G-induced Loss of Consciousness(G-LOC) 예측을 위한 신체 부위별 Electromyogram(EMG) 신호 분석 Analysis on Electromyogram(EMG) Signals by Body Parts for G-induced Loss of Consciousness(G-LOC) Prediction원문보기
G-induced Loss of Consciousness(G-LOC) can be predicted by measuring Electromyogram(EMG) signals. Existing studies have mainly focused on specific body parts and lacked of consideration with quantitative EMG indices. The purpose of this study is to analyze the indices of EMG signals by human body pa...
G-induced Loss of Consciousness(G-LOC) can be predicted by measuring Electromyogram(EMG) signals. Existing studies have mainly focused on specific body parts and lacked of consideration with quantitative EMG indices. The purpose of this study is to analyze the indices of EMG signals by human body parts for monitoring G-LOC condition. The data of seven EMG features such as Root Mean Square(RMS), Integrated Absolute Value(IAV), and Mean Absolute Value(MAV) for reflecting muscle contraction and Slope Sign Changes(SSC), Waveform Length (WL), Zero Crossing(ZC), and Median Frequency(MF) for representing muscle contraction and fatigue was retrieved from high G-training on a human centrifuge simulator. A total of 19 trainees out of 47 trainees of the Korean Air Force fell into G-LOC condition during the training in attaching EMG sensor to three body parts(neck, abdomen, calf). IAV, MAV, WL, and ZC under condition after G-LOC were decreased by 17 %, 17 %, 18 %, and 4 % comparing to those under condition before G-LOC respectively. Also, RMS, IAV, MAV, and WL in neck part under condition after G-LOC were higher than those under condition before G-LOC; while, those in abdomen and calf part lower. This study suggest that measurement of IAV and WL by attaching EMG sensor to calf part may be optimal for predicting G-LOC.
G-induced Loss of Consciousness(G-LOC) can be predicted by measuring Electromyogram(EMG) signals. Existing studies have mainly focused on specific body parts and lacked of consideration with quantitative EMG indices. The purpose of this study is to analyze the indices of EMG signals by human body parts for monitoring G-LOC condition. The data of seven EMG features such as Root Mean Square(RMS), Integrated Absolute Value(IAV), and Mean Absolute Value(MAV) for reflecting muscle contraction and Slope Sign Changes(SSC), Waveform Length (WL), Zero Crossing(ZC), and Median Frequency(MF) for representing muscle contraction and fatigue was retrieved from high G-training on a human centrifuge simulator. A total of 19 trainees out of 47 trainees of the Korean Air Force fell into G-LOC condition during the training in attaching EMG sensor to three body parts(neck, abdomen, calf). IAV, MAV, WL, and ZC under condition after G-LOC were decreased by 17 %, 17 %, 18 %, and 4 % comparing to those under condition before G-LOC respectively. Also, RMS, IAV, MAV, and WL in neck part under condition after G-LOC were higher than those under condition before G-LOC; while, those in abdomen and calf part lower. This study suggest that measurement of IAV and WL by attaching EMG sensor to calf part may be optimal for predicting G-LOC.
본 연구는 효과적인 G-LOC 예측을 위하여 신체 부위와 G-LOC 상태에 따른 정량적 EMG 신호의 발생경향을 분석하고, 최적 신체 부위 및 EMG 지표를 선정하고자 한다. 신체 부위(목, 복부, 종아리)와 G-LOC발생 전/후에 따른 7가지 EMG 지표 데이터는 실험참여자가 EMG 센서를 부착 후 실제 비행환경과 유사한 중력가속도 장비를 활용하여 훈련을 수행함으로써 획득되었다.
제안 방법
본 연구는 실험환경을 실제 비행상황과 유사하도록 구현하기 위해 중력가속도 장비의 +Gz 가속도 증가율을 급가속(+1Gz/sec)을 적용하였으며, 항공생리 훈련 초급과정에 입과한 학생 조종사들은 Anti G-suit를 미착용한 상태에서 +6 Gz 환경 하에서 30초 동안 노출시켰고, 고급과정에 입과한 기성 조종사들은 Anti G-suit를 착용한 상태에서 +9 Gz 환경 하에서 15초 동안 노출시켰다. +Gz가 부여되는 동안 조종사들은 L-1기법을 수행하도록 하였으며, G 부하 조종석은 좌석의 경사가 없는 F-15 조종석을 적용하여 시행하였다.
본 연구는 신체 부위와 G-LOC 전/후 상태에 따른 EMG 신호의 변화를 분석하였다. 본 연구는 실험 참여자가 중력가속도 장비에 탑승하여 L-1 기법을 수행하는 동안의 목, 복부, 그리고 종아리에 작용하는 근육의 근수축력 및 근피로도를 EMG 센서를 통해 측정하였다. 이를 위해 +5 Gz 이상에서 EMG 데이터로부터 G-LOC 시점 3초 전후로 정상 구간과 경고구간으로 구분하여 feature 값을 획득하고, 근수축력을 반영하는 3가지 EMG 지표와 근수축력 및 근피로도를 반영하는 4가지 EMG 지표를 활용하여 설정된 time window에 따라 각 신체 부위별 변화 추이를 관찰하였다.
대상 데이터
실험에는 항공생리 훈련 초급과정에 입과한 학생 조종사, 항공생리 훈련 고급과정에 입과한 기성 조종사, 항공생리 체험 군의관, 사관생도, 그리고 기타 조종 특기자들이 참여하였다. 각 실험별 인원은 1차에서 17명, 2차에서 18명, 그리고 3차에서 12명으로 총 47명이었으며, 이 중 G-LOC이 발생한 인원은 1차에서 6명, 2차에서 8명, 그리고 3차에서 5명으로 총 19명이 실험 중 의식상실을 경험하여 각 신체부위별 G-LOC 전/후의 EMG 생체신호 데이터를 획득할 수 있었다.
데이터처리
3차례 실험을 통해 획득된 EMG 생체신호 데이터는 Matlab을 활용하여 근수축력만을 반영하는 지표와 근수축력 및 근피로도를 모두 반영하는 지표로 나누어 분석되었다. 근수축력만을 반영하는 지표는 Root MeanSquare(RMS), Integrated Absolute Value(IAV), 그리고 Mean Absolute Value(MAV)의 3가지가 사용되었다.
5). EMG 데이터는 실험참여자별 feature값의 크기차를 보정하기 위해 중간값(median)으로 개별 데이터를 나눈 비율값으로 정규화(normalization)시켰다.
통계 분석에는 7가지 EMG feature(RMS, IAV, MAV, SSC, WL, ZC, MF)에 대하여 3가지 신체 부위(목, 복부, 종아리)와 G-LOC의 유/무가 미치는 효과를 파악하기 위해 two-factor mixed-subjects ANOVA(피험자간요인 : 신체 부위; 피험자내 요인 : G-LOC 상태)가 수행되었다. 신체 부위 효과에 대해서는 유의수준 0.
성능/효과
6). IAV, MAV, 그리고 WL은 EMG feature 값이 목 부위(IAV & MAV : 1.06 ± 0.07, WL : 1.09 ± 0.08)가 가장 높고 복부 부위(IAV& MAV : 1.01 ± 0.02, WL : 0.99 ± 0.02)가 중간이며 종아리 부위(IAV & MAV : 0.99 ± 0.02, WL : 0.96 ± 0.02)가 가장 낮았으나, RMS는 목 부위(1.09 ± 0.09)가 가장 높고 종아리 부위(1.01 ± 0.03)가 중간이며 복부 부위(0.99 ± 0.02)가 가장 낮은 것으로 나타났다.
G-LOC 전/후 상태를 효과적으로 감지하기 위해서는 종아리 부위에 EMG 센서를 부착하는 것이 최적인 것으로 파악되었다. 먼저, 목 부위에서는 RMS, IAV, MAV, 그리고 WL이 경고 구간이 정상 구간보다 유의하게 증가한 것으로 나타났는데, 이는 조종사들이 의식 상실에 따른 목 부위 경직현상이 발생한 것으로 판단된다.
이를 위해 +5 Gz 이상에서 EMG 데이터로부터 G-LOC 시점 3초 전후로 정상 구간과 경고구간으로 구분하여 feature 값을 획득하고, 근수축력을 반영하는 3가지 EMG 지표와 근수축력 및 근피로도를 반영하는 4가지 EMG 지표를 활용하여 설정된 time window에 따라 각 신체 부위별 변화 추이를 관찰하였다. 실험 결과, G-LOC 전/후 상태를 효과적으로 감지하기 위해서는 종아리 부위에 EMG 센서를 부착하여 IAV와 WL지표를 활용하는 것이 최적인 것으로 파악되었다. 추후에는 획득된 EMG 신호 데이터를 활용하여 전투 조종사들의 임무 수행을 지원하는 Wearable Computer에 탑재될 생체신호 모니터링 체계 및 G-LOC 경고를 위한 알고리즘을 개발하는 연구가 필요하다.
후속연구
추후에는 획득된 EMG 신호 데이터를 활용하여 전투 조종사들의 임무 수행을 지원하는 Wearable Computer에 탑재될 생체신호 모니터링 체계 및 G-LOC 경고를 위한 알고리즘을 개발하는 연구가 필요하다. 또한, 향후에는 조종사 비행숙련 정도, Anti-G suit 착용 여부, +Gz 강도 수준 등과 같은 조건 변화에 따른 EMG 특성 차이에 대한 분석이 요구된다.
실험 결과, G-LOC 전/후 상태를 효과적으로 감지하기 위해서는 종아리 부위에 EMG 센서를 부착하여 IAV와 WL지표를 활용하는 것이 최적인 것으로 파악되었다. 추후에는 획득된 EMG 신호 데이터를 활용하여 전투 조종사들의 임무 수행을 지원하는 Wearable Computer에 탑재될 생체신호 모니터링 체계 및 G-LOC 경고를 위한 알고리즘을 개발하는 연구가 필요하다. 또한, 향후에는 조종사 비행숙련 정도, Anti-G suit 착용 여부, +Gz 강도 수준 등과 같은 조건 변화에 따른 EMG 특성 차이에 대한 분석이 요구된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
G-LOC의 정의는 무엇인가?
G-induced Loss of Consciousness(G-LOC)은 중대한 항공기 사고를 유발하는 원인 중 하나이다. G-LOC의 정의는 비행 중 조종사의 +Gz 축 방향으로 가해지는 급가속에 의한 뇌혈류량 감소로 발생하는 의식상실 상태이다[1]. G-LOC의 발생은 대개 +5 Gz 부근부터 발생하여 시력 변화부터 나타나게 되는데, 주변시력이 흐려지거나 좁혀지는 현상인 Tunnel Vision 또는 일시적 시력 감소 현상인 Greyout이 발생하고 이러한 현상이 더욱 심화되면 안구운동 능력 상실에 따른 완전한 시력 감소 현상인 Blackout이 발생함과 동시에 G-LOC 상태에 빠지게 된다[2].
목부위가 G-LOC 전/후 상태에 따른 근수축력 저하를 감지하는 것이 부적절하다고 생각된 까닭은 무엇인가?
G-LOC 전/후 상태를 효과적으로 감지하기 위해서는 종아리 부위에 EMG 센서를 부착하는 것이 최적인 것으로 파악되었다. 먼저, 목 부위에서는 RMS, IAV, MAV, 그리고 WL이 경고 구간이 정상 구간보다 유의하게 증가한 것으로 나타났는데, 이는 조종사들이 의식 상실에 따른 목 부위 경직현상이 발생한 것으로 판단된다. 따라서, 목 부위는 G-LOC 전/후 상태에 따른 근수축력 저하를 감지하는 것이 부적절하여 제외되었다.
G-LOC 발생을 예방하기 위한 방안은 무엇이 있는가?
조종사들의 G-LOC 발생을 예방하기 위해 Anti-G suit착용, 조종좌석 각도 조절, Anti-G Straining Maneuver(AGSM) 활용 등의 +Gz 내성 증진 방법과 조종사 힘 패턴 분석, 생체신호 분석 등의 G-LOC 상태 모니터링 방법이 강구되고 있다. +Gz 내성 증진 방법으로 AntiG suit는 +Gz 증가에 따라 하체에 혈류량이 집중되는 것을 방지하기 위해 복부에 압력을 가함으로써 심장으로 순환되는 혈류량을 증가시키는 장비로 +1.
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