR 시스템은 실내/외 다양한 분야에서 사용되고 있기 때문에 환경 변화에 따른 신호 분석이 필요하다. 따라서 실내 측정과 동일한 5% 반사판, 알루미늄 반사판과 실내 벽과 비교가 필요한 건물 외부 벽에 대한 신호 분석을 그림 6 과 같이 진행하였다. 반사 물질은 실내 측정과 동일한 25 m 의 거리에서 각도 변화 없이 정면으로 반사되는 신호를 분석 하였다.
특히 SSLs는 대다수 LIDAR 시스템에 적용된 905 nm 파장이 아닌 1550 nm 파장의 광원을 활용함으로써 우수한 신호 품질은 물론, 레이저의 최대 단점인 시각 위험성을 최소화하는 특성을 갖는다. 또한 LIDAR 신호 크기와 잡음을 이용해 신호 신뢰도를 나타내는 Signal to Noise Ratio (SNR)과 시간 정보를 활용하여 거리 정보를 획득하는 ToF 방법을 이용하는 만큼 시간 정보의 정확성을 나타내는 타이밍 지터에 대한 분석을 진행한다. 더불어 자율 주행 시스템이 다양한 환경에 직면하는 만큼 실내, 실외(주간, 야간) 등의 측정 환경, 5% 램버시안 반사판, 알루미늄 스펙큘라 반사판, 실내/외 벽 등 다양한 반사 물질, 그리고 각도에 따른 신호 특성 분석과 그에 대한 결과를 보고한다.
다양한 분야에서 활용되는 LIDAR 시스템 수신 신호 특성 분석을 위해 시각안전 파장 대역인 1550 nm 레이저를 활용한 SSLs를 구성하였고, 이를 이용하여 ~25 m 거리에 위치한 다양한 물질(5%, 알루미늄 반사판, 실내/외 벽)과 다양한 환경(실내, 주간, 야간) 및 각도(최대 60도)에 대한 실험을 진행하였다. 또한 본 논문에서는 수신 신호의 정확성을 더하기 위해 제시된 스플라인 보간법과, 표준 편차를 SNR와 타이밍 지터에 활용하여 수신 신호를 분석하였다.
따라서 실내 측정과 동일한 5% 반사판, 알루미늄 반사판과 실내 벽과 비교가 필요한 건물 외부 벽에 대한 신호 분석을 그림 6 과 같이 진행하였다. 반사 물질은 실내 측정과 동일한 25 m 의 거리에서 각도 변화 없이 정면으로 반사되는 신호를 분석 하였다.
반면 스펙큘라 반사 물질은 특정한 지점에서만 신호 획득이 가능한 특징을 가지고 있어 입사각과 동일한 반사각에 위치한 지점 외에서는 신호 획득이 어렵다. 본 논문에서는 램버시안 특성의 5% 반사판은 0도(정면) 대비 절반의 신호가 획득되는 최대 60도의 각도 변화, 반사각에 예민한 스펙큘라 특성의 알루미늄 반사판은 그 절반인 최대 30도 각도 변화를 통해 수신 신호 특성을 분석하였다.
SSLs 수신 신호는 그림 1과 같이 오실로스코프로 확인하는 동시에 직접 설계한 LABVIEW 프로그램을 활용해 실시간으로 PC에 추출이 가능하다. 본 논문에서는 추출된 신호의 크기, 흔들림을 정확하게 동시에 알 수 있는 장점을 가진 피크 지점을 이용해 SNR, 타이밍 지터 등의 신호 분석을 진행하였다. 측정은 각 타겟에 대한 수신 정보의 신뢰성 확보를 위해 10,000회 반복 측정하였고, 구현된 알고리즘을 활용해 각 신호들의 피크 지점을 추출하면 그림 2(a)와 같이 도식화가 가능하다.
본 논문에서는 포인트 분석이 가능한 스캔형 라이다의 기본 모델인 ToF 방식 Single-Shot LIDAR system (SSLs)을 측정 모델로 구성하고 각 물체에 반사되는 신호 측정 및 특성 분석을 진행한다. 특히 SSLs는 대다수 LIDAR 시스템에 적용된 905 nm 파장이 아닌 1550 nm 파장의 광원을 활용함으로써 우수한 신호 품질은 물론, 레이저의 최대 단점인 시각 위험성을 최소화하는 특성을 갖는다.
수신부는 상용 광 검출기(THORLABS APD 430C/M)와 1인치 렌즈, 그리고 태양광 및 주변 광에 대한 영향을 최소화하기 위한 필터 및 부속 광학계로 구성하였다. 광 검출기는 높은 수신율을 위해 광원으로 사용된 1550 nm 파장에 대한 흡수율이 높은 InGaAs 물질과 작은 신호 검출에 유리한 APD로 구성된 InGaAs APD를 사용하였다^[13].
따라서 자율 주행 등에 활용되기 위해서는 앞선 측정과 같이 물질 정면 신호 분석뿐 아니라, 각도를 갖는 물체에 대한 수신 신호 분석이 필요하다. 이번 절에서는 앞선 측정과 동일한 거리(~25 m), 측정 환경, 반사 물질의 조건에서 각 물질의 각도만 변화하여 각도에 따른 물질의 LIDAR 수신 신호 특성을 분석하였다.
측정 거리는 반사율이 매우 낮은 5% 반사판을 활용하는 만큼 그림 4와 같이 ~25 m 거리에서 진행하였고, 반사율 변화에 따른 신호 분석을 위해 동일한 거리에서 반사 물질을 변경하여 측정하였다. 바람, 태양광 등 대기 및 외부 영향이 적은 실내 측정을 통해 반사율이 다른 물체에 대한 신호 특성을 분석하였고, 측정 물질은 실내 벽, 5% 반사판, 알루미늄 반사판을 이용하였다.
따라서 본 논문에서는 SSLs를 이용하여 측정 환경 변화와 LIDAR 신호가 반사되는 물체의 반사율, 각도 등이 수신 신호에 미치는 영향을 분석하였다. 측정에는 아스팔트와 같이 반사율이 낮은 물체에 대한 신호 분석과 램버시안(diffuse) 반사 물질에 대한 정보 획득을 위해 균일한 반사율을 나타내는 Labsphere사의 5% 램버시안 반사판, 거울 같이 반사율이 높으나 특정한 시각에서만 신호 획득이 가능한 스펙큘라 반사를 나타내는 알루미늄 반사판, 그리고 실제 회피 및 주행에 있어 장애물로 여겨지는 실내/외 건물 벽을 활용하여 실험을 진행하였다. 더불어 바람과 같은 외부 환경에 대한 영향을 비교하기 위한 실내, 주간, 야간 등 환경 변화에 따른 신호 분석과 물체 각도에 따른 영향을 분석하였다.

대상 데이터

수신부는 상용 광 검출기(THORLABS APD 430C/M)와 1인치 렌즈, 그리고 태양광 및 주변 광에 대한 영향을 최소화하기 위한 필터 및 부속 광학계로 구성하였다. 광 검출기는 높은 수신율을 위해 광원으로 사용된 1550 nm 파장에 대한 흡수율이 높은 InGaAs 물질과 작은 신호 검출에 유리한 APD로 구성된 InGaAs APD를 사용하였다^[13]. 더불어 정확한광 신호를 수신하기 위해서는 Fourier transform-limited, 혹은 bandwidth-limited라고 불리는 아래 식 (1)과 같이 광 검출기밴드폭(bandwidth)과 광원의 종류 및 펄스 폭(FWHM)의 상관관계가 중요하기 때문에 필수적으로 확인해야 한다^[14,15].
측정 거리는 반사율이 매우 낮은 5% 반사판을 활용하는 만큼 그림 4와 같이 ~25 m 거리에서 진행하였고, 반사율 변화에 따른 신호 분석을 위해 동일한 거리에서 반사 물질을 변경하여 측정하였다. 바람, 태양광 등 대기 및 외부 영향이 적은 실내 측정을 통해 반사율이 다른 물체에 대한 신호 특성을 분석하였고, 측정 물질은 실내 벽, 5% 반사판, 알루미늄 반사판을 이용하였다.
반사 물질은 대표적인 반사 특성인 램버시안, 스펙큘라 반사를 나타내는 5% 반사판, 알루미늄 반사판을 활용하였다. 특히 램버시안 반사 물질은 표면에 입사되는 빛의 입사각에 따라 반사 강도가 달라지는 식 (5)의 램버시안 코싸인 법칙을 따른다.
더불어 정확한광 신호를 수신하기 위해서는 Fourier transform-limited, 혹은 bandwidth-limited라고 불리는 아래 식 (1)과 같이 광 검출기밴드폭(bandwidth)과 광원의 종류 및 펄스 폭(FWHM)의 상관관계가 중요하기 때문에 필수적으로 확인해야 한다^[14,15].본 논문에서 구성된 SSLs의 광원은 2 ns의 펄스 폭을 가진 가우시안 펄스 신호이고, 광 검출기는 400 MHz 광대역 밴드폭을 가지기 때문에 식 (1)에 부합하여 정확환 신호 수신이 가능하다.
그림 7과 표 2는 실내, 주간, 야간 환경에서 반사 물질에 대한 신호의 분석 결과를 나타낸다. 여기서 알루미늄 반사판의 신호 정보는 이전 절에서 분석한 것과 같이 포화 지점 이상의 데이터는 신빙성이 떨어져 포화 지점 이전 데이터를 활용하였다. 표 2에서 보면 전체적으로 외부 영향이 없는 실내 측정의 피크 평균이 높고, 편차는 낮게 나타난다.

이론/모형

또한 본 논문에서 사용한 신호 대 잡음비(SNR)는 식 (4)와 같고, 수신된 신호의 피크 평균값(Msignal), 수신된 신호의 피크들의 편차를 노이즈(σnoise 로 활용하여 수신 신호의 신뢰성을 나타내는 지표로 사용하였다.
정확한 측정이 필요한 LIDAR 시스템에서 그림 2와 같이 추출된 데이터는 이에 기반한 계산값은 물론, 다양한 장애물 및 물질 특성을 분석하는데 있어서도 높은 신뢰도를 갖기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 다양한 환경, 물질에 대해 보다 정확한 신호 분석을 위해 interpolation (보간법) 방식을 사용하였다. 측정 데이터를 기반으로 데이터 사이의 값을 유추하는 보간법은 특히 펄스 레이저를 사용하는 LIDAR 시스템과 같이 많은 정보 획득을 위해 높은 반복률의 광원을 사용하여 펄스 폭이 작아지는 것은 물론, 샘플링레이트가 제한되어 실제 신호에 할당되는 데이터가 적어 낮은 신뢰를 갖는 수신 신호를 정확하게 분석하기 위해 활용되며 선형, 다항식, 스플라인 등의 다양한 방법이 존재한다.
이러한 이유로 본 논문에서는 3차 다항식을 활용한 스플라인 보간법을 활용하였고, 그 효과는 그림 2에 비해 확연히 개선된 그림 3을 통해 확인이 가능하다.

성능/효과

실험을 통해 수신 신호의 피크에 대한 지표들은 실외(주/ 야간) 환경에서 전반적으로 피크 평균이 작고 피크 잡음과 편차가 높은데, 이러한 현상은 각도에 상관없이 나타나기 때문에 동일한 각도에서 바람 등의 외부적인 영향에 대한 신호 특성 분석을 통해 확인하였다. 그에 비해 타이밍 지터는 거리 정확성과 연계되는 만큼 물체의 반사면의 각이 야기하는 거리 정보 차이와 수신 영역의 축 변화로 인해 물체 각도에는 영향을 크게 받으나, 피크 지표들과는 달리 반사율 및 환경 변화 등의 영향은 적은 것을 확인하였다.
9 ps (~4 cm, 주간)를 가지며 모든 환경에서 급격한 증가를 보인다. 따라서 5% 반사판과 마찬가지로 환경 영향에 대한 변화는 최대 22.1 ps (3.3 mm)로 각도 변화에 비해 상대적으로 작고, 알루미늄 반사판 역시 타이밍 지터가 환경에 대한 영향은 크지 않으나 각도 변화에 대해서는 신호의 변화만큼 급격한 변화를 나타내는 것을 볼 수 있다.
야간은 피크 평균과 피크 잡음 모두 외부 영향에 의해 선형적이진 않지만 각도 증가에 따라 전반적으로 감소되는 현상을 보인다. 또한 바람 등에 의해 0도(정면)에서 높은 피크 잡음 및 편차가 SNR에 영향을 끼쳐 실내 대비 ~4 dB가 낮고, 이로 인해 다른 환경과 달리 30도에서 가장 높은 SNR을 보인다.
실험을 통해 수신 신호의 피크에 대한 지표들은 실외(주/ 야간) 환경에서 전반적으로 피크 평균이 작고 피크 잡음과 편차가 높은데, 이러한 현상은 각도에 상관없이 나타나기 때문에 동일한 각도에서 바람 등의 외부적인 영향에 대한 신호 특성 분석을 통해 확인하였다. 그에 비해 타이밍 지터는 거리 정확성과 연계되는 만큼 물체의 반사면의 각이 야기하는 거리 정보 차이와 수신 영역의 축 변화로 인해 물체 각도에는 영향을 크게 받으나, 피크 지표들과는 달리 반사율 및 환경 변화 등의 영향은 적은 것을 확인하였다.
또한 벽과 5% 반사판은 상대적으로 감쇠율이 낮지만 실외 환경에서 실내 대비 3 dB 이상 감소하였다. 이러한 측정 결과로부터 피크 평균, 피크 잡음 그리고 이 두지표의 비를 이용한 SNR은 물질에 따라 차이는 존재하지만 환경 변화에 따라 신호가 영향을 받는 것을 확인하였다.
그림 7(b)와 표 2를 통해 타이밍 지터를 보면 모든 반사체가 실외 측정 시 증가되고, 편차 역시 외부 환경 등의 영향으로 실외 측정에서 높게 나타난다. 하지만 거리 값으로 변환하여 비교하면 실내 대비 5% 반사판과 알루미늄 반사판은 각 1.5 mm, 0.5 mm, 벽은 ~2 mm로 작은 거리 오차가 나타나 실질적으로 25 m로 제한된 본 논문의 실험에서는 타이밍 지터가 환경 변화에 큰 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.

후속연구

광원으로 사용된 MOPA 레이저는 한국전자통신연구원에서 개발된 것으로, 시각 안전 파장 대역인 1550 nm 파장을 사용하여 현재 대부분의 상용 LIDAR 제품에 사용되는 905 nm 파장에 비해 망막 손상 위험성 최소화 및 ~10 6 배 높은 시각 안전성 등의 장점을 갖는다^[11,12]. 본 광원이 갖는 시각에 대한 이점은 LIDAR가 접목된 다양한 제품들이 점차 생활권에 근접해지면서 더 크게 작용될 것으로 예상된다. 또한 2 ns의 좁은 Full Width at Half Maximum (FWHM) 및 높은 반복률 구현이 가능하여 고해상도 3차원 영상 분석에 유리한 장점을 갖는다.
본 논문에서 진행한 실내/외 환경에서 다양한 물질에 대한 시각안전 LIDAR 수신 신호 특성 분석은 다양한 환경에 대한 영향을 확인함으로써 시각 안전에 유리한 장점을 이용해 적용 범위가 넓어지고 있는 LIDAR 시스템을 활용한 자율 주행 자동차, 3차원 영상 구현 등의 여러 분야 연구에 도움이 될 것으로 보인다. 하지만 반사 물질 표본이 부족한 면이 있어 앞으로의 연구에서 다양한 색, 물질, 재질에 대한 연구 및 램버시안 반사와 달리 급격한 신호 특성을 나타내는 스펙큘라 반사에 대한 연구가 지속적으로 필요할 것으로 생각된다.
본 논문에서 진행한 실내/외 환경에서 다양한 물질에 대한 시각안전 LIDAR 수신 신호 특성 분석은 다양한 환경에 대한 영향을 확인함으로써 시각 안전에 유리한 장점을 이용해 적용 범위가 넓어지고 있는 LIDAR 시스템을 활용한 자율 주행 자동차, 3차원 영상 구현 등의 여러 분야 연구에 도움이 될 것으로 보인다. 하지만 반사 물질 표본이 부족한 면이 있어 앞으로의 연구에서 다양한 색, 물질, 재질에 대한 연구 및 램버시안 반사와 달리 급격한 신호 특성을 나타내는 스펙큘라 반사에 대한 연구가 지속적으로 필요할 것으로 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	자율 주행 시스템에 LIDAR가 필수적으로 적용되는 이유는?	LIDAR는 정밀 측정이 가능한 특성을 기반으로 정확한 정보 획득과 고해상도 3차원 영상 구현에 유리하기 때문에 사용자의 개입 없이 정확한 정보 획득과 판단이 요구되는 자율 주행 시스템에 필수적으로 적용되고 있다. 최근 LIDAR를 접목한 자율 주행 시스템이 인간의 생활권 안에서 활용되면서 시각안전 문제에 대한 해결과 함께 다양한 환경에서 정확한 장애물 인식을 통한 신뢰성 있는 판단이 요구되고 있다.
	Light Detection And Ranging (LIDAR)의 원리와 장점은?	LIDAR는 먼 거리까지 퍼지지 않는 직진성, 높은 에너지 밀도 및 반복률을 가지는 레이저의 특성과 송출된 빔이 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 활용하여 거리 정보를 획득하는 Time-of-Flight (ToF) 방식을 접목하여 간단한 원리로 정밀한 측정이 가능한 장점을 갖는다 [6] . 이런 LIDAR가 자율 주행 시스템에 적용되면서 기대하는 부분은 카메라로 측정이 어려운 야간 측정, 그리고 빠른 속도로 주변을 3차원으로 정밀하게 측정하고 정확한 정보를 판단 파트로 전달하여 신뢰성 높은 자율 주행을 구현하는 것이다.
	자율 주행 시스템은 어떠한 기술로 구성되어 있나?	자율 주행 시스템에 대한 관심은 2010년 초 발표된 구글 무인 자동차 등장 이후 급격히 증가하였고, 자동차 분야뿐 아니라 드론, 로봇 등 다양한 분야에 영향을 미쳐 각 분야에 적용하기 위한 연구가 현재도 활발히 진행되고 있다 [1-3] . 이러한 자율 주행 시스템은 여러 기술의 집합체로 위치 인식 및 맵핑 기술, 판단, 제어, 인터랙션 및 환경인식 기술 등 다양한 요소로 구성되어 있다 [4] . 이 중에서도 특히 환경인식 기술은 주변 장애물, 보행자, 차선 등을 인식하기 위한 기술로, 정보 획득 결과에 의해 사고 여부가 결정되는 만큼 자율 주행 시스템에서 중요한 기술 중 하나이다.

참고문헌 (18)

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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