AbstractPURPOSEThis study examined the accuracy of the heart rate (HR) and energy expenditure (EE) measured by commercially available wearable devices during golf.
METHODSA total of 14 male golfers (24.0±4.06 years) participated in this study. Each participant wore five wearable devices (Apple Watch Series 2, AS; Fitbit Versa, FV; Polar V800, PV; Samsung Galaxy Watch Active, SA; and Suunto Spartan Sport Wrist HR, SWH) on the wrist in the laboratory and/or on a golf course. The criterion measures used to evaluate the accuracy of the HR and EE entailed a wireless heart rate monitor (Polar V800, Polar, Finland) and portable indirect gas analyzer (K4b2, COSMED, Italy). In the laboratory, the participants walked on a treadmill and swung golf clubs using seven iron. On the golf course, the participants played golf in nine holes.
RESULTSIn the laboratory, the mean absolute percentage error (MAPE) of the HR in the five wearable devices was within 8% for walking and golf club swinging, excluding FV (12%). The MAPE in EE was within 15% for SA, AS, and PV when walking at a speed of 5.6 km/h on the treadmill, but the MAPE in golf club swinging were within 25%. On the golf courses, the HR in all wearable devices showed the MAPE of <5% but EE showed an error rate of <20%, excluding SWH (73%).
서 론세계보건기구에서는 고혈압, 흡연, 고혈당에 이어 비 신체활동(physical inactivity)을 세계 사망원인 4위로 발표하며 신체활동의 중요성을 강조하였다[1]. 신체활동은 조기사망, 심장질환, 제2형 당뇨병, 각종 암 등의 예방은 물론 만성질환의 치료에도 효과적인 것으로 알려져 있다[2]. 이에 미국 대학 스포츠의학회(American College of Sport Medicine, ACSM)에서는 건강증진을 위해 중강도 신체활동으로 주당 1,000 kcal 또는 약 150분의 유산소 운동을 수행할 것을 권고하였다[2].
골프는 남녀노소를 불문하고 전 생애주기에 걸쳐 즐길 수 있는 스포츠이다[3]. 국민생활체육 참여 실태조사에 의하면, 향후 금전적 여유가 된다면 즐기고 싶은 스포츠로 ‘골프’가 1위를 기록하였다[4]. 골프는 인간의 가장 기본적인 동작인 걷기를 주로 하는 중강도 유산소 운동으로 비만, 고혈압 환자는 물론 노인 등에게도 건강 개선을 위한 운동으로 널리 권장되고 있다[5].
골프는 비교적 장시간 진행되는 스포츠로 18홀을 기준으로 대략 4-5시간 동안 진행되는데 이때 카트를 타지 않는다면 약 8 km를 걷게 되며, 에너지소비량도 약 960 kcal 이상 된다고 보고된 바 있다[6]. 이는 ACSM에서 권장하는 주당 중강도 신체활동량과 유사한 수준으로 골프 운동만으로 주당 권장량을 충족시킬 수 있다. 골프 참여자들은 스포츠 수행력 향상뿐만 아니라 건강 및 체중관리를 목적으로 본인의 운동량 모니터링 자료를 활용할 수 있다. 운동 참여 시 운동강도 및 에너지소비량 등 다양한 인체 정보를 모니터링 하는 것은 안전성, 동기부여, 건강 유지 및 증진, 체중 조절 등 자신에 대한 정확한 평가를 위해서 중요하다[7–10].
개인의 건강관리를 위해 일상생활 속 걸음 수나 스포츠 활동 시 운동강도와 에너지소비량을 측정할 수 있는 웨어러블 기기가 상용화되어 판매되고 있다. 2019-2022년 글로벌 웨어러블 기기 최종 사용자 지출은 900억 달러 이상에 이를 것으로 추정되었다[24]. 웨어러블 기기에 대한 관심이 높아지면서 상용화된 웨어러블 기기에서 제공하는 생체 정보의 정확도 관련 연구가 다수 보고되고 있다[11–17]. 이러한 선행연구에 의하면 웨어러블 기기에서 제공하는 걸음 수[11,18,25]나 수영 운동 시 스트로크 수, 회전 수 등의 단순 센서 이용 정보는 비교적 정확한 것으로 보고되고 있지만[26], 심박수와 에너지소비량의 경우에는 준거 대비 과대 또는 과소 추정하는 등 결과가 일치하지 않고 있다[11,13,15,21,25,26].
지금까지 진행된 손목형 웨어러블 기기의 정확도 연구는 주로 통제된 실험실 상황에서 다양한 속도로 걷기와 달리기, 또는 일상생활 활동 등이 주로 이루어졌다. 하지만 골프 운동은 스윙 동작도 동반하기 때문에 손목형 웨어러블 센서의 인식이 걷기 달리기 동작과 다르게 반영될 수 있음에도 불구하고 정확도 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 골프운동 시 웨어러블 기기(Garmin VivoactiveHR)를 사용하여 심박수 및 에너지소비량의 정확도를 제시한 연구가 1편 있었으나, 웨어러블 기기를 한 종류로 한정하였으며, 실험실 환경 내에서 6분 걷기의 활동만 준거 측정도구와 비교하였고, 라운딩 시에는 준거와의 비교 없이 웨어러블 기기만 사용하여 실질적 정확도 검증에 제한이 있었다[17]. 또한 실제 골프 라운딩 시 준거 측정도구를 사용한 웨어러블 기기의 심박수 및 에너지소비량의 정확도 관련 연구는 지금까지 진행되지 않았다. 따라서 이 연구의 목적은 준거 측정도구를 활용하여 골프 운동 시 웨어러블 기기에서 제공하는 심박수와 에너지소비량의 정확도를 검증하는 것이다.
연구 방법1. 연구대상건강한 남자 골프선수 14명(24.00±4.06세)을 편의 표집하였다. 연구대상자는 실험실의 통제된 상황과 실제 골프코스에서 준거 측정도구와 웨어러블을 착용하고 골프를 수행하도록 요청받았다. 실험에 앞서 이 연구에 대한 실험 내용과 절차에 대해 구체적으로 설명하고, 연구 참여에 동의한 자들을 대상으로 신체적 질환 유무, 신체활동 과제 수행 여부를 평가하여 최종적으로 대상자를 선발하였다. 이 연구는 수행 전 Y 대학 기관연구윤리심의위원회(IRBN. 1904-HSR-138-2)의 승인을 받았다. 연구대상자들의 신체적 특성은 Table 1과 같다.
2. 연구설계골프운동 시 웨어러블 기기에서 제시하는 심박수와 에너지소비량의 정확도를 검증하기 위해 실험실과 골프코스로 나누어 연구를 설계하였다. 실험실과 골프코스 측정은 무작위 순으로 진행하였으며 최소 2일의 간격을 두고 각기 다른 날 진행하였다. 측정 장소는 걸음 속도와 스윙 속도를 통제할 수 있는 트레드밀과 골프연습장이 설치된 실험실, 그리고 실제 골프코스에서 골프운동을 수행하기 위하여 Y시에 있는 P 컨트리클럽에서 이루어졌다.
신체활동을 측정하기 전 실험 결과에 영향을 미칠 수 있는 에너지소비의 추가적 변동성을 예방하기 위하여 측정실시 3시간 전부터 식사와 운동을 금지하였다. 실험 시작 전, 신장과 체중을 측정하였으며 측정된 신장과 체중 자료는 각 웨어러블 기기와 이동식 호흡가스분석기의 개인 인적 정보에 입력되었다.
이동식 호흡가스분석기는 골프스윙 중 불편을 최소화하기 위해 본체와 배터리 모두 등에 위치할 수 있도록 착용시켰으며, 골프스윙 중 흔들림을 최소화하기 위하여 연구대상자의 몸에 맞게 조절하였다. 웨어러블 기기는 연구대상자의 양팔에 무작위 순으로 착용시켰으며, 연구 대상자별 위치를 변화시켰다.
실험실 측정 내에서는 골프 운동 중에 수행하는 걷기와 골프스윙으로 구성하여 활동별 웨어러블 기기의 정확도를 검증하고자 하였다. 트레드밀에서 걷기 실험은 4.8 km/h 보통걷기와 5.6 km/h 빠르게 걷기로 각 5분씩 측정하였고, 골프스윙은 7번 아이언을 사용하여 15초 간격으로 10분간 측정을 실시하였다. 각 프로토콜별 측정 시작과 종료 시 웨어러블 기기의 버튼을 동시에 눌러 심박수와 에너지소비량을 기록하였으며, 운동 종료 시 15등급(6-20)의 Borg 척도를 사용하여 연구대상자의 주관적 운동강도를 확인하였다. 이때 한 검사가 다음 검사에 미치는 영향을 최소화하기 위하여 프로토콜 간의 간격을 두어 심박수가 안정 시 심박수로 돌아갈 때까지 카드에 앉아 평균 10분간 휴식을 취하도록 하였다.
골프코스 측정은 경기도 Y시에 있는 P골프장에서 9홀을 실시하였다. 골프운동 시 골프백은 카트에 실어서 이동시킨 후 연구대상자는 카트를 탑승하지 않고 걸어서 이동하도록 하였다. 처음 티샷을 하는 공간인 티잉그라운드(teeing ground)는 세미프로, 티칭프로, 시니어 투어프로들이 사용하는 블루티(Blue tee)를 사용하였다. 골프코스에서의 원활한 진행을 위하여 티잉 그라운드와 그린 옆 카트 길에서 각 홀마다 시작과 종료 버튼을 눌러 홀 별로 심박수와 에너지소비량을 기록하였다. 이동식 호흡가스분석기(K4b2)에서 전송되는 데이터 상태를 점검하기 위하여 측정자 1명이 카트에 탑승하여 전체 9홀을 마칠 때까지 지속적으로 확인하였다.
3. 측정도구1) 준거측정도구웨어러블 기기의 에너지 소비량과 심박수의 정확도를 검증하기 위하여 준거 측정도구로 이동식 호흡가스분석기(K4b2, COSMED, Italy)와 무선 심박수 측정기(Polar V800, Polar, Finland)를 활용하였다. 이동식 호흡가스 분석기의 소프트웨어로 전송된 측정데이터는 자료요약주기를 60초로 설정하여 추출하였다. 폴라는 심박수 측정의 준거 측정도구로 사용되었으나, 폴라 기기에서 제시하는 에너지소비량은 웨어러블 기기의 측정값으로 간주하여 이동식 호흡가스분석기의 에너지소비량과 비교하였다.
2) 웨어러블 기기애플워치 시리즈 2 (Apple Watch Series 2, Apple, USA)애플워치 시리즈 2의 운동기록은 기타운동모드로 설정하였으며, 종료 후 골프운동으로 지정하였다. 모든 데이터는 아이폰의 애플 건강 앱에 연동하여 사용하였다. 기타운동모드에서 기록된 모니터링 정보는 운동에너지소비량, 총 에너지소비량, 심박수이며 이 연구에 사용된 데이터는 심박수와 총 에너지소비량이다.
핏빗 버사(Fitbit Versa, Fitbit, UAS)핏빗 버사의 운동기록은 골프모드로 설정하였다. 핏빗의 모니터링 정보는 핏빗 모바일 앱과 동기화 하여 심박수, 칼로리, 걸음수 등을 확인할 수 있다. 핏빗사에서는 연구자들을 위하여 Fitabase에서 데이터를 추출할 수 있도록 하였으며, Fitabase 홈페이지에서는 심박수, 에너지소비량, 걸음수, 운동강도, 수면에 관한 자료를 제공한다. 이 연구에서는 Fitabase 홈페이지에서 제공하는 심박수와 에너지소비량을 1분 단위로 추출하여 분석하였다.
폴라 V800 (Polar V800, Polar, Finland)폴라 V800의 운동기록은 골프모드로 설정하였다. 폴라에서 측정된 데이터는 Polar Flow 모바일 앱과 연동하여 모니터링 정보를 확인할 수 있으며, 컴퓨터의 Polar Flow Sync와 동기화 시켜 폴라 홈페이지에서도 확인 가능하다. 모바일 앱에서 모니터링되는 정보는 에너지소비량, 걸음수, 활동시간, 거리 등이며 홈페이지에서 .csv파일로 추출이 가능하다. 이 연구에서 사용된 에너지소비량 데이터는 .csv파일을 추출하여 확인하였다.
4. 자료처리이 연구에서는 Window용 SPSS ver. 22.0과 MedCalc ver. 14.0을 이용하였으며, 구체적인 자료처리 방법은 다음과 같다. 신체적 특성 및 관련된 모든 자료의 평균(M)과 표준편차(SD)를 산출하기 위해 기술통계를 실시하였다.
준거 측정도구에서 제시하는 심박수와 에너지소비량을 기준으로 웨어러블 기기에서 제시하는 값의 오차정도는 절대오차율(Mean Ab-solute Percent Error, MAPE %) [|웨어러블 기기에서 관찰된 측정치–준거측정치| / 준거측정치×100%]로 산출하였다.
준거 측정도구에서 측정된 값과 웨어러블 기기에서 제시하는 값의 추정오차는 Bland & Altman plot을 이용하여 평균차이(mean difference)와 ±95%의 한계선(limited of agreement, LoA)을 확인하였다. 준거측정치와 웨어러블 기기에서 제시하는 심박수와 에너지소비량 측정 일치도 검사를 위해 동등성 검증(equivalency testing)을 수행하였다. 동등성 검증은 웨어러블 기기로부터 측정된 값의 평균에 대한 90%신뢰구간(confidence intervals, CI)이 준거측정치의 제안된 동등성 한계(±10%) 영역에 속하면 준거측정치와 동등한 것으로 간주하였다[23]. 모든 통계적 검정의 유의 수준은 α=.05로 설정하였다.
연구 결과1. 실험실 측정1) 심박수실험실 환경에서 준거 심박수 대비 웨어러블 기기별 절대오차율은 걷기(2.81–7.32%), 골프스윙(5.73–12.17%) 순으로 나타났으며, 모든 웨어러블 기기에서 걷기 속도가 증가할수록 절대오차율이 낮아지는 경향을 보였다. 실험실 걷기 및 골프스윙 프로토콜에서 심박수는 애플 워치 시리즈 2 (2.81–5.73%), 삼성 갤럭시 워치 액티브(3.72–7.32%), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (4.76–7.26%), 핏빗 버사(4.56–12.17%) 순으로 낮은 절대오차율을 나타냈다(Table 2).
Table 2.웨어러블 기기의 타당성을 확인하기 위해 Bland & Altman plot을 이용하여 차이 값의 평균과 95%신뢰구간을 확인한 결과, 애플 시리즈 2 (Mean difference=0.8, Low LoA-Upper LoA; −9.9–11.5), 삼성 갤럭시 워치 액티브(Mean difference = 1.0, Low LoA-Upper LoA; −14.4–16.5), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (Mean difference=1.4, Low LoA-Upper LoA; −11.6–14.4), 빗핏 버사(Mean difference=−2.4, Low LoA-Upper LoA; −19.7–14.8)의 순으로 평균이 0에 가깝게 나타났다(Fig. 1). 실험실 환경에서 준거 측정도구와 웨어러블 기기의 심박수 측정 일치도 검사를 위해 동등성 검증을 실시한 결과, 웨어러블 기기 모두 동등성 한계 영역 내에 포함되었다(Fig. 2).
2) 에너지소비량실험실 환경에서 준거 에너지소비량 대비 웨어러블 기기별 에너지소비량의 절대오차율(%)은 실험실 걷기 및 골프스윙 프로토콜에서 삼성 갤럭시 워치 액티브(8.81–19.30%), 폴라 V800 (14.88–23.87%), 애플 워치 시리즈 2 (14.57–29.31%), 핏빗 버사(43.80–70.49%), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (60.79–71.72%) 순으로 절대오차율을 나타냈다(Table 2).
Bland & Altman plot을 이용하여 차이 값의 평균과 95%신뢰구간을 확인한 결과, 핏빗 버사(Mean difference=−1.6, Low LoA-Upper LoA; −35.2–32.1), 폴라 V800 (Mean difference=3.7, Low LoA-Upper LoA; −14.2–21.7), 삼성 갤럭시 워치 액티비(Mean difference=5.4, Low LoA-Upper LoA; −18.8–29.7), 애플 워치 시리즈 2 (Mean difference=11.8, Low LoA-Upper LoA; −5.5–29.1), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (Mean difference=18.8, Low LoA-Upper LoA; −10.7–48.3) 순으로 평균이 0에 가깝게 나타났다(Fig. 3). 실험실 환경에서 준거 측정도구와 웨어러블 기기의 에너지소비량 측정 일치도 검사를 위해 동등성 검증을 실시한 결과, 모든 웨어러블 기기가 동등성 한계 영역 내에 완전히 포함되지는 않았다(Fig. 4).
2. 골프코스1) 심박수골프코스에서 준거 심박수 대비 웨어러블 기기별 절대오차율은 삼성 갤러시 워치 액티브(2.61±1.44%), 핏빗 버사(2.84±1.83%), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (4.97±5.00%), 애플 워치 시리즈 2 (5.30±7.45%) 순으로 나타났다(Table 3).
Table 3.Bland & Altman plot을 이용하여 차이 값의 평균과 95%신뢰구간을 확인한 결과, 삼성 갤럭시 워치 액티브(Mean difference=0.8, Low LoA-Upper LoA;−16.4–18.0), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (Mean difference=0.8, Low LoA-Upper LoA; −19.4–21.0), 핏빗 버사(Mean difference=−2.9, Low LoA-Upper LoA; −15.2–9.4), 애플 워치 시리즈 2 (Mean difference=−4.2, Low LoA-Upper LoA; −21.9–13.6)의 순으로 평균이 0에 가깝게 나타났다(Fig. 5). 골프코스에서 준거 측정도구와 웨어러블 기기의 심박수 측정 일치도 검사를 위해 동등성 검증을 실시한 결과 5종의 웨어러블 기기에서 측정된 심박수는 동등성 한계 영역 내에 모두 포함되었다(Fig. 6).
2) 에너지소비량골프코스에서 준거측정도구와 웨어러블 기기에서 제시하는 에너지 소비량의 절대오차율(%)은 애플 워치 시리즈 2 (14.24±14.02%), 핏빗 버사(15.11±9.90%), 삼성 갤럭시 워치 액티브(16.89±7.02%), 폴라 V800 (19.08±14.18%), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (73.40±19.43%) 순으로 절대오차율을 나타냈다(Table 3).
Bland & Altman plot을 이용하여 차이 값의 평균과 95%신뢰구간을 확인한 결과, 애플 워치 시리즈 2 (Mean difference=7.0, Low LoA-Up-per LoA; −10.4–24.4), 핏빗 버사(Mean difference=8.4, Low LoA-Upper LoA; −5.3–22.1), 폴라 V800 (Mean difference=9.0, Low LoA-Upper LoA; −12.6–30.6), 삼성 갤럭시 워치 액티브(Mean difference=−9.1, Low LoA-Upper LoA; −26.6–8.4), 순토 스파르탄 스포츠 WHR (Mean difference=40.6, Low LoA-Upper LoA; 4.2–76.9)의 순으로 평균이 0에 가깝게 나타났다(Fig. 7).
골프코스에서 준거 측정도구와 웨어러블 기기의 에너지소비량 측정 일치도 검사를 위해 동등성 검증을 실시한 결과 모든 웨어러블 기기가 동등성 한계 영역 내에 완전히 포함되지는 않았다(Fig. 8).
논 의이 연구는 골프선수들을 대상으로 시판 중인 5종의 웨어러블 기기(Apple Watch Series 2, Fitbit Versa, Polar V800, Samsung Galaxy Watch Active, Suunto Spartan Sport Wrist HR)에서 제시하는 심박수와 에너지소비량의 정확도를 실험실과 골프코스 환경에서 평가하는 목적으로 수행되었다.
실험실 측정에서 15초 간격으로 10분간 골프스윙 시 평균 심박수는 112.48±12.33 bpm, 골프코스에서 평균 심박수는 112.53±6.29 bpm으로 측정되었다. 이를 최대심박수 공식을 사용하여 골프운동 중 측정된 심박수를 운동강도(%HRmax)로 환산한 결과, 골프스윙 중에는 57.40±6.22%HRmax로 나타났으며, 골프코스에서는 55.02±3.53%HRmax 로 나타났다. 이러한 연구결과는 카트 탑승 유 · 무에 따른 에너지소비량의 차이를 연구한 Ung [9]의 연구에서 카트 없이 9홀을 수행하였을 때 55.3%HRmax의 운동량을 소비한다고 보고한 연구결과와 유사하였다.
실험실에서 10분 동안 골프스윙 시 에너지소비량은 64.34±7.84 kcal, 골프코스에서 9홀 동안의 총 에너지소비량은 483.40±52.54 kcal으로 나타났다. 이러한 결과는 골프코스에서 분당 에너지소비량을 약 4-6 kcal로 18홀 동안 약 960 kcal 이상을 소비하는 것으로 보고한 Murase et al. [6]의 연구결과와 유사하였다. 이러한 연구결과들을 종합해 보면, 골프운동은 유산소 운동으로 건강관리에 도움을 줄 수 있는 신체활동임을 확인할 수 있었다.
이 연구에서 사용된 웨어러블 기기의 심박수 정확도는 실험실과 골프코스 측정에서 핏빗 버사 12%의 오차율을 제외하면, 8% 이내의 오차율을 나타냈다. 이러한 연구결과는 선행연구에서 나타내는 수치와 유사하다. Stahl et al. [21]은 폴라 RS400 HR (Polar Electro, Kempele, Finland)를 준거 측정도구로 선정하여 트레드밀 운동 시 스코시 리듬(Scosche Rhythm, SR), 미오 알파(Mio Alpha, MA), 핏빗 차지(Fitbit Charge HR, FH), 베이시스 피크(Basis Peak, BP), 마이크로소프트 밴드(Microsoft Band, MB), 탐탐 러너 카디오(TomTom Runner Cardio, TT) 심박수 모니터계의 타당도를 검증하였다. 그 결과 기기별 절대오차율은 TT (3.3%), BP (3.6%), RH (4.0%), MA (4.6%), MB (4.8%) 및 FH (6.2%) 순으로 트레드밀 활동 동안 제공되는 심박수 모니터계의 심박수 정보는 정확한 수준인 것으로 나타났다. Shcherbina et al. [14]은 성인남녀 60명을 대상으로 통제된 실험실 환경에서 다양한 강도로 걷기, 달리기 및 자전거 타기를 하는 동안 웨어러블 기기 7개(Apple Watch, Basis Peak. Fitbit Surge. Microsoft Band, Mio Alpha 2, PulseOn, Samsung Gear S2)에 대한 정확도를 평가하였다. 대부분의 기기는 심박수 측정이 허용 오차 범위(5%) 내에 있음을 보고하였다. 또한 Dooley et al. [15]은 폴라 T31 모니터(Polar Electro, Kempele, Finland)를 준거 측정도구로 선정하여, 핏빗 차지 HR (Fitbit Charge HR), 애플 시리즈 2, 가민 포어러너(Garmin Forerunner 225; Garmin, Ltd, Schaffhausen, Switzer-land)의 심박수를 평가하였는데 애플 시리즈 2의 오차율은 1.14–6.7%, 핏빗 차지 HR은 2.38–16.99%, 가민 포어러너 7.87–24.38%로 본 연구에서 측정하지 않은 가민을 제외한 애플과 핏빗의 오차율 수준은 유사하게 나타났다.
본 연구에서 골프운동량 측정 시 어떤 활동에서 오차율이 발생되는지 알아보기 위해 웨어러블 기기를 골프운동 모드로 설정한 뒤 측정을 실시하였다. 그러나 애플 시리즈 2와 삼성 갤럭시 워치 액티브는 골프운동 모드가 분류되어 제시되고 있지 않아 기타운동 모드로 설정한 뒤 측정하였다. 그 결과 이동식 호흡가스분석기에서 측정된 에너지소비량은 안정시부터 걷기까지 점진적으로 증가하는 추세를 보였다(Fig. 9).
구체적으로 살펴보면, 폴라 V800과 순토 스파르탄 스포츠 WHR는 이동식 호흡 가스분석기와 유사한 경향성을 나타냈으나 순토 스파르탄 스포츠 WHR는 준거 측정도구보다 약 2배 정도 과대추정하는 것으로 나타났다. 애플 시리즈 2와 삼성 갤럭시 워치 액티브는 안정시와 걷기 활동에서는 비슷한 값을 제시하였고 골프스윙에서 약 2배 정도의 값을 제시한 것으로 보아 운동수행시간과 비례하여 운동량을 제시하는 것으로 추측된다. 핏빗 버사는 5종의 웨어러블 기기 중 안정 시 활동량을 준거 측정도구와 가장 유사하게 측정하였으나 걷기활동에서는 준거 측정도구보다 2배 정도 과대추정되었으며, 골프스윙에서는 절반가량으로 과소추정되었다.
웨어러블 기기에서 측정된 에너지소비량의 정확도를 비교한 결과, 실험실과 골프코스에서 활동별, 기기별 정확도에 차이를 보였다. 실험실 측정에서 웨어러블 기기의 에너지소비량은 삼성 갤럭시 워치 액티브을 제외하고는 20% 미만의 오차율을 달성하지 못했다. 반면 골프코스에서는 5가지의 웨어러블 기기 중 순토 스파르탄 스포츠 WHR (60.79–71.72%)을 제외한 웨어러블 기기의 에너지소비량은 20% 미만의 오차율을 보였다. 이와 관련하여 Dooley et al. [15]은 트레드밀 활동에서 핏빗 차지 HR, 애플 시리즈 2, 가민 포어러너의 에너지소비량을 운동강도별로 분류하여 정확도를 평가하였는데, 그 결과 운동강도가 높아질수록 정확도가 향상되었고 세 가지 웨어러블 모두 준거 측정도구보다 과대평가하는 것으로 나타났다. 반면, 애플 워치, 핏빗 차지 HR, 삼성 기어 S, 미오 알파의 웨어러블 기기에서 측정된 에너지소비량을 평가한 Wallen et al. [11]의 연구에서는 모든 측정도구가 과소추정하는 경향을 보였다. Wallen et al. [11]의 연구는 프로토콜이 운동강도를 구분하지 않고 58분 동안 순환식(앉기, 서기, 트레드밀 운동부하검사, 사이클 운동)으로 활동한 결과를 분석하였기 때문에 어느 부분에서 차이가 나타났는지 원인규명은 불가능 하였다. 하지만 연구 프로토콜의 형태가 각 활동별로 분석을 하는지, 연속적 활동을 분석하는지에 따라 정확도에 차이가 나타나는 것으로 사료된다. 실험실과 일상생활에서 웨어러블 기기(Microsoft Band, Apple Watch Series 2, Fitbit Charge HR, Jawbone UP 24, Bodymedia Armband, Actiheart)의 에너지소비량 정확도를 평가한 연구[13]에서도 24시간 일상생활에서는 모든 디바이스가 준거 대비 과소추정하는 것으로 보고하였지만 실험실 환경에서는 애플이 준거 에너지소비량과 유사하였으며, 조깅과 같은 고강도 활동에서 오차율이 줄어들었다.
Dannecker et al. [22]은 핏빗 트랙커와 다이렉스 라이프(DirectLife, Philips Electronics, USA)에서 측정된 데이터가 연구용 에너지소비량 측정도구인 액티그래프 GT3X (Actigraph GT3X, Actigraph, USA)에서 측정된 결과와 동일하거나 더 정확한 에너지소비량 추정치를 산출한다고 발표했다. 이와 관련하여 Sasaki et al. [20]는 웨어러블 기기가 실제로 신체활동 중재 연구에 사용될 가능성이 높을 것으로 전망하였으며, 현재 운동처방 분야에서 건강관리 중재연구의 도구로 사용되고 있다[12,16]. 그러나 웨어러블 기기에서 제공하는 에너지소비량의 정확도는 운동 강도별, 활동 유형별 등에 따라 차이가 있어 에너지소비량 알고리즘의 정확도 개선을 위한 노력은 지속적으로 필요하다고 판단된다.
이 연구에서는 몇 가지 제한점을 가지고 있다. 첫째, 연구설계 시 웨어러블 기기별 최적의 심박수 측정 위치가 있는 점을 고려하여 연구 참여자별 무작위 배정을 수행하였으나, 이에 따른 심박수 측정의 오류는 반영하지 못하였다. 둘째, 손목형 웨어러블 외 허리 착용형, 전완 또는 상완 등 신체 다른 부위에 착용하는 웨어러블 기기와 함께 비교하지 못해 골프 특성 상 스윙 동작이 있어서 나타나는 오차인지는 검증 할 수 없었다. 셋째, 호흡가스분석기를 착용한 상태로 골프 코스를 수행해야 하는 연구설계로 인해 골프 코스 운동에 익숙한 20-30대 남자 골프선수로 제한하였다. Shcherbina et al. [14]은 웨어러블 기기의 정확도가 성별, 신체질량지수, 피부색에 영향을 받는 것으로 보고하였다. 따라서 추후 연구에서는 연령대, 성별, 신체적 특성 등 다양한 변수까지 고려한 연구가 추가적으로 필요하다.
REFERENCES1. World Health Organization. Global health risks: mortality and burden of disease attributable to selected major risks. World Health Organization 2009.
2. American College of Sports Medicine. ACSM's guidelines for exercise testing and prescription. Lippincott Williams & Wilkins 2020.
3. Sagyeom L. Energy expenditure and exercise intensity during repetitive golf driver swing movement. Korean J Phys Educ. 2003;42(1):639-44.
4. Ministry of Culture, Sports and Tourism. 2018 National life sports participation survey. Ministry of Culture, Sports and Tourism Sports Promotion Division 2018.
5. Taeyeol S. A study on energy consumption and exercise intensity during golf exercise. Korean J Phys Educ. 1994;33(3):3276-82.
6. Murase Y, Kamei S, Hoshikawa T. Heart rate and metabolic responses to participation in golf. J Sports Med Phys Fit. 1989;29(3):269-72.
7. Deokho K. The effects of glucose polymer ingestion during half-time on performance of second half under intermittent exercise. J Exerc Nutrition. 2013;7(3):333-9.
8. Changhyeon K. The effect of three intensities of exercises of the analysis of the changes of serum energy metabolic substrate and enzyme activity of recovery period. Korean J Phys Educ Sci. 2006;11(2):75-88.
9. Ung P. Exercise intensity and energy expenditure during walking on golf course [dissertation]. Gyeonggi-do: Kyunghee University 2011.
10. Chunseop J. Study on energy cost and exercise intensity during golf swing [thesis]. Gyeonggi-do: Yongin University 2004.
11. Wallen MP, Gomersall SR, Keating SE, Wisl⊘ff U, Coombes JS. Accuracy of heart rate watches: implications for weight management. PLoS One. 2016;11(5):e0154420.
12. Murakami H, Kawakami R, Nakae S, Nakata Y, Ishikawa-Takata K, et al. Accuracy of wearable devices for estimating total energy expenditure: comparison with metabolic chamber and doubly labeled water method. JAMA Intern Med. 2016;176(5):702-3.
13. Chowdhury EA, Western MJ, Nightingale TE, Peacock OJ, Thompson D. Assessment of laboratory and daily energy expenditure estimates from consumer multi-sensor physical activity monitors. PloS One. 2017;12(2):e0171720.
14. Shcherbina A, Mattsson CM, Waggott D, Salisbury H, Christle JW, et al. Accuracy in wrist-worn, sensor-based measurements of heart rate and energy expenditure in a diverse cohort. J Person Med. 2017;7(2):3.
15. Dooley EE, Golaszewski NM, Bartholomew JB. Estimating accuracy at exercise intensities: a comparative study of self-monitoring heart rate and physical activity wearable devices. JMU. 2017;5(3):e7043.
16. Wang R, Blackburn G, Desai M, Phelan D, Gillinov L, et al. Accuracy of wrist-worn heart rate monitors. JAMA Cardiol. 2017;2(1):104-6.
17. Hierholzer K, Salacinski A, Chomentowski P, Broeder C. Energy expenditure of collegiate golfers in a competitive setting. American J Sports Sci. 2018;6(4):144-56.
18. Case MA, Burwick HA, Volpp KG, Patel MS. Accuracy of smartphone applications and wearable devices for tracking physical activity data. JAMA. 2015;313(6):625-6.
19. Cicchetti DV, Nelson LD. Re-examining threats to the reliability and validity of putative brain-behavior relationships: new guidelines for as-sessing the effect of patients lost to follow-up. J Clin Exp Neuropsy-chol. 1994;16(3):339-43.
20. Sasaki JE, Hickey A, Mavilia M, Tedesco J, John D, et al. Validation of the Fitbit wireless activity tracker for prediction of energy expenditure. J Phys Act Health,. 2015;12(2):149-54.
21. Stahl SE, An HS, Dinkel DM, Noble JM, Lee JM. How accurate are the wrist-based heart rate monitors during walking and running activ-ities? are they accurate enough? BMJ BMJ Open Sport Exerc Med. 2016;2(1):e000106.
22. Dannecker KL, Sazonova NA, Melanson EL, Sazonov ES, Browning RCA. Comparison of energy expenditure estimation of several physical activity monitors. Med Sci Sports Exerc. 2013;45(11):2105.
23. Lee JM, Kim Y, Welk GJ. Validity of consumer-based physical activity monitors. Med Sci Sports Exerc. 2014;46(9):1840-8.
24. Federica L. Gloval wearable device end-user spending 2019-2022— statistics and facts. Statista 2022;https://www.statista.com/statistics/1065284/wearable-devices-worldwide-spending/. (Accessed Feb 14, 2022)..
|
|