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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 193 - 200 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2022.32.3.193
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머슬시너지는 중추신경계가 동작을 수행할 때, 근육에 전달되는 모듈화된 제어 신호이다. 일반적으로, 머슬시너지는 근전도 신호로부터 최적화 기반 알고리즘인 비부정 행렬 인수분해를 통해 추출할 수 있다. Time-varying 머슬시너지 추출의 경우 머슬시너지의 수, 근육의 수, 타임 스텝의 길이가 최적화 성능에 영향을 끼친다. 또한, 비현실적인 머슬시너지 추출을 방지하기 위해 생체역학적 제약조건을 부과한다면 최적화 수행 시간 및 복원율이 더욱 저하된다. 따라서 본 논문에서는 target cascading을 적용하여 위 문제를 해결하는 방법론을 제안한다. Target cascading은 하나의 프로세스를 메인/서브 시스템으로 나누어 최적화를 수행하므로 빠르게 최적해를 구한다. 단일 머슬시너지는 독립된 하나의 서브 시스템으로 간주할 수 있으므로, 머슬시너지를 서브 시스템으로 설정하여 target cascading을 진행하면 최적화 성능의 향상을 기대할 수 있다. Target cascading을 적용했을 때와 적용하지 않았을 때 추출하는 각각의 머슬시너지를 최적화 소요 시간 및 복원율 관점에서 비교 분석한다. 그 결과, 생체역학적 제약조건이 부과된 time-varying 머슬시너지 추출에 제안한 방법론을 적용했을 때 평균적으로 3배 빠른 속도로 최적화하며, 복원율도 평균적으로 약 1.6배 높았다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 생체역학적 제약조건 및 Target Cascading 기반 머슬시너지 추출 기법
3. 실험 및 시너지 추출
4. 결과 및 토의
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
N.̆ A. Bernstein, The Co-ordination and Regulation of Movements, Oxford, Pergamon, 1967.
A. d’Avella and E. Bizzi, “Shared and specific muscle synergies in natural motor behaviors,” Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 102, pp. 3076-3081, Feb., 2005.
A. d’Avella and F. Lacquaniti, “Control of reaching movements by muscle synergy combinations,” Frontiers in Computational Neuroscience, vol. 7, no. 42, pp. 1-7, 2013.
S. A. Chvatal and L. H. Ting, “Common muscle synergies for balance and walking,” Frontiers in computational neuroscience, vol. 7, no. 48, 2013.
H. M. Kim, N. F. Michelena, P. Y. Papalambros, and T. Jiang, “Target cascading in optimal system design,” Journal of Mechanical Design, vol. 125, pp. 474-480, 2003.
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