D 이미징 레이더 기술 및 제품 스펙 최신 현황

2025-10-29, G25DR

1. 서론: 4D 이미징 레이더, 자율주행의 ’전천후의 눈’으로 부상하다

자율주행 기술의 발전은 인간 운전자의 감각을 뛰어넘는 정밀하고 신뢰성 높은 센서 기술을 요구한다. 현재 자율주행차의 ‘눈’ 역할을 하는 핵심 센서는 카메라, 라이다(LiDAR), 그리고 레이더(RADAR)다. 카메라는 색상과 형태를 인식하는 데 뛰어나지만 악천후나 야간과 같은 저조도 환경에서는 성능이 급격히 저하되는 명백한 한계를 가진다.1 레이저를 이용하는 라이다는 고해상도 3차원 공간 정보를 제공하지만, 카메라와 마찬가지로 비, 눈, 안개 등 기상 조건에 취약하며 높은 가격은 대중화의 걸림돌로 작용한다.1

전통적인 차량용 레이더는 전파를 사용하기 때문에 날씨와 조명 조건에 강인하다는 장점이 있으나, 낮은 해상도가 치명적인 약점으로 지적되어 왔다.5 이로 인해 가드레일이나 도로 위의 금속 캔을 전방 차량으로 오인식하는 등의 문제가 발생했으며, 이는 대규모 리콜 사태로 이어지기도 했다.1 이처럼 기존 센서 기술들이 가진 본질적인 한계는 더 높은 수준의 자율주행으로 나아가는 데 있어 극복해야 할 중요한 과제로 남았다.

이러한 배경 속에서 4D 이미징 레이더(4D Imaging Radar)가 기존 센서 패러다임의 한계를 극복할 핵심 기술로 부상하고 있다. 4D 이미징 레이더는 전통적인 레이더의 강점인 전천후 감지 능력을 유지하면서, ‘고도(Elevation)’ 정보를 추가하여 해상도를 비약적으로 향상시킨 기술이다.4 이를 통해 객체의 높이와 형태를 대략적으로 파악하고, 라이다와 유사한 포인트 클라우드(Point Cloud)를 생성함으로써 기존 레이더의 오인식 문제를 근본적으로 해결할 수 있다.1 또한, 라이다 대비 월등한 비용 효율성은 레벨 2+ 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)부터 레벨 4 이상의 완전 자율주행에 이르기까지 폭넓은 적용 가능성을 시사한다.1

본 보고서는 4D 이미징 레이더 기술의 핵심 원리부터 최신 기술 동향, 시장 전망을 심층적으로 분석한다. 또한, Continental, ZF, Arbe, Vayyar 등 글로벌 주요 기업들의 제품 스펙을 상세히 비교하고, 비트센싱, 스마트레이더시스템과 같은 국내 기업들의 기술 동향을 조망한다. 이를 통해 자율주행 센서 시장의 지형을 바꾸고 있는 4D 이미징 레이더 생태계 전반에 대한 종합적이고 전략적인 통찰을 제공하고자 한다.

2. 기술 심층 분석: 4D 이미징 레이더의 원리와 핵심

2.1 3D를 넘어 4D로: ‘고도(Elevation)’ 정보의 혁신적 가치

4D 이미징 레이더의 가장 본질적인 혁신은 기존 3D 레이더가 제공하던 정보에 새로운 차원을 더했다는 점에 있다. 여기서 ’4D’는 거리(Range), 속도(Velocity), 방위각(Azimuth)이라는 3차원 정보에 ‘고도(Elevation, 고각)’ 정보를 추가한 것을 의미한다.4 이는 단순히 네 번째 차원으로 시간을 지칭하는 것이 아니라, 수직 방향(z축)의 공간 분해능을 확보한 기술적 진보를 뜻한다.8

이 고도 정보의 추가는 레이더의 인지 능력을 질적으로 변화시켰다. 기존 레이더는 높이 정보를 감지할 수 없어 도로 위의 낮은 금속 물체와 정지한 차량, 혹은 다리 구조물과 그 아래 정체된 차량을 구분하는 데 어려움을 겪었다.1 이는 심각한 오작동의 원인이 되었다. 반면, 4D 이미징 레이더는 객체의 높이를 직접 측정함으로써 낮은 가드레일, 도로 연석, 맨홀 뚜껑과 같은 지면 구조물과 실제 주행에 위협이 되는 장애물을 명확히 구별할 수 있다.1 예를 들어, 트럭이 낮은 교량 아래를 통과할 수 있는지, 혹은 전방에 멈춰선 물체가 사람인지 나뭇가지인지를 판단하는 데 결정적인 정보를 제공한다.4

궁극적으로 고도 정보의 확보는 레이더가 라이다와 유사한 3차원 포인트 클라우드(3D Point Cloud)를 생성할 수 있게 만드는 기반이 된다.2 포인트 클라우드는 수많은 점들의 집합으로 객체의 형태를 묘사하는 데이터 형식이다. 4D 이미징 레이더는 이를 통해 보행자, 자전거, 자동차, 트럭 등 다양한 객체의 대략적인 형태, 크기, 방향을 파악하고 분류하는 능력을 갖추게 된다.10 비록 현재 기술 수준에서 라이다만큼 정밀하지는 않지만, ’물체의 유무’만을 판단하던 기존 레이더와 비교할 때 이는 ’형태의 인지’라는 비약적인 발전이며, 자율주행 시스템의 신뢰성을 획기적으로 높이는 핵심 요소로 작용한다.

2.2 고해상도 구현의 열쇠: MIMO와 신호 처리

4D 이미징 레이더가 고해상도를 구현하는 핵심 기술은 다중 입출력(MIMO, Multiple Input Multiple Output) 안테나 기술과 이를 뒷받침하는 정교한 신호 처리 알고리즘에 있다.

MIMO 기술은 다수의 송신(Tx) 안테나와 수신(Rx) 안테나를 2차원 평면에 수평 및 수직으로 배열하여, 물리적인 안테나 개수보다 훨씬 많은 ’가상 채널’을 생성하는 원리다.1 가상 채널의 수는 송신 안테나 수와 수신 안테나 수의 곱(N_{Tx} \times N_{Rx})으로 결정되며, 이 가상 채널 수가 많을수록 안테나의 유효 구경(Effective Aperture)이 커져 각도 분해능(Angular Resolution)이 기하급수적으로 향상된다.11 각도 분해능은 가까이 있는 두 개의 물체를 별개의 객체로 분리하여 인식하는 능력을 의미하며, 고해상도 레이더의 핵심 성능 지표다. 예를 들어, ZF의 이미징 레이더는 192개의 가상 채널을 통해 기존 12채널 레이더 대비 16배 높은 해상도를 구현했으며, 이스라엘 스타트업 Arbe의 ’Phoenix’는 48개의 송신 안테나와 48개의 수신 안테나를 결합하여 무려 2304개의 가상 채널을 생성, 1도 미만의 초고해상도를 달성했다.9

그러나 단순히 가상 채널 수를 늘리는 것만으로는 고해상도 이미지를 얻을 수 없다. 수백 개의 채널에서 수집된 방대한 양의 원시 데이터(Raw Data)를 실시간으로 처리하여 노이즈를 제거하고, 의미 있는 포인트 클라우드로 변환하는 신호 처리 알고리즘이 필수적이다. 이는 각 기업의 핵심 기술 경쟁력으로 작용한다. 예를 들어, 반도체 기업 NXP는 독자적으로 개발한 하드웨어 가속기(Linear Algebra Accelerator, LAA)와 초해상도(Super-resolution) 소프트웨어 알고리즘을 결합하여, 192개라는 상대적으로 적은 가상 채널만으로도 1도 미만의 각도 분해능을 구현할 수 있다고 주장한다.13 국내 기업 비트센싱 역시 멀티칩 캐스케이딩(Multi-Chip Cascading) 기술과 함께 독자적인 레이더 신호 처리 알고리즘을 통해 높은 수준의 각도 분해능을 제공한다.2 이처럼 하드웨어(안테나 설계)와 소프트웨어(신호 처리)의 유기적인 결합이 4D 이미징 레이더의 성능을 결정짓는 핵심 요소다.

2.3 최신 기술 동향: AI 통합, SoC 솔루션, 중앙 집중형 아키텍처

4D 이미징 레이더 기술은 하드웨어의 발전을 넘어 소프트웨어 및 시스템 아키텍처의 혁신으로 빠르게 진화하고 있다.

첫째, 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술의 통합이 가속화되고 있다. AI 알고리즘은 기존의 신호 처리 단계를 넘어 원시 레이더 데이터(Raw Data)를 직접 분석하여 객체를 탐지하고 분류하는 데 사용된다.14 이를 통해 인식 정확도를 높이고, 복잡한 주행 환경에 대한 이해도를 높이며, 지속적인 학습을 통해 스스로 성능을 개선하는 모델을 구현할 수 있다.14 ZF의 이미징 레이더는 보행자의 팔다리 움직임을 감지하여 걷는 방향까지 예측하는 수준을 목표로 하고 있으며, 이는 AI 기술의 통합이 가져올 미래를 보여준다.9

둘째, 시스템-온-칩(SoC, System-on-Chip) 솔루션이 대세로 자리 잡고 있다. SoC는 레이더의 핵심 기능인 RF 송수신부, 신호 처리 프로세서, 마이크로컨트롤러(MCU) 등을 하나의 반도체 칩에 통합하는 기술이다.15 이는 레이더 센서의 소형화, 저전력화, 그리고 무엇보다 중요한 비용 절감을 가능하게 하여 양산 차량 적용의 문턱을 낮추는 핵심 동력이다. Vayyar Imaging은 단일 칩(Single-chip) 플랫폼으로 단거리(SRR), 중거리(MRR), 장거리(LRR) 기능을 모두 통합하여 비용 효율성을 극대화하는 전략을 선보이고 있으며, Calterah, NXP 등 주요 반도체 기업들 역시 고도로 통합된 SoC 솔루션을 통해 시장을 공략하고 있다.17

셋째, 중앙 집중형(Centralized) 아키텍처가 새로운 패러다임으로 부상하고 있다. 기존에는 각 레이더 센서가 자체적으로 데이터를 처리하여 객체 정보만을 중앙 제어 장치로 보내는 엣지 컴퓨팅 방식이 일반적이었다. 반면, 중앙 집중형 아키텍처는 처리 기능이 최소화된 다수의 저가형 ’레이더 헤드’가 수집한 방대한 원시 데이터를 차량의 중앙 도메인 컨트롤러(DCU)로 전송하여 한 곳에서 통합 처리하는 방식이다.19 AI 반도체 기업 Ambarella는 Oculii의 기술을 활용하여 세계 최초로 이 아키텍처를 제시했다.19 이 방식은 개별 센서의 비용을 낮추고, 전체 시스템 차원에서 센서 퓨전 및 성능 최적화를 용이하게 하며, 무선 업데이트(OTA, Over-the-Air)를 통해 시스템 전체의 기능을 손쉽게 업그레이드할 수 있다는 장점을 가진다.19

이러한 기술 동향은 4D 이미징 레이더 시장의 경쟁 구도가 단순한 하드웨어 성능 경쟁에서 소프트웨어 및 시스템 아키텍처 경쟁으로 전환되고 있음을 명확히 보여준다. 초기 시장에서는 Arbe와 같이 압도적인 가상 채널 수를 통해 기술력을 과시하는 방식이 주목받았다.11 그러나 NXP가 보여주듯, 이제는 제한된 하드웨어 자원으로도 정교한 알고리즘을 통해 높은 성능을 끌어내는 소프트웨어 역량이 중요해졌다.13 더 나아가 Ambarella의 사례는 차량 전체의 아키텍처를 고려한 효율적인 통합 솔루션 제공 능력이 미래 시장의 핵심 경쟁력이 될 것임을 시사한다.19 국내 기업 비트센싱이 선보인 RPaaS(Radar Platform as a Service) 비즈니스 모델 역시 이러한 소프트웨어 및 플랫폼 중심의 패러다임 전환을 반영하는 주목할 만한 시도다.15

3. 센서 기술 비교 분석: 레이더, 라이다, 카메라의 상호보완과 경쟁

3.1 성능 및 운영 조건별 비교

자율주행 시스템의 인지 능력은 단일 센서가 아닌, 각기 다른 물리적 원리를 기반으로 하는 여러 센서의 조합을 통해 완성된다. 4D 이미징 레이더, 라이다, 카메라의 장단점을 명확히 이해하는 것은 센서 퓨전 전략을 수립하는 데 있어 필수적이다.

특히, 악천후와 열악한 조명 조건에서의 강인함은 4D 이미징 레이더를 다른 센서와 차별화하는 가장 큰 특징이다. 구글의 자율주행 자회사인 웨이모(Waymo)는 자사의 5세대 자율주행 시스템을 발표하며, 특히 안개가 짙게 낀 상황에서 카메라와 라이다의 기능이 마비될 때 4D 이미징 레이더가 차량을 효과적으로 인식하는 모습을 시연하며 그 중요성을 강조했다.5 이는 어떠한 상황에서도 최소한의 안전을 보장해야 하는 자율주행 시스템에 4D 이미징 레이더가 필수적인 이유를 명확히 보여준다.

3.2 센서 퓨전의 필수불가결성: 4D 이미징 레이더의 역할 재정립

완벽한 인지 시스템을 구축하기 위해서는 단일 센서에 의존하는 것이 아니라, 각 센서의 장점을 결합하고 단점을 상호 보완하는 ’센서 퓨전(Sensor Fusion)’이 필수적이다.14 이러한 센서 퓨전의 관점에서 4D 이미징 레이더의 역할은 크게 두 가지로 재정립된다.

첫째, 핵심적인 ‘이중화(Redundancy)’ 센서로서의 역할이다. 자율주행 시스템의 주력 인지 센서인 카메라와 라이다가 악천후나 오염 등의 이유로 제 기능을 하지 못할 경우, 4D 이미징 레이더는 독립적으로 주변 환경을 감지하여 시스템의 안전성을 유지하는 최후의 보루 역할을 수행한다. 웨이모가 라이다와 4D 이미징 레이더를 조합하여 악천후와 저조도 환경에서의 안전성을 크게 높였다고 밝힌 것은 이러한 이중화 전략의 대표적인 사례다.7

둘째, 다른 센서의 인지 능력을 ’보강’하는 역할이다. 예를 들어, 카메라는 객체가 무엇인지(What)는 잘 판단하지만, 얼마나 멀리 있는지(Where)와 어떤 속도로 움직이는지(How)에 대한 정보는 부정확하다. 반면, 레이더는 거리와 속도 정보에 매우 강하다. 따라서 카메라가 “저기 사람이 있다“고 인식하면, 레이더는 “그 사람은 20m 전방에서 시속 5km로 횡단하고 있다“는 정량적 데이터를 제공하여 시스템이 훨씬 더 정확하고 신속한 판단을 내리도록 돕는다.

최근에는 4D 이미징 레이더의 해상도가 향상되면서, 단순히 보조적인 역할을 넘어 센서 스위트의 ’중추(Backbone)’가 될 수 있다는 주장도 제기된다. Arbe Robotics는 자사의 고해상도 레이더가 가장 먼저, 가장 멀리서 위험을 감지하고 다른 센서(카메라 등)가 주목해야 할 영역을 지정해 줌으로써 전체 센서 시스템의 효율성을 높일 수 있다고 강조한다.23 이는 4D 이미징 레이더가 더 이상 수동적인 보완재가 아닌, 능동적인 시스템의 핵심으로 자리매김할 수 있음을 시사한다.

3.3 라이다의 대안인가, 보완재인가?: 비용-성능 관점에서의 전략적 포지셔닝

4D 이미징 레이더 기술이 발전하면서 ’라이다를 대체할 수 있는가’라는 질문이 끊임없이 제기된다. 이 질문에 대한 답은 시장을 어떻게 세분화하여 바라보느냐에 따라 달라진다. 즉, 4D 이미징 레이더는 시장의 요구에 따라 ’대안재’와 ’보완재’라는 이중적인 포지셔닝(Dual Positioning) 전략을 취하고 있다.

**레벨 2+/3 ADAS 시장에서는 ‘비용 효율적인 라이다 대안재’**로 자리매김하고 있다. 이 시장의 핵심 경쟁 요소는 ’합리적인 가격’으로 ’안전 규제(예: Euro NCAP)를 충족’하는 것이다.24 라이다는 여전히 수백 달러에서 수천 달러에 이르는 높은 가격대를 형성하고 있어 대중적인 차량에 적용하기에는 부담이 크다.1 반면, 4D 이미징 레이더는 라이다보다 훨씬 저렴한 비용으로 악천후 강인성과 향상된 객체 인지 능력을 제공함으로써, 자동긴급제동(AEB) 시스템의 오작동을 줄이고 충돌 회피 성능을 높이는 데 크게 기여한다. 중국의 G-PAL과 같은 기업은 라이다 없이 카메라와 4D 이미징 레이더만으로 상대적으로 저렴한 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있으며, 이는 4D 이미징 레이더가 이 시장에서 라이다의 역할을 충분히 대체할 수 있다는 가능성을 보여준다.7

반면, **레벨 4/5 완전 자율주행 시장에서는 ‘필수불가결한 라이다 보완재’**로서의 역할이 더욱 부각된다. 이 시장에서는 비용보다 ’절대적인 안전’과 ’인지 능력의 완벽성’이 최우선 가치다. 라이다는 현재까지 가장 정밀한 3D 공간 정보를 제공하지만, 악천후라는 명백한 약점을 가지고 있다. 따라서 웨이모의 사례에서 보듯, 시스템의 안전성을 어떠한 경우에도 보장하기 위한 이중화 전략의 일환으로 4D 이미징 레이더가 반드시 필요하다.7 즉, 맑은 날에는 라이다가 주력으로, 악천후에는 4D 이미징 레이더가 주력으로 활약하는 상호 보완적인 관계가 형성된다.

결론적으로, 4D 이미징 레이더는 단일 기술로 라이다를 완전히 대체하기보다는, 각 시장의 요구사항에 맞춰 전략적으로 포지셔닝되고 있다. ADAS 시장의 대중화를 이끄는 합리적인 솔루션이자, 완전 자율주행의 안전성을 완성하는 마지막 퍼즐 조각으로서 그 중요성을 더해가고 있다.

4. 시장 동향 및 응용 분야 확장

4.1 글로벌 시장 규모 및 성장 전망

4D 이미징 레이더 시장은 자율주행 기술의 발전과 함께 폭발적인 성장이 예상되는 분야다. 다수의 시장 조사 기관들이 발표한 자료는 예측 기관과 조사 범위에 따라 구체적인 수치에는 차이가 있지만, 공통적으로 매우 높은 연평균 성장률(CAGR)을 전망하며 높은 성장 잠재력을 시사하고 있다.

IDTechEx는 전 세계 4D 이미징 레이더 출하량이 2020년 9백만 개에서 2030년에는 3억 6,700만 개로 증가하여 연평균 44.9%의 성장률을 기록할 것으로 예측했다.25 또 다른 조사 기관인 Business Research Insights는 자동차용 4D 이미징 레이더 시장에 국한하여, 2025년 3억 7,000만 달러 규모의 시장이 2035년에는 2,688억 3,000만 달러에 이르며 연평균 93.4%라는 경이적인 성장률을 보일 것으로 전망했다.26 Grand View Research는 2023년 26억 5,000만 달러였던 시장이 2030년 81억 7,000만 달러로 연평균 17.6% 성장할 것으로 분석했다.27

이러한 예측치의 편차는 시장의 정의(자동차용/전체 산업), 포함되는 기술 범위, 예측 기간 등의 차이에서 비롯된다. 그럼에도 불구하고, 모든 보고서가 공통적으로 가리키는 방향은 4D 이미징 레이더 시장이 향후 10년간 가장 빠르게 성장하는 기술 분야 중 하나가 될 것이라는 점이다.

지역별로는 현재 자율주행 기술 개발과 ADAS 도입이 가장 활발한 북미와 유럽이 초기 시장을 주도하고 있다.27 특히 북미는 2023년 기준 전체 시장의 약 35%를 차지하며 가장 큰 시장을 형성했다.27 그러나 향후에는 아시아태평양 지역, 특히 중국이 가장 빠른 성장세를 보일 것으로 예상된다.29 이는 중국의 거대한 내수 자동차 시장, 정부의 강력한 자율주행 산업 육성 정책, 그리고 현지 완성차 업체들의 공격적인 신기술 도입에 기인한다.29

4.2 자동차를 넘어선 확장성: 드론, 산업용 로봇, 스마트 인프라

4D 이미징 레이더의 영향력은 자동차 산업에만 국한되지 않는다. 경량화, 저전력, 소형화 기술이 발전함에 따라 다양한 산업 분야로 그 응용 범위가 빠르게 확장되고 있다.

• 드론 및 무인항공기(UAV): 4D 이미징 레이더는 드론의 안전한 비행을 위한 핵심 센서 기술로 주목받고 있다. 특히 조종사의 시야를 벗어나는 비가시권 비행(BVLOS)에서 그 중요성이 더욱 커진다. 레이더는 악천후나 야간에도 안정적으로 장애물을 감지하고 지형을 매핑할 수 있어, 카메라나 GPS에만 의존할 때 발생하는 안전 문제를 해결할 수 있다.32 이를 통해 물류 배송, 인프라 점검, 농업, 국방 등 다양한 분야에서 드론의 활용도를 획기적으로 높일 수 있다. Sensrad, MADDOS와 같은 기업들은 이미 드론 및 대공 방어용 특화 솔루션을 시장에 선보이고 있다.34
• 산업용 로봇 및 자동화: 스마트 팩토리와 물류 창고에서 자율이동로봇(AMR)과 무인운반차(AGV)의 도입이 확산되면서, 이들의 안전한 운행을 위한 센서 기술의 중요성이 부각되고 있다. 4D 이미징 레이더는 먼지, 연기, 수증기가 많은 열악한 산업 환경에서도 사람과 장애물을 정확하게 감지하여 충돌을 방지하고, 안전한 인간-로봇 협업(HRC)을 가능하게 한다.32
• 스마트 인프라 (스마트 시티): 4D 이미징 레이더는 도시의 안전과 효율성을 높이는 데에도 기여한다. 교차로에 설치되어 차량과 보행자의 이동량을 실시간으로 분석하고 교통 신호를 최적화하거나, 사고 발생을 즉각 감지하여 대응하는 지능형 교통 시스템(ITS)에 활용될 수 있다.4 또한, 주요 시설의 침입자를 감시하는 보안 시스템, 병원이나 요양 시설에서 환자의 움직임이나 호흡을 비접촉으로 모니터링하는 헬스케어 솔루션 등 다양한 분야로의 응용이 시도되고 있다.7

4.3 시장 성장의 주요 동인과 기술적 과제

4D 이미징 레이더 시장의 폭발적인 성장은 명확한 성장 동력에 의해 뒷받침되지만, 동시에 극복해야 할 기술적, 상업적 과제들도 존재한다.

주요 성장 동인:

• 안전 규제 강화 및 ADAS 고도화: 전 세계적으로 각국 정부는 교통사고 사망자를 줄이기 위해 자동차 안전 규제를 강화하고 있다. Euro NCAP(유럽 신차 평가 프로그램)과 같은 기관들은 자동긴급제동(AEB), 사각지대 감지(BSD) 등 ADAS 기능의 성능을 평가하고, 높은 등급을 부여하는 방식으로 완성차 업체들의 기술 도입을 유도하고 있다.38 고성능 4D 이미징 레이더는 이러한 ADAS 기능의 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있어 채택이 가속화되고 있다.
• 자율주행 기술 발전: 조건부 자율주행(레벨 3)을 넘어 완전 자율주행(레벨 4/5)으로 나아가기 위해서는 어떠한 상황에서도 신뢰할 수 있는 고성능 센서가 필수적이다. 4D 이미징 레이더는 기존 센서들의 약점을 보완하고, 시스템의 안전성을 담보하는 핵심 기술로 인식되면서 자율주행 기술 개발의 필수 요소로 자리 잡고 있다.14

기술적 및 상업적 과제:

• 높은 개발 비용 및 복잡성: 고해상도를 구현하기 위한 다채널 안테나 설계, 고성능 반도체 칩, 정교한 신호 처리 알고리즘 개발에는 여전히 높은 비용과 기술적 복잡성이 수반된다.38 이는 센서의 최종 가격에 영향을 미쳐, 특히 저가형 차량으로의 확산을 더디게 하는 요인이 될 수 있다.
• 방대한 데이터 처리 부담: 고해상도 4D 이미징 레이더는 초당 수백 메가비트에서 수 기가비트에 달하는 막대한 양의 원시 데이터를 생성한다.42 이 데이터를 지연 없이 실시간으로 처리하기 위해서는 강력한 컴퓨팅 파워를 갖춘 전용 프로세서가 필요하며, 이는 전력 소비와 발열 문제로 이어진다.19
• 표준화 및 상호운용성 부족: 아직 시장 형성 초기 단계에 있어, 제조사별로 데이터 출력 형식, 통신 프로토콜, 인터페이스 등이 통일되어 있지 않다. 이는 완성차 업체나 시스템 통합 업체가 여러 소스로부터 센서를 공급받아 통합하는 데 어려움을 야기한다.38
• 열 관리(Thermal Management): 고성능 프로세서가 통합된 레이더 센서는 작동 시 상당한 열을 발생시킨다. 특히 범퍼 뒤와 같이 공기 흐름이 제한적인 공간에 장착되는 전기차의 경우, 효과적인 열 관리 솔루션이 센서의 성능과 수명을 보장하는 중요한 과제가 된다.31

5. 주요 기업 및 제품 스펙 비교 분석

4D 이미징 레이더 시장은 전통적인 자동차 부품 공급사(Tier-1), 기술 혁신을 주도하는 스타트업, 그리고 이들에게 핵심 반도체를 공급하는 기업들이 치열하게 경쟁하며 기술 생태계를 형성하고 있다.

5.1 전통의 강자: Continental, ZF, Bosch의 양산형 솔루션 전략

글로벌 Tier-1 부품사들은 수십 년간 쌓아온 자동차 산업에 대한 깊은 이해와 양산 능력, 그리고 완성차 업체(OEM)와의 강력한 신뢰 관계를 바탕으로 시장을 주도하고 있다. 이들의 전략은 혁신 기술을 안정적으로 양산 가능한 제품으로 구현하여 시장을 선점하는 데 초점을 맞추고 있다.

• Continental (콘티넨탈): Continental은 ’ARS540’을 통해 업계 최초로 양산 준비가 완료된 4D 이미징 레이더를 선보이며 시장의 선두 주자로 나섰다.12 ARS540은 12개의 송신(Tx) 채널과 16개의 수신(Rx) 채널을 통해 총 192개의 가상 채널을 구현하며, 최대 300m의 장거리 탐지 성능을 제공한다.12 특히, SAE 레벨 2 ADAS부터 레벨 5 완전 자율주행까지 지원할 수 있는 확장 가능한 모듈형 설계를 채택하여, 다양한 차량 플랫폼에 유연하게 적용할 수 있다는 점이 큰 강점이다.24
• ZF Friedrichshafen (ZF): ZF 역시 192개의 가상 채널을 갖춘 고해상도 이미징 레이더를 개발하여 2022년 말 중국의 SAIC Motor에 공급하며 양산에 돌입했다.9 ZF의 레이더는 최대 350m에 달하는 동급 최고 수준의 탐지 거리를 자랑하며, 보행자의 팔다리와 같은 미세한 움직임까지 감지하여 행동을 예측할 수 있는 고도의 분해능을 특징으로 내세운다.45 이는 복잡한 도심 주행이나 고속도로 주행 보조 등 레벨 3 이상의 고등 자율주행 시나리오를 효과적으로 지원하기 위한 것이다.
• Bosch (보쉬): Bosch는 단일 제품보다는 다양한 성능과 가격대의 프론트 및 코너 레이더 센서 포트폴리오를 구축하여 시장 수요에 대응하고 있다.47 최신 세대인 ’Front radar sensor premium’은 3D 도파관(waveguide) 안테나 기술과 자체 개발한 고성능 SoC(System-on-Chip)를 적용하여 수직 및 수평 분리 성능을 크게 향상시켰다.47 이를 통해 터널 안의 오토바이와 터널 천장을 명확히 구분하는 등, 이전 세대 레이더로는 어려웠던 정밀한 높이 측정이 가능해졌다.47 또한, 농기계나 건설 장비와 같은 특수 목적 차량을 위한 ‘Radar OHW Premium’ 제품군을 별도로 운영하며 비자동차 시장 공략에도 적극적이다.49

5.2 기술 혁신 선도 그룹: Arbe, Vayyar의 초고해상도 기술 분석

전통적인 강자들이 안정성과 양산성에 중점을 둔다면, 이스라엘을 중심으로 한 기술 스타트업들은 파괴적인 기술 혁신을 통해 시장의 판도를 바꾸려 하고 있다.

• Arbe Robotics (아르베): Arbe는 ‘Phoenix’ 칩셋을 통해 4D 이미징 레이더 시장에 ’초고해상도’라는 새로운 기준을 제시했다. Phoenix는 48개의 송신(Tx) 안테나와 48개의 수신(Rx) 안테나라는 압도적인 물리 채널 조합을 통해 무려 2304개의 가상 채널을 구현한다.11 이는 경쟁사 대비 10배 이상 많은 수치로, 1도 미만의 물리적 각도 분해능을 달성하여 라이다에 필적하는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있다.23 Arbe는 이러한 기술력을 바탕으로 자사의 레이더가 단순한 보조 센서가 아닌, 센서 퓨전 시스템의 ‘중추(Backbone)’ 역할을 수행하며 라이다의 필요성을 줄일 수 있다고 주장한다.23
• Vayyar Imaging (바야): Vayyar는 ’다기능성’과 ’비용 효율성’이라는 가치에 집중한다. 이 회사의 ‘XRR’ 플랫폼은 업계 최초로 단일 칩(Single-chip)을 통해 0m부터 300m에 이르는 단거리(SRR), 중거리(MRR), 장거리(LRR) 감지 영역을 모두 커버하는 혁신적인 아키텍처를 채택했다.17 Vayyar는 단 2~4개의 XRR 칩으로 기존 10개 이상의 ADAS 센서를 대체할 수 있다고 주장하며, 이를 통해 완성차 업체가 차량의 복잡성과 비용을 획기적으로 절감할 수 있음을 강조한다.51 또한, ADAS뿐만 아니라 차량 실내의 탑승객을 감지하는 인캐빈(In-cabin) 모니터링 기능까지 단일 칩으로 구현할 수 있어 폭넓은 확장성을 자랑한다.17

5.3 핵심 반도체 공급사: NXP, Infineon의 프로세서 및 칩셋 포트폴리오

4D 이미징 레이더의 성능은 결국 그 두뇌 역할을 하는 반도체 칩에 의해 좌우된다. NXP와 Infineon은 이 시장의 핵심 반도체 공급사로서 전체 생태계를 뒷받침하고 있다.

• NXP Semiconductors: NXP는 S32R 시리즈 레이더 프로세서 제품군을 통해 자동차 레이더 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있다. 플래그십 모델인 ’S32R45’는 레벨 2+부터 레벨 5 자율주행까지 대응 가능하며, 보급형 모델인 ’S32R41’은 레벨 2+ 시장을 겨냥한다.13 NXP의 핵심 경쟁력은 하드웨어와 소프트웨어의 결합에 있다. 독자적으로 개발한 하드웨어 가속기(LAA)와 초해상도(Super-resolution) 소프트웨어 알고리즘을 통해 192개의 가상 채널만으로도 1도 미만의 고해상도를 구현하는 등, 칩셋 레벨에서 고성능 4D 이미징 레이더를 가능하게 하는 핵심 기술을 제공한다.13
• Infineon Technologies (인피니언): Infineon은 높은 신뢰성과 안전성을 요구하는 자동차 시장에 최적화된 반도체 솔루션을 제공하는 데 강점을 가지고 있다. 이 회사의 AURIX™ 32비트 마이크로컨트롤러 시리즈는 레이더 신호 처리를 위한 강력한 연산 능력을 제공하며, 77/79 GHz 대역의 RF 송수신 칩셋(MMIC)과 결합하여 ADAS 및 자율주행 시스템의 기반을 이룬다.55 Infineon은 개별 칩셋뿐만 아니라 시스템의 기능 안전(Functional Safety)을 보장하는 포괄적인 솔루션을 제공하며 시장의 신뢰를 얻고 있다.

5.4 국내 주요 기업 동향: 비트센싱, 스마트레이더시스템의 기술력과 비전

글로벌 기업들이 각축을 벌이는 가운데, 국내에서도 주목할 만한 기술력을 갖춘 스타트업들이 두각을 나타내고 있다.

• 비트센싱 (Bitsensing): 비트센싱은 멀티칩 캐스케이딩 기술과 독자적인 안테나 설계 및 신호 처리 알고리즘을 통해 192개의 가상 채널을 구현한 고해상도 4D 이미징 레이더 ’AIR 4D’를 개발했다.2 300m 이상의 탐지 거리를 확보했으며, 하드웨어 기술력뿐만 아니라 혁신적인 비즈니스 모델로 주목받고 있다.4 비트센싱이 제시하는 ’RPaaS(Radar Platform as a Service)’는 고성능 레이더 개발에 필요한 핵심 소프트웨어와 알고리즘을 플랫폼 형태로 제공하는 서비스다.15 이를 통해 고객사(OEM, Tier-1)는 복잡한 레이더 개발 과정을 거치지 않고도 고성능 레이더 시스템을 신속하게 자사 제품에 통합할 수 있어, 개발 기간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있다.
• 스마트레이더시스템 (Smart Radar System, SRS): SRS는 독자적인 비균일 안테나 배열(Non-Uniform Antenna Array, NUAA) 설계 특허 기술을 핵심 경쟁력으로 보유하고 있다.59 4개의 멀티칩을 캐스케이딩 방식으로 연결한 ’RETINA-4FN’은 차량 기준 최대 250m의 탐지 거리를 제공하며, 100도의 넓은 수평 시야각을 자랑한다.60 특히, RETINA-4FN은 강력한 프로세서를 내장하고 자체 개발한 AI 엔진을 탑재하여, 레이더 센서 단에서 객체를 분류하는 기능을 제공하는 것이 특징이다.59 최근 LG이노텍으로부터 전략적 투자를 유치하며 기술력과 성장 잠재력을 인정받았다.62

5.5 [핵심 테이블] 주요 4D 이미징 레이더 제품 상세 스펙 비교표

아래 표는 앞서 분석한 주요 기업들의 대표적인 4D 이미징 레이더 제품의 핵심 기술 사양을 요약하여 비교한 것이다. 이를 통해 각 기업의 기술적 지향점과 전략적 포지셔닝을 한눈에 파악할 수 있다.

이 비교표는 각 기업의 전략적 차이를 명확하게 보여준다. Arbe는 압도적인 하드웨어 스펙을 통해 ‘기술 선도’ 그룹을 형성하고 있으며, Continental과 ZF는 검증된 기술을 바탕으로 ’양산 및 신뢰성’에 중점을 두고 있다. Vayyar는 ’비용 효율과 통합’을 무기로 시장을 공략하며, 비트센싱과 SRS는 소프트웨어 및 플랫폼이라는 ’차별화된 가치’를 제공하며 신흥 강자로 부상하고 있다.

6. 미래 전망 및 전략적 제언

6.1 차세대 기술 진화 방향: 해상도 경쟁을 넘어선 지능형 인식

4D 이미징 레이더 기술은 현재의 해상도 경쟁을 넘어, 수집된 데이터를 어떻게 더 ‘지능적으로’ 해석하고 활용할 것인가의 문제로 진화할 것이다.

첫째, AI 기반의 지능형 인식 기술이 고도화될 것이다. 단순히 객체를 탐지하고 분류하는 수준을 넘어, 주변 환경의 맥락을 이해하는 ‘장면 이해(Scene Understanding)’ 기술이 중요해진다.14 예를 들어, 공이 도로로 굴러 나왔을 때, 레이더는 공 자체뿐만 아니라 그 뒤를 따라 아이가 뛰어나올 수 있다는 잠재적 위험까지 예측해야 한다. 이를 위해서는 AI 알고리즘이 객체의 행동을 예측하고, 위험도를 판단하는 방향으로 발전해야 한다. 또한, 주행 환경(도심, 고속도로, 악천후 등)에 따라 레이더의 송신 파형이나 신호 처리 방식을 동적으로 최적화하는 ‘적응형 레이더(Adaptive Radar)’ 기술도 핵심적인 연구 분야가 될 것이다.19

둘째, 저수준 센서 퓨전(Low-level Fusion)이 본격화될 것이다. 현재의 센서 퓨전은 대부분 각 센서가 독립적으로 처리한 객체 목록을 합치는 고수준(High-level) 방식이다. 그러나 미래에는 카메라의 원시 이미지 데이터와 레이더의 원시 RF 데이터를 가장 낮은 단계에서부터 융합하여 처리하는 저수준 퓨전이 주류가 될 것이다.14 이 방식은 각 센서가 가진 정보의 손실을 최소화하고, 상호 보완을 극대화하여 단일 센서로는 결코 얻을 수 없었던 새로운 차원의 인지 능력을 구현할 수 있다. 예를 들어, 레이더의 정확한 거리/속도 정보와 카메라의 풍부한 텍스처 정보를 픽셀 레벨에서 결합하여, 악천후 속에서도 훨씬 더 강인하고 정밀한 3D 환경 모델을 구축할 수 있다.

6.2 시장 성공을 위한 핵심 요인: 가격, 소프트웨어, 생태계

미래 4D 이미징 레이더 시장에서 성공하기 위한 핵심 요인은 하드웨어 스펙을 넘어 가격, 소프트웨어, 그리고 생태계로 확장될 것이다.

• 가격 경쟁력: 기술이 성숙하고 상향 평준화될수록, 특히 프리미엄 차량을 넘어 대중적인 양산차에 탑재되기 위해서는 성능 대비 가격이 가장 중요한 시장 성공 요인이 될 것이다.40 SoC 기술의 발전, 규모의 경제를 통한 생산 단가 절감, 그리고 중앙 집중형 아키텍처와 같은 비용 효율적인 시스템 설계 능력이 기업의 경쟁력을 좌우할 것이다.
• 소프트웨어 역량: 미래의 자동차는 ’소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle, SDV)’으로 진화하고 있다. 이에 따라 레이더 센서 역시 하드웨어의 성능을 극대화하고, 다양한 주행 시나리오에 유연하게 대응하며, 고객(OEM)의 요구에 맞는 새로운 기능을 무선 업데이트(OTA)를 통해 신속하게 추가할 수 있는 소프트웨어 역량이 기업의 가치를 결정하게 될 것이다.
• 생태계 구축: 4D 이미징 레이더는 단일 부품이 아닌, 복잡한 자율주행 시스템의 일부다. 따라서 칩셋 제조사, 레이더 모듈 기업, Tier-1 부품사, 완성차 OEM, 그리고 AI 알고리즘 개발사에 이르기까지 가치 사슬 전반에 걸친 강력한 파트너십과 생태계를 구축하는 기업이 시장을 지배하게 될 것이다.

이러한 변화는 시장의 최종 승자가 단순히 ’최고의 하드웨어’를 만드는 기업이 아니라, ’최고의 통합 솔루션과 비즈니스 모델’을 제공하는 기업이 될 것임을 시사한다. 자동차 OEM의 궁극적인 목표는 ’더 좋은 레이더 부품’을 구매하는 것이 아니라, ’더 안전하고 저렴하며 개발하기 쉬운 자율주행 시스템’을 구축하는 것이다. 비트센싱의 RPaaS 모델이나 Ambarella의 중앙 집중형 아키텍처는 이러한 시장의 요구를 정확히 파고드는 전략이다.15 이들은 개별 하드웨어 스펙 경쟁에서 벗어나, 고객의 개발 부담을 덜어주는 유연한 소프트웨어 플랫폼과 효율적인 시스템 아키텍처를 제공함으로써 새로운 가치를 창출하고 있다. 결국, 기술이 성숙할수록 부품(Component)이 아닌 솔루션(Solution)과 플랫폼(Platform)을 제공하는 능력이 시장의 주도권을 결정할 것이다.

6.3 국내 기업을 위한 전략적 시사점 및 권고

글로벌 공룡들이 격돌하는 4D 이미징 레이더 시장에서 국내 기업들이 생존하고 성장하기 위해서는 차별화된 전략이 필요하다.

첫째, ’선택과 집중’을 통한 기술적 해자(Moat) 구축이 시급하다. Continental, Bosch와 같은 글로벌 Tier-1이나 NXP, TI와 같은 반도체 대기업과 모든 면에서 정면으로 경쟁하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 비트센싱의 ‘RPaaS’ 비즈니스 모델이나 스마트레이더시스템의 ’AI 내장형 센서’와 같이, 특정 기술 분야나 비즈니스 모델에서 명확한 차별점을 가지고 누구도 쉽게 모방할 수 없는 독자적인 경쟁력을 확보해야 한다.

둘째, 신규 응용 분야(Emerging Application)를 선점해야 한다. 자동차 시장은 진입 장벽이 높고 기존 강자들의 영향력이 막강하다. 반면, 드론, 산업용 로봇, 스마트 인프라, 헬스케어 등 새롭게 열리는 시장은 아직 절대 강자가 없는 ’블루오션’이다. 국내 기업들은 이들 시장의 특화된 요구사항을 빠르게 파악하고 맞춤형 솔루션을 선제적으로 출시함으로써, 새로운 성장 동력을 확보하고 글로벌 시장에서의 인지도를 높여야 한다.

셋째, 국내 산업 생태계와의 긴밀한 협력을 강화해야 한다. 국내 완성차 및 부품사와의 협력을 통해 실제 주행 데이터를 대규모로 확보하고, 세계적으로도 가장 복잡하고 역동적인 것으로 알려진 한국의 도심 주행 환경에 최적화된 데이터셋과 인식 알고리즘을 개발해야 한다. 이는 글로벌 기업들이 쉽게 확보할 수 없는 우리만의 독자적인 데이터 자산이 되어, 기술 경쟁에서 강력한 무기로 작용할 것이다. 또한, 국내 반도체 팹(Fab) 인프라를 활용하여 핵심 칩의 국산화를 추진하는 장기적인 노력도 병행되어야 할 것이다.

7. Works cited

1. Ansys AVxcelerate를 이용한 자율주행 4D 이미징 레이더 시뮬레이션, accessed October 29, 2025, https://divinetechnology.tistory.com/36
2. 자율주행 핵심 ’4D 이미징 레이더’로, 감지 성능과 해상도 높인다 - 공학 …, accessed October 29, 2025, http://www.engjournal.co.kr/news/articleView.html?idxno=2746
3. [로그人] 이재은 대표 “4D이미징 레이더, 라이다 대체 가능” - IT조선, accessed October 29, 2025, https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2022011500402
4. 악천후에 강한 4D 레이더…CES도 인정 [내일은 천억클럽] - 매일경제, accessed October 29, 2025, https://www.mk.co.kr/news/business/11258037
5. 자율주행을 위한 4D 이미징 레이더의 진화 - 한국자동차기자협회, accessed October 29, 2025, https://www.kaja.org/1458275600/?bmode=view&idx=12538286
6. 6. 자율주행 센서로 언급되는 4D 이미징 레이더란?, accessed October 29, 2025, https://autonomous-driving-21c.tistory.com/entry/%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89%EC%84%BC%EC%84%9C4D%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%95%EB%A0%88%EC%9D%B4%EB%8D%94
7. [오토저널] 자율주행을 위한 4D 이미징 레이더의 진화 | 글로벌오토뉴스, accessed October 29, 2025, https://v.daum.net/v/zawFEbOKs1
8. ADAS 및 레벨5 자율주행을 위한 4D 이미징 Radar - EVPOST, accessed October 29, 2025, https://www.evpost.co.kr/wp/adas-%EB%B0%8F-%EB%A0%88%EB%B2%A85-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-4d-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%95-radar/
9. ZF launches 4D Imaging Radar with SAIC in China - ZF Press, accessed October 29, 2025, https://press.zf.com/press/en/releases/release_48960.html
10. 4D 이미징 레이더가 LiDAR를 대체할 것인가? - Neuvition, accessed October 29, 2025, https://www.neuvition.com/ko/media/4d-imaging-radar-and-lid.html
11. 4D Imaging Radar | Arbe Robotics, accessed October 29, 2025, https://arberobotics.com/wp-content/uploads/2021/04/4D_Imaging_Radar_Product_Overview.pdf
12. Continental ARS540 Powered by Xilinx | PDF - Scribd, accessed October 29, 2025, https://www.scribd.com/document/776514310/continental-ARS540-powered-by-xilinx
13. NXP unveils 4D imaging radar processor for L2+ autonomy, accessed October 29, 2025, https://www.edn.com/nxp-unveils-4d-imaging-radar-processor-for-l2-autonomy/
14. 4D 이미징 레이더 시장 규모, 점유율 및 예측 보고서, 2034, accessed October 29, 2025, https://www.gminsights.com/ko/industry-analysis/4d-imaging-radar-market
15. 이미징 레이더 솔루션 기업 ‘비트센싱’, IPO 추진…NH투자증권 주관사 선정 - 플래텀, accessed October 29, 2025, https://platum.kr/archives/222516
16. 4D Imaging Radar Companies - Top Companies List of 4D Imaging …, accessed October 29, 2025, https://www.marketsandmarkets.com/ResearchInsight/4d-imaging-radar-market.asp
17. Vayyar Imaging: 4D Imaging Radar For In-Car Safety & ADAS, accessed October 29, 2025, https://vayyar.com/auto/why-vayyar/
18. Imaging Radar - CALTERAH, accessed October 29, 2025, https://www.calterah.com/en/application/automotive/imaging-radar/imaging-rada
19. Ambarella Unveils World’s First Centrally Processed 4D Imaging Radar Architecture for Autonomous Mobility Systems, accessed October 29, 2025, https://www.ambarella.com/news/ambarella-unveils-worlds-first-centrally-processed-4d-imaging-radar-architecture-for-autonomous-mobility-systems/
20. Ambarella’s “World’s First Centrally Processed 4D Imaging Radar” for Autonomous Vehicles, accessed October 29, 2025, https://www.electronicdesign.com/markets/automotive/article/21270276/electronic-design-ambarellas-worlds-first-centrally-processed-4d-imaging-radar-for-autonomous-vehicles
21. A | AI & ML Stream | Solution Study: Elevating safety with Arbe’s Phoenix Perception Radar, accessed October 29, 2025, https://www.autonomous-driving-berlin.com/sessions/a-ai-ml-stream-solution-study-elevating-safety-with-arbes-phoenix-perception-radar
22. 라이다 vs 카메라 : r/SelfDrivingCars - Reddit, accessed October 29, 2025, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1ho7fhf/lidar_vs_cameras/?tl=ko
23. Phoenix Imaging Radar - Arbe Robotics, accessed October 29, 2025, https://arberobotics.com/product/
24. Continental ARS540 Advanced Radar Sensor at best price in Faridabad - IndiaMART, accessed October 29, 2025, https://www.indiamart.com/proddetail/continental-ars540-advanced-radar-sensor-22117956273.html
25. 스마트레이더시스템(424960), accessed October 29, 2025, https://ssl.pstatic.net/imgstock/upload/research/company/1712099157378.pdf
26. Automotive 4D Imaging Radar Market Size, Report By 2035 - Business Research Insights, accessed October 29, 2025, https://www.businessresearchinsights.com/market-reports/automotive-4d-imaging-radar-market-102721
27. 4D Imaging Radar Market Size, Share & Growth Report 2030, accessed October 29, 2025, https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/4d-imaging-radar-market-report
28. 자동차 4D 이미징 레이더 시장 규모, 2033 년 보고서 - Business Research Insights, accessed October 29, 2025, https://www.businessresearchinsights.com/ko/market-reports/automotive-4d-imaging-radar-market-102721
29. 4D Imaging Radar Market Size, Share, Trends & Growth, 2032 - SNS Insider, accessed October 29, 2025, https://www.snsinsider.com/reports/4d-imaging-radar-market-7966
30. 4D Radar Market Size and Share | Analysis-2030, accessed October 29, 2025, https://www.nextmsc.com/report/4d-radar-market
31. The Evolution of 4D Imaging Radar: Unlocking the Future of Autonomous Driving, accessed October 29, 2025, https://www.nxp.com/company/about-nxp/smarter-world-blog/BL-4D-IMAGING-RADAR
32. 4D Imaging Radar Market Size, Share & Forecast Report, 2034, accessed October 29, 2025, https://www.gminsights.com/industry-analysis/4d-imaging-radar-market
33. How 4D Imaging Radar Is Transforming Mobility - Bitsensing, accessed October 29, 2025, https://www.bitsensing.com/blog/from-cars-to-drones-how-4d-imaging-radar-is-shaping-the-future-of-mobility-seeing-the-world-more-reliably
34. 4D radar, drone detection radar - MADDOS, accessed October 29, 2025, https://maddos.com/radars/
35. Sensrad, accessed October 29, 2025, https://www.sensrad.com/
36. AUTOMOTIVE RADAR SENSORS for ADAS, autonomous and industrial vehicles - Smartmicro, accessed October 29, 2025, https://www.smartmicro.com/automotive-radar
37. Robot Navigation Enabled By 4D Imaging Radar - Vayyar, accessed October 29, 2025, https://vayyar.com/robotics/
38. [시장보고서]4D 이미징 레이더 시장 : 세계 산업 규모, 점유율, 동향 …, accessed October 29, 2025, https://www.giikorea.co.kr/report/tsci1556045-4d-imaging-radar-market-global-industry-size-share.html
39. 세계의 4D 이미징 레이더 시장 : 종류별 (단거리 레이더, 중거리&장거리 레이더), 용도별 (자동차, 항공 우주 및 방위, 공업, 보안 및 감시, 교통 감시 및 관리) - H&I글로벌리서치, accessed October 29, 2025, https://www.marketreport.kr/report/global-4d-imaging-radar-mr-ku17117
40. Global Automotive 4D Imaging Radar Market 2024-2030 - Mobility Foresights, accessed October 29, 2025, https://mobilityforesights.com/product/automotive-4d-imaging-radar-market
41. 4D Imaging Radar Market Revenue Trends and Growth Drivers, 2025 To 2030, accessed October 29, 2025, https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/4d-imaging-radar-market-226035909.html
42. Arbe’s 4D Imaging Radar Technology: An Innovative Solution for Intelligent Driving, accessed October 29, 2025, https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic695903.html
43. 4D Millimeter-Wave Radar in Autonomous Driving: A Survey - arXiv, accessed October 29, 2025, https://arxiv.org/html/2306.04242v3
44. Strategy Follow-up Automotive Board - October 2020 - Continental, accessed October 29, 2025, https://www.continental.com/fileadmin/__imported/sites/corporate/usa/english/hubpages/10_20press/40_20events/ces_202021/30_20media_20information/products_20and_20services_20accordians/ams_20content/download_ams_autonomous_20mobility.pdf
45. Automated driving functions: ZF captures 4D Full- Range Radar contract with Chinese OEM - ZF Press, accessed October 29, 2025, https://press.zf.com/press/media/en/press_media/2021/pdf_2/releases_8/global_en_de_6/tx2021-04-13_ZF_PI_Full-Range-Radar_EN.pdf
46. Automated Driving Functions: ZF Captures Contract for 4D Full-Range Radar with Chinese OEM - ZF Press, accessed October 29, 2025, https://press.zf.com/press/en/releases/release_25856.html
47. Front radar sensor - Bosch Mobility, accessed October 29, 2025, https://www.bosch-mobility.com/en/solutions/sensors/front-radar-sensor/
48. What’s In the Box? Automotive Radars At a Glance - Edge AI and Vision Alliance, accessed October 29, 2025, https://www.edge-ai-vision.com/2023/12/whats-in-the-box-automotive-radars-at-a-glance/
49. Radar systems for Off-highway applications - Bosch Mobility, accessed October 29, 2025, https://www.bosch-mobility.com/en/solutions/assistance-systems/radar-systems-ohw/
50. Imaging Radar System from Bosch Engineering, accessed October 29, 2025, https://www.bosch-engineering.com/stories/imaging-radar-system/
51. Automotive - Vayyar, accessed October 29, 2025, https://vayyar.com/auto/
52. The Cutting Edge Of 4D Imaging Radar Technology | Vayyar, accessed October 29, 2025, https://vayyar.com/auto/technology/
53. Vayyar Automotive - ADAS Automated Vehicle, accessed October 29, 2025, https://vayyar.com/auto/solutions/adas-av/
54. 4D Imaging 79 GHz Automotive Radar | Vayyar, accessed October 29, 2025, https://vayyar.com/auto/technology/79ghz/
55. Radar sensors | Infineon Technologies, accessed October 29, 2025, https://www.infineon.com/products/sensor/radar-sensors
56. 77 GHz automotive radar system | Infineon Technologies, accessed October 29, 2025, https://www.infineon.com/application/automotive-77-ghz-radar
57. 77/79 GHz automotive radar sensor ICs - Infineon Technologies, accessed October 29, 2025, https://www.infineon.com/products/sensor/radar-sensors/radar-sensors-for-automotive/77-79ghz-radar
58. StartUp_비트센싱, accessed October 29, 2025, https://www.nextround.kr/startup/detail/164
59. RETINA-4FN - Smart Radar System, accessed October 29, 2025, https://www.smartradarsystem.com/kr/products/retina_4f.html
60. retina-4fn - Smart Radar System, accessed October 29, 2025, https://www.smartradarsystem.com/en/products/retina_4f.html
61. SMART RADAR RETINA-4FN 이미징 레이더 사용 설명서, accessed October 29, 2025, https://manuals.plus/ko/smart-radar/retina-4fn-imaging-radar-manual
62. LG이노텍, 4D 이미징레이더 기업에 59억원 투자…“모빌리티 센싱 강화” - 전자신문, accessed October 29, 2025, https://www.etnews.com/20250902000409
63. From L2 to L5 Autonomy, the Road Ahead is Safe with Arbe, accessed October 29, 2025, https://arberobotics.com/wp-content/uploads/2019/05/Arbe-Web-Brochure.pdf