가만히 앉아 있는데, 센서는 내가 있다는 걸 어떻게 알까?

조용히 앉아 있는 사람을 감지하려면 작은 움직임을 검출하고, 그 결과를 재실 상태로 판단해야 합니다. FMCW 레이더의 거리·위상·도플러 처리에서 설치와 판단 조건까지 살펴봅니다.

햇살이 들어오는 밝은 회의실에서 세 사람이 조용히 앉아 있고 벽면 센서의 전파를 연한 파란 선으로 표현한 장면 — 조용히 앉아 있는 사람의 재실 감지를 표현한 AI 생성 개념 이미지입니다. 파란 선은 전파를 설명하기 위한 표현이며 실제 감지 범위나 측정 결과가 아닙니다.

움직이지 않는 시간도 생활의 일부입니다

회의가 시작되기 전에는 의자를 옮기고 자료를 나르느라 분주합니다. 하지만 발표에 집중하기 시작하면 방 안은 금세 조용해집니다. 사람 수는 달라지지 않았는데 움직임의 양은 크게 줄어든 셈입니다.

조명이나 냉난방을 자동으로 제어하려면 이 차이를 이해해야 합니다. 문을 통과하는 순간을 알아채는 것과, 자리에 앉은 사람이 계속 머무는지 확인하는 것은 서로 다른 문제이기 때문입니다.

‘움직임 감지’는 변화가 일어났는지를 묻습니다. ‘재실 감지’는 특정 공간에 사람이 있는지를 묻습니다. 이름은 비슷하지만 센서가 찾아야 할 단서는 다릅니다.

작은 움직임이 남기는 단서

우리는 가만히 앉아 있을 때도 자세를 조금씩 바꾸고 손을 움직입니다. 숨을 쉴 때에는 가슴도 미세하게 움직입니다. 이런 작은 변화를 감지할 수 있다면, 큰 동작이 없는 시간에도 사람이 있다는 단서를 얻을 수 있습니다.

실제로 TI가 공개한 회의실 비교 실험에서는 시험한 PIR 센서가 걷는 동작은 감지했지만 타이핑과 호흡은 감지하지 못했습니다. 반면 해당 조건으로 설정한 밀리미터파 레이더는 더 작은 움직임까지 감지했습니다. 다만 가장 먼 시험 위치에서는 깊은 호흡만 감지됐다는 조건도 함께 제시했습니다. 특정 실험 결과를 모든 센서의 보편적인 성능으로 받아들여서는 안 됩니다. [1]

여기서 중요한 것은 센서의 우열보다, 우리가 놓치지 말아야 할 움직임이 얼마나 작은지입니다.

FMCW 레이더: 거리를 나누고, 작은 변화를 읽습니다

재실 감지에 쓰이는 방식 중 하나가 FMCW(Frequency-Modulated Continuous Wave) 레이더입니다. 주파수를 일정한 기울기로 바꾸는 신호인 ‘처프(chirp)’를 반복 송신합니다. 돌아온 반사파는 왕복 시간만큼 늦어집니다. 송신파와 수신파를 혼합해 얻은 비트 신호를 주파수별로 분해하는 거리 FFT를 적용하면, 반사체를 거리 구간별로 구분할 수 있습니다. [5]

다음에는 같은 거리 구간의 신호가 시간에 따라 어떻게 변하는지 봅니다. 여기서 위상은 반복되는 파동이 한 주기 안에서 어디에 있는지를 뜻합니다. 같은 반사체를 안정적으로 관측할 때, 센서 방향의 작은 변위 ΔR과 위상 변화 Δφ는 다음 관계로 근사할 수 있습니다. 부호는 신호의 정의와 이동 방향에 따라 달라집니다. [5]

|Δφ| ≈ 4π|ΔR| / λ

λ는 전파의 파장입니다. 중심 주파수를 60 GHz로 가정하면 λ는 약 5 mm입니다. 센서와의 거리가 0.1 mm 변할 때 위상 변화의 크기는 약 0.25 rad, 약 14°가 됩니다. 이 값은 식으로 계산한 예시이며 특정 센서의 최소 감지 변위를 뜻하지 않습니다.

거리 분해능과 미세 변위 감도는 구별해야 합니다. 전자는 두 반사체를 거리 방향으로 분리하는 능력이고, 후자는 관측 중인 반사체의 작은 변화를 읽는 능력입니다. 따라서 거리 구간보다 작은 움직임도 위상 변화에 나타날 수 있습니다. [5]

미세 움직임 검출과 재실 판단은 별도 단계입니다

일정한 속도로 움직이는 반사체는 반복 측정 사이에 일정한 위상 변화를 만듭니다. 이를 시간 방향으로 분석하는 도플러 처리는 움직임을 속도 성분으로 구분합니다. 호흡처럼 앞뒤로 반복되는 움직임은 일정한 이동과 다른 시간 변화를 보입니다. [5]

구현 방식은 제품마다 다릅니다. 예를 들어 TI의 공개 데모는 일반 움직임 처리와 미세 움직임 처리를 구분하며, 미세 움직임 모드에서는 여러 프레임의 데이터를 이용해 도플러 분석을 수행합니다. 이 방식과 위상을 직접 추적해 변위를 추정하는 방식은 같은 알고리즘이 아닙니다. [3]

신호에서 움직임을 찾았다고 곧바로 ‘사람이 있다’고 확정하는 것도 아닙니다. 해당 데모의 재실 판단에는 감지 구역, 검출점 수, 신호 대 잡음비(SNR: 잡음에 비해 신호가 얼마나 강한지), 이전 프레임의 검출 이력 등이 사용됩니다. [3]

처리 흐름을 간략히 정리하면 다음과 같습니다.

반사 신호 수집 → 거리·움직임 분석 → 검출점 생성 → 관심 구역과 연결 → 시간 이력을 반영한 재실 판단

이 과정에서 정적인 배경 반사를 줄이는 처리는 유용하지만, 정지에 가까운 대상의 신호를 어떻게 보존할지도 함께 검토해야 합니다. TI의 해당 처리 체인은 0 도플러 성분을 제거하므로, 완전히 정적인 반사와 미세 움직임의 검출을 같은 의미로 설명해서는 안 됩니다. [3]

감도만 높이면 해결될까요?

신호 검출 문턱을 낮추는 것과 사람이 있다는 판단을 오래 유지하는 것은 서로 다른 설정입니다. 전자는 약한 신호를 검출할 가능성을 높이면서 불필요한 검출도 늘릴 수 있고, 후자는 일시적인 검출 누락을 견디는 대신 퇴실 후 빈 공간으로 바뀌는 시간을 늦출 수 있습니다. 이는 검출 문턱과 시간 이력을 사용하는 구조에서 도출한 설계상의 절충입니다. [3]

평가에서는 최소한 다음 세 결과를 따로 기록하는 편이 좋습니다.

미검출: 사람이 있는데도 재실 상태가 해제되는 경우.
오검출: 빈 공간에서 재실 상태가 발생하는 경우.
해제 지연: 마지막 사람이 떠난 뒤 빈 공간으로 판단하기까지 걸리는 시간.

‘잘 감지된다’는 시연만으로는 이 세 가지를 알 수 없습니다. 사람이 조용히 머무는 시험과 빈 방 시험을 나누고, 설치 조건과 판단 시간을 함께 기록해야 실제 사용에 맞는 설정을 찾을 수 있습니다.

같은 센서라도 설치한 자리가 중요합니다

회의실을 잘 감지하던 센서를 다른 방에 옮겼다고 같은 결과가 보장되지는 않습니다. 센서가 보는 범위 안에 좌석이 들어오는지, 설치 높이와 각도가 적절한지, 앞을 가리는 사람이 있는지 살펴야 합니다. TI의 실내 사람 감지 설계 자료도 안테나 구성, 설치 위치, 각도, 설정을 함께 고려하도록 설명합니다. [4]

벽이나 천장은 단순한 부착 위치가 아닙니다. 어느 자리가 잘 보이고 어느 자리가 감지 범위를 벗어나는지를 바꿉니다. 제품을 고를 때 감지 거리만 확인해서는 부족한 이유입니다.

어디에 활용할 수 있을까요?

실내 조명은 사람이 머무는 동안 필요한 밝기를 유지하는 데 재실 정보를 활용할 수 있습니다. 환기나 냉난방 제어도 공간의 사용 여부를 판단하는 입력으로 재실 정보를 사용할 수 있습니다. 이들은 제조사 자료에 소개된 응용 분야이며, 특정 건물의 절감 효과를 보장하는 수치는 아닙니다. [2]

도입을 검토할 때에는 작동 시연을 한 번 보는 데서 끝내지 않는 편이 좋습니다. 회의실이라면 발표를 듣는 자세를, 독서 공간이라면 책을 읽는 자세를 시험해 볼 수 있습니다. 사람이 실제로 오래 머무는 모습을 시험 조건으로 삼자는 것이 이 글의 제안입니다.

이번 주 문의 기술: 앉아 있는 사람도 감지할 수 있나요?

아래 질문은 원리를 설명하기 위한 일반 질문입니다. 실제 고객 문의나 프로젝트 사례가 아닙니다.

가능한 방식이 있습니다. 다만 ‘앉아 있다’는 조건만으로 감지 여부를 단정할 수는 없습니다. 미세 움직임을 처리하는 기능이 있는지, 실제 좌석이 감지 범위에 들어오는지, 해당 설치 조건에서 충분한 신호를 얻는지 확인해야 합니다. [3][4]

평가 담당자에게는 다음 세 가지를 확인해 달라고 요청해 보세요.

사람이 걸어 들어올 때뿐 아니라, 앉아서 조용히 머물 때에도 감지가 유지되는가?
방의 중앙과 모서리, 센서에서 가까운 좌석과 먼 좌석에서 결과가 달라지는가?
사람이 떠난 뒤에는 어느 시점에 빈 공간으로 판단하며, 그 시간이 사용 목적에 맞는가?

이 질문들은 성능 보증 조건이 아니라, 사용 환경에 맞는 평가를 시작하기 위한 기준입니다.

CRAECA Insight: 가장 조용한 순간을 시험하세요

센서 시연에서는 사람이 걸어오고 손을 흔드는 장면이 눈에 잘 들어옵니다. 하지만 재실 감지가 필요한 공간의 일상은 그보다 조용할 수 있습니다.

우리가 제안하는 판단 기준은 간단합니다. 눈에 띄는 동작뿐 아니라, 사용자가 가장 적게 움직이는 순간도 시험에 포함하는 것입니다. 그때의 결과를 확인해야 ‘움직임을 잘 감지하는 센서’가 우리 공간에서 ‘머무는 사람을 놓치지 않는 시스템’으로 작동할지 판단할 수 있습니다.

사람이 머무는 공간을 이해하려면, 가장 조용한 순간도 살펴야 합니다.

참고 자료

제조사 공개 자료를 바탕으로 원리를 설명했습니다. 제품별 설정과 시험 조건은 아래 원문에서 확인할 수 있습니다. 자료 확인일: 2026년 9월 7일.

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