“Wi-Fi로 벽 너머 사람 알 수 있다”

Wi-Fi 기술로 벽 너머 사람이 누구인지 알 수 있는 신기술이 등장했다.

캘리포니아 대학 산타바바라(UC Santa Barbara) 야사민 모스토피(Yasamin Mostofi) 교수팀이 Wi-Fi를 이용해 벽 너머에 있는 사람을 식별할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 

‘크로스모달-아이디(XModal-ID)’로 불리는 이 기술은 Wi-Fi 신호에 의해 사람의 동작을 감지해 다른 영상과 비교한 후 판별하는 기술이다.

연구 결과(논문명: XModal-ID: Using WiFi for Through-Wall Person Identification from Candidate Video Footage)는 오는 10월 22일 제25회 국제 모바일컴퓨팅 및 네트워킹 국제회의(MobiCom)에서 발표될 예정이다.

▲ XModal-ID는 한 쌍의 WiFi 송수신기에 의해 측정되는 무선 신호를 전송한다. 그런 다음 오른쪽에 있는 비디오 장면과 비교해 벽 뒤에 있는 사람이 비디오 장면에서 같은 사람인지 확인할 수 있다. [출처: UC Santa Barbara]

XModal-ID의 원리 자체는 단순하다. 영상을 바탕으로 걷는 방법의 특징을 추출하고 그것을 Wi-Fi 신호에서 검출한 사람의 움직임과 일치시키는 방법이다.

Wi-Fi 신호를 감지하는 데 사용되는 장치는 일반적으로 시판되고 있는  Wi-Fi 송수신 장치로 2개가 1세트다.

현재 정확도는 매우 높은 편이다. 8명의 사람의 총 360개의 영상을 Wi-Fi 신호를 이용한 테스트에서 89%의 확률로 특정한 사람을 식별했다.

특히 기계학습 등 인공지능이 필요 없다. 사전학습 데이터 또는 사람의 움직임을 훈련하거나 미리 Wi-Fi에서 감지 영역을 측정해 둘 필요도 없다. 확인하고 싶은 사람이 걷고 있는 영상만 있으면 된다. Wi-Fi 송수신 장치의 앞을 가로 질러 걸어가거나 멀어 지도록 걸어도 식별 성능은 변하지 않았다.

원리는 간단하지만 사용되고 있는 기술은 뛰어나다. 먼저 걷는 영상을 분석하는 단계는 메쉬 복호화 알고리즘으로 영상에서 전신 3D 메쉬 모델을 만들고, 본전자파 근사법(Born electromagnetic wave approximation)으로 사람이 Wi-Fi 영역을 걸을 때 발생하는 RF 신호를 시뮬레이션한다.

그런 다음 시간-주파수(time-frequency) 처리 방식을 사용해 실제 WiFi 신호(벽 뒤에서 측정)와 영상 기반 시뮬레이션 신호에서 주요 보행 기능을 추출한 다음 두 신호를 비교해 같은 사람인지 확인한다.

Wi-Fi 송수신 장치에서 측정된 신호를 ‘국소 푸리에 변환(STFT, Short Time Fourier Transform)과 에르미트(Hermite) 함수 등 방정식을 활용해 분석하고 전파신호의 스펙트로그램(Spectrogram) 이미지를 만든다. 또한 보행 영상 시뮬레이션 결과에서 얻은 스펙트로그램과 비교해 일치시켜 해당 인물 식별이 가능하다.

▲ XModal-ID 구성도 [출처: UC Santa Barbara]

참고로 국소 푸리에 변환(STFT)이란 긴 시간의 신호를 짧은 시간 간격의 여러 신호로 나누고 각각의 신호에 대해 행하는 푸리에 변환으로 신호의 진동수가 시간에 따라 어떻게 변하는지 알 수 있다. 또 스펙트로그램(Spectrogram)이란 시간 축과 주파수 축의 변화에 따라 진폭의 차이를 인쇄 농도·표시 색상의 차이로 나타낸다.

예를 들어 이 기술을 활용하면 외부 감시 카메라에 비친 사람이 도둑으로 돌변해 복면을 쓰고 집안으로 들어올 때 집안에 설치된 Wi-Fi 송수신 장치를 이용해 범인을 색출할 수 있다.

우리가 흔히 사용하는 일반 장비만으로 벽 너머에 있는 인물과 영상의 인물과 동일한 여부를 판단할 수 있는 이 기술은 낮은 비용으로 운영이 가능하다. 따라서 다양한 분야에서 활용할 것으로 기대된다.

김들풀 기자 itnews@