그룹의 공존-지속시간 예측모델 기반의 에너지 효율적 협업 센싱 기법

온라인 소셜 네트워크 서비스의 확산과 스마트 모바일 기기들의 대중화로 인해 사용자들은 언제 어디서나 사회적 이웃들과 정보를 공유하고 협업하며 서로 상호작용하고 있다. 그러나 여전히 모바일 기기들의 에너지 제약으로 인해 사용자들은 배터리에 대한 불안감을 늘 갖고 사용하게 되면서 위치 기반서비스와 같은 에너지 집약적인 센서를 이용한 애플리케이션들을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다. 이처럼 사용자들과의 상호작용의 과정에서 나타나는 자원 제약적인 모바일 기기들의 에너지 소모로 인한 사용자 불안 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사람들의 우연한 만남 사이에서 발견되는 그룹을 통한 협업 센싱 메커니즘을 소개한다. 특히 사람들간의 공존 횟수와 그룹 유지 시간 같은 협업 그룹을 위한 중요한 특성들을 고려하기 위해서 우리는 실제 사용자들의 Bluetooth기반의 근접 데이터로부터 그룹 행동패턴을 분석하였고, 그 결과 사람들 사이의 공존횟수가 에너지 효율성과 밀접하게 관련된 그룹 유지 시간에 유의한 영향이 있음을 발견하였다. 이 사실을 기반으로 에너지 효율적인 협업 센싱 그룹을 형성하기 위한 그룹의 공존-지속시간 예측모델(CDPM)을 고안하고 이 모델을 통해 에너지 효율적 협업 센싱을 위한 그룹 탐색 알고리즘 및 그 시스템 프레임워크(ECOS)를 제안한다. 우리는 가상의 실험 케이스로부터 이론적 검증을 통해 ECOS로부터 추천된 3명의 사람들 사이에 20번 이상 공존한 그룹에서 협업 센싱을 할 경우 사용자 단독으로 센싱하는 경우보다 약 23%의 에너지 효율이 있음을 증명한다.