KR102584715B1

KR102584715B1 - 경근 활성도 평가 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102584715B1
Application number: KR1020210057221A
Authority: KR
Inventors: 이상관; 정지연; 서정우
Original assignee: 원광대학교산학협력단; 한국 한의학 연구원
Priority date: 2021-05-03
Filing date: 2021-05-03
Publication date: 2023-10-06
Also published as: WO2022234974A1; KR20220150032A

Abstract

본 발명은 센서를 이용한 측정 데이터 및 시뮬레이션 모델을 이용하여 복수의 경근 그룹에 대한 각각의 활성도를 평가하는 경근 활성도 평가 장치 및 방법을 제공하기 위한 것으로, 보다 구체적으로는 사용자의 보행을 측정하는 측정부, 상기 측정부의 측정 결과를 이용하여 상기 사용자의 하지관절 토크 값을 산출하는 계산부 및 상기 하지관절 토크 값을 기반으로 상기 사용자 하지의 경근(經筋) 별 활성도를 평가하는 평가부를 포함하며, 간단한 구조의 장치만으로도 사용자의 비대칭 보행을 감지할 수 있다.

Description

경근 활성도 평가 장치 및 방법{Apparatus and method for meridian muscle activity}

본 발명은 경근 활성도 평가 장치 및 방법에 관한 것으로, 구체적으로 센서를 이용한 측정 데이터 및 시뮬레이션 모델을 이용하여 복수의 경근 그룹에 대한 각각의 활성도를 평가하는 경근 활성도 평가 장치 및 방법을 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

뇌졸중 후 편마비 보행은 보행 속도의 감소와 더불어 보행의 시공간적인 변수에 변화를 초래하는데 그 중 분속수와 보장은 보행 속도와 관련하여 감소되는 양상을 보이며, 양하지 지지기와 비마비측 단하지 지지기는 일반인에 비해 더욱더 길어져 비대칭적인 보행 패턴을 야기 시킨다.

또한 뇌졸중 환자들의 하지 근력 약화와 강직, 그리고 균형의 감소는 신체적 활동 수준의 감소로 이어지게 되고 보행 보조 도구를 이용한 보행이 증가하게 되어 비대칭적인 체중 부하로 인한 보행의 심각한 비대칭성 보행 양상을 가중 시키게 된다.

일반적으로 보행의 대칭성과 에너지 소비는 서로 관련이 있으므로 체계적인 보행은 가장 효율적인 보행 패턴이라 할 수 있다. 뇌졸중 환자들은 보행시 에너지 소비 효율이 크고 일반인과 비교하여 활동 수준이 매우 낮으며, 시간이 흐름에 따라 전반적인 활동 수준이 감소하기 때문에 편마비 환자의 비대칭적인 보행 패턴은 에너지 소비가 증가하게 되고, 비마비측 사지의 근골격계 상태에 따라 비대칭적인 보행 패턴에 부정적인 영향을 줄 수 있다.

뇌졸중 환자의 시간적 대칭성은 비마비측 사지의 수직 지면 반발력 증가와 양의 관계에 있다. 그러므로 시간이 지날수록 뇌졸중 환자의 비대칭적인 보행 패턴은 비마비측 사지의 반복적이고 증가된 체중 부하에 의해 영향을 더욱 크게 받게 된다.

따라서 보행 속도와 보행의 비대칭성 관계를 파악하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다. 뇌졸중 환자의 비대칭적인 보행을 주제로 한 연구가 일부보고 되었으나 비대칭성에 관한 특성과 함축적인 내용에 초점이 맞추어져 있고 대다수의 연구에서 상대적으로 표본 수의 크기가 작다는 것이다. 경증이거나 증등도의 뇌졸중 환자들의 경우 보행 속도와 대칭성은 신체적 장애 정도에 따라 영향을 받는다고 알려져 있다.

그러나, 종래의 비대칭성 보행을 측정하기 위해서는 사용자에게 보행 동작을 유도하는 화상을 투사하고, 투사한 화상에 대해 카메라 등의 영상 장치를 이용하여 보행 동작을 감지한 뒤에 영상을 분석하여 판단하는 방법을 제시하고 있다.

상기와 같은 방법의 경우에 값비싼 장비 및 의료진이 포함된 특정 장소 또는 기관에서만 측정을 수행할 수 있으며, 또한, 영상의 분석 만으로는 복수의 경근(經筋)으로 구성되는 하지의 경근 별 활성도를 평가하여 체계적인 치료 또는 재활 방법을 제시할 수 없다.

대한민국 공개특허공보 제10-2019-0130761호 (2019년11월25일 공개)

본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 관성센서와 압력센서만을 이용하여 사용자의 보행 상태를 분석할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 하지 경근 별 활성도를 평가하여 재활 또는 치료에 이용할 수 있는 정보를 제공하는데 그 목적이 있다.

또한, 본 발명은 한의학에 기반하여 경근 별 활성도를 바탕으로 한방치료에 대한가이드를 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도평가 장치는 사용자의 보행을 측정하는 측정부; 상기 측정부의 측정 결과를 이용하여 상기 사용자의 하지관절 토크 값을 산출하는 계산부; 및 상기 하지관절 토크 값을 기반으로 상기 사용자 하지의 경근(經筋) 별 활성도를 평가하는 평가부;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 측정부는 상기 사용자 하지의 분절(골반, 대퇴, 하퇴 및 발)에 장착하여 관절 각도, 가속도 및 요 레이트(yaw rate)를 측정하는 관성 센서; 및 상기 사용자의 보행에 의한 지면 반력을 측정할 수 있는 압력 센서;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 계산부는 라그랑지 운동 방정식(Lagrange equation of motion)을 기반으로 상기 하지관절 토크 값을 계산할 수 있다.

또한, 상기 평가부는 역동역학 기반의 시뮬레이션 모델을 기반으로 활성도를 평가하며, 상기 시뮬레이션 모델은 하지 관절 각도, 지면 반력 및 근전도를 측정하여 역동역학 해석 및 근육 활성도 추정치를 생성하고, 상기 추정치와 실측치 간의 비교를 통해 모델을 생성할 수 있다.

또한, 상기 경근 별 활성도는, 족태양경근, 족양명경근, 족소양경근 각각의 활성도를 건측과 환측의 활성화 비율을 평가할 수 있다.

또한, 상기 족태양경근은 새끼발가락에서 시작하여 바깥쪽 복사뼈, 무릎으로 올라가 다리의 바깥쪽으로 뒤꿈치로 이어지며 다시 뒤꿈치에서 올라가 오금으로 연결되는 경근으로 큰볼기근(Gluteus maximus), 햄스트링(Hamstring) 및 장딴지근(Gastrocnemius)을 포함하고, 상기 족양명경근은 셋째발가락에서부터 발등, 비골, 무릎바깥쪽으로올라가 앞쪽허벅지와 바깥쪽허벅지로 갈라져 올라가는 경근으로 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하며, 상기 족소양경근은 넷째발가락에서부터 복사뼈, 경골(tibia)을 지나 무릎 바깥쪽으로 올라가며, 허벅지 바깥쪽을 지나가는 경근으로 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함할 수 있다.

또 다른 실시예에 따른 경근 활성도 평가 모델은 복수의 센서를 이용하여 사용자의 하지 관절 각도, 지면 반력 및 하지 근전도를 측정하는 측정부; 상기 측정부의 하지 관절 각도 및 지면 반력 측정값을 이용으로 경근 활성도 추정치를 계산하고, 상기 하지 근전도를 기반으로 경근 활성도 실측치를 계산하는 계산부; 및 상기 추정치와 상기 실측치를 비교하여 시뮬레이션 모델을 개발하는 모델형성부;를 포함할 수 있다.

또한, 상기 계산부는 하지 관절 각도 및 지면 반력 데이터를 기반으로 하지 관절 토크 값을 계산하여 상기 경근 활성도 추정치를 계산할 수 있다.

또한, 상기 계산부 및 상기 모델형성부는 족태양경근, 족양명경근, 족소양경근의 세 개의 그룹으로 구성되는 근육 그룹에 대하여 계산 및 비교를 수행하며, 상기 족태양경근은 큰볼기근(Gluteus maximus), 햄스트링(Hamstring) 및 장딴지근(Gastrocnemius)을 포함하고, 상기 족양명경근은 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하며, 상기 족소양경근은 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함할 수 있다.

또한, 상기 시뮬레이션 모델은 개인 맞춤형, 연령 별, 성별, 증상 별 통계를 기반으로 구성될 수 있으며, 파라미터 기반의 수학모델, 딥러닝, 신경망, 결정 트리, SVM(Support Vector Machine) 중 어느 하나를 이용하여 학습 및 동작을 수행할 수 있다.

또 다른 실시예에 따른 경근 활성도 평가 방법은 관성 센서 및 압력 센서를 이용하여 사용자의 하지 움직임 데이터를 측정하는 단계; 상기 하지 움직임 데이터를 기반으로 하지의 경근 별 활성도 추정치를 계산하는 단계; 상기 사용자의 근전도를 측정하여 경근 별 실측값을 계산하는 단계; 및 상기 추정치 및 실측값을 기반으로 시뮬레이션 모델을 생성하는 단계; 를 포함할 수 있다.

또한, 상기 사용자의 하지 움직임 데이터 및 상기 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 사용자의 경근 별 활성도를 평가하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 하지 움직임 데이터는 허벅지, 정강이 및 발목에 각각 상기 관성 센서 장착하여 측정 데이터를 기반으로 관절 각도 및 가속도 값을 계산하고, 상기 압력 센서를 이용하여 지면 반력을 측정할 수 있다.

또한, 상기 경근은 족태양경근, 족양명경근, 족소양경근을 포함하며, 상기 족태양경근은 큰볼기근(Gluteus maximus), 햄스트링(Hamstring) 및 장딴지근(Gastrocnemius)을 포함하고, 상기 족양명경근은 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하며, 상기 족소양경근은 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함할 수 있다.

상기와 같은 본 발명의 경근 활성도 평가 장치 및 방법은 간단한 구조의 장치만으로도 사용자의 비대칭 보행을 감지할 수 있다.

또한, 경근 별 활성도를 평가하여 치료를 위한 구체적인 가이드를 제공할 수 있다.

또한, 경근 별 활성도를 이용하여 침 또는 뜸 등의 한의학적 치료를 수행할 수 있다.

또한, 경근 별 활성도를 이용하여 외과적 수술결과 예측 및 가상의 환경에서 수술을 진행에 도움이 될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 장치에 대한 블록다이어그램이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 장치의 시뮬레이션 모델 형성에 대한 블록다이어그램이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 장치의 센서의 구성 및 측정 데이터에 관한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 장치에서의 근육활성도 산출 방법과 관련된 도면이다.
도 5는 연령 별 근전도 데이터와 측정 데이터 간의 유사도를 나타내는 도면이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에서 이용되는 경근을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정을 위한 시뮬레이션 모델 형성 방법에 대한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 방법에 대한 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시 예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

본 발명은 뇌출혈, 교통사고 및 선천성 장애/기형 등에 의해 보행 시 비대칭성 보행이 발생하는 환자를 위한 발명이나, 이에 한정하지 않고 일반적인 사용자의 보행 상태의 점검에도 적용 가능함은 물론 더 나아가 보행을 실시하는 동물류에도 적용할 수 있다. 또한, 이하에서는 동물을 포함하고는 있으나, 일반적으로 사람에게 적용될 수 있는 발명이므로 통칭하여 '사용자'로 명명하여 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 장치에 대한 블록다이어그램이다.

경근 활성도 측정 장치는 측정부(110), 계산부(120), 평가부(130) 및 시뮬레이션 모델(140)을 포함할 수 있다.

측정부(110)는 사용자의 보행 정보를 측정하기 위한 것으로, IMU(Inertial Measurement Unit) 센서(111) 및 압력 센서(112)를 포함할 수 있다.

IMU 센서(111)는 사용자가 보행을 수행하며 골반, 대퇴, 하퇴 및 발이 연결되는 발목, 무릎 및 고관절의 구성에 따라 생성되는 5 자유도의 하지관절 움직임을 측정하기 위해 도 3의 (a)와 같이 골반, 대퇴, 하퇴 및 발에 IMU 센서(111)을 장착하고 있으나, 이에 한정되지 않으며, 각 관절에도 위치시키거나 각 위치에 복수의 센서를 위치시키는 등의 다양한 형태를 가질 수 있다.

IMU 센서(111)를 이용하여 관절의 각도, 가속도 및 요 레이트(yaw rate)를 측정할 수 있다.

압력 센서(112)는 사용자가 지면을 누르는 힘(지면반력, force plate)을 측정할 수 있다. 압력 센서(112)는 도 3의 (a)와 같이 사용자의 발바닥에 부착하여 지면반력을 측정하거나, 압력 센서를 포함하는 매트 형태를 보행자의 보행 경로에 위치시켜 일반적 보행, 재활운동을 통해 실시하는 보행 등에 의해 발생하는 지면반력을 측정할 수 있다.

계산부(120)는 측정부(110)에서 측정된 보행 데이터를 기반으로 하지 근육들로부터 발생되는 관절의 모멘트(moment)인 하지 관절 토크 값을 산출할 수 있다. 구체적으로, 5자유도를 가지는 하지 관절움직임에 대해 측정된 보행 테이터를 2차원 시상면(sagittal plane) 형태로 변환하고, 변환된 2차원 시상면에서 바라보는 라그랑지 운동 방정식(Lagrange equation of motion)을 사용하여 하지 각 관절의 관절 모멘트인 토크 값을 산출할 수 있다.

도 3의 (b)는 도 3의 (a)를 간략화한 것으로, 고관절을 중심으로 무릎 및 발목의 관절의 움직임을 2차원 시상면으로 표현한 것이다.

라그랑지 운동 방정식을 사용하여 고관절(M_H), 무릎(M_K) 및 발목(M_A)에 대한 토크 값은 하기의 수학식 1 내지 3을 통해 계산될 수 있다.

상기 수학식 1 내지 3에서 θ₁은 대퇴 관절 각도, θ₂는 하퇴 움직임 각도, θ₃은 발의 절대각도이고, F_GRF는 지면 반력(Ground Reaction Force)이고, d는 각 세그먼트(대퇴, 하퇴 및 발)의 근위(proximal) 관절의 무게중심위치이고, x, y는 각 세그먼트의 무게중심 위치이고, r은 발목에서 지면 반력의 적용 지점간의 거리이고, m은 무게이고, c는 무게중심 위치이고, I는 무게 관성 모멘트일 수 있다.

상기 수학식 1 내지 3에서 무게(m), 무게중심 위치(c) 및 무게 관성 모멘트(I)는 측정부(110)의 IMU 센서(111) 및 압력 센서(112)를 통해서는 측정할 수 없으며, 이러한 무게(m), 무게중심 위치(c) 및 무게 관성 모멘트(I)를 측정하기 위해서는 추가적으로 각 세그먼트의 길이 및 사용자의 체중이 추가적으로 필요할 수 있다.

사용자의 각 세그먼트의 길이 및 체중의 정보가 획득되면, 무게(m), 무게중심 위치(c) 및 무게 관성 모멘트(I)는 하기의 수학식 4를 이용하여 계산할 수 있다.

상기 수학식 4에서 P, R, K는 각각 무게 계수, 무게중심 계수, 무게 관성 모멘트 계수로서 이러한 계수의 값은 실험값으로 결정되며, 하기의 표 1과 같이 예시하여 정리될 수 있다.

상기 표 1의 아래첨자에서 d는 대퇴, p는 하퇴, CG는 무게중심을 의미할 수 있다.

계산부(120)는 하지 관절 토크 값이 계산되면 사람의 일반적인 보행 이벤트에 대해 각 시점 별로 관절 모멘트를 구분할 수 있다.

계산부(120)는 각 시점 별 관절 모멘트가 산출되면, 벡터 연산을 사용하여 해부학적 위치에 따른 각 근육들의 활성도를 계산할 수 있다.

각 근육들의 활성도는 벡터 연산을 이용한 근육의 모멘트 암(moment arm)을 구하는 방법을 이용하여 근육의 이는 곳(origin)과 닿는곳(insertion)을 기준으로 벡터값을 산출하여 구할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 장치에서의 근육활성도 산출 방법에 관한 것으로, 햄스트링 근육에 대한 근육 활성도를 예시하고 있다.

햄스트링 근육에 대한 활성도는 하기의 수학식 5를 이용하여 계산할 수 있다.

상기 수학식 5에서 는 햄스트링 근육에 대한 벡터 값으로서 햄스트링 근육에 대한 근육활성도를 의미하고, θ는 회전각도, l 분절의 길이를 의미하며, T는 회전각도(θ)와 분절의 길이(l)에 대한 동차변환행렬 (homogeneous transformation matrix)을 의미할 수 있다.

다시 말하면, 본 발명의 일 실시예에서는 각 근육에 대한 근육활성도를 IMU센서(111) 및 압력 센서(112)를 통해 측정한 데이터를 기반으로 벡터 연산을 수행하여 구할 수 있으며, 햄스트링 근육 이외에도 다른 위치에서의 각각의 근육들에 대하여 부착 위치(origin, insertion)를 고려하여 상기 수학식 5와 같은 형태로 벡터 값을 연산하는 벡터 연산법을 활용하여 산출할 수 있다.

평가부(130)는 시뮬레이션 모델(140) 및 계산부(120)에서 계산한 하지 관절 토크 값을 이용하여 사용자의 경근 별 활성도를 평가할 수 있다.

활성도란 비대칭 보행에 의해 발생되는 보행 비율로서, 건측(건강한 쪽 다리)의 보행에 대비하여 환측(마비된 쪽 다리)의 보행 비율이다.

한의학에서의 경근은 오장육부와 연결되지 않고 운동기관과 연결되어 있다고 하고 있으며, 날실이 여러 개 엮여서 뼈를 묶는다는 동향적 해부생리학 이론이며, 경근은 경맥이나 경별 등 경락의 큰 흐름 속에 위치하고 있다고 설명한다.

인체는 총 12개의 경근으로 구성되어 있고 근육으로 이루어져 있으며 골격을 이어 맞춰 여러 가지 움직임을 가능하게 하며 관절의 굴신이나 지체의 운동을 하게하여 신체의 이동을 가능하게 할 수 있다.

경근 이론에 따르면 인체는 보행을 위하여 족태양경근(足太陽經筋), 족양명경근(足陽明經筋) 및 족소양경근(足少陽經筋)을 이용하고 있으며, 본 발명에서는 하지의 근육들을 족태양경근, 족양명경근 및 족소양경근의 세 그룹으로 묶어 각각의 경근 별 활성도를 평가함으로써 침, 뜸, 경락, 추나 등 한의학적 치료를 위한 가이드로 활용될 수 있다.

도 6는 본 발명의 일 실시예에서 이용되는 경근을 나타내는 도면이다.

도 6의 (a)는 족태양경근을 도시한 것으로, 족태양경근은 족태양지근(足太陽之筋)으로도 불리며, 새끼발가락에서 시작하여 바깥쪽 복사뼈로 이어지고, 비스듬히 올라가 무릎으로 이어진 뒤에 다리 바깥쪽을 따라 뒤꿈치로 이어지고 다시 뒤꿈치에서 올라가 오금(무릎이 구부려지는 다리 뒤쪽의 부분)으로 이어진다. 이러한 족태양경근은 양의학의 근육 분류에 따르면 을 포함할 수 있다.

도 6의 (b)는 족소양경근을 도시한 것으로, 족소양경근은 족소양지근(足少陽之筋)으로도 불리며, 넷째 발가락 끝에서 시작하여 바깥쪽 복사뼈로 이어지고, 경골(脛骨, tibia) 바깥쪽을 따라 올라가 무릎 바깥쪽으로 이어지며, 다시 허벅지 바깥쪽을 지나간다. 이러한 족소양경근은 양의학의 근육 분류에 따르면 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함할 수 있다.

도 6의 (c)는 족양명경근을 도시한 것으로, 족양명지근(足陽明之筋)으로도 불리며, 셋째발가락에서 시작하여 발등으로 이어지고, 비스듬히 바깥쪽으로 올라가 비골()에 이어지며, 다시 무릎 바깥쪽으로 올라간 뒤에 앞쪽 허벅지와 바깥쪽 허벅지로 갈라져 올라가 비추()로 이어지며 협부(脇部)룰 따라 올라가 척추로 이어진다. 이러한 족양명경근은 양의학의 근육 분류에 따르면 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함할 수 있다.

더하여 이외에도 족태음경근(足太陰經筋), 족소음경근(足少陰經筋), 족궐음경근(足厥陰經筋)에 대해서도 상기 토크 값을 기반으로 분류 및 활성도를 평가할 수 있다.

도면 상에서 도시하지는 않았으나 경근 별 활성도를 스코어 형태, 그래프 형태, 백분율, 절대 값 등 다양한 형태로 사용자에게 디스플레이(미도시)를 통해 제공될 수 있으며, 내/외부 저장장치(미도시)에 저장되어 지속적 관찰에 이용될 수 있다.

예를 들어, 평가부(130)에서 각 경근에 대한 활성도 평가가 완료되면 사용자에게 디스플레이(미도시)를 통해 각 관절에 대한 토크 값, 관절 각도 등에 대한 측정 및 계산된 정보를 제공하는 한편, 인체 모형에 각 경근에 대한 정보가 나타난 뒤에 각 경근 별 활성도를 도시하는 한편, 자세히 보기 기능을 추가하여 보행의 흐름에 따라 경근의 보행 시간대 별 건측과 환측의 보행 정보 및 활성화 비율을 그래프로 도시하여 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정 장치의 시뮬레이션 모델 형성에 대한 블록다이어그램이다.

시뮬레이션 모델(140)은 모델 측정부(210), 모델 계산부(220) 및 모델 형성부(230)을 포함할 수 있다.

여기에서 모델 측정부(210) 및 모델 계산부(220)는 도 1의 경근 활성도 측정 장치에서 도시하고 있는 측정부(110) 및 계산부(120)와 동일한 장비를 이용할 수 있어 본 발명의 일 실시예에서는 동일한 이름을 사용하였으나, 서로 다른 장비를 이용하여 생성할 수도 있다.

모델 측정부(210)는 IMU 센서(211), 압력 센서(212) 및 근전도 센서(213)를 포함할 수 있다.

IMU 센서(211)는 사용자가 보행을 수행하며 골반, 대퇴, 하퇴 및 발이 연결되는 발목, 무릎 및 고관절의 구성에 따라 생성되는 5자유도의 하지관절 움직임을 측정하기 위해 도 3의 (a)와 같이 골반, 대퇴, 하퇴 및 발에 IMU 센서(211)을 장착하고 있으나, 이에 한정되지 않으며, 각 관절에도 위치시키거나 각 위치에 복수의 센서를 위치시키는 등의 다양한 형태를 가질 수 있다.

IMU 센서(211)를 이용하여 관절의 각도, 가속도 및 요 레이트(yaw rate)를 측정할 수 있다.

압력 센서(212)는 사용자가 지면을 누르는 힘(지면반력, force plate)을 측정할 수 있다. 압력 센서(212)는 도 3의 (a)와 같이 사용자의 발바닥에 부착하여 지면반력을 측정하거나, 압력 센서를 포함하는 매트 형태를 보행자의 보행경로에 위치시켜 일반적 보행, 재활운동을 통해 실시하는 보행 등에 의해 발생하는 지면반력을 측정할 수 있다.

근전도 센서(213)는 사용자의 하지 근전도를 측정할 수 있다. 근전도는 전극을 이용하여 특정 근육 내부의 전기적 활동 및 전기 자극에 의한 신경 전도 속도를 측정하여 근육의 병리를 진단할 수 있으므로 실제 사용자 하지 근육의 움직임을 실측할 수 있다.

근전도 센서(213)는 상기 설명한 각 경근의 실제 움직임을 측정할 수 있는 위치에 하나 이상 장착하여 측정할 수 있다.

또한, 근전도 센서(213)는 건측과 환측 모두 착용하여 건측의 보행 정보 및 환측의 보행 정보를 측정할 수 있으며, 또 다른 방법으로는 유사 나이대의 보행 능력을 건측 보행 정보를 활용하고, 환측의 근전도만을 측정하여 실측치로 활용할 수 있다.

모델 계산부(220)는 근전도 센서(213)의 측정 결과를 기반으로 각 경근의 활성도를 실측한 실측치를 생성할 수 있다.

또한, 모델 계산부(220)는 상기 도 1의 계산부(120)과 동일하게 모델 측정부(210)의 측정 결과를 이용하여 사용자의 하지 관절에 대한 하지 관절 토크 값을 산출할 수 있다. 모델 계산부(220)는 하지 관절 토크 값을 기반으로 각 경근에 대한 경근 활성도 추정치를 계산할 수 있다.

모델 형성부(230)는 모델 계산부(220)로부터 추정치와 실측치를 받아 시뮬레이션 모델(140)을 형성할 수 있다.

도 5는 근전도 데이터 실측치와 측정부의 데이터로 계산한 추정치 간의 비교 그래프이다.

도 5의 위 2개의 그래프는 20대와 70대의 허벅지 바깥쪽 근육인 외측광근(Vastus lateralis)의 근전도(EMG) 및 추정치에 대한 것이며, 아래 2개의 그래프는 20대와 70대의 하퇴 앞쪽 근육인 전경골근(Tibialis anterior)의 근전도(EMG) 및 측정치에 대한 것이다.

도 5에서 확인할 수 있듯이 근육이 전진(Forward) 동작을 수행할 때와 지지(Inverse)동작을 수행할 때의 추정치가 상이하나, 근전도(실측치)는 일정한 것을 확인할 수 있다. 또한, 추정치와 실측치 간에 유사한 패턴을 가지고 있으나 정확하게 겹쳐지지 않아 보정이 필요함을 확인할 수 있다.

추정치의 보정을 통해 실측치와 유사하도록 가중치를 부여하기 위하여 다양한 방법을 이용할 수 있다. 구체적으로, LUT(look up table), 특정 파라미터 등을 이용한 수학적 모델을 이용하거나 딥러닝, 신경망, 기계학습, 결정 트리, SVM(Support Vector Machine) 등의 학습 모델을 이용하여 학습을 통해 시뮬레이션 모델을 형성할 수 있으며, 추정치와 실측치 간에 비례 관계를 설명하여 경근 별 활성도를 제시할 수 있다면 모든 방법을 활용할 수 있다.

시뮬레이션 모델(140)은 각 사용자 별로 최초 1회의 근전도의 측정 후

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 경근 활성도 측정을 위한 시뮬레이션 모델 형성 방법에 대한 순서도이다.

IMU 센서, 압력 센서 및 근전도 센서를 이용하여 하지의 움직임 데이터를 수집할 수 있다(S110).

하지의 움직임 데이터는 IMU 센서는 하지의 분절(골반, 대퇴, 하퇴 및 발)에 하나 이상 위치시켜 관절 각도, 가속도 및 요 레이트(yaw rate)를 측정하고, 압력 센서를 이용하여 지면 반력을 측정하며, 근전도 센서를 이용하여 각 근육의 근전도를 측정할 수 있다.

움직임 데이터 중 관절 각도, 가속도, 요 레이트, 지면 반력 데이터를 이용하여 하지의 움직임에 대해 경근 별 활성도 추정치를 계산할 수 있다(S120).

경근 별 활성도를 추정하기 위해서는 라그랑지 운동 방정식을 이용하며, 관절 각도, 가속도, 요 레이트, 지면 반력 데이터를 라그랑지 운동 방정식에 대입하여 하지 관절에 대한 토크 값을 계산하고, 토크 값을 기반으로 각 경근에 대한 활성도 추정치를 계산할 수 있다.

경근은 인체의 근육을 그룹(group)화한 것으로서 인체에는 총 12개의 12경근이 있으며, 이 중 하체의 움직임을 형성하는 족태양경근, 족소양경근 및 족양명경근에 대해 추정치를 계산할 수 있다.

족태양경근은 큰볼기근(Gluteus maximus), 햄스트링(Hamstring) 및 장딴지근(Gastrocnemius)을 포함하고, 족소양경근은 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하며, 족양명경근은 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함할 수 있다.

움직임 데이터 중 근전도 센서를 통해 측정한 근육 별 근전도 데이터를 기반으로 경근 별 실측치를 계산할 수 있다(S130).

근전도 센서는 각 근육의 근전도를 바탕으로 근육의 움직임을 실측할 수 있으므로 상기와 같은 족태양경근, 족소양경근 및 족양명경근에 부속되어 있는 근육들의 움직임을 바탕으로 족태양경근, 족소양경근 및 족양명경근의 활성도를 실측한 실측치를 계산할 수 있다.

추정치와 실측치 계산이 완료되면 추정치와 실측치 데이터를 이용하여 시뮬레이션 모델을 생성할 수 있다(S140).

시뮬레이션 모델은 추정치가 실측치와 최대한 유사한 결과를 제공할 수 있도록 추정치에 가중치를 부여하는 방법을 이용할 수 있으며, 이를 위해 수학적 모델, 딥러닝, 신경망, 결정 트리, SVM(Support Vector Machine) 등의 다양한 방법을 활용할 수 있다.

도 7과 같이 시뮬레이션 모델을 생성하면 이를 이용하여 도 8과 같이 사용자의 하지 경근 별 활성도를 측정할 수 있다.

IMU 센서 및 압력 센서를 이용하여 하지의 움직임 데이터를 수집할 수 있다(S210).

하지의 움직임 데이터는 IMU 센서는 하지의 분절(골반, 대퇴, 하퇴 및 발)에 하나 이상 위치시켜 관절 각도, 가속도 및 요 레이트(yaw rate)를 측정하고, 압력 센서를 이용하여 지면 반력을 측정할 수 있다.

하지의 움직임 데이터 측정이 완료되면 하지 움직임 데이터를 이용하여 하지 관절 토크 값을 계산할 수 있다(S220).

하지 관절 토크 값은 라그랑그 운동 방정식을 이용하여 계산될 수 있으며, 이에 대해 자세한 내용은 상기 계산부(120)에서 자세하게 설명하였으므로 여기에서는 설명을 생략하도록 한다.

하지 관절 토크 값의 계산이 완료되면 시뮬레이션 모델을 이용하여 하지 경근 별 활성도를 계산할 수 있다(S230).

활성도는 건측에 대비한 환측의 보행 능력으로서, 백분위 또는 스코어로 표현될 수 있다.

또한, 도면 상에서는 개시하고 있지 않으나, 계산된 경근 별 활성도는 디스플레이(미도시)를 통해 정보를 제공할 수 있다. 제공되는 정보는 상기 S210 단계에서 측정한 하지 움직임 데이터, S220 단계에서 계산된 하지 관절 토크 값 및 S230 단계에서 계산된 경근 별 활성도 데이터를 모두 포함할 수 있으며, 필요에 따라 인체 모형, 그래프, 도표, 영상 등 다양한 방법을 이용하여 제공될 수 있으며, 또한, 제공되는 데이터는 모두 저장장치(미도시)에 저장되어 향후 지속적으로 기록, 관찰을 통한 빅데이터 수집에 이용될 수 있다.

이상에서 본 발명에 따른 바람직한 실시예의 경근 환성도 평가 장치 및 방법을 이용하면 종래 근전도 센서 및 카메라를 이용하지 않는 간단한 구조 및 장치만으로 사용자의 비대칭 보행을 감지할 수 있다.

상술한 실시 예에 설명된 특징, 구조, 효과 등은 본 발명의 적어도 하나의 실시 예에 포함되며, 반드시 하나의 실시 예에만 한정되는 것은 아니다. 나아가, 각 실시 예에서 예시된 특징, 구조, 효과 등은 실시예들이 속하는 분야의 통상의 지식을 가지는 자에 의하여 다른 실시예들에 대해서도 조합 또는 변형되어 실시 가능하다.

따라서 이러한 조합과 변형에 관계된 내용들은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다. 또한, 이상에서 실시 예들을 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시 예들에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부한 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

110: 측정부
120: 계산부
130: 평가부
140: 시뮬레이션 모델
210: 모델 측정부
220: 모델 계산부
230: 모델 형성부

Claims

사용자의 보행을 측정하는 측정부;
상기 측정부의 측정 결과를 이용하여 사용자의 하지관절 토크 값을 산출하는 계산부; 및
상기 하지관절 토크 값을 기반으로 상기 사용자 하지의 경근(經筋) 별 활성도를 평가하는 평가부;
를 포함하며,
상기 경근 별 활성도는 상기 사용자의 양 다리의 하지 근육 그룹(족태양경근, 족양명경근, 족소양경근) 별로 각각의 활성도를 계산하고, 상기 양 다리의 활성화 비율을 각각 비교하여 보행 비대칭성 관계의 원인을 파악하고,
상기 계산부는 상기 측정 결과를 2차원 시상면 형태로 변환하여 상기 토크 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 장치.
제1항에 있어서,
상기 측정부는,
상기 사용자 하지의 분절(골반, 대퇴, 하퇴 및 발)에 장착하여 관절 각도, 가속도 및 요 레이트(yaw rate)를 측정하는 관성 센서; 및
상기 사용자의 보행에 의한 지면 반력을 측정할 수 있는 압력 센서;
를 포함하는 경근 활성도 평가 장치.
제1항에 있어서,
상기 계산부는 라그랑지 운동 방정식(Lagrange equation of motion)을 기반으로 상기 하지관절 토크 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 장치.
제1항에 있어서,
상기 평가부는 역동역학 기반의 시뮬레이션 모델을 기반으로 활성도를 평가하며,
상기 시뮬레이션 모델은 하지 관절 각도, 지면 반력 및 근전도를 측정하여 역동역학 해석 및 근육 활성도 추정치를 생성하고,
상기 추정치와 실측치 간의 비교를 통해 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 장치.
삭제
제1항에 있어서,
상기 족태양경근은 새끼발가락에서 시작하여 바깥쪽 복사뼈, 무릎으로 올라가 다리의 바깥쪽으로 뒤꿈치로 이어지며 다시 뒤꿈치에서 올라가 오금으로 연결되는 경근으로 큰볼기근(Gluteus maximus), 햄스트링(Hamstring) 및 장딴지근(Gastrocnemius)을 포함하고,
상기 족양명경근은 셋째발가락에서부터 발등, 비골, 무릎바깥쪽으로올라가 앞쪽허벅지와 바깥쪽허벅지로 갈라져 올라가는 경근으로 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하며,
상기 족소양경근은 넷째발가락에서부터 복사뼈, 경골(tibia)을 지나 무릎 바깥쪽으로 올라가며, 허벅지 바깥쪽을 지나가는 경근으로 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 장치.
사용자의 경근 활성도를 평가하기 위한 시스템의 경근 활성도 평가 동작 모델은,
복수의 센서를 이용하여 상기 사용자의 하지 관절 각도, 지면 반력 및 하지 근전도를 측정하는 모델 측정부;
상기 측정부의 하지 관절 각도 및 지면 반력 측정값을 이용하여 경근 활성도 추정치를 계산하고, 상기 하지 근전도를 기반으로 경근 활성도 실측치를 계산하는 모델 계산부; 및
상기 추정치와 상기 실측치를 비교하여 시뮬레이션 모델을 개발하는 모델 형성부;
를 포함하며,
상기 경근 활성도는 상기 사용자의 양 다리의 하지 근육 그룹(족태양경근, 족양명경근, 족소양경근) 별로 각각의 활성도를 계산하고, 상기 양 다리의 활성화 비율을 각각 비교하여 보행 비대칭성 관계의 원인을 파악하고,
상기 모델 계산부는 상기 모델 측정부에서 측정된 보행 데이터를 2차원 시상면 형태로 변환하여 상기 경근 활성도 추정치 및 상기 경근 활성도 실측치를 계산하는데 이용하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 모델 형성 장치.
제7항에 있어서,
상기 계산부는 하지 관절 각도 및 지면 반력 데이터를 기반으로 하지 관절 토크 값을 계산하여 상기 경근 활성도 추정치를 계산하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 모델 형성 장치.
제7항에 있어서,
상기 족태양경근은 큰볼기근(Gluteus maximus), 햄스트링(Hamstring) 및 장딴지근(Gastrocnemius)을 포함하고,
상기 족양명경근은 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하며,
상기 족소양경근은 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 모델 형성 장치.
제7항에 있어서,
상기 시뮬레이션 모델은 개인 맞춤형, 연령 별, 성별, 증상 별 통계를 기반으로 구성될 수 있으며, 파라미터 기반의 수학모델, 딥러닝, 신경망, 결정 트리, SVM(Support Vector Machine) 중 어느 하나를 이용하여 학습 및 동작을 수행하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 모델 형성 장치.
측정부에서 관성 센서 및 압력 센서를 이용하여 사용자의 하지 움직임 데이터를 측정하는 단계;
계산부에서 상기 하지 움직임 데이터를 기반으로 하지의 경근 별 활성도 추정치를 계산하는 단계;
계산부에서 상기 사용자의 근전도를 측정하여 경근 별 실측값을 계산하는 단계;
모델 형성부에서 상기 추정치 및 실측값을 기반으로 시뮬레이션 모델을 생성하는 단계; 및
평가부에서 상기 사용자의 하지 움직임 데이터 및 상기 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 사용자의 경근 별 활성도를 평가하는 단계를 포함하며,
상기 경근 별 활성도는 상기 사용자의 양 다리의 하지 근육 그룹(족태양경근, 족양명경근, 족소양경근) 별로 각각의 활성도를 계산하고, 상기 양 다리의 활성화 비율을 각각 비교하여 보행 비대칭성 관계의 원인을 파악하고,
상기 하지의 경근 별 활성도 추정치를 계산하는 단계 및 상기 경근 별 실측값을 계산하는 단계는 모델 측정부에서 측정된 보행 데이터를 2차원 시상면 형태로 변환하여 계산하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 방법.
제11항에 있어서,
상기 하지 움직임 데이터는
허벅지, 정강이 및 발목에 각각 상기 관성 센서 장착하여 측정 데이터를 기반으로 관절 각도 및 가속도 값을 계산하고, 상기 압력 센서를 이용하여 지면 반력을 측정하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 방법.
제11항에 있어서,
상기 족태양경근은 큰볼기근(Gluteus maximus), 햄스트링(Hamstring) 및 장딴지근(Gastrocnemius)을 포함하고,
상기 족양명경근은 대퇴직근(Rectus femoris) 및 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하며,
상기 족소양경근은 소둔근(Gluteus minimus), 외측광근(Vastus lateralis) 및 전경골근(Tibialis anterior)을 포함하는 것을 특징으로 하는 경근 활성도 평가 방법.