본 연구에서는 건강한 남성 13명을 대상으로 최대자발 근수축의44%, 55%, 66%에 해당하는 40, 50, 60kg의 부하를 주었으며 초당 48$^{\circ}$의 속도로 요추신전 운동을 반복함으로써 근피로를 유발 시켰으며, 피검자의 왼쪽 척추기립근에 표면전극을 부착하여 근전도 신호를 측정하였다. 웨이브렛을 이용하여 '시-주파수'영역에서 근전도 신호를 주파수대역별로 분리하여 근피로도를 측정하고 중앙주파수를 이용하여 얻은 결과를 비교하였다. 본 연구에서는 중앙주파수가 시간에 따라 더 맞은 주파수 영역으로 천이되며 단지 대표 주파수의 경향만 나타냄을 확인할 수 없었다. 그러나 웨이브렛을 이용한 근피로도 분석 방법은 중앙주파수와는 달리 근육의 피로함에 따라 고주파수 대역의 신호(375～438Hz)는 일정하거나 감소하고 저주파영역의 신호(0∼125Ha)는 증가하는 경향이 확인되어 웨이브렛 분석을 통해서 근피로를 정량화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 동 적운동 시 웨이브렛을 이용한 분석방법이 중앙주파수 보다 근피로도를 분석하는데 있어 더욱 유용함을 확인할 수 있었다.확인할 수 있었다.
본 연구에서는 건강한 남성 13명을 대상으로 최대자발 근수축의44%, 55%, 66%에 해당하는 40, 50, 60kg의 부하를 주었으며 초당 48$^{\circ}$의 속도로 요추신전 운동을 반복함으로써 근피로를 유발 시켰으며, 피검자의 왼쪽 척추기립근에 표면전극을 부착하여 근전도 신호를 측정하였다. 웨이브렛을 이용하여 '시-주파수'영역에서 근전도 신호를 주파수대역별로 분리하여 근피로도를 측정하고 중앙주파수를 이용하여 얻은 결과를 비교하였다. 본 연구에서는 중앙주파수가 시간에 따라 더 맞은 주파수 영역으로 천이되며 단지 대표 주파수의 경향만 나타냄을 확인할 수 없었다. 그러나 웨이브렛을 이용한 근피로도 분석 방법은 중앙주파수와는 달리 근육의 피로함에 따라 고주파수 대역의 신호(375～438Hz)는 일정하거나 감소하고 저주파영역의 신호(0∼125Ha)는 증가하는 경향이 확인되어 웨이브렛 분석을 통해서 근피로를 정량화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 동 적운동 시 웨이브렛을 이용한 분석방법이 중앙주파수 보다 근피로도를 분석하는데 있어 더욱 유용함을 확인할 수 있었다.확인할 수 있었다.
In the present study, thirteen healthy volunteers performed lumbar extension exercises at 48$^{\circ}$/s, loaded by 40, 50, 60kg(about 44, 55, 66％ of maximum voluntary contraction). During the whole period of exercises, electromyographic(EMG) signal was measured in the erector spinae musc...
In the present study, thirteen healthy volunteers performed lumbar extension exercises at 48$^{\circ}$/s, loaded by 40, 50, 60kg(about 44, 55, 66％ of maximum voluntary contraction). During the whole period of exercises, electromyographic(EMG) signal was measured in the erector spinae muscle in order to determine muscle fatigue. Using the wavelet transform, EMG signal was separated by various frequency ranges in the time-frequency domain, and muscle fatigue was analyzed, comparing with the results based on the median frequency(MDF). MDF shifted toward the lower frequency ranges with the muscle fatigue, showing a single characteristic frequency. On the other hand, wavelet transform of EMG signals resulted in increased power amplitude in lower frequency ranges(0-125Hz), and decreased power amplitude in higher frequency ranges(375-468Hz). This study reveals that the muscle fatigue during dynamic movement is explained better by wavelet analysis.
In the present study, thirteen healthy volunteers performed lumbar extension exercises at 48$^{\circ}$/s, loaded by 40, 50, 60kg(about 44, 55, 66％ of maximum voluntary contraction). During the whole period of exercises, electromyographic(EMG) signal was measured in the erector spinae muscle in order to determine muscle fatigue. Using the wavelet transform, EMG signal was separated by various frequency ranges in the time-frequency domain, and muscle fatigue was analyzed, comparing with the results based on the median frequency(MDF). MDF shifted toward the lower frequency ranges with the muscle fatigue, showing a single characteristic frequency. On the other hand, wavelet transform of EMG signals resulted in increased power amplitude in lower frequency ranges(0-125Hz), and decreased power amplitude in higher frequency ranges(375-468Hz). This study reveals that the muscle fatigue during dynamic movement is explained better by wavelet analysis.
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제안 방법
본 논문에서는 요주신전운동을 하는 동안 즉정된 근전도 신호를 Wavelet 변환을 통하여 "시간-주파수” 영역에서 주파수 별로 분리하여 근피로도를 측정하고 중앙주파수를 이용해 측정된 결과와 비교 분석하였다.
근전도 신호를 기록하기 위해 표면전극 Noraxon Dual Electrode (Noraxon Inc., 미국)을 피검자의 엉덩뼈능선 (iliac crest)과 수평한 척추(LQ의 극상돌기로부터 외측으로 2cm 떨어져 있는 왼쪽 척추기립근의 근 힘살에 부착하였다 (그림 2).
5Hz)으로 나누어 근피로도를 분석하였다. 또한 다른 근피로도 분석방법으로 Daubechies 4(5차)를 사용하여 데이터를 동일한 간격의 주파수로 나눈 근전도 신호를 분압기를 이용하여 각 운동주기별로 웨이브렛 RMS 값을 취하여 웨이브렛 RMS 초기값과 운동 횟수에 대한 웨이브렛 RMS값의 경사도를 살펴보았다.
본 논문에서는 관심 주파수 스펙트럼의 가장 적절한 적용범위를 얻기 위해 측정된 근전도 신호를 웨이브렛 패킷의 Daubechies 4(5차) 웨이브렛 변환를 이용하여 모든 스케일에 대해 시간-주파수 영역에서의 변화를 살펴보았으며 전체신호를 32개의 주파수 영역을 동일한 간격(62.5Hz)으로 나누어 근피로도를 분석하였다. 또한 다른 근피로도 분석방법으로 Daubechies 4(5차)를 사용하여 데이터를 동일한 간격의 주파수로 나눈 근전도 신호를 분압기를 이용하여 각 운동주기별로 웨이브렛 RMS 값을 취하여 웨이브렛 RMS 초기값과 운동 횟수에 대한 웨이브렛 RMS값의 경사도를 살펴보았다.
본 연구에서는 건강한 남성 13명을 대상으로 하여 요추신전운동을 수행하여 근피로를 유발시켰다. 피검자는 요통의 경험이 없고, 허리부위에 신경계 및 근골격계 질환이없으며, 정기적인 근력강화 운동을 하지 않는 사람으로, 전문적인 운동선수는 제외하였다.
본 연구에서는 건강한 남자 13명이 요추신전운동을 수행하는 동안 측정된 근전도 신호의 중앙주파수와 웨이브렛변환을 이용하여 근피로도를 측정하였다. 피로의 결과로 중앙주파수가 40, 50, 60kg의 부하에 대해 각각 -0.
본 연구에서는 저장된 근전도 신호를 한 주기씩 분리하고 퓨리에 변환한 후, 중앙주파수를 구하여 각 주기에 대한 중앙주파수의 추세를 통하여 근피로도를 나타내었다. 중앙주파수는 아래 식 (1)과 같이 정의된다.
요추만의 독립된 운동을 위해 대퇴부와 골반을 고정시키고, 발판에 의한 반발력을 최소화하기 위해 발판을 피검자의 발에 닿지 않도록 하여 운동을 실시하였다. 본 실험에서는 근피로를 유발시키기 위해 20대 남성의 평균 MVC 의 44%, 55%, 66%에 해당하는 40, 50z 60kg의 부하를 주었으며 초당 48。의 일정한 속도로 각 하중에 대하여 35, 25, 20회 반복 운동을 유도하였다.
, 미국)을 사용하여 2000Hz의샘플링률로 근전도 신호를 획득하였고 20-500HZ의 대역필터를 사용하였으며 500Hz 이상의 신호는 무시하였다. 요추운동장비의 등판부에 부착된 로드셀을 이용하여 피검자에게 작용하는 하중을 측정하였으며 분압기를 장비의 회전축에 설치하여 운동각도를 측정하였다.
이와 같이 신호의 크기가 시간에 따라 변화하는 경우 신호 전체에 대한 퓨리에 변환은 적용의 한계를 나타낸다. 이러한 단점을 보완하기 위해 일정한 크기를 가진 창함수를 퓨리에 변환과 결합시키는 국소 퓨리에변환(short time Fourier transform)제안되었다. 그러나 국소 퓨리에 변환은 멀티 스케일 특성을 지니고 있는 경우 크기가 다른 여러 개의 창함수를 이용해야 하는 번거로움이 따른다.
그림에서 요추의 운동각도는。〜72° 사이에 있으며 운동각도가 증가할 때신전운동으로, 감소할 때 굴곡운동으로 나타내었다. 중앙주파수는 40, 50, 60kg의 부하에 따라 굴곡/신전 운동을 반복실시할 때 측정된 근전도 신호를 분압기를 이용하여 주기별로 분류하여 퓨리에 변환한 후 중앙주파수와 중앙주파수의 경사도를 살펴보았다. 표 1은 각 부하에 따른 초기중앙주파수와 중앙주파수의 기울기이 다.
대상 데이터
MP150(Biopac System Inc., 미국)을 사용하여 2000Hz의샘플링률로 근전도 신호를 획득하였고 20-500HZ의 대역필터를 사용하였으며 500Hz 이상의 신호는 무시하였다. 요추운동장비의 등판부에 부착된 로드셀을 이용하여 피검자에게 작용하는 하중을 측정하였으며 분압기를 장비의 회전축에 설치하여 운동각도를 측정하였다.
성능/효과
또한 웨이브렛 분석방법을 통해 근육의 피로에 따라 고주파수 영역의 신호는 감소하고 저주파 영역의 신호는 증가하는 경향을 확인하였다. 0'125Hz 사이의 신호가 저주파 성분을 증가 시 키 는데 큰 영향을 주었으며 특히 63'125Hz 사이 의 신호는 가장 많으며 큰 비율로 증가하였다. 고주파 영 역(188~ 438Hz)의 신호는 운동횟수의 증가에 따라 일정하거나 감소하는 경향을 보였다.
이는 작용하는 힘이 커질수록 중앙주파수가 더 큰 기울기로 변화한다는 선행연구의 결과[2]와 일치한다. 40, 50, 60kg의 부하에 대해서 중앙주파수 변화량은 13명의 피검자 중 각각 85%, 85%, 92%가 감소하는 경향을 보였다.
각 부하에 대한 웨이브렛의 최대값은 원 신호를 주파수 스펙트럼 분석했을 때와 유사하게 주파수 영역이 63〜125Hz 일 때 가장 크고 주변 주파수 영역으로 갈수록 감소하는 산 모양을 하는데, 이것은 웨이브렛 변환이 시간-주파수 영역으로 표현되기 때문이다. 또한 63〜 125Hz의 주파수 영역에서 가장 큰 기울기를 나타내었으며 0〜 188Hz의 주파수 영역의 신호는 운동 반복횟수가 증가할수록 전반적으로 증가하였으며 188〜468Hz의 영역에서는 감소하였다. 특히 0〜 125Hz사이의 영역의 신호는 피검자 중 84% 이상이 증가하였으며 375〜468Hz사이의 영역의 신호는 92% 이상 (40kg인 경우 62%)이 감소함을 확인할 수 있었다.
87의 기울기로 감소함을 알 수 있었다. 또한 웨이브렛 분석방법을 통해 근육의 피로에 따라 고주파수 영역의 신호는 감소하고 저주파 영역의 신호는 증가하는 경향을 확인하였다. 0'125Hz 사이의 신호가 저주파 성분을 증가 시 키 는데 큰 영향을 주었으며 특히 63'125Hz 사이 의 신호는 가장 많으며 큰 비율로 증가하였다.
고주파수 성분의 근 신호가 감소한다[2, 17]. 본 논문에서도 근피로에 의하여 중앙주파수가 저주파 영역으로이동함을 확인할 수 있었다. 웨이브렛 변환에서는 근육의피로에 따라 저주파 영역(0~ 188Hz)의 신호가 증가하고 고주파 영 역(188~ 375Hz)의 신호가 감소하여 전체 주파수가저주파 영역으로 이동하는 것을 알 수 있었다.
표 3에서도, 표 2에서와 같이, 주파수 영역이 63~125Hz일 때 웨이브렛의 최대값과 기울기가 가장 크게 나타났다. 운동 반복횟수가 증가할수록 0~ 188Hz의 주파수 영역의 신호는 전반적으로 증가하였으며 188~468Hz의 영역에서는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 특히 피 검자 중 70% 이상에서 0 ~ 125Hz 사이의 영역의 신호가 증가하였으며, 375 ~468Hz사이의 영역의 신호는 92%이상이 감소하였다.
본 논문에서도 근피로에 의하여 중앙주파수가 저주파 영역으로이동함을 확인할 수 있었다. 웨이브렛 변환에서는 근육의피로에 따라 저주파 영역(0~ 188Hz)의 신호가 증가하고 고주파 영 역(188~ 375Hz)의 신호가 감소하여 전체 주파수가저주파 영역으로 이동하는 것을 알 수 있었다. 근육의 피로에 따라 고주파 영역의 신호가 감소하는 것은 근육활동전위의 전도속도가 감소하기 때문이며 저주파 영역의 신호가 증가는 운동단위의 발사율이 증가하기 때문이다[18].
또한 63〜 125Hz의 주파수 영역에서 가장 큰 기울기를 나타내었으며 0〜 188Hz의 주파수 영역의 신호는 운동 반복횟수가 증가할수록 전반적으로 증가하였으며 188〜468Hz의 영역에서는 감소하였다. 특히 0〜 125Hz사이의 영역의 신호는 피검자 중 84% 이상이 증가하였으며 375〜468Hz사이의 영역의 신호는 92% 이상 (40kg인 경우 62%)이 감소함을 확인할 수 있었다.
운동 반복횟수가 증가할수록 0~ 188Hz의 주파수 영역의 신호는 전반적으로 증가하였으며 188~468Hz의 영역에서는 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 특히 피 검자 중 70% 이상에서 0 ~ 125Hz 사이의 영역의 신호가 증가하였으며, 375 ~468Hz사이의 영역의 신호는 92%이상이 감소하였다.
이용하여 근피로도를 측정하였다. 피로의 결과로 중앙주파수가 40, 50, 60kg의 부하에 대해 각각 -0.41, -0.64, -0.87의 기울기로 감소함을 알 수 있었다. 또한 웨이브렛 분석방법을 통해 근육의 피로에 따라 고주파수 영역의 신호는 감소하고 저주파 영역의 신호는 증가하는 경향을 확인하였다.
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