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열화상, 새로운 가능성의 스펙트럼을 확장하다

센서 데이터는 모든 AI 기반 인지 시스템의 근간을 이룹니다. 현재 가시광선 카메라가 대부분의 AI 인지 시스템의 중심에 있으나. 열악한 기후환경 조건에서의 객체인식과 depth perception 능력에서 확실히 한계를 드러내고 있습니다. 이러한 단점을 해결하기 위해 LiDAR, RADAR, 초음파와 같은 새로운 기술을 통합하는 센서 퓨전 기술이 등장했습니다. 이러한 기술은 주로 카메라의 ‘depth perception’ 능력의 한계와 일부 까다로운 환경 조건에서의 낮은 신뢰성을 극복합니다. 8~14μm 스펙트럼의 전자기파를 감지할 수 있는 특별한 능력이 있는 열화상 카메라는 감지할 수 있는 파장대역의 확장을 통해 다양한 문제의 혁신적인 해결책을 제시하기도 합니다. 열화상 카메라는 방사된 열을 감지하고, 악천후를 투과하며, 온도 측정값을 제공하는 기능이 뛰어납니다. 감지 가능한 파장대역의 범위를 확장하는 열화상 카메라는 AI 기반 인지 기술의 미래를 위한 새로운 가능성의 스펙트럼을 선사합니다.

센서 데이터는 모든 AI 기반 인지 시스템의 근간을 이룹니다.
현재 가시광선 카메라가 대부분의 AI 인지 시스템의 중심에 있으나.
열악한 기후환경 조건에서의 객체인식과 depth perception 능력에서 확실히 한계를 드러내고 있습니다.
이러한 단점을 해결하기 위해 LiDAR, RADAR, 초음파와 같은 새로운 기술을 통합하는 센서 퓨전 기술이 등장했습니다.
이러한 기술은 주로 카메라의 ‘depth perception’ 능력의 한계와 일부 까다로운 환경 조건에서의 낮은 신뢰성을 극복합니다.

8~14μm 스펙트럼의 전자기파를 감지할 수 있는 특별한 능력이 있는 열화상 카메라는
감지할 수 있는 파장대역의 확장을 통해 다양한 문제의 혁신적인 해결책을 제시하기도 합니다.
열화상 카메라는 방사된 열을 감지하고, 악천후를 투과하며, 온도 측정값을 제공하는 기능이 뛰어납니다.
감지 가능한 파장대역의 범위를 확장하는 열화상 카메라는 AI 기반 인지 기술의 미래를 위한 새로운 가능성의 스펙트럼을 선사합니다.

센서 기술 비교 분석

RGB 카메라를 제외한 LWIR 카메라, RADAR, LiDAR라는 세 가지 센서 기술은 어둠, 태양 빛 반사와 같은 불리한 조명 조건에서도 어느 정도 객체인식이 가능한 것으로 확인되었습니다.. 폭우나 안개와 같은 극한의 환경 조건에서도 열화상 카메라와 RADAR 센서는 우수한 투과 성능을 제공하여 일관적인 성능을 보장합니다.각 센서 기술은 작동 메커니즘과 데이터 형식의 근본적인 차이로 인해 특정 응용에 맞게 구축됩니다. LiDAR와 RADAR는 Active 센서로, 깊이 및 속도 계산이 필요한 시나리오에서 탁월한 성능을 보입니다. 반대로 RGB 및 열화상 카메라는 Passive 센서로, 객체 탐지 및 장면 분석과 같은 응용 분야에 이상적인 이미지 형태의 데이터를 생성합니다. 열화상 카메라는 생명체가 방출하는 열을 감지하는 능력으로 인해 사람과 야생동물을 감지하는 분야에서 독보적으로 우수한 솔루션입니다. 또한 어둠, 태양광 눈부심, 비, 안개와 같은 모든 기상 조건에서 신뢰성을 유지하면서 방사선 정보가 풍부한 이미지 기반 데이터를 제공할 수 있는 유일한 센서 기술입니다.

RGB 및 열화상 카메라는 전자기 스펙트럼 내 연속적인 범위를 포착하는 Passive 센서로 작동합니다.
반대로 LiDAR와 RADAR 기술은 특정 주파수의 신호를 방출하고 측정하는 능동형 센서로 작동합니다.
아래 그림은 상기한 각 센서 유형의 일반적인 주파수 범위를 나타냅니다.