신림동에 위치한 여성 전용 쉐어하우스 쉐어원에는 화장실, 샤워실, 헬스장, 부엌, 세탁실, 오픈 라운지, 층별 커뮤니티룸 등 거주자들이 필수적으로 함께 사용해야 하는 공용 공간들이 많다. 특히 코로나 바이러스 이후 접촉이 더욱 예민해진 요즘, 혼자서 공용 공간을 이용하고 싶은 마음이 공통된 생각일 것이다.

거주자들이 이용하고 싶은 공용 공간이 현재 비어있는지 혹은 누군가에 의해 사용되고 있는지 매번 직접 찾아가서 확인하는 것만큼 비효율적인게 있을까? 직접 가보지 않고도 공간의 점유율을 알 수 있다면 공용 공간 편의성을 높일 수 있다는 의도에서 ‘Prehension’ 프로젝트가 시작됐다.

쉐어원 1층에 위치한 리빙랩에는 현재 네 개의 센서들이 설치 되어있고 1분 단위로 각각의 데이터들이 수집된다. 프로젝트의 큰 목표는 수집한 데이터들을 AutoML로 학습시켜 특정 공용 공간이 어떤 날, 어느 시간대에 몇 명의 사람이 이용하고 있는지 파악하는 것이다.

구체적으로, 6월 한달간 리빙랩에 설치된 4개의 센서 중 어떤 것이 특정 공간의 NoP (Number of People)를 제일 정확하게 예측해주는지 밝혀내기 위해 며칠동안 다양한 상황들을 연출해 데이터를 수집하고 정리하여 AutoML을 돌려봤다. 이 과정에서 제일 효과적인 센서만 남기고 불필요한 센서를 제거할 수 있을지에 대해 연구했다.

파일럿 테스트는 쌓인 데이터가 부족하고 한 공간의 데이터만 수집했기 때문에 공간 내 사람의 유무, 즉 간단한 정보를 높은 정확성으로 제시하려는 과정이였다. 짧은 기간동안 파일럿 테스트에만 참여할 수 있었지만, 이후 더 많은 데이터에 기반한 분석으로 정확성을 높여 쉐어하우스 거주자들의 공용 공간 이용에 도움이 되길 기대해본다.

작성자: 이서형