Proceedings of the KIEE Conference (대한전기학회:학술대회논문집)

The Korean Institute of Electrical Engineers (대한전기학회)
권호 표지

Hand Motion Pattern Modeling of Surface Electromyography for Mobile U-Health Device Interfacing

휴대용 U-Health 장치 인터페이싱을 위한 표면 근전도의 손동작 패턴 모델링

  • Park, H.C. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Lee, C.K. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Kim, J.K. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Lee, M.H. (Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)
  • 박현철 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 이충근 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 김진권 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 이명호 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Published : 2008.10.31
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Abstract

본 논문은 U-Health 장치 인터페이싱을 위하여 표면 근전도를 이용한 손동작 특징들의 모델링 알고리즘에 대하여 제안하였다. 지금까지 연구에서는 표면 근전도를 측정하기 위하여 전완의 여러 부위에서 신호를 측정하였지만 휴대용 U-Health 장치들의 특성상 센서를 부착 할 수 있는 공간이 한정 되어있기 때문에 한 채널당 손동작의 인식률이 높아야하고 착용하기 편한 위치예서 신호를 측정해야 한다. 따라서 본 논문에서는 손목 근처의 수지신근(finger extensor)과 소지신근(extensor digiti minimi) 사이에 생체신호 센서를 부착하는 것을 제안했으며, 적은 수의 센서에서도 손동작에 따른 충분한 근전도 패턴을 구분해 내기 위하여 3차원 공간상에서 시간과 스케일 정보를 분석할 수 있는 다해상도 웨이블릿을 이용하였다. 정밀한 근전도 분석을 위하여 모 웨이블릿을 신경 신호의 활동전위(action potential)와 가장 유사한 형태를 가지고 있는 Daubechies 4 (db4)로 선택하였고, 이렇게 웨이블릿 분석을 통하여 1차원 신호를 16레벨로 나누어 각 신호에 대하여 에너지를 200 ms 간격으로 평가함으로서 7가지 손동작 인식을 위한 패턴 모델을 구하였다.

Keywords