바이오신호 기반 보철 제어와 햅틱/제스처 인터페이스

Bio-signal driven prosthesis control and haptic/gesture interfaces

연구 내용

sEMG와 근골격 분석을 활용해 보철 사용성을 높이고 신뢰도 있는 제스처·의도 인식을 수행하는 연구

표면 근전도 신호를 기반으로 사용자의 운동 의도를 빠르고 안정적으로 인식하는 방법을 연구합니다. 겹치는 제스처 패턴이 발생할 때는 temporal history를 추적하여 패턴 분리 가능성을 계산하고, 이후 입력에 대한 오류 보정을 수행하여 분류 신뢰도를 높입니다. 보철 영역에서는 부분 손절단 사용자를 대상으로 wrist rotation module을 포함한 프로토타입을 구현하고, surface electromyography와 motion capture 기반으로 muscle synergy와 보상 동작을 분석합니다. 또한 sEMG 기반 power-assisted control을 통해 F/T 센서 대비 민첩성을 고려한 제어 성능 향상을 평가합니다. 이와 병행하여 말초신경 기반 바이오닉 신경 인터페이스 기술을 통해 다중 사용자 간 운동·감각 초연결 시나리오까지 확장합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

분석 기반 접근은 sEMG 기반 제스처 인식에서 temporal history를 활용해 겹침 패턴을 사후 보정하는 방식으로 구체화되었습니다. 동시에 보철 사용성 개선을 위해 wrist rotation module을 포함한 상지 보철 모듈을 설계하고, NMF 기반 muscle synergy 분석과 동작 보상 평가를 통해 자연스러운 운동 패턴 회복 가능성을 확인했습니다. 이후에는 sEMG를 power-assisted control의 직접 신호로 활용하여 의도 인식이 제어 민첩성에 미치는 영향을 실험적으로 정리했습니다. 기술 자산으로는 말초신경 및 신경전극 기반의 바이오닉 신경 인터페이스 프로젝트를 통해 다중 사용자 운동·감각 연결을 위한 인터페이스 확장 흐름을 유지하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

sEMG 기반 제스처 인식 고도화
시간 이력 기반 분류 오류 보정
wrist rotation 모듈 보철 설계
보상 동작 감소 평가 체계
muscle synergy 기반 사용성 분석
sEMG 기반 power-assisted 제어
의도 인식 기반 실시간 보정
말초신경 기반 신경 인터페이스
다중 사용자 운동·감각 연결
보철 HCI(인간-컴퓨터 상호작용) 플랫폼