} EAG OBJ2

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Metadata

Progress

1. 📊 Gantt

let 시작 = window.moment("2025-08-25");  // 연구설계 시작일
let 오늘 = window.moment();
let 경과일 = 오늘.diff(시작, "days");

// --- 작업 기간 정의 (status만 추가) ---
let projectTitle = "} EAG OBJ2";
let tasks = [
  { name: "연구계획 작성", days: 7,  type: "workdays", status: "done" },     // 완료
  { name: "IRB 제출",     days: 10,  type: "workdays", status: "crit" },   // 진행중
  { name: "장비 구매",     days: 10,  type: "workdays", status: "crit" },     // 지연/중요
  { name: "프로토콜 정리", days: 87, type: "workdays", status: "crit" },                   // 상태 없음
  { name: "대상자 모집 & 분석",   days: 30, type: "workdays" },
  { name: "데이터수집 시작!", days: 0, type: "milestone", status: "done" }  // 완료 milestone
];

// --- 주말 제외 add 함수 ---
function addWorkdays(start, days) {
  let current = start.clone();
  let added = 0;
  while (added < days) {
    current.add(1, "days");
    if (current.isoWeekday() < 6) added++;
  }
  return current;
}

// --- 스케줄 계산 & Gantt 라인 생성 ---
let cursor = 시작.clone();
let ganttLines = [];
ganttLines.push(`    연구설계 시작! : ${시작.format("YYYY-MM-DD")}, 0d`);

for (let t of tasks) {
  let flagStr = t.status ? t.status + ", " : "";

  if (t.type === "workdays") {
    let start = cursor.clone();
    let end = addWorkdays(start, t.days);
    ganttLines.push(`    ${t.name} : ${flagStr}${start.format("YYYY-MM-DD")}, ${t.days}d`);
    cursor = end.clone();
  } else if (t.type === "milestone") {
    ganttLines.push(`    ${t.name} : ${flagStr}milestone, ${cursor.format("YYYY-MM-DD")}`);
  }
}

let 종료예상 = cursor.clone();

dv.paragraph(
  `시작일: ${시작.format("YYYY-MM-DD")} | 오늘: ${오늘.format("YYYY-MM-DD")} | 경과일수: ${경과일}일 | 종료예상일: ${종료예상.format("YYYY-MM-DD")}`
);

// --- 간트 코드 생성 ---
let ganttCode = `
gantt
    title ${projectTitle}
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    axisFormat  %m-%d
    excludes weekends
    todayMarker stroke-width:2,stroke:#ff0000

    section 연구설계
${ganttLines.join("\n")}
`;
dv.paragraph("```mermaid\n" + ganttCode + "\n```");

Lab meetings

  1. 경사판 제작 : 5도, 10도, 15도
  2. 경사판을 측정 측(Rt.) 발 아래에 둔다(ackle의 inversion, eversion 각각
    적용)
  3. 정적 data
  1. 동적 data

※ 정적 data와 경사면에서의 보행 관련 선행 연구와 연결하거나 별도 해석

lmm prompt : 현재 진행하고 있는 프로젝트를 기반으로 위의 새로운 실험을 진행하는 연구계획서를 작성하여 funding 신청을 하려고 해.
해당 형식은 첨부한 pdf 파일과 같음

LLM 설계

1. 전체 연구설계(Study Design)

  1. 연구 대상자 모집

    • 건강 성인 60명 -> 44명 (40명 & drop out 10%)
    • 성별 층화 모집
    • 대상자 특성(키, 체중, 나이, 성별)을 사전에 균질화

  2. 동작별 시행 순서

    • 대상자 편의 등을 위하여 유지시간과 횟수(7초/5회→5초/3회) 조정
    1. 보조기 적용 X ( side to side / front to rear)
      1. 0→20→50→80→100→80→50→20→0(단위 : %, 반복적 체중지지, 총 45초 / 3회 측정)
      2. 구간별 변화 값 상이할 것으로 예상
    2. 보조기 적용 (axilla crutch / wrist crutch)
      1. 건측과 환측 모두 측정
      2. 0→20→50→80(총 20초 / 3회 측정)적용, 보조기 착용 시 반복하지 않음
      3. 구간별 변화 값 상이할 것으로 예상
    • 각 동작마다 7초씩 유지, 동작 전환을 1초로 설정, 이를 5회 반복
    • 동작 순서를 무작위화(randomization)하거나, 적어도 동작1→2→3… 식의 고정 순서가 근피로 등에 영향을 주지 않는지 고려
    • 만약 7가지 동작 모두를 쉬는 시간 없이 연속으로 하면 피로 누적이 일어날 수 있으니, 동작 사이에 짧게 휴식(예: 30초~1분) 부여

  3. 체중부하(Weight-Bearing) 확인

    • 20%, 50%, 80% PWB 시 실제 체중계 등으로 대상자가 감각을 맞출 수 있도록 사전 안내
    • 실험 중에도 발 밑(또는 측면)에 간이 체중계(또는 압력센서)를 두어 실시간 확인하거나, 최소한 랜덤 체크를 통해 잘 유지되고 있는지 모니터링 가능

  4. EMG 측정 세팅

    • 측정 근육 선정: 예) 하지 근육(대퇴사두근, 햄스트링, 종아리 근육), 둔부 근육(둔근), 필요 시 상지 보행보조 시 견관절 주변 근육(삼각근, 상완이두근 등) 포함
    • 표면 근전도(sEMG) 전극 부착 위치 표준화, 피부 준비(제모·소독), 전극 간 거리를 동일하게
    • EMG 샘플링 레이트(예: 1kHz 이상), 필터 설정(대역통과 필터 20~450 Hz 등), 노이즈 제거 절차 확인

  5. 동작별 측정 구간

    • 각 동작을 7초간 유지한다고 할 때, 분석 구간은 보통 가장 안정된 중간 3~5초를 선택
    • 동작 전환 과정(1초)이나 처음/마지막 1초는 자세가 흔들리거나 자리를 잡는 구간일 수 있으므로 제외
    • 5회 반복한 후, 평균값 또는 **최고값(RMS peak 등)**을 산출

2. 통계분석(Statistical Analysis) 개요

2.1 주요 변수(Outcome Measures)

  1. EMG 크기 지표
    • 예: RMS (Root Mean Square), 평균 근활성도(Mean amplitude), 혹은 통합 EMG(IEMG)
    • 필요하다면 정규화(normalization): 최대 수의적 등척성 수축(MVC) 대비 %EMG로 환산
  2. 각 동작 시 체중부하 정확도
    • 실제 측정된 체중계 값(예: 얼마나 20%에 근접했나)을 % 오차 등으로 계산할 수도 있음
  3. 동작/자세 안정성 지표
    • 만약 동작 시 신체 흔들림(CoP 변위 등)을 측정한다면, 그 데이터를 함께 사용

2.2 분석 설계

A. 7가지 동작을 “단일 요인(조건)”으로 간주하는 방법

이 경우 ‘PWB 20% vs 50% vs 80%’, ‘크러치 유무’, ‘Weight shift’ 등을 하나의 범주로 묶어 7레벨(동작1~7)로 분석.

B. 2요인 반복측정(factorial) + 1가지 별도 동작으로 구분하는 방법

  1. 메인 요인
    • PWB 수준(3단계: 20%, 50%, 80%)
    • 보조기구 유무(2단계: 없음 vs forearm crutch)
    • 따라서 3x2 = 6수준
  2. 별도 동작(Weight shift)
    • 아예 다른 메커니즘(한발서기→두발서기→반대쪽 한발서기)이므로, 상기 6수준과 분석을 같이 묶으면 해석이 복잡
    • 별도로 한 번 더 반복측정 ANOVA(또는 평균 ± 표준편차 비교)로 “좌/우/양발 지지 시 EMG 차이”를 볼 수도 있음

이 구조가 연구 가설(예: “PWB 수준과 보조기 사용이 근전도에 유의미한 상호작용을 보이는가?”)을 명확히 테스트하기엔 더 체계적입니다.

C. 정규성 충족이 어려운 경우

3. 반복 측정 횟수와 데이터 처리 요령

  1. 각 동작 5회 반복 → 평균값

    • 예: 5번 중 중간 3회 평균을 사용하거나, 5회 평균 사용
    • 신뢰도가 높다면 5회 모두의 RMS를 구해서 평균 ± 표준편차를 구하고, 개인별 ‘대표값’을 한 값으로 만들어 통계에 넣음
    • 만약 5회 반복 간 변동성이 궁금하면, **ICC(시험-재시험 신뢰도)**를 산출할 수도 있음

  2. 근전도 신호의 안정구간 설정

    • 7초 중 초반/후반 1초는 제외하고, 중간 5초 데이터로 EMG RMS, IEMG 등을 추출
    • 전환(Transition) 1초는 별도 분석 제외

4. 결과 보고 시 핵심 포인트

  1. 단순 비교:
    • “20%, 50%, 80% PWB에서 특정 근육의 EMG가 어떻게 달랐는지”
    • “크러치 사용 vs 미사용 시 EMG 차이”
    • “Weight shift 중 한발/두발 지지 시 근활성도 차이”
  2. 통계 유의성:
    • 반복측정 ANOVA 결과(주효과 main effect, 상호작용 effect)
    • Post-hoc 검정 시 p값, 효과크기(effect size, 예: partial eta²)
  3. 신뢰구간:
    • 평균 ± 표준편차, 혹은 평균 ± 95% CI
  4. 그래프 작성:
    • 조건별 막대그래프(에러바 포함)
    • PWB 수준 변화나 동작 간 근전도 변화를 한눈에 확인 가능하도록 시각화

5. 정리

  1. 연구설계:
    • 각 피험자가 7가지 동작(조건)을 모두 수행하는 반복측정(Within-subject) 디자인
    • 각 동작은 7초 유지, 동작 간 1초 전환, 5회 반복 → EMG 측정
  2. 통계분석:
    • (간단히) 일원 반복측정 ANOVA: 동작(7수준)을 한꺼번에 비교
    • (정교하게) 2요인 반복측정 ANOVA(PWB 수준 x 크러치), + 별도의 Weight shift 분석
    • 정규성 어려우면 Friedman test 등 비모수 기법 적용
  3. 반복 시도 처리:
    • 5회 중 안정 구간 EMG를 RMS 등으로 뽑아 평균
    • 필요하다면 시험-재시험 신뢰도(ICC) 함께 보고
  4. 결과 해석:
    • “PWB 수준별, 보조기구 사용별, 혹은 한발서기/양발서기 시 근육활성도 차이가 유의미한지”
    • 실제로는 근활성도, 관절 각도, 체중지지 편차 등 여러 지표를 종합적으로 해석

이러한 구조로 진행하면, 체중부하 수준·보조기 사용이 근전도에 미치는 영향 및 한발서기와 양발서기의 근활성도 차이를 일관되게 설명
또한 동작 간 피로도 누적, 자세 잡는 숙련도 차이를 최소화하기 위해 충분한 휴식, 무작위 순서(동작 수행 순서 랜덤화) 등을 고려하는 것이 바람직

Stage 0. Env, Data Source

Stage 1 Define variables & statistics

stage 1.1. Descriptive definitions

1.1.1. Definitions of background knowledge

1.1.2. Definitions of EAG parameters

stage 1.2. Quantification

1.2.1. Qualitative analysis of the EAG potential

1.2.2. decomposition & labeling

Stage 2. 가설 & 실험설계

Stage 2.1. Hypothesis to investigate

Stage 2.2 Experiments & statistical analysis

Stage 3. Documentation

3.1. Target journal

  1. BMC Musculoskeletal Disorders (Springer Nature) - IF: 2.2

    • 분야: 근골격계 질환, 정형외과, 물리치료, 재활
    • 특징: 파일럿 스터디 등 임상·연구 협업 예비 데이터도 게재 사례 있음

  2. Journal of Experimental Orthopaedics (Springer) - IF: 2.0

    • 분야: 정형외과 분야 전임상·임상 연구
    • 특징: 혁신적 장치·측정기법, 예비 연구도 게재 사례가 있으며 임상 확장성 강조 필요

  3. Acta of Bioengineering and Biomechanics (Polish Academy of Sciences) - IF: 0.8

    • 분야: 생체역학, 생체재료, 재활공학 등 광범위
    • 특징: 무릎 관절 역학 및 측정기법 연구, 소규모 예비연구도 비슷한 게재 사례가 있음. 정형외과-공학 융합 연구를 적극적으로 수용.

  4. Muscles, Ligaments and Tendons Journal (MLTJ) - IF: 0.5

    • 분야: 근육, 인대, 건(tendon) 관련 기초·임상 연구
    • 특징: 정형외과, 스포츠의학, 재활의학을 모두 아우르며 무릎 관절과 주변 조직(연골 포함)에 대한 새로운 평가 방법이나 파일럿 연구도 수용 가능성이 큼.

  5. Cartilage (SAGE) - IF: 2.7

    • 분야: 연골(기초·임상·재생·생체역학 등) 특화
    • 특징: 연골 관련 새로운 평가·진단 기법 연구에 유리, 소규모 샘플에 대한 통계적 파워 지적이 있을 수 있으므로, 파일럿 연구임을 명확히 강조하고 향후 확장 가능성을 잘 서술해야 함.

정리

  1. Sensors
  2. Gait & Posture
  3. BMC Musculoskeletal Disorders
  4. Medical & Biological Engineering & Computing
  5. Cartilage
  6. Journal of Experimental Orthopaedics

위 순서는 최근년도의 추정 Impact Factor에 기반한 대략적인 높은 순에서 낮은 순 배열입니다. 투고 전, 각 저널의 최신 IF와 Aim & Scope, 투고 규정(Author Guidelines)을 꼭 확인하시고, 연구의 ‘파일럿 스터디’ 특성, 연구 혁신성(비침습 측정법), 임상 적용 가능성을 잘 강조하여 투고 전략을 세우면 도움이 될 것입니다.

3.2. Results & Discussion point(Important only, 추 후 해당 draft에 작성)

stretch p-stretch
subject1
subject2
subject3 N
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subject12 N N
subject13 N
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subject20 N

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