Ⅰ 서 론

보행과 같은 신체 이동은 인간의 생존과 긴밀하게 연관되어 있다. 인간의 이동 행태가 현대의 주요 이동 수단인 자동차나 자전거와 같은 바퀴 구동 형태가 아 닌 현재와 같은 이유는 단순한 우연이 아닐 것이다. 예 를 들어 인간은 이동하는 동안 별다른 지장 없이 다양 한 지형에서 움직이고 균형을 유지할 수 있다. 발바닥 은 바닥면과 맞닿아 마찰력을 형성하여 미끄러짐을 방 지하고, 발과 발목에 있는 복잡한 평면 관절들은 균일 하지 않은 바닥면 형태에 맞게 형태를 변형시켜 하지 를 지면에 고정시킨다. 이와 함께 바닥에서 올라오는 지면 반발력으로부터 신체를 안정시키기 위해 발목에 서부터 무릎, 엉덩이, 허리, 목으로 이어지는 여러 근 육들이 순간적으로 작동하게 된다. 이러한 근육의 활 동을 조절하는 것은 매우 어려운 일이다. 발목 한 부분 만 해도 3축으로 회전할 수 있으며, 관절 내에서 직전 운동도 가능하다. 또한, 보다 몸 쪽에 있는 관절들의 움직임까지 포함한다면 그 자유도의 총합은 사실상 무 한에 가깝다. 흥미롭게도 우리의 인체는 이러한 무제 한에 가까운 관절 자유도를 조절할 수 있다. 또한 보행 은 단순히 양 발이 아닌 외발 서기 동작을 포함하며 이 가운데 체중 이동이 나타나기 때문에 동적 균형 능력 이 요구된다. 인간의 보행은 이와 같이 매우 위대한 일 이다. 현재 4차 산업 혁명을 논하고 있지만 우리가 아 주 손쉽게 해내는 보행이라는 운동 과제는 현대의 최 첨단 기술로도 구현하지 못하고 있다. 다른 이동 방식 을 고안해 보는 것을 시도해 볼 수는 있겠지만 아스팔 트와 같은 인위적인 환경이 아닌 자연 상태에서 산과 같은 험지 이동을 위해 우리가 생각해 낼 수 있는 방식 은 결국 인간 또는 동물의 이동 행태를 모방하게 돌아 가게 된다.

무제한에 가까운 인체 내 다-관절 시스템에서 자세 와 균형을 조절하고 보행이라는 이동 행태를 성공적으 로 수행하는 것은 놀라운 일이다. 이러한 놀라운 행동 들을 위해서는 계층적 신경 경로(hierarchial neural pathway)를 통해 사지와 체간의 여러 근육들 간 정확 하고 다양한 운동 협응(motor coordination)이 필요하 다. 아직까지 신경계에서 어떻게 서로 다른 움직임 속 에서 이동과 균형을 동시에 조절하고 통합하는지는 아 직 잘 알지 못하고 있다. 다만 한 가지 알 수 있는 사실 은 이동을 위한 신경 회로가 존재하며 이는 인간만의 고유 특징이 아니라는 것이다(Duysens & Van de Crommert, 1998). 이동을 위한 특별한 신경 회로는 척 수에서 발견되는데 신경생리학에서는 이러한 회로를 중심패턴발생기 또는 CPG (central pattern generator) 라고 부른다. 생리학 연구를 살펴봤을 때 이러한 신경 회로는 고양이나 쥐와 같은 포유류뿐만 아니라 개구리 와 같은 양서류 그리고 가재와 같은 갑각류의 척수에 서도 확인되었으며, 근육으로 율동적 운동 패턴을 내 부적으로 발생시킬 수 있는 것으로 밝혀졌다(Brown, 1911; Grillner, 1975). 추후 연구들을 통해 CPG에서 발 생시키는 패턴들은 보행의 형태를 변화시키는 운동 계 획 메커니즘(Drew, Jiang, & Widajewicz, 2002)과 감각 피드백(Forssberg, Grillner, Halbertsma, & Rossignol, 1980; Rossignol & Bouyer, 2004)에 의해 변화될 수 있 고 보고되었다.

보행 중 주변 환경에 기인하는 외부적 힘 또는 근육 수축 과정에서 발생하는 내부적 힘에 의해 동요 (perturbation)가 발생한다. 신체 동요가 발생하는 비 틀거리며 자세를 바로 잡기 위해서는 이동 리듬 (locomotor rhythm)을 변화시야 할 뿐만 아니라 긴 잠 복기 근 반응(long-latency muscle response)을 유발시 켜야 한다(Tang, Woollacott, & Chong, 1998). 이 때 긴 잠복기 근 반응은 반사반응의 일종으로써 말초에서 들 어오는 감각 신호가 척수를 거쳐 뇌 줄기(brainstem)까 지 올라온 뒤 다시 내려와 근육을 수축시키는 것을 의 미한다. 이러한 긴 잠복기 근 반응에 의한 근 수축은 전정기관의 신체 평형 정보가 반영된 것으로 무의식적 으로 균형을 잡는데 활용된다. 따라서 흔히 힘줄 반사 로 알려진 즉, 단순히 특정 조건일 때 동일 반응이 나오 는 척수 수준의 반사 보다 감각 입력 후 근 수축 반응이 나오기까지 오랜 시간이 걸리기 때문에 이를 긴 잠복 기 근 반응으로 불리운다. 또한 척수 수준의 반사는 단 일 근육을 수축시키지만 긴 잠복기 근 반응은 선 자세 에서 균형 조절하는 동안 신체 평형 복귀를 돕는 다양 한 근육이 서로 협응(coordination)하는 장기 대기 근 반응을 유발시킨다. 이러한 협조된 장기 대기 근 반응 이 가능한 이유는 복합 감각 신호들의 뇌 줄기 통합 (brainstem integration)이 발생하기 때문인 것으로 알 려져 있다(Deliagina, Beloozerova, Zelenin, & Orlovsky, 2008).

단순히 보행은 CPG를 통해 운동 명령 패턴이 형성되 고 긴 잠복기 근 반응에 의해 균형이 조절되는 것으로 이해하고 넘어갈 수도 있다. 그러나 이 정도 수준에서 보행 메커니즘을 정의한다는 것은 다양한 외부 환경 조건에서도 다양한 형태의 보행을 할 수 있는 이유에 대해 충분한 설명을 할 수 없다. 보행은 전신에 걸쳐 나타나는 행동 양상이며 자발적 운동을 포함하고 있 다. 우리의 보행의 다양성과 복잡성을 설명하기에는 뇌 줄기와 척수의 신경 회로만으로는 매우 부족하다. 한 가지 예를 들어 동작 분석 카메라로 운동형상을 분 석했을 때 아이의 보행은 성인의 보행과 그 양상이 매 우 다르다. 척수와 뇌 줄기의 발달이 아무리 늦어도 보 행을 하기 시작하는 1년 이내에 충분히 완성된다는 것 을 생각해 봤을 때(Jamon, 2014), 보행이 오직 긴 잠복 기 근 반응에 의한 것이라면 소아의 보행은 성인의 것 과 유사해야 할 것이다. 그러나 우리는 그렇지 않다는 것을 잘 알고 있다. 보행은 단순한 “반응”이 아니라 오 히려 아동기에 신체 흔들림과 넘어짐의 반복을 거쳐 완성된 치열한 훈련의 결과물로 보는 것이 더욱 적절 할 것이다. 이러한 결과는 근전도와 동작분석을 활용 하여 소아와 아동, 성인의 보행을 비교한 연구에서 명 확하게 확인할 수 있다(Dominici et al., 2011).

보행에 근원이 되는 신경 메커니즘의 존재 여부는 아직 명확하지 않다. 신경 메커니즘을 파악하기 위해 직접 뇌 활성을 관찰해 볼 수도 있지만, 보행은 단순한 신체 한 분절의 움직임이 아닌 전신 운동이기 때문에 뇌전도(EEG, electroencephalography) 또는 fNIRS (Functional near-infrared spectroscopy)가 활용된다. 해당 측정 방식은 특정 보행 주기에서 증가하는 특정 뇌파(Hz)의 증가를 확인할 수는 있지만(Bulea, Jonghyun, Damiano, Stanley, & Hyung-Soon, 2014), 뇌 신호의 공간적인 분별력이 좋지 않아 어떤 부위에서 어떤 근육 을 활성화시키는지 알기 어렵다. 이에 따라 뇌 신호를 직접 관찰하는 방식 보다 근전도의 패턴 분석을 통한 상향식(bottom-up) 방식이 개발되고 있으며, 그 대표 적인 사례가 근육 시너지 분석이다. 최근 연구에서는 보행 동안 근육의 신경 지배는 근육 시너지(muscle synergy)와 관련된 기능적 그룹으로 조직화되어 조절 될 수 있다는 것을 증명하였다(Y. Kim, Bulea, & Damiano, 2016). 본 연구에서는 보행 메커니즘을 근육 시너지를 통해 해석해보고자 한다. 근육 시너지 개념을 이해하기 위해서는 자유도 과잉 이론을 이해해야 한다. 우리의 인체는 셀 수 없이 많은 관절 자유도를 통해 다양한 방 식으로 task를 수행할 수 있는 가능성을 열어두고 있다. Bernstein은 인체 내에 너무 많은 관절 자유도가 존재하 기 때문에 중추신경계에서 여러 관절이 동시에 움직이 는 동작을 할 때 필요 없는 관절 자유도를 감소시키고 내재된 복잡성을 제한시켜야 한다고 제시하였다 (Bernstein, 1967). 이 때 여러 근육이 일시적으로 동시 에 수축(co-contraction)하여 관절에 존재하는 일부 자 유도를 제한한다면 관절의 자유도를 순간적으로 단순 화시키게 된다. 만일 근육의 동시 수축에 의해 관절의 자유도가 불필요한 부분에서 일시적으로 감소한다면 중추신경계에서 인체의 여러 관절을 조절하는 것이 가 능해질 것이다. 이와 같은 관점에서 보행 메커니즘을 해석하기 위해 근육 시너지는 다양한 근육들 간 동시 활성화(co-activation)의 고정된 패턴을 지정하는 것이 제안되었다. 보다 흥미로운 것은 개구리 수영-뒷발질- 뛰기(Cheung, d'Avella, Tresch, & Bizzi, 2005; d'Avella & Bizzi, 2005), 전방과 후방이동(Raasch & Zajac, 1999), 반응적 균형(Chvatal, Torres-Oviedo, Safavynia, & Ting, 2011)과 같이 서로 다른 운동 행동으로부터 유사 한 근육 시너지가 관찰된다는 것이다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 근육 시너지의 공통 집합(common set)은 자발적, 반응적, 자동적 운동 행동을 지배하는 수평적 신경 경로에 의해 구성된다는 것을 유추해 볼 수 있다. 근육 시너지 분석을 통한 보행의 메커니즘 파 악은 신경근 활성에 이상이 있는 환자의 보행을 관찰할 때 매우 유용하게 활용될 수 있다. 예를 들어 뇌졸중 환자의 보행 메커니즘의 변화를 통해 해당 환자의 잔존 패턴과 교정이 필요한 비정상 패턴을 확인하여 재활 치료에 적용해볼 수 있을 것이다. 이 분석은 재활 치료 시 목표를 명확하게 설정할 수 있도록 기능적 결함에 대한 보다 구체적인 정보를 제공해 줄 수 있기 때문에 향후 임상적 활용이 기대되고 있다.

Ⅱ 본 론

운동 메커니즘을 이해하기 위해서는 근전도 신호를 분석하는 것이 가장 효과적일 것이다. 특히, 근전도에 서는 진폭 변화 분석을 통해 운동 신경의 활성 및 비활 성 상태를 파악할 수 있다는 점에 주목할 필요가 있다.

일부 생체역학 연구에서는 근전도 신호를 오직 근육 힘 분석을 위해서만 사용하지만, 그 전에 운동 신경의 활성 수준과 보다 직접적인 관련이 있다고 할 수 있다. 특히 근전도 신호를 힘으로 해석할 때 정규화 과정이 필요하고 이에 대한 해석의 정확성에 문제를 제기할 수 있지만 운동 신경의 활성 패턴에 대해서는 상대적 으로 높은 정확성을 보여준다. 근육 시너지 분석은 목 적 지향적 과제 또는 기능적 움직임에서 다양한 근육 의 동시 활성 패턴을 기계학습 과정을 거쳐 시간적, 공 간적으로 분리하여 보여준다(김유신, 2016). 이 때 공 간적 요인은 동시 활성 패턴이 나타나는 근육 그룹을 의미하며 시간적 요인은 언제 특정 근육 그룹이 동시 에 활성화되는지 알려준다(김유신, 2016). 즉, 근육 시 너지 분석을 통해 어떤 근육들이 언제 무엇을 위해서 활성화되었는지 해석이 가능해진다. 만일 각 근육을 지배하는 신경의 척수 분절에 기반하여 근육 시너지를 해석한다면 말초신경계의 활성 과정을 매핑할 수 있을 것이다.

근육 시너지 분석을 위해서는 다양한 근전도 센서로 부터 근육 활성 신호를 측정해야 한다. 보행의 경우 다 음과 같은 근육의 근전도 측정이 고려할 수 있을 것이 다: rectus abdominis, abdominal external oblique, erector spinae, tensor fasciae latae, gluteus medius, rectus femoris, vastus lateralis, vastus medialis, biceps femoris long head, semitendinosus, adductor magnus, tibialis anterior, medial gastrocnemius, lateral gastrocnemius, soleus, peroneus. 근육 시너지 분석에 대한 대표적인 방식으로는 비음수행렬분해, 주 성분분석, 요인분석과 같은 선형대수학에 기반한 기계 학습 알고리즘들이 있다. 이 중 인체생리학적으로 해 석률이 가장 높은 방식은 비음수행렬분해이기 때문에 해당 알고리즘을 사용할 것을 권장한다(Lamberthirzad & Van der Loos, 2017). 또한 양쪽 하지의 근육 사이에 동시 활성이 발생하기 때문에 보행에서 근육 시너지 분석 시 근전도를 양쪽 하지에서 측정하는 것 을 추천한다.

근육 시너지 활성은 걷기와 같이 동적 움직임이 있 어야 발생한다(Lacquaniti, Ivanenko, & Zago, 2012; Ting, Kautz, Brown, & Zajac, 1999). 보행 시 약 4개의 시너지가 관찰되는데(Y. Kim et al., 2016), 이동하는 동안 특정 근육 시너지들은 보행 주기의 특별한 단계 와 관련이 있다. 흥미로운 점은 근육 시너지의 동원 순 서는 대상자가 걷다가 뛰는 과정과 같이 서로 다른 조 건들 속에서 일정하게 유지되는 것으로 나타났다 (Cappellini, Ivanenko, Poppele, & Lacquaniti, 2006). 또한 직선 보행과 오른쪽 회전 보행은 동일한 근육 시 너지에 의해 조절되는 것으로 나타났다(Figure 1). 그 러나 왼쪽 회전 보행은 몇 가지 시너지 형태가 다른 것 으로 나타났다(Choi, Kim, Kim, & Yoon, 2017). 이러한 결과는 직선 보행에 대한 재활 훈련이 오른쪽 회전 보 행 기술에 대한 동시 습득이 가능하며 왼쪽 회전 보행 을 위해서는 특별한 훈련이 필요함을 의미할 수도 있 다. 한 선행 연구에서는 보행의 어떤 특별한 단계에서 근육 시너지의 동원은 체계적으로 조절되며, 이동 패 턴에서 주기 별 가변성을 설명하였다(Cappellini et al., 2006). 근육 시너지 동원에서 이러한 변화들은 보행 단 계에서 필요한 조건들의 변화를 반영할지도 모른다. 이처럼 보행에서 관찰되는 근육 시너지들은 이동 중 특정 사지나 몸의 전체적인 생체역학적 기능을 할 수 있도록 프로그래밍 또는 조직화되었을 것이다(Clark, Ting, Zajac, Neptune, & Kautz, 2010). 또한 선행 연구 들은 근육 시너지 동원의 단계나 활성 수준, 활성 기간 의 변화가 보행의 다양성을 제공하는 것으로 설명하고 있다(Neptune, Clark, & Kautz, 2009; Raasch & Zajac, 1999). 이러한 점에 비추어 봤을 때 근육 시너지가 신경 계의 생체역학적 기능 수행을 위한 운동 기능 단위라 는 것을 생각해 볼 수 있다.

보행은 아주 동적인 과정이다. 보행에서 여러 근육 이들 수축하고 여러 방향으로 작용하는 지면반발력은 관절들에 다양한 충격을 가한다. 각 관절들의 개별적 동요들은 무게중심점의 흔들림을 유발시키게 된다. 보 행 과정에서 이러한 신체 동요로부터 자세를 조절하기 위해 근육들 간 협조가 빠르고 복잡하게 이루어 져야 한다. 이러한 자세 조절 과정을 관찰하기 위해 갑작스 러운 비예측적 보행 장애물 설치, 지면 미끄러짐, 체간 당기기, 지지면의 높이변화와 같은 과제들을 활용한 다. 이러한 과제를 수행할 때 근활성도와 운동형상학 적 변인들의 즉각적이고 지연된 변화들이 관찰되어 왔 다(Bachmann, Muller, van Hedel, & Dietz, 2008; M. Kim, Kim, Kim, & Yoon, 2018; Y. Kim, Shim, Son, Pyeon, & Yoon, 2013; Oddsson, Wall, McPartland, Krebs, & Tucker, 2004; Tang et al., 1998). 만일 보행 과정에서 갑작스러운 신체 동요가 유발된다면 보행주 기 형태가 변화할 수 있지만(Oddsson et al., 2004), 그 럼에도 다음 단계로 연결될 수 있음이 증명되었다 (Chvatal & Ting, 2013). 즉, 인간은 갑작스럽게 미끄러 져도 보행을 계속해서 수행할 수 있다는 것을 의미한 다. 왜 이렇게 보행이라는 운동 수행을 지속적으로 할 수 있는지 원인을 유추하기 위해서 이전 연구자들은 반응 시간에 주목하였다. 확인 결과 동요가 유발된 이 후 잘못된 패턴을 바로잡는 반응 시간은 긴 잠복기 근 반응(long-latency) 기간에 포함되며 입각기와 유각기 모두 발견되는 것으로 나타났다(Bachmann et al., 2008). 또한 신체 전신 안정성을 유지하는 다른 운동 전략들 역시 부여된 과제를 수행하기 위한 교정 반응 (corrective response)들이 긴 잠복기 근 반응 기간에 발생한다는 것이 밝혀졌다(Carpenter, Allum, & Honegger, 1999; Nashner, 1976). 무엇보다 눈에 띄는 것은 일반 보행과 보행 과정에서 동요가 발생하였을 때 긴 잠복기 근 반응에서 유사한 근육 시너지가 관찰 된다는 것이다(Chvatal & Ting, 2012). 이러한 결과들 은 보행이 근육 시너지에 의해 중추신경계로부터 조절 되며, 이에 대한 근본적인 신경 메커니즘이 존재한다 는 것을 지지하고 있다.

Ⅲ 결 론

중추신경계가 근육 활동을 어떻게 조절하는지 이해 하는 것은 운동제어(motor control)의 핵심이라고 할 수 있다. 근육 시너지 컨셉은 Bernstein의 주장으로부 터 비롯되었다. 그는 인체에 존재하는 여러 관절에서 동시에 움직일 때 발생 가능한 수 많은 관절 운동 자유 도에 대한 통제가 필요하다고 생각하였다. 그의 시각 에서 봤을 때 근육 시너지는 운동 자유도를 줄이는 아 주 유용한 수단일 것이다. 그러나 서로 다른 근육들 간 의 고정된 활성패턴 측면에서 근육 시너지를 고려했을 때 이를 반드시 Bernstein이 언급한 관절 자유도 제한 을 위한 수단이 아닌 학습에 의한 중추신경계의 운동 패턴 또는 운동 프로그램으로 해석할 수도 있다 (Soechting & Lacquaniti, 1989). 근육 시너지 분석은 특정 행위에 있어 고유 패턴에 대한 정량적 분석을 가 능하게 한다. 또한 근육 시너지 동원 단계, 활성 수준, 활성 기간 분석을 통해 보행의 특징을 설명할 수 있게 한다. 이러한 분석 과정은 보행의 메커니즘을 이해하 는데 큰 도움을 줄 것이다. 우리는 다양한 형태로 보행 을 할 수 있다. 재활 훈련 시 서로 다른 보행 형태들 사이에 동일 근육 시너지가 존재한다면 해당 동작을 하나의 범주로 묶어 훈련을 시행할 수 있을 것이다. 선 행 연구 결과 일반 보행과 장애물 보행 사이에 유사한 근육 시너지가 확인되기 때문에 일반 보행 훈련은 결 국 장애물 보행에 도움을 준다는 가정을 해볼 수 있다. 또한 직선 보행과 오른쪽 회전 보행 사이에 유사한 시 너지가 관찰되기 때문에 훈련 계획 수립 시 두 과제는 하나의 범주로 묶을 수 있을 것이다. 또한 시너지의 유 사도에 따라 훈련의 동작의 확장 역시 고려해 볼 수 있 을 것이다. 이처럼 근육 시너지 분석은 보행에 대한 신 경 메커니즘을 보여주기 때문에 보다 체계적이고 과학 적인 훈련을 이끌어 낼 수 있다. 안타깝게도 근육 시너 지는 해외에서 활발하게 연구되고 있는 반면 국내에서 는 해당 연구가 거의 없는 실정이다. 향후 재활 연구 분야에서 근육 시너지 분석에 대한 보다 폭 넓은 연구 가 진행되어야 할 것이다.