미국 암호화폐 거래소 크라켄(Kraken)에 따르면 사용자가 토큰을 담보로 대출을 받을 수 있는 NFT(Non-Fungible Token) 마켓플레이스를 개발하고 있다.마켓플레이스는 NFT를 보관할 수 있도록 설계할 예정이다. 사용자가 대출을 위해 담보로 사용할 수 있도록 예치된 NFT의 청산 가치를 어떻게 결정할 것인지 고려한다.크라켄은 자산 가치가 지속적으로 상승하도록 NFT 마켓을 설계하기 위해 코인베이스(Coinbae), FTX와 같은 주요 거래소를 벤치마킹하고 있다.2020년 2월 설립한 분산형 금융 프로젝트 NFTfi와 암호화폐 대부업체 Nexo는 이미 NFT 기반 대출을 제공하고 있다. 향후 크라켄은 대출 NFT 서비스 제공을 시도하는 가장 큰 거래소가 될 것으로 전망된다.NFT 자산 추적을 지원하는 댑레이더(DappRadar)에 따르면 지난 30일 동안 가장 중요한 NFT 마켓플레이스 오픈시(OpenSea)는 $US 20억달러 이상의 거래량을 기록했다.▲ 크라켄(Kraken) 홈페이지

일본 전기통신대(電気通信大)에 따르면 비가시선(NLOS)에서 인간을 감지하는 레이더 기반 탐지 방법을 발표했다. 레이더 기반 센서는 운전자 지원 시스템 및 자율주행 차량의 필수 구성 요소가 됐기 때문이다.주변 보행자 및 기타 교통 관련 물체를 구별할 수 있기 때문이다. 그러나 인공 인식 시스템은 악천후나 비가시선(NLOS) 상황에서 인간을 감지하는 데에 어려움이 있다. NLOS 상황은 보행자가 시야에서 차단될 때 발생한다. 예를 들어 주차된 차량 뒤에 있는 아이가 갑자기 거리로 뛰어들 때 생긴다.연구팀은 반사, 회절 신호 분석 및 기계 학습 기술을 기반으로 인간을 감지하는 방법을 개발했다. 실험에는 24GHz 레이더와 30cm 길이의 금속 실린더와 밝은 색 옷을 입은 인간의 2가지 목표물이 사용됐다. 탐지기에 의해 수신된 신호는 금속 실린더와 인간에 대해 본질적으로 다르다. 사람이 가만히 있어도 자세 조절과 관련된 호흡과 작은 움직임은 반사파 신호에 변화를 일으킨다.이 차이가 금속판의 가장자리 주변에서 파동이 '구부러지는' 회절 효과를 강화한다. 연구팀은 반사 및 회절 신호에 기계 학습 알고리즘을 적용해 사람과 물체의 차이를 학습할 수 있도록 조치했다.이를 통해 최대 80%의 인식률을 달성했다. 또한 연구팀은 완전한 비가시선 상황에서도 인간이 서 있는지, 걷고 있는지를 인식할 수 있었다.이와 같은 연구를 통해 자율주행 차량의 주행중에 발생될 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 전망된다.▲ 전기통신대(電気通信大)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)