MIT 연구팀이 와이파이 전파를 이용해 벽 너머에 있는 사람의 실루엣을 투시할 수 있는 기술을 개발했다. 실루엣을 통해 그 사람이 누구인지 구별할 수 있을 정도라고 한다.

MIT컴퓨터과학인공지능연구소는 지난 2013년 와이파이 전파 변화를 통해 벽 너머 인간의 움직임을 감지하는 소프트웨어를 발표한 바 있다. 2년이 지나 이 기술을 발전시켜 인체에서 반사되는 와이파이 전파를 바탕으로 벽 너머 사람의 실루엣까지 볼 수 있게 된 것이다.

RF-캡처(RF-Capture)라고 불리는 장치는 인간의 손을 추적할 수 있을 만큼 정확도가 높다. 또 여러 번 측정해 사람의 와이파이 실루엣을 기억하게 하면 다른 사람과 구별하는 것도 가능하다.

RF-캡처는 직설적인 방식이다. 와이파이 전파를 방출해 이를 벽 반대편에 전한다. 이 전파는 반대편에 있는 사람의 몸에 반사되어 되돌아오게 된다. RF-캡처는 이 반사를 파악해 소프트웨어에 데이터를 전달하고 처리한다.





물론 사람의 몸이나 물체에는 여러 간섭 현상이 생길 수 있다. 연구팀은 데이터를 일련의 프레임으로 캡처해 무작위로 들어오는 잡신호 영향을 줄였다. 시간차를 둔 정보를 통합하면서 데이터가 모델에 맞는지 또 잡신호는 최대한 억제하는 것이다. 이런 시간차 캡처를 통해 인간의 실루엣을 조립, 완성한다.

이렇게 모은 데이터는 인체 특징을 감지하게 학습 알고리즘으로 처리한다. 머리와 가슴, 팔, 다리 등에 대한 인체 모형에 적용해 캡처를 결합, 재구성하는 것이다. RF-캡처는 와이파이 전파 반사를 통해 정보를 식별, 안정적인 추적을 한다. 이 알고리즘은 기계학습을 통해 사람마다 다른 미묘한 차이를 알 수 있게 해준다. 알고리즘을 통해 신장이나 체격 같은 특징을 파악해 사람을 구별하는 것.

실제 실험 결과 RF-캡처는 15명을 대상으로 90% 가까운 정확도로 식별해낼 수 있었다고 한다. 또 다른 실험에서도 인간의 손이 공중에서 움직이는 동작을 정확하게 추적할 수 있었다고 한다. 손 움직임 추적 정확도는 2.5cm 정도였다고 한다.



이 기술을 이용하면 노년층을 대상으로 한 모니터링 시스템으로 활용할 수도 있다. 만일 노인이 넘어지게 되면 시스템이 자동으로 구급차를 불러주는 식이다. 연구팀은 인식 정확도를 앞으로 더 높일 것으로 기대하고 있다. 해상도를 더 잘게 나눠 실루엣을 또렷하게 만드는 한편 건강 상태에 대한 이해를 높이는 것이다. 호흡과 심장 박동 같은 걸 감지할 수 있게 된다면 심장병 발견도 가능해질 수 있다.

또 사람의 움직임을 감지하거나 게임을 조작하고 동작을 통해 설비를 움직이거나 건강 진단을 할 수도 있다. 물론 개인정보보호를 위해 기기 외에 전송할 수 없게 하는 차단기를 만드는 등 악용을 피하기 위해 장치간 전송에선 암호화를 적용했다고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

이석원 기자  lswcap@techholic.co.kr

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