●카메라 모듈, 자율주행 시장 분석-글로벌 스마트폰 시장 성장률은 지속적인 둔화를 겪었고 중견 카메라 모듈 제조사들은 수익성 악화 우려가 여전하다.
삼성 전자 IM부문은 중저가 라인 스마트 폰 출하량 증가를 통한 글로벌 M/S회복에 주력함으로써 올해 중저가 라인의 카메라 모듈 이익률 개선은 제한적이다. 전방 산업의 성장 둔화 속에서 중장기적 성장 동력을 마련하는 기업이 선별적인 혜택을 받을 것이다. -중장기적 성장 동력의 하나는 전장 카메라이다. 전장 카메라는 자동 운전의 발전에 따른, P와 Q가 동반 성장하는 구조적 시장 성장 국면에 접어들 것으로 예상되자 이에 대한 포트폴리오를 갖는 업자가 성장의 혜택을 받을 것으로 예상된다. -자동 운전의 발전에 따른 레벨 2기준으로 1대당 7~8대가 탑재된 차량용 카메라는 22년 수준 3기준으로 적어도 12개 이상이 탑재되는데 화소 수 증가와 탐사 카메라의 등재 확대에 의한 ASP는 25년 45$이상까지 오를 것으로 예상된다. -22년부터 자동 운전 시장의 고성장을 보고 있으나, 그 이유는 1. 전기 차 판매 대수와 침투율의 폭발적인 성장세에 힘입어 차량의 IT기기화의 지속, 자동 발전 가속화, 2.22년 주요 자동차 업체 수준 3의 본격 발매와 주요 국가의 법안을 만들어 주고 있기 때문이다. -그러므로 기존 스마트 폰 카메라에 집중됐던 매출 구조 다변화, 그 중에서도 전장 카메라 모듈의 경쟁력이 핵심 요인이다. 전장 카메라 모듈은 안정성을 중시하는 전장 부품의 특성상 내구성과 품질이 스마트 폰용에 비해서 훨씬 높지 않으면 안 되고, 완성 차 업체의 납품까지 적어도 2년 이상 검증 기간이 요구된다. 진입 장벽이 높기 때문에 기존에 레퍼런스를 구축하고 온 업자들이 가장 큰 혜택을 받을 것이다. -전장 카메라 시장은 자동 운전 차 시장의 성장에 힘입어 2025년까지 CAGR33%이상의 폭발적 성장이 예상된다. 이는 글로벌 스마트 폰 카메라 모듈 시장이 세트 수요의 성장률 둔화에 따른 연간 2~3%수준의 제한적인 Q성장이 전망되는 것과는 상반된.
-2018년 하반기부터 다중 카메라의 채용 증가에 따른 기존의 배면 듀얼, 전면 단식에서 탑재된 카메라 모듈이 배면 트리플, 크앗도랏훌까지 탑재량이 증가하여 Q의 증가가 일어났다. 플래그십 기준 최대 화소 수도 3200만 화소에서 1억 800만 화소까지 스펙이 상향 조정되고 P의 증가도 함께 했다. – 하지만 글로벌 스마트 폰 보급률이 급속히 증가하고 카메라 스펙의 업그레이드도 끝나고 있는 중견 카메라 모듈업자는 전방 산업의 성장 둔화와 국내 전방 세트 업체 내 제조 업체의 경쟁 심화로 수익성 악화 우려가 지속하는 상황이다.
-글로벌 스마트 폰 출하량은 높은 성장을 보이기는 어려울 것 같다. 2021.7월 기준으로 글로벌 스마트 폰 보급율이 67%를 넘어선 것으로 사실상 신규 수요가 아니라 교체 수요만 남아 있는 상황이기 때문이다. 삼성 전자 IM부문은 중저가 라인 중심의 스마트 폰 출하량 증가를 통한 글로벌 M/S회복에 주력할 것으로 전망한다. 프리미엄 라인에서는 이익률 보전을 위한 고 마진 폴더블 폰 위주의 판매 전략을 택할 거야. 삼성 전자가 M/S회복에 주력할 것으로 보인다 이유는 2017년 이후 처음으로 M/S가 20%미만으로 떨어졌기 때문이다. 그러므로 삼성은 글로벌 1위를 공고히 해야 할 시점이고 그러자면 중저가 시장 공략이 관건인 것으로 파악된다. 그러므로 소비자의 구매 욕구를 자극하려면 중저가 시장의 스펙을 상향 조정하고 성장을 이끌 가능성이 높다. -중저가 라인에서 3월 갤럭시 A23, A33, A53, A73등의 모델 공개가 이뤄졌다. 갤럭시 A23을 제외한 A시리즈 전 모델이 5G를 지원하고 카메라 스펙 상으로는 OIS(손 떨림 보정 기능), 야간 모드 등의 기능 지원이 추가됐다. 갤럭시 A73의 경우 갤럭시 A시리즈 중 처음으로 1억 800만 화소의 메인 카메라가 탑재된다.
-스마트 폰 카메라 모듈 출하량은 저성장 국면을 지속할 전망이지만, 중저가 모델을 중심으로 OIS(손 떨림 보정 기능)액튜에이터 등재 확대와 화소 수 증가 등의 스펙 향상에서 OIS모듈 납품 업체의 경우 P상승이 전망된다. OIS집행 기관은 기존 AF(흔들림 방지 기능)액튜에이터 대비 ASP가 약 15%이상 비싸며 OIS탑재 카메라 모듈은 3%이상의 P상승을 전망한다. -SPAC상향 조정 이유는, 중저가 스마트 폰의 경쟁이 치열할 상황에서 출하량의 화가 때문에 플래그십 수준의 SPAC이 요구되기 때문이다. 그리고 이러한 스펙 차별화의 중요 단계는 결국 카메라이다. 카메라는 인스타그램 유튜브 등 SNS를 통해서 자신을 보다 다양하고 멋지게 표현하고 싶은 사용자의 욕망을 채우는 도구이기 때문이다. -삼성 전자는 올해부터 갤럭시 A시리즈 전체 라인 업에 OIS를 탑재하고 이로써 삼성 전자 스마트 폰 OIS침투율은 2021년 11%에서 22년 18%까지 늘어날 전망이다. 또 갤럭시 A73의 배면 메인 카메라 기준으로 1억 800만 화소까지 화소 수를 올리는 등 카메라 스펙의 업그레이드에 집중하는 모습이다. -애플도 2015년에 iPhone6S에 1200만 화소 카메라를 탑재한 이후 7년 만의 카메라 스펙 업그레이드를 진행할 것으로 전망되면서 올해 발매가 예정된 애플 iPhone14프로 모델은 후면 4800만 화소 카메라가 탑재될 전망이다. -샤 오미는 지난해 12월에 발매된 사오 미 12시리즈에 5000만 화소의 후면 메인 카메라를 탑재했다.
– 스마트폰 카메라 모듈의 장기적인 이익률 개선은 어려울 것으로 예상되므로 사업구조 다변화를 통한 수익성 개선이 실적 성장의 키가 될 것이다. 그 중에서도 전장카메라는 자율주행 발전에 따라 P와 Q가 동반 성장하는 구조적 시장 성장 국면에 돌입할 것으로 예상해 전장카메라의 이익 기여도가 큰 제조사가 성장 혜택을 볼 것으로 예상된다.
– 미국자동차공할학회 분류 기준으로 자율주행은 6단계로 나뉜다.(레벨 0~레벨 5) 일반적으로 레벨 2까지는 운전자 보조 기능이라 칭하며 레벨 3부터 자율주행차로 인정된다. – 레벨3는 운전설계 영역을 벗어난 구간 또는 돌발상황에서 수동으로 전환해야 하는 조건부 자율주행이 가능한 단계다. 2022년 출시 예정인 자동차에는 이 같은 레벨3 기능이 대거 탑재될 전망이다.
-자동 운전의 기반이 되는 기술 ADAS(첨단 운전 지원 시스템)은 카메라, 레이더, 레이더 등의 센서를 이용하여 주행이나 주차시에 발생할 수 있는 사고의 위험 등을 운전자에게 경고하고 대처할 수 있도록 지원하는 안전 장치를 의미한다. 초기에는 운전자에게 위험을 알리는 기능에 그쳤지만 현재는 운전자 대신 부분적으로 제동 및 조향까지 제어할 수준에 이르렀고, 이를 기반으로 자동 운전의 발전이 이루어지고 있다. -ADAS는 카메라, 레이더, 라이더가 큰 3개의 센서를 도아하고 구현된다. 카메라는 렌즈를 통해서 시각적으로 주변의 사물과 상황을 인식하고, 레이더는 전자파의 송수신을 통해서 거리와 속도 등을 측정한다. 라이더는 빛을 이용하고 사물의 원근감, 형태, 거리, 속도 등을 인식한다. 3D탐사 기법을 이용하는 라이더는 정확도에서 가장 높은 성능을 구현하지만 가격이 매우 높다.-전기 자동차 판매량 증가는, 즉 차량의 IT기기화를 의미하며 이는 자동 운전의 발전이 가속화할 수 있는 기반을 정비한다. 전기 자동차는 차량을 종래의 하드웨어 중심의 전통적인 내연 기관에서 소프트웨어에 모든 기능이 통제되는 SDV(Software Defined Vehicle)으로 전환시키기 때문이다. -SDV보증금 확대와 함께 차량에 탑재된 인공 지능도 고도화되고 자동 운전이 급속히 발전할 것이다. 자동 운전의 완성 단계까지 가지 않고도 SDV가 충분히 보급되면 사물의 인터넷의 본격적인 도입과 함께 커넥티드 카의 개념이 확장하고 전기 자동차와 자동 운전 자동차 공유 자동차가 선순환 관계에서 서로 연동되며 급속히 발전할 것이다. 또한, SDV의 장점은 스마트 폰처럼 주기적인 업데이트를 통해서 지속적인 성능 개선이 가능하다는 점이다. 차량이 외부 도로, 건물, 표지, 사람, 다른 차량과 통신 및 실시간 업데이트가 가능하며 자동 운전 기능을 보다 안전하게 실현할 수 있다. -SDV를 가장 앞선 업체는 테슬라이다, 다른 메이커가 급속히 따라잡는 상황에서 급성장이 전망된다. 글로벌 전기 자동차 판매량은 21년 630만대(침투율 8%)에서 2025년 약 1850만대(침투율 20%)까지 CAGR24%의 폭발적 성장을 지속할 전망인 무선으로 차량 소프트웨어를 업데이트 할 수 OTA(Over The Air)기능을 탑재한 차량이 2020년 침투율 40%에서 25년 79%까지 늘어날 전망이다.-올해부터 일반 소비자는 일부 구간에만 핸즈 프리에서 운전을 하게 된다. -단계 3의 라인 업은 다음과 같다. 올해 벤츠는 드라이빙 조종사를 탑재한 S반을 독일에 내놓고 향후 전기 차 EQS등에 확대 적용한다. -모바일 아이, 인텔과 협력하고 ADAS를 지속적으로 개발한 BMW도 하반기에 출시 예정인 신형 7시리즈에 레벨 3기능을 우선적으로 탑재하고 향후 5시리즈와 전기 자동차 등으로 확대한다. -현대 자동차는 올해 하반기 수준 3자동 운전 기능이 탑재된 23년형 G90을 출시할 예정이다. -자동 운전 차의 발매에 앞서주요국들이 우선적으로 안전 기준을 두고 있다. 현재 수준 3의 자동 운전 자동차 안전 기준이 마련된 것은 독일, 미국, 한국 등이다. 자동 운전 관련 법안의 작성에서 현재 가장 가고 있다고 평가되고 있는 독일의 경우 올해 5월에 레벨 4자동 운전 상용화를 위한 근거 법안을 의회에 통과시켰다. -미국은 2016년 연방 자동 운전 자동차 정책(FAVP)을 발표하고 단계별 자동 운전 지침을 마련, 각 주(주)법 안을 갖고 수준 3이상의 자동 운전을 허락하고 있다. 또 미국 교통 안전국(NHTSA)은 올해 3월 10일 안전 규정을 충족할 경우 핸들과 페달이 없는 차량의 제작 및 공급을 승인하는 안전 설계 기준을 발표했다. -올해 2월 구글 웨이 모와 GM크루즈의 유료 자동 운전 택시 사업 승인에 이어자동 운전 차를 위한 제도 기반을 빠르게 다듬는 모습이다. -EU는 7월부터 수준 3자동 운전 기능의 사용을 승인할 전망이다.-자동 운전의 고도화에 따른, 화소 수가 높아지고 고부가 가치 제품인 센싱 카메라 탑재량이 확대되면서 ASP는 2025년에는 45$이상 올라갈 것으로 전망했다. 현재, 전장 카메라는 1대당 ASP가 30$~35$수준으로 책정되었으나, 일반적인 화소가 120만 화소 수준에서 스마트 폰 대비 화소 수가 낮음에도 높은 내구성과 품질 기준에 따르면 1대당 ASP가 8$~10$수준의 스마트 폰 카메라보다 훨씬 단가가 높다. -차량용 카메라는 운전자에 주변 시야를 이미지 보여뷰잉(Viewing)카메라와 차량 주변 상황을 인식 하는 탐사(Sensing)로 나뉘는데 주로 탑재된 견망 상자 카메라는 운전자가 직접 인식할 수 있는 후방 카메라와 어라운드 뷰(AVM)에 활용되는 반면, 최근 탑재가 증가하고 있는 감지 카메라는 차량 내부의 소프트웨어가 인식하고 스마트 크루즈 컨트롤(SCC), 전방 충돌 방지 보조(FCA), 자동 긴급 제동 시스템(AEB)등에 활용되기 때문에 훨씬 높은 수준의 정밀도와 신뢰성이 요구된다.-2021년 수준 2기준으로 1대당 평균 7~8대 탑재된 차량용 카메라는 22년 수준 3이상으로 발전할수록, 적어도 12대 이상이 탑재될 예정이다. 완전 자동 운전인 수준 5단계에서는 15개 이상이 탑재된다. 글로벌 전장 카메라 시장은 출하량 기준으로 2021년 1.67억개에서 25년 5.3억개 규모로 5년간 CAGR33%수준 성장할 것으로 예상된다.- 늘어나는 이유는 차량의 사방에 탑재되는 서라운드 카메라와 전방 카메라 탑재량이 증가할 뿐 아니라 차량 내부에서 운전자의 상태를 감지한 캐빈 카메라가 탑재되기 때문이다. -업계에 따르면 2021년에 300억달러로 추산되는 자동 운전 관련 ADAS솔루션 시장은 2025년에는 500억달러 수준으로 성장되며 ADAS에서 핵심 역할을 맡고 있는 자동 운전용 카메라 시장은 가장 폭발적인 수요 상승이 전망된다.-자동 운전용 카메라는 현재 ADAS솔루션 구성으로 대체 불가능한 요소로 평가되고 있다. 라이더와 레이더 등 다른 센서 솔루션은 배제 가능하다는 시선도 있지만 카메라는 장애물 구분과 물체 인식 때문에 자동 운전 설계에서 빼놓을 수 없는 핵심 요소라는 평가다. 일례로 자동 운전 수준 2.5기능을 제공하고 있는 테 스라는 라이더를 사용하지 않고 9개의 카메라와 뉴럴 네트워크 처리 시스템을 기반으로 “테슬라 비전”을 이용하고 ADAS를 실현하고 있다. -자동 운전 에벨이 올라갈수록 센서는 늘어 고도화된 기술력이 요구된다. 센서별로 각각의 장점과 단점이 존재하지만 하나의 센서로 모든 경우의 수에 대처하기는 쉽지 않기 때문에 주요 기업은 3개의 센서를 모두 넣어 상호 보완하는 방식을 고르고 있다. -특히 카메라의 시각적 기능은 필수이기 때문에 레이더와 라이더 탑재의 증가에도 불구하고 카레라의 탑재 수 또한 꾸준히 증가할 것으로 예상된다. -라이더의 단점은 고가라는 점이다. 그러므로, 라이더가 범용화되기 위한 필수 요건은 가격 하락이다. 그러므로, 자동 운전은 카메라의 기능 향상을 통한 라이더의 필요성 대체 라이더의 가격 하락의 교집합에서 만나는 확률이 높다.-자동 운전 차 상용화 초기에는 카메라 탑재가 증가할 수밖에 없다. 기술 개발이 비교적 쉽고 가격 경쟁력이 뛰어나기 때문이다. 테슬라, 모빌 아이 등 카메라 중심의 자동 운전이 상용화에 앞서고 있다는 점도 이를 반증한다. -카메라 기반의 개발 진영의 대표적인 사례이다 테 스라는 2021년 9월에 FSD(Full Self Driving)V10을 본격적으로 내놓고 현재 자동 운전 2.5단계까지 도래한 고성능 자동 운전 서비스를 제공하고 있다. 테슬라의 FSD관련 이연 매출액은 4Q188.8억달러에서 4Q212.8억달러까지 3배 가까이 늘면서 일반 도로에서의 자동 운전 거리는 업계 최대 수준에서 2020년 4월 33.2억마일에서 21년 1월 51.3억마일까지 증가했다. -라이더 기반 개발 진영의 대표적 사례인 웨이 모기는 테슬라와 일시 자동 운전의 양강으로 평가되지만, 비즈니스 성장 부진으로 18년을 정점으로 기업 가치가 점차 하락하고 있다. 그 원인으로는 고정 밀도 지도(HD맵)구축 방식의 막대한 비용과 높은 기술력으로 양산 문제 때문이다. -HD맵은 센서에 수집되는 데이터를 인지하고 판단하고 해석하는 과정을 통해서 차량 주변 도로, 지형 지물 등의 상황을 정밀하게 미리 파악한 지도를 구축하는 데 초점을 맞춘 것이지만, 이런 방식은 Km당 600~800만원 수준의 비용이 들어 웨이 모의 일반 도로 주행 거리는 2천만마일 수준에 불과하다. -그러므로, 테슬라 FSD의 고성장의 배경은 부품 원가 절감에 소비자가 구입 가능한 라인의 자동 운전을 제공하기 때문이다. 카메라가 1대당 40~45$인 반면 라이더는 1대당 가격이 적어도 4,000$에서 고성능의 경우 120,000수준이다. -테슬라는 카메라만 이용하고 수집한 데이터를 바탕으로 달리기 바신, 테슬라의 슈퍼 컴퓨터 Dojo는 달릴 때 수집된 데이터를 토대로 각 상황에 맞추어 자동 운전할 수 있도록 훈련되고 있다. 테슬라의 이런 방식은 비용과 시간이 지도 제작 방식에 비해서 적어 데이터가 축적될수록 Dojo는 정교하게 되고 테슬라의 자동 운전도 고도화된다.[관련 주식 분석]높이 날아오르는 비전 하이비전 시스템 분석 기업 사이트 : 하이비전 시스템 (hyvision.co.kr) ● 하이비전 시스템이 하는 일은? – 하이비전 시스템은 2002년… m.blog.naver.com높이 날아오르는 비전 하이비전 시스템 분석 기업 사이트 : 하이비전 시스템 (hyvision.co.kr) ● 하이비전 시스템이 하는 일은? – 하이비전 시스템은 2002년… m.blog.naver.com자율주행의 눈 퓨라 분석(하이비전시스템 자회사) 기업사이트:http://furonteer.com/ ● 퓨라의 일은? – 당사는 카메라 모듈 관련 자동화 장비 전문… m.blog.naver.com자율주행의 눈 퓨라 분석(하이비전시스템 자회사) 기업사이트:http://furonteer.com/ ● 퓨라의 일은? – 당사는 카메라 모듈 관련 자동화 장비 전문… m.blog.naver.com자율주행의 눈 퓨라 분석(하이비전시스템 자회사) 기업사이트:http://furonteer.com/ ● 퓨라의 일은? – 당사는 카메라 모듈 관련 자동화 장비 전문… m.blog.naver.com자율주행의 눈 퓨라 분석(하이비전시스템 자회사) 기업사이트:http://furonteer.com/ ● 퓨라의 일은? – 당사는 카메라 모듈 관련 자동화 장비 전문… m.blog.naver.com