카메라 없이 와이파이 신호 변화로 움직임 감지하는 €10 오픈소스 'ESPectre'

카메라도 마이크도 없이 와이파이 신호의 변화만으로 사람의 움직임을 감지하는 오픈소스 프로젝트 'ESPectre'가 깃허브 트렌딩에 올랐다. 프란체스코 파체(francescopace)가 공개한 이 프로젝트는 ESPHome을 통해 홈어시스턴트(Home Assistant)와 기본 연동되며, 와이파이 채널 상태 정보(CSI)를 분석해 동작을 인식한다.

원리는 직관적이다. 사람이 방 안에서 움직이면 공유기와 센서 사이를 오가는 와이파이 전파를 '교란'하게 되는데, 마치 손전등 앞에서 손을 움직이면 그림자가 변하는 것과 같다. ESP32 기기가 이 변화를 '듣고' 움직임 여부를 판단하는 방식이다.

필요한 것은 약 10유로짜리 ESP32 기기(ESP32-S3와 C6 권장, C3·기본형 등 다른 변형도 지원)와 집에 이미 있는 2.4GHz 와이파이 공유기, 그리고 홈어시스턴트와 ESPHome이다. 설정은 YAML 파일만 다루면 되고 프로그래밍 지식이나 공유기 설정 변경은 필요 없으며, 설치에는 10~15분이 걸린다.

프라이버시가 핵심 장점이다. 카메라가 없어 사생활이 완전히 보호되고, 팔찌나 센서 같은 착용 기기도 필요 없다. 와이파이 신호가 벽을 통과하므로 벽 너머도 감지하며(석고보드는 통과하고 철근 콘크리트는 감도가 떨어진다), 총비용이 약 10유로로 매우 저렴하다.

활용처는 다양하다. 외출 중 침입자 경보 같은 가정 보안, 낙상이나 장시간 무활동을 감지하는 노인 돌봄, 사람이 있을 때만 조명·난방을 켜는 스마트 자동화, 빈 방의 기기를 끄는 에너지 절약, 밤중에 아이가 방을 벗어나면 알려주는 어린이 모니터링, 사용 중인 공간만 냉난방하는 공조 제어 등이다.

기술적으로는 CSI 원시 데이터를 받아 게인 고정(약 3초간 AGC/FFT 안정화), 자동 보정, 적응형 임계값, 햄펠 필터, 검출 평가, 히트 필터를 거쳐 홈어시스턴트로 전달하는 처리 파이프라인을 쓴다. 자동 보정 단계에서는 NBVI(정규화 대역 분산 지수) 기법으로 안정성과 스펙트럼 다양성을 기준으로 12개의 비연속 부반송파를 자동 선택하며, 수동 설정 없이 F1 점수 96% 이상의 준최적 성능을 낸다.

최근에는 신경망 기반의 새로운 ML 디텍터가 실험적으로 추가됐다. 별도 보정이 필요 없고 기기 자체에서 동작하며, 최신 변경분이 담긴 스냅샷 빌드의 -ml 에셋으로 사용할 수 있다. 반면 기존 MVS 모드는 부팅 후 약 10초간 방을 조용히 유지해야 자동 보정이 정상 수행되며, ML 모드는 이 보정 과정을 건너뛴다.

한계도 있다. 시스템은 정지(IDLE)와 움직임(MOTION) 두 상태만 구분하는 모델이라 사람과 반려동물, 다른 움직이는 물체를 구별하지 못한다. 더 정교한 분류가 필요하면 학습된 AI/ML 모델이 추가로 요구된다. 센서 하나가 약 50㎡를 담당하고 권장 거리는 3~8m, 설치 높이는 바닥에서 1~1.5m이며, 검출 정확도는 방 구조와 벽 재질 등 환경에 크게 좌우돼 적절한 튜닝이 필요하다.