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title: "라디오 전파와 AI로 코너 너머를 보는 로봇, HoloRadar"
published: 2026-02-12T23:35:40.000Z
canonical: https://jeff.news/article/707
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# 라디오 전파와 AI로 코너 너머를 보는 로봇, HoloRadar

펜실베이니아대 연구팀이 라디오파를 AI로 처리해 로봇이 코너 너머 3D 장면을 복원하는 HoloRadar를 개발함. 벽이 라디오파의 긴 파장 덕분에 거울처럼 작동하는 원리를 활용하며, 가시광선 방식과 달리 어둠 속에서도 동작함

## 핵심 기술

- 펜실베이니아대 연구팀이 라디오 전파를 AI로 처리해서 로봇이 직접 보이지 않는 코너 너머 3D 장면을 복원하는 HoloRadar 시스템을 개발함
- 기존 비가시선(NLOS) 인식 방식은 가시광선에 의존해서 조명 조건에 민감했는데, HoloRadar는 라디오파를 쓰기 때문에 어둠 속에서도 잘 작동함

## 왜 라디오파인가

- 라디오파는 파장이 길어서 해상도 면에서 불리하다고 여겨졌지만, 오히려 벽의 미세한 표면 요철보다 파장이 훨씬 크기 때문에 벽이 거울처럼 전파를 반사함
- 벽, 바닥, 천장이 전파를 코너 너머로 반사시켜서 숨겨진 공간의 정보를 센서로 되돌려 보내는 원리임

## AI 처리 방식

- 단일 라디오 펄스가 여러 번 반사되면서 복잡하게 엉킨 신호가 돌아오는데, 머신러닝과 물리 기반 모델링을 결합한 2단계 AI가 이걸 풀어냄
- 1단계에서 원시 신호 해상도를 높이고 다중 반사 경로를 식별한 뒤, 2단계에서 물리 모델로 반사를 역추적해서 실제 3D 장면을 복원함

## 테스트 및 전망

- 실내 환경(복도, 건물 코너)에서 모바일 로봇으로 테스트했고, 벽·복도·시야 밖 사람까지 성공적으로 복원됨
- 자율주행차의 LiDAR 같은 기존 센서를 대체하는 게 아니라 보완하는 방식이라, 직접 볼 수 없는 영역까지 감지 범위를 넓혀줌
- 향후 교차로나 도심 도로 같은 야외 환경으로 확장 연구를 진행할 예정임

## 핵심 포인트

- 라디오파의 긴 파장이 벽을 거울처럼 만들어 코너 너머 신호를 반사시킴
- 머신러닝과 물리 기반 모델링을 결합한 2단계 AI로 복잡한 반사 신호를 해석
- 실내 환경에서 모바일 로봇 테스트 성공, 시야 밖 사람까지 복원
- 기존 LiDAR 등 센서를 대체가 아닌 보완하는 방식
- NeurIPS에서 논문 발표됨

## 인사이트

가시광선 기반 NLOS보다 조명 조건에 강건한 라디오파 접근법이 자율주행과 로봇 안전성을 한 단계 높일 수 있는 실용적 대안으로 떠오르고 있음