연구진, Wi-Fi 신호를 이용해 은닉 권총을 감지하는 AI 개발

스웨덴 국방 연구 기관(FOI)의 AI 연구원 그룹이 Wi-Fi 신호를 사용하여 은닉된 권총을 식별할 수 있는 AI 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 눈에 보이는 카메라나 번거로운 금속 탐지기보다 비침습적인 대안을 제공합니다. 10월 13일 arXiv에 게시된 논문에 상세히 설명된 이 시스템은 WiFireNet이라고 불리며, 물체가 주변 Wi-Fi 신호를 어떻게 왜곡하는지 채널 상태 정보(channel state information)를 분석합니다. 전체 시스템은 Wi-Fi 송신기, Wi-Fi 수신기, 그리고 WiFireNet AI로 구성됩니다.

일반적인 Wi-Fi 신호가 경로상의 물체와 마주칠 때, 그 물체의 모양, 방향, 재질에 따라 특정 방식으로 침투하고 반사됩니다. 이 데이터인 채널 상태 정보는 높은 정확도로 물체를 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 보안 연구원들은 이전에 일반 Wi-Fi 라우터를 사용하여 사람을 99.5%의 정확도로 식별하는 기술을 공개한 바 있습니다.

WiFireNet 시스템을 구축하기 위해 연구원들은 먼저 WiFire Dataset이라는 데이터셋을 만들었습니다. 이 데이터셋은 사람들이 휴대폰부터 권총에 이르기까지 다양한 물건을 가지고 걸어 다니는 모습을 RGB 영상과 반사된 Wi-Fi 신호를 동시에 기록하여 얻었습니다. 이후 연구원들은 대규모 데이터셋에 딥러닝(deep learning) 모델을 훈련시켰으며, 비디오 클립을 사용하여 은닉 권총의 시각적 모습과 그 고유한 Wi-Fi 서명, 즉 채널 상태 정보를 일치시키는 방식으로 학습시켰습니다. 시스템이 권총을 비슷한 모양이나 재질의 일상용품과 구별할 수 있도록 보장하기 위해, 연구원들은 플라스틱 권총, 금속 물병, 실제 금속 권총, 그리고 휴대폰에 대한 기록으로 모델을 훈련시켰습니다.

훈련 후, 최종 AI 시스템인 WiFireNet은 오직 Wi-Fi CSI만을 기반으로 은닉 권총을 감지할 수 있었으며, 그 정확도는 편차가 있었습니다. 최대 4명의 이동 개체를 작은 실내 공간에서 추적하는 통제된 실험에서, 이 시스템은 평균 72.5%의 권총 탐지 정밀도를 달성했습니다. 하지만 운반체 위의 무기 정확한 위치를 특정하는 것과 같은 더 엄격한 위치 파악(localization) 요구 사항 하에서는 정밀도가 53.8%로 떨어졌습니다. 또한, 이 신경망은 생소하고 테스트되지 않은 실내 레이아웃에서 정확하게 작동하는 데 어려움을 겪었습니다.

그럼에도 불구하고, 이 시스템은 여전히 실험 단계이며 개선 계획 로드맵을 가지고 있습니다. 프로토타입은 개념 증명(proof of concept)을 확립하기 위해 구형인 1999년 무선 IEEE 802.11a 표준의 수정된 구현을 사용하여 구축되었습니다. 후속 단계에서는 더 나은 탐지를 위해 고해상도 CSI를 갖춘 최신 Wi-Fi 7 및 Wi-Fi 8 네트워크를 사용할 예정입니다. 연구진은 이 프로젝트를 오픈 소스로 만들어 코드, 모델 및 데이터셋을 공개하여 해당 분야의 추가 연구를 지원했습니다. Wi-Fi 센싱은 복잡한 장비나 설정이 필요하지 않은 효과적인 감시 기술로 인기를 얻고 있습니다. 그러나 비평가들은 이 기술의 보편성과 규제 프레임워크의 부족이 심각한 사생활 침해 우려를 제기한다고 주장합니다.