연구
우리 학교 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀은 개인의 스마트폰 사용기록을 분석해 스마트폰 중독 행동패턴을 발견하고 중독 위험에 있는 사람을 자동으로 분류하는 시스템을 개발했다.
이 교수는 95명의 대학생을 한국정보화진흥원의 성인 스마트폰 중독 자가진단 척도를 바탕으로 중독 위험군(36명)과 비위험군(59명)으로 나눴다.
연구팀은 사용자 스마트폰의 전원, 화면, 배터리 상태, 앱 실행, 인터넷 이용, 전화 및 문자메시지 등 총 5만 시간 이상의 사용기록을 수집했다.
연구결과 위험군은 특정 1~2개 앱을 매우 한정적으로 사용했다. 대표적인 앱은 모바일 메신저(카카오톡 등)와 SNS(페이스북 등) 이었다.
알림 기능도 중독 행동과 밀접한 관련이 있었다. 카카오톡 메시지, SNS 댓글 등 알림기능을 설정했을 때 스마트폰 사용시간은 위험군이 하루 평균 38분 더 길었다. 알림메시지가 자기조절력이 낮은 위험군에게 외부 자극이 되어 더욱 빈번한 스마트폰 사용을 야기한 것이다.
위험군의 하루 평균 사용 시간은 4시간 13분으로, 3시간 27분으로 나타난 비위험군에 비해 약 46분 길었다. 특히 오전 6시에서 정오 사이와 오후 6시부터 자정사이에 사용량 차이가 두드러졌다. 사용횟수는 위험군이 11.4회 많았다.
이 교수는 이번에 수집한 자료를 기반으로 사용자를 위험군과 비위험군으로 자동으로 판별하는 시스템을 개발, 80%이상의 정확도를 보였다. 앞으로 스마트폰 중독 현상에 대한 행동을 조기에 발견하고 적절한 조치를 취할 수 있도록 보다 효과적인 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
이의진 교수는 이번 연구에 대해 “기존 설문조사를 통한 자기보고기반 스마트폰 중독 분석은 실시간 데이터 확보가 어렵고 입력한 데이터가 정확하지 않을 수 있지만 실제 수집한 자료를 데이터 사이언스 기법과 퍼스널 빅데이터 분석으로 한계점을 극복했다”며 “스마트폰의 과도한 사용을 중재하는 앱을 개발 중”이라고 밝혔다.
지난 4월 말 캐나다 토론토에서 열린 디지털 분야 세계 최대 학술대회인 국제HCI학술대회(ACM SIGCHI CHI)에 출판된 이번 연구는 지식서비스공학과 권가진 교수, 전산학과 송준화 교수, 연세대학교 심리학과 정경미 교수, 마이크로소프트 연구소 코지 야타니 박사(Koji Yatani)가 참여했다.
그림 1. 실험에 참여한 95명 대학생의 스마트폰 사용시간(위) 및 사용횟수(아래). All: 전체 사용자, 위험군이 비위험군에 비해 평균 45.6분 정도 더 오래 쓰고, 평균 11.4회 더 자주 쓰는 것으로 나타남. 앱 카테고리별로 자세히 보면 모바일 메신저(예: 카카오톡), 웹, SNS(예: 페이스북) 등에서 대표적으로 차이가 나타났음.
그림 2. 하루 시간대별 스마트폰 사용 시간(위) 및 사용 횟수(아래). 오전 6~12시 사이 시간과 저녁 18~24시 사이 시간대에서 위험군과 비위험군의 차이가 두드러지게 나타났음.
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연구 스마트폰 채팅·검색·결제 습관에서 ‘스트레스’ 읽는다
스마트폰으로 매일 채팅하고 검색·결제하는 습관에 스트레스의 단서가 숨어 있다. 우리 대학 연구진이 앱 안에서 반복되는 몇 가지 일상 행동을 분석해 하루의 스트레스 상태를 파악하는 기술을 개발했다. 우리 대학은 AI컴퓨팅학과 이의진 교수 연구팀이 스마트폰에서 반복되는 행동을 자동으로 찾아내고, 행동별 수행 시간과 빈도, 문자 입력 패턴 등을 활용해 일일 스트레스 상태를 판별하는 기술 ‘SHIRBT-MMF’를 개발했다고 15일 밝혔다. 기존의 스마트폰 기반 스트레스 연구는 화면 사용 시간이나 앱 실행 횟수, 앱 종류별 사용 시간·빈도·타이핑 행동 등을 주로 분석해 왔다. 그러나 사용하는 앱이나 앱 화면이 바뀌면 분석 데이터도 달라져, 장기간 스트레스를 추적하는 모델의 안정성이 떨어질 수 있다. 연구팀은 이에 ‘어떤 앱을 사용했는가’보다 ‘무엇을 했는가’에 주목했다. 카카오톡에서
2026-10-15 -
연구 한 번 배운 풀이 기억…스마트폰 AI가 비슷한 문제 스스로 푼다
어려운 문제를 풀 때마다 전문가에게 다시 묻는 대신, 한 번 배운 풀이를 공책에 적어두고 비슷한 문제에 활용하는 AI 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 스마트폰 속 소형 AI가 서버의 대형 AI에게서 얻은 지식을 기기에 쌓아두고 재사용하도록 해, 높은 정확도를 유지하면서 서버 호출을 평균 55.61% 줄였다. 비슷한 문제를 만날수록 서버에 덜 의존하고 더 빠르게 판단하는 모바일 AI의 가능성을 제시한 것이다. 우리 대학은 전산학부 이재길 교수 연구팀이 기기의 소형 AI와 서버의 대형 AI를 효율적으로 연결하는 기기-서버 협업 기술 ‘CURE(Cumulative Knowledge Reuse, 누적 지식 재사용)’를 개발했다고 21일 밝혔다. 스마트폰과 같은 기기는 계산 능력과 메모리가 제한돼 가벼운 소형 AI 모델을 주로 사용한다. 소형 모델은 간단한 문제는 빠르게 처리하지만, 복잡하거나 낯선 이미지를 구분할 때는 정확도가 떨어질 수 있다. 반대로 모든
2026-09-21 -
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2026-09-14 -
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스마트폰이 '몰래카메라 탐지기'로 변신한다. 우리 대학 연구진이 스마트폰과 1만 원 수준의 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode) 장치만으로 숨겨진 불법 촬영 카메라를 찾아내는 AI 기술을 개발했다. 누구나 손쉽게 자신의 프라이버시를 지킬 수 있는 새로운 보안 기술로, 호텔과 공유숙박 등 일상 공간에서 불법 촬영 범죄를 예방하는 데 활용될 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 한준 교수 연구팀이 싱가포르국립대학(NUS, National University of Singapore) 및 싱가포르경영대학(SMU, Singapore Management University)과 공동연구를 통해 스마트폰에 발광다이오드(LED) 케이스를 부착해 숨겨진 카메라를 탐지하는 기술 '스윕LED(SweepLED)'를 개발했다고 30일 밝혔다. 불법 촬영 카메라가 호텔, 공유숙박, 화장실 등 일상 공간에 몰래 설치되는 사례가 늘면서 일반인도 쉽게 활용할 수 있는 탐지 기술의
2026-08-31 -
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2026-03-09