스트레스 시달리면 냉장고 문 많이 연다?

가전을 이용하는 행동 패턴이 정신건강과 밀접하게 관련된다는 연구결과가 나왔다.

가정 내 사물인터넷(IoT) 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 나타나는 행위가 정신건강 악화의 핵심 신호라는 게 밝혀졌다. 이번 연구를 통해 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 토대가 마련될 것으로 기대를 모은다.

이의진 KAIST 전산학부 교수 연구팀이 가정 내 IoT 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다.

정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 게 중요하지만, 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있다.

연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목했다. 청년층 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행하며, 가전제품과 수면 매트, 움직임 센서 등을 설치해 IoT 데이터를 수집하고, 스마트폰웨어러블 데이터와 함께 분석했다.

그 결과, IoT 데이터를 함께 활용할 때 정신건강의 변화를 기존 방식보다 훨씬 정확하게 포착할 수 있음이 확인됐다. 예를 들어 수면 시간 감소는 우울불안스트레스 수준 증가와 밀접하게 연관됐으며, 실내 온도 상승 또한 불안우울과의 상관관계를 보였다.

참가자들의 행동 패턴은 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 폭식형, 활동량이 급감하는 무기력형 등으로 다양했지만, 공통적으로 생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷하게 나타났다.

특정 행동의 빈도보다 일상 패턴의 변동성이 더 중요한 요인으로 확인됐으며, 이는 규칙적인 생활이 정신건강 유지에 핵심임을 시사한다.

연구 참여자들은 자신의 생활 데이터를 시각화 소프트웨어를 통해 확인한 결과 사생활 침해에 대한 우려보다, 데이터가 정신건강 이해에 실질적으로 도움이 된다는 인식을 갖게 됐다. 이로 인해 연구 수용성과 참여 만족도가 크게 향상됐다.

이의진 교수는 이번 연구는 가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보여줬다라면서 향후 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획이라고 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.