스마트폰 채팅 패턴에 하루 스트레스가 고스란히…

스마트폰 사용자의 채팅이나 검색, 결제 습관으로 스트레스 상태를 파악하는 기술이 개발됐다. 이의진 KAIST AI컴퓨팅학과 교수 연구팀은 스마트폰에서 반복하는 행동을 자동으로 찾아내고, 행동별 수행 시간과 빈도, 문자 입력 패턴 등을 활용해 일일 스트레스 상태를 판별하는 기술(SHIRBT-MMF)을 개발했다고 15일 밝혔다. 연구팀은 사용자 행동 분석을 위해 '멀티 레벨 순차 패턴 마이닝(ML-SPM)' 기법을 활용했다. 반복되는 화면 전환 패턴을 찾아낸 뒤, 대규모 언어모델(LLM)을 활용했다. 연구팀은 "분석결과 다른 이메일·웹브라우저·메신저 앱에서도 같은 행동을 일관되게 분류하는 평가에서 95% 이상의 정확도를 보였다"고 말했다. 연구팀은 20~30대 대학생과 직장인 26명의 실제 생활 데이터를 분석했다. 스트레스 자기평가와 스마트폰 기록이 모두 확보된 기간은 단기 참여자 16명이 평균 30.5일, 장기 참여자 10명이 평균 105.1일이었다. 참가자들의 스마트폰 사용에서 확인된 반복 행동은 모두 29종이었다. 한 사람은 평균 약 7가지 행동을 일상적으로 반복했다. 연구팀은 이러한 행동 패턴을 학습한 개인 맞춤형 인공지능으로 하루의 스트레스 여부를 판별했다. 가장 좋은 성능을 보인 모델의 평균 정확도는 단기 참여자 75.9%, 장기 참여자 73.8%로, 약 4번 중 3번을 맞힌 셈이다. 같은 인공지능 기법으로 앱 사용량을 분석한 기존 방식보다 각각 5.5%포인트, 3.5%포인트 높았다. 이의진 KAIST 전산학부 교수는 “스마트폰을 단순히 사용 시간을 측정하는 기기가 아니라 개인의 의사소통과 정보 탐색, 금융 활동이 반복되는 생활 공간으로 바라봤다”며 “이번 연구는 복잡한 스마트폰 기록을 사람이 이해할 수 있는 행동 단위로 바꿔 장기간 정신건강 변화를 보다 안정적으로 분석할 수 있는 기반을 제시한 것”이라고 말했다.