저비용 무선 프로스테틱 팔, EEG와 EMG 이중 제어 시스템

초록

본 논문은 NeuroSky MindWave Mobile 2와 MyoWare 2.0 센서를 이용해 EEG와 EMG 신호를 각각 ESP32 마이크로컨트롤러로 처리하고, 블링크 기반 손 동작과 근전도 기반 팔꿈치 움직임을 실시간으로 제어하는 저비용 프로스테틱 팔을 설계·구현한다. 전체 비용은 약 240 달러이며, 향후 3D 프린팅 및 모델 최적화를 통해 성능과 내구성을 개선하고자 한다.

상세 분석

본 연구는 저소득 국가 및 자원 제한 환경을 겨냥한 상지 보조기구의 접근성을 높이기 위해, 두 가지 생체신호(EEG와 EMG)를 결합한 하이브리드 제어 방식을 채택하였다. EEG는 NeuroSky MindWave Mobile 2 헤드셋을 통해 ThinkGear 프로토콜로 블루투스 전송되며, ESP32가 수신 후 6프레임 슬라이딩 윈도우와 저역통과 필터링을 적용한다. 이후 경량 CNN‑LSTM 모델이 1500 초의 라벨링 데이터(블링크 vs 비블링크)로 학습되었으며, 70/20/10 비율로 훈련·검증·테스트를 분할하였다. 모델은 8비트 양자화 후 TensorFlow Lite Micro로 배포돼 실시간 추론 지연을 최소화한다. 블링크 감지 시 손가락 서보 4개를 구동해 손을 열고 닫는 동작을 토글한다.

EMG 측면에서는 MyoWare 2.0 센서와 SparkFun 무선 셸드를 이용해 근전도를 무선 전송하고, 별도 ESP32가 수신한다. 전압 envelope을 저역통과 필터링한 뒤, 두 개의 임계값(T1, T2)을 설정해 ‘휴식’, ‘팔꿈치 신전’, ‘팔꿈치 굴곡’ 세 구역으로 구분한다. 연속 8프레임 이상 동일 구역에 머물 경우에만 명령을 발생시켜 오작동을 억제한다. 이 ESP32는 팔꿈치 서보 2개를 제어해 관절의 굴곡·신전을 구현한다.

하드웨어 비용 분석에서는 EEG 헤드셋이 전체 비용의 약 40 %를 차지함을 밝히며, 나머지는 ESP32, 서보, 배터리, 구조용 목재·판재 등으로 구성된다. 설계는 모듈식으로, 손과 팔꿈치 제어를 각각 독립된 ESP32가 담당함으로써 시스템 확장성과 유지보수가 용이하도록 설계되었다.

제한점으로는 EEG 신호의 낮은 SNR과 소비자용 헤드셋의 제한된 채널 수, EMG 신호의 지연 및 잡음, 서보 토크가 제한적이라는 점을 들었다. 향후 연구에서는 3D 프린팅 기반 경량 차체, 자동 회귀(AR) 모델을 통한 EMG 예측, 고토크 서보 교체 등을 통해 성능을 향상시킬 계획이다.

전반적으로 본 논문은 저비용 부품과 간단한 알고리즘을 활용해 다중 자유도(손+팔꿈치) 제어를 구현한 최초 사례 중 하나이며, 저소득 국가의 재활 로봇 분야에 실용적인 청사진을 제공한다.