Practical trigger action programming in the smart home

1. Practical Trigger- Action Programming in the Smart Home + CHI 2014 -Blase Ur /서제환 x 2014 Autumn

2. Practical Trigger-Action Programming in the Smart Home 2014. 10. 10 UX Lab 서제환

3. 서울대학교 융합과학기술대학원 (Graduate School of Convergence Science and Technology. Seoul National University)
출처
CHI '14 Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems

4. AUTHORS
Blase Ur : PhD, Carnegie Mellon University
Elyse McManus : Assistant Researcher, Brown University
Melwyn Pak Yong Ho : Research Assistant, Brown University
Michael L. Littman : Professor of Computer Science, Brown University
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5. ABSTRACT
. 일반 사용자들이 trigger-action (“if, then”) programming을 사용하여 스마트 홈 기기를 조작하는 것에 대한 “실효성”을 조사 함. . trigger-action (“if, then”) programming은 온라인 연구 참가자들이 제출한 원하는 동작을 모두 구현할 수 있다는 것을 찾음. . 수집된 자료의 trigger 분석 시 “머신 러닝이 요구되는 trigger” 종류를 구분할 수 있음. . IFTTT에 공유된 67,169 trigger-action 프로그램의 고유성을 평가 함으로써 실제 사용자들이 많은 수의 고유한 trigger-action interactions를 작성함을 알아 냄. . 226 참가자들의 사용성 테스트를 수행 함으로써 미숙련 사용자들도 복수의 triggers 또는 actions이 포함된 프로그램을 만드는 법을 빨리 배울 수 있음을 알아 냄
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6. KEYWORDS End-User Programming Home Automation Smart Home Internet of Things Condition-Action Programming
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7. INTRODUCTION
. 가정 자동화 및 스마트 홈을 가능하게 만드는 기술들에 대한 연구는 수십 년 동안 진행되어 왔지만 그 기술들을 구현하는데 있어 “비용이 많이 들고 복잡한 것”들 이었음. . 최근 2년 사이에 기업들은 일반 사용자들이 저비용 스마트 기기들을 내놓고,mass-market pervasive computing을 향한 모멘텀을 만들고 있음.
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8. INTRODUCTION
. 이 논문에서 저자는 IFTTT = “if trigger, then action” 을 뜻하고 trigger-action programming이라 명명함. . 실험에 사용된 IFTTT 기능은 일반 사용자들이 가정용 장치를 trigger-action programming 할 수 있게 함.
Philips Hue lights
Belkin WeMo family of outlets, switches, motion sensors
Crowd-funded devices : Twine, WigWag
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9. INTRODUCTION
. 스마트 홈 프로그래밍 구현 시 사용 편의성과 표현성 사이의 조화를 어떻게 맞출 것인가? 에 대한 연구 진행 필요 . 이 논문에서 활용하는 IFTTT 기능은 사용자들에게 single trigger, single actions 만을 취하게 제한하고 있음. Q1) 일반 사용자들은 더 많은 유연성을 필요로 하지 않을까? Q2) 일반 사용자들은 더 많은 유연성을 다룰 수 있지 않을까? Q3) 추가 프로그래밍 경험이 이 상황을 바꿀 수 있지 않을까? Q4) 모델에서 중요 요소가 누락되지 않았는가? . 다음 3가지 관련 연구를 통해 이 질문들을 조사 함.
ease of use
expressibility
or
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10. 1. trigger-action programming이 사용자가 원하는 스마트 홈 동작(smart-home behavior)을 정확히 담아내는지 알기 위한 가설에 대한 조사가 필요 함. H1: trigger-action programming을 사용하여 사용자가 원하는 스마트 홈 동작을 표현할 수 있다. H2: 몇몇의 스마트 홈 동작들은 복수의 triggers or actions을 필요로 한다. . 실험 방법
1)Mechanical Turk (MTurk)에서 318명에게 그들이 원하는 가상의 스마트 홈에 대한 것들을 5가지씩 수집 함. . 실험 결과
1)제출한 내용들은 trigger-action programming으로 구현이 가능해 보였음.
2)사용자의 이전 프로그래밍 경험은 프로그래밍을 포함하고 있는 그들이 원하는 동작과 크게 연관이 없었음.
3)IFTTT의 affordances와 달리 프로그래밍 동작의 22% 1개 이상의 trigger와 action이 요구 됨.
4)참가자들이 사용한 trigger들을 3가지 추상화 단위로 표시하였고, 가장 높은 단위는 machine learning의 natural application임.
INTRODUCTION
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11. 2. 사용자 맞춤형 스마트 홈 프로그래밍이 필요로 한지에 대한 test 진행 함. H3: 실제로, 사용자들은 다수의 독특한 방식으로 triggers and actions을 결합할 것이다. . 실험 방법
1)MTturk 사용자들의 원하는 행동들 사이에서 많은 독특한 조합을 발견 함.
2)최종 사용자 (End User)가 IFTTT에서 공유한 67,170개의 프로그램을 긁어 모음. . 실험 결과
1)IFTT에서 수집된 프로그램을 분석하여 유사하게 높은 다양성들을 발견 함.
INTRODUCTION
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12. INTRODUCTION
3. trigger-action programming의 사용성에 대한 Test를 진행 함. H4: 참가자들은 simple or complex interface를 사용하는데 동등한 정확도와 스피드를 해 보일 것이다. H5: 이전 프로그래밍 경험과 trigger-action programming을 사용한 경험은 스피드와 정확도를 증가시킨다. . 실험 방법
1)새로운 IFTTT interaction design을 보여주고, 226명의 MTTurker를 대상으로 10개의 프로그래밍 과제(Task)를 등록 함.
2)참가자들에게 랜덤으로 single trigger and a single action (simple interface) or multiple triggers and multiple actions (complex interface) 과제가 할당 됨. . 실험 결과
1)simple and complex interfaces 사이에 참가자들의 수행과 만족도에는 큰 차이가 없음을 발견 함.(supporting H4)
2)complex interface를 사용한 참가자들은 비슷한 성공률로 complex tasks를 완료할 수 있었음.
3)H5 가설은 부분적으로 확인이 가능하였음.
1)프로그래밍 경험은 큰 이점을 제공하지 않았음.
2)참가자들은 첫 번째 과제 수행 시에는 느렸으나, 2번째 과제 수행 시부터는 정상 상태 성능에 접근하였음.
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13. INTRODUCTION
Overall
1)multiple triggers and multiple actions의 trigger-action programming은 스마트 홈 프로그래밍을 위한 실용적인 접근이 될 수 있는 증거를 발견 함. 2) Trigger를 구성하는 방법뿐만 아니라 Trigger가 상호작용적인 machine learning 접근이 요구되는 것에 대해 논의를 함
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14. BACKGROUND AND RELATED WORK
Trigger-action Programming . IFTTT는 69개의 다른 채널을 제공하지만, single trigger -> single action의 프로그래밍 패러다임은 본질적으로 제한 됨. . 저자는 2가지 버전의 prototype interface를 만들어 제공 함. 1) one trigger and one action channel만 허용되는 simple interface 2) multiple trigger and action channels 사용이 허용되는 complex interface ( 모든 trigger들은 접속사 “and” 로 구성되어 짐)
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15. Related Work . 스마트 홈의 최종 사용자(end-user) 프로그래밍에 대한 이전 연구 조사 Newman: 최종 사용자의 구성 능력은 스마트 홈 애플리케이션의 키라고 주장 하였고, 사용자 커뮤니티를 통해 공유하는 통찰력을 옹호하였음. Newman, M. W. Now we’re cooking: Recipes for end-user service composition in the digital home. Position Paper– CHI 2006 Workshop IT@Home, 2006. Dey et al: 상황 인식 응용 프로그램 관련하여 20명의 참가자들을 인터뷰 함. trigger-action programming과 같은 if-then 규칙 기반이 되는 가장 일반적인 멘탈 모델을 발견 함. Dey, A. K., Sohn, T., Streng, S., and Kodama, J. iCAP: Interactive prototyping of context-aware applications. In Proc. Pervasive (2006) . trigger-action programming의 특성을 공유하는 스마트 홈 인터페이스 제안에 대한 이전 연구 조사 . trigger-action programming의 중요한 세부 요소들을 소개하는 이전 연구 조사 . trigger-action programming 은 문제적 행동이 불가피하게 발생 했을 시 사용자가 디버깅 하는 것이 어렵다라고 주장하는 이전 연구 조사
BACKGROUND AND RELATED WORK
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16. STUDY.1
. 물리적 기기를 컨트롤하는데 있어 trigger-action programming의 실용성 조사 . 수행된 과제가 trigger-action programming으로 구현 가능한지 분석 . 각각 다른 trigger와 action들의 결합 방법의 가짓수를 확인 함(다양성이 높다면 trigger-action programming이 최종 사용자에게 유용하다고 봄) Methodology
1)스마트 홈과 홈 오토메이션 조사를 위해 MTurk worker들을 모집 함.
2)MTurk worker들에게 아래의 질문을 던짐.
3)참가자들의 반은 trigger-action programming 관련 더 이상의 설명이나 방법을 알려주지 않음. “ 특정한 프로그래밍 패러다임이 필요한 아주 독특하고 흥미로운 기능들을 제안하지 않을까 궁금함.”
4)참가자들의 반은 trigger-action programming 준비가 원할 할 수 있도록 홈 오토메이션에 대한 예제를 보여 줌 “ 매우 미래 지향적인 행동들(날아다니는 로봇 집사)을 제안하지는 않을까 걱정이 듦.” . 예제 (1) 만약 내가 복도를 밤에 걸어간다면 내가 걸어가는 경로에 불이 들어 올 것 이다. (2) 만약 내가 집을 나가면 물건들이 꺼질 것이다. (3) 내가 스프링클러에 다가갈 때 난 물에 젖고 싶지 않다(그리고 내가 지나가면 다시 스프링클러가 켜진다). (4) 우편물이 오면 나에게 알려줘라.
“ 만약 당신의 집이 인터넷으로 모두 연결돼 있어서 어떤 동작을 할 수 있게 지시를 할 수 있다면, 당신은 집이 했으면 하는 것들 다섯 가지가 뭐니? ”
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17. STUDY.1
Methodology 5) 참가자들의 나이, 성별과 프로그래밍 경험치(무 경험자 / 약간의 경험자 / 다 경험자) 정보를 수집함. “ 참가자들의 행동이 인구 통계학 특성에 따라 달라질 것인지에 대해 궁금했기 때문.”
6)두 명의 독립적인 코더들은 먼저 주체의 의도가 무엇인지 구분 함.
7)Pilot-study 데이터로 부터 공동으로 개발한 아래 카테고리들 중 하나에 대입을 함. “독립적으로 대입한 결과 89.1% 동의하였고 나머지 동의 안된 것들에 대해서는 논의를 진행하여 모든 아이템들에 대해서 의견 일치를 봄.” Programming : 최종 사용자가 다른 방식들로 조합하는 것을 고려할 수 있는 기본 기능의 조합 (ex: 바깥이 어두워지면 자동으로 실내등을 켜라) Self-regulation : 집은 자동으로 대상자의 선호도를 확인하고 조치를 취함. (ex: 항상 내가 선호하는 집안 온도를 조절해라) Remote control : 최종사용자는 스케줄링 된 것이 아닌 즉시 기기를 컨트롤 하기를 원함. (ex: 내 폰에 버튼을 눌렀을 때 불을 켜라) Specialized functionality : 프로그래밍할 수 있지만 특정한 하드웨어가 필요함. 최종 사용자가 재목적화 할 수 없음. (ex: 아침 식사 만드는 기계) 8) 21개의 trigger 채널과 46개의 action channel로 이뤄진 코드북을 개발 함.
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18. STUDY.1
Result . MTturk 설문 대상자들이 바라는 스마트 홈 동작들의 대부분이 프로그래밍이 가능한 것임. . 프로그래밍이 가능한 모든 행동들은 multiple triggers and actions을 지원하기만 한다면 trigger-action programming으로 모두 구현할 수 있음. <각 범주의 행동들의 비율을 나타낸 결과표> 1) Programming(62.6%) : 현재와 가까운 미래에 프로그래밍할 수 있는 동작들 “ I want the fan in my room to turn on when it is hot. ” “ Notify me if my pet gets out of the backyard. ” 2) Remote control(13.5%) : 이 유형은 현재 스마트폰, 컴퓨터, 음성, 제스쳐로 가정용 기기를 컨트롤 하려는 것들임. “ start the coffee pot from my bedroom, ” “ lock and unlock the doors on command with your voice, ” 3) Specialized functionality(10.8%) : 현재 존재하지 않는 것들 “ YouTube on bathroom mirror, ” “ I want my mail to be delivered by a robot. ” 4) self-regulation(10.1%) “ temperatures that adjust automatically to the perfect temperature. “ 5) unclear(2.8%) “ Smart Light “
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19. STUDY.1
Result Trigger-action programming structure . trigger-action programming 에는 multiple triggers and multiple actions이 지원되어야 함. (22% 를 프로그래밍 하기 위해 필요 함) < 프로그래밍 행동(trigger, action) 비율 결과 표> 1) single trigger, single action(1,1): 77.9% “ close the blinds when the sun is too bright ” “ call to let me know when the kids get home. ”
2)single trigger with multiple actions(1,2+): 5.2%
3)multiple triggers for a single action(2+,1): 8.5%
4)multiple triggers and multiple actions(2+,2+): 8.4% “ When I get up at night, I would want my lights to turn on and off as I enter and exit the room. ”
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20. STUDY.1
Result Triggers’ level of abstraction . the lowest level of abstraction : engineering sense, 장치의 상태 변화(도어벨 울림, 기기 전원 off), dates/times, moisture, sound, and light : 참가자들이 직접적으로 센서를 언급하지 않는 경향이 있음을 발견 함. . Ex: 누군가 방으로 걸어 들어올 때 모션 센서 동작을 얘기하는 대신 움직임의 발생을 지정 함. . The second category : 사용, 활동, 장소, 물리적 센서 “ I want the sink to turn on when I pick up my toothbrush. ” “ I would like my home to automatically clean the floors on a daily basis while no one is in the room. ” . The third category : 불분명한 trigger : Fuzzy(불분명한) trigger는 machine learning을 포함 함 “ I would like to be notified when my pool chemicals drop lower than normal.”
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21. STUDY.1
Result Diversity of behaviors . 다수의 고유한 동작을 정의를 한다면 가정 내 최종 사용자의 프로그래밍에 대해서 주로 이로울 것임. . 프로그래밍으로 분류 된 995가지 행동의 다양성을 * Good-Turing estimation 분석 진행 함.
1)21개의 Trigger channels(47개의 조합들): 이전 조합들 이외의 Trigger 조합이 발생할 확률 2%
2)46개의 Action channels(77개의 조합들): 이전 조합들 이외의 Action 조합이 발생할 확률 4%
3)Trigger channel + Action Channels: 이전 조합들 이외의 Trigger조합+Action 조합이 발생할 확률 13%
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* Good-Turing frequency estimation: 지금까지 없었던 종의 개체 발생 확률을 추정하는 통계적 기법

22. STUDY.2
. 홈 오토메이션을 위한 최종 사용자 프로그래밍은 아직 널리 퍼지진 않았지만, IFTTT 웹사이트에 얼리 어덥터들은 이미 실생활에서 trigger-action programming을 사용하고 있음. . 실제로 trigger-action programming 조합론을 더욱 잘 이해하기 위해서 IFTTT에서 공유된 프로그램들을 스크랩하였음. Methodology
1)IFTTT 웹사이트에 공개 된 67,169 레시피를 모두 다운 받음
2)다운 받은 공개 레시피들 중에서 물리적 기기들을 컨트롤하기 위한 6개 채널들에 포커스를 두고자 함. : 물리적 기기들 (blink(1), Philips Hue, Up by Jawbone, WeMo Motion, WeMo Switch, and Withings)
3)어떤 trigger들이 어떤 action들과 연관이 있는지를 Good-Turing estimation을 사용하여 분석 함.
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blink(1)
Up by Jawbone
Withings

23. STUDY.2
Result . 앞서 얘기한 6개의 물리적 기기를 포함하는 레시피들에 포커싱을 함. 1) 물리적 기기들은 16가지의 서로 다른 Trigger 이벤트와 18가지의 서로 다른 Action들을 지원 함. 2) 전체 스크랩 중 513개의 레시피(0.8%)가 물리적 기기의 Trigger로 사용 됨. 3) 전체 스크랩 중 858개의 레시피(1.3%) 물리적 기기의 Action으로 사용 됨. 4) 92 case 만이 물리적 기기의 Trigger + Action 조합으로 사용 됨. . Good-Turing estimation 분석
1)이전 조합들 이외의 물리적 기기 Trigger의 조합이 발생할 확률 11%
2)이전 조합들 이외의 물리적 기기 Action의 조합이 발생할 확률 9%
3)결과는 만약 사용자가 오직 스크랩한 것들에서 레시피 사용이 제한된다면, 검색의 1/10이 비는 일이 생길 수 있음을 의미 함.
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24. STUDY.3
. 마지막 연구는 trigger-action programming의 사용성 뿐만 아니라 인구 통계학적 요소를 조사 함. . multiple triggers/actions과 사용성 간의 상관 관계를 알아 봄 Methodology
1)스마트 홈 기술에 대한 연구 조사를 위해 MTurk worker들을 고용 함.
2)참가자들에게 30분이 걸리는 연구 참가에 대한 보상으로 인당 $2.00를 지불 함.
3)각각의 참가자들에게 single trigger and single action (simple interface) 또는 triggers and multiple actions (complex interface) 를 지원하는 인터페이스를 사용하는 것을 랜덤으로 할당 함.
4)참가자들이 과제를 수행하는데 걸리는 시간과 프로그램 정확도를 측정 함.
5)인구 통계학적 질문을 답한 참가자들은 Table.1에 나열된 10개의 과제를 시도하기 위해 할당 된 인터페이스를 사용하였고, 마지막으로 *Likert-scale 만족도 조사를 완료 하였음.
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*Likert-scale (리커트 척도) : 반응자들이 주어진 문장에 얼마나 동의하는지를 척도에 표시하도록 하여 특정 주제에 대한 반응자의 태도를 알아보는 평정 척도.

25. STUDY.3
Result Task completion . 전반적으로 프로그램을 만드는데 있어서 simple or complex interface 성공적으로 사용하였음. . Figure 8에서 볼 수 있듯이 대부분의 과제 수행 성공률을 80% 이상을 나타냄. . Task B의 성공률이 낮은 이유는 참가자들이 RSS와 친숙하지 못한 것 때문이라고 가정 됨. “Get all updates from the website www.xkcd.com via email.“ . Task G와 H는 구현 불가능 한 과제였음 따라서 Skip을 하면 성공으로 간주 됨 : Task G의 경우는 점유 센서의 존재 or 들어오고 나가고 각각을 Trigger하는 것을 필요로 함. “The lighting in my bedroom should be on when I am there and off when I am not there.“ . Task H의 경우는 컬러 변화에 대한 옵션이 없음 “If it begins to rain then change the light colors to blue.” . Task I, J에서 Simple Interface 참가자의 성공률이 나타나는 이유는 Skip을 한 것이 성공으로 간주되었기 때문임.
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26. STUDY.3
Result Time to complete a task . 참가자들이 연속적인 과제를 완료함으로써 참가자들의 성능이 빠르게 향상되는 학습 효과를 관찰하였음. 1) 참가자들이 과제 A-F 를 풀기 위해 얼마나 많은 시간이 걸리는지를 조사 함. 2) 종속 변수로서 인터페이스 로딩 부터 솔루션을 제출하는데 까지의 시간으로 선형 혼합 모델을 만듦. 3) 할당 된 인터페이스로 수행이 불가능한 과제와 잘못된 솔루션에 대한 데이터는 제외하였음.
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27. STUDY.3
Result Satisfaction . 전반적으로 참가자들은 simple interface와 complex interface의 사용성에 대해서 만족감을 나타냈음 . 참가자들은 interface에 대한 3가지 상태에 7-point 리커트 척도로 답하였음. . ¾ 이상이 아래 내용에 동의 하였음.
1)“ 레시피를 만드는 것은 쉽고 직관적이다. ”
2)“ 일상 생활에서 이런 종류의 레시피를 만드는 것에 관심을 갖게 될 것이다. “
3)“ 더 복잡한 프로그래밍 인터페이스를 다룰 수 있을 것이다. “
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28. Discussion
. 일반 사용자들이 multiple triggers and actions을 가지고 성공적으로 trigger-action programming를 할 수 있는 근거를 제공하였음. . 이 기능은 참가자들의 머리에서 바로 떠오르는 많은 스마트 홈 동작들을 구현할 수 있음. . 실제적인 세팅에서 사용하기 위한 trigger-action programming 범위는 수많은 문제점들을 낳을 것임. . multiple trigger를 서로서로 구성하는 방법의 의미가 복잡하다는 것을 알 수 있었음. . Trigger는 이벤트, 조건 또는 조합을 포함한다. . 문과 같은 객체는 이벤트 (“the moment the door closes”), 조건(“is the door closed?”), 그리고 행동(“close the door”)을 지원하는 것이 필요하다. . 참가자들이 Trigger들을 표현하기 위해 사용한 추상화의 레벨은 상당한 향후 연구를 제안한다. . 추상화의 세 번째 단계(ex: 물이 너무 뜨겁다)는 머신 러닝을 기반으로 사용자의들의 선호도를 그들 스스로 맞출 센서를 만드는 방법에 대한 연구 기회를 제안함. . 스마트 홈에서 잠재적으로 머신 러닝은 충돌을 보다 지능적으로 해결할 수 있을 것임. . 가정에서 최종 사용자 프로그래밍 내에서 trigger-action programming의 장소는 고려될 가치가 있음.
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29. Limitations
. trigger-action programming 의 상대적인 강점과 약점을 평가할 수 없었음. . trigger-action programming이 앞으로 가장 좋은 방법이라고 강하게 주장을 할 수 없었음. . . 이 논문의 데이터가 반드시 모든 사용자들을 대표하지 않음 . IFTTT community는 얼리 어답터들의 자기 선택적 풀 임. . IFTTT 와 MTurk 사용자들은 일반 사용자들보다 더욱 기술적 성향을 가지고 있음. . MTurk 설문 대상자들에게 원하는 모든 동작 보다는 갑자기 생각나는 처음 5가지 동작을 작성하라고 요청 함. . trigger-action programming 이 원하는 모든 스마트 홈 동작의 특정 부분을 포착한다고 주장할 수 없음. . 생태학적으로 유효한 설정에서 trigger-action programming을 조사하는 현장 연구(field study) 수행을 계획함. . 머신 러닝에 기반한 Trigger와 센서의 역할은 필드에서 특히 관심이 있을 것임. . 현장 연구는 지금까지 논의해 온 미묘한 이슈들의 영향을 명료하게 할 것임. . 프로그램을 구성하는 방법에 대한 사용자 멘탈 모델은 추가 연구를 할 가치가 있음.
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30. 서울대학교 융합과학기술대학원 (Graduate School of Convergence Science and Technology. Seoul National University)
Thank you!!