딥러닝 없는 벽 너머 레이더 인간 활동 인식: 새로운 가능성의 지평

Gao Weicheng 연구원은 신경망 없이 벽 너머 레이더 인간 활동 인식을 달성하는 새로운 방법을 제시했습니다. 템플릿 매칭과 토폴로지 유사도 비교를 활용한 이 방법은 물리적 해석 가능성을 높이고 오픈소스 코드 공개를 통해 학계의 공동 연구를 촉진합니다.

딥러닝에 대한 의존 탈피: 물리적 해석 가능성에 기반한 혁신적인 접근법

최근 몇 년간 벽 너머 레이더(TWR)를 이용한 인간 활동 인식(HAR) 분야는 신경망 모델을 통한 레이더 영상 데이터 학습에 집중되어 왔습니다. 하지만 Gao Weicheng 연구원은 이러한 흐름에 대한 새로운 시각을 제시합니다. 그는 기존의 템플릿 매칭 방식에 주목하며, 신경망에 의존하지 않는 새로운 TWR HAR 방법을 제안했습니다. 이는 단순히 기술적 진보를 넘어, 물리적 현상에 대한 이해를 바탕으로 한 ‘해석 가능한 인공지능’으로 나아가는 중요한 발걸음입니다.

핵심 아이디어: 신호 처리 이론의 재조명

본 연구의 핵심은 신경망 대신 레이더 신호의 물리적 특성을 직접 활용하는 데 있습니다. 먼저, TWR의 거리-시간 맵과 도플러-시간 맵을 생성합니다. 이후 코너 검출 기법을 통해 인체와 배경을 구분하고, 다상 활성 윤곽 모델을 이용하여 마이크로 도플러 신호를 분할합니다. 분할된 마이크로 도플러 특징은 2차원 점군으로 변환되고, Mapper 알고리즘을 통해 템플릿 데이터와의 토폴로지 유사도를 계산하여 활동을 인식합니다. 이는 신호 처리의 기본 원리에 충실한 접근법으로, 결과의 해석과 이해를 용이하게 합니다.

실험 결과 및 공개 소스 코드

본 연구는 수치 시뮬레이션과 실제 측정 실험을 통해 제안된 방법의 효과를 검증했습니다. 특히 주목할 점은 연구자가 오픈소스 코드(https://github.com/JoeyBGOfficial/Through-the-Wall-Radar-Human-Activity-Recognition-Without-Using-Neural-Networks)를 공개했다는 것입니다. 이를 통해 다른 연구자들이 쉽게 연구 결과를 재현하고 발전시킬 수 있는 기반을 마련했습니다.

시사점: 새로운 가능성의 시작

Gao의 연구는 인공지능 분야에서 신경망 의존도를 낮추고 물리적 해석 가능성을 높이는 새로운 패러다임을 제시합니다. 이는 단순히 기술적 개선을 넘어, 인공지능의 투명성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요한 의미를 가집니다. 본 연구는 벽 너머 레이더 인간 활동 인식 분야의 새로운 지평을 열었을 뿐만 아니라, 다른 인공지능 응용 분야에도 시사하는 바가 큽니다. 앞으로 이러한 접근법을 통해 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 시스템 개발이 가속화될 것으로 기대됩니다.