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제품과 인체의 통합 모델을 바탕으로 한 스미스 스쿼트 운동의 가상 시험 프레임워크
이해린,정문기,이상헌,Lee, Haerin,Jung, Moonki,Lee, Sang Hun 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.24 No.2
The barbell squat is a fundamental physical exercise for strengthening the lower body and core muscles. It is an integral part of training and conditioning programs in sports, rehabilitation, and fitness. In this paper, we proposed a virtual test framework for squat exercises using a Smith machine to simulate joint torques and muscle forces, based on an integrated product-human model and motion synthesis algorithms. We built a muscular skeletal human model with boundary conditions modeling the interactions between the human body and a machine or the ground. To validate the model, EMG, external forces, and squat motions were captured through physical experiments by varying the foot position. A regression-based motion synthesis algorithm was developed based on the captured squat motions to generate a new motion for a given foot position. The proposed approach is expected to reduce the need for physical experiments in the development of training programs. 본 연구에서는 스미스 머신을 이용한 스쿼트 운동에 대한 가상 테스트 프레임웍을 제안하고 구현하였다. 이를 위하여 인체 및 제품의 통합 모델을 개발하고, 실험 데이터를 바탕으로 자세의 변화에 따른 새로운 동작을 생성하는 알고리즘을 개발한 후, 가상의 조건에서 동작을 생성하여 인체의 관절에 걸리는 토크와 근육에 걸리는 힘을 시뮬레이션 하는 전체 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 검증하기 위하여 동작 수집과 더불어 EMG와 지면반력에 대한 데이터를 수집하여 시뮬레이션 결과가 실제와 잘 맞는지 확인하였다. 이 시스템을 확장시켜 사용한다면 다양한 조건에서 운동하였을 때 신체 근육과 관절에 어떤 영향을 끼치는 지 시뮬레이션 해봄으로써 적절한 운동 프로그램을 효과적으로 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
제품과 인체의 통합 모델을 바탕으로 한 스미스 스쿼트 운동의 가상 시험 프레임워크
이해린(Haerin Lee),정문기(Moonki Jung),이상헌(Sang Hun Lee) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.41 No.8
본 연구에서는 스미스 머신을 이용한 스쿼트 운동에 대한 가상 테스트 프레임웍을 제안하고 구현하였다. 이를 위하여 인체 및 제품의 통합 모델을 개발하고, 실험 데이터를 바탕으로 자세의 변화에 따른 새로운 동작을 생성하는 알고리즘을 개발한 후, 가상의 조건에서 동작을 생성하여 인체의 관절에 걸리는 토크와 근육에 걸리는 힘을 시뮬레이션 하는 전체 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 검증하기 위하여 동작 수집과 더불어 EMG와 지면반력에 대한 데이터를 수집하여 시뮬레이션 결과가 실제와 잘 맞는지 확인하였다. 이 시스템을 확장시켜 사용한다면 다양한 조건에서 운동하였을 때 신체 근육과 관절에 어떤 영향을 끼치는 지 시뮬레이션 해봄으로써 적절한 운동 프로그램을 효과적으로 개발할 수 있을것으로 기대된다. The barbell squat is a fundamental physical exercise for strengthening the lower body and core muscles. It is an integral part of training and conditioning programs in sports, rehabilitation, and fitness. In this paper, we proposed a virtual test framework for squat exercises using a Smith machine to simulate joint torques and muscle forces, based on an integrated product-human model and motion synthesis algorithms. We built a muscular skeletal human model with boundary conditions modeling the interactions between the human body and a machine or the ground. To validate the model, EMG, external forces, and squat motions were captured through physical experiments by varying the foot position. A regression-based motion synthesis algorithm was developed based on the captured squat motions to generate a new motion for a given foot position. The proposed approach is expected to reduce the need for physical experiments in the development of training programs.
스미스 머신을 이용한 스쿼트 동작의 근전도 데이터와 근골격 해석 시스템의 시뮬레이션 결과 데이터 비교
이해린(Haerin Lee),김혜리(Hyeri Kim),Gizem Ozkaya,정문기(Moonki Jung),이기광(Kikwang Lee),이상헌(Sanghun Lee) (사)한국CDE학회 2014 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2014 No.8
Squat is typical weight training. Especially, this exercise enhances muscle of lower body. The purpose of this paper is verification of a musculoskeletal simulation system, AnyBody. The method is comparing the EMG data and the inverse dynamics results on muscle activity. For comparison, we captured EMG signals during squat with a smith machine. We selected five muscles of the right leg (the rectus femoris, vastus medialis, vastus laterlis, biceps femoris, and gastrocnemius), one muscle of the lower back (the erector spine). Next, we built a simulation model using motion capture data (C3D) for squat, and obtained the human model’s muscle activity by calculating inverse dynamics. The analysis results showed that the muscle activity represented by the EMG data and the simulation results have similar patterns. In addition, we synthesized another squat motion without using C3D data. This model was also applied to the inverse dynamics analysis for muscle activity and its results were compared to the EMG data, with which the results of the simulation appeared to be similar.