KCI등재
텐서형 머슬시너지 기반 상완 운동 분석
저자
김장현(Janghyeon Kim) ; 유지현(Ji-Hyeon Yoo) ; 심대한(Dae Han Sim) ; 윤한얼(Han Ul Yoon) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
346-353(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
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사람은 개개의 근육을 제어하는 것이 아닌 머슬시너지라 명명된 모듈화 된 근육들의 조합을 사용하여 특정 동작들을 수행한다. 머슬시너지의 추출은 통상적으로 근전도 신호에 비부정행렬 인수분해(NMF: non-negative matrix factorization)라는 최적화 기법을 적용하여 이루어진다. 이때 추출되는 머슬시너지는 무수히 많은 선형조합 중 하나이므로, 때때로 실제 사용되는 근육 모듈로 간주하기에는 다소 문제점이 있는 것들도 추출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 근육간 상관관계를 최적화 문제의 구속조건으로 부가하여 추출할 수 있는 텐서형 머슬시너지를 제안하고, 이를 통한 상완 운동(덤벨-컬) 분석에 대해 논한다. 먼저 벡터형/텐서형 머슬시너지의 수학적 정의와 근전도로부터 추출을 위한 방법론에 대해 각각 소개한다. 다음으로, 상완 운동 근전도 데이터로부터 추출된 벡터형/텐서형 머슬시너지를 각각 보이고, 두 종류의 머슬시너지를 사용하여 상완 운동을 근육 간 상관관계 관점에서 분석한다. 결과를 통해 벡터형 머슬시너지에 비해 텐서형 머슬시너지가 더 명확히 모듈화 된 근육의 신호를 보이고, 이를 통해 특정 운동을 더욱 직관적으로 분석할 수 있음을 확인할 수 있다.
더보기Human beings do not control individual muscles but do use modularized muscle combinations, what is termed a “muscle synergy,” while performing a specific motion. The muscle synergy is used to be extracted by employing the non-negative matrix factorization(NMF) which is an optimization-based technique. The extracted muscle synergy often shows problematic aspects to be regraded as actual muscle modules because there might exist the infinite number of linear combination to factorize the given matrix. To solve this issue, in this paper, we propose a tensor-type muscle synergy, which can be extracted with imposing a relationship among muscles as constraints while processing the NMF; in addition, we present analyses for a upper arm gym-workout (dumbbell-curl) by employing the tensor-type muscle synergy. First, we introduce the mathematical definitions of vector-/tensor-type muscle synergy, respectively. Next, we present the extracted vector-/tensor-type muscle synergy; afterwards, in perspective of relationship among muscles, the upper arm workout is analyzed by adopting the two different types of muscle synergy. The result shows that the tensor-type muscle synergy outperforms the vector-type muscle synergy to represent the modularized muscle combination more explicitly and give more insight about the analyzed specific motion.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |
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