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방법 논문

근력-속도 관계 측정을 위한 저비용 장치

140 조회수

⸱

DOI:

10.3791/71757

⸱

2026년 8월 14일

 , 
1Department of Biological Sciences, University of Massachusetts Lowell

이 논문에서

요약

저렴한 재료, 3D 프린팅 기어, 스마트폰 가속도계 및 Python 프리웨어를 사용하여 인간의 근육 힘-속도-출력 관계를 측정할 수 있는 접근 가능하고 비용 효율적인 장치를 개발하였습니다. 표준 장비인 에르고미터(ergometer)를 통한 검증 결과, 생리학적으로 유의미한 측정값이 도출되었으며, 이를 통해 학부 수업 환경에서 공평한 실습 학습 기회를 제공할 수 있음을 입증하였습니다.

초록

근력, 수축 속도 및 출력 사이의 관계는 생리학에서 거의 한 세기 동안 유지된 패러다임이며 근골격계 기능 이해의 초석입니다. 그러나 필요한 장비의 비용이 매우 높기 때문에 생리학 및 생체 역학 강의실에서 이 패러다임을 직접 연구하는 경우는 드뭅니다. 본 연구에서는 무료 앱인 Phyphox를 사용하여 스마트폰 가속도계로 인간 손가락 근육의 힘-속도-출력 데이터를 수집할 수 있도록, 래칫 및 폴 기어가 포함된 3D 프린팅 풀리 시스템을 활용하여 쉽게 제작 및 구성 가능한 저비용 장치를 설계하고 검증하고자 했습니다. 맞춤형 Python 스크립트를 통해 가속도계의 원시 측정값을 속도 및 출력 결과값으로 변환하였으며, 이를 표준 장비인 듀얼 모드 레버 시스템을 통해 얻은 측정값과 피험자별로 비교하였습니다. 5가지 요약 변수(최대 근력, Fmax; 최대 속도, Vmax; 최대 출력, Pmax; 최적 속도, Vopt; 힘-속도 곡률, a/Fmax)에 대한 쌍별 비교 결과, 두 장치를 사용하여 수집한 힘-속도-출력 데이터 사이에 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았습니다(paired t-tests, p > 0.05). 따라서 이 저가형 장치는 데이터 품질의 유의미한 저하 없이 생체 역학 및 생리학적 원리를 교육하고 연구할 수 있는 접근 가능하고 안전하며 비용 효율적인 수단을 제공합니다. 이 장치는 특히 전 세계의 예산이 부족하고 자원이 제한된 교육 환경에서 근육 생리학 및 생체 역학 교육을 대중화할 잠재력을 가지고 있습니다.

서론

횡문근은 인간과 다른 동물의 골격 운동을 생성하는 동력원입니다. 횡문근 특유의 계층적 구성에 대한 이해는 힘의 생성과 일의 생산에 영향을 미치는 다각적인 척도의 요인들로 인해 복잡합니다1,2. 아마도 이러한 복잡성 때문에, 교육자들이 근육 기능의 가장 근본적이고 매혹적인 측면을 적절히 보여줄 수 있는 도구가 부족하여 해부학 및 생리학 커리큘럼에서 근육 기능이 우선순위에서 밀려나는 구성 요소가 될 수 있습니다3,4,5,6.

근육 기능은 역사적으로 여러 지속적인 패러다임을 통해 설명되어 왔으며, 그중 약 1세기 전 Archibald Vivian Hill에 의해 처음으로 규명된 힘-속도 상충 관계(force–velocity trade-off)만큼 널리 알려진 것은 없다1,2,3,4,5,6. 이 근본적인 생리학적 관계는 근육 수축 속도와 힘 사이의 상충 관계를 설명하며, 일반적으로 등척성 수축 또는 매우 느린 단축 수축 시 최대 근력(Fmax)이 발생하여 가장 강한 힘을 내는 반면, 최대 근육 속도(Vmax)에 도달하는 가장 빠른 등장성 수축은 통상적으로 가장 약한 힘을 낸다1. Hill이 1938년에 힘-속도-동력(FVP) 관계를 설명했을 때, 그는 현재까지 자신의 이름이 붙어 있는 함수를 도입했다. Hill 방정식(방정식 1)은 등척성 수축(근육 끝이 고정된 상태) 동안 생성된 최대 힘과 외부 부하가 없을 때 달성되는 최대 속도 사이의 관계를 나타낸다.

식 1: (v + b) (F + a) = b (Fmax + a)

여기서 v는 단축 속도, F는 근육 힘, Fmax는 최대 등척성 힘이며, a와 b는 힘-속도 관계 및 근육 단축의 에너지 특성을 나타내는 상수입니다1.

이러한 기본 관계 내에는 FVP 관계를 정의하는 다섯 가지 정량적 매개변수로 표현되는 근육 기능의 몇 가지 핵심 개념이 포함되어 있습니다. 순간 근육 힘과 속도의 곱은 일률(power)이며, 이는 일반적으로 Vmax의 약 3분의 1 지점에서 최대값(Pmax)에 도달합니다7. Pmax가 발생하는 속도를 최적 속도(Vopt)라고 하며, 단축 속도 범위(V0에서 Vmax까지) 내에서의 위치는 힘-속도 및 일률-속도 관계의 중요한 특성입니다. 예를 들어, Vopt가 클수록 더 높은 단축 속도에서 최대 일률이 전달됩니다. 힘-속도 관계 자체 내에서, 최대 힘(Fmax)과 최대 속도(Vmax)는 곡선 형태의 중간 힘-속도 관계들로 연결됩니다(그림 5A). 본 방법론을 사용하여 얻은 대표적인 힘-속도 및 일률-속도 관계는 그림 1에 나타나 있습니다. 이 곡선의 기울기는 힘-속도 곡률(force–velocity curvature)이라고 하며, 이는 속도가 증가함에 따라 힘이 감소하는 비율을 설명합니다. 곡률은 a/Fmax로 정의되며8, 여기서 a는 부하가 없는 상태에서 단축되는 근육의 마찰열 발생량을 정량화하는 Hill 방정식의 열역학 상수입니다1. 곡률은 힘-속도 곡선 상에서 Vopt의 위치에 영향을 미치며, 주어진 단축 속도에서 근육이 얼마나 많은 힘을 생성할 수 있는지를 결정합니다. 또한 곡률은 근일률비(muscular power ratio, 식 2)를 사용하여 설명되기도 합니다9.

식 2:  기계 시스템 분석을 위한 효율 비, Pmax/vmax*Fmax,의 공식.

여기서 Pmax는 최대 근육 출력, Vmax와 Fmax는 각각 최대 단축 속도와 최대 등척성 힘을 나타냅니다.

힘-속도 및 출력-속도 관계의 직관적인 특성은 생명 과학 강의실에서 근육 기능을 교육할 때 효과적인 진입점을 제공합니다. 학생들이 FVP 관계에 대해 더 완전한 이해를 형성할 수 있도록 직접 체험하는 기회를 제공하는 것의 중요성은, 실습 학습이 지식 유지력을 향상시킨다는 점에 의해 강조됩니다10. 더욱이, 실험적 학습은 기초 과학적 맥락뿐만 아니라 부상 예방, 재활 및 신체 훈련을 포함한 헬스케어 분야의 직업적 준비 과정으로서 근육 기능을 평가하기 위한 토대를 강화하는 것으로 알려져 있습니다.

이중 모드 서보모터 레버 시스템과 같은 근육 생리학적 특성 측정용 전통적 기기들은 매우 정밀하고 정확하지만, 비용이 지나치게 많이 들어 대부분의 강의실 환경에 도입하는 데 상당한 장벽이 됩니다7. 이러한 한계를 해결하고 실습 학습의 기회를 확대하기 위해 저비용의 대안이 개발되었습니다. 이 장치는 래칫 및 폴 기어가 포함된 3D 프린팅 풀리를 중심으로 구축되었으며, 시판되는 슬롯형 알루미늄 레일, 강선, 그리고 무료 데이터 수집 애플리케이션이 실행되는 캐디 장착 스마트폰을 사용합니다(그림 2). 전용 가속도 측정 장치 대신 스마트폰을 선택한 이유는 스마트폰이 널리 보급되어 있으며 일반적으로 정확하고 견고한 가속도계가 장착되어 있기 때문입니다11. 과학적 측정 장치로서의 스마트폰의 유용성은 이전에 이미 입증되었으며, 여기에는 시판되는 스마트폰 가속도계를 Ingenuity 화성 헬리콥터의 관성 측정 장치에 통합한 사례가 포함됩니다12.

근육 생리학 교육을 위한 저비용 도구가 몇 가지 존재하지만, 이들은 서로 다른 개념을 대상으로 합니다: Judge 등6은 근육 전기 활동 기록을 위해 저렴한 SpikerBox 기반 활동을 개발했으며, Medeiros 등10은 titin 관련 역학을 시연하기 위해 저비용 2D sarcomere 모델을 제작했습니다. 하지만 수축하는 인간 근육의 FVP 관계를 직접 측정하고 정량적이며 연구 수준과 비교 가능한 데이터를 생성할 수 있게 하는 기존의 저비용 도구는 없습니다. 본 장치는 300달러 미만의 비용으로 표준 검증된 FVP 측정값을 제공함으로써 이러한 공백을 메우기 위해 고안되었습니다.

본 연구는 업계 표준 장비와의 교차 검증을 거친 저비용 FVP 장치의 제작에 대해 보고합니다. 검증 분석은 두 장치 모두에서 동일한 피험자를 대상으로 측정한 다섯 가지 공인 FVP 요약 변수의 쌍별 비교를 기반으로 합니다. 이 분석은 두 장치가 동일한 힘-속도 및 파워-속도 곡선을 생성한다는 가설을 테스트합니다. 교차 검증이 성공적으로 이루어짐에 따라, 이 저비용 장치는 장비 도입의 재정적 장벽을 낮춤으로써 실험적 정확도와 과학적 엄격함을 유지하는 동시에 근육 생리학 및 근골격계 생체역학의 강의실 연구를 대중화할 수 있습니다. 이를 통해 근육 해부학을 이미 공부하고 가르치고 있는 전 세계의 생리학 및 생체역학 강의실의 학생과 교육자들이 근육의 가장 기초적인 관계 중 하나를 실제로 탐구하도록 고취하고 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 생리학적 측정치를 생성하는 실습 활동을 포함함으로써, 강의실에서는 다각적인 이해를 달성하고 지식 유지력을 향상시킬 수 있습니다.

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프로토콜

본 논문의 기초가 된 모든 실험은 매사추세츠 대학교 로웰 캠퍼스(University of Massachusetts Lowell)의 기관생명윤리위원회(Institutional Review Board)의 승인을 받았습니다(프로토콜 번호 21-163-KON-XPD).

참고: 본 장치는 3D 프린팅된 풀리 시스템에 외부 하중과 함께 매달린 스마트폰을 사용합니다. 가속도 데이터는 스마트폰 기반 데이터 수집 애플리케이션을 사용하여 100Hz로 수집됩니다. 힘은 스마트폰과 외부 하중의 합산 질량에 가속도를 곱하여 산출합니다. 속도는 가속도를 적분하여 얻으며, 일률은 힘과 속도의 곱으로 계산됩니다.보충 코딩 파일 1).

1. 장치 조립

  1. 알루미늄 프레임 고정 장치를 사용하여 짧은 알루미늄 빔 두 개를 긴 알루미늄 빔의 하단에 부착하십시오. 안정적이고 변형되지 않는 베이스를 형성하기 위해 짧은 빔을 긴 빔의 각 끝에서 약 8 cm 떨어진 곳에 배치하십시오.
    참고: 이 조립체를 이후부터 프레임이라고 합니다.
  2. 풀리 마운트 제작
    1. 7 in 측면이 수직으로, 6.75 in 측면이 수평으로 오도록 대형 셀룰러 폴리염화비닐 블록을 배치하십시오.
    2. 왼쪽 가장자리를 따라 왼쪽 하단 모서리에서 2.75 in 지점을 측정하여 표시하십시오.
    3. 상단 가장자리를 따라 왼쪽 상단 모서리에서 2.75 in 지점을 측정하여 표시하십시오.
    4. 표시된 두 지점을 연결하는 직선을 그리십시오.
    5. 표시된 선을 따라 절단하고 생성된 삼각형 섹션을 제거하십시오.
    6. 오른쪽 상단 모서리에서 1.25 in 떨어진 곳에 7/16 in 구멍을 뚫으십시오.
    7. 두 번째 대형 블록에 대해 1.2.1~1.2.6 단계를 반복하십시오.
    8. 소형 셀룰러 폴리염화비닐 블록을 프레임 뒤에 배치하십시오.
    9. 두 대형 블록이 8 in 간격을 유지하도록 소형 블록에 고정하십시오. 대각선 절단면이 소형 블록 위를 향하게 하고, 뚫린 구멍이 소형 블록의 가장자리 바깥쪽에 위치하도록 배치하십시오.
  3. 풀리 마운트를 테이블이나 카운터 모서리에 단단히 고정하십시오.
    참고: 풀리가 테이블 가장자리 너머로 확장되도록 마운트를 배치하십시오. 이는 수축 중에 매달린 추와 스마트폰이 테이블 다리에 닿는 것을 방지하기 위함입니다.
  4. 암레스트 제작 및 부착
    1. 14 in 셀룰러 폴리염화비닐 암레스트 블록을 1.5 in 섹션 두 개와 3.5 in 섹션 한 개로 구성된 세 조각으로 절단하십시오.
    2. 각 소형 섹션의 상단 표면에 2 in x 1/8 in 노치를 깎아내며, 노치는 앞쪽 가장자리에서 1 in 떨어진 곳에 배치하십시오.
    3. 대형 섹션 하단의 각 끝에 소형 섹션들을 고정하십시오. 노치들이 서로 일직선이 되도록 맞추십시오.
    4. 대형 섹션의 상단 표면을 후크 앤 루프 패스너 테이프로 덮으십시오.
    5. 전완 스트랩을 두 노치에 통과시키십시오.
    6. 볼트와 드롭인 T-너트를 사용하여 암레스트를 프레임에 부착하십시오. 암레스트를 풀리 마운트에서 14 in 떨어진 곳에 배치하고, 전완 스트랩이 풀리 반대 방향을 향하게 하십시오.
  5. 내부 기어 및 외부 기어 구성 요소의 홈에 볼 베어링을 삽입하십시오 (Supplemental File 1).
  6. 40 cm의 타이밍 벨트를 내부 기어 구성 요소의 측면 슬롯에 통과시키십시오. 2 cm가 겹치도록 루프를 만들고 슬롯 내에서 겹친 부분을 고정하십시오.
  7. 금속 축을 왼쪽 풀리 마운트, 스토퍼, 내부 기어 구성 요소, 힘 전달 구성 요소, 외부 기어 구성 요소, 두 번째 스토퍼, 오른쪽 풀리 마운트 순으로 삽입하십시오.
    참고: 내부 기어의 측면 슬롯이 프레임을 향하도록 배치하십시오. 두 스토퍼를 풀리 조립체의 양측에서 1 mm 떨어진 곳에 배치하십시오.
  8. 축에 두 개의 추가 스토퍼를 설치하여, 각 스토퍼를 풀리 마운트에서 1 mm 떨어진 곳에 배치함으로써 측면 이동을 방지하십시오.
  9. 40 cm의 다심 강철 와이어를 핑거 브레이스에 통과시켜 루프를 만들고 크림프로 고정하십시오. 반대쪽 끝을 Carabiner A에 통과시켜 루프를 만들고 두 번째 크림프로 고정하십시오.
    참고: Carabiner A와 B는 동일하며, 조립 중 식별을 위해서만 라벨이 붙어 있습니다.
  10. 부착된 타이밍 벨트를 사용하여 내부 기어 구성 요소를 Carabiner A에 연결하십시오. 겹친 부분을 Key A로 고정하십시오.
    참고: Key A, B, C는 동일합니다. Key는 장치의 다른 부품이 손상되기 전에 먼저 파손되도록 설계된 희생 부품이므로 추가로 출력해 둘 수 있습니다.
  11. 10 cm의 다심 강철 와이어를 Carabiner A에 감아 루프를 만들고 크림프로 고정하십시오. 반대쪽 끝을 알루미늄 프레임 고정 장치에 감아 루프를 만들고 와이어를 크림프한 뒤, 고정 장치를 프레임에 고정하십시오.
    참고: 이 조립체를 이후부터 안전 볼트라고 합니다.
  12. 40 cm의 타이밍 벨트를 2 cm 겹치게 하여 루프를 만들고, 루프를 Key B에 삽입하십시오. 반대쪽 끝을 Carabiner B에 감아 루프를 만들고 Key C를 사용하여 겹친 부분을 고정하십시오.
  13. Key B를 외부 기어 구성 요소의 가장 큰 단에 삽입하십시오.
  14. 암밴드 루프 또는 헤드폰 케이블 구멍을 사용하여 스마트폰 암밴드 홀더를 Carabiner B에 부착하십시오.
  15. 루프를 만들어 크림프로 고정한 강철 와이어를 사용하여 Carabiner B에 원하는 시작 무게의 추를 매다는 대로 거십시오.

2. 데이터 획득 설정

  1. 가속도계가 장착된 스마트폰에 데이터 수집 애플리케이션을 설치하십시오.
  2. 열어 주십시오. 가속도 (g 제외) 모듈
  3. 스마트폰을 Carabiner B에 부착된 암밴드 홀더에 넣으십시오.
  4. 섹션 3에 따라 데이터를 수집하십시오.
  5. 기록된 데이터를 .xls 파일로 내보내십시오. 각 참가자에 해당하는 고유한 파일 이름을 지정하십시오.
  6. .xls 파일을 인터넷 접속이 가능한 컴퓨터로 전송하십시오.
  7. 다음을 사용하여 데이터를 처리하십시오. 보충 코딩 파일 1
    참고: 본 스크립트는 측정된 수직 가속도의 전방 오일러 적분(식 3)을 사용하여 속도를 계산합니다. 위치는 등가속도 운동 방정식(식 4)을 사용하여 계산합니다. 모든 계산은 평활화나 필터링을 거치지 않은 가속도 원시 값을 사용합니다.
    식 3: 제공해주신 텍스트가 없습니다. 번역할 소스 텍스트를 입력해 주세요. = vi-1 + ai ∆제공된 텍스트가 없습니다. 번역할 원문을 입력해 주세요.
    식 4:  물리학 운동 방정식: \( p_i = p_{i-1} + v_{i-1} \Delta t + \frac{1}{2} a_i \Delta t^2 \); 동역학적 분석.
    1. 설치하십시오. 보충 코딩 파일 1.
    2. 데이터 처리에 사용할 컴퓨터에 Python을 설치하십시오.
    3. 터미널 창을 열고 다음을 실행하십시오: pip install streamlit pandas matplotlib scipy openpyxl xlrd.
    4. Supplemental Coding File 1이 포함된 폴더로 이동하여 다음을 실행하십시오: streamlit run muscle_velocity_gui.py.
      참고: Windows PowerShell을 사용하는 경우, python -m streamlit run muscle_velocity_gui.py를 실행하십시오. 이메일 주소 입력 창이 나타나면, 해당 필드를 빈칸으로 두고 Enter 키를 누르십시오.
    5. 클릭하십시오 업로드 내보내기 된 .xls 파일을 선택하십시오.
    6. 클릭하십시오 데이터 처리 데이터 세트를 로드하고 분석하기 위해.
    7. 첫 번째 실험을 위해 생성된 가속도, 속도 및 위치 그래프를 검토하십시오.
    8. 각 피크 옆의 체크박스를 사용하여 유효한 근수축에 해당하는 검출된 피크를 선택하십시오.
      참고: 유효한 피크는 일반적으로 가속도 추적값이 음수가 되기 전에 발생하며, 양의 속도 및 위치 값과 연관됩니다. 자동 피크 검출 알고리즘은 피크를 잘못 식별할 수 있으므로 수동 확인이 필요합니다.
    9. 피크 검출 파라미터 조정
      참고: 소프트웨어가 피크를 정확하게 식별하지 못하는 경우, 확장하십시오. 고급 조정 가능 설정 > 피크 검출 파라미터 그리고 검출 설정을 조정합니다.
      1. 조절 제로 임계값 정지 상태로 간주될 가속도 범위를 정의하기 위해.
        참고: 가속도 트레이스에 노이즈가 과도하게 포함된 경우 이 값을 증가시키십시오. 임계값은 가속도 플롯에 빨간색 참조선으로 표시됩니다. 기본값 = 0.30. 권장 범위 = 0.10–5.00.
      2. 조절 피크 최솟값 속도 최소 허용 속도 피크를 정의하기 위해.
        참고: 유효한 피크가 제외되는 경우 이 값을 낮추십시오. 임계값은 속도 그래프(velocity plot)에서 하단의 녹색 기준선으로 표시됩니다. 기본값 = 0.30. 권장 범위 = 0.10–10.00.
      3. 조절 제로 스코프 정지 기간을 식별하는 데 필요한 연속적인 제로 근접 가속도 샘플의 최소 수를 정의하기 위해.
        참고: 속도 및 위치 추적값이 리셋되지 않는 경우 이 값을 낮추십시오. 기본값 = 10. 권장 범위 = 3–25.
      4. 조절 피크의 최대 속도 허용 가능한 최대 속도 피크를 정의하기 위해.
        참고: 유효 피크 수가 임계값을 초과하는 경우 이 값을 높이십시오. 임계값은 속도 그래프의 상단 녹색 기준선으로 표시됩니다. 기본값 = 10.00. 권장 범위 = 10.00–30.00.
      5. 조정 최소 피크 거리 검출된 피크 사이의 최소 샘플 수를 정의하기 위해.
        참고: 기본값 = 2. 권장 범위 = 1–10. 일반적으로 수정이 필요하지 않음.
      6. 조절 최소 피크 돌출도 피크 검출에 필요한 돌출도(prominence)를 정의하기 위해.
        참고: 값이 낮을수록 민감도가 증가하여 추가적인 피크를 식별할 수 있습니다. 기본값 = 0.10. 권장 범위 = 0.01–0.90. 일반적으로 수정할 필요는 없습니다.
    10. 현재 시험에서 모든 유효 피크를 확인한 후, 다음을 클릭하십시오. 다음 다음 시험으로 넘어가기 위해.
    11. 모든 시험군이 처리될 때까지 단계 2.7.7~2.7.10을 반복하십시오.
      참고: 첫 번째 시험의 처리가 완료된 후에는 피크 검출 매개변수를 수정하지 마십시오. 매개변수 변경이 필요한 경우, 업데이트된 설정을 사용하여 이전에 처리된 모든 시험에 대해 분석을 반복하십시오.
    12. 선택한 속도 및 가속도 데이터를 스프레드시트에 복사하여 이후의 힘-속도-출력 분석에 사용하십시오.

3. 실험 프로토콜

  1. 전완 스트랩을 사용하여 피실험자의 전완을 암레스트에 고정합니다. 전완이 앞으로 움직이지 않도록 스트랩을 충분히 조입니다.
  2. 피실험자의 엄지손가락에 손가락 지지대를 배치하고 지지대를 단단히 조입니다.
  3. 타이밍 벨트가 팽팽해질 때까지 래칫 메커니즘을 통해 풀리를 회전시켜 풀리 시스템의 느슨함을 제거합니다.
    참고: 래칫 메커니즘은 위치가 이동할 때 가청 클릭음을 냅니다.
  4. 안전 볼트와 Carabiner A를 연결하는 와이어가 팽팽해질 때까지 안전 볼트를 풀리 쪽으로 밉니다.
  5. 각각 약 1.25 kg인 질량이 거의 동일한 두 개의 무게추를 선택합니다.
  6. 고정 테스트 시퀀스
    1. 무게추 하나와 스마트폰을 사용하여 가장 큰 단, 중간 단, 가장 작은 단을 테스트합니다.
    2. 무게추 두 개와 스마트폰을 사용하여 가장 작은 단, 중간 단, 가장 큰 단을 테스트합니다.
    3. 스마트폰만 사용하여 가장 큰 단과 가장 작은 단을 테스트합니다.
      참고: 피로로 인한 편향을 최소화하기 위해 모든 피실험자에게 동일한 시퀀스를 적용합니다.
  7. 데이터 수집 애플리케이션에서 Start Recording을 탭합니다.
  8. 피실험자에게 가능한 한 빠르고 강하게 엄지손가락을 수축시키도록 지시합니다.
    참고: 피실험자의 동기 부여는 수행 능력에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 최대 노력을 끌어내기 위해 테스트 전반에 걸쳐 일관된 구두 격려를 제공하십시오.
  9. 각 시행 후 데이터 기록을 일시 중지합니다. 단계 3.6에서 설정한 시퀀스에 따라 풀리 단과 부하 조건을 조정합니다.
  10. 데이터 기록을 재개하고 8가지 풀리 단 및 부하 조합이 모두 완료될 때까지 단계 3.8~3.9를 반복합니다.
  11. 테스트 전반에 걸쳐 피실험자를 모니터링하고, 과도한 팔 움직임이나 불충분한 노력이 영향을 미친 시행은 반복합니다.
  12. 각 시행 후 가속도 트레이스를 검토합니다.
    참고: 초기 가속도 피크가 비정상적으로 낮거나, 과도한 진동이 있거나, 수축 사이에 스마트폰의 움직임이 지속되는 시행은 데이터 품질을 저하시킬 수 있으므로 반복합니다.
  13. 후속 데이터 분석을 용이하게 하기 위해 반복 또는 제외된 시행을 포함하여 각 시행에 대한 메모를 기록합니다.

4. 골드 스탠다드 에르고미터 사용법

  1. 골드 표준 에르고미터를 설정하십시오
    1. 컴퓨터 전원을 켜고 데이터 수집 소프트웨어를 실행하십시오. 듀얼 모드 레버 시스템 절차 파일을 여십시오.
    2. 레버 제어 장치에서 힘 오프셋(force offset)을 10으로, 길이 오프셋(length offset)을 9로 설정하십시오.
    3. 듀얼 모드 레버 시스템과 데이터 수집 장치의 전원을 켭니다.
    4. 레버를 천천히 회전시켜 저항이 느껴지는지 확인함으로써 모터가 적절하게 작동하는지 검증하십시오.
    5. 40cm 길이의 다심 강선을 레버 하단에서 두 번째 구멍에 통과시켜 루프를 만든 후, 크림프를 사용하여 와이어를 고정하십시오.
    6. 와이어의 반대쪽 끝을 핑거 브레이스(finger brace)에 통과시켜 루프를 만든 후, 크림프(crimp)를 사용하여 와이어를 고정하십시오.
    7. 듀얼 모드 레버 시스템을 팔걸이 앞쪽의 프레임 3에 부착하십시오.
  2. 참가자의 전완을 팔걸이에 고정하고 엄지손가락을 손가락 지지대 안에 위치시키십시오.
  3. 엄지손가락이 최대 굴곡에 도달하고 케이블에 가벼운 장력이 가해질 때까지 참가자의 팔을 앞으로 밉니다.
  4. 팔이 앞쪽이나 옆쪽으로 움직이지 않도록 전완 스트랩을 충분히 조이십시오.
  5. 데이터 수집 설정 구성
    1. 열기 스캔 제어 장치 Dev6.
    2. 세트 시료 수 ~로 / ~에게 / ~까지 60,000.
    3. 설정 샘플 평균화 ~로 / ~에게 1.
    4. 설정 시료 채취 기간 ~로, ~에게, ~까지 0.0001.
    5. 설정 전환기 ~로 / ~까지 / ~에게 0.
    6. 설정 트리거 후 샘플 ~로 / ~에게 / ~하기 위해 0.
    7. 설정 기준 트리거 소스 ~로 / ~에게 / ~까지 /Dev6/PFI1.
    8. 설정 2x 유형 ~로 / ~에 / ~하기 위해 디지털.
    9. 설정 2x 레버1 ~로/에 0.
    10. 설정 2x Lever2 ~로 / ~에게 / ~하기 위해 0.
    11. 설정 모드 ~로/에/에게 원샷.
    12. 설정 즉시 반환 ~로/에/에게 꺼짐.
    13. 설정 시작 트리거 ~로, ~에게, ~까지 꺼짐.
    14. 세트 트리거 소스 ~로 / ~에게 / ~까지 /Dev6/PFI0.
    15. 설정 샘플 클록 ~로 / ~까지 / ~에게 끄기.
    16. 설정 클록 소스 ~로/에게/까지 /Dev6/PFI7.
    17. 설정 클락 변환 ~로/에게/까지 꺼짐.
    18. 설정 클록 소스 변환 ~로 / ~에게 / ~하기 위해 /Dev6/PFI2.
    19. 선택 채널 1 + 채널 2 하단 스캔할 채널 선택.
  6. 클릭하십시오 시작 안에 스캔 제어 장치 그리고 피험자에게 엄지손가락을 가능한 한 빠르고 강하게 수축하도록 지시하십시오.
    참고: 피험자의 동기 부여는 수행 능력에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 최대의 노력을 이끌어낼 수 있도록 테스트 전 과정에서 일관된 언어적 격려를 제공하십시오.
  7. 클릭하십시오 GetWaves 그리고 결과 데이터를 참가자 식별자와 현재의 힘 오프셋 값을 사용하여 저장하십시오.
    참고: 첫 번째 수축의 경우, 힘 오프셋은 10입니다.
  8. 힘 오프셋을 1.0씩 감소시키십시오.
    참고: 진행 예시: 10.0 > 9.0 > 8.0.
  9. 엄지손가락의 움직임에 대해 모터의 저항이 더 이상 느껴지지 않을 때까지 4.6~4.8단계를 반복하십시오.
  10. ~에 기술된 분석 절차를 사용하여 각 시행에서 최대 힘 및 최대 속도 값을 추출하십시오. 보충 코딩 파일 2.

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결과

동일한 실험 프로토콜 하에서 각 시스템의 기능적 출력을 평가하기 위해, 표준 에르고미터와 저가형 장치를 모두 사용하여 학부생 표본(N = 15)으로부터 힘-속도 및 파워-속도 데이터를 수집하였습니다. 개별 피험자 데이터는 그림 1에, 각 장치의 요약 데이터는 그림 3에 나타내었습니다.

저비용 장치를 골드 스탠다드 에르고미터의 잠재적인 강의실 대체 도구로 평가하기 위해, 요약 변수의 쌍별 비교(Table 1), 등가성 판정을 위한 두 개의 단측 검정(TOST)(Table 2), 그리고 두 장치에서 생성된 힘-속도 및 일률-속도 관계의 통계적 파라메트릭 매핑(SPM) 분석(Figure 4)을 수행하였다. 장치 간의 통계적 차이를 평가하기 위해 대응표본 t-검정을 사...

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토론

강의실 환경에서 인간 근육의 힘-속도 및 출력-속도 관계를 측정하기 위해, 기존의 표준 장비인 에르고미터의 대안으로 사용할 수 있는 저비용 장치의 유효성을 검증하였습니다.

검증 결과는 저비용 장치, 즉 경제적 및 기술적으로 더 접근하기 쉬운 장치가 골드 표준 에르고미터(gold-standard ergometer)를 사용하여 얻은 결과와 통계적으로 구분이 불가능한 측정값을 생성할 수 있다는 주장을 뒷받침합니다. 고품질의 힘-속도(force–velocity) 및 파워-속도(power–velocity) 관계를 생성할 수 있는 저비용 장치의 능력은 강의실 교육 도구로서의 유용성을 입증합니다. 그러나 5가지 성능 변수 중 단 하나만이 두 가지 TOST 기준을 모두 충족했다는 검증 결과는, 이 저비용 장치가 골드 표준 에르고미터를 대체하는 연구 등급의 장비로는 적합하지 않을 수 있음을 시사합니다.

저비용 장치의 주요 장점은 경제성으로, 표준...

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공개 사항

저자들은 공개할 사항이 없습니다.

감사의 글

저자들은 본 우수 학위 논문(GC)의 기초가 된 캡스톤 프로젝트에 참여한 근육 생물학(UML BIOL4890, 2023-2025) 수강생들과 Lawrence High School(매사추세츠주 로렌스) 학생들에게 감사를 표합니다. 또한, 지속적인 지원을 제공해 준 Aurora Scientific의 Matthew Borokowski와 초기 개발 단계에서 노력해 준 Victoria Flint 및 Samuel DeLap에게도 감사를 드립니다. 그리고 UML 과정을 위한 손가락 굴곡근 모듈을 배치해 준 분들께 감사드립니다. 또한 분석 방법론에 도움을 준 Daniel Bartlett와 Darrell La에게도 감사를 표합니다. 본 연구는 UMass Lowell Honors College 장학금(GC 수혜)과 미국 국립과학재단(National Science Foundation, 과제 번호 2217246), 그리고 UMass Lowell의 정착 연구비(NK 수혜)의 지원을 받아 수행되었습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
1.25 kg 추NEXO FitnessASIN: B09JHQ6QB8약 1-2 kg의 일반 추로 대체 가능
필요 수량: 2
3D 프린터 타이밍 벨트‎3D 프린터 벨트 10mASIN: B08974S1CC일반 3D 프린터 타이밍 벨트로 대체 가능: 2mm 피치, 6mm 너비, 고무 및 유리섬유 재질
필요 수량: 1
3DPart1 - 내부 기어N/AN/A보충 STL 파일 참조 - ABS로 출력
필요 수량: 1
3DPart2 - 외부 기어N/AN/A보충 STL 파일 참조 - ABS로 출력
필요 수량: 1
3DPart3 - 키N/AN/A보충 STL 파일 참조 - ABS로 3-5배 출력
필요 수량: 1
3DPart4 - 힘 전달부N/AN/A보충 STL 파일 참조 - PLA로 출력
필요 수량: 1
알루미늄 빔 (롱)80/20 inc10201 in x 2 in x 32 in
필요 수량: 1
알루미늄 빔 (숏)80/20 inc10101 in x 1 in x 12 in
필요 수량: 2
알루미늄 프레임 패스너 / 안전 볼트80/20 inc4108 필요 수량: 3
팔 보조기 FEATOLASIN: B0CGX8QZ3C일반 팔 보조기로 대체 가능
필요 수량: 1
팔걸이용 셀룰러 폴리염화비닐 블록Azek board8/4 X Thickness Traditional Only14 in x 6 1/2 in x 3/4 in
필요 수량: 14
카라비너RewoalzxASIN:  B0FB3VYV3N 필요 수량: 2
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Excel/스프레드시트MicrosoftExcel모든 스프레드시트 소프트웨어로 대체 가능
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손가락 보조기SopitoASIN:  B0B5C6RWR4 일반 손가락 보조기로 대체 가능
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IGOR 8 PROWavemetrics.com8 PROAurora Scientific Apparatus와 함께 사용하며 a/Fmax 계산에 이용됨.
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Python 스크립트N/AN/A다운로드 가능: 보충 문서 1 muscle_velocity_gui.py
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스토퍼BefenybayASIN: B0B1C6BPKQ내경 10 mm, 외경 20 mm, 너비 20 mm
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참고문헌

  1. Hill AV. The heat of shortening and the dynamic constants of muscle. Proc R Soc Lond B Biol Sci. 1938;126:136-195.
  2. Huxley AF. Muscle structure and theories of contraction. Prog Biophys Biophys Chem. 1957;7:255-318.
  3. Seow CY. Hill's equation of muscle performance and its hidden insight on molecular mechanisms. J Gen Physiol. 2013;142:561-573.
  4. Alcazar J, Csapo R, Ara I, Alegre LM. On the shape of the force-velocity relationship in skeletal muscles: the linear, the hyperbolic, and the double-hyperbolic. Front Physiol. 2019;10:769.
  5. Huxley AF, Simmons RM. Proposed mechanism of force generation in striated muscle. Nature. 1971;233:533-538.
  6. Judge JL, Cazares VA, Thompson Z, Skidmore LA. Development of low-cost cardiac and skeletal muscle laboratory activities to teach physiology concepts and the scientific method. Adv Physiol Educ. 2020;44:181-187.
  7. Nelson FE, Gabaldón AM, Roberts TJ. Force-velocity properties of two avian hindlimb muscles. Comp Biochem Physiol A Mol Integr Physiol. 2004;137:711-721.
  8. Wilkie DR. The relation between force and velocity in human muscle. J Physiol. 1949;110:249-280.
  9. Marsh RL, Bennett AF. Thermal dependence of contractile properties of skeletal muscle from the lizard Sceloporus occidentalis with comments on methods for fitting and comparing force-velocity curves. J Exp Biol. 1986;126:63-77.
  10. Medeiros HBO, Fontana HB, Herzog W. A low-cost 2-D sarcomere model to demonstrate titin-related mechanisms for force production. Adv Physiol Educ. 2024;48:92-96.
  11. Capuano V, Xu L, Estrada Benavides J. Smartphone MEMS accelerometer and gyroscope measurement errors: laboratory testing and analysis of the effects on positioning performance. Sensors. 2023;23:7609.
  12. Balaram J, et al. Mars Helicopter technology demonstrator [conference presentation]. Presented at: AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference, AIAA SciTech Forum; Kissimmee, FL; 2018. Available from: https://doi.org/10.2514/6.2018-0023
  13. Marsh RL. How muscles deal with real-world loads: the influence of length trajectory on muscle performance. J Exp Biol. 1999;202:3377-3385.
  14. Kontra C, Lyons DJ, Fischer SM, Beilock SL. Physical experience enhances science learning. Psychol Sci. 2015;26:737-749.
  15. Freeman S, et al. Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics. Proc Natl Acad Sci U S A. 2014;111:8410-8415.

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