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      • KCI등재

        MR 댐퍼 적용 불안정판을 이용한 재활 훈련시스템 개발

        최윤정(Youn-Jung Choi),박용군(Yong-Jun Piao),허민(Min Heo),권대규(Tae-Kyu Kwon),황지혜(Ji Hye Hwang),김동욱(Dong-Wook Kim),김남균(Nam-Gyun Kim) 제어로봇시스템학회 2008 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.14 No.2

        The purpose of this paper was to develop a rehabilitation training system which is controlled by electric currents to the Magneto-Rheological dampers system. This system provided the function for the training of the unbalance of the lower extremities. 10 subjects executed the tracing and moving exercises which are presented through the display monitor and confirmed own the capability of performance on the task. The electromyographies of the four muscles in lower extremities were recorded and analyzed in the time and frequency domain the muscles of interest were rectus femoris, biceps femoris, gastrocnemius, tibialis anterior. The experimental results showed that subjects had a task under feedback mode then subjects improve the capability of performance, increasing the in time, decreasing the out time and the distance of body shift. The moving average EMG, spectral energy of four muscle is lower the feedback mode than the constant mode. This could aid the hemiplegic patients to train more easily.

      • KCI등재

        가중연관규칙 탐사를 이용한 재활훈련운동과 근육 활성의 연관성 분석

        이아름(Ah Reum Lee),박용군(Youn Jun Piao),권대규(Tae Kyu Kwon),김정자(Jung Ja Kim) 大韓電子工學會 2009 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.46 No.6

        효과적인 재활 시스템을 구상하는데 있어서 훈련 데이터의 정교한 분석은 다음 단계 훈련을 위한 피드백 자료로서 매우 중요하다. 현재 다양한 생체 역학적 실험을 통해 인간의 운동 능력을 평가하고 이로부터 생성된 데이터의 분석을 위한 객관적이고 신뢰성 있는 연구결과들이 발표되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 기초 통계적인 방법에 근거한 정량분석만을 수행함으로써, 획득된 정보를 임상에 적용 하는데 있어서는 충분한 신뢰성을 보장할 수 없다. 데이터마이닝은 대용량 데이터에 들어있는 숨겨진 규칙과 패턴을 탐사함으로써 임상 데이터에 숨어있는 의미 있는 정보추출에 성공적으로 사용되고 있으며, 특히 임상 연구 분야 에서는 훌륭한 의사 결정 지원 시스템으로서 점점 그 사용이 증가되고 있다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 자세 제어 능력(Postural control ability) 평가를 위해서 측정된 훈련 데이터에 가중연관규칙 탐사를 적용하여 자세 훈련 유형에 따른 근육 활성 패턴과의 연관성을 분석, 효율적인 재활 훈련 규칙을 탐사하였다. 탐사된 규칙은 재활 및 임상 전문가의 의사결정에 더욱 정성적이고 유용한 선험적 지식으로 사용 될 수 있으며, 이를 근거로 환자 맞춤형 최적의 재활 훈련 모델을 구상하기 위한 지표로서 사용될 수 있다. The precise analysis of exercise data for designing an effective rehabilitation system is very important as a feedback for planing the next exercising step. Many subjective and reliable research outcomes that were obtained by analysis and evaluation for the human motor ability by various methods of biomechanical experiments have been introduced. Most of them include quantitative analysis based on basic statistical methods, which are not practical enough for application to real clinical problems. In this situation, data mining technology can be a promising approach for clinical decision support system by discovering meaningful hidden rules and patterns from large volume of data obtained from the problem domain. In this research, in order to find relational rules between posture training type and muscle activation pattern, we investigated an application of the WAR(Weighted Association Rule) to the biomechanical data obtained mainly for evaluation of postural control ability. The discovered rules can be used as a quantitative prior knowledge for expert’s decision making for rehabilitation plan. The discovered rules can be used as a more qualitative and useful priori knowledge for the rehabilitation and clinical expert's decision-making, and as a index for planning an optimal rehabilitation exercise model for a patient.

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