본 논문은 표면 근전도(EMG) 신호만으로 깊은 근육의 EMG 신호를 추정하는 하이브리드 딥러닝 알고리즘인 신경근골격 모델(NMM)을 제안한다. NMM은 물리 정보 기반 딥러닝과 데이터 기반 딥러닝을 통합하여 깊은 근육의 EMG 신호를 예측하고, 개별 대상의 정보를 예측에 반영한다. 5명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해 제안된 NMM의 성능을 검증하였으며, OpenSim 소프트웨어를 사용하여 계산된 관절 토크와 비교하고, 기존의 근육 시너지 외삽법(MSE)과 비교하여 성능 우수성을 입증하였다.
