Livox LiDAR 간섭방지 기술 (2025-09-25)

Livox LiDAR 간섭방지 기술 (2025-09-25)

1. CDMA 간섭에 대한 개념적 명확화

1.1 문제 제기: 전자기 스펙트럼의 이해

LiDAR(Light Detection and Ranging) 시스템과 셀룰러 통신 기술인 CDMA(Code Division Multiple Access)가 상호 간섭을 일으키는지에 대한 질문은 두 기술이 작동하는 전자기 스펙트럼의 근본적인 차이를 이해하는 것에서부터 시작해야 한다. 결론부터 말하자면, 셀룰러 통신망에서 사용하는 CDMA 신호가 Livox LiDAR 센서에 직접적인 간섭을 일으키는 것은 물리적으로 불가능하다.

LiDAR 시스템은 광학(Optical) 영역의 전자기파를 사용한다. 구체적으로 Livox MID-360과 Livox AVIA 모델은 모두 905 nm 파장의 근적외선(Near-Infrared, NIR) 레이저를 광원으로 사용한다.1 파장(

λ)과 주파수(f)는 빛의 속도(c)를 통해 f=c/λ의 관계를 가지므로, 905 nm 파장은 약 331 THz (테라헤르츠, 1012 Hz)에 해당하는 극초고주파 대역에 속한다. LiDAR는 이 레이저 펄스를 방출하고, 물체에서 반사되어 돌아오는 광자를 포토다이오드(photodiode)와 같은 광검출기로 수신하여 거리를 측정하는 원리로 작동한다.4

반면, 2G 및 3G 이동통신 기술로 널리 사용된 CDMA는 무선 주파수(Radio Frequency, RF) 대역에서 작동한다. 이 기술이 사용하는 주파수 대역은 통상적으로 600 MHz에서 2.1 GHz (기가헤르츠, 109 Hz) 범위에 있다.5 이는 LiDAR가 사용하는 주파수보다 수십만 배 낮은 대역이다. RF 신호는 안테나를 통해 수신되며, LiDAR의 광검출기와는 수신 매체 및 원리가 완전히 다르다.6

이처럼 두 기술은 작동 주파수, 신호 매체(광자 vs. 전파), 그리고 수신 하드웨어 측면에서 어떠한 공통분모도 가지지 않는다. 따라서 셀룰러 기지국이나 단말기에서 방출되는 CDMA 전파가 LiDAR 센서의 광학 부품이나 전자 회로에 의미 있는 간섭(Interference)을 유발할 수 없다. 이는 마치 라디오 방송 전파가 가시광선 카메라의 이미지 센서에 영향을 주지 못하는 것과 같은 이치이다.

1.2 질의의 재해석: 신호 변조 기술로서의 CDMA

사용자의 질의가 물리적 현상에 대한 오해에서 비롯되었을 가능성이 높지만, 그 이면에는 매우 정교하고 기술적으로 유의미한 질문이 숨어있다. 즉, ’셀룰러 CDMA’가 아닌 ’CDMA라는 신호 처리 원리’가 LiDAR 시스템에 적용되었는지에 대한 질문으로 재해석할 수 있다. 이는 다수의 사용자가 동일한 주파수 대역을 공유하면서도 혼선 없이 통신하는 CDMA의 다중 접속(Multiple Access) 원리를, 다수의 LiDAR 센서가 동일한 물리적 공간을 공유하면서 상호 간섭 없이 작동하도록 응용하는 개념이다.

이러한 개념은 광학 CDMA(Optical CDMA, O-CDMA)라는 연구 분야로 구체화되어 있으며, LiDAR 시스템 간의 상호 간섭(crosstalk) 문제를 해결하기 위한 첨단 기술로 활발히 연구되고 있다.8 이 관점에서 사용자의 질문은 “Livox LiDAR가 다른 LiDAR와의 간섭을 피하기 위해 각 센서의 레이저 펄스에 고유한 코드를 부여하여 식별하는 CDMA와 유사한 방식을 사용하는가?“로 심화하여 이해할 수 있다.

이러한 재해석은 단순한 물리적 오류를 지적하는 것을 넘어, 자율주행 및 로보틱스 분야에서 센서 간섭 문제가 얼마나 중요한 기술적 과제인지를 보여준다. 다수의 센서가 공존하는 환경은 통신 시스템에서 다수의 사용자가 공존하는 환경과 유사한 ‘다중 접속’ 문제를 야기하며, 통신 이론에서 발전된 정교한 해결책들이 센서 기술에도 영감을 주고 있기 때문이다.

따라서 본 보고서는 먼저 LiDAR 시스템에서 발생하는 상호 간섭의 일반적인 원인과 영향을 분석하고, 이를 바탕으로 Livox MID-360 및 AVIA가 공식적으로 제시하는 간섭 방지 기술의 실체를 심층적으로 탐구한다. 마지막으로, 이론적인 O-CDMA 기술의 원리와 Livox의 기술을 비교 분석하여 사용자의 근본적인 질문에 대한 최종적인 결론을 도출하고자 한다.

2. LiDAR 시스템의 상호 간섭: 원인과 영향

자율주행차, 로봇, 드론 등 다양한 분야에서 LiDAR의 활용이 급증함에 따라, 제한된 공간 내에서 여러 LiDAR 시스템이 동시에 작동하는 상황이 보편화되고 있다.10 이러한 환경은 필연적으로 센서 간 상호 간섭 문제를 야기하며, 이는 시스템의 인식 성능과 안전성에 심각한 위협이 된다.

2.1 상호 채널 간섭 (Crosstalk)

상호 채널 간섭, 즉 크로스토크(crosstalk)는 LiDAR 간섭 문제의 가장 대표적인 형태이다. 이는 특정 LiDAR 시스템(이하 ‘victim’)의 수신기가 주변의 다른 LiDAR 시스템(이하 ‘offender’)에서 방출된 레이저 펄스를 자신이 방출한 펄스의 반사 신호로 오인하여 수신할 때 발생한다.12

대부분의 상용 LiDAR는 비용 효율성과 부품 수급의 용이성 때문에 905 nm와 같은 표준화된 파장을 사용한다. 만약 victim과 offender가 동일한 파장과 유사한 펄스 반복 주기(Pulse Repetition Frequency, PRF)를 가지고 작동한다면, victim의 수신기는 offender의 펄스를 자신의 것과 구별할 방법이 없다.14 수신기는 단순히 특정 타이밍에 들어온 광자 펄스의 도착 시간을 기준으로 ToF(Time-of-Flight)를 계산할 뿐이다. 이로 인해 실제로는 존재하지 않는 위치에 측정점이 찍히게 되는데, 이를 ’고스트 포인트(Ghost Points)’라고 한다.15

고스트 포인트는 포인트 클라우드 데이터에 무작위적인 노이즈로 나타나며, 이는 후속 처리 단계에 심각한 문제를 야기한다. 예를 들어, 객체 탐지 알고리즘은 고스트 포인트를 실제 장애물로 오인할 수 있으며, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘은 잘못된 위치 정보를 기반으로 맵을 왜곡하거나 로봇의 위치를 잘못 추정할 수 있다. 단 몇 개의 고스트 포인트라도 치명적인 오작동으로 이어질 수 있기 때문에, 이는 단순한 데이터 품질 저하를 넘어 시스템의 안전성과 직결되는 문제이다.

이러한 간섭 문제는 단순히 센서의 수가 늘어나는 것뿐만 아니라, 센서 간의 거리와 방향에도 민감하다. 두 LiDAR가 서로를 직접 마주보는 경우와 같이 최악의 시나리오에서는 수신기가 포화(saturation)되거나, 심지어는 광검출기가 영구적으로 손상될 위험도 존재한다.17

2.2 주변광 및 기타 노이즈

LiDAR 시스템은 외부 광원, 특히 태양광에 의한 간섭에도 취약하다. 태양은 매우 강력한 광대역 광원으로, 가시광선뿐만 아니라 LiDAR가 사용하는 905 nm 근적외선 대역의 빛도 다량 방출한다.15 이 태양광이 대기 중에서 산란되거나 주변 물체에 반사되어 LiDAR 수신기로 유입되면, 이는 배경 노이즈(background noise)로 작용한다.19

이 배경 노이즈는 LiDAR 시스템의 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR)를 크게 저하시킨다. SNR은 수신기가 실제 반사 신호(signal)를 배경 노이즈(noise)와 얼마나 잘 구분할 수 있는지를 나타내는 척도이다. SNR이 낮아지면 다음과 같은 문제가 발생한다.

  1. 탐지 거리 감소: 멀리 있는 물체에서 반사된 신호는 매우 약하기 때문에, 배경 노이즈 레벨이 높아지면 이 약한 신호가 노이즈에 묻혀버려 탐지할 수 없게 된다.

  2. 측정 정밀도 저하: 신호의 피크를 정확히 감지하기 어려워져 거리 측정의 정확도가 떨어진다.

  3. 오경보율 증가: 노이즈 스파이크(noise spike)를 실제 신호로 오인하는 ’오경보(False Alarm)’가 발생할 확률이 높아진다.

Livox는 이러한 문제를 중요하게 인식하고 있으며, 자사 제품의 사양서에 100 klx(맑은 날의 직사광선에 해당하는 조도) 환경에서의 탐지 거리와 오경보율을 명시하고 있다.1 예를 들어, MID-360은 100 klx 환경에서 0.01% 미만의 오경보율을, AVIA는 0.0003% 미만의 훨씬 더 낮은 오경보율을 보장한다고 밝히고 있다.1 이는 주변광 간섭을 억제하기 위한 광학 필터링 및 신호 처리 기술이 설계에 적극적으로 반영되었음을 시사한다.

LiDAR 간섭 문제는 단순히 개별 시스템의 성능을 저하시키는 기술적 난제를 넘어, 자율 시스템의 대규모 보급을 가로막는 핵심적인 안전 병목 현상으로 이해해야 한다. 도로 위 모든 자율주행차가 LiDAR를 장착하게 되는 미래를 상상해 보면, 각 차량이 내뿜는 레이저 펄스는 다른 모든 차량에게 잠재적인 간섭원이 된다. 이는 마치 공유지를 각자의 이익을 위해 남용하다 결국 모두가 피해를 보는 ’공유지의 비극(tragedy of the commons)’과 유사한 상황을 센서 생태계에서 만들어낸다.

따라서, 강력하고 표준화된 간섭 완화 기술이 보편적으로 채택되지 않는 한, LiDAR 센서의 밀도가 특정 임계점을 넘어서면 전체 자율주행 시스템의 신뢰성이 급격히 저하될 수 있다. 이는 레벨 4나 레벨 5 수준의 완전 자율주행을 대중적으로 실현하기 위해 반드시 해결해야 할 선결 과제이다. 이러한 맥락에서, Livox와 같은 제조사들이 어떤 방식으로 이 문제를 해결하고 있는지를 분석하는 것은 기술의 현재 수준과 미래 발전 방향을 가늠하는 중요한 척도가 된다.

3. Livox MID-360 및 AVIA의 간섭 방지 기술 분석

Livox는 자사 LiDAR 제품의 간섭 저항성을 높이기 위해 하드웨어적 스캐닝 방식과 소프트웨어적 신호 처리를 결합한 다층적인 접근법을 채택하고 있다. 이는 공식 문서와 제품 사양에서 명시된 기능과 고유의 스캐닝 패턴이 가지는 본질적인 특성을 통해 확인할 수 있다.

3.1 명시된 간섭 방지 기능

Livox의 제품 자료들은 간섭 방지 기능이 내장되어 있음을 명확히 하고 있지만, 그 구체적인 알고리즘이나 기술적 세부 사항을 상세히 공개하지는 않는다. 그러나 명시된 내용을 통해 기술의 방향성을 유추할 수 있다.

MID-360의 공식 사양서에는 간섭 방지 기능이 ’Available’이라고 명시되어 있으며 1, 제품 마케팅 페이지에서는 이를 ‘능동형 간섭 방지(Active anti-interference)’ 기능으로 설명한다.29 ’능동형’이라는 표현은 단순히 광학 필터와 같은 수동적(passive) 수단을 넘어, 수신된 신호를 실시간으로 분석하고 처리하는 펌웨어 또는 소프트웨어 수준의 알고리즘이 작동하고 있음을 강력하게 시사한다. 이는 간섭 신호의 통계적 특성이나 패턴을 학습하여 이를 유효 신호와 구분하고 필터링하는 정교한 로직이 포함될 수 있음을 의미한다.

이러한 접근법은 Livox의 다른 제품 라인에서도 일관되게 나타난다. 이전 세대 제품인 Mid 시리즈와 Horizon 모델의 사용자 매뉴얼에서는 “다른 LiDAR 센서로부터 오는 미광(stray lights) 간섭을 효과적으로 줄이는 혁신적인 노이즈 제거 알고리즘(innovative de-noising algorithms)“이 내장되어 있다고 설명한다.21 이는 Livox가 센서 개발 초기부터 상호 간섭 문제를 인지하고 이를 해결하기 위한 독자적인 신호 처리 기술을 축적해왔음을 보여준다.

Livox AVIA 모델의 경우, 간섭 방지에 대한 설명이 조금 더 구체적이다. AVIA는 “주변광의 강도에 따라 탐지 범위를 조정하면서 노이즈를 낮은 수준으로 유지한다“고 기술되어 있다.23 이는 주변 환경의 밝기에 따라 수신기의 민감도를 동적으로 조절하는 기술이 적용되었음을 암시한다. 예를 들어, 밝은 대낮에는 수신기의 이득(gain)을 낮추고 신호 감지 임계값(threshold)을 높여 태양광으로 인한 배경 노이즈의 영향을 최소화하고, 어두운 밤에는 이득을 높이고 임계값을 낮춰 약한 반사 신호도 감지할 수 있도록 최적화하는 방식이다. 이러한 동적 이득 제어(Dynamic Gain Control) 또는 적응형 임계값 설정(Adaptive Thresholding) 기술은 SNR을 다양한 환경에서 최적으로 유지하는 데 효과적이다.

3.2 비반복 스캐닝 패턴(Non-Repetitive Scanning Pattern)의 고유한 간섭 완화 효과

Livox LiDAR의 가장 독창적인 특징이자 간섭 완화의 핵심적인 첫 번째 방어선은 바로 ’비반복 스캐닝 패턴’이다. 이 하드웨어적 특성은 별도의 복잡한 처리 없이도 간섭이 발생할 확률을 본질적으로 낮추는 역할을 한다.

원리: 전통적인 기계식 회전 LiDAR는 레이저 빔을 수직으로 배열하고 전체 헤드를 360도 회전시켜 고정된 수평 스캔 라인을 반복적으로 생성한다. 이 방식은 스캔 패턴이 매우 규칙적이고 예측 가능하다. 반면, Livox의 비반복 스캐닝은 회전하는 프리즘이나 거울을 독특한 방식으로 조합하여, 시간이 지남에 따라 레이저 빔이 시야(FOV) 내에서 이전에 스캔하지 않았던 새로운 경로를 지속적으로 탐색하는 구조이다.23 이 결과로 생성되는 패턴은 마치 스파이로그래프(Spirograph) 장난감으로 그린 그림처럼, 꽃잎 모양의 궤적이 겹쳐지면서 점차 빈 공간을 채워나가는 형태를 띤다.26 이 패턴은 단기적으로는 무작위처럼 보이지만 실제로는 결정론적인 규칙을 따르므로 ‘유사-무작위(pseudo-random)’ 패턴이라고 할 수 있다.

통계적 충돌 회피: 간섭이 발생하려면 offender의 레이저 펄스가 victim의 수신기에 도달하는 순간, victim의 수신기가 정확히 그 방향을 ‘바라보고’ 있어야 한다. 전통적인 라인 스캐너 두 대가 서로 마주보고 회전할 경우, 특정 각도에서 두 스캔 라인이 주기적으로 겹치면서 지속적인 간섭이 발생할 수 있다. 그러나 비반복 스캐너의 경우, 스캔 경로가 매 순간 예측 불가능하게 변하기 때문에 offender의 펄스와 victim의 수신 경로가 시간적, 공간적으로 정확히 일치할 확률이 통계적으로 매우 낮아진다.17 설령 간섭이 발생하더라도, 다음 순간에는 스캔 경로가 달라지므로 간섭은 구조적인 형태가 아닌 일시적이고 산발적인 단일 노이즈 포인트로 나타날 가능성이 크다.

시간 적분을 통한 데이터 보강 및 필터링 용이성: 비반복 스캐닝의 또 다른 중요한 장점은 시간 적분(time integration)을 통해 FOV 커버리지를 100%에 가깝게 만들 수 있다는 점이다.22 짧은 시간(예: 0.1초) 동안에는 스캔 라인 사이에 빈 공간이 많지만, 시간이 흐를수록 이 공간들이 촘촘하게 채워져 매우 밀도 높은 포인트 클라우드가 생성된다. 이렇게 고밀도로 축적된 데이터는 통계적 이상치 제거(Statistical Outlier Removal)와 같은 후처리 필터링 알고리즘의 성능을 극대화한다. 간섭으로 인해 생성된 산발적인 고스트 포인트들은 주변의 밀도 높은 유효 포인트들과 뚜렷한 통계적 차이를 보이므로, 필터에 의해 노이즈로 쉽게 식별되고 제거될 수 있다.13 즉, 비반복 스캐닝은 간섭을 ’제거’하는 것이 아니라, 간섭의 형태를 후속 필터가 쉽게 처리할 수 있는 ’착한 노이즈’로 변환시키는 역할을 한다. 이는 하드웨어의 기계적 설계와 소프트웨어의 신호 처리 알고리즘이 시너지를 내는 매우 영리한 접근 방식이다.

3.3 코드 기반 변조(CDMA) 기술 적용 여부 검토

Livox MID-360의 간섭 방지 기술을 명확히 하기 위해 공식 기술 자료를 재검토한 결과, 공식 사양서(spec sheet)에는 ’Anti-Interference Function: Available’이라고 명시되어 있음을 확인했다.1 이는 간섭 방지 기능이 탑재되어 있음을 공식적으로 밝히는 부분이다. 한편, 제품 마케팅 페이지 등에서는 이 기능을 ’Active anti-interference’라고 보다 구체적으로 표현하고 있다.29 그러나 두 표현 모두, 그리고 다른 어떤 공식 문서에서도 이 기능이 CDMA(코드 분할 다중 접속) 원리에 기반한다는 내용은 확인되지 않았다. 따라서 Livox의 간섭 방지 전략은 통신 기술에서 차용한 코드 변조 방식이 아닌, 고유의 기계적 스캐닝 방식과 지능형 소프트웨어 필터링의 조합에 기반을 둔 것으로 판단하는 것이 타당하다.

아래 표는 Livox MID-360과 AVIA의 간섭 관련 주요 사양을 비교한 것이다.

표 1: Livox MID-360 vs. AVIA 주요 간섭 관련 사양 비교

기능Livox MID-360Livox AVIA출처
레이저 파장905 nm905 nm1
레이저 안전 등급Class 1 (IEC60825-1:2014)Class 1 (IEC60825-1:2014)1
스캐닝 패턴비반복 스캐닝듀얼 모드: 비반복 & 반복 라인 스캐닝23
포인트 생성률200,000 points/s최대 720,000 points/s (Triple Return)1
명시된 간섭 방지Available“maintaining noise at a low level”1
오경보율 (@100klx)< 0.01%< 0.0003%1

4. 기술 심층 분석: LiDAR에서의 코드 분할 다중 접속(CDMA) 원리

Livox의 기술이 비반복 스캐닝과 신호 처리 알고리즘에 기반하고 있다면, 사용자가 처음 질문했던 CDMA는 어떤 원리로 LiDAR 간섭을 해결할 수 있는지 심층적으로 살펴볼 필요가 있다. 이는 현재 상용화된 기술보다는 미래 LiDAR 기술의 방향성을 제시하는 연구 분야에 가깝다.

4.1 광학 CDMA (O-CDMA)의 기본 원리

광학 CDMA(O-CDMA)는 무선 통신에서 사용되는 CDMA의 핵심 원리를 광학 신호에 적용한 기술이다. 그 기본 아이디어는 각 LiDAR 센서에 수학적으로 구별 가능한 고유한 ‘서명(signature)’ 또는 ’코드(code)’를 할당하여, 다수의 신호가 혼재된 환경에서도 자신의 신호만을 정확하게 식별해내는 것이다.

신호 변조 및 송신: O-CDMA LiDAR 시스템에서 각 센서는 미리 할당된 고유한 디지털 코드를 갖는다. 이 코드는 일반적으로 자기상관(autocorrelation) 특성은 뛰어나고 상호상관(cross-correlation) 특성은 낮은, 직교성(orthogonality) 또는 유사-직교성(quasi-orthogonality)을 갖는 코드 시퀀스가 사용된다. 대표적으로 의사 난수 시퀀스(Pseudo-random Noise, PN sequence)나 Gold 코드 등이 이에 해당한다.8 레이저를 방출할 때, 단순한 단일 펄스를 보내는 대신 이 코드 시퀀스로 변조된 펄스열을 보낸다. 예를 들어, 코드 ’1011’이 할당되었다면, 레이저는 ‘ON-OFF-ON-ON’ 형태의 미세한 펄스 패턴을 하나의 측정 단위로 방출한다. 이 과정을 통해 신호의 에너지가 넓은 대역폭에 걸쳐 확산되는데, 이를 직접 시퀀스 확산 스펙트럼(Direct-Sequence Spread Spectrum, DSSS) 방식이라고 한다.9

수신 및 복조: 수신기는 반사되어 돌아온 광 신호를 수신한 후, 자신이 송신 시에 사용했던 바로 그 코드 시퀀스와의 상호상관(cross-correlation) 연산을 수행한다. 상호상관은 두 신호가 얼마나 유사한지를 측정하는 수학적 연산이다. 두 신호 x(t)와 y(t) 사이의 상호상관 함수 R_{xy}(\tau)는 시간 지연 τ에 대해 다음과 같이 정의된다 16:

코드 스니펫

$$R_{xy}(\tau) = \int_{-\infty}^{\infty} x^*(t) y(t+\tau) dt$$

여기서 x^*(t)는 x(t)의 켤레 복소수(complex conjugate)이다.

만약 수신된 신호가 자신이 보낸 신호의 반사파라면, 수신기의 코드와 정확히 일치하므로 상호상관 연산 결과는 특정 시간 지연(τ)에서 매우 날카로운 피크(peak) 값을 나타낸다. 시스템은 이 피크가 나타나는 시간 지연 τ를 측정하여 빛의 왕복 시간(ToF)을 계산하고, 이를 통해 거리를 산출할 수 있다.16

4.2. CDMA 기반 LiDAR의 간섭 저항성

O-CDMA 기술의 진정한 위력은 간섭 신호가 존재할 때 발휘된다. 주변의 다른 LiDAR에서 방출된 간섭 신호는 수신기 자신의 코드와는 다른 코드로 변조되어 있다. 앞서 언급했듯이 이 코드들은 상호상관 값이 거의 0에 가깝도록(즉, 직교하도록) 설계되었다. 따라서 간섭 신호가 수신되어 상호상관 연산을 거치면, 뚜렷한 피크가 나타나지 않고 그저 낮은 수준의 광대역 노이즈처럼 처리된다.9

결과적으로, 수신기는 마치 자신만의 ’암호’가 부여된 신호만을 듣고 다른 모든 신호는 무시하는 것과 같은 효과를 얻는다. 이러한 원리 덕분에 O-CDMA는 다수의 LiDAR가 동일한 공간과 동일한 파장을 사용하며 동시에 작동하더라도, 각 센서가 서로를 방해하지 않고 독립적으로 주변 환경을 인식할 수 있게 해준다. 이는 크로스토크 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 매우 강력하고 결정론적인(deterministic) 방법으로 평가받으며, 차세대 LiDAR 기술의 핵심으로 연구되고 있다.8

더 나아가, O-CDMA의 원리는 단순히 센서 간의 간섭을 회피하는 것을 넘어, 단일 센서의 성능을 획기적으로 향상시키는 데에도 응용될 수 있다. 이는 O-CDMA의 가장 흥미로운 발전 방향 중 하나이다. 기존의 간섭 문제는 서로 다른 LiDAR 장치들 사이에서 발생했다. 그러나 연구자들은 이 원리를 하나의 LiDAR 장치 내부에 적용할 수 있음을 발견했다. 예를 들어, 하나의 레이저 빔을 순차적으로 스캔하는 대신, 서로 다른 직교 코드로 변조된 40개의 레이저 빔을 동시에 방출할 수 있다.9 이 40개의 빔은 동시에 각기 다른 방향의 물체에 부딪혀 반사되고, 하나의 넓은 시야각을 가진 단일 광검출기가 이 모든 반사 신호의 혼합물을 수신한다. 그 후, 수신기는 40개의 서로 다른 코드에 대해 병렬적으로 상호상관 연산을 수행한다. 각 연산은 해당하는 코드의 신호만을 ‘골라내어’ 그 거리를 계산한다. 이 방식을 통해 단 한 번의 ’촬영’으로 40개의 거리 정보를 동시에 획득할 수 있다. 이는 LiDAR를 순차적인 스캐닝 장치에서 병렬적인 ‘코드화된 스냅샷(coded snapshot)’ 장치로 변모시키는 패러다임의 전환이다. 이 기술은 기계적 스캐닝 없이도 포인트 생성률과 데이터 획득 속도를 극적으로 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

아래 표는 Livox의 접근법과 O-CDMA를 포함한 다양한 LiDAR 간섭 완화 기술들을 원리, 장단점, 그리고 Livox 기술과의 관련성 측면에서 비교한 것이다.

표 2: LiDAR 간섭 완화 기술 비교

완화 기술원리장점단점Livox와의 관련성
공간 분할 (Spatial Division)물리적으로 빔을 분리 (예: 장착 높이, 각도 분리).단순하며 처리 오버헤드가 없음.효과가 제한적이며, 센서 밀도가 높은 환경에서는 비실용적.비반복 패턴은 본질적으로 공간적 무작위성 요소를 포함함.
시간 분할 (Temporal Division)발사 시간을 동기화하여 한 번에 하나의 LiDAR만 송신하도록 제어.10크로스토크 제거에 매우 효과적임.모든 LiDAR 간 통신/동기화(예: GPS, PTPv2)가 필요하며 시스템 통합이 복잡함.Livox는 PTPv2/GPS 동기화를 지원하나 1, 이것이 주된 간섭 방지 수단은 아님.
주파수/파장 분할 (WDMA)각 LiDAR에 서로 다른 레이저 파장을 사용.라디오의 FDMA와 유사하며 매우 효과적임.비용이 많이 들고, 특수한 다중 파장 레이저 및 필터가 필요함. 파장에 따라 성능이 달라질 수 있음.3사용하지 않음. Livox는 905 nm로 표준화됨.
확률적/통계적 방식유사-무작위 스캐닝 패턴을 사용하여 펄스 충돌 확률을 최소화.복잡도가 낮고 비용 효율적이며, 센서의 기계적 설계에 내재됨.결정론적이지 않으며 100% 제거를 보장하지 않음. 후속 필터링에 의존함.Livox의 핵심적인 하드웨어 레벨 접근법.25
코드화 변조 (CDMA)각 레이저 펄스를 고유한 직교 코드로 인코딩.9간섭 제거 성능이 극도로 높고, 대규모 병렬화가 가능하며, 보안성이 우수함.신호 처리 복잡도와 비용이 높으며, 더 높은 대역폭의 부품이 필요할 수 있음.현재까지 공개된 자료에 따르면 Livox는 사용하지 않음.

V. 결론: Livox LiDAR와 CDMA 기술의 연관성 종합

본 보고서는 Livox MID-360 및 AVIA LiDAR가 셀룰러 통신 기술인 CDMA에 의해 간섭을 받는지, 그리고 LiDAR 간 상호 간섭을 방지하기 위해 CDMA와 유사한 원리를 사용하는지에 대해 다각적으로 분석했다. 분석 결과를 종합하여 다음과 같은 결론을 도출한다.

5.1. 직접적 간섭에 대한 최종 답변

Livox MID-360 및 AVIA는 셀룰러 통신용 CDMA 신호에 의해 간섭을 받지 않는다. 두 기술은 전자기 스펙트럼 상에서 수십만 배에 달하는 주파수 차이를 보이며, 신호의 물리적 매체(광자 vs. 전파)와 감지 메커니즘이 근본적으로 다르다. 따라서 두 시스템 간에 상호 간섭은 물리적으로 발생할 수 없으며, 이를 방지하기 위한 별도의 기술은 필요하지도 않고 적용되어 있지도 않다.

5.2. LiDAR 상호 간섭 방지 기술에 대한 평가

Livox MID-360과 AVIA는 다른 LiDAR 센서와의 상호 간섭(crosstalk) 및 주변광 노이즈 문제를 해결하기 위해 정교하고 실용적인 다층적 접근법을 채택하고 있다. 이는 하드웨어의 고유한 설계와 소프트웨어의 지능적인 신호 처리가 결합된 형태이다.

  1. 1차 방어 (하드웨어적/확률적 접근): 두 모델의 핵심 기술인 ’비반복 스캐닝 패턴’은 간섭 완화의 첫 번째 방어선 역할을 한다. 이 유사-무작위 스캔 패턴은 간섭 펄스와의 시공간적 충돌 확률을 통계적으로 최소화한다. 이는 간섭이 발생하더라도, 예측 가능한 구조적 패턴이 아닌 산발적이고 무작위적인 노이즈 포인트로 나타나게 하여 후속 처리 단계에서 필터링을 용이하게 만드는 근본적인 효과를 가진다.

  2. 2차 방어 (소프트웨어적/알고리즘적 접근): 제품 사양에 명시된 ’Anti-Interference Function’은 1차 방어를 통과한 노이즈를 처리하는 두 번째 방어선이다. 이는 수신된 신호를 실시간으로 분석하여 통계적 특성이나 공간적 맥락을 바탕으로 유효 신호와 간섭 신호를 구분하는 내장 노이즈 제거 알고리즘을 통해 구현된다. 특히, 비반복 스캐닝이 시간의 흐름에 따라 생성하는 고밀도의 포인트 클라우드는 이러한 필터링 알고리즘의 정확성과 효율성을 크게 향상시키는 기반이 된다.

5.3. Livox와 O-CDMA 기술의 관계

Livox의 공식 기술 문서, 제품 사양서, 사용자 매뉴얼, 그리고 관련 기술 자료들을 종합적으로 재검토한 결과 1, Livox가 자사의 MID-360 또는 AVIA 제품에 O-CDMA(광학 코드 분할 다중 접속)와 같은 코드 기반 신호 변조 기술을 직접적으로 사용한다는 명시적인 증거나 암시는 발견되지 않았다.

Livox는 O-CDMA가 목표로 하는 ’높은 간섭 저항성’이라는 동일한 목표를 달성하기 위해 다른 경로를 선택한 것으로 판단된다. 즉, 복잡한 고속 신호 변조기 및 상관기(correlator)를 필요로 하는 O-CDMA 방식 대신, 자사의 독창적인 비반복 스캐닝 메커니즘이라는 하드웨어적 혁신과 효율적인 신호 처리 알고리즘을 결합하는 실용적인 접근법을 채택했다.

이러한 선택은 Livox의 핵심적인 제품 철학, 즉 높은 성능과 합리적인 가격 사이의 균형을 맞추려는 전략을 반영한다. 비반복 스캐닝은 상대적으로 적은 수의 레이저 송수신 모듈로도 높은 FOV 커버리지를 달성할 수 있게 하여 비용 효율성을 높이는 동시에 23, 간섭 완화라는 부가적인 이점까지 제공한다. 이는 현재 기술 수준에서 성능, 복잡성, 그리고 양산 비용을 모두 고려한 최적의 공학적 해법이라 평가할 수 있다.

결론적으로, Livox MID-360과 AVIA는 CDMA 원리를 직접 사용하지는 않지만, 그에 못지않은 효과적인 간섭 방지 성능을 독자적인 기술 조합을 통해 구현하고 있다.

참고 자료

  1. Specs - Mid-360 LiDAR Sensor - Livox, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.livoxtech.com/mid-360/specs
  2. Specs - Avia LiDAR sensor - Livox, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.livoxtech.com/avia/specs
  3. LiDAR and Other Techniques - Hamamatsu Photonics, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.hamamatsu.com/content/dam/hamamatsu-photonics/sites/static/hc/resources/W0004/lidar_webinar_12.6.17.pdf
  4. Light Detection and Ranging (LiDAR) System Design - Newport, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.newport.com/n/lidar
  5. Introduction - NTP Technical Report on the Toxicology and Carcinogenesis Studies in B6C3F1/N Mice Exposed to Whole-body Radio Frequency Radiation at a Frequency (1900 MHz) and Modulations (GSM and CDMA) Used by Cell Phones - NCBI, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK564529/
  6. CDMA-based 3D imaging method for focal plane array LIDAR - Google Patents, 9월 24, 2025에 액세스, https://patents.google.com/patent/US10591604B2/en
  7. Why does LiDAR have a specific wavelength? Part.1 - YellowScan, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.yellowscan.com/knowledge/why-does-lidar-have-a-specific-wavelength/
  8. A CDMA Modulation Technique for Automotive Time-of-Flight LiDAR Systems, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.semanticscholar.org/paper/A-CDMA-Modulation-Technique-for-Automotive-LiDAR-Fersch-Weigel/34d23134559e1a0e6cb8ce29576c269da198bcc6
  9. (PDF) Identity-enabled CDMA LiDAR for massively parallel ranging with a single-element receiver - ResearchGate, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/382111727_Identity-enabled_CDMA_LiDAR_for_massively_parallel_ranging_with_a_single-element_receiver
  10. US20170082737A1 - Timing synchronization of lidar system to reduce interference - Google Patents, 9월 24, 2025에 액세스, https://patents.google.com/patent/US20170082737A1/en
  11. An Optical Interference Suppression Scheme for TCSPC Flash LiDAR Imagers - MDPI, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/2076-3417/9/11/2206
  12. Mitigation of crosstalk effects in multi-LiDAR configurations - Fraunhofer-Publica, 9월 24, 2025에 액세스, https://publica.fraunhofer.de/entities/publication/11649c66-ba08-4b05-a4da-6057352b3052
  13. Mitigation of crosstalk effects in multi-LiDAR configurations - Marcus Hebel, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.wermutstropfen.de/spie18_diehm_hammer_hebel_arens.pdf
  14. Mitigation of crosstalk effects in multi-LiDAR configurations | Request PDF - ResearchGate, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/328187136_Mitigation_of_crosstalk_effects_in_multi-LiDAR_configurations
  15. Mutual interferences in frequency-modulated continuous-wave (FMCW) LiDARs | Request PDF - ResearchGate, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/342149910_Mutual_interferences_in_frequency-modulated_continuous-wave_FMCW_LiDARs
  16. (PDF) Mutual Interferences of a True-Random LiDAR with Other …, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/342462685_Mutual_Interferences_of_a_True-Random_LiDAR_with_Other_LiDAR_Signals
  17. Sensors interfering each other? : r/SelfDrivingCars - Reddit, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/mqzbx8/sensors_interfering_each_other/
  18. Livox Mid-360 - DJI, 9월 24, 2025에 액세스, https://dl.djicdn.com/downloads/Livox/Mid-360/QSG/Livox_Mid-360_Quick_Start_Guide_multi.pdf
  19. LiDAR Sensor Interference Prevention - XRAY - GreyB, 9월 24, 2025에 액세스, https://xray.greyb.com/lidar/interference-avoidance
  20. DLP® DMD Technology: LIDAR ambient light reduction - Texas Instruments, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.ti.com/lit/pdf/dlpa093
  21. Livox Mid Series, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.livoxtech.com/3296f540ecf5458a8829e01cf429798e/downloads/Livox%20Mid%20Series%20User%20Manual%20EN%2020190118.pdf
  22. Livox Horizon, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.livoxtech.com/3296f540ecf5458a8829e01cf429798e/assets/horizon/Livox%20Horizon%20user%20manual%20v1.0.pdf
  23. Avia LiDAR sensor - Livox, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.livoxtech.com/avia
  24. Livox Mid-360 - Sachtleben Technology, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.sachtleben-technology.com/wp-content/uploads/sites/5/2024/07/LivoxMid-360UserManual.pdf
    1. Introduction to Livox Scanning Features, 9월 24, 2025에 액세스, https://livox-wiki-en.readthedocs.io/en/latest/introduction/livox_scanning_pattern.html
  26. (PDF) Non-Repetitive Scanning LiDAR Sensor for Robust 3D Point Cloud Registration in Localization and Mapping Applications - ResearchGate, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/377253234_Non-Repetitive_Scanning_LiDAR_Sensor_for_Robust_3D_Point_Cloud_Registration_in_Localization_and_Mapping_Applications
  27. LIVOX LIDAR Avia High quality 3D Data Sensor User Manual, 9월 24, 2025에 액세스, https://manuals.plus/livox-lidar/avia-high-quality-3d-data-sensor-manual
  28. [2407.06918] Identity-enabled CDMA LiDAR for massively parallel ranging with a single-element receiver - arXiv, 9월 24, 2025에 액세스, https://arxiv.org/abs/2407.06918
  29. Livox Mid-360, 9월 24, 2025에 액세스, https://www.livoxtech.com/mid-360