cdc wiki - 사용자 기여 [ko]

랩매니저조

2019-01-20T16:37:21Z

랩매니저조: /* 결과 및 평가 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 영상인식기술을 통해 시약들의 정보를 효율적으로 관리 해주는 제품개발

''' 영문 : ''' Development of Reagent Information Managing system by Using Optical Character Recognition

===과제 팀명===
랩매니저

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920014 김준영(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920045 이준의

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920023 노현우

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ (주)스마트 잭 회사에서 판매중인 ‘LAB Manager' 서비스에 AI 영상인식, 이미지 인식 기술을 이용하여 더 효율적인 시약관리 서비스로 업그레이드 한다.
◇ ‘Lab Manager' 서비스는 현재 모든 화학 약품을 다루는 연구실에서 필요로한 서비스로, 지금까지는 시약제품을 관리할 때 수기로 직접 작성하여 문서화 해오던 것을 모바일 어플리케이션을 통해 효율적으로 관리하도록 도와주는 서비스이다. 시약관련 빅데이터 수집을 통해 수기로 작성했을 때 발생할 수 있는 번거로움과 오류상황을 사전에 차단한다.
◇ 하지만 현재 잔량에 대한 관리부분의 미흡으로 랩매니저의 효율성이 떨어지므로 잔량에 대한 관리를 더 효율적으로 업그레이드 하기 위해 ‘스마트 저울’ 제품을 통해 시약의 기본 성분 정보, 용기 정보와 더불어 잔량에 대한 정보도 한 번에 저장, 관리하도록 한다.
◇ 시약정보를 가져오기 위해 카메라 센서나 핸드폰의 카메라를 이용하여 이미지를 저장하고 딥러닝 이미지 인식기술을 통해 이미지를 보정 후 텍스트 인식 처리를 하여 사진에 있 는 시약 정보를 분석, 처리 후 데이터로 저장, 관리한다.
====개발 과제의 배경 및 효과====
◇ 현재 화학 약품을 다루는 연구실에 효율적인 시약관리 프로그램이 존재 하지 않아 ‘LabManager' 라는 서비스를 개발 및 판매
◇ 더 효율적이고 간편한 시약 관리를 위해 스마트 저울 제품을 개발하여 시약의 잔량 정보를 얻고 AI 이미지 인식 기술을 도입하여 이미지 저장 기능만으로 시약의 정보를 간편하게 저장 할 수 있도록 한다.
◇ 모든 대학교 연구실들과 연구소와 mou 협약을 맺고 제품을 판매한다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ AI 이미지 인식 기술과 이미지의 텍스트 인식 기술의 딥러닝 모델을 공부하고 구현한다.
◇ 이미지 인식률 95% 이상의 높은 정확성을 목표로 알고리즘을 연구 개발한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
OCR(Optical Character Recognition)
인공지능의 한 분야로서, 현재는 물체 인식, 음성 인식, 동작 인식 등 다양한 인식이 있습니다. 인식은 의사소통의 수단으로 여겨져 과거에서부터 현재까지 많은 연구가 있었습니다. 특히 문자 인식은 많이 보편화 되었는데, 예를 들면 고급 복사기로 스캔 한 문서를 워드파일로 저장, 차량 번호판 인식 등이 있습니다.

====시장상황에 대한 분석====
◇ 현재 시약 전자 관리 시장에는 별도의 프로그램이나 서비스 없이 스마트잭 회사가 독자적인 사업으로 선점 중에 있음.
*마케팅 전략 제시
◇ 상위 30개 대학 우선 진입 후 자발적 가입 유도

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====
◇ 현재 진행하고 있는 LabManager의 시약관리 시스템에서 AI 영상 분석 기술을 더하여 좀 더 간편하게 시약의 정보를 분석하고 관리의 편리성을 높임
◇ 시약 관리에 소요되는 잡무 시간을 줄일 수 있다.
◇ 시약 관리를 수기작성, 누락 / 오기 및 재고의 실시간 파악을 용이하게 한다.
◇ 방대한 양의 MSDS Index를 종이 문서로 보관한다.
====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
◇ 이 프로젝트의 개발 프로그램을 통해 국내 모든 연구소의 시약 관리 시스템으로 사용됨으로서 연구소의 시약관리 정확성을 높이고 안전관리를 효율적으로 진행한다.
◇ 안전관리의 극대화로 인해 연구소에서 시약관리 미흡으로 인해 발생할 수 있는 불상사를 사전에 예방 할 수 있다.

===기술개발 일정 및 추진체계===
====구성원 및 추진체계====
추진체계 : 아이디어 회의->조사->설계->개발->회사,교수님 피드백
추진일정 :
10월-개발과제정립, 회사연계
11월-논문,기술,기존 제품 조사 및 프로토타입 설계, 중간 발표
11월 말~12월-프로토타입 구현, 상세설계 구현
평가 : 지속적인 피드백을 받음으로써 예상 구현물이 구체적으로 다가 왔습니다.

==설계==
===설계사양===
====제품의 요구사항====
요구사항 1 : 유료 라이선스 OCR사용 금지
요구사항 2 : 추후 업그레이드 가능하게 부분기능적 완성도 높일 것
====설계 사양====
설계사양:
1. Tesseract를 활용하여 유료 라이선스 수준의 OCR 결과 도출
2. OCR 성능 미달시 소프트웨어적으로 글자 매칭율을 계산하여 비슷한 시약 후보를 추천
3. 추후업그레이드 할 수 있도록 모듈을 개발합니다.

===개념설계안===
구성요소 1 (이미지전처리): Gray->Gradient->Binary->Closing->Contour->Segmentation
구성요소 2 (OCR): Image_list->Config option->Processed text
구성요소 3 (정규식): Processed text->Regex set->Extract data
구성요소 4 (DB): Extract data->Search->Register or Recommend
구성요소 1,2,3,4가 순차적으로 구성되어 있습니다.

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:그림1.jpg]]
====포스터====
[[파일:그림2.JPG]]

===완료작품의 평가===
100주년 기념 공과대학 종합설계 공동발표회 우수상 수상

===향후계획===
(주)스마트잭에서 보완 및 지속 개발 예정

랩매니저조

2019-01-20T16:36:42Z

랩매니저조: /* 결과 및 평가 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 영상인식기술을 통해 시약들의 정보를 효율적으로 관리 해주는 제품개발

''' 영문 : ''' Development of Reagent Information Managing system by Using Optical Character Recognition

===과제 팀명===
랩매니저

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920014 김준영(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920045 이준의

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920023 노현우

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ (주)스마트 잭 회사에서 판매중인 ‘LAB Manager' 서비스에 AI 영상인식, 이미지 인식 기술을 이용하여 더 효율적인 시약관리 서비스로 업그레이드 한다.
◇ ‘Lab Manager' 서비스는 현재 모든 화학 약품을 다루는 연구실에서 필요로한 서비스로, 지금까지는 시약제품을 관리할 때 수기로 직접 작성하여 문서화 해오던 것을 모바일 어플리케이션을 통해 효율적으로 관리하도록 도와주는 서비스이다. 시약관련 빅데이터 수집을 통해 수기로 작성했을 때 발생할 수 있는 번거로움과 오류상황을 사전에 차단한다.
◇ 하지만 현재 잔량에 대한 관리부분의 미흡으로 랩매니저의 효율성이 떨어지므로 잔량에 대한 관리를 더 효율적으로 업그레이드 하기 위해 ‘스마트 저울’ 제품을 통해 시약의 기본 성분 정보, 용기 정보와 더불어 잔량에 대한 정보도 한 번에 저장, 관리하도록 한다.
◇ 시약정보를 가져오기 위해 카메라 센서나 핸드폰의 카메라를 이용하여 이미지를 저장하고 딥러닝 이미지 인식기술을 통해 이미지를 보정 후 텍스트 인식 처리를 하여 사진에 있 는 시약 정보를 분석, 처리 후 데이터로 저장, 관리한다.
====개발 과제의 배경 및 효과====
◇ 현재 화학 약품을 다루는 연구실에 효율적인 시약관리 프로그램이 존재 하지 않아 ‘LabManager' 라는 서비스를 개발 및 판매
◇ 더 효율적이고 간편한 시약 관리를 위해 스마트 저울 제품을 개발하여 시약의 잔량 정보를 얻고 AI 이미지 인식 기술을 도입하여 이미지 저장 기능만으로 시약의 정보를 간편하게 저장 할 수 있도록 한다.
◇ 모든 대학교 연구실들과 연구소와 mou 협약을 맺고 제품을 판매한다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ AI 이미지 인식 기술과 이미지의 텍스트 인식 기술의 딥러닝 모델을 공부하고 구현한다.
◇ 이미지 인식률 95% 이상의 높은 정확성을 목표로 알고리즘을 연구 개발한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
OCR(Optical Character Recognition)
인공지능의 한 분야로서, 현재는 물체 인식, 음성 인식, 동작 인식 등 다양한 인식이 있습니다. 인식은 의사소통의 수단으로 여겨져 과거에서부터 현재까지 많은 연구가 있었습니다. 특히 문자 인식은 많이 보편화 되었는데, 예를 들면 고급 복사기로 스캔 한 문서를 워드파일로 저장, 차량 번호판 인식 등이 있습니다.

====시장상황에 대한 분석====
◇ 현재 시약 전자 관리 시장에는 별도의 프로그램이나 서비스 없이 스마트잭 회사가 독자적인 사업으로 선점 중에 있음.
*마케팅 전략 제시
◇ 상위 30개 대학 우선 진입 후 자발적 가입 유도

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====
◇ 현재 진행하고 있는 LabManager의 시약관리 시스템에서 AI 영상 분석 기술을 더하여 좀 더 간편하게 시약의 정보를 분석하고 관리의 편리성을 높임
◇ 시약 관리에 소요되는 잡무 시간을 줄일 수 있다.
◇ 시약 관리를 수기작성, 누락 / 오기 및 재고의 실시간 파악을 용이하게 한다.
◇ 방대한 양의 MSDS Index를 종이 문서로 보관한다.
====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
◇ 이 프로젝트의 개발 프로그램을 통해 국내 모든 연구소의 시약 관리 시스템으로 사용됨으로서 연구소의 시약관리 정확성을 높이고 안전관리를 효율적으로 진행한다.
◇ 안전관리의 극대화로 인해 연구소에서 시약관리 미흡으로 인해 발생할 수 있는 불상사를 사전에 예방 할 수 있다.

===기술개발 일정 및 추진체계===
====구성원 및 추진체계====
추진체계 : 아이디어 회의->조사->설계->개발->회사,교수님 피드백
추진일정 :
10월-개발과제정립, 회사연계
11월-논문,기술,기존 제품 조사 및 프로토타입 설계, 중간 발표
11월 말~12월-프로토타입 구현, 상세설계 구현
평가 : 지속적인 피드백을 받음으로써 예상 구현물이 구체적으로 다가 왔습니다.

==설계==
===설계사양===
====제품의 요구사항====
요구사항 1 : 유료 라이선스 OCR사용 금지
요구사항 2 : 추후 업그레이드 가능하게 부분기능적 완성도 높일 것
====설계 사양====
설계사양:
1. Tesseract를 활용하여 유료 라이선스 수준의 OCR 결과 도출
2. OCR 성능 미달시 소프트웨어적으로 글자 매칭율을 계산하여 비슷한 시약 후보를 추천
3. 추후업그레이드 할 수 있도록 모듈을 개발합니다.

===개념설계안===
구성요소 1 (이미지전처리): Gray->Gradient->Binary->Closing->Contour->Segmentation
구성요소 2 (OCR): Image_list->Config option->Processed text
구성요소 3 (정규식): Processed text->Regex set->Extract data
구성요소 4 (DB): Extract data->Search->Register or Recommend
구성요소 1,2,3,4가 순차적으로 구성되어 있습니다.

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:그림1.jpg]]
====포스터====
[[파일:그림2.jpg]]

===완료작품의 평가===
100주년 기념 공과대학 종합설계 공동발표회 우수상 수상

===향후계획===
(주)스마트잭에서 보완 및 지속 개발 예정

파일:그림1.jpg

2019-01-20T16:35:00Z

랩매니저조:

파일:그림2.JPG

2019-01-20T16:34:45Z

랩매니저조:

랩매니저조

2019-01-20T16:32:52Z

랩매니저조: /* 결과 및 평가 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 영상인식기술을 통해 시약들의 정보를 효율적으로 관리 해주는 제품개발

''' 영문 : ''' Development of Reagent Information Managing system by Using Optical Character Recognition

===과제 팀명===
랩매니저

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920014 김준영(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920045 이준의

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920023 노현우

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ (주)스마트 잭 회사에서 판매중인 ‘LAB Manager' 서비스에 AI 영상인식, 이미지 인식 기술을 이용하여 더 효율적인 시약관리 서비스로 업그레이드 한다.
◇ ‘Lab Manager' 서비스는 현재 모든 화학 약품을 다루는 연구실에서 필요로한 서비스로, 지금까지는 시약제품을 관리할 때 수기로 직접 작성하여 문서화 해오던 것을 모바일 어플리케이션을 통해 효율적으로 관리하도록 도와주는 서비스이다. 시약관련 빅데이터 수집을 통해 수기로 작성했을 때 발생할 수 있는 번거로움과 오류상황을 사전에 차단한다.
◇ 하지만 현재 잔량에 대한 관리부분의 미흡으로 랩매니저의 효율성이 떨어지므로 잔량에 대한 관리를 더 효율적으로 업그레이드 하기 위해 ‘스마트 저울’ 제품을 통해 시약의 기본 성분 정보, 용기 정보와 더불어 잔량에 대한 정보도 한 번에 저장, 관리하도록 한다.
◇ 시약정보를 가져오기 위해 카메라 센서나 핸드폰의 카메라를 이용하여 이미지를 저장하고 딥러닝 이미지 인식기술을 통해 이미지를 보정 후 텍스트 인식 처리를 하여 사진에 있 는 시약 정보를 분석, 처리 후 데이터로 저장, 관리한다.
====개발 과제의 배경 및 효과====
◇ 현재 화학 약품을 다루는 연구실에 효율적인 시약관리 프로그램이 존재 하지 않아 ‘LabManager' 라는 서비스를 개발 및 판매
◇ 더 효율적이고 간편한 시약 관리를 위해 스마트 저울 제품을 개발하여 시약의 잔량 정보를 얻고 AI 이미지 인식 기술을 도입하여 이미지 저장 기능만으로 시약의 정보를 간편하게 저장 할 수 있도록 한다.
◇ 모든 대학교 연구실들과 연구소와 mou 협약을 맺고 제품을 판매한다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ AI 이미지 인식 기술과 이미지의 텍스트 인식 기술의 딥러닝 모델을 공부하고 구현한다.
◇ 이미지 인식률 95% 이상의 높은 정확성을 목표로 알고리즘을 연구 개발한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
OCR(Optical Character Recognition)
인공지능의 한 분야로서, 현재는 물체 인식, 음성 인식, 동작 인식 등 다양한 인식이 있습니다. 인식은 의사소통의 수단으로 여겨져 과거에서부터 현재까지 많은 연구가 있었습니다. 특히 문자 인식은 많이 보편화 되었는데, 예를 들면 고급 복사기로 스캔 한 문서를 워드파일로 저장, 차량 번호판 인식 등이 있습니다.

====시장상황에 대한 분석====
◇ 현재 시약 전자 관리 시장에는 별도의 프로그램이나 서비스 없이 스마트잭 회사가 독자적인 사업으로 선점 중에 있음.
*마케팅 전략 제시
◇ 상위 30개 대학 우선 진입 후 자발적 가입 유도

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====
◇ 현재 진행하고 있는 LabManager의 시약관리 시스템에서 AI 영상 분석 기술을 더하여 좀 더 간편하게 시약의 정보를 분석하고 관리의 편리성을 높임
◇ 시약 관리에 소요되는 잡무 시간을 줄일 수 있다.
◇ 시약 관리를 수기작성, 누락 / 오기 및 재고의 실시간 파악을 용이하게 한다.
◇ 방대한 양의 MSDS Index를 종이 문서로 보관한다.
====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
◇ 이 프로젝트의 개발 프로그램을 통해 국내 모든 연구소의 시약 관리 시스템으로 사용됨으로서 연구소의 시약관리 정확성을 높이고 안전관리를 효율적으로 진행한다.
◇ 안전관리의 극대화로 인해 연구소에서 시약관리 미흡으로 인해 발생할 수 있는 불상사를 사전에 예방 할 수 있다.

===기술개발 일정 및 추진체계===
====구성원 및 추진체계====
추진체계 : 아이디어 회의->조사->설계->개발->회사,교수님 피드백
추진일정 :
10월-개발과제정립, 회사연계
11월-논문,기술,기존 제품 조사 및 프로토타입 설계, 중간 발표
11월 말~12월-프로토타입 구현, 상세설계 구현
평가 : 지속적인 피드백을 받음으로써 예상 구현물이 구체적으로 다가 왔습니다.

==설계==
===설계사양===
====제품의 요구사항====
요구사항 1 : 유료 라이선스 OCR사용 금지
요구사항 2 : 추후 업그레이드 가능하게 부분기능적 완성도 높일 것
====설계 사양====
설계사양:
1. Tesseract를 활용하여 유료 라이선스 수준의 OCR 결과 도출
2. OCR 성능 미달시 소프트웨어적으로 글자 매칭율을 계산하여 비슷한 시약 후보를 추천
3. 추후업그레이드 할 수 있도록 모듈을 개발합니다.

===개념설계안===
구성요소 1 (이미지전처리): Gray->Gradient->Binary->Closing->Contour->Segmentation
구성요소 2 (OCR): Image_list->Config option->Processed text
구성요소 3 (정규식): Processed text->Regex set->Extract data
구성요소 4 (DB): Extract data->Search->Register or Recommend
구성요소 1,2,3,4가 순차적으로 구성되어 있습니다.

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:a.jpg]]
====포스터====
내용

===완료작품의 평가===
100주년 기념 공과대학 종합설계 공동발표회 우수상 수상

===향후계획===
내용

랩매니저조

2019-01-20T16:29:48Z

랩매니저조: /* 기술개발 일정 및 추진체계 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 영상인식기술을 통해 시약들의 정보를 효율적으로 관리 해주는 제품개발

''' 영문 : ''' Development of Reagent Information Managing system by Using Optical Character Recognition

===과제 팀명===
랩매니저

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920014 김준영(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920045 이준의

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920023 노현우

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ (주)스마트 잭 회사에서 판매중인 ‘LAB Manager' 서비스에 AI 영상인식, 이미지 인식 기술을 이용하여 더 효율적인 시약관리 서비스로 업그레이드 한다.
◇ ‘Lab Manager' 서비스는 현재 모든 화학 약품을 다루는 연구실에서 필요로한 서비스로, 지금까지는 시약제품을 관리할 때 수기로 직접 작성하여 문서화 해오던 것을 모바일 어플리케이션을 통해 효율적으로 관리하도록 도와주는 서비스이다. 시약관련 빅데이터 수집을 통해 수기로 작성했을 때 발생할 수 있는 번거로움과 오류상황을 사전에 차단한다.
◇ 하지만 현재 잔량에 대한 관리부분의 미흡으로 랩매니저의 효율성이 떨어지므로 잔량에 대한 관리를 더 효율적으로 업그레이드 하기 위해 ‘스마트 저울’ 제품을 통해 시약의 기본 성분 정보, 용기 정보와 더불어 잔량에 대한 정보도 한 번에 저장, 관리하도록 한다.
◇ 시약정보를 가져오기 위해 카메라 센서나 핸드폰의 카메라를 이용하여 이미지를 저장하고 딥러닝 이미지 인식기술을 통해 이미지를 보정 후 텍스트 인식 처리를 하여 사진에 있 는 시약 정보를 분석, 처리 후 데이터로 저장, 관리한다.
====개발 과제의 배경 및 효과====
◇ 현재 화학 약품을 다루는 연구실에 효율적인 시약관리 프로그램이 존재 하지 않아 ‘LabManager' 라는 서비스를 개발 및 판매
◇ 더 효율적이고 간편한 시약 관리를 위해 스마트 저울 제품을 개발하여 시약의 잔량 정보를 얻고 AI 이미지 인식 기술을 도입하여 이미지 저장 기능만으로 시약의 정보를 간편하게 저장 할 수 있도록 한다.
◇ 모든 대학교 연구실들과 연구소와 mou 협약을 맺고 제품을 판매한다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ AI 이미지 인식 기술과 이미지의 텍스트 인식 기술의 딥러닝 모델을 공부하고 구현한다.
◇ 이미지 인식률 95% 이상의 높은 정확성을 목표로 알고리즘을 연구 개발한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
OCR(Optical Character Recognition)
인공지능의 한 분야로서, 현재는 물체 인식, 음성 인식, 동작 인식 등 다양한 인식이 있습니다. 인식은 의사소통의 수단으로 여겨져 과거에서부터 현재까지 많은 연구가 있었습니다. 특히 문자 인식은 많이 보편화 되었는데, 예를 들면 고급 복사기로 스캔 한 문서를 워드파일로 저장, 차량 번호판 인식 등이 있습니다.

====시장상황에 대한 분석====
◇ 현재 시약 전자 관리 시장에는 별도의 프로그램이나 서비스 없이 스마트잭 회사가 독자적인 사업으로 선점 중에 있음.
*마케팅 전략 제시
◇ 상위 30개 대학 우선 진입 후 자발적 가입 유도

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====
◇ 현재 진행하고 있는 LabManager의 시약관리 시스템에서 AI 영상 분석 기술을 더하여 좀 더 간편하게 시약의 정보를 분석하고 관리의 편리성을 높임
◇ 시약 관리에 소요되는 잡무 시간을 줄일 수 있다.
◇ 시약 관리를 수기작성, 누락 / 오기 및 재고의 실시간 파악을 용이하게 한다.
◇ 방대한 양의 MSDS Index를 종이 문서로 보관한다.
====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
◇ 이 프로젝트의 개발 프로그램을 통해 국내 모든 연구소의 시약 관리 시스템으로 사용됨으로서 연구소의 시약관리 정확성을 높이고 안전관리를 효율적으로 진행한다.
◇ 안전관리의 극대화로 인해 연구소에서 시약관리 미흡으로 인해 발생할 수 있는 불상사를 사전에 예방 할 수 있다.

===기술개발 일정 및 추진체계===
====구성원 및 추진체계====
추진체계 : 아이디어 회의->조사->설계->개발->회사,교수님 피드백
추진일정 :
10월-개발과제정립, 회사연계
11월-논문,기술,기존 제품 조사 및 프로토타입 설계, 중간 발표
11월 말~12월-프로토타입 구현, 상세설계 구현
평가 : 지속적인 피드백을 받음으로써 예상 구현물이 구체적으로 다가 왔습니다.

==설계==
===설계사양===
====제품의 요구사항====
요구사항 1 : 유료 라이선스 OCR사용 금지
요구사항 2 : 추후 업그레이드 가능하게 부분기능적 완성도 높일 것
====설계 사양====
설계사양:
1. Tesseract를 활용하여 유료 라이선스 수준의 OCR 결과 도출
2. OCR 성능 미달시 소프트웨어적으로 글자 매칭율을 계산하여 비슷한 시약 후보를 추천
3. 추후업그레이드 할 수 있도록 모듈을 개발합니다.

===개념설계안===
구성요소 1 (이미지전처리): Gray->Gradient->Binary->Closing->Contour->Segmentation
구성요소 2 (OCR): Image_list->Config option->Processed text
구성요소 3 (정규식): Processed text->Regex set->Extract data
구성요소 4 (DB): Extract data->Search->Register or Recommend
구성요소 1,2,3,4가 순차적으로 구성되어 있습니다.

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
내용
====포스터====
내용

===관련사업비 내역서===
내용

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
내용

===특허 출원 내용===
내용

랩매니저조

2019-01-20T16:28:45Z

랩매니저조: /* 설계 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 영상인식기술을 통해 시약들의 정보를 효율적으로 관리 해주는 제품개발

''' 영문 : ''' Development of Reagent Information Managing system by Using Optical Character Recognition

===과제 팀명===
랩매니저

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920014 김준영(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920045 이준의

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920023 노현우

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ (주)스마트 잭 회사에서 판매중인 ‘LAB Manager' 서비스에 AI 영상인식, 이미지 인식 기술을 이용하여 더 효율적인 시약관리 서비스로 업그레이드 한다.
◇ ‘Lab Manager' 서비스는 현재 모든 화학 약품을 다루는 연구실에서 필요로한 서비스로, 지금까지는 시약제품을 관리할 때 수기로 직접 작성하여 문서화 해오던 것을 모바일 어플리케이션을 통해 효율적으로 관리하도록 도와주는 서비스이다. 시약관련 빅데이터 수집을 통해 수기로 작성했을 때 발생할 수 있는 번거로움과 오류상황을 사전에 차단한다.
◇ 하지만 현재 잔량에 대한 관리부분의 미흡으로 랩매니저의 효율성이 떨어지므로 잔량에 대한 관리를 더 효율적으로 업그레이드 하기 위해 ‘스마트 저울’ 제품을 통해 시약의 기본 성분 정보, 용기 정보와 더불어 잔량에 대한 정보도 한 번에 저장, 관리하도록 한다.
◇ 시약정보를 가져오기 위해 카메라 센서나 핸드폰의 카메라를 이용하여 이미지를 저장하고 딥러닝 이미지 인식기술을 통해 이미지를 보정 후 텍스트 인식 처리를 하여 사진에 있 는 시약 정보를 분석, 처리 후 데이터로 저장, 관리한다.
====개발 과제의 배경 및 효과====
◇ 현재 화학 약품을 다루는 연구실에 효율적인 시약관리 프로그램이 존재 하지 않아 ‘LabManager' 라는 서비스를 개발 및 판매
◇ 더 효율적이고 간편한 시약 관리를 위해 스마트 저울 제품을 개발하여 시약의 잔량 정보를 얻고 AI 이미지 인식 기술을 도입하여 이미지 저장 기능만으로 시약의 정보를 간편하게 저장 할 수 있도록 한다.
◇ 모든 대학교 연구실들과 연구소와 mou 협약을 맺고 제품을 판매한다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ AI 이미지 인식 기술과 이미지의 텍스트 인식 기술의 딥러닝 모델을 공부하고 구현한다.
◇ 이미지 인식률 95% 이상의 높은 정확성을 목표로 알고리즘을 연구 개발한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
OCR(Optical Character Recognition)
인공지능의 한 분야로서, 현재는 물체 인식, 음성 인식, 동작 인식 등 다양한 인식이 있습니다. 인식은 의사소통의 수단으로 여겨져 과거에서부터 현재까지 많은 연구가 있었습니다. 특히 문자 인식은 많이 보편화 되었는데, 예를 들면 고급 복사기로 스캔 한 문서를 워드파일로 저장, 차량 번호판 인식 등이 있습니다.

====시장상황에 대한 분석====
◇ 현재 시약 전자 관리 시장에는 별도의 프로그램이나 서비스 없이 스마트잭 회사가 독자적인 사업으로 선점 중에 있음.
*마케팅 전략 제시
◇ 상위 30개 대학 우선 진입 후 자발적 가입 유도

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====
◇ 현재 진행하고 있는 LabManager의 시약관리 시스템에서 AI 영상 분석 기술을 더하여 좀 더 간편하게 시약의 정보를 분석하고 관리의 편리성을 높임
◇ 시약 관리에 소요되는 잡무 시간을 줄일 수 있다.
◇ 시약 관리를 수기작성, 누락 / 오기 및 재고의 실시간 파악을 용이하게 한다.
◇ 방대한 양의 MSDS Index를 종이 문서로 보관한다.
====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
◇ 이 프로젝트의 개발 프로그램을 통해 국내 모든 연구소의 시약 관리 시스템으로 사용됨으로서 연구소의 시약관리 정확성을 높이고 안전관리를 효율적으로 진행한다.
◇ 안전관리의 극대화로 인해 연구소에서 시약관리 미흡으로 인해 발생할 수 있는 불상사를 사전에 예방 할 수 있다.

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====
내용

==설계==
===설계사양===
====제품의 요구사항====
요구사항 1 : 유료 라이선스 OCR사용 금지
요구사항 2 : 추후 업그레이드 가능하게 부분기능적 완성도 높일 것
====설계 사양====
설계사양:
1. Tesseract를 활용하여 유료 라이선스 수준의 OCR 결과 도출
2. OCR 성능 미달시 소프트웨어적으로 글자 매칭율을 계산하여 비슷한 시약 후보를 추천
3. 추후업그레이드 할 수 있도록 모듈을 개발합니다.

===개념설계안===
구성요소 1 (이미지전처리): Gray->Gradient->Binary->Closing->Contour->Segmentation
구성요소 2 (OCR): Image_list->Config option->Processed text
구성요소 3 (정규식): Processed text->Regex set->Extract data
구성요소 4 (DB): Extract data->Search->Register or Recommend
구성요소 1,2,3,4가 순차적으로 구성되어 있습니다.

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
내용
====포스터====
내용

===관련사업비 내역서===
내용

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
내용

===특허 출원 내용===
내용

랩매니저조

2019-01-20T16:26:36Z

랩매니저조: /* 서론 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
''' 국문 : ''' 영상인식기술을 통해 시약들의 정보를 효율적으로 관리 해주는 제품개발

''' 영문 : ''' Development of Reagent Information Managing system by Using Optical Character Recognition

===과제 팀명===
랩매니저

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920014 김준영(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2012920045 이준의

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920023 노현우

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ (주)스마트 잭 회사에서 판매중인 ‘LAB Manager' 서비스에 AI 영상인식, 이미지 인식 기술을 이용하여 더 효율적인 시약관리 서비스로 업그레이드 한다.
◇ ‘Lab Manager' 서비스는 현재 모든 화학 약품을 다루는 연구실에서 필요로한 서비스로, 지금까지는 시약제품을 관리할 때 수기로 직접 작성하여 문서화 해오던 것을 모바일 어플리케이션을 통해 효율적으로 관리하도록 도와주는 서비스이다. 시약관련 빅데이터 수집을 통해 수기로 작성했을 때 발생할 수 있는 번거로움과 오류상황을 사전에 차단한다.
◇ 하지만 현재 잔량에 대한 관리부분의 미흡으로 랩매니저의 효율성이 떨어지므로 잔량에 대한 관리를 더 효율적으로 업그레이드 하기 위해 ‘스마트 저울’ 제품을 통해 시약의 기본 성분 정보, 용기 정보와 더불어 잔량에 대한 정보도 한 번에 저장, 관리하도록 한다.
◇ 시약정보를 가져오기 위해 카메라 센서나 핸드폰의 카메라를 이용하여 이미지를 저장하고 딥러닝 이미지 인식기술을 통해 이미지를 보정 후 텍스트 인식 처리를 하여 사진에 있 는 시약 정보를 분석, 처리 후 데이터로 저장, 관리한다.
====개발 과제의 배경 및 효과====
◇ 현재 화학 약품을 다루는 연구실에 효율적인 시약관리 프로그램이 존재 하지 않아 ‘LabManager' 라는 서비스를 개발 및 판매
◇ 더 효율적이고 간편한 시약 관리를 위해 스마트 저울 제품을 개발하여 시약의 잔량 정보를 얻고 AI 이미지 인식 기술을 도입하여 이미지 저장 기능만으로 시약의 정보를 간편하게 저장 할 수 있도록 한다.
◇ 모든 대학교 연구실들과 연구소와 mou 협약을 맺고 제품을 판매한다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ AI 이미지 인식 기술과 이미지의 텍스트 인식 기술의 딥러닝 모델을 공부하고 구현한다.
◇ 이미지 인식률 95% 이상의 높은 정확성을 목표로 알고리즘을 연구 개발한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
OCR(Optical Character Recognition)
인공지능의 한 분야로서, 현재는 물체 인식, 음성 인식, 동작 인식 등 다양한 인식이 있습니다. 인식은 의사소통의 수단으로 여겨져 과거에서부터 현재까지 많은 연구가 있었습니다. 특히 문자 인식은 많이 보편화 되었는데, 예를 들면 고급 복사기로 스캔 한 문서를 워드파일로 저장, 차량 번호판 인식 등이 있습니다.

====시장상황에 대한 분석====
◇ 현재 시약 전자 관리 시장에는 별도의 프로그램이나 서비스 없이 스마트잭 회사가 독자적인 사업으로 선점 중에 있음.
*마케팅 전략 제시
◇ 상위 30개 대학 우선 진입 후 자발적 가입 유도

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====
◇ 현재 진행하고 있는 LabManager의 시약관리 시스템에서 AI 영상 분석 기술을 더하여 좀 더 간편하게 시약의 정보를 분석하고 관리의 편리성을 높임
◇ 시약 관리에 소요되는 잡무 시간을 줄일 수 있다.
◇ 시약 관리를 수기작성, 누락 / 오기 및 재고의 실시간 파악을 용이하게 한다.
◇ 방대한 양의 MSDS Index를 종이 문서로 보관한다.
====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
◇ 이 프로젝트의 개발 프로그램을 통해 국내 모든 연구소의 시약 관리 시스템으로 사용됨으로서 연구소의 시약관리 정확성을 높이고 안전관리를 효율적으로 진행한다.
◇ 안전관리의 극대화로 인해 연구소에서 시약관리 미흡으로 인해 발생할 수 있는 불상사를 사전에 예방 할 수 있다.

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====
내용

==설계==
===설계사양===
====제품의 요구사항====
내용
====설계 사양====
내용

===개념설계안===
내용

===이론적 계산 및 시뮬레이션===
내용

===상세설계 내용===
내용

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
내용
====포스터====
내용

===관련사업비 내역서===
내용

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
내용

===특허 출원 내용===
내용

랩매니저조

2019-01-20T16:22:56Z

랩매니저조: /* 프로젝트 개요 */