한국과학기술원(KAIST·총장 이광형) 연구진이 가정 내 사물인터넷(IoT) 데이터를 활용, 일상 리듬의 흐트러짐이 정신건강 악화 신호임을 규명했다. 이 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발 기반이 될 것으로 기대된다.
KAIST 이의진 전산학부 교수팀이 이같은 성과를 거뒀다고 21일 밝혔다.
정신건강 관리를 위해선 꾸준한 상태 파악이 중요한데, 기존 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 기기를 착용·소지하지 않는 집 안에서는 데이터 누락이 한계였다.
이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목했다. 가전제품과 수면 매트, 움직임 센서 등으로 데이터를 수집하고, 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석했다.
그 결과 IoT 데이터를 함께 활용할 때 정신건강 변화를 훨씬 정확하게 포착할 수 있음이 확인됐다. 예를 들어 수면 시간 감소는 우울·불안·스트레스 수준 증가와 밀접하게 연관됐으며, 실내 온도 상승 또한 불안 및 우울과의 상관관계를 보였다.
행동 패턴은 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 '폭식형', 활동량이 급감하는 '무기력형' 등으로 다양했지만, 공통적으로 생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷하게 나타났다. 규칙적인 생활이 정신건강 유지 핵심임을 시사한다.
이의진 교수는 “이번 연구는 가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보였다”며 “향후 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 고영지 박사과정 학생이 제 1저자로 참여했으며, 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 저명한 국제 학술지인 ACM 인터랙티브, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 논문집 9월호에 게재됐다.
한편 이번 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터와 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단 지원을 받아 수행됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
