신체 능력이 떨어진 독거노인들은 낙상과 같은 돌발사태에 치명적이다. 카메라 등으로 지켜보는 기술들이 발달하고 독거노인을 구하는 사례가 등장하고 있지만 카메라가 닿지 않는 화장실처럼 사각지대가 많다. 불이 나서 깜깜해진 사고 현장에서도 사람을 찾지 못해 구조의 손길을 뻗치지 못하는 경우처럼 안전의 사각지대가 곳곳에 존재하고 있다.
 

서영주 포스텍 컴퓨터공학과 교수가 이끄는 모바일 네트워킹 연구실은 4차산업의 핵심 기술들에 인공지능(AI)을 적용해 실생활 속 사각지대를 없애는 연구를 수행하고 있다. 사물인터넷(IoT)와 네트워크 기술을 활용해 낙상 위기의 노인을 감지하고 119나 병원에 신고하는 시스템을 구현하기도 한다. 사람의 동작을 인식해 사람이 원하는 것들을 인식하기도 한다.

서영주 포스텍 인공지능대학원 주임교수

이를 가능하게 하는 건 곳곳을 뒤덮고 있는 무선 신호다.  사람의 존재나 움직임에 부딪히면 미묘하게 왜곡된다. 이를 AI로 읽어내면 사람의 위치나 움직임을 거꾸로 알 수 있게 된다. 예를 들어 설거지를 하다 TV 채널을 바꾸기 위해 손을 흔드는 동작에 의해 바뀌는 와이파이 파형을 인공지능으로 수백 번 학습하면 사람의 손을 흔드는 동작을 인식하는 것도 가능하다.
 

무선신호는 카메라와 다른 장점이 많다. 카메라는 빛이 있어야 하고 카메라 하나가 볼 수 있는 공간도 좁다. 값도 비싸고 사생활 침해 문제에서도 자유롭지 못하다. 반면 무선통신 신호는 카메라보다 싸고 어두워도 통한다. 벽을 통과할 수도 있다. 선명하게 보이지 않는 문제는 사생활 침해로부터 자유로워지는 장점으로 변한다.

포스텍 모바일 네트워킹 연구실은 독거노인의 낙상, 깜깜한 사고현장 등에 인공지능(AI)을 적용해 사각지대를 없애는 연구를 수행하고 있다. 비접촉식 낙상 감지 및 대응 플랫폼 화면

연구실은 지하나 실내공간에서 쓸 수 없는 위성위치확인시스템(GPS)을 무선신호로 대체하는 연구도 진행중이다. 무선신호로 실내공간에서의 위치를 확인하거나 지구자기장을 측정하는 지자계를 이용하기도 한다. 지구자기장은 위치마다 제각기 달라 이를 AI로 지도화하면 길을 찾는데 활용하는 것도 가능하다.
 

연구실은 산업체와 함께 실생활에 바로 쓰일 수 있는 연구를 많이 한 것을 가장 큰 장점으로 꼽는다. 최근에는 스마트팩토리 기계 속 센서 진동이나 소음 크기와 같은 정보를 토대로 기계 수명을 예측하는 AI 기술과 사람처럼 똑같이 입모양을 움직이는 아바타 앵커 기술을 개발하기도 했다. 서 교수는 “실제적 구현을 중시하면서 논문보다도 특허가 많은 것이 가장 자랑거리”라면서 “기술이 그냥 쓰이는 데 그치지 않고 사람을 구하거나 국민 안전을 지키는 데도 활용되길 기대한다”고 말했다.

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