칼럼 한양대학교 BioRobotics Lab 소개 한양대학교 BioRobotics Lab 이철우, 이호열, 최영진 1. 서론인간을포함한생물을분석하거나모방하여로봇공학에적용하려는연구가많이진행되고있다. 특히재활훈련및재활보조를위한로봇개발을위한연구는대상이사람인만큼사람의특성을분석하거나모방할필요성이있다. 이러한목표를가지고한양대학교바이오로봇연구실에서는생체신호를획득하는센서시스템의개발및생체신호를이용하여로봇공학에적용하려는연구를활발히진행하고있다. 대표적인연구로는생체신호중인간의근육중관절의구동과직접적으로관련있는근육의근전도 (EMG) 센서모듈을개발하고, 획득된신호를이용하여관절의운동및인간의관절구동의지를파악하기위한생체신호처리알고리즘을개발하여실험을진행하고있다. 또한선천적, 후천적인요인에의해보행신경이손상된환자또는근력이부족한환자를대상으로하는재활로봇시스템의개발에관한연구를진행중이다. 2. 생체신호처리다양한생체신호중근전도 (EMG) 신호는인간의운동에직접적으로관련있는신호이다. 이러한 EMG 신호를측정하여재활로봇을구동을하기위한연구를진행하고있다. [ 그림 1] 과같이인간의근육으로부터 EMG신호를획득하고근육의움직임에대한정보를추출하기위한센서모듈을개발하였다. 생체신호처리알고리즘의연구에의해 [ 그림 2] 와같이 EMG 센서를통해인간의관절구동 ( 운동 ) 의지 를예측할수있는알고리즘에관한연구를진행하여소기의성과를보이고있다. 이러한센서개발에의한신호획득및신호처리알고리즘을기반으로하여관절구동의지를예측하여재활로봇에적용하고자하는연구를진행중이다. 또한 [ 그림 3] 과같이사람얼굴의안구근육신호 (EOG) 를이용하여제어할수있는휠체어에관한연구를진행하고있다. 이와같이다양한생체신호를측정및신호처리알고리즘에관한연구를통해재활로봇시스템에다양하게사용할수있는연구를진행 [ 그림 1] EMG 를이용하여해당관절각추출을위한신호처리알고리즘 [1] [ 그림 2] EMG 신호를이용한관절각추출실험 [1] 82 로봇학회지제 6 권제 4 호
[ 그림 3] EOG 신호처리를이용한안구움직임기반휠체어제어연구 하고있다. 3. 보행훈련로봇 사람에게있어서보행능력은인간의존엄성을지키기위한중요한요소중의하나이다. 보행능력을상실하게하는원인으로는여러가지가있다. 신경학적인원인에의해보행능력이상실된경우재활훈련을통해회복할가능성이존재한다. 척수외상, 뇌졸중, 외상성뇌손상, 다발성경화증, 뇌성마비등은대표적으로편측마비를일으킬수있는신경학적손상의예이다. 이러한손상의경우신경촉진치료기법으로재활훈련을하고있다. 기존의훈련방식은트래드밀위의환자를두명의물리치료사의힘에의해반복적인보행을하도록하는방식이었다. 이방식은의사가환자를걷게하는데집중하기때문에치료과정중환자의상태나반응을관찰하기힘들다. 이에대한대안으로스위스호코마 ( 사 ) 는 Lokomat이라는재활보조장비를개발해세계에널리보급하고있다. Lokomat과같은보행훈련장치는물리치료사들을환자의훈련에서해방시켜환자에게좀더나은치료를할수있게만들어주고있다. 더욱이신경촉진치료기법을이용한재활치료시로봇을이용함으로써환자가안전한보행패턴으로지속적인반복훈련을할수있게되었는데, 이의관한기초자료조사를하면다음과같다, [ 그림 4] Lokomat[2] 직이는 2자유도의메커니즘구조로표준화된보행궤적을따라동일한운동을반복해서손상된신경을활성화시키는목적으로개발되었다 [3]. 또한 [ 그림 5] 에서제시된 Gravity-Balancing Orthosis( 이하 GBO) 는수동식스프링을이용한중력보상메커니즘을기초로제작되었다. [ 그림 6] 의 IEMG 측정결과와같이액추에이터를사용하지않고수동식스프링만을사용한메커니즘만으로도보생시중력을보상하여기구의착용자가사용해야하는힘은크게줄어듬을보여주고있다. 수동형보행훈련장치인 GBO 이후에 Sunil K. Agrawal 교수가선보인 Active Leg Exoskeleton( 이하 ALEX) 는트래드밀보행훈련장비로Lokomat과비교하여관절마다자유도를높여착용자가실제걸을때와유사하게움직일수있도록 [ 그림 7] 과같이개발되었다. 표1 에서는 ALEX 를착용하고훈련한두피실험자의정보를보여주고있다. 두사람모두훈련을시작하기전보다트래드밀에서더잘걸을수있게된것을알수있다. 위에서제시된연구사례와같이신경촉진기법을활용한보행재 3.1 기존보행재활훈련 Lokomat은 2001년호코마 ( 사 ) 에서완성한최초의상용화된보행훈련로봇이다. 고관절과슬관절을움 [ 그림 5] Gravity-Balancing Orthosis 의구조 [4] 한양대학교 BioRobotics Lab 소개 83
활훈련로봇은그효율성을보여주고있다. [ 그림 6] GBO 의착용유무에따른실험대상자 5 명의평균 IEMG 비율비교 [4] [ 그림 7] ALEX 의세부구조 [5] 3.2 보행재활로봇연구방향선천적또는사고로인한신경손상으로보행이불가능한사람들을재활시킬수있는로봇시스템의개발은임상의단계를넘어이제는실제재활훈련에많이사용되고있으며그효과및효율성은많은연구및임상사례에서보여지고있다. 그러나현재까지의연구는신경촉진기법을이용한재활훈련에만초점을두고있다. 사실장시간동안보행을하지못했던환자는신경촉진치료이후에심리적인요인, 근력부족, 적응부족으로인해실생활에적응하기까지는아직도많은시간과타인의도움을필요로하는실정이다. [ 그림 8] 은 Lokomat를이용한신경촉진훈련이후실생활에적응을위한훈련과정을보여주고있다. 이와같이로봇시스템을이용하여신경촉진치료를하고자하는목적으로써현재까지의연구결과는어느정도그효율성및성과들을보여주고있지만신경치료후실생활적응에까지도움을줄수있는로봇시스템의개발및연구는아직미미하다. 특히기존연구들은미리정해진보행패턴에의한치료를목표로하기때문에재활을목적으로하는환자는수동적으로훈련에참여하게된다. 수동적인재활훈련에서의보행과본인의의지에의한보행이필요한실생활의적응은그차이가크다. 이러한요소를해소또는감소할수있는재활훈련로봇시스템의개발이점차진행되고있으며, 앞으로도지속 < 표 1> 보행훈련정보 [5] [ 그림 8] 실제보행적응훈련 [6] 84 로봇학회지제 6 권제 4 호
적으로연구해야할방향이다. [ 그림 9] 는환자가직접훈련의결과를모니터링하거나시각장치에의한간단한게임을하며재활훈련을수행할수있도록하는시스템이다. 이러한연구는환자가훈련에보다능동적으로참여할수있도록유도함으로써그효과를높일뿐아니라실생활에적응하는데많은도움을줄수있도록목표로하고진행되고있는연구이다. 신경촉진치료를위한재활분야를넘어다양한분야에서재활훈련을위한로봇시스템이개발되고있다. 이러한시스템은훈련뿐만아니라훈련후시스템없이일상생활을통해스스로지속적인훈련을할수있도록개발되어야한다. [ 그림 10], [ 그림 11], [ 그림 12] 는정상인의보행주기, 보행데이터를이용한시뮬레이션결과와보행주기시측정한근전도 (EMG) 신호를저대역통과필터 (LPF) 와제곱평균 (RMS) 한것이다. 신경손상에의해보행에장애가있는환자들은 EMG신호가미약하거나불규칙한형태로생성되어정상보행을하지못하는경우가많다. 재활훈련시생체신호 (EMG) 를정상적인보행시의 신호와비교분석함으로써재활훈련성과및적응도를평가또는유추할수있다. 이러한방법들을사용하여훈련성과및적응에따라훈련의강도및훈련방법을환자에맞도록조절함으로써보다효율적으로 [ 그림 11] 보행시뮬레이션 [ 그림 9] 시각장치를이용한훈련 [2] [ 그림 12] 근전도신호 ( 정상보행 ) [ 그림 10] 보행주기 (Gait Cycle)[7] [ 그림 13] 생체정보활용재활훈련개념도 한양대학교 BioRobotics Lab 소개 85
재활훈련을진행할수있다. 이와같은연구를통해 [ 그림 13] 과같이재활대상자가훈련에능동적으로참여하도록유도하고, 훈련강도조절, 가상환경에서의훈련등을통하여재활훈련의효과를높일뿐아니라훈련후일상생활에보다쉽게적응할수있는로봇시스템을개발한다면더욱효과적인재활훈련이이루어질것으로보여진다. 4. 결론현재한양대바이오로봇연구실에서는생체신호획득을위한센서의개발과재활로봇연구를많이진행하고있다. 특히생체신호의획득및신호처리를통해인간의관절및다양한신체부위의활동및활동의지를예측함으로써보다효율적인재활로봇의개발이가능함을알수있다. 신경촉진치료기법을위한재활로봇이개발되고있으며상용화되어실제재활훈련에사용되고있다. 이러한많은연구에도불구하고보다효율적인재활훈련을위해많은연구가필요하다. 로봇시스템을통해서훈련효과를더욱높이는연구도필요하며이와더불어시스템을사용한훈련이후지속적으로일상생활을통해훈련할수있도록일상생활에빨리적응할수있는재활훈련장치의연구가요구된다. 이와같이본연구실에서는재활의대상인인간을이해하고분석하기위해다양한생체신호를처리하는알고리즘에관한연구를진행하고있다. 또한이를로봇공학기술에적용하여효율적, 실용적인재활로봇시스템을개발하는연구를활발히진행하고있다. 참고문헌 gait training robot Lokomat, Proc. of IEEE Int. Conf. on Rehabilitation Robotics, pp. 345-348, 2004. [4] Sai K. Banala, Sunil K. Agrawal, Abbas Fattah, Vijaya Krishnamoorthy, Wei-Li Hsu, John Scholz, and Katherine Rudolph, Gravity- Balancing Leg Orthosis and Its Performance Evaluation, IEEE Transactions on Robotics, pp.1228 1239, 2006. [5] Sai K. Banala, Seok Hun Kim, Sunil K. Agrawal, and John P. Scholz, Robot Assisted Gait Training With Active Leg Exoskeleton (ALEX), IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, pp. 2 8, 2009. [6] http://www.hocoma.ch/en/ [7] Kevin W. Hollander and Thomas G. Sugar, Rehabilitation Robotics, Itech Education and Publishing, pp.203 220, 2007. 이철우 2009년한양대전자정보시스템공학 ( 학사 ) 현재한양대학교전자전기제어계측공학석사과정관심분야 : Bio-Robotics, Kinematics, 선형 / 비선형강인제어 [1] 유현재, 이현철, 최영진, 생체 EMG 센서개발및응용, 제2회한국지능로봇하계종합학술대회, pp. 201-206, 2007. [2] http://www.youtube.com/watch?v=th4kmbjt0hm [3] Lars Lünenburger, Gery Colombo, Robert Riener, and Volker Dietz, Clinical assessments performed during robotic rehabilitation by the 86 로봇학회지제 6 권제 4 호
이호열 1978년 9월 4일생 2004년부경대학교제어계측공학 ( 학사 ) 2008년한양대학교메카트로닉스공학 ( 석사 ) 현재한양대학교전기전자제어계측공학과박사과정관심분야 : Bio-Robotics, Robotics, Mechanism. 최영진 1970년 5월 15일생 1994년한양대정밀기계공학 ( 학사 ) 1996년포항공대기계공학 ( 석사 ) 2002년포항공대기계공학 ( 박사 ) 2002~2005년한국과학기술연구원 (KIST) 지능로봇연구센터선임연구원현재한양대학교공학대학전자시스템공학과조교수관심분야 : Bio-Robotics, 생체신호처리, 휴머노이드로봇, 선형 / 비선형강인 / 최적제어, 한양대학교 BioRobotics Lab 소개 87