한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서가 수집한 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀 추적할 수 있음을 입증했다고 21일 밝혔다.

최근 국내 1인 가구가 800만세대를 넘어서며 1인 가구의 고립감과 정신 건강 관리 문제가 사회적 과제로 떠오르고 있다.

기존 스마트폰이나 웨어러블 기반 정신건강 관리 방식은 사용자가 기기를 착용하지 않으면 데이터가 누락되는 한계가 있다.

연구팀은 별도의 조작 없이도 일상 활동을 지속해 측정하는 가정 내 IoT 센서에 주목했다.

IoT는 인터넷을 기반으로 가전제품 등 생활 속 사물 사이의 정보를 센서와 통신기기로 서로 연결해 제어·관리하는 기술이다.

연구팀은 청년층 1인 가구 20세대를 대상으로 가전제품과 수면매트, 움직임 센서 등을 설치해 IoT 데이터를 수집하는 방법으로 4주간 실증 연구를 진행했다.

이를 스마트폰·웨어러블 데이터와 비교 분석한 결과, IoT 데이터를 함께 활용할 때 정신건강의 변화를 더 정확하게 포착할 수 있음을 확인했다.

관찰 결과 수면 시간 감소는 우울·불안·스트레스 수준 증가와 밀접하게 연관된 것으로 나타났다. 실내 온도 상승도 불안·우울과 상관관계를 보였다.

참가자들의 행동 패턴은 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 '폭식형'과 활동량이 급감하는 '무기력형' 등으로 다양하게 나타났다.

생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화하는 경향은 공통으로 뚜렷하게 나타났다.

이는 정신건강을 유지하는 데 규칙적인 생활이 핵심적임을 시사한다.

이의진 교수는 "앞으로 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템으로 발전시킬 계획"이라고 밝혔다.