Humans exhibit complex control mechanisms involving adaptive strategy selection in response to environmental changes. Explaining this adaptive process is essential for understanding and predicting the principles of human movement. This study aims to demonstrate that such control adaptation during upright postural control can be explained from the perspective of optimizing goals composed of relevant biomechanical elements. To this end, an optimization objective function incorporating biomechanical constraints was established, and a control model was developed and trained with a reinforcement-learning algorithm. This model successfully reproduced the control transition, regulating ankle-hip strategy use according to perturbation magnitude. This demonstrates that adaptive strategy selection can emerge from the optimization of relevant biomechanical elements in response to environmental changes. Consequently, this study suggests that the control transition phenomenon observed in human systems, where appropriate strategies are selected based on the external environment, can be explained as a process of optimizing biomechanical goals and constraints.

인간은 외부 환경 변화에 따라 적응적으로 제어 전략을 선택하는 복잡한 제어 메커니즘을 보이므로, 인간 움직임의 원리를 이해하고 예측하기 위해서는 이 적응 과정에 대한 설명이 필수적이다. 본 연구는 직립 자세 제어 시 나타나는 이러한 제어 적응 현상이, 관련된 생체역학적 요소들로 구성된 목표를 최적화하는 관점에서 설명될 수 있음을 보이고자 한다. 이를 위해 생체역학적 제약조건을 고려한 최적화 목적 함수를 설정하고 강화학습 알고리즘으로 학습시킨 제어 모델을 개발했다. 이 모델은 외부 외란의 크기에 따라 발목-고관절 전략 사용을 조절하는 제어 전환을 성공적으로 재현했으며, 이는 관련된 생체역학적 요소들의 최적화를 통해 환경 변화에 따른 적응적 전략 선택이 이루어질 수 있음을 보여준다. 결과적으로, 본 연구는 외부 환경에 따라 적절한 전략을 선택하는 인체 시스템의 제어 전환 현상이 생체역학적 목표 및 제약 조건의 최적화 과정으로 설명될 수 있음을 시사한다.