[논문]중증 장애인을 위한 근전도 기반 비례제어 방식의 전동 휠체어 제어기 개발

송재훈; 한정수; 오영준; 이희영; 변증남

문제 정의

실험 결과에서는 제안하는 전동 휠체어 제어기의 동작을 확인하기 위해 수행한 실험과 실제 전동휠체어에 적용하여 평가한 결과를 분석한다. 결론에서는 본연구를 정리하고 시스템의 발전 가능성과 추후 연구과제에 대해 살펴보도록 한다.
본 논문에서는 신체가 자유롭지 못한 중증 장애인의 전동휠체어 구동을 위해 비례제어 방식을 사용한 제어기를 개발하였다. 본 연구에서 제안한 인터페이스는 사용자의 의도를 파악하기 위해 필요한 센서의 수는 줄일 수 있고, 하드왜어는전동 휠체어에 부착이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서는 전동 휠체어를 사용하는 중증 장애인의 이동성 향상에 더불어 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해 근전도 신호를 사용한 비례제어 방식의 제어기를 제안한다. 근전도 신호는 사용자의 장애 정도에 제약 받지 않고 운동 가능한 모든 근육에 표면 전극을 위치시킴으로서 비교적 간단히 획득할 수 있는 장점이 있다.
본론에서는 근전도 신호 획득을 위한 방법과 전동 휠체어의 구동을 위한 동작 명령에 대해서 살펴보고, 측정한 신호로부터 특징을 추출하여 패턴을 분류하는 방법과 절차에 대해서 상세하게 언급한다. 실험 결과에서는 제안하는 전동 휠체어 제어기의 동작을 확인하기 위해 수행한 실험과 실제 전동휠체어에 적용하여 평가한 결과를 분석한다.

제안 방법

진폭은 대략 0~10-mV(p-p)이므로 중폭기를 통해 적당한 크기로 만들고, 500-Hz 범위의 대역 통과 필터(BPF)에 통과시켰다. 그리고, l-kHz로 샘플링하고 8-bit로 이산화(discretization)하여 근전도 신호가 0부터 255 사이의 값을 갖도록 하였다. 인터페이스 내에 소프트웨어적으로 구현되어 있는 제어기에 제안하는 알고리즘을 적용하였다.
근전도 신호를 이용한 전동 휠체어 제어기 개발을 위하여 그림 4에서 보는 바와 같이 하드웨어 인터페이스를 개발하였다, 먼저, 측정한 근전도 신호가 디지털 신호처리(DSP)에 적합하도록 전처리 과정을 거치게 한다. 근전도 신호는 0부터 10-kHz 주파수 대역에 분포하고, 에너지는 30-Hz부터 500-Hz 사이에 분포한다[2].
이때 사용하는, 문턱값도 지도 학습 과정을 통해 설정이 되며, 잡음과 오류에 강인한 분류가 가능하도록 23절의 시정수를 충분히 크게 설정하였다. 또한, 사용자가 전동 휠체어를 조작하는 동안에 일어날 수 있는 비상사태응 대비하기 위하여 인터럽트(interrupt) 기능을 사용해서 휠체어를 정지시킬 수 있도록 하였다.
본 연구에서 제안하는 시스템의 전체적인 구성은 그림 1과 같다. 사용자의 특정 근육에서 획득한 2 채널 근전도 신호를 하드웨어적으로 구현된 휠체어 인터페이스에 인가하여 디지털 신호처리에 적합한 형태로 바꾸었다. 패턴을 분류하기 위해 특징을 추출하고, 제안하는 알고리즘을 적용한 결과를 휠체어 제어에 알맞은 형태로 변환하였다.
한다. 실제 측정 가능한 근전도 신호는 표피 근육의 활동에 큰 영향을 받는다는 점에 착안하여 그림 2에서 나타낸 바와 같이 양쪽 세모근(trapezius muscle)을 근전도 측정을 위한 위치로 정하였다. 접지는 상대적으로 근육이 적게 분포한 쇄골에 위치시켰다.
상세하게 언급한다. 실험 결과에서는 제안하는 전동 휠체어 제어기의 동작을 확인하기 위해 수행한 실험과 실제 전동휠체어에 적용하여 평가한 결과를 분석한다. 결론에서는 본연구를 정리하고 시스템의 발전 가능성과 추후 연구과제에 대해 살펴보도록 한다.
그리고, l-kHz로 샘플링하고 8-bit로 이산화(discretization)하여 근전도 신호가 0부터 255 사이의 값을 갖도록 하였다. 인터페이스 내에 소프트웨어적으로 구현되어 있는 제어기에 제안하는 알고리즘을 적용하였다. 연구에 사용한 데이터는 3명의 비장애인이 직진/좌회전/우회전/정지둥에 해당하는 동작을 취할 때 획득한 근전도 신호이다.
자체적으로 개발한 인터페이스를 전동 휠체어에 장착하고 미리 설정된 길을 주행하는 실험을 실시하였다. 전동 휠체어가 진행 가능한 방향은 직진/좌회전/우희전/정지 등이고, 속도 제어가 가능하기 때문에 3명의 비장애인 사용자가 미리 정해진 길을 통과하는데 소요되는 시간과 경로를 벗어난 회수 등을 측정하였다.
설정된 길을 주행하는 실험을 실시하였다. 전동 휠체어가 진행 가능한 방향은 직진/좌회전/우희전/정지 등이고, 속도 제어가 가능하기 때문에 3명의 비장애인 사용자가 미리 정해진 길을 통과하는데 소요되는 시간과 경로를 벗어난 회수 등을 측정하였다.
정의하였다. 토글 기능을 사용하여 두 동작 상태가 번갈아 가면서 실행이 가능하도록 하였다. 다른 동작 명령이 인가되기 전까지는 한번의 동작 명령으로 일정 시간 동안 현재 상태를 유지하도록 하여 사용자 근육의 피로를 고려하였다[5L 전동 휠체어의 사용자인 중증 장애인은 휠체어의 뒤쪽을 바라보기 힘들뿐만 아니라 휠체어가 뒤로 움직이는 경우 안전상의 문제가 있기 때문에 후진은 진행 방향에서 제외시켰다.
연구에 사용한 데이터는 3명의 비장애인이 직진/좌회전/우회전/정지둥에 해당하는 동작을 취할 때 획득한 근전도 신호이다. 패턴 분류 결과를 시각적으로 확인하기 위하여 인터페이스에 부착이 가능한 별도의 LED 보드를 제작하였다. 본 연구에서는 전 세계 전동 휠체어 제어기 시장의 70% 이상을 점유하고 있는 Dynamics 사의 제어기를 사용하는 전동 휠체어 기종을 목표 대상으로 하고 있다.
사용자의 특정 근육에서 획득한 2 채널 근전도 신호를 하드웨어적으로 구현된 휠체어 인터페이스에 인가하여 디지털 신호처리에 적합한 형태로 바꾸었다. 패턴을 분류하기 위해 특징을 추출하고, 제안하는 알고리즘을 적용한 결과를 휠체어 제어에 알맞은 형태로 변환하였다.
휠체어의 구동 방향을 위한 패턴 분류는 문턱값(threshold value)과 비교하여 결정하는 알고리즘을 사용하였다. 문턱값은 근육의 수축/이완을 판단하기 위한 기준이 된다.

대상 데이터

패턴 분류 결과를 시각적으로 확인하기 위하여 인터페이스에 부착이 가능한 별도의 LED 보드를 제작하였다. 본 연구에서는 전 세계 전동 휠체어 제어기 시장의 70% 이상을 점유하고 있는 Dynamics 사의 제어기를 사용하는 전동 휠체어 기종을 목표 대상으로 하고 있다.
인터페이스 내에 소프트웨어적으로 구현되어 있는 제어기에 제안하는 알고리즘을 적용하였다. 연구에 사용한 데이터는 3명의 비장애인이 직진/좌회전/우회전/정지둥에 해당하는 동작을 취할 때 획득한 근전도 신호이다. 패턴 분류 결과를 시각적으로 확인하기 위하여 인터페이스에 부착이 가능한 별도의 LED 보드를 제작하였다.

데이터처리

2 절에서 정의한 것과 같이 근전도 측정을 위한 두 개의 채널에서 근육이 수축/이완하는 상태로부터 얻을 수 있다. 힘 정보를 얻기 위해 근전도 신호의 평균절대적분값(MIAV; Mean Integral Absolute Value X 계산하였다. 평균절대적분값, v(t)t) 은 다음의 수식과 같이 나타낼 수 있다.

성능/효과

얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안한 C₄ 등급의 중중장애을 위한 전동 휠체어의 방향 및 속도 제어 알고리즘은 근전도를 입력으로 사용하는 시스템의 가능성을 향상시키는의의를 가진다. 하지만 전체 분류 성공률이 아직 신뢰성 있는 휠체어 제어에 부족하므로 본 연구의 패턴 분류 방법 이외에 다른 효과적인 알고리즘을 개발해아 할 필요가 있다.
본 연구에서 제안한 인터페이스는 사용자의 의도를 파악하기 위해 필요한 센서의 수는 줄일 수 있고, 하드왜어는전동 휠체어에 부착이 가능하다는 장점이 있다. 또한 사용자의 다양한 장애 정도에 적합한 근전도를 입력으로 사용하는 다른 시스템의 개발도 가능할 것으로 생각된다.
각각의 사용자로부터 특징으로 추출한 방향 정보와 힘 정보를 이용하여 전동 휠체어 제어기는 지도 학습 supervised learning) 과정을 거치게 된다. 즉, 사용자에 따라 근육이 이완되어 있을 때와 수축했을 때의 근전도의 특성을 학습하여효과적언 패턴 분류가 가능하게 하였다.
패턴 분류 결과에서 알 수 있듯이 85% 이상의 안식 성공률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안한 C₄ 등급의 중중장애을 위한 전동 휠체어의 방향 및 속도 제어 알고리즘은 근전도를 입력으로 사용하는 시스템의 가능성을 향상시키는의의를 가진다.

후속연구

본 연구에서 제안한 인터페이스는 사용자의 의도를 파악하기 위해 필요한 센서의 수는 줄일 수 있고, 하드왜어는전동 휠체어에 부착이 가능하다는 장점이 있다. 또한 사용자의 다양한 장애 정도에 적합한 근전도를 입력으로 사용하는 다른 시스템의 개발도 가능할 것으로 생각된다.
본 연구에서 제안한 C₄ 등급의 중중장애을 위한 전동 휠체어의 방향 및 속도 제어 알고리즘은 근전도를 입력으로 사용하는 시스템의 가능성을 향상시키는의의를 가진다. 하지만 전체 분류 성공률이 아직 신뢰성 있는 휠체어 제어에 부족하므로 본 연구의 패턴 분류 방법 이외에 다른 효과적인 알고리즘을 개발해아 할 필요가 있다.

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