• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3219-3221
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• 2000

본 논문에서는 바이오피드백(Biofeedback) 항문 괄약근 조절 시스템(Anal Spincter Control System)을 제작 및 구현하였다. 제작 및 구현된 시스템은 특발성 만성 변비증 및 특발성 만성 또는 신경인성 만성 변실금증 환자의 항문 괄약근 훈련 및 치료에 유용하다. 본 논문의 주된 내용은 마이크로 볼트 단위의 미세한 신호인 항문 괄약근 근전도 신호를 왜곡없이 증폭하여 검출하기 위한 바이오피드백 항문 괄약근 근전도 증폭기 (Anal EMG Amplifier) 및 신호처리기(Signal Processor)로 구성되어 있으며 사용자가 항문 괄약근 근전도 신호를 확인할 수 있도록 LED display와 스피커 출력 기능을 구현하여 monitoring을 가능하게 했다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.5
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• pp.533-539
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• 2012

The purpose of this study is to estimate a validity of control signal through a design of Exoskeleton Robot Arm's capable of intelligent recognition as a human arm's motion by using realtime processed data of generated EMG signals. By an intelligent algorithm, the EMG output value of human biceps and triceps muscles contraction can be recognized and used for the control over exoskeleton arm corresponding to human's recognition and judgement. The EMG sensing data of muscles contraction and relaxation are used as the input signal from human's body to operate the Exoskeleton Robot Arm thus copying human arm motion. An intelligent control of Exoskeleton Robot Arm is to design the analog control circuit which processes the input data, and then to manufacture an integrated control board. And then abstracted signal is passed by DSP signal processing, Fuzzy logic algorithm is designed for a accurate prediction of weight or load through the intelligent algorithm, and design an Exoskeleton Robot Arm to express a human's intention.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.1195-1201
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• 2018

This paper interprets the relationship between the physical activity of the human and the signal of the brain to show the meaningful results in the process of sending and receiving information to the connected muscles. When a person works or thinks, a specific brain signal is generated from the brain and being trasmmited to the connected part. The EMG signal, which has muscle activity information, outputs the result of the muscle activation as an electrical signal, which outputs muscle activity information usually due to muscle contraction and relaxation. The purpose of this study is to analyze the relationship between the two signals, which are difficult to identify easily by visual data extraction and data acquisition by extracting such EMG and EMG in real time.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.1010-1013
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• 2009

In this paper we propose the measurement of muscle fatigue using STFT(short time fourier transfom). The proposed method is time-frequency representation of muscle activity. We suggest that the proposed method can replace the classical muscle fatigue monitoring method using the median frequency.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.2
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• pp.219-224
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• 2000

본 연구는 몸통의 반복적인 flexion/extension 동작 수행시 근전도신호를 측정하고 이들 신호에서 나타난 EMG parameters(median frequency, median power, RMS) 와 피실험자의 주관적 불편도의 변화양상간의 정량적인 관계를 알아보고자 수행되었다. 피실험자별로 3-5회 정해진 업무를 수행하였고 주관적불편도와 근전도 신호를 측정하였다. 실험결과 반복횟수가 증가할수록 주관적 불편도는 증가하였으며 각 task 별로 EMG parameter와 불편도의 증감율 간의 회귀분석과 상관분석을 수행한 결과 실험과 EMG parameter에 따른 변이는 존재했지만 대체로 RMS에 비해 MF와 MP의 증감율이 불편도 증감율과 상관관계가 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1993.04a
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• pp.79-87
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• 1993

등척성 수축에서 국소근육피로의 연구에는 표면전극을 사용한 근전도신호의 스펙트럼분석 이 효과적이다. 많은 연구결과에서 자발적 수축동안 근전도신호의 주파수 성분이 근육의 피로에 의해 낮은 쪽으로 천이 된다는 사실이 밝혀졌으며, 이를 근육피로의 지수로 사용하려는 노력이 계속되어 왔다. 본 연구에서는 실제와 유사한 형태의 주기적 작업수행시에 얻어진 근전도신호의 중간주파수 천이양상을 지속적 수축에서 얻어진 중간주파수의 천이양상과 비교하여, 주기적 작업의 피로축적은 지속적 수축에서의 피로축적과 같은 경향성을 지님을 찾아냈으며, 이 결과를 근거로 주기적 수축의 수축지속시간으로 정규화된 개념의 피로지수를 개발하였다. 이러한 피로지수는 정량적으로 제시될 수 있음은 물론, 작업설계와 허용한계의 설정등에 응용될 수 있을 것이다.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.6 no.1
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• pp.67-73
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• 2012

In this paper, Artificial Neural Network(ANN) based motion classification algorithm is proposed to classify wrist motions using surface electromyograms(sEMG). surface EMGs are obtained from two electrodes placed on the flexor carpi ulnaris muscle and extensor carpi ulnaris muscle of 26 subjects under no strain condition during wrist motions and used to recognize wrist motions such as up, down, left, right, and rest. Feature is extracted from obtained EMG signals in time domain for fast processing and used to classify wrist motions using ANN. DAMV, DASDV, MAV, and RMS were used as features and accuracies of motion classification based on ANN were 98.03% for DAMV, 97.97% for DASDV, 96.95% for MAV, 96.82% for RMS.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.319-321
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• 2012

u-Health Care 시스템은 장기요양 환자 및 만성질환 보유자에게 의료비 절감 및 수준 높은 의료서비스를 제공 할 수 있는 방안이다. 이러한 의료 서비스를 제공하기 위해 필요한 구성으로 본 논문에선 생체신호 취득 단말기, 신호를 전송하는 스마트폰, 신호를 분석해 환자의 건강 기저선을 분석 할 수 있는 서버로 나뉠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환자에게서 체온, 혈압, 혈당, 산소포화도, 맥박, 심전도, 근전도에 해당하는 생체신호를 수집하는 u-Health Care 시스템을 구성하고 환자의 생체신호를 숫자형 데이터, 심전도, 근전도로 분류해 환자의 생체신호를 분석, 건강이상 상태를 파악하는 자동 분석 시스템을 구현 하였다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.12 no.2
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• pp.88-94
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• 2003

Electromyogram (EMG) is the bioelectric signal induced by motor nerves. Analyzing EMG with the movement produced by muscle contraction, we can provide input commands to a computer as a man-machine interface as well as can evaluate the patient's motional abnormality. In this paper, we developed an integrated miniaturized device which acquires and transmits the surface EMG of an interested muscle. Developed system measures $60{\times}40{\times}25mm$, weighs 100g. Using an amplifier circuitry on the electrodes and the radio frequency transmission, the developed system dispenses with the use of cables among the electrodes, amplifier, and the post processing system (personal computer). The wiring used in conventional systems can be obstacle for natural motion and source of motion artifacts. In results, the developed system improves not only the signal-to-noise ration in dynamic EMG measurement, but also the user convenience. We propose a new human-computer interface as well as a dynamic EMG measurement system as a possible application of the developed system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.641-642
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• 1986

We present a method for the estimation of intramuscular electromyographic(EMG) signals from the given surface EMG signals. This method is based on representing the surface EMG signal as an autoregressive(AR) time model with a delayed intramuscular EMG signal as an input. The parameters of the time series model that transforms the intramuscular signal to the surface signal are identified. The identified model is then used in estimating the intramuscular signal from the surface signal.