There has been much recent research interest in developing numerous kinds of human-machine interface. This field currently requires more accurate and reliable sensing systems to detect the intended human motion. Most conventional human-machine interface use electromyography (EMG) sensors to detect the intended motion. However, EMG sensors have a number of disadvantages and, as a consequence, the human-machine interface is difficult to use. This study describes a muscle volume sensor (MVS) that has been developed to measure variation in the outline of a muscle, for use as a human-machine interface. We developed an algorithm to calibrate the system, and the feasibility of using MVS for detecting muscular activity was demonstrated experimentally. We evaluated the performance of the MVS via isotonic contraction using the KIN-COM$^{(R)}$ equipment at torques of 5, 10, and 15 Nm.
Background: Although the scapular posterior tilt movement could facilitate the lower trapezius (LT) muscle activity, no study identified the effects of the scapular posterior tilt movement on the selective activation of the LT muscle during prone shoulder extension. Objectives: To examine the influences of additional scapular posterior tilt on electromyography (EMG) of the upper trapezius (UT) and the LT muscles during prone shoulder extension. Design: Cross-sectional study. Methods: There were 15 asymptomatic male participants in this study who performed prone shoulder extension with and without scapular posterior tilt movements. For the scapular posterior tilt movements, participants performed visual biofeedback training for scapular movement using motion sensor. During the exercises, the EMG activity of the UT and LT was recorded using surface EMG system. Results: The EMG activity of the LT significantly increased during prone shoulder extension with scapular posterior tilt compared to that of general prone shoulder extension, whereas that of the UT was not significantly different between the two exercises. Moreover, scapular posterior tilt application significantly decreased UT/LT muscle activity ratio. Conclusion: Scapular posterior tilt movement may be emphasized during exercise when facilitating LT muscle activation.
본 연구에서는 보행 시 발생되는 근전도를 이용하여 보행 시 보행불균형 상태를 판단하고자 한다. 보행불균형 상태 판단시스템의 실효성 확인을 위해 인코더와 가속도, 근전도 센서 기반의 보행 불균형 판단 시스템을 제안한다. 건강한 성인 남성 10 명을 대상으로 실험을 진행하였다. 보행 신호를 획득하기 위해 고관절과 슬관절에 인코더 센서를 부착하고, 발목에 가속도 센서, 외측광근과 전경골근에 근전도 센서를 부착하였다. 보행 불균형을 판단하기위해 SI(Symmetry Index)를 사용하였다. 정상보행과 불균형보행을 측정하기 위해 한쪽 발에 인위적으로 1.5 cm의 굽을 추가해가며 0 cm부터 6 cm까지 5번의 실험을 반복하였다. 인코더와 근전도의 경우 0 cm의 정상보행과 1.5 cm의 불균형보행을 정상보행으로 판단하였고 3 cm와 4.5 cm, 6 cm의 불균형보행은 불균형보행으로 판단하였다. 가속도의 경우 0 cm와 1.5 cm, 3 cm의 불균형보행을 정상보행으로 판단하였고 4.5 cm와 6 cm의 불균형보행을 불균형보행으로 판단하였다.
근전도는 근육의 수축을 관장하는 신경다발의 전기적 흥분에 의해 생기는 생체전기신호이다. 따라서 근육운동에 따라 발생하는 근전도 신호를 측정, 분석하면 운동기능의 정상여부를 판단할 수 있을 뿐 아니라 사용자의 동작에 의해 컴퓨터나 전자장치를 작동시키는 인간-기계 인터페이스(man-machine interface)용 입력신호로도 사용할 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 일상생활에서의 자연스러운 동작과 관련된 근전도 신호를 측정할 수 있는 소형의 무선 생체신호 측정시스템을 개발하였다. 기존의 근전도 측정 시스템에서 전극과 증폭기 사이에 존재하는 전선은 동적잡음의 원인이 되고 사용자의 동작을 방해할 수 있으므로 소형의 증폭회로를 전극 바로 위에 일체형으로 제작하였고 증폭기와 컴퓨터 사이에 무선 데이터 전송을 사용하여 사용자의 일상적인 원활한 동작을 가능케 하였다. 개발된 측정 시스템의 크기는 $60{\times}40{\times}25mm$이고 무게는 100g이다. 개발된 시스템에 대한 성능 평가결과 컴퓨터를 위한 새로운 인터페이스 장치, 운동선수의 훈련결과 분석, 환자의 재활훈련 성과 측정 그리고 가상현실 입력장비 등의 용도로 사용될 수 있음을 확인하였다.
We developed a communication device for person with serious disability to use slight movement. This device is developed mainly for patients suffering from ALS or a cerebral infarction. They often have communication difficulty because of deterioration of muscle functions. A feature of this device is that slight movements of user's finger, eyes or lips can be detected by using a vision sensor. Due to the features of the vision sensor, it is quite easy even for person with serious disability to use a communication device. By the field test it is confirmed that the vision sensors have superior performances as an input device for communication device. Experiments to use an EMG (electromyography) sensor and a rotary sensor are also tested to compare the performances.
The purpose of this study was to present the IMU sensor based trunk stabilization exercise and to evaluate the changes in the muscle activity and thickness with non-specific low back pain patients (N=30). They were classified into two groups; lumbar stabilization exercise using IMU sensor (ILS), (n1=20) and general lumbar stabilization exercise (GLS), (n2=10). By comparing the difference between pre and post intervention via trunk muscle activity and muscle thickness, the significant differences were identified. Muscle activity was measured on external oblique (EO), internal oblique (IO), and multifidus (MF) by using surface electromyography (sEMG). Muslce thickness was measured on external oblique, internal oblique, transverse abdominis (TrA), and multifidus (MF) by using ultrasonography. sEMG activity was recorded at right side-bridge position. Each group performed the proposed lumbar stabilization exercise for 30 minutes a day, 5 times a week for 4 weeks. Trunk muscle activity was observed with a significant increase in the IO of ILS (p<.05) and a decrease in the MF of GLS (p<.05). Trunk muscle thickness was significantly increased in left EO and both IO of GLS (p<.05), and also significant increased right EO, both IO, both TrA, and both MF of the ILS (p<.05). In the future, a convergence approach of rehabilitation and engineering is needed to select a sensor suitable for rehabilitation purposes, study the validity and reliability of data, and produce appropriate rehabilitation contents.
In this study, we wolud be developed the fuzzy controlled PGO that controlled the flexion and the extension of each PGO's joint using the bio-signal and FSR sensor. The PGO driving system is to couple the right and left sides of the orthosis by specially designed hip joints and pelvic section. This driving system consists of the orthosis, sensor, control system. An air supply system of muscle is composed of an air compressor, 2-way solenoid valve(MAC, USA), accumulator, pressure sensor. Role of this system provide air muscle with the compressed air at hip joint constantly. According to output signal of EMG sensor and foot sensor, air muscles and assists the flexion of hip joint during PGO gait.
최근 다양한 환경에서의 보행과 특정 동작에서 해당 모드를 지원하는 지능형 대퇴 의족이 개발되고 있다. 계단 상행, 하행과 같은 특정 제어는 동작 전 모드를 변경해야하기 때문에 사용자의 의도를 기반으로 제어명령을 구분하는 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 지능형 대퇴 의족 시스템에서 사용자의 의도에 기반하여 다양한 제어명령을 구분할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 근전도 신호의 보상이 필요하다고 판단되는 경우, 평상시의 근전도 신호의 세기 및 주파수 성분과 압력센서로 추정한 근육의 부피 정도의 상관관계를 이용하여 근전도 신호를 보상하는 것이며 실험을 통해 근피로가 축적되어 있는 상황에도 사용자의 의도를 정확하게 검출하는 것을 확인하였다. 향상된 사용자 의도 검출 기법을 통해 정해진 시간 내 근육의 수축 횟수를 기반으로 5개의 제어모드를 구분할 수 있도록 하였으며 실험 결과 운동 후 근피로로 인해 근신호의 세기가 평시와 다를 경우에도 근신호 보상을 통해 97.5%의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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