기술기고문
전 산업계 센싱 분야로 적용 영역 넓히는 첨단 라이다 시스템
글: 토니 퍽(Tony Pirc) 애플리케이션 엔지니어 / 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.)
기술의 끊임없는 진화 덕분에, 이제 우리는 이전에는 할 수 없던 다양한 방식으로 물리적 세상을 디지털 형식으로 포착할 수 있게 되었다. 이러한 기술 중 하나가 ‘라이다(light detection and ranging, LiDAR)’이다. 다양한 애플리케이션과 산업 분야에 라이다 기술이 도입되고 있다. 여기에는 지리 탐사에서부터 3D 구조물 맵핑과 물체 인식에 이르는 애플리케이션과 생산 자동화, 안전성, 농업 같은 산업 분야 등이 포함된다. 이러한 모든 애플리케이션과 산업 분야들이 라이다 기술을 활용해서 비용을 절감하고, 안전한 환경을 조성하고, 효율을 높이고, 이전에 할 수 없던 것들을 할 수 있게 되었다. 이 글에서는 라이다 기술이란 무엇이고, 기존에는 어떤 기술들이 사용되어 왔으며, 이제 라이다를 활용해서 어떤 새로운 것을 할 수 있는지에 대해 살펴본다.
기본적으로 라이다는 물체에 빛을 쏘아서 반사되는 것으로서 물체를 감지하는 기술이다. 이 시스템은 빛을 방출하는 송신 부분과 빛이 반사되어서 되돌아오는 시간을 측정하는 수신 부분으로 이루어진다. 이는 기존 레이더 시스템이 작동하는 원리와 마찬가지인데, 다만 한 가지 중요한 차이점은 라이다 시스템의 파장이 가장 짧은 레이더 파장보다도 수만 배 더 짧다는 것이다.
그림 1: 사람의 눈이 보는 것과 레이더가 보는 것
라이다의 다른 점
이처럼 훨씬 더 짧은 파장은 레이더가 할 수 없는 어떤 것을 가능하게 할까? 더 짧은 파장을 사용하면 기존에 물리적 한계 때문에 측정할 수 없던 것을 더 세밀한 분해능으로 감지할 수 있다. 긴 파장을 사용하면 소프트웨어와 신호 프로세싱을 통해서 조작을 한다고 하더라도 어떤 물체가 존재한다는 것을 감지만 할 수 있을 뿐이다. 하지만 라이다의 짧은 파장을 사용하면 단지 물체의 위치, 대략적인 크기, 속도만이 아니라 주변을 스캔해서 물체를 더 세밀하게 감지할 수 있다.
예를 들어서 우리가 낯선 방에서 조명도 없는 캄캄한 상태에서 움직인다고 생각해 보자. 아마 조명이 켜져 있을 때보다 더 천천히 움직일 것이며 손으로 주변의 물체들을 더듬어서 어디에 무엇이 있는지 감지하려고 할 것이다. 이 상황에서 손에 라텍스 장갑이나 원예용 장갑이나 권투 글로브 같은 것을 꼈다고 생각해 보라. 이 장갑들은 각각의 용도로는 쓸모가 있을 것이지만 어둠 속에서 움직일 때는 쓸모가 없을 것이다.
수십 년 전에 개발된 라이다 기술의 새로워진 점
레이더(Radar) 기술은 지난 수십 년 동안 매우 성공적으로 사용되어 왔고 앞으로도 그럴 것이지만, 이제 우리는 추가적인 도구를 사용해서 세상의 사물을 감지하는 우리의 능력을 더욱 더 확대할 수 있게 되었다. 지금까지 라이다는 규모가 크고 비싼 애플리케이션(특수 탐사 장비 등)과 좀더 규모가 작으면서 단순한 애플리케이션들(행정 당국에서 사용하는 속도 감지 장비 등)로 사용이 제한되어 왔었다.
고성능 라이다 시스템은 특정한 요구사항들을 충족해야 한다. 예를 들어서 송신 부분은 자동차에 사용하기에 적합하려면 40A~80A 피크에서 3ns~5ns로 레이저 펄스를 방출해야 한다. 다행히 현재 레이저 드라이버는 이러한 요구 수준에 근접해 있다. 또 다른 요구사항들로는 크기가 작고 효율적인 전원 관리, 서브시스템 통합, 비용이 많이 들지 않는 고속 데이터 프로세싱, 모든 데이터를 유의미하게 만드는 정교한 소프트웨어를 들 수 있다. 라이다 시스템은 성능은 높이고 전력은 낮춤으로써 적용 가능한 애플리케이션이 계속해서 확대되고 있다. 비용과 크기, 전력 소모는 계속해서 줄어들고 성능은 높아짐으로써 라이다 기술의 인기는 빠르게 높아지고 있다.
1990년대에 MEMS(microelectromechanical systems) 혁신이 일어났던 것처럼, 오늘날 라이다는 점점 크기가 작아지고, 가격대가 떨어지고, 적용 범위가 확대되고 있다. 라이다와 MEMS 모두 다른 시스템이나 서브시스템에 본격적으로 도입되기까지는 꽤 오랜 시간이 걸렸다. MEMS는 1950년대에 개발되었지만 가격대, 크기, 전력 요건, 성능 한계 때문에 많은 시스템에 실제로 활용하기가 어려웠다. 1990년대 들어 공정 기술이 충분히 성숙되고 나서야 이전에 상상하지 못했던 애플리케이션들로 MEMS가 활발하게 적용되기 시작했다. 라이다 역시 개발은 1960년대 초에 이루어졌으나, 이제야 일정한 요구 수준을 충족하게 되었다.
현재 다양한 요인들이 고성능 라이다 시스템의 설계와 제조에 영향을 미치고 있다. 라이다는 근본적인 한계점들을 극복하면서 진화하고 있다. 가격대는 낮아지고, 크기와 전력 소모 문제를 해결하고, 전반적인 성능을 높이고 있다. 라이다 기술이 성능은 높아지고 개발 비용은 낮아지면서 더 다양한 분야에 라이다를 활용할 수 있게 되었다.
그림 2: 13년 사이에 이루어진 라이다와 MEMS 기술의 비약적인 발전
라이다를 활용해서 할 수 있는 것들
라이다가 가격대가 크게 떨어지면서 어떤 새로운 것들을 할 수 있을까? 다음은 라이다 시스템을 사용한 최근의 몇몇 혁신 사례들이다.
엔터테인먼트
엔터테인먼트 산업이 성장할 수 있게 된 계기는, 복잡한 세트나 물체를 디지털 방식으로 맵핑할 수 있게 된 것이다. 이것은 우리가 아는 현실과 소프트웨어로 생성된 현실 사이에 좀더 매끄러운 상호작용을 가능하게 한다. 예를 들어서 영화나 비디오 게임 같은 경우에 실제 연기자의 3D 모션 캡처를 허구의 공간으로 변환할 수 있다. 이를 위해서 지금까지는 수많은 센서들이 부착된 고가의 수트를 착용하거나(움직임 정보가 제한적) 애니메이션을 제작(원하는 세밀함의 정도에 따라서 시간과 비용 소요)해야 했다.
그림 3: 기존의 3D 모션 캡처는 특수 수트를 착용하고 백색점들의 움직임을 추적했다.
그림 4: 라이다를 사용한 피처 캡처는 훨씬 더 풍부한 이미지를 제공한다.
지리 탐사
라이다는 지리 탐사에 오래 전부터 사용되어 왔는데, 라이다 시스템의 거리와 분해능이 향상됨에 따라 사람이 일일이 걸어 다니면서 조사해서는 발견할 수 없는 고대 유적을 발견할 수 있게 되었다. 또한 계속해서 크기가 축소되고 가격대는 낮아짐으로써 토목 측량에 활용하기에도 훨씬 더 적합하게 되었으며, 속도, 정확도, 유연성, 안전성 측면에서 기존의 토목 측량 기법들보다 유리하게 되었다.
그림 5: 채석장의 등고선 지도
구조물 및 토목 공사
빌딩을 건설할 때 라이다를 사용하면 진행 상황을 실시간으로 모니터링해서 이를 도면과 비교하고, 필요하다면 도면을 수정할 수도 있다. 또한 기존 구조물을 스캔해서 시간의 경과에 따른 변화를 더 잘 파악할 수 있다. 그럼으로써 레노베이션이나 재건축이 필요한지를 더 잘 판단할 수 있다.
그림 6: 건설 현장을 실시간으로 모니터링하고, 필요하다면 설계를 수정할 수 있다.
교통
자율 자동차에 다양한 방식의 센서들과 함께 라이다 시스템을 추가해서 자동차 주변을 감지할 수 있다. 라이다 신호를 사용하면 레이더가 할 수 없는 표면 특징을 세밀하게 감지할 수 있으며, 기존의 비전 시스템과 달리 악천후 속에서도 물체를 감지할 수 있다.
그림 7: 자동차가 야간에도 주변의 물체들을 감지할 수 있으므로 자동차를 안전하게 운전할 수 있다.
안전성
단순히 전방에 무언가 있다는 것만을 감지할 수 있는 전통적인 방식의 센서들에 라이다 시스템을 추가함으로써 안전이 요구되는 상황에서 언제 어떻게 대처할지 더 잘 판단할 수 있다. 예컨대 무거운 물체를 취급하는 로봇 팔이 자신의 경로 상에 사람으로 보이는 물체가 진입했을 때 더 조심스럽게 움직일 수 있다.
농업
농업 분야에서는 오래 전부터 저장고의 곡물 높이, 작황 상태, 연료 수위 같은 것들을 감지하기 위해서 단순한 센서들을 사용해 왔다. 하지만 이러한 센서들로는 저장고에 곡물이 어떤 형태로 쌓이는지 같은 더 세밀한 정보를 얻기가 어렵다. 기존 기법들을 사용해서 이러한 정보를 포착하려면 많은 수의 센서들을 사용해야 하므로 비용이 상당히 늘어난다. 반면 라이다를 적용하면 작황 상태를 좀더 세밀하게 포착할 수 있으므로 실시간으로든 혹은 나중에 참고를 하는 것이든 경작과 관련한 유용한 데이터를 제공할 수 있다. 또한 라이다를 활용해서 작물을 수확할 때 자동화 장비를 효율적으로 운전할 수 있다.
그림 8: 경작지를 갈 때 실시간 지형 맵핑을 할 수 있으며, 라이다는 특성상 빛 조건의 영향을 덜 받는다.
자동화
물리적 구조를 정밀하고 세밀하게 알 수 있으면 로봇이 다양한 크기와 형태의 물체를 더 정밀하게 취급할 수 있다. 예컨대 단순반복 작업이나 분류 작업을 해야 하는 제조 현장이나 물류 창고를 들 수 있다. 이처럼 보다 정밀한 정보를 사용할 수 있으면 제조에 있어서 불필요하게 엄격한 공차를 완화할 수 있고, 생산과 품질 관리에 있어서 비용을 절감할 수도 있다.
그림 9: 병에 주입하는 공정에 대형 비전 시스템을 사용하기가 여의치 않을 수 있는데, 이럴 때 라이다를 활용해서 불량을 잡아낼 수 있다(비전 시스템은 병을 주입하고 포장한 후에 좀더 많이 사용된다). 특히 병들을 시각적으로 구분하기 어려운 경우에 유용하다.
앞서 소개한 이러한 애플리케이션들은 현재 개발되고 있거나 이미 개발된 것들이다. 다른 기술들과 마찬가지로 라이다 역시 앞으로 어떤 창의적이고 유용한 방식으로 활용될지 두고 볼 일이다. 아나로그디바이스(Analog Devices)는 라이다를 활용한 혁신적인 아이디어를 실제 제품이나 시스템에 구현할 수 있도록 구상 단계에서부터 현실화 단계까지 전반을 도울 수 있는 전문성을 갖췄다.
라이다 개발 지원
Analog.com/lidar에서는 라이다를 도입하고자 하거나 기존 시스템을 향상시키고자 하는 고객들이 필요로 하는 모든 정보들을 제공한다. 애플리케이션 차원에서 문제 해결을 위해서 아나로그디바이스의 시스템 전문가에게 요청해서 필요한 도움을 받을 수 있다. 또한 고객들이 불필요한 설계 작업을 할 필요 없이 빠르게 시스템을 개발할 수 있도록 AD-FMCLIDAR1-EBZ 개발 플랫폼 같은 평가 플랫폼을 제공한다.
저자 소개
토니 퍽(Tony Pirc)은 캘리포니아 주립대학 치코 캠퍼스에서 전기공학 학사학위를 취득했으며 부전공으로 컴퓨터 공학, 물리학, 수학을 공부했다. 산업 자동화 분야에서 풍부한 경험을 쌓고 있으며, 현재는 아나로그디바이스(Analog Devices)에서 정밀 증폭기 지원을 맡고 있다. 문의: tony.pirc@analog.com
기술의 끊임없는 진화 덕분에, 이제 우리는 이전에는 할 수 없던 다양한 방식으로 물리적 세상을 디지털 형식으로 포착할 수 있게 되었다. 이러한 기술 중 하나가 ‘라이다(light detection and ranging, LiDAR)’이다. 다양한 애플리케이션과 산업 분야에 라이다 기술이 도입되고 있다. 여기에는 지리 탐사에서부터 3D 구조물 맵핑과 물체 인식에 이르는 애플리케이션과 생산 자동화, 안전성, 농업 같은 산업 분야 등이 포함된다. 이러한 모든 애플리케이션과 산업 분야들이 라이다 기술을 활용해서 비용을 절감하고, 안전한 환경을 조성하고, 효율을 높이고, 이전에 할 수 없던 것들을 할 수 있게 되었다. 이 글에서는 라이다 기술이란 무엇이고, 기존에는 어떤 기술들이 사용되어 왔으며, 이제 라이다를 활용해서 어떤 새로운 것을 할 수 있는지에 대해 살펴본다.
기본적으로 라이다는 물체에 빛을 쏘아서 반사되는 것으로서 물체를 감지하는 기술이다. 이 시스템은 빛을 방출하는 송신 부분과 빛이 반사되어서 되돌아오는 시간을 측정하는 수신 부분으로 이루어진다. 이는 기존 레이더 시스템이 작동하는 원리와 마찬가지인데, 다만 한 가지 중요한 차이점은 라이다 시스템의 파장이 가장 짧은 레이더 파장보다도 수만 배 더 짧다는 것이다.
그림 1: 사람의 눈이 보는 것과 레이더가 보는 것
라이다의 다른 점
이처럼 훨씬 더 짧은 파장은 레이더가 할 수 없는 어떤 것을 가능하게 할까? 더 짧은 파장을 사용하면 기존에 물리적 한계 때문에 측정할 수 없던 것을 더 세밀한 분해능으로 감지할 수 있다. 긴 파장을 사용하면 소프트웨어와 신호 프로세싱을 통해서 조작을 한다고 하더라도 어떤 물체가 존재한다는 것을 감지만 할 수 있을 뿐이다. 하지만 라이다의 짧은 파장을 사용하면 단지 물체의 위치, 대략적인 크기, 속도만이 아니라 주변을 스캔해서 물체를 더 세밀하게 감지할 수 있다.
예를 들어서 우리가 낯선 방에서 조명도 없는 캄캄한 상태에서 움직인다고 생각해 보자. 아마 조명이 켜져 있을 때보다 더 천천히 움직일 것이며 손으로 주변의 물체들을 더듬어서 어디에 무엇이 있는지 감지하려고 할 것이다. 이 상황에서 손에 라텍스 장갑이나 원예용 장갑이나 권투 글로브 같은 것을 꼈다고 생각해 보라. 이 장갑들은 각각의 용도로는 쓸모가 있을 것이지만 어둠 속에서 움직일 때는 쓸모가 없을 것이다.
수십 년 전에 개발된 라이다 기술의 새로워진 점
레이더(Radar) 기술은 지난 수십 년 동안 매우 성공적으로 사용되어 왔고 앞으로도 그럴 것이지만, 이제 우리는 추가적인 도구를 사용해서 세상의 사물을 감지하는 우리의 능력을 더욱 더 확대할 수 있게 되었다. 지금까지 라이다는 규모가 크고 비싼 애플리케이션(특수 탐사 장비 등)과 좀더 규모가 작으면서 단순한 애플리케이션들(행정 당국에서 사용하는 속도 감지 장비 등)로 사용이 제한되어 왔었다.
고성능 라이다 시스템은 특정한 요구사항들을 충족해야 한다. 예를 들어서 송신 부분은 자동차에 사용하기에 적합하려면 40A~80A 피크에서 3ns~5ns로 레이저 펄스를 방출해야 한다. 다행히 현재 레이저 드라이버는 이러한 요구 수준에 근접해 있다. 또 다른 요구사항들로는 크기가 작고 효율적인 전원 관리, 서브시스템 통합, 비용이 많이 들지 않는 고속 데이터 프로세싱, 모든 데이터를 유의미하게 만드는 정교한 소프트웨어를 들 수 있다. 라이다 시스템은 성능은 높이고 전력은 낮춤으로써 적용 가능한 애플리케이션이 계속해서 확대되고 있다. 비용과 크기, 전력 소모는 계속해서 줄어들고 성능은 높아짐으로써 라이다 기술의 인기는 빠르게 높아지고 있다.
1990년대에 MEMS(microelectromechanical systems) 혁신이 일어났던 것처럼, 오늘날 라이다는 점점 크기가 작아지고, 가격대가 떨어지고, 적용 범위가 확대되고 있다. 라이다와 MEMS 모두 다른 시스템이나 서브시스템에 본격적으로 도입되기까지는 꽤 오랜 시간이 걸렸다. MEMS는 1950년대에 개발되었지만 가격대, 크기, 전력 요건, 성능 한계 때문에 많은 시스템에 실제로 활용하기가 어려웠다. 1990년대 들어 공정 기술이 충분히 성숙되고 나서야 이전에 상상하지 못했던 애플리케이션들로 MEMS가 활발하게 적용되기 시작했다. 라이다 역시 개발은 1960년대 초에 이루어졌으나, 이제야 일정한 요구 수준을 충족하게 되었다.
현재 다양한 요인들이 고성능 라이다 시스템의 설계와 제조에 영향을 미치고 있다. 라이다는 근본적인 한계점들을 극복하면서 진화하고 있다. 가격대는 낮아지고, 크기와 전력 소모 문제를 해결하고, 전반적인 성능을 높이고 있다. 라이다 기술이 성능은 높아지고 개발 비용은 낮아지면서 더 다양한 분야에 라이다를 활용할 수 있게 되었다.
그림 2: 13년 사이에 이루어진 라이다와 MEMS 기술의 비약적인 발전
라이다를 활용해서 할 수 있는 것들
라이다가 가격대가 크게 떨어지면서 어떤 새로운 것들을 할 수 있을까? 다음은 라이다 시스템을 사용한 최근의 몇몇 혁신 사례들이다.
엔터테인먼트
엔터테인먼트 산업이 성장할 수 있게 된 계기는, 복잡한 세트나 물체를 디지털 방식으로 맵핑할 수 있게 된 것이다. 이것은 우리가 아는 현실과 소프트웨어로 생성된 현실 사이에 좀더 매끄러운 상호작용을 가능하게 한다. 예를 들어서 영화나 비디오 게임 같은 경우에 실제 연기자의 3D 모션 캡처를 허구의 공간으로 변환할 수 있다. 이를 위해서 지금까지는 수많은 센서들이 부착된 고가의 수트를 착용하거나(움직임 정보가 제한적) 애니메이션을 제작(원하는 세밀함의 정도에 따라서 시간과 비용 소요)해야 했다.
그림 3: 기존의 3D 모션 캡처는 특수 수트를 착용하고 백색점들의 움직임을 추적했다.
그림 4: 라이다를 사용한 피처 캡처는 훨씬 더 풍부한 이미지를 제공한다.
지리 탐사
라이다는 지리 탐사에 오래 전부터 사용되어 왔는데, 라이다 시스템의 거리와 분해능이 향상됨에 따라 사람이 일일이 걸어 다니면서 조사해서는 발견할 수 없는 고대 유적을 발견할 수 있게 되었다. 또한 계속해서 크기가 축소되고 가격대는 낮아짐으로써 토목 측량에 활용하기에도 훨씬 더 적합하게 되었으며, 속도, 정확도, 유연성, 안전성 측면에서 기존의 토목 측량 기법들보다 유리하게 되었다.
그림 5: 채석장의 등고선 지도
구조물 및 토목 공사
빌딩을 건설할 때 라이다를 사용하면 진행 상황을 실시간으로 모니터링해서 이를 도면과 비교하고, 필요하다면 도면을 수정할 수도 있다. 또한 기존 구조물을 스캔해서 시간의 경과에 따른 변화를 더 잘 파악할 수 있다. 그럼으로써 레노베이션이나 재건축이 필요한지를 더 잘 판단할 수 있다.
그림 6: 건설 현장을 실시간으로 모니터링하고, 필요하다면 설계를 수정할 수 있다.
교통
자율 자동차에 다양한 방식의 센서들과 함께 라이다 시스템을 추가해서 자동차 주변을 감지할 수 있다. 라이다 신호를 사용하면 레이더가 할 수 없는 표면 특징을 세밀하게 감지할 수 있으며, 기존의 비전 시스템과 달리 악천후 속에서도 물체를 감지할 수 있다.
그림 7: 자동차가 야간에도 주변의 물체들을 감지할 수 있으므로 자동차를 안전하게 운전할 수 있다.
안전성
단순히 전방에 무언가 있다는 것만을 감지할 수 있는 전통적인 방식의 센서들에 라이다 시스템을 추가함으로써 안전이 요구되는 상황에서 언제 어떻게 대처할지 더 잘 판단할 수 있다. 예컨대 무거운 물체를 취급하는 로봇 팔이 자신의 경로 상에 사람으로 보이는 물체가 진입했을 때 더 조심스럽게 움직일 수 있다.
농업
농업 분야에서는 오래 전부터 저장고의 곡물 높이, 작황 상태, 연료 수위 같은 것들을 감지하기 위해서 단순한 센서들을 사용해 왔다. 하지만 이러한 센서들로는 저장고에 곡물이 어떤 형태로 쌓이는지 같은 더 세밀한 정보를 얻기가 어렵다. 기존 기법들을 사용해서 이러한 정보를 포착하려면 많은 수의 센서들을 사용해야 하므로 비용이 상당히 늘어난다. 반면 라이다를 적용하면 작황 상태를 좀더 세밀하게 포착할 수 있으므로 실시간으로든 혹은 나중에 참고를 하는 것이든 경작과 관련한 유용한 데이터를 제공할 수 있다. 또한 라이다를 활용해서 작물을 수확할 때 자동화 장비를 효율적으로 운전할 수 있다.
그림 8: 경작지를 갈 때 실시간 지형 맵핑을 할 수 있으며, 라이다는 특성상 빛 조건의 영향을 덜 받는다.
자동화
물리적 구조를 정밀하고 세밀하게 알 수 있으면 로봇이 다양한 크기와 형태의 물체를 더 정밀하게 취급할 수 있다. 예컨대 단순반복 작업이나 분류 작업을 해야 하는 제조 현장이나 물류 창고를 들 수 있다. 이처럼 보다 정밀한 정보를 사용할 수 있으면 제조에 있어서 불필요하게 엄격한 공차를 완화할 수 있고, 생산과 품질 관리에 있어서 비용을 절감할 수도 있다.
그림 9: 병에 주입하는 공정에 대형 비전 시스템을 사용하기가 여의치 않을 수 있는데, 이럴 때 라이다를 활용해서 불량을 잡아낼 수 있다(비전 시스템은 병을 주입하고 포장한 후에 좀더 많이 사용된다). 특히 병들을 시각적으로 구분하기 어려운 경우에 유용하다.
앞서 소개한 이러한 애플리케이션들은 현재 개발되고 있거나 이미 개발된 것들이다. 다른 기술들과 마찬가지로 라이다 역시 앞으로 어떤 창의적이고 유용한 방식으로 활용될지 두고 볼 일이다. 아나로그디바이스(Analog Devices)는 라이다를 활용한 혁신적인 아이디어를 실제 제품이나 시스템에 구현할 수 있도록 구상 단계에서부터 현실화 단계까지 전반을 도울 수 있는 전문성을 갖췄다.
라이다 개발 지원
Analog.com/lidar에서는 라이다를 도입하고자 하거나 기존 시스템을 향상시키고자 하는 고객들이 필요로 하는 모든 정보들을 제공한다. 애플리케이션 차원에서 문제 해결을 위해서 아나로그디바이스의 시스템 전문가에게 요청해서 필요한 도움을 받을 수 있다. 또한 고객들이 불필요한 설계 작업을 할 필요 없이 빠르게 시스템을 개발할 수 있도록 AD-FMCLIDAR1-EBZ 개발 플랫폼 같은 평가 플랫폼을 제공한다.
저자 소개
토니 퍽(Tony Pirc)은 캘리포니아 주립대학 치코 캠퍼스에서 전기공학 학사학위를 취득했으며 부전공으로 컴퓨터 공학, 물리학, 수학을 공부했다. 산업 자동화 분야에서 풍부한 경험을 쌓고 있으며, 현재는 아나로그디바이스(Analog Devices)에서 정밀 증폭기 지원을 맡고 있다. 문의: tony.pirc@analog.com
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