트랜스포머를 이용한 1×1 초광대역 무선 신호 기반 사람의 자세 추정

김승현, 채근홍, 신승환, 김유성

http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.4.298

특정 공간에서 사람의 자세를 추정하는 문제는 컴퓨터 비전의 주요 분야 중 하나로 게임, 의료, 재난, 소방 보안, 군사 등 다양한 분야에 활용될 수 있는 중요한 기술이다. 최근 기계 학습과 접목하여 자세 추정의 정확도를 크게 높일 수 있었다. 하지만 이미지 기반의 방식은 신체의 일부 또는 전체가 장애물로 가려지거나 조명이 어두운 경우 자세 추정이 어렵다는 한계가 있다. 최근에는 무선 신호를 사용하여 사람의 자세를 추정하는 연구가 등장하였으며 이는 조명의 밝기에 영향을 받지 않고 장애물을 투과할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 무선 신호를 기반으로 특정 위치를 추정하기 위해서는 두 쌍 이상의 송수신기가 필요하다는 것이 기존의 인식이었다. 본 논문에서는 한 쌍의 송수신기로 수집한 1×1 초광대역 무선신호만으로 딥 러닝을 적용하여 사람의 자세 추정 및 신체 세그멘테이션이 가능함을 보인다. 또한 트랜스포머 기반 모델을 통해 합성곱 신경망을 대체하고 더 나은 성능을 보이는 방법을 제안한다.