1) ADAS와 센서 시장의 구조적 성장
자율주행용 센서 시장은 연평균 +13% 성장하며 자동차에 탑재되는 센서 중 가장 높은 성장이 가 능할 것으로 판단한다. 스마트카 구현 시스템 중 가장 많은 센서가 탑재되는 ADAS 기술에서 차량 의 주행 상태, 도로 상태를 다각도로 감지해야하기 때문이다.
자율주행은 ‘인식분석/판단제어’ 단계로 작동한다. 사물과 도로 환경 인식을 위한 센서 부품 탑재가 필수적이며, 전방위 인식을 위해서는 두 종류 이상의 센서를 사용하여 각기 다른 센서가 가 진 단점 보완이 이상적이다.
자율주행시 주변 사물을 인식할 수 있는 기술은 카메라, 레이더, 라이다이다. 카메라는 영상 정보 파악을 통해, 레이더는 전자파를 통해 사물을 인식한다. 라이다는 고출력 레이저를 쏘아 반사되는 신호를 통해 사물을 인식하며 사물의 3차원 이미지까지 정확하게 분석이 가능하다. 현재 도로에서 볼 수 있는 자율주행 탑재 차량은 레벨 2 수준으로, 대부분이 카메라와 레이더 센서 결합 방식을 통해서 운전되고 있다. 라이다의 높은 초기 비용으로, 현재까지 연구개발 목적용 차량을 제외한 라 이다 센서의 채택은 제한적이다.
표 14. 완성차 업체별 탑재된 센서
자동차 모델 카메라 레이더 라이다 초음파 센서
Tesla 2019년 4월 이후 출시되는 모델 ㅇ ㅇ X ㅇ
BYD ㅇ ㅇ X
FORD ㅇ ㅇ X
현대/기아차
제네시스 GV80 ㅇ ㅇ X ㅇ
제네시스 G90 (예정) ㅇ ㅇ 2
쏘렌토 4세대 ㅇ ㅇ X ㅇ
르노/닛산 ㅇ ㅇ X
VW
폭스바겐 파사트 gt ㅇ ㅇ X ㅇ
아우디 A6 ㅇ ㅇ X
아우디 A8 ㅇ ㅇ ㅇ
다임러 벤츠 S클래스 ㅇ ㅇ ㅇ ㅇ
GM
슈퍼크루즈 탑재 차량-캐딜락, 쉐보레 일부 ㅇ ㅇ ㅇ
울트라크루즈 탑재 차량 ㅇ ㅇ ㅇ 테슬라 오토파일러의 FSD와 유사한 기능
하이퍼크루즈 탑재 차량 ㅇ ㅇ ㅇ
BMW ㅇ ㅇ ㅇ ㅇ
Alphabet Waymo ㅇ ㅇ ㅇ
자료: 언론종합, 미래에셋증권 리서치센터
표 15. 자율주행에 필요한 센서별 역할 구분
구분 카메라 레이더 라이다 초음파
전방 충돌 방지 O O O
차선 이탈 방지 O
사각지역 탐지 O O O O
차간 거리 조절 O O
주차지원 O O O O
자료: 한국교통연구원, 미래에셋증권 리서치센터
그림 62. 센서별 시장 성장 전망 그림 63. 자동차용 센서 시장 성장
자료: 미래에셋증권 리서치센터 자료: 미래에셋증권 리서치센터
그림 64. 카메라 그림 65. 레이더(Radar) 그림 66. 라이다(LiDAR)
자료: AdaSky, 미래에셋증권 리서치센터 자료: AdaSky, 미래에셋증권 리서치센터 자료: AdaSky, 미래에셋증권 리서치센터 0
10 20 30 40 50
ADAS 파워트레인 샤시 바디
2020 2025F 2030F (bn$)
0 10 20 30 40 50
2020 2030F
라이다 카메라 레이더 기타
(bn$)
CAGR +80%
CAGR +13%
2) 데이터 확보 전쟁
데이터 확보에 선행되어야 하는 조건은 EV의 규모의 경제이다. 시장에서 전기차 판매량이 가장 높 은 업체는 테슬라다. 테슬라의 전략은 상대적으로 저렴한 카메라 센서의 탑재를 증가하여 EV 제조 원가를 낮추고, 이에 규모의 경제가 가능하다. 더 많은 차를 판매할수록 수집되는 데이터의 양은 기하급수적으로 증가할 전망이다. 데이터의 양이 많아 질수록 자율주행 알고리즘이 견고해지는 선 순환구조이다.
보급되는 전기차가 많아 질수록, 수집되는 데이터의 양도 빠르게 증가할 것이다. 2035년 자율주행 시장은 3,000억 달러 수준까지 성장할 것으로 전망한다. 전기차는 단순 이동 수단이 아닌 이동하 는 정보 수집 기기이다. 전기차 전환 가속화에 따른 완전 자율주행 시대로의 전환도 빨라질 것으로 판단한다. 데이터 양의 증가는 소프트웨어 딥러닝에 요구되는 샘플 수의 증가다. 샘플 수의 증가로 정밀한 데이터망 구축이 가능해지며 완전 자율주행이 가능해질 것이다.
테슬라를 중심으로 자율주행 시장이 성장하며 센싱 업체들 중 카메라 센싱 모듈 업체들의 실적 성 장이 기대된다. 자율주행 기술에 가장 중요한 데이터 확보라는 측면에서 선두 업체는 단연 테슬라 다. 기존 완성차 업체들의 경우 자율주행 구현에 있어서 라이다와 레이더 같은 원가가 높은 기술을 사용한 기술을 개발 중이다. 반면 테슬라는 1개의 레이더를 제외하면 8개의 카메라만으로 실제 도 로 주행 데이터를 확보하여 처리하는 알고리즘을 설계하였다.
그림 67. 자율주행 레벨에 따라 증가하는 센서 수
주: LRR: Long range ridar, SRR: Short range ridar
데드 레코닝: 출발점에서 운전자의 현재 위치까지 추적하는 위치 추적 기술 볼로미터: 빛을 감지하여 온도를 측정하는 기술
자료: Automative, 미래에셋증권 리서치센터 0
5 10 15 20 25 30
Lv.1 Lv.2 Lv.3 Lv.4 Lv.5
초음파센서 LRR SRR 카메라 라이다 데드 레코닝 볼로미터
(개)
3) 업체별 상이한 센서의 견해
완전한 자율주행 시스템을 구현하기 위한 센서 조합에 업체별 견해가 상이하다. 자율주행의 선두 업체인 테슬라는 라이다에 부정적인 견해를 보이며 카메라, 레이더 및 초음파 센서만으로 완전자 율주행을 구현 중이다. 반면, 구글의 자율주행 부문 자회사인 웨이모는 라이다 기술을 적극적으로 개발하고 있다.
자율주행 레벨이 상향 되며 센서 모듈 시장의 성장이 가능할 것으로 전망한다. 인공지능 알고리즘 구성에 필요한 데이터 수집은 결국 센서가 기본이다. 본격적으로 전기차 시대가 개화하며 규모의 경제가 실현됨에 따라 1) 자동차에 탑재되는 센서의 제조원가는 점차 낮아질 것이고, 2) 탑재 가능 한 센서의 개수가 증가할 수 있으며 3) 현재 카메라에만 의존하는 센싱 기술에서 라이다/레이더가 추가되며 상호보완이 가능해질 것으로 전망한다.
레이다 및 라이다 보급화 이전까지는 카메라 센서를 중심으로 자율주행이 상용화될 것으로 판단된 다. 레이다와 라이다 기술 수준이 상용화되기에 가격 경쟁력이 부족한 상황이기 때문이다.
완전 자율주행 기술을 구현하기 위해서는 주행 환경에 대한 3D 데이터 확보가 필수적이다. 테슬라 는 라이다 없이도 카메라와 레이더를 통해 방대한 양의 2D 데이터를 확보하고, 머신 러닝 모델의 훈련을 통해 라이다 없이 3D 이미지 도출이 가능하다고 주장한다.
4) 카메라 중심의 중단기 센싱 시장 성장
자동차용 카메라 센서는 카메라 렌즈를 통해 들어온 빛을 디지털 신호로 전환하여 물체를 인식하 는 원리로 정확한 사물의 포착이 가능하다. 교통 신호, 표지판 인식, 차선 이탈 등의 데이터 분석과 판단이 가능하며 색의 구분이 가능하지만, 먼지, 우천과 같은 환경적 제한이 있다. 물체 식별이 가 능한 감지 거리가 현재는 약 100m 내외 수준이다.
자율주행 단계 상향에 따른 자동차향 카메라 탑재 대수 증가로 카메라 센서 시장 성장세는 가속화 될 것으로 판단한다. 카메라 센서는 ADAS 센서 중 가장 높은 기술 발전도와 가격에 강점이 있다.
자율주행에서 가장 보편화된 센서 기술로서, 가장 오래 사용된 기술이기 때문이다.
카메라 센서를 모듈화 하여 완성차 업체에 납품하는 업체는 LG이노텍, O-Film, Sunny Optical, Infineon, TI, ON Semiconductor 등이 있다. Top Pick은 차량용 이미지센서 1위 업체인 ON Semiconductor로 센서 자체 공급이 가능하여 가격 경쟁력을 기반으로 Tesla에 납품 중이다.
표 16. 자율주행용 카메라 밸류체인
카메라센서 카메라모듈 시스템
On Semiconductor(Aptina) ST Micro Electronis Continental
Omnivision NXP Magna
Sony Texas Instrument Denso
Infineon
ST Microelectronics Infineon Bosch
Renesas Delphi
Mobileye On Semiconductor(Aptina)
Continental LG이노텍
O-Film Sunny Optical
엠씨넥스 자료: 미래에셋증권 리서치센터
그림 68. 카메라 모듈 시장 점유율(2019년) 그림 69. 카메라 센서
자료: Yold Development, 미래에셋증권 리서치센터 자료: 미래에셋증권 리서치센터
자율주행 도입 및 레벨 상향에 따른 카메라의 중요성이 더욱 확대되고 있는 추세이다. 의무 장착이 후방 카메라에서 전방 카메라로 확대되며 카메라의 수요가 증가할 것으로 전망한다. 레벨 3 이상 의 자율주행을 구현하기 위해서는 후방 카메라 이외에도 전방 카메라 및 멀티 카메라 탑재가 요구 되기 때문이다.
자율주행 단계별 요구되는 ADAS 센싱 기술이 심화된다. 따라서 기술 단계별 요구되는 센서의 종 류와 개수가 다양해진다. 현재 주행 중인 자율주행 차량은 레벨 2~3 수준으로, 카메라와 레이더 센서만 탑재되고 있다. 레벨 1 자율주행 차량과 비교했을 때, 탑재되는 카메라의 수가 평균 5개 미 만에서 12개까지 확대되었다.
고급차에만 설치되던 카메라가 저가형 차량에까지 장착되며 수요가 증가하고 있다. 내/외부 센싱 에 카메라를 적용하는 사례가 증가하며, 카메라 핵심 특허 및 기술을 보유한 스마트폰 부품 업체들 이 주목을 받기 시작했다. 실내를 모니터링할 수 있는 ‘인캐빈 카메라’, 사이드 미러를 대체하는
‘외부 센싱 카메라’ 등이다.
표 17. ADAS 센서별 수요 전망 (K Units)
2019 2020 2021F 2022F 2023F 2024F 2025F 2026F 2027F 2028F
카메라(Mono front) 27,364 28,122 37,786 43,253 52,570 57,288 59,520 60,825 60,851 60,382 카메라(Stereo front) 6,349 7,520 10,326 11,967 12,472 12,980 13,486 14,056 14,633 15,388 카메라(Tri-focal Front) 337 777 2,935 7,341 13,642 21,622 33,343 45,478 57,431 69,662 카메라(Other Front) 13,696 13,753 19,074 22,668 25,677 28,662 31,605 34,557 36,890 39,075
측방 카메라 21,161 21,816 31,306 38,955 46,431 54,879 62,180 69,345 75,497 81,421
후방 카메라 40,835 37,541 46,674 53,167 57,979 63,485 68,446 73,558 78,147 82,364
내부 카메라 632 1,267 2,957 5,766 10,741 17,929 27,538 39,091 47,577 56,417
볼로미터 368 411 610 775 1,002 1,290 1,571 1,946 2,304 2,639
LiDAR 6,381 3,695 3,141 2,034 1,204 469 90 11 - -
고화소 LiDAR 15 48 188 423 909 1,910 3,205 5,111 7,513 9,707
Ultrasonic 269,947 238,475 285,313 38,694 322,019 335,995 347,410 357,639 364,303 367,998
IR - - - - - - - - - -
SRR 24,774 24,214 32,098 37,780 46,197 46,197 50,374 53,957 57,411 60,842
MRR 17,124 20,658 32,432 47,070 83,709 83,709 105,166 126,743 146,258 161,628
LRR 16,448 18,162 24,743 30,879 39,538 39,538 42,987 46,577 49,140 51,636
자료: SA, 미래에셋증권 리서치센터
LG이노텍 O-Film Sunny Optical Foxxconn 삼성전기 Q-Tech Luxvisions AMS Chicony Truly
엠씨넥스 캠시스 기타
5) 레이다
레이다는 카메라와 함께 대표적인 ADAS 기능 및 자율주행 시스템 구현을 위한 센서이며, 전파를 발사해 돌아오는 전파의 소요 시간과 주파수 편이를 측정해 주변 사물과의 거리 및 속도를 탐지하 는 장치이다. 카메라처럼 탐지 대상의 형상 정보를 판별할 수는 없지만, 전파를 이용하기 때문에 밤이나 악천후에서도 안정적인 작동이 가능하며, 양측이 모두 움직이는 상태에서도 거리 측정이 가능하다. 그리고 장거리를 제외하고 대부분 평균판매가격이 낮아 가성비가 좋다.
레이다가 주가 되는 ADAS 기능으로는 SCC(스마트크루즈컨트롤), AEB(긴급제동시스템), BSD(사 각지대경보시스템) 등이 대표적이다. 레이다는 측정 거리와 측정 각도를 동시에 늘리는 게 어렵기 때문에 ADAS 기능에 따라 장거리용 레이다와 중/단거리용 레이다로 나누어 적용되는데, 앞차와 의 간격을 자동으로 조절하는 SCC의 경우 장거리 레이다가 적용되고 AEB와 BSD에는 중/단거리 레이다가 적용된다. 최근에는 이를 통합하는 움직임도 있다.
모든 자동차용 센서의 기술 트렌드가 마찬가지겠지만, 차량용 레이다 역시 경량화, 소형화, 저가화 노력이 지속되고 있다. 차량용 레이다 기술 트렌드 중 하나는 전파의 주파수 대역폭(bandwidth) 확대이다. 주파수 대역폭이 확대될수록 탐지 대상의 거리 정보 및 윤곽 정보가 더 정확해지기 때문 이다.
차량용 카메라와 마찬가지로 ADAS 시장이 고성장을 시작하면서 차량용 레이다 센서에 대한 수요 도 급증하고 있다. 카메라와 함께 가장 보편적이고 단계가 올라갈수록 탑재 수량이 증가되기 때문 이다. ADAS 시장이 성장 초입인 만큼 당분간 이러한 흐름은 지속될 것이다. 레이다 모듈 관련된 기업은 모듈 체인에서 들어오는 전자 신호를 처리/분석하는 프로세서 칩 제조사와 앞 단의 전파 발진-수신을 위한 칩 제조사들이 있다. 인피니온 NXP, ST Micro와 같이 과거부터 강점을 가진 소 수의 업체들 독점적 지위를 가지고 있다. 레이다 모듈을 기반으로 ADAS 기능을 구현하는 시스템 체인의 경우 Continental과 Autoliv가 앞서있다. Bosch와 Denso의 경우 장거리 레이다가 주 센 서인 SCC 시장에서 두각을 나타내고 있다.
최근 테슬라의 경우 라이다 외에도 지금 탑재하고 있는 레이더마저 제거한다고 하고 있다. 하지만 모든 업체가 테슬라와 같이 할 수 없을 것이며, 안전 보조장치로써 가장 저렴하고 효율적인 만큼 ADAS의 단계 발전과 함께 카메라와 함께 수량적인 증가가 기대된다.
그림 70. 글로벌 레이더시장 전망 그림 71. ADAS에 적용되는 레이다
자료: Yole, 미래에셋증권 리서치센터 자료: Yole
11
13.1
0 5 10 15 20 25 30
2019 2025F
Automotive/Mobility Defense, AE
Industrial Consumer
(US$bn)