날씨가 갑자기 훅 추워져네요🥶🥶
오늘 포스팅은 학습과학연구소에서 개최한 제4회 세미나 현장에 대해 나눠보고자 합니다!
10월 30일 오후 12시에 진행된 제4회 세미나는 '스마트 기기와 디지털 페노타이핑'이라는 주제
이번 9월에 저희 연구소에 새롭게 오신 '이진경 연구교수님'께서 직접 강연을 해주셨답니다~
# 스마트 기기와 디지털 페노타이핑
여러분은 자동차 핸들만으로도 운전자의 건강 상태를 진단할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요?
자동차 시트에서 호흡과 체온을, 핸들에서는 스트레스와 심박수를 측정할 수 있다고 합니다. 이러한 센서 기술의 발전은 '디지털 페노타이핑'이라는 새로운 연구 분야를 탄생시켰습니다.
예를 들면 애플워치, 갤럭시 워치도 우리의 심박수를 측정해주죠.
이외에도 다양항 일상 스마트 웨어러블 기기들을 통해 심박수와 같은 전통적인 바이오마커들을 일상생활 속에서 지속적으로 수집하고 모니터링할 수 있게 되었습니다. 이것이 바로 디지털 바이오마커의 시작입니다. 예를 들어, 계속 성장 추세를 보이고 있는 '디지털 헬스' 분야가 대표적입니다.
## 디지털 페노타이핑의 개념과 등장 배경
디지털 페노타이핑이란 디지털 기술을 활용하여 일상에서 실시간으로 수집되는 인간 행동에 대한 데이터를 분석하는 것을 말합니다.
이 분야의 대가인 토마스 인셀(Tom Insel)은 중요한 관찰을 했습니다. 지난 20-30년 동안 인간 수명에 큰 변화가 없었는데, 이는 정신 건강에 대한 lack of engagement(제때 케어를 받지 않는 것)가 주요 원인 중 하나라고 지적했습니다. 사람들이 정신적으로 심각한 상황일 때만 잠깐 케어를 받고, 주관적인 자기보고에 의존하는 것이 문제라고 보았죠.
이에 대한 해결책으로, 인셀은 당시 급속도로 발전하고 있던 스마트폰 기술을 활용한 "스마트폰 데이터 페노타이핑"을 제안했습니다. De Boer et al.(2023)는 이를 더 확장하여, 스마트폰뿐만 아니라 다양한 디지털 기술을 활용하고 더 보편적으로 적용할 수 있다고 주장했습니다.
## 최신 연구 동향
이진경 교수님께서는 디지털 페노타이핑을 활용한 최근 연구 동향을 설명해주셨습니다!
1. Tom Insel은 2019년 강연에서 새로운 바이오마커로 "HCI - Keyboard"를 제시했습니다. 키보드 사용 패턴을 통해 다음을 측정할 수 있다고 봅니다:
- Reaction time
- Attention
- Memory
- Executive function
2. 인지기능 관련 디지털 바이오마커 연구 사례:
- Dagum(2018): 전통적인 방법으로 측정한 cognitive function이 디지털 바이오마커로 측정한 결과와 유사함을 보여줌
- Choo et al.(2024): 아동의 정신건강 스크리닝을 위해 태블릿을 통한 HRV, Eye-tracking, Voice 데이터를 활용
## 데이터 수집과 분석
그렇다면 어떤 데이터를 수집해야하는 것일까요? 아직 무엇을 측정하기 위해 무엇을 수집해야 하는지 완벽한 합의가 이루어진 상태는 아니라고 하셨습니다.
또한 데이터가 수집된 모든 일상생활에서의 맥락은 알 수 없으며, 데이터 수집 알고리즘도 확인할 수 없죠. 그래서 추정의 어려움이 여전히 존재하긴한다고 하셨습니다.
### 데이터 유형
그럼에도 현재까지의 연구의 동향을 살펴보았을 때 디지털 페노타이핑을 위해 수집되는 데이터는 다음과 같습니다.
- Passive data collection: voice, skin temperature, text message 등
- Active data collection: 설문조사 응답, 챗봇과의 상호작용 등
### 분석 방법
다음으로 어떻게 이런 데이터를 분석할 수 있을까요? 그 과정에 대해서도 세세하게 설명해주셨는데요,
데이터는 Raw features → Digital biomarkers → Digital phenotyping의 과정을 거칩니다. 빅데이터의 특성상 머신러닝 기술(pattern identification, feature extraction)을 주로 활용하며, 데이터 전처리가 매우 중요하다고 강조하셨습니다!
## 디지털 페노타이핑의 적용
디지털 페노타이핑이 적용되는 주요 맥락은 다음과 같다고 하셨습니다.
1. Care management
- 치료의 효과성 파악
- 맞춤형 처방 활용
2. Mobile intervention
- 예: 국내 보건소 모바일 헬스케어 사업
3. Diagnosis
- 예: 일상생활 데이터를 통한 치매 위험군 조기 발견 및 지원
## 연구시 유의점
마지막으로 강연을 마무리하시면서 교수님께서는 여러 연구들을 직접 수행하시면서 깨닫게된 여러 유의점들과 사례를 설명해주시면서 강연이 마무리 되었습니다.
1. 데이터 수집의 한계.
- 일상생활 맥락 파악의 어려움
- 예: 스마트폰을 두고 러닝머신에서 운동하는 경우 활동량 미측정
2. 기타 고려사항
- Bias 발생 가능성
- 데이터 수집 대상의 에이전시, 자기인식 보장 문제
- 개인정보 보호 관련 이슈
점심 시간이었음에도 학부생부터 타 대학 대학원생, 교직원분들, 교수님들 등 다양한 분야에서 많은 분들이 참석하여 주셨습니다!
그리고 맛있는 샌드위치도 먹고 귀중한 강연도 들을 수 있는 일석이조의 시간이었습니다!
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| 다음에도 스누코 샌드위치.. 해주세용...👍👍⭐ |
추가적으로
세미나 내용을 더 자세히 알고 싶으시다면,
유튜브에 전체 세미나 영상도 업로드 되어있으니 전체 영상으로 보시는 것을 추천드립니다~
(제가 한땀한땀 편집했답니당...ㅎㅎ)
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