AI를 활용한 무선전력전송 시스템 최적화 방안

마이크로 웨이브 주파수를 이용한 무선전력전송 기술 적용 시 안테나 이득을 높히기 위해 어레이 안테나를 사용한다. 또한 수신기의 위치에 따라 빔포밍괴 빔포커싱 기능을 적용하여 수신기 위치에 따른 무선전력손실을 최소화 해야한다. 하지만 수신기 위치에 따른 어레이안테나 최적의 phase를 찾기 위해 송신단에 phase shift 소자를 삽입하여 위상을 바꿔 최적의 안테나 이득을 만들고 있다. 하지만 phase shifter소자가 매우 비싸고 사이즈도 크기때문에 송신기을 소형화 하기가 어렵고 가격도 비싸다. 만약 라스베리 파이 하드웨어와 카메라를 이용하여 수신기 위치를 감시하여 ai를 적용하여 phase shifter 소자없이 카메라로 위치를 인식하고 룩업테이블을 이용하여 카메라를 이용하여 수신기 위치를 여러블럭으로 나눈다음 각 위치별에 phase정보를 저장하여 실시간으로 안테나 이득과 전송효율을 높히고자 한다. 텐서플로우(TensorFlow)나 파이토치(PyTorch)와 같은 프레임워크를 사용하여 이러한 알고리즘과 하드웨어를 적용하여 제품 개발이 가능할까?

네, 제안하신 아이디어는 충분히 실현 가능하며, TensorFlow나 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 활용하여 제품 개발을 진행할 수 있습니다. 다음은 이 프로젝트를 진행하기 위한 몇 가지 단계와 고려사항입니다.

1. 수신기 위치 인식:

   • Raspberry Pi와 카메라를 사용하여 수신기의 위치를 실시간으로 감지할 수 있습니다. OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리를 사용하여 이미지 처리 및 객체 인식을 수행할 수 있습니다.
   • AI 모델을 훈련시켜 수신기의 위치를 정확하게 인식하고, 이를 기반으로 룩업 테이블을 생성할 수 있습니다.

2. 룩업 테이블 생성:

   • 수신기 위치에 따른 최적의 위상 정보를 미리 계산하여 룩업 테이블에 저장합니다. 이 정보는 수신기의 위치에 따라 안테나의 위상을 조정하는 데 사용됩니다.
   • 다양한 위치에서의 전송 효율과 안테나 이득을 측정하여 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 룩업 테이블을 업데이트할 수 있습니다.

3. AI 모델 개발:

   • TensorFlow나 PyTorch를 사용하여 수신기 위치 인식 및 최적의 위상 조정을 위한 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 예를 들어, CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 이미지에서 수신기를 인식하고, 그 위치에 따른 최적의 위상을 예측할 수 있습니다.

4. 실시간 처리:

   • Raspberry Pi의 성능을 고려하여 실시간으로 수신기 위치를 감지하고, 룩업 테이블을 참조하여 안테나의 위상을 조정하는 시스템을 구축할 수 있습니다. 이 과정에서 최적화된 알고리즘을 사용하여 처리 속도를 높이는 것이 중요합니다.

5. 하드웨어 통합:

   • Raspberry Pi와 카메라, 그리고 안테나 시스템을 통합하여 전체 시스템을 구성합니다. 이때, 하드웨어 간의 통신 및 데이터 전송을 원활하게 하기 위한 인터페이스를 설계해야 합니다.

6. 테스트 및 검증:

   • 개발한 시스템을 다양한 환경에서 테스트하여 성능을 검증하고, 필요에 따라 알고리즘이나 하드웨어를 조정합니다.

이러한 과정을 통해, phase shifter 소자 없이도 수신기 위치에 따라 최적의 안테나 이득을 실현할 수 있는 시스템을 개발할 수 있을 것입니다. 다만, 실제 구현 시에는 하드웨어의 제약, 알고리즘의 복잡성, 실시간 처리의 필요성 등을 충분히 고려해야 합니다.