카이스트, 스마트폰 사용 습관으로 스트레스 판별… 정확도 75.9% 작성일 10-15 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YyYVfKsAox"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="307617e07bd2fd1d06d1611c5ca7b3a627a1155484adacc838827b1123316efa" dmcf-pid="GWGf49OcNQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="카이스트 연구진이 앱 안에서 반복되는 몇 가지 일상 행동을 분석해 하루의 스트레스 상태을 파악하는 기술을 개발했다./카이스트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015165646882orly.jpg" data-org-width="1672" dmcf-mid="W4PrmEqFkM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/chosunbiz/20261015165646882orly.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 카이스트 연구진이 앱 안에서 반복되는 몇 가지 일상 행동을 분석해 하루의 스트레스 상태을 파악하는 기술을 개발했다./카이스트 </figcaption> </figure> <p contents-hash="b05b4eb04284d0dc2d05ba874c21b56391eb5fcc7762213f260a7c79f4cd2b9b" dmcf-pid="HYH482IkkP" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 스마트폰에서 반복되는 채팅과 검색, 결제 등의 행동을 분석해 하루의 스트레스 상태를 판별하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 26명의 스마트폰 사용 기록을 분석한 실험에서 최대 75.9%의 평균 판별 정확도를 기록했다.</p> <p contents-hash="5c4f800212d746a7fb4b684fba046799cf92899db8d741f16238586f164c5d3c" dmcf-pid="XZ1Qx8Src6" dmcf-ptype="general">이의진 카이스트 AI컴퓨팅학과 교수 연구진은 스마트폰 사용자의 반복 행동을 분석해 일일 스트레스 여부를 판별하는 기술 ‘SHIRBT-MMF’를 개발했다고 15일 밝혔다.</p> <p contents-hash="d2cb1889c80b175966df44c0489fc39213c09833e70fcc8b6ec3cd3c222791c0" dmcf-pid="Z5txM6vma8" dmcf-ptype="general">기존 스마트폰 기반 스트레스 분석 기술은 주로 화면 사용 시간이나 앱 실행 횟수, 사용 빈도 등을 활용했다. 하지만 사용하는 앱이 바뀌면 분석 데이터도 달라져 장기간 스트레스를 추적하는 데 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="7250cf494c35999724a958e37169914d97a04abd61cc467d4c18848608b1143d" dmcf-pid="51FMRPTsk4" dmcf-ptype="general">연구진은 앱의 종류보다 사용자가 실제로 어떤 행동을 하는지에 주목했다. 카카오톡에서 라인이나 왓츠앱으로 메신저를 바꾸더라도 ‘채팅’이라는 행동은 같다는 점을 활용한 것이다.</p> <p contents-hash="15d076dbf6a847b0810dd370d9c75706000fe0c85ee33ce4d54ed1060e87689e" dmcf-pid="1t3ReQyOaf" dmcf-ptype="general">연구진은 스마트폰 화면 전환 패턴에서 반복되는 행동을 찾아내고, 대규모언어모델(LLM)을 활용해 이를 메신저 채팅과 웹 검색, 금융 결제, 이메일 작성 등으로 분류했다. 서로 다른 앱에서도 같은 행동을 구분하는 평가에서 95% 이상의 정확도를 보였다.</p> <p contents-hash="7ce476579e9cac452e1f464e8b888965a8282df0e6eca49b5b13312cd916f7d4" dmcf-pid="tF0edxWIAV" dmcf-ptype="general">이후 20~30대 대학생과 직장인 26명의 스마트폰 사용 기록을 분석했다. 참가자들이 매일 기록한 스트레스 자기평가를 기준으로, 반복 행동의 빈도와 수행 시간, 문자 입력 패턴 등을 학습한 개인 맞춤형 AI 모델을 만들었다.</p> <p contents-hash="348515f6d53680730631859a7b6094ca35c598924e3b1e3de25ec49c87d7d69d" dmcf-pid="F3pdJMYCj2" dmcf-ptype="general">실험 결과 단기 참여자 16명의 평균 스트레스 판별 정확도는 75.9%, 장기 참여자 10명은 73.8%로 나타났다. 기존 앱 사용량을 분석하는 방식보다 각각 5.5%p, 3.5%p 높았다.</p> <p contents-hash="3af66cc50c8df259eaa7ea1db872bf0b293c78627dc6f2c4fffa2b95e104c451" dmcf-pid="30UJiRGhg9" dmcf-ptype="general">참가자들의 스마트폰 사용에서 확인된 반복 행동은 총 29종이었다. 연구진은 메신저 채팅과 금융 결제 등 일부 행동만 분석해도 기존 방식보다 높은 판별 정확도를 유지할 수 있음을 확인했다.</p> <p contents-hash="1c44835f745bc33be47a0e2b3fbec06032b5d7e73c9ed18a199ccc2a57543a73" dmcf-pid="0puineHlNK" dmcf-ptype="general">이 과정에서 개인정보 보호를 위해 메시지나 실제 입력한 문자는 저장하지 않았다. 대신 문자 입력 횟수와 화면 전환 등 행동 정보만 기록하고, 연락 상대 정보는 원래 값을 알기 어렵도록 변환했다.</p> <p contents-hash="9d0c995b9fb94ba5755540ca26eb9601f77b7449681aa73f354e85be208c7b0e" dmcf-pid="pU7nLdXSgb" dmcf-ptype="general">이의진 교수는 “스마트폰을 단순히 사용 시간을 측정하는 기기가 아니라 개인의 의사소통과 정보 탐색, 금융 활동이 반복되는 생활 공간으로 바라봤다”며 “복잡한 스마트폰 기록을 사람이 이해할 수 있는 행동 단위로 바꿔 장기간 정신건강 변화를 보다 안정적으로 분석할 수 있는 기반을 제시했다”고 말했다.</p> <p contents-hash="dcbccae518c165f24310b122ba2d15262c81cab34afa939ca17ab063a7dc0883" dmcf-pid="UuzLoJZvoB" dmcf-ptype="general">다만 이번 연구는 스마트폰 행동과 스트레스 사이의 연관성을 분석한 것으로, 특정 행동이 스트레스를 유발한다는 사실을 입증한 것은 아니다. 연구진은 향후 다양한 연령과 직업군으로 연구 대상을 확대할 계획이다.</p> <p contents-hash="0851c90bd72f5d1732a4d4e32870ef85a336bec4e47e467e882d0af8f53852a7" dmcf-pid="u7qogi5Tkq" dmcf-ptype="general">연구 결과는 국제 학술지 ‘ACM 인터랙티브, 모바일, 웨어러블 및 유비쿼터스 기술 학회 논문집(Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)’에 지난해 12월 게재됐으며, 이달 중국 상하이에서 열린 국제학술대회 ‘ACM UbiComp/ISWC 2026’의 발표 대상으로 선정됐다.</p> <p contents-hash="e8c203b6e66bcc56573ec7c58a61df40e989880fe84caf807c259da83b170fe2" dmcf-pid="7zBgan1yoz" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="bab42d557fe12861aa2391434aff30b1842206b730ab8365fd351fc9733e0c90" dmcf-pid="zqbaNLtWc7" dmcf-ptype="general">Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies(2025), DOI: <a href="https://doi.org/10.1145/3770644" rel="" target="_blank" title="https://doi.org/10.1145/3770644">https://doi.org/10.1145/3770644</a></p> <p contents-hash="0f672d48e820183361313dc5968029d7e968e0609ca10c39f2d1e70c652b8557" dmcf-pid="qBKNjoFYku" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘전국민 AI 경진대회’ 참가자 356만명 돌파…국민적 AI 축제로 성장 10-15 다음 전 세계 사로잡은 K콘텐츠…언어 장벽 넘는 '현지화'의 힘 10-15 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
