• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2317-2323
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• 2010

근경직으로 인한 질병을 판단하기 위한 새로운 비침습적 초음파 근경직도 측정 시스템을 검증하기 위해 근경직 발생시 근전도의 변화를 분석하였다. 근경직 유발을 위해 하지 대퇴직근에서 등척성 운동을 실시하였다. 실험 프로토콜에 따라 실험을 반복 실시하였다. 이때 바이오시스템3를 이용하여 무릎관절토크의 크기 및 토크를 실시간으로 측정하였다. 또한 대퇴직근에서 근전도 측정 시스템으로 근전도를 측정하였다. 피검자는 실험 프로토콜에 따라 최초 무릎관절 토크의 최대수의적 등척성수축(MVC : maximal voluntary contraction)을 측정하고,. MVC의 50%에서 -5%로 떨어질때까지 등척성 운동을 지속하였다. 근경직 유발시 근전도 신호를 신호처리 과정을 거쳐 중앙주파수변동과 실효값 변화로 나타내었으며, 이러한 결과가 근경직도 측정 시스템의 결과와 유의함을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.261-268
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• 2014

본 논문에서는 저전력 블루투스인 블루투스-LE를 기반으로 하여 심전도, 근전도, 맥박 신호의 무선 모니터링 시스템을 설계 및 구현하였다. 심전도와 근전도 신호를 얻기 위한 센서 인터페이스 아날로그 회로부는 상용칩을 이용하여 설계 및 제작하였다. 저전력 블루투스 통신 모듈로는 Texas Instruments에서 제공하는 CC2540DK를 이용하였다. 2개의 CC2540DK를 사용하여 각각 Peripheral과 Central 노드 역할을 하도록 했다. Peripheral은 획득한 아날로그 생체신호를 ADC를 이용해 디지털 신호로 변환한 후 무선으로 Central로 전송하는 역할을 한다. Central은 Peripheral로부터 데이터를 수신한 후 UART 통신을 통해 PC로 전송한다. 전송된 생체신호는 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 파형 또는 결과값의 형태로 표시된다. 이와 같은 시스템은 블루투스 4.0기반 무선 생체신호 모니터링 헬스케어 시스템에 적극 활용될 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제6권1호
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• pp.27-32
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• 2003

본 연구에서는 스포츠웨어용 나일론 직물 소리가 심한 소음으로 인해 불쾌감을 주므로 이를 감소시키기 위한 방안으로, 5개의 나일론 직물소리를 녹음하여 이를 피험자에게 들려주면서 EMG와 주관적 감각을 측정함으로써, 직물소음이 근전도와 주관적 감각에 미치는 영향을 고찰하였다. 근전도는 상완이두근과 전완근에서 측정하였고, 주관적 평가는 자유식 크기평가법(Free Modulus Magnitude Estimation)을 이용하였다. 직물 소리에 대한 상완이두근의 근전도 값은 전완근의 근전도값보다 컸으며, 소리자극 유무시의 차이값도 상완이두근에서 크게 나타났다. 직물의 소리가 부드럽고 유쾌할수록 근전도값은 무자극시보다 감소하는 경향을 보였으나, 직물의 소리가 시끄럽고 날카로울수록 근전도값은 무자극시보다 증가하였다. 직물의 소리는 상완이두근의 근전도 값에 영향을 미쳐, 직물 소음의 크기, 날카로움 등과 정적인 관계를 보이는 것을 볼 수 있었다. 직물소리의 물리적 특성과 근전도로부터 나일론 직물 소리에 대한 감각ㆍ감성 예측식에서는 높은 예측력을 보였다. 맑고, 거칠고, 높은 소리감각을 제외한 예측식에서 소리특성 외에 생리신호인 근전도 가 포함되어 직물소리 감성을 예측하는 의미있는 파라미터임을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.418-421
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• 2009

본 논문은 표면 근전도 신호(sEMG)를 이용해 상지부의 동작을 실시간으로 예측하고 이를 기반으로 한 인간-기계 상호작용(Human-machine interaction)에 관한 것이다. 사용자의 상지부에 위치한 5 곳의 근육에서 수집하는 근전도 신호와 인공신경회로망(arfiticial neural network) 알고리즘을 이용하여 상지부 동작을 실시간으로 예측하였고, 기계팔(manipulator)이 예측된 동작을 좇아 움직이도록 제어되었다. 이때, 사용자가 기계팔의 끝단(end-effector)과 접촉해 있는 상태에서 상지부 동작은 2 차원 평면 위에서 이루어지도록 제한된다. 본 논문이 제안하는 동작 예측 방법과 인체 각도계(goniometer)를 이용한 경우의 상호 작용 실험을 통해, 동작 예측을 통한 인간-기계 상호 작용의 성능을 알아보았다. 실험 결과로부터, 제안된 실시간 동작 예측 방법을 이용하여 사용자와 기계의 상호 작용 시스템을 구현할 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.478-480
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• 2011

최근 게임시장이 약한 성장세를 보임에 따라, 소비자들은 기존의 게임 방식을 벗어난 새로운 형태의 게임에 많은 관심을 보이고 있다. 이에 따라 기존의 간단한 조이스틱과 버튼으로 움직이던 인터페이스를 벗어나 가속도 센서, 적외선 센서, 영상을 이용한 모션 감지 등 다양한 센서를 이용하여 좀 더 활동적으로 유저들이 게임을 즐길 수 있도록 제작되고 있다. 본 논문에서는 생체신호 중 근전도(EMG) 신호를 인터페이스로 사용하는 방법을 제안한다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.39-43
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• 2013

본 논문에서는 근전도를 이용하여 근피로도를 분석함에 있어서 중앙주파수의 임계점을 이용한 효과적인 보행재활훈련 방법을 제시한다. 신호의 측정을 위하여 건강한 성인 남성 5명을 대상으로 실험을 실시하였고 정상 보행에서의 대퇴사두근, 전경골근에 표면전극을 붙여 변화를 측정 하였다. 근전도신호의 측정을 위하여 트레드밀 위에서 30분간 6km/h의 일정한 속력으로 보통걸음을 실시하였고 이를 통해 측정된 근전도신호를 주파수 분석 및 중앙주파수를 계산하여 근피로도를 수치화 한 뒤 30분간 근피로도의 상태와 포화되는 지점을 찾아 이를 근육이 견딜 수 있는 임계점, 즉 근육의 한계로 설정하였다. 실험 결과 근육의 임계점을 정량화 할 수 있었다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.45-52
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• 2007

최근 각종 질환의 원인이 되고 있는 비만은 심각한 사회문제로 대두되고 있으며, 이를 해결하기 위해 비만 관리를 위한 측정 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 비만관리를 위해 복부의 근전도 신호를 분석해서 언제 어디서든 본인의 건강상태를 체크하여 적절한 의료 서비스를 받을 수 있는 측정 시스템에 관한 연구이다. 복부 근전도 선호 분석을 위해서 에너지 검출, 신호 특징 추출, 상태 분류 및 인식 등을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 신호 분석 알고리즘을 측정 시스템에 적용하여 복부의 비만도 및 복부의 근력을 평가하여 건강상태에 대한 적절한 평가를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.143-150
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• 2016

본 논문에서는 안면근육 표면근전도를 기반으로 근육 조합 최적화를 통한 한국어 단모음 인식 방법을 제안한다. 표면근전도 신호는 한국어 단모음 발음에 따라 서로 다른 패턴과 근육 활성도를 보였다. 이전 연구에서 높은 인식 정확도를 보였던 RMS, VAR, MMAV1, MMAV2와 Cepstral Coefficients를 특징 추출 알고리즘으로 사용하였으며, QDA(Quadratic Discriminant Analysis)와 HMM(Hidden Markov Model)으로 한국어 단모음을 분류하였다. 트레이닝 단계에서 입력 받은 데이터로 근육조합을 최적화하고, 최적화 결과를 인식단계에 적용한다. 이때, 새로운 근전도 신호를 입력받고 한국어 단모음을 최종 인식한다. 실험결과 제안한 방법의 인식 정확도가 QDA에서 평균 85.7%, HMM에서 평균 75.1%를 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.65-73
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• 2010

본 논문에서는 생체 신호를 이용하는 체감형 게임 인터페이스 개발을 위하여 근전도 신호로부터 사용자의 동작 의도를 실시간으로 인식할 수 있는 장치를 개발하여 방향성을 필요로 하는 게임에 적용하였다. 근전도 신호를 획득하기 위한 장치는 4 채널로 이루어지며, 정의되는 손목동작으로는 Up, Right, Down, Left로 규정하였다. 각각의 동작으로부터 획득한 신호를 문턱치와 채널 간의 비교를 통하여 사용자의 의도를 인식하게 하였다. 방향성 분류 결과를 통하여 키보드의 방향키를 제어하고, 게임에 적용하게 된다. 개발된 장치는 재미와 흥미를 유도하여 효과적인 운동을 기대할 수 있으며, 상용화된 게임에도 적용할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.51-56
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• 2023

손 제스처의 인식은 구어 사용이 어려운 사람들의 의사소통을 위한 중요한 기술이다. 제스처 인식에 널리 사용되는 근전도 신호는 사전 자세에 따라 동작이 달라지기 때문에 제스처 인식의 어려움이 있을 것으로 예상되지만, 이에 관한 연구는 찾기 어렵다. 본 연구에서는 사전 자세에 따른 제스처 인식 성능의 변화를 분석하였다. 이를 위해 총 20명의 피험자에게서 사전 자세를 가지는 동작에 대한 근전도 신호를 측정하고, 제스처 인식을 실험하였다. 그 결과, 학습 및 테스트 데이터 간 사전 상태가 단일한 경우에는 평균 89.6%의 정확도를, 상이한 경우에는 평균 52.65%의 정확도를 보였다. 반면, 사전 자세를 모두 고려한 경우에는 정확도가 다시 회복됨을 발견하였다. 이를 통해 본 연구에서는 근전도를 활용하는 손 제스처 인식시에 사전 자세가 다양하게 고려하여야 함을 실험적으로 확인하였다.