KR20210094827A - 약 인식 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 약 인식 장치에 의하면, 복수개의 약 각각의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하는 학습부; 와, 약에 대한 영상을 획득하고, 상기 약에 대한 영상에 대해 전처리를 수행하여 약의 특징을 추출하는 영상 처리부; 및 상기 약 인식 모델과 상기 약의 특징을 비교하여 약의 종류를 인식하고, 상기 약의 종류에 대응하는 복용 방법 및 복용량을 판단하며, 상기 복용 방법 및 상기 복용량에 대한 정보를 표시하도록 상기 영상 처리부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

약 인식 장치 및 방법{THE APPARATUS AND METHOD OF RECOGNIZING A DRUG}
본 발명은 약 인식 장치 및 방법에 대한 것으로, 보다 구체적으로 약 이미지에 대해 약 인식 학습을 수행함으로써 약에 대한 정보를 제공할 수 있는 약 인식 장치 및 방법에 관한 것이다.
대부분의 사람들은 조제약이나 시중에서 판매하는 약을 보관할 때 사용 용도를 구분해서 보관하지 않는다. 일반 의약품 포장지에는 약의 효능이 적혀있지만, 만일 포장지를 잃어버린 경우에는 약이 가지는 효능이나 복용 방법을 알 수 없다. 최악의 경우에는, 정확한 정보 없이 약을 오용하는 경우가 생길 수 있다.
약을 오용한 결과는 단순히 병원치료를 통해서 호전될 수 있지만 경우에 따라서는 인명피해가 발생할 수도 있다. 따라서, 사용자가 약의 효능이나 복용 방법을 정확하게 인식하게 할 수 있게 하는 방법이 필요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 약을 오용할 가능성을 줄이고, 약을 제 기능에 맞게 활용할 수 있도록 정보를 제공하는 약 인식 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 약의 사진 촬영을 통해서 약의 종류를 파악하고 약의 효능을 알려주는 약 인식 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재에 의해 제안되는 실시 예들이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 약 인식 장치는, 복수개의 약 각각의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하는 학습부; 와, 약에 대한 영상을 획득하고, 상기 약에 대한 영상에 대해 전처리를 수행하여 약의 특징을 추출하는 영상 처리부; 및 상기 약 인식 모델과 상기 약의 특징을 비교하여 약의 종류를 인식하고, 상기 약의 종류에 대응하는 복용 방법 및 복용량을 판단하며, 상기 복용 방법 및 상기 복용량에 대한 정보를 표시하도록 상기 영상 처리부를 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
상기 약 인식 장치에 있어서, 상기 제어부는, 약의 형태, 약의 크기, 약의 표면 색상 및 약의 표면에 기재된 글씨 중 적어도 하나에 기초하여 상기 약의 종류를 인식할 수 있다.
상기 약 인식 장치에 있어서, 상기 제어부는, 상기 약에 대한 영상을 획득하는 경우 약 인식을 위한 어플리케이션을 활성화시키고, 상기 어플리케이션을 통해 복용자의 정보가 입력되면, 상기 복용자의 정보에 대응하는 상기 복용 방법 및 상기 복용량을 판단할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 약 인식 방법은, 복수개의 약 각각의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하는 단계; 와, 약에 대한 영상을 획득하고, 상기 약에 대한 영상에 대해 전처리를 수행하여 약의 특징을 추출하는 단계; 와, 상기 약 인식 모델과 상기 약의 특징을 비교하여 약의 종류를 인식하는 단계; 및 상기 약의 종류에 대응하는 복용 방법 및 복용량을 판단하고, 상기 복용 방법 및 상기 복용량에 대한 정보를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 약 인식 방법에 있어서, 약의 형태, 약의 크기, 약의 표면 색상 및 약의 표면에 기재된 글씨 중 적어도 하나에 기초하여 상기 약의 종류를 인식할 수 있다.
상기 약 인식 방법에 있어서, 상기 약에 대한 영상을 획득하는 경우 약 인식을 위한 어플리케이션을 활성화시키고, 상기 어플리케이션을 통해 복용자의 정보가 입력되면, 상기 복용자의 정보에 대응하는 상기 복용 방법 및 상기 복용량을 판단할 수 있다.
본 발명에 따른 실시 예들에 의하면, 약에 대한 정보를 학습하고 분석함으로써, 약의 크기만을 이용하여 약을 판별했던 기존의 어플리케이션들에 비하여 보다 정확하게 약을 인식하고 약에 대한 정보를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 실시 예들에 의하면, 영상 인식을 통해 약의 외형 정보를 검색하기 때문에 사용자가 외형 정보를 직접 입력하는 기존의 어플리케이션 보다 편리하고 빠르게 약의 정보를 찾을 수 있고, 이동 단말을 이용하여 전문가의 도움 없이도 약에 대한 정보를 쉽고 빠르게 알 수 있다.
나아가, 본 발명에 따른 실시 예들에 의하면, 처방 받은 약에 대한 성분, 효능, 용법, 주의사항 등의 다양한 정보를 한 번에 확인할 수 있으므로, 약의 효능을 사전에 확인하고 사용 여부를 결정할 수 있다. 이에 의해, 약 오용을 줄일 수 있고 올바른 약 복용에 도움을 줄 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 약 인식 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 약 인식 방법에 의해 약에 대한 정보가 표시되는 일 예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 약 인식 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
이하에서는 본 발명의 구체적인 실시 예를 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 그러나 본 발명의 기술적 사상이 이하에서 기술되는 실시 예들에 의하여 제한되는 것은 아니며, 또 다른 구성요소의 추가, 변경 및 삭제 등에 의해서 퇴보적인 다른 발명이나 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에 포함되는 다른 실시 예들을 용이하게 제안할 수 있다.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 해당 기술과 관련하여 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특별한 경우에는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 그 의미를 상세히 기재하였다. 그러므로, 단순한 용어의 명칭이 아닌 용어가 가지는 의미로서 본 발명을 파악하여야 함을 미리 밝혀둔다. 이하에서 기술하는 설명에 있어서, 단어 '포함하는'은 열거된 것과 다른 구성요소들 또는 단계들의 존재를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 약 인식 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에 따른 약 인식 방법에 의하면, 약의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하고, 약에 대한 영상이 입력되면 약 인식 모델에 기초하여 약의 종류를 판단한 후, 약에 대한 정보를 제공할 수 있다.
이를 위해, 본 발명에 따른 약 인식 방법은, 복수개의 약 각각의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하는 단계; 와, 약에 대한 영상을 획득하고, 상기 약에 대한 영상에 대해 전처리를 수행하여 약의 특징을 추출하는 단계; 와, 상기 약 인식 모델과 상기 약의 특징을 비교하여 약의 종류를 인식하는 단계; 및, 상기 약의 종류에 대응하는 복용 방법 및 복용량을 판단하고, 상기 복용 방법 및 상기 복용량에 대한 정보를 표시하는 단계를 포함할 수 있다.
이 경우, 약의 형태, 약의 크기, 약의 표면 색상 및 약의 표면에 기재된 글씨 중 적어도 하나에 기초하여 약의 종류를 인식할 수 있다.
또한, 약에 대한 영상을 획득하는 경우 약 인식을 위한 어플리케이션을 활성화되고, 어플리케이션을 통해 복용자의 정보가 입력되면, 상기 복용자의 정보에 대응하는 상기 복용 방법 및 상기 복용량을 판단할 수 있다. 일반적으로, 약 케이스에 기재된 약의 복용 정보는, 많은 정보를 표시하고 있을 뿐 아니라, 전문 지식이 없는 일반인에게는 어려운 내용의 정보들이 많이 포함되어 있다. 나아가, 하나의 약이 여러 질병의 호전을 위해 혼용되는 경우가 많다.
따라서, 이 경우, 복용자는 자신의 나이 또는 질병 증세를 어플리케이션에 입력하고, 어플리케이션에서는 사용자에게 맞춤화된 내용의 정보를 제공할 수 있다.
도 1을 참조하면, 상측 그림은 데이터 학습 과정을 도시한다. 먼저 약에 대해 다수의 이미지가 입력되고, 이에 대해 이미지 전처리를 수행한다. 이 경우, 이미지 전처리는 컴퓨터 비전의 이진화(binarization), 이미지 팽창(dilation), 윤곽선 검출(findContour) 등의 영상 처리 방법에 의해 수행될 수 있다.
이미지 전처리를 수행한 후, 약에 대한 이미지로부터 약의 특징을 추출한다. 추출된 약의 특징에 대해 다양한 방법에 의해 학습을 수행하고, 이에 기초하여 약 인식 모델을 생성한다.
하측 그림은 약 사진 인식 과정을 도시한다. 미지의 약에 대한 이미지가 입력되면, 이에 대해 이미지 전처리 과정이 수행된다. 이미지 전처리 과정은 앞서 설명한 영상 처리 방법 등에 의해 수행된다.
이미지 전처리를 수행한 후, 미지의 약에 대한 이미지로부터 약의 특징을 추출한다. 이후, 추출된 약의 특징은 기 생성된 약 인식 모델과 비교된다. 이 경우, 약의 종류가 결정되고, 해당하는 약에 대한 정보를 데이터베이스로부터 불러온다.
어플리케이션을 통해 촬영된 약에 대한 정보가 표시된다. 여기서, 약에 대한 정보는 약의 효능, 복용량, 복용 방법 등을 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 약 인식 방법에 의해 약에 대한 정보가 표시되는 일 예를 도시한 도면이다.
이동 단말(200)의 카메라에 의해 약이 촬영되어 약에 대한 영상이 획득된다. 이 경우, 이동 단말(200)은 약 인식을 위한 어플리케이션을 활성화시킬 수 있다.
한편, 어플리케이션은 보다 정확한 약 인식을 위해, 약의 촬영 시 보다 명확한 영상을 획득하기 위한 촬영 가이드를 제공할 수 있다. 도 2를 참조하면, 촬영 화면에는 약을 글씨가 위로 향하게 촬영해 달라는 메시지가 표시된다.
이동 단말(200)은 약에 대한 영상에 대해 이미지 전처리를 수행하고, 약의 특징을 추출한다. 이동 단말(200)은 기 저장된 약 인식 모델과 약의 특징을 비교하여, 약의 종류를 판별한다. 이 경우, 이동 단말(200)은 약에 대한 정보, 예를 들어, 약의 복용량, 복용 방법, 효능 등에 대한 정보를 표시한다. 도 2를 참조하면, 이동 단말(200)의 어플리케이션의 화면에는 약의 제품명과, 종류, 제조 업체, 복용 금지 그룹 등에 대한 정보가 표시된다.
도 2에서는, 주어진 약에 대해서 사진 촬영을 한 다음, 전처리 과정을 통해 3가지 특징(식별표시, 모양, 색상 등)을 추출한다. 촬영한 사진에서 추출한 특징은 식별표시인 K.D, 형태는 원형, 색상은 연두색이다. 추출한 특징들은 학습된 모델에 입력된다. 그리고 모델의 출력 결과와 가장 유사한 정보를 가지는 약을 인식의 결과로 제공한다. 인식 결과에 해당하는 약의 정보를 데이터베이스에서 검색한 다음, 어플리케이션 화면에 약에 대한 정보를 출력한다.
도 3은 본 발명에 따른 약 인식 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명에 따른 약 인식 장치(300)는, 약의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하고, 약에 대한 영상이 입력되면 약 인식 모델에 기초하여 약의 종류를 판단한 후, 약에 대한 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해, 약 인식 장치(300)는 학습부(310)와 영상 처리부(320) 및 제어부(330)를 포함하여 구성될 수 있다.
학습부(310)는 복수개의 약 각각의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성할 수 있다.
학습부(310)는 약 인식의 정확성을 높이기 위하여, 약 인식 모델을 평가할 수 있다. 평가 방법은, 검색된 약의 정보(retrieved medicines) 및 관련 있는 약의 정보(relevant medicines)를 이용해서 다음과 같이 인자를 사용하여 평가한다.
첫째, 정밀도(Precision): 검색된 약의 정보들 중 관련 있는 약의 정보들의 비율
둘째, 재현률(Recall): 관련 있는 약의 정보들 중 검색된 약의 정보들의 비율.
셋째, 오인식률(Error Rate): 검색된 약의 정보들 중 실제 약의 정보와 관련 없는 약의 정보들의 비율.
영상 처리부(320)는 약에 대한 영상을 획득하고, 상기 약에 대한 영상에 대해 전처리를 수행하여 약의 특징을 추출할 수 있다.
제어부(330)는 약 인식 모델과 상기 약의 특징을 비교하여 약의 종류를 인식하고, 상기 약의 종류에 대응하는 복용 방법 및 복용량을 판단할 수 있다.
이 경우, 제어부(330)는 복용 방법 및 복용량에 대한 정보를 표시하도록 영상 처리부(320)를 제어할 수 있다.
또한, 제어부(330)는 약에 대한 영상을 획득하는 경우 약 인식을 위한 어플리케이션을 활성화시킬 수 있다. 이 경우, 어플리케이션을 통해 복용자의 정보가 입력되면, 제어부(330)는 복용자의 정보에 대응하는 상기 복용 방법 및 상기 복용량을 판단할 수 있다.
나아가, 제어부(330)는 약의 형태, 약의 크기, 약의 표면 색상 및 약의 표면에 기재된 글씨 중 적어도 하나에 기초하여 약의 종류를 인식할 수 있다.
본 발명에 의하면, 약 사진을 인공지능을 이용하여 인식함으로써, 약 사진을 찍었을 경우 사진 인식을 통해서 어떤 약인지 인식하여 약에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 약의 종류에 따라 지켜야 하는 복용 방법과 설명 등을 포함하는 약에 따른 설명도 함께 제공할 수 있다.
본 발명에 의하면, 약에 대한 정보를 학습하고 이에 기초하여 약을 인식하여 복용량이나 효능 등을 분석함으로써, 약의 크기 만을 고려하여 약을 판별했던 기존의 어플리케이션들에 비해 보다 정확하게 약을 인식할 수 있다.
이 경우, 처방 받은 약에 대한 성분, 효능, 용법 및 주의사항 등의 다양한 정보를 한 번에 확인할 수 있으므로, 약의 효능을 사전에 확인하고 사용 여부를 결정할 수 있을 뿐 아니라, 약의 오용을 줄여 올바른 약 복용에 도움을 줄 수 있다.
또한, 본 발명은 영상 인식을 통해 약의 외형 정보를 검색하기 때문에, 사용자가 외형 정보를 직접 입력하여 검색하는 기존의 어플리케이션 보다 편리하고 빠르게 약의 정보를 검색할 수 있다.
나아가, 본 발명에 의하면, 사용자는 항상 소지하는 이동 단말을 이용하여 전문가의 도움 없이도 약에 대한 정보를 쉽고 빠르게 알 수 있다.
이상에서 실시 예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위 내에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
300: 약 인식 장치 310: 학습부
320: 영상 처리부 330: 제어부

Claims (6)

  1. 약 인식 장치에 있어서,
    복수개의 약 각각의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하는 학습부;
    약에 대한 영상을 획득하고, 상기 약에 대한 영상에 대해 전처리를 수행하여 약의 특징을 추출하는 영상 처리부; 및
    상기 약 인식 모델과 상기 약의 특징을 비교하여 약의 종류를 인식하고, 상기 약의 종류에 대응하는 복용 방법 및 복용량을 판단하며, 상기 복용 방법 및 상기 복용량에 대한 정보를 표시하도록 상기 영상 처리부를 제어하는 제어부를 포함하는 약 인식 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    약의 형태, 약의 크기, 약의 표면 색상 및 약의 표면에 기재된 글씨 중 적어도 하나에 기초하여 상기 약의 종류를 인식하는 약 인식 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 약에 대한 영상을 획득하는 경우 약 인식을 위한 어플리케이션을 활성화시키고,
    상기 어플리케이션을 통해 복용자의 정보가 입력되면, 상기 복용자의 정보에 대응하는 상기 복용 방법 및 상기 복용량을 판단하는 약 인식 장치.
  4. 약 인식 방법에 있어서,
    복수개의 약 각각의 특징을 학습하여 약 인식 모델을 생성하는 단계;
    약에 대한 영상을 획득하고, 상기 약에 대한 영상에 대해 전처리를 수행하여 약의 특징을 추출하는 단계;
    상기 약 인식 모델과 상기 약의 특징을 비교하여 약의 종류를 인식하는 단계; 및
    상기 약의 종류에 대응하는 복용 방법 및 복용량을 판단하고, 상기 복용 방법 및 상기 복용량에 대한 정보를 표시하는 단계를 포함하는 약 인식 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    약의 형태, 약의 크기, 약의 표면 색상 및 약의 표면에 기재된 글씨 중 적어도 하나에 기초하여 상기 약의 종류를 인식하는 약 인식 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 약에 대한 영상을 획득하는 경우 약 인식을 위한 어플리케이션을 활성화시키고,
    상기 어플리케이션을 통해 복용자의 정보가 입력되면, 상기 복용자의 정보에 대응하는 상기 복용 방법 및 상기 복용량을 판단하는 약 인식 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR102550769B1 (ko) * 2022-05-04 2023-07-03 주식회사 제이엔제이테크 인공지능을 이용한 의약품 오토 레이블링 방법 및 장치

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