웨어러블 기기의 급속한 성장은 여러 기기가 사용자의 필요와 상황에 맞춘 향상된 사용자 경험을 제공하는, 상황 인지형 다중 기기 협업에 대한 흥미로운 기회를 열었다. 그러나 동시에 여러 웨어러블이 동일 개인에 의해 사용되고 있는지 여부를 신뢰성 있게 판단하는 데에 있어 독특한 과제가 제기된다. 실제 환경에서는 기기 공유, 교환 또는 의도치 않은 사용이 개인정보 위험과 기능 저하를 초래할 수 있다. 기존의 해결책은 주로 가속도계 데이터를 활용하여 기기 간 이동 패턴을 매칭하지만, 정지 상태이거나 다양하며 반복되지 않는 활동에서는 성능이 저하된다. 본 논문에서는 신체 착용 상태에서 방해가 적게 웨어러블의 동시 위치(공동 배치)를 감지하는 BioQ라는 방법을 제안한다. BioQ는 생체-단서(bio-cues)를 생성하고 이를 매칭함으로써 이를 수행한다. 이러한 생체-단서는 신체 부착형(wearable) 센서 데이터로부터 생성되며, 공통의 잠재 공간(latent space)에 내재된다. 또한 기기들이 동일한 센서 유형을 공유하는 경우, BioQ는 여러 센서 소스를 효과적으로 통합하여 단서 생성 및 매칭을 개선할 수 있다. 실험 결과, BioQ는 생체-단서 생성과 매칭에서 기존 기준(baseline)들보다 우수하며, 모델 학습, 추론 및 에너지 사용 측면에서 자원 효율적임을 보여준다. 우리의 코드는 https://github.com/Nokia-Bell-Labs/contextual-biological-cues 에서 제공된다.

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