Quasi-Optic, Radio Frequency Joint Wireless Power Transfer and Machine Learning-Enabled Sensing

주변의 공기가 단순히 음악이나 메시지를 전달하는 보이지 않는 라디오파로 가득 찬 것이 아니라, 잠자고 있는 장치를 깨울 수 있는 부드럽고 보이지 않는 에너지의 흐름으로 가득 차 있다고 상상해 보십시오. 이것이 바로 무선 전력 전송의 약속이며, 센서와 소형 전자 기기가 배터리 없이도 작동할 수 있게 하여 과학 공상 소설을 현실로 바꾸어 놓은 개념입니다. 수년간 과학자들은 두 가지 별개의 목표에 집중해 왔습니다. 바로 장치에 전력을 보내는 것과, 라디오파를 사용하여 사람의 움직임이나 호흡 같은 주변 세계를 '보는' 것입니다. 보통 이러한 작업에는 서로 다른 장비가 필요합니다. 전력을 보내려면 강력하고 집중된 빔이 필요한 반면, 감지는 종종 희미한 메아리를 듣기 위해 복잡하고 능동적인 수신기에 의존합니다. 과제는 이 두 기능을 하나의 단순한 시스템으로 결합하여, 사람에게 안전하고, 장거리에서도 작동하며, 주변 환경을 감지하기 위해 전용 배터리나 복잡한 컴퓨터 칩을 필요로 하지 않도록 만드는 것이었습니다.

글래스고 대학교와 러프버러 대학교의 연구진은 이 문제를 동시에 해결하는 시스템을 개발함으로써 중요한 진전을 이루었습니다. 그들은 라디오파로부터 전력을 받는 동시에, 그 전력의 미세한 변동을 이용해 주변 환경을 감지하는 방법을 개발했습니다. 그들의 성공 비결은 안경의 유리와 비슷하지만 플라스틱으로 만들어 3D 프린팅된 특수 렌즈를 사용하여, 들어오는 라디오 에너지를 작은 안테나 배열에 집중시키는 것입니다. 이 설정 덕분에 장치는 멀리 떨어져 있을 때도 센서를 구동할 충분한 에너지를 수확할 수 있으며, 전력을 받는 행위 자체가 그 공간에 대한 정보를 드러내게 됩니다.

연구진은 특정 주파수의 라디오파를 사용하는 시스템을 구축했으며, 다양한 방향에서 에너지를 모으기 위해 3D 프린팅된 렌즈를 사용했습니다. 전력원과 수신기 사이에 완벽한 직선 시야가 필요하지 않도록, 이 렌즈는 벽이나 가구에 부딪혀 튕겨 나오는 라노파를 포착하여 이를 결합함으로써 더 강력하고 신뢰할 수 있는 전기 흐름을 만들어냅니다. 실제 방 안에서는 라디오파가 직선으로 이동하기보다 흩어지고 반사되는 경우가 많기 때문에 이는 매우 중요합니다. 렌즈 뒤에 여러 개의 안테나를 배치함으로써, 시스템은 여러 다른 반사 경로에서 오는 미세한 전력 조각들을 합칠 수 있습니다. 그 결과, 이전 설계보다 훨씬 효율적인 수신기가 탄생했으며, 일반적인 실내 공간에서 최대 32미터(약 105피트) 거리까지 소형 센서 노드에 전력을 공급할 수 있는 전압을 생성할 수 있게 되었습니다.

이 기술이 진정으로 참신한 이유는 별도의 감지 안테하나 강력한 송신기 없이도 장치가 감지할 수 있다는 점입니다. 사람이 방 안을 움직이면 렌즈에 부딪히는 라디오파를 차단하거나 반사하게 됩니다. 이로 인해 수신기에 도달하는 전력량이 특정 패턴에 따라 위아래로 출렁이게 됩니다. 연구진은 전력 수신기의 전압 출력에서 발생하는 이러한 미세한 변동 속에 사람의 존재를 감지하고 위치를 추적할 수 있는 충분한 정보가 담겨 있다는 것을 발견했습니다. 한 실험에서, 이 시스템은 사람이 호흡할 때 가슴이 규칙적으로 오르내리는 움직임을 전력선의 전압 변화를 분석하는 것만으로도 감지할 수 있을 만큼 민감했습니다. 즉, 이 장치는 단순히 충전만 하는 것이 아니라, 주변 공간을 지켜보는 조용하고 수동적인 관찰자 역할을 하는 것입니다.

이 개념이 실제 세상에서 작동함을 증명하기 위해, 연구팀은 긴 복도와 개방된 아트리움에서 시스템을 테스트했습니다. 그들은 피트니스 트래커나 스마트 홈 기기에 사용되는 종류의 저전력 칩인 소형 블루투스 센서에 22미터 거리에서는 지속적으로, 32미터 거리에서는 단기적으로 전력을 공급했습니다. 사람이 전력원과 센서 사이를 걸어가서 직접적인 경로를 차단했을 때도 시스템은 작동 상태를 유지했습니다. 이는 렌로가 사람이 차단하지 않은 반사 경로로부터 에너지를 포착하기 때문에 가능한 회복력입니다. 연구진은 또한 수집된 데이터를 학습한 머신러닝 모델을 사용하여, 사람이 어느 구역에 서 있는지 정확하게 식별할 수 있음을 보여주었으며, 90% 이상의 성공률을 달ace했습니다. 이 모든 과정은 감지를 위한 추가적인 라디오 하드웨어 없이, 전력 수신기 자체가 제공한 데이터만으로 수행되었습니다.

이 연구는 우리가 무선 네트워크를 생각하는 방식의 변화를 강조합니다. 전력을 충전하는 시스템과 환경을 모니터링하는 시스템을 별도로 구축하는 대신, 이 접근 방식은 전력 수신기 자체가 센서가 될 수 있음을 시사합니다. 연구진은 시스템이 인체에 대한 라디오파 노출에 관한 엄격한 안전 기준 내에서 작동하도록 주의를 기울였으며, 사람들이 근처에 있을 때도 에너지 수준이 안전하게 유지되도록 보장했습니다. 그들은 렌즈로 에너지를 집중시키고 여러 각도에서 전력을 결합함으로써, 거리 및 안전 규제의 일반적인 한계를 극복할 수 있음을 보여주었습니다. 현재 시스템은 데이터 수집 후 이를 처리하는 머신러닝 모델에 의존하고 있지만, 이 연구는 단순한 수동형 수신기의 전력 출력 안에 비접촉 감지 및 위치 추적에 필요한 원시 데이터가 이미 존재한다는 것을 입증했습니다.

이 연구는 우리 집과 일터의 센서가 교체해야 하는 배터리로 작동하는 것이 아니라, 우리 주변을 채우고 있는 바로 그 라디오파로부터 에너지를 얻는 미래로 가는 길을 열어줍니다. 충전이라는 행위를 감지라는 행위로 전환함으로써, 연구진은 무선 네트워크를 더욱 지능적이고 효율적으로 만드는 방법을 보여주었습니다. 접촉 없는 감지와 위치 추적을 위해 필요한 데이터를 단일 수동 렌스 기반 수신기에서 동시에 구현해 낸 이 능력은, 사물인터넷(IoT)의 새로운 시대를 암시합니다. 즉, 기기들이 단순히 연결되어 있을 뿐만 아니라, 공기 중에서 수확한 에너지로 작동하면서 주변 환경을 인식하는 시대 말입니다.