노영태 데이터사이언스학과 인어공주 토토사이트는 산업데이터연구센터장이자 한국에너지공대 에너지공학부 겸직인어공주 토토사이트로 활동하고 있다. 그는 산업과 일상에서 발생하는 방대한 데이터와 인공지능 기술을 활용해 사람의 의사결정을 돕고, 더 건강하고 균형 잡힌 삶을 설계하는 연구를 진행한다.

노 인어공주 토토사이트의 연구는 크게 두 분야로 나뉜다. 에너지 관련 빅데이터처럼 기계와 설비에서 발생하는 '산업 데이터'와 사람의 행동과 심리에서 비롯되는 '디지털 헬스케어 데이터'다. 후자의 경우 위치나 이동 속도 같은 물리적 정보부터 우울, 불안, 외로움, 자존감 등 정서적 지표까지 포함된다. 그는 이러한 데이터를 기반으로 인간의 삶을 이해하고 개선할 수 있는 인공지능 기술을 개발하고 있다.

노 교수가 착수한 연구는 iEMA(intelligent Ecological Momentary Assessment, 지능형 생태학적 순간 평가) 플랫폼이다. 이는 정서 상태를 평가하는 설문인 EMA(Ecological Momentary Assessment)를 인공지능으로 고도화한 기술이다.

기존의 EMA는 '언제, 무엇을 물을지'가 고정돼 있어 사용자의 실제 맥락과 무관하게 일정한 시간에 동일한 질문을 던지는 방식이다. 한편 iEMA는 AI가 스스로 '지금이 설문을 진행하기에 가장 적절한 순간인지'를 판단한다.

즉, iEMA는 사용자의 상태와 상황을 분석해 '덜 피로하고 더 정확한 시점'에 설문을 제시한다. 이를 통해 설문으로 인한 사용자의 피로를 줄이면서 사용자의 상태에 대한 양질의 데이터를 수집할 수 있다.

iEMA의 핵심은 두 가지 기술에 있다. SOM과 SFM이다. SOM(Significant & Opportune Moment)은 사용자의 행동 패턴, 생리 신호, 스마트폰 이용 맥락 등을 분석해 의미 있고 적절한 설문 타이밍을 찾아낸다. '사용자의 상태를 더 정확하게 파악하기 위해서 언제 설문을 띄우는 것이 좋은가?'를 AI가 판단하는 것이다.

SFM(Survey Fatigueness Minimization)은 설문을 자주 제시할수록 사용자가 피로해지는 문제를 해결한다. 설문 빈도와 내용의 중복도를 학습해 불필요한 질문을 줄이고 장기간에도 안정적으로 양질의 데이터를 수집하도록 돕는다.

두 기술이 결합한 iEMA는 단순한 자동 설문 시스템이 아니라 사용자의 상태 변화에 반응하고 피로도를 고려하는 지능형 데이터 수집 플랫폼으로 작동한다. 이를 통해 설문 횟수를 최대 90%까지 줄이면서도 데이터 품질과 예측 정확도를 유지할 수 있다.

또한 iEMA에는 능동학습(ALS)과 증분학습(ELS) 기술이 적용됐다. 능동학습은 AI가 무작위로 데이터를 수집하지 않고, 정보 가치가 높은 데이터를 선별해 학습하는 방식이다. 모델이 데이터를 분류할 때, 상대적으로 판단이 어려운 사례를 중심으로 학습하도록 설계돼 있다. 이를 통해 적은 양의 데이터로도 빠르고 효율적인 학습이 가능해진다.

증분학습은 기존에 학습한 데이터를 효율적으로 활용해 새로 수집된 데이터와 통합하며 학습을 이어가는 기술이다. 이 과정을 통해 시간이 지날수록 사용자별 맞춤형 모델이 점점 더 정교하게 발전한다.

노 교수는 "iEMA는 설문 효율화를 넘어 사용자의 상태를 실시간으로 추정하고 피드백하는 AI 심리 측정 플랫폼이다"고 설명했다.

iEMA는 개인의 심리 변화를 지속적으로 관찰하고 조기 경고를 제공하며, 사용자의 상태에 맞춰 맞춤형 치료를 제안하는 디지털 치료제(DTx)로 발전할 수 있다. 예를 들어 스트레스 상황을 감지해 심호흡이나 휴식을 권유하는 등, 일상 속 정서 관리에 실질적인 도움을 주는 형태로 확장될 전망이다. 또한 스마트워치나 웨어러블 기기와 연동해 실시간 생체 데이터를 분석함으로써 정신건강은 물론 헬스케어 전반으로 응용 가능성이 열려 있다.

노 교수가 이끄는 iEMA 연구는 2025년 삼성미래기술육성사업에 선정됐다. 이 사업은 삼성전자가 2013년부터 1조 5천억 원을 출연해 운영 중인 국내 최고 권위의 과학기술 연구지원 프로그램으로, 순수 공익 목적의 기초 및 산업 연구를 지원한다. 해당 사업은 매년 약 1~2%의 연구팀만 선정될 정도로 경쟁이 치열하며, 지금까지 약 500여 명의 국내 연구자들이 참여해 왔다.

노 교수는 "이번 선정은 iEMA 연구가 기술 개발을 넘어 AI와 인간의 심리·행동 이해를 융합해 사회적 가치를 창출한 연구로 평가받았다는 점에서 의미가 크다"고 소감을 밝혔다. 이어 "정신건강과 스트레스 관리처럼 사회적으로 중요한 과제에서 AI가 인간의 경험을 이해하고 돕는 방향으로 진화할 수 있음을 보여주는 사례다"고 설명했다.

앞으로의 목표에 대해 노 교수는 "iEMA 시스템을 일상 속 스트레스와 정서 상태를 정밀하게 예측하는 개인화 AI 모델로 발전시키고자 한다"고 밝혔다. 나아가 "온디바이스(On-device) 기반 심리·행동 데이터 수집 플랫폼으로 확장해 국가 차원의 정신건강 빅데이터 인프라 구축에 기여하는 것이 목표다"고 말했다.

노 교수는 데이터·AI 기반의 연구를 꿈꾸는 한양인에게 마지막 말을 남겼다.

"AI 연구의 핵심은 데이터의 품질입니다. 좋은 모델을 설계하는 것도 중요하지만 모델이 제대로 학습하려면 양질의 데이터가 반드시 뒷받침돼야 합니다. 데이터는 단순히 양이 많다고 해서 유용한 것이 아닙니다. '얼마나 정확하고 맥락적으로 의미 있으며 사람의 실제 행동과 심리를 잘 반영하고 있는가'가 더 중요합니다.

iEMA 연구를 통해 가장 크게 깨달은 점도 바로 이것입니다. 모델의 성능은 '얼마나 좋은 데이터를 경험했는가'에 따라 결정됩니다. 따라서 연구자는 데이터를 수집하는 데 그치지 말고 데이터가 무엇을 말하고 있는지, 어떤 편향을 갖고 있는지를 끝까지 점검해야 합니다.

AI는 데이터를 통해 세상을 배우고 연구자는 데이터를 통해 사람을 이해합니다. 두 시선을 함께 가져갈 때 진정한 의미의 데이터 기반 연구가 가능합니다."