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문제 정의
- 본 연구에서는 근전도 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 통하여 얻은 근전도 신호를 정량적으로 분석하여 근에서의 힘의 크기 및 방향을 검출하여 현재의 근상태를 평가하였다. 힘의 크기는 MVC를 이용하여 최대값과 적분값을 측정하여 이용 하였으며 손목의 상, 흐卜, 좌 우 방향은 k-NN, LDA, QDA 방법을 적용하여 그 인식률을 비교하였으며, k-NN 방법의 인식률이 84.
- 대표적으로는 퍼지 이론 [10, 11], 인공 신경망 [12, 13], 판별 분석 [14], AR 모델링 [15]과 같은 패턴 인식이 주로 사용되 어진다. 본 연구에서는 동작의 방향성을 정량적으로 검출하기 위하여, 간단하면서도 계산 량이 적은 k-최근린 분류법 (k-NN : k-Nearest Neighbor), 선형 판별 분석 법 (LDA : Linear Discriminant Analysis), 이 차 판별 분석 법 (QDA: Quadratic Discriminant Analysis) 을 대상으로 하여 인식 율을 검토하였으며, 그 결과 인식율이 가장 높은 k-NN법을 이용하여 팔의 운동 방향성을 검출하였고, 이를 이용하여 게임 프로그램을 구동 시켜 재활환자의 흥미를 유발하고 참여 의지를 고취 시 키는 방법을 제시한다.
- 본 연구에서는 재활 훈련에 적용할 수 있는 응용시스템을 개발하기 위하여 근전도의 크기와 방향성을 이용한 재활 훈련 보조용 게임기를 개발하였다. 그림 9는 킹 오브 더 해머라는 기존 제품의 출력 장치와 근전도 측정 시스템을 적용하여 가해진 힘의크기 에 비 례하는 값을 정량적으로 표시 하게 된다.
- 근육의 위치 선정이 매우 중요하다. 본 연구에서는 전완근의 수근척골굴근과 지신전근에 전극을 부착하여 전완근의 움직 임에 따른 근전도의 변화를 관찰하였다. 수근척골굴근과 지신 전근의 2채널에서 측정된 근전도 신호를 이용하여 패턴 인식을 위한 특징 추출법으로 널리 이용되는 절대 차분 평균값 (DAMV : Diffe冀nee Absolute Mean Value) [15]을이용하여 특징 맵을구성하였다.
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