KAIST, IoT 센서로 정신건강 읽는다

가정 내 생활 리듬이 무너질수록 정신건강 악화…스마트홈 기반 맞춤형 관리 기술 제시

KAIST(총장 이광형) 연구진이 냉장고·세탁기·수면매트 등 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구는 스마트폰·웨어러블 중심의 기존 정신건강 관리 방식이 가진 한계를 넘어, 일상 속 생활리듬의 변화를 통해 우울, 불안, 스트레스 등 감정 상태를 데이터로 분석할 수 있음을 실증한 것으로 평가된다.

국내 1인 가구는 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하고 있으며, 서울시 조사에 따르면 이들의 62%가 ‘외로움’을 느낀다고 답했다. 고립감과 정신건강 문제가 사회적 이슈로 부상하는 가운데, KAIST 전산학부 이의진 교수 연구팀은 스마트홈 데이터를 이용해 ‘생활의 불규칙성’이 정신건강 악화의 핵심 신호임을 규명했다. 연구팀은 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행하며, 수면 매트·가전제품 센서·움직임 센서 등 IoT 장치를 설치하고 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석했다. 그 결과, 가정 내 IoT 데이터를 추가할 때 정신건강의 변화를 기존보다 훨씬 높은 정확도로 포착할 수 있음이 입증됐다.

연구 결과, 수면 시간이 짧아질수록 우울·불안·스트레스 수준이 높아졌으며, 실내 온도 상승 또한 불안 및 우울과 밀접한 상관관계를 보였다. 특히 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 ‘폭식형’, 반대로 활동량이 급감하는 ‘무기력형’ 등 다양한 행동 패턴이 나타났지만, 공통적으로 일상 패턴의 불규칙성이 높을수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷했다. 이는 특정 행동의 빈도보다 ‘생활 리듬의 변동성’이 정신건강의 주요 예측 변수임을 데이터로 입증한 결과다. 이 교수는 “이번 연구는 집 안의 IoT 센서가 개인의 정신건강을 이해하는 새로운 관찰 창이 될 수 있음을 보여준다”며 “AI 기반 예측 모델과 결합하면 개인 맞춤형 원격 정신건강 코칭 시스템으로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다.

연구 참가자들은 자신의 생활 데이터를 시각화한 결과를 통해 사생활 침해보다 ‘정신건강 이해에 도움이 된다’는 긍정적 인식을 가지게 됐으며, 이에 따라 기술 수용성과 참여 만족도가 크게 향상됐다. 연구팀은 이러한 사용자 신뢰를 기반으로 향후 스마트홈과 AI 기술을 결합한 개인 맞춤형 정신건강 관리 플랫폼을 구축할 계획이다. 이 시스템은 규칙적인 수면과 식사, 환경 변화 데이터를 종합 분석해 우울·불안 징후를 사전에 예측하고, 개인별 생활 코칭을 제공하는 형태로 발전할 전망이다.

이번 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 국제 저널 『Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies』(IMWUT) 9월호에 게재됐다. 논문명은 「Harnessing Home IoT for Self-tracking Emotional Wellbeing: Behavioral Patterns, Self-Reflection, and Privacy Concerns」이며, 제1저자는 KAIST 고영지 박사과정생, 교신저자는 이의진·이현수 교수다. 연구는 LG전자–KAIST 디지털 헬스케어 연구센터와 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.

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