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===개발 과제의 개요=== | ===개발 과제의 개요=== | ||
====개발 과제 요약==== | ====개발 과제 요약==== | ||
| − | + | ◇ (주)스마트 잭 회사에서 판매중인 ‘LAB Manager' 서비스에 AI 영상인식, 이미지 인식 기술을 이용하여 더 효율적인 시약관리 서비스로 업그레이드 한다. | |
| − | ====개발 과제의 배경==== | + | ◇ ‘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==== | ====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=== | ||
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)==== | ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)==== | ||
*전 세계적인 기술현황 | *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. | |
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====시장상황에 대한 분석==== | ====시장상황에 대한 분석==== | ||
| − | + | ◇ 현재 시약 전자 관리 시장에는 별도의 프로그램이나 서비스 없이 스마트잭 회사가 독자적인 사업으로 선점 중에 있음. | |
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*마케팅 전략 제시 | *마케팅 전략 제시 | ||
| − | + | ◇ 상위 30개 대학 우선 진입 후 자발적 가입 유도 | |
===개발과제의 기대효과=== | ===개발과제의 기대효과=== | ||
====기술적 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==== | ====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=== | ===기술개발 일정 및 추진체계=== | ||
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====구성원 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== | ==설계== | ||
===설계사양=== | ===설계사양=== | ||
====제품의 요구사항==== | ====제품의 요구사항==== | ||
| − | + | 요구사항 1 : 유료 라이선스 OCR사용 금지 | |
| + | 요구사항 2 : 추후 업그레이드 가능하게 부분기능적 완성도 높일 것 | ||
====설계 사양==== | ====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=== | ===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. | |
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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==== | ||
| − | + | [[파일:그림1.jpg]] | |
====포스터==== | ====포스터==== | ||
| − | + | [[파일:그림2.JPG]] | |
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===완료작품의 평가=== | ===완료작품의 평가=== | ||
| − | + | 100주년 기념 공과대학 종합설계 공동발표회 우수상 수상 | |
===향후계획=== | ===향후계획=== | ||
| − | + | (주)스마트잭에서 보완 및 지속 개발 예정 | |
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2019년 1월 20일 (일) 08:37 기준 최신판
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
포스터
완료작품의 평가
100주년 기념 공과대학 종합설계 공동발표회 우수상 수상
향후계획
(주)스마트잭에서 보완 및 지속 개발 예정
