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신경망을 적용한 재활훈련 측정용 대체 촉각 센서 연구
Alternative tactile sensor for measuring rehabilitation study using to neural network 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.12 no.4, 2012년, pp.23 - 29  

임승철 (우송대학교 컴퓨터정보학과) ,  진고환 (우송대학교 IT 경영학과)

초록
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사람들이 신체를 다친 경우 의료기관에서 치료를 것이 보통이다. 하지만 몇몇 환부에 따라서 추가적인 재활이 필요한 경우도 존재한다. 이러한 의료기관은 규모에 따른 재활프로그램에 큰 차이가 있으며, 규모가 작은 대개의 의료기관의 재활프로그램은 의사와 환자의 구두로 진행이 되는 것이 문제점이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 소규모 의료기관에서의 재활치료에 정확도와 신뢰성을 보조하기 위해서 신체의 접촉과 힘을 계측할 수 있는 센서들을 대체 및 조합하여 촉각 센서와 유사한 기능을 가지는 대체 촉각 센서를 제안한다. 본 논문에서는 퍼셉트론 신경망을 적용시켜 접촉 평가를 패턴에 따라 확인하는 알고리즘을 적용하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Injured peoples usually care their body at medical institutions. But if they need some more rehabilitation to the affected area thus exist. These medical institutions according to the scale there are significant differences in rehabilitation programs, most of the small-scale rehabilitation program f...

주제어

#Neural Network   #Tactile   #Sensor   #Monitoring  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 고가의 대체 촉각 센서의 기능을 저렴한 센서의 조합을 통하여 그 기능을 유사하게 구현 하는 방안을 제안하였으며, 적외선 LED 기반의 촉각 센서와 다르게 직접적인 압력 측정과 그에 대한 접촉면을 신경망 분류를 통해 접촉 평가를 내리게 하여 정확도를 개선하였다.
  • 이 경우 환자는 환부의 통증과 운동범위를 인지하여 치료과정에 의문을 품게 되어 의사와 환자간의 신뢰성에 다소 문제점이 올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 재활치료를 보조하기 위해 촉각 센서 기능을 유사하게 구현할 수 있는 센서들의 조합을 통해 대체 촉각센서를 사용 범위에 따라 크기 조절이 가능하도록 모듈화하고, 이 모듈을 이용하여 출력되는 데이터들을 퍼셉트론 신경망으로 분류하여 접촉, 비 접촉 여부를 판단하도록 한다.

가설 설정

  • 표 1은 조명 데이터의 각 출력을 부분을 set1부터 7까지 구성하였고 1에 가까울수록 밝은 값으로, 9에 가까울수록 어두운 값이라고 가정하여 입력하였다. 표 1을 그래프로 표현하면 그림 3과 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
촉각센서란? 촉각센서는 신체의 접촉과 압력을 계측하는 센서로 접촉과 압력 계측이라는 특성상 활용범위가 굉장히 넓다는 데에 있다. 이를 근력재활 프로그램에 활용하면 신체의 접촉 떨림과 이로 인한 신체 수직력의 유동성이 파악되어, 근력 재활프로그램의 진행에 있어 근거자료를 통한 방향성을 제시하기 용이해 진다.
촉각센서를 근력 재활 프로그램에 활용하면 어떤 이점을 가지는가? 촉각센서는 신체의 접촉과 압력을 계측하는 센서로 접촉과 압력 계측이라는 특성상 활용범위가 굉장히 넓다는 데에 있다. 이를 근력재활 프로그램에 활용하면 신체의 접촉 떨림과 이로 인한 신체 수직력의 유동성이 파악되어, 근력 재활프로그램의 진행에 있어 근거자료를 통한 방향성을 제시하기 용이해 진다. 하지만, 이러한 계측 장비를 활용한 재활프로그램은 대학병원이나 재활전문 병원과 같이 특성화 되거나 규모가 상당한 수준에 달하는 병원에서 진행되는데, 원인은 이 촉각 센서가 고가의 센서이며, 이를 활용한 재활솔루션의 경우 그 가격이 천정부지로 솟아 규모가 작은 병원이나 재활센터에서 구하기 쉽지 않다는 점이 문제가 된다.
촉각 센서를 활용한 재활 솔루션의 경우 어떤 문제점을 가지고 있는가? 이를 근력재활 프로그램에 활용하면 신체의 접촉 떨림과 이로 인한 신체 수직력의 유동성이 파악되어, 근력 재활프로그램의 진행에 있어 근거자료를 통한 방향성을 제시하기 용이해 진다. 하지만, 이러한 계측 장비를 활용한 재활프로그램은 대학병원이나 재활전문 병원과 같이 특성화 되거나 규모가 상당한 수준에 달하는 병원에서 진행되는데, 원인은 이 촉각 센서가 고가의 센서이며, 이를 활용한 재활솔루션의 경우 그 가격이 천정부지로 솟아 규모가 작은 병원이나 재활센터에서 구하기 쉽지 않다는 점이 문제가 된다. 골절상, 근육 손상 등을 당한 환자의 치료 과정을 보면 환부가 어느 정도 치유되어 깁스나 철심 등의 탈착 후 환부에 따른 떨림이나 통증 정도만을 의사가 판단하여 재활이 진행된다.
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참고문헌 (10)

  1. J. Rossiter, T. Mukai, "A Novel Tactile Sensor Using a Matrix of LEDs Operating in Both Photoemitter", in proc IEEE Sensors 2005 

  2. E. Monton, J.F. Hernandez, J.M. Blasco, T. Herve, J. Micallef, I. Grech, A. Brincat, V. Traver "Body area network for wireless patient monitoring," in Communications, IET 2008 

  3. D. Jack, R. Boian, A.S. Merians, M. Tremaine, G.C. Burdea, S.V. Adamovich, M. Recce, H. Poizner, "Virtual reality-enhanced stroke rehabilitation," Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE. 2001 

  4. Dong-Hyun Jeong, Jun- Uk Chu, Yun-Jung Lee, "Development of Myoelectric Hand with Infrared LED-based Tactile Sensor", Journal of Institute of Control, Robotics and Systems Vol.15, No. 8, August 2009 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. Young Wan Jin "Lower Limbs Muscle Comparative Research for Verification Effect of Rehabilitation Training Program of Total Hip Arthroplasty", Journal of Life Science, Vol. 20, No. 4, January, 2010 

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  6. Takao Someya, Tsuyoshi Sekitani, Shingo Iba, Yusaku Kato, Hiroshi Kawaguchi, and Takayasu Sakurai, "A large-area, flexible pressure sensor matrix with organic field-effect transistors for artificial skin applications", The National Academy of Sciences of the USA, Vol. 101, No. 27, July, 2004 

  7. Hag-Yong Han, Joo-sung Kim, Si-Young Koh, Kang-In Hur, Jeom-young Ahn, "Recognition of Korean Isolated Digits Using Classification and Prediction Neural Networks" Korea Information and Communications Society Vol.24 No12B 1999 

  8. Mi-Young Kim, Yong-Beom Cho, "Comparisons of Recognition Rate for the Off-line Handwritten Hangul using Learning Codes based on Neural Network", Journal of IKEEE, v.2. No.1, 1998 

  9. Alexander Schneider, Jurgen Sturm, Cyrill Stachniss, Marco Reisert, Hans Burkhardt, Wolfram Burgard, "Object Identification with Tactile Sensors using Bag-of-Features" Intelligent Robots and System, October. 2009, IROS 

  10. Jung Young-Chang, Kim Dong-Jin, Hong Chol-ho, Lee Jang-Hun, Kwon Hyuk-Ku, "The study to measure of the BTX concentration using ANN", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol.5 No.1 pp1-6. 2004 

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