[논문]인간-기계 인터페이스를 위한 근 부피 센서 개발

임동환; 이희돈; 김완수; 한정수; 한창수; 안재용

doi:10.7736/kspe.2013.30.8.870

인간-기계 인터페이스를 위한 근 부피 센서 개발
Development of the MVS (Muscle Volume Sensor) for Human-Machine Interface 원문보기

한국정밀공학회지 = Journal of the Korean Society for Precision Engineering, v.30 no.8, 2013년, pp.870 - 877

임동환 (한양대학교 기계공학과) , 이희돈 (한양대학교 기계공학과) , 김완수 (한양대학교 기계공학과) , 한정수 (한성대학교 기계시스템공학과) , 한창수 (한양대학교 로봇공학과) , 안재용 (관동대학교 제일병원 정형외과)

Abstract ▼ AI-Helper

There has been much recent research interest in developing numerous kinds of human-machine interface. This field currently requires more accurate and reliable sensing systems to detect the intended human motion. Most conventional human-machine interface use electromyography (EMG) sensors to detect the intended motion. However, EMG sensors have a number of disadvantages and, as a consequence, the human-machine interface is difficult to use. This study describes a muscle volume sensor (MVS) that has been developed to measure variation in the outline of a muscle, for use as a human-machine interface. We developed an algorithm to calibrate the system, and the feasibility of using MVS for detecting muscular activity was demonstrated experimentally. We evaluated the performance of the MVS via isotonic contraction using the KIN-COM$^{(R)}$ equipment at torques of 5, 10, and 15 Nm.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이를 통하여 MVS를 통한 근육활성화 측정 성능을 평가하였으며, 향후 센서의 정확도를 높이기 위한 보정 알고리즘 개발을 통해 관절의 토크추정도 가능 할 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 인간-기계 상호작용 기술에 이용할 수 있는 센서로 착용자의 피부에 직접 접촉할 필요 없이 의복 위에 착용이 가능하며, 착용 시 이질감이 적고, 외부 노이즈 영향이 적은 근육 활성도 측정센서를 개발 하였다.
본 논문에서는 앞서 개발된 센서들의 단점을 개선하고, 착용자의 피부에 직접 접촉할 필요 없이 의복 위에 착용이 가능하며, 외부 노이즈 영향이 작은 착용형 근육 활성도 측정센서를 개발하고자 한다. 따라서 근육 활성 시 나타나는 근육의 기하학적 형상의 변화를 측정하여, 인간-기계 상호작용 기술에 이용할 수 있는 근 부피 센서(MVS: Muscle Volume Sensor)를 개발하였으며, 관절부하실험을 통해 각 부하에 다른 근육 활성도 변화 측정이 가능한지 검증하였다.
본 연구에서는 인간-기계의 상호작용 기술을 위한 동작 의도 센서인 MVS를 개발하였다. 센서를 개발하기 위하여 근육 활성 시 나타나는 근육의 동작과 형상을 파악하였으며, 근육의 부피에 따라 변화하는 단면적과 근육활성도의 관계에 대해서 이해하였다.
본 연구에서는 인간-기계의 상호작용 기술을 위한 동작 의도 센서인 MVS를 개발하였다. 센서를 개발하기 위하여 근육 활성 시 나타나는 근육의 동작과 형상을 파악하였으며, 근육의 부피에 따라 변화하는 단면적과 근육활성도의 관계에 대해서 이해하였다. 근육의 변화를 측정하기 위해 엔코더와 두 탄성체를 이용한 MVS센서를 설계하여 제작하였으며, 센서의 측정신호로부터 근육 활성도를 파악하기 위한 보정알고리즘을 개발하였다.
이와 같이 본 논문에서는 근육 활성화 시 발생하는 근육의 단면적 변화를 신체외형의 둘레 변화량으로 가정하며, 이를 측정 할 수 있는 근 부피센서(MVS: Muscle Volume Sensor)를 개발하고자 한다.

가설 설정

근육의 단면적 변화를 통한 근육활성도 측정을 위하여 근육의 단면적 형상을 Fig. 2와 같이 간소화하여 식(3)인 타원으로 가정하여 표현하였다.

제안 방법

개발된 MVS의 근육 활성화 신호를 검증하기 위하여 다 관절 재활 장비인 KIN-COM®을 사용하여 실험환경을 구축하고 부하에 따른 MVS의 활성화 변화를 측정하는 실험을 실행하였다.
송신부는 센서의 측정부로부터 발생하는 엔코더의 신호 획득과 센서의 Calibration 처리를 위해 마이크로프로세서(dsPIC33xx)을 이용하였으며, 편의성과 착용성 등을 위해 무선통신이 가능한 블루투스(FB755AC) 모듈을 선정하여 송신부를 장착하였다. 그리고 수신부는 블루투스 수신부를 장착하여 무선데이터를 획득 할 수 있게 하였으며, 마이크로프로세서를 이용하여 수신된 데이터는 CAN(Controller Area Network), UART (Universal Asynchronous Receiver Transmitter) 통신으로 변화여 인간-기계 인터페이스에 사용이 용이하도록 구성하였다. 또한 센서의 빠른 반응을 위하여 송신부와 수신부는 데이터 처리 후 5ms마다 송신과 수신이 가능하게 하였다.
그림에서와 같이 피실험자의 상완부에 MVS를 부착하고, 다 관절 재활 장비인 KIN-COM®을 사용하여 부하에 따른 MVS의 활성도 변화를 측정하는 실험을 실행하였다.
센서를 개발하기 위하여 근육 활성 시 나타나는 근육의 동작과 형상을 파악하였으며, 근육의 부피에 따라 변화하는 단면적과 근육활성도의 관계에 대해서 이해하였다. 근육의 변화를 측정하기 위해 엔코더와 두 탄성체를 이용한 MVS센서를 설계하여 제작하였으며, 센서의 측정신호로부터 근육 활성도를 파악하기 위한 보정알고리즘을 개발하였다.
본 논문에서는 앞서 개발된 센서들의 단점을 개선하고, 착용자의 피부에 직접 접촉할 필요 없이 의복 위에 착용이 가능하며, 외부 노이즈 영향이 작은 착용형 근육 활성도 측정센서를 개발하고자 한다. 따라서 근육 활성 시 나타나는 근육의 기하학적 형상의 변화를 측정하여, 인간-기계 상호작용 기술에 이용할 수 있는 근 부피 센서(MVS: Muscle Volume Sensor)를 개발하였으며, 관절부하실험을 통해 각 부하에 다른 근육 활성도 변화 측정이 가능한지 검증하였다.
MVS는 근육 활성화 시 발생하는 단면적 변화 측정을 위해 둘레변화를 세밀하게 측정할 수 있어야 하며, 또한 인체에 부착이 용의하게 설계되어야 한다. 따라서 근활성도 측정을 위해 개발된 MVS는 길이의 변화량를 측정 할 수 있는 측정부와 근육의 변화를 측정부에 전달하고 착용형태를 유지하기 위한 고정부로 나뉘어 구성되었다.
또한 3명의 피실험자의 실험 결과를 비교하고자 정규화 데이터인 최대 등척성 수축(isometric maximum voluntary contraction) 운동을 실험하였다.
또한 와이어를 감고 있는 엔코더 축에는 회전형 스프링을 사용하여 근육 팽창에 의해 풀어진 와이어를 수축 시 되감을 수 있도록 탄성력을 갖게 설계 하였다.
센서로부터 측정된 데이터를 획득하고자 센서의 회로는 크게 송신부와 수신부로 나누어 설계하였다.
센서의 케이스는 착용성 향상을 위해 인체 외형에 따라 곡선 형태로 설계되어 가로 105 mm, 세로 90 mm, 높이 45 mm으로 제작하였으며, 의복에 부착성 향상을 위해 케이스 밑면과 밴드는 옷에 마찰이 강한 재질을 사용하여 제작하였다.
송신부는 센서의 측정부로부터 발생하는 엔코더의 신호 획득과 센서의 Calibration 처리를 위해 마이크로프로세서(dsPIC33xx)을 이용하였으며, 편의성과 착용성 등을 위해 무선통신이 가능한 블루투스(FB755AC) 모듈을 선정하여 송신부를 장착하였다. 그리고 수신부는 블루투스 수신부를 장착하여 무선데이터를 획득 할 수 있게 하였으며, 마이크로프로세서를 이용하여 수신된 데이터는 CAN(Controller Area Network), UART (Universal Asynchronous Receiver Transmitter) 통신으로 변화여 인간-기계 인터페이스에 사용이 용이하도록 구성하였다.
앞 실험에서 구한 Polynomial coefficients을 이용하여 센서를 보정 한 후 실험을 진행하였으며, 부하 실험인 등장성 수축(isotonic contraction) 운동을 위해 KIN-COM®의 동작 범위를 20 ~ 110o 설정 후 5Nm, 10Nm, 15Nm으로 관절부하를 변경하면서 MVS 신호를 측정하였다.
착용형태를 유지하기 위해서는 일정량 이상에 힘이 필요하게 되는데 만약 비탄성 밴드만을 이용하여 고정시키면 근육 부피 변화를 방해하는 요소로 작용하여 정확한 측정이 불가능하게 된다. 이에 고정부는 탄성력을 가진 밴드와 결합하여 근육의 변화에 따라 밴드가 늘어나도록 설계 하였다.
측정부는 미세하게 변화하는 근육의 단면적 변화를 측정 할 수 있도록 높은 분해능으로 설계되어야 하며, 이를 위해서 단면적 둘레의 변화인 길이의 변화량을 회전의 변화량으로 변환시켜 그 회전량을 측정하는 방식을 사용하였다. 와이어는 길이의 변화량을 회전의 변화량으로 변환시키기 위해 사용되었고 이를 통한 회전량 변화량을 측정하기 위하여 엔코더를 사용하였다.

대상 데이터

착용성을 위해서는 탄성률이 높게 설계하여 몸에 흔들림이 없이 착용되도록 해야 되지만 그 결과 근육의 변화를 방해하게 된다. 그러므로 밴드의 탄성률은 실험을 통하여 센서의 민감도에 만족하는 탄성밴드를 찾아 선정하였다.
센서의 측정부는 Fig. 5와 같이 가로 75 mm, 세로 28 mm, 높이 31 mm으로 설계하여 제작하였으며, 회전 분해는 1^o인 엔코더 선정과 함께 엔코더의 직경은 4 mm로 제작하였다. 그 결과 측정 할 수 있는 길이 분해 l_d는 69.
실험은 총 3명의 피험자를 대상으로 실행하였으며, 실험에 참여하기 전 피험자는 KIN-COM®에 적응을 위해 1세트 실시 후 충분한 휴식을 갖고 본 시험을 실행하였다.
측정부는 미세하게 변화하는 근육의 단면적 변화를 측정 할 수 있도록 높은 분해능으로 설계되어야 하며, 이를 위해서 단면적 둘레의 변화인 길이의 변화량을 회전의 변화량으로 변환시켜 그 회전량을 측정하는 방식을 사용하였다. 와이어는 길이의 변화량을 회전의 변화량으로 변환시키기 위해 사용되었고 이를 통한 회전량 변화량을 측정하기 위하여 엔코더를 사용하였다. 개발된 측정부의 길이 분해능 l_d는 식(7)과 같이 엔코더의 축 반경 r_e과 회전 분해능 d에 의해 결정되며, 이를 통해서 높은 민감도를 갖도록 설계 하였다.

데이터처리

센서의 보정을 진행하기 위하여 KIN-COM® 동작범위를 0o ~ 110o 설정 후 무 부하 동작(passive motion)을 수행하였으며, 획득한 센서의 신호와 각도 데이터를 사용하여 보정알고리즘을 거쳐 Polynomial coefficients를 도출하였다.

성능/효과

실험결과 관절의 부하가 5 Nm, 10 Nm, 15 Nm로 증가할수록 센서 신호가 증가함을 확인 할 수 있으며, Calibration 함수는 관절각도에 따른 함수로써 관절의 부하와 관계없이 동일함을 확인 할 수 있다. 그 결과 센서 신호에서 Calibration 함수 값을 제거한 근육활성도 신호는 부하가 증가할수록 증가됨을 확인 할 수 있다.
그 결과 측정 할 수 있는 길이 분해 ld는 69.8 µm으로 결정되었다.
10과 같이 그래프로 나타내었다. 그래프 결과를 살펴보면 5 Nm에는 0.121, 10 Nm에는 0.295, 15 Nm 에는 0.443이 산출되어 나타났으며, 부하가 5 Nm씩 증가함에 따라 근육 활성도는 약 0.16씩 증가함을 확인 할 수 있었다. 이와 같이 MVS를 통하여 측정되는 근 단면적 둘레의 변화량은 앞 장에서 설명한 근 단면적 변화와 같이 근력을 파악할 수 있는 변수로 작용하여 부하가 증가함에 따라 MVS의 근육 활성도 신호가 증가하는 것을 볼 수 있었다.
그리고 수신부는 블루투스 수신부를 장착하여 무선데이터를 획득 할 수 있게 하였으며, 마이크로프로세서를 이용하여 수신된 데이터는 CAN(Controller Area Network), UART (Universal Asynchronous Receiver Transmitter) 통신으로 변화여 인간-기계 인터페이스에 사용이 용이하도록 구성하였다. 또한 센서의 빠른 반응을 위하여 송신부와 수신부는 데이터 처리 후 5ms마다 송신과 수신이 가능하게 하였다.
실험 결과 5 Nm, 10 Nm, 15 Nm로 관절의 부하가 증가함에 따라 MVS 신호의 근 활성도는 평균 0.148±0.0216이 증가하는 것을 확인하였다.
9는 실험을 통해 측정된 MVS의 근육 활성화 신호를 정규화하여 3명의 데이터를 부하 5 Nm, 10 Nm, 15 Nm로 분류하여 동작각도와 함께 그래프로 나타낸 것이다. 실험 결과 정규화된 3명의 데이터는 각 부하에서 유사한 활성화 수치를 나타내며 부하가 5 Nm, 10 Nm, 15 Nm로 증가함에 따라 측정된 근육 활성화 신호도 함께 증가하는 모습을 확인 할 수 있다.
8은 관절부하를 변경하여 실험한 결과를 측정된 센서 신호와 관절각도에 따른 Calibration함수, Calibration된 근육활성도 신호를 나타낸 것이다. 실험결과 관절의 부하가 5 Nm, 10 Nm, 15 Nm로 증가할수록 센서 신호가 증가함을 확인 할 수 있으며, Calibration 함수는 관절각도에 따른 함수로써 관절의 부하와 관계없이 동일함을 확인 할 수 있다. 그 결과 센서 신호에서 Calibration 함수 값을 제거한 근육활성도 신호는 부하가 증가할수록 증가됨을 확인 할 수 있다.
16씩 증가함을 확인 할 수 있었다. 이와 같이 MVS를 통하여 측정되는 근 단면적 둘레의 변화량은 앞 장에서 설명한 근 단면적 변화와 같이 근력을 파악할 수 있는 변수로 작용하여 부하가 증가함에 따라 MVS의 근육 활성도 신호가 증가하는 것을 볼 수 있었다.

후속연구

0216이 증가하는 것을 확인하였다. 이를 통하여 MVS를 통한 근육활성화 측정 성능을 평가하였으며, 향후 센서의 정확도를 높이기 위한 보정 알고리즘 개발을 통해 관절의 토크추정도 가능 할 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 인간-기계 상호작용 기술에 이용할 수 있는 센서로 착용자의 피부에 직접 접촉할 필요 없이 의복 위에 착용이 가능하며, 착용 시 이질감이 적고, 외부 노이즈 영향이 적은 근육 활성도 측정센서를 개발 하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	MVS의 필수조건은?	MVS는 근육 활성화 시 발생하는 단면적 변화 측정을 위해 둘레변화를 세밀하게 측정할 수 있어야 하며, 또한 인체에 부착이 용의하게 설계되어야 한다. 따라서 근활성도 측정을 위해 개발된 MVS는 길이의 변화량를 측정 할 수 있는 측정부와 근육의 변화를 측정부에 전달하고 착용형태를 유지하기 위한 고정부로 나뉘어 구성되었다.
	근육계는 어떻게 나누어지는가?	근육계(muscular system)는 근육조직(muscular tissue)으로 구성되며, 일반적으로 기능에 따라 평활근(smooth muscle)과 신장근(extensor muscle), 골격근(skeletal muscle)으로 나누어진다. 그 중에서 골격근은 다른 두 근육과 달리 중추신경계의 명령에 따라 자발적인 활성화가 가능하여 뼈와 뼈 사이에 고무줄처럼 연결되어 필요 시 근육이 수축하면서 뼈를 당겨서 몸을 움직일 수 있게 된다.
	인간의 의도를 파악하기 위한 방법 중 생체신호 변화량 측정 방법의 장점은?	물리적 변화량 측정 방법은 사람 동작시 발생하는 힘 또는 관절각도를 센서를 사용하여 측정하기 때문에 동작이 발생된 후 의도 파악이 가능하다는 단점을 가지고 있다. 그러나, 생체신호 변화량 측정 방법은 인체에 발생하는 전기적 신호를 측정하는 방법으로써 동작이 발생되기 전 의도를 먼저 획득하기 때문에 물리적 변화량 측정 방법보다 동작의도 예측이 빠르다는 장점을 가지고 있다. 이와 같은 특징으로 인하여 인간의 의도를 파악하기 위한 분야에서는 생체신호 측정 방법이 많이 사용 되고 있으며, 대표적으로 뇌전도(EEG: electroencephalogram), 근전도(EMG: electromyogram), 심전도(ECG: electrocardiogram)등이 있다.

참고문헌 (12)

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상세보기
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원문보기 상세보기
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Richard, L. L., "Skeletal Muscle Structure, Function, and Plasticity," Lippincott, 2nd Ed., pp. 113-172, 2002.
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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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