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[IT뉴스]카이스트, 스마트폰 사용 습관으로 스트레스 판별… 정확도 75.9%

온카뱅크관리자

2026-10-15 16:57:25

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 카이스트 연구진이 앱 안에서 반복되는 몇 가지 일상 행동을 분석해 하루의 스트레스 상태을 파악하는 기술을 개발했다./카이스트
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 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.
 이의진 카이스트 AI컴퓨팅학과 교수 연구진은 스마트폰 사용자의 반복 행동을 분석해 일일 스트레스 여부를 판별하는 기술 ‘SHIRBT-MMF’를 개발했다고 15일 밝혔다.
 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.
 연구진은 앱의 종류보다 사용자가 실제로 어떤 행동을 하는지에 주목했다. 카카오톡에서 라인이나 왓츠앱으로 메신저를 바꾸더라도 ‘채팅’이라는 행동은 같다는 점을 활용한 것이다.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 참고 자료
 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>
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