[논문]PVDF 필름 기반 센서를 이용한 무구속적인 누운 자세 추정

서상원; 황수환; 윤희남; 정다운; 최재원; 이유진; 정도언; 박광석

doi:10.9718/jber.2014.35.5.169

PVDF 필름 기반 센서를 이용한 무구속적인 누운 자세 추정
Unconstrained Estimation of Body Postures on Bed Using Polyvinylidene Fluoride Film-based Sensor 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.35 no.5, 2014년, pp.169 - 176

서상원 (서울대학교 공과대학 협동과정 바이오엔지니어링 전공) , 황수환 (서울대학교 공과대학 협동과정 바이오엔지니어링 전공) , 윤희남 (서울대학교 공과대학 협동과정 바이오엔지니어링 전공) , 정다운 (서울대학교 공과대학 협동과정 바이오엔지니어링 전공) , 최재원 (서울대학교병원 수면의학센터) , 이유진 (서울대학교병원 수면의학센터) , 정도언 (서울대학교병원 수면의학센터) , 박광석 (서울대학교 의과대학 의공학교실)

Abstract ▼ AI-Helper

As body postures on bed affects various sleep related diseases, it is considered as important information when monitoring sleeping in daily life. Though there have already been a few approaches to monitor body postures on bed conventionally, the development for simple and unconstrained methods is still needed to realize the long-term daily monitoring. Focusing on the fact that ballistocardiogram changes depending on the body postures on bed, we developed a novel method to estimate body posturesusing extremely simple, film-type ballistocardiogram sensor which is based on polyvinylidene fluoride(PVDF) film. With 10 subjects, we performed two experiments. One was for an estimation test to show that body postures on bed can be estimated by ballistocardiogram, and the other was for a reproducibility test to present the feasibility of ballistocardiogram based body postures monitoring. To estimate body postures on bed, we made an individual template set of body postures by designating one ballistocardiogram (BCG) sample as a template in each postures. Then, we calculated Pearson's correlation coefficients between a sample and each templates and estimated the body posture of the sample by choosing a posture which corresponds to the most significant correlation coefficients. As a result, we estimated body postures on bed with 99.2% accuracy in average and found that the estimation using ballistocardiogram is reproducible.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

PVDF 필름은 마이크나 스피커 등에 많이 사용되는 소재로서, 미세한 압력 변화도 잘 감지하기 때문에, 심장 박동에 의한 몸의 미세한 떨림을 측정하기에 적합했다. PVDF 필름의 기본적인 사양은 기존 논문[2]에서 명시한 바와 같으며, 더 자세한 특성을 파악하고자 추가적인 실험을 진행하였다. PVDF 필름의 경우 가해준 힘의 변화량을 측정하기 때문에 기계적인 진동을 지속적으로 줄 수 있도록 지름 9 mm의 동전 형의 소형 진동 모터를 통해 실험을 진행하였다.
먼저, 진동 모터를 그림 1(a)의 지점 4에 부착한 후 가해준 전압을 달리하여 진동의 세기를 변화시켰으며, 이를 통해 자극의 크기에 따라 센서 출력의 진폭에 변화가 있는지 보았다. 다음으로, 그림 1의 (a)에 표시된 지점마다 진동 모터를 부착하여 같은 크기의 자극을 주었으며 그 때의 센서 출력의 진폭을 측정하여 지점 별 출력 차이를 보고자 하였다. 자극은 두 실험 모두 10회씩 주었고, 각 실험의 결과는 각각 그림 1의 (c), (d)와 같다.
물론, 앞서 언급했듯, Li 등이 심탄도를 이용한 자세 추정을 한 바 있지만[19], 이는 성능이 낮을 뿐만 아니라 누운 자세에 따른 심탄도 파형 변화가 과연 재현성이 있는가에 대한 의문을 충분히 해소하지 못했다. 따라서 본 연구는 새로운 방법을 이용하여 심탄도를 이용한 자세 추정의 성능을 높임과 동시에, 재현성에 대한 의문도 해소하여 심탄도를 이용한 자세 추정의 가능성을 확인하고자 하였다.
본 연구에서는 무구속적인 침대 위에서의 누운 자세 모니터링을 위해 기존에 거의 다루어지지 않았던 심탄도를 이용하여 자세 추정을 시도하였다. 실험 결과 PVDF 필름 센서를 통해 받은 심탄도로 자세 추정이 가능하며, 심탄도가 재현성이 있어 활용 가능성이 있음을 보였다.
본 연구에서는 수면 자세를 장기적으로 모니터링을 할 수 있도록, 무구속적이면서도 간단한 형태의 수면 자세 모니터링 기술을 개발하는 것을 최종적인 목표로 삼았으며, 본 논문에서는 이를 위한 선행적인 연구로서, 심탄도 신호를 통한 침대 위에서의 누운 자세 추정이 가능성이 있는지를 보고자 하였다. 이는 심탄도 신호가 누운 자세에 따라 변화한다는 사실에 착안한 것으로, Alametsa 등에 의해서도 이와 관련된 사실이 보고된 바가 있다[20].

가설 설정

8초 길이의 박동 데이터를 생성하였다. 박동 데이터의 길이는 알고리즘의 단순화를 위해, 피실험자들의 평균 심박수를 반영하지 않고 모든 피실험자에 대해 똑같이 0.8초로 정하였다. 박동의 기준이 되는 J-피크는 심전도를 참고하여 수동으로 찾았으며, 움직임에 의해 심탄도 신호가 명확하지 않은 구간은 모두 제거하였다.

제안 방법

PVDF 필름의 기본적인 사양은 기존 논문[2]에서 명시한 바와 같으며, 더 자세한 특성을 파악하고자 추가적인 실험을 진행하였다. PVDF 필름의 경우 가해준 힘의 변화량을 측정하기 때문에 기계적인 진동을 지속적으로 줄 수 있도록 지름 9 mm의 동전 형의 소형 진동 모터를 통해 실험을 진행하였다. 먼저, 진동 모터를 그림 1(a)의 지점 4에 부착한 후 가해준 전압을 달리하여 진동의 세기를 변화시켰으며, 이를 통해 자극의 크기에 따라 센서 출력의 진폭에 변화가 있는지 보았다.
두 번째 실험인 재현성 검증 실험의 경우, 재현성 검증을 위해 각 피실험자의 첫 번째 시행의 템플릿으로 나머지 시행의 누운 자세를 얼마나 잘 추정하는지 보았다. 두 번째, 세번째 시행에서는 모든 에폭을 검증에 사용하였기 때문에, 피실험자당 자세 별로 20개씩 총 80개 에폭에 대해 추정 성능 평가를 하였다.
두 번째 실험인 재현성 검증 실험의 경우, 재현성 검증을 위해 각 피실험자의 첫 번째 시행의 템플릿으로 나머지 시행의 누운 자세를 얼마나 잘 추정하는지 보았다. 두 번째, 세번째 시행에서는 모든 에폭을 검증에 사용하였기 때문에, 피실험자당 자세 별로 20개씩 총 80개 에폭에 대해 추정 성능 평가를 하였다.
그림 1의 (a)와 같이, 센서는 1 mm 두께의 실리콘 패드에 두 장의 PVDF 필름이 붙어 있어, 심탄도 신호를 두 채널로 받을 수 있다. 두 채널로 센서를 설계한 이유는 다양한 신호 처리의 가능성을 열어 두기 위해서였지만, 실제 신호 처리 과정에서 큰 장점이 없었기에 본 연구에서는 한 채널의 신호만 분석에 사용하였다. PVDF 필름에 의해 계측된 심탄도 신호는 아날로그 증폭 회로를 거쳐 1.
호흡의 위상에 따라 심탄도의 진폭이 바뀌었기 때문에, 각 박동 데이터는 그 데이터의 최대값과 최소값의 차로 나누어 정규화하였다. 또한, 잡음의 영향을 줄이기 위해 한 에폭 내의 정규화된 박동 데이터들을 앙상블 평균하였고, 이렇게 나온 평균 파형을 각 에폭의 수면 자세 추정을 위한 대표 심탄도 파형으로 삼았다. 각 단계별 파형은 그림 3에 나타내었다.
PVDF 필름의 경우 가해준 힘의 변화량을 측정하기 때문에 기계적인 진동을 지속적으로 줄 수 있도록 지름 9 mm의 동전 형의 소형 진동 모터를 통해 실험을 진행하였다. 먼저, 진동 모터를 그림 1(a)의 지점 4에 부착한 후 가해준 전압을 달리하여 진동의 세기를 변화시켰으며, 이를 통해 자극의 크기에 따라 센서 출력의 진폭에 변화가 있는지 보았다. 다음으로, 그림 1의 (a)에 표시된 지점마다 진동 모터를 부착하여 같은 크기의 자극을 주었으며 그 때의 센서 출력의 진폭을 측정하여 지점 별 출력 차이를 보고자 하였다.
PVDF 필름 센서가 피실험자의 위치에 민감하게 영향을 받기 때문에 각 자세를 취한 직후의 휴식 기간에 피실험자의 위치를 어느 정도 통제하였다. 모든 피실험자에 대해 동일한 위치 기준을 적용하기 위해 침대에는 어깨를 맞추기 위한 가로선을 표시하였고, 피실험자와 침대 양쪽의 간격을 비슷하게 맞추었다.
자세 추정은 15초를 한 에폭(epoch)으로 두고, 에폭 단위로 수행하였다. 분석을 위해 먼저, 연속적으로 나온 심탄도 신호를 박동 단위로 분할하였다. 한 박동 구간을 J-피크를 기준으로 −0.
그림 1의 (a)에서 나타내었듯, 센서의 전체 크기는 약 30 cm × 30 cm 정도이고, 침대의 매트리스 위에 부착하여 움직이지 않도록 하였다. 센서는 침대 위에서부터 약 45 cm 아래에 부착하였고, 센서에서 위쪽으로 5 cm 정도 떨어진 위치에 어깨를 맞추기 위한 가로선을 그어 피실험자의 신장에 관계없이 누웠을 때 센서가 등의 바로 아래에 오도록 하였다. 심탄도를 계측하기 위한 센서는 PVDF(polyvinylidene fluoride) 필름(part no.
5세, 남자 7명, 여자 3명)가 실험에 참가하였다. 실험은 총 두 가지가 진행되었는데, 첫 번째 실험은 침대 위에서의 누운 자세에 따른 피실험자들의 심탄도 파형을 구분할 수 있는가에 대한 실험이고, 두 번째 실험은 심탄도를 이용한 자세 추정이 재현성이 있는가에 대한 실험이다. 첫 번째 실험에는 10명의 모든 피실험자들이 참가하였고, 두 번째 실험은 10명 중 3명에 대해서만 진행하였다.
심탄도를 통해 자세 추정을 했던 이전 논문[19]의 경우 자세에 따른 심탄도 신호의 크기가 변화함을 이용하여 80% 수준의 자세 추정 성능을 보인 바 있다. 심탄도 신호의 경우 호흡 신호의 위상에 따라 크기가 많이 변하는데, 본 연구에서는 비교적 짧은 시간 단위로 추정을 하였기에 호흡에 의한 영향 때문에 진폭 정보를 이용하기가 어려웠다. 그럼에도 본 연구의 결과가 더 나은 성능을 보이며, 추후 진폭 정보를 추가한다면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다.
센서는 침대 위에서부터 약 45 cm 아래에 부착하였고, 센서에서 위쪽으로 5 cm 정도 떨어진 위치에 어깨를 맞추기 위한 가로선을 그어 피실험자의 신장에 관계없이 누웠을 때 센서가 등의 바로 아래에 오도록 하였다. 심탄도를 계측하기 위한 센서는 PVDF(polyvinylidene fluoride) 필름(part no.: 3-1004346-0, Measurement Specialties, Inc., Hampton, VA, USA)을 기반으로 직접 제작하였다. PVDF 필름은 마이크나 스피커 등에 많이 사용되는 소재로서, 미세한 압력 변화도 잘 감지하기 때문에, 심장 박동에 의한 몸의 미세한 떨림을 측정하기에 적합했다.
4가지 누운 자세에 각각 대응되는 심탄도 템플릿이 있으며, 심탄도 파형은 개인마다 다르므로 이 템플릿 세트는 피실험자마다 다르다. 알고리즘의 성능은 템플릿 세트를 제외한 나머지 에폭들의 자세를 얼마나 잘 추정하는가로 평가하였다. 즉, 4가지 누운 자세가 있고, 템플릿으로 사용된 첫 번째 에폭을 제외하면 각 자세 별로 19개의 에폭이 있으므로, 한 피실험자당 총 76개의 에폭을 검증에 사용하였다.
, Goleta, CA, USA)을 통해 수집되었다. 이 때, 피실험자의 심전도 신호도 MP 150 모듈을 통해 동시에 수집하여 분석에 이용하고자 하였다. 심탄도와 심전도는 모두 250Hz로 표본화 하였다.
자세 추정 알고리즘은 그림 4와 같이 각 피실험자의 자세별 템플릿과 추정하고자 하는 심탄도 파형과의 피어슨 상관계수를 계산하여 비교를 한 후, 가장 높은 상관계수를 갖는 자세를 찾는 방식으로 구현하였다. 피어슨 상관계수의 수식은 다음과 같다.
자세 추정은 15초를 한 에폭(epoch)으로 두고, 에폭 단위로 수행하였다. 분석을 위해 먼저, 연속적으로 나온 심탄도 신호를 박동 단위로 분할하였다.
첫 번째 실험에서 구분하고자 한 자세는 총 4가지로, supine 자세(똑바로 누운 자세), prone 자세(엎드려 누운 자세), right lateral 자세(오른쪽 옆으로 누운 자세), left lateral 자세(왼쪽 옆으로 누운 자세)이다. 피실험자들은 그림 2와 같이 침대 위에서 4가지 자세를 각각 7분간 순서대로 취하였다.
첫 번째 실험의 경우, 각 자세에 따른 심탄도 신호 중 첫 번째 에폭의 파형을 해당 자세의 템플릿으로 두었다. 4가지 누운 자세에 각각 대응되는 심탄도 템플릿이 있으며, 심탄도 파형은 개인마다 다르므로 이 템플릿 세트는 피실험자마다 다르다.
침대의 매트리스 위에 진동을 감지할 수 있는 센서를 부착하여 사용자가 누웠을 때 심탄도를 무구속적으로 계측할 수 있도록 하였다. 그림 1의 (a)에서 나타내었듯, 센서의 전체 크기는 약 30 cm × 30 cm 정도이고, 침대의 매트리스 위에 부착하여 움직이지 않도록 하였다.
이 때도 첫 번째 실험과 마찬가지로 위치를 동일한 기준으로 매 시행마다 통제하였다. 표시한 침대의 가로선에 피실험자의 어깨를 맞추고, 피실험자가 가운데에 오게 하여 침대 양쪽의 간격이 너무 차이 나지 않도록 하였다.
박동의 기준이 되는 J-피크는 심전도를 참고하여 수동으로 찾았으며, 움직임에 의해 심탄도 신호가 명확하지 않은 구간은 모두 제거하였다. 호흡의 위상에 따라 심탄도의 진폭이 바뀌었기 때문에, 각 박동 데이터는 그 데이터의 최대값과 최소값의 차로 나누어 정규화하였다. 또한, 잡음의 영향을 줄이기 위해 한 에폭 내의 정규화된 박동 데이터들을 앙상블 평균하였고, 이렇게 나온 평균 파형을 각 에폭의 수면 자세 추정을 위한 대표 심탄도 파형으로 삼았다.
실제 추정 결과와 혼동 행렬은 표 3, 4에 각각 나타내었다. 혼동 행렬의 경우, 표 2에서와 마찬가지로, 피실험자 3명의 평균치를 혼동 행렬의 값으로 사용하였고 혼동 행렬은 시행 별로 도출하였다. 첫 번째 시행의 템플릿으로 나머지 독립된 시행의 자세를 추정하더라도 평균 99.

대상 데이터

두 번째 실험에 참가한 3명은 모두 남자였고, 평균 26 ± 2.8세였다.
두 번째 실험인 재현성 실험은 3명의 피실험자에 대해 진행하였다. 총 3번의 시행을 하였고, 각 시행은 첫 번째 실험과 동일하게 진행되었다.
알고리즘의 성능은 템플릿 세트를 제외한 나머지 에폭들의 자세를 얼마나 잘 추정하는가로 평가하였다. 즉, 4가지 누운 자세가 있고, 템플릿으로 사용된 첫 번째 에폭을 제외하면 각 자세 별로 19개의 에폭이 있으므로, 한 피실험자당 총 76개의 에폭을 검증에 사용하였다.
실험은 총 두 가지가 진행되었는데, 첫 번째 실험은 침대 위에서의 누운 자세에 따른 피실험자들의 심탄도 파형을 구분할 수 있는가에 대한 실험이고, 두 번째 실험은 심탄도를 이용한 자세 추정이 재현성이 있는가에 대한 실험이다. 첫 번째 실험에는 10명의 모든 피실험자들이 참가하였고, 두 번째 실험은 10명 중 3명에 대해서만 진행하였다. 두 번째 실험에 참가한 3명은 모두 남자였고, 평균 26 ± 2.
총 10명의 피실험자(평균 26.2 ± 2.5세, 남자 7명, 여자 3명)가 실험에 참가하였다.

성능/효과

결과는 정확도로 표현하였으며, 본 논문에서의 정확도는 ‘전체 심탄도 샘플의 수’에 대한 ‘알고리즘에 의해 자세를 제대로 추정한 심탄도 샘플의 수’의 비율을 의미한다.
즉, 앙상블 평균에 사용되는 박동 데이터가 적기 때문에 에폭 내의 몇몇 특이 파형에 의해 전체 평균이 크게 영향 받게 되고 이는 추정 오류로 나타난다. 실제로 추정 단위를 15초가 아닌, 20초, 30초로 늘리면 오류가 줄어들어 전체 정확도가 99.2%에서 99.3%, 99.4%로 소폭 상승함을 확인하였다. 본 연구에서는 추정 단위를 짧게 하여 보다 실시간으로 추정을 하고자 했지만, 실제 누운 자세를 빠르게 추정해야 하는 경우는 많지 않기 때문에, 필요에 따라 추정 단위를 늘려 정확도를 높일 수 있을 것으로 보인다.
본 연구에서는 무구속적인 침대 위에서의 누운 자세 모니터링을 위해 기존에 거의 다루어지지 않았던 심탄도를 이용하여 자세 추정을 시도하였다. 실험 결과 PVDF 필름 센서를 통해 받은 심탄도로 자세 추정이 가능하며, 심탄도가 재현성이 있어 활용 가능성이 있음을 보였다. 그러나 센서와 몸의 위치에 민감하기 때문에 실제적인 활용을 위해서는 추가적인 연구가 더 요구되며, 추후 위치에 따른 파형 변화를 보상할 수 있는 방안을 연구할 계획이다.
센서와 몸의 위치를 어느 정도 통제한 상태에서는 독립된 계측을 통해서도 수면 자세 별로 유사한 패턴의 심탄도를 받을 수 있었다. 즉, 수면 자세에 따른 심탄도 변화 양상이 개인별로 일관되게 나타남을 알 수 있고, 이는 심탄도 파형만을 이용한 지속적인 침대 위에서의 누운 자세 모니터링이 가능성이 있음을 말해 준다.
혼동 행렬의 경우, 표 2에서와 마찬가지로, 피실험자 3명의 평균치를 혼동 행렬의 값으로 사용하였고 혼동 행렬은 시행 별로 도출하였다. 첫 번째 시행의 템플릿으로 나머지 독립된 시행의 자세를 추정하더라도 평균 99.4%의 높은 추정 성능을 보임을 알 수 있다.
첫 번째 실험은 심탄도를 통해 침대 위에서의 누운 자세를 구분하는 것이 가능성이 있음을 알려준다. 정도의 차이는 있으나, 실험에 참가한 피실험자들의 누운 자세에 따른 심탄도 양상이 다름을 알 수 있었다.
첫 번째 실험의 결과, 심탄도의 한 박동 파형이 자세에 따라 다름을 알 수 있었다. 자세에 따른 심탄도 파형은 그림 5에 나타내었다.
물론, 본 연구에도 실제적인 활용에는 한계점이 존재하여 앞으로의 추가적인 연구가 필요한 부분이 있다. 첫 번째는, PVDF 필름 센서의 심탄도 신호가 눕는 위치에 따라 매우 민감하게 변한다는 점이다. 실험에서 사용된 센서의 경우 PVDF 필름의 크기가 부착한 매트리스의 크기에 비해 매우 작기 때문에, 실제 수면 중에는 몸의 위치가 센서 위에 바로 있지 않고, 비스듬하게 걸치거나 부분만 걸치는 경우가 생긴다.

후속연구

알고 있는 한, 심탄도의 장기적인 계측에 따른 변화에 대해서는 아직까지 연구된 바가 없다. 그러나 본 연구의 결과, 제한된 환경 속에서는 독립적인 시행에 따른 심탄도 파형이 유사하였기 때문에, 추후 PVDF 필름의 위치에 따른 민감도를 낮출 수 있다면, 장기적인 계측에 따른 심탄도 변화 또한 관찰하여 자세 추정 알고리즘을 보완할 수 있을 것이라 기대한다. 마지막으로, 본 자세 추정 알고리즘은 개인에 특화된 추정을 하기 때문에, 한 침대를 여러 사람이 공유하는 경우 각자의 누운 자세 추정은 하지 못한다는 단점이 있다.
실험 결과 PVDF 필름 센서를 통해 받은 심탄도로 자세 추정이 가능하며, 심탄도가 재현성이 있어 활용 가능성이 있음을 보였다. 그러나 센서와 몸의 위치에 민감하기 때문에 실제적인 활용을 위해서는 추가적인 연구가 더 요구되며, 추후 위치에 따른 파형 변화를 보상할 수 있는 방안을 연구할 계획이다.
심탄도 신호의 경우 호흡 신호의 위상에 따라 크기가 많이 변하는데, 본 연구에서는 비교적 짧은 시간 단위로 추정을 하였기에 호흡에 의한 영향 때문에 진폭 정보를 이용하기가 어려웠다. 그럼에도 본 연구의 결과가 더 나은 성능을 보이며, 추후 진폭 정보를 추가한다면 더 좋은 결과를 얻을 수 있을 것으로 보인다. 또한, 이전 연구의 경우 각 피실험자의 데이터를 한번씩만 받았기 때문에 새로운 계측 시에도 같은 결과가 나오는가에 대한 의문이 있었다.
실험에서 사용된 센서의 경우 PVDF 필름의 크기가 부착한 매트리스의 크기에 비해 매우 작기 때문에, 실제 수면 중에는 몸의 위치가 센서 위에 바로 있지 않고, 비스듬하게 걸치거나 부분만 걸치는 경우가 생긴다. 눕는 위치에 따른 심탄도 신호의 민감도를 감소하기 위해 더 큰 사이즈의 PVDF 필름 센서를 사용하면 좋을 것으로 보이지만, 연구 단계에서 구할 수 있는 PVDF 필름의 크기에 제한이 있어 실험 설계에 한계가 있었다. 두 번째로, 본 연구는 비교적 짧은 시간 동안의 심탄도 데이터만 분석했다는 단점이 있다.
심탄도 신호의 형태가 피실험자마다 편차가 크기 때문에 보편화된 알고리즘을 만드는 것은 쉽지 않았다. 만약, 심탄도 신호 전달 과정을 모델링 할 수 있다면 보편화된 알고리즘을 설계하는 것도 가능할 것이라 생각되며, 이는 앞으로 연구할 가치가 높은 주제라 생각된다.
물론, 본 연구에도 실제적인 활용에는 한계점이 존재하여 앞으로의 추가적인 연구가 필요한 부분이 있다. 첫 번째는, PVDF 필름 센서의 심탄도 신호가 눕는 위치에 따라 매우 민감하게 변한다는 점이다.
4%로 소폭 상승함을 확인하였다. 본 연구에서는 추정 단위를 짧게 하여 보다 실시간으로 추정을 하고자 했지만, 실제 누운 자세를 빠르게 추정해야 하는 경우는 많지 않기 때문에, 필요에 따라 추정 단위를 늘려 정확도를 높일 수 있을 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	침대 위에서의 누운 자세를 추정하기 위해 사용되는 용량성 전극을 통한 무구속적인 방법의 단점은 무엇인가?	여러 생체 신호 중 심전도(electrocardiogram, ECG)를 이용한 누운 자세 추정이 비교적 다양하게 연구되어 왔는데[16-17], 그 중 Lee 등은 용량성 전극을 통한 무구속적인 방법으로 심전도를 계측하여 침대 위에서의 누운 자세를 추정한 바 있다[17]. 그러나 용량성 전극의 경우 몸과 전극 사이의 임피던스에 크게 영향을 받기 때문에 옷의 재질이나 온습도에 매우 민감하다는 단점이 있다. 심전도를 이용한 방법 외에 무구속적으로 측정한 호흡신호[18] 혹은 심탄도(ballistocardiogram, BCG)[19]를 통한 추정 연구가 진행된 바 있지만 평균 자세 추정 성능이 각각 71%, 80% 정도로 좋지 않은 편이다.
	침대 위에서의 누운 자세와 관련된 대표적인 수면 질환은 무엇인가?	침대 위에서의 누운 자세는 다양한 질환에 영향을 끼치는 중요한 정보로서, 특히 수면 건강을 모니터링할 때 주요하게 고려된다. 침대 위에서의 누운 자세와 관련된 대표적인 수면 질환은 수면 무호흡증으로 일상 생활에서 더 간편하게 수면 무호흡증을 진단하고 치료하기 위한 연구들이 최근까지 계속 발표되고 있다[5]. Penzel 등과 Itasaka 등은 일부 수면 무호흡증의 경우, supine 자세에 비해 lateral 자세에서 무호흡증 증상이 감소한다는 결과를 보고한 바 있다[6-7].
	침대 위에서의 누운 자세는 어떤 정보로 고려되는가?	침대 위에서의 누운 자세는 다양한 질환에 영향을 끼치는 중요한 정보로서, 특히 수면 건강을 모니터링할 때 주요하게 고려된다. 침대 위에서의 누운 자세와 관련된 대표적인 수면 질환은 수면 무호흡증으로 일상 생활에서 더 간편하게 수면 무호흡증을 진단하고 치료하기 위한 연구들이 최근까지 계속 발표되고 있다[5].

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원문보기 상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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