본 논문은 광대역 무선 주파수(RF) 복사장 모델링을 위한 혁신적인 주파수 임베디드 3D 가우시안 스플래팅(3DGS) 알고리즘을 제시합니다. 기존의 단일 주파수 모델링에 국한된 연구들을 넘어, 전자기파 전파 특성과 RF 주파수 간의 복잡한 관계를 밝히고, 감쇠 및 복사 모듈을 갖춘 전자기 특징 네트워크를 설계하여 RF 주파수와 각 3D 가우시안의 주요 특성(감쇠 계수 및 RF 신호 강도) 간의 관계를 학습합니다. 학습된 주파수 임베디드 3DGS 모델을 통해 주어진 3D 환경 내 임의의 알려지지 않은 주파수에서 RF 복사장을 효율적으로 재구성할 수 있습니다. 또한 1~100GHz 범위의 50,000개 샘플을 포함하는 6개의 실내 환경에 대한 대규모 전력 각도 스펙트럼(PAS) 데이터셋을 제안하고, 광범위한 실험을 통해 제안 방법의 효과를 검증합니다. 제안된 방법은 최대 0.72의 평균 구조 유사성 지수 측정(SSIM)을 달성하며, 기존 최첨단(SOTA) 방법과 비교하여 최대 17.8%의 성능 향상을 보였습니다. 또한, 해당 주파수에 대한 사전 학습 없이도 0.70의 SSIM을 달성하여, 전체 PAS 데이터로 학습된 모델과 비교하여 성능 저하가 2.8%에 불과함을 보여줍니다. 이는 제안된 모델이 알려지지 않은 주파수에서 PAS를 추정할 수 있는 능력을 보여줍니다. 관련 코드와 데이터셋은 https://github.com/sim-2-real/Wideband3DGS 에서 확인할 수 있습니다.
