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문제 정의
- 따라서 MYO 의 센서와 근육의 위치는 사람마다 다를 수 있다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 사용자의 손가락과 손목의 움직임에 따라 8개의 센서에서 나오는 신호의 패턴을 분석하여 공통적인 동작 패턴을 찾고자 한다.
- 그러나 조이스틱은 직관적인 면이 떨어져 숙련된 연습이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 의도 전달을 위한 인터페이스로 EMG를 사용하고자 한다.
- 따라서 상용화된 EMG 측정 장치를 활용하면 조이스틱과 같은 장치를 활용하지 않더라도 쉽게 조작자의 의도를 제어장치에 전달할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 손 동작을 통해 다양한 조작형태를 만들기 위해 24가지의 손 동작을 정의하고 각각의 신호를 분석하였다. 24가지 동작에 대한 신호를 분석한 결과 10개 동작에 대해서는 8개의 EMG 신호와 추세선을 이용하여 동작을 구분할 수 있었으나 나머니 14가지의 동작에 대해서는 명확하게 구분할 수 없었다.
- 그리고 다양한 의사처리를 위해 다양한 골격근을 사용할 수 있어야 하고, 근전도기기를 쉽게 탈부착 할 수 있는 곳이어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시킬 수 있는 팔 근육의 EMG를 이용하고자 한다. 팔근육은 Fig.
- 웨어리블 디바이스의 형태는 Table 1과 같이 크게 네 가지로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 이 중 신체부착형의 웨어러블 디바이스를 다루고자 한다. 이 형태는 장치가 피부에 직접적으로 닿아서 생체 정보를 얻는 방식으로 근전도(EMG) 센서를 사용한 웨어러블 디바이스가 대표적이다.
- 웨어러블 디바이스는 차세대 스마트 기기로 다양한 영역에서 다양한 형태로 출시되고 있어 빅데이터, IoT 등과 함께 새로운 성장 동력으로 부각되고 있다. 본 연구는 이러한 웨어러블 디바이스 형태의 gesture 기반 EMG 센서(MYO)를 분석하여 직관적인 방법으로 장치를 조작하는 인터페이스로 활용하기 위해 실시하였다. EMG는 근육의 활성도를 전기적 신호로 측정하는 것으로 조작자의 의도를 파악할 수 있는 방법 중 하나이다.
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