Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제4권1호
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pp.49-55
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2002
A decrease in the birthrate and aging are progressing in Japan and several countries. In that society, it is important that physically weak persons such as elderly persons are able to take care of themselves. We have been developing exoskeletal robots for human (especially for physically weak persons) motion support. In this study, the controller controls the angular position and impedance of the exoskeltal robot system using multiple fuzzy-neuro controllers based on biological signals that reflect the human subject's intention. Skin surface electromyogram (EMG) signals and the generated wrist force by the human subject during the elbow motion have been used as input information of the controller. Since the activation level of working muscles tends to vary in accordance with the flexion angle of elbow, multiple fuzzy-neuro controllers are applied in the proposed method. The multiple fuzzy-neuro controllers are moderately switched in accordance with the elbow flexion angle. Because of the adaptation ability of the fuzzy-neuro controllers, the exoskeletal robot is flexible enough to deal with biological signal such as EMG. The experimental results show the effectiveness of the proposed controller.
Cross knee curl-up is an ideal variation of abdominal curl up exercise to strengthen abdominal musculature without excessive lumbar flexion which can increase the loads on the disc and ligaments. In addition, slowly forced expiration can facilitate the activation of the abdominal musculature. The purpose of this study was to determine the effects of slowly forced expiration on activity of abdominal muscles, such as rectus abdominis (RA), external oblique (EO), and transverse abdominis/internal oblique (TrA/IO), while cross knee curl-up. Eleven young and healthy subjects (6 males and 5 females) participated. All subjects performed the cross knee curl-up slowly forced expiration and natural breathing. Paired t-test was performed in normalized electromyogram (EMG) muscle activity of the bilateral RA, EO, and TrA/IO to compare the differences between the cross curl-up with slowly forced expiration and natural breathing. Statistical significance was set at .05. There were no significant differences in normalized EMG muscle activity of the bilateral RA, EO, and TrA/IO between the cross curl-up with slowly forced expiration and natural breathing. The finding of this study designates that slowly forced expiration does not induce increasing activity of abdominal muscle in cross knee curl-up; hence, learning step of breathing control might not be necessary to strengthen abdominal muscle in cross knee curl-up.
The purpose of this study is to develop the algorithm which can control muscle power assist robot especially for elderly. Recently, wearable robots for power assistance are developed by many researchers, and its application fields are also variable such as for medical or military equipment. However, there are many technical barriers to develop the wearable robot. This study suggest a control method improving performance of a wearable robot system by using a EMG signal of major muscles and a force sensor signal as command signal of system. The result of the robot Prototype efficiency experiment, the case of Maximum Isometric motion it suggest 100% power of muscle, the man need only 66% of MVIC(Maximum Voluntary Isometric Contraction) to lift 5kg dumbbell without robot assist. However the man needs only 52% of MVIC to lift 5kg dumbbell with robot assist. Therefore 20% muscle power increased with robot assist. Also, we designed light weight robot mechanism that extract the command signal verified and drive the wanted motions.
Amyotrophic Lateral Sclerosis(ALS) is a fatal neuromuscular disease characterized by progressive muscle weakness resulting in paralysis. ALS is characterized by both upper and lower motor neuron damage. Diagnostic tests include magnetic resonance imaging(MRI) electromyogram(EMG), muscle biopsy, and blood tests. In order for a definitive diagnosis of ALS to be made, damage must be evident in both upper and lower motor neurons. When three limbs are sufficiently affected, the diagnosis is ALS. There is no cure for ALS. We recently experienced one case of ALS, The patients was diagnosed as ALS by EMG and Symptoms. We diagnosed her as Wea jeung and treated by Herbal-medication based on the differentiation of symtoms. we report change of his symptoms through both western medical treatment and oriental medical treatment.
A combined model of probabilistic and MLP(multi layer perceptron) model is proposed for the pattern classification of EMG( electromyogram) signals. The MLP model has a problem of not guaranteeing the global minima of error and different quality of approximations to Bayesian probabilities. The probabilistic model is, however, closely related to the estimation error of model parameters and the fidelity of assumptions. A proper combination of these will reduce the effects of the problems and be robust to input variations. Proposed model is able to get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating a priori probability distribution using the MLP model adaptively. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP model is optimal, and this is a good combination of the probabilistic model and the MLP model for the usage of MLP model reliability. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the Mlp and the probabilistic model seperately and the average calculation time fro classification is about 50ms in the case of combined motion using an IBM PC 25 MHz 386model.
In this paper, we developed bio-signal based eye tracking system using electrooculogram (EOG) and electromyogram (EMG) which measured simultaneously from same electrodes. In this system, eye gazing position can be estimated using EOG signal and we can use EMG signal at the same time for additional command control interface. For EOG signal processing, PLA algorithms are applied to reduce processing complexity but still it can guarantee less than 0.2 seconds of reaction delay time. Also, we developed dual machine learning structure and it showed robust and enhanced tracking performances. Compare to conventional EOG based eye tracking system, developed system requires relatively light hardware system specification with only two skin contact electrodes on both sides of temples and it has advantages on application to mobile equipments or wearable devices. Developed system can provide a different UX for consumers and especially it would be helpful to disabled persons with application to orthotics for those of quadriplegia or communication tools for those of intellectual disabilities.
Purpose : The purpose of this study is to know the muscle activation after sub-talar joint mobilition and active exercise, and the low leg muscle activity through the well-balanced interaction of ankle joint around muscle. Methods : For this study 61 experimental subjects are divided into 24 people of supination foot group, pronation foot group 17 people of, 20 people of control group through navicular drop test. Surface EMG was used in order to measure the muscle activities. following is the result of the data analysis about each experiment that has been carried on a week, 2 weeks, 3 weeks, 4 weeks before, and even comparing with pre-experimental state. Results : In electromyogram study, the higher muscle activation there was before the experiment, the more muscle activation increase there was after the experiment in Tibialis Anterior, Peroneus Longus, Peroneus Brevis.(p<.05). Conclusion : This study shows the balanced activation of foot and ankle-around muscle. It shows that foot shape affects the balanced activation recovery of lower leg muscles.
본 논문에서는 패턴인식의 정확성을 향상시키기 위한 지능시스템을 제안한다. 제안한 지능시스템은 신경회로망의 무감독학습 방법인 SOPM(Self Organizing Feature Map), LVQ(Learning Vector Quantization), 그리고 퍼지이론의 FCM(Fuzzy C-means)을 이용하여 구성한다. 제안한 지능시스템의 유용성은 실험을 통해 확인한다. 실험은 Fisher의 Iris 데이터 분류, Cambridge 대학의 Olivetti 연구실(ORL; Olivetti Research Laboratory)에서 제공하는 얼굴 데이터베이스를 이용한 얼굴 영상 데이터 분류, 그리고 근전도(EMG, Electromyogram) 데이터를 분류하는 것이다. 제안한 지능시스템은 일반적인 LVQ와 비교한다. 실험을 통해 제안한 지능시스템이 일반적인 LVQ보다 패턴 인식의 정확성이 더 우수함을 알 수가 있었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.143-151
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2021
The purpose of our study is to confirm the trend of the muscle activity of the trunk and lower limb muscles by the attack method and phase during volleyball exercise. To achieve this purpose, spike serve and spike were conducted for 9 male middle school students, and at that time, it was divided into four phase, such as run jump, take off, impact, and follow, and the rectus abdominis, erector spine, and left rectus femoris, left biceps femoris, left anterior tibialis, left gastrocnemius midialis, right rectus femoris, right biceps femoris, right anterior tibialis, right gastrocnemius midialis, were examined. Spike serve and spike were each performed three times, and randomly cross-allocated to extract accurate data. We was no difference in all muscles according to the attack method, and the muscle activity of the rectus abdominis was highest in the impact phase and the muscle activity of the vertebral spine muscle was highest in the close-up phase. In addition, all of the measured left and right lower limb muscles showed the highest muscle activity between the assisted devices. As a result, We found out that regardless of the method of spike serve and spike, the lower limbs in the run-up phase for a high jump, the vertebrae in the take off phase, the preparation phase for hitting the ball strongly, and in the impact phase at the moment of hitting the ball. It can be seen that it exerts the greatest power in the rectus abdominis.
Objective: To investigate the action observation effects of functional electrical stimulation (FES) on the communication between motor cortex and muscle through corticomuscular coherence (CMC) analysis. Methods: Electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) of 27 healthy, nonathlete subjects were measured during action observation, FES, and action observation with FES, which lasted for 7sper session for 10 times. All trials were repeated for 30 times. Simultaneously measured EEG raw data and rectified EMG signals were used to calculate CMC. Only confidence limit values above 0.0306 were used for analysis. CMC was divided into three frequency domains, andthe grand average coherence and peak coherence were computed. Repeated ANOVA was performed to analyze the coherence value difference for each condition's frequency band. Results: CMC showed significant differences in peak coherence and average coherence between the conditions (p<0.05). Action observation application with FES in all frequency band showed the highest peak and average coherence value. Conclusions: The results of this study are assumed to be the combination of increased eccentric information transfer from the sensorymotor cortex by action observation and an increased in concentric sensory input from the peripheral by the FES, suggesting that these are reflecting the sensorimotor integration process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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