일상생활 중에서 개인의 다양한 특성과 상황을 인지할 수 있는 효과적인 라이프 로깅 방법을 탐색하여 모바일 디바이스 및 센서 데이터를 수집함
<그림 99> 라이프로깅을 위한 데이터 획득 프로세스 예시
모바일 디바 이스
사용자 입력 일별/시간별 감정/행위/환경, 일기에 대한 입력을 수집 Context 정보 Google Awareness API가 제공하는 상황/행동 변화 감지:
위치, 장소, 행동, 날씨
오디오 질문에 대한 이유를 음성녹음, 배경소리 녹음 이미지 전면 카메라를 사용한 얼굴 사진
통화내역 통화 수/발신인의 전화번호, 통화 시각, 통화 시간 문자내역 문자 수/발신인의 전화번호, 수/발신 시각, 글자 수 SNS 입력 트위터
위치 GPS, Cellular network 네트워크 Wi-Fi, Bluetooth
디바이스 상태 스크린 밝기, 조도 레벨, 배터리 레벨 온바디 센서
디바이스
IMU 모듈 가속도, 각속도, 지자기 각각의 3DOF 심박 수집
장치
HR, HRV
스마트 밴드 수면 상태, 건강(걸음 수, 칼로리, 이동거리, 맥박수) 뇌파 수집
장치
EEG, raw spectra(alpha, beta, gamma, delta, theta), 눈 깜박임(blinks), 턱 움직임(jaw clenches)
입력
전날의 데이터를 재전송하는 프로토콜을 포함함
모바일 디바이스에 수집 데이터별로 저장 되어 있는 데이터베이스 테이블에서 데이터를 조회한 후 key, value 형태로 만들 수 있는 Json 타입으로 전송할 object 를 생성하고, 서버에 보낼 URL 에 해당 피실험자를 식별 할 수 있는 androidId 를 함께 실어 80(기본 http 포트) 포트를 통해 전송함. 또한, 모바일 디바이스에 생성된 날짜 폴더 내의 파일 리스트를 불러와 각각 일반 파일, MUSE 파일, IMU 파일(TXT)로 분류하여 각각 다른 url 을 붙여 80 포트로 전송함
다수의 센서 신호들의 동기화를 위해 원시 데이터에 수집 시각을 포함하여 DB 에 저장함. 실험자 30 명이 6 일 동안 하루 기준 최소 6 시간 이상의 실험을 연속적 으로 수행하고 매일 서버로 데이터를 전송하는데 있어 데이터 손실률이 통신 패킷 송신률 기준 3% 이내를 달성함
나) 온바디 센서 디바이스
온바디 센서 디바이스는 센서 데이터의 신뢰성이 확보될 수 있는 부착 위치를 선정하여 IMU(가속도(3DOF), 각속도(3DOF), 지자계(3DOF)) 센서는 양팔상박, 양손 목, 가슴, 허리, 양발목에, 스마트밴드(Fitbit alta HR)는 손목, 심박계(Polar H7) 는 명치, 뇌파 측정용 센서(MUSE)는 이마에 착용함. IMU 수집 장치는 무선형 모듈 형태로 개발하여 불편함이 없도록 디자인 하였고, 주로 상용 웨어러블 센서 디바 이스를 사용함으로써 실험자들이 기기 착용이 용이하고 일상생활 중에 태스크 를 수행하며 데이터를 수집 가능하도록 함
<그림 100> 온바디 센서 디바이스의 착용 위치
각 센서별 스펙에 맞는 통신 방법에 맞춰 IMU 모듈과 모바일 디바이스 앱을 개 발함. 모바일 디바이스는 센서 중계장치에 Wi-Fi 를 이용하여 명령 및 데이터를 수집함. 센서 중계장치는 RF 를 통해 각 IMU 모듈에 명령 전달 및 상태정보를 획 득하고, Wi-Fi 를 통해 IMU 모듈의 데이터를 모바일 디바이스로 전송함. MUSE, Polar H7, Fitbit alta HR 의 경우 BLE(Bluetooth Low Energy)를 이용해 모바일 디 바이스에 데이터를 전송함
<그림 101> 모바일 디바이스와 각 센서 간 통신 방법