[Bio-technology] Step 1.0

안녕하세요.
세강의 @joonghoonlee입니다.

다소 충동적 연구가 되겠네요.
사실 아직 뒤쪽에 준비된 연구 계획이였고, 여러분께 소개해드린다기 보다.
저와의 다짐 같은 사소한 연구라 자신도 없지만
그렇다고 안할 것은 또 아니고 횡설수설하네요.

오늘 보여 드릴 내용은 사실 의수와 같은 생활 밀착형 보조 기기입니다.
아직 완성된것도 아니고 준비된 것도 아닙니다.
다만 누군가의 글을 읽고 절실한 필요성을 느껴서입니다.
성공여부도 장담할수 없는 실력이지만 꼭 해보려 합니다.
이 글을 읽는 필요한 분들에게 희망고문이 되는건 아닐지 되려 걱정스럽지만
시간이 얼마가 걸릴지 모르지만
성공 해보려고 합니다.

옛날엔 “아이는 태어나며 자기 먹고살 밥숟가락은 들고 태어난다”고 했습니다.
그만큼 열심히 하면 먹고 살수 있고 개개인의 밥벌이 할 능력은 가지고 태어난다는 의미인 것 같지만
요즘은 그 숟가락에도 색이 입혀지나 봅니다.
금색, 은색, 갈색 같은 색 말입니다.
그래서 저는 개인적으로 무지개 색의 숟가락을 물고 태어난 사람도 있다고 봅니다.

아무튼 잡설이 길어졌네요.

기존에 나와 있는 근육의 운동역학(kinesiology) 연구를 살펴보면,
근육이 동작할 때 근육의 어느 부분이 활성화 되는가를 아는 것이 필요하며,
이를 위해서 운동단위(motor unit, MU)의 활동에 관한 정보를 얻는 것이 매우 중요하죠.
MU는 하나의 신경과 그 신경이 지배하는 근섬유들로 구성되며, 근육 전기활동의 기본 요소이기도 합니다.
지금까지 하나의 MU에 대한 근전도(electromyography, EMG) 측정은
침전극(needle electrode)을 이용하여 침습적인(invasive) 방법으로 행해져 왔는데,
이 방법은 대상에게 고통을 유발하며,
바늘 끝 부분에 관계된 정보만을 한정적으로 검출하는 단점이 있는반면에
표면전극(surface electrode)은 비침습적(noninvasive)이므로 전혀 통증이 없고,
하나의 MU에 대한 모든 정보를 검출하는 특징이 있습니다.
일반적으로 근육에선 전기 신호가 발생하는데, 이 미세한 신호는 근육이 수축할 때 발생하며,
특정한 수치 값을 나타냅니다.
이와 같이 인간의 뇌는 전기적인 자극(stimulus)신호를 받은 근육의 수의수축(voluntary contraction)에
의해서 동작을 발생시키며, 그 값을 분석하면 인간의 특정한 동작 상황을 유추 할 수 있는
입력 신호로써의 활용이 가능하게되는 것이죠.
일반적으로 근육 운동의 종류는 크게 정적인 상태에서의 근육의 운동을 관찰하는
등척성 운동(Isometric exercise)과 동적인 상태에서의 근육의 변화를 관찰하는
등장성 운동으로 나눌 수 있으며, 이와 같은 등장성 운동의 형태에 따라 출력되는
근전도 신호를 분석하면 사람의 의지에 따른 운동의 결과를
근육 신호를 통해서 판단이 가능하며 이 제어 신호를 바탕으로
특정한 제어 시스템의 활용이 가능하게 되는 것입니다.
근육 신호의 출력은 사람의 근육량 과 근피로도, 주어진 환경의 상황에 따라 다르게 나타나는데,
현재까지 그 신호의 제어신호로써의 일반화된 결과로는 신뢰성을 판단하기에 부족한 부분이 많이 있는것도 사실입니다. 이런 개선점을 가지고 있지만, 근육의 전기신호(EMG)를 이용하여 의수, 의족 등의 의지 의료 보조기 들이
지속적으로 개발 되어졌으며, 더욱 발전하여 다양한 분야에서 연구되어 지고 있기 때문에
저 역시도 가이드를 잡아 기존 연구 “근전도 신호를 이용한 외골격 로봇 팔 퍼지제어”와 같은
착용형 로봇에 근전도 인터페이스를 적용한 사례를 참고로 이두, 삼두근의 근전도 크기가
변화하는 신호에 따라 로봇을 동작하여 움직이는 것이 가능하기위한 연구를 시작하려 합니다.
그전에 먼저 선행연구 종목을 손가락 근전도를 활용한 마우스를 만들어 보려합니다.
앞서 언급한 내용을 토대로 정해진 본 연구의 방법과 범위는 다음과 같습니다.
우선적으로 손목별 -90도, -45도, 0도, 45도, 90도의 꺽임각과 관련된
팔부위별로 부착된 5개의 전극을 통해 표면근전도 신호추출을 수행하고,
다음으로 MFCC 기법, Notch 필터링, Averaging 기법을 사용하여 손목동작 인식을 수행하겠습니다.

생체신호라는 주제는 생소하다고 생각합니다.
그 생소한 주제를 익숙하고 유용하게 함께 알아보길 바라며
우선
제 손입니다.

이제 분활해 보겠습니다.

스캔했더니 많이 희미합니다 보시는분들 참고와 양해 부탁드립니다.

보시는 것처럼 살에 가려져 있는 손의 형상을 단순하게 표현하기 위해
파트를 나눠보았습니다.
그리고
우측의 해부도를 통해 만들어질
robot hand의 finger부분을 구상해 보았습니다.

손목부분을 조금더 자세히 보겠습니다.
인대와 근육들이 자리 잡고 있는게 보입니다.
그 중에서 손가락을 움직이는 근육이 눈에 들어옵니다.

사실 저도 처음에 이것만 봐서는 아 그냥 이렇게 되어 있구나
정도만 알았습니다.
하지만
계속 만져보고 느껴보고...흠.........아무튼
그렇게 하면 좀 이해가 쉽게 됩니다.

제가 이해한 것을 여러분도 이해하기 쉽게 보여드리겠습니다.

대략 크게 나누면 이렇습니다.

이제 손가락근전도를 검출해 보겠습니다.

잘 검출되는 것을 확인 할 수 있습니다.
참고로 근전도 검출시
붉은색과 녹색구간 사이에 흐르는 전기신호를 읽어 화면으로 띄우는 중입니다.
검은색은 그라운드입니다.

자 그렇다면 사람의 손목이 가지는 자유도는 몇 자유도 일까요?
일반적으로 자유도(Degree Of Freedom : DOF)는
롤(roll), 피치(pitch), 요(yaw), 서지(surge), 스웨이(sway), 히브(heave)의 6자유도 운동을 말합니다.
손목은 피치(pitch), 요(yaw) 2자유도를 가집니다.
운동은 회전(rotation) 성분의θ,ψ 를 포함하며,
이와 관련된 속도 성분이υ,ω 관련된 각속도 성분은q,r 이고,
힘 및 모멘트(moment) 성분은 각각 F=[XY]t, G=[MN]t 로 합니다.
이들 전체를 고려한 운동방정식 을 만들었습니다.
만들어진 수식을 토대로 적용하도록 하고
이제 필터에 관해 이야기 하겠습니다.
아마 하드웨어와 디자인 프로그래밍을 왔다 갔다 하며 설명할 예정이오니
바탕에 깔고 보시면됩니다.

사람의 몸에서 검출된 신호를 MFCC기법 및 신호의 필터과정을 거치게 되며,
전극을 제외한 표면근전도 방식에는 증폭기와 필터, 기록장치가 있는데,
증폭기에서는 발생되는 잡음(noise)을 제거하여 필요한 신호정보만을 증폭하는 차등증폭기와 신호전체를 증폭해주는 신호증폭기가 있습니다.
또한 필터는 정해진 값과 주파수에 따라서 불필요한 파트를 걸러 내는 용도로 가장 보편적으로 사용되며,
저역을 걸러내는 저역 필터 (low cut filter)와 고역을 걸러내는 고역 필터 (hight cut filter)가 있는데,
저역필터는 설정한 주파수 이하의 성분만 통과시키는 필터입니다.
말이 너무 복잡한 것 같지만 알고 계시면 도움이 되리라 생각합니다. ^^

근전도 주파수대역은 일반적으로 5∼500Hz로 알려져 있습니다.
하지만 저 처럼 A/D변환을 하는 경우, 샘플링 신호의 최고주파수 성분이 샘플링 주파수의 절반이하가 되어야 하기대문에 고역필터의 경우 설정한 주파수 대역이상을 통과시키는 필터로 일반적인 근전도 신호측정엔 거의 사용하지 않습니다.
그래서 대역통과 필터(band pass filter)는 특정한 주파수만 걸러내고 나머지 부분은 그대로 살려 통과 시키는 필터특성과, 밴드 리젝트 필터(band reject filter)의 특정 주파수만을 선택적으로 걸러내는 필터, 즉 노치 필터(notch filter)와 유사한 방식을 사용합니다. 필터를 구성하는 방식은 패시브(passive)방식과 액티브(active)방식으로 구분되는데, 패시브 방식은 저항과 콘덴서의 조합으로 이루어지는 회로로 비교적 간단하며, 액티브 방식은 전자 회로를 조합하여 성능과 기능을 향상시키는 방식입니다. 그래서 저는 노치필터를 메인으로 사용하여 특정 주파수를 노이즈로 판단하여 나타내는 간단한 방식을 먼저 사용해 보겠습니다.

제어시스템을 보기쉽게 블록 선도로 나타내 보겠습니다.

흠...제 설명이 이해가 되셨길 바라겠습니다.

회사 업무와 연구를 병행하다 보니
밤새 준비한 글은 여기까지 입니다.
이상하게도 엄청 많은 량을 글로 옮겼다 생각했으나
막상 여기에 적고 보니 너무 쉬엄쉬엄 연구해서 쓰는건 아닌가 하는 생각까지 듭니다 ㅠ_ㅠ
아무튼

추가적인 연구 내용은 또 차차 올리도록 하겠습니다.

아울러
이 글을 읽으시는 모든분의 하루속에 낭만적인 순간이 있길 바래봅니다.