KCI등재
근육의 활성화 시 상관관계를 반영한 Target Cascading 기반 머슬시너지 추출 기법
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발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
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발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
193-200(8쪽)
제공처
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.
더보기Muscle synergy is a modularized control signal transmitted by the central neural system to control muscles when we perform specific tasks. After measuring surface electromyography, generally, muscle synergy is used to be extracted by employing the non-negative matrix factorization which is an optimization-based algorithm. When we extract time-varying muscle synergy, the number of synergies, the number of muscles involved in a synergy, and the length of time step are crucial hyper parameters which have an effect on optimization performance. Moreover, the aforementioned optimization performance might be severely deteriorated when biomechanical constraints are imposed to avoid extracting unrealistic muscle synergy. In this paper, we propose a method in which a target cascading plays a key role to solve the issues above. Under the target cascading, the entire process is divided into main-/sub-system and each process is then optimized individually, which in turn, accelerates the optimization process. A single muscle synergy conceptually corresponds to an independent sub-system; accordingly, we can expect better performance by adopting the target cascading for the muscle synergy extraction process. In the experiment, we extract time-varying muscle synergies under two conditions - to whether a target cascading is applied or not - and compare the outcomes in perspectives of an elapsed time as well as a reconstruction ratio. The results show, for the given constrained time-varying muscle synergy extraction problem, that the optimization process can be improved by 3 times and 1.6 times in terms of an elapsed time and as a reconstruction ratio, respectively, when the target cascading is applied.
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