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	*텍스트를 가공하여 영양성분을 제공하고 사용자에게 신체정보를 받아 일일 권장 영양섭취를 제공한다.		*텍스트를 가공하여 영양성분을 제공하고 사용자에게 신체정보를 받아 일일 권장 영양섭취를 제공한다.
	[[파일:Image04.jpg|프레임|가운데|[그림 11] 소프트웨어 설계]]		[[파일:Image04.jpg|프레임|가운데|[그림 11] 소프트웨어 설계]]
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		+	===디자인===
		+	*Google Material Design
		+	*디자이너가 없는 개발환경을 위해 개발된 Google Material Design
		+	*일관적인 UX 디자인으로 기존 다양한 Android APP을 사용하는 사용자들에 대한 사용 편의성 보장
		+	*디자인 기법에 대한 조언들로 해당 Tool을 사용함에 따른 디자인 철학을 유지
		+	*UI를 구성하는 요소로 사용
	===UI 정의===		===UI 정의===
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	===유스케이스===		===유스케이스===
	[[파일:Image06.jpg|프레임|가운데|[그림 13] 유스케이스 다이어그램]]		[[파일:Image06.jpg|프레임|가운데|[그림 13] 유스케이스 다이어그램]]
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		+	===액티비티===
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	==결과 및 평가==		==결과 및 평가==
	===완료 작품의 소개===		===완료 작품의 소개===
	====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====		====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
−	내용	+	[[파일:그림53.jpg|프레임|가운데|[그림 15] 프로토타입 화면]]
−	====포스터====
−	내용
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−	===관련사업비 내역서===
−	내용
	===완료작품의 평가===		===완료작품의 평가===
−	내용	+	[[파일:그림46.jpg|프레임|가운데|[그림 16] 완료 작품의 평가]]
−	===향후계획===	+	===향후 평가===
−	내용	+	1. 어려웠던 내용들
		+	*YOLO를 활용하여 텍스트를 인식하는 과정
		+	*학습시킬 데이터의 양을 충분히 구하는 과정
		+	*YOLO를 학습할 때 LOSS는 충분히 줄어도 실제 객체를 탐지하지 못하는 현상
		+	*모바일 어플리케이션을 구현하며 카메라 촬영을 사용
		+	*건강기능식품의 성분표를 정확하게 인식
		+	*카메라로 객체 탐지를 시행하면 OCR 작업이 오래 걸려 이를 비동기로 실행
		+	*한 번의 OCR 과정으로는 읽기 작업이 부정확
		+	*OCR 과정에서 모든 글자가 하나하나 정확하게 읽는 과정
		+	*Supplement Facts의 항목 개수, 종류에 대한 유동성
		+	*고정값으로 되어있던 Layout Parameter들을 디자인의 기기 호환성
−	===특허 출원 내용===	+	2. 차후 구현할 내용
−	내용	+	*시중에 있는 건강기능식품의 성분표를 확보하여 데이터베이스에 저장 후 어떤 건강기능식품인지 알려주는 서비스
		+	*사용자의 신체 특성과 제품의 적합도를 분석
		+	*건강기능식품의 성분표 인식을 기반으로 도메인 발전
		+	*촬영을 수동으로 진행하는데 추후 영상을 통해 인식하도록 발전
		+	*추가적인 데이터셋 확보를 통해 더 정확한 학습 모델을 학습

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2020년 6월 25일 (목) 23:33 기준 최신판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 건강기능식품 성분 분석 어플리케이션

영문 : Health Functional Food Components Analysis Application

과제 팀명

테이큰

지도교수

이병정 교수님

개발기간

2020년 3월 ~ 2020년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2014XXX0** 최*수(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2014XXX0** 이*훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2015XXX0** 정*빈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2015XXX0** 최*호

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

• 건강기능식품의 성분을 모바일 어플리케이션을 이용해 분석합니다.
• 건강기능식품을 분석하기 위해 광학 문자 인식(OCR)과 객체 인식(YOLO)을 사용합니다.
• 건강기능식품의 성분을 모바일 어플리케이션의 카메라를 이용하여 촬영하고 사용자에게 결과 화면을 보여줍니다.
• 섭취중인 건강기능식품의 영양 성분 함량 정보를 합산 및 관리합니다.

개발 과제의 배경

• 건강기능식품의 성분을 정확하게 알지 못하고 먹는 사람들이 많고, 건강기능식품을 오용 또는 남용하면 예상치 못한 부작용을 겪을 수 있습니다.
• 건강기능식품의 성분은 일반 소비자들이 보기에 복잡하며 모르는 성분명이 많습니다.
• 건강기능식품의 성분을 분석하여 몸에 필요한 성분이 얼마나 있는지 알 수 있습니다.
• 건강기능식품의 성분을 정확하게 파악하여 복용 시 발생하는 오남용을 방지할 수 있습니다.

개발 과제의 목표 및 내용

• OCR과 YOLO 등 관련 기술의 현황을 조사하고 분석합니다.
• 학습시킬 이미지를 수집하고 충분한 데이터를 확보하기 위해 Image Augmentation을 수행합니다.
• 객체 인식을 학습시킬 모델을 설정하고 학습을 진행합니다.
• 모바일 어플리케이션에 학습된 모델을 탑재하고 개발합니다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

1.전 세계적인 기술현황

• 최근 딥러닝과 관련된 객체 인식 및 텍스트 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
• 객체 인식에서의 텍스트 인식의 정확성은 높지 않습니다.
• OCR을 활용한 실시간 인식이 연구 중이지만 아직은 처리 시간이 많이 소요됩니다.

2.특허조사 및 특허 전략 분석

• 순천향대학교 산학협력단의 “스마트폰을 기반으로 하는 합성 의약품 관리 어플리케이션 장치”특허가 있습니다. 본 연구과제와의 차이점은 의약품과 건강기능식품이라는 도메인의 차이가 있습니다. 그리고 사용자가 의약품을 직접 등록해야 한다는 것 역시 차이가 있습니다.
• 서웅진, 장유영이 개발한 “큐알코드 기반 식의약품 및 화장품의 성분 비교분석 서비스 제공 방법”특허가 있습니다. 이 특허의 특징은 큐알코드를 활용하여 식의약품 및 화장품을 식별한다는 것이 본 연구과제와의 차이점이 있습니다.

시장상황에 대한 분석

1.경쟁제품 조사 비교

• 건강기능식품의 성분을 분석해주는 “건투”라는 어플리케이션이 존재합니다. 하지만 이 어플리케이션은 건강기능식품의 성분 함량 정보를 직접 입력하는 방식입니다.
• 따라서 본 연구과제와 같이 건강기능식품의 성분표를 직접 촬영하여 이를 분석해주는 기능을 제공하는 어플리케이션은 아직 존재하지 않습니다.
• 성분을 정확하게 분석하고 유해한 원료인지 등의 정보를 알려주는 측면에서는 건투가 우위에 있지만, 사용자가 직접 정보를 입력해야 한다는 불편함이 있습니다.
• 유사한 종류의 어플리케이션으로 “건강한알”이라는 어플리케이션이 존재합니다.

2.마케팅 전략 제시

• 타 어플리케이션은 성분을 직접 입력하는 방식으로써, 일일이 입력해야 한다는 불편함이 있지만, 본 어플리케이션은 촬영만으로 분석해주는 간단함과 용이성을 강조합니다.
• 섭취중인 건강보조식품의 영양 성분 함량 정보를 합산 및 관리하여 건강관리에 효과적임을 강조합니다.
• 일반 소비자들이 보기에 복잡하며 판별하기 어려운 성분명을 간단하게 촬영하는 방식으로 알려줌으로써, 자신이 섭취하는 건강기능식품의 각 성분이 어떠한 기능을 수행하고 있는지에 대한 정보를 제공합니다.

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

• 기존의 광학 문자 인식(OCR)을 객체 인식(YOLO)와 함께 수행하여 정확도를 높입니다.
• 단순히 OCR을 수행하지 않고 YOLO를 통해 필요한 정보만을 구분하여 효율적으로 OCR을 수행할 수 있습니다.
• 모든 정보를 한 번에 OCR 하지 않고 단계적으로 진행하여 OCR의 정확성과 효율성을 높입니다.
• OCR의 수행결과를 필터링하고 OCR을 여러 번 수행하여 정확성을 높입니다.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

• 건강기능식품을 섭취할 때 필요한 성분을 명확하게 알 수 있고 오용 및 남용을 줄일 수 있습니다.
• 기존에 있는 스마트폰을 활용하기 때문에 다른 장치가 필요하지 않습니다.
• 학습된 모델을 발전시켜 건강기능식품의 성분명이 더 복잡한 경우에도 적용할 수 있습니다.
• 화학품으로 가능한 영역을 발전시킬 경우 화학 물질 관련 사고를 줄일 수 있습니다.

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

구성원 및 추진체계

설계

설계사양

제품의 요구사항

개념설계안

• 영양 성분표를 제공받으면 분석한 내용을 보여준다.
• 사용자가 어플을 통해서 영상을 촬영한다.
• 사용자로부터 유저의 신체정보를 입력받는다.
• 영양성분과 신체정보에 따라 결과를 정리하여 제공한다.

소프트웨어 설계

• 각 모듈로 분리하여 나타낸 그림
• 카메라 모듈은 안드로이드에서 제공하는 라이브러리를 사용하여 동영상을 촬영한다.
• 개체 분석 모듈에서는 카메라 모듈로부터 이미지를 받고 Tensorflow library의 YOLO를 사용하여 개체를 탐지한다.
• 텍스트 분석 모듈에서는 인식한 개체를 받고 google cloud vision api를 사용하여 텍스트를 인식한다.
• 텍스트를 가공하여 영양성분을 제공하고 사용자에게 신체정보를 받아 일일 권장 영양섭취를 제공한다.

디자인

• Google Material Design
• 디자이너가 없는 개발환경을 위해 개발된 Google Material Design
• 일관적인 UX 디자인으로 기존 다양한 Android APP을 사용하는 사용자들에 대한 사용 편의성 보장
• 디자인 기법에 대한 조언들로 해당 Tool을 사용함에 따른 디자인 철학을 유지
• UI를 구성하는 요소로 사용

UI 정의

• 어플리케이션을 실해하면 로딩화면을 처음 접하게된다.
• 로딩이 끝나고 메인 화면으로 넘어간다.
• 메인 화면에서 동영상 버튼이 있고 버튼을 누르면 탐지화면으로 넘어간다.
• 탐지화면에서 탐지버튼을 누르고 탐지가 끝났다는 알람이 나오면 결과하면으로 넘어간다.
• 결과화면에서는 분석한 영양성분 및 개인 신체정보에 따른 일일 권장 영양섭취량을 제공한다.

유스케이스

액티비티

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

완료작품의 평가

향후 평가

1. 어려웠던 내용들

• YOLO를 활용하여 텍스트를 인식하는 과정
• 학습시킬 데이터의 양을 충분히 구하는 과정
• YOLO를 학습할 때 LOSS는 충분히 줄어도 실제 객체를 탐지하지 못하는 현상
• 모바일 어플리케이션을 구현하며 카메라 촬영을 사용
• 건강기능식품의 성분표를 정확하게 인식
• 카메라로 객체 탐지를 시행하면 OCR 작업이 오래 걸려 이를 비동기로 실행
• 한 번의 OCR 과정으로는 읽기 작업이 부정확
• OCR 과정에서 모든 글자가 하나하나 정확하게 읽는 과정
• Supplement Facts의 항목 개수, 종류에 대한 유동성
• 고정값으로 되어있던 Layout Parameter들을 디자인의 기기 호환성

2. 차후 구현할 내용

• 시중에 있는 건강기능식품의 성분표를 확보하여 데이터베이스에 저장 후 어떤 건강기능식품인지 알려주는 서비스
• 사용자의 신체 특성과 제품의 적합도를 분석
• 건강기능식품의 성분표 인식을 기반으로 도메인 발전
• 촬영을 수동으로 진행하는데 추후 영상을 통해 인식하도록 발전
• 추가적인 데이터셋 확보를 통해 더 정확한 학습 모델을 학습