초고령화 사회로 접어들면서 독거 노인의 수도 꾸준히 증가하고 있다. 이와 함께 노인 안전 문제가 중요한 사회적 과제로 대두되고 있다. 이에 대한 해결 방안으로 행동 인식 연구가 부상하고 있다. 행동 인식 방법 중에서도 프라이버시 보호에도 용이하며 미세한 움직임까지 감지 가능한 레이더 기반 행동 인식 방법들이 각광받고 있다. 본 연구는 레이더로 수집한 사람 행동 데이터를 분류하는 Multi Layer Perceptron-Mixer(MLP-Mixer)를 활용한 경량 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 시간-주파수 영역의 micro-Doppler 맵을 입력받아 이를 시간단위로 분할하여 행동 특징을 학습하여 행동을 분류한다. 모델 경량화를 도입하여 엣지 디바이스에 적용 가능하도록 설계 및 구현하였다.