[논문]물체 무게에 따른 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동에 대한 동작의 부드러움 측정

박상윤; 최미현; 이수정; 양재웅; 최진승; 문경률; 탁계래; 정순철

물체 무게에 따른 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동에 대한 동작의 부드러움 측정
Evaluation of motion smoothness for flexion and extension of arms due to weights of objects 원문보기

박상윤 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부) , 최미현 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부) , 이수정 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부) , 양재웅 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부) , 최진승 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부) , 문경률 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부) , 탁계래 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부) , 정순철 (건국대학교 의료생명대학 의학공학부)

본 연구에서는 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동 시 물체의 무게에 따른 저크의 변화를 통해 부드러움을 정량화하고, 물체무게와 움직임의 형태(type)에 따른 동작의 부드러움을 비교하고자 한다. 10 명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $24.8{\pm}1.1$ 세)을 실험 참여자로 선정하였다. 물체무게(0g, 1000g)와 움직임의 형태(손등 위/아래)를 달리하여 팔의 굽힘과 폄 운동을 실시하였다. 또한 3 축 가속도 센서를 이용하여 x 와 z 축의 가속도를 측정하였고, 측정된 신호로 부터 저크값을 추출 하였다. 실험은 총 8 분으로 4 개의 block 으로 구성되며 각 block 은 resting 구간 1 분과 lifting 구간 1 분으로 구성된다. 실험 결과 물체무게 0g 에 비해 1000g 에서 가속도와 정규저크 값이 유의미하게 감소하였다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 이와 같은 연구는 주로 보행의 관점에서만 수행되었고, 팔의 관점, 즉, 팔의 팔의 굽힘과 폄 운동에 관한 연구는 거의 수행되지 않았다. 본 연구에서는 최대 스무드니스이론과 최소저크이론에 기초를 두고 팔의 굽힘과 폄 운동의 부드러움을 정규저크를 이용하여 분석하고자 하였다.

제안 방법

정규저크의 값이 작을수록 부드러움은 증가함을 의미한다. 가속도 data와 정규저크 값을 x, z축과 x축과 z축을 벡터합으로 합한 값, 총 3가지로 추출 하였다. 물체무게(0g, 1000g)와 type(손등 위/아래)을 독립변인으로 하는 반복측정 변량분석을 수행하였다.
가속도 data와 정규저크 값을 x, z축과 x축과 z축을 벡터합으로 합한 값, 총 3가지로 추출 하였다. 물체무게(0g, 1000g)와 type(손등 위/아래)을 독립변인으로 하는 반복측정 변량분석을 수행하였다.
본 실험은 물체무게 (0g, 1000g)와 동작의 형태(손등 위/아래)를 달리하여 총 4가지의 팔의 굽힘과 폄 운동을 실시하였다. 한 실험은 네 개의 블록으로 구성되며, 각 블록은 rest구간(1분)과 lifting구간(1분)을 포함하도록 하였다.
본 연구에서는 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동 시 물체의 무게에 따른 저크의 변화를 통해 부드러움을 정량화하고, 물체무게와 움직임의 형태(type)에 따른 동작의 부드러움을 비교, 분석하였다. 가속도 데이터는 3가지 유의미한 결과가 나온 데이터 모두 무거울수록 가속도가 감소하였다.
피험자의 손목에 3축 가속도 센서를 부착하여 x와 z축의 가속도를 측정하였고, 측정된 신호로 부터 정큐저크(normalized jerk) 값을 추출하였다.
본 실험은 물체무게 (0g, 1000g)와 동작의 형태(손등 위/아래)를 달리하여 총 4가지의 팔의 굽힘과 폄 운동을 실시하였다. 한 실험은 네 개의 블록으로 구성되며, 각 블록은 rest구간(1분)과 lifting구간(1분)을 포함하도록 하였다. Fig.

대상 데이터

1은 한 실험의 구성을 도식화한 것으로 한 실험 당 소요시간은 블록당 2분씩 총 8분이었다. 실험에 사용한 물체는 플라스틱으로 구성된 당구공(1개/250g)을 사용하였다. 물체무게 0g의 경우에는 주먹을 쥔채 자연스러운 굽힘과 폄 운동을 수행하였고, 물체무게 1000g의 경우에는 당구공 4개를 접착시킨 후 이것을 자연스럽게 쥔 후 굽힘과 폄운동을 수행하게 하였다.
오른손잡이 남자 대학생 10명(나이24.8±1.1세)을 대상으로 실험을 수행하였다.
측정된 데이터는 2nd order zero-lag Butterworthfilter를 사용하여 잡음을 제거하였다. 최적 차단주파수(optimal cutoff frequency)는 Wells(1980)등이 제안한 나머지 방법(the residual metyhod)을 이용하여 계산하였다.
1세)을 대상으로 실험을 수행하였다. 피험자는 뇌 손상의 경험이 없고, 골관절 질환, 심장질환, 호흡기계 질환이 없는 건강한 남성으로 하였다. 피험자에게는 실험 전에 실험 목적, 실험 내용 및 실험 참여시에 발생할지도 모르는 부상의 위험에 대해 충분히 설명하였고 실험참가 확인서에 서명을 받았다.

이론/모형

측정된 데이터는 2nd order zero-lag Butterworthfilter를 사용하여 잡음을 제거하였다. 최적 차단주파수(optimal cutoff frequency)는 Wells(1980)등이 제안한 나머지 방법(the residual metyhod)을 이용하여 계산하였다. 저크는 가속도를 시간에 대하여 미분하면 얻을 수 있다.

성능/효과

본 연구에서는 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동 시 물체의 무게에 따른 저크의 변화를 통해 부드러움을 정량화하고, 물체무게와 움직임의 형태(type)에 따른 동작의 부드러움을 비교, 분석하였다. 가속도 데이터는 3가지 유의미한 결과가 나온 데이터 모두 무거울수록 가속도가 감소하였다. 저크 데이터 역시 유의미한 결과가 나온 데이터 모두 무게가 증가함에 따라 그 값이 감소하면서 부드러움은 증가함을 보여주었다.
Hreljac(1993)는 장애물을 피할 때 하체 움직임의 부드러움과 숙련도(움직인 시간으로 나타냄)의 상관관계에 관한 연구를 저크-비용함수를 이용하여 정량적으로 설명하였다. 이 연구를 통하여 숙련도가 증가할수록 동작이 부드러워진다는 것을 보여주었다. 그러나 이와 같은 연구는 주로 보행의 관점에서만 수행되었고, 팔의 관점, 즉, 팔의 팔의 굽힘과 폄 운동에 관한 연구는 거의 수행되지 않았다.
가속도 데이터는 3가지 유의미한 결과가 나온 데이터 모두 무거울수록 가속도가 감소하였다. 저크 데이터 역시 유의미한 결과가 나온 데이터 모두 무게가 증가함에 따라 그 값이 감소하면서 부드러움은 증가함을 보여주었다. 무게에 따라서 가속도가 감소한다는 것은 일반적인 사실이다.

후속연구

정규저크값의 감소 즉 동작의 부드러움 증가는 1000g라는 무게가 남자대학생의 동작에 있어서 크게 무거운 물체가 아니기 때문에 오히려 근육을 자극시켜 속도는 떨어졌지만 팔의 동작을 고정시켜 부드럽게 하는 효과를 가져온 것으로 볼 수 있다. 향후 다양한 무게의 물체의 실험을 통해 팔 운동의 부드러움에 대한 구체적인 연구를 수행하고자 한다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

물체 무게에 따른 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동에 대한 동작의 부드러움 측정
Evaluation of motion smoothness for flexion and extension of arms due to weights of objects 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

물체 무게에 따른 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동에 대한 동작의 부드러움 측정 Evaluation of motion smoothness for flexion and extension of arms due to weights of objects 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

물체 무게에 따른 팔의 굽힘(flexion)과 폄(extension)운동에 대한 동작의 부드러움 측정
Evaluation of motion smoothness for flexion and extension of arms due to weights of objects 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper