(Demonstration of the robotic prosthetic ankle. Electromyographic sensors (on calf at left) capture electrical activity generated by muscles when they are flexed. This signal tells the prosthesis which artificial muscle to flex and how much to flex. For individuals with amputation, these sensors are placed in the prosthetic socket. The graph (right) shows the electromyographic signal, which is used to control the prosthesis. Credit: Aaron Fleming, NC State University)
(Data representation of postural control strategies using the EMG controled prosthetic ankle. Credit: Aaron Flemming)
사고나 질병으로 인해 팔다리를 잃은 환자에게 의족, 의수는 매우 중요한 도구입니다. 하지만 스스로 움직일 수 없다는 한계 때문에 아무래도 불편하게 사용할 수밖에 없습니다. 따라서 과학자들은 진짜 팔다리나 손, 발처럼 움직일 수 있는 로봇 의족, 의수를 개발해왔습니다. 덕분에 이 분야에서 많은 진보가 있었지만, 아직은 갈 길이 먼 것이 사실입니다.
로봇 의족의 경우 체중을 싣고 넘어지지 않게 움직여야 한다는 점이 가장 큰 도전입니다. 체중을 지탱할 뿐 아니라 균형을 잡아야 하는데, 진짜 발과 다리처럼 우리가 의식하지 못하는 상황에서도 균형을 잃지 않도록 미세 조정이 가능한 의족을 만들기가 쉽지 않기 때문입니다. 가만히 서 있을 때도 쉽지 않지만, 체중을 지탱하면서 걸을 때는 더 힘들 수밖에 없습니다.
노스 캐롤라이나 주 대학의 연구팀은 무릎 위에 남아 있는 근육에서 만들어지는 근전도 (electromyographic (EMG)) 신호를 해석해 발목과 다리의 움직임을 조정할 수 있는 로봇 의족을 개발했습니다. 신경과 바로 연결하기 어렵기 때문에 대신 피부에 붙인 센서를 통해 근전도를 파악하고 이에 따라 관절과 다리의 위치를 실시간으로 조정하는 것입니다.
(Example participant responding to an expected perturbation where they are pushed backward. When using their daily device the individual requires a step in response to the disturbance, however using the neural controlled prosthesis they could mainain a static posture. Credit: Neuromuscular Rehabilitation Engineering Laboratory in the Joint Deparment of Biomedical Engineering at NC State University and UNC Chapel Hill)
연구팀은 우선 건강한 자원자에서 시스템을 개발한 후 무릎 아래에서 다리를 절단한 환자 5명에서 이를 테스트했습니다. 테스트 결과 로봇 의족은 단순한 구조에도 일반 의족에 비해 넘어지거나 발을 잘못 디딜 가능성을 낮추는 것으로 나타났습니다.
물론 아직은 갈 길이 멀지만, 많은 연구를 통해 점점 더 자연스럽게 걸을 수 있는 로봇 의족의 기대가 커지고 있습니다. 미래에는 로봇 의족을 이용해 달리거나 등산할 수 있는 시대가 올 것으로 기대합니다.
참고
https://techxplore.com/news/2023-10-robotic-prosthetic-ankles-natural-movement.html
Aaron Fleming et al, Neural Prosthesis Control Restores Near-Normative Neuromechanics in Standing Postural Control, Science Robotics (2023). DOI: 10.1126/scirobotics.adf5758. www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adf5758
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