Effect of Measurement Noise Filtering for Recurrence Quantification Analysis of Biomechanical Data

본 연구에서는 생체운동역학 데이터의 반복 정량 분석(RQA) 관점에서 노이즈 레벨에 따른 RQA 지표의 변화 경향 및 데이터 필터링의 효과를 시뮬레이션을 통해 평가하였다. 이를 위해, 주기운동을 하는 동역학 시스템(N = 10)을 설계하고, 해당 시스템의 1차원 시변 상태값을 위상차복원법을 통해 M차원으로 재구성한 후, 노이즈 레벨에 따른 결정론적 패턴 비율(%DET) 값의 변화 경향과 필터링 여부에 따른 %DET 값의 회복성을 조사하였다. 노이즈 레벨은 생체역학 데이터를 수집할 때 보고되는 10 ~ 30 dB 사이의 신호 대 잡음비(SNR)를 기준으로 선정하였으며, %DET 값 계산 시에는 반복률(%REC)을 노이즈가 없는 상태 수준으로 고정시켰다. 시뮬레이션 결과 노이즈 레벨이 증가할수록 %DET 값은 점차 감소했지만, 노이즈 필터링을 통해 원래의 값으로 회복할 수 있었다. 결과적으로, 생체운동역학 데이터의 RQA 수행 시 유의미한 값을 획득하기 위해선 반드시 노이즈 필터링이 선행되어야 함을 제안하였다.