지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록· 키워드
오류제보하기
EMG has specific information which is related to movements according to the activities of muscles. Therefore, users can intuitively control a prosthesis. For this reason, biosignals are very useful and convenient in this kind of application. Bioimpednace also provides specific information about movements like EMG. In this study, we used both EMG and bioimpedance to classify the typical hand gestures such as hand open, hand close, no motion (rest), supination, and pronation. Nine able-bodied subjects and one amputee were used as experimental data set. The accuracy was 98±1.9% when 2 bio-impedance and 8 EMG channels were used together for normal subjects. The number of EMG channels affected the accuracy, but it was stable when more than 5 channels were used. For the amputee, the accuracy is higher when we use both of them than when using only EMG. Therefore, accurate and stable hand motion estimation is possible by adding bioimepedance which shows structural information and EMG together.
목차
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험결과 및 고찰
4. 결론
References
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
R. W. Wirta, D. R. Taylor, and F. R. Finley, “Patternrecognition arm prosthesis: a historical perspective-a final report,” Bull Prosthet Res, pp. 8-35, 1978.
Y. Hur, et al. “Development of a multifingered Myoelectric Prosthetic Hand with multifunctional expression,” Institute of Control, Robotics and Systems Conf, pp.720-724, 2009.
L. H. Smith, T.A. Kuiken, and L. J. Hargrove, “Realtime simultaneous and proportional myoelectric control using intramuscular EMG,” J Neural Eng, vol. 11, No. 6(066013), 2014.
E. A. Biddiss and T. T. Chau, “Upper limb prosthesis use and abandonment: a survey of the last 25 years,” Prosthet Orthot Int, vol. 31, No. 3, pp. 236-57, 2007.
S. H. Kim and et al, Disabled People Survey Report 2014, Korea Institute for Health and Social Affairs, Ministry of Health & Welfare
Y. Hur, et al. “Development of a multifingered Myoelectric Prosthetic Hand with multifunctional expression,” Institute of Control, Robotics and Systems Conf, pp.720-724, 2009.
L. H. Smith, T.A. Kuiken, and L. J. Hargrove, “Realtime simultaneous and proportional myoelectric control using intramuscular EMG,” J Neural Eng, vol. 11, No. 6(066013), 2014.
E. A. Biddiss and T. T. Chau, “Upper limb prosthesis use and abandonment: a survey of the last 25 years,” Prosthet Orthot Int, vol. 31, No. 3, pp. 236-57, 2007.
S. H. Kim and et al, Disabled People Survey Report 2014, Korea Institute for Health and Social Affairs, Ministry of Health & Welfare
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
Improvement of Hand Motion Prediction Using EMG Pattern Recognition
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2023 .05
-
EMG를 이용한 휠체어 제어에 관한 연구
한국재활복지공학회 학술대회 논문집
2015 .11
-
EMG휠체어 구현에 관한 연구
대한전자공학회 학술대회
2016 .11
-
착용형 손목 밴드를 이용한 2채널 EMG 및 IMU 기반 손 자세 분류 기법
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
2025 .03
-
패치형 근전도 센서를 위한 신경전극 기반의 EMG 측정
대한전자공학회 학술대회
2019 .11
-
사용자 환경에 따라 적용 가능한 EMG 기반 손동작 인식 기법
제어로봇시스템학회 논문지
2022 .11
-
밴드형 웨어러블 EMG 센서를 이용한 손동작 인식
대한전자공학회 학술대회
2015 .06
-
EMG 신호를 이용한 산업현장에서의 로봇팔 제어
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2015 .10
-
표면 근전도를 이용한 손동작 인식
한국소음진동공학회논문집
2018 .12
-
실시간 EMG onset detection
대한기계학회 춘추학술대회
2022 .11
-
EMG를 이용한 하지 재활 운동 개선
대한전기학회 학술대회 논문집
2015 .02
-
밴드 형 EMG 센서를 이용한 제스처 인식 구현
대한전자공학회 학술대회
2015 .06
-
파킨슨병 경직에 대한 muscle-specific EMG ratio
한국정밀공학회 학술발표대회 논문집
2015 .05
-
EMG와 지자기센서를 이용한 실시간 제어기술 연구
대한전기학회 학술대회 논문집
2017 .02
-
EMG 분석을 이용한 3차원 모델 기반 반-자율 드론 항법 시스템
한국정보과학회 학술발표논문집
2017 .12
-
Low back muscle EMG pattern of non-specific low back pain individuals during normal gait
대한인간공학회 학술대회논문집
2015 .10
-
EMG 신호에 기반한 하지 동작 식별 및 동작 의도 예측
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2023 .05
-
Effect of Sensor Re-wearing on the EMG-based Sign Language Recognition
대한기계학회 춘추학술대회
2019 .04
-
딥러닝을 활용한 EMG 기반 능동의수에 관한 연구
제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집
2018 .11
-
EMG 신호 기반 Artificial Neural Network을 이용한 사용자 인식
전자공학회논문지
2016 .04
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
EMG 센서를 이용한 로봇 손 구현
오형석
,
김동휘
,
김상현
외 4명
한국정보과학회 학술발표논문집
2014
.12
표면 근전도를 이용한 손동작 인식 및 RC 헬리콥터 제어
박상규
,
김성희
,
배동성
외 2명
정보 및 제어 논문집
2015
.10
근접센서를 이용한 수중 표적 정보 추정기법
김정훈
,
윤경식
,
서익수
외 1명
전자공학회논문지
2015
.05
의수의 정확한 움직임 제어를 위한 동작 별 뇌파 특징 분류
김동은
,
유제훈
,
심귀보
한국지능시스템학회 논문지
2015
.02
Look-up table을 이용한 수중 음향파 거리 추정 알고리즘
문승현
,
천주현
,
이호경
대한전자공학회 학술대회
2014
.06
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-560-002295796