KR102666296B1 - 형광 실크 정보 코드 인식 방법 및 이를 이용한 장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 형광 실크 정보 코드 인식 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다.
본 발명에 따른 형광 실크 정보 코드 인식 방법은 카메라를 이용해 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔하는 과정, 학습된 인공 지능 모델을 이용해 상기 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출하는 과정, 및 상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 형광 실크 정보 코드 인식 방법은 카메라를 이용해 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔하는 과정, 학습된 인공 지능 모델을 이용해 상기 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출하는 과정, 및 상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 과정을 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 형광 실크 정보 코드 인식 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 인공지능(AI)을 이용해 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 브랜드를 보호하고 제품의 무결성을 인증하기 위해 제품 또는 포장에 바코드, QR(quick response) 코드 또는 홀로그램 등과 같은 정보 코드를 부착하는 방식이 이용되고 있다. 식품이나 의약품의 경우, 정보 코드를 구성하는 대부분의 재료는 인체에 독성을 유발할 수 있기 때문에 식품이나 의약품에 정보 코드를 표시하기보다는 주로 포장지에 표시해 인증하고 있다. 그러나 포장 수준의 인증 방식은 위조 및/또는 변조가 용이하여 보안에 취약하다. 최근, 포장 수준이 아닌 의약품 자체에 인증 방식을 도입한 기술들이 개발되고 있다. 예를 들면, QR 코드 약물 라벨, 실리카 마이크로타간트, DNA 타간트, 고분자 분자 암호화, 동위원소 라벨이 부착된 부형제, 다중 색상 넌패럴(nonpareil) 코팅, 워터마크 바이오프린팅 및 금속 나노입자 타간트 등이 의약품 일체형 정보 코드로 이용되고 있다. 또한, coumarin-6을 사용한 바코드 마이크로섬유, 폴리에틸렌 글리콜의 로다민 B 염료 마이크로타간트, 상향변환 형광 나노입자를 사용한 QR 코드 캡슐, 덱스트란 변형 2-하이드록시에틸메타크릴레이트 폴리머 입자, 리소자임 초분자 나노필름을 포함한 여러 형광 물질도 고유한 광특성으로 인해 의약품 위조 방지를 위한 정보 코드의 재료로 활발히 이용되고 있다. 하지만 이러한 정보 코드에 사용되는 외인성 및 인공 첨가제 물질은 잠재적으로 위험하고 해로운 결과(예: 발암성 및 세포독성)를 초래할 수 있어 인체에 더욱 안전하고 보다 높은 보안성을 가진 정보 코드의 개발이 필요하다.
위/변조 의약품 유통을 방지하기 위해, 미국에서는 의약품 공급망 보안법(Drug Supply Chain Security Act)에 따라 2023년까지 제품의 단위 수준까지 추적 가능해야 하며, 유럽에서는 위조 의약품 지침(Falsified Medicines Directive)에 따라 제품의 안전 기능을 구현해야 한다.
이러한 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 식용이 가능한 형광 실크를 이용한 정보 코드가 개발 중에 있으며, 이를 인식하기 위한 방법 및 이를 인식할 수 있는 장치도 개발 중에 있다.
현재까지, 식품이나 의약품의 정품 인증은 포장지에 부착된 태그나 라벨을 이용한 기술이 주로 사용되고 있다. 하지만 포장지는 위조 및/또는 변조가 용이하다. 게다가 위변조된 식품이나 의약품은 오프라인보다는 주로 온라인을 통해 판매되고 있어 단속에도 어려움이 있다.
식품이나 의약품은 사용자(소비자)의 건강 및 안전에 직결된 문제이기 때문에 다른 위변조 제품에 비해 피해가 더 클 수 있다. 예를 들어, 위변조된 의약품이 환자에게 투약되는 경우, 환자는 건강악화나 심하면 사망에 이를 수 있으며 의약품 및 제조사에 대한 신뢰 또한 잃게 됨으로써 큰 경제적 손실이 발생될 수 있다. 이에 위변조 식품이나 의약품을 방지하기 위한 다양한 방안들이 연구되고 있으며, 이 중 하나로 식용이 가능한 형광 실크를 이용한 정보 코드가 개발 중에 있다.
본 발명은 형광 실크를 이용한 정보 코드를 인식하기 위한 방법 및 이를 이용한 장치에 대해 제안하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법은 카메라를 이용해 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔하는 과정, 학습된 인공 지능 모델을 이용해 상기 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출하는 과정, 및 상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법은 상기 인증된 제품에 대한 정보를 표시하는 과정을 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법에서 카메라를 이용해 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔하는 과정은, 복수의 필터를 이용해 상기 형광 실크 정보 코드에 서로 다른 색상이 포함되어 있는지를 스캔하는 과정일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법에서 상기 복수의 필터는 여기 광원 및 방출 광필터 세트가 복수일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법에서 상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 과정은, 상기 추출된 이진 출력 키에 디지털 서명을 추가하는 과정 및 상기 추가된 디지털 서명을 이용해 상기 제품을 인증하는 과정을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법에서 상기 디지털 서명은 암호화된 해시 알고리즘을 이용해서 생성된 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 앞서 설명한 방법 중 적어도 하나를 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치는 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔할 수 있는 카메라, 학습된 인공 지능 모델이 저장된 메모리, 및 상기 학습된 인공 지능 모델을 이용해 상기 카메라로 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출하고, 상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 프로세서를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 식용이 가능한 정보 코드를 인식할 수 있다.
본 발명에 따르면, 식용이 가능한 정보 코드를 인식함에 있어 오류율을 낮출 수 있다.
본 발명에 따르면, 식용이 가능한 정보 코드의 제조 결함을 극복할 수 있고 보안이 강화될 수 있다.
본 발명에 따르면, 식품이나 의약품에 직접 부착된 정보 코드를 인식해 식품이나 의약품이 위변조된 제품인지 판단할 수 있다. 이로 인해 위변조된 제품의 유통을 방지할 수 있어 국민의 건강과 안전 등 공중 보건 수준을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 제조사와 소비자의 신뢰 확보로 인한 경제적 이익을 창출할 수 있다.
본 발명에 따른 방법은 별도의 장치없이 스마트 폰에 설치될 수 있는 프로그램으로 구현될 수 있어 사용자가 손쉽게 접근할 수 있고 이용하기에도 어려움이 적을 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 형광 실크 정보 코드로부터 인증 및 디지털 서명을 위한 해시 보안키를 생성하는 개략도를 나타낸 일 예이다.
도 2는 형광 실크 정보 코드를 제작하기 위해 사용되는 eCFP, eGFP 및 mKate2 형광단백질을 이용한 형질 전환 형광 누에와 각 누에의 실샘 사진 및 형광 이미지의 일 예이다.
도 3a는 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드의 단면의 일 예이고, 도 3b는 일 실시예에 따른 다양한 형광 실크 정보 코드의 일 예이다.
도 4a와 도 4b는 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드의 광 흡수율과 형광 방출 스펙트럼을 나타낸 것이고, 도 4c는 여기 광원 및 방출 광필터 세트를 사용하여 3개의 서로 다른 형광 실크 필름과 백색 실크 필름의 사진 및 형광 이미지를 나타낸 것이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드에서 이진 출력 키를 추출하는 프로세스를 나타낸 것이다.
도 5b는 도 5a에서 설명한 2차원 합성곱 신경망 (two-dimensional convolutional neural network, 2D CNN) 모델의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5c는 도 5b의 2D CNN 학습에 이용한 형광 실크 정보 코드 개별 이미지의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5d는 학습된 2D CNN을 이용해 가상의 형광 실크 정보 코드를 인식한 결과의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5e는 본 발명의 일 실시예에 따른 인식된 이진 출력 키에 디지털 서명을 추가하는 일 예를 나타낸 것이다.
도 5f와 도 5g는 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 재구성한 예를 나타낸 것이다.
도 6a와 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치를 이용해 형광 실크 정보 코드를 인증하는 예를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법의 순서도의 일 예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치의 구성도의 일 예이다.
도 2는 형광 실크 정보 코드를 제작하기 위해 사용되는 eCFP, eGFP 및 mKate2 형광단백질을 이용한 형질 전환 형광 누에와 각 누에의 실샘 사진 및 형광 이미지의 일 예이다.
도 3a는 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드의 단면의 일 예이고, 도 3b는 일 실시예에 따른 다양한 형광 실크 정보 코드의 일 예이다.
도 4a와 도 4b는 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드의 광 흡수율과 형광 방출 스펙트럼을 나타낸 것이고, 도 4c는 여기 광원 및 방출 광필터 세트를 사용하여 3개의 서로 다른 형광 실크 필름과 백색 실크 필름의 사진 및 형광 이미지를 나타낸 것이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드에서 이진 출력 키를 추출하는 프로세스를 나타낸 것이다.
도 5b는 도 5a에서 설명한 2차원 합성곱 신경망 (two-dimensional convolutional neural network, 2D CNN) 모델의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5c는 도 5b의 2D CNN 학습에 이용한 형광 실크 정보 코드 개별 이미지의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5d는 학습된 2D CNN을 이용해 가상의 형광 실크 정보 코드를 인식한 결과의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5e는 본 발명의 일 실시예에 따른 인식된 이진 출력 키에 디지털 서명을 추가하는 일 예를 나타낸 것이다.
도 5f와 도 5g는 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 재구성한 예를 나타낸 것이다.
도 6a와 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치를 이용해 형광 실크 정보 코드를 인증하는 예를 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법의 순서도의 일 예이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치의 구성도의 일 예이다.
이하, 실시예는 오로지 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로서, 본 발명의 요지에 따라 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되지 않는다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다. 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정/단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정/단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
도 1은 본 발명에 따른 형광 실크 정보 코드로부터 인증 및 디지털 서명을 위한 해시 보안키를 생성하는 개략도를 나타낸 일 예이다.
형광 실크 정보 코드는 다른 바코드 또는 매트릭스 코드(예: QR 코드)와 마찬가지로 정보를 표현 및 저장하지만 복수의 형광 천연 바이오폴리머를 사용하여 제조되기 때문에 먹을 수 있고, 지각될 수 없으며, 다차원(multidimensional) 보안 키를 생성할 수 있다. 구체적으로, 형광 실크 정보 코드는 모두 단백질(예: 실크 피브로인과 형광 단백질)로 구성될 수 있다. 형광 실크 정보 코드는 고체 경구 투여 형태(예: 알약, 정제 또는 캡슐)의 의약품, 주류 및 식품 등에 개별로 부착되어 통합될 수 있다. 형광 실크 정보 코드는 여기 광원 및 방출 광필터 세트를 이용하여야만 감지될 수 있어 사람이 일반적인 상황에서 형광 실크 정보 코드의 정보를 확인할 수 없다. 형광 실크 정보 코드의 여러 개의 고유한 여기-형광 방출 조합은 인코딩 용량과 외부 공격(위변조, 복제 및 해킹) 저항성을 향상시킬 수 있다.
사용자(예: 환자)는 전자 장치(예: 스마트 폰)를 이용해 형광 실크 정보 코드를 읽을 수 있다. 전자 장치는 광원 및 카메라에 광필터를 적용해 원시 형광 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치는 획득한 원시 형광 이미지로부터 빠르고 정확하게 정보를 추출하기 위해 심층 신경망(deep neural network)을 이용할 수 있다. 일 예로, 이미지 처리를 위해 2차원 합성곱신경망(two-dimensional convolutional neural network, 2D CNN)을 이용할 수 있다. 또한, 심층 신경망은 형광 실크 정보 코드의 제조 과정에서 발생할 수 있는 패턴과 모양의 결함을 극복하게 할 수 있다. 추출된 정보는 예를 해시 함수(hash function)을 이용해 암호화된 정보일 수 있다. 또한, 사용자는 전자 장치로 형광 실크 정보 코드를 읽어 복용량 인증에 이용할 수 있다.
도 2는 형광 실크 정보 코드를 제작하기 위해 사용되는 eCFP, eGFP 및 mKate2 형광단백질을 이용한 형질 전환 형광 누에와 각 누에의 실샘 사진 및 형광 이미지의 일 예이다.
도 2의 형광 누에(eCFP, eGFP 및 mKate2 형광 누에)는 실크 피브로인(또는, 누에)과 형광 단백질의 유전적 융합 과정을 통해 생산될 수 있다. 형광 단백질의 종류로 청록색 형광 단백질(enhanced cyan fluorescent protein, eCFP), 녹색 형광 단백질(enhanced green fluorescent protein, eGFP), 및 적색 형광 단백질(far-red fluorescent protein, mKate2) 등이 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니다. eCFP 형광 실크, eGFP 형광 실크 및 mKate2 형광 실크 용액 및 필름에는 시안색(또는 청록색), 녹색 및 적색 형광 방출 색상이 있으며, 각각은 가시 파장 영역에서 고유한 광학 여기 및 방출 대역 세트가 필요하다. 도 1에서, 각 형광 실크에 대한 여기 광원(λex)과 광방출 필터(λem)의 파장은 다음과 같다. eCFP 형광 실크의 경우 λex = 415nm/λem = 460nm, eGFP 형광 실크의 경우 λex = 470nm/λem = 525nm, mKate2 형광 실크의 경우 λex = 530nm, λem = 630nm이다.
본 발명은 형광 실크 정보 코드와 같은 정보 코드를 이용하는 것이지 그 자체에 관한 것은 아니기 때문에 이를 생성하는 방법에 대해서는 여기서 생략한다.
도 3a는 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드의 단면의 일 예이고, 도 3b는 일 실시예에 따른 다양한 형광 실크 정보 코드의 일 예이다.
도 3a를 참조하면, 형광 실크 정보 코드는 마이크로 격자 패턴이 있는 백색 실크 필름 위에 형광 실크 정보 코드가 형성될 수 있다. 정보를 나타내는 형광 색상은 서로 겹치지 않을 수 있으며 더 나아가 광여기-광방출 세트를 통해 얻은 정보 코드의 형광 이미지에서 형광 색상(예: 이진 비트, 1)이 표시되지 않더라도 정보(예: 이진 비트, 0)를 나타낼 수 있다. 마이크로 격자 패턴이 가장 바깥 쪽 레이어가 되도록 형광 실크 정보 코드를 식품, 의약품이나 주류 병 표면에 부착할 수 있다.
도 3b를 참조하면, 형광 실크 정보 코드의 크기 및 형광 실크 정보 코드에 포함된 매트릭스 개수는 다양할 수 있다. 예를 들어, 700 × 700 μm2의 개별 정사각형 정보 코드 크기에서 5 × 5, 7 × 7 및 9 × 9 매트릭스 정보 코드를 갖는 타간트(태그)의 해당 크기는 각각 7 × 7, 9 × 9 및 11 × 11 mm2 일 수 있다. 또한, 형광 실크 정보 코드의 매트릭스 개수에 따라 인코딩 용량은 가변적일 수 있다. 인코딩 용량(cs)은 입력 패턴에 의해 생성가능한 출력 코드 및 응답의 수로 정의되고, 여기서, c는 비트 종류를(이진 비트의 경우 c=2), s는 키 크기(비트 수)를 나타낸다.
형광 실크 정보 코드 타간트(태그)의 크기는 매트릭스 코드 수를 제어하여 변경할 수 있으므로 5 × 5 매트릭스 정보 코드의 경우 각 형광 색상 코드가 이진 25 비트를 가지고 3개의 형광 색상의 코드로 구성되어 있기 때문에 인코딩 용량은 275(= 3.77 × 1022), 7 × 7 매트릭스 정보 코드의 경우 인코딩 용량은 2147(= 1.78 × 1044), 9 × 9 매트릭스 정보 코드의 경우 인코딩 용량은 2243(= 1.41 × 1073)이 될 수 있다.
도 4a와 도 4b는 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드의 광 흡수율과 형광 방출 스펙트럼을 나타낸 것이고, 도 4c는 여기 광원 및 방출 광필터 세트를 사용하여 3개의 서로 다른 형광 실크 필름과 백색 실크 필름의 사진 및 형광 이미지를 나타낸 것이다.
구체적으로, 도 4a와 도 4b는 재생산된 eCFP 형광 실크(청록색), eGFP 형광 실크(녹색) 및 mKate2 형광 실크(적색) 용액을 사용하여 제작된 각각의 형광 실크 필름의 광 흡수율과 형광 방출 스펙트럼을 나타낸 것이고, 도 4c는 해당 여기 광원 및 방출 광필터 세트를 사용하여 3개의 서로 다른 형광 실크 필름과 백색 실크 필름의 사진 및 형광 이미지를 나타낸 것이다. 각 형광 실크에 대한 여기 광원(λex)과 광방출 필터(λem)의 파장은 서로 다르며, eCFP 형광 실크의 경우는 λex = 415nm/λem = 460nm이며, eGFP 형광 실크의 경우는 λex = 470nm/λem = 525nm이며, mKate2 형광 실크의 경우는 λex = 530nm/λem = 630nm 이다. 여기서, 사용된 실크 필름의 두께는 평균 70μm이다.
도 5a는 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드에서 이진 출력 키를 추출하는 프로세스를 나타낸 것이다.
도 5a를 참조하면, 원시 형광 이미지는 형광 실크 정보 코드로부터 카메라를 통해 획득될 수 있다. 카메라에는 광학 여기 및 방출 필터 세트가 적용되며, 각 형광 실크마다 다른 필터 세트가 적용될 수 있다. 예를 들어, eCFP 실크는 λex = 415 nm 및 λen = 460 nm, eGFP 실크는 λex = 470 nm 및 λem = 525 nm, mKate2 실크는 λex = 530 nm 및 λem = 630 nm 필터 세트가 적용될 수 있다. 이렇게 획득된 원시 형광 이미지는 인공 지능 모델을 이용해 이진 비트맵(출력 키)으로 변환될 수 있다. 인공 지능 모델은 예를 들어, 2차원 합성곱신경망(two-dimensional convolutional neural network, 2D CNN) 방법이 될 수 있다. 이하에서는 2D CNN으로 설명하나 이에 제한되는 것은 아니다.
2D CNN 모델을 사용하여 이미지를 처리하면, 다른 이미지 처리 방법과 비교할 때 형광 실크 정보 코드 제조시 발생될 수 있는 정보 코드를 나타내는 마이크로 크기의 정사각형 실크 필름(예, 70 × 70 μm2)의 형태가 일정하지 않는 문제가 발생하더라도 형광 실크 정보 코드를 인식시(또는, 이진 키 추출시) 에러를 줄일 수 있다.
도 5b는 도 5a에서 설명한 2D CNN 모델의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5b를 참조하면, 2D CNN(또는, 2D CNN 모델)은 3개의 합성곱층(convolutional layer)과 2개의 완전연결층(fully connected layer)으로 구성된다. 아래의 [표 1]은 형광 실크 정보 코드를 인식하기 위한 2D CNN의 하이퍼파라미터의 일 예를 나타낸 것이다.
| Layer | Component | Size |
| Input layer (입력층) |
Raw fluorescence image (원시 형광 이미지) |
692 Х 648 Х 1 |
| 1st convolutional layer (첫 번째 합성곱층) |
32 Х 32 convolution, 16 filters, stride 2 | 331 Х 309 Х 16 |
| Batch normalization | ||
| ReLUa) activation | ||
| 32 Х 32 max pooling, stride 2 | 150 Х 139 Х 16 | |
| 2nd convolutional layer (두 번째 합성곱층) |
16 Х 16 convolution, 32 filters, stride 1 | 135 Х 124 Х 32 |
| Batch normalization | ||
| ReLU activation | ||
| 16 Х 16 max pooling, stride 2 | 60 Х 55 Х 32 | |
| 3rd convolutional layer (세 번째 합성곱층) |
8 Х 8 convolution, 64 filters, stride 1 | 53 Х 48 Х 64 |
| Batch normalization | ||
| ReLU activation | ||
| 8 Х 8 max pooling, stride 2 | 23 Х 21 Х 64 | |
| Fully-connected layer (완전연결층) |
400 nodes | 1 Х 1 Х 400 |
| ReLU activation | ||
| Output layer (출력층) |
49 nodes (49-bit output key) | 1 Х 1 Х 49 |
a)ReLU: Rectified Linear Unit (정류선형유닛)
[표 1]을 참조하면, 2D CNN의 첫 번째 합성곱층의 크기가 32 × 32이고 스트라이드(stride)가 2인 16개의 필터로 구성되고, 두 번째 합성곱층은 크기가 16 × 16이고 스트라이드는 1인 32개의 필터로 구성된다. 세 번째 합성곱층은 크기가 8 × 8이고 스트라이드는 1인 64개의 필터로 구성된다. 더 빠르고 안정적인 학습을 위해 각 합성곱층에 배치 정규화(Batch normalization)를 적용한다. 배치 정규화 후에는 정류선형유닛(Rectified Linear Unit, ReLU)) 활성화 함수를 적용해 최대 풀링(Max-pooling)을 수행한다. 최대 풀링을 수행한 후 스트라이드를 2로 첫 번째, 두 번째 및 세 번째 합성곱층에 각각 32 × 32, 16 × 16 및 8 × 8의 풀링 크기를 적용한다. 평탄화 단계(flattening step) 후에 완전히 연결된 두 개의 층이 구성된다. 노드가 400개인 첫 번째 계층의 경우 일괄 정규화 및 ReLU 활성화가 적용되고, 49개 노드의 두 번째 계층은 7 × 7 매트릭스 코드에 대해 49비트의 출력 키를 반환한다. 2D CNN은 최대 15 에포크(Epoch) 동안 평균 절대 오차로 학습되었다. 네트워크 학습을 위해 ADAM 최적화를 사용하였고, 초기 학습율은 2 × 10-4, 미니 배치 크기는 100으로 설정하였다.
2D CNN은 매트릭스 배열에서 정사각형으로 채워진 영역을 '1'로, 빈 영역을 '0'으로 감지하도록 학습되어 형광 방출 색상 이미지가 입력되면 이진 출력 키(Kb)를 결과로 출력할 수 있다.
도 5c는 도 5b의 2D CNN 학습에 이용한 형광 실크 정보 코드 개별 이미지의 일 예를 나타낸 것이다.
2D CNN을 학습시키기 위해 200개의 개별 정사각형 코드 이미지는 제곱 단위(각 제곱 단위 코드 이미지 크기 = 101픽셀 × 101픽셀)를 형광 실크 정보 코드에서 획득했다. 가상의 형광 실크 정보 코드 형광 이미지는 7 × 7 매트릭스 배열(각 이미지 크기 = 692픽셀 × 648픽셀) 형식으로, 도 5c의 개별 정사각형 코드의 이미지를 무작위적으로 선택하여 9494개의 서로 다른 형광 실크 정보 코드 형광 이미지를 2D CNN 학습 데이터 세트로 사용했다.
도 5d는 학습된 2D CNN을 이용해 가상의 형광 실크 정보 코드를 인식한 결과의 일 예를 나타낸 것이다.
도 5d를 참조하면, 2D CNN을 정량적으로 검증하기 위해 가상의 50000개의 형광 실크 정보 코드(7 × 7 매트릭스) 형광 이미지를 학습된 2D CNN에 입력해 인식한 결과를 이진 출력 키로 추출한 결과 비트오류율이 1.62 × 10-4로 매우 낮았다.
도 5e는 본 발명의 일 실시예에 따른 인식된 이진 출력 키에 디지털 서명을 추가하는 일 예를 나타낸 것이다.
디지털 서명은 보안된 인증을 지원하고 데이터 무결성을 보장할 수 있다. 디지털 서명은 예를 들어 해시 함수를 이용해 생성할 수 있다. 인식된 이진 출력 키(digitized key)에 암호화 해시 알고리즘(예: MD5, SHA-256 또는 SHA-512)이 적용되어 해시 보안 키(hashed key)가 생성될 수 있다. 이렇게 생성된 해시 키는 개별 의약품에 대한 유효성 검사, 검증 및 인증에 사용될 수 있다.
도 5f와 도 5g는 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 재구성한 예를 나타낸 것이다.
도 5f를 참조하면, 3가지 서로 다른 형광 색상을 가지는 형광 실크를 이용해 4개의 구성 요소를 가지는 형광 실크 정보 코드가 구성될 수 있다. 예를 들어, 청록색은 1, 녹색은 2, 적색은 3, 검정색은 0 으로 각각 표시할 수 있다. 7 x 7 매트릭스 형광 실크 정보 코드의 경우 인코딩 용량은 449(= 3.16 × 1029)일 수 있다.
도 5g는 도 5f를 이중 이진(double binary) 키로 나타낸 것이다. 즉, 청록색은 01, 녹색은 10, 적색은 11, 검정색은 00으로 각각을 표시해 이중 이진 키로 나타낼 수 있다. 이중 이진 키의 경우도 인코딩 용량은 298(=3.16× 1029)일 수 있다. 이중 이진 키는 2개의 비트를 사용하여 4개의 상태를 서로 구별하고 결과적으로 더 큰(2배) 크기의 이진 비트 시퀀스(열)를 생성하게 된다.
도 6a와 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 전자 장치를 이용해 형광 실크 정보 코드를 인증하는 예를 나타낸 것이다.
도 6a를 참조하면, 형광 실크 정보 코드는 경구 복용 정제 유형 의약품에 부착된 것일 수 있고, 전자 장치는 스마트 폰일 수 있다. 전자 장치는 형광 실크 정보 코드를 인증하기 위해 별도의 소프트웨어(또는, 프로그램, 어플리케이션)의 설치가 필요할 수 있다. 전자 장치에 설치된 소프트웨어가 카메라와 광원(플래시 LED)을 이용해 형광 실크 정보 코드를 스캔해 이진 출력 키를 추출할 수 있다. 전자 장치는 추출된 이진 출력 키를 이용해 해시 키를 생성하여 인증 프로세스(디지털 서명)를 수행할 수 있다. 또한, 전자 장치는 복용량 정보를 표시하기 위해 웹 페이지에 대한 링크를 열 수도 있다. 전자 장치는 제품 데이터(예: 복용량 강도, 복용 빈도, 주의 및 만료 날짜), 제조 세부 정보(예: 위치, 날짜, 배치 및 로트 번호) 및 유통 경로(예: 국가, 유통업체 및 도매업체)를 더 표시할 수 있다.
도 6b를 참조하면, 형광 실크 정보 코드는 주류를 인증하기 위해 주류에 포함될 수 있다. 소비자는 주류를 인증하기 위해 별도로 병을 열지 않고 전자 장치를 이용해 유리병을 통해 스캔하여 형광 실크 정보 코드를 인증할 수 있다. 전자 장치는 형광 실크 정보 코드를 인증하면 제품 데이터(예: 종류, 성분, 알코올 농도, 주의 사항), 제조 세부 정보(예: 위치, 날짜, 일련 번호) 및 유통 경로(예: 국가, 유통업체 및 도매업체)를 표시할 수 있다. 형광 실크 정보 코드를 인증하는 방법은 도 6a에서 설명한 것과 동일 또는 유사할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법의 순서도의 일 예이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법은 카메라를 이용해 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔할 수 있다(S710). 카메라에는 복수의 필터가 부착될 수 있어 스캔한 형광 실크 정보 코드는 복수일 수 있다. 복수의 필터를 이용하는 경우, 전자 장치는 각 필터를 이용해 형광 실크 정보 코드에 특정 색상이 포함되어 있는지 확인할 수 있다. 복수의 필터는 각각 여기 광원 및 방출 광필터 세트로 구성될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법은 학습된 인공 지능 모델을 이용해 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출할 수 있다(S720). 학습된 인공 지능 모델은 예를 들어, 2D CNN일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법은 추출된 이진 출력 키를 이용해 제품을 인증할 수 있다(S730). 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법은 추출된 이진 출력 키에 디지털 서명을 추가하고, 추가된 디지털 서명을 이용해 상기 제품을 인증할 수 있다. 디지털 서명은 암호화된 해시 알고리즘(예: MD5, SHA-256 또는 SHA-512)을 이용해서 생성된 것일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법은 인증된 제품에 대한 정보를 더 표시할 수 있다. 예를 들어, 제품이 경구 복용 정제 유형 의약품인 경우 제품 데이터(예: 복용량 강도, 복용 빈도, 주의 및 만료 날짜), 제조 세부 정보(예: 위치, 날짜, 배치 및 로트 번호) 및 유통 경로(예: 국가, 유통업체 및 도매업체) 중 적어도 일부를 더 표시할 수 있고, 제품이 주류인 경우 제품 데이터(예: 종류, 성분, 알코올 농도, 주의 사항), 제조 세부 정보(예: 위치, 날짜, 일련 번호) 및 유통 경로(예: 국가, 유통업체 및 도매업체) 중 적어도 일부를 더 표시할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치의 구성도의 일 예이다.
도 8을 참조하면, 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치는 카메라(810), 메모리(820) 및 프로세서(830)로 구성될 수 있다.
카메라(810)는 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔할 수 있다. 카메라(810)는 복수의 필터를 포함할 수 있다.
메모리(820)는 학습된 인공 지능 모델이 저장될 수 있다. 학습된 인공 지능 모델은 예를 들어, 2D CNN일 수 있다.
프로세서(830)는 학습된 인공 지능 모델을 이용해 카메라로 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출하고, 상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증할 수 있다. 프로세서(830)는 인증된 제품의 정보를 디스플레이에 더 표시할 수 있다. 예를 들어, 제품이 경구 복용 정제 유형 의약품인 경우 제품 데이터(예: 복용량 강도, 복용 빈도, 주의 및 만료 날짜), 제조 세부 정보(예: 위치, 날짜, 배치 및 로트 번호) 및 유통 경로(예: 국가, 유통업체 및 도매업체) 중 적어도 일부를 더 표시할 수 있고, 제품이 주류인 경우 제품 데이터(예: 종류, 성분, 알코올 농도, 주의 사항), 제조 세부 정보(예: 위치, 날짜, 일련 번호) 및 유통 경로(예: 국가, 유통업체 및 도매업체) 중 적어도 일부를 더 표시할 수 있다.
프로세서(830)는 또한 추출된 이진 출력 키에 디지털 서명을 추가하고, 추가된 디지털 서명을 이용해 제품을 인증할 수 있다. 디지털 서명은 암호화된 해시 알고리즘(예: MD5, SHA-256 또는 SHA-512)을 이용해서 생성된 것일 수 있다.
여기서는 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치가 카메라(810), 메모리(820) 및 프로세서(830)로 구성된 것으로 설명하나, 복수의 구성이 하나의 구성으로 될 수도 있고, 하나의 구성이 복수의 구성으로 될 수도 있다. 그 외에도, 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치는 여기 광원 소스(예: 플래시 LED), 통신 모듈, 디스플레이 등을 더 포함할 수 있다.
이상, 본 발명내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적인 기술은 단지 바람직한 실시양태일 뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다. 따라서 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항들과 그것들의 등가물에 의해 정의된다고 할 것이다.
Claims (8)
- 카메라를 이용해 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔하는 과정;
학습된 인공 지능 모델을 이용해 상기 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출하는 과정; 및
상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 과정을 포함하고,
카메라를 이용해 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔하는 과정은,
복수의 필터를 이용해 상기 형광 실크 정보 코드에 서로 다른 색상이 포함되어 있는지를 스캔하는 과정이고,
상기 복수의 필터는 여기 광원 및 방출 광필터 세트가 복수이며,
상기 형광 실크 정보 코드는, 그 크기가 700 × 700 μm2인 개별 정사각형 정보 코드이고, 5 × 5, 7 × 7 및 9 × 9 중 어느 하나의 매트릭스 형태로 구성되는, 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 인증된 제품에 대한 정보를 표시하는 과정을 더 포함하는 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 과정은,
상기 추출된 이진 출력 키에 디지털 서명을 추가하는 과정; 및
상기 추가된 디지털 서명을 이용해 상기 제품을 인증하는 과정을 포함하는, 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 디지털 서명은 암호화된 해시 알고리즘을 이용해서 생성된 것인, 형광 실크 정보 코드를 인식하는 방법. - 제1항, 제2항, 제5항 및 제6항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
- 제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔할 수 있는 카메라;
학습된 인공 지능 모델이 저장된 메모리; 및
상기 학습된 인공 지능 모델을 이용해 상기 카메라로 스캔한 형광 실크 정보 코드로부터 이진 출력 키를 추출하고,
상기 추출된 이진 출력 키를 이용해 상기 제품을 인증하는 프로세서를 포함하고,
제품에 부착 또는 포함된 형광 실크 정보 코드를 스캔할 수 있는 카메라는,
복수의 필터를 이용해 상기 형광 실크 정보 코드에 서로 다른 색상이 포함되어 있는지를 스캔하고,
상기 복수의 필터는 여기 광원 및 방출 광필터 세트가 복수이며,
상기 형광 실크 정보 코드는, 그 크기가 700 × 700 μm2인 개별 정사각형 정보 코드이고, 5 × 5, 7 × 7 및 9 × 9 중 어느 하나의 매트릭스 형태로 구성되는, 형광 실크 정보 코드를 인식하는 전자 장치.
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|---|---|---|---|
| PCT/KR2023/004629 WO2023195786A1 (ko) | 2022-04-07 | 2023-04-05 | 형광 실크 정보 코드 인식 방법 및 이를 이용한 장치 |
Applications Claiming Priority (2)
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| KR20220043658 | 2022-04-07 | ||
| KR1020220043658 | 2022-04-07 |
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|---|---|
| KR20230144437A KR20230144437A (ko) | 2023-10-16 |
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| KR1020220076848A KR102666296B1 (ko) | 2022-04-07 | 2022-06-23 | 형광 실크 정보 코드 인식 방법 및 이를 이용한 장치 |
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-
2022
- 2022-06-23 KR KR1020220076848A patent/KR102666296B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014029678A (ja) * | 2012-06-27 | 2014-02-13 | Fujifilm Corp | 真偽判定システムおよび真偽判定プログラム |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| J. Leem et al., ‘Edible unclonable functions’, Nature Communications volume 11, Article number: 328 (2020) (2020.01.16.) 1부.* |
Also Published As
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| KR20230144437A (ko) | 2023-10-16 |
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