KAIST(한국과학기술원)는 1일 지식서비스공학과 이의진 교수 연구팀이 개인의 스마트폰 사용기록 빅데이터를 분석해 스마트폰 중독 위험군을 분류해 낼 수 있는 시스템을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 우선 대학생 95명을 대상으로 5만 시간 이상의 스마트폰 이용기록 - 전원, 화면, 배터리, 앱 실행, 인터넷 이용, 전화 및 문자메시지 등 - 을 수집했다.

이를 한국정보화진흥원이 개발한 '스마트폰 중독 자가진단 척도'를 이용해 중독 위험군(36명)과 비위험군(59명)으로 나눴다.

연구팀이 '이들이 자주 이용하는 앱'을 분석한 결과, 중독 위험군과 비위험군 모두 모바일 메신저(카카오톡 등)나 SNS(사회관계망서비스), 인터넷 등으로 비슷했지만 시간 배분면에서 큰 차이를 보였다.

비위험군은 여러 개의 앱을 고루 사용했지만, 위험군은 특정 1∼2개의 앱을 집중적으로 실행하는 것으로 나타났다.

메신저에 '알림'이 뜬 뒤 스마트폰을 사용하는 시간은 위험군이 비위험군보다 하루 평균 38분 더 길었다.

단순히 메시지만 확인하는데 그치지 않고, 인터넷 등 다른 부가적인 서비스를 이용하기 때문인 것으로 분석된다.

'하루 평균 스마트폰 사용시간'은 위험군이 4시간13분으로, 비위험군(3시간27분)에 비해 46분 길었다.

특히 오전 6시∼정오 사이, 오후 6시∼자정 사이 시간대에서 위험군과 비위험군의 사용량 차이가 크게 벌어졌다.

연구팀이 이 같은 기준으로 나눈 위험군과 비위험군을 자가진단 척도로 분류한 그룹과 비교한 결과, 80%의 정확도를 나타냈다.

이의진 교수는 "알림 메시지가 자기 조절력이 낮은 위험군에게는 더 큰 자극이 되기 때문에 스마트폰 사용이 빈번해진 것으로 보인다"며 "이번 시스템을 기반으로 스마트폰의 과도한 사용을 억제할 수 있는 앱을 개발하고 있다"고 말했다.

이번 연구에는 같은 과 권가진 교수와 전산학과 송준화 교수, 연세대 심리학과 정경미 교수, 마이크로소프트 연구소 코지 야타니 박사가 참여했다.