45km 거리 단일광자 계산식 3D 영상

본 논문은 장거리 라이다(光探測 및 거리測定) 분야에서 가장 도전적인 거리인 45 km에서 단일광자 수준의 신호만으로 고해상도 3차원 영상을 구현한 시스템을 제시한다. 연구팀은 두 가지 핵심 축을 설정했다. 첫째는 신호 회수 효율을 극대화하고 배경 잡음을 최소화하는 고효율·저노이즈 공액형 라이다 하드웨어를 구축하는 것이고, 둘째는 극히 낮은 신호 대 잡음비(SNR≈0.03)에서도 정확한 깊이·반사율 복원을 가능하게 하는 전용 계산 알고리즘을 개발하는 것이다. 하드웨어 설계는 1550 nm 파장의 근적외선 펄스 레이저(500 ps, 100 kHz, 최대 120 mW)를 사용해 눈 안전성을 확보하고, 대기 흡수와 태양 배경을 최소화한다. 레이저 빔은 작은 구멍을 뚫은 거울을 통해 망원경(구경 280 mm)으로 주입되며, 송·수신 빔이 동일 광축을 공유하도록 설계된 공액 스캔 구조를 채택했다. 이는 전파 손실을 최소화하고, 수신 광학 경로에서 편광 빔 스플리터와 수직 편광 입력을 이용해 내부 반사 잡음을 크게 억제한다. 수신 광은 스펙트럼 필터와 다중모드 섬유에 효율적으로 결합된 뒤, InGaAs/InP SPAD(단일광자 avalanche diode)로 검출된다. 시스템은 두 단계의 FoV 스캔 방식을 적용한다. 미세 스캔은 피에조 기반 티핑 미러로 구현해 고정밀 각도 제어를 제공하고, 광역 스캔은 자동 회전 테이블을 이용해 망원경 전체를 회전시켜 넓은 시야를 확보한다. 픽셀 간 간격은 검출기 픽셀 절반에 맞추어 샘플링 효율을 높였으며, 전체 장비는 30 × 30 × 35 cm³의 소형화된 형태로 이동형 플랫폼에 적합하도록 설계되었다. 알고리즘은 장거리 라이다가 직면한 두 가지 주요 문제를 해결한다. 첫째, 대기 난류와 회절 한계로 인해 한 픽셀에 다중 깊이(다층 반사체)가 포함되는 ‘one depth per pixel’ 가정이 깨진다. 이를 위해 전역 게이팅 방식을 도입해 전체 픽셀의 타임 히스토그램을 합산하고, 깊이 클러스터를 탐지해 신호가 집중된 시간 구간만을 선택한다. 둘째, 낮은 포톤 수와 높은 배경 잡음이 혼재된 3차원 데이터 행렬을 복원하기 위해 수정된 SPIRAL‑TAP 최적화기를 사용한다. 공간‑시간 커널의 컨볼루션 모델을 명시적으로 포함하고, 전역 TV 정규화와 횡방향 스무딩 제약을 동시에 적용해 3차원 강인 복원을 수행한다. 이 과정에서 횡방향 초해상도(0.6 m)와 깊이 정밀도(수십 센티미터)를 동시에 달성한다. 실험은 중국 상하이의 도시 환경에서 수행되었다. 45 km 거리의 푸동시빌 건물에 대해 128 × 128 픽셀 스캔을 수행했으며, 평균 2.59 PPP, SNR 0.03 조건에서도 건물의 창문과 같은 미세 구조를 정확히 복원했다. 기존 픽셀별 최대우도(ML), Shin‑et‑al., Rapp‑Goyal 알고리즘은 다층 구조를 구분하지 못했지만, 제안 알고리즘은 깊이와 반사율을 동시에 정확히 추정했다. 또한 8–21.6 km 거리의 K11 빌딩을 낮과 밤에 각각 촬영해 256 × 256 스캔으로 1.2 PPP, SNR 0.11(낮)·0.15(밤) 조건에서도 고품질 3D 영상을 얻었으며, PSNR이 기존 방법보다 8–14 dB 향상되었다. 마지막으로 2.1 km 거리의 복합 자연 풍경을 128 × 256 해상도로 촬영해, 스모그와 대기 탁도에도 불구하고 나무와 건물의 다층 구조를 명확히 구분했다. 이 연구는 라이다의 작동 거리를 수백 킬로미터 수준으로 확장할 수 있는 가능성을 제시한다. 특히 Geiger‑mode 다중픽셀 검출기와 결합하면 이동 플랫폼(드론, 차량)에서도 실시간 고해상도 3D 매핑이 가능해진다. 다만 대기 난류와 회절 한계가 횡방향 해상도에 여전히 영향을 미치며, 초고전력 레이저 사용 시 눈 안전성 및 전력 제한 문제가 남아 있다. 향후 연구에서는 넓은 대역폭 펄스 레이저, 적응형 광학 보정, 딥러닝 기반 사전·후처리 기법을 도입해 SNR을 더욱 개선하고, 실시간 처리 파이프라인을 구축하는 것이 과제로 남는다.