CWN(CHANGE WITH NEWS) - 카네기멜론대학교 연구팀, 와이파이 신호로 벽 너머 인간 감지하는 딥뉴럴 네트워크 개발

  • 흐림제주18.0℃
  • 흐림영월9.9℃
  • 흐림강화11.9℃
  • 구름많음남해15.7℃
  • 흐림포항15.9℃
  • 흐림고창군10.8℃
  • 구름많음울릉도14.9℃
  • 흐림보령12.0℃
  • 흐림문경12.6℃
  • 구름많음통영15.6℃
  • 흐림목포13.8℃
  • 흐림구미13.9℃
  • 흐림동두천10.3℃
  • 흐림함양군12.4℃
  • 흐림영천13.9℃
  • 흐림광주13.3℃
  • 흐림대관령6.4℃
  • 흐림정선군9.1℃
  • 구름많음성산16.9℃
  • 구름많음거제14.7℃
  • 흐림정읍10.9℃
  • 흐림상주12.6℃
  • 흐림서울12.1℃
  • 구름많음강진군14.0℃
  • 흐림김해시15.7℃
  • 구름많음청송군12.0℃
  • 흐림영주11.5℃
  • 흐림원주11.5℃
  • 흐림군산11.0℃
  • 흐림대전11.5℃
  • 흐림충주10.5℃
  • 흐림서귀포18.9℃
  • 구름많음부산16.4℃
  • 구름많음북창원16.3℃
  • 흐림동해13.4℃
  • 흐림전주11.9℃
  • 흐림세종10.4℃
  • 흐림임실12.3℃
  • 흐림장수10.1℃
  • 구름많음양산시14.2℃
  • 흐림제천10.1℃
  • 구름많음고산17.6℃
  • 구름많음밀양13.9℃
  • 흐림청주12.6℃
  • 흐림태백9.6℃
  • 흐림광양시14.9℃
  • 구름많음진주13.1℃
  • 흐림부안12.0℃
  • 구름많음북부산13.9℃
  • 흐림울진13.7℃
  • 구름많음창원15.8℃
  • 구름많음의령군12.7℃
  • 흐림남원11.9℃
  • 구름많음완도13.8℃
  • 흐림고흥12.2℃
  • 흐림서청주9.8℃
  • 흐림북춘천9.8℃
  • 흐림서산11.7℃
  • 흐림백령도12.8℃
  • 흐림수원12.5℃
  • 흐림양평11.8℃
  • 흐림순천12.7℃
  • 흐림이천10.5℃
  • 흐림여수16.2℃
  • 흐림진도군14.9℃
  • 흐림고창10.9℃
  • 흐림경주시15.0℃
  • 흐림산청12.7℃
  • 흐림흑산도15.5℃
  • 흐림영광군
  • 흐림추풍령11.5℃
  • 흐림보은10.0℃
  • 흐림부여10.8℃
  • 구름많음장흥13.6℃
  • 흐림순창군10.9℃
  • 흐림안동12.8℃
  • 흐림보성군14.6℃
  • 흐림철원8.9℃
  • 흐림북강릉11.7℃
  • 흐림파주9.4℃
  • 흐림속초12.1℃
  • 흐림영덕13.0℃
  • 흐림대구15.8℃
  • 흐림천안10.1℃
  • 흐림강릉12.8℃
  • 흐림의성12.5℃
  • 흐림합천14.8℃
  • 흐림거창12.6℃
  • 흐림춘천10.0℃
  • 흐림홍성10.5℃
  • 구름많음울산15.2℃
  • 흐림금산10.2℃
  • 흐림해남14.2℃
  • 흐림홍천10.2℃
  • 흐림봉화10.7℃
  • 흐림인제9.5℃
  • 흐림인천12.3℃
  • 2025.10.26 (일)

카네기멜론대학교 연구팀, 와이파이 신호로 벽 너머 인간 감지하는 딥뉴럴 네트워크 개발

박채원 / 기사승인 : 2023-02-02 17:49:55
  • -
  • +
  • 인쇄

이제 인공지능(AI)이 벽 너머의 인간도 투시하여 볼 수 있는 능력을 갖출 것으로 보인다.

영국 매체 인디펜던트는 카네기멜론대학교 연구팀이 와이파이 신호를 이용해 벽 너머 존재하는 인간의 신체 형태를 디지털 지도로 제작하는 딥뉴럴 네트워크를 개발했다고 보도했다.

연구팀은 기존 2D/3D 컴퓨터 비전 툴의 한계를 다루고자 딥뉴럴 네트워크 개발을 시작했다고 밝혔다. 연구팀은 딥뉴럴 네트워크 개발 시 메타의 페이스북 AI 연구팀이 개발한 시스템인 ‘덴스포즈(DensePose)’로 와이파이 라우터에서 방출되는 위상과 진폭 신호를 측정했다.

현재 와이파이 기반 모델은 인간의 2D 모델로 제한됐다. 하지만 연구팀은 3D 형태로 인간의 모습을 예측할 수 있도록 네트워크 개발을 계속 이어가고자 한다.

또, 연구팀은 카메라와 라이다 등에 대한 명확한 이미지를 제공하지 않는다는 점에 주목했다. 이와 관련, 비교적 저렴하고 프라이버시 친화적 인간 감지 대안을 제공할 것이라고 주장했다.

연구팀은 논문 게재 예고 글을 통해 “이번 연구로 생성한 모델이 와이파이 신호를 유일한 입력으로 활용해 이미지 기반 접근법에 버금가는 성능으로 여러 피실험자의 밀집된 자세를 추정할 수 있다는 것을 보여준다”라며, “인간 감지를 위한 비용 절감 및 광범위한 접근성, 개인정보 보호 알고리즘 생성을 위한 길을 열어줄 것”이라고 설명했다.

이어서 “와이파이 신호가 특정한 상황에서 인간을 감지할 RGB 카메라 이미지를 어디서나 대체할 수 있다고 확신한다”라고 전했다.

한편, 연구팀은 인간 감지 딥뉴럴 네트워크의 잠재적인 활용 사례 중 하나로 독거노인의 안전 관리를 언급했다. 연구팀은 “대다수 가정에 와이파이가 설치됐다. 따라서 이를 자택에 있는 노인의 이상 징후를 감지하는 데 활용할 수 있을 것”이라며, 노인 안전 관리와 함께 독립성을 유지할 수 있을 것이라고 설명했다.

[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]

최신기사

뉴스댓글 >

- 띄어 쓰기를 포함하여 250자 이내로 써주세요.
- 건전한 토론문화를 위해, 타인에게 불쾌감을 주는 욕설/비방/허위/명예훼손/도배 등의 댓글은 표시가 제한됩니다.

댓글 0

Today

Hot Issue