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스트레스의 사전적 정의는 생활, 직무 등에서 기인한 문제로 인한 정신적 긴장과 염려의 상태, 걱정과 불안의 감정을 강하게 환기하는 것, 물리적 힘 또는 압력이다[9]. 스트레스는 17세기에 물리생물학자 Hooke가 ‘탄성체가 변형되는 정도는 외력에 비례한다’고 주장하면서, 건물이나 다리 등의 구조물이 큰 하중을 견디고 바람, 지진 등의 자연 현상에 저항하는 과정을 탐색하면서 주목을 받게 되었다[10]. 이후 행동과학 분야에서도 인간에게 가해지는 물리적, 심리적 압력 및 이에 대한 반응을 볼 수 있는 개념으로서 스트레스가 탐색되었다.

Selye(1951)는 인체가 스트레스에 반응 및 적응을 하는 과정을 생물학적으로 다음과 같이 규명하였다[11]. 인체가 스트레스원에 노출되면 경고 반응이 이루어져 스트레스원에 대항하는 신체의 방어가 이루어진다. 시상하부에서 합성된 부신피질자극호르몬-방출호르몬(CRH)이 뇌하수체 전엽의 부신피질자극세포에 작용되어 부신피질자극호르몬(ACTH)의 분비를 촉진하고, ACTH가 혈관을 타고 부신피질에 도착하여 부신피질에서 글루티코르티코이드(인간의 경우 코티졸)가 합성 및 분비되며 유기체의 투쟁-도피 반응을 준비하게 한다. 2단계는 저항 단계로, 유기체가 스트레스원에 적응하여 겉으로는 정상적으로 보이지만 신경과 호르몬에 변화가 일어나고 이는 인체가 질병에 취약하게 한다. 마지막 3단계는 소진 단계로, 한정된 저항 능력이 고갈되어 병이 생기게 된다.

이러한 Selye의 신경생리학 관점의 스트레스 이론은 이후 알로스타틱 부하 모형과 적응적 교정 모형 이론으로 발전하였다. 알로스타틱 부하 모형(Allostatic Load Model)은 유기체가 만성적인 스트레스 상황에 노출되어 코티졸 분비, 혈압과 심박수 증가 등을 계속 경험하게 되면 알로스타틱 부하가 누적되고 질병에 취약해진다고 본다[12]. 적응적 교정 모형(Adaptive Calibration Model)은 알로스타틱 부하의 자체를 부정적으로 보지는 않는다. 적응적 교정 모형의 관점에서는 인체는 스트레스원에 대해 가장 잘 대처할 수 있는 자신의 상태를 계속 조정해 나가며, 개인마다 보이는 적응의 표현형은 다양할 수 있다고 본다[13]. 즉, 어느 시점에서 살펴본 개인의 코티졸 분비 수준이 높다고 해서 그 사람이 부적응을 경험하고 있다고 볼 수는 없으며 환경의 요구와 유기체의 극복능력의 균형을 고려해서 보아야 한다.

한편 Kyriacou와 Sutcliff(1978)는 인체의 스트레스 반응에 대해 엔지니어링 모형과 생리적 모형을 제시하였다[14]. 엔지니어링 모형은 스트레스가 환경의 부정적인 요인, 즉 스트레스원(stressor)그 자체라고 보는 접근이다. 생리적 모형은 스트레스원에 대한 개인의 생리적 반응 패턴으로 스트레스를 보는 접근으로 스트레스원과 이에 대한 개인의 신경생리학 차원의 반응을 모두 포함해서 스트레스를 살펴보아야 한다고 주장했다. 이상을 통해 보면 스트레스는 환경의 위협 및 이에 대한 인체의 반응을 모두 고려하는 개념이며, 이 반응은 신경생리학 수준에서 살펴보아야 함을 알 수 있다. 또한 신경생리학 수준에서 나타나는 개인의 스트레스 반응이 부적응이라고 판단하기 위해서는 장기간에 걸쳐 살펴보아야 한다.

기존의 스트레스 연구는 주로 스트레스의 엔지니어링 모형 관점을 취하여, 정형화된 심리 척도를 사용해 참여자에게 주관적으로 스트레스 수준을 판단하게 하는 방식을 사용해왔다. 이러한 연구방법은 개인에 따라 지각하는 스트레스의 강도에 차이가 있을 수 있고, 회고방식으로 보고하게 되므로 개인이 경험하는 스트레스를 실시간으로 파악하지 못한다는 한계가 있다.

또한 기존 연구에서는 특정 시간에 연구자가 연구참여자를 대상으로 측정하는 방식이 자주 사용되었다. 이는 연구자 중심이고 실험 환경에서 이루어져 자연스럽지 않으며, 생태학적 타당성에서 제한점이 있다. 또한 개인이 실제로 스트레스를 감소하고 건강을 증진하는 데까지 돕는데 한계가 있다.

스트레스와 관련된 다양한 생리 지표를 살펴본다면 이러한 한계를 극복할 수 있을 것이지만 그동안 생리 지표 측정은 비용 및 절차 측면에서 쉽게 접근하기 어렵다는 큰 제약이 있었다. 대표적인 스트레스 호르몬의 일종인 코티졸은 비침습적인 수집 방식이 도입되면서 영유아를 포함해 연구에 활발히 이용되었으나 이 또한 연구 절차 및 비용에서 부담이 커 효율이 낮다. 이에 비해 피트니스 트래커는 착용자가 일상생활을 하는 중에 자료를 수집하게 되므로 생태학적 타당도를 확보하고, 객관적인 생리지표를 장기간에 걸쳐 반복 측정할 수 있다. 또한 두 가지 이상의 다각적인 생리지표를 측정할 수 있기 때문에 연구참여자 개인의 스트레스 양상을 보다 심층적으로 파악하게 해준다. 이상을 통해 볼 때, 피트니스 트래커는 스트레스 반응을 살펴볼 수 있는 간명한 방식으로 연구에 활용될 가능성과 의미가 매우 높다고 보인다.

피트니스 트래커로 수집할 수 있는 대표적인 스트레스 지표는 심박변이도, 보행수와 수면 특성을 들 수 있다.

인체가 스트레스원에 노출되었을 때 자율신경계의 활동에서 변화가 나타나며, 이 과정에서 심장의 활동에 변화가 발생한다. 심장 활동을 나타내는 지표로 심박수(Heart Rate)와 심박변이도(Heart Rate Variability)를 들 수 있다. 심박수는 1분 동안 일어나는 심장 박동의 빈도를 의미하며 bpm(beats per minute)의 단위로 측정된다. 심박수는 연령과 관련이 있는데 신생아의 경우 분당 약 130회, 5-13세는 약 80-90회, 20세 이상에서는 약 70-75회이다. 이처럼 연령에 따라 다르긴 하나 대체로 휴식기의 심박수는 60-100 bpm 사이에 분포한다. 개인의 최저 심박수는 기상 후 몸을 일으키기 전에 측정한 수치로, 최대 심박수는 220에서 대략 자신의 나이를 뺀 수치로 볼 수 있다. 심박수는 운동강도가 높을수록 증가하는 특성이 있다. 심박수는 상황에 따라 영향을 받아 기온과 습도 상승에 따라 약 5-10 bpm까지 증가할 수 있으며 앉았다가 일어서는 15-20초까지, 스트레스 또는 불안 상태이거나 극도로 기분이 좋거나 나쁜 경우, 특정 약물을 복용하는 경우에 높아질 수 있다[15]. 또한 직장 내에서 보상이 낮다고 인식할수록 근무 중 및 퇴근 직후의 심박수가 높았다[16]. 요약하면 심박수는 연령, 운동 강도, 기온, 습도, 신체의 움직임, 약물 복용에 따라 다르며, 스트레스 상황에서 높아질 수 있다.

심박변이도는 연속되는 심장 박동 간격들 간의 시간을 의미한다. 심박변이도는 자율신경계의 활동을 측정할 수 있는 유용한 도구로 평가된다. 심박변이도 모두 정신적인 스트레스원에 따라 변화한다[17]. 심박변이도가 높을수록 직무 관련 스트레스 수준은 낮고 신체활동 수준은 높았다[18]. 건강한 성인의 경우 수면 시간 동안 심박수는 감소하고 심박변이도는 증가한다[19].

심박변이도를 주파수 성분별로 살펴보면 표1과 같이 Low Frequency(0.01 - 0.08Hz)는 교감 신경의 활동을 주로 나타내며 정신적 스트레스가 있는 경우 활동량이 증가하고, Mid Frequency(0.08 - 0.15Hz)는 교감/부교감 신경 모두가 활동하나 부교감 신경활동이 더 우세한 경우, High Frequency(0.15 - 0.4Hz)는 정서적 안정 시에 활동양이 증가하는 것으로 알려져 있다[20].

보행수와 수면 특성은 그 자체로는 스트레스를 직접적으로 보여주는 데이터는 아니지만, 간접적으로는 스트레스를 보여준다. 보행수(step counts)는 하루 동안 몇 걸음을 걸었는지에 대한 수치로 일일 보행수가 높을수록 건강과 긍정적 관련이 있었다[21]. 한편 과도한 보행수는 피로 및 스트레스의 지표가 될 수도 있다. 활동성 근로자의 하루 보행수는 사무직 근로자의 경우보다 4배가 높은 2만 여 보로 나타났으며[22], 교대근무 경찰은 야간근무일에 활동량과 활동계수가 높게 나타났다[23]. 이상을 통해 볼 때 보행수는 활동량과 관련되며 하루 중 또는 특정 시간대에 보행수가 뚜렷이 높으면 물리적인 피로 또는 스트레스와 연결될 수 있음을 알 수 있다.

수면은 인체가 건강하게 기능하기 위한 필수조건이다. 일반적으로 하루에 6-8시간의 수면이 적당하며 최근 증가하고 있는 수면 장애는 스트레스와 밀접한 관련이 있다. 인체는 스트레스 상황에서 뇌하수체-시상하부-부신피질 체계가 활성화되는데 이 과정에서 각성 및 흥분과 관련된 호르몬이 분비되고, 스트레스와 관련된 불면증은 또다시 HPA축의 활성화와 관련된다[24]. 수면과 스트레스의 관계는 직무 스트레스 분야에서 활발히 탐색되었다. 직무 스트레스와 수면의 질은 부적인 관계가 있으며[25], 수면은 직무 스트레스 요인이 스트레스 반응에 미치는 영향을 중재하는 요인이기도 하다[26]. 즉 수면은 스트레스와 밀접한 관련이 있는 요인으로, 충분한 수면은 스트레스를 낮추는 것과 관련됨을 알 수 있다.

종합하면, 피트니스 트래커를 통해 스트레스에 대한 다각도의 생리 지표를 얻을 수 있다. 심박변이도를 기초로 한 스트레스 지수는 인체의 스트레스 수준을 객관적으로 보여준다. 보행수와 수면 특성은 간접적으로 인체가 얼마나 피로 및 스트레스를 경험하고 있는지 나타낸다. 다음 장에서는 피트니스 트래커를 활용해 측정한 심박변이도 기반의 스트레스 지수, 보행수 및 수면 특성을 스트레스 연구에 활용할 가능성을 살펴볼 것이다.

전통적으로 심박수 및 심박변이도는 심전도 검사(Electrocardiography)를 통해 이루어져왔다. 심전도 검사는 하나 또는 여러 개의 전극을 체표면에 부착하여 심장의 활동을 기록하고 해석하는 것으로, 심장 질환을 진단하는데 도움을 준다. 피트니스 트래커는 광혈류측정계(photoplethysmography)를 장착해 심박수를 측정한다. 광혈류측정계는 [그림 1]과 같이 피부를 밝혀 빛 흡수의 변화를 살펴봄으로써 산소포화도를 측정한다[27].

Fig. 1. 
Measuring principle of optical blood flow measurement system: use of PPG sensor

피트니스 트래커에 심박변이도 자료를 토대로 스트레스 지수를 도출해주는 소프트웨어를 탑재하기도 한다. 이러한 피트니스 트래커의 사례를 그림 2에서 살펴보면, 스트레스 수준을 0부터 100점까지로 측정하고 0점부터 1/4 구간마다 휴식, 낮은 스트레스, 중간 스트레스, 높은 스트레스로 구분하고 있다. 심박변이도를 토대로 인체의 스트레스와 회복을 분석하는 소프트웨어인 Firstbeat은 사용자 2만 명을 대상으로 자료를 수집하여 그림 3과 같은 결과를 도출하였다[19]. 이를 살펴보면 스트레스의 비율은 오전 4-6시경, 대략 기상 직전에 가장 낮고 오전6시 이후 높아지기 시작하여 오전 10시에서 오후 2시 사이에 가장 높으며, 그 이후에 다소 낮아지고 대략적인 취침 시각인 10-12시에 낮아지는 패턴을 알 수 있다. 이는 스트레스 호르몬 코티졸의 24시간 일주기 분비 리듬과 유사하다. 이와 같이 심박변이도를 기초로 한 객관적인 스트체스 지수는 개인이 인식한 주관적인 스트레스와 유의한 상관이 있었다[28]. 이를 통해 보면 피트니스 트래커로 측정한 심박변이도를 근거로 산출한 스트레스 지수가 인체의 스트레스를 객관적으로 나타낼 수 있음을 알 수 있다.

Fig. 2. 
The stress level data of Garmin Vivosmart 4

Fig. 3. 
The average daily profile of different physiological states during a working day based on the Fristbeat database

광혈류측정계의 신호는 센서의 기울기, 혈액 양, 몸의 위치, 착용자의 움직임에 영향을 받는다[7]. 그러므로 피트니스 트래커로 측정한 심박수 또는 심박변이도를 스트레스 지표로 분석에 사용하고자 할 때에는 신체활동 수준을 함께 고려해야 한다. 또한 피트니스 트래커로 스트레스를 측정할 당시에 착용자가 어떤 심리 상태였는지에 대한 정보 또한 함께 수집할 필요가 있다. 심박변이도에서 저주파 성분이 증가하면 부정적 감정, 고주파 성분이 증가하면 긍정적 감정으로 볼 수 있는데, 기쁨 정서 실험에 참여한 사람들의 경우 고주파수 뿐만 아니라 저주파수 비율도 높이 나타났다[29]. 이는 PPG센서 만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있음을 보여준다. 즉 심박변이도는 긍정적인 스트레스와 부정적인 스트레스 상황에서 차이가 나타나지 않으므로 수치를 해석할 때 참여자가 어떤 상황에 있었는지 알아야 한다. 또한 심박수변이도와 스트레스 간의 관계를 살펴볼 때 전반적인 자율신경 상황, 참여자의 건강 및 심리 상태를 고려해야 한다.

더 나아가 피트니스 트래커로 측정한 스트레스 수준의 의미를 보다 정확히 이해하기 위해서는 장기간 반복측정을 하는 것이 중요하다. Nelson과 Allen(2019)은 1명의 참여자가 Apple Watch 3, Fitbit charge 2, 심전도계를 24시간 동안, 5일간 착용하고 일상생활을 하는 조건에서 값을 측정하여 비교하였다[30]. 그 결과 개인 내 반복 측정 시 대체로 심박수는 충분한 정확도를 보였다. 피트니스 트래커를 활용해 지속적으로 심박수 자료를 측정하고 아웃라이어를 제거하는 등의 단계를 거친다면 충분히 연구에 활용할 수 있을 것이다.

요약하면, PPG 센서가 장착된 피트니스 트래커를 통해 착용자의 스트레스 수준을 측정하고 이를 연구에 적극 활용할 수 있을 것으로 보인다. 심박변이도의 주파수 성분별 및 LF/HF 비율로 분석하거나, 기기에 탑재된 소프트웨어를 통해 도출된 스트레스 점수를 활용할 수 있다. 착용자의 신체활동 수준, 심리 상태 및 측정 당시 맥락에 대한 정보를 함께 수집하고 분석에 활용한다면 피트니스 트래커를 통해 측정한 스트레스 수준에 대한 의미 있는 분석이 가능할 것이다.

그간 피트니스 트래커를 스트레스 측정을 위해 활용한 연구들은 주로 타당도 검증에 초점을 맞추었다. 최근에는 피트니스 트래커 혹은 이와 유사한 비침습적인 부착용 기기를 사용해 스트레스를 측정하는 연구가 보고되고 있다.

Hehlmann과 동료들(2021)은 Garmin의 Vivosmart 4 기기를 활용하여 2주간 심리치료 환자 7명의 스트레스 수준을 측정했다. 환자들마다 스트레스 수준의 변화 양상이 달랐는데, 시간의 흐름에 따라 스트레스 수준에 변화가 거의 없는 유형이 있는 반면, 급격하거나 완만한 변화를 보인 유형도 있었다[31]. 이 연구는 디지털 기기를 활용함으로써 1인당 6,720건의 스트레스 측정치를 확보하였고, 이를 분석하여 개인의 스트레스가 급격히 변화하는 지점을 찾았다는 의의가 있다.

Kim과 동료들(2021)은 의사 200여 명을 대상으로 HRV 자료를 토대로 스트레스 점수가 도출되는 피트니스 트래커를 착용하게 하고 수술 전후로 느끼는 스트레스를 살펴보았다. 평소의 기저 스트레스 점수는 28.6점이었으나 수술 직전에는 49.6점, 수술 후에는 55.1점이었으며, 세 점수는 유의한 차이가 있었다. 연구자들은 수술 이후에도 의사가 느끼는 스트레스 수준이 높으므로, 이들의 소진을 예방하고 보다 나은 근무 환경을 조성해야 한다고 하였다[32].

이상의 살펴본 두 연구는 스트레스 측정을 위해 피트니스 트래커를 사용한 점이 두드러지는 사례이다. 피트니스 트래커로 측정한 심박변이도 및 이를 기반으로 한 스트레스 데이터에 대한 타당성도 어느 정도 확인되었으므로, 보다 여러 직군을 대상으로 다양한 상황에서 스트레스를 측정하기 위해 피트니스 트래커를 사용할 수 있을 것이다.

보행수를 측정하는 전통적인 장비는 보수계(pedometer) 또는 액티그래프(actigraph)이다. 초기 기계식 보수계는 괘종시계와 같은 작동원리로 사람의 움직임에 따라 추가 앞뒤로 움직이며 걸음 수를 측정했다. 액티그래프는 가속도계, 시계 또는 타이머, 비활성 메모리, low-pass filter의 유닛으로 구성되어 있으며, 이 유닛이 착용자의 움직임을 감지해 보행수를 측정한다. 피트니스 트래커를 통한 착용자의 활동량 측정은 가속도계 센서를 통해 이루어진다. 가속도계(accelerometer)는 움직이는 물체의 가속도나 방향을 측정함으로써 사용자의 위치나 동작을 인식하여 활동량, 걸음 수, 에너지 소비량, 수면패턴을 측정할 수 있다. 피트니스 트래커에는 가속도계와 더불어 중력 가속을 계산해 활동 유형 측정을 도와주는 자이로스코프(gyroscope), 자이로스코프의 정확도를 개선하는 자력계(magnetometer)가 기본으로 탑재된다.

피트니스 트래커로 측정한 보행수는 일부 연구에서 표준 기기의 값에 비해 오류가 있었다[33]. 한편, 피트니스 트래커는 연구기기만큼 임상 연구에 적합하지는 않지만 수기로 카운트한 보행수에 대한 에러가 10-15% 수준이며 이는 행동 변화를 추적하기에는 적절한 수준이라는 의견도 있다[34]. 종합하면, 피트니스 트래커는 보행수를 측정하는 표준 기계만큼 정확하지는 않지만 연구에 활용될 가능성은 충분하다고 보인다.

그림 4는 피트니스 트래커 화면 및 연동된 어플리케이션에서 보행수 정보가 어떻게 나타나는지를 보여준다. 하루의 총 보행수가 기기 화면에 나타나며, 소모된 칼로리, 이동한 거리, 최근 며칠간의 보행수 평균을 함께 보여주기도 한다. 보다 세부적으로 시간대별 보행수를 확인할 수도 있다.

Fig. 4. 
An example of pedometer data presented by a fitness tracker (Garmin)

피트니스 트래커로 측정한 보행수를 연구에 분석한 사례를 살펴보면, 주로 활동량 개선 프로그램을 실시하면서 활동량 측정을 위해 피트니스 트래커를 사용한 경향이 있다. 일례로 Hooke와 동료들(2016)은 암 관련 피로 질환을 앓고 있는 6-15세 아동을 대상으로 2주간 코칭을 받고 3일간 기저 스텝수를 측정한 후, 개인 맞춤화된 보행수 목표를 설정하고 달성해보는 중재 프로그램을 2주간 실시했다. 이 때 피트니스 트래커를 활용해 보행수를 측정했는데, 보행수가 높을수록 피로도는 낮게 나타났다. 연구자들은 프로그램의 효과가 분명함을 밝히며 피트니스 트래커를 연구에 사용할 가능성이 높다고 제시했다[35].

Schaben과 Furness(2018)는 대학생의 활동량 개선을 위한 프로그램의 효과를 검증하기 위하여, 12주간 대학생들이 피트니스 트래커(Fitband, Garmin Vivofit)를 착용하고 자신의 보행수를 스스로 확인하게 하고, 실험 기간 동안 보행수의 변화가 있는지 살펴봤다. 해당기간 동안 보행수의 변화는 유의하지 않았지만, 기기 착용과 함께 건강 교육을 실시하는 것은 대학생들이 스스로 건강 관리를 하도록 하는데 도움이 되었다[36].

이상 살펴본 두 사례는 피트니스 트래커가 보행수를 측정하고, 착용자의 건강을 관리하는데 도움이 됨을 보여준다. 즉 피트니스 트래커로 측정한 보행수 자료는 연구에 적극 활용될 수 있다. 보행수는 스트레스의 직접적인 지표는 아니지만, 활동량이나 업무강도를 보여주는 보조 자료로서 스트레스 연구에서 적극 활용될 수 있을 것이다.

수면 특성을 측정하는 대표적인 방법으로는 수면다원검사(polysomnography, PSG)를 들 수 있다. 이는 하룻밤 검사실에서 잠을 자며 이루어지는 검사로, 뇌전도, 안전도, 근전도, 심전도, 말초산소포화도, 호흡 등을 기록하며 검사자의 수면장애를 진단하고 이와 관련된 요인을 평가한다. 수면다원검사는 정확도가 높고 임상에 활용할 수 있다는 장점이 있으나, 비용과 시간의 소요가 크다는 단점이 있다.

피트니스 트래커는 탑재된 액티그래프를 활용해 수면 특성을 측정한다. 액티그래프는 손목에 착용하여 수면 관련 지표를 추정할 수 있는 신체의 움직임을 기록하고 이를 컴퓨터 프로그램의 특정 알고리즘으로 해석하는 도구이다. 액티그래프는 인체의 동작 속도와 방향을 감지하는 가속도계를 활용해 수면과 각성을 판독하는 것으로, 주로 참여자가 손목에 착용하고 생활하는 중에 수면 자료를 수집한다. 피트니스 트래커에서 측정하는 수면 자료의 예시는 그림 5와 같다. 기기마다 다르지만 대부분 수면 길이와 수면단계(기상, REM, 가벼운 수면, 깊은 수면)를 측정해 준다.

Fig. 5. 
An example of sleep data presented by a fitness tracker (Fitbit)

de Zambotti와 동료들(2016)은 피트니스 트래커(Fitbit)와 수면다원검사(PSG)로 수면 특성 값을 비교한 결과, 전반적으로 피트니스 트래커와 PSG의 결과가 잘 일치하며 건강한 집단에서는 적절한 도구라고 보았다[37].

피트니스 트래커는 수면의 질, 수면 단계나 장애측정의 정확도는 다소 낮지만 수면 시간 측정에서는 침대 센서나 비디오 촬영 기법만큼 높은 정확도를 보였다[38]. 또한 피트니스 트래커로 측정한 수면 자료는 천식 증상, 혈압, 기분 등의 건강 특성과 관련이 있다[39]. 이는 피트니스 트래커로 획득한 수면 지표가 예측 타당도를 지님을 보여주는 근거이다. 이상을 통해 볼 때, 피트니스 트래커는 임상적 수면 문제를 가진 집단이 아닌 경우를 제외하고 일반 집단의 수면 시간을 측정할 때는 타당도가 높은 편이라고 할 수 있다.

최근 웨어러블 기기를 사용해 수면을 측정하고, 이를 보다 다양한 변수와 연결지어 본 연구들이 시도되고 있다. 20대 남자 대학생 27명을 대상으로 웨어러블 기기 일주일간 착용하게 했을 때 신체활동량과 운동시간은 긍정정서, 기분상태, 삶의 만족도 등과 유의한 정적 관계가 있었고 수면 중 뒤척임 회수와 부정 정서는 부적 관계를 보였다[40]. Azimi와 동료들(2019)은 임산부 13명을 대상으로 6개월간, 한 달에 한 번씩 웨어러블 기기를 착용하게 하여 임신 2기의 중반에 비해 임신 후기와 출산 후에 수면 불규칙성이 증가함을 밝혔다. 연구자들은 이를 통해 웨어러블 기기가 임신 기간 동안의 수면 장애를 감지하고 개별적이고 효과적인 케어를 하는데 도움이 된다고 주장했다[41].

이상의 내용을 통해 볼 때, 웨어러블 기기로 수면 특성을 측정하고 이를 연구에 활용하는 방안은 유망한 편이다. 비록 웨어러블 기기가 임상 또는 연구 목적으로 개발된 것은 아니지만, 수면 길이 등은 웨어러블 기기로 측정한 값도 충분히 정확함을 알 수 있다. 그간 피트니스 트래커로 수면을 측정한 연구들은 대체로 타당화에 초점을 두고 있는데, 앞으로 다학제적인 연구를 통해 수집한 정보를 토대로 궁극적인 행동 중재 및 변화를 이끌어내는데 활용할 수 있을 것이다. 향후 다양한 연령대 및 직업군을 대상으로 웨어러블 기기로 수면 특성을 측정하고 이를 또 다른 건강 지표와 연결하여 살펴본다면 스트레스 관련 연구의 새로운 방향을 열 수 있을 것이다.