[오피니언] 자율주행 센서의 세대교체, 왜 지금 ‘4D 이미징 레이더’인가?

자율주행 레벨 3가 본격적으로 도로 위를 누비기 시작한 2026년, 자동차 산업은 그 어느 때보다 치열한 ‘인지(Perception) 전쟁’을 치르고 있다. 완벽한 자율주행을 구현하기 위해서는 인간의 눈을 대신할 센서의 신뢰성이 담보되어야 하며, 그 중심에는 최근 급부상한 4D 이미징 레이더(4D Imaging Radar)가 자리 잡고 있다. 필자는 오랜 시간 모빌리티 센서 시장을 지켜보며, 이제 레이더가 더 이상 카메라나 라이다(LiDAR)를 보조하는 ‘조연’이 아닌, 시스템의 안정성을 책임지는 ‘주연’으로 거듭나고 있음을 확신한다.

글_ 오승모 수석연구위원, 아이씨엔 미래기술센터

과거의 레이더는 거리와 속도 측정에는 탁월했지만, 물체를 점(Point)으로 인식하는 한계 탓에 주변 환경을 구체적으로 그려내는 데는 역부족이었다. 특히 도로 위 정지 차량과 상부의 교각을 구분하지 못하는 고질적인 문제는 자율주행 시스템의 판단 유예를 초래하곤 했다. 그러나 ‘높이(Elevation)’ 정보를 포함한 4차원 데이터를 실시간으로 추출하는 4D 이미징 레이더의 등장은 이러한 판도를 완전히 바꾸어 놓았다. 이제 레이더는 수천 개의 포인트 클라우드를 통해 사물의 형태를 이미지화하며, 악천후 속에서도 흔들림 없는 인지 능력을 보여준다.

산업적 측면에서 4D 이미징 레이더가 주목받는 가장 결정적인 이유는 ‘성능과 비용의 황금비’를 찾았기 때문이다. 자율주행 대중화의 가장 큰 걸림돌이었던 고가의 라이다와 비교했을 때, 4D 이미징 레이더는 라이다의 해상도에 근접하면서도 가격은 획기적으로 낮췄다. 특히 최근 가속화되고 있는 단일 칩(Single-chip) 통합 기술은 부품 수와 전력 소모를 동시에 줄여주며, 전기차와 소프트웨어 중심 차량(SDV) 환경에 최적화된 하드웨어 아키텍처를 제공한다. 이는 프리미엄 차종을 넘어 대중적인 보급형 모델까지 레벨 3 자율주행 기능을 확장할 수 있는 실질적인 토대가 된다.

또한, 우리는 소프트웨어 정의 레이더(Software-defined Radar)라는 개념에 주목해야 한다. 인공지능(AI)과 결합된 4D 이미징 레이더는 단순히 신호를 수신하는 장치를 넘어, 엣지 단에서 스스로 사물을 분류하고 위험을 추론하는 지능형 에이전트로 진화하고 있다. 무선 업데이트(OTA)를 통해 센서의 성능을 지속적으로 고도화할 수 있다는 점은 제조사 입장에서 차량의 생애주기 전반에 걸쳐 안전성을 관리할 수 있는 강력한 무기가 된다.

2026년 자율주행 핵심 센서 벤치마크 리포트

비고. ◎: 매우 우수 / ○: 우수 / △: 보통 / ×: 미흡
(출처. 아이씨엔 미래기술센터)

결국 미래 자율주행 시장의 승부처는 ‘가혹한 환경에서의 데이터 무결성 확보’에 달려 있다. 비바람과 안개 속에서도 사물의 형체를 뚜렷이 구분해내는 4D 이미징 레이더는 카메라와 라이다가 가진 물리적 한계를 보완하는 완벽한 안전장치다. 국내 자동차 부품 및 팹리스 업계가 글로벌 시장에서 주도권을 잡기 위해서는 단순히 외산 칩을 조립하는 수준을 넘어, 독자적인 신호 처리 알고리즘과 안테나 설계 기술을 내재화하는 데 역량을 집중해야 한다. 4D 이미징 레이더는 이제 선택이 아닌, 자율주행 시대의 생존을 위한 필수 조건이 되었다.

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- 모빌리티타임즈 (mobilitytimes.net)

[용어 정리 (Glossary)]

• 포인트 클라우드 (Point Cloud): 레이더나 라이다가 발사한 신호가 사물에 맞고 돌아올 때 형성되는 수많은 점의 집합으로, 물체의 형태를 입체적으로 표현함.
• MIMO (Multi-Input Multi-Output): 다수의 송수신 안테나를 사용하여 데이터 전송 효율과 해상도를 획기적으로 높이는 안테나 기술.
• 엣지 AI (Edge AI): 데이터를 중앙 서버로 보내지 않고 센서 기기 내부에서 실시간으로 인공지능 연산을 처리하는 기술.
• BOM (Bill of Materials): 제품을 생산하는 데 필요한 부품 및 원자재 목록으로, 시스템 구축에 드는 총 비용을 의미하기도 함.