[논문]이미지 트레이닝을 위한 바이오 피드백 컨트롤러

안진호; 문명집; 김호룡; 김경식

이미지 트레이닝을 위한 바이오 피드백 컨트롤러
A Bio-Feedback Controller for Image Training 원문보기

In this paper, a controller recognizing human gestures using EMG signal is shown. The tiny and band-type controller is developed for image training to excercise the specific area in the body, and uses a dry-type silver fiber electrode easy to be attached or detached itself to a skin. The captured EMG signals are converted to 10-bit digital values via amplification and frequency filtering processes within the controller, and are transmitted to the server by wireless. As the gesture recognition ratio using the proposed controller on biceps is up to 80%, we expect the practical potential of the controller is very promising.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이를 해결하기 위하여 생체신호 기반 인터페이스에 대한 관심과 연구가 현재 진행 중에 있다. 본 논문에서는 효과적인 이미지 트레이닝을 위하여 생체 신호 중 근전도 (ElectroMyoGram: EMG) 신호를 측정할 수 있는 바이오 피드백 컨트롤러를 구현하였다. 구현한 컨트롤러는 사용자가 임의 위치에 쉽게 탈부착이 가능한 작은 밴드 형태로서, 내부에 건식형 전극을 삽입하여 내구성과 사용 편이성을 확대하였다.

제안 방법

그림에서 스윙 폭이 작은 구간은 힘이 들어가지 않은 근육 이완구간이고 스윙폭이 큰 부분이 힘이 들어간 근육 수축 구간을 나타낸다. 그림에서 보여주는 파형을 보았을 때 근육의 이완과 수축의 차이의 확연히 알 수 있었으며 이를 토대로 본 연구에서 제안한 컨트롤러와 서버간의 연동성 테스트를 확인하였다.
Wii에서 발매한 Guitar Hero라는 게임의 컨트롤러에 버튼 제어를 5채널의 근전도 신호를 이용하여 컨트롤러로 이용하였다. 근전도 컨트롤러는 Wii Guitar Hero 컨트롤러의 넥 부분의 5개의 버튼을 왼쪽 팔목의 전극에 연결시키고 각 채널의 신호를 받아 버튼의 제어하는 역할을 수행하였다. 근전도 컨트롤러의 인식률 측정 결과는 표 1에 나타나 있다.
이후 60Hz 전원노이즈를 제거하고자 BEF(Band Elimination Filter)를 사용하였다. 마지막으로 차동증폭기의 전압차를 크게 하고 BEF를 통과하고 생기는 다른 노이즈 요소를 제거하기 위하여 추가적으로 증폭 및 필터링을 하였다. 그림 6은 본 연구에서 사용한 증폭 및 필터의 세부 회로도이다.
먼저 본 연구에서 개발된 컨트롤러는 기존 근전도를 측정하기 위하여 사용되었던 전극을 밴드 형태로 제작하여 사용자가 원하는 위치에 쉽게 탈부착이 가능하도록 하였다. 또한 기존 생체 신호 측정용 기기는 일반적으로 1회용 습식 전극(그림 3(a))을 사용하지만 습식형 전극의 경우 소모성 전극이여서 컨트롤러로 사용하기는 적합하지 않다.
본 연구에서는 건식형 전극을 측정전극과 기준 전극 두 가지로 사용하였다. 측정전극은 근육량이 많은 상완이두근의 단두에 부착시켰고, 기준전극은 운동량이 비교적 적은 상완삼두근의 내측두 아래 부분에 부착시켰다.
본 연구에서는 테스트를 하기 위하여 그림 8과 같이 오른쪽 이두박근에 컨트롤러를 부착하여 화면 속 캐릭터와의 연동성을 확인하였다. 확인 결과 컨트롤러는 사용자가 착용하기에 전혀 불편함이 없다는 것을 확인 할 수 있었으며 피 실험자가 근육을 수축/이완 하였을 때 실시간으로 화면 속에 캐릭터가 동작을 인식하여 아령을 들거나 내리는 모션을 취하는 것을 확인 할 수 있었다.
그림 5는 바이오 피드백 컨트롤러의 증폭 및 필터부 신호처리 과정이다. 증폭 및 필터부는 근전도 신호를 정확히 추출하기 위하여 디지털 회로 대비 성능이 우수한 아날로그 회로 기반으로 설계하였다. 그림 5에서 전극을 통하여 입력된 신호는 먼저 HPF(High Pass Filter)와 LPF(Low Pass Filter)를 포함하는 교류 증폭회로를 통하여 증폭 및 필터링된다.

대상 데이터

또한 근전도 신호에 대한 연구가 게임 컨트롤러와도 함께 이루어지고 있다. Wii에서 발매한 Guitar Hero라는 게임의 컨트롤러에 버튼 제어를 5채널의 근전도 신호를 이용하여 컨트롤러로 이용하였다. 근전도 컨트롤러는 Wii Guitar Hero 컨트롤러의 넥 부분의 5개의 버튼을 왼쪽 팔목의 전극에 연결시키고 각 채널의 신호를 받아 버튼의 제어하는 역할을 수행하였다.
전극부에서 출력되는 신호는 컨트롤러 메인 모듈 (그림 4(d))에서 일련의 신호 처리 과정을 통하여 유효 생체 신호를 측정할 수 있도록 하였다. 컨트롤러 메인 모듈의 크기는 50*50(mm)이며 4 layer 구조로 제작하였다. 그리고 리튬이온형 1A 배터리 기준으로 컨트롤러의 연속 사용시간은 7.

이론/모형

그림 5에서 전극을 통하여 입력된 신호는 먼저 HPF(High Pass Filter)와 LPF(Low Pass Filter)를 포함하는 교류 증폭회로를 통하여 증폭 및 필터링된다. 이후 60Hz 전원노이즈를 제거하고자 BEF(Band Elimination Filter)를 사용하였다. 마지막으로 차동증폭기의 전압차를 크게 하고 BEF를 통과하고 생기는 다른 노이즈 요소를 제거하기 위하여 추가적으로 증폭 및 필터링을 하였다.

성능/효과

본 연구에서 제시한 근전도 기반 컨트롤러는 획득 신호의 정확도와 노이즈 강인성, 그리고 사용 편이성 등에서 기존 유사 기기 대비 많은 장점을 가지고 있다. 현재는 근육 수축과 이완의 2단계만 구분 가능하지만 근전도 신호 분석 알고리즘을 통하여 보다 다양한 특징들을 추출할 수 있다면 여러 응용 분야, 예를 들면 휴대형 의료기기, 라이프로그, 체험형 게임 등에 효과적으로 접목될 수 있을 것이다.
구현한 컨트롤러는 사용자가 임의 위치에 쉽게 탈부착이 가능한 작은 밴드 형태로서, 내부에 건식형 전극을 삽입하여 내구성과 사용 편이성을 확대하였다. 실험 결과 실제 운동과 유사한 이미지 트레이닝이 가능함을 확인할 수 있었다.
그러나 상기 문제는 컨트롤러의 문제라기보다는 심리적인 요소가 가미되는 이미지 트레이닝의 특성에서 기인한 것이며, 반복 훈련을 통하여 인식률을 상승시킬 수 있다. 여성의 경우는 남성보다 근육 양이 적기 때문에 인식률이 다소 부족한 경향을 보이고 있지만 아령운동과 이미지 트레이닝 사이의 인식률 오차는 남성의 경우와 거의 동일한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 테스트를 하기 위하여 그림 8과 같이 오른쪽 이두박근에 컨트롤러를 부착하여 화면 속 캐릭터와의 연동성을 확인하였다. 확인 결과 컨트롤러는 사용자가 착용하기에 전혀 불편함이 없다는 것을 확인 할 수 있었으며 피 실험자가 근육을 수축/이완 하였을 때 실시간으로 화면 속에 캐릭터가 동작을 인식하여 아령을 들거나 내리는 모션을 취하는 것을 확인 할 수 있었다.

후속연구

1Hz와 1KHz이다. 향후 본 2단 증폭/필터부는 추가적인 실험을 거쳐 최적화할 계획이다.
본 연구에서 제시한 근전도 기반 컨트롤러는 획득 신호의 정확도와 노이즈 강인성, 그리고 사용 편이성 등에서 기존 유사 기기 대비 많은 장점을 가지고 있다. 현재는 근육 수축과 이완의 2단계만 구분 가능하지만 근전도 신호 분석 알고리즘을 통하여 보다 다양한 특징들을 추출할 수 있다면 여러 응용 분야, 예를 들면 휴대형 의료기기, 라이프로그, 체험형 게임 등에 효과적으로 접목될 수 있을 것이다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

헬스 등의 운동에서 트레이너가 존재하는 이유는?

최근 삶의 질이 향상되면서 운동은 자신의 건강을 지키기 위한 목적만이 아닌 외모관리적인 요소의 하나로 새로운 관심사와 이슈가 되고 있다. 그 중 헬스 등의 운동은 정확한 운동방법을알 수 있도록 보조해 주는 트레이너가 존재하고 있는데, 이는 체계적인 학습을 통하여 안전하면서 효과적인 길을 제시해주는 것이라 할 수 있다. 하지만 바쁜 일상으로 운동을 위해 원하는 만큼의 시간을 투자하기 어렵다.

이미지 트레이닝은 어떤 이점이 있는 방법인가?

하지만 바쁜 일상으로 운동을 위해 원하는 만큼의 시간을 투자하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법인 이미지 트레이닝은 시간과 공간의 제약을 받지 않고 운동 효과를 볼 수 있는 방법이다. 실제 운동 동작과 이미지 트레이닝 동작을 비교할 때 근육이 자극 받는 부분과 운동량은 거의 흡사하다는 연구 분석이 있다[1].

효과적인 바이오 트레이닝을 위한 바이오 피드백 컨트롤러는 어떤 형태로 되어 있는가?

본 논문에서는 효과적인 이미지 트레이닝을 위하여 생체 신호 중 근전도 (ElectroMyoGram: EMG) 신호를 측정할 수 있는 바이오 피드백 컨트롤러를 구현하였다. 구현한 컨트롤러는 사용자가 임의 위치에 쉽게 탈부착이 가능한 작은 밴드 형태로서, 내부에 건식형 전극을 삽입하여 내구성과 사용 편이성을 확대하였다. 실험 결과 실제 운동과 유사한 이미지 트레이닝이 가능함을 확인할 수 있었다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

이미지 트레이닝을 위한 바이오 피드백 컨트롤러
A Bio-Feedback Controller for Image Training 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

이미지 트레이닝을 위한 바이오 피드백 컨트롤러 A Bio-Feedback Controller for Image Training 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

질의응답

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

안진호 (16) 김경식 (63)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

이미지 트레이닝을 위한 바이오 피드백 컨트롤러
A Bio-Feedback Controller for Image Training 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper