KR20210079985A - 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 근전도 센서(Inertia Measurement Unit, 하기 IMU 센서)와 관성 센서(Electromyogram, 하기 EMG 센서)를 이용한 균형수준평가 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 균형수준평가 시 EMG 센서와 IMU 센서를 동시에 사용하여 데이터를 취득하고, 상기 데이터를 분석하여 피시험자의 균형수준을 안정상태(Stable), 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable), 균형을 잃은 상태(Fail) 중 하나의 결과값을 도출하여 피시험자의 균형수준을 평가하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

Description

근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템 및 그 방법 {System and Method for Balance Level Evaluation Using Inertia Measurement Unit And Electromyogram Sensor}
본 발명은 근전도 센서(Inertia Measurement Unit, 하기 IMU 센서)와 관성 센서(Electromyogram, 하기 EMG 센서)를 이용한 균형수준평가 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 균형수준평가 시 EMG 센서와 IMU 센서를 동시에 사용하여 데이터를 취득하고, 상기 데이터를 분석하여 피시험자의 균형수준을 안정상태(Stable), 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable), 균형을 잃은 상태(Fail) 중 하나의 결과값을 도출하여 피시험자의 균형수준을 평가하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
종래 보건 의료계에서는 신체기능지수(Short Physical Performance Battery, SPPB) 중 균형검사를 보편적인 균형수준 평가방법으로 사용하고 있다.
상기 균형검사는 일반자세, 반일렬자세, 일렬자세로 유지한 채 10초 이상 서 있을 수 있는지를 평가하는 검사로서, 시험자가 10초 이상 자세를 유지하면 ‘STABLE’, 10초 이내에 균형을 잃고 지면에서 발을 떼거나 넘어지면 ‘FAIL’로 판단한다.
다만, 종래 균형검사는 초시계로 시간을 측정하고 있어 시험자별로 시간의 편차가 발생하고, 균형을 유지하는 동안의 움직임을 육안으로 평가하기 때문에 데이터화 되어 관리 되지 못하는 단점이 있다.
관련문헌 1은 신체균형측정시스템 및 신체균형측정방법에 관한 것으로, 복수의 세로 직선들, 복수의 가로 직선들, 측정시트를 포함하는 신체균형측정시스템 및 방법에 관한 것이다.
다만, 관련문헌 1은 수평 또는 수직으로 그려진 직선들에 의해서 피검자가 기울어진 정도를 측정하고, 이미지 분석에 의해서 피검자의 신체균형정도를 계산할 수 있으나, 균형수준을 정밀하게 확인할 수 없다는 단점이 있다.
KR 10-2017-0062113
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로 EMG 센서와 IMU 센서를 포함하는 복수의 센서를 구비하는 것에 의해서 안정상태, 균형을 잃은 상태, 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태로 나누어 균형수준을 평가할 수 있는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명의 목적은 균형수준을 수치적으로 평가하여 더욱 정밀하게 분석하고, 복수의 결과값을 데이터베이스화하여 체계적인 모니터링이 가능하도록 균형수준평가 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템은 피시험자의 근전도를 측정하는 EMG 센서, 피시험자의 각속도를 측정하는 IMU 센서, 상기 EMG 센서와 상기 IMU 센서와 무선으로 연결되어 구동시키고, 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터를 서버로 전송하는 단말기부 및 상기 단말기부로부터 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터를 전송받아 균형수준평가에 대한 결과값을 도출하고, 상기 결과값을 상기 단말기부로 전송하는 클라우드 서버부를 제공한다.
또한, 본 발명의 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법은 EMG 센서와 IMU 센서로부터 각각 근전도와 각속도를 측정하여 근전도 데이터와 각속도 데이터가 취득되는 데이터 취득단계, 디지털 필터로 신호처리 하여 잡음이 제거된 근전도 데이터와 각속도 데이터가 취득되는 데이터 필터링단계, 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터가 기준값과 각각 비교되고, 균형수준평가에 대한 결과값이 도출되는 균형수준평가단계 및 상기 균형수준평가단계에서 도출된 결과값을 단말기부로 전송되는 평가결과전송단계를 제공한다.
이상과 같이 본 발명에 의하면 EMG 센서와 IMU 센서를 포함하는 복수의 센서를 구비하는 것에 의해서 안정상태, 균형을 잃은 상태, 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태로 나누어 균형수준을 평가할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 균형수준이 객관화된 수치로 분류됨으로써 더욱 정밀한 평가를 가능하게 하고, 균형수준평가에 대한 복수의 결과값을 데이터베이스화하여 체계적인 모니터링이 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 1 실시예에 따른 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템 구성도이다.
도 2은 본 발명의 1 실시예에 따른 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 1 실시예에 따른 EMG 센서의 근전도 데이터를 나타낸 그래프 도면이다.
도 4은 본 발명의 1 실시예에 따른 IMU 센서의 각속도 데이터를 나타낸 그래프 도면이다.
본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 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 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 1 실시예에 따른 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템 구성도이다.
본 발명의 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템은 피시험자의 근전도를 측정하는 EMG 센서(100), 피시험자의 각속도를 측정하는 IMU 센서(200), 상기 EMG 센서(100)와 상기 IMU 센서(200)와 무선으로 연결되어 구동시키고, 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터를 서버로 전송하는 단말기부(300) 및 상기 단말기부(300)로부터 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터를 전송받아 균형수준평가에 대한 결과값을 도출하고, 상기 결과값을 상기 단말기부(300)로 전송하는 클라우드 서버부(400)를 제공한다.
보다 상세히 설명해보면, 상기 EMG 센서(100)는 가장 바람직하게는 피시험자의 정강이에 부착되는데, 그 이유는 균형을 유지하는 움직임에 가장 민감하게 반응하는 부위가 정강이 근육이기 때문이다. 그리고 상기 EMG 센서(100)는 균형수준평가 시 피시험자의 근전도를 측정하여 근전도 데이터를 추출한다.
다음으로, 상기 IMU 센서(200)는 상기 EMG 센서(100)와 연결되어 피시험자의 발목에 부착된다. 상기 IMU 센서(200)는 EMG 센서(100)와 달리 움직임의 정도를 측정하기 때문에 발목에 부착되어도 무관하기 때문이다. 그리고 IMU센서(200)는 균형수준평가 시 피시험자의 움직임에 대한 각속도를 측정한다.
본 발명은 상기 종래와 달리 EMG 센서(100)와 IMU 센서(200)를 동시에 사용하는데 그 이유는 도 3과 도 4의 그래프를 보고 설명할 수 있다. 도 3은 본 발명의 1 실시예에 따른 EMG 센서의 근전도 데이터를 나타낸 그래프 도면이고, 도 4은 본 발명의 1 실시예에 따른 IMU 센서의 각속도 데이터를 나타낸 그래프 도면이다.
우선, 도 3을 보면, 상기 EMG 센서(100)의 근전도 데이터를 나타낸 그래프를 볼 수 있다. EMG 센서(100)로 정강이 근육의 움직임에 대한 근전도를 측정하는 경우, 안정상태(Stable)는 명확히 구분할 수 있으나, 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable) 또는 균형을 잃은 상태(Fail)에 대해서 명확히 구분하지 못한다.
또한, 도 4를 보면, 상기 IMU 센서(200)의 각속도 데이터를 나타낸 그래프를 볼 수 있다. IMU 센서(200)로 균형을 잃은 상태(Fail)는 명확히 구분할 수 있으나, 안정상태(Stable) 또는 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable)에 대해서 명확히 구분하지 못한다.
따라서, 본 발명은 균형수준평가 결과값으로 안정상태(Stable), 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable), 균형을 잃은 상태(Fail)를 포함하는 3단계 중 하나를 피시험자에게 제공하기 위해서 EMG 센서(100)와 IMU 센서(200)를 동시에 사용한다.
다음으로, 단말기부(300)는 상기 EMG 센서(100)와 상기 IMU 센서(200)와 무선으로 연결되고, 가장 바람직하게, 단말기부(300)는 상기 EMG 센서(100)와 상기 IMU 센서(200)와 블루투스로 연결된다. 그리고 상기 단말기부(300)는 상기 EMG 센서(100)와 상기 IMU 센서(200)를 구동시킨다.
또한, 단말기부(300)는 상기 클라우드 서버부(400)와 유선 또는 무선으로 연결될 수 있다. 그리고 상기 단말기부(300)는 상기 EMG 센서와 상기 IMU 센서로부터 측정된 근전도 데이터와 각속도 데이터를 서버로 전송한다.
상기 단말기부(300)는 어플리케이션, 핸드폰, 스마트폰, PC, 태블릿 PC 등이 포함될 수 있다.
다음으로, 상기 클라우드 서버부(400)는 상기 단말기부(300)부로부터 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터를 유선 또는 무선으로 전송받는다.
그리고 상기 클라우드 서버부(400)는 상기 근전도 데이터와 상기 각속도 데이터를 필터링하고, 기준값에 따른 균형수준을 평가한다.
또한, 상기 클라우드 서버부(400)는 상기 균형수준평가에 따른 결과값을 데이터베이스화하고, 상기 결과값을 상기 단말기부(300)로 전송할 수 있다.
따라서 피시험자 또는 피시험자의 균형수준평가와 관련 있는 자가 피시험자의 평가결과에 대해 체계적으로 모니터링할 수 있도록 한다.
도 2는 본 발명의 1 실시예에 따른 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법 흐름도이다.
도 2를 보면, 본 발명의 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법은 EMG 센서(100)와 IMU 센서(200)로부터 각각 근전도와 각속도를 측정하여 근전도 데이터와 각속도 데이터가 취득되는 데이터 취득단계(S100), 디지털 필터로 신호처리 하여 잡음이 제거된 근전도 데이터와 각속도 데이터가 취득되는 데이터 필터링단계(S200), 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터가 기준값과 각각 비교되고, 균형수준평가에 대한 결과값이 도출되는 균형수준평가단계(S300) 및 상기 균형수준평가단계(S300)에서 도출된 결과값을 단말기부(300)로 전송되는 평가결과전송단계(S400)를 포함한다.
보다 상세히 설명해보면, 상기 데이터 취득단계(S100)는 피시험자의 균형수준평가가 시작되면, 피시험자는 일반자세, 반일렬자세, 일렬자세 등의 자세를 취하고 일정시간을 버티게 된다. 이 때 상기 EMG 센서(100)에 의해서 피시험자의 정강이 근육의 움직임을 측정하고, 근전도 데이터가 취득되고, IMU 센서(200)에 의해서 피시험자의 발목의 각속도를 측정하고, 각속도 데이터가 취득된다.
그리고 상기 데이터 취득단계(S100)는 상기 EMG 센서(100)와 상기 IMU 센서(200)에 의해서 상기 근전도 데이터와 상기 각속도 데이터가 무선으로 연결된 상기 단말기부(300)에 전송된다.
다음으로, 필터링 단계(S200)는 상기 클라우드 서버부(400)에 의해서 상기 데이터 취득단계(S100)로부터 취득된 근전도 데이터와 각속도 데이터를 디지털 필터로 신호처리 하고, 잡음이 제거된 근전도 데이터와 각속도 데이터가 취득된다.
가장 바람직하게는 상기 근전도 데이터에는 Band Pass Filter 20~400Hz 또는 Moving average Filter 0.05s가 적용되어 신호처리 되고, 잡음을 제거한 근전도 데이터가 취득된다.
이때, 상기 근전도 데이터를 필터링하기 위해 사용되는 상기 Band Pass Filter 20~400Hz는 근전도 데이터가 유효하게 전송되는 주파수 대역이 20~400Hz이므로, 이를 고려하여 선정된 것이다.
또한, 상기 근전도 데이터를 필터링하기 위해 사용되는 상기 Moving average Filter 0.05s는 상기 근전도 데이터가 균형수준평가에 사용되기 위해서는 평활화과정이 필요하고, 이때, 평활화되는 정도와 필터 사용 시 발생되는 시간 딜레이를 고려하여 선정된 것이다.
그리고 상기 각속도 데이터에는 각속도 데이터에 Low Pass Filter 4Hz가 적용되어 신호처리 되고, 잡음을 제거한 각속도 데이터가 취득된다.
이때, 상기 각속도 데이터를 필터링하기 위해 사용되는 상기 Low Pass Filter 4Hz는 균형수준평가 시 피시험자의 발목 움직임에서 발생하는 주파수 대역을 고려하여 선정된 것이다.
다음으로, 상기 균형수준평가단계(S300)는 상기 클라우드 서버부(400)에 의해서, 상기 필터링단계(S200)로부터 취득된 근전도 데이터와 근전도 기준값이 각각 비교된다.
상기 근전도 데이터의 경우 사람, 센서의 부착위치 등 평가 시의 조건에 따라 측정되는 데이터가 예민하게 영향을 받기 때문에 근전도 데이터의 평가시점에 대한 기준값이 필요하다.
상기 근전도 기준값을 선정하는 방법은 우선, 균형수준평가 전에 피시험자의 안정상태(Stable)에서 근전도 데이터를 5초간 취득하고, [수학식 1]로 상기 근전도 데이터의 표준편차를 구하여 두 배한 것을 상기 근전도 기준값으로 선정한다.
Figure pat00001
[수학식 1]에서 x는 상기 근전도 데이터이고, n은 상기 근전도 데이터의 개수이고, mean은 n개의 상기 근전도 데이터 평균값이다.
즉, n개의 상기 근전도 데이터의 표준편차가 [수학식 1]에 의해서 2.89mV이 도출되면, 근전도 기준값은 2*2.89mV를 계산한 5.77mV가 되는 것이다.
그리고 상기 균형수준평가단계(S300)는 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 근전도 데이터를 상기 근전도 기준값과 비교하여 안정상태(stable)를 구분한다.
도 3은 본 발명의 1 실시예에 따른 EMG 센서의 근전도 데이터를 나타낸 그래프 도면이다. 도 3으로 보다 상세히 설명해보면, 파란색 그래프가 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 근전도 데이터이고, 빨간색 그래프가 상기 근전도 기준값을 나타낸 것이다.
여기서, 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 근전도 데이터가 상기 근전도 기준값을 넘을 시 안정상태(Stable)가 무너졌다고 판단된다. 반대로, 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 근전도 데이터가 상기 근전도 기준값을 넘지 않을 경우 안정상태(Stable)를 유지하는 것으로 판단된다.
다음으로, 상기 균형수준평가단계(S300)는 상기 클라우드 서버부(400)에 의해서, 상기 필터링단계(S200)로부터 취득된 각속도 데이터가 각속도 기준값과 비교된다.
상기 각속도 기준값을 선정하는 방법은 우선, 파일럿 테스트를 통해 수집된 균형을 잃은 상태(Fail)에 대한 복수의 각속도 데이터를 수집한다. 여기서, y방향 각속도 데이터의 피크값을 추출하여 1/2배하고, [수학식 2]로 평균한 것이 상기 각속도 기준값으로 선정된다.
Figure pat00002
즉, [수학식 2]에서 상기 x값은 (1/2)*(y방향 각속도 데이터의 피크값)이고, n은 상기 y방향 각속도 데이터의 피크값의 개수이고, n개의 x값을 [수학식 2]로 평균한 값이 기준값으로 선정된다.
한편, 임상경험적으로 피시험자의 발이 완전히 떨어진 상태인 균형을 잃은 상태(Fail)로 판단할 수 있는 각속도 기준값은
Figure pat00003
1.129 rad/sec이다.
즉, 상기 균형수준평가단계(S300)는 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 각속도 데이터를 상기 각속도 기준값인
Figure pat00004
1.129 rad/sec 비교하여 균형을 잃은 상태(Fail)를 구분한다.
도 4는 본 발명의 1 실시예에 따른 IMU 센서의 각속도 데이터를 나타낸 그래프 도면이다. 도 4로 보다 상세히 설명해보면, 파란색 그래프가 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 각속도 데이터이고, 빨간색 그래프가 상기 각속도 기준값인
Figure pat00005
1.129 rad/sec를 나타낸 것이다.
여기서, 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 각속도 데이터가 상기 각속도 기준값인
Figure pat00006
1.129 rad/sec를 넘을 시 균형을 잃은 상태(Fail)로 판단된다. 반대로, 상기 데이터 필터링단계(S200)로부터 취득된 각속도 데이터가 상기 각속도 기준값인
Figure pat00007
1.129 rad/sec를 넘지 않을 경우 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable)로 판단된다.
즉, 상기 균형수준평가단계(S300)는 균형수준평가에 대한 결과값으로 안정상태(Stable), 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable), 균형을 잃은 상태(Fail) 중 한 가지가 도출된다.
다음으로, 상기 평가결과전송단계(S400)는 상기 클라우드 서버부(400)에 의해서, 상기 균형수준평가단계(S300)에서 도출된 결과값을 상기 단말기부(300)로 전송된다.
이상과 같이 본 발명에 의하면 EMG 센서(100)와 IMU 센서(200)를 구비하는 것에 의해서 안정상태, 균형을 잃은 상태, 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태 3단계로 나누어 평가할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 균형수준이 객관화된 수치로 분류됨으로써 더욱 정밀한 평가를 가능하게 하고, 결과의 데이터베이스화를 통해서 체계적인 모니터링이 가능한 효과가 있다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 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.
100.. EMG 센서
200.. IMU 센서
300.. 단말기부
400.. 클라우드 서버부

Claims (6)

  1. 피시험자의 정강이에 부착되고, 균형수준평가 시 피시험자의 근전도를 측정하는 EMG 센서;
    상기 EMG 센서와 연결되어 피시험자의 발목에 부착되고, 균형수준평가 시 피시험자의 각속도를 측정하는 IMU 센서;
    상기 EMG 센서와 상기 IMU 센서와 무선으로 연결되어 구동시키고, 상기 EMG 센서와 상기 IMU 센서로부터 측정된 근전도 데이터와 각속도 데이터를 서버로 전송하는 단말기부; 및
    상기 단말기부로부터 상기 근전도 데이터와 각속도 데이터를 전송받아 균형수준평가에 대한 결과값을 도출하고, 상기 결과값을 상기 단말기부로 전송하는 클라우드 서버부; 를 포함하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 시스템.
  2. 피시험자에 부착된 EMG 센서와 IMU 센서로부터 각각 근전도와 각속도를 측정하여 근전도 데이터와 각속도 데이터가 취득되는 데이터 취득단계;
    상기 데이터 취득단계로부터 취득된 근전도 데이터와 각속도 데이터를 디지털 필터로 신호처리 하여 잡음이 제거된 근전도 데이터와 각속도 데이터가 취득되는 데이터 필터링단계;
    상기 필터링단계로부터 취득된 근전도 데이터와 각속도 데이터가 근전도 기준값과 각속도 기준값과 각각 비교되고, 균형수준평가에 대한 결과값으로 안정상태(Stable), 균형을 잃지 않았지만 불안정한 상태(Unstable), 균형을 잃은 상태(Fail) 중 한 가지가 도출되는 균형수준평가단계; 및
    상기 균형수준평가단계에서 도출된 결과값이 단말기부로 전송되는 평가결과전송단계; 를 포함하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    균형수준평가 전 피시험자가 안정상태(Stable)에서 근전도 데이터가 5초간 취득되고, 상기 근전도 데이터의 표준편차에 두 배한 값이 기준값으로 선정되는 것을 특징으로 하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    균형수준평가 전 피시험자가 균형을 잃은 상태(Fail)에서 y축 방향의 각속도 데이터가 취득되고, 상기 취득된 각속도 데이터의 피크(peak)값을 절반한 값의 평균값이 기준값으로 선정되는 것을 특징으로 하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법.
  5. 제 2항에 있어서,
    상기 필터링단계는
    근전도 데이터에 Band Pass Filter 20~400Hz 또는 Moving average Filter 0.05s를 적용하는 것을 특징으로 하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법.
  6. 제 2항에 있어서,
    상기 필터링단계는
    각속도 데이터에 Low Pass Filter 4Hz를 적용하는 것을 특징으로 하는 근전도 센서와 관성 센서를 이용한 균형수준평가 방법.
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