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문제 정의
- 기존의 근활동량 모니터링 관련 연구들로 부터 출발한 본 연구는 최근 고분자 화학분야에서의 관심분야인 근전도 측정 센서의 제조방법과 의공학적인 측면에서 근전도를 측정하는 위치에 대한 고찰, 측정된 전기신호를 소프트웨어 분야에서 응용하고 상용화함으로써 기존의로부터 상이한 기술의 융합을 통해 실제 상품화가 가능한 수준의 셀프트레이너 피트니스 웨어를 제작할 수 있는 기술을 축적할 수 있었다.
제안 방법
- Fig. 3는 Signal Module의 구성을 위하여 설계 이전에 어떠한 프로세스로 Signal Module이 작동하는 지를 Diagram으로 나타낸 것이며, 피트니스용 Signal Module은 최적의 측정 부위로 상부에 근전도 12개소, 심전도 1개소, 하부에 근전도 8개소, 심전도 1개소를 선정하였으며, 알고리즘을 적용하기 위하여 Nordic nRF52832(Cotrex-M4)를 적용하였다. Signal Module 상세 스펙은 Table 3과 같다.
- Fig. 8과 같이 설계된 텍스타일 신호선을 셀프트레이너 피트니스 웨어(Self-trainer Fitness Wear)에 적용하기 위하여, 접착제 성분이 도포된 전도성 코팅섬유를 레이저 커팅(Laser Cutting)하고 셀프트레이너 피트니스 웨어의 각 부위별 측정위치에 맞게 부착하였다.
- Table 4는 MWCNT 1, 2의 농도와 실리콘 수지 종류에 따른 전도성 변화를 나타낸 것이다. MWCNT의 농도는 전체 무게 대비 각각 2.5%, 3.333%, 4.0%, 4.737%, 5.263%, 5.333%를 투입하였으며, 수지 3종에 대한 저항값의 변화를 확인하였다. A.
- 각 파트별로 설계하고 제작된 Silicone- MWCNT 센서, Signal Module, 텍스타일 신호선을 인체의 동작 노이즈(Noise)를 최소화, 착용성 및 신호 정확성을 극대화 할 수 있도록 의류에 모듈화 하였다. 인체 밸런스 모니터링을 위한 인체 활동에 대한 근육 메커니즘 기반 의류 패턴 Fig.
- 근전도 기반 근육 활동 모니터링 센서 적용 의류를 개발하기 위해 주요 센서의 위치는 Fig. 7에서와 같이 발한 부위를 고려한 운동 시 주동근을 확정하고 근육패턴에 따라 통합형 전극 네트워크를 설계하여 텍스타일 신호선을 제작하였다.
- 따라서, 본 연구에서는 안드로이드(Android) 기반의 애플리케이션(Application)과 Windows SDK 개발하여셀프 피트니스용 근육 밸런스 확인 및, 근육 최대, 최소, 평균 사용량 정보 제공하고, 시작화면이 넘어가면서 블루투스 기술을 이용하여 기기와의 BLE 연결(페어링) 페이지로 이동, 사용자가 기기를 선택하여 연결(페어링) 완료 시 메뉴 선택 없이 정보 제공 페이지로 이동하도록 하였다. 또한, 사용자 운동 시 최대, 최소, 평균 심박 수 정보와 측정된 심박을 활용하여 현재 착용자의 상태 및 MET(Metabolic Equivalent Task)을 이용한 운동 강도를 측정, 분당 평균 운동량을 산출 한 뒤 시간당 최대 분당 운동량, 최소 분당 운동량, 평균 분당 운동량을 계산하여 산출하도록 설계하여 이를 애플리케이션에 적용하였다.
- 따라서, 본 연구에서는 안드로이드(Android) 기반의 애플리케이션(Application)과 Windows SDK 개발하여셀프 피트니스용 근육 밸런스 확인 및, 근육 최대, 최소, 평균 사용량 정보 제공하고, 시작화면이 넘어가면서 블루투스 기술을 이용하여 기기와의 BLE 연결(페어링) 페이지로 이동, 사용자가 기기를 선택하여 연결(페어링) 완료 시 메뉴 선택 없이 정보 제공 페이지로 이동하도록 하였다. 또한, 사용자 운동 시 최대, 최소, 평균 심박 수 정보와 측정된 심박을 활용하여 현재 착용자의 상태 및 MET(Metabolic Equivalent Task)을 이용한 운동 강도를 측정, 분당 평균 운동량을 산출 한 뒤 시간당 최대 분당 운동량, 최소 분당 운동량, 평균 분당 운동량을 계산하여 산출하도록 설계하여 이를 애플리케이션에 적용하였다.
- 본 실험을 진행하기 전 예비실험에서 사용 예정이었던 6종의 MWCNT 중에서 3∼6번의 MWCNT의 분산성이 떨어져 수지와 분리가 일어나는 현상이 발생하여 실리콘-탄소나노튜브 센서용 MWCNT는 최종적으로 1번과 2번만을 사용하기로 하였다.
- 본 연구에서는 축합형 실리콘 수지와 Diameter 5-20nm, Length 10㎛ 이하인 MWCNT를 4.737% 사용한 전극을 제작하고, 접착제 성분이 도포된 전도성 코팅 섬유를 의류에 이식한 후, 아일렛을 사용하여 접착하였다. 전극을 부착하기 위한 위치의 선정은 근육별로 근전도가 최적의 값으로 측정되는 위치를 선정하였으며, 선정된 위치는 상부에 근전도 12개소, 심전도 1개소, 하부에 근전도 8개소, 심전도 1개소 였다.
- 실리콘-탄소나노튜브 센서 Mold를 제작하기 위해서 3D 프린터(MakerBot Replicator 2X, Makerbot Industries(미국))를 통해 몰드 디자인을 설계 및 제작하였는데, 3D 프린터 최대출력 사이즈 및 센서 사이즈를 고려하여, 센서 6세트 가능하도록 설계하였다. 3D 프린터에 사용된 필라멘트는 MakerBot Replicator 2X 전용 ABS 필라멘트(Diameter 1.
- 이렇게 제작된 실리콘-탄소나노튜브 센서 기반의 셀프트레이너 피트니스 웨어는 네트워킹 플랫폼을 의류에 이식하기 위하여 Fig. 20와 같이 코팅섬유를 레이저 커팅 하여 최종 시제품의류에 부착은 물론, Signal Module부착을 위한 아일렛(Eyelet)의 활용, 의류와 PCB의 체결 등에 최대한의 양산화가 가능하도록 프로세스를 도출하였다.
- 인체 근육 패턴 메커니즘에 따른 패턴 적용에 적합한 플랫폼 설계를 위하여 인체의 움직임에 영향을 최소화하는데 적합한 섬유형 전극 배치 방식을 연구하게 되었는데, 상체와 하체에서 최적이라고 판단되는 부위에 번호를 부여하고 센서를 부착하여 근전도를 측정하여 최적의 값이 도출되는 부위를 선정하도록 하였다.
- 각 파트별로 설계하고 제작된 Silicone- MWCNT 센서, Signal Module, 텍스타일 신호선을 인체의 동작 노이즈(Noise)를 최소화, 착용성 및 신호 정확성을 극대화 할 수 있도록 의류에 모듈화 하였다. 인체 밸런스 모니터링을 위한 인체 활동에 대한 근육 메커니즘 기반 의류 패턴 Fig. 9과 같이 도출하고 인체 움직임에 따른 근육 및 피부의 움직임 고찰을 통한 신장/수축, 전극의 부착성, 착용편의성 등을 고려한 디자인 기초 설계안을 기반으로 하여 최종적으로 Fig. 10과 같이 셀프트레이너 피트니스 웨어를 제작하여 실험에 사용하였다.
- 인체의 움직임에 따라 영향을 최소화 할 수 있는 전극을 배치하기 위하여 인체 근육 패턴 메커니즘(pattern Mechanism)에 따른 패턴 적용에 적합한 플랫폼 설계하고 인체의 움직임에 영향을 최소화하는 섬유형 전극 배치 방식을 고안하였다. 생체 신호 측정을 위해서는 발한 부위가 고려되어야 하며, 근육 활동량 측정에 있어서는 운동 시 근육의 움직임이 주요 지표가 되므로, 주동근의 분석이 반드시 필요하다.
- 전극으로부터 수집된 생체신호는 전기적 신호로 변환되고 NordicnRF52832 (Cotrex-M4)를 적용하여 설계 및 제작된 Signal Module을 통하여 블루투스 통신으로 전달 및 수집되었다. 전달된 신호는 소프트웨어 알고리즘을 이용하여 노이즈 캔슬링하고, 이를 안드로이드 기반의 셀프 트레이닝 애플리케이션과 Windows SDK 개발하여 셀프 피트니스용 근육 밸런스 확인 및, 근육 최대, 최소, 평균 사용량 정보 제공하고, 상용화가 가능한 셀프트레이너 피트니스 웨어를 제작하였다.
- 최종적으로 실리콘-탄소나노튜브 수지센서, Signal Module, 네트워킹 플랫폼(Networking Platform) 및 피트니스 웨어를 융합하여 실리콘-탄소나노튜브 센서 기반의 셀프트레이너 피트니스 웨어를 제작하였다.
- 실리콘 수지는 경화방식에 따라 축합 타입과 부가 타입으로 분류되며, 수지의 성격에 맞는 경화제를 사용하여야 경화반응이 잘 이루어질 수 있다. 축합타입의 경우는 반응 부산물로 알코올을 방출하나, 부가타입으로 반응 부산물이 없는 특징이 있으며, 점도와 경도, 경화 온도 등에 따라 다양한 RTV 수지가 있으나, 본 연구에서는 각 특성을 고려하여 각 타입별로 축합형 1종(A) 및 부가형 2종(B,C)를 선정하여 센서 제조테스트를 진행하였다.
- 한편 위 실험을 통하여 확정된 처방을 토대로 하여 가장 저항이 낮고, 교반이 가능한 처방과 농도인 MWCNT1-Resin B의 수지 처방에 3D Printer로 제작한 EMC, ECG 센서 Mold를 사용하여 셀프트레이너 피트니스 웨어용 실리콘-탄소나노튜브 센서를 제작하였다.
대상 데이터
- 실리콘-탄소나노튜브(Silicone-MWCNT) 수지센서를 제작하기 위하여 수지로는 S사에서 시판하고 있는 RTV(Room Temperature Vulcanizing) 실리콘 수지와 경화제를 구입하여 사용하였으며, 구입한 수지와 촉매의 특성은 Table 1에 나타내었다. 실리콘 수지는 경화방식에 따라 축합 타입과 부가 타입으로 분류되며, 수지의 성격에 맞는 경화제를 사용하여야 경화반응이 잘 이루어질 수 있다.
- 전극을 부착하기 위한 위치의 선정은 근육별로 근전도가 최적의 값으로 측정되는 위치를 선정하였으며, 선정된 위치는 상부에 근전도 12개소, 심전도 1개소, 하부에 근전도 8개소, 심전도 1개소 였다. 전극으로부터 수집된 생체신호는 전기적 신호로 변환되고 NordicnRF52832 (Cotrex-M4)를 적용하여 설계 및 제작된 Signal Module을 통하여 블루투스 통신으로 전달 및 수집되었다. 전달된 신호는 소프트웨어 알고리즘을 이용하여 노이즈 캔슬링하고, 이를 안드로이드 기반의 셀프 트레이닝 애플리케이션과 Windows SDK 개발하여 셀프 피트니스용 근육 밸런스 확인 및, 근육 최대, 최소, 평균 사용량 정보 제공하고, 상용화가 가능한 셀프트레이너 피트니스 웨어를 제작하였다.
- 737% 사용한 전극을 제작하고, 접착제 성분이 도포된 전도성 코팅 섬유를 의류에 이식한 후, 아일렛을 사용하여 접착하였다. 전극을 부착하기 위한 위치의 선정은 근육별로 근전도가 최적의 값으로 측정되는 위치를 선정하였으며, 선정된 위치는 상부에 근전도 12개소, 심전도 1개소, 하부에 근전도 8개소, 심전도 1개소 였다. 전극으로부터 수집된 생체신호는 전기적 신호로 변환되고 NordicnRF52832 (Cotrex-M4)를 적용하여 설계 및 제작된 Signal Module을 통하여 블루투스 통신으로 전달 및 수집되었다.
- 축합타입의 경우, 가열에 의해 경화속도가 빨라지기는 하나, 경화온도는 50℃를 넘지 않아야 하며, 부가형의 경우는 40∼150℃에서 경화가 급속하게 진행되고 경화제에 사용량에 따른 영향은 없는 것으로 알려져 있다. 탄소나노튜브는 주로 스마트 센서에 사용되는 MWCNT(Muti-walled CNT)를 사용하였는데, 본 실험에서는 Table 2와 같이 MWCNT의 Diameter와 Length 및 Purity에 따른 전도성을 비교하기 위해 총 6종의 CNT를 확보하고 이를 실리콘-탄소나노튜브 수지센서 제작에 활용하였다.
성능/효과
- 동작에 따른 상지의 근전도 신호 측정의 최적 위치를 도출하기 위하여 상완이두근의 근전도를 측정한 결과 신호의 크기가 1(43.44±24.06) 부위에서 가장 큰 것으로 나타났으나, Noise의 크기 또한 1(37.12±19.22) 부위가 2(13.30±8.34), 3(11.47±6.56) 부위에 비해서 가장 큰 값을 갖는 것으로 나타났다.
- Pricy 등의 선행연구에 따르면[6], 경도 40의 실리콘 고무에 서로 다른 전기 전도성을 갖는 충전제를 혼합하여 전도성을 측정한 결과 매우 낮은 중량 퍼센트로도 실리콘 고무의 전기 전도도를 향상 시킬 수 있다고 보고하고 있다. 또한, CNT의 농도를 증가 시키면 고무의 탄성이 감소하기 때문에 실리콘의 원래 특성을 유지하기 위해, 필러 농도는 유의하게 검출 가능한 신호를 생성하기 위해 가능한한 낮게 유지해야 한다는 연구결과를 발표하였다. 본 연구에서도 이전의 연구와 유사한 결과를 보였는데, MWCNT의 농도가 4.
- 마지막으로 동작에 따른 하지의 근전도 신호 측정의 최적위치를 선정하기 위하여 대퇴사두근의 근전도를 측정한 결과 1(34.22±14.03), 2(34.29±11.44), 3(36.28±12.47),4(35.20±12.14) 부위가 5(30.12± 12.31), 6(26.35±10.74) 부위에 비해 신호의 크기가 크고 Noise는 차이가 없어 1, 2, 3, 4 부위가 근전도 측정에 유리한 것으로 분석되었으며, 대퇴이두근의 경우 는 신호에 있어서 1(6.37±1.93),2(7.86±2.50) 부위의 결과가 3(7.23±2.68), 4(8.46±3.81), 5(9.07± 3.77), 6(9.77±2.30) 부위에 비하여 다소 낮았으나, 1(6.76±5.11), 2(7.90±8.57) 부위의 Noise가 3(2.59±5.85), 4(2.86±3.66), 5(3.38±4.51), 6(3.22±4.25) 부위에 비하여 높아서 3, 4, 5, 6 부위에서의 근전도 측정이 적정한 것으로 나타났다.
- 또한, CNT의 농도를 증가 시키면 고무의 탄성이 감소하기 때문에 실리콘의 원래 특성을 유지하기 위해, 필러 농도는 유의하게 검출 가능한 신호를 생성하기 위해 가능한한 낮게 유지해야 한다는 연구결과를 발표하였다. 본 연구에서도 이전의 연구와 유사한 결과를 보였는데, MWCNT의 농도가 4.737% 이상으로 증가하면 세 가지 실리콘 수지 모두 교반이 어려워 균일한 센서를 제작할 수 없었으며, 이에 따라 부분적인 편차가 크게 발생하였다.
- 상완삼두근은 2, 3 부위가 근전도 측정의 최적 위치인 것으로 나타났는데, 1(64.36±30.65) 부위에 비하여 2(116.36 ±28.09) 부위와 3(104.69±30.24)의 신호가 크고, Noise도 1(34.95±13.77) 부위에 비하여 2(50.73± 11.10) 부위 및 3(49.30±14.69) 부위가 크게 나타났으나, 신호대 잡음의 비율에 있어 2, 3부위가 상대적으로 낮게 나타나 최적의 측정위치인 것으로 분석되었다.
- 상체 전면의 주 근육인 대흉근 및 복직근의 근전도 측정 결과, 대흉근은 1(18.98±6.99), 2(21.59± 10.25), 7(20.44±16.08), 8(21.71±12.81) 부위에 비해 3(23.19±12.60), 4(25.63±7.97), 5(25.77±21.69), 6(24.68±9.32) 부위에서의 신호 크기가 큰 것으로 나타났으며, Noise의 측정 결과는 모든 부위에서 서로 큰 차이가 없어서 대흉근의 근전도 측정의 최적위치는 3, 4, 5, 6번 위치인 것으로 나타났다.
- 상체 후면에서는 견갑근과 척추 기립근의 근전도 측정 결과, 견갑근에서의 측정신호는 상단부인 1(68.75±42.68), 2(62.34±12.24) 부위가 3(31.66±16.55), 4(42.12± 42.12) 부위에 비해 큰 신호의 크기를 갖는 것으로 나타났으며, Noise는 3(41.69±11.40), 4(51.12±12.16) 부위가 1(26.43±35.71), 2(24.56±32.12) 부위에 비해 크기가 큰 것으로 나타났다.
- 이상과 같은 MWCNT의 응집성과 관련이 있는 것으로 판단되는데, MWCNT의 농도가 4.737% 이상이 되면, MWCNT가 실리콘 수지 내에서 응집하여 연결되면 전기가 잘 통하게 되고, 그 결과로 저항이 급격히 낮아지는 것으로 생각된다[7].
- 척추 기립근에서의 근전도 측정 결과, 3(70.24±32.38), 4(68.99±35.97) 부위의 신호 크기가 1(46.85±12.83) 부위에 비해 크게 나타났으며, Noise는 2(3.02±5.49) 부위가 가장 작은 크기를 갖는 것으로 나타났다.
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