[논문]보행의 운동학적 데이터를 이용한 지면반발력 계산

송성재; 김세윤; 김영태; 이상돈

doi:10.3795/ksme-a.2010.34.4.431

보행의 운동학적 데이터를 이용한 지면반발력 계산
Computation of Ground Reaction Forces During Gait using Kinematic Data 원문보기

大韓機械學會論文集. Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers. A. A, v.34 no.4=no.295, 2010년, pp.431 - 437

송성재 (강릉원주대학교 기계자동차공학부) , 김세윤 (강릉원주대학교 기계자동차공학부) , 김영태 (강릉원주대학교 전기공학과) , 이상돈 (강릉원주대학교 전기공학과)

초록
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본 연구의 목적은 편마비 환자와 같이 정상 보행이 아닌 경우의 보행 실험에서 힘측정판을 이용한 지면반발력의 측정이 매우 어려웠던 경험에서 출발하여 힘측정판을 사용하지 않고 운동학적 데이터만으로 보행 중 발생하는 지면반발력을 계산하는 것이다. 3차원 동작분석 시스템과 동기화된 힘측정판을 이용하여 보행실험을 실시하여 3차원 동작분석 시스템으로부터 보행의 운동학적 데이터를 추출하였고 이로부터 보행주기를 검출하였다. 인체를 13개의 체절로 모델링하고 각 체절의 거동이 추출한 운동학적 데이터를 따르도록 하였다. 각 체절의 질량과 질량 중심은 인체측정학의 자료를 이용하였다. 보행실험에서 측정한 지면반발력과 운동학적 데이터만을 이용한 계산 결과의 비교에서 크기가 가장 큰 수직방향은 잘 일치하였고 전후방향이나 횡방향도 유사한 경향을 보였다. 본 계산 결과는 보행에 관한 역동역학 해석의 기본 자료로 활용할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to compute the ground reaction forces during gait in the absence of force plates. The difficulties in using force plates for hemiparetic patients inspired us to initiate this study. Level-walking experiments were performed using a three-dimensional motion analysis system with synchronized force plates. Kinematic data were obtained from the three-dimensional trajectories of reflective markers. Gait events were also detected from the kinematic data. The human body was modeled as 13 rigid segments. The mass and the center of mass of each segment were determined from anthropometric data. Vertical ground-reaction forces obtained from the kinematic data were in good agreement with those obtained using the force plate. The computed and measured values of anterior and lateral ground reaction showed similar tendencies. The computation results can be used as the basic data for inverse dynamic analysis.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 보행분석에 필수적 장비라고 여겨왔던 힘측정판 없이 운동학적 데이터만으로 지면 반발력을 계산하는 방법을 제시하였다. 계산 결과를 힘측정판의 측정 결과와 비교하여 본 방법의 타당성을 보였고 측정 결과와 계산 결과의 차이점을 설명하였다.
본 연구에서는 좌우 보폭이 서로 다른 편마비 환자의 보행실험에서 힘측정판의 활용이 매우 어려웠던 경험에서 출발하여 3차원 동작분석 시스템을 통한 운동학적 데이터만을 이용하여 보행주기를 검출하고 보행에 관한 역동역학 해를 구하는데 중요한 입력요소 중에 하나인 지면 반발력까지 운동학적 데이터만으로 계산하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 검증하기 위하여 정상 보행 실험을 수행하고 이때 힘측정판의 측정 결과와 계산에 의한 결과를 비교하였다.

가설 설정

로 오른발 단하지 지지기에는 w = 1이고 왼발 단하지 지지기에는 w = 0이 된다. 양하지 지지기에 중량 이동은 선형으로 가정하였다. 예를 들어 Fig.

제안 방법

또한 두 결과의 최소-최대 피크 차이의 평균값(average peak-to-peak amplitude)에 대한 상대 평균 제곱근 오차(relative RMSE, rRMSE)⁽²⁾를 다음과 같이 계산하여 비교하였다.
본 연구에서는 Fig. 5에서 보인 바와 같이 인체를 머리, 몸통, 골반과 좌우의 상완(upper arm), 전완과 손(forearm and hand), 허벅지(thigh), 정강이(shank), 발(foot)로 총 13개의 체절로 모델링하였다. 각 체절의 질량과 질량중심은 인체 측정 (anthropometry)에 기초한 비례값⁽¹⁸⁾을 사용하였다.
보행 분석의 기구학 및 동역학 해석은 체절의 거동으로부터 각 관절에 필요한 힘과 모멘트를 구하는 역동역학(inverse dynamics) 연구^(1~4)와 골격 모델에 근육 모델을 포함하는 근골격계 모델을 구성하고 근육에서 발생하는 힘을 추정하여 최적화 기법을 이용하는 순동역학(forward dynamics) 연구^(5~8)로 크게 나누어 볼 수 있다. 여기서 역동역학 연구는 시간에 따른 체절의 변위와 지면 반발력을 측정 장치로 획득하고 이를 바탕으로 조인트 반력과 모멘트를 계산한다.
피실험자의 해부학적 위치에 부착한 마커 세트의 시간-운동궤적 데이터를 3차원 동작분석 시스템으로부터 획득하고 이로부터 체절모델을 구성하는 13개 체절의 질량중심에 대한 시간-운동궤적 데이터를 도출하였다. 각 체절 질량중심의 3방향(수직, 전후, 좌우)의 속도와 가속도는 유한차분법으로 계산하였다.

대상 데이터

6개의 적외선 카메라(MCam2)와 지름 14mm 반사마커, 컴퓨터 등으로 구성된 3차원 동작분석 시스템(VICON 612, Vicon Motion Systems Limited, UK)과 4개의 힘측정판(400×600mm Kistler 2개, 464×508mm AMTI 2개)을 이용하였다.
본 실험에서 4개의 힘측정판은 전진방향으로 3단계로 설치되어 있어서 왼발→오른발→왼발의 순서로 힘측정판을 밟았고 오른발의 2번째 최초 접지는 측정할 수 없었으나 나타난 최대 오차는 2/120=0.01666초 정도로 운동학적 데이터만으로 믿을만한 보행주기를 획득하였다.
본 연구의 피실험자는 신경학적 또는 근골격계 병력이 없는 남자(나이:30세, 신장:173.5cm, 체중 74.9kg)로 선정하였다.
힘측정판에 의한 보행주기 검출과 운동적학 데이터만을 이용하는 FVA 방법에 의한 보행주기 검출 결과를 Table 1에 보였다. 사용한 숫자는 120Hz로 촬영한 3차원 동작분석 카메라의 프레임 숫자로서 오차 1은 1/120=0.00833초를 의미한다. 본 실험에서 4개의 힘측정판은 전진방향으로 3단계로 설치되어 있어서 왼발→오른발→왼발의 순서로 힘측정판을 밟았고 오른발의 2번째 최초 접지는 측정할 수 없었으나 나타난 최대 오차는 2/120=0.
실험 전에 피실험자에게 실험방법에 대하여 충분히 설명하였고 각 체절의 운동 궤적을 측정하기 위하여 피실험자의 해부학적 위치에 총 37개의 반사마커를 부착⁽¹⁶⁾하고 힘측정판이 설치된 카메라 측정 공간에서 피실험자의 의도적인 보행이 나타나지 않도록 보행 연습을 실시한 후에 다수의 측정을 시행하여 힘측정판의 중앙부를 잘 밟은 시행을 검증의 자료로 선택하였다. 카메라로 측정된 반사마커의 운동 궤적은 샘플링 주파수 120Hz로 데이터를 획득하였고 VICON시스템에서 제공하는 Woltring 필터⁽¹⁷⁾ (Mean Squared Error, MSE=15)를 이용하여 처리하였다.
카메라로 측정된 반사마커의 운동 궤적은 샘플링 주파수 120Hz로 데이터를 획득하였고 VICON시스템에서 제공하는 Woltring 필터⁽¹⁷⁾ (Mean Squared Error, MSE=15)를 이용하여 처리하였다. 힘측정판의 아날로그 신호는 샘플링 주파수 120Hz로 데이터를 획득하였고 힘측정판의 역치(threshold)는 20N으로 설정하였다. 카메라의 측정 가능 공간은 횡방향 3m, 전진방향 5m, 높이 2m이고 이 측정 공간에서 반사마커의 해상도 오차는 1.

데이터처리

피실험자의 해부학적 위치에 부착한 마커 세트의 시간-운동궤적 데이터를 3차원 동작분석 시스템으로부터 획득하고 이로부터 체절모델을 구성하는 13개 체절의 질량중심에 대한 시간-운동궤적 데이터를 도출하였다. 각 체절 질량중심의 3방향(수직, 전후, 좌우)의 속도와 가속도는 유한차분법으로 계산하였다. 3차원 동작분석 시스템으로부터 획득한 마커 세트의 시간-운동궤적 데이터는 앞서 실험방법에서 밝힌 바와 같이 필터링을 거친 자료이므로 질량중심의 시간-운동궤적 도출과 속도와 가속도를 계산할 때 별도의 데이터 처리는 수행하지 않았다.
두 결과의 차이를 정량화하기 위하여 평균제곱근 오차(RMSE)⁽²⁾를 다음과 같이 계산하여 비교하였다.
본 연구에서는 좌우 보폭이 서로 다른 편마비 환자의 보행실험에서 힘측정판의 활용이 매우 어려웠던 경험에서 출발하여 3차원 동작분석 시스템을 통한 운동학적 데이터만을 이용하여 보행주기를 검출하고 보행에 관한 역동역학 해를 구하는데 중요한 입력요소 중에 하나인 지면 반발력까지 운동학적 데이터만으로 계산하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 검증하기 위하여 정상 보행 실험을 수행하고 이때 힘측정판의 측정 결과와 계산에 의한 결과를 비교하였다.

이론/모형

본 실험에서 사용한 마커 세트를 그대로 사용할 수 있는 FVA 방법으로 보행주기를 검출하였다. 이 방법은 3차원 동작분석 시스템을 통해 얻을 수 있는 발뒤꿈치 마커와 둘째 중족골 마커의 시간-궤적 데이터를 이용하여 두 마커의 중점에 대한 시간-궤적 데이터를 구하고 이로부터 유한차분법을 이용하여 중점의 수직방향 속도를 계산한다.
하고 힘측정판이 설치된 카메라 측정 공간에서 피실험자의 의도적인 보행이 나타나지 않도록 보행 연습을 실시한 후에 다수의 측정을 시행하여 힘측정판의 중앙부를 잘 밟은 시행을 검증의 자료로 선택하였다. 카메라로 측정된 반사마커의 운동 궤적은 샘플링 주파수 120Hz로 데이터를 획득하였고 VICON시스템에서 제공하는 Woltring 필터⁽¹⁷⁾ (Mean Squared Error, MSE=15)를 이용하여 처리하였다. 힘측정판의 아날로그 신호는 샘플링 주파수 120Hz로 데이터를 획득하였고 힘측정판의 역치(threshold)는 20N으로 설정하였다.

성능/효과

보행주기 검출은 지면 반발력 계산에 필수적인 요소이다. 본 실험의 정상 보행에서는 운동학적 데이터만으로도 힘측정판과 거의 같은 보행주기를 검출할 수 있었다.
셋째, 발끌림의 경우에 대한 보행주기를 결정해야 한다. 아직은 발끌림의 보행주기를 정의하는 명확한 기준이 없고 힘측정판의 사용이 곤란하므로 이러한 보행주기를 결정하기 위해서는 운동학적 데이터의 고찰을 통한 보행주기 결정이 더욱 타당한 접근 방법으로 사료된다.

후속연구

계산 결과를 힘측정판의 측정 결과와 비교하여 본 방법의 타당성을 보였고 측정 결과와 계산 결과의 차이점을 설명하였다. 본 계산 결과는 보행 중각 관절에 발생하는 토크를 계산하는 역동역학 해석의 기본 자료로 활용할 수 있다.
본 연구는 힘측정판 없이 보행분석을 수행하려는 초기단계이며 향후 보완해야할 사항은 다음과 같다. 첫째, 정상 보행 실험을 통하여 지면 반발력 계산의 가능성을 확인했으므로 편마비 환자나 뇌성마비 환자의 실험을 통하여 본 연구에서 제시한 방법의 활용범위를 확대해야 한다. 이 연구는 현재 진행 중이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	보행 분석의 기계공학적 관점의 연구에서는 인체를 어떻게 모델링하였는가?	보행 분석은 생체역학 분야에서 주요한 주제로서 의학, 인간공학, 스포츠 과학, 물리 치료나 보조기 설계 등의 여러 분야에 활용되고 있으며 기계공학적 관점에서 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구들은 일반적으로 인체를 여러 개의 체절(segment)로 모델링하고 각 체절간의 상대운동이 허락되는 관절 부위를 기계적인 조인트(joint)로 모델링하였다. 보행 분석의 기구학 및 동역학 해석은 체절의 거동으로부터 각 관절에 필요한 힘과 모멘트를 구하는 역동역학(inverse dynamics) 연구(1~4)와 골격 모델에 근육 모델을 포함하는 근골격계 모델을 구성하고 근육에서 발생하는 힘을 추정하여 최적화 기법을 이용하는 순동역학(forward dynamics) 연구(5~8)로 크게 나누어 볼 수 있다.
	보행 분석은 어떤 분야에서 활용되고 있는가?	보행 분석은 생체역학 분야에서 주요한 주제로서 의학, 인간공학, 스포츠 과학, 물리 치료나 보조기 설계 등의 여러 분야에 활용되고 있으며 기계공학적 관점에서 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구들은 일반적으로 인체를 여러 개의 체절(segment)로 모델링하고 각 체절간의 상대운동이 허락되는 관절 부위를 기계적인 조인트(joint)로 모델링하였다.
	보행 분석의 기구학 및 동역학 해석은 어떤 연구들로 나누어 볼 수 있는가?	이러한 연구들은 일반적으로 인체를 여러 개의 체절(segment)로 모델링하고 각 체절간의 상대운동이 허락되는 관절 부위를 기계적인 조인트(joint)로 모델링하였다. 보행 분석의 기구학 및 동역학 해석은 체절의 거동으로부터 각 관절에 필요한 힘과 모멘트를 구하는 역동역학(inverse dynamics) 연구(1~4)와 골격 모델에 근육 모델을 포함하는 근골격계 모델을 구성하고 근육에서 발생하는 힘을 추정하여 최적화 기법을 이용하는 순동역학(forward dynamics) 연구(5~8)로 크게 나누어 볼 수 있다. 여기서 역동역학 연구는 시간에 따른 체절의 변위와 지면 반발력을 측정 장치로 획득하고 이를 바탕으로 조인트 반력과 모멘트를 계산한다.

참고문헌 (19)

Koopman, B., Grootenboer, H. J. and Jones, H. J., 1995, "An Inverse Dynamics Model for the Analysis, Reconstruction and Prediction of Bipedal Walking," Journal of Biomechanics, Vol. 28, No. 11, pp. 1369-1376.

상세보기
Ren, L., Jones, R. K. and Howard, D., 2008, "Whole Body Inverse Dynamics over a Complete Gait Cycle Based only on Measured Kinematics," Journal of Biomechanics, Vol. 41, pp. 2750-2759.

상세보기
Bobbert, M. F., Schamhardt, H. C. and Nigg, B. M., 1991, "Calculation of Vertical Ground Reaction Force Estimates During Running from Positional Data," Journal of Biomechanics, Vol. 24, No. 12, pp. 1095-1105.

상세보기
Song, S. J., 2004, "An Inverse Dynamic Analysis of Lower Limbs Duing Gait," Journal of Biomedical Engineering Research, Vol. 25, No. 1, pp. 301-307
Thelen, D. G. and Anderson, F. C., 2006, "Using Computed Muscle Control to Generate Forward Dynamic Simulations of Human Walking from Experimental Data," Journal of Biomechanics, Vol. 39, pp. 1107-1115.

상세보기
Riley, P. O. and Kerrigan, D. C., 1998, "Torque Ation of Two-joint Mscles in the Sing Priod of Siff-legged Git a Foward Dynamic Model Analysis," Journal of Biomechanics, Vol. 31, pp. 835-840.

상세보기
Neptune, R. R., Burnfield, J. M. and Mulroy, S. J., 2007, "The Neuromuscular Demands of Toe Walking : A Forward Dynamics Simulation Analysis," Journal of Biomechanics, Vol. 40, pp. 1293-1300.

상세보기
Delp, S. L., Anderson, F. C., Arnold, A. S., Loan, P., Habib, A., John, C. T., Guendelman, E. and Thelen, D. G., 2007, "OpenSim: Open Source Software to Create and Analyze Dynamic Simulations of Movement," IEEE Trans. Biomedical Engineering, Vol. 54, No. 11, pp. 1940-1950.

상세보기
Brandell, B. R., 1982, "Development of a Universal Control Unit for Functional Electrical Stimulation(FES)," American Journal of Physical Medicine, Vol. 61, No. 6, pp. 279-301.
Dai, R., Andrews, B. J., James, K. B. and Wieler, M., 1996, "Application of Tilt Sensors in Functional Electrical Stimulation," IEEE Trans. Rehabilitation Engineering, Vol. 4, pp. 63-72.

상세보기
Evans, A. L., Duncan, G. and Gilchrist, W., 1991, "Recording Accelerations in Body Movements," Medical and Biological Engineering and Computing, Vol. 6, pp. 102-104.
Tong, K. and Granat, M. H., 1999, "A Practical Gait Analysis System Using Gyroscopes." Medical Engineering & Physics, Vol. 21, pp. 87-94.

상세보기
Hreljac, A. and Marshall, R. N., 2000, "Algorithms to Determine Event Timing During Normal Walking Using Kinematic Data," Journal of Biomechanics, Vol. 33, pp. 783-786.

상세보기
O'Connor, C. M., Thorpe, S. K., O'Malley, M. and Vaughan, C. L., 2007, "Automatic Detection of Gait Events Using Kinematic Data," Gait & Posture, Vol. 25, pp. 469-474.

상세보기
Desailly, E., Daniel, Y., Sardain, P. and Lacouture, P., 2009, "Foot Contact Event Detection Using Kinematic Data in Cerebral Palsy Children and Normal Adult Gait," Gait & Posture, Vol. 29, pp. 76-80.

상세보기
Davis, R. B., Tyburski, D. and Gage, J. R., 1991, "A Gait Analysis Data Collection and Reduction Technique," Human Movement, Vol. 10, pp. 575-587.

상세보기
Woltring, H. J., 1985, "On Optimal Smoothing and Derivative Estimation from Noisy Displacement Data in Biomechanics," Human Movement Science, Vol. 4, pp. 229-245.

상세보기
Winter, D. A., 1990, Biomechanics and Motor Control of Human Movement, John Wiley & Sons, pp.56-57.
Park, S. W., 2009, Sensor Systems for Gait Phase Detection, Master Thesis, Yonsei University

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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