[논문 리뷰] Patterns of Selection of Human Movements I: Movement Utility, Metabolic Energy, and Normal Walking Gaits

Stuart Hagler|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 01.

Balance, Gait, and Falls Prevention참고 문헌 23인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 대사 에너지 효율성과 과제 성과 사이의 균형을 고려한 최적화 과정으로서 인간의 이동 선택을 모델링하는 이동 유틸리티 형식을 제안한다. 정상 보행 자세의 대사 에너지 추정기법을 유틸리티 함수에 통합함으로써, 모델은 평균 보행 속도와 보폭 사이에 관찰된 경험적 관계를 성공적으로 예측하여, 에너지 효율적이고 목표 중심적인 선택을 통해 인간의 보행 패턴을 설명할 수 있음을 입증한다.

ABSTRACT

The biomechanics of the human body allow humans a range of possible ways of executing movements to attain specific goals. Nevertheless, humans exhibit significant patterns in how they execute movements. We propose that the observed patterns of human movement arise because subjects select those ways to execute movements that are, in a rigorous sense, optimal. In this project, we show how this proposition can guide the development of computational models of movement selection and thereby account for human movement patterns. We proceed by first developing a movement utility formalism that operationalizes the concept of a best or optimal way of executing a movement using a utility function so that the problem of movement selection becomes the problem of finding the movement that maximizes the utility function. Since the movement utility formalism includes a contribution of the metabolic energy of the movement (maximum utility movements try to minimize metabolic energy), we also develop a metabolic energy formalism that we can use to construct estimators of the metabolic energies of particular movements. We then show how we can construct an estimator for the metabolic energies of normal walking gaits and we use that estimator to construct a movement utility model of the selection of normal walking gaits and show that the relationship between avg. walking speed and avg. step length predicted by this model agrees with observation. We conclude by proposing a physical mechanism that a subject might use to estimate the metabolic energy of a movement in practice.

연구 동기 및 목표

• 인간이 최적의 이동 경로를 선택하는 방식을 형식화하는 프레임워크를 개발하는 것.
• 해부학적 및 생리학적 원리에 기반한 정상 보행 자세를 위한 대사 에너지 추정기법을 개발하는 것.
• 보행 속도와 보폭 사이의 관찰된 관계와 일치함을 보여줌으로써 이동 유틸리티 모델을 검증하는 것.
• 운동 중 대사 에너지를 추정할 수 있는 신체적으로 타당한 메커니즘을 제안하는 것.
• 대사 비용 이외의 다수의 성과 목표를 포함하여 에너지 최소화 모델을 확장하는 것.

제안 방법

• 최적의 이동이 대사 에너지 최소화를 포함하는 유틸리티 함수를 최대화하는 것으로 정의되는 이동 유틸리티 형식을 개발한다.
• 근육 힘 일의 기반으로 대사 에너지 형식을 구축하여, 대사 비용을 근육 힘 크기의 시간 평균 제곱에 비례하는 것으로 근사한다.
• Atzler & Herbst (2012)의 데이터에 기반하여 대사 에너지 모델을 경험적으로 적합시키며, 힘과 인지된 노력 사이의 거듭제곱 법칙 관계를 사용한다.
• 대사 에너지 모델을 유틸리티 프레임워크에 통합하여 보행 자세 선택을 모델링하고, 속도 및 보폭을 위한 목표 함수를 설정한다.
• 웨버의 법칙을 적용하여 보폭과 보행 속도의 관계를 모델링함으로써 보행 패턴 예측을 가능하게 한다.
• 스테븐스의 거듭제곱 법칙을 통해 인지된 근육 힘을 사용하여 실시간으로 대사 비용을 추정할 수 있는 물리적 추정 메커니즘을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간의 이동 선택은 효율성과 성과를 균형 잡는 최적화 과정으로 어떻게 형식화할 수 있는가?
• RQ2 보행 자세의 특성인 속도와 보폭과 같은 대사 에너지 소비 간의 관계는 무엇인가?
• RQ3 대사 비용을 포함한 유틸리티 기반 모델이 관찰된 인간의 보행 패턴을 예측할 수 있는가?
• RQ4 주자가 운동 수행 중에 대사 비용을 어떻게 신체적으로 추정할 수 있는가?
• RQ5 인지 부하,軋み 위험과 같은 비대사적 요소들은 이동 선택에 어떤 역할을 하는가? 이 요소들은 모델에 어떻게 통합될 수 있는가?

주요 결과

• Atzler & Herbst (2012)의 경험적 데이터에 대해 대사 에너지 모델이 높은 정확도로 적합되어 다양한 보행 자세에 대한 대사 비용을 신뢰성 있게 추정할 수 있다.
• 이동 유틸리티 모델은 Grieve (1979)가 기록한 바와 같이 평균 보행 속도와 평균 보폭 사이의 선형 관계를 성공적으로 예측한다.
• 모델은 보행 중 총 대사 에너지를 최소화하기 위한 실용적 힌트로 근육 힘 일의 최소화(인지된 힘을 통한)가 가능하다는 것을 보여준다.
• 스테븐스의 거듭제곱 법칙을 사용하여 인지된 근육 힘을 추정하는 제안된 물리적 메커니즘은 실시간 대사 비용 추정에 신경생리학적으로 타당한 기초를 제공한다.
• 모델은 보폭 단위의 최적화가 가능하고 관찰된 보행 패턴과 일치함을 보여주며, 실시간 선택 메커니즘을 지지한다.
• 이 프레임워크는 통증 감소,軋み 위험 또는 인지 부하와 같은 추가 제약 조건을 포함할 수 있어 임상 및 재활 적용에 적합하다.