본 기술은 재활로봇 사용자의 뇌 신호(특히 혈류량 변화)를 기능적 근적외선 분광법(fNIRs)으로 측정하고, 이를 기계학습 기반의 통증 패턴과 비교하여 통증 유무 및 강도를 산출, 결과에 따라 로봇의 운전 강도를 자동 조절하거나 비상 정지시키는 제어 로직입니다.
기존의 수동 조작형 비상 정지 버튼은 긴급 시 환자가 누르기 어렵고, 기존의 물리량 감지 방식은 훈련 범위 외의 통증이나 갑작스러운 상황 변화를 실시간으로 정확히 대응하지 못하는 한계가 있습니다.
본 기술은 사용자의 뇌 혈류량을 모니터링하는 센서부, 통증 패턴을 인식하는 판단부, 그리고 통증 신호가 기 설정된 임계치를 초과할 경우 로봇을 자동 정지시키거나 통증 신호의 추세에 따라 강도를 가변하는 제어부로 구성된 제어 장치입니다. 재활 훈련과 보행 보조, 의료·복지 서비스에 적용될 수 있어 사용자 뇌 신호에 기초하여 재활 로봇 동작 강도를 자동으로 조절함으로써 재활 훈련의 안전성과 효과를 향상시킵니다.
본 발명은 교육과학기술부의 상지마비 환자의 인지/운동 재활을 위한 EXG를 활용한 상지 재활 로봇 기술 개발 지원을 통해 개발되었습니다.
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