• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.679-688
• /
• 2021

보행능력은 의학적으로 다양한 뇌신경계 질환에서 사용되는 평가 지표이다. 보행에 관련된 뇌 활성화를 측정하고 분석하는 방법으로 뇌파 데이터에 대해 독립성분을 추출한 뒤 신호원 추정 및 시간-주파수 분석이 주로 사용된다. 기존의 트레드밀 기반 보행 뇌파 분석은 분할 측정한 뒤, 데이터를 병합하여 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 피험자 간 군집화를 통하여 대표 성분 클러스터들을 추출한다. 본 연구에서는 보행 뇌파에 대하여 데이터 통합 없이 각각의 분할 측정된 데이터에 대하여 개별적으로 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 모든 피험자로부터 추정된 독립성분에 대하여 피험자 간 군집화를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 데이터 통합이 독립성분 군집화 및 시간-주파수 분석에 미치는 영향을 조사하기 위해 기존의 통합 데이터에 기반한 두 가지 분석 방법과 본 연구에서 제안하는 데이터 통합이 없는 분석 방법을 비교하였다. 그 결과, 통합 데이터 방법들에서는 각각 2개씩의 성분 클러스터를 도출하였으나 제안하는 방법을 통해 4개의 성분 클러스터를 도출, 적은 피험자 수에도 불구하고 세분화된 보행 뇌 신호 성분 클러스터를 도출할 수 있었음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.227-233
• /
• 2014

In this paper, to quantitatively evaluate the degree of rehabilitation for the disabled of unilateral lower extremity, we compared the EMG pattern of normal and simulated abnormal gait. The EMG signal was measured at a rate of 1 kHz on the quadriceps and biceps femoris, the pressure sensor was attached to the sole in order to distinguish the gait cycle. Integrated EMG (IEMG) was obtained by the gait cycle, and classified four patterns that were the normal gait pattern, amplitude decrease pattern, reversed pattern, and irregular pattern. For comparison of the patterns, a curve fitting was performed using the trigonometric functions. The result of curve fitting, the method using a variable A that corresponds to the amplitude of the regression curve was able to distinguish the reverse pattern and remaining pattern. The coefficient of determination ($R^2$) representing coincidence of the pattern of the regression curve and EMG was confirmed the biggest value at the normal gait. Therefore, the degree of normal gait can be confirmed using the coefficient of determination. This results show that it is possible to quantitatively confirm the degree of unilateral lower extremity disabled rehabilitation, and it will be contributed to the study of efficient rehabilitation methods by objective analysis.

• 재활복지공학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.155-162
• /
• 2016

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권10호
• /
• pp.2627-2642
• /
• 2023

Parkinson's disease (PD) is a typical, chronic neurodegenerative disease involving the concentration of dopamine, which can disrupt motor activity and cause different degrees of gait disturbance relevant to PD severity in patients. As current clinical PD diagnosis is a complex, time-consuming, and challenging task that relays on physicians' subjective evaluation of visual observations, gait disturbance has been extensively explored to make automatic detection of PD diagnosis and severity rating and provides auxiliary information for physicians' decisions using gait data from various acquisition devices. Among them, wearable sensors have the advantage of flexibility since they do not limit the wearers' activity sphere in this application scenario. In this paper, an attention-based temporal network (ATN) is designed for the time series structure of gait data (vertical ground reaction force signals) from foot sensor systems, to learn the discriminative differences related to PD severity levels hidden in sequential data. The structure of the proposed method is illuminated by Transformer Network for its success in excavating temporal information, containing three modules: a preprocessing module to map intra-moment features, a feature extractor computing complicated gait characteristic of the whole signal sequence in the temporal dimension, and a classifier for the final decision-making about PD severity assessment. The experiment is conducted on the public dataset PDgait of VGRF signals to verify the proposed model's validity and show promising classification performance compared with several existing methods.

• 한국운동역학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.24-29
• /
• 2021

Objective: The goal of this study is to calculate and compare the Maximum Lyapunov Exponent (MLE) for the anteroposterior, mediolateral and vertical displacement of the markers attached to bony land marks of the trunk and foot. Method: Ten young and healthy male subjects (age: 26.5±3.27 years, height: 167.44±5.12 cm, and weight 69.5±7.36) participated in the study. Three-dimensional positional coordinate of eight different trunk and foot marker during walking on tread mill were analysed. Results: MLE values for anteroposterior displacement of the marker were found to be significantly different with MLE values for mediolateral and vertical displacement whereas MLE values for mediolateral displacement of the marker shows no significant difference with the MLE values for vertical displacement of the markers at significance level 0.05. Conclusion: Finding of this study suggest that it is essential to consider the displacement in all three direction to examine the real characteristic of a gait signal.

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

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제55권10호
• /
• pp.452-457
• /
• 2006

In this paper, an algorithm to detect steps in hemiplegic patients using a 3-axis accelerometer a紅ached on the trunk was proposed. The proposed algorithm consisted of the signal pre-processing, the step detector, the classification of steps and the calculation of stride time. Two FIR band-pass filters were designed and steps were measured by the combination of filtered signals in the vertical and the anteroposterior directions. In addition, the classification of steps and the calculation of stride time were computed by using the detected steps and lateral signals. For the experiment, fourteen hemiplegic patients were participated and the linear accelerations of the trunk and foot switch signals were measured synchronously. To evaluate the system performance, the detected steps and initial contacts by the foot switch were compared. The average error between the steps and initial contacts was 0.024ms and the difference of the average stride time was 0.01s. Finally, all gait events were detected exactly. Results showed that the accelerometry could use for the gait evaluation in clinical rehabilitation therapies.

• 대한물리치료과학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.46-50
• /
• 2019

Background: The purpose of present study is to effect of arm swing on uphill road gait in healthy adults. Design: Cross-sectional study. Methods: This study was Participated in 15 healthy subjects. The subjects were allowed to walk uphill, about 10m from the line drawn on the floor. The subject stood at the starting line and started by pressing the start button with the signal "start", and I pressed Stop at the last incoming point. Walking with and without arm swing was measured twice in random draws. Results: Walking path with arm swing showed good results in walking path duration, cadence, speed, stride length, and Gait cycle duration rather than uphill walk without arm swing. Conclusion: As a results of this study, The arm swing is important in getting uphill.

• 전자공학회논문지
• /
• 제53권4호
• /
• pp.142-148
• /
• 2016

최근 다양한 생체신호를 이용한 사용자 인식 방법들이 연구되고 있으며 그 중에 보행을 기반으로 한 사용자 인식 방법이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 사람이 보행할 때 사용되는 허벅지 근육의 EMG(Electromyography) 신호를 기반으로 사용자를 인식하는 방법을 제안하였다. 근전도 신호의 RMS, MAV, VAR, WAMP, ZC, SSC, IEMG, MMAV1, MMAV2, MAVSLP, SSI, WL를 특징으로 산출하여 ANN(Artificial Neural Network) 분류기를 통해 사용자를 인식한다. 사용자 인식에 적합한 근육과 특징을 선별하기 위해서 근육 및 특징별 인식률을 비교한 결과 대퇴직근, 반건양근, 외측광근이 사용자 인식에 적합한 근육으로 나타났으며, MAV, ZC, IEMG, MMAV1, MAVSLP 특징이 사용자 인식에 적합한 특징으로 나타났다. 실험결과 모든 특징들과 채널들을 사용했을 때의 인식률은 평균 99.7%을 보였고 사용자 인식에 적합하다고 판단되는 3개의 근육, 5개의 특징을 사용했을 때의 인식률은 평균 96%을 보였다. 따라서 사용자의 보행에 따른 EMG 신호 기반 사용자 인식이 가능함을 확인하였다. 그리고 사용자 인식에 적합한 소수의 채널과 특징을 사용하여 사용자 인식하는데 적용될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제10권5호
• /
• pp.2155-2161
• /
• 2015

This study suggests an optical method to measure cardinal of gait (step width, step length, and stride length) with position sensitive detector (PSD). The effect of reflector’s shape (flat and cylinder) on the PSD output voltage was examined for the application of the suggested system to real situations with a curved shape reflector (e.g. shoes). Various mathematical models were evaluated to find the optimal equation for the distance measurement. Considering the effect of shape on detected signal, the inverse polynomial model was developed. The suggested method is simple to operate, low in cost, small in size, and can evaluate gait parameters in real time. This method is expected to be useful in the field of rehabilitation and sport science