• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.51-56
• /
• 2023

본 연구는 CNN에 기반한 한국 숫자지화 인식 시스템의 입력데이터인 표면 근전도 신호에 대한 샘플링 주파수가 CNN의 학습 성능에 미치는 영향을 검토하였다. 표면 근전도의 샘플링 주파수가 크면 수집한 많은 양의 입력데이터에 대한 학습 시간이 길어지므로 실시간 시스템의 구현이 어려움이 발생하고 고가의 표면 근전도 측정장비를 필요로 하므로 표면근전도 신호의 샘플링 주파수 선정에서 적정선이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 1,024Hz, 512Hz, 256Hz, 128Hz 그리고 64Hz의 샘플링 주파수를 선정하고 선정된 샘플링 주파수로 측정한 표면근전도 신호를 입력으로 CNN 학습 성능을 비교하였다. 비교 연구 결과는 선정된 모든 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터를 활용한 CNN 학습 모두가 한국 숫자지화 일부터 다섯을 100% 인식하였으며, 그중에서도 256Hz의 샘플링 주파수로 획득한 표면근전도 신호를 입력데이터로 활용한 CNN 학습이 가장 짧은 시간 안에 이루어졌다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.171-178
• /
• 2001

본 연구에서는 강건 시지연추정 알고리즘을 바탕으로 하여 표면근전도 신호로부터 새로운 근섬유 전도속도 측정방법을 제안하였다. 제시한 방법은 가우시안 가정 하에서 유도된 기존의 방법들로는 불가능한 비가우시안 충격성잡음을 포함하는 표면근전도 신호를 대상으로도 정확하게 근섬유 전도속도를 측정할 수 있다. 제시한 방법의 평가를 위하여 먼저, 마미총 증후군에 걸린 근질환자의 근전도 신호가 비가우시안 $\alpha$-stable 확률분포로 모델링할 수 있음을 보였으며, 정상인과 근질환자 6명의 피검자로부터 족저단신근과 내측광근에서 각각 근전도 신호를 수집하여 실험한 근섬유 전도속도 측정결과를 타 연구자들과 비교, 평가하였다. 실험결과, 족저단신근의 경우 근섬유 전도속도가 평균 4.60$\pm$0.50m/s로 내측광근의 경우 5.66$\pm$0.59m/s로 각각 구할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.9-19
• /
• 2022

본 연구에서는 체계적 고찰을 통해 노인의 삼킴 단계별 삼킴 기능을 평가하기 위해 표면 근전도 검사를 적용한 방법을 분석하여, 임상에서 노인의 삼킴 단계를 객관적으로 측정할 수 있도록 돕고자 하였다. 2011 ~ 2021년까지 Pubmed, Scopus, Web of Science (WoS)를 활용하여 선정기준에 부합하는 연구 7편을 선정하였다. 본 연구 결과, 노인과 성인을 실험군과 대조군으로 나누어서 분석하거나 노인만을 대상으로 삼킴단계를 표면근전도검사를 이용하여 분석하였다. 구강단계와 인두단계의 삼킴을 평가하기 위해 표면 근전도 검사를 사용하였으며, 표면 근전도 부착 부위는 각 단계별 관여하는 삼킴 근육에 부착하였다. 수집된 근전도 데이터는 대역통과필터와 노치필터를 사용하여 필터링되었고, 제곱평균제곱근, 진폭, 최대자발적 수축을 사용하여 분석하였다. 본 연구에서는 표면 근전도 검사가 단계별 삼킴 기능을 객관적이고 정량적으로 평가할 수 있는 도구로 사용될 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구가 단계별 삼킴기능을 평가하기 위해 표면 근전도 검사를 융합한 다양한 연구를 활성화시킬 수 있기를 기대한다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제46권6호
• /
• pp.38-43
• /
• 2009

표면 근전도 신호를 이용하여 손가락의 굽힘 동작을 추론하는 방법을 제안한다. 표면 근전도 신호는 인체 근육의 표면에서 무해하고 손쉽게 취득되나, 전극이 근육 내부에 침투하는 침습식 근전도와는 달리 특정 근육의 활동만을 반영하지 않는다. 따라서 소수의 전극을 사용하는 표면 근전도 신호로 다양한 신체 동작을 구분하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 전완 둘레에 부착된 4채널 근전도 센서를 사용하여 신호를 취득하였고, 구분을 위하여 사용한 동작은 엄지, 검지, 중지, 약지, 소지의 개별 손가락의 굽힘 동작이다. 피검자 한 명은 숙련자였으며, 다른 한 명은 비숙련자였다. 근전도 신호의 특성으로 정보 엔트로피를 추출하였으며 최대우도추정법을 사용하여 실제 동작을 추정하였다. 실험 결과 평균 95% 이상의 성능을 보였으며, 제안하는 방법이 손가락 동작의 구분에 유용함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.866-868
• /
• 2018

본 연구는 표면 근전도를 이용하여 서로 다른 손가락 움직임을 분류하여 일상 생활 속 다양한 사물(e.g, TV, 에어컨 등)을 제어하는 시스템을 개발을 목표로 한다. 손등에 총 4 개의 양극성 전극을 사용하여 피험자 5명으로부터 표면 근전도를 측정하였다. 각 피험자는 검지, 중지, 약지, 소지를 구부리는 동작 및 휴직 상태에 다섯 가지 다른 과제를 각각 3초씩 50회 수행하였으며, 이 때 표면 근전도를 피험자의 손등에서 측정하였다. 측정한 근전도 신호의 분산을 특징으로 추출하여 선형 판별 분석을 적용한 결과 평균 $81.3{\pm}6.3%$의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추후 분류 정확도 향상을 위한 추가 연구를 통해 시스템의 신뢰도를 더욱 향상시키고 실제 사물을 제어하는 시스템을 개발하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2687-2689
• /
• 2002

본 연구는 환자의 근육 상태를 표면 근전도(EMG, Electrocardiogram)를 통해 정량적으로 평가한 결과를 기반으로 적응 전기치료를 수행 시, 근전도 정량평가에 영향을 주는 심전도 신호를 독립요소 해석(ICA, Independent Component Analysis)을 이용하여 획득된 신호로부터 분리함으로써, 정확한 근전도 정량평가를 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 실험 방법은 소스(source)를 근전도와 심전도 2개로 가정하고, 4 채널을 통하여 획득된 신호를 10 Hz-500 Hz의 대역통과 필터를 이용하여 필터링한 후, 1000 sample/sec로 샘플링하여 센서로 사용하였으며, JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices) 알고리즘을 통하여 근전도 신호와 심전도 신호를 분리하였다. 알고리즘의 permutation ambiguity와 scaling ambiguity 특성 문제를 해결하기 위하여, 분리된 신호의 주파수 분석을 통하여 심전도와 근전도 신호로 구분하였으며, 인식된 근전도 신호의 크기를 센서 신호를 기준으로 복원하였다. 결론적으로 아날로그 및 디지털 필터와 달리 근전도의 신호의 왜곡을 극소화하면서도 심전도 신호를 분리해 냄으로써, 근전도를 통한 근육상태의 효과적인 평가가 가능하게 되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.480-481
• /
• 2008

본 논문은 U-Health 장치 인터페이싱을 위하여 표면 근전도를 이용한 손동작 특징들의 모델링 알고리즘에 대하여 제안하였다. 지금까지 연구에서는 표면 근전도를 측정하기 위하여 전완의 여러 부위에서 신호를 측정하였지만 휴대용 U-Health 장치들의 특성상 센서를 부착 할 수 있는 공간이 한정 되어있기 때문에 한 채널당 손동작의 인식률이 높아야하고 착용하기 편한 위치예서 신호를 측정해야 한다. 따라서 본 논문에서는 손목 근처의 수지신근(finger extensor)과 소지신근(extensor digiti minimi) 사이에 생체신호 센서를 부착하는 것을 제안했으며, 적은 수의 센서에서도 손동작에 따른 충분한 근전도 패턴을 구분해 내기 위하여 3차원 공간상에서 시간과 스케일 정보를 분석할 수 있는 다해상도 웨이블릿을 이용하였다. 정밀한 근전도 분석을 위하여 모 웨이블릿을 신경 신호의 활동전위(action potential)와 가장 유사한 형태를 가지고 있는 Daubechies 4 (db4)로 선택하였고, 이렇게 웨이블릿 분석을 통하여 1차원 신호를 16레벨로 나누어 각 신호에 대하여 에너지를 200 ms 간격으로 평가함으로서 7가지 손동작 인식을 위한 패턴 모델을 구하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권8호
• /
• pp.260-267
• /
• 2018

표면근전도(sEMG) 신호의 응용은 초기에는 단순히 근육 활성도의 유무를 판별하여 On/Off 의 스위치 기능으로 많이 사용되어 왔으나, 표면근전도 신호처리와 알고리즘의 발달로 휠체어의 방향 제어는 물론 수화를 인식하는 분야까지 확대되었다. 청각 장애인들의 언어 소통을 위한 중요한 수단인 수화나 지화는 미학습자와는 소통의 어려움이 존재해왔으며, 이러한 어려움을 해결하기 위해 수화나 지화를 인식하는 기술에 대한 연구가 지속적으로 수행되어 왔다. 최근에는, 수화나 지화 시연시에 활성화되는 근육의 신호를 활용하여 수화나 지화를 인식하는 방법이 중국 숫자지화 중심으로 적용되고 있는 추세이다. 하지만, 수화나 지화는 일반 음성언어와 마찬가지로 중국 숫자지화와 한국 숫자지화가 다르므로, 중국 숫자지화 시연시에 관여하는 근육이 한국 숫자지화 시연시에는 관여하지 않을 수가 있어, 인식률이 현저히 떨어질 수 있다. 그러므로 한국 숫자지화 시연시에 활성화되는 근육의 선정은 표면근전도 신호에 기반한 한국 숫자지화 인식률에 매우 중요하다. 하지만, 표면근전도 신호에 기반한 한국 숫자지화 인식에 대한 연구는 문헌에서 드물다. 본 연구에서는 표면근전도 신호를 활용한 한국수화 또는 한국지화의 인식에 관한 초기 연구로서, 한국 숫자지화를 시연시에 관여하는 아래팔근육을 제안하고 실험을 통하여 검증하기 위해 숫자 영(0)부터 다섯(5)의 여섯 가지 한국 숫자지화를 대상으로 인식하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 표면근전도 신호를 활용한 CNN 기반 지화인식 방법에 적용하여 여섯 가지 한국 숫자지화에 대하여 100%의 인식률을 확인함으로써, 여섯 가지 한국 숫자지화 인식을 위해 제안된 아래팔근육과 전극위치의 타당성을 검증하였다.

• 대한정형외과스포츠의학회:학술대회논문집
• /
• 대한정형외과스포츠의학회 2005년도 춘계학술대회 대한정형외과 스포츠의학회
• /
• pp.29-29
• /
• 2005

• 한국전문물리치료학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.95-103
• /
• 2003

본 연구는 초기 편마비 환자의 손목에서 표면근전도 분석을 통해 근수축 개시 및 종료의 특성들을 알아보고, 임상적인 치료방법의 기초를 제안하고자 실시하였다. 연구대상자는 원주기독병원에 뇌졸중으로 입원한 환자 중 발병 후 3개월 미만인 13명과 원주시에 거주하는 대조군 7명이었다. 근수축 개시 및 종료의 지연은 표면근전도를 이용하여 손목굽힘근과 손목펴짐근에서 손목관절의 굽힘과 폄동작 시 3초의 근전도 신호음에 따라 가장 빠르고 강하게 최대 등척성 수축과 이완을 하여 신호를 수집하였다. 그 결과 편마비 환자의 환측은 건측과 대조군에 비해 손목관절 굽힘과 폄동작에서 근수축 개시및 종료가 유의하게 지연되었으며, 개시보다 종료가 더 유의하게 지연되었다. 따라서 초기 뇌졸중 환자의 근약화는 근육의 개시 및 종료의 반응시간 지연에 영향을 준다고 볼 수 있다. 앞으로 운동조절과 연관되어 기능적인 회복을 유도할 수 있는 근수축의 민첩성 훈련과 근섬유 동원의 효율성을 증진시키기 위한 치료방법들이 연구되어야 할 것이다.