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NTIS 바로가기電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.38 no.11 = no.330, 2011년, pp.42 - 46
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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로봇 기술에서 가장 어렵고 해결되어야 할 난제는 무엇인가? | 이러한 새롭고 도전적인 로봇 기술에서 가장 해결이 요구되고 어려운 난제중의 한 가지는 바로 인체의 운동에서 발생하는 생체 신호(biosignal)과 외부 로봇과의 실시간 인터페이스(interface) 기술이다. 이러한 기술은 인체가 운동을 할 때, 뇌에서 생성된 운동 신호가 근육까지 전달되는 길고 복잡한 형태의 신호 경로(efferent path)에서 추출된 신호에 의해 로봇을 구동하고 반대 방향 경로(afferent path)를 통해 로봇의 촉감 등의 감각정보를 직접적으로 인식하는 것이다. | |
생체 신호는 크게 어떻게 나눌 수 있는가? | 생체 신호는 크게 뇌, 척추에서 취득이 가능한 중추신경신호(Central Nervous Signal, 이하 CNS),와 그 외에서 취득하는 말초신경신호 (Peripheral Nervous Signal, 이하 PNS)로 나눌 수 있다(<표 1> 참조). 또한, 인체 내부로 침습해서 신호를 추출하는 침습형 신호와 피부에서 원격적으로 취득하는 기능성 MRI(fMRI) 등의 비침습신호로 구분한다. | |
PNS 신호의 장점은? | PNS 신호는 상하지에서 위치한 잔존 근육과 신경이 있는 경우에 유용하게 쓰일 수 있다. 이러한 신호는 실제의 근육의 수축에 관계된 잔존 신경, 근육 신호를 사용할 수 있는 장점이 있으며 연구에 가장 많이 쓰이는 신호로는 근육의 전기적 활성을 나타내는 근전도(Electromyogram, EMG)가 있다[3]. EMG 는 피부에서 측정이 가능할 뿐만 아니라 해당 근육의 활성도와 직접적인 연관이 있어서 가장 많이 검토되고 있으나 표면의 전기적 접촉에 예민하고 시간에 따라서 변화하는 이른바 피로도에 대한 모델링이 어려운 단점이 있다. |
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