RuView
무엇인가
RuView는 WiFi Channel State Information(CSI)을 입력으로 받아 공간 상태를 추정하는 센싱 플랫폼이다. 카메라·웨어러블 기반 인식 시스템이 차지하던 자리를 라디오 반사 측정으로 대체한다. 다루는 문제 영역은 비접촉 재실 감지, 생체 신호 모니터링, 실내 활동 인식, RF 지문 기반 환경 매핑이다.
어떻게 동작하나
ESP32 메시 노드가 CSI를 수집하고, 6개 WiFi 채널을 다중 주파수로 스캔하면서 주변 라우터 신호를 조명원으로 재사용한다. 스파이킹 신경망이 30초 이내에 환경에 적응하고, 128차원 대조 학습 인코더가 CSI 임베딩을 만든다. 4비트 양자화 시 모델은 8KB로 줄어든다. 사전학습 모델은 Hugging Face의 ruvnet/wifi-densepose-pretrained에서 받아 RVF 파일로 로드하고, LoRA 프로파일 전환으로 환경별 튜닝을 적용한다. 측정값은 Ed25519 witness chain으로 서명되며 Cognitum Seed가 영구 메모리와 암호학적 증명을 담당한다. HOMECORE가 상태·이력·자동화·서명된 Wasm 플러그인을 로컬에서 처리한다.
무엇과 다른가
카메라 기반 인식은 픽셀을 저장·전송해야 하고 조명 조건과 사생활 규제에 묶인다. RuView는 영상 픽셀 없이 벽 너머와 암실에서 동작하고 클라우드 없이 엣지에서 처리한다. 웨어러블 기반 생체 측정은 착용을 전제하지만, 여기서는 감긴 위상(wrapped phase)의 0.1–0.5 Hz 대역에서 호흡을, 0.8–2.0 Hz 대역에서 심박을 영교차 방식으로 계산한다.
어떻게 쓰나
Home Assistant에는 `--mqtt` 플래그 하나로 HA-DISCO MQTT publisher를 붙인다. Apple Home과 HomePod는 HAP-1.1 브리지로, Google Home·Alexa·SmartThings는 같은 HA 브리지나 Matter 엔드포인트로 연결한다. 노드당 21개 엔티티(원시 신호 11개 + 추론된 의미 상태 10개)와 HA 블루프린트 3종이 함께 배포된다. MetaHarness는 npm 패키지 `@ruvnet/ruview`로 배포되며, 에이전트 실행은 기본 읽기 전용이고 워크스페이스 쓰기에는 `--allow-write`와 `--confirm`이 모두 필요하다.
전제와 한계
온디바이스 pose_v1 모델은 PCK@20 3.0%로 ADR-079 목표 35%에 미달하고 런타임 경로가 confidence=0 스텁이다. MM-Fi 벤치마크의 82.69% torso-PCK@20은 별도로 공개된 모델의 수치이며 이 라이브 cog의 성능이 아니다. v2 인코더의 held-out temporal-triplet 정확도는 82.3%이고, 과거의 "100% presence" 수치는 단일 클래스 녹음에서 측정되어 철회되었다. WiFi CSI·레이더·UWB·셀룰러를 결합하는 통합 RF 월드 모델의 정확도는 실제 데이터 검증 전까지 합성 데이터 기준이다.