평범한 물건을 집는 일처럼 일상적 동작은 손가락의 미세한 감각에 크게 의존합니다. 의수를 쓰는 사람들은 이 감각을 잃어 각 손가락을 의식적으로 조절해야 하므로 단순한 동작도 느리고 피로해지기 쉽습니다.
University of Utah 연구진은 상용 전동 의수에 근접(proximity)과 압력 센서를 장착하고, 쥐기 동작 자세를 학습한 인공신경망을 훈련시켰습니다. 연구팀은 TASKA Prosthetics의 인공 손에 맞춤형 팁을 달아 압력과 광학적 근접 센서를 포함시켰습니다. 이 센서들은 아주 가벼운 솜볼이 떨어지는 것도 감지할 만큼 민감합니다.
연구는 Jacob A. George와 Marshall Trout가 주도했고 Nature Communications에 실렸습니다. 팔꿈치와 손목 사이에서 절단을 겪은 4명의 참가자를 대상으로 테스트했으며, 참가자들은 작은 물체 집기와 플라스틱 컵 들어 마시기 같은 세밀한 과제도 수행했습니다. 연구진은 향후 이식형 신경 인터페이스와 센서, 지능형 제어를 결합할 계획입니다.
어려운 단어·표현
- 의수 — 팔 대신 사용하는 인공 손전동 의수에, 의수를
- 감각 — 몸이 작은 자극을 느끼는 능력미세한 감각에
- 압력 센서 — 물체에 가해지는 힘을 측정하는 장치압력 센서를
- 근접 센서 — 물체의 가까움을 감지하는 작은 장치광학적 근접 센서를
- 인공신경망 — 데이터로 학습하는 연결된 컴퓨터 모델인공신경망을
- 훈련시키다 — 기계나 사람에게 능력을 배우게 하다훈련시켰습니다
- 민감하다 — 작은 변화도 잘 느끼는 상태민감합니다
- 신경 인터페이스 — 신경과 기계를 연결하는 기술 장치이식형 신경 인터페이스
- 지능형 제어 — 스스로 판단해 작동하는 제어 방식지능형 제어를
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