ESPectre는 카메라나 마이크 없이, 집 안의 움직임을 Wi-Fi 신호만으로 감지하는 오픈소스 프로젝트입니다. ESP32-S3 보드와 기존 2.4GHz Wi-Fi 공유기, 그리고 Home Assistant나 MQTT 서버만 있으면 동작하며, 하드웨어 비용은 약 10유로(ESP32-S3 보드 1개) 수준으로 매우 저렴한 편입니다. 
이 시스템은 머신러닝 모델을 쓰지 않고, Wi-Fi 채널 상태 정보(CSI)에서 10개의 통계·신호 처리 기반 특징값을 추출해 움직임 여부(IDLE/MOTION)를 판단하는 수학적 방식으로 동작합니다. 덕분에 별도의 학습 과정 없이도 바로 쓸 수 있고, 나중에 사람 수 추정이나 동작 인식 같은 고급 기능을 위해서는 이 데이터를 기반으로 ML 모델을 추가로 학습할 수도 있습니다. 
원리는 간단합니다. 사람이 방 안에서 움직이면 공유기와 센서 사이를 오가는 Wi-Fi 파형이 미세하게 바뀌는데, ESP32-S3가 이 변화를 CSI 데이터로 들여다보고 “지금 움직임이 있는지”를 판단합니다. 이 방식은 카메라가 없어 프라이버시를 지키고, 웨어러블 기기도 필요 없으며, 벽을 사이에 두고도 감지 가능하다는 점이 큰 장점입니다. 
ESPectre가 특히 유용한 분야로는 집 안 침입 감지 같은 홈 보안, 노인의 활동 여부를 확인하는 케어/헬스케어 모니터링, 사람이 있을 때만 불과 난방을 켜는 스마트 홈 자동화 및 에너지 절감 등이 있습니다. MQTT를 통해 각 방의 센서 상태를 Home Assistant로 전달하기 때문에, 방별 점유 여부를 따로 보거나 전체 집의 재실 여부를 센서 그룹으로 구성해 자동화를 쉽게 만들 수 있습니다. 
설치 난이도는 ESP-IDF 환경 설정과 펌웨어 플래싱을 할 수 있을 정도의 기초적인 커맨드라인 사용 능력이 있으면 도전 가능한 수준입니다. 저장소의 SETUP.md와 CALIBRATION.md를 따라가며 설치와 보정 과정을 진행하면 되고, 센서는 보통 공유기와 38m 거리, 높이 11.5m 정도의 책상·선반 위에 두는 것이 권장됩니다. 
마지막으로, ESPectre는 연구·교육용 실험 프로젝트로, 저자는 오남용이나 법적 문제에 대한 책임을 지지 않는다는 점이 명시되어 있습니다. 실제 집이나 사무실에 적용할 때는 현지 법규와 프라이버시 이슈를 꼭 확인하고, 안전하고 책임감 있게 사용하는 것이 중요합니다.
https://github.com/francescopace/espectre
GitHub - francescopace/espectre: 🛜 ESPectre 👻 - Motion detection system based on Wi-Fi spectre analysis (CSI), with Home
🛜 ESPectre 👻 - Motion detection system based on Wi-Fi spectre analysis (CSI), with Home Assistant integration. - francescopace/espectre
github.com
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