[테크월드=선연수 기자] Wi-Fi는 오늘날 가장 보편적인 무선 통신 기술 중 하나다. 설치와 사용이 간단하고 경제적이며 Wi-Fi의 성능은 매년 향상되고 있다. 2020년 현재, 미국은 가구당 평균 11개의 연결 기기를 보유하고 있으며, 대다수의 기기는 Wi-Fi 기술을 사용하고 있다.
기술이 발전함에 따라 Wi-Fi는 단순히 연결성과 네트워크 서비스를 제공하는 통신 기술뿐 아니라 스마트홈, 사물인터넷(IoT) 애플리케이션에서 보안·안전·가족 돌봄 서비스를 가능하게 하는 센싱 기술로 자리 잡고 있다. Wi-Fi 센싱 기술은 동작 감지, 활동 감지·인식, 바이탈 사인 감지와 같은 다양한 특성과 애플리케이션을 지원한다.
센싱을 위한 Wi-Fi의 장점
주택과 건물에는 이미 Wi-Fi가 광범위하게 설치돼 있기에 Wi-Fi 센싱은 본질적으로 경제적인 센싱 기술이다. 기존의 Wi-Fi 라우터, 메시 노드, 클라이언트 장치 간 신호의 통합은 집 전체를 커버하는 Wi-Fi 센싱 네트워크를 형성하고, 동작 감지와 활동 감지 등의 애플리케이션을 활용할 수 있도록 지원한다. 즉, 별도의 특화된 센싱 네트워크를 구축하기 위한 추가적인 센서나 게이트웨이가 필요하지 않다.
카메라나 적외선(IR) 기반 감지·모니터링 솔루션과는 달리 Wi-Fi 센싱에는 여러 장점이 있다. 먼저, NLOS(Non-Line-of-Sight) 조건에서도 동작할 수 있어, 보다 먼 거리와 넓은 각도의 확대된 센싱 커버리지를 지원한다. 게다가 사용자의 사생활을 보호할 수 있어 욕실, 침실 등 사적인 공간에 설치될 수 있다.
Wi-Fi 센싱은 기기 간 데이터 통신에 사용되는 일반 패킷과 신호로부터 정보를 수집한다. 해당 센싱 기술은 이를 위한 특별한 신호를 요구하지 않으며, 네트워크 성능이나 사용자의 체감 속도를 저하시키지 않는다.
Wi-Fi는 2.4GHz, 5GHz, 6GHz, 60GHz 대역에서 동작한다. 이 3개 대역의 Wi-Fi 신호 파장은 4.2cm(6GHz 대역)에서 12.4cm(2.4GHz 대역)까지 이른다. 신호는 더 정교한 안테나, 디지털 신호 처리(DSP), 머신러닝 알고리즘·기술과 함께 호흡률, 심장 박동 등의 감지와 동작 감지, 활동 감지·인식에 적합하다.
과거에는 Wi-Fi 센싱에 수신신호강도(RSSI, Received Signal Strength Indicator)가 사용됐다. RSSI는 무선 환경에서 임의 단위로 수신된 상대적인 신호 강도다. 일반적으로 이는 패킷 별로 측정되며, 보통 대다수의 공급업체들은 MIMO(Multiple-input and Multiple-output) 시스템에서는 가장 강한 안테나의 RSSI만 측정한다. 온세미컨덕터는 각 안테나의 RSSI 값을 모두 측정하는 QCS-AX/QSC-AX2를 지원하고 있다.
RSSI는 세밀하지 않은 파라미터로, 해상도가 낮은 값이며 패킷당 단일 값만을 가진다. 이로 인해 Wi-Fi 센싱 솔루션에서 RSSI는 CSI(Channel State Information)로 대체되고 있다.
CSI란?
CSI는 CFR(Channel Frequency Response)의 샘플링된 값이며, CIR(Channel Impulse Response)의 주파수 영역 값이다. QCS-AX와 QCS-AX2 솔루션에서 패킷당 최대 8개의 공간 스트림과 최대 160MHz 채널에 대해, 최대 8개의 안테나를 통해 실시간 접근 방식을 이용한 CSI 값을 얻을 수 있다.
[그림 1]의 행렬은 1×1 SISO(Single-input and Single-output) 클라이언트가 보낸 80MHz 신호를 4×4 MIMO 수신기에서 얻은 CSI의 예다. 클라이언트가 MIMO를 지원하고 다중 안테나를 통해 다중 스트림을 전송하면 행렬은 3차원이 된다.
각 행은 한 개의 안테나를 의미하며 각 열은 서브캐리어를 의미한다. 80MHz 대역에서는 총 234개의 사용가능한 서브캐리어가 있고 160MHz대역에서는 총 468개의 서브캐리어가 있다.
[그림 2]를 살펴보면 CSI는 매우 세밀하고 고해상도라는 것을 쉽게 알 수 있다. 다이버시티(Diversity)를 주파수 영역과 공간 영역까지 확대시키기고 더욱이 각 CSI는 진폭과 위상 값을 모두 가져, 패킷당 신호 강도를 나타내는 한 개의 정수에 불과한 RSSI보다 많은 정보를 갖는다.
시계열 CSI 정보는 동작감지, 활동감지·인식부터 바이탈 사인 감지 등에 이르는 모든 Wi-Fi 센싱 애플리케이션에 필수적이라는 사실에 주목해야 한다. 온세미컨덕터의 QCS-AX와 QCS-AX2 Wi-Fi 6 칩셋은 최소 3밀리초(ms) 간격의 실시간 CSI 캡처를 지원한다. Wi-Fi 센싱에 CSI를 사용하면 세분성, 민감성, 정확성, 견고성을 높일 수 있다.
Wi-Fi 동작 감지 사례 분석
동작 감지는 CSI에 기반한 Wi-Fi 센싱을 사용하는 유용한 애플리케이션 중 하나다. Wi-Fi 기반 동작감지 솔루션은 통신사와 소비자를 대상으로 상위 가정용 Wi-Fi 게이트웨이, 라우터, 메시 공급업체들에 의해 많이 설치되고 있다. 비즈니스와 산업 어플리케이션 부문에서도 많은 관심을 받고 있으며, 관련 솔루션들은 모두 사용이 간편한 동작감지 기능과 함께 다양한 수준의 포지셔닝(Positioning) 기능을 제공한다.
물론 공급업체마다 동작감지를 인식하는 기술과 알고리즘에 차이가 존재할 수 있다. 공급업체별 기술 활용 사례도 업체 마다의 기술과 관심 비즈니스가 다르기에 차이가 있을 수 있다. 온세미컨덕터는 QCS-AX, QCS-AX2 제품군 칩셋을 통해 공급업체에 따라 각기 다른 구현 방식에 필요한 모든 기능을 제공하고 있다.
기존 Wi-Fi 모션 센서 활용
그럼 Wi-Fi 모션 센서를 활용한 사례를 살펴보자. 기존의 모션 센서를 설치하는 것과 같은 방식으로 집 주변에 여러 개의 센서가 설치되고, 이는 라우터, 메시 노드, 리피터 등과 같은 기존 Wi-Fi 네트워크 기기들에 연결된다. 센서와 네트워크 장치 간 연결과 신호는 동작감지에 사용될 센서 네트워크를 형성한다.
Wi-Fi 동작감지 센서는 Wi-Fi 네트워크 장치로부터 수신되는 Wi-Fi 신호나, 내부 메시를 지원하는 경우에는 다른 센서로부터 CSI 데이터를 캡처한다. 센서의 계산 능력은 제한적이기 때문에, 이 모델에서 CSI 데이터 처리와 Wi-Fi 동작감지 알고리즘은 대부분 클라우드 상에서 진행된다. 센서가 Wi-Fi 네트워크의 에어타임(Airtime)을 소비하기에, 이는 경우에 따라 네트워크 성능에 영향을 미칠 수 있다.
Wi-Fi 메시 노드 활용
두 번째 사례는 일부 Wi-Fi 동작감지 솔루션 제공업체에서 제공하는 Wi-Fi 메시 노드를 활용하는 것이다[그림 3]. 메시 노드 간 신호는 자연스럽게 메시 네트워크를 형성한다. 게이트웨이, 라우터, 리피터를 포함한 메시 네트워크 내의 모든 네트워크 장치는 CSI 캡처를 지원한다. CSI 데이터 처리와 동작감지 알고리즘은 클라우드 상에서 이뤄지는 경우가 많다.
일부 공급업체의 솔루션은 대역폭을 절약하고, 클라우드 측면의 CPU 활용률을 낮추고, 감지에 발생하는 지연 시간을 개선하기 위해 CSI 데이터의 사전 처리를 메시 노드 내의 가장자리에서 로컬로 수행할 수 있다.
이 모델에는 여러 가지 장점이 있다. 하나는 메시 노드가 메시 노드와 클라이언트 간 일상적인 통신에 사용되는 수신 신호에서 CSI 데이터를 캡처해, 동작감지 기능을 위한 추가적인 Wi-Fi 에어타임이나 대역폭이 필요하지 않다는 점이다.
메시 노드는 일반적으로 동작감지의 범위와 견고성 향상에 도움이 되는 고차원 MIMO를 지원하는 게 두 번째 장점이다.
마지막으로, 각 메시 노드의 소프트웨어는 CSI 데이터 캡처를 위한 송신과 수신을 모두 제어할 수 있다. 따라서 사용자 정의된 패킷이나 신호가 생성돼 고해상도의 동작감지 결과물을 생성하고, 정확도 높은 포지셔닝 기능을 지원할 수 있다. 이 모델에서, 집 전체를 센싱의 적용범위로 하기 위해서는 더 많은 메시 노드가 필요할 수 있다.
메시 노드와 OFDM 지원 Wi-Fi 활용
마지막은 메시 노드와 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)을 지원하는 기존 Wi-Fi 장치(직교 주파수 분할 멀티플렉싱을 지원하지 않는 기존 802.11b 전용 장치 제외)의 활용 사례다[그림 4]. 이전 메시 노드 모델의 모든 장점에 Wi-Fi 카메라, 스마트 램프, 프린터 등 기존의 모든 Wi-Fi 클라이언트 기기까지도 동작감지 센서로 활용할 수 있다는 점이 더해지는 게 특징이다.
메시 노드(네트워크 장치) 간 신호와 클라이언트 장치와 메시 노드 간 신호는 훨씬 밀도 높은 센서 네트워크를 형성한다. 이로 인해 네트워크 적용범위는 훨씬 더 넓어지고, 종종 추가적인 메시 노드나 Wi-Fi 장치를 설치하지 않고도 가정 전체를 센싱할 수 있게 된다.
또 다른 장점은 Wi-Fi 클라이언트 기기가 Wi-Fi 동작감지 센서로 작동함에 있어 부수적인 소프트웨어나 하드웨어 변경이 필요하지 않다는 점이다. 해당 모델에서 CSI 데이터는 여전히 메시 노드를 통해 캡처된다. 메시 노드는 연결된 클라이언트 디바이스의 CSI 데이터뿐만 아니라 다른 노드에만 연결된 네트워크 디바이스와 Wi-Fi 디바이스의 CSI 데이터까지도 스니핑(Sniffing) 모드를 통해 캡처할 수 있다.
글: 스콧 탄(Scott Tan) 온세미컨덕터 제품관리·무선·연결·신호 프로세스 담당 디렉터
자료제공: 온세미컨덕터
- 이 글은 테크월드가 발행하는 월간 <EPNC 電子部品> 2020년 11월 호에 게재된 기사입니다.
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