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정제형 일반의약품 인식서비스를 위한 딥러닝 기반의 모바일 플랫폼
민동희 상지대학교 일반대학원 2019 국내석사
현재 한국의 의약품 산업은 주요 성장동력산업으로 분류되고 있으며, 폭발적인 성장을 보이고 있다. 하지만 가파른 성장곡선에 비해 의약품 소비자들의 의약품 관리 능력 및 복용 지식수준은 미미한 수준이다. 따라서 의약품 정보 제공 서비스가 제공되고 있으나, 실질적인 서비스는 사용하기 번거롭고 저조한 성능으로 도태되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 일반의약품 소비자를 대상으로 의약품 관리 능력 및 복약지식 수준 향상, 지속적 복약지도 서비스 제공을 위해 정제형 일반의약품 인식 서비스를 위한 딥러닝 기반의 모바일 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 기존의 저조한 인식 능력을 가진 템플릿 매칭 기반 기능을 고성능의 딥러닝 기반 이미지 인식 기능으로 변경하여 인식 능력을 향상시킨다. 또한 서비스 제공을 위한 편의성과 접근성 향상을 위해 CS구조를 기반으로 하며 추가적인 딥러닝 API로 구성한다. 제안하는 플랫폼의 딥러닝 모델은 CNN 기반의 모델을 직접 제작한 일반의약품 데이터 셋을 이용해 학습 및 적용하였다. 제안한 딥러닝 기반의 모바일 플랫폼은 기존 일반의약품 정보 제공 시스템의 단점을 완화하고, 향후 딥러닝 기반의 모바일 플랫폼을 일반의약품 정보 제공 서비스에 적용한다면, 일반의약품 소비자의 의약품 관리 능력, 복약지도 수준 향상시키고 지속적 복약지도 서비스를 제공할 수 있음으로 사료된다. Recently Korea's pharmaceutical industry is classified as a major growth engine industry. But, compared with the growth rate, the pharmaceutical consumer's management ability and taking knowledge level are low. Therefore, the drug information providing service is provided, but the actual service is a cumbersome to use and poor performance. In this paper, we propose mobile platform based-on deeplearning for Tablet typed OTC-Drug recognition service. The proposed platform changes the template matching-based function with existing low-recognition capabilities to the high-performance deep learning-based image recognition function, thereby improving the recognition capability. It is also based on the CS structure and configured with additional deep learning APIs to improve convenience and accessibility for service. Deep Learning models of the platform were learned and applied using a set of generic drug data produced by CNN-based models. Our proposed deep learning-based mobile platform can mitigate the disadvantages of existing general medicine information systems. If a deep learning-based mobile platform is applied to OTC drug information services, it can be that it can improve the ability of general medicine consumers to manage medicines, improve the level of medication map, and provide continuous replication guidance services.
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