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한국전자통신연구원(ETRI)은 일상생활 데이터를 활용해 사람의 상태 및 생활 맥락을 이해하는 인공지능(AI) 연구를 촉진하기 위해 개최한 「제5회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회」를 성공적으로 마무리했다고 밝혔다.

이번 대회에는 409개 팀, 864명이 참가했다. 이 가운데 22개 팀이 국제학술대회 ‘ICTC 2026’에서 연구 논문을 발표했으며, ETRI는 연구의 독창성과 기술적 완성도 등을 평가해 우수 연구 5팀을 최종 선정했다. 대회는 과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)의 후원으로 지난 4월부터 6개월간 진행됐으며, 데이콘(DACON)이 운영을 맡았다.

❑ 일상 데이터로 수면·피로도·스트레스 예측…재현 가능성까지 검증

올해 대회의 주제는 ‘라이프로그 데이터를 활용한 수면, 감정, 스트레스 인식 및 추론’이다. 라이프로그는 일상에서 기록되는 활동과 신체 상태 등에 관한 데이터다. 참가자들은 이를 활용해 수면의 질, 잠들기 전 피로도와 스트레스뿐 아니라 총 수면시간, 수면 효율, 잠드는 데 걸리는 시간, 수면 중 깨어 있는 시간 등을 예측하는 AI 모델을 개발했다.

특히 이번 대회는 AI 모델의 예측 성능 경쟁을 넘어 연구의 학술적 가치와 논문 완성도, 연구 결과의 재현 가능성까지 종합적으로 평가하는 연구 중심의 AI 경진대회로 진행됐다. 참가자들은 먼저 대회 사이트에 예측 결과를 제출해 모델의 성능을 확인한 뒤, 연구 방법과 결과를 논문으로 작성해 ICTC 2026의‘ETRI 휴먼이해 AI 논문 경진대회’ 트랙에 제출했다. 이어 논문 심사를 통과한 팀은 프로그램 코드와 모델 설명서를 추가로 제출해 다른 연구자가 동일한 방법으로 결과를 재현할 수 있는지 검증받았다.

❑ 개인별 상태 변화 분석 등 우수 AI 연구 5팀 선정

최종 수상팀은 연구의 참신성, 기술적 완성도, 관련 분야 기여도 등을 종합적으로 평가해 선정했다. 대상 1개 팀에게는 과학기술정보통신부장관상과 상금이, 최우수상 1개 팀, 우수상 1개 팀, 장려상 2개 팀에는 한국전자통신연구원장상과 상금이 각각 수여됐다.

대상은 고려대학교 ‘멀왕’ 팀(김규빈, 박찬호, 이규호, 김은태)이 차지했다. 멀왕 팀은 개인의 평소 상태와 최근 생활 기록을 함께 분석해 수면·피로도·스트레스 관련 7개 지표의 예측 정확도를 높이는 방법을 제안했다. 특히 평소와 다른 변화가 나타났을 때 예측을 조정하는 알고리즘을 제시하고 검증했다. 또한 어떤 데이터가 예측 결과에 영향을 미치는지 다각도로 분석해 연구의 완성도를 높였다.

최우수상은 충남대학교 ‘LOV3’ 팀(정준모, 김윤재, 김민수)이 받았다. 이 팀은 다양한 생활 특징 정보와 머신러닝 모델 예측 결과를 결합해 개인별 차이와 최근의 상태 변화를 종합적으로 반영하는 방법을 제안했다. 논문에서는 이러한 정보를 결합하는 다차원 앙상블 스택(Multi-Axis Ensemble Stack) 구조와 그 성능을 검증한 실험 결과를 구체적으로 제시했다.

우수상은 충남대학교의 ‘9월 입대’ 팀(박재용, 김언지, 백성현, 정수빈)이 받았다. 이 팀은 수면·상태 지표와 생활 기록 사이의 관계를 분석하고, 이를 AI 예측 모델 개발에 활용했다. 또한 각 지표를 예측하는 데 유용한 정보와 그 활용 방법을 논문에 체계적으로 정리했다.

장려상은 고려대학교 ‘춘자’팀(이우창, 유동준)과 Begas·경희대학교·Nexon 연합 ‘대자연’ 팀(안병우, 백대환, 김자현, 이영호)이 받았다. 춘자 팀은 사람마다 다른 개인의 평소 상태와 일상적인 변화를 구분해 각 지표의 특성에 적합한 예측 방법을 제시했다. 대자연 팀은 생활 습관과 심박수 등 생체신호의 시간적 변화에 주목하고, 기존 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 사용자의 상태를 예측할 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결하기 위한 방법을 연구했다.

ETRI는 이번 대회에서 참가자들이 개인의 평소 상태와 최근 변화, 생활 습관과 생체신호의 관계 등을 다양한 관점에서 분석한 연구를 다수 제시했다고 평가했다. 특히 센서 데이터를 단순히 분류하거나 특정 상태를 예측하는 데 그치지 않고, 사람의 행동과 생리적 상태를 포함한 생활 맥락을 더 세밀하게 이해하기 위한 다각적인 접근법이 돋보였다는 설명이다.

❑ 5년간 1,099팀·2,511명 참여…휴먼이해 AI 연구 저변 확대

ETRI는 연구 과정에서 구축한 데이터를 국내외 연구자들에게 공개하고, 이를 활용한 새로운 AI 알고리즘과 학술연구를 활성화하기 위해 2022년부터 매년 대회를 개최하고 있다. 제1회 36팀·72명을 시작으로 제2회 144팀·318명, 제3회 140팀·223명, 제4회 370팀·1,034명, 올해 제5회 409팀·864명까지 5년간 총 1,099팀, 2,511명이 참가했다.

ETRI는 이를 통해 라이프로그 데이터 구축과 공개부터 AI 모델 개발, 논문 발표, 우수 연구 성과 발굴까지 연계하는 연구 생태계를 조성하며 휴먼이해 AI 연구의 저변을 넓혀가고 있다.

ETRI 휴먼증강연구본부 신형철 본부장은 “일상에서 축적되는 라이프로그 데이터에는 사람의 행동, 감정, 건강 상태와 생활환경에 관한 다양한 정보가 담겨 있다”며 “이번 대회는 예측 성능뿐 아니라 참신한 아이디어와 연구 결과의 재현성까지 종합적으로 평가해, 사람을 더 깊이 이해하기 위한 우수 AI 연구를 발굴했다는 의미가 있다”고 말했다.

이어 “지난 5년간 국내외 많은 연구자가 ETRI의 데이터를 활용해 휴먼이해 AI 연구에 도전하고, 그 결과를 학술성과로 발전시켜 왔다”며 “앞으로도 연구 데이터 공개와 국내외 연구진과의 협력을 확대해 사람을 이해하고 교감하는 인간 중심 AI 기술의 연구 기회를 지속적으로 넓혀 나가겠다”고 밝혔다.

한편 ETRI는 사람의 행동과 감정, 건강 상태 및 생활 맥락을 이해하는 연구를 지속적으로 수행하고 있다. 특히 개인의 장기간 생활 기록과 최근 상태 변화 사이의 관계를 분석하고, 미래의 상태와 행동을 설명·예측하는 ‘차세대 휴먼이해 AI 기술’ 연구를 적극 추진할 방침이다.<보도자료 본문끝>

용어설명

1) 휴먼이해 인공지능(Human Understanding AI) : 인간의 감정, 행동, 의도 등 다양한 심리적·생리적 신호를 분석하여 사람을 이해하고 반응하는 인공지능 기술로, 인간 중심의 상호작용을 가능하게 하여 맞춤형 서비스와 감성지능형 시스템 구현에 활용

2) 라이프로그 데이터(Lifelog Data) : 개인의 일상생활 중 생성되는 활동, 수면, 심박, 위치, 환경 등의 데이터를 자동으로 수집·기록한 정보로, 인간의 삶의 패턴을 정량적으로 분석하여 건강관리, 행동예측 등 다양한 인공지능 연구에 활용

참고 1

2026 제5회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회

참고 2

ETRI 휴먼이해 인지컴퓨팅 기술 연구 개요 및 데이터셋

ETRI 라이프로그 데이터셋 (2024)

ETRI는 사람들이 일상생활에서 어떤 경험을 하는지 이해하기 위해 여러 종류의 센서를 이용해 라이프로그를 수집하여 분석하는 연구를 수행하고 있습니다. 2024년에는 스마트폰, 스마트워치, 수면 센서, 그리고 자가 보고 앱을 활용해 12주 동안 50명의 참가자에게서 생활 데이터를 모았으며, 이를 통해 하루의 활동을 비롯하여 잠자는 습관까지 자세히 기록할 수 있었습니다. 본 데이터는 사람들의 행동을 더 깊이 이해하기 위한 연구에 활용되고 있으며, 다른 연구자들이 쓸 수 있도록 12가지 종류의 센서 데이터에 대한 총 700일 분량의 라이프로그 데이터를 공개하였습니다.

참고 3

2026 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회 수상팀

순위	팀명(이름)	소속	논문 제목	상훈
대상	멀왕(김규빈, 박찬호, 이규호, 김은태)	고려대학교	SOLAR: A Stepwise Sleep Prediction Framework via Long-Term Anchoring and Refinement	과학기술정보통신부장관상
최우수상	LOV3(정준모, 김윤재, 김민수)	충남대학교	Structure over Scale: A Multi-Axis Ensemble for Small-Sample Multimodal Lifelog Prediction	한국전자통신연구원원장상
우수상	9월 입대(박재용, 김언지, 백성현, 정수빈)	충남대학교	Proximal Causal Inference-Guided Feature Identification for Lifelog-Based Sleep Prediction	한국전자통신연구원원장상
장려상	춘자(이우창, 유동준)	고려대학교	State, not Trait: Variance Structure Governs What Wearables Can Predict about Sleep	한국전자통신연구원원장상
장려상	대자연(안병우, 백대환, 김자현, 이영호)	경희대학교, Begas, Nexon	Time-Aware Entropy Balancing for Robust Prediction of Questionnaire and Sleep Indicators	한국전자통신연구원원장상

참가자들은 대회에서 제공한 라이프로그 데이터(‘ETRI 라이프로그 데이터셋 2024’)를 활용해 수면의 질, 잠들기 전 피로도와 스트레스, 총 수면시간, 수면효율, 잠드는 데 걸리는 시간, 수면 중 깨어 있는 시간 등 7개 지표를 예측하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 이어 별도로 제공된 시험 데이터에 대한 예측 결과를 대회 사이트(DACON, https://dacon.io/competitions/official/236690)에 제출하고, 연구 방법과 결과를 담은 논문을 국제학술대회(ICTC 2026, https://ictc.org/)에 제출했다. 예측 결과 제출과 논문 채택을 거친 팀은 개발 결과물에 대한 설명서를 제출해 연구 결과를 재현할 수 있는지 검증받았다. ETRI는 이 검증을 통과한 연구를 대상으로 독창성, 기술적 완성도, 연구 분야에 대한 기여도 등을 종합 평가해 우수 연구 5팀을 선정하였다.