[논문]최대 근력과 관련하여 EMG 상관관계에 관한 기초 연구

이성복; 김동준; 김경호

doi:10.5370/kiee.2017.66.12.1815

최대 근력과 관련하여 EMG 상관관계에 관한 기초 연구
A Basic Correlational Study of the Relationship between Maximum Muscle Power and EMG 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.66 no.12, 2017년, pp.1815 - 1820

이성복 (Dept. of Electronic Engineering, College of Engineering, Dankook University) , 김동준 (Dept. of Electronic Engineering, Cheongju University) , 김경호 (Dept. of Electronic Engineering, College of Engineering, Dankook University)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a study was conducted to estimate the maximum muscle strength which is a standard for selecting exercise intensity in weight training. We designed a device that estimates the muscle fatigue from the EMG signal, expecting to show a correlation between peak muscle strength and fatigue. Curl - Dumbbell was performed using a 4 kg dumbbell and the frequency change of the EMG was observed. At this time, the designed device acquires the signal using the MCU and finally Matlab was used to confirm the change in the center frequency value. The results of 10 subjects were analyzed using SPSS regression analysis. The statistical results showed a correlation of $R^2$ 0.583 and Significant probability of 0.010, and the relation of Y = 8.144-2.097 (slope (MDF)) was obtained. In conclusion, if the wearable device is manufactured in the form of a wearable device and the user can recommend the exercise intensity, the system will be able to retry the more efficient exercise.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 최대 근력과 EMG 신호간의 상호관계가 있을 것이라 예상하고 피험자 10명으로부터 직접추정을 통한 덤벨 컬운동의 1RM 값을 기준으로 EMG 신호의 MDF 기울기 값의 관련성을 확인해 보았다. 실험 결과 각 MDF의 변화량에 따른 기울 기에서 1RM값을 통계적으로 확인하였을 때 유의확률이 0.
이에 따라 본 논문에서는 1RM을 추정하는 방법에 있어서 근육과 연관성이 있는 근전도(Electromyography, 이하 EMG)신호 그 중에서도 근 피로도와 연관성을 보이는 MDF(Medium Power Frequency)와 관련성을 보일 것이라 예상하고 24세 이상 성인 남자 10명을 대상으로 1RM과 MDF와 연관성을 확인하는 연구를 진행하였다.

가설 설정

2. 반복간의 속도를 최대한 동일하게 유지하여 동작 한다.
3. 손목과 어깨, 허리 등의 반동을 이용하지 않는다.

제안 방법

1RM을 측정하는 실험에서도 동일하게 덤벨 컬 운동을 진행하였으며 측정 방법으로는 1RM 직접 측정 방법을 이용하였다. 이때 사용된 덤벨은 3kg부터 17.
EMG 및 가속도 센서에서 계측된 데이터는 MCU로부터 수집되었으며 이때 사용된 MCU는 STM사의 stm32f103을 사용하는 Mango Board M32를 사용하여 취득 및 1차적으로 처리하였다.
근전도 회로는 Physiolab 社의 PSL-iEMG2 Module을 사용하였고 주요 특징으로 근전도의 포락선 신호를 포함한 Raw EMG 신호가 출려가능 하며, 본 실험에서는 Raw EMG신호를 이용하여 실험을 진행하였다.
근피로도를 측정하는 실험에서 사용자는 본 연구에서 제작한 디바이스를 착용하고 이두근의 강화를 목표로 하는 덤벨 컬 운동을 4kg의 덤벨을 이용하여 실시하였다. 피험자는 아래와 같이 운동 자세에 유의하여 동작하게 요청하였으며 부상의 무리가 있다 판단되는 경우 운동을 종료하였다.
본 장에서는 실험자의 운동을 분석하기 데이터의 계측은 3축 가속도 센서와 EMG 모듈을 이용하고 MCU(Micro Co ntroller Unit)를 이용하여 데이터를 수집하여 Matlab을 통한 최종적인 데이터 처리를 수행하였다.
이 때, EMG의 경우 500Hz까지의 주파수 특성을 지니고 있기 때문에 FFT(Fast Fourier Transform)을 진행하기 앞서 Nyquist Sampling Rate 에 맞추어 1024 Sampling으로 데이터를 수집하였다.
이를 위해 stm32f103 에서는 2개의 12bit ADC를 지원하며 하나의 ADC에서 MUX를 이용해 16개의 채널을 순차적으로 변환시킬 수 있다. 이에 따라서 EMG와 Acceleration Module을 2개의 채널을 이용하여 순차적으로 변환시켜 처리하였다.
이에 따라서 stm32f103 내부 타이머를 이용하여 1초에 1024번 인터럽트 시킨 후 이를 트리거로 이용하여 EMG와 Acceleration의 ADC channel을 동작 시켰으며, 계측된 데이터는 DMA(Direct Access Memory)를 통하여 데이터를 갱신하여 EMG Data는 Serial 통신 프로그램인 RealTerm으로 전송 뒤 텍스트 파일로 저장하였다.
Matlab에서는 분기점을 기준으로 EMG 데이터를 분류하여 FFT변환을 실시하였으며, 식 (1)과 같다. 이후 이용하여 각 회의 MDF를 구하여 최적선의 기울기를 통하여 데이터를 분석하였다.
신체적 특성은 아래 표 1과 같다. 피험자는 실험 전 실험의 내용과 안전 유의사항을 충분히 안내한 뒤 실험에 진행하였다.
근피로도를 측정하는 실험에서 사용자는 본 연구에서 제작한 디바이스를 착용하고 이두근의 강화를 목표로 하는 덤벨 컬 운동을 4kg의 덤벨을 이용하여 실시하였다. 피험자는 아래와 같이 운동 자세에 유의하여 동작하게 요청하였으며 부상의 무리가 있다 판단되는 경우 운동을 종료하였다.

대상 데이터

본 연구의 피험자는 24세의 남자 10명을 대상으로 진행하였으며 실험일 기준 한 달 이상 웨이트 트레이닝을 실시하지 않은비 숙련자를 기준으로 시행하였다. 신체적 특성은 아래 표 1과 같다.

성능/효과

본 논문에서는 최대 근력과 EMG 신호간의 상호관계가 있을 것이라 예상하고 피험자 10명으로부터 직접추정을 통한 덤벨 컬운동의 1RM 값을 기준으로 EMG 신호의 MDF 기울기 값의 관련성을 확인해 보았다. 실험 결과 각 MDF의 변화량에 따른 기울 기에서 1RM값을 통계적으로 확인하였을 때 유의확률이 0.010의 비교적 유의한 데이터를 확인할 수 있었다. 이때 관계식은 Y = 8.
실험에서 측정된 데이터는 기울기, 골격근량, BMI 등으로 아래와 같이 나타났다. 이러한 데이터를 바탕으로 IBM SPSS Statistics 23 통계프로그램을 사용하여 직접 추정한 1RM을 종속 변수로 각각의 데이터를 단순회귀 분석에서 각 MDF값의 기울기를 구한 데이터 값에서 다소 적지만 보다 유의한 데이터를 얻을 수 있었다.

후속연구

097(slope (MDF))와 같이 나타났으며 EMG의 중앙주파수 기울기가 부의 방향으로 클수록 높은 최대근력이 나타나는 것으로 확인되었다. 차후 피험자 수를 늘리고 보다 다양한 조건에서 데이터를 확인하여 정확성이 높은 관계식을 찾을 수 있다면 웨어러블 디바이스 형태로 제작되어 사용자에게 운동 강도를 권장할 수 있다면 보다 효율적인 운동을 재시해줄 수 있는 시스템이 될 것이라 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	웨이트 트레이닝이란?	웨이트 트레이닝은 자신의 신체 무게를 포함한 덤벨, 바벨과 같은 부하를 통해 근육에 자극을 주어 발달하는 점진적 부하운동의 형태이다. 점진적 부하 운동이란 운동 동작에 부하(Resis tance)를 점진적으로 증가시키는 운동을 뜻한다.
	웨이트 트레이닝은 어떻게 구성하는가?	웨이트 트레이닝은 하나의 운동을 반복 횟수(Repetition), 세트 (Set), 휴식(Rest)으로 구성하여 나눌 수 있으며 이때 반복 횟수는 하나의 동작을 휴식을 취하지 않은 상태로 반복하는 횟수이며 세트는 짧은 휴식을 포함한 반복 횟수를 마쳤을 때 하나의 세트라고 한다. 웨이트 트레이닝에서는 이러한 반복 횟수, 휴식, 세트 수, 운동의 강도, 운동 방법 등 다양한 요소에 관련하여 보다 효율적인 근육의 발달 방법과 관련하여 연구되어지고 있다[5-7].
	점진적 부하 운동을 통해 얻을 수 있는 것은?	점진적 부하 운동이란 운동 동작에 부하(Resis tance)를 점진적으로 증가시키는 운동을 뜻한다. 이를 통해 신체의 근력과 근지구력이 단련할 수 있으며 지방을 연소하여 건강한 신체를 구성할 수 있다.

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