지금까지 심방세동을 검출하는 방법은 P파의 형태, 시간 주파수 영역 분석법이 주를 이루었다. 하지만 P파는 잡음의 영향을 많이 받는 환경에서는 검출의 정확도가 떨어지며, 시간 주파수 영역 분석법은 RR 간격에 따라 변화하는 불규칙적 리듬에 관한 정보를 정확하게 얻지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는, P파의 형태는 고려하지 않고, 불규칙 RR 간격 리듬의 비선형적 특성 분석을 통한 심방세동 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 불규칙 RR 간격 리듬을 다양성, 무작위성, 복잡성으로 각각 정의하고 제곱평균제곱근(RMSSD), 전환점비(TPR), 표본 엔트로비(SpEn)의 3가지 비선형적 특성 분석을 통하여 심방세동을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 검출 성능을 평가하기 위해 3가지 통계치의 최적값을 설정하고 MIT-BIH 심방세동 데이터베이스와 부정맥 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 성능 평가 결과, MIT-BIH 심방세동 데이터베이스에 대해서는 민감도(sensitivity:94.5%), 특이도(specificity:96.2%)를 각각 나타내었으며, 부정맥 데이터베이스에 대해서는 민감도(89.8%), 특이도(89.62%)를 각각 나타내었다.