19세기 말 독일 의사 빌헬름 뢴트겐이 X-레이를 발명하고 진단을 위해 인간의 몸 속을 꿰뚫어 볼 수 있다고 주장했을 때만 해도 사람들은 미래 공상과학 영화에서나 나올 법한 이야기라고 믿지 않았다.

최근 MIT 대 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, 이상 CSAIL)의 디나 카다비(Dina Kadabi) 교수팀이 인공지능으로 무선 기기를 훈련시켜서 벽 너머 반대편 보이지 않는 사람들의 자세와 움직임을 감지하는 기술을 개발했다고 MIT 뉴스가 12일 보도했다.

‘RF-포즈((RF-Pose)’로 이름된 이 프로젝트에서 연구팀은 사람의 몸에서 반사돼 튕겨나오는 라디오 신호를 감지・분석하는 신경망(neural network)을 활용하여 벽 반대편 사람의 걸음걸이, 앉은 자세, 움직임을 막대 모양의 인체 그림으로 표현해 보여주는 기법을 개발했다.

연구진은 이 기술이 파킨슨병, MS 다발성 경화증, 근육이영양증 환자의 진단과 처치에 유용할 것으로 본다. 또 최근들어 양로원이나 호스피스에서 말년을 보내기 보다는 집에서 간병을 받는 노인이 많아지는 트렌드에 발맞추어 연구진은 노인의 사생활을 침해하지 않고도 간호할 수 있게 돕는 노인케어 상품 개발도 추진중이다.

기존의 인체 동작 탐기 기술에 비해서 RF-포즈가 자랑하는 최대 강점은 환자가 몸에 그어떤 일체의 센서 장치를 착용하지 않아도 된다는 점이다.

그러나 아직 풀어야 할 기술적 난제도 있다. 신경망에 기반한 딥러닝 AI는 인간이 수작업을 통해 입력해 준 데이터를 대량으로 입력 받아야만 대상을 파악할 수 있다. 예를 들어, ‘고양이’ 이미지를 판별할 줄 아는 신경망을 구축하려면 사람이 고양이라고 판별한 이미지와 그렇지 않은 이미지 자료를 수작업으로 입력해 넣어야 하는데, 환자는 스스로 라디오 신호를 수신하고 입력할 수가 없다.

현재는 데이터 입력자가 카메라를 통한 이미지 데이터를 수작업으로 입력하는 식으로 막대 모양 인체 그림과 라디오 신호를 인공지능에게 학습시키고 있다. 또 현재는 2차원 막대 모양의 인체 모형을 3차원적으로 표현하여 한층 세밀한 동작도 표현할 수 있게 개선할 계획이다.