지난 15일 카이스트는 뇌인지과학과 김대욱 교수 연구팀이 미국 미시간대 수학과 대니엘 포저 교수팀과의 공동 연구를 통해 스마트워치로 수집되는 활동량, 심박수 데이터로 교대 근무자의 수면 장애, 우울감, 식욕 부진, 과식, 집중력 저하와 같은 우울증 증상을 예측하는 기술을 개발했다고 밝혔다.

공동 연구팀은 스마트워치에서 수집된 심박수와 활동량 시계열 데이터 등 매일 변화하는 생체 시계의 위상을 정확히 추정하는 필터링 기술을 개발했다. 이는 뇌 속 일주기 리듬을 정밀하게 묘사하는 ‘디지털 트윈’을 구현한 것으로 일주기 리듬 교란을 추정하는 데 활용할 수 있다.

정리 황혜민 기자 hyemin@naeil.com