K2MUSE: A human lower-limb multimodal walking dataset spanning task and acquisition variability for rehabilitation robotics

Fri, 01 May 2026 08:19:54 GMT

### 저자

Jiwei Li, Bi Zhang, Xiaowei Tan, Wanxin Chen, Zhaoyuan Liu, Juanjuan Zhang, Weiguang Huo, Jian Huang, Lianqing Liu, Xingang Zhao

### 💡 개요

본 논문은 재활 로봇의 자연스러운 상호작용과 제어 성능 향상을 위해 인간의 하지 보행 동작에 대한 다중 모달 데이터를 수집한 K2MUSE 데이터셋을 제안한다. 이 데이터셋은 운동학, 운동 역학, 초음파, 표면 근전도 데이터를 포함하며, 다양한 경사, 속도, 그리고 실제 환경에서 발생할 수 있는 근육 피로, 전극 이탈 등의 비이상적인 조건하에서 수집되었다. 이를 통해 데이터 기반 재활 로봇 개발 및 생체 역학 분석 연구에 필요한 대규모, 다중 모달 데이터셋의 부족함을 해소하고자 한다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **다중 모달 데이터의 중요성 부각:** 하지 재활 로봇의 성능 향상을 위해 운동학, 운동 역학뿐만 아니라 초음파 및 근전도와 같은 다중 모달 데이터의 통합적인 활용이 필수적임을 보여준다.

- **실제 환경에서의 데이터 수집:** 근육 피로, 전극 이탈 등 비이상적인 수집 환경을 반영한 데이터를 포함함으로써 실제 재활 로봇 적용 가능성을 높였다.

- **향후 과제:** 데이터셋의 규모를 더욱 확장하고, 다양한 질환을 가진 환자 그룹을 포함하는 연구가 필요하며, 수집된 데이터를 활용한 심층적인 생체 역학 모델 개발 및 재활 로봇 제어 알고리즘 연구가 필요하다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2504.14602)