근전기 패턴 인식 개선을 위한 EMG 특징 평가

전문가 제언

○ EMG 패턴 인식은 많이 개선됐으나 아직 실용 측면에서는 전극의 위치 이동, 근육 수축 노력의 다양성, 수족의 위치에 따른 변화 그리고 EMG 패턴이 시간에 따라서 변하는 문제의 해결이 필요하다. 특히 장기간/지속적인 사용에 대한 효과에 대한 관심이 높아지고 있다. 이는 EMG 자료가 같은 대상일지라도 일시, 장소에 따라서 상이할 수 있기 때문이다.

○ 문헌을 보면 근전기 패턴 인식은 특징 추출, 차원 축소 그리고 패턴 인식의 세 부분으로 구분된다. 이러한 시스템의 분류 정확도는 거의 전부 EMG 특징의 선정에 달려 있다. 특징 추출은 원시 자료를 압축하여 시간과 주파수 영역 특징의 세트로 표기하고, 본 논문에서는 차원 축소는 배제하고, LDA를 패턴 인식 알고리듬으로 사용했다.

 

○ ScienceDirect에서 pattern recognition 분야 중에서 EMG를 찾으면 3,421편의 논문이 있어서 여러 가지 다양한 응용을 한 분야임을 알 수 있다. EMC 분야의 3가지 문제의 하나인 feature가 성능에 주는 영향이 크기 때문에 이것으로 분야를 세분해도 2,000편 이상의 논문이 있고 feature evaluation으로 제한을 가해도 1,455편의 논문이 있어서 동향 파악을 위해서는 논문의 편수가 너무 많다.

 

○ 두 번째 문제인 dimension 문제는 논문에서 다루지 않고 있다. 논문에서는 한 편의 한국인 논문이 참조되고 있는데 이 논문의 주제는 EMC의 마지막 문제인 패턴 인식에 사용되는 discriminant analysis이다. 이 분야에는 212편의 논문이 있는데 이 중에 5편이 한국인 논문이나 직접적인 관계가 있는 것은 한 편에 불과하다. 논문의 편수와 주제를 근거로 하여 결론을 내린다면 EMG에 대한 연구는 아직 국내에서 빛을 보지 못하고 있다고 결론을 내릴 수 있다.

저자

Angkoon Phinyomark, Franck Quaine, Sylvie Charbonnier, Christine Serviere, Franck Tarpin-Bernard, Yann Laurillau

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2013

권(호)

40()

잡지명

Expert Systems with Applications

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

4832~4840

분석자

김*창

분석물

• 근전기 패턴 인식 개선을 위한 EMG 특징 평가.pdf [274,068 byte]

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