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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 앞서 발표된 논문의 연구 결과와 관련하여 선행연구자들의 연구 결과인 쾌적수면을 위한 평균 피부온도 범위, 잘 자는 것에 대한 기준에 근거하여 쾌적수면을 위한 실내온도, 평균 피부온도 범위를 제안하였다.
제안 방법
- 전극 부착이 끝난 후 실험에 앞서 먼저 피험자가 전극이나 환경에 의해 불편함을 느끼고 있는지의 여부를 확인하고, 수면실험에 방해가 될 만한 요소들이 없는지 확인하였다. 그리고 전극 부착상태와 리드선의 결합 여부를 확인하고, 모니터링 신호를 관찰하여 전원이나 전극접촉 불량 등으로 인한 노이즈를 확인하였다. 실험장비의 조정에 관한 확인이 끝나면, 실험시작 전 기록에서 장비상의 문제나 피험자에게서 발생하는 문제를 알기 위해 피험자 보정 과정을 수행하였다.
- 특히 서파수면(SWS : slow wave sleep)이라고 불려지는 수면 3, 4단계는 깊은 수면을 나타내기 때문에 수면 효율계산에 많이 이용된다. 따라서 본 논문에서는 하루 중 총 수면 시 간(TST: total sleep time)을 계산하고, 수면 중 수면 3, 4단계의 비율과 수면 시작시간부터 최초에 수면 3, 4단계가 나타나기까지의 지연시간(sleep latency)을 계산하였고, 이는 하루 수면에 있어 충분한 숙면의 정도를 나타낸다.
- 이에 따라 측정되어진 생리신호를 이용하여 수면단계 분석을 실시하였다. 먼저 EEG 신호 중 1채널(C3-A2)을 선택하여 동잡음이나 전원 노이즈 등을 제거하기 위해 디지털 필터와 banning window를 적용하여 0.1~30Hz로 필터링하였다. 필터링된 EEG 신호를 한 개의 epoch(30초)를 기준으로 3, 840개의 샘플을 FFT를 분석을 하기 위해 zero padding 기법을 이용하여 4, 096개의 데이터로 다시 샘플링한 후 파워스펙트럼을 구성하였다.
- 실험장비의 조정에 관한 확인이 끝나면, 실험시작 전 기록에서 장비상의 문제나 피험자에게서 발생하는 문제를 알기 위해 피험자 보정 과정을 수행하였다. 상기와 같은 일련의 과정이 끝나면 불을 끄고 데이터를 저장하도록 하였으며, 이후 8시간 동안 수면데이터를 측정하고 피험자를 깨웠다.
- 44clo로 나타났다. 생리신호 및 피부온도 측정을 위해 각종 센서 부착 후 피험자가 잠이 온다는 신고를 하면 소등을 하여 8시간 동안 수면을 취하였다. 수면 전의 피험자상태를 알아보기 위한 설문조사를 실시하고, 전극을 부착하였다.
- 생리신호 및 피부온도 측정을 위해 각종 센서 부착 후 피험자가 잠이 온다는 신고를 하면 소등을 하여 8시간 동안 수면을 취하였다. 수면 전의 피험자상태를 알아보기 위한 설문조사를 실시하고, 전극을 부착하였다. 전극 부착이 끝난 후 실험에 앞서 먼저 피험자가 전극이나 환경에 의해 불편함을 느끼고 있는지의 여부를 확인하고, 수면실험에 방해가 될 만한 요소들이 없는지 확인하였다.
- 수면시간 동안 피험자는 정해진 의복(T-shirts, short sleeve pajama, panty, bra)을 착의한 후 1 인용 침대에서 여름에 사용하는 이불(인조견사 합성섬유)을 덮었다. 의복 및 침구의 단열성은 McCullough et al.
- 수면실험에 앞서 피험자들에게 예비교육을 실시하였고, 또한 실험기간 중 실험에 영향을 줄 수 있는 무리한 운동이나 과로, 과식, 음주 등을 금하게 하였고 평상시와 동일한 각성-수면 주기를 유지하도록 통제하였으며, 주간에 매 시간마다 체온을 측정하게 하여 일주기 리듬을 살펴보았다. 선정된 피험자의 조건은 Table 1과 같고, 매일 21시경 실험실에 도착하여 약 2시간 동안 환경실험실에 적응한 후 실험에 임하였다.
- 수면환경과 센서에 대한 부담감을 고려하여 초기 2일의 적응기간 동안 실제 실험과 동일한 조건에서 실험환경에 적응하였으며 무작위 순서로 22℃, 24℃, 26℃, 30℃의 실내온도와 50% 상대습도 환경에서 수면을 취하였고, Table 2에 설정 조건에 따른 항온항습실의 온도 및 습도를 나타냈다. 수면시간 동안 피험자는 정해진 의복(T-shirts, short sleeve pajama, panty, bra)을 착의한 후 1 인용 침대에서 여름에 사용하는 이불(인조견사 합성섬유)을 덮었다.
- 그리고 전극 부착상태와 리드선의 결합 여부를 확인하고, 모니터링 신호를 관찰하여 전원이나 전극접촉 불량 등으로 인한 노이즈를 확인하였다. 실험장비의 조정에 관한 확인이 끝나면, 실험시작 전 기록에서 장비상의 문제나 피험자에게서 발생하는 문제를 알기 위해 피험자 보정 과정을 수행하였다. 상기와 같은 일련의 과정이 끝나면 불을 끄고 데이터를 저장하도록 하였으며, 이후 8시간 동안 수면데이터를 측정하고 피험자를 깨웠다.
- l 및 Table 3에 실험장치의 개략도 및 항온항습기의 사양을 나타내었다. 실험환경 구현 확인을 위한 환경물리량 측정은 실험실 중앙 바닥 면 기준 10 cm, 60 cm, 110 cm에 직경 0.2 mm T 형 열전대로 계측하였고, 110cm 지점에서는 글로브 온도와 상대습도를 측정하였다.
- 여름철 야간 실내 온도조건에 따른 피험자의 수면 효율, 평균 피부온도 등을 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.
- stage REM으로 분류된다. 이에 따라 측정되어진 생리신호를 이용하여 수면단계 분석을 실시하였다. 먼저 EEG 신호 중 1채널(C3-A2)을 선택하여 동잡음이나 전원 노이즈 등을 제거하기 위해 디지털 필터와 banning window를 적용하여 0.
- 인체측 생리신호는 Polygraph(San-ei 386)를 이용하여 뇌파, 심전도, 안구전도, 근전도를 측정하였으며 아날로그출력 신호를 HP-Vee 4.0 프로그램을 이용하여 A/D 변환(DT 3001)된 디지털신호를 컴퓨터에 실시간으로 저장하여 수면 단계 및 수면효율 분석에 이용하였다. 평균 피부 온도는 직경 0.
- 또한 안구전도 신호를 이용해 REMs(rapid eye movements)를 검출하여 REM 수면단계를 판별하고, 뇌파분석에 있어 움직임으로 인한 오류를 제거하기 위해 근전도 신호를 이용하였고, 일련의 분석과정은 LabVIEW 프로그램을 이용하여 자동분석을 실시하였다. 일반적으로 컴퓨터를 이용한 수면 단계분석에 대한 정확성은 임상의에 의한 판단이나, 본 연구에서는 임상의의 판단에 의해 정의된 데이터베이스를 이용하여 검증하였다.
- 수면 전의 피험자상태를 알아보기 위한 설문조사를 실시하고, 전극을 부착하였다. 전극 부착이 끝난 후 실험에 앞서 먼저 피험자가 전극이나 환경에 의해 불편함을 느끼고 있는지의 여부를 확인하고, 수면실험에 방해가 될 만한 요소들이 없는지 확인하였다. 그리고 전극 부착상태와 리드선의 결합 여부를 확인하고, 모니터링 신호를 관찰하여 전원이나 전극접촉 불량 등으로 인한 노이즈를 확인하였다.
- 필터링된 EEG 신호를 한 개의 epoch(30초)를 기준으로 3, 840개의 샘플을 FFT를 분석을 하기 위해 zero padding 기법을 이용하여 4, 096개의 데이터로 다시 샘플링한 후 파워스펙트럼을 구성하였다. 파워스펙트럼을 이용해 이 각각의 결과를 EEG 파형의 특성에 따라 델타(0.5~2Hz), 쎄타(3~7Hz), 시그마(12~ 16Hz), 알파(7~13Hz), 베타(13~30Hz)로 구분하고, 이들의 대역값에 따라 파워스펙트럼 밀도를 구하였다. 수면단계분석은 Rechtachaffen과 Kales 의 룰에 따라 수면 3단계와 4단계(SWS : slow wave sleep, deep sleep)는 델타파의 활동에 의해 결정하고, 수면 2단계는 수면방추파의 활동을 반영하는 시그마파를 이용하였으며, 수면 1단계의 경우는 세타파와 알파파를 이용하여 결정하였다.
- 1~30Hz로 필터링하였다. 필터링된 EEG 신호를 한 개의 epoch(30초)를 기준으로 3, 840개의 샘플을 FFT를 분석을 하기 위해 zero padding 기법을 이용하여 4, 096개의 데이터로 다시 샘플링한 후 파워스펙트럼을 구성하였다. 파워스펙트럼을 이용해 이 각각의 결과를 EEG 파형의 특성에 따라 델타(0.
대상 데이터
- 수면환경 구현을 위해 사용된 온열환경 실험실은 가로 4.1 m, 세로 4.9m, 높이 2.7m의 크기이며 4벽면과 천장, 바닥이 두께 50mm 단열재로서 단열되었으며 실험 설정온도와 습도는 항온항습기로 조절하였다. 실내는 수면공간과 소음을 위해 단열된 판넬을 사용하여 분리하였으며, 조절된 공급공기는 덕트를 통해 실내로 공급되었다.
- 실험에 참가한 피험자는 100여명의 참가지원자를 대상으로 수면실태 설문조사와 예비실험을 실시하여, 생활주기 및 수면양상이 비슷하고, 생리 신호(EEG)를 기반으로 한 예비실험에서 건강에 이상이 없는 여자 피험자 5명을 선택하였다. 수면실험에 앞서 피험자들에게 예비교육을 실시하였고, 또한 실험기간 중 실험에 영향을 줄 수 있는 무리한 운동이나 과로, 과식, 음주 등을 금하게 하였고 평상시와 동일한 각성-수면 주기를 유지하도록 통제하였으며, 주간에 매 시간마다 체온을 측정하게 하여 일주기 리듬을 살펴보았다.
데이터처리
- 수면단계분석은 Rechtachaffen과 Kales 의 룰에 따라 수면 3단계와 4단계(SWS : slow wave sleep, deep sleep)는 델타파의 활동에 의해 결정하고, 수면 2단계는 수면방추파의 활동을 반영하는 시그마파를 이용하였으며, 수면 1단계의 경우는 세타파와 알파파를 이용하여 결정하였다. 또한 안구전도 신호를 이용해 REMs(rapid eye movements)를 검출하여 REM 수면단계를 판별하고, 뇌파분석에 있어 움직임으로 인한 오류를 제거하기 위해 근전도 신호를 이용하였고, 일련의 분석과정은 LabVIEW 프로그램을 이용하여 자동분석을 실시하였다. 일반적으로 컴퓨터를 이용한 수면 단계분석에 대한 정확성은 임상의에 의한 판단이나, 본 연구에서는 임상의의 판단에 의해 정의된 데이터베이스를 이용하여 검증하였다.
이론/모형
- Fig.3 및 Fig.4의 경향을 고려하여 쾌적수면을 판단하기 위한 수면효율 기준을 Haskell, Rohles(9)등이 제안한 평균 피부온도 범위를'Fig.4에 적용하여 쾌적한 수면을 취할 때의 수면 효율을 구하였다.
- 5~2Hz), 쎄타(3~7Hz), 시그마(12~ 16Hz), 알파(7~13Hz), 베타(13~30Hz)로 구분하고, 이들의 대역값에 따라 파워스펙트럼 밀도를 구하였다. 수면단계분석은 Rechtachaffen과 Kales 의 룰에 따라 수면 3단계와 4단계(SWS : slow wave sleep, deep sleep)는 델타파의 활동에 의해 결정하고, 수면 2단계는 수면방추파의 활동을 반영하는 시그마파를 이용하였으며, 수면 1단계의 경우는 세타파와 알파파를 이용하여 결정하였다. 또한 안구전도 신호를 이용해 REMs(rapid eye movements)를 검출하여 REM 수면단계를 판별하고, 뇌파분석에 있어 움직임으로 인한 오류를 제거하기 위해 근전도 신호를 이용하였고, 일련의 분석과정은 LabVIEW 프로그램을 이용하여 자동분석을 실시하였다.
- 0 프로그램을 이용하여 A/D 변환(DT 3001)된 디지털신호를 컴퓨터에 실시간으로 저장하여 수면 단계 및 수면효율 분석에 이용하였다. 평균 피부 온도는 직경 0.2mm T형 열전대로써 Hardy & DuBois 의 7점법을 사용하여 측정하였다.
성능/효과
- (1) 수면효율을 고려한 쾌적수면 평균 피부 온도의 변화범위는 345~354C로 나타났다.
- (2) 쾌적수면을 위한 수면지연시간은 최대 20 분에서 최소 6분으로 나타났다.
- (3) 수면효율을 고려한 적절한 실내 온도 범위의 상한값은 28℃로 나타났다.
- ⑩ 등이 제시한 식을 사용하였다. 그러나 인체 표면이 설정온도에 따라 의복 및 침구류 전체와 접하거나 덮여 있는 면적비율이 다르므로, 본 연구에서는 설정온도별 수면시 침구류 접촉 및 의복 착용상태를 관찰하여 면적 비율을 적용한 결과 전체 열저항값은 0.89~2.44clo로 나타났다. 생리신호 및 피부온도 측정을 위해 각종 센서 부착 후 피험자가 잠이 온다는 신고를 하면 소등을 하여 8시간 동안 수면을 취하였다.
- 3%로 나타났다. 또한 수면 효율 값을 근거로 쾌적수면을 위한 실내온도를 구한 결과 Table 4와 같이 Haskell, Hiroyuki 제안 값의 경우는 상한값으로 27.8℃, 28.9℃ 로 나타났으며, Rohles의 경우는 24.5~28.9C로 나타났다. 이 값은 여름철 주간에 권장되는 온도 값보다 높은 값을 보여주고 있는데, 수면시 주간보다 대사량이 감소하기 때문에 체온조절의 관점에서 타당한 것으로 판단된다.
- MIT-HIB에는 수면 데이터 외에도 심전도 등의 데이터가 있으며 수면실험 데이터의 경우 수면 상태의 판별 결과가 같이 수록되어 있으며 심전도 신호의 경우 R피크의 위치정보가 같이 있으므로 생리 신호 분석 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 인용된다. 수면단계 분석결과는 선행연구⑹에서 MIT- BIH DB를 통해 검증한 결과 전체적으로 77.4% 의 일치도를 나타냈다. 수면효율은 수면 환경이나 수면의 질적 상태를 평가하는데 이용되어지고, 주로 수면단계를 이용하여 계산되어지며 전체 수면에 대한 각 단계별 비율이나 단계별 지연 시간 등을 이용한다.
- 4에 적용하여 쾌적한 수면을 취할 때의 수면 효율을 구하였다. 최적 평균 피부온도값을 본연구결과에 적용하였을 경우 쾌적수면 판단을 위한 수면효율은 26.1~35.3%로 나타났다. 또한 수면 효율 값을 근거로 쾌적수면을 위한 실내온도를 구한 결과 Table 4와 같이 Haskell, Hiroyuki 제안 값의 경우는 상한값으로 27.
- 7은 피험자가 참여한 실험조건 중에서 수면 효율이 가장 높았던 26C에 대한 피험자별 평균 피부온도의 평균을 이용하여 변화형태를 추정하였다. 추정결과 평균 피부온도의 변화 범위는 34.5~35.4t:로 나타났고, 실내 적정온도의 상한값은 28.1℃로 나타났다. 이는 Table 4와 같이 선행연구자들이 제안한 쾌적수면을 위한 평균 피부 온도 범위와 일치하였다.
후속연구
- (4) 본 연구에서 다루지 못한 피험자 성별차이, 수면주위 환경변화 등에 대한 지속적인 연구가 필요하다고 사료된다.
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