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문제 정의
- 등척성 운동과 달리 등장성운동에서는 근육의 길이가 변하기 때문에 근전도 신호에 버스트 신호들이 나타나서 시간 경과 에 대한 주파수 변화를 만족스럽게 나타내지 못한다 [7][12]. 따라서 FFT 윈도우 구간들 간의 중첩을 허용한 연속적 FFT 방법을 사용하여 FFT 윈도우의 수를 늘려 보다 많은 중앙 주파수 자료를 얻고자 하였다. 때문에 본 연구에서는 최적의 중첩구간을 알아보기 위해 FFT 윈도우들 간의 중첩구간을 75%, 50%, 25%, 0%로 가변하여 연속적인 FFT를 실시하여 중앙 주파수를 검출하였디.
- 등장성운동시 측정한 근전도 신호는 등척성 운동과 달리 버스트(burst) 신호들이 존재하므로 주파수 분석 방법에 따라근 피로 판정용 변수들이 다르게 나올 수 있다. 이에 본 연구에서는 근피로 판정용 변수로 ① 근육의 단련 정도를 알 수 있는 초 기중앙 주파수[15, 16]와②시간에 따른 주파수 변화를 알 수 있는 회귀직선의 기울기, ③ 근육의 피로 정도를 수치로 나타낼 수 있는 근피로지수를 선정하여 이들이 주파수 분석 방법에 따라 어떤 변화를 보이는지 알아보았다. 이를 위해 근전도 신호를 측정하여 저장한 후, 이때 기록한 근전도 신호를 가지고 FFT 수행 간격을 최소 1/8초에서 1초까지 변화를 주었고 연속적인 FFT> 실시함에 있어 중첩구간을 최소 0%에서 최고 75%까지 단계적으로 변화를 주어 중앙 주파수를 검출하였다.
- 그러나 중앙 주파수를 검출하는 데 있어 FFT 수행 간격을 비롯한 주파수 분석 방법은 버스트(burst)신호가 존재하는 등 장성 운동에서는 매우 중요한 영향을 미칠 수 있고, 원칩 마이크로 프로세서를 이용하여 휴대용 시스템을 구성하는 경우에는 MCU의 속도와 하드웨어의 한계에 의해 제약을 주는 요인이 될 수 있으나 이에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구에서는 주파수 분석 기법이 근피로 측정 알고리즘에 미치는 영향을 알아보기 위해 동일한 근전도 신호를 대상으로 FFT 실시 간격과 연속적인 FFT 구간의 중첩 비율을 달리하여 얻은 중앙 주파수 자료로부터 얻은 회귀직선상의 변수를 비교하여 보았고, 이를 바탕으로 효율적인 주파수 분석기법을 결정하여 근피로 측정 시스템 설계의 지표를 제공하고자 하였다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 근피로를 정량적으로 기록하고 모니터할 수 있는 근피로 측정 시스템을 만들 수 있다면, 물리치료실이나 체력훈련 시설에서 근력 강화 운동과 지구력 운동을 시행할 때 근피로에 관한 객관적 자료를 쉽게 확인할 수 있게 되므로 효율적인 훈련과 평가에 큰 도움이 될 것이다.
제안 방법
- 4초 소요됨) 하여 수행하였다. 4~5회 연습한 직후에 저항(weight)을 연결하고 주기적인 등장성 운동(cyclic isotonic exercise)을 시작함과 동시에 근전도 신호를 기록하였다. 대상자가 국소적 근피로로 인하여 지정된 운동의 박자를 더 이상 유지하지 못하겠다고 의사표현을 한 시점에서 운동을 중지하고 근전도 신호의 측정을 종료하였다.
- 건강한 20대 초반의 성인 10명을 대상으로 위팔두 갈래근 (biceps brachii muscle) 과 가쪽넓은근(vastus lateralis mu- scle)의 최대 등척 성 수죽(maximal isometric contraction)을 통한 최대 장력 (maximal tension)을 Dynamometer (Preston. MI. US A) 를 사용하여 두 번 반복 측정하여 최대 값을 취해 등장성 운동을 실시할 때 근력에 저항 을 부여하기 위한 기준으로 정하였다. 각 근육에서 측정된 최대 등척 성 수축시 평균 수축력은 위팔두갈래 근이 20.
- 근피로를 측정하기 위한 근전도 신호의 의미 있는 주파수 대역은 주로 30Hz에서 500Hz 미만으로 밝혀 졔3], 이 주파수 대역의 신호만을 얻기 위해 30Hz 6차 고역 통과 필터를 설계하였고 전압이득은 4로 하였다. 고역 통과 필터를 통과한 신호는 다시 전압이득이 4인 500Hz 6차 저역통과 필터를 통과하도록 설계하여 30Hz- 500Hz 대역통과 필터를 설계하였고, 전압이득은 총 16배로 하였다. 신호는 다시 전원 잡음을 제거하기 위해 설계한 60Hz notch 필터를 통과하도록 설계하였다.
- 50kg이었다. 근전도 신호를 측정하기 위한 표면전극은 AE-131 (NeuroDyne Medical Corp. MA. USA)을 사용하였으며, 전극 부착 위치는 위팔두 갈래 근의 경우 90°굽힘 시촉진되는 근 힘살의 아래쪽 1/3 지점으로 선정하여 근육수축에 따라 근 힘살(muscle belly)의 위치가 변하는 것을 고려하였고, 가쪽 넓은 근의 경우 180°폄 시 촉진되는 근 힘살의 아래쪽 1/3 지점으로 선정하였다 [15, 16].피부 표면은 전극을 부착하기 직전에 알콜로 청결하게 하여 피부저항을 최소화하고, 알콜이 마른 후에 전극을 부착하였다.
- 디지털 제어부는 80296SA(intel, USA) 마이크로콘트롤러 를 사용하였고 시스템 프로그램은 IAR C-compiler(IAR, USA)를 이용하여 ANSI-C 언어를 사용하여 작성하였다. 근전도 신호의 A/D 변환은 12bit A/D 변환기인 AD7891(analog device, USA)를 사용하였으며, 16bit IM byte 용량의 DRAM 에 저장하였다. 1024Hz의 표본주파수로 8초간 근전도 신호를 측정하여 RMS(Root Mean Square)을 구해 최대 RMS 값을 결정하였다.
- 등장성운동은 각 근육의 최대 등 척 성 수축력 50% 부하로 편안한 굽힘-폄(flexion-extension) 그림 3. 근전도 신호의 FFT 수행간 격 빠르기로 굴곡(flexion)과 신전(extension)을 유도하면서, 메트로놈에 맞추어 1분에 25회 반복(1회 반복에 2..4초 소요됨) 하여 수행하였다. 4~5회 연습한 직후에 저항(weight)을 연결하고 주기적인 등장성 운동(cyclic isotonic exercise)을 시작함과 동시에 근전도 신호를 기록하였다.
- 근전도 신호의 주파수 분석을 위해 파워스펙트럼 분석을 사용하였다. 이를 위해 전통적인 방법인 radix-2 알고리즘을 이용하여 FFT를 수행하였다.
- Amp이은 offset 조정기능과 100MQ 입력임피던스 특성을 가지고 있으며, 입력된 근전도 신호는 Amp0l을 통해 60배로 증폭하였다. 근피로를 측정하기 위한 근전도 신호의 의미 있는 주파수 대역은 주로 30Hz에서 500Hz 미만으로 밝혀 졔3], 이 주파수 대역의 신호만을 얻기 위해 30Hz 6차 고역 통과 필터를 설계하였고 전압이득은 4로 하였다. 고역 통과 필터를 통과한 신호는 다시 전압이득이 4인 500Hz 6차 저역통과 필터를 통과하도록 설계하여 30Hz- 500Hz 대역통과 필터를 설계하였고, 전압이득은 총 16배로 하였다.
- 4~5회 연습한 직후에 저항(weight)을 연결하고 주기적인 등장성 운동(cyclic isotonic exercise)을 시작함과 동시에 근전도 신호를 기록하였다. 대상자가 국소적 근피로로 인하여 지정된 운동의 박자를 더 이상 유지하지 못하겠다고 의사표현을 한 시점에서 운동을 중지하고 근전도 신호의 측정을 종료하였다. 등장성운동 시 적용된 평균 부하는 위팔두 갈래 근이 9.
- 따라서 FFT 윈도우 구간들 간의 중첩을 허용한 연속적 FFT 방법을 사용하여 FFT 윈도우의 수를 늘려 보다 많은 중앙 주파수 자료를 얻고자 하였다. 때문에 본 연구에서는 최적의 중첩구간을 알아보기 위해 FFT 윈도우들 간의 중첩구간을 75%, 50%, 25%, 0%로 가변하여 연속적인 FFT를 실시하여 중앙 주파수를 검출하였디.(그림5).
- 최대 RMS값의 20% 이하되는 신호가 1초 이상 지속되면 근육의 피로 시점으로 판단하여 근전도 측정을 종료하였다. 마이크로콘트롤러는 근전도 신호의 측정이 완료되면 저장된 근전도 신호를 꺼내서 파워스펙 트럼을 구해 측 정 신호의 중앙 주파수를 검출하고 중앙 주파수 자료에 대한 회귀직선을 구해 근피로 지수, 초기 중앙 주파수, 회귀직선을 Graphic LCD에 표시하고 flash ROM에 결과 값을 저장하였다.
- 신호는 다시 전원 잡음을 제거하기 위해 설계한 60Hz notch 필터를 통과하도록 설계하였다. 마지막으로 Optically coupled isolation amplifier인 ISO100 (burr-brown)을 사용하여 signal isolation을 하여 최종 출력을 얻었다.
- 본 연구에서 근피로를 측정하기 위하여 설계한 하드웨어 시스템은 근전도 신호 측정 증폭부, 디지털제어부, 분석 결과 표시부로 구성되어 있다.
- 고역 통과 필터를 통과한 신호는 다시 전압이득이 4인 500Hz 6차 저역통과 필터를 통과하도록 설계하여 30Hz- 500Hz 대역통과 필터를 설계하였고, 전압이득은 총 16배로 하였다. 신호는 다시 전원 잡음을 제거하기 위해 설계한 60Hz notch 필터를 통과하도록 설계하였다. 마지막으로 Optically coupled isolation amplifier인 ISO100 (burr-brown)을 사용하여 signal isolation을 하여 최종 출력을 얻었다.
- 이를 위해 근전도 신호를 측정하여 저장한 후, 이때 기록한 근전도 신호를 가지고 FFT 수행 간격을 최소 1/8초에서 1초까지 변화를 주었고 연속적인 FFT> 실시함에 있어 중첩구간을 최소 0%에서 최고 75%까지 단계적으로 변화를 주어 중앙 주파수를 검출하였다. 이렇게 구한 중앙 주파수 자료로부터 선형회귀 직선을 구해 초기 중앙 주파수, 기울기, 근피로 지수 값을 검출한 후 FFT 수행 간 격과 중첩구간에 따른 차이를 비교하여 보았다. 비교방법으로 분산분석(AN0VA)의 일종인 일반선형모형(General Linear Model)을 이용하여 유의 수준 P값은 0.
- 이에 본 연구에서는 근피로 판정용 변수로 ① 근육의 단련 정도를 알 수 있는 초 기중앙 주파수[15, 16]와②시간에 따른 주파수 변화를 알 수 있는 회귀직선의 기울기, ③ 근육의 피로 정도를 수치로 나타낼 수 있는 근피로지수를 선정하여 이들이 주파수 분석 방법에 따라 어떤 변화를 보이는지 알아보았다. 이를 위해 근전도 신호를 측정하여 저장한 후, 이때 기록한 근전도 신호를 가지고 FFT 수행 간격을 최소 1/8초에서 1초까지 변화를 주었고 연속적인 FFT> 실시함에 있어 중첩구간을 최소 0%에서 최고 75%까지 단계적으로 변화를 주어 중앙 주파수를 검출하였다. 이렇게 구한 중앙 주파수 자료로부터 선형회귀 직선을 구해 초기 중앙 주파수, 기울기, 근피로 지수 값을 검출한 후 FFT 수행 간 격과 중첩구간에 따른 차이를 비교하여 보았다.
- 4초에 한 번씩 나타났다. 이에 대한 최적의 FFT 수행 간격을 알아보고자 FFT 수행 간격 을 1/8초, 1/4초, 1/2초, 1초로가변하여 수행하였다.(그림3).
- 최대 RMS 값의 20% 이상 되는 신호만 받아들여 DRAM에 저장하고 최대 RMS 값에 대한 비율로 입력 신호의 크기를 바그래프로 표시하였다. 최대 RMS값의 20% 이하되는 신호가 1초 이상 지속되면 근육의 피로 시점으로 판단하여 근전도 측정을 종료하였다. 마이크로콘트롤러는 근전도 신호의 측정이 완료되면 저장된 근전도 신호를 꺼내서 파워스펙 트럼을 구해 측 정 신호의 중앙 주파수를 검출하고 중앙 주파수 자료에 대한 회귀직선을 구해 근피로 지수, 초기 중앙 주파수, 회귀직선을 Graphic LCD에 표시하고 flash ROM에 결과 값을 저장하였다.
대상 데이터
- 분석 결과 표시부는 320x240 graphic LCD (nanya, taiwan) 를 이용하여 표시하였고 thermal 프린터(우심시스템, korea)에 도 결과 값을 출력하였다. 근전도 신호 측정 동안에 신호의 크기를 바그래프 형식으로 실시간 표시하였고 저장된 신호를 가지고 주파수 분석이 종료되면 근피로 지수와 초기 중앙 주파수 를 숫자로 표시하였으며, 중앙 주파수와 회귀직선을 그래프로 나타내었다.
데이터처리
- 근전도 신호의 A/D 변환은 12bit A/D 변환기인 AD7891(analog device, USA)를 사용하였으며, 16bit IM byte 용량의 DRAM 에 저장하였다. 1024Hz의 표본주파수로 8초간 근전도 신호를 측정하여 RMS(Root Mean Square)을 구해 최대 RMS 값을 결정하였다. 최대 RMS 값의 20% 이상 되는 신호만 받아들여 DRAM에 저장하고 최대 RMS 값에 대한 비율로 입력 신호의 크기를 바그래프로 표시하였다.
- 디지털 제어부는 80296SA(intel, USA) 마이크로콘트롤러 를 사용하였고 시스템 프로그램은 IAR C-compiler(IAR, USA)를 이용하여 ANSI-C 언어를 사용하여 작성하였다. 근전도 신호의 A/D 변환은 12bit A/D 변환기인 AD7891(analog device, USA)를 사용하였으며, 16bit IM byte 용량의 DRAM 에 저장하였다.
- 이렇게 구한 중앙 주파수 자료로부터 선형회귀 직선을 구해 초기 중앙 주파수, 기울기, 근피로 지수 값을 검출한 후 FFT 수행 간 격과 중첩구간에 따른 차이를 비교하여 보았다. 비교방법으로 분산분석(AN0VA)의 일종인 일반선형모형(General Linear Model)을 이용하여 유의 수준 P값은 0.05로 하여 FFT 수행 간 격과 중첩구간의 차이가 근피로 판정용 변수인 초기중앙 주파수 와 기울기, 근피로 지수에 영향을 미치는지 알아보았다. 통계분석은 MINITAB Release 13.
- 연속적인 FFT를 통해 얻은 중앙 주파수 자료로부터 직접 시간에 대한 추세 변화를 보기는 쉽지 않다. 이 문제의 해결을 위해서 시간t에 대한 중앙 주파수 변화의 선형 회귀분석을 하였다. 1차선형회귀직선의 식을 y{x) = bYx+bQ 라 가정하고 구하면 식(2)와 같다.
이론/모형
- 이를 위해 전통적인 방법인 radix-2 알고리즘을 이용하여 FFT를 수행하였다. 또한 주파수 성분이 근접해 있지 않고 아주 작은 성분까지도 검출할 필요가 있는 경우에 많이 사용하는 창 함수로 해닝(Hanning) 윈도우 함수를 사용하였다. 등장성운동을 수행하며 근전도 신호를 기록할 때 메트로놈에 맞춰 1분에 25회 굽 힘-폄 운동을 반복하도록 유도하였으므로 근전도 신호버스트(burst)는 평균 2.
- 근전도 신호의 주파수 분석을 위해 파워스펙트럼 분석을 사용하였다. 이를 위해 전통적인 방법인 radix-2 알고리즘을 이용하여 FFT를 수행하였다. 또한 주파수 성분이 근접해 있지 않고 아주 작은 성분까지도 검출할 필요가 있는 경우에 많이 사용하는 창 함수로 해닝(Hanning) 윈도우 함수를 사용하였다.
성능/효과
- 기울기는 FFT 간격이 넓을수록 그리고 중첩구간이 작을수록 기울기 감소가 커지는 경향을 보였다. 그러나 기울기 자체의 값은 -0.5 미만의 작은 값에서 변하는 것이므로 근피로 지수 자체에 큰 영향을 주지는 못하는 것으로 나타났다. 또한 초기 중앙주파수의 경우도 FFT 간격이 넓을수록 조금씩 상승하는 경향을 보였으나 근피로 지수 판정식에서 살펴보면 큰 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.
- 05) 를 보였다. 기울기는 FFT 간격이 넓을수록 그리고 중첩구간이 작을수록 기울기 감소가 커지는 경향을 보였다. 그러나 기울기 자체의 값은 -0.
- 또한 주파수 성분이 근접해 있지 않고 아주 작은 성분까지도 검출할 필요가 있는 경우에 많이 사용하는 창 함수로 해닝(Hanning) 윈도우 함수를 사용하였다. 등장성운동을 수행하며 근전도 신호를 기록할 때 메트로놈에 맞춰 1분에 25회 굽 힘-폄 운동을 반복하도록 유도하였으므로 근전도 신호버스트(burst)는 평균 2.4초에 한 번씩 나타났다. 이에 대한 최적의 FFT 수행 간격을 알아보고자 FFT 수행 간격 을 1/8초, 1/4초, 1/2초, 1초로가변하여 수행하였다.
- 근피로 판정식식(4)에서 살펴보면 초기 중앙 주파수가 FFT 간격이 넓을수록 조금 높게 나타나 도 전체적인 수식값에서는 큰 영향을 미치지 않는다고 볼 수 있다. 따라서 동일한 근전도 신호를 가지고 근피로 지수를 검출할 때 FFT 수행 간격을 1/2 초로 하는 것이 가장 높은 근피로 지수를 얻을 수 있다고 할 수 있다.
- 5 미만의 작은 값에서 변하는 것이므로 근피로 지수 자체에 큰 영향을 주지는 못하는 것으로 나타났다. 또한 초기 중앙주파수의 경우도 FFT 간격이 넓을수록 조금씩 상승하는 경향을 보였으나 근피로 지수 판정식에서 살펴보면 큰 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 식(4)의 근피로 판정식은 주파수 분석 방법에 따른 영향을 적게 받는 것을 알 수 있었다.
- 본 연구에서 설계한 근피로 측정 시스템을 이용하여 근전도 신호의 중앙 주파수 검출방법에 따른 근피로 판정 변수들의 변화를 살펴본 결과, 회귀직선상의 초기 중앙 주파수는 FFT 수행간격이 넓을수록 높게 나타났으며 (P<0.05) 중첩구간에 따른 유의한 차이는 없었다(P>0.05).
- FFT 수행간격에 따른 근피로 지수의 비교 결과를 그림10에 나타내었다. 비교 결과, 유의 수준 P<0.05로 나타나 FFT 수행 간격이 근피로 지수 변화에 유의한 영향을 미치며, FFT 수행간 격이 1/2초일 때 가장 높은 근피로 지수를 나타내는 것을 알 수 있다. 근피로 판정식식(4)에서 살펴보면 초기 중앙 주파수가 FFT 간격이 넓을수록 조금 높게 나타나 도 전체적인 수식값에서는 큰 영향을 미치지 않는다고 볼 수 있다.
- FFT 수행간격에 따른 회귀 직선상의 초기 중앙 주파수 값(회귀직선의 y절편)을 비교한 결과를 그림7에 나타내었다. 비교 결과, 유의 수준 PC0.05로 나타나 FFT 수행 간격이 초기중앙 주파수 변화에 유의한 영향을 미치며, FFT 수행 간격이 넓어질수록 초기중앙 주파수가 상승되는 것으로 나타났다. 이는 신호의 초기에 FFT 수행 간격이 넓어질수록 근전도 신호의 버스트 구간을 포함할 확률이 높아지기 때문으로 보인다.
- FFT 수행간격에 따른 회귀 직선상의 기울기를 비교한 결과를 그림8에 나타내었다. 비교 결과, 유의 수준 PC0.05로 나타나 FFT 수행간격이 기울기 변화에 유의한 영향을 미치며, FFT 수행 간격이 넓을수록 기울기가 보다 많이 감소하는 것(음수이므로)으로 나타났다. 이런 결과의 원인은 FFT 수행 간격이 좁을수록 신호를 전반적으로 작게 쪼개서 분석을 하게 되므로 근전도 신호의 버스트를 충분히 포함하여 분석하지 못하게 되어 버스트 신호 내부의 고주파 성분의 변화를 충분히 분석하지 못하고.
- 연속 FFT 실시할 때 중첩구간에 따른 회귀 직선의 기울기를 비교한 결과를 그림9에 나타내었다. 비교 결과, 유의 수준 PV0.05로 나타나 중첩구간이 기울기 변화에 유의한 영향을 미치며, 중첩구간이 넓을수록 기울기가 작아지는 것으로 나타났다. 결국 중첩구간이 많을수록 많은 중앙 주파수 자료를 얻을 수 있으나, 이는 이동평균 필터의 역할을 하여 중앙 주파수 변화를 완화시키는 역할을 하기 때문으로 보인다.
- 연속적인 FFT를 실시할 때 중첩 구간에 따른 근피로 지수를 비교한 결과, 유의 수준 P>0.05로 나타나 중첩구간이 근피로지 수 변화에 유의한 영향을 미치지 않는 것을 알 수 있다. 근피로 판정식식(4)에서 살펴보면 중첩 구간에 따른 초기 중앙 주파수 값이 유의한 차이가 없어 결국 근피로 지수에도 중첩구간에 따른 유의한 차이가 없다고 볼 수 있다.
- 연속적인 FFT를 실시할 때 중첩 구간에 따른 회귀 직선상의 초기 중앙 주파수 값(회귀직선의 y절편)을 비교한 결과 유의 수 준 P>0.05로 나타나 중첩구간이 초기중앙 주파수 변화에 유의한 영향을 미치지 못하는 것을 알 수 있다. 따라서 초기 중앙 주파수를 검출하는 데 있어 중첩구간은 영향을 미치는 요인으로 볼 수 없다.
- 근피로 판정식식(4)에서 살펴보면 중첩 구간에 따른 초기 중앙 주파수 값이 유의한 차이가 없어 결국 근피로 지수에도 중첩구간에 따른 유의한 차이가 없다고 볼 수 있다. 이상의 결과를 종합하여 보면 회귀직선상의 변수들 중에서 초기중앙 주파수, 기울기, 근피로 지수 모두 FFT 수행간격에 따라 유의한 차이(PV0.05) 를 보였다. 기울기는 FFT 간격이 넓을수록 그리고 중첩구간이 작을수록 기울기 감소가 커지는 경향을 보였다.
- 05). 회귀 직선상의 기울기는 FFT 수행 간격이 넓을수록, 중첩 구간이 적을수록 기울기의 감소 경향 은 크게 나타났다(P<0.05). 근피로지수 결정에는 초기 중앙 주 파수의 변화가 큰 영향을 미치지 못했으며, 기울기의 변화도-0.
후속연구
- 이에 본 연구에서는 주파수 분석 기법이 근피로 측정 알고리즘에 미치는 영향을 알아보기 위해 동일한 근전도 신호를 대상으로 FFT 실시 간격과 연속적인 FFT 구간의 중첩 비율을 달리하여 얻은 중앙 주파수 자료로부터 얻은 회귀직선상의 변수를 비교하여 보았고, 이를 바탕으로 효율적인 주파수 분석기법을 결정하여 근피로 측정 시스템 설계의 지표를 제공하고자 하였다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 근피로를 정량적으로 기록하고 모니터할 수 있는 근피로 측정 시스템을 만들 수 있다면, 물리치료실이나 체력훈련 시설에서 근력 강화 운동과 지구력 운동을 시행할 때 근피로에 관한 객관적 자료를 쉽게 확인할 수 있게 되므로 효율적인 훈련과 평가에 큰 도움이 될 것이다.
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