차세대 웨어러블과 스마트홈 기기의 확산과 함께 AI 시스템은 화면 속을 넘어 생활 공간으로 확장되고 있다. 업계 전반에서는 지능형 기능을 가정이나 업무 공간 같은 물리적 환경에 탑재하려는 움직임이 활발하다. 스마트홈의 핵심 개념으로 부상하고 있는 앰비언트 인텔리전스(Ambient Intelligence)는 사용자와의 명시적 인터랙션 없이도 일상 기기가 주변 환경을 수동적으로 관찰하고 사람의 위치, 행동, 필요를 파악할 수 있다.
기존에는 모니터링에 카메라가 주로 사용됐지만, 프라이버시와 데이터 관리 측면의 우려가 끊이지 않았다. 또한 카메라는 프라이버시 문제 외에도 조명 조건에 따라 성능이 달라지고 시야각이 제한되며, 가려지기 쉬운 데다, 데이터 전송량이 많아 대역폭 부담이 크다. 부품 단가도 높아져 대규모로 기기를 배포할 경우 제조원가가 크게 상승한다.
이런 한계를 해결하기 위해 연구진은 기존 통신 인프라를 활용해 영상 데이터 없이도 움직임, 제스처, 맥락을 수동적으로 인식하는 기술을 개발하고 있다. 앰비언트 인텔리전스를 가능케 하는 핵심 기술은 무선 센싱이다. 와이파이 CSI, 밀리미터파(mmWave), 초음파 레이더 같은 기술은 엣지 컴퓨팅과 결합해 실시간 프라이버시 보호 지능형 기능을 제공할 수 있다. 소비자용 IoT 기기의 보급이 늘면서, 주 컴퓨터의 기능은 하나의 기기나 화면에 국한되지 않고 환경 속으로 자연스럽게 녹아들 전망이다.
수동 센싱과 온디바이스 AI의 융합은 주변 환경 속에 숨겨진 정보를 포착해, 가정과 직장 환경이 사용자에게 적응하고 일상 인터랙션에 새로운 직관 계층을 더하는 미래 세상에 한걸음 더 가까이 다가서게 한다.
와이파이 CSI 기반 센싱
와이파이 센싱은 기존 와이파이 기기와 무선 신호를 활용해 별도의 센서 없이도 주변 환경에서 움직임, 존재 여부, 활동을 감지한다. 눈에 보이지 않는 무선 신호가 어떻게 이렇게 세밀한 정보를 포착할 수 있는지 이해하려면, 와이파이 공유기(AP)가 방출하는 무선 주파수(RF) 신호의 원리를 알아야 한다. 이 RF 파동은 공간을 통과하며, 벽과 가구 같은 고정 물체뿐 아니라 사람, 반려동물, 가정용 로봇 같은 움직이는 대상에 반사된다. 스마트전구나 AP처럼 수신 장치는 무선 채널 특성이 담긴 CSI(Channel State Information, 채널 상태 정보)를 수집해 기기 간 와이파이 신호가 어떻게 전달되는지를 정밀하게 파악한다.
수집된 CSI 데이터는 다수의 반송파와 안테나에 걸쳐 진폭과 위상 변화 정보를 담고 있어, 신호가 사람이나 사물에 의해 어떻게 반사, 산란, 차단되는지를 분석할 수 있다. 움직임이 없는 상태에서 CSI의 정적 요소를 학습하면 기준점이 되며, 이후 움직임으로 인한 채널 변화만 분리해낼 수 있다. 이 변화는 움직임 패턴, 호흡률, 특정 제스처 등 물리 환경의 세부 특성을 드러낸다.
CSI는 벽 너머나 어두운 환경에서도 동작 가능한 수동형 프라이버시 보호 센싱 기술로, 스마트홈, 보안, 헬스 모니터링 분야에 적합하다. 와이파이 기반 홈 모니터링은 무선 네트워크의 보편성을 활용해 집안 전체에 센싱 네트워크를 구축한다. 카메라와 달리 와이파이 신호는 자연스럽게 벽과 가구를 통과해 별도 하드웨어나 배선 없이도 여러 방에 걸친 움직임을 감지할 수 있다.
최근 연구에 따르면, 이런 비접촉 센싱 모델은 공유기나 스마트전구 같은 범용 기기에 쉽게 통합할 수 있으며, 비용 효율적이고 눈에 띄지 않는 가정용 센싱 솔루션으로 평가받고 있다. 실제로 1,000만 대 이상의 공유기와 1억 대 이상의 스마트전구를 활용한 대규모 실증 결과, 이 방식은 실제 가정에서 92% 이상의 정확도로 움직임을 감지할 수 있는 것으로 나타났다. 이 시스템은 기존 와이파이 데이터 스트림과도 자연스럽게 통합돼 인터넷 사용에 영향을 주지 않는다.
한 실험 환경에서는 CSI 특성만으로 사람이 걷는지 멈춰 있는지를 90% 이상의 정확도로 구분했다. 최근 배포된 시스템은 반려동물이나 가전제품이 일으키는 오탐을 줄이기 위해 보행 속도나 걸음걸이 같은 움직임 특성을 학습한다. 움직임을 단순한 변화가 아닌 생체역학 신호로 처리함으로써, 걷는 사람과 개, 청소 로봇을 구분할 수 있게 된다. 이런 기능은 현재 가정에 설치된 인프라만으로도 앰비언트 센싱을 구현할 수 있다.
스마트홈을 위한 레이더 기술
무선 수동 센싱의 또 다른 유망 분야는 레이더 기술이다. 레이더는 RF 신호를 공간에 투사한 뒤 반사된 신호를 해석해 거리와 움직임을 파악하는 단순한 원리에 기반한다. 이 개념은 자동차 산업에서 근접 감지나 주차 보조용으로 오랫동안 사용돼 왔으며, 최근에는 실내 환경에도 적용되고 있다. 밀리미터파(mmWave), UWB(Ultra-Wideband), 초음파 같은 기술은 존재 인식, 제스처 인식, 심박수 같은 생체 정보까지 감지할 수 있는 레이더 시스템을 구현한다.
움직이는 물체에 RF 신호가 반사되면 주파수가 변하는 도플러 효과가 발생한다. 이를 통해 레이더는 단순한 움직임뿐 아니라 속도와 방향까지 감지할 수 있다. 도플러 효과는 특히 제스처 인식, 호흡 모니터링, 차량 추적처럼 미세한 움직임을 포착해야 하는 분야에서 유용하다. 기존의 단순 모션 센서와 달리 도플러 레이더는 실시간 속도 정보를 제공해 시간 해상도가 높은 센싱 경험을 가능하게 한다.
UWB 레이더는 대역폭이 넓어 짧은 펄스를 전송할 수 있어 비행 시간(time-of-flight) 기반 거리 측정과 도플러 속도 측정의 정밀도가 높다. UWB는 특히 사람의 호흡이나 낙상 감지 등 인간 활동 인식에 효과적이며, 전력 소모가 낮아 배터리 기반 기기에 적합하다. UWB는 3~10GHz 대역에서 작동하며, 10~15m 거리에서 벽이나 일반적인 장애물을 넘어 안정적으로 작동한다. 실내 위치 인식, 존재 감지, 생체 정보 모니터링에 널리 사용된다.
밀리미터파(mmWave) 레이더는 60GHz 고주파 대역에서 작동하며, 공간 분해능과 속도 분해능이 더욱 정밀하다. 손가락 제스처나 호흡 패턴 같은 미세한 움직임을 감지할 수 있고, 업데이트 속도가 빨라 여러 움직이는 대상을 정밀하게 구분할 수 있다. 다만, 밀리미터파 시스템은 전력 소모가 크고 통합 비용이 높으며, 신호 감쇠로 인해 벽을 잘 통과하지 못하는 단점이 있다. 이에 따라 차량 내 모니터링이나 스마트 거실 같은 근거리, 직선 가시선(line-of-sight) 환경에 적합하다. 예를 들어, 일부 스마트TV는 밀리미터파 레이더로 사용자의 존재를 감지해 시각·음향 품질을 최적화하고, 저전력 모드를 자동으로 활성화하거나 제스처 기반 재생 제어 기능을 제공한다.
초음파 레이더는 사람이 들을 수 없는 고주파 음파를 활용해 소리의 반사 시간을 측정해 움직임, 존재, 거리 정보를 감지한다. 음파는 전파보다 속도가 느리기 때문에 간단한 하드웨어와 낮은 처리 요구로도 정밀한 거리 측정이 가능하다. 다만, 공기 흐름이나 온도 같은 환경 요소에 민감하고, 소리 경로가 차단된 비가시선 환경에서는 정확도가 떨어진다. 스마트 스피커나 스마트 온도조절기는 주변 사용자를 감지해 설정을 조정하는 데 초음파 센싱을 활용한다.
프라이버시에 대한 고려와 향후 과제
무선 센싱 기술의 궁극적인 목표는 단순한 움직임 감지가 아니라 진정한 적응형 환경을 구축하는 것이다. 앰비언트 인텔리전스란 공간이 사람의 존재와 행동에 자동으로 의미 있게 반응하는 개념이다. 예를 들어, 사람이 집 안을 움직일 때마다 조명이 자동으로 켜지고, 위치에 따라 냉난방 시스템이 조절되며, 건강 상태나 수면 패턴을 모니터링하는 헬스케어 도구가 작동하는 환경을 상상해볼 수 있다.
엣지 기반 무선 센싱은 이런 비전을 대규모로 실현할 수 있게 한다. 이 시스템은 조용히 백그라운드에서 작동하며, 사용자 프라이버시를 존중하고 연결된 환경에 자연스럽게 녹아든다.
그러나 여전히 과제는 많다. 다양한 센서 형태를 통합하고, 다양한 가정 환경과 건축 구조에서도 정확도를 유지하며, 기기 간 호환성을 위한 표준 프로토콜을 마련하는 일이다. IEEE 802.11bf는 CSI 기반 센싱 기능의 표준화를 추진 중이다.
주목할 만한 흐름 중 하나는 멀티모달 융합으로, RF 센싱에 오디오, 관성 센서, 환경 신호 등을 결합해 더 견고한 맥락 인식 모델을 만드는 방식이다. AI 시스템이 움직임뿐 아니라 소리, 온도, 습관 패턴까지 해석할 수 있다면, 사용자가 요청하기 전에도 필요를 예측할 수 있게 된다. 예컨대, 알렉사는 이미 ‘예감(hunches)’ 기능을 제공하며, 사용자 행동을 학습해 밤이 되면 조명을 자동으로 낮추거나 사용자의 위치·행동 패턴에 따라 환기 시스템을 조절하는 자동화 루틴을 실행한다.
스마트홈에서 자율형 AI 에이전트를 구현하려면, 앰비언트 센싱은 눈에 띄지 않으면서도 정확해야 하며, 삶에 간섭하지 않으면서 환경 인식을 구축해야 한다. 스마트폰에서 AI 웨어러블로 중심이 이동하면서 프라이버시에 대한 기대도 높아지고 있다. 많은 최신 웨어러블은 맥락을 파악하거나 주변을 시각적으로 매핑하기 위해 마이크나 카메라를 항상 활성화한 상태로 운영된다. 사용자 데이터를 스마트홈 인프라와 통합하면 앰비언트 인텔리전스를 고도화할 수 있지만, 동시에 데이터 보안과 사용자 신뢰에 대한 심각한 우려도 함께 제기된다.
AI 시스템이 우리의 언어뿐 아니라 존재, 움직임, 의도까지 이해하게 되는 시점에서, 이런 인식이 어떤 방식으로 구현되는지를 신중히 고려해야 한다. 수동 무선 센싱은 시각·음성 정보를 지속적으로 수집하지 않고도 맥락과 공간 인식을 가능케 하며, 기술적으로 세련되고 확장성도 뛰어나며, 프라이버시 중심 설계 원칙과도 부합한다.
노인 돌봄의 낙상 감지, 사무실의 점유 기반 에너지 절감, 증강현실 기반 제스처 인터페이스에 이르기까지 무선 센싱은 조용히 더 반응적이고 존중하는 디지털 미래의 기반을 다지고 있다.
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Amod Agrawal editor@itworld.co.kr
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