스마트워치로 4주간 측정한 HRV는 얼마나 쓸 만할까? — 49명의 실세계 연속 데이터셋

기본 정보

제목: A continuous real-world dataset comprising wearable-based heart rate variability alongside sleep diaries
저자: Baigutanova A, Park S, Constantinides M, Lee SW, Quercia D, Cha M
저널: Scientific Data (Nature)
출판연도: 2025
DOI: 10.1038/s41597-025-05801-3
근거 수준: 관찰 데이터셋 연구 (공개 벤치마크 데이터)

건강한 성인 49명에게 삼성 갤럭시 워치를 착용시켜 4주간(33,600시간) 연속으로 PPG 기반 HRV, 심박수, 활동 데이터를 수집하고, 매일 수면 일지와 격주 임상 설문(불안, 우울, 불면증)을 동반 수집한 공개 데이터셋이다. 실세계(in-the-wild) 환경에서 연속 수집된 HRV 공개 데이터가 극히 드문 상황에서, 웨어러블 기반 HRV 모니터링과 수면 분석의 벤치마크를 제공한다는 점에서 의의가 크다.

1. 이 연구는 왜 필요했을까

웨어러블 기기는 외상 후 스트레스 선별, 혈압 모니터링, 대사 활동 추적 등 다양한 건강 모니터링에 효과적인 도구로 입증되어 왔다. 특히 HRV는 자율신경계 기능을 간접적으로 평가할 수 있는 생체 지표로서, 심혈관 위험, 불면증, 우울증, 만성 스트레스와의 연관성이 잘 확립되어 있다.

그러나 기존 HRV 연구의 대부분은 임상 환경에서 단기(5분) ECG 또는 PPG 측정에 기반하고 있었다. 임상 환경의 통제된 조건은 실제 생활의 복잡한 변동성, 즉 움직임, 스트레스, 수면 패턴 변화 등을 반영하지 못하는 근본적 한계가 있다. 실제 일상 환경에서 연속적으로 수집된 공개 HRV 데이터셋은 극히 제한적이었기 때문에, 이 연구는 실세계 연속 HRV 기록의 벤치마크 데이터셋을 공개하여 향후 예측 분석 개발에 기여하고자 했다.

2. 어떻게 연구했을까

건강한 성인 49명(여성 25명, 남성 24명, 평균 연령 28.35세)이 한국 소재 대학교 및 연구기관에서 모집되었다. 직업 분포는 학부생 30%, 대학원생 35%, 직장인 35%로 비교적 균형 잡혀 있었다. 선정 기준은 20~50세로 급성 질환 치료를 받고 있지 않은 자였다.

참가자들은 삼성 갤럭시 워치 액티브 2를 비우세 손목에 착용하고 4주간(28일) 연속으로 데이터를 수집했다. 웨어러블은 PPG(녹색 LED 기반), 가속도계, 자이로스코프, 심박수 모니터, 만보계, 조도 센서 등 다양한 센서를 100ms 간격(10Hz)으로 기록했다. 10Hz 샘플링은 인간 심박수 범위(40~220 bpm)를 포착하기 위한 Nyquist 정리의 최소 요건(7.34Hz)을 충족하면서도 배터리 수명(연속 14시간)과의 균형을 맞춘 선택이었다.

HRV는 연속 PPG 신호를 5분 단위로 분할한 후 HeartPy 라이브러리(Python)로 자동 피크 탐지, 아티팩트 제거, 특성 산출을 수행했다. 매일 수면 일지(취침, 수면 시작, 기상, 수면 중 각성 시간)를 자기 보고하고, 기준선/2주/4주 시점에 불면증(ISI), 우울(PHQ-9), 불안(GAD-7) 설문을 실시했다. 데이터 품질은 결측 점수(0~1)로 정량화하여, 0.35 이상인 데이터를 필터링했다.

3. 무엇을 발견했을까

33,600시간의 대규모 연속 데이터

총 33,600시간(참가자당 평균 672시간)의 데이터가 수집되었고, PPG 신호 유효율은 참가자별 85.6~99.9%로 높은 품질을 보였다. 다만 수면 시 충전을 위한 미착용으로 야간 데이터가 제한적이어서, 데이터 가용성은 09:00~23:00 시간대에 집중되었다.

건강한 젊은 성인의 실세계 HRV 범위가 확인되었다

시간 영역에서 SDNN 평균은 98.7 ms(범위 76.7~119.1), RMSSD 평균은 108.2 ms(범위 82.8~140.8)였다. 주파수 영역에서 LF/HF 비율은 평균 0.69(범위 0.43~1.10)로, HF가 LF보다 높아 이 연령대에서 부교감 우세 경향이 확인되었다. 여성 참가자가 전반적으로 낮은 HRV를 보였는데, 이는 기존 메타분석 결과와 일치한다.

일주기 패턴과 활동 패턴이 뚜렷하다

HRV 변수에서 일주기 리듬 변동이 확인되었다. 이른 오후 시간대에 SDNN이 감소하는 패턴이 관찰되었고, LF/HF 비율은 0.5~0.9 범위에서 변동하면서 남성에서는 하루 중 점진적으로 감소하는 경향을 보였다. 신체 활동은 점심(11:00~13:00)과 저녁(17:00~19:00) 시간대에 걸음수가 정점에 달했다.

수면 패턴은 직업군에 따라 다르다

전체 참가자의 평균 수면 시간은 7시간 49분, 수면 효율은 0.94, 수면 잠복기(잠들기까지 소요 시간)는 34분이었다. 직업군별로 보면 학부생의 취침 시간이 01:42로 가장 늦었고 수면 시간도 7시간 22분으로 가장 짧았다. 대학원생은 8시간 5분으로 가장 길었고, 직장인은 7시간 55분이었다. 학부생이 직장인보다 높은 SDNN을 보인 것은 연령 효과를 반영한다.

4. 우리 서비스에 어떻게 쓸까

제품 기능

이 데이터셋의 5분 윈도우 기반 HRV 산출 방식은 소비자 앱에서의 HRV 계산 표준 설계에 직접 참고할 수 있다. 결측 점수 0.35 기준의 품질 필터링을 사용자 데이터 신뢰도 표시에 활용하면, 품질이 낮은 측정 구간을 자동으로 걸러낼 수 있다.

09:00~23:00 시간대별 HRV 변동 패턴을 시각화하여 사용자의 하루 자율신경 리듬을 보여주는 대시보드를 구현할 수 있다. 이른 오후 SDNN 감소 패턴을 활용한 "오후 회복 시간 알림" 기능도 설계 가능하다. 직업군별 수면 패턴 데이터를 개인화된 수면 목표 설정에 반영하고, 수면 일지와 웨어러블 데이터의 교차 검증 방법론을 앱 내 수면 추적 정확도 향상에 적용할 수 있다.

콘텐츠 활용

"나의 HRV는 정상인가? 건강한 젊은 성인의 실세계 HRV 범위"
"하루 중 HRV가 가장 낮아지는 시간: 일주기 리듬의 과학"
"직업에 따른 수면 패턴: 학생 vs 직장인"
"웨어러블 데이터 읽는 법: 결측 점수와 아티팩트"

적용 시 주의사항

이 데이터셋은 건강한 한국인 젊은 성인(21~43세)으로 한정되어 있으므로, 다른 연령대나 문화권으로의 일반화에 주의가 필요하다. PPG 기반 측정이므로 ECG 기반 참조값과 직접 비교하기 어렵고, 수면 시 미착용으로 야간 HRV 데이터가 제한적이다. 연속 HRV 특성에 대한 표준값이 아직 확립되지 않았으므로, 이 데이터의 수치를 "정상 범위"로 제시할 때는 "특정 연구 집단의 참고 수치"임을 명시해야 한다.

5. 한계점

스마트워치 PPG는 착용 방식, 움직임, 피부 접촉 상태에 따라 노이즈에 취약하다. 엄격한 전처리로 인해 일부 구간에서 HRV 값 결측이 발생했으며, 추가 보간이 필요할 수 있다. 수면 시 충전으로 야간 데이터가 제한적이어서 수면 중 HRV 분석에 한계가 있다.

HeartPy 라이브러리의 적응형 임계값 기반 피크 탐지 알고리즘을 사용했으나, pyPPG나 NeuroKit2 같은 다른 라이브러리는 다른 전처리 알고리즘을 사용하므로 결과가 달라질 수 있다. 수면 일지는 참가자의 기억에 의존한 자기 보고 방식이므로 지각적 편향이 존재한다.

인구통계학적으로는 한국 소재, 21~43세, 학생과 직장인 3개 그룹으로 한정되어 있다. 건강한 개인만 포함하여 임상 집단으로의 일반화가 불가능하며, 연속 HRV 특성에 대한 표준값이 아직 확립되지 않아 검증 비교에도 어려움이 있다.

마무리

이 연구는 실세계 환경에서 4주간 연속 수집된 웨어러블 기반 HRV 공개 데이터셋을 제공함으로써, 통제된 임상 환경 연구만으로는 파악할 수 없었던 일상적 HRV 변동 패턴을 보여준다. 5분 윈도우 기반 HRV 산출, 결측 점수 기반 품질 관리, 수면 일지와의 교차 검증 방법론은 소비자 앱의 데이터 파이프라인 설계에 직접 참고할 수 있는 실용적 근거다.