KR20180031176A - 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법, 이를 이용한 보행 보조 방법, 및 이를 수행하는 장치들 - Google Patents

근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법, 이를 이용한 보행 보조 방법, 및 이를 수행하는 장치들 Download PDF

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Abstract

근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법, 이를 이용한 보행 보조 방법, 및 이를 수행하는 장치들이 개시된다. 일 실시예에 따른 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법은 EMG 신호에 기초하여 관절의 제1 토크를 추정하는 단계와, 모션 데이터에 기초하여 상기 관절의 제2 토크를 추정하는 단계와, 상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 단계를 포함한다.

Description

근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법, 이를 이용한 보행 보조 방법, 및 이를 수행하는 장치들{METHOD OF IDENTIFYING CHARACTERISTICS OF A MUSCLE, METHOD FOR WALKING ASSIST USING THE SAME, AND DEVICES OPERATING THE SAME}
아래 실시예들은 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법, 이를 이용한 보행 보조 방법, 및 이를 수행하는 장치들에 관한 것이다.
최근 고령화 사회가 심화됨에 따라서 관절에 문제가 있어서 이에 대한 고통과 불편을 호소하는 사람들이 증가하고 있다. 의학 분야의 발달로 생명 연장이 진행되었으나 건강한 삶을 통하여 삶의 질이 강조됨에 따라 노인 또는 장애인이 일반인처럼 생활할 수 있도록 보조하는 개념의 서비스가 중요시되고 있다. 특히, 관절이 불편한 노인이나 환자들이 보행을 원활하게 할 수 있는 운동 보조 장치에 대한 관심이 높아지고 있다.
예를 들어, 운동 보조 장치는, 사용자의 몸통에 장착되는 몸체 프레임과, 몸체 프레임의 하측에 결합되어 사용자의 골반을 감싸는 골반 프레임과, 사용자의 대퇴부 및 종아리, 발 부위에 장착되는 대퇴부 프레임, 종아리 프레임, 발 프레임으로 구성된다. 골반 프레임과 대퇴부 프레임은 고관절부에 의해 회전 가능하도록 연결되고, 대퇴부 프레임과 종아리 프레임은 무릎 관절부에 의해 회전 가능하도록 연결되며, 종아리 프레임과 발 프레임은 발목 관절부에 의해 회전 가능하도록 연결된다.
그러나, 인체의 근골격 신경 조건이 매우 다양하며 인간의 신체와 손상 없이 공조하는 기술이 아직까지는 미진하여 운동 보조 장치에 대한 지속적인 연구가 필요한 상태이다.
특히, 개개인 별로 근골격 및 신경 약화 조건과 신체 구조가 다양하여 이에 대한 최적의 알고리즘을 제공하는 것에 많은 노력이 필요한 상황이다. 일반적으로 개개인마다 세부 조정 방식의 맞춤형 알고리즘을 적용해야 하는데 이로 인하여 인건비 및 서비스 비용이 추가되어 양산형(mass production type) 제품을 만들기 어렵고 이로 인하여 제품 가격도 감소시키기 어려운 상태이다.
실시예들은 사람의 보행을 근골격 모델에 구조화하여 보행의 형태를 근육의 특성에 대한 파라미터 집합으로 표현하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 실시예들은 EMG 신호 및 보행 데이터를 이용하여 개인의 근육 상황 및 보행 신경 상황을 파라미터화하여 개개인의 보행 상태 및 조건을 파악할 수 있는 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따른 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법은 EMG 신호에 기초하여 관절의 제1 토크를 추정하는 단계와, 모션 데이터에 기초하여 상기 관절의 제2 토크를 추정하는 단계와, 상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 근육은 가자미근, 앞정강근, 장딴지근, 가쪽넓은근, 넙다리뒤 인대근, 대둔근, 및 엉덩이굴근 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 식별된 파라미터는 상기 근육의 최대 근력, 최적 길이, 슬랙 길이, 이동 속도 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 식별하는 단계는 상기 제1 토크와 상기 제2 토크 간의 오차에 기초하여 상기 근육의 초기 파라미터를 업데이트하는 단계와, 상기 오차가 최소화되도록 업데이트된 파라미터를 이용하여 상기 제1 토크를 반복적으로 추정하여 상기 근육의 파라미터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 토크를 추정하는 단계는 상기 EMG 신호를 근육 동역학(muscle dynamics)에 이용하여 상기 제1 토크를 추정하는 단계를 포함하고, 상기 제2 토크를 추정하는 단계는 상기 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 이용하여 상기 제2 토크를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 보행 보조 방법은 EMG 신호에 기초하여 추정된 관절의 제1 토크와 모션 데이터에 기초하여 추정된 상기 관절의 제2 토크를 이용하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 단계와, 상기 식별된 근육의 파라미터에 기초하여 상기 근육의 특성에 대응하는 보행 타입에 따라 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는 상기 식별된 파라미터에 기초하여 상기 근육의 특성에 해당하는 보행 관련 병증을 진단하는 단계와, 상기 진단된 병증에 대응하는 보행 타입에 따라 상기 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제어하는 단계는 상기 식별된 파라미터에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 상기 근육의 특성에 대응하는 보행 타입에 따라 상기 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 근육은 가자미근, 앞정강근, 장딴지근, 가쪽넓은근, 넙다리뒤 인대근, 대둔근, 및 엉덩이굴근 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 식별된 파라미터는 상기 근육의 최대 근력, 최적(근섬유) 길이, 슬랙 길이, 이동 속도 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 식별하는 단계는 상기 제1 토크와 상기 제2 토크 간의 오차에 기초하여 상기 근육의 특성에 대한 초기 파라미터를 업데이트하는 단계와, 상기 오차가 최소화되도록 업데이트된 파라미터를 이용하여 상기 제1 토크를 반복적으로 추정하여 상기 근육의 특성에 대한 최적 파라미터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 식별하는 단계는 상기 EMG 신호를 근육 동역학(muscle dynamics)에 이용하여 상기 제1 토크를 추정하는 단계와, 상기 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 이용하여 상기 제2 토크를 추정하는 단계와, 상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 파라미터 식별 장치는 EMG 신호와 모션 데이터를 획득하기 위한 인터페이스와, 상기 EMG 신호에 기초하여 관절의 제1 토크를 추정하고, 상기 모션 데이터에 기초하여 상기 관절의 제2 토크를 추정하고, 상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
상기 근육은 가자미근, 앞정강근, 장딴지근, 가쪽넓은근, 넙다리뒤 인대근, 대둔근, 및 엉덩이굴근 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 식별된 파라미터는 상기 근육의 최대 근력, 최적(근섬유) 길이, 슬랙 길이, 이동 속도 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 제1 토크와 상기 제2 토크 간의 오차에 기초하여 상기 근육의 초기 파라미터를 업데이트하고, 상기 오차가 최소화되도록 업데이트된 파라미터를 이용하여 상기 제1 토크를 반복적으로 추정하여 상기 근육의 파라미터를 추출할 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 EMG 신호를 근육 동역학(muscle dynamics)에 이용하여 상기 제1 토크를 추정하고, 상기 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 이용하여 상기 제2 토크를 추정할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 근육의 특성에 대한 파라미터 식별을 설명하기 위한 근골격 모델의 일 예이다.
도 2a는 근육의 일 예인 힐 타입 근육 모델을 나타낸다.
도 2b는 도2a에 도시된 힐 타입 근육 모델의 길이 및 속도에 대한 특성을 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하기 위한 파라미터 식별 장치를 포함하는 시스템의 일 예의 개략적인 블록도이다.
도 4는 도 3에 도시된 파라미터 식별 장치의 개략적인 블록도이다.
도 5는 도 3에 도시된 파라미터 식별 장치의 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 6은 도 3의 파라미터 식별 장치를 포함하는 시스템의 다른 예의 개략적인 블록도이다.
도 7은 도 6에 도시된 보행 보조 장치의 개략적인 블록도이다.
도 8은 도 6에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 정면도이다.
도 9는 도 6에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 측면도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로도 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 가지다" 등의 용어는 설시된 특정, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 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 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일 실시예에 따른 근육의 특성에 대한 파라미터 식별을 설명하기 위한 근골격 모델의 일 예이고, 도 2a는 근육의 일 예인 힐 타입 근육 모델을 나타내고, 도 2b는 도2a에 도시된 힐 타입 근육 모델의 길이 및 속도에 대한 특성을 나타낸다.
도 1 내지 도 2b를 참조하면, 설명의 편의를 위해, 도 1에서는 7개의 근육이 존재하는 근골격 모델을 이용하고, 도 2에서는 힐 타입 근육 모델을 이용한다. 하지만, 반드시 이에 한정되지 않으며, N(N은 1 이상의 자연수)개 이상의 근육이 존재하는 근골격 모델이 이용될 수 있으며, 힐 타입 이외의 다른 타입의 근육 모델이 이용될 수 있다.
사람의 보행은 사람의 인체에 대응하는 근골격 모델에 보행으로 구조화할 수 있다. 근골격 모델은 일정한 질량과 관성 모멘트를 가지는 뼈대로 구성된 인체 모형을 구성할 수 있다. 뼈대는 머리, 가슴, 골반, 허벅지, 장단지, 발로 구성되며, 각 뼈대가 연결된 부분에서는 관절이 형성될 수 있다. 관절과 관절 사이에는 구동하는 동력인 근육이 형성될 수 있다. 근육은 가자미근(soleus muscle; SOL), 앞정강근(tibialis anterio muscle; TA), 장딴지근(gastrocnemius muscle; GAS), 가쪽넓은근(vastus lateralis muscle; VAS), 뒤넙다리근(hamstring muscle; HAM), 대둔근(gluteus maximus muscle; GLU), 및 엉덩이굴근(hip flexor muscle; HFL) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
근육에 대응하는 근육 모델은 도 2a의 힐 타입 근육 모델일 수 있다. 힐 타입 근육 모델은 근육 힘줄 유닛인 CE(contractile element), PE(parallel element), 및 SE(serial element)으로 구성될 수 있다.
CE에서 발생시키는 힘은 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 가진 신호(excitation signal)이고,
Figure pat00003
는 근육 최대 힘을 의미할 수 있다. 또한,
Figure pat00004
와
Figure pat00005
는 CE 근육의 길이 및 속도에 대한 근육 힘을 의미하고, 도 2b에 도시된 바와 같을 수 있다. 예를 들어, CE 근육의 길이에 대한 근육 힘의 값, 즉
Figure pat00006
이 도 2b의 좌측에 도시된 Muscle F-L 그래프이고, CE 근육의 속도에 대한 근육 힘의 값, 즉
Figure pat00007
이 도 2b의 우측에 도시된 Muscle F-V 그래프이다.
Figure pat00008
및
Figure pat00009
는 CE 근육의 길이 및 속도를 의미할 수 있다.
수학식 1을 통해, 근육에 힘을 발생시키기 위해서는 신경계에서 발생하는 미세 가진 신호가 필요함을 알 수 있다. 예를 들어, 가진 신호는 EMG 신호일 수 있다. 가진 신호가 단초가 되어 근육에 양의 피드백이 적용될 수 있고, 이에 따라 근육에 힘이 발생할 수 있다.
보행은 일반적으로 사람이 사용할 수 있는 근력과 이러한 근력을 통하여 최대한 에너지를 적게 소모하고 안정성을 확보할 수 있는 방법으로 형성될 수 있다. 근육의 특성은 근육의 운동 및/또는 움직임을 예상하는데 이용될 수 있으므로, 근육의 특성을 식별함으로써 보행에 대한 정보를 파악할 수 있다.
근육의 특성에 대한 파라미터는 CE에서 발생시키는 힘으로부터 추출되고, 근육의 특성을 특정하기 위한 요인일 수 있다. 파라미터는 근육의 최대 근력, 최적(또는 최적 근섬유) 길이, 슬랙 길이 및 이동 속도 등 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 근육의 운동 및/또는 움직임은 근육의 특성에 대한 파라미터의 식별을 통해 예상될 수 있다.
즉, 근육의 파라미터는 사람의 보행을 표현할 수 있다. 근육의 파라미터를 식별함으로써, 보행을 표면적인 위치의 도메인에서의 시간과 궤적의 좌표로서의 궤적을 파악하는 것이 아니라 사람의 보행을 생성하게 되는 근원적인 기원에 대한 정보를 파악할 수 있다. 이러한 파라미터의 값을 식별함으로써, 사람 및/또는 사람의 보행은 보다 강인하게 식별될 수 있다.
상술한 바와 같이, 사람의 보행은 근골격 모델에 보행으로 구조화할 수 있고, 보행의 형태는 근육의 특성에 대한 파라미터 변환으로 나타낼 수 있다. 즉, 보행 자체는 근육의 특성에 대한 파라미터의 집합으로 표현될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하기 위한 파라미터 식별 장치를 포함하는 시스템의 일 예의 개략적인 블록도이고, 도 4는 도 3에 도시된 파라미터 식별 장치의 개략적인 블록도이다.
도 3 내지 도 4를 참조하면, 시스템(10)은 사람의 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하기 위한 시스템일 수 있다. 시스템(10)은 제1 센서(100), 제2 센서(200), 및 파라미터 식별 장치(300)를 포함할 수 있다.
제1 센서(100)는 사람의 근육으로부터 EMG 신호를 센싱할 수 있다. 제1 센서(100)는 하나 이상의 EMG 센서로 구현될 수 있다. 예를 들어, EMG 센서는 EMG 신호를 센싱하고자 하는 근육마다 구현(또는 위치)할 수 있다. 제1 센서(100)는 EMG 신호를 파라미터 식별 장치(300)로 전송할 수 있다.
제2 센서(200)는 사람의 모션 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들어, 제2 센서(200)는 사람의 관절의 길이, 위치에 대한 정보 및 보행에 따른 관절의 이동 정보를 포함하는 모션 데이터를 생성(또는 측정)할 수 있다. 제2 센서(200)는 모션 캡쳐(motion capture) 장치 및/또는 포스 플레이트(force plate) 장치일 수 있다. 제2 센서(200)는 모션 데이터를 파라미터 식별 장치(300)로 전송할 수 있다.
도 3에서는 제1 센서(100)와 제2 센서(200)가 파라미터 식별 장치(300)와 구별되어 외부에 구현된 것으로 도시하고 있지만, 이에 한정되지 않으며, 실시예에 따르 제1 센서(100)와 제2 센서(200)는 파라미터 식별 장치(300)의 내부에 구현될 수 있다.
파라미터 식별 장치(300)는 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하기 위한 장치일 수 있다. 예를 들어, 근육은 가자미근, 앞정강근, 장딴지근, 가쪽넓은근, 뒤넙다리근, 대둔근, 및 엉덩이굴근 등 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 파라미터는 근육의 최대 근력, 최적(또는 최적 근섬유) 길이, 슬랙 길이 및 이동 속도 등 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 파라미터 식별 장치(300)는 인터페이스(interface; 310) 및 컨트롤러(controller; 330)를 포함할 수 있다.
인터페이스(310)는 EMG 신호 및 모션 데이터를 획득(또는 수신)할 수 있다. 예를 들어, 인터페이스(310)는 제1 센서(100)로부터 EMG 신호를 획득할 수 있다. 또한, 인터페이스(310)는 제2 센서(200)로부터 모션 데이터를 획득할 수 있다. 인터페이스(310)는 획득한 EMG 신호 및 모션 데이터를 컨트롤러(330)로 전송할 수 있다.
컨트롤러(330)는 EMG 신호와 모션 데이터를 이용하여 근육에 연관된(또는 연결된) 관절의 토크를 추정할 수 있다.
컨트롤러(330)는 EMG 신호에 기초하여 관절의 제1 토크를 추정(또는 계산)할 수 있다. 관절은 근육에 연관된(또는 연결된) 관절을 의미할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(330)는 EMG 신호를 근육 동역학(muscle dynamics)에 적용하여 제1 토크를 추정할 수 있다.
일 예로, 컨트롤러(330)는 EMG 신호를 수학식 1에 대입하여 제1 토크를 추정할 수 있다. 다른 예로, 컨트롤러(330)는 EMG 신호에 응답하여 도 1의 근골격 모델을 이용하여 동역학 시뮬레이션을 수행함으로써 제1 토크를 추정할 수 있다. 동역학 시뮬레이션에서, EMG 신호는 근골격 모델의 근육을 활성화 시키는 가진 신호(또는 활성화 신호)일 수 있다.
컨트롤러(330)는 모션 데이터에 기초하여 관절의 제2 토크를 추정할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(330)는 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 적용하여 제2 토크를 추정할 수 있다.
컨트롤러(330)는 제1 토크와 제2 토크에 기초하여 관절에 연관된(또는 연결된) 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(330)는 제1 토크와 제2 토크 간의 오차에 기초하여 최적화 과정을 통해 파라미터를 조정함으로써 반복적으로 제1 토크를 추정할 수 있다. 이때, 컨트롤러(330)는 파라미터 변화분에 대한 오차 변화분을 이용하여 오차가 최소화되는 방향으로 최적화 과정을 수행함으로써 최적 파라미터를 추출할 수 있다.
도 5는 도 3에 도시된 파라미터 식별 장치의 동작을 설명하기 위한 플로우 차트이다.
도 5를 참조하면, 컨트롤러(330)는 EMG 신호와 초기에 설정된 근육의 특성에 대한 파라미터를 근육 동역학(muscle dynamics)에 적용하여 제1 토크를 추정할 수 있다(510).
컨트롤러(330)는 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 이용하여 제2 토크를 추정할 수 있다(520).
컨트롤러(330)는 제1 토크와 제2 토크 간의 오차를 추출(또는 계산)하고(530), 오차가 최소인지 여부를 확인할 수 있다(540).
오차가 최소가 아닌 경우, 컨트롤러(330)는 파라미터를 업데이트할 수 있다(550). 이후에, 컨트롤러(330)는 업데이트된 파라미터를 이용하여 컨트롤러(330)는 업데이트된 파라미터를 이용하여 단계 510 내지 540을 수행할 수 있다. 오차가 최소화 될 때까지, 컨트롤러(330)는 단계 510 내지 550을 반복적으로 수행할 수 있다.
즉, 컨트롤러(330)는 오차가 최소화되는 때에 사용된 파라미터를 근육의 특성에 대한 최적 파라미터로 추출할 수 있다. 파라미터는 근육의 최대 근력, 최적(또는 최적 근섬유) 길이, 슬랙 길이 및 이동 속도 등 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 오차가 최소화되는 때라는 것은 단계 510 내지 550을 반복적으로 수행하면서 더 이상 오차의 변화가 없는 상태, 즉 오차 변화율이 최소인 상태를 의미할 수 있다.
도 1 내지 도 5를 참조하여 설명한 바와 같이, 파라미터 식별 장치(300)는 EMG 신호와 보행 데이터, 예를 들어 모션 데이터를 이용하여 개인의 근육 상황 및 보행 신경 상황을 파라미터화하여 개개인의 보행 상태 및 조건을 파악할 수 있다. 이는 보행 보조 장치가 최소한의 노력으로 개인화할 수 있도록 하며, 사람의 근골격 질환을 진단하는 방법에도 사용 가능할 수 있다. 또한, 이는 인체 보행 데이터를 통하여 사람의 보행 특성을 파악하여 개개인을 식별하는 기술로서 기본적으로 개인에 맞는 IoT 서비스를 제공하고 원거리 개인 인증을 수행하는 방법 및 보안 등에도 사용 가능할 수 있다. 특히, 원거리 인식이 가능하여 의료 분야에서는 각각의 보행 식별을 통하여 특정 질병이 있는 사람들의 분류가 가능하고, 제스쳐 인식 기반의 비디오 장치를 통하여 침습식 검사 없이 보행 추적하고 개인의 보행이 어떠한 환자군에 대상이 속해 있는지를 구분할 수도 있다.
이하에서는, 파라미터 식별 장치(300)로부터 식별된 파라미터가 보행 보조 장치를 통해 이용되는 경우를 일 예로 설명한다.
도 6은 도 3의 파라미터 식별 장치를 포함하는 시스템의 다른 예의 개략적인 블록도이다.
도 6을 참조하면, 보행 보조 시스템(gait assist system 또는 walking assist system; 600)은 보행 보조 장치(gait assist device 또는 walking assist device; 700), 및 파라미터 식별 장치(300)를 포함할 수 있다.
파라미터 식별 장치(300)는 EMG 신호에 기초하여 추정된 관절의 제1 토크와 모션 데이터에 기초하여 추정된 관절의 제2 토크를 이용하여 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별할 수 있다. 도 6의 파라미터 식별 장치(300)의 구성 및 동작은 도 1 내지 5를 참조하여 설명된 파라미터 식별 장치(300)의 구성 및 동작과 실질적으로 동일할 수 있다. 이에, 파라미터 식별 장치(300)에 대한 상세한 설명은 생략한다.
파라미터 식별 장치(300)는 식별된 근육의 파라미터를 보행 보조 장치(700)로 전송할 수 있다.
보행 보조 장치(700)는 대상체, 예를 들어 사용자에 착용되어 사용자의 보행 및/또는 운동을 보조할 수 있다. 예를 들어, 대상체는 사람, 동물 또는 로봇 등일 수도 있으며, 이에 제한되지 않는다.
보행 보조 장치(700)는 사용자의 손, 상박, 하박 등 상체의 다른 부분이나, 발, 종아리, 허벅지 등의 하체의 다른 부위의 보행 및/또는 운동을 보조할 수 있다. 즉, 보행 보조 장치(700)는 사용자의 일 부분의 보행 및/또는 운동을 보조할 수 있다.
보행 보조 장치(700)는 식별된 파라미터에 기초하여 근육의 특성에 해당하는 보행 관련 병증을 진단하고, 진단된 병증에 대응하는 보행 타입에 따라 보행 보조 장치(700)를 다르게 제어할 수 있다. 예를 들어, 보행 관련 병증은 관절염 및 뇌졸증 등을 포함할 수 있다.
또한, 보행 보조 장치(700)는 식별된 파라미터에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 근육의 특성에 대응하는 보행 타입에 따라 보행 보조 장치(700)를 다르게 제어할 수 있다.
비정상 보행(Pathological gait 또는 Abnormal gait)은 정상적인 보행 패턴이 어느 부분의 부상, 허약함, 유연성의 상실, 통증, 나쁜 습관, 신경 및 근력 손상 등으로 인한 기능 장애에 의해 침범됨으로써, 정상적인 보행 패턴이 희생되고 인체 시스템의 적응을 통해 비정상 또는 병적인 보행 패턴을 보존하려는 보행을 의미할 수 있다. 비정상 보행은 병적 보행을 의미할 수 있다.
예를 들어, 적어도 하나의 비정상 보행 타입은 구부림 보행(또는 슬관절 굴곡 보행, Crouch gait) 타입, 계상 보행(Steppage gait 또는 Footdrop gait) 타입, 진통 보행(Antalgic gait) 타입, 실조성 보행(Ataxic gait) 타입, 가속 보행(Festinating gait) 타입, 도약 보행(Vaulting gait) 타입, 비틀거리는 보행(Lurching gait), 첨족 보행(Equinus gait) 타입, 짧은 다리 보행(Short Leg gait) 타입, 편마비 보행(Hemiplegic gait) 타입, 회선 보행(Circumduction gait) 타입, 소모증 보행(Tabetic gait) 타입, 신경성 보행(Neurogenic gait) 타입, 가위 보행(Scissoring gait) 타입, 및 파킨슨성 보행(Parkinsonian gait) 타입 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. 비틀거리는 보행은 비틀거리는 모든 보행을 의미하고, 오리 보행(Waddling gait), 대둔근 보행(Gluteus Maximus gait), 중둔근 보행(Trendelenburg gait) 등을 포함할 수 있다. 오리 보행은 좌우로 뒤뚱거리는 보행을 의미하고, 대둔근 보행은 고관절 신전(hip extension)을 유지하기 위하여 가슴을 뒤쪽으로 젖히며, 종종 몸통 전체를 갑작스레 움직이면서 걷는 보행을 의미할 수 있다. 중둔근 보행은 부상당한 하지가 지면을 지지할 때, 무게중심을 유지하고, 다친 쪽 골반이 쳐지는 것을 방지하기 위해 가슴을 다친 다리 쪽을 이동하면서 걷는 보행을 의미할 수 있다.
구부림 보행은 보행 불안정성을 극복하기 위해 엉덩이, 무릎, 발목 관절 모두를 구부리고 걷는 구부정한 보행을 의미할 수 있다. 계상 보행은 지면에 발가락을 아래쪽으로 향한 후에 발등을 지면쪽으로 떨어뜨리면서 걷는 보행을 의미할 수 있다. 진통 보행은 통증이 있는 부위에 통증을 덜 주기 위한 보행을 의미할 수 있다. 실조성 보행은 보폭이 고르지 않고, 좌우발의 간격이 넓으며 몸이 흔들거리면서 술에 취한 듯한 불안한 보행을 의미할 수 있다. 가속 보행은 팔이 움직이지 않으며, 작은 보폭의 몸을 앞으로 기울이고, 마치 멈추지 못하는 것처럼 점점 빨리 걷는 보행을 의미할 수 있다. 도약 보행은 무릎 관절을 펼 수 없을 때 환측(예를 들어, 마비가 온 쪽) 다리가 아닌 건측(예를 들어, 마비가 온 반대쪽) 다리를 이용하여 걷는 보행을 의미할 수 있다. 첨족 보행은 발뒤꿈치는 지면에 닿지 않고 발가락 끝만 이용하여 걷는 보행을 의미할 수 있다. 편마비 보행은 움직임이 강직되어 몸 전체가 아픈 쪽으로 약간 기울어 지고, 환측 상완의 스윙을 상실하고, 환측 어깨 하강이 된 상태에서, 하지가 원시적 굴곡 양상을 보이며 걷는 보행을 의미할 수 있다. 회선 보행은 무릎을 구부리기 힘들어, 다리 전체를 휘도는 보행을 의미할 수 있다. 가위 보행은 다리를 약간 안쪽으로 굽힌 상태에서 웅크린 자세로, 무릎이나 다리를 교차시키거나 서로 부딪히면서 걷는 보행을 의미할 수 있다. 파킨슨성 보행은 전방 굴곡자세를 위하고 발바닥을 지면에 대고 문지르는 듯 걷는 보행을 의미할 수 있다.
도 6에서는 파라미터 식별 장치(300)가 보행 보조 장치(700) 외부에 구현된 것으로 도시하고 있지만, 이에 한정되지 않으며, 실시예에 따라 파라미터 식별 장치(300)는 보행 보조 장치(700)의 내부에 구현될 수 있다.도 7은 도 6에 도시된 보행 보조 장치의 개략적인 블록도이고, 도 8은 도 6에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 정면도이고, 도 9는 도 6에 도시된 보행 보조 장치가 대상체에 착용된 상태의 측면도이다.
도 6 내지 도 9를 참조하면, 보행 보조 장치(700)는 컨트롤러(controller; 710), 구동기(driver; 730)를 포함한다. 또한, 보행 보조 장치(700)는 고정 부재(740), 동력 전달 부재(750), 및 지지 부재(760)를 더 포함할 수 있다.
도 8 및 도 9에서는 설명의 편의를 위해 보행 보조 장치(700)가 사용자(800)의 허벅지에 착용되어 보조하는 경우, 예를 들어 힙 타입(hip-type)의 보행 보조 장치에 대하여 도시하고 있지만, 상술한 바와 같이 이에 한정되지 않으며 보행 보조 장치(700)는 사용자(800)의 손, 상박, 하박 등 상체의 일부 또는 전체나, 발, 종아리 등의 하체의 일부 또는 전체에 착용되어 보조할 수 있다. 또한, 보행 보조 장치(800)는 하체 일부를 지원하는 형태에서 무릎까지 지원하는 형태, 발목까지 지원하는 형태, 전신을 지원하는 형태에 적용될 수 있다.
컨트롤러(710)는 보행 보조 장치(700)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(710)는 구동기(730)가 사용자(800)의 보행을 돕기 위한 동력을 출력하도록 구동기(730)를 제어할 수 있다. 동력은 보조력(assistance torque)을 의미할 수 있다.
컨트롤러(710)는 식별된 파라미터에 기초하여 근육의 특성에 해당하는 보행 관련 병증을 진단하고, 진단된 병증에 대응하는 보행 타입에 따라 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다.
또한, 컨트롤러(710)는 식별된 파라미터에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 근육의 특성에 대응하는 보행 타입에 따라 어시스트 토크 프로파일을 생성할 수 있다.
구동기(730)는 사용자(800)의 양쪽 힙 관절을 구동시키고, 사용자(800)의 오른쪽 및 왼쪽 힙 부분에 위치할 수 있다. 구동기(730)는 컨트롤러(710)의 제어, 예를 들어 컨트롤러(710)로부터 생성된 어시스트 토크 프로파일에 따라 사용자(800)의 보행 보조를 돕기 위한 동력을 생성할 수 있다.
고정 부재(740)는 사용자(800)의 일 부분, 예를 들어 허리에 고정될 수 있다. 고정 부재(740)는 사용자(800)의 외면의 적어도 일부에 접촉할 수 있다. 고정 부재(740)는 사용자(800)의 외면을 감싸는 형상일 수 있다.
동력 전달 부재(750)는 구동기(730) 및 지지 부재(760) 사이에 연결될 수 있다. 동력 전달 부재(750)는 구동기(730)로부터 전달받은 동력을 지지 부재(760)로 전달할 수 있다. 예를 들어, 동력 전달 부재(750)는 프레임, 와이어, 케이블, 스트링, 고무줄, 스프링, 벨트, 또는 체인 등의 길이 방향 부재일 수 있다.
지지 부재(760)는 사용자(800)의 지지 대상, 예를 들어 허벅지를 지지할 수 있다. 지지 부재(760)는 사용자(800)의 적어도 일부를 감싸도록 배치될 수 있다. 지지 부재(760)는 동력 전달 부재(750)로부터 전달된 동력을 이용하여 사용자(800)의 지지 대상에 힘을 작용할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (17)

  1. EMG 신호에 기초하여 관절의 제1 토크를 추정하는 단계;
    모션 데이터에 기초하여 상기 관절의 제2 토크를 추정하는 단계; 및
    상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 단계
    를 포함하는 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 근육은 가자미근, 앞정강근, 장딴지근, 가쪽넓은근, 넙다리뒤 인대근, 대둔근, 및 엉덩이굴근 중에서 적어도 하나를 포함하는 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 식별된 파라미터는 상기 근육의 최대 근력, 최적 길이, 슬랙 길이, 이동 속도 중에서 적어도 하나를 포함하는 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 식별하는 단계는,
    상기 제1 토크와 상기 제2 토크 간의 오차에 기초하여 상기 근육의 초기 파라미터를 업데이트하는 단계; 및
    상기 오차가 최소화되도록 업데이트된 파라미터를 이용하여 상기 제1 토크를 반복적으로 추정하여 상기 근육의 파라미터를 추출하는 단계
    를 포함하는 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 토크를 추정하는 단계는,
    상기 EMG 신호를 근육 동역학(muscle dynamics)에 이용하여 상기 제1 토크를 추정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제2 토크를 추정하는 단계는,
    상기 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 이용하여 상기 제2 토크를 추정하는 단계
    를 포함하는 근육의 특성에 대한 파라미터 식별 방법.
  6. EMG 신호에 기초하여 추정된 관절의 제1 토크와 모션 데이터에 기초하여 추정된 상기 관절의 제2 토크를 이용하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 단계; 및
    상기 식별된 근육의 파라미터에 기초하여 상기 근육의 특성에 대응하는 보행 타입에 따라 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 식별된 파라미터에 기초하여 상기 근육의 특성에 해당하는 보행 관련 병증을 진단하는 단계; 및
    상기 진단된 병증에 대응하는 보행 타입에 따라 상기 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제어하는 단계는,
    상기 식별된 파라미터에 기초하여 복수의 비정상 보행 타입들 중에서 상기 근육의 특성에 대응하는 보행 타입에 따라 상기 보행 보조 장치를 다르게 제어하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 근육은 가자미근, 앞정강근, 장딴지근, 가쪽넓은근, 넙다리뒤 인대근, 대둔근, 및 엉덩이굴근 중에서 적어도 하나를 포함하는 보행 보조 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 식별된 파라미터는 상기 근육의 최대 근력, 최적 길이, 슬랙 길이, 이동 속도 중에서 적어도 하나를 포함하는 보행 보조 방법.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 식별하는 단계는,
    상기 제1 토크와 상기 제2 토크 간의 오차에 기초하여 상기 근육의 특성에 대한 초기 파라미터를 업데이트하는 단계; 및
    상기 오차가 최소화되도록 업데이트된 파라미터를 이용하여 상기 제1 토크를 반복적으로 추정하여 상기 근육의 특성에 대한 최적 파라미터를 추출하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 식별하는 단계는,
    상기 EMG 신호를 근육 동역학(muscle dynamics)에 이용하여 상기 제1 토크를 추정하는 단계;
    상기 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 이용하여 상기 제2 토크를 추정하는 단계; 및
    상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 단계
    를 포함하는 보행 보조 방법.
  13. EMG 신호와 모션 데이터를 획득하기 위한 인터페이스; 및
    상기 EMG 신호에 기초하여 관절의 제1 토크를 추정하고, 상기 모션 데이터에 기초하여 상기 관절의 제2 토크를 추정하고, 상기 제1 토크와 상기 제2 토크에 기초하여 상기 관절에 연관된 근육의 특성에 대한 파라미터를 식별하는 컨트롤러
    를 포함하는 파라미터 식별 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 근육은 가자미근, 앞정강근, 장딴지근, 가쪽넓은근, 넙다리뒤 인대근, 대둔근, 및 엉덩이굴근 중에서 적어도 하나를 포함하는 파라미터 식별 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 식별된 파라미터는 상기 근육의 최대 근력, 최적(근섬유) 길이, 슬랙 길이, 이동 속도 중에서 적어도 하나를 포함하는 파라미터 식별 장치.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 제1 토크와 상기 제2 토크 간의 오차에 기초하여 상기 근육의 초기 파라미터를 업데이트하고, 상기 오차가 최소화되도록 업데이트된 파라미터를 이용하여 상기 제1 토크를 반복적으로 추정하여 상기 근육의 파라미터를 추출하는 파라미터 식별 장치.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 EMG 신호를 근육 동역학(muscle dynamics)에 이용하여 상기 제1 토크를 추정하고, 상기 모션 데이터를 인체 동역학(body dynamics)에 이용하여 상기 제2 토크를 추정하는 파라미터 식별 장치.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113040792A (zh) * 2021-03-10 2021-06-29 上海逸动医学科技有限公司 一种肩关节生物力学测试系统及方法
KR20210111098A (ko) * 2020-03-02 2021-09-10 국방과학연구소 인체 거동이 예측 가능한 인체 모델링 시스템 및 방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3846764A1 (en) 2018-09-06 2021-07-14 MyoSwiss AG Wearable active assisting device
TWI816595B (zh) * 2022-11-01 2023-09-21 國立東華大學 動態肌力分析方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110213267A1 (en) * 2010-02-26 2011-09-01 Yasuhiro Kagamihara Method for identifying and evaluating parallel motor control function in the brain based on electromyogram signals
KR20140046561A (ko) * 2012-10-05 2014-04-21 인하대학교 산학협력단 보행 보조 장치 및 그 구동 방법
KR20150077736A (ko) * 2013-12-30 2015-07-08 삼성전자주식회사 보행 보조 장치 및 보행 보조 장치의 제어 방법
KR20150083331A (ko) * 2014-01-09 2015-07-17 삼성전자주식회사 보행 보조 기구 및 보행 보조 기구의 제어 방법
KR20160047154A (ko) * 2014-10-22 2016-05-02 삼성전자주식회사 지지 모듈, 이를 포함하는 운동 보조 장치 및 운동 보조 장치의 제어 방법
US20160207201A1 (en) * 2012-04-18 2016-07-21 Massachusetts Institute Of Technology Neuromuscular Model-Based Sensing And Control Paradigm For A Robotic Leg

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020077346A (ko) 1999-11-24 2002-10-11 너바시브 인코퍼레이티드 근전도검사 시스템
JP4384562B2 (ja) 2004-07-06 2009-12-16 本田技研工業株式会社 歩行状態を判定する装置又は方法
US7840031B2 (en) 2007-01-12 2010-11-23 International Business Machines Corporation Tracking a range of body movement based on 3D captured image streams of a user
US8828093B1 (en) 2008-04-15 2014-09-09 Rehabilitation Institute Of Chicago Identification and implementation of locomotion modes using surface electromyography
US9204797B2 (en) 2012-12-06 2015-12-08 Autonomous Id Canada Inc. Gait-based biometric system for detecting pathomechanical abnormalities relating to disease pathology
KR101492478B1 (ko) 2013-06-24 2015-02-11 인하대학교 산학협력단 퓨전 센서를 이용한 보행 패턴 인식 시스템
KR101666399B1 (ko) 2014-05-15 2016-10-14 한국과학기술연구원 다중 채널 표면 근전도에서의 신체 관절 운동학 정보 추출 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
KR101621232B1 (ko) 2014-08-21 2016-05-17 인하대학교산학협력단 표면근전도 신호기반 부스트 분류기와 분류 매트릭스를 사용한 다중 보행단계 인식 방법
KR20160023984A (ko) 2014-08-21 2016-03-04 인하대학교 산학협력단 표면근전도 신호기반 보행동작 인식을 위한 분류기 시스템
KR101603148B1 (ko) 2014-08-21 2016-03-15 인하대학교산학협력단 적응적으로 특징과 채널을 선택하는 표면근전도 신호기반 보행단계 인식 방법
US10124484B1 (en) * 2015-12-08 2018-11-13 Lockheed Martin Corporation Load-bearing powered exoskeleton using electromyographic control

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110213267A1 (en) * 2010-02-26 2011-09-01 Yasuhiro Kagamihara Method for identifying and evaluating parallel motor control function in the brain based on electromyogram signals
US20160207201A1 (en) * 2012-04-18 2016-07-21 Massachusetts Institute Of Technology Neuromuscular Model-Based Sensing And Control Paradigm For A Robotic Leg
KR20140046561A (ko) * 2012-10-05 2014-04-21 인하대학교 산학협력단 보행 보조 장치 및 그 구동 방법
KR20150077736A (ko) * 2013-12-30 2015-07-08 삼성전자주식회사 보행 보조 장치 및 보행 보조 장치의 제어 방법
KR20150083331A (ko) * 2014-01-09 2015-07-17 삼성전자주식회사 보행 보조 기구 및 보행 보조 기구의 제어 방법
KR20160047154A (ko) * 2014-10-22 2016-05-02 삼성전자주식회사 지지 모듈, 이를 포함하는 운동 보조 장치 및 운동 보조 장치의 제어 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Markowitz J, Herr H. Human Leg Model Predicts Muscle Forces, States, and Energetics during Walking. PLOS Computational Biology. 2016.05.13., pp.1~30* *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20210111098A (ko) * 2020-03-02 2021-09-10 국방과학연구소 인체 거동이 예측 가능한 인체 모델링 시스템 및 방법
CN113040792A (zh) * 2021-03-10 2021-06-29 上海逸动医学科技有限公司 一种肩关节生物力学测试系统及方法

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US10583018B2 (en) 2020-03-10
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