전자공학회논문지 (Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers)

  • 제50권12호
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  • Pages.129-137
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  • 2013
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  • 2287-5026(pISSN)
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  • 2288-159X(eISSN)
대한전자공학회 (The Institute of Electronics and Information Engineers)
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근전도와 안전도 기반의 인간-기계 인터페이스기술

Development of Human-machine Interface based on EMG and EOG

  • 강경우 (가톨릭대학교 정보통신전자공학부) ;
  • 김태선 (가톨릭대학교 정보통신전자공학부)
  • Gang, Gyeong Woo (School of Information, Communications and Electronics Engineering, Catholic University of Korea) ;
  • Kim, Tae Seon (School of Information, Communications and Electronics Engineering, Catholic University of Korea)
  • 투고 : 2013.08.19
  • 심사 : 2013.11.21
  • 발행 : 2013.12.25
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초록

최근 다양한 컴퓨터기반 장치들의 사용 확대에 따라 장애인에게도 정보접근의 용이성 확보가 요구되고 있다. 특히 사지를 움직일 수 없는 중증 장애인들을 위한 새로운 입력 인터페이스 기술의 개발이 절실히 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 중증 장애인이 활용 가능한 눈동자 움직임 및 깨물기를 통한 안전도(EOG)와 근전도(EMG)신호를 이용하여 아홉 가지의 명령이 가능한 인터페이스 시스템을 개발하였다. 구현된 시스템은 하드웨어로 구성된 센서모듈과 특징추출 및 패턴분류를 포함하는 소프트웨어부로 구성된다. 개발된 기술은 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 두 개의 전극만을 이마부위에 부착하여 안전도와 근전도를 동시에 측정하고, 이를 통해 아홉 가지의 명령전달이 가능하도록 하였다. 성능평가를 위한 java 기반 실시간 모니터링 프로그램의 실험결과 92.52%의 인식률을 보였다. 또한, 구현된 시스템의 실용성을 입증하기 위해 다섯 종류의 명령을 이용하여 ER1 로봇의 조종에 성공적으로 적용 가능함을 보임으로써 장애인을 위한 새로운 인터페이스로서의 가능성을 보였다.

As the usage of computer based systems continues to increase in our normal life, there are constant efforts to enhance the accessibility of information for handicapped people. For this, it is essential to develop new interface ways for physical disabled peoples by means of human-computer interface (HCI) or human-machine interface (HMI). In this paper, we developed HMI using electromyogram (EMG) and electrooculogram (EOG) for people with physical disabilities. Developed system is composed of two modules, hardware module for signal sensing and software module for feature extraction and pattern classification. To maximize ease of use, only two skin contact electrodes are attached on both ends of brow, and EOG and EMG are measured simultaneously through these two electrodes. From measured signal, nine kinds of command patterns are extracted and defined using signal processing and pattern classification method. Through Java based real-time monitoring program, developed system showed 92.52% of command recognition rate. In addition, to show the capability of the developed system on real applications, five different types of commands are used to control ER1 robot. The results show that developed system can be applied to disabled person with quadriplegia as a novel interface way.

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참고문헌

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