Lee, Jaejun;Kim, Ung Gyu;Nasir, Atiqah Binti Muhammad;Lee, Young Jin
Annual Conference of KIPS
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2017.11a
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pp.1031-1033
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2017
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.
본 논문에서는 인간의 생체 임피던스를 이용하여 인간의 팔 운동을 추정하고자 한다. 생체 신호를 이용하여 인간의 운동을 추정하기 위해서는 먼저 생체 신호와 인간의 운동 사이의 정량적인 관계를 구해야 하며 특히, 다자유도 운동의 추정에는 생체 신호간의 간섭등을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 먼저 일자유도 운동실험을 통해 생체 임피던스와 인간 팔 관절의 회전각 사이의 선형성을 고찰한다. 그리고, 다자유도 측정시에 발생하는 근육간의 결합성과 방향성의 문제에 대해 주파수 분할 측정법을 도입하여 팔의 다자유도 운동을 추정하였다. 마지막으로, 실제의 로봇을 제어하는데 응용하였다.
Min-Cheol Kang;Dong-Kyun Seo;Wook-Hyun Jung;Jin-Won Jung;Hee-Sang Hwang;In-Soo Kim
Annual Conference of KIPS
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2023.11a
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pp.980-981
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2023
본 논문은 생체신호 분석과 인공지능으로 전동휠체어 제어 시스템을 개발한다. 얼굴 근육 움직임에서 나오는 생체신호를 분석하고, 인공지능 모델로 생체신호 패턴을 학습하여 눈동자 및 얼굴 움직임을 해석하고 이를 토대로 전진, 후진, 좌회전, 우회전, 정지, 제어와 같은 6가지 기능을 전동휠체어에 적용하고 신체 제한자의 이용 용이성 및 삶의 질 향상을 목표로 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2002.05a
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pp.73-76
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2002
최근 다양해지고 있는 무선통신 이용기술은 시간과 거리를 극복하고 이동성을 최대한 보장해줌으로 말미암아 현대사회에서 중요한 기반기술로 자리 잡고 있다. 그러나 한편으로는 전파이용시설에서 발사되는 전파가 생체에 좋지 않은 영향을 미치고 있는 것은 아닌가 하는 불안과 의문이 제기되고 있다. 인체나 모든 생물체내에서 생체신호들은 전기적인 작용을 통해 이루어진다. 때문에 전문가들은 전자파에 의해 인체가 영향을 받을 수 있다고 주장한다. 생체가 강한 전자파에 노출되었을 때 전자파 에너지에 의한 생체 체온의 상승, 신경 및 근육의 흥분 등 생체작용이 발생한다는 사실이 국내외 여러 조사 연구를 통해 발표되고 있다.(중략)
Electromyogram (EMC) signal generated by voluntary contraction of muscles is often used in a rehabilitation devices such as an upper limb prosthesis because of its distinct output characteristics compared to other bio-signals. This paper proposes an EMG-based human-computer interface (HCI) for the control of the above-elbow prosthesis or the wheelchair. To control such rehabilitation devices, user generates four commands by combining voluntary contraction of two different muscles such as levator scapulae muscles and flexor-extensor carpi ulnaris muscles. The muscle contraction is detected by comparing the mean absolute value of the EMG signal with a preset threshold value. However. since the time difference in muscle firing can occur when the patient tries simultaneous co-contraction of two muscles, it is difficult to determine whether the patient's intention is co-contraction. Hence, the use of the comparison method using a single threshold value is not feasible for recognizing such co-contraction motion. Here, we propose a novel method using double threshold values composed of a primary threshold and an auxiliary threshold. Using the double threshold method, the co-contraction state is easily detected, and diverse interface commands can be used for the EMG-based HCI. The experimental results with real-time EMG processing showed that the double threshold method is feasible for the EMG-based HCI to control the myoelectric prosthetic hand and the powered wheelchair.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.1944-1947
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2005
In this paper, the control of a prosthetic arm using the flex sensor signal is described. The flex sensors are attached to the biceps and triceps brchii muscle. The signals are passed a differential amplifier and noise filter. And then the signals are converted to digital data by PCI 6036E ADC. From the data, position and velocity of arm joint are obtained. Also motion of the forearm - flexion and extension, the pronation and supination are abstracted from the data by proposed algorithm. A two D.O.F arm with RC servo-motor is designed for experiment. The arm length is 200 mm, weight is 4.5 N. The rotation angle of elbow joint is $120^{\circ}$. Also the rotation angle of the wrist is $180^{\circ}$. Through the experiment, we verified the possibility of the prosthetic arm control using the flex sensor signal. We will try to improve the control accuracy of the prosthetic arm continuously.
지금까지 EMG신호를 이용한 보철제어의 역사적 고찰과 기술적인 고려사항, 실제적인 예, 그리고 전망등에 관하여 살펴보았는데 "근육이 세계를 움직인다."는 말처럼 근전도신호는 인간-기계 상호연결에 무한한 잠재성을 보여주기 때문에 앞으로 이분야에 많은 연구가 필요하리라 생각된다. 더우기, 앞으로 몇년안에는 근육전기 제어(Myoelectric control)외에 신경으로 부터 추출된 제어신호를 이용한 신경전기제어(Neuroelectric control)도 가능하리라 믿는다. 특히, 근전도 신호처리에 관한 연구결과는 실제로 로보트제어에 기여를 하고 있는데 그 예로 Saridis의 연구결과를 들 수 있겠다. 그러므로, 근전도 신호처리에 관한 연구는 산업용 로보트 개발에도 크게 도움이 될 것이다. 최근의 첨단과학 즉, 전자공학, 컴퓨터공학, 제어공학, 반도체공학, 기계공학, 생체공학을 위시한 각 기술분야의 급격한 진보와 생리학, 체육학등 기초만 아니라 "Bionic Person" 혹은 "Artificial Man"을 가능하게 할 것이다.ificial Man"을 가능하게 할 것이다. 것이다.
Electromyogram (EMG) is the bioelectric signal induced by motor nerves. Analyzing EMG with the movement produced by muscle contraction, we can provide input commands to a computer as a man-machine interface as well as can evaluate the patient's motional abnormality. In this paper, we developed an integrated miniaturized device which acquires and transmits the surface EMG of an interested muscle. Developed system measures $60{\times}40{\times}25mm$, weighs 100g. Using an amplifier circuitry on the electrodes and the radio frequency transmission, the developed system dispenses with the use of cables among the electrodes, amplifier, and the post processing system (personal computer). The wiring used in conventional systems can be obstacle for natural motion and source of motion artifacts. In results, the developed system improves not only the signal-to-noise ration in dynamic EMG measurement, but also the user convenience. We propose a new human-computer interface as well as a dynamic EMG measurement system as a possible application of the developed system.
본 연구는 몸통의 반복적인 flexion/extension 동작 수행시 근전도신호를 측정하고 이들 신호에서 나타난 EMG parameters(median frequency, median power, RMS) 와 피실험자의 주관적 불편도의 변화양상간의 정량적인 관계를 알아보고자 수행되었다. 피실험자별로 3-5회 정해진 업무를 수행하였고 주관적불편도와 근전도 신호를 측정하였다. 실험결과 반복횟수가 증가할수록 주관적 불편도는 증가하였으며 각 task 별로 EMG parameter와 불편도의 증감율 간의 회귀분석과 상관분석을 수행한 결과 실험과 EMG parameter에 따른 변이는 존재했지만 대체로 RMS에 비해 MF와 MP의 증감율이 불편도 증감율과 상관관계가 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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