[논문]상완이두근의 등장성 운동시 근피로인자로서 표면근전도의 저주파수대역 선정에 관한 연구

이상식; 이기영

doi:10.5307/jbe.2011.36.4.285

상완이두근의 등장성 운동시 근피로인자로서 표면근전도의 저주파수대역 선정에 관한 연구
A Study on Low Frequency Band Selection as a Fatigue Parameter in Surface EMG during Isotonic Exercise of Biceps Brachii Muscle 원문보기

바이오시스템공학 = Journal of biosystems engineering, v.36 no.4, 2011년, pp.285 - 289

Abstract ▼ AI-Helper

Muscle fatigue is characterized as a progressive increase in discomfort arising from the active muscle at moderate load levels are maintained. The median frequency is the most commonly used as a parameter to describe muscle fatigue. However, the estimate of the median frequency is difficult to indicate muscle fatigue because of its high standard deviation and instability. This paper investigates the power changes of the appropriate low frequency band as a fatigue parameter in EMG during isotonic exercise. To select the appropriate band, linear regression lines are employed to calculate the slopes and the coefficient of determination. Three females and seven males volunteered to participate in surface EMG recordings placed on the biceps brachii and each recording experiment continued until their exhaustion. The results of experiment shows that the power changes of the selected low frequency band (15~45 Hz) have linear slopes and high determinant coefficients. Therefore, this fatiguing parameter using the power changes of the low frequency band is valid to measure the state of muscular fatigue.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 근피로 측정과 예측을 위한 피로인자로서 선형적인 상승천이를 보일 수 있는 저주파수 대역의 선택에 관하여 연구하였다. 여기서 비교 및 선택을 위해 여러 대역의 전력변화에 대한 선형회귀선의 기울기와 결정계수(R²)를 이용하였다.
본 연구에서는 근피로를 측정할 수 있는 피로인자로 적합한 저주파수 대역을 선택하기 위하여 105개 대역의 전력변화에 대하여 선형회귀선과의 기울기 및 결정계수를 비교 검토하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.

제안 방법

Allison 등(2002)에 의하면 45 Hz 이하를 저주파수대역 95 Hz 이상을 고주파수대역으로 하였으나, 본 연구에서는 근피로의 측정에 가장 적절하고 예측이 가능한 저주파수대역을 선정하기 위하여 표 2와 같이 7개의 대역폭과 그에 따른 15개의 등간격 대역에 따른 저주파수 대역들로 분류하였다. 이 등간격 대역들의 각 대역에 해당하는 하한 주파수는 5 Hz부터 75 Hz까지 5 Hz씩 증분된 15개이며 각 대역들의 상한주파수는 대역폭에 따라 결정된다.
8초 구간의 해밍 윈도우를 씌운 다음, FFT에 의해 전력스펙트럼의 데이터 파일을 구축하였다(Lee et al, 2009). FFT에 의한 전력 스펙트럼에서 중앙주파수(Stulen et al, 1981)와 등간격으로 나누어진 저주파수 대역 범위의 전력값을 합하여 각 대역의 전력으로 계산하였다.
근전도의 측정에 자원하여 참여한 피검자는 건강한 20대 남자 7명과 여자 3명 등 총 10명이며, 그들이 피로하여 소진할 때까지 등장성운동(Isotonic Exercise)을 하는 동안 근전도를 측정하였다. 표 1은 표면근전도 측정에 참여한 피검자들의 특성을 보이고 있다.
USA)를 사용하였다. 상완이두근의 국소적 근육피로를 측정하기 위해 피검자의 윗팔을 몸에 고정시켜 매트로놈에 맞추어 25회/분의 속도로 부하를 등장성 수축/이완을 하였다(반복주기 2.4초). 등장성 운동의 수축강도는 최대수축강도의 10%로 하였다.
표 1은 표면근전도 측정에 참여한 피검자들의 특성을 보이고 있다. 특성으로는 각 대상자의 나이, 키, 몸무게 및 팔길이를 측정하였으며, 근력 측정 장비 MMT(Manual Muscle Test, Lafayette instrument, USA)를 이용하여 상완이두근(Biceps Brachii)의 최대수축강도(Maximum Voluntary Contraction MVC)를 측정하였다. 본 연구의 모든 실험과정은 헬싱키(Helsinki)선언에 기록된 윤리적 기준을 따라 수행하였다.
표면근전도의 샘플링주파수는 1,080 Hz로 하였으며, 등장성 운동의 반복주기인 2.4초 간격마다 수축과 이완을 반복하므로 이들 신호를 모두 포함할 수 있는 4.8초 구간의 해밍 윈도우를 씌운 다음, FFT에 의해 전력스펙트럼의 데이터 파일을 구축하였다(Lee et al, 2009). FFT에 의한 전력 스펙트럼에서 중앙주파수(Stulen et al, 1981)와 등간격으로 나누어진 저주파수 대역 범위의 전력값을 합하여 각 대역의 전력으로 계산하였다.

데이터처리

6867이었다. 마찬가지로 모든 피검자(n=10)를 대상으로 측정한 근전도에 대하여 저주파수 대역 전력의 변화 값들을 구하였으며, 표 2에 제시한 105개의 등간격 저주파수 대역의 각각의 전력변화에 대한 선형회귀선의 기울기와 선형회귀선과의 결정계수를 산출하여 각각 그림 3과 4에 나타내었다.
등장성 운동을 시작하여 근피로에 이를 때까지 중앙주파수의 변화는 하강 천이하며 저주파수 대역 전력변화는 상승 천이하는 피로인자들이다. 특히 중앙주파수의 변화는 비안정적이고 선형적인 변화를 보이지 않기 때문에 근피로를 판단하기 위해서는 이들의 선형회귀선을 최소평균자승법로 생성하여(Kendall, 1993) 그들의 기울기와 상호간의 통계적 결정계수 R² 값을 산출하여 비교하였다(De Luca, 1997; Ritter, 2005).

이론/모형

특성으로는 각 대상자의 나이, 키, 몸무게 및 팔길이를 측정하였으며, 근력 측정 장비 MMT(Manual Muscle Test, Lafayette instrument, USA)를 이용하여 상완이두근(Biceps Brachii)의 최대수축강도(Maximum Voluntary Contraction MVC)를 측정하였다. 본 연구의 모든 실험과정은 헬싱키(Helsinki)선언에 기록된 윤리적 기준을 따라 수행하였다.
표면근전도 신호를 기록하기 위해 상용 근전도계(MA-3000-16, Motion Lab System, Inc. USA)를 사용하였다. 상완이두근의 국소적 근육피로를 측정하기 위해 피검자의 윗팔을 몸에 고정시켜 매트로놈에 맞추어 25회/분의 속도로 부하를 등장성 수축/이완을 하였다(반복주기 2.

성능/효과

(1) 저주파수 대역의 전력변화에 대한 선형회귀선의 결정 계수가 중앙주파수의 것보다 결정계수가 커서 선형회귀선과의 일치성이 높다.
(2) 선형회귀선의 기울기와 결정계수로 선택된 15∼45 Hz 대역의 전력변화는 근피로시까지 비교적 선형적인 상승 기울기를 가지며 근피로의 정도를 나타내는 피로인자로 적합하다.
따라서 대역폭이 30 Hz이고 대역지표가 B3인 15∼45 Hz의 저주파수 대역의 전력변화는 결정계수(R2=0.9357)가 크므로 선형적으로 상승 천이를 나타내기에 적당함을 알 수 있었다.
그림 1과 같이 저주파수 대역의 전력은 증가하는 상승 천이를 보이는 반면, 중앙주파수는 근피로에 이를수록 감소하는 하강 천이를 보인다(Allison et al, 2002). 본 연구에서 분석한 결과에서도 아래 그림 2와 같이 저주파수 대역의 전력이 증가함에 따라 중앙주파수가 감소하는 변화를 보였다.
이상에서 비교한 결과 결정계수가 높은 15∼45 Hz의 저주파수 대역(그림 4)은 상승 기울기가 높은 15∼35 Hz의 저주파수 대역(그림 3)을 포함하고 있으므로 근피로에 따라 선형적으로 상승천이를 하는 저주파수 대역으로 적당함을 알 수 있었다.
이상의 결론으로부터 상완이두근의 근피로를 측정하는 피로인자로서 저주파수 대역인 15∼45 Hz 대역이 적당함을 확인하였다.

후속연구

본 연구에서는 5 Hz 단위의 대역폭만을 대상으로 하였기 때문에 선택된 대역을 최적이라고 할 수 없으나, Allison 등(2002)이 지적하였듯이 실험에서 사용할 기계의 특성과 샘플링 주파수가 다를 때마다 근전도의 주파수 성분의 추이가 영향 받는다. 이러한 영향을 고려할 때 향후에는 선택한 대역을 바탕으로 5 Hz 단위 이하의 정밀하고 최적인 대역폭에 대한 연구뿐만 아니라, 사용하는 측정기에 대해서도 어떠한 대역폭을 선택할 수 있는 연구가 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	근피로를 측정하는 방법 중 근육 표피에서 직접 측정할 수 있는 방법은 무엇인가?	, 2006) 등이 있다. 이에 반해, 근육의 표피에서 직접 측정할 수 있는 표면근전도(Surface EMG)는 근피로를 평가하기 위한 매우 객관적인 방법으로 입증되어 왔다(Merlleti et al., 1991; De Luca, 1997; Roman-Liu, et al.
	근피로는 무엇인가?	근피로(Muscle Fatigue)는 근 장력을 최대로 유지할 수 있는 능력의 손실로 정의되며, 근육의 수축이나 신경자극이 장시간 계속되면 고통이나 피로감을 느끼게 될 뿐만 아니라 근육 및 골격계통 부위에 누적되어 근골격계 질환의 원인이 된다(Ritter, 2005). 이러한 근골격계 질환은 농업 분야 등의 작업자에게 주로 발생한다(Lim et al.
	근골격계 질환은 어떤 분야의 작업자에게 주로 발생하는가?	근피로(Muscle Fatigue)는 근 장력을 최대로 유지할 수 있는 능력의 손실로 정의되며, 근육의 수축이나 신경자극이 장시간 계속되면 고통이나 피로감을 느끼게 될 뿐만 아니라 근육 및 골격계통 부위에 누적되어 근골격계 질환의 원인이 된다(Ritter, 2005). 이러한 근골격계 질환은 농업 분야 등의 작업자에게 주로 발생한다(Lim et al., 2009; Lim et al.

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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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