본 연구에서는 근전도 신호를 활용하여 정상인의 보행과 관련된 상지와 하지 근육의 신호를 확인하고 저항센서를 이용하여 정상적인 보행 패턴을 확인하였다. 대학생 15명을 대상으로 정지해 있을 때와 평지를 보행할 때, 상지의 4부위(대흉근과 승모근)와 하지의 10부위(대퇴직근, 대퇴이두근, 내측광근, 외측광근, 반막양근, 반건양근, 가자미근, 장비골근, 내비복근과 외비복근)에 전극을 부착하여 근전도를 측정하였다. 저항센서는 양측 발바닥의 8부위에 센서를 부착하여 보행시 발에 가해지는 압력을 측정하였다. 그 결과, 근전도 신호는 정지상태에 비하여 보행 시에 허벅지의 외측광근과 반건양근을 제외하고 모든 근육에서 유의하게 높은 진폭을 가졌다. 또한 보행주기의 두 단계인 입각기와 유각기와 관련된 근육을 확인하였다. 저항 센서의 신호 분석 결과, 평균 보폭 주기 동안 크게 입각기와 유각기의 두 주기와 세부적으로 여덟 단계 - 초기 접지기, 하중 반응기, 중간 입각기, 말기 입각기, 전 유각기, 초기 유각기, 중간 유각기, 말기 유각기 - 의 보행 주기를 확인할 수 있었다.

In this paper, the prototype of surface EMG (ElectroMyoGram) sensor is developed for the robotic rehabilitation applications, and the developed sensor is composed of the electrodes, analog signal amplifiers, analog filters, ADC (analog to digital converter), and DSP (digital signal processor) for coding the application example. Since the raw EMG signal is very low voltage, it is amplified by about one thousand times. The artifacts of amplified EMG signal are removed by using the band-pass filter. Also, the processed analog EMG signal is converted into the digital form by using ADC embedded in DSP. The developed sensor shows approximately the linear characteristics between the amplitude values of the sensor signals measured from the biceps brachii of human upper arm and the joint angles of human elbow. Finally, to show the performance of the developed EMG sensor, we suggest the application example about the real-time human elbow motion acquisition by using the developed sensor.