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저자정보
권민욱 (Gyeongsang National University) 임대연 (Gyeongsang National University) 김도윤 (Gyeongsang National University) 류승재 (PAIST (ProxiHealthcare Advanced Institute for Science and Technology)) 조은아 (PAIST (ProxiHealthcare Advanced Institute for Science and Technology)) 김영욱 (PAIST (ProxiHealthcare Advanced Institute for Science and Technology)) 김진현 (Gyeongsang National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제73권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
358 - 367 (10page)
DOI
10.5370/KIEE.2024.73.2.358

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The recent epidemic of respiratory diseases has underscored the importance of personal oral health care. Oral diseases, primarily caused by viral infections, can be reduced by regularly eliminating oral microorganisms. Effective tooth brushing is fundamental to oral health, but changing established brushing habits can be challenging. Adherence to recommended brushing techniques is challenging across all age groups, including children, older people, and adults. This study uses data from a low-cost, 6-axis IMU sensor and a machine learning-based classification algorithm for 13 brushing positions. We evaluate eight machine learning models using the sensor’s acceleration and angular velocity data and assess their performance using various metrics. Our results show that these models can classify brush positions with approximately 89% accuracy. This method enables monitoring of brushing areas and analysis of brushing patterns to improve brushing quality and adherence to recommended techniques. Consequently, by improving brushing quality, it is possible to maintain primary personal oral care and prevent various diseases.
#Machine learning #6-axis IMU sensor #Classification #Data analysis #Quaternion

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 자세 기반 양치구역 추정을 위한 접근 방법
4. 양치구역 추정 모델 성능 평가
5. 결론
References

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