• 로봇학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.265-271
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• 2018

The recent prosthetic technologies pursue to control multi-DOFs (degrees-of-freedom) hand and wrist. However, challenges such as high cost, wear-ability, and motion intent recognition for feedback control still remain for the use in daily living activities. The paper proposes a multi-channel knit band sensor to worn easily for surface EMG-based prosthetic control. The knitted electrodes were fabricated with conductive yarn, and the band except the electrodes are knitted using non-conductive yarn which has moisture wicking property. Two types of the knit bands are fabricated such as sixteen-electrodes for eight-channels and thirty-two electrodes for sixteen-channels. In order to substantiate the performance of the biopotential signal acquisition, several experiments are conducted. Signal to noise ratio (SNR) value of the knit band sensor was 18.48 dB. According to various forearm motions including hand and wrist, sixteen-channels EMG signals could be clearly distinguishable. In addition, the pattern recognition performance to control myoelectric prosthesis was verified in that overall classification accuracy of the RMS (root mean squares) filtered EMG signals (97.84%) was higher than that of the raw EMG signals (87.06%).

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.471-478
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• 2004

근육의 수의 수축에 의해 발생하는 근전도 신호는 다른 생체 신호보다는 비교적 출력 특성이 뛰어나기 때문에 많은 재활 시스템에 적용되고 있다. 본 논문에서는 상지 절단 환자 혹은 경추 손상에 의한 마비 환자를 위한 근전도 기반의 휴먼-컴퓨터 인터페이스를 제안한다. 사용자는 독립적으로 수의 수축이 가능한 두 근육 부위를 각기 혹은 동시에 움직임으로써 최대 4가지의 의도를 표현할 수 있다. 근육의 수축 정도는 근전도 진폭 신호의 절대 평균값과 미리 정해둔 문턱치를 비교하여 인식한다. 그러나 사용자가 동시에 두 근육을 수축하고자 할지라도 각각의 근육 발화 시점에 따른 시간차가 발생할 수 있기 때문에, 단순한 비교 방법으로는 동시 수의 수축에 관한 사용자의 의도를 정확하게 인식하기 어렵다. 따라서 근육의 수의 수축의 인식에 필요한 문턱치를 주 문턱치와 보조 문턱치의 이중 문턱치를 갖는 인식 방법을 제안한다. 이중 문턱치 인식 방법에 의해 두 근육이 동시에 수의 수축할 때에도 정확한 인식이 가능하므로, 각기 하나의 근육 수축 상태만을 인식하는 HCI보다도 많은 수의 인터페이스 명령을 생성할 수 있다. 구현한 실시간 근전도 처리 하드웨어를 이용하여, 정상인과 전완 절단 장애자에 대한 실험으로부터 본 논문에서 제안하는 이중 문턱치를 이용한 인식방법이 관전 의수와 전동 휠체어 제어용 HCI에 적용될 수 있음을 보인다.