Development of A Sleep-Wake Detection Algorithm for The Elderly Using 3-Axis Accelerometer in Wearable Device

수면은 인간에게 필수적인 요소로, 수면다원검사의 수면단계분류를 통해 평가된다. 그러나 이 수면다원검사는 First night effect와 같은 한계점을 가지고 있기 때문에, 웨어러블 디바이스를 기반으로 하는 수면단계분류 알고리즘이 연구되어왔다. 하지만, 이 알고리즘들은 고 연령층에서의 성능이 떨어진다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 평균 나이 72.6세의 고 연령층을 대상으로 한 웨어러블 디바이스의 가속도 센서를 활용하여 수면 중 각성 감지 알고리즘을 설계하였다. 결과적으로, 고 연령층의 수면 특성을 고려한 특징점을 딥러닝 네트워크에 적용 하였을 때 성능 향상을 얻었으며, 수면의 질을 판별 할 수 있는 4가지 파라미터의 추정 중 3가지 파라미터에서 유의한 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구는 고 연령층에 적합한 수면 중 각성 감지 네트워크를 처음으로 제시한 연구로, 간편한 수면 모니터링과 개인 맞춤형 수면 질 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.