사용자의 모든 움직임을 기록하는 스마트폰 기반 애플리케이션
사용자가 방문하는 모든 장소들을 자동으로 기록하는 Sago라는 명칭의 애플리케이션 이면에는 ARO이라는 기업이 존재한다. ARO사의 엔지니어들은 사용자들이 소지한 모바일폰의 위치 센서를 활용하여 해당 디바이스에서 바로미터, 카메라, 마이크로폰과 같은 기기들을 사용하는 방법을 테스트 중인 것으로 전해진다. 이를 통하여 사용자들이 있는 장소를 자동으로 파악하고, 사용자들이 수행하는 행위 자체가 무엇인지에 대한 자동적인 파악까지 가능하도록 지원한다. 이와 같은 애플리케이션이 2013년 여름이나 가을 초에 본격적으로 선보이게 될 것으로 관측되고 있다.
Saga의 현재 버전은 애플사의 아이폰과 일반 안드로이드폰 모두를 지원하면서, 사용자가 방문하는 장소를 일종의 로그 형태로 자동적으로 저장하는 기능을 수행한다. 사용자들의 운동행위를 추적하는 애플리케이션인 FitBit와 RunKeeper를 포함한 다양한 서비스로부터 일상적인 활동을 통하여 나타나는 데이터들을 수집하는 역할까지 담당하게 된다. 이와 더불어, 페이스북, 인스타그램, 트위터와 같은 소셜 미디어 계정으로부터의 업데이트 정보까지도 실시간으로 반영하는 역할을 수행한다. 본 애플리케이션은 사용자의 일반적인 형태의 폰에서 짧은 시간 동안 수행하기만 하면 사용자의 일상생활에 대하여 시간대별로 다양한 형태의 차트들을 기록하는 일련의 인포그래픽스를 만들어내게 된다.
ARO사의 서버에서 운용되는 소프트웨어는 개별 사용자의 전형적인 움직임에 대한 일련의 모델을 만들고 이를 기록 유지하는 역할을 수행하는데 이와 같은 모델은 Saga의 라이프 요약 기능을 보다 고도화된 형태로 필요한 역할을 수행하게 만들면서 해당 센서의 전원이 꺼져 있을 때, 모바일폰의 배터리가 방전되었을 상황까지도, 사용자의 일상적인 일련의 움직임을 추적하고 관찰할 수 있는 기능을 수행하게 된다.
어떤 사용자가 근무를 위하여 9시간 동안 지속적으로 앉아 있는 것을 본 애플리케이션이 파악하게 되면, 가능한 한 해당 기기의 전력소모를 최소로 하는 형태로 지원할 수 있다고 Saga사의 대표이사인 Andy Hickl은 말한다. 예를 들어, Saga사에서 사용자의 위치를 파악하고 이를 체크하게 되면, 사용자가 소지한 모바일폰의 악셀레이터를 통하여 사용자가 운동 중인지, 어디에 있는지를 사용자의 모바일폰이 인식하게 되는 와이파이 네트워크들을 통하여 자동으로 파악하게 된다. 이와 같은 과정을 통하여 모바일폰의 전력소모를 극소화하게 되는데, 해당 모바일폰 배터리 전력의 1%만을 사용하게 되는 것으로 전해지는데, 모바일폰 상의 전자메일, 지도서비스, 소셜 네트워킹 서비스와 같은 대중적인 애플리케이션 서비스와 비교할 때 매우 적은 것으로 여겨진다.
이와 같은 최소한의 전력소비만으로, Saga는 추가적인 모바일폰 센서에 접근 기능을 수행하고, 이를 통하여 필요한 정보들을 증가시킬 여력을 가지게 된다. 사용자가 소지한 모바일폰의 바로미터, 카메라, 마이크로폰으로부터 수집되는 샘플링 데이터를 통하여 사용자가 업무미팅을 위하여 컨퍼런스 룸에 걸어 들어가는지 혹은 스타벅스 커피전문점을 방문하는지, 이와 같은 행위들을 혼자 수행하는지, 동료와 같이 수행하는지 여부까지 파악하여 상세한 로그파일 형태로 저장하게 된다.
Saga사의 안드로이드 버전은 최근(2013년 7월 기준) 다른 사용자들 간의 접근성 및 밀착성에 대한 데이터를 수집하도록 스마트폰 상의 바로미터를 활용하기 시작하였다. 같은 장소에 위치하고 있는지를 보다 원활하게 파악하기 위하여, 압력변화와 같은 데이터들이 활용된다고 ARO의 안드로이드 버전 개발을 담당한 관계자는 언급한다. 이와 같은 기능을 통하여 사용자가 해당 건물의 몇 층에 있는지 여부와, 건물 내에 있는지, 밖에 있는지 여부와 같은 공간에 있는지 여부까지 다양한 정보들을 보다 세밀하게 파악할 수 있도록 지원하게 된다.
ARO사는 내부적으로 사용자가 위치한 환경으로부터 빛과 사운드에 대한 샘플들을 수집하는 작업을 통하여 Saga를 테스트하는 작업을 수행 중인 것으로 전해진다. 서로 다른 장소에서 발생하는 음향학적인 지문과 같은 정보들을 모바일폰상의 마이크로폰을 통하여 수집하고 이를 통하여 해당 위치에서 발생하는 가치 있는 추가적인 시그널을 통하여 보다 세밀한 정보들을 확보할 수 있도록 지원한다. 이와 같이 디지털 정보가 아닌 음향학적인 데이터를 통하여 해당 센서가 유사한 위치에 놓인다 하더라도, 이를 구별할 수 있는 기능 수행이 가능한 것으로 전해진다.
모바일폰 상의 카메라를 통하여 수집되는 모바일폰 주변의 빛에 관한 정보들은 사용자가 어떤 활동을 수행하고 있는지에 대한 추가적인 정보파악이 가능하다. 특정 사용자가 희미한 빛의 상태에서 자연채광인 곳으로 빛의 상태가 변화하였다면, 사용자 주변의 행동정보가 변한 것으로 파악할 수 있고, Saga는 이와 같은 차이점을 통하여 보다 세밀한 정보들을 수집하고 파악하는 것이 가능하다고 개발자는 제시한다.
사용자의 모바일폰을 통하여 수집되는 빛, 사운드, 압력에 관한 정보들은 Saga사의 기계학습 모델을 통하여 사용자의 일상생활에 관한 보다 세부적인 내용들을 파악할 수 있다고 관계자들은 제시하는데, 빛과 소리와 같은 정보만으로 사용자가 집안에 있는 시간이 얼마인지?, TV를 시청하고 있는지?, 자녀와 함께 있는지?, 저녁을 먹고 있는지? 같은 일상적인 정보파악이 가능하다고 말한다.
Dartmouth 대학에서 스마트폰 센싱에 관한 연구를 수행하고 있는 Andrew Campbell 교수는 자동화된 보다 세밀한 형태의 라이프 로그 정보들을 파악하고 수집하는 것만으로 향후에는 보다 광범위한 형태의 영향을 미치게 될 것이라고 전망한다. 자동화된 센싱 자체는 사용자가 여러 데이터를 입력하여야 하는 부담감을 줄일 수 있고, 자동화되고 연속적인 형태의 센싱 애플리케이션은 사용자의 불필요한 상호작용을 최소화시킬 수 있을 것이라고 언급한다.
Andrew Campbell 교수는 머신러닝과 연동된 자동화된 로그기록 방법이 특정 사용자의 건강상태, 일상생활 등에 대한 보다 광범위하면서도 세밀한 학습을 가능하게 만들 수 있을 것이라고 언급하는데, Biorhythm이라 명명된 라이프 로깅 애플리케이션을 사용한 60여 명의 학생들을 대상으로 한 실험을 통하여 이와 같은 데이터를 수집하고 필요한 분석이 가능하였다고 제시한다.
Campbell 교수의 프로젝트는 교육용으로만 그쳤고, 직접적으로 상용화되지는 못했지만, 마이크로소프트사의 공동창업자인 폴 앨런이 투자한 ARO사의 경우는 자신이 개발한 라이프 로깅 시스템을 유료화하고 상업용 버전으로 시장에 출시할 계획을 가지고 있는 것으로 전해진다. 사용자의 위치나 활동을 파악할 수 있도록 다른 기업에서 ARO가 개발한 기술을 사용할 수 있도록 하는 계획을 추진 중인 것으로 전해지고 있고, Saga 사용자로부터 수집된 보다 집약화된 형태의 데이터들은 다양한 가치를 관련 산업에 제공할 수 있을 것이라고 말한다.
Saga사의 관계자는 자신의 애플리케이션이 본격적으로 규모 이상의 사용자들을 확보하기 시작하였다고 말하면서, 미국 축구 협회가 시애틀에 있을 때, 어떤 활동들이 발생하였고, 시애틀을 어떤 열기로 가득 차게 하였는지 파악하면서, 시당국이나 관계자들이 시애틀이나 다른 지역에서 미래의 축구 이벤트를 어떠한 방향으로 수립하는 것이 좋은지에 대한 비즈니스 계획까지도 수립할 수 있었다고 언급한다. 이와 같은 형태의 Saga 애플리케이션은 일상생활의 보이지 않는 패턴들을 파악하고 이를 통하여 보다 다양한 형태의 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대되고 있다.
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