KAIST는 이의진 전산학부 교수 연구팀이 가정 내 IoT 센서 데이터를 이용해 개인의 정신건강 상태를 추적할 수 있다는 점을 입증하고 연구결과를 국제학술지 ‘ACM 인터랙티브, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 ’ 9월호에 발표했다고 21일 밝혔다.
스마트폰이나 웨어러블 기기는 정신건강 상태를 수집할 수 있는 도구다. 사용자가 기기를 소지하거나 착용하지 않는 집에서는 데이터가 누락될 수 있다. 연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목해 데이터 누락 이슈를 최소화하는 방법을 찾았다.
연구팀은 청년층 1인 가구 20세대에 가전제품, 수면 매트, 움직임 센서 등을 설치해 4주간 IoT 데이터를 수집한 뒤 스마트폰 및 웨어러블 기기 데이터와 함께 분석을 진행했다.
연구참여자들의 행동 패턴 분석 결과에서 스트레스 상황은 냉장고 사용이 늘어나는 ‘폭식형’, 활동량이 급감하는 ‘무기력형’ 등으로 이어진다는 점도 확인됐다. 생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷했다.
연구팀은 정신건강 상태는 특정 행동의 빈도보다 일상 패턴의 변동성과 더 밀접한 연관이 있다고 분석했다. 규칙적인 생활이 정신건강 유지의 핵심 요인이라는 설명이다.
연구참여자들의 참여 만족도는 높은 것으로 나타났다. 자신의 생활 데이터를 시각화 소프트웨어로 확인하는 방식에 대해 사생활 침해를 우려하기보다 자신의 정신건강 상태를 이해하는 데 도움이 됐다고 인식하는 경향을 보였다.
이의진 교수는 “이번 연구는 가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보여줬다”며 “향후 인공지능(AI)을 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획”이라고 말했다.
<참고 자료>
doi.org/10.1145/3749485
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