KAIST(카이스트) 연구팀이 가정 내 IoT(사물인터넷) 사용 데이터를 통해 일상 속 리듬과 정신건강의 상관관계를 밝혔다.
KAIST는 이의진 전산학부 교수 연구팀이 가정 내 IoT 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 추적하는 방법을 제시했다고 21일 밝혔다. 연구 결과는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 국제 학술지 'ACM 인터랙티브·모바일·웨어러블 및 유비쿼터스 기술 논문집' 9월호에 실렸다.
연구팀은 가정 내 환경 데이터를 수집했다. 청년층 1인 가구 20명을 대상으로 4주에 걸쳐 실증 연구를 수행했다. 가전제품, 수면 매트, 움직임 센서 등을 통해 IoT 데이터를 수집하고 이를 스마트폰·웨어러블 기기 데이터와 함께 분석했다.
그 결과 스마트폰·웨어러블 기기만으로 측정할 때보다 가정 내 IoT 데이터를 추가할 때 정신건강의 변화를 더 정확하게 측정할 수 있었다.
참가자들은 스트레스를 받는 상황에서 냉장고를 더 사용하는 경향이 있었다. 이를 '폭식형'이라고 한다. 또 활동량이 급감하는 '무기력형'도 나타났다. 공통적으로, 생활 패턴이 불규칙할수록 정신 건강이 악화하는 경향이 있었다. 또 수면 시간의 감소는 우울, 불안, 스트레스 증가와 밀접한 관련이 있었다. 실내 온도도 개인의 불안과 우울에 영향을 줬다.
연구팀은 "특정 행동의 빈도보다는 일상 패턴의 변동성이 더 정신건강에 영향을 미쳤다"며 "정신건강을 유지하는 핵심은 규칙적인 생활이라는 뜻"이라고 했다.
이 교수는 "가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보여준 연구"라며 "향후 AI(인공지능)를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭도 가능한 원격 의료 시스템으로 발전시킬 계획"이라고 했다.
이번 연구는 LG전자-KAIST 디지털 헬스케어 연구센터와 과학기술정보통신부의 지원을 받았다.