한양대학교 데이터사이언스학부 한경식 교수 연구팀은 스마트폰 기반 정신건강관리 앱의 사용자 참여 증진을 위한 기술 개발 및 서비스 디자인 방향을 대규모 선행 연구 조사를 통해 구체화했다고 11일 밝혔다.

현대 사회에서 스트레스, 우울 등 정신건강 문제가 심화되면서, 이를 완화하기 위한 다양한 정신건강관리 애플리케이션(앱)이 출시되고 있다. 그러나 이들 앱이 실제로 장기적으로 사용되는 경우는 드문 상황이다. 정신건강 문제는 단기간의 개입으로 해결되기 어려운 만큼, 지속적이고 꾸준한 사용이 핵심이다.

이에 연구팀은 정신건강 앱이 기대만큼 효과를 발휘하지 못하는 주요 원인으로 ‘사용자 참여율의 저조’를 지목하고, 이에 대한 구조적인 분석과 해결책을 제시했다.

연구진은 1267편의 관련 선행 논문 중 111편을 정밀 분석해 주요 원인으로 도출했다. 또 개발자나 정신건강 전문가 중심의 앱 설계가 실제 사용자 요구와 사용 맥락을 충분히 반영하지 못하면서, ‘관계성(relatedness)’의 결여가 참여 저하의 핵심 요인으로 작용하고 있다고 분석했다.

한 교수팀은 이를 극복할 방안으로 ‘자기결정(Self-Determination) 이론’을 분석 틀로 삼고, 대규모언어모델(LLM) 기술의 도입 가능성을 제안했다.

사용자의 기분 변화, 앱 사용 이력, 스마트폰 센서 데이터를 종합 분석해 정서적이고 개인 맞춤형 소통이 가능한 챗봇 시스템을 구현함으로써, 사용자와의 신뢰 관계를 형성하고 장기적인 사용을 유도할 수 있다는 설명이다.

예를 들어, 사용자의 상태에 따라 실시간으로 응답을 조정하고, 텍스트·음성 등 다양한 형태로 따뜻하게 반응하는 인터페이스를 통해 기존 앱들이 직면한 ‘정서적 거리감’을 해소할 수 있다.

한양대 인공지능대학원과 한국연구재단의 지원으로 수행된 이번 연구 성과는 지난 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 개최된 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ACM CHI 2025에서 논문으로 발표됐다.

해당 논문은 진승완 석·박통합과정생, 김보관 박사후연구원이 공동 1저자로, 한경식 교수가 교신저자로 참여했다.