• 제목/요약/키워드: 손목재활

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신경망을 활용한 손목재활 수부 동작 인식 최적화 기법 (Optimization Technique to recognize Hand Motion of Wrist Rehabilitation using Neural Network)

  • 이수현;이영근
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.117-124
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    • 2021
  • 본 연구는 손목 재활을 위한 신경망을 이용하여 수부 동작 인식해주는 연구이다. 수부의 재활은 손상을 받은 수부의 기능을 최대로 회복시켜 일상생활과 직업, 취미생활을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 하지만 어느 장소를 찾아 치료를 하는 것은 경제적, 시간적으로 매우 비효율적이다. 이런 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 환자가 직접 스마트 기기를 이용해 재활 치료를 하고자 한다. 이를 활용하면 비용이나 시간적인 면에서 매우 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 총 10명의 사람으로부터 4 종류의 재활 운동에 대한 데이터를 수집하여 손목재활 데이터셋을 만들었다. 수부 제스쳐 인식은 신경망을 이용하여 모델을 구성하였다. 그 결과 93%의 정확도를 얻었으며, 본 시스템의 유용성을 검증하였다.

손목회전운동 재활로봇을 위한 6축 힘/모멘트센서 설계 (Design of a Six-axis Force/moment Sensor for Wrist Twist-exercise Rehabilitation Robot)

  • 김현민;김갑순
    • 한국정밀공학회지
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    • 제30권5호
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    • pp.529-536
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    • 2013
  • Most serious stroke patients have the paralysis on their wrists, and can't use their hands freely. But their wrists can be recovered by rehabilitation exercises. Recently, professional rehabilitation therapeutists help stroke patients exercise their wrists in hospital. But it is difficult for them to rehabilitate their wrists, because the therapeutists are much less than stroke patients in number. Therefore, the wrist twist-exercise rehabilitation robot that can measure the twist force of the patients' wrists is needed and developed. In this paper, the six-axis force/moment sensor was designed appropriately for the robot. As a test result, the interference error of the six-axis force/moment sensor was less than 0.85%. It is thought that the sensor can be used to measure the wrist twist force of the patient.

뇌졸중 환자용 동력보조형 상지재활훈련기의 설계 (Design of Upper-limb Rehabilitation Device with Power-assist Function for Stroke Survivals)

  • 배주환;문인혁
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.79-85
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    • 2011
  • 본 논문은 뇌졸중에 의한 상지 편마비 환자의 재활훈련을 위한 동력보조형 상지재활훈련기의 설계를 제안하였다. 설계된 상지재활훈련기는 3자유도를 가지고 있으며, 검지와 손목은 독립적으로, 그리고 나머지 손가락은 하나의 모듈로 굽힘과 폄 동작이 가능하다. 손목 기구는 복동식 공암실린더를, 손가락 기구에는 두 개의 전동식 선형구동기를 적용하여 동작을 보조하도록 하였다. 설계를 기반으로 프로토타입 상지재활훈련기를 제작하였으며, 0.8mm이내의 오차로 정상상태에 수렴하도록 위치제어기를 구현하였다. 실험의 결과로부터 동력보조용 상지훈련기가 실현가능함을 보였다.

표면 근전도를 이용한 Artificial Neural Network 기반의 동작 분류 알고리즘 (Artificial Neural Network based Motion Classification Algorithm using Surface Electromyogram)

  • 정의철;김서준;송영록;이상민
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.67-73
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    • 2012
  • 본 논문에서는 표면 근전도 신호를 사용하여 손목 움직임의 동작을 분류하기 위해 인공 신경 회로망(ANN : Artificial Neural Network)기반의 동작 분류 알고리즘을 제안한다. 손목 움직임에 무리가 없는 20~30대 성인 26명을 대상으로 척측 수근 굴근과 척측 수근 신근에 부착한 2채널의 전극으로부터 표면 근전도 신호를 취득하고, 취득한 근전도로부터 손목의 굴곡, 신전, 내전, 외전, 휴식 다섯 동작을 인식한다. 빠른 처리 속도를 위해 획득한 신호로부터 시간 영역에서의 특징점을 추출하고 ANN을 이용한 동작 분류에 사용된다. 특징점으로 DAMV, DASDV, MAV, RMS를 사용하였으며, ANN 기반의 동작 분류의 인식율은 DAMV는 98.03%, DASDV는 97.97%, MAV는 96.95%, 그리고 RMS는 96.82%의 정확도를 나타낸다.

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허리와 손목의 가속도 센서를 이용한 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘 구현 (Implementation of Physical Activity Energy Expenditure Prediction Algorithm using Accelerometer at Waist and Wrist)

  • 김도윤;정유석;전소혜;강승용;배윤형;김남현
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.1-8
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    • 2012
  • 본 논문에서는 3축 가속도 동작 감지기를 이용하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 피험자 33명(남성: 15, 여성: 18명)을 대상으로 트레드밀에서 호흡가스분석기, 3축 가속도 동작 감지기(피트미터)를 허리와 손목에 착용 후 2 km/h ~ 11 km/h 까지 각 단계별 2분 수행 후, 1 km/h 씩 증가 시키면 실험을 진행하였다. 3축 가속도 동작 감지기의 x, y, z축 출력 값을 하나의 대표 값으로 처리하는 신호벡터크기(Signal Vector Magnitude: SVM)와 산소소비량과의 회귀분석을 통하여 신체활동 에너지 소비량 예측 알고리즘을 구현 하였다. 허리, 손목, 허리와 손목의 3축 가속도 동작 감지기 착용 위치에 따라 알고리즘을 구현하고 각각의 알고리즘 별로 비교하여 신체활동의 특성에 따라 선택적으로 이용할 수 있도록 구현 하였다.

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기계 학습을 활용한 자가 운동치료 웹 페이지 (Self-exercise Therapy Web Page using Machine Learning)

  • 김혜리;김수빈;조민규;고희정;이형봉
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.491-493
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    • 2021
  • 최근 코로나 19 상황으로 인해 많은 사람들이 모이는 병원 방문을 꺼리거나, 치료비에 부담을 느끼는 근골격계 재활 환자들이 많다. 이러한 환자들을 위해 이 프로젝트에서는 재활 치료 빈도가 높은 어깨와 손목 등 여섯 가지 근골격 부위의 자가 재활 치료를 돕는 기계 학습 기반 웹 페이지을 구현한다. 이 웹 페이지는 각 부위에 대한 재활 치료 자세를 구글 티처블 머신으로 학습 시킨 데이터를 기반으로 환자가 올바른 자세로 운동하는지를 판별해 준다. 이 때, 사용자의 재활 치료 자세는 웹 카메라로부터 캡쳐한다.

근전도를 이용한 손목방향인식 모듈에 관한 연구 (A Study of a Module of Wrist Direction Recognition using EMG Signals)

  • 이충헌;강성인;배성호;권장우;이동훈
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제7권1호
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    • pp.51-58
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    • 2013
  • 고령화 시대로 변화해 가면서 재활 복지 산업, 스포츠 산업 시장이 빠르게 성장하고 있다. 특히, 근전도, 뇌전도, 안전도등 생체신호를 이용하여 휠체어 등 복지기기, 의수 및 의족을 제어할 수 있는 재활기기 및 일상의 전자기기 등을 제어할 수 생체 인터페이스 분야는 새로운 미래 신기술영역이며, 또한 사회적 약자인 장애인, 노약자, 재활환자에게 많은 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 일반인에게도 다양한 응용분야에서 활용될 것이다. 상용화된 생체신호계측 장비 및 인터페이스의 경우 부피가 크고 복잡하며, 고가 제품으로 실생활에 이용하기에는 많은 제약을 갖고 있다. 본 논문에서는 휴대가 가능한 형태의 소형 근전도 신호계측 장치를 구현하였으며, 무선 전송이 가능한 형태의 인터페이스 시스템을 통하여 근전도 신호를 통한 하드웨어 장치 제어가 가능한 제어모듈 개발에 관한 연구를 수행하였다. 손목의 움직임을 통해 발생된 근전도 신호를 입력받아 불필요한 잡음을 제거하고, 신호를 증폭하는 휴대형 하드웨어 모듈을 설계 하였다. 획득된 근전도 신호를 디지털 신호로 변환과 함께 디지털 필터링을 위해 TI사의 TMS320F2808 DSP칩을 사용하여 구현하였다. 또한 획득된 근전도 신호로부터 주성분 분석 기법을 이용하여 상, 하, 좌, 우의 4 동작신호로 분류하였으며 분류된 데이터는 PC 터미널로 무선 전송하여 표시하도록 하였다. 최종적으로 4가지 동작에 대해 85%의 인식률을 얻었으며, 지금보다 높은 인식률을 얻게 된다면 근전도를 이용한 손목동작을 통하여 다양한 하드웨어 시스템을 제어하는 제어신호로 활용이 가능하리라 본다.

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상지마비 재활훈련로봇용 데이터글로브의 개발 (Development of a Data Glove for Rehabilitation Robot for Upper Extremity Paralysis)

  • 박찬영;문인혁
    • 재활복지공학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.45-49
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    • 2009
  • 본 논문에서는 상지마비 환자의 재활훈련용 로봇의 인터페이스에 사용할 수 있는 데이터글로브를 제안한다. 데이터글로브는 7개의 유연한 각도 센서를 적용하여 손가락과 손목의 굽힘 각도를 측정할 수 있다. 개발된 데이터글로브의 성능은 3D 그래픽을 이용한 시각화로서 확인하였다. 실험결과로부터 개발한 데이터글로브는 손의 움직임을 측정하고, 인터페이스로 사용할 수 있음을 보인다.

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