IT/과학
KAIST, 스마트폰 채팅·검색·결제 습관 분석해 일일 스트레스 판별하는 AI 개발
뉴스보이
2026.10.15. 10:15
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2026.10.15. 10:15
간단 요약
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연구팀은 사용자의 반복적인 행동 패턴을 분석해 스트레스 상태를 파악하는 AI 기술을 개발했습니다.
개인정보 보호를 위해 메시지 내용은 저장하지 않고 행동 정보만 활용해 정확도를 높였습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
KAIST 전산학부 이의진 교수 연구팀이 스마트폰 사용자의 반복적인 행동 패턴을 분석해 일일 스트레스 상태를 판별하는 AI 기술 ‘SHIRBT MMF’를 개발했습니다. 연구팀은 단순히 앱 사용 시간을 측정하는 대신 채팅, 검색, 결제 등 사용자가 스마트폰으로 수행하는 구체적인 행동에 주목했습니다.
연구팀은 20~30대 대학생과 직장인 26명을 대상으로 기술의 성능을 검증했습니다. 단기 참여자 16명은 평균 30.5일, 장기 참여자 10명은 평균 105.1일간 데이터를 수집했으며, 이를 분석한 결과 스트레스 판별 정확도는 단기 참여자 평균 75.9%, 장기 참여자 평균 73.8%를 기록했습니다.
개인정보 보호를 위한 장치도 마련했습니다. 실제 메시지 내용이나 통화 상대 정보는 수집하지 않으며, 문자 입력 횟수와 화면 전환 등 행동 정보만 기록합니다. 통화 상대 정보 등은 해시 처리를 적용해 민감한 개인정보 유출 우려를 차단했습니다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies’에 게재됐습니다. 다만 연구팀은 이번 기술이 스트레스와 행동 간의 연관성을 분석하는 도구일 뿐, 정신질환을 직접 진단하거나 인과관계를 규명하는 것은 아니라고 설명했습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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