한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

딥러닝을 활용한 알약 인식 모델 연구

A Study on Pill Recognition Model Using Deep Learning

  • 최준식 (국립 강릉원주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 윤수현 (국립 강릉원주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 고혜인 (국립 강릉원주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 권구환 (국립 강릉원주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 정예락 (국립 강릉원주대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이형원 (국립 강릉원주대학교 컴퓨터공학과)
  • Choi, Joonsik (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Yoon, Suhyeon (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Ko, Hyein (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Kwon, Guhwan (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Jeong, Yerak (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University) ;
  • Lee, Hyungwon (Dept. of Computer Science & Engineering, Gangneung-Wonju National University)
  • 발행 : 2020.11.05
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

현재 식품의약품안전처에서 공공데이터 포털에 제공하는 정보에 의하면 국내에는 20,000종 이상의 약이 유통되고 있다. 식약처와 여러 제약회사에서 기본적인 약 정보를 제공하고는 있지만 정확한 처방전이나 설명서가 없는 경우에 무분별한 약 복용의 위험성을 안고 있다. 일부 약 검색을 지원하는 사이트가 있으나 세부 사항을 사용자가 일일이 선택하고 입력해야 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 스마트폰을 이용하여 알약을 촬영하면 해당 약을 인식하고 상세 정보를 알려주는 딥러닝 모델을 설계하였다. CNN 신경망을 사용하여 약의 모양, 색상, 마크, 분할선 등을 기준으로 분류하고 인식된 약의 세부 정보는 공공데이터로부터 받아온다.

키워드