연구진이 6G 통합 감지 및 통신(ISAC) 기술을 활용해 철도 침입 감지 및 충돌 예측 시스템을 개발했어요. 3D 렌더링 환경과 Sionna 시뮬레이터를 활용해 2만 2천695개의 CSI(채널 상태 정보) 데이터를 생성하고, 이를 기반으로 머신러닝 모델을 학습했어요. 개발된 모델은 침입자 감지 정확도 99.57%, 위치, 속도, 충돌 시간 예측 MAE 0.4240을 달성했으며, 관련 코드베이스는 GitHub에서 공개됐어요.