Dashboard Account

AsleepTrack 대시보드 계정을 의미합니다. 해당 계정에서 발급한 API Key로 수면 측정을 진행한 사용자들은 해당 계정으로 대시보드에 로그인하여 데이터를 조회할 수 있습니다. 한 계정에는 Live와 Test 두 가지 환경이 제공되며, API Key도 나누어 발급할 수 있습니다. 각 환경의 API Key로 측정한 데이터는 해당 환경의 API Key로만 조회 가능하며, 대시보드에서 제공하는 통계도 환경별로 구분되어 확인할 수 있습니다.

User

사용자는 클라이언트 앱을 이용해 수면을 측정하려는 대상을 의미하며, SDK 또는 API를 통해 수면 측정을 위한 사용자 ID를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 수면을 측정하고, 사용자별로 수면 세션을 관리할 수 있습니다.

Session

수면 세션은 한 번의 잠(밤에 측정을 시작하고 아침에 일어나서 종료 버튼을 누를 때까지)을 의미합니다. 특정 사용자의 수면 세션을 생성하고, 분석할 데이터를 업로드한 후, 세션을 종료할 수 있습니다.

세션은 OPEN, CLOSED, COMPLETE의 세 가지 상태를 가집니다.

OPEN: 세션이 생성되었으며, 사운드 데이터를 분석을 위해 업로드할 수 있는 상태
CLOSED: 세션이 종료되어 사운드 데이터를 더 이상 업로드할 수 없으며, AI 서버의 분석 완료를 기다리는 상태
COMPLETE: 모든 분석이 완료된 상태

수면 지표

수면 세션이 OPEN 상태일 때는 실시간으로 분석되는 수면 데이터만 확인할 수 있습니다. 세션이 종료되고 AI 서버의 분석이 완료되어 상태가 COMPLETE로 전환되면, 아래와 같은 수면 지표들을 확인하고 이를 바탕으로 사용자에게 수면 리포트를 제공할 수 있습니다. 이때, 엔터프라이즈 계약 플랜에 따라 확인할 수 있는 수면 지표가 달라지며, 플랜별 제공 데이터를 확인해보세요.

기본 수면 정보

수면 측정의 시작과 종료, 그리고 입면과 기상에 관련된 데이터 모음입니다.

수면 잠복기(sleep_latency)와 기상 잠복기(wakeup_latency)는 유저의 습관(예: 잠에 들기 어려워함, 기상 후 오래 침대에 누워있음)을 유추하기 위한 데이터로 사용될 수 있습니다.
총 측정 시간(time_in_bed)과 수면 기간(time_in_sleep_period)은 서로 다른 데이터 메트릭의 기준이 되기 때문에, 두 데이터를 구분하여 사용함에 주의해 주세요.

번호	데이터 이름	한국어 이름	유형	설명	예시 [단위] (= 실제 값)
1	`start_time`	측정 시작 시각	시각	측정을 시작한 시각	2023-11-22T00:00:10+09:00 [YYYY-MM-DDThh:mm:ss±hh:mm] (=2023-11-22 00:00:10)
2	`end_time`	측정 종료 시각	시각	측정을 종료한 시각	2023-11-22T06:30:38+09:00 [YYYY-MM-DDThh:mm:ss±hh:mm] (=2023-11-22 06:30:38)
3	`time_in_bed`	총 측정 시간	길이	측정 시작 시각부터 측정 종료 시각까지 걸린 시간	23428 [s] (=6h 30m 28s)
4	`sleep_time`	입면 시각	시각	측정 시작 후 처음 수면이 감지된 시각	2023-11-22T00:53:10+09:00 [YYYY-MM-DDThh:mm:ss±hh:mm] (=2023-11-22 00:53:10)
5	`wake_time`	기상 시각	시각	’각성’ 감지 이후 다시 수면이 감지되지 않는 구간의 시작 시각. 즉, 마지막 ‘각성’ 구간의 시작 시각.	2023-11-22T06:30:08+09:00 [YYYY-MM-DDThh:mm:ss±hh:mm] (= 2023-11-22 06:30:08)
6	`time_in_sleep_period`	수면 기간	길이	입면 시각부터 기상 시각까지 걸린 시간	20190 [s] (= 5h 36m 30s)
7	`sleep_latency`	수면 잠복기	길이	측정 시작부터 처음 ‘수면’이 감지되기까지 걸린 시간	3180 [s] (=53m 0s)
8	`wakeup_latency`	기상 잠복기	길이	마지막 ‘각성’ 시작부터 측정 종료까지 걸린 시간	30 [s] (= 0m 30s)
9	`sleep_index`	수면 점수	점수	수면 데이터 분포를 학습하여 정의된 수면의 질을 종합적으로 대표하는 지표	97 (범위: 50 ~ 100)

수면 인덱스

sleep_index는 Sleep / Wake 패턴만으로 정의된 지표로써 수면의 양을 의미하는 지표인 총 수면 시간 (time_in_sleep), 수면의 질을 의미하는 지표인 수면 효율 (sleep_efficiency), 그리고 자다 깸 횟수 (waso_count)로 정의됩니다. sleep_index는 50점에서 100점 사이의 값을 가지며, 수면의 질에 대한 의학적인 정의와 수면 빅데이터에 기반으로 사용자들의 주관적인 수면 만족도와 가장 높은 연관성 갖도록 설계되었습니다.

수면 중 각성은 사람이 인지할 수 있는 긴 각성과 인지하기 어려운 30초에서 수분 이내의 짧은 각성으로 나뉩니다. 수면 전반에 분포되어있는 짧은 각성은 waso_count를 통해, 사람이 인지할 수 있는 긴 각성은 sleep_efficiency를 통해 수면 점수에 반영됩니다.

수면 효율

수면의 질을 나타내는 대표적인 지표 중 하나인 수면 효율(sleep_efficiency)에 관련된 데이터입니다.

총 측정 시간(time_in_bed)동안 총 수면 시간(time_in_sleep)을 파악함으로써 수면 효율(sleep_efficiency)를 계산할 수 있습니다.
수면에 정답은 없지만 수면 효율이 높다는 것은 누워있는 시간대비 최적의 수면 시간을 확보하고 있다는 뜻으로 해석할 수 있습니다.
수면 단계 비율(sleep_ratio) 데이터가 수면 기간(time_in_sleep_period)을 기준으로 하는 데이터임과는 달리, 수면 효율(sleep_efficieny) 데이터는 총 측정 시간(time_in_bed)를 기준으로 하는 데이터임에 주의해주세요.

번호	데이터 이름	한국어 이름	유형	설명	예시 [단위] (= 실제 값)
1	`time_in_sleep`	총 수면 시간	길이	총 측정 시간 중 모든’ 각성’을 제외한 시간	19380 [s] (= 5h 23m 0s)
2	`sleep_efficiency`	수면 효율	비율	총 측정 시간에 대한 총 수면 시간의 비율	0.83 [x.xx] (=83%)

수면 단계

네 가지 수면 단계(각성, 얕은 수면, 깊은 수면, 렘 수면)에 관련된 데이터 모음입니다.

총 측정 시간(time_in_bed) 동안 사용자의 수면은 네 가지 단계 중 하나로 30초에 한 번씩 기록됩니다. 이러한 수면 단계의 모음은 수면 단계 리스트(sleep_stages) 데이터로 확인할 수 있습니다.
수면 중 각성의 빈도와 지속된 길이는 주관적 수면의 만족도에 영향을 미칠 수 있어 측정 결과 분석 시 중요한 지표 중 하나로 쓰입니다. 이와 관련 데이터로 자다깸 구간 횟수(waso_count), 각성 단계 시간(time_in_wake), 가장 긴 자다깸 시간(longest_waso)을 활용해 볼 수 있습니다.

번호	데이터 이름	한국어 이름	유형	설명	예시 [단위] (= 실제 값)
1	`sleep_stages`	수면 단계 리스트	숫자 리스트	총 측정 시간에서 수면 단계를 숫자로 표기한 리스트 (0: 각성 / 1: 얕은 수면 / 2: 깊은 수면 / 3: REM 수면)	[0,0,1,……,2,2,3,3,1,1,0,0,0] [list] (= wake, wake, light, .....)
2	`waso_count`	자다깸 구간 횟수	횟수	수면 기 중 ‘각성’이 감지된 횟수	19 [#] (= 19 times)
3	`longest_waso`	가장 긴 자다깸 시간	길이	수면 기간 중 가장 길었던 ‘각성’ 시간	90 [s] (=1m 30s)
4	`time_in_wake`	각성 단계 시간	길이	수면 기간 중 ‘각성’으로 감지된 시간의 합	810 [s] (=13m 30s)
5	`time_in_light`	얕은 수면 시간	길이	수면 기간 중 ‘얕은 수면’으로 감지된 시간의 합	8610 [s] (=2h 23m 30s)
6	`time_in_deep`	깊은 수면 시간	길이	수면 기간 중 ‘깊은 수면’으로 감지된 시간의 합	5700 [s] (=1h 35m 0s)
7	`time_in_rem`	렘 수면 시간	길이	수면 기간 중 ‘렘 수면’으로 감지된 시간의 합	5070 [s] (=1h 24m 30s)

수면 단계의 비율

수면 기간(time_in_sleep_period) 동안의 각성 및 각 수면 단계의 비율에 대한 데이터 모음입니다.

수면 단계 비율(sleep_ratio) 데이터는 수면 기간(time_in_sleep_period) 동안 각성을 제외한 얕은 수면, 깊은 수면, 렘 수면 단계로 기록된 시간이 차지하는 비율입니다. 유저의 수면 기간에서 각성과 수면이 서로 차지하는 비율을 비교하기 위해 수면 단계 비율(sleep_ratio)과 각성 비율(wake_ratio)을 활용할 수 있습니다.
유저의 전체 수면 구조를 개괄적으로 파악하기 위해 각성 비율(wake_ratio), 얕은 수면 비율(light_ratio), 깊은 수면 비율(deep_ratio), 렘 수면 비율(rem_ratio) 네 가지의 데이터를 비교하여 활용할 수 있습니다.

번호	데이터 이름	한국어 이름	유형	설명	예시 [단위] (= 실제 값)
1	`sleep_ratio`	수면 단계 비율	비율	수면 기간에 대한 총 수면 시간의 비율	0.96 [x.xx] (=96%)
2	`wake_ratio`	각성 비율	비율	수면 기간에 대한 각성 단계 시간의 비율	0.04 [x.xx] (=4%)
3	`light_ratio`	얕은 수면 비율	비율	수면 기간에 대한 얕은 수면 시간의 비율	0.43 [x.xx] (=43%)
4	`deep_ratio`	깊은 수면 비율	비율	수면 기간에 대한 깊은 수면 시간의 비율	0.28 [x.xx] (=28%)
5	`rem_ratio`	렘 수면 비율	비율	수면 기간에 대한 렘 수면 시간의 비율	0.25 [x.xx] (=25%)

수면 단계별 잠복기

각 수면 단계의 잠복기, 즉 입면 시각으로부터 각 수면 단계(얕은 수면, 깊은 수면, 렘 수면)가 첫 등장하는 데까지 걸리는 시간을 의미하는 데이터 모음입니다.

일반적으로 수면 잠복기(sleep_latency)가 길수록 렘 수면 잠복기(rem_latency) 길이도 함께 길어집니다.
유저가 수면 측정을 시작하고 나서 처음 감지되는 수면은 무조건 얕은 수면이기 때문에, 오류가 없는 이상 얕은 수면 잠복기(light_latency) 데이터의 값은 항상 0임에 주의해 주세요.

번호	데이터 이름	한국어 이름	유형	설명	예시 [단위] (= 실제 값)
1	`light_latency`	얕은 수면 잠복기	길이	입면 시각부터 처음 ‘얕은 수면’이 나타나기까지 걸린 시간. (처음 감지되는 수면은 무조건 ‘얕은 수면’이므로 0이 정상)	0 [s] (=0m 0s)
2	`deep_latency`	깊은 수면 잠복기	길이	입면 시각부터 처음 ‘깊은 수면’이 감지되기까지 걸린 시간	540 [s] (=9m 0s)
3	`rem_latency`	렘 수면 잠복기	길이	입면 시각부터 처음 ‘렘 수면’이 감지되기까지 걸린 시간	4710 [s] (=1h 18m 30s)

수면 주기

수면 기간(time_in_sleep_period) 내에서 주기적으로 반복되어 나타나는 수면 주기에 대한 데이터 모음입니다.

일반적인 수면은 비렘 수면과 렘 수면이 번갈아가며 나타나는 양상을 보입니다. 반복되는 비렘 수면과 렘 수면의 한 묶음을 수면 주기라고 하며, 각 수면 주기의 시작과 끝 시각은 수면 주기 전환 시각 리스트(sleep_cycle_time)데이터를 통해 확인할 수 있습니다.
건강한 성인이 8시간 정도의 수면을 취하면 하룻밤에 4-6번, 한 번에 70-110분 동안 지속되는 수면 주기를 지나게 됩니다. 이와 같이 유저의 수면 주기 구조를 파악하기 위해서는 수면 주기 횟수(sleep_cycle_count), 수면 주기 평균 시간(sleep_cycle) 데이터를 활용해 볼 수 있습니다.

번호	데이터 이름	한국어 이름	유형	설명	예시 [단위] (= 실제 값)
1	`sleep_cycle`	수면 주기 평균 시간	길이	수면 주기(‘렘 수면’과 ‘비렘 수면’이 번갈아가며 반복되는 구간)의 평균 시간	6520 [s] (=1h 38m 40s)
2	`sleep_cycle_count`	수면 주기 횟수	횟수	수면 기간 중 수면 주기가 감지된 횟수	3 [#] (=3 times)
3	`sleep_cycle_time`	수면 주기 전환 시각 리스트	시각 리스트	각 수면 주기의 시작과 끝 시각을 열거한 리스트	[2023-11-22T00:53:10+09:00,2023-11-22T02:26:10+09:00,2023-11-22T04:54:10+09:00,2023-11-22T06:19:10+09:00] [list] (= 2023-11-22 00:53:10, 2023-11-22 02:26:10, 2023-11-22 04:54:10, 2023-11-22 06:19:10)

코골이

AsleepTrack은 수면 단계뿐만 아니라 코골이와 같은 수면 중 발생하는 다양한 이벤트도 감지할 수 있습니다. 코골이는 발생 시점, 횟수, 비율 등을 제공하여, 더 구체적인 수면 분석을 지원합니다.

번호	데이터 이름	한국어 이름	유형	설명	예시 [단위] (= 실제 값)
1	`snoring_stages`	코골이 단계	숫자 리스트	총 측정 시간에서 호흡 단계를 숫자로 표기한 리스트 (0: 코골이 없음 / 1: 코골이)	[0,0,0,1,1,……,1,0,0,0,0] [list] (= no snoring, no snoring, no snoring, snoring, snoring .......)
2	`time_in_snoring`	코골이 시간	길이	수면 기간 중 ‘코골이’가 감지된 시간 합	23400 [s] (=6h 30m 00s)
3	`time_in_no_snoring`	코골이가 발생하지 않은 시간	길이	수면 기간 중 ‘코골이’가 감지되지 않은 시간 합	5400 [s] (=90m 0s)
4	`snoring_ratio`	코골이 비율	비율	수면 기간에 대한 코골이 시간의 비율	0.72 [x.xx] (=72%)
5	`no_snoring_ratio`	코골이가 아닌 비율	비율	수면 기간에 대한 코골이가 아닌 시간의 비율	0.28 [x.xx] (=28%)
6	`snoring_count`	코골이구간 횟수	횟수	수면 기간 중코골이’가 감지된 횟수	20 [#] (=20 times)