본 연구의 목적은 운동제어/학습 또는 운동역학을 연구하는데 중요한 역할을 하는 근전도의 사용과 근전도와 등척성 수축력과의 관계에 나타나는 문제점과 제안점을 조사하는 것이다. 선행연구를 분석한 결과, 등척성 힘의 증가에 따른 근전도의 증가 관계가 선형적 모양으로 나타나지는 않았다. 또한, 선행연구에서 근전도와 등척성 힘 관계를 연구하는데 몇 가지 문제점들이 발견되었다. 이러한 문제점은 선행 연구실험들의 절차상에 차이가 나타났고, 근육의 생리학적인 또는 해부학적인 성질에서 문제점이 논의되었다. 결론적으로, 이러한 문제점들이 해결되지 않는 한 근전도와 등척성 수축력과의 관계는 불분명하게 남아있을 것이다.
본 연구의 목적은 다른 앉기 자세에 따라 목의 관절가동범위, 근력, 위치감각과 힘 감각에 어떠한 영향을 미치는가에 대해 알아보고자 하였다. 본 연구는 15명의 건강한 일반 대학생이 참여하였다. 곧은 앉기 자세와 구부정한 앉기 자세에 따라 관절가동범위와 관절위치감각은 관절각도 측정기를 사용하여 측정하였고, 최대 등척성 근력과 힘감각은 linear force를 사용하여 측정하였다. 그 결과 곧은 자세가 구부정한 자세보다 목의 최대 신전각도, 굴곡시 최대 등척성 근력이 유의하게 컸다(p<0.05). 또한 곧은 자세에서 관절위치감각과 힘감각의 오차가 유의하게 작았다(p<0.05). 이와같은 결과를 통해 다른 앉기자세가 목의 움직임 범위와 근력, 고유수용성감각에 영향을 미치며 곧은 앉기 자세가 구부정한 자세보다 관절가동범위와 근력에 이점이 있으며 고유수용성감각에 대한 인지능력이 향상됨을 알 수 있었다.
This paper describes a real-time isometric pinch force prediction algorithm from surface electromyogram (sEMG) using multilayer perceptron (MLP) for human robot interactive applications. The activities of seven muscles which are observable from surface electrodes and also related to the movements of the thumb and index finger joints were recorded during pinch force experiments. For the successful implementation of the real-time prediction algorithm, an off-line analysis was performed using the recorded activities. Four muscles were selected for the force prediction by using the Fisher linear discriminant analysis among seven muscles, and the four muscle activities provided effective information for mapping sEMG to the pinch force. The MLP structure was designed to make training efficient and to avoid both under- and over-fitting problems. The pinch force prediction algorithm was tested on five volunteers and the results were evaluated using two criteria: normalized root mean squared error (NRMSE) and correlation (CORR). The training time for the subjects was only 2 min 29 sec, but the prediction results were successful with NRMSE = 0.112 ${\pm}$ 0.082 and CORR = 0.932 ${\pm}$ 0.058. These results imply that the proposed algorithm is useful to measure the produced pinch force without force sensors in real-time. The possible applications include controlling bionic finger robot systems to overcome finger paralysis or amputation.
등척성 팔굽 굽힘시 전완길이(florearm length)는 전완에 가해진 힘의 방향이 직각일 때 관절토크 뿐만 아니라 최대근지구력시간(maximum endurance time: MET)을 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구의 목표는 전완의 등척성 수축시 MET의 대표적인 두 가지 실증적 모델인 지수모델과 거듭제곱모델에 전완길이를 추가요소로 적용했을 때 미치는 영향을 검토하는 것이다. 30명의 자원자가 실험에 참여하였으며, 요소변수로 사용할 참여자의 상완 및 전완의 둘레 및 길이들과 최대자율수축강도의 백분율(percent of maximum voluntary contraction intensity: %MVC)에 따른 MET를 측정하였다. 실험과정에서 ln(MET)의 다중선형회귀모델에서 유의확률을 산츨한 결과 %MVC와 전완길이가 유의한 독립변수임을 확인하였다 (P<0.05). 또한, 측정 MET와 기존의 두 가지 실증적 모델들 사이의 평균절대편차는 19.4초 였으나 전완길이를 적용한 모델을 이용한 경우 16.2초로 감소하였으며, 상관계수과 급내상관계수는 모두 평균 0.87 이었으나 전완길이를 적용했을 때 평균 0.91로 모두 증가하였다. 실험결과로부터 전완의 길이가 실증적 모델에 유의한 추가 요소임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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