RMSSD는 심장 박동 사이의 각 간격이 바로 앞 간격과 얼마나 다른지를 잽니다. SDNN은 모든 간격이 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 잽니다. lnRMSSD는 RMSSD의 자연로그로, 스포츠과학 연구자들이 추세를 따라갈 때 씁니다. 셋 모두 같은 박동 목록에서 나오지만 서로 다른 질문에 답하므로 하나를 다른 하나로 바꿔 쓸 수 없습니다.
레슨 5에서는 짧은 간격 목록으로 심박변이도(HRV) 수치를 직접 계산해 보았습니다. 이 레슨은 앱이나 논문에서 가장 자주 만나게 될 세 가지 수치의 이름을 알려 주고, 각각이 어디에 쓸모 있는지 보여 줍니다.
한 목록에서 나온 세 가지 수치
| 지표 | 무엇을 재는가 | 주로 반영하는 것 | 기록 시간에 따라 달라지는가? | 어디서 볼 수 있는가 |
|---|---|---|---|---|
| RMSSD RMSSD 연속한 NN 간격 차이의 제곱평균제곱근. 심장 박동 간격이 다음 간격과 얼마나 다른지를 밀리초 단위로 나타내는 심박변이도(HRV) 지표이며, 주로 미주신경 활동을 반영합니다. RMSSD 더 알아보기 | 각 간격이 바로 앞 간격과 얼마나 다른지 | 미주신경이 일으키는, 호흡과 관련된 빠른 변화 | 조금 | 대부분의 링과 밴드(레슨 8 참조), 연구 |
| SDNN SDNN 기록에 들어 있는 모든 NN 간격의 표준편차로, 단위는 ms입니다. 전반적인 변동을 나타내며, 값이 기록 시간의 길이에 크게 좌우됩니다. SDNN 더 알아보기 | 모든 간격이 얼마나 퍼져 있는지 | 짧은 기록에서는 호흡과 관련된 변화, 긴 기록에서는 느린 흔들림까지 | 많이 | Apple Watch, 24시간 의료용 기록 |
| lnRMSSD lnRMSSD RMSSD의 자연로그이며 단위가 없습니다. 로그를 취하면 RMSSD 값의 치우친 퍼짐이 고르게 펴져서 날마다의 변화를 비교하고 분석하기 쉬워집니다. lnRMSSD 더 알아보기 | RMSSD의 자연로그 | RMSSD와 같고, 로그 척도로 나타냄 | 조금 | 스포츠과학 연구 |
연구에는 네 번째 수치인 pNN50도 나옵니다. 이웃한 간격 가운데 차이가 50 ms를 넘는 것의 비율이며, RMSSD처럼 미주신경 미주신경 뇌간에서 심장, 폐, 장으로 이어지는 부교감신경계의 주된 신경입니다. 심장으로 가는 빠른 신호가 박동 간 심박변이도(HRV)의 대부분을 만듭니다. 미주신경 더 알아보기 활동과 밀접하게 관련되어 있습니다. 유럽심장학회와 북미 심박조율·전기생리학회의 태스크포스(Task Force, 1996)와 Shaffer와 Ginsberg(2017)가 그렇게 설명합니다.
RMSSD: 박동마다의 변화
RMSSD는 영어 ‘root mean square of successive differences’의 약자이며, 우리말로는 연속한 NN 간격 NN 간격 추가 박동과 측정 오류를 제거한 뒤, 정상 박동 두 개 사이의 RR 간격을 밀리초로 나타낸 값입니다. 심박변이도(HRV) 지표 대부분은 NN 간격으로 계산합니다. NN 간격 더 알아보기 차이의 제곱평균제곱근입니다. 구하려면 각 간격과 그다음 간격의 차이를 구하고, 그 차이를 제곱해 평균을 낸 다음 제곱근을 취합니다. 이것은 HRV 국제 표준의 정의입니다(Task Force, 1996).
이 강좌의 교육용 기록에서 가져온 열 박동으로 아래에서 단계별로 따라가 보세요. 각 단계는 합의 한 부분을 더하며, 어느 박동이든 바꾸면 모든 단계가 갱신되는 것을 볼 수 있습니다.
RMSSD 단계별 계산
박동 열 개, 모든 수치 표시
이 간격 10개의 RMSSD 값은 26.9 ms입니다.
5단계 중 5 단계
5단계 중 1단계 먼저 간격을 나열합니다
1번째 박동 880 ms 2번째 박동 826 ms 3번째 박동 812 ms 4번째 박동 823 ms 5번째 박동 848 ms 6번째 박동 877 ms 7번째 박동 880 ms 8번째 박동 866 ms 9번째 박동 828 ms 10번째 박동 815 ms 11박동 사이의 간격 10개, 밀리초 단위입니다.
5단계 중 2단계 각 간격에서 앞 간격을 뺍니다
2번째 박동 − 1번째 박동 −54 ms 3번째 박동 − 2번째 박동 −14 ms 4번째 박동 − 3번째 박동 +11 ms 5번째 박동 − 4번째 박동 +25 ms 6번째 박동 − 5번째 박동 +29 ms 7번째 박동 − 6번째 박동 +3 ms 8번째 박동 − 7번째 박동 −14 ms 9번째 박동 − 8번째 박동 −38 ms 10번째 박동 − 9번째 박동 −13 ms 양수는 박동 하나 동안 심장이 느려졌다는 뜻이고, 음수는 빨라졌다는 뜻입니다.
5단계 중 3단계 각 차이를 제곱합니다
1번째 차이 2916 2번째 차이 196 3번째 차이 121 4번째 차이 625 5번째 차이 841 6번째 차이 9 7번째 차이 196 8번째 차이 1444 9번째 차이 169 합 6517 제곱하면 모든 값이 양수가 되고, 큰 변화에 더 큰 비중이 실립니다.
5단계 중 4단계 제곱한 값의 평균을 냅니다
6517 ÷ 9 724.11 5단계 중 5단계 제곱근을 구합니다
√724.11 26.9 ms RMSSD 26.9 ms
JavaScript를 켜면 단계가 하나씩 나타나고 박동을 바꿀 수 있습니다.
편집할 수 있는 심장 박동 간격 열 개(밀리초)가 한 줄로 있고, 그 아래에 RMSSD 계산이 번호 붙은 단계로 이어집니다. 먼저 간격을 나열합니다; 각 간격에서 앞 간격을 뺍니다; 각 차이를 제곱합니다; 제곱한 값의 평균을 냅니다; 제곱근을 구합니다. 마지막 단계의 결과는 RMSSD 26.9 ms입니다. ‘이전’과 ‘다음’ 버튼으로 단계 사이를 이동합니다.
RMSSD는 이웃한 간격만 비교하므로 빠른 변화를 포착합니다. 그중 가장 큰 것은 숨을 들이쉬고 내쉴 때 심장이 빨라졌다 느려지는 변화입니다. 레슨 3에서 만난 내용입니다. 이 변화는 심장으로 가는 주된 ‘ 휴식과 소화 부교감신경계 자율신경계에서 ‘휴식과 소화’를 맡는 갈래입니다. 주로 미주신경을 통해 심장을 느리게 하며, 심박변이도(HRV)에서 나타나는 박동 간 변이의 대부분을 만들어 냅니다. 부교감신경계 더 알아보기 ’ 신경인 미주신경이 일으킵니다. 그래서 RMSSD는 연구자들이 미주신경 활동을 추정할 때 쓰는 주된 시간 영역 지표입니다(Shaffer와 Ginsberg, 2017).
RMSSD는 짧은 기록에서도 잘 버팁니다. 누운 자세에서 측정한 성인 3,387명을 대상으로 한 연구에서는 10초짜리 구간 하나만으로도 4~5분 기록과 비교해 타당한 RMSSD가 나왔습니다. SDNN에는 더 긴 시간이 필요했습니다. 저자들은 최소 30초, 또는 10초 구간 여러 개의 평균을 권합니다. 검사한 모든 길이에서, 긴 기록과의 일치도는 RMSSD가 SDNN보다 높았습니다(Munoz 등, 2015). 레슨 8에서 만나게 될 링과 밴드 대부분은 RMSSD를 보고합니다.
SDNN: 전체의 퍼짐
SDNN은 정상 박동 사이의 간격(NN 간격)의 표준편차입니다. ‘NN’은 추가 박동이나 놓친 박동을 제거한, 일반적인 박동 사이의 간격을 뜻합니다(Task Force, 1996). 각 간격이 전체 평균 간격에서 평균적으로 얼마나 떨어져 있는지를 알려 줍니다.
같은 열 박동으로 아래에서 직접 계산해 보세요. 그런 다음 박동 1을 훨씬 길게 만들어 보세요. 평균에서 멀리 떨어진 간격 하나가 큰 제곱 편차를 더하므로 SDNN이 크게 올라갑니다.
SDNN 단계별 계산
박동 열 개, 모든 수치 표시
이 간격 10개의 SDNN 값은 28.0 ms입니다.
6단계 중 6 단계
6단계 중 1단계 먼저 간격을 나열합니다
1번째 박동 880 ms 2번째 박동 826 ms 3번째 박동 812 ms 4번째 박동 823 ms 5번째 박동 848 ms 6번째 박동 877 ms 7번째 박동 880 ms 8번째 박동 866 ms 9번째 박동 828 ms 10번째 박동 815 ms 11박동 사이의 간격 10개, 밀리초 단위입니다.
6단계 중 2단계 평균 간격을 구합니다
간격의 합 8455 ms 간격의 개수 10 평균 8455 ÷ 10 = 845.5 ms 6단계 중 3단계 각 간격에서 평균을 뺍니다
1번째 박동 880 − 845.5 = 34.5 2번째 박동 826 − 845.5 = −19.5 3번째 박동 812 − 845.5 = −33.5 4번째 박동 823 − 845.5 = −22.5 5번째 박동 848 − 845.5 = 2.5 6번째 박동 877 − 845.5 = 31.5 7번째 박동 880 − 845.5 = 34.5 8번째 박동 866 − 845.5 = 20.5 9번째 박동 828 − 845.5 = −17.5 10번째 박동 815 − 845.5 = −30.5 6단계 중 4단계 각 편차를 제곱합니다
1번째 박동 1190.25 2번째 박동 380.25 3번째 박동 1122.25 4번째 박동 506.25 5번째 박동 6.25 6번째 박동 992.25 7번째 박동 1190.25 8번째 박동 420.25 9번째 박동 306.25 10번째 박동 930.25 합 7044.50 6단계 중 5단계 간격 개수보다 1 작은 수로 나눕니다
7044.50 ÷ 9 782.72 N이 아니라 N − 1로 나눈 것이 표본 표준편차이며, 일반적으로 이렇게 합니다.
6단계 중 6단계 제곱근을 구합니다
√782.72 28.0 ms SDNN 28.0 ms
JavaScript를 켜면 단계가 하나씩 나타나고 박동을 바꿀 수 있습니다.
편집할 수 있는 심장 박동 간격 열 개(밀리초)가 한 줄로 있고, 그 아래에 SDNN 계산이 번호 붙은 단계로 이어집니다. 먼저 간격을 나열합니다; 평균 간격을 구합니다; 각 간격에서 평균을 뺍니다; 각 편차를 제곱합니다; 간격 개수보다 1 작은 수로 나눕니다; 제곱근을 구합니다. 마지막 단계의 결과는 SDNN 28.0 ms입니다. ‘이전’과 ‘다음’ 버튼으로 단계 사이를 이동합니다.
차이는 시간이 지나면서 드러납니다. 짧은 안정 시 기록에서 SDNN의 상당 부분은 RMSSD를 일으키는 것과 같은 호흡 리듬에서 나옵니다. 더 긴 기록에서는 SDNN이 활동의 변화, 낮과 밤 사이의 전환 같은 더 느린 흔들림도 포함합니다(Shaffer와 Ginsberg, 2017). 오래 기록할수록 더 많은 느린 흔들림이 잡히므로 SDNN은 계속 커집니다. HRV 국제 표준은 길이가 다른 기록의 SDNN 값을 비교하는 것을 “부적절하다”고 합니다(Task Force, 1996). 의료용 홀터 심전도의 24시간 SDNN과 시계의 5분 SDNN은 서로 다른 수치입니다.
‘건강’ 앱은 Apple Watch의 HRV를 SDNN으로 저장합니다. 데이터 유형 이름은 ‘heartRateVariabilitySDNN’으로, 정상 박동 사이 간격의 표준편차입니다. Apple Watch를 쓰고 있다면 Apple Watch HRV는 왜 다른 기기와 다를까? 페이지를 읽어 보세요.
lnRMSSD: 왜 로그를 쓸까
RMSSD 값은 한쪽으로 치우쳐 있습니다. 대부분의 측정값은 중간 범위에 있지만 몇 개가 매우 높아 척도가 늘어납니다. 80에서 100 ms로 오르는 것은 20에서 25 ms로 오르는 것에 비하면 엄청나 보이지만, 둘 다 25% 상승입니다.
자연로그를 취하면 이 치우침이 고르게 됩니다. 로그 척도에서는 같은 비율의 변화가 같아 보이고, 평균과 다른 통계량도 제대로 작동합니다. 운동선수를 날마다 추적하는 스포츠과학 연구자들은 이 치우침 때문에 RMSSD에 로그 변환을 하며, 보통 lnRMSSD를 7일 이동 평균으로 따라갑니다(Plews 등, 2012, 2013). 이 아이디어는 레슨 10에서 씁니다.
간단한 예: RMSSD가 40 ms이면 ln(40) ≈ 3.69입니다. RMSSD가 50 ms이면 ln(50) ≈ 3.91입니다.
일부 앱은 lnRMSSD를 자체 척도의 점수로 바꿉니다. 앱에 65 같은 수치가 ‘ms’ 없이 표시된다면 도움말 페이지에서 어떻게 만든 값인지 확인하세요. RMSSD 표와 비교하지 마세요.
더 알아보기 lnRMSSD의 수학
‘ln’은 자연로그, 곧 e(약 2.718)를 밑으로 하는 로그입니다. 로그는 곱셈을 덧셈으로 바꿉니다. ln(a × b) = ln(a) + ln(b)입니다. 그래서 RMSSD가 10% 오르면, 20 ms에서 시작하든 80 ms에서 시작하든 lnRMSSD는 언제나 약 0.095 늘어납니다.
lnRMSSD에서 RMSSD로 돌아가려면 e를 그 값만큼 거듭제곱합니다. e^3.69 ≈ 40 ms. lnRMSSD를 입력하면 HRV 확인 도구가 이를 대신 계산해 줍니다.
연구자들이 로그 변환을 하는 또 다른 이유는, 흔한 통계 검정의 상당수가 값이 평균 양쪽에 고르게 퍼져 있다고 가정하기 때문입니다. 원래의 RMSSD는 높은 값 쪽으로 꼬리가 길고, 그 로그는 훨씬 고릅니다.
어느 것을 추적해야 할까?
기기가 보여 주는 지표를 일관되게 쓰세요. 날마다의 회복 추세에는 단기 변화에 반응하고 짧은 기록으로도 구할 수 있어서 RMSSD나 lnRMSSD를 쓰는 것이 일반적입니다. 기기가 SDNN을 보고한다면 SDNN을 내 이전 SDNN과 비교하며 추적하세요. 그 추세도 여전히 의미가 있습니다.
절대 하지 말아야 할 일은 섞어 쓰는 것입니다. SDNN 48 ms와 RMSSD 48 ms는 같은 것이 아닙니다. HRV 확인 도구는 어느 지표의 값인지 물은 뒤 그 지표의 인구 기준값하고만 비교합니다. 더 넓은 그림은 HRV 측정 방법과 Oura·Whoop·Garmin·Apple의 HRV 페이지를 보세요.
더 알아보기 시간 영역 지표의 나머지 식구
HRV 국제 표준에는 위의 세 가지보다 많은 시간 영역 지표가 실려 있습니다(Task Force, 1996). 연구 논문과 Kubios HRV 같은 분석 소프트웨어에서 만나게 됩니다.
- 평균 RR 간격은 평균 간격이며, 심박수는 60,000을 이 값으로 나눈 값입니다.
- SDSD는 박동 간 차이의 표준편차입니다. 안정 시 기록에서는 RMSSD와 거의 같은 수치입니다.
- NN50과 pNN50은 50 ms보다 큰 차이의 개수와 비율이고, pNN20은 같은 것을 20 ms를 기준으로 센 값으로, 박동이 50 ms 넘게 달라지는 일이 드문 사람에게서도 여전히 움직입니다.
- SDANN과 SDNN 지수는 24시간 SDNN을 5분 구간 사이의 느린 드리프트와 그 안의 변동으로 나눕니다.
- HRV 삼각 지수와 TINN은 간격의 히스토그램에서 읽고, SD1과 SD2는 푸앵카레 플롯에서 읽습니다. SD1은 RMSSD를 2의 제곱근으로 나눈 값입니다.
용어집 페이지에서는 이 강좌의 교육용 기록으로 각각을 계산하며 모든 단계를 보여 줍니다.
주파수 영역 지표
연구 논문과 일부 앱은 소리를 저음과 고음으로 나누듯 HRV를 속도가 다른 리듬으로 나누기도 합니다. 가장 자주 만나게 될 두 가지는 호흡을 따라가며 RMSSD의 주파수 영역 짝이 되는 빠른 리듬인 HF(고주파)와, 약 10초에 한 번의 파동인 더 느린 리듬 LF(저주파)입니다. 앱은 둘의 비, 곧 LF/HF 비 LF/HF 비 LF 파워를 HF 파워로 나눈 값이며 단위가 없습니다. 교감신경계와 부교감신경계 사이의 균형을 가늠하는 지표로 제안되었지만, 연구에서는 그 균형을 신뢰할 수 있게 측정하지 못하는 것으로 나타났습니다. LF/HF 비 더 알아보기 (저주파/고주파 파워의 비)를 ‘균형’ 점수로 보여 주기도 합니다. 조심해서 받아들이세요. 이 비는 통제된 조건에서만 두 신경계 갈래 사이의 균형을 추정할 수 있을지도 모릅니다(Shaffer와 Ginsberg, 2017). 그 이유는 레슨 3에서 설명했습니다. 내 데이터를 읽는 데는 이 가운데 어느 것도 필요하지 않습니다. 분석가 레벨의 레슨 18에서는 직접 조작할 수 있는 대화형 그래프로 스펙트럼을 단계별로 만들어 봅니다. HRV 앱의 LF, HF, VLF, n.u.란? 페이지는 주파수 화면 전체를 풀이합니다.