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문제 정의
- 하지만 이 방법은 주파수에 따른 강도만을 나타내기 때문에 각 주파수의 발생시기를 알 수 없다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 시간에 따른 주파수의 발생 시기를 알 수 있는 STFT(Short Time Fourier Transform)방법을 사용하여 각각의 경우에서 주파수의 분포를 확인하였다. STFT로의 변환은 MATLAB을 사용하여 근전도 신호를 시간영역에서 각 구간마다 50%씩 중첩하여 윈도우 함수를 적용하였으며(그림 1), 식 (4)의 정의를 사용하였다.
제안 방법
- 따라서 본 연구에서는 시간에 따른 주파수의 발생 시기를 알 수 있는 STFT(Short Time Fourier Transform)방법을 사용하여 각각의 경우에서 주파수의 분포를 확인하였다. STFT로의 변환은 MATLAB을 사용하여 근전도 신호를 시간영역에서 각 구간마다 50%씩 중첩하여 윈도우 함수를 적용하였으며(그림 1), 식 (4)의 정의를 사용하였다. 윈도우의 중첩정도(50%)는 참고논문을[4] 이용하여 결정하였으며, 그 결과를 분석하였다.
- 각각의 보행에 있어서 하지균육으로부터의 EMG 신호를 분석하여 입각기와 유각기의 특징을 잘 나타낼 수 있는 방법을 확인하기 위하여, IEMG, IAV, ZC 방법으로 신호를 처리하였다.
- Inc)를 이용하여 그림 5에서와 같이 신체에 착용이 가능한 기울기센서 모듈을 제작하였다. 기울기센서의 모듈은 발목에 착용하고, 기울기 센서는 종아리에 부착하였으며, 센서의 출력이 보행 진행방향으로는 양의 값을 나타내고, 반대 방향으로는 음의 값이 출력되도록 구성하였다. 센서로 측정된 기울기의 값은 10-bit로 ADC(Analog to Digital Conversion)하였으며, 직렬 데이터통신을 이용하여 컴퓨터의 하이퍼 터미널로 전송하였다.
- 그림 9에서 볼 수 있듯이 IEMG는 보행주기에 따라 입각기와 유각기의 일정한 패턴을 잘 나타내고 있는 반면에, IAV와 ZC은 보행주기에 따른 추세의 변화가 불규칙적으로 나타나 입각기와 유각기의 특징을 나타내기에는 적합하지 않은 것으로 판단된다. 따라서 근 상태를 나타낼 수 있는 3가지의 파라메타 중 IEMG가 보행주기를 판별하기에 가장 적합하다고 판단하고 그 패턴을 분석하였다.
- 따라서 본 연구에서는 보행 시 근전도 신호를 이용하여 보행주기에 따른 패턴 및 특징을 각 영역별로 분석하였다. 주파수영역에서의 분석은 시간에 따른 주파수의 분석이 가능한 STFT(Short Time Fourier Transform)을 사용하였으며, 기울기센서를 이용하여 보행주기의 구분의 가능성을 확인하고자 하였다.
- 또한 대퇴이두근의 스펙트럼은 입각기에서 5 ∼ 300 Hz, 유각기는 5 ∼ 200 Hz의주파수 분포대역을 확인하였다.
- 모든 실험은 디지털 카메라(D90, Nikon.Inc)를 사용하여 촬영하였으며, 촬영된 영상을 이용하여 HS와 TO를 검출하여 보행주기를 입각기와 유각기로 구분하였다.
- 보행 시 시상면에서의 하퇴부 각도를 측정하기 위해서 기울기 센서(SCA61T-FA1H1G, Murata.Inc)를 사용하였으며, 센서의 제어를 위하여 MCU(ATmega128, ATmel.Inc)를 이용하여 그림 5에서와 같이 신체에 착용이 가능한 기울기센서 모듈을 제작하였다. 기울기센서의 모듈은 발목에 착용하고, 기울기 센서는 종아리에 부착하였으며, 센서의 출력이 보행 진행방향으로는 양의 값을 나타내고, 반대 방향으로는 음의 값이 출력되도록 구성하였다.
- 보행 시 시상면에서의 하퇴부 각도를 측정하기 위해서 기울기 센서로부터 획득한 데이터를 각각의 보행 상태에서 분석하였다. 평지보행에서는 HS 바로 직전에 발이 가장 앞에 위치하고, TO 후에 발이 가장 뒤에 위치하게 된다[5].
- )를 사용하였다. 보행에는 많은 근육이 사용되는데 본 연구에서는 그중 대퇴사두근과 대퇴이두근에서의 근전도를 측정하였다.
- 본 연구에서는 평지보행과 계단보행 시 시상면에서의 하퇴부 각도와 대퇴사두근과 대퇴이두근의 근전도 신호를 획득하여 시간영역과 주파수영역으로 분석하여 패턴 및 특징을 확인하였다. 시간영역에서의 근전도 분석은 IEMG, IAV, ZC을 사용하여 분석하였으며, 주파수영역은 획득한 근신호를 STFT하여 분석하였다.
- 기울기센서의 모듈은 발목에 착용하고, 기울기 센서는 종아리에 부착하였으며, 센서의 출력이 보행 진행방향으로는 양의 값을 나타내고, 반대 방향으로는 음의 값이 출력되도록 구성하였다. 센서로 측정된 기울기의 값은 10-bit로 ADC(Analog to Digital Conversion)하였으며, 직렬 데이터통신을 이용하여 컴퓨터의 하이퍼 터미널로 전송하였다. 이때 직렬 데이터통신은 데이터 선이 보행에 지장을 주지 않도록 무선으로 구현하였다(그림 6).
- 본 연구에서는 평지보행과 계단보행 시 시상면에서의 하퇴부 각도와 대퇴사두근과 대퇴이두근의 근전도 신호를 획득하여 시간영역과 주파수영역으로 분석하여 패턴 및 특징을 확인하였다. 시간영역에서의 근전도 분석은 IEMG, IAV, ZC을 사용하여 분석하였으며, 주파수영역은 획득한 근신호를 STFT하여 분석하였다.
- 8 kg이다. 실험에 앞서 피로를 유발할 수 있는 활동은 금지하였으며, 예비보행을 5분간 실시하여 갑작스런 보행에 의한 오차를 줄이도록 하였다. 또한 보행 속도는 자연스러운 보행을 위하여 개인이 편안하게 느끼는 속도로 진행하였다.
- 실험은 평지보행과 계단보행으로 나누어 진행하였으며, 시상면에서의 하퇴부 각도와 하지의 근전도를 측정하였다. 피험자는 정상보행이 가능한 건강한 남성 10 명을 대상으로 하였으며, 평균나이 24.
- 주파수영역에서의 각 보행신호에 대한 STFT분석 데이터를 이용하여 각 피험자마다의 데이터를 주파수-시간 스펙트럼과 Mesh grid로 나타내었다. 모든 보행에 있어서 근전도 신호는 약 5 ∼ 50 Hz 대역에 걸쳐서 분포하며, 주파수가 높아질수록 진폭이 더 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.
- 따라서 본 연구에서는 보행 시 근전도 신호를 이용하여 보행주기에 따른 패턴 및 특징을 각 영역별로 분석하였다. 주파수영역에서의 분석은 시간에 따른 주파수의 분석이 가능한 STFT(Short Time Fourier Transform)을 사용하였으며, 기울기센서를 이용하여 보행주기의 구분의 가능성을 확인하고자 하였다.
대상 데이터
- Ag/AgCl전극을 오른쪽 다리에 부착하여 1 kHz의 샘플링율로 표면 근전도를 획득하였으며(그림 4), 측정 장비는 iDAQ400(Physiolab Inc.)를 사용하였다. 보행에는 많은 근육이 사용되는데 본 연구에서는 그중 대퇴사두근과 대퇴이두근에서의 근전도를 측정하였다.
- 피험자는 정상보행이 가능한 건강한 남성 10 명을 대상으로 하였으며, 평균나이 24.8±1.4세, 평균키와 몸무게는 각각 172.47±3.3 cm, 69.7±7.8 kg이다.
데이터처리
- STFT로의 변환은 MATLAB을 사용하여 근전도 신호를 시간영역에서 각 구간마다 50%씩 중첩하여 윈도우 함수를 적용하였으며(그림 1), 식 (4)의 정의를 사용하였다. 윈도우의 중첩정도(50%)는 참고논문을[4] 이용하여 결정하였으며, 그 결과를 분석하였다.
성능/효과
- 각 보행에서 대퇴사두근과 대퇴이두근의 근전도신호의 가장 높은 주파수인 상한 주파수를 그림 22, 23과 같이 그래프로 나타내었다. STFT 스펙트럼을 통해 확인한 바와 같이 입각기가 유각기보다 더 높은 상한 주파수를 나타냈으며, 보행종류에 따른 주파수 성분의 특징은 구분하기 힘들어 보행종류의 구분은 힘들 것으로 사료된다.
- 계단보행에서의 기울기센서의 값을 그림 8에 나타내었다. 계단 승강과 하강 모두 HS와 TO가 가장 높고 낮은 값이 나오는 것은 평지보행과 유사하였으며, 기울기 값은 보행 종류에 따라 차이를 보였다. 계단 승강시에는 가장 최저의 값이 TO의 이전에 검출되는 것이 특징적이었으며, 승강이나 하강모두 최대값과 최소값의 차이가 평지보행에서의 값보다 2배 정도 크게 나타남을 알 수 있었다.
- 계단 승강과 하강 모두 HS와 TO가 가장 높고 낮은 값이 나오는 것은 평지보행과 유사하였으며, 기울기 값은 보행 종류에 따라 차이를 보였다. 계단 승강시에는 가장 최저의 값이 TO의 이전에 검출되는 것이 특징적이었으며, 승강이나 하강모두 최대값과 최소값의 차이가 평지보행에서의 값보다 2배 정도 크게 나타남을 알 수 있었다. 이는 평지보행에서보다 계단보행에서의 발의 위치에 대한 차이로 인한 것으로 판단된다.
- 계단 하강에서 대퇴사두근의 IEMG는 계단 승강과 유사하게 유각기가 입각기보다 높은 값을 가지는 패턴을 보였으며, 대퇴이두근에서는 이와 반대되는 입각기가 유각기보다 높은 값을 가지는 패턴을 보였다(그림 14, 15). 또한 평지보행에서보다 계단보행에서 유각기와 입각기의 IEMG값에 대한 변화가 큰 것을 확인할 수 있었다.
- 따라서 기울기센서로 얻어진 기울기신호를 디지털 카메라로 검출한 HS와 TO가 표시된 입각기와 유각기로 나누어 나타내면 그림 7과 같이 된다. 기울기 센서로부터의 신호는 HS 직전에 가장 높은 값을 나타내고, TO에서 가장 낮은 값을 나타내었다.
- 계단 하강에서 대퇴사두근의 IEMG는 계단 승강과 유사하게 유각기가 입각기보다 높은 값을 가지는 패턴을 보였으며, 대퇴이두근에서는 이와 반대되는 입각기가 유각기보다 높은 값을 가지는 패턴을 보였다(그림 14, 15). 또한 평지보행에서보다 계단보행에서 유각기와 입각기의 IEMG값에 대한 변화가 큰 것을 확인할 수 있었다.
- 모든 보행에 있어서 근전도 신호는 약 5 ∼ 50 Hz 대역에 걸쳐서 분포하며, 주파수가 높아질수록 진폭이 더 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.
- 계단하강 시 IEMG는 대퇴사두근은 계단승강과 같은 패턴을 나타내었으며, 대퇴이두근은 평지보행과 같은 패턴을 나타내었다. 모든 보행에서 보행주기에 따른 근전도 패턴을 확인해 보았을 때 IEMG가 주기에 따라 가장 규칙적인 변화를 나타내었으며, 이는 시간영역 분석에 사용된 파라메타 중에서 보행 종류 및 주기 판단에 있어서 가장 정확하다는 것을 의미한다.
- 주파수 영역에서의 결과는 모든 스펙트럼에서 5∼50 Hz사이에 가장 강한 진폭을 가지는 것을 확인하였으며, 보행주기에 따라 스펙트럼의 상한 주파수가 달라지는 것을 확인하였다. 모든 보행에서 스펙트럼 분포는 입각기가 유각기보다 더 높은 주파수를 나타냈으며, 보행종류에 따라서는 범위의 차이가 있었다. 유각기는 5 Hz에서 250 ∼ 300 Hz까지의 주파수를 나타내며, 입각기는 5 Hz에서 300 ∼ 450 Hz까지의 주파수 분포를 나타냈다.
- 모든 보행에서 측정된 기울기 신호는 HS 지점에서 가장 높은 값을 나타냈으며, TO에서는 가장 낮은 값을 나타냈다. 이는 HS 지점일 때 발이 가장 앞에 위치해 있고, TO 지점일 때 발이 가장 뒤에 위치하고 있다는 것을 의미하며, 기울기 센서가 보행주기를 올바르게 감지할 수 있다는 것을 확인하였다.
- 그림 16과 17은 평지보행 시 주파수 스펙트럼과 Mesh grid을 나타낸 것이다. 유각기와 입각기에서 측정되는 주파수의 대역폭이 높은 주파수에서 차이를 보이며, 유각기보다는 입각기에서 더 높은 주파수 성분을 가지는 것을 확인할 수 있다. 대퇴사두근의 스펙트럼은 입각기에서 5 ∼ 400 Hz, 유각기는 5 ∼ 250 Hz로 주파수의 상한대역폭이 차이가 남을 알 수 있었다.
- 모든 보행에서 측정된 기울기 신호는 HS 지점에서 가장 높은 값을 나타냈으며, TO에서는 가장 낮은 값을 나타냈다. 이는 HS 지점일 때 발이 가장 앞에 위치해 있고, TO 지점일 때 발이 가장 뒤에 위치하고 있다는 것을 의미하며, 기울기 센서가 보행주기를 올바르게 감지할 수 있다는 것을 확인하였다.
- 주파수 영역에서의 결과는 모든 스펙트럼에서 5∼50 Hz사이에 가장 강한 진폭을 가지는 것을 확인하였으며, 보행주기에 따라 스펙트럼의 상한 주파수가 달라지는 것을 확인하였다.
- 평지보행 시 모든 근육에서 IEMG는 입각기가 유각기보다 더 높은 값을 나타냈으며, 계단승강 시 IEMG는 반대의 패턴을 나타내었다. 계단하강 시 IEMG는 대퇴사두근은 계단승강과 같은 패턴을 나타내었으며, 대퇴이두근은 평지보행과 같은 패턴을 나타내었다.
후속연구
- 본 연구를 통하여 근전도의 시간영역과 주파수영역에서의 특징과 시상면에서의 하퇴부 기울기를 이용하여 보행주기 판단 및 분석의 가능성을 확인하였으며, 이를 활용하면 하지 절단환자의 보행의지를 판단하여 개인에 맞는 효율적 재활에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
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