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최근 삼성전자가 새로운 2억 화소 이미지센서를 내놓고 시장점유율을 확대하고 있습니다. 산업부 정재홍 기자와 구체적인 이야기 나눠보겠습니다.
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Source: www.itfind.or.kr
Date Published: 8/6/2022
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- Author: 한국경제TV뉴스
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- Date Published: 2022. 7. 5.
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3. 이미지 센서란?
15. PC로의 데이터 전송은 어떻게? CoaXPress
14. PC로의 데이터 전송은 어떻게? CameraLink
13. PC로의 데이터 전송은 어떻게? USB3.0
12. PC로의 데이터 전송은 어떻게? Gige Vision
2. 머신 비전 카메라 구조에 대한 설명
이번 포스트는 3번째 순서 입니다.
아래와 같이 총 15회의 포스팅을 통해 머신 비전 카메라에 대해 알려드리고자 합니다.
안녕하세요, 라온피플(주)입니다.
이미지 센서는 피사체 정보를 읽어 전기적인 영상신호로 변환해주는 장치입니다.
즉 빛 에너지를 전기적 에너지로 변환해 영상으로 만드는데, 카메라의 필름과 같은 역할을 합니다.
아래 두 그림은 이미지 센서의 구성을 간단히 도식화한 것입니다.
마이크로 렌즈 : 빛을 가능한 많이 효율적으로 모으기 위한 장치
Color Filter Array (CFA) : 이미지 센서의 픽셀(화소)들은 실제로는 칼라를 감지하는 것이 아닌
단지 흑백의 밝기만을 감지하는 monochrome 화소입니다.
픽셀 위에 특정 칼라만을 투과시키는 일종의 칼라 필터가 결합되어서 칼라가 만들어 지게 됩니다.
이런 칼라 필터의 정렬을 Color Filter Array라고 명명합니다.
Pixel Array : 빛의 밝기를 감지하는 픽셀들의 정렬
Correlated Double Sampling (CDS) : 픽셀에서 readout 시에 발생하는 noise를 제거하기 위하여
reference value 와 signal value 를 각각 읽어 두 값의 차이로부터
순수한 신호 레벨을 찾아내는 방법을 말합니다. (Reset noise 와 DC offset 을 제거 목적임)
ADC (Analog Digital Converter) : 아날로그인 성분을 디지털 성분으로 변환해 주는 장치입니다.
픽셀들에 감지된 빛의 양을 디지털 값으로 변환해 줍니다.
CMOS 이미지 센서는 응용 방식과 제조 공정에 따라서
CCD 이미지 센서와 CMOS 이미지 센서로 나눌 수 있습니다.
CMOS 이미지 센서
CMOS 이미지 센서는 빛에 의해 발생한 전자를 전압 형태로 변환해 전송하는 이미지 장치입니다.
CMOS 이미지 센서를 구성하는 셀의 단위를 위에서 언급하였듯이 픽셀(pixel) 이라고 부르며,
픽셀은 1개의 포토 다이오드와 4개의 트랜지스터로 기본 구성되어 있으며,
최근에는 다양한 기술들이 적용된 CMOS 이미지 센서들이 나오고 있습니다.
CMOS 이미지 센서의 동작 과정은 다음과 같습니다.
빛 에너지를 감지하여 전기적 에너지로 변환하는 과정을 거치게 되는데,
빛 에너지 중 가시광선 파장대 (400~650nm)를 실리콘 표면인 포토 다이오드에 집광시킵니다.
실리콘 표면은 빛 에너지를 받으면 공유 결합이 끊어져 전자와 정공 Pair를 생성합니다.
생성된 전자와 정공 Pair의 전위(전압)는 ADC를 거쳐서 디지털 데이터로 변환됩니다.
이러한 일련의 과정들을 통하여 보다 나은 화질의 영상을 얻기 위해서는 다음의 주요 기술들이 필요합니다.
1. 포토 다이오드의 집광 기술 : 좁은 면적과 적은 노출 시간 동안 보다 많은 빛을 집광할 수 있어야 합니다.
2. 집광된 빛을 손실없이 디지털화시키는 고정밀도 A/D 컨버터 기술
3. High Amplified Gain 기술 및 각종 신호 처리 기술
CMOS 이미지 센서의 특징들을 좀 더 살펴 보면 다음과 같습니다.
CMOS이미지 센서는 픽셀 내에 증폭을 위한 앰프를 내장하고 있는 것이 큰 특징입니다.
포토 다이오드에 의해 발생한 전기 신호를 증폭해 꺼낼 수 있으므로
신호 전송 경로에서의 노이즈의 혼입을 최소한으로 억제할 수 있습니다.
또, 일반적인 반도체와 같은 구조를 취하기 때문에
노이즈 제거회로나 A/D 변환 장치 등의 회로를 센서 상에 탑재할 수 있습니다.
게다가 읽기의 다채널화나 부분 읽기를 할 수 있으므로
고속 연사에 대응이 쉽고 소비 전력이 적은 장접이 있습니다.
반면에 화소 내에 회로 부분이 필요하기 때문에 포토 다이오드의 면적이 작아짐에 따라서
CCD 이미지 센서에 비해서 감도가 떨어지는 단점이 있습니다.
그러나 최근에는 이런 부분에 대한 보완책 (BSI 방식 등)들이 다양하게 적용되고 있으며,
CCD 대비 동등 수준의 감도를 가지는 CMOS 이미지 센서들이 제품화되고 있습니다.
CCD 이미지 센서 (Charge Coupled Device)
CCD 이미지 센서는 빛에 의해 발생한 전자를 그대로 전송하는 방식을 사용합니다.
간단히 동작 설명을 하면 다음과 같습니다.
포토 다이오드 위로 빛이 입사되면 전하가 발생하게 됩니다.
이렇게 생성된 전하들은 수직 전송로를 통하여 전송하게 됩니다.
전송된 전하들은 다시 수평 전송로를 통하여 전송되면서 순차적으로 증폭되어 출력됩니다.
그 이후에 A/D 컨버터를 거쳐서 디지털화됩니다.
전기적 신호를 그대로 전송하기 때문에 원래 노이즈의 발생이 적고 품질이 좋습니다.
또한 구조가 심플해서 화소면적에 대한 포토 다이오드의 면적비를 크게 할 수 있어
고감도에서의 S/N비가 뛰어난 장점이 있습니다.
반면에 전송 결로가 길어지기 쉬어 신호 전송 도중에 노이즈가 혼입되기 쉽습니다.
또한 신호 읽기의 다채널화도 한계가 있어 읽기에 시간이 많이 걸립니다(프레임 레이트 저하).
작동 중에는 센서 전체에 전압을 걸 필요가 있어서 소비 전력이 큰 단점이 있습니다.
CMOS 이미지 센서는 초창기에 CCD 이미지 센서에 비해 노이즈가 많고 화질이 좋지 않았습니다.
하지만, CCD 이미지 센서와는 달리 일반 반도체 생산라인에서 대량 생산이 가능했기 때문에
이 분야의 기술 발전이 급속히 일어나게 되었습니다.
그 결과 노이즈에 대해서는 CCD 이미지 센서와 큰 차이가 없어지게 되었고,
오히려 저렴한 가격과 저전력 소모로 카메라 시장에서 대세로 자리 잡아 가고 있습니다.
To be continued…
찰칵! 빛을 디지털 이미지로 만드는 ‘CMOS 이미지센서(CIS)’
‘찰칵’, 아름다운 순간과 잊지 못할 추억을 간직해주는 카메라. 불과 몇십 년 전만 해도 카메라가 귀하고 신기했던 시절이 있었습니다. 하지만 이제 카메라는 널리 그리고 많이 보급된 기록매체 중 하나입니다.
특히 필름 카메라에서 디지털카메라의 발전은 우리 생활에도 큰 변화를 가져왔습니다. 콤팩트형의 소형 카메라에서 전문가용 고사양 DSLR까지 그 종류도 다양해졌고 휴대폰, 태블릿PC, CCTV, 블랙박스에 이르기까지 다양한 기기에 카메라 기술이 적용됐습니다.
▲ 디지털카메라 속 반도체 기술
이렇게 우리의 소중한 추억을 기록해주는 디지털카메라에도 반도체 기술이 숨어 있습니다. 렌즈를 통해 들어오는 빛을 전기적인 영상 신호로 바꿔 주는 CMOS 이미지센서(CIS), 이미지 신호를 처리하는 이미지 신호 처리 장치(ISP), 데이터 처리속도를 빠르게 해주는 D램, 사진파일을 저장하는 낸드플래시 등 많은 반도체가 우리 카메라에서 중요한 역할을 하는데요.
오늘은 카메라의 필름 역할을 하는 ‘CMOS 이미지센서’에 대해 알아보겠습니다.
카메라의 필름역할을 하는 ‘이미지센서’
디지털카메라에는 여러 반도체 기술이 필요하지만, 가장 중요한 역할을 하는 부품이 바로 ‘이미지센서’입니다. 이미지센서는 피사체 정보를 읽어 전기적인 영상신호로 변환해주는 장치입니다. 즉 빛에너지를 전기적 에너지로 변환해 영상으로 만드는데 카메라의 필름과 같은 역할을 합니다.
쉽게 말해 렌즈를 통해 들어온 빛을 전기적 디지털 신호로 변환해주는 역할로, 영상신호를 저장하고 전송해 디스플레이 장치로 촬영한 사진을 볼 수 있도록 만들어 주는 반도체입니다. 이러한 이미지센서가 사용되는 디지털카메라는 일반 필름카메라와 달리 필름, 인화 과정을 필요로 하지 않는데요. 사진을 찍은 후 바로 디스플레이 화면에서 사진을 확인하거나 삭제할 수 있는 것이죠!
이미지센서는 응용 방식과 제조 공정에 따라 CCD 이미지센서와 CMOS 이미지센서로 나눌 수 있습니다. CCD 이미지센서는 전자 형태의 신호를 직접 전송하는 방식으로 아날로그 제조 공정이 사용되는데요.
CMOS 이미지센서 대비 노이즈가 적다는 장점을 가지고 있습니다. 반면 CMOS 이미지센서는 신호를 전압 형태로 변환해 전송하는 방식으로 CMOS 제조 공정이 사용되어 가격경쟁력이 있다는 장점이 있습니다.
이러한 특징 때문에 과거 CCD 이미지센서는 디지털카메라에 사용되고, CMOS 이미지센서는 주로 휴대폰에 사용됐습니다.
하지만 휴대폰, 태블릿PC 등 카메라 기능이 탑재된 모바일 기기의 시장이 확대되면서 핵심 부품으로 CMOS 이미지센서가 주목받기 시작했습니다. 특히 모바일 기기는 전력 소비를 줄이는 것이 중요한데 이는 배터리 사용 시간 연장과 직결되기 때문입니다. 때문에 CCD 이미지센서 대비 저전력 공정으로 소비전력에서 강점을 가지는 CMOS 이미지센서가 핵심 부품으로 떠오르게 된 것입니다.
또한, CMOS 이미지센서는 노이즈 등 성능이 매우 개선되고 동영상 지원 기능과 가격 측면에서도 지속적인 우위를 가지면서 최근에는 DSLR 카메라에도 많이 탑재되고 있습니다.
이외에도 CMOS 이미지센서는 CCD 이미지센서에 비해 많은 장점을 가지고 있는데요, 일반 반도체 공정인 CMOS 공정을 사용하기 때문에 가격 경쟁력을 가지며 이미지센서와 주변 회로를 원칩화할 수 있어 소형화 및 관리가 용이합니다.
CMOS 이미지센서의 혁신, ISOCELL
일반적으로 이미지의 화질은 센서를 구성하는 각 픽셀(Pixel, 화소)에 모이는 빛의 양에 많은 영향을 받습니다. 최근 CMOS 이미지센서의 칩 크기는 작아지고 픽셀 수는 늘어나 픽셀의 크기가 계속 작아지고 있는데요. 작은 픽셀일수록 충분한 빛을 흡수하기 어려워 CMOS 이미지센서 기술은 ‘수광율(이미지센서가 빛을 받아들이는 정도)’을 높이는 방향으로 발전해 왔습니다.
그래서 기존 후면조사형(BSI) 센서는 ‘수광부(빛을 받아들이는 부분)’를 센서의 가장 윗부분으로 옮겨 ‘수광율’을 높여 왔는데요, 하지만 픽셀의 크기가 계속 작아짐에 따라 최근 한계에 봉착했습니다.
이에 작년 9월 삼성전자는 업계 최초로 기존 CMOS 이미지센서의 성능 한계를 극복한 ‘아이소셀(ISOCELL)’ 개발에 성공했는데요,
‘아이소셀(ISOCELL)’은 ‘격리하다(isolate)’와 ‘세포(cell)’의 뜻이 합쳐진 어원으로, 용어에서도 알 수 있듯이 픽셀과 픽셀 사이에 절연부를 형성해 인접한 픽셀들을 서로 격리시키는 구조입니다. 즉 이미지센서를 구성하고 있는 수백만 개의 픽셀 각각의 테두리에 물리적인 벽을 세워 픽셀로 들어온 빛이 밖으로 나가지 않도록 하는 첨단 이미지센서 기술인데요,
각 픽셀에 들어온 빛이 주변 픽셀에 영향을 주는 ‘간섭현상’을 최소화해 빛의 손실을 줄인 것이 특징입니다. 때문에 빛이 적은 어두운 공간에서도 보다 깨끗한 이미지를 얻을 수 있어 모바일기기 사용자들의 카메라 성능 만족도를 더욱 높일 수 있답니다.
삼성전자는 이번 MWC 2014(Mobile World Congress)에서 아이소셀을 기반으로 한 1600만 화소 이미지센서와 적층형 구조의 1300만 화소 이미지센서를 새롭게 공개하며 모바일 이미지센서 분야의 기술 리더십을 더욱 강화하고 있습니다. 우리의 소중한 추억 순간순간을 간직해주는 반도체, ‘이미지센서’의 활약을 앞으로도 기대해주세요~!
원문 링크: http://samsungsemiconstory.com/642
위키백과, 우리 모두의 백과사전
CCD 이미지 센서
이미지 센서(영어: image sensor, imager)는 반도체소자의 제조기술을 이용하여 집적회로화된 광전변환소자이다.
팩시밀리나 복사기에 사용되는 라인 이미지 센서 (일차원 이미지 센서)와 텔레비전 카메라나 디지털 카메라에 사용되는 어레이 이미지 센서 (이차원 이미지 센서)가 있다.
라인 이미지 센서는 빛을 검출해서 전하를 발생시키는 광다이오드를 일렬로 배치한 것이며, 면적을 가지는 영역을 촬상하려면 대상물 (문서나 사진)을 센서라인과 직각방향으로 주사 (스캔)해서 정지화면을 취득하는데 사용한다.
어레이 이미지 센서는 광다이오드를 이차원에 배열한 것이며, 한번에 화면전체 이미지를 획득할 수 있어 비디오같은 동영상용으로 사용된다.
광다이오드가 발생한 전하를 출력하여 전송기능으로 전하 결합 소자 (CCD) 및 시모스 소자가 있으며, 이 차이에 의하여 CCD 이미지 센서, 시모스 이미지 센서로 불린다.
같이 보기 [ 편집 ]
이미지 센서용 온 칩 컬러 레지스트 색재 ｜ 제품정보 ｜ 도요 비주얼 솔루션스 주식회사
이미지 센서용 온 칩 컬러 레지스트 색재 카메라, 스마트폰 등에 사용되는 이미지센서용 색재에 대해 소개합니다. 제품 관련 문의
이미지 센서란, 카메라 렌즈를 통해서 들어온 빛의 명암을 전기 신호로 변환하는 반도체입니다. 사람의 눈으로 말하자면, 망막과 같은 기능을 가지는데, 이로부터 카메라에 들어온 빛을 화상(영상)으로 재현할 수 있게 됩니다.
이미지 센서에는 크게 「CMOS」와 「CCD」의 2가지 방식이 있습니다. 종래, 화질이 우수하고 뒤틀어짐이 적은 CCD는 디지털 일안 리플렉스 카메라(Single-lens reflex camera) 등에 소비전력이 적고 소형화하기 쉬운 CMOS는 휴대전화나 콤팩트 디지털 카메라에 사용되는 등, 용도에 따라서 2가지 방식으로 나뉘어 사용되었습니다. 그러나 최근에는 CCD의 화질에 필적하는 CMOS 이미지 센서가 개발되어, 현재는 스마트폰을 비롯한 대부분의 카메라에 CMOS가 채택되고 있습니다.
이미지 센서란 컬러 필터란 FPD뿐만 아니라 스마트폰이나 디지털 카메라에 장착된 작은 칩(반도체) 안에도 사용됩니다. 특히, 디지털 카메라 등의 화질은 「이미지 센서」의 성능에 크게 좌우됩니다. 이미지 센서란, 카메라 렌즈를 통해서 들어온 빛의 명암을 전기 신호로 변환하는 반도체입니다. 사람의 눈으로 말하자면, 망막과 같은 기능을 가지는데, 이로부터 카메라에 들어온 빛을 화상(영상)으로 재현할 수 있게 됩니다. 이미지 센서에는 크게 「CMOS」와 「CCD」의 2가지 방식이 있습니다. 종래, 화질이 우수하고 뒤틀어짐이 적은 CCD는 디지털 일안 리플렉스 카메라(Single-lens reflex camera) 등에 소비전력이 적고 소형화하기 쉬운 CMOS는 휴대전화나 콤팩트 디지털 카메라에 사용되는 등, 용도에 따라서 2가지 방식으로 나뉘어 사용되었습니다. 그러나 최근에는 CCD의 화질에 필적하는 CMOS 이미지 센서가 개발되어, 현재는 스마트폰을 비롯한 대부분의 카메라에 CMOS가 채택되고 있습니다. 이미지 센서의 구조
이미지 센서의 구조 이미지 센서의 단면도 이미지 센서는 온 칩 렌즈와 컬러 필터, 포토 다이오드의 3층으로 형성됩니다. 온 칩 렌즈는 수 많은 마이크로 렌즈가 1장의 시트 모양으로 나란히 늘어선 것으로, 이에 따라서 집광력이 높아지고, 이미지 센서의 감도가 큰 폭으로 향상합니다. 각 마이크로 렌즈는 컬러 필터의 서브 픽셀（RGB 중에서 어느 1개）에 대응하고, 필터를 투과함으로써 빛에 R（레드）, G（그린）, B（블루） 중 어느 하나의 색 정보가 주어집니다. 이 색과 빛의 명암(강약) 정보를 포토 다이오드의 수광 소자가 포착하여, 전기 신호로 변환하고 판독함으로써 화상이 기록됩니다. 온 칩 용 컬러 필터에는 상기 설명한 원색 필터（적・녹・청） 외에 보색 필터（황・시안・마젠타・녹）가 있고, 이미지 센서의 용도에 따라서 구분되어 사용됩니다. 원색 필터는 색이 매우 선명한 점에서 디지털 스틸 카메라 등에, 보색 필터는 해상도가 뛰어난 점에서 비디오 카메라 등에 많이 사용됩니다.
온 칩 용 컬러 필터의 종류
이미지 센서의 용도 이미지 센서는 디지털 카메라와 스마트폰과 같은 일반적인 가전제품뿐만 아니라, 감시 카메라나 차량 탑재 카메라, 내시경 등의 특수한 용도로 사용되는 카메라에도 탑재되어 있습니다. 센서의 발달로 인해서 적외선 등 가시광(인간의 눈으로 볼 수 있는 빛) 이외의 빛을 검지할 수 있게 되어, 지금까지는 볼 수 없었던 각종 영상이나 화상을 촬영할 수 있게 되었습니다. 감시 카메라 빛이 적은 밤에 촬영한 영상(화상)은, 종래에는 흑백이었지만, 물체가 발하는 적외선 정보를 가미함으로써 낮에 촬영한 것처럼 선명한 색채를 표시할 수 있습니다. 사람의 얼굴 형태나 옷의 색 등도 더욱 확실하게 인식할 수 있습니다. 차량 탑재 카메라（나이트 비전） 나이트 비전(암시 기술)은 야간의 자동차 사고를 방지하기 위해서 개발된 시스템입니다. 인간의 몸에서 나오는 적외선을 검지하여 디스플레이에 표시함으로써, 헤드라이트가 닿지 않는 200ｍ 이상 앞을 걸어가는 보행자나 장애물의 존재도 감지할 수 있습니다. 내시경 카메라（캡슐형 카메라） 길이 25mm 정도로서 정제(알약)처럼 삼키는 카메라입니다. 종래의 내시경 카메라는 닿지 않는 부분도 개복하지 않고 위와 장의 내벽을 촬영하여 증상을 확인할 수 있습니다.
온 칩 컬러 레지스트에 요구되는 특성 카메라의 소형화, 고성능화에 따라서, 이미지 센서에 사용되는 컬러 필터도 더욱 소형이면서 고해상도가 요구됩니다. 예를 들면, 55인치의 풀 하이비전 TV의 경우, 1화소당 표준 크기는 약 200µm×600µm이지만, 스마트폰 등에 사용되는 CMOS 센서용 컬러 필터의 경우, 1화소당 크기는 약 1µm×1µm입니다. 면적비로 말하자면 약 10만분의 1 크기가 됩니다. 1화소의 크기가 작아질수록 이물질(안료 덩어리 등)이 화질에 미치는 악영향이 커집니다. 그래서 온 칩 용 컬러 레지스트는 안료 입자가 매우 미세하고, 또 균일하게 분산되어 있을 것이 요구됩니다. 또, 이미지 센서의 다용도화에 따라서, 디스플레이 색의 재현성 향상도 요구됩니다. 종래의 FPD용 컬러 필터는 가시광（400～700㎚） 색역만을 가지는 것이었습니다. 그러나 감시 카메라나 의료용 카메라에 탑재되는 등, 이미지 센서 용도나 요구의 폭이 넓어짐에 따라서, 적외선이나 자외선 등의 다양한 파장의 빛을 센싱하는 필터가 개발되고 있습니다. 그래서 온 칩 용 컬러 레지스트도 종래 RGB의 3색 컬러 레지스트에 더해서, 특정 파장의 빛을 센싱하는 색재의 개발이 요구되고 있습니다.
당사의 온 칩 컬러 레지스트 당사에서는, 인쇄 잉크나 도료의 개발로 기른 기술을 살려서 나노 수준의 분산을 실현. 안료를 분쇄하는 데에 종래보다도 가는 비드를 이용하는 외에, 매우 눈이 작은 필터를 독자적으로 조합하여 반복 여과함으로써, 보다 비세하고 이물질이 적은 분산이 가능합니다. 또, 안료 농도가 높아도 안정적으로 분산시키기 때문에, 새로운 분산제를 설계. 이에 따라서 필터의 막 두께를 더욱 얇게 할 수 있습니다. 게다가 이미지 센서의 다기능화에도 대응. 당사의 강점인 합성・분산 기술로 가시광 이외의 다양한 파장의 빛을 센싱할 수 있는 색재를 만들 수도 있습니다.
CMOS 이미지 센서의 메타비전: The Eye Beyond the Eye
지난 역사를 돌이켜 보면 지구상 생명체의 출현은 34억 년 전에 시작했다. 그 후 생명체의 진화는 느리게 진행됐으나 약 5억 4,000만 년 전에 빠른 속도로 진화가 진행되며 종의 다양화가 이루어졌는데, 이 시기를 캄브리아기 대폭발(Cambrian Explosion)이라고 부른다.
갑자기 종이 다양화된 원인 중 하나는 ‘다양한 감각 기관의 발달’이인데 이 중 가장 중요한 사건이 눈이라는 감각기관이 만들어진 것이었다. 학자들의 해석에 따르면 암흑세계에서 새로운 정보의 출현이 종의 다양화와 진화의 폭발을 유발했다고 한다. 눈은 뇌의 일부가 튀어나와 생성된 것으로 이 눈을 통해 생명체는 세상을 볼 수 있게 됐다. 이로 인해 생명체의 에너지 소비가 증가하게 됐고 다양한 정보를 기반으로 적응 및 이동이 확대됐다.
이와 비슷한 현상은 우리가 사용하는 전자 장치에도 나타났다. 디지털화가 계속됨에 따라 눈의 역할을 하는 카메라가 모바일 장치에 장착된 것이다. 그리고 ‘CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 이미지 센서(이하 CIS)’는 이 카메라에서 사람 눈의 망막처럼 이미지를 포착하는 역할을 하는 장치다.
CIS 기술을 사용하여 막대한 양의 이미지 정보를 쉽게 처리, 재생, 저장할 수 있게 됐다. 이로 인해 모바일 장치는 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는 상황이 됐고, ‘뇌’ 역할을 하는 애플리케이션 프로세서(AP: Application Processor)는 물론 메모리의 용량과 성능도 빠르게 향상되기 시작했다. 또한 사용자 입장에서는 카메라가 더욱 중요해지면서 모바일 기기의 다양화를 가져왔다.
캄브리아기 시대에 일어났던 변화가 전자 장치를 통해 우리 일상생활에도 발현된 것이다. 그리고 최근에 ‘비대면’ 시대를 열었던 코로나19의 범 유행은 이 같은 전자 장치의 다각화를 가속하고 전자기기의 폭발적인 성장을 이끌었다. 포스트 코로나 시대에도 이러한 기조는 계속될 것으로 전망된다.
Like the Eye
CIS의 가장 큰 역할은 우리가 눈으로 보는 이 세계를 똑같이 재현하는 것이다. 우리가 원하는 CIS는 인간의 눈과 유사한 정도의 해상도를 갖추고 어둡거나 밝은 환경에 구애받지 않고 볼 수 있어야 하며, 움직이는 물체를 고속으로 포착해야 한다.
아래 그림에는 CIS의 기본 픽셀(PX) 구조 및 동작 특성이 나와 있다. 물체에서 반사된 빛은 광학 시스템을 통과해 포토다이오드로 들어가는데, 빛의 광자 에너지(Photon Energy)가 반도체의 밴드갭 에너지(Bandgap Energy)를 초과하면 e-/h+ 쌍을 생성한다. 이 신호를 축적하고 읽어내면 빛의 강약에 따라 2D 이미지를 형상화할 수 있다. 실리콘의 밴드갭 에너지는 1.1eV(Electron Volt)이며, 이 에너지는 인간 눈의 전체 가시광대역을 다룰 수 있다. 알려진 바와 같이 실리콘이 대부분의 반도체 소자의 재료로 사용됨을 보았을 때 우연의 일치가 아닐 수 없다.
▲그림 1. 인간의 눈과 CIS 작동
어두운 환경에서 잘 보려면 적은 양의 빛에서 나오는 신호를 잘 증폭하고 광신호가 아닌 성분(노이즈)은 최대한 억제해야 한다. 또한 밝은 환경에서 보기 위해서는 많은 양의 빛을 다 받아 이를 잘 구분해야 한다. 이러한 특성을 정량화한 지표로 빛의 세기에 의한 SNR(Signal to Noise Ratio)과 DR(Dynamic Range: FWC to Noise Ratio)이 있다.
저조도(low-light) SNR 측면에서 신호를 증폭하고 원치 않는 노이즈를 줄이기 위한 많은 노력이 있었다. 오늘날 우리는 이러한 특성을 지속적으로 개선해 매우 어두운 환경인 5lux 수준까지 달성했다. Dynamic Range 측면에서 일반적으로 인간 눈의 Intra-scene DR은 120dB, Inter-scene DR은 180dB이지만, 현재 스마트폰의 Intra-scene DR은 70dB, Inter-scene DR은 120dB로 지속적으로 개선이 진행 중이다.
이러한 특성에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 픽셀 크기와 해상도다. CIS의 해상도를 더 높이려면 픽셀 크기가 더 작아야 한다. 또한 동일한 해상도라도 더 작은 영역에 CIS를 구현하기 위해서는 픽셀 크기가 작아져야 한다. 관건은 픽셀 크기를 줄이면서 위의 특성을 동등하게 유지하는 것이다.
▲그림 2. 광 응답 특성 및 동적 범위 확장
픽셀 크기 및 해상도 경쟁은 언제까지 지속될까?
인간의 눈은 정지 영상에서 중심부 기준 5억 7,600만 화소이고, 동영상은 약 800만 화소이다. CIS는 이 수준을 따라잡기 위해 계속 진화해 왔다. 픽셀 크기 약 1.12 um, 해상도 1,300만 화소에서는 발전 속도가 일부 주춤했으나, 최근에는 ‘쿼드 기술(Quad Technology, 동일한 색 필터로 2×2 픽셀들을 병합하는 기술)’을 도입하면서 픽셀 크기는 0.7um까지 빠르게 축소됐고, 해상도도 6,400만 화소 수준에 도달하는 등 개발 속도가 다시 한번 가속화됐다.
현재는 노나(Nona)(3×3) 및 QxQ(4×4) 기술을 통해 픽셀 크기가 0.6Xum 수준까지 진화됐다. 결과적으로 픽셀 축소 기술이 발전하면서 최근에는 해상도 1억 800만 화소의 센서가 출시됐고, 이제 해상도 2억 화소의 카메라도 곧 출시될 것으로 기대된다.
동영상에는 고해상도가 필요하지 않기 때문에 픽셀 바인딩 기술1)이 적극적으로 채택됐다. 이제 이를 통해 카메라 비디오 녹화 시 4K(4000X2000: 800만 화소)를 60fps로 끊김 없이 지원할 수 있다. 픽셀 바인딩 기술을 사용하면 카메라가 비디오에서 큰 픽셀의 특성을 유지해 탁월한 저조도 감지(low-light sensitivity)와 동적 범위(dynamic range)를 제공할 수 있다. 미래에는 극저조도(ultra-low light) 특성, 동적 범위 확장 기술, 빠른 자동 초점과 같이 고객에게 부가가치를 제공하는 기능이 비디오 녹화에 추가될 것으로 예상된다.
1) 픽셀 바인딩 기술: 4개의 픽셀에서 나온 데이터를 하나로 결합하는 기술
▲그림 3. 저조도 SNR 및 DR 확장 기술
픽셀 크기 축소(px Size Shrink)를 포함한 면적 축소는 모든 반도체 회사의 숙명이다. 이에 더 작은 면적에서 동일한 특성을 유지하기 위해 소자 및 공정 기술 개발에 많은 노력이 집중돼 왔다. 이러한 기술 중에는 △포화 용량(Full Well Capacity)을 향상시키면서도 전하 전송 효율을 유지하는 도핑 최적화 및 수직 전송 게이트 △노이즈를 줄이기 위한 Source Follower Engineering 및 다양한 설계 기술 △인접 픽셀 간의 간섭 노이즈 최소화를 위한 컬러 필터 분리 및 딥 트렌치 분리 기술 △두꺼운 에피층(epi layer)을 이용한 픽셀 감도 향상 또는 다양한 컬러 필터 관련 기술 등이 포함된다.
앞서 언급한 기술 덕분에 반도체는 이제 이미지를 보여주는 측면에서는 수백만 년 동안 진화한 생명체의 눈과 거의 동일한 성능을 확보했다. 그러나 에너지 효율성 측면에서는 여전히 개선할 사항이 있다. 현재 발전 중인 저전력 기술로는 대기 모드에서 최소 전력으로 실행되다가 필요할 때 전원을 켜거나(상시 작동 모드) 압축 감지 방식을 통해 전력을 최적화하는 기술 등을 주목할 만하다.
▲그림 4. 픽셀 미세화 기술
Beyond the Eye
CIS는 적용 영역을 더욱 확장하고 있는데 그 대표적인 분야는 깊이 감지 기술이다. 사람의 눈은 양안 시차를 이용해 거리를 감지하는데, 초기에 개발된 CIS는 두 대의 카메라를 이용해 사람의 눈과 동일한 방식으로 거리를 감지하는 데 활용됐다. 그러나 정확도, 거리 확장성, 두 카메라 사이의 최소 거리 요건의 한계 등으로 인해 현재 다른 방법이 모색되고 있다.
이 방법은 ‘비행시간(ToF)’ 방식이라고 하며, 빛이 물체에서 반사된 후 되돌아올 때까지의 비행시간을 기준으로 거리를 측정한다. ToF는 직접 ToF(direct time-of-flight, dToF)와 간접 ToF(indirect time-of-flight, iToF)의 두 가지 유형으로 구분된다.
두 가지 방법은 작동 원리에 따라 각각 장단점이 있다. 간접 ToF 감지 방법은 아날로그 전하 축적의 작동 원리로 인한 원거리에서 신호의 감쇄 때문에 측정 가능한 거리 범위에 한계가 있다. 반면에 직접 ToF 감지 방법은 하나의 광자를 검출하는 셀(SPAD: Single Photon Avalanche Diode) 크기가 크고 각 셀에 판독 회로를 쌓아야 해, 해상도에 한계가 있다. 이러한 장단점으로 인해 각자의 장점을 활용할 수 있는 응용에 사용하거나 단점을 극복하려는 노력이 함께 이뤄지고 있다.
▲그림 5. 비행시간(ToF) 센서의 작동 원리 및 적용 분야|
▲그림 6. SK 하이닉스의 첫 번째 ToF 센서(IR & Depth Image)
▲그림 7. iToF 및 dToF의 진화
아울러 빛의 넓은 스펙트럼을 바탕으로 자외선, 적외선, 근적외선, 단파 적외선을 활용해 CIS 적용 분야를 확대함으로써 풍요로운 인류의 삶에 기여하기 위한 방법도 모색되고 있다. 이러한 파장은 실리콘의 단점을 개선하기 위해 게르마늄(Ge), 인듐·갈륨·비소(InGaAs), 인화 인듐(InP)와 같은 대체 재료를 활용할 수 있는 기회를 제공한다. 또한 다중 및 초 분광(hyperspectral) 영상 또는 편광 센서도 이에 기여하기 시작했다.
▲그림 8. 적용 분야의 확장
또한 사회와 산업 전반에서 널리 채택되고 있는 인공지능(AI)도 이 분야에 기여하고 있다. 초기 단계에서는 이 기술이 이미지 자체를 개선하기 위해 노이즈 감소 또는 해상도 향상에 중점을 두었다면, 이제는 그 용도가 사물 인식 및 보안 영역으로 확대되고 있다. 카메라의 등장으로 사회 곳곳에서 사생활 보호에 대한 우려로 이어지고 있기 때문. 가장 중요한 것은 안전과 보안에 관련된 데이터만 서버에 전송하고, 그 외의 다른 데이터의 노출을 방지하는 것이다 (‘big brother’의 출현 방지). 이로 인해 AI 기능이 Edge Device로 이동하게 돼 사물 인터넷 (IoT) 장치 간의 데이터 전송을 줄임과 동시에 절전도 가능하게 한다. IR 데이터의 사용과 이벤트 기반 센서의 출현도 이 방향과 맥락이 같다고 볼 수 있다.
이러한 응용에 더해 다양한 기기의 융합 및 통합과 함께 HMD(Head Mounted Display) 및 AR/VR 안경과 같은 새로운 웨어러블 디바이스(Wearable Device), 자율 주행 차량, 로봇, 드론에 적용되는 다양한 센서 또한 개발될 것이다.
CIS의 진화는 이미지 전달 기술에 국한되지 않고 다양한 빛의 정보를 감지함으로써 우리 삶을 더 편리하고 안전하게 변화시키기 위해 계속 발전될 것이다. SK하이닉스는 이러한 기조에 발맞춰 지속적으로 기술 개발에 전념하고 있다. 엔지니어로서 다양한 제품을 만드는 기술과 함께 사회적 가치를 더하는 일까지 많은 기회가 주어진 CIS 개발에 더 많은 인재들과 함께 일할 수 있기를 기대한다.
<참고문헌>
그림 7
1) 출처: Sunscreenr.com
2) 출처: LA View Security blog
3) 출처: Cyth Systems Inc.
4) Halicek M, Fabelo H, Ortega S, Callico GM, Fei B. 초분광 영상 기술을 통한 체내 및 체외 조직 분석(In-Vivo and Ex-Vivo Tissue Analysis through Hyperspectral Imaging Techniques): 밝혀지지 않은 암의 특징 규명(Revealing the Invisible Features of Cancer). 암(Cancers). 2019; 11(6):756. https://doi.org/10.3390/cancers11060756
5) Zvanovec, S, Chvojka, P, Haigh, P & Ghassemlooy, Z 2015, ‘5G를 향한 가시광선 통신(Visible Light Communications towards 5G)’, Radioengineering, vol. 24, no. 1, pp. 1-9.
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