2021년 2월, NASA의 퍼서버런스 탐사차는 NASA가 개발한 최신 항법 시스템인 ‘지형 상대 항법( Terrain-Relative Navigation)’을 활용해 완전 자율적인 진입 및 하강 과정을 성공적으로 수행하며 화성의 제제로 분화구에 착륙했습니다. 미션 통제 센터와 탐사차 간의 통신 지연 시간이 약 11분이었기 때문에, 사람이 직접 조종하는 원격 착륙은 불가능했습니다. 이전 임무들은 착륙 지점을 선정할 때 알려진 데이터에 의존해야 했기 때문에, 착륙 지점은 과학적 가치보다는 착륙 성공 확률이 더 높다는 이유로 선정되었습니다.
하지만 퍼서비어런스 호와 NASA의 ‘지형 상대 항법(Terrain-Relative Navigation)’ 기술 덕분에 모든 것이 달라졌습니다. 이 탐사차는 지형 이미지를 기내에 저장된 이미지와 비교하고, 지형적 특징을 활용해 방향을 파악하고 항법 경로를 설정함으로써 화성 표면까지 이동했습니다. 이 이미지들은 탐사차와 진입체에 장착된 7대의 카메라로 촬영된 것으로, 덕분에 퍼서비어런스 호는 화성의 완전히 새로운 지역에 착륙할 수 있었습니다. 그리고 이 카메라들 내부에는 고감도 이미지 센서가 탑재되어 있었습니다.
이미지 센서의 역사는 전통적으로 사진술과 매우 밀접한 관련이 있었으며, 특히 스마트폰 카메라와 깊은 연관을 맺어왔습니다. 슬로모션, 인물 모드, 매크로 촬영 기능 등이 탑재된 스마트폰의 진화는 비교적 짧은 기간 내에 이루어졌으며, 이를 통해 모든 사용자는 주머니에 쏙 들어가는 기기로 놀라운 사진을 찍을 수 있게 되었습니다.
하지만 이미지 센서를 활용하는 분야는 끊임없이 확대되고 있으며, 그 목적은 단순히 이미지를 촬영하는 것이 아니라 환경에서 정보를 추출하는 데 있는 경우가 많습니다. 이러한 분야에는 다음이 포함됩니다:
- 이미지 센서가 소비자의 쇼핑 내역과 선호도를 바탕으로 메타데이터를 생성하는 시스템의 일부로 활용될 수 있는 스마트 리테일
- 이미지 센서가 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)의 일부로 활용되며, 궁극적으로는 완전 자율 주행이 실현되는 자동차 분야
- 의료 영상 기술은 더 작고 강력한 기기를 개발할 수 있게 하여 연구, 진단 및 의료 시술의 질을 향상시킵니다
- 이미지 센서를 광학 추적에 활용하는 증강 현실
- 얼굴 인식 기술을 위해 카메라가 설치된 보안 구역
- 로봇공학, 자동화 및 기타 분야를 위한 비전 시스템
- 단파 적외선 센서가 이미지를 기반으로 식품의 품질을 감지하고 분류할 수 있는 식품 검사
이미지 센서 시장은 상당한 성장을 앞두고 있다
이미지 센서의 적용 분야가 확대됨에 따라 출하량도 증가했습니다. 위 그래프에서 볼 수 있듯이, 모바일 분야가 역사적으로 출하량의 가장 큰 비중을 차지해 왔으며, 이러한 추세는 앞으로도 지속될 것입니다. 그러나 이 그래프는 향후 10년 동안 소비자용 및 보안용 분야의 출하량이 기하급수적으로 증가할 것임을 보여주고 있습니다.
모바일 시장의 성장을 이끄는 요인 중 하나는 휴대폰 제조사들이 더 나은 고화질 이미지를 제공하기 위해 경쟁함에 따라 카메라의 수와 해상도가 증가했다는 점입니다. 소비자들은 콘서트 무대의 공연자나 경기장에서 뛰는 좋아하는 선수를 확대해 친구들에게 보여줄 수 있는 사진을 찍고 싶어 합니다.
게다가 휴대폰에 탑재되는 이미지 센서의 수 또한 증가하고 있습니다. 따라서 연간 휴대폰 판매량은 정체 상태에 접어들었음에도 불구하고, 휴대폰에 탑재되는 이미지 센서의 수는 2027년까지 50% 증가할 것으로 예상되며, 그 복잡성도 지속적으로 높아질 전망입니다.
출하량 증가에 힘입어, 해당 부문의 매출은 2026년 말까지 50% 증가할 것으로 전망됩니다. 이러한 시장 성장은 기존 대형 기업과 신규 진입 기업들의 투자를 더욱 유치할 것이며, 이미지 센서의 종류와 수량도 늘어날 것입니다. 그러나 최종 사용자 기기에 고품질 센서만 탑재되도록 하려면, 반드시 테스트를 거쳐야 합니다.
점점 더 복잡해지는 환경이 테스트 과제를 가중시키고 있다
그렇다면 이러한 복잡성과 해상도의 증가는 이미지 센서 테스트에 어떤 의미를 갖는 것일까요? 이는 개별 영역뿐만 아니라, 위 그림에서 볼 수 있듯이 전체적으로 볼 때 더욱 복합적인 테스트 과제를 야기한다는 것을 의미합니다.
데이터 전송 대역폭
왼쪽 위부터 시작해 보면, 장치당 데이터 전송 대역폭이 증가하는 것을 볼 수 있습니다. 이는 장치에서 이미지 데이터 프로세서로 다시 전송해야 하는 데이터의 양을 의미합니다. 테스트 시스템은 데이터 전송 시간이 테스트 셀의 처리량에 영향을 미치지 않도록 설계되어야 합니다. 핵심 요소로는 캡처 시간, 이미지 처리 시간, 데이터 전송 시간이 있습니다.
고속 인터페이스
여기에 더하여 더 빠른 속도의 인터페이스에 대한 필요성도 대두되고 있습니다. 이러한 센서에서 정의되고 사용되는 프로토콜은 변화하고 있으며, 제조사들은 지원할 수 있는 데이터 대역폭을 늘리기 위해 다양한 기술을 도입하고 있습니다. 이는 이미지 데이터 추출과 시스템의 전력 예산 측면 모두에서 중요합니다. 인터페이스는 가능한 한 짧은 시간 동안만 '활성화' 상태를 유지해야 하므로, 데이터를 최대한 빠르게 추출한 후 저전력 모드로 복귀해야 합니다. 현재 대부분의 센서는 모바일용 MIPI의 2.5G C-PHY 및 D-PHY 범위에 머물러 있지만, 4.5G D-PHY 및 3.5G C-PHY 표준은 이미 한동안 출시되어 있으며 제품에 점점 더 많이 채택되고 있습니다.
이미지 센서 시장을 지원하는 다양한 인터페이스가 존재하며, 그 수는 시간이 지남에 따라 계속 늘어날 것으로 예상됩니다. MIPI 표준은 시장의 요구를 충족하기 위해 지속적으로 발전할 것입니다. 모바일 분야에서는 C-PHY와 D-PHY가 계속 사용될 것입니다. 자동차 분야에서는 A-PHY와 ASA가 확대될 것입니다. 또한 앞서 언급한 신흥 애플리케이션들은 시간이 지남에 따라 계속 성장하여 전체 시장에서 더 큰 비중을 차지하게 될 것이며, 이러한 애플리케이션들은 종종 디바이스와 통신하기 위해 서로 다른 인터페이스를 필요로 합니다. 기존 및 새로운 고속 프로토콜의 이러한 확산은 독특한 테스트 과제를 야기하고 있습니다.
사이트 수
특히 모바일 분야와 어느 정도는 자동차 분야에서도 사이트 수를 늘리려는 움직임이 있습니다. 사이트 수를 늘리면 이를 위해 설계된 테스터를 통해 더 높은 처리량을 확보할 수 있습니다. 이미지 센서 테스트의 핵심 요건은 고밀도 계측 장비, 구성 가능하고 고성능인 이미지 데이터 프로세서(IDP), 다수의 장치를 동시에 조명할 수 있는 능력, 그리고 사이트당 오버헤드(PSO)를 최소화하는 테스트 시스템 아키텍처입니다.
다이 크기
특히 센서의 해상도가 높은 모바일 시장에서, 사이트 수를 늘리는 데 걸림돌이 되는 요소는 다이 크기의 증가입니다. 이미지 센서 테스트에서 테스트 대상 영역은 조명기의 크기와 다이 크기로 제한되는데, 이로 인해 사이트 수가 제한될 수 있습니다. 또한 프로브 카드에 장착된 소형 초점 렌즈로 인해 개별 다이 사이에 더 많은 공간이 필요해지는 경우(예: 스킵 다이 패턴)와 같은 추가적인 요인들로 인해 사이트 수가 더욱 제한될 수 있습니다. 이러한 과제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 조명 영역이 넓어질수록 일반적으로 터치다운 효율이 감소한다는 점입니다. 해상도 향상으로 인해 다이 크기가 커지고 있습니다. 이미지 센서 픽셀 기술이 발전함에 따라 더 작은 픽셀로도 필요한 동적 범위를 달성할 수 있게 될 것입니다. 이는 더 작고 저렴한 다이를 가능하게 하여 더 많은 사이트 수를 확보할 수 있게 할 것입니다. 테스트 시스템은 현재의 장치를 효율적으로 테스트할 뿐만 아니라, 픽셀 크기 문제가 해결됨에 따라 등장할 미래의 장치까지 테스트할 수 있도록 설계되어야 합니다.
해상도
해상도가 높아지면 테스트 시간도 늘어납니다. 이미지 데이터 처리 시간은 이미지당 캡처되는 데이터 양과 직접적인 관련이 있습니다. 예를 들어, 48메가픽셀 센서는 12메가픽셀 센서보다 이미지당 4배 많은 데이터를 생성합니다. 해상도를 높이려면 테스트 시스템에 더 새롭고 빠른 이미지 데이터 프로세서를 정기적으로 도입하고, 더 고속의 인터페이스를 지원하며, 캡처 장비에서 IDP로 이미지 데이터가 효율적으로 전송되도록 보장해야 합니다.
미래의 이미지 센서 테스트
해상도가 높아짐에 따라 전체 테스트 시간 중 이미지 데이터 처리 시간이 차지하는 비중이 증가하고 있는 반면, 다른 테스트 항목들은 (대체로) 변함없이 유지되고 있습니다. 이러한 테스트 시간 증가는 테스트 셀의 처리량에 부정적인 영향을 미칠 수 있지만, 테라다인(Teradyne)은 현재 전 세계 테스트 용량의 약 80%를 차지하며 2,000대 이상의 시스템이 가동 중인 IP750 플랫폼에 막대한 투자를 해왔으며, 앞으로도 계속 투자할 예정입니다. 2022년, 테라다인은 IP750의 이미지 센서 전용 버전인 IPQ8을 출시했습니다. UltraFLEXplus의 이미지 센서 전용 버전으로, 최대 20G 시리얼 인터페이스 센서 테스트를 지원하며, 2023년에는 차세대 IDP인 IPG7과 4.5Gbps D-PHY 및 3.5Gsps C-PHY의 동시 콤보 테스트를 지원하는 새로운 계측기를 출시할 예정입니다.
현재 C-PHY와 D-PHY를 테스트하는 것은 두 번의 테스트 과정을 거쳐야 하거나, 로드보드에 스위치를 추가하여 C-PHY와 D-PHY 간 인터페이스를 전환해야 하기 때문에 복잡합니다. 테라다인(Teradyne)의 ICMCD 장비의 경우, 디바이스 핀 배열이 특정 규칙을 준수한다면 전환 과정 없이도 C-PHY와 D-PHY를 모두 테스트할 수 있어 이는 매우 큰 장점입니다.
또한, IP750에 후면 이동 도킹 시스템이 새롭게 적용되어 더 넓은 조명 영역(150×160mm)을 지원합니다. 이는 일반적인 300mm 웨이퍼 크기의 절반에 해당하는 크기입니다. 후면 이동 도킹 방식은 더 큰 조명기와 더 많은 측정 지점을 지원하기 위해 조명기를 테스트 헤드 외부로 이동시킵니다.
앞으로 테라다인의 로드맵은 개발 기간을 단축하고 업계 최고의 처리량을 실현하기 위해, 이미지 처리 시간 단축과 새로운 인터페이스 구현에 중점을 둘 것입니다.
이미지 센서가 점점 더 많은 분야에 적용되며 확산되고, 해상도 향상, 데이터 처리를 위한 고속 인터페이스, 더 넓은 다이내믹 레인지 등으로 인해 점점 더 복잡해짐에 따라, 이는 테스트에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 테스트 시간과 비용을 줄여야 한다는 지속적인 요구와 더불어 추가적인 테스트 벡터가 발생함에 따라, 품질과 처리량, 생산량을 유지하기 위해서는 새로운 솔루션이 개발되어야 합니다. 현재 시판 중인 거의 모든 이미지 센서에 대한 솔루션을 보유하고 있으며, 미래의 이미지 센서 테스트를 보장하기 위한 혁신에 주력하고 있는 테라다인(Teradyne)은 전 세계 이미지 센서 파트너들에게 신뢰받고 가치 있는 파트너입니다.
이미지 센서용 테라다인(Teradyne)의 자동화 테스트 장비에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 당사로 문의해 주십시오.
톰 챔버스는 테라다인(Teradyne)의 이미지 센서 부문 제품 매니저로, 새로운 이미지 센서 제품 개발을 총괄하고 있습니다. 이 직책을 맡기 전에는 테라다인에서 마케팅 및 애플리케이션 엔지니어링 분야에서 다양한 직무를 수행했습니다. 그는 일리노이 대학교 어바나-샴페인 캠퍼스에서 전기공학 학사 학위를 취득했습니다.