근전도(Electromyography, EMG) 신호는 신경세포가 근육을 활성화하기 위해 발생시키는 미세 전류이다. 근전도 신호는 근육 움직임과 거의 동시에 발생하며, 정해진 조건 하에 근육의 힘과 비례한다. 따라서 근전도 신호는 근육의 활성도를 직관적으로 나타낼 수 있다. 이러한 특성 덕분에 근전도 신호는 외골격 및 의수 등의 제어 입력 신호로 자주 사용된다. 하지만 지속적인 근육 활동으로 인해 근육에 피로가 축적될 경우, 근전도 신호의 진폭이 증가한다. 근육 활성도는 근전도 신호의 진폭 특성을 기반으로 나타내므로 근육 피로는 근육 활성도를 왜곡시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 확장칼만필터를 통해 근육 피로 상태를 예측하고 근육 활성도를 실시간으로 보정하는 시스템을 제안한다. 하중 변화에 따라 다른 근육 피로를 예측하기 위해 비선형 근육 피로 모델을 제시하였고 확장칼만필터에 적용시켜 피로를 예측하고 근육 피로에 대해 근육 활성도를 보상하였다. 제안한 방식은 실험으로 그 효과를 입증하였다. 실험은 이두근의 근육 활성도와 Hill 근육 모델을 사용하여 팔꿈치 관절각도를 예측하는 확장칼만필터를 설계하여 팔꿈치 각도를 예측하였다. 예측한 팔꿈치 관절 각도와 실제 관절 각도 사이의 RMSE(Root-Mean-Square Error)를 도출하여 근육 피로 보상을 적용한 상태와 적용하지 않은 상태의 RMSE를 서로 비교하였다. 근육 피로 보상을 적용하지 않은 경우 RMSE는 평균 29.86%가 나타났고, 제안한 방식을 사용한 경우 RMSE는 평균 13.99%로 감소함을 확인하여 제안한 방식이 근육 피로를 예측하고 보상할 수 있음을 입증하였다.