1. 실험 준비물 및 장비 구성
1-1. 전극 소재 및 제작 재료
1-2. 계측 및 제어 장비
- sEMG 데이터 수집 모듈: MyoWare 2.0 Muscle Sensor
- 메인 컨트롤러: Arduino Uno R4 또는 ESP32 Dev Module (PC와 USB 직렬 통신, 샘플링 레이트 1000Hz 확보 가능 모델)
- 임피던스 측정기: 보급형 LCR 미터 (테스트 주파수 10Hz ~ 100Hz 지원 모델, 예: 픽텍 또는 디지털 멀티미터 고급형)
- 기타 소모품: 70% 이소프로필 알코올 스왑(피부 세정용), 의료용 마스킹 테이프, 벨크로 스트랩(손목 밴드 프레임용), 멀티미터 점퍼 와이어.
2. 전극별 상세 제작 및 준비 과정
모든 전극의 피부 접촉 면적은 전기적 특성의 공정한 비교를 위해 10mm X 10mm 범위로 통일.
바이폴라 구성을 위한 전극 간 거리는 20mm로 고정하여 부착한다. 전극 간의 거리가 너무 가까우면 신호의 크기가 작아지고, 너무 멀어지면 주변 다른 근육의 신호가 섞이는 크로스토크가 발생하므로 이를 방지하기 위해서이다.
2-1. [조건 A] Ag/AgCl 젤 전극 (대조군)
- 시판되는 3M 일회용 전극의 패딩 중심부(Ag/AgCl 코어 및 젤 부분)를 전도성 가위로 정확히 10mm X 10mm 정사각형으로 오려낸다.
- 전극 뒷면의 금속 스냅 단자에 아두이노 연결용 점퍼 와이어(Female)를 납땜하거나 악어클립으로 견고하게 고정한다.
2-2. [조건 B] AgNW/PDMS 건식·신축성 전극 (실험군 1)
- PDMS 배합: 종이컵에 PDMS 주제(Base)와 경화제(Curing Agent)를 10:1의 질량 비율로 전자저울을 이용해 계량한다. (예: 주제 30g, 경화제 3g)
- 기포 제거: 유리 막대로 5분간 강하게 섞은 후, 발생하는 기포를 없애기 위해 실온에서 30분간 방치하거나 가정용 진공 지퍼백과 주사기를 이용해 간이 탈포를 진행.
- AgNW 코팅: 평평한 유리 페트리 디시 바닥에 마스킹 테이프로 10mm X 10mm을 만든다. 그 위에 은 나노와이어(AgNW) 용액 0.5ml를 마이크로 피펫으로 떨어뜨린 후(Drop-casting), 60°C로 설정된 실험실용 핫플레이트 위에서 15분간 건조하여 IPA 용매를 완전히 휘발시킨다. 이 과정을 3회 반복하여 조밀한 은 나노와이어 네트워크 필름을 형성한다.
- 몰딩 및 경화: 건조된 AgNW 필름 위에 배합된 PDMS를 약 1mm 두께가 되도록 천천히 붓는다. 미니 오븐 또는 핫플레이트를 활용하여 80°C에서 2시간 동안 열경화 시킨다.
- 탈형 및 패터닝: 경화가 완료되면 PDMS를 유리판에서 박리한다. 이때 은 나노와이어 성분이 PDMS 표면에 전사되어 전도성을 띠면 규격에 맞게 전단하고 와이어 전도성 에폭시로 리드선을 연결한다.
2-3. [조건 C] 젤형 텍스타일 전극 (실험군 2)
- 은 코팅 전도성 섬유를 가위를 이용해 10mm X 10mm 크기로 재단한다.
- 재단된 섬유 조각 뒷면에 점퍼 와이어의 피복을 벗긴 구리선을 전도성 에폭시로 접착하고 1시간 동안 건조한다.
- 섬유 전극의 전면(피부 접촉면)에 준비된 전도성 하이드로겔 시트를 동일한 크기 10mm X 10mm 로 잘라 부착한다. 하이드로겔은 직물 구조 사이의 공극을 메우고 임피던스를 낮추는 역할을 한다.
3. 피험자 선정 및 전극 부착 위치
3-1. 피험자 구성
- 대상: 근골격계 및 신경계 질환이 없는 건강한 성인 피험자 10명.
3-2. 전극 부착 가이드
- 채널 구성: 총 2채널 구성. 본 설계에서는 신호의 직관성을 위해 2채널 바이폴라(Bipolar) 배치.
- 부착 부위: 전완의 주요 근육 그룹에 배치합니다.
- Ch 1: 손목 굴곡근 부위 (Flexor Carpi Radialis - 손바닥을 안으로 굽힐 때 단단해지는 부위)
- Ch 2: 손목 신전근 부위 (Extensor Digitorum - 손등을 위로 들어 올릴 때 단단해지는 부위)
- 기준 전극 (Reference/GND): 전도성 노이즈 차단을 위해 상대적으로 근육 움직임이 없는 팔꿈치 주두 또는 손목 외측 부위에 부착.
- 피부 전처리: 전극 부착 전, 70% 이소프로필 알코올 스왑으로 해당 부위를 3회 이상 닦아내어 피부 각질과 유분을 제거하고 완전히 건조한다.
4. 실험 프로토콜 및 절차
실험은 외부 전기적 노이즈(60Hz 험 노이즈)가 최소화된 곳에서 진행한다. 전극 소재의 순수 효과 검증을 위해 탄성 벨크로 밴드를 사용하여 모든 전극 유효 압력을 동일 수준(초기 기본 접촉압 약 1.0 kPa)으로 밴딩 고정한다.
[동작 프로토콜 흐름도]
정적 휴식 (30초) ──> 수축/이완 루프 (10회 반복: 수축 5초 / 이완 5초) ──> 제스처 수행 (5회 반복)
단계별 수행 가이드
- 정적 휴식 (Static Rest) 측정: 피험자는 팔을 책상 위에 편안히 올리고 손가락과 손목에 힘을 완전히 뺀 상태로 30초간 대기한다. (기선 전압 및 시스템 노이즈 측정 목적)
- 손목 굴곡/신전 반복 동작: 모니터의 타이머 신호에 맞춰 다음 동작을 수행한다.
- 수축 상태: 손목을 안쪽 또는 바깥쪽으로 최대 수축의 70% 강도로 5초간 유지한다.
- 이완 상태: 다시 힘을 빼고 5초간 휴식한다.
- 반복수: 총 10회 연속 반복 데이터 세트를 취득한다.
피험자에게 손목을 안쪽(또는 바깥쪽)으로 쥐어짜듯 낼 수 있는 가장 강한 힘을 5초간 3회 주게 하여, MyoWare 2.0 센서를 통해 출력되는 최대 Raw 데이터(또는 실시간 RMS 전압의 피크치)의 평균값을 100% MVC 기준으로 잡는다. 신호가 사전에 설정된 100% MVC 지점의 70% 라인(목표선)에 도달하도록 손목 힘을 조절함으로써, 주관적 감각에 의존하지 않고 정확히 70%의 강도를 유지하며 반복 동작 프로토콜을 수행할 수 있다.
- XR 입력용 제스처 분류 동작: 하이브리드 XR 인터페이스의 기본 입력 트리거로 사용할 3가지 핵심 제스처 데이터를 취득한다. (각 동작 동작별 5초 유지, 5회 반복)
- Gesture 1: 주먹 쥐기 (Fist Grasp - 선택/클릭 트리거)
- Gesture 2: 손가락 완전히 펴기 (Hand Open - 취소 트리거)
- Gesture 3: 손목 바깥으로 꺾기 (Wrist Extension - 페이지 넘기기 트리거)
5. 데이터 평가 및 정량적 지표 분석
아두이노 데이터 수집 스크립트(또는 Python Serial 라이브러리)를 통해 수집된 5가지 지표를 산출한다.
5-1. 전극-피부 임피던스
- 측정 기기: LCR 미터를 이용합니다.
- 방법: 전극을 피부에 부착한 직후 및 실험 프로토콜이 끝난 직후, 바이폴라 두 전극단 사이의 임피던스를 생체 신호 주요 주파수 영역인 $100\text{ Hz}$ 대역에서 정량적으로 기록합니다.
5-2. 신호 대 잡음비 SNR
수축 구간의 데이터와 휴식 구간의 잡음 데이터를 분리하여 아래 공식으로 계산합니다.
- RMS signal: 손목 수축 5초 구간의 sEMG 신호 실효값
- RMS noise : 정적 휴식 30초 구간의 sEMG 신호 실효값
5-3. 휴식 구간과 수축 구간의 분리도
- 수축 시의 평균 RMS 전압값과 휴식 시의 평균 RMS 전압값의 차이를 평가하여, XR 입력 인터페이스가 '오작동'하지 않고 켜고 꺼짐(On/Off)을 명확히 인지할 수 있는지 통계적 유의성 test을 통해 확인한다.
5-4. 주관적 착용감 평가
실험 직후 피험자 10명에게 5점 척도(1점: 매우 불쾌/통증 심함, 5점: 매우 편안/통증 없음) 설문지를 작성하도록 하여 피부 자극성, 조임 통증, 움직임 시 이물감을 정성·정량적으로 기록한다.
5-5. 제스처 분류 정확도
- 데이터 전처리: 수집된 sEMG 신호에 20Hz ~ 450Hz 대역 통과 필터(Bandpass Filter)를 적용하고, 60Hz 전원선 노이즈 제거를 위한 노치 필터(Notch Filter)를 Python 정밀 연산 코드로 적용.
- 특징 추출: 200ms 크기의 이동 창(Sliding Window, 50ms 오버랩)을 설정하여 MAV(Mean Absolute Value), RMS, WL(Waveform Length) 등 학부 수준에서 구현이 용이한 시간 도메인 특징 3종을 추출.
- 분류기 구현: Python을 이용하여 모델을 생성. 추출된 데이터셋을 3개 제스처에 대한 최종 분류 정확도 (%)를 비교 도출.
6. 참고 문헌
- Comparison of Surface Electromyography Signals Captured by Conductive Textile, Ag/AgCl, and Hydrogel Electrodes
https://doi.org/10.3390/sensors21144821
- Skin-Like Wearable sEMG Sensors Based on AgNW/PDMS for Gesture Recognition and Human–Machine Interfaces
https://doi.org/10.1021/acsami.3c01245
- Effect of Electrode Contact Pressure on Wearable Surface Electromyography (sEMG) Signal Quality and Comfort
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