Recognizing Daily Activities with RFID-Based Sensors

Mobile and Pervasive Computing Reading Group 2011. 11. 02 신 승 재 한국과학기술원 전산학과

순서

• • • • • • • Document Information Activity Recognition WISP (Wireless Identification and Sensing Platform) Activity Recognition by WISP based Network Experimental Evaluation 1 Experimental Evaluation 2 Conclusion and Discussion 2

Document Information

• 논문 정보

문헌정보:

UbiComp 2009

저자정보:

Michael Buetnner, Richa Prasad, and David Wetherall (Univ. of Washington) Matthai Philipose (Intel Labs Seattle)

내용

User activity recognition 기법은 computing 장비가 수집한 sensing sample을 바탕으로 사용자의 행동이나 동작을 파악 하는 기술이다. 저자들은 사람들이 사용하는 사물에 RFID 기반 센서 디바이스를 부착하여 그들의 움직임 기록을 바탕으 로 사용자의 행동을 유추하는 시스템을 제안하고 있다.

저자들은 먼저 자신들이 개발한 RFID 기반 센서 디바이스인 WISP(Wireless Identification Sensor Platform)에 대해 소개 한다. WISP는 일반적인 RFID tag와는 달리 저전력 CPU와 accelerometer 등의 sensing 컴포넌트가 탑재되어 있다. 따라 서 여러 개의 사물에 WISP를 부착하고, RFID reader를 반복해서 구동시키면 single-hop sensor 네트워크의 형태로 각 사 물들의 움직임을 탐지할 수 있게 된다. 결국 사물의 움직임 정보들을 특정 activity와 match 시킴으로써 user activity recognition이 가능하게 된다.

저자들의 실험에서 WISP 기반의 user activity recognition system은 추론 정확도 면에서 90% 이상의 recall과 precision 을 보여주고 있다.

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Activity Recognition

그림 출처 – “Context-aware Computing, Intel Paints the Future of Devices”, 2010년 9월 15일 AnandTech ( IT 전문 사이트: http://www.anandtech.com

) Human Activity Recognition

- Computing 디바이스에서 수집한 observation 샘플들을 이용하여 사용자의 행동을 유추하는 기술로써 context awareness computing의 기술의 핵심 분야 - 현재 대부분의 연구는 건물이나 차량 등에 부착한 다양한 종류의 sensing device나 사용자의 handheld device의 observation 값들을 분석하여 사용자의 행동을 유추함 4

WISP

40 cents 25 dollars 40 dollars 저자들의 주장에 의하면 양산 체제가 구축되는 경우 WISP의 가격을 1dollar 까지 낮출 수 있을 것이라고 함 WISP (Wireless Identification Sensor Platform)

- 2005년 Intel Labs Seattle에서 개발된 sensing platform으로 소개된 현재까지 꾸준히 개발이 이루어지고 있음 http://seattle.intel-research.net/wisp/ - 기존의 RFID tag에 CPU, 메모리 등의 각종 컴포넌트들을 추가한 새로운 형태의 센서 디바이스 - 정보 식별이 주된 기능이었던 RFID tag에 자체적인 computation 기능을 추가하되, 자체 전력 공급원이 필요 없는 RFID의 장점을 그대로 유지함 →

RFID와 sensor mote의 장점을 동시에 갖춘 새로운 형태의 sensing device

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Activity Recognition by WISP based Network

WISP 기반의 Activity Recognition System

- 옥내 천장에 부착된 RFID reader(antenna)에서 각 object 들에 부착된 WISP의 accelerometer 값들을 모니터링 함 - RFID reader 하나 당 (with 4 Antenna) 동시에 100여 개 정도의 WISP를 모니터링 할 수 있음 - 각 사물의 움직임 sequence들을 데이터화하고 HMM (Hidden Markov Model)을 이용하여 이들을 특정 activity에 match 시킴으로써 activity recognition을 구현 * 실험 당시 RFID reader 가격은 본체가 1500 dollar, 안테나가 100 dollar로 형성되었으나, 논문이 쓰여질 당시에는 1000 dollar까지 떨어졌다고 함 6

Activity Recognition by WISP based Network

WISP 기반의 Activity Recognition System (cont’d)

- Activity recognition이 구현되기 위해서는 training phase을 통해 object movement sequence와 activity를 match 시키는 HMM (Hidden Markov Model)을 사전에 만들어야 함 - 저자들은 Open SW인 GMTK (Graphical Models Tool-Kit)를 통해서 HMM을 만든다고 언급하나, HMM을 어떤 식으로 만들었는가에 대해서는 자세하게 언급하지 않음 - Activity recognition phase에서 관측된 movement sequence들을 HMM에 입력으로 사용하여 match되는 activity를 찾아냄 7

Experimental Evaluation 1

WISP의 movement detection 성능을 검증하기 위한 다양한 실험을 수행함

- 정확한 activity recognition이 수행되기 위해서는 object movement에 대한 정확한 탐지 능력이 선행되어야 함

RFID reader와 RISP의 거리에 따른 read rate와 energy 공급 정도를 분석

- 천장에 RFID reader(antenna)를 부착하고 WISP와의 거리를 늘리면서 accelerometer 값의 read rate와 max voltage를 측정 - WISP는 전력이 충분한 경우 1초에 100회의 accelerometer sensing을 수행함 -

Reader와 WISP의 거리가 4m 정도까지 떨어져도 초당 1회의 monitoring이 가능함

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Experimental Evaluation 1

Test-bed의 monitoring coverage를 분석

- 테스트베드를 60cm 단위의 grid 영역으로 분할하고 각 영역에 WISP를 하나씩 위치시키면서 read rate을 측정 - Figure 2와 같이 RFID 장치를 deploy하면 모든 영역에 대해 초당 1회 이상의 monitoring이 가능한 것으로 보임 9

Experimental Evaluation 1

RFID reader의 동시 monitoring 능력을 측정

- 하나의 reader가 cover할 수 있는 한정된 영역에서 WISP의 수를 늘려가면서 read rate의 추이를 관찰 - 15개가 넘어가면서부터는 WISP의 수가 늘어나도 초당 1회 정도의 read rate을 유지함 10

Experimental Evaluation 1

그림 10 – WISP가 다른 물체에 가리워질 경우 monitoring 능력을 검증

- Reader를 벽에 수직으로 배치한 후 2m 떨어진 곳의 컵에 WISP를 채우고 45도씩 회전시킴 - 180 ~ 225도 구간은 WISP의 안테나가 컵에 의해 완전히 가려졌을 때를 의미함 - 나머지 구간은 초당 1회의 read rate를 유지함

그림 11 – Object movement에 따른 accelerometer의 degree 값의 변화

- 정지해 있을 때 약 8도 정도의 변화를 보이지만, 실제 움직임이 있는 경우 simple threshold로 구분이 가능할 만큼 degree의 변화가 커짐 11

Experimental Evaluation 2

동일한 Test-bed에서 기존에 제시된 방법인 i-Bracelet와 제안하는 시스템을 동시에 deploy하고 실험을 진행

- i-Bracelet은 피험자의 손목에 소형 RFID reader를 채우고, 그 사람이 접근하는 object들의 sequence를 기록하는 방식 으로 activity를 유추함 - 실험 결과 i-Bracelet은 precision의 경우는 성능이 좋았으나, recall이 매우 낮았음 - 반면 제안하는 시스템은 precision과 recall 양쪽에 대해 90% 이상의 성공률을 달성함

* i-Bracelet 출처: K. P. Fishkin et al. “Hands-on RFID: Wireless Wearables for Detecting use of Objects, “ ISWC 2005

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Experimental Evaluation 2

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Experimental Evaluation 2

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Conclusion and Discussion

Conclusion

- 저자들은 자신들이 개발한 강화된 RFID tag인 WISP를 통한 Activity recognition system을 제안함 - 저자들이 비교 대상으로 삼은 i-Bracelet은 사용자에게 접근하는 object들을 보고 activity를 유추했지만, 제안하는 시스템은 실제 움직이는 object들을 보고 activity를 유추함으로써 detection rate를 높임

Discussion

- 저자들은 이미 보유하고 있는 WISP라는 디바이스 기술을 application의 영역으로 확대하는 연구를 수행함 → 이것은 이미 보유하고 있는 기반 기술이 후속 연구의 촉매제로 작용하는 것을 보여주는 사례임 - WISP 자체가 좋은 기반 기술로써 activity recognition 뿐만 아니라, 각종 smart-home/smart-office/smart workspace 구현에 다양한 쓰임을 지니고 있는 듯 함 - Activity recognition은 activity의 주체가 누군가를 판별하는 것도 중요한 문제가 되는데, 이 논문에서는 그에 대한 언급이 없음 → i-Bracelet과 동시에 사용하면 activity 주체 파악 기능도 갖출 것이라 사료됨 15