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문제 정의
- 본 논문에서는 근전도 신호 획득에 필요한 장치를 무선착용형 단말기로 개발하여 그 효용성을 검증하였다. 장치를 소형화 하여 인체에 착용함으로써 움직임의 제약으로부터 자유로워 질 수 있고, 무선화 함으로써 정확한 신호 획득이 가능하다.
- 본 연구는 지난 2007 년 HCI 학회 논문 [1] 의 연장선으로 지난 연구에서 발견되었던 문제점 및 불편사항 등을 개선하는 연구이다. 지난 연구는 지체장애인을 위한 컴퓨터 인터페이스로 상용 유선 근전도 장비를 이용하여 4개의 근육 움직임을 추출하였고, 6 가지 동작의 패턴을 분류 및 평가 하였다.
제안 방법
- 증폭된 신호는 기존에 존재하고 있는 DC 성분의 영향으로 증폭률이 제한되어 있으며, 보다 큰 증폭률을 획득하기 위하여 필터링 이후에도 단계적으로 증폭 시켜 주었다. DC 성분제거 및 고주파 잡음을 제거를 위하여 15 500 Hz 1차 능동 대역통과 필터를 사용하였고, 10 배 증폭하였다. 그 후 60 Hz 전원 잡음을 제거하기 위하여 2차 능동 notch 필터를 사용하여, 전원잡음의 영향을 효과적으로 줄인 후 5 배 증폭하였다.
- DC 성분제거 및 고주파 잡음을 제거를 위하여 15 500 Hz 1차 능동 대역통과 필터를 사용하였고, 10 배 증폭하였다. 그 후 60 Hz 전원 잡음을 제거하기 위하여 2차 능동 notch 필터를 사용하여, 전원잡음의 영향을 효과적으로 줄인 후 5 배 증폭하였다.
- 먼저 무선화 함으로써 컴퓨터 본체 및 장치와의 거리 제한을 극복할 수 있으며, 단말기사용 중에도 자리 이동이 자유로워, 센서 탈부착 등의 문제가 발생하지 않게 하였다. 그리고 무선 단말기를 근전도 센서 근처 윗팔에 장착하고 연결선 길이를 조절함으로써 센서 연결선의 움직임 문제를 제거하였다. 무선 착용형 생체신호 측정 장치는 맥박 및 심전도 장치에서도 활발이 연구되고 있으며, 근전도 장치에서도 연구 되어왔다.
- 특히 디지털 및 아날로그 회로의 전원을 분리하여 인가하였으며, 동작스위치도 따로 만들어 관리하였다. 근전도 센서 및 신호 처리부에서는 센서를 통하여 얻은 신호를 opamp 를이용하여 증폭 및 필터링하였으며, 가변 저항을 통하여, 필털이 주파수 및, 증폭률을 변화 시킬 수 있도록 제작되었다. 디지털 신호처리 및 무선통신부에서는 신호 처리된 근전도 신호를 마이컴을 이용하여 디지털 변환 및 디지털신호 처리, 그리고 통신 언어로 변환 시켜 주는 역할을 하였다.
- 특히 의료기기 등에서 주된 문제점으로 제기되는 60 Hz 전원 잡음의 제거가 중요하며, 제거시 대역 폭설 정을 알맞게 맞추어, 근전도 신호의 정보까지 유실하는 문제를 최소화 하여야 한다. 본 연구에서 사용된 아날로그 신호처리는 그림 2와 같은 순서로 다단의 신호 증폭 및 필터링 과정을 통하여 근전도 신호를 추출하였다.
- 사용자 의도에 따른 손목의 움직임으로부터 발생되는근전도 신호를 미리 선정한 근육 FCU, ECR, ECU, APL 에서 각각 추출하였으며, 이의 각 근육의 시간에 따른 활성도는 그림 6 과 같다.
- 신호처리의 처음 과정은 인체 외부에서 측정시 발생되는 노이즈를 제거하기 위하여 차등 증폭기를 이용하여, 근전도 센서와 레퍼런스 신호의 차이를 제거한 후, 4 배 증폭하였다. 증폭된 신호는 기존에 존재하고 있는 DC 성분의 영향으로 증폭률이 제한되어 있으며, 보다 큰 증폭률을 획득하기 위하여 필터링 이후에도 단계적으로 증폭 시켜 주었다.
- 먼저 지체장애인들을 대상으로 개발함에 따라 작동 및 탈부착이 간단하여야하며, 착용감이 중요하며, 이를 위해 장치의 소형화 및 경량화가 중요하다. 위에서 제시된 고려사항들을 바탕으로 4 채널 착용형 근전도 센서 단말기를 개발하였으며, 개발된 장치를 통하여 얻은 4개의 근전도 신호를 이용하여 손목의 움직임을 구별하였고, 이를 이용한 컴퓨터 인터페이스를 개발하였다.
- 위와 같은 신호처리 결과 0 3 V 의 크기를 가지는 근전도 신호를 얻을 수 있었으며, 신호처리된 신호는 analog to digital converter 를 이용하여 디지털 값으로 변환 되었다.
- 이를 위해 사용자 손목의 상/하/좌/우 4 방향의 움직임과 손가락을 펴는 움직임, 5 움직임(radial deviation, ulnar deviation, wrist extension, wrist flexion, finger extension)을 채택하였다, 이 방법은 손목의 움직임이 가리키는 방향과 마우스가 움직이는 방향이 정확히 일치하기 때문에 사용자가 마우스 커서의 위치제어를 직관적으로 할 수 있다는 장점이 있다. 이 움직임을 관장하는 근육들은 약 19 개 정도로 복잡한 상호관계에 의해 수축/이완 작용을 하지만 이 근육들 중에서 관찰하고자 하는 5 가지 움직임을 가장 주도적으로 관장하는 4개의 근육을 촉진을 통해 다음과 같이 선정하였다: flexor carpi ulnaris(FCU), extensor carpi radialis(ECR), extensor carpi ulnaris(ECU), abductor pollicis longus(APL).
- 이 인터페이스는 삼성전자 휴대폰의 '천지인' 을 모방한 사용자 인터페이스이며 각 버튼들을 마우스 제어를 통하여 클릭함으로써 정상인이 핸드폰 자판을 이용하여 글자를 입력하는 것과 동일한 효과를 가지도록 하였다.
- 먼저 단말기와 컴퓨터가 유선으로 연결되어, 사용 컴퓨터 주변에서만 센서 사용이 가능하여 센서 착용 후 활동의 제약이 있었고, 단말기와 근전도 센서의 연결선의 움직임 등으로 불편함을 느낄 수 있었으며, 또한 업체 전용의 보드 및 프로그램이 필요하여, 개발된 인터페이스의 다른 컴퓨터에서의 범용적인 사용이 불가능 하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 무선착용형 단말기를 개발하였다. 먼저 무선화 함으로써 컴퓨터 본체 및 장치와의 거리 제한을 극복할 수 있으며, 단말기사용 중에도 자리 이동이 자유로워, 센서 탈부착 등의 문제가 발생하지 않게 하였다.
- 한다. 이를 위해 사용자 손목의 상/하/좌/우 4 방향의 움직임과 손가락을 펴는 움직임, 5 움직임(radial deviation, ulnar deviation, wrist extension, wrist flexion, finger extension)을 채택하였다, 이 방법은 손목의 움직임이 가리키는 방향과 마우스가 움직이는 방향이 정확히 일치하기 때문에 사용자가 마우스 커서의 위치제어를 직관적으로 할 수 있다는 장점이 있다. 이 움직임을 관장하는 근육들은 약 19 개 정도로 복잡한 상호관계에 의해 수축/이완 작용을 하지만 이 근육들 중에서 관찰하고자 하는 5 가지 움직임을 가장 주도적으로 관장하는 4개의 근육을 촉진을 통해 다음과 같이 선정하였다: flexor carpi ulnaris(FCU), extensor carpi radialis(ECR), extensor carpi ulnaris(ECU), abductor pollicis longus(APL).
- 추가적으로 근전도 신호를 이용하여 컴퓨터상에 글자를 입력할 수 있는 글자입력 인터페이스를 개발하였다. 이 인터페이스는 삼성전자 휴대폰의 '천지인' 을 모방한 사용자 인터페이스이며 각 버튼들을 마우스 제어를 통하여 클릭함으로써 정상인이 핸드폰 자판을 이용하여 글자를 입력하는 것과 동일한 효과를 가지도록 하였다.
- 표 2 는 신경망 회로 이용을 위한 target vector 이며 6 개의 각 패턴에 대하여 단 한 개의 말단뉴런만 활성화하도록 설계하였다. 추가적으로 신경망 회로의 말단뉴런에 maximum selector 를 설계하여 가장 크게 활성화되어있는 뉴런을 찾도록 하였으며, 가장 활성화되어 있는 뉴런과 사용자의 의도와 일치시킴으로써 사용자의 의도를 인식할 수 있도록 하였다
- 클릭하는 방법이 필요하다. 컴퓨터 사용을 원활히 하기 위해서는 마우스 커서의 움직임을 제어하는 것뿐만 아니라 글자를 입력할 수 있는 인터페이스가 필요하며, 이를 위해 유저 인터페이스를 만들어 정상인이 핸드폰 자판을 이용하여 글자를 입력하듯 손목의 움직임으로 마우스 커서를 움직이고, 인터페이스 자판을 클릭함으로써 글자를 입력할 수 있도록 하였다.
- 여기서 사용자의 6 가지 의도를 각각 0~5 의 숫자로 분류하여 나타내었으며, 빨간색 실선은 사용자의 의도이며, 초록색 십자가 표시는 신경망 회로를 통하여 분류된 패턴인식 결과이다. 표 3은 25 세의 피시험자를 대상으로 패턴인식 결과를 실험해 본 결과이며, 총 5 번의 실험을 하여 그림 4 에서 분류된 패턴이 얼마나 사용자의 의도대로 적절히 분류되었는지 성공률을 조사하였다. 본 논문에서 제안한 근전도 기반의 컴퓨터 인터페이스 방법은 6 가지 패턴을 97%이상의 높은 성공률로 인식함을 확인할 수 있다.
대상 데이터
- 입력 노드는 EMG 전극의 개수와 동일한 4 개이며, 출력 노드는 구분하고자 하는 움직 임 6 개와 동일하다. Hidden layer 의 개수는 1 개를 사용하였으며, hidden node 의 개수는 4 개를 사용하였는데, 이는 사용할 수 있는 hidden node 개수 최소개인 1 개부터 시작하여 점차 개수를 늘려가면서 패턴인식이 만족스럽게 잘 수행되는 최소의 hidden node 개수를 시행착오를 거쳐 선정하였다. 표 2 는 신경망 회로 이용을 위한 target vector 이며 6 개의 각 패턴에 대하여 단 한 개의 말단뉴런만 활성화하도록 설계하였다.
- ) 와 연결되어 근전도 신호를 측정하게 된다. 개발된 무선 단말기는 90 X 110 X 45 mm3 의 크기를 가지며 배터리를 포함한 무게는 340 g 이다. 단말기 내부 회로는 크게 전원관리부, 근전도 센서 및 신호처리부, 디지털 신호처리부 및 무선 통신부 3파트로 구성되어 있다.
- 무선통신 모듈로는 喜루투스 모듈 (Firmtech. Co, ) 을 이용하여 전송하였다. 선처리된 디지털 신호 처리 값은 매 40ms 마다 컴퓨터로 전송되었으며, 115, 200 bps 속도로 컴퓨터로 전송되었다.
이론/모형
- 한다. 이를 위해 다층 인식 신경망을 사용하였으며, 훈련을 위한 학습방법은 backpropagation learning algorithm 을 사용하였다. 신경회로망 구조 및 학습 알고리즘에 관한 변수는 표 1과 같다.
성능/효과
- 하지만 근전도 신호를 이용하여 컴퓨터 인터페이스를 하는데 있어서, 다음과 같은 개선 사항이 필요하였다. 먼저 단말기와 컴퓨터가 유선으로 연결되어, 사용 컴퓨터 주변에서만 센서 사용이 가능하여 센서 착용 후 활동의 제약이 있었고, 단말기와 근전도 센서의 연결선의 움직임 등으로 불편함을 느낄 수 있었으며, 또한 업체 전용의 보드 및 프로그램이 필요하여, 개발된 인터페이스의 다른 컴퓨터에서의 범용적인 사용이 불가능 하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 무선착용형 단말기를 개발하였다.
- 디지털 신호처리 및 무선통신부에서는 신호 처리된 근전도 신호를 마이컴을 이용하여 디지털 변환 및 디지털신호 처리, 그리고 통신 언어로 변환 시켜 주는 역할을 하였다. 무선 통신은 단말기에 부착된 모듈과 usb 타입의 블루투스 모듈을 이용하여 전송하였으며, 무선 동작 범위는 30 m 로 웬만한 방안에서 신호 손실 없이 동작이 가능하였다. 그림 3.
- 표 3은 25 세의 피시험자를 대상으로 패턴인식 결과를 실험해 본 결과이며, 총 5 번의 실험을 하여 그림 4 에서 분류된 패턴이 얼마나 사용자의 의도대로 적절히 분류되었는지 성공률을 조사하였다. 본 논문에서 제안한 근전도 기반의 컴퓨터 인터페이스 방법은 6 가지 패턴을 97%이상의 높은 성공률로 인식함을 확인할 수 있다.
- 장치를 소형화 하여 인체에 착용함으로써 움직임의 제약으로부터 자유로워 질 수 있고, 무선화 함으로써 정확한 신호 획득이 가능하다. 본 연구에서 개발된 단말기는 상, 하지에 착용이 가능하고, 마우스 커서의 움직임 제어 및 마우스 버튼을 클릭하는 동작 등이 가능하다. 이러한 착용형 단말기는 지체장애인을 위한 입력장치로 인간-기계 상호작용의 다양한 응용에도 활용할 수 있을 것이다.
후속연구
- 본 연구에서 개발된 단말기는 상, 하지에 착용이 가능하고, 마우스 커서의 움직임 제어 및 마우스 버튼을 클릭하는 동작 등이 가능하다. 이러한 착용형 단말기는 지체장애인을 위한 입력장치로 인간-기계 상호작용의 다양한 응용에도 활용할 수 있을 것이다.
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