​

​

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-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.

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.