동적 팔 보조 지지대(DAS)는 상지 기능이 손상된 개인이 일상생활 활동을 수행하는 데 도움을 준다. 그러나 기존 대부분의 시스템은 사용자의 자세에 기반한 정확한 중력 보상 기능이 부족하며, 필요한 토크를 줄이기 위한 설계 방법을 탐구한 연구도 드물다. 본 연구에서는 비틀린 현(트위스트드 스트링) 구동을 통해 편향된 현(actuator)을 사용하는 스프링 관절 메커니즘을 기반으로 한 종단기구(엔드 이펙터)형 능동 DAS(A-DAS) 시스템을 새롭게 제안한다. 설계는 최대 전달비, 컴팩트함, 안전성을 기준으로 최적화하였다. 우리는 사용자의 체중과 원하는 보조 수준에 기반하여 정밀한 보조를 제공하는 보조력 제어 전략을 구현하였다. 시스템을 검증하기 위해, 12명의 건강한 참가자를 대상으로 모의 식사 과제를 수행하였다. 결과는 A-DAS가 기존의 수동 시스템에 비해 우수한 제어 정확도(제곱평균근오차 0.48 대 13.57 mm)를 제공함을 보여주었다. 이는 근활성 패턴을 유의하게 개선하였으며, 전면 삼각근에서는 활성 범위가 감소하였다(참조 최대수의수축 대비 33.2% 대 60.9%). 또한 이두근에서는 보다 안정적인 활동(변동계수)이 관찰되었다(32.0% 대 49.0%). 향후 연구는 떨림을 동반한 환자를 포함하여 더 넓은 환자 집단으로 임상 적용 범위를 확장하는 데 초점을 둘 것이다.

배경: 상지 재활 로봇은 뇌졸중 후 환자에게 반복적인 뻗기(reaching) 동작 훈련을 제공한다. 사전에 정해진 동작 집합을 넘어서는 로봇 보조 훈련 프로토콜은 개인의 고유한 운동 특성을 반영하기 위해 최적화가 필요하다. 따라서 객관적 평가 방법은 정상성(normalcy)에 비해 한 사람의 수행을 비교하기 위해, 이환된 팔의 뇌졸중 이전 운동 수행을 고려해야 한다. 그러나 개인의 정상 수행을 기반으로 성과를 평가하려는 시도는 없었다. 이에 본 연구는 정상 뻗기 운동 모델에 근거하여 뇌졸중 후 상지 운동 수행을 평가하는 새로운 방법을 제시한다. 방법: 개인의 정상 뻗기 수행을 대표하기 위해 우리는 세 가지 후보 모델을 선택하였다: (1) 속도-정확도 관계에 대한 Fitts' 법칙, (2) 뇌성마비의 마우스 포인팅 과제에 대한 Almanji 모델, (3) 본 연구에서 제안한 모델. 먼저, 모델과 평가 방법을 검증하기 위해 로봇을 이용하여 건강한 대상자(n = 12)와 뇌졸중 후 대상자(n = 7)의 운동학 데이터를 획득하였고, 임상 환경에서 뇌졸중 후 환자 집단(n = 12)을 대상으로 예비 연구를 수행하였다. 덜 영향을 받은 팔의 뻗기 수행으로부터 얻은 모델을 사용하여, 환자의 정상 뻗기 수행을 예측하고 이를 이환된 팔을 평가하기 위한 기준으로 설정하였다. 결과: > 0.7) 그러나 이환된 팔의 오류 있는 뻗기 수행은 확인하지 못하였다. 또한 본 평가 방법은 이환된 팔의 고유한 운동 특성을 직관적이고 시각적으로 보여주었다. 결론: 제안된 방법은 개인의 정상 뻗기 운동 모델을 기반으로 뻗기 특성을 평가하는 데 사용할 수 있다. 뻗기 동작의 한 세트를 우선시함으로써 개인화된 훈련을 제공할 잠재력이 있다.