• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.775-776
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• 2012

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.1779-1785
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• 2006

본 논문은 근전도 패턴 인식에 의한 가상 로봇팔 제어 방식을 제안한다. 고차원의 근전도 신호를 정밀하게 분류하기 위하여 혼합형 신경 회로망 방식을 사용한다. 혼합형 신경회로망은 SOFM과 LVQ로 구성되고, 고차원의 EMG 신호를 2차원 데이터로 변환한다. 3개의 표면 전극을 이용하여 EMG 신호를 측정 한다. 제안한 혼합 시스템을 이용하여 한글 자음 6개의 수화 신호를 분류한다. 가상 로봇팔 실험을 통해서 제안한 혼합 시스템을 이용한 수신호의 EMG 패턴 인식의 유용성을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2175-2176
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• 2006

인간이 서서 걸으면서 나타나는 필연적인 증상의 하나인 요통은 전체 인구의 80%가 일생에 한 번 이상 경험하며, 20%정도는 항상 허리통증에 시달린다는 보고가 있다. 본 논문에서는 앉은 자세로 인한 요통에 대해서 연구하였다. 앉은 자세 변화에 따라 발생하는 작업자의 근육 근전도를 조사하고 분석하여, 인간공학적으로 적합한 앉은 자세 평가에 표면 전도의 유용성을 알아보았다. 개인에 따라 차이가 있지만 허리에 주는 부담은 앉아 있는 것이 누워 있을 때에 비해 7배, 서 있을 때보다 3배 정도로 크다. 머리를 숙이고 웅크리고 앉아 있거나 등을 구부정하게 앉아 있는 것은 체중이 골고루 분산되지 않아 허리에 주는 부담이 더 크다. 따라서 나쁜 자세로 인해 생기는 요통은 무엇보다 적절한 운동을 통해 복부와 허리의 근육을 강화시켜주는 것과 함께 자세를 바르게 갖도록 해야 한다. 등근육 근전도 신호를 이용하여 자신의 자세정보를 알 수 있도록 하여 앉은 자세를 관찰하고 자세가 바르지 못할 경우 스스로 바른 자세를 유지할 수 있도록 유도함으로써 나쁜 자세로 인한 요통 예방에 도움을 주고자 한다.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제9권4호
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• pp.53-59
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• 2002

본 연구는 컴퓨터 작업시 머리자세가 상부 승모근의 근전도 활성도에 미치는 영향에 대해 알아보기 위해 실시하였다. 대상자는 상지에 근골계질환이 없는 대학생 5명을 대상으로 하였으며, 표면근전도(MP100WS)를 이용하여 근 활성도를 측정하였다. 실험은 10분 동안 머리를 중립자세로 모니터를 보고 컴퓨터 작업을 수행하는 것과 문서걸이(copy holder)를 보기 위해 머리를 $45^{\circ}$ 회전하고 컴퓨터 작업을 하는 두 가지 조건을 $%RVC_{RMS}$를 이용하여 비교 분석하였다. 머리를 중립자세로 했을 때 평균 $%RVC_{RMS}$ 값이 높았으나 머리를 $45^{\circ}$ 회전하여 작업시에는 시간이 지남에 따라 $%RVC_{RMS}$가 지속적으로 증가함을 보여주었다. 따라서 컴퓨터 작업시 문서는 모니터로부터 가까이 하여 머리회전을 최소화시키는 것이 근육의 피로나 부작용을 줄일 수 있을 것이다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.39-43
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• 2013

본 논문에서는 근전도를 이용하여 근피로도를 분석함에 있어서 중앙주파수의 임계점을 이용한 효과적인 보행재활훈련 방법을 제시한다. 신호의 측정을 위하여 건강한 성인 남성 5명을 대상으로 실험을 실시하였고 정상 보행에서의 대퇴사두근, 전경골근에 표면전극을 붙여 변화를 측정 하였다. 근전도신호의 측정을 위하여 트레드밀 위에서 30분간 6km/h의 일정한 속력으로 보통걸음을 실시하였고 이를 통해 측정된 근전도신호를 주파수 분석 및 중앙주파수를 계산하여 근피로도를 수치화 한 뒤 30분간 근피로도의 상태와 포화되는 지점을 찾아 이를 근육이 견딜 수 있는 임계점, 즉 근육의 한계로 설정하였다. 실험 결과 근육의 임계점을 정량화 할 수 있었다.

• 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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• 대한음성언어의학회 1997년도 제8회 학술대회 심포지움
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• pp.265-265
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• 1997

음성이란 성대내근과 성대외근의 운동에 의해 진성대에서 규칙적이고 조화로운 진동이 이루어져 나타나는 것으로, 이러한 운동 등에 이상이 생기거나 진성대에 기질적인 변화가 왔을 때 음성이 변하게 된다. 그러나 이런 환자들의 진단을 위하여 후두소견을 관찰해 보면 진성대 뿐만 아니라, 상후두에서도 여러 가지 양상의 다른 움직임을 확인할 수가 있는데, 상후두는 진성대와는 달리 특별한 자체를 움직일 만한 근육들이 발달되어 있지 않은 구조물임에도 불구하고 여러 다른 발성에 따라 다양한 움직임을 나타내게 된다. 이러한 것들은 진성대와 연결되어 있는 성대내근이나 후두의 외부에 붙어있는 성대외근의 영향에 의해 나타날 수가 있다고 생각이 되고, 이러한 것들은 일차적으로 또는 이차적으로 성대의 진동에 영향을 줄 수 있을 것으로 생각된다. 이에 저자들은 발성시 상후두의 움직임과 성대외근과의 관계를 확인하기 위하여 상후두의 움직임을 여러 가지 모양으로 만들도록 훈련한 후 스트로보스 3102;을 이용하여 상후두의 움직임을 확인하면서, 각각의 경우에 따라 근육의 수축정도를 비교할 수 있고 비침습적인 표면전극을 이용한 근전도 검사를 시행하여 이들에 관한 연구를 하였다.다.

• 전기학회논문지
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• 제66권5호
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• pp.843-850
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• 2017

The EMG amplitude estimator, which has been investigated as an indicator of muscle force, is utilized as the control input to artificial prosthetic limbs. This paper describes an application of the optimal EMG amplitude estimator to the surface EMG signals recorded during constant isometric %MVC (maximum voluntary contraction) for 30 seconds and reports on assessing performance of the amplitude estimator from the application. Surface EMG signals, a total of 198 signals, were recorded from biceps brachii muscle over the range of 20-80%MVC isometric contraction. To examine the estimator performance, a SNR(signal-to-noise ratio) was computed from each amplitude estimate. The results of the study indicate that ARV(average rectified value) and RMS(root mean square) amplitude estimation with forth order whitening filter and 250[ms] moving average window length are optimal and showed the mean SNR improvement of about 50%, 40% and 20% for each 20%MVC, 50%MVC and 80%MVC surface EMG signals, respectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1218-1220
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• 2012

사람이 근육을 움직여 활동을 하면 근골격근에서 $50{\mu}V{\sim}5mV$의 미세한 전압이 측정된다. 이 신호를 증폭하고 적절한 주파수를 여과시키면 근육의 수축 이완의 정도를 알아내어 움직임이나 동작을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서는 의수 또는 Power-Assist 로봇 등을 사람의 손가락 움직임과 동일하고 더 정밀하게 제어하기 위해 상완 상단부분에서 손가락의 근전도를 측정하는 방식을 연구한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권2호
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• pp.133-140
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• 2003

본 연구에서는 보행훈련 전후에 실시된 보행속도 측정 결과와 누운 자세에서 능동적 발목 배굴시의 근전도 활동 측정 결과를 비교하였다. 9명의 불완전 척수손상 환자들이 3개월 동안 하루 20분 주 5회로 이루어진 체중부하 감소장치 및 트레드밀을 이용한 보행훈련 (STAT supper-ted treadmill ambulation training)에 참가하였다. 보행속도 실험과 능동운동 실험은 보행훈련 시작 및 종료된 시점의 동일한 날, 혹은 같은 주에 실시되었다. 환자의 능동운동시의 표면근전도 값을 측정하였고. 동일한 운동시 열명의 건강한 피실험자들로부터 측정된 근전도값을 기준값으로 비교하는데 사용하였다 하지 열곳의 근육에서 측정된 표면근전도 값은 반응벡터 (response vector)라고 명명되었고 크기 및 근육 제어 분포 패턴을 관찰하는데 사용되었다. 척수손상 환자들의 보행속도는 0.47$\pm$0.35 m/s에서 0.68$\pm$0.52 m/s로 유의한 증가를 보였다. 근전도 해석결과에서는 우측 발목관절 배굴시에 근전도의 증가를 보인 6인의 환자들의 값은 109.7$\pm$148.5 $\mu\textrm{V}$에서 145.9 $\pm$ 180.7 $\mu\textrm{V}$ 로 증가하였으나 유의한 수준은 아니었다 (p〈0.055). 또한 좌측 발목의 배굴에서 측정된 근전도에서는 단 2명만이 상관계수와 근전도 증가를 보였다 보행훈련 후의 환자들의 근육 활동의 변화는 개개인의 상태에 따라 매우 다양하게 변하였고. 보행훈련 후의 상태는 보행훈련 전의 상태에 매우 의존적임을 알 수 있었다 정량적인 해석을 위해 새로 도입된 반응벡터의 사용은 척수손상 환자들의 보행훈련 전후에 환자의 상태를 평가. 예측, 혹은 훈련의 방향 설정시에 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여주었다.ne(chloroform)와 toluene 등이 가장 자주 검출되는 성분이었다. 대부분의 aromatic hydrocarbons, alkyl benzenes및 다른 유기용매 성분은 검출농도 이하이다.한 대사적인 문제와 생활 양식에 의한 영향이 클 것으로 추정된다. 그러므로 BMI가 높은 노인들에게 부족되고 있는 영양소에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 특히 비타민 A, E B 복합체는 노인성 질병과 관련하여 그 기능이 규명되어야 할 영양소이다. 이는 항산화효소의 증가에 의한 지질 과산화물 생성삼소와 PGE$_2$및 TXA$_2$등의 유의적인 감소가 유선암세포의 증식을 억제하는 인자로 작용할 수 있는 가능성을 시사하였다. 또한 지방산 투여 에 따른 과산화물 생성과 항산화 시스템이 유선암 세포에서는 상호기전적으로 작용하지 않았으나 이는 농도와 배양시간에 따른 CLA의 항암효과가 in vivo 실험에서 재검증 할 필요가 있음을 시사한다. 또한 장시간의 세포배양 실험시 PGE$_2$는 반감기가 짧고 다른 대사물로 쉽게 전환되는 불안전한 물질이므로 새로운 측정방법의 개발이 필요하겠다. 더욱이 CLA에 의한 항암효과가 정확히 어떤 기전에 의한 것인지 보다 깊이 있는 연구가 필요하지만 본 연구에서 얻은 에이코사노이드 대사의 변화 등은 유선암 예방 연구에 기초적인 자료가 될 것으로 생각된다.들어가 면서 점차 감소하여 대조군과 유사한 양상을 나타내었으나, 전체적으로 대조군보다 높은 수치를 나타내었다. 반면에 5, 10 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$의 농도에 노출된 세포는 초기에 매우 낮은 탄소동화율을 보였으며, 5 $\mu\textrm{g}$ L$^{-1}$의 농도에 노출시킨 세포의 경우 12일째부터 단위세포 당 탄소동화율이 매우 크게 증가하였다. 본 연구의

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-26
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• 2015

NUI(Natural User Interface)는 사용자의 자연스러운 동작이나 동작 시 발생하는 생체 신호를 해석하여 기계에 명령을 내리는 것을 말한다. 물리적인 변화가 있어야 사용이 가능한 가속도 센서나 영상 기반의 NUI와는 달리 특정 동작과 관련된 근육의 표면 근전도(surface Electromyogram, sEMG)를 측정하면 실제 움직임이 발생하지 않아도(isometric contraction) 동작 의도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 근전도 기반으로 손목 동작 의도를 분류할 때 전극 개수에 따른 정확도를 확인하고, 키보드 등에 적용 가능한 인터페이스 기술을 제안한다. 손목의 동작 중 신전(extension, up), 굴곡(flexion, down), 외전(abduction, right), 내전(adduction, left)의 네 가지 동작 의도를 분류하는 실험을 진행하였다. 50ms 간격으로 계산된 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)을 특징으로 사용하였고, 동작 의도 인식을 위해 역전파 알고리즘으로 학습한 다층 퍼셉트론 분류기를 사용하였다. 전극 쌍의 개수를 네 개(91.9%), 세 개(87.0%), 두 개(78.9%)로 줄여가며 정확도를 확인했다. 전극 쌍의 개수가 네 개에서 두 개로 줄었을 때 정확도는 약 13% 감소하였다. 두 쌍의 전극만 사용하는 경우의 분류 정확도를 높이기 위하여 직전의 RMS를 특징에 추가하였다. 150 ms 이전까지의 정보를 사용하였을 때, 분류 정확도가 78.9%에서 83.6%로 4.6% 증가하였다. 전극 쌍의 개수가 감소함에 따라 정확도는 감소하였지만, 이전 데이터를 함께 사용한 경우 부분적으로 증가 시킬 수 있음을 확인하였다.