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2020년 6월 25일 (목) 23:13 판

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.

[그림 1] 딥러닝 인식 연구

[그림 2] OCR 인식 연구

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.

[그림 3] 스마트폰을 기반으로 하는 합성 의약품 관리 어플리케이션 장치

[그림 4] “큐알코드 기반 식의약품 및 화장품의 성분 비교분석 서비스 제공 방법”.jpeg

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

[그림 5] 개발 일정

구성원 및 추진체계

[그림 6] 구성원

[그림 7] 추진 체계

설계

설계사양

제품의 요구사항

[그림 8] 요구사항 명세서