카이스트 연구진이 스마트폰에서 반복되는 앱 사용 행동을 분석해 하루의 스트레스 상태를 판별하는 기술을 개발했습니다. 연구진은 메신저 채팅, 웹 탐색, 금융 결제, 이메일 사용 등 일상 행동의 패턴을 살폈습니다.
연구에는 20~30대 대학생과 직장인 26명의 실제 생활 데이터가 사용됐습니다. 연구진은 참가자가 매일 기록한 스트레스 자기평가를 기준으로 스트레스가 있는 날과 없는 날을 구분하는 개인 맞춤형 인공지능 모델을 만들었습니다. 가장 좋은 성능을 보인 모델의 평균 정확도는 단기 참여자 16명에서 75.9%, 장기 참여자 10명에서 73.8%였습니다.
연구진은 여러 앱에서 같은 행동을 일관되게 분류하는 평가에서 95% 이상의 정확도를 보였다고 설명했습니다. 또 앱 사용량만 분석한 기존 방식보다 스트레스 판별 정확도가 단기 참여자에서는 5.5%포인트, 장기 참여자에서는 3.5%포인트 높았다고 밝혔습니다.
다만 이번 연구는 스마트폰 행동과 스트레스의 연관성을 분석한 것으로, 특정 행동이 스트레스를 일으키거나 줄인다는 점을 입증하지는 않았습니다. 연구진은 20~30대 안드로이드 스마트폰 사용자에게서 확인한 결과를 바탕으로 다양한 연령과 직업군, 스마트폰 환경으로 연구를 확대하고 장기적인 안정성을 살펴볼 계획입니다.