[논문]시각 반응에 대한 악력과 EMG 신호의 평가

신성욱; 정성훈; 정성택

doi:10.5103/kjsb.2014.24.2.161

시각 반응에 대한 악력과 EMG 신호의 평가
Evaluation of Hand Grip Strength and EMG Signal on Visual Reaction 원문보기

한국운동역학회지 = Korean journal of sport biomechanics, v.24 no.2, 2014년, pp.161 - 166

신성욱 (한국산업기술대학교 대학원 컴퓨터공학과) , 정성훈 (한국산업기술대학교 대학원 컴퓨터공학과) , 정성택 (한국산업기술대학교 컴퓨터공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Hand grip strength has been utilized as an indicator to evaluate the motor ability of hands, responsible for performing multiple body functions. It is however difficult to evaluate other factors (other than hand muscular strength) utilizing the hand grip strength only. The purpose of this study was analyzed the motor ability of hands using EMG and the hand grip strength, simultaneously in order to evaluate concentration, muscular strength reaction time, instantaneous muscular strength change, and agility in response to visual reaction. In results, the average time (and their standard deviations) of muscular strength reaction EMG signal and hand grip strength was found to be $209.6{\pm}56.2$ ms and $354.3{\pm}54.6$ ms, respectively. In addition, the onset time which represents acceleration time to reach 90% of maximum hand grip strength, was $382.9{\pm}129.9$ ms. Results in visual reaction (on) indicate the differences in muscular strength agility and concentration of participants in regards to visual reaction.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 시각 반응에 대한 EMG 신호와 악력 변화에 대하여 비교하였다. 시각 반응에 대한 EMG 신호의 반응속도는 악력의 반응속도보다 앞서는 것을 확인하였다.
그러므로, 전체 감각의 80%를 차지하는 시각 반응을 이용한 집중력 향상 훈련은 인지기능 발달, 시각적 주의력 향상, 주의력 결핍장애 아동에 대한 재활 훈련에 반드시 필요한 요소라고 하였다(Lee & Jung, 2011). 이와 같이 손의 운동 능력 평가뿐만 아니라 시각반응에 대한 집중력에 대하여 정량적으로 나타내고자 하였다.

제안 방법

EMG 신호의 유효 주파수 범위는 band pass를 이용하여 10-500 Hz로 하였다. EMG 센서로부터 획득한 데이터는 MCU(Atmega 16, Atmel, USA)에서 1 kHz 샘플링 주파수로 A/D 변환된 데이터는 Serial 통신을 통하여 PC로 전송하여 악력기의 데이터와 동기화하여 분석하였다.
악력은 어깨나 팔꿈치 손목 등의 내·외전 및 굴곡·신전 등 여러 관절의 조합으로 구성되어 있기 때문에 어깨 각도, 팔꿈치 각도에 따라 악력이 다를 수 있다. 그래서 본 논문에서는 [Figure 1]같이 미국 수부치료사 협회(American Society of Hand Therapists)에서 권장하는 앉은 자세에서 어깨 각도 0^o, 팔꿈치 각도 90^o의 표준 자세로 EMG 전극을 부착한 후 측정하였다.
본 논문에서는 근육의 활성도를 정량적으로 분석 할 수 있고 신호 추출이 용이한 장점이 있는 sEMG (surface electromyography)와 디지털 악력기를 통해 Attivissimo, Cavone, Lanzolla과 Savino (2009)가 제시한 악력 측정의 5단계인 반응, 수축, 유지, 이완, 휴식으로 분류하여 손의 운동 능력에 대하여 정량적으로 측정하여 평가하였다. 외부 자극에 반응하는 시간에 대한 민첩성과 순간적으로 가해지는 힘에 대한 순발력은 각각 반응 단계와 수축 단계를 나타낸다.
본 연구에 사용된 디지털 악력기는 [Figure 4]에서 보여주듯이 악력기 부분과 무선 수신기로 분리하여 자체 제작하였으며, 악력기에 사용된 로드셀은 최대 60 kg까지 측정가능하며 정격 출력 1.5 mV로 오차율 ±0.1 kg인 특성으로 주문 제작하여 사용하였다.
[Figure 5]는 시각반응에 대한 악력과 근육 반응에 대한 실험을 위하여 개발된 소프트웨어를 보여주고 있다. 실험시작은 신호등이 파란 색인 상태에서 랜덤 시간이 지난 후 빨간색(on)으로 변하는 순간 악력과 EMG 신호가 동시에 측정되도록 하였다. 또한, 대상자들이 최대 악력 90%의 힘을 유지할 수 있도록 가이드라인을 표시하였다.
실험에 참여한 대상자들로부터 최대악력을 5회 측정하여 각각의 대상자들의 평균을 구한 후 아래와 같은 실험을 실시하였다. 첫 번째로 시각반응에 대한 EMG와 악력의 reaction time을 비교하였으며, 두 번째로 최대악력의 10%부터 90%지점까지 도달하는데 걸리는 onset time을 측정하였다.
악력이 각각 대상자들의 최대악력의 10%에서 90%까지 도달하는 시간을 기준으로 설정한 onset time은 EMG 신호에 대해서는 최대악력의 90% 지점을 알 수 없기 때문에 악력에 대한 onset time만을 분석하였다. 대상자들의 순발력에 대한 평가를 하기 위하여 [Figure 6]의 (3)과 (7)에서 각각의 피 실험자들에 대한 악력의 onset time과 offset time을 측정하여 [Table 2]에서 나타내었다.
최대 악력 90%를 유지하는 지구력 측정은 신호등이 빨간색에서 파란색으로 변하는 순간까지 측정하였다. 이때 가해졌던 힘이 풀어지는 순간까지의 reaction time (off)의 악력과 근육변화를 비교하고 지구력 측정이 끝나는 마지막 악력의 90%에서 0 kg이 되는 순간까지 걸리는 Offset time을 측정하였다.
실험에 참여한 대상자들로부터 최대악력을 5회 측정하여 각각의 대상자들의 평균을 구한 후 아래와 같은 실험을 실시하였다. 첫 번째로 시각반응에 대한 EMG와 악력의 reaction time을 비교하였으며, 두 번째로 최대악력의 10%부터 90%지점까지 도달하는데 걸리는 onset time을 측정하였다. 마지막으로 대상자 각각에 대한 평균 악력 90%를 유지하는 지구력 측정을 하였다.
또한, 대상자들이 최대 악력 90%의 힘을 유지할 수 있도록 가이드라인을 표시하였다. 최대 악력 90%를 유지하는 지구력 측정은 신호등이 빨간색에서 파란색으로 변하는 순간까지 측정하였다. 이때 가해졌던 힘이 풀어지는 순간까지의 reaction time (off)의 악력과 근육변화를 비교하고 지구력 측정이 끝나는 마지막 악력의 90%에서 0 kg이 되는 순간까지 걸리는 Offset time을 측정하였다.
획득한 EMG 신호의 raw 데이터는 full-wave rectified 처리 후 계산량의 간략화와 시간의 흐름에 따른 근육 사용량의 변화를 관찰하기 위하여 window 크기가 50인 moving average를 적용하여 Averaged EMG 신호로 변환하였다(Hodges & Bui, 1996).

대상 데이터

[Figure 2]에서는 해부학상 손목과 손가락을 굴곡시키는 장장근(palmaris longus)에 대한 EMG 전극의 부착 위치를 보여주고 있으며, 사용되어진 센서는 Laxtha사의(회사, 나라) EMG 센서인 AM530과 EMG 신호 측정 시 많이 사용되고 감도가 뛰어난 Ag/AgCl (bipolar) 전극을 이용하였다(Shin, S. W., Jeong, Shin, S. J., Cho, & Chung, 2013).
1 kg인 특성으로 주문 제작하여 사용하였다. 데이터는 100 Hz의 샘플링 주파수로 획득되고 Zig-bee를 이용하여 PC로 데이터를 전송하였다.
본 논문에 참여한 대상자들은 만 21-28세의 성인 남자(177±5 cm, 74.6±11 kg) 7명으로 과거에 어깨, 팔 등 근골격계 관련 병력이 없는 대상으로 하였다.

데이터처리

시각반응에 대한 악력과 EMG 신호 발생 시간 간의 통계적 검증은 통계프로그램 SPSS 16.0 (IBM, USA)을 사용하여 유의 수준 a=.05로 설정하였다.

성능/효과

대부분의 실험 결과들이 대상자 모두 EMG 신호가 악력보다 평균 144.7±31.9 ms 앞서 발생하고 있으며 통계적으로 유의한 차이(p<.05)가 있는 것으로 나타났다.
첫 번째로 시각반응에 대한 EMG와 악력의 reaction time을 비교하였으며, 두 번째로 최대악력의 10%부터 90%지점까지 도달하는데 걸리는 onset time을 측정하였다. 마지막으로 대상자 각각에 대한 평균 악력 90%를 유지하는 지구력 측정을 하였다. [Figure 5]는 시각반응에 대한 악력과 근육 반응에 대한 실험을 위하여 개발된 소프트웨어를 보여주고 있다.

후속연구

노화 및 질환에 따른 근력 저하 및 민첩성 감소에 대한 실험을 위해서는 연령 및 성별 실험군, 병력의 유무에 따라 실험군을 구분하고, 근력 사용량에 따른 상관관계 분석에는 직업에 따른 실험군으로 나누어 질 수 있다. 이와 같은 비교 실험을 통하여 좀 더 체계적인 손의 운동능력 평가 지표를 얻어 ADL 평가 척도와 신체에 대한 건강 평가에 이용할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	sEMG의 장점은 무엇인가?	본 논문에서는 근육의 활성도를 정량적으로 분석 할 수 있고 신호 추출이 용이한 장점이 있는 sEMG (surface electromyography)와 디지털 악력기를 통해 Attivissimo, Cavone, Lanzolla과 Savino (2009)가 제시한 악력 측정의 5단계인 반응, 수축, 유지, 이완, 휴식으로 분류하여 손의 운동 능력에 대하여 정량적으로 측정하여 평가하였다. 외부 자극에 반응하는 시간에 대한 민첩성과 순간적으로 가해지는 힘에 대한 순발력은 각각 반응 단계와 수축 단계를 나타낸다.
	손의 근력은 인체가 노화함에 따라 어떻게 변화하는가?	, 2014). 손의 근력은 인체가 노화함에 따라 근육량이 점점 줄어들어 민첩성과 근력 저하 및 지구력이 감소하게 된다. 이로 인해 악력에 의존되는 많은 작업을 능률적으로 수행 할 수 없을 뿐만 아니라 사고나 부상의 위험도 높아진다(Matsui et al.
	악력기, 페그보드, MVE 등을 통한 일반적인 손의 기능 평가는 어떤 단점을 가지는가?	일반적으로 손의 기능 평가는 악력기를 통한 근력 평가와 페그보드를 이용한 기민성 평가, 손의 민첩성을 평가하는 MVE(mobile vocational evaluation) 등을 통해 이루어지고 있다. 이러한 방법은 비교적 간단하게 평가할 수 있는 장점이 있는 반면 표준화 된 검사 도구가 필요하거나 사람에 의해 측정되기 때문에 정량적인 평가가 힘들다는 단점이 있다(Kim & Park, 2008).

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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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