본 논문에서는 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 재활 치료용 VR(Virtual Reality) 플랫폼을 제안한다. EMG 신호는 근육의 움직임을 확인할 수 있는 생체 신호로, EMG 신호를 활용하면 근육에 직접적인 움직임이 없어도 환자의 행동 의도를 확인할 수 있다. 본 논문에서는 EMG 신호를 이용하여 환자의 근육 움직임을 확인하며, 해당 움직임을 나타내는 VR 콘텐츠에 대한 제안과 실제 제작 콘텐츠를 소개한다. 실험 결과는 실제 근육 움직임에 대한 인식률을 확인하였다.
등척성 수축에서 국소근육피로의 연구에는 표면전극을 사용한 근전도신호의 스펙트럼분석 이 효과적이다. 많은 연구결과에서 자발적 수축동안 근전도신호의 주파수 성분이 근육의 피로에 의해 낮은 쪽으로 천이 된다는 사실이 밝혀졌으며, 이를 근육피로의 지수로 사용하려는 노력이 계속되어 왔다. 본 연구에서는 실제와 유사한 형태의 주기적 작업수행시에 얻어진 근전도신호의 중간주파수 천이양상을 지속적 수축에서 얻어진 중간주파수의 천이양상과 비교하여, 주기적 작업의 피로축적은 지속적 수축에서의 피로축적과 같은 경향성을 지님을 찾아냈으며, 이 결과를 근거로 주기적 수축의 수축지속시간으로 정규화된 개념의 피로지수를 개발하였다. 이러한 피로지수는 정량적으로 제시될 수 있음은 물론, 작업설계와 허용한계의 설정등에 응용될 수 있을 것이다.
A musculotendon model is proposed to predict muscle force during muscle fatigue due to the continuous functional electrical stimulation(FES). Muscle fatigue dynamics can be modeled as the electrical admittance of muscle fibers and included in activation dynamics based on the{{{{ { Ca}^{2+ } }}}} kinetics. The admittance depends on the fatigue variable that monotonically increase or decrease if electrical pulse exists or not, and on the stimulation parameters and the number of applied pulses. In the response of the change in activation the normalized Hill-type contraction dynamics connected with activation dynamics decline the muscle shortening velocity and thus its force under muscle fatigue. The computer simulation shows that the proposed model can express the muscle fatigue and its recovery without changing any stimulation parameters.
얼굴특징들의 추적을 위한 근육을 기반으로 한 특징모델을 사용한다. 그 특징모델은 적은 파라메터와 범위와 방향으로 한정된 변형으로 구성되고, 각 특징점에 관한 검색 공간은 한정되어질 수 있다. 본 논문에서는 6개로 분류한 주요 얼굴표정에 대해 근육의 수축강도로 추정한다. 그 수축 벡터는 얼굴근육모델의 변화량으로부터 얻어지며, 유사도는 _그것들의 벡터와 대표하는 주요한 표정들의 벡터사이로 규정짓고, 얼굴표정들의 측정을 위해 사용된다.
새롭게 표준화된 멀티미디어 동영상 파일 포맷인 MPEG-4에는 자연영상과 소리뿐만 아니라 합성된 그래픽과 소리를 포함하고 있다. 특히 화상회의나 가상환경의 아바타를 구성하기 위한 모델링과 에니메이션을 위한 FDP, FAP에 대한 표준안을 포함하고 있다. 본 논문은 MPEG-4에서 정의한 FDP와 FAP를 이용하여 화상회의나 가상환경의 아바타로 자연스럽고 현실감 있게 사용할 수 있는 얼굴 모델 생성을 위해서 보다 정교한 일반모델을 사용하고, 이에 근육 모델을 사용하여 보다 정밀한 표정 생성을 위해서 임의의 위치에 근육을 생성 할 수 있도록 근육 편집기를 작성하여, 표정 에니메이션을 수행할 수 있도록 에니메이션 편집 프로그램을 구현하였다.
일반적인 홍채 인식 방법은 홍채 근육이 형성하는 고유 패턴에 기초하여 사용자를 식별한다. 홍채의 주요 기능은 자연광의 양에 따라 동공의 크기를 제어하는 것이다. 그러므로 홍채 패턴은 조명 조건의 변화에 따라 팽창 및 수축한다. 홍채 패턴의 변형에도 불구하고 강력한 인식의 정확도를 보장하기 위해 이전의 연구에서는 홍채 근육은 선형적으로 변형된다고 가정하여, 홍채의 트랙을 선형적이고 균일하게 할당하였다. 그러나 홍채 패턴은 실제로 특정 홍채 근육의 복잡한 움직임으로 인해 비선형적으로 변형된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 Dynamic Warping 방법을 사용하여 비선형성을 고려한 새로운 매칭 방법을 제안한다.
최근 사회적으로 근감소증에 대한 관심이 높아지면서 노인성 근감소증 시장이 골다공증 시장을 뛰어 넘을 것으로 전망하고 있다. 진단 방법으로 의료영상기반으로 근육량을 인공지능 기술로 측정하여 근감소증 진단에 적용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 복부 CT 영상에서 L3 부위의 근육량을 기반으로 한 진단 기준을 이용하여 아시아 피험자의 T-score를 기반으로 근감소증 진단을 자동화하였다. 특히 복부 CT영상의 업로드와 함께 자동으로 근육량을 측정하여 개인별 상태를 확인할 수 있도록하여 근감소증 진단을 지원 할 수 있도록 개발하였다. 그리고 이를 기반으로 4가지 간 질환 환자의 L3 부위 근육량을 측정하여 근감소증과의 상관성을 확인하였다. 이는 다양한 기저 질환과 근감소증과의 연관성 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.
겨울철에 왜 요실금이 심해질까? 여름에는 체내 수분의 상당량이 땀으로 배출되지만, 겨울에는 체내 수분이 땀보다 오줌으로 배출돼 요실금 발생 빈도가 높아지는 편. 또 겨울에는 기온차로 인해 기침이나 재채기를 자주 하면서 탄력성을 잃은 골반근육과 방광근육이 자극을 받아 요실금이 발생하기도 한다.
본 연구는 운동치료를 담당하는 20대 물리치료사들의 근육뼈대계 증상과 직무스트레스 정도를 알아보고 둘 사이의 연관성을 파악하는데 있다. 연구대상자는 총 144명을 대상으로 국가기관에서 제공하는 측정도구를 바탕으로 조사연구를 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 손/손목/손가락, 어깨, 허리에 근육뼈대계 증상과 질환이 많고, 특히 오른쪽 손/손목/손가락에 증상과 질환의 비율이 매우 높은 특징을 보였다. 직무스트레스 중 직무환경, 직무요구, 보상은 육체적 부담과 유의한 양의 상관관계가 있었고(r=.297~.392, p=.000), 특히 목의 통증정도는 직무환경과 직무요구, 어깨의 통증정도는 직무요구, 손/손목/손가락의 통증기간과 직장문화 사이에 유의한 양의 상관관계를 보여(r=.331~.478, p=.003~.009) 근육뼈대계 증상은 직무스트레스와 일정부분 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 이들의 근육뼈대계 증상과 직무스트레스의 관리를 위한 관심과 노력이 필요하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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