기계공학과 신충수 교수 연구팀,

신경재활공학분야 상위 5% IEEE TNSRE 논문 게재

- 딥러닝을 활용하여 근전도 신호 기반으로 다양한 보행환경 간 전환을 식별하는 알고리즘 제안 -

▲ (위 왼쪽부터) 기계공학과 신충수 교수, 김판권 박사과정

(아래 왼쫍부터) 이진규 박사, 정지영 박사

기계공학과 신충수 교수 연구팀(제1저자: 기계공학과 김판권 박사과정)의 연구성과가 'IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering(이하 IEEE TNSRE)' 32권 (2024년)에 게재되었다. IEEE TNSRE 학회지는 JCR 재활 'Rehabilitation' 분야 상위 5%의 매우 우수한 저널이다.

사고, 부상 및 질병의 이유로 하지절단이나 마비로 인해 보행에 어려움을 겪게 된다. 이러한 어려움을 해결하기 위한 수단으로 보행보조장치나 의족의 사용이 증가하고 있으며 오랫동안 전세계적으로 많은 관련 연구가 진행되어 왔다. 특히 이 장치들을 제어하기 위해서 보행 시 필요한 관절의 토크, 보조 타이밍이 중요한 요소가 되고, 이 제어 요소를 사용자가 어떠한 환경에서 보행을 하고 있는지 보조장치가 판단하여 그 환경에 맞는 제어를 할 수 있도록 하는 알고리즘이 필요하다.

여러 센서들을 사용하여 현재 걷고 있는 환경을 구분하는 알고리즘 개발 연구들이 제안된 바 있지만, 근육의 신호만으로 보행 시 현재 및 환경이 전환되는 보행환경을 구분할 수 있는 연구는 보고된 바 없다. 본 연구는 하지관절의 움직임에 관여하는 근육의 신호만으로 인공지능 방법을 이용하여 보행환경을 구분/판단할 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

신충수 교수는 “향후 본 연구에서 제안한 알고리즘 방식이 환경의 변화에 빠르게 대응하여 환경에 따라 적절하게 구동부를 제어할 수 있어 의족 외에도 이족보행로봇, 외골격 보행보조장치 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대한다”고 전했다.

▶ 논문제목: Deep Learning-based Identification Algorithm for Transitions between Walking Environments using Electromyography Signals only

▶ 논문저자: 김판권 박사과정 (제1저자, 서강대 기계공학과), 이진규 박사 (공동저자, 서울대병원 재활의학과), 정지영 박사 (공동저자, 서강대), 신충수 교수 (교신저자, 서강대)

▶ 논문정보 및 초록(바로가기): http://doi.org/10.1109/TNSRE.2023.3336360