[논문 리뷰] MakeSense: An IoT Testbed for Social Research of Indoor Activities

Jie Jiang, Riccardo Pozza외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 08. 09.

Context-Aware Activity Recognition Systems참고 문헌 34인용 수 4

한 줄 요약

MakeSense는 주거 및 사무실 환경에서 실내 인간 활동에 대한 대규모 사회연구를 위한 IoT 테스트베드로, 저비용이며 쉽게 설치 가능한 IoTEgg 센서와 보안성과 확장성이 뛰어난 클라우드 인fra를 통해 비침습적이고 실시간 데이터 수집을 가능하게 한다. 주거 및 사무소 환경에서의 유연한 배치를 지원하며, 암호화 및 가명처리를 통해 개인정보를 보호하고, 연구자들이 원격으로 모니터링하고 다양한 센서를 통합할 수 있도록 한다. 이는 기존의 시간 사용 일기와 같은 방법과 함께 행동 관행 검증에 기여한다.

ABSTRACT

There has been increasing interest in deploying IoT devices to study human behaviour in locations such as homes and offices. Such devices can be deployed in a laboratory or `in the wild' in natural environments. The latter allows one to collect behavioural data that is not contaminated by the artificiality of a laboratory experiment. Using IoT devices in ordinary environments also brings the benefits of reduced cost, as compared with lab experiments, and less disturbance to the participants' daily routines which in turn helps with recruiting them into the research. However, in this case, it is essential to have an IoT infrastructure that can be easily and swiftly installed and from which real-time data can be securely and straightforwardly collected. In this paper, we present MakeSense, an IoT testbed that enables real-world experimentation for large scale social research on indoor activities through real-time monitoring and/or situation-aware applications. The testbed features quick setup, flexibility in deployment, the integration of a range of IoT devices, resilience, and scalability. We also present two case studies to demonstrate the use of the testbed, one in homes and one in offices.

연구 동기 및 목표

• 실험실 기반 및 라이ving 랩 연구의 한계를 해결하기 위해 실생활에서 대규모 사회연구를 실시할 수 있도록 실내 인간 활동에 대한 연구를 가능하게 하기 위해.
• 비침습적이고 비용 효율적이며 자연스러운 실내 환경(예: 주거 및 사무소)에 쉽게 배치 가능한 IoT 인fra를 개발하기 위해.
• 엔드 투 엔드 암호화 및 가명처리를 통해 끝내는 보안성과 개인정보 보호를 확보하여 참가자에게 최소한의 간섭을 주기 위해.
• 사회연구자들이 데이터 수집을 실시간으로 모니터링하고 원격 제어할 수 있도록 지원하기 위해.
• 상용 제품 및 맞춤형 센서 세트를 모두 통합할 수 있는 민첩하고 확장 가능한 플랫폼을 제공하기 위해.

제안 방법

• 테스트베드는 일반 센서와 표준 Wi-Fi/BLE 라디오를 탑재한 저비용 모듈식 IoTEgg 센서 노드를 사용하여 원활한 연결성과 설치를 보장한다.
• 클라우드 기반 인fra는 보안성과 실시간 데이터 수신, 저장, 시각화를 가능하게 하며, 로깅 및 서비스 재시작 등의 자동 복구 메커니즘을 포함한다.
• 시스템은 오버더에어 펌웨어 업데이트와 쉘 스크립트 및 도커 이미지를 통한 자동 배포를 지원하여 대규모 설정을 간소화한다.
• 개인식별정보가 저장되지 않도록 데이터 암호화 및 가명처리를 통해 개인정보 보호를 강화한다.
• 다양한 센서 유형(상용 및 자체 개발 장치 포함)을 통합하기 위해 확장 가능한 API를 제공한다.
• 장기적인 배치에서 수동 간섭을 줄이기 위해 워치독 및 로깅 시스템을 통해 내구성을 강화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 일상적인 루틴을 방해하지 않으면서 실생활 대규모 사회연구를 위한 실내 인간 활동에 대한 IoT 테스트베드를 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 자연스러운 실내 환경에서 안정적이고 비침습적인 데이터 수집을 위해 필요한 기술적 및 개인정보 보호 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 다양한 센서 통합과 사회과학 실험에서의 원격 모니터링을 지원하기 위해 민감하고 저비용의 IoT 인프라는 어느 정도의 유연성을 가져야 하는가?
• RQ4 테스트베드 아키텍처는 다양한 실내 환경에서 장기적인 배치에 있어 확장성과 내구성을 어떻게 보장하는가?

주요 결과

• MakeSense는 참가자의 일상 루틴에 최소한의 간섭을 주며 주거 및 사무소 환경에서 실내 활동을 비침습적이고 실시간으로 모니터링할 수 있다.
• IoTEgg 센서 노드는 비용 효율적이며, 단위당 목표 가격은 50파운드 이하이며, 오버더에어 업데이트를 통해 빠르고 자동으로 설치가 가능하다.
• 자동 복구 메커니즘, 엔드 투 엔드 암호화, 참가자 데이터의 가명처리를 통해 높은 데이터 신뢰성과 보안성을 확보한다.
• 확장 가능한 API와 오픈소스 소프트웨어 컴포넌트를 통해 상용 및 맞춤형 센서 세트의 통합을 민감하게 지원한다.
• 두 개의 사례 연구를 통해 실제 주거 및 사무소 환경에서의 성공적인 배치가 확인되었으며, 이는 다양한 사회연구 응용 분야에서 플랫폼의 적응성과 확장성을 입증한다.
• 도커와 쉘 스크립트의 사용으로 서버 및 장치 배포에 필요한 설정 시간과 시스템 관리 오버헤드가 크게 감소했다.