와이파이(Wi-Fi) 신호를 이용해 사람의 움직임을 감지하고 활동을 인식하는 기술, 즉 인간 활동 인식(HAR)은 스마트 홈, 헬스케어 등 다양한 상황 인지 서비스의 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 하지만 기존 딥러닝(DL) 기반 HAR 시스템은 모델 학습과 추론(inference) 과정에서 막대한 연산 능력과 메모리를 요구해 실제 환경에 적용하기 어렵다는 한계가 있었습니다. 수백만 개의 파라미터를 동시에 업데이트해야 하는 기존 학습 방식은 엄청난 메모리 소모를 야기했습니다.
최근 발표된 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 양자 보조 메모리 효율 학습(Quantum-Assisted Memory-Efficient Training, Q-MET)이라는 새로운 프레임워크를 제안했습니다. Q-MET는 하이브리드 양자-고전 신경망(hybrid quantum-classical neural network)을 활용하여 HAR 모델의 파라미터를 간접적으로 생성함으로써, 직접 최적화 방식에 비해 학습 가능한 파라미터 수를 획기적으로 줄였습니다. 또한, 자원 제약적인 기기에서도 배포를 지원하기 위해 학습 단계에서 구조적 가지치기(structured pruning) 기법을 통합했습니다. 실험 결과 Q-MET는 기존 역전파(backpropagation) 기반 딥러닝 학습 방식 대비 학습 가능한 파라미터 수를 90~95%까지 줄이면서도, 분류 정확도는 유지하거나 오히려 능가하는 성능을 보였습니다. 추론 단계에서도 구조적 가지치기를 통해 모델 희소성(sparsity)을 75~85% 달성하고도 분류 정확도 손실은 2% 미만에 그쳤습니다.
이 연구는 HAR 시스템의 학습 및 추론 단계에서 발생하는 메모리 비효율성을 동시에 해결하는 최초의 양자 보조 접근 방식이라는 점에서 큰 의미를 가집니다. 이는 스마트 기기나 사물 인터넷(IoT) 장치처럼 연산 자원이 제한적인 환경에서도 와이파이 기반 HAR 기술을 더욱 폭넓게 적용할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 향후 이 기술이 상용화된다면, 더 적은 자원으로도 정교한 활동 인식이 가능해져 개인 맞춤형 헬스케어, 보안 시스템, 스마트 빌딩 관리 등 다양한 분야에서 혁신적인 서비스 발전을 이끌 것으로 기대됩니다.