바꿀 수 없습니다. SDNN과 RMSSD는 같은 심박에 서로 다른 질문을 하고, 둘 사이의 비율은 리듬에 따라 달라지므로 한쪽을 다른 쪽으로 바꾸는 공식은 없습니다. 이 지표군에서 유일한 환산은 푸앵카레 플롯의 폭인 SD1이며, RMSSD를 √2로 나눈 값입니다.
같은 간격에 던지는 두 질문
박동 사이의 간격을 밀리초 단위로 늘어놓았다고 생각해 보세요. SDNN은 이 간격의 표준편차입니다. 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 보며, 그 퍼짐이 빠른 흔들림에서 오든 느린 흐름에서 오든 따지지 않습니다. RMSSD는 각 간격에서 바로 앞 간격을 뺀 차이를 제곱해 평균을 낸 뒤 제곱근을 취합니다. 한 박동에서 다음 박동으로 넘어가는 변화만 봅니다. 심박변이도(HRV) 기준값을 다룬 리뷰는 RMSSD가 SDNN보다 부교감신경의 영향을 더 강하게 받는다고 분명히 밝힙니다.
둘이 벌어지는 모습 보기
같은 박동에서 구한 SDNN과 RMSSD
둘 다 1996년 Task Force 정의 기준
박동 앞 간격 750~1050 ms
- SDNN
- 76.7 ms
- RMSSD
- 45.9 ms
- SDNN ÷ RMSSD
- 1.67
- SD1
- 32.5 ms
호흡 때문에 생기는 박동 간 흔들림입니다. 두 지표 모두 이를 포착합니다.
여기서는 SDNN이 76.7 ms, RMSSD가 45.9 ms로, 비는 1.67입니다. 느린 호흡 한 번에서 비는 1.67였으므로, 이 시계열은 그와 비슷합니다. 이 비는 박동의 패턴에 따라 달라지며, 그래서 한쪽을 다른 쪽으로 바꾸는 공식이 없습니다. 반면 SD1은 언제나 RMSSD를 2의 제곱근으로 나눈 값이며, 여기서는 32.5 ms입니다.
JavaScript를 켜면 프리셋과 입력란이 작동합니다.
심장 박동 사이의 간격 12개를 평균 점선과 함께 나타낸 선 그래프이며, 수치 표시에는 SDNN, RMSSD, 그 비, SD1이 나옵니다. 프리셋 버튼으로 느린 호흡, 느린 드리프트, 일정한 박동, 추가 박동 하나를 불러오고, 입력란에 간격을 직접 입력할 수 있습니다. 느린 호흡에서는 SDNN이 76.7 ms, RMSSD가 45.9 ms입니다. 느린 드리프트에서는 SDNN이 비슷하게 유지되는 반면 RMSSD는 몇 분의 일로 떨어지고, 추가 박동에서는 RMSSD가 SDNN보다 훨씬 크게 오릅니다.
프리셋을 눌러 보세요. 느린 호흡 하나의 경우 간격이 위아래로 출렁이고 두 지표가 모두 그 출렁임을 보기 때문에 SDNN이 RMSSD의 약 1.7배가 됩니다. 전체 퍼짐이 비슷한 느린 흐름에서는 SDNN이 거의 그대로이고 RMSSD는 몇 분의 일로 떨어집니다. 한 걸음 한 걸음의 변화가 아주 작기 때문입니다. 박동이 하나 더 끼면 이른 박동과 그 뒤의 쉼이 큰 변화 두 번을 만들어서 RMSSD가 SDNN보다 훨씬 크게 뜁니다. 일정한 박동에 지터가 있으면 RMSSD가 SDNN보다 높아집니다. 하나의 환산율로는 이 네 경우를 설명할 수 없습니다.
상자에 간격을 직접 입력하면 수치가 다시 계산됩니다. 가슴 스트랩 앱에서 박동 간격을 내보냈다면 짧은 구간을 여기에 붙여 넣을 수 있습니다.
기록 시간이 문제를 더 키우는 이유
SDNN은 기록이 길어질수록 커지기도 합니다. 긴 기록에는 더 느린 흔들림이 들어가기 때문입니다. 같은 리뷰는 길이가 다른 구간에서 계산한 SDNN SDNN 기록에 들어 있는 모든 NN 간격의 표준편차로, 단위는 ms입니다. 전반적인 변동을 나타내며, 값이 기록 시간의 길이에 크게 좌우됩니다. SDNN 더 알아보기 값을 비교하는 것은 부적절하며, 24시간, 단기, 초단기 값은 서로 바꿔 쓸 수 없다고 밝힙니다. 그래서 이 사이트의 기준 자료는 24시간 행과 5분 행을 따로 두며, 건강한 성인에서 24시간 SDNN은 100 ms를 넘는 반면 여러 연구를 통합한 5분 SDNN은 평균 약 50 ms입니다.
따라서 “Apple Watch의 SDNN 45 ms”와 “반지의 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 45 ms”는 통계량, 기록 시간, 측정 시간대가 모두 다릅니다. Apple 설명서는 HealthKit의 HRV 유형을 SDNN으로 설명하고, 2025년의 한 검증 연구는 Oura, WHOOP, Garmin, Polar가 모두 수면 중 RMSSD를 보고한다고 언급합니다. 이 차이가 가져오는 결과는 Apple Watch HRV가 다른 이유에서 살펴봅니다.
유일하게 통하는 환산
Ciccone 연구진은 2017년에 수학적으로도, 실제 자료로도 RMSSD와 SD1이 같은 지표임을 보였습니다. SD1은 RMSSD를 √2로 나눈 값과 같습니다. 한 앱이 SD1을 보여 주고 다른 앱이 RMSSD를 보여 준다면 SD1에 1.414를 곱하면 RMSSD가 정확히 나옵니다. 위젯은 SD1을 다른 두 지표 옆에 보여 주므로, 어떤 프리셋에서도 SD1이 RMSSD를 따라가는 것을 볼 수 있습니다. 용어집의 SD1과 SD2 항목에서 이 플롯을 설명합니다.