ISSN 1975-8359(Print) / ISSN 2287-4364(Online)

The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers Vol. 65, No. 7, pp. 1247～1251, 2016

http://dx.doi.org/10.5370/KIEE.2016.65.7.1247

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샘플링율이 맥박변이도 시간 및 주파수 영역 분석에 미치는 영향

An Effect of Sampling Rate to the Time and Frequency Domain Analysis

of Pulse Rate Variability

양 윤 라* ․ 신 항 식†

(Yoon La Yang ․ Hangsik Shin)

Abstract – This study aims to investigate the effect of sampling frequency to the time domain and frequency domain analysis

of pulse rate variability (PRV). Typical time domain variables – AVNN, SDNN, SDSD, RMSSD, NN50 count and pNN50 – and

frequency domain variables – VLF, LF, HF, LF/HF, Total Power, nLF and nHF – were derived from 7 down-sampled (250

Hz, 100 Hz, 50 Hz, 25 Hz, 20 Hz, 15 Hz, 10 Hz) PRVs and compared with the result of heart rate variability of 10 kHz-sampled

electrocardiogram. Result showed that every variable of time domain analysis of PRV was significant at 25 Hz or higher

sampling frequency. Also, in frequency domain analysis, every variable of PRV was significant at 15 Hz or higher sampling

frequency.

Key Words : Frequency domain analysis, Heart rate variability, Pulse rate variability, Sampling frequency, Time domain analysis

† Corresponding Author: Department of Biomedical Engineering,

Chonnam National Univerity, Korea.

E-mail: hangsik.shin@jnu.ac.kr

* Interdiciplanary Program of Biomedical Engineering, Chonnam

National Univerity, Korea.

Received : June 3, 2016; Accepted : June 15, 2016

1. 서 론

심박변이도(HRV, Heart Rate Variability)란 연속적인 QRS 간

격(RRI, R-R interval)의 변화를 분석하는 기법으로 심전도(ECG,

Electrocardiogram)로부터 유도된다. 연속적인 심박동 간격의 변

화는 자율신경계 활동에 영향을 받으므로, 심박동 간격의 변동을

분석하여 역으로 자율신경계 활동을 유추할 수 있는 것으로 알려

져 있다[1]. HRV 분석 방법과 유사한 박동간격 분석 방법으로,

심장 박동 시 혈액량의 변화로부터 발생되는 맥박을 이용하여 심

장박동간 변화를 분석하는 맥박변이도(PRV, Pulse Rate

Variability) 기법이 있다[2]. HRV와 PRV는 심장박동에 의해 발

생한다는 공통점이 있으나, 발생기전 및 파형 형태에 차이를 가

지고 있다. 예를 들어 HRV는 심장의 전기적 활동인 ECG에 의해

유도되나 PRV는 측정 위치의 혈량 변화를 측정하는 방법인

PPG(Photoplethysmogram)에 의해 주로 유도된다. 여기서, PPG

는 심장의 기계적 수축 및 혈관운동성 (vasomotor tone)에 영향

을 받을 수 있으므로 PPG에서 유도된 PRV는 상황에 따라 HRV

와 차이를 보일 수 있다. 따라서, 최근 두 기법의 유의성을 평가

하기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다 [3-6].

PRV는 측정 편의성으로 인해 최근 휴대형 건강관리기기 및

웨어러블 헬스케어 디바이스에 널리 활용되고 있다. 하지만 휴대

용 또는 웨어러블 디바이스의 배터리 용량이 작고 연산능력이 낮

은 반면, PPG 측정에 사용되는 광센서는 높은 소비전력을 필요로

하기 때문에 일상생활에서 장시간 연속사용 되기에는 한계를 가

지고 있다. 일반적으로 이상의 문제는 PPG의 샘플링 주파수를 낮

춤으로써 완화될 수 있다. 하지만, 신호의 샘플링 주파수를 낮출

수록 신호의 품질이 낮아지기 때문에 신호의 품질을 보장하면서

최소한의 샘플을 획득하기 위한 기준에 대한 연구가 요구된다.

이러한 관점에서, HRV와 샘플링 주파수의 관계에 대해서는

오래전부터 연구가 수행되어 왔다. 이전 연구 중 500 Hz로 샘플

링된 ECG와 100 Hz로 샘플링된 ECG에서 유도된 HRV를 비교했

던 연구에서는 압수용체 민감성(baroreflex sensitivity)과 HF이

하 영역(＜0.4 Hz) 주파수 파워 사이에 유의한 차이가 없으며,

UHF 영역(>0.4 Hz)에서만 유의한 차이를 가지는 것을 보였다

[7]. 타코그램(tachogram)을 다양한 샘플링율로 재샘플링하고

HRV를 유도해서 결과를 비교한 또 다른 연구에서는 1 kHz 보

간 없이 가장 정확한 HRV 시간 영역 분석결과를 얻기 위한 최

적 주파수가 1 kHz라고 주장하였다. 또한, 이 연구에서는 HRV시

간영역 분석 변수 중 NN50이 다운샘플링(down-sampling)에 가

장 큰 영향을 받는 것을 확인하였다 [8]. 다운샘플링된 ECG에서

유도된 HRV와 원 샘플링 주파수에서 유도된 HRV를 비교한 연

구에서는 비록 통계적으로 검증되지는 않았으나 오차 없이 HRV

를 유도하기 위해 최소 50 Hz 이상의 ECG 샘플링이 요구된다고

주장하기도 하였다 [9].

HRV의 경우와는 달리, PPG 기반 PRV 분석과 샘플링 주파수

간의 관계에 대해서는 오랜 기간 충분한 고찰이 이루어지지 않았

고 최근에 이르러야 연구결과들이 제시되고 있다. PRV와 샘플링

주파수간의 관계를 분석한 연구 중, 시간 영역에서 샘플링 주파

수에 대한 결과 유의성을 분석한 연구에서는 10 kHz 로 샘플링

된 심전도의 HRV와 비교하여 샘플링 주파수가 25 Hz 이상인 경

전기학회논문지 65권 7호 2016년 7월

1248

그림 1 샘플링 주파수에 따른 PPG 파형

Fig. 1 PPG waveform according to the sampling frequency

우, PRV 모든 시간 영역 분석결과 – AVNN, SDNN, SDSD,

RMSSD, NN50, pNN50 – 가 유의함을, 샘플링 주파수 10 Hz 인

경우 이완기 극점에서는 AVNN, 수축기 극점에서는 AVNN,

SDNN을 제외한 모든 변수에서 유의한 차이(p＜0.05)가 있음을

보였다 [5]. 샘플링 주파수에 의한 주파수 영역에서의 분석결과

차이를 고찰한 연구에서는 샘플링 주파수가 10 Hz 인 경우 nHF

에서, 5 Hz인 경우 HF, LF/HF, nLF, nHF에서 유의한 차이가 있

음을 보였다 [6]. 또한, 샘플링 주파수가 비선형 분석 방법인 표

본엔트로피(SampEn, sample entropy) 분석에 끼치는 영향을 분

석한 연구에서는 유의한 결과를 얻기 위해 최소 20 Hz 이상의

샘플링 주파수가 요구됨을 보였다 [10].

본 연구에서는 보다 정밀한 샘플링 주파수의 영향을 파악하기

위해서 이전 연구에서 다뤄지지 않았던 10-20 Hz 사이 샘플링

주파수에 대한 PRV 시간 및 주파수 영역 분석을 추가로 수행하

고 샘플링 주파수가 PRV 해석에 끼치는 영향을 상세하게 고찰하

고자 한다.

2. 연구 방법

2.1 데이터셋 생성 및 분석

실험은 심혈관 질환이 없는 건강한 성인 28명을 대상으로 수

행되었다(남 20명, 여 8명, 나이 22.0±2.9세, 키 170.2±7.3 cm,

체중 70.5±15.4 kg). 피험자는 편하게 누운 상태에서 5분간 안정

을 취하였고, 이후 PPG와 ECG 신호를 동시에 기록하였다. 샘플

링 주파수는 10 kHz로 설정하였고 데이터는 20분 동안 기록되었

다. PPG와 ECG는 각각 MP150(Biopac Systems inc., CA, USA)

의 OXY100E, ECG100C를 사용하여 측정되었다. 획득된 PPG 데

이터는 5,000 Hz, 2,500 Hz, 1,000 Hz, 500 Hz, 250 Hz, 100 Hz,

50 Hz, 25 Hz, 20 Hz, 15 Hz, 10 Hz로 다운샘플링 되었고, 이 신

호로부터 수축기 극점(systolic peak)을 검출하여 분석에 사용하

였다. 모든 극점 위치의 정확성은 숙련된 연구자에 의해 수동 검

증 되었다. 그림 1의 그래프는 다양한 샘플링 주파수에 따른

PPG 파형을 나타낸다. 충분히 높은 샘플링 주파수 10 kHz의 파

형과 다운샘플링 된 파형을 비교하였을 때 샘플링 주파수가 낮아

질수록 파형 왜곡을 분명히 확인할 수 있으며 이 경우 PPG극점

을 추출하여도 극점위치 정확성을 보장할 수 없다.

2.2 맥박변이도 분석

시간 영역 분석은 PRV분석의 가장 기본이 되는 분석법으로, 본

연구에서는 AVNN(average NN interval), SDNN(standard

deviation of NN interval), SDSD (standard deviation of

successive difference of NN interval), RMSSD(root mean square

of successive difference of NN interval), NN50 (number of

pairs of successive NNs that differ by more than 50 ms),

pNN50 (the proportion of NN50 divided by total number of

NNs)이 사용되었다 [1]. 주파수 영역 분석에는 TP(Total power)

VLF(very low frequency power), LF(low frequency power),

HF(high frequency power), LF/HF (ratio of LF and HF),

nLF(normalized LF), nHF (normalized HF)가 사용되었다. VLF,

LF, HF에 해당하는 주파수는 각각 0.0033-0.04 Hz, 0.04-0.15 Hz,

0.15-0.4 Hz로 설정하였다 [6].

2.3 통계 분석 및 검증

비교를 위한 기준 값으로 10 kHz로 샘플링 된 ECG 기반

HRV 분석 결과를 사용하였고 다운샘플링 된 PPG에서 유도된

PRV 분석 결과와 비교하고 통계적 유의성을 평가하였다. 통계

분석에는 one-way ANOVA를 사용하였고, 사후 분석(post-hoc)

의 경우 분산 동질성 여부에 따라 Bonferroni test 혹은

Tamhane`s T2 test를 사용하였다. 신호처리 및 분석에는 Matlab

2014b (Mathworks, inc., MA, USA), SPSS statistics version

23.0(IBM, Armonk, NY, USA)이 사용되었다.

3. 결 과

분석 결과 PPG의 샘플링 주파수가 25 Hz를 초과하는 경우 10

kHz 기반 HRV분석 결과와 비교하여 모든 분석변수에서 유의한

값을 가지는 것을 확인하였다. 따라서 이하부터는 상대적으로 충

분히 높은 샘플링 주파수 분석 결과를 제외하고 250 Hz 이하의

샘플링 주파수에 대한 분석 결과에 대해서만 상세히 기술한다.

표 1은 샘플링 주파수에 따른 HRV와 PRV의 시간 영역 분석

및 주파수 영역 분석 결과의 평균과 표준편차를 보여준다. 그리

고, 그림 2와 그림 3은 각각 샘플링 주파수에 따른 HRV와 PRV

간 시간영역 분석 결과 값과 주파수 영역 분석 결과의 값을 기

준 신호인 10 kHz HRV의 분석 결과 값과 비교한 상대적 비율을

나타낸다. 또한 ‘*’은 기준 값과 비교하여 다운샘플링 된 결과 값

이 유의한 오차(p＜0.05)를 가지는 것을 의미한다.

Levene 의 등분산 검정을 사용하여 분석결과의 분산 동질성을

평가한 결과 시간 영역 분석 결과, 변수 NN50(p＜0.001),

Trans. KIEE. Vol. 65, No. 7, JULY, 2016

샘플링율이 맥박변이도 시간 및 주파수 영역 분석에 미치는 영향 1249

Sampling

rate(Hz)

시간영역분석 (평균(표준편차)) 주파수영역분석 (평균(표준편차))

AVNN

(ms)BSDNN

(ms)BSDSD

(ms)BRMSSD

(ms)BNN50

(n.u.)TpNN50

(%)T

Total

power

(ms2)B

VLF

(ms2)BLF

(ms2)BHF

(ms2)BLF/HF

(n.u.)BnLF

(n.u.)BnHF

(n.u.)B

ECG

(10 k)

845.7

(19.0)

57.0

(3.8)

43.6

(4.3)

43.5

(4.3)

303.4

(41.7)

22.5

(3.2)

1118.1

(855.3)

369.1

(256.9)

303.0

(289.5)

307.4

(349.3)

1.3

(0.9)

0.4

(0.2)

0.4

(0.1)

250845.7

(19.0)

57.8

(3.8)

45.1

(4.2)

45.0

(4.2)

322.0

(43.0)

23.8

(3.3)

1153.0

(855.8)

370.4

(257.8)

316.8

(296.4)

327.1

(347.6)

1.3

(0.9)

0.4

(0.2)

0.4

(0.1)

100845.7

(19.0)

28.0

(3.7)

45.5

(4.0)

45.5

(4.1)

383.8

(45.6)

28.3

(3.5)

1155.5

(855.7)

370.2

(257.7)

317.3

(297.4)

329.3

(347.3)

1.3

(0.9)

0.4

(0.2)

0.4

(0.1)

50845.7

(19.0)

58.5

(3.7)

47.7

(4.0)

47.7

(4.0)

348.8

(41.4)

25.7

(3.2)

1162.8

(858.1)

370.0

(257.5)

317.2

(297.3)

336.7

(348.8)

1.3

(0.9)

0.4

(0.2)

0.4

(0.1)

25845.7

(19.0)

60.3

(3.6)

54.0

(3.6)

53.9

(3.6)

315.5

(32.1)

23.0

(2.5)

1192.9

(861.9)

370.9

(258.4)

319.1

(297.3)

363.9

(352.6)

1.1

(0.8)

0.4

(0.1)

0.4

(0.1)

20845.7

(19.0)

61.6

(3.5)

58.1

(3.4)

58.1

(3.4)

301.0

(15.6)***63.4

(1.5)***1209.1

(867.2)

370.3

(238.0)

319.8

(293.9)

380.2

(357.0)

1.0

(0.7)

0.4

(0.1)

0.5

(0.1)

15845.7

(19.0)

64.6

(3.3)

66.6

(3.1)**66.6

(3.1)*855.6

(15.5)***60.0

(1.2)***1265.6

(871.5)

369.8

(256.6)

327.0

(300.0)

429.6

(356.6)

0.6

(0.6)

0.4

(0.1)

0.5

(0.1)

10845.7

(19.0)

71.6

(3.1)

84.8

(3.9)***84.7

(2.9)***772.0

(19.9)***54.1

(1.4)***1419.6

(886.2)

370.8

(255.1)

340.7

(296.8)

568.8

(376.4)

0.6

(0.4)

0.3

(0.1)

0.6

(0.1)***

*p＜0.05, **p＜0.01, ***p＜0.001, BBonferroni, TTamhane T2

표 1 샘플링 주파수에 따른 HRV 및 PRV의 시간 영역 분석 및 주파수 영역 분석 결과

Table 1 Result of the time and frequency domain analysis of HRV and PRV according to sampling rate

그림 2 샘플링 주파수에 따른 HRV 및 PRV 시간 영역 분석 결

과의 상대적 비율 및 통계적 유의성

Fig. 2 Fractional change and statistical significance of the

time domain analysis result of HRV and PRV according

to the sampling frequency

그림 3 샘플링 주파수에 따른 HRV 및 PRV 주파수 영역 분석

결과의 상대적 비율 및 통계적 유의성

Fig. 3 Fractional change and statistical significance of the

frequency domain analysis result of HRV and PRV

according to the sampling frequency

pNN50(p＜0.001)을 제외한 모든 변수가 등분산 조건을 만족시

킴을 확인하였다. 따라서 사후검정 시 NN50과 pNN50은

Tamhane’s T2 test를, 그 이외의 경우는 Bonferroni test를 사용

하였다.

시간영역 분석결과, 샘플링 주파수 ≥25 Hz에서 모든 변수는

유의성을 보였다. 하지만, 샘플링 주파수가 ≤20 Hz일 때엔

NN50, pNN50에서 유의하지 않음(p＜0.05)을 보였고, ≤15 Hz

에서는 AVNN, SDNN을 제외한 모든 변수에서 유의하지 않음을

보였다.

주파수 영역 분석 결과, 모든 변수에서 분산 동질성이 존재하

여 사후분석으로 Bonferroni test를 적용하였다. 결과적으로, 샘

플링 주파수 ≥15 Hz에서는 모든 분석 결과에서 유의성을 보였

고, 샘플링 주파수가 ≤10 Hz일 때에는 nHF에서 유의하지 않음

(p＜0.05)을 보였다.

결과를 종합하면 전반적으로 빠른 생리변화를 반영한다고 알

려진 지표 – SDSD, RMSSD, NN50, pNN50, nHF – 가 샘플링

주파수에 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 보다 상세히는

PPG의 샘플링 주파수가 ≥25 Hz일 때 PRV의 시간 및 주파수 분

석 결과는 고주파수 샘플링 된 신호의 결과와 비교하여 동등한

유의성을 가지는 것으로 나타났다. 그리고 시간영역 분석의 경우

전기학회논문지 65권 7호 2016년 7월

1250

≤20 Hz, 주파수 분석의 경우 ≤10 Hz의 PPG 샘플링 주파수는

PRV 분석결과의 오차를 유발할 수 있음을 확인하였다.

이러한 결과의 원인은 PPG의 신호 및 주파수 특성에서부터 기

인한 것으로 생각할 수 있다. PPG는 준주기적(quasi-periodic) 특

성을 가지는 신호로 정상파(standing wave)와 고조파(harmonic

wave)의 조합으로 구성되는 것으로 알려져 있다 [11]. 다시 말

해, PPG의 주파수 성분은 박동성분에 대한 기저주파수 성분

(fundamental frequency)과 이의 고조파 (harmonics)로 구성된

다. 예를 들어, 심박 수가 분당 72회일 때의 기저주파수는 1.2 Hz

가 되고 고조파 성분은 각각 2.4 Hz, 3.6 Hz, 4.8 Hz 등 기저주파수

의 정수배 주파수에서 발생하게 된다. Shannon의 샘플링 정리

(sampling theorem)에 의하면 에일리어징(aliasing) 없이 신호를

획득하기 위한 최소 샘플링 주파수는 신호의 대역폭의 2배 이상

이므로 샘플링 주파수가 10 Hz, 20 Hz인 경우는 각각 5 Hz, 10 Hz

이상의 성분에 대하여 에일리어징이 발생하게 된다. 즉, 10 Hz 샘

플링의 경우 5 Hz 이상의 고조파 성분에서 에일리어징이 발생하

게 되므로 PPG 파형에 변화를 가져올 수 있다. 샘플링 주파수에

따른 시간 영역 분석과 주파수 영역 분석의 결과 차이에 대해서

는, 시간 영역 분석의 경우 개별 극점의 위치마다 값을 산출하는

반면 주파수영역 분석은 개별 극점 위치보다 전체극점 위치를 종

합하여 결과를 산출하기 때문에 시간영역 분석이 극점 위치의 변

화를 좀 더 민감하게 반영하는 것으로 판단된다.

4. 결 론

본 연구에서는 샘플링 주파수에 따른 PRV 시간 및 주파수 영

역 분석 결과를 고찰하였다. 결과적으로 시간 영역 분석의 경우

20 Hz 이하 샘플링 주파수는 권장되지 않음을 보였고, 주파수 영

역 분석의 경우 10 Hz 이하 샘플링 주파수가 권장되지 않음을

보였다. 이 결과는 PRV의 주파수 영역 분석이 시간 영역 분석보

다 보다 낮은 샘플링 환경에서 안정적인 결과를 제시할 수 있음

을 시사한다. 또한, 빠른 생리변화를 반영하는 분석 지표의 경우

느린 생리신호 지표보다 높은 샘플링 주파수를 요구함을 확인하

였다. 향후 본 연구에서 확인하지 못한 느린 생리신호의 최소 요

구 주파수 분석을 위한 추가 연구를 수행함으로 샘플링 주파수

-PRV관계에 대한 보다 일반화된 결과를 제시하고, 웨어러블, 휴

대형 PPG 응용 시스템 개발 및 최적화에 활용될 수 있을 것으로

기대된다.

감사의 글

본 연구는 한국연구재단의 신진연구지원사업연구결과로

수행되었음 (NRF-2015R1C1A1A02036535)

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Trans. KIEE. Vol. 65, No. 7, JULY, 2016

샘플링율이 맥박변이도 시간 및 주파수 영역 분석에 미치는 영향 1251

저 자 소 개

양 윤 라 (Yoon La Yang)

2016년 2월 전남대학교 의공학과 졸업(공학

사) 2016년 3월~현재: 전남대학교 대학원

의공학협동과정 석사과정

신 항 식 (Hangsik shin)

2003년 연세대학교 기계전자공학부 졸업(공

학사). 2005년 연세대학교 대학원 전기전자

공학과 석사졸업(공학석사), 2010년 연세대

학교 대학원 전기전자공학과 박사졸업(공학

박사). 2010년 3월~2013년 8월 삼성전자주

식회사 DMC연구소 책임연구원. 2013년 9

월~현재 전남대학교 의공학과 조교수

Tel : 061-659-7362

Fax : 061-659-7369

E-mail : hangsik.shin@jnu.ac.kr

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