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학술대회자료
저자정보
이예지 (건국대학교) 하중한 (건국대학교) 임희준 (건국대학교) 장현국 (건국대학교) 이희연 (건국대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2019 학술대회 발표 논문집
발행연도
2019.2
수록면
118 - 121 (4page)

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본 연구는 스마트폰 앱에서 사용자가 실시간으로 치아를 닦는 부위를 확인할 수 있도록 제공한다. 이를 위해 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용하여 데이터를 학습시켜 모델을 저장하고 앱에 담아 실시간 치아부위를 측정할 수 있게 하였다. 실험방법은 블루투스를 통해 하드웨어가 측정한 센서데이터 값을 데이터 수집 앱에 저장하고, 이 데이터를 활용해 RNN 을 학습시킨 후 신경망 모델을 저장한다. 그 후 스마트 폰에서 학습된 모델을 Tensorflow lite 를 통해 불러와 실시간 치아 부위를 표시하였다. 위와 같은 실험을 한 결과 실시간으로 사용자의 칫솔질을 파악할 수 있었으며, 이러한 데이터 들로 사용자의 칫솔질 패턴을 파악해 사용자에게 ‘현재 나의 칫솔질이 어떠한가?’에 대해 알려줌으로써 사용자가 올바르게 양치 할 수 있도록 도와줄 수 있을 것이라 생각한다.
#RNN #스마트 칫솔 #실시간 치아 부위 측정 #TensorFlow Lite #앱

목차

요약문
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법 및 실험 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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