SUMMARISE: "Interactions in the workforce play an important role in
team performance and productivity [1], [2]. For example,
informal inter-team interactions have been shown to be an
important trait of successful teams [3]. Work interactions can
also influence the design of physical spaces [4] or help in
developing an understanding of disease spreading [5], [6].
Researchers have relied on surveys and observations for years
to gather data about these phenomena. However, the cost of
observations is high as they usually involve long hours of
monitoring. They might also not scale to many participants
and can therefore only be applied to phenomena restricted
temporally. Surveys instead scale better but offer a much
coarser grained view as people might forget to report [7].
Usually two contrasting needs are faced when trying to
capture such interactions automatically: (1) the need to collect
accurate and reliable data and (2) the need to have large
deployments to get a clearer picture of human behaviour.
Existing solutions usually tend to tackle more one problem
or the other. Bluetooth-based systems for example can rely
on widespread adoption but are usually power hungry and do
not offer fine grained data [8], [9], [10], [6]. On the other
hand, systems based on custom built devices can provide
fine granularity but require dedicated hardware which hinder
adoption [11], [12], [13]. The recent interest in wearable
devices [14] has brought us to question if those devices are
able to fulfill both needs. In particular we directed our attention
towards Bluetooth Low Energy (BLE) which is included in all
current wearables. We envision an interaction sensing system
that can be easily installed on a wearable device like a smart
watch thus extending its functionality to interaction sensing
and offering widespread adoption. However, before this can
become a reality there are fundamental questions which need
answers. Namely: How accurate could BLE proximity detection
be? What could be the expected lifetime of this system
on an off-the-shelf device? How can it be employed for social
interaction sensing and space occupancy monitoring?
In this work, we analyse the potential of BLE to monitor
people proximity as first step towards a social interaction
sensing system. The objective is to asses its capabilities, first
by analysing its parameters and their impact on both accuracy
and power consumption, and then, from a practical perspective,
with a large user study in a real workplace.
Current hardware, available in modern wearables and smart
watches, offers the key functionality for proximity detection:
the ability to detect nearby devices and be detected by them
by alternating between transmitting and scanning. While the
manufactures have recently updated device firmwares and
software stacks to support this kind of behaviour there are still
several limitations that prevent an accurate study of all the key
factors involved in proximity monitoring. In particular, mobile
operating systems do not allow the application developer to
freely control all the BLE parameters. Thus, we build and use
a custom made wearable prototype in which we are in control
of all parameters. This allows us to study in detail the interplay
of all the BLE parameters and their impact on power consumption.
Using our prototype we collected proximity traces
in a commercial organisation with 25 participants to extend
our analysis to a real world scenario and to not limit ourself
only to lab experiments. We were then able, through data
post-processing, to investigate the achievable performances
if our system were to run on off-the-shelf wearable devices
and understand their strengths and weaknesses. This led us
to the important conclusion that large scale proximity studies
are viable, even at the accuracy level required by domain
scientists, with off-the-shelf devices.
To the best of our knowledge, this is the first study of
BLE radios on a wearable platform for proximity monitoring
which provides useful insights for social interaction sensing
applications. This paper also offers guidance to OS developers
and manufacturers on the impact of the limitations of their
APIs and informs application developers on the flexibility of
off-the-shelf wearables. Our contributions are:
\_ a detailed analysis of BLE parameters that play a central
role in proximity detection;
\_ the first analysis of BLE capabilities and limitations on
commercial wearable devices (Android Wear and Tizen);
\_ an extensive experimental validation with lab experiments
and a longitudinal user study with 25 participants in an
office environment. We confirm the BLE suitability for
accurate proximity monitoring with 97% accuracy at 10
seconds granularity. Ground truth observation for around
19 hours was performed to support our evaluation.
\_ a discussion on the restrictions imposed by OS developers
on the use of BLE for proximity detection.
II. MOTIVATION AND RELATED WORK
Accurate human proximity detection has the potential to
influence many different disciplines (e.g., social science, architecture
and health). Proximity detection often depends on
the phenomena under observation: in certain cases only short
events with a very small distance between the participants areA
relevant (e.g., when certain virus spreading is considered), in
others, only prolonged interactions that would give individuals
a chance to have meaningful conversations are pertinent.
The specific scenario considered for this paper is the one
that takes into consideration office based social interactions.
In such setting, serendipitous interactions, where, say, a user
glances from an office doorway, might be meaningful and
indicative of productivity [3], [15]. This is, of course, in
addition to prolonged and repeated interactions.
The detection of fairly long lived interaction (of the order of
several tens of seconds) has been accomplished by technology
reasonably successfully. Bluetooth Classic has often been at
the basis of these platforms mainly due to its availability on
consumer devices, which makes it extremely suitable to large
deployments [8], [6], [16]. However, several works [9], [10]
have tried to improve the temporal and spatial granularity of
traces collected with Bluetooth Classic. In fact, Bluetooth’s
main drawbacks reside in the high power consumption and
low granularity of the traces. Usually, it is sampled every few
minutes [8], [16] to avoid draining the battery too quickly and
the range of transmission is around 10m [6].
Other technologies have also been proposed, for instance,
RFID [17], Zigbee radio [18], infrared sensors [12] and hybrid
approaches with radio and ultrasound sensors [13]. These
devices offer better performance (e.g. temporal granularity
from 20s to 2s with still reasonable battery consumption) but
are not suitable for wide scale and long term adoption because
they rely on dedicated hardware which needs to be deployed
just for the purpose of the study. In fact, problems have been
reported with the usability of these devices [7].
Few works have used specifically BLE to collect data
about human behaviour. Townsend et al. tested 4 different
smartphones to asses if they could detect each other using
BLE [19]. Boonstra et al. deployed an Android and iOS
app to 14 participants for a period of one working week to
collect data about social contacts [20]. However, the authors
offered a limited evaluation of their system by using only two
meetings during the study period to validate their methodology
and they did not collect participants’ locations, which is a
valuable piece of information when studying social dynamics.
Other works instead have used simple wearable BLE tags,
capable of transmitting only, to study mobility patterns of
large gatherings [21], [22]. Radhakrishnan et al. have recently
analysed BLE characteristics on Android mobile phones for
indoor localisation [23]. They implemented a BLE-like duty
cycling on top of the Android BLE stack which already
performs duty cycling in accordance to the BLE specification.
Here we offer instead an analysis of the low level BLE
parameters (as defined in the standard) to understand if BLE
can be employed to collect fine grained and accurate encounter
traces. We then analyse if the approach could be adopted on
commercial wearable devices to free proximity-based systems
from the need for custom devices, which is usually one of
the limiting factors of long term studies. Additionally, the
availability of our prototype allowed us to test the impact of
these parameters on a large scale deployment."
요약: "직원의 상호 작용은 팀 성과와 생산성에서 중요한 역할을 합니다.팀 성과와 생산성에 중요한 역할을 합니다 [1], [2]. 예를 들어비공식적인 팀 간 상호 작용이 성공적인 팀의성공적인 팀의 중요한 특성으로 밝혀졌습니다 [3]. 업무 상호 작용은물리적 공간의 설계에 영향을 미치거나[4], 질병 확산에 대한 이해를질병 확산에 대한 이해를 높이는 데에도 도움이 될 수 있습니다[5], [6].연구자들은 이러한 현상에 대한 데이터를 수집하기 위해 수년간 설문조사와 관찰에 의존해 왔습니다.이러한 현상에 대한 데이터를 수집하기 위해 수년간 설문조사와 관찰에 의존해 왔습니다. 그러나 관찰에는 일반적으로관찰에는 일반적으로 오랜 시간이 소요되기 때문에 비용이 많이 듭니다.모니터링. 또한 많은 참여자에게 확장되지 않을 수도 있습니다.따라서 시간적으로 제한된 현상에만 적용될 수 있습니다.시간적으로. 대신 설문조사는 확장성은 더 뛰어나지만 사람들이 [보고]를 잊어버릴 수 있기 때문에사람들이 보고하는 것을 잊어버릴 수 있기 때문에 훨씬 더 세분화된 보기를 제공합니다[7].일반적으로 다음과 같은 두 가지 대조적인 요구사항에 직면하게 됩니다.이러한 상호작용을 자동으로 캡처하려면 (1) 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 수집의 필요성, (2) 보다 명확한 파악을 위한 대규모대규모 배포가 필요합니다.기존 솔루션은 일반적으로 한 가지 문제만 해결하거나또는 다른 문제를 해결하는 경향이 있습니다. 예를 들어 블루투스 기반 시스템은광범위한 채택에 의존하지만 일반적으로 전력을 많이 소모하며 다음과 같은 문제가 있습니다.세분화된 데이터를 제공하지 않습니다 [8], [9], [10], [6]. 반면에반면, 맞춤형 디바이스 기반 시스템은 세분화된 데이터를 제공할 수 있지만세분화된 데이터를 제공할 수 있지만 전용 하드웨어가 필요하기 때문에채택을 방해합니다 [11], [12], [13]. 최근 웨어러블 디바이스에 대한 관심으로디바이스[14]에 대한 최근의 관심은 이러한 디바이스가 두 가지 요구 사항을 모두 충족할 수 있는지두 가지 요구를 모두 충족시킬 수 있는지 의문을 갖게 되었습니다. 특히 저희는모든 웨어러블 기기에 포함된 저전력 블루투스(BLE)에 주목했습니다.현재 웨어러블 기기. 우리는 웨어러블 기기에 쉽게 설치할 수 있는 상호작용 감지 시스템스마트워치와 같은 웨어러블 디바이스에 쉽게 설치할 수 있는 인터랙션 센싱 시스템시계와 같은 웨어러블 디바이스에 쉽게 설치할 수 있는 인터랙션 센싱 시스템을 구상하고 있습니다.광범위하게 채택될 수 있기를 바랍니다. 그러나 이것이 현실화되기 전에현실이 되려면 근본적인 질문이 필요합니다.답이 필요합니다. 즉 BLE 근접 감지가 얼마나 정확할 수 있는가?얼마나 정확할까요? 이 시스템의 예상 수명은 얼마나 될까요?기성 디바이스에서 이 시스템의 예상 수명은 얼마나 될까요? 소셜 상호 작용 감지 및 공간 점유 모니터링에 어떻게 사용할 수 있습니까?상호작용 감지 및 공간 점유 모니터링에 어떻게 활용할 수 있을까요?이 작업에서는 사회적 상호 작용을 향한 첫 번째 단계로 사람들의 근접성을 모니터링하는사회적 상호 작용을 위한 첫 단계로 사람 근접성 모니터링감지 시스템. 목표는 먼저 그 기능을 평가하는 것입니다.매개변수와 정확도 및 전력 소비에 미치는 영향을 분석하고정확도와 전력 소비에 미치는 영향을 분석한 다음, 실용적인 관점에서실제 작업장에서 대규모 사용자 연구를 수행하는 것입니다.최신 웨어러블 및 스마트 시계에서 사용할 수 있는 최신 하드웨어는시계는 근접 감지를 위한 핵심 기능을 제공합니다:주변 디바이스를 감지하고 디바이스에 의해 감지되는 기능전송과 스캔을 번갈아 가며 수행합니다. 최근제조업체들은 최근 디바이스 펌웨어와소프트웨어 스택을 업데이트하여 이러한 동작을 지원하고 있지만, 여전히근접 모니터링과 관련된 모든 주요 요인을 정확하게 연구하지 못하는 몇 가지 제한 사항이정확한 연구를 방해하는 몇 가지 한계가 있습니다. 특히 모바일운영 체제는 애플리케이션 개발자가 모든 BLE 매개변수를모든 BLE 매개변수를 자유롭게 제어할 수 없습니다. 따라서 우리는모든 매개 변수를 제어할 수 있는 맞춤형 웨어러블 프로토타입을모든 매개변수를 제어할 수 있습니다. 이를 통해 모든 BLE 매개 변수와 해당 매개 변수의 상호 작용을 자세히 연구 할 수 있습니다.상호 작용과 전력 소비에 미치는 영향을 자세히 연구할 수 있습니다.프로토타입을 사용하여 25명의 참가자가 있는 상업 조직에서25명의 참가자가 있는 상업 조직에서 근접 추적을 수집하여실제 시나리오로 분석을 확장하고 실험실 실험에만 국한하지 않기 위해실험실 실험에만 국한하지 않았습니다. 그런 다음 데이터 후처리를 통해후처리를 통해 달성 가능한 성능을 조사할 수 있었습니다.기성 웨어러블 기기에서 우리 시스템을 실행할 경우 달성 가능한 성능을 조사하고장단점을 파악할 수 있었습니다. 그 결과대규모 근접 연구가 가능하다는 중요한 결론에 도달했습니다.대규모 근접 연구가 가능하다는 중요한 결론에 도달했습니다.기성 기기로도 대규모 근접 연구가 가능하다는 중요한 결론을 얻었습니다.우리가 아는 한, 이번 연구는 다음과 같은 최초의 연구입니다.근접 모니터링을 위한 웨어러블 플랫폼의 BLE 무전기근접 모니터링용 웨어러블 플랫폼에 대한 최초의 연구입니다.애플리케이션에 유용한 인사이트를 제공합니다. 이 백서는 또한 OS 개발자와 제조업체를 위한 지침을 제공합니다.및 제조업체에게 제한 사항의 영향에 대한 지침을 제공합니다.API의 한계에 대한 지침을 제공하고 애플리케이션 개발자에게 기성 웨어러블의 유연성에 대해기성 웨어러블의 유연성을 알려줍니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:\근접 감지에서 핵심적인 역할을 하는 BLE 매개변수에 대한 자세한 분석근접 감지에서 핵심적인 역할을 하는 BLE 매개변수에 대한 상세한 분석;\상용 웨어러블 디바이스(안드로이드 웨어 및 안드로이드 웨어)의 BLE 기능 및 제한 사항에 대한상용 웨어러블 디바이스(Android Wear 및 Tizen)에 대한 첫 번째 분석;\실험실 실험을 통한 광범위한 실험적 검증사무실 환경에서 25명의 참가자를 대상으로 한 종단적 사용자 연구사무실 환경. 다음 용도에 대한 BLE 적합성을 확인했습니다.10초 단위로 97% 정확도의 정확한 근접 모니터링초 단위의 정확도로 정확한 근접 모니터링에 적합함을 확인했습니다. 약 19시간 동안 지상 실측 관측19시간 동안 지상 실측을 수행하여 평가를 지원했습니다.\근접 감지를 위한 BLE 사용에 대한 OS 개발자의 제한 사항에 대한 논의근접 감지를 위한 BLE 사용에 대한 제한 사항에 대한 토론.II. 동기 및 관련 작업정확한 사람 근접 감지