[국내논문]불안 및 우울에 대한 주관적 설문평가 지표와 맥파 신호 기반의 심박변이도 요소들 간의 상관관계 분석 An Analysis of Relationship between Self-Reported Anxiety, Depressiveness and Parametors of Heart rate variability based on Photoplethysmography원문보기
본 논문의 목적은 불안과 우울 상태를 평가하는데 널리 사용되고 있는 주관적 설문 평가지(Beck의 우울척도, 상태-특성불안척도)의 지표 값과 심박 변이도의 파라미터 간의 상호-상관관계를 통계적으로 분석하여, 주관적 설문평가지의 지표 값을 대신 할 수 있는 심박 변이도 파라미터를 선정하기 위함이다. 그리고 심박 변이도 측정 시, 휴식 및 업무 상태를 인위적으로 유도하였고 각 유도된 상태에서의 심박 변이도를 이용하여 추출된 생리학적 특징값들과 주관적 설문 평가지의 지표 값의 상관관계를 통계적으로 분석하여 주관적 감성지표를 대체 할 수 있는 객관화된 정량적 지표를 도출하고자 한다. 본 논문의 결과로부터 얻을 수 있는 사실은 심박 변이도의 비 정규화 파라미터가 상태불안척도와 우울척도보다 특성불안척도와 더욱 높은 상관관계를 나타냈다는 점이다. 반면, 업무 상태와 휴식 상태의 비율인 정규화 파라미터 m_RRI(MeanRR interval), SDNN(Standard deviation of all NN intervals), LF(Low-Frequency), LF/HF(LF/HF ratio)는 특성불안척도, 우울척도보다 상태불안척도와 더 높은 상관관계를 나타냈다. 이 중, LF/HF는 상태불안뿐만 아니라, 특성불안을 반영할 수 있는 정량적인 생리학적 파라미터로 나타났다.
본 논문의 목적은 불안과 우울 상태를 평가하는데 널리 사용되고 있는 주관적 설문 평가지(Beck의 우울척도, 상태-특성불안척도)의 지표 값과 심박 변이도의 파라미터 간의 상호-상관관계를 통계적으로 분석하여, 주관적 설문평가지의 지표 값을 대신 할 수 있는 심박 변이도 파라미터를 선정하기 위함이다. 그리고 심박 변이도 측정 시, 휴식 및 업무 상태를 인위적으로 유도하였고 각 유도된 상태에서의 심박 변이도를 이용하여 추출된 생리학적 특징값들과 주관적 설문 평가지의 지표 값의 상관관계를 통계적으로 분석하여 주관적 감성지표를 대체 할 수 있는 객관화된 정량적 지표를 도출하고자 한다. 본 논문의 결과로부터 얻을 수 있는 사실은 심박 변이도의 비 정규화 파라미터가 상태불안척도와 우울척도보다 특성불안척도와 더욱 높은 상관관계를 나타냈다는 점이다. 반면, 업무 상태와 휴식 상태의 비율인 정규화 파라미터 m_RRI(MeanRR interval), SDNN(Standard deviation of all NN intervals), LF(Low-Frequency), LF/HF(LF/HF ratio)는 특성불안척도, 우울척도보다 상태불안척도와 더 높은 상관관계를 나타냈다. 이 중, LF/HF는 상태불안뿐만 아니라, 특성불안을 반영할 수 있는 정량적인 생리학적 파라미터로 나타났다.
The purpose of this study is finding alternative parameters of the HRV so as to minimize the subjective errors by STAI and BDI, could be have two types of significant correlation levels depending on normalized method. Particularly, the LF/HF presented as the quantitative physiological parameter that...
The purpose of this study is finding alternative parameters of the HRV so as to minimize the subjective errors by STAI and BDI, could be have two types of significant correlation levels depending on normalized method. Particularly, the LF/HF presented as the quantitative physiological parameter that can reflect both state-anxiety and trait-anxiety.
The purpose of this study is finding alternative parameters of the HRV so as to minimize the subjective errors by STAI and BDI, could be have two types of significant correlation levels depending on normalized method. Particularly, the LF/HF presented as the quantitative physiological parameter that can reflect both state-anxiety and trait-anxiety.
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문제 정의
Stoney, 2000)를 토대로 하여 심리적인 우울증상의 정도를 측정하는 검사지로 Beck의 우울척도(Beck Depression Inventory, BDI)설문지를 선정하여 설문을 진행하였으며, 정상 성인의 불안 상태를 측정 하는 도구로 제작된 설문지로 임상집단의 불안측정에도 유용한 것으로 밝혀져 있는 상태-특성 불안 척도 (STAI, State-Trait Anxiety Inventory, STAI) 설문지를 통해 우울과 불안상태를 평가하였다. 특히 본 연구에서는 여러 외부요인에 의한 우울과 상태 불안뿐만 아니라 인간의 기질적인 불안을 나타내는 특성 불안을 반영할 수 있는 HRV 파라미터를 도출하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 상태불안, 특성불안, 우울정도를 나타내는 주관적 설문 평가지의 수치와 위의 다섯 가지 상태의 HRV 수치와의 상관관계를 도출하여 다양한 정신 질환의 생리학적 연구방법 및 정상인의 상태불안과 우울뿐만 아니라 기질적인 불안에 대한 정신적 건강을 정량적으로 평가할 수 있는 선별된 심박 변이도 분석 방법을 제안하고자 한다.
23점)으로 한국판 연구에서의 수치보다 낮게 나타났다. 이 채점 결과는 특수한 상황의 스트레스에 대한 불안 정도를 평가하기 위하여 사용되었다. 두 번째로 ‘특성불안척도(STAI-X-2)’는 개인이 선천적으로 타고난 정서적 불안 특성을 평가한다.
본 논문에서는 인간의 자율신경계의 활동을 반영하는 HRV 파라미터들과 불안 및 우울상태를 반영하는 설문평가 수치와의 상호연관성을 도출하기 위하여 정상인을 대상으로 PPG를 측정하였고 위에서 설명한 특징 추출방법을 통해 얻은 HRV 파라미터들과 주관적-설문 평가지(STAI-X-1, STAI-X-2, BDI)간의 피어슨 (Pearson)상관관계 분석을 수행하였다. pearson 상관관계 분석은 두 개 이상의 변수들 간에 어떠한 연관성이 존재하는지를 알아보기 위한 방법으로 pearson 상관계수(R) 1에 가까울수록 양의 상관관계가 강해지고, -1에 가까울수록 음의 상관관계가 강해진다고 해석할 수 있다.
또한 본 논문에서는 공통적으로 LF/HF를 유의한 HRV 파라미터로 선택하였고 이 값이 증가하면 교감신경계로 편향되었음을 의미하며 불안하고 심리적으로 편안하지 못한 상태인 높은 주관적 설문 평가지 수치와 관련이 있기 때문에 양의 상관관계에 있다는 의미로 해석될 수 있으며 위의 결과에서 확인할 수 있는 것처럼 유의한 상관관계를 나타낸다. 하지만 모든 HRV 파라미터 값이 교감신경계와 양의 상관관계가 있다는 해석은 무리가 있을 수 있으며, 본 논문에서는 각 상태에 따른 유의한 HRV 파라미터에 대해 분석하였다. 그 중 LF/HF는 5가지 상태에서 모든 설문 평가지표와 공통적으로 유의한 HRV 파라미터로 나타났고 LF는 위 5가지 상태에서 불안을 반영하는 STAI-X-1, STAI-X-2 설문 평가 지표 값들과 공통적으로 유의한 상관관계를 나타낸 HRV 파라미터로 나타났다.
본 연구의 목적은 HRV를 기반으로 한 감성상태를 반영하는 주관적 설문 평가지표를 정량적으로 대체할 수 있는 자율신경계 요소를 찾는 것과 동시에 인간의 심리상태(우울, 불안)가 어떠한 HRV 파라미터로써 잘 대변될 수 있는가에 대한 방법을 찾는 것에 있다. 따라서 본 논문에서는 정상인을 대상으로 PPG신호를 획득하였고 추출된 HRV 파라미터 특징 값과 불안 및 우울상태를 반영하는 주관적 설문 평가지(BDI, STAI-X-1, STAI-X-2)간의 Pearson 상관관계 분석을 수행하였다.
제안 방법
다음의 연구(Joel W. Hughes, Ma & Catherine M. Stoney, 2000)를 토대로 하여 심리적인 우울증상의 정도를 측정하는 검사지로 Beck의 우울척도(Beck Depression Inventory, BDI)설문지를 선정하여 설문을 진행하였으며, 정상 성인의 불안 상태를 측정 하는 도구로 제작된 설문지로 임상집단의 불안측정에도 유용한 것으로 밝혀져 있는 상태-특성 불안 척도 (STAI, State-Trait Anxiety Inventory, STAI) 설문지를 통해 우울과 불안상태를 평가하였다.
본 논문의 목적인 생체신호를 이용한 객관적 지표와 심리상태를 나타내는 주관적 지표와의 상관관계를 도출하기 위하여 객관적 지표로는 PPG측정을 통한 HRV 파라미터를 이용하였고 주관적 지표로는 심리상태를 정량적으로 평가할 수 있는 주관적 설문 평가지를 이용하였다. 다음의 연구(Joel W.
본 연구에서 사용한 실험 프로토콜은 Toshikazu Shinba 등(2008)의 연구에서는 단순히 움직이지 않는 상태를 휴식상태(Rest)로 정의하여 실험을 진행하였기 때문에 Rest에 대해 혼란의 여지가 있어 보완이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 혼란의 여지를 유발할 수 있는 Rest에 대한 정의를 더 강화하여 눈을 뜬 Rest와 눈을 감은 Rest 두 가지로 나누어 PPG 신호를 각각 취득했으며, 업무 상태(Task)는 눈을 뜬 상태에서 스트레스 유발과 관련하여 심리적 요소에 충분히 영향을 줄 수 있음을 고려한 방법을 선택하여 모니터를 통해 눈으로 들어오는 시각자극을 이용한 과제를 수행하는 동시에 PPG신호를 취득하였다. Toshikazu Shinba 등(2008)의 연구에서는 Task 및 Rest의 두 가지 상태에 대한 실험을 진행한 반면 본 연구에서는 Rest의 상태를 분명히 하여 Task, Rest(Eye open), Rest(Eye close), Task/Rest(Eye open), Task/Rest(Eye close)의 총 다섯 가지의 상태로 세분화시켜 실험을 진행 하였다.
Toshikazu Shinba 등(2008)의 연구를 바탕으로 인지 및 감성상태 평가에 널리 사용되고 있는 Beck의 우울 척도 및 상태-특성 불안 척도의 수치화된 값과 실험자로부터 얻은 정량화된 HRV 파라미터 값과의 상관관계를 분석하였다. 본 연구에서 사용된 주관적 설문지는 다음과 같다.
Beck(1967)에 의해 처음 개발되었으며, 건강보호전문가와 조사자들에 의한 평가도구로 전 세계적으로 널리 사용되고 있다. 우울증의 인지적, 정서적, 동기적, 신체적 증상영역을 포함하는 21문항으로 구성되어 있고 자기 보고식으로 실시하며 점수의 범위는 0~63점으로 우울하지 않은 상태(0~9점), 가벼운 우울 상태(10~15점), 중한 우울상태(15~23점), 심한 우울 상태(24~63점)로 우울상태를 해석한다. 이영호와 송종용(1991)에 의한 한국판 연구에서는 우울환자 집단(39명)을 대상으로 실시하였을 때의 평균점수는 23.
첫 번째로 ‘상태불안척도(STAI-X-1)’는 특수한 상황을 바로 그 순간에 어떻게 느끼는가를 묻는 20개 문항으로 구성되어 있다. 상태불안 수준이 약간 높음(52점~56점), 상태불안 수준이 상당히 높음(57점~61점), 상태불안 수준이 매우 높음(62점 이상)의 세 가지 상태로 불안 정도를 해석한다. 이영호와 송종용(1991)에 의한 한국판 연구에서는 대학생 집단(816명)대상으로 실시하였을 때 평균점수는 42.
두 번째로 ‘특성불안척도(STAI-X-2)’는 개인이 선천적으로 타고난 정서적 불안 특성을 평가한다. 총 20개 문항으로 구성되어 있으며, 특성불안 수준이 약간 높음(54점~58점), 특성불안 수준이 상당히 높음(59점~63점), 특성불안 수준이 매우 높음(64점 이상)의 세 가지 상태로 불안 정도를 해석한다. 이영호와 송종용(1991)에 의한 한국판 연구에서는 대학생 집단(816명)대상으로 총 실험에 대한 평균점수를 이용하였다.
실험 전 BDI와 STAI-X-1, STAI-X-2의 3가지 주관적 설문 평가지를 통하여 우울과 불안상태를 평가하였다. 실험 프로토콜은 Rest(Eye close)-Task를 수행하는 part 1과 Rest(Eye open)-Task를 수행하는 part 2로 구성 되어 있고 19명 피험자에 대해 part 1과 part 2의 실험을 각각 독립적으로 수행하였고 그 결과 part 1에 대한 19개의 데이터, part 2에 대한 19개의 데이터를 취득할 수 있었다.
실험과 동시에 약 3분의 PPG 측정을 진행하였기 때문에 part 별 PPG 신호는 총 2번 획득하였다. 외부자극이나 움직임 또는 주변에 의한 주의력 분산 등을 고려하여 실험 시작과 마지막 각 15초씩을 제외하고 분석하였다.
정규화 HRV 파라미터와 설문지의 값과의 상관관계는 불안 혹은 우울 정도가 높아짐에 따라 HRV가 감소했고, 특히 불안 상태를 나타내는 주관적 설문평가 지표들과 심박 수는 음의 상관관계를 나타냄을 연구하였다. Rest 유발을 눈을 감고 아무 일을 진행하지 않을 때와 눈을 뜨고 아무 일을 진행하지 않을 때의 두 가지로 정의하고 두 가지 상태를 각각 다른 그룹으로 분류하였다.
정규화 HRV 파라미터와 설문지의 값과의 상관관계는 불안 혹은 우울 정도가 높아짐에 따라 HRV가 감소했고, 특히 불안 상태를 나타내는 주관적 설문평가 지표들과 심박 수는 음의 상관관계를 나타냄을 연구하였다. Rest 유발을 눈을 감고 아무 일을 진행하지 않을 때와 눈을 뜨고 아무 일을 진행하지 않을 때의 두 가지로 정의하고 두 가지 상태를 각각 다른 그룹으로 분류하였다.
Task의 유발은 사건유발전위(Event-related Potential, ERP)를 이용하였다. 그림 2.
본 연구에서 사용한 ERP는 외부자극이 일어난 시점에서 자극(시각자극, 청각자극 등)을 반복 제시한 후 수 msec이내에 일어나는 뇌파의 크기 및 연 응답을 수치화 하여 나타내는 방법인데 본 연구에서는 ERP를 이용하여 시각자극을 제시함으로써 반복된 자극, 즉 Task 유발을 위해 사용하였다. 이처럼 순간적으로 숫자조합이 모니터에 나타나고 자극이 제시되는 짧은 순간동안 인지적인 처리에 의해 직관적으로 선택해야 하는 상황은 Toshikazu Shinba 등(2008)의 연구에서와 같이 Rest에 비해 스트레스와 관련된 불안 및 우울에 대한 심리적 유발을 일으킬 수 있다.
생체신호는 Biopac MP150의 PPG 100C 1채널 증폭기를 이용하여 PPG신호를 획득하였고 빛을 투과시키는 센서를 이용하여 손가락에 부착시켜 측정하였다.
생체신호 분석 및 특징 추출 HRV 파라미터를 추출하는데 여러 가지 측정방법들과 계산방법들이 있지만, 사용하는 목적에 따라서 그에 맞는 방법들이 선택된다. 이들의 연구(A. John Camm et al., 1996)에서는 일반적으로 신호 측정 시 정밀한 시간 분해능의 HRV를 얻기 위해서는 최소 512Hz에서 1024Hz의 샘플링 된 ECG에서 추출하는 방법을 권장하고 있고, 본 연구에서는 PPG 신호의 샘플링을 1000Hz로 디지털화 하였고, PPG 신호로부터 추출된 HRV 파라미터에 대해 시간 영역에서 분석 방법과 주파수 영역에서 분석하는 방법을 이용하여 HRV 주요 파라미터 m_RRI(Mean RR interval: 평균 심박 간격), SDNN(Standard deviation of all NN intervals: 심박 표준편차), RMSSD(The root of mean of the sum of the square of differences between adjacent NN intervals Heart Rate:인접한 RR간격의 차이의 제곱합의 평균값에 square root를 한 값), pNN50(NN50 count divided by the total number of all NN intervals: 인접한 RR간격의 차이가 50ms를 초과하는 RR간격의 개수가 전체 RR간격의 개수 중 몇 %를 차지하는 가에 대한값), LF(Low-Frequency: 저주파 요소), HF(High Frquency: 고주파 요수), TP(Total Power: 전체 파워값), LF/HF(LF/HF ratio: 저주파와 고주파의 비)의 총 8가지 특징들을 추출하였다.
특징 추출 값에 영향을 줄 수 있는 저주파요소를 제거하였고 보간법(Interpolation)을 통해 데이터 점들 사이에 대응되는 값을 출력하였다. 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform)을 이용하여 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectrum Density, PSD)를 계산하였고 앞에 제시된 8개의 HRV 주요 파라미터 중 나머지 4개는 주파수 영역으로 변환시켜 TP, LF, HF, LF/HF를 추출하였다.
Task/Rest(Eye open)상태와 Task/Eye close)상태에서는 각 Rest상태에 대한 Task의 비율이기 때문에 정규화 과정을 거쳐 분석되었다. 따라서 시간영역 분석에서도 개인별 차이에 대한 영향이 크지 않게 되어 이 두 가지 상태에 대해서는 시-주파수 영역 분석의 HRV 파라미터 통계적 유의성 분석을 수행하였다.
Table 3. The statistical significance tests and correlation between paper-based questionnaires(STAI,BDI)and frequency parameters of HRV during the task.
의 결과는 HRV 시-주파수 영역의 파라미터들과 설문평가 수치의 상관관계를 나타낸 결과이다. HRV에서 추출할 수 있는 시-주파수 영역의 특징들을 실험자마다 Task/Rest를 통한 정규화 과정을 거쳐 설문평가 수치들과의 상관관계를 분석하였다. 즉, 각 실험자의 Rest일 때 추출된 HRV 파라미터들로 정규화를 진행했기 때문에 개인 간 차이에 대한 영향이 감소하며 Task로 인한 스트레스로 실험자의 자율신경계 변화에 좀 더 민감한 특성을 나타낸다고 해석될 수 있다.
본 연구의 목적은 HRV를 기반으로 한 감성상태를 반영하는 주관적 설문 평가지표를 정량적으로 대체할 수 있는 자율신경계 요소를 찾는 것과 동시에 인간의 심리상태(우울, 불안)가 어떠한 HRV 파라미터로써 잘 대변될 수 있는가에 대한 방법을 찾는 것에 있다. 따라서 본 논문에서는 정상인을 대상으로 PPG신호를 획득하였고 추출된 HRV 파라미터 특징 값과 불안 및 우울상태를 반영하는 주관적 설문 평가지(BDI, STAI-X-1, STAI-X-2)간의 Pearson 상관관계 분석을 수행하였다. t의 절대 값에 해당하는 p-value가 통계적 유의성(p-value < 0.
Stoney, 2000)에서 분석한 것처럼 통계적 유의성이 만족되는 HRV 파라미터를 추출 하였다. 실험에 참가한 모든 실험자들은 실험 당시 심리상태나 기질적인 특성을 반영하도록 주관적 설문 평가지(BDI, STAI-X-1, STAI-X-2)를 작성하도록 하였다. 실험자들의 생체신호를 측정함에 있어, 비교적 측정이 편리한 PPG를 사용하였고 PPG신호에서 추출한 HRV의 시-주파수 영역의 파라미터로는 m_RRI, SDNN, RMSSD, pNN50, LF, HF, TP, LF/HF가 있다.
대상 데이터
39)으로 나타났다. 본 연구에서는 총 19명의 정상인 실험자 집단(19명)으로 실험을 진행하였고, 총 실험에 대한 평균점수를 이용하였다. 평균점수는 5.
99)이다. 본 연구에서의 총 19명의 실험자(평균나이 29.95세)를 대상으로 한 총 실험에 대한 평균점수를 이용하였다. 평균점수는 36.
실험은 정신적인 질환이나 심장질환 등 병력이 없는 사람들(남자 10명, 여자 9명)을 대상으로 진행하였다. 남자의 평균나이는 30.
실험 전 BDI와 STAI-X-1, STAI-X-2의 3가지 주관적 설문 평가지를 통하여 우울과 불안상태를 평가하였다. 실험 프로토콜은 Rest(Eye close)-Task를 수행하는 part 1과 Rest(Eye open)-Task를 수행하는 part 2로 구성 되어 있고 19명 피험자에 대해 part 1과 part 2의 실험을 각각 독립적으로 수행하였고 그 결과 part 1에 대한 19개의 데이터, part 2에 대한 19개의 데이터를 취득할 수 있었다. 실험과 동시에 약 3분의 PPG 측정을 진행하였기 때문에 part 별 PPG 신호는 총 2번 획득하였다.
실험에 참가한 모든 실험자들은 실험 당시 심리상태나 기질적인 특성을 반영하도록 주관적 설문 평가지(BDI, STAI-X-1, STAI-X-2)를 작성하도록 하였다. 실험자들의 생체신호를 측정함에 있어, 비교적 측정이 편리한 PPG를 사용하였고 PPG신호에서 추출한 HRV의 시-주파수 영역의 파라미터로는 m_RRI, SDNN, RMSSD, pNN50, LF, HF, TP, LF/HF가 있다.
이론/모형
시간 영역 분석 상에서 신호들의 진동을 수학적으로 처리하여 주파수 영역으로 변환시키면 시간영역 상에서 육안으로 감별하기 어려운 주기적 신호를 쉽게 감별해낼 수 있다. 따라서 PPG 신호를 획득한 후 피크간격으로부터 추출된 HRV 파라미터들을 A. John Camm 등(1996)의 연구에서 계산한 방법을 이용하여 주파수대역에서 분석하였다. 특징 추출 값에 영향을 줄 수 있는 저주파요소를 제거하였고 보간법(Interpolation)을 통해 데이터 점들 사이에 대응되는 값을 출력하였다.
John Camm 등(1996)의 연구에서 계산한 방법을 이용하여 주파수대역에서 분석하였다. 특징 추출 값에 영향을 줄 수 있는 저주파요소를 제거하였고 보간법(Interpolation)을 통해 데이터 점들 사이에 대응되는 값을 출력하였다. 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform)을 이용하여 파워 스펙트럼 밀도(Power Spectrum Density, PSD)를 계산하였고 앞에 제시된 8개의 HRV 주요 파라미터 중 나머지 4개는 주파수 영역으로 변환시켜 TP, LF, HF, LF/HF를 추출하였다.
t의 절대 값에 해당하는 p-value가 통계적 유의성(p-value < 0.05)이 만족되면 자가 설문지의 수치와 생리학적 응답을 대변하는 HRV 파라미터 간에 서로 밀접한 관련이 있다고 평가할 수 있고 본 논문의 결과는(Toshikazu Shinba et al., 2008; Axel Bauer et al., 2008; Joel W. Hughes, Ma & Catherine M. Stoney, 2000)에서 분석한 것처럼 통계적 유의성이 만족되는 HRV 파라미터를 추출 하였다.
성능/효과
본 연구에서는 총 19명의 정상인 실험자 집단(19명)으로 실험을 진행하였고, 총 실험에 대한 평균점수를 이용하였다. 평균점수는 5.31점(표준편차 3.97점)으로 나타났으며, 본 연구에서 이 측정된 BDI수치 값을 이용해 스트레스 자극으로 인한 심리적인 우울 정도를 평가하는데 사용되었다.
반면에 BDI 수치는 STAI-X-1과 2에 비교해서 낮은 상관관계뿐만 아니라 유의한 HRV 파라미터들도 나타내지 못했다. 그 중 LF/HF 특징은 BDI 수치와 유일하게 통계적으로 유의한 상관관계를 나타냈지만 STAI-X-1과 2와 상대적으로 비교해볼 때 낮은 상관관계를 나타냈다. 이것은 실험자에게 스트레스를 유발했을 때 영향을 받은 자율신경계의 활동이 BDI 수치와 상관관계가 낮다는 의미로 해석될 수 있다.
는 실험자에게 인위적인 스트레스 유발뿐만 아니라 아무런 자극이 없는 Res(Eye open)일 때 HRV 주파수 파라미터의 값과 설문 평가 지들의 수치와 상관관계를 나타낸 결과이다. STAI-X-2의 설문결과와 LF, LF/HF와의 유의한 상관관계를 나타냈지만 STAI-X-1과 BDI의 수치들 간의 상관관계는 없는 것으로 나타났다. 이것은 눈을 뜬 Rest 상태일 때 기질적인 특성을 자율신경계의 활동을 수치화된 HRV 파라미터들, 즉 LF, LF/HF로 기질적 불안특성을 추정할 수 있는 가능성을 나타내주고 있다.
이는 눈을 뜬 상태의 Rest 일 때와 유사한 결과를 나타냈다. 즉, Rest일 때는 눈을 뜬 상태나 눈을 감은 상태간의 LF와 LF/HF 상관관계의 차이가 크게 나타나지 않았지만 그중 눈을 뜬 상태에서 더 높은 양의 상관관계를 나타냈고, Rest(Eye open)에서의 통계적 유의성이 만족되는 HRV 파라미터로 LF, LF/HF가 교감신경계의 활동을 대변하는 요소들로 선택되었다.
은 Task/Rest를 눈을 감은 상태로 정규화한 결과이다. STAI-X-1의 설문지 수치와 스트레스로 인한 변화로 인한 HRV 파라미터, 즉 m_RRI, SDNN, LF, LF/HF 파라미터와 서로 유의한 상관관계를 나타냈고 표 7.의 결과도 동일하게 나타났다. 그 중 LF/HF 특징이 가장 높은 상관도를 나타냈고 실험자의 현재 심리 상태를 나타내는 STAI-X-1이 자율신경계의 민감한 변화와 높은 상관관계를 나타내는 동시에 HRV의 정규화 파라미터들(m_RRI, SDNN, LF, LF/HF)중 LF/HF가 가장 밀접한 상관관계가 있다는 것을 의미한다.
의 결과도 동일하게 나타났다. 그 중 LF/HF 특징이 가장 높은 상관도를 나타냈고 실험자의 현재 심리 상태를 나타내는 STAI-X-1이 자율신경계의 민감한 변화와 높은 상관관계를 나타내는 동시에 HRV의 정규화 파라미터들(m_RRI, SDNN, LF, LF/HF)중 LF/HF가 가장 밀접한 상관관계가 있다는 것을 의미한다. 표 6.
주관적 설문 평가지는 우울과 불안을 평가하는 것으로써 이 수치가 높을수록 부정적인 심리상태를 반영한다고 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 공통적으로 LF/HF를 유의한 HRV 파라미터로 선택하였고 이 값이 증가하면 교감신경계로 편향되었음을 의미하며 불안하고 심리적으로 편안하지 못한 상태인 높은 주관적 설문 평가지 수치와 관련이 있기 때문에 양의 상관관계에 있다는 의미로 해석될 수 있으며 위의 결과에서 확인할 수 있는 것처럼 유의한 상관관계를 나타낸다. 하지만 모든 HRV 파라미터 값이 교감신경계와 양의 상관관계가 있다는 해석은 무리가 있을 수 있으며, 본 논문에서는 각 상태에 따른 유의한 HRV 파라미터에 대해 분석하였다.
하지만 모든 HRV 파라미터 값이 교감신경계와 양의 상관관계가 있다는 해석은 무리가 있을 수 있으며, 본 논문에서는 각 상태에 따른 유의한 HRV 파라미터에 대해 분석하였다. 그 중 LF/HF는 5가지 상태에서 모든 설문 평가지표와 공통적으로 유의한 HRV 파라미터로 나타났고 LF는 위 5가지 상태에서 불안을 반영하는 STAI-X-1, STAI-X-2 설문 평가 지표 값들과 공통적으로 유의한 상관관계를 나타낸 HRV 파라미터로 나타났다.
그 중 LF/HF는 계산방법이 정규화 과정이 이미 포함되어 있으며 Task, Rest(Eye open), Rest(Eye close), Task/Rest(Eye open), Task/Rest(Eye close)의 총 5가지의 상태에서의 3가지 설문지 지표 값(BDI, STAI-X-1, STAI-X-2)들과 상관관계 분석에서 공통적으로 유의미한 특성을 보여준 HRV 파라미터로 나타냈다. 또한 LF는 위 5가지 상태에서 불안을 반영하는 STAI-X-1, STAI-X-2 설문 평가 지표 값들과 유의한 상관관계를 나타낸 HRV 파라미터로 나타났다. LF, LF/HF의 값이 클수록 생리학적으로 교감신경계로 편향되었음을 의미하며 이 값과 주관적 설문평가 지표 값과 유의미한 상관관계를 나타내는 것으로 보아 심리학적으로 실험자의 정신 상태에 긴장 및 스트레스가 유발되었다고 추정할 수 있다.
또한 LF는 위 5가지 상태에서 불안을 반영하는 STAI-X-1, STAI-X-2 설문 평가 지표 값들과 유의한 상관관계를 나타낸 HRV 파라미터로 나타났다. LF, LF/HF의 값이 클수록 생리학적으로 교감신경계로 편향되었음을 의미하며 이 값과 주관적 설문평가 지표 값과 유의미한 상관관계를 나타내는 것으로 보아 심리학적으로 실험자의 정신 상태에 긴장 및 스트레스가 유발되었다고 추정할 수 있다.
결론적으로 총 5가지의 상태에서 HRV 파라미터 값과 주관적 설문 평가지의 수치와의 상관관계 분석 결과 공통적으로 LF는 불안을, LF/HF는 불안 및 우울상태를 반영하는 HRV 파라미터로 볼 수 있다. Rest(Eye open)상태와 Rest(Eye close)상태에서는 두 가지 상태중 Rest(Eye open)가 불안상태를 나타내는 STAI-X-1보다 기질적 불안 특성을 나타내는 STAI-X-2와의 상관관계가 더 높게 나타났지만, 큰 차이를 나타내지는 못했다.
Rest(Eye open)상태와 Rest(Eye close)상태에서는 두 가지 상태중 Rest(Eye open)가 불안상태를 나타내는 STAI-X-1보다 기질적 불안 특성을 나타내는 STAI-X-2와의 상관관계가 더 높게 나타났지만, 큰 차이를 나타내지는 못했다. 또한 정규화 상태인 Task/Rest(Eye open)상태와 Task/Rest(Eye close)상태에서는 전반적으로 HRV 파라미터들은 BDI보다는 STAI-X-1, STAI-X-2의 지표 값과 더욱 상관관계가 높음을 나타냈고 결과적으로 Task로 인한 스트레스가 자율신경계 변화에 더 민감함을 나타내었다고 볼 수 있다.
후속연구
4Hz)의 파워 합으로 나타내어진다. 주파수 영역에서 추출한 HRV 파라미터들은 이들의 연구 (U. Rajendra Acharya et al, 2006; Hagit Cohen et al, 1999)의 계산방법을 따르기 때문에 정규화 값으로 산출되지만, 시간 영역에서 추출한 HRV 파라미터들은 실험자간에 차이가 존재 하여 상관관계를 평가하기 위해서 추가적인 정규화 처리가 필요하다. 본 논문에서는 휴식상태와 스트레스 상태일 때의 비율 값으로 정규화 과정을 진행했고, 이것은 Toshikazu Shinba 등(2008)의 정규화 방법과 동일한 방법이다.
위 결과를 바탕으로 PPG신호로부터 추출된 HRV 파라미터들이 정상인의 정신-생리학적 상태를 정량적으로 측정하고 그 변화를 감지하는 데에 유용한 연구가 될 것이며, 앞의 주관적 설문 평가지에서 성별에 의한 평균차이가 나타났다는 점에서 추후 연구과제로서 본 논문의 의미 있는 툴로써 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Beck의 우울척도는 어떻게 구성되어 있는가?
Beck(1967)에 의해 처음 개발되었으며, 건강보호전문가와 조사자들에 의한 평가도구로 전 세계적으로 널리 사용되고 있다. 우울증의 인지적, 정서적, 동기적, 신체적 증상영역을 포함하는 21문항으로 구성되어 있고 자기 보고식으로 실시하며 점수의 범위는 0~63점으로 우울하지 않은 상태(0~9점), 가벼운 우울 상태(10~15점), 중한 우울상태(15~23점), 심한 우울 상태(24~63점)로 우울상태를 해석한다. 이영호와 송종용(1991)에 의한 한국판 연구에서는 우울환자 집단(39명)을 대상으로 실시하였을 때의 평균점수는 23.
심박 변이도란 무엇인가?
이와 같이 자율신경계의 통제 하에 민감하게 반응 하는 심박의 변화는 자율신경계의 활성 정도를 정량적으로 평가할 수 있는 비 침습적인 도구로 사용되며, Axel Bauer 등(2008)은 이러한 심박의 변화를 일정 시간 동안 기록하고 수치화된 값으로 계산하여 나타낸 것을 심박 변이도(Heart rate variability, HRV)라 정의하고 있다. 주로 HRV 검출 시 심전도(Electrocardiogram, ECG)가 이용되는데 정확성을 보장받을 수 있는 반면 가슴과 손, 발 등의 여러 신체 부위에 전극을 부착해야하기 때문에 신호 측정에 번거로움이 따르게 된다.
맥파가 ECG에 비해 상대적으로 신호측정이 간편한 이유는 무엇인가?
Toshikazu Shinba 등(2008)의 연구를 개선하기 위하여 HRV 신호측정에 대한 부담을 최소화하고 편의성을 고려한 공학적 방법을 모색할 필요성이 있다. 맥파 (photoplethysmography, PPG)는 손가락에 센서 하나만 부착시켜 측정하기 때문에 ECG에 비해 상대적으로 신호측정이 간편하여 u-health 분야에서도 응용되고 있으며 심장의 수축, 확장과 동시에 발생하는 심박동 현상을 그래프로 나타낸 것으로, ECG와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호로 이용되고 있다(이현민, 김동준, 2009).
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