KAIST 전산학부 이의진 교수 연구팀이 집 안의 사물인터넷(IoT) 센서 데이터만으로도 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 처음으로 입증했습니다.

기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 개인 건강 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하지 않거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었습니다.

연구팀은 이에 가정 내 환경 데이터에 주목해 청년 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행했습니다.

가전제품, 수면 매트, 움직임 센서 등에서 수집한 IoT 데이터를 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석했습니다.

분석 결과, 집 안의 생활 데이터만으로도 스트레스·불안·우울 같은 정신건강 변화를 기존 방식보다 훨씬 정확하게 예측할 수 있다는 사실이 확인됐습니다.

특히 수면 시간이 줄거나 실내 온도가 높아질수록 불안과 우울이 커지는 경향이 뚜렷했습니다.

또한 스트레스를 받을 때 냉장고 사용이 늘거나활동량이 급감하는 등 개인별 행동 패턴이 다양했지만, 공통적으로 생활이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향을 보였습니다.

연구 참여자들은 자신의 생활 데이터를 시각화한 정보를 확인한 결과, 사생활 침해 우려보다 정신건강 관리에 도움이 된다고 평가했고, 연구 참여 만족도도 높았습니다.

이의진 교수는 "가정 내 IoT 데이터는 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해할 수 있는 새로운 단서"라며, "앞으로 AI 기술과 결합해 개인 맞춤형 코칭이 가능한 원격 정신건강 관리 시스템으로 발전시킬 계획"이라고 밝혔습니다.

이번 연구 결과는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 국제 학술지인 ACM 인터랙티브, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 논문집(IMMUUT) 9월호에 실렸습니다.

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