본 논문은 시판(BT, Bluetooth 및 Bluetooth Low Energy(BLE)) 장치를 활용하여 실내 거주자의 사용자 상태를 적응적으로 추정/탐지하는 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 사용자 상태를 점유(occupancy), 거리(distance), 활동(activity) 수준으로 분류하고, 인근 장치로부터 수신신호강도(Received Signal Strength, RSS)를 처리하여 각각을 추정한다. 본 연구에서는 2단계 채널 적응(channel adaptation) 접근법을 제안한다. 즉, 먼저 범용(generalized) 기본 모델을 적용한 뒤, 실시간 데이터를 축적한 후 환경 특화 모델로 자동 적응한다. 사용자 존재는 연결 상태와 중단(interruption) 패턴을 모두 추적하는 신호 연속성(signal continuity) 기반 방법을 사용하여 추론한다. 거리 추정을 위해, 경로 손실(path loss), 섀도잉(shadowing), 다중경로(multipath) 효과를 단일한 정식으로 통합하는 하이브리드 나카가미 페이딩(Hybrid Nakagami Fading) 모델을 제안한다. 활동 인식(activity recognition)은 RSS 기반 패턴 모델링으로 수행되며, 사용자 행동 패턴 전반에서의 강건성을 향상시키기 위해 Dynamic Time Warping(DTW)과의 클러스터링을 추가로 적용한다. 세미나실, 사무실, 주거용 아파트에서 수행한 실험 결과, 그 성능이 우수함을 확인하였다. grace period 처리(gaceperiod handling) 포함 100% 존재 탐지 정확도, 거리 추정에서 평균 오차 0.41 m, 활동 인식 정확도 81.25%를 보였으며, 제안된 시스템이 높은 정확도로 사용자 상태를 추정할 수 있음을 보여준다.

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