연구자들은 Wi-Fi 기술을 사용하여 벽을 통해 "보는" 개념을 오랫동안 연구해 왔습니다. 최근 연구에서는 이 딜레마에 대한 또 다른 접근 방식을 제안합니다. 이는 상용 상용 Wi-Fi 장비를 사용하여 영어 알파벳의 근사치를 생성할 수 있는 것으로 보입니다.
캘리포니아 대학교 산타바바라 캠퍼스의 연구원들은 시선 너머의 물체를 이미징하는 새로운 방법을 개발했으며 이를 "Wiffract"라고 명명했습니다. 이 기술은 GTD(기하학 회절 이론) 원리를 기반으로 하며 Wi-Fi 무선 주파수(RF) 신호와 이미지화할 물체의 가장자리 사이의 상호 작용을 활용합니다. 올바른 수학적 모델을 사용하면 Wiffract는 벽을 통해 모양과 문자를 "읽는" 것과 같은 극적인 효과를 생성할 수 있습니다.
연구진은 GTD 원리에 따라 무선 주파수 파동이 가장자리 지점을 만날 때 "켈러콘(Kellercone)"이라고 불리는 나가는 광선 원뿔이 생성될 것이라고 설명했습니다. Wiffract의 수학적 모델은 GTD 이론과 해당 Keller 원뿔을 사용하여 고정된 물체의 가장자리를 캡처할 수 있습니다. "신뢰도가 높은 가장자리 지점"이 식별되면 Wiffract는 물체의 모양을 재구성하는 동시에 고급 컴퓨터 비전 기술을 통해 결과 가장자리 맵을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
연구원들에 따르면, Wiffract는 Wi-Fi가 칸막이 벽을 통해 영어 문자를 읽는 최초의 시연을 포함하여 다양한 실험에서 효과적인 것으로 입증되었습니다. 새로운 접근 방식의 주요 특징은 이미징을 위해 기성 Wi-Fi 트랜시버에서 방출되는 전파를 활용할 수 있는 능력과 무선 주파수 감지를 위한 기계 학습 알고리즘을 훈련할 필요가 없다는 점입니다.
연구팀은 Wi-Fi 및 기타 무선 신호가 어디에나 있기 때문에 감지 및 "환경 이해"를 포함한 다양한 응용 분야에 무선 신호를 활용하는 데 "상당한 관심"이 있다고 설명했습니다. 이전의 이미징 방법은 "활동 인식" 또는 사람 식별을 위해 동작에 의존했지만, 정지된 물체의 상세한 이미징은 여전히 상당히 어려운 문제로 남아 있습니다.
Wiffract는 Wi-Fi를 통해 고정된 물체의 효율적인 이미징을 가능하게 하여 "장면 이해 및 일반적인 상황 추론"에 매우 유용할 수 있으므로 이 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 연구원들은 스마트 홈, "스마트 공간", 구조 상태 모니터링, 수색 및 구조 작업, 감시, 채굴 등을 포함하여 이 새로운 기술에 대한 몇 가지 잠재적 응용 프로그램을 제안했습니다.
UC Santa Barbara 연구팀은 Wiffract의 개인 정보 보호 영향에 대한 논의를 피했습니다. 벽을 통해 정보를 읽을 수 있는 기술은 심각한 보안 문제를 야기할 수 있으며 잠재적으로 사이버 범죄자에게 원격으로 집의 개인 정보를 침해할 수 있는 새로운 도구를 제공할 수 있습니다. 법 집행 기관이 이 기술을 사용할 수도 있지만 합법적인 목적으로 사용할 수 있기를 바랍니다.
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