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[IT뉴스]1인 가구 62% 외로움 느껴…“스트레스 많아지면 냉장고 사용↑”
온카뱅크관리자
조회:
56
2025-10-21 08:37:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- KAIST, IoT 센서로 정신건강 추적 성공<br>- 새로운 디지털 정신건강 관리 방식 제시</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="VLa7C3sA5g"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="73225586683afc4e5943d545bab7f01bfa9475972722f1b70e3e8e82c9d1ca9e" dmcf-pid="foNzh0Oc1o" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이찬희(왼쪽부터 시계방향) KAIST 전산학부 박사과정, 이의진·이현수 교수, 고영지 박사과정.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/21/ned/20251021083147177ycdo.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="2Vn0m5DgZa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/21/ned/20251021083147177ycdo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이찬희(왼쪽부터 시계방향) KAIST 전산학부 박사과정, 이의진·이현수 교수, 고영지 박사과정.[KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a72ae2631fa0bfb7bda6e702629085e7edb0820a84021a4e74f7a35505a48e57" dmcf-pid="4gjqlpIkXL" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 국내 연구진이 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다.</p> <p contents-hash="c65991dad2948fcda5683295a43af5e203e0ec0a3e2fa4c826c4738648d61b79" dmcf-pid="8aABSUCE5n" dmcf-ptype="general">KAIST는 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다.</p> <p contents-hash="39b4420e42773d1c367338657ea646ebd64f71e2d9b567fc2dc45ec2be9dfef3" dmcf-pid="6Ohxt4ZvXi" dmcf-ptype="general">정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="887f0dba4dcc7780b2ab1a4de4036cde1ea803499cf94d8fc49ee8c4b8b06225" dmcf-pid="PIlMF85TGJ" dmcf-ptype="general">연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목했다. 청년층 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행하며, 가전제품과 수면 매트, 움직임 센서 등을 설치해 IoT 데이터를 수집하고, 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분석했다.</p> <p contents-hash="3259e297709254e079226d099f6154065cc403ddf348e8f9e00e773ca5ef4a5f" dmcf-pid="QCSR361yXd" dmcf-ptype="general">그 결과, IoT 데이터를 함께 활용할 때 정신건강의 변화를 기존 방식보다 훨씬 정확하게 포착할 수 있음이 확인됐다. 예를 들어 수면 시간 감소는 우울·불안·스트레스 수준 증가와 밀접하게 연관됐으며, 실내 온도 상승 또한 불안 및 우울과의 상관관계를 보였다.</p> <p contents-hash="5ad9f21df07118bc40b90db669e3976a291d4c5e721d0174316eed2d1e4a1ec0" dmcf-pid="xhve0PtWGe" dmcf-ptype="general">참가자들의 행동 패턴은 스트레스 상황에서 냉장고 사용이 늘어나는 ‘폭식형’, 활동량이 급감하는 ‘무기력형’ 등으로 다양했지만, 공통적으로 생활 패턴이 불규칙할수록 정신건강이 악화되는 경향이 뚜렷하게 나타났다.</p> <p contents-hash="686a64b8a77eb08cc47f27432bc40000d25247d475142937350c0ec21ef32b4a" dmcf-pid="y4PGNvoMHR" dmcf-ptype="general">특정 행동의 빈도보다 일상 패턴의 변동성이 더 중요한 요인으로 확인됐으며, 이는 규칙적인 생활이 정신건강 유지에 핵심적임을 시사한다.</p> <p contents-hash="fa4142c5f92b5ce9ff574829fad85a06be69fbe64cddea01e5eef900e00afaf4" dmcf-pid="W8QHjTgRYM" dmcf-ptype="general">연구 참여자들이 자신의 생활 데이터를 시각화 소프트웨어를 통해 확인한 결과 사생활 침해에 대한 우려보다, 데이터가 정신건강 이해에 실질적인 도움이 된다는 인식을 갖게 되었다. 이로 인해 연구 수용성과 참여 만족도가 크게 향상됐다.</p> <p contents-hash="2f47c6cbca6caf782738de1de22e6acc221ec0c817efcbe69e379b4e33ff1a59" dmcf-pid="Y6xXAyaeGx" dmcf-ptype="general">이의진 교수는 “이번 연구는 가정 내 IoT 데이터가 개인의 생활 맥락 속에서 정신건강을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있음을 보여주었다”며 “향후 AI를 활용해 개인별 생활 패턴을 예측하고 맞춤형 코칭이 가능한 원격 의료 시스템 개발로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="1d6978972503628c572ee82d915ce996dcb47f05655f91de07812ec9e14bbdc6" dmcf-pid="GPMZcWNdGQ" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야의 저명한 국제 학술지인 ACM 인터랙티브에 게재됐다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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