KR101632175B1 - 컬-덤벨 운동 보조방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 컬-덤벨 운동 보조방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 EMG 신호 기반의 컬-덤벨 운동 중 근 수축/이완 전환 시점 검출 알고리즘 및 이를 통해 무산소 운동 보조에 대한 가능성 및 방향을 제시하며, 사용자는 일상에서도 전문가 수준의 무산소운동 가이드를 받아 컬-덤벨 운동을 보조할 수 있도록 한 컬-덤벨 운동 보조방법에 관한 것으로,
컬-덤벨의 올바른 자세 및 동작을 안내하며 개인의 특성에 적응적으로 근 수축/이완 시점을 검출하기 위한 EMG 신호 인자(parameter)들을 설정하는 테스트를 수행하는 튜토리얼 및 테스트 단계;상기 튜토리얼 및 테스트 단계에서의 튜토리얼 및 테스트 기능을 통해 사용자의 특성에 맞추어 설정된 인자들을 이용하여 운동 수행 시, 근 수축 및 이완 시점을 검출하고, 이를 통해 사용자의 운동량을 실시간으로 안내하는 운동 시작 단계;EMG 신호 역치값 설정단계; 를 포함하되, 튜토리얼 및 테스트 단계는 EMG 신호 측정전극 부착 및 준비를 하는 튜토리얼 제1 단계;덤벨을 들고 준비자세로 서기 제2 단계;그 자세에서 3초간 대기하는 제3 단계;이완 대기중 평균/최대 iEMG를 계산하고 저장하는 제4 단계;그대로 덤벨을 들어올리기 제5 단계;그 자세에서 3초간 대기하는 제6 단계;수축 대기중 평균/최대 iEMG를 계산하고 저장하는 제7 단계;자세를 가이드하면서 수축자세를 수행하는 제8 단계;자세를 가이드하면서 이완자세를 수행하는 제9 단계;실제의 컬-덤벨 동작을 2회 연속 수행하는 제10 단계;데이터를 저장하는 제11 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

컬-덤벨 운동 보조방법{Curl - Dumbbell Exercise secondary method }

본 발명은 컬-덤벨 운동 보조방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 EMG 신호 기반의 컬-덤벨 운동 중 근 수축/이완 전환 시점 검출 알고리즘 및 이를 통해 무산소 운동 보조에 대한 가능성 및 방향을 제시하며, 사용자는 일상에서도 전문가 수준의 무산소운동 가이드를 받아 컬-덤벨 운동을 보조할 수 있도록 한 컬-덤벨 운동 보조방법에 관한 것이다.

운동의 종류는 편안한 호흡을 지속하면서 오랜 시간 할 수 있는 유산소운동과 힘이 들고 숨이 차서 오래 지속할 수 없는 무산소운동으로 분류될 수 있다.

특성은 서로 다르지만 두 운동 모두 올바른 자세로 수행하는 것이 중요하며, 특히 무산소운동은 올바른 자세로 운동을 수행해야 부상을 예방하고 각 동작의 목적이 되는 근육을 정확히 발달시킬 수 있다.

따라서 일상에서 전문가의 도움을 받지 않고도 체계적으로 무산소운동을 할 수 있도록 보조하는 시스템이 필요하지만, 이와 관련된 연구는 매우 미흡하다.

한편 EMG (Electromyogram) 신호를 통해 근육의 활성도, 피로도 등 근육의 상태를 알 수 있어 이를 통한 체계적 무산소운동의 보조가 가능할 것으로 기대되지만, 현 운동/체육학 분야의 EMG관련 연구는 특정 운동이나 자세에 대한 효과만을 다루며, 운동 자체를 보조하는 방법에 대한 연구가 미비한 실정이다.

본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해소하고자 발명된 것으로 다음과 같은 목적을 갖는다.

본 발명은 EMG 신호 기반의 컬-덤벨 운동 중 근 수축/이완 전환 시점 검출 알고리즘 및 이를 통해 무산소 운동 보조에 대한 가능성 및 방향을 제시하며, 사용자는 일상에서도 전문가 수준의 무산소운동 가이드를 받아 컬-덤벨 운동을 보조할 수 있도록 한 컬-덤벨 운동 보조방법을 제공하는 데 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 다음과 같은 구성을 가진 실시 예에 의하여 구현된다.

본 발명은 컬-덤벨의 올바른 자세 및 동작을 안내하며 개인의 특성에 적응적으로 근 수축/이완 시점을 검출하기 위한 EMG 신호 인자(parameter)들을 설정하는 테스트를 수행하는 튜토리얼 및 테스트 단계;상기 튜토리얼 및 테스트 단계에서의 튜토리얼 및 테스트 기능을 통해 사용자의 특성에 맞추어 설정된 인자들을 이용하여 운동 수행 시, 근 수축 및 이완 시점을 검출하고, 이를 통해 사용자의 운동량을 실시간으로 안내하는 운동 시작 단계;EMG 신호 역치값 설정단계; 를 포함하되, 튜토리얼 및 테스트 단계는 EMG 신호 측정전극 부착 및 준비를 하는 튜토리얼 제1 단계;덤벨을 들고 준비자세로 서기 제2 단계;그 자세에서 3초간 대기하는 제3 단계;이완 대기중 평균/최대 iEMG를 계산하고 저장하는 제4 단계;그대로 덤벨을 들어올리기 제5 단계;그 자세에서 3초간 대기하는 제6 단계;수축 대기중 평균/최대 iEMG를 계산하고 저장하는 제7 단계;자세를 가이드하면서 수축자세를 수행하는 제8 단계;자세를 가이드하면서 이완자세를 수행하는 제9 단계;실제의 컬-덤벨 동작을 2회 연속 수행하는 제10 단계;데이터를 저장하는 제11 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.

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그리고 본 발명은

제7 단계 이후, 이완에서 수축으로의 변환시점에 대한 역치를 조정하는 제12 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 본 발명은

제8 단계 이후, 수축에서 이완으로의 변환시점에 대한 역치를 조정하는 제13 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 본 발명은

제9 단계 이후,

실제 수행에 적합한 역치를 재조정하는 제14 단계;

각 동작에 대한 EMG 신호 측정값 평균 데이터 총량을 획득하는 제15 단계; 를 추가로 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명은 앞서 본 구성에 의하여 다음과 같은 효과를 갖는다.

본 발명 컬-덤벨 운동 보조방법은 EMG 신호 기반의 컬-덤벨 운동 중 근 수축/이완 전환 시점 검출 알고리즘 및 이를 통해 무산소 운동 보조에 대한 가능성 및 방향을 제시받을 수 있는 효과가 있다.

그리고 사용자는 일상에서도 전문가 수준의 무산소운동 가이드를 받아 컬-덤벨 운동을 할 수 있는 효과가 있다.

출원인은 이하에서 첨부도면을 참조하여 앞서 본 실시 예들의 구성을 상세하게 설명한다.

본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략한다.

컬-덤벨 운동에서 근육의 수축, 이완 동작 간 전환 시점 검출 기준을 정의하기 위하여 표준 수준의 근육량을 지닌 20~30대 남녀 5명을 대상으로 컬-덤벨 운동을 수행하도록 하고 이에 대한 EMG 신호 데이터를 획득하였다.

이 때 컬-덤벨 운동은 1세트에 10회씩 3세트 수행하도록 하였다. 또한 세트 간 휴식시간은 저강도의 저항운동에서 다음 세트의 운동 수행에 거의 지장이 없을 정도로 근육이 회복되는 시간인 3분으로 설정하였다.

EMG 신호 데이터를 획득한 뒤에는 이를 분석하기 위한 전처리 과정을 수행하였다.

우선 EMG 신호 데이터로부터 근육의 활동량을 알아내기 위하여 EMG 신호의 적분값인 iEMG값을 구하였다.

다음으로 근육의 수축과 이완 동작에 따른 iEMG 값의 특징을 보다 명확하게 파악하기 위하여 이완 대기 상태에서의 최대 iEMG 값을 초과하는 데이터들을 특징점으로 검출하였다.

그 후, 검출된 특징점들을 기준으로 그 사이의 데이터들은 평준화하여 동작의 변화에 대한 근육 움직임의 특성이 보다 명확하게 나타날 수 있도록 하였다.

이와 같이 전처리된 데이터들을 분석한 결과, 근육의 수축 또는 이완 동작 하나에 대한 각 데이터 구간의 중심부에 특징점들이 집중되어 있었다.

또한 데이터 구간의 중심부에서 멀어질수록, 즉 동작 간 전환 시점에 근접할수록 특징점들의 출현 빈도가 현저히 감소하는 것을 확인하였다.

이에 각 동작의 끝나는 시점에 가장 근접하는 특징점은 동작 간 전환 시점으로 검출될 수 있다.

동작 간 전환 시점의 검출은 각 데이터 구간의 전반부에 발생하는 유사 신호를 전환 시점으로 오 검출하지 않기 위하여 직전에 검출된 전환 시점으로부터 각 데이터 구간에 대한 소요시간의 절반이 지난 이후부터 시작하도록 설계하였다.

구현한 알고리즘에 의해 검출이 시작되면 입력되는 EMG 신호 데이터를 실시간으로 적분하여 특징점을 검출한다.

그 후, 현재 검출된 특징점과 직전에 검출되었던 특징점의 사이에 특징점의 조건을 만족하지 못하는 EMG 신호 데이터의 수가 역치(threshold)를 초과하는지를 검사한다.

여기에서 역치는 실험 데이터의 분석을 통해 20으로 설정하였다.

이는 일정 수준 이하의 힘이 0.1초 이상 지속됨을 의미하며, 본 조건을 만족하는 특징점은 근 수축 및 이완의 전환 시점으로 검출된다

그리고 본 발명은 스마트 디바이스 환경에서의 최적화된 사용을 위하여 안드로이드 플랫폼 환경에서 구현했으며, EMG 신호의 획득에는 휴대형 무선 표면 전극을 이용하였다.

전극의 부착 위치는 컬-덤벨 운동의 주 사용근육과 부 사용근육인 전완근과 이두근으로 하며, 전극과 스마트 디바이스 간 데이터 전송에는 다중 블루투스 통신을 이용한다.

시스템의 주요기능은 튜토리얼 및 테스트 기능과 운동 시작 기능으로 나뉜다.

먼저 튜토리얼 및 테스트 기능에서는 컬-덤벨의 올바른 자세 및 동작을 안내하며 개인의 특성에 적응적으로 근 수축/이완 시점을 검출하기 위한 인자(parameter)들을 설정하는 테스트를 수행한다.

근 수축/이완 시점 검출에 필요한 인자는 총 세 가지이다.

우선 EMG 신호 데이터의 전처리 과정에서 특징점 검출을 위한 이완 대기 상태에서의 최대 iEMG가 필요하다.

그리고 올바른 자세로 컬-덤벨 운동 수행 시 다양한 사용자들의 각기 다른 운동 속도에 적응적으로 대응하기 위하여 수축 동작 이완 동작 각각에 대한 소요시간이 필요하다.

첫 번째 인자를 구하기 위하여 사용자는 이완 대기 상태로 3초간 대기한다. 또한 두 번째 인자와 세 번째 인자를 구하기 위하여 가이드에 따라 올바른 자세로 컬-덤벨의 이완 동작과 수축 동작을 수행한다.

끝으로 두 번째 인자와 세 번째 인자를 실제 운동 수행에 최적화된 수치로 보정하기 위하여 컬-덤벨의 수축-이완 동작을 실제 운동 상황과 같이 연속으로 두 번 수행한다.

다음으로 운동 시작 기능에서는 튜토리얼 및 테스트 기능을 통해 사용자의 특성에 적합하게 설정된 인자들을 이용하여 운동 수행 시 근 수축 및 이완 시점을 검출하고, 이를 통해 사용자의 운동량을 실시간으로 안내한다.

그리고 사용자의 수축 동작과 이완 동작 간 변환을 가이드 그림을 통해 실시간으로 재현하고 수축 및 이완 동작이 각각 1회씩 검출되었을 때 운동량 1로 판단하여 이를 안내한다.

실험방법을 살펴보면 다음과 같다.

본 실험의 피험자는 상완에 선천적인 기형이나 외과적 질환으로 인한 통증이 없고, 신경·근골격계 부상이 없으면서 표준 수준의 근육량을 지닌 20~30대 남녀 8명을 대상으로 하였다.

실험에 앞서 피험자들에게 컬-덤벨 운동의 올바른 자세를 충분히 숙지 및 연습시켰다.

또한 실험에 사용되는 덤벨은 각 피험자마다 관절에 부담을 느끼지 않으며 반복하는 리듬이 흐트러지지 않고 무리 없이 컬-덤벨 동작을 8~10회 반복 수행할 수 있는 무게로 선정하였다.

끝으로 EMG 신호 획득을 위한 전극의 부착 부위는 컬-덤벨 운동의 주 사용근육인 이두근과 부 사용근육인 전완근으로 하였다. 이와 같이 준비된 실험환경에서 각 피험자에게 10회씩 총 3세트의 컬-덤벨 운동을 수행하도록 하고 이에 대하여 구현한 알고리즘 및 시스템의 근 수축/이완 전환 시점 검출률을 관찰하였다. 검출률은 식 (1)을 통해 도출한다.

검출률(%)=올바른검추회수/전체수행횟수

본 발명에서는 EMG 신호를 기반으로 컬-덤벨운동의 근 수축, 이완 동작 간 전환 시점을 검출하는 알고리즘 및 이를 이용하여 컬-덤벨 운동을 보조하는 시스템을 설계, 구현하였다.

구현한 알고리즘 및 시스템은 93%의 검출률을 보여. EMG 신호 기반의 컬-덤벨 운동에 대한 운동량 산출 및 이를 통한 운동 보조의 가능성을 확인할 수 있었다.

세부적으로는 1세트에 비하여 2, 3세트에서, 수축 전환 시점에서보다는 이완 전환 시점에서 낮은 검출률을 보였다.

이는 튜토리얼 및 테스트 모듈에 대한 의존성이 크기 때문에 동작의 반복적인 수행에 따른 사용자의 유동적인 개인 차를 모두 반영하는 데 어려움이 있기 때문이다.

또한 이완 동작에 대한 신호의 특징이 크게 나타나지 않으므로 이를 보완하여 이완 전환 시점에서의 검출률을 높이기 위한 추가 연구가 필요하다.

향후, 튜토리얼 및 테스트 모듈에의 의존성을 줄이고 이완 전환 시점에서의 검출률을 높일 수 있도록 본 알고리즘을 보완, 개선하여 검출을 100% 가까이 높일 예정이다.

그리고 구현한 시스템은 컬-덤벨 운동의 운동량을 측정하는 수준이지만 추후 EMG 신호를 기반으로 무산소 운동을 보조할 수 있는 추가적인 방법을 연구할 것이다.

그리하여 최종적으로는 컬-덤벨 운동의 연속, 반복적인 동작을 체계적이고 세부적으로 보조하는 시스템을 구축할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경할 수 있다는 것이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.

Claims (5)

1. 컬-덤벨의 올바른 자세 및 동작을 안내하며 개인의 특성에 적응적으로 근 수축/이완 시점을 검출하기 위한 EMG 신호 인자(parameter)들을 설정하는 테스트를 수행하는 튜토리얼 및 테스트 단계;
   상기 튜토리얼 및 테스트 단계에서의 튜토리얼 및 테스트 기능을 통해 사용자의 특성에 맞추어 설정된 인자들을 이용하여 운동 수행 시, 근 수축 및 이완 시점을 검출하고, 이를 통해 사용자의 운동량을 실시간으로 안내하는 운동 시작 단계;
   EMG 신호 역치값 설정단계; 를 포함하되,
   튜토리얼 및 테스트 단계는
   EMG 신호 측정전극 부착 및 준비를 하는 튜토리얼 제1 단계;
   덤벨을 들고 준비자세로 서기 제2 단계;
   그 자세에서 3초간 대기하는 제3 단계;
   이완 대기중 평균/최대 iEMG를 계산하고 저장하는 제4 단계;
   그대로 덤벨을 들어올리기 제5 단계;
   그 자세에서 3초간 대기하는 제6 단계;
   수축 대기중 평균/최대 iEMG를 계산하고 저장하는 제7 단계;
   자세를 가이드하면서 수축자세를 수행하는 제8 단계;
   자세를 가이드하면서 이완자세를 수행하는 제9 단계;
   실제의 컬-덤벨 동작을 2회 연속 수행하는 제10 단계;
   데이터를 저장하는 제11 단계; 를 포함하는 컬-덤벨 운동 보조방법.
   
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3. 제1항에 있어서,
   제7 단계 이후, 이완에서 수축으로의 변환시점에 대한 역치를 조정하는 제12 단계를 추가로 포함하는 컬-덤벨 운동 보조방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   제8 단계 이후, 수축에서 이완으로의 변환시점에 대한 역치를 조정하는 제13 단계를 추가로 포함하는 컬-덤벨 운동 보조방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   제9 단계 이후,
   실제 수행에 맞는 역치를 재조정하는 제14 단계;
   각 동작에 대한 EMG 신호 측정값 평균 데이터 총량을 획득하는 제15 단계; 를 추가로 포함하는 컬-덤벨 운동 보조방법.