19명의 건강한 성인 남자의 우세팔쪽 위팔두갈래근에서 피로가 생길 때까지 2.4초를 하나의 주기로 팔꿉을 반복적 등장성으로 굽히고 펴서 표면근전도 신호를 얻었다. 처리과정 A 중앙주파수(MDF )는 이 신호의 0.5초 구간을 power spectrum analy sis (PSA)로 계산하였는데 상당량의 잡음이 있었다. 중앙주파수의 잡음 양을 비교하기 위해, 동일한 표면근전도에서 3번까지 신호를 받았다 (2.4초 구간을 PSA로 계산한 처리과정 B, 13 point 로 moving averages한 처리과정 C, digital low pass filter한 처리과정 D). 그리고 나서 그 신호의 주요 주파수 성분을 뽑아내었다. 위의 중앙주파수 자료와 시간간의 회귀직선을 분석하면 초기 중앙주파수, 회귀기울기, 그리고 피로지수와 같은 모수를 얻을 수 있다. 비모수 검정의 하나인 Kendall 기법으로 네 개의 처리과정간의 모수를 비교하였다. 통계결과 잡음이 처리과정 A보다 B, C, D에서 적었고, D에서 가장 적게 나타났다. 중앙주파수를 digital low pass로 여과(filtering)함으로써 앞으로 있게 될 동적 운동 시 근피로 모니터기의 신뢰도를 높일 수 있다.
본 연구에서는 t-test와 ANOVA를 이용하여 근전도의 중앙주파수 추출을 위한 AR모델 차수결정 및 중앙주파수 비교에 관한 연구이다. 근전도의 근피로와 관계된 특징인자인 영교차율 및 저대역에너지, 중앙주파수를 추출하여 근피로에 이를 때까지의 변화를 평가해 봄으로써 근피로 정도나 시점까지의 변화 정도를 비교 및 고찰하였다.
연구목적 이 연구의 목적은 피로유발수축후 장딴지근과 가자미근의 근전도 power spectrum 중앙경항치를 비교 검사하는 것이다. 실험대상 열 여섯명의 자원자(남자 10, 여자 6)를 대상으로 하였다. 남자 대상자의 연령범위는 25세에서 33세(평균 $28.6{\pm}2.5$)였고 여자 대상자의 연령범위는 26세에서 31세($27.8{\pm}1.9$)였다. 실험방법 실험대상자는 피로유발수축전후 50% 최대등척성근수축을 수행하였다. 자료수집과 분석을 위해 LabVIEW 소프트웨어를 사용하였다. 결과 t-검정결과 내측 장딴지근에서는 피로유발수축후 주파수의 중위값과 평균이 통계적으로 유의하게 감소하였으나 가자미근에서는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. t-검정결과 두 근육간 주파수 감소의 차이는 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 토의 및 결론 이 결과들은 피로유발수축후 근전도 power spectrum 중앙경향치가 저주파대역으로 감소함을 나타내었다. 이 연구는 중앙주파수와 평균주파수가 피로지수로서의 신뢰도와 타당도가 뛰어나며 객관적 측정과 훈련효과 평가로 사용할수 있음을 보였다.
본 연구에서는 건강한 남성 13명을 대상으로 최대자발 근수축의44%, 55%, 66%에 해당하는 40, 50, 60kg의 부하를 주었으며 초당 48$^{\circ}$의 속도로 요추신전 운동을 반복함으로써 근피로를 유발 시켰으며, 피검자의 왼쪽 척추기립근에 표면전극을 부착하여 근전도 신호를 측정하였다. 웨이브렛을 이용하여 '시-주파수'영역에서 근전도 신호를 주파수대역별로 분리하여 근피로도를 측정하고 중앙주파수를 이용하여 얻은 결과를 비교하였다. 본 연구에서는 중앙주파수가 시간에 따라 더 맞은 주파수 영역으로 천이되며 단지 대표 주파수의 경향만 나타냄을 확인할 수 없었다. 그러나 웨이브렛을 이용한 근피로도 분석 방법은 중앙주파수와는 달리 근육의 피로함에 따라 고주파수 대역의 신호(375~438Hz)는 일정하거나 감소하고 저주파영역의 신호(0∼125Ha)는 증가하는 경향이 확인되어 웨이브렛 분석을 통해서 근피로를 정량화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 동 적운동 시 웨이브렛을 이용한 분석방법이 중앙주파수 보다 근피로도를 분석하는데 있어 더욱 유용함을 확인할 수 있었다.확인할 수 있었다.
근피로 연구는 주로 등척성(isometric)운동에서 수행되었고 등장성(isotonic)운동에서 얻은 근전도 신호는 통제하기 힘든 잡음이 많아 등척성운동에서 사용된 주파수분석기법을 동일하게 적용하였을 때 신뢰할만한 중앙주파수 자료와 근피로 판정용 변수를 구하는데 어려움이 있었다 이에 본 연구에서는 등장성운동에서 측정한 근전도신호의 중앙주파수 검출방법에 따른 근피로 판정 변수들의 차이를 비교해 보고자 하였다 이를 위해 동일한 근전도신호를 가지고 FFT 수행간격과 연속적인 FFT구간의 중첩비율을 다르게 하여 중앙주파수를 검출하고 이들의 선형회귀직선을 구하여 회귀직선상의 변수인 초기중앙주파수, 기울기. 근피로지수를 비교한 결과, 초기중앙주파수의 경우 FFT 수행간격이 넓을수록 조금씩 상승하는 것으로 나타났고, 기울기의 경우 FFT 수행간격이 넓을수록 중첩구간이 적을수록 기울기의 감소경향이 뚜렷하게 나타났다. 근피로지수의 경우는 특정 FFT 수행간격에서 가장 높은 수치를 나타냈다
표면근전도의 중앙주파수 특징을 이용하여 근지구력시간에 대한 남녀 성별차별을 구분할 수가 있다. 중앙주파수는 근육의 피로속도를 측정하는데 주로 사용하는 인자이다. 본 연구에서는 상완이두근의 등장성 운동을 통한 근전도의 성별차이를 알아보았다. 등장성운동은 피실험자가 근육피로가 피곤해 질 때까지를 측정하였다. 남녀 성별차이는 근지구력시간에 대한 중앙주파수의 선형회귀선의 기울기로 구분되어지는 특성을 보였다.
본 논문은 주파수 분석 방법 중 하나인 Discrete Wavelet Transform (DWT)을 활용하여 태양광 직렬 아크 사고를 검출하는 방법에 관하여 다룬다. DWT 알고리즘은 주파수 도메인에서도 시간 축 정보를 표현할 수 있어 기존의 Fast Fourier Transform (FFT) 주파수 분석 알고리즘과 차이점이 있으며, 대용량 태양광 시스템의 직렬 아크 사고 검출에 최적화 되도록 DWT 알고리즘의 속도를 향상시켜 태양광 DC 아크 사고 안전규격인 UL1699B의 요구 조건을 만족시켰다. DWT 알고리즘의 경우 TMS320F28033 기반으로 구현 되었으며 대용량 PV 시스템 적용을 위해 로고스키코일을 전류 센서로 사용하였다. 또한, 모의 DC 직렬 아크 발생 회로를 구축하여 제작한 사고 검출기의 성능을 실제 아크 발생 조건에서 검증하였다.
본 논문의 목적은 랩탑 컴퓨터의 터치패드 및 두 개의 클릭 버튼 위치에 따른 손목과 어깨 부위 근육의 EMG 진폭 및 중앙 주파수 변화를 알아보는 것이다. 기존 연구결과를 바탕으로 손목과 어깨의 외전현상이 근골격계질환으로 이어지는 메커니즘을 살펴보고, 이를 토대로 연구가설이 설정되었다. 실험에서 터치패드 및 클릭버튼의 위치는 기존의 중앙 아래(bottom center, BC)와 중앙 아래에 위치하지만 $45^{\circ}$ 반시계방향으로 회전된 방식(bottom center with rotation, BCR), 그리고 회전없이 중앙 오른쪽에 위치한 경우(bottom right, BR)가 비교되었다. 10명의 피실험자는 오른 손으로 5분 동안 터치패드 및 두 개의 버튼을 이용하는 task를 각각의 시행하는 동안 EMG 진폭과 중앙 주파수가 측정되었다. 손목 부위의 근육은 척측수근굴근, 어깨부위의 근육은 위쪽 승모근이 선정되었다. 실험결과 손목부위에서는 BC의 경우가 진폭은 크게 나타나고 중앙 주파수는 작게 나타났으며, 어깨부위에서는 BC와 BCR이 BR보다 진폭은 크고 중앙 주파수는 작게 나타났다. 또한, 손목부위에서는 진폭과 중앙 주파수 모두에서 BCR과 BR의 차이가 유의하게 나타나지 않았고, 어깨부위에서는 BC와 BCR에서의 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과는 BC에서는 손목과 어깨의 외전이 동시에 나타나고, BCR은 어깨의 외전만, 그리고 BR은 손목과 어깨에서 외전이 모두 나타나지 않기 때문이다.
근피로로 인해 운동단위들의 모집과 발화율이 감소하므로 근전도 전력스펙트럼이 낮은 주파수로 전이되는 스펙트럼 압축을 나타나며 이로 인해 중앙주파수가 낮아진다. 그러나 중앙주파수의 변화는 저주파수 대역의 크기 변화보다 상대적으로 미약한 변화를 보인다. 본 연구에서는 이미 제안된 주파수 대역의 범위 중에서 대퇴이두근의 스펙트럼 피로지수로서 적당한 주파수 대역의 범위를 통계적으로 선택하고자 한다. 실험에 참여한 피검자의 수는 12명이며, 4.5 km/h의 속도로 트레드밀 보행시 대퇴이두근의 근전도를 측정하였다. 근전도의 중앙주파수를 기준으로 저역 및 고역 주파수 대역의 크기들을 ANOVA 분석으로 비교하였다. 그 결과 저주파수 대역 25-82Hz과 고주파수 대역 142-300Hz가 대퇴이두근의 근피로지수로서 적당함을 확인하였다.
본 연구는 기관사가 지하철 가/감속 장치인 마스콘을 구동 할 때의 시간에 따른 근피로도 변화를 근전도를 이용하여 측정 및 분석하였다. 기관사들은 대부분 하루에 평균 4시간 정도를 상지를 이용하여 마스콘을 구동한다. 4개의 근전도 채널을 상지의 어깨세모근(deltoid muscle), 위팔노근(brachioradialis muscle), 위팔 두갈래근(biceps brachii muscle) 그리고 자쪽 손목 굽힘근(flexor carpi ulnaris muscle)에 부착하여 각 상황에 따른 근전도 신호를 중앙주파수(MF)를 구하여 그 피로도를 분석하였다. 분석결과, 운행 30분 후 10명의 피험자(실제 기관사)의 80%이상의 중앙주파수 값이 유의하게 감소하였다. 이 결과는 30분의 마스콘 구동만으로도 기관사의 상지 근육에 피로를 유발함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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