(대전=국제뉴스) 이규성 기자 = KAIST 연구진이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적하는 기술을 개발했다.

이 연구는 일상 속 생활 리듬 변화가 정신건강에 미치는 영향을 과학적으로 입증하며, 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 가능성을 열었다.

KAIST 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 가전제품과 IoT 센서를 활용해 우울, 불안, 스트레스 등 정신상태를 정밀하게 관찰할 수 있는 시스템을 구축했다고 21일 밝혔다.

정신건강을 관리하기 위해서는 자신의 상태를 꾸준히 모니터링하는 것이 중요하지만, 기존 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 보완하기 위해 가정 내 환경 데이터에 주목했다.

이의진 교수팀은 청년 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행했다. 냉장고, 수면 매트, 움직임 센서 등 가전 및 IoT 장치를 설치해 데이터를 수집하고, 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석한 결과 정신건강의 미세한 변화를 기존 방식보다 높은 정밀도로 추적할 수 있음을 확인했다.

분석 결과, 수면 시간 감소는 우울·불안·스트레스 수준의 상승과 밀접한 관련이 있었으며, 실내 온도 상승 또한 불안 및 우울 지표와 상관관계를 보였다.

특히 스트레스 상황에서는 냉장고 사용이 증가하는 ‘폭식형’과 활동량이 급감하는 ‘무기력형’ 등 개별 행동 패턴이 뚜렷하게 구분됐다. 공통적으로 생활 리듬이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 나타났다.

이 교수팀은 “정신건강의 상태를 판단하는 데 있어 특정 행동의 빈도보다 일상의 변동성이 더 중요한 요인으로 작용한다”며, 규칙적인 생활이 정신건강 유지의 핵심임을 강조했다.

참가자들은 자신의 생활 데이터를 시각화 소프트웨어로 직접 확인하면서 사생활 침해보다는 ‘데이터가 자신의 정신상태를 이해하는 데 도움이 된다’는 긍정적 인식을 보였고, 연구 참여 만족도 역시 높았다.

이의진 교수는 “이번 연구는 IoT 기반 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 실질적 도구가 될 수 있음을 입증했다”며 “향후 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고, 맞춤형 정신건강 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

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