• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권1호
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• pp.8-25
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• 2017

This survey paper explores the application of multimodal feedback in automated systems for motor learning. In this paper, we review the findings shown in recent studies in this field using rehabilitation and various motor training scenarios as context. We discuss popular feedback delivery and sensing mechanisms for motion capture and processing in terms of requirements, benefits, and limitations. The selection of modalities is presented via our having reviewed the best-practice approaches for each modality relative to motor task complexity with example implementations in recent work. We summarize the advantages and disadvantages of several approaches for integrating modalities in terms of fusion and frequency of feedback during motor tasks. Finally, we review the limitations of perceptual bandwidth and provide an evaluation of the information transfer for each modality.

• 재활치료과학
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• 제7권1호
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• pp.79-88
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• 2018

목적 : 본 연구에서는 뇌졸중 환자의 치료 효과를 증진시키기 위한 방법으로, 로봇 기반에 연속적이며, 실시간으로 환자의 의지에 따른 표면 근전도 신호에 비례한 제어가 가능한 최적 알고리즘을 구현 및 재활로봇과 PC소프트웨어에 적용기술을 개발하였다. 연구방법 : 뇌졸중 환자의 치료를 위한 재활로봇 제어 알고리즘 개발을 위해서 본 연구에서는 선형 재귀모델을 이용하였다. 또한, 이를 PC 소프트웨어에 적용하여 실제 근전도 신호에 비례하여 게임을 진행할 수 있도록 환경을 구축하였으며, 이를 활용하여 모의 훈련을 진행하였다. 결과 : 모의실험 결과 실제 움직인 위치와 선형 재귀모델로부터 추정된 위치의 결과가 상당히 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 3명의 피험자를 대상으로 실험 한 결과, 3번의 각기 다른 시도에 따라 훈련이 진행되면서 그 결과가 좋아짐을 확인할 수 있었다. 결론 : 본 연구에서는 재활로봇에 적용 가능한 실시간으로 동작하는 근전도에 비례한 움직임을 유도해 낼 수 있는 선형 재귀 모델을 개발하였다. 또한, 이를 활용한 소프트웨어도 함께 구축하여 그 활용 가능성이 높음을 확인하였다. 향후 실제 재활로봇에 적용하여 자가-재활 및 원격재활 로봇에 기본 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이라 기대된다.