스마트폰과 스마트워치, 헤드폰 등 세상에는 블루투스 규격을 이용해 통신하는 단말로 넘쳐난다. 이런 단말 신호를 검출해 혼잡율을 측정하려는 시도가 윌리엄 & 메리 칼리지(College of William & Mary) 연구팀에 의해 진행됐다.
기존에 대학 내 식당에서 이용하던 모니터링 방법은 블루투스를 켠 스마트폰 MAC 주소를 카운팅하는 간단한 것이다. 하지만 대학이 블루폭스와 계약을 중단하면서 사용자 감시를 할 수 없게 됐다. 이에 따라 블루투스를 이용해 혼잡 상황을 추적하는 아이디어를 통해 학내 모든 장소에서 혼잡율을 검지하려는 시도에 나서게 된 것.
코드를 작성해 노트북을 들고 실제로 시험에 나서자 소규모 카페 등 지역에선 꽤 정확하게 카운팅할 수 있었다고 한다. 식당 같은 큰 지역이라도 어느 정도 카운팅은 할 수 있었지만 벽을 넘어 테라스에 있는 사람 신호를 카운팅했다고 생각되는 수치도 나왔다고 한다.
이 방법은 노트북이 없는 장소에선 검지할 수 없기 때문에 연구자는 OLED 개발자 보드인 ESP32를 구입해 먼저 도서관에 배치햇다. 학내 IT 부문에 MAC 주소 화이트리스트 등록을 의뢰해 노트북 앞에 앉아 데이터가 오는 걸 기다렸다.
결과는 일단 성공으로 끝났지만 기기가 250개 가량 카운팅된 시점 ESP32가 충돌나버렸다고 한다. 이는 단말 하나로부터 취득하는 정보량이 너무 많았기 때문에 정보량을 줄이는 등 대책을 취해 테스트를 반복했다.
결과적으로 1개월 확실하게 동작한 건 XIAO ESP32C3/S3라는 기기 뿐이었다고 한다. 이 기기를 이용해 코드를 더하면 속도를 떨어뜨리지 않고 잘 동작했다고 한다. 연구팀은 이 방법이라면 스마트워치나 헤드폰 등도 검지해버려 2개 이상 블루투스 기기 보유자를 이중으로 검지해버린다. 또 단말 블루투스를 끈 사람은 원래 계측할 수 없다. 연구팀은 애플이나 구글 등 메이커 ID로 필터링해 정밀도를 높이는 방법을 검토 중이며 학술적 연구에 가치가 있는지 여부에 대해 논의하고 있다. 또 입주 동향을 측정하고 싶은 실 점포형 비즈니스 판매도 고려하고 있어 앞으로 개발을 계속해 나갈 예정이라고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.