• 전기학회논문지
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• 제66권5호
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• pp.843-850
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• 2017

The EMG amplitude estimator, which has been investigated as an indicator of muscle force, is utilized as the control input to artificial prosthetic limbs. This paper describes an application of the optimal EMG amplitude estimator to the surface EMG signals recorded during constant isometric %MVC (maximum voluntary contraction) for 30 seconds and reports on assessing performance of the amplitude estimator from the application. Surface EMG signals, a total of 198 signals, were recorded from biceps brachii muscle over the range of 20-80%MVC isometric contraction. To examine the estimator performance, a SNR(signal-to-noise ratio) was computed from each amplitude estimate. The results of the study indicate that ARV(average rectified value) and RMS(root mean square) amplitude estimation with forth order whitening filter and 250[ms] moving average window length are optimal and showed the mean SNR improvement of about 50%, 40% and 20% for each 20%MVC, 50%MVC and 80%MVC surface EMG signals, respectively.

• 한국운동역학회지
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• 제18권2호
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• pp.105-114
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• 2008

본 연구는 고교여자역도 선수들의 용상동작에서 무게증가에 따른 근전도의 변화를 분석하여 체급별(69kg급, 58kg급)로 나타나는 근 발현양상을 비교하였다. 주동근은 대퇴이두근, 승모근, 척추기립근, 광배근, 비복근, 외측광근 등 6개의 근육을 선정하였으며, 용상동작을 6구간으로 나누어 근전도를 측정하여 다음과 같은 결과를 보였다. 체급별 차이에서 58kg급에서는 모근 근육군과 동작구간에서 무게가 올라갈수록 근육의 발현이 단계적으로 올라가는 양상을 보였다. 체급에 따른 EMG 신호크기에서는 각 근육군마다 그 크기가 서로 다르게 나타나, EMG 신호크기가 체급과 무게에 따라 증가되는 것은 아닌 것으로 나타났다. 본 연구결과로 볼 때 69kg급에서 무게에 따른 근발현이 일관성 없이 나타나는 것으로 미루어 높은 체급일수록 근력과 함께 기술적인 요인도 고려되어야 경기력 향상에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 사료된다.

• 전기학회논문지
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• 제63권2호
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• pp.291-296
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• 2014

Most of the statistical signal analysis processed in the time domain and the frequency domain are based on the assumption that the signal is weakly stationary(wide sense stationary). Therefore, it is necessary to know whether the surface EMG signals processed in the statistical basis satisfy the condition of weak stationarity. The purpose of this study is to analyze the accuracy of the Run-test, modified Run-test, RA(reverse arrangement)-test, and modified RA-test for assessing surface EMG signal stationarity. Six stationary and three non-stationary signals were simulated by using sine wave, AR(autoregressive) modeling, and real surface EMG. The simulated signals were tested for stationarity using nine different methods of Run-test and RA-test. The results showed that the modified Run-test method2 (mRT2) classified exactly the surface EMG signals by stationarity with 100% accuracy. This finding indicates that the mRT2 may be the best way for assessing stationarity in surface EMG signals.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제8권1호
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• pp.77-98
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• 1982

Experiments have been performed for estimating the individual muscle capabilities of the biceps brachii and the quadriceps femoris muscle. The surface EMG has been recorded on the bellies of the biceps brachii and the quadriceps femoris muscle during isometric contractions at $50\%,\;75\%,\;and\;100\%$ MVC. The rectified EMG amplitudes of the maximum voluntary contraction (MVC) were in the range of $2.8\~3.0\;mV\;and\;6.9\~7.2\;mV$ the biceps brachii and the quadriceps femoris, respectively. In the biceps brachii, Type S motor units were recruited in the range of $41\~49\%$ MVC; and Type F motor units were recruited in the range of $51\~59\%$ MVC, In the quadriceps femoris, Type S, Type SF, and Type F motor units were recruited in the ranges of $31\~38\%,\;33\~48\%$, and $21\~29\%$ MVC respectively.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.493-494
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• 2013

본 논문에서는 컬-덤벨 운동의 연속, 반복적인 근 수축/이완 동작에 대한 전환 시점을 검출하기 위한 EMG(Electromyogram) 신호 분석 모듈을 설계하였으며 이에 대한 안드로이드 플랫폼 기반의 테스트 프로그램을 구현하였다. 제안하는 모듈로는 무산소 운동 분석에의 활용도가 높은 EMG 신호를 기반으로 근 수축/이완의 전환 시점을 95% 검출하며, 이를 개선 및 확장함으로써 현재 상용화 및 보급화된 운동 가이드 시스템에서 제공할 수 없었던 무산소 운동의 체계적 가이드를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.631-632
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• 2013

본 논문에서는 EMG 신호를 기반으로 컬-덤벨 운동의 운동량을 분석하고 각 근육별 최적 운동량을 정의하여 운동을 가이드(guide)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법으로 운동 체육학 분야에서의 EMG 신호 분석 및 활용 범위를 넓힐 수 있으며, 사용자는 컬-덤벨 운동 중 각 근육별 운동량 및 이에 대한 적절성을 안내받아 올바른 자세를 유지함으로써 컬-덤벨의 운동 효과를 극대화할 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.114-120
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• 2018

본 논문에서는 근전도 신호 획득 및 분석을 위한 웨어러블 디바이스용 센서 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 임상용 근전도 시스템에서 획득된 근전도 신호와 근피로도 및 근활성도의 상관성 분석에 의해 평가되었으며 실측된 소비 전력이 상용 근전도 시스템들과 비교되었다. 5명의 피실험자들의 이두박근 및 삼두박근에서 수집된 근전도 신호를 통한 실험에서, 구현된 시스템이 임상용 근전도 센서 시스템과 근피로도는 1.1~1.4의 상관성을, 근활성도는 약 1.0의 강한 양의 상관 경향성을 보여주었다. 또한 소비전력의 비교에서 구현된 시스템의 소비전력이 상용 근전도 시스템보다 25%~50%의 감소하였다.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제8권2호
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• pp.156-161
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• 1999

The EMG(Electromyography) analysis was used to identify the fact the degree of inclined step was selected as dependent variable and feet muscle fatigue was selected as a independent variable. In a final result from EMG test. the shift in median frequency (MF) with 20, 25, 30, 35 degree of inclined steps indicated that 30 degree step was identified as most effective for a decrease in feet muscle fatigue. In a department store, 80% of the workers are female standing sales workers. They work at standing on average 10 hours per day. They performed heavy duty jobs such as lifting, lowering. packing and carrying heavy materials. Furthermore, even though they have work shoes, they usually use various kind of high heels. Eventually, this situation develops low-back-pain (LBP) problems for female workers. In conclusion, it is recommended that a particular branch in a department store claimed this step can effectively to circulate blood and significantly decrease feet muscle fatigue in lower extremity.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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• pp.769-771
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• 2000

In this paper, pattern recognition scheme for EMG signal using artificial neural network is proposed. For manipulating ability, the movements of human arm are classified into several categories EMG signals of appropriate muscles are collected during arm movement. Patterns of EMG signals of each movement are recognized as follows: 1) The features of each EMG signal are extracted. 2) With these features, the neural network is trained by using feedforward error back-propagation (FFEBP) algorithm. The results show that the arm movements can be classified with EMG signals at high accuracy.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.200-205
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• 2011

본 연구의 목적은 첫째 뒤후려차기시 이용되는 주요 근육들의 근전도 반응을 분석하고, 둘째 지지하는 다리와 차는 다리의 근육들 사이의 관계를 분석하고, 셋째 숙련자와 비숙련자간 EMG 값의 차이를 분석하는 것이다. 측정된 근육들은 다음과 같다: 슬관절과 대퇴골, 내측광근과 외측광근을 굴곡과 신전을 조절하고, 대퇴골의 신전, 슬관절의 굴곡, 그리고 정강이의 외전을 조절하는 대퇴직근. 선택된 모든 근육의 근전도 반응이 분석되었다. 3개의 발차기가 수행되었고, 각 발차기의 근전도가 분석되었다. 그때 최상의 발차기의 근전도 반응이 근전도 분석에 이용되었다.