딥러닝을 활용한 알약인식 및 복용관리 시스템

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 제공...

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Published inThe journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC Vol. 24; no. 1; pp. 9 - 16
Main Authors 김강희, 김소현, 정다함, 이보경
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 한국인터넷방송통신학회 29.02.2024
Subjects
컴퓨터학
Medication Management
Pill Recognition
CNN
VGGNet
Deep Learning
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ISSN2289-0238
2289-0246
DOI10.7236/JIIBC.2024.24.1.9

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Summary: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.
Bibliography:KISTI1.1003/JNL.JAKO202408557604536
ISSN:2289-0238
2289-0246
DOI:10.7236/JIIBC.2024.24.1.9