수면단계는 수면감성을 평가하는데 있어서 중요한 생리지표로서 사용되어왔다. 그러나 수면다원검사를 이용한 전통적 수면단계 분류방법은 뇌전도, 안전도, 심전도, 근전도 등을 종합적으로 측정하므로 수면단계를 비교적 정확히 분류할 수 있지만 피험자에게 심한 구속감을 주는 문제가 있다. 본 연구에서는, 각성상태에서 교감신경계가 지배적인 반면에 수면 중에는 부교감신경계가 더 활동적인 점에 착안하여 수면단계를 간단히 분류할 수 있는 방법을 찾고자 수면단계에 따른 심박동변이도(heart rate variability: HRV)를 분석하였다. 단일채널 심전도를 이용하여 수면단계별로 HRV 의 교감신경계/부교감신경계 활성도의 비율을 분석한 결과, W(wakefulness) 단계가 NREN(non REM) 2 단계, 3 단계, 4 단계에 비하여 높게 나타났으며, NREM 4 단계는 REM(rapid eye movement) 단계와 NREM 1단계에 비하여 낮게 나타났다. 또한 교감신경계/부교감신경계 활성도 비율의 수면단계에 따라 변화하는 양상은 W, REM, NREM 1, 2, 3, 4 단계의 순으로 단조 감소하였다.
SAC 847 컴퓨터를 통해서 뇌파를 기본으로 턱과 다리의 근전도, 몸의 뒤척임, 심전도, 혈중 산소 농 도, 안전도 등을 동시에 기록하는 다원수면검사(polysomnogram)를 전자기가 차폐된 수면실에서 실시하 였고 수면단계기록 국제기준에 의한 수면단계와 최근 새롭게 제시되고 있는 수면의 경과에 따른 수면방 추파(sleep spindle)의 변동추적에 의한 수면단계 판정방법을 비교 분석하였다. 또한, 수면경과에 따른 .beta. .alpha. .theta. .delta. 파형의 발생빈도를 제시하고 평가하였다. 이러한 수면단계 분석은 종합 수면생리신호의 일환으로 인간공학적인 쾌적침대개발에 활용될 수 있을 것이다.
Medilog SAC847 수면종합분석시스템을 이용하여 침대와 온돌에서 성인 남 자가 수면시 피험자의 뇌전도, 턱근전도, 다리근전도, 심전도, 안전도(눈) 등의 생리신호를 동시 측정하여수면단계기록국제기준에 근거하여 NREM 4단 계와 REM 단계의 수면시간을 산정 하였다. 수면감을 평가하기 위하여 침대 와 온돌에서 수면시 입면지연시간과 NREM 단계4의 수면시간 비중을 고찰한 결과 침대수면이 온돌수면보다 입면지연 시간이 더짧게 나타났으며 나머지 NREM 4단계와 REM 단계에 소요된 수면시간은 서로 비슷하게 나타났다. 본 연구를 통한 수면생리신호 분석연구는 쾌적침대개발에 활용하고자 한다.
수면단계는 수면감을 평가하는 데 있어서 중요한 생리지표로서 사용되어 왔다. 그러나 수면다원검사를 이용한 전통적 수면단계 분류방법은 뇌전도(electroencephalogram : EEG), 안전도(electrooculogram : EOG), 심전도(electrocardiogram : ECG), 근전도(electromyogram : EMG) 등을 종합적으로 측정하므로 수면단계를 비교적 정확히 분류할 수 있지만 피험자에게 심한 구속감을 주는 문제가 있다. 본 연구에서는, 각성상태에서 교감신경계가 지배적인 반면에 수면 중에는 부교감 신경계가 더 활동적인 점에 착안하여 수면단계를 간단히 분류할 수 있는 방법을 찾고자 수면단계에 따른 심박동변이도(heart rate variability : HRY)를 분석하였다. 이 실험에는 건강한 대학생 6명이 2일씩 전체 12회의 야간수면에 참여하였다. 수면다원검사 장치를 이용하여 피험자들이 수면을 취하고 있는 동안, EEG, EOG, ECG, EMG(턱 및 다리)를 측정하여 수면단계를 "Standard scoring system for sleep stage"에 따라 자동으로 분류하였다. 그런 뒤, 본 연구를 통하여 제작된 Sleep Data Acquisition/Analysis 시스템을 이용하여 수면다원검사 장치로부터 ECG신호만 추출하여 HRV의 전력스펙트럼을 3개의 영역[저주파수대역(low frequency : LF), 중간주파수대역(medium frequency : MF), 고주파수대역(high frequency : HF)]으로 나누어 분석하였다. 단일채널 ECG를 이용하여 수면단계별로 HRV의 LF/HF를 분석한 결과, W(wakefulness)단계가 2단계에 비하여 325%높게(p<.05), 3단계에 비하여 628%높게(p<.001), 4단계에 비하여 800%높게(p<.001) 나타났으며, 4단계는 REM(rapid eye movement)단계에 비하여 427% 낮게(p<.05), 1단계에 비하여 418% 낮게(p<.05) 나타났다. 또한 LF/HF가 수면단계에 따라 변화하는 양상은 W, REM, 1, 2, 3, 4단계의 순으로 단조 감소하였다. 한편, 수면단계별 MF/(LF+HF)의 차이는 유의하지 않았으나 표본집단의 기술통계치를 살펴본 바 REM단계와 3단계의 평균치가 가장 높았다.치가 가장 높았다.
본 연구에서는 일반 좌표계를 사용함으로써 자유수면이 매시간 변화하는 계산격자를 구성해야하는 문제점을 해결하였고, 또한 유한차분법의 단점인 지형변화의 적용성을 보완할 수 있었다. 자유수면과 동수압을 고려하기 위하여 계산단계를 3단계(정수압 계산단계, 동수압 보정단계, 자유수면 보정단계)로 나누어 해석하였고, 개발된 수치모형을 이용하여 실험값이 존재하는 수중방파제를 지나는 비선형파의 전파문제에 대해 수치모의를 실시하였다. 전반적으로 수치모의에 의한 결과는 실험값과 일치하는 경향을 나타내었다.
폐쇄성 수면무호흡증 환자의 수면 구조는 정상인에 비해 서파수면과 렘수면이 줄어들고 1단계 수면, 각성, 수면 분절이 증가한다는 것은 잘 알려져 있으며 이는 각 수면 단계의 분율에 양적인 변화를 의미한다. 그러나 정상 수면 구조를 규정하는 중요한 요소인 야간 수면의 렘수면-비렘수면의 주기성과 비대칭성에 대한 비교 연구는 드물다. 이 연구는 수면전반부와 후반부의 비대칭성이 폐쇄성 수면무호흡증 환자에서 손상될 것이라는 가정을 검증해 보고자 하였다. 코골이를 주소로 을지병원 수면클리닉을 방문한 49명의 남자(평균 연령: $39.1{\pm}12.2$세)를 대상으로 야간 수면다원검사를 실시하여 수면무호흡-저호흡 지수(AHI) 15를 기준으로 나눈 단순 코골이(SSN) 군 13명과 폐쇄성 수면무호흡증(OSA) 군 34명의 수면 구조를 독립적 t 검정으로 비교하고 각 군 별로 수면 전반부 후반부의 수면 변인을 따로 구하여 짝지어진 t 검정을 하였다. 연령과 체질량 지수 등의 신체적 조건은 두 군간에 차이가 없었다. OSA 군에서 1단계 수면 비율이 유의하게 늘고, 2단계 수면 비율은 유의하게 감소하였고, 렘수면 비율은 유의하게 감소하였다. 또 전체각성지수와 호흡각성지수가 유의하게 증가하였고, 평균 심박수가 유의하게 더 높았다. 평균 동맥혈 산소포화도의 저하와 산소포화도저하지수(ODI)의 증가, 평균 무호흡시간과 최장 무호흡시간의 증가 등도 OSA 군에서 유의하게 관찰되었다. 총검사시간을 중심으로 수면을 전후반으로 나누어 각 수면 변인을 보았을 때 SSN 군에서 비대칭성(p<0.05)을 보인 변인은 2단계수면 비율, 서파수면 비율, 렘수면 비율, 자발적 각성지수, 총각성지수, 평균 동맥혈산소포화도, 심박수인 반면, OSA 군은 2단계수면 비율, 서파수면 비율, 렘수면 비율, 자발적 각성지수, 평균 무호흡시간, 최장 무호흡시간, 평균 동맥혈산소포화도, 심박수가 비대칭성(p<0.05)을 보였고, 총각성지수는 비대칭성을 보이지 않았다. 가정과 다르게 폐쇄성 수면무호흡증에서 단순 코골이에 비해 달라진 부분은 평균 수면무호흡 시간과 최장 수면무호흡 시간이 증가한 것 뿐이었고, 유일하게 총각성지수만이 비대칭성이 붕괴되어 전반부와 후반부의 차이가 없어졌다. 흥미로운 것은 알려진 수면단계의 비대칭성(전반부에 2단계수면과 서파수면의 비율이 높고, 후반부에 렘수면 비율이 높아지는 점) 이외에도 수면전반부에 총각성지수와 자발적 각성지수, 평균 심박수가 높고 후반부에 평균 동맥혈산소포화도가 높다는 사실이다. 정상 남녀 성인에서도 이러한 경향을 확인할 수 있는지 추가적인 연구가 필요하다.
목 적 : 본 연구는 전 수면 주기 동안 수면단계에 따른 전체 뇌 영역과 수면 관련 뇌 영역들의 뇌기능 연결망의 변화를 살펴보기 위해 동기화된 뇌파(EEG)-자기기능공명영상(fMRI)를 전 수면 주기 동안 측정하고 신호처리 기법을 사용함으로 수면 단계에 따른 뇌 연결망의 탐구가 가능함을 살펴 보기 위해 수행되었다. 방 법 : 정상 성인 피험자 5인을 대상으로 6~7시간의 수면동안 MRI 기계 안에서 안전도, 심전도, 근전도와 EEG-fMRI를 측정하였고 EEG에 발생한 MRI 자장 변화 잡음과 심박관련 잡음을 제거하였다. fMRI에서는 피험자의 움직임에 의해 발생하는 영상 왜곡을 보정하는 부분볼륨활용기법을 제안하여 사용하였다. 잡음이 제거된 수면중 fMRI에 독립성분분석기법을 적용하여 뇌 전체를 68 영역으로 구획하여 수면 연구에 적합한 뇌 구획 지도를 만들고 이를 바탕으로 각 구획들간의 연결성을 계산하였다. 수면관련 뇌심부 영역을 선택하여 연결망 분석을 수행하였다. 결 과 : 뇌파를 비롯한 수면 생리적 신호들은 잡음 제거의 방법을 이용하게 되면 수면단계설정에 문제가 없으며 수면 단계별 뇌 연결망 연구가 가능함을 보여 주었다. 뇌연결망 분석에서 수면 관련 뇌심부 연결망은 렘과 비렘수면에 따라 다른 특성이 나타나는데 비렘수면에서 전반적으로 높은 연결성을 보였다. 대뇌를 포함한 전체 뇌 연결망의 경우 각성에 비해서 수면 중에 뇌 연결성이 떨어지는 양상을 보였다(Kolmogorov-Smirnov 검정 ; p < 0.05, Bonferroni corrected). 결 론 : 본 연구를 통해서 장시간 수면 EEG-fMRI 측정과 수면단계설정이 가능하고 신호처리 기법을 통해서 보정하게 되면 뇌기능 연결망을 이용한 전체 수면 뇌 연구가 가능함을 시사한다.
본 연구에서는 자유수면의 계산을 위해 동수압을 해석하는 수치모형을 제시하였다. 동수압과 자유수면을 고려하기 위해, 비점성 Navier-Stokes 방정식을 3단계로 나누어 해석하였다. 제1단계에서는 동수압과 자유수면을 전번 시간단계에서 계산된 값으로 대입하여 차분하였으며 이 차분식은 NGMRES(Newton-Generalized Minimal Residual) 방법을 이용해 음해적으로 해석되었다. 이때 계산된 유속장은 연속방정식을 고려하지 않았으므로 각 계산격자에서 질량보존법칙을 만족하지 않을 수도 있다. 제2단계에서 유속과 동수압 보정항으로 이루어진 식을 연속방정식에 대입하여 얻어지는 타원형 방정식인 동수압-포와송 방정식을 해석하므로 여기서 얻어지는 유속은 질량보존법칙을 만족하게 된다. 마지막 3 단계에서는 자유수면과 최종 유속을 계산하였다. 새로 개발된 수치모형을 검증하기위해 정사각형 탱크에서 수면의 자유 진동 문제에 적용한 결과 수치해는 해석해와 잘 일치하였다.
저수지와 같은 갇혀진 수체는 상류에서 유입되는 오염물질 뿐만 아니라 성층현상에 의해서도 오염될 수 있다. 안정된 성층은 혐기성 조건을 제공하여 바닥에서의 과도한 조류성장을 유발하고 연직순환흐름을 방해한다. 갇혀진 수체에서의 연직순환은 환경적인 문제를 감소시킬 수 있도록 중요한 역할을 한다. 갇혀진 수체에서의 연직순환은 이러한 오염을 줄이는데 중요한 역할을 하는데, 연직순환을 일으키는 인자로는 빛의 입사, 바람, 물의 온도 및 열의 확산 등이 있으며, 그중에서도 가장 중요한 것은 바람의 영향이다. 그러므로 성층화된 흐름에서 바람에 의해 발생하는 연직순환에 대한 수치모형을 개발하고 적용하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 수온성층흐름에서의 순환흐름을 해석하기 위하여 유속성분을 계산하고 자유수면 변위와 온도, 염도등과 같은 스칼라양의 해석을 위해 다음과 같은 3단계의 방법을 이용하였다. 첫 번째 단계(정수압 계산단계)에서는 운동량 방정식의 경사항을 음해적으로 해석하고, 두 번째 단계(자유수면 보정단계)에서는 자유수면의 변화를 계산하고 수평방향 유속성분을 계산한다. 예측-수정자 방법(predictor-corrector step method)을 이용하여 자유수면변위와 유속을 구하였다. 마지막으로 세 번째 단계(이송-확산단계)에서는 이송-확산 방정식을 이용하여 스칼라양을 계산하였다. 본 연구에서 제시한 모형의 정확도를 검증하기 위하여 정사각형수조에서 진동하는 자유수면의 해석해와 비교하였고, 성층화된 흐름에서 발생하는 연직순환에 대하여 수치모의를 실시하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발된 수치모형이 흐름 내부의 현상을 잘 묘사함을 알 수 있었다.
수면뇌파의 해석에 있어서 수면단계는 뇌파의 특성파 검출에 특히 중요하다. 수면단계는 여러 수면질환의 진단에 가장 기초적일 단서를 제공한다. 본 연구에서 수면뇌파 신호를 이산 웨이브렛 변환 뿐 만 아니라 퓨우리에 변환, 연속 웨이브렛 변환을 이용해서 해석하였다. 제안된 시스템 방범인 퓨우리에와 웨이브렛은 수면뇌파의 중요한 특성파(유파, 수면방추파, K복합, 구파 REM) 검출을 위해서 수면상태를 분석했다. 수면뇌파 분석에는 Daubechies 웨이브렛 변환 방법과 고속 퓨우리에를 이용했다. 모의실험결과 신경망 시스템이 특성 파형의 분류에 높은 성능을 발휘함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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