# WiFi 신호로 심박수 측정 가능

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- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-09-05T13:34:18+09:00
- Updated: 2025-09-05T13:34:18+09:00
- Original source: [news.ucsc.edu](https://news.ucsc.edu/2025/09/pulse-fi-wifi-heart-rate/)
- Points: 2
- Comments: 1

## Topic Body

- **WiFi 신호**만으로도 **임상 수준의 심박수 측정**이 가능함
- **초저가 WiFi 기기**와 알고리듬 결합으로 **웨어러블 없이 건강 상태 확인**이 가능함
- 개인 위치나 움직임에 **관계없이** 3미터 떨어진 곳에서도 **정확한 측정**이 가능함
- 연구팀은 **ESP32, Raspberry Pi** 등 저가 디바이스 데이터로 알고리듬을 훈련함
- 미래에는 **호흡률 측정** 및 **수면무호흡증 감지**에도 활용 가능성 높음

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### 개요

- **UC Santa Cruz** 연구팀은 일반 가정용 **WiFi 신호**만으로 **심박수**를 정확하게 측정하는 **Pulse-Fi 시스템**을 개발함
- 이 시스템은 **초저가 WiFi 디바이스**와 **머신러닝 알고리듬**을 결합하여, 기존의 웨어러블 없이도 실시간 건강 모니터링 가능성을 보여줌

### Pulse-Fi: WiFi와 머신러닝으로 심박수 측정

- **WiFi 장치**는 주파수 파동을 주변에 방출하며, 사람과 같은 객체에 닿으면서 파동에 **수학적으로 감지 가능한 변화**를 만듦
- **Pulse-Fi**는 WiFi 송수신기에서 수집한 신호를 **신호처리 및 머신러닝**으로 분석함
  - 잡음을 필터링해 **심장 박동**에 의한 미세한 신호 변화만 추출함
- **Baskin School of Engineering**의 교수와 대학원생, 고등학생 방문 연구원이 프로젝트를 주도함

### 실험 결과 및 정확도

- 118명의 참가자를 대상으로 **5초간 측정**만으로 **임상 수준 정확도**에 도달함
  - 평균 오차는 분당 0.5박에 불과하며, 측정 시간이 늘어나면 정확도 증가함
- 실험실 환경뿐 아니라, 다양한 **자세(앉기, 서기, 눕기, 걷기 등)** 와 **장비 위치**에 상관없이 이상 없이 동작함
- **3미터(약 10피트) 거리**에서도 고정확 도출, 상업용 라우터 등 고급 WiFi 기기 활용시 더 좋은 성능 기대됨

### 데이터셋 구축

- 알고리듬 훈련을 위해 **ESP32**와 **표준 산소포화도계**를 같이 사용해 직접 데이터를 수집함
  - Pulse-Fi 데이터와 산소포화도계의 '정답' 데이터를 결합해 **신경망** 훈련
- 또 다른 연구팀이 **Raspberry Pi**로 구축한 대규모 데이터셋에도 Pulse-Fi를 적용함

### 응용 및 미래 방향

- 향후 연구로 **호흡률 측정** 및 **수면무호흡증 감지** 등 추가적인 용도 확장 예정임
- 비공개 단계 실험에서도 **호흡 및 무호흡 탐지**에 높은 정밀도 가능성 확인함

### 산업적 활용

- 상업적 도입에 관심 있는 기업은 **UC Santa Cruz**의 기술이전 담당자에게 연락할 수 있음

### 결론

- **초저가 하드웨어**와 **머신러닝** 조합으로 **비접촉 심박 및 건강 모니터링**이 가능해짐
- **웨어러블·병원장비** 없이도 집에서 쉽고 **비침습적**으로 건강상태 확인 혁신이 기대됨

## Comments



### Comment 43397

- Author: neo
- Created: 2025-09-05T13:34:19+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=45127983) 
* 어떤 사람들은 이 기술로 생체 정보를 지속적으로 모니터링하는 걸 제안함. 반면 몇몇은 이것이 프라이버시 문제를 일으킨다고 생각함. 하지만 더 큰 문제는 지속적인 모니터링이 오히려 과잉 진료로 이어져 환자들에게 더 안 좋은 결과를 초래할 수 있다는 것임. 중요한 이유는 우리가 활력 징후를 모니터링하는 시점이 이미 뭔가 이상함을 의심할 때라는 점임. 건강한 사람을 계속 관찰하면 꽤 큰 변동폭이 나타나 정말로 문제가 없어도 겉보기에 문제처럼 보일 수 있음. 실제로 이것은 병원에서 분만 중 엄마와 아기를 계속 모니터링하면서 실험적으로 확인된 사실임. 어떤 클리닉에서는 도착 즉시 계속 모니터링을 시작하고 괜히 더 많은 치료를 해서, 원래 건강했음에도 불구하고 결과가 더 나빴던 경우가 있음. 물론 일부 클리닉은 원래 과잉 진료 경향이 있을 수 있으나, 과도한 모니터링이 과도한 치료로 이어지는 현상이라는 직관적 설명이 마음에 듦
* 유틸리티 폴 점검 헬리콥터가 어떻게 프로펠러의 사운드 웨이브 리버브 패턴으로 나무 폴의 상태(좋은지 썩었는지)를 파악하는지 들어봄. 비침습 센싱(기존/환경 방출 원천 사용) 분야가 정말 인상적으로 발전 중임
    * 통신 공사 분야에서는 폴 주변에서 작업할 때 반드시 "해머 테스트"를 하라고 교육받음. 좋은 폴, 약간 썩은 폴, 완전히 썩은 폴의 소리 차이가 상당히 큼
    * 관련 원문 기사(2001년): [새로운 기술이 항공 레이저와 AI로 목재 구조 신뢰성을 평가함](https://electricenergyonline.com/energy/magazine/4/article/new-technology-uses-airborne-lasers-and-artificial-intelligence-to-assess-wood-structure-reliability.htm). 실제 상용화됐는지는 모르겠고, 최근엔 열화상 및 다중분광 이미징 활용 사례도 봤음
    * 이런 크기가 큰 헬리콥터가 전선이 연결된 유틸리티 폴에 실제로 근접할 수 있다는 것이 어떤 모델인지 궁금함
    * CT 스캔은 환자에게 방사선을 쬐는데 여전히 표준 진료임
* Star Trek TOS 에피소드에서 커크 선장이 살인 혐의를 받고, 심장 박동을 분리·탐지하여 아직 배에 남아 있던 희생자를 찾아내는 장면이 떠오름. 거의 60년 전 에피소드지만 혹시 스포였다면 양해 바람
    * 클래식 Star Trek 팬으로서 말하자면, 그들은 행성 전체를 스캔해서 승무원을 찾아내지만, 자기 배에 누가 있는지는 파악 못함. 우주선 안에 범용 오디오 감시 장치가 있음에도 벽 인터폰을 사용해야 함
    * “스포일러!”라는 농담을 할 기회를 빼앗아감. 사실 에피소드를 미리 말해주는 것보다 더 억울함
    * 유쾌한 요약: [planetofhats의 해당 에피소드 요약](https://www.mezzacotta.net/planetofhats/episodes/0020.html)
* 모든 사람의 심장은 다름. 홍채나 지문처럼 고유의 심장 신호(카디오 서명)를 구별에 활용할 수 있음. 이미 레이저로 원거리에서 이를 감지하는 연구도 존재함 [관련기사: 펜타곤이 심장 박동만으로 식별하는 레이저 개발](https://www.technologyreview.com/2019/06/27/238884/the-pentagon-has-a-laser-that-can-identify-people-from-a-distanceby-their-heartbeat/)
    * [인체가 WiFi 신호 전파를 방해하는 방식에 기반한 바이오메트릭 식별](https://www.theregister.com/2025/07/22/whofi_wifi_identifier/) | [관련 HN 기사](https://news.ycombinator.com/item?id=44685869)  
      연구자들이 WiFi에 적용되는 CSI(채널 상태 정보: 전자기 신호의 진폭과 위상 정보 등)를 사람 개개인이 다르게 왜곡하는 방식에 주목했음. 이를 딥러닝으로 처리해 신호 기반 고유 데이터 서명을 도출함. 이 방식은 신호 기반 Re-ID(재식별) 시스템에 적용될 수 있음
    * 지문은 변하지 않지만 심장 박동은 매번 달라짐. 모든 심장 박동이 다 다르기에 개별적인 '심장 서명'도 항상 바뀌어 특정인을 지속적으로 식별하는 데 어려움이 있을 것임
* 착용감도 불편한 웨어러블 없이, 러닝머신에서 가슴띠도 필요 없음. 심장 박동과 호흡까지 동시에? 집안 모든 사람을 24/7로 저렴한 Raspberry Pi로 모니터링? 이 기술이 시장에 나오려면 오래 걸리지 않았으면 좋겠음. 정말 유용해 보임
    * 긍정적인 SF적 활용 시나리오가 존재함. 하지만 오직 데이터와 자동화가 완전히 해당 인간 당사자의 통제 하에 있을 때만 의미가 있음. 예: 자가 호스팅 서버, 로컬 GPU, 로컬 LLM, 오프라인 음성 인식, 개인 3D 홈 및 인체 스캔 등
    * 케어기빙(돌봄)에도 엄청난 가치가 있을 듯함. 나는 할머니를 돌보는데, 에어태그를 열쇠에 달아두는 것도 쉽지 않음. 웨어러블이나 라이프 알림 같은 기기는 꾸준히 착용하실 수 없음. 비침습적이고 수동적인 헬스 모니터링이 있으면 굉장히 좋겠음
    * 이 기술은 너무 기이하게 느껴져 WiFi 업계에서 이를 극도로 경계할 것 같은 예감이 듦. 아마 특허로 묶어둘지도 모르겠음. 정부 역시 이런 게 대중에 알려지는 걸 원치 않을 것 같음
    * WiFi RSSI 해킹(예: WiSee(2013)), Linksys Aware(-2024) [Linksys Aware 구글 검색](https://www.google.com/search?q=Linksys+Aware),  
      관련 쓰레드: [802.11bf 설명](https://news.ycombinator.com/item?id=45129817),  
      802.11bf 검색: [구글](https://www.google.com/search?q=802.11bf),  
      "집 전체 무선 신호를 이용한 제스처 인식"(2013): [ACM 논문](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2500423.2500436),  
      인용 논문들 [구글 스칼라](https://scholar.google.com/scholar?cites=13861630760394938795&as_sdt=5,43&sciodt=0,43&hl=en),  
      고자유도 가속도계 기반 무선 제스처 인식, [Awesome-WiFi-CSI-Sensing](https://github.com/Marsrocky/Awesome-WiFi-CSI-Sensing),  
      3D 스캐닝 기술 및 응용 분야까지
* 이 기술을 개발한 고등학생임. 궁금한 점 있으면 질문 주면 답변해줄 의향 있음
    * 축하함, 정말 인상적임. 링크된 기사에 세부 정보가 많이 부족해서 논문이나 프리프린트를 공유해줄 수 있는지 궁금함
* ESP32 칩에서 동작하는 걸 보면 스마트폰의 WiFi 칩에서도 잘 작동할 것이라고 확신함(기사엔 언급 안 됨). 요즘 많은 사람들이 스마트폰을 항상 휴대함. 이로 인해 한 사람의 심층적인 프로필을 만들 수 있음. 예를 들어, 그가 스마트폰에서 뭘 보거나, 어떤 전화를 받았는지, 혹은 어디에 있는지, 근처에 있는 다른 사람(다른 스마트폰의 신원)까지 파악할 수 있음. 사용자의 감정(흥분, 두려움, 분노 등)까지 다양한 정보를 조합해 훨씬 더 많은 것을 알 수 있을 것으로 보임
* 이런 기술은 새로운 게 아님. WiFi 신호로 이미 최소 10년 전부터 사물/사람/동물 감지, 보행 분석[1], 키 입력 인식[2], 호흡 및 심박수 모니터링[3], 심지어 대화 도청[4]까지 활용됨.  
  [과거 관련 HN 토론](https://news.ycombinator.com/item?id=12353605),  
  [The Atlantic - Wi-Fi Surveillance](https://www.theatlantic.com/technology/archive/2016/08/wi-fi-surveillance/497132/),  
  [아카이브](https://archive.is/XnHUV)  
  1: [보행 분석 IEEE 논문](https://ieeexplore.ieee.org/document/7457075)  
  2: [키 입력 감지 ACM 논문](https://dl.acm.org/doi/10.1145/2789168.2790109)  
  3: [호흡·심박 감지 아카이브](https://archive.is/mFSDq)  
  4: [대화 도청 아카이브](https://archive.is/sNVcM)
    * 이런 기법들을 실제로 성공적으로 구현해본 적이 있는지 궁금함. 몇 년 전 비슷한 적용을 검토해본 적 있는데, 논문에서 언급된 방식마다 한계나 방법론적 허점이 꽤 많았음
    * 사실 같은 원리가 소리(음파)에도 적용된 바 있음. 몇 년 전엔 자동차 스피커와 마이크로 차량내 사람 수(특히 방치된 아동·반려동물 탐지) 확인 사례 논문을 본 기억 있음
    * [공식 발표 기준] 가정과 오피스 상용화가 현재로썬 새로움
* 802.11bf가 센싱(감지) 응용에 중점 두고 있음  
  > 최근 발전 덕분에 WiFi 기술로 탐지, 위치추적, 인식 등 센싱 기능이 가능해짐  
  > 그러나 기존 WLAN 표준은 통신 목적 위주로 개발돼서 고도화된 센싱 요구를 충분히 충족하지 못함  
  > 이를 위해 IEEE 802.11 작업 그룹이 802.11bf 태스크 그룹(TG)을 신설해, 첨단 센싱 요구사항을 다루되 통신 영향은 최소화하는 표준 개정안을 만듦  
  관련 논문: [IEEE Xplore 802.11bf 센싱 소개](https://ieeexplore.ieee.org/document/10547188),  
  [NIST Wi-Fi 센싱 확대 연구](https://www.nist.gov/publications/ieee-80211bf-enabling-widespread-adoption-wi-fi-sensing),  
  [Cognitive Systems - 802.11bf의 레거시 센싱 강화 방식](https://www.cognitivesystems.com/how-does-802-11bf-enhance-legacy-sensing/)  
  참고: IEEE 802.11bi(데이터 프라이버시 강화)도 존재함
    * 802.11 Blue Falcon
* 이 기사(보도자료)가 자칭 건강 모니터링의 긍정적 효과만 강조하고, 프라이버시 문제는 전혀 언급하지 않음이 아쉬움. 이 기술은 다양한 방식으로 악용될 위험이 큼. 예컨대, 광고 시청 후 심박수 변화를 감시해, 감정적으로 타격을 줄 수 있는 광고 타깃팅도 가능함. 쇼핑 중 심박 변화 감시 등도 마찬가지임. 심지어 도둑이 집에 사람이 있는지 감지하는 데도 쓸 수 있음. 앞으로는 업데이트 안 된 WiFi 라우터가 봇넷에만 악용될까 걱정하는 것이 아니라, 위치와 흥분도 등 생체 데이터를 추적·판매하는 문제까지 우려해야 할 것임
    * 새로운 효율적 시장(=new and more efficient markets)이 열리게 됨