KR20230116935A - 구강 처리 디바이스 - Google Patents

Abstract

구강 처리 디바이스가 제공된다. 구강 처리 디바이스는, 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있는 관성 측정 유닛(IMU)을 포함한다. 구강 처리 디바이스는, 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템을 포함한다. 구강 처리 디바이스는 제어기를 포함하며, 상기 제어기는, IMU로부터 수신된, 사용자의 구강에 대한 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 프로세싱하고; 프로세싱에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위해 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다.

Description

구강 처리 디바이스

본 발명은 구강 처리 디바이스에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 구강 처리 디바이스를 작동하기 위한 방법, 장치, 및 컴퓨터 프로그램을 포함하는 수단에 관한 것이나, 이에 국한되지 않는다.

구강 처리 디바이스는 사용자의 구강(즉, 입)에 대한 처리(treatment)를 제공하는 데 사용된다. 이러한 디바이스의 예로는 칫솔(수동 또는 전동), 구강 세정기, 치간 세정 디바이스, 치실 디바이스 등이 있다.

일부 공지된 사례에서는, 구강 처리 디바이스("구강 관리 디바이스" 또는 "구강 처리 기기"라고도 지칭됨)가 칫솔질과 같은 기타 기능과 더불어 치실 기능을 제공할 수 있다. 예를 들어, 유체 전달 시스템이 전동 칫솔에 통합될 수 있으며, 인접 치간(또는 치간) 세정을 위해 작업 유체(working fluid)를 분출하는 데 사용될 수 있다. 이러한 유체 전달 시스템은, 디바이스의 헤드에 배열되어 치아 사이의 인접 간극(interproximal gap)에 작업 유체를 분사(예를 들어, 간극에 있는 음식물을 이탈시키기 위함)하는 데 사용되는 노즐과, 디바이스에 작업 유체를 저장하기 위한 유체 저장소를 포함할 수 있다.

그러나, 공지된 구강 처리 디바이스의 융통성 및/또는 다기능성은 한정적이다. 이에 따라 공지된 디바이스가 최적의 방식으로 처리를 전달(deliver treatment)할 능력이 제한된다. 예를 들어, 공지된 구강 처리 디바이스는 일반적으로 사용자가 디바이스를 올바르게 사용하는 것에 의존하는데, 이는 항상 있는 일은 아니다.

예를 들어, 구강 처리 디바이스가 고정된 용량의 온보드(on-board) 유체 저장소를 포함하는 경우, 작업 유체의 효율적인 사용을 특히 고려해야 할 수 있다. 더 많은 작업 유체를 사용하고/하거나 작업 유체를 낭비하면 유체 저장소를 더 자주 보충해야 한다. 어떤 경우에는 반복적인 시도에도 불구하고 효과적인 처리가 이루어지지 않기도 한다.

따라서, 향상된 구강 처리 디바이스 및/또는 향상된 구강 처리 디바이스 작동 방법을 제공하는 것이 바람직하다.

본 발명의 일 양태에 따르면, 사용자의 구강을 처리하는 데 사용하기 위한 구강 처리 디바이스가 제공되며, 상기 구강 처리 디바이스는: 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있는 관성 측정 유닛(IMU); 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템; 및 제어기를 포함하며, 상기 제어기는: IMU로부터 수신된, 사용자의 구강에 대한 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 프로세싱; 및 프로세싱에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위해 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다.

따라서, 유체 전달 시스템에 의한 작업 유체의 전달은 IMU 신호에 기반하여 제어된다. 이는 유체 전달 시스템을 제어하는 데 IMU 신호가 사용되지 않는 경우에 비하여 유체 전달(예: 작업 유체의 분사)의 정확도를 증가시킨다. 이에 따라 디바이스의 기능이 향상된다.

실시예에서, 제어 신호는, 유체 전달 시스템에 의한 작업 유체의 전달을 방지하도록 작동할 수 있다. IMU 신호에 기반하여 작업 유체의 전달을 선택적으로 방지함으로써, 전달이 선택적으로 방지되지 않는 경우에 비하여 보다 적은 작업 유체가 사용된다. 따라서, 디바이스의 효율이 향상된다.

실시예에서, 제어기는, IMU로부터 수신된 신호를 프로세싱하여 구강 처리 디바이스가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있음을 판단하도록 구성된다. 판단에 대응하여, 제어기는, 작업 유체의 전달을 방지하도록 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 따라서, 사용자가 디바이스를 움직이는 방식을 기반으로, 사용자의 구강으로 작업 유체가 전달되는 것이 선택적으로 방지된다. 이를 통해, 예를 들면 디바이스가 특정한 방식으로 움직일 때는 작업 유체가 분사되지 않도록 함으로써, 디바이스를 보다 효율적으로 사용하고/하거나 보다 효과적인 처리를 할 수 있다. 실시예에서, IMU로부터 수신된 신호는, 디바이스가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있는지 여부를 판단하도록 구성되는 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용하여 프로세싱된다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스의 기 설정된 움직임 유형에 따른 움직임은, 구강 처리 디바이스를 사용하여 사용자의 구강을 처리하는 것을 방해한다. 따라서, 구강 처리를 위한 디바이스의 사용을 방해하는(즉, 부정적인 영향을 미치는) 방식으로 디바이스가 사용될 때, 유체 전달은 선택적으로 방지될 수 있다. 디바이스가 이러한 방식으로 움직여지는 경우, 예를 들면 유체 전달 시스템이 작업 유체를 표적에 전달하는 정확도의 감소로 인해 성공적인 처리의 가능성이 줄어든다. 이는, 예를 들면 작업 유체가 유체 전달 시스템에 의해 분사되었으나 성공적인 처리로 이어지지 않음에 따라 작업 유체가 낭비될 수도 있다는 것을 의미한다. 디바이스가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직일 때 유체 전달을 선택적으로 방지함으로써, 작업 유체의 사용량이 감소된다.

실시예에서, 기 설정된 움직임 유형은 스크러빙 움직임을 포함한다. 디바이스가 비교적 빠르게 앞뒤로 움직여지고 있다면(즉, 스크러빙) 유체 전달 시스템이 작업 유체를 표적(예: 인접 간극)에 전달하는 정확도가 감소한다. 이에 따라, 디바이스가 스크러빙 동작으로 움직여지고 있을 경우 유체 전달 시스템을 사용한 성공적인 처리의 가능성이 감소한다. 이는, 예를 들면 작업 유체가 유체 전달 시스템에 의해 분사되었으나 성공적인 처리로 이어지지 않음에 따라 작업 유체가 낭비될 가능성이 더 높다는 것을 의미한다. 따라서, 디바이스가 스크러빙 동작으로 움직일 때 유체 전달을 선택적으로 방지함으로써, 작업 유체의 사용량이 감소된다. 대안적인 실시예에서, 기 설정된 움직임 유형은 다른 움직임 유형을 포함한다.

실시예에서, 제어기는: IMU로부터 수신된 신호를 프로세싱하여 구강 처리 디바이스의 배향을 판정; 및 판정된 배향에 기반하여 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 따라서, IMU 신호를 사용해 판정되는 디바이스의 현재 배향에 기반하여 유체 전달 시스템이 제어될 수 있다. 유체 전달 시스템이 성공적인 처리를 제공할 가능성은 디바이스의 배향에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 음식물과 같은 이물질을 이탈시키기 위해 인접한 치아 사이의 인접 간극으로 작업 유체를 분사해야 하는 경우, 유체 전달 시스템의 노즐이 실질적으로 수평으로 연장되도록(즉, 치아의 협측면 또는 설측면에 수직으로 연장되며 상기 면들을 향하도록) 디바이스가 배향된다면, (더 적은 시도 횟수로) 성공할 가능성이 더 높을 수 있다. 반면에, 노즐이 실질적으로 수직으로 연장되도록(즉, 치아의 교합면에 수직으로 연장되고 교합면을 향하도록) 디바이스가 배향된 경우, 이물질을 성공적으로 이탈시킬 가능성은 감소한다. 이는, 예를 들면 작업 유체가 유체 전달 시스템에 의해 분사되었으나 성공적인 처리로 이어지지 않음에 따라 작업 유체가 낭비될 가능성이 더 높다는 것을 의미한다. 디바이스의 판정된 배향에 따라 작업 유체 전달을 제어함으로써, 작업 유체의 사용량이 감소되고, 디바이스의 효율이 향상된다.

실시예에서, 제어기는: IMU로부터 수신된 신호를 프로세싱하여 구강 처리 디바이스를 사용하는 동안 구강 처리 디바이스의 배향의 변화를 판정; 및 구강 처리 디바이스의 판정된 배향 변화에 기반하여 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 이에 따라, 사용 중 디바이스의 배향 변화에 대응하여 유체 전달이 제어될 수 있다. 예를 들어, 디바이스는 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 낮은 제 1 배향(예: 노즐이 실질적으로 수직으로 배향됨)에서, 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 높은 제 2 배향(예: 노즐이 실질적으로 수평으로 배향됨)으로 움직여질 수 있다. 디바이스가 제 1 배향일 때, 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 낮은 곳에 작업 유체를 분사함에 따른 작업 유체 소모를 줄이기 위해, 유체 전달이 방지될 수 있다. 디바이스가 제 2 배향으로 움직이면, 유체 전달을 방지하는 것이 중단될 수 있다. 마찬가지로, 디바이스가 제 2 배향에서 제 1 배향으로 움직이면, 유체 전달이 선택적으로 방지될 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스는 헤드를 포함하며, 헤드는 치아의 열을 따라 열의 제 1 단부와 열의 제 2 단부 사이를 이동하도록 작동할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 "열"이라는 용어는, 입의 특정한 사분역(예: 좌하 사분역)의 치아들에 대응할 수 있으며, 또는 두 사분역(예: 좌하 및 우하 사분역의 조합) 내의 치아들에 대응할 수 있고, 또는 치아 사분역의 하위 세트에 대응할 수 있다. 이러한 일부 실시예에서, 유체 전달 시스템은 헤드에 적어도 부분적으로 포함된다. 실시예에서, 제어기는: IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여, 열의 제 1 단부와 열의 제 2 단부 사이에서 구강 처리 디바이스의 헤드의 궤적을 판정; 및 판정된 궤적에 기반하여 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 치아 열을 따라 움직이는 헤드의 궤적을 기반으로 유체 전달 시스템을 제어함으로써, 디바이스를 보다 지능적이고/이거나 융통성 있는 방식으로 제어할 수 있다. 특히, 유체 전달 시스템을 이용한 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 낮음을 궤적이 나타내는 경우, 유체 전달은 방지될 수 있다(이에 따라 작업 유체가 낭비되는 것을 막을 수 있다).

실시예에서, 제어기는: IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여, 구강 처리 디바이스의 헤드가 열의 제 1 단부와 열의 제 2 단부 사이에서 움직이는 동안 구강 처리 디바이스의 헤드의 배향의 변화를 판정; 및 헤드의 판정된 배향 변화에 기반하여 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 따라서, 헤드가 치아 열을 따라 움직이는 동안 헤드의 배향 변화에 대응하여 유체 전달이 제어될 수 있다. 이에 따라 디바이스를 보다 지능적이고/이거나 융통성 있는 방식으로 제어할 수 있다. 특히, 사용자가 치아 열을 따라 디바이스를 움직이는 동안 헤드의 배향은 일정하지 않을 수 있는데, 예를 들면 사용자는 디바이스가 치아 열을 따라 움직이는 동안 디바이스를 회전시킬 수 있다. 이러한 배향의 변화를 고려함으로써, 예를 들면 배향에 기반하여 성공적인 처리의 가능성이 상대적으로 높다고 판단될 때는 작업 유체를 전달하고 성공적인 처리의 가능성이 상대적으로 낮다고 판단될 때는 분사를 방지함으로써, 유체 전달 시스템을 보다 정확하고/하거나 효율적으로 만들 수 있다.

실시예에서, 제어기는: IMU로부터 수신된 신호를 프로세싱하여 구강에 대한 구강 처리 디바이스의 움직임이 멈췄음을 판단; 및 판단에 대응하여, 유체 전달 시스템이 작업 유체를 전달하게끔 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 즉, 작업 유체의 분사는, 디바이스 움직임이 중단되었음을 IMU 신호를 사용하여 판단함에 따라 트리거될 수 있다. 이에 따라 디바이스의 제어는 사용자의 행동에 적응될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 디바이스를 치아 열을 따라 움직이다가, 사용자가 처리하고자 하는 인접 간극에 디바이스가 인접하게 되면 잠시 멈출 수 있다. IMU 신호를 사용하여 이러한 멈춤을 감지하고 이에 따라 유체 전달 시스템을 자동으로 트리거함으로써, 유체 전달 시스템을 트리거하기 위한 사용자 입력의 필요성이 줄어듦에 따라 디바이스의 기능이 향상된다.

실시예에서, 제어기는: IMU로부터 수신된 신호를 프로세싱하여, 사용자의 구강 내 인접한 치아 사이의 인접 간극을 감지; 및 인접 간극의 감지에 대응하여, 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 실시예에서, 제어기는, 유체 전달 시스템이 감지된 인접 간극으로 작업 유체를 전달하게끔 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성된다. 이와 같이, 디바이스의 사용 중에 인접 간극은 IMU 신호에 기반하여 자동으로 감지될 수 있으며, 디바이스의 사용 중에 작업 유체가 감지된 간극으로 전달된다. 이에 따라 간극을 식별하기 위한 사용자 입력의 필요성이 줄어들며 디바이스의 기능이 향상된다. 경우에 따라, 사용자는 특정 간극이 존재한다는 것을 인식하지 못할 수도 있지만, 간극은 IMU 신호에 기반하여 디바이스에 의해 여전히 감지될 수 있다. 또한, 간극이 감지될 때 작업 유체의 분사를 특정적으로 트리거함으로써, 유체 전달 시스템의 효율 및/또는 정확도가 증가한다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스는 칫솔을 포함한다.

본 발명의 일 양태에 따르면, 사용자의 구강을 처리하는 데 사용하기 위한 구강 처리 디바이스의 작동 방법이 제공되며, 상기 구강 처리 디바이스는: 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있는 관성 측정 유닛(IMU); 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템; 및 제어기를 포함한다. 상기 방법은, 제어기에서: IMU로부터 수신된, 사용자의 구강에 대한 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 프로세싱하는 단계; 및 프로세싱에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위해 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 양태에 따르면, 컴퓨터 디바이스에 의해 실행될 때, 사용자의 구강을 처리하는 데 사용하기 위한 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 컴퓨터 디바이스로 하여금 수행하도록 하는 명령어 세트를 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공되며, 상기 구강 처리 디바이스는, 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있는 관성 측정 유닛(IMU) 및 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템을 포함하며, 상기 방법은: IMU로부터 수신된, 사용자의 구강에 대한 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 프로세싱하는 단계; 및 프로세싱에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위해 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하는 단계를 포함한다.

물론, 본 발명의 일 양태와 관련하여 설명된 특징들은 본 발명의 다른 양태에 통합될 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 본 발명의 방법은 본 발명의 장치를 참조하여 설명된 특징 중 임의의 특징을 포함할 수 있으며, 그 반대의 경우도 성립한다.

이제, 본 발명의 실시예들이 첨부된 도면을 참조하여 예시의 목적으로만 설명될 것이며, 도면에서:
도 1a 및 도 1b는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 사시도이다.
도 1c는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 평면도이다.
도 2는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 개략도이다.
도 3은, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8은, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 1a 및 1b는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스(100)의 사시도를 도시한다. 도 1c는 구강 처리 디바이스(100)의 평면도를 도시한다. 구강 처리 디바이스(100) 및/또는 그 구성요소는 본 명세서에 설명된 방법들을 구현하는 데 사용될 수 있다. 도 1a 내지 1c에 도시된 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 칫솔을 포함한다. 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 전동 칫솔을 포함한다. 실시예에서, 디바이스(100)는 초음파 칫솔을 포함한다. 대안적인 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 다른 유형의 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는, 치실 디바이스, 구강 세정기, 치간 세정 디바이스, 구강 관리 모니터링 디바이스, 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 구강 관리 모니터링 디바이스는 사용자의 구강 건강을 모니터링하고 그에 따라 사용자에게 피드백을 제공하도록 구성된다.

구강 처리 디바이스(100)는 핸들(110)과 헤드(120)를 포함한다. 핸들(110)은 디바이스(100)의 본체를 형성하며, 디바이스(100)를 사용하는 동안 사용자가 잡을 수 있다. 도 1a 내지 1c에 도시된 실시예에서, 핸들(110)은 사용자 인터페이스(112)를 포함한다. 사용자 인터페이스(112)는, 사용자가 핸들(110)을 잡고 있을 때 사용자가 누를 수 있도록 구성되는 사용자 조작 가능 버튼을 포함한다. 일부 실시예에서, 핸들(110)은, 구강 처리 디바이스(100)를 사용하는 동안 사용자에게 보이도록 배치될 수 있는 디스플레이(도시되지 않음)를 포함한다.

도 1a 내지 1c에 도시된 실시예에서, 헤드(120)는 칫솔질 기능을 수행하기 위한 복수의 칫솔모(122)를 포함한다. 다른 실시예에서, 헤드(120)는 칫솔모를 포함하지 않는다. 예를 들어, 일부 다른 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 전용 유체 전달 디바이스를 포함하며, 이는, 예를 들어 인접한 치아 사이의 간극을 청소하고/하거나 사용자의 치아에 세정 또는 미백 매체를 전달하기 위한 것이다. 도 1a 내지 1c에 도시된 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 핸들(110)을 헤드(120)에 연결하는 스템(130)을 포함한다. 스템(130)은 길쭉한 형상을 가져, 구강 처리 디바이스(100)의 사용자 조작성을 용이하게 하도록 헤드(120)를 핸들(110)로부터 이격하는 역할을 한다. 헤드(120) 및/또는 스템(130)은 핸들(110)로부터 분리될 수 있다.

구강 처리 디바이스(100)는, 사용자의 구강에 처리를 전달하기 위한 치아 처리 시스템을 포함한다. 도 1a 내지 1c에 도시된 실시예에서, 치아 처리 시스템은 유체 전달 시스템을 포함하는데, 다른 실시예에서는 다른 유형의 치아 및/또는 구강 처리 시스템이 사용될 수 있음이 이해될 것이다. 유체 전달 시스템은 구강에 작업 유체의 버스트(bursts)를 전달하도록 구성된다. 실시예에서, 작업 유체는 액체, 예를 들어 물을 포함한다. 다른 실시예에서, 작업 유체는 가스 및/또는 분말을 포함한다. 작업 유체는 인접한 치아 사이의 인접 간극으로 전달되어, 그 간극에 위치한 이물질, 예를 들어 프로슈토 또는 기타 염지육과 같은 음식물을 이탈시킬 수 있다. 인접 간극은, 인접한 두 치아 사이의 공간 또는 빈 공간(void), 및/또는 인접 치아의 접촉 지점을 둘러싸는 영역일 수 있다. 인접 간극은, 치아 사이의 구역 및 인접한 두 치아의 설측면(lingual side surface)에 접하는(tangential) 평면에 의한 경계를 가지는 영역으로 정의될 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 작업 유체는, 예를 들어 잇몸의 염증 또는 감염을 치료하기 위해 사용자의 잇몸선(gum line)으로 전달될 수 있다. 다른 실시예에서, 치아 처리 시스템은, 미백 유체를 전달하고/하거나 사용자의 치아로부터 플라크(plaque)를 제거하도록 구성된다.

도 1a 내지 1c에 도시된 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 작업 유체를 저장하기 위한 유체 저장소(114)를 포함한다. 유체 저장소(114)는 구강 처리 디바이스(100)의 핸들(110)에 배열된다. 유체 저장소(114)는 디바이스(100)의 유체 전달 시스템의 일부를 형성한다. 실시예에서, 유체 저장소(114)는, 예를 들어 작업 유체의 보충을 용이하게 하기 위해 핸들(110)로부터 분리될 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 또한 노즐(124)을 포함한다. 이는 도 1c에 도시되어 있다. 노즐(124)은, 디바이스(100)의 유체 전달 시스템의 일부를 형성한다. 노즐(124)은 디바이스(100)의 헤드(120) 상에 배열된다. 노즐(124)은 구강 처리 디바이스(100)를 사용하는 동안 사용자의 구강에 작업 유체를 전달하도록 구성된다. 도 1a 내지 1c에 도시된 실시예에서, 칫솔모(122)는 적어도 부분적으로 노즐(124) 주위에 배열된다. 노즐(124)은 도 1c에 도시된 바와 같이 노즐 축(A)을 따라 연장된다. 노즐 축(A)은 핸들(110)의 종축(Z)에 대하여 실질적으로 수직이다.

노즐(124)은 유체 저장소(114)로부터 작업 유체를 수용하고, 디바이스(100)를 사용하는 동안 사용자의 구강으로 작업 유체의 버스트를 전달하도록 배열된다. 실시예에서, 노즐(124)의 팁(tip)은 유체 유출구를 포함하며 이를 통해 작업 유체의 버스트가 구강으로 전달된다. 작업 유체의 각각의 버스트는 1 밀리리터 미만, 일부 경우에는 0.5 밀리리터 미만의 부피를 가질 수 있다. 노즐(124)은 또한 유체 저장소(114)로부터 작업 유체를 수용하기 위한 유체 유입구를 포함할 수 있다.

실시예에서, 유체 전달 시스템은 유체 저장소(114)로부터 노즐(124)로 작업 유체를 끌어오기 위한 펌프 조립체(도시되지 않음)를 포함한다. 펌프 조립체는 핸들(110) 내에 배열될 수 있다. 펌프 조립체는 펌프(예: 양변위 펌프) 및 펌프를 구동하기 위한 드라이브를 포함할 수 있다. 실시예에서, 드라이브는 펌프 모터를 포함한다. 전력은 배터리(예: 충전식 배터리)에 의해 펌프 모터에 공급될 수 있다.

실시예에서, 유체 전달 시스템은 펌프 모터의 가동(actuation)을 제어하기 위한 제어 회로(도시되지 않음)를 포함하며, 이에 따라 제어 회로 및 펌프 모터는 펌프를 구동하기 위한 드라이브를 제공한다. 제어 회로는 펌프 모터에 전력을 공급하는 모터 제어기를 포함할 수 있다. 유체 전달 시스템의 제어 회로는 구강 처리 디바이스(100)의 제어기로부터 신호를 수신할 수 있으며, 이는 아래에서 보다 상세히 설명된다.

도 2는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스(100)의 개략적인 블록도를 도시한다.

구강 처리 디바이스(100)는 제어기(210)를 포함한다. 제어기(210)는 실시예에 따라 다양한 데이터 프로세싱 및/또는 제어 기능을 수행하도록 작동할 수 있으며, 이는 아래에서 보다 상세히 설명될 것이다. 제어기(210)는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 하나 이상의 구성요소는, 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 하나 이상의 구성요소는 구강 처리 디바이스(100) 내에서 함께 배치되거나 서로 멀리 배치될 수 있다. 제어기(210)는 하나 이상의 소프트웨어 기능 및/또는 하드웨어 모듈로서 구현될 수 있다. 실시예에서, 제어기(210)는 명령어 및/또는 데이터를 프로세싱하도록 구성된 하나 이상의 프로세서(210a)를 포함한다. 하나 이상의 프로세서(210a)에 의해 수행되는 동작은 하드웨어 및/또는 소프트웨어에 의해 실행될 수 있다. 제어기(210)는 본 명세서에 설명된 방법들을 구현하는 데 사용될 수 있다. 실시예에서, 제어기(210)는 구강 처리 디바이스(100)의 하나 이상의 구성요소를 제어하기 위한 제어 신호를 출력하도록 작동할 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 유체 전달 시스템(220)을 포함한다. 도 1a 내지 1c를 참조하여 논의된 바와 같이, 유체 전달 시스템(220)은 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하도록 작동할 수 있다. 실시예에서, 유체 전달 시스템(200)은 작업 유체를 방출(eject)하기 위한 노즐 및 구강 처리 디바이스 내에 작업 유체를 저장하기 위한 유체 저장소[예를 들어 전술된 노즐(124) 및 유체 저장소(114)]를 포함한다. 유체 전달 시스템(220)은 제어기(210)로부터 제어 신호를 수신하도록 작동할 수 있으며, 이에 따라 유체 전달 시스템(220)에 의한 작업 유체의 전달을 제어기(210)가 제어할 수 있도록 한다. 예를 들어, 제어기(210)는 유체 전달 시스템(220)의 제어 회로에 의해 수신되는 제어 신호를 출력할 수 있으며, 이는 유체 전달 시스템(220)의 제어 회로로 하여금 펌프 모터를 가동시키도록 하고, 이에 따라 작업 유체가 유체 저장소로부터 노즐로 펌핑되어 노즐에서 사용자의 구강으로 방출되도록 할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 제어기(210)는 유체 전달 시스템(220)의 제어 회로에 의해 수신되는 제어 신호를 출력할 수 있으며, 이는 유체 전달 시스템(220)의 제어 회로로 하여금 노즐을 통한 작업 유체의 전달을 방지하도록 한다. 대안적인 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 유체 저장소를 포함하지 않는다. 즉, 작업 유체는 구강 처리 디바이스(100)에 저장되지 않고, (예를 들어, 전용 유체 전달 채널을 통해) 구강 처리 디바이스(100) 외부로부터 전달되어 노즐을 통해 방출될 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 이미지 센서 장비(230)를 포함한다. 이미지 센서 장비(230)는 하나 이상의 이미지 센서를 포함한다. 이러한 이미지 센서의 예에는, 전하 결합 디바이스(charge-coupled device, CCD), 및 상보적 금속 산화물 반도체(complementary metal-oxide-semiconductor, CMOS) 센서와 같은 능동 화소 센서(active-pixel sensor)가 포함되나 이에 국한되지는 않는다. 실시예에서, 이미지 센서 장비는 구강 내(intraoral) 이미지 센서 장비를 포함한다. 예를 들어, 이미지 센서 장비는 구강 내 카메라를 포함할 수 있다. 구강 내 이미지 센서 장비(예: 구강 내 카메라)는, 사용자의 구강을 나타내는 이미지 데이터를 생성하기 위해, 적어도 부분적으로 사용자의 구강 내에서 사용되도록 작동할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서 장비(230)는, 사용자의 구강 안으로 삽입되도록 배열되는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120) 상에 적어도 부분적으로 배열될 수 있다. 실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 제어기(210)는 이미지 센서 장비(230)로부터 이미지 데이터를 수신하도록 작동할 수 있다. 센서 장비(230)로부터 출력되는 이미지 데이터는 구강 처리 디바이스(100)를 제어하는 데 사용될 수 있다. 실시예에서, 제어기(210)는 이미지 센서 장비(230)를 제어하도록 작동할 수 있다.

도 2에 도시된 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 관성 측정 유닛(IMU: 240)을 포함한다. 이러한 실시예에서, 제어기(210)는 구강 처리 디바이스(100)의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 IMU(240)로부터 수신하도록 작동할 수 있다. 실시예에서, IMU(240)는 가속도계, 자이로스코프, 및 자력계를 포함한다. 가속도계, 자이로스코프, 및 자력계 각각은 3개의 축 또는 3자유도(x, y, z)를 갖는다. 따라서, IMU(240)는 9축 IMU를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, IMU(240)는 가속도계 및 자이로스코프를 포함하지만, 자력계는 포함하지 않는다. 이러한 실시예에서, IMU(240)는 6축 IMU를 포함한다. 9축 IMU는 추가적인 자유도로 인해 6축 IMU보다 더 정확한 측정치를 얻을 수 있다. 그러나, 일부 시나리오에서는 6축 IMU가 9축 IMU보다 더 바람직할 수 있다. 예를 들어, 일부 구강 처리 디바이스는 사용 중에 자기 교란(magnetic disturbance)을 겪고/겪거나 자기 교란을 야기할 수 있다. 디바이스의 가열, 자성 및/또는 자기 인덕턴스(inductance), 및/또는 기타 자기 교란은 자력계의 작동에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 경우에 따라 6축 IMU가 9축 IMU보다 더 신뢰도 및/또는 정확도가 높을 수 있다. IMU(240)는 가속도계 및 자이로스코프 신호(또한 일부 실시예에서는 자력계 신호)를 나타내는 데이터를 출력하도록 구성된다. 실시예에서, IMU(240)는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)에 배열된다. 대안적인 실시예에서, IMU(240)는 구강 처리 디바이스(100)의 핸들(110)에 배열된다. 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 복수의 IMU(140)를 포함한다. 예를 들어, 제 1 IMU(240)가 헤드(120)에 배열되고 제 2 IMU(240)는 핸들(110)에 배열될 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 접촉 부재(245)를 포함한다. 접촉 부재(245)는 구강 처리 디바이스(100)의 사용 중에 사용자의 치아와 접촉하도록 작동할 수 있으며, 아래에서 보다 상세히 설명된다. 접촉 부재(245)는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120) 상에 배열된다. 예를 들어, 접촉 부재(245)는 유체 전달 시스템(220)의 노즐, 예를 들어 도 1a 내지 1c를 참조하여 앞서 설명된 노즐(124)을 포함할 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 사용자 인터페이스(250)를 포함한다. 사용자 인터페이스(250)는 도 1a 내지 1c를 참조하여 앞서 설명된 사용자 인터페이스(112)와 유사할 수 있다. 사용자 인터페이스(250)는, 예를 들어 청각 및/또는 시각 인터페이스를 포함할 수 있다. 실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 디스플레이(예를 들어, 터치 스크린 디스플레이)를 포함한다. 실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 스피커와 같은 오디오 출력 디바이스를 포함한다. 실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 사용자에게 촉각 피드백(haptic feedback)을 제공하도록 구성된 촉각 피드백 생성기를 포함한다. 제어기(210)는 사용자 인터페이스(250)를 제어하도록 작동하여, 예를 들어 사용자 인터페이스(250)로 하여금 사용자에게 출력을 제공하도록 할 수 있다. 일부 실시예에서, 제어기(210)는, (예를 들어 사용자 입력에 기반한) 데이터를 사용자 인터페이스(250)를 통해 수신하도록 작동할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(250)는 하나 이상의 버튼 및/또는 터치 센서를 포함할 수 있다.

구강 처리 디바이스(100)는 또한 메모리(260)를 포함한다. 실시예에 따라, 메모리(260)는 다양한 데이터를 저장하도록 작동할 수 있다. 메모리는 적어도 하나의 휘발성 메모리, 적어도 하나의 비휘발성 메모리, 및/또는 적어도 하나의 데이터 저장 유닛을 포함할 수 있다. 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 및/또는 데이터 저장 유닛은, 제어기(210)에 의해 사용/실행되기 위한 컴퓨터 판독가능한 정보 및/또는 명령어를 저장하도록 구성될 수 있다.

대안적인 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 더 많은 구성요소, 더 적은 구성요소, 및/또는 상이한 구성요소를 포함할 수 있다. 특히, 도 1a 내지 1c 및/또는 도 2에 도시된 구강 처리 디바이스(100)의 구성요소 중 적어도 일부는 실시예에 따라 생략될 수 있다(예를 들어, 필요하지 않을 수 있다). 예를 들어, 유체 전달 시스템(220), 이미지 센서 장비(230), IMU(240), 사용자 인터페이스(250), 및 메모리(260) 중 적어도 하나는 일부 실시예에서 생략될 수 있다. 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 도시되지 않은 추가 구성요소(예: 배터리와 같은 전원)를 포함한다.

도 3은, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(300)을 도시한다. 방법(300)은 도 1a, 1b, 및 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 3의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 IMU(240)을 포함하고, 또한 구강 처리 디바이스(100)의 사용 중에 사용자의 치아와 접촉하도록 작동할 수 있는 접촉 부재(245)를 포함한다. 실시예에서, 방법(300)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

310단계에서, 구강 처리 디바이스(100) 사용 중에 구강 처리 디바이스(100)의 진동 특성을 나타내는 신호가 IMU(240)로부터 수신된다. 진동 특성은 접촉 부재(245)와 치아 사이의 접촉에 따라 달라진다. 따라서, 접촉 부재(245)와 치아의 접촉 여부에 따라 진동 특성이 달라질 수 있다 (또는 상이한 값을 가질 수 있다).

320단계에서, 사용자의 구강 내에서 인접한 치아 사이의 인접 간극을 감지하기 위해 신호가 프로세싱된다.

330단계에서, 구강 처리 디바이스가 사용되는 동안, 감지된 인접 간극으로 처리를 전달하도록 구강 처리 디바이스가 제어된다.

따라서, 사용자가 디바이스(100)를 사용하는 동안, 접촉 부재(245) 및 IMU(240)를 사용하여 인접 간극을 자동으로 감지할 수 있고, 이에 따라 처리의 전달을 제어할 수 있다. 따라서, 사용자는 디바이스(100)가 처리 전달에 적합한 위치(예: 인접 간극에 근접한 위치 또는 인접 간극 내 위치)에 있는지를 판단할 필요가 없다. 대신, 이러한 판단은 접촉 부재(245)와 치아 사이의 접촉에 따라 변화하는 디바이스(100)의 진동 특성을 모니터링함으로써 자동으로 이루어진다. 인접 간극에 대한 디바이스(100)의 위치 및/또는 인접 간극을 사용 중에 자동으로 감지하고, 이러한 정보를 사용하여 해당 시간[즉, 디바이스(100)의 동일한 사용 중에]에서의 처리 전달을 제어함으로써, 처리 전달이 보다 정확하게 이루어질 수 있다.

진동 특성은, 디바이스(100)를 사용하는 동안 디바이스(100)가 진동하는 특성을 말한다. 예를 들어, 진동 특성은 진동의 주파수 및/또는 진폭과 관련될 수 있다. 접촉 부재(245)가 치아와 접촉하고 있을 때 디바이스(100)의 진동은, 접촉으로 인하여, 접촉 부재(245)가 치아와 접촉하지 않을 때[예를 들어, 접촉 부재(245)가 인접한 치아 사이의 인접 간극에 있을 때]에 비해 더 감쇠(dampened)된다. IMU 신호를 분석하여 디바이스(100)의 진동이 어떻게 감쇠되는지 판단함으로써, 현재 접촉 부재(245)가 인접 간극에 또는 인접 간극 내에 있는지 여부를 유추할 수 있다.

실시예에서, 예를 들어 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)가 복수의 칫솔모(122)를 포함하는 경우, 접촉 부재(245)는 복수의 칫솔모(122)와 별개이다. 따라서, 칫솔모(122) 및 이와 별도의 접촉 부재(245)는 모두 디바이스(100)의 사용 중에 사용자의 치아와 접촉할 수 있다. 접촉 부재(245)는, 예를 들어, 칫솔모(122)보다 더 높은 강성(rigidity)을 갖는 부재를 포함할 수 있다. 별도의 접촉 부재(245)를 사용함으로써, 인접 간극의 감지가 최적화되도록 접촉 부재(245)의 성질을 선택 및/또는 튜닝(tuned)할 수 있다. 예를 들어, 접촉 부재(245)가 인접 간극 안으로 또는 밖으로 이동할 때 측정 진동 특성의 쉽게 감지되는 변화를 생성하도록, 상대적으로 높은 강성, 예를 들어 기 설정된(predetermined) 임계값보다 높은 강성을 갖는 접촉 부재(245)를 사용하는 것이 바람직할 수 있다. 일부 실시예에서, 칫솔모 자체는 이러한 쉽게 감지되는 변화를 생성하기에 충분하지 않은 강성을 가질 수 있으며, 상기 효과를 달성하기 위해 칫솔모의 강성을 증가시키는 것은 칫솔모의 칫솔질 기능을 방해할 수 있다.

실시예에서, 예를 들어 작업 유체를 사용자의 구강으로 전달할 수 있는 노즐을 포함하는 유체 전달 시스템(220)을 구강 처리 디바이스가 포함하는 경우, 접촉 부재는, 노즐, 예를 들어 도 1a 내지 1c를 참조하여 전술된 노즐(124)을 포함한다. 따라서, 노즐은, 작업 유체가 인접 간극을 향해 분사될 수 있는 수단, 및 인접 간극의 자동 감지에 사용되는[따라서 분사를 트리거(trigger)하는] 접촉 부재 모두로서 기능할 수 있다.

실시예에서, IMU(240)는 디바이스(100)의 핸들(110)에 포함된다. 디바이스(100)의 헤드(120) 대신 디바이스(100)의 핸들(110)에 IMU(240)를 배열함으로써, 디바이스 상 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 즉, 디바이스(100)의 헤드(120)는 핸들(110)에 비해 상대적으로 작을 수 있으며, IMU를 헤드(120)에 포함시키면 IMU(240)를 수용하기 위해 헤드(120)에 바람직하지 않은 아키텍처 및/또는 구조 변경이 필요할 수 있다. 또한, 실시예에서, 디바이스(100)의 헤드(120)는 핸들(110)로부터 분리될 수 있으며 처분 가능(disposable)하므로 사용자가 사용 후 주기적으로 헤드를 교체하는 것이 바람직할 수 있다. 따라서, 헤드(120) 대신에 핸들(110)에 IMU(240)를 배열하면 교체용 부품의 비용을 절감할 수 있다.

실시예에서, IMU(240)는 디바이스(100)의 헤드(120)에 포함된다. 디바이스(100)의 헤드(120)에 IMU(240)를 배열하면 IMU(240)가 접촉 부재(245)에 더 근접하게 배열되기 때문에, IMU(240)가 핸들(110)에 배열되는 경우에 비해 더 쉽게 감지되는 신호를 생성할 수 있고, 따라서 더 정확하고/하거나 신뢰도 있는 간극 감지가 이루어질 수 있다.

실시예에서, 예를 들어 구강 처리 디바이스(100)가 유체 전달 시스템(220)을 포함하는 경우, 인접 간극 감지에 대응하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 이와 같이, 디바이스(100)의 사용 중에 작업 유체의 전달은, [디바이스(100)의 동일한 사용 중에] 접촉 부재(245) 및 IMU(240)를 사용하여 이루어지는 인접 간극의 자동 감지에 대응하여 제어된다. 이에 따라 유체 전달 시스템(220)을 보다 정확하고/하거나 신뢰도 있게 사용할 수 있다. 유체 전달 시스템(220)의 정확도 및/또는 신뢰도를 향상시킴으로써, 작업 유체 사용량이 감소되고 보다 효과적인 처리가 보다 신속하게 이루어진다. 실시예에서, 제어 신호는 유체 전달 시스템(220)으로 출력되어, 유체 전달 시스템이 인접 간극으로 작업 유체를 전달하도록 한다. 이와 같이, 작업 유체의 분사는, IMU(240) 및 접촉 부재(245)를 사용하여 수행된 인접 간극의 감지에 바로 대응하여 트리거될 수 있다. 이는 작업 유체 분사의 정확도를 향상시키는데, 예를 들어, 작업 유체가 다른 곳이 아닌 인접 간극으로 실제로 분사될 가능성이 증가한다.

실시예에서, 진동 특성은 구강 처리 디바이스(100)에 의해 생성되는 초음파 진동을 나타낸다. 초음파 진동은 디바이스(100)의 칫솔질 기능 및/또는 플라크 제거 기능의 일부로서 생성될 수 있다. 다른 예에서, 진동 특성은, 디바이스(100)에 의해 생성되는[예를 들어, 디바이스(100) 핸들(110)에 대한 디바이스(100) 헤드(120)의 움직임을 구동하도록 구성되는 모터에 의해 생성됨] 음파 진동을 나타낸다. 이와 같이, 디바이스(100)의 기존 기능을 활용하여 인접 간극의 자동화된 감지가 제공되며, 별도의 진동 발생 수단은 필요하지 않다.

실시예에서, 수신된 신호가 프로세싱되어 구강 처리 디바이스(100)의 진동 특성 변화를 감지한다. 감지된 변화에 기반하여, 접촉 부재(245)가 인접 간극 안으로 혹은 인접 간극에서 밖으로 이동했는지 여부가 판단된다. 디바이스(100)는 판단에 기반한 동작을 수행하도록 제어된다.

실시예에서, 수신된 신호는 가속도계 데이터를 포함한다. 실시예에서, 진동 특성은, 구강 처리 디바이스 진동의 진폭 및 주파수 중 하나 이상을 포함한다. 실시예에서, 수신된 신호는, 필터링된 신호를 얻기 위해 하나 이상의 주파수 필터를 사용하여 프로세싱된다. 실시예에서, 하나 이상의 주파수 필터는 저대역 통과 주파수 필터(low pass frequency filter)를 포함한다. 이러한 저대역 통과 주파수 필터는 수신된 IMU 신호의 노이즈(noise)를 줄이는 데 사용할 수 있다. 이러한 노이즈는, 예를 들어, 디바이스의 진동, IMU 제조상의 결함(예: 서로 다른 IMU 간의 변동) 등으로 인해 발생할 수 있다. 하나 이상의 주파수 필터를 사용하여 노이즈를 줄이는 것은, 예를 들어 신호 대 잡음비를 향상시킴으로써, 간극 감지의 신뢰도 및/또는 정확도를 향상시킨다. 실시예에서, 수신된 IMU 신호에 이동 평균(moving average)이 적용되며, 이에 따라 반복되고/되거나 규칙적인 빠른 움직임에 대응하는 신호(예: 디바이스의 "스크러빙 동작"에 대응함)가 제거될 수 있고, 따라서 디바이스가 앞뒤로 빠르게 움직이는 경우에도 인접 간극의 감지가 수행될 수 있다. 실시예에서, 인접 간극의 감지를 위해 하나 이상의 진폭 임계값이 필터링된 신호에 적용된다. 이러한 필터 및/또는 임계값은, 예를 들어 IMU(240)로부터 수신된 "원시(raw)" 신호에 비해 신호 대 잡음비를 향상시킴으로써, 간극 감지의 신뢰도 및/또는 정확도를 증가시키기 위해 선택된다. 필터 및/또는 임계값은 기 설정되고/되거나, 간극 감지의 정확도를 향상시키기 위해 디바이스(100)의 사용 중에 수정 또는 계산될 수 있다.

도 4는 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(400)을 도시한다. 방법(400)은 도 1a, 1b, 및 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 4의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 이미지 센서 장비(230)를 포함한다. 이러한 실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 구강 내 이미지 센서 장비를 포함한다. 실시예에서, 방법(400)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

410단계에서, 구강 내 이미지 센서 장비(230)는, 사용자가 구강 처리 디바이스(100)를 사용하는 동안 사용자 구강의 적어도 일부를 나타내는 이미지 데이터를 생성한다.

실시예에서, 구강 내 이미지 센서 장비(230)는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)에 적어도 부분적으로 포함된다. 디바이스(100)의 헤드(120)는 사용자의 구강 내에 처리를 전달하기 위한 것이므로, 구강 내 이미지 센서 장비(230)를 적어도 부분적으로 헤드(120)에 배열함에 따라, 별도의 구강 내 카메라[즉, 헤드(120)와 별도로 장착되는 카메라]를 장착할 필요 없이 구강 내부를 이미징할 수 있다.

실시예에서, 구강 내 이미지 센서 장비(230)는 구강 처리 디바이스(100)의 핸들(110)에 적어도 부분적으로 포함된다. 이에 따라, 이미지 센서 장비(230)의 일부(예: 하나의 이미지 센서)가 사용자의 구강 외부에 남아있도록 배열되더라도, 이미지 센서 장비(230)는 여전히 "구강 내 이미지 센서 장비"로 지칭될 수 있다. 이미지 센서 장비(230)를 적어도 부분적으로 디바이스(100)의 핸들(110)에 배열함에 따라, 디바이스 상 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있다. 즉, 디바이스(100)의 헤드(120)는 핸들(110)에 비해 상대적으로 작을 수 있으므로, 이미지 센서 장비(230)를 헤드(120)에 포함하기 위해서는 헤드(120)의 아키텍처 및/또는 구조 변경이 필요할 수 있으며, 이는 상대적으로 복잡하고/하거나 비용이 많이 들 수 있다. 또한, 실시예에서, 디바이스(100)의 헤드(120)는 핸들로부터 분리될 수 있으며 처분 가능하므로 사용자가 사용 후 주기적으로 헤드(120)를 교체하는 것이 바람직할 수 있다. 따라서, 이미지 센서 장비(230) 전체를 헤드(120)에 배열하는 대신 적어도 부분적으로 핸들(110)에 배열하면 교체용 부품의 비용을 절감할 수 있다.

실시예에서, 구강 내 이미지 센서 장비(230)는 센서를 포함하며, 빛을 수용하고 센서로 빛을 전달하기 위한 어퍼처(aperture)를 포함한다. 어퍼처는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)에 포함된다. 예를 들어, 디바이스(100)의 헤드(120)가 칫솔질 기능을 수행하기 위한 칫솔모(122) 세트를 포함하는 경우, 어퍼처는 칫솔모(122)가 어퍼처를 가리지 않도록(즉, 어퍼처로부터 빛을 차단하지 않도록) 칫솔모(122)의 뒤편에(behind) 배열될 수 있다. 실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 빛을 어퍼처로부터 이미지 센서로 가이딩하기 위한 가이드 채널(guide channel)을 포함한다. 예를 들어, 구강 처리 디바이스(100)가 헤드(120), 핸들(110), 및 헤드(120)와 핸들(110)을 연결하는 스템(130)을 포함하는 경우, 가이드 채널은 스템(130)을 따라(예를 들어, 스템 내부에서) 어퍼처로부터 센서로 연장될 수 있다. 가이드 채널은, 예를 들어 광섬유 케이블을 포함할 수 있다. 대안적인 실시예에서, 스템(130)은 중공(hollow)형이고 이미지 센서를 피복(sheathing)하며, 이미지 센서는 디바이스(100) 헤드(120)의 뒤편에 배열된다. 이는 어퍼처와 센서 사이의 거리를 줄이는 동시에 센서가 (처분 가능한) 헤드(120)에 포함되지 않도록 한다.

실시예에서, 이미지 데이터는, 적색, 녹색, 및 청색(RGB) 이미지 데이터를 포함한다. 다른 유형의 이미지 데이터(예: 흑백 이미지 데이터)가 대안적인 실시예에서 사용될 수 있다.

420단계에서, 생성된 이미지 데이터가 프로세싱되어, 사용자의 구강 내 인접한 치아 사이의 인접 간극의 위치를 나타내는 위치 데이터가 판정된다. 생성된 이미지 데이터는, 인접 간극을 식별하도록 구성되는 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용하여 프로세싱된다. 트레이닝된 분류 알고리즘은 구강 처리 디바이스를 사용하기 전에 트레이닝된다.

430단계에서, 구강 처리 디바이스(100)를 사용하는 동안, 감지된 인접 간극에 처리가 전달되도록 구강 처리 디바이스(100)가 제어된다.

따라서, 사용자가 디바이스(100)를 사용하는 동안, 구강 내 이미지 센서 장비(230) 및 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용하여 인접 간극을 자동으로 감지할 수 있으며, 그에 따라 사용자 입력을 필요로 하지 않고 처리의 전달을 제어할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 디바이스(100)가 처리 전달에 적합한 위치(예: 인접 간극에 근접한 위치 또는 인접 간극 내 위치)에 있는지 여부를 판단할 필요가 없다. 대신, 이러한 판단은 구강 내 이미지 데이터에 기반하여 자동으로 이루어지며, 실질적으로 실시간으로 수행될 수 있다. 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용하여 구강 내 이미지 데이터를 프로세싱하면, 이러한 트레이닝된 알고리즘을 사용하여 구강 내 이미지 데이터를 프로세싱하지 않는 경우에 비해 인접 간극 감지 및/또는 인접 간극 위치 파악(localisation)의 정확도 및/또는 신뢰도가 향상된다. 인접 간극에 대한 디바이스(100) 위치 및/또는 인접 간극을 사용 중에 자동으로 감지하고, 이러한 정보를 사용하여 해당 시간(즉, 디바이스의 동일한 사용 중에)에서의 처리 전달을 제어함으로써, 처리 전달이 보다 정확하게 이루어질 수 있다. 또한 이미지 데이터를 사용하면 간극을 감지할 수 있을 뿐만 아니라 간극의 위치를 파악할 수도 있다. 간극의 위치를 파악하면 간극의 위치를 파악하지 않은 경우에 비해 더 정확하고/하거나 신뢰도 있는 처리 전달이 가능해진다.

구강 처리 디바이스(100)가 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템(220)을 포함하는 실시예에서, 위치 데이터에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 이에 따라, 디바이스(100) 사용 중에 작업 유체의 전달은, [디바이스(100)의 동일한 사용 중에] 구강 내 카메라(250) 및 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용하여 이루어지는 인접 간극의 자동 위치 파악에 대응하여 제어된다. 이에 따라 유체 전달 시스템(220)을 보다 정확하고/하거나 신뢰도 있게 사용할 수 있다. 특히, 유체 분사의 정확도, 즉, 작업 유체가 다른 곳이 아닌 인접 간극으로 실제로 분사될 가능성이 증가한다. 유체 전달 시스템(220)의 정확도 및/또는 신뢰도를 향상시킴으로써, 작업 유체 사용량이 감소되고 처리가 보다 신속하게 이루어진다.

실시예에서, 생성된 이미지 데이터는 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 사용하여 프로세싱된다. 이러한 실시예에서, 위치 데이터는 슬라이딩 윈도우 내에서 인접 간극의 존재를 감지함으로써 판정된다. 즉, 슬라이딩 윈도우가 이미지를 가로질러 이동하며 이미지의 하위 영역들을 정의하고, 이미지의 각 하위 영역에 간극이 존재하는지 여부가 판단된다. 이에 대해서는 아래에서 더 상세히 설명된다.

실시예에서, 생성된 이미지 데이터는, 이미지 데이터로부터 하나 이상의 이미지 피처(feature)를 추출하고, 추출된 하나 이상의 이미지 피처를 사용하여 위치 데이터를 판정함에 따라 프로세싱된다. 이미지 피처는, 예를 들어 텍스처 기반(texture-based) 이미지 피처를 포함할 수 있다. 이미지는 서로 연관성이 높은 픽셀들로 구성되므로, 이미지 피처 추출은, 분류 알고리즘의 학습을 용이하게 하고/하거나 차원(dimensionality)을 감소시키기 위해, 이미지의 가장 대표적이고 유익한(informative)(즉, 중복되지 않은) 정보를 얻는 데 사용된다.

실시예에서, 하나 이상의 이미지 피처는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)을 사용하여 추출된다. 이산 웨이블릿 변환은 이미지의 주파수 및 위치 정보를 모두 캡처할 수 있다. 일반적으로 간극 영역의 이미지 주파수는 치아 또는 잇몸 영역의 이미지 주파수보다 높다. 따라서, 이산 웨이블릿 변환은 인접 간극을 감지하는 데 사용할 수 있는 이미지의 주파수 맵을 생성할 수 있다. 실시예에서, 다른 웨이블릿에 비해 상대적으로 계산 복잡성이 낮고 메모리 사용량이 적은 하르(Haar) 웨이블릿이 사용된다. 웨이블릿 변환의 계수(또는 그 근사치)는, 추출된 이미지 피처로서 사용될 수 있다. 예를 들어, a x a 크기의 이미지에 적용된 하르 웨이블릿을 기반으로 한 피처 추출의 출력은, 수평파 h(a/4 x a/4), 수직파 v(a/4 x a/4), 및 대각선파 d(a/4 x a/4)를 포함할 수 있다. 다른 웨이블릿이 대안적인 실시예에서 사용될 수 있다.

추출된 피처는, 이미지에 적용되는 슬라이딩 윈도우에 사용될 수 있다. 예를 들어, 슬라이딩 윈도우에 의해 정의된 이미지 하위 영역에서, h, v, d 각각에 대하여 2 x 2 풀링(pooling)이 수행된 후, h, v, d는 벡터화되고 크기가 1 x 108인 하나의 벡터로 조합될 수 있다. 이는, 트레이닝된 분류 알고리즘의 트레이닝된 데이터(예: 트레이닝된 평균 및 분산 값)와 함께 정규화될(normalized) 수 있다. 서포트 벡터 머신(support-vector machine, SVM)이 가우시안 방사형 기저 함수(Gaussian radial basis function) 커널을 갖는 비확률적 비선형 이진 분류자(non-probabilistic non-linear binary classifier)로서 사용될 수 있으며, 이전 단계에서의 정규화된 데이터를 수신한다. 트레이닝된 SVM은, 이전 트레이닝 페이즈(phase)에서 결정된 트레이닝된 계수 및 바이어스(bias)를 갖는 서포트 벡터를 포함한다. 예를 들어, 이미지의 세트가 실측 자료 라벨링(ground truth labelling)과 함께 주어지면, 분류 알고리즘은 새로운 예제들을 한 범주(예: 간극) 또는 다른 범주(예: 간극이 아님)에 할당하도록 트레이닝될 수 있다.

실시예에서, 하나 이상의 이미지 피처는, 에지 감지기, 코너 감지기, 및 블롭(blob) 추출기 중 적어도 하나를 사용하여 추출된다. 이러한 방법을 사용하여 이미지 피처를 추출하면, 다른 방법에 비해 인접 간극의 보다 정확한 감지 및/또는 위치 파악을 제공할 수 있다.

실시예에서, 예를 들어 구강 처리 디바이스(100)가 사용자 인터페이스를 포함하는 경우, 사용자 인터페이스는 위치 데이터에 따른 출력을 제공한다. 예를 들어, 출력은, 인접 간극 위치가 파악되었음을 사용자에게 알리는 알림, 인접 간극의 위치를 나타내는 알림, 인접 간극에 처리 전달이 수행되었음을 사용자에게 알리는 알림, 및/또는 보다 정확한 처리 전달(예를 들어, 작업 유체의 분사)이 수행될 수 있게 디바이스의 위치 및/또는 배향을 조정하도록 사용자에게 지시하는 알림을 포함할 수 있다. 제공되는 출력은, 예를 들어, 시각, 청각, 및/또는 촉각 출력을 포함할 수 있다.

실시예에서, 예를 들어 구강 처리 디바이스(100)가 메모리(260)를 포함하는 경우, 인접 간극의 하나 이상의 특성이 메모리(260)에 저장되어 구강 처리 디바이스(100)의 후속적인 프로세싱 및/또는 제어에 사용된다. 예를 들어, 저장된 하나 이상의 특성은 인접 간극을 후속해서 식별되는 인접 간극과 비교하는 데 사용될 수 있다. 다른 경우에, 저장된 하나 이상의 특성은 시간에 따라 인접 간극을 추적하는 데 사용된다.

도 5는, 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(500)을 도시한다. 방법(500)은 도 1a, 1b, 및 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 5의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 이미지 센서 장비(240)를 포함한다. 실시예에서, 방법(500)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

510단계에서, 이미지 데이터가 이미지 센서 장비(240)에 의해 생성된다. 이미지 데이터는 사용자 구강의 적어도 일부를 나타내는 이미지의 시퀀스(sequence)를 나타낸다. 따라서, 구강 일부의 이미지가 복수의 상이한 시점에 캡처될 수 있다.

520단계에서, 이미지 데이터는 움직임 파라미터를 판정하기 위해 프로세싱된다. 움직임 파라미터는, 사용자의 구강 내 인접한 치아 사이의 인접 간극에 대한 구강 처리 디바이스(100)의 움직임을 나타낸다.

530단계에서, 구강 처리 디바이스(100)는, 판정된 움직임 파라미터에 기반한 동작을 수행하도록 제어된다.

인접 간극에 대한 구강 처리 디바이스의 움직임을 나타내는 움직임 파라미터를 판정함으로써, 디바이스(100)를 보다 정밀하고/하거나 지능적으로 제어할 수 있다. 특히, 간극에 대한 디바이스(100)의 움직임(또는 그 반대)을 고려함으로써, 간극에 보다 정확하고/하거나 효과적으로 처리를 전달할 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스는 판정된 움직임 파라미터에 기반하여 근위 간극으로 처리를 전달하도록 제어된다. 따라서, 530단계에서 수행되는 동작은 인접 간극으로의 처리 전달을 포함할 수 있다.

실시예에서, 판정된 움직임 파라미터에 기반하여 구강 처리 디바이스(100)에 의한 처리 전달이 방지된다. 따라서, 530단계에서 수행되는 동작은 인접 간극으로의 처리 전달 방지를 포함할 수 있다.

실시예에서, 판정된 움직임 파라미터는, 기 설정된 미래 시점에서 구강 처리 디바이스(100)에 대한 인접 간극의 예측 위치를 나타낸다. 기 설정된 미래 시점은, 처리 전달이 가동될 수 있는 가장 빠른 시점일 수 있다. 이러한 기 설정된 미래 시점에서의 간극 위치를 예측함으로써, 간극으로 처리가 성공적으로(예컨대, 정확하게) 전달될 가능성을 판정할 수 있다. 상기 가능성이 높은(예를 들어, 기 설정된 임계값을 초과) 것으로 판단되는 경우, 처리 전달이 허용될 수 있다. 그러나 상기 가능성이 낮은(예를 들어, 기 설정된 임계값 미만) 것으로 판단되는 경우, 처리 전달이 방지될 수 있다. 이는, 움직임 파라미터에 기반하여 간극이 정확하고/하거나 효과적으로 처리될 가능성이 충분히 높다고 판단되는 경우에만 처리 전달이 트리거된다는 점에서, 디바이스(100)를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.

실시예에서, 판정된 움직임 파라미터는, 인접 간극이 구강 처리 디바이스(100)에 대하여 기 설정된 위치를 갖게 되는 예측 미래 시점을 나타낸다. 기 설정된 위치는, 예를 들어, 유체 전달 시스템으로부터 나온 작업 유체 제트(jet)의 경로 내에 있는 위치일 수 있다. 따라서, 성공적이고 정확한 인접 간극 처리 가능성을 증가시키기 위해, 판정된 움직임 파라미터에 기반하여 처리의 전달을 제어(예를 들어, 지연)할 수 있다. 이는 구강 처리 디바이스(100)를 보다 효율적으로 사용할 수 있게 한다.

실시예에서, 판정된 움직임 파라미터는 인접 간극에 대한 구강 처리 디바이스(100)의 속도 및/또는 가속도를 나타낸다. 판정된 속도 및/또는 가속도는 디바이스(100)에 대한 간극의 궤적을 추적하는 데 사용될 수 있으며, 따라서 처리 전달의 정확도를 증가시킬 수 있다.

구강 처리 디바이스(100)가 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템(220)을 포함하는 실시예에서, 판정된 움직임 파라미터에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 따라서, 530항목에서 수행되는 동작은 유체 전달 시스템(220)의 제어를 포함할 수 있다. 이와 같이, 디바이스 사용 중 작업 유체의 전달은, (디바이스의 동일한 사용 중에) 간극에 대한 디바이스의 판정된 움직임에 기반하여 제어된다. 이를 통해 유체 전달 시스템을 보다 정확하고/하거나 신뢰도 있게 사용할 수 있다. 특히, 유체 분사의 정확도(즉, 작업 유체가 다른 곳이 아닌 인접 간극으로 실제로 분사될 가능성)가 증가한다. 예를 들어, 인접 간극이 감지되는 시점과 작업 유체가 간극으로 전달될 수 있는 시점 사이에는 특정한 지연 시간(latency)이 존재할 수 있다. 이러한 지연 시간은, 데이터 프로세싱, 서로 다른 구성요소 및/또는 디바이스 간의 신호 전달, 유체 전달 시스템(220)의 작동 등에 기인할 수 있다. 지연의 발생은, 유체 전달 시스템이 작업 유체를 분사할 때, 감지된 간극은 분사된 유체의 경로 상에 이미 없을 수도 있음을 의미한다. 그러나, 간극에 대한 디바이스(100)의 움직임을 고려함으로써 이러한 움직임이 보정될(corrected) 수 있고, 따라서 유체 분사의 정확도를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 간극이 작업 유체의 경로 내에 있을 때까지 분사를 지연할 수 있다. 유체 전달 시스템(220)의 정확도 및/또는 신뢰도를 향상시킴으로써, 작업 유체 사용량이 감소되고 보다 효과적인 처리가 보다 신속하게 이루어진다.

실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)에 적어도 부분적으로 포함된다. 디바이스(100)의 헤드(120)는 사용자의 구강 내에 처리를 전달하기 위한 것이므로, 이미지 센서 장비(230)를 적어도 부분적으로 헤드(120)에 배열함에 따라, 별도의 카메라[즉, 헤드(120)와 별도로 장착되는 카메라]를 장착할 필요 없이 구강 내부를 이미징할 수 있다.

실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 구강 처리 디바이스(100)의 핸들(110)에 적어도 부분적으로 포함된다. 이미지 센서 장비(230)를 적어도 부분적으로 디바이스(100)의 핸들(110)에 배열함에 따라, 앞서 논의된 바와 같이 디바이스 상 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있고 교체용 부품[즉, 헤드(120)]의 비용을 절감할 수 있다.

실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 구강 내 카메라를 포함한다. 구강 내 카메라는 사용자의 입 내부에서 디지털 이미지를 캡처하도록 작동할 수 있다. 이러한 이미지는, 인접 간극에 대한 디바이스의 움직임(또는 그 반대)을 추적하기 위해 이후 프로세싱된다. 이에 따라 사용자의 구강 내부는 디바이스(100)의 사용 중에 이미징된다. 일부 경우에 구강 내 카메라는 영상 데이터를 생성하도록 작동할 수 있다.

실시예에서, 이미지 데이터는 인접 간극을 감지하기 위해 프로세싱된다. 이때 이미지 데이터는 첫째로 간극을 감지하고, 둘째로 디바이스(100)에 대한 간극의 궤적을 동적으로(dynamically) 추적하기 위해 프로세싱된다. 예를 들어, 간극은 이미지 시퀀스의 제 1 이미지에서 감지될 수 있고, 이미지 시퀀스의 후속 이미지들은, 예를 들어 움직임 파라미터로 나타내어지는 간극의 움직임을 추적하는 데 사용될 수 있다.

실시예에서, 인접 간극은 프레임 간 이미지 픽셀의 이동 및/또는 변위를 비교함에 따라 프레임 간에 추적된다. 예를 들어, 시퀀스 내 제 1 프레임의 픽셀 I(x, y, t)를 시퀀스 내 제 2 프레임의 픽셀 I(x+dx, y+dy, t+dt)와 비교하여 프레임 간의 이동, 즉, 픽셀이 시간 dt 동안 (dx, dy) 만큼 이동했다는 것을 확인한다. 제 1 프레임 및 제 2 프레임[즉, 현재 프레임과 이전의 연속 프레임(들)]에서 계산된 변위를 기반으로 간극의 위치를 예측할 수 있다. 치아는 단단한 물체이므로, 간극 영역 내 픽셀의 두 프레임 간 변위는 치아 영역 내 픽셀의 변위와 유사하다. 따라서, 하나 이상의 이미지에 간극 자체가 존재하지 않더라도 간극을 추적할 수 있다. 광학 흐름(optical flow) 기법이 디바이스(100)에 대한 간극의 속도(픽셀/초 단위)를 추정하는 데 사용되며, 프레임 간의 알려진 시간 및 속도를 기반으로, 기 설정된 미래 시점에서의 간극의 위치를 예측할 수 있다.

실시예에서, 인접 간극은 이미지 시퀀스의 적어도 하나의 이미지 내에 존재하지 않는다. 이러한 실시예에서, 이미지 시퀀스의 적어도 하나의 다른 이미지 내 인접 간극의 위치에 기반하여, 이미지 시퀀스의 상기 적어도 하나의 이미지에 대한 인접 간극 위치가 추정된다. 따라서, 간극이 이미지 내에 존재하지 않더라도(즉, 가시적이지 않더라도) 간극의 궤적을 추적할 수 있다. 예를 들어, 간극은 일부 이미지에서 다른 물체에 의해 가려질 수 있다. 실시예에서, 광학 흐름 기법이 시퀀스 내 이미지 간에 픽셀 및/또는 물체의 속도를 판정하는 데 사용된다. 이어서, 계산된 속도, 제 2 이미지에서 간극의 위치, 및 제 1 이미지와 제 2 이미지 사이의 시간에 기반하여, 간극 자체가 존재하지 않는 제 1 이미지에서의 간극의 위치가 추정될 수 있다.

실시예에서, 움직임 파라미터는 IMU에 의해 출력되는 신호에 따라 판정된다. 예를 들어, 구강 처리 디바이스(100)가 IMU(240)를 포함하는 경우, IMU(240)는 사용자의 구강에 대한 구강 처리 디바이스(100)의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 출력하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, IMU(240)는 간극에 대한 디바이스(100)의 각운동(angular motion)을 판정하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 신호는 이미지 데이터와 조합되어 움직임 파라미터를 판정하는 데 사용될 수 있다.

도 6은 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(600)을 도시한다. 방법(600)은 도 1a, 1b, 및 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 6의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 이미지 센서 장비(230)를 포함한다. 이미지 센서 장비(230)는 사용자 구강의 적어도 일부를 나타내는 이미지 데이터를 생성하도록 작동할 수 있다. 실시예에서, 방법(600)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

610단계에서, 생성된 이미지 데이터는 사용자의 구강 내 인접한 치아 사이의 인접 간극을 식별하기 위해 프로세싱된다.

620단계에서, 식별된 인접 간극의 적어도 하나의 특성은, 사용자 구강에 대하여 하나 이상의 이전에 식별된 인접 간극의 적어도 하나의 특성과 비교된다. 실시예에서, 식별된 간극의 적어도 하나의 특성은, 상이한 간극들 간에 달라질 것으로 예측되는 특징 및/또는 식별된 간극 특유의 특징을 포함한다. 따라서, 적어도 하나의 특성은 간극들을 구별하는 데 사용될 수 있다. 적어도 하나의 특성은 시각적 특성을 포함할 수 있다. 실시예에서, 식별된 인접 간극의 적어도 하나의 특성은: 식별된 인접 간극의 형상, 식별된 인접 간극의 외관, 식별된 인접 간극의 위치, 또는 식별된 인접 간극의 임의의 변별적(distinctive) 특징 중 적어도 하나를 나타낸다. 실시예에서, 식별된 간극의 적어도 하나의 특성은, 예를 들어 식별된 간극의 이미지에 적용된 웨이블릿 변환에 기반한 주파수 특성을 나타낸다.

630단계에서, 구강 처리 디바이스(100)는 비교 결과에 기반한 동작을 수행하도록 제어된다.

식별된 인접 간극의 특성을 사용자에 대하여 이전에 식별된 하나 이상의 인접 간극의 특성과 비교함으로써, 디바이스(100)는 보다 지능적이고/이거나 융통성 있는 방식으로 제어된다. 특히, 식별된 간극이 현재 구강 처리 세션 동안[즉, 사용자가 디바이스(100)를 사용하는 동안] 이전에 식별되었는지 여부에 대한 판단이 이루어질 수 있다. 이러한 판단은 실질적으로 실시간으로 수행될 수 있으므로, 디바이스(100)를 신속하고 반응성 있게 제어할 수 있다. 따라서, 이전의 식별 이후에 이미징 조건이 변경된 경우라도, 이전에 식별된 간극을 다시 식별할 수 있다.

실시예에서, 새롭게 식별된 간극은 이전에 식별된 간극과는 다른 방식으로 다루어진다. 즉, 디바이스(100)는, 식별된 간극이 새롭게 식별된 간극으로 판단되는 경우 제 1 방식으로 제어될 수 있으며, 식별된 간극이 이전에 식별된 간극(또는 이와 유사한 간극)으로 판단되는 경우 제 2의 상이한 방식으로 제어될 수 있다. 사용자가 디바이스(100)를 작동하는 방식에 따라, 구강 처리 세션 동안 특정 간극을 한 번 또는 여러 번 접할(encountered) 수 있다. 따라서, 디바이스(100)는 새롭게 식별된 간극을 이전에 식별된 간극과 다르게 다룸으로써 사용자의 행동에 적응할 수 있다.

실시예에서, 비교 결과에 따라 유사도 메트릭(similarity metric)이 계산된다. 유사도 메트릭은, 식별된 인접 간극과 하나 이상의 이전에 식별된 인접 간극 사이의 유사도 수준을 나타낸다. 이러한 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 판정된 유사도 메트릭에 기반하여 제어된다. 유사도 메트릭은 식별된 간극이 하나 이상의 이전에 식별된 간극과 동일한지 또는 상이한지를 나타낼 수 있다. 즉, 유사도 메트릭은 식별된 간극이 새롭게 식별된 간극인지 또는 이전에 식별된 간극인지를 나타낼 수 있다. 현재의 구강 처리 세션 동안 간극을 이전에 접하지 않았다고 판단되는 경우, 간극은 "새롭게 식별"된 것일 수 있다. 즉, 간극은 이전의 구강 처리 세션에서 식별되었을 수 있지만, 현재의 세션에서 이전에 해당 간극을 접하지 않은 경우 여전히 새롭게 식별된 간극으로 지정될 수 있다. 실시예에서, 유사도 메트릭은 임계값과 비교된다. 유사도 메트릭이 임계값 미만인 경우, 간극은 새롭게 식별된 간극으로 지정된다. 유사도 메트릭이 임계값을 초과하는 경우, 간극은 이전에 식별된 간극으로 지정된다.

실시예에서, 식별된 인접 간극이 하나 이상의 이전에 식별된 인접 간극과 상이하다는 것을 나타내는 유사도 메트릭에 대응하여, 디바이스(100)는 식별된 인접 간극에 처리를 전달하도록 제어된다. 따라서, 630항목에서 수행되는 동작은 식별된 간극으로 처리를 전달하는 것을 포함할 수 있다. 이와 같이, 식별된 간극이 새롭게 식별된 간극으로 판단되면 처리 전달이 트리거된다.

실시예에서, 식별된 인접 간극이 하나 이상의 이전에 식별된 인접 간극과 상이하다는 것을 나타내는 유사도 메트릭에 대응하여, 식별된 인접 간극을 나타내는 이미지 데이터가 (예를 들어 인접 간극의 후속적인 식별 및/또는 비교에 사용하기 위해) 메모리에 저장된다. 따라서, 간극은 후속적으로 식별되는 간극들과 비교되어, 후속적으로 식별되는 간극들을 이전에 접했는지 여부를 판단할 수 있다. 실시예에서, 이미지 데이터는, 사용자의 이전에 식별된 간극들에 대응하는 이미지 데이터 및/또는 기타 대표 데이터를 포함하는 라이브러리 또는 데이터 뱅크에 저장된다. 이미지 데이터는 디바이스(100)에 저장될 수도 있고, 예를 들어 네트워크를 통해 원격 디바이스에 저장되기 위해 전송되도록 출력될 수도 있다.

실시예에서, 식별된 인접 간극이 하나 이상의 이전에 식별된 인접 간극 중 적어도 하나와 동일함을 나타내는 유사도 메트릭에 대응하여, 구강 처리 디바이스(100)는 식별된 인접 간극으로 처리가 전달되는 것을 방지하도록 제어된다. 따라서, 630항목에서 수행되는 동작은 처리 전달을 방지하는 것을 포함할 수 있다. 이와 같이, 단일 구강 처리 세션 동안 동일한 간극에 대한 반복적인 처리가 감소될 수 있으며, 경우에 따라서는 이를 완전히 방지할 수 있다. 즉, 구강 처리 세션 동안 각각의 간극은 한 번씩만 처리된다. 이는 구강 처리 디바이스(100)를 보다 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 예를 들어, 처리가 유체 전달 시스템(220)을 통한 작업 유체의 전달을 포함하는 경우, 동일한 간극에 대한 반복적인 처리를 줄이면 사용되는 작업 유체의 양이 감소한다. 대안적인 실시예에서는, 식별된 간극이 이전에 식별된 간극 중 적어도 하나와 동일함을 나타내는 유사도 메트릭에 대응하여 처리 전달이 방지되지 않는다.

실시예에서, 식별된 인접 간극이 하나 이상의 이전에 식별된 인접 간극 중 적어도 하나와 동일함을 나타내는 유사도 메트릭에 대응하여, 하나 이상의 이전에 식별된 인접 간극 중 상기 적어도 하나가 이전에 식별된 시점으로부터 경과한 시간이 판정된다. 판정된 경과 시간은 기 설정된 임계값과 비교된다. 이러한 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는, 판정된 경과 시간과 기 설정된 임계값을 비교한 결과에 기반하여 제어된다. 따라서, 디바이스(100)의 제어는 이전에 간극이 얼마나 최근에 식별되었는지에 따라 달라질 수 있다.

실시예에서, 판정된 경과 시간이 기 설정된 임계값보다 긴 것에 대응하여, 구강 처리 디바이스(100)는 식별된 인접 간극에 처리를 전달하도록 제어된다. 따라서, 이전의 간극 처리 이후 기 설정된 시간이 경과했다면, 간극에 반복적인 처리가 수행될 수 있다. 실시예에서, 판정된 경과 시간이 기 설정된 임계값보다 짧은 것에 대응하여, 구강 처리 디바이스(100)는 식별된 인접 간극에 처리가 전달되는 것을 방지하도록 제어된다. 따라서, 이전의 간극 처리 이후 기 설정된 시간이 경과하지 않았다면, 간극에 반복적인 처리가 수행되지 않는다. 예를 들어, 사용자가 디바이스(100)를 '스크러빙'하는 동작으로 앞뒤로 움직인다면 비교적 빠른 시간 내에 두 번 연속으로 간극을 접할 수 있다. 이 경우, 간극을 여러 번 처리하는 것은 효과적이지 않고/않거나 효율적이지 않을 수 있다. 그러나, 세션 동안 실질적으로 더 늦은 시간에 사용자가 이전에 처리된 간극으로 디바이스(100)를 되돌려 놓는 경우, 추가적인 간극의 처리가 바람직하다고(예를 들어, 간극의 이전 처리가 성공적이지 않았다고) 유추할 수 있다.

실시예에서, 생성된 이미지 데이터는, 인접 간극을 감지하도록 구성되는 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용하여 프로세싱된다. 이러한 트레이닝된 알고리즘을 사용하면, 트레이닝된 알고리즘을 사용하지 않는 경우에 비해 더 정확하고/하거나 신뢰도 있는 간극 감지가 가능해진다. 실시예에서, 분류 알고리즘은 머신 러닝 알고리즘을 포함한다. 이러한 머신 러닝 알고리즘은 경험 및/또는 트레이닝을 통해 향상(예를 들어, 분류의 정확도 및/또는 신뢰도 증가)될 수 있다.

실시예에서, 생성된 이미지 데이터는, 식별된 인접 간극의 적어도 하나의 특성을 판정하기 위해 프로세싱된다. 실시예에서, 적어도 하나의 특성은, 생성된 이미지 데이터를 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 프로세싱함으로써 판정된다. 머신 러닝 알고리즘은 인접 간극들을 구별하는 데 사용할 정보를 식별하도록 트레이닝된다. 이러한 정보는, 간극을 나타내는 특징, 즉, 중복되지 않는 특징 및/또는 간극마다 다를 것으로 예측되는 특징을 포함한다. 식별된 정보는 간극의 적어도 하나의 특성을 포함할 수 있다. 실시예에서, 이러한 머신 러닝 알고리즘(또는 하나 이상의 서로 다른 머신 러닝 알고리즘)은 또한 하나 이상의 이전에 식별된 간극의 적어도 하나의 특성(예를 들어, 이전에 식별된 간극들을 나타내고/내거나 간극들을 구별하는 데 사용할 수 있으며, 이전에 식별된 간극들을 현재 식별된 간극과 비교하는 데 사용되는 특징)을 판정하기 위해 사용될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 간극들 특유의 특징은 머신 러닝 알고리즘을 사용하지 않고 원시 이미지 데이터로부터 추출된다.

실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 구강 내 카메라를 포함한다. 실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)에 적어도 부분적으로 포함된다. 디바이스(110)의 헤드(120)는 사용자의 구강 내에 처리를 전달하기 위한 것이므로, 이미지 센서 장비(230)를 적어도 부분적으로 헤드(120)에 배열함에 따라, 별도의 카메라를 장착할 필요 없이 구강 내부를 이미징할 수 있다.

실시예에서, 이미지 센서 장비(230)는 구강 처리 디바이스(100)의 핸들(110)에 적어도 부분적으로 포함된다. 이미지 센서 장비(230)를 적어도 부분적으로 디바이스(100)의 핸들(110)에 배열함에 따라, 앞서 논의된 바와 같이 디바이스 상 공간을 보다 효율적으로 관리할 수 있고, 교체용 부품[즉, 헤드(120)]의 비용을 절감할 수 있다.

구강 처리 디바이스가 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템(220)을 포함하는 실시예에서, 판정된 비교 결과에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 따라서, 630항목에서 수행되는 동작은 작업 유체 전달의 제어(예를 들어, 작업 유체 전달을 유발 및/또는 방지하는 것)를 포함할 수 있다. 실시예에서, 유체 전달 시스템(220)은 구강 처리 디바이스(100) 내에 작업 유체를 저장하기 위한 유체 저장소를 포함한다. 따라서, 식별된 간극과 이전에 식별된 간극들을 비교함으로써, 동일한 간극에 대한 유체의 반복적인 분사가 줄어들며, 이로 인해 유체 저장소를 보충해야 하는 빈도가 감소될 수 있다.

도 7은 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(700)을 도시한다. 방법(700)은 도 1a, 1b, 및 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 7의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 IMU(240)를 포함한다. IMU(240)는, 구강 처리 디바이스(100)의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있다. 이러한 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 또한 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템(220)을 포함한다. 실시예에서, 방법(700)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

710단계에서, 사용자의 구강에 대한 구강 처리 디바이스(100)의 위치 및/또는 움직임을 나타내는, IMU(240)로부터 수신된 신호가 프로세싱된다.

720단계에서는, 710단계의 프로세싱에 기반하여, 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다.

따라서, 유체 전달 시스템(220)에 의한 작업 유체의 전달은 IMU 신호에 기반하여 제어된다. 이에 따라, 유체 전달 시스템(220)을 제어하는 데 IMU 신호를 사용하지 않는 경우에 비하여 유체 전달(예: 작업 유체의 분사)의 정확도가 증가할 수 있다.

실시예에서, 제어 신호는 유체 전달 시스템(220)에 의한 작업 유체 전달을 방지하도록 작동할 수 있다. IMU 신호에 기반하여 작업 유체의 전달을 선택적으로 방지함으로써, 전달을 선택적으로 방지하지 않는 경우에 비하여 더 적은 작업 유체가 사용된다. 따라서, 디바이스(100)의 효율이 향상된다.

실시예에서, IMU로부터 수신된 신호는, 구강 처리 디바이스가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이는지 여부를 판단하기 위해 프로세싱된다. 이러한 판단에 대응하여, 작업 유체의 전달을 방지하도록 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 따라서, 사용자가 디바이스(100)를 움직이는 방식을 기반으로, 사용자의 구강으로 작업 유체가 전달되는 것이 선택적으로 방지된다. 이를 통해, 예를 들면 디바이스(100)가 특정한 방식으로 움직일 때는 작업 유체가 분사되지 않도록 함으로써, 디바이스(100)를 보다 효율적으로 사용하고/하거나 보다 효과적인 처리를 할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직여지고 있는 경우, 유체 전달 시스템(220)이 잘못 분사할 가능성 및/또는 유체의 분사에 의해 손상이 발생할 가능성이 증가할 수 있다. 실시예에서, IMU(240)로부터 수신된 신호는, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있는지 여부를 판단하도록 구성되는 트레이닝된 분류 알고리즘(예: 머신 러닝 알고리즘)을 사용하여 프로세싱된다.

실시예에서, 기 설정된 움직임 유형에 따른 구강 처리 디바이스(100)의 움직임은, 사용자의 구강 처리를 위한 구강 처리 디바이스(100)의 사용을 방해한다. 따라서, 구강 처리를 위한 디바이스(100)의 사용을 방해하는 방식으로 디바이스(100)가 사용될 때, 유체 전달은 선택적으로 방지될 수 있다. 디바이스가 이러한 방식으로 움직여지는 경우, 예를 들면 유체 전달 시스템(220)이 작업 유체를 표적에 전달하는 정확도의 감소로 인해 성공적인 처리의 가능성이 줄어든다. 이는, 예를 들면 작업 유체가 유체 전달 시스템(220)에 의해 분사되었으나 성공적인 처리로 이어지지 않음에 따라 작업 유체가 낭비될 가능성이 높다는 것을 의미한다. 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직일 때 유체 전달을 선택적으로 방지함으로써, 작업 유체를 보다 효율적으로 사용할 수 있다.

실시예에서, 기 결정된 움직임 유형은 스크러빙 움직임을 포함한다. 디바이스(100)가 스크러빙 움직임 유형에 따라 움직여진다면, 유체 전달 시스템(220)이 작업 유체를 표적(예: 인접 간극)으로 전달하는 정확도가 감소하고, 잘못 분사할 가능성이 증가한다. 이는 작업 유체가 낭비될 가능성이 더 높다는 것을 의미한다. 따라서, 디바이스(100)가 스크러빙 동작으로 움직일 때 선택적으로 유체 전달을 방지함으로써, 작업 유체를 보다 효율적으로 사용할 수 있다. 대안적인 실시예에서, 기 설정된 움직임 유형은 다른 움직임 유형을 포함한다.

실시예에서, IMU(240)로부터 수신된 신호는, 구강 처리 디바이스(100)의 배향(orientation)을 판정하기 위해 프로세싱된다. 제어 신호는 판정된 배향에 기반하여 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 따라서, 유체 전달 시스템(220)은, IMU 신호를 사용하여 판정되는 디바이스(100)의 현재 배향에 기반하여 제어될 수 있다. 유체 전달 시스템(220)이 성공적인 처리를 제공할 가능성은 디바이스(100)의 배향에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 이물질을 이탈시키기 위해 인접한 치아 사이의 인접 간극으로 작업 유체를 분사해야 하는 경우, 유체 전달 시스템(220)의 노즐이 치아의 협측면(buccal surface) 또는 설측면에 실질적으로 수직으로 연장되고 상기 면들을 향하도록 디바이스(100)가 배향된다면, (더 적은 시도 횟수로) 성공할 가능성이 더 높을 수 있다. 반면에, 노즐이 치아의 교합면(occlusal surface)에 실질적으로 수직으로 연장되고 교합면을 향하도록 디바이스(100)가 배향된 경우, 이물질을 성공적으로 이탈시킬 가능성은 감소한다. 이는, 예를 들면 작업 유체가 유체 전달 시스템(220)에 의해 분사되었으나 성공적인 처리로 이어지지 않음에 따라 작업 유체가 낭비될 가능성이 더 높다는 것을 의미한다. 디바이스(100)의 판정된 배향에 따라 작업 유체 전달을 제어함으로써, 작업 유체를 보다 효율적으로 사용할 수 있다.

실시예에서, 디바이스(100)의 배향은 분사 각도 임계값(jetting angle threshold)과 비교된다. 분사 각도 임계값은, 디바이스(100) 헤드(120)의 배향에 기반하여, 작업 유체 전달이 방지되어야 하는지 또는 허용되어야 하는지를 판단하기 위한 임계값이다. 예를 들어, 헤드(120)의 배향이 분사 각도 임계값을 초과하면 유체 전달이 허용될 수 있고, 헤드(120)의 배향이 분사 각도 임계값 미만이면 유체 전달이 방지될 수 있다. 실시예에서, 분사 각도 임계값은 IMU 신호에 기반하여 사용자에 대하여 결정될 수 있다. 서로 다른 사용자가 패스(pass)를 따라 디바이스(100)를 서로 다르게 배향하고/하거나 움직일 수 있으므로, 사용자가 치아의 열을 따라 디바이스(100)를 움직일 때 헤드(120)의 배향을 분석함으로써 분사 각도 임계값이 특정 사용자에 대하여 최적화될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 "패스"라는 용어는, 치아 열을 따르는 디바이스(100) 헤드(120)의 움직임을 지칭한다.

실시예에서, IMU(240)로부터 수신된 신호는, 구강 처리 디바이스(100)의 사용 중에 구강 처리 디바이스(100) 배향의 변화를 판정하기 위해 프로세싱된다. 판정된 구강 처리 디바이스(100)의 배향 변화에 기반하여 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 이에 따라, 사용 중 디바이스(100)의 배향 변화에 대응하여 유체 전달이 제어될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)는 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 낮은 제 1 배향(예: 노즐이 치아의 교합면에 실질적으로 수직이고 교합면을 향하는 배향)에서, 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 높은 제 2 배향(예: 노즐이 치아의 설측면 또는 협측면에 실질적으로 수직이고 상기 면들을 향하는 배향)으로 움직여질 수 있다. 디바이스(100)가 제 1 배향일 때, 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 낮은 곳에 작업 유체를 분사함에 따른 작업 유체 소모를 줄이기 위해, 유체 전달이 방지될 수 있다. 디바이스(100)가 제 2 배향으로 움직이면, 유체 전달을 방지하는 것이 중단될 수 있다. 마찬가지로, 디바이스(100)가 제 2 배향에서 제 1 배향으로 움직이면, 유체 전달이 선택적으로 방지될 수 있다.

실시예에서, 디바이스(100)의 헤드(120)는 치아 열의 제 1 단부와 열의 제 2 단부 사이로 치아 열을 따라 움직이도록 작동할 수 있으며, 유체 전달 시스템(220)은 적어도 부분적으로 헤드(120)에 포함된다. 실시예에서, IMU(240)로부터 수신된 신호는, 열의 제 1 단부와 열의 제 2 단부 사이에서 구강 처리 디바이스(100) 헤드(120)의 궤적을 판정하기 위해 프로세싱된다. 판정된 궤적에 기반하여, 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 치아 열을 따라 움직이는 헤드(120)의 궤적을 기반으로 유체 전달 시스템(220)을 제어함으로써, 디바이스(100)를 보다 지능적이고/이거나 융통성 있는 방식으로 제어할 수 있다. 특히, 유체 전달 시스템(220)을 이용한 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 낮음을 궤적이 나타내는 경우, 유체 전달은 방지될 수 있다(이에 따라 작업 유체가 낭비되는 것을 막을 수 있다).

실시예에서, IMU(240)로부터 수신된 신호는, 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)가 열의 제 1 단부와 열의 제 2 단부 사이에서 움직이는 동안 구강 처리 디바이스(100) 헤드(120)의 배향 변화를 판정하기 위해 프로세싱된다. 헤드(120)의 판정된 배향 변화에 기반하여, 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 따라서, 헤드(120)가 치아 열을 따라 움직이는 동안 헤드(120)의 배향 변화에 대응하여 유체 전달이 제어될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 치아 열을 따라 디바이스(100)를 움직이는 동안 헤드(120)의 배향이 변화될 수 있는데, 예를 들면 사용자는 디바이스(100)가 치아 열을 따라 움직이는 동안 디바이스(100)를 회전시킬 수 있다. 이러한 배향의 변화를 고려함으로써, 예를 들면 배향에 기반하여 성공적인 처리의 가능성이 상대적으로 높다고 판단될 때는 작업 유체를 전달하고 성공적인 처리의 가능성이 상대적으로 낮다고 판단될 때는 분사를 방지함으로써, 유체 전달 시스템(220)을 보다 정확하고/하거나 효율적으로 만들 수 있다.

실시예에서, IMU(240)로부터 수신된 신호는, 구강에 대한 구강 처리 디바이스(100)의 움직임이 중단되었음을 판단하기 위해 프로세싱된다. 이러한 판단에 대응하여, 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력됨에 따라 유체 전달 시스템(220)으로 하여금 작업 유체를 전달하도록 한다. 따라서, 사용자는 디바이스(100)를 치아 열을 따라 움직이다가, 사용자가 처리하고자 하는 인접 간극에 디바이스(100)가 인접하게 되면 잠시 멈출 수 있다. IMU 신호를 사용하여 이러한 멈춤을 감지하고 이에 따라 유체 전달 시스템(220)을 자동으로 트리거함으로써, 유체 전달 시스템(220)을 트리거하기 위한 사용자 입력의 필요성이 줄어듦에 따라 디바이스(100)의 기능이 향상되고 사용자 경험이 향샹된다.

실시예에서, IMU(240)로부터 수신된 신호는, 사용자의 구강 내 인접한 치아 사이의 인접 간극을 감지하기 위해 프로세싱된다. 인접 간극을 감지하는 것에 대응하여 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 실시예에서, 제어 신호는 유체 전달 시스템(220)으로 출력되어, 유체 전달 시스템이 감지된 인접 간극으로 작업 유체를 전달하도록 한다. 이와 같이, 인접 간극은 디바이스(100)의 사용 중에 실질적으로 실시간으로 IMU 신호에 기반하여 자동으로 감지될 수 있고, 디바이스(100)의 사용 중에 작업 유체가 감지된 간극으로 전달될 수 있다. 경우에 따라, 사용자는 특정 간극이 존재한다는 것을 인식하지 못할 수도 있지만, 간극은 IMU 신호에 기반하여 디바이스에 의해 여전히 감지될 수 있다. 또한, 간극이 감지될 때 작업 유체의 분사를 특정적으로 트리거함으로써, 유체 전달 시스템(220)의 효율 및/또는 정확도가 증가한다.

실시예에서, IMU 신호는 속도 및/또는 위치 추정 알고리즘을 사용하여 프로세싱된다. 예를 들어, 속도 및/또는 위치 추정 알고리즘은, 임의의 방향으로 빠르게 변화하는 속도를 감지하는 데 사용하기 위해(예를 들어, 스크러빙 동작을 감지하기 위해) 디바이스(100)의 속도를 추정하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, 속도 및/또는 위치 추정 알고리즘은 IMU로부터 가속도계 및 자이로스코프 신호를 공급받도록 구성된다. 이러한 신호는 알고리즘에 의해 사용되기 위하여 개별적으로 프로세싱되거나 하나의 데이터 스트림으로 융합될 수 있다. 예를 들어, 디바이스가 치아 열을 따라 움직이고 있음을 판단하는 것, 구강에 대한 디바이스의 위치를 판정하는 것, 및/또는 디바이스의 속력을 판정하는 것은 속도 및/또는 위치 추정 알고리즘을 사용하여 수행할 수 있다. 속도 및/또는 위치 추정 알고리즘은 소프트웨어 또는 하드웨어[예: 특정 용도 집적 회로(ASIC)]를 사용하여 구현되거나, 하드웨어와 소프트웨어의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 속도 및/또는 위치 추정 알고리즘은 본 명세서에 설명된 다양한 방법에서 사용될 수 있다.

IMU는 노이즈, 바이어스, 및/또는 드리프트(drift)로 인한 문제를 가질 수 있으며, 이를 적절히 보정하지 않으면 부정확한 계산 결과로 이어질 수 있다. 예를 들어, 자이로스코프 신호는 시간이 지남에 따라 드리프트될 수 있고, 가속도계는 중력에 의해 바이어스될 수 있으며, 자이로스코프 및 가속도계 신호에는 모두 노이즈가 발생할 수 있다. 실시예에서, IMU 신호의 노이즈 중 적어도 일부는 필터링(예: 고대역 통과 및/또는 저대역 통과 및/또는 중앙값 필터)을 사용하여 제거된다. 실시예에서, 필터는 자이로스코프 드리프트를 보정하고/하거나 중력을 보상(compensate)하는 데 사용되어 선형 속도(linear velocity)를 얻을 수 있게 하며, 이어서 속도를 적분하여 위치 및/또는 변위를 얻을 수 있다. 속도 및/또는 위치 측정값은 3개 축 모두에 대한 측정값을 개별적으로 포함하거나, 방향 성분(directional components)을 조합하여 속도 크기(magnitude) 및/또는 위치 크기를 제공할 수 있다.

실시예에서, IMU 신호는 사용자에 대한 사용자 행동 프로파일을 생성하기 위해 프로세싱된다. 이러한 프로파일은 사용자가 디바이스(100)를 사용하는 방식(예: 움직임, 배향, 속력 등에 기반한 루틴)을 나타낸다. 예를 들어, 사용자 행동 프로파일은 사용자에게 맞춤형 조언을 제공하는 데 사용될 수 있다. 사용자 행동 프로파일은 새로운 IMU 데이터가 획득됨에 따라 수정 및/또는 업데이트될 수 있다.

실시예에서, IMU 신호는, 이미지 센서 장비, 예를 들면 앞서 설명된 이미지 센서 장비(230)에 의해 생성된 구강 내 이미지 데이터와 조합된다. IMU 신호와 구강 내 이미지 데이터를 모두 사용하여 유체 전달 시스템(220)을 제어함으로써, 구강 내 이미지 데이터를 사용하지 않는 경우에 비하여 유체 전달 시스템(220)의 정확도가 더욱 향상될 수 있다.

도 8은 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(800)을 도시한다. 방법(800)은 도 1a, 도 1b, 및 도 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 8의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 사용자의 구강을 처리하는 데 사용하기 위한 헤드(120)를 포함한다. 구강은 복수의 구강 구역(oral cavity zone)을 포함한다. 이러한 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 IMU(240)를 포함한다. IMU(240)는, 구강 처리 디바이스(100) 헤드(120)의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있다. 실시예에서, 방법(800)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

810단계에서, 사용자 구강에 대한 구강 처리 디바이스(100) 헤드(120)의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호가 IMU(240)로부터 수신된다.

820단계에서, 수신된 신호는 트레이닝된 비선형 분류 알고리즘을 사용하여 프로세싱되어, 분류 데이터를 얻는다. 분류 알고리즘은, 복수의 구강 구역 중 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)가 위치하는 구강 구역을 식별하도록 트레이닝된다. 획득한 분류 데이터는 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)가 위치하는 구강 구역을 나타낸다.

830단계에서, 구강 처리 디바이스(100)는 분류 데이터를 사용하여 동작을 수행하도록 제어된다.

실시예에서, 복수의 구강 구역은 2개보다 많은 구강 구역을 포함한다. 실시예에서, 복수의 구강 구역은 4개보다 많은 구강 구역을 포함한다. 실시예에서, 복수의 구강 구역은 12개의 구강 구역을 포함한다. 실시예에서, 복수의 구강 구역은 18개의 구강 구역을 포함한다.

실시예에서, 복수의 구강 구역 중 주어진 구강 구역은: 사용자 구강의 사분역(quadrant) 또는 육분역(sextant); 및 협측면, 설측면, 및 교합면을 포함하는 목록에서 선택되는 치아 표면을 나타낸다. 따라서, 각각 3개의 치아 표면을 갖는 6개의 구강 육분역에 대응하는 18개의 구별되는 구강 구역이 있을 수 있다. 대안적인 실시예에서 복수의 구강 구역은 18개보다 많은 구강 구역을 포함한다.

IMU 신호를 트레이닝된 비선형 분류 알고리즘의 입력으로 사용함으로써, 사용자 입력을 필요로 하지 않고 헤드(120)가 위치한 구강 구역을 식별할 수 있다. 따라서 디바이스(100)는 사용자가 어떻게 디바이스(100)를 사용하는지 자율적으로 식별하고 그에 따라 스스로 적응할 수 있다. 예를 들어, 식별된 구강 구역에 기반하여 디바이스(100)의 하나 이상의 작동 설정이 제어될 수 있다. 또한, 디바이스(100)의 헤드(120)가 구강 내 어느 위치에 있는지, 각 구역에서 얼마나 많은 시간을 할애하는지 등에 대한 알림을 사용자에게 제공할 수 있다. 이 정보는 또한 헤드(120)가 위치한 구강 구역이 현재 구강 처리 세션 동안 이전에 방문된(visited) 적이 있는지 여부를 판단하는 데 사용될 수 있다. 이러한 정보는 직접적인 사용자 피드백을 제공할 뿐만 아니라, 예를 들어 각 구강 구역에서 할애한 시간, 누락된 구강 구역이 있는지 여부 등에 기반하여, 사용자의 디바이스(100) 사용 경향을 나타내는 행동 프로파일을 생성하는 것을 용이하게 할 수 있다. 또한, 트레이닝된 알고리즘을 사용하면, 트레이닝된 알고리즘을 사용하지 않는 경우에 비하여 헤드(120)의 위치를 더 정확하고/하거나 신뢰도 있게 파악할 수 있다. 즉, 트레이닝된 알고리즘을 사용함에 따라 헤드(120)의 위치 파악에 대한 공간 분해능(spatial resolution)이 향상된다. 또한, 비선형 분류 알고리즘을 사용하여 선형적으로 분리할 수 없는 팩터(factor)들을 구별할 수 있다. 따라서, 분류 데이터를 얻기 위해 비선형 분류 알고리즘을 사용함에 따라 분류 데이터를 보다 정확하고/하거나 신뢰도 있게 판정할 수 있다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 머신 러닝 알고리즘을 포함한다. 이러한 머신 러닝 알고리즘은 경험 및/또는 트레이닝을 통해 향상(예를 들어, 분류의 정확도 및/또는 신뢰도 증가)될 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스는 머신 러닝 에이전트(agent)를 포함한다. 머신 러닝 에이전트는 분류 알고리즘을 포함한다. 따라서, 분류 알고리즘은 구강 처리 디바이스(100) 상에 위치할 수 있다. 디바이스(100) 상에서 구강 구역 식별을 수행하면, 다른 디바이스와 데이터를 송신 및/또는 수신할 필요가 없으므로 분류 알고리즘이 디바이스(100) 상에 위치하지 않는 경우에 비하여 지연 시간이 감소한다. 따라서 구강 구역을 보다 신속하게 식별할 수 있으므로, 보정 조치(corrective action)를 취하고/취하거나 사용자 인터페이스를 통해 출력을 제공하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 대안적인 실시예에서, 분류 알고리즘은 원격 디바이스 상에 위치한다. 이러한 원격 디바이스는, 예를 들어, 구강 처리 디바이스(100)보다 더 많은 프로세싱 리소스를 가질 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 분류 데이터에 기반하여 사용자의 구강에 처리를 전달하도록 제어된다. 따라서, 830항목에서 수행되는 동작은 사용자의 구강으로 처리를 전달하는 것을 포함할 수 있다.

구강 처리 디바이스가 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템(220)을 포함하는 실시예에서, 분류 데이터에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력될 수 있다. 따라서, 830항목에서 수행되는 동작은, 유체 전달 시스템(220)에 의한 작업 유체 전달의 제어를 포함할 수 있다. 실시예에서, 제어 신호는 분류 데이터에 기반하여 작업 유체의 전달을 방지하도록 작동할 수 있다. 이는, 디바이스(100) 헤드(120)의 판정된 구강 내 위치를 고려하여 처리를 전달함으로써(또는 전달하지 않음으로써), 유체 전달 시스템(220)의 효율 및/또는 정확도를 향상시킨다.

실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 분류 데이터에 따른 출력을 제공한다. 따라서, 830항목에서 수행되는 동작은 사용자 인터페이스(250)를 통해 출력을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이러한 출력은, 디바이스(100)를 사용한 처리 전달을 개선하기 위해, 사용자에게 특정 구강 구역에서 더 많은 시간을 할애하도록 알리는 알림을 포함할 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 구강 처리 디바이스(100)를 사용하여 사용자의 구강을 처리하는 동안 출력을 제공한다. 구강 처리 세션이 완료된 후가 아닌 디바이스(100)를 사용하는 동안에 사용자 인터페이스(250)가 출력을 제공하도록 함으로써, 피드백이 보다 신속하게 제공될 수 있다. 예를 들어, 출력은 사용자 인터페이스(250)에 의해 실질적으로 실시간으로 제공될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 디바이스(100)를 사용하는 동안 보정 조치를 취하는 등 자신의 행동을 조정할 수 있으므로, 처리 전달의 효과를 향상시킬 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 구강 처리 디바이스(100)를 사용하여 사용자의 구강을 처리한 후에 출력을 제공한다. 디바이스(100)의 사용 후에 출력을 제공함으로써, 사용 중에 출력이 제공되는 경우에 비하여 보다 상세한 수준의 피드백이 제공될 수 있다. 예를 들어, 구강 처리 세션에 걸쳐 디바이스(100)의 사용 및/또는 움직임을 분석하고, 이후 사용자에게 전체 세션에 대한 피드백(예를 들어, 사용자에게 특정 구강 구역을 처리하는 데 더 많은 시간을 할애하도록 조언)을 제공할 수 있다. 이러한 피드백은 사용자가 후속 세션에서 자신의 행동을 조정하도록 장려한다.

실시예에서, 사용자 인터페이스에 의해 제공되는 출력은 청각, 시각, 및/또는 촉각 출력을 포함한다. 예를 들어, 출력은 디스플레이, 스피커, 및/또는 햅틱 액추에이터(haptic actuator)를 통해 제공될 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스는 원격 디바이스에 포함되며, 신호는 원격 디바이스로 출력되어 사용자 인터페이스가 출력을 제공하도록 한다. 이러한 원격 디바이스 상의 사용자 인터페이스는, 핸드헬드형(hand-held)이고/이거나 사용자 인터페이스를 위한 공간이 제한적인 구강 처리 디바이스(100) 자체에 있는 사용자 인터페이스보다 더 다기능적(versatile)일 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 사용자 인터페이스(250)를 포함한다. 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스(250)를 제공함으로써 서로 다른 디바이스들 간의 통신의 필요성을 피할 수 있으므로, 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스(250)가 포함되지 않는 경우에 비하여 출력이 더 신속하게 생성되고 사용자에 의해 더 신속하게 수신될 수 있다. 또한, 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스(250)를 제공하면 사용자가 피드백을 즉시 수신할 가능성을 증가시킬 수 있다. 예를 들면, 사용자는 구강 처리 디바이스(100)를 사용하는 동안 원격 디바이스와 동일한 위치에 있지 않을 수도 있으며, 따라서 사용자는 원격 디바이스 상의 알림을 즉시 보거나 듣지 못할 수 있다.

실시예에서, [예를 들어 디바이스(100) 또는 원격 디바이스 상의] 사용자 인터페이스는, 사용자에게 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)를 기 설정된 구강 구역에 위치시키도록 알리는 알림을 포함하는 출력을 제공한다. 이러한 알림은 구강 처리 세션이 시작될 때 제공된다. 사용자에게 이러한 알림을 제공함으로써, 비선형 분류 알고리즘은 헤드(120)의 시작 위치[즉, 세션 시작 시 헤드(120)가 위치하는 구강 구역]를 인식하게 된다. 이는 분류 알고리즘을 위한 제약 조건(constraint)으로 사용될 수 있으며, 따라서 헤드(120)의 후속적인 구강 내 위치를 판정하는 데 있어 알고리즘의 정확도 및/또는 신뢰도를 증가시킬 수 있다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 IMU(240)로부터 수신된 신호를 사용하여 수정된다. 즉, 분류 알고리즘은 IMU(240)에 의해 생성된 신호를 사용하여 트레이닝 및/또는 추가 트레이닝될 수 있다. 분류 알고리즘을 수정하면, 경험 및/또는 더 많은 트레이닝 데이터를 통해 알고리즘의 정확도 및/또는 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 또한, 분류 알고리즘을 수정함에 따라 분류 알고리즘을 사용자에 맞게 조정할 수 있다. 생성된 IMU 신호를 트레이닝 데이터로 사용하여 분류 알고리즘을 동적으로 재 트레이닝(retrain)함으로써, 분류 알고리즘은 디바이스(100)의 헤드(120)가 위치한 구강 구역을 보다 신뢰도 높게 식별할 수 있다.

실시예에서, 분류 데이터는 메모리(260)에 저장된다. 이에 따라 데이터는 차후에[예를 들어, 처리 후 분석 및/또는 사용자의 디바이스(100) 사용에 대한 행동 프로파일 생성을 위해] 사용될 수 있다. 실시예에서, 분류 데이터는 원격 디바이스(예: 휴대폰, 태블릿, 노트북, 개인용 컴퓨터 등과 같은 사용자 디바이스)로의 전송을 위해 출력된다.

실시예에서, 트레이닝 데이터는 원격 디바이스로부터 수신된다. 트레이닝 데이터는 네트워크(예: '클라우드')로부터 수신될 수 있다. 이러한 트레이닝 데이터는 다른 사용자와 연관된 IMU 데이터 및/또는 분류 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 트레이닝 데이터는, 예를 들어 크라우드 소싱(crowd-sourced) 데이터를 포함할 수 있다. 실시예에서, 이러한 트레이닝 데이터는 구강 처리 디바이스(100)를 직접 사용하여 획득한 IMU 데이터 및/또는 분류 데이터보다 더 많은 양을 갖는다. 원격 디바이스로부터의 트레이닝 데이터를 사용하여 분류 알고리즘을 수정하면, 이러한 트레이닝 데이터를 사용하지 않는 경우에 비하여 분류 알고리즘의 정확도 및/또는 신뢰도를 더 증가시킬 수 있다.

도 9는 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(900)을 도시한다. 방법(900)은 도 1a, 1b, 및 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 9의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 사용자의 구강을 처리하는 데 사용하기 위한 헤드를 포함한다. 이러한 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 또한 IMU(240) 및 이미지 센서 장비(230)를 포함한다. 도 9의 실시예에서 이미지 센서 장비(230)는 구강 내 이미지 센서 장비를 포함한다. 실시예에서, 방법(900)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

910단계에서, IMU(240)을 사용하여, 사용자 구강에 대한 구강 처리 디바이스(100) 헤드의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호가 생성된다.

920단계에서, 이미지 센서 장비(230)를 사용하여, 사용자 구강의 적어도 일부를 나타내는 이미지 데이터가 생성된다. 910 및 920단계는 실질적으로 동시에 수행되거나, 어느 순서로든 순차적으로 수행될 수 있음이 이해될 것이다.

930단계에서, 생성된 신호 및 생성된 이미지 데이터는, 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)의 구강 내 위치를 판정하도록 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용하여 프로세싱된다.

940단계에서, 구강 처리 디바이스(100)가 판정된 구강 내 위치에 기반한 동작을 수행하도록 제어된다.

트레이닝된 분류 알고리즘의 입력으로 IMU 신호 및 이미지 데이터를 사용함으로써, 사용자 입력을 필요로 하지 않고 디바이스(100) 헤드(120)의 구강 내 위치를 판정할 수 있다. 따라서, 디바이스(100)는, 사용자가 어떻게 디바이스(100)를 사용하는지 자율적으로 식별하고 그에 따라 스스로 적응할 수 있다. 이를 통해 디바이스(100)를 보다 지능적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 판정된 구강 내 위치에 따라 디바이스(100)의 하나 이상의 작동 설정이 제어될 수 있다. 또한, 이미지 데이터를 IMU 데이터와 조합하여 사용하면, 이미지 데이터 및/또는 IMU 데이터를 사용하지 않는 경우에 비하여 헤드(120)의 구강 내 위치를 보다 정확하게 판정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 데이터를 IMU 데이터와 조합하여 사용함으로써 구강 내 위치 판정에 대한 공간 분해능이 향상된다.

실시예에서, 구강은 복수의 구강 구역을 포함한다. 이러한 실시예에서, 생성된 신호 및 생성된 이미지 데이터는, 복수의 구강 구역 중 헤드(120)가 위치하는 구강 구역을 식별하기 위해 프로세싱된다. 구강 처리 디바이스(100)는 식별된 구강 구역에 기반한 동작을 수행하도록 제어된다. 실시예에서, 앞서 논의된 바와 같이, 복수의 구강 구역 중 주어진 구강 구역은: 구강의 사분역 또는 육분역; 및 협측면, 설측면, 및 교합면을 포함하는 목록에서 선택되는 치아 표면을 나타낸다. 이를 통해, 사용자는, 예를 들어 디바이스(100)의 헤드(120)가 구강 내 어느 위치에 있는지, 각 구강 구역에서 얼마나 많은 시간을 할애하는지 등에 대한 알림을 받을 수 있다. 이 정보는 또한 헤드(120)가 위치한 구강 구역이 현재 구강 처리 세션 동안 이전에 방문된 적이 있는지 여부를 판단하는 데 사용될 수 있다. 이러한 정보는 직접적인 사용자 피드백을 제공할 뿐만 아니라, 예를 들어 각 구강 구역에서 할애한 시간, 누락된 구강 구역이 있는지 여부 등에 기반하여, 사용자의 디바이스(100) 사용 경향을 나타내는 행동 프로파일을 생성하는 것을 용이하게 할 수 있다.

실시예에서, 구강은 복수의 치아를 포함하며, 생성된 신호 및 생성된 이미지 데이터는, 복수의 치아 중 구강 처리 디바이스(100)의 헤드(120)에 인접한(예를 들어, 가장 가까운) 치아를 식별하기 위해 프로세싱된다. 구강 처리 디바이스(100)는 식별된 치아에 기반한 동작을 수행하도록 제어된다. 이와 같이, 디바이스(100) 헤드(120)의 구강 내 위치는 치아 단위로(per tooth level) 결정된다. 이에 따라, 예를 들어 사용자에게 추가 처리가 필요한 특정 치아를 알려주는 등의 사용자 피드백이 제공될 수 있다. 이와 같이, 디바이스(100)의 헤드(120)에 인접한 치아가 식별되지 않는 경우에 비하여 더 세분화되고/되거나 맞춤화된 수준의 피드백이 (예를 들어 더 높은 공간 분해능과 함께) 제공될 수 있다.

실시예에서, 생성된 신호 및 생성된 이미지 데이터는, 사용자의 구강 내 인접한 치아 사이의 인접 간극을 식별하기 위해 프로세싱된다. 구강 처리 디바이스(100)는 식별된 인접 간극에 기반한 동작을 수행하도록 제어된다. 따라서, 인접 간극은 IMU 신호 및 이미지 데이터에 기반하여 디바이스(100) 사용 중에 자동으로 감지될 수 있다. 경우에 따라, 사용자는 특정 간극이 존재한다는 것을 인식하지 못할 수도 있지만, 간극은 IMU 신호 및 이미지 데이터에 기반하여 디바이스(100)에 의해 여전히 감지될 수 있다. 간극 감지의 결과로, 사용자에게 간극 위치를 알리고, 디바이스(100)를 제어하여 간극에 처리를 전달하도록 하는 등의 조치를 취할 수 있다. 이와 같이, 디바이스(100) 헤드(120)의 구강 내 위치는 간극 단위로(per gap level) 판정된다. 따라서, 본 명세서에 설명된 방법은 다른 방법에 비하여 높은 공간 분해능을 갖는다. 실시예에서, 간극을 식별하는 것은 헤드(120)가 위치한 구강 구역을 식별하는 것과 별도의 프로세스이다. 예를 들어, 헤드(120)가 인접한 치아 사이의 간극에 근접하다는 것이 먼저 판단되고, 헤드(120)가 입의 특정 구강 구역(즉, 영역)에 있다는 것이 추가적으로 판단될 수 있다. 이는 감지된 간극의 위치 파악을 용이하게 한다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 머신 러닝 알고리즘을 포함한다. 이러한 머신 러닝 알고리즘은 경험 및/또는 트레이닝을 통해 향상(예를 들어, 분류의 정확도 및/또는 신뢰도 증가)될 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 머신 러닝 에이전트를 포함하며, 머신 러닝 에이전트는 분류 알고리즘을 포함한다. 따라서, 분류 알고리즘은 구강 처리 디바이스(100) 상에 위치할 수 있다. 디바이스(100) 상에서 구강 내 위치 판정을 수행하면, 다른 디바이스와 데이터를 송신 및/또는 수신할 필요가 없으므로 분류 알고리즘이 디바이스(100) 상에 위치하지 않는 경우에 비하여 지연 시간이 감소한다. 따라서 구강 내 위치를 보다 신속하게 판정할 수 있으므로, 보정 조치를 취하고/취하거나 사용자 인터페이스를 통해 출력을 제공하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 대안적인 실시예에서, 분류 알고리즘은 원격 디바이스, 예를 들어 구강 처리 디바이스(100)보다 더 많은 프로세싱 리소스를 갖는 디바이스 상에 위치한다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 생성된 신호 및/또는 생성된 이미지 데이터를 사용하여 수정된다. 즉, 분류 알고리즘은 생성된 신호 및/또는 생성된 이미지 데이터를 사용하여 트레이닝 및/또는 추가 트레이닝될 수 있다. 분류 알고리즘을 수정하면, 경험을 통해 및/또는 더 많은 트레이닝 데이터를 사용해 알고리즘의 정확도 및/또는 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 즉, 판정된 구강 내 위치의 신뢰 수준(confidence level)을 증가시킬 수 있다. 또한, 분류 알고리즘을 수정함에 따라 분류 알고리즘을 사용자에 맞게 조정할 수 있다. 생성된 신호 및/또는 생성된 이미지 데이터를 트레이닝 데이터로 사용하여 분류 알고리즘을 동적으로 재 트레이닝함으로써, 분류 알고리즘은 디바이스(100)의 헤드(120)의 구강 내 위치를 보다 신뢰도 높게 판정할 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 판정된 구강 내 위치에 기반하여 사용자의 구강으로 처리를 전달하도록 제어된다. 따라서, 940항목에서 수행되는 동작은 디바이스(100)에 의한 처리 전달을 포함할 수 있다.

구강 처리 디바이스(100)가 사용자의 구강 내로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템(220)을 포함하는 실시예에서, 판정된 구강 내 위치에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 따라서, 940항목에서 수행되는 동작은 유체 전달 시스템(220)의 제어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 작업 유체의 버스트를 트리거할지 여부를 판단하기 위해 구강 내 위치를 사용할 수 있다. 이는, 디바이스(100) 헤드(120)의 판정된 구강 내 위치를 고려하여 처리를 전달함으로써(또는 전달하지 않음으로써), 유체 전달 시스템(220)의 효율 및/또는 정확도를 향상시킨다.

실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 판정된 구강 내 위치에 따른 출력을 제공한다. 따라서, 940항목에서 수행되는 동작은 사용자 인터페이스(250)를 통해 출력을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 구강 처리 디바이스(100)를 사용하여 사용자의 구강을 처리하는 동안 출력을 제공한다. 구강 처리 세션이 완료된 후가 아닌 디바이스(100)를 사용하는 동안에 사용자 인터페이스(250)가 출력을 제공하도록 함으로써, 피드백이 보다 신속하게 제공될 수 있다. 예를 들어, 출력은 사용자 인터페이스(250)에 의해 실질적으로 실시간으로 제공될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 디바이스(100)를 사용하는 동안 보정 조치를 취하는 등 자신의 행동을 조정할 수 있으므로, 처리 전달의 효과를 향상시킬 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 구강 처리 디바이스(100)를 사용하여 사용자의 구강을 처리한 후에 출력을 제공한다. 디바이스(100)의 사용 후에 출력을 제공함으로써, 사용 중에 출력이 제공되는 경우에 비하여 보다 상세한 수준의 피드백이 제공될 수 있다. 예를 들어, 구강 처리 세션에 걸쳐 디바이스의 사용 및/또는 움직임을 분석하고, 이후 사용자에게 전체 세션에 대한 피드백을 제공할 수 있다. 실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 디바이스(100)의 사용 중 및 사용 후에 모두 출력을 제공한다.

실시예에서, 사용자 인터페이스에 의해 제공되는 출력은 청각, 시각, 및/또는 촉각 출력을 포함한다. 예를 들어, 출력은 디스플레이, 스피커, 및/또는 햅틱 액추에이터를 통해 제공될 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스는 원격 디바이스(예를 들어 휴대폰과 같은 사용자 디바이스)에 포함된다. 이러한 실시예에서, 신호는 원격 디바이스로 출력되어 사용자 인터페이스가 출력을 제공하도록 한다. 이러한 원격 디바이스 상의 사용자 인터페이스는, 구강 처리 디바이스(100) 자체에 있는 사용자 인터페이스보다 더 다기능적일 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 사용자 인터페이스(250)를 포함한다. 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스(250)를 제공함으로써 서로 다른 디바이스들 간의 통신의 필요성을 피할 수 있으므로, 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스(250)가 포함되지 않는 경우에 비하여 출력이 더 신속하게 생성되고 사용자에 의해 더 신속하게 수신될 수 있다. 또한, 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스(250)를 제공하면 사용자가 피드백을 더 빠르게 수신할 가능성을 증가시킬 수 있다.

실시예에서, 판정된 구강 내 위치를 나타내는 데이터는 메모리(260)에 저장되기 위해 출력된다. 이에 따라 데이터는 차후에[예를 들어, 처리 후 분석 및/또는 사용자의 디바이스(100) 사용에 대한 행동 프로파일 생성을 위해] 사용될 수 있다. 실시예에서, 판정된 구강 내 위치를 나타내는 데이터는 원격 디바이스(예: 사용자 디바이스)로의 전송을 위해 출력된다.

실시예에서, 디바이스(100) 헤드(120)의 판정된 구강 내 위치는, 도 3 내지 6을 참조하여 앞서 설명된 하나 이상의 방법과 같은 인접 간극 감지 및 처리 프로세스의 일부로서 사용된다. 실시예에서, 헤드(120)의 판정된 구강 내 위치는, 예를 들어 정성적 플라크 형광(qualitative plague fluorescence)을 사용하는 플라크 검출 프로세스에 사용된다.

도 10은 실시예에 따른 구강 처리 디바이스의 작동 방법(1000)을 도시한다. 방법(1000)은 도 1a, 1b, 및 2를 참조하여 앞서 설명된 구강 처리 디바이스(100)를 작동하는 데 사용될 수 있다. 도 10의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 IMU(240)를 포함한다. IMU(240)는 구강 처리 디바이스(100)의 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있다. 실시예에서, 방법(1000)은 적어도 부분적으로 제어기(210)에 의해 수행된다.

1010단계에서, 사용자 구강에 대한 구강 처리 디바이스(100)의 움직임을 나타내는 신호가 수신된다.

1020단계에서, 수신된 신호는 트레이닝된 분류 알고리즘을 사용해 프로세싱되어, 분류 데이터를 획득한다. 분류 알고리즘은, 구강 처리 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있는지 여부를 판단하도록 구성(예컨대, 트레이닝)된다.

1030단계에서, 구강 처리 디바이스(100)는 분류 데이터를 사용하여 동작을 수행하도록 제어된다.

IMU(240)로부터의 신호를 분류 알고리즘의 입력으로 사용함으로써, 디바이스(100)의 현재 움직임 유형을 인식할 수 있다. 따라서 디바이스(100)는 사용자가 어떻게 디바이스(100)를 움직이고 있는지 자율적으로 식별하고 그에 따라 스스로 적응할 수 있다. 이를 통해 디바이스(100)를 보다 지능적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 식별된 행동에 따라 디바이스(100)의 하나 이상의 작동 설정이 제어될 수 있다. 이를 통해 디바이스(100)의 설정이 사용자가 디바이스(100)를 사용하는 방식과 더 밀접하게 대응할 수 있다. 트레이닝된 알고리즘을 사용하면, 트레이닝된 알고리즘을 사용하지 않는 경우에 비해 움직임 유형을 더 정확하고/하거나 신뢰도 있게 분류할 수 있다.

실시예에서, 기 설정된 움직임 유형에 따른 구강 처리 디바이스(100)의 움직임은, 구강 처리 디바이스(100)를 사용하여 사용자의 구강을 처리하는 데 방해가 된다. 따라서, 디바이스(100)에 의한 성공적인 처리 가능성이 줄어드는 방식으로 디바이스(100)가 움직여지고 있을 때 이를 판단할 수 있다. 이러한 판단에 따라 사용자에게 경고하고/하거나 디바이스(100)가 제어될 수 있다. 예를 들어, 실시예에서, 기 설정된 움직임 유형은 스크러빙 움직임을 포함한다. 스크러빙 움직임은 빠른 앞뒤 움직임을 포함한다. 이러한 움직임 유형은 일부 처리의 효과적인 전달(예: 치아 사이의 인접 간극으로의 작업 유체 전달)을 방해한다. 따라서, 디바이스(100)가 이러한 방식으로 움직여지고 있는지 여부를 판단함으로써, 디바이스(100)로부터 움직임 유형이 효과적인 처리를 방해하고 있다는 알림을 받은 사용자에 의해, 또는 디바이스(100) 자체에 의해(예를 들어 처리 전달을 제어함에 따라), 보정 조치를 취할 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있음을 나타내는 분류 데이터에 대응하여, 사용자의 구강에서 구강 처리 디바이스(100)에 의한 처리 전달이 방지된다. 이에 따라, 1030항목에서 수행되는 동작은 처리 전달의 방지를 포함할 수 있다. 앞서 논의된 바와 같이, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이는 경우, 디바이스(100)를 사용하여 사용자의 구강을 효과적으로 처리하는 데 방해가 된다(즉, 부정적인 영향을 미친다). 따라서, 디바이스(100)가 기 설정된 유형에 따라 움직이고 있다고 판단되는 경우 처리 전달을 방지함으로써, 디바이스(100)를 보다 효율적으로 작동시킬 수 있다. 즉, 디바이스(100)가 움직이는 방식으로 인하여 성공적인 처리 가능성이 상대적으로 낮다고 판단되는 경우에는 처리 전달이 시도되지 않는다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있지 않음을 나타내는 분류 데이터에 대응하여, 구강 처리 디바이스(100)가 사용자의 구강 내에 처리를 전달하도록 제어된다. 이와 같이, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있지 않다고 판단되는 경우[예를 들어, 디바이스(100)가 스크러빙 동작으로 움직이고 있지 않다고 판단되는 경우], 처리 전달이 트리거될 수 있다. 따라서, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있다고 판단되면 처리 전달이 방지될 수 있고, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있지 않다고 판단되면 처리 전달이 트리거될 수 있다(또는 트리거되도록 허용될 수 있다). 따라서, 디바이스(100)의 움직임 유형은 처리 전달을 수행할지 여부를 판단하는 조건으로 사용된다.

실시예에서, 디바이스(100)가 추가적인 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있음을 나타내는 분류 데이터에 대응하여, 디바이스(100)가 사용자의 구강 내에 처리를 전달하도록 제어된다. 기 설정된 움직임 유형이 스크러빙 동작을 포함하는 예에서, 추가적인 기 설정된 움직임 유형은 예를 들어 스크러빙 동작과는 상이한 무동작(no motion) 또는 '부드러운' 글라이딩(gliding) 동작을 포함할 수 있다. 따라서, 처리 전달의 효율 및/또는 효과를 개선하기 위해, 사용자가 기 설정된 움직임 유형을 사용하는 것은 권장하지 않고 추가적인 기 설정된 움직임 유형을 사용하는 것은 장려할 수 있다.

구강 처리 디바이스(100)가 사용자의 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템(220)을 포함하는 실시예에서, 분류 데이터에 기반하여 작업 유체의 전달을 제어하기 위한 제어 신호가 유체 전달 시스템(220)으로 출력된다. 따라서, 1030항목에서 수행되는 동작은 유체 전달 시스템(220)의 제어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직여지고 있는 것으로 판단되는 경우, 작업 유체의 전달이 방지될 수 있다. 사용자는, 표적(예: 인접한 치아 사이의 인접 간극)에 대한 작업 유체의 정확하고/하거나 신뢰도 있는 전달을 방해하는 방식으로 디바이스(100)를 움직일 수 있다. 예를 들어, 디바이스(100)가 너무 빠르게 움직이는 경우(예: 스크러빙 동작), 유체 전달 시스템(220)이 실제 의도된 위치(예: 인접 간극)에 작업 유체를 분사할 가능성은 더 낮다. 유체 제트의 적용 영역이 상대적으로 작은(즉, 집중된) 경우 이는 특히 고려해야 할 사항일 수 있다. 이는, 표적을 놓침에 따라 작업 유체가 낭비될 가능성이 더 높으며, (적어도 반복적인 유체 분사 시도 없이는) 효과적인 처리가 이루어질 가능성이 더 낮다는 것을 의미한다. 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이는지 여부에 기반하여 유체 전달 시스템(220)을 제어함으로써, 유체 전달 시스템(220)의 정확도 및/또는 효율이 증가하고, 사용되고/되거나 낭비되는 작업 유체의 양은 감소된다.

실시예에서, 도 10의 방법은, 이미지 기반 인접 간극 감지 및 처리 프로세스(예: 전술된 도 4의 방법)와 함께 수행된다. 이러한 실시예에서, 디바이스(100)가 스크러빙 동작으로 움직이는 경우, 이미지 센서 장비(230)의 너무 빠른 움직임으로 인해 인접 간극의 감지가 방해될 수 있다. 간극이 성공적으로 감지되더라도, 스크러빙 동작은 유체 전달 시스템(220)이 감지된 간극으로 작업 유체를 분사하는 데 있어 정확도를 저해할 수 있다. 따라서, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있다고 판단되는 경우 처리 전달을 선택적으로 방지함으로써, 인접 간극 감지 및 처리 프로세스의 성능이 향상된다.

실시예에서, 수신된 IMU 신호로부터 피처가 실질적으로 실시간으로, 즉 디바이스(100)의 사용 중에 추출된다. 슬라이딩 윈도우가 IMU신호에 적용되어 신호로부터 피처(예: 하나 이상의 평균값)를 추출할 수 있다. 이렇게 추출된 피처는 트레이닝된 분류 알고리즘에 입력되며, 분류 알고리즘은 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있는지 여부를 판단한다. 실시예에서, IMU(240)는 가속도계 및 자이로스코프 데이터를 제공하는 6축 IMU를 포함한다. 대안적인 실시예에서, 가속도계 데이터 및 자이로스코프 데이터 중 어느 하나만이 IMU(240)에 의해 제공된다.

실시예에서, IMU 신호는 트레이닝된 분류 알고리즘에 의해 분석되기 위하여 기 설정된 샘플링 레이트(sampling rate)로 샘플링된다. 디바이스(100)의 가용 컴퓨팅 리소스, 분석이 디바이스(100) 자체가 아닌 원격 디바이스에서 수행되는지 여부 등에 기반하여 샘플링 레이트가 기 설정될 수 있다. 예를 들어, IMU 신호를 비교적 낮은 빈도로 샘플링하는 것은 IMU 신호가 상대적으로 높은 빈도로 샘플링되는 경우보다 계산 비용이 덜 들 수 있다. 그러나, IMU 신호를 낮은 빈도로 샘플링하면, 신호 획득과 디바이스(100) 제어 사이의 지연 시간이 증가하고/하거나 분류 알고리즘에 의한 움직임 유형 판정의 정확도가 감소할 수 있다. 따라서, IMU 신호의 샘플링 레이트를 결정할 때 성능과 프로세싱 리소스 사이에 트레이드오프(trade-off)할 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있음을 나타내는 분류 데이터에 대응하여, 사용자 인터페이스가 출력을 제공한다. 예를 들어, 디바이스(100)는 도 2를 참조하여 앞서 설명된 사용자 인터페이스(250)를 포함할 수 있으며, 사용자 인터페이스(250)가 출력을 제공할 수 있다. 따라서, 1030항목에서 수행되는 동작은 사용자 인터페이스(250)를 통해 출력을 제공하는 것을 포함할 수 있다. 사용자에게 출력을 제공함으로써, 디바이스(100)를 사용한 효과적인 처리를 방해하는 방식으로 디바이스(100)가 움직여지고 있음을 사용자에게 통지할 수 있으며, 이에 따라 사용자가 보정 조치를 취하도록 유도할 수 있다. 실시예에서, 사용자 인터페이스(250)에 의해 제공되는 출력은 청각, 시각, 및/또는 촉각 출력을 포함한다. 예를 들어, 사용자 인터페이스(250)를 통해 제공되는 출력은 깜박이는 빛, 오디오 톤(tone), 및/또는 진동을 포함할 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 구강 처리 디바이스를 사용하여 사용자의 구강을 처리하는 동안 출력을 제공한다. 구강 처리 세션이 완료된 후가 아닌 디바이스(100)를 사용하는 동안에 사용자 인터페이스(250)가 출력을 제공하도록 함으로써, 피드백이 보다 신속하게 제공될 수 있다. 예를 들어, 출력은 사용자 인터페이스(250)에 의해 실질적으로 실시간으로 제공될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 디바이스(100)를 사용하는 동안 보정 조치를 취하는 등 자신의 행동을 조정하여 처리 전달의 효과를 향상시킬 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스(250)는 구강 처리 디바이스(100)를 사용하여 사용자의 구강을 처리한 후에 출력을 제공한다. 디바이스(100)의 사용 후에 출력을 제공함으로써, 사용 중에 출력이 제공되는 경우에 비하여 보다 상세한 수준의 피드백이 제공될 수 있다. 예를 들어, 구강 처리 세션에 걸쳐 디바이스(100)의 사용 및/또는 움직임을 분석하고, 이후 사용자에게 전체 세션에 대한 피드백을 제공할 수 있다. 이러한 피드백은 사용자가 후속 세션에서 자신의 행동을 조정하도록 장려한다.

실시예에서, 사용자 피드백은 디바이스(100)를 사용하는 동안에도(예를 들어, 실질적으로 실시간으로) 제공되며 처리 세션이 종료된 후에도 제공된다. 예를 들어, 디바이스(100)의 사용자 인터페이스(250)는, 디바이스(100)의 사용 중에, 디바이스(100)가 최적이 아닌 방식으로(예를 들어 스크러빙 동작으로) 움직이고 있다는 것을 사용자에게 표시할 수 있다. 또한, 원격 디바이스에 배열된 추가 사용자 인터페이스가 처리 세션이 종료된 후 사용자 행동에 대한 보다 상세한 분석을 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자는 후속 세션에서 디바이스(100)를 사용하는 방식을 조정할 수 있다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 사용자 인터페이스(250)를 포함한다. 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스(250)를 제공함으로써, 서로 다른 디바이스들 간의 통신의 필요성을 피할 수 있으므로, 구강 처리 디바이스 상에 사용자 인터페이스가 포함되지 않는 경우에 비하여 출력이 더 신속하게 생성되고 사용자에 의해 더 신속하게 수신될 수 있다. 또한, 구강 처리 디바이스(100) 상에 사용자 인터페이스를 제공하면 사용자가 피드백을 즉시 수신할 가능성을 증가시킬 수 있다.

실시예에서, 사용자 인터페이스는 원격 디바이스(예: 사용자 디바이스)에 포함된다. 이러한 실시예에서, 신호는 원격 디바이스로 출력되어 사용자 인터페이스가 출력을 제공하도록 한다. 이러한 신호는, 예를 들어 블루투스(Bluetooth^TM) 기술을 통해 무선으로 원격 디바이스로 전송될 수 있다. 이러한 원격 디바이스 상의 사용자 인터페이스는 구강 처리 디바이스 자체에 있는 사용자 인터페이스보다 더 다기능적일 수 있다. 예를 들어, 구강 처리 디바이스(100)는 일반적으로 핸드헬드형이고 다른 다양한 구성요소를 가질 수 있기 때문에, 구강 처리 디바이스(100) 상에서 사용자 인터페이스에 사용할 수 있는 공간은 제한적일 수 있다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 IMU(240)로부터 수신된 신호를 사용하여 수정된다. 즉, 분류 알고리즘은 IMU 신호를 사용하여 트레이닝 및/또는 추가 트레이닝될 수 있다. 분류 알고리즘을 수정하면, 경험 및/또는 더 많은 트레이닝 데이터를 통해 알고리즘의 정확도 및/또는 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 즉, 판정된 움직임 유형에 대한 신뢰 수준이 높아질 수 있다. 또한, 분류 알고리즘을 수정함에 따라 분류 알고리즘을 사용자에 맞게 조정할 수 있다. 예를 들어, 초기 분류 알고리즘이 디바이스(100)에 제공될 수 있지만, 초기 분류 알고리즘은 주어진 사용자에 특유한 행동을 고려하지 않는다. 예를 들어, 사용자는 다른 사용자들과는 상이한 특정 방식으로 디바이스(100)를 움직일 수 있다. 생성된 신호를 트레이닝 데이터로 사용하여 분류 알고리즘을 동적으로 재 트레이닝함으로써, 분류 알고리즘은 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직여지는지 여부를 보다 신뢰도 있게 판단할 수 있다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 IMU(240)로부터 수신된 신호를 사용하여 재 트레이닝(예를 들어, 수정)되며, 이에 따라 재 트레이닝된 분류 알고리즘은 구강 처리 디바이스가 기 설정된 움직임 유형과는 다른 추가적인 움직임 유형에 따라 움직여지고 있는지를 판단하도록 구성된다. 따라서, 분류 알고리즘은 초기에는 제 1 움직임 유형을 감지하도록 트레이닝되고, 사용자 특유의 데이터에 기반하여 제 2의 상이한 움직임 유형을 감지하도록 재 트레이닝될 수 있다. 이와 같이, 분류 알고리즘은 특정 사용자의 행동에 맞게(예를 들어, 사용자가 사용하는 특정 움직임 유형을 감지하도록) 조정될 수 있다.

실시예에서, 분류 데이터는 메모리(260)에 저장된다. 이에 따라 데이터는 차후에[예를 들어, 처리 후 분석 및/또는 사용자의 디바이스(100) 사용에 대한 행동 프로파일 생성을 위해] 사용될 수 있다. 실시예에서, 분류 데이터는 원격 디바이스(예: 사용자 디바이스)로의 전송을 위해 출력된다.

실시예에서, 트레이닝 데이터는 원격 디바이스로부터 수신된다. 이러한 실시예에서, 분류 알고리즘은 수신된 트레이닝 데이터를 사용하여 수정된다. 트레이닝 데이터는 네트워크(예: '클라우드')로부터 수신될 수 있다. 이러한 트레이닝 데이터는 다른 사용자와 연관된 IMU 데이터 및/또는 분류 데이터를 포함할 수 있다. 이러한 트레이닝 데이터는, 예를 들어 크라우드 소싱 데이터를 포함할 수 있다. 실시예에서, 이러한 트레이닝 데이터는 구강 처리 디바이스(100)를 직접 사용하여 획득한 IMU 데이터 및/또는 분류 데이터보다 더 많은 양을 갖는다. 원격 디바이스로부터의 트레이닝 데이터를 사용하여 분류 알고리즘을 수정하면, 이러한 트레이닝 데이터를 사용하지 않는 경우에 비하여 분류 알고리즘의 정확도 및/또는 신뢰도를 더 증가시킬 수 있다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 비선형 분류 알고리즘을 포함한다. 비선형 분류 알고리즘은 선형적으로 분리할 수 없는 행동들을 구별하는 데 사용될 수 있다. 사용자가 사용 중에 디바이스를 움직이는 경우가 이에 해당할 수 있다. 따라서, 비선형 분류 알고리즘을 사용하여 분류 데이터를 얻는 것은 선형 분류 알고리즘 또는 함수를 사용하는 것에 비하여 분류 데이터를 보다 정확하고/하거나 신뢰도 있게 판정할 수 있다.

실시예에서, 분류 알고리즘은 머신 러닝 알고리즘을 포함한다. 이러한 머신 러닝 알고리즘은 경험 및/또는 트레이닝을 통해 향상(예를 들어, 분류의 정확도 및/또는 신뢰도 증가)될 수 있다. 실시예에서, 분류 알고리즘은, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있는지 여부를 감지하기 위해, 지도(supervised) 및/또는 비지도(unsupervised) 머신 러닝 방법을 사용하여 트레이닝된다.

실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 머신 러닝 에이전트를 포함하며, 머신 러닝 에이전트는 분류 알고리즘을 포함한다. 따라서, 분류 알고리즘은 구강 처리 디바이스(100) 상에 위치할 수 있다. 디바이스(100) 상에서 움직임 유형 판정을 수행하면, 다른 디바이스와 데이터를 송신 및/또는 수신할 필요가 없으므로 분류 알고리즘이 디바이스(100) 상에 위치하지 않는 경우에 비하여 지연 시간이 감소한다. 따라서 움직임 유형을 보다 신속하게 구별할 수 있으므로, 보정 조치를 취하고/취하거나 사용자 인터페이스를 통해 출력을 제공하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다.

임의의 하나의 실시예 및/또는 양태와 관련하여 설명된 임의의 특징은 단독으로, 또는 설명된 다른 특징들과 조합하여 사용될 수 있을 뿐 아니라, 다른 임의의 실시예 및/또는 양태 혹은 그 여하한의 조합의 하나 이상의 특징과 조합하여 사용될 수 있다는 점이 이해될 것이다. 예를 들어, 방법들(300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000) 중 특정한 한 방법과 관련하여 설명된 특징 및/또는 단계는, 방법들(300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000) 중 다른 방법과 관련하여 설명된 특징 및/또는 단계 대신에 혹은 그에 추가하여 포함될 수 있음이 이해될 것이다.

본 발명의 실시예에서, 디바이스(100)의 자동 동작[예를 들어, 방법들(300, 400, 500, 600, 700, 800, 1000) 중 임의의 방법과 관련됨]은 디바이스(100)의 사용자에 의해 오버라이드(overridden)될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 이미 처리된 인접 간극으로 반복적인 처리(예를 들어, 작업 유체의 추가 분사)가 전달되기를 원하는 반면, 제어기(210)에 의해 구현된 자동 작동은 이러한 반복 처리를 방지할 수 있다. 이는, 예를 들어, 간극에 대한 첫 처리가 성공적이지 않았고/않았거나 사용자에게 불만족스러웠을 경우에 일어날 수 있다. 실시예에서, 디바이스(100)는 사용자 인터페이스(예: 버튼)를 포함하여, 사용자가 반복 처리를 강제할 수 있도록 함에 따라 디바이스(100)의 자동 작동을 오버라이드할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 하나 이상의 데이터 분석 알고리즘이, 예를 들어 인접 간극을 감지하고, 디바이스(100) 헤드의 구강 내 위치를 판정하고, 디바이스(100)가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직여지고 있는지 여부를 판단하도록 구강 처리 디바이스(100)를 제어하기 위해 사용된다. 데이터 분석 알고리즘은, 수신된 데이터(예: 이미지 데이터 및/또는 IMU 데이터)를 분석하고, 디바이스(100)가 제어되는 조건으로서 사용 가능한 출력(예: 간극임 또는 간극이 아님)을 생성하도록 구성된다. 실시예에서, 데이터 분석 알고리즘은 분류 알고리즘, 예를 들어 비선형 분류 알고리즘을 포함한다. 실시예에서, 데이터 분석 알고리즘은, 예를 들어 도 3 내지 도 10을 참조하여 앞서 설명된 바와 같은 트레이닝된 분류 알고리즘을 포함한다. 그러나, 대안적인 실시예에서, 데이터 분석 알고리즘은 다른 유형의 알고리즘을 포함하는데, 예를 들어 이러한 알고리즘은 반드시 트레이닝되고/되거나 분류를 수행하도록 구성되지는 않는다.

본 발명의 실시예에서, 구강 처리 디바이스(100)는 제어기(210)를 포함한다. 제어기(210)는 본 명세서에 설명된 다양한 방법을 수행하도록 구성된다. 실시예에서, 제어기(210)는 프로세싱 시스템을 포함한다. 이러한 프로세싱 시스템은 하나 이상의 프로세서 및/또는 메모리를 포함할 수 있다. 본 명세서에 설명된 예들 중 임의의 예와 관련하여 설명된 각각의 디바이스, 구성요소, 또는 기능[예를 들어 이미지 센서 장비(230), 사용자 인터페이스(250), 및/또는 머신 러닝 에이전트]은, 유사하게 프로세서를 포함하거나, 프로세서를 포함하는 장치에 포함될 수 있다. 본 명세서에 설명된 실시예의 하나 이상의 양태는 장치에 의해 수행되는 프로세스들을 포함한다. 일부 예에서, 장치는 이러한 프로세스들을 수행하도록 구성되는 하나 이상의 프로세서를 포함한다. 이 점에서, 실시예들은, (비일시적) 메모리에 저장되고 프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 소프트웨어, 또는 하드웨어, 또는 유형적으로(tangibly) 저장된 소프트웨어와 하드웨어(및 유형적으로 저장된 펌웨어)의 조합에 의해 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 실시예들은 또한 컴퓨터 프로그램으로 확장되는데, 특히 앞서 설명된 실시예들을 실행하기 위해 적응된 캐리어(carrier) 상의 또는 캐리어 내의 컴퓨터 프로그램으로 확장된다. 프로그램은, 비일시적 소스 코드, 오브젝트 코드, 또는 실시예에 따른 프로세스들의 구현에 사용하기에 적합한 기타 임의의 비일시적 형태일 수 있다. 캐리어는, RAM, ROM, 또는 광학 메모리 디바이스 등과 같이 프로그램을 담을 수 있는 임의의 개체 또는 디바이스일 수 있다.

프로세싱 시스템의 하나 이상의 프로세서는 중앙 처리 장치(CPU)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서는 그래픽 처리 장치(GPU)를 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 프로그래머블 로직 디바이스(PLD), 또는 복합 프로그래머블 로직 디바이스(CPLD) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서는 특정 용도 집적 회로(ASIC)를 포함할 수 있다. 당업자는, 제공된 예들 이외에도 다른 많은 유형의 디바이스가 하나 이상의 프로세서를 제공하는 데 사용될 수 있다는 점을 이해할 것이다. 하나 이상의 프로세서는, 공동으로 배치된 다수의 프로세서 또는 상이한 곳에(disparately) 배치된 다수의 프로세서를 포함할 수 있다. 하나 이상의 프로세서에 의해 수행되는 동작은 하드웨어, 펌웨어, 및 소프트웨어 중 하나 이상에 의해 실행될 수 있다. 프로세싱 시스템은 설명된 구성요소보다 더 많거나 더 적은 구성요소를 포함하고/하거나 상이한 구성요소를 포함할 수 있음이 이해될 것이다.

본 명세서에 설명된 기술은 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현되거나, 소프트웨어와 하드웨어의 조합을 사용하여 구현될 수 있다. 이는 본 명세서에 설명된 기술 중 일부 또는 전부를 수행 및/또는 지원하도록 장치를 구성하는 것을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 도면을 참조하여 설명된 예들의 적어도 일부 양태는 프로세싱 시스템 또는 프로세서에서 수행되는 컴퓨터 프로세스를 포함하지만, 본 명세서에 설명된 예들은 또한 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 예들을 실행하기 위해 적응된 캐리어 상의 또는 캐리어 내의 컴퓨터 프로그램)으로 확장된다. 캐리어는 프로그램을 담을 수 있는 임의의 개체 또는 디바이스일 수 있다. 캐리어는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체를 포함할 수 있다. 유형(tangible) 컴퓨터 판독가능한 저장 매체의 예는, 광학 매체(예: CD-ROM, DVD-ROM, 또는 블루레이), 플래시 메모리 카드, 플로피 또는 하드 디스크, 또는, 적어도 하나의 ROM 또는 RAM 또는 프로그래머블 ROM(PROM) 칩 내의 마이크로코드 또는 펌웨어와 같이, 컴퓨터 판독가능한 명령어를 저장할 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하나, 이에 국한되지 않는다.

이상의 설명에서, 공지되거나, 명백하거나, 예측 가능한 등가물(equivalent)이 있는 정수(integer) 또는 요소가 언급된 경우, 그러한 등가물들이 개별적으로 명시된 것처럼 간주되어 본 명세서에 포함된다. 본 발명의 진정한 범위를 판단하기 위해서는 청구항이 참조되어야 하며, 청구항은 이러한 등가물을 포함하는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 본 발명에서 예컨대 바람직하거나, 유리하거나, 편리하다고 기술된 정수 또는 특징들은 선택적인 요소이며 본 독립 청구항의 범위를 제한하지 않음을 독자들은 이해할 것이다. 또한, 이러한 선택적 정수 또는 특징은 본 발명의 일부 실시예에서는 이점을 가질 수 있으나, 다른 실시예에서는 바람직하지 않음에 따라 포함되지 않을 수 있다는 점이 이해되어야 한다.

Claims (15)

1. 사용자의 구강을 처리(treating)하는 데 사용하기 위한 구강 처리 디바이스에 있어서,
   상기 구강 처리 디바이스는:
   상기 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있는 관성 측정 유닛(IMU);
   사용자의 상기 구강으로 작업 유체(working fluid)를 전달하기 위한 유체 전달 시스템; 및
   제어기를 포함하며,
   상기 제어기는:
   상기 IMU로부터 수신된, 상기 사용자의 상기 구강에 대한 상기 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 프로세싱; 및
   상기 프로세싱에 기반하여 상기 작업 유체의 전달을 제어하기 위해 상기 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
   구강 처리 디바이스.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 제어 신호는, 상기 유체 전달 시스템에 의한 작업 유체의 전달을 방지하도록 작동할 수 있는,
   구강 처리 디바이스.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 제어기는:
   상기 IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여 상기 구강 처리 디바이스가 기 설정된 움직임 유형에 따라 움직이고 있음을 판단; 및
   상기 판단에 대응하여, 상기 작업 유체의 전달을 방지하기 위해 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
   구강 처리 디바이스.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 구강 처리 디바이스의 상기 기 설정된 움직임 유형에 따른 움직임은, 상기 구강 처리 디바이스를 사용하여 상기 사용자의 상기 구강을 처리하는 것을 방해하는,
   구강 처리 디바이스.
5. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
   상기 기 설정된 움직임 유형은 스크러빙(scrubbing) 움직임을 포함하는,
   구강 처리 디바이스.
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 제어기는:
   상기 IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여 상기 구강 처리 디바이스의 배향(orientation)을 판정; 및
   상기 판정된 배향에 기반하여 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
   구강 처리 디바이스.
7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 제어기는:
   상기 IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여 상기 구강 처리 디바이스를 사용하는 동안 상기 구강 처리 디바이스의 배향의 변화를 판정; 및
   상기 구강 처리 디바이스의 상기 판정된 배향 변화에 기반하여 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
   구강 처리 디바이스.
8. 제 1 항 내지 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 구강 처리 디바이스는 헤드(head)를 포함하며, 상기 헤드는 치아의 열(row)을 따라 상기 열의 제 1 단부와 상기 열의 제 2 단부 사이를 이동하도록 작동할 수 있고,
   상기 유체 전달 시스템은 상기 헤드에 적어도 부분적으로 포함되며,
   상기 제어기는:
   상기 IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여, 상기 열의 상기 제 1 단부와 상기 열의 상기 제 2 단부 사이에서 상기 구강 처리 디바이스의 상기 헤드의 궤적을 판정; 및
   상기 판정된 궤적에 기반하여 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
   구강 처리 디바이스.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 제어기는:
   상기 IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여, 상기 구강 처리 디바이스의 상기 헤드가 상기 열의 상기 제 1 단부와 상기 열의 상기 제 2 단부 사이에서 움직이는 동안 상기 구강 처리 디바이스의 상기 헤드의 배향의 변화를 판정; 및
   상기 헤드의 상기 판정된 배향 변화에 기반하여 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
   구강 처리 디바이스.
10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어기는:
    상기 IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여 상기 구강에 대한 상기 구강 처리 디바이스의 움직임이 멈췄음을 판단; 및
    상기 판단에 대응하여, 상기 유체 전달 시스템이 상기 작업 유체를 전달하게끔 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
    구강 처리 디바이스.
11. 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제어기는:
    상기 IMU로부터 수신된 상기 신호를 프로세싱하여, 상기 사용자의 상기 구강 내 인접한 치아 사이의 인접 간극(interproximal gap)을 감지; 및
    상기 인접 간극의 감지에 대응하여, 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
    구강 처리 디바이스.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제어기는, 상기 유체 전달 시스템이 상기 감지된 인접 간극으로 작업 유체를 전달하게끔 상기 유체 전달 시스템으로 상기 제어 신호를 출력하도록 구성되는,
    구강 처리 디바이스.
13. 제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 구강 처리 디바이스는 칫솔을 포함하는,
    구강 처리 디바이스.
14. 사용자의 구강을 처리하는 데 사용하기 위한 구강 처리 디바이스의 작동 방법에 있어서,
    상기 구강 처리 디바이스는:
    상기 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있는 관성 측정 유닛(IMU);
    사용자의 상기 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템; 및
    제어기를 포함하며,
    상기 방법은, 상기 제어기에서:
    상기 IMU로부터 수신된, 상기 사용자의 상기 구강에 대한 상기 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 프로세싱하는 단계; 및
    상기 프로세싱에 기반하여 상기 작업 유체의 전달을 제어하기 위해 상기 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하는 단계를 포함하는,
    방법.
15. 컴퓨터 디바이스에 의해 실행될 때, 사용자의 구강을 처리하는 데 사용하기 위한 구강 처리 디바이스의 작동 방법을 상기 컴퓨터 디바이스로 하여금 수행하도록 하는 명령어 세트를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 구강 처리 디바이스는, 상기 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임에 따른 신호를 출력하도록 작동할 수 있는 관성 측정 유닛(IMU) 및 사용자의 상기 구강으로 작업 유체를 전달하기 위한 유체 전달 시스템을 포함하며,
    상기 방법은:
    상기 IMU로부터 수신된, 상기 사용자의 상기 구강에 대한 상기 구강 처리 디바이스의 위치 및/또는 움직임을 나타내는 신호를 프로세싱하는 단계; 및
    상기 프로세싱에 기반하여 상기 작업 유체의 전달을 제어하기 위해 상기 유체 전달 시스템으로 제어 신호를 출력하는 단계를 포함하는,
    컴퓨터 프로그램.