[국내논문]대학생의 트레드밀 걷기활동과 자율적 걷기활동을 통한 에너지소비량 측정 - 간접열량계와 가속도계를 이용하여 - Measurement of Energy Expenditure Through Treadmill-based Walking and Self-selected Hallway Walking of College Students - Using Indirect Calorimeter and Accelerometer원문보기
Objectives: The objective of this study was to assess energy expenditure and metabolic cost (METs) of walking activities of college students and to compare treadmill based walking with self-selected hallway walking. Methods: Thirty subjects (mean age $23.4{\pm}1.6years$) completed eight w...
Objectives: The objective of this study was to assess energy expenditure and metabolic cost (METs) of walking activities of college students and to compare treadmill based walking with self-selected hallway walking. Methods: Thirty subjects (mean age $23.4{\pm}1.6years$) completed eight walking activities. Five treadmill walking activities (TW2.4, TW3.2, TW4.0, TW4.8, TW5.6) were followed by three self-selected hallway walking activities, namely, walk as if you were walking and talking with a friend: HWL (leisurely), walk as if you were hurrying across the street at a cross-walk: HWB (brisk) and walk as fast as you can but do not run: HWF (fast) were performed by each subject. Energy expenditure was measured using a portable metabolic system and accelerometers. Results: Except for HWF (fast) activity, energy expenditures of all other walking activities measured were higher in male than in female subjects. The lowest energy expenditure and METs were observed in TW2.4 ($3.65{\pm}0.84kcal/min$ and $2.88{\pm}0.26METs$ in male), HWL (leisurely) ($2.85{\pm}0.70kcal/min$ and $3.20{\pm}0.57METs$ in female), and the highest rates were observed in HWF (fast) ($7.72{\pm}2.81kcal/min$, $5.84{\pm}1.84METs$ in male, $6.65{\pm}1.57kcal/min$, $7.13{\pm}0.68METs$ in female). Regarding the comparison of treadmill-based walking activities and self-selected walking, the energy expenditure of HWL (leisurely) was not significantly different from that of TW2.4. In case of male, no significant difference was observed between energy costs of HWB (brisk), HWF (fast) and TW5.6 activities, whereas in female, energy expenditures during HWB (brisk) and HWF (fast) were significantly different from that of TW5.6. Conclusions: In this study, we observed that energy expenditure from self-selected walking activities of college students was comparable with treadmill-based activities at specific speeds. Our results suggested that a practicing leisurely or brisk walking for a minimum of 150 minutes per week by both male and female college students enable them to meet recommendations from the Physical activity guide for Koreans.
Objectives: The objective of this study was to assess energy expenditure and metabolic cost (METs) of walking activities of college students and to compare treadmill based walking with self-selected hallway walking. Methods: Thirty subjects (mean age $23.4{\pm}1.6years$) completed eight walking activities. Five treadmill walking activities (TW2.4, TW3.2, TW4.0, TW4.8, TW5.6) were followed by three self-selected hallway walking activities, namely, walk as if you were walking and talking with a friend: HWL (leisurely), walk as if you were hurrying across the street at a cross-walk: HWB (brisk) and walk as fast as you can but do not run: HWF (fast) were performed by each subject. Energy expenditure was measured using a portable metabolic system and accelerometers. Results: Except for HWF (fast) activity, energy expenditures of all other walking activities measured were higher in male than in female subjects. The lowest energy expenditure and METs were observed in TW2.4 ($3.65{\pm}0.84kcal/min$ and $2.88{\pm}0.26METs$ in male), HWL (leisurely) ($2.85{\pm}0.70kcal/min$ and $3.20{\pm}0.57METs$ in female), and the highest rates were observed in HWF (fast) ($7.72{\pm}2.81kcal/min$, $5.84{\pm}1.84METs$ in male, $6.65{\pm}1.57kcal/min$, $7.13{\pm}0.68METs$ in female). Regarding the comparison of treadmill-based walking activities and self-selected walking, the energy expenditure of HWL (leisurely) was not significantly different from that of TW2.4. In case of male, no significant difference was observed between energy costs of HWB (brisk), HWF (fast) and TW5.6 activities, whereas in female, energy expenditures during HWB (brisk) and HWF (fast) were significantly different from that of TW5.6. Conclusions: In this study, we observed that energy expenditure from self-selected walking activities of college students was comparable with treadmill-based activities at specific speeds. Our results suggested that a practicing leisurely or brisk walking for a minimum of 150 minutes per week by both male and female college students enable them to meet recommendations from the Physical activity guide for Koreans.
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문제 정의
둘째, 위의 결과를 토대로 20대 남녀 별도로 적용 할 수 있고 일상생활에서 쉽게 수행 할 수 있는 적정한 걷기 운동의 강도와 빈도(또는 소요시간)를 제시함으로써 이들을 위한 건강증진 및 운동처방 프로그램을 개발하는데 필요한 기초 자료를 제공하고자 하였다.
본 연구는 강릉시에 위치한 대학생 총 30명(남학생 15명, 여학생 15명)을 대상으로 트레드밀에 기초한 5가지 속도의 걷기 활동과 자유롭게 평상시 걷기 속도에 맞춰 걷는 3가지의 복도 걷기 활동(self-selected hallway walking)의 에너지 소비량을 측정하고 그 강도를 비교 분석하였다. 또한 이를 토대로 20대 청년들이 일상생활에서 쉽게 수행 할 수 있는 구체적인 걷기 운동 방법 및 적정 시간 등을 제시해 줌으로써 건강증진 및 운동처방 프로그램을 구성하는데 기초 자료를 제공하고자 하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다.
한편 다양한 걷기 활동의 에너지 소비량을 측정하는 국내외 연구들을 살펴보면[18-20] 휴대용 무선 호흡 가스 분석기 또는 가속도계를 이용하고 있으며 이 두 가지를 동시에 사용한 연구에서는[11, 27, 29] 가속도계의 정확성을 평가하고 있다. 본 연구에서 휴대용 무선호흡가스분석기로 측정한 에너지 소비량과 가속도계로 측정한 counts 값을 이용하여 추정한 에너지 소비량 간에 걷기 활동에 따라 의미있는 양의 상관관계를 보인바 있다.
이에 본 연구에서는 첫째, 대학생을 대상으로 휴대용 무선 호흡가스분석기(Cosmed K4b2, Rome, Italy)와 3차원 중력가속도계(ActiGraph, GT3X+)를 이용하여 트레드밀에 기초한 5가지 속도의 걷기 활동과 자유롭게 평상시 걷기 속도에 맞춰 걷는 3가지의 복도 걷기 활동(self-selected hallway walking)의 에너지 소비량을 측정하고 그 강도를 비교 및 분석 하고자 하였다.
제안 방법
8가지 걷기 활동은 각각 5분 동안 수행하도록 하였으며, 각 활동 간의 영향을 배제하기 위하여 각 걷기 활동의 측정을 마치고 5분∼10분간 휴식시간을 가졌다.
실험 측정 시작 30분 전, 보다 정확한 측정을 위하여 제조사의 가이드라인에 따라 초기화조정(calibration)을 실시하였고 그 순서는 Room air, gas, delay, turbine의 순으로 하였다. Room air 및 gas calibration 과정을 통하여 분석기에 대기압 값(O2 16.00%, CO2 5.2%, N 78.8%)을 조성하고, delay calibration 과정에서는 호흡시마다 측정된 가스 샘플이 샘플링라인을 지나가기 위해 필요한 시간을 맞추었으며, 마지막으로 turbine 과정에서 3.0 L calibration syringe(Hans-Rudolph, Shawnee, KS)를 이용하여 정확한 양을 측정 할 수 있도록 조정하였다.
가속도계의 착용을 위하여 연구대상자의 엉덩이 장골릉(iliac crest)에 탄력성 있는 나일론 벨트를 채우고 이 벨트를 이용하여 오른쪽 허리에 가속도계를 착용하였다. 모든 연구대상자에게 가속도계 착용 중의 주의사항에 대하여 충분히 설명하였으며 가속도계를 의식하지 않고 평소처럼 걸을 수 있도록 연습하도록 하였다.
그러나 본 연구에서는 휴대용 무선 호흡가스분석기로 측정한 METs값을 COMPENDIUM[22]의 신체활동 강도 기준에 따라 분류하였기 때문에, 8가지 걷기 활동의 속도와 방법이 다름에도 불구하고 대부분의 활동이 중강도 활동(3∼6 METs)으로 분류되었다.
모든 대상자들은 무선 휴대용 호흡가스분석기와 3축 가속도계를 동시에 착용한 상태에서 트레드밀에서 정해진 속도를 걷는 5가지 활동과 복도에서 스스로 속도를 조절하며 걷는 3가지 활동 등 총 8가지의 걷기 활동을 수행하였다(Table 1). 연구 대상자가 8가지 걷기 활동을 수행하기 전 각각의 단계에 대한 걷기 속도를 미리 안내하였으며, 각 단계별로 연구자의 걷기 시범 후 대상자가 활동을 수행하도록 하였다.
여기에는 친구와 대화하듯 천천히 걷기(Hallway walking leisurely : HWL), 깜빡이는 신호등을 건너듯 조금 빠르게 걷기(Hallway walking brisk : HWB), 뛰지는 않되 가능한 가장 빠르게 걷기(Hallway walking fast : HWF)가 포함되었다. 모든 대상자들은 주어진 기준을 숙지하고 특별히 제시된 기준 속도 없이 평소에 본인이 상황에 따라 걷는 속도를 유지하며 3가지 걷기 활동을 수행하였다.
초기화조정을 완료 한 후 대상자의 연령, 신장, 체중, 성별을 분석기에 입력하고, 나일론 소재의 부드러운 마스크로 대상자의 코와 입 주위를 덮어 들숨과 날숨이 새어나가지 않도록 마스크 고정 밴드(head harness)를 이용하여 최대한 조여 측정을 준비하였다. 모든 연구대상자는 기기를 착용하고 호흡하는 것에 적응 할 수 있도록 마스크를 착용한 후 5~10분간의 휴식시간을 가지고 안정을 취한 후에 측정을 시작하였다.
본 연구는 강릉시에 위치한 대학생 총 30명(남학생 15명, 여학생 15명)을 대상으로 트레드밀에 기초한 5가지 속도의 걷기 활동과 자유롭게 평상시 걷기 속도에 맞춰 걷는 3가지의 복도 걷기 활동(self-selected hallway walking)의 에너지 소비량을 측정하고 그 강도를 비교 분석하였다. 또한 이를 토대로 20대 청년들이 일상생활에서 쉽게 수행 할 수 있는 구체적인 걷기 운동 방법 및 적정 시간 등을 제시해 줌으로써 건강증진 및 운동처방 프로그램을 구성하는데 기초 자료를 제공하고자 하였다.
본 연구에서 사용한 가속도계는 3축(상하, 좌우, 앞뒤 3차원 중력) 가속도계(triaxial ActiGraph accelerometer, model GT3X+, Actigraph LLC, USA)로 신체활동 중 세개의 축(axis 1, axis 2, axis 3)에서 측정된 움직임의 정도를 counts값으로 제시하고 이들 값을 토대로 계산된 VM(Vector Magnitude) 값을 제공한다[21].
신체계측시 오차를 줄이기 위하여 지속적으로 동일한 연구자가 동일한 방법으로 측정하였다. 신장은 자동신장계(BSM 330, Biospace, Korea)를 사용하여 연구대상자가 가벼운 옷차림으로 직립한 자세에서 측정되었다. 체중과 체지방량은 체성분분석기 (Inbody 720, Biospace, Korea)를 이용하여 생체전기저항법(Biolectriacal impedance analysis)으로 측정되었다.
연구대상자는 연구에 참여하는 동안 편안한 복장을 입도록 하였으며, 보다 정확한 신체계측을 위하여 측정 시작 4시간 전부터 식사 및 카페인 음료의 섭취를 제한하고 심한 운동은 자제하도록 하였다. 신체계측시 오차를 줄이기 위하여 지속적으로 동일한 연구자가 동일한 방법으로 측정하였다. 신장은 자동신장계(BSM 330, Biospace, Korea)를 사용하여 연구대상자가 가벼운 옷차림으로 직립한 자세에서 측정되었다.
또한 배터리는 전날 충분히 충전하여 바로 사용 할 수 있도록 준비하였다. 실험 측정 시작 30분 전, 보다 정확한 측정을 위하여 제조사의 가이드라인에 따라 초기화조정(calibration)을 실시하였고 그 순서는 Room air, gas, delay, turbine의 순으로 하였다. Room air 및 gas calibration 과정을 통하여 분석기에 대기압 값(O2 16.
실험 측정 하루 전날 가속도계를 충분히 충전 한 후 실험 당일 대상자가 가속도계를 착용하기 전 가속도계와 연결된 소프트웨어 프로그램(Actilife 6.9.4)을 이용하여 대상자의 연령, 신장, 체중, 성별을 입력(휴대용 무선 호흡가스분석기에 입력한 값과 동일하게)하였다. 이때 가속도계의 자료요약 주기(epoch)는 휴대용 무선 호흡가스분석기에서 매 호흡시마다 초단위로 데이터를 요약하는 것과 동일하게하기 위하여 10초로 설정하였다.
모든 대상자들은 무선 휴대용 호흡가스분석기와 3축 가속도계를 동시에 착용한 상태에서 트레드밀에서 정해진 속도를 걷는 5가지 활동과 복도에서 스스로 속도를 조절하며 걷는 3가지 활동 등 총 8가지의 걷기 활동을 수행하였다(Table 1). 연구 대상자가 8가지 걷기 활동을 수행하기 전 각각의 단계에 대한 걷기 속도를 미리 안내하였으며, 각 단계별로 연구자의 걷기 시범 후 대상자가 활동을 수행하도록 하였다. 걷기 속도가 정해진 트레드밀에서의 걷기 활동은 Hall KS 등[18]의 프로토콜을 참고하였다.
연구대상자가 각 활동에 적응하고 산소섭취량이 안정되기까지 일정시간이 소요됨을 고려하여, 각 활동의 측정시간 5분 중 앞부분의 2분간 데이터를 삭제 한 후 통계처리에 이용하였다. 또한 트레드밀에서의 걷기 활동의 경우, 측정 종료시 트레드밀의 속도가 서서히 줄어들면서 멈추기까지의 마지막 뒷부분의 10초도 삭제하여 측정 오차를 최소화 하였다.
연구대상자는 연구에 참여하는 동안 편안한 복장을 입도록 하였으며, 보다 정확한 신체계측을 위하여 측정 시작 4시간 전부터 식사 및 카페인 음료의 섭취를 제한하고 심한 운동은 자제하도록 하였다. 신체계측시 오차를 줄이기 위하여 지속적으로 동일한 연구자가 동일한 방법으로 측정하였다.
4)을 이용하여 대상자의 연령, 신장, 체중, 성별을 입력(휴대용 무선 호흡가스분석기에 입력한 값과 동일하게)하였다. 이때 가속도계의 자료요약 주기(epoch)는 휴대용 무선 호흡가스분석기에서 매 호흡시마다 초단위로 데이터를 요약하는 것과 동일하게하기 위하여 10초로 설정하였다.
이에 본 연구에서는 가속도계를 이용하여 측정한 신체 움직임을 토대로 Freedson (1998)이 제안한 공식(METs=1.439008+(0.000795 xcnts/min))에 적용하여 산출된 METs값과 휴대용 무선 호흡가스분석기로 측정한 METs값의 Bias(%)를 분석해보았다. 그 결과 모든 활동에서 가속도계의 값이 과소평가 되고 있는 것을 확인하였다.
Table 1에서 보듯이 실험실에서 측정한 트레드밀에서의 걷기활동은 속도가 점차 증가하는 5가지 걷기 활동으로 구성되었다. 즉 대상자들은 트레드밀에서 천천히걷기①(Treadmill walking 2.4 km/hr : TW2.4), 천천히걷기②(Treadmill walking 3.2 km/hr : TW3.2), 보통걷기①(Treadmill walking 4.0 km/hr : TW4.0), 보통걷기②(Treadmill walking 4.8 km/hr : TW4.8), 빠르게 걷기(Treadmill walking 5.6 km/hr : TW5.6)을 수행하였다. 연구대상자들은 트레드밀에서의 걷기 활동 측정이 종료 된 후 20∼30분간의 휴식 시간을 가졌다.
초기화조정을 완료 한 후 대상자의 연령, 신장, 체중, 성별을 분석기에 입력하고, 나일론 소재의 부드러운 마스크로 대상자의 코와 입 주위를 덮어 들숨과 날숨이 새어나가지 않도록 마스크 고정 밴드(head harness)를 이용하여 최대한 조여 측정을 준비하였다. 모든 연구대상자는 기기를 착용하고 호흡하는 것에 적응 할 수 있도록 마스크를 착용한 후 5~10분간의 휴식시간을 가지고 안정을 취한 후에 측정을 시작하였다.
휴대용 무선 호흡가스분석기와 3축 가속도계을 이용하여 8가지 걷기 활동 중의 신체활동량(각각 산소소비량과 counts 값)을 측정한 후, 에너지 소비량과 METs로 제시하였다.
휴식을 마친 후 연구대상자들은 걷기 속도를 규정하지 않고 개인이 스스로 속도를 조절하며 자유롭게 걷는 3가지 복도 걷기 활동(self-selected hallway walking)을 수행하였다. 여기에는 친구와 대화하듯 천천히 걷기(Hallway walking leisurely : HWL), 깜빡이는 신호등을 건너듯 조금 빠르게 걷기(Hallway walking brisk : HWB), 뛰지는 않되 가능한 가장 빠르게 걷기(Hallway walking fast : HWF)가 포함되었다.
대상 데이터
파킨슨 질환과 뇌졸중 환자를 대상으로 한 연구[30, 31] 외 건강한 성인을 대상으로 상황에 맞게 스스로 걷기 속도를 조절 할 수 있는 self-selected hallway walking 방법을 적용한 국내외 연구는 아직 보고되지 않아 직접적인 비교가 어려웠다. 따라서 본 연구 대상자와 연령대(61~90세)는 다르지만 본 연구의 프로토콜과 동일한 Hall 등[18]의 연구 결과와 비교 해보았다. HWL(leisurely) 활동시 남자와 여자의 산소섭취량은 각각 10.
본 연구는 인간을 대상으로 진행한 연구로서 강릉원주대학교 생명윤리심의위원회(Institutional review borad of Gangneung-wonju national university, IRB) 심의를(IRB 승인번호 : GWNUIRB-2015-4-1) 받은 후 2015년 7월 12일부터 9월 3일까지 진행되었다. 본 연구는 강릉시에 위치한 대학교의 재학생 중 교내 게시판의 연구대상자 모집공고(특별한 질환이 없고, 에너지 소비량에 영향을 미치는 약물 및 호르몬제를 복용하지 않는 건강한 성인 남녀)를 보고 자발적으로 참여를 신청한 대학생 총 30명(남학생 15명, 여학생 15명)을 대상으로 하였다.
데이터처리
대상자의 평균 연령 및 신체계측 등은 평균과 표준편차(Mean±SD)로 표시하였다.
대상자의 평균 연령 및 신체계측 등은 평균과 표준편차(Mean±SD)로 표시하였다. 본 연구의 표본이 모집단에 대해 정규 분포함을 가정하기에는 본 연구 대상자 수가 30명(남자 15명, 여자 15명)으로 제한적이었으므로 모집단에 관계없이 표본의 자료만을 검정하는 비모수적 검정(non-parametric test) 방법 중 하나인 Mann-Whitney u test를 사용하여 남녀 간의 에너지소비량 등 측정값의 평균 차이를 검증하였다.
즉 Pearson's correlation coefficient를 이용하여 휴대용 무선 호흡가스분석기와 가속도계로 측정한 에너지소비량 및 METs값들 간의 활동별 상관관계를 분석하였고, 두 기기를 이용하여 얻은 에너지소비량 간의 비교는 paired t-test로 유의성을 검정하였다.
한편 휴대용 무선 호흡가스분석기와 가속도계로 측정한 에너지소비량 및 METs값들 간의 비교 시에는 KolmogorovSmirnov test를 사용하여 검정한 결과, 수집된 자료가 유의 수준 0.05에서 정규분포를 이루는 것으로 나타나 모수 검정을 시행하였다. 즉 Pearson's correlation coefficient를 이용하여 휴대용 무선 호흡가스분석기와 가속도계로 측정한 에너지소비량 및 METs값들 간의 활동별 상관관계를 분석하였고, 두 기기를 이용하여 얻은 에너지소비량 간의 비교는 paired t-test로 유의성을 검정하였다.
즉 Pearson's correlation coefficient를 이용하여 휴대용 무선 호흡가스분석기와 가속도계로 측정한 에너지소비량 및 METs값들 간의 활동별 상관관계를 분석하였고, 두 기기를 이용하여 얻은 에너지소비량 간의 비교는 paired t-test로 유의성을 검정하였다. 휴대용 무선 호흡가스분석기를 이용하여 측정한 8가지 걷기 활동의 에너지소비량의 크기를 비교하고자 One way Repeated Measures ANOVA 방법을 이용하여 유의성을 검증하였다. 본 연구의 모든 자료는 유의수준 5% (p < 0.
이론/모형
연구 대상자가 8가지 걷기 활동을 수행하기 전 각각의 단계에 대한 걷기 속도를 미리 안내하였으며, 각 단계별로 연구자의 걷기 시범 후 대상자가 활동을 수행하도록 하였다. 걷기 속도가 정해진 트레드밀에서의 걷기 활동은 Hall KS 등[18]의 프로토콜을 참고하였다.
본 연구에서는 가속도계로 측정한 counts값(VM)을 Freedson(1998) 공식에 대입하여 에너지소비량을 추정하였다. 그러나 이 공식은 미국의 성인(N=50)을 대상으로 트레드밀에서의 세가지(4.
신장은 자동신장계(BSM 330, Biospace, Korea)를 사용하여 연구대상자가 가벼운 옷차림으로 직립한 자세에서 측정되었다. 체중과 체지방량은 체성분분석기 (Inbody 720, Biospace, Korea)를 이용하여 생체전기저항법(Biolectriacal impedance analysis)으로 측정되었다.
성능/효과
1) 휴대용 무선 호흡가스 분석기로 측정한 METs값을 COMPENDIUM기준[22]에 따라 분류 한 결과 남자의 경우 TW2.4 활동만 저강도로 분류되었고 나머지 7가지 활동은 모두 중강도로 분류되었다. 여자의 경우 TW5.
2) 가속도계로 측정한 METs값을 COMPENDIUM기준[22]에 따라 분류 한 결과 남자의 경우 TW2.4, TW3.2 및 TW4.0 활동은 저강도로 분류되었고 나머지 4가지 활동은 모두 중강도 로 분류되었다. 여자의 경우 TW5.
3) 휴대용 무선 호흡가스 분석기와 가속도계로 측정한 에너지소비량과 METs값의 차이를 분석한 결과 모든 걷기활동에서 가속도계를 이용하여 추정한 값은 휴대용 무선 호흡 가스분석기로 측정한 값에 비하여 유의하게 낮게 나타났다.
4) 그러나 휴대용 무선 호흡가스 분석기와 가속도계로 측정한 에너지소비량 값 간의 상관관계를 분석한 결과에서는 비교적 높은 상관관계가 나타났다.
5) 위의 결과를 토대로 한국 성인을 위한 신체활동 지침을 실천하기 위하여 남자는 TW2.4활동을 제외한 나머지 7가지 활동 중 하나를 선택하여 일주일에 150분 이상 수행하고, 여자는 HWF(fast)활동만 일주일에 75분 이상, 그 외 7가지 활동 중 하나를 선택하여 일주일에 150분 이상 수행한다면 ‘중강도 활동을 일주일에 150분 이상’ 혹은 ‘고강도 활동을 일주일에 75분 이상’ 할 것을 권장하고 있는 신체활동 지침을 수행할 수 있다.
가속도계를 이용한 8가지 걷기 활동의 측정값들은 Table 4와 같다. 8가지 걷기 활동 모두에서 counts 값에 있어서 남녀 간의 유의한 차이는 보이지 않았다. 가속도계로 측정된 counts값을 가속도계 소프트웨어 프로그램(actilife 6.
8가지 걷기 활동의 에너지소비량 값(kcal/min)의 크기를 성별에 따라 비교 해 본 결과 남자의 경우 3가지 복도 활동은 트레드밀 활동과 유의한 차이가 나타나지 않았다. 한편 여자의 경우 HWL(leisurely)은 트레드밀 활동과 유의한 차이가 나타나지 않았으나 HWB(brisk)와 HWF(fast) 활동은 트레드밀에서 TW5.
Table 3에서 보듯이 트레드밀에서의 5가지 걷기활동 및 복도에서의 3가지 걷기 활동 모두에서, 여자보다 남자에서 단위체중당 산소섭취량(ml/kg/min)이 유의하게 더 높았다. 이와 같은 결과는 20대 남학생(17명)을 대상으로 한 Lee 등[27]의 연구 및 20대 성인남녀 52명을 대상으로 한 Lee[13]의 연구결과와 일치한다.
8가지 걷기 활동 모두에서 counts 값에 있어서 남녀 간의 유의한 차이는 보이지 않았다. 가속도계로 측정된 counts값을 가속도계 소프트웨어 프로그램(actilife 6.9.4)에 내장된 공식(Freedson 등 1998)에 대입하여 산출된 에너지소비량과 METs값은 트레드밀에서의 TW4.8와 TW5.6, 그리고 복도활동 HWB(brisk)와 HWF(fast)에서 모두 남자가 여자보다 유의하게 높은 값을 보였다. 또한 트레드밀에서의 TW4.
000795 xcnts/min))에 적용하여 산출된 METs값과 휴대용 무선 호흡가스분석기로 측정한 METs값의 Bias(%)를 분석해보았다. 그 결과 모든 활동에서 가속도계의 값이 과소평가 되고 있는 것을 확인하였다.
두 기기의 METs값의 걷기 활동별 차이(%)를 살펴보면 복도활동 HWB(brisk)에서 -16.6%로 과소평가된 비율이 가장 작은 것으로 보였고, 트레드밀에서의 걷기 활동의 속도가 빨라질수록 과소평가 된 비율이 낮은 경향을 보였다.
09 kcal/min)와는 유의한 차이를 보이지 않았다. 또한 복도걷기 HWB(brisk) 활동의 에너지 소비량(6.58 kcal/min)은 트레드밀 걷기활동 TW5.6(6.58 kcal/min)과 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며, 복도걷기 HWF(fast) 활동의 에너지소비량(7.72 kcal/min)도 트레드밀에서의 TW5.6 활동과 유의한 차이를 보이지 않았다. 그 외 모든 활동 간에는 유의적인 차이가 나타났다.
반면, 여자의 경우 복도걷기 HWF(fast)를 제외한 모든 걷기활동에서 두 방법으로 측정한 에너지소비량간에 의미있는 양의 상관관계가 나타났다. 또한 전체 대상자에서의 상관관계를 살펴보면 트레드밀에서의 TW2.4 활동 수행 시 두 기기로부터 얻은 에너지소비량간에는 의미있는 상관관계를 나타내지 않았으나, TW3.2(r=0.430), TW4.0(r=0.419), TW4.8(r=0.675), TW5.6(r=0.700)활동 에서는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 복도에서 수행된 3가지 활동에서도 모두 의미있는 양의 상관관계가 나타났는데 특히 HWB(brisk) 활동에서 상대적으로 가장 높은 양의 상관관계(r=0.
6, 그리고 복도활동 HWB(brisk)와 HWF(fast)에서 모두 남자가 여자보다 유의하게 높은 값을 보였다. 또한 트레드밀에서의 TW4.0의 에너지소비량도 남자가 여자보다 유의하게 높았다.
휴대용 무선호흡가스분석기로 측정한 에너지 소비량과 가속도계로 추정한 에너지소비량의 차이를 비교한 결과는 Table 5와 같다. 모든 걷기활동에서 가속도계를 이용하여 추정한 에너지소비량은 휴대용 무선 호흡가스분석기로 측정한 값에 비하여 유의하게 낮게 나타났다.
가속도계의 착용을 위하여 연구대상자의 엉덩이 장골릉(iliac crest)에 탄력성 있는 나일론 벨트를 채우고 이 벨트를 이용하여 오른쪽 허리에 가속도계를 착용하였다. 모든 연구대상자에게 가속도계 착용 중의 주의사항에 대하여 충분히 설명하였으며 가속도계를 의식하지 않고 평소처럼 걸을 수 있도록 연습하도록 하였다. 8가지 걷기 활동은 각각 5분 동안 수행하도록 하였으며, 각 활동 간의 영향을 배제하기 위하여 각 걷기 활동의 측정을 마치고 5분∼10분간 휴식시간을 가졌다.
627)의 에너지소비량간에는 의미있는 양의 상관관계를 보였다. 반면, 여자의 경우 복도걷기 HWF(fast)를 제외한 모든 걷기활동에서 두 방법으로 측정한 에너지소비량간에 의미있는 양의 상관관계가 나타났다. 또한 전체 대상자에서의 상관관계를 살펴보면 트레드밀에서의 TW2.
57 kcal/min) 보다는 유의하게 적었다. 복도걷기 HWF(fast)활동의 에너지 소비량 값(6.65 kcal/min)은 트레드밀에서의 TW5.6의 값(5.57 kcal/min)보다 유의하게 높아 8가지 걷기 활동 중 가장 높은 것으로 나타났다.
700)활동 에서는 유의한 양의 상관관계를 보였다. 복도에서 수행된 3가지 활동에서도 모두 의미있는 양의 상관관계가 나타났는데 특히 HWB(brisk) 활동에서 상대적으로 가장 높은 양의 상관관계(r=0.835)를 보였고, 나머지 두 활동(HWL(leisurely), HWF(fast))에서는 모두 r=0.5 정도의 양의 상관관계를 보였다.
본 연구 결과, 각 활동에 대한 단위체중당 산소섭취량(ml/kg/min)은 여자가 남자보다 유의하게 높았으나, 에너지소비량(kcal/min)은 남자가 여자보다 유의하게 높았는데 이는 남자가 여자보다 유의하게 높은 체중과 관련된다.
본 연구의 모든 자료는 유의수준 5% (p < 0.05)에서 유의성을 검증하였다.
신장과 체중은 남자가 173.2±4.6 cm와 76.7±12.5 kg로 여자의 159.1±4.0 cm와 54.0±9.0 kg보다 유의하게 높게 나타났으며 신장과 체중을 이용하여 계산한 체질량지수(BMI)도 남자가 25.5±3.5 kg/m2로 여자의 21.3±2.8 kg/m2보다 유의하게 높았다.
이들 결과 중 본 연구의 걷기 속도와 동일한 활동(트레드밀에서 3.2 km/h, 4.8 km/h 및 5.6 km/h로 걷기)의 강도(METs)값을 살펴보면 각각 3.27±0.65, 4.34±0.72 및 5.22±0.84 METs로 본 연구의 대상자 전체의 METs 값(3.46±0.45, 4.70±0.59 및 5.69±0.69)과 유사하였다.
), 에너지 소비량(kcal/min) 및 METs 값은 Table 3과 같다. 트레드밀에서의 5가지 걷기 활동의 VO2값(ml/kg/min)과 METs값은 여자가 남자보다 유의하게 높았으나 에너지소비량(kcal/min)은 남자가 여자보다 유의하게 높았다.
07 kcal/min)보다 유의하게 더 높았다. 한편, 복도활동 HWF(fast)에서는 트레드밀에서의 걷기활동에서와 마찬가지로 산소섭취량과 METs값에서 여자가 남자보다 유의하게 높았다.
휴대용 무선 호흡가스분석기로 측정한 8가지 걷기 활동의 METs값을 COMPENDIUM[22]에서 제시한 성인의 신체 활동 강도에 따른 METs 기준(저 강도: ~3METs, 중 강도: 3∼6 METs, 고 강도: 6 METs∼)에 따라 구분해보면 남자는 트레드밀에서의 TW2.4만이 ‘저강도’ 활동으로 분류되었고, 나머지 7가지 걷기 활동은 모두 ‘중강도’ 활동으로 분류되었다.
후속연구
따라서 앞으로 연구대상자의 수를 증가시킨 후속연구가 필요하다. 둘째 본 연구는 정상체중 집단만을 포함하였기에 신체 조성 또는 비만도(저체중, 정상체중, 과체중 및 비만)에 따른 차이를 고려하지 못하였다. 그러므로 다양한 신체조성을 가진 대상자를 포함하여 서로 다른 비만도에 따른 걷기 활동에 있어서의 에너지소비량을 평가하는 연구가 필요하다.
본 연구의 제한점은 첫째 연구 대상자의 수가 30명에 불과하므로 가속도계의 정확성 검증 등은 실시하지 않았다. 따라서 앞으로 연구대상자의 수를 증가시킨 후속연구가 필요하다. 둘째 본 연구는 정상체중 집단만을 포함하였기에 신체 조성 또는 비만도(저체중, 정상체중, 과체중 및 비만)에 따른 차이를 고려하지 못하였다.
따라서, 가속도계를 이용하여 에너지 소비량 및 활동 강도를 예측하고자 하는 경우, 적용하는 다양한 공식에 따른 차이, 그리고 정확성 검증을 위한 보다 폭넓은 통계적 방법이 적용되어야 할 것이다.
본 연구의 제한점은 첫째 연구 대상자의 수가 30명에 불과하므로 가속도계의 정확성 검증 등은 실시하지 않았다. 따라서 앞으로 연구대상자의 수를 증가시킨 후속연구가 필요하다.
한편 최신 국내외 신체활동 가이드라인을 요약 및 정리한 Park 등[36]에 따르면 유산소 신체활동의 경우 한번에 30분 이상 수행하거나 혹은 10분 이상씩 3회에 걸쳐 수행하여도 그 효과는 동일하다고 밝힌 바 있다. 이에 본 연구에서 제시한 방법을 토대로 신체활동을 실천 할 시, 주 1회 150분간 수행하거나 주 5회 30분씩 나누어 수행하여도 그 효과는 같을 것으로 사료된다.
본 연구는 걷기 활동에 있어서 실험실에서만 수행 가능한 트레드밀 걷기 활동뿐만 아니라 일상생활에서 자유롭게 수행 할 수 있는 self-selected hallway 걷기 활동을 포함하였다는 점에서 의의가 크다고 할 수 있다. 즉 이러한 결과를 토대로 일상생활에서 구체적으로 활용 할 수 있는 걷기 운동의 지침을 제안 할 수 있는 가능성을 제시한 연구로 그 가치가 있다고 볼 수 있다.
추후연구에서는 대규모 집단을 대상으로 가속도계의 추정식, 착용부위, 기준치, 자료요약주기 등을 포함한 가속도계 정확성 검증이 이루어져야 할 필요가 있다.
최근 스마트폰의 사용이 대중화됨에 따라 걷기 평가 어플리케이션이 널리 보급되어 활용되고 있다. 하지만 아직까지 스마트폰의 걷기 평가 어플리케이션에 대한 정확성 검증은 부족한 실정[37]이므로 향후 가속도계뿐만 아니라 스마트폰 어플리케이션을 이용한 걷기 활동의 정확성을 평가하는 추가적인 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
걷기 활동의 장점은?
걷기 활동은 남녀노소 누구에게나 안전하고 효율성이 높은 운동으로 알려져 있으며[1] 에너지 소비량 및 지방산화율의 증가, 스트레스 완화, 면역기능 증진, 혈액순환 촉진 및 심혈관 질환 예방 등의 효과가 있다[2, 3]. 또한 걷기 활동은 시설, 장비, 비용의 제약이 없을 뿐만 아니라 특별한 훈련 없이도 간단하게 수행 할 수 있으므로[4] 건강한 사람뿐만 아니라 고령자, 재활이 필요한 환자, 체중 조절이 필요한 자 등을 위한 신체 활동으로 널리 활용되어지고 있다[5].
국민건강영양조사 결과에 따른 성인의 걷기 실천율과 비만유병율은?
그러나 2014 국민건강영양조사 결과에 따르면[6] 만 19세 이상 성인의 걷기 실천율(최근 1주일 동안 1회 10분 이상, 1일 총 30분이상 주 5일 이상 실천한 사람의 분율)은 2008년에는 46.9%였으나 2014년에는 41.3%로 지속적으로 감소하는 추세인 반면, 비만유병률은 2008년 31.0%에서 2014년에는 31.5%로 증가하였다. 또한 위의 걷기 기준에 따라 실천하는 성인은 5명 중 2명 정도(41.
트레드밀에서의 걷기 활동의 제한점은?
트레드밀에서의 걷기 활동은 모든 대상자들이 동일한 속도로 수행하기 때문에, 표준화된 속도에 따라 산소섭취량 및 에너지 소비량의 비교 분석이 용이하다는 장점이 있지만 다음과 같은 제한점이 있다. 첫째, 트레드밀 걷기 활동을 수행하기 위해서는 장비가 갖추어진 실험실 환경이 필요하므로 대규모 집단에 적용하는 데 어려움이 있다. 둘째, 트레드밀에 설정한 속도에 맞추어 자신의 걸음걸이, 보폭 및 빈도를 조절해야하기 때문에 본래 자신의 걸음걸이에 맞추어 걸었을 때 보다 산소섭취량이 의도적으로 증가되거나 때로는 감소될 수 있다는 한계점이 있다[3].
참고문헌 (37)
Jang YH, Kim SH, Kim YS, Jung SH, Park J. The relationship between walking exercise and quality of life for Korean adults. J Digit Policy Manag 2013; 11(5): 325-334.
Qiu S, Cai X, Schumann U, Velders M, Sun Z, Steinacker JM. Impact of walking on glycemic control and other cardiovascular risk factors in type 2 diabetes: a meta-analysis. PLoS One 2014; 9(10): e109767.
Lee KY, Shin W, Ji MJ. Health promotion research and the development of a walking exercise program. J Basic Sci 2014; 31: 93-106.
Barnett A, Cerin E, Vandelanotte C, Matsumoto A, Jenkins D. Validity of treadmill- and track-based individual calibration methods for estimating free-living walking speed and $VO_2$ using the Actigraph accelerometer. BMC Sport Sci Med Rehabil 2015; 7(29): 1-11.
Han SW, Kong SA. The effect of backward walking and foreward walking on physical fitness in treadmill inclination for women. J coach dev 2006; 8(3): 269-276.
Korea Centers for Disease Control and Prevention. Korea Health Statistics 2014: Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES VI-2) [Internet]. Korea Centers for Disease Control and Prevention; 2015 [cited 2016 Dec 12]. Available from: https://knhanes.cdc.go.kr/.
Choi HJ, Song JM, Kim EK. Assessment of daily steps, activity coefficient, body composition, resting energy expenditure and daily energy expenditure in female university students. J Korean Diet Assoc 2005; 11(2): 159-169.
Kim SH. A survey on daily physical activity level, energy expenditure and dietary energy intake by university students in Chungnam province in Korea. J Nutr Health 2013; 46(4): 346-356.
Part YJ, Kim JH. Assessment of physical activity pattern, activity coefficient, basal metabolic rate and daily energy expenditure in female university students. Korean J Community Nutr 2013; 18(1): 45-54.
You JS, Chin JH, Kim MJ, Chang KJ. College students' dietary behavior, health-related lifestyles and nutrient intake status by physical activity levels using international physical activity questionnaire (IPAQ) in Incheon area. Korean J Nutr 2008; 41(8): 818-831.
Park JY, Kim NH. Relationships between physical activity, health status, and quality of life of university students. J Korean Public Health Nurs 2013; 27(1): 153-165.
Kang DW, Choi JS, Mun KR, Tack GR. Estimation of energy expenditure of walking and running based on triaxial accelerometer and physical information. Korean J Sport Biomech 2008; 18(4): 109-114.
Lee MY. Criterion and convergent validity evidences of an Accelerometer and a Pedometer. Korean J Meas Eval Phys Educ Sport Sci 2012; 14(2): 1-13.
Miller NE, Strath SJ, Swartz AM, Cashin SE. Estimating absolute and relative physical activity intensity across age via accelerometry in adults. J Aging Phys Act 2010; 18(2): 158-170.
Lyden K, Kozey SL, Staudenmeyer JW, Freeson PS. A comprehensive evaluation of commonly used accelerometer energy expenditure and MET prediction equations. Eur J Appl Physiol 2011; 111(2):187-201.
Peterson NE, Sirard JR, Kulbok PA, Deboer MD, Erickson JM. Validation of accelerometer thresholds and inclinometry for measurement of sedentary behavior in young adult university students. Res Nurs Health 2015; 38(6): 492-499.
Plotnik M, Azrad T, Bondi M, Bahat Y, Gimmon Y, Zeiling G et al. Self-selected gait speed-over ground versus self-paced treadmill walking, a solution for a paradox. J Neuroeng Rehabil 2015; 12(1): 1-20.
Hall KS, Howe CA, Rana SR, Martin CL, Morey MC. METs and accelerometry of walking in older adults: standard versus measured energy cost. Med Sci Sport Exerc 2013; 45(3): 574-582.
Schrack JA, Simonsick EM, Ferrucci L. Comparison of the Cosmed K4b2 portable metabolic system in measuring steadystate walking energy expenditure. PLoS One 2010; 5(2): e9292.
Vanhelst J, Mikulovic J, Bui-Xuan G, Dieu O, Blondeau T, Fardy P et al. Comparison of two actigraph accelerometer generations in the assessment of physical activity in free living conditions. BMC Res Notes 2012; 5(1): 187.
Actigraph Support Center. What is VM (Vector Magnitude)? [Internet]. Actigraph Support Center; 2016 [cited 2016 Nov 28]. Available from: http://actigraphcorp.com.
Ainsworth BE, Haskell WL, Whitt MC, Irwin ML, Swartz AM, Strath SJ et al. Compendium of physical activities : an update of activity codes and MET intensities. Med Sci Sport Exerc 2000; 32(9): S498-S504.
Ministry of Health and Welfare. The physical activity guide for Koreans. Ministry of Health and Welfare; 2013.
Kang IW, Cho WJ. The influence on mental health status and health-related quality of life in middle-aged women by the regular walking exercise. J Korea Soc Wellness 2016; 11(1): 207-215.
Choi YY. Choi SB, Kim SG. The relationship between physical self-concept and subjective happiness according to walking exercise participation type. Korean J Sports Med 2011; 9(2): 1-12.
Jeon JS. Walking efficiency by obesity. Proceedings of The 8th Korea Walking Festival Seminar; 2002 Oct 25; 94-107.
Lee MH, Kim DY, Nam DH. Validation of the GT1M and GT3X Accelerometers for assessment of physical activity. Korean J Meas Eval Phys Educ Sport Sci 2012; 14(2): 61-71.
Webb P. Energy expenditure and fat-free mass in men and women. Am J Clin Nutr 1981; 34(9): 1816-1826.
An JH. The model for the walking and running program for the health of the aged. J Korean Phys Soc 1996; 35(3): 299-308.
Hunnicutt JL, Aaron SE, Embry AE, Cence B, Morgan P, Bowden MG et al. The effects of power training in young and older adults after stroke. Stroke Res Treat 2016; doi: 10.1155/2016/7316250.
Bayle N, Patel AS, Crisan D, Guo LJ, Hutin E, Weisz DJ et al. Contribution of step length to increase walking and turning speed as a marker of Parkinson's disease progression. PLoS One 2016; 11(4): e0152469.
Jeong SM, Kim TH, Park CH, Kim HG, Jekal YS. Review and introduction of physical activity assesment actigraph. J Exerc Sport Sci 2013; 19: 31-41.
Freedson PS, Melanson E, Sirard J. Calibration of the computer science and applications, Inc. accelerometer. Med Sci Sports Exerc 1998; 30(5): 777-781.
World Health Organization. Global Strategy on Diet, Physical Activity and Health [Internet]. World Health Organization; 2016 [cited 2016 Dec 12]. Available from: http://www.who.int/dietphysicalactivity/factsheet_adults/en/.
Park DH, Kim CS, Kim KJ. Consideration about physical activity guideline and exercise intensity for adult. Exerc Sci 2015; 24(2): 100-107.
Lee MY, Choi JY. Accuracy of wearable devices to estimate physical activity levels. Korean J Meas Eval Phys Educ Sport Sci 2015; 17(2): 49-60.
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