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[IT뉴스]스마트폰 앱 반복 행동을 보면 ‘내 스트레스’가 한 눈에

온카뱅크관리자

2026-10-15 14:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST, 스마트폰 채팅·검색 등으로 스트레스 판별 AI 개발 앱 속 반복 행동으로 75% 정확도로 일일 스트레스 파악 가능 
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 <img alt="연구결과를 AI로 생성한 이미지. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/dt/20261015140914560leca.png" data-org-width="640" dmcf-mid="W0EGPHJ6l7" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/dt/20261015140914560leca.png" width="658">
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 연구결과를 AI로 생성한 이미지. KAIST 제공.
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 스마트폰 앱 사용을 통해 하루의 스트레스 상태를 75% 이상의 정확도로 확인할 수 있는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다.
 KAIST는 이의진 전산학부 교수 연구팀이 스마트폰에서 반복되는 행동별 수행 시간과 빈도, 문자 입력 패턴 등을 활용해 일일 스트레스 상태를 판별하는 AI 기술 ‘SHIRBT-MMF’를 개발했다고 15일 밝혔다.
 기존 스마트폰 기반 스트레스 연구는 주로 하루 사용시간이나 앱 실행 횟수, 앱 종류별 사용 빈도, 문자 입력 습관 등을 활용했다.
 하지만 사용자가 자주 사용하는 앱을 바꾸거나 앱의 화면 구성이 달라지면 수집하는 데이터도 달라져 장기간 스트레스를 안정적으로 추적하기 어려웠다.
 연구팀은 ‘어떤 앱을 사용했는가’보다 ‘스마트폰으로 무엇을 했는가’에 주목했다.
 가령, 카카오톡에서 라인이나 왓츠앱으로 바꾸더라도 실제 행동 목적이 같다면 이를 ‘메신저 채팅’이라는 하나의 행동으로 분류했다.
 이런 반복 행동을 자체 개발한 ‘멀티 레벨 순차 패턴 마이닝’ 기법으로 여러 날에 걸쳐 반복되는 화면 전환 패턴을 찾아냈다. 이어 대규모언어모델(LLM)을 활용해 메신저 채팅, 웹 탐색, 금융 결제, 이메일 작성 등 이해하기 쉬운 행동으로 분류했다.
 서로 다른 메신저와 이메일, 웹브라우저 앱을 대상으로 한 분류시험에서는 95% 이상의 정확도를 확인했다.
 연구팀은 이 기술을 활용해 20~30대 대학생과 직장인 26명의 실제 스마트폰 사용 데이터를 분석했다.
 분석 결과, 이들의 스마트폰 사용에서 총 29종의 반복 행동을 찾아냈고, 한 사람이 일상적으로 반복하는 행동은 평균 7종에 달했다.
 연구팀은 이런 행동 패턴을 학습한 개인 맞춤형 AI로 하루의 스트레스 여부를 판별했다. 단기 참여자의 평균 스트레스 판별 정확도는 75.9%, 장기 참여자는 73.8%를 기록했다.
 이는 기존 스마트폰과 앱 사용량을 분석하는 방식보다 각각 5.5%포인트, 3.5%포인트 높은 수치다.
 특히 전체 앱 사용 기록을 분석하지 않고도 메신저 채팅, 금융 결제와 같은 소수의 반복 행동만으로 기존 방식과 비슷하거나 더 높은 수준의 스트레스 판별 성능을 확보할 수 있음을 확인했다.
 이 교수는 “이번 연구는 복잡한 스마트폰 기록을 사람이 이해할 수 있는 행동 단위로 바꿔 장기간 정신건강 변화를 보다 안정적으로 분석할 수 있는 기반을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “20∼30대 안드로이드 스마트폰 사용자를 대상으로 확인한 결과를 바탕으로 다양한 연령과 직업군, 스마트폰 환경으로 연구를 확대해 장기 안정성을 검증할 계획”이라고 말했다.
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 <img alt="KAIST가 개발한 ‘SHIRBT’ 방식과 기존 앱 사용량 기반 방삭의 장기 안정성 비교도. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/dt/20261015140915875ocki.png" data-org-width="640" dmcf-mid="YcPcFkztTu" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/dt/20261015140915875ocki.png" width="658">
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 KAIST가 개발한 ‘SHIRBT’ 방식과 기존 앱 사용량 기반 방삭의 장기 안정성 비교도. KAIST 제공.
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 이준기 기자 bongchu@dt.co.kr
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