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한국 사회가 급속도로 노령화 사회로 접어들고 있으며 노인들의 복지 및 노약자를 보조하기 위한 여러 종류의 보조 기구가 개발되고 있다. 또한 교통사고, 산업재해로 인해 신체의 장애를 입어 재활이 필요로 하는 환자에게 적합한 재활 응용 시스템 연구에 관심이 높아지고 있다. EMG (ElectroMyoGram 근전도) 신호는 재활공학에 로봇 기술을 접목 시켜 생체-기계 시스템을 개발하기 위한 중요한 핵심이라고 할 수 있다. EMG 신호처리 방법은 인간의 ...

한국 사회가 급속도로 노령화 사회로 접어들고 있으며 노인들의 복지 및 노약자를 보조하기 위한 여러 종류의 보조 기구가 개발되고 있다. 또한 교통사고, 산업재해로 인해 신체의 장애를 입어 재활이 필요로 하는 환자에게 적합한 재활 응용 시스템 연구에 관심이 높아지고 있다. EMG (ElectroMyoGram 근전도) 신호는 재활공학에 로봇 기술을 접목 시켜 생체-기계 시스템을 개발하기 위한 중요한 핵심이라고 할 수 있다. EMG 신호처리 방법은 인간의 골격근 해석이나 인간의 동작정보 획득을 위해서 연구되고 있다. 본 논문은 개발한 생체 근전도 센서 보드를 적용하여 무릎 근력을 보조할 수 있는 로봇시스템을 개발하고자 한다. 근력 보조 로봇시스템은 하체 근육 표면에 표면전극(surface electrode)을 붙여 EMG 신호를 추출하여 하지 근육의 근전도를 해석하고 이를 이용하여 모터를 제어하는 방식을 적용하였다. 이러한 방식은 인간의 운동에 일어나는 근육의 생체활동을 해석함으로써 장치를 실시간으로 제어할 수 있는 장점이 있다. 근전도 신호를 이용한 동작 정보를 추출 하고 간단한 토크 및 각도 예측 알고리즘을 제안한다. 이를 이용하여 근력 지원 로봇 시스템을 동작시켜 인간의 무릎 동작의 보조 역할이 가능함을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Korean society has been changing to aging society rapidly. And many kinds of help aids have been developed for the welfare of the elderly and the aged. Also, It has been increasing interest in research of Rehabilitation application system that appropriate injured patients in a traffic accident and a...

Korean society has been changing to aging society rapidly. And many kinds of help aids have been developed for the welfare of the elderly and the aged. Also, It has been increasing interest in research of Rehabilitation application system that appropriate injured patients in a traffic accident and an industrial injury to need rehabilitation. EMG(ElectroMyoGram) signal is the most important key for the development of biomechanical system combined with robot technology in Rehabilitation Engineering. The method of EMG signal processing has been researching for making an analysis of human skeletal muscles and an acquisition of motion information. This paper proposes development of Robot system to assist Knee muscle power by using developed EMG sensor board. Knee-Wearable System for Power Assistance adapted with the method of motor control that EMG signal of lower leg muscle acquired and analyzed by using surface EMG sensors attached on lower body. The advantage of this method is to control with real time analyzing biological activity of the muscles from knee wearable system. This system predicts and calculates the velocity-estimated algorithm and the angleestimated algorithm. Also, we show the validity of the suggested algorithms through the experiments.

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