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자율 주행 차량에 필수적인 스마트 센서 시스템

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글/GREG LEBSACK, 총괄 책임자, MENTOR, A SIEMENS BUSINESS

자율 주행 차량의 세상이 열리면서 언론에서 다루는 기술 관련 내용은 온통 과학 소설 독자들이 접할 만한 내용의 시스템으로 연결되어 있다. 예를 들어 도로의 사물을 인식하기 위해 머신러닝과 AI를 탑재한 라이더(LiDAR) 센서 조합에 관한 이야기가 자주 다뤄진다. GPS 매핑 소프트웨어를 결합한 이국적인 센서 배열이며 차량을 운항하기 위해 끊임없이 업데이트되는 교통 정보 시스템 등의 정보를 접하면 감탄이 절로 나온다. 하지만 자율 주행 차량에 꼭 필요하고, 그에 못지않게 중요한 다른 시스템에 대해서는 언론 보도를 통해 접할 일이 거의 없다. 즉 주어진 딱 한 가지의 일만을 진행하는 개별 스마트 센서 시스템 말이다. 예를 들어 압력 센서 시스템이 가장 대표적이다.
에어백 시스템을 차량 내에 처음 탑재했을 당시만 해도, 운전석 쪽에 에어백이 하나만 있는 것이 보통이었다. 하지만 자동차 제조업체에서 재빨리 동승자를 위한 보호 기능도 제공하기로 했고, 조수석은 물론 경우에 따라서는 뒷좌석에도 에어백을 설치하기 시작했다. 처음에는 에어백이 항상 켜진 상태로 충돌이 감지되면 전력으로 완전히 전개되는 형태였다. 에어백 시스템은 수많은 생명을 구했지만, 얼마 지나지 않아 체구가 작은 어린이나 아기가 조수석의 카시트에 고정되어 탑승한 경우, 에어백으로 인해 피해를 입는다는 사실이 명백히 드러났다. 그래서 조수석 쪽의 에어백 전원을 수동으로 끄는 방식이 출현하게 된 것이다. 하지만 이 방식을 따르면 운전자가 직접 전원 조작을 수행해야 하는데, 이 방식은 운전자가 해당 조작 방법을 간과하기 쉬웠다. 그리고 일단 꺼놓은 다음 성인 승객이 차량에 탑승했을 때 다시 켜야 하는데 운전자가 이를 잊기도 쉬웠다. 그래서 압력 센서 시스템이 등장한다.

좌석에 압력 센서 시스템을 추가하면 에어백 시스템 전체가 모니터링을 통해 중량을 근거로 시스템을 꺼야 할지 켜야 할지 알아서 결정할 수 있다. 이것은 옳은 방향으로 전진한 것이었지만, 머지않아 제조업체에서는 중량에 따라서 에어백을 각기 다른 수준의 힘으로 전개해야 한다는 것을 깨달았다.
게다가, 좌석에 실리는 무게가 그저 식료품 한 봉지에 불과할 가능성도 있었다. 다음 단계로 에어백을 전개하기 전에 승객의 자세를 알아내야 했다. 예컨대 승객이 대시보드 쪽으로 몸을 기울이고 있다면 에어백이 전개되는 힘이 조금 약해야 한다. 이런 목표를 달성하는 데에는 여러 가지 방법이 있다.
회사에 따라서 좌석에 완충 작용을 하는 압력 센서 패브릭을 씌우고, 사용자의 자세를 파악하는 것은 물론 카시트와 실제 사람을 구별하기까지 할 수 있는 시스템도 존재한다. 또 어떤 회사에서는 압력과 함께 좌석에 앉은 사람의 위치를 감지할 수 있는 시트 블래더(seat bladder)를 제공하였다. 또한 인체의 자세를 인식할 수 있는 IR 카메라를 포함한(어둠 속에서도 작동해야 하므로) 시트 센서를 판매하는 회사도 있다.
시간이 지나면서 압력 센서 시스템용 전자 부품이 프로세서를 탑재한 IC에 통합되면서 원가를 절감하고 크기도 축소할 수 있게 되었다. 따라서 자동차 제조업체에서는 이제 에어백 메커니즘에 연결되는 시스템을 온전한 형태로 제공할 수 있게 된 것이다. 자율 주행 차량의 경우 더 이상 운전석 측 에어백 시스템이 필요 없게 되었지만, 충돌에 대비하여 가능한 한 승객을 최대한 보호해야 하는 것은 의문의 여지가 없다.

스마트 센서 시스템의 이해

기본형 센서 시스템은 외부의 아날로그 세상으로부터 데이터를 수집하는 여러 개의 감지 장치로 구성된다. 신호 조건(예: 증폭, 필터링 또는 클린업 등)이 발생하면 그 결과로 생성된 아날로그 데이터를 차량 내부의 다른 시스템으로 보내는 것이다.
스마트 센서 시스템의 경우 프로세서를 실행하는 소프트웨어에 데이터를 공급하는 아날로그-디지털(A to D) 회로를 추가하여 신호를 분석하고 의사 결정을 내린다(그림 1). 이 시스템이 스마트 시스템이라고 불리는 이유는 프로세서와 소프트웨어가 존재하기 때문이다. 디지털 신호를 자동차 네트워크 시스템에 연결하는데, 여기에서 센서 데이터를 또 다른 시스템의 입력 데이터로 한 번 더 활용하게 되는 것이 보통이다.

[그림 1] 기본형 센서 시스템과 스마트 센서 시스템의 비교

앞서 언급한 지능형 에어백을 예시로 들어보자. 스마트 압력 센서 시스템은 승객에 관한 데이터를 실시간으로 수집하여, 시스템에 포함된 프로세서에서 실행되는 소프트웨어를 사용해 이를 분석한다.
조수석 상황이 변해 에어백 시스템에 새 알림을 보내야 하는 경우, 스마트 센서 시스템은 자동차 네트워크를 통해 해당 알림을 전송한다. 에어백 시스템은 에어백 전원을 끄거나 켜서 응답하고, 아니면 에어백 스퀴브 전하를 설정해 에어백이 전개되는 힘을 강하거나 약하게 한다.
궁극적으로 자동차용 스마트 센서 시스템을 개발하는 업체에서는 원가, 크기와 전력 소모량을 줄이기 위해 맞춤형 IC를 목표로 하는 것이 보통이다. 스마트 센서의 전형적인 특징은 MEMS를 사용해 감지 장치를 구현하고 회로의 나머지 부분은 CMOS 기술을 사용하여 구현한 아날로그/혼성 신호(AMS) 설계라는 점이다.
여러 영역의 연결 규모를 가리지 않고, 크고 작은 업체 어디서나 설계자는 맞춤형 IC를 개발하는 형태로 참신한 스마트 센서 아이디어를 시장에 내놓고 있다. 이러한 설계자는 스마트 센서 시스템을 지원할 설계 흐름을 새롭게 정립하며, 이전과는 다른 새로운 기대치를 품고 있다. 이들은 주로 소규모 팀에서 일하며 통합형 설계 플로우를 이용해 특정 기능을 하는 장치를 빠르고 간편하게 저비용으로 만드는 것을 목표로 한다.
이들은 자동차 시장에 주어진 기회를 활용하기 위해 시스템을 검증할 수 있는 개념 증명을 개발해야 한다. 설계 팀에서는 통합형 설계 플로우를 사용해 스마트 센서 시스템에 필요한 모든 개별 요소를 신속하게 개발하여 빠른 속도로 제품을 구현해야 한다. 예를 들어 감지 소자, 아날로그 회로 인터페이스, A-D 로직 및 디지털 로직 등의 요소를 기존의 IC 및 시스템 설계보다 저렴한 원가로 완성해야 한다.
수많은 설계 팀에서 Tanner의 통합형 IC 설계 및 검증 솔루션을 활용해 스마트 센서 시스템을 제작하고 있다. 그 이유는 무엇일까? 스마트 센서 시스템을 만드는 작업은 관련된 설계 도메인의 수가 매우 많은 까다로운 일이다. 그러나 기존의 CMOS IC 플로우와 같은 실리콘 다이에 배치된 MEMS 센서를 사용해 전자 부품을 결합해서 시스템을 만드는 것은 불가능한 일(그림 2)로 보일 수 있다.

[그림 2] CMOS 레이아웃의 실제 MEMS(출처: MEMSIC)

사실, 이러한 시스템은 대부분 여러 개의 다이를 하나의 패키지에 결합하며 전자부품을 MEMS 설계에서 분리하는 형태를 보인다.
Tanner AMS IC 설계 플로우(그림 3)는 한 가지 또는 여러 개의 다이 기법을 적용해 장치 설계와 검증의 성공을 유도한다.

[그림 3] AMS와 MEMS 설계를 잇는 하향식 Tanner 설계 플로우

전자 장치와 MEMS를 하나의 다이에 설계하면 다음과 같은 특징이 있다(그림 2).
• 회로도에 IC 및 MEMS 장치를 포함할 수 있다. IC 장치는 SPICE 모델을 사용하여 모델링되고, MEMS 장치는 기계, 정전기, 유체, 자기와 같은 물리적 영역에 직접 모델링되는 행동 모델을 사용한다(그림 4).

[그림 4] 동일한 회로도상의 전자 장치 및 MEMS

• 초기 MEMS/IC 시뮬레이션을 지원하려면 설계자가 시스템 모델 빌더를 사용하면 된다. 즉 SPICE 또는 Verilog-A의 분석 방정식을 사용하여 MEMS 모델을 만드는 것이다. 여기에 MEMS 시뮬레이션 라이브러리를 함께 사용하면 전체 설계의 초기 작동 형태가 설계자가 예상한 그대로인지 검증할 수 있다.
• MEMS PCell 라이브러리를 사용하면 설계의 레이아웃을 구성할 수 있다. 또한 라이브러리 팔레트(그림 5)에서는 대다수의 MEMS 장치에 대한 기본적인 레이아웃 생성기를 제공하므로 이것을 출발점 삼아 작업을 시작하면 된다.

[그림 5] MEMS 장치 레이아웃을 생성하기 위한 라이브러리 팔레트

• 그런 다음 설계자는 3D 지오메트리 모델을 만들어 이것을 보고, 가상 프로토타입을 만들며 유한 요소 분석(FEA) 툴로 내보낼 수도 있다.
• 감소 차수 모델링 분석을 사용하는 콤팩트 모델 빌더(Compact Model Builder)를 사용하면 FEA 결과를 바탕으로 행동 모델을 제작해 이를 최종 시스템 레벨 시뮬레이션에 활용할 수 있다.
종전에는 설계의 MEMS 부분을 일단 MEMS 장치의 3D 모델을 만든 다음 타사 FEA 툴에서 물리적인 특징을 분석하여 만족스러운 결과를 얻을 때까지 반복 작업을 하는 것이 일반적이었다. 그러나 MEMS 장치를 제조하려면 2D 마스크가 필요하다. 3D 모델에서 2D 마스크를 어떻게 도출할 수 있을까? 그림 6에 표시된 Tanner 마스크 지향적 플로우를 따른다. 이렇게 하면 3D 솔리드 모델이 레이아웃과 제조 단계에서 생성되므로 오류가 발생할 가능성이 작아지고, 따라서 주기의 단계별로 제조된 장치를 시각화하여 확인할 수 있다.

[그림 6] 마스크 지향 MEMS 설계 플로우

장치를 만드는 과정은 L-EDIT의 2D 마스크 레이아웃에서 시작한다. 이후 3D 솔리드 모델러(Solid Modeler) 가 레이아웃과 3D 제조 프로세스 단계를 이용하여 장치의 3D 솔리드 모델을 자동으로 생성한다. 이 3D 모델을 내보낸 다음 FEA 툴을 사용해 3D 분석을 수행하고, 문제가 발견되면 반복 작업을 수행하는 것이다.
2D 마스크 레이아웃에 적절한 변경을 수행한 다음 플로우를 반복한다. 이와 같은 마스크 지향 설계 플로우를 사용하면 제조된 MEMS 장치의 작동에 집중할 수 있다. 3D 모델에서 역방향으로 작업하려 하는 것이 아니라 궁극적으로 제조에 사용될 마스크에서 직접 3D 모델을 만들기 때문이다.

가치 창출

설계자가 Tanner 맞춤형 IC 플로우를 사용하는 이유는 MEMS 센서를 전자 스마트 센서 시스템에 통합하기 위해서이다. 역설적이게도 시스템 전체를 IC에 탑재하면 가격이 인하된다. 따라서 많은 팀에서는 더 높은 마진의 시스템을 개발할 방법을 모색 중이다. 한 가지 방법은 센서 융합이다. 즉 여러 개의 센서를 조합한 하나의 시스템을 개발해 고부가가치 제품을 만드는 것이다.
본문에 소개한 압력 센서 시스템을 예로 들자면, 차량 전복 상황이 임박한 경우 자이로스코프 센서를 사용해 안전벨트 시스템에 신호를 보내서 차량 전복 사고에 대비해 자동으로 벨트를 조이게 만들도록 IC에 솔루션을 추가할 수 있다. 또한 가속도계 센서를 추가하면 승객의 자세와 관계없이 에어백 전개 강도를 계산하는 데 도움이 될 것이다. 세 가지 센서를 시스템에 융합하고 소프트웨어로 인텔리전스 데이터를 더한 다차원적인 솔루션을 자동차 제조업체에 한결 높은 가격으로 제공할 수 있다.

미래의 주행

자율 주행에 쓰이는 생소하고 이국적인 시스템에 관한 정보는 읽기에는 흥미롭지만, 사실 자율 주행의 근간이 되는 기술은 한 가지 용도의 스마트 센서 시스템이다. 이러한 시스템은 대개 오랫동안 고유한 방식으로 존재해온 센서를 활용한다. 스마트 센서 시스템을 만드는 과정은 관련된 설계 영역이 많아 무척 까다로운 일이다. 아날로그, 디지털, MEMS는 물론 RF도 연관이 있을 가능성이 있다. 설계 팀에서 Tanner의 통합형 IC 설계 및 검증 솔루션을 활용하여 스마트 센서 시스템을 만들면 좋은 이유는 이 솔루션이 완전하고, 이와 같은 다양한 설계 영역의 간극을 이어주어 성공적인 제품 개발을 유도하는 데 유용한 해결책이기 때문이다.

leekh@seminet.co.kr
(끝)
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