"야마다 2015 박사 논문"의 두 판 사이의 차이

DM wiki
둘러보기로 이동 검색으로 이동
잔글
잔글
3번째 줄: 3번째 줄:
본 연구에서 사용하는 근 모델은, Hill의 특성 방정식을 사용하여 모델화[193]된 He에 의한 근 모델[181]을 베이스로 한다. 근 모델은, 0부터 1의 연속 값인 무차원수의 운동 지령을 입력으로서 힘을 발생하는 것이 가능하다. 이 모델은, 자연 길이 0.036m의 근을 베이스로 한 모델이기 때문에, 자연장이 다른 근에 대해서도 사용하는 것이 가능하도록 확장해서 사용했다. 전신에 배치되어 있는 각 근은, 자연 길아와 최대 수의 수축력을 파라미터로서 동일의 다이나믹스를 따른다.
본 연구에서 사용하는 근 모델은, Hill의 특성 방정식을 사용하여 모델화[193]된 He에 의한 근 모델[181]을 베이스로 한다. 근 모델은, 0부터 1의 연속 값인 무차원수의 운동 지령을 입력으로서 힘을 발생하는 것이 가능하다. 이 모델은, 자연 길이 0.036m의 근을 베이스로 한 모델이기 때문에, 자연장이 다른 근에 대해서도 사용하는 것이 가능하도록 확장해서 사용했다. 전신에 배치되어 있는 각 근은, 자연 길아와 최대 수의 수축력을 파라미터로서 동일의 다이나믹스를 따른다.


먼저, He에 의한 근 모델의 설명을 행한다. 각 근이 발생하는 힘은 능동수축력 <math>F_{act}</math>와 수동수축력 <math>F_p</math>의 힘의 합에 의해 부여된다. 근의 능동수축력 <math>F_{act}</math>는 근의 활성도 a, 길이 l, 속도 v에 의존한다. 이 모델은 이하의 식으로서 모델화된다.
먼저, He에 의한 근 모델의 설명을 행한다. 각 근이 발생하는 힘은 능동수축력 <math>F_{act}</math>와 수동수축력 <math>F_p</math>의 힘의 합에 의해 부여된다. 근의 능동수축력 <math>F_{act}</math>는 근의 활성도 <math>a</math>, 길이 <math>l</math>, 속도 <math>v</math>에 의존한다. 이 모델은 이하의 식으로서 모델화된다.
* <math>F_{act} = F_{max} \; a \; f_l(l) \; f_v(v) \qquad (3.2) </math>


다음으로 활성도 a, 수의 수축력의 근 길이 의존 성분 <math>f_l(l)</math> 및 속도도 의존성분 <math>f_v(v)</math>의 다이나믹스에 대해 각각 설명한다. <math>F_{act}</math>는 근의 등척성 최대 수축력으로, 실험 데이터에 기초하여 100N으로 되어 있다.
*<math>F_{act} = F_{max} \; a \; f_l(l) \; f_v(v) \qquad (3.2) </math>


근의 활동도 다이나믹스는, 등척성 수축에 의한 근력을 조사한 것에 의해 모델화되어 있다. 등척성 근 수축에 의한 근력은, 신경근 접합부에 의한 Ca2+ 농도와 가교형성에 의존한다. 이 모델에 대해 활성도 다이너믹스 a는, 칼슘 방출과 재흡수를 반영한 로우패스 필터에 의해 칼슘 다이나믹스 q (Eq. (3.3))과 토로포닌에 의한 칼슘 결합에 의한 가교 사이클을 표현한 비선형 필터 (Eq. (3.5))에 의해, 하기와 같이 모델화 되어 있다 [463, 47].
다음으로 활성도 <math>a</math>, 수의 수축력의 길이 의존 성분 <math>f_l(l)</math> 및 속도도 의존성분 <math>f_v(v)</math>의 다이나믹스에 대해 각각 설명한다. <math>F_{act}</math>는 근의 등척성 최대 수축력으로, 실험 데이터에 기초하여 100N으로 되어 있다.


* <math>\frac{\mathrm{d}q}{\mathrm{d}t} = 18.8496 (m - q) \qquad (3.3) </math>
근의 활동도 다이나믹스는, 등척성 근 수축에 의한 근력을 조사한 것에 의해 모델화되어 있다. 등척성 근 수축에 의한 근력은, 신경근 접합부에 의한 <math>Ca^{2+}</math>농도와 가교형성에 의존한다. 이 모델에 대해 활성도 다이너믹스 a는, 칼슘 방출과 재흡수를 반영한 로우패스 필터에 의해 칼슘 다이나믹스 <math>q</math> (Eq. (3.3))과 토로포닌에 의한 칼슘 결합에 의한 가교 사이클을 표현한 비선형 필터 (Eq. (3.5))에 의해, 하기와 같이 모델화 되어 있다 [463, 47].


여기서, m은 운동 뉴런으로부터의 신호로, m, q 둘 다 단위는 [p/s]이다. 등척성 근수축과 운동 뉴런의 출력과의 사이에 시그모이드의 관계성이 있는 것이 모델 연구에 의해 보여지고 있다 [185, 135]. 이 지식에 기초하여 파라미터 k는, 운동 뉴런의 발화율이 30[p/s]에서 안정 상태의 등척성 근 수축의 반절의 값을 출력하는 시그모이드가 되도록 k = 30[p/s]로 정해져 있다. 상태의존 파라미터인 b는, 근의 히스테리시스와 큰 근력으로부터의 부드러운 이완을 반영한 파라미터이다. 근 활동도 a는 0에서 1의 범위를 갖는 무차원 수이다.
*<math>\frac{\mathrm{d}q}{\mathrm{d}t} = 18.8496 (m - q) \qquad (3.3) </math>
 
여기서, <math>m</math>은 운동 뉴런으로부터의 신호로, <math>m</math>, <math>q</math> 둘 다 단위는 [p/s]이다. 등척성 근수축과 운동 뉴런의 출력과의 사이에 시그모이드의 관계성이 있는 것이 모델 연구에 의해 보여지고 있다 [185, 135]. 이 지식에 기초하여 파라미터 <math>k</math>는, 운동 뉴런의 발화율이 30[p/s]에서 안정 상태의 등척성 근 수축의 반절의 값을 출력하는 시그모이드가 되도록 <math>k</math> = 30[p/s]로 정해져 있다. 상태의존 파라미터인 <math>b</math>는, 근의 히스테리시스와 큰 근력으로부터의 부드러운 이완을 반영한 파라미터이다. 근 활동도 <math>a</math>는 0에서 1의 범위를 갖는 무차원 수이다.


다음으로, 근 길이 의존 성분과 속도도 의존성분의 다이나믹스에 대해 설명한다. 이 모델은, Zajac에 의한 근의 일반화 모델 [537]을 He 등이 확장한 것이다 [182, 183]. 근장 의존성분 <math>f_l(l)</math>은 Otten에 의해, 최적 근 길이 <math>L_{opt}</math>에 의해 근 길이 l의 상대 길이에 의존하는 형태로 하기에 의해 모델화 되어 있다 [363].
다음으로, 근 길이 의존 성분과 속도도 의존성분의 다이나믹스에 대해 설명한다. 이 모델은, Zajac에 의한 근의 일반화 모델 [537]을 He 등이 확장한 것이다 [182, 183]. 근장 의존성분 <math>f_l(l)</math>은 Otten에 의해, 최적 근 길이 <math>L_{opt}</math>에 의해 근 길이 l의 상대 길이에 의존하는 형태로 하기에 의해 모델화 되어 있다 [363].


* <math>f_l(l) = \mathrm{exp} \biggl\{ - \biggl( \frac{|(l / L_{opt})^{2.8286} - 1|}{0.6182} \biggr)^{2.3680} \biggr\} </math>
*<math>f_l(l) = \mathrm{exp} \biggl\{ - \biggl( \frac{|(l / L_{opt})^{2.8286} - 1|}{0.6182} \biggr)^{2.3680} \biggr\} </math>
 
<br />

2020년 2월 21일 (금) 15:00 판

3.3.3 근 및 근의 고유감각 모델

근 모델

본 연구에서 사용하는 근 모델은, Hill의 특성 방정식을 사용하여 모델화[193]된 He에 의한 근 모델[181]을 베이스로 한다. 근 모델은, 0부터 1의 연속 값인 무차원수의 운동 지령을 입력으로서 힘을 발생하는 것이 가능하다. 이 모델은, 자연 길이 0.036m의 근을 베이스로 한 모델이기 때문에, 자연장이 다른 근에 대해서도 사용하는 것이 가능하도록 확장해서 사용했다. 전신에 배치되어 있는 각 근은, 자연 길아와 최대 수의 수축력을 파라미터로서 동일의 다이나믹스를 따른다.

먼저, He에 의한 근 모델의 설명을 행한다. 각 근이 발생하는 힘은 능동수축력 와 수동수축력 의 힘의 합에 의해 부여된다. 근의 능동수축력 는 근의 활성도 , 길이 , 속도 에 의존한다. 이 모델은 이하의 식으로서 모델화된다.

다음으로 활성도 , 수의 수축력의 근 길이 의존 성분 및 속도도 의존성분 의 다이나믹스에 대해 각각 설명한다. 는 근의 등척성 최대 수축력으로, 실험 데이터에 기초하여 100N으로 되어 있다.

근의 활동도 다이나믹스는, 등척성 근 수축에 의한 근력을 조사한 것에 의해 모델화되어 있다. 등척성 근 수축에 의한 근력은, 신경근 접합부에 의한 농도와 가교형성에 의존한다. 이 모델에 대해 활성도 다이너믹스 a는, 칼슘 방출과 재흡수를 반영한 로우패스 필터에 의해 칼슘 다이나믹스 (Eq. (3.3))과 토로포닌에 의한 칼슘 결합에 의한 가교 사이클을 표현한 비선형 필터 (Eq. (3.5))에 의해, 하기와 같이 모델화 되어 있다 [463, 47].

여기서, 은 운동 뉴런으로부터의 신호로, , 둘 다 단위는 [p/s]이다. 등척성 근수축과 운동 뉴런의 출력과의 사이에 시그모이드의 관계성이 있는 것이 모델 연구에 의해 보여지고 있다 [185, 135]. 이 지식에 기초하여 파라미터 는, 운동 뉴런의 발화율이 30[p/s]에서 안정 상태의 등척성 근 수축의 반절의 값을 출력하는 시그모이드가 되도록 = 30[p/s]로 정해져 있다. 상태의존 파라미터인 는, 근의 히스테리시스와 큰 근력으로부터의 부드러운 이완을 반영한 파라미터이다. 근 활동도 는 0에서 1의 범위를 갖는 무차원 수이다.

다음으로, 근 길이 의존 성분과 속도도 의존성분의 다이나믹스에 대해 설명한다. 이 모델은, Zajac에 의한 근의 일반화 모델 [537]을 He 등이 확장한 것이다 [182, 183]. 근장 의존성분 은 Otten에 의해, 최적 근 길이 에 의해 근 길이 l의 상대 길이에 의존하는 형태로 하기에 의해 모델화 되어 있다 [363].