:: The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication ::, Vol.24 No.1 | (2024) pp.9~16

딥러닝을 활용한 알약인식 및 복용관리 시스템

Kang-Hee Kim

(준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 학부생)

So-Hyeon Kim

(준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 학부생)

Da-Ham Jung

(준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 학부생)

Bo-Kyung Lee

(정회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 교수)

Abstract

알약 구매 후 조제약 봉투나 포장지를 잃어버린 경우 약의 효능을 알기 어렵고 많은 사람들이 시중에서 판매하는 약을 구매하여 복용한 후 보관 시 용도를 구분해서 보관하지 않는 경우가 많다. 또한 알약 부작용에 대한 정보의 접근성 이 낮아 약을 오남용하는 상황이 발생하기도 한다. 기존의 알약 정보를 검색하여 정보를 알려 주는 대부분의 서비스 및 어플리케이션들은 사용자가 알약의 상세정보를 직접 입력하거나 선택해야 하는 번거로움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 불편한 상황들은 개선하고 보다 나은 서비스를 제공하기 위해 약학정보원에서 제공하는 알약 22,000종의 사진에 대해 제형과 색상을 학습시킨 딥러닝 모델을 구축하였다. 구축된 정보를 활용하여 촬영된 사진으로 알약을 검색하고 알 약 정보를 알려주며 사용자의 약 복용을 관리해주는 기능을 갖는 시스템을 개발하였다.
It is difficult to know the efficacy of pills if the pill bag or wrapper is lost after purchasing the pill. Many people do not classify the use of commercial pills when storing them after purchasing and taking them, so the inaccessibility of information on the side effects of pills leads to misuse of pills. Even with existing applications that search and provide information about pills, users have to select the details of the pills themselves. In this paper, we develope a pill recognition application by building a model that learns the formulation and colour of 22,000 photos of pills provided by a Pharmaceutical Information Institution to solve the above situation. We also develope a pill medication management function.
  CNN,Deep Learning,Medication Management,Pill Recognition,VGGNet

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