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근전 신호의 인터페이스 응용

전문가 제언: ○ 근육은 신경을 경유하여 전달된 뇌로부터의 명령에 따라 힘을 낸다. 근육이 힘을 낼 때 생기는 근세포의 전기적 흥분을 포착한 것이 근전 신호이다. 이 근전 신호는 근육이 내는 힘과 관계가 있기 때문에 동작을 인식할 수 있게 된다. 근전 신호로부터 동작을 인식한 예로서 팔의 근전 신호로부터 손가락의 동작을 인식하는 근전 의수를 들 수 있다.

○ 근전 신호를 이용한 사용자 인터페이스를 생각했을 경우 가장 중요한 것은 근육의 활동에 기인하는 동작 인식이다. 근전 신호를 매개로 하여 발성 동작을 관찰해 나감으로써 소리를 필요로 하지 않는 음성 인식(무발성 음식 인식)을 실현할 수 있게 된다.

○ 최근 들어 근육활동에 기인하는 동작 인식을 위해 근전 신호를 이용한 인터페이스 연구와 신경세포를 전파하는 활동 전위의 계측을 위해 생체 자기를 이용한 인터페이스 연구가 활발하게 전개되고 있다. 앞에서도 언급한 무발성 음성 인식을 위해 입 주변의 근육으로부터 근전 신호를 특정하여 인식시키고, 그 인식 결과를 텍스트나 합성발성으로서 출력시킬 수 있다.

○ 로봇은 조작자와 같은 특성을 다 가지고 있지 못하므로 조작자의 근전 신호를 그대로 로봇에게 적용해도 조작자의 의도대로 제어하기란 곤란하다. 그래서 로봇을 생물과 같이 원활하게 제어하기 위해서는 인간의 임피던스(impedance) 특성을 모의하여 로봇을 제어하는 방법이 일본 Hiroshima 대학 Tsuji 교수에 의해 연구되었다.

○ NTT Docomo 멀티미디어 연구소에서는 생체정보를 적극적으로 이용한 사용자 인터페이스의 개념인 생체정보 인터페이스 기술개발을 위해 생체자기 데이터와 근전 신호 등의 생체정보를 이용하여 새로운 사용자 인터페이스 기술을 창출하는 방향으로 연구의 첫 발을 내딛고 있다. 더 나아가 앞으로는 자기를 확장하기 위한 인터페이스인 인간 중심의 의사소통 및 컴퓨팅(HC3: Human Centered Communication & computing)의 실현을 위해 연구개발을 계속해 나가야 할 것이다.

저자: Hiroyuki Manabe
자료유형: 학술정보