• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.1-8
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• 2000

인력물자취급(MMH)작업은 작업현장에서 육체적 상해와 요통(LBP)을 발생시키는 주요 원인 중에 하나이며 이러한 산업재해는 점점 증가하고 있는 실정이다. 특히 좋지 않은 작업환경 즉, 비탈진 경사면에 위치한 농장이나 과수원, 항만부두의 하역작업, 경사진 벌목장 작업, 광산의 막장에서의 작업은 많은 재해의 위험성을 초래하며, 신체균형의 상실은 근골격계(musculoskeletal System)의 부상을 초래하게 된다. 본 연구는 경사면에서의 들기작업시 작업자의 근육의 force information과 근피로도를 측정하기 위해 EMG 시스템을 이용하였다. 측정결과 AEMG의 경우 모든 조건에서 일반적으로 multifidus 근육에 걸리는 부하가 다른 근육에서보다 많은 것으로 나타났고, 15$^{\circ}$, 20$^{\circ}$인 경우 neck extensors의 사용이 많은 것으로 나타났다. MPF천이 결과 공통적으로 multifidus부위 근육의 천이정도가 가장 많은 것으로 나타났다. 근육별 부하(%)에 대한 결과는 deep spinal 근육인 multifidus, erectorspinae부위가 상대적으로 많은 것으로 나타났고 neck extensor부위는 근육분담이 적은 것으로 나타났다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제40권6호
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• pp.242-249
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• 2019

Forearm electromyography (EMG) generated by wrist movements has been widely used to develop an electrical prosthetic hand, but EMG generated by finger movements has been rarely used even though 20% of amputees lose fingers. The goal of this study is to improve the classification performance of different finger movements using a deep learning algorithm, and thereby contributing to the development of a high-performance finger-based prosthetic hand. Ten participants took part in this study, and they performed seven different finger movements forty times each (thumb, index, middle, ring, little, fist and rest) during which EMG was measured from the back of the right hand using four bipolar electrodes. We extracted mean absolute value (MAV), root mean square (RMS), and mean (MEAN) from the measured EMGs for each trial as features, and a 5x5-fold cross-validation was performed to estimate the classification performance of seven different finger movements. A long short-term memory (LSTM) model was used as a classifier, and linear discriminant analysis (LDA) that is a widely used classifier in previous studies was also used for comparison. The best performance of the LSTM model (sensitivity: 91.46 ± 6.72%; specificity: 91.27 ± 4.18%; accuracy: 91.26 ± 4.09%) significantly outperformed that of LDA (sensitivity: 84.55 ± 9.61%; specificity: 84.02 ± 6.00%; accuracy: 84.00 ± 5.87%). Our result demonstrates the feasibility of a deep learning algorithm (LSTM) to improve the performance of classifying different finger movements using EMG.

• 감성과학
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• 제26권4호
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• pp.41-50
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• 2023

본 연구는 EMG(electromyography) 텍스타일 전극 개발을 목적으로 레이어 수의 디자인 및 원단을 다르게 하여 성능 및 신호 획득 안정성을 평가한다. 레이징 및 프레스 공정을 통하여 텍스타일 전극을 제조하며 Layer-0, Layer-1, Layer-2로 레이어 유무 및 수에 따른 결과를 분석했다. 이에 레이어 유무에 따라서는 근활성 측정에 영향을, 수가 많을수록 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. Layer-2 구조로 통일하여 5가지의 원단(네오프렌, 스판덱스 쿠션, 폴리에스테르 100%, 나일론 스판덱스, 광목 캔버스)으로 전극을 제조해 실험해 보았다. 성능적인 면에서, 원단의 중량이 높은 나일론 스판덱스가 높은 성능을 보였으며, 스판쿠션 텍스타일 전극이 근활성도 수득에 높은 안정성을 보였다. 이에 위 연구는 레이어에 따른 성능 연관성과 전극-피부사이의 닿는 면적 간의 관계 등을 고찰하여 슬리브 전체의 의복압을 늘리는 대신 특정 센서 측정 부위에만 높은 압력을 가함으로 차후 연구에서 레이어의 수 및 물성에 따른 전극의 공학적 설계 가능성을 제시한 의의가 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.141-145
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• 2024

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2747-2754
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• 2010

부항요법은 다양한 질환에 치료목적으로 널리 사용되어 왔다. 그러나 부항에 대한 경락과 경혈의 상태 변화에 관한 연구가 전무한 상태이다. 본 연구에서는 부항자극에 대한 경락경혈의 상태변화를 분석하여 인체 전체에 미치는 파급효과를 확인하고자하였다. 이에 일정 음압(30kPa)으로 자극 가능한 시스템을 개발하였으며, 좌측 수태음폐경(LU)의 협백(LU4)과 척택(LU5)의 경락선상 중간지점을 자극하였다. 좌/우 수태음폐경의 경혈 및 비경혈에서 수분, 탄성도를 측정하였으며 상완이두박근에서 EMG 신호를 자극 전/후 측정하여 부항 요법이 인체에 미치는 영향을 관찰하였다. 그 결과, 자극 전/후 수분의 변화는 12.49%로 미비하였으며, 탄성도는 64.42%로 높은 변화를 확인하였다. 또한, 경혈이 비경혈 보다 탄성도 변화가 많았으며, 좌측보다 우측에서의 탄성도 변화가 많이 관찰되었다. 좌/우 EMG 신호의 RMS와 Median Power가 유의하게 낮아졌으나 Median frequency에서는 유의성을 확인할 수 없었다. 따라서, 음압자극은 경락경혈의 탄성도 및 근전도 변화를 유도함으로써 인체 전체에 파급적 효과를 줄 수 있음을 확인하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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• pp.220-225
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• 1997

졸음에 의한 순간적 과오는 자동차운전을 비롯한 각종 산업안전에 인명피해를 포함하는 치명적 손실 을 수반한다. 따라서 이분야에 대한 연구가 국내를 포함한 전세계에서 활발히 진행되어 상업화가 추진 중이다. 그러나 이러한 연구는 실용적 차원에서 주로 피부전기활동(Electrodermal Activity: EDA)과 눈 깜박임 등의 측정방법에 의존하고 있으며 졸음의 첫 지시치로서 중요하고 객관적인 각성-졸음 과도기 뇌파를 포함하는 수면 다원생리신호 측정에 관한 연구는 이 방법이 피험자에게 구속성을 주고 측정 자체가 까다로워서 현실적으로어려운 실정이다. 본 연구에서는 그 동안 Medilog SAC847 Polysomnography를 이용한 수면에 관련된 종합적 생리신호를 측정.분석 연구해온 경험을 토대로 정상적인 성인의 각성-졸음 과도기 생리신호특징으로서 뇌전도(Electroencephalogram:EEG), 턱 및 다리근전도(Electromyogram:EMG), 심전도( Electrocardiogram:ECG), 안전도(Electrooculogram:EOG) 등을 종합적으로 분석한 결과 졸음상태가 각성상 태에 비하여 EEG의 주파수는 감소하고, EMG와 ECG의 진폭은 줄어들고, EOG에서는 느린 안구운동의 특징을 갖는 것을 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권5호
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• pp.377-382
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• 2004

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.

• 대한치과교정학회지
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• 제36권3호
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• pp.218-227
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• 2006

안면 비대칭 환자의 진단분석에 이용할 수 있는 이하두정 두부방사선 규격사진과 표면 근전도 검사 자료는 통용화된 진단분석법 부재 등의 이유로 제한적으로 사용되고 있다. 그러나 여타 진단분석법과 비교할 때, 수직 안모 유형의 평가 등 차별적인 정보를 얻을 수 있어 이에 대한 연구가 필요하리라 보인다. 본 연구의 목적은 안면 비대칭을 보이는 60명을 대상으로 이하두정 두부방사선 규격사진 및 저작근의 표면 근전도를 측정하여 수직 안모 유형과의 연관성 및 안면 비대칭과의 연관성을 평가하고자 함이다. 이하두정 두부방사선 규격사진 계측치 중 radiographic corpus length는 비편위측이 큰 값을 보였고 (p<0.001), 유의성은 없었으나 gonion to interspinosum axis는 편위측이 크고, gonion과 하악과두의 위치는 비편위측이 편위측에 비해 전방에 위치하였다 (p=0.07). 안정시 편위측 전측 두근의 근활성은 비편위측보다 높은 것으로 나타났다 (p<0.01). 또한 최대 폐구 시 교근의 활성은 유의성이 없었으나 비편위측에 비해 편위측이 큰 값을 보였다 (p<0.09). Facial index와 intercondylar axes angle은 양의 상관관계를 보였다 (p<0.01). 최대 폐구 시 편위측 및 비편위측의 교근의 활성은 facial index와 양의 상관관계를 보였다 (p<0.05). 이상의 결과를 통해 골격성 안면 비대칭을 보이는 환자에서 이하두정 두부방사선 규격사진과 표면 근전도 검사를 통해 비대칭 양상의 평가와 더불어 수직 안모 유형의 평가 또한 가능한 것으로 생각된다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.371-376
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• 2017

본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.111-121
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• 2024

근력 트레이닝은 운동의 효과와 함께 부상의 위험도 함께 공존한다. 운동에 대한 지식과 경험이 부족하거나 과도한 운동 강도에서의 반복은 부상으로 이어질 수 있다. 운동 진행 중 과정에 대한 적절한 피드백은 과학적 데이터 제공을 통한 운동 효과증대 및 부상의 감소는 물론 심리적 동기부여의 효과도 기대할 수 있다. 무선 근전도를 적용한 8주 동안의 바이오피드백 트레이닝의 적용에 따른 EMG(Electromyography) 장비 검증 및 운동 효과를 살펴보는 데 목적이 있다. 최근 3개월 이내 근골격계 진단을 받은 사람들을 제외하고 20대의 48명을 대상으로 4개의 그룹에 대해 8주간의 근전도 바이오피드백 트레이닝이 진행되었으며, 측정은 사전, 4주차, 8주차에 각각 실시되었다. 트레이닝 프로그램은 상지 근육을 강화하기 위한 것으로, 그룹별로 다른 운동이 시행되었다. 근전도 프로토타입인 Fitsig를 트레이닝 중에 사용하였고 근육의 변화를 확인하였다. 연구 분야에서 잘 알려진 Noraxon사의 제품과 Fitsig^®(EMG, FS-100)의 상관성 분석 결과, 중등도 상관성이 나타났다. 상완골 둘레, 상완골 근육량, 상완 이두근과 상완 삼두근 근력은 좌우 모두 시기간 통계적으로 유의한 차이가 발생했으며, 운동 종류에 따른 차이는 발생하지 않았다. 실시간 근전도를 활용한 피드백 트레이닝은 근비대 성장 및 근력 향상에 긍정적인 것으로 나타났다.