RnDCircle Logo
arrow left icon

이진 연구실

강원대학교 제어계측공학전공

이진 교수

Lempel-Ziv Complexity

Surface EMG Signal Analysis

Muscle Fatigue Estimation

이진 연구실

제어계측공학전공 이진

제어계측공학전공 연구실은 근 피로도 추정 및 표면 근전도 신호 분석에 중점을 두고 있습니다. 특히, 렘펠-지브 복잡성 척도와 같은 복잡성 측정 방법을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이는 근 피로도 추정의 정확성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 연구실은 지난 3년간 여러 국제 학술지와 학회에 논문을 발표하며, 근 피로도 추정 및 표면 근전도 신호 분석 분야에서의 연구 성과를 인정받고 있습니다. 예를 들어, 2022년에는 Permutation Lempel-Ziv Complexity measure를 이용한 근 피로도 추정 연구를 통해 높은 평가를 받았으며, 2019년에는 가중-누적-정규화 매개변수를 이용한 표면근전도 신호의 근피로도 구별 연구를 수행하였습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 기업과의 R&D 협력 프로젝트를 추진하고 있습니다.

Lempel-Ziv Complexity
Surface EMG Signal Analysis
Muscle Fatigue Estimation
근피로도 추정 및 분석
본 연구실은 표면 근전도 (sEMG) 신호를 이용한 근피로도 추정 및 분석에 중점을 두고 있습니다. 근피로도는 근육의 지속적인 사용으로 인해 발생하는 피로를 의미하며, 이는 작업 효율성과 안전성에 중요한 영향을 미칩니다. 연구실은 다양한 복잡성 척도와 매개변수를 활용하여 근피로도를 효과적으로 추정하는 방법을 연구하고 있습니다. 특히, Lempel-Ziv 복잡성, 퍼뮤테이션 복잡성, 스파이크 및 턴 변수, 가중-누적-정규화 매개변수 등을 사용하여 근피로도의 정도를 정량적으로 분석합니다. 이러한 연구는 근육 피로도를 정확하게 측정하고 예측하는 데 기여하며, 다양한 산업 분야에서 실용적인 응용 가능성을 가지고 있습니다.
1
Lempel-Ziv 복잡성 척도들의 근 피로도 추정 성능 평가
, 2024
2
Muscle Fatigue Estimation based on Permutation Lempel-Ziv Complexity measure
, 2022
3
Evaluation of SEMG Amplitude Estimation Parameters by Amount of Probabilistic Information
, 2022