• 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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1014-1020
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• 2011

This presents a motion and force estimation system of human fingers by using an Electromyography (EMG) sensor module and a data glove system to be proposed in this paper. Both EMG sensor module and data glove system are developed in such a way to minimize the number of hardware filters in acquiring the signals as well as to reduce their sizes for the wearable. Since the onset of EMG precedes the onset of actual finger movement by dozens to hundreds milliseconds, we show that it is possible to predict the pattern of finger movement before actual movement by using the suggested system. Also, we are to suggest how to estimate the grasping force of hand based on the relationship between RMS taken EMG signal and the applied load. Finally we show the effectiveness of the suggested estimation system through several experiments.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.161-164
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• 2008

본 논문은 근전도 신호를 검출하고 로봇팔의 수직제어시스템을 구현하기 위한 연구이다. EMG 신호는 사람의 팔 근육에 흐르는 미세한 생체신호가 표면전극센서에 의해서 사용하여 검출되고 고성능 증폭, 필터링, ADC과 로봇팔의 서보 모터 구동 시스템으로 구현된다. 실험은 팔근육 움직임에 따른 EMG신호와 로봇팔의 다단계 수직제어 각도를 모니터링 한다. 시스템의 실험결과 수직제어각도는 2도 정도이며 평균오차는 5%이다.

• 한국정밀공학회지
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• 제28권6호
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• pp.670-677
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• 2011

This study is to estimate the joint torques without torque sensor using the EMG (Electromyogram) signal of agonist/antagonist muscle with Neural Network Back Propagation Algorithm during the elbow motion. Command Signal can be guessed by EMG signal. But it cannot calculate the joint torque. There are many kinds of field utilizing Back Propagation Learning Method. It is generally used as a virtual sensor estimated physical information in the system functioning through the sensor. In this study applied the algorithm to obtain the virtual senor values estimated joint torque. During various elbow movement (Biceps isometric contraction, Biceps/Triceps Concentric Contraction (isotonic), Biceps/Triceps Concentric Contraction/Eccentric Contraction (isokinetic)), exact joint torque was measured by KINCOM equipment. It is input to the (BP)algorithm with EMG signal simultaneously and have trained in a variety of situations. As a result, Only using the EMG sensor, this study distinguished a variety of elbow motion and verified a virtual torque value which is approximately(about 90%) the same as joint torque measured by KINCOM equipment.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.286-292
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• 2009

This paper proposes a knee-wearable robot system for assisting the muscle power of human knee by processing EMG (Electromyogram) signals. Although there are many muscles affecting the knee joint motion, the rectus femoris and biceps femoris among them play a core role in the extension and flexion motion, respectively, of the knee joint. The proposed knee-wearable robot system consists of three parts; the sensor for measuring and processing EMG signals, controller for estimating and applying the required knee torque, and actuator for driving the knee-wearable mechanism. Ultimately, we suggest the motion control method for knee-wearable robot system by processing the EMG signals of corresponding two muscles in this paper. Also, we show the effectiveness of the proposed knee-wearable robot system through the experimental results.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.243-244
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• 2009

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.139-148
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• 2020

Walking is one of the most natural and repetitive actions we do in our daily lives. However, many modern people have problems with shoulders, back and spine due to incorrect walking habits. Therefore, it is becoming important to diagnose and correct wrong walking habits, for example, in-toeing, out-toeing, etc. early, which can be a precursor to various diseases. In this study, we developed the system to diagnose and prevent incorrect gait by grasping and analyzing the angle and muscle activity of the foot according to the typical wrong gait type through MPU 6050 acceleration sensor and the surface EMG sensor. Through a smartphone, numerical and visualization screens based on walking can be used to represent the angle of the feet, real-time EMG values, and even the number of steps. The correction effect was enhanced by improving the cognitive ability through a system that allows individuals to easily diagnose gait through smart devices and improve them according to their own problems.

• 재활복지공학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.371-376
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• 2017

본 논문에서는 원형 근전도 시스템 장비를 사용하여 근전도 패턴인식을 할 때, 장비의 센서 위치와 무관하게 패턴 인식이 가능한 알고리즘을 제안한다. 6가지 동작의 8채널 근전도 신호를 1초간 측정한 데이터를 이용하여 14개의 특징점을 추출하였다. 또한 8개의 채널에서 추출된 112개의 특징점을 나열하여 주성분분석을 하고 영향력이 높은 데이터만을 추려내어 8개의 입력 신호로 줄였다. 모든 실험은 k-NN 분류기를 이용하여 데이터를 학습시키고 5-fold 교차 검증을 사용하여 데이터를 검증하였다. 기계학습에서 데이터를 학습시킬 때, 어떤 데이터를 학습하느냐에 따라 그 결과가 크게 달라진다. 기존의 연구들에서 사용하는 학습 데이터를 사용 할 경우 99.3%의 정확도를 확인하였다. 그러나 센서의 위치가 22.5도 정도만 틀어지더라도 67.28%의 정확도로 명확하게 떨어짐을 보았다. 본 논문에서 제안하는 학습 방법을 사용 할 경우 98%의 정확도를 보이고 장비의 센서의 위치가 바뀌더라도 98% 근처의 정확도를 유지함을 보였다. 이러한 결과를 사용하여 원형 근전도 시스템을 사용하는 사용자들의 편의성을 크게 증대시켜 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.163-168
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• 2009

In this study, we would be developed the fuzzy controlled PGO that controlled the flexion and the extension of each PGO's hip joint using the bio-signal and FSR sensor. The PGO driving system is to couple the right and left sides of the orthosis by specially designed hip joints and pelvic section. This driving system consists of the orthosis, sensor, control system. An air supply system of muscle is composed of an air compressor, 2-way solenoid valve (MAC, USA), accumulator, pressure sensor. Role of this system provide air muscle with the compressed air at hip joint constantly. According to output signal of EMG sensor and foot sensor, air muscles and assists the flexion of hip joint during PGO gait. As a results, the maximum hip flexion angles of RGO's gait and PGO's gait were about $16^{\circ}\;and\;57^{\circ}$ respectively. The maximum angle of flexion/extention in hip joint of the patients during RGO's gait are smaller than normal gait, because of the step length of them shoes a little bit. But maximum angle of flexion/extention in hip joint of the patients during PGO's gait are larger than normal gait.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권4호
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• pp.108-113
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• 2011

본 논문에서는 손목 부근에 장착한 근전도 및 가속도 센서를 통하여 기존 로봇의 차대 제어와 다른 새로운 방식의 제어 방법을 제안한다. 제안 하는 방법은 자동차를 운전하는 듯이 직관적인 팔의 움직임만으로 로봇을 원격 제어한다. 근전도 센서로부터 얻은 신호를 통하여 로봇 제어 여부를 결정하고 가속도 센서로부터 얻은 신호로부터 동작을 추론하여 추론된 동작에 해당되는 명령에 따라 전진, 후진, 좌회전, 우회전으로 제어한다. 4가지 동작에 대한 정확성은 99% 이상이며 실시간 지연 없이 자연스러운 제어가 가능하였다. 전체 시스템을 직접 구현하고 시현을 통하여 성능 및 유용성을 확인하였다