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고령화 시대로 변화해 가면서 재활 복지 산업, 스포츠 산업 시장이 빠르게 성장하고 있다. 특히, 근전도, 뇌전도, 안전도등 생체신호를 이용하여 휠체어 등 복지기기, 의수 및 의족을 제어할 수 있는 재활기기 및 일상의 전자기기 등을 제어할 수 생체 인터페이스 분야는 새로운 미래 신기술영역이며, 또한 사회적 약자인 장애인, 노약자, 재활환자에게 많은 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 일반인에게도 다양한 응용분야에서 활용될 것이다. 상용화된 생체신호계측 장비 및 인터페이스의 경우 부피가 크고 복잡하며, 고가 제품으로 실생활에 이용하기에는 많은 제약을 갖고 있다. 본 논문에서는 휴대가 가능한 형태의 소형 근전도 신호계측 장치를 구현하였으며, 무선 전송이 가능한 형태의 인터페이스 시스템을 통하여 근전도 신호를 통한 하드웨어 장치 제어가 가능한 제어모듈 개발에 관한 연구를 수행하였다. 손목의 움직임을 통해 발생된 근전도 신호를 입력받아 불필요한 잡음을 제거하고, 신호를 증폭하는 휴대형 하드웨어 모듈을 설계 하였다. 획득된 근전도 신호를 디지털 신호로 변환과 함께 디지털 필터링을 위해 TI사의 TMS320F2808 DSP칩을 사용하여 구현하였다. 또한 획득된 근전도 신호로부터 주성분 분석 기법을 이용하여 상, 하, 좌, 우의 4 동작신호로 분류하였으며 분류된 데이터는 PC 터미널로 무선 전송하여 표시하도록 하였다. 최종적으로 4가지 동작에 대해 85%의 인식률을 얻었으며, 지금보다 높은 인식률을 얻게 된다면 근전도를 이용한 손목동작을 통하여 다양한 하드웨어 시스템을 제어하는 제어신호로 활용이 가능하리라 본다.

As it is changing into aging society, rehabilitation, welfare and sports industry markets are being expanded fast. Especially, the field of vital signals interface to control welfare instruments like wheelchair, rehabilitation ones like an artificial arm and leg and general electronic ones is a new technology field in the future. Also, this technology can help not only the handicapped, the old and the weak and the rehabilitation patients but also the general public in various application field. The commercial bio-signal measurement instruments and interface systems are complicated, expensive and large-scaled. So, there are a lot of limitations for using in real life with ease.

this thesis proposes a wireless transmission interface system that uses EMG(electromyogram) signals and a control module to manipulate hardware systems with portable size. We have designed a hardware module that receives the EMG signals occurring at the time of wrist movement and eliminated noises with filter and amplified the signals effectively. DSP(Digital Signal Processor) chip of TMS320F2808 which was supplied from TI company was used for converting into digital signals from measured EMG signals and digital filtering. We also have used PCA(Principal Component Analysis) technique and classified into four motions which have right, left, up and down direction. This data was transmitted by wireless module in order to display at PC monitor. As a result, the developed system obtains recognition success ratio above 85% for four different motions. If the recognition ratio will be increased with more experiments. this implemented system using EMG wrist direction signals could be used to control various hardware systems.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
장애인 직무적응에 대한 재활보조공학 이용 효과 연구 정세현 pp.59-66

실내용 승마운동기를 이용한 젊은 성인남녀의 유연성 및 근기능 분석 강승록, 김의령, 정구영, 문동안, 권대규 pp.1-11

근전도를 이용한 손목방향인식 모듈에 관한 연구 이충헌, 강성인, 배성호, 권장우, 이동훈 pp.51-58

수동 휠체어 추진 중 상지 역동역학 모델 송성재 pp.21-27

객관적 이명검사 연구를 위한 청성 후기 반응 측정 시스템의 구현 박일용 pp.45-50

휠체어 사이클 경사로 주행 시 척수손상 장애인의 상체 근전도 특성 분석 김솔비, 고창용, 강성재, 최혁재, 류제청, 문무성 pp.13-19

장애인 복지차 시장현황과 한국형 장애인 복지차 로드맵에 관한 연구 이근민, 김동옥 pp.29-37

공적급여 보조기구 전달체계에서 전문보조기구센터의 실효성 연구 : 광주광역시 보조기구센터의 장애인보조기구 교부사업 중심으로 황준길, 송길호, 오수진, 장완호, 한승호, 송병섭 pp.73-79

보청기 사용이 청각장애인 근로자의 직무만족도와 일상생활만족도에 관한 연구 홍정아, 염동문, 이성대 pp.67-72

효과적인 보행재활훈련을 위한 근피로도 분석방법 김유현, 김서준, 심현민, 이상민 pp.39-43

참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Development of Game Input Device Using Bio-signal 소장
2 전부일, 조현찬, "근전도 신호를 이용한 외골격로봇 팔 퍼지제어", Proceedings of KIIS FallConference 2009, vol.19, No.2 미소장
3 Smart HCI Based on the Informations Fusion of Biosignal and Vision 소장
4 EMG-based Real-time Finger Force Estiaion for Human-Machine Interaction 소장
5 박현철, 이충근, 김진권, 이명호, "휴대용 UHealth장치 인터페이싱을 위한 표면 근전도의손동작 패턴 모델링", 대한전기학회, 2008 CICS정보 및 제어 학술대회 논문집, pp. 480-481,2008.10 미소장
6 차경호, 강수정, 최영진, “근전도 신호를 이용한무릎 착용 로봇시스템”, 제어 로봇시스템 학회논문지 제1권, 제3호, 2009 미소장
7 Jeong-Su Han, Dae-Jin Kim, Hyong-Euk Lee, Jong-Sung Kim and Z. Zenn Bien, "Human-Machin Interface for wheelchair control with EMG and Its evaluation", Proceedings of the 25th Annual International Conference of the IEEE EMBS, vol. 2, pp. 1602-1605, Sept.17-21, 2003 미소장
8 Multivariate AR modeling of electromyography for the classification of upper arm movements 네이버 미소장
9 Classification of EMG Signals Using PCA and FFT 네이버 미소장
10 Frequency Domain Analysis to Identify Neurological Disorders from Evoked EMG Responses 네이버 미소장
11 김창국, “체육인체해부학”, 광림북하우스, 1999 미소장
12 김용영, “운동해부학”, 대경북스, 2008 미소장
13 호시미야 노조무, “의용계측기초”, 良書閣, 2004 미소장
14 미카미 나오키, “C 언어에 의한 디지털 신호처리 입문”, 성안당, 2006 미소장
15 “싱크웍스 블로그”, http://www.mcublog.co.kr/,기술문서, 디지털 신호처리 미소장

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