라이다

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1. 개요

라이다(LiDAR)는 레이저 펄스를 발사하여 대상 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하는 기술이다. 1961년 휴즈 항공사에서 최초의 라이다 유사 시스템을 개발했으며, 초기에는 코라이더(Colidar)로 불렸다. 1963년 '빛'과 '레이더'를 결합한 '라이다(lidar)'라는 용어가 처음 등장했다. 라이다는 자율 주행, 농업, 고고학, 환경, 지질학, 대기 과학, 법 집행, 군사, 광업, 물리학, 천문학, 로봇 공학, 측량, 교통, 풍력 발전, 태양광 발전, 비디오 게임 등 다양한 분야에서 활용된다.

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라이다
지도 정보
기본 정보
명칭	라이다
영어 명칭	LIDAR (Light Detection and Ranging)
다른 명칭	광선 탐지 및 거리 측정 레이저 스캐닝
기술 분류	원격 감지 기술
작동 원리
작동 방식	레이저를 사용하여 대상까지의 거리를 측정
측정 원리	빛이 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정
데이터 처리	측정된 거리를 바탕으로 3차원 위치 정보 생성
기술 구성
주요 구성 요소	레이저 송신기 레이저 수신기 스캐너 GPS 수신기 관성 측정 장치 (IMU)
레이저 파장	다양한 파장 사용 가능 (예: 적외선, 가시광선)
활용 분야
주요 응용 분야	지도 제작 지형 측량 지리학 지질학 농업 산림 관리 고고학 건축 토목 공학 자율주행 자동차 로봇 공학 대기 관측 해양 관측 재난 관리
자율주행차 응용	주변 환경 인식 및 물체 감지에 사용
플랫폼
플랫폼 유형	항공기 위성 드론 자동차 휴대용 장치
기술 유형
종류	항공 라이다 (Airborne LiDAR) 지상 라이다 (Terrestrial LiDAR) 모바일 라이다 (Mobile LiDAR) 양자 라이다 (Quantum LiDAR)
추가 정보
기술 발전	고해상도 및 고정밀도 라이다 센서 개발 다양한 파장대역 활용 양자 라이다 기술 연구
센서 재료	갈륨 기반 센서 사용 증가 추세
데이터 처리 기술	포인트 클라우드 데이터 처리 기술 발전
기타
관련 기술	레이저 GPS IMU 원격 감지 컴퓨터 비전 머신 러닝

2. 역사와 어원

휴즈 항공사(Hughes Aircraft Company)는 말콤 스티치(Malcolm Stitch)의 지휘 아래 1961년에 최초의 라이다와 유사한 시스템을 선보였다.^[10]^[11] 이 시스템은 원래 "코라이더(Colidar)"라고 불렸는데, 이는 "coherent light detecting and ranging"의 약자로, 레이더(radar) (radio detection and ranging의 약자)라는 용어에서 유래했다.^[12] 1963년에 생산된 "코라이더 마크 II(Colidar Mark II)"는 11km의 범위와 4.5m의 정확도를 가진 대형 소총 형태의 레이저 거리 측정기로, 군사 표적 지정에 사용되었다.^[13]^[11]

1963년에는 "빛(light)"과 "레이더(radar)"의 합성어인 라이다(lidar)가 독립적인 단어로 처음 언급되었다.^[14]^[15]

라이다의 최초 응용 분야는 기상학이었으며, 미국 대기 연구 센터(National Center for Atmospheric Research)는 이를 사용하여 구름과 오염 물질을 측정했다.^[18] 일반 대중은 1971년 아폴로 15호(Apollo 15) 임무 중 우주비행사들이 레이저 고도계를 사용하여 달 표면을 매핑하는 과정에서 라이다 시스템의 정확성과 유용성을 알게 되었다.

2. 1. 초기 역사

1961년, 휴즈 항공사(Hughes Aircraft Company)는 레이저 발명 직후 최초의 라이다와 유사한 시스템을 개발했다.^[10]^[11] 이 시스템은 위성 추적을 목적으로 설계되었으며, 레이저 초점 이미징과 신호 반환 시간 측정을 통해 거리를 계산하는 기능을 결합했다. 초기에는 "코라이더(Colidar)"라고 불렸는데, 이는 "coherent light detecting and ranging"의 약자로, 레이더(radar) (radio detection and ranging)에서 유래했다.^[12]

1963년, "빛(light)"과 "레이더(radar)"를 결합한 "라이다(lidar)"라는 용어가 처음 등장했다.^[14]^[15] "광자 레이더(photonic radar)"라는 용어는 가시광선 스펙트럼 거리 측정을 의미하는 데 사용되기도 한다.^[16]^[17]

2. 2. 기상학 분야 응용

라이다는 레이더보다 훨씬 짧은 파장의 전자기파(주로 자외선, 가시광선, 근적외선)를 사용하기 때문에 에어로졸이나 구름 입자 검출에 유리하여 대기 연구와 기상학에 유용하다. 레이저 광선은 밀도가 높고 결맞음(coherence)이 높으며 파장이 매우 짧아 작은 물체에 의해서도 잘 반사된다. 이러한 특성 덕분에 라이다는 연기, 구름, 대기 분자 등을 측정하는 데 효과적이다.

레이저 광선은 좁게 퍼져 나가기 때문에 높은 광학적 해상도로 대기의 특징을 파악할 수 있다. 또한, 가시광선은 마이크로파보다 많은 화학 물질과 강하게 상호작용하여 검출 감도가 높다. 여러 파장의 레이저를 조합하면 산란광의 강도와 파장 관계를 통해 대기 조성을 원격으로 분석할 수 있다.

최근에는 항공기나 인공위성에 "룩다운(downward-looking)"형 라이다를 탑재하여 지표면 조사 및 매핑에 활용하는 기술도 개발되고 있다.

2. 3. 용어 표기

"라이다(lidar)"라는 단어는 1980년대부터 일부 간행물에서 "LIDAR" 또는 "LiDAR"로 대문자로 표기되기도 했다. 대문자 표기에는 합의가 없으며, 여러 간행물에서 "LIDAR", "LiDAR", "LIDaR", "lidar" 등 다양한 표기를 사용한다. 미국 지질조사국(USGS)은 같은 문서에서 "LIDAR"와 "lidar"를 모두 사용하며,^[19] ''뉴욕 타임스(New York Times)''는 직원이 작성한 기사에는 주로 "lidar"를 사용하지만,^[20] 로이터(Reuters)와 같은 기여 뉴스 피드는 "Lidar"를 사용하기도 한다.^[21]

3. 기술 원리 및 구성 요소

'''이미지를 클릭하여 애니메이션을 보세요.''' 기본적인 라이다 시스템은 회전하는 거울(위쪽)에 의해 반사되는 레이저 거리 측정기를 포함한다. 레이저는 디지털화되는 장면 주변을 1차원 또는 2차원(중간)으로 스캔하여 지정된 각도 간격(아래쪽)으로 거리 측정값을 수집한다.

라이더 시스템은 레이저, 스캐너 및 광학계, 수광기 및 전자 장비, 위치 확인 및 항법 시스템 등 여러 주요 구성 요소로 이루어져 있다.

레이저: 과학 연구 이외의 분야에서는 파장 600-800nm의 레이저가 가장 많이 쓰인다. 가격이 저렴하고 고출력 제품을 얻기 쉽지만, "눈에 안전하지 않다"(실명 위험)는 단점이 있다. 1550 nm 파장 레이저는 "눈에 안전"하지만, 충분한 출력을 얻기 어려워 널리 쓰이지 않는다. 항공기 탑재형 라이더는 주로 1064 nm 파장을 사용하며, 해저 탐사 시스템은 수중 투과율이 높은 532 nm 레이저를 사용한다.
스캐너와 광학계: 데이터 수집 속도는 스캔 속도에 영향을 받는다. 2차원 스캔 방법에는 두 장의 평면 거울 진동, 다각형 거울 사용, 이축 스캐너 등이 있다. 광학계 성능은 각도 분해능과 검출 가능 거리에 영향을 준다. 반사광 분리에는 구멍 뚫린 거울이나 빔 스플리터를 사용한다.
수광기와 전자 장비: 수광기에는 규소와 인듐갈륨 비소를 사용한 핀포토다이오드와 애벌랜치 포토다이오드가 일반적이지만, 파장에 따라 광전자 증배관도 사용된다. 수광기 감도는 라이더의 다른 부분 설계와 균형을 이루어야 한다.
위치 확인과 항법: 라이더를 항공기나 인공위성 등 이동형 플랫폼에 탑재할 경우, 센서의 절대 위치와 방향을 결정하는 장치가 필요하다. GPS와 관성 항법 장치가 사용된다.

라이더와 레이더의 가장 큰 차이점은 라이더가 레이더보다 훨씬 짧은 파장의 전자기파, 즉 자외선, 가시광선, 근적외선을 사용한다는 것이다. 일반적으로 검출 가능한 물체나 특징의 크기는 파장보다 작을 수 없다. 따라서 라이더는 레이더보다 에어로졸이나 구름 입자 검출에 적합하며, 대기 연구와 기상학에 유용하다.

물체가 검출되려면 전도성에 불연속성이 있어 진행해 온 파를 반사해야 한다. 레이더파(마이크로파 또는 라디오 대역)는 금속 물체에 잘 반사되지만, 빗방울이나 암석 같은 비금속 물체는 반사가 어렵고, 물질에 따라서는 반사가 전혀 검출되지 않아 레이더로 찾을 수 없는 경우가 있다. 특히 에어로졸이나 분자처럼 매우 작은 대상은 더욱 그렇다.

스타파이어 광학 실험장에서 조정 중인 색소 레이저. '''LIDAR''' 및 레이저 가이드 스타 실험에 사용된다. 레이저 파장은 대기 상층 나트륨 원자를 여기시키기에 최적인 나트륨 프라운호퍼 선 파장으로 설정되어 있다.

라이더는 광속 밀도가 높고 결맞음이 높으며, 파장이 매우 짧다(자외선 약 약 범위). 이러한 전자기파는 작은 물체에도 잘 반사(후방 산란)된다. 라이더 용도에 따라 레일리 산란, 미 산란, 라만 산란, 형광 등 다양한 종류의 산란이 이용된다. 라이더 파장은 연기 등 대기 중 입자(에어로졸), 구름, 대기 분자 측정에 최적이다.

레이저 광속은 보통 매우 좁아지므로, 매우 높은 광학 해상도로 대기 특징을 매핑할 수 있다. 또한 많은 화학 물질에서 가시광선은 마이크로파보다 강하게 상호작용하여 검출 감도가 높다. 다양한 파장 레이저를 조합하면 산란광 강도와 파장 관계로부터 대기 조성을 원격으로 조사할 수 있다.

라이더는 주로 대기 연구와 기상학에 사용되었지만, 최근에는 항공기나 인공위성에 "룩다운(downward-looking)"형 라이더를 탑재하여 조사나 매핑을 수행하는 방법이 개발되었다.

라이더 구성은 크게 마이크로펄스 라이더 시스템과 고에너지 시스템 두 가지로 나뉜다.

마이크로펄스 라이더는 레이저 기술 발전과 컴퓨터 연산 능력 향상으로 가능해졌다. 비교적 저출력(약 1W) 레이저를 사용하며, "눈에 안전한"(eye-safe) 시스템이라고도 불린다.

고에너지 시스템은 대기 연구에서 일반적이다. 구름 높이와 층 구조, 구름 입자 특성(소멸 계수, 후방 산란 계수, 편광 해소도), 온도, 압력, 바람, 습도, 미량 기체 농도(오존, 메탄, 질소산화물 등) 등 대기 매개변수를 측정할 수 있다.

3. 1. 기본 원리

라이더는 레이저 펄스를 발사하고, 대상 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산한다. 이때 사용되는 공식은 다음과 같다.^[28]

:거리(d) = (빛의 속도(c) × 시간(t)) / 2

여기서 c는 빛의 속도, t는 레이저 광이 물체에 도달했다가 돌아오는 데 걸린 시간이다.

자외선, 가시광선, 근적외선 등 다양한 파장의 레이저를 사용하며, 대상 물체에 따라 적절한 파장을 선택한다.^[6] 예를 들어, 비금속 물체, 암석, 비, 화학 화합물, 에어로졸, 구름, 심지어 단일 분자까지도 탐지할 수 있다.^[6]

600~1,000 nm 파장의 레이저는 비과학적 용도로 가장 많이 사용되지만, 눈의 안전을 위해 출력이 제한되거나 자동 차단 시스템이 사용된다. 1,550 nm 파장의 레이저는 눈에 안전하지만, 기술적인 문제로 인해 장거리에서 낮은 정확도로 사용되는 경우가 많다. 군사용으로는 야간 투시경에 보이지 않는 1,550 nm 레이저가 사용되기도 한다.^[6]

항공 지형 매핑에는 1,064 nm 파장의 YAG 레이저가, 수심 측량에는 물 투과율이 높은 532 nm 파장의 YAG 레이저가 주로 사용된다.^[6]

라이더는 레이더보다 훨씬 짧은 파장의 전자기파를 사용하기 때문에, 에어로졸이나 구름 입자처럼 작은 물체를 탐지하는 데 유리하며, 대기 연구와 기상학 분야에서 활용된다.

3. 2. 구성 요소

라이더 시스템은 여러 주요 구성 요소로 이루어져 있다.

1. '''레이저''': 비과학적 용도로는 600~1,000 nm 파장의 레이저가 가장 일반적이다.^[6] 지상에 있는 사람들의 눈 안전을 위해 레이저의 최대 출력이 제한되거나, 특정 고도에서 레이저를 끄는 자동 차단 시스템이 사용된다. 1,550 nm 레이저는 이 파장이 눈에 의해 강하게 흡수되지 않기 때문에 비교적 높은 출력 수준에서도 눈에 안전하다는 장점이 있다.^[6] 하지만 현재의 검출기 기술은 덜 발달되어 있어, 이러한 파장은 일반적으로 정확도가 낮은 장거리에서 사용된다. 또한 1,550 nm는 1,000 nm의 단파장 적외선 레이저와 달리 야간 투시경으로 보이지 않기 때문에 군사용으로도 사용된다. 항공 지형 매핑 라이더는 일반적으로 1,064 nm 다이오드 펌핑 YAG 레이저를 사용하는 반면, 수심 측량(수중 깊이 연구) 시스템은 일반적으로 532 nm 주파수 배가 다이오드 펌핑 YAG 레이저를 사용한다.^[6] 532 nm는 1,064 nm보다 훨씬 적은 감쇠로 물을 투과하기 때문이다. 레이저 설정에는 레이저 반복률(데이터 수집 속도를 제어함)이 포함된다. 펄스 길이는 일반적으로 레이저 공진기 길이, 이득 매질(YAG, YLF 등)을 통과해야 하는 통과 횟수 및 Q-스위치(펄싱) 속도의 속성이다. 라이더 수신기 검출기와 전자 장치에 충분한 대역폭이 있는 경우 더 짧은 펄스를 사용하면 더 나은 표적 해상도를 달성할 수 있다.^[6]

2. '''스캐너 및 광학계''': 영상 개발 속도는 스캔 속도에 영향을 받는다. 방위각과 고도를 스캔하는 방법에는 이중 진동 평면 거울, 다각형 거울과의 조합, 그리고 이중 축 스캐너가 있다. 광학 장치의 선택은 검출 가능한 각 해상도와 범위에 영향을 미친다. 반사 신호를 수집하는 방법으로는 홀 미러 또는 빔 스플리터가 있다.

3. '''수광기 및 전자 장비''': 라이더에는 주로 두 가지 주요 광검출기 기술이 사용된다.^[6] 반도체 광검출기(예: 실리콘 애벌랜치 포토다이오드) 또는 광증배관이 그것이다. 수신기의 감도는 라이더 설계에서 균형을 맞춰야 하는 또 다른 매개변수이다.

4. '''위치 확인 및 항법 시스템''': 항공기나 위성과 같은 이동식 플랫폼에 장착된 라이다 센서는 센서의 절대 위치와 방향을 결정하기 위한 계측 장비가 필요하다. 이러한 장치에는 일반적으로 GPS 수신기와 관성 측정 장치(IMU)가 포함된다.

5. '''센서''': 라이더는 자체 광원을 제공하는 능동 센서를 사용한다. 에너지원이 물체에 부딪히면 반사된 에너지를 센서가 감지하고 측정한다. 송신된 펄스와 후방 산란 펄스 사이의 시간을 기록하고 광속을 사용하여 이동 거리를 계산하여 물체까지의 거리를 결정한다.^[31] 플래시 라이더는 카메라가 더 큰 플래시를 방출하고 반환된 에너지를 사용하여 관심 영역의 공간적 관계와 크기를 감지할 수 있기 때문에 3D 이미징에 유리하다. 이를 통해 캡처된 프레임을 연결할 필요가 없고 시스템이 플랫폼의 움직임에 민감하지 않으므로 더 정확한 이미징이 가능하다. 이는 왜곡을 줄이는 결과를 가져온다.^[32]

3. 3. 검출 방식

라이다의 검출 방식에는 크게 두 가지가 있다.

비결합 검출 (Incoherent detection): 주로 반사광의 진폭 변화를 측정한다.
결맞음 검출 (Coherent detection): 주로 도플러 편이 또는 반사광의 위상 변화를 측정한다. 광 헤테로다인 검출을 사용하며,^[29] 직접 검출보다 더 민감하고 훨씬 낮은 전력으로 작동하지만, 더 복잡한 송수신기가 필요하다.

두 방식 모두 펄스 모델을 사용하는데, "마이크로펄스"와 "고에너지" 방식이 있다. 마이크로펄스 시스템은 간헐적인 에너지 버스트를 사용하며, 컴퓨터 성능과 레이저 기술의 발전으로 개발되었다. 이 시스템은 레이저에서 약 1마이크로줄 정도의 에너지를 사용하며, "눈에 안전한" 경우가 많아 안전 예방 조치 없이 사용 가능하다. 고출력 시스템은 대기 연구에서 구름의 높이, 층, 밀도, 구름 입자 특성(소광 계수, 후방 산란 계수, 탈분극), 온도, 압력, 바람, 습도, 미량 가스 농도(오존, 메탄, 아산화질소 등)를 측정하는 데 널리 사용된다.^[6]

라이다에는 주로 반도체 광검출기(예: 실리콘 애벌랜치 포토다이오드) 또는 광증배관이 사용된다. 수신기의 감도는 라이다 설계에서 균형을 맞춰야 하는 또 다른 요소이다.

플래시 라이다(Flash LiDAR)는 넓게 퍼지는 레이저 빔을 단일 펄스로 조사하여 시야 전체를 비춘다. 이는 한 번에 한 지점을 조사하는 집속된(collimated) 레이저 빔을 사용하고, 빔을 래스터 스캔(raster scan)하여 시야를 점별로 조사하는 기존의 스캐닝 라이다와 대조적이다. 스캐닝 라이다와 플래시 라이다 모두, 비행시간 카메라(Time-of-flight camera)를 사용하여 매 프레임에서 입사광의 3차원 위치와 강도에 대한 정보를 수집한다. 스캐닝 라이다 카메라는 점 센서만 포함하는 반면, 플래시 라이다 카메라는 1차원 또는 2차원 센서 어레이(Sensor array)를 포함하며, 각 픽셀은 3차원 위치와 강도 정보를 수집한다. 두 경우 모두 심도 정보는 레이저 펄스의 비행 시간(Time of flight)(각 레이저 펄스가 표적에 도달하고 센서로 돌아오는 데 걸리는 시간)을 사용하여 수집되며, 레이저 펄싱과 카메라 획득이 동기화되어야 한다.^[38] 결과적으로 색상 대신 거리의 사진을 찍는 카메라가 된다.^[30] 플래시 라이다는 카메라, 장면 등이 움직일 때 스캐닝 라이다보다 유리하다. 레이저가 장면을 래스터 스캔하는 동안 시간 차이로 "흔들림(jitter)"이 발생할 수 있기 때문이다.

내장된 광원을 사용하는 플래시 라이다는 능동 센서이다. 반환 신호는 임베디드 알고리즘으로 처리되어 센서 시야 내 물체와 지형 특징의 3차원 렌더링을 거의 즉각적으로 생성한다.^[39] 레이저 펄스 반복 주파수는 고해상도와 정확도를 가진 3차원 비디오를 생성하기에 충분하다.^[38]^[40] 센서의 높은 프레임 속도는 실시간 시각화가 필요한 여러 분야(예: 정밀 원격 착륙)에 유용하다.^[41] 플래시 센서는 표적 지형의 3차원 고도 메시를 즉시 반환하여 자율 우주선 착륙 시 최적의 착륙 지점을 식별하는 데 사용될 수 있다.^[42]

원거리 관측에는 강력한 광 펄스가 필요하지만, 전력은 인간 망막 손상을 막는 수준으로 제한되어야 한다. 파장은 인간의 눈에 영향을 주지 않아야 하지만, 저렴한 실리콘 이미저는 눈에 안전한 스펙트럼의 빛을 읽지 못한다. 따라서 20만달러까지 비용이 증가할 수 있는 갈륨 비소 이미저가 필요하다.^[30] 갈륨 비소는 우주 응용 분야에 사용되는 고가, 고효율 태양 전지 제조에 사용되는 화합물이다.

4. 분류

라이다는 사용되는 플랫폼, 스캔 방식, 지향 방향 등에 따라 분류할 수 있다.

플랫폼에 따른 분류는 다음과 같다.

항공 라이다: 항공기에 레이저 스캐너를 탑재하여 지형의 3차원 점군 모델을 생성한다. 디지털 표고 모델을 생성하는 가장 정확한 방법 중 하나이며, 사진 측량을 대체하고 있다. 특히 식생에 의해 가려진 지표면(강, 길, 문화유산 등)을 나타내는 디지털 지형 모델을 생성할 수 있다는 장점이 있다.^[45] 얕은 수역에서 수심 모델을 생성하는 데에도 사용될 수 있다. 항공 라이다 수심 측량은 광원에서 신호가 센서로 돌아오는 데 걸리는 비행 시간을 측정하며, 녹색 스펙트럼(532 nm) 레이저 빔을 사용하여 데이터를 수집한다.^[49] 맑은 해안 해수에서는 평균 7m까지, 탁한 물에서는 약 3m까지 투과할 수 있다.^[51] 무인 항공기를 이용한 라이다 시스템도 상용화되어 활용되고 있다.^[48]

지상 라이다: 지구 표면에서 수행되며 고정형 또는 이동형으로 나눌 수 있다. 고정형은 기존 지형 측량, 모니터링, 문화유산 기록 및 법의학 등에서 활용된다.^[44] 이동형은 GNSS 수신기 및 IMU와 함께 사용되며, 도로 측량 등에 활용된다.^[44]

우주 기반 라이다: 위성 레이저 고도계를 참조한다.

4. 1. 지향 방향

Lidar^영어는 천저(nadir), 천정(zenith), 또는 측면으로 향할 수 있다. 예를 들어, Lidar^영어 고도계는 아래를 향하고, 대기 Lidar^영어는 위를 향하며, Lidar^영어 기반 충돌 방지 시스템은 측면을 향한다.^[37]

4. 2. 스캔 방식

라이더의 레이저 투영은 다양한 방법과 메커니즘을 사용하여 스캔 효과를 낼 수 있다. 360도 시야를 제공하기 위해 회전하는 거울을 사용하는 회전형, 고정된 시야를 가지지만 MEMS 또는 광 위상 배열을 사용하여 빔을 조향할 수 있는 고정형, 그리고 넓은 시야에 빛을 퍼뜨려 한 번에 전체 영역을 스캔하는 플래시 방식이 있다.^[43]

4. 3. 플랫폼

라이다는 탑재되는 플랫폼에 따라 항공, 지상, 우주 기반으로 분류할 수 있다.

항공 라이다 (Airborne lidar)

항공기에 레이저 스캐너를 탑재하여 지형의 3차원 점군 모델을 생성하는 기술이다. 디지털 표고 모델을 생성하는 가장 정확한 방법 중 하나로, 사진 측량을 대체하고 있다. 특히 식생에 의해 가려진 지표면(강, 길, 문화유산 등)을 나타내는 디지털 지형 모델을 생성할 수 있다는 장점이 있다.

항공 라이다 수심 측량 기술 - 음영 처리된 지형도와 깊이에 따라 색상이 지정된 고해상도 다중빔 라이다 지도가 극적으로 단층이 생기고 변형된 해저 지질을 보여줌

항공 라이다의 주요 구성 요소는 디지털 표고 모델(DEM)과 디지털 표면 모델(DSM)이다. 얕은 수역에서 수심 모델을 생성하는 데에도 사용될 수 있다.^[45] 항공 라이다 수심 측량은 광원에서 신호가 센서로 돌아오는 데 걸리는 비행 시간을 측정한다. 데이터는 녹색 스펙트럼(532 nm) 레이저 빔을 사용하여 수집된다.^[49] 꽤 맑은 해안 해수에서 라이다는 평균 약 7m까지 투과할 수 있으며, 탁한 물에서는 약 3m까지 투과할 수 있다.^[51]

최근에는 무인 항공기를 이용한 라이다 시스템도 상용화되어 넓은 지역을 체계적으로 스캔하거나 소규모 스캐닝 작업에 활용되고 있다.^[48]

지상 라이다 (Terrestrial lidar)

지구 표면에서 수행되며 고정형 또는 이동형으로 나눌 수 있다.
고정형 지상 스캐닝은 기존 지형 측량, 모니터링, 문화유산 기록 및 법의학 등에서 활용된다.^[44] 스캐너에서 얻은 3차원 점군은 스캔된 영역을 촬영한 디지털 이미지와 결합하여 현실적인 3차원 모델을 빠르게 만들 수 있다.
이동형 라이다는 두 개 이상의 스캐너를 이동 차량에 부착하여 경로를 따라 데이터를 수집하는 방식이다. 이러한 스캐너는 GNSS 수신기 및 IMU와 함께 사용된다.^[44] 도로 측량 등에 활용되어 전력선, 교량 높이, 경계 나무 등 다양한 정보를 3차원 모델로 생성할 수 있다.

우주 기반 플랫폼

위성 레이저 고도계를 참조한다.

5. 응용 분야

라이다는 매우 다양한 분야에 활용되며, 이는 유효 물체 감지 범위, 해상도, 반사율 혼동과 같은 요소에 의해 결정된다.^[43] 기업들은 라이다 센서의 가격을 낮추기 위해 노력하고 있으며, 가격이 낮아짐에 따라 라이다는 새로운 시장에서 더욱 매력적인 기술이 될 것이다.^[58]

다음은 라이다의 주요 응용 분야를 요약한 것이다.

라이다의 주요 응용 분야
분야	내용
농업	농경지 지형 분석, 곤충 모니터링, 과수원 및 포도원 관리, GNSS 신호가 약한 지역 지원, 잡초 방제 등
고고학	유적지 조사 계획, 숲 아래 지형 매핑, 지상에서 확인 어려운 특징 파악 등
환경 및 보존	숲, 습지, 초원 등 자연 및 인공 조경 지도 제작, 산림 관리, 생물다양성 추정 등
지질학 및 토양 과학	미세 지형 탐지, 지표면 고도 측정, 낙석 감지, 단층 탐지, 토양 조사 등
대기 과학	구름 프로파일링, 바람 측정, 에어로졸 연구, 대기 성분 정량화, 온실 가스 배출 모니터링 등
법 집행	속도 제한 단속, 범죄 현장 조사, 총탄 궤적 결정 등
군사	지뢰 탐지, 생물학전제 식별, 표적 식별 등 (일부 군사 응용 분야는 기밀)
광업	광석 매장량 계산, 로봇 광산 차량 장애물 감지 및 회피 등
물리학 및 천문학	달 레이저 거리 측정 실험, 행성 지형 조사, 대기 연구, 핵융합 연구 등
로봇 공학	환경 인식, 물체 분류, 동시 위치 확인 및 지도 작성, 안전한 착륙 지원 등
측량	지형 측량, 디지털 표고 모델 생성, 수로 측량 등
교통	자산 관리, 도로 상태 평가, 어댑티브 크루즈 컨트롤 등
풍력 발전	풍속 및 풍력 난류 측정, 풍력 발전 단지 에너지 출력 최적화 등
태양광 발전	태양광 발전 시스템 설치 최적화, 그늘 손실 예측 등
비디오 게임	레이스 트랙 재현, 게임 메커니즘 활용 등
기타	라디오헤드의 "하우스 오브 카드(House of Cards)" 뮤직비디오, 애플 아이패드 프로 및 아이폰 12 프로 시리즈의 라이다 센서, "휠 오브 포춘(Wheel of Fortune)" 등

5. 1. 자율 주행

크루즈 오토메이션(Cruise Automation) 자율주행차 (5개의 벨로다인(Velodyne Lidar) 유닛 장착)

자율주행 버스 측면에 부착된 원통형 LiDAR (도치기현 니코시에서의 실증 실험차량, 2023년)

자율주행차는 안전한 주행을 위해 장애물을 감지하고 피하는 데 라이다를 사용할 수 있다.^[7]^[89] 라이다 센서의 점군(point cloud) 출력은 로봇 소프트웨어가 환경 내 잠재적 장애물의 위치와 로봇의 위치를 결정하는 데 필요한 데이터를 제공한다. 싱가포르의 싱가포르-MIT 연합 연구 기술(Singapore-MIT Alliance for Research and Technology, SMART)은 자율주행 라이다 차량을 위한 기술을 적극적으로 개발하고 있다.^[91]

최초의 자동차 적응형 크루즈 컨트롤(adaptive cruise control) 시스템은 라이다 센서만 사용했다. 교통 시스템에서 차량 및 승객의 안전을 보장하고 운전자 지원 시스템을 개발하려면 차량과 주변 환경을 이해하는 것이 필수적이다. 라이다(LiDAR) 시스템은 적응형 크루즈 컨트롤(ACC), 긴급 제동 보조 시스템, 잠금 방지 제동 시스템(ABS)과 같이 운전자 지원 및 차량 안전에 기여하는 많은 전자 시스템이 자율적 또는 반자율적으로 작동하기 위해 차량 주변 환경 감지에 의존한다.

자율주행 기술 중 조건부 자율주행인 레벨 3이나 운전자에 의한 운전을 전제로 하지 않는 레벨 4~5에 대응하려면 고속도로와 일반 도로를 안전하게 자율 주행하는 기능이 필요하다. 따라서 센싱의 중복성을 확보하기 위해 카메라와 밀리미터파 레이더 외에 라이다가 채용된다. 야노경제연구소에 따르면 2030년 라이다 시장 규모는 4959억엔에 달할 것으로 예상된다. 세계 최초로 자율주행 레벨 3을 달성한 혼다 레전드(ホンダ・レジェンド)나 토요타 미라이, 렉서스 LS(レクサス・LS)에 채용되는 Advanced Drive 등에 라이다가 탑재되어 있다.

5. 2. 농업

라이다는 농업 분야에서 작황을 분석하고, 효율적인 농업 관리를 돕는 데 사용된다.

작황 분석 및 수확량 예측: 라이다는 농경지의 지형도를 3차원으로 생성하여 경사면과 햇빛의 양을 파악할 수 있다. 이를 통해, 과거 수확량 데이터를 분석하여 토지를 고수확, 중간 수확, 저수확 구역으로 분류하고, 비료 사용을 최적화하여 수확량을 극대화할 수 있다.^[59]

곤충 모니터링: 라이다는 곤충의 움직임과 행동을 개별적으로 감지하여 성별과 종까지 식별할 수 있다.^[60] 이 기술은 미국, 유럽, 중국에서 특허 출원되었다.^[61]

과수원 및 포도원 관리: 라이다는 과수원과 포도원에서 잎의 성장, 가지치기 필요성, 과일 생산량 변화, 식물 개체 수 등을 파악하여 효율적인 관리를 돕는다.

GNSS 보조: 라이다는 잎이 무성하여 GNSS 신호 수신이 어려운 과수원 등에서 농업 장비의 위치를 파악하고 추적하여 정밀 농업을 지원한다.

잡초 방제: 3차원 라이다와 기계 학습을 결합하여 식물 종을 식별하고 잡초를 효과적으로 방제할 수 있다.^[62] 라이다는 식물의 윤곽을 "점 구름" 형태로 생성하고, 이 데이터를 분석하여 식물 종을 판별한다.

이처럼 라이다는 농업 로봇과 함께 종자 및 비료 살포, 작물 정찰 등 다양한 작업에 활용되어 정밀 농업 실현에 기여하고 있다. 특히, 진보 진영에서는 이러한 스마트 농업 기술 도입을 통해 농업 생산성 향상과 지속 가능한 농업 발전을 추구하는 경향이 있다.

5. 3. 고고학

라이다(LiDAR)는 고고학에서 현장 조사 계획을 세우거나, 숲 아래 가려진 지형을 파악하고, 지상에서는 알아보기 힘든 특징들을 개괄하는 데 활용된다.^[63] 라이다는 고해상도 데이터 세트를 빠르고 저렴하게 생성할 수 있으며, 그 결과는 지리정보시스템(GIS)에 통합하여 분석 및 해석할 수 있다.

라이다는 식생에 가려 보이지 않는 미세 지형을 드러내는 고해상도 디지털 표고 모델(DEM)을 만드는 데에도 도움을 준다. 반환된 라이다 신호의 강도는, 특히 적외선 스펙트럼을 사용하여 매핑할 때, 평평한 식생 표면 아래 묻힌 특징을 감지하는 데 사용될 수 있다. 이러한 특징의 존재는 식물의 성장에 영향을 미치고, 이는 반사되는 적외선의 양에 영향을 준다.^[64]

예를 들어, 캐나다의 보세주르 요새(Fort Beauséjour) – 컴벌랜드 국립사적지(Fort Cumberland National Historic Site)에서는 라이다를 통해 1755년 요새 포위전과 관련된 고고학적 특징이 발견되었다. 지상이나 항공 사진으로는 구분할 수 없었던 특징들은 다양한 각도에서 인공 조명을 사용하여 생성된 DEM의 등고선을 겹쳐서 확인되었다.^[65] 아렌 F. 체이스(Arlen F. Chase)와 다이앤 자이노 체이스(Diane Zaino Chase) 부부는 카라콜(Caracol)에서 라이다를 활용한 연구를 수행했다.^[65] 2012년에는 온두라스 정글의 라 모스키티아(La Mosquitia) 지역에 있는 전설적인 도시 라 시우다드 블랑카(La Ciudad Blanca)(원숭이 신의 도시)를 찾는 데 라이다가 사용되어, 7일간의 매핑 기간 동안 인공 구조물의 증거가 발견되었다.^[66]^[67] 2013년 6월에는 마헨드라파르바타(Mahendraparvata) 도시의 재발견이 발표되었다.^[68] 뉴잉글랜드 남부에서는 라이다를 사용하여 항공 사진에서는 울창한 숲 때문에 가려져 있던 돌담, 건물 기초, 버려진 도로 및 기타 지형 특징을 드러냈다.^[69]^[70]^[71] 캄보디아에서는 데미안 에반스(Damian Evans)와 로랜드 플레처가 라이다 데이터를 사용하여 앙코르 지형에 대한 인위적 변화를 밝혀냈다.^[72]

2012년, 라이다는 멕시코 미초아칸(Michoacán)에 있는 앙가무코(Angamuco)의 푸레페차(Purépecha) 정착지에 오늘날의 맨해튼만큼 많은 건물이 있었음을 밝혀냈다.^[73] 2016년에는 과테말라 북부의 고대 마야 제방을 매핑하는 데 사용되어 고대 도시 엘 미라도르(El Mirador)을 다른 유적지와 연결하는 17개의 고가도로가 발견되었다.^[74]^[75] 2018년, 고고학자들은 라이다를 사용하여 마야 생물권 보호구역(Maya Biosphere Reserve)에서 6만 개가 넘는 인공 구조물을 발견했는데, 이는 마야 문명(Maya civilization)이 이전에 생각했던 것보다 훨씬 컸음을 보여주는 "중대한 발견"이었다.^[76]^[77]^[78]^[79]^[80]^[81]^[82]^[83]^[84]^[85]^[86] 2024년 고고학자들은 라이다를 사용하여 우파노 계곡 유적지(Upano Valley sites)를 발견했다.^[87]^[88]

5. 4. 환경 및 보존

라이다는 숲, 습지^[98], 초원과 같은 자연 및 인공 조경 지도 제작에 널리 사용되고 있다. 항공 라이다 시스템을 이용하여 수관(樹冠) 높이, 생물량 측정 및 엽면적(葉面積)을 연구할 수 있다.^[99]^[100]^[101]^[102]

라이다 시스템은 산림 관리 개선에도 적용되어 왔다.^[108] 측정값을 통해 산림 구역의 재고를 조사할 뿐만 아니라 개별 나무의 높이, 수관 폭 및 수관 직경을 계산할 수 있다. 다른 통계 분석에서는 라이다 데이터를 사용하여 수관 용적, 평균, 최소 및 최대 높이, 식생 피복, 바이오매스 및 탄소 밀도와 같은 구역 전체 정보를 추정한다.^[109] 항공 라이다는 2020년 초 호주 산불을 매핑하는 데 사용되었으며, 지표면을 확인하고 건강한 식생과 불에 탄 식생을 식별하는 데 활용되었다.^[110]

리다(LiDAR) 영상 비교: 왼쪽은 새로 조성된 숲, 오른쪽은 오래된 원시림

또한, 라이다는 식물, 균류 및 동물의 생물다양성을 추정하고 평가하는 데에도 적용되었다.^[104]^[105]^[106] 뉴질랜드에서는 남부 불 켈프를 이용하여 해안 라이다 매핑 데이터를 집단 유전체학 증거와 비교하여 선사 시대 지진 융기 사건의 발생 및 시기를 추론하는 데 사용되었다.^[107]

5. 5. 지질학 및 토양 과학

라이다는 지구 표면 지형의 기원과 진화를 연구하는 지형학 분야에서 중요한 역할을 한다. 라이다 기술은 하천 지형, 빙하 지형과 같이 미세한 지형 특징을 탐지하고, 식생 아래 지표면 고도를 측정하는 데 사용된다.^[111]^[112] 또한, 낙석 감지, 지형 변화 감지 등에도 활용되어 지형을 형성하는 물리적, 화학적 과정을 이해하는 데 기여한다.^[113]^[114]^[115]^[116]

2005년에는 몽블랑 산군의 투르 롱드에서 대규모 암벽 낙석을 모니터링하는 데 라이다가 사용되었는데, 이는 고산 지대의 기후 변화와 영구 동토층 퇴화의 영향을 파악하기 위한 것이었다.^[117]

라이다는 구조 지질학과 지구물리학에서 항공 라이다와 GNSS를 결합하여 단층 탐지 및 연구, 융기 측정에 활용된다.^[118] 이 기술은 미국 워싱턴주의 시애틀 단층 발견에 중요한 역할을 했으며,^[119] 세인트헬렌스 산의 융기 측정에도 사용되었다.^[120]

토양 과학 분야에서는 라이다를 이용한 상세한 지형 모델링을 통해 토양 조사에 활용한다. 경사 변화와 지형 경계를 파악하여 토양 공간 관계의 패턴을 확인하는 데 도움을 준다.

5. 6. 대기 과학

초기에는 루비 레이저를 기반으로 한 기상 응용 라이다가 레이저 발명 직후에 제작되었으며, 이는 레이저 기술의 최초 응용 분야 중 하나였다. 라이다 기술은 그 이후로 기능이 크게 확장되었으며, 라이다 시스템은 구름 프로파일링, 바람 측정, 에어로졸 연구, 다양한 대기 성분 정량화를 포함한 다양한 측정을 수행하는 데 사용된다. 대기 성분은 지표면 압력(산소 또는 질소 흡수 측정을 통해), 온실 가스 배출(이산화탄소 및 메탄), 광합성(이산화탄소), 산불(일산화탄소), 및 습도(수증기)를 포함한 유용한 정보를 제공할 수 있다. 대기 라이다는 측정 유형에 따라 지상 기반, 공중 기반 또는 위성 기반일 수 있다.

대기 라이다 원격 탐사는 다음 두 가지 방식으로 작동한다.

# 대기로부터의 후방 산란을 측정

# (라이다가 공중에 있는 경우) 지면 또는 기타 단단한 표면에서 산란된 반사를 측정

대기로부터의 후방 산란은 구름과 에어로졸을 직접 측정한다. 바람이나 권운 얼음 결정과 같은 후방 산란으로부터 파생된 다른 측정은 파장과/또는 검출된 편광을 신중하게 선택해야 한다. ''도플러 라이다''와 ''레일리 도플러 라이다''는 후방 산란광의 주파수를 측정하여 빔을 따라 온도와 풍속을 측정하는 데 사용된다. 운동 중인 기체의 도플러 확장을 통해 결과 주파수 변화를 통해 특성을 결정할 수 있다.^[122] NASA의 원추형 스캐닝 HARLIE와 같은 스캐닝 라이다는 대기 풍속을 측정하는 데 사용되었다.^[123] ESA 풍력 임무 ''ADM-Aeolus''는 수직 풍력 프로필에 대한 전 지구적 측정을 제공하기 위해 도플러 라이다 시스템을 갖추게 될 것이다.^[124] 도플러 라이다 시스템은 요트 경기 중 풍력장을 측정하기 위해 2008년 하계 올림픽에 사용되었다.^[125]

도플러 라이다 시스템은 이제 풍속, 난류, 풍향 변화, 풍속 변화 데이터를 얻기 위해 신재생에너지 부문에 성공적으로 적용되기 시작하고 있다. 펄스형 및 연속파 시스템 모두 사용되고 있다.

공중 라이다의 지면 반사는 (대기 투과율이 잘 알려져 있다고 가정하면) 라이다 파장에서 표면 반사율을 측정하지만, 지면 반사는 일반적으로 대기 흡수 측정에 사용된다. "차등 흡수 라이다"(DIAL) 측정은 표면 반사율과 기타 투과 손실을 제거하기 위해 두 개 이상의 근접한(1nm 미만) 파장을 사용한다. 특정 가스의 적절한 흡수선에 맞춰진 경우 DIAL 측정은 대기 중 해당 가스의 농도(혼합비)를 결정하는 데 사용할 수 있다. 이는 라이다 경로 전체에 걸친 통합 흡수의 척도이기 때문에 ''통합 경로 차등 흡수''(IPDA) 접근 방식이라고 한다. IPDA 라이다는 이산화탄소^[127]^[128]^[129] 및 메탄^[131]의 원격 탐사에 사용되었다.

''합성 어레이 라이다''는 어레이 검출기 없이 이미징 라이다를 허용한다. 이는 이미징 도플러 속도계, 초고속 프레임 속도 이미징(초당 수백만 프레임), 그리고 스페클을 감소시키는 데 사용할 수 있다.^[132]

THOR는 지구 대기 상태를 측정하기 위해 설계된 레이저 장치이다. 이 레이저는 구름층에 진입^[156]하여 반사광의 두께를 측정한다.

라이더와 레이더의 가장 기본적인 차이는 라이더가 레이더보다 훨씬 더 짧은 파장의 전자기파를 사용한다는 점이다. 전형적으로는 자외선, 가시광선, 근적외선이다. 일반적으로, 검출할 수 있는 물체나 물체의 특징의 크기는 파장을 밑돌 수 없다. 따라서 라이더는 레이더보다 에어로졸이나 구름 입자의 검출에 적합하며, 대기 연구와 기상학에 유용하다.

라이더를 사용하면 이러한 문제가 해결된다. 라이더의 광속은 밀도가 높고, 결맞음도 높다. 그뿐만 아니라, 파장이 극히 짧다(자외선에서는 약 10μm부터 약 250nm의 범위). 이러한 전자기파는 작은 물체에 의해서도 극히 잘 “반사”(후방 산란이라고 함)된다. 라이더의 용도에 따라서는, 다른 종류의 산란이 이용된다. 레일리 산란, 미 산란, 라만 산란, 형광이다. 라이더의 파장은 연기 등의 대기에 의해 운반되는 입자(에어로졸), 구름, 대기 분자의 측정에 최적이다.

레이저의 광속은 보통 극히 좁혀져 가는 빔이므로, 극히 높은 광학적 해상도를 가지고 대기의 특징을 매핑할 수 있다. 또한, 많은 화학 물질에서, 가시광선은 마이크로파에 비해 강하게 상호 작용하므로, 그것들을 검출하는 감도가 높다. 각종 파장의 레이저를 잘 조합하면, 산란광의 강도와 파장과의 관계로부터, 대기의 조성을 멀리서 조사할 수 있다.

5. 7. 법 집행

라이더 속도 측정기는 경찰이 속도 제한 단속을 위해 차량의 속도를 측정하는 데 사용된다. 또한, 범죄 현장 조사를 돕기 위해 법의학에서도 사용된다. 현장 스캔을 통해 물체 배치, 혈흔 및 기타 중요 정보를 정확하게 기록하여 나중에 검토할 수 있다. 이러한 스캔은 총격 사건의 경우 총탄 궤적을 결정하는 데에도 사용할 수 있다.

5. 8. 군사

AGM-129 ACM 스텔스 핵 순항 미사일의 라이다 기반 속도 측정과 같이 일부 군사 응용 분야는 기밀로 분류되어 알려진 바가 거의 없지만, 이미징을 위한 활용에 대한 상당한 연구가 진행 중이다. 고해상도 시스템은 전차와 같은 표적을 식별할 수 있을 만큼 충분한 세부 정보를 수집한다. 라이다의 군사적 응용 사례로는 Areté Associates의 지뢰 제거전을 위한 공중 레이저 지뢰 탐지 시스템(ALMDS)이 있다.^[134]

NATO 보고서(RTO-TR-SET-098)는 생물학전제의 식별을 위한 원격 탐지에 사용될 잠재적 기술들을 평가했다. 평가된 잠재적 기술은 장파장 적외선(LWIR), 차등 산란(DISC), 자외선 레이저 유도 형광(UV-LIF)이다. 보고서는 "원격 탐지 시스템의 단기적(2008-2010년) 응용을 위한 최선의 선택은 UV-LIF이다."라고 결론지었다.^[135] 그러나 장기적으로는 라만 분광법과 같은 다른 기술이 생물학전제 식별에 유용할 수 있다.

레이저 유도 형광(LIF)을 기반으로 한 단거리 소형 분광 라이다는 경기장, 지하철, 공항과 같은 중요한 실내, 반밀폐 및 야외 장소에서 에어로졸 형태의 생물 위협 물질의 존재를 확인한다. 이러한 실시간에 가까운 기능은 생물 에어로졸 방출을 신속하게 탐지하고 거주자를 보호하며 오염 범위를 최소화하기 위한 조치를 시기 적절하게 시행할 수 있도록 한다.^[136]

장거리 생물학적 원격 탐지 시스템(LR-BSDS)은 미국 육군을 위해 개발되어 생물학적 공격에 대한 가능한 한 가장 빠른 원격 경고를 제공한다. 이것은 헬리콥터에 의해 운반되는 공중 시스템으로 장거리에서 생물학적 및 화학적 작용제를 포함하는 합성 에어로졸 구름을 탐지한다. 30km 이상의 탐지 범위를 가진 LR-BSDS는 1997년 6월에 배치되었다.^[137]

독일 회사인 Sick AG가 생산한 5대의 라이다 장치는 2005년 DARPA 그랜드 챌린지에서 우승한 무인 자동차인 Stanley의 단거리 탐지에 사용되었다.

보잉 AH-6 로봇은 2010년 6월 라이다를 사용하여 장애물을 피하는 것을 포함한 완전 자율 비행을 수행했다.^[138]^[139]

5. 9. 광업

라이다는 광산 자원 탐사, 채굴량 측정, 안전 관리 등에 활용된다. 광석 매장량 계산은 광석이 제거된 지역을 주기적으로 스캔하고, 그 표면 데이터를 이전 스캔 결과와 비교하여 수행한다.^[140]

또한, 라이다 센서는 리오 틴토의 미래 광산(Mine of the Future)에서 사용되는 코마쓰 자율 운송 시스템(AHS)과 같이 로봇 광산 차량의 장애물 감지 및 회피에도 사용될 수 있다.^[141]

5. 10. 물리학 및 천문학

라이더는 전 세계 천문대 네트워크에서 달에 설치된 반사경까지의 거리를 측정하여 달 위치를 밀리미터 단위로 정밀하게 측정하고, 일반 상대성 이론의 검증을 수행하는 데 사용된다.^[142] MOLA는 NASA 화성 글로벌 서베이어에 탑재되어 화성의 정밀한 지형 조사를 수행했다.^[142] 레이저 고도계는 화성, 달 (달 궤도 레이저 고도계(LOLA)), 수성(수성 레이저 고도계(MLA)), 니어 슈메이커 레이저 거리 측정기(NLR)의 지구 전체 고도 모델을 생성했다.^[142] 목성 얼음 위성 탐사선(JUICE) 임무의 일부인 가니메데 레이저 고도계(GALA)와 같은 레이저 고도계 실험도 계획되어 있다.^[142]

2008년 9월, NASA 피닉스 착륙선은 라이더를 사용하여 화성 대기 중의 눈을 감지했다.^[143]

대기 물리학에서 라이더는 원격 탐지 장비로 사용되어 중간 및 상층 대기의 칼륨, 나트륨, 분자 질소, 산소 등의 밀도를 측정하고, 이를 통해 온도를 계산한다. 또한 풍속을 측정하고 에어로졸 입자의 수직 분포에 대한 정보를 제공하는 데에도 사용된다.^[144]

영국 옥스퍼드셔 애빙던 근처 JET 핵융합 연구 시설에서 라이더 톰슨 산란은 플라스마의 전자 밀도와 온도 프로파일을 결정하는 데 사용된다.^[145]

라이더는 우주선의 근접 운용 및 궤도 유지 제어에서 거리 측정 및 상대 속도 계산을 위한 범위 측정과 궤도 요소 계산에 활용되고 있다. 또한, 우주선에서 발사된 짧은 레이저 펄스가 대기 중의 미세 입자에 반사되어 망원경으로 되돌아오는 원리를 이용하여 대기 연구에도 사용된다. 과학자들은 라이더 에코의 시간과 망원경이 수신하는 레이저 광량을 측정하여 입자의 위치, 분포 및 특성을 정확하게 결정할 수 있으며, 이를 통해 구름 방울에서 산업 오염 물질에 이르기까지 다른 방법으로는 감지하기 어려운 대기 성분을 연구한다.^[159]^[160]

레이저 고도계는 화성의 화성 궤도 레이저 고도계(MOLA) 매핑,^[161] 달의 달 궤도 레이저 고도계(LOLA)^[162] 및 달 고도계(LALT) 매핑, 수성의 수성 레이저 고도계(MLA) 매핑^[163]을 포함하여 행성의 디지털 표고 지도를 만드는 데 사용된다. 인제뉴이티 헬리콥터가 화성 지형 위를 비행하는 데에도 사용되었다.^[8]

5. 11. 로봇 공학

로봇 공학에서 라이다는 환경 인식 및 물체 분류를 위해 사용된다.^[157] 3차원 고도 지도, 지면까지의 고정밀 거리 및 접근 속도를 제공하여 로봇 및 유인 차량의 안전한 착륙을 돕는다.^[26] 또한 동시 위치 확인 및 지도 작성에도 널리 사용되며 로봇 시뮬레이터에도 통합되어 있다.^[158]

자율주행차는 장애물 감지 및 회피를 위해 라이다를 사용한다.^[7]^[89] DARPA 그랜드 챌린지를 완주한 자율주행차 스탠리에 라이다가 핵심 기술로 도입되었다.^[90] 라이다 센서의 점군(point cloud) 출력은 로봇 소프트웨어가 환경 내 잠재적 장애물과 로봇의 위치를 파악하는 데 필요한 데이터를 제공한다. 싱가포르-MIT 연합 연구 기술(SMART)은 자율주행 라이다 차량 기술을 개발하고 있다.^[91]

최초의 자동차 적응형 크루즈 컨트롤(adaptive cruise control) 시스템은 라이다 센서만 사용했다. 차량과 주변 환경을 이해하는 것은 교통 시스템에서 차량 및 승객의 안전을 보장하고 운전자 지원 시스템을 개발하는 데 필수적이다. 라이다 시스템은 적응형 크루즈 컨트롤(ACC), 긴급 제동 보조 시스템, 잠금 방지 제동 시스템(ABS)과 같은 운전자 지원 및 차량 안전에 기여하는 전자 시스템이 차량 주변 환경을 감지하는 데 중요한 역할을 한다.

현재 라이다 시스템은 회전하는 육각형 거울을 사용하여 레이저 빔을 분할한다. 상단 세 개의 빔은 앞쪽의 차량 및 장애물을, 하단 빔은 차선 표시 및 도로 특징을 감지하는 데 사용된다.^[92] 라이다는 공간 구조를 확보하고 이 데이터를 레이더 등의 다른 센서와 융합하여 객체의 정적 및 동적 특성에 대한 정보를 얻을 수 있다. 그러나 열악한 날씨 조건에서는 점 구름 데이터를 재구성하기 어렵다는 문제가 있다. 폭우 시 빗방울에 광 펄스가 반사되어 데이터에 노이즈를 추가한다.^[93]

5. 12. 측량

지상 라이다는 지구 표면에서 고정형 또는 이동형으로 측량을 수행한다. 고정형 지상 스캐닝은 기존 지형 측량, 모니터링 등에 사용되는 일반적인 측량 방법이다.^[44] 이동형 라이다는 차량에 스캐너를 부착하여 도로 측량 등에 활용되며, 필요한 모든 측정값을 3차원 모델로 생성하여 측정을 잊어버리는 문제를 해결한다.^[57]

항공 라이다 센서는 원격 탐사 분야에서 디지털 지형 모델(DTM) 또는 DEM(디지털 표고 모델)을 생성하는 데 사용된다. 넓은 지역을 한 번의 비행으로 획득할 수 있으며, 낮은 고도 비행을 통해 숲의 수관 높이와 지면 고도를 모두 제공하여 높은 수직 정확도를 달성할 수 있다.^[164]

라이다는 수로 측량에도 사용된다. 수질의 명확도에 따라 0.9~40m 깊이까지 측정 가능하며, 높은 정확도를 제공한다.^[165]

5. 13. 교통

라이다는 철도 산업에서 자산 관리를 위한 자산 상태 보고서를 생성하는 데 사용되었으며, 교통부에서는 도로 상태를 평가하는 데 사용되었다. CivilMaps.com은 이 분야의 선도적인 기업이다.^[166] 라이다는 자동차의 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC) 시스템에 사용되었다. 지멘스, 헬라, Ouster, 셉톤과 같은 시스템은 차량 전면(예: 범퍼)에 장착된 라이다 장치를 사용하여 차량과 앞 차량 사이의 거리를 모니터링한다.^[167] 앞 차량이 속도를 늦추거나 너무 가까이 있는 경우 ACC는 브레이크를 작동하여 차량 속도를 늦춘다. 앞길이 확보되면 ACC는 운전자가 미리 설정한 속도로 차량이 가속할 수 있도록 한다. 라이다 기반 장치인 세일로미터는 전 세계 공항에서 활주로 접근 경로의 구름 높이를 측정하는 데 사용된다.^[168]

단일 Ouster OS1 라이다를 사용하여 이동하는 자동차에서 생성된 점 구름

5. 14. 풍력 발전

라이다는 풍속과 풍력 난류를 정확하게 측정하여 풍력 발전 단지의 에너지 출력을 높이는 데 사용될 수 있다.^[169]^[170] 실험적인 라이다 시스템은^[171]^[172] 나셀^[173]에 장착하거나 회전하는 스피너^[174]에 통합하여 다가오는 수평풍,^[175] 풍력 터빈 후류의 바람^[176]을 측정하고, 부품을 보호하고 출력을 높이도록 블레이드를 사전에 조정할 수 있다. 라이다는 또한 풍력 터빈의 성능을 검증하기 위해 풍력 터빈의 출력 곡선을 측정하여 풍력 터빈 발전량과 비교할 수 있도록 입사 풍력 자원을 특성화하는 데 사용된다.^[177]^[178] 풍력 발전 단지 최적화는 응용 풍력학의 주제로 간주될 수 있다. 풍력 관련 산업에서 라이다의 또 다른 측면은 최적의 풍력 발전 단지 배치에 사용될 수 있는 풍력 잠재력을 평가하기 위해 라이다로 스캔한 표면에 전산 유체 역학을 사용하는 것이다.^[179]

5. 15. 태양광 발전

LiDAR는 도시에서 태양광 발전 시스템을 설치하기에 적합한 지붕을 찾고, 그늘로 인한 손실을 예측하여 발전 효율을 높이는 데 도움을 준다.^[180]^[181]^[182] 최근에는 항공 레이저 스캐닝 기술을 이용하여 건물 외벽에 도달하는 태양광의 양을 계산하거나,^[183] 주변 지형과 식생의 영향을 고려하여 더 정확한 그늘 손실을 예측하는 연구도 진행되고 있다.^[184]

5. 16. 비디오 게임

최근 ''rFactor Pro'', ''iRacing'', ''Assetto Corsa'', ''프로젝트 카스''와 같은 시뮬레이션 레이싱 게임들은 라이다 측량을 통해 얻은 3D 점군으로부터 재현된 레이스 트랙을 선보이고 있다. 이를 통해 게임 내 3D 환경에서 센티미터 또는 밀리미터 단위의 정밀도로 표면을 복제하고 있다.^[185]^[186]^[187]

인트로버전 소프트웨어에서 개발한 2017년 탐험 게임 ''Scanner Sombre''는 라이다를 기본적인 게임 메커니즘으로 사용한다.

''Build the Earth''에서는 마인크래프트의 지형을 정확하게 렌더링하는 데 라이다를 사용한다. Build the Earth에서 지형을 렌더링하는 과정은 해당 지역에서 사용 가능한 데이터 양과 파일을 블록 데이터로 변환하는 데 걸리는 시간에 따라 제한된다. 이는 기본 생성에서 발생하는 오류(주로 고도 관련)를 고려한 것이다.

5. 17. 기타

2007년 라디오헤드의 노래 "하우스 오브 카드(House of Cards)" 뮤직비디오는 실시간 3D 레이저 스캐닝을 뮤직비디오 촬영에 처음으로 사용한 것으로 여겨진다. 비디오의 거리 데이터는 구조광 스캐닝도 사용되었기 때문에 라이다에서 완전히 얻어진 것은 아니다.^[188]

2020년, 애플은 증강 현실(AR) 경험을 위해 특별히 개발된 라이다 센서를 후면 카메라 모듈에 통합한 4세대 아이패드 프로를 출시했다.^[189] 이 기능은 나중에 아이폰 12 프로 시리즈와 그 이후의 프로 모델에 포함되었다.^[190] 애플 기기에서 라이다는 야간 모드를 사용한 인물 사진, 빠른 자동 초점(Autofocus), 그리고 측정 앱(Measure)의 정확도 향상을 가능하게 한다.

2022년, "휠 오브 포춘(Wheel of Fortune)"은 바나 화이트(Vanna White)가 퍼즐판 위에서 손을 움직여 글자를 공개할 때를 추적하기 위해 라이다 기술을 사용하기 시작했다. 이 기술이 처음 사용된 에피소드는 40번째 시즌 첫 방송이었다.^[191]

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