내 스마트워치는 왜 운동량을 다르게 측정할까? AI가 밝혀낸 기기별 데이터 분석의 비밀
손목 위의 스마트워치가 "오늘 충분히 움직였습니다"라고 알림을 보낼 때, 우리는 그 기준이 무엇인지 문득 궁금해지곤 한다. 같은 거리를 걸어도 어떤 기기는 심박수에 집중하고, 다른 기기는 걸음 수에 더 큰 비중을 두는 듯한 차이를 보이기 때문이다. 단순히 기분 탓이라고 생각했던 기기 간의 측정 방식 차이가 인공지능 분석을 통해 실체를 드러냈다.
국제 학술지 '스포츠과학 및 의학 저널'에 게재된 이번 연구는 애플워치와 핏빗의 데이터를 활용한 관찰연구다. 연구진은 공개된 대규모 웨어러블 기기 데이터를 바탕으로, 인공지능이 운동 강도를 분류하는 과정을 투명하게 공개하기 위해 설명 가능한 인공지능 기술을 적용해 분석을 진행했다.
연구팀은 결정 트리, 무작위 포레스트 같은 전통적인 방식부터 합성곱 신경망과 장단기 메모리를 결합한 하이브리드 딥러닝 모델까지 다양한 인공지능 모델을 시험했다. 그 결과, 하이브리드 모델이 운동 강도를 가장 정확하게 맞혔으며, 예측 정확도를 나타내는 주요 지표에서 애플워치는 82.5점, 핏빗은 82.3점이라는 높은 성적을 기록했다.
재미있는 점은 인공지능이 운동의 종류와 강도를 판단할 때 기기마다 중요하게 여기는 데이터가 달랐다는 사실이다. 애플워치는 심박수 데이터를 운동 강도 판단의 핵심 지표로 삼았다. 특히 숨이 찰 정도의 고강도 운동을 할 때 심박수의 변화를 예민하게 감지하여 이를 운동 정보로 변환하는 경향이 뚜렷하게 나타났다.
반면 핏빗은 걸음 수와 같은 보행 지표에 훨씬 더 큰 비중을 두었다. 앉아 있는 상태부터 격렬한 운동까지 전 영역에 걸쳐 사용자가 얼마나 많이 발을 내디뎠는지가 운동량을 결정하는 가장 중요한 기준이 되었다. 기기 제조사마다 알고리즘의 '눈'이 어디를 향하고 있는지가 데이터 과학을 통해 증명된 셈이다.
또한 인공지능은 단순히 움직임의 총량뿐만 아니라 데이터의 흐름과 시간적 연속성을 파악해 정적인 상태와 가벼운 활동을 구분해냈다. 이는 스마트 기기가 단순히 숫자를 기록하는 도구를 넘어, 사용자의 활동 패턴을 입체적으로 이해하고 실시간으로 건강 상태를 평가할 수 있는 수준에 도달했음을 시사한다.
이번 연구는 그동안 베일에 싸여 있던 웨어러블 기기의 운동 측정 원리를 '설명 가능한 인공지능'을 통해 풀어냈다는 데 큰 의미가 있다. 사용자들은 이제 자신의 기기가 어떤 데이터를 바탕으로 건강 정보를 제공하는지 더 명확하게 이해할 수 있게 되었다. 다만 연구에 사용된 데이터가 공개용 데이터 세트라는 점과 개인의 착용 습관에 따른 변수는 여전한 한계로 남는다.
정확한 운동 측정을 위해서는 자신의 기기 특성을 활용하는 지혜가 필요하다. 애플워치 사용자라면 심박수 측정이 정확하도록 손목뼈에서 손가락 한 마디 위쪽에 기기를 밀착시켜 착용하는 것이 가장 중요하다. 심박수가 운동 강도 판단의 핵심이기 때문에 밴드가 헐거우면 데이터가 부정확해질 수 있다.
핏빗 사용자의 경우 걸음 수 기반 데이터의 정확도를 높이기 위해 스마트폰 앱에서 본인의 보폭 설정을 실제와 같게 조정하는 과정이 필수적이다. 또한 기기 종류와 상관없이 매일 일정한 시간에 수치를 확인하며, 수치의 절대적인 크기보다는 어제보다 얼마나 더 움직였는지에 대한 상대적인 변화량에 집중하는 것이 효과적이다.
📖 *Explainable artificial intelligence models for accurate physical activity prediction using wearable device data.* (관찰연구) | 논문 원문
※ 이 기사는 스포츠과학 논문을 바탕으로 작성되었습니다. 개인 건강 상태에 따라 다를 수 있으니 전문의와 상담하세요.