UC 데이비스, EMG-FMG 융합 의족 제어 기술 개발

 

 

 

▲ UC 데이비스 연구팀은 FMG와 EMG를 결합하여 의족을 더 잘 제어하는 기술을 개발했다.(사진= UC 데이비스)

 

UC(캘리포니아대) 데이비스 연구팀이 ‘근전도(EMG)’와 ‘힘 근전도(FMG·Force Myography)’ 신호를 융합해 의족의 움직임을 보다 자연스럽게 구현할 수 있는 기술을 개발했다.

 

테크엑스플로어 보도에 따르면, UC 데이비스 조나단 스코필드 교수팀은 EMG와 FMG 신호를 결합하면, 보다 자연스러운 움직임을 재현할 수 있는 의족을 만들 수 있다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 과학 및 의료 분야 전문 저널인 ‘플로스 원(PLOS ONE)’에 발표됐다. (논문 제목:The effects of limb position and grasped load on hand gesture classification using electromyography, force myography, and their combination)

 

FMG는 근육 수축 시 발생하는 근육의 부피 변화를 측정하여 움직임이나 힘을 추정하는 비침습적인 기술이다. 압력 센서를 피부 표면에 부착하여 근육이 수축할 때 발생하는 압력 변화를 감지하고, 이를 통해 손가락 움직임, 손목 회전, 물건을 잡는 힘 등을 파악할 수 있다. 이에 비해 EMG는 근육 섬유의 전기적 활동을 측정하는 기술이다. 근육이 수축할 때 발생하는 전기적인 신호를 직접적으로 측정하여 근육과 신경의 상태를 평가하거나 움직임을 분석하는 데 사용된다.

 

플로스 원에 발표된 연구에 따르면 근전도 검사와 힘 근전도 검사의 조합이 두 가지 방법 중 하나만 사용하는 것보다 손의 움직임을 더 정확하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

 

논문 수석 저자인 조나단 스코필드 교수는 “센서와 머신러닝을 사용하면 근육 활동을 기반으로 제스처를 인식할 수 있다”고 말했다.

 

EMG 기반 제어는 실험실 환경이나 팔다리가 쉬고 있는 상태에서 잘 작동한다. 하지만 “위치 및 부하 문제‘가 생길 수 있다. 여기서 ‘위치 문제'는 팔이나 다리의 자세가 달라지면 동일한 움직임 의도에도 불구하고, 측정되는 EMG 신호의 패턴과 크기가 변할 수 있다는 의미다. ’부하 문제‘는 가해지는 부하의 크기에 따라 동일한 움직임에도 불구하고, 필요한 근육의 활성화 정도가 달라지므로 EMG 신호가 변화하는 것을 의미한다. 결국 ’위치 및 부하 문제‘는 EMG 기반 제어 시스템이 실제 다양한 환경에서 사용될 때 발생하는 ’강건성(robustness)‘ 부족을 의미한다. 즉, 학습 시와 다른 자세나 부하 조건에서는 제어 성능이 저하될 수 있다는 것이다.

 

논문 제1저자인 대학원생 페이튼 영은 “실제 세계에서는 팔다리를 움직이고 무언가를 잡을 때마다 측정값이 달라진다. ’중립적 자세‘(팔다리를 몸 옆에 수동적으로 잡고 있는 자세)는 움직이는 것과는 매우 다르다"고 말했다.

 

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 근전도 단독 측정과 다른 측정 방식을 결합한 측정을 비교했다. FMG는 팔의 근육이 수축할 때 부풀어 오르는 정도를 측정했다. 연구팀은 EMG 센서와 FMG 센서를 갖춘 커프(cuff)를 제작하고, 실험실에서 비장애인 지원자들을 대상으로 실험을 진행했다. 꼬집기, 집기, 주먹 쥐기 등 동작을 실행하고, 센서를 통해 수집한 데이터를 머신러닝 알고리즘에 입력했다. 이 알고리즘은 EMG와 FMG 단독 신호 또는 두 신호의 조합으로 훈련했다.

 

연구팀은 실험을 통해 제스처의 위치와 하중이 실제로 제스처 분류의 정확도에 영향을 미친다는 사실을 발견했다. 전반적으로 EMG와 FMG를 결합한 경우 97% 이상의 분류 정확도를 보인 반면, FMG만 사용한 경우 92%, EMG만 사용한 경우 83%에 그쳤다.

 

연구팀은 현재 FMG/EMG 센서를 결합한 기술을 연구하고 있으며, 이 기술을 사용한 실험용 의족을 개발하고 있다. 이 기술은 향후 가상 현실 도구뿐만 아니라 보철 및 로봇 공학에 광범위하게 적용될 수 있다고 연구팀은 밝혔다.

 

장길수 ksjang@irobotnews.com

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