소상공인포커스 - [Special Report | Innovation Radar ⑪] 비트센싱의 이미징 레이더는 무엇이 다른가

AI 시대의 센서는 ‘감지(Detection)’를 넘어 ‘인지(Perception)’ 기술로 진화하고 있다

▲ 자율주행 기술이 고도화되면서 자동차 레이더가 단순히 물체의 거리와 속도를 측정하는 보조 센서를 넘어 주변 환경을 정밀하게 인식하는 고해상도 이미징 센서로 진화하고 있다. 사진은 기사의 이해를 돕기 위한 AI 생성 이미지.(사진=챗GPT)

 

인공지능 산업이 빠르게 성장하면서 센서 기술 역시 새로운 전환기를 맞이하고 있다. 지금까지 자동차와 산업 현장에서 사용되던 레이더는 주로 물체가 존재하는지, 얼마나 떨어져 있는지, 어느 정도 속도로 움직이는지를 측정하는 보조 센서의 역할을 담당했다. 자동차의 전방충돌방지장치(AEB), 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC), 후측방 경고(BSD)와 같은 첨단운전자보조시스템(ADAS)은 대부분 이러한 레이더 기술을 기반으로 발전해 왔다. 즉, 기존 레이더는 ‘위험을 감지하는 기술’에는 강점을 보였지만, ‘주변 환경을 이해하는 기술’로 보기에는 한계가 있었다.

 

● 자동차 레이더는 왜 다시 진화하기 시작했는가
이러한 한계는 자율주행 기술이 발전하면서 더욱 분명해졌다. 자율주행차는 단순히 앞차와의 거리를 유지하는 수준을 넘어 보행자와 자전거, 오토바이, 공사 시설물, 차선 변경 차량, 도로 위 낙하물까지 동시에 구분하고 판단해야 한다. 특히 도심 환경에서는 수백 개의 이동 객체가 동시에 존재하기 때문에 단순 거리 정보만으로는 안전한 주행이 어렵다. AI는 더 많은 정보를 필요로 하고, 센서는 그 정보를 얼마나 정확하게 제공하느냐에 따라 차량의 판단 능력이 달라진다.

이 때문에 글로벌 자동차 산업은 카메라 중심 인식체계에서 센서 융합(Sensor Fusion) 체계로 빠르게 이동하고 있다. 카메라는 색상과 문자, 신호등을 인식하는 데 강점이 있지만, 야간이나 안개, 폭우에서는 성능이 저하될 수 있다. 반대로 레이더는 날씨의 영향을 상대적으로 덜 받지만 세밀한 형상 인식에는 한계가 있었다. 최근에는 이러한 장단점을 보완하기 위해 카메라와 레이더, 라이다를 하나의 AI 시스템으로 통합하는 방향이 주류가 되고 있으며, 레이더 역시 단순 거리 측정 장비에서 고해상도 이미징 센서로 진화하고 있다.

이 변화는 자동차 산업만의 이야기가 아니다. 스마트팩토리에서는 작업자의 안전을 실시간으로 감시해야 하고, 물류센터에서는 다양한 크기의 화물을 정확하게 인식해야 하며, 스마트시티에서는 교통량과 보행자 흐름을 동시에 분석해야 한다. 결국 AI 시대의 센서는 ‘측정하는 장비’가 아니라 ‘현장을 이해하는 장비’로 역할이 바뀌고 있으며, 이것이 이미징 레이더가 주목받는 가장 큰 배경이다.

● 비트센싱은 레이더를 ‘AI의 눈’으로 바꾸고 있다
비트센싱이 개발하는 이미징 레이더는 기존 레이더의 개념을 한 단계 확장한 기술이다. 기존 레이더가 물체의 존재와 거리, 속도를 중심으로 정보를 제공했다면, 이미징 레이더는 주변 환경을 보다 높은 해상도로 분석해 AI가 사물을 구분하고 상황을 이해할 수 있도록 지원한다. 다시 말해 ‘감지’에서 ‘인지’로 발전한 레이더 기술이라고 볼 수 있다.

이 기술의 핵심은 하드웨어만이 아니다. 레이더에서 수집되는 방대한 신호를 실시간으로 처리하고, 의미 있는 정보로 변환하는 AI 기반 신호처리 알고리즘이 함께 작동해야 한다. AI는 다양한 반사 신호를 분석해 차량과 보행자, 자전거, 구조물 등을 구분하고 이동 방향과 위험도를 판단한다. 센서가 데이터를 수집하는 역할이라면, AI는 그 데이터를 해석해 의사결정이 가능한 정보로 바꾸는 역할을 수행한다.

또한 이미징 레이더는 다양한 환경에서 안정적으로 작동하는 것이 중요한 경쟁력이다. 실제 산업 현장에서는 비, 눈, 안개, 먼지, 역광과 같은 환경 변화가 반복된다. 이러한 상황에서도 지속적으로 주변 환경을 인식할 수 있는 기술은 자율주행뿐 아니라 산업안전과 국방, 철도, 스마트시티 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 넓혀준다. 센서의 성능은 단순한 실험실 결과보다 실제 현장에서 얼마나 안정적으로 작동하는지가 더 중요하며, 이 점이 산업용 센서 시장의 진입장벽을 높이는 요소이기도 하다.

비트센싱이 주목받는 또 다른 이유는 레이더를 하나의 부품이 아닌 AI 인지 플랫폼의 핵심 구성요소로 접근하고 있다는 점이다. 앞으로 AI는 센서 하나만으로 판단하지 않는다. 카메라와 레이더, 라이다, GPS, 관성센서 등 여러 정보를 동시에 결합해 가장 정확한 판단을 내리는 방향으로 발전할 가능성이 높다. 결국 미래 센서 기업의 경쟁력은 뛰어난 하드웨어보다 다양한 정보를 AI와 연결하는 통합 기술에서 결정될 가능성이 크다.

● Innovation Radar Insight – 센서 산업의 미래는 ‘정확도’가 아니라 ‘신뢰도’가 결정한다
센서 산업은 지금 중요한 변곡점에 서 있다. 과거에는 더 멀리 측정하고 더 빠르게 반응하는 것이 경쟁력이었다면, 앞으로는 AI가 믿고 판단할 수 있는 데이터를 얼마나 안정적으로 제공하느냐가 핵심 경쟁력이 된다. 즉, 센서는 단순한 입력장치가 아니라 AI 시스템 전체의 품질을 결정하는 기반 인프라가 되고 있다.

비트센싱의 사례는 국내 딥테크 산업에도 중요한 의미를 던진다. 대한민국은 메모리 반도체와 디스플레이, 자동차 분야에서는 세계적인 경쟁력을 확보했지만, AI 센서와 인지기술 분야는 이제 본격적인 성장 단계에 들어서고 있다. 이러한 시장에서는 단순히 제품을 개발하는 것보다 글로벌 완성차 기업과 산업용 장비 기업으로부터 신뢰를 얻고 실제 적용 사례를 축적하는 과정이 더욱 중요하다.

Innovation Radar는 비트센싱을 단순한 레이더 제조기업으로 평가하지 않는다. AI가 현실세계를 이해하도록 만드는 인지기술 기업이라는 관점에서 접근한다. 앞으로 자율주행과 스마트팩토리, 스마트시티, 산업안전이 확대될수록 센서의 역할은 더욱 커질 것이며, AI 산업의 경쟁은 알고리즘만이 아니라 얼마나 정확하고 신뢰할 수 있는 현실 데이터를 확보하느냐로 확대될 가능성이 높다.

 

 

소상공인포커스 / 서영현 기자 93olivia@naver.com