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영어

This paper is about the development and evaluation of technology to control an electronic prosthetic hand using a neural network algorithm based on electromyography signals. It was designed to enable people with disabilities to reproduce more natural movements, and the collection and processing of electromyography signals, design of a neural network model, and control algorithm were implemented. Electromyography(EMG) signals are obtained in the form of voltage values of micro-signals that occur during muscle contraction and relaxation during physical activity. The reference electrode is placed side by side in the middle of the two input electrodes, the input electrode is rod-shaped, and the reference electrode is designed in two shapes: rod-shaped and circular. In this study, we proposed a neural network-based approach to control an electronic prosthetic hand using electromyography signals, and designed the neural network to precisely control the movement of the prosthetic hand by interpreting the user's muscle signals.

한국어

본 논문은 근전도 신호를 기반으로 한 신경망 알고리즘을 사용하여 전자 의수를 제어하는 기술의 개발과 평가에 관한 것이다. 장애를 가진 사람들이 보다 자연스러운 움직임을 재현할 수 있도록 설계하였고 근전도 신호 의 수집, 처리, 신경망 모델의 설계 그리고 제어 알고리즘을 구현하였다. 근전도(EMG) 신호는 신체활동 중 근육 의 수축-이완 과정에서 발생하는 미세신호의 전압값 형태로 얻어진다. 기준 전극은 두 입력전극의 가운데에 나란 히 배치되고, 입력전극은 막대형, 기준전극은 막대형과 원형의 두 가지 형상으로 설계하였다. 본 연구에서는 근전 도 신호를 이용하여 전자 의수를 제어하는 신경망 기반 접근 방식을 제안하였고 신경망이 사용자의 근육 신호를 해석하여 의수의 움직임을 정밀하게 제어할 수 있도록 설계하였다.