사물인터넷은 우리 주변의 주택부터 차량 내 커뮤니케이션에 이르기까지 실제 세계와의 소통 방식을 변화시키는 중이다. 새로운 범주의 기기와 애플리케이션을 유발하는 이런 진화의 중심에는 CMOS 이미지 센서 기반의 카메라가 있다.
이 글에서는 홈 자동화 IoT 기기에 가장 적합한 CMOS 이미지 센서를 선택할 때 고려해야 할 핵심적인 특성을 고찰한다.

사물인터넷(IoT)은 우리의 일상생활 대부분을 바꿀 정도로 급속히 진화하고 있다. 이런 진화의 중심에는 센서 기술이 있다. 대부분의 IoT 애플리케이션은 여러 개의 센서를 내장한 상태이며 그 중 상당수는 이미지 센서를 포함한다.

예를 들어, 오늘날 가장 인기를 끌고 있는 홈 오토메이션 제품 및 시스템들은 CMOS 이미지 센서 기반의 카메라를 배치한다. 정교한 컴퓨터 비전 알고리즘을 접목한 이 카메라는 조만간 스마트 홈의 ‘두뇌’가 될 것으로 보인다. 이 글에서는 홈 자동화 IoT 기기에 가장 적합한 CMOS 이미지 센서를 선택할 때 고려해야 할 핵심적인 특성을 고찰한다.

CMOS 이미지 센서 핵심 특성 … 화각

화각(FOV, Field of View)은 특정 위치와 방향으로 카메라를 통해 볼 수 있는 시야의 일부라고 생각하면 된다. FOV는 초점 거리로 인해 제어되는데 수렴점으로부터 초점면까지의 거리로서 빛의 파장에 따라 달라진다.

일례로, 청색광(450nm)의 초점 거리는 적색광(620 nm)보다 약간 짧다. 초점 거리가 가변적인 렌즈를 줌 렌즈라 하며 초점 거리가 고정된 렌즈를 프라임 렌즈라 한다. 그리고 고정 초점 거리 내에서, 초점 거리가 더 짧은 렌즈를 광각 렌즈라고 부른다(14mm~35mm, 114°~64°). 아울러 초점 거리가 더 긴 렌즈를 롱 포커스 렌즈라 한다(85mm~>300mm, 30°~<1° FOV). 이 렌즈들은 긴 초점 거리 렌즈가 사용되는 만큼의 배율로 높여 먼 거리의 물체를 크게 보이도록 만들어준다.

예를 들어, IoT 애플리케이션 영역의 상당 부분을 차지하는 가정용 보안 카메라를 생각해보자. 이 들은 광각 고정 초점 거리 렌즈를 갖추고 있는데 관찰하고자 하는 특정 영역을 모니터링 해 보고할 수 있는 능력을 탑재하고 있다. 

Dropcam Pro같은 경우는 130° FOV를 지원하고 Canary는 147° FOV를 지원한다. 이러한 DIY(Do-It-Yourself)카테고리 애플리케이션의 경우, 충분한 범위를 커버하면서도 시야에서의 중요한 변화를 포착할 수 있어야 한다. 보안 카메라는 벽에 부착될 가능성이 많으므로, 사람이 카메라 가까이 근접할 가능성이 낮다. 따라서 긴 초점 거리와 짧은 FOV가 요구된다. 

앞서 언급한 바와 같이, DIY 제품에 많은 분석 도구를 추가하는 신생 업체들이 있다. 이들에게 있어서 성공의 관건은 결정적 순간/감정의 포착 능력이다. 이를 위해서는 ‘순간’을 포착하기에 충분한 커버리지와 짧은 초점 사이의 스위트 스팟을 찾아야 한다.

ⓒGetty images Bank

 CMOS 이미지 센서 핵심 특성 … 피사계 심도

IoT 애플리케이션에 가장 적합한 이미지 센서를 선택할 때 피사계 심도(DOF)를 중요히 생각해야 한다. DOF는 이미지 내에서 가장 가까운 물체와 가장 먼 거리 사이의 거리를 나타낸다. DOF는 조리개 사이즈, 렌즈로부터의 거리, 그리고 렌즈 초점 거리 등 세 가지 요소에 의해 결정된다. 

조리개가 넓을수록 (f-수치가 적을수록), 초점 거리가 가까울수록 DOF는 얕아진다. 얕은 DOF는 예술적 촬영에 적합하다.

가까운 피사체에 초점을 맞추고 배경을 흐릿하게 하여 메인 피사체를 돋보이게 만들기 때문이다.

주어진 f-수치에 대하여, 카메라를 피사체에 가까이 대거나 초점 길이가 긴 렌즈를 활용하여 배율을 높이면 DOF는 감소하며, 반대로 배율을 낮추면 DOF는 증가한다. 조리개는 안구의 홍채와 유사하게 렌즈로 들어오는 빛의 양을 을 나타내는 지표이다. 

동일한 사이즈의 옵티컬 포맷(optical format)을 갖는 렌즈 2개를 생각해보자. 조리개가 넓을수록 (f# e.g. f/1이 작을수록) 좁은 조리개(f# e.g. f/12이 큰)보다 더 많은 빛을 허용할 것이다. 조리개가 넓을수록 셔터 스피드가 빨라지므로 빠른 동작을 번짐 없이 포착할 수 있다. 빛이 많을수록 저 조도에서는 입자성이 적어진다. 용도상 저 조도 성능이 중요하다면 f#가 낮은 렌즈가 중요하다.

가정용 보안 용도를 고려할 경우, 가장 보편적인 옵션은 f#가 작은(f/1.8) 넓은 조리개이다. 대부분의 홈 오토메이션 기기에서 핵심은 어두운 환경에서의 우수한 화질이다. 사실 이미지 센서의 가장 매력적인 요소는 저 조도 성능이다.

‌CMOS 이미지 센서 핵심 특성 … 다이내믹 레인지

이미지 센서의 다이내믹 레인지(DR)는 동시에 찍힌 이미지에서의 가장 밝은 부분과 가장 어두운 부분 사이의 범위를 의미한다. 통상적인 이미지 센서의 다이내믹 레인지는 54dB~70dB 사이이다. 센서나 이미지 프로세서에서 수행하는 이미지 프로세싱을 통해 더 높은 다이내믹 레인지가 구현된다. 시판 중인 일부 센서는 105°dB에 이르는 높은 다이내믹 레인지(HDR)를 지원하기도 한다. 

온세미컨덕터의 센서는 HDR 모드에서 롤링 셔터 구간 내에서 라인 별로 달리 처리 되게 하는 2개의 다른 read/reset 포인터를 유지함으로써 동일한 프레임 내에서 2개의 노출시간을 순차적으로 합성한다. 한 픽셀에서 2개 노출 값이 정해지는 즉시 그것들이 결합되어 각 픽셀에 대응되는 선형적인 값을 만들어낸다. 이 외에도 센서가 2개의 다른 노출시간을 적용해서 그 데이터 스트림을 분리해 출력하면 이것들을 외부에 있는 칩에서 처리해서 사용할 수 있다. 

시판 중인 초기형 DIY 세트는 표준 다이내믹 레인지(54dB~70dB)의 센서를 사용한다. 기기가 ‘스마트’해지고 사용되는 케이스가 다양해질수록 높은 다이내믹 레인지를 지원할 필요가 생긴다. 실내 환경에서는 하나의 장면에서 조명의 차이가 클 가능성이 낮다. 하지만 같은 기기를 야외 환경에서 사용하면 같은 장면에서도 밝게 빛나는 영역과 그늘진 영역이 결합될 가능성이 높다.
최근 출시되는 카메라는 문 개폐, 전등 스위치 ON/OFF 등의 갑작스러운 조명 변화를 보상하도록 되어있다. HDR 이미지 센서는 문 개폐, 전등 스위치 ON/OFF 등을 놓치지 않으면서도 화질의 선명도를 제공한다. 이러한 기술 덕분에 가장 까다로운 조명 조건에서도 인물과 물체를 추적하고 얼굴을 식별하기가 용이해졌다.

CMOS 이미지 센서 핵심 특성 … 저조도 성능

IoT 애플리케이션의 핵심적인 매력 포인트 중 하나는 저조도에서의 고화질 촬영이 가능했다는 점이다.

저조도 감도가 불량한 ‘스마트 베이비 모니터’는 이 시스템을 사용하는 부모에게는 재앙이 될 수 있다. 이 경우 실내에 들어온 침입자의 이미지를 포착하지 못하거나 야간에 보안 카메라를 아예 사용하지 못하기도 하기 때문이다.

저조도 조건에서 고화질 이미지를 생성해야 하는 카메라 시스템에 가장 적합한 센서를 선택할 때는 여러 가지 매개변수를 고려해야 한다. 저조도 조건에서의 이미지 포착 능력을 결정하는 센서의 주된 속성에는 MTF와 신호 대 잡음 비(SNR)이다.
MTF(Modulation Transfer Function)는 센서의 이미지 선명도 제공 능력을 정량화하는 보편적인 방법이다. 가시광 스펙트럼에서의 MTF는 매우 일관적이다. 긴 파장일수록 문제가 발생하는데, 특히 근적외선(NIR) 조명 사용 시 더욱 그러하다.

대부분의 경우 MTF는 2 또는 3배수로 감소하는데 낮은 MTF는 시스템 해상도를 제한하므로 작은 디테일을 살리지 못한다.
SNR은 센서의 유용한 이미지 전달 능력에 영향을 미치는 또 다른 핵심 요소이다. SNR이 높을수록 화질도 나아진다. SNR은 이미지에 존재하는 신호 대 잡음 비를 부여하는데 이미지가 거칠수록 노이즈가 올라간다.

센서의 SNR을 높일 수 있는 몇 가지 방법이 있다. 노이즈를 줄이고 잡음을 줄임으로써 양자 효율(QE) 측면에서 센서의 반응을 최적화시키는 것이다. QE는 전자로 변환되는 양자의 퍼센티지를 나타낸다. 

미묘한 밝기 차이를 잡아내야 하는 저조도를 사용하는 경우, 1 mV 미만의 칩 노이즈도 이미지 노이즈로 감지될 수 있으므로 빛의 그 미묘한 차이를 반드시 포착해야 한다. 노이즈 환경은 조도가 낮거나 그늘진 조건에서 발생하는 낮은 수준의 신호에 쉽게 영향을 받는다. IoT 영역의 일부 고성능 CMOS 이미지 센서에서 볼 수 있는 피크 SNR은 39dB~41dB 사이에서 구동한다. 

일부 홈 자동화 제품들은 애플리케이션에 RGB-NIR 이미지 센서를 채택하기 시작하고 있다. RGB-NIR은 개별적으로 적색, 청색, 녹색 및 NIR 양자를 수집하는 이미지 센서의 픽셀 어레이 상 컬러 필터 패턴이다.

이러한 센서를 통해 보이는 화질은 IR(적외선, Infrared ray)이 낮은 주간에 우수한 색상 재현력을 제공하는 한편, 야간에는 NIR LED를 집중 활용하여 흑백 이미지만을 포착한다. 이러한 센서는 기계식 IR 차단 필터를 필요 없게 만든다. 따라서 전반적인 비용이 절감될 뿐 아니라 현장에서도 기계적 동작에서 비롯되는 실패를 줄여준다.

CMOS 이미지 센서 핵심 특성 … 해상도

해상도는 이용자가 카메라 기반 제품을 선택할 때 눈 여겨 보는 가장 두드러진 특징 중 하나이다. 초기 IoT 기기들은 최대 720p의 해상도를 지원했는데 이는 여전히 일반 보급형 제품군에서는 표준이다. 그러나 고급 기종의 제품군에서는 1080p가 보편적이다. 

데이터가 제한된 무선 프로토콜을 이용해 제공되는 스트리밍의 경우 일반적으로 동영상은 압축을 거친다. 압축률이 높을수록 처리가 복잡해지므로 전력 소비도 높아진다. 높은 전력 소비는 배터리로 구동하는 IoT 기기로서의 매력이 확실히 떨어진다.

18MP 카메라가 좋게 느껴지기는 하지만 IoT 애플리케이션의 경우에서는 어쩔 수 없이 2MP∼5MP 범위로 절충해야 한다.

사물인터넷은 우리 주변의 주택부터 차량 내 커뮤니케이션에 이르기까지 실제 세계와의 소통 방식을 변화시키는 중이다. 새로운 범주의 기기와 애플리케이션을 유발하는 이런 진화의 중심에는 늘 카메라가 있다. 

카메라와 접목된 여러 ‘사물’은 우리의 일상적인 사물 이용 방식까지 획기적으로 바꾸고 있다. 초인종에 달린 카메라는 벨이 울림을 알려주면서 문 앞에 서있는 사람의 영상까지 전송한다.

냉장고의 화상 스크린은 채워지지 않은 식품의 품목을 실시간으로 업데이트해 준다. 그런가 하면 오븐의 화면은 정확한 음식 조리 시간을 추정해준다. 

이처럼 응용 분야는 무궁무진하다. 점점 진화하는 CMOS 이미지 센서 기술은(뛰어난 저조도 성능, 저전력, 월등한 화질) 이 같은 기기의 발전에 기여해왔으며, 이러한 행보는 앞으로도 지속될 예정이다. 

라디카 아로라 _ 온세미컨덕터