06. 응용 — 각 분야는 왜 그 IR 방식을 고르나
목차
지금까지 NIR 카메라의 원리를 부품 하나하나로 쌓아 올렸다. 이제 그 부품들이 실제 제품에서 어떻게 조합되는지를 본다. 운전자 모니터링, 얼굴인증, 홍채인식, 야간감시는 모두 NIR을 쓰지만, 파장도 광원도 조금씩 다르다. 각 응용이 왜 그 선택을 했는지를 따라가면, 앞 장들에서 배운 트레이드오프가 현실에서 어떻게 결판나는지가 보인다. 마지막에는 active와 passive의 가장 근본적인 갈림길을 정리한다.
DMS — 940nm 능동 NIR + 글로벌 셔터
DMS(운전자 모니터링 시스템)는 운전자의 얼굴·눈·시선·졸음을 본다. 표준 구성은 940nm 능동 NIR에 글로벌 셔터 카메라다. 940nm를 고르는 이유가 세 가지로 모인다. 모두 앞 장에서 다룬 것들이다.
첫째, 선글라스를 통과한다. IR은 대부분의 선글라스(편광 포함) 렌즈를 거의 그대로 통과한다. 빛을 막는 것은 렌즈 소재가 아니라 틴트 색소인데, IR 대역에서는 그 색소의 영향이 작기 때문이다. 그래서 선글라스를 껴도 눈·눈꺼풀·깜빡임·시선 벡터를 추적할 수 있다.
둘째, 주야와 무관하고 주간에 강건하다. 능동 IR 조명이라 야간에도 얼굴을 비춰 본다. 940nm는 태양광 물 흡수 노치 덕에 주간 강한 역광에서도 배경 IR이 약해 운전자 얼굴을 잡기 쉽다(03장).
셋째, 글로우가 없다. 운전자 시야에 붉은 점이 비치면 방해되고 프리미엄 인테리어에 안 어울린다. 940nm는 어떤 전류에서도 글로우가 없어 24시간 방해 없이 비춘다.
DMS는 운전 내내 얼굴을 비추므로 눈 안전이 특히 중요하다. IR LED를 IEC 62471 RG0/RG1 안에 들도록 설계하고, strobe로 평균 광량을 낮춘다(04b장). 그리고 운전자의 빠른 눈 깜빡임·saccade·고개 돌림을 왜곡 없이 찍고 IR strobe와 맞물리도록 글로벌 셔터를 쓴다(02b장). DMS 한 응용에 이 책의 모든 조각이 모인다.
Face ID — 940nm 구조광
스마트폰 얼굴인증(예: Apple Face ID)은 940nm IR 구조광(structured light)으로 3차원 깊이맵을 만든다. 구성은 둘이다. flood illuminator가 얼굴 전체를 비가시 IR로 균일하게 비추고, dot projector가 VCSEL과 회절광학소자(DOE)로 3만 개가 넘는 IR 점 패턴을 얼굴에 투사한다. 얼굴 굴곡에 따라 점 패턴이 변형·산란되고, IR 카메라가 그 변형을 읽어 정밀한 3D 형상을 복원한다.
왜 940nm·VCSEL인가. 940nm는 비가시라 사용자를 방해하지 않고, 태양 노치 덕에 옥외에서도 동작한다. VCSEL은 좁은 빔·빠른 응답·DOE 결합으로 정교한 점 패턴을 만드는 데 적합하고, 스펙트럼이 좁아 카메라의 좁은 대역통과 필터와 잘 맞는다(04·05장). 레이저 기반이므로 눈 안전은 IEC 60825 Class 1로 인증한다.
홍채인식 — NIR 약 700~900nm
홍채인식은 보통 NIR, 전형적으로 약 700~900nm 대역을 쓴다. 가시광이 아니라 NIR을 쓰는 이유는 멜라닌 흡수에 있다. 홍채 색을 내는 멜라닌 색소의 흡수는 700nm를 넘으면 거의 사라진다(멜라닌 흡수 피크는 ~335nm로 자외선 쪽이다). 그래서 NIR로 찍으면 색소가 아니라 홍채의 구조·무늬(texture)가 드러난다.
이 차이가 실용적으로 중요하다. 인류의 다수를 차지하는 짙은(갈색·검은) 홍채는 가시광에서는 무늬가 잘 안 보인다. 멜라닌이 빛을 다 흡수해 버리기 때문이다. NIR은 멜라닌을 투과하므로 짙은 홍채에서도 텍스처가 잘 드러난다. NIR은 각막 반사로 인한 무늬 오염도 줄인다. 결과적으로 NIR 홍채인식은 눈 색에 덜 의존한다(가시광은 밝은 홍채가, NIR은 짙은 홍채가 오히려 잘 매칭된다).
야간감시 CCTV — IR LED 조명
야간 CCTV·감시는 IR LED 조명에 NIR 카메라를 더한 능동 NIR이 기본이다. 파장 선택은 03장의 트레이드오프 그대로다. 850nm는 감도·거리(약 15~20m+)가 좋아 일반 야간감시·장거리에 쓰지만, 희미한 글로우로 카메라 위치가 드러난다. 940nm는 거리가 짧지만(약 10~15m) 완전 비가시라 은닉(covert) 감시에 쓴다. DMS와 달리 거리가 길어야 하는 응용이라, 여기서는 850nm도 흔히 쓰인다는 점이 DMS와 갈리는 지점이다.
가장 근본적인 갈림길 — active vs passive
이 책의 처음 질문으로 돌아간다. IR 이미징을 가르는 가장 근본적인 분기는 광원이 필요한가다.
| 구분 | passive IR (thermal/LWIR) | active IR (NIR) |
|---|---|---|
| 대표 대역 | LWIR 8~14μm | NIR 0.7~1.4μm |
| 보는 것 | 물체가 방출하는 열복사 | 광원에서 나와 반사된 빛 |
| 조명 | 불필요(passive) — 완전 무광에서도 동작 | 필요(active) — IR LED/VCSEL로 직접 조명 |
| 센서 | 마이크로볼로미터(열) | 실리콘 광다이오드(반사광) |
| 은닉성 | 신호를 안 쏨 → 탐지·노출 없음 | IR을 쏨 → 적절한 장비로 탐지 가능 |
| 강점 | 완전 암흑·연기·안개 투과, 온도차 검출 | 고해상도·저비용·텍스처(얼굴·홍채) |
| 약점 | 해상도·비용·세부 텍스처 | 어두우면 조명 필수, 능동 신호 노출 |
각 응용이 어느 쪽을 고르는지는 "무엇이 정보인가"로 갈린다.
- 얼굴 표정, 눈, 홍채 무늬처럼 텍스처가 정보인 응용은 모두 active NIR을 고른다. DMS·Face ID·홍채·야간 CCTV가 그렇다. 반사광이라야 표면의 세밀한 무늬가 보인다.
- 온도 자체가 정보인 응용은 passive thermal을 고른다. 열화상 감시, 소방, 체온 스크리닝이 그렇다. 조명이 불가능하거나 불필요하고, 온도차가 곧 영상이다.
위: 텍스처가 필요한 얼굴·홍채·야간 응용은 모두 active NIR을 고르고, 온도가 정보인 열화상은 passive thermal을 고른다. 940nm는 그중 얼굴을 향하는 응용의 표준이다.
응용을 한 바퀴 돌고 보니, 940nm 능동 NIR이라는 한 선택 안에 이 책의 모든 물리가 녹아 있다. 다음 장에서 그 물리를 한자리에 정리하고, 무엇을 보고 카메라 방식을 결정해야 하는지를 짚으며 마무리한다.