WIFI-3D-SCANNER

Wi‑Fi 신호(CSI, RSSI, 다중경로 지연)만으로 공간과 그 안의 사람을 어디까지 "볼" 수 있는지 보여주는 프라이버시 인식 제고 프로젝트.

공유기(AP)와 연결 기기 사이를 오가는 Wi‑Fi 전파는 벽·가구·사람에 반사되어 수신기에 도달합니다. 그 흔적(채널 상태 정보, CSI)을 모으면 신호가 닿는 공간의 입체 지도와 사람의 위치·움직임을 재구성할 수 있습니다. 이 프로젝트는 그것이 누구나 살 수 있는 값싼 장비로도 가능하다는 사실을 재현 가능한 코드와 데모로 알리는 것을 목표로 합니다.

문서

권장 접근법 한눈에 보기

별도 신호기 설치 없이, 프로그램을 실행하는 호스트 머신 1대와 이미 있는 공유기만 사용합니다.

일반 Wi‑Fi 카드는 자기 신호의 메아리를 직접 들을 수 없습니다(송수신 전환 속도·자기 간섭 때문). 그래서 호스트가 공유기에 짧은 요청을 초당 수백 번 보내고, **돌아오는 응답 패킷이 방 안을 지나며 겪은 왜곡(CSI)**을 호스트 카드로 측정합니다.

1. H0 (장비 0원) — Windows 기본 카드의 RSSI로 움직임 유무를 거칠게 감지한다.
2. H1 (권장, 카드 ₩2~3.5만) — 호스트 Wi‑Fi 카드를 Intel AX210으로 바꾸고 Linux + PicoScenes로 160 MHz CSI를 얻어 벽 너머 존재·움직임·호흡, 반사체 거리·방향을 추정한다.
3. H2 (입체 지도) — 노트북을 움직이며 측정하는 합성 개구(또는 카드 2장 내부 송수신)로 반사체 3D 포인트 클라우드를 만든다.
4. 선택 확장 — ESP32 다중 노드로 방 전체 사람 위치 지도(RTI), 딥러닝 자세 추정, 연결 기기 측위.
5. 모든 단계의 출력은 하나의 3D 뷰어(웹)에서 "호스트가 보고 있는 것"으로 시각화한다.

자세한 비교와 근거는 docs/02-approach.md를 보세요.

저장소 구조 (계획)

WIFI-3D-SCANNER/
├─ README.md
├─ docs/                  # 기획·설계 문서 (이 단계)
├─ firmware/
│  └─ esp32-csi/          # ESP32-S3 CSI 수집 펌웨어 (ESP-IDF)
├─ collector/             # 수집 호스트: 시리얼/UDP 수신 → 타임스탬프 → Zarr 저장 (Python)
├─ sensing/               # DSP·보정·RTI·AoA/ToF·ML 알고리즘 (Python, NumPy/Numba)
├─ viewer/                # 3D 시각화 (웹, Three.js) + 실시간 스트림
├─ sim/                   # 합성 CSI 시뮬레이터 (하드웨어 없이 개발/테스트)
├─ datasets/              # 샘플 데이터·메타데이터 (원본 대용량은 git 제외)
└─ scripts/               # 설치·캘리브레이션·재현 스크립트

윤리 원칙 (요약)

• 본인이 소유·관리하는 공간과 장비, 동의한 참가자에 대해서만 실측한다.
• 공용 Wi‑Fi나 타인의 네트워크에서 동의 없이 센싱하지 않는다. 데모는 "이런 것이 가능하다"를 재현 가능한 형태로 보여주는 데 그친다.
• CSI는 물리층 메타데이터이며 패킷 내용(페이로드)은 수집·저장하지 않는다.
• 공개 데이터셋과 데모 영상은 개인을 식별할 수 없게 처리한다.

전체 원칙은 docs/01-goals.md 6절 참조.

상태

• 2026‑10‑22: 기획 문서 작성.
• 2026‑10‑25: 기본 트랙을 "호스트 머신 + 기존 공유기"로 변경. 호스트 PC Wi‑Fi 카드 등 결정 사항 확인 대기.